How Can "Chain Master" Improve the Total Factor Productivity of Upstream and Downstream Enterprises
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摘要: “链主”企业能否发挥“头雁效应”以带动链上企业协同发展，对于提升产业链供应链抗风险能力具有重要意义。基于2009—2019年A股上市企业数据，研究发现“链主”企业能够发挥“头雁效应”，且通过加强风险管理、优化资源配置与提高技术创新能力三条路径带动链上企业全要素生产率提升。进一步分析表明，当“链主”企业处于产业链供应链下游、数字化转型程度越高以及与链上企业地理位置越邻近时，“链主”企业对链上企业全要素生产率的引领作用更显著。本研究不仅加深对“链主”企业纵向产业引领能力的认识，还响应以发展新质生产力布局产业链供应链的相关政策要求，为提高产业链供应链安全水平与现代化水平以加快发展新质生产力提供一定的学术参考。Abstract: Whether "chain master" can give full play to their "leading goose" is of great significance for leading the collaborative development of enterprises in the chain and promoting the security level of the industrial chain and supply chain. Based on the data of A-share listed enterprises from 2009 to 2019, this research finds that the "chain master" can exert the "leading goose effect", which can drive enterprises in the chain to improve their total factor productivity through three ways: strengthening risk management, optimizing resource allocation, and improving the ability of technology innovation. Further analysis shows that such effect becomes more positive as leading-chain enterprises are in downstream industrial chain and supply chain with high-level digital transformation and competitive geographical proximity. The research not only deepens the understanding of the vertical industrial leadership ability of "chain leader" enterprises, but also responds to the relevant policy requirements of developing the industrial chain and supply chain empowered by new quality productive forces. It also provides certain academic references for improving security and modernization of the industrial chain and supply chain, facilitating the development of new quality productive forces.
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Key words:
- "chain master" /
- total factor productivity /
- "leading goose effect"
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表 1 变量定义
变量类型 变量名称 变量符号 变量测度 解释变量 “链主”企业 Leading_firms 同时满足三个条件即为“链主”企业，赋值为1，否则为0 被解释变量 链上企业全要素生产率 Customer_supplier_tfp 基于LP法计算全要素生产率 资产负债率 Lev 年末总负债/年初总资产 营业收入增长率 Growth (本年营业收入/上一年营业收入)-1 总资产周转率 ATO 销售收入净额/平均资产总额 第一大股东持股比 Top1 第一大股东持股数/总股数 控制变量 独立董事比重 Indep 独立董事人数/董事会人数 董事会规模 Board 董事会人数 经济发展水平 GDP 人均GDP 企业年限 FirmAge ln(当年年份-上市年份+1) 行业 Industry 行业虚拟变量 年度 Year 年度虚拟变量 
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表 2 描述性统计
变量 观测值 平均值 标准差 最小值 中位数 最大值 Leading_firms 2 076 0.010 0.110 0.000 0.000 1.000 Customer_supplier_tfp 2 076 10.330 1.200 7.010 10.460 13.120 Lev 2 076 0.440 0.200 0.050 0.440 0.910 Growth 2 076 0.130 0.320 -0.490 0.100 1.800 ATO 2 076 0.670 0.400 0.120 0.580 2.220 Top1 2 076 0.350 0.140 0.090 0.340 0.700 Indep 2 076 0.370 0.050 0.330 0.330 0.560 Board 2 076 2.180 0.180 1.610 2.200 2.710 GDP 2 076 10.960 0.440 10.010 10.930 12.010 FirmAge 2 076 2.790 0.370 1.610 2.830 3.470
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表 3 基准检验结果
变量 (1) (2) (3) Leading_firms 0.653***(2.89) 0.568**(2.41) 0.609***(2.95) Lev 0.711***(4.99) 0.274*(1.88) Growth -0.029(-0.36) 0.042(0.50) ATO 0.307***(4.49) 0.402***(5.25) Top1 1.264***(6.92) 0.758***(4.07) Indep 0.409(0.69) 1.514**(2.56) Board 0.444***(2.85) 0.466***(3.16) GDP 0.060(1.02) 0.148**(2.21) FirmAge 0.200***(2.66) 0.153*(1.67) 常数项 10.321***(389.34) 7.028***(8.95) 5.253***(4.19) Industry 否 否 是 Year 否 否 是 调整R2 0.003 0.076 0.221 样本量 2 076 2 076 2 076 注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平，括号内为异方差调整后(Robust) 的t值。下同。
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表 4 稳健性检验结果
