供應鏈數字化對企業創新的影響

吳煒鵬 陳金龍 趙曉陽 湯弘欽

基金項目：國家自然科學基金面上項目（71571074）；福建省創新戰略研究項目（2021R0063）

作者簡介：吳煒鵬（1996—），男，福建泉州人，華僑大學工商管理學院博士研究生，研究方向為公司治理與國際投融資管理；陳金龍（1965-），男，福建漳州人，博士，華僑大學工商管理學院教授，研究方向為供應鏈管理及企業投融資；趙曉陽（1993—），男，山東濱州人，華僑大學工商管理學院博士研究生，研究方向為數字化轉型與國際投融資管理；湯弘欽（1995-），男，福建漳州人，華僑大學工商管理學院碩士研究生，研究方向為企業數字化與創新管理。本文通訊作者：趙曉陽。

摘 要：供應鏈數字化是促進供應鏈創新鏈融合發展的契機。基于2008—2021年中國A股上市公司數據，采用TF-IDF方法系統構建市場導向和技術導向下的組織內供應鏈數字化指標，實證檢驗供應鏈數字化對企業創新的影響。結果發現，第一，供應鏈數字化與企業創新呈現倒U型關系。其中，分項指標物流數字化、產品流數字化與信息流數字化呈現顯著倒U型關系。第二，供應鏈異質性是供應鏈數字化影響企業創新的重要渠道。第三，在吸收能力較強、供應鏈話語權較小的企業，供應鏈數字化的作用更顯著。此外，組織間供應鏈數字化發揮創新協同效應，行業間供應鏈數字化發揮創新溢出效應。結論可為企業加快供應鏈數字化并實現高質量發展提供實踐啟示。

關鍵詞：供應鏈數字化；企業創新；供應鏈異質性；TF-IDF

DOI：10.6049/kjjbydc.2023020475

中圖分類號：F273.1

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）11-0067-12

0 引言

自《中國制造2025》提出以來，創新成為主導中國經濟高質量發展的新動能。中美貿易戰發生后，逆全球化趨勢變得日益明顯。西方發達國家過分宣揚貿易保護主義，通過發起不合理的“去中國化”式制裁，威脅我國企業供應鏈自主安全。其中，技術限制、規則鎖定和高科技行業準入等限制嚴重阻滯了我國企業創新鏈嵌入全球價值鏈的進程^[1]。在供應鏈生產、流通和銷售各環節上，國內企業不僅面臨上下游信息和知識交流障礙，而且面臨反饋機制缺位問題。由此，加大了企業創新不確定性風險。為應對嚴峻的外部環境，在物流系統、生產系統、信息系統以及資金系統方面，企業與供應鏈合作伙伴加強數字技術應用，謀求創新鏈與供應鏈融合發展，暢通國內大循環。上述過程中，企業利用數字技術重塑供應鏈業務流程、協同機制、組織形態和價值取向，表現為供應鏈數字化。隨著供應鏈數字技術進步，供應鏈數字化與產業創新的關系得到學界廣泛關注。

基于上述現實背景，以區塊鏈、大數據等數字技術應用為研究對象，學者們從網絡建立與維護^[2]、信息不對稱^[3]和信任關系^[4]等視角，深入探討供應鏈數字化對供應鏈管理、供應鏈金融和供應鏈績效的影響^[5]。也有學者注意到數字技術應用在供應鏈上存在傳染的可能性，發現客戶數字化可以通過溢出效應促進供應商創新水平提升^[6]。已有文獻肯定了供應鏈數字化對供應鏈協作關系的影響，也認可多渠道供應鏈信息訪問權限可以顯著促進企業創新。從企業供應鏈合作網絡視角，張廣玲等^[7]探討供應鏈網絡特征對合作創新的影響；從供應鏈異質性視角，孟慶璽^[8]發現，客戶異質性或供應商異質性對企業創新具有正向影響。此外，張樹山等^[9]發現，供應鏈數字化對節點企業風險承擔能力具有提升效果，有助于維護供應鏈安全穩定。上述文獻證明，數字技術賦能供應鏈是監控物流、判斷產品流、暢通信息流以及追溯資金流的重要路徑?；诠湽芾怼①Y源基礎和動態能力理論，采用案例研究、QCA和文獻歸納等研究方法，現有文獻探討了供應鏈數字化對微觀企業的部分實質性影響。囿于供應鏈數字化量化評價方法，較少文獻能為企業供應鏈數字化的微觀效應理論研究提供支持。此外，較多文獻關注供應鏈數字化對供應鏈效率、競爭優勢和管理模式的影響^[5，10]，卻未考慮多主體協同供應鏈數字化對企業創新價值的深層次影響。李琦等^[11]發現，供應鏈集中能夠促進供應鏈集成體系結構合理化、實現方式多樣化和運轉高效性，深化了學界對數字科技與供應鏈關系的認識。但對于供應鏈數字化能否幫助企業實現創新驅動發展這一問題，現有研究尚未涉及。此外，供應鏈數字化作用機制研究也較為匱乏。本文基于開放式創新理論探索供應鏈數字化能否成為企業創新關鍵影響因素，并驗證供應鏈數字化的創新協同效應和創新溢出效應，具有重要理論意義與現實價值。

