供應鏈集中度對企業數字化轉型績效的影響研究

摘要：從外部供應鏈的視角研究了企業如何提升數字化轉型績效的問題，集中探討了供應商集中度和客戶集中度對企業數字化轉型績效的影響。通過使用我國制造業上市公司2010—2021年間304家企業的3 344個均衡面板數據，實證研究結果發現：企業數字化轉型對財務績效有明顯促進作用；供應商集中度能夠增強企業數字化轉型與財務績效之間的正相關關系，這一調節效應在國有企業中更加明顯；客戶集中度對企業數字化轉型與財務績效之間關系的正向調節作用只在國有企業樣本中成立。研究結論對企業調整供應鏈結構實現數字化轉型收益具有一定借鑒意義。

關鍵詞：數字化轉型；供應商集中度；客戶集中度；產權性質；財務績效

中圖分類號：F273；F49；F832.51 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2024.01.003

當今世界正經歷百年未有之大變局，各國大力發展數字經濟來推動經濟復蘇，為世界經濟增長提供動力。習近平總書記多次強調，數字經濟是我國經濟發展的重大機遇，要不斷推進數字經濟的發展，使我國經濟達到高質量發展的目標。在數字經濟快速發展的背景下，企業面對技術迭代與市場競爭的雙重壓力，利用數字化的手段來推進企業的組織變革，加速產品與服務的創新，從而完成數字化轉型，已經成為了企業提高績效，謀求可持續競爭優勢的重要策略［1］。但是企業的數字化轉型實踐面臨數字化轉型難出實效的問題，亟需從理論上加強數字化轉型及其績效的探討。

近年來數字化浪潮席卷全球，企業的數字化轉型越來越受到學術界的重視。現有研究已經跳出了僅僅從企業內部關注數字技術、數字能力、數字化戰略、管理者特征、企業特征等因素對企業數字化轉型的影響［2］，已經關注到企業的外部因素，特別是供應鏈關系對數字化轉型的影響，從“同群效應”或“傳染效應”角度分析了客戶或供應商數字化與企業數字化之間的關系［3-4］，但是對于供應鏈及其特征如何影響企業數字化轉型績效方面的探討還比較少，不能從外部供應鏈網絡的視角提供關于促進企業數字化轉型績效的建議。因此本文從供應鏈結構特征出發，研究供應商集中度和客戶集中度對企業數字化轉型績效的影響，以彌補現有研究的不足，拓展企業數字化轉型效果和機制的研究范疇。另外企業的產權性質會導致不同企業在技術基礎、創新能力、生產效率和管理水平等方面存在差異，其供應鏈發展水平和數字化轉型效果必然受到產權性質的影響。因此本文在供應鏈集中度影響企業數字化轉型績效的研究中，進一步將產權性質加入調節變量，以為不同產權性質企業的供應鏈管理方案提供參考。

本文的研究問題聚焦于：（1）數字化轉型對企業績效的影響；（2）供應商集中度和客戶集中度如何發揮調節效應，影響數字化轉型與企業績效之間關系；（3）產權性質對于供應商集中度和客戶集中度的調節效應有何異質性影響。在理論分析和提出研究假設的基礎上，以我國制造業上市公司為研究對象，收集了2010—2021年間304家企業的3 344個均衡面板數據，對提出的假設進行驗證并進行總結和討論。

1 文獻綜述與假設提出

1.1 數字化轉型對財務績效的影響

數字化轉型是指企業應用數字技術，從戰略、商業模式與運營、組織架構等層面對企業進行的變革，進而改善企業價值創造的過程［5］。數字化轉型過程中形成的IT能力和數字能力是企業獨具競爭力的資源，對企業各方面的表現及績效結果會產生重要影響。

