數(shù)字技術(shù)與供應(yīng)鏈效率：理論機(jī)制與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

張任之

內(nèi)容提要：在數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，如何更好地推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合是當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)問題之一。本文利用2012—2019年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分析法構(gòu)建反映企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度的指標(biāo)，并在理論分析的基礎(chǔ)上實(shí)證考察數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的影響及其作用機(jī)理。研究結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)可以顯著促進(jìn)供應(yīng)鏈效率的提升，該結(jié)論在經(jīng)過一系列內(nèi)生性檢驗(yàn)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)字技術(shù)主要通過提高供需匹配精準(zhǔn)度和降低外部交易成本推動(dòng)供應(yīng)鏈效率提升。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的促進(jìn)效果在大中型企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)、制造業(yè)以及競爭程度較強(qiáng)的行業(yè)中更加顯著。本文的研究結(jié)論對于加快構(gòu)建數(shù)字化供應(yīng)鏈以及提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平具有重要的政策啟示。

一、問題提出

隨著人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，供應(yīng)鏈已發(fā)展到與數(shù)字技術(shù)深度融合的數(shù)字化供應(yīng)鏈新階段。通過賦予供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)支持、網(wǎng)絡(luò)化共享和智能化協(xié)作的新特征，數(shù)字技術(shù)可以提升供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的信息透明度，增強(qiáng)供應(yīng)鏈對市場需求的敏感性，促進(jìn)供應(yīng)鏈高效運(yùn)轉(zhuǎn)。根據(jù)麥肯錫咨詢公司發(fā)布的報(bào)告《供應(yīng)鏈4.0——下一代數(shù)字化供應(yīng)鏈》預(yù)測，數(shù)字技術(shù)將使供應(yīng)鏈的運(yùn)營效率大幅提高，包括運(yùn)營成本降低30%以上、銷售精準(zhǔn)度提高50%、庫存減少75%。2021年11月，工業(yè)和信息化部印發(fā)的《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃》從制定和推廣供應(yīng)鏈數(shù)字化管理標(biāo)準(zhǔn)、提升重點(diǎn)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈數(shù)字化水平等方面，部署了“十四五”期間產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈數(shù)字化升級行動(dòng)的重點(diǎn)工程。從實(shí)踐層面來看，隨著經(jīng)濟(jì)全球化快速推進(jìn)，供應(yīng)鏈不同節(jié)點(diǎn)企業(yè)之間的交互更加頻繁且復(fù)雜化，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理中存在的信息共享程度低、市場響應(yīng)速度慢、運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)高等痛點(diǎn)嚴(yán)重制約了供應(yīng)鏈的高效運(yùn)行，亟需加快推動(dòng)供應(yīng)鏈與新一代信息技術(shù)深度融合。目前，很多企業(yè)都在積極探索數(shù)字技術(shù)在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域的應(yīng)用，例如聯(lián)想集團(tuán)通過引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)，積極打造區(qū)塊鏈與供應(yīng)鏈“雙鏈融合”模式，促進(jìn)供應(yīng)商、企業(yè)及代工廠三方實(shí)時(shí)信息共享，引導(dǎo)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)加強(qiáng)協(xié)同；京東物流通過人工智能驅(qū)動(dòng)商業(yè)預(yù)測與補(bǔ)貨、路線動(dòng)態(tài)規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)高效的物流服務(wù)?？梢姡骄繑?shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的影響，對于推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合、加快供應(yīng)鏈創(chuàng)新發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

學(xué)術(shù)界圍繞數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的微觀經(jīng)濟(jì)效果展開了深入的研究。已有文獻(xiàn)考察了數(shù)字技術(shù)對企業(yè)生產(chǎn)效率[1-3]、企業(yè)績效[4-5]、企業(yè)組織結(jié)構(gòu)[6]、企業(yè)創(chuàng)新[7]、股票流動(dòng)性[8]等的影響。然而，這些文獻(xiàn)主要關(guān)注企業(yè)內(nèi)部層面的特征，并沒有體現(xiàn)出數(shù)字化轉(zhuǎn)型更本質(zhì)的特征，即從企業(yè)內(nèi)部管理協(xié)同走向更大范圍的供應(yīng)鏈多主體協(xié)同。總體來看，目前考察數(shù)字技術(shù)與供應(yīng)鏈各個(gè)節(jié)點(diǎn)企業(yè)協(xié)同關(guān)系的研究相對較為匱乏。

基于此，本文利用2012—2019年中國上市公司數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建一個(gè)較為全面反映企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度的指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的影響及其作用機(jī)理。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)顯著促進(jìn)了供應(yīng)鏈效率提升。機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)字技術(shù)主要通過提高供需匹配精準(zhǔn)度和降低外部交易成本推動(dòng)供應(yīng)鏈效率提升。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的促進(jìn)效果在大中型企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)、制造業(yè)以及競爭程度較強(qiáng)的行業(yè)中更加顯著。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：理論層面，本文系統(tǒng)分析了數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的影響及其機(jī)理，豐富和拓展了數(shù)字技術(shù)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究，為更好地理解數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合提供新的視角和思路；實(shí)踐層面，厘清數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的影響機(jī)制與經(jīng)濟(jì)后果，有利于加快構(gòu)建數(shù)字化供應(yīng)鏈，為提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈現(xiàn)代化水平以及進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的放大、疊加、倍增作用提供重要的政策啟示；方法層面，采用文本分析法構(gòu)建了更為全面反映企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的指標(biāo)，完善了微觀層面企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度的度量，為后續(xù)評估數(shù)字技術(shù)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)后果奠定了良好的基礎(chǔ)。

