供应商集中度对企业创新的影响——融资约束的中介效应与数字金融的调节作用.pdf

第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE摘要 调整供应商策略推动企业创新是高竞争环境下激发企业活力的重要举措，也是促进经济有效转型、实现高质量发展的必要保障。基于资源观与新时代创新特征，本文探讨了供应商集中度对于企业创新的影响，以及企业内外金融状况对上述影响的呼应作用。通过采用2016-2020年沪深A股上市公司的数据进行有调节的中介效应模型检验发现，供应商集中度对于企业创新具有负向作用，融资约束在二者间起到中介作用，而数字金融可以削弱中介效应的前半路径。结论不仅拓展了企业创新的非正式制度条件，也为供应商模式更新和政策变革提供了经验数据。关键词 供应商集中度；企业创新；融资约束；数字金融中图分类号 F273.1文献标识码 A文章编号 2095-5537（2023）02-00046-12供应商集中度对企业创新的影响融资约束的中介效应与数字金融的调节作用李浩1，梅净21.2.甘肃政法大学商学院，甘肃 兰州 730070经 营 管 理The Impact of Supplier Concentration on EnterpriseInnovation：Mediating Effects of Financing Constraintsand the Moderating Role of Digital FinanceLI Hao1，MEI Jing2（1.2.Gansu University of Political Science and Law,Lanzhou,Gansu 730070）Abstract Adjusting supplier strategies to promote enterprise innovation is not on收稿日期2023-02-18基金项目 本文系甘肃省科技计划资助项目“后精准扶贫时代甘肃民族贫困地区虚拟孵化公共服务平台设计与促进政策”（项目编号：20JR10RA333）；甘肃省高等学校创新基金项目“甘肃省区块链创业生态系统构建模式与运行机制研究”（项目编号：2023A-094）；大学生创新训练项目“数字经济时代平台型企业创业期员工离职倾向基于经典扎根理论的案例研究”（项目编号：202211406011）阶段性研究成果。作者简介 1.李浩（1982-），男，汉族，河北省秦皇岛人，博士，甘肃政法大学商学院教授、硕士生导师。研究方向：创新创业管理与孵化器治理。2.梅净（1999-），女，汉族，山西省运城人，甘肃政法大学商学院硕士研究生。研究方向：创新创业管理与孵化器治理。46第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCEly an important step to stimulate corporate vitality in a highly competitive environmentbut also a necessary guarantee to promote effective economic transformation and achievehigh-quality development.Based on the resource-based view and the characteristics ofinnovation in the new era,this study explores the impact of supplier concentration on enterprise innovation and the echoing effect of the internal and external financial status offirms on the above impact.A moderated mediating effect model test using data of A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen from 2016 to 2020 finds that supplierconcentration has a negative effect on enterprise