企業數字化轉型與供應商投資效率

【摘要】基于2007 ～ 2022年滬深A股上市公司公布的前五大供應商和客戶數據， 從供應鏈視角考察企業數字化轉型對供應商投資效率的后向溢出效應。研究發現， 企業數字化轉型顯著提高了供應商的投資效率。機制檢驗表明， 企業數字化轉型通過提高供應商創新能力抑制供應商過度投資， 通過緩解供應商融資約束減少供應商投資不足行為。這種后向溢出效應會隨著供應商內外部環境特征的不同而存在異質性， 包括所處地區市場化程度、 企業規模及所有權性質。上述研究結論表明， 應從供應鏈的外部溢出和協同發展視角優化數字化轉型策略， 以企業數字化轉型牽引提升供應商投資效率。

【關鍵詞】數字化轉型；供應商投資效率；后向溢出效應；供應鏈

【中圖分類號】F275""""" 【文獻標識碼】A""""" 【文章編號】1004-0994（2024）20-0036-6

【基金項目】湖南省社會科學成果評審委員會重大課題（項目編號：XSP2023ZDA003）；湖南省社會科學成果評審委員會課題（項目編號：

XSP22YBZ042）；湖南省智能財會研究中心研究生專項項目“企業數字化轉型如何服務上游企業投資決策研究”（項目編號：23ckzx04）；長沙理工大學研究生科研創新項目“我國制造業企業數字化投資及績效研究”（項目編號：CSLGCX23160）

【作者單位】長沙理工大學經濟與管理學院， 長沙 410076。 沈欣月為通訊作者

一、 引言

投資是推動經濟整體好轉的重要抓手。我國經濟進入新發展階段， 要充分發揮投資的關鍵作用， 必須更加講求質量和效率。企業作為宏觀經濟運行的微觀基礎， 有效的投資是企業未來現金流增長的重要基礎， 是企業發展和價值增值的主要動因。隨著數字經濟時代的到來， 數字化技術打破了時間和地理位置的局限， 轉變了傳統由供應商主導的商業模式， 推動了以客戶需求為生產導向的新型商業模式的形成（陶鋒等，2023）。在供應鏈網絡中， 客戶需求是供應商進行投資決策的起點（陳濤琴等，2021）。新型信息技術的應用讓企業能夠更好地向供應商傳遞真實可靠的需求信息， 促進企業生產與需求的緊密結合， 為供應商提高投資效率奠定基礎。

已有研究對企業投資效率的影響因素做了諸多探索， 多數文獻聚焦于企業內部因素， 發現信息不對稱程度（方紅星和林婷，2023）、 融資約束（李海彤等，2023）以及創新能力（何涌和林敏，2023）能夠影響企業投資效率。也有學者將投資效率的影響因素研究拓展到供應鏈的視角， 發現客戶盈余信息具備傳遞效應， 能夠促進供應商投資效率的提升（陳濤琴等，2021）。近年來， 數字化變革對企業經營管理產生了深刻的影響， 一些學者研究了數字化轉型對企業投資效率的影響， 發現數字化轉型能夠提高企業的風險承擔能力（劉鳳環，2022）， 降低企業與外界的信息不對稱程度和代理成本（李雷等，2022）， 通過信息賦能和治理賦能兩方面促進企業投資效率的提升。但上述研究探討的是企業數字化轉型對企業自身投資效率的影響， 沒有從供應鏈視角考察數字技術的外溢效應， 忽視了供應鏈上下游聯動與信息共享對供應商投資決策的影響。在信息共享、 價值共創的時代背景下， 企業數字化轉型不僅能夠賦能企業內部建設、 優化企業的資源配置（方文龍等，2023）， 還可能通過供應鏈上下游的聯動與協同發展產生溢出效應， 提高供應商的投資效率。

鑒于此， 本文選取2007 ～ 2022年我國滬深A股上市公司公布的前五大供應商和客戶數據， 從供應鏈的視角實證檢驗企業數字化轉型對供應商投資效率的影響及其作用機理。本文可能的邊際貢獻在于： 第一， 拓展了企業投資效率的影響因素研究， 從供應鏈視角研究了影響企業投資效率的外部因素， 同時將投資細分為投資過度以及投資不足， 以便給出更精確的政策建議。第二， 豐富了企業數字化轉型的經濟后果研究。與既有研究從企業自身視角探討數字化轉型對投資效率的影響不同， 本文將企業數字化轉型的影響研究拓展至供應鏈領域， 是對企業數字化轉型經濟后果研究領域的延伸。第三， 從供應鏈的外部溢出和協同發展視角提出了優化數字化轉型策略的建議， 以企業數字化轉型牽引提升供應商投資效率。

