供应链数字化与企业高质量发展

【摘要】在数字技术与供应链加速融合的背景下， 厘清数字技术赋能供应链的内在机理是深入推进现代化供 应链体系建设的前提， 对培育新的经济增长点以及加快构建“双循环”新发展格局具有重要意义。本文将供应链创新与应用试点作为一项外生冲击事件， 以2013 ～ 2022年沪深A股上市公司为研究样本， 采用双重差分模型探究供应链数字化对企业高质量发展的影响。研究发现： 供应链数字化对企业实现高质量发展具有显著促进作用， 信息赋能、 营运赋能与创新赋能是供应链数字化促进企业高质量发展的具体路径机制。异质性分析结果表明， 供应链数字化对非国有企业及规模较大企业高质量发展的促进作用更加显著。研究不仅能够重塑供应链节点企业间的价值创造逻辑， 还能够为加快构建“双循环”新发展格局提供重要的经验借鉴。

【关键词】供应链数字化；全要素生产率；高质量发展；数字化转型

【中图分类号】 F272 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2024）17-0055-7

一、 引言

提升企业创新能力是推动我国经济实现高质量发展的必然途径。同时， 《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确指出， 要进一步强化企业的创新主体地位， 促进各类创新要素向企业集聚， 形成以企业为主体、 以市场为导向、 产学研用深度融合的技术创新体系， 推动企业实现高质量发展。而且， 企业能否实现高质量发展取决于其全要素生产率是否得到有效提升， 主要看企业是否可以通过信息赋能提高风险承担能力、 是否能够通过营运赋能优化资源配置效率、 是否可以通过创新赋能获得更大的竞争优势。但是， 自中美发生贸易战摩擦开始， 西方发达国家开展了多次不合理、 不公平的“去中国化”式制裁， 严重威胁了我国企业供应链自主安全（邱煜等，2023）， 也阻碍了我国企业创新链融入全球价值链的进程。在此背景下， 企业为了应对严峻的外部环境， 开始采用数字技术重塑供应链业务流程、 协同机制、 组织形态与价值取向， 积极探索创新链与供应链协同发展的模式架构， 从而以自身发展的确定性对冲外部环境的不确定性， 最终在新发展格局中塑造企业自身的竞争新优势。与此同时， 为了加快推进现代数字供应链建设， 商务部等八部门于2018年联合开展供应链创新与应用试点工作， 以一批城市和企业作为试点单位， 积极探索数字技术与供应链融合发展的新道路， 力求在现代供应链上培育新的经济增长点， 也为我国开展供应链数字化转型积累了丰富的实践经验。

基于上述现实背景， 诸多学者以区块链、 大数据等数字技术应用作为研究对象， 从不同角度对供应链数字化可能给企业造成的影响进行深入探讨。第一， 从供应链韧性角度， 例如许益亮和苟建华（2023）分析认为， 数字化转型能够为供应链主体与结构要素的发展注入新的增长活力， 可以显著提高企业供应链的抵抗力、 恢复力与转变力， 进而有效提升企业供应链韧性水平； 张蔼容和胡珑瑛（2023）则基于沪深A股上市高技术企业年报进行研究， 结果表明数字化转型对企业供应链韧性提升具有显著促进作用， 且主要表现为企业绩效提升及股票价格波动性下降。第二， 从融资约束角度， 例如李健等（2023）研究发现， 数字化技术的广泛应用能够为企业注入强劲的发展动能， 其积极进行数字化转型也能够有效缓解所面临的融资约束压力， 最终能够促进企业实现高质量发展； 娄祝坤和高丽蕊（2023）分析指出， 企业进行数字化转型能够丰富企业供应链网络并提升企业信息透明度， 可以有效增强企业与供应商之间的信任关系， 进而助力企业获得更多的商业信用融资。第三， 从高质量发展角度， 例如何瑛（2023）分析指出， 中小企业进行数字化变革能够显著提升其供应链现代化水平， 有利于优化企业的流程控制能力以降低生产成本， 从而助力这类企业实现高质量发展； 潘爱玲和王雪（2023）则以沪深A股文化传媒类公司作为研究对象研究发现， 数字化转型可以对文化企业原有的供应链、 创新链及营销链进行有效优化， 进而有效促进文化企业实现高质量发展。

