摘 "要:隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,我國(guó)制造業(yè)企業(yè)迫切需要數(shù)智化轉(zhuǎn)型,而供應(yīng)鏈金融規(guī)模的逐年增長(zhǎng)對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的影響正成為熱點(diǎn)問(wèn)題。文章以A股2017—2022年制造業(yè)上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),實(shí)證研究了供應(yīng)鏈金融對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的具體影響機(jī)制。結(jié)論表明:制造業(yè)發(fā)展供應(yīng)鏈金融可以通過(guò)緩解融資約束促進(jìn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。文章揭示了“供應(yīng)鏈金融—制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型”的作用機(jī)理和理論邊界,為促進(jìn)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供針對(duì)性政策建議。
"關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟(jì);供應(yīng)鏈金融;數(shù)智化轉(zhuǎn)型;融資約束
"中圖分類(lèi)號(hào):F274 " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.07.036
Abstract: With the rapid development of digital economy, Chinese manufacturing enterprises are in urgent need of digital intelligent transformation, and the impact of the increase of supply chain finance scale on the digital intelligent transformation of enterprises is becoming a hot issue. Based on the data of A-share manufacturing listed companies from 2017 to 2022, this paper empirically studies the specific impact mechanism of supply chain finance on the digital intelligent transformation of enterprises. The conclusion shows that the development of supply chain finance in manufacturing industry can promote the digital intelligent transformation of enterprises by easing financing constraints. This study reveals the mechanism and theoretical boundary of \"supply chain finance-digital intelligent transformation of manufacturing industry\", and provides targeted policy suggestions for promoting high-quality development of manufacturing industry.
Key words: digital economy; supply chain finance; digital intelligent transformation; financing constraints
0 "引 "言
"近年來(lái),數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,與傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)相比,數(shù)字經(jīng)濟(jì)打破了物理因素對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的限制,從根本上改變了商業(yè)社會(huì)的組織運(yùn)作邏輯和價(jià)值創(chuàng)造方式[1]。以物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等為代表的數(shù)字技術(shù)正在加速金融創(chuàng)新,并日益融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展各領(lǐng)域全過(guò)程,以數(shù)字化、智能化為主要特征的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正重塑企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局[2]。
"數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的供應(yīng)鏈金融也呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì),供應(yīng)鏈金融是由核心企業(yè)、上游供應(yīng)商、下游經(jīng)銷(xiāo)商及金融機(jī)構(gòu)等多方參與的,旨在破解供應(yīng)鏈成員融資難題的創(chuàng)新型金融服務(wù)方式,是整合供應(yīng)鏈主體融資流程的金融資源[3]。供應(yīng)鏈金融的主要特點(diǎn)是以供應(yīng)鏈上的交易數(shù)據(jù)和資產(chǎn)作為融資的基礎(chǔ),以降低資金成本、提高供應(yīng)鏈效率、優(yōu)化現(xiàn)金流為目的,同時(shí)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)管理和共享機(jī)制來(lái)保障各方的利益[4]。供應(yīng)鏈金融廣泛存在于制造業(yè)企業(yè)中,并對(duì)制造業(yè)的資金流動(dòng)性和經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性起到了重要作用。