二、 理論分析與研究假說

1. 企業數字化轉型對供應商投資效率的影響。已有研究表明， 企業數字化轉型存在供應鏈聯動現象， 并主要表現為企業數字化轉型驅動供應商進行聯合行動（范合君等，2023）。企業數字化轉型過程中的資源擴散優化了供應商的投資決策環境（李云鶴等，2022）。數字技術的連結性和數據要素的流通性改變了企業原有的商業模式以及商業關系， 推動了供應鏈上下游的利益趨同與合作共贏（黃宏斌等，2023）， 為企業與供應商之間技術和知識的相互交流及協同發展提供了良好的外部環境。

企業在數字化轉型過程中能夠利用多種信息技術將需求信息更精準地傳遞給供應商， 引導供應商進行投資決策。在供應鏈的合作關系中， 企業在數字化轉型過程中積累的信息優勢、 技術優勢將吸引供應商與之合作， 倒逼供應商根據其多元化、 個性化的需求進行研發投入和技術創新， 優化供應商的內部治理環境， 緩解委托代理問題， 減少供應商的過度投資行為。同時， 數字技術為企業向供應商傳遞異質性技術與知識提供了傳播基礎， 成為供應商創新能力提升的外源動力。供應商創新能力提升帶來的技術成果， 有利于提升供應商內部協調能力以及資源配置效率， 并為管理層預測投資項目的收益及風險提供增量信息， 推進投資項目精準落實， 抑制過度投資傾向。此外， 企業數字化轉型不僅能帶來企業自身效益的提升， 還能將資源及績效優勢傳遞給供應商。企業數字化轉型使得企業自身獲得更多銷售收入和融資渠道， 降低使用商業信用給供應商帶來的財務風險， 向供應商傳遞更多的流動資金。而對于供應商而言， 穩定的銷售渠道以及優質的供應鏈關系可以為其帶來良好的聲譽。供應商可以將企業作為“橋梁”吸引更多外部投資者， 以擴充融資渠道， 獲得充裕的自有資金， 從而進行高效的投資決策， 緩解由于融資約束所導致的投資不足問題。由此， 本文提出以下假設：

H1： 企業數字化轉型能夠提高供應商的投資效率， 即降低供應商過度投資和投資不足傾向。

2. 企業數字化轉型影響供應商投資效率的作用機制。

（1） 提高供應商的創新能力。已有研究表明， 企業數字化轉型可以通過倒逼效應和資源效應提高供應商的創新能力（楊金玉等，2022）。從倒逼效應來看， 數字化技術的運用使企業擴大了對供應商的搜索和選擇范圍， 增加了供應商之間的行業競爭壓力， 倒逼供應商為滿足企業的數字化需求和產品創新需要而進行研發及數字化投入， 以客戶需求為導向開展技術創新活動（陶鋒等，2023）。從資源效應來看， 數字平臺等新型技術的使用有利于企業與供應商之間高效的知識流動， 使得供需雙方更易獲取技術和知識上的互補性資源（黃宏斌等，2023）， 為供應商創新能力的提升提供豐富的知識來源。不同于同行業企業間的知識溢出， 企業與供應商之間存在較小的競爭摩擦， 并且在生產經營過程中相互依賴， 更愿意主動進行知識交流。

