供应商数字化转型如何影响客户稳定性

顾乃华; 廖桂铭; 胡哲力

供应商数字化转型如何影响客户稳定性

1.
暨南大学产业经济研究院，广东广州 510632
2.
中国社会科学院数量经济与技术经济研究所，北京 100732

基金项目:

国家社会科学基金重大项目 19ZDA079

详细信息

作者简介:
顾乃华(1977-)，男，江苏响水人，暨南大学产业经济研究院研究员，副校长，博士生导师

胡哲力(1993-)，男，安徽合肥人，中国社会科学院数量经济与技术经济研究所博士后

通讯作者:
廖桂铭(1996-)(通讯作者)，男，广东潮州人，暨南大学产业经济研究院博士研究生

中图分类号: F49
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出版历程
- 收稿日期: 2024-02-28
- 网络出版日期: 2024-12-28
- 刊出日期: 2024-11-28

How Does Digital Transformation of Suppliers Affect Customer Stability

1.
Institute of Industrial Economics, Jinan University, Guangzhou 510632
2.
Institute of Quantitative Economics and Technical Economics, Chinese Academy of Social Sciences, Beijing 100732, China

摘要

摘要: 在数字化技术大规模应用与创新背景下，如何以企业数字化转型推动客户稳定性提升，是实现数字经济与实体经济深度融合、以数字赋能供应链稳定的关键议题。以2007—2022年沪深两市A股上市公司为研究样本，结合供应商主要客户企业变动数据，研究发现供应商数字化转型显著提高了客户稳定性，即供应商数字化转型是客户关系的“稳定器”。机制分析表明，供应商企业数字化转型能够增强供需双方之间信息互动、提高供方内部控制质量及减少供需交易摩擦，从而有效提高客户稳定性。异质性分析表明，数字化转型的客户稳定性提升效应具有“扶幼济衰”效应，在成长期和衰退期企业中更加明显；当供应商企业议价能力相对较低、客户企业面临较高成本平摊风险时，企业数字化转型对客户稳定性的促进作用更加明显。研究结论有助于从数字化转型视角为新形势下中国产业链供应链安全稳定构建提供经验借鉴。
- 数字化转型 /
- 供应链稳定 /
- 客户稳定性 /
- 供应链韧性 /
- 信息不对称
Abstract: In the context of large-scale application and innovation of digital technology, how to promote customer stability through enterprise digital transformation is a key issue to achieve the deep integration between the digital economy and the real economy. Taking A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2007 to 2022 as research samples, with the changing data of suppliers' major customers, the empirical research finds that the digital transformation of suppliers significantly improves customer stability, which is a stabilizer to customer relationships. The mechanism analysis shows that digital transformation of suppliers can improve the information interaction and internal quality control between suppliers and demanders, and ease supply-demand trade friction, so as to effectively improve customer stability. The mechanism tests indicate that the enhancement effect of customer stability influenced by digital transformation has the effect of "helping the enterprise with difficulties", especially in enterprises in growth stage and declining stage. When the bargaining ability of suppliers is relatively low and customers face high-cost amortization risk, the promotion effect of digital transformation on customer stability is more obvious. The conclusion of this study is helpful to provide experience for the steady construction of China's industrial and supply chain security under the new situation from the perspective of digital transformation.
- digital transformation /
- supply chain stability /
- customer stability /
- supply chain resilience /
- information asymmetry

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图 1 安慰剂检验

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表 1 变量描述性统计

变量	观测值	均值	标准差	最小值	最大值
CS	21 459	0.700	0.401	0.000	1.000
DCG	21 459	1.416	1.442	0.000	5.187
ASY	21 459	-0.081	0.360	-6.235	1.975
IC	21 459	6.332	0.966	0.000	6.887
Turnover	21 459	1.372	1.315	0.000	11.894
Size	21 459	22.120	1.199	19.435	26.452
Lev	21 459	0.413	0.201	0.027	0.908
ROA	21 459	0.040	0.068	-0.373	0.257
Cashflow	21 459	0.047	0.069	-0.222	0.283
FIXED	21 459	0.208	0.151	0.002	0.769
Dual	21 459	0.304	0.460	0.000	1.000
Top5	21 459	52.357	14.913	17.717	89.209
SOE	21 459	0.306	0.461	0.000	1.000
TobinQ	21 459	2.055	1.298	0.802	15.607
FirmAge	21 459	2.893	0.342	1.099	3.611