通过文献梳理可以发现， 已有研究重点探讨供应链数字化对企业供应链韧性及融资约束水平的影响， 有关企业高质量发展的研究成果以理论分析为主且现有实证分析文献也相对较为片面， 无法系统地量化评估分析供应链数字化给企业高质量发展所带来的经济后果。有鉴于此， 本文将在中国情境基础上对供应链数字化的经济后果进行探讨分析， 旨在回答以下几个问题： 供应链数字化能否对企业高质量发展产生显著影响？这种影响是正向还是负向的？其内在影响机理是什么？进一步地， 深入分析供应链数字化能否对企业产生其他积极的经济后果？对上述问题的回答将为重塑供应链节点企业间的价值创造逻辑， 以及加快构建“双循环”新发展格局提供重要的经验借鉴。因此， 本文将供应链创新与应用试点作为外生冲击， 采用双重差分模型探究供应链数字化与企业高质量发展之间的内在联系， 从信息赋能、 营运赋能与创新赋能三个层面探究其内在影响机理， 并从产权性质与企业规模两个层面进行异质性检验分析。

本文可能的贡献在于： 第一， 突破了已有文献在研究视角上的局限性， 采用准自然实验方法对供应链数字化的经济后果进行系统的量化评估分析， 为供应链数字化助力企业实现高质量发展提供了直接的经验证据。第二， 从信息赋能、 营运赋能与创新赋能三个角度剖析供应链数字化驱动企业实现高质量发展的内在机理， 进一步深化了对供应链数字化赋能机理的理解。第三， 深入分析供应链数字化对企业高质量发展会产生何种影响， 为助力企业供应链数字化建设、 强化供应链协作、 推动企业实现高质量发展提供了重要启示， 也能够为后续“供应链创新与应用试点”政策的完善与推广提供一定的借鉴与参考。

二、 理论分析与研究假设

刘海建等（2023）研究指出， 供应链数字化不仅可以改变供应链原有结构、 保障供应链的可持续性， 更为重要的是还能对供应链管理效率以及企业高质量发展产生深远影响。基于此， 本文将从信息赋能、 营运赋能与创新赋能三个角度分析供应链数字化对企业高质量发展所带来的影响， 具体分析如下：

（一）信息赋能角度

供应链数字化能够显著增强供应链网络的渗透性与连通性， 有效缓解供应链上下游企业间的信息不对称程度（何瑛，2023）， 进而大幅度提高企业的风险承担能力， 最终会对企业实现高质量发展产生积极的促进作用。第一， 从供应商层面来看， 供应链数字化依托大数据技术可以实现对海量供应商信息的数据挖掘、 分类与整理， 从而帮助企业筛选匹配更为优质的节点供应商， 有效降低企业可能产生的违约成本及供应商转换成本， 进一步增强整个供应商网络的安全性与稳定性。同时， 供应链数字化还通过智能平台实现企业间的信息共享（肖翔等，2023）， 这可以提升不同节点企业的沟通协调与组织协作能力， 有效降低传统供应链面临的库存堆积及供应链断裂风险， 促使供应链参与者形成风险共担、 共生共存及双向互助的新型合作关系。第二， 从客户角度来看， 供应链数字化极大地提高了上下游企业的响应能力， 使其可以借助算法处理与分析等技术有效获取消费者的最新需求信息， 使供应链企业实现从供给端到需求端的实时监控， 从而有效增强企业对客户需求变化的敏感性， 使供应链企业在复杂多变的环境中保持自身的竞争优势， 不断提升自身的风险承担能力， 最终实现企业高质量发展。