企業創新能力決定了其未來的發展方向， 影響著其投資水平以及投資計劃的制訂。供應商的創新行為加大了對創新人才的需求， 人力資本結構的優化推動了其組織架構的重構以及管理模式的轉型升級， 為管理者做出高效的投資決策提供了優質環境。首先， 供應商創新能力提升帶來的數字技術成果有利于改善其內部治理環境、 獲得更多與決策相關的增量信息以及優化資源配置（王化成等，2023）， 帶來供應商投資效率的提升。供應商可以從企業數字化轉型溢出的新型知識中突破已有的研究慣性， 降低信息搜尋成本以及內部研發成本， 以較低成本為供應商創新活動注入異質性新知識， 輔助供應商產出更多技術成果。新型信息技術的使用使供應商內部信息能夠被實時記錄， 有效約束和監督管理層的自利行為， 減少管理層的道德風險與逆向選擇， 降低在制訂投資計劃時的過度投資傾向（王化成等，2016）。其次， 技術創新也為供應商管理層制定投資決策提供了更多增量信息， 使其從企業數字化轉型的新型需求中挖掘更多投資機會， 更精準地預測各投資項目的收益， 避免將資金配置到凈現值為負的投資項目中， 減少過度投資行為。最后， 創新能力提升帶來的技術成果有利于改善供應商投資管理質量， 增強各部門在落實投資決策時的協同效應， 降低內部交易成本， 快速配置資本要素以開發客戶所需要的新產品， 進而降低過度投資程度。由此， 提出以下假設：

H2： 企業數字化轉型可以通過提高供應商創新能力降低供應商過度投資傾向。

（2） 緩解供應商的融資約束。融資約束會對企業達到最優的投資規模（馬紅和王元月，2015）產生影響， 致使企業的投資需求難以被及時滿足， 是造成企業投資效率低下的重要因素。本文認為， 企業數字化轉型能從向供應商傳遞流動性資金和增加投資者對供應商的關注兩個方面緩解供應商的融資約束， 進而降低供應商投資不足傾向。

一方面， 企業數字化轉型帶來的優越市場表現能為商業信用的履行提供一定保證， 向其供應商傳遞更多流動性資金。企業借助數字技術賦能于生產經營的各個環節， 帶動生產率以及財務績效的提升， 吸引供應商與之合作。企業數字化轉型帶來的資源優勢以及利潤收入可以通過供應鏈傳遞給供應商， 減少供應商應收賬款的壞賬損失， 提高供應商的現金持有水平， 使供應商能夠及時回收資金以投入凈現值為正的項目中。此外， 企業數字化轉型有利于降低自身的債務融資成本， 擴充外部融資渠道， 獲得更多的信貸支持（王敬勇等，2022）。而商業信用和銀行信貸存在替代性關系（Cook，1999）， 當企業擁有更多的融資渠道時， 有限的融資需求將使其權衡兩者的成本， 使商業信用的使用最優化（唐松和謝雪妍，2021）。企業數字化轉型帶來的融資渠道擴充會減少對供應商自由現金流的擠占， 緩解供應商的融資約束， 使供應商有更充裕的資金進行資本配置， 減少投資不足行為。

另一方面， 擁有優質和穩定客源的供應商會更容易獲得外部投資者的青睞。企業與供應商之間有著緊密的生產關系， 穩定的供應鏈關系能夠向外界傳遞出供應商擁有穩定持續經營能力以及較高風險承擔水平的積極信號。數字技術的流通性使企業和供應商之間的信息交流更透明， 促進企業和供應商形成合作共贏的協同發展機制（黃宏斌等，2023）。出于“一榮俱榮， 一損俱損”的供應鏈整體性考慮， 企業也可能拉動其供應商獲得更多融資支持。根據“結構洞”理論（Burt，2009）， 如果兩個行動者之間缺少直接的聯系， 在社會網絡中占據結構洞的企業就可以作為連接兩者的“橋梁”， 為其創造交流和聯系的平臺。由此可以推測， 進行數字化轉型的企業在降低自身和銀行之間的信息不對稱從而獲得更多融資渠道的同時， 也可能通過信號傳遞的方式引起外部投資者對其供應商的關注， 搭建外部投資者與供應商之間聯系的“橋梁”， 給供應商帶來更多的融資機會， 緩解其融資約束， 降低供應商投資不足傾向。由此， 提出如下假設：

H3： 企業數字化轉型可以通過緩解供應商融資約束降低供應商投資不足傾向。

上述企業數字化轉型影響供應商投資效率的機制路徑如圖1所示。

三、 研究設計

1. 樣本選擇和數據來源。本文數據主要來源于國泰安數據庫（CSMAR）以及手工整理的數據， 缺失數據使用中國研究數據服務平臺（CNRDS）作為補充。本文以2007 ～ 2022年滬深A股上市公司公布的前五大供應商和客戶數據作為觀測對象， 參考楊金玉等（2022）的方法， 構建供應商—企業—年度數據集， 以反映供應商在同一年份對應多個客戶的情況。在整理樣本的過程中， 對ST和?ST的公司以及數據缺失嚴重的樣本進行剔除。為避免極端值的影響， 本文對連續型變量進行上下1%的縮尾處理。最終在確保數據準確性的基礎上， 共得到1967個觀測值。

