王 華 郭思媛

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院,武漢 430073)

提要: 數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略目標(biāo),供應(yīng)商分布和選擇對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有重要作用?；谥袊鴾預(yù)股上市公司2007—2020年數(shù)據(jù),以文本分析法測量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平,結(jié)合注冊地經(jīng)緯度,測算企業(yè)與其前五大供應(yīng)商間的加權(quán)地理距離,選擇行業(yè)年度雙向固定效應(yīng)面板回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),供應(yīng)商與企業(yè)的地理距離越遠(yuǎn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高;企業(yè)所在城市開通高鐵或位于經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)時(shí),地理距離對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更顯著。機(jī)制研究發(fā)現(xiàn),位于市場競爭程度較高地區(qū)以及內(nèi)部控制水平較高的企業(yè),更有利于供應(yīng)商地理距離和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間正向作用的發(fā)揮;進(jìn)一步地,供應(yīng)商地理距離與數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的促進(jìn)作用在國有企業(yè)以及存在“黏性”供應(yīng)商的企業(yè)中作用更顯著。上述研究為供應(yīng)鏈管理和數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供決策支持。

引 言

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型升級(jí)和搶占國際競爭制高點(diǎn)的戰(zhàn)略選擇,是企業(yè)未來發(fā)展的重要方向[1]。習(xí)近平總書記多次強(qiáng)調(diào)要不斷做強(qiáng)做優(yōu)做大我國數(shù)字經(jīng)濟(jì),黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)要著力提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平,供應(yīng)鏈韌性與供應(yīng)鏈分布密切相關(guān)。在企業(yè)數(shù)字化建設(shè)過程中,與供應(yīng)鏈上下游企業(yè)之間的緊密協(xié)作不可或缺。這種協(xié)作很大程度上取決于供應(yīng)鏈韌性,而供應(yīng)鏈韌性的實(shí)現(xiàn)與供應(yīng)商地理距離密切相關(guān)。供應(yīng)商地理距離直接影響著信息流、物流等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的效率,從而影響整條供應(yīng)鏈韌性和企業(yè)應(yīng)對不確定性的能力。合理的供應(yīng)商地理距離分布有利于降低審計(jì)費(fèi)用、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新水平、提升企業(yè)經(jīng)營績效[2-4]。上市公司與其供應(yīng)商的地理距離作為供應(yīng)鏈韌性的重要表現(xiàn)形式,在推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型上有重要作用和戰(zhàn)略意義。

受交通技術(shù)條件、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響,企業(yè)一般偏向于在較近范圍內(nèi)選擇供應(yīng)商。供應(yīng)商的生產(chǎn)能力、創(chuàng)新技術(shù)水平以及品牌輻射度都受制于空間上的局限,企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品以及提供服務(wù)的質(zhì)量被阻礙,進(jìn)一步阻礙企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)空間聯(lián)系與地理集群理論,隨著新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)發(fā)展,經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間組織的參與者受到空間動(dòng)態(tài)變化影響,參與者之間的關(guān)系日益復(fù)雜,在多種地理尺度中相互聯(lián)系的企業(yè)傾向于在更大地理范圍內(nèi),建立戰(zhàn)略伙伴關(guān)系,避免地方生產(chǎn)帶來鎖定風(fēng)險(xiǎn)[5]。供應(yīng)鏈的不斷完善與升級(jí)促使其向更遠(yuǎn)范圍延伸,企業(yè)傾向與外地企業(yè)進(jìn)行供應(yīng)鏈整合,提高垂直分工水平,更加重視供應(yīng)商的技術(shù)水平和創(chuàng)新能力,此時(shí)時(shí)間和空間距離的限制倒逼企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型[6-7]。以一汽大眾為例,其整車部件與系統(tǒng)中以電子電器系統(tǒng)為代表的技術(shù)密集型零部件多來源于長三角和珠三角汽車產(chǎn)業(yè)集群,在中國本土供應(yīng)鏈呈現(xiàn)出跨區(qū)域的密切空間聯(lián)系。

與此同時(shí),隨著中國各大城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善以及區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高,時(shí)間和空間距離的縮短,為企業(yè)跨區(qū)域發(fā)展以及供應(yīng)商布局提供支持,企業(yè)有能力在全國范圍內(nèi)選擇優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商。因此,在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷完善、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提高的背景下,能否突破區(qū)域限制,供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否發(fā)揮作用,是本文的重點(diǎn)研究問題。

本文以2007—2020年中國滬深A(yù)股市場上市公司為樣本,實(shí)證研究供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。研究結(jié)果表明:供應(yīng)商與企業(yè)的地理距離越遠(yuǎn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高;企業(yè)所在城市開通高鐵或位于經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)時(shí),地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更顯著。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),供應(yīng)商地理距離對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用更多發(fā)生在所處地區(qū)競爭水平較高以及內(nèi)部控制質(zhì)量較高的企業(yè)中。進(jìn)一步分析表明,國有企業(yè)以及存在“黏性”供應(yīng)商的企業(yè),有利于供應(yīng)商地理距離和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間正向作用的發(fā)揮。 與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,本文的創(chuàng)新之處主要有三個(gè)方面:第一,豐富了供應(yīng)鏈管理研究內(nèi)容。以往研究集中于檢驗(yàn)地理距離對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、審計(jì)費(fèi)用、投入產(chǎn)出效率等方面的影響,本文拓展到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新影響。第二,拓展了數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域。以往文獻(xiàn)集中于考察企業(yè)內(nèi)部治理特征和外部制度環(huán)境對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響[8-10]。本文基于地理經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,考察供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。第三,提供了供應(yīng)商選擇建議。本文為從政府監(jiān)管和企業(yè)實(shí)踐層面制定供應(yīng)鏈管理策略、推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等方面查漏補(bǔ)缺。

一、理論分析與研究假設(shè)

