基于數字化轉型的裝備制造企業供應鏈集中度與企業創新績效關系研究

涂俊，劉永民

（武漢紡織大學管理學院，湖北 武漢 430200）

0 引言

創新是引領發展的第一動力。當前，我國制造業正處于轉型升級的關鍵期，尤其是高端制造領域亟須提質升級。在發展的關鍵時期，企業創新仍然是推動我國制造業轉型升級的關鍵動力。2023年政府工作報告指出，推動產業向中高端邁進，推動高端裝備、生物醫藥等新興產業加快發展。工信部調查數據顯示，我國機械制造行業關鍵零部件52%依賴進口，32%在中國仍是空白。2017年國務院辦公廳發布的《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》指出，供應鏈創新有利于建立供應鏈上下游企業合作共贏的協同發展機制。

供應鏈上下游的供應商和客戶是企業最密切的利益相關者，對企業創新活動起著至關重要的作用。供應鏈集中度用來反映企業上游的采購集中度與下游的銷售集中度[1]，體現了企業與供應商和客戶之間交易關系的密切程度。因此，國內外不少學者探究了供應商或客戶與企業創新績效的關系。近年來，我國政府大力推動企業實施數字化轉型，2023年政府工作報告再次強調，要促進數字經濟和實體經濟深度融合。數字化是完成企業運營業績、提高企業創新活力、打破企業經營困境的新動力，可以幫助企業進行資源整合、優化資源配置，使企業效益最大化。因此，在企業持續進行數字化轉型升級的背景下，針對我國裝備制造行業存在的核心基礎短板，本文檢驗了企業數字化轉型對供應商和客戶與企業創新績效之間關系的調節效應。

當前已有諸多學者研究了供應商與客戶對企業創新的影響，但探究企業數字化在二者之間所起作用的文獻還很少?；诋斍把芯康木窒扌耘c我國裝備制造行業面臨的困境，選取2008—2021年我國裝備制造行業上市公司的面板數據，采用實證分析法，從供應商和客戶兩個角度，驗證裝備制造企業供應鏈集中度與企業創新績效的關系，并深入探討企業數字化轉型對二者之間的關系是否具有調節效應。本研究的理論貢獻體現在三方面：①基于供應鏈視角，探究供應商和客戶對裝備制造企業創新績效的影響及其作用機制。②探究企業數字化轉型能否有效調節供應鏈集中度對企業創新績效的影響效應。③探究體現供應鏈關系緊密性的供應鏈集中度對裝備制造行業的專利產出的影響機制。

1 文獻回顧與研究假設

1.1 文獻回顧

1.1.1 供應鏈集中度與企業創新的相關研究

作為企業供應鏈伙伴關系的重要體現，供應鏈集中度反映了企業與供應鏈成員進行交易的頻繁程度，具體包括供應商集中度和客戶集中度。莊伯超等[1]以制造企業為研究對象，探究供應商集中度和客戶集中度對企業業績的影響，并將供應商集中度表述為制造企業原材料供應商的數量和采購集中情況；將客戶集中度表述為企業客戶數以及銷售額的集中程度。因此，供應鏈集中度反映了企業對大供應商與大客戶的依賴性?？v觀已有研究，供應鏈集中度對企業信貸[2]、企業經營績效[3-5]、風險傳導[6]等均具有顯著影響。近年來，已有學者開始關注供應鏈集中度對企業創新的影響。相比國外研究，我國學者對供應鏈集中度影響企業創新的研究起步較晚，但也取得了諸多成果。有學者以武漢光谷電子產業為研究對象，探究產業集中、集群式供應鏈組織對企業技術創新的影響，研究發現集群式企業知識積累給企業創新帶來的正向影響大于集群式生產能力[7]，為光電子產業構建成熟的產業鏈提供了理論支持。國外學者指出，供應商與客戶是企業創新所需知識的源泉之一[8-9]。有學者將企業創新所需知識積累的來源劃分成5 類，分別是企業內部研發、與客戶的溝通聯系、與供應商的溝通聯系、與同行競爭對手的聯系、與大學或研究機構的聯系[9]。由此可知，供應鏈成員間加強合作有利于企業創新。