2. 模型與變量設定。為檢驗前文所提出的影響機理和研究假設， 借鑒范合君等（2023）的方法， 構建如下計量模型：

Sup_invi，t=β0+β1Digitali，t+β2Controlsi，t+Indi+Yeart+εi，t" （1）

其中， 被解釋變量Sup_invi，t表示供應商i在t年的投資效率， 解釋變量Digitali，t為企業i在t年的數字化轉型程度， Controlsi，t為一系列控制變量， β0為常數項， β1和β2為回歸系數， Indi為行業虛擬變量， Yeart為年份虛擬變量， εi，t為隨機誤差項。

（1） 供應商投資效率（Sup_inv）。參考Richardson （2006）衡量公司投資效率的方法建立模型， 模型回歸殘差的絕對值即為供應商投資效率（Sup_inv）， 該指標越小說明供應商偏離預期投資規模的程度越小， 即投資效率越高。其中， 殘差為正屬于過度投資（Over_inv）， 殘差為負屬于投資不足（Under_inv）。為便于理解， 將投資不足取絕對值以進行逆指標化處理。

（2） 企業數字化轉型（Digital）。本文參考陶鋒等（2023）的做法， 使用企業數字化無形資產占無形資產總額的比例度量企業數字化轉型（Digital）。部分學者使用數字化文本來度量企業數字化轉型程度， 這可能存在著易被操控和高估夸大的問題， 而企業數字化資產的實際投入水平更能真實且有所依據地反映企業實際的數字化水平。

（3） 控制變量。參考以往文獻的做法， 本文選取了一系列控制變量， 包括企業規模（Size）、 資產負債率（Lev）、 上市年限（Age）、 現金流比率（Cash）、 賬面市值比（BM）、 總資產凈利率（ROA）、 固定資產占比（FIXED）、 營業收入增長率（Growth）、 是否虧損（Loss）、 機構投資者持股比例（INST）、 管理費用率（Mfee）、 審計意見（Opinion）。具體定義如表1所示。

四、 實證分析

1. 描述性統計。如表2所示， 供應商投資效率的均值為0.039， 標準差為0.075， 其中過度投資和投資不足的均值分別為0.051和0.032， 標準差分別為0.111和0.033， 說明供應商中過度投資的程度更高， 分布也更為離散， 而投資不足樣本多于過度投資樣本， 說明供應商中投資不足現象更為廣泛。此外， 企業數字化轉型的均值為0.071， 標準差為0.182。相較于供應商投資效率而言， 企業數字化轉型分布更為離散， 企業間的差距更大。

2. 基準回歸。表3報告了企業數字化轉型與供應商投資效率的回歸結果。由第（1） ～ （3）列可知， 不論是單獨控制行業固定效應、 時間固定效應， 還是同時控制兩者的影響， Digital的回歸系數都在5%的水平上顯著為負， 說明企業進行數字化轉型能夠顯著提升供應商投資效率。進一步區分過度投資和投資不足進行分組回歸， 回歸結果如表3第（4）和（5）列所示。可以看出， Digital的回歸系數分別在10%和5%的水平上顯著為負， 說明企業數字化轉型能夠顯著降低供應商過度投資和投資不足傾向， 從而驗證了H1。

3. 穩健性檢驗。

（1） 更換變量測度方式。本文通過改變解釋變量和被解釋變量的測量方式， 緩解可能存在的變量測量偏誤。首先， 參考肖土盛等（2022）的做法， 使用經行業中位數調整的指標衡量企業數字化轉型， 替代原有解釋變量進行回歸分析。其次， 借鑒陳濤琴等（2021）的做法， 參考Biddle提出的企業投資效率計算方法， 替換原有被解釋變量進行回歸分析。

