[摘要]有效發(fā)揮企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”，對(duì)于增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)循環(huán)暢通意義深遠(yuǎn)?；?010—2021年我國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)，采用空間面板模型深入探析數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的影響及作用機(jī)制。研究結(jié)果顯示：數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)具有促進(jìn)作用，并表現(xiàn)為空間溢出效應(yīng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的促進(jìn)作用存在異質(zhì)性，對(duì)東部地區(qū)與技術(shù)密集型企業(yè)的促進(jìn)作用更為顯著。數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”能夠通過緩解融資約束與推進(jìn)開放式創(chuàng)新，提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度?；诖?，提出加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)型、持續(xù)優(yōu)化金融服務(wù)環(huán)境、著力推動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新攻關(guān)等建議，以期進(jìn)一步提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字化轉(zhuǎn)型；產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)；融資約束；開放式創(chuàng)新

一、 引言

產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)不僅是構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局的重要保障，更是中國(guó)經(jīng)濟(jì)應(yīng)對(duì)外部復(fù)雜環(huán)境的前瞻部署。黨的二十大報(bào)告指出，“加快構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局”，“著力提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平”1。隨后，2023年中央政治局會(huì)議提出，“增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈的韌性”，“找準(zhǔn)關(guān)鍵核心技術(shù)和零部件薄弱環(huán)節(jié)，集中優(yōu)質(zhì)資源合力攻關(guān)，保證產(chǎn)業(yè)體系自主可控和安全可靠，確保國(guó)民經(jīng)濟(jì)循環(huán)暢通”2。可以看出，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度已上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面，已逐漸成為構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系和暢通國(guó)民經(jīng)濟(jì)循環(huán)的動(dòng)力之源。增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)度，能夠引導(dǎo)各類市場(chǎng)要素協(xié)同向相關(guān)產(chǎn)業(yè)及先進(jìn)生產(chǎn)力流動(dòng)，加強(qiáng)上下游企業(yè)對(duì)接協(xié)同與資源整合，提升產(chǎn)業(yè)鏈附加值，暢通產(chǎn)業(yè)循環(huán)、市場(chǎng)循環(huán)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)循環(huán)。然而現(xiàn)階段，我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈仍面臨高端人才儲(chǔ)備不足、核心技術(shù)缺失、鏈上主體連接性不強(qiáng)等問題，不利于提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性與關(guān)聯(lián)程度。為此，探究如何提高產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度成為學(xué)術(shù)界研究重點(diǎn)。

作為增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的重要連接點(diǎn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為大勢(shì)所趨。2023年《政府工作報(bào)告》提出，加快傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，著力提升高端化、智能化、綠色化水平3。由于經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)相近或競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境相似，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅會(huì)受到自身影響推進(jìn)新模式擴(kuò)散、新技術(shù)創(chuàng)新、新業(yè)態(tài)發(fā)展與新產(chǎn)品培育[1]，還將受到同行業(yè)“同群”企業(yè)影響。這種個(gè)體互動(dòng)行為交叉影響在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策方面表現(xiàn)出“同群效應(yīng)”。數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”可以發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)與聚變經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上各創(chuàng)新主體、創(chuàng)新要素及創(chuàng)新環(huán)節(jié)有效銜接，催生出一系列新產(chǎn)品、新模式、新業(yè)態(tài)，著力提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度。鑒于此，本文從企業(yè)“同群效應(yīng)”入手，檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的影響，以期為提高產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度與暢通國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：首先，從企業(yè)同群視角出發(fā)，探析數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的直接影響，為助力產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展與促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供理論參考。其次，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)距離與地理距離空間權(quán)重矩陣，檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的直接影響、空間溢出效應(yīng)以及區(qū)域異質(zhì)性，為區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)調(diào)發(fā)展提供突破口。最后，將融資約束與開放式創(chuàng)新納入數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”影響產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的研究框架中，對(duì)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同發(fā)展具有重要意義。

