鏈主主導的產業鏈治理能夠提升新質生產力嗎

摘要：新質生產力是以科技創新為主導、實現關鍵性顛覆性技術突破而產生的生產力，攻克關鍵性顛覆性技術是鏈主企業主導產業鏈治理的核心目標。以2010—2022年我國戰略性新興產業A股上市公司為例，定量識別“行業—年份”層面的行政性和經濟性鏈主企業，測算鏈主企業的新質生產力和產業鏈治理水平，實證檢驗鏈主企業主導的產業鏈治理對新質生產力的影響。結果表明，鏈主企業主導的產業鏈治理能夠顯著提升新質生產力；在調節效應方面，市場化環境正向調節鏈主產業鏈治理對新質生產力的影響。拓展的同群效應分析表明，鏈主主導的產業鏈治理存在顯著行業同群效應，而地區同群效應具有顯著跨層特征，長三角的地區跨層同群效應更顯著。研究結論可以為培育產業鏈鏈主、培育和發展新質生產力、提升產業鏈現代化水平及實現經濟高質量發展提供參考。

關鍵詞：鏈主企業；新質生產力；產業鏈治理；戰略性新興產業；同群效應

中圖分類號：F269.23

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）22-0013-12

0引言

習近平總書記在湖南考察時指出，“科技創新是發展新質生產力的核心要素”。培育和發展新質生產力的要義在于創新，包括技術創新和制度創新^[1]。在技術創新方面，關鍵性顛覆性技術是更高層次的先進科技，是發展新質生產力的前沿驅動。換言之，培育和發展新質生產力，需要集聚創新性投入和優化配置高質量生產要素，實現關鍵性顛覆性技術創新突破。

2019年，浙江省率先推出產業鏈“鏈長制”，產業鏈“鏈長制”逐漸成為各地穩鏈、固鏈，推動全產業鏈優化升級和構建新發展格局的有益探索。本文將鏈主企業定義為在產業鏈組織系統中具有核心競爭力、發揮生態主導力的核心企業^[2-4]。鏈主產業鏈治理的內涵非常豐富，其最終目標是取得技術創新的實質性進展。具體來講，鏈主企業通過發揮生態主導力，以攻克技術難題為目標開展一系列產業鏈治理活動，如參與行業技術標準制定、強化研發任務模塊自主可控、重構產學研用協同共治、優化數字技術賦能布局等。

“鏈長制”強調有為政府的積極作用，鏈主企業主導下的產業鏈治理是有為政府和有效市場相結合的實踐探索^[5]。從行業視角看，亟需攻克的前沿技術具有行業知識專業化特征；從地區視角看，鏈主企業的空間分布具有區域產業集群化特征^[6]。

鑒于上述背景，本文將新質生產力和鏈主企業主導的產業鏈治理納入同一分析框架，致力于回答如下問題：鏈主企業的產業鏈治理能否提升新質生產力？外部市場環境對鏈主產業鏈治理與新質生產力二者間關系有何影響？鏈主企業的產業鏈治理活動是否具有行業或地區趨同性和相似性，從而引致鏈主產業鏈治理活動的規模效應？

1文獻綜述

目前，大部分學者將新質生產力理論作為馬克思主義生產力理論的重要發展。一部分學者從經濟增長理論出發闡釋新質生產力。基于經濟增長理論，全要素生產率是新質生產力的重要考量，培育和發展新質生產力，追求更高的生產效能，旨在大幅提升全要素生產率。從經濟生產要素出發，勞動和資本是經濟生產過程中的重要投入，相應地，培育和發展新質生產力離不開新質勞動和新質資本投入。一方面，新質勞動是勞動者付出的技術含量較高的勞動，尤其是戰略性新興產業中的技術密集型勞動，如熟練運用數字工具處理復雜信息等；另一方面，新質資本具有數字化特征，分為有形新質資本和無形新質資本，其中，有形新質資本包括高精尖儀器和智能工具等，無形新質資本包括參與到生產過程中的數據信息等^[7]。從經濟關系保障出發，培育和發展新質生產力需要發揮好政府和市場兩方面的作用。科技創新是新質生產力的驅動樞紐，在原始創新和成果轉化創新階段，政府在綜合治理過程中統籌規劃優質資源的戰略性基礎布局；在應用創新和拓展創新階段，不同細分市場存在異質性競爭機制，影響各類卓越人才與優質資本等的流動和聚集^[8]。目前關于新質生產力的研究大多聚焦理論基礎，雖然有實證研究探討了地區新質生產力測度及影響機制^[9-10]，但還需深入探索企業新質生產力的培育路徑和具體渠道。

產業鏈治理相關研究內容展現出不斷發展的時代特征，主要體現在治理主體、治理目的和治理措施上。在治理目的上，產業鏈治理活動旨在促進技術鏈整體躍升，通過攻破薄弱環節的生產工藝瓶頸，提高上下游技術鏈接的創新聯動效能，從而提升產業鏈抗風險能力。從區域創新生態系統視角看，創新聯合體激發創新要素集聚效應，使得尖端資源交織耦合，進而不斷減少勞動錯配造成的效率損失，緩解研發風險帶來的資金困境，加速基礎技術擴散和轉移，最終提升產業鏈韌性^[11-12]。在治理主體上，具有規模優勢的鏈主企業和專精特新中小企業逐漸成為產業鏈治理的行為主體。鏈主企業扮演“架構者”角色，憑借人才儲備、資金實力和技術積累等優勢，在全產業鏈布局中發揮生態主導力，鏈主治理行為形成示范效應和規模效應，提高鏈上其它企業的全要素生產率，促進產業鏈高質量發展^{[4，13，14]}。專精特新中小企業在專業化深入、精細化集成和生態化協作階段，跟進產業鏈協同配套，補齊產業鏈銜接短板，鞏固產業鏈穩定性（趙晶等，2023）。在治理措施上，現有文獻著重研究鏈主企業在治理過程中顯現的產業生態主導功能，以及專精特新中小企業的技術創新攻克路徑。鏈主企業在主導產業鏈治理的過程中，發揮技術創新引領力、產業協作整合力、產業發展領導力和數字化賦能能力，促進顛覆性技術進步、產業鏈協同配套和數字化轉型，發揮強鏈、補鏈和穩鏈作用^[2，3]。專精特新企業克服技術難關，跨越專業化“鎖定”鴻溝，通過外驅雙元型、內驅吸收型、外驅攻關型和內外雙驅型的驅動路徑，提高突破式創新績效^[15]。整體而言，現有產業鏈治理研究尚處于初步探索階段，需要進一步探究產業鏈治理的復雜經濟影響。