梳理前人的研究成果，有關供應商集中度和客戶集中度對企業創新的影響存在不同的觀點。一種觀點認為，較高的供應鏈集中度能夠促進企業創新。例如，吉利和陶存杰[10]提出，供應商與企業創新可能存在非線性關系，在較低集中度區間內促進企業創新，而客戶與企業創新正相關，同時驗證了企業自身議價能力與地理距離對客戶集中度與企業創新之間關系起正向調節作用。徐星美等[11]研究得出供應商集中度抑制企業創新，而客戶集中度促進企業創新的結論。Krolikowski 和Yuan[12]采用美國企業面板數據，從交易成本理論和資源依賴理論角度出發，研究發現較高的客戶集中度能促使企業增加研發投入。另一種觀點則認為，較高的供應鏈集中度阻礙了企業創新。例如，郭曉玲和李凱[13]以醫藥企業為研究對象，發現較高的供應商和客戶集中度對企業創新均有抑制作用，并提出企業市場競爭地位在其中起到正向調節作用。國外也有學者提出，縱向供應鏈上的市場勢力、議價能力影響企業創新投入。Peters[14]以德國汽車企業為研究對象，探究客戶市場勢力和議價能力對供應商創新的影響，認為供應商與客戶市場勢力（集中度）之間相互作用，并受到市場勢力的影響，當供應商集中度（市場勢力）低時，客戶集中度會抑制供應商創新；反之，則相反。另外，客戶議價能力也會影響供應商創新。有學者從經濟學意義上探究了客戶集中度與議價能力對供應商企業研發投入的影響。研究發現，客戶集中度與議價能力存在交互效應，二者同時抑制企業研發投入[15]。也有學者認為，較高的客戶集中度會顯著抑制企業創新[16]。

作為供應鏈上必不可少的一環，供應鏈成員為彼此提供了大量稀缺資源，供應鏈集中度對企業創新有何影響？若兩者負相關，企業又如何減少這種阻礙作用？企業數字化轉型又如何起到關鍵調節作用？這些問題均有待進一步研究。

1.1.2 企業數字化轉型的相關研究

當前，企業依托人工智能、大數據等數字技術可以擴大自身經營范圍，從而更好地滿足客戶的個性化需求，創造新的價值增長點。習明明等[17]提出，企業數字化轉型能夠促進供應鏈結構多元化。侯德帥等[18]研究發現，數字化轉型有助于降低企業客戶集中度，減少對大客戶企業的依賴，因而企業數字化水平的提高有利于減少企業對合作伙伴的過度依賴行為。祁懷錦等[19]研究發現，企業數字化轉型與供應商的商業信用成正比，能夠緩解客戶企業融資約束。另外，楊金玉等[20]通過構建供應商—客戶—年度數據模型，從客戶數字化轉型視角研究其對供應商創新與供應商數字化的影響，發現客戶企業數字化能夠倒逼供應商加大數字技術投入力度，進而促進了供應商創新，從而緩解企業供應鏈高度集中帶來的系列問題。

綜上可知，企業數字化轉型能夠顯著降低企業供應鏈集中度，但諸多學者只從與企業利益相關的供應商或客戶單方面出發對企業創新進行探究，很少同時考慮兩個維度。此外，雖有學者探討了企業數字化與創新活動的關系，但未探討數字化對供應鏈集中度與企業創新績效之間的作用機制有無調節效應。本文從裝備制造企業的供應商集中度、客戶集中度雙維度闡述供應鏈集中度對企業創新績效的影響，同時加入企業數字化轉型作為調節因素，檢驗企業數字化轉型對供應鏈集中度與企業創新績效之間關系的調節作用，從而為裝備制造企業研發創新提供啟示。

1.2 研究假設

1.2.1 供應鏈集中度與企業創新績效的影響關系分析

Lanier 等[21]指出，供應鏈集中度反映企業上下游供應商、客戶的分布情況和交易情況，主要包括供應商集中度和客戶集中度兩個維度。許多學者都指出，這兩個維度由低到高的變化能夠深刻影響企業創新績效。盡管對供應鏈集中度與企業創新關系的研究已取得諸多成果，但始終未得出一致的結論。原因在于，學者們是從不同角度對供應鏈集中度與企業創新的關系進行探討的。

