陳金龍 李志偉

（華僑大學工商管理學院， 泉州 362021）

引 言

研發(fā)投入指的是企業(yè)分配給研發(fā)活動的資源，不斷推出新產品或服務的創(chuàng)新戰(zhàn)略［1］。 企業(yè)的研發(fā)投入不僅是維持生存和確保增長能力的基本因素， 也是與高風險性和不確定性相關的決策［2］。 在當前再工業(yè)化的全球態(tài)勢下， 強調制造業(yè)， 突出硬科技， 保障供應鏈產業(yè)鏈安全， 還要繼續(xù)加大研發(fā)投入， 為實現(xiàn)高科技技術自立自強提供有力支撐。 因此， 研究影響高科技企業(yè)研發(fā)投入的因素具有重要價值， 吸引了學者的廣泛關注。 近年來， 受新冠肺炎疫情、 俄烏戰(zhàn)爭以及地緣政治的影響， 企業(yè)在管理供應商關系時更加青睞穩(wěn)定的供應商關系。 如匹克集團與供應商“陜西匹克玄凱新材料有限公司” 長期保持穩(wěn)定的合作關系，匹克集團利用供應商的“態(tài)極” 科技技術研發(fā)出態(tài)極鞋大幅提高了企業(yè)的銷售額， 使得匹克集團在2021 年9 月獲近3 億美元戰(zhàn)略融資， 關于這筆融資資金用途， 匹克集團CEO 表示， 將主要用于科技研發(fā)和產品升級等方面。 基于此， 本文從供應商關系視角出發(fā)， 研究供應商穩(wěn)定性是否影響企業(yè)研發(fā)投入， 能夠為企業(yè)實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略提供新的思路。

現(xiàn)有關于供應商關系的研究已經很充分， 但很少有研究關注兩個看似一致， 但關注點不同的供應商關系維度， 目前學者普遍認為供應商集中度高就是穩(wěn)定的供應商關系， 然而出于某些行業(yè)特性， 企業(yè)雖擁有較高的供應商集中度， 但在不同的年份， 外部因素將會導致企業(yè)更換供應商關系。 在此情形下， 集中度這一概念無法準確衡量穩(wěn)定的供應商關系。 因此， 本文首先對這兩個概念予以區(qū)分， 供應商集中度指的是收入大部分依賴于主要供應商或認為供應商對其業(yè)務很重要的企業(yè)， 這主要強調的是對主要供應商的依賴性。而供應商穩(wěn)定性意味著與原有的供應商繼續(xù)建立合作關系， 但并不一定表示排除與其他供應商的關系。 與供應商集中度不同， 這強調的是主要供應商近幾年的一致性。 現(xiàn)有研究普遍認為供應商集中度增加了企業(yè)運營和財務風險［3］， 進而降低企業(yè)研發(fā)投入［4，5］。 但也有學者持不同的觀點， 如方?。?］認為隨著供應商集中度的提高， 創(chuàng)新投入呈現(xiàn)先增加后下降的趨勢。 相反， Lai 等［7］發(fā)現(xiàn)供應商穩(wěn)定性會提高供應商向企業(yè)提供的產品質量， 降低企業(yè)運營風險， 這種關系在關系越穩(wěn)定時越強烈。 因此， 本文提出研究問題， 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響如何。 從資源基礎理論視角看， 穩(wěn)定的供應商關系為企業(yè)提供了競爭優(yōu)勢， 企業(yè)有更大的信心進行研發(fā)投資。 供應鏈協(xié)同理論主張， 供應鏈中的各方通過密切合作、信息共享和資源共享， 能夠共同提高效率和降低成本。 在供應商集中度高時， 由于供應商和企業(yè)建立了較為緊密的關系， 可能與供應商穩(wěn)定性產生有效的協(xié)同效應， 而不僅僅是供應商集中度給企業(yè)帶來的不利的一面。 這種協(xié)同效應通過減少信息不對稱、 提高溝通質量和增強雙方對合作成功的信任來提升研發(fā)投入。 供應商集中度高的企業(yè)有更強烈的動機與供應商建立長期、 互信和有益的關系。 而以往供應商集中度對企業(yè)研發(fā)投入的影響研究尚未得出一致的結論可能是對這兩個概念的混淆造成的。 因此， 本文進一步研究企業(yè)在不同供應商集中度時供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入影響有何不同。

