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数字化转型“同群效应”对产业链关联的影响姜能涛摘要有效发挥企业数字化转型“同群效应”，对于增强产业链关联、促进经济循环畅通意义深远。基于20102021年我国A股上市公司数据，采用空间面板模型深入探析数字化转型“同群效应”对产业链关联的影响及作用机制。研究结果显示：数字化转型“同群效应”对产业链关联具有促进作用，并表现为空间溢出效应。数字化转型“同群效应”对产业链关联的促进作用存在异质性，对东部地区与技术密集型企业的促进作用更为显著。数字化转型“同群效应”能够通过缓解融资约束与推进开放式创新，提升产业链关联程度。基于此，提出加快产业数字化和数字产业化转型、持续优化金融服务环境、着力推动数字技术创新攻关等建议，以期进一步提升产业链关联程度。关键词数字化转型；产业链关联；融资约束；开放式创新一、引言产业链关联不仅是构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的重要保障，更是中国经济应对外部复杂环境的前瞻部署。党的二十大报告指出，“加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”，“着力提升产业链供应链韧性和安全水平”。随后，2023年中央政治局会议提出，“增强产业链供应链的韧性”，“找准关键核心技术和零部件薄弱环节，集中优质资源合力攻关，保证产业体系自主可控和安全可靠，确保国民经济循环畅通”。可以看出，增强产业链关联程度已上升至国家战略层面，已逐渐成为构建现代化产业体系和畅通国民经济循环的动力之源。增强产业链关联度，能够引导各类市场要素协同向相关产业及先进生产力流动，加强上下游企业对接协同与资源整合，提升产业链附加值，畅通产业循环、市场循环、经济社会循环。然而现阶段，我国产业链仍面临高端人才储备不足、核心技术缺失、链上主体连接性不强等问题，不利于提升产业链韧性与关联程度。为此，探究如何提高产业链关联程度成为学术界研究重点。作为增强产业链关联的重要连接点，企业数字化转型已成为大势所趋。2023年 政府工作报告 提出，加快传统产业和中小企业数字化转型，着力提升高端化、智能化、绿色化水平。由于经营业务相近或竞争环境相似，企业数字化转型不仅会受到自身影响推进新模式扩散、新技术创新、新业态发展与新产品培育1，还将受到同行业“同群”企业影响。这种个体互动行为交叉影响在企业数字化转型决策方面表现出“同群效应”。资料来源于 习近平：高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告，中华人民共和国中央人民政府官网，https:/ 新华述评：加快建设以实体经济为支撑的现代化产业体系落实中央政治局会议精神做好当前经济工作系列述评之二，中华人民共和国中央人民政府官网，https:/ 政府工作报告，中华人民共和国中央人民政府官网，https:/ 总第341期现代管理科学现代管理科学MODERN MANAGEMENT SCIENCEAugust 2023No.4 Total No.341-36数字化转型“同群效应”可以发挥规模经济与聚变经济效应，推进产业链上各创新主体、创新要素及创新环节有效衔接，催生出一系列新产品、新模式、新业态，着力提升产业链关联程度。鉴于此，本文从企业“同群效应”入手，检验数字化转型“同群效应”对产业链关联的影响，以期为提高产业链关联程度与畅通国内国际双循环奠定坚实基础。本文可能的边际贡献在于：首先，从企业同群视角出发，探析数字化转型“同群效应”对产业链关联的直接影响，为助力产业链协同发展与促进企业数字化转型提供理论参考。其次，运用经济距离与地理距离空间权重矩阵，检验数字化转型“同群效应”对产业链关联的直接影响、空间溢出效应以及区域异质性，为区域产业链协调发展提供突破口。最后，将融资约束与开放式创新纳入数字化转型“同群效应”影响产业链关联的研究框架中，对推进产业链上下游协同发展具有重要意义。