（2） 工具變量法。本文通過構造工具變量來緩解可能存在的內生性問題。在工具變量的選取方面， 借鑒楊金玉等（2022）的做法， 采用企業數字化轉型與按行業二級編碼和省份分類的數字化轉型指標均值差額的三次方作為工具變量， 對主效應模型重新進行回歸。

（3） 傾向得分匹配（PSM）檢驗。本文利用PSM方法尋找與處理組相鄰的對照組。參照范合君等（2023）的做法， 選擇前文控制變量以Logit模型進行傾向評分， 采用1∶3的最近鄰匹配法進行樣本匹配， 匹配后總樣本組、 過度投資組和投資不足組分別獲得1608個、 624個和1001個有效觀測值， 對其重新進行回歸。

以上穩健性檢驗與基準回歸結果基本保持一致， 說明本文結果穩健， 限于篇幅， 相關結果留存備查。

五、 進一步分析

1. 作用機制檢驗。考慮到中介效應模型可能存在的內生性問題， 本文借鑒江艇（2022）的研究思路， 直接使用解釋變量企業數字化轉型對供應商創新能力以及供應商融資約束這兩個機制的代理變量進行檢驗。

（1） 提高供應商創新能力。根據前文的理論機制分析， 本文認為企業數字化轉型可能通過提高供應商創新能力降低供應商過度投資傾向， 進而提高供應商投資效率。由此針對供應商過度投資樣本， 構建以下模型：

Lpatenti，t/RDi，t=β0+β1Digitali，t+β2Controlsi，t+Indi+Yeart+εi，t" （2）

參考陶鋒等（2023）、 祝丹楓和李宇坤（2023）的做法， 利用發明申請專利被引用次數（Lpatent）和研發強度（RD）來刻畫供應商創新能力。其中， 發明申請專利被引用次數的計量方式為企業發明申請專利剔除自引用的各年被引用次數取自然對數， 研發強度的計量方式為研發投入占營業收入的比例。此外， 其他控制變量與式（1）保持一致， 同樣控制行業和年份固定效應。模型（2）的回歸結果如表4第（1）和（2）列所示， 可見在過度投資樣本中， Digital的回歸系數顯著為正， 表明企業數字化轉型有助于促進供應商創新能力的提升。企業數字化轉型通過提高供應商的研發投入促進其創新成果的產出， 優化了供應商投資決策環境， 從而抑制其過度投資傾向， H2得以驗證。

（2） 緩解供應商融資約束。根據前文的理論機制分析， 本文認為企業數字化轉型可能通過緩解供應商融資約束降低供應商投資不足傾向， 進而提高供應商投資效率。由此針對供應商投資不足樣本， 構建以下模型：

SAi，t/KZi，t=β0+β1Digitali，t+β2Controlsi，t+Indi+

Yeart+εi，t" （3）

參考陳濤琴等（2021）對融資約束的計量方法， 使用SA指數、 KZ指數作為融資約束的代理變量。此外， 其他控制變量與式（1）保持一致， 控制行業和年份固定效應。模型（3）的回歸結果如表4第（3）和（4）列所示， 可見在投資不足樣本中， Digital的回歸系數顯著為負， 表明企業數字化轉型能夠有效緩解供應商存在的融資約束。企業數字化轉型通過緩解供應商存在的融資約束， 向其傳遞足夠的現金流進行項目投資， 進而抑制其投資不足傾向， H3得以驗證。

2. 異質性檢驗。

（1） 供應商所處市場環境的影響。市場環境影響著供應鏈上下游主體間的契約執行效率（巫強和姚雨秀，2023）。相比于良好的營商環境， 企業與處于市場化程度較低地區的供應商之間存在著較低的契約執行效率以及較高的信息不對稱， 而數字化技術的應用可以促進供需雙方合作共贏， 緩解兩者間的信息不對稱。因此本文預期， 當供應商所處市場環境較差時， 企業數字化轉型對提高供應商投資效率的后向溢出效應更加顯著。本文以供應商所處地區的市場化指數來衡量市場化程度， 以市場化指數的均值為標準， 將供應商樣本劃分為處于高市場化地區和處于低市場化地區兩組。回歸結果如表5所示， 不論是全樣本還是進一步區分過度投資和投資不足樣本， Digital的回歸系數都是僅在低市場化地區組中顯著為負， 驗證了上述猜測。