首先，供應商作為企業上游原材料采購來源，與企業持續發展具有緊密聯系。供應商參與裝備制造企業新產品開發有助于增速提效[9]。Bozdogan 等[22]提出，在產品開發概念探索與定義的早期階段，匹配并挖掘合作供應商的專業技術知識，利用供應商網絡知識庫中的知識管理能力協助開發新產品，能夠產生顯著效果。相比于獨立開發，增強供應鏈上關鍵供應商與制造企業的關系穩定性，不僅能幫助制造商提高研發成功率，還可以形成持久競爭力。另外，制造企業吸引供應商深度參與研發項目，能有效降低開發成本，縮短開發周期。Carr 等[23]研究發現，供應商承擔的責任越大，客戶的產品研發周期就越短，研發成本降低，創新績效得到提高。優質的供應商還能利用專業知識彌補新產品的技術缺陷，幫助客戶企業填補很多研發漏洞，提高研發產品的質量[24]。因此，與關鍵供應商建立緊密聯系，有助于提高裝備制造企業創新績效。較高的供應商集中度意味著穩定的供應商—制造企業關系，這有助于增強制造企業研發創新的可行性，降低研發投入成本。

根據信息資源共享理論，供應商—制造企業間具有信息共享效應。供應商集中度越高，制造企業與關鍵供應商間關系穩定性越強。制造企業與供應商通過數據庫進行庫存共享、生產信息交換等深度合作，能夠幫助制造企業提高生產經營效率。制造企業與供應商之間進行信息共享與知識轉移，可以對企業創新績效產生正外部性，雙方協同創新[24]所帶來的收益就會增大。因此，供應商集中度越高，越容易實現信息共享，有助于提高制造企業的創新績效。

從資源異質性的視角，根據波特的五力模型，供應商集中度過高，意味著企業可選擇性降低[22]，供應商可憑借強議價能力提高價格，侵奪企業利益；根據資源依賴理論，很多企業都掌握著異質性資源，因此高供應商集中度使得生產企業可選擇的異質性資源減少[25]，企業從外部獲取異質性知識信息的能力降低，從而抑制企業創新行為。具備強議價能力的供應商會對一些劣勢企業提出不合理要求，如縮短應付賬款周轉期以及幫助清理庫存等，從而侵占制造企業利潤。企業不得不增加備用資金，導致研發資金的投入不足[6]。當制造企業對上游的供應商形成路徑依賴時，供應商集中度過高往往使企業處于不利地位，抑制了企業的創新績效。Christian[25]指出，供應商集中度過高會通過議價能力擠占客戶企業的創新收益空間，從而減弱客戶企業研發投入的期望。因此，本文提出如下假設：

假設1：在相同條件下，供應商集中度與企業創新績效之間存在倒U形關系。

供應鏈下游的零售商、分銷商（客戶）能夠給制造企業提供及時的信息反饋。制造企業與客戶之間的關系越緊密，信息反饋機制就越強。供應商可以通過客戶的及時反饋進行產品工藝改善，以達到提高創新績效、迎合市場需求的目的[26]。Chu等[26]發現，較高的客戶集中度代表著更加高效的信息共享和互動反饋機制；客戶創新通過供應鏈鏈條影響供應商創新，即存在知識溢出效應；并且研究得出，制造企業—客戶的地理距離及客戶專利數與供應商創新存在正相關關系。

根據交易成本理論與不完全契約理論，制造企業與客戶間存在利益侵占行為。較高的客戶集中度意味著較強的議價能力。企業擁有較高的客戶集中度，能夠迫使其讓利、降低價格、提高商業信用額以及延長信用期限[27-28]。另外，制造企業也投資專用性資產。專用性資產的專屬特性使企業無法回收成本或者轉換為其他用途，造成制造企業與客戶之間形成被綁定的依賴關系[29]。這種高額轉換成本驅使供應商在與客戶討價還價時處于劣勢[29]，迫使制造企業不得不做出讓利行為，從而壓縮制造企業的利潤空間，限制制造企業的R&D 投入水平。即過高的客戶集中度會通過專用性資產制約供應商企業的資源投資效率，從而降低制造企業的創新績效。因此，本文據此提出如下假設：

假設2：在相同條件下，客戶集中度與制造企業創新績效之間存在倒U形關系。

1.2.2 企業數字化轉型的調節效應

數字化轉型為制造企業發展提供新動能，為企業創新注入新活力。研究顯示，企業數字化轉型依據一系列數字技術將企業內部各部門整合起來，打破了傳統的組織結構與盈利模式。一方面，數字化轉型可以幫助企業有效調整上游的供應商網絡結構，通過數字化平臺優化供應體系，降低信息不對稱性[17]，并減少過度依賴客戶資源帶來的供應鏈風險[18]；另一方面，企業可以借助數字技術在供應鏈網絡中實現信息共享、資源互補、庫存共享、業務及時銜接，有效降低企業經營成本，提高運營績效[19]。