innovation,financing constraints play amediating role between the two,and digital finance can weaken the first half path of themediating effect.The conclusions not only expand the informal institutional conditionsfor enterprise innovation,but also provide empirical data for supplier model renewal andpolicy change.Keywords supplier concentration;enterprise innovation;financing constraints;digital finance一、引言在创新驱动经济高质量发展的时代背景下，创新已成为企业构建核心竞争力的重要抓手。而市场竞争性和环境动态性的进一步提高使企业难以仅依靠自身要素投入实现与创新的复杂性、不确定性、高风险性等特征的匹配。故此，改变封闭式创新思维，与外界进行知识交流、资源交换成为企业提升创新业绩的必要途径。而供应商与企业拥有的资源之间存在的互补性，使供应商成为企业探求创新资源的主要对象。尤其我国社会与经济生活呈现出关系型特征，供应商作为深刻影响企业生产经营和财务状况的重要主体，与企业之间的关系判断是影响企业获得创新资源配置的突出因素。资金是创新活动的重要基础资源，是实现创新价值链的关键支持。创新在研发人员、研发设备以及产品试验生产等环节的需求，形成了对资金持续、大量且稳定的要求，内部资金难以匹配全过程，可依靠的外部资金成本较高且获得困难，企业普遍面临融资约束，成为创新的掣肘。而企业对供应商所提供资源的需求容易构成对供应商关系的依赖性，同时使供应商在企业的经营活动中占有重要地位并赋予其较大的谈判能力，能够深刻影响甚至控制企业的融资活动特性。此外，外生增长理论认为外部环境的变化会影响企业对于新资源的有效获取水平，数字技术的快速发展对于传统金融模式的颠覆会如何扰动企业资金资源，成为引导企业内部融资状况有效调整的重要问题。顺承上述破题思路，本研究基于理论探讨与实证研究，以“供应商集中度对企业创新的影响”作为研究主题，进一步探究融资约束在二者间的中介作用，以及数字金融这一情境要素的调节中介作用。本文的边际贡献可能在于：第一，以资金往来、风险传递以及资源交换三个角度更为系统全面地阐释了供应商集中度对于企业创新的影响，并以理论和实际为基础厘清了二者间的负向作用，丰富了对于企业社会资本和创新战略理论的探讨；第二，立足外部融资环境变化，引入企业融资约束解释供应商集中度与企业创新间的路径传导机制，不仅明确了供应商集中度提高融资约束从47第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE而降低企业创新性的理论逻辑，更为企业内外金融状况的呼应奠定理论基础；第三，探讨了数字金融水平提高这一情境对于“供应商集中度融资约束企业创新”的调节作用，增强了对于三者间关系的理论边界解释，并揭示了企业内外金融状况呼应变化的渠道通路和经济效果，凸显了企业管理供应商关系的数字化诉求。二、理论分析与假说提出（一）供应商集中度与企业创新供应商集中度反映了企业上游交易合作企业数量以及交易金额情况。由于理论基础与研究对象的差异，现有研究认为供应商集中度与企业创新呈现出相反的两种关系：一些学者从战略性供应链管理的视角出发，认为供应商的集中带来的紧密关系可以增加供应链整体的协作绩效，促进知识信息共享，而另一些学者基于波特产业竞争理论和机会主义假说，关注供应商集中带来的风险因素。本研究认为，供应商集中度可通过与企业进行资金往来、风险传递以及资源交换来实现对企业技术创新的负向影响。供应商可以依靠高水平的供应商集中度拥有更高的议价能力，更倾向于实施机会主义行为，以“敲竹杠”的方式获取更高的供应链利益。包括供应商在与企业交易的过程中采取强势的支付政策，降低产品的商业信用提供量，甚至提出企业需要提供商业信用的要求，导致企业资金被占用，企业资金周转率下降；向下游企业供货时提高原材料价格、降低产品质量，压榨企业利润，削弱企业资金获取能力。