Tiered Cultivation of High-Quality SMEs and Supply Chain Bargaining Power
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摘要: 提升企业供应链话语权是增强产业链韧性和保障经济安全的重要路径。基于2016—2023年科创板和创业板A股上市公司数据，检验专精特新“小巨人”资质认定对企业供应链话语权的影响。研究发现，政策认定有效提升了企业供应链话语权，且这一效应在具备技术壁垒的企业中响应更为显著，位于经济发达地区或供应链原始地位较高的企业边际提升空间相对有限。机制检验表明，政策认定通过三条路径实现话语权提升：一是引导资源注入，缓解企业融资约束；二是赋能于企业创新，驱动企业技术升级；三是促进企业资本扩张，推动企业增强对上下游的控制。此外，专精特新“小巨人”认定在优化企业供应链网络位置的同时加强了牛鞭效应。研究结论丰富了优质中小企业梯度培育与供应链治理领域的研究，为优化政策设计实施提供了经验证据。Abstract: Enhancing corporate bargaining power within supply chains is a critical pathway for strengthening industrial chain resilience and ensuring economic security. Using panel data of A-share listed companies on the STAR Market and ChiNext from 2016 to 2023, this paper systematically evaluates the impact of the "Little Giant" certification on firms' bargaining power in supply chain. The results show that the policy certification significantly enhances firms' bargaining power. The effect is most pronounced among firms with technological barriers, while the marginal improvement is limited for firms located in economically developed regions or holding a high initial position in the supply chain. Mechanism analyses reveal three primary channels through which the policy certification improves bargaining power: diversifying financing sources and alleviating financial constraints; empowering firms to strengthen technological innovation capabilities, and facilitating capital expansion thereby strengthening firms' control over upstream and downstream partners. Furthermore, while the certification optimizes firms' positions within the supply chain network, it simultaneously amplifies the bullwhip effect. This study enriches the research perspective on tiered cultivation policies and supply chain governance, and provides empirical evidence for optimizing the SRDI cultivation policy.
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表 1 变量描述性统计
变量名称 观测值 均值 标准差 最小值 最大值 SCC 7 087 0.367 0.163 0.094 0.805 CC 7 087 0.377 0.225 0.043 0.956 PC 7 087 0.358 0.189 0.072 0.902 Giant 7 087 0.110 0.313 0.000 1.000 Size 7 087 21.660 0.859 20.067 24.302 Lev 7 087 0.335 0.179 0.047 0.785 Growth 7 087 0.170 0.375 -0.529 1.948 ROA 7 087 0.031 0.078 -0.339 0.200 Age 7 087 2.919 0.271 2.197 3.497 Inspro 7 087 0.322 0.238 0.002 0.885 Shareratio 7 087 0.959 0.658 0.086 2.976 Indratio 7 087 0.384 0.053 0.333 0.571 
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表 2 专精特新“小巨人”认定与供应链话语权
变量 SCC SCC CC PC (1) (2) (3) (4) Giant -0.020*** -0.017*** -0.022*** -0.013* (-3.829) (-3.214) (-2.983) (-1.800) Size -0.026*** -0.022** -0.030*** (-3.366) (-2.249) (-3.436) Lev 0.031 0.049* 0.011 (1.430) (1.902) (0.393) Growth 0.016*** 0.022*** 0.011** (4.298) (4.420) (2.378) ROA 0.077*** 0.082*** 0.068** (3.649) (2.891) (2.388) Age -0.009 -0.029 -0.006 (-0.149) (-0.380) (-0.067) Inspro 0.032 0.041 0.021 (1.371) (1.382) (0.721) Shareratio 0.008 0.015* 0.001 (1.208) (1.793) (0.119) Indratio 0.050 0.043 0.066 (1.091) (0.694) (1.178) 企业固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 样本量 6 924 6 924 6 924 6 924 Adj.R2 0.821 0.826 0.848 0.783 注：***、**、和*分别表示系数在1%、5%和10%水平显著，括号内为t值，标准误差经公司层面聚类处理。下表同。
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表 3 堆叠DID、被解释变量替换、更换固定效应和聚类提升的检验结果
变量 堆叠DID 替换被解释变量 更换固定效应 聚类提升 SCC SCC TOP1 TOP1C TOP1P SCC SCC SCC (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Giant -0.021*** -0.018*** -0.014*** -0.016*** -0.011** -0.015*** -0.016*** -0.017** (-3.697) (-3.064) (-3.556) (-2.869) (-2.218) (-2.660) (-2.965) (-3.300) 控制变量 否 是 是 是 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 行业×年份固定效应 是 区域×年份固定效应 是 样本量 28 387 28 387 6 845 6 848 6 852 6 852 6 923 6 924 Adj.R2 0.812 0.817 0.734 0.763 0.675 0.837 0.827 0.826 注：列(1)至(7)标准误差经公司层面聚类处理，列(8)标准误差经公司与年份层面双向聚类处理。
