涂俊，劉永民

（武漢紡織大學(xué)管理學(xué)院，湖北 武漢 430200）

0 引言

創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力。當(dāng)前，我國(guó)制造業(yè)正處于轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵期，尤其是高端制造領(lǐng)域亟須提質(zhì)升級(jí)。在發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期，企業(yè)創(chuàng)新仍然是推動(dòng)我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵動(dòng)力。2023年政府工作報(bào)告指出，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向中高端邁進(jìn)，推動(dòng)高端裝備、生物醫(yī)藥等新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展。工信部調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)機(jī)械制造行業(yè)關(guān)鍵零部件52%依賴(lài)進(jìn)口，32%在中國(guó)仍是空白。2017年國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于積極推進(jìn)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的指導(dǎo)意見(jiàn)》指出，供應(yīng)鏈創(chuàng)新有利于建立供應(yīng)鏈上下游企業(yè)合作共贏的協(xié)同發(fā)展機(jī)制。

供應(yīng)鏈上下游的供應(yīng)商和客戶(hù)是企業(yè)最密切的利益相關(guān)者，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)起著至關(guān)重要的作用。供應(yīng)鏈集中度用來(lái)反映企業(yè)上游的采購(gòu)集中度與下游的銷(xiāo)售集中度[1]，體現(xiàn)了企業(yè)與供應(yīng)商和客戶(hù)之間交易關(guān)系的密切程度。因此，國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者探究了供應(yīng)商或客戶(hù)與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系。近年來(lái)，我國(guó)政府大力推動(dòng)企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，2023年政府工作報(bào)告再次強(qiáng)調(diào)，要促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。數(shù)字化是完成企業(yè)運(yùn)營(yíng)業(yè)績(jī)、提高企業(yè)創(chuàng)新活力、打破企業(yè)經(jīng)營(yíng)困境的新動(dòng)力，可以幫助企業(yè)進(jìn)行資源整合、優(yōu)化資源配置，使企業(yè)效益最大化。因此，在企業(yè)持續(xù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的背景下，針對(duì)我國(guó)裝備制造行業(yè)存在的核心基礎(chǔ)短板，本文檢驗(yàn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)商和客戶(hù)與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

當(dāng)前已有諸多學(xué)者研究了供應(yīng)商與客戶(hù)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，但探究企業(yè)數(shù)字化在二者之間所起作用的文獻(xiàn)還很少?；诋?dāng)前研究的局限性與我國(guó)裝備制造行業(yè)面臨的困境，選取2008—2021年我國(guó)裝備制造行業(yè)上市公司的面板數(shù)據(jù)，采用實(shí)證分析法，從供應(yīng)商和客戶(hù)兩個(gè)角度，驗(yàn)證裝備制造企業(yè)供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系，并深入探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)二者之間的關(guān)系是否具有調(diào)節(jié)效應(yīng)。本研究的理論貢獻(xiàn)體現(xiàn)在三方面：①基于供應(yīng)鏈視角，探究供應(yīng)商和客戶(hù)對(duì)裝備制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響及其作用機(jī)制。②探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否有效調(diào)節(jié)供應(yīng)鏈集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響效應(yīng)。③探究體現(xiàn)供應(yīng)鏈關(guān)系緊密性的供應(yīng)鏈集中度對(duì)裝備制造行業(yè)的專(zhuān)利產(chǎn)出的影響機(jī)制。

1 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.1 文獻(xiàn)回顧

1.1.1 供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新的相關(guān)研究

作為企業(yè)供應(yīng)鏈伙伴關(guān)系的重要體現(xiàn)，供應(yīng)鏈集中度反映了企業(yè)與供應(yīng)鏈成員進(jìn)行交易的頻繁程度，具體包括供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度。莊伯超等[1]以制造企業(yè)為研究對(duì)象，探究供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)的影響，并將供應(yīng)商集中度表述為制造企業(yè)原材料供應(yīng)商的數(shù)量和采購(gòu)集中情況；將客戶(hù)集中度表述為企業(yè)客戶(hù)數(shù)以及銷(xiāo)售額的集中程度。因此，供應(yīng)鏈集中度反映了企業(yè)對(duì)大供應(yīng)商與大客戶(hù)的依賴(lài)性。縱觀已有研究，供應(yīng)鏈集中度對(duì)企業(yè)信貸[2]、企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效[3-5]、風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)[6]等均具有顯著影響。近年來(lái)，已有學(xué)者開(kāi)始關(guān)注供應(yīng)鏈集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響。相比國(guó)外研究，我國(guó)學(xué)者對(duì)供應(yīng)鏈集中度影響企業(yè)創(chuàng)新的研究起步較晚，但也取得了諸多成果。有學(xué)者以武漢光谷電子產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，探究產(chǎn)業(yè)集中、集群式供應(yīng)鏈組織對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，研究發(fā)現(xiàn)集群式企業(yè)知識(shí)積累給企業(yè)創(chuàng)新帶來(lái)的正向影響大于集群式生產(chǎn)能力[7]，為光電子產(chǎn)業(yè)構(gòu)建成熟的產(chǎn)業(yè)鏈提供了理論支持。國(guó)外學(xué)者指出，供應(yīng)商與客戶(hù)是企業(yè)創(chuàng)新所需知識(shí)的源泉之一[8-9]。有學(xué)者將企業(yè)創(chuàng)新所需知識(shí)積累的來(lái)源劃分成5 類(lèi)，分別是企業(yè)內(nèi)部研發(fā)、與客戶(hù)的溝通聯(lián)系、與供應(yīng)商的溝通聯(lián)系、與同行競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的聯(lián)系、與大學(xué)或研究機(jī)構(gòu)的聯(lián)系[9]。由此可知，供應(yīng)鏈成員間加強(qiáng)合作有利于企業(yè)創(chuàng)新。

