王 華 郭思媛

(中南財經政法大學 會計學院,武漢 430073)

提要: 數字化轉型已成為中國經濟發(fā)展的重要戰(zhàn)略目標,供應商分布和選擇對企業(yè)數字化轉型有重要作用?；谥袊鴾預股上市公司2007—2020年數據,以文本分析法測量企業(yè)數字化轉型水平,結合注冊地經緯度,測算企業(yè)與其前五大供應商間的加權地理距離,選擇行業(yè)年度雙向固定效應面板回歸模型進行實證分析。結果發(fā)現,供應商與企業(yè)的地理距離越遠,企業(yè)數字化轉型程度越高;企業(yè)所在城市開通高鐵或位于經濟較為發(fā)達地區(qū)時,地理距離對數字化轉型的影響更顯著。機制研究發(fā)現,位于市場競爭程度較高地區(qū)以及內部控制水平較高的企業(yè),更有利于供應商地理距離和數字化轉型之間正向作用的發(fā)揮;進一步地,供應商地理距離與數字化轉型程度的促進作用在國有企業(yè)以及存在“黏性”供應商的企業(yè)中作用更顯著。上述研究為供應鏈管理和數字化轉型提供決策支持。

引 言

數字化轉型是實現經濟社會轉型升級和搶占國際競爭制高點的戰(zhàn)略選擇,是企業(yè)未來發(fā)展的重要方向[1]。習近平總書記多次強調要不斷做強做優(yōu)做大我國數字經濟,黨的二十大報告強調要著力提升產業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平,供應鏈韌性與供應鏈分布密切相關。在企業(yè)數字化建設過程中,與供應鏈上下游企業(yè)之間的緊密協作不可或缺。這種協作很大程度上取決于供應鏈韌性,而供應鏈韌性的實現與供應商地理距離密切相關。供應商地理距離直接影響著信息流、物流等關鍵環(huán)節(jié)的效率,從而影響整條供應鏈韌性和企業(yè)應對不確定性的能力。合理的供應商地理距離分布有利于降低審計費用、促進技術創(chuàng)新水平、提升企業(yè)經營績效[2-4]。上市公司與其供應商的地理距離作為供應鏈韌性的重要表現形式,在推動企業(yè)數字化轉型上有重要作用和戰(zhàn)略意義。

受交通技術條件、地區(qū)經濟發(fā)展水平影響,企業(yè)一般偏向于在較近范圍內選擇供應商。供應商的生產能力、創(chuàng)新技術水平以及品牌輻射度都受制于空間上的局限,企業(yè)生產產品以及提供服務的質量被阻礙,進一步阻礙企業(yè)進行數字化轉型。根據空間聯系與地理集群理論,隨著新經濟地理學發(fā)展,經濟活動空間組織的參與者受到空間動態(tài)變化影響,參與者之間的關系日益復雜,在多種地理尺度中相互聯系的企業(yè)傾向于在更大地理范圍內,建立戰(zhàn)略伙伴關系,避免地方生產帶來鎖定風險[5]。供應鏈的不斷完善與升級促使其向更遠范圍延伸,企業(yè)傾向與外地企業(yè)進行供應鏈整合,提高垂直分工水平,更加重視供應商的技術水平和創(chuàng)新能力,此時時間和空間距離的限制倒逼企業(yè)進行數字化轉型[6-7]。以一汽大眾為例,其整車部件與系統中以電子電器系統為代表的技術密集型零部件多來源于長三角和珠三角汽車產業(yè)集群,在中國本土供應鏈呈現出跨區(qū)域的密切空間聯系。

與此同時,隨著中國各大城市基礎設施建設完善以及區(qū)域間經濟發(fā)展水平提高,時間和空間距離的縮短,為企業(yè)跨區(qū)域發(fā)展以及供應商布局提供支持,企業(yè)有能力在全國范圍內選擇優(yōu)質供應商。因此,在基礎設施建設不斷完善、區(qū)域經濟發(fā)展水平不斷提高的背景下,能否突破區(qū)域限制,供應商地理距離對企業(yè)數字化轉型能否發(fā)揮作用,是本文的重點研究問題。