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表 4 近邻匹配、核匹配、前定变量时间趋势和熵平衡的检验结果
变量 近邻匹配 核匹配 前定变量时间趋势 熵平衡 (1) (2) (3) (4) Giant -0.013** -0.013*** -0.026*** -0.025*** (-2.313) (-2.586) (-2.792) (-3.000) 前定变量×t 是 前定变量×t2 是 前定变量×t3 是 控制变量 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 样本量 2 766 6 924 2 886 3 421 Adj.R2 0.847 0.842 0.773 0.780
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表 5 缓解融资约束的检验结果
变量 SA SCC LoanRatio BondRatio EquityRatio NETBC (1) (2) (3) (4) (5) (6) Giant -0.021*** -0.014** 0.957** 0.031** -0.233 -0.005 (-8.834) (-2.560) (2.343) (2.086) (-0.409) (-1.140) SA 0.153** (2.446) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 6 924 6 924 6 924 6 924 6 924 6 924 Adj.R2 0.984 0.826 0.753 0.043 0.128 0.766
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表 6 驱动技术升级检验结果
变量 RD RDP Patentnm SCC Patentap SCC (1) (2) (3) (4) (5) (6) Giant 0.295 0.503 0.150*** -0.017*** 0.126** -0.017*** (1.249) (1.305) (2.855) (-3.095) (2.237) (-3.153) Patentnm -0.005** (-2.193) Patentap -0.003* (-1.720) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 6 828 6 830 6 924 6 924 6 924 6 924 Adj.R2 0.863 0.921 0.749 0.826 0.730 0.826
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表 7 驱动资本扩张检验结果
变量 Inv Goodwill SCC TP1N TP2N TP3N (1) (2) (3) (4) (5) (6) Giant 0.001 0.010** -0.016*** 0.017* -0.009 0.003 (0.390) (2.143) (-3.054) (1.854) (-0.764) (0.297) Goodwill -0.109*** (-4.520) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 5 234 6 924 6 924 6 924 6 924 6 924 Adj.R2 0.576 0.617 0.828 0.062 0.063 0.015
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表 8 异质性分析检验结果
变量 供应链地位高 供应链地位低 有技术壁垒 无技术壁垒 经济活跃地区 经济欠活跃地区 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Giant -0.002 -0.015* -0.019** -0.003 -0.015** -0.030*** (-0.330) (-1.958) (-2.275) (-0.329) (-2.162) (-3.309) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 3 445 3 185 2 826 2 480 3 917 2 546 Adj.R2 0.765 0.766 0.847 0.822 0.832 0.808 组间差异经验P值 0.099 0.056 0.072
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表 9 供应链网络位置检验结果
变量 Degrees Degreep Wdegrees Wdegreep Pageranks Pagerankp (1) (2) (3) (4) (5) (6) Giant -0.065 0.281* -0.074 0.340** 0.015 0.307* (-0.195) (1.773) (-0.212) (1.975) (0.042) (1.906) 控制变量 是 是 是 是 是 是 企业固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 样本量 736 837 736 837 736 837 Adj.R2 0.683 0.595 0.706 0.604 0.598 0.543
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表 10 牛鞭效应检验结果
变量 Whip Whip_re (1) (2) Giant 0.003*** 0.013*** (4.477) (6.112) 控制变量 是 是 企业固定效应 是 是 样本量 28 368 28 368 Adj.R2 0.582 0.166
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[1] 蔡庆丰, 舒少文. 小巨人企业认定与产业链核心企业创新——基于专精特新企业认定的视角[J]. 会计研究, 2024(11): 137-149. [2] 杨金玉, 罗勇根, 虞吉海, 等. 客户企业专精特新资质认定的供应链溢出效应——基于供应商双元知识搜寻视角[J]. 管理世界, 2025, 41(7): 192-217. [3] 刘强, 彭瑶, 韩洪灵, 等. "小巨人大灯塔": 专精特新认定的创新溢出效应研究[J]. 会计研究, 2025(3): 163-178. [4] 韩洪灵, 彭瑶, 刘强, 等. "小巨人"大效应: 专精特新认定、供应链溢出与企业生产率[J]. 数量经济技术经济研究, 2024, 41(12): 177-198. [5] 陈胜蓝, 刘晓玲. 中国城际高铁与公司客户集中度——基于准自然实验的证据[J]. 南开经济研究, 2020(3): 41-60. [6] 李姝, 李丹, 田马飞, 等. 技术创新降低了企业对大客户的依赖吗[J]. 南开管理评论, 2021, 24(5): 26-39. [7] 侯德帅, 王琪, 张婷婷, 等. 企业数字化转型与客户资源重构[J]. 财经研究, 2023, 49(2): 110-124. [8] 王博, 荣师竹. 企业社会责任履行降低了商业信用供给吗?——基于质量保证与客户关系维系的视角[J]. 证券市场导报, 2024(12): 13-22, 44. [9] 包群, 方浩丞. 资本市场开放是否有助于缓解企业大客户依赖?