二、文献综述产业链关联的相关研究最早可追溯至1957年Hirschman提出的“产业关联效应”2。随后，Dietzenbacher等3利用“平均影响距离”（APL）测度外部冲击在产业间传导的平均轮次数，并度量“农业制造业建筑业”和“采矿业服务业贸易产业”两条产业链间联系。从主要特征来看，产业链关联具有关联效应与波及效应。其中，关联效应主要表现为产业链对其他产业发展的推动作用及对市场需求的拉动作用，可运用生产阶段数4表征。波及效应主要用以探析国内经济各部门所形成的生产需求感应程度与需求波及程度，可运用感应度系数5与影响力系数6表征。现今，学术界不仅对数字化转型进行诸多定性分析7-8，亦开展了大量定量研究。对“数字化转型”这一变量的测量大致可分为两种方式：一是使用客观数据的硬性指标，如周青9通过定量数据采集方式测量区域数字化水平，包括数字化平台建设水平、装备水平、接入水平、应用水平四个指标。二是通过发放问卷对数字化转型进行实证研究，如孟凡生等10采用问卷调查法，构建包含“企业使用数字化技术进行改造升级”“开发数字化智能化装备”等题项量表，并运用结构方程模型对数字化转型展开检验。上述研究表明，学术界关于企业数字化转型、产业链关联的研究成果较为丰富，但从企业同群视角出发，探析数字化转型“同群效应”对产业链关联直接影响的文献较少。基于此，本文将深入探究数字化转型“同群效应”与产业链关联之间的关系。三、研究假设1.数字化转型“同群效应”对产业链关联的直接效应数字化转型“同群效应”能够带来知识溢出效应与规模经济效应，为产业链上企业销售、生产、研发等过程赋能，推动产业链协同发展与模式转化，不断完善产业链关联关系。一方面，数字化转型“同群效应”能够为不同地区企业间知识流动及溢出提供有力支持，提高产业链关联度。同行业“同群”企业数字化转型可破除时间与空间限制，通过人才流动与同行协作实现知识溢出与技术溢出11，引导产业链上下游主体深度运用数字化平台与技术，推动大中小企业融通发展，加强产业链关联紧密度。另一方面，数字化转型“同群效应”能够发挥规模经济效应，驱动产业链关联程度提高。同行业“同群”企业数字化转型能够跨产业边界整合数据资源，提升资源配置效率，为各主体实现规模报酬递增提供有力支持12，增强产业链上下游企业交流与接触，提升本地与周边产业循环效率，提升产业链关联程度。据此，本文提出以下研究假设。假设1：数字化转型“同群效应”具有空间溢出效应，能够有效提升产业关联程度。2.数字化转型“同群效应”对产业链关联的间接效应数字化转型“同群效应”能够释放数字技术红利，减少多维信息不对称性，提高资源利用与配置效率，从缓解融资约束与促进开放式创新两方面增强产业链关联度。一方面，数字化转型“同群效应”通过缓解企业融资约束，提高产业链循环效率，强化产业链关联程度。数字化转型“同群效应”产生过程中，企业财务信息与经营数据借助数字信息技术逐步扩散至外部市场13，缓解产业链上企业与外部投资者间信息不对称问题。-37这促使产业链上下游中小企业融资评估效率大幅提升，充分缓解产业链各主体融资约束，推动产业链协同有序发展。在此过程中，金融机构通过产业链惠及上下游企业，及时疏通产业链资金流中断点与堵点，为产业链各环节发展提供资金支持，从而提升产业链关联程度。另一方面，数字化转型“同群效应”通过促进开放式创新，提高产业链关联程度。同行业同群企业数字化转型有助于增强技术可供性，促进企业内部与用户的开放连接，为构建开放式产业创新体系提供基础。构建开放式产业创新体系有助于吸纳并整合创新资源，打造产业链创新生态与技术创新共同体，加速技术发明与专利等科技成果转化，引导产业链互联互通，增强产业链关联程度。据此，本文提出以下研究假设。假设2：数字化转型“同群效应”通过缓解融资约束与促进开放式创新推动产业链关联程度提升。四、研究设计1.样本选择与数据来源基于数据科学性与可获得性，本文以20102021年中国A股上市公司为样本，对数据展开以下处理：其一，将PT、ST及金融行业样本剔除；其二，仅保留连续5年及以上无数据缺失样本。