供应链集中度与企业创新——基于中国制造业上市公司的实证研究

徐星美，权小锋，朱姗姗

(1.中国人民大学 国际学院，江苏 苏州 215123；2.苏州大学 东吴商学院，江苏 苏州 215021)

一、引 言

Porter(1992)指出持续创新既有助于公司发展并培育核心竞争力，更有助于国家实现长期稳定增长[1]。早期的文献关注企业规模以及市场竞争程度，Schumpeter(2005)提出了“企业规模越大越有利于技术创新”以及“市场垄断是企业进行创新的必要条件”等观点，被总结为“熊彼特假说”[2]，但后续相关研究尚未取得较为一致的结论。根据Mahmood和Rufin(2005)、Michael和Pearce(2009)的研究，新制度经济学和法经济学的兴起使政府资助、产权和法律等影响因素逐渐进入企业创新研究的视野，关于政府支持与企业创新关系的研究形成了“促进派”和“抑制派”两种竞争性观点[3-4]。然而，相近规模和市场影响力的企业在类似的制度设计和法律环境下，依然呈现出截然不同的创新表现这一事实，要求研究者必须把视角回归到创新活动的主体即企业，Ederer和Manso(2014)、刘波等(2017)、张璇等(2017)一系列研究成果集中在企业自身的现金流能力、发展能力、发展战略以及公司治理等方面[5-7]。

在信息技术革命和国际垂直分工对全球制造业的生产格局的深刻影响下，许多产品是由供应链上诸多公司合作完成，企业个体间的竞争逐渐演变为供应链之间的竞争。那么，一个兼具理论意义和现实意义的问题是，供应链结构是否以及如何影响中国企业的创新活动？供应商集中度和客户集中度对企业创新活动的影响机理如何，两者是相似还是存在差异？再进一步，文献表明企业市场地位对创新活动有着重要影响，供应链结构与企业创新活动的关系受这一因素的调节作用吗？本文结果表明：一方面，企业创新受到供应商集中度的负向影响，但这一效应在市场地位较高的企业中得到弱化；另一方面，客户集中度与企业创新呈显著正相关，且在市场地位较高的企业中得到强化。并且，融资约束缓解是供应链集中度影响企业创新活动的作用渠道之一。

本文可能的边际贡献是：一方面，拓展供应链与企业创新活动的关系研究。尽管学术界对于企业创新的研究已形成了较为丰富的研究成果，但鲜有文献关注供应链上下游企业的创新效应。本文将有助于揭示供应链如何影响企业创新活动及其逻辑机理，从而拓展了供应链管理以及企业创新活动的两方面文献。另一方面，研究为企业的供应链管理与创新活动实务提供了有益的理论指导。当前我国大力倡导创新驱动发展战略，微观企业必须加大技术创新力度打造核心竞争力，本文对企业根据供应链与创新活动的逻辑机理实施创新活动具有一定的指导意义。

二、理论分析和假设提出

(一)供应链集中度与企业创新的关系

Danny等(2010)指出供应链集中度反映上下游链条中合作伙伴的数量及分布情况，主要包括上游的供应商集中度和下游的客户集中度[8]。就供应商集中度而言，本文预期以下途径可能影响企业的创新活动：(1)利益侵占效应。当供应商集中度提高时，其谈判和侵蚀下游利润的能力和概率上升。Dowlatshahi(1999)证明市场上较为稀缺的一方通常具有优势地位[9]。这意味着当公司仅仅依赖少数供应商时，后者就拥有较强的话语权和定价权，从而对公司的产品质量和盈利空间形成挤压。潘越等(2015)指出这会削弱公司盈利能力和现金流量，不利于研发资金的长期投入[10]。(2)关系交易风险效应。企业可以投资于关系专用性资产以提高与供应商的黏性。但Williamson(2002)指出，专用性资产的市场价值发挥存在于特定渠道即关系交易中[11]。Chen等(2008)认为专用性资产投资意味着双方合作关系的长期维持，如对方违约则专用性资产价值大跌，重新投资或调整又将引发新增费用，进而拖累经营业绩[12]，故而管理层为了减少风险将选择降低创新投入。(3)知识和技术优势。还有一种正向的影响在于，当供应商集中度较高时，双方更易形成密切的合作关系，从而使知识和信息交流更加深入，企业也更易获得来自供应商的技术支持，弥补双方之间的技术缝隙，从而更能发挥供应商集中优势的创新效应[13]。据此，本文提出竞争性研究假设如下：