本文采用手工收集的供應商穩(wěn)定性數(shù)據， 基于動態(tài)視角研究了供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響； 研究發(fā)現(xiàn)在供應商集中度高時， 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響更顯著， 為企業(yè)在不同供應商集中度時進行供應商關系管理提供理論借鑒； 機制分析發(fā)現(xiàn)， 供應商穩(wěn)定性可以通過降低經營風險和緩解融資約束影響企業(yè)研發(fā)投入，打開了供應商穩(wěn)定性影響企業(yè)研發(fā)投入的黑箱。異質性分析發(fā)現(xiàn)， 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響存在顯著的地區(qū)差異。 綜上， 本文對供應商穩(wěn)定性與企業(yè)研發(fā)投入之間的關系進行實證檢驗， 進一步完善相關理論。

1 文獻回顧

以往對企業(yè)研發(fā)投入的影響因素研究， 多集中于外部環(huán)境和企業(yè)內部治理角度［8］。 近年來，已有學者開始從動態(tài)視角研究供應商穩(wěn)定性對企業(yè)經營的影響， 與供應商建立穩(wěn)定關系的重要性已在文獻中得到廣泛認可。 如Gu 等［9］發(fā)現(xiàn)供應商穩(wěn)定性可以提高企業(yè)競爭力和財務績效。 Peng等［10］進一步發(fā)現(xiàn)供應商穩(wěn)定時， 可以在企業(yè)IPO前傳遞利益給IPO 公司， 因此企業(yè)可以獲得更多的IPO 折扣， 這有助于減少企業(yè)資金流失， 緩解企業(yè)資金約束。 黃宏斌等［11］發(fā)現(xiàn)供應商穩(wěn)定性可以通過供應鏈協(xié)作提升企業(yè)的全要素生產率。 而且穩(wěn)定的供應商更有可能追求與企業(yè)之間的協(xié)作創(chuàng)新， 合作可以在生產過程中創(chuàng)造效率增益， 使供應商更多地參與企業(yè)關系特定的研發(fā)投資［12］。研發(fā)投資具有高不確定性， 有研究發(fā)現(xiàn)知識來源的信息透明可以通過減少投資結果的不確定性來促進企業(yè)對后續(xù)創(chuàng)新的投資［13］。

關于供應商集中度對企業(yè)研發(fā)投入的影響研究尚未達成一致的結論。 黃千元和宋遠方［4］發(fā)現(xiàn)，供應商集中度會通過影響企業(yè)研發(fā)的積極性對企業(yè)研發(fā)投入產生負向影響。 任莉莉和張瑞君［8］從企業(yè)迎合供應商視角發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)為了維護與供應商之間的合作關系， 避免因為供應商轉換而帶來的風險和成本， 往往會選擇對供應商進行迎合， 供應商關注企業(yè)能否按時支付貨款， 如果企業(yè)融資約束情況較嚴重， 為了減少供應商的擔憂， 企業(yè)會選擇降低研發(fā)投入而保持足夠寬松的資金狀態(tài)以實現(xiàn)對供應商的承諾。 但方?。?］卻認為隨著供應商集中度的提高， 主要供應商將擠占企業(yè)創(chuàng)新投入資源， 創(chuàng)新投入呈現(xiàn)先增長后下降的趨勢。

綜上， 現(xiàn)有關于供應商關系對企業(yè)研發(fā)投入的影響研究大多從供應商集中度角度入手， 研究了供應商穩(wěn)定性對企業(yè)績效、 融資約束等的影響，未考慮到供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響。而且以往研究供應商集中度對企業(yè)研發(fā)投入的影響尚未得出一致的結論， 原因可能是過去的研究是在供應商穩(wěn)定的前提下進行的， 可能存在供應商既集中又穩(wěn)定的情況。 為了進一步分析供應商集中度對企業(yè)研發(fā)投入的影響結論不一致的原因，考慮供應商既集中又穩(wěn)定這一可能情況， 本文分析了供應商集中度的調節(jié)作用， 對現(xiàn)有研究進行補充。