首先，數字化轉型使企業能夠迅速掌握市場信息，把握客戶需求，通過提高銷售效率和市場占有率實現企業財務績效的提升。數字經濟時代，企業進行數字化轉型意味著數字價值網絡的形成，拓寬了企業獲取市場信息和客戶需求的渠道，能夠幫助企業更準確地抓住消費者需求的痛點，改善客戶的體驗，擴大可利用的資源范圍和類型，使得客戶參與價值共創［6］，通過提供高附加值的產品和服務使企業在競爭中處于優勢地位。數字技術使用帶來的信息優勢也使企業能夠及時把握競爭動態，及時制定有效的競爭策略，搶占更大的市場份額。另外，企業數字化轉型推動了新產品的開發和新技術的應用，使競爭者難以模仿或模仿成本較高，從而保持企業在新產品和新技術上的先進性與領先地位，并最終把這一優勢轉化為企業財務績效上的表現。

其次，數字化轉型強化了企業內部的信息互通，促進內部資源整合，通過對資源約束的緩解，使企業競爭力得以保持和提升，實現財務績效的提高。通過對數字技術的應用，企業能夠強化現有資源和能力的競爭力，使企業在激烈的市場競爭中保持活力。一方面，數字技術通過提升數據的實時性和共享性，使企業能夠實現對各種信息的實時獲取和更新，從而讓企業內部信息的交流更加順暢，信息共享更加及時，能夠更好地服務企業的價值創造［7］。此外，還可以通過對數據的深入分析和挖掘，發現有效信息，為企業的發展提供支持。另一方面，數字化技術促進企業內部資源的流動與重組，幫助企業突破了客觀物質條件的限制，緩解資源約束［8］，使企業資源供需矛盾得以緩解，從而有利于企業打造長期的競爭優勢。

最后，數字技術的應用能夠提高組織的學習能力，使企業在復雜多變的環境中表現更加出色。從內部學習角度看，數字化技術在一定程度上可以有效地克服企業中存在的冗余和低效現象，從而提升組織中員工的總體學習水平，有助于企業更快適應數字化的發展［9］，加速企業的數字化轉型。伴隨著企業數字技術的運用，員工的技能能夠跟技術的需求進行有效的匹配，數字化的賦能效果可以被更多地發揮出來［10］，從而創造出更高的公司價值。

依據以上分析，提出如下假設：

H1：企業數字化轉型與財務績效存在正相關關系，即企業數字化轉型能夠促進財務績效的提升。

1.2 供應商集中度的調節效應

供應鏈集中度是企業供應鏈結構的重要特征，它一方面反映了企業對上下游的議價能力，另一方面也表現了企業與供應鏈上下游之間合作關系的緊密性［11］。供應商集中度反映了企業供應鏈上游供應商的分散程度，供應商集中度高意味著上游供應商分布較為集中，分散程度較低。一般認為較低的供應商集中度會提高供應鏈的復雜性，而較高的供應商集中度則與較高的運營效率相聯系［12］。以下主要從兩方面論述供應商集中度對企業數字化轉型與企業績效之間關系的調節效應。

首先，較高的供應商集中度減少了交易不確定性帶來的交易成本，降低了采購成本，增強了數字化轉型對財務績效的促進作用。當企業供應鏈集中度較高時，雖然企業議價能力會處于相對較弱的地位，但依據交易成本理論，較高的供應商集中度確保了企業貨源的可靠性和供貨渠道的穩定性，有效控制因交易的不確定性而導致的信息和時間成本。同時由于企業和供應商的長期穩定關系，通過規模化的采購，企業也能夠獲得相比于尋找新的、分散的供應商更低的采購成本。企業數字化轉型過程中面臨著較高的不確定性，通過僅與少數穩定供應商的合作，使企業能夠更好應對數字化轉型過程中的不確定性，順利開展數字化轉型的各項工作，充分挖掘數字化轉型的價值。另外數字技術應用也帶來了供應鏈管理方式的變革，使供應鏈的運行更加透明和高效，進一步降低企業的交易成本［13］，提升了企業的價值創造能力。