（二）营运赋能角度

供应链数字化可以帮助企业改进生产流程及调整生产方案， 大数据的广泛应用也能够有效减少企业中非必要的“人力参与”， 在降低企业运营成本的同时有效提升其资产营运效率（黄勃等，2023）。同时， 数字化技术也使得企业各部门之间实现资源共享， 有效减少企业中存在的内部信息孤岛问题， 进一步提升企业内部的信息传递效率， 从而促使企业将生产要素由低生产率部门向高生产率部门流转， 使得这类企业内部的资源配置效率不断提高。而且， 供应链数字化也能够提升企业内部决策的效率与质量， 尽量减少因内部管理不善导致的效率低下行为， 例如企业高管可能会通过转变经营理念与改进管理方式来增加要素资源间的协调性， 还会进一步通过调整人员结构、 丰富激励形式与优化工作时长来提升整体产出效率， 推动企业由粗放型向集约型发展模式转变， 促进企业全要素生产率提升， 最终助力企业降低资本成本、 提高生产效率、 增强市场竞争力。此外， 供应链数字化也使得物联网技术在供应链企业中得到广泛应用（李健，2023）， 这类企业可以对供应链底层数据进行深度挖掘与清洗， 有效提升企业进行经营决策时所参考的信息质量， 从而降低资金流、 商品流与客户流发生错配的概率， 进而提高企业决策的准确性。

（三）创新赋能角度

企业创新活动具有周期较长、 投入成本较高、 面临的风险较大等特点， 只有当创新产出所带来的边际收益大于边际成本时， 企业才会选择加大资金投入规模来进行技术研发与产品升级。供应链数字化能够对企业产品的设计、 研发与生产等全流程进行数字赋能， 促使企业积极开发新产品以提高市场占有率， 从而达到增加产出、 降低成本、 提高效率、 获取利润的基本目标， 使企业在复杂的市场环境中保持自身的竞争优势（孙全胜，2023）。而且， 供应链数字化可以使企业精准了解客户对产品的个性化与多样化需求， 助力企业增加产品种类以推进产品多元化， 从而在提高产品附加值的同时增强企业的差异化竞争能力， 使得企业可以有效应对外部需求的冲击， 助力企业开拓新的价值增值路径（张倩肖和段义学，2023）。此外， 在供应链数字化的背景下企业与消费者的联系也更为紧密， 供应链上下游企业可能还会通过调整薪酬制度、 提高基层员工的最低工资标准等方式来降低企业内部薪酬差距， 进一步提升员工的自我满意度和工作幸福感， 有效提高员工士气和企业内部凝聚力， 从而使企业树立良好的社会形象， 向利益相关者传递积极信号并增强投资者的投资信心和债权人的信任， 进而有效缓解企业面临的融资约束压力， 最终促进供应链上下游企业实现高质量发展。

基于上述分析， 本文提出如下研究假设：

H1： 供应链数字化能够促进企业实现高质量发展。

三、 研究设计

（一） 样本选取与数据来源

本文采用2013 ～ 2022共十年的沪深A股上市企业样本数据进行研究， 选取2018年开展供应链创新与应用试点的企业作为处理组， 其余企业作为对照组， 并对样本进行如下筛选处理： （1）剔除ST类企业样本； （2）剔除数据缺失的企业样本； （3）剔除存在明显异常数值的企业样本。经过上述筛选后， 最终得到29699个“企业—年度”观测值。供应链创新与应用试点的企业数据来源于商务部网站①， 其他数据主要来源于CSMAR、 CNRDS及WIND数据库。此外， 为避免极端数值影响回归结果， 本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理（Winsorize）。

（二） 模型构建

本文将供应链创新与应用试点作为外生冲击， 采用双重差分模型探究供应链数字化与企业高质量发展之间的内在联系， 并参考刘海建等（2023）、 黄勃等（2023）的做法， 构建如下基准回归模型：

TFPi，t=α+β1Treat×Timei，t+γControlsi，t+Ind+Year+εi，t （1）

其中： i代表企业， t代表年份。TFP为样本企业i在第t年的全要素生产率， Treat×Time代表供应链数字化， Controls为控制变量。本文重点关注Treat×Time的系数的显著性， 若其显著为正， 则说明供应链数字化能够推动企业实现高质量发展。