此外，企業數字化轉型可以幫助制造企業提高自身市場競爭力，解決過度依賴大客戶造成的經營困境。根據資源依賴理論，企業依賴大客戶是由于自身的創新能力不足，而數字化轉型能幫助企業開拓市場，使企業接觸更多的客戶資源以及獲得更具柔性的合作方式，從而降低對大客戶的過度依賴[20]。因此，本文提出如下假設：

假設3：企業數字化轉型在供應商集中度與制造企業創新績效之間的倒U 形關系中有負向調節作用。

假設4：企業數字化轉型在客戶集中度與企業創新績效之間的倒U形關系中有負向調節作用。

2 模型設計

2.1 樣本選擇與數據來源

本文選取國泰安數據庫中依據申銀萬國行業分類標準2021 修訂版所劃定的機械設備行業共557 家上市公司為研究樣本，獲取2008—2021年的面板數據，并做如下處理：①剔除研究期內ST、*ST 以及PT 等數據樣本；②剔除當年上市的相關指標數據缺失嚴重的樣本企業；③為消除極端值的影響，在回歸前做了上下1%和99%的winsorize縮尾處理。

本文獲得了2008—2021年224 家裝備制造上市公司年度數據的共1 859 條觀測值。以2008年為樣本期起始點，是因為2007年12月中國證監會要求上市公司披露企業主要供應商、客戶的信息情況；此外，在剔除缺失值后，為保證數據的平衡性，以2008年為樣本年份起始點。

本文的數據主要來源于3 個途徑：①企業專利數據來自中國研究數據服務平臺(CNRDS)；②企業數字化轉型指標借鑒吳非等[30]的研究，對裝備制造企業年報中的關鍵詞進行提取與挖掘，用詞頻統計百分比進行測度；③根據章鐵生和鞠藝璇[2]、徐星美等[11]的研究，將供應鏈集中度分為供應商集中度和客戶集中度兩個維度進行測量；其他控制變量均來自國泰安經濟金融研究數據庫(CSMAR)，先經過Excel 匹配篩選，再將合并的數據導入STATA16.0軟件進行分析。

2.2 模型設計

按照供應鏈上下游縱向產業鏈的結構特征，繪制如圖1所示的研究模型。供應商集中度與客戶集中度分別處在企業兩端，企業數字化轉型影響企業上下游集中度與創新績效的關系。

圖1 供應鏈集中度(企業數字化轉型)與裝備制造企業創新績效的關系模型

為了研究供應商集中度（PC_Top5）和客戶集中度（CC_Top5）對制造企業創新績效（Patent）的影響，本文分別構建以下模型對假設進行驗證。

另外，再加入供應商集中度（PC_Top5）和客戶集中度（CC_Top5）的平方項進行回歸。

式（1）—（4）中：Patenti,t-1表示i企業在第t年各項專利申請數；PC_Top5i,t代表i企業在第t年的前五大供應商的采購集中度；CC_Top5i,t代表i企業在第t年的前五大客戶的銷售集中度；Controli,t代表模型的控制變量；Year代表該模型中對年份的控制；ε代表殘差項；α1代表模型中的常數項及回歸系數；m2、n2分別代表供應商集中度的平方項、客戶集中度的平方項。

2.3 變量定義

2.3.1 被解釋變量

企業創新績效。對于企業創新績效的測量指標，現有文獻多采用專利申請數量。企業專利申請類型可以分為發明專利、實用新型專利與外觀設計專利等3 種。一般來講，企業發明專利屬于核心技術創新，能夠反映企業真實的創新能力，而實用新型專利與外觀設計專利屬于低端創新。本文在回歸中選取制造企業當年發明專利、實用新型專利以及外觀設計專利等3種專利的申請量來衡量企業創新績效?？紤]到企業研發專利具有時間效應，因而進行滯后一期處理，再做回歸分析。同時，借鑒蘇濤永和張亮亮[31]、武晨[32]的研究成果，采用企業研發投入除以企業資產規模并做滯后一期處理作為替換變量，進行穩健性檢驗分析。

2.3.2 解釋變量

供應商集中度和客戶集中度。參考徐星美等[11]對供應商集中度、客戶集中度的研究，供應商集中度采用裝備制造企業前五大供應商（PC_Top5）的采購額/總采購額以及前五大供應商的采購額/總采購額的平方和赫芬達爾指數（PC_HHI）來衡量；客戶集中度采用裝備制造企業前五大客戶（CC_Top5）的銷售額/總銷售額以及前五大客戶銷售額/總銷售額的平方和赫芬達爾指數（CC_HHI）來衡量。另外，利用前五大供應商采購額/總采購額的平方和赫芬達爾指數（PC_HHI）以及前五大客戶銷售額/總銷售額的平方和赫芬達爾指數（CC_HHI）進行后續替換變量的穩健性檢驗分析。

