吳煒鵬 陳金龍 趙曉陽 湯弘欽

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（71571074）；福建省創(chuàng)新戰(zhàn)略研究項(xiàng)目（2021R0063）

作者簡介：吳煒鵬（1996—），男，福建泉州人，華僑大學(xué)工商管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)楣局卫砼c國際投融資管理；陳金龍（1965-），男，福建漳州人，博士，華僑大學(xué)工商管理學(xué)院教授，研究方向?yàn)楣?yīng)鏈管理及企業(yè)投融資；趙曉陽（1993—），男，山東濱州人，華僑大學(xué)工商管理學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型與國際投融資管理；湯弘欽（1995-），男，福建漳州人，華僑大學(xué)工商管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)槠髽I(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新管理。本文通訊作者：趙曉陽。

摘 要：供應(yīng)鏈數(shù)字化是促進(jìn)供應(yīng)鏈創(chuàng)新鏈融合發(fā)展的契機(jī)?；?008—2021年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，采用TF-IDF方法系統(tǒng)構(gòu)建市場導(dǎo)向和技術(shù)導(dǎo)向下的組織內(nèi)供應(yīng)鏈數(shù)字化指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，第一，供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。其中，分項(xiàng)指標(biāo)物流數(shù)字化、產(chǎn)品流數(shù)字化與信息流數(shù)字化呈現(xiàn)顯著倒U型關(guān)系。第二，供應(yīng)鏈異質(zhì)性是供應(yīng)鏈數(shù)字化影響企業(yè)創(chuàng)新的重要渠道。第三，在吸收能力較強(qiáng)、供應(yīng)鏈話語權(quán)較小的企業(yè)，供應(yīng)鏈數(shù)字化的作用更顯著。此外，組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化發(fā)揮創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)，行業(yè)間供應(yīng)鏈數(shù)字化發(fā)揮創(chuàng)新溢出效應(yīng)。結(jié)論可為企業(yè)加快供應(yīng)鏈數(shù)字化并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供實(shí)踐啟示。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈數(shù)字化；企業(yè)創(chuàng)新；供應(yīng)鏈異質(zhì)性；TF-IDF

DOI：10.6049/kjjbydc.2023020475

中圖分類號(hào)：F273.1

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）11-0067-12

0 引言

自《中國制造2025》提出以來，創(chuàng)新成為主導(dǎo)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)能。中美貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生后，逆全球化趨勢變得日益明顯。西方發(fā)達(dá)國家過分宣揚(yáng)貿(mào)易保護(hù)主義，通過發(fā)起不合理的“去中國化”式制裁，威脅我國企業(yè)供應(yīng)鏈自主安全。其中，技術(shù)限制、規(guī)則鎖定和高科技行業(yè)準(zhǔn)入等限制嚴(yán)重阻滯了我國企業(yè)創(chuàng)新鏈嵌入全球價(jià)值鏈的進(jìn)程^[1]。在供應(yīng)鏈生產(chǎn)、流通和銷售各環(huán)節(jié)上，國內(nèi)企業(yè)不僅面臨上下游信息和知識(shí)交流障礙，而且面臨反饋機(jī)制缺位問題。由此，加大了企業(yè)創(chuàng)新不確定性風(fēng)險(xiǎn)。為應(yīng)對(duì)嚴(yán)峻的外部環(huán)境，在物流系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)、信息系統(tǒng)以及資金系統(tǒng)方面，企業(yè)與供應(yīng)鏈合作伙伴加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，謀求創(chuàng)新鏈與供應(yīng)鏈融合發(fā)展，暢通國內(nèi)大循環(huán)。上述過程中，企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)重塑供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程、協(xié)同機(jī)制、組織形態(tài)和價(jià)值取向，表現(xiàn)為供應(yīng)鏈數(shù)字化。隨著供應(yīng)鏈數(shù)字技術(shù)進(jìn)步，供應(yīng)鏈數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系得到學(xué)界廣泛關(guān)注。

基于上述現(xiàn)實(shí)背景，以區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用為研究對(duì)象，學(xué)者們從網(wǎng)絡(luò)建立與維護(hù)^[2]、信息不對(duì)稱^[3]和信任關(guān)系^[4]等視角，深入探討供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)供應(yīng)鏈管理、供應(yīng)鏈金融和供應(yīng)鏈績效的影響^[5]。也有學(xué)者注意到數(shù)字技術(shù)應(yīng)用在供應(yīng)鏈上存在傳染的可能性，發(fā)現(xiàn)客戶數(shù)字化可以通過溢出效應(yīng)促進(jìn)供應(yīng)商創(chuàng)新水平提升^[6]。已有文獻(xiàn)肯定了供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)作關(guān)系的影響，也認(rèn)可多渠道供應(yīng)鏈信息訪問權(quán)限可以顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。從企業(yè)供應(yīng)鏈合作網(wǎng)絡(luò)視角，張廣玲等^[7]探討供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)特征對(duì)合作創(chuàng)新的影響；從供應(yīng)鏈異質(zhì)性視角，孟慶璽^[8]發(fā)現(xiàn)，客戶異質(zhì)性或供應(yīng)商異質(zhì)性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響。此外，張樹山等^[9]發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)節(jié)點(diǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力具有提升效果，有助于維護(hù)供應(yīng)鏈安全穩(wěn)定。上述文獻(xiàn)證明，數(shù)字技術(shù)賦能供應(yīng)鏈?zhǔn)潜O(jiān)控物流、判斷產(chǎn)品流、暢通信息流以及追溯資金流的重要路徑?；诠?yīng)鏈管理、資源基礎(chǔ)和動(dòng)態(tài)能力理論，采用案例研究、QCA和文獻(xiàn)歸納等研究方法，現(xiàn)有文獻(xiàn)探討了供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)微觀企業(yè)的部分實(shí)質(zhì)性影響。囿于供應(yīng)鏈數(shù)字化量化評(píng)價(jià)方法，較少文獻(xiàn)能為企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化的微觀效應(yīng)理論研究提供支持。此外，較多文獻(xiàn)關(guān)注供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)供應(yīng)鏈效率、競爭優(yōu)勢和管理模式的影響^[5，10]，卻未考慮多主體協(xié)同供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新價(jià)值的深層次影響。李琦等^[11]發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈集中能夠促進(jìn)供應(yīng)鏈集成體系結(jié)構(gòu)合理化、實(shí)現(xiàn)方式多樣化和運(yùn)轉(zhuǎn)高效性，深化了學(xué)界對(duì)數(shù)字科技與供應(yīng)鏈關(guān)系的認(rèn)識(shí)。但對(duì)于供應(yīng)鏈數(shù)字化能否幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展這一問題，現(xiàn)有研究尚未涉及。此外，供應(yīng)鏈數(shù)字化作用機(jī)制研究也較為匱乏。本文基于開放式創(chuàng)新理論探索供應(yīng)鏈數(shù)字化能否成為企業(yè)創(chuàng)新關(guān)鍵影響因素，并驗(yàn)證供應(yīng)鏈數(shù)字化的創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)和創(chuàng)新溢出效應(yīng)，具有重要理論意義與現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