二、文獻(xiàn)回顧、理論分析與研究假設(shè)

(一)文獻(xiàn)回顧

隨著數(shù)字技術(shù)在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，國內(nèi)外學(xué)者從不同視角探討了數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈的作用效果。效果大致可以分為以下三類：一是數(shù)字技術(shù)促進(jìn)了供應(yīng)鏈不同主體之間的信息共享。王等人(Wang et al.,2016)指出，大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于提高供應(yīng)鏈信息可視化程度，使供應(yīng)鏈決策更加直觀透明，進(jìn)而更好地對供需不確定性進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測[9]。孫新波等(2019)基于酷特智能的單案例研究發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過驅(qū)動(dòng)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力的提升，促進(jìn)供應(yīng)鏈更加精準(zhǔn)、快速地響應(yīng)客戶的需求[10]。王等人(Wang et al.,2020)研究發(fā)現(xiàn)，區(qū)塊鏈技術(shù)作為一種共享的分布式數(shù)據(jù)庫，能夠促進(jìn)供應(yīng)鏈信息共享，降低供應(yīng)鏈信息不對稱程度，提升供應(yīng)鏈各參與主體的協(xié)作效率[11]。二是數(shù)字技術(shù)提升了供應(yīng)鏈信息的可追溯性?，F(xiàn)有研究主要集中于探討如何利用區(qū)塊鏈技術(shù)提高產(chǎn)品的可追溯性，保證產(chǎn)品的質(zhì)量和安全。比斯瓦斯等(Biswas et al.,2017)認(rèn)為區(qū)塊鏈技術(shù)賦予了商品在整個(gè)供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中的真實(shí)可追溯性，降低了產(chǎn)品欺詐和假貨的可能性，對于降低成本和提高效率具有積極的影響[12]。本克和詹森(Behnke & Janssen,2020)研究表明區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)了食品從原材料采購到銷售全流程的信息可視化，有助于建立全鏈條的食品質(zhì)量安全追溯體系，保證食品安全水平[13]。高杰等(2020)進(jìn)一步指出，當(dāng)某一企業(yè)發(fā)布的信息不真實(shí)，或者有動(dòng)機(jī)篡改供應(yīng)鏈信息時(shí)，區(qū)塊鏈技術(shù)在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值會(huì)更加顯著[14]。三是數(shù)字技術(shù)提高了供應(yīng)鏈不同主體之間的信任程度。區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的去中心化特征使得供需雙方擺脫了傳統(tǒng)模式下只能依靠人格或第三方才能建立的信任關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了“無需信任的信任交易”，有效解決了供應(yīng)鏈管理中存在的代理問題[15]?？茽柵謇?Korpela et al.,2017)的研究表明，區(qū)塊鏈技術(shù)的信息集成功能，可以減少成員之間的信息失真和欺騙的機(jī)會(huì)主義行為的發(fā)生[16]。宋華等(2022)基于普洛斯金融的案例研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)是解決供應(yīng)鏈金融網(wǎng)絡(luò)信任問題的有效途徑[17]。

綜合上述文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)已有研究主要存在兩個(gè)方面的不足。一是已有文獻(xiàn)主要是基于單一數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈的應(yīng)用價(jià)值展開探討，尤其以區(qū)塊鏈技術(shù)的研究較為成熟，缺乏從數(shù)字技術(shù)的整體視角進(jìn)行分析。事實(shí)上，隨著數(shù)字技術(shù)在供應(yīng)鏈場景的深入應(yīng)用，不同數(shù)字技術(shù)之間呈現(xiàn)相互融合的發(fā)展趨勢，僅僅考慮某一具體技術(shù)的應(yīng)用效果是不準(zhǔn)確的。二是囿于企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)的度量困難，已有文獻(xiàn)主要采用理論分析、案例研究、問卷調(diào)查、博弈論等研究方法，實(shí)證考察數(shù)字技術(shù)與供應(yīng)鏈效率之間關(guān)系的研究相對較為匱乏。

(二)理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字技術(shù)作為供應(yīng)鏈創(chuàng)新發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力量，推動(dòng)供應(yīng)鏈管理日趨數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化?？梢酝茢?，數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用將有利于加強(qiáng)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的有效對接，降低企業(yè)經(jīng)營和交易成本，促進(jìn)供需精準(zhǔn)匹配和高效協(xié)同，進(jìn)而提升供應(yīng)鏈效率?；诖?，本文從供需匹配和外部交易成本兩個(gè)主要路徑出發(fā)，探討數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的影響及其作用機(jī)制。