二、 文獻(xiàn)綜述

產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的相關(guān)研究最早可追溯至1957年Hirschman提出的“產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)”[2]。隨后，Dietzenbacher等[3]利用“平均影響距離”（APL）測(cè)度外部沖擊在產(chǎn)業(yè)間傳導(dǎo)的平均輪次數(shù)，并度量“農(nóng)業(yè)→制造業(yè)→建筑業(yè)”和“采礦業(yè)→服務(wù)業(yè)→貿(mào)易產(chǎn)業(yè)”兩條產(chǎn)業(yè)鏈間聯(lián)系。從主要特征來看，產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)具有關(guān)聯(lián)效應(yīng)與波及效應(yīng)。其中，關(guān)聯(lián)效應(yīng)主要表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)鏈對(duì)其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展的推動(dòng)作用及對(duì)市場(chǎng)需求的拉動(dòng)作用，可運(yùn)用生產(chǎn)階段數(shù)[4]表征。波及效應(yīng)主要用以探析國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)各部門所形成的生產(chǎn)需求感應(yīng)程度與需求波及程度，可運(yùn)用感應(yīng)度系數(shù)[5]與影響力系數(shù)[6]表征。

現(xiàn)今，學(xué)術(shù)界不僅對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行諸多定性分析[7-8]，亦開展了大量定量研究。對(duì)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”這一變量的測(cè)量大致可分為兩種方式：一是使用客觀數(shù)據(jù)的硬性指標(biāo)，如周青[9]通過定量數(shù)據(jù)采集方式測(cè)量區(qū)域數(shù)字化水平，包括數(shù)字化平臺(tái)建設(shè)水平、裝備水平、接入水平、應(yīng)用水平四個(gè)指標(biāo)。二是通過發(fā)放問卷對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行實(shí)證研究，如孟凡生等[10]采用問卷調(diào)查法，構(gòu)建包含“企業(yè)使用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行改造升級(jí)”“開發(fā)數(shù)字化智能化裝備”等題項(xiàng)量表，并運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型展開檢驗(yàn)。

上述研究表明，學(xué)術(shù)界關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的研究成果較為豐富，但從企業(yè)同群視角出發(fā)，探析數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)直接影響的文獻(xiàn)較少?；诖?，本文將深入探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”與產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)之間的關(guān)系。

三、 研究假設(shè)

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的直接效應(yīng)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”能夠帶來知識(shí)溢出效應(yīng)與規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，為產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)銷售、生產(chǎn)、研發(fā)等過程賦能，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展與模式轉(zhuǎn)化，不斷完善產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)關(guān)系。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”能夠?yàn)椴煌貐^(qū)企業(yè)間知識(shí)流動(dòng)及溢出提供有力支持，提高產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)度。同行業(yè)“同群”企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可破除時(shí)間與空間限制，通過人才流動(dòng)與同行協(xié)作實(shí)現(xiàn)知識(shí)溢出與技術(shù)溢出[11]，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈上下游主體深度運(yùn)用數(shù)字化平臺(tái)與技術(shù)，推動(dòng)大中小企業(yè)融通發(fā)展，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)緊密度。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”能夠發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度提高。同行業(yè)“同群”企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠跨產(chǎn)業(yè)邊界整合數(shù)據(jù)資源，提升資源配置效率，為各主體實(shí)現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增提供有力支持[12]，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)交流與接觸，提升本地與周邊產(chǎn)業(yè)循環(huán)效率，提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度。據(jù)此，本文提出以下研究假設(shè)。