本文選取2008—2021年我國上市公司數(shù)據(jù)，通過解答上述問題，拓展供應(yīng)鏈數(shù)字化相關(guān)理論。首先，從組織內(nèi)角度，本文基于市場戰(zhàn)略導(dǎo)向與技術(shù)戰(zhàn)略導(dǎo)向的特征詞詞庫，采用TF-IDF文本計(jì)算方法測量企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化水平，實(shí)證檢驗(yàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的非線性影響。其次，本文發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈異質(zhì)性是供應(yīng)鏈數(shù)字化影響企業(yè)創(chuàng)新的重要渠道。再次，本文發(fā)現(xiàn)，在吸收能力較強(qiáng)和供應(yīng)鏈話語權(quán)較低的企業(yè)中，供應(yīng)鏈數(shù)字化的作用更顯著。最后，本文基于組織間、行業(yè)內(nèi)、行業(yè)間3個(gè)角度，檢驗(yàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)和創(chuàng)新溢出效應(yīng)。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)在于：第一，在理論貢獻(xiàn)上，系統(tǒng)研究供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響及作用機(jī)制，揭示供應(yīng)鏈數(shù)字化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，有助于拓展企業(yè)創(chuàng)新研究視角，豐富創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)研究。第二，在實(shí)踐貢獻(xiàn)上，厘清供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化提供有益參考。在方法貢獻(xiàn)上，采用文本分析和TF-IDF方法構(gòu)建全面、科學(xué)的供應(yīng)鏈數(shù)字化評(píng)價(jià)體系，彌補(bǔ)供應(yīng)鏈數(shù)字化研究中實(shí)證方法與量化指標(biāo)的不足。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新

供應(yīng)鏈數(shù)字化是確保企業(yè)外部資源與內(nèi)部資源有效交互的重要方式，內(nèi)外資源交互暢通是企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)創(chuàng)新的充要條件。開放式創(chuàng)新理論認(rèn)為，在溝通和信任的基礎(chǔ)上，多元化供應(yīng)鏈系統(tǒng)能夠促進(jìn)信息合作與共享，而系統(tǒng)內(nèi)知識(shí)創(chuàng)造、流動(dòng)、轉(zhuǎn)移以及溢出等活動(dòng)可能產(chǎn)生“1+1>2”的創(chuàng)新效果^[12]。因此，基于創(chuàng)新投入視角，本文探究供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，以及供應(yīng)鏈數(shù)字化的邊際貢獻(xiàn)。

（1）企業(yè)與供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)成員的聯(lián)系會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新^[13]。本文認(rèn)為，供應(yīng)鏈數(shù)字化可以優(yōu)化供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)，促進(jìn)企業(yè)構(gòu)建高效的開放式創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，進(jìn)而提升企業(yè)價(jià)值鏈分工地位^[14]。第一，供應(yīng)鏈數(shù)字化可為企業(yè)收集采購、銷售以及運(yùn)輸?shù)汝P(guān)鍵數(shù)據(jù)，提高創(chuàng)新感知能力，降低創(chuàng)新成本，進(jìn)而為開放式創(chuàng)新平臺(tái)構(gòu)建奠定基礎(chǔ)^[15]。強(qiáng)聯(lián)系成員所提供的信息資源具有較高的創(chuàng)新價(jià)值，供應(yīng)鏈數(shù)字化有助于企業(yè)通過分析現(xiàn)有強(qiáng)聯(lián)系供應(yīng)鏈合作者的關(guān)系結(jié)構(gòu)，選擇合適的強(qiáng)聯(lián)系成員共享信息和創(chuàng)新資源，進(jìn)而獲得更多互補(bǔ)性知識(shí)和信息資源。第二，供應(yīng)鏈數(shù)字化能夠協(xié)助企業(yè)鏈接消費(fèi)端和供給端，增加弱聯(lián)系成員數(shù)量，進(jìn)而擴(kuò)展供應(yīng)鏈信息節(jié)點(diǎn)范圍?；诙鄬哟涡畔⒐?jié)點(diǎn)所描繪的企業(yè)創(chuàng)新畫像，企業(yè)能夠降低創(chuàng)新不確定性風(fēng)險(xiǎn)，掌握各流程供應(yīng)鏈信息。在此情境下，從供應(yīng)鏈較遠(yuǎn)端梳理供應(yīng)鏈關(guān)系，企業(yè)不僅能夠提高收益率和創(chuàng)新水平^[16]，而且可以激勵(lì)供應(yīng)鏈合作者參與信息及創(chuàng)新資源共享平臺(tái)建設(shè)，進(jìn)而將供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為創(chuàng)新知識(shí)和創(chuàng)新數(shù)據(jù)平臺(tái)。因此，供應(yīng)鏈數(shù)字化有助于企業(yè)將創(chuàng)新鏈融入供應(yīng)鏈，構(gòu)建開放式創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，進(jìn)而延伸創(chuàng)新邊界，獲得高附加價(jià)值產(chǎn)品比較優(yōu)勢。