供應(yīng)鏈管理是學(xué)術(shù)界長期關(guān)注的熱點(diǎn)話題之一,諸多學(xué)者從不同角度切入研究,主要集中在以下方面:(1)企業(yè)創(chuàng)新[11]。創(chuàng)新能力較強(qiáng)的供應(yīng)商,有助于企業(yè)與其合作,帶動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。(2)經(jīng)營績效[12]。供應(yīng)商與客戶良好合作關(guān)系的構(gòu)建,提升供應(yīng)鏈質(zhì)量,促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營業(yè)績上升。(3)信息質(zhì)量[13]。供應(yīng)商和客戶之間的關(guān)系型交易,解釋企業(yè)盈余管理行為,影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量和審計(jì)師決策。(4)營運(yùn)資本[14]。供應(yīng)商集中度會(huì)影響企業(yè)成本結(jié)構(gòu)決策,跨越資本市場與商品市場,促使?fàn)I運(yùn)資本平滑資本性投資?；谝延醒芯?筆者認(rèn)為供應(yīng)商會(huì)對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生影響。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型代表著數(shù)字技術(shù)與企業(yè)戰(zhàn)略的深度融合,標(biāo)志著一項(xiàng)重大的戰(zhàn)略變革。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的演進(jìn)過程通?？蓜澐譃閹讉€(gè)不同階段,包括“信息化-數(shù)字化-數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。信息化階段通常指的是廣泛應(yīng)用信息通信技術(shù),導(dǎo)致應(yīng)用對象或領(lǐng)域發(fā)生轉(zhuǎn)型,主要涉及傳統(tǒng)信息通信技術(shù)的運(yùn)用。而數(shù)字化階段則著重于新一代信息技術(shù)的應(yīng)用,如大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等[15]。通過充分利用人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù),企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,涵蓋組織結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式和外部生態(tài)環(huán)境等多個(gè)方面的系統(tǒng)變革[16-17]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于企業(yè)來說至關(guān)重要,因?yàn)樗鼛砹斯ぷ鞣绞健⒔M織方式甚至公司業(yè)務(wù)模式等方面的重大變化[18]。本文以供應(yīng)商地理距離為切入點(diǎn),著重研究它對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響和作用機(jī)制,并將這一關(guān)系融入企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境的研究框架中,以進(jìn)行深入討論。

地理距離,即供應(yīng)鏈企業(yè)在空間上的物理距離,被廣泛定義[19]。這一距離特征在供應(yīng)鏈管理中扮演著重要的角色,對數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生重大影響。一方面,受限于地理距離,企業(yè)之間形成正式專業(yè)網(wǎng)絡(luò)和非正式社交網(wǎng)絡(luò)變得更加困難。這種情況下,企業(yè)與供應(yīng)商之間的合作交流受到限制,信息傳遞效率下降[20]。另一方面,為了規(guī)避單一地方生產(chǎn)造成的鎖定風(fēng)險(xiǎn),企業(yè)傾向于在更大地理范圍內(nèi),建立戰(zhàn)略伙伴關(guān)系[5]。在資源基礎(chǔ)理論作用下,這種策略可以通過多元化供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)來增強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性。企業(yè)應(yīng)該重點(diǎn)投資于能夠?yàn)槠鋷砀偁巸?yōu)勢的特殊資源。對于供應(yīng)鏈上游,供應(yīng)商提供原材料、半成品和成品等貨物,是企業(yè)的關(guān)鍵資源之一。因此,合理的供應(yīng)商分布策略對降低生產(chǎn)成本和提高合作績效至關(guān)重要[21]。較遠(yuǎn)的供應(yīng)商地理距離可能會(huì)存在語言、文字等方面差異,導(dǎo)致企業(yè)與供應(yīng)商之間溝通難度加大[22],造成二者之間溝通信息失真。在這種情況下,企業(yè)有更強(qiáng)的動(dòng)力提高數(shù)字技術(shù)水平,從而與供應(yīng)商建立更加緊密穩(wěn)定的聯(lián)系。同時(shí),隨著交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善以及信息化建設(shè)的推進(jìn),依托于電子信息技術(shù)等新型工作方式以及高鐵、航空等交通方式,降低了企業(yè)溝通成本。外部環(huán)境的不斷完善,也有助于企業(yè)與供應(yīng)商之間建立互信、合作關(guān)系。

供應(yīng)商多元化策略為企業(yè)提供更好的發(fā)展空間,提升了經(jīng)營效率與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[23]。首先,企業(yè)轉(zhuǎn)型需求驅(qū)動(dòng)。依托于信息技術(shù)建立起來的“跨區(qū)域供應(yīng)商—企業(yè)”合作模式,加大了企業(yè)數(shù)字化建設(shè)需求,推動(dòng)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其次,供應(yīng)商創(chuàng)新能力引領(lǐng)?？鐓^(qū)域供應(yīng)商帶來豐厚創(chuàng)新資源[24],創(chuàng)新水平較高的供應(yīng)商帶來更多創(chuàng)新產(chǎn)品與技術(shù),補(bǔ)充上市公司所在地區(qū)的創(chuàng)新資源,提升創(chuàng)新水平,推升其數(shù)字化轉(zhuǎn)型。再次,供應(yīng)鏈知識(shí)溢出影響。供應(yīng)商地理距離的擴(kuò)大,使得企業(yè)與供應(yīng)商異質(zhì)性增強(qiáng),為技術(shù)傳播與擴(kuò)散創(chuàng)造條件,差異化的經(jīng)營環(huán)境助力企業(yè)獲取新的知識(shí)、資源、經(jīng)營戰(zhàn)略[25]。最后,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)支持。在完善的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)支撐下,合理的供應(yīng)商分布策略降低企業(yè)生產(chǎn)成本,促進(jìn)企業(yè)之間包括數(shù)據(jù)要素在內(nèi)的要素流動(dòng)和資源配置,推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升企業(yè)生產(chǎn)效率?；谏鲜龇治?本文提出研究假設(shè)1。

H1:公司供應(yīng)商地理距離越遠(yuǎn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

在不同條件下,地理距離和公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度之間的關(guān)系存在差異,交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)程度以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)影響企業(yè)供應(yīng)商分布的決策。進(jìn)一步研究交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對供應(yīng)商分布決策產(chǎn)生的影響。