"雖然有眾多學(xué)者的關(guān)注和國(guó)家政策的支持,但目前制造業(yè)在轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中仍然遇到了諸多困難與挑戰(zhàn)。制造業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型離不開(kāi)持續(xù)的創(chuàng)新研發(fā)投入和穩(wěn)定的資金供給,而目前的很多企業(yè)均面臨資金短缺的問(wèn)題,抑制了企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型的發(fā)展。供應(yīng)鏈金融可以為制造業(yè)企業(yè)解決這一難題,供應(yīng)鏈金融的發(fā)展能使企業(yè)獲得更為廣泛的融資渠道,通過(guò)緩解融資約束,加大企業(yè)的創(chuàng)新投入,最終影響了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的效果。
1 "理論分析與研究假說(shuō)
"企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)利用新一代數(shù)字與智能技術(shù)進(jìn)行全域、全場(chǎng)景、全鏈路的改造過(guò)程,驅(qū)動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理、業(yè)務(wù)流程場(chǎng)景變革與重塑的過(guò)程。數(shù)智化是對(duì)數(shù)字化和智能化的融合。數(shù)智化轉(zhuǎn)型當(dāng)前已成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的大勢(shì)所趨,作為企業(yè)未來(lái)戰(zhàn)略制勝的制高點(diǎn),那究竟該如何推進(jìn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型?數(shù)智化轉(zhuǎn)型離不開(kāi)底層的技術(shù)創(chuàng)新,而技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)又離不開(kāi)強(qiáng)大的金融驅(qū)動(dòng)力[5],數(shù)智化轉(zhuǎn)型作為更高層次的技術(shù)創(chuàng)新,其對(duì)高質(zhì)量金融供給有著更為突出的需求。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)借助供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新來(lái)錨定核心企業(yè),以核心企業(yè)的信用狀況擴(kuò)展至整個(gè)鏈條體系中,提高整個(gè)供應(yīng)鏈的融資可得性[6],由此緩解了企業(yè)的融資約束,能夠?yàn)橹圃鞓I(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提供良好的基礎(chǔ)。張黎娜等[7]基于異質(zhì)性視角深入剖析不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和地理區(qū)位下“供應(yīng)鏈金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的影響效果,實(shí)證分析證實(shí)了供應(yīng)鏈金融對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)顯著的正向促進(jìn)作用,認(rèn)為供應(yīng)鏈金融創(chuàng)新可以通過(guò)降低信息不對(duì)稱(chēng)和傳遞市場(chǎng)積極信號(hào)、緩解融資約束和加強(qiáng)財(cái)務(wù)穩(wěn)定、提高全要素生產(chǎn)率和創(chuàng)新產(chǎn)出三種機(jī)制促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
"總體來(lái)說(shuō),近年來(lái)眾多學(xué)者對(duì)供應(yīng)鏈金融進(jìn)行了廣泛且詳實(shí)的研究。多數(shù)研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)運(yùn)用供應(yīng)鏈金融能通過(guò)緩解供應(yīng)鏈企業(yè)的融資約束,激勵(lì)企業(yè)創(chuàng)新,促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展;但也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),供應(yīng)鏈金融面臨資金、人才、技術(shù)等多方面問(wèn)題,會(huì)對(duì)企業(yè)帶來(lái)負(fù)面影響,加劇企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。雖然目前學(xué)術(shù)界對(duì)供應(yīng)鏈金融對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型影響機(jī)制還缺乏共識(shí),但以大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)的運(yùn)用推動(dòng)制造業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)方式的革新,作為制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的研究方向已經(jīng)得到普遍認(rèn)可。