數(shù)字技術(shù)可以提高供需匹配的精準(zhǔn)度，有效降低供應(yīng)鏈上下游企業(yè)信息不對稱程度，從而提升供應(yīng)鏈效率。隨著數(shù)字技術(shù)與供應(yīng)鏈的需求預(yù)測、產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、庫存管理等各個(gè)環(huán)節(jié)的深度融合，數(shù)據(jù)要素的價(jià)值不斷被放大，通過數(shù)字化進(jìn)一步加快供應(yīng)鏈上下游的信息傳播和交流速度，有效緩解傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中的“牛鞭效應(yīng)”，推進(jìn)全鏈路供需精準(zhǔn)匹配能力的提升[18]。需求預(yù)測環(huán)節(jié)，生產(chǎn)商利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算等技術(shù)可以更加精準(zhǔn)地刻畫終端用戶的偏好和行為特征，進(jìn)而準(zhǔn)確預(yù)測用戶需求的變化[19]；產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，數(shù)字仿真、數(shù)字孿生、3D打印等數(shù)字技術(shù)打破時(shí)空和地域的限制，增強(qiáng)了與用戶的互動(dòng)設(shè)計(jì)，為供應(yīng)鏈協(xié)同研發(fā)創(chuàng)造數(shù)字化環(huán)境，更加高效、快捷地設(shè)計(jì)出符合用戶需求的產(chǎn)品；生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，基于智能制造技術(shù)，生產(chǎn)商可以低成本高效率地開展以用戶為中心的個(gè)性化定制與按需生產(chǎn)，有效滿足市場多樣化需求，解決制造業(yè)長期存在的庫存投資過多和產(chǎn)能過剩問題；庫存管理環(huán)節(jié)，基于先進(jìn)算法下的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以使企業(yè)對需求變化提前做出預(yù)判，及時(shí)調(diào)整企業(yè)庫存水平，推動(dòng)企業(yè)庫存管理決策從傳統(tǒng)的“感應(yīng)—反應(yīng)”模式向“預(yù)測—執(zhí)行”模式轉(zhuǎn)變，增強(qiáng)供給和需求的動(dòng)態(tài)平衡能力。同時(shí)，隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在各行各業(yè)廣泛應(yīng)用，行業(yè)中的供應(yīng)商、生產(chǎn)廠家、零售商、客戶等所有主體基于產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)形成錯(cuò)綜復(fù)雜的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，打破傳統(tǒng)供應(yīng)鏈“供應(yīng)商—生產(chǎn)商—批發(fā)商—零售商”的垂直線性結(jié)構(gòu)[20]，供應(yīng)鏈形態(tài)結(jié)構(gòu)的變革不僅極大提升了供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲰憫?yīng)能力，使得市場需求發(fā)生變化時(shí)能夠快速實(shí)現(xiàn)供需匹配，而且有效防止了供應(yīng)鏈“斷鏈”所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)字技術(shù)可以有效降低外部交易成本，從而提升供應(yīng)鏈效率。借鑒戈德法布和塔克(Goldfarb & Tucker，2019)對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的分析[21]，數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈流程的成本降低效應(yīng)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面。一是數(shù)字技術(shù)增強(qiáng)了供應(yīng)鏈信息透明度，降低監(jiān)督成本。在傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理模式下，運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各類信息被離散地保存在不同企業(yè)的系統(tǒng)內(nèi)部，信息流缺乏透明度，導(dǎo)致鏈條上的各參與主體難以準(zhǔn)確了解相關(guān)事項(xiàng)的狀況及存在的問題，需要花費(fèi)大量的時(shí)間和成本進(jìn)行監(jiān)督，嚴(yán)重制約了供應(yīng)鏈效率的提升。以區(qū)塊鏈為代表的數(shù)字技術(shù)通過分布式賬本和加密技術(shù)，使得被授權(quán)的個(gè)體可以看到從產(chǎn)品起源到銷售全流程的信息，極大提升了整個(gè)供應(yīng)鏈的透明度[22]，確保參與各方及時(shí)發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈系統(tǒng)運(yùn)行過程中存在的問題，進(jìn)而提升供應(yīng)鏈運(yùn)行的整體效率。以飛機(jī)制造為例，制造一架飛機(jī)需要來自全球的數(shù)萬個(gè)零部件，空客公司利用區(qū)塊鏈技術(shù)可以準(zhǔn)確、及時(shí)地了解這數(shù)萬個(gè)零部件背后的海量信息，分析供應(yīng)商生產(chǎn)經(jīng)營狀況，從而有效保障零部件供應(yīng)的質(zhì)量。二是數(shù)字技術(shù)推動(dòng)物流模式向智能化轉(zhuǎn)型升級，極大降低了物流運(yùn)輸成本。物流運(yùn)輸效率低下、運(yùn)輸成本高企一直是供應(yīng)鏈管理面臨的痛點(diǎn)之一?；跀?shù)字技術(shù)形成的智慧物流在倉庫儲(chǔ)位優(yōu)化和貨物運(yùn)輸?shù)确矫婢哂酗@著優(yōu)勢，利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)可以優(yōu)化倉儲(chǔ)商品布局，實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和配送網(wǎng)絡(luò)的無縫融合，并結(jié)合數(shù)字技術(shù)對用戶畫像的精準(zhǔn)刻畫，高效安排商品的配送需求，極大提升了物流效率。同時(shí)，區(qū)塊鏈分布式賬本和加密技術(shù)特征可以大大減少商品流轉(zhuǎn)過程中紙質(zhì)單據(jù)的核對工作，有效保障了物流交付的安全和效率。三是數(shù)字技術(shù)能夠提升企業(yè)之間的信任程度，降低違約風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)的成本上升。在供應(yīng)鏈參與主體較多的情形下，企業(yè)相互之間的信任程度較低，發(fā)生機(jī)會(huì)主義行為的可能性較大，導(dǎo)致需要以較高的成本建立信任機(jī)制?；趨^(qū)塊鏈所具有的數(shù)據(jù)不可篡改和永久追蹤的特征，交易參與者的行為都會(huì)被永久記錄，并且可以被所有成員隨時(shí)訪問和追蹤，進(jìn)而有助于企業(yè)更加合理地安排生產(chǎn)計(jì)劃，減少由于相互之間不信任而儲(chǔ)備過多的存貨，從而極大提升供應(yīng)鏈運(yùn)行效率。企業(yè)之間甚至不需要信任就可以自動(dòng)完成交易，如通過采用區(qū)塊鏈智能合約技術(shù)可以自動(dòng)設(shè)置合同支付或終止程序，一旦滿足觸發(fā)條件，合約自動(dòng)執(zhí)行，不受外界因素干擾[23]。因此，使用區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)可以減少企業(yè)違約行為，保障供應(yīng)鏈高效順暢運(yùn)轉(zhuǎn)?；谝陨戏治?，提出本文的研究假設(shè)：