本文選取2008—2021年我國上市公司數據，通過解答上述問題，拓展供應鏈數字化相關理論。首先，從組織內角度，本文基于市場戰略導向與技術戰略導向的特征詞詞庫，采用TF-IDF文本計算方法測量企業供應鏈數字化水平，實證檢驗供應鏈數字化對企業創新的非線性影響。其次，本文發現，供應鏈異質性是供應鏈數字化影響企業創新的重要渠道。再次，本文發現，在吸收能力較強和供應鏈話語權較低的企業中，供應鏈數字化的作用更顯著。最后，本文基于組織間、行業內、行業間3個角度，檢驗供應鏈數字化創新協同效應和創新溢出效應。

本文的創新點和貢獻在于：第一，在理論貢獻上，系統研究供應鏈數字化對企業創新的影響及作用機制，揭示供應鏈數字化的經濟效應，有助于拓展企業創新研究視角，豐富創新激勵效應研究。第二，在實踐貢獻上，厘清供應鏈數字化與企業創新的關系，為實現經濟高質量發展和產業鏈供應鏈現代化提供有益參考。在方法貢獻上，采用文本分析和TF-IDF方法構建全面、科學的供應鏈數字化評價體系，彌補供應鏈數字化研究中實證方法與量化指標的不足。

1 理論分析與研究假設

1.1 供應鏈數字化與企業創新

供應鏈數字化是確保企業外部資源與內部資源有效交互的重要方式，內外資源交互暢通是企業實現可持續創新的充要條件。開放式創新理論認為，在溝通和信任的基礎上，多元化供應鏈系統能夠促進信息合作與共享，而系統內知識創造、流動、轉移以及溢出等活動可能產生“1+1>2”的創新效果^[12]。因此，基于創新投入視角，本文探究供應鏈數字化對企業創新的影響，以及供應鏈數字化的邊際貢獻。

（1）企業與供應鏈網絡成員的聯系會影響企業創新^[13]。本文認為，供應鏈數字化可以優化供應鏈結構，促進企業構建高效的開放式創新生態系統，進而提升企業價值鏈分工地位^[14]。第一，供應鏈數字化可為企業收集采購、銷售以及運輸等關鍵數據，提高創新感知能力，降低創新成本，進而為開放式創新平臺構建奠定基礎^[15]。強聯系成員所提供的信息資源具有較高的創新價值，供應鏈數字化有助于企業通過分析現有強聯系供應鏈合作者的關系結構，選擇合適的強聯系成員共享信息和創新資源，進而獲得更多互補性知識和信息資源。第二，供應鏈數字化能夠協助企業鏈接消費端和供給端，增加弱聯系成員數量，進而擴展供應鏈信息節點范圍?；诙鄬哟涡畔⒐濣c所描繪的企業創新畫像，企業能夠降低創新不確定性風險，掌握各流程供應鏈信息。在此情境下，從供應鏈較遠端梳理供應鏈關系，企業不僅能夠提高收益率和創新水平^[16]，而且可以激勵供應鏈合作者參與信息及創新資源共享平臺建設，進而將供應鏈數據轉換為創新知識和創新數據平臺。因此，供應鏈數字化有助于企業將創新鏈融入供應鏈，構建開放式創新生態系統，進而延伸創新邊界，獲得高附加價值產品比較優勢。

（2）作為生產要素，數據在部分生產場景依然遵循邊際效用遞減規律^[17]。過量的數據導致處理成本、錯誤成本和折舊成本提升，企業過分注重數據優勢會喪失部分成本優勢，過度發展供應鏈數字化會帶來大量不準確和不適用的數據（王超賢德國，2022）。為彌補“數據為王”戰略導致邊際數據成本大幅增加的管理失誤，管理者可能通過信息壟斷、隱私侵權和信息濫用等方式獲取短期超額報酬，而忽視技術變革與場景落地兩種數字賦能路徑^[18]，這會阻礙企業長期創新發展。具體原因如下：第一，雖然過度供應鏈數字化能夠提高企業收益率，但企業對供應鏈信息的壟斷和濫用會嚴重侵犯合作者的信息權益。在此情境下，企業只有承諾更多商業條款才能維持開放式創新生態系統運行，從而不利于企業整合供應鏈創新資源。第二，過度供應鏈數字化會放大企業信息獲取與控制優勢，促使企業拓展金融網絡。創新不確定性風險遠高于金融投資，因而管理者有動機將企業投資戰略由創新投資轉變為金融投資。戰略方向轉變不僅會分散企業原有資源，而且會消減供應鏈合作者的創新信息與資源?？梢姡^度供應鏈數字化會抑制企業創新。據此，本文提出以下假設：

H₁：供應鏈數字化與企業創新存在倒U型關系。

1.2 供應鏈異質性的調節作用

顏恩點和謝佳佳^[19]認為，非金融企業客戶、供應商異質性程度越高，代表供應鏈信息節點越多，所構建的開放式創新生態系統越高效。根據現有研究，供應鏈異質性對企業創新具有正向影響。孟慶璽等^[8]發現，較高的供應鏈異質性有助于企業拓展創新網絡，進而促進創新?？梢?，從開放式創新理論視角，供應鏈異質性可能成為供應鏈數字化與企業創新間的關鍵機制。因此，本文闡述供應鏈數字化對供應鏈異質性的作用機理，通過揭示供應鏈數字化與供應鏈異質性的因果關系，提高供應鏈數字化與企業創新因果關系識別的可信度（江艇，2022）。