假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”具有空間溢出效應(yīng)，能夠有效提升產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)程度。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的間接效應(yīng)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”能夠釋放數(shù)字技術(shù)紅利，減少多維信息不對(duì)稱性，提高資源利用與配置效率，從緩解融資約束與促進(jìn)開放式創(chuàng)新兩方面增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)度。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”通過緩解企業(yè)融資約束，提高產(chǎn)業(yè)鏈循環(huán)效率，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度。數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”產(chǎn)生過程中，企業(yè)財(cái)務(wù)信息與經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)借助數(shù)字信息技術(shù)逐步擴(kuò)散至外部市場(chǎng)[13]，緩解產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)與外部投資者間信息不對(duì)稱問題。這促使產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小企業(yè)融資評(píng)估效率大幅提升，充分緩解產(chǎn)業(yè)鏈各主體融資約束，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同有序發(fā)展。在此過程中，金融機(jī)構(gòu)通過產(chǎn)業(yè)鏈惠及上下游企業(yè)，及時(shí)疏通產(chǎn)業(yè)鏈資金流中斷點(diǎn)與堵點(diǎn)，為產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)發(fā)展提供資金支持，從而提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”通過促進(jìn)開放式創(chuàng)新，提高產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度。同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于增強(qiáng)技術(shù)可供性，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部與用戶的開放連接，為構(gòu)建開放式產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系提供基礎(chǔ)。構(gòu)建開放式產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新體系有助于吸納并整合創(chuàng)新資源，打造產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新生態(tài)與技術(shù)創(chuàng)新共同體，加速技術(shù)發(fā)明與專利等科技成果轉(zhuǎn)化，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈互聯(lián)互通，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度。據(jù)此，本文提出以下研究假設(shè)。

假設(shè)2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”通過緩解融資約束與促進(jìn)開放式創(chuàng)新推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度提升。

四、 研究設(shè)計(jì)

1. 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)科學(xué)性與可獲得性，本文以2010—2021年中國(guó)A股上市公司為樣本，對(duì)數(shù)據(jù)展開以下處理：其一，將PT、ST及金融行業(yè)樣本剔除；其二，僅保留連續(xù)5年及以上無數(shù)據(jù)缺失樣本。數(shù)據(jù)主要來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開放報(bào)告》、CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)及WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。為規(guī)避異常值引起結(jié)果偏誤，對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%縮尾處理。

2. 變量定義

（1）被解釋變量

產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)（[Inchc]）。鑒于產(chǎn)業(yè)鏈涉及行業(yè)與企業(yè)兩個(gè)層面，本文將生產(chǎn)分割長(zhǎng)度與企業(yè)專業(yè)化分工程度作為產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)替代指標(biāo)，深入探究產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)大中小企業(yè)、上下游行業(yè)間關(guān)聯(lián)程度。[a]行業(yè)中[k]企業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)度具體表示為：

[Inchca=Desenk×Prdiva] （1）

其中，[Prdiva]為[a]行業(yè)生產(chǎn)階段數(shù)，參考Fally[14]研究方法，運(yùn)用生產(chǎn)階段數(shù)、投入產(chǎn)出表度量不同行業(yè)生產(chǎn)分割長(zhǎng)度；[Desen]為企業(yè)專業(yè)化分工程度，借鑒袁淳等[15]研究方法，運(yùn)用修正的價(jià)值增值法進(jìn)行測(cè)算。

生產(chǎn)分割長(zhǎng)度測(cè)算公式如下：

[Prdiva=1+bNbaPrdivb] （2）

式（2）中，[Nba]為單位生產(chǎn)[a]行業(yè)產(chǎn)品所需[b]行業(yè)產(chǎn)品量。若生產(chǎn)過程中無需增加中間投入，設(shè)定生產(chǎn)階段數(shù)為1。將式（2）調(diào)整為矩陣形式：

[Prdiv=I-X-1I]" （3）

式（3）中，[Prdiv]表示[m×1]階的生產(chǎn)階段數(shù)矩陣；[m]表示所選行業(yè)數(shù)量；[X]為直接消耗系數(shù)矩陣；[I]為[m×1]階矩陣（元素均為1）。獲取各年份投入產(chǎn)出表中的直接消耗系數(shù)矩陣，是度量不同行業(yè)生產(chǎn)階段數(shù)的首要前提。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的投入產(chǎn)出表的時(shí)間間隔各異，為后續(xù)實(shí)證檢驗(yàn)帶來較大難度。為此，本文以2010年、2015年、2020年投入產(chǎn)出表為基礎(chǔ)，參考Zheng等[16]的研究，使用矩陣轉(zhuǎn)換技術(shù)獲取2010—2021年的時(shí)序投入產(chǎn)出表。