本文以2007—2020年中國滬深A股市場上市公司為樣本,實證研究供應商地理距離對企業(yè)數字化轉型的影響。研究結果表明:供應商與企業(yè)的地理距離越遠,企業(yè)數字化轉型程度越高;企業(yè)所在城市開通高鐵或位于經濟較為發(fā)達地區(qū)時,地理距離對企業(yè)數字化轉型的影響更顯著。機制檢驗發(fā)現,供應商地理距離對數字化轉型的促進作用更多發(fā)生在所處地區(qū)競爭水平較高以及內部控制質量較高的企業(yè)中。進一步分析表明,國有企業(yè)以及存在“黏性”供應商的企業(yè),有利于供應商地理距離和數字化轉型之間正向作用的發(fā)揮。 與現有文獻相比,本文的創(chuàng)新之處主要有三個方面:第一,豐富了供應鏈管理研究內容。以往研究集中于檢驗地理距離對企業(yè)技術創(chuàng)新、審計費用、投入產出效率等方面的影響,本文拓展到企業(yè)數字化轉型的新影響。第二,拓展了數字化轉型研究領域。以往文獻集中于考察企業(yè)內部治理特征和外部制度環(huán)境對數字化轉型的影響[8-10]。本文基于地理經濟學理論,考察供應商地理距離對企業(yè)數字化轉型的影響。第三,提供了供應商選擇建議。本文為從政府監(jiān)管和企業(yè)實踐層面制定供應鏈管理策略、推動企業(yè)數字化轉型等方面查漏補缺。

一、理論分析與研究假設

供應鏈管理是學術界長期關注的熱點話題之一,諸多學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)新能力較強的供應商,有助于企業(yè)與其合作,帶動企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。(2)經營績效[12]。供應商與客戶良好合作關系的構建,提升供應鏈質量,促進企業(yè)經營業(yè)績上升。(3)信息質量[13]。供應商和客戶之間的關系型交易,解釋企業(yè)盈余管理行為,影響會計信息質量和審計師決策。(4)營運資本[14]。供應商集中度會影響企業(yè)成本結構決策,跨越資本市場與商品市場,促使營運資本平滑資本性投資。基于已有研究,筆者認為供應商會對企業(yè)的生產經營產生影響。

數字化轉型代表著數字技術與企業(yè)戰(zhàn)略的深度融合,標志著一項重大的戰(zhàn)略變革。數字化轉型的演進過程通常可劃分為幾個不同階段,包括“信息化-數字化-數字化轉型”。信息化階段通常指的是廣泛應用信息通信技術,導致應用對象或領域發(fā)生轉型,主要涉及傳統信息通信技術的運用。而數字化階段則著重于新一代信息技術的應用,如大數據、人工智能、物聯網和云計算等[15]。通過充分利用人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數據等前沿技術,企業(yè)可以實現數字化轉型,涵蓋組織結構、商業(yè)模式和外部生態(tài)環(huán)境等多個方面的系統變革[16-17]。數字化轉型對于企業(yè)來說至關重要,因為它帶來了工作方式、組織方式甚至公司業(yè)務模式等方面的重大變化[18]。本文以供應商地理距離為切入點,著重研究它對企業(yè)數字化轉型的影響和作用機制,并將這一關系融入企業(yè)內外部環(huán)境的研究框架中,以進行深入討論。

地理距離,即供應鏈企業(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鏈管理中扮演著重要的角色,對數字化轉型產生重大影響。一方面,受限于地理距離,企業(yè)之間形成正式專業(yè)網絡和非正式社交網絡變得更加困難。這種情況下,企業(yè)與供應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)避單一地方生產造成的鎖定風險,企業(yè)傾向于在更大地理范圍內,建立戰(zhàn)略伙伴關系[5]。在資源基礎理論作用下,這種策略可以通過多元化供應商網絡來增強供應鏈韌性。企業(yè)應該重點投資于能夠為其帶來競爭優(yōu)勢的特殊資源。對于供應鏈上游,供應商提供原材料、半成品和成品等貨物,是企業(yè)的關鍵資源之一。因此,合理的供應商分布策略對降低生產成本和提高合作績效至關重要[21]。較遠的供應商地理距離可能會存在語言、文字等方面差異,導致企業(yè)與供應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)有更強的動力提高數字技術水平,從而與供應商建立更加緊密穩(wěn)定的聯系。同時,隨著交通基礎設施的完善以及信息化建設的推進,依托于電子信息技術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)與供應商之間建立互信、合作關系。