供應鏈數字化能夠夯實企業與供應鏈強聯系企業的溝通和信任基礎。在信息合作與共享的基礎上，企業搭建供應鏈數據中心，促使鏈上中小企業共享信息。較高的信息可獲得性可以提高合作型伙伴收益率^[15]，吸引中小企業加入供應鏈系統，促進供應鏈關系多元化，進而提高企業供應鏈異質性程度。然而，企業信息節點多于其它供應鏈企業，過度供應鏈數字化有助于企業獲得信息壟斷優勢。由此，供應鏈合作者獲得供應鏈共享數據的潛在成本增加。當數據邊際收益低于邊際成本時，合作者將承受來自企業的信息支付壓力，進而尋求緩解信息軟約束的路徑，降低自愿性創新信息披露與共享意愿^[7，16]。此時，在數字技術制度壓力下，企業管理者有意愿加強與創新生態系統內合作者的溝通和互信，供應鏈關系向集中化趨勢轉變，進而降低企業供應鏈異質性程度。可見，隨著供應鏈數字化水平提高，供應鏈關系先多元化后集中化，供應鏈異質性程度表現為先上行再下行。綜上，本文提出以下假設：

H₂：供應鏈異質性是供應鏈數字化對企業創新的作用機制。

2 研究設計

2.1 樣本選擇與數據來源

本文選取2008—2021年滬深A股上市公司樣本作為研究對象，為避免異常值對實證結果的影響，對研究樣本進行如下篩選與處理工作：第一，剔除ST、PT等特殊樣本。第二，剔除關鍵數據缺失樣本。第三，剔除行業標識為“地產”和“金融”的行業企業樣本。為避免數字化相關領域企業造成的偏誤，剔除“軟件互聯網”“科學研究及技術服務業”、“計算機、通信和其它電子設備制造業”3個行業企業樣本。第四，為減少極端異常值導致的偏誤，本文對所有連續變量進行雙向1%水平的縮尾處理。此外，供應鏈數字化樣本數據來源于企業年報，采用Python進行文本分析與統計；企業創新數據來源于CSMAR數據庫；產權性質相關數據來源于CSMAR數據庫和CNRDS數據庫；第一實控人數據來源于CNRDS數據庫；財務變量相關數據均來源于CSMAR數據庫。

2.2 變量選取與測量方法

2.2.1 被解釋變量

企業創新（Innov）?，F有文獻大多選擇專利數量和研發投入指標衡量企業創新。基于創新投入研究視角，本文選擇采用企業研發投入占營業收入的比值進行實證分析。

2.2.2 解釋變量

供應鏈數字化（SDigital）。王靜^[20]將供應鏈數字化發展模式劃分為組織內、組織間、行業內和行業間4種演進形態?？梢?，供應鏈數字化不僅是數字技術應用過程，而且是核心企業鏈接供應鏈并改造供應鏈組織形態的過程。本文將供應鏈數字化定義為供應鏈企業以數字技術推進信息整合與優化的過程，主要實現物流監控、產品流開發、信息流共享和資金流溯源等4個市場戰略目標，具有市場導向和技術導向兩個維度^{[11，21]}。

現有文獻總結了多種企業數字技術應用程度測量方法，包括ERP應用^[15]、投資金額^[14]以及文本分析方法（趙辰宇，2021；吳非等，2021）。本文認為，年報內容能夠向供應鏈合作伙伴和投資者傳達上市公司未來優化方向與產業升級模式，供應鏈數字化會要求企業實現價值網絡協調，單一技術應用或投資無法準確衡量供應鏈數字化戰略目標。因此，綜合考慮分析方法的適用性、實用性以及準確性，本文采用文本分析方法測量供應鏈數字化，整合關鍵文件與現有研究文獻，構建基于政策和企業雙指引的供應鏈數字化詞典，具體步驟如下：

（1）通過Jieba分詞國家統計局發布的《數字經濟及其核心產業統計分類（2021）》指南文件，獲得144個數字技術應用相關政策指引特征詞，本文將其作為主要詞庫來源進行特征詞篩選。

（2）趙宸宇（2021）以企業年報管理討論部分文本為語料庫，吳非等（2021）以部分政策性文件和經典文獻為語料庫，本文歸納以上文獻中供應鏈數字化相關的特征詞。

（3）基于供應鏈數字化定義，本文確定161個供應鏈數字化相關的特征詞。區別于多數文獻選擇數字技術作為文本分類依據，本文重點考察企業供應鏈數字化是否存在市場戰略導向和技術戰略導向。圍繞供應鏈數字化“四流目標”業務特征，本文認為，供應鏈數字化市場導向特征詞可劃分為物流導向、產品流導向、信息流導向及資金流導向。

（4）基于市場導向與技術導向，本文繪制建供應鏈數字化特征詞圖譜。

此外，為解決TF詞頻計算方法存在的常見詞權重高估與關鍵特征詞權重低估問題，借鑒相關研究文獻[22-23]，本文采用TF-IDF算法修正供應鏈數字化計算方法。TF-IDF方法不僅能夠保留TF方法中特征詞n文本重要性與文檔出現次數成正比的特性，而且增加了特征詞n文本重要性與所有文檔出現頻次成反比的特性，進而降低常見詞干擾關鍵特征詞的可能性。同時，在原文檔庫中，本文剔除中文停用詞、數字和標點。TF-IDF算法與供應鏈數字化計算方式如式（1）-（3）所示。