2.3.3 調節變量

企業數字化轉型。本文借鑒吳非等[30]的研究，對裝備制造上市企業年報的關鍵詞進行提取與挖掘。借助Python 爬取巨潮資訊網中裝備制造企業2008—2021年年報中管理層討論與分析模塊，構建裝備制造企業數字化轉型指標體系。具體地，以“ABCD”技術為界，以CSMAR《中國上市公司數字化轉型研究數據庫》中“ABCD”4個分類指標關鍵詞詞庫為依據，包括人工智能27個關鍵詞、區塊鏈8 個關鍵詞、云計算17 個關鍵詞和大數據10 個關鍵詞共62 個詞，以裝備制造企業上市公司年報中MD&A 模塊為基礎劃分出了人工智能（ArtificialIntelligence）、區塊鏈（Blockchain Data）、云計算（CloudComputing）和大數據（DataTechnology）等4 個子指標，計算出裝備制造企業年報中數字化轉型的關鍵詞總數和所占比例，并且由于這類數據指標均具有右偏性，因而進行了取對數化處理[33-35]，以此衡量裝備制造企業數字化轉型指標。

2.3.4 控制變量

控制變量。參考徐星美等[11]、楊金玉等[20]的研究，同時考慮到裝備制造企業的異質性，本文選取了包括企業規模（Size）、產權性質（SOE）、資產負債率（Lev）、營業收入增長率（Growth）、總資產凈利潤率（ROA）、托賓Q值（TobinQ）、企業年齡（FirmAge）以及裝備制造行業的市場成熟指數（Market）在內的控制因素。此外，本文還加入了研發人員占企業員工比重（RDPerson）、研發投入占營業收入比重（RDSpend）和管理層治理能力（MA4，利用DEA-Tobit 兩階段法計算，所得殘差按從小到大分為四組，相應地將管理能力指數分別賦值為1、2、3、4 來衡量管理能力）控制影響企業創新能力的因素。

3 實證分析與檢驗

3.1 描述性分析

描述性統計結果如表1所示。由表1 可知：①發明專利lninnovation的均值為1.778，最小值為0，最大值為5.094，方差為1.283，這說明裝備制造企業整體核心技術研發產出差距明顯，行業內部企業發明專利產出不均衡。從均值和方差來看，實用新型專利lnutility與發明專利相當，外觀設計專利lndesign年申請數量的波動明顯低于前兩種專利，這說明行業內外觀設計專利年產出較前兩種專利更穩定。②從供應鏈集中度來看，前五大客戶集中度（CC_Top5）的均值為0.062，最大值為0.360；而前五大供應商集中度（PC_Top5）的均值為0.228，最大值為0.717，且供應商集中度方差約是客戶集中度方差的2倍。這說明裝備制造業的客戶集中度水平較低，供應商集中度水平較高，即企業對前五大供應商的依賴程度超過前五大客戶。③企業數字化轉型（DCG）的最大值為4.990，方差為1.490，這說明裝備制造業各上市公司數字化轉型程度差距明顯。另外，研發人員比重（RDPerson）的均值為0.135，最大值高達0.666，最小值為0，其方差為0.118，說明各上市企業研發人員占比差距較大。再觀察研發投入情況(RD-Spend)發現，各企業研發投入的差距也較為明顯。而管理層治理能力(MA4)的均值為1.988，方差為0.983，說明管理層治理效率同樣存在較大差異。

表1 描述性統計分析

3.2 相關性分析

表2 為主要變量的相關性分析。由表2 可知，前五大客戶集中度（CC_Top5）與前五大供應商集中度（PC_Top5）均與企業創新產出存在負相關關系，且均在1%水平下顯著。各變量間的相關系數相對較小，計算得出方差膨脹因子VIF為4.43，小于10，在合理范圍內。由此可知，該模型不存在嚴重的多重共線性問題，表明所選變量符合回歸分析的條件。

