智慧供应链建设如何提升企业绩效？

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.0482

摘要/Abstract

摘要：

在百年变局、逆全球化等多重影响下，供应链韧性优化已然成为企业险中求生、化危为“绩”的关键。本文基于2013—2020年沪深A股上市公司数据构建三重差分模型，从供应链韧性优化视角考察了智慧供应链建设对企业绩效的影响及其传导机制。研究发现，智慧供应链建设对企业绩效提升具有积极作用。机制检验结果表明，智慧供应链建设不仅能通过提升供应链主动能力、供应链反应能力、供应链设计质量来优化动态能力，还能发挥专业分工、成本管控、资金融通、创新协同的多维驱力，切实提升企业绩效。进一步分析表明，智慧供应链建设对成长期企业、非国有企业、劳动密集型和技术密集型企业的绩效提升作用更大，且在商品市场分割程度和劳动力市场分割程度较低、隶属东部地区的情形下政策效应更佳。本文结论为政府加快智慧供应链转型升级、稳固产业链供应链安全基础提供了政策启示。

关键词: 智慧供应链, 供应链韧性, 企业绩效, 三重差分

Abstract:

Under the background of China’s increased focus on the stability and security of its industrial and supply chains， as well as the growing challenges faced by Chinese enterprises in a dynamic market environment， there is a pressing need to systematically evaluate the impact of smart supply chain construction on supply chain resilience optimization and enterprise performance improvement. Employing the panel data of Shanghai and Shenzhen A-share listed companies over 2013-2020， the implementation of supply chain innovation and application policies is approached as a quasi-natural experiment in this study. To estimate the impact of constructing a smart supply chain on enterprise performance， a robust DDD model is utilized.The empirical analysis results demonstrate that the construction of a smart supply chain has significant influences on enterprise performance. Firstly， it significantly enhances enterprise performance， thereby indicating that the intelligent transformation and upgrading of the supply chain can assist enterprises in achieving sustainable performance improvement. Secondly， supply chain resilience optimization serves as a key mechanism through which a smart supply chain enhances enterprise performance. This mechanism facilitates the development of dynamic capabilities enabling professional division of labor， control of transaction costs， internal and external financing， and innovation synergy. Thirdly， the policy effect exhibits significant heterogeneity. The construction of smart supply chains has a greater impact on the performance improvement of growing period enterprises， non-state-owned enterprises， labor-intensive enterprises， and technology-intensive enterprises. Moreover， the policy effect is more favorable in situations where there is a lower degree of market segmentation for goods and labor， and when the enterprises are located in the eastern region. The findings of this study have important policy implications for expediting the intelligent transformation and upgrading of supply chains， ensuring the continuous enhancement of supply chain resilience， and accelerating the high-quality development of enterprises.

Key words: smart supply chain, supply chain resilience, enterprise performance, difference-in-differences-in-differences （DDD）

中图分类号:

F425

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图/表 6

图1

表1

基准回归模型的估计结果"

变量	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
$T i m e t × C i t y j × F i r m i$	0.447^**	0.400^**	0.684^***	0.648^***	0.597^**
$T i m e t × C i t y j × F i r m i$	(0.195)	(0.163)	(0.089)	(0.084)	(0.236)
$T i m e t × C i t y j$	0.086	0.075	0.100^*	0.090^*	0.115^**
$T i m e t × C i t y j$	(0.063)	(0.057)	(0.055)	(0.049)	(0.057)
$T i m e t × F i r m i$	-0.803^***	-0.870^***	-1.013^***	-1.034^***	-0.145
$T i m e t × F i r m i$	(0.159)	(0.104)	(0.047)	(0.046)	(0.394)
$C i t y j × F i r m i$	0.073^*	0.180^***	-0.170	-0.061	0.536^*
$C i t y j × F i r m i$	(0.037)	(0.032)	(0.170)	(0.200)	(0.281)
$C i t y j$	-0.091^**	-0.086^**	0.411^***	0.350^***	-0.143
$C i t y j$	(0.034)	(0.034)	(0.110)	(0.117)	(0.112)
$F i r m i$	0.604^***	0.216^***	—	—	—
$F i r m i$	(0.024)	(0.026)	—	—	—
控制变量	否	是	否	是	是
企业固定效应	否	否	是	是	是
行业固定效应	是	是	否	否	否
年份固定效应	是	是	是	是	是
观测值	12957	12957	12957	12957	12957
R²	0.158	0.259	0.625	0.631	0.042

表1

表2

智慧供应链建设对企业绩效影响的平行趋势检验"

变量	(1)
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2014$	0.157
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2014$	(0.266)
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2015$	0.328
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2015$	(0.301)
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2016$	0.164
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2016$	(0.290)
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2017$	0.541
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2017$	(0.339)
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2018$	0.254
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2018$	(0.176)
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2019$	0.604
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2019$	(0.427)
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2020$	1.153^**
$T i m e t × C i t y j × Y e a r 2020$	(0.554)
观测值	12957
R²	0.632

表2

表3

智慧供应链建设对企业绩效的机制检验结果"

变量	$V e r$	$A s s$	$I n t$	$W W i$	$I n n$	$I n q$
$T i m e t × C i t y j × F i r m i$	-0.043^***	0.193^***	0.046^***	-0.023^**	0.572^***	0.220^***
$T i m e t × C i t y j × F i r m i$	(0.008)	(0.041)	(0.008)	(0.009)	(0.092)	(0.051)
观测值	12957	12957	12957	12957	12957	12957
R²	0.748	0.927	0.468	0.749	0.459	0.441

表3

表4

表5

智慧供应链建设对企业绩效的异质性检验结果"

变量	(1) 成长期	(2) 成熟和衰退期	(3) 非国有企业	(4) 国有企业	(5) 劳动密集型	(6) 资本密集型	(7) 技术密集型
$T i m e t × C i t y j × F i r m i$	2.426^***	-0.045	1.332^***	0.030	0.201^*	-0.101^*	1.057^***
$T i m e t × C i t y j × F i r m i$	(0.061)	(0.057)	(0.114)	(0.110)	(0.096)	(0.049)	(0.069)
观测值	6265	6328	8373	4555	3811	3653	5273
R²	0.633	0.682	0.604	0.705	0.599	0.676	0.633
	(8)商品市场分割程度低	(9)商品市场分割程度高	(10)劳动力市场分割程度低	(11)劳动力市场分割程度高	(12)东部地区	(13)中西部地区	—
$T i m e t × C i t y j × F i r m i$	0.832^***	0.632^***	0.965^***	-0.076	1.355^***	0.157	—
$T i m e t × C i t y j × F i r m i$	(0.130)	(0.100)	(0.074)	(0.091)	(0.251)	(0.118)	—
观测值	9877	3064	7588	5349	9068	3878	—
R²	0.624	0.698	0.640	0.644	0.630	0.654	—

表5

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