2 理論分析與研究假設

2.1 供應商穩(wěn)定性與企業(yè)研發(fā)投入

供應商穩(wěn)定性意味著與原有的供應商繼續(xù)建立合作關系， 這有助于企業(yè)與供應商進行溝通合作、 信息共享與內部學習并積累信任形成商業(yè)共生關系， 來自這些合作伙伴的技術反哺提高。 根據供應鏈協(xié)同理論， 供應商穩(wěn)定性可以降低企業(yè)面臨的市場風險、 分擔企業(yè)財務風險、 提高服務質量、 提高生產率和降低成本［14］。 一個低風險的經營環(huán)境為企業(yè)提供了更為穩(wěn)定的預期現(xiàn)金流，有助于企業(yè)將視角轉向長期的戰(zhàn)略規(guī)劃。 在這種環(huán)境下， 企業(yè)更有可能進行長周期、 高不確定性的研發(fā)投資， 從而更有效地分攤未來的不確定性。

Peng 等［10］研究表明， 供應商穩(wěn)定性使企業(yè)能以更低的資本成本募集資金， 這有助于減少企業(yè)資金流失。 買方－供應商關系穩(wěn)定時進行信息交換多于公平交易， 這種信息交換可以降低信息不對稱、 促進供應商協(xié)同創(chuàng)新和提高產品質量［15］，研究發(fā)現(xiàn)供應商創(chuàng)新能力能夠通過提高企業(yè)創(chuàng)新能力緩解企業(yè)融資約束［16］。 融資能力的增強為企業(yè)提供了更多的外部資源渠道， 從而降低了研發(fā)的資本成本， 這使得某些之前被視為資本受限的項目變得可行。 當企業(yè)能夠以更低的資本成本獲得資金時， 其投資門檻相應降低， 進而更容易啟動新的研發(fā)項目。

綜上， 本文認為供應商穩(wěn)定性會促進企業(yè)進行研發(fā)投入， 從而在長期競爭中獲得更為穩(wěn)固的市場地位。 基于此， 提出如下假設：

H1： 企業(yè)供應商穩(wěn)定性越高， 企業(yè)研發(fā)投入越多。

2.2 供應商穩(wěn)定性、 供應商集中度與企業(yè)研發(fā)投入

當企業(yè)對單個或少數(shù)供應商的采購依賴程度過高時， 其多元化程度較低， 企業(yè)可能被迫在價格上做出讓步， 并在運營、 營銷和融資方面做出有利于其主要供應商的決策［17］。 與這些供應商關系的中斷對企業(yè)及其投資者來說是一個重要的風險來源［18］， 可能導致企業(yè)生產中斷、 供應不穩(wěn)定以及潛在的損失， 增加了企業(yè)的經營風險。 顧婧等［19］也認為供應商集中度高的企業(yè)更容易受到供應商中斷風險的影響。

相反， 當企業(yè)的采購不集中于主要供應商時，供應商集中度低意味著選擇權的增加， 從而使企業(yè)在供應鏈利益分配中處于更有利的地位， 有助于提高企業(yè)盈利水平和資產價值［20］。 在這種情況下， 即使供應商發(fā)生變動， 也只能對企業(yè)的運營和財務狀況產生有限的影響， 企業(yè)的日常經營活動仍能有序進行， 因此供應商穩(wěn)定性對企業(yè)未來的經營影響較為有限。 企業(yè)可以轉向其他供應商，或者在雙重采購的情況下， 讓一個供應商與另一個供應商競爭［21］。 這種情境中的企業(yè)擁有更大的市場權力， 可以更靈活地應對市場變化， 調整其供應商管理策略， 從而抵御外部環(huán)境的不確定性，降低供應商變動風險， 并在一定程度上提高其研發(fā)投入的自由度。