表2 相關性分析

3.3 實證結果分析

3.3.1 供應鏈集中度與企業創新績效的關系

本文將企業專利申請數作為衡量企業創新績效的替代指標。被解釋變量為企業發明專利申請數、實用新型專利申請數和外觀設計專利申請數分別+1取自然對數，并做滯后一期處理的結果。本研究采用雙向固定效應回歸模型進行檢驗，對企業和年份進行雙向固定，避免因企業個體不同以及年份變化對企業創新績效造成的影響。利用模型（1）—（3）進行回歸分析發現，供應商集中度（PC_Top5）與企業實用新型專利與外觀設計專利的回歸系數分別為-0.773、-0.987，且分別在5%、1%水平下顯著，這與武晨[32]、李姝等[36]、孟慶璽等[37]的研究結果相同。而由模型（4）—（6）的回歸結果可知，客戶集中度（CC_Top5）與企業發明專利、外觀設計專利的回歸系數分別為-0.682、-0.628，即存在顯著的負相關關系，這與吳祖光等[38]的研究結論一致。這說明，企業客戶集中度的提高不利于企業創新績效的提升。對大客戶過度依賴導致的客戶集中度過高，會對裝備制造企業創新績效產生阻礙作用。具體如表3所示。

表3 供應商集中度和客戶集中度對企業創新績效的主回歸

為驗證假設1和2，本研究模型加入了前五大供應商集中度和客戶集中度的平方項進行主回歸分析（見表4）。其中，模型（1）—（3）中的m2（PC_Top5 ×PC_Top5）表示企業前五大供應商采購集中度的二次項，n2（CC_Top5 ×CC_Top5）表示企業前五大客戶銷售集中度的二次項。由模型（1）—（3）中m2的回歸結果可知，發明專利與實用新型專利均在5%水平下呈顯著負相關，這符合假設1 的推論，即供應商集中度與制造企業創新績效存在倒U 形關系。這說明，供應商集中度在較低區間內會促進企業創新績效提升，與吉利和陶存杰[10]的研究結論一致，即具有異質性資源的供應商在一定程度上促進企業創新績效的提升。實證結果顯示，假設1 得到了驗證。由模型（4）—（6）可知，除實用新型專利外，發明專利和外觀設計專利只對一次項客戶集中度存在比較顯著的負相關關系。這說明客戶集中度與裝備制造企業的創新績效顯著負相關。根據資源依賴理論，供應商企業對大客戶形成交易依賴時，供應商處于劣勢地位，迫使其在價格、商業信用和信用期限等方面做出讓步，從而間接阻礙企業創新績效[27]。因此，假設2 的推論不成立，即二者僅存在顯著的負相關效應。從市場經濟學角度，客戶反饋的時效性使得制造商始終處于被動地位；由于市場存在“牛鞭效應”，制造企業的創新具有延后性，導致創新績效下降。實證表明，企業的供應商、客戶數目較多，采購和銷售較分散，有利于制造企業創新績效的提升。這是因為企業創新所需的知識積累很大程度上是從外部合作伙伴以及同行競爭者（包括研究機構）[39]處獲取的。企業采取開放式創新[40]才能提高創新績效，這也與諸多學者的觀點相符。

表4 加入供應商集中度和客戶集中度的平方項對企業創新績效的主回歸分析

3.3.2 企業數字化轉型的調節效應

企業數字化轉型的調節效應檢驗模型設定如下：

同時，加入企業前五大供應商集中度和客戶集中度的平方項與數字化轉型的交叉項進行調節效應檢驗，模型設定如下：

式（5）—（6）中：DCGi，t代表i企業在第t年的數字化轉型水平；int1 表示前五大供應商集中度與企業數字化轉型的交叉項；int2 為前五大客戶集中度與企業數字化轉型的交叉項。式（7）—（8）中：int11 為前五大供應商集中度的平方項與企業數字化轉型的交叉項；int22代表前五大客戶集中度的平方項與企業數字化轉型的交叉項，其余符號含義與上文表述一致。

從前五大供應商集中度與企業數字化轉型的交叉項int1 對企業創新績效的回歸結果看（見表5），除外觀設計專利外，其余回歸系數均呈顯著正相關，同時供應商集中度（PC_Top5）的回歸系數顯著為負。這說明，企業數字化轉型能夠降低供應商集中度對企業創新績效的抑制作用，即企業數字化轉型在供應商集中度和企業創新績效之間存在負向調節作用。數字化轉型可以幫助制造企業與多個供應商實現庫存實時共享，實現企業零庫存計劃，實行生產信息共享，達成JIT 精益生產，可以有效降低生產能耗，降低經營成本。此外，數字化技術還能幫助企業搜索優質的、符合標準的供應商，通過網上投標以及采購平臺極大地降低采購成本和拓展采購邊界。因此，企業數字化轉型在整個供應鏈運營流程中通過提高制造企業經營效率幫助企業提升創新績效。從前五大客戶集中度與企業數字化轉型的交叉項int2的回歸系數看，兩者間不存在顯著性，同時客戶集中度（CC_Top5）的回歸系數在實用新型專利上顯著為負。結合上述結果得出，企業數字化轉型對前五大客戶集中度與制造企業創新績效之間的阻礙作用不存在顯著的負向調節效應。