（2）作為生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)在部分生產(chǎn)場景依然遵循邊際效用遞減規(guī)律^[17]。過量的數(shù)據(jù)導(dǎo)致處理成本、錯(cuò)誤成本和折舊成本提升，企業(yè)過分注重?cái)?shù)據(jù)優(yōu)勢會(huì)喪失部分成本優(yōu)勢，過度發(fā)展供應(yīng)鏈數(shù)字化會(huì)帶來大量不準(zhǔn)確和不適用的數(shù)據(jù)（王超賢德國，2022）。為彌補(bǔ)“數(shù)據(jù)為王”戰(zhàn)略導(dǎo)致邊際數(shù)據(jù)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(quán)和信息濫用等方式獲取短期超額報(bào)酬，而忽視技術(shù)變革與場景落地兩種數(shù)字賦能路徑^[18]，這會(huì)阻礙企業(yè)長期創(chuàng)新發(fā)展。具體原因如下：第一，雖然過度供應(yīng)鏈數(shù)字化能夠提高企業(yè)收益率，但企業(yè)對(duì)供應(yīng)鏈信息的壟斷和濫用會(huì)嚴(yán)重侵犯合作者的信息權(quán)益。在此情境下，企業(yè)只有承諾更多商業(yè)條款才能維持開放式創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行，從而不利于企業(yè)整合供應(yīng)鏈創(chuàng)新資源。第二，過度供應(yīng)鏈數(shù)字化會(huì)放大企業(yè)信息獲取與控制優(yōu)勢，促使企業(yè)拓展金融網(wǎng)絡(luò)。創(chuàng)新不確定性風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于金融投資，因而管理者有動(dòng)機(jī)將企業(yè)投資戰(zhàn)略由創(chuàng)新投資轉(zhuǎn)變?yōu)榻鹑谕顿Y。戰(zhàn)略方向轉(zhuǎn)變不僅會(huì)分散企業(yè)原有資源，而且會(huì)消減供應(yīng)鏈合作者的創(chuàng)新信息與資源。可見，過度供應(yīng)鏈數(shù)字化會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H₁：供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新存在倒U型關(guān)系。

1.2 供應(yīng)鏈異質(zhì)性的調(diào)節(jié)作用

顏恩點(diǎn)和謝佳佳^[19]認(rèn)為，非金融企業(yè)客戶、供應(yīng)商異質(zhì)性程度越高，代表供應(yīng)鏈信息節(jié)點(diǎn)越多，所構(gòu)建的開放式創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)越高效。根據(jù)現(xiàn)有研究，供應(yīng)鏈異質(zhì)性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響。孟慶璽等^[8]發(fā)現(xiàn)，較高的供應(yīng)鏈異質(zhì)性有助于企業(yè)拓展創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)新?？梢?，從開放式創(chuàng)新理論視角，供應(yīng)鏈異質(zhì)性可能成為供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新間的關(guān)鍵機(jī)制。因此，本文闡述供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)供應(yīng)鏈異質(zhì)性的作用機(jī)理，通過揭示供應(yīng)鏈數(shù)字化與供應(yīng)鏈異質(zhì)性的因果關(guān)系，提高供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新因果關(guān)系識(shí)別的可信度（江艇，2022）。

供應(yīng)鏈數(shù)字化能夠夯實(shí)企業(yè)與供應(yīng)鏈強(qiáng)聯(lián)系企業(yè)的溝通和信任基礎(chǔ)。在信息合作與共享的基礎(chǔ)上，企業(yè)搭建供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)中心，促使鏈上中小企業(yè)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(yè)加入供應(yīng)鏈系統(tǒng)，促進(jìn)供應(yīng)鏈關(guān)系多元化，進(jìn)而提高企業(yè)供應(yīng)鏈異質(zhì)性程度。然而，企業(yè)信息節(jié)點(diǎn)多于其它供應(yīng)鏈企業(yè)，過度供應(yīng)鏈數(shù)字化有助于企業(yè)獲得信息壟斷優(yōu)勢。由此，供應(yīng)鏈合作者獲得供應(yīng)鏈共享數(shù)據(jù)的潛在成本增加。當(dāng)數(shù)據(jù)邊際收益低于邊際成本時(shí)，合作者將承受來自企業(yè)的信息支付壓力，進(jìn)而尋求緩解信息軟約束的路徑，降低自愿性創(chuàng)新信息披露與共享意愿^{[7，16]}。此時(shí)，在數(shù)字技術(shù)制度壓力下，企業(yè)管理者有意愿加強(qiáng)與創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)合作者的溝通和互信，供應(yīng)鏈關(guān)系向集中化趨勢轉(zhuǎn)變，進(jìn)而降低企業(yè)供應(yīng)鏈異質(zhì)性程度?？梢姡S著供應(yīng)鏈數(shù)字化水平提高，供應(yīng)鏈關(guān)系先多元化后集中化，供應(yīng)鏈異質(zhì)性程度表現(xiàn)為先上行再下行。綜上，本文提出以下假設(shè)：

H₂：供應(yīng)鏈異質(zhì)性是供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2008—2021年滬深A(yù)股上市公司樣本作為研究對(duì)象，為避免異常值對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，對(duì)研究樣本進(jìn)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(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失樣本。第三，剔除行業(yè)標(biāo)識(shí)為“地產(chǎn)”和“金融”的行業(yè)企業(yè)樣本。為避免數(shù)字化相關(guān)領(lǐng)域企業(yè)造成的偏誤，剔除“軟件互聯(lián)網(wǎng)”“科學(xué)研究及技術(shù)服務(wù)業(yè)”、“計(jì)算機(jī)、通信和其它電子設(shè)備制造業(yè)”3個(gè)行業(yè)企業(yè)樣本。第四，為減少極端異常值導(dǎo)致的偏誤，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行雙向1%水平的縮尾處理。此外，供應(yīng)鏈數(shù)字化樣本數(shù)據(jù)來源于企業(yè)年報(bào)，采用Python進(jìn)行文本分析與統(tǒng)計(jì)；企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫和CNRDS數(shù)據(jù)庫；第一實(shí)控人數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫；財(cái)務(wù)變量相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.2 變量選取與測量方法

2.2.1 被解釋變量

企業(yè)創(chuàng)新（Innov）?，F(xiàn)有文獻(xiàn)大多選擇專利數(shù)量和研發(fā)投入指標(biāo)衡量企業(yè)創(chuàng)新。基于創(chuàng)新投入研究視角，本文選擇采用企業(yè)研發(fā)投入占營業(yè)收入的比值進(jìn)行實(shí)證分析。