（2） 供應商規模的影響。相較于中小規模供應商， 大規模供應商有著資金雄厚、 技術完備的優勢， 企業數字化轉型帶來的技術創新和流動資金對大規模供應商的影響有限， 而議價能力不足的中小規模供應商更容易受企業數字化轉型牽引進行投資決策。本文以供應商規模的均值為標準， 將樣本劃分為大規模和中小規模兩組。回歸結果如表6所示， 不論是全樣本還是進一步區分過度投資和投資不足樣本， Digital的回歸系數都是僅在中小規模組中顯著為負， 表明企業數字化轉型確實會更顯著地拉動中小規模供應商投資效率的提升， 顯著降低其過度投資和投資不足傾向。

（3） 供應商所有權性質的影響。所有權性質影響著企業對各類生產要素的分配方式（楊金玉等，2022）， 故企業數字化轉型的后向溢出效應也可能受到供應商所有權性質的影響。本文根據企業所有權性質， 將供應商樣本劃分為國有企業和非國有企業兩組。回歸結果如表7所示， 可見在全樣本組中企業數字化轉型僅顯著促進了國有性質供應商投資效率的提升。進一步分析過度投資組和投資不足組， 發現企業數字化轉型顯著降低了國有性質供應商的過度投資傾向以及非國有性質供應商的投資不足傾向。這可能是因為： 國有性質供應商較少出現因缺少流動資金導致的投資不足問題， 所以企業數字化轉型對其投資不足的影響不顯著； 但國有性質供應商能將自身的資源優勢與企業數字化轉型后向溢出的技術知識相結合， 有效推進技術變革以優化內部治理， 顯著減少其過度投資行為。而對于資源相對匱乏的非國有性質供應商來說， 雖然其受企業數字化轉型的需求牽引進行技術創新， 但由于資金有限， 更多表現為融資約束下的投資不足問題， 所以企業數字化轉型對其過度投資的影響并不顯著； 企業數字化轉型更可能通過資源共享以及作為緩解融資約束的“橋梁”， 拉動非國有性質供應商進行有效投資， 顯著減少其投資不足行為。

六、 研究結論與啟示

數字化轉型是實現經濟高質量發展的重要支撐， 應積極利用數字技術推動供需實現良性循環， 使之成為投資效率提升的重要推動力。本文研究發現： 企業數字化轉型能夠顯著提升供應商投資效率， 降低其過度投資和投資不足傾向， 這一結論在經過一系列穩健性檢驗后依舊成立； 機制檢驗表明， 企業數字化轉型分別通過提高供應商創新能力和緩解供應商融資約束抑制供應商的過度投資和投資不足傾向； 異質性分析表明， 數字化轉型的后向溢出效應對處于低市場化地區的供應商和中小規模供應商提高投資效率、 國有性質供應商減少過度投資、 非國有性質供應商緩解投資不足更為顯著。

本文的研究結論有如下啟示： 第一， 從供應鏈的外部溢出以及協同發展視角， 完善企業數字化轉型策略的制定。企業應充分利用新型信息技術打通供應鏈上的循環堵點， 積極與供應商進行合作交流及資源共享， 引導供應鏈上下游聯合攻關， 助力供應商獲取更多現金流與融資渠道， 優化供應商的投資決策環境。另外， 鼓勵企業以數字化轉型過程中的創新需求驅動供應商的高質量供給， 推進供給和需求精準對接， 牽引供應商投資效率的提升。第二， 因企施策， 根據供應商內外部環境的異質性特點， 精準實施差異化的數字化轉型策略。在制定數字化轉型策略時， 充分發揮數字技術降低信息不對稱、 促進技術創新和緩解融資約束的優勢， 幫助處于低市場化地區的供應商和中小規模供應商彌補營商環境欠佳、 資金匱乏和技術不足的劣勢， 優化其投資決策環境。此外， 國有性質供應商應將企業數字化轉型溢出的技術知識與自身的資源優勢相結合， 產出更多科技成果以優化內部治理環境， 降低過度投資傾向。而對于容易受到融資約束的非國有性質供應商， 企業應充分發揮數字化轉型帶來的績效優勢， 及時向供應商傳遞現金流， 使供應商有充足的資金進行投資決策， 減少其投資不足行為。