企業(yè)專業(yè)化分工程度測(cè)算公式如下：

[Desen=采購(gòu)額主營(yíng)業(yè)務(wù)收入-凈利潤(rùn)+正常利潤(rùn)" " " " " =采購(gòu)額主營(yíng)業(yè)務(wù)收入-凈利潤(rùn)+凈資產(chǎn)×平均凈資產(chǎn)收益率] （4）

采購(gòu)額主要借助式（5）展開測(cè)算：

[采購(gòu)額=（接受勞務(wù)支付、購(gòu)買商品的現(xiàn)金+期初預(yù)付款-期末預(yù)付款+期末應(yīng)付款-期初應(yīng)付款+期末應(yīng)付票據(jù)-期初應(yīng)付票據(jù)）/（1+增值稅率）+期初存貨] （5）

式（5）中，增值稅率借鑒張虎等[17]的研究設(shè)定為17%，平均凈資產(chǎn)收益率借助企業(yè)所在行業(yè)近三年凈資產(chǎn)收益率均值表示。同時(shí)，需剔除[Desen]中偏離[0，1]的樣本。

（2）解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”（[Ditge]）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”測(cè)算過程主要包含以下兩個(gè)步驟：其一，運(yùn)用文本分析法探析數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。借鑒趙宸宇[18]的研究，本文在業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型層面建構(gòu)企業(yè)數(shù)字化商業(yè)模式的關(guān)鍵詞初始術(shù)語(yǔ)詞典。隨后，通過搜集國(guó)家層面與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策文件，獲取有關(guān)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞以擴(kuò)充初始術(shù)語(yǔ)詞典，最終得到“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)池。借助Python爬蟲功能收集2010—2021年A股上市公司年度報(bào)告資料，并通過詞頻技術(shù)、文本搜索與匹配構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。其二，度量同行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值。參考滕明明等[19]的研究，運(yùn)用同行業(yè)內(nèi)其他企業(yè)數(shù)字化詞頻占同行業(yè)管理者經(jīng)營(yíng)討論及分析文字總數(shù)的比重度量數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”。

（3）機(jī)制變量

融資約束（[ASA]）。借鑒黃逵友等[20]的研究，運(yùn)用SA指數(shù)探究企業(yè)融資約束水平。SA指數(shù)計(jì)算公式為：[SA=-0.737×size+0.043×size2-0.040×age]。SA指數(shù)越高，說明企業(yè)所受融資約束越強(qiáng)，即企業(yè)獲取外部融資能力愈低。由于計(jì)算得到的SA指數(shù)均小于零，對(duì)SA指數(shù)取絕對(duì)值后表示企業(yè)融資約束水平。

開放式創(chuàng)新（[inno]）。參考賈西猛等[21]研究，以企業(yè)在觀測(cè)期發(fā)生合作的專利總數(shù)與合作組織數(shù)量的比值進(jìn)行表示，即樣本企業(yè)與合作組織共同合作的專利平均值，并取自然對(duì)數(shù)。

（4）控制變量

參考現(xiàn)有研究[22，23]，本文選取以下控制變量：企業(yè)年齡（[age]），以企業(yè)當(dāng)年年份和注冊(cè)年份之差衡量；企業(yè)規(guī)模（[size]），采用企業(yè)總計(jì)資產(chǎn)測(cè)度；企業(yè)資本（[cap]）以企業(yè)實(shí)際固定資產(chǎn)投入表示表示[24]；企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率（[ent]），運(yùn)用企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值與職工人數(shù)比值度量[25]；營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率（[opem]），借助企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)與營(yíng)業(yè)收入比值測(cè)算；現(xiàn)金流比率（[cas]），以經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量與總資產(chǎn)比值衡量；企業(yè)資本密集度（[enp]），人均固定資產(chǎn)額表示。為消除數(shù)據(jù)波動(dòng)對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，對(duì)所有控制變量均進(jìn)行自然對(duì)數(shù)化處理。

3. 模型構(gòu)建

為研判產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的空間溢出效應(yīng)，借助空間杜賓模型（SDM）、空間自回歸模型（SAR）、空間自相關(guān)模型（SAC）和空間誤差模型（SEM）四種空間計(jì)量模型展開分析。模型設(shè)定如下：