2.2.2 解釋變量

供應(yīng)鏈數(shù)字化（SDigital）。王靜^[20]將供應(yīng)鏈數(shù)字化發(fā)展模式劃分為組織內(nèi)、組織間、行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間4種演進(jìn)形態(tài)?？梢姡?yīng)鏈數(shù)字化不僅是數(shù)字技術(shù)應(yīng)用過程，而且是核心企業(yè)鏈接供應(yīng)鏈并改造供應(yīng)鏈組織形態(tài)的過程。本文將供應(yīng)鏈數(shù)字化定義為供應(yīng)鏈企業(yè)以數(shù)字技術(shù)推進(jìn)信息整合與優(yōu)化的過程，主要實(shí)現(xiàn)物流監(jiān)控、產(chǎn)品流開發(fā)、信息流共享和資金流溯源等4個(gè)市場戰(zhàn)略目標(biāo)，具有市場導(dǎo)向和技術(shù)導(dǎo)向兩個(gè)維度^{[11，21]}。

現(xiàn)有文獻(xiàn)總結(jié)了多種企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度測量方法，包括ERP應(yīng)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(rèn)為，年報(bào)內(nèi)容能夠向供應(yīng)鏈合作伙伴和投資者傳達(dá)上市公司未來優(yōu)化方向與產(chǎn)業(yè)升級(jí)模式，供應(yīng)鏈數(shù)字化會(huì)要求企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)，單一技術(shù)應(yīng)用或投資無法準(zhǔn)確衡量供應(yīng)鏈數(shù)字化戰(zhàn)略目標(biāo)。因此，綜合考慮分析方法的適用性、實(shí)用性以及準(zhǔn)確性，本文采用文本分析方法測量供應(yīng)鏈數(shù)字化，整合關(guān)鍵文件與現(xiàn)有研究文獻(xiàn)，構(gòu)建基于政策和企業(yè)雙指引的供應(yīng)鏈數(shù)字化詞典，具體步驟如下：

（1）通過Jieba分詞國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》指南文件，獲得144個(gè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用相關(guān)政策指引特征詞，本文將其作為主要詞庫來源進(jìn)行特征詞篩選。

（2）趙宸宇（2021）以企業(yè)年報(bào)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(jīng)典文獻(xiàn)為語料庫，本文歸納以上文獻(xiàn)中供應(yīng)鏈數(shù)字化相關(guān)的特征詞。

（3）基于供應(yīng)鏈數(shù)字化定義，本文確定161個(gè)供應(yīng)鏈數(shù)字化相關(guān)的特征詞。區(qū)別于多數(shù)文獻(xiàn)選擇數(shù)字技術(shù)作為文本分類依據(jù)，本文重點(diǎn)考察企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化是否存在市場戰(zhàn)略導(dǎo)向和技術(shù)戰(zhàn)略導(dǎo)向。圍繞供應(yīng)鏈數(shù)字化“四流目標(biāo)”業(yè)務(wù)特征，本文認(rèn)為，供應(yīng)鏈數(shù)字化市場導(dǎo)向特征詞可劃分為物流導(dǎo)向、產(chǎn)品流導(dǎo)向、信息流導(dǎo)向及資金流導(dǎo)向。

（4）基于市場導(dǎo)向與技術(shù)導(dǎo)向，本文繪制建供應(yīng)鏈數(shù)字化特征詞圖譜。

此外，為解決TF詞頻計(jì)算方法存在的常見詞權(quán)重高估與關(guān)鍵特征詞權(quán)重低估問題，借鑒相關(guān)研究文獻(xiàn)[22-23]，本文采用TF-IDF算法修正供應(yīng)鏈數(shù)字化計(jì)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(xiàn)次數(shù)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(xiàn)頻次成反比的特性，進(jìn)而降低常見詞干擾關(guān)鍵特征詞的可能性。同時(shí)，在原文檔庫中，本文剔除中文停用詞、數(shù)字和標(biāo)點(diǎn)。TF-IDF算法與供應(yīng)鏈數(shù)字化計(jì)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(bào)中出現(xiàn)頻次，分母N_i，j表示i公司j年年報(bào)所有有效詞頻次之和；M_j表示j年年報(bào)總數(shù)，m_j表示出現(xiàn)特征詞n的年報(bào)數(shù)。式（2）中，SDigital_-ni，j（n=1～4）表示物流、產(chǎn)品流、信息流和資金流市場導(dǎo)向特征值的TF-IDF值，SDigital_-ti，j表示技術(shù)導(dǎo)向特征值的TF-IDF值。SDigital_N（N=1～4）表示物流數(shù)字化（SDigital_1_i，j）、產(chǎn)品流數(shù)字化（SDigital_2_i，j）、信息流數(shù)字化（SDigital_3_i，j）和資金流數(shù)字化（SDigital_4_i，j），SDigital_i，j表示供應(yīng)鏈數(shù)字化。為方便閱讀，SDigital_N_i，j以初步計(jì)算結(jié)果的100倍計(jì)量。

2.2.3 控制變量

本文控制變量如下：企業(yè)規(guī)模（Size，上市公司規(guī)模加1取自然對(duì)數(shù)）、企業(yè)年齡（Age，上市公司成立年齡加1取自然對(duì)數(shù)）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev，上市公司總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Tat，上市公司銷售收入與平均總資產(chǎn)的比值）、營業(yè)收入增長率（Sale，上市公司當(dāng)年?duì)I業(yè)收入較前年的增長比率）、股權(quán)Herfindahl指數(shù)（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(dāng)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(chǎn)扣除無形資產(chǎn)凈額和商譽(yù)凈額的比值）、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（Z，反映企業(yè)財(cái)務(wù)困境，采用Z Score法計(jì)算）、兩職合一（Dual，董事長和總經(jīng)理兩職合一為1，否則為0）、監(jiān)事會(huì)規(guī)模（SS，上市公司監(jiān)事會(huì)規(guī)模加1取自然對(duì)數(shù)）、成長能力（SGR，上市公司的可持續(xù)增長率）、經(jīng)營現(xiàn)金流（CFO，經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量與凈額帶息債務(wù)的比值）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE，國企為1，非國企為0）、機(jī)構(gòu)投資者持股比例（InstOwn，機(jī)構(gòu)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(shè)置