鑒于此，為研究鏈主企業產業鏈治理與新質生產力的作用聯系，本文首先從理論上闡明鏈主產業鏈治理對新質生產力的促進作用、市場化環境對二者關系的調節效應，以及鏈主產業鏈治理的同群效應；其次，提出相關理論假設并逐一進行實證檢驗；最后，根據理論和實證分析結果，為提升產業鏈治理水平、厘清新質生產力培育思路，提出相應政策建議。

本文創新點主要體現在以下方面。第一，定量識別鏈主企業。以馬歇爾外部性理論和壟斷勢力理論為基礎，綜合鏈主企業認定的現實情況，構建識別鏈主企業的一般性門檻指標，得出分行業分年份的鏈主企業名單，為后續產業鏈研究拓寬鏈主企業的微觀識別邊界。第二，測度企業新質生產力和產業鏈治理水平。將新質生產力的核心內涵與經濟增長理論中的要素投入過程相結合，測算企業新質勞動和新質資本投入，采用LP法測度鏈主企業新質生產力水平，并構建較為全面的產業鏈治理評價體系，在穩健性檢驗中選用二階段時空極差熵值法進行測度，深化鏈主企業治理行為及效果研究。第三，實證檢驗鏈主產業鏈治理對新質生產力的促進作用，以及市場化環境所發揮的調節效應，拓展產業鏈治理的經濟效應研究和新質經濟要素投入研究，為政府和企業培育壯大新質生產力提供參考。第四，探索鏈主產業鏈治理的多維度同群效應，分析典型經濟區的同群效應跨層特征，進一步豐富企業行為同群效應研究，從同群效應視角為優化產業鏈治理體系提出政策建議。

2理論分析與研究假設

2.1鏈主產業鏈治理對新質生產力的影響

根據馬歇爾外部性理論，壟斷更有利于技術創新，當企業獲得市場壟斷地位后，其技術外部性在很大程度上被內部化（薄文廣，2007）。與此相一致，鏈主企業依托核心資源勢能，在市場中占據較為穩健的壟斷地位，通過產業鏈治理的制度安排，集中破解產業共性技術難題，加速共性技術外部性內部化進程。

新質生產力是新質勞動力和新質資本優化組合投入后的產出結果，其實現條件有兩個：一是新質經濟要素的有效集聚，二是集約式的新質要素優化配置。一方面，鏈主企業主導的產業鏈治理促使鏈上企業深度融合，技術研發、工程設計、配套制造單位和研究院所等主體合力構建創新聯合體，集聚和儲備大量高科技人才與高質量資本。針對特色化的前沿科技研發工作，鏈主發起科研協同共治新模式，新質要素參與研發任務流的架構得以重塑，拓撲型任務流模式不斷破除行業和單位間要素集聚壁壘，為新質要素持續嘗試全新組合配置方式創造條件^[16]。另一方面，高精密研發項目具有高投入、低效率和長期性等風險特征^[17]，在鏈主自上而下的統籌規劃下，大規模尖端科研任務被分解為模塊化的研發環節，工程設計方案旨在剝離、簡化和合并基礎研發分支路徑，進而展露出較為清晰的技術鏈路主線，方便優秀人力資源和資金順沿技術鏈路主線，優選研發效率最高的模塊化節點。簡言之，鏈主產業鏈治理引導新質要素進行集約式組合配置^[18]。綜上，鏈主企業通過產業鏈治理構建創新聯合體，促進新質勞動和新質資本實現量的積累，并梳理和搭建研發目的明確的技術鏈條道路，引領新質要素集約配置，助力生產力實現質的提升。由此本文提出如下假設：

H1：鏈主企業主導的產業鏈治理能夠提升新質生產力水平。

2.2市場化環境的調節作用

鏈主企業的治理決策不僅與生態主導力有關，而且與外部制度環境密不可分，市場化程度是衡量外部制度環境的重要標準。鏈主企業通過優化產業鏈治理決策，適應區域市場化環境變化，進而影響新質生產力培育壯大的過程與結果。

從政府干預角度看，適度的市場化環境反映政府與市場間合理的權責邊界。政府在行業準入、行政審批方面適當放權，減少對企業決策的過度干預，引發強勁的市場“優勝劣汰”動力，此時企業競爭更加激烈，加劇市場競爭的不確定性^[19]。對比其它企業，鏈主企業作為行業龍頭，發揮更大的穩定市場預期作用，生態主導力得以強化，減少鏈主企業聯合其它主體進行共治的阻礙，釋放更多產業鏈治理潛能，從而加速新質生產力形成進程。從要素市場角度看，當要素市場的區域分割等狀況得到緩解時，鏈主企業擁有更自由的要素優化組合空間。特別是在開放的數據市場環境中，數據要素與鏈主集聚的傳統要素形成產能疊加和倍增效果，加快新質生產力迭代培育速度^[20]。從產品市場角度看，鏈主企業面對創新產品時持有謹慎態度，市場化進程促使產品市場活躍，導致產品競爭更加激烈，促使市場主體提升信息披露質量，規避信息不對稱帶來的創新產品估值偏差，減少鏈主企業自主創新過程中的機會成本^[21]，進而提升產業鏈治理效率，推動新質生產力發展壯大。從制度法規角度看，市場化改革提供更加完備的基礎性制度，公共產品、產權保護和契約履行等降低企業交易成本，幫助企業在應用研究活動中持續優化新質要素組合方式^[22]，有利于鏈主企業規范地配置新質經濟要素，提升新質生產力水平。由此本文提出如下假設：

H2：市場化環境對鏈主產業鏈治理提升新質生產力具有正向調節作用。

2.3鏈主產業鏈治理的同群效應

為避免成本過高或產出不確定性，企業之間相互學習和參考技術研發，形成企業研發同群效應^[23]。與之相似，鏈主在引領創新聯合體集中攻克技術難關的過程中，拓撲型任務流模式增強創新主體間知識溢出，激發鏈主進行產業鏈治理的同群效應。