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表 2 基准回归结果

变量	(1)	(2)	(3)	(4)
DCG	0.037^***	0.027^***	0.006^***	0.009^***
	(19.746)	(13.219)	(3.129)	(3.762)
Size		0.038^***	0.021^***	0.025^***
		(13.397)	(7.570)	(8.717)
Lev		-0.127^***	-0.059^***	-0.047^***
		(-7.408)	(-3.478)	(-2.709)
ROA		-0.174^***	-0.004	-0.042
		(-3.592)	(-0.085)	(-0.874)
Cashflow		0.316^***	0.234^***	0.230^***
		(7.144)	(5.374)	(5.268)
FIXED		0.053^***	0.076^***	0.042^*
		(2.700)	(3.965)	(1.931)
Dual		0.032^***	0.020^***	0.016^***
		(5.253)	(3.341)	(2.728)
Top5		-0.000	-0.000	-0.000
		(-0.891)	(-1.121)	(-0.479)
SOE		-0.104^***	-0.055^***	-0.041^***
		(-15.953)	(-8.275)	(-6.174)
TobinQ		0.010^***	0.007^***	0.006^**
		(4.119)	(2.809)	(2.410)
FirmAge		0.117^***	-0.028^***	-0.026^***
		(14.171)	(-3.037)	(-2.758)
_cons	0.648^***	-0.468^***	0.304^***	0.208^***
	(167.957)	(-7.641)	(4.662)	(3.103)
时间固定效应	否	否	是	是
行业固定效应	否	否	否	是
N	21 459	21 459	21 459	21 459
adj.R²	0.017	0.050	0.100	0.111
注：*、、*分别代表统计值在1%、5%和10%的置信水平上显著；括号内为t值。下表同。

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表 3 稳健性检验

变量	核心解释变量分解		更换被解释变量	Probit模型	Tobit模型	考虑年报文本特征
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	CS	CS	CS1	CS	CS	CS
DCG			0.004^***	0.034^***	0.009^***	0.006^***
			(2.797)	(4.153)	(3.766)	(2.616)
Techno	0.023^***
	(4.154)
ADT		0.008^***
		(3.017)
Tone						0.211^***
						(8.360)
Readability						0.159^***
						(3.913)
控制变量	是	是	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是	是	是
行业固定效应	是	是	是	是	是	是
N	21 459	21 459	21 459	21 459	21 459	21 459
adj.R²	0.112	0.111	0.363	0.046	0.119	0.115

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表 4 敏感性分析

变量	系数	标准误	t值	稳健性值
DCG	0.009	0.002	3.750	0.025
强度	R_DZ²	R_YZ²	系数	t值
SOE1	0.002	0.001	0.008	3.446
SOE2	0.004	0.003	0.007	3.141
SOE3	0.007	0.005	0.006	2.836
Cashflow1	0.001	0.001	0.008	3.625
Cashflow2	0.001	0.002	0.008	3.501
Cashflow3	0.001	0.003	0.008	3.375
FirmAge1	0.000	0.000	0.008	3.671
FirmAge2	0.001	0.001	0.008	3.592
FirmAge3	0.002	0.001	0.008	3.513
注：R_DZ²、R_YZ²分别表示控制其他控制变量情况下，遗漏变量Z对关键解释变量DCG和被解释变量CS的偏R²。

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表 5 内生性分析

变量	选择偏误问题			反向因果问题
	PSM		Heckman	解释变量滞后一期	Ⅳ
	半径匹配	近邻匹配	Heckman	解释变量滞后一期	Ⅳ
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)
DCG	0.009^***	0.012^***	0.009^***		0.098^***
	(3.659)	(4.183)	(3.604)		(4.229)
L.DCG				0.009^***
				(3.500)
控制变量	是	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是	是
行业固定效应	是	是	是	是	是
Kleibergen-Paap rk LM statistic					228.984 [0.000]
Kleibergen-Paap rk Wald F statistic					226.794 {16.38}
N	21 348	12 717	21 411	16 787	20 000
adj.R²	0.111	0.079	0.111	0.104	0.050
注：[]内为P值；{ }内为弱识别检验10%水平临界值。

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表 6 供应商数字化转型对客户稳定性的作用机制检验

变量	信息互动渠道		内部控制渠道		交易渠道
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
	ASY	CS	IC	CS	Turnover	CS
DCG	-0.012^***	0.009^***	0.025^***	0.009^***	-0.066^***	0.008^***
	(-7.933)	(3.642)	(4.145)	(3.650)	(-10.137)	(3.539)
ASY		-0.023^**
		(-2.060)
IC				0.011^***
				(3.759)
Turnover						-0.008^***
						(2.812)
控制变量	是	是	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是	是	是
行业固定效应	是	是	是	是	是	是
N	21 459	21 459	21 459	21 459	21 459	21 459
adj.R²	0.645	0.112	0.080	0.112	0.328	0.112
Sobel检验	Z=1.879^*		Z=2.906^***		Z=2.788^***
Bootstrap检验	Z=1.957^*		Z=2.828^***		Z=2.714^***

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表 7 异质性分析

变量	企业生命周期			行业属性		议价能力		成本分摊风险
	成长期	成熟期	衰退期	制造业	非制造业	低	高	低	高
	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)
DCG	0.011^***	0.007	0.012^**	0.005^**	0.022^***	0.022^***	0.003	0.005	0.013^***
	(2.806)	(1.642)	(2.089)	(1.987)	(4.383)	(5.237)	(0.971)	(1.337)	(4.045)
控制变量	是	是	是	是	是	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是	是	是	是	是	是
行业固定效应	是	是	是	是	是	是	是	是	是
N	8 125	7 182	3 618	15 053	6 406	7 565	13 894	9 054	12 402
adj.R²	0.119	0.110	0.112	0.110	0.096	0.119	0.109	0.118	0.111

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