通過(guò)以上文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),供應(yīng)鏈金融與制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型存在一定的關(guān)聯(lián)性,數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下供應(yīng)鏈金融的發(fā)展緩解了企業(yè)的融資約束,使得企業(yè)能夠獲得充足的資金加大在數(shù)智化升級(jí)方面的創(chuàng)新投入,對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型具有重要促進(jìn)作用。但是以上文獻(xiàn)并沒(méi)有深入分析供應(yīng)鏈金融和企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型之間的具體影響機(jī)制,因此給本文的研究提供了方向。鑒于此,本文擬對(duì)“供應(yīng)鏈金融—制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型”的影響路徑進(jìn)行識(shí)別檢驗(yàn),對(duì)厘清微觀金融創(chuàng)新與企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)關(guān)系具有重要的理論和實(shí)踐意義。
"基于以上理論分析,本文提出假設(shè):供應(yīng)鏈金融對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型有促進(jìn)作用。
2 "供應(yīng)鏈金融對(duì)制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的影響分析
2.1 "樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源
"本文的原始數(shù)據(jù)來(lái)自Wind金融終端,選取了2017—2022年共864家制造業(yè)上市公司,經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理之后得到4 563個(gè)觀測(cè)值的非平衡面板數(shù)據(jù)。
2.2 "變量定義
2.2.1 "被解釋變量。本文的被解釋變量是企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度DIT,參考吳非等[8]的做法,通過(guò)上市企業(yè)公布的年度報(bào)告中的相應(yīng)關(guān)鍵詞詞頻測(cè)度,作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的代理指標(biāo)。本文通過(guò)爬取樣本公司的2016—2021年報(bào)進(jìn)行文本分析,并通過(guò)構(gòu)建關(guān)鍵分詞詞典來(lái)進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì),并在既有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行補(bǔ)充。本文把制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型詞頻分為六大類(lèi):智能化、自動(dòng)化、集成化、信息化、數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng),共計(jì)150余個(gè)核心關(guān)鍵詞進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì),參考余東華等[9]做法,統(tǒng)計(jì)樣本中公司關(guān)鍵詞頻出現(xiàn)次數(shù)并對(duì)其取自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度DIT,DIT值越大說(shuō)明該企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。
2.2.2 "核心解釋變量。本文創(chuàng)新性嘗試使用關(guān)鍵詞頻率定量分析方法對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈金融水平進(jìn)行測(cè)度,繼續(xù)沿用前文提到的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞頻數(shù)統(tǒng)計(jì)法思路,結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)貢獻(xiàn)[10-11],把企業(yè)供應(yīng)鏈金融業(yè)態(tài)和產(chǎn)品細(xì)分為“應(yīng)收類(lèi)、預(yù)付類(lèi)、存貨類(lèi)、綜合類(lèi)”四類(lèi),共計(jì)21個(gè)詞頻。統(tǒng)計(jì)企業(yè)在年報(bào)中所有關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次,作為該企業(yè)供應(yīng)鏈金融發(fā)展程度SCF的測(cè)算指標(biāo)。此外根據(jù)(Cosci等)[12]從供應(yīng)鏈角度對(duì)供應(yīng)鏈金融的研究,主要研究上下游企業(yè)之間的業(yè)務(wù)往來(lái)關(guān)系,認(rèn)為供應(yīng)鏈金融在企業(yè)之間業(yè)務(wù)往來(lái)更多是通過(guò)應(yīng)收賬款以及應(yīng)付賬款等作為主要的方式,從而選擇以(應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期限-應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期限)作為替代指標(biāo)SCFG來(lái)衡量這一部分的影響。這一指標(biāo)也反映了供應(yīng)鏈金融在供應(yīng)鏈角度的主要作用,即充分考慮企業(yè)之間的資金交流以及相互合作。
2.2.3 "控制變量。在控制變量的選擇方面,本文根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)分析選取了企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)LEV、盈利能力ROE、股權(quán)集中度OC、企業(yè)規(guī)模Size、企業(yè)年齡Age、營(yíng)運(yùn)能力Revenue和審計(jì)意見(jiàn)Audit。分別反映了公司內(nèi)部治理、財(cái)務(wù)健康程度以及持續(xù)獲利能力的高低。