[Inchcit=δInchcit-1+γw'Inchct+X'itα+d'Ztη+σi+?t+εitεit=λm'εt+υit]" "（6）

式（6）中，[α]為回歸系數(shù)；[Inchc]為產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度；[σi]為個(gè)體效應(yīng)；[Xit]為核心解釋變量與控制變量；[?t]為時(shí)間效應(yīng)；[d'Ztη]為核心解釋變量與控制變量的空間滯后；[w']，[d']，[m']表示空間權(quán)重。當(dāng)[λ=0]時(shí)，模型設(shè)定為SDM模型；當(dāng)[λ=0]、[η=0]時(shí)，實(shí)證模型為SAR模型；當(dāng)[δ=0]、[η=0]時(shí)，模型設(shè)定為SAC模型；當(dāng)[δ=γ=0]、[η=0]時(shí)，模型設(shè)定為空間誤差模型（SEM）。

在空間權(quán)重矩陣選擇上，本文參考王文彬等[26]的研究，分別運(yùn)用經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣與地理距離空間權(quán)重矩陣構(gòu)建模型。其中，經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣公式為：

[Wij=1ei-ej，i≠jWij=0，i=j]" （7）

式中，[ei]為[i]地區(qū)生產(chǎn)總值，[ei]愈大，兩個(gè)地區(qū)間生產(chǎn)總值差距越小，即兩地經(jīng)濟(jì)距離越接近。

地理集聚為不同地區(qū)間距離，運(yùn)用ArcGIS軟件測(cè)算所得，具體公式如下：

[Eij=sinLati×sinLatj+cosLati×cosLatj×Mloni-Mlonj]" " （8）

[Distij=R×ArccosEij×π180]" "（9）

式（8）（9）中，[Lat]為地區(qū)維度；[Dist]為兩地區(qū)間地理距離，在空間權(quán)重矩陣應(yīng)用時(shí)取其倒數(shù)；[R]為地球平均半徑；[Mlon]為地區(qū)經(jīng)度（東經(jīng)取經(jīng)度正值，西經(jīng)取經(jīng)度負(fù)值）。

五、 實(shí)證結(jié)果

1. 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

借助Moran’s I指數(shù)對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度空間相關(guān)性展開分析。表1列示出2010—2021年基于地理距離與經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣的產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)全局Moran’s I指數(shù)。表1結(jié)果表明，研究期內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，說明我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)存在空間效應(yīng)。為進(jìn)一步探究產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的時(shí)序變化趨勢(shì)，分別使用經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣與地理距離空間權(quán)重矩陣，刻畫產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的時(shí)空相關(guān)性時(shí)序圖。由檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，2010—2021年產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的空間相關(guān)性表現(xiàn)為明顯提升態(tài)勢(shì)，說明產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。不僅如此，還列示出數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”的空間相關(guān)性，并將其與產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)進(jìn)行對(duì)比分析（圖1）?？梢钥闯觯瑪?shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”與產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)表現(xiàn)為相同變動(dòng)態(tài)勢(shì)，這一特征事實(shí)為本研究深入探究?jī)烧哧P(guān)聯(lián)提供了研究基礎(chǔ)。

2. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

下方文運(yùn)用經(jīng)濟(jì)距離與地理距離空間權(quán)重矩陣，并借助SEM、SAR、SDM、SAC模型展開實(shí)證檢驗(yàn)，研判數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的作用效果。在進(jìn)行上述檢驗(yàn)前，需運(yùn)用LR檢驗(yàn)判斷哪一模型更優(yōu)，具體檢驗(yàn)結(jié)果見表2?？梢钥闯觯\(yùn)用經(jīng)濟(jì)距離與地理距離空間權(quán)重矩陣，LR檢驗(yàn)結(jié)果表明原假設(shè)不成立，說明SDM模型是更為契合的空間計(jì)量模型，不會(huì)演變?yōu)镾EM模型、SAC模型或SAR模型。針對(duì)這一結(jié)果，主要運(yùn)用SDM模型探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”與產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)間關(guān)系。