假设1.1a：保持其他条件不变，企业上游的供应商集中度越高，越可能抑制其创新活动。

假设1.1b：保持其他条件不变，企业上游的供应商集中度越高，越可能促进其创新活动。

企业下游的客户是产品使用者，主要从信息反馈和知识溢出两方面作用于创新活动。(1)信息反馈效应。Cool等(2010)认为客户的新需求和新建议是新产品的研发起点[14]。Manso(2011)指出推动企业创新的关键在于及时且有效的信息反馈[15]。Lukas和Ferrell(2000)、Chu等(2019)也发现，较高的客户集中度意味着更加紧密良好的互动关系和信息反馈[16-17]。(2)知识溢出效应。根据Feldman(1999)的研究，用户需求反馈、同行技术交流以及科技人员研发等都有赖于密切的供应商—客户关系发挥作用[18]。Chu等(2019)考察了供应商的研发创新如何受到客户知识溢出的影响，他们发现上游客户与下游供应商的地理距离以及客户专利数量对供应商创新形成正向影响，这表明了客户知识溢出的创新效应[17]。据此，本文提出假设如下：

假设1.2 保持其他条件不变，企业创新活动与客户集中度正相关。

(二)市场地位的调节效应

企业市场地位影响供应链集中度的创新效应。企业的目标是维持和提升自身在行业中的竞争地位并掌握主动权，实现可持续发展。行业中通常存在市场领导者和市场追随者，前者具有市场定价权并能获得超额利润，后者仅能根据市场领导者进行生产和经营，并只能获得行业平均利润。邢立全等(2016)指出企业面临的竞争程度取决于其市场地位，市场地位越高，面临的竞争激烈程度越低;反之亦然[19]。

具体地，从供应商集中度与企业创新的关系看，企业市场地位发挥缓解效应。Datta等(2013)、Nickell(1996)认为企业具有较强市场势力意味着其产品具有较低替代性和较高品牌效应，资源配置较为合理，利润率高，并且具有一定话语权[20-21]。因此，市场地位较高的企业面对供应商时，即便后者集中度较高，企业依然会由于其更大的订单采购量、更高的市场份额、因自身定价权优势而留给供应商的相对丰厚的利润空间等原因，掌握谈判主动权。反之，当市场追随者与具备较高集中度的供应商谈判时，对其有利的资源极少，因而受制于供应商各种苛刻条款的概率更大，影响企业经营业绩，也制约用于创新研发资源。本文故提出假设如下：

假设2.1 较高的企业市场地位有助于减缓企业创新与供应商集中度的负相关关系。

客户集中度对企业创新的正向促进作用在具有较高地位的企业中可能进一步放大。一方面，市场领导者地位有助于创新活动的开展。郭娜(2013)指出市场领导者具有支持高风险创新活动的资源，包括充足的人力和财力，这是市场跟随者所无法比拟的优势所在[22]。另一方面，市场领导者具有更强的判别、吸收和应用新知识的能力。Tsai(2001)研究了创新绩效如何受到企业的吸收能力的影响，发现主要是在公司业务单元引进新产品上存在差异，市场领导者拥有成规模的研发团队，因而对新知识的吸收能力更高，对新产品的引进力度更大[23]。Exposito-Langa等(2011)基于西班牙纺织产业的研究结果与此类似[24]。本文故提出假设如下：

假设2.2 较高的企业市场地位有助于加强企业创新与客户集中度的正相关关系。

三、研究设计

(一)样本和数据来源

本文聚焦创新活动集中的制造业公司，样本期间为2011—2018年。数据按惯例剔除ST公司及相关变量缺失的样本，共获得2152个有效观测值，并对连续变量进行1%双边缩尾。供应链集中度来自国泰安(CSMAR)数据库，研发指标来源于同花顺数据库，财务数据来自国泰安(CSMAR)及万得(Wind)数据库。

(二)模型设定

本文构建模型如下：

RD_SALEi,t/PATENTi,t=β0+β1SCCi,t-1+β2PPE_ATi,t+β3LNSIZEi,t+β4FCF_ATi,t+

β5ROAi,t+β6LEVi,t+β7MBi,t+β8AGEi,t+β9CEO_Sharei,t+

β10IO_Sharei,t+β11Year+β12IND+ε

(1)

