供应商数字化与下游客户生产效率--供应链溢出效应的视角.pdf

2023年8月（第37卷第8期）Aug.，2023（Vol.37，No.8）East China Economic Management供应商数字化与下游客户生产效率供应链溢出效应的视角刘胜1a，温锡峰1b，陈秀英2（1.广东外语外贸大学 a.粤港澳大湾区研究院；b.经济贸易学院，广东 广州 510006；2.广东金融学院 经济贸易学院，广东 广州 510521）摘要：数字经济时代供应商与客户的“上下游”联动状况关系到产业链供应链的效率、安全与稳定。文章实证考察了供应链中供应商数字化对客户生产效率的影响，发现供应商数字化转型促进了客户生产效率提升，且主要通过增强客户的开发性创新能力和降低成本费用予以实现；进一步分析表明，对下游中市场势力较强的企业、国有企业、处于信息基础设施水平较高地区的企业而言，供应商数字化转型的作用更为突出。从供应链溢出视角看，研究为探究上下游企业之间数字化转型的“互动关联”效应提供了理论依据，并对新发展格局下增强供应链数字化的外部性效应具有启示意义。关键词：供应链；供应商；数字化转型；生产效率中图分类号：F274文献标识码：A文章编号：1007-5097（2023）08-0023-10The Digitalization of Upstream Suppliers and the Production Efficiency of Downstream Clients：A Perspective of Supply Chain Spillover EffectLIU Sheng1a，WEN Xifeng1b，CHEN Xiuying2（1.a.Institute of Studies for the Greater Bay Research；b.School of Economics and Trade，Guangdong University of Foreign Studies，Guangzhou 510006，China；2.School of Economics and Trade，Guangdong University of Finance，Guangzhou 510521，China）Abstract：The upstream and downstream linkage between suppliers and customers in the digital economy era is related to the efficiency，security，and stability of the industrial chain and supply chain.This paper empirically examinesthe impact of supplier digitalization on customer productivity in the supply chain，and finds that supplier digital transformation promotes customer productivity，which is mainly achieved by enhancing customers ability to develop innovation and reducing costs；further analysis shows that suppliers digital transformation plays a more prominent role indownstream enterprises with strong market power，state-owned enterprises，and enterprises in regions with high levelsof information infrastructure.From the perspective of supply chain spillovers，this study provides a theoretical basis forexploring the interactive correlation effect of digital transformation between upstream and downstream enterprises，and has implications for enhancing the externality effect of supply chain digitalization under the dual circulation development pattern.Key words：supply chain；supplier；digital transformation；productivity一、引言国家“十四五”规划纲要（1）指出，要全面提升我国产业链供应链的现代化水平。