綜上， 本文認為供應商集中度會進一步加強供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響。 基于此，提出如下假設：

H2： 相比于供應商集中度低的企業(yè)， 供應商集中度高的企業(yè)供應商穩(wěn)定性對研發(fā)投入的促進作用更顯著。

3 研究設計

3.1 樣本選取與數(shù)據來源

本文以2008 ～2021 年滬深A 股中隸屬于高科技行業(yè)的公司為研究樣本。參考彭紅星和毛新述［22］的研究， 確定了高科技上市公司的行業(yè)代碼。 供應商穩(wěn)定性原始數(shù)據來自于CNRDS 數(shù)據庫并通過手工整理收集獲得， 其他數(shù)據均來自于CSMAR數(shù)據庫。 根據研究目的和主題， 數(shù)據處理如下：剔除金融類上市企業(yè)； 剔除ST、 PT 樣本； 排除年報附注中供應商數(shù)據披露不完整的企業(yè)； 對數(shù)據進行上下1%的縮尾處理， 以消除極端值影響，最終得到845 個樣本。

3.2 變量定義

（1） 被解釋變量： 研發(fā)投入（RD）。 參考段軍山和莊旭東［23］、 何源等［24］的研究， 本文采用研發(fā)經費的自然對數(shù)值衡量研發(fā)投入， 并且選用研發(fā)投入強度（RD1）的相對數(shù)指標進行穩(wěn)健性檢驗， 用企業(yè)研發(fā)投入占企業(yè)總資產的百分比進行衡量。

（2） 解釋變量： 供應商穩(wěn)定性（SUS）。 參考Gu 等［9］的研究， 從動態(tài)角度衡量供應商穩(wěn)定性，以揭示與去年相比， 主要供應商與企業(yè)的交易份額在1 年中保持不變的量值。 在式（1） 中， 下標i表示企業(yè)，j表示企業(yè)的主要供應商之一，t表示時間（年）。 當t年企業(yè)i的供應商j也是t－1年企業(yè)i的主要供應商（即交易額前五名）之一時，虛擬變量ai，j，t＝1， 否則ai，j，t＝0。

（3） 調節(jié)變量： 供應商集中度（SUC）。 參考陳西嬋和劉星［25］、 方?。?］的研究， 本文使用企業(yè)向前五名主要供應商采購額占年度采購總額比例來衡量供應商集中度。 在穩(wěn)健性檢驗中， 使用企業(yè)向第一大供應商采購額占年度采購總額比例來衡量供應商集中度（SUC1）。

（4） 控制變量。 為緩解遺漏變量的干擾， 參考Gu 等［9］、 谷成和王?。?6］、 李健等［27］、 羅進輝等［28］、 羅宏和秦際棟［29］的研究， 控制了如下變量， 包括客戶穩(wěn)定性（CUS）、 資產負債率（Lev）、企業(yè)規(guī)模（Size）、盈利能力（ROE）、企業(yè)年齡（Age）、資本密集度（Capitali）以及行業(yè)（Industry）和年度（Year）等作為控制變量。 具體變量定義見表1。

表1 變量定義

3.3 模型設計

根據前文的分析， 為實證檢驗供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響， 構建模型（2） 用來檢驗H1。 其中，i、t分別代表企業(yè)和年份，εi，t表示誤差項，Industry、Year分別為行業(yè)和年度固定效應， 其中Control為控制變量的集合。

4 實證結果分析

4.1 描述性統(tǒng)計

主要變量描述性統(tǒng)計如表2 所示， 研發(fā)投入最大值為21.77， 最小值為14.07， 可見不同企業(yè)研發(fā)投入差異較大。 供應商穩(wěn)定性最大值為0.965，最小值為0， 說明不同企業(yè)供應商穩(wěn)定性差異較大， 仍有較大提升空間。 另外供應商穩(wěn)定性均值、中位數(shù)分別為0.5、 0.522， 均值略小于中位數(shù)，說明部分企業(yè)供應商穩(wěn)定性偏低。 供應商集中度最大值為0.902， 最小值為0.076， 說明不同企業(yè)供應商集中度差異較大， 均值和中位數(shù)分別為0.333、0.288， 均值明顯大于中位數(shù)， 說明部分企業(yè)供應商集中度較高。 其他變量的取值也在合理范圍內，不再贅述。