從行業角度看，同行業鏈主企業處于相同或相似的共性技術困境，彼此存在競合博弈關系，一方面，為避免技術工藝落后于行業對手，削弱行業競爭力，當少量行業鏈主開始采取產業鏈治理活動時，其它鏈主企業隨之跟進，保持相對一致的研發效率^[24]；另一方面，攻破共性技術難題需要專業的行業知識，其解決方案可替代性較弱，治理路徑較為單一，為提升行業整體技術創新效率，同行業眾多鏈主開展研發合作，為治理活動的學習參考營造有利環境^[25]。從省域角度看，各省市政府是地方產業集群治理的關鍵利益相關者，對鏈主產業鏈治理行為發揮決定性引導和規范作用，因此，在相同行政區域內，鏈主企業作出與地方政府規劃相對一致的產業鏈治理決策，從而形成地區層面的產業鏈治理同群效應。基于地理鄰近優勢原則，新質經濟要素更容易在地區內傳遞和交流。新質勞動力流動會加速前沿技術學習傳播，形成數據要素的地區同群效應，促使企業相互學習形成知識共識，這些都可為鏈主之間學習和參考產業鏈治理活動提供便利^[26]。由此本文提出如下假設：

H3：鏈主主導的產業鏈治理存在行業同群效應。

H4：鏈主主導的產業鏈治理存在省域同群效應。

3研究設計

3.1數據來源與樣本選擇

3.1.1數據來源

選取2010—2022年我國戰略性新興產業A股上市公司作為初始研究樣本，將上市公司四位數行業代碼與《戰略性新興產業分類（2018）》進行匹配，僅保留屬于戰略性新興產業的上市公司。上市公司數據來自國泰安（CSMAR）數據庫和中國研究數據服務平臺（CNRDS）數據庫，產學研合作等專利申請數據來源于國家知識產權局網站。對樣本進行如下篩選：剔除金融和保險行業樣本；剔除標記為ST和PT的樣本；剔除數據明顯異常或關鍵變量存在缺失的樣本。為避免極值造成偏誤，對連續型變量進行前后1%分位的縮尾處理，為緩解潛在的組內自相關問題，選擇公司層面的聚類穩健標準誤。

3.1.2鏈主企業識別

資產、產品和技術優勢是識別鏈主企業的重要標準^[4，14]，區別于現有研究基于各級地方政府對鏈主企業的非標準化認定（趙晶等，2023），本文基于壟斷勢力理論進行鏈主企業識別，增強各行業和各年份鏈主企業名單的完備性、可比性和代表性。企業壟斷勢力指企業對其產品價格的控制能力，有利于企業產生壟斷利潤^[27]。當企業具備資產、產品和技術優勢時能夠擁有更多壟斷利潤，意味著企業在產品市場上具備壟斷勢力（李鋼，2004），可以發揮產業鏈生態主導力，進而具有較高的產業鏈治理水平。

鑒于此，將企業壟斷勢力作為鏈主識別標準，按照以下兩步確定“行業—年份”層面的鏈主企業名單。第一步，計算企業壟斷勢力。借鑒Loecker等^[28]對壟斷勢力指標的測算方法，參考王貴東等^[27]的處理方式，采用產品價格與邊際成本之比衡量企業壟斷勢力，其數值等于要素產出彈性除以相應報酬份額，其中，分年份的企業勞動力產出彈性由LP法計算得到，勞動力報酬份額由應付薪酬總額與企業本年總產值之比表征。第二步，識別行政性鏈主企業和經濟性鏈主企業。中央企業是推動關鍵核心技術突破、破解“卡脖子”技術、實現國產替代的主導力量，國資委已認定部分央企作為核心鏈主企業^[5，13]。央企憑借其所擁有的行政性壟斷屬性，在要素市場具有制度型資源配置優勢，因此將央企視為行政性鏈主企業。將“行業—年份”層面的央企壟斷勢力最小值作為門檻指標，若非央企壟斷勢力大于該門檻值，則將該企業同樣視為鏈主企業，并回歸經濟性鏈主企業，經濟性鏈主企業依托市場力量或非制度的技術因素實現經濟性壟斷。

3.1.3鏈主同群企業匹配

在產業鏈組織系統中，同群效應指存在網絡關聯的個體企業在行為活動上具有趨同性和相似性，即個體企業的行為活動會受到具有相似特征的企業群體的交互影響。進一步地，當個體企業對同群企業的行為活動進行有意識的學習和追隨時，會引起該行為活動在整體產業鏈網絡中表現出同質性和普遍性特征^[29]。

若鏈主企業主導的產業鏈治理具有同群效應，則說明鏈主產業鏈治理在整體產業鏈中呈現擴張化和規模化發展，而非少數鏈主企業的個別產業鏈治理活動。進而說明，鏈主企業主導的產業鏈治理對新質生產力的提升具有規模效應，而非個別現象。為此，需要研究鏈主主導的產業鏈治理是否存在同群效應，即個體鏈主企業的產業鏈治理是否受到同群企業產業鏈治理的影響。

同群企業指具有相近特征或處于相似經濟環境的企業群體。參考現有文獻，將同群企業分為行業同群企業和地區同群企業^[29]，行業同群企業指處于同行業不同地區的全部企業集合，地區同群企業指處于同地區不同行業的全部企業集合。

在鏈主研究領域，某個體鏈主的鏈主同群企業分為行業鏈主同群企業（Ⅰ）、省域鏈主同群企業（Ⅱ）、行業和省域鏈主同群企業（Ⅲ）、經濟區鏈主同群企業（Ⅳ）。某個體鏈主的鏈主同群企業分類及概念界定范圍如表1和圖1左側所示，該范圍劃分避免了由于行業和地區交疊造成的偽同群效應。

圖1右側展示鏈主產業鏈治理的同群效應分類。鏈主產業鏈治理的行業同群效應指個體鏈主的產業鏈治理活動會受到行業鏈主同群企業（Ⅰ）產業鏈治理活動的影響；鏈主產業鏈治理的省域同群效應指個體鏈主的產業鏈治理活動會受到省域鏈主同群企業（Ⅱ）產業鏈治理活動的影響；鏈主產業鏈治理的行業和省域同群效應指個體鏈主的產業鏈治理活動會受到行業和省域鏈主同群企業（Ⅲ）產業鏈治理活動的影響；鏈主產業鏈治理地區同群效應的跨層特征指下屬省域鏈主企業的產業鏈治理活動會受到所屬經濟區鏈主企業（Ⅳ）產業鏈治理活動的影響。

