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数字-实体经济融合提升企业供应链韧性的实证研究：来自中国上市公司的证据
1. 研究作者及发表信息
本研究由Qiguang An（上海立信会计金融学院统计与数学学院）、Yongkai Wang（通讯作者）（山东财经大学统计与数学学院）、Feini Liu（南京大学商学院）、Ruoyu Wang（山东财经大学）合作完成，发表于Finance Research Letters期刊2025年第85卷，文章编号107953。
2. 学术背景与研究目标
科学领域：本研究属于数字经济学与供应链管理的交叉领域。
研究动因：全球地缘政治紧张、经济波动及供应链碎片化背景下，传统资本驱动的供应链模式面临挑战。中国共产党二十大提出“增强产业链供应链韧性和安全性”，而数字技术（如大数据、物联网）与实体经济融合（Integration of Digital and Real Economies, IDRE）被认为是提升供应链韧性（Corporate Supply Chain Resilience, CSCR）的关键路径。然而，现有文献缺乏关于IDRE如何影响CSCR的直接证据，尤其在新兴市场语境下。
研究目标：通过中国上市公司2011–2022年面板数据，验证IDRE对CSCR的促进作用，并揭示其作用机制与异质性特征。
3. 研究流程与方法
3.1 变量设计与数据来源
- 因变量CSCR：采用三维度综合指标（抵抗能力、恢复能力、创新能力），通过熵权法构建。数据来源于CNRDS、CSMAR、Wind数据库，覆盖A股非金融类上市公司，剔除ST及缺省样本后，最终含17,390个公司-年度观测值。
- 核心自变量IDRE：基于城市层面数字经济和实体经济评价体系（包含互联网发展、数字普惠金融、实体经济规模等指标），通过耦合协调模型量化融合水平，数据来自《中国城市统计年鉴》及北京大学数字金融研究中心。
- 机制变量：
- 数字化转型（年报中数字相关关键词频率）
- 技术创新（自主申请专利数）
- 内部控制（内部控制指数）
- 控制变量：企业年龄、规模、固定资产比率、董事会特征等。
3.2 实证模型
采用双向固定效应模型：
[ \text{CSCR}_{i,j,t} = \beta_0 + \beta1 \text{IDRE}{i,t} + \gamma \text{Controls}_{i,j,t} + \lambda_i + \etat + \varepsilon{i,j,t} ]
其中，(\lambda_i)和(\eta_t)分别为行业和年份固定效应。
3.3 分析步骤
1. 基准回归：检验IDRE对CSCR及其三维度的直接影响。
2. 稳健性检验：
- 替换因变量（增加专利数据等重新计算CSCR）
- 替换自变量（基于专利共类分析构建替代指标）
- 控制城市层面变量（科技支出、GDP增长率等）
- 剔除直辖市样本及疫情时段（2011–2019）
3. 内生性处理：采用工具变量法（IV-2SLS），选取1984年每百人固定电话数与全国互联网用户滞后数的交互项作为工具变量。
4. 机制检验：通过中介效应模型验证数字化转型、技术创新、内部控制的传导作用。
5. 异质性分析：按企业所有制、规模及区域金融发展水平分组回归。
4. 主要结果
4.1 基准回归结果
IDRE对CSCR的系数显著为正（(\beta=0.0169, p<0.05)），且对抵抗、恢复、创新能力均具促进作用（附录表A4）。例如，IDRE每提升1单位，恢复能力提高0.0203（(p<0.05)）。
4.2 机制分析
- 数字化转型：IDRE通过提升数字技术应用（如大数据分析）优化供应链协同（系数1.5753, (p<0.01)）。
- 技术创新：IDRE促进专利产出（系数0.9235, (p<0.1)），推动工艺与产品创新以应对中断风险。
- 内部控制：IDRE增强信息流准确性（系数2.8598, (p<0.01)），提升风险监控与调整效率。
4.3 异质性结果
- 非国有企业（(\beta=0.0215)）比国有企业（不显著）更显著受益，因前者结构更灵活。
- 小规模企业（(\beta=0.0319)）比大规模企业效应更强，归因于转型敏捷性。
- 高金融发展地区（(\beta=0.0191)）更易将数字优势转化为供应链韧性。
5. 结论与价值
科学价值：
- 首次将宏观IDRE与微观CSCR纳入统一分析框架，构建三维度CSCR指标体系。
- 揭示数字化转型、技术创新、内部控制三条传导路径，突破以往单一机制研究局限。
应用价值：
- 为非国有企业和小企业通过IDRE提升韧性提供策略依据。
- 为政策制定者优化数字基础设施布局（如金融欠发达地区）提供参考。
6. 研究亮点
- 方法创新：耦合协调模型量化IDRE，熵权法综合评估CSCR三维度。
- 发现创新：验证IDRE对创新能力的独立贡献，弥补现有文献侧重“抵抗-恢复”二维度的不足。
- 样本时效性：涵盖疫情前至2022年的长周期面板数据，增强结论普适性。
7. 其他补充
研究局限性包括未涵盖供应链上下游协同数据，未来可结合企业间交易数据细化分析。
（注：本报告严格遵循原文内容，专业术语如IDRE、CSCR首次出现时标注英文，后续使用中文表述；实证结果数据均引用原文表格编号。）