表2 描述性統(tǒng)計

續(xù) 表

4.2 相關性分析

本文主要變量相關系數(shù)如表3 所示， 變量之間的相關系數(shù)絕對值基本在0.3 以下， 說明不存在嚴重的多重共線性問題。 但存在個別變量的相關系數(shù)絕對值在0.3～0.7 之間， 為了進一步測試變量之間是否存在多重共線性， 本文對各變量的均值方差膨脹因子（VIF）進行測試， VIF 值遠小于標準值10， 說明自變量之間不存在多重共線性問題。 供應商穩(wěn)定性與企業(yè)研發(fā)投入的相關系數(shù)為0.183， 結果在1%水平上顯著， 即供應商穩(wěn)定性與企業(yè)研發(fā)投入呈正相關關系， 初步驗證了H1。

表3 相關性分析與均值方差膨脹因子檢驗

4.3 回歸結果分析

為了檢驗H1， 表4 列（1） 考察供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的直接影響， 供應商穩(wěn)定性的回歸系數(shù)為0.503， 通過了1%顯著性水平測試，說明供應商穩(wěn)定性越高， 企業(yè)研發(fā)投入越多， H1得到驗證。

表4 回歸結果

為了檢驗H2， 按照企業(yè)向前五名主要供應商采購額占年度采購總額比例是否高于行業(yè)中位值，將樣本分為供應商集中度高和供應商集中度低兩組， 分別進行回歸。 表4 列（3） 在供應商集中度高時供應商穩(wěn)定性的回歸系數(shù)為0.676， 通過了1%顯著性水平測試。 而在列（2） 供應商集中度低時不顯著， 原因可能是企業(yè)供應商集中度低時， 其更容易尋找替代供應商或根據市場條件進行調整， 以降低供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響。 這表明在供應商集中度高時， 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響更顯著， H2 得到支持。

4.4 內生性檢驗

（1） 工具變量法： 為了克服遺漏變量問題，參考Xu 等［30］的研究， 選取同年度同行業(yè)供應商穩(wěn)定性的均值（IndustrySUS）和同年度同?。▍^(qū)、市）供應商穩(wěn)定性的均值（PrvnSUS）作為工具變量， 使用2SLS 來緩解該內生性問題。 回歸結果如表5 列（1） 和列（2） 所示。 列（1） 是第一階段回歸結果， 行業(yè)及?。▍^(qū)、 市）供應商穩(wěn)定性的均值與企業(yè)供應商穩(wěn)定性呈正相關關系， 均通過了1%顯著性水平測試。 列（2） 中， 弱工具變量假設檢驗的統(tǒng)計量（K－Prk Wald F）遠大于10%水平上的臨界值（19.93）， 過度識別檢驗中Hansen J檢驗的卡方值的P 值（HJ Chi－sq P）為0.32， 表明工具變量不存在過度識別問題， 驗證了選取的工具變量是外生的。 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響系數(shù)為1.065， 通過了1%顯著性水平測試， 與主效應回歸結果一致， 表明本文回歸結果具有穩(wěn)健性。

（2） Heckman 兩步法： 由于部分企業(yè)不披露前五大供應商的具體信息， 導致本文選取的樣本可能存在選擇性偏差。 參考Ellis 等［31］的研究， 使用Heckman 兩步法處理該問題。 第一階段， 將企業(yè)是否披露供應商信息（Disclosure）作為被解釋變量， 以本文控制變量作為解釋變量， 進行Probit回歸， 估計出逆米爾斯比率（IMR）。 在第二階段回歸模型中， 將第一階段估計得到的IMR加入到控制變量進行回歸。 表5 列（3） 是對模型重新檢驗的結果， 列（4） 是第二階段回歸結果， 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)為0.497，通過了1%顯著性水平測試。 這表明在控制了樣本自選擇問題后， 本文結論依舊穩(wěn)健。