RD_SALEi,t/PATENTi,t=β0+β1SCCi,t-1+β2PCMt-1+β3SCCi,t-1×PCMi,t-1+β4PPE_ATi,t+

β5LNSIZEi,t+β6FCFi,t+β7ROAi,t+β8LEVi,t+β9MBi,t+

β10AGEi,t+β11CEO_Sharei,t+β12IO_Sharei,t+β13Year+β14IND+ε

(2)

(三)变量刻画

1.因变量：企业创新。借鉴党印和鲁桐(2014)[25]、Wang和Zhao(2015)[26]，本文采用研发强度和专利数量分别刻画企业的创新投入和创新产出。具体测算方法是：研发强度为上市公司当年研发投入占期末营业收入的比重(RD_SALE)；专利数量采用公司当年获得授权的发明专利的数量(PATENT)。

2.自变量：供应链集中度。对供应商集中度的刻画包括：(1)SC_top5：公司前5大供应商的采购额/总采购额；(2)SC_top1：公司第1大供应商的采购额/总采购额；(3)SC_hhi：公司前5大供应商的赫芬达尔—赫希曼指数。对客户集中度的刻画包括：(4)CC_top5：公司前5大客户的销售额/总销售额；(5)CC_top1：公司第1大客户的销售额/总销售额；(6)CC_hhi：公司前5大客户的赫芬达尔—赫希曼指数。考虑供应链集中度影响企业创新活动需要一定的时间，也为了缓解内生性问题，在实证检验中对供应链集中度做滞后一期处理。

3.调节变量：市场地位。企业市场地位用Lerner指数衡量，采用营业收入减去营业成本及期间费用后与营业收入的比值刻画，记为PCM，越高的值代表企业的定价权和市场地位越强。各变量具体定义见表1。

表1 变量定义

四、实证结果分析

(一)描述性统计

各变量的描述性统计见表2。从表2看：(1)RD_SALE的均值为3.8%，最小值为0.1%，最大值为15.8%，这说明制造业整体研发强度不高；PATENT的标准差为1.708，说明行业内部专利数量存在较大差异性。(2)从供应链集中度看，SC_top5的均值和标准差分别为33.8%和18.5%，CC_top5的均值和标准差分别为29.1%和18.6%，这与陈峻等(2015)的发现保持一致[27]。

表2 描述性统计

(二)结果分析

1．供应链集中度与企业创新的关系。表3显示供应链集中度对创新投入造成积极或者消极的影响，同时对创新产出也有显著效应。具体来说，表中Panel A的因变量是创新投入(RD_SALE)，第(1)～(3)列是自变量为供应商集中度的回归结果，第(4)～(6)列是自变量为客户集中度的回归结果。

从供应商集中度看，以前5大供应商集中度(SC_top5)为例，其系数是-0.022且在1%水平下统计显著，这说明供应商集中度与创新投入负相关，支持假设1.1a。从客户集中度看，除了CC_hhi指标外，CC_top5和CC_top1的系数分别为0.010和0.011，在1%和5%水平下显著，这说明客户集中度与企业创新活动的投入正相关，支持假设1.2。

Panel B的因变量是创新产出(PATENT)，篇幅所限不再列示控制变量的回归结果(下同)。类似地，第(1)～(3)列是供应商集中度，第(4)～(6)列是客户集中度。从供应商集中度看，SC_top5的回归系数为-0.038且在1%水平下显著，这意味着当控制其他因素时，供应商集中度越高，企业创新产出将受到更多抑制，这与创新投入的证据共同支持了假设1.1a，即供应商集中度对企业的创新活动产生抑制作用。从客户集中度看，除了CC_hhi指标外，CC_top5和CC_top1的系数分别为0.036和0.023，且在1%和5%水平下显著，这表明客户集中度与企业创新产出正相关，它与Panel A的回归结果一并支持假设1.2。

表3 供应链集中度与企业创新

2.市场地位的调节效应。我们预期企业处于不同市场地位影响供应链集中度与企业创新的关系，回归结果列示于表4。其中，第(1)～(3)列考察供应商集中度与市场地位的交互效应，第(4)～(6)列考察客户集中度与市场地位的交互效应。

