陳鳳鳳

（寧波大學(xué) 商學(xué)院，浙江 寧波 315000）

一、引言

數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為科技革命時代不可阻擋的潮流，促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)組織方式革新。2020 年7月，國家發(fā)改委等聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于支持新業(yè)態(tài)新模式健康發(fā)展，激活消費市場帶動擴大就業(yè)的意見》，明確提出推動經(jīng)濟社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快推動企業(yè)跨界合作、產(chǎn)供銷聯(lián)動轉(zhuǎn)型，鼓勵大中型制造企業(yè)發(fā)揮引領(lǐng)支撐作用，打造“數(shù)據(jù)中臺”，以信息流促進上下游業(yè)務(wù)協(xié)作，建設(shè)數(shù)字化供應(yīng)鏈。2020 年疫情席卷全球，地緣政治摩擦不斷，傳統(tǒng)制造企業(yè)面臨供應(yīng)鏈和市場需求失調(diào)的危機，提高自主創(chuàng)新能力成為了傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)危為安，可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。數(shù)字化是中國技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的核心驅(qū)動力，制造企業(yè)是實體經(jīng)濟的主體，那么數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否有效推動其技術(shù)創(chuàng)新以實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展？其影響機制是什么？對于以上問題，值得深入探究。

二、文獻綜述

朱秀梅和林曉玥（2022）[1]將數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究分為三個時期，即萌芽期（2013—2014 年），成長期（2015—2018 年）和快速發(fā)展期（2019—2021 年）。早期國外學(xué)者主要研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型的類型[2]。近幾年，國內(nèi)外學(xué)者對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素、結(jié)果和動態(tài)演化進行了深入的探討。Porfirio 等（2021）[3]認為企業(yè)規(guī)模和領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格會影響企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策。袁淳等（2021）[4]認為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型會通過降低外部交易成本來提升專業(yè)化分工水平。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠助力企業(yè)提高資源和能力水平，邁入高質(zhì)量發(fā)展行列。目前關(guān)于制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究大多從案例視角出發(fā)。海爾實施數(shù)字化戰(zhàn)略，從傳統(tǒng)家電制造封閉企業(yè)轉(zhuǎn)型為開放平臺，成為最具價值全球品牌100 強。蘇寧根據(jù)零售端的數(shù)據(jù)變化趨勢制定上游制造商的生產(chǎn)活動，模糊了“零售”與“制造”的界限，成為零售行業(yè)的龍頭企業(yè)。史宇鵬等（2021）[5]研究表明我國多數(shù)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處于初級階段，轉(zhuǎn)型主要集中在企業(yè)內(nèi)部信息協(xié)同或單一業(yè)務(wù)線。2020 年，中國僅11%企業(yè)成為數(shù)字轉(zhuǎn)型領(lǐng)軍企業(yè)。

關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響研究。最早意大利學(xué)者Roberto（2010）[6]提出技術(shù)推動創(chuàng)新，數(shù)字技術(shù)與創(chuàng)新融合可以打通各個創(chuàng)新環(huán)節(jié)的連接，降低創(chuàng)新主體之間的信息不對稱程度。對于中小制造企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高新產(chǎn)品開發(fā)績效[7]。我國核心技術(shù)頻繁遭遇“卡脖子”危機，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的加深有助于組織韌性擴展，制造企業(yè)可以憑借更強的抗壓力和恢復(fù)力轉(zhuǎn)化危機，獲取技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢[8]。王墨林等（2020）[9]認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型會影響企業(yè)動態(tài)能力，不同水平的動態(tài)能力對企業(yè)創(chuàng)新績效影響不同。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還有助于企業(yè)降低生產(chǎn)成本，提高運營效率[10]，提高創(chuàng)新績效。