供應(yīng)商分布決策需要考慮多種因素,包括原材料質(zhì)量、購買價(jià)格、運(yùn)輸成本、產(chǎn)成品利潤率等。以高鐵開通為代表,交通基建可以從運(yùn)輸時(shí)間、地理空間上為企業(yè)選擇供應(yīng)商提供便利條件。首先,降低物流成本。高鐵運(yùn)輸幫助企業(yè)以更低成本獲取原材料。其次,提升信息可達(dá)性。高鐵作為新型交通工具,縮短企業(yè)跨區(qū)域溝通時(shí)間,有利于信息、資源、技術(shù)等因素傳播[26]。最后,增強(qiáng)企業(yè)互信度。便捷的交通可以使企業(yè)更多采用實(shí)地考察、互相訪問等形式,為選擇合適供應(yīng)商奠定基礎(chǔ)[27]。因此,通過降低物流成本、提升信息可行性、增強(qiáng)企業(yè)可信度,幫助企業(yè)在更大時(shí)間、空間范圍內(nèi)篩選和匹配供應(yīng)商,從而提高企業(yè)數(shù)字化建設(shè)需求。

不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、政策開放程度以及管理者經(jīng)營理念等都存在一定差異,中國東部、中部和西部三大經(jīng)濟(jì)區(qū),其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異度較高。一方面,在東部、中部等經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)區(qū),企業(yè)能夠擁有更大力度的政策補(bǔ)貼、更好的制度環(huán)境以及更為靈活寬松的發(fā)展機(jī)遇,降低企業(yè)挖掘廣闊范圍內(nèi)潛在供應(yīng)商的難度[28]。另一方面,與西部地區(qū)相比東部、中部擁有較為完善的基礎(chǔ)設(shè)施和較為發(fā)達(dá)的資本市場,企業(yè)融資約束較小;同一經(jīng)濟(jì)區(qū)域輻射范圍內(nèi),在擁有較多上市公司的地區(qū),行業(yè)競爭較激烈、管理層管理水平較高、企業(yè)面臨資金約束較小,企業(yè)更傾向于投入資金開展數(shù)字化建設(shè),提升生產(chǎn)效率和供應(yīng)鏈質(zhì)量。相比西部地區(qū),公司更有動(dòng)力在更大時(shí)間、空間范圍內(nèi)篩選和匹配到人工成本更低、資源稟賦更好的供應(yīng)商,提高企業(yè)數(shù)字化建設(shè)需求。 綜上,本文提出以下假設(shè)。

H2:供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響,在位于高鐵開通城市的企業(yè)中更顯著。

H3:供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響,在位于東部和中部區(qū)域的企業(yè)中更顯著。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

2007年是中國新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則實(shí)施的第一年,為保持?jǐn)?shù)據(jù)以及計(jì)量方法的一致性,本文選取2007—2020年滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本,研究中所使用的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫,宏觀數(shù)據(jù)來自CNRDS數(shù)據(jù)庫和中國統(tǒng)計(jì)年鑒。為克服極端值的影響,本文對所有模型的連續(xù)變量進(jìn)行了1%和99%分位的縮尾(Winsorize)處理。

為了使樣本數(shù)據(jù)更具完整性和可比性,對初始樣本進(jìn)行了篩選:(1)刪除ST類公司和PT類上市公司;(2)剔除資產(chǎn)負(fù)債率大于1的樣本;(3)刪除金融、保險(xiǎn)類行業(yè)的樣本;(4)剔除變量缺失和異常的樣本;(5)剔除前五大供應(yīng)商均未公布信息、均為國外供應(yīng)商、個(gè)人供應(yīng)商以及披露“第一大供應(yīng)商”“A供應(yīng)商”“公司1”“甲企業(yè)”等模糊信息,無法進(jìn)行匹配的觀測樣本。經(jīng)過以上處理,最終得到1293家公司的4979個(gè)年度觀測值。

(二)主要變量定義

1.被解釋變量:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)通過文本分析與爬蟲技術(shù)取得。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫構(gòu)建步驟如下:根據(jù)吳非等、袁淳等的研究,將上市公司年報(bào)中涉及“人工智能技術(shù)”“大數(shù)據(jù)技術(shù)”“云計(jì)算技術(shù)”“區(qū)塊鏈技術(shù)”“數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用”相關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總,作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的代理變量[29]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞獲取的步驟如下:首先,通過Python收集滬深交易所A股上市公司的年度報(bào)告,并通過Java PDFbox提取所有文本內(nèi)容,將所有文本內(nèi)容作為數(shù)據(jù)池以待后續(xù)篩選。其次,借鑒吳非等、袁淳構(gòu)建的上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型的結(jié)構(gòu)化特征詞詞典,具體如表1所示[29]。根據(jù)表1的特征詞與數(shù)據(jù)池進(jìn)行搜索和匹配,并按照“人工智能技術(shù)”“大數(shù)據(jù)技術(shù)”“云計(jì)算技術(shù)”“區(qū)塊鏈技術(shù)”“數(shù)字技術(shù)運(yùn)用”五個(gè)層面進(jìn)行詞頻計(jì)數(shù),使用相關(guān)詞匯頻數(shù)總和除以年報(bào)MD&A語段長度衡量微觀企業(yè)數(shù)字化程度。該指標(biāo)數(shù)值越大,表示企業(yè)數(shù)字化程度越高。

表1 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞

2.核心解釋變量:供應(yīng)商地理距離(Distance)

以企業(yè)與前五大供應(yīng)商地理距離的加權(quán)平均值衡量地理距離。具體計(jì)算過程如下:首先,基于上市公司年報(bào)中披露前五大供應(yīng)商的有效名稱,參照Kong等的研究方法,通過供應(yīng)商名稱匹配國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)中企業(yè)的注冊地信息[30]。其次,對無法識(shí)別的供應(yīng)商名稱,進(jìn)行模糊匹配,識(shí)別過程中主要遇到四個(gè)問題:(1)使用簡化名稱,如“中石油”“中海油”等簡稱。(2)供應(yīng)商公司名稱遺漏個(gè)別字,如將“焦作市萬方集團(tuán)有限責(zé)任公司”披露為“焦作萬方責(zé)任有限公司”,將“福建雪龍竹木工貿(mào)有限公司”披露為“福建省雪龍竹木工貿(mào)有限公司”。(3)名稱中有錯(cuò)別字。同一位次出現(xiàn)多個(gè)供應(yīng)商。針對上述四個(gè)問題,進(jìn)行手動(dòng)逐一識(shí)別,剔除識(shí)別后仍無法匹配的供應(yīng)商;進(jìn)一步地,通過企業(yè)注冊地地址信息,手工查詢經(jīng)緯度坐標(biāo),使用Vincenty模型計(jì)算企業(yè)與供應(yīng)商間的空間地理距離[31]。最后,按照企業(yè)前五大供應(yīng)商銷售占比權(quán)重,對地理距離求加權(quán)平均值,然后取加權(quán)平均值加1后的對數(shù),得到供應(yīng)商地理距離的取值。