分析鏈主產業鏈治理的行業同群效應時，將個體鏈主與該個體鏈主的行業鏈主同群企業（不包括該個體鏈主）相匹配。分析鏈主產業鏈治理的省域同群效應時，將個體鏈主與該個體鏈主的省域鏈主同群企業（不包括該個體鏈主）相匹配。分析鏈主產業鏈治理的行業和省域同群效應時，將個體鏈主與該個體鏈主的行業和省域鏈主同群企業（不包括該個體鏈主）相匹配。分析鏈主產業鏈治理的地區同群效應的跨層特征時，將個體鏈主的經濟區鏈主同群企業（不包括該個體鏈主）與該個體鏈主的省域鏈主同群企業（不包括該個體鏈主）相匹配。

3.2變量測度

3.2.1被解釋變量

鏈主企業新質生產力（Xztfp）：新質生產力中“質”的變革核心在于要素稟賦變革及相應的全要素生產率提升^[1]，由此，本文的新質生產力選用新質資本和新質勞動投入及優化配置后的全要素生產率表示。新質資本具有數字化特征，新質勞動著重強調戰略性新興產業中的技術密集型勞動，由此，本文將數字資本作為企業投入的新質資本（XzK），將貢獻于戰略性新興產業的技術密集型勞動作為新質勞動（XzL）。

采用LP法計算新質生產力，企業資本投入（K）用企業新質資本的自然對數表示，新質資本的計算過程如式（1）所示。企業勞動投入（L）用企業新質勞動的自然對數表示，新質勞動的計算過程如式（2）所示。企業產出用營業收入的自然對數表示；企業中間品投入用營業成本、管理費用、銷售費用之和與為員工支付的工資之差的自然對數表示。選用Wooldridge（2009）提出的GMM一步估計法重新計算新質生產力，以檢驗結果的穩健性。

XzK=NFA×DC_INS（1）

其中，XzK代表企業新質資本，NFA為企業固定資產凈額，DC_INS為行業數字資本投入強度，用行業數字資本募集金額與行業固定資產凈額的比值表示，對DC_INS的缺失值進行“行業—年份”層面的線性插補。若某一行業在所有年份的DC_INS均存在缺失值，則取當年其它行業的DC_INS均值代替。具體來講，當該行業屬于非制造業，則選用當年其它非制造業的DC_INS均值代替；當該行業屬于制造業，則選用當年相關制造行業的DC_INS均值代替。行業分類標準參考《上市公司行業分類指引（2012年修訂）》中制造業類別名稱及說明。

XzL=NE×DL_INS（2）

其中，XzL代表企業新質勞動，NE為企業員工人數，DL_INS為戰略性新興勞動素養投入強度，使用企業董監高人員的戰略性新興產業勞動素養得分（以下簡稱素養得分）進行計算。原因在于，企業高管是典型的高人力資本勞動者，高管人力資本深度與企業研發投入強度存在顯著正相關關系，特別是具有特定專業技術的高管會對其技術相匹配的企業研發投入強度產生更強激勵作用^[30]。首先，按照企業董監高人員的專業或從業經歷、學歷、年齡計算素養得分，若董監高人員具有戰略性新興產業的專業或從業經歷，則賦值為1，否則為0；若董監高人員具有本科及以上學歷，則賦值為1，否則為0；若董監高人員年齡小于45歲，則賦值為1，否則為0。其次，將三項得分的均值作為董監高人員的素養得分，該得分也反映董監高所擁有的戰略性新興勞動素養在戰略性新興勞動素養總量（滿分為3）中的占比，取值介于0～1之間，因此用其表征企業戰略性新興勞動素養投入強度。最后，計算同行企業的戰略性新興勞動素養投入強度平均值，作為行業戰略性新興勞動素養投入強度（DL_INS）。

3.2.2解釋變量

鏈主企業產業鏈治理（Incgo）。鏈主企業主導下的產業鏈治理具體可分為引領治理、協調治理、自主治理和數字治理4個維度^[2，3]。其中，引領治理表示鏈主企業憑借其在產業生態系統中的主導力和影響力，對其它企業發揮的技術創新領頭作用；自主治理衡量鏈主企業為了強化自身所負責產業鏈環節的技術支撐，實現技術突破性進展的自主創新能力；協調治理強調鏈主企業促進技術開放共享，進行產業鏈資源整合和關系協調，開展實質性技術創新的互動協作；數字治理突出鏈主企業在技術創新攻關中借助的數字化賦能及轉型優勢，數字化技術及其創新推動鏈主企業改進創新資源交互方式和協作流程，提高技術創新攻關效率，如鏈主企業搭建數字化平臺，提升創新資源服務支撐、跨部門共享、協同流程的集成及優化效能等。從這4個維度建立綜合評價指標體系，并采用熵值法進行測度，詳細衡量指標如表2所示。

3.2.3調節變量

市場化環境指數（Market）。選用樊綱市場化指數作為各地區市場化環境的衡量指標，具體分為政府與市場關系指數（relation）、產品市場發育指數（product）、要素市場發育指數（pfactor）、市場中介發育與法律環境指數（legal），借鑒俞紅海等（2010）的做法，以年平均增長幅度推算2020—2022年數據。

3.2.4控制變量

為避免遺漏變量造成內生性偏誤，準確揭示鏈主產業鏈治理與新質生產力的因果關系，需要對影響新質生產力的其它變量加以控制。選擇鏈主企業基本特征、資金鏈穩定性、生產運營效率和內部治理結構作為控制變量的4個重要維度。原因在于，當鏈主企業具有豐富行業經驗、規模優勢和市場價值，具備牢固穩定的資金鏈支持、高效健康的生產運營關系、合理靈活的內部治理結構時，該鏈主企業能夠高效集聚和優化配置新質經濟要素，有利于培育和發展新質生產力。也就是說，鏈主基本特征、資金鏈穩定性、生產運營效率、內部治理結構均能夠對鏈主新質生產力產生影響。

鏈主基本特征用企業規模（Size）、企業年齡（Fira）和企業價值（TobinQ）表征。鏈主資金鏈穩定性用凈資產收益率（ROE）、營業收入增長率（Growth）表征。鏈主生產運營效率用固定資產占比（Fixed）、存貨周轉率（Invt）表征。鏈主內部治理結構用獨立董事比例（Indep）、兩職合一（Dual）表征，具體如表3所示。

