［摘 要］ 以2008—2022年間滬深A(yù)股制造業(yè)上市公司為研究樣本構(gòu)建綜合指標(biāo)體系，涵蓋預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力三個(gè)關(guān)鍵維度，以量化企業(yè)供應(yīng)鏈的韌性水平。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型從供應(yīng)鏈的預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力三個(gè)方面顯著增強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性，并通過(guò)降低交易成本和提升供應(yīng)質(zhì)量間接提高供應(yīng)鏈韌性。企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)、科技投入水平和區(qū)域虛擬集聚程度等因素對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與供應(yīng)鏈韌性之間的關(guān)系產(chǎn)生影響。研究結(jié)果為理解企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何增強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性提供社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析視角，為企業(yè)通過(guò)數(shù)字化手段提升自身競(jìng)爭(zhēng)力提供了實(shí)踐指導(dǎo)。

［關(guān)鍵詞］ 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 供應(yīng)鏈韌性 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 分析交易 成本供應(yīng)質(zhì)量

［基金項(xiàng)目］ 國(guó)家社科基金專項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)引領(lǐng)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)研究”（20AZD043）成果之一。

［作者簡(jiǎn)介］ 宋冬林（ 1957— ），男，遼寧莊河人，博士，吉林大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，吉林大學(xué)中國(guó)國(guó)有經(jīng)濟(jì)研究中心主任，研究方向：社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)理論。

一、引言

在全球化的經(jīng)濟(jì)格局下，供應(yīng)鏈韌性已成為企業(yè)與國(guó)家發(fā)展不可或缺的關(guān)鍵要素。對(duì)于國(guó)內(nèi)企業(yè)而言，各類沖擊事件使得提升供應(yīng)鏈韌性的需求更為迫切。供應(yīng)鏈韌性不僅是保障工業(yè)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素，更是維護(hù)國(guó)家安全與穩(wěn)定的重要基石。因此，深入研究企業(yè)供應(yīng)鏈韌性的影響因素，已成為政府、企業(yè)和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。當(dāng)前，供應(yīng)鏈與數(shù)字信息高度關(guān)聯(lián)，相關(guān)的技術(shù)知識(shí)獲取、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)迭代升級(jí)以及技術(shù)價(jià)值增值演進(jìn)，均伴隨著數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展與深化[1]。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響不僅具備重要的現(xiàn)實(shí)意義，更蘊(yùn)含豐富的理論價(jià)值，對(duì)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不可或缺。

盡管供應(yīng)鏈韌性的重要性已被普遍認(rèn)可，然而現(xiàn)有文獻(xiàn)未能從網(wǎng)絡(luò)特征的角度出發(fā)，全面分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型是如何作為關(guān)鍵因素之一對(duì)供應(yīng)鏈韌性產(chǎn)生顯著影響的。這種分析視角的缺失，使得我們難以全面理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的具體作用機(jī)制和影響路徑。鑒于此，本文以上市公司供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象，識(shí)別企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響與供應(yīng)鏈韌性息息相關(guān)的供應(yīng)鏈特征和供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)特征。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：一是對(duì)供應(yīng)鏈韌性層次定義的深化。在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)沖擊和供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)層次進(jìn)行更為細(xì)致和深入的剖析，將供應(yīng)鏈韌性分解為預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力。明確界定供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)在沖擊前、沖擊中和沖擊后的表現(xiàn)、特征及其成因，為理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響提供全新的視角。二是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)視角下的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中斷分析。本文探討企業(yè)的供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如何對(duì)沖擊的發(fā)生與傳播起到預(yù)防、適應(yīng)和恢復(fù)的效果。通過(guò)綜合考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、多樣性、連通性等因素，為企業(yè)優(yōu)化供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、提升供應(yīng)鏈韌性提供科學(xué)依據(jù)。三是對(duì)供應(yīng)鏈韌性指標(biāo)測(cè)度框架更全面的構(gòu)建。已有供應(yīng)鏈韌性相關(guān)的文獻(xiàn)大多停留在理論層面或者使用問(wèn)卷調(diào)查法進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)證文獻(xiàn)中對(duì)供應(yīng)鏈韌性的測(cè)度存在片面性或有一定程度的失焦。本文的供應(yīng)鏈測(cè)度框架綜合考量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多個(gè)維度，使用多個(gè)供應(yīng)鏈高度相關(guān)指標(biāo)，為評(píng)估供應(yīng)鏈韌性提供新的工具和方法。

二、文獻(xiàn)綜述

在日益復(fù)雜多變和充滿挑戰(zhàn)的商業(yè)環(huán)境中，沖擊被視為不可避免的現(xiàn)象[2]，供應(yīng)鏈韌性對(duì)企業(yè)的重要性愈發(fā)凸顯。供應(yīng)鏈韌性是一個(gè)通過(guò)主動(dòng)識(shí)別策略來(lái)減少?zèng)_擊影響的概念，是危機(jī)中“將供應(yīng)鏈組織黏合在一起的黏合劑”[3]，它要求組織深入研究整個(gè)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)在變化和不確定性中的生存、適應(yīng)和發(fā)展能力。在傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理策略的基礎(chǔ)上，構(gòu)建更全面且富有彈性的供應(yīng)鏈，提升適應(yīng)不可預(yù)見(jiàn)情況的能力，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。供應(yīng)鏈韌性不僅能使企業(yè)在沖擊發(fā)生時(shí)應(yīng)對(duì)自如，更能在面對(duì)不確定性和變化時(shí)保持核心競(jìng)爭(zhēng)力，快速恢復(fù)原有狀態(tài)并在危機(jī)后具有更優(yōu)的表現(xiàn)[4-6]。