已有學(xué)者分別從理論和實證角度探究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系，但是仍有待深入研究：一是現(xiàn)有研究大多聚焦于行業(yè)研究和案例探索層面，僅少數(shù)文獻進行微觀企業(yè)的實證檢驗。二是由于制造業(yè)的特殊性，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型大多與供應(yīng)鏈升級密切相關(guān)，而很少有學(xué)者探究供應(yīng)鏈上下游利益相關(guān)者關(guān)系在兩者之間的作用機制，因此，本文將數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈集中度與制造業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新納入同一研究框架，分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的路徑，分別探究供應(yīng)商集中度和客戶集中度的中介作用。

三、理論機制與研究假設(shè)

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

就數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵而言，早期學(xué)者聚焦于數(shù)字技術(shù)手段和硬件設(shè)備，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不僅是簡單的技術(shù)軟件升級，而是企業(yè)依托5G、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能以及區(qū)塊鏈等前沿數(shù)字技術(shù)對海量的數(shù)據(jù)集進行精準的智能化利用過程[11]，旨在獲取更多創(chuàng)新資源和價值。技術(shù)創(chuàng)新理論認為創(chuàng)新就是將生產(chǎn)要素和生產(chǎn)條件重新組合，而數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素，既可以與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)融合實現(xiàn)突破式創(chuàng)新，也可以催生數(shù)字化新業(yè)態(tài)和新模式實現(xiàn)破壞式創(chuàng)新。

在產(chǎn)品生產(chǎn)的全生命周期中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能各個環(huán)節(jié)。在研發(fā)設(shè)計方面，先進的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施能夠快速響應(yīng)客戶需求，達成大規(guī)模的產(chǎn)品定制化。在生產(chǎn)方面，智能化的人機協(xié)作將工人從繁重的工作中解放出來，聚焦于關(guān)鍵核心技術(shù)的研發(fā)。在服務(wù)方面，數(shù)字技術(shù)幫助制造企業(yè)實時收集和分析消費者行為數(shù)據(jù)，構(gòu)造精準用戶畫像實現(xiàn)精準營銷，快速研發(fā)推出新產(chǎn)品。在流程方面，聯(lián)想采用的整體數(shù)字化供應(yīng)鏈系統(tǒng)，打通了備料、出料、物流各個環(huán)節(jié)，工廠的生產(chǎn)活動變得越來越方便快捷。企業(yè)利用數(shù)字化技術(shù)及時追蹤和捕捉客戶的真實需求，將獲得的外部市場知識轉(zhuǎn)換為內(nèi)部創(chuàng)新能力來強化研發(fā)和制造，塑造競爭優(yōu)勢。

綜上，本文提出假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進制造企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

供應(yīng)鏈集中度指制造企業(yè)供應(yīng)鏈伙伴數(shù)量的集中程度，可以根據(jù)上下游位置分為供應(yīng)商集中度和客戶集中度。地理位置和文化距離使得企業(yè)間產(chǎn)品生產(chǎn)和業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)信息標準不一致，無法實現(xiàn)融合互通，進行有效的互動和協(xié)作。大多數(shù)制造企業(yè)會選擇只與少數(shù)幾家供應(yīng)商和客戶進行合作，此時具有較強的供應(yīng)鏈集中度。但是，彈性供應(yīng)鏈能夠打破企業(yè)之間存在的信息孤島和合作風(fēng)險，運用數(shù)字技術(shù)建立信息共享平臺來強化信息同步和數(shù)據(jù)協(xié)同能力，擴大企業(yè)合作范圍，進而降低供應(yīng)鏈集中度。企業(yè)的創(chuàng)新活動具有高風(fēng)險性、正外部性等特點，根據(jù)利益相關(guān)者理論，大供應(yīng)商和大客戶的決策在制造企業(yè)內(nèi)部具有較高的話語權(quán)，他們會對企業(yè)施壓迫使其降低創(chuàng)新投入，從而影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。當(dāng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為不可逆轉(zhuǎn)的潮流時，傳統(tǒng)的“供應(yīng)商—制造商—客戶”垂直供應(yīng)鏈的線性結(jié)構(gòu)會被顛覆，來自不同地區(qū)和領(lǐng)域的企業(yè)都能成為制造企業(yè)的供應(yīng)商和客戶，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新意愿就會顯著增加。