假設(shè)H1：在其他條件不變的情況下，企業(yè)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用將顯著提升供應(yīng)鏈效率。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2012—2019年A股上市公司作為初始研究樣本，并按照以下原則對樣本進(jìn)行處理：剔除金融行業(yè)上市公司、剔除ST、PT以及資不抵債的上市公司、剔除數(shù)據(jù)缺失和異常的上市公司。最終共獲得包含2 365家上市公司的15 698個(gè)公司年度觀測值。之所以將初始年份定為2012年，是因?yàn)橹袊鴶?shù)字技術(shù)的快速發(fā)展以及與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合應(yīng)用主要體現(xiàn)在2012年之后。為了控制極端值對回歸結(jié)果可靠性可能產(chǎn)生的影響，本文對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%的雙邊縮尾(winsorize)處理，并在回歸分析中對變量的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行公司層面的聚類調(diào)整。上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。

(二)變量定義和說明

1.被解釋變量

供應(yīng)鏈效率(lnInventory)。本文選取存貨周轉(zhuǎn)期的自然對數(shù)測度供應(yīng)鏈效率，存貨周轉(zhuǎn)期(Inventory)通過一年內(nèi)營業(yè)成本與平均存貨之間的比例關(guān)系計(jì)算得到。之所以采用存貨周轉(zhuǎn)期主要出于以下兩點(diǎn)考慮：一是存貨周轉(zhuǎn)期是反映供應(yīng)鏈管理水平的重要指標(biāo)，存貨周轉(zhuǎn)期越短，存貨轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金的速度越快，說明供應(yīng)鏈運(yùn)行效率越高；二是相對于從供應(yīng)鏈可靠性、柔性以及響應(yīng)能力等方面來考察供應(yīng)鏈效率，基于財(cái)務(wù)視角的指標(biāo)數(shù)據(jù)更容易獲取。

2.解釋變量

企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度(Digital)。借鑒孫潔等(2020)、袁淳等(2021)以及吳非等(2021)的做法[8,24-25]，本文采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分析法，構(gòu)建一個(gè)較為全面反映中國上市公司數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度的指標(biāo)。具體步驟如下：第一，確定數(shù)字技術(shù)的關(guān)鍵詞，通過對2012—2019年國家層面出臺(tái)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)政策進(jìn)行梳理，提取數(shù)字技術(shù)的關(guān)鍵詞，同時(shí)參考中國信息通信研究院發(fā)布的研究報(bào)告，進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)字技術(shù)特征詞的范圍，最終形成人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)四個(gè)方面的數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞庫。第二，對上市公司年報(bào)進(jìn)行文本分析，基于第一步獲得的詞庫，運(yùn)用計(jì)算機(jī)編程語言(Python)技術(shù)抓取上市公司年報(bào)中關(guān)于數(shù)字技術(shù)的關(guān)鍵詞。第三，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的指標(biāo)，對提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，剔除關(guān)鍵詞前存在的“無”“不”“沒”等否定涵義的表述以及非本公司的數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞，在此基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)各個(gè)關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率，進(jìn)而根據(jù)不同類型數(shù)字技術(shù)的詞頻形成最終加總詞頻，最后以對數(shù)化形式得到企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的指標(biāo)。

3.控制變量

為了控制遺漏變量引起的內(nèi)生性問題，本文加入了一系列控制變量，包括企業(yè)規(guī)模(lnSize)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、企業(yè)盈利能力(ROA)、經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流(Cash)、資本支出(Capital)、企業(yè)成長能力(Growth)、毛利率(Margin)、股權(quán)集中度(Top1)以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)。