其次，較高的供應商集中度使企業和供應商更可能成為利益共同體，有利于企業的資源集成、信息互通和技術進步，戰略合作關系的提升會增強數字化轉型對財務績效的促進作用。在供應鏈環境下，企業之間的競爭已經由單個廠商的競爭轉變為供應鏈間的競爭。當供應商集中度較高時，由于雙方密切的利益關系，企業聯合供應商進行供貨渠道整合和資源集成也會變得更加容易［14］。在緊密的合作伙伴關系下，雙方的資源通過數字化平臺進行集成和共享，形成有競爭力的獨有資源，同時還能夠提升雙方信息互動的精確度，減少公司的經營和財務風險，從而增強數字化轉型對財務績效的促進作用。

通過以上分析，提出如下假設：

H2：供應商集中度對企業數字化轉型與財務績效之間的正相關關系具有正向調節效應，即供應商集中度越高，企業數字化轉型與財務績效之間的正相關關系越強。

1.3 客戶集中度的調節效應

客戶集中度反映了企業供應鏈下游客戶的分散程度，也在一定程度反映了企業對客戶的專有投資程度，客戶集中度高意味著下游客戶分布較為集中，分散程度較低。不同的客戶集中度使企業的議價能力有所差異，會影響企業與客戶合作的話語權以及企業盈利能力。以下從兩個方面分析客戶集中度對企業數字化轉型和財務績效關系的調節效應。

首先，當客戶集中度較高時，企業和客戶更可能建立長期合作關系，推動數字技術的應用效率和數字化資源平臺的建設，從而降低企業運營成本，提高銷售效率，促進財務績效提升。高客戶集中度減少了企業的客戶數量，企業與客戶可以建立強有力合作關系，獲得精確的需求信息，更好地減少庫存，也能夠減少企業尋找新客戶的時間、人力和資金成本。作為企業的重要利益相關者和隱形資源，大客戶對企業的經營策略和財務決策有很大的影響，企業在推進數字化的過程中結合客戶需求建設專有化的數字平臺，有利于開展銷售情況預測等活動，實現控制庫存和降低成本。

其次，數字技術進一步強化與大客戶的資源共享和信息交互，使企業能夠更好服務大客戶需求，保持產品和服務的銷售持續穩定增長。高客戶集中度使企業與客戶之間的相互依賴性加強，雙方更加傾向于建立長期穩定的關系。在這種長期穩定關系的基礎上，企業會加大相關數字技術投入，提升與客戶企業交流的便捷性，更好地整合客戶資源與信息，降低合作成本。王亞娟等［15］的研究就指出數字技術改善了企業與客戶之間的交流環境，采用數字技術和數字化共享平臺，能夠及時收集和響應客戶的反饋信息，加快企業加強數字化轉型進程，提升產品和服務質量，有效應對快速變化的市場環境，提升了企業的交付效率。

依據以上分析，提出如下假設：

H3：客戶集中度對企業數字化轉型與財務績效之間的正相關關系具有正向調節效應，即客戶集中度越高，企業數字化轉型與財務績效之間的正相關關系越強。

1.4 產權性質的調節效應

我國經濟體制具有明顯的國有與非國有的二元經濟特征［16］，使企業在產權性質上形成明顯差異，并直接影響企業市場地位和資源水平的差異，這些差異進一步會影響供應鏈及數字化轉型的相關決策。有研究認為國有企業相比于非國有企業能夠快速響應數字化發展的需求，數字化轉型對國企績效提高效果更為顯著［10］。

就供應商關系來看，國有企業的供應商關系更穩定，其數字化轉型實施受到供應商不利影響更少。首先，國有企業更容易與供應商建立長期穩定的關系，不僅減少企業的交流和談判成本，對供應商的監督和控制成本也會降低，這就使得國有企業更容易加強彼此間的數字化合作，提高企業的盈利能力［17］。其次，國有企業天然的資源優勢，使其受到供應商的約束小，在與供應商的關系中處于強勢地位，其在政策支持下進行數字化轉型的效果受到來自供應商的壓力較小，能夠更加專注地推進數字化轉型工作，也更能夠增強企業數字化轉型對財務績效的促進作用。