一方面，在外部不确定性陡增、国际贸易摩擦频发等环境的多重冲击下，上下游供应链的需求波动变化幅度大，企业所面临的形势日益复杂（王露宁和朱海洋，2022）1，对此，企业需要进行适应性的战略变革和应对，以更安全、稳定和高效的产业链运作，赋能高质量发DOI 10.19629/ki.34-1014/f.230118006收稿日期：2023-01-18基金项目：广东省哲学社会科学规划青年项目“数字化赋能与制造业全球价值链攀升：理论逻辑与广东实践”（GD22YYJ16）；广州市哲学社会科学发展“十四五”规划课题“广州建设现代服务业强市研究：基于数字化转型协同治理视角”（2022GZQN06）作者简介：刘胜（1987），男，广东高州人，副教授，研究方向：产业经济，数字经济；温锡峰（1998），男，广东揭阳人，硕士研究生，研究方向：产业经济；陈秀英（1987），女，湖南邵阳人，副教授，通信作者，研究方向：产业经济。热点聚焦 研究阐释党的二十大精神 232023年8月（第37卷第8期）Aug.，2023（Vol.37，No.8）供应商数字化与下游客户生产效率展的进程；另一方面，新冠疫情暴露出来的供应链潜在危机进一步刺激了以数据要素投入和数字技术应用为重要特征的数字经济发展，进而推动了世界经济格局重构（保建云，2022）2。2022年中国政府工作报告指出，要推动数字经济健康发展，统筹推动5G网络、人工智能、大数据等新型基础设施布局，协同推进数字产业化和产业数字化，打造数字经济新优势。在经济下行压力加大和经济结构转型加快的双重背景下，现代数字技术被视为是重塑产业链格局和改变决策方式的新手段（Goul 等，2018；江小涓和靳景，2022）3-4，并逐渐成为企业重大的战略决策之一（杨德明和刘泳文，2018）5，其中，推动产业链供应链数字化转型被视作是驱动产业链供应链稳定、畅通国民经济循环的关键环节。从实践来看，我国历来重视产业链供应链的数字化建设，2018年商务部等部门积极推动供应链创新与应用试点工作，力求在供应链方面主动培育新增长点（张树山等，2021）6。在高质量发展的要求下，加强对产业链供应链数字化转型视域下企业间的互动关系及影响机制的规律研究至关重要。有鉴于此，本文基于供应链溢出效应视角，探讨供应商数字化与下游客户生产效率的因果关系，以期为我国培育供应链新增长点和推动经济高质量发展提供针对性的参考思路。二、文献综述从理论上看，数字化供应链以数字化平台为支撑，通过信息连接的互联化与集成化，实现高效协同、动态智能的生态体系构建（王静，2022）7，从而打破供应商与客户之间“信息孤岛”的局面。不同于单一企业的内部数字化，供应链数字化主要体现在产业链视阈下数字技术应用所带来的产业链的规模扩张效应和上下游企业之间的信息分享能力加强。雷辉等（2021）8基于生产运营、产品销售、客户维护等应用环节，发现流程数字化有利于强化信息分享渠道的作用，进而帮助企业改善绩效；李琦等（2021）9认为，数字化转型加强了供应链集成能力，并进一步改善了企业绩效。此外，供应链数字化还能增强下游企业的风险承担能力，从而维持供应链的效率、安全与稳定（张树山等，2021）6。结合实践来看，数字经济发展背景下供应链的集中化、共享化等特点可从多方面影响供应链上相关企业的经营绩效。首先，在数字经济的驱动下，供应链集中化通过发挥规模经济效应，能有效降低供需端的搜寻成本和信息不对称，形成更有利于企业稳健发展的契约条件，进而提升企业生产效率（Bernard 等，2019）10。例如，Mitchell（2014）11调查发现，苹果公司通过使用不超过200家的供应商97%的中间品，能有效提升企业经营效率；唐跃军（2009）12认为，供应商适宜的集中度及其议价能力的形成能帮助企业兼顾各类供应风险，实现供应链协同整合，进而提升企业绩效。此外，供应链的集中配置还能促进专用性资产投资，降低业绩波动造成的供应链风险（葛顺奇等，2022）13。