主要變量的定義及說明如表1所示。

表1 變量定義

(三)實(shí)證模型設(shè)定

參考段文奇和景光正(2021)、凌潤澤等(2021)的研究[26-27]，本文構(gòu)建如下計(jì)量模型：

lnInventoryit=α0+α1Digitalit+∑Controls+∑Firm+∑Ind+∑Year+ε

(1)

其中，被解釋變量lnInventoryit為企業(yè)i在t年存貨周轉(zhuǎn)期的自然對數(shù)，解釋變量Digitalit為企業(yè)i在t年的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度，Controls為前述控制變量，F(xiàn)irm、Ind、Year分別表示企業(yè)、行業(yè)、年度的固定效應(yīng)。根據(jù)模型(1)，如果Digital的系數(shù)α1顯著為負(fù)，說明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用有助于提升供應(yīng)鏈效率，假設(shè)H1成立；反之，則假設(shè)H1不成立。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。被解釋變量存貨周轉(zhuǎn)期(lnInventory)的均值為1.979，標(biāo)準(zhǔn)差為0.553，說明不同企業(yè)的存貨周轉(zhuǎn)期存在較大的差異。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用(Digital)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.129和1.275，且最小值和最大值分別為0和4.732，表明中國上市公司數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用程度差異較大，部分企業(yè)尚未推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)的融合。其余控制變量的分布特征與以往研究文獻(xiàn)基本相似。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)基準(zhǔn)回歸

表3列示了數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果。其中，列(1)僅控制了固定效應(yīng)，列(2)加入了企業(yè)層面的控制變量，列(3)同時(shí)加入所有控制變量集。結(jié)果顯示，Digital的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度越高，企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)期越短，供應(yīng)鏈效率相對越高。從經(jīng)濟(jì)意義上看，以列(3)的結(jié)果為例，如果數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度每增加一個(gè)百分點(diǎn)，存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)將會(huì)下降1.02天(e0.024)，這說明無論是在統(tǒng)計(jì)意義上還是經(jīng)濟(jì)意義上，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用有助于提升供應(yīng)鏈效率，實(shí)證結(jié)果支持了假設(shè)H1成立。從控制變量看，資產(chǎn)收益率高、營業(yè)收入增長快、毛利率高的企業(yè)，供應(yīng)鏈效率相對較高。

表3 數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的影響

表3(續(xù))

(三)內(nèi)生性問題

前文的研究結(jié)論可能面臨反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。一方面，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度的提高，有助于推動(dòng)供應(yīng)鏈效率的提升；另一方面，供應(yīng)鏈效率更高的企業(yè)也可能更有動(dòng)力去推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營深度融合。基于此，本文選取各省份數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度的均值(Digital_province)作為工具變量。一方面企業(yè)所在省份的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度會(huì)對企業(yè)個(gè)體的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用產(chǎn)生影響，另一方面區(qū)域的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平難以直接作用于供應(yīng)鏈效率。Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計(jì)量在1%的水平上顯著，拒絕工具變量識(shí)別不足的假設(shè)，Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量大于Stock-Yogo弱工具變量識(shí)別檢驗(yàn)在10%水平上的臨界值，拒絕弱工具變量假設(shè)，由此說明本文選取的工具變量是合理可靠的。表4列(1)第一階段回歸結(jié)果顯示，Digital_procince的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明選取的工具變量滿足相關(guān)性要求。列(2)報(bào)告了第二階段回歸結(jié)果，Digital的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明在控制內(nèi)生性問題后本文的研究結(jié)論依然成立。本文進(jìn)一步選取“寬帶中國”政策試點(diǎn)(Bic)作為工具變量對內(nèi)生性問題進(jìn)行檢驗(yàn)，當(dāng)上市公司所在城市被列入試點(diǎn)城市，則入選年份之后Bic取值為1，否則為0。結(jié)果如表4列(3)和列(4)所示，發(fā)現(xiàn)Digital的系數(shù)在1%的水平上仍然顯著為負(fù)，說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

表4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.改變供應(yīng)鏈效率的度量方式

本文采用以下兩種方法對供應(yīng)鏈效率進(jìn)行替代性度量：第一，考慮到企業(yè)存貨水平受到行業(yè)特征以及周期性波動(dòng)的影響，因此在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中企業(yè)存貨水平以行業(yè)近3年均值調(diào)整后的存貨周轉(zhuǎn)期(lnInventory1)進(jìn)行重新測度；第二，由于營業(yè)周期能夠反映企業(yè)從外購存貨到銷售存貨并收回現(xiàn)金整個(gè)業(yè)務(wù)流程所花費(fèi)的時(shí)間，因此本文以營業(yè)周期的自然對數(shù)(lnCycle)衡量供應(yīng)鏈運(yùn)行效率，通過“預(yù)付賬款周期+應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期+存貨周轉(zhuǎn)期”計(jì)算得到，營業(yè)周期越短，說明供應(yīng)鏈運(yùn)營效率越高。表5列(1)和列(2)報(bào)告了回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，Digital的系數(shù)至少在5%的水平上顯著為負(fù)，說明本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