式（1）中，n_i，j是指特征詞n在i公司j年年報中出現頻次，分母N_i，j表示i公司j年年報所有有效詞頻次之和；M_j表示j年年報總數，m_j表示出現特征詞n的年報數。式（2）中，SDigital_-ni，j（n=1～4）表示物流、產品流、信息流和資金流市場導向特征值的TF-IDF值，SDigital_-ti，j表示技術導向特征值的TF-IDF值。SDigital_N（N=1～4）表示物流數字化（SDigital_1_i，j）、產品流數字化（SDigital_2_i，j）、信息流數字化（SDigital_3_i，j）和資金流數字化（SDigital_4_i，j），SDigital_i，j表示供應鏈數字化。為方便閱讀，SDigital_N_i，j以初步計算結果的100倍計量。

2.2.3 控制變量

本文控制變量如下：企業規模（Size，上市公司規模加1取自然對數）、企業年齡（Age，上市公司成立年齡加1取自然對數）、資產負債率（Lev，上市公司總負債與總資產的比值）、總資產周轉率（Tat，上市公司銷售收入與平均總資產的比值）、營業收入增長率（Sale，上市公司當年營業收入較前年的增長比率）、股權Herfindahl指數（Top3，公司前3位大股東持股比例的平方和）、凈利潤增長率（Profit，上市公司當年凈利潤較前年的增長比率）、托賓Q值（TobinQ，上市公司市值與總資產扣除無形資產凈額和商譽凈額的比值）、財務風險（Z，反映企業財務困境，采用Z Score法計算）、兩職合一（Dual，董事長和總經理兩職合一為1，否則為0）、監事會規模（SS，上市公司監事會規模加1取自然對數）、成長能力（SGR，上市公司的可持續增長率）、經營現金流（CFO，經營活動產生的現金流量與凈額帶息債務的比值）、產權性質（SOE，國企為1，非國企為0）、機構投資者持股比例（InstOwn，機構投資者持有上市公司股份的比例）。

本文變量定義見表1。

2.3 模型設置

為檢驗供應鏈數字化對企業創新活動的非線性效應，借鑒以往研究成果，本文構建如下模型：

Innov_i，t+1=α₀+α₁SDigital_i，t²+α₂SDigital_i，t+∑αCVs+Year+Ind+Prov+ε （4）

為確保結果真實、可靠，本文采用3種處理方法修正相關模型與變量：第一，增加Year、Ind和Prov，控制所構建模型的時間效應、行業效應和地區效應。其中，按行業分類標準前兩位對制造企業賦值，按行業分類標準首位對其它行業企業賦值。第二，為避免逆向因果造成的內生性問題，本文對解釋變量與控制變量作滯后一期處理。第三，為避免模型二次項的潛在多重共線性問題，基于連續變量SDigital去中心化的結果對SDigital²求值，模型中ε為隨機誤差項。

3 實證分析

3.1 描述性統計與相關性分析

表2為本文主要變量描述性統計結果。Innov均值為0.037，最大值為0.179，最小值為0，說明企業創新投入存在顯著差異。SDigital均值為0.009，最大值為0.205，最小值為0，表明企業供應鏈數字化水平存在差異?？刂谱兞恐校渌攧仗卣黠@示，本文樣本具有顯著差異。

3.2 主效應檢驗

基于模型（4），本文采用OLS回歸方法檢驗供應鏈數字化與企業創新的倒U型關系，回歸結果如表3所示。列（1）-（3）為控制年份效應、行業效應和省份效應后的回歸結果，SDigital²和SDigital的系數符合假設H₁的預期；列（4）-（5）分別采用異方差穩健標準誤和企業層面聚類穩健標準誤修正t統計量，SDigital²和SDigital系數符合假設H₁的預期；列（6）剔除不具備供應鏈數字化特征的樣本后，SDigital²和SDigital系數依然符合假設H₁的預期。因此，由列（1）-（6）結果可知，假設H₁得到驗證。

列（4）結果顯示，在控制其它財務特征后，SDigital²和SDigital的系數分別為-0.732、0.210，均在1%水平上顯著。通過-β₂/2β₁計算公式發現，極值點為0.143，位于SDigital取值區間。鑒于關鍵變量系數符號和取值區間，本文認為，供應鏈數字化與企業創新存在“先升后降”的倒U型關系。此外，Lind ＆ Mehlum^[24]認為，二次項顯著和極值點在取值范圍內這兩個標準條件無法確保兩者關系有效。因此，本文采用U test方法驗證兩者的倒U型關系。結果表明，列（1）-（6）的p值顯著，假設H₁得到再次驗證。同時，其它財務特征變量回歸結果符合已有文獻的理論預期，也與控制變量要求一致。

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 替換變量法

（1）替換被解釋變量衡量方式。本文將研發投入占總營業收入的比值（Innov_A）、研發投入占營業利潤比值的自然對數值（Innov_p）納入模型（4），并替換被解釋變量。相較于其它指標，研發投入占營業利潤的比值存在負數、絕對數值偏大和指數級增長的特點。為避免營業利潤波動的干擾，對研發投入占營業利潤的比值進行對數化處理，并剔除營業利潤為負值的樣本。同時，本文將處理后的上市公司發明專利（Innov_1）、實用新型轉型（Innov_2）以及兩者之和（Innov_3）納入模型（4），并替換被解釋變量。