表5 內生性檢驗

續(xù) 表

（3） 傾向得分匹配法（PSM）： 企業(yè)研發(fā)投入在一定程度上會提高供應商穩(wěn)定性， 為了克服潛在的反向因果問題， 采用PSM 檢驗。 本文核心解釋變量是連續(xù)變量， 計算每個企業(yè)全部樣本期的平均供應商穩(wěn)定性（meanSUS）作為臨界值， 根據企業(yè)供應商穩(wěn)定性是否大于臨界值劃分高穩(wěn)定性組（SUS＿dum＝1）和低穩(wěn)定性組（SUS＿dum＝0）作為處理變量； 選擇本文控制變量作為協(xié)變量； 最后把企業(yè)研發(fā)投入作為結果變量。 估計企業(yè)研發(fā)投入的概率模型， 獲得樣本中每家企業(yè)研發(fā)投入的傾向得分， 采用一對三最近鄰匹配法對估計得到的傾向得分進行匹配， 最后對匹配到的樣本進行回歸。 結果如表5 列（5） 所示， 供應商穩(wěn)定性的估計系數(shù)為0.595， 通過了1%顯著性水平測試， 進一步驗證了本文結論的穩(wěn)健性。

4.5 穩(wěn)健性檢驗

為了進一步驗證結論的可靠性， 本文進行以下穩(wěn)健性檢驗。

（1） 考慮到供應商穩(wěn)定性與企業(yè)研發(fā)投入可能存在反向因果問題， 即企業(yè)研發(fā)投入越多， 供應商穩(wěn)定性越高。 借鑒孟慶璽等［32］的研究， 使用滯后1 期、 滯后2 期的供應商穩(wěn)定性（L1.SUS、L2．SUS）作為自變量進行回歸， 回歸結果如表6 列（1）和列（2） 所示， 自變量滯后1 期和滯后2 期的回歸系數(shù)均為正， 通過了5%顯著性水平測試， 與主效應回歸結果一致， 表明結論具有穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗

續(xù) 表

（2） 替換被解釋變量。 為了驗證研究結論的穩(wěn)健性， 用研發(fā)投入強度（RD1）作為企業(yè)研發(fā)投入的替代變量進行穩(wěn)健性檢驗， 回歸結果如表6列（3） 所示。 供應商穩(wěn)定性的回歸系數(shù)為正且通過了1%的顯著性水平測試， 再次證明本文回歸結果是穩(wěn)健的。

（3） 替換解釋變量。 本文對供應商穩(wěn)定性的測量進行了更改， 以檢查結果穩(wěn)健性。 對于企業(yè)主要供應商穩(wěn)定性（SUS1）， 不是比較兩年的變化， 而是研究了更長期， 即3 年期的變化， 擴大了關于供應商穩(wěn)定性的時間跨度。 結果如表6 列（4） 所示， 供應商穩(wěn)定性的回歸系數(shù)為0.374， 通過了10%顯著性水平測試， 表明在對解釋變量進行重新界定后， 主回歸結果依然穩(wěn)健。

（4） 替換調節(jié)變量。 本文采用企業(yè)向第一大供應商采購額占年度采購總額比例來衡量供應商集中度， 按照企業(yè)向第一大供應商采購額占年度采購總額比例是否高于行業(yè)中位值， 將樣本分為供應商集中度高和供應商集中度低兩組， 分別進行回歸。 回歸結果如表6 列（5） 和列（6） 所示，列（6） 在供應商集中度高時供應商穩(wěn)定性的回歸系數(shù)為0.609， 通過了1%顯著性水平測試， 而在供應商集中度低時不顯著， 與調節(jié)效應回歸結果一致， 說明結論具有穩(wěn)健性。