為檢驗(yàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的非線性效應(yīng)，借鑒以往研究成果，本文構(gòu)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(jié)果真實(shí)、可靠，本文采用3種處理方法修正相關(guān)模型與變量：第一，增加Year、Ind和Prov，控制所構(gòu)建模型的時(shí)間效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)和地區(qū)效應(yīng)。其中，按行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)前兩位對(duì)制造企業(yè)賦值，按行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)首位對(duì)其它行業(yè)企業(yè)賦值。第二，為避免逆向因果造成的內(nèi)生性問題，本文對(duì)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(xiàng)的潛在多重共線性問題，基于連續(xù)變量SDigital去中心化的結(jié)果對(duì)SDigital²求值，模型中ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

表2為本文主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。Innov均值為0.037，最大值為0.179，最小值為0，說明企業(yè)創(chuàng)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(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化水平存在差異?？刂谱兞恐校渌?cái)務(wù)特征顯示，本文樣本具有顯著差異。

3.2 主效應(yīng)檢驗(yàn)

基于模型（4），本文采用OLS回歸方法檢驗(yàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新的倒U型關(guān)系，回歸結(jié)果如表3所示。列（1）-（3）為控制年份效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)和省份效應(yīng)后的回歸結(jié)果，SDigital²和SDigital的系數(shù)符合假設(shè)H₁的預(yù)期；列（4）-（5）分別采用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤和企業(yè)層面聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤修正t統(tǒng)計(jì)量，SDigital²和SDigital系數(shù)符合假設(shè)H₁的預(yù)期；列（6）剔除不具備供應(yīng)鏈數(shù)字化特征的樣本后，SDigital²和SDigital系數(shù)依然符合假設(shè)H₁的預(yù)期。因此，由列（1）-（6）結(jié)果可知，假設(shè)H₁得到驗(yàn)證。

列（4）結(jié)果顯示，在控制其它財(cái)務(wù)特征后，SDigital²和SDigital的系數(shù)分別為-0.732、0.210，均在1%水平上顯著。通過-β₂/2β₁計(jì)算公式發(fā)現(xiàn)，極值點(diǎn)為0.143，位于SDigital取值區(qū)間。鑒于關(guān)鍵變量系數(shù)符號(hào)和取值區(qū)間，本文認(rèn)為，供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新存在“先升后降”的倒U型關(guān)系。此外，Lind ＆ Mehlum^[24]認(rèn)為，二次項(xiàng)顯著和極值點(diǎn)在取值范圍內(nèi)這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)條件無法確保兩者關(guān)系有效。因此，本文采用U test方法驗(yàn)證兩者的倒U型關(guān)系。結(jié)果表明，列（1）-（6）的p值顯著，假設(shè)H₁得到再次驗(yàn)證。同時(shí)，其它財(cái)務(wù)特征變量回歸結(jié)果符合已有文獻(xiàn)的理論預(yù)期，也與控制變量要求一致。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

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(fā)投入占總營業(yè)收入的比值（Innov_A）、研發(fā)投入占營業(yè)利潤比值的自然對(duì)數(shù)值（Innov_p）納入模型（4），并替換被解釋變量。相較于其它指標(biāo)，研發(fā)投入占營業(yè)利潤的比值存在負(fù)數(shù)、絕對(duì)數(shù)值偏大和指數(shù)級(jí)增長的特點(diǎn)。為避免營業(yè)利潤波動(dòng)的干擾，對(duì)研發(fā)投入占營業(yè)利潤的比值進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，并剔除營業(yè)利潤為負(fù)值的樣本。同時(shí)，本文將處理后的上市公司發(fā)明專利（Innov_1）、實(shí)用新型轉(zhuǎn)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(tài)，SDigital與Innov可能存在倒U型錯(cuò)誤擬合，本文對(duì)處理后的SDigital重新進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4列（1）-（6）所示。結(jié)果顯示，SDigital²和SDigital的系數(shù)均在1%水平上顯著，且系數(shù)符號(hào)未發(fā)生改變。

3.3.2 改變模型

（1）滯后效應(yīng)。考慮到可能存在的時(shí)滯性問題，本文將SDigital進(jìn)行滯后二期處理，結(jié)果見表4列（7）。

（2）改變回歸方法。為修正自相關(guān)問題，本文采用可行性廣義最小二乘法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)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(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，第一階段Probit回歸中，本文設(shè)置“0、1”二值變量IMR_dum。當(dāng)上市公司樣本參與回歸時(shí)，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(shù)量為23 606。通過第一階段計(jì)算可得逆米爾斯比率（IMR），本文將其納入模型（4）進(jìn)行回歸。表4列（9）顯示，IMR的系數(shù)并不顯著，且SDigital²、SDigital的系數(shù)并未發(fā)生顯著改變。由此表明，樣本選擇不存在明顯偏誤。以上結(jié)果顯示，結(jié)論具有穩(wěn)健性。

3.3.3 調(diào)整樣本范圍

（1）剔除特殊時(shí)段樣本。本文時(shí)間區(qū)間為2008—2020年，2008年受金融危機(jī)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(shù)據(jù)，列（2）剔除2020年樣本數(shù)據(jù)。

（2）我國于2015年進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新階段，故本文對(duì)2015年前后樣本進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果見表5列（3）～（4）。

（3）2008—2011年樣本數(shù)量僅占總樣本量的10%，本文對(duì)2012—2020年樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果見表5列（5）。列（1）-（5）SDigital²和SDigital的系數(shù)表明，在調(diào)整樣本范圍后，結(jié)論與前文保持一致。

3.3.4 內(nèi)生性處理

本文采用工具變量法緩解模型內(nèi)生性問題。借鑒趙宸宇（2014）的研究成果，供應(yīng)鏈數(shù)字化起點(diǎn)強(qiáng)度會(huì)影響變革方向，但截面數(shù)據(jù)不會(huì)影響企業(yè)創(chuàng)新，滿足工具變量相關(guān)性和外生性條件。因此，供應(yīng)鏈數(shù)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(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)與供應(yīng)鏈數(shù)字化初始水平的交互項(xiàng)（SDigital_IV）作為2008—2020年SDigital的工具變量。在采用工具變量方法檢驗(yàn)內(nèi)生性問題時(shí)，Haans等^[25]認(rèn)為，同時(shí)替換一次項(xiàng)和二次項(xiàng)可以更好地處理內(nèi)生性問題。表5列（6）-（7）為內(nèi)生性處理第一階段結(jié)果，列（8）為第二階段結(jié)果。第一階段，SDigital_IV²和SDigital_IV的系數(shù)均在5%水平上顯著。同時(shí)，工具變量檢驗(yàn)結(jié)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(shù)符號(hào)未改變，仍在1%水平上顯著。因此，在校正內(nèi)生性問題后，結(jié)論與前文結(jié)論保持一致。