（三） 变量设定

1. 被解释变量： 企业高质量发展。全要素生产率能够科学反映在要素投入既定条件下企业的最大产出能力， 可以用来衡量企业的科技创新水平、 产品质量以及高质量发展水平等指标（曹玉珊和陈哲，2023）。同时， 本文参照余淼杰（2010）、 鲁晓东和连玉君（2012）的研究， 采用半参数OP法测算的企业全要素生产率衡量企业高质量发展（TFP）， 该方法以投资额作为代理变量， 并选取外部指标， 能够有效避免因样本选择偏差而可能存在的内生性问题。并且， 在稳健性检验中采用LP法计算的全要素生产率衡量企业高质量发展水平。

2. 解释变量： 供应链数字化。本文采用试点企业虚拟变量与政策实施前后虚拟变量的交互项（Treat×Time）衡量供应链数字化。其中： Treat为分组变量， 若样本企业属于供应链创新与应用试点企业， 则赋值为1， 否则为0； Time为时间变量， 若样本所处年份在2018年及以后， 则赋值为1， 否则为0。交互项（Treat×Time）的回归系数β1代表供应链创新与应用试点企业与非试点企业在数字化实施前后企业发展水平的差异， 若β1显著为正， 则说明供应链数字化能够有效推动企业实现高质量发展。

3. 控制变量。参照Swain和Cao（2019）、 Lopez等（2022）、 毛斯丽等（2024）、 祝丹枫和李宇坤（2023）、 蔡宏波等（2023）的做法， 主要选取以下控制变量（Controls）： 企业价值（TobinQ）、 流动比率（Lr）、 企业年龄（Age）、 董事会规模（DS）、 独立董事占比（Indp）、 财务杠杆（Lev）、 企业规模（Size）、 产权性质（Soe）、 企业成长性（Growth）、 股权集中度（Top1）、 企业盈亏性质（Loss）。本文具体变量定义如表1所示。

四、 实证结果与分析

（一） 描述性统计分析

描述性统计结果如表2所示， 由结果可知： 企业高质量发展（TFP）的最大值、 最小值分别为10.360、 5.782， 表明不同企业的高质量发展水平存在显著差异； 财务杠杆（Lev）的最大值、 最小值与均值分别为0.953、 0.059、 0.429， 虽然均值小于50%， 但最大值和最小值差异较大， 表明样本公司存在资金利用不充分的情况； 第一大股东持股比例（Top1）的最大值、 最小值分别为0.748、 0.082， 说明样本中部分企业存在一股独大的情况。其他变量的变化范围与已有研究相近。

（二） 基准回归分析

表3报告了供应链数字化与企业高质量发展的基准回归结果。列（1）显示， 在不控制现有控制变量的情况下， 供应链数字化（Treat×Time）对企业高质量发展的回归系数为1.1175， 在1%的水平上显著， 表明供应链数字化能够有效推动企业实现高质量发展。列（2）显示， 在控制现有控制变量的情况下， 供应链数字化（Treat×Time）对企业高质量发展的回归系数为0.2126， 也在1%的水平上显著， 可见供应链数字化对企业高质量发展的促进作用不受现有控制变量的影响。结果表明， 供应链数字化对企业高质量发展具有显著促进作用， 换言之， 供应链数字化改革实施后， 试点企业的全要素生产率会明显提升。相较于未开展供应链数字化改革的企业， 试点企业的全要素生产率平均高出0.2126个单位。因此， 本文H1成立。