表5 數字化轉型的調節效應檢驗

加入前五大供應商集中度和客戶集中度平方項的回歸分析如表6所示。由表6 可知，企業數字化轉型與供應商集中度二次項交叉項int11的回歸結果，除了外觀設計專利外，其余均存在顯著負向調節效應。而關于m2的系數，發明專利和實用新型專利存在顯著負向關系，說明企業數字化轉型對供應商集中度與企業創新績效間的倒U 形關系存在負向調節效應。實證結果表明，裝備制造企業數字化轉型能夠負向調節供應商集中度與企業創新績效之間的倒U 形關系，假設3 成立。企業數字化轉型與客戶集中度二次項交叉項int22的系數不存在顯著性，說明企業數字化轉型在客戶集中度與企業創新績效的倒U 形關系中不存在調節效應，假設4不成立。

表6 企業數字化轉型對供應商集中度和客戶集中度平方項與創新績效的調節效應檢驗

3.4 內生性檢驗

考慮到供應鏈集中度與企業創新活動之間的關系探討可能存在遺漏變量，本文借鑒章鐵生和鞠藝璇[2]的研究，分別采用前五大客戶銷售額/總銷售額滯后二期（f2.CC_Top5）、前五大供應商采購額/總采購額滯后二期（f2.PC_Top5）作為工具變量進行回歸分析。為了消除內生性問題對回歸結果可能造成的潛在影響，分別再對供應商集中度、客戶集中度做進一步的OLS 與固定效應檢驗，研究結果仍舊在1%水平上顯著。

3.5 穩健性檢驗

4 進一步分析

4.1 供應鏈集中度與企業創新績效：商業信用融資

商業信用融資是供應商企業向企業提供原材料、零部件等的交易款項因延期支付所造成的短期信用債權[41]。商業信用融資是企業最易獲得的融資渠道，可以緩解企業融資束縛，幫助企業紓困[42]，從而提高企業研發投入水平[43]。

本文借鑒陸正飛和楊德明[44]、馬黎珺等[45]、李聞一和潘珺[46]的研究，采用應付賬款或應付賬款與應付票據之和來衡量商業信用融資，并用經過營業收入調整后的TCF 來代替商業信用融資指標。為驗證商業信用融資對企業創新產出的影響，被解釋變量采用企業當年申請專利數之和+1取對數處理代替企業創新績效（Patent），同時滯后一期再做回歸。由表7 可知，前五大供應商集中度與企業商業信用融資之間存在顯著的負相關關系。這說明，供應商集中度越高，提供給裝備制造企業的商業信用融資額度反而越低。因此，企業應增加優質供應商的數量，避免對大供應商形成路徑依賴，利用采購規模經濟來獲得供應商信用，從而提高商業信用融資額。另外，觀察商業信用融資與企業創新績效的關系發現，其相關系數并不顯著，說明商業信用融資無法緩解研發投入的資金壓力。

表7 商業信用融資的作用機制分析

4.2 供應鏈集中度與企業創新績效：國有與非國有企業

裝備制造業作為我國制造業中的核心基礎性產業，其供應鏈集中度也會因產權性質的不同而對企業創新績效造成不同的影響[47]。因此，本文根據產權性質，將裝備制造業上市公司劃分為國有與非國有企業兩個對照組進行回歸分析。由表8 可知，前五大供應商集中度與國有企業創新績效間存在顯著的U 形關系。這說明，國有性質的制造企業面對前五大供應商時具備獨特優勢，國有裝備制造企業與大供應商關系越穩固越有利于創新，這一點尚需在以后再深入挖掘其中的原因。而前五大客戶集中度與企業創新績效間則不存在倒U 形關系。結合前面的結論可知，對大客戶過度依賴會損害企業自身的利益，不利于企業可持續發展。

表8 供應鏈集中度對裝備制造企業創新績效的回歸：國有企業

由表9 可知，非國有企業的前五大供應商集中度與企業創新績效間存在顯著的倒U 形關系，前五大客戶集中度對企業創新績效的影響并不顯著。即非國有裝備制造企業也符合假設1的推論。