供應商多元化策略為企業(yè)提供更好的發(fā)展空間,提升了經營效率與風險承擔水平[23]。首先,企業(yè)轉型需求驅動。依托于信息技術建立起來的“跨區(qū)域供應商—企業(yè)”合作模式,加大了企業(yè)數字化建設需求,推動其數字化轉型。其次,供應商創(chuàng)新能力引領?？鐓^(qū)域供應商帶來豐厚創(chuàng)新資源[24],創(chuàng)新水平較高的供應商帶來更多創(chuàng)新產品與技術,補充上市公司所在地區(qū)的創(chuàng)新資源,提升創(chuàng)新水平,推升其數字化轉型。再次,供應鏈知識溢出影響。供應商地理距離的擴大,使得企業(yè)與供應商異質性增強,為技術傳播與擴散創(chuàng)造條件,差異化的經營環(huán)境助力企業(yè)獲取新的知識、資源、經營戰(zhàn)略[25]。最后,基礎設施建設支持。在完善的基礎設施建設支撐下,合理的供應商分布策略降低企業(yè)生產成本,促進企業(yè)之間包括數據要素在內的要素流動和資源配置,推動企業(yè)數字化轉型,提升企業(yè)生產效率。基于上述分析,本文提出研究假設1。

H1:公司供應商地理距離越遠,企業(yè)數字化轉型程度越高。

在不同條件下,地理距離和公司數字化轉型程度之間的關系存在差異,交通基礎設施建設程度以及區(qū)域經濟發(fā)展水平會影響企業(yè)供應商分布的決策。進一步研究交通基礎設施建設和經濟發(fā)展水平對供應商分布決策產生的影響。

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

不同經濟區(qū)域基礎設施建設水平、政策開放程度以及管理者經營理念等都存在一定差異,中國東部、中部和西部三大經濟區(qū),其經濟發(fā)展水平差異度較高。一方面,在東部、中部等經濟較為發(fā)達的經濟區(qū),企業(yè)能夠擁有更大力度的政策補貼、更好的制度環(huán)境以及更為靈活寬松的發(fā)展機遇,降低企業(yè)挖掘廣闊范圍內潛在供應商的難度[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設施和較為發(fā)達的資本市場,企業(yè)融資約束較小;同一經濟區(qū)域輻射范圍內,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字化建設,提升生產效率和供應鏈質量。相比西部地區(qū),公司更有動力在更大時間、空間范圍內篩選和匹配到人工成本更低、資源稟賦更好的供應商,提高企業(yè)數字化建設需求。 綜上,本文提出以下假設。

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

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

二、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

2007年是中國新會計準則實施的第一年,為保持數據以及計量方法的一致性,本文選取2007—2020年滬深A股上市公司作為研究樣本,研究中所使用的財務數據來自CSMAR數據庫和Wind數據庫,宏觀數據來自CNRDS數據庫和中國統計年鑒。為克服極端值的影響,本文對所有模型的連續(xù)變量進行了1%和99%分位的縮尾(Winsorize)處理。

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

(二)主要變量定義

1.被解釋變量:企業(yè)數字化轉型(DIG)

企業(yè)數字化轉型數據通過文本分析與爬蟲技術取得。企業(yè)數字化轉型詞庫構建步驟如下:根據吳非等、袁淳等的研究,將上市公司年報中涉及“人工智能技術”“大數據技術”“云計算技術”“區(qū)塊鏈技術”“數字經濟應用”相關的關鍵詞進行統計匯總,作為企業(yè)數字化轉型程度的代理變量[29]。數字化轉型關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告,并通過Java PDFbox提取所有文本內容,將所有文本內容作為數據池以待后續(xù)篩選。其次,借鑒吳非等、袁淳構建的上市公司數字化轉型的結構化特征詞詞典,具體如表1所示[29]。根據表1的特征詞與數據池進行搜索和匹配,并按照“人工智能技術”“大數據技術”“云計算技術”“區(qū)塊鏈技術”“數字技術運用”五個層面進行詞頻計數,使用相關詞匯頻數總和除以年報MD&A語段長度衡量微觀企業(yè)數字化程度。該指標數值越大,表示企業(yè)數字化程度越高。

表1 企業(yè)數字化轉型特征詞

2.核心解釋變量:供應商地理距離(Distance)

以企業(yè)與前五大供應商地理距離的加權平均值衡量地理距離。具體計算過程如下:首先,基于上市公司年報中披露前五大供應商的有效名稱,參照Kong等的研究方法,通過供應商名稱匹配國家企業(yè)信用信息公示系統中企業(yè)的注冊地信息[30]。其次,對無法識別的供應商名稱,進行模糊匹配,識別過程中主要遇到四個問題:(1)使用簡化名稱,如“中石油”“中海油”等簡稱。(2)供應商公司名稱遺漏個別字,如將“焦作市萬方集團有限責任公司”披露為“焦作萬方責任有限公司”,將“福建雪龍竹木工貿有限公司”披露為“福建省雪龍竹木工貿有限公司”。(3)名稱中有錯別字。同一位次出現多個供應商。針對上述四個問題,進行手動逐一識別,剔除識別后仍無法匹配的供應商;進一步地,通過企業(yè)注冊地地址信息,手工查詢經緯度坐標,使用Vincenty模型計算企業(yè)與供應商間的空間地理距離[31]。最后,按照企業(yè)前五大供應商銷售占比權重,對地理距離求加權平均值,然后取加權平均值加1后的對數,得到供應商地理距離的取值。