（2）替換解釋變量衡量方式?？紤]到SDigital具有偏態，SDigital與Innov可能存在倒U型錯誤擬合，本文對處理后的SDigital重新進行回歸，結果如表4列（1）-（6）所示。結果顯示，SDigital²和SDigital的系數均在1%水平上顯著，且系數符號未發生改變。

3.3.2 改變模型

（1）滯后效應?？紤]到可能存在的時滯性問題，本文將SDigital進行滯后二期處理，結果見表4列（7）。

（2）改變回歸方法。為修正自相關問題，本文采用可行性廣義最小二乘法進行穩健性檢驗，結果見表4列（8）。為修正樣本自選擇偏誤，本文采用Heckman兩階段法進行穩健性檢驗。結果顯示，第一階段Probit回歸中，本文設置“0、1”二值變量IMR_dum。當上市公司樣本參與回歸時，IMR_dum取1，否則取0。此外，控制變量均加入第一階段的Probit回歸，總樣本數量為23 606。通過第一階段計算可得逆米爾斯比率（IMR），本文將其納入模型（4）進行回歸。表4列（9）顯示，IMR的系數并不顯著，且SDigital²、SDigital的系數并未發生顯著改變。由此表明，樣本選擇不存在明顯偏誤。以上結果顯示，結論具有穩健性。

3.3.3 調整樣本范圍

（1）剔除特殊時段樣本。本文時間區間為2008—2020年，2008年受金融危機的影響，2020年受新冠疫情的影響，具有特殊性。表5列（1）剔除2008年樣本數據，列（2）剔除2020年樣本數據。

（2）我國于2015年進入數字經濟發展新階段，故本文對2015年前后樣本進行回歸檢驗，結果見表5列（3）～（4）。

（3）2008—2011年樣本數量僅占總樣本量的10%，本文對2012—2020年樣本進行檢驗，結果見表5列（5）。列（1）-（5）SDigital²和SDigital的系數表明，在調整樣本范圍后，結論與前文保持一致。

3.3.4 內生性處理

本文采用工具變量法緩解模型內生性問題。借鑒趙宸宇（2014）的研究成果，供應鏈數字化起點強度會影響變革方向，但截面數據不會影響企業創新，滿足工具變量相關性和外生性條件。因此，供應鏈數字化初始水平可以作為工具變量。此外，基于袁淳等（2021）的處理方法，本文選擇2004—2016年各省份每百人互聯網上網人數與供應鏈數字化初始水平的交互項（SDigital_IV）作為2008—2020年SDigital的工具變量。在采用工具變量方法檢驗內生性問題時，Haans等^[25]認為，同時替換一次項和二次項可以更好地處理內生性問題。表5列（6）-（7）為內生性處理第一階段結果，列（8）為第二階段結果。第一階段，SDigital_IV²和SDigital_IV的系數均在5%水平上顯著。同時，工具變量檢驗結果表明，SDigital_IV是SDigital²與SDigital的有效工具變量。第二階段，SDigital²、SDigital的系數符號未改變，仍在1%水平上顯著。因此，在校正內生性問題后，結論與前文結論保持一致。

3.4 分項檢驗

本部分探討物流數字化（SDigital_1）、產品流數字化（SDigital_2）、信息流數字化（SDigital_3）和資金流數字化（SDigital_4）4個分項指標與企業創新的關系。

表6列（1）—（3）表明，物流數字化、產品流數字化、信息流數字化與企業創新具有倒U型關系，極值點分別為0.028、0.072和0.037，均在取值范圍內。表6列（4）顯示，資金流數字化能夠顯著促進企業創新，但兩者僅具有線性關系，原因如下：第一，資金流數字化意味著企業與供應鏈合作伙伴達成緊密的信任關系，信息壟斷、隱私侵權和信息濫用等問題無法破壞企業構建的創新生態系統。第二，資金流數字化能夠彌補企業資金缺口，因而供應鏈合作伙伴難以擺脫企業信息控制。

3.5 機制檢驗

本部分以供應鏈異質性（SCI）、供應商異質性（SCI₁）和客戶異質性（SCI₂）替換模型（4）的被解釋變量，以此檢驗假設H₂?？蛻艏卸仍降?，客戶異質性程度越高。借鑒已有文獻，本文采用1減去前五大供應商采購額占比測度供應商異質性（SCI₁），采用1減去前五大客戶銷售額占比測度客戶異質性（SCI₂）^[8，20]，采用供應商異質性與客戶異質性之和的半值測度供應鏈異質性（SCI）。

表7匯報了供應鏈數字化與供應鏈異質性、供應商異質性和客戶異質性關系檢驗結果。表7列（1）中，SDigital²和SDigital系數為-6.656、1.404，均在1%水平上顯著。上述結果表明，供應鏈數字化與供應鏈異質性存在顯著倒U型關系，極值點為0.105，位于SDigital取值區間。表7列（2）（3）中，SDigital²和SDigital的系數符號均未發生變化，且在1%水平上顯著。由此說明，假設H₂通過檢驗，供應鏈異質性與供應鏈數字化呈倒U型關系，供應鏈異質性是供應鏈數字化影響企業創新的重要渠道。