数据主要来自 中国统计年鉴 中国地方政府数据开放报告、CSMAR数据库及WIND数据库。为规避异常值引起结果偏误，对连续变量进行1%和99%缩尾处理。2.变量定义（1）被解释变量产业链关联（Inchc）。鉴于产业链涉及行业与企业两个层面，本文将生产分割长度与企业专业化分工程度作为产业链关联替代指标，深入探究产业链内大中小企业、上下游行业间关联程度。a行业中k企业的产业链关联度具体表示为：Inchca=Desenk Prdiva（1）其中，Prdiva为a行业生产阶段数，参考Fally14研究方法，运用生产阶段数、投入产出表度量不同行业生产分割长度；Desen为企业专业化分工程度，借鉴袁淳等15研究方法，运用修正的价值增值法进行测算。生产分割长度测算公式如下：Prdiva=1+bNbaPrdivb（2）式（2）中，Nba为单位生产a行业产品所需b行业产品量。若生产过程中无需增加中间投入，设定生产阶段数为1。将式（2）调整为矩阵形式：Prdiv=()I-X-1I（3）式（3）中，Prdiv表示m 1阶的生产阶段数矩阵；m表示所选行业数量；X为直接消耗系数矩阵；I为m 1阶矩阵（元素均为1）。获取各年份投入产出表中的直接消耗系数矩阵，是度量不同行业生产阶段数的首要前提。国家统计局发布的投入产出表的时间间隔各异，为后续实证检验带来较大难度。为此，本文以2010年、2015年、2020年投入产出表为基础，参考Zheng等16的研究，使用矩阵转换技术获取20102021年的时序投入产出表。企业专业化分工程度测算公式如下：Desen=采购额主营业务收入-净利润+正常利润=采购额主营业务收入-净利润+净资产 平均净资产收益率（4）采购额主要借助式（5）展开测算：采购额=（接受劳务支付、购买商品的现金+期初预付款-期末预付款+期末应付款-期初应付款+期末应付票据-期初应付票据）/（1+增值税率）+期初存货（5）-38式（5）中，增值税率借鉴张虎等17的研究设定为17%，平均净资产收益率借助企业所在行业近三年净资产收益率均值表示。同时，需剔除Desen中偏离0，1的样本。（2）解释变量数字化转型“同群效应”（Ditge）。数字化转型“同群效应”测算过程主要包含以下两个步骤：其一，运用文本分析法探析数字化转型程度。借鉴赵宸宇18的研究，本文在业务模式转型层面建构企业数字化商业模式的关键词初始术语词典。随后，通过搜集国家层面与数字经济相关政策文件，获取有关企业数字化转型的关键词以扩充初始术语词典，最终得到“数字化转型”关键词数据池。借助Python爬虫功能收集20102021年A股上市公司年度报告资料，并通过词频技术、文本搜索与匹配构建数字化转型指标。其二，度量同行业企业数字化转型均值。参考滕明明等19的研究，运用同行业内其他企业数字化词频占同行业管理者经营讨论及分析文字总数的比重度量数字化转型“同群效应”。（3）机制变量融资约束（ASA）。借鉴黄逵友等20的研究，运用SA指数探究企业融资约束水平。SA指数计算公式为：SA=-0.737 size+0.043 size2-0.040 age。SA指数越高，说明企业所受融资约束越强，即企业获取外部融资能力愈低。由于计算得到的SA指数均小于零，对SA指数取绝对值后表示企业融资约束水平。开放式创新（inno）。参考贾西猛等21研究，以企业在观测期发生合作的专利总数与合作组织数量的比值进行表示，即样本企业与合作组织共同合作的专利平均值，并取自然对数。（4）控制变量参考现有研究22,23，本文选取以下控制变量：企业年龄（age），以企业当年年份和注册年份之差衡量；企业规模（size），采用企业总计资产测度；企业资本（cap）以企业实际固定资产投入表示表示24；企业劳动生产率（ent），运用企业工业总产值与职工人数比值度量25；营业利润率（opem），借助企业营业利润与营业收入比值测算；现金流比率（cas），以经营现金净流量与总资产比值衡量；企业资本密集度（enp），人均固定资产额表示。