这些行为在导致企业资金紧张的同时还会带来更高的经营风险，加之为维护与供应商关系而产生的专有关系性投资在转移时会形成的贬值风险，以及紧密的供应商关系自身带来的强烈的风险传导效应，使供应商集中度成为一种风险因素。此外，过高的供应商集中度即较少的供应商数量，意味着异质性资源的匮乏。良好的供应商关系会使企业满足于现有供应商提供的知识和技术，降低创新意愿。根据资源依赖理论，低水平的资源交换和知识交流难以形成创新要素。而企业的研发创新需要持续且大额的资金投入、承担较高的无产出风险以及投入必要的创新要素，当过于集中的供应商对企业有限的创新资源进行侵蚀时，企业会减少创新活动，以维持企业整体的经营水平。基于此，本研究提出如下假说命题：H1：供应商集中度的提高将对企业创新产生削弱作用。（二）融资约束的中介效应市场经济背景下的企业融资主要包括外部融资和内部融资两种途径。当企业内部融资无法满足全流程投资需求，又无法以合理成本获得足够的外部融资时，将遭遇融资约束。而过于集中的供应商关系赋予供应商更高的议价能力，供应商可能会胁迫企业在采购和销售条件上做出妥协，削弱企业盈利能力，增加企业权益融资成本，造成企业内源融资“造血”功能减弱。与此同时，为避免供应商的机会主义行为带来的更高的经营风险和财务风险，以及为维护与供应商的信任合作和稳定供销关系，企业会投入大量资产进行风险预防和资本承诺，从而占用企业内部资本。并且更低的盈利水平、更高的风险以及更多的专有资产与银行在发放贷款时对项目收入的重视、较低的风险容忍度以及对有形抵押品的特殊偏好的要求相矛盾，导致企业获取银行贷款困难，或者需要承担高额的利率作为补偿，失去稳定且持续的外源融资渠道。而更高的议价能力也通常意味着供应商向企业付出商业信用意愿的减弱，供应商有动机和能力迫使企业减少应付账款或缩短应付账款周期以及增加预付账款，从而降低企业净商业信用。在融资约48第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE束影响下，企业会将有限的资金投入到短期生产性活动，弱化进行研发投入的动机，大大减少研发投入的预算，降低创新的可能性。基于此，本研究提出如下假说命题：H2：融资约束在供应商集中度与企业创新之间存在显著的中介效应。（三）数字金融的调节效应较高的供应商集中度影响下的企业内部融资不足、外部融资受限，难以与创新活动投资规模大、周期长、风险高的特点相匹配，造成企业创新投入的减少。在何种情境下能够缓解供应商高度集中带来的融资约束，帮助企业以创新驱动发展、实现技术变革，成为值得探讨的焦点问题。学者们指出，金融市场较为发达时，外部融资环境相对友好，企业的融资约束会相应减轻。而数字金融正是金融体系与区块链、大数据等数字技术的加速融合下形成的新产物，其颠覆了传统金融服务方式，使金融活动不受时间和空间的限制，扩展了金融服务范围和触达能力，增强了金融服务的可获得性，为破解供应商关系带来的融资难题、促进技术创新提供了切实可行的方案。一方面，数字金融赋予了企业跨越空间获得金融服务的能力，带来了融资成本的降低和融资渠道的拓宽，使企业的负债结构更为健康，去杠杆的同时增加了企业的内部现金流持有水平，不仅减轻了为维护供应商关系而过度占用企业内部资金产生的负面影响，并且能够提高企业的日常经营水平，增加企业收益。另一方面，数字金融凭借大数据、云计算等技术，使金融机构有能力挖掘企业在交易、物流中产生的海量“软信息”，避免了仅依靠企业财报对企业的融资资质进行鉴定；依靠大数据分析技术和信用评级模型，可以提升金融机构对于软信息的建模评估能力，助推软信息硬化，实现对企业更全面的信用画像，改善企业的征信基础；人工智能和通讯技术形成了数字化的操作流程，大幅降低了金融机构各环节的时间成本，效率的提升提高了向企业发放贷款的可能性；数字技术赋能下跟踪监督和风控机制全面更新升级，安全性的进一步保障使金融机构更愿意增加业务数量。并且数字金融自动化、系统化的信息收集和处理功能降低了金融机构的服务成本和决策成本，线上操作的方式减少了固定运营成本，对风险控制系统的完善调整了信用风险定价的框架和模式，有利于压缩风险溢价。因此，数字金融从广度、深度、效率及安全四个方面更新金融服务机制，能够降低传统金融机构信贷分配模式中的歧视行为，提升金融机构的借贷意愿，降低金融机构的借贷成本，缓解了供应商集中度过高导致的外部融资约束，从而激发企业创新动力，保证创新活动的顺利进行。H3：数字金融调节供应商集中度通过融资约束对企业创新的间接作用，即在数字金融发展水平较高时，供应商集中度通过融资约束对企业创新的间接作用更弱；反之，在数字金融发展水平较低时，供应商集中度通过融资约束对企业创新的间接作用更强。