2.改變數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度的度量方式

本文采用以下兩種方法重新構(gòu)建數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度指標(biāo)：第一，數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞庫中包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)四個(gè)維度，由于四類技術(shù)涵蓋的詞匯數(shù)存在差異，這很可能賦予各類技術(shù)不同的權(quán)重進(jìn)而影響對企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能力的捕捉?；诖?，本文先構(gòu)建四個(gè)維度的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用細(xì)分指標(biāo)，然后對細(xì)分指標(biāo)分年度進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化處理消除量綱，最后將標(biāo)準(zhǔn)化的細(xì)分指標(biāo)加總得到新的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度指標(biāo)(Digital1)。第二，對四個(gè)維度的細(xì)分指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，保留特征值大于1的因子，進(jìn)而得到新的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用指標(biāo)(Digital2)。表5列(3)和列(4)報(bào)告了相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，無論采用何種方式度量企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度，Digital的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，支持了本文的研究結(jié)論是穩(wěn)健可靠的。

3.控制企業(yè)策略性信息披露行為的影響

本文基于企業(yè)年報(bào)披露的文本信息構(gòu)建數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度的指標(biāo)，但這種方法可能受到企業(yè)策略性信息披露行為的影響，如一些公司的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用停留在概念炒作階段，存在夸大信息披露的嫌疑[28]。為了排除這種可能的影響，本文進(jìn)行了如下檢驗(yàn)：第一，在基準(zhǔn)模型中控制盈余披露質(zhì)量，具體地，通過構(gòu)建兩個(gè)指標(biāo)來衡量盈余披露質(zhì)量：一是反映企業(yè)推遲確認(rèn)損失或費(fèi)用并加速確認(rèn)收入的盈余激進(jìn)度指標(biāo)(Earn_Aggress)；二是反映一定時(shí)期內(nèi)會(huì)計(jì)盈余和現(xiàn)金流匹配程度的盈余平滑度指標(biāo)(Earn_Smooth)。第二，僅保留深圳證券交易所信息披露考評結(jié)果為“優(yōu)秀”“良好”的樣本，相對而言，這類公司進(jìn)行策略性信息披露行為的可能性較低。表5列(5)和列(6)報(bào)告了相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果顯示，Digital的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明本文的研究結(jié)論不受策略性信息披露行為的影響。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表5(續(xù))

五、進(jìn)一步分析

(一)影響機(jī)制分析

前文的理論分析表明，數(shù)字技術(shù)可能通過提高供需匹配精準(zhǔn)度和降低外部交易成本促進(jìn)供應(yīng)鏈效率提升。因此，可以預(yù)期，如果這兩種影響機(jī)制確實(shí)成立，那么對于供需匹配精準(zhǔn)度較低、外部交易成本較高的企業(yè)而言，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用將有利于其供應(yīng)鏈效率的提升?；诖耍疚姆謩e從供需匹配精準(zhǔn)度和外部交易成本兩個(gè)方面來考察數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的作用機(jī)制。

1.供需匹配精準(zhǔn)度

由于供需匹配精準(zhǔn)度難以直接度量，本文借鑒卡雄等(Cachon et al.,2007)、單等人(Shan et al.,2014)的研究[29-30]，以企業(yè)生產(chǎn)波動(dòng)對需求波動(dòng)的偏離來間接刻畫供需匹配精準(zhǔn)度。具體定義如下：

(2)

Productionit=Costit+Inventoryit-Inventoryit-1

(3)

其中，σ()表示變量的標(biāo)準(zhǔn)差，Production為企業(yè)生產(chǎn)量，Demand為企業(yè)需求量。企業(yè)生產(chǎn)量通過式(3)計(jì)算得到，Cost為企業(yè)營業(yè)成本，Inventory為企業(yè)存貨凈值；企業(yè)需求量分別以企業(yè)營業(yè)收入(Sales)和營業(yè)成本(Cost)作為代理變量。為了消除時(shí)間趨勢的影響，本文對生產(chǎn)和需求序列進(jìn)行對數(shù)和一階差分處理，并將新的序列代入式(2)，得到Matching1和Matching2。該指標(biāo)值越大，說明企業(yè)的生產(chǎn)波動(dòng)對需求波動(dòng)的偏離程度越大，供需匹配精準(zhǔn)度越低。本文分別將Digital×Matching1、Digital×Matching2加入模型(1)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表6列(1)和列(2)所示，交乘項(xiàng)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，意味著供需匹配精準(zhǔn)度越低，數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率提升的作用結(jié)果越明顯，與理論預(yù)期一致。