DOI：10．19641/j．cnki．42-1290/f．2024．20．006

【 主 要 參 考 文 獻 】

陳濤琴，李棟棟，洪劍峭．客戶盈余質量與供應商投資效率分析——基于A股上市公司的經驗研究［ J］．南開管理評論，2021（3）：193 ～ 203．

范合君，吳婷，何思錦．企業數字化的產業鏈聯動效應研究［ J］．中國工業經濟，2023（3）：115 ～ 132．

方文龍，聶婉妮，賴丹．企業數字化轉型、資源配置與綠色創新能力［ J］．財會月刊，2023（13）：139 ～ 145．

方紅星，林婷．機構投資者實地調研如何影響公司非投資效率——基于代理沖突和信息不對稱的機制檢驗［ J］．經濟管理，2023（2）：117 ～ 134．

何涌，林敏．金融科技與企業非效率投資——基于內部創新能力與外部市場公平競爭的視角［ J］．云南財經大學學報，2023（9）：48 ～ 63．

黃宏斌，張玥楊，許晨輝．供應鏈數字化能促進鏈上企業間的融通創新嗎——基于智慧供應鏈政策的準自然實驗［ J］．當代財經，2023（8）：134 ～ 145．

江艇．因果推斷經驗研究中的中介效應與調節效應［ J］．中國工業經濟，2022（5）：100 ～ 120．

李海彤，王化成，曹豐．產融合作與企業投資效率——基于試點城市的準自然實驗［ J/OL］．南開管理評論：1 ～ 26［2023-12-01］．http：//kns.cnki.net/kcms/detail/12.1288.F.20230911.1130.002.html．

李雷，楊水利，陳娜．數字化轉型對企業投資效率的影響研究［ J］．軟科學，2022（11）：23 ～ 29．

李云鶴，藍齊芳，吳文鋒．客戶公司數字化轉型的供應鏈擴散機制研究［ J］．中國工業經濟，2022（12）：146 ～ 165．

劉鳳環．數字化賦能、企業類型與投資效率［ J］．經濟問題，2022（11）：67 ～ 75．

馬紅，王元月．融資約束、政府補貼和公司成長性——基于我國戰略性新興產業的實證研究［ J］．中國管理科學，2015（S1）：630 ～ 636．

唐松，謝雪妍．企業持股金融機構如何服務實體經濟——基于供應鏈溢出效應的視角［ J］．中國工業經濟，2021（11）：116 ～ 134．

陶鋒，王欣然，徐揚等．數字化轉型、產業鏈供應鏈韌性與企業生產率［ J］．中國工業經濟，2023（5）：118 ～ 136．

王化成，李雪晨，李海彤．數字創新與企業投資效率——基于專利文本分析的證據［ J］．會計研究，2023（7）：55 ～ 71．

王化成，張修平，高升好．企業戰略影響過度投資嗎［ J］．南開管理評論，2016（4）：87 ～ 97+110．

王敬勇，孫彤，李珮等．數字化轉型與企業融資約束——基于中小企業上市公司的經驗證據［ J］．科學決策，2022（11）：1 ～ 23．

巫強，姚雨秀．企業數字化轉型與供應鏈配置：集中化還是多元化［ J］．中國工業經濟，2023（8）：99 ～ 117．

肖土盛，孫瑞琦，袁淳等．企業數字化轉型、人力資本結構調整與勞動收入份額［ J］．管理世界，2022（12）：220 ～ 237．

楊金玉，彭秋萍，葛震霆．數字化轉型的客戶傳染效應——供應商創新視角［ J］．中國工業經濟，2022（8）：156 ～ 174．

祝丹楓，李宇坤．數字化供應鏈變革與企業勞動力投資效率——基于供應鏈創新與應用試點的經驗證據［ J］．商業研究，2023（3）：49 ～ 57．

Burt R. S.. Structural Holes： The Social Structure of Competition［M］．Cambridge： Harvard University Press，2009．

Cook L. D.. Trade Credit and Bank Finance： Financing Small Firms in Russia［ J］．Journal of Business Venturing，1999（5）：493 ～ 518．

Richardson S.. Over-investment of Free Cash Flow［ J］．Review of Accoun-

ting Studies，2006（2-3）：159 ～ 189．

（責任編輯·校對： 陳晶" 喻晨）