基于上述理论推演与假说设计，本研究构建如下概念模型（图1）：图1概念模型图三、研究设计（一）样本选择和数据来源本研究选取 2016 年至 2020 年的中国沪深 A股上市公司的数据作为初始样本，并遵循惯例进行如下筛选：剔除 ST、ST*或PT 企业；剔除金融类企业及相关变量缺失的样本；对所有连续变量进行 1%双边缩数字金融供应商集中度融资约束企业创新H3H2H149第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE尾，共获得14218个有效观测值。供应商集中度来自国泰安数据库，财务数据来自国泰安及万得数据库，数字金融数据来自北京大学数字金融研究中心发布的 北京大学数字普惠金融指数。（二）变量定义与测量1.被解释变量企业创新（R&D）。本研究借鉴已有文献的做法，采用企业当年研发投入除以年初资产总额来评价企业创新水平，企业研发投入的增加会促使企业创新水平的提高，同时避免了采用专利申请数量衡量造成的可比性较差的问题。2.解释变量（1）供应商集中度（SC）。根据唐跃军（2009）的分析，以企业当年前五大供应商采购额占企业全年采购额的比重来衡量供应商集中度的大小。（2）融资约束（SA）。本研究根据Hadlock 和 Pierce（2010）设计的SA指数来评估企业融资约束，由于其仅包含企业规模、企业规模平方项和年龄三项因素，相对于其他指数更能避免内生性的影响，且更易于统计。当该指数为负且绝对值越大时，融资约束水平越高。（3）数字金融（Df）。借鉴已有研究，数字金融发展水平采用北京大学数字普惠金融指数，并按照上市公司注册地所在省份的数字金融发展程度与公司层面数据进行匹配，同时对其进行对数化处理。该数值越高，表示数字金融发展水平越高。3.控制变量本研究基于相关文献，选取以下可能对企业创新产生影响的变量进行控制：企业规模（Size）、盈利能力（Roa）、负债比率（Debtr）、两权分离度（Seper）、政府补助（Psub）。此外，加入了行业和年份虚拟变量以控制宏观因素的影响。各变量的定义具体见表1所示。（三）实证模型1.基本模型为验证假设H1，构建基准回归模型（1）如下：R&D=0+1SC+Controls+Year+Industry+（1）其中，0为模型截距项，1为供应商集中度SC的回归系数，Controls代表一系列控制变量，代表随机扰动项。Year和Industry分别为年度和行业固定效应。当1显著为负时，H1得到验证。2.中介效应为验证H2，本文借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）的中介效应检验方法，构建模型（2）、（3）如下：SA=0+1SC+Controls+Year+Industry+（2）表1研究变量定义变量类型被解释变量解释变量控制变量变量名称企业创新供应商集中度融资约束数字金融企业规模盈利能力负债比率两权分离程度政府补助符号R&DSCSADfSizeRoaDebtrSeperPsub变量定义研发投入营业收入前五大供应商采购额占企业年度采购总额的比例SA 指数采用北京大学的 数字普惠金融指数年末总资产的自然对数净利润总资产平均余额年末总负债年末总资产实际控制人拥有上市公司控制权与所有权之差政府补助金额加1取自然对数50第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCER&D=0+1SC+2SA+Controls+Year+Industry+（3）在模型（1）的基础上，若 1显著为负，证明供应商集中度与企业创新存在直接效应，则可以进一步构建供应商集中度对企业创新的回归模型（2），若1显著为负，说明供应商集中度能够提高企业融资约束水平，进而构建模型（3）；若2显著为正，且系数1的数值比1有所降低，表明供应商集中度能够提高企业融资约束水平，进而降低企业创新性，即H2得到验证。3.有调节的中介效应为证实H3，本文参照温忠麟和叶宝娟（2014）提出的有调节的中介效应检验方法，构建模型（4）-（6）如下：R&D=a0+a1SC+a2Df+a3SC Df+Controls+Year+Industry+（4）SA=b0+b1SC+b2Df+b3SC Df+Controls+Year+Industry+（5）R&D=c0+c1SC+c2Df+c3SC Df+c4SA+Controls+Year+Industry+（6）在模型（4）-（6）中，SCDf表示供应商集中度与数字金融的交乘项。