梳理前人的研究成果，有關(guān)供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響存在不同的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，較高的供應(yīng)鏈集中度能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新。例如，吉利和陶存杰[10]提出，供應(yīng)商與企業(yè)創(chuàng)新可能存在非線性關(guān)系，在較低集中度區(qū)間內(nèi)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，而客戶(hù)與企業(yè)創(chuàng)新正相關(guān)，同時(shí)驗(yàn)證了企業(yè)自身議價(jià)能力與地理距離對(duì)客戶(hù)集中度與企業(yè)創(chuàng)新之間關(guān)系起正向調(diào)節(jié)作用。徐星美等[11]研究得出供應(yīng)商集中度抑制企業(yè)創(chuàng)新，而客戶(hù)集中度促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新的結(jié)論。Krolikowski 和Yuan[12]采用美國(guó)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，從交易成本理論和資源依賴(lài)?yán)碚摻嵌瘸霭l(fā)，研究發(fā)現(xiàn)較高的客戶(hù)集中度能促使企業(yè)增加研發(fā)投入。另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為，較高的供應(yīng)鏈集中度阻礙了企業(yè)創(chuàng)新。例如，郭曉玲和李凱[13]以醫(yī)藥企業(yè)為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)較高的供應(yīng)商和客戶(hù)集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新均有抑制作用，并提出企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)地位在其中起到正向調(diào)節(jié)作用。國(guó)外也有學(xué)者提出，縱向供應(yīng)鏈上的市場(chǎng)勢(shì)力、議價(jià)能力影響企業(yè)創(chuàng)新投入。Peters[14]以德國(guó)汽車(chē)企業(yè)為研究對(duì)象，探究客戶(hù)市場(chǎng)勢(shì)力和議價(jià)能力對(duì)供應(yīng)商創(chuàng)新的影響，認(rèn)為供應(yīng)商與客戶(hù)市場(chǎng)勢(shì)力（集中度）之間相互作用，并受到市場(chǎng)勢(shì)力的影響，當(dāng)供應(yīng)商集中度（市場(chǎng)勢(shì)力）低時(shí)，客戶(hù)集中度會(huì)抑制供應(yīng)商創(chuàng)新；反之，則相反。另外，客戶(hù)議價(jià)能力也會(huì)影響供應(yīng)商創(chuàng)新。有學(xué)者從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上探究了客戶(hù)集中度與議價(jià)能力對(duì)供應(yīng)商企業(yè)研發(fā)投入的影響。研究發(fā)現(xiàn)，客戶(hù)集中度與議價(jià)能力存在交互效應(yīng)，二者同時(shí)抑制企業(yè)研發(fā)投入[15]。也有學(xué)者認(rèn)為，較高的客戶(hù)集中度會(huì)顯著抑制企業(yè)創(chuàng)新[16]。

作為供應(yīng)鏈上必不可少的一環(huán)，供應(yīng)鏈成員為彼此提供了大量稀缺資源，供應(yīng)鏈集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新有何影響？若兩者負(fù)相關(guān)，企業(yè)又如何減少這種阻礙作用？企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型又如何起到關(guān)鍵調(diào)節(jié)作用？這些問(wèn)題均有待進(jìn)一步研究。

1.1.2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)研究

當(dāng)前，企業(yè)依托人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)可以擴(kuò)大自身經(jīng)營(yíng)范圍，從而更好地滿(mǎn)足客戶(hù)的個(gè)性化需求，創(chuàng)造新的價(jià)值增長(zhǎng)點(diǎn)。習(xí)明明等[17]提出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)多元化。侯德帥等[18]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低企業(yè)客戶(hù)集中度，減少對(duì)大客戶(hù)企業(yè)的依賴(lài)，因而企業(yè)數(shù)字化水平的提高有利于減少企業(yè)對(duì)合作伙伴的過(guò)度依賴(lài)行為。祁懷錦等[19]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與供應(yīng)商的商業(yè)信用成正比，能夠緩解客戶(hù)企業(yè)融資約束。另外，楊金玉等[20]通過(guò)構(gòu)建供應(yīng)商—客戶(hù)—年度數(shù)據(jù)模型，從客戶(hù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角研究其對(duì)供應(yīng)商創(chuàng)新與供應(yīng)商數(shù)字化的影響，發(fā)現(xiàn)客戶(hù)企業(yè)數(shù)字化能夠倒逼供應(yīng)商加大數(shù)字技術(shù)投入力度，進(jìn)而促進(jìn)了供應(yīng)商創(chuàng)新，從而緩解企業(yè)供應(yīng)鏈高度集中帶來(lái)的系列問(wèn)題。

綜上可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著降低企業(yè)供應(yīng)鏈集中度，但諸多學(xué)者只從與企業(yè)利益相關(guān)的供應(yīng)商或客戶(hù)單方面出發(fā)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)行探究，很少同時(shí)考慮兩個(gè)維度。此外，雖有學(xué)者探討了企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新活動(dòng)的關(guān)系，但未探討數(shù)字化對(duì)供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的作用機(jī)制有無(wú)調(diào)節(jié)效應(yīng)。本文從裝備制造企業(yè)的供應(yīng)商集中度、客戶(hù)集中度雙維度闡述供應(yīng)鏈集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，同時(shí)加入企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為調(diào)節(jié)因素，檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，從而為裝備制造企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供啟示。

1.2 研究假設(shè)

1.2.1 供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響關(guān)系分析

Lanier 等[21]指出，供應(yīng)鏈集中度反映企業(yè)上下游供應(yīng)商、客戶(hù)的分布情況和交易情況，主要包括供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度兩個(gè)維度。許多學(xué)者都指出，這兩個(gè)維度由低到高的變化能夠深刻影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。盡管對(duì)供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的研究已取得諸多成果，但始終未得出一致的結(jié)論。原因在于，學(xué)者們是從不同角度對(duì)供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系進(jìn)行探討的。