2.3 "模型設(shè)定
全文選用的數(shù)據(jù)均為當(dāng)期,采用同一時(shí)間維度進(jìn)行實(shí)證定量分析。在模型(1)中,被解釋變量為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度,核心解釋變量為供應(yīng)鏈金融發(fā)展程度,其余控制變量是根據(jù)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力等選擇具有代表性的相關(guān)指標(biāo)。
3 "供應(yīng)鏈金融對(duì)制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的實(shí)證分析
3.1 "描述性統(tǒng)計(jì)分析
本文所選取的變量如表1所示,包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大值、最小值。首先,在選取的制造業(yè)樣本中核心解釋變量供應(yīng)鏈金融發(fā)展程度SCF均值為3.717,標(biāo)準(zhǔn)差0.263 7,說(shuō)明在短期借款角度的制造業(yè)供應(yīng)鏈金融發(fā)展水平差異不大,而從供應(yīng)鏈角度來(lái)看SCFG的波動(dòng)相對(duì)較大,標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到70.85,說(shuō)明制造業(yè)會(huì)根據(jù)企業(yè)在供應(yīng)鏈中的地位決定自己的供應(yīng)鏈金融水平,不同制造業(yè)企業(yè)的核心地位差距較大。融資約束FC的均值為5.366,相對(duì)于別的行業(yè)較高,說(shuō)明制造業(yè)企業(yè)存在較大的融資約束。核心被解釋變量數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度DIT,均值為2.983,整體數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)化處理之后比較平穩(wěn),表明企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度還有很大的上升空間。其他控制變量包括Size、ROE、Age、OC、LEV、Revenue等數(shù)據(jù)也均較為穩(wěn)定,數(shù)據(jù)波動(dòng)不大。
3.2 "回歸結(jié)果分析
常見(jiàn)的多元回歸模型包括固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型和混合效應(yīng)模型,模型的選擇需要根據(jù)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果來(lái)分析,根據(jù)Stata17.0對(duì)模型進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)可知,本文適合固定效應(yīng)模型來(lái)進(jìn)行實(shí)證分析。
"為了驗(yàn)證假設(shè),即供應(yīng)鏈金融對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型有促進(jìn)作用,表2中模型(1)到(7)給出了制造業(yè)上市公司依次增加控制變量的回歸結(jié)果。根據(jù)實(shí)證結(jié)果顯示,制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度和供應(yīng)鏈金融發(fā)展程度呈現(xiàn)顯著正相關(guān),在沒(méi)有增加控制變量的情況下,供應(yīng)鏈金融對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的程度為0.19,并在1%的水平上顯著,說(shuō)明樣本公司的供應(yīng)鏈金融發(fā)展顯著促進(jìn)了企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型,假設(shè)得到驗(yàn)證??刂谱兞肯禂?shù)中,企業(yè)規(guī)模Size和數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度顯著正相關(guān),說(shuō)明規(guī)模較大的制造業(yè)公司會(huì)有更多的資本和數(shù)據(jù)來(lái)投入到數(shù)智化轉(zhuǎn)型的發(fā)展。而企業(yè)年齡Age和股權(quán)集中度OC與數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度顯著負(fù)相關(guān),這說(shuō)明新成立的公司可能更偏科技行業(yè)而非傳統(tǒng)行業(yè),會(huì)投入更多的研發(fā)成本用于公司數(shù)字化和智能化發(fā)展。股權(quán)集中度反映了公司的治理水平,新成立的公司偏科技行業(yè)居多,股權(quán)融資較大,導(dǎo)致盡管股權(quán)集中度較低,但公司推行數(shù)智化轉(zhuǎn)型的落地性越好。
3.3 "穩(wěn)健性檢驗(yàn)
"為了進(jìn)一步說(shuō)明研究結(jié)果的可靠性,本文通過(guò)替換被解釋變量的衡量方法來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)(如表3所示)。將本文所選擇的數(shù)智化詞譜頻數(shù)替換為企業(yè)的創(chuàng)新投入RD,選擇的原因是企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度的高低離不開(kāi)長(zhǎng)期的創(chuàng)新投入,可以用企業(yè)年度研發(fā)費(fèi)用/資產(chǎn)總額來(lái)衡量。