首先检验模型（4）中a3的显著性，考察数字金融对于供应商集中度和企业创新的调节作用，接着检验模型（5）中的系数 b3的显著性以及模型（6）中的系数c4的显著性，如果均显著为正，则有调节的中介效应（调节前半路径）成立，假设H3得到验证。四、实证分析（一）描述性统计对主要变量的描述性统计见表 2。由表 2 可知：1.R&D 平均值为 2.37%，最低为0.01%，最高为10.7%，表明上市公司整体研发水平较低。2.供应商集中度均值为33.49%，中 位 数 为 29.36%，最 高 达 到89.6%，说明中国企业普遍有较高的供应商集中度，但不同企业之间的差异也较大。3.融资约束的均值为-3.8310，最大值为-3.2210，最小值为-4.4320，企业整体受到较强的融资约束。4.数字金融的最大值为6.0680，最小值为 5.3800，表明样本企业不同省份的数字金融水平存在一定差异，但根据平均数和中位数表现可以看出数字金融整体保持在一定水平。5.企业规模自然对数平均数为 22.2，与中位数 22.03 相近，样本企业规模相对集中。样本企业资产负债率为39.9%，中位数为38.8%，差异不大。盈利能力的最小值为-28.4%，最大值为22.8%，相差较大，但平均数和中位数接近，表明一些盈利能力较强的公司提升了整体盈利水平。企业两权分离度最小值0和最大值27.82%，平均数4.377和中位数0表明样本观测值两权合一者超过半数。样本企业政府补助金额分布较为集中，平均数与中位数均接近于16.4。表2描述性统计变量R&DSCSADfSizeDebtrRoaSeperPsubN142181421914218142181421814218142181421814214平均数0.02370.3370-3.83105.771022.20000.39900.04394.377016.4400中位数0.02010.2950-3.83105.799022.03000.38800.0435016.4200标准差0.01990.18700.23300.16801.26200.19400.07187.03701.4370最小值0.00010.0555-4.43205.380020.06000.0596-0.2840012.0500最大值0.10700.8960-3.22106.068026.14000.86700.228027.820020.170051第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE（二）相关性分析为初步分析变量间的相关性，本研究取Pearson相关系数进行测试，得到的相关系数矩阵结果见表3。供应商集中度和企业创新之间相关系数为-0.027，且在1%水平显著，这初步验证了供应商集中度与企业创新的负向关系。本研究所选解释因子间相关系数基本在 0.5以下，不高度相关，回归模型不存在严重的多重共线性问题。（三）回归分析结果1.主回归分析表4报告了模型（1）的多元回归结果。列（1）为不考虑控制变量时的结果，此时供应商集中度的标准化回归系数为-0.0029，且在1%水平上显著；列（2）为仅加入各项控制变量，考察控制变量对于企业创新的作用程度；列（3）为加入供应商集中度与控制变量的结果，供应商集中度的回归系数为-0.0053，且通过 1%的显著性检验；列 4进一步加入行业和年份虚拟变量，供应商集中度的回归系数为-0.0051，且在 1%水平上显著。可以看到，加入控制变量前后，供应商集中度与企业创新均呈现显著的负相关关系，假说H1得到验证。2.中介效应分析表5报告了中介效应回归结果。首先不包含中介因子融资约束，检验自变量供应商集中度对于因变量企业创新的回归结果，系数显著为负，说明了供应商集中度对于企业创新的负向影响；其次检验自变量供应商集中度对于中介因子融资约束的作用，系数为-0.0469，且在 1%的水平上显著，又因为SA指数越小，融资约束越大，因此证实了供应商集中度对于融资约束的增强作用；最后同时放入自变量供应商集中度与中介因子融资约束，检验对企业创新的回归结果，融资约束的系数为0.0039，且在1%的水平上显著，同时供应商集中度的系数为-0.0053，且通过1%的显著性检验，其系数依然显著为负且有所减小，证明供应商集中度通过提高融资约束降低了企业的创新水平，假说H3得到验证。