首先，供應(yīng)商作為企業(yè)上游原材料采購(gòu)來(lái)源，與企業(yè)持續(xù)發(fā)展具有緊密聯(lián)系。供應(yīng)商參與裝備制造企業(yè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)有助于增速提效[9]。Bozdogan 等[22]提出，在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)概念探索與定義的早期階段，匹配并挖掘合作供應(yīng)商的專(zhuān)業(yè)技術(shù)知識(shí)，利用供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)管理能力協(xié)助開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品，能夠產(chǎn)生顯著效果。相比于獨(dú)立開(kāi)發(fā)，增強(qiáng)供應(yīng)鏈上關(guān)鍵供應(yīng)商與制造企業(yè)的關(guān)系穩(wěn)定性，不僅能幫助制造商提高研發(fā)成功率，還可以形成持久競(jìng)爭(zhēng)力。另外，制造企業(yè)吸引供應(yīng)商深度參與研發(fā)項(xiàng)目，能有效降低開(kāi)發(fā)成本，縮短開(kāi)發(fā)周期。Carr 等[23]研究發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)商承擔(dān)的責(zé)任越大，客戶(hù)的產(chǎn)品研發(fā)周期就越短，研發(fā)成本降低，創(chuàng)新績(jī)效得到提高。優(yōu)質(zhì)的供應(yīng)商還能利用專(zhuān)業(yè)知識(shí)彌補(bǔ)新產(chǎn)品的技術(shù)缺陷，幫助客戶(hù)企業(yè)填補(bǔ)很多研發(fā)漏洞，提高研發(fā)產(chǎn)品的質(zhì)量[24]。因此，與關(guān)鍵供應(yīng)商建立緊密聯(lián)系，有助于提高裝備制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。較高的供應(yīng)商集中度意味著穩(wěn)定的供應(yīng)商—制造企業(yè)關(guān)系，這有助于增強(qiáng)制造企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新的可行性，降低研發(fā)投入成本。

根據(jù)信息資源共享理論，供應(yīng)商—制造企業(yè)間具有信息共享效應(yīng)。供應(yīng)商集中度越高，制造企業(yè)與關(guān)鍵供應(yīng)商間關(guān)系穩(wěn)定性越強(qiáng)。制造企業(yè)與供應(yīng)商通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行庫(kù)存共享、生產(chǎn)信息交換等深度合作，能夠幫助制造企業(yè)提高生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效率。制造企業(yè)與供應(yīng)商之間進(jìn)行信息共享與知識(shí)轉(zhuǎn)移，可以對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生正外部性，雙方協(xié)同創(chuàng)新[24]所帶來(lái)的收益就會(huì)增大。因此，供應(yīng)商集中度越高，越容易實(shí)現(xiàn)信息共享，有助于提高制造企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。

從資源異質(zhì)性的視角，根據(jù)波特的五力模型，供應(yīng)商集中度過(guò)高，意味著企業(yè)可選擇性降低[22]，供應(yīng)商可憑借強(qiáng)議價(jià)能力提高價(jià)格，侵奪企業(yè)利益；根據(jù)資源依賴(lài)?yán)碚?，很多企業(yè)都掌握著異質(zhì)性資源，因此高供應(yīng)商集中度使得生產(chǎn)企業(yè)可選擇的異質(zhì)性資源減少[25]，企業(yè)從外部獲取異質(zhì)性知識(shí)信息的能力降低，從而抑制企業(yè)創(chuàng)新行為。具備強(qiáng)議價(jià)能力的供應(yīng)商會(huì)對(duì)一些劣勢(shì)企業(yè)提出不合理要求，如縮短應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期以及幫助清理庫(kù)存等，從而侵占制造企業(yè)利潤(rùn)。企業(yè)不得不增加備用資金，導(dǎo)致研發(fā)資金的投入不足[6]。當(dāng)制造企業(yè)對(duì)上游的供應(yīng)商形成路徑依賴(lài)時(shí)，供應(yīng)商集中度過(guò)高往往使企業(yè)處于不利地位，抑制了企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。Christian[25]指出，供應(yīng)商集中度過(guò)高會(huì)通過(guò)議價(jià)能力擠占客戶(hù)企業(yè)的創(chuàng)新收益空間，從而減弱客戶(hù)企業(yè)研發(fā)投入的期望。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：在相同條件下，供應(yīng)商集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間存在倒U形關(guān)系。

供應(yīng)鏈下游的零售商、分銷(xiāo)商（客戶(hù)）能夠給制造企業(yè)提供及時(shí)的信息反饋。制造企業(yè)與客戶(hù)之間的關(guān)系越緊密，信息反饋機(jī)制就越強(qiáng)。供應(yīng)商可以通過(guò)客戶(hù)的及時(shí)反饋進(jìn)行產(chǎn)品工藝改善，以達(dá)到提高創(chuàng)新績(jī)效、迎合市場(chǎng)需求的目的[26]。Chu等[26]發(fā)現(xiàn)，較高的客戶(hù)集中度代表著更加高效的信息共享和互動(dòng)反饋機(jī)制；客戶(hù)創(chuàng)新通過(guò)供應(yīng)鏈鏈條影響供應(yīng)商創(chuàng)新，即存在知識(shí)溢出效應(yīng)；并且研究得出，制造企業(yè)—客戶(hù)的地理距離及客戶(hù)專(zhuān)利數(shù)與供應(yīng)商創(chuàng)新存在正相關(guān)關(guān)系。

根據(jù)交易成本理論與不完全契約理論，制造企業(yè)與客戶(hù)間存在利益侵占行為。較高的客戶(hù)集中度意味著較強(qiáng)的議價(jià)能力。企業(yè)擁有較高的客戶(hù)集中度，能夠迫使其讓利、降低價(jià)格、提高商業(yè)信用額以及延長(zhǎng)信用期限[27-28]。另外，制造企業(yè)也投資專(zhuān)用性資產(chǎn)。專(zhuān)用性資產(chǎn)的專(zhuān)屬特性使企業(yè)無(wú)法回收成本或者轉(zhuǎn)換為其他用途，造成制造企業(yè)與客戶(hù)之間形成被綁定的依賴(lài)關(guān)系[29]。這種高額轉(zhuǎn)換成本驅(qū)使供應(yīng)商在與客戶(hù)討價(jià)還價(jià)時(shí)處于劣勢(shì)[29]，迫使制造企業(yè)不得不做出讓利行為，從而壓縮制造企業(yè)的利潤(rùn)空間，限制制造企業(yè)的R&D 投入水平。即過(guò)高的客戶(hù)集中度會(huì)通過(guò)專(zhuān)用性資產(chǎn)制約供應(yīng)商企業(yè)的資源投資效率，從而降低制造企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。因此，本文據(jù)此提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：在相同條件下，客戶(hù)集中度與制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間存在倒U形關(guān)系。

