互联网环境中供应链集中是促进还是抑制了企业技术创新？

(西南大学 重庆 400715)

引言

技术、研发和创新的追逐是高质量发展的动力之源。在开放、共享的互联网时代，充分利用大数据、云计算、人工智能、移动互联网等新一代信息技术，共享异质性知识资源，推动企业技术创新，是企业高质量发展的关键。企业与关键供应链合作伙伴之间往往具有稳定的合作关系，是异质性知识资源共享的重要途径。关键供应链合作伙伴，是指企业在供应链上下游集中合作的一个或几个关键供应商和关键客户。现有研究认为，在传统的环境中，供应链集中对企业技术创新产生了不同的影响。一方面，从信息反馈效应和知识溢出效应的视角，朱姗姗、韩敏、吉利等学者认为在平等信任的合作关系中，供应链集中有助于企业与关键供应链合作伙伴的异质性知识资源的共享，从而促进了企业的技术创新；另一方面，从利益侵占效应和关系风险效应的视角，余自清、娄祝坤、孟庆玺等学者认为在信任度不高的合作关系中，供应链的集中会提高关键供应链合作伙伴的地位与议价能力，从而限制企业的技术创新投入和异质性知识资源的共享，抑制了企业的技术创新。那么，在互联网的环境中，供应链集中是促进还是抑制了企业的技术创新呢？本文选取了大数据、云计算、移动互联网和人工智能等新一代信息技术上市企业为研究样本，将研究聚焦于以下两个问题：①在互联网环境中，供应链集中是促进还是抑制了企业技术创新？②政府补助是否有助于调节供应链集中对企业技术创新的影响？

一、文献综述

(一)传统环境中供应链集中与企业技术创新

在传统的市场环境中，交易过程中的信息不对称使企业与关键供应链合作伙伴之间形成一种非正式契约的关系型交易，由此产生一种基于承诺和信任的竞合关系。从耦合的竞合与协同的维度出发，企业的供应链集中，说明企业选择与关键供应链合作伙伴保持稳定的合作关系，并且双方之间的信任程度较高。此时，企业与关键供应链合作伙伴之间有较多的交流，企业更容易获取关键供应链合作伙伴的需求反馈信息和创新知识，异质性知识资源的共享程度随之提高，从而促进了企业的技术创新。

竞合关系中的信任并不是一成不变的，打破合作双方信任关系的原因主要有三个：不确定性、投机和控制。若企业与关键供应链合作伙伴之间出现了不确定性、投机和控制的行为，双方平等的信任合作关系会随之破裂。在信任程度不高的合作中，产品和资源的竞争，在非合作的市场上变得更加激烈。此时，企业的供应链越集中，表明企业对关键供应链合作伙伴的依赖性就越强。关键供应链合作伙伴会依靠强势地位限制企业获取其特有的异质性知识资源，从而抑制企业的技术创新。

在传统环境中，学者对供应链集中度与企业技术创新进行了研究。一方面，学者从信息反馈效应和知识溢出效应的视角进行研究，证明了供应链集中，促进了企业的技术创新。另一方面，学者从利益侵占效应和关系风险效应的视角进行研究，证明了供应链集中，抑制了企业的技术创新。除此之外，学者还从专用性资产和内部治理机制等角度出发，认为供应链集中与企业技术创新呈现“U”型、倒“U”型等非线性关系。

(二)互联网环境中供应链集中与企业技术创新

在互联网环境中，关系型交易呈现虚拟化，知识以互联网为传播载体散落在分散的空间内。此时，网络效应是能否实现异质性资源最大利用的关键。某种产品或服务的价值，随着网络用户数量的增加而增加的特性，被称为网络效应。分散在互联网空间内的异质性知识资源，本身就是一种产品或服务，只有共享异质性知识资源的用户数量越多，异质性知识资源对用户的价值才会随之增加。而且，在互联网环境中，打破信任合作关系的不确定性、投机和控制行为依旧存在，关键供应链合作伙伴为维护自身的利益，可能还是会通过自身的强势地位，侵占企业的利益，加剧企业的融资约束，减少企业的技术创新投入，抑制企业的技术创新。此时，企业的供应链越集中，共享异质性资源的用户数量便越少，企业只能通过关键供应链合作伙伴，进行有限的异质性知识资源的共享，阻碍了企业从网络上获取更多类型的技术创新资源，从而抑制了企业的技术创新。