（三） 动态效应分析

为了进一步探究供应链数字化对企业高质量发展的动态影响， 参照黄溶冰和周卉芬（2021）、 周冬华和万贻健（2023）的做法， 构建以下变量： TR×BE3、 TR×BE2、 TR×BE1、 TR×CU、 TR×AF1、 TR×AF2、 TR×AF3， 当企业为实验组且时间分别为供应链数字化改革的前三年、 前两年、 前一年、 当年、 后一年、 后两年、 后三年时， 这些变量取值为1， 否则取值为0。回归结果如表4所示。列（1）显示， 在不控制现有控制变量的情况下， TR×BE3、 TR×BE2、 TR×BE1对企业高质量发展的回归系数分别为-0.0223、 0.1130、 0.1037， 均未通过显著性检验； TR×CU、 TR×AF1、 TR×AF2、 TR×AF3对企业高质量发展的回归系数分别为1.0631、 1.2248、 1.1708、 1.1909， 均在1%的水平上显著。列（2）显示， 在控制现有控制变量的情况下， TR×BE3、 TR×BE2、 TR×BE1对企业高质量发展的回归系数分别为0.0794、 0.0778、 0.0171， 均未通过显著性检验； TR×CU、 TR×AF1、 TR×AF2、 TR×AF3对企业高质量发展的回归系数分别为0.1600、 0.2903、 0.3094、 0.3393， 在5%或1%的水平上显著。综上， 处理组与对照组在供应链数字化改革实施前变化趋势基本一致， 供应链数字化能够有效推动企业实现高质量发展。由此， 本研究满足平行趋势假设， 且随着时间的推移， 供应链数字化对企业实现高质量发展的促进作用逐步增强。

（四） 稳健性检验

1. 更换被解释变量。为了缓解变量衡量偏误可能对实证结果造成的影响， 参照黄勃等（2023）的做法， 采用LP法计算的全要素生产率衡量企业的高质量发展水平。表5列（1）的回归分析结果表明， 供应链数字化（Treat×Time）对企业高质量发展的回归系数在1%的水平上显著为正， 表明供应链数字化能够有效推动企业实现高质量发展， 本文基准回归结果依旧成立。

2. 安慰剂检验。供应链数字化试点企业与其他企业可能本身就存在差异， 本文研究结论可能会被这些遗漏因素所影响。因此， 参照邱保印等（2023）的做法， 将选取的样本数据时间限定为2014 ～ 2016年， 并将2015年定义为虚拟供应链数字化改革实施时间， 重新进行回归检验。表5列（2）的回归分析结果表明， 供应链数字化（Treat×Time）对企业高质量发展的回归系数未通过显著性检验， 从侧面印证了本文结论的稳健性。

3. PSM+DID检验。虽然国家确定供应链数字化试点企业具有一定的随机性， 但是仍然可能存在样本选择问题。在此背景下， 参照周易等（2023）的做法， 采用倾向得分匹配双重差分PSM+DID研究模型进行探究， 实际匹配效果显示， 匹配前处理组与对照组的曲线走势相差较大， 而匹配后两组走势基本一致， 说明匹配后样本变量基本都在共同取值范围内， 能够满足共同支撑假设， 匹配效果良好。表5列（3）的回归分析结果显示， 供应链数字化（Treat×Time）对企业高质量发展的回归系数在5%的水平上显著， 表明供应链数字化对企业高质量发展具有一定的促进作用。上述分析表明， 在采用PSM对样本进行匹配回归后， 再次证实本文研究结论的稳健性， 排除了样本选择偏差等潜在因素的影响。

（五） 影响机制分析

结合理论分析可知， 供应链数字化提升企业高质量发展水平的机制在于信息赋能机制、 营运赋能机制与创新赋能机制。因此， 为了进一步探究供应链数字化改革下企业如何通过信息赋能、 营运赋能与创新赋能机制提升高质量发展水平， 将采用逐步分析法进行研究， 并构建如下研究模型：

ZJi，t=α+β1Treat×Timei，t+γControlsi，t+Ind+Year+

εi， t （2）

TFPi，t=α+β1Treat×Timei，t+β2ZJi，t+γControlsi，t+Ind+Year+εi，t （3）

其中， ZJ为中介变量， 其他变量定义见表1。信息赋能机制（Con）参照肖红军等（2021）的做法， 采用迪博内部控制指数进行衡量。营运赋能机制（Fat）参照李万利等（2022）的做法， 采用固定资产周转率进行衡量。创新赋能机制（Pat）参照黄勃等（2023）的做法， 采用企业专利申请量加一取自然对数进行衡量。信息赋能、 营运赋能与创新赋能机制的回归结果见表6。