盡管學(xué)術(shù)界已認(rèn)識(shí)到供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)韌性的重要性，已有文獻(xiàn)中仍缺乏對(duì)供應(yīng)中斷的網(wǎng)絡(luò)級(jí)理解的清晰概念化和數(shù)字化。全球環(huán)境的快速變化和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展使供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)更多，覆蓋范圍更廣，因此可持續(xù)供應(yīng)鏈的實(shí)踐需要超越簡(jiǎn)單的靜態(tài)可持續(xù)性分析，轉(zhuǎn)向更為動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)視角。這種轉(zhuǎn)變將有助于深入研究供應(yīng)鏈在面臨不可預(yù)測(cè)干擾時(shí)的可持續(xù)性表現(xiàn)。Li等探究網(wǎng)絡(luò)特征與供應(yīng)鏈彈性之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)特征對(duì)于理解供應(yīng)鏈彈性至關(guān)重要，其確定了關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)特征[7]。Novak等指出，現(xiàn)有供應(yīng)鏈韌性研究多以企業(yè)或行業(yè)為焦點(diǎn)，將韌性視為企業(yè)韌性的一維，與供應(yīng)鏈復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)概念相悖，其建議采用復(fù)雜系統(tǒng)視角促進(jìn)供應(yīng)鏈韌性理論與實(shí)踐[8]。

在動(dòng)態(tài)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)分析視角下，多種因素被認(rèn)為是影響供應(yīng)鏈韌性的關(guān)鍵因素，包括技術(shù)創(chuàng)新、管理策略和資產(chǎn)水平，市場(chǎng)需求變化、供應(yīng)商多樣性和地理分布，以及信息共享和通信效率[9-11]等。其中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為關(guān)鍵因素之一，對(duì)供應(yīng)鏈韌性產(chǎn)生了顯著影響[12-16]。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型之所以能作為關(guān)鍵因素，現(xiàn)有文獻(xiàn)提出了如下理由：首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)得以被高效、準(zhǔn)確地收集和分析，這有助于企業(yè)實(shí)時(shí)掌握供應(yīng)鏈運(yùn)行狀況，及時(shí)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)并加以應(yīng)對(duì)，進(jìn)而減少中斷影響[13，17]。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還優(yōu)化了供需關(guān)系管理。借助數(shù)字化手段，企業(yè)能夠更深入地理解供應(yīng)商和客戶的需求，并提供更加個(gè)性化且精準(zhǔn)的產(chǎn)品和服務(wù)。這種能力使得企業(yè)在面臨供應(yīng)鏈中斷時(shí)能夠更好地與客戶溝通、協(xié)商，共同應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，進(jìn)而維持良好的供需關(guān)系[12]。另外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了供應(yīng)鏈的協(xié)同和集成。通過(guò)引入云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，供應(yīng)鏈中的各個(gè)環(huán)節(jié)得以更加緊密地連接在一起，形成一個(gè)高效、協(xié)同的整體。這種協(xié)同和集成能力使得企業(yè)能夠更快地響應(yīng)市場(chǎng)變化、調(diào)整供應(yīng)鏈策略，以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境[14-16]。

由于供應(yīng)鏈韌性概念的多維度性，自2004年Christopher創(chuàng)造性地將“韌性”應(yīng)用到供應(yīng)鏈管理中以來(lái)，越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)供應(yīng)鏈韌性的概念進(jìn)行了界定和測(cè)度[5]。在更早的有關(guān)危機(jī)管理的文獻(xiàn)中，Mitroff等提出了兩個(gè)基本階段：積極主動(dòng)地在危機(jī)發(fā)生前發(fā)現(xiàn)危機(jī)和反應(yīng)性地修復(fù)危機(jī)后果，隨后其提出了一個(gè)詳細(xì)的五階段危機(jī)管理方法，即信號(hào)檢測(cè)、準(zhǔn)備和預(yù)防、損害控制、恢復(fù)和學(xué)習(xí)[18]。信號(hào)檢測(cè)、準(zhǔn)備和預(yù)防應(yīng)對(duì)的是危機(jī)前階段，損害控制、恢復(fù)和學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)的是危機(jī)后階段[19]。一些研究為前期構(gòu)建彈性能力提供了啟示，如靈活性、可見(jiàn)性、冗余性、協(xié)作性、災(zāi)難準(zhǔn)備度、財(cái)務(wù)實(shí)力、市場(chǎng)能力等[4，6，20]。一些學(xué)者對(duì)管理供應(yīng)鏈危機(jī)后階段也補(bǔ)充了相關(guān)建議，強(qiáng)調(diào)在危機(jī)發(fā)生后“反應(yīng)和恢復(fù)”的必要性[3，21，22]?？傊?yīng)鏈在面對(duì)沖擊時(shí)的綜合應(yīng)對(duì)能力涵蓋了供應(yīng)鏈的預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力。首先，準(zhǔn)備階段考驗(yàn)供應(yīng)鏈在沖擊發(fā)生前的預(yù)防能力，預(yù)防能力可以降低顛覆事件發(fā)生的可能性，包括對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警和預(yù)防措施，以及建立靈活性、可見(jiàn)性、冗余性和協(xié)作性等彈性能力[6，20]，為中斷發(fā)生后的響應(yīng)階段做好準(zhǔn)備。其次，響應(yīng)階段的適應(yīng)能力是指供應(yīng)鏈在中斷發(fā)生后的反應(yīng)速度和效率，即如何快速有效地應(yīng)對(duì)中斷、減少?zèng)_擊，并盡可能地維持運(yùn)營(yíng)的連續(xù)性。這需要供應(yīng)鏈具備快速診斷問(wèn)題、協(xié)調(diào)資源和采取行動(dòng)的能力[4，21]。最后，中斷發(fā)生后的恢復(fù)階段關(guān)注的是供應(yīng)鏈從中斷狀態(tài)中恢復(fù)的能力，包括恢復(fù)時(shí)間、成本和努力，以及如何通過(guò)重新配置資源和更新能力從危機(jī)中恢復(fù)[3，22]。在供應(yīng)鏈韌性的測(cè)量方面，Kamalahmadi等回顧了多個(gè)研究，這些研究涉及不同的供應(yīng)鏈韌性測(cè)量維度，包括密度、復(fù)雜性、節(jié)點(diǎn)關(guān)鍵性、庫(kù)存水平、供應(yīng)商數(shù)量、生產(chǎn)時(shí)間、準(zhǔn)時(shí)交貨能力短缺和材料短缺、能力過(guò)剩、補(bǔ)貨頻率、整合水平、信息頻率等[23]。