2.外部交易成本

考慮到外部交易成本涉及的種類較多，難以完全將其囊括，本文采用兩個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行間接測度。一是使用企業(yè)資產(chǎn)的專用性來反映企業(yè)的外部交易成本，資產(chǎn)專用性較高的企業(yè)面臨的“套牢”風(fēng)險(xiǎn)相對更大，更有可能受到交易對手“敲竹杠”行為的威脅，因此外部交易成本相對較高[31]。借鑒科利斯和蒙哥馬利(Collis & Montgomery，1997)的研究[32]，本文使用無形資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值(Intangible)來度量企業(yè)資產(chǎn)的專用性，該指標(biāo)值越大，說明企業(yè)面臨的外部交易成本越高。二是采用廣告費(fèi)用與營業(yè)收入的比值(Advertise)來衡量企業(yè)的外部交易成本，該指標(biāo)值越大，說明企業(yè)在銷售環(huán)節(jié)面臨的外部交易成本較高。本文分別將Digital×Intangible、Digital×Advertise加入模型(1)進(jìn)行檢驗(yàn)。表6列(3)和列(4)結(jié)果顯示，交乘項(xiàng)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明企業(yè)外部交易成本越高，數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率提升的效果越明顯，驗(yàn)證了前文的預(yù)期。

表6 影響機(jī)制分析

表6(續(xù))

(二)異質(zhì)性檢驗(yàn)

考慮到不同企業(yè)的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度不同，并且不同行業(yè)的供應(yīng)鏈特征也存在較大的差異，因此，本文分別從企業(yè)層面和行業(yè)層面考察數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率是否存在異質(zhì)性效果。

1.企業(yè)層面

基于企業(yè)自身的微觀特征，按照企業(yè)規(guī)模和科技屬性進(jìn)行分樣本檢驗(yàn)。具體地，參照國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《統(tǒng)計(jì)上大中小微型企業(yè)劃分辦法(2017)》，根據(jù)不同行業(yè)的企業(yè)的員工人數(shù)和營業(yè)收入將樣本劃分為大中型企業(yè)和小微企業(yè)；由于創(chuàng)業(yè)板和中小板以高新技術(shù)企業(yè)為主，而滬深主板上市公司以傳統(tǒng)行業(yè)為主，因此，本文根據(jù)不同企業(yè)所在的板塊將樣本劃分為高新技術(shù)企業(yè)和非高新技術(shù)企業(yè)?；貧w結(jié)果如表7所示。

表7 基于企業(yè)層面的異質(zhì)性檢驗(yàn)

表7(續(xù))

從表7列(1)和列(2)的結(jié)果可以看出，無論是大中型企業(yè)還是小微企業(yè)，數(shù)字技術(shù)均在1%的水平上顯著提升了供應(yīng)鏈效率，但是對于大中型企業(yè)的提升效果更顯著。這一結(jié)果說明數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用具有規(guī)模效應(yīng)，規(guī)模較大的企業(yè)能夠充分利用其在資金、人才、技術(shù)、數(shù)據(jù)等方面的優(yōu)勢，更好地發(fā)揮數(shù)字技術(shù)對提升供應(yīng)鏈效率的放大倍增作用。表7列(3)和列(4)是將企業(yè)按照科技屬性進(jìn)行分組回歸的結(jié)果，數(shù)字技術(shù)對高新技術(shù)企業(yè)供應(yīng)鏈效率在5%水平上顯著為負(fù)，而對非高新技術(shù)企業(yè)供應(yīng)鏈效率不顯著。由此可以推斷，相對于非高新技術(shù)企業(yè)而言，高新技術(shù)企業(yè)具有較好的數(shù)字創(chuàng)新基礎(chǔ)支撐，具備數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的客觀基礎(chǔ)條件，能夠推動(dòng)數(shù)字技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營進(jìn)行有效融合，進(jìn)而帶來供應(yīng)鏈效率提升的效果。

2.行業(yè)層面

根據(jù)企業(yè)所處行業(yè)的特征，以行業(yè)類別和行業(yè)競爭程度進(jìn)行分組回歸。首先，將樣本企業(yè)分為制造業(yè)和非制造業(yè)兩類；其次，采用赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI)來衡量行業(yè)競爭程度，具體計(jì)算公式為：HHI=∑(Xi/X)2，其中Xi是行業(yè)內(nèi)企業(yè)i的營業(yè)收入，HHI值越大，說明行業(yè)競爭程度越低。本文根據(jù)各年份的中位數(shù)將樣本劃分為競爭程度較強(qiáng)和競爭程度較弱兩個(gè)子樣本。具體回歸結(jié)果如表8所示。

表8 基于行業(yè)層面的異質(zhì)性檢驗(yàn)

表8列(1)和列(2)結(jié)果顯示，制造業(yè)樣本的Digital系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，而非制造業(yè)樣本的Digital系數(shù)在10%水平上顯著為負(fù)。這是因?yàn)橄鄬τ诜侵圃鞓I(yè)供應(yīng)鏈通常置于企業(yè)內(nèi)部完成，制造業(yè)供應(yīng)鏈生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)大多是由不同企業(yè)通過專業(yè)化分工協(xié)作來實(shí)現(xiàn)，對內(nèi)外部環(huán)境的變化會(huì)更加敏感，因此，數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的促進(jìn)作用對制造業(yè)企業(yè)更顯著。表8列(3)和列(4)報(bào)告了行業(yè)競爭程度的分組回歸結(jié)果，在競爭程度較高的行業(yè)中，Digital的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，而在競爭程度較低的行業(yè)，Digital系數(shù)不顯著。產(chǎn)生這一結(jié)果的可能原因是，相較于競爭程度較低的行業(yè)，外部交易主體對競爭程度較高行業(yè)中的企業(yè)進(jìn)行惡意違約的概率較高，進(jìn)而使得企業(yè)的外部交易成本相對較高，因此，數(shù)字技術(shù)對競爭程度較高行業(yè)中的企業(yè)供應(yīng)鏈效率具有更加顯著的提升效果。