其次，数字技术与供应链的融合还催生了以数据共享为特征的数字供应链，通过提升企业自主创新能力、优化人力资本结构、增强要素配置水平，有利于进一步优化资源配置效率、降低企业经营成本，进而实现风险控制和经营绩效“双提升”（黄大禹等，2021；赵宸宇等，2021）14-15。此外，数字化转型还能有效强化企业之间的知识溢出效应，增强企业的内生增长动力和发展后劲，进而在循环累积因果关系中促进企业生产率提高（涂心语和严晓玲，2022）16。即便数字化背景下的供应链发展对下游企业产生了诸多积极作用，但也不能忽略在疫情冲击与数字陷阱叠加下所暴露出来的产业链治理的传统痛点，如“离散制造”下存在的各功能环节琐碎分散、断层严重等问题（Hoek，2020）17，主要体现在“数字新鸿沟”下流通数据不透明导致成本居高不下、供应商受突发公共事件冲击或生产计划波动影响导致排产和库存压力大、客户与供应商之间因数据要素错配引致的“信息孤岛”问题及其相互间的协同效率偏低等问题（Kouvelis，2022）18。因此，当前学界围绕供应链数字化转型的经济效应问题还存在激烈的争论，尤其是鉴于供应链上不同企业间的硬件设施和软件能力不同，上游企业数字化转型对中下游客户究竟是积极的“数字红利”还是负面的“数字鸿沟”，目前仍无法得到统一的结论，亟需通过采用微观数据开展严谨的因果关系研究，从而为破解供应链发展的“数字化陷阱”问题提供经验证据。据此，本文从供应链溢出效应视角出发，探究上游供应商数字化影响下游客户生产效率的具体效应及其机制。综上，本文的边际贡献在于：研究视角上，尽管当前关于供应链管理、企业数字化与生产率的各自研究已较为丰富，但多数研究仍停留在同一企业内数字化转型对其自身发展的影响，并未能很好地 242023年8月（第37卷第8期）Aug.，2023（Vol.37，No.8）供应商数字化与下游客户生产效率考察产业链上不同主体数字化所带来的外溢效应或外部性。为此，本文从供应链关联的视角出发，探讨供应链上游企业数字化对下游客户生产率的影响效应及作用机制，这能为我国“产业数字化”和“创新驱动战略”的实践提供理论借鉴。研究方法和数据上，区别于省份或城市等宏观层面的数字化衡量指标，本文采取文本识别法构建企业数字化转型指标，并依托国泰安数据库整理了“供应商客户”的微观企业样本的匹配数据，采用包括替换被解释变量、工具变量等多种稳健性检验方法，以更为精准地识别上游企业数字化水平的溢出效应。基于企业差异化特征开展了细致的异质性和机制检验，力求为增强供应链数字化转型的“红利效应”提供精准施策的定量依据。三、理论分析及研究假说交易成本方面，Coase（1937）19认为，交易成本的存在限制了企业活动的边界，外部成本内部化能有效降低信息不对称和交易不确定性，进而提高企业运行效率。但进一步地，企业无法无限扩张的原因在于，企业扩张所增加的管理成本效应逐渐超过了规模扩张所带来的生产效率效应。Williamson（1985）20指出，交易成本除了源于资产专用性外，基于双方联系的关系契约模式或一体化模式也可有效地降低交易成本和企业运营成本。企业之间通过缔结契约等方式形成“供应商”与“客户”的长期合作关系，有利于促进供应链生产效率提升（Cao和Zhang，2011；Gligor，2018）21-22。如今，数据成为继劳动、资本、土地、知识、技术和管理之后的一种关键性生产要素（吴非等，2021）23，数据所引发的技术创新能更好地促进企业生产效率提升，而供应商与客户之间在数据要素“流动、分享、协同”的支持下，会更有利于双方之间形成相对稳定的供应链联盟的契约关系（Antras和Helpman，2008）24。这种契约关系能降低双方的交易成本，加快知识在供应链企业间的流动，强化知识溢出的扩散效应，从而促进企业生产效率提升，而且供应商数字化实现了与远距离客户便捷、即时的知识交换，压缩了产业链的渠道环节，扩充了供应链主体的发展空间，促进了流程信息的数字化，为进一步促进供应链敏捷性（supply chain agility）及其生产效率的提升提供了技术配套支撑（Yang，2014；雷辉等，2021）25，8。终端需求方面，终端市场即客户要实现升级，除受终端需求因素制约外，还受到供应商要素禀赋结构的制约。当供应商通过数字化转型实现对终端需求的识别，并完成工艺升级、产品升级、功能升级或链条升级时，其可提供质量更高、种类更多的资本品和中间品，这些质量高、种类丰富的中间品和资本品被终端市场运用，使其原有的生产要素配置结构得以改善，企业生产效率也会随之提高，进而催生新产品、新业态、新模式，以更好地满足终端消费者的需求，实现上下游间的正向关联效应（张其仔，2021）26。