三、理論分析與研究假說(shuō)

在探討供應(yīng)鏈韌性的內(nèi)涵時(shí)，綜合過(guò)往文獻(xiàn)，本文擬從三個(gè)遞進(jìn)的層次進(jìn)行分析：預(yù)防能力（Readiness）、適應(yīng)能力（Response）和恢復(fù)能力（Recovery）。這三個(gè)層次反映了供應(yīng)鏈在面對(duì)中斷時(shí)的不同階段和能力，并且相互依存，相輔相成，緊密相連。提前和充足的預(yù)防能夠顯著加快對(duì)危機(jī)的迅速適應(yīng)與恢復(fù)速度。適應(yīng)是這一鏈條中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，可以最大限度地減少?zèng)_擊對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的影響。恢復(fù)是這一鏈條的終點(diǎn)，也是新一輪危機(jī)管理的起點(diǎn)。在沖擊過(guò)后，恢復(fù)能力強(qiáng)的企業(yè)可以迅速回到正常運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，并完善危機(jī)管理體系，確保自身的穩(wěn)健發(fā)展。

預(yù)防能力是供應(yīng)鏈韌性的基石，表現(xiàn)為對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)或沖擊進(jìn)行預(yù)警、準(zhǔn)備和提前處理，以降低沖擊發(fā)生后供應(yīng)鏈中斷的可能性[24]。從供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)特征的視角來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提高預(yù)防能力的有效途徑。首先，企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略和方案，通過(guò)推動(dòng)供應(yīng)鏈配置多元化和去集中化，搭建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的知識(shí)共享和協(xié)同創(chuàng)新的平臺(tái)，提升供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策能力，提高供應(yīng)鏈對(duì)市場(chǎng)變化的適應(yīng)能力，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全[14，25]。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的多元化還可能進(jìn)一步促進(jìn)供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)的升級(jí)。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，這種優(yōu)化還表現(xiàn)為三元閉合現(xiàn)象，即通過(guò)提高效率、減少錯(cuò)誤和增強(qiáng)合作伙伴之間的協(xié)調(diào)，進(jìn)一步增強(qiáng)供應(yīng)鏈的預(yù)防能力[7]。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了供應(yīng)鏈的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策能力。新一代數(shù)字技術(shù)的廣泛運(yùn)用[26]，使企業(yè)能夠更為精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)潛在的供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)。

適應(yīng)能力是供應(yīng)鏈韌性的另一個(gè)側(cè)面，表現(xiàn)為面對(duì)市場(chǎng)變化或突發(fā)事件沖擊導(dǎo)致的業(yè)務(wù)中斷時(shí)企業(yè)快速的反應(yīng)速度和合適的應(yīng)對(duì)策略。數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高供應(yīng)鏈的信息流通性和透明度，有效緩解了長(zhǎng)鞭效應(yīng)，增強(qiáng)了供應(yīng)鏈的靈活性和響應(yīng)速度，提升了供應(yīng)鏈的韌性。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型緩解了長(zhǎng)鞭效應(yīng)。需求信息在供應(yīng)鏈中的扭曲和滯后導(dǎo)致長(zhǎng)鞭效應(yīng)，使上游企業(yè)與實(shí)際需求之間的偏差遠(yuǎn)大于下游企業(yè)，從而引發(fā)庫(kù)存積壓和供需失衡[27]，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高信息的透明度和流通性，對(duì)緩解長(zhǎng)鞭效應(yīng)產(chǎn)生了顯著影響。同時(shí)，數(shù)字化驅(qū)動(dòng)的柔性生產(chǎn)方式展現(xiàn)更強(qiáng)的可變性和兼容性，生產(chǎn)模塊化顯著降低了資本專用性，使企業(yè)能夠更靈活地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化和客戶需求，從而減少過(guò)多的資本投入和庫(kù)存成本[28]。另外，在供應(yīng)鏈管理中，數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用促進(jìn)了內(nèi)部及跨供應(yīng)鏈間的信息快速流通與高效共享，海量的數(shù)據(jù)和信息在多個(gè)供應(yīng)鏈層級(jí)間得以有效積累與共享，成為企業(yè)預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求、實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和提升服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素[29]。最后，客戶的財(cái)務(wù)狀況和客戶關(guān)系緊密度是影響供應(yīng)鏈資金占用的重要因素，有研究表明企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)減輕供應(yīng)鏈資金占用，改善了上下游的供需關(guān)系[30]。