1. 信息赋能机制。表6列（1）显示， 供应链数字化（Treat×Time）对企业高质量发展的回归系数为0.2126， 且在1%的水平上显著， 表明供应链数字化能够有效推动企业实现高质量发展。列（2）显示， 供应链数字化（Treat×Time）的回归系数为29.1017， 且在1%的水平上显著， 表明供应链数字化对企业内部控制水平具有显著正向影响。列（3）显示， 信息赋能机制（Con）的估计系数为0.0005， 且在1%的水平上显著， 说明企业内部控制水平提高对其高质量发展水平具有显著促进作用； 供应链数字化（Treat×Time）的回归系数较之前有所降低， 仍然在1%的水平上显著为正。结果表明， 信息赋能机制得到验证， 即供应链数字化改革能够通过提高企业内部控制水平来促进企业实现高质量发展。

2. 营运赋能机制。表6列（4）显示， 供应链数字化（Treat×Time）对企业高质量发展的回归系数为0.2126， 且在1%的水平上显著， 表明供应链数字化能够有效推动企业实现高质量发展。列（5）显示， 供应链数字化（Treat×Time）的回归系数为12.8850， 且在1%的水平上显著， 表明供应链数字化能够有效提升企业固定资产周转效率。列（6）显示， 营运赋能机制（Fat）的估计系数为0.0070， 且在1%的水平上显著， 说明企业固定资产周转效率提高对其高质量发展具有显著促进作用； 供应链数字化（Treat×Time）的回归系数较之前有所降低， 但仍然在1%的水平上显著为正。结果表明， 营运赋能机制得到验证， 即供应链数字化改革能够通过提高企业固定资产周转效率来促进企业实现高质量发展。

3. 创新赋能机制。表6列（7）显示， 供应链数字化（Treat×Time）对企业高质量发展的回归系数为0.2126， 且在1%的水平上显著， 表明供应链数字化能够有效推动企业实现高质量发展。列（8）显示， 供应链数字化（Treat×Time）的回归系数为0.0651， 且在5%的水平上显著， 表明供应链数字化能够有效提升企业创新水平。列（9）显示， 创新赋能机制（Pat）的估计系数为0.0107， 且在10%的水平上显著， 说明企业创新水平提高对其高质量发展具有显著促进作用； 供应链数字化（Treat×Time）的回归系数较之前有所降低， 但仍然在1%的水平上显著为正。结果表明， 创新赋能机制得到验证， 即供应链数字化改革能够通过提高企业创新水平来促进企业实现高质量发展。

（六） 异质性检验

1. 产权性质。企业的产权性质对于经营行为的影响有着显著差异， 因此在研究企业高质量发展影响因素时应考虑产权性质的影响。

由于管理体制的差异， 国有企业领导一般由上级政府部门任命， 这就导致其与政府职能部门联系较为紧密， 能够获得政府、 国有银行等机构的优惠扶持， 但由于国有企业组织架构繁琐、 审批决议时间较长且缺少创新激励， 在一定程度上弱化了这类企业对数字化转型及技术溢出的关注度， 也进一步减弱了企业进行研发创新的动力（温科和李常洪，2024）。此外， 非国有企业面临的资金压力普遍较大， 其在资源获取上处于劣势地位， 所以非国有企业在“不进则退”的竞争压力驱使下， 有更强烈的主观意愿迎合客户的创新需求以及数字化转型战略， 从而有效推动产品转型升级以提升其市场竞争力。因此， 本文将深入探究供应链数字化对企业高质量发展的影响是否会因为产权性质不同而存在差异。表7列（1）显示， 供应链数字化（Treat×Time）对国有企业高质量发展的回归系数为0.0492， 但并不显著， 表明供应链数字化无法有效促进国有企业高质量发展水平的提升。究其原因， 可能是因为国有企业面临的融资约束压力较小且缺乏有效的创新激励措施， 使得国有企业降低了对数字化转型及技术溢出效应的关注度， 进而导致国有企业进行研发创新的动力不足， 最终致使供应链数字化无法有效促进国有企业高质量发展水平的提升。列（2）显示， 供应链数字化（Treat×Time）对非国有企业高质量发展的回归系数为0.0931， 且在5%的水平上显著， 说明供应链数字化能够推动非国有企业实现高质量发展。结果表明， 供应链数字化对非国有企业高质量发展具有显著促进作用。