基于此，本文提出假说1。H1：供应商的数字化转型能够显著促进客户生产效率提升。供应链上下游主体间缔结契约的合作关系，为企业间开展技术创新交流提供了更多契机，由此助力企业抵御更强的外部经济冲击和市场需求风险（Brandenburg，2016）27。数字化转型有利于促进产业链上企业之间的知识溢出效应，尤其是供应商数字化技术会加速向下游客户企业溢出，而客户通过“干中学”效应从中受益，由此，客户企业自身的创新意识和创新能力得到增强（Aitken和Harrison，1999；李婧婧，2022）28-29。同时，客户通过汲取供应商输出的技术经验及行业理念，优化生产和管理流程，生产效率得以提升。需要注意的是，有别于一体化企业，尽管供应商与客户以缔结契约作为关系纽带，但出于数字技术垄断所带来的高额利润及高议价能力地位，供应商不会轻易地与外界共享高度先进的技术诀窍，而是会倾向于为关键性客户输出与其使用需求相匹配的知识或技术。因此，尽管在知识外溢带动下客户创新能力会有所提升，但这种经过权衡博弈“过滤”后的知识溢出过程，可能更显著地提升了为创造收益所需的周期较短、幅度较小、渐进性的开发性创新能力，而非帮助客户在新技术、新领域、新产品等方面取得超越已有知识和技术的探索性创新能力（王玮等，2021）30。鉴于此，结合文献来看，探索性创新作为企业核心竞争力的重要来源，在相当程度上会受到上游供应商的严格保密，因而目前数字化主要通过开发性创新来对客户产生外溢效应（Anand和Goyal，2009）31。由此，本文提出假说2。H2：供应商数字化主要通过驱动客户开发性创新能力来提高其生产效率。数字化背景下的供应链管理强化了供应商与客户之间的联结。一方面，供应商的数字化转型有利于快速准确地收集客户的存货及原材料采购等 252023年8月（第37卷第8期）Aug.，2023（Vol.37，No.8）供应商数字化与下游客户生产效率信息，帮助客户降低采购成本和交易成本、缩短交易周期，避免客户库存产品的积压，提高客户的产出速度和存货周转率；另一方面，当客户面临着技术瓶颈或升级压力时，其可与供应商进行联合开发创新，削减成本费用。另外，数字化时代还催生了“分享经济”，客户能通过整合分享设备和生产服务来打破企业间的固有界限或约束，实现对闲置设备和仪器的共享利用，提升生产资料的流动和配置效率，降低资源错配或空置导致的损失（赵寰宇等，2021）15。由此，本文提出假说3。H3：供应商数字化有利于降低客户的成本费用，进而提升客户的生产效率。四、实证设计（一）基准模型为检验供应链上游企业数字化对下游客户生产效率的影响，本文以上游供应商数字化水平作为解释变量，以客户全要素生产率作为被解释变量，并控制可能会对客户全要素生产率产生影响的公司特征等一系列因素，在此基础上构建计量回归模型，具体如下：TFPit=1digitaljt+1Controlit+0+u其中：digitaljt代表第j个供应商第t年的数字化水平；TFPit代表第i个企业第t年的全要素生产率；Controlit为影响企业全要素生产率的一系列控制变量；1为本文核心解释变量的系数；1为相关控制变量的系数；0为固定效应；u为残差项。（二）指标选取1.被解释变量本文被解释变量为客户全要素生产率（TFPit）。企业发展质量可通过企业绩效直接衡量，但单一的企业绩效指标如ROA、ROE等较易受到会计操纵的影响，从而会对企业发展质量评估产生偏误。而企业全要素生产率是通过投入和产出等多维度多指标算出的企业索洛余值，能较好地刻画数字化所产生的外溢效应，也避免了单一绩效指标的不足，为此，本文以固定效应估计技术来测算企业全要素生产率并将其作为基准检验。此外，为确保结果稳健性，本文还分别采用OP法和LP法估计企业的全要素生产率，相关结果置于稳健性检验部分，其中OP法测算即用投资作为不可观察的生产率的代理变量来解决生产要素和生产率的内生性问题，而LP法将中间投入作为生产率的代理变量（吴敏等，2022）32。2.解释变量本文解释变量为供应商企业数字化程度（digitaljt）。借鉴现有文献的主要做法，本文采用国泰安数据库所收集的企业年报中与数字化相关的词频作为企业数字化转型的代理变量。