3.4 分項(xiàng)檢驗(yàn)

本部分探討物流數(shù)字化（SDigital_1）、產(chǎn)品流數(shù)字化（SDigital_2）、信息流數(shù)字化（SDigital_3）和資金流數(shù)字化（SDigital_4）4個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系。

表6列（1）—（3）表明，物流數(shù)字化、產(chǎn)品流數(shù)字化、信息流數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新具有倒U型關(guān)系，極值點(diǎn)分別為0.028、0.072和0.037，均在取值范圍內(nèi)。表6列（4）顯示，資金流數(shù)字化能夠顯著促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，但兩者僅具有線性關(guān)系，原因如下：第一，資金流數(shù)字化意味著企業(yè)與供應(yīng)鏈合作伙伴達(dá)成緊密的信任關(guān)系，信息壟斷、隱私侵權(quán)和信息濫用等問題無法破壞企業(yè)構(gòu)建的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。第二，資金流數(shù)字化能夠彌補(bǔ)企業(yè)資金缺口，因而供應(yīng)鏈合作伙伴難以擺脫企業(yè)信息控制。

3.5 機(jī)制檢驗(yàn)

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

表7匯報(bào)了供應(yīng)鏈數(shù)字化與供應(yīng)鏈異質(zhì)性、供應(yīng)商異質(zhì)性和客戶異質(zhì)性關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果。表7列（1）中，SDigital²和SDigital系數(shù)為-6.656、1.404，均在1%水平上顯著。上述結(jié)果表明，供應(yīng)鏈數(shù)字化與供應(yīng)鏈異質(zhì)性存在顯著倒U型關(guān)系，極值點(diǎn)為0.105，位于SDigital取值區(qū)間。表7列（2）（3）中，SDigital²和SDigital的系數(shù)符號(hào)均未發(fā)生變化，且在1%水平上顯著。由此說明，假設(shè)H₂通過檢驗(yàn)，供應(yīng)鏈異質(zhì)性與供應(yīng)鏈數(shù)字化呈倒U型關(guān)系，供應(yīng)鏈異質(zhì)性是供應(yīng)鏈數(shù)字化影響企業(yè)創(chuàng)新的重要渠道。

根據(jù)表7列（1）—（3）、表3列（4）回歸結(jié)果，基于4個(gè)回歸模型的SDigital²和SDigital系數(shù)，運(yùn)用Stata軟件繪制4條倒U曲線，如圖1所示。無論是供應(yīng)鏈異質(zhì)性、供應(yīng)商異質(zhì)性還是客戶異質(zhì)性，上述倒U曲線均先于企業(yè)創(chuàng)新倒U曲線抵達(dá)極值點(diǎn)，結(jié)束遞增區(qū)間并進(jìn)入遞減區(qū)間?？梢姡诠?yīng)鏈數(shù)字化的影響下，供應(yīng)鏈異質(zhì)性（供應(yīng)商異質(zhì)性、客戶異質(zhì)性）與企業(yè)創(chuàng)新具有顯著時(shí)間傳遞特征，符合前文論證邏輯，驗(yàn)證了假設(shè)H₂。

4 進(jìn)一步分析

4.1 異質(zhì)性分析

不同企業(yè)能力基礎(chǔ)可能會(huì)影響供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新倒U型關(guān)系曲線。其中，吸收能力可以反映企業(yè)創(chuàng)新資源轉(zhuǎn)化程度，而供應(yīng)鏈話語權(quán)可以反映企業(yè)議價(jià)能力和供應(yīng)鏈核心資源掌控程度。從企業(yè)吸收能力與供應(yīng)鏈話語權(quán)視角，本文構(gòu)建模型（5）進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，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(diào)節(jié)變量，分別為吸收能力（Num）、供應(yīng)鏈話語權(quán)（Hyq、Sy、Xy）。

4.1.1 企業(yè)吸收能力維度

吸收能力差異會(huì)影響供應(yīng)鏈數(shù)字化實(shí)踐效果^[26]。一方面，供應(yīng)鏈數(shù)字化有助于企業(yè)獲得信息、知識(shí)和資金優(yōu)勢。對(duì)于吸收能力較強(qiáng)的企業(yè)，管理者有意愿通過創(chuàng)新增加企業(yè)長期價(jià)值。另一方面，吸收能力強(qiáng)意味著企業(yè)具有較高的創(chuàng)新效率和較強(qiáng)的知識(shí)轉(zhuǎn)換能力。但過度供應(yīng)鏈數(shù)字化促使數(shù)據(jù)處理成本與分析成本增加，導(dǎo)致企業(yè)無法基于信息—?jiǎng)?chuàng)新—信息快速迭代模式積累產(chǎn)品優(yōu)勢。借鑒張葉青等^[26]的研究方法，本文選擇研發(fā)人員占比作為代理變量。表8列（1）顯示，SDigital²和Num的交互項(xiàng)系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)。由此可見，供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新倒U型關(guān)系曲線變得陡峭，企業(yè)研發(fā)能力發(fā)揮較為顯著的強(qiáng)化作用。

4.1.2 供應(yīng)鏈話語權(quán)維度

黃賢環(huán)等^[27]認(rèn)為，供應(yīng)鏈話語權(quán)表現(xiàn)為企業(yè)能否主導(dǎo)上下游產(chǎn)業(yè)中偏利己方的商業(yè)條款制定。一方面，低水平議價(jià)能力意味著企業(yè)難以依托供應(yīng)鏈核心資源維系信任關(guān)系并構(gòu)建創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。適度的供應(yīng)鏈數(shù)字化能夠改善企業(yè)面臨的困境，但過度供應(yīng)鏈數(shù)字化會(huì)削弱企業(yè)供應(yīng)鏈信任關(guān)系。另一方面，高水平議價(jià)能力意味著企業(yè)掌握著供應(yīng)鏈核心資源。此時(shí)，供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)供應(yīng)鏈掌控能力的促進(jìn)作用有所降低，但過度供應(yīng)鏈數(shù)字化導(dǎo)致的信任危機(jī)也會(huì)延后。