綜上，本文提出假設(shè)2：供應(yīng)鏈集中度在制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新之間起到部分中介作用。

進一步，供應(yīng)商作為企業(yè)原材料的重要來源，首先，高供應(yīng)商集中度意味著企業(yè)對供應(yīng)商有高度依賴性，當(dāng)主要供應(yīng)商破產(chǎn)或者倒閉，企業(yè)將無法獲取生產(chǎn)研發(fā)活動所需的必要創(chuàng)新資源。其次，企業(yè)會滿足現(xiàn)有供應(yīng)商所提供的產(chǎn)品，不再尋找更多的供應(yīng)商，無法獲取最新知識進行技術(shù)創(chuàng)新活動。同樣，客戶關(guān)系也會干擾企業(yè)獨立進行研發(fā)創(chuàng)新決策。第一，企業(yè)僅服務(wù)少數(shù)幾個大客戶，當(dāng)客戶面臨破產(chǎn)等財務(wù)風(fēng)險時，企業(yè)會失去重要的收入來源。第二，較高的客戶集中度，客戶會向企業(yè)提出更低的產(chǎn)品價格，更嚴格的購貨條件，從而占用企業(yè)的資金使用，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新資金將被迫削減。第三，企業(yè)為了維護與大客戶的穩(wěn)定關(guān)系，會投入更高的專用性資產(chǎn)以獲取規(guī)模經(jīng)濟，從而占用創(chuàng)新資源，抑制創(chuàng)新動機。

綜上，本文提出假設(shè)2A 和假設(shè)2B：

假設(shè)2A：供應(yīng)商集中度在制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新之間起到部分中介作用；

假設(shè)2B：客戶集中度在制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)創(chuàng)新之間起到部分中介作用。

四、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

考慮到中國數(shù)字技術(shù)的高速發(fā)展時期以及2012 年中國證監(jiān)會要求企業(yè)披露前五大供應(yīng)商采購、客戶銷售比例，本文選擇2013—2020 年滬深A(yù)股制造業(yè)上市企業(yè)，并剔除下述樣本數(shù)據(jù)：（1）2012年之后上市的樣本；（2）企業(yè)年報中未披露任何數(shù)字化信息的樣本；（3）ST、*ST 類以及資不抵債樣本；（4）數(shù)據(jù)異常的樣本。最后得到915 家企業(yè)共7 320個數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)主要來自CSMAR 與Wind 數(shù)據(jù)庫，上市公司年報來自巨潮資訊網(wǎng)。所有連續(xù)變量進行了縮尾處理。

（二）模型設(shè)定

為了檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，本文控制行業(yè)和時間效應(yīng)，構(gòu)造如下實證研究模型。

進一步，構(gòu)建如下模型，檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈集中度和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的機制是否存在。

其中，Mi，t為中介機制變量，分別為SCIi，t，SCi，t和CCi，t，表示供應(yīng)鏈集中度，供應(yīng)商集中度和客戶集中度。

（三）變量設(shè)置及說明

1.解釋變量。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）。參考吳非等（2021）[12]，趙宸宇等（2021）[10]的研究，構(gòu)建共82個關(guān)鍵詞的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫，主要為數(shù)字科學(xué)技術(shù)（區(qū)塊鏈、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算）和數(shù)字應(yīng)用技術(shù)?；谠撛~庫使用爬蟲軟件在企業(yè)年報中抓取對應(yīng)的關(guān)鍵詞并計數(shù)。最后，對所得數(shù)據(jù)加1 后取對數(shù)，得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最終指標DCG。

2.被解釋變量。技術(shù)創(chuàng)新（Patent）。參考孔東民等（2017）[13]的相關(guān)文獻，技術(shù)創(chuàng)新采用企業(yè)3 種專利申請數(shù)量的對數(shù)來衡量。

3.其他變量。中介變量為供應(yīng)鏈集中度（SCI）。參考方紅星等（2017）[14]的相關(guān)文獻，選擇前五大供應(yīng)商采購比例和前五大客戶銷售比例的平均值作為其代理變量?？刂谱兞繌呢攧?wù)和公司治理兩方面選取，分別為資產(chǎn)負債率、持續(xù)經(jīng)營時間、盈利能力、公司規(guī)模和兩職合一、董事會規(guī)模、管理層持股比例。