3.控制變量

參照既有研究,本文選取了以下控制變量:公司規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、人均實(shí)際GDP(GDP)、管理層持股比例(Mshare)、獨(dú)立董事比例(Indep)、經(jīng)營現(xiàn)金流(Cash)、投資收益比率(Investment)、實(shí)際稅率(Tax)、金融化程度(Fin)。

(三)模型構(gòu)建

本文根據(jù)理論分析和假設(shè)建立OLS模型(1),驗(yàn)證假設(shè)1、假設(shè)2和假設(shè)3。具體構(gòu)建過程如下:(1)為驗(yàn)證假設(shè)1,本文采取控制行業(yè)年度雙向固定效應(yīng)模型,如模型(1)所示,其中被解釋變量為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG),下標(biāo)i代表企業(yè),t代表年份,表示i企業(yè)在第t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度;關(guān)鍵解釋變量為供應(yīng)商地理距離(Distance);CVs為前述控制變量,ε為聚類至微觀企業(yè)層面的隨機(jī)誤差項(xiàng);industry和year代表控制行業(yè)和時(shí)間雙向固定效應(yīng),以吸收這些因素對模型結(jié)果的干擾。變量具體定義見表2。

國內(nèi)的石化產(chǎn)業(yè)已經(jīng)由過去的粗放向精細(xì)轉(zhuǎn)變，在產(chǎn)品質(zhì)量、能源消耗、環(huán)境保護(hù)、自動(dòng)化、智能化等方面有了更高的要求。石化裝置以工藝技術(shù)的升級(jí)優(yōu)化為引導(dǎo)，設(shè)備、管道、電氣、儀表等各個(gè)專業(yè)的技術(shù)都隨之在提高，增加了大量的測量、監(jiān)視和控制需求，裝置的設(shè)計(jì)與施工內(nèi)容變得更加復(fù)雜。

DIGi,t=β0+β1Distancei,t+β2∑CVsi,t+
∑industry+∑year+εi,t

(1)

三、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表3報(bào)告了變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度(DIG)的均值為0.683,標(biāo)準(zhǔn)差為0.773,最小值為0.000,最大值為4.940,說明不同企業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差異較大,并且部分公司尚未開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。對數(shù)化的供應(yīng)商地理距離(Distance)取值范圍為1.600～7.720,均值為5.810,中位數(shù)為6.130, 說明在所有樣本中, 企業(yè)與供應(yīng)商的地理距離較遠(yuǎn)且差異較大,統(tǒng)計(jì)結(jié)果與唐斯圓、崔也光等的研究基本一致。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)

控制變量中,公司規(guī)模(Size)的最小值為18.900,最大值為26.300,標(biāo)準(zhǔn)差為1.260,說明公司規(guī)模存在一定差異;資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)均值和中位數(shù)分別為0.436、0.422,說明企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率分布較為穩(wěn)定。其余控制變量結(jié)果與已有研究也基本保持一致,樣本選擇較為合理。

(二)回歸結(jié)果分析

本文分別對假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3進(jìn)行檢驗(yàn),回歸結(jié)果見表4、表5。本文使用的回歸模型比較穩(wěn)健,t值顯著,能夠較好擬合回歸變量的關(guān)系。表4報(bào)告了供應(yīng)商地理距離與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果。在基準(zhǔn)回歸中,采用遞歸式回歸策略。第(1)列僅控制了行業(yè)和時(shí)間固定效應(yīng),結(jié)果表明,供應(yīng)商地理距離(Distance)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG)在5%的水平上顯著正相關(guān),初步驗(yàn)證了假設(shè)1。第(2)列是在原有基礎(chǔ)上控制了影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)變量,回歸結(jié)果表明,供應(yīng)商地理距離(Distance)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG)仍在5%的水平上顯著正相關(guān),即上市公司供應(yīng)商地理距離越遠(yuǎn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高,結(jié)果再次驗(yàn)證了假設(shè)H1。其他控制變量回歸結(jié)果也符合預(yù)期。

表4 供應(yīng)商地理距離與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

表5 高鐵開通與三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的回歸結(jié)果

表5第(1)列、第(2)列報(bào)告了企業(yè)所在城市開通高鐵和未開通高鐵兩組樣本的回歸結(jié)果。地理距離(Distance)的回歸系數(shù)分別為0.030、-0.014,在公司所在地級(jí)市未開通高鐵的樣本中,供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸系數(shù)為負(fù)且并不顯著。上述結(jié)果說明,相較于開通高鐵的企業(yè),供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用在高鐵開通城市樣本中更為顯著,交通基礎(chǔ)設(shè)施的便利化和普及化,大幅縮短企業(yè)和供應(yīng)商之間的溝通時(shí)間、降低了企業(yè)間交流和運(yùn)輸成本[3-4],促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化技術(shù)進(jìn)步與數(shù)字化產(chǎn)能提升,假設(shè)2得證。

繼續(xù)區(qū)分企業(yè)主要辦公地點(diǎn)位于東部、中部和西部地區(qū)三組樣本進(jìn)行回歸,結(jié)果如表5第(3)(4)(5)列所示。地理距離(Distance)的回歸系數(shù)分別為0.027、0.027、0.005,并且在公司所在地為西部地區(qū)的樣本中,供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的回歸結(jié)果并不顯著。上述結(jié)果說明,相較于西部地區(qū)而言,供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用在東部和中部地區(qū)中更為顯著,上述結(jié)果支持假設(shè)3。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.Heckman兩階段