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)、資產負債率(Lev)、人均實際GDP(GDP)、管理層持股比例(Mshare)、獨立董事比例(Indep)、經營現金流(Cash)、投資收益比率(Investment)、實際稅率(Tax)、金融化程度(Fin)。

(三)模型構建

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

國內的石化產業(yè)已經由過去的粗放向精細轉變，在產品質量、能源消耗、環(huán)境保護、自動化、智能化等方面有了更高的要求。石化裝置以工藝技術的升級優(yōu)化為引導，設備、管道、電氣、儀表等各個專業(yè)的技術都隨之在提高，增加了大量的測量、監(jiān)視和控制需求，裝置的設計與施工內容變得更加復雜。

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

(1)

三、實證檢驗結果

(一)描述性統計

表3報告了變量的描述性統計結果。數字化轉型程度(DIG)的均值為0.683,標準差為0.773,最小值為0.000,最大值為4.940,說明不同企業(yè)間數字化轉型程度差異較大,并且部分公司尚未開展數字化轉型。對數化的供應商地理距離(Distance)取值范圍為1.600～7.720,均值為5.810,中位數為6.130, 說明在所有樣本中, 企業(yè)與供應商的地理距離較遠且差異較大,統計結果與唐斯圓、崔也光等的研究基本一致。

表3 變量描述性統計

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

(二)回歸結果分析

本文分別對假設1、假設2、假設3進行檢驗,回歸結果見表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系。表4報告了供應商地理距離與企業(yè)數字化轉型的回歸結果。在基準回歸中,采用遞歸式回歸策略。第(1)列僅控制了行業(yè)和時間固定效應,結果表明,供應商地理距離(Distance)與企業(yè)數字化轉型(DIG)在5%的水平上顯著正相關,初步驗證了假設1。第(2)列是在原有基礎上控制了影響企業(yè)數字化轉型的相關變量,回歸結果表明,供應商地理距離(Distance)與企業(yè)數字化轉型(DIG)仍在5%的水平上顯著正相關,即上市公司供應商地理距離越遠,企業(yè)數字化轉型程度越高,結果再次驗證了假設H1。其他控制變量回歸結果也符合預期。

表4 供應商地理距離與企業(yè)數字化轉型

表5 高鐵開通與三大經濟區(qū)域的回歸結果

表5第(1)列、第(2)列報告了企業(yè)所在城市開通高鐵和未開通高鐵兩組樣本的回歸結果。地理距離(Distance)的回歸系數分別為0.030、-0.014,在公司所在地級市未開通高鐵的樣本中,供應商地理距離對企業(yè)數字化轉型的回歸系數為負且并不顯著。上述結果說明,相較于開通高鐵的企業(yè),供應商地理距離對企業(yè)數字化轉型的促進作用在高鐵開通城市樣本中更為顯著,交通基礎設施的便利化和普及化,大幅縮短企業(yè)和供應商之間的溝通時間、降低了企業(yè)間交流和運輸成本[3-4],促進了企業(yè)數字化技術進步與數字化產能提升,假設2得證。

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

(三)穩(wěn)健性檢驗

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商進行投資,就可以只通過供應商的地理距離來研究其與數字化轉型的關系。但是,由于企業(yè)對供應商的選擇可能受到自身偏好以及公司特征等因素的影響,可能導致回歸結果產生自選擇的問題。根據崔也光等的做法,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,構建Probit回歸模型考察企業(yè)的財務變量和公司治理變量與供應商地理距離虛擬變量(Distance_Dum)之間的相關性。根據唐斯圓等的做法,供應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,進行第一階段的估計,具體如模型(2)所示:

Distance_Dumit=α0+φControlsit+μit

(2)

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

表6 Heckman兩階段的回歸結果

2.安慰劑檢驗

盡管主回歸結果顯示供應商地理距離促進了企業(yè)數字化轉型水平,也對控制變量進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果,導致供應商地理距離與數字化轉型之間的回歸結果呈現出原本并不相關的關系。 本文使用安慰劑檢驗的方法對這一解釋進行排除,將樣本中所有的Distance變量提取后,打亂順序,逐個隨機匹配到每一個“公司-年份”觀測值中,重新根據模型(1)進行回歸分析,并在此基礎上重復1000次回歸。檢驗結果如圖1所示,隨機處理后回歸系數和t值的核密度估計值都分布在0附近。供應商地理距離符合隨機分配原則,且對數字化轉型的影響不是由難以觀測的其他因素導致的。