（四）描述性統(tǒng)計

本文實證分析所用的主要變量部分特征如表1所示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的平均數(shù)為1.347，標準差為1.306，說明大多數(shù)的制造企業(yè)都具有數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新（Patent）的最值差異較大，表明制造企業(yè)之間的技術(shù)創(chuàng)新水平具有較大差異。供應(yīng)鏈集中度（SCI）的最值差異大，標準差為14.348，離散程度較大，表明制造企業(yè)兩極分化嚴重，有部分制造企業(yè)甚至完全依賴少數(shù)幾家供應(yīng)商或客戶。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

五、實證結(jié)果及分析

（一）基準回歸結(jié)果

豪斯曼檢驗得到p 值＜0.05，故本文使用固定效應(yīng)模型。表2 匯報了制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸結(jié)果。列（1）中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量的估計系數(shù)為0.140，顯著為正且在1%水平下顯著，表示數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著促進了制造企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，假設(shè)1 得到驗證。

（二）機制檢驗

第一步檢驗由表2 列（1）可得，列（2）為第二步檢驗，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的估計系數(shù)為-1.090，在1%水平下顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效緩解企業(yè)的供應(yīng)鏈集中度。列（3）為第三步檢驗，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的估計系數(shù)從0.140 下降到了0.128，供應(yīng)鏈集中度的估計系數(shù)為-0.012，均在1%水平下顯著，表明制造企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低供應(yīng)鏈集中度，進而提高技術(shù)創(chuàng)新水平。假設(shè)2 得到驗證，這可能是因為制造企業(yè)通過云端數(shù)字化供應(yīng)鏈，打通了線上采購、生產(chǎn)、分銷的整條價值鏈，企業(yè)不再依賴少數(shù)幾家大供應(yīng)商和客戶，對創(chuàng)新研發(fā)的投資等決策不再受到外部主體控制，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平提高。

本研究還采用Sobel test 和Bootstrap 對假設(shè)2進行中介效應(yīng)檢驗。由表2 可得sobel 檢驗在1%水平上顯著。Bootstrap 顯示在95%的置信區(qū)間內(nèi)均不包括0，中介效應(yīng)值為9.01%，中介效應(yīng)成立。

表2 供應(yīng)鏈集中度中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

進一步，對供應(yīng)商集中度和客戶集中度這兩個中介變量分別檢驗。如表3 列（4）所示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與供應(yīng)商集中度在5%水平下顯著負相關(guān)，系數(shù)為-0.107，列（5）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在1%水平下顯著相關(guān)，但是系數(shù)從0.140 下降到了0.126，供應(yīng)商集中度系數(shù)顯著為-0.011，假設(shè)2A 得到驗證，同理，假設(shè)2B 得到驗證。此外，本文通過Sobel 檢驗和Bootstrap檢驗再次驗證假設(shè)2A 和假設(shè)2B 成立。數(shù)字化轉(zhuǎn)型除對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生直接推動作用外，還能通過供應(yīng)商集中度和客戶集中度發(fā)揮間接作用。數(shù)字化通過雙側(cè)聯(lián)動性賦能企業(yè)創(chuàng)新，在需求側(cè)滿足消費者個性化需求，在供給側(cè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程和生產(chǎn)運營數(shù)字化重塑。

表3 供應(yīng)商、客戶集中度中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗

首先，更換被解釋變量。本文使用研發(fā)投入（RD）和專利授權(quán)總數(shù)（Patentad）來做穩(wěn)健性檢驗?；貧w結(jié)果如表4 列（8）和列（9），回歸系數(shù)均顯著為正，本文的研究結(jié)果可靠。其次，剔除數(shù)字產(chǎn)業(yè)行業(yè)。本文主要研究制造企業(yè)數(shù)字化發(fā)展，因此參考祁懷錦等將與計算機通訊有關(guān)的行業(yè)樣本剔除，結(jié)果如表4 列（10）。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與技術(shù)創(chuàng)新仍然存在顯著正相關(guān)關(guān)系。