1.2.2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)效應(yīng)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型為制造企業(yè)發(fā)展提供新動(dòng)能，為企業(yè)創(chuàng)新注入新活力。研究顯示，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型依據(jù)一系列數(shù)字技術(shù)將企業(yè)內(nèi)部各部門(mén)整合起來(lái)，打破了傳統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)與盈利模式。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)有效調(diào)整上游的供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)數(shù)字化平臺(tái)優(yōu)化供應(yīng)體系，降低信息不對(duì)稱(chēng)性[17]，并減少過(guò)度依賴(lài)客戶(hù)資源帶來(lái)的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)[18]；另一方面，企業(yè)可以借助數(shù)字技術(shù)在供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)信息共享、資源互補(bǔ)、庫(kù)存共享、業(yè)務(wù)及時(shí)銜接，有效降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本，提高運(yùn)營(yíng)績(jī)效[19]。

此外，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助制造企業(yè)提高自身市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，解決過(guò)度依賴(lài)大客戶(hù)造成的經(jīng)營(yíng)困境。根據(jù)資源依賴(lài)?yán)碚?，企業(yè)依賴(lài)大客戶(hù)是由于自身的創(chuàng)新能力不足，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型能幫助企業(yè)開(kāi)拓市場(chǎng)，使企業(yè)接觸更多的客戶(hù)資源以及獲得更具柔性的合作方式，從而降低對(duì)大客戶(hù)的過(guò)度依賴(lài)[20]。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在供應(yīng)商集中度與制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的倒U 形關(guān)系中有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

假設(shè)4：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在客戶(hù)集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的倒U形關(guān)系中有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

2 模型設(shè)計(jì)

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中依據(jù)申銀萬(wàn)國(guó)行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)2021 修訂版所劃定的機(jī)械設(shè)備行業(yè)共557 家上市公司為研究樣本，獲取2008—2021年的面板數(shù)據(jù)，并做如下處理：①剔除研究期內(nèi)ST、*ST 以及PT 等數(shù)據(jù)樣本；②剔除當(dāng)年上市的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的樣本企業(yè)；③為消除極端值的影響，在回歸前做了上下1%和99%的winsorize縮尾處理。

本文獲得了2008—2021年224 家裝備制造上市公司年度數(shù)據(jù)的共1 859 條觀測(cè)值。以2008年為樣本期起始點(diǎn)，是因?yàn)?007年12月中國(guó)證監(jiān)會(huì)要求上市公司披露企業(yè)主要供應(yīng)商、客戶(hù)的信息情況；此外，在剔除缺失值后，為保證數(shù)據(jù)的平衡性，以2008年為樣本年份起始點(diǎn)。

本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于3 個(gè)途徑：①企業(yè)專(zhuān)利數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS)；②企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)借鑒吳非等[30]的研究，對(duì)裝備制造企業(yè)年報(bào)中的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取與挖掘，用詞頻統(tǒng)計(jì)百分比進(jìn)行測(cè)度；③根據(jù)章鐵生和鞠藝璇[2]、徐星美等[11]的研究，將供應(yīng)鏈集中度分為供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度兩個(gè)維度進(jìn)行測(cè)量；其他控制變量均來(lái)自國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)，先經(jīng)過(guò)Excel 匹配篩選，再將合并的數(shù)據(jù)導(dǎo)入STATA16.0軟件進(jìn)行分析。

2.2 模型設(shè)計(jì)

按照供應(yīng)鏈上下游縱向產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)特征，繪制如圖1所示的研究模型。供應(yīng)商集中度與客戶(hù)集中度分別處在企業(yè)兩端，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)上下游集中度與創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系。

圖1 供應(yīng)鏈集中度(企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型)與裝備制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系模型

為了研究供應(yīng)商集中度（PC_Top5）和客戶(hù)集中度（CC_Top5）對(duì)制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效（Patent）的影響，本文分別構(gòu)建以下模型對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。

另外，再加入供應(yīng)商集中度（PC_Top5）和客戶(hù)集中度（CC_Top5）的平方項(xiàng)進(jìn)行回歸。

式（1）—（4）中：Patenti,t-1表示i企業(yè)在第t年各項(xiàng)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)；PC_Top5i,t代表i企業(yè)在第t年的前五大供應(yīng)商的采購(gòu)集中度；CC_Top5i,t代表i企業(yè)在第t年的前五大客戶(hù)的銷(xiāo)售集中度；Controli,t代表模型的控制變量；Year代表該模型中對(duì)年份的控制；ε代表殘差項(xiàng)；α1代表模型中的常數(shù)項(xiàng)及回歸系數(shù)；m2、n2分別代表供應(yīng)商集中度的平方項(xiàng)、客戶(hù)集中度的平方項(xiàng)。

2.3 變量定義

2.3.1 被解釋變量

企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的測(cè)量指標(biāo)，現(xiàn)有文獻(xiàn)多采用專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量。企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)類(lèi)型可以分為發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利與外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利等3 種。一般來(lái)講，企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利屬于核心技術(shù)創(chuàng)新，能夠反映企業(yè)真實(shí)的創(chuàng)新能力，而實(shí)用新型專(zhuān)利與外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利屬于低端創(chuàng)新。本文在回歸中選取制造企業(yè)當(dāng)年發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利以及外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利等3種專(zhuān)利的申請(qǐng)量來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效?？紤]到企業(yè)研發(fā)專(zhuān)利具有時(shí)間效應(yīng)，因而進(jìn)行滯后一期處理，再做回歸分析。同時(shí)，借鑒蘇濤永和張亮亮[31]、武晨[32]的研究成果，采用企業(yè)研發(fā)投入除以企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模并做滯后一期處理作為替換變量，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)分析。