3.3實證模型

為檢驗鏈主產業鏈治理對企業新質生產力的直接影響，構建基準回歸模型（3）。

Xztfp_it=β0+β1Incgo_it+β∑Controls+Industry+Year+Province+ε_it（3）

其中，i為鏈主企業，t為年份，Xztfp代表鏈主企業新質生產力，Incgo代表鏈主產業鏈治理水平，Controls代表控制變量，Industry、Year、Province分別代表行業、年份和省份固定效應，ε為隨機誤差項。

為檢驗市場化環境的調節作用，構建模型（4）。

Xztfp_it=β0+β1Incgo_it×Mk_it+β2Incgo_it+β3Mk_it+β∑Controls+Industry+Year+Province+ε_it（4）

其中，Mk代表市場化環境指數及其分指數。

為檢驗鏈主產業鏈治理的行業同群效應和省域同群效應，構建模型（5）。

Incgo_it=β0+β1Incgopeers_it+β∑Controls+Industry+Year+Province+ε_it（5）

其中，Incgo_it代表鏈主企業i在t年份的產業鏈治理水平。Incgopeers_it分為ind_Incgopeers_it、prov_Incgopeers_it和ip_Incgopeers_it。ind_Incgopeers_it是鏈主i的行業鏈主同群企業（不包括鏈主i）在t年的產業鏈治理均值；prov_Incgopeers_it是鏈主i的省域鏈主同群企業（不包括鏈主i）在t年的產業鏈治理均值；ip_Incgopeers_it是鏈主i的行業和省域鏈主同群企業（不包括鏈主i）在t年的產業鏈治理均值。

為考察產業鏈治理地區同群效應的跨層特征，即經濟區鏈主產業鏈治理對下屬省域鏈主產業鏈治理的影響，建立回歸模型（6）。

prov_Incgopeers_it=β0+β1zone_Incgopeers_it+β∑Controls+Industry+Year+Province+ε_it（6）

其中，zone_Incgopeers_it是鏈主i的經濟區鏈主同群企業（不包括鏈主i）在t年的產業鏈治理均值。zone_Incgopeers_it分為csj_Incgopeers_it、jjj_Incgopeers_it，前綴csj_和jjj_分別代表長三角和京津冀經濟區。

3.4描述性統計與相關性分析

主要變量描述性統計結果如表4所示。被解釋變量新質生產力（Xztfp）的最小值為0.524，最大值為6.811，中位數（2.754）與均值（2.915）非常接近，說明不同樣本的新質生產力存在顯著差異；解釋變量產業鏈治理（Incgo）的離散系數（標準差/均值）大于1，中位數（0.229）略小于均值（0.436），說明鏈主產業鏈治理在分行業分年份樣本間存在明顯差異，且稍呈現右偏分布；調節變量市場化環境（Market）的最小值為4.572，最大值為12.86，中位數（10.12）與均值（9.904）較為接近，說明地區間市場化環境差異較為明顯；其余變量的統計值均在現有文獻披露的合理范圍之內，且均顯示樣本企業間存在明顯差異。

為排除解釋變量和控制變量可能存在的相關性對回歸結果造成偏誤，進行Spearman相關性檢驗和VIF共線性檢驗，結果如表5所示。由相關系數矩陣可知，大多數相關系數的絕對值不超過0.1，說明變量兩兩間相關性較小，且大多數相關系數通過顯著性檢驗，說明相關系數是可信的；由VIF值可知，各變量的VIF值遠小于經驗臨界值10，說明產業鏈治理與各控制變量、各控制變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。

4實證檢驗與結果分析

4.1鏈主產業鏈治理與新質生產力

模型（3）的基準回歸結果如表6所示。列（1）（2）（3）依次加入行業、年份和省份固定效應，鏈主產業鏈治理的系數均通過1%水平的顯著性檢驗，即鏈主企業產業鏈治理能夠顯著提升新質生產力水平。列（4）加入產業鏈治理的平方項（Incgo2），產業鏈治理系數顯著為正，平方項系數顯著為負，表明鏈主產業鏈治理對新質生產力的促進效果呈倒U型特征。列（5）（6）表明，滯后一期和二期的產業鏈治理（LIncgo、L2Incgo）系數均顯著為正，表明近兩年的鏈主產業鏈治理對新質生產力具有穩健促進效果，由此假設H1得以驗證。

4.2市場化環境的調節作用

為探究市場化環境在產業鏈治理提升新質生產力過程中的調節效應，檢驗模型（4），結果如表7所示。市場化環境指數的總體檢驗結果如列（1）所示，市場化環境（Market）與產業鏈治理的交互項系數為0.037，且在5%水平上顯著，表明市場化環境整體上正向調節產業鏈治理與新質生產力間關系，地區市場化環境越好，鏈主企業主導的產業鏈治理對新質生產力的促進效果越明顯，因此假設H3成立。分指數的檢驗結果如列（2）—列（5）所示，要素市場發育指數（pfactor）、市場中介發育與法律環境指數（legal）均大于0，且至少通過5%的顯著性檢驗，說明在要素市場發育較完善、市場中介發育與法律環境較好的地區，鏈主企業進行產業鏈治理能夠顯著提升新質生產力水平。

如表7所示，政府與市場的關系指數（relation）未通過顯著性檢驗，原因在于該指數并不是越高越好，即政府對市場和企業的干預不是越高越好，只有適度干預才能發揮正向調節作用。產品市場發育指數（product）未通過顯著性檢驗，可能是因為地區市場分割導致信息不對稱，削弱鏈主企業穩定市場預期的治理效果。

4.3產業鏈治理同群效應檢驗

4.3.1“行業—省域”層面的產業鏈治理同群效應

對應實證模型（5），同群效應檢驗結果如表8所示。列（1）檢驗鏈主產業鏈治理的行業同群效應，行業同群企業的產業鏈治理（ind_Incgopeers）回歸系數顯著為正，表明產業鏈治理（Incgo）存在顯著的行業同群效應，即同行業其它鏈主的產業鏈治理水平提升會帶動個體鏈主提升產業鏈治理水平。列（2）檢驗鏈主產業鏈治理的省域同群效應，省域同群企業的產業鏈治理（prov_Incgopeers）回歸系數為正，但未通過顯著性檢驗，表明產業鏈治理不存在顯著的省域同群效應，即省域內不存在明顯的產業鏈治理相互帶動作用，可能是因為產業集群在省域內的分布并不均衡，以及數字化發展和高鐵等交通發展減弱了空間近鄰優勢，進而弱化產業空間集聚特征。列（3）檢驗鏈主產業鏈治理的行業和省域同群效應，行業和省域同群企業的產業鏈治理（ip_Incgopeers）回歸系數在1%水平上顯著為正，表明同行業同省域其它鏈主的產業鏈治理水平提升會促進個體鏈主提升產業鏈治理水平。列（4）同時檢驗以上3種同群效應，結果顯示，同群企業產業鏈治理的回歸系數均顯著為正。對比列（2）和列（4），產業鏈治理的省域同群效應檢驗結果由不顯著變為顯著，說明該同群效應并不穩健，據此假設H3成立，假設H4不成立。