恢復(fù)力是供應(yīng)鏈韌性研究中的一個(gè)關(guān)鍵概念，是指在面對(duì)各種潛在的中斷和干擾時(shí)，供應(yīng)鏈能夠維持或迅速恢復(fù)其功能，甚至達(dá)到更優(yōu)狀態(tài)的能力。在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，關(guān)于供應(yīng)鏈恢復(fù)力的研究方向非常廣泛，涵蓋行為、概念、定性和模擬/建模等多個(gè)方面[5，31，32-34]?？紤]到關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的中斷可能導(dǎo)致整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的嚴(yán)重后果，本文選擇以社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析為主，研究供應(yīng)鏈恢復(fù)力的網(wǎng)絡(luò)特征，以更全面地理解和提升供應(yīng)鏈的韌性。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使得企業(yè)能夠快速獲取和分析大量上下游數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)供應(yīng)鏈的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，同時(shí)，企業(yè)也得以在供應(yīng)鏈中斷發(fā)生時(shí)依托數(shù)據(jù)研判形勢(shì)并迅速制定應(yīng)對(duì)策略，進(jìn)行有效的資源重新配置和流程調(diào)整[35]。其次，前文已經(jīng)提及數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了供應(yīng)鏈的柔性和靈活性，使得企業(yè)能夠根據(jù)市場(chǎng)需求，在沖擊發(fā)生過(guò)后“斷鏈”的情況下，快速調(diào)整生產(chǎn)和供應(yīng)計(jì)劃，重新構(gòu)造供應(yīng)鏈[36]。最后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)之間的分工、協(xié)同與合作，構(gòu)建、優(yōu)化與升級(jí)了產(chǎn)業(yè)協(xié)同平臺(tái)，也有利于提高整體恢復(fù)能力[37]。綜上，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提升企業(yè)的預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力，提高供應(yīng)鏈韌性。

在加強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性的過(guò)程中，加強(qiáng)組織間供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)固性以及提高組織內(nèi)部供應(yīng)質(zhì)量，是兩個(gè)不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。組織間因素主要包括交易成本的控制和供應(yīng)商管理，通過(guò)降低交易成本、優(yōu)化供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)供應(yīng)商合作等方式，企業(yè)可以提升生產(chǎn)穩(wěn)定性和供應(yīng)鏈韌性。組織內(nèi)部因素則主要涉及企業(yè)自身的運(yùn)營(yíng)管理和產(chǎn)品質(zhì)量控制，通過(guò)加強(qiáng)內(nèi)部管理、提升產(chǎn)品質(zhì)量、優(yōu)化生產(chǎn)流程等方式，企業(yè)可以增強(qiáng)自身的競(jìng)爭(zhēng)力和供應(yīng)鏈韌性。推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可以有效降低組織間的交易成本和顯著提升組織內(nèi)企業(yè)供應(yīng)產(chǎn)品的質(zhì)量，進(jìn)而間接增強(qiáng)供應(yīng)鏈的韌性。

在企業(yè)供應(yīng)鏈管理中，交易成本是影響企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和風(fēng)險(xiǎn)控制的重要因素。通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)可以大幅降低交易成本，提升供應(yīng)鏈的預(yù)防能力。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略和方案能夠有效減少與供應(yīng)鏈合作伙伴之間的信息不對(duì)稱，從而降低交易成本。企業(yè)組織管理數(shù)字化帶來(lái)的信息儲(chǔ)存與傳播優(yōu)勢(shì)，有助于企業(yè)高效篩選出符合要求的供應(yīng)商，從而最大限度地避免與可能發(fā)生機(jī)會(huì)主義行為或履約能力不足的供應(yīng)商簽約[37]。這不僅能夠降低契約簽訂過(guò)程中的協(xié)商和談判成本，還可減少契約不完全所帶來(lái)的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題和監(jiān)督成本。下游企業(yè)在依托數(shù)字技術(shù)篩選出最優(yōu)中間產(chǎn)品供應(yīng)商后，傾向于維持穩(wěn)定的供需關(guān)系。對(duì)于上游企業(yè)而言，穩(wěn)定的供需關(guān)系有助于降低客戶維護(hù)、轉(zhuǎn)換等協(xié)調(diào)成本，這不僅能減輕交易不確定性，提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，還有利于降低企業(yè)投入關(guān)系專用性資產(chǎn)的動(dòng)機(jī)，從而緩解機(jī)會(huì)主義行為和“敲竹杠”現(xiàn)象，為產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈營(yíng)造良好的經(jīng)營(yíng)環(huán)境[35，37-38]。