为消除数据波动对实证结果的影响，对所有控制变量均进行自然对数化处理。3.模型构建为研判产业链关联的空间溢出效应，借助空间杜宾模型（SDM）、空间自回归模型（SAR）、空间自相关模型（SAC）和空间误差模型（SEM）四种空间计量模型展开分析。模型设定如下：Inchcit=Inchcit-1+wInchct+Xit+dZt+i+t+itit=mt+it（6）式（6）中，为回归系数；Inchc为产业链关联程度；i为个体效应；Xit为核心解释变量与控制变量；t为时间效应；dZt为核心解释变量与控制变量的空间滞后；w，d，m表示空间权重。当=0时，模型设定为SDM模型；当=0、=0时，实证模型为SAR模型；当=0、=0时，模型设定为SAC模型；当=0、=0时，模型设定为空间误差模型（SEM）。在空间权重矩阵选择上，本文参考王文彬等26的研究，分别运用经济距离空间权重矩阵与地理距离空间权重矩阵构建模型。其中，经济距离空间权重矩阵公式为：Wij=1|ei-ej,i jWij=0,i=j（7）式中，ei为i地区生产总值，ei愈大，两个地区间生产总值差距越小，即两地经济距离越接近。地理集聚为不同地区间距离，运用ArcGIS软件测算所得，具体公式如下：Eij=sin()Lati sin()Latj+cos()Lati cos()Latj()Mloni-Mlonj（8）Distij=R Arccos()Eij180（9）式（8）（9）中，Lat为地区维度；Dist为两地区间地理距离，在空间权重矩阵应用时取其倒数；R为地球平均半径；Mlon为地区经度（东经取经度正值，西经取经度负值）。-39五、实证结果1.空间自相关检验借助Moran s I指数对产业链关联程度空间相关性展开分析。表1列示出20102021年基于地理距离与经济距离空间权重矩阵的产业链关联全局Moran s I指数。表1结果表明，研究期内产业链关联的估计系数均显著为正，说明我国产业链关联存在空间效应。为进一步探究产业链关联的时序变化趋势，分别使用经济距离空间权重矩阵与地理距离空间权重矩阵，刻画产业链关联的时空相关性时序图。由检验结果可以看出，20102021年产业链关联的空间相关性表现为明显提升态势，说明产业链关联程度呈现逐年增长态势。不仅如此，还列示出数字化转型“同群效应”的空间相关性，并将其与产业链关联进行对比分析（图1）。可以看出，数字化转型“同群效应”与产业链关联表现为相同变动态势，这一特征事实为本研究深入探究两者关联提供了研究基础。表1Moran s I指数年份201020112012201320142015201620172018201920202021经济距离0.131*0.136*0.137*0.138*0.139*0.140*0.142*0.143*0.145*0.146*0.152*0.159*地理距离0.175*0.181*0.182*0.188*0.193*0.195*0.201*0.203*0.216*0.219*0.221*0.222*注：*、*、*分别表示1%、5%、10%水平上显著，下同图1空间相关性2.基准回归结果分析下方文运用经济距离与地理距离空间权重矩阵，并借助SEM、SAR、SDM、SAC模型展开实证检验，研判-40数字化转型“同群效应”对产业链关联的作用效果。在进行上述检验前，需运用LR检验判断哪一模型更优，具体检验结果见表2。可以看出，运用经济距离与地理距离空间权重矩阵，LR检验结果表明原假设不成立，说明SDM模型是更为契合的空间计量模型，不会演变为SEM模型、SAC模型或SAR模型。针对这一结果，主要运用SDM模型探究数字化转型“同群效应”与产业链关联间关系。表2空间模型检验检验LR检验原假设SDM模型会退化为SAR模型SDM模型会退化为SEM模型SDM模型会退化为SAC模型经济距离统计值29.4218.8218.69P值0.000 00.015 90.009 8地理距离统计值22.5321.8718.49P值0.004 10.005 20.010 0运用经济距离和地理距离空间权重矩阵检验数字化转型“同群效应”与产业链关联之间作用效果，并对时间变量进行控制，结果见表3。