圖1 隨機處理后的回歸系數與t值核密度估計值分布

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建企業(yè)數字化轉型指標:①借鑒吳非等的研究,使用廣東金融學院國家金融學學科團隊公開數據的數字化轉型的量化指標衡量企業(yè)數字轉型水平(DIG1)[1]。表7第(1)列報告了相應的檢驗結果,Distance的系數在5%的水平上顯著為正,結果穩(wěn)健。②借鑒李倩茹和翟華云的研究,對數字化轉型戰(zhàn)略包含多個層次的變革與轉型,將企業(yè)的數字化轉型戰(zhàn)略進行拆分,分為“底層技術”與“實踐應用”兩個層面[32]。具體地,底層技術包含人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數據4大類細分指標的詞頻加總(Underlying_DIG);實踐應用涵蓋數字技術應用層面的詞頻加總(Application_DIG)。表7第(2)(3)列報告了相應的檢驗結果,Distance系數均顯著為正,表明供應商地理距離對企業(yè)數字化轉型的提升作用,既會幫助企業(yè)進行技術層面的創(chuàng)新開發(fā),也會幫助企業(yè)將已有的科技技術應用到企業(yè)前端業(yè)務場景中,提升數字化轉型水平。

表7 更換變量衡量方法的回歸結果

(2)更換自變量衡量方法。本文采用以下兩種方式重新構建供應商地理距離指標:①使用企業(yè)與其前五大供應商的平均地理距離加1取自然對數,得到供應商地理距離指標(Distance1)。②如果上市公司與其供應商的距離在100千米以外,取1,否則取0;進一步地,根據公司披露的前五大供應商總數量,對供應商地理距離在100千米以外的公司取平均值,得到供應商地理距離指標(Distance2)。表7第(4)列至第(5)列報告相應檢驗結果,供應商地理距離系數均顯著為正,回歸結果穩(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。本文使用的數字化轉型指標基于企業(yè)的文本披露,雖然能夠捕捉數字經濟在微觀企業(yè)的運行情況,但也可能是選擇性、策略性披露行為導致的。企業(yè)為了得到外部信息使用者的青睞,可能選擇性、夸張性披露數字化轉型程度。為了排除這種可能的解釋,參考袁淳等的做法,進行如下檢驗[29]:①剔除數字化程度為0的樣本重新進行檢驗。②僅保留信息披露考評結果為“優(yōu)秀”或“良好”的上市公司樣本,這些公司進行策略性信息披露的可能較低。表8第(1)列和第(2)列報告了相應的檢驗結果。Distance的系數均在5%的水平上顯著為正,結果保持穩(wěn)健。

表8 排除部分因素影響的回歸結果

(2)排除高科技企業(yè)的影響。數字技術是高科技企業(yè)發(fā)展的重要根基,其數字化程度也高于其他類型企業(yè)。供應商地理距離與企業(yè)數字化轉型的關系,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)略性新興產業(yè)分類目錄》《戰(zhàn)略性新興產業(yè)分類(2012)(試行)》和經濟合作與發(fā)展組織(OECD)相關文件,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(計算機、通信和其他電子設備制造業(yè))、I(信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè))、M(科學研究和技術服務業(yè))行業(yè)樣本[33]。此外,創(chuàng)業(yè)板上市公司中高新技術企業(yè)占比超過9成,其商業(yè)運營模式與互聯網有較強聯系,所以同時剔除創(chuàng)業(yè)板的上市公司[29]。表8第(3)列顯示,Distance的系數仍顯著為正,結論依然成立。

(3)排除宏觀環(huán)境的影響。2015年的股災對中國經濟造成了一定的沖擊,可能對企業(yè)數字化轉型的進程產生影響,使得2015年的樣本數據具有特殊性,剔除2015年的樣本后重新對模型(1)進行回歸[1]。回歸結果如表8第(4)列所示,Distance系數仍在10%水平上顯著為正,結論保持穩(wěn)健。

5.其他穩(wěn)健性檢驗

(1)考慮到樣本區(qū)間跨度較大(2007—2020年),不同行業(yè)的周期變化以及產業(yè)、貨幣政策可能會對數字化轉型程度產生影響。因此,殘差項中存在的因素可能對回歸結果產生影響。參考潘越等的研究,在模型(1)基礎上加入行業(yè)乘以年度固定效應[34]。未列示的結果表明,Distance的系數在對DIG的回歸中仍然顯著為正,說明在考慮融資環(huán)境、投資機會等因素影響后,供應商地理距離(Distance)與企業(yè)數字化轉型(DIG)之間仍存在因果關系。(2)為緩解模型設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(Big4),Distance系數仍顯著為正,說明在考慮持股比例、審計質量等因素影響后,回歸結果保持穩(wěn)健。