3.有调节的中介效应分析表6报告了有调节的中介效应回归结果。将模型（4）进行回归结果如列1所示，供应商集中度与数字金融的交互项系数显著为正，表明数字金融对于供应商集中度和企业创新存在调节效应；模型（5）和模型（6）的回归结果分别体现在列（2）和列（3）中，列（2）中供应商集中度与数字金融的交互项系数为 0.0783，且在 1%的水平上显著，列（3）中融资约束也显著为正，系数为0.0034，且通过1%的显著性检验，说明数字金融调节了“供应商集中度融资约束企业创新”的前半路径，假说H3得到验证。表3Pearson相关系数R&DSCSADfSizeDebtrRoaSeperPsubR&D1-0.027*0.088*0.175*-0.242*-0.192*0.126*-0.037*0.047*SC10.031*-0.008-0.214*-0.171*0.014-0.006-0.243*SA1-0.086*-0.052*-0.092*0.090*-0.065*-0.017*Df10.012-0.016*-0.006-0.030*0.079*Size10.529*-0.042*0.114*0.633*Debtr1-0.372*0.061*0.309*Roa10.019*0.027*Seper10.077*Psub1注：*、*、*分别表示显著性水平为0.1、0.05、0.01，下同。52第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE五、稳健性检验（一）内生性检验：逆向因果的控制上述的回归检验可能会存在内生性的问题，即供应商集中度会影响企业创新，而企业的创新行为也会影响供应商关系表现，为排除二者互为因果产生的内生性干表4主回归结果SCSizeDebtrRoaSeperPsubIndustryYearObservationsAdj.R2（1）R&D-0.0029*（-2.98）NoNo142180.001（2）R&D-0.0067*（-33.84）-0.0036*（-3.47）0.0240*（8.02）-0.0000*（-1.74）0.0045*（27.35）NoNo142180.136（3）R&D-0.0053*（-5.74）-0.0067*（-34.41）-0.0041*（-3.94）0.0237*（7.91）-0.0000（-1.60）0.0044*（26.17）NoNo142180.139（4）R&D-0.0051*（-6.01）-0.0042*（-21.56）-0.0011（-1.12）0.0298*（10.80）0.0000*（2.25）0.0031*（20.12）YesYes142180.390注：括号内为 t 值，下同。表5中介效应回归结果SCSASizeDebtrRoaSeperationpsubIndustryYearObservationsAdj.R2（1）R&D-0.0051*（-6.01）-0.0042*（-21.56）-0.0011（-1.12）0.0298*（10.80）0.0000*（2.25）0.0031*（20.12）YesYes142180.390（2）SA-0.0469*（-4.07）-0.0051*（-1.71）-0.0680*（-5.21）0.2284*（7.83）-0.0018*（-6.71）0.0073*（3.49）YesYes142180.089（3）R&D-0.0053*（-6.23）0.0039*（6.85）-0.0042*（-21.74）-0.0008（-0.85）0.0289*（10.47）0.0000*（2.64）0.0031*（20.14）YesYes142180.39053第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE表6有调节的中介效应回归结果SCDfinteractSASizeDebtrRoaSeperPsubIndustryYearObservationsAdj.R2（1）R&D-0.0052*（-6.14）0.0202*（13.94）0.0023*（0.52）-0.0042*（-21.76）-0.0002（-0.20）0.0285*（10.39）0.0000*（2.71）0.0031*（19.86）YesYes14，2180.398（2）SA-0.0462*（-4.02）0.1768*（8.30）0.0783*（1.27）-0.0053*（-1.77）-0.0601*（-4.61）0.2161*（7.40）-0.0017*（-6.47）0.0068*（3.28）YesYes142180.098（3）R&D-0.0053*（-6.33）0.0197*（13.58）0.0020*（0.46）0.0034*（5.95）-0.0042*（-21.91）0.0000（0.00）0.0277*（10.12）0.0001*（3.03）0.0030*（19.88）YesYes142180.400扰，本研究对自变量供应商集中度作滞后一期处理，重新对各模型进行回归，回归结果如表7所示。列（1）显示，滞后一期的供应商集中度（L.SC）的系数为-0.0047，且在1%的水平上显著；列（2）中滞后一期的供应商集中度（L.SC）的系数在 5%水平上显著为负；列（3）在加入融资约束中介变量后，融资约束的系数显著为负，且滞后一期的供应商集中度（L.SC）的系数有所减小，与上述多元回归结果一致，假设依旧成立，说明研究模型对于逆向因果具有较好的控制。（二）改变关键变量的度量方式基于已有文献的做法，本研究对自变量的衡量方式进行替换，采取前五大供应商各自采购占比的平方和对模型（1）-（3）进行重新回归，结论如表 8 所示。可以看到，列（1）及列（2）中采取赫芬达尔指数衡量的供应商集中度（SC1）的系数均显著为负，且通过了1%水平上的显著性检验，列3显示中介变量融资约束的系数也显著为正，回归结果支持了上文的分析结果，说明本研究采用的模型和回归结果稳健可靠。六、研究结论（一）主要结论与理论贡献本文以 2016-2020年沪深 A 股上市公司为样本，探讨了供应商集中度对于企业创新的影响结果和机制，以及数字技术赋能金融体系更新导致供应商关系和企业创新之间产生的重要改变，主要发现如下：第一，供应商集中度过高会使企业现金持有量减少、经营风险更高以及资源交换匮乏，难以满足创新活动所必要的资金、风险和资源要求，企业因此会更倾向于将有限的54第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE表7稳健性检验自变量滞后一期L.SCSASizeDebtrRoaSeperPsubIndustryYearObservationsAdj.R2（1）R&D-0.0047*（-4.60）-0.0045*（-19.09）-0.0013（-1.16）0.0328*（11.26）0.0000（1.13）0.0034*（17.62）YesYes10，4950.388（2）SA-0.0340*（-2.55）-0.0001（-0.03）-0.0359*（-2.42）0.1523*（4.76）-0.0019*（-6.07）0.0050*（2.06）YesYes10，4950.080（3）RD-0.0048*（-4.77）0.0044*（6.55）-0.0045*（-19.35）-0.0012（-1.02）0.0322*（11.03）0.0000（1.51）0.0033*（17.72）YesYes10，4950.391表8稳健性检验更换自变量衡量方式SC1SASizeDebtrROASeperpsubIndustryYearObservationsAdj.R2（1）R&D-0.0001*（-3.91）-0.0054*（-22.79）-0.0012（-0.97）0.0265*（8.50）0.0000*（1.91）0.0041*（22.37）YesYes9，9630.371（2）SA-0.0010*（-3.23）-0.0253*（-7.45）-0.0239（-1.60）0.1700*（5.41）-0.0013*（-4.04）0.0076*（3.23）YesYes9，9630.114（3）R&D-0.0001*（-4.05）0.0035*（4.73）-0.0053*（-22.59）-0.0011（-0.90）0.0259*（8.30）0.0000*（2.11）0.0041*（22.35）YesYes9，9630.37355第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE要素投入到经营水平的维持从而减少创新活动的投入；第二，高水平的供应商集中度一方面会使企业盈利减少、承诺性及预防性资金增加，内部融资受阻，另一方面可利用的商业信用量和银行的信贷量降低，外部融资受限，企业没有长期、稳定且足够的资金满足创新需求；第三，数字金融对于传统金融体系在广度、深度、效率及安全方面的变革，不仅改善了企业的负债结构，提高了企业的现金持有水平和盈利能力，还减轻了金融扭曲并完善了定价模式，实现了对于供应商集中度带来的内外融资约束的降低，让企业更有动机和能力增加创新投入。