可以看出，数字化转型“同群效应”影响系数均显著为正，说明数字化转型“同群效应”对产业链关联的驱动作用均存在空间效应。由此，假设1得以验证。表3基准回归检验变量Ditgeagesizecapentopemcasenp时间固定效应个体固定效应SpatialrhoNR2经济距离（1）MAIN0.159*（2.23）YesYes0.312*（1.85）30 2660.198（2）WX0.296*（3.05）（3）MAIN0.149*（3.56）0.025*（2.13）0.029*（3.39）0.037*（2.02）0.409*（2.33）0.031*（2.79）0.016（0.92）0.115*（4.95）YesYes0.299*（2.19）30 2660.322（4）WX0.245*（2.91）0.093*（2.33）0.029（0.98）0.112*（2.51）1.351（1.59）0.079*（2.41）-0.042（-0.69）0.055*（3.11）地理距离（5）MAIN0.119*（2.18）YesYes1.016*（2.59）30 2660.126（6）WX0.569*（2.09）（7）MAIN0.096*（2.39）0.015*（1.69）0.008（0.79）0.029*（1.86）0.272*（3.25）0.006*（2.31）0.015*（1.86）0.176*（8.25）YesYes0.711*（2.12）30 2660.242（8）WX0.594*（2.06）0.078*（3.65）0.209（1.42）0.119*（2.39）3.254（0.79）0.169*（1.94）0.115（0.49）0.125*（2.11）注：（）为t值，下同3.空间效应分解借助偏微分法展开空间效应分解，研判数字化转型“同群效应”对产业链关联的直接影响和空间溢出效应，结果见表4。可以看出，无论使用经济距离空间权重矩阵抑或是地理距离空间权重矩阵，数字化转型“同群效应”对产业链关联具有直接影响与间接影响。由分解结果可以看出，数字化转型“同群效应”对产业链关联的促进作用在使用地理距离空间权重矩阵时更大，再次验证上文研究结论。-41表4空间效应分解模型经济距离地理距离SDMSDM（1）直接效应0.379*（2.49）0.103*（3.56）（2）间接效应0.112*（2.67）0.629*（1.92）（3）总效应0.491*（2.84）0.732*（1.99）4.异质性分析（1）区域异质性为探究数字化转型“同群效应”对产业链关联影响的区域差异，本文以国家统计局划分依据为标准，对东、中、西、东北四大区域展开检验（表5）。结果表明，数字化转型“同群效应”对产业链关联的促进作用存在明显区域异质性。具体来看，数字化转型“同群效应”对产业链关联的促进作用表现为“东部中部东北西部”。东部地区作为数字经济发展先行地，具备良好数字化转型优势与资源，可为推动数字化转型“同群效应”提供有力支持，进而助力产业链关联度提升。中部、东北地区企业数字化转型基础良好，但对于价值链升级、产业链关联的赋能作用相对欠缺。西部地区存在企业机械化自动化程度不足、中小企业占比过高等问题，使得企业数字化转型难度较大，难以有效发挥数字化转型“同群效应”对产业链关联的促进作用。表5区域异质性检验变量Ditge控制变量时间固定效应个体固定效应SpatialrhoNR2东部（1）0.159*（3.98）控制YesYes0.536*（1.96）6 6580.329（2）0.108*（1.85）控制YesYes0.031*（2.29）6 6580.249中部（3）0.134*（3.46）控制YesYes0.529*（1.85）11 5010.318（4）0.092*（1.71）控制YesYes0.035*（2.17）11 5010.235西部（5）0.077（1.58）控制YesYes0.509*（1.78）7 8680.312（6）0.059（1.35）控制YesYes0.024*（2.05）7 8680.233东北（7）0.099*（2.58）控制YesYes0.516*（1.85）4 2390.324（8）0.068*（1.85）控制YesYes0.032*（2.21）4 2390.251（2）要素密集度异质性参考赵宸宇等27的研究，将研究样本划分为技术密集型、资本密集型、劳动密集型三类企业，进一步探究数字化转型“同群效应”对产业链关联影响的差异（表6）。