開放的資本市場環(huán)境與高速便捷的交通方式為企業(yè)提供市場自由交易和選擇的空間,企業(yè)如果可以任意選擇供應(yīng)商進(jìn)行投資,就可以只通過供應(yīng)商的地理距離來研究其與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系。但是,由于企業(yè)對供應(yīng)商的選擇可能受到自身偏好以及公司特征等因素的影響,可能導(dǎo)致回歸結(jié)果產(chǎn)生自選擇的問題。根據(jù)崔也光等的做法,本文采用Heckman提出的兩階段模型來修正樣本自選擇偏誤[4]。具體地,構(gòu)建Probit回歸模型考察企業(yè)的財(cái)務(wù)變量和公司治理變量與供應(yīng)商地理距離虛擬變量(Distance_Dum)之間的相關(guān)性。根據(jù)唐斯圓等的做法,供應(yīng)商地理距離虛擬變量(Distance_Dum)的變量定義為上市公司存在與其地理距離在100千米以外的供應(yīng)商取1,否則取0[2]。將模型(1)中的全部控制變量放入Probit模型,進(jìn)行第一階段的估計(jì),具體如模型(2)所示:

Distance_Dumit=α0+φControlsit+μit

(2)

為了進(jìn)行Heckman二階段回歸,控制可能存在的樣本自選擇偏差,本文進(jìn)而構(gòu)建逆米爾斯比率(IMR)來控制模型(2)中的變量對回歸結(jié)果造成的影響。在生成IMR值后,進(jìn)行第二階段回歸,將第一階段估計(jì)得到的IMR作為控制變量代入模型(1)中進(jìn)行重新回歸,以修正樣本選擇偏差。

表6 Heckman兩階段的回歸結(jié)果

2.安慰劑檢驗(yàn)

盡管主回歸結(jié)果顯示供應(yīng)商地理距離促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平,也對控制變量進(jìn)行了一定程度上的控制,但是由于遺漏變量或存在不可觀測因素干擾回歸結(jié)果,導(dǎo)致供應(yīng)商地理距離與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的回歸結(jié)果呈現(xiàn)出原本并不相關(guān)的關(guān)系。 本文使用安慰劑檢驗(yàn)的方法對這一解釋進(jìn)行排除,將樣本中所有的Distance變量提取后,打亂順序,逐個(gè)隨機(jī)匹配到每一個(gè)“公司-年份”觀測值中,重新根據(jù)模型(1)進(jìn)行回歸分析,并在此基礎(chǔ)上重復(fù)1000次回歸。檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示,隨機(jī)處理后回歸系數(shù)和t值的核密度估計(jì)值都分布在0附近。供應(yīng)商地理距離符合隨機(jī)分配原則,且對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響不是由難以觀測的其他因素導(dǎo)致的。

圖1 隨機(jī)處理后的回歸系數(shù)與t值核密度估計(jì)值分布

3.更換變量衡量方法

(1)更換因變量衡量方法。本文采用以下方式重新構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo):①借鑒吳非等的研究,使用廣東金融學(xué)院國家金融學(xué)學(xué)科團(tuán)隊(duì)公開數(shù)據(jù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的量化指標(biāo)衡量企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型水平(DIG1)[1]。表7第(1)列報(bào)告了相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果,Distance的系數(shù)在5%的水平上顯著為正,結(jié)果穩(wěn)健。②借鑒李倩茹和翟華云的研究,對數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略包含多個(gè)層次的變革與轉(zhuǎn)型,將企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略進(jìn)行拆分,分為“底層技術(shù)”與“實(shí)踐應(yīng)用”兩個(gè)層面[32]。具體地,底層技術(shù)包含人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)4大類細(xì)分指標(biāo)的詞頻加總(Underlying_DIG);實(shí)踐應(yīng)用涵蓋數(shù)字技術(shù)應(yīng)用層面的詞頻加總(Application_DIG)。表7第(2)(3)列報(bào)告了相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果,Distance系數(shù)均顯著為正,表明供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提升作用,既會(huì)幫助企業(yè)進(jìn)行技術(shù)層面的創(chuàng)新開發(fā),也會(huì)幫助企業(yè)將已有的科技技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)前端業(yè)務(wù)場景中,提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。

表7 更換變量衡量方法的回歸結(jié)果

(2)更換自變量衡量方法。本文采用以下兩種方式重新構(gòu)建供應(yīng)商地理距離指標(biāo):①使用企業(yè)與其前五大供應(yīng)商的平均地理距離加1取自然對數(shù),得到供應(yīng)商地理距離指標(biāo)(Distance1)。②如果上市公司與其供應(yīng)商的距離在100千米以外,取1,否則取0;進(jìn)一步地,根據(jù)公司披露的前五大供應(yīng)商總數(shù)量,對供應(yīng)商地理距離在100千米以外的公司取平均值,得到供應(yīng)商地理距離指標(biāo)(Distance2)。表7第(4)列至第(5)列報(bào)告相應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果,供應(yīng)商地理距離系數(shù)均顯著為正,回歸結(jié)果穩(wěn)健。

4.排除部分因素影響

(1)排除企業(yè)策略性披露行為的影響。本文使用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)基于企業(yè)的文本披露,雖然能夠捕捉數(shù)字經(jīng)濟(jì)在微觀企業(yè)的運(yùn)行情況,但也可能是選擇性、策略性披露行為導(dǎo)致的。企業(yè)為了得到外部信息使用者的青睞,可能選擇性、夸張性披露數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。為了排除這種可能的解釋,參考袁淳等的做法,進(jìn)行如下檢驗(yàn)[29]:①剔除數(shù)字化程度為0的樣本重新進(jìn)行檢驗(yàn)。②僅保留信息披露考評(píng)結(jié)果為“優(yōu)秀”或“良好”的上市公司樣本,這些公司進(jìn)行策略性信息披露的可能較低。表8第(1)列和第(2)列報(bào)告了相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。Distance的系數(shù)均在5%的水平上顯著為正,結(jié)果保持穩(wěn)健。