2. 企业规模。规模较大企业的经营模式和组织架构较为成熟， 面临的资金压力相对较小， 通常有足够的动机进行数字化转型， 从而促进内部资源配置效率提升， 助力企业降低资本成本、 提高生产效率、 增强市场竞争力， 推动企业由粗放型向集约型发展模式转变， 最终促进企业实现高质量发展（王超等，2023）。因此， 本文将深入探究供应链数字化对企业高质量发展的影响是否会因为企业规模不同而存在差异。表7列（3）显示， 供应链数字化（Treat×Time）对规模较大企业高质量发展的回归系数为0.6241， 且在1%的水平上显著， 表明供应链数字化能够有效推动规模较大企业实现高质量发展。列（4）显示， 供应链数字化（Treat×Time）对规模较小企业高质量发展的回归系数为0.0436， 但并不显著， 表明供应链数字化无法有效促进规模较小企业高质量发展水平的提升。结果表明， 供应链数字化对规模较大企业高质量发展具有显著促进作用。

六、 研究结论与启示

供应链数字化能够助力企业积极探索创新链与供应链协同发展的模式架构， 重塑供应链业务流程、 协同机制、 组织形态与价值取向， 促使企业以自身发展的确定性对冲外部环境的不确定性， 最终在新发展格局中塑造企业自身的竞争新优势。因此， 本文将2018年开展的供应链创新与应用试点工作作为一项外生冲击事件， 以2013 ～ 2022年沪深A股上市企业数据为研究样本， 采用双重差分模型探究供应链数字化对企业高质量发展的影响。研究发现： 第一， 供应链数字化对企业实现高质量发展具有显著促进作用， 经过更换被解释变量、 安慰剂检验及PSM+DID检验等稳健性检验后， 研究结论依旧稳健； 第二， 供应链数字化能够通过提高企业内部控制水平、 固定资产周转效率及创新能力三种途径助力企业实现高质量发展； 第三， 供应链数字化对非国有企业及规模较大企业高质量发展的促进作用更加显著。

依据本文的研究结论可以得出以下启示： 第一， 政府可以通过不断加大“放管服”力度， 力求在现代供应链上培育新的经济增长点， 鼓励和支持企业进行数字化转型与创新， 引导企业积极探索创新链与供应链协同发展的模式架构， 并进一步采用数字技术重塑供应链业务流程、 协同机制、 组织形态与价值取向， 使企业能够以自身发展的确定性对冲外部环境的不确定性， 最终在新发展格局中塑造企业自身的竞争新优势。同时， 政府还应该给予数字化转型难度较大的企业一定的帮扶措施， 为其提供政策或资金方面的援助， 并向其介绍已完成数字化转型企业的成功经验， 引导其进行数字化变革及加强现代数字化技术的应用， 最终促进这类企业实现高质量发展。第二， 企业应该把握住数字化转型发展新机遇， 将自身数字化发展与供应链数字化试点政策有机结合起来， 探索构建信息共享平台以提高资源整合能力， 从而使知识、 技术、 资金等创新资源在供应链企业间实现互通与共享， 有效增强企业供应链的稳定性及安全性。而且， 企业还应该根据供应链数字化试点政策积极调整经营战略， 不断加大研发资金投入规模以改进原有生产工艺， 并进一步转变经营理念与管理方式来增加要素资源间的协调性， 推动企业由粗放型发展模式向集约型发展模式转变， 有效提高利益相关者对企业的认可程度， 促使企业建立良好的社会声誉从而提高竞争力， 最终助力企业实现高质量发展。

【 注 释 】

①资料来源：http：//ltfzs.mofcom.gov.cn/gylcxyyy/zcfb/art/2018/art_68417

deccade456a8b22afaf9690ee70.html。

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