可以看出，数字化转型“同群效应”对产业链关联的促进作用在技术密集型企业最为显著，其次为资本密集型企业，最后为劳动密集型企业。表6要素密集度异质性检验变量Ditge控制变量时间固定效应个体固定效应Spatial rhoNR2技术密集型（1）0.159*（3.98）控制YesYes0.595*（1.99）10 0810.336（2）0.108*（1.85）控制YesYes0.047*（2.69）10 0810.251资本密集型（3）0.134*（3.46）控制YesYes0.584*（1.92）8 5910.329（4）0.092*（1.71）控制YesYes0.042*（2.45）8 5910.247劳动密集型（5）0.077（1.58）控制YesYes0.566*（1.87）11 5940.331（6）0.059（1.35）控制YesYes0.032*（2.11）11 5940.244-425.机制分析（1）融资约束的机制检验根据前文理论分析，缓解融资约束是数字化转型“同群效应”促进产业链关联程度提升的重要作用渠道。为验证这一观点，本文参考张娆等28的研究，运用逐步回归法展开中介检验，实证探究融资约束在数字化转型“同群效应”促进产业链关联过程中发挥的作用，结果见表7。列（1）（3）检验结果表明，无论使用经济距离空间权重矩阵抑或是地理距离空间权重矩阵，数字化转型“同群效应”均可有效缓解融资约束。空间滞后项W（Ditge）的回归系数为负，并通过显著性检验，说明数字化转型“同群效应”缓解融资约束效应也存在空间效应，不仅有助于缓解本地融资约束，还能显著降低其他地区融资约束。同时，列（2）（4）数字化转型“同群效应”和融资约束的影响系数均通过显著性检验，且空间滞后项W（ASA）系数显著为负，说明“融资约束的逐步缓解”在促进产业链关联时存在空间效应，不仅有助于促进本地产业链关联程度提升，还能够显著推动其他地区产业链关联程度提升。上述研究结果充分验证，数字化转型“同群效应”能够通过缓解融资约束促进产业链关联。表7融资约束的机制检验W（Ditge）DitgeASAW（Ditge）W()ASA控制变量时间固定效应个体固定效应Spatial rhoNR2经济距离（1）ASA-1.337*（-3.61）-2.265*（-2.44）控制YesYes0.649*（2.39）30 2660.175（2）Inchc0.108*（2.58）-0.079*（-2.61）0.942*（2.26）-0.432*（-1.89）控制YesYes0.536*（1.96）30 2660.206地理距离（3）ASA-1.803*（-4.89）-0.085*（3.02）控制YesYes0.732*（3.55）30 2660.179（4）Inchc0.088*（1.75）-0.325*（-3.12）7.051*（2.59）-2.492*（-3.61）控制YesYes0.031*（2.29）30 2660.231（2）开放式创新的机制检验同样地，使用逐步回归法检验数字化转型“同群效应”通过开放式创新影响产业链关联的作用机制，结果见表8。列（1）（3）检验结果表明，无论使用经济距离空间权重矩阵抑或是地理距离空间权重矩阵，数字化转型“同群效应”均可有效促进开放式创新。空间滞后项W（Ditge）的回归系数显著为正，说明数字化转型“同群效应”对开放式创新的促进作用也存在空间效应。同时，列（2）（4）数字化转型“同群效应”和开放式创新的回归系数均显著为正，且W（inno）系数亦显著为正，说明开放式创新不仅有助于促进本地产业链关联程度提升，还能够显著推动其他地区产业链关联。