[J]. 世界经济研究, 2024(9): 105-119, 137. [10] 张楠, 王生年. 全国统一大市场建设能够降低企业对大客户的依赖吗?[J]. 经济与管理研究, 2025, 46(5): 89-106. [11] 孙浦阳, 刘伊黎. 企业客户贸易网络、议价能力与技术追赶——基于贸易网络视角的理论与实证检验[J]. 经济研究, 2020, 55(7): 106-122. [12] 钱宗鑫, 李粲. 商业信用网络的金融风险传染和分担[J]. 中国工业经济, 2025(5): 138-155. [13] 包群, 但佳丽. 网络地位、共享商业关系与大客户占比[J]. 经济研究, 2021, 56(10): 189-205. [14] 王丹, 李丹, 李欢. 客户集中度与企业投资效率[J]. 会计研究, 2020(1): 110-125. [15] 李欢, 郑杲娉, 李丹. 大客户能够提升上市公司业绩吗?——基于我国供应链客户关系的研究[J]. 会计研究, 2018(4): 58-65. [16] 刘伟, 张萌, 王心培. 专精特新"小巨人"认定对企业创新的影响研究[J]. 科研管理, 2025, 46(12): 134-143. [17] Spence M. Job market signaling[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1973, 87(3): 355-374. doi: 10.2307/1882010 [18] 焦豪, 李宛蓉. 资质认定与企业供应链伙伴数量——基于专精特新"小巨人"企业的准自然实验[J]. 经济学动态, 2023(12): 109-125. [19] Barney J. Firm resources and sustained competitive advantage[J]. Journal of Management, 1991, 17(1): 99-120. doi: 10.1177/014920639101700108 [20] Crook T R, Combs J G. Sources and consequences of bargaining power in supply chains[J]. Journal of Operations Management, 2007, 25(2): 546-555. doi: 10.1016/j.jom.2006.05.008 [21] Williamson O E. The vertical integration of production: market failure considerations[J]. The American Economic Review, 1971, 61(2): 112-123. [22] 李颖, 吴彦辰, 田祥宇. 企业ESG表现与供应链话语权[J]. 财经研究, 2023, 49(8): 153-168. [23] Jacobson L S, LaLonde R J, Sullivan D G. Earnings losses of displaced workers[J]. The American Economic Review, 1993, 83(4): 685-709. [24] Chetty R, Looney A, Kroft K. Salience and taxation: theory and evidence[J]. American Economic Review, 2009, 99(4): 1145-1177. doi: 10.1257/aer.99.4.1145 [25] Baker A C, Larcker D F, Wang C C Y. How much should we trust staggered difference-in-differences estimates?[J]. Journal of Financial Economics, 2022, 144(2): 370-395. doi: 10.1016/j.jfineco.2022.01.004 [26] 方嘉宇, 陆毅. 分类监管政策与地方融资平台绩效——来自融资平台退出名单制管理系统的经验证据[J]. 金融研究, 2024(4): 75-93. [27] Hainmueller J. Entropy balancing for causal effects: a multivariate reweighting method to produce balanced samples in observational studies[J]. Political Analysis, 2012, 20(1): 25-46. doi: 10.1093/pan/mpr025 [28] Hadlock C J, Pierce J R. New evidence on measuring financial constraints: moving beyond the KZ index[J]. The Review of Financial Studies, 2010, 23(5): 1909-1940. doi: 10.1093/rfs/hhq009 [29] Biddle G C, Hilary G, Verdi R S. How does financial reporting quality relate to investment efficiency?[J]. Journal of Accounting and Economics, 2009, 48(2-3): 112-131. doi: 10.1016/j.jacceco.2009.09.001 [30] Gu F, Lev B. Overpriced shares, ill-advised acquisitions, and goodwill impairment[J]. The Accounting Review, 2011, 86(6): 1995-2022. doi: 10.2308/accr-10131 [31] Heger D, Zaby A K. Patent breadth as effective barrier to market entry[J]. Economics of Innovation and New Technology, 2018, 27(2): 174-188. doi: 10.1080/10438599.2017.1322720 [32] Hall B H, Jaffe A B, Trajtenberg M. Market value and patent citations[J]. The RAND Journal of Economics, 2005, 36(1): 16-38. [33] 徐康宁, 陈丰龙, 刘修岩. 中国经济增长的真实性: 基于全球夜间灯光数据的检验[J]. 经济研究, 2015, 50(9): 17-29. [34] 史金艳, 杨健亨, 李延喜, 等. 牵一发而动全身: 供应网络位置、经营风险与公司绩效[J]. 中国工业经济, 2019(9): 136-154. [35] Lee H L, Padmanabhan V, Whang S. The bullwhip effect in supply chains[J]. Sloan Management Review, 1997, 38(3): 93-102. [36] Shan J, Yang S, Yang S, et al. An empirical study of the bullwhip effect in China[J]. Production and Operations Management, 2014, 23(4): 537-551. doi: 10.1111/poms.12034 -
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图(4) / 表(10)
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