5 機制分析

5.1 降低經營風險

當企業(yè)供應商穩(wěn)定性高時， 長期的供應商關系可以幫助企業(yè)提高產品質量， 并持續(xù)降低成本［10］。根據交易成本理論， 與供應商進行交易會產生交易成本， 如果供應商穩(wěn)定性高， 雙方通過建立長期和信任的合作關系， 可以降低企業(yè)與供應商之間的交易成本， 同時也增加了企業(yè)經營的穩(wěn)定性，從而降低企業(yè)經營風險。 企業(yè)研發(fā)活動通常具有高風險和高不確定性， 隨著供應商穩(wěn)定性對企業(yè)經營風險的降低， 企業(yè)更愿意承擔額外的研發(fā)風險， 提高企業(yè)研發(fā)投入。 為了檢驗這一機制， 借鑒王竹泉等［33］、 孫光國和陳思陽［34］的研究， 選取企業(yè)盈利波動程度作為衡量經營風險（OR）的指標。 為驗證降低經營風險的作用機制， 參照溫忠麟和葉寶娟［35］的研究， 本文構建如下模型：

結果如表7 列（1）、 （2） 所示， 列（1） 供應商穩(wěn)定性對經營風險的回歸系數(shù)為－0.015， 通過了5%的顯著性水平測試， 說明供應商穩(wěn)定性越高， 企業(yè)經營風險越低。 列（2） 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)為0.463， 經營風險對企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)為－2.668， 均通過了1%的顯著性水平測試， 表明供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響部分通過降低企業(yè)經營風險實現(xiàn)。

表7 機制分析

5.2 緩解融資約束

穩(wěn)定的供應商愿意提供基于與企業(yè)長期業(yè)務關系所建立信用水平的商業(yè)信用融資。 梅丹和程明［36］發(fā)現(xiàn)商業(yè)信用融資與企業(yè)研發(fā)投入顯著正相關。 債務融資成本取決于債權人對公司經營風險的感知［37］， 債權人在評估企業(yè)價值時將供應商穩(wěn)定性作為重要的參考依據。 根據實物期權理論，如果把一個研發(fā)項目投資看作一個實物期權， 研發(fā)項目投資具有高不確定性， 實物期權理論可以量化研發(fā)投資項目的價值—綜合考慮供應商穩(wěn)定性緩解了企業(yè)的融資約束， 這降低了研發(fā)項目投資的資本成本， 提高了研發(fā)項目的行使價值， 從而提高了企業(yè)行使該研發(fā)項目的概率， 增加了企業(yè)進行研發(fā)投入的可能性。 因此， 本文預計供應商穩(wěn)定性有助于減輕企業(yè)在研發(fā)投資過程中所面臨的融資約束， 從而提高研發(fā)投入。 參考黎文靖和李茫茫［38］的研究， 本文選用KZ 指數(shù)作為融資約束的代理變量。 為檢驗緩解融資約束的作用機制， 本文構建如下模型：

結果如表7 列（3）、 （4） 所示， 列（3） 供應商穩(wěn)定性對融資約束的回歸系數(shù)為－0.525， 通過了1%的顯著性水平測試， 說明供應商穩(wěn)定性有助于緩解企業(yè)的融資約束； 列（4） 供應商穩(wěn)定性的系數(shù)為0.48， 在1%的水平下顯著； 融資約束對企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)為－0.042， 在10%的水平下顯著， 表明供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響部分通過緩解企業(yè)融資約束實現(xiàn)。

6 異質性分析

6.1 區(qū)域異質性

在我國不同地域背景下， 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響可能呈現(xiàn)明顯的區(qū)域性差異。在經濟相對發(fā)達的東部地區(qū)， 先進的物流和信息基礎設施進一步加強了供應商與企業(yè)之間的合作關系， 企業(yè)更有可能與供應商建立長期、 穩(wěn)定的合作關系。 供應商穩(wěn)定性降低了企業(yè)供應鏈風險，使企業(yè)能將更多的資源和注意力集中于研發(fā)活動。另外， 由于東部地區(qū)市場競爭更為激烈， 企業(yè)對持續(xù)創(chuàng)新和產品優(yōu)化有更迫切的需求， 技術和創(chuàng)新成為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關鍵因素。 本文預計相比于中、 西部地區(qū)， 在經濟相對發(fā)達和產業(yè)高度集聚的東部地區(qū)， 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的促進作用更顯著。 為了檢驗這一機制， 根據不同地區(qū)的地理特征， 將全國劃分為東部地區(qū)和中、 西部地區(qū)。 然后分別就這兩個地區(qū)分類對供應商穩(wěn)定性與企業(yè)研發(fā)投入的關系進行實證檢驗。