表4 穩(wěn)健性估計

六、異質(zhì)性分析

（一）行業(yè)屬性異質(zhì)性分析

如表5 所示，本文基于制造企業(yè)細分行業(yè)屬性將其分為高新技術(shù)行業(yè)和非高新技術(shù)行業(yè)。列（1）和列（2）顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在1%水平上顯著提高高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)和非高新技術(shù)行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平，其中高新技術(shù)行業(yè)的系數(shù)為0.199，大于非高新技術(shù)行業(yè)的系數(shù)0.094，這表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對高新技術(shù)行業(yè)的促進作用更為明顯，這可能是高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)進行創(chuàng)新研發(fā)活動是與生俱來的優(yōu)勢，并且，高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)具有快速成長性特征，企業(yè)能夠在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程中，運用數(shù)字技術(shù)迅速開發(fā)出符合市場需要的新產(chǎn)品。

（二）企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性分析

企業(yè)規(guī)模會對企業(yè)決策行為產(chǎn)生較大影響，基于企業(yè)資產(chǎn)總值將制造業(yè)企業(yè)分為大企業(yè)和中小企業(yè)。表5 列（3）中數(shù)字化轉(zhuǎn)型對大企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)在1%水平上顯著為0.196，列（4）中中小企業(yè)的系數(shù)在1%水平上顯著為0.130，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進大中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，并且對大企業(yè)的推動作用更大。因為大企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化冗余的組織結(jié)構(gòu)，挖掘出更多的創(chuàng)新資源，而小企業(yè)僅跟隨、模仿數(shù)字化轉(zhuǎn)型，缺乏開發(fā)數(shù)字平臺和實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的管理組織能力。

表5 異質(zhì)性分析

七、結(jié)論與建議

本文基于2013—2020 年制造業(yè)A 股上市公司數(shù)據(jù)探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的作用效果及其背后機制。

研究得出：首先，隨著制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型逐漸深入，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出顯著增加，穩(wěn)健性檢驗中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新投入也呈顯著正向影響。其次，從企業(yè)的利益相關(guān)者供應(yīng)鏈關(guān)系視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低制造企業(yè)供應(yīng)鏈集中度，供應(yīng)鏈集中度在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新水平的促進關(guān)系中起到了部分中介作用。制造企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠與供應(yīng)鏈中的所有上下游主體進行合作，通過系統(tǒng)互通和數(shù)據(jù)互聯(lián)能夠成功打破企業(yè)傳統(tǒng)產(chǎn)品線之間的界限，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。最后，從異質(zhì)性角度進行研究發(fā)現(xiàn)，相對于非高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)和中小企業(yè)，高新技術(shù)行業(yè)企業(yè)和大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對技術(shù)創(chuàng)新的促進作用更加顯著。

因此，提出如下建議：第一，制造企業(yè)應(yīng)順應(yīng)當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展潮流，積極迎合當(dāng)?shù)財?shù)字化轉(zhuǎn)型政策，加強與政府、科研機構(gòu)的協(xié)作，參與實施“數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略”；第二，大型企業(yè)可憑借自身雄厚的規(guī)模背景自主開發(fā)數(shù)字平臺，中小企業(yè)以及非高新技術(shù)企業(yè)應(yīng)重視數(shù)字化建設(shè)，結(jié)合自身實際需求引進數(shù)字平臺和數(shù)字技術(shù)；第三，當(dāng)企業(yè)與大供應(yīng)商和大客戶關(guān)系緊密時，制造企業(yè)就會面臨喪失自主權(quán)的處境。制造企業(yè)應(yīng)發(fā)揮主觀能動性，運用數(shù)字技術(shù)拓展供應(yīng)鏈上下游關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，降低供應(yīng)鏈集中度，掌握主動權(quán)和議價權(quán)，有效縮短產(chǎn)品從開發(fā)到生產(chǎn)再到上市的研發(fā)過程。