根據表7列（1）—（3）、表3列（4）回歸結果，基于4個回歸模型的SDigital²和SDigital系數，運用Stata軟件繪制4條倒U曲線，如圖1所示。無論是供應鏈異質性、供應商異質性還是客戶異質性，上述倒U曲線均先于企業創新倒U曲線抵達極值點，結束遞增區間并進入遞減區間。可見，在供應鏈數字化的影響下，供應鏈異質性（供應商異質性、客戶異質性）與企業創新具有顯著時間傳遞特征，符合前文論證邏輯，驗證了假設H₂。

4 進一步分析

4.1 異質性分析

不同企業能力基礎可能會影響供應鏈數字化與企業創新倒U型關系曲線。其中，吸收能力可以反映企業創新資源轉化程度，而供應鏈話語權可以反映企業議價能力和供應鏈核心資源掌控程度。從企業吸收能力與供應鏈話語權視角，本文構建模型（5）進行異質性檢驗，如式（5）所示。

Innov_i，t+1=χ₀+χ₁SDigital_i，t²+χ₂SDigital_i，t+χ₃SDigital_i，t²×Z_i，t+χ₄SDigital_i，t×Z_i，t+χ₅Z_i，t+∑χCVs+Year+Ind+Prov+ε （5）

Z_i，t表示調節變量，分別為吸收能力（Num）、供應鏈話語權（Hyq、Sy、Xy）。

4.1.1 企業吸收能力維度

吸收能力差異會影響供應鏈數字化實踐效果^[26]。一方面，供應鏈數字化有助于企業獲得信息、知識和資金優勢。對于吸收能力較強的企業，管理者有意愿通過創新增加企業長期價值。另一方面，吸收能力強意味著企業具有較高的創新效率和較強的知識轉換能力。但過度供應鏈數字化促使數據處理成本與分析成本增加，導致企業無法基于信息—創新—信息快速迭代模式積累產品優勢。借鑒張葉青等^[26]的研究方法，本文選擇研發人員占比作為代理變量。表8列（1）顯示，SDigital²和Num的交互項系數在10%水平上顯著為負。由此可見，供應鏈數字化與企業創新倒U型關系曲線變得陡峭，企業研發能力發揮較為顯著的強化作用。

4.1.2 供應鏈話語權維度

黃賢環等^[27]認為，供應鏈話語權表現為企業能否主導上下游產業中偏利己方的商業條款制定。一方面，低水平議價能力意味著企業難以依托供應鏈核心資源維系信任關系并構建創新生態系統。適度的供應鏈數字化能夠改善企業面臨的困境，但過度供應鏈數字化會削弱企業供應鏈信任關系。另一方面，高水平議價能力意味著企業掌握著供應鏈核心資源。此時，供應鏈數字化對供應鏈掌控能力的促進作用有所降低，但過度供應鏈數字化導致的信任危機也會延后。

借鑒黃賢環等^[27]的研究方法，本文中上游話語權（Sy）可表示為（應付賬款+應付票據-預付賬款）/資產總額，下游話語權（Xy）可表示為（預收賬款-應收賬款-應付票據）/資產總額，供應鏈話語權（Hyq）可定義為兩者之和。表8列（2）—（4）顯示，SDigital²和Hyq的交互項系數在5%水平上顯著為正，SDigital²和Sy的交互項系數在5%水平上顯著為正，SDigital²和Xy的交互項系數在10%水平上顯著為正。由此可見，SDigital與Innov的倒U型曲線變得陡峭，企業供應鏈話語權發揮顯著抑制作用。其中，上游話語權無法發揮調節作用，下游話語權發揮顯著調節作用。關鍵原因如下：上下游話語權能夠為企業提供不同的核心資源。掌握下游話語權意味著企業享有技術領先優勢，而掌握上游話語權意味著企業具有獨特的渠道優勢。對于渠道優勢較弱的企業，供應鏈數字化可以發揮顯著作用。無論是技術優勢較強的企業還是技術優勢較弱的企業，供應鏈數字化的作用基本一致。

4.2 組織間供應鏈數字化的創新協同效應檢驗

與組織內部流程數字化不同，供應鏈數字化關注企業與供應鏈合作者及消費者交互形成的內外部數據與信息。上述資源獲取規模、難度和范圍既與企業供應鏈數字化程度相關，也取決于供應鏈合作伙伴的信息傳遞與收集能力。當合作伙伴信息共享能力較弱時，企業獲取的信息具有高成本、低質量特征，會影響信息分析精度與廣度，進而制約企業創新生態系統發展。相較于組織內供應鏈數字化，組織間供應鏈數字化的創新協同機制可為制造商提供高效的反饋，搭建內外部跨界信息資源網絡，進而提升原有創新生態系統下的企業交流強度與頻率。這不僅補充了雙方核心信息資源，也增加了現有資源的附加價值。因此，通過合作伙伴供應鏈數字化協同，企業可以發揮創新資源優勢，并分散創新風險^[6]。