四、機制分析

(一)影響機制分析

1.市場競爭水平的影響

已有研究發(fā)現,談判優(yōu)勢構成企業(yè)決策的基礎[28]。供應商相對企業(yè)的談判優(yōu)勢,不僅取決于供應商特質也可能受外部因素,例如競爭水平的影響。當企業(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挑選供應商,也可以以較低的采購成本維持與供應商的合作關系。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)可能被迫接受供應商的交易條款,讓渡更多利益,從而不利于數字化轉型。因此,在市場競爭水平較高的環(huán)境下,供應商地理距離與企業(yè)數字化轉型的正向關系將會加強。

使用行業(yè)內所有企業(yè)總資產占比的赫芬達爾指數(HHI)判斷行業(yè)的競爭水平;HHI指數越小,行業(yè)競爭水平越高,在模型(1)加入同行業(yè)同年度該指數的中位數和供應商地理距離(Distance)交乘項(HHI×Distance)?；貧w結果見表9第(1)列。HHI×Distance系數在1%水平上顯著為負。說明供應商地理距離(Distance)與企業(yè)數字化轉型(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 機制分析的回歸結果

2.內部控制環(huán)境的影響

已有文獻發(fā)現,在更完善的內部控制環(huán)境下,企業(yè)之間信息流通速度更強,水平更高。在內部控制水平較高的企業(yè)中,企業(yè)對數字化轉型的需求是否也隨之發(fā)生變化,這部分對此進行探索。企業(yè)跨區(qū)域供應商的選擇能夠提高企業(yè)的生產經營效率以及創(chuàng)新水平,在內控制度較為完善的地區(qū),市場機制對資源配置的作用能夠更充分地發(fā)揮,企業(yè)有更多資源和動力進行數字化建設;而在內控制度較差的地區(qū),企業(yè)面臨的內外部環(huán)境還不成熟,政策執(zhí)行力、落實度不強,導致企業(yè)數字化建設項目推進難度較大、數字化發(fā)展程度較低。據此,本文推測,相比于內控環(huán)境較差的地區(qū),供應商地理距離對位于內控環(huán)境較好地區(qū)的企業(yè)數字化轉型驅動作用更加明顯。

為證明上述機制,借鑒陳紅等的研究方法,引用迪博內部控制與風險管理數據庫的數據衡量內部控制質量,按照同行業(yè)同年度內部控制指數的中位數設定虛擬變量IC,當公司所在地區(qū)的內部控制指數大于同行業(yè)同年度內部控制指數中位數時取1,否則取0[35]。在模型(1)中加入IC以及該值和供應商地理距離(Distance)的交乘項(IC×Distance),實證檢驗制度環(huán)境的作用機制。表9第(2)列報告了相應的檢驗結果,IC×Distance的系數在1%水平上顯著為正,證明內部控制環(huán)境在供應商地理距離與企業(yè)數字化轉型之間發(fā)揮了調節(jié)作用,也即相比于內控制度較差的地區(qū),正向促進作用在內部控制制度完善的地區(qū)作用更明顯。

(二)進一步分析

1.供應商地理距離、產權性質與企業(yè)數字化轉型

中國上市公司之間存在著產權性質的差異?；谵D型能力視角,國有企業(yè)依靠自身制度優(yōu)勢在市場上占據較大份額,投身周期長、風險大的數字化轉型項目優(yōu)勢較為突出,優(yōu)越的經濟狀況有助于催生數字化轉型意愿,供應商地理分布又能夠為其帶來更多的資源支撐和技術驅動;而非國有企業(yè)追求盈利的動機更強,需要在短時間占據有利市場競爭地位,扭轉競爭劣勢,將大量資金用于數字化轉型的意愿較低。據此,本文推測,相比于非國有企業(yè),供應商地理距離對國有企業(yè)數字化轉型的促進作用更加明顯。

本文采用Soe衡量企業(yè)的產權性質,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Soe進行分組檢驗,回歸結果見表10第(1)(2)列。如第(1)列所示,供應商地理距離(Distance)的系數在非國有企業(yè)組中無顯著關系;而如第(2)列所示,在國有企業(yè)組,供應商地理距離(Distance)與企業(yè)數字化轉型(DIG)在5%水平上顯著為正。