就客戶關系來看，國有企業客戶的數字化專有投資意愿更強，有利于提升國有企業的數字化轉型效果。由于國有企業提供的產品或服務通常處于產業鏈上游，具有一定程度的稀缺性和獨特性，這就使得國有企業的客戶持續合作意愿更強，特別是一些大客戶愿意與國有企業一起進行數字化專有化投資，提升企業的運營水平，使國有企業能夠更加有效降低經營風險［18］，進而改善經營績效。

通過上論分析，提出如下假設：

H4：相比非國有企業而言，國有企業的供應商集中度對企業數字化轉型與財務績效之間正相關關系的正向調節作用更強。

H5：相比非國有企業而言，國有企業的客戶集中度對數字化轉型與財務績效之間正相關關系的正向調節作用更強。

本文的概念模型如圖1所示。

2 數據收集與變量測量

2.1 樣本來源與數據收集

本文選取2010—2021年間我國制造業上市公司作為研究對象，考慮到變量之間影響作用的滯后效應，企業財務績效數據要比數字化轉型數據滯后一年，企業數字化轉型選用2010—2020年的數據，而財務績效選擇2011—2021 年的數據。對樣本的篩選包括以下標準：（1）剔除帶有“天然數字性”特征的企業，即剔除二級行業為計算機、通信和其他電子設備制造的企業；（2）剔除標注了ST（特別處理）、*ST（退市風險警示）類型的企業；（3）剔除2010—2021 年間新上市、終止上市、期間退市等樣本期間存續期不足的公司；（4）剔除數據嚴重缺失的企業。最終獲得304家制造業上市公司的3 344個樣本點，實證研究中需要的數據都來自CSMAR數據庫。對于供應鏈集中度缺失值，通過查閱上市公司年報盡可能將數據補全。得到相關觀測值后，使用Stata17進行實證分析與假設檢驗。

2.2 變量測量

（1）自變量

本文的自變量為企業數字化轉型（Lndigital），參考樓潤平等［10］的方法，對數字化轉型的衡量采用數字化投資指標，通過計算數字化軟件投資與數字化硬件投資之和得到數字化投資總額。數字化軟件投資可從上市公司年報的無形資產明細中獲得，通過軟件或信息系統等相關明細進行收集；數字化硬件投資從固定資產明細中獲得，通過電子設備或計算機等相關明細進行收集，將數字化投資總額進行對數處理得到最終的計算指標。

（2）因變量

本文的因變量為企業財務績效，借鑒朱乃平等［19］的研究，采用Z_score 分值對企業綜合財務績效（Z_Value）進行衡量。當Z_scorelt;1.810時，企業內部面臨財務失敗的可能性，潛伏著破產危機；當Z_scoregt;2.675 時，財務績效整體良好并呈現出穩定的態勢；當1.810≤Z_score≤2.675 時，財務績效不穩定程度大幅提升。計算公式如下：

財務績效（Z_Value）：Z_score=1.2×（營運資金/資產總額）+1.4×（留存收益/資產總額）+3.3×（息稅前利潤/資產總額）+0.6×（權益市值/負債賬面價值）+0.99×（銷售額/資產總額）

（3）調節變量

本文的調節變量包括供應商集中度（SCIUP）、客戶集中度（SCIDOWN）和產權性質（State）。參照王迪［20］等的做法，供應商集中度選擇前五名供應商合計采購金額占比來衡量，客戶集中度采用前五名客戶合計銷售金額占比來衡量。對產權性質的測量參照李健和陳傳明［21］的研究，通過上市公司實際控制人性質進行判斷并采用虛擬變量測量，對國有企業賦值為1，否則賦值為0。

（4）控制變量

在參考眾多學者研究成果基礎上，本文選取了6個控制變量。企業規模（Size）通過年末總資產取對數進行衡量，企業年齡（Age）通過觀測年份減注冊年份衡量，股權集中度（Shrhfd）通過第一大股東持股比例來衡量，資產負債水平（Lev）通過企業總負債與企業總資產的比值進行衡量，行業（Industry）通過設置行業虛擬變量進行研究，年份（Year）通過設置年份虛擬變量進行研究。