六、結(jié)論與政策建議

在數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展的背景下，推動(dòng)供應(yīng)鏈與數(shù)字技術(shù)深度融合，既是打造數(shù)字化供應(yīng)鏈體系的重要驅(qū)動(dòng)力，也是推進(jìn)中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的關(guān)鍵著力點(diǎn)。本文利用2012—2019年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分析法構(gòu)建了反映企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用程度的指標(biāo)，從理論和實(shí)證兩個(gè)方面探討了數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的影響及其作用機(jī)理。研究結(jié)果表明，數(shù)字技術(shù)可以顯著促進(jìn)供應(yīng)鏈效率的提升，該結(jié)論在經(jīng)過一系列內(nèi)生性檢驗(yàn)和穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。機(jī)制檢驗(yàn)表明，數(shù)字技術(shù)主要通過提高供需匹配精準(zhǔn)度和降低外部交易成本推動(dòng)供應(yīng)鏈效率提升。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)對供應(yīng)鏈效率的促進(jìn)效果在大中型企業(yè)、高新技術(shù)企業(yè)、制造業(yè)以及競爭程度較強(qiáng)的行業(yè)中更加顯著。本文的研究結(jié)論為加快構(gòu)建數(shù)字化供應(yīng)鏈提供了重要的政策啟示。

第一，企業(yè)層面，應(yīng)抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)給企業(yè)帶來的發(fā)展機(jī)遇，逐步將數(shù)字技術(shù)引入企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中，推動(dòng)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具體而言，一方面，樹立以用戶為中心的供應(yīng)鏈管理理念，充分利用數(shù)字技術(shù)手段，調(diào)動(dòng)用戶主動(dòng)參與到原材料采購、研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、銷售服務(wù)等供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)中，提高供應(yīng)鏈的市場需求實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，更好地滿足用戶不斷升級的個(gè)性化需求；另一方面，發(fā)揮數(shù)據(jù)要素在數(shù)字化供應(yīng)鏈中的關(guān)鍵作用，將數(shù)據(jù)要素的使用貫穿供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)，協(xié)同推進(jìn)供應(yīng)鏈要素?cái)?shù)據(jù)化和數(shù)據(jù)要素供應(yīng)鏈化，促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部各項(xiàng)業(yè)務(wù)流程數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

第二，行業(yè)層面，發(fā)揮數(shù)字技術(shù)的上下游傳導(dǎo)效應(yīng)，打通數(shù)據(jù)要素流通渠道，推動(dòng)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)高效協(xié)同發(fā)展。數(shù)字化供應(yīng)鏈不僅需要企業(yè)自身加大數(shù)字化投入，更需要上下游企業(yè)密切配合。因此，應(yīng)加快打通供應(yīng)鏈上下游企業(yè)數(shù)據(jù)通道，以數(shù)據(jù)流引領(lǐng)人才流、技術(shù)流、資金流，提升全鏈路供需匹配精準(zhǔn)度以及降低外部協(xié)調(diào)交易成本，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、供給、銷售一體化，全面提升供應(yīng)鏈效率。同時(shí)，鼓勵(lì)支持行業(yè)核心企業(yè)搭建供應(yīng)鏈協(xié)同平臺(tái)，連接上游供應(yīng)商和下游用戶，通過對終端用戶需求的精準(zhǔn)預(yù)測，引導(dǎo)上下游企業(yè)高效協(xié)同發(fā)展，提高供應(yīng)鏈快速響應(yīng)能力。

第三，政府層面，加快完善數(shù)字化供應(yīng)鏈相關(guān)政策制度體系建設(shè)，不斷推動(dòng)數(shù)字化供應(yīng)鏈落地實(shí)施。具體而言，首先，結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域特征，培育一批具有行業(yè)代表性的數(shù)字化供應(yīng)鏈標(biāo)桿企業(yè)，形成可復(fù)制推廣的經(jīng)驗(yàn)做法，進(jìn)而帶動(dòng)行業(yè)內(nèi)更多企業(yè)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈與數(shù)字技術(shù)深度融合。其次，制定和推廣供應(yīng)鏈數(shù)字化管理標(biāo)準(zhǔn)，加快制定供應(yīng)鏈數(shù)字化管理指南等關(guān)鍵急需標(biāo)準(zhǔn)，以標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)企業(yè)導(dǎo)入供應(yīng)鏈數(shù)字化工具和解決方案，提升供應(yīng)鏈數(shù)字化管理能力。最后，提升特定領(lǐng)域供應(yīng)鏈數(shù)字化水平，面向非制造業(yè)、競爭程度較弱以及非高新技術(shù)行業(yè)，應(yīng)引導(dǎo)行業(yè)組織、科研院所、龍頭企業(yè)深化大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，提升供應(yīng)鏈數(shù)字化水平，增強(qiáng)供應(yīng)鏈協(xié)同運(yùn)作的精準(zhǔn)性和敏捷性。