企業(yè)供應(yīng)質(zhì)量的高低是供應(yīng)鏈韌性的基石，供應(yīng)質(zhì)量直接決定企業(yè)能否滿足客戶的需求[39]。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅能提升供應(yīng)鏈的整體運(yùn)營(yíng)效率，還能顯著提高供應(yīng)產(chǎn)品的質(zhì)量。通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正生產(chǎn)中的問(wèn)題，從而保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型還可以搭建知識(shí)共享與協(xié)同創(chuàng)新的平臺(tái)，一方面使企業(yè)能夠與供應(yīng)鏈合作伙伴共同抵御技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，另一方面也有利于技術(shù)、信息和創(chuàng)新的擴(kuò)散，提升制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量，進(jìn)而提升供應(yīng)鏈對(duì)市場(chǎng)變化的適應(yīng)能力與韌性[40]。據(jù)此，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低交易成本和提高供應(yīng)質(zhì)量，間接提高企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性。

四、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和供應(yīng)鏈韌性的測(cè)度

（一）供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的建構(gòu)

為了深入分析和評(píng)估數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響，本文采取社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的方法計(jì)算和描述上市公司的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)特征。首先，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取上市公司前五大供應(yīng)商及其客戶的名稱和股票代碼，將它們作為構(gòu)建供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)。然后，利用Python編寫的爬蟲程序獲取這些企業(yè)的股票信息，將上市公司與其前五大供應(yīng)商和客戶在數(shù)據(jù)層面進(jìn)行精確匹配，從而確保信息的一致性和可靠性。接著，根據(jù)不同年份的數(shù)據(jù)，構(gòu)建“上市公司-主要供應(yīng)商（客戶）”的無(wú)向從屬社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，捕捉供應(yīng)鏈關(guān)系隨時(shí)間的變化發(fā)生的變化，從而提供動(dòng)態(tài)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)視圖。最后，將構(gòu)建好的供應(yīng)鏈關(guān)系列表逐步導(dǎo)入Gephi軟件，利用網(wǎng)絡(luò)分析功能計(jì)算上市公司對(duì)應(yīng)的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)。這些指標(biāo)包括但不限于閉合三元組的數(shù)量、模塊度和特征向量中心度等，通過(guò)這些指標(biāo)可以深入分析和評(píng)估每家上市公司的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)特征。

（二）韌性的測(cè)度

本文旨在對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈韌性（SCR）進(jìn)行系統(tǒng)性多維度分析，具體劃分為三個(gè)核心維度：沖擊前的預(yù)防能力、沖擊中的適應(yīng)能力和沖擊后的恢復(fù)能力。為量化這些維度，本文使用熵值法分別計(jì)算每個(gè)維度的指標(biāo)作為解釋變量。指標(biāo)體系的具體構(gòu)建過(guò)程如表1所示。

五、計(jì)量模型選擇、指標(biāo)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明

（一）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)研究假說(shuō)，本文設(shè)定基準(zhǔn)模型如下：

Yit=β0+β1Digitalit+β′Xit+γt+indi+cityi+εit（1）

其中，i代表企業(yè)id，t代表年份，解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digitalit。被解釋變量是企業(yè)供應(yīng)鏈韌性，Xit代表一系列控制變量。γt為時(shí)間趨勢(shì)因素，indi為企業(yè)所屬行業(yè)，cityi為企業(yè)所屬城市，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）指標(biāo)設(shè)計(jì)

1.被解釋變量：企業(yè)供應(yīng)鏈韌性

如前文所述，本文將企業(yè)供應(yīng)鏈韌性分為三個(gè)維度，即預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力，并用熵值法分別進(jìn)行計(jì)算。預(yù)防能力以客戶集中度、供應(yīng)商集中度、供應(yīng)鏈重視程度和供應(yīng)鏈閉環(huán)結(jié)構(gòu)水平衡量。適應(yīng)能力以供銷匹配程度、客戶穩(wěn)定度和供應(yīng)商穩(wěn)定度衡量?；謴?fù)能力以供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)位置和供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)地位衡量。

2.解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

本文根據(jù)數(shù)字化詞頻生成指標(biāo)度量企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過(guò)對(duì)年報(bào)文本進(jìn)行挖掘構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征詞庫(kù)。首先，將《中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項(xiàng)行動(dòng)方案》《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動(dòng)培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)施方案》《2020年數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)報(bào)告》等政策文件匯總成文本。在Python軟件中，借助Jieba分詞工具對(duì)企業(yè)年報(bào)的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的分詞處理，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。經(jīng)過(guò)篩選和擴(kuò)充，本文構(gòu)建了一個(gè)包含171個(gè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的詞庫(kù)，這些關(guān)鍵詞廣泛覆蓋數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)安全等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域[30，35，43-44]。其次，進(jìn)行企業(yè)年報(bào)數(shù)據(jù)的獲取與處理數(shù)據(jù)抓取。數(shù)據(jù)預(yù)處理使用Python中的相關(guān)模塊（如PyPDF2、pandas模塊等）對(duì)年報(bào)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和內(nèi)容提取。再次，運(yùn)用Jieba模塊對(duì)年報(bào)內(nèi)容進(jìn)行分詞處理，以便后續(xù)進(jìn)行關(guān)鍵詞搜索和匹配。最后，將管理層討論與分析（MDamp;A）的內(nèi)容與數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞庫(kù)精確匹配，進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)與轉(zhuǎn)換，將匹配到的關(guān)鍵詞詞頻進(jìn)行加總，以反映企業(yè)在年報(bào)中提及數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)內(nèi)容的頻率。對(duì)詞頻總數(shù)進(jìn)行加1再取對(duì)數(shù)處理，以平滑數(shù)據(jù)分布。經(jīng)過(guò)上述步驟，最終得出各企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)用于后續(xù)分析。