回顾以往的相关文献，认为本文的主要研究贡献在于以下两点：①多数学者都是在传统环境中，研究供应链集中对企业技术创新的影响，未考虑在新一代信息技术支持下的互联网环境。②对于供应链集中与企业技术创新关系的研究，目前学者还未得出统一的结论。为此，本文从供应链上下游关键供应链合作伙伴的角度，探讨在互联网环境中，供应链集中对企业技术创新的影响，丰富了供应链集中对企业技术创新的相关文献。

二、机制分析与研究假设

(一)互联网环境中供应链集中对企业技术创新的作用机制

随着云计算、大数据、移动互联网、人工智能等新一代信息技术在企业的广泛应用，以互联网为传播媒介的异质性知识资源，在具有数据吸附功能的网络中，迅速流动、汇聚、整合。从耦合的自组织和自效应维度出发，新一代信息技术的数据自动挖掘、分析和整合的功能，加速了企业与关键供应链合作伙伴之间的合作效率和异质性知识资源的共享速率，是双方运用互联网进行合作创新的关键。在互联网技术的支持下，如果企业与关键供应链合作伙伴之间始终保持信任度较高的稳定合作关系，那么供应链越集中，企业就可以通过更快速、更准确的网络途径，获取关键供应链合作伙伴的需求反馈信息和创新知识资源，并进一步激励关键供应链合作伙伴加入企业的产品与技术研发过程，与关键供应链合作伙伴建立一个有效的异质性知识资源的共享机制，提高企业的研发速率和技术创新效率。

但是，知识具有高渗透性的特点，异质性知识资源正以互联网和移动通讯为传播载体，散落在分散的空间内。在新一代信息技术的支持下，互联网的网络效应改变了异质性知识资源的共享逻辑和机制，在网络效应的影响下，只有共享异质性知识资源的用户数量越多，异质性知识资源对用户的价值才会随之增加；如果共享异质性知识资源的用户数量越少，异质性知识资源对用户的价值也会随之降低。此时，企业的供应链越集中，表明共享异质性资源的关键供应链合作伙伴的数量越少。而且在互联网环境中，打破信任合作关系的不确定性、投机和控制行为依旧存在，关键供应链合作伙伴为维护自身的利益，可能还是会通过自身的强势地位，侵占企业的利益，加剧企业的融资约束，减少企业的技术创新投入，抑制企业的技术创新。若企业只通过少数的关键供应链合作伙伴，进行有限的异质性知识资源的共享，网络效应的负向作用，就会限制企业从网络上获取更多类型的技术创新资源，从而抑制了企业的技术创新。综上所述，提出假设。

假设1：在控制其他因素的条件下，供应链集中抑制了企业的技术创新。

(二)政府补助的调节作用

技术、研发和创新的追逐是高质量发展的动力之源。在全面建成小康社会的关键时期，我国经济正由高速增长转为高质量发展，政府大力推行创新驱动发展战略，积极鼓励企业开展技术创新活动。由于技术创新过程中的知识和技术具有一定的外部性，它的社会效益大于个人效益，因此政府补助作为国家调节社会经济的重要手段，是国家参与、鼓励和引导企业开展技术创新活动的重要机制。从政府补助的资源调配效应，将政府补助看作是企业的一种特殊的异质性资源，企业可以将其投入到技术创新中，进而有助于企业调节企业因模仿性创新而导致的创新回报不足的问题。而政府补助的信号传递效应，则可以从隐性担保的角度，引导社会投资者为有市场潜力和投资价值的创新项目投入资金，向社会投资者传递积极的投资信号，从而有效地激励企业加大技术创新的资金投入,激发企业的研发积极性。基于以上分析，提出假设。

假设2:政府补助有助于调节供应链集中对企业技术创新的影响。

三、研究设计

(一)样本选择及数据来源

选取2015-2017年我国新一代信息技术中的移动互联网、云计算、大数据、人工智能上市企业数据作为观测样本。为保证样本的准确性及科学性，作出以下处理：(1)剔除数据缺失样本；(2)剔除ST及ST*样本；(3)剔除金融行业样本；(4)为消除极端观测值的影响，对连续变量进行上下1%水平的Winsorize处理。经过一系列处理，最终获得105家上市企业的有效观察样本。