国泰安数据库将企业数字化转型分为人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术和数字技术运用五大板块并分别进行收集，按照公司和年份分别对词频进行加总以得到数字化转型的代理指标。同时，为避免文本数据的右偏性，对解释变量进行对数化处理。需指出的是，本文并未采用无形资产的投资额作为衡量企业数字化转型的代理变量，原因在于，无形资产规模与企业产出成果之间并不存在必然的相关性，其可能无法很好估计企业的实际数字成果。3.控制变量为避免因遗漏变量而出现结果不稳健的情况，同时考虑上市公司管理架构和战略差异所带来的影响，本文参考涂心语和严晓玲（2022）16的做法，加入可能影响企业绩效的控制变量，具体包括：首先，考虑公司间的总体差异可能带来的影响，加入自由现金流（对数化处理）、公司规模（采用企业营业收入的对数表示）作为控制变量；从资本投入的角度，加入资产结构（采用固定资产净额与存货净额之和占总资产的比重来衡量）、投资支出率（用购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金占总资产的比重来确定）等变量，对企业而言，固定资产等长期资产的投入反映了资本的投入水平；考虑企业家才能对全要素生产率的影响，加入高管股权激励（用高管持股数量占总股数的比重来衡量）、董总兼任情况（董事长与总经理为同一人记为1，否则记为0）作为控制变量；此外，还加入客户研发人员占全体员工的比例、前十大股东的关联关系（不存在关联关系记为1；存在关联关系记为2；不能确定记为3）来减少企业间合谋和技术水平差异等的影响。（三）数据说明本文采用的数据主要来源于国泰安数据库，具体数据处理如下：先从国泰安数据库中客户的前五大供应商名单中挑选出上市公司，然后与国泰安数据库通过企业数字特征进行文本识别得到的含有“数字技术”等相关字样的上市公司数据库相匹配，得到供应商数字化转型程度的相关数据。将处理 262023年8月（第37卷第8期）Aug.，2023（Vol.37，No.8）供应商数字化与下游客户生产效率好的数据库通过客户的识别代码与客户的财务数据库相匹配，从而得到本文最终使用的数据库。考虑企业的供应商中含有大量的非上市公司，而非上市公司的数字化水平并不能很好地度量（无法通过文本识别的方式获取相关的数字化程度的指标），若简单地标记为0容易导致偏差性结论，因此本文选择将其剔除。更进一步地，本文还剔除了金融类企业及ST、*ST和PT的企业样本，由此，得到样本区间为20152020年共6年的企业样本。五、实证结果分析（一）描述性统计主要变量的描述性统计结果见表1所列。从企业年报的词频来看，供应链企业数字化水平的均值为1.761，表明企业数字化程度普遍不高。均值距最大值较远，且方差为1.387，说明不同变量数据之间存在着明显差异，以此作为探究企业数字化状况的样本较为合适。表1描述性统计变量TFPitdigitaljt自由现金流公司规模研发人员比重前十大股东关联董总兼任资产结构高管股权激励投资支出率N256309260309222302298309297309mean6.7221.761-3.10721.5000.1702.2810.2180.3430.0710.039sd2.0381.3870.9501.4490.1400.4930.4140.1820.1190.035min3.5440-9.46018.0300100.02500max10.4505.717-1.52625.5200.809310.7950.6320.313range6.9015.7177.9357.4970.809210.7700.6320.313（二）基准回归结果及分析对假说1的基准检验结果见表2所列。具体来看：第（1）列加入相关企业特征的控制变量后，控制时间固定效应和个体固定效应同时聚类在企业层面，核心解释变量的系数在1%的水平上显著；考虑企业除受自身企业特征或财务状况的影响外，还易受到企业所处行业特征或城市特征的影响，为缓解潜在的内生性问题，第（2）列在第（1）列的基础上加入了行业固定效应和城市固定效应，第（3）列在第（2）列的基础上进一步加入行业与城市的联合固定效应，核心解释变量的系数仍正向显著；进一步地，由于同一组群内的个体可能相关，当解释变量和干扰项存在群内相关时，基准结果易出现偏差，因此第（4）列在第（3）列基础上修改了聚类层面，将聚类层面由企业层面替换为城市层面，发现结果依然显著。由此得知，供应商的数字化转型能够显著地提升客户的生产效率，从而验证了H1。