借鑒黃賢環(huán)等^[27]的研究方法，本文中上游話語權(quán)（Sy）可表示為（應(yīng)付賬款+應(yīng)付票據(jù)-預(yù)付賬款）/資產(chǎn)總額，下游話語權(quán)（Xy）可表示為（預(yù)收賬款-應(yīng)收賬款-應(yīng)付票據(jù)）/資產(chǎn)總額，供應(yīng)鏈話語權(quán)（Hyq）可定義為兩者之和。表8列（2）—（4）顯示，SDigital²和Hyq的交互項(xiàng)系數(shù)在5%水平上顯著為正，SDigital²和Sy的交互項(xiàng)系數(shù)在5%水平上顯著為正，SDigital²和Xy的交互項(xiàng)系數(shù)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(yè)供應(yīng)鏈話語權(quán)發(fā)揮顯著抑制作用。其中，上游話語權(quán)無法發(fā)揮調(diào)節(jié)作用，下游話語權(quán)發(fā)揮顯著調(diào)節(jié)作用。關(guān)鍵原因如下：上下游話語權(quán)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供不同的核心資源。掌握下游話語權(quán)意味著企業(yè)享有技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢，而掌握上游話語權(quán)意味著企業(yè)具有獨(dú)特的渠道優(yōu)勢。對(duì)于渠道優(yōu)勢較弱的企業(yè)，供應(yīng)鏈數(shù)字化可以發(fā)揮顯著作用。無論是技術(shù)優(yōu)勢較強(qiáng)的企業(yè)還是技術(shù)優(yōu)勢較弱的企業(yè)，供應(yīng)鏈數(shù)字化的作用基本一致。

4.2 組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化的創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)檢驗(yàn)

與組織內(nèi)部流程數(shù)字化不同，供應(yīng)鏈數(shù)字化關(guān)注企業(yè)與供應(yīng)鏈合作者及消費(fèi)者交互形成的內(nèi)外部數(shù)據(jù)與信息。上述資源獲取規(guī)模、難度和范圍既與企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化程度相關(guān)，也取決于供應(yīng)鏈合作伙伴的信息傳遞與收集能力。當(dāng)合作伙伴信息共享能力較弱時(shí)，企業(yè)獲取的信息具有高成本、低質(zhì)量特征，會(huì)影響信息分析精度與廣度，進(jìn)而制約企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展。相較于組織內(nèi)供應(yīng)鏈數(shù)字化，組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化的創(chuàng)新協(xié)同機(jī)制可為制造商提供高效的反饋，搭建內(nèi)外部跨界信息資源網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而提升原有創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)下的企業(yè)交流強(qiáng)度與頻率。這不僅補(bǔ)充了雙方核心信息資源，也增加了現(xiàn)有資源的附加價(jià)值。因此，通過合作伙伴供應(yīng)鏈數(shù)字化協(xié)同，企業(yè)可以發(fā)揮創(chuàng)新資源優(yōu)勢，并分散創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)^[6]。

為檢驗(yàn)創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)，本文統(tǒng)計(jì)A股公司中實(shí)施供應(yīng)鏈數(shù)字化的供應(yīng)鏈合作者數(shù)量，認(rèn)為合作者數(shù)量占比超過半數(shù)的上市公司實(shí)現(xiàn)了組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化協(xié)同，并以二值變量衡量組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化協(xié)同（S_Co）。由于企業(yè)公布的供應(yīng)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(yàn)協(xié)同效應(yīng)：第一，在有效樣本（N=1 973）中，基于組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化的“0、1”二值變量，本文構(gòu)建模型（6）檢驗(yàn)組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化的協(xié)同效應(yīng)，如式（6）所示。第二，企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化協(xié)同具有較強(qiáng)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(gòu)建模型（7）檢驗(yàn)組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化的協(xié)同效應(yīng)，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(yè)實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈數(shù)字化協(xié)同，St=1表示企業(yè)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化協(xié)同后的年份。表9列（1）中，S_Co系數(shù)為0.004，在1%水平上顯著。表9列（2）中，Su×St系數(shù)為0.002，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用依然存在。由此說明，組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)揮促進(jìn)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(yè)內(nèi)與行業(yè)間供應(yīng)鏈數(shù)字化的創(chuàng)新溢出效應(yīng)檢驗(yàn)

從激勵(lì)視角看，供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)行業(yè)內(nèi)、行業(yè)間非數(shù)字化同群企業(yè)可能發(fā)揮創(chuàng)新溢出效應(yīng)^[28]。本部分檢驗(yàn)行業(yè)內(nèi)、行業(yè)間兩種供應(yīng)鏈數(shù)字化的創(chuàng)新溢出效應(yīng)。

首先，供應(yīng)鏈數(shù)字化會(huì)加速企業(yè)所在產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，數(shù)字方案、數(shù)字平臺(tái)有助于同省份、同集團(tuán)企業(yè)獲得后來者優(yōu)勢。信息共享背景下，供應(yīng)鏈數(shù)字化能夠促進(jìn)同省份、集團(tuán)企業(yè)信息獲取能力提升，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。其次，在資金緊缺和需求不足的市場背景下，同行業(yè)其它企業(yè)難以通過持續(xù)擴(kuò)大規(guī)模獲得相對(duì)成本優(yōu)勢。因此，為了獲得相對(duì)領(lǐng)先優(yōu)勢，企業(yè)可能會(huì)重視創(chuàng)新。最后，同群企業(yè)可能將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和投資決策作為創(chuàng)新決策參考^[29]，模仿行為會(huì)激勵(lì)同群企業(yè)創(chuàng)新。