表8 排除部分因素影響的回歸結(jié)果

(2)排除高科技企業(yè)的影響。數(shù)字技術(shù)是高科技企業(yè)發(fā)展的重要根基,其數(shù)字化程度也高于其他類型企業(yè)。供應(yīng)商地理距離與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系,可能受到企業(yè)科技屬性的影響。參考祁懷錦等的做法,按照《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類目錄》《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(2012)(試行)》和經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)相關(guān)文件,對照《上市公司行業(yè)分類指引(2012年修訂)》,最終剔除了行業(yè)代碼為C39(計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè))、I(信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè))、M(科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè))行業(yè)樣本[33]。此外,創(chuàng)業(yè)板上市公司中高新技術(shù)企業(yè)占比超過9成,其商業(yè)運(yùn)營模式與互聯(lián)網(wǎng)有較強(qiáng)聯(lián)系,所以同時(shí)剔除創(chuàng)業(yè)板的上市公司[29]。表8第(3)列顯示,Distance的系數(shù)仍顯著為正,結(jié)論依然成立。

(3)排除宏觀環(huán)境的影響。2015年的股災(zāi)對中國經(jīng)濟(jì)造成了一定的沖擊,可能對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程產(chǎn)生影響,使得2015年的樣本數(shù)據(jù)具有特殊性,剔除2015年的樣本后重新對模型(1)進(jìn)行回歸[1]?；貧w結(jié)果如表8第(4)列所示,Distance系數(shù)仍在10%水平上顯著為正,結(jié)論保持穩(wěn)健。

5.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)考慮到樣本區(qū)間跨度較大(2007—2020年),不同行業(yè)的周期變化以及產(chǎn)業(yè)、貨幣政策可能會(huì)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度產(chǎn)生影響。因此,殘差項(xiàng)中存在的因素可能對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響。參考潘越等的研究,在模型(1)基礎(chǔ)上加入行業(yè)乘以年度固定效應(yīng)[34]。未列示的結(jié)果表明,Distance的系數(shù)在對DIG的回歸中仍然顯著為正,說明在考慮融資環(huán)境、投資機(jī)會(huì)等因素影響后,供應(yīng)商地理距離(Distance)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG)之間仍存在因果關(guān)系。(2)為緩解模型設(shè)定中可能存在的遺漏其他影響因素的問題,在模型(1)中增加第一大股東持股比例(Top1)、是否四大審計(jì)(Big4),Distance系數(shù)仍顯著為正,說明在考慮持股比例、審計(jì)質(zhì)量等因素影響后,回歸結(jié)果保持穩(wěn)健。

四、機(jī)制分析

(一)影響機(jī)制分析

1.市場競爭水平的影響

已有研究發(fā)現(xiàn),談判優(yōu)勢構(gòu)成企業(yè)決策的基礎(chǔ)[28]。供應(yīng)商相對企業(yè)的談判優(yōu)勢,不僅取決于供應(yīng)商特質(zhì)也可能受外部因素,例如競爭水平的影響。當(dāng)企業(yè)位于競爭水平較激烈行業(yè)中,不僅可以在更大空間范圍內(nèi)挑選供應(yīng)商,也可以以較低的采購成本維持與供應(yīng)商的合作關(guān)系。市場競爭水平較低的行業(yè)中,為了保證正常的采購需求,企業(yè)可能被迫接受供應(yīng)商的交易條款,讓渡更多利益,從而不利于數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此,在市場競爭水平較高的環(huán)境下,供應(yīng)商地理距離與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向關(guān)系將會(huì)加強(qiáng)。

使用行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)總資產(chǎn)占比的赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)判斷行業(yè)的競爭水平;HHI指數(shù)越小,行業(yè)競爭水平越高,在模型(1)加入同行業(yè)同年度該指數(shù)的中位數(shù)和供應(yīng)商地理距離(Distance)交乘項(xiàng)(HHI×Distance)?；貧w結(jié)果見表9第(1)列。HHI×Distance系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)。說明供應(yīng)商地理距離(Distance)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG)之間的作用在市場競爭水平較高的環(huán)境中更加明顯。

表9 機(jī)制分析的回歸結(jié)果

2.內(nèi)部控制環(huán)境的影響

已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),在更完善的內(nèi)部控制環(huán)境下,企業(yè)之間信息流通速度更強(qiáng),水平更高。在內(nèi)部控制水平較高的企業(yè)中,企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求是否也隨之發(fā)生變化,這部分對此進(jìn)行探索。企業(yè)跨區(qū)域供應(yīng)商的選擇能夠提高企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營效率以及創(chuàng)新水平,在內(nèi)控制度較為完善的地區(qū),市場機(jī)制對資源配置的作用能夠更充分地發(fā)揮,企業(yè)有更多資源和動(dòng)力進(jìn)行數(shù)字化建設(shè);而在內(nèi)控制度較差的地區(qū),企業(yè)面臨的內(nèi)外部環(huán)境還不成熟,政策執(zhí)行力、落實(shí)度不強(qiáng),導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化建設(shè)項(xiàng)目推進(jìn)難度較大、數(shù)字化發(fā)展程度較低。據(jù)此,本文推測,相比于內(nèi)控環(huán)境較差的地區(qū),供應(yīng)商地理距離對位于內(nèi)控環(huán)境較好地區(qū)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)作用更加明顯。

為證明上述機(jī)制,借鑒陳紅等的研究方法,引用迪博內(nèi)部控制與風(fēng)險(xiǎn)管理數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)衡量內(nèi)部控制質(zhì)量,按照同行業(yè)同年度內(nèi)部控制指數(shù)的中位數(shù)設(shè)定虛擬變量IC,當(dāng)公司所在地區(qū)的內(nèi)部控制指數(shù)大于同行業(yè)同年度內(nèi)部控制指數(shù)中位數(shù)時(shí)取1,否則取0[35]。在模型(1)中加入IC以及該值和供應(yīng)商地理距離(Distance)的交乘項(xiàng)(IC×Distance),實(shí)證檢驗(yàn)制度環(huán)境的作用機(jī)制。表9第(2)列報(bào)告了相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果,IC×Distance的系數(shù)在1%水平上顯著為正,證明內(nèi)部控制環(huán)境在供應(yīng)商地理距離與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用,也即相比于內(nèi)控制度較差的地區(qū),正向促進(jìn)作用在內(nèi)部控制制度完善的地區(qū)作用更明顯。