2.3.2 解釋變量

供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度。參考徐星美等[11]對(duì)供應(yīng)商集中度、客戶(hù)集中度的研究，供應(yīng)商集中度采用裝備制造企業(yè)前五大供應(yīng)商（PC_Top5）的采購(gòu)額/總采購(gòu)額以及前五大供應(yīng)商的采購(gòu)額/總采購(gòu)額的平方和赫芬達(dá)爾指數(shù)（PC_HHI）來(lái)衡量；客戶(hù)集中度采用裝備制造企業(yè)前五大客戶(hù)（CC_Top5）的銷(xiāo)售額/總銷(xiāo)售額以及前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額/總銷(xiāo)售額的平方和赫芬達(dá)爾指數(shù)（CC_HHI）來(lái)衡量。另外，利用前五大供應(yīng)商采購(gòu)額/總采購(gòu)額的平方和赫芬達(dá)爾指數(shù)（PC_HHI）以及前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額/總銷(xiāo)售額的平方和赫芬達(dá)爾指數(shù)（CC_HHI）進(jìn)行后續(xù)替換變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)分析。

2.3.3 調(diào)節(jié)變量

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。本文借鑒吳非等[30]的研究，對(duì)裝備制造上市企業(yè)年報(bào)的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取與挖掘。借助Python 爬取巨潮資訊網(wǎng)中裝備制造企業(yè)2008—2021年年報(bào)中管理層討論與分析模塊，構(gòu)建裝備制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)體系。具體地，以“ABCD”技術(shù)為界，以CSMAR《中國(guó)上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究數(shù)據(jù)庫(kù)》中“ABCD”4個(gè)分類(lèi)指標(biāo)關(guān)鍵詞詞庫(kù)為依據(jù)，包括人工智能27個(gè)關(guān)鍵詞、區(qū)塊鏈8 個(gè)關(guān)鍵詞、云計(jì)算17 個(gè)關(guān)鍵詞和大數(shù)據(jù)10 個(gè)關(guān)鍵詞共62 個(gè)詞，以裝備制造企業(yè)上市公司年報(bào)中MD&A 模塊為基礎(chǔ)劃分出了人工智能（ArtificialIntelligence）、區(qū)塊鏈（Blockchain Data）、云計(jì)算（CloudComputing）和大數(shù)據(jù)（DataTechnology）等4 個(gè)子指標(biāo)，計(jì)算出裝備制造企業(yè)年報(bào)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞總數(shù)和所占比例，并且由于這類(lèi)數(shù)據(jù)指標(biāo)均具有右偏性，因而進(jìn)行了取對(duì)數(shù)化處理[33-35]，以此衡量裝備制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。

2.3.4 控制變量

控制變量。參考徐星美等[11]、楊金玉等[20]的研究，同時(shí)考慮到裝備制造企業(yè)的異質(zhì)性，本文選取了包括企業(yè)規(guī)模（Size）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Growth）、總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率（ROA）、托賓Q值（TobinQ）、企業(yè)年齡（FirmAge）以及裝備制造行業(yè)的市場(chǎng)成熟指數(shù)（Market）在內(nèi)的控制因素。此外，本文還加入了研發(fā)人員占企業(yè)員工比重（RDPerson）、研發(fā)投入占營(yíng)業(yè)收入比重（RDSpend）和管理層治理能力（MA4，利用DEA-Tobit 兩階段法計(jì)算，所得殘差按從小到大分為四組，相應(yīng)地將管理能力指數(shù)分別賦值為1、2、3、4 來(lái)衡量管理能力）控制影響企業(yè)創(chuàng)新能力的因素。

3 實(shí)證分析與檢驗(yàn)

3.1 描述性分析

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。由表1 可知：①發(fā)明專(zhuān)利lninnovation的均值為1.778，最小值為0，最大值為5.094，方差為1.283，這說(shuō)明裝備制造企業(yè)整體核心技術(shù)研發(fā)產(chǎn)出差距明顯，行業(yè)內(nèi)部企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利產(chǎn)出不均衡。從均值和方差來(lái)看，實(shí)用新型專(zhuān)利lnutility與發(fā)明專(zhuān)利相當(dāng)，外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利lndesign年申請(qǐng)數(shù)量的波動(dòng)明顯低于前兩種專(zhuān)利，這說(shuō)明行業(yè)內(nèi)外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利年產(chǎn)出較前兩種專(zhuān)利更穩(wěn)定。②從供應(yīng)鏈集中度來(lái)看，前五大客戶(hù)集中度（CC_Top5）的均值為0.062，最大值為0.360；而前五大供應(yīng)商集中度（PC_Top5）的均值為0.228，最大值為0.717，且供應(yīng)商集中度方差約是客戶(hù)集中度方差的2倍。這說(shuō)明裝備制造業(yè)的客戶(hù)集中度水平較低，供應(yīng)商集中度水平較高，即企業(yè)對(duì)前五大供應(yīng)商的依賴(lài)程度超過(guò)前五大客戶(hù)。③企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DCG）的最大值為4.990，方差為1.490，這說(shuō)明裝備制造業(yè)各上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度差距明顯。另外，研發(fā)人員比重（RDPerson）的均值為0.135，最大值高達(dá)0.666，最小值為0，其方差為0.118，說(shuō)明各上市企業(yè)研發(fā)人員占比差距較大。再觀察研發(fā)投入情況(RD-Spend)發(fā)現(xiàn)，各企業(yè)研發(fā)投入的差距也較為明顯。而管理層治理能力(MA4)的均值為1.988，方差為0.983，說(shuō)明管理層治理效率同樣存在較大差異。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

3.2 相關(guān)性分析

表2 為主要變量的相關(guān)性分析。由表2 可知，前五大客戶(hù)集中度（CC_Top5）與前五大供應(yīng)商集中度（PC_Top5）均與企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，且均在1%水平下顯著。各變量間的相關(guān)系數(shù)相對(duì)較小，計(jì)算得出方差膨脹因子VIF為4.43，小于10，在合理范圍內(nèi)。由此可知，該模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題，表明所選變量符合回歸分析的條件。