3.控制變量

參考以往文獻(xiàn)[12，13]，本文控制可能影響供應(yīng)鏈韌性的其他因素：資產(chǎn)規(guī)模、市場(chǎng)價(jià)值、總資產(chǎn)利潤(rùn)率、沉淀性冗余資源、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平、總資產(chǎn)負(fù)債率。變量定義見(jiàn)表2。

（三）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文選取2008—2022年滬深A(yù)股上市企業(yè)為研究樣本，企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈文本數(shù)據(jù)通過(guò)挖掘和提取上市企業(yè)年報(bào)獲得。本文對(duì)初始樣本進(jìn)行如下處理：（1）剔除金融類以及ST和PT類企業(yè)；（2）剔除供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的非上市公司樣本；（3）剔除主要變量數(shù)據(jù)缺失、明顯異常的樣本；（4）針對(duì)連續(xù)性變量的異常值問(wèn)題，采取Winsorize處理，針對(duì)1%和99%的百分位數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，以有效減輕異常值對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響。表2為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

六、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

為探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力的影響，本文采用多元回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析，回歸結(jié)果如表4所示。表4列（1）至列（3）分別展示了在不考慮控制變量和時(shí)間、城市固定效應(yīng)的情況下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力的直接影響。結(jié)果顯示，系數(shù)均在1%的水平上顯著，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力均具有顯著的正向促進(jìn)作用。進(jìn)一步地，列（4）至列（6）在模型中加入時(shí)間固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)，以消除潛在的時(shí)間趨勢(shì)和地區(qū)差異對(duì)回歸結(jié)果的影響；加入企業(yè)規(guī)模、市場(chǎng)價(jià)值、總資產(chǎn)利潤(rùn)率、沉淀性冗余資源、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平和資產(chǎn)負(fù)債率等控制變量。結(jié)果顯示，考慮這些固定效應(yīng)和控制變量后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈恢復(fù)能力和預(yù)防能力發(fā)展的正向影響依然顯著，且系數(shù)大小與列（1）至列（3）相近。這一發(fā)現(xiàn)進(jìn)一步增強(qiáng)了結(jié)論的穩(wěn)健性，證實(shí)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)準(zhǔn)備能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力的正面作用。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了強(qiáng)化研究的穩(wěn)固性和可信度，以下將針對(duì)基準(zhǔn)回歸模型中可能存在的離群值、變量的測(cè)量誤差及潛在的內(nèi)生性問(wèn)題，開(kāi)展詳盡的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.調(diào)整樣本范圍

第一，剔除2008—2010年的觀測(cè)值。金融危機(jī)期間的異常經(jīng)濟(jì)條件可能會(huì)扭曲企業(yè)的正常運(yùn)營(yíng)和投資決策，從而影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程和效果。剔除這三年的數(shù)據(jù)有助于排除國(guó)際金融危機(jī)可能對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展進(jìn)程產(chǎn)生的影響。結(jié)果見(jiàn)表5列（1）至列（3）。第二，剔除一線城市數(shù)據(jù)。一線城市通常具有更完善的基礎(chǔ)設(shè)施和更成熟的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境，這可能使得這些城市的企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面具有先天優(yōu)勢(shì)。剔除這些城市的樣本，可以減少這種區(qū)域優(yōu)勢(shì)對(duì)整體估計(jì)結(jié)果的潛在干擾。結(jié)果見(jiàn)表5列（4）至列（6）。第三，剔除數(shù)字原生行業(yè)。數(shù)字原生行業(yè)，如通信、電子設(shè)備和計(jì)算機(jī)制造業(yè)，天然具有更高的數(shù)字化水平和轉(zhuǎn)型意愿。將這些行業(yè)的企業(yè)從樣本中剔除，有助于避免這些行業(yè)的特殊性對(duì)整體研究結(jié)果的影響。結(jié)果見(jiàn)表5列（7）至列（9）。根據(jù)表5的回歸結(jié)果，在樣本范圍做出相應(yīng)調(diào)整后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)依然保持正值且顯著性未受影響，這一觀察結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相吻合。

2.改變變量測(cè)度方法

鑒于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中可能存在的地域性差異因素，本文使用經(jīng)過(guò)地區(qū)均值調(diào)整后的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步的穩(wěn)健性分析。