表9 供應鏈集中度對裝備制造企業創新績效的回歸：非國有企業

5 研究結論及啟示

5.1 結論

本文從供應鏈集中度的視角出發，探討了裝備制造企業供應商集中度和客戶集中度分別對企業創新績效的影響。實證研究發現，供應商集中度對制造企業創新績效既有助力又有阻礙，而客戶集中度與企業創新績效呈現穩健的負相關關系。

①供應商集中度與企業創新績效存在倒U形關系。隨著供應商集中度的提高，企業與供應商的關系更加密切，尤其是供應商的參與能夠加快完成研發任務[22]，這與吉利和陶存杰[10]的觀點一致，即供應商集中度在較低區間時能促進企業創新績效。因此，制造企業要寬領域搜尋優質供應商，深化彼此間的信息交換層次，甚至上升到以供應鏈聯盟打造成熟的產業鏈從而增強市場競爭力。但過高的供應商集中度代表著穩定的供應商伙伴關系，會使企業失去創新動力[8]，降低企業外部資源的獲取能力。大供應商擁有優于制造企業的議價能力，會做出不利于企業的利益壓迫行為，侵占企業創新收益，導致二者“分賬不均”，使企業失去創新動力[8]。此外，進一步分析顯示，隨著供應商集中度的提高，企業的商業信用融資也會下降，因為強勢的供應商不會損害自身利益來提供商業信貸給劣勢甚至同等地位的企業。因此，高度集中的供應商伙伴關系會導致商業信用融資額度的下降，客戶的資金周轉期延長，企業的備用儲備金增加。

②客戶集中度與裝備制造企業創新績效不存在倒U 形關系，且經實證研究發現，二者呈顯著負相關關系。當客戶較分散時，企業與眾多客戶間關系較疏遠，為迎合不同客戶的需求以及應對激烈的同行競爭壓力，企業會不斷加大研發投入力度，進而使得企業創新產出增多。隨著企業將銷售額集中到幾個大客戶身上，企業的客戶集中度隨之提高，在形成穩定的客戶關系后，企業會將研發注意力集中到幾個關鍵客戶身上，激勵企業創新研發的外界不確定因素逐漸被穩固的供應鏈關系取代，導致企業喪失研發的積極性。另外，供應商企業創新受到客戶的影響往往是處于被動的一方。市場上存在“牛鞭效應”，使得企業接收到市場信號的時間有延遲，企業始終處于被動的位置，因此企業研發成果往往具有滯后性。本研究得出的結果表明，客戶集中度過高會傷害制造企業的創新積極性，這也與部分學者所得出的結論一致[38]。

③企業數字化轉型具有負向調節作用。當供應鏈集中度過高時，企業數字化轉型通過拓寬溝通渠道，幫助企業提高異質性資源獲取能力，減少供應鏈集中度過高帶來的危害?？傮w而言，企業數字化轉型對供應鏈集中度過高的負面效應起到抑制作用，因而企業應當在后期加快數字化轉型的進程，從而促進企業創新績效的提高。

5.2 啟示與建議

本研究進一步加深了供應鏈集中度對企業創新績效影響的認識，拓展了供應鏈集中度的研究界限。研究結論對裝備制造企業提高創新績效具有一定的啟示價值：首先，對于裝備制造企業而言，企業在創新過程中應充分運用數字技術，拓展與擁有異質性資源企業的溝通渠道，尤其是通過企業數字化轉型調整供應商結構，降低對關鍵供應商的依賴性，同時也要加強與供應鏈成員的信息溝通與協作創新。其次，企業可以從市場規模、議價能力以及商業信用融資角度出發，依據自身優勢，降低對主要供應商與客戶的資源依賴，以免企業利益受到壓榨。最后，企業在開展創新活動時，可以通過適當調整供應鏈集中度、加大與供應商的合作創新力度以及強化以客戶市場的需求信息為導向等方式，提高企業的創新績效。

本研究也存在一些不足。首先，本研究針對裝備制造企業的供應鏈集中度與企業創新績效展開研究，普適性尚待改善。其次，研究中企業創新績效指標的選取借鑒一些研究，采用了發明專利、實用新型專利以及外觀設計專利申請數，對企業創新績效水平的評價尚待深入，因而未來的研究可以選用更多測量指標對企業創新績效進行度量。最后，研究探討了企業數字化轉型在供應鏈集中度與制造企業創新績效之間的調節作用，而在數字化轉型重要性日益凸顯的背景下，數字化轉型對企業創新績效的促進作用未來可進一步挖掘。