本文中各變量的衡量方法如表1所示。

3 實證分析

3.1 描述性統計及相關性分析

各變量的描述性統計分析如表2所示。企業數字化轉型、財務績效、供應商集中度和客戶集中度等變量都具有較大的標準差，說明樣本中企業的表現具有較大差異，適合進行回歸分析。另外各變量的VIF 值都小于10，說明變量間不存在嚴重的共線性問題，數據可以用于進一步的回歸分析。

3.2 回歸模型設計

根據豪斯曼檢驗，選擇固定效應模型進行樣本數據的回歸分析。在被解釋變量滯后一年的基礎上，本文采用逐步回歸的方式對假設進行檢驗，模型1 為控制變量對企業績效的回歸分析，模型2 為控制變量和企業數字化轉型對企業績效的回歸分析，模型3 和模型4分別對供應商集中度及客戶集中度的調節效應進行分析。最后，將全部樣本分為國有企業和非國有企業，參照模型3 和模型4，分別構建不同產權性質下供應鏈集中度的調節效應模型，分組進行產權異質性檢驗。

Z_Valueit+1=β0+βControlit+νt+υh+εt 模型1

Z_Valueit+1= β0 + β1Lndigitalit + βControlit + νt + υh + εit 模型2

Z_Valueit+1=β0+β1Lndigitalit+β2SCIUPit+β3Lndigitalit×SCIUPit+βControlit+νt+υh+εit 模型3

Z_Valueit+1= β0 + β1Lndigitalit + β2SCIDOWNit +β3Lndigitalit×SCIDOWNit+βControlit+νt+υh+εit 模型4

3.3 回歸結果分析

以企業財務績效作為因變量，采用層次回歸的方式，依次對控制變量、企業數字化轉型、供應商集中度、客戶集中度的影響進行回歸分析，結果見表3。

3.3.1 數字化轉型對企業財務績效影響的分析結果

由表3中的模型2可知，企業數字化轉型與企業財務績效的回歸系數為正，且在5%的置信水平上顯著（β=0.027 0，p=0.026lt;0.05），表明企業數字化轉型對財務績效具有正向影響。由此，假設H1得到驗證。

3.3.2 供應商集中度調節效應的分析結果

在模型3中，企業數字化轉型與供應商集中度的交互項（Lndigital×SCIUP）與財務績效的回歸系數在5%的置信水平上顯著為正（β=0.001 73，p=0.015lt;0.05）。表明了供應商集中度對企業數字化轉型與財務績效之間的正相關關系有強化效果。這說明供應商集中度越高，企業數字化轉型對企業財務績效促進作用越明顯。由此，假設H2得到驗證。

3.3.3 客戶集中度調節效應的分析結果

在模型4 中，企業數字化轉型與客戶集中度的交互項（Lndigital×SCIDOWN）與財務績效的回歸系數為正（β= 0.001 11）但是在5%的置信水平上不顯著，而是在10% 的置信水上顯著（p=0.086gt;0.05）。這表明客戶集中度對企業數字化轉型與財務績效之間的正相關關系影響還存在不明確性，假設H3未得到驗證。這可能是因為客戶集中度在不同產權性質的企業中的影響存在差異，需要進一步分析不同產權性質下客戶集中度的調節作用，探究產權性質的異質性對假設H3是否有影響。

3.3.4 供應鏈集中度調節效應的產權性質異質性回歸分析

為驗證不同產權性質的企業供應鏈集中度對數字化轉型和財務績效調節效應的異質性表現，進一步將所有樣本分為國有和非國有兩組，進行產權性質的調節作用分析（表4），模型5-1和模型5-2分別對國有企業樣本組和非國有企業樣本組的供應商集中度調節效應進行分析，模型6-1 和模型6-2 分別對國有企業樣本組和非國有企業樣本組的客戶集中度調節效應進行分析。