表10 進一步分析的回歸結果

2.供應商地理距離、供應商性質與企業(yè)數字化轉型

從時間維度來看,合作周期的建立同樣會為企業(yè)帶來談判優(yōu)勢,從而對地理距離和數字化轉型之間的關系產生影響。供應商與企業(yè)的關系對技術溢出程度產生影響,供應商與企業(yè)合作時間不同,供應鏈緊密程度受到影響,地理距離也可能存在異質性影響。如果供應商和企業(yè)合作建立時間較長,即擁有“黏性”供應商,供應商與企業(yè)業(yè)務密切度更高,合作更成熟,數字化相關技術溢出效應更強;但是對于“非黏性”供應商,合作周期較短,對企業(yè)經營戰(zhàn)略、運營情況掌握較少,雙方的穩(wěn)定供應體系還未建立,企業(yè)對供應商的依賴程度較低,相關技術溢出難度較高。因此,當供應商具備“黏性”時,供應商地理距離與企業(yè)數字化轉型的正向關系將會加強。

為了證明上述機制,本文將“黏性”供應商定義為在企業(yè)以后年份中持續(xù)出現的同一供應商,將樣本分為供應商均為“非黏性”和存在“黏性”供應商兩組,采用模型(1)回歸,結果見表10第(3)(4)列。如第(3)列所示,供應商地理距離(Distance)的系數在“非黏性”供應商一組中無顯著關系;而如第(4)列所示,在存在“黏性”供應商組,供應商地理距離(Distance)與企業(yè)數字化轉型(DIG)在5%水平上呈現顯著的正相關關系。

五、研究結論與啟示

基于文本分析的研究方法,研究供應商地理距離對企業(yè)數字化轉型的影響。本研究選取2007—2020年滬深A股上市公司作為研究樣本,通過實證,旨在理解供應商地理距離對企業(yè)數字化轉型的影響及作用機制,主要研究結論如下:(1)在企業(yè)轉型需求驅動、供應商創(chuàng)新能力引領、供應鏈知識溢出影響、基礎設施建設支持下,供應商地理距離與企業(yè)數字化轉型之間存在著顯著正向關聯,供應商地理距離越遠,企業(yè)數字化轉型程度越高。在經過更換變量衡量方式、排除部分因素影響、安慰劑檢驗等一系列穩(wěn)健性檢驗后,回歸結果仍保持穩(wěn)健,證實二者之間的積極影響;(2)進一步探討地理因素對這一關聯的影響。研究發(fā)現,企業(yè)所在城市開通高鐵或位于經濟較為發(fā)達地區(qū)時,地理距離對企業(yè)數字化轉型的影響更顯著,基礎設施建設和地區(qū)發(fā)展水平對數字化轉型的推動作用至關重要;(3)機制分析結果表明,市場競爭水平的高低和內部控制環(huán)境的質量都能夠影響供應商地理距離與數字化轉型之間的關系。高競爭水平和良好的內部控制環(huán)境有利于供應商地理距離和數字化轉型之間正向作用的發(fā)揮,推動數字化轉型;(4)探究了企業(yè)性質和供應商關系對供應商地理距離與數字化轉型之間關系的異質性影響。就企業(yè)性質而言,相比于非國有企業(yè),在國有企業(yè)中,供應商地理距離對數字化轉型的驅動作用更加明顯;就供應商關系而言,相比于存在“非黏性”供應商的企業(yè),存在“黏性”供應商的企業(yè),更有利于供應商地理距離和數字化轉型之間正向作用的發(fā)揮。綜上所述,本文為供應鏈管理和數字化轉型領域的研究提供了新視角,突出供應商地理距離在構建韌性供應鏈中的重要作用,為企業(yè)提升供應鏈管理水平、促進數字化轉型提供有力支持。