(二)進(jìn)一步分析

1.供應(yīng)商地理距離、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

中國上市公司之間存在著產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的差異?；谵D(zhuǎn)型能力視角,國有企業(yè)依靠自身制度優(yōu)勢在市場上占據(jù)較大份額,投身周期長、風(fēng)險(xiǎn)大的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目優(yōu)勢較為突出,優(yōu)越的經(jīng)濟(jì)狀況有助于催生數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿,供應(yīng)商地理分布又能夠?yàn)槠鋷砀嗟馁Y源支撐和技術(shù)驅(qū)動(dòng);而非國有企業(yè)追求盈利的動(dòng)機(jī)更強(qiáng),需要在短時(shí)間占據(jù)有利市場競爭地位,扭轉(zhuǎn)競爭劣勢,將大量資金用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意愿較低。據(jù)此,本文推測,相比于非國有企業(yè),供應(yīng)商地理距離對國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用更加明顯。

本文采用Soe衡量企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì),若企業(yè)為國有企業(yè),Soe取值為1,否則取值為0。在模型(1)中根據(jù)Soe進(jìn)行分組檢驗(yàn),回歸結(jié)果見表10第(1)(2)列。如第(1)列所示,供應(yīng)商地理距離(Distance)的系數(shù)在非國有企業(yè)組中無顯著關(guān)系;而如第(2)列所示,在國有企業(yè)組,供應(yīng)商地理距離(Distance)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG)在5%水平上顯著為正。

表10 進(jìn)一步分析的回歸結(jié)果

2.供應(yīng)商地理距離、供應(yīng)商性質(zhì)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

從時(shí)間維度來看,合作周期的建立同樣會(huì)為企業(yè)帶來談判優(yōu)勢,從而對地理距離和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系產(chǎn)生影響。供應(yīng)商與企業(yè)的關(guān)系對技術(shù)溢出程度產(chǎn)生影響,供應(yīng)商與企業(yè)合作時(shí)間不同,供應(yīng)鏈緊密程度受到影響,地理距離也可能存在異質(zhì)性影響。如果供應(yīng)商和企業(yè)合作建立時(shí)間較長,即擁有“黏性”供應(yīng)商,供應(yīng)商與企業(yè)業(yè)務(wù)密切度更高,合作更成熟,數(shù)字化相關(guān)技術(shù)溢出效應(yīng)更強(qiáng);但是對于“非黏性”供應(yīng)商,合作周期較短,對企業(yè)經(jīng)營戰(zhàn)略、運(yùn)營情況掌握較少,雙方的穩(wěn)定供應(yīng)體系還未建立,企業(yè)對供應(yīng)商的依賴程度較低,相關(guān)技術(shù)溢出難度較高。因此,當(dāng)供應(yīng)商具備“黏性”時(shí),供應(yīng)商地理距離與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向關(guān)系將會(huì)加強(qiáng)。

為了證明上述機(jī)制,本文將“黏性”供應(yīng)商定義為在企業(yè)以后年份中持續(xù)出現(xiàn)的同一供應(yīng)商,將樣本分為供應(yīng)商均為“非黏性”和存在“黏性”供應(yīng)商兩組,采用模型(1)回歸,結(jié)果見表10第(3)(4)列。如第(3)列所示,供應(yīng)商地理距離(Distance)的系數(shù)在“非黏性”供應(yīng)商一組中無顯著關(guān)系;而如第(4)列所示,在存在“黏性”供應(yīng)商組,供應(yīng)商地理距離(Distance)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型(DIG)在5%水平上呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。

五、研究結(jié)論與啟示

基于文本分析的研究方法,研究供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。本研究選取2007—2020年滬深A(yù)股上市公司作為研究樣本,通過實(shí)證,旨在理解供應(yīng)商地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響及作用機(jī)制,主要研究結(jié)論如下:(1)在企業(yè)轉(zhuǎn)型需求驅(qū)動(dòng)、供應(yīng)商創(chuàng)新能力引領(lǐng)、供應(yīng)鏈知識(shí)溢出影響、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)支持下,供應(yīng)商地理距離與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間存在著顯著正向關(guān)聯(lián),供應(yīng)商地理距離越遠(yuǎn),企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。在經(jīng)過更換變量衡量方式、排除部分因素影響、安慰劑檢驗(yàn)等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后,回歸結(jié)果仍保持穩(wěn)健,證實(shí)二者之間的積極影響;(2)進(jìn)一步探討地理因素對這一關(guān)聯(lián)的影響。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)所在城市開通高鐵或位于經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)地區(qū)時(shí),地理距離對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更顯著,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和地區(qū)發(fā)展水平對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用至關(guān)重要;(3)機(jī)制分析結(jié)果表明,市場競爭水平的高低和內(nèi)部控制環(huán)境的質(zhì)量都能夠影響供應(yīng)商地理距離與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系。高競爭水平和良好的內(nèi)部控制環(huán)境有利于供應(yīng)商地理距離和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間正向作用的發(fā)揮,推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;(4)探究了企業(yè)性質(zhì)和供應(yīng)商關(guān)系對供應(yīng)商地理距離與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間關(guān)系的異質(zhì)性影響。就企業(yè)性質(zhì)而言,相比于非國有企業(yè),在國有企業(yè)中,供應(yīng)商地理距離對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)作用更加明顯;就供應(yīng)商關(guān)系而言,相比于存在“非黏性”供應(yīng)商的企業(yè),存在“黏性”供應(yīng)商的企業(yè),更有利于供應(yīng)商地理距離和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間正向作用的發(fā)揮。綜上所述,本文為供應(yīng)鏈管理和數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的研究提供了新視角,突出供應(yīng)商地理距離在構(gòu)建韌性供應(yīng)鏈中的重要作用,為企業(yè)提升供應(yīng)鏈管理水平、促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支持。

基于上述分析,企業(yè)制定供應(yīng)商管理策略,應(yīng)充分考慮供應(yīng)商距離分布、供應(yīng)商城市特征分布、企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、供應(yīng)鏈穩(wěn)定性特征。