4.3.2典型經濟區產業鏈同群效應分析

以“行業—省域”同群效應檢驗結果為基礎，深入研究更廣泛地區的產業鏈治理同群效應，選擇長三角和京津冀地區作為典型的一體化經濟區。對應實證模型（6），回歸結果如表9所示。

可以看到，無論是長三角還是京津冀，經濟區同群企業的產業鏈治理（csj_Incgopeers、jjj_Incgopeers）回歸系數（0.756、0.187）均在1%水平上顯著，表明經濟區產業鏈治理會顯著提升其下屬省域的產業鏈治理水平。也就是說，下屬省域的鏈主產業鏈治理受到經濟區中鏈主企業產業鏈治理的示范帶動影響。簡言之，產業鏈治理的地區同群效應具有由上而下的跨層影響特征。更進一步，長三角同群企業的產業鏈治理系數為0.756，明顯大于京津冀同群企業的產業鏈治理系數（0.187），說明相較于京津冀，長三角鏈主產業鏈治理的地區跨層同群效應更加顯著，長三角鏈主企業提升產業鏈治理水平時，更能夠對下屬省域的鏈主企業起到示范帶動作用，更能帶動其提升產業鏈治理水平。

4.4內生性檢驗

（1）工具變量法。以企業風險承擔水平（Risk）作為工具變量進行2SLS檢驗，風險承擔水平滿足相關性和外生性要求：一是相關性要求。風險承擔水平指企業為提升價值愿意付出的代價^[31]，反映企業所承擔風險程度的高低。鏈主企業進行產業鏈治理的根本目的在于突破關鍵技術瓶頸，這要求鏈主企業在探索前沿科技的過程中開展原創式創新和激進式創新，這些創新活動會給企業帶來更多不確定性，意味著更高的經營風險，導致企業承擔更大的風險，由此，產業鏈治理與企業風險承擔水平高度相關。參考現有文獻，選用經行業調整的盈利波動性表征風險承擔水平。二是風險承擔水平并不直接影響企業生產力，滿足外生性要求。工具變量回歸結果如表10列（1）（2）所示，列（1）表明，鏈主企業的風險承擔水平和產業鏈治理存在正相關關系，在1%水平上顯著，Cragg-Donald Wald F值為30.29，大于弱工具變量識別的臨界值16.38，Kleibergen-Paap rk LM值為12.40，大于不可識別檢驗的臨界值10，表明風險承擔水平是有效的工具變量。列（2）的第二階段回歸結果顯示，產業鏈治理對新質生產力的促進效果在1%水平上顯著為正，表明基準回歸結果穩健。

（2）傾向得分匹配。采用傾向得分匹配法緩解樣本選擇偏差問題。首先，將基準模型中的控制變量設置為匹配變量，以鏈主企業產業鏈治理的中位數為基準，將全部樣本分為處理組和對照組，大于中位數的取值為1，設置為處理組，否則為對照組。其次，建立Log_it模型計算得到處理組樣本的傾向得分，選用半徑為0.05的最近鄰匹配（1∶1）法，根據處理組特征相似度匹配相應的對照組。平衡性檢驗和共同支撐檢驗結果均顯示匹配效果較好，樣本符合平均處理效應假設。最后，將匹配后的樣本代入基準模型重新進行回歸，結果如表8列（3）所示，產業鏈治理的回歸系數仍然顯著為正，說明主回歸結論穩健。

4.5穩健性檢驗

（1）更換被解釋變量測度方法。采用Wooldridge（2009）提出的GMM一步估計法，該方法是對LP法的有效改進，能夠克服序列相關和異方差問題，進而得到穩健標準誤。沿用上文的要素投入指標，測算新質生產力，回歸結果如表11列（1）所示，產業鏈治理的回歸系數在1%水平上顯著為正，說明主回歸結果穩健。

（2）更換解釋變量測度方法。選用二階段時空極差熵值法，對鏈主企業產業鏈治理進行重新測度。二階段時空極差熵值法同時考慮時間和空間雙重維度的信息差異，利用時空數據的信息熵計算指標權重，克服了以往熵值法的時間信息局限。更換后的結果如表11列（2）所示，產業鏈治理的回歸系數在1%水平上顯著為正，說明基準回歸結果具有穩健性。

（3）替換解釋變量。由于鏈主企業產業鏈治理具有行業同群效應，采用個體鏈主的行業鏈主同群企業（不包括該個體鏈主）的產業鏈治理均值，作為鏈主產業鏈治理的代理變量重新進行回歸，結果如表11列（3）所示，產業鏈治理的回歸系數仍然顯著為正，說明主回歸結論穩健。

（4）保留至少連續10年以上數據。為提升數據質量并保證樣本連續性，保留至少10年以上的企業樣本，樣本量在原樣本觀測中的占比為48.67%。回歸結果如表11列（4）所示，產業鏈治理的系數為0.237，通過顯著性檢驗，基準回歸結果與前文保持一致。

（5）分時間段回歸。主回歸時間跨度超過10年，為排除技術進步、經濟形勢和政策環境等變化對主回歸造成的影響，將時間區間劃分為2010—2013年、2014—2017年、2018—2022年。如表11列（5）（6）（7）所示，3個時間段的產業鏈治理回歸系數均顯著為正，表明產業鏈治理對新質生產力具有穩健促進作用。

5結語

5.1主要結論

本文以2010—2022年我國戰略性新興產業A股上市公司為例，首先識別產業鏈鏈主企業名單，然后基于新質生產力內涵，利用LP法測度鏈主主導的新質生產力水平，接著建立綜合指標評價體系，測度鏈主的產業鏈治理水平，探究鏈主企業產業鏈治理對新質生產力的促進作用。結果表明：鏈主企業產業鏈治理能夠顯著提升新質生產力水平，一系列穩健性檢驗后，研究結論仍然成立；市場化環境能夠正向調節產業鏈治理對新質生產力的提升效果，當政府對企業干預適度，市場發育完善且制度法規完備時，產業鏈治理對新質生產力的促進作用更加顯著；鏈主企業的產業鏈治理存在明顯的行業同群效應，典型經濟區的產業鏈治理具有跨層的地區同群效應。