結果如表8 列（2）、 （3） 所示， 列（2） 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的回歸系數(shù)為0.574，通過了1%顯著性水平測試， 而且明顯大于列（1）全樣本中供應商穩(wěn)定性的回歸系數(shù)0.503， 而在列（3） 中、 西部地區(qū)結果不顯著。 這表明在不同地域和經濟環(huán)境中， 供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響存在顯著差異。 這一發(fā)現(xiàn)對于理解供應商管理在不同地域和產業(yè)環(huán)境下如何影響企業(yè)研發(fā)投入具有重要的理論和實踐意義。

表8 異質性分析

7 結論與啟示

本文以2008～2021 年A 股高科技行業(yè)公司為研究樣本， 實證檢驗了供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響及其機制。 研究得到以下主要結論： （1）以往學者普遍認為供應商集中度代表穩(wěn)定的供應商關系， 但集中度難以準確衡量在前五大供應商近兩年發(fā)生變動時的穩(wěn)定性， 這就使研究存在一定的局限性， 本文從動態(tài)視角研究發(fā)現(xiàn)供應商穩(wěn)定性能夠顯著促進企業(yè)研發(fā)投入， 對現(xiàn)有研究進行了補充； （2） 相比于供應商集中度低的企業(yè)，供應商穩(wěn)定性對企業(yè)研發(fā)投入的促進作用在供應商集中度高時更顯著， 這進一步解釋了現(xiàn)有研究供應商集中度對企業(yè)研發(fā)投入影響結論不一致的原因； （3） 從影響機制來看， 供應商穩(wěn)定性可以通過降低經營風險和緩解融資約束提高企業(yè)研發(fā)投入； 異質性分析發(fā)現(xiàn)， 這種關系存在顯著的地區(qū)差異性， 表現(xiàn)為在東部地區(qū)顯著， 而在中、 西部地區(qū)中不顯著， 這為不同地區(qū)企業(yè)通過供應商關系管理進行研發(fā)活動提供了證據支持。

基于上述結論， 本文得出如下啟示：

（1） 企業(yè)在制定研發(fā)投入計劃時， 應充分考慮企業(yè)與外部利益相關者的關系可能對企業(yè)研發(fā)投入的影響。 尤其是企業(yè)與供應商關系的穩(wěn)定性，穩(wěn)定的供應商關系可以為企業(yè)研發(fā)投入提供有利條件。 企業(yè)在供應商關系管理中應重視供應商穩(wěn)定性， 并積極與供應商建立穩(wěn)定的合作關系。

（2） 企業(yè)可以通過供應商集中度的高低判斷與上游供應商建立穩(wěn)定合作關系的重要性。 當供應商集中度高時， 企業(yè)要與供應商保持穩(wěn)定的合作關系， 加大供應商關系的投資； 另外， 企業(yè)要尋找其他供應商或自行研發(fā)降低對主要供應商的依賴， 避免供應商中斷對企業(yè)經營造成不利影響。當供應商集中度低時， 企業(yè)可以根據自身經營情況， 選擇與相關供應商進行合作。 如果沒有同時考慮供應商集中度的成本和收益， 管理者可能只認識到供應商集中度的陰暗面， 即供應商議價能力控制著企業(yè)的資源和結果。 這也解釋了近年來供應商穩(wěn)定性對不同供應商集中度的企業(yè)研發(fā)投入影響的差異性， 為企業(yè)進行供應商關系管理提供了理論借鑒。

（3） 企業(yè)應該采取措施降低經營風險， 如制定風險管理策略、 優(yōu)化供應鏈管理、 多樣化供應商選擇等； 另外， 企業(yè)應積極提升自身的商業(yè)信用評級和信譽度， 以增加獲得融資的機會和靈活性， 從而增加企業(yè)研發(fā)投入。