第一，通過(guò)調(diào)整控制地區(qū)間的差異，減少區(qū)域差異對(duì)整體結(jié)果的干擾。結(jié)果見(jiàn)表6列（1）至列（3）。第二，替換數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞的來(lái)源?；鶞?zhǔn)回歸中使用的關(guān)鍵詞源自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，關(guān)鍵詞則源自上海證券交易所和深圳證券交易所官網(wǎng)。通過(guò)測(cè)試不同數(shù)據(jù)源對(duì)研究結(jié)果的影響，體現(xiàn)研究結(jié)論的穩(wěn)固性。結(jié)果見(jiàn)表6列（4）至列（6）。從結(jié)果可以看出，改變變量的測(cè)度方式后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)仍然為正且顯著，這一觀察結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相吻合。

3.替換指標(biāo)

本文進(jìn)一步采用Winsorize方法對(duì)自變量進(jìn)行處理，以減少極端值的影響，通過(guò)將數(shù)據(jù)集中的極端值替換為更接近數(shù)據(jù)中心的值，提高統(tǒng)計(jì)分析的穩(wěn)健性。本文分別采用1%和5%的Winsorize處理，以檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性各維度影響的穩(wěn)健性。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行極端值處理后，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的正向影響仍然穩(wěn)健。

4.內(nèi)生性問(wèn)題檢驗(yàn)

為確保分析不受遺漏解釋變量、變量測(cè)量誤差或雙向因果關(guān)系可能引發(fā)的內(nèi)生性干擾，本文采取以下兩種方法來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)：解釋變量滯后回歸法與工具變量?jī)呻A段最小二乘法。

第一，為了更準(zhǔn)確地研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響，本文采用了一階滯后解釋變量的處理方法，以應(yīng)對(duì)時(shí)滯效應(yīng)和內(nèi)生性問(wèn)題。結(jié)果如表8列（1）至列（3）所示。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一階滯后項(xiàng)回歸系數(shù)在1%的顯著性水平下呈正值，這一發(fā)現(xiàn)充分支持了基準(zhǔn)回歸模型的穩(wěn)健性。

第二，選取同年份且同行業(yè)的其他上市公司企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的均值，即以同行業(yè)均值作為工具變量進(jìn)行兩階段回歸?；貧w結(jié)果如表8列（4）至列（9）所示。工具變量的系數(shù)在1%的水平上顯著。Kleibergen-Paaprk LM statistic和LM statistic P值顯示，工具變量的相關(guān)性較強(qiáng)。Kleibergen-Paap Wald rk F statistic較高（6714.430），遠(yuǎn)超過(guò)常用的臨界值，表明不存在弱工具變量問(wèn)題。結(jié)果表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的各個(gè)方面都有顯著正向影響。

（三）中介分析

前文理論部分論證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)降低交易成本和提升供應(yīng)質(zhì)量，間接促進(jìn)供應(yīng)鏈韌性的提升。接下來(lái)本文通過(guò)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、專利多樣性及專利總量四個(gè)維度，具體分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型在提升企業(yè)績(jī)效方面的作用。

為了衡量上市企業(yè)的交易成本，本文選取應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)和庫(kù)存周轉(zhuǎn)率作為關(guān)鍵指標(biāo)。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)反映了企業(yè)應(yīng)收賬款的回收速度，而庫(kù)存周轉(zhuǎn)率則體現(xiàn)了企業(yè)存貨管理的效率[45]。一般來(lái)說(shuō)，庫(kù)存周轉(zhuǎn)率越高，說(shuō)明企業(yè)存貨管理越高效，資金占用越少；應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)越少，則意味著企業(yè)應(yīng)收賬款回收速度越快，資金回籠能力越強(qiáng)。因此，這兩個(gè)指標(biāo)的綜合表現(xiàn)可以反映企業(yè)的交易成本水平。

從實(shí)際數(shù)據(jù)來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)交易成本的影響顯著。表9列（1）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為負(fù)，表9列（2）顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)，提升庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，降低企業(yè)的交易成本。

為了衡量上市企業(yè)的供應(yīng)質(zhì)量，本文選取專利多樣性和專利總量作為關(guān)鍵指標(biāo)。專利多樣性反映了企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面的廣度，而專利總量則體現(xiàn)了企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面的深度[12]。一般來(lái)說(shuō)，專利多樣性和專利總量越高，說(shuō)明企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面的實(shí)力越強(qiáng)，供應(yīng)質(zhì)量也越高。

從表9列（3）和列（4）的數(shù)據(jù)來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系數(shù)顯著為正，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)供應(yīng)質(zhì)量的影響同樣顯著。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新活力，推動(dòng)企業(yè)在技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)等方面不斷創(chuàng)新，從而提升供應(yīng)質(zhì)量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的更加高效的信息交流機(jī)制，更有利于加強(qiáng)企業(yè)與合作伙伴的溝通與協(xié)作，進(jìn)一步提升整個(gè)供應(yīng)鏈的供應(yīng)質(zhì)量。

綜上所述，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)交易成本和供給質(zhì)量具有顯著的影響，并間接提升供應(yīng)鏈韌性。因此，在未來(lái)的發(fā)展中，企業(yè)應(yīng)積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，不斷提升自身的數(shù)字化能力和水平。