5.2政策建議

（1）企業層面。對鏈主企業來說，一是增強新質經濟要素集聚能力，遵循新質生產力形成規律，規劃新質生產力培育路徑，發揮新質勞動和新質資本的集聚效應；二是提升新質經濟要素的優化組合及集約式配置能力，引領配套產業優化升級，統籌部署多線程的研發工作，實現集約式資源管理；三是加強同行業和同地區鏈主產業鏈治理的交流學習，發揮產業鏈治理的規模效應和示范效應。對非鏈主企業來說，配合同行業鏈主企業和同地區鏈主企業不斷集聚優質經濟要素，跟進技術研發趨勢，同步強化產業配套升級。

（2）政府層面。一是適度調整與鏈主企業的權責邊界，發揮鏈主企業集聚新質要素功能，放寬鏈主企業新質經濟要素優化組合空間，為鏈主企業培育新質生產力提供完善的市場環境和基礎制度。二是拓寬關聯行業的產業鏈治理機制，建立關聯行業的新質資源集聚和配置機制，加強省域內和經濟區內鏈主企業互動交流，建立和完善關聯行業與關聯地區鏈主企業間產業鏈治理融合機制。同經濟區的地方政府應著重提高產業鏈治理在目標、措施和監管等方面的協同度，完善鏈主企業間產業鏈治理聯動機制，提升同經濟區的鏈主企業產業鏈治理效率。

5.3不足與展望

（1）基于經濟增長理論，使用企業層面勞動要素和資本要素測算全要素生產率。然而，囿于數據可得性，使用行業層面數字資本投入強度和戰略性新興勞動素養投入強度分別作為企業新質勞動與新質資本的調整系數，測度企業新質生產力。未來可基于馬克思主義生產力三要素理論，結合多個企業數據庫，更精確地測度企業新質生產力水平。

（2）本文將顛覆性技術創新視為產業鏈治理的目標，并視為新質生產力產生的條件進行理論分析和實證檢驗，后續可進一步豐富中介機制，探索產業鏈治理提升新質生產力的多元路徑。

參考文獻：

[1]劉偉.科學認識與切實發展新質生產力[J].經濟研究，2024，59（3）：4-11.

[2]吉迎東，趙銘，趙文.基于扎根理論的產業鏈鏈主企業生態主導力評價：一個量表開發[J].科技進步與對策，2024，41（6）：86-96.

[3]王進富，李婷婷，張穎穎.鏈主企業生態主導力提升產業鏈韌性路徑研究——以比亞迪和中國新能源汽車產業鏈為例[J].科技進步與對策，2024，41（1）：1-10.

[4]于蘇，于小悅，王竹泉.“鏈主”企業的供應鏈治理與鏈上企業全要素生產率[J].經濟管理，2023，45（4）：22-40.

[5]中國社會科學院工業經濟研究所課題組，曲永義.產業鏈鏈長的理論內涵及其功能實現[J].中國工業經濟，2022，39（7）：5-24.

[6]ELOLA A，VALDALISO J M，FRANCO S，et al. Public policies and cluster life cycles：insights from the Basque Country experience[J]. European Planning Studies，2017，25（3）：539-556.

[7]盧鵬.數實融合驅動新質生產力涌現的邏輯與實踐進路[J].電子政務，2024，24（4）：1-11.

[8]高帆.“新質生產力”的提出邏輯、多維內涵及時代意義[J].政治經濟學評論，2023，14（6）：127-145.

[9]韓文龍，張瑞生，趙峰.新質生產力水平測算與中國經濟增長新動能[J].數量經濟技術經濟研究，2024，41（6）：1-22.

[10]任宇新，吳艷，伍喆.金融集聚、產學研合作與新質生產力[J].財經理論與實踐，2024，45（3）：1-8.

[11]孫紅雪，朱金鶴.自由貿易試驗區設立能否增強中國產業鏈韌性——基于多種創新要素集聚的中介機制檢驗[J].現代經濟探討，2023，42（11）：72-84.

[12]張峰，魏巍，陳嘉偉，等.區域創新生態系統能否提高產業鏈韌性：來自黃河流域的時空非平穩性檢驗[J].科技進步與對策，2023，40（12）：1-11.

[13]趙晶，劉玉潔，付珂語，等.大型國企發揮產業鏈鏈長職能的路徑與機制——基于特高壓輸電工程的案例研究[J].管理世界，2022，38（5）：221-240.

[14]齊平，宋威輝.鏈主企業對中國制造業產業鏈高質量發展的影響[J].南方經濟，2023，20（5）：84-106.

[15]夏清華，朱清.“專精特新”企業突破式創新的組態分析與范式選擇[J].外國經濟與管理，2023，45（10）：20-34.

[16]袁野，曹倩，尹西明，等.創新聯合體賦能新質生產力的理論機制與實踐路徑研究[J].科技進步與對策，2024，41（20）：32-44.

[17]BOWER J L，CHRISTENSEN C M. Disruptive technologies：catching the wave[J]. Harvard Business Review，1995，73（1）：43-53.

[18]VON HAUFF M，WILDERER P A. Industrial ecology：engineered representation of sustainabil_ity[J]. Sustainabil_ity Science，2008，3（1）：103-115.

[19]WU X，RAMESH M. Market imperfections，government imperfections，and policy mixes：policy innovations in Singapore[J]. Policy Sciences，2014，47（3）：305-320.

[20]封思賢，徐卓.數字金融、金融中介與資本配置效率[J].改革，2021，34（3）：40-55.

[21]CLINCH G，VERRECCHIA R E. Compet_itive disadvantage and discretionary disclosure in industries[J]. Australian Journal of Management，1997，22（2）：125-137.

[22]周其仁.體制成本與中國經濟[J].經濟學（季刊），2017，16（3）：859-876.

[23]LINK A N，SCOTT J T. Propens_ity to patent and firm size for small Ramp;D-intensive firms[J]. Review of Industrial Organization，2018，52（4）：561-587.

[24]BLOOM N， SCHANKERMAN M， VAN REENEN J. Identifying technology spillovers and product market rivalry[J]. Econometrica，2013，81（4）：1347-1393.

