供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)信息披露質(zhì)量

摘要：文章旨在探討供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)內(nèi)部控制強(qiáng)化及信息披露質(zhì)量提升的影響作用，基于商務(wù)部供應(yīng)鏈創(chuàng)新試點(diǎn)政策背景，利用2012-2022年間滬深A(yù)股非金融類上市公司的面板數(shù)據(jù)，采用雙重差分法（DID）系統(tǒng)分析了供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響機(jī)制。結(jié)果表明，供應(yīng)鏈數(shù)字化顯著促進(jìn)了企業(yè)信息披露質(zhì)量的提升，且這一正向效應(yīng)通過內(nèi)部控制的強(qiáng)化得以有效傳導(dǎo)。文章厘清了供應(yīng)鏈數(shù)字化提升信息披露質(zhì)量的具體路徑，助力政府引導(dǎo)企業(yè)把握供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型契機(jī)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈數(shù)字化；企業(yè)信息披露質(zhì)量；內(nèi)部控制質(zhì)量

在全球經(jīng)濟(jì)一體化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，為順應(yīng)全球發(fā)展趨勢(shì)、驅(qū)動(dòng)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)，國(guó)務(wù)院于2021年12月正式發(fā)布了《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》，明確將加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為核心戰(zhàn)略任務(wù)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新動(dòng)能，更在產(chǎn)業(yè)升級(jí)與社會(huì)效率提升中扮演了關(guān)鍵角色。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等新興技術(shù)的迅猛發(fā)展，供應(yīng)鏈模式發(fā)生了根本性變革，促使供應(yīng)鏈向數(shù)字化、智能化、可視化及自動(dòng)化轉(zhuǎn)型。在此背景下，供應(yīng)鏈數(shù)字化不僅是企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵路徑，更是響應(yīng)國(guó)家推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展號(hào)召、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)力之一。

為系統(tǒng)性地推動(dòng)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用，國(guó)務(wù)院辦公廳于2017年10月13日發(fā)布了《關(guān)于積極推進(jìn)供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用的指導(dǎo)意見》，標(biāo)志著國(guó)家層面對(duì)供應(yīng)鏈發(fā)展的戰(zhàn)略重視與規(guī)劃布局。隨后，商務(wù)部等八部門聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于開展供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點(diǎn)通知》，遴選出266家企業(yè)及55個(gè)城市作為試點(diǎn)，這一系列舉措有效促進(jìn)了供應(yīng)鏈領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，不僅增強(qiáng)了我國(guó)供應(yīng)鏈的競(jìng)爭(zhēng)力與服務(wù)水平，也為構(gòu)建高效、智能的供應(yīng)鏈體系奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。現(xiàn)有研究表明，供應(yīng)鏈數(shù)字化在提升企業(yè)績(jī)效、風(fēng)險(xiǎn)管理能力及全要素生產(chǎn)率方面成效顯著，同時(shí)促進(jìn)了知識(shí)流動(dòng)與協(xié)作創(chuàng)新，降低了交易成本。

信息披露作為連接上市公司與投資者的關(guān)鍵橋梁，其質(zhì)量直接影響市場(chǎng)透明度與投資者決策效率?，F(xiàn)有文獻(xiàn)廣泛探討了影響信息披露質(zhì)量的內(nèi)外部因素，包括企業(yè)特征、管理層激勵(lì)、內(nèi)部控制、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等。特別地，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境均被視為提升信息披露質(zhì)量的重要因素。然而，盡管監(jiān)管環(huán)境日益完善，信息披露違規(guī)現(xiàn)象仍時(shí)有發(fā)生，凸顯了強(qiáng)化企業(yè)內(nèi)生動(dòng)力的重要性。鑒于供應(yīng)鏈數(shù)字化在優(yōu)化信息流動(dòng)、減少信息不對(duì)稱方面的潛力，其對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響成為亟待研究的新課題。

鑒于上述現(xiàn)實(shí)與理論背景，本文聚焦于供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型與信息披露質(zhì)量的內(nèi)在聯(lián)系，借鑒劉海建等（2023）的研究方法，深入探討了供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的實(shí)際影響及其內(nèi)在機(jī)制。本文的貢獻(xiàn)在于：拓展了供應(yīng)鏈數(shù)字化經(jīng)濟(jì)后果的研究邊界，構(gòu)建了供應(yīng)鏈數(shù)字化促進(jìn)信息披露質(zhì)量提升的理論框架，為理解并促進(jìn)信息披露質(zhì)量的提升提供了新視角與實(shí)證依據(jù)；同時(shí)為企業(yè)有效實(shí)施供應(yīng)鏈數(shù)字化戰(zhàn)略、優(yōu)化信息披露實(shí)踐提供了實(shí)踐指導(dǎo)。

一、研究假設(shè)