七、異質(zhì)性分析

（一）微觀層面的企業(yè)所有權(quán)的分組

本文探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性影響的企業(yè)所有權(quán)的異質(zhì)性。表10結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在非國(guó)有企業(yè)中對(duì)預(yù)防能力和適應(yīng)能力的提升作用更為明顯，而在國(guó)有企業(yè)中，這種提升作用相對(duì)較弱。這可能是因?yàn)閲?guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)策略、資源分配等方面存在顯著的差異。國(guó)有企業(yè)往往承載著更多的社會(huì)責(zé)任和戰(zhàn)略任務(wù)，其經(jīng)營(yíng)決策和資源配置不僅以利潤(rùn)最大化為導(dǎo)向，還需要考慮社會(huì)穩(wěn)定、國(guó)家安全等多方面的因素。

（二）基于中觀行業(yè)高科技特征的分組

本文進(jìn)一步探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性影響的行業(yè)異質(zhì)性。將樣本按照行業(yè)的高科技特征進(jìn)行分組，分別為高科技行業(yè)和非高科技行業(yè)，以檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同行業(yè)背景下的效應(yīng)差異。表11結(jié)果顯示，在高科技行業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的各個(gè)方面都有顯著正向影響，尤其是在提高適應(yīng)能力方面效果最為顯著。而在非高科技行業(yè)中，這種影響主要體現(xiàn)在預(yù)防能力上，對(duì)適應(yīng)能力和恢復(fù)能力的影響不顯著。這可能是因?yàn)楦呖萍夹袠I(yè)具有更高的技術(shù)接受度和創(chuàng)新能力，從而更能夠利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的好處。

（三）基于宏觀層面城市虛擬集聚程度的異質(zhì)性分析

本文進(jìn)一步探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響是否因城市的虛擬集聚程度而異。具體來(lái)說(shuō)，本文借鑒傳統(tǒng)地理空間集聚的區(qū)位熵法，使用電子商務(wù)交易額和信息技術(shù)服務(wù)收入指標(biāo)對(duì)地區(qū)虛擬集聚的水平進(jìn)行測(cè)度，表征了虛擬集聚的“空間虛擬性”和“貿(mào)易數(shù)字化”[46]。虛擬集聚的具體計(jì)算模型為：

sait=（sit/ait）/（st/at）

其中，sait表示地區(qū)i第t年的虛擬集聚水平，sit表示地區(qū)i第t年電子商務(wù)交易額和信息技術(shù)服務(wù)收入，st表示全國(guó)第t年電子商務(wù)交易額和信息技術(shù)服務(wù)收入，ait代表地區(qū)i第t年第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值，at代表全國(guó)第t年第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值。

本文根據(jù)企業(yè)所在地區(qū)的虛擬集聚程度，將樣本劃分為數(shù)字空間虛擬集聚程度較高地區(qū)和較低地區(qū)，以檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同類型城市中的效應(yīng)差異。表12結(jié)果顯示，在虛擬集聚程度較高的城市中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈的預(yù)防、適應(yīng)和恢復(fù)能力均有顯著正向影響。在虛擬集聚程度較低的城市中，這種影響主要體現(xiàn)在預(yù)防能力上。這可能是因?yàn)樘摂M集聚程度較高的這些城市通常擁有完善的信息化基礎(chǔ)設(shè)施和高度發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，為企業(yè)提供了更加便捷的數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境，因此企業(yè)能夠更快速地獲取并應(yīng)用新技術(shù)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理流程，提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和適應(yīng)能力。

八、結(jié)論和建議

本文用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的方法，構(gòu)造了2008—2022年滬深A(yù)股制造業(yè)上市企業(yè)的動(dòng)態(tài)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行了深入分析，揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型在供應(yīng)鏈管理中的重要性。研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提高了企業(yè)的供應(yīng)鏈預(yù)防能力、適應(yīng)能力和恢復(fù)能力，并通過(guò)降低交易成本和提高供應(yīng)質(zhì)量間接提升了供應(yīng)鏈韌性。異質(zhì)性分析表明，在非國(guó)有企業(yè)、高科技行業(yè)和虛擬集聚程度較高地區(qū)的企業(yè)樣本中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈韌性的提升效果更為明顯。這些發(fā)現(xiàn)不僅拓展了現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究范圍，還為企業(yè)應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)提供了新的思路。

基于研究結(jié)論，本文提出以下建議：第一，政府應(yīng)通過(guò)精準(zhǔn)滿足企業(yè)需求的差異化財(cái)政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等措施，加大“放管服”改革，提高企業(yè)數(shù)字化投資意愿，鼓勵(lì)企業(yè)投資數(shù)字化技術(shù)和平臺(tái)，特別是在供應(yīng)鏈管理上。第二，企業(yè)應(yīng)利用產(chǎn)業(yè)升級(jí)和政策傾斜的機(jī)遇，理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升供應(yīng)鏈韌性的原理，構(gòu)建開(kāi)放、透明的信息共享機(jī)制，強(qiáng)化與供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的合作，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，提高供應(yīng)鏈的靈活性和適應(yīng)性，達(dá)到加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型和提升數(shù)字化水平的目的。第三，地方政府應(yīng)依據(jù)規(guī)劃與政策，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)以深化虛擬集聚程度，幫助企業(yè)突破物理空間限制，降低交易成本，實(shí)現(xiàn)信息、技術(shù)及資源的全面共享與協(xié)同，提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)的整體競(jìng)爭(zhēng)力和可持續(xù)發(fā)展能力，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合。

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（責(zé)任編輯 余 敏）