（二）实践启示首先，在政府层面，政府在进行创新激励时应当站在供应链整体价值共创的角度，做好供应链战略设计和精准施策，识别供应链中可能对企业创新不利的行为，建立有序竞争的市场环境，形成健康互利的供应链模式，促使上下游企业加强合作交流，为供应链整体创新提供政策支持。此外，政府应当积极推动数字金融的发展，利用专项政策进行引导和推广，使数字金融的作用能够下沉到企业传导机制，改善企业融资状况，发挥数字金融服务实体经济、强链稳链，推动创新驱动发展的作用。但金融技术的发展无法消除传统金融所面临的操作风险、信息风险和流动性风险等，极易产生数字金融诈骗、“跑路”等现象，因此政府有必要进行监管升级，加强风险防范和预警机制，避免系统性金融风险的出现。其次，在企业层面，供应商过度集中容易使企业受牵制，面临更大的融资约束，从而降低企业创新的意愿和能力，因此企业应当合理利用公司治理机制及供应商评价调整制度，对自身供应商关系进行监测和管理，形成动态的供应商关系体系，降低对少数供应商的依赖，防止与某个供应商的过度交易，实现“灵活”与“效率”的统一。在调整内部资源结构的同时，也要充分挖掘供应商的异质性资源，积极获取知识信息并最大程度利用，达成资源价值最大化的目标。此外，数字金融对供应商带来的融资约束的改善启示企业应当主动改变自身条件，及时把握数字化转型机遇，利用数字技术、数字平台发展产生的更多可利用的融资渠道，合理选择金融产品，为创新活动提供保障。（三）研究局限性本文的研究存在一定的局限性与不足：第一，在变量衡量方面，本研究仅通过SA指数评估企业面临的融资约束，后续可以增加其他的融资约束指数，进行更为全面的反映。此外，限于数据的可得性，采用企业注册地所在省份的数字金融发展水平代替企业自身对于数字金融的应用水平作为解释变量，缺乏一定的准确性。未来可通过对企业进行数字金融应用情况的大样本调查，收集更为具体全面的信息，进一步探究数字金融发展情境对于供应商集中度、融资约束及企业创新的深入影响。第二，在机制探讨和异质性分析方面，本研究仅阐述了融资约束对于供应商集中度和企业创新之间的中介效应，但二者间的其他中介机制还有待进一步探讨，如财务冗余、吸收能力、市场地位等。并且本研究未考虑行业异质性水平、成长阶段异质性等对于各效应的作用效果，未来可进行深入拓展和研究。参考文献：1陈西婵，刘星.供应商（客户）集中度与公司信息披露违规J.南开管理评论，2021（06）：213-226.2刘家树，石洪波，周梦琦.创新链与资金链融合影响经济高质量发展的效应研究J.经济与管理评论，2022（01）：103-115.3孙辉，张仁寿.供应链纵向协同创新：来自商业信用融资的证据J.深圳大学学报（人文社会科学版），2021（01）：79-88.56第十一卷 2023年第 2期天津商务职业学院学报JOURNAL OF TIANJIN COLLEGE OF COMMERCE4黄宏斌，孙雅妮，许晨辉.客户供应商稳定关系促进了双方的协同创新吗？J/OL.中南财经政法大学学报：1-152023-04-07.5李勃，王玉珏，龙昀光.供应商参与绿色创新中公平对创新贡献的影响基于多群组模型的比较研究J.科技管理研究，2021（24）：159-168.6韩忠雪，段丽娜，高心仪.供应商集中度与技术创新基于内部资本市场与商业信用的调节作用J.软科学，2021（09）：61-67.7邹美凤，张信东.供应商集中度影响企业创新吗？J.投资研究，2020（12）：44-63.8王生年，赵爽.社会信任、供应商关系与企业创新J.中南财经政法大学学报，2020（06）：25-34.9张兆慧，冯展斌.供应链集中度如何影响企业投资效率J.会计之友，2022（05）：105-111.10王勇，王小丽.制度环境、供应商集中度与企业研发创新产出来自中国上市公司的经验证据J.工业技术经济，2020（02）：37-46.11胥朝阳，徐广，李子妍，赵晓阳.供应商集中度、内部控制与研发投入J.会计之友，2021（17）