Panel A的因变量为创新投入(RD_SALE)。从供应商集中度看，交互项SC_top5×PCM的系数为0.081且在10%水平下显著，SC_top1×PCM的系数为0.190且在5%水平下显著，SC_hhi×PCM的系数为0.387且在1%水平下显著，这表明企业市场地位较高有助于减缓供应商集中度对创新投入的抑制效应，支持假设2.1。从客户集中度看，以交互项CC_top1×PCM为例，其系数为0.213且在1%水平下显著，这表明企业市场地位较高有助于增强客户集中度对创新投入的促进效应，支持假设2.2。

Panel B的因变量为创新产出(PATENT)。从供应商集中度看，以交互项SC_top5×PCM为例，其系数为0.053且在10%水平下显著，后两个变量的显著性水平更高，这表明企业市场地位较高时，有助于减缓供应商集中度对企业创新产出的抑制效应，支持假设2.1。从客户集中度看，交互项CC_hhi×PCM的系数为0.201且在1%水平下显著，这表明较高的企业市场地位有助于增强客户集中度对企业创新产出的促进效应，支持假设2.2。

表4 市场地位的调节效应

3.供应链集中度与企业创新：按技术密集度的分组分析。在分析供应链集中度与企业创新的关系中，有研究发现相对于技术密集型行业，劳动密集型和资本密集型制造业中供应链集中度对企业创新的影响更大[28]，本文据此把制造业28个子行业分成技术密集型与非技术密集型行业两类。(1)技术密集型行业包括：C27医药制造业，C34通用设备制造业，C35专用设备制造业，C36汽车制造业，C37船舶、航空航天和其他运输设备，C38电气机械及器材制造业，C39计算机，通信和其他电子设备制造业，C40仪器仪表制造业。其他制造类子行业归类为非技术密集型行业。

表5按照因变量分别为创新投入(RD_SALE)和创新产出(PATENT)，自变量分别为供应商集中度(SC)和客户集中度(CC)形成四组，并按照技术密集度进行了分组回归。主要结果表明：(1)与技术密集型行业相比，在非技术密集型行业中，供应商集中度(SC)与企业创新投入(RD_SALE)的负相关关系更为显著，客户集中度(CC)与企业创新投入(RD_SALE)的正相关关系更为显著；(2)与技术密集型行业相比，在非技术密集型行业中，供应商集中度(SC)与企业创新产出(PATENT)的负相关关系更为显著，客户集中度(CC)与企业创新产出(PATENT)的正相关关系更为显著。一种可能的解释是，在非技术密集型行业中，企业自身创新活动的积累较少，因而供应链集中度的创新效应更可能具备较大的发挥空间。

表5 技术密集度的分组检验

五、稳健性检验

(一)自选择问题：样本配对控制

基本回归分析发现供应链集中度对于企业创新投入和创新产出均具有显著的影响，但其中可能存在自选择的估计偏误。因此，本文采用倾向得分匹配法(PSM)依据1∶1进行配对，配对样本的回归结果显著，说明研究结论较为稳健。(2)配对结果限于篇幅留存备索。

(二)内生性问题：反向因果的控制

本文虽然控制了影响企业创新的主要因素，但研究结果仍有可能存在由于反向因果而导致的内生性问题，即创新强度较高的企业可能会倾向于选择多家供应商，以降低集中成本和交易风险，削弱供应商的议价能力。为了减缓这一反向因果关系所造成的估计偏误，本文采用工具变量(IV)进行回归。借鉴王迪等(2016)[29]，研究采用前5大供应商采购额占全年采购额比例的行业均值(SC_IND)作为供应商集中度的工具变量，采用前5大客户销售额占全年销售额比例的行业均值(CC_IND)作为客户集中度的工具变量，表6的回归结果表明在控制了反向因果的估计偏误后，研究结论较为稳健。

表6 内生性控制：二阶段回归

六、进一步研究：作用渠道的检验

供应链集中度影响企业创新的作用渠道究竟是什么？已有文献发现供应链集中度有助于缓解企业融资约束，而后者又是促进企业创新活动的重要渠道。具体来说，一方面，史金艳等(2018)发现在客户集中度与现金股利发放倾向和水平的关系中，融资约束是作用渠道之一[30]，王晓燕等(2020)指出提高供应商集中度有助于缓解融资约束，其中债务融资发挥了中介作用[31]。另一方面，张璇等(2017)、朱姗姗(2018)指出融资约束会显著抑制企业创新[7，32]，唐清泉和巫岑(2015)也发现了缓解融资约束比如提供竞争性的银行业市场结构有助于促进企业创新活动的证据[33]。余明桂等(2019)的异质性考察还发现，融资约束对民营化企业创新的抑制作用主要存在于金融发展水平较低的地区[34]。基于上述文献，预期供应链集中度有助于通过缓解企业的融资约束促进创新活动。并且，考虑融资约束缓解最直接的表现是为创新投入提供资金支持，预期相对于创新产出，当因变量为创新投入时，融资约束的效应更为显著。