表2 相關(guān)性分析

3.3 實(shí)證結(jié)果分析

3.3.1 供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系

本文將企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)作為衡量企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的替代指標(biāo)。被解釋變量為企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)、實(shí)用新型專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)和外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)分別+1取自然對(duì)數(shù)，并做滯后一期處理的結(jié)果。本研究采用雙向固定效應(yīng)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)企業(yè)和年份進(jìn)行雙向固定，避免因企業(yè)個(gè)體不同以及年份變化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效造成的影響。利用模型（1）—（3）進(jìn)行回歸分析發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)商集中度（PC_Top5）與企業(yè)實(shí)用新型專(zhuān)利與外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利的回歸系數(shù)分別為-0.773、-0.987，且分別在5%、1%水平下顯著，這與武晨[32]、李姝等[36]、孟慶璽等[37]的研究結(jié)果相同。而由模型（4）—（6）的回歸結(jié)果可知，客戶(hù)集中度（CC_Top5）與企業(yè)發(fā)明專(zhuān)利、外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利的回歸系數(shù)分別為-0.682、-0.628，即存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這與吳祖光等[38]的研究結(jié)論一致。這說(shuō)明，企業(yè)客戶(hù)集中度的提高不利于企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升。對(duì)大客戶(hù)過(guò)度依賴(lài)導(dǎo)致的客戶(hù)集中度過(guò)高，會(huì)對(duì)裝備制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效產(chǎn)生阻礙作用。具體如表3所示。

表3 供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的主回歸

為驗(yàn)證假設(shè)1和2，本研究模型加入了前五大供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度的平方項(xiàng)進(jìn)行主回歸分析（見(jiàn)表4）。其中，模型（1）—（3）中的m2（PC_Top5 ×PC_Top5）表示企業(yè)前五大供應(yīng)商采購(gòu)集中度的二次項(xiàng)，n2（CC_Top5 ×CC_Top5）表示企業(yè)前五大客戶(hù)銷(xiāo)售集中度的二次項(xiàng)。由模型（1）—（3）中m2的回歸結(jié)果可知，發(fā)明專(zhuān)利與實(shí)用新型專(zhuān)利均在5%水平下呈顯著負(fù)相關(guān)，這符合假設(shè)1 的推論，即供應(yīng)商集中度與制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效存在倒U 形關(guān)系。這說(shuō)明，供應(yīng)商集中度在較低區(qū)間內(nèi)會(huì)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效提升，與吉利和陶存杰[10]的研究結(jié)論一致，即具有異質(zhì)性資源的供應(yīng)商在一定程度上促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升。實(shí)證結(jié)果顯示，假設(shè)1 得到了驗(yàn)證。由模型（4）—（6）可知，除實(shí)用新型專(zhuān)利外，發(fā)明專(zhuān)利和外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利只對(duì)一次項(xiàng)客戶(hù)集中度存在比較顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這說(shuō)明客戶(hù)集中度與裝備制造企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效顯著負(fù)相關(guān)。根據(jù)資源依賴(lài)?yán)碚摚?yīng)商企業(yè)對(duì)大客戶(hù)形成交易依賴(lài)時(shí)，供應(yīng)商處于劣勢(shì)地位，迫使其在價(jià)格、商業(yè)信用和信用期限等方面做出讓步，從而間接阻礙企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效[27]。因此，假設(shè)2 的推論不成立，即二者僅存在顯著的負(fù)相關(guān)效應(yīng)。從市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)角度，客戶(hù)反饋的時(shí)效性使得制造商始終處于被動(dòng)地位；由于市場(chǎng)存在“牛鞭效應(yīng)”，制造企業(yè)的創(chuàng)新具有延后性，導(dǎo)致創(chuàng)新績(jī)效下降。實(shí)證表明，企業(yè)的供應(yīng)商、客戶(hù)數(shù)目較多，采購(gòu)和銷(xiāo)售較分散，有利于制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提升。這是因?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)新所需的知識(shí)積累很大程度上是從外部合作伙伴以及同行競(jìng)爭(zhēng)者（包括研究機(jī)構(gòu)）[39]處獲取的。企業(yè)采取開(kāi)放式創(chuàng)新[40]才能提高創(chuàng)新績(jī)效，這也與諸多學(xué)者的觀點(diǎn)相符。

表4 加入供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度的平方項(xiàng)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的主回歸分析

3.3.2 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)效應(yīng)

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定如下：

同時(shí)，加入企業(yè)前五大供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度的平方項(xiàng)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交叉項(xiàng)進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)，模型設(shè)定如下：

式（5）—（6）中：DCGi，t代表i企業(yè)在第t年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平；int1 表示前五大供應(yīng)商集中度與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交叉項(xiàng)；int2 為前五大客戶(hù)集中度與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交叉項(xiàng)。式（7）—（8）中：int11 為前五大供應(yīng)商集中度的平方項(xiàng)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交叉項(xiàng)；int22代表前五大客戶(hù)集中度的平方項(xiàng)與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交叉項(xiàng)，其余符號(hào)含義與上文表述一致。

從前五大供應(yīng)商集中度與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交叉項(xiàng)int1 對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的回歸結(jié)果看（見(jiàn)表5），除外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利外，其余回歸系數(shù)均呈顯著正相關(guān)，同時(shí)供應(yīng)商集中度（PC_Top5）的回歸系數(shù)顯著為負(fù)。這說(shuō)明，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低供應(yīng)商集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的抑制作用，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在供應(yīng)商集中度和企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間存在負(fù)向調(diào)節(jié)作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助制造企業(yè)與多個(gè)供應(yīng)商實(shí)現(xiàn)庫(kù)存實(shí)時(shí)共享，實(shí)現(xiàn)企業(yè)零庫(kù)存計(jì)劃，實(shí)行生產(chǎn)信息共享，達(dá)成JIT 精益生產(chǎn)，可以有效降低生產(chǎn)能耗，降低經(jīng)營(yíng)成本。此外，數(shù)字化技術(shù)還能幫助企業(yè)搜索優(yōu)質(zhì)的、符合標(biāo)準(zhǔn)的供應(yīng)商，通過(guò)網(wǎng)上投標(biāo)以及采購(gòu)平臺(tái)極大地降低采購(gòu)成本和拓展采購(gòu)邊界。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在整個(gè)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)流程中通過(guò)提高制造企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率幫助企業(yè)提升創(chuàng)新績(jī)效。從前五大客戶(hù)集中度與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交叉項(xiàng)int2的回歸系數(shù)看，兩者間不存在顯著性，同時(shí)客戶(hù)集中度（CC_Top5）的回歸系數(shù)在實(shí)用新型專(zhuān)利上顯著為負(fù)。結(jié)合上述結(jié)果得出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)前五大客戶(hù)集中度與制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的阻礙作用不存在顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