運(yùn)用經(jīng)濟(jì)距離和地理距離空間權(quán)重矩陣檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”與產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)之間作用效果，并對(duì)時(shí)間變量進(jìn)行控制，結(jié)果見表3?？梢钥闯觯瑪?shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”影響系數(shù)均顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的驅(qū)動(dòng)作用均存在空間效應(yīng)。由此，假設(shè)1得以驗(yàn)證。

3. 空間效應(yīng)分解

借助偏微分法展開空間效應(yīng)分解，研判數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的直接影響和空間溢出效應(yīng)，結(jié)果見表4?？梢钥闯?，無論使用經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣抑或是地理距離空間權(quán)重矩陣，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)具有直接影響與間接影響。由分解結(jié)果可以看出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的促進(jìn)作用在使用地理距離空間權(quán)重矩陣時(shí)更大，再次驗(yàn)證上文研究結(jié)論。

4. 異質(zhì)性分析

（1）區(qū)域異質(zhì)性

為探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)影響的區(qū)域差異，本文以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局劃分依據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)東、中、西、東北四大區(qū)域展開檢驗(yàn)（表5）。結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的促進(jìn)作用存在明顯區(qū)域異質(zhì)性。具體來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的促進(jìn)作用表現(xiàn)為“東部＞中部＞東北＞西部”。東部地區(qū)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展先行地，具備良好數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)勢(shì)與資源，可為推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”提供有力支持，進(jìn)而助力產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)度提升。中部、東北地區(qū)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)良好，但對(duì)于價(jià)值鏈升級(jí)、產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的賦能作用相對(duì)欠缺。西部地區(qū)存在企業(yè)機(jī)械化自動(dòng)化程度不足、中小企業(yè)占比過高等問題，使得企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型難度較大，難以有效發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的促進(jìn)作用。

（2）要素密集度異質(zhì)性

參考趙宸宇等[27]的研究，將研究樣本劃分為技術(shù)密集型、資本密集型、勞動(dòng)密集型三類企業(yè)，進(jìn)一步探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)影響的差異（表6）?？梢钥闯?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的促進(jìn)作用在技術(shù)密集型企業(yè)最為顯著，其次為資本密集型企業(yè)，最后為勞動(dòng)密集型企業(yè)。

5. 機(jī)制分析

（1）融資約束的機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)前文理論分析，緩解融資約束是數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度提升的重要作用渠道。為驗(yàn)證這一觀點(diǎn)，本文參考張嬈等[28]的研究，運(yùn)用逐步回歸法展開中介檢驗(yàn)，實(shí)證探究融資約束在數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)過程中發(fā)揮的作用，結(jié)果見表7。列（1）（3）檢驗(yàn)結(jié)果表明，無論使用經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣抑或是地理距離空間權(quán)重矩陣，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”均可有效緩解融資約束。空間滯后項(xiàng)W（Ditge）的回歸系數(shù)為負(fù)，并通過顯著性檢驗(yàn)，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”緩解融資約束效應(yīng)也存在空間效應(yīng)，不僅有助于緩解本地融資約束，還能顯著降低其他地區(qū)融資約束。同時(shí)，列（2）（4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”和融資約束的影響系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，且空間滯后項(xiàng)W（ASA）系數(shù)顯著為負(fù)，說明“融資約束的逐步緩解”在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)時(shí)存在空間效應(yīng)，不僅有助于促進(jìn)本地產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度提升，還能夠顯著推動(dòng)其他地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度提升。上述研究結(jié)果充分驗(yàn)證，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”能夠通過緩解融資約束促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)。

（2）開放式創(chuàng)新的機(jī)制檢驗(yàn)