变量 (1) (2) (3) (4) 替换解释变量 替换被解释变量 更换年份区间计算产业链上游度 增加2015年计算的产业链上游度 Leading_firms_alter 0.094*(1.72) Leading_firms 0.479***(3.21) 0.795***(4.21) 0.368**(2.14) Lev 0.260*(1.76) 0.170(1.52) 0.266*(1.82) 0.271*(1.89) Growth 0.029(0.35) 0.087(1.43) 0.046(0.55) 0.040(0.48) ATO 0.412***(5.41) 0.325***(5.70) 0.409***(5.33) 0.419***(5.51) Top1 0.736***(3.91) 0.362***(2.66) 0.738***(3.96) 0.726***(3.96) Indep 1.482**(2.50) 0.936**(2.17) 1.364**(2.30) 1.593***(2.73) Board 0.434***(2.95) 0.315***(2.91) 0.446***(3.03) 0.430***(2.90) GDP 0.159**(2.37) 0.107**(2.19) 0.156**(2.32) 0.137**(2.04) FirmAge 0.155*(1.68) 0.085(1.36) 0.151*(1.65) 0.165*(1.82) 常数项 5.134***(4.06) 4.422***(4.64) 5.283***(4.20) 5.378***(4.27) Industry 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 调整R2 0.199 0.214 0.224 0.196 样本量 2 076 2 076 2 076 2 094
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表 5 内生性检验结果
变量 (1) (2) (3) 工具变量(2SLS) Heckman两阶段法 IV 0.292**(2.07) Leading_firms 0.799***(4.22) 1.272***(4.28) IMR -1.654**(-2.55) Lev 0.055***(3.40) 0.255*(1.74) -7.434***(-2.66) Growth -0.020***(-3.16) 0.043(0.52) 2.744***(2.90) ATO 0.014(1.44) 0.401***(5.23) -2.556**(-2.27) Top1 -0.028**(-2.33) 0.752***(4.03) 7.182***(2.68) Indep -0.044(-0.93) 1.378**(2.32) -1.168(-0.58) Board -0.000(-0.01) 0.448***(3.02) 4.203***(5.00) GDP 0.004(0.81) 0.150**(2.24) -1.002***(-6.28) FirmAge 0.012**(2.19) 0.153*(1.67) -5.996**(-2.30) 常数项 -0.076(-1.01) 5.331***(4.23) 44.520***(3.45) Industry 是 是 是 Year 是 是 是 调整R2 0.093 0.222 0.326 样本量 2 077 2 077 412
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表 6 影响路径检验结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) 风险管理 资源配置 技术创新 非效率投资 过度投资 投资不足 Leading_firms 0.280***(2.72) -0.010***(-2.87) -0.023*(-1.85) -0.000(-0.12) 1.161***(3.66) Lev 0.097(1.20) -0.010**(-2.00) -0.018(-1.41) -0.004(-1.10) 0.464*(1.76) Growth 0.007(0.14) -0.003(-1.34) -0.002(-0.50) -0.007***(-2.96) -0.040(-0.28) ATO -0.019(-0.51) -0.003(-1.16) -0.011*(-1.71) -0.000(-0.05) 0.095(0.65) Top1 -0.074(-0.56) -0.005(-0.59) -0.016(-0.84) -0.002(-0.36) 0.210(0.57) Indep -0.111(-0.33) -0.011(-0.47) -0.046(-0.95) 0.031*(1.77) 3.716***(3.14) Board 0.042(0.46) -0.006(-0.94) -0.005(-0.38) -0.003(-0.59) 0.491(1.63) GDP 0.107***(2.94) 0.002(1.13) 0.011**(2.16) -0.003*(-1.86) -0.032(-0.25) FirmAge -0.183***(-3.85) 0.001(0.40) 0.006(0.83) -0.001(-0.30) -0.203(-1.18) 常数项 3.001***(5.40) 0.057**(2.22) -0.038(-0.64) 0.082***(3.43) -0.512(-0.30) Industry 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 调整R2 0.149 0.088 0.157 0.172 0.175 样本量 2 028 1 918 792 1 126 2 028
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表 7 进一步分析的估计结果
变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 上游企业 下游企业 数字化转型程度高 数字化转型程度低 “链主”链上企业异地 “链主”链上企业同地 Leading_firms -0.178(-0.36) 0.959***(3.45) 0.924***(3.54) -0.317(-0.59) 0.000(0.00) 1.311***(4.88) Lev 0.496***(2.87) -0.157(-0.64) 0.398*(1.95) 0.385*(1.92) 0.365**(2.11) 0.205(0.80) Growth 0.053(0.48) -0.014(-0.11) 0.007(0.06) 0.058(0.50) -0.027(-0.25) 0.177(1.29) ATO 0.369***(3.82) 0.546***(4.13) 0.228*(1.84) 0.493***(4.90) 0.238**(2.22) 0.323**(2.49) Top1 1.094***(4.44) -0.156(-0.51) 0.945***(3.43) 0.145(0.53) 0.791***(3.38) 0.706**(2.05) Indep -0.121(-0.15) 3.326***(3.46) -1.933**(-2.08) 3.190***(3.81) 0.243(0.31) 3.810***(3.52) Board 0.477**(2.20) 0.553**(2.19) -0.305(-1.42) 1.053***(4.09) 0.468**(2.33) 0.823***(2.97) GDP 0.409***(4.80) -0.204*(-1.84) -0.015(-0.16) 0.336***(3.40) 0.062(0.61) 0.184(1.56) FirmAge 0.303***(2.85) 0.011(0.07) -0.034(-0.27) 0.119(0.99) 0.186*(1.78) 0.035(0.21) 常数项 2.751**(1.98) 10.450***(5.67) 8.971***(5.57) 1.694(1.19) 6.460***(4.28) 4.742**(2.34) Industry 是 是 是 是 是 是 Year 是 是 是 是 是 是 调整R2 0.295 0.189 0.281 0.290 0.256 0.317 组间差异 5.93** 5.51** 23.44*** 样本量 1 190 883 1 030 1 025 1 323 736
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