表5 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

加入前五大供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度平方項(xiàng)的回歸分析如表6所示。由表6 可知，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與供應(yīng)商集中度二次項(xiàng)交叉項(xiàng)int11的回歸結(jié)果，除了外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利外，其余均存在顯著負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)。而關(guān)于m2的系數(shù)，發(fā)明專(zhuān)利和實(shí)用新型專(zhuān)利存在顯著負(fù)向關(guān)系，說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)商集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效間的倒U 形關(guān)系存在負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明，裝備制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠負(fù)向調(diào)節(jié)供應(yīng)商集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的倒U 形關(guān)系，假設(shè)3 成立。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與客戶(hù)集中度二次項(xiàng)交叉項(xiàng)int22的系數(shù)不存在顯著性，說(shuō)明企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在客戶(hù)集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的倒U 形關(guān)系中不存在調(diào)節(jié)效應(yīng)，假設(shè)4不成立。

表6 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度平方項(xiàng)與創(chuàng)新績(jī)效的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

3.4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)之間的關(guān)系探討可能存在遺漏變量，本文借鑒章鐵生和鞠藝璇[2]的研究，分別采用前五大客戶(hù)銷(xiāo)售額/總銷(xiāo)售額滯后二期（f2.CC_Top5）、前五大供應(yīng)商采購(gòu)額/總采購(gòu)額滯后二期（f2.PC_Top5）作為工具變量進(jìn)行回歸分析。為了消除內(nèi)生性問(wèn)題對(duì)回歸結(jié)果可能造成的潛在影響，分別再對(duì)供應(yīng)商集中度、客戶(hù)集中度做進(jìn)一步的OLS 與固定效應(yīng)檢驗(yàn)，研究結(jié)果仍舊在1%水平上顯著。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4 進(jìn)一步分析

4.1 供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效：商業(yè)信用融資

商業(yè)信用融資是供應(yīng)商企業(yè)向企業(yè)提供原材料、零部件等的交易款項(xiàng)因延期支付所造成的短期信用債權(quán)[41]。商業(yè)信用融資是企業(yè)最易獲得的融資渠道，可以緩解企業(yè)融資束縛，幫助企業(yè)紓困[42]，從而提高企業(yè)研發(fā)投入水平[43]。

本文借鑒陸正飛和楊德明[44]、馬黎珺等[45]、李聞一和潘珺[46]的研究，采用應(yīng)付賬款或應(yīng)付賬款與應(yīng)付票據(jù)之和來(lái)衡量商業(yè)信用融資，并用經(jīng)過(guò)營(yíng)業(yè)收入調(diào)整后的TCF 來(lái)代替商業(yè)信用融資指標(biāo)。為驗(yàn)證商業(yè)信用融資對(duì)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，被解釋變量采用企業(yè)當(dāng)年申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)之和+1取對(duì)數(shù)處理代替企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效（Patent），同時(shí)滯后一期再做回歸。由表7 可知，前五大供應(yīng)商集中度與企業(yè)商業(yè)信用融資之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這說(shuō)明，供應(yīng)商集中度越高，提供給裝備制造企業(yè)的商業(yè)信用融資額度反而越低。因此，企業(yè)應(yīng)增加優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商的數(shù)量，避免對(duì)大供應(yīng)商形成路徑依賴(lài)，利用采購(gòu)規(guī)模經(jīng)濟(jì)來(lái)獲得供應(yīng)商信用，從而提高商業(yè)信用融資額。另外，觀察商業(yè)信用融資與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，其相關(guān)系數(shù)并不顯著，說(shuō)明商業(yè)信用融資無(wú)法緩解研發(fā)投入的資金壓力。

表7 商業(yè)信用融資的作用機(jī)制分析

4.2 供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效：國(guó)有與非國(guó)有企業(yè)

裝備制造業(yè)作為我國(guó)制造業(yè)中的核心基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，其供應(yīng)鏈集中度也會(huì)因產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同而對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效造成不同的影響[47]。因此，本文根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，將裝備制造業(yè)上市公司劃分為國(guó)有與非國(guó)有企業(yè)兩個(gè)對(duì)照組進(jìn)行回歸分析。由表8 可知，前五大供應(yīng)商集中度與國(guó)有企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效間存在顯著的U 形關(guān)系。這說(shuō)明，國(guó)有性質(zhì)的制造企業(yè)面對(duì)前五大供應(yīng)商時(shí)具備獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，國(guó)有裝備制造企業(yè)與大供應(yīng)商關(guān)系越穩(wěn)固越有利于創(chuàng)新，這一點(diǎn)尚需在以后再深入挖掘其中的原因。而前五大客戶(hù)集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效間則不存在倒U 形關(guān)系。結(jié)合前面的結(jié)論可知，對(duì)大客戶(hù)過(guò)度依賴(lài)會(huì)損害企業(yè)自身的利益，不利于企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

表8 供應(yīng)鏈集中度對(duì)裝備制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的回歸：國(guó)有企業(yè)

由表9 可知，非國(guó)有企業(yè)的前五大供應(yīng)商集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效間存在顯著的倒U 形關(guān)系，前五大客戶(hù)集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響并不顯著。即非國(guó)有裝備制造企業(yè)也符合假設(shè)1的推論。

表9 供應(yīng)鏈集中度對(duì)裝備制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的回歸：非國(guó)有企業(yè)

5 研究結(jié)論及啟示

5.1 結(jié)論

本文從供應(yīng)鏈集中度的視角出發(fā)，探討了裝備制造企業(yè)供應(yīng)商集中度和客戶(hù)集中度分別對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)商集中度對(duì)制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效既有助力又有阻礙，而客戶(hù)集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效呈現(xiàn)穩(wěn)健的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