為檢驗創新協同效應，本文統計A股公司中實施供應鏈數字化的供應鏈合作者數量，認為合作者數量占比超過半數的上市公司實現了組織間供應鏈數字化協同，并以二值變量衡量組織間供應鏈數字化協同（S_Co）。由于企業公布的供應商和客戶需要具備上市資格，因而有效樣本量為1 973。為降低模型偏誤，本文采用兩種方法檢驗協同效應：第一，在有效樣本（N=1 973）中，基于組織間供應鏈數字化的“0、1”二值變量，本文構建模型（6）檢驗組織間供應鏈數字化的協同效應，如式（6）所示。第二，企業供應鏈數字化協同具有較強的慣性，滿足多期DID方法的前置條件。在全樣本（N=15 892）中，本文構建模型（7）檢驗組織間供應鏈數字化的協同效應，如式（7）所示。其中，Su和St為二值變量，Su=1表示樣本期間企業實現了供應鏈數字化協同，St=1表示企業實現供應鏈數字化協同后的年份。表9列（1）中，S_Co系數為0.004，在1%水平上顯著。表9列（2）中，Su×St系數為0.002，對企業創新的促進作用依然存在。由此說明，組織間供應鏈數字化對企業創新發揮促進作用。

Innov_i，t+1=ρ₀+ρ₁S_Co_i，t+∑ρCVs+Year+Ind+Prov+ε（6）

Innov_i，t+1=σ₀+σ₁（Su×St）_i，t+∑σCVs+Year+Ind+Prov+ε（7）

4.3 行業內與行業間供應鏈數字化的創新溢出效應檢驗

從激勵視角看，供應鏈數字化對行業內、行業間非數字化同群企業可能發揮創新溢出效應^[28]。本部分檢驗行業內、行業間兩種供應鏈數字化的創新溢出效應。

首先，供應鏈數字化會加速企業所在產業鏈數字經濟發展，數字方案、數字平臺有助于同省份、同集團企業獲得后來者優勢。信息共享背景下，供應鏈數字化能夠促進同省份、集團企業信息獲取能力提升，進而促進企業創新。其次，在資金緊缺和需求不足的市場背景下，同行業其它企業難以通過持續擴大規模獲得相對成本優勢。因此，為了獲得相對領先優勢，企業可能會重視創新。最后，同群企業可能將財務數據和投資決策作為創新決策參考^[29]，模仿行為會激勵同群企業創新。

為檢驗這一創新溢出效應，借鑒耀友福和薛爽^[29]的計算方法，本文采用同行業、同省份供應鏈數字化企業占比衡量同省份（S_Prov）、同行業（S_Ind）供應鏈數字化，并采用相同第一實控人控制下的供應鏈數字化企業占比衡量同集團供應鏈數字化（S_Mo）。本部分將非供應鏈數字化企業作為研究對象，檢驗供應鏈數字化的創新溢出效應，構建模型（8）。

Innov_i，t+1=ω₀+ω₁S_Ind/Prov/Mo_i，t+∑ωCVs+Year+Ind+Prov+ε（8）

表9列（3）中，S_Ind的系數不顯著。表9列（4）中，S_Prov的系數為0.011，在1%水平上顯著。由此表明，行業內各企業相對獨立，不具備共享供應鏈數字平臺的基礎，但省份內各企業面臨相似的要素供給與法制監管環境，人才、資金和知識等資源集聚有助于其它企業創新活動，因而具備供應鏈數字平臺搭建條件。因此，供應鏈數字化對區域創新發揮促進作用，但無法促進行業其它企業創新水平提升。表9列（5）中，S_Mo的系數為0.006，在10%水平上顯著。由此說明，在集團公司統籌下，子公司供應鏈數字化能夠促使其它企業獲得同等資源以推動創新。

5 結語

5.1 結論

供應鏈數字化是統籌雙循環新發展格局和創新驅動發展的重要支點，發揮持續性創新驅動作用?；诖耍疚倪x取2008—2021年上市公司數據為樣本，構建組織內供應鏈數字化度量指標進行實證分析，得出如下結論：

（1）供應鏈數字化與企業創新具有顯著倒U型關系。由此表明，適度的供應鏈數字化有利于企業創新。經過U test檢驗與穩健性檢驗后，上述結論依然成立。同時，物流數字化、產品流數字化與信息流數字化具有倒U型關系，資金流數字化對企業創新具有正向影響，說明資金流數字化仍有較大發展空間。

（2）機制研究表明，供應鏈異質性與供應鏈數字化具有顯著倒U型關系。由此說明，供應鏈異質性是供應鏈數字化影響企業創新的關鍵機制。

（3）異質性研究表明，供應鏈數字化對不同企業創新具有差異化影響。在吸收能力較強、供應鏈話語權較低的企業中，供應鏈數字化的作用更顯著。

（4）供應鏈數字化對企業創新發揮正向效應，一是組織間供應鏈數字化的創新協同效應，二是行業間供應鏈數字化的創新溢出效應，但行業內供應鏈數字化的創新溢出效應不顯著。

5.2 啟示

（1）政府應引導企業加快制定供應鏈數字化市場戰略與技術戰略，充分發揮供應鏈數字化對創新的促進作用和協同效應。盡管供應鏈數字化對創新的促進作用存在拐點，但多數企業仍處于拐點左側區間。因此，政府應對企業數據壟斷、侵權行為加以規范，確保企業創新生態系統健康發展。