(1)考慮供應(yīng)商距離分布。企業(yè)在進(jìn)一步加強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性建設(shè)方面需要采取有針對性的措施,尤其在供應(yīng)商分布、供應(yīng)鏈管理及生產(chǎn)決策等方面進(jìn)行策略性調(diào)整。首先,選擇供應(yīng)商分布。研究結(jié)論表明,供應(yīng)商分布策略可以影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。因此,在供應(yīng)商選擇過程中,企業(yè)應(yīng)充分評(píng)估供應(yīng)商數(shù)字化能力,考慮其在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新型數(shù)字化技術(shù)上的優(yōu)勢,通過發(fā)揮數(shù)字化優(yōu)勢,尋找與數(shù)字化目標(biāo)和戰(zhàn)略愿景相符的供應(yīng)商,為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型注入強(qiáng)大動(dòng)力,助力企業(yè)在數(shù)字時(shí)代取得競爭優(yōu)勢。其次,創(chuàng)新供應(yīng)鏈管理。企業(yè)應(yīng)該投資建立供應(yīng)鏈數(shù)字化可視化平臺(tái),以實(shí)時(shí)監(jiān)控供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié),幫助企業(yè)更好應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。通過可視化管理,企業(yè)可以更快地識(shí)別潛在問題并采取措施,有助于提高供應(yīng)鏈的靈活性和韌性。最后,驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈決策。合理、優(yōu)化的供應(yīng)鏈布局策略,幫助企業(yè)生產(chǎn)決策,預(yù)測市場需求、優(yōu)化庫存管理和提高生產(chǎn)計(jì)劃的準(zhǔn)確性,從而降低運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)并提高供應(yīng)鏈效率。

(2)考慮供應(yīng)商城市特征分布。企業(yè)應(yīng)該構(gòu)建更廣泛的跨區(qū)域合作伙伴關(guān)系。首先,選擇合作伙伴?？绲赜?、跨領(lǐng)域的合作關(guān)系不僅可以激發(fā)創(chuàng)新潛力,還可以為數(shù)字化轉(zhuǎn)型開辟新道路。因此,在全國范圍內(nèi)尋找長期、穩(wěn)定、可靠的合作伙伴已經(jīng)不再是簡單的業(yè)務(wù)合作,更應(yīng)被視為數(shù)字化戰(zhàn)略的重要組成部分。其次,協(xié)同供應(yīng)鏈體系。穿越地域邊界、領(lǐng)域限制,與合作伙伴構(gòu)建協(xié)同發(fā)展的供應(yīng)鏈體系,開拓?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型新領(lǐng)域,也是企業(yè)獲取市場競爭優(yōu)勢、進(jìn)軍新興領(lǐng)域的關(guān)鍵途徑之一。供應(yīng)鏈協(xié)同不僅可以在供應(yīng)鏈中實(shí)現(xiàn)資源共享、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān),更可以借助各自的數(shù)字技術(shù)優(yōu)勢,在供應(yīng)鏈上形成協(xié)同效應(yīng),共同提升數(shù)字化效率。最后,創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)。積極參與城市的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建,建議企業(yè)與創(chuàng)新型企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)和初創(chuàng)公司建立緊密的合作伙伴關(guān)系。這將有助于獲取最新的數(shù)字技術(shù)和解決方案,推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新。通過構(gòu)建開放式供應(yīng)商生態(tài)系統(tǒng),企業(yè)可以更好地適應(yīng)不斷演化的市場需求,提高整個(gè)供應(yīng)鏈的數(shù)字化水平,使其更具韌性和適應(yīng)性。

(3)考慮企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。首先,國有企業(yè)發(fā)揮政府支持與資源優(yōu)勢,積極引領(lǐng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。選擇跨區(qū)域供應(yīng)商后,應(yīng)該建立專門的供應(yīng)鏈管理團(tuán)隊(duì),投資數(shù)字技術(shù)建設(shè),制定戰(zhàn)略規(guī)劃。政府可以提供資金支持和政策指導(dǎo),幫助國有企業(yè)更好地選擇供應(yīng)商、提高數(shù)字化水平。其次,民營企業(yè)強(qiáng)化與周邊供應(yīng)商合作。民營企業(yè)可以通過與其他供應(yīng)商和初創(chuàng)公司合作,在有限范圍內(nèi),獲取新穎的數(shù)字化解決方案。最后,民營企業(yè)可以探索與金融機(jī)構(gòu)的合作,獲得數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的融資支持。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中,建議民營企業(yè)積極構(gòu)建數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng),與供應(yīng)商建立聯(lián)系,共同進(jìn)行研發(fā)和創(chuàng)新,以獲取新的見解和機(jī)會(huì)。特別是對于民營企業(yè)而言,政府也可以在稅收、資金支持等方面提供激勵(lì)政策,引導(dǎo)其在供應(yīng)商管理方面更具策略性和長遠(yuǎn)性。

(4)考慮供應(yīng)鏈穩(wěn)定性特征。首先,制定多元化戰(zhàn)略。企業(yè)不僅應(yīng)選擇多個(gè)供應(yīng)商,還應(yīng)考慮涵蓋多個(gè)地理區(qū)域。這將降低對單一供應(yīng)商和地理位置的依賴,減輕潛在風(fēng)險(xiǎn)。其次,監(jiān)測供應(yīng)鏈?zhǔn)录?。企業(yè)可以采用先進(jìn)的數(shù)字化供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理工具和技術(shù),以實(shí)時(shí)監(jiān)測供應(yīng)鏈?zhǔn)录?識(shí)別潛在問題并采取快速應(yīng)對措施。這有助于提高供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性,確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行。最后,依托政府幫助。政府可以協(xié)助企業(yè)建立數(shù)字化供應(yīng)商評(píng)估體系,幫助企業(yè)精確評(píng)估潛在供應(yīng)商的數(shù)字化能力。還可以通過基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和激勵(lì)政策提供支持,降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本,鼓勵(lì)企業(yè)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理策略,提高數(shù)字化能力,從而推動(dòng)數(shù)字化時(shí)代供應(yīng)鏈生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展;政府與企業(yè)緊密協(xié)作,創(chuàng)造數(shù)字化時(shí)代的供應(yīng)鏈生態(tài),從評(píng)估體系到基礎(chǔ)設(shè)施再到法律法規(guī)的完善,提供全方位支持以激勵(lì)企業(yè)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理策略、強(qiáng)化供應(yīng)鏈韌性、提升數(shù)字化能力,服務(wù)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。