同樣地，使用逐步回歸法檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”通過開放式創(chuàng)新影響產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的作用機(jī)制，結(jié)果見表8。列（1）（3）檢驗(yàn)結(jié)果表明，無論使用經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣抑或是地理距離空間權(quán)重矩陣，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”均可有效促進(jìn)開放式創(chuàng)新?？臻g滯后項(xiàng)[W（Ditge）]的回歸系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)開放式創(chuàng)新的促進(jìn)作用也存在空間效應(yīng)。同時(shí)，列（2）（4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”和開放式創(chuàng)新的回歸系數(shù)均顯著為正，且W（inno）系數(shù)亦顯著為正，說明開放式創(chuàng)新不僅有助于促進(jìn)本地產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度提升，還能夠顯著推動(dòng)其他地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)。綜合來看，上述研究結(jié)果充分證實(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”可通過促進(jìn)開放式創(chuàng)新提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)。

六、 結(jié)論與建議

本文基于2010—2021年我國(guó)A股上市公司數(shù)據(jù)，利用經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣與地理距離空間權(quán)重矩陣探析數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”與產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的空間效應(yīng)，并采用空間面板模型實(shí)證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的影響及作用機(jī)制。主要研究結(jié)論為：在使用經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣與地理距離空間權(quán)重矩陣時(shí)，產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的空間效應(yīng)呈逐步增強(qiáng)態(tài)勢(shì)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)具有促進(jìn)作用，并表現(xiàn)為空間溢出效應(yīng)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)具有異質(zhì)性影響，在東部地區(qū)和對(duì)技術(shù)密集型企業(yè)更為顯著。機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”可通過緩解融資約束和促進(jìn)開放式創(chuàng)新提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)度，且這一作用存在空間溢出效應(yīng)。

基于上述結(jié)論，本文提出如下建議：第一，加快產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)型，夯實(shí)產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新基礎(chǔ)。政府部門應(yīng)聚焦人工智能、集成電路、關(guān)鍵軟件等前瞻性領(lǐng)域，充分釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?，著重推?dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游主體協(xié)同合作，提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)度。第二，持續(xù)優(yōu)化金融服務(wù)環(huán)境，提升產(chǎn)業(yè)鏈能級(jí)。金融機(jī)構(gòu)需構(gòu)建全覆蓋科技投融資體系，強(qiáng)化對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵企業(yè)的金融支持，有效發(fā)揮市場(chǎng)配置資源的效能，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)程度提升。第三，著力推動(dòng)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新攻關(guān)，大力推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新發(fā)展。政府部門需通過創(chuàng)新環(huán)境、財(cái)政支持與戰(zhàn)略引領(lǐng)等方式鼓勵(lì)企業(yè)加大研發(fā)投入，著力推進(jìn)核心數(shù)字化技術(shù)攻關(guān)，以數(shù)字技術(shù)與各領(lǐng)域融合應(yīng)用為導(dǎo)向，優(yōu)化創(chuàng)新成果快速轉(zhuǎn)化機(jī)制，打造安全可靠、系統(tǒng)完備的產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展生態(tài)，提升產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)度。

參考文獻(xiàn)：

[1] 馬連福，宋婧楠，王博.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與控制權(quán)相機(jī)配置[J].經(jīng)濟(jì)管理，2022（11）：46-66.

[2] Hirschman A O.The Strategy of Economic Development[M].New Haven： Yale University Press，1958.

[3] Dietzenbacher E，Romero I L，Bosma N S.Using Average Propagation Lengths to Identify Production Chains in the Andalusian Economy[J].Estudios de Economía Aplicada，2005（2）：405-422.

[4] 陳愛貞，陳鳳蘭，何誠(chéng)穎.產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（9）：80-98.

[5] 齊亞偉，陳洪章.我國(guó)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)特征分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2017（9）：79-90.

[6] 張皓，趙佩玉，梁維娟，等.空間集聚、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)與企業(yè)創(chuàng)新[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2022（5）：28-41.

[7] Li L，Su F，Zhang W.Digital Transformation by SME Entrepreneurs： A Capability Perspective[J].Information Systems Journal，2018，28（6）：1129-1157.

[8] Warner K S， W?ger M. Building Dynamic Capabilities for Digital Transformation： An Ongoing Process of Strategic Renewal[J].Long Range Planning，2019，52（3）：326-349.

[9] 周青，王燕靈，楊偉.數(shù)字化水平對(duì)創(chuàng)新績(jī)效影響的實(shí)證研究——基于浙江省73個(gè)縣（區(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)[J].科研管理，2020（7）：120-129.