（2）企業應強化供應鏈協作關系，全面推進創新鏈、供應鏈融合。第一，在物流數字化、產業鏈數字化和信息流數字化達到適度水平后，企業應重視供應鏈資金流數字化變革。第二，企業應秉持多元共享的發展理念，重視開拓多元化供應鏈信息渠道，構建信息共享平臺與創新生態系統。第三，企業應把握數字技術發展機遇，積極參與創新合作，擴大供應鏈數字化合作范圍。企業應注重提高吸收能力，加強內外部資源整合，通過供應鏈數字化實現多主體開放式創新，從而降低創新不確定性風險。第四，企業管理者應注重擴大渠道優勢和技術優勢，提升供應鏈話語權，延緩企業進入供應鏈數字化拐點右側區間的速度。

5.3 不足與展望

本文基于市場導向、技術導向構建組織內供應鏈數字化度量指標，再延伸到組織間、行業內和行業間供應鏈數字化。在上述指標刻畫方面，本文度量方法存在局限性，尚未檢驗3種類型供應鏈數字化對企業創新的影響機制。展望未來研究方向，以下內容值得關注：第一，可以引入其它理論，全面探索供應鏈數字化對企業創新的作用機制。第二，在沿用本文量化指標的基礎上，可以探討企業供應鏈數字化的其它經濟后果，如全要素生產率、資產專用性以及供應鏈融資等。第三，在沿用本文供應鏈數字化模式定義的基礎上，可以全面探討組織間、行業內和行業間3種數字化類型的作用機制與異質性效應。

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（責任編輯：張 悅）

The Impact of Supply Chain Digitalization on Enterprise Innovation：Empirical Evidence from Chinese Listed Companies

Wu Weipeng， Chen Jinlong， Zhao Xiaoyang， Tang Hongqin

（Business School， Huaqiao University， Quanzhou 362021， China）

Abstract：Supply chain digitalization is a crucial opportunity for China's industrial clusters to integrate their supply chains and innovation chains. However， enterprises in China face challenges such as barriers to information and knowledge exchange and a lack of feedback mechanisms across production， distribution and sales processes. These challenges increase the uncertainty and risk of enterprise innovation. In the context of trade wars and anti-globalization， sharing innovation resources and information between Chinese enterprises and their upstream and downstream partners is the most important task. For enterprises， digital technologies in the supply chain reshape business processes， synergy mechanisms， organizational forms and value orientation. For China， supply chain digitalization accelerates the establishment of a "dual circulation" development pattern in which the domestic economic cycle plays a leading role while the international economic cycle remains its extension and supplement. In order to promote China's path to modernization， it is of great theoretical and practical significances to study the economic effects of supply chain digitalization， which has been an important topic of academic attention in recent years.

The existing studies have demonstrated that supply chain digitalization can not only help traditional enterprises monitor logistics but also determine product flow， smooth information flow， and trace capital flow. However， the existing studies have not yet made a useful attempt to explore more scientific and planned quantitative methods for supply chain digitalization， and the research methods of most of the scholars focus on qualitative research and theoretical exploration. It remains a" black box"? to be explored whether supply chain digitalization can help enterprises innovate. This paper argues that supply chain digitalization builds an open innovation platform for enterprises to promote enterprise innovation. Within the open innovation platform， the relationship between the firm and its supply chain partners affects the firm's innovation， which in turn leads to a decrease in the marginal effect of supply chain digitization. Then this paper focuses on the following three parts to expand the theoretical boundaries of supply chain digitization and open innovation and proposes corresponding conclusions and countermeasures based on the relevant contents. The first part examines the marginal contribution of supply chain digitalization to firm innovation. The second part discusses the channels of action of both. The third part further examines the heterogeneous impact， innovation synergies and innovation spillover effects of supply chain digitalization.

Therefore， this paper uses the panel data consisting of 15 892 samples including Chinese A-share listed companies， spanning the period from 2008 to 2021. It constructs a supply chain digitization index for internal organizations using the TF-IDF formula and Python text mining technology to empirically test the non-linear relationship between supply chain digitization and corporate innovation. Then， it identifies and tests the mechanisms of supply chain heterogeneity， using open innovation theory as a clue. Second， among different firm types， this paper discusses the differential impact of supply chain digitization. Finally， this paper constructs three other supply chain digitization indicators and tests their impact on innovation separately.

The conclusions of this paper are as follows. First， the relationship between supply chain digitalization and enterprise innovation shows an inverted U-shape. This conclusion still remains valid after the robustness tests and the U test. Among the sub-indicators of supply chain digitalization， logistics digitalization， product flow digitalization and information flow digitalization have significant inverted U impact. But capital flow digitalization has a significant linear positive impact. Second， supply chain heterogeneity is an important channel for the marginal reduction of the impact of supply chain digitalization on enterprise innovation. Third， further research finds that the impact of supply chain digitalization on enterprise innovation will be more prominent among enterprises with strong absorption capacity and low supply chain discourse power. In addition， the innovation synergy of supply chain digitalization across inter-organization and the innovation spillover effects of supply chain digitalization across inter-industry can also promote enterprise innovation. This paper clarifies the intrinsic link between supply chain digitalization and innovation， which has important theoretical significance and practical enlightenment for the development of supply chain digitalization， the improvement of innovation efficiency， the promotion of high-quality development，and the development of open innovation theory.

Key Words：Supply Chain Digitalization; Enterprise Innovation;Supply Chain Heterogeneity;? TF-IDF