表2基准回归结果变量digitaljt控制变量ConstantObservationsR-squaredCompany FEYear FEClusterIndustry FECity FE城市行业联合固定（1）0.306*（2.69）YES-34.641*（-2.28）1220.903YESYESCompanyNONONO（2）0.306*（2.63）YES-34.641*（-1.78）1220.903YESYESCompanyYESYESNO（3）0.306*（2.23）YES-34.641*（-1.89）1220.903YESYESCompanyYESYESYES（4）0.306*（2.69）YES-34.641*（-1.83）1220.903YESYESCityYESYESYES注：括号内报告的是t值；*、*、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著（三）稳健性检验结果及分析为确保基准回归结果的稳健性，本文还进行了以下稳健性检验：（1）替换被解释变量的测度方法和替换被解释变量的近似变量，包括LP和OP两种方法，回归结果见表3第（1）列和第（2）列所列。结果表明，无论采用LP法还是OP法计算企业的全要素生产率，其主要解释变量的回归结果仍在5%的显著性水平上显著。更进一步地，为保证回归结果的稳健性，还采用了客户的净利润率作为生产效率的代理变量进行回归，结果见表3第（3）列所列，表明供应商数字化转型也会对以企业净利润率表征的绩效状况产生正面影响。（2）替换解释变量。除采用供应商数字化相关的词频外，本文还采用供应商专利数量的累计获得量作为数字化的代理变量。大部分文献采用专利申请量来衡量企业创新能力（Dosi等，2006；周煊等，2012）33-34，认为专利技术能在申请过程中就对企业绩效产生影响，因此相较授权量，以申请量来进行测度更能反映企业的创新能力（周煊等，2012）34。但专利申请过程产生的影响更多的是停留在企业内部，而本文探讨的是技术在上下游企业间的影响，供应商的专利由于在申请阶段并未获得知识产权的保护，因此可能不会主动将该技术运用于企业之外；且根据产品生命周期，巨额的垄断利 272023年8月（第37卷第8期）Aug.，2023（Vol.37，No.8）供应商数字化与下游客户生产效率润使得企业不会轻易公开相关技术，直到该技术被大多数企业开发掌握，且技术垄断阶段在知识产权保护下会持续很长时间，因此，本文认为以往年份的专利也能令企业技术保持先进水平和获得市场竞争地位。对此，本文采用专利数量的累计获得量作为解释变量的代理变量，以更好地反映供应商数字化转型的外溢效应，结果见表3第（4）列所列，回归系数仍在5%的水平上显著，说明基准结论具有稳健性特征。（3）考虑企业生命周期。企业的发展通常会经历发展、成熟、衰退等若干阶段，位于不同阶段的企业，组织结构的不同会影响企业对战略的选择，企业对数字化的态度也会有所差异。因此，本文将企业所处的生命周期纳入考虑，借鉴谭燕等（2018）35、徐高彦等（2020）36的做法，采用经营活动、投资活动和筹资活动的现金净流量正负性组合的做法，将企业区分为成长期、成熟期和衰退期，并将其作为控制变量加入基准回归中（2），结果见表3第（5）列所列，表明即使考虑企业成长性的影响，供应商数字化仍在1%的显著性水平上影响客户生产效率。（4）考虑是否为上市公司的关联企业。供应商若为上市公司的关联企业，其行为决策易受其他企业的影响，其与客户可能存在除契约外的其他利益关系，进而影响供应链之中一般条件下的供应商数字化与客户生产效率关系的讨论。因此，本文将国泰安数据库中标记为关联企业的供应商剔除进行回归，结果见表3第（6）列所列，可见其仍在5%的水平上显著。表3稳健性检验回归结果变量digitaljt专利数量控制变量ConstantObservationsR-squaredCompany FEYear FEClusterTFPit（lp）（1）0.281*（2.51）YES-45.230*（-3.34）1220.906YESYESCompanyTFPit（op）（2）0.256*（2.24）YES-40.081*（-2.44）1220.890YESYESCompany净利润率（3）0.021*（1.89）YES-4.315*（-2.05）1220.773YESYESCompanyTFPit（4）0.001*（2.61）YES-108.038*（-2.12）490.980YESYESCompanyTFPit（5）0.310*（2.74）YES-35.248*（-2.32）1220.904YESYESCompanyTFPit（6）0.273*（2.52）YES-32.177*（-2.28）1090.901YESYESCompany（5）考虑内生性问题。