為檢驗(yàn)這一創(chuàng)新溢出效應(yīng)，借鑒耀友福和薛爽^[29]的計(jì)算方法，本文采用同行業(yè)、同省份供應(yīng)鏈數(shù)字化企業(yè)占比衡量同省份（S_Prov）、同行業(yè)（S_Ind）供應(yīng)鏈數(shù)字化，并采用相同第一實(shí)控人控制下的供應(yīng)鏈數(shù)字化企業(yè)占比衡量同集團(tuán)供應(yīng)鏈數(shù)字化（S_Mo）。本部分將非供應(yīng)鏈數(shù)字化企業(yè)作為研究對(duì)象，檢驗(yàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化的創(chuàng)新溢出效應(yīng)，構(gòu)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(shù)不顯著。表9列（4）中，S_Prov的系數(shù)為0.011，在1%水平上顯著。由此表明，行業(yè)內(nèi)各企業(yè)相對(duì)獨(dú)立，不具備共享供應(yīng)鏈數(shù)字平臺(tái)的基礎(chǔ)，但省份內(nèi)各企業(yè)面臨相似的要素供給與法制監(jiān)管環(huán)境，人才、資金和知識(shí)等資源集聚有助于其它企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)，因而具備供應(yīng)鏈數(shù)字平臺(tái)搭建條件。因此，供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)揮促進(jìn)作用，但無法促進(jìn)行業(yè)其它企業(yè)創(chuàng)新水平提升。表9列（5）中，S_Mo的系數(shù)為0.006，在10%水平上顯著。由此說明，在集團(tuán)公司統(tǒng)籌下，子公司供應(yīng)鏈數(shù)字化能夠促使其它企業(yè)獲得同等資源以推動(dòng)創(chuàng)新。

5 結(jié)語

5.1 結(jié)論

供應(yīng)鏈數(shù)字化是統(tǒng)籌雙循環(huán)新發(fā)展格局和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的重要支點(diǎn)，發(fā)揮持續(xù)性創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)作用?；诖?，本文選取2008—2021年上市公司數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建組織內(nèi)供應(yīng)鏈數(shù)字化度量指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析，得出如下結(jié)論：

（1）供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)創(chuàng)新具有顯著倒U型關(guān)系。由此表明，適度的供應(yīng)鏈數(shù)字化有利于企業(yè)創(chuàng)新。經(jīng)過U test檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，上述結(jié)論依然成立。同時(shí)，物流數(shù)字化、產(chǎn)品流數(shù)字化與信息流數(shù)字化具有倒U型關(guān)系，資金流數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響，說明資金流數(shù)字化仍有較大發(fā)展空間。

（2）機(jī)制研究表明，供應(yīng)鏈異質(zhì)性與供應(yīng)鏈數(shù)字化具有顯著倒U型關(guān)系。由此說明，供應(yīng)鏈異質(zhì)性是供應(yīng)鏈數(shù)字化影響企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)鍵機(jī)制。

（3）異質(zhì)性研究表明，供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)不同企業(yè)創(chuàng)新具有差異化影響。在吸收能力較強(qiáng)、供應(yīng)鏈話語權(quán)較低的企業(yè)中，供應(yīng)鏈數(shù)字化的作用更顯著。

（4）供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)揮正向效應(yīng)，一是組織間供應(yīng)鏈數(shù)字化的創(chuàng)新協(xié)同效應(yīng)，二是行業(yè)間供應(yīng)鏈數(shù)字化的創(chuàng)新溢出效應(yīng)，但行業(yè)內(nèi)供應(yīng)鏈數(shù)字化的創(chuàng)新溢出效應(yīng)不顯著。

5.2 啟示

（1）政府應(yīng)引導(dǎo)企業(yè)加快制定供應(yīng)鏈數(shù)字化市場戰(zhàn)略與技術(shù)戰(zhàn)略，充分發(fā)揮供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用和協(xié)同效應(yīng)。盡管供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用存在拐點(diǎn)，但多數(shù)企業(yè)仍處于拐點(diǎn)左側(cè)區(qū)間。因此，政府應(yīng)對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)壟斷、侵權(quán)行為加以規(guī)范，確保企業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)健康發(fā)展。

（2）企業(yè)應(yīng)強(qiáng)化供應(yīng)鏈協(xié)作關(guān)系，全面推進(jìn)創(chuàng)新鏈、供應(yīng)鏈融合。第一，在物流數(shù)字化、產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化和信息流數(shù)字化達(dá)到適度水平后，企業(yè)應(yīng)重視供應(yīng)鏈資金流數(shù)字化變革。第二，企業(yè)應(yīng)秉持多元共享的發(fā)展理念，重視開拓多元化供應(yīng)鏈信息渠道，構(gòu)建信息共享平臺(tái)與創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。第三，企業(yè)應(yīng)把握數(shù)字技術(shù)發(fā)展機(jī)遇，積極參與創(chuàng)新合作，擴(kuò)大供應(yīng)鏈數(shù)字化合作范圍。企業(yè)應(yīng)注重提高吸收能力，加強(qiáng)內(nèi)外部資源整合，通過供應(yīng)鏈數(shù)字化實(shí)現(xiàn)多主體開放式創(chuàng)新，從而降低創(chuàng)新不確定性風(fēng)險(xiǎn)。第四，企業(yè)管理者應(yīng)注重?cái)U(kuò)大渠道優(yōu)勢和技術(shù)優(yōu)勢，提升供應(yīng)鏈話語權(quán)，延緩企業(yè)進(jìn)入供應(yīng)鏈數(shù)字化拐點(diǎn)右側(cè)區(qū)間的速度。

5.3 不足與展望

本文基于市場導(dǎo)向、技術(shù)導(dǎo)向構(gòu)建組織內(nèi)供應(yīng)鏈數(shù)字化度量指標(biāo)，再延伸到組織間、行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間供應(yīng)鏈數(shù)字化。在上述指標(biāo)刻畫方面，本文度量方法存在局限性，尚未檢驗(yàn)3種類型供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制。展望未來研究方向，以下內(nèi)容值得關(guān)注：第一，可以引入其它理論，全面探索供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制。第二，在沿用本文量化指標(biāo)的基礎(chǔ)上，可以探討企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化的其它經(jīng)濟(jì)后果，如全要素生產(chǎn)率、資產(chǎn)專用性以及供應(yīng)鏈融資等。第三，在沿用本文供應(yīng)鏈數(shù)字化模式定義的基礎(chǔ)上，可以全面探討組織間、行業(yè)內(nèi)和行業(yè)間3種數(shù)字化類型的作用機(jī)制與異質(zhì)性效應(yīng)。

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（責(zé)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