[10] 孟凡生，趙剛.傳統(tǒng)制造向智能制造發(fā)展影響因素研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2018（1）：66-72.

[11] 張豪，張建華，何宇，等.企業(yè)間存在全要素生產(chǎn)率的溢出嗎？——基于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的考察[J].南開經(jīng)濟(jì)研究，2018（4）：102-119.

[12] 霍春輝，呂夢(mèng)曉，許曉娜.數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”與企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展——基于制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].科技進(jìn)步與對(duì)策，2023（4）：77-87.

[13] 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn)——來自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2021（7）：130-144.

[14] Fally T.Production Staging： Measurement and Facts[R].University of Colorado Boulder Working Paper，2012.

[15] 袁淳，肖土盛，耿春曉，等.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)分工：專業(yè)化還是縱向一體化[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（9）：137-155.

[16] Zheng H，F(xiàn)ang Q，Wang C，et al.Updating China’s Input-output Tables Series Using MTT method and its Comparison[J].Economic Modelling，2018（74）：186-193.

[17] 張虎，高子桓，韓愛華.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)：理論與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2023（5）：46-67.

[18] 趙宸宇.數(shù)字化發(fā)展與服務(wù)化轉(zhuǎn)型——來自制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].南開管理評(píng)論，2021（2）：149-163.

[19] 滕明明，申明浩.數(shù)字化同群效應(yīng)如何影響企業(yè)創(chuàng)新投入——一個(gè)有調(diào)節(jié)的中介模型[J/OL].科技進(jìn)步與對(duì)策：1-9[2023-04-04].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/42.1224.g3.20230310.1550.002.html.

[20] 黃逵友，李增福，潘南佩，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與勞動(dòng)收入份額[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2023（2）：15-30.

[21] 賈西猛，李麗萍，王濤，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)開放式創(chuàng)新的影響[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2022（11）：19-36.

[22] 姚樹俊，董哲銘.我國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平測(cè)度與空間動(dòng)態(tài)演進(jìn)[J].中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2023（3）：32-47.

[23] 楊曉霞，陳曉東.數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新嗎？——基于OECD投入產(chǎn)出表的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].改革，2022（11）：54-69.

[24] 陳曉東，楊曉霞.數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否提升了產(chǎn)業(yè)鏈自主可控能力？[J].經(jīng)濟(jì)管理，2022（8）：23-39.

[25] 毛冰.中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)代化水平指標(biāo)體系構(gòu)建與綜合測(cè)度[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，2022（2）：114-120.

[26] 王文彬，廖恒.新型基礎(chǔ)設(shè)施如何影響粵港澳大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展——基于空間溢出效應(yīng)的視角[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2022（8）：93-105.

[27] 趙宸宇，王文春，李雪松.數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2021（7）：14-129.

[28] 張嬈，楊林睿.數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否提高企業(yè)環(huán)境績(jī)效？[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2023（1）：115-126.

基金項(xiàng)目：江蘇省社科應(yīng)用研究精品工程課題“江蘇推動(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展對(duì)策研究——以蘇州現(xiàn)代供應(yīng)鏈管理服務(wù)業(yè)為例”（項(xiàng)目編號(hào)：21SYB-095）；江蘇省教育廳“江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)建設(shè)基地吳文化傳承與創(chuàng)新研究中心”（項(xiàng)目編號(hào)：2018ZDJD-B018）；蘇州市軟科學(xué)研究課題“數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)下蘇州紡織服裝業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的對(duì)策研究”（項(xiàng)目編號(hào)：SR202118）；江蘇省教育廳江蘇高?！扒嗨{(lán)工程”項(xiàng)目資助。

作者信息：姜能濤（1981-）男，碩士，蘇州石湖智庫(kù)研究員，蘇州市職業(yè)大學(xué)副教授，東南大學(xué)高級(jí)訪問學(xué)者，研究方向?yàn)槲锪鞴?yīng)鏈管理、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、供應(yīng)鏈金融。

（收稿日期：2023-04-19" 責(zé)任編輯：蘇子寵）