表7 融资约束的中介效应检验

本文根据KZ模型计算了企业的融资约束指数(KZindex)，融资约束指数越大，意味着上市公司面临的融资约束程度越高。依据中介效应方法[35]，本文检验融资约束指数对供应链集中度与企业创新活动的关系是否具有中介效应，结果如表7所示。

Panel A的因变量为创新投入(RD_SALE)。路径Patha是不包含中介因子融资约束指数的回归模型(即与表3的基准回归模型Panel A一致)。路径Pathb中，KZindex是中介因子，此时供应商集中度(SC_top5)的系数为-0.005，客户集中度(CC_top5)的系数为-0.027，两者均显著，这表明供应链集中度与中介因子负相关。最后的路径Pathc中，当把自变量和中介因子合并回归时，中介因子的系数分别为-0.009和-0.007，且在10%和5%水平下与企业创新投入(RD_SALE)负相关，此时SCC依然显著但回归系数有所降低，相应的SobelZ值分别为-1.994和-2.051，且均在5%水平下显著。这表明融资约束指数(KZindex)存在部分中介效应，支持“供应链集中度—融资约束—创新投入”的作用渠道。

Panel B的因变量为创新产出(PATENT)。路径Patha是不包含中介因子融资约束指数的回归模型(即与表3的基准回归模型Panel B一致)。路径Pathb与Panel A中相同，不再赘述。路径Pathc中，中介因子融资约束指数(KZindex)与供应商集中度(SC_top5)一并回归时，KZindex系数为-0.015但不显著，中介因子融资约束指数(KZindex)与客户集中度(CC_top5)一并回归时，KZindex系数为-0.004并在10%水平下与企业创新产出(PATENT)负相关，相应的SobelZ值在5%水平下显著。这表明融资约束指数(KZindex)对于创新产出(PATENT)也存在部分中介效应，但其作用渠道相对更弱，实证结果仅支持“客户集中度—融资约束—企业创新产出”这一作用渠道，未发现“供应商集中度—融资约束—企业创新产出”的证据。

七、研究结论及政策含义

在科技迅猛发展的知识经济时代，传统管理模式对市场剧变的响应越发被动和迟缓，企业开始积极寻求与供应链上下游企业合作，打造整体竞争优势。本文切入供应链管理考察其与企业创新活动的关系，主要发现如下：(1)就供应链集中度而言，企业创新活动受到供应商集中度的负向影响，受到客户集中度的正向影响；(2)企业市场地位存在调节效应，市场领导者有助于减缓供应商集中度对创新的负向影响，增强客户集中度对创新的正向影响；(3)融资约束缓解是供应链集中度影响企业创新活动的作用渠道。供应商集中度与客户集中度都有助于缓解企业融资约束，但比较而言，客户集中度通过缓解融资约束促进企业创新的效应更强。

本文的研究启示是：创新驱动发展战略是国之大计，实现创新驱动发展离不开企业主体的核心技术创新，这对企业探索打造有助于创新的供应链关系提出了新要求。本文研究表明，供应链集中度是影响企业创新的一个重要因素，并且其效应因企业市场地位而异，这为供应链管理的方向和手段提供了较为充足的理论依据。具体而言：第一，从整体上看，企业必须转换思维化“单兵作战”为“链条整合”，努力构建基于完整供应链视角的合作互惠关系；第二，在供应商集中度管理中，企业决策者相对比较被动，需要在多元策略和单一策略中进行平衡，尽可能抑制供应商集中度对创新的负向效应；第三，在客户集中度管理中，企业决策者可以主动作为，既要从全链条全流程的高度进行客户关系管理，运用客户集中形成的信息反馈和知识溢出的突出优势，提高企业的创新能力；又要防止片面追求客户集中度的创新效应，从而更好地实现营业收入与客户的平衡增长，形成有利于稳定发展的供应链关系，形成有利于可持续发展的创新环境。