[25]KONG D，LIN C，WEI L，et al. Information accessibil_ity and corporate innovation[J]. Management Science，2022，68（11）：7837-7860.

[26]NEUMARK D，SIMPSON H，DURANTON G. Handbook of Regional and Urban Economics[M].The Netherlands：North Holland，2015.

[27]王貴東，周京奎.中國制造業企業壟斷勢力測度——兼論市場邊界[J].經濟評論，2017，38（4）：30-44.

[28]DE LOECKER J，WARZYNSKI F. Markups and firm-level export status[J]. American Economic Review，2012，102（6）：2437-2471.

[29]李秋梅，梁權熙.企業“脫實向虛”如何傳染——基于同群效應的視角[J].財經研究，2020，46（8）：140-155.

[30]余恕蓮，王藤燕.高管專業技術背景與企業研發投入相關性研究[J].經濟與管理研究，2014，35（5）：14-22.

[31]BOUBAKRI N，COSSET J-C，SAFFAR W. The role of state and foreign owners in corporate risk-taking：evidence from privatization[J]. Journal of Financial Economics，2013，108（3）：641-658.

（責任編輯：萬賢賢）

英文標題Can Industrial Chain Governance Led by Leading-Chain Enterprises Enhance New Qual_ity Productive Forces？A Case Study of Listed Companies in Strategic Emerging Industries

英文作者Cao Jinglin1，Guo Yiqian1，Su Miaomiao^2，3

英文作者單位（1.School of Statistics Tianjin， Univers_ity of Finance and Economics，Tianjin 300222，China；2.School of Economics and Management， Univers_ity of Chinese Academy of Science，Beijing 100190，China；3.Xizang Autonomous Region Inst_itute of Science and Technology Information，Lhasa 850011，China）

英文摘要Abstract：Advanced technology serves as the intrinsic impetus for the development of new-qual_ity productiv_ity. Moreover， disruptive technology represents an advanced level of technology and serves as the cutting-edge driver for the advancement of new-qual_ity productiv_ity. In essence， to cultivate and develop new qual_ity productive forces， _it is urgent to invest in innovation and optimize the allocation of high-qual_ity production factors， and break through key disruptive technological innovations.

Since 2019， China has implemented the industrial policy of \"chain leader system\"， w_ith leading-chain enterprises as the main governance ent_ities， comm_itted to gathering resources and optimizing allocation， and smoothing key disruptive technological bottlenecks. The governance of industry chains， led by leading-chain enterprises， is a collaborative process that includes multiple parties， primarily overcoming resource lim_itations through inst_itutional arrangements and focusing on addressing disruptive technological challenges.

To investigate the relationship between the industrial chain governance of leading firms and the enhancement of new qual_ity productive forces， this study examines Chinese A-share listed companies from 2009 to 2022. It elucidates theoretically the impact mechanism of industrial chain governance of leading-chain enterprises on new qual_ity productive forces， and the moderating role of market-oriented environment on this relationship. Furthermore， _it examines the peer effects in industrial chain governance of leading-chain enterprises， and subsequently formulates relevant theoretical hypotheses and conducts empirical tests.

The main innovations and marginal contributions of this article are reflected in four aspects. Firstly， the quant_itative identification of leading-chain enterprises broadens the micro-identification scope for subsequent industrial chain research. Secondly， _it measures the new qual_ity productive forces and industrial chain governance levels of enterprises， providing a reference for studying the ecological dominance of leading-chain enterprises. Thirdly， the article conducts empirical tests to examine the promoting effect of industrial chain governance on new qual_ity productive forces， as well as the peer effects of the market-oriented environment， thereby expanding the research on the economic impacts of industrial chain governance and the cultivation factors of new qual_ity productive forces. Fourthly， the study explores the industry and regional peer effects of leading-chain enterprises' industrial chain governance， enriching the research on the peer effects of leading-chain enterprise behavior and offering guidance and reference for governments and enterprises to enhance industrial chain governance.

The main conclusions of this study are as follows： （1） The industrial chain governance of leading-chain enterprises can significantly improve the level of new qual_ity productive forces. After a series of robustness tests， the research conclusion still holds; （2） The market-oriented environment can pos_itively moderate the effect of industrial chain governance on improving new qual_ity productive forces; （3） There is a significant industry peer effects in the industrial chain governance of leading-chain enterprises， and the industrial chain governance of enterprises in the same group of economic zones will significantly affect the industrial chain governance of enterprises in the same group of subordinate provinces.

This study provides the following suggestions for enterprises and governments. For leading-chain enterprises， firstly， _it is necessary to enhance the agglomeration abil_ity of new economic factors， follow the formation laws of new qual_ity productive forces， plan the cultivation path of new qual_ity productive forces， and leverage the agglomeration effect of new-qual_ity labor and new-qual_ity cap_ital. Secondly， _it is necessary to enhance the optimization combination and collaborative allocation abil_ity of new-qual_ity economic factors， lead the optimization and upgrading of supporting industries， coordinate and deploy multi-threaded research and development work， and achieve intensive resource management. For non leading-chain enterprises， _it is necessary to coordinate w_ith industry and regional leading-chain enterprises to gather high-qual_ity economic factors， follow up on technological research and development trends， and simultaneously strengthen industrial supporting upgrading. For the governments， _it is necessary to moderately adjust the boundaries of rights and responsibil_ities w_ith leading-chain enterprises， strengthen the aggregation of new qual_itative elements by leading-chain enterprises， expand the scope for optimizing the allocation of new-qual_ity economic elements by leading-chain enterprises， furnish a comprehensive market environment and foundational systems for cultivating new qual_ity productive forces by leading-chain enterprises.

英文關鍵詞Key Words：Leading-chain Enterprises; New Qual_ity Productive Forces; Industrial Chain Governance; Strategic Emerging Industry； Peer Effects

基金項目：國家社會科學基金項目（23CTJ013）；天津市統計科學研究重點項目（TJ2023KY03）；天津市社會科學規劃研究重點項目（TJTJ18-002）

作者簡介：曹景林（1963—），男，河北滄州人，博士，天津財經大學統計學院黨委書記、教授、博士生導師，研究方向為經濟統計學；郭熠倩（1993—），女，河南開封人，天津財經大學統計學院博士研究生，研究方向為企業經濟統計學；蘇淼淼（1989—），女，河南周口人，中國科學院大學經濟與管理學院博士研究生，西藏自治區科技信息研究所助理研究員，研究方向為科技信息統計。本文通訊作者：郭熠倩。