由于供应商的数字化水平与客户全要素生产率之间可能存在内生性问题，如客户生产效率的提高对供应商的供应和信息收集能力提出了更高的要求，供应商为适应客户的生产需求，需及时准确地了解客户的生产状况与现状，由此供应商会具有提高数字化水平以增强信息获取能力的强烈动机。为此，本文采用工具变量法以缓解此类内生性问题。鉴于采用滞后项作为工具变量需要满足不存在序列相关的假设以及内生变量是平稳的自回归过程等严格条件（Bellemare等，2017）37，为便于操作和简化条件，参考张勋等（2020）38的做法，采用杭州距离供应商城市的球面距离作为工具变量的组成部分。一方面，由于地理距离存在天然的外生性优势；另一方面，杭州以数字金融为主的数字技术发展处于全国领先位置，周边邻近的城市所能吸收的外部溢出成果可能更显著。但城市间的球面距离仅是截面数据，尽管客户选择的供应商并非亘古不变，但保持两者关系稳定更有利于企业生产经营，本文在数据整理中也发现多数客户与供应商会保持至少一年以上的合作关系。因此，参考底璐璐等（2020）39的做法，选取供应商同年度同城市和客户同年度同城市数字化技术的均值分别与杭州到各供应商城市的球面距离交乘，得到两个工具变量并进行回归检验（先各自对数化处理再相乘，分别为 instrument1和 instrument2），结果见表 4 所列。可以看出，Endogeneitytest的P值结果为0.015，说明存在内生解释变量的问题；Underidentification test的结果拒绝了工具变量小于内生解释变量的原假设；Hansen J statistic的结果则接受了工具变量是外生的原假设，不存在过度识别问题；Weak identification test的F值大于10，根据经验法则可认为不存在弱工具变量问题。综 282023年8月（第37卷第8期）Aug.，2023（Vol.37，No.8）供应商数字化与下游客户生产效率上，本文所选取的工具变量是有效且适用的。进一步地，使用工具变量的检验结果也进一步支持和验证了前文基准结论的稳健性。表4工具变量检验结果变量Instrument1Instrument2digitaljt控制变量ObservationsR-squaredCompany FEYear FEClusterF值Weak identification test：Cragg-Donald FKleibergen-Paap FHansen J statistic（P-val）Underidentification test（P-val）Endogeneity test（P-val）digitaljt（1）0.106*（7.50）0.087*（4.12）YES116YESYESCompany41.940TFPit（2）0.694*（2.63）YES1160.260YESYESCompany68.84441.9390.7170.0040.015（四）机制检验结果及分析前文验证了供应商数字化能显著提升客户的生产效率，回答了“是否影响”的问题，接下来进一步检验供应商数字化影响客户生产效率的机制，即“如何影响”的问题。基于前文的理论分析，本部分进一步引入以下机制变量：开发性创新。由于采用专利申请数据表征企业创新程度无法体现专利间的差异与重要性，因此参考毕晓方等（2017）40、吴翌琳和黄实磊（2021）41的做法，根据 企业会计准则无形资产 的定义采用企业研发活动的资本化支出占总资产比重作为开发性创新衡量指标，并进行对数化处理。总成本费用率。本文采用上市公司的管理费用、销售费用、财务费用三项费用之和占营业成本的比重来表示企业总成本费用率。在上述指标构建基础上，采用以下计量模型进行检验：TFPit=1digitaljt channelit+1digitaljt+1channelit+1Controlit+0+u其中，channelit对应本文的机制变量，在文中表示为第i个企业第t年的开发性创新或总成本费用率的高低。在机制分析部分，本文主要关注交互项digitaljt channelit的系数1，回归结果见表5所列。