基于上述分析,企業(yè)制定供應商管理策略,應充分考慮供應商距離分布、供應商城市特征分布、企業(yè)產權性質、供應鏈穩(wěn)定性特征。

(1)考慮供應商距離分布。企業(yè)在進一步加強供應鏈韌性建設方面需要采取有針對性的措施,尤其在供應商分布、供應鏈管理及生產決策等方面進行策略性調整。首先,選擇供應商分布。研究結論表明,供應商分布策略可以影響企業(yè)數字化轉型程度。因此,在供應商選擇過程中,企業(yè)應充分評估供應商數字化能力,考慮其在人工智能、大數據、云計算等新型數字化技術上的優(yōu)勢,通過發(fā)揮數字化優(yōu)勢,尋找與數字化目標和戰(zhàn)略愿景相符的供應商,為企業(yè)數字化轉型注入強大動力,助力企業(yè)在數字時代取得競爭優(yōu)勢。其次,創(chuàng)新供應鏈管理。企業(yè)應該投資建立供應鏈數字化可視化平臺,以實時監(jiān)控供應鏈各環(huán)節(jié),幫助企業(yè)更好應對風險和不確定性。通過可視化管理,企業(yè)可以更快地識別潛在問題并采取措施,有助于提高供應鏈的靈活性和韌性。最后,驅動供應鏈決策。合理、優(yōu)化的供應鏈布局策略,幫助企業(yè)生產決策,預測市場需求、優(yōu)化庫存管理和提高生產計劃的準確性,從而降低運營風險并提高供應鏈效率。

(2)考慮供應商城市特征分布。企業(yè)應該構建更廣泛的跨區(qū)域合作伙伴關系。首先,選擇合作伙伴。跨地域、跨領域的合作關系不僅可以激發(fā)創(chuàng)新潛力,還可以為數字化轉型開辟新道路。因此,在全國范圍內尋找長期、穩(wěn)定、可靠的合作伙伴已經不再是簡單的業(yè)務合作,更應被視為數字化戰(zhàn)略的重要組成部分。其次,協同供應鏈體系。穿越地域邊界、領域限制,與合作伙伴構建協同發(fā)展的供應鏈體系,開拓數字化轉型新領域,也是企業(yè)獲取市場競爭優(yōu)勢、進軍新興領域的關鍵途徑之一。供應鏈協同不僅可以在供應鏈中實現資源共享、風險分擔,更可以借助各自的數字技術優(yōu)勢,在供應鏈上形成協同效應,共同提升數字化效率。最后,創(chuàng)新生態(tài)系統。積極參與城市的創(chuàng)新生態(tài)系統構建,建議企業(yè)與創(chuàng)新型企業(yè)、研究機構和初創(chuàng)公司建立緊密的合作伙伴關系。這將有助于獲取最新的數字技術和解決方案,推動數字化轉型的創(chuàng)新。通過構建開放式供應商生態(tài)系統,企業(yè)可以更好地適應不斷演化的市場需求,提高整個供應鏈的數字化水平,使其更具韌性和適應性。

(3)考慮企業(yè)產權性質。首先,國有企業(yè)發(fā)揮政府支持與資源優(yōu)勢,積極引領數字化轉型。選擇跨區(qū)域供應商后,應該建立專門的供應鏈管理團隊,投資數字技術建設,制定戰(zhàn)略規(guī)劃。政府可以提供資金支持和政策指導,幫助國有企業(yè)更好地選擇供應商、提高數字化水平。其次,民營企業(yè)強化與周邊供應商合作。民營企業(yè)可以通過與其他供應商和初創(chuàng)公司合作,在有限范圍內,獲取新穎的數字化解決方案。最后,民營企業(yè)可以探索與金融機構的合作,獲得數字化轉型所需的融資支持。在數字化轉型的過程中,建議民營企業(yè)積極構建數字化生態(tài)系統,與供應商建立聯系,共同進行研發(fā)和創(chuàng)新,以獲取新的見解和機會。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政策,引導其在供應商管理方面更具策略性和長遠性。

(4)考慮供應鏈穩(wěn)定性特征。首先,制定多元化戰(zhàn)略。企業(yè)不僅應選擇多個供應商,還應考慮涵蓋多個地理區(qū)域。這將降低對單一供應商和地理位置的依賴,減輕潛在風險。其次,監(jiān)測供應鏈事件。企業(yè)可以采用先進的數字化供應鏈風險管理工具和技術,以實時監(jiān)測供應鏈事件,識別潛在問題并采取快速應對措施。這有助于提高供應鏈的穩(wěn)定性,確保數字化轉型的順利進行。最后,依托政府幫助。政府可以協助企業(yè)建立數字化供應商評估體系,幫助企業(yè)精確評估潛在供應商的數字化能力。還可以通過基礎設施建設和激勵政策提供支持,降低數字化轉型的成本,鼓勵企業(yè)優(yōu)化供應鏈管理策略,提高數字化能力,從而推動數字化時代供應鏈生態(tài)系統的發(fā)展;政府與企業(yè)緊密協作,創(chuàng)造數字化時代的供應鏈生態(tài),從評估體系到基礎設施再到法律法規(guī)的完善,提供全方位支持以激勵企業(yè)優(yōu)化供應鏈管理策略、強化供應鏈韌性、提升數字化能力,服務企業(yè)高質量發(fā)展。