(二)变量设计

1.被解释变量

企业技术创新。参照林钟高和张春艳(2017)、吴祖光(2017)及朱姗姗(2018)等学者的做法，选取研发支支出/营业收入和研发支出/总资产衡量企业的技术创新。

2.解释变量

供应链集中度。参照宛晴(2017)、朱瑞星(2017)等学者的做法，选取前五名供应商合计采购金额占年度采购总额比例代表供应商集中度，前五名客户合计销售金额占年度销售总额比例代表客户集中度。

3.调节变量

政府补助。参照吉利(2018)、朱姗姗(2018)等学者的做法，将供应商(客户)集中度与政府补助的交互项，作为本文的调节变量。

4.控制变量

在已有文献的基础上，设定研发人员数量、总资产收益率、企业规模和资本结构等控制变量。

(三)模型设计

采用OLS稳健标准误差模型和面板固定效应模型进行估计。

RDIi,t=β0+β1SC(CC)i,t+β2GSi,t+β3SIZEi,t+β4RSi,t

+β5ROAi,t+β6LEVi,t+ε

RDIi,t=β0+β1SCi,t+β2SCi,t×GSi,t+β3GSi,t

+β4SIZEi,t+β5RSi,t+β6ROAi,t+β7LEVi,t+ε

四、实证研究结果

(一)描述性统计

从表1 的统计结果可以看出，技术创新投入的均值是9.6%，代表我国新一代信息技术的上市企业的整体技术创新水平有待提高。供应商集中度的均值是34%，最大值是98.9%，最小值是1.1%；客户集中度的均值是32%，最大值是92.4%，最小值是2.1%，根据以上统计结果可知，我国新一代信息技术上市企业的整体供应链集中程度并不高，但各上市企业间存在较大差异，此结果与余世清、朱姗姗等学者的观点基本保持一致。

表1 描述性统计分析表

(二)基本回归结果

从表2看出,当被解释变量为RDI时，SC为-0.028，CC为-0.048，回归结果在5%的水平下显著。根据以上结果显示，在互联网环境中，供应链集中抑制了企业的技术创新，此结果支持假设1。为进一步探究政府补助对供应链集中度和企业技术创新的调节作用，加入供应链集中度与政府补助的交互项进行分析。从表的回归结果中可以得出，当被解释变量为RDI时，调节变量SC×GS符号为正，CC×GS符号为正，回归结果分别在5%和1%的水平下显著。根据以上结果显示，政府补助有助于调节供应链集中抑制企业技术创新的现象，此结果支持假设2。

表2 基本回归结果分析表

注：括号内为t值，***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下通过检验。

(三)稳健性检验

采取替换核心变量的方法进行稳健性检验。选用SC_HHI和CC_HHI替换SC和CC,采用面板数据的固定效应模型进行回归，与上文的实证分析结果保持一致，即供应链集中抑制企业技术创新。选用RD_ASSET替代RDI，验证政府补助对供应链集中度与企业技术创新的调节作用，采用OLS的稳健标准误差估计进行回归，与上文实证分析结果保持一致，即政府补助有助于调节供应链集中抑制企业技术创新。

五、研究结论与启示

经过研究，得出以下结论：①在互联网环境中，供应链集中抑制了企业的技术创新。在互联网网络效应的影响下，只有共享异质性知识资源的用户数量越多，异质性知识资源对用户的价值才会随之增加。企业若只通过少数的关键供应链合作伙伴，进行有限的异质性知识资源的共享，网络效应的负向作用就会限制企业从网络上获取更多类型的技术创新资源，从而抑制了企业的技术创新。②政府补助有助于调节供应链集中抑制企业技术创新的现象。通过政府补助的资源调配效应，有助于企业调节企业因模仿性创新而导致的创新回报不足的问题。

本文的研究启示：①在互联网时代企业应密切关注供应链的集中度，避免出现非平等合作关系抑制企业技术创新的问题。企业还应充分利用现有的互联网技术，吸引更多的关键供应链合作伙伴，扩大异质性知识资源的共享范围。同时加大技术创新力度，通过技术创新提高企业的发展质量。②政府应通过政府的资源调配和信号传递效应，正确引导企业利用新一代信息技术进行企业的技术创新，为国家的高质量发展提供动力。