综合来看，上述研究结果充分证实，数字化转型“同群效应”可通过促进开放式创新提升产业链关联。表8开放式创新的机制检验DitgeinnoW()Ditge1.561*（2.26）0.707*（1.82）0.124*（4.10）0.036*（1.79）0.434*（2.52）1.254*（1.77）1.025*（1.85）0.162*（2.37）0.049*（1.73）0.316*（2.18）变量经济距离（1）inno（2）Inchc地理距离（3）inno（4）Inchc-43W()inno控制变量时间固定效应个体固定效应Spatial rhoNR2控制YesYes1.129*（2.22）302660.3490.252*（2.03）控制YesYes0.691*（3.87）302660.267控制YesYes0.813*（4.77）302660.3780.443*（2.66）控制YesYes0.031*（3.49）302660.269续表8：变量经济距离（1）inno（2）Inchc地理距离（3）inno（4）Inchc六、结论与建议本文基于20102021年我国A股上市公司数据，利用经济距离空间权重矩阵与地理距离空间权重矩阵探析数字化转型“同群效应”与产业链关联的空间效应，并采用空间面板模型实证分析数字化转型“同群效应”对产业链关联的影响及作用机制。主要研究结论为：在使用经济距离空间权重矩阵与地理距离空间权重矩阵时，产业链关联的空间效应呈逐步增强态势。数字化转型“同群效应”对产业链关联具有促进作用，并表现为空间溢出效应。数字化转型“同群效应”对产业链关联具有异质性影响，在东部地区和对技术密集型企业更为显著。机制检验表明，数字化转型“同群效应”可通过缓解融资约束和促进开放式创新提升产业链关联度，且这一作用存在空间溢出效应。基于上述结论，本文提出如下建议：第一，加快产业数字化和数字产业化转型，夯实产业链创新基础。政府部门应聚焦人工智能、集成电路、关键软件等前瞻性领域，充分释放数字经济发展潜力，着重推动产业数字化转型与数字产业化发展，促进产业链上下游主体协同合作，提升产业链关联度。第二，持续优化金融服务环境，提升产业链能级。金融机构需构建全覆盖科技投融资体系，强化对产业链关键企业的金融支持，有效发挥市场配置资源的效能，推动产业链关联程度提升。第三，着力推动数字技术创新攻关，大力推进产业链创新发展。政府部门需通过创新环境、财政支持与战略引领等方式鼓励企业加大研发投入，着力推进核心数字化技术攻关，以数字技术与各领域融合应用为导向，优化创新成果快速转化机制，打造安全可靠、系统完备的产业链发展生态，提升产业链关联度。参考文献：1 马连福，宋婧楠，王博.企业数字化转型与控制权相机配置J.经济管理，2022（11）：46-66.2 Hirschman A O.The Strategy of Economic DevelopmentM.New Haven:Yale University Press,1958.3 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张娆，杨林睿.数字化转型能否提高企业环境绩效？J.现代管理科学，2023（1）：115-126.基金项目：江苏省社科应用研究精品工程课题“江苏推动生产性服务业发展对策研究以苏州现代供应链管理服务业为例”（项目编号：21SYB-095）；江苏省教育厅“江苏高校哲学社会科学重点建设基地吴文化传承与创新研究中心”（项目编号：2018ZDJD-B018）；苏州市软科学研究课题“数字技术驱动下苏州纺织服装业数字化转型升级的对策研究”（项目编号：SR202118）；江苏省教育厅江苏高校“青蓝工程”项目资助。作者信息：姜能涛（1981-）男，硕士，苏州石湖智库研究员，苏州市职业大学副教授，东南大学高级访问学者，研究方向为物流供应链管理、产业经济、供应链金融。（收稿日期：2023-04-19责任编辑：苏子宠）-45