"結(jié)果表明,如表3第一列所示,供應(yīng)鏈金融與替換變量之后的企業(yè)創(chuàng)新投入也成顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.002 4,供應(yīng)鏈金融與企業(yè)融資約束成顯著負(fù)相關(guān),企業(yè)創(chuàng)新投入與融資約束成顯著負(fù)相關(guān),供應(yīng)鏈金融發(fā)展水平仍然與企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度顯著正相關(guān),所得出的結(jié)論沒(méi)有實(shí)質(zhì)性變化,因此認(rèn)為假設(shè)得到驗(yàn)證。
4 "結(jié)論與建議
本文基于分析制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的眾多復(fù)雜影響因素,創(chuàng)新性地從供應(yīng)鏈金融的角度出發(fā),細(xì)致研究了制造業(yè)供應(yīng)鏈金融將會(huì)給數(shù)智化轉(zhuǎn)型帶來(lái)怎樣的影響。本文借助2017—2022年A股制造業(yè)上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù),通過(guò)實(shí)證研究分析,得出了如下結(jié)論:第一,企業(yè)發(fā)展供應(yīng)鏈金融對(duì)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型有促進(jìn)作用。本文的實(shí)證結(jié)果可以說(shuō)明供應(yīng)鏈金融發(fā)展程度與企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型存在顯著正相關(guān)關(guān)系。供應(yīng)鏈金融通過(guò)存貨類(lèi)、營(yíng)收類(lèi)、預(yù)付類(lèi)以及綜合類(lèi)等細(xì)分科目的方式獲得相關(guān)資金支持,完善了制造業(yè)企業(yè)的融資渠道,也通過(guò)信用融資過(guò)程中交易數(shù)據(jù)的累計(jì)和數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,進(jìn)而提升了企業(yè)在數(shù)智化轉(zhuǎn)型方面的創(chuàng)新投入。第二,企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型還與公司規(guī)模、股權(quán)集中度和營(yíng)運(yùn)能力顯著相關(guān)。通過(guò)控制變量的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),本文選取的幾個(gè)控制變量公司規(guī)模、公司年齡、股權(quán)集中度和營(yíng)運(yùn)能力顯著相關(guān),其中公司規(guī)模顯著正相關(guān),公司年齡、股權(quán)集中度和營(yíng)運(yùn)能力顯著負(fù)相關(guān),這說(shuō)明新成立的和營(yíng)運(yùn)能力更強(qiáng)的公司更有可能快速提升企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型程度。
根據(jù)本文的實(shí)證結(jié)果,提出以下幾點(diǎn)政策建議:第一,從公司治理角度,制造業(yè)應(yīng)迎合數(shù)字經(jīng)濟(jì)的浪潮,大力發(fā)展供應(yīng)鏈金融,便于提高資金利用效率、整合資源優(yōu)勢(shì),還可以豐富企業(yè)的融資路徑,為企業(yè)在創(chuàng)新研發(fā)上投入提供資金的保障,才能提高企業(yè)供應(yīng)鏈整體競(jìng)爭(zhēng)力和數(shù)智化轉(zhuǎn)型水平。第二,從金融機(jī)構(gòu)角度,銀行可以和企業(yè)積極配合共同探索數(shù)字化、智能化等技術(shù)創(chuàng)新,搭建供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)云平臺(tái),提高供應(yīng)鏈金融服務(wù)水平,改善供應(yīng)鏈金融運(yùn)作模式,有利于破除傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融的局限性,提高融資效率,增強(qiáng)供應(yīng)鏈抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力,為企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)和數(shù)智化轉(zhuǎn)型營(yíng)造良好環(huán)境。第三,從監(jiān)管政策水平,政府應(yīng)不斷加強(qiáng)對(duì)制造業(yè)供應(yīng)鏈金融的支持力度,提供必要的配套基礎(chǔ)設(shè)施,強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管,搭建銀企對(duì)接平臺(tái),鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)加強(qiáng)多種形式的合作,提高企業(yè)融資效率,不斷加大企業(yè)的創(chuàng)新投入,助力制造業(yè)企業(yè)完成數(shù)智化轉(zhuǎn)型,最終實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。
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收稿日期:2023-12-24
作者簡(jiǎn)介:陳 "雷(1986—),男,山東青島人,上海理工大學(xué)管理學(xué)院博士研究生,研究方向:金融工程管理;劉藝凡(1998—),男,安徽池州人,上海理工大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生,研究方向:供應(yīng)鏈金融;高廣闊(1966—),男,山東濟(jì)南人,上海理工大學(xué)管理學(xué)院,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。
引文格式:陳雷,劉藝凡,高廣闊. 供應(yīng)鏈金融對(duì)制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的影響研究[J]. 物流科技,2024,47(7):149-152.