供應商集中度調節效應的產權異質性分析。由表4可知，在國有企業樣本組中，企業數字化轉型與供應商集中度的交互項（Lndigital×SCIUP）與企業財務績效的回歸系數為正且在5%的置信水平上顯著（β=0.002 70，p=0.03lt;0.05），在非國有企業樣本組中，企業數字化轉型與供應商集中度的交互項（Lndigital×SCIUP）與企業財務績效的回歸系數不顯著（p=0.107gt;0.05）。這表明在國有企業中供應商集中度對企業數字化轉型與財務績效之間關系調節效應更強，即在相同的供應商集中度水平上，國有企業數字化轉型對企業財務績效的促進作用會更強，而非國有企業數字化轉型對財務績效影響相對要小。由此，假設H4得到驗證。

客戶集中度調節效應的產權異質性分析。由表4可知，在國有企業樣本組中，企業數字化轉型與客戶集中度的交互項（Lndigital×SCIDOWN）與企業財務績效的回歸系數為正且在1%的置信水平上顯著（β=0.002 37，p=0.006lt;0.01），在非國有企業樣本組中，企業數字化轉型與客戶集中度的交互項（Lndigital×SCIDOWN）與企業財務績效的回歸系數不顯著（p=0.754gt;0.05）。這表明，在國有企業中客戶集中度對企業數字化轉型與財務績效之間關系的調節效應更強，即在相同的客戶集中度水平上，國有企業數字化轉型對企業財務績效的促進作用會更強，而非國有企業數字化轉型對財務績效影響相對要小。由此，假設H5得到驗證。這同時也驗證假設H3部分成立，說明只有國有企業的客戶集中度會強化企業數字化轉型對財務績效的促進作用。

4 討論與結論

借助數字技術推動組織變革，加快產品與服務的創新，并以此實現數字化轉型，已成為多數制造業企業謀求持續競爭優勢的戰略選擇。企業實現數字化轉型的收益不僅取決于自身的數字化水平，還越依賴于供應鏈的整體發展水平以及企業對供應鏈的掌控能力。本文通過研究供應鏈集中度對企業數字化轉型財務效果的影響，從理論上揭示了供應鏈對企業數字化轉型效果的影響方式，為企業的數字化轉型實踐提供了理論指導。

通過理論分析和我國制造企業上市公司數據的驗證，主要得出以下結論：企業數字化轉型對財務績效有明顯促進作用；供應商集中度能夠增強企業數字化轉型與財務績效之間的正相關關系，而且供應商集中度的這一調節效應在國有企業中更加明顯，也就說相比非國有企業而言，國有企業的供應商集中度對企業數字化轉型與財務績效之間關系的影響更大。客戶集中度對企業數字化轉型與財務績效之間關系的正向調節作用只在國有企業樣本中成立，也就是說在國有企業中，客戶集中度能夠促進企業數字化轉型達成更好的財務績效，而在非國有企業中這一促進作用并不明顯。

本文的結論對企業的管理實踐具有一定的指導意義：一是企業要加大數字化轉型的投入力度，并進行配套的組織變革，推進產品與服務的創新，以有效提升企業的競爭力和績效水平。二是企業要適當提高供應商集中度，以實現數字化轉型過程中與供應商的緊密合作，提升企業的績效水平。特別是國有企業更要重視提升供應商集中度水平，充分發揮供應商在企業數字化轉型中的促進作用。三是國有企業要注意維持一定水平的客戶集中度，通過穩定的客戶關系共同獲取數字化轉型的收益。

本研究還存在一些不足之處，需要未來的研究進一步完善：一是本文重點關注數字化轉型對企業財務績效的直接影響，未能有效揭示數字化轉型對企業績效的影響機理，這需要未來的研究進行深入分析。二是本研究只關注了供應鏈集中度這一結構特征對數字化轉型效果的影響，諸如供應商和客戶距離等其他供應商鏈征對企業數字化轉型效果的影響需要進一步探討。三是為了獲得長期的平衡面板數據使得本研究的樣本量有所降低，未來的研究可以選擇其它數據收集原則擴大樣本量，以進一步增強結論的可靠性。

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基金項目：西安市科技計劃軟科學研究項目（22RKYJ0036）；陜西省哲學社會科學研究專項（2023HZ1040）