①供應(yīng)商集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效存在倒U形關(guān)系。隨著供應(yīng)商集中度的提高，企業(yè)與供應(yīng)商的關(guān)系更加密切，尤其是供應(yīng)商的參與能夠加快完成研發(fā)任務(wù)[22]，這與吉利和陶存杰[10]的觀點(diǎn)一致，即供應(yīng)商集中度在較低區(qū)間時(shí)能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。因此，制造企業(yè)要寬領(lǐng)域搜尋優(yōu)質(zhì)供應(yīng)商，深化彼此間的信息交換層次，甚至上升到以供應(yīng)鏈聯(lián)盟打造成熟的產(chǎn)業(yè)鏈從而增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。但過(guò)高的供應(yīng)商集中度代表著穩(wěn)定的供應(yīng)商伙伴關(guān)系，會(huì)使企業(yè)失去創(chuàng)新動(dòng)力[8]，降低企業(yè)外部資源的獲取能力。大供應(yīng)商擁有優(yōu)于制造企業(yè)的議價(jià)能力，會(huì)做出不利于企業(yè)的利益壓迫行為，侵占企業(yè)創(chuàng)新收益，導(dǎo)致二者“分賬不均”，使企業(yè)失去創(chuàng)新動(dòng)力[8]。此外，進(jìn)一步分析顯示，隨著供應(yīng)商集中度的提高，企業(yè)的商業(yè)信用融資也會(huì)下降，因?yàn)閺?qiáng)勢(shì)的供應(yīng)商不會(huì)損害自身利益來(lái)提供商業(yè)信貸給劣勢(shì)甚至同等地位的企業(yè)。因此，高度集中的供應(yīng)商伙伴關(guān)系會(huì)導(dǎo)致商業(yè)信用融資額度的下降，客戶(hù)的資金周轉(zhuǎn)期延長(zhǎng)，企業(yè)的備用儲(chǔ)備金增加。

②客戶(hù)集中度與裝備制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效不存在倒U 形關(guān)系，且經(jīng)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，二者呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)客戶(hù)較分散時(shí)，企業(yè)與眾多客戶(hù)間關(guān)系較疏遠(yuǎn)，為迎合不同客戶(hù)的需求以及應(yīng)對(duì)激烈的同行競(jìng)爭(zhēng)壓力，企業(yè)會(huì)不斷加大研發(fā)投入力度，進(jìn)而使得企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出增多。隨著企業(yè)將銷(xiāo)售額集中到幾個(gè)大客戶(hù)身上，企業(yè)的客戶(hù)集中度隨之提高，在形成穩(wěn)定的客戶(hù)關(guān)系后，企業(yè)會(huì)將研發(fā)注意力集中到幾個(gè)關(guān)鍵客戶(hù)身上，激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的外界不確定因素逐漸被穩(wěn)固的供應(yīng)鏈關(guān)系取代，導(dǎo)致企業(yè)喪失研發(fā)的積極性。另外，供應(yīng)商企業(yè)創(chuàng)新受到客戶(hù)的影響往往是處于被動(dòng)的一方。市場(chǎng)上存在“牛鞭效應(yīng)”，使得企業(yè)接收到市場(chǎng)信號(hào)的時(shí)間有延遲，企業(yè)始終處于被動(dòng)的位置，因此企業(yè)研發(fā)成果往往具有滯后性。本研究得出的結(jié)果表明，客戶(hù)集中度過(guò)高會(huì)傷害制造企業(yè)的創(chuàng)新積極性，這也與部分學(xué)者所得出的結(jié)論一致[38]。

③企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。當(dāng)供應(yīng)鏈集中度過(guò)高時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)拓寬溝通渠道，幫助企業(yè)提高異質(zhì)性資源獲取能力，減少供應(yīng)鏈集中度過(guò)高帶來(lái)的危害?？傮w而言，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)供應(yīng)鏈集中度過(guò)高的負(fù)面效應(yīng)起到抑制作用，因而企業(yè)應(yīng)當(dāng)在后期加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程，從而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的提高。

5.2 啟示與建議

本研究進(jìn)一步加深了供應(yīng)鏈集中度對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效影響的認(rèn)識(shí)，拓展了供應(yīng)鏈集中度的研究界限。研究結(jié)論對(duì)裝備制造企業(yè)提高創(chuàng)新績(jī)效具有一定的啟示價(jià)值：首先，對(duì)于裝備制造企業(yè)而言，企業(yè)在創(chuàng)新過(guò)程中應(yīng)充分運(yùn)用數(shù)字技術(shù)，拓展與擁有異質(zhì)性資源企業(yè)的溝通渠道，尤其是通過(guò)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型調(diào)整供應(yīng)商結(jié)構(gòu)，降低對(duì)關(guān)鍵供應(yīng)商的依賴(lài)性，同時(shí)也要加強(qiáng)與供應(yīng)鏈成員的信息溝通與協(xié)作創(chuàng)新。其次，企業(yè)可以從市場(chǎng)規(guī)模、議價(jià)能力以及商業(yè)信用融資角度出發(fā)，依據(jù)自身優(yōu)勢(shì)，降低對(duì)主要供應(yīng)商與客戶(hù)的資源依賴(lài)，以免企業(yè)利益受到壓榨。最后，企業(yè)在開(kāi)展創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)，可以通過(guò)適當(dāng)調(diào)整供應(yīng)鏈集中度、加大與供應(yīng)商的合作創(chuàng)新力度以及強(qiáng)化以客戶(hù)市場(chǎng)的需求信息為導(dǎo)向等方式，提高企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效。

本研究也存在一些不足。首先，本研究針對(duì)裝備制造企業(yè)的供應(yīng)鏈集中度與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效展開(kāi)研究，普適性尚待改善。其次，研究中企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效指標(biāo)的選取借鑒一些研究，采用了發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利以及外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)，對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效水平的評(píng)價(jià)尚待深入，因而未來(lái)的研究可以選用更多測(cè)量指標(biāo)對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效進(jìn)行度量。最后，研究探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型在供應(yīng)鏈集中度與制造企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效之間的調(diào)節(jié)作用，而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型重要性日益凸顯的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的促進(jìn)作用未來(lái)可進(jìn)一步挖掘。