表5机制回归结果变量开发性创新digitaljt开发性创新总费用率digitaljt总费用率digitaljt控制变量ConstantObservationsR-squaredCompany FEYear FEClusterTFPit（1）2.496*（2.21）0.789（0.70）-0.707*（-2.24）YES-158.248*（-7.75）350.995YESYESCompanyTFPit（2）-1.196*（-1.74）-2.298（-0.75）0.565*（2.97）YES-28.029*（-1.79）1220.907YESYESCompany表5第（1）列结果表明，供应商数字化会增加客户的开发性创新支出进而提升其生产效率。由于开发性创新的投入小、周期短，客户通过对已有知识与技能进行扩展，实现对已有设计、营销渠道和技能等方面的优化，并与供应商在供应链上实现精准适配，进而更好地满足顾客或市场的需求（李剑力，2009）42。Isobe等（2004）43也证实了开发性创新有利于提升运营效率，客户会增加对开发性创新的投入来追赶供应商的数字化进程。据此，H2得以验证。表5第（2）列结果显示，供应商数字化转型能降低客户的交易成本费用，进而提升客户的生产效率。事实上，供应商数字化技术应用能够有效缓解上下游之间的信息不对称问题（裴长洪等，2018）44，提高产业链上企业之间的沟通效率，进而实现产品的精细化管理和供应链资源的优化配置（赵寰宇等，2021）15。另外，原料的及时供应也能减少企业生产设备的闲置时长，降低其管理与维护成本，并促进企业产量和效率提升。由此，H3得到证实。（五）异质性检验结果及分析不同的客户在组织架构或企业战略等方面存在较大差异，在数字化技术冲击下可能会采取不同的应对策略。为此，还需进一步从股权性质和市场势力等不同层面进行异质性分析。292023年8月（第37卷第8期）Aug.，2023（Vol.37，No.8）供应商数字化与下游客户生产效率1.股权性质的异质性检验国有企业与非国有企业在体制机制和管理理念、风格上存在较大差异，相对而言，非国有企业拥有更为灵活的市场化经营机制，这会对产业链决策及运作产生重要影响。本文依据股权结构中国家股和国有法人股的数量将企业分类为国有企业与非国有企业，前者为1，后者为0，异质性检验结果见表6第（1）列所列，表明供应商的数字化对国有企业的生产效率在1%的显著性水平上产生促进作用。原因可能在于：非国有企业市场化程度较高，其本身的数字技术只有保持在业内平均水平以上才能获取利润或抵御较高的市场风险，且供应商的技术对非国有企业而言，可能并无明显的技术优势，因此，供应商数字化对其的带动效应不明显。而国有企业拥有严格的风险管理体系，原先对不确定性较高的数字技术采用程度不够高，数字技术采纳进程相对缓慢。随着数字技术与经济发展的融合程度加深，供应商提供的技术逐渐增多且多为使用难度小、学习周期短的开发性创新。在样本期间内，随着市场竞争日益加剧，国有企业开始有更强的动力去深化与供应商的合作关系，其生产效率也可从数字化中获得更为明显的提升（Huo等，2013）45。2.市场势力的异质性检验根据产业组织理论，市场势力与企业竞争力紧密相关，市场势力大的企业往往可凭借其市场地位和品牌效应，拥有影响市场价格的能力，这种供应链的话语权与支配权也会对其供应链联结的外溢效应产生作用。据此，本文以存货周转率来代理企业的市场势力（姜付秀等，2008）46，并将客户存货周转率高于当年企业所处行业中位数的设置为1，否则设置为0。选取存货周转率的原因在于：一般而言，企业存货周转率与企业销售能力存在正相关关系，存货周转率越大表明企业销售情况越好，则企业定价能力也会越强，企业市场势力也越强（娄祝坤和郭萌迪，2019）47。回归结果见表6第（2）列所列，可以发现，供应商数字化转型有利于显著提升市场势力较大企业的全要素生产率。可能的解释是：在其他条件不变的情况下，市场势力大的客户通常会占据更多的销售渠道，具有“买方优势”，在这种情况下，供应商为获取更多的利润，需要提供能对客户产生更具实质性帮助的数字化技术，由此才能在激烈的竞争中助力其与市场势力较大的客户达成合作关系。此外，本文还从城市层面探究地区基础设施影响效应的异质性。数字化转型高度依赖于本地信息基础设施的发展，而不同城市之间信息基础设施建设水平存在一定的差异，从而会在较大程度上影响企业数字化转型进程以及知识溢出的吸收能力。基于此，本文用地区每万人互联网用户数来表征地区的信息基础设施建设水平