傳統(tǒng)供應(yīng)鏈存在多方面不足之處，影響了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。其中，信息滯后是一個(gè)顯著問題，手動(dòng)記錄和傳遞信息導(dǎo)致供應(yīng)鏈信息傳遞的滯后和不準(zhǔn)確，可能引發(fā)生產(chǎn)與計(jì)劃不匹配、交付延誤等問題。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈?zhǔn)芟抻谛畔?shù)量的不足，往往導(dǎo)致企業(yè)間形成信息孤島，使得各個(gè)環(huán)節(jié)的信息流動(dòng)受阻。而由于信息孤島的存在，企業(yè)難以準(zhǔn)確把握市場(chǎng)需求和供應(yīng)情況，使得信息錯(cuò)配現(xiàn)象較為普遍。與此同時(shí)，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈的可視性和透明度有限，缺乏對(duì)產(chǎn)品實(shí)時(shí)運(yùn)行的監(jiān)測(cè)和追蹤，無(wú)法及時(shí)獲取準(zhǔn)確的信息。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈存在的問題使得企業(yè)難以保證自身獲取信息的及時(shí)性、準(zhǔn)確性和完整性，進(jìn)而對(duì)企業(yè)信息披露的質(zhì)量產(chǎn)生影響。

（一）供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的直接影響機(jī)制

供應(yīng)鏈數(shù)字化引入的各類新興數(shù)字技術(shù)，極大地改善企業(yè)獲取信息的質(zhì)與量。首先，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的廣泛運(yùn)用，使得企業(yè)獲取了大量從原材料采購(gòu)到最終產(chǎn)品交付整個(gè)過程的供應(yīng)鏈底層數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)提供了更全面和準(zhǔn)確的供應(yīng)鏈運(yùn)作情況，在驅(qū)動(dòng)決策的過程中提高了供應(yīng)鏈資源配置效率。供應(yīng)鏈數(shù)字化由此提高了企業(yè)獲取信息的完整性。其次，供應(yīng)鏈數(shù)字化使得企業(yè)可以實(shí)時(shí)檢測(cè)物流環(huán)節(jié)的狀態(tài)和位置，及時(shí)了解各個(gè)節(jié)點(diǎn)的需求，提高了企業(yè)的可視性，同時(shí)也保證了企業(yè)獲取信息的及時(shí)性。最后，由于供應(yīng)鏈數(shù)字化融入的區(qū)塊鏈技術(shù)，使得企業(yè)披露的信息具有更高的可靠性和準(zhǔn)確性。區(qū)塊鏈技術(shù)使得每個(gè)儲(chǔ)存節(jié)點(diǎn)都有完整的副本，要修改一個(gè)區(qū)塊鏈上的數(shù)據(jù)，需要同時(shí)修改網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)，這樣的特征保證了數(shù)據(jù)的不可篡改性，提高了可信度。

（二）供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)信息披露的間接影響機(jī)制

傳統(tǒng)供應(yīng)鏈存在較高的管理成本，存在風(fēng)險(xiǎn)管理不足及合規(guī)性問題等。而供應(yīng)鏈數(shù)字化則能夠通過優(yōu)化供應(yīng)鏈組織和流程從而提高內(nèi)部控制的水平。林斌等（2016）認(rèn)為企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)可以加強(qiáng)內(nèi)部控制，以促進(jìn)組織財(cái)務(wù)等領(lǐng)域的運(yùn)營(yíng)。吳江等（2021）認(rèn)為數(shù)字技術(shù)有利于企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化、智能化的內(nèi)部控制系統(tǒng)，幫助公司適應(yīng)如今日益復(fù)雜的環(huán)境。通過數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)能夠建立起更加高效、透明和可追溯的業(yè)務(wù)流程，從而提升了內(nèi)部運(yùn)營(yíng)的效率和質(zhì)量。與此同時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型還能夠幫助企業(yè)建立起更加靈活和敏捷的組織結(jié)構(gòu)，來(lái)加強(qiáng)內(nèi)部控制能力。高質(zhì)量的內(nèi)部控制包括實(shí)施有效的審計(jì)和監(jiān)督機(jī)制，加強(qiáng)內(nèi)部審計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)管理以及建立規(guī)范的信息披露制度。通過這些措施，企業(yè)能夠提高財(cái)務(wù)報(bào)告的質(zhì)量和可靠性，為投資者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和其他利益相關(guān)方提供準(zhǔn)確、可信的信息。劉曉和劉洋（2016）研究認(rèn)為內(nèi)部控制的有效性越高，信息披露的質(zhì)量越高。由此，本文提出以下兩個(gè)假設(shè)：

H1：供應(yīng)鏈數(shù)字化可以顯著提升企業(yè)信息披露的質(zhì)量。

H2：內(nèi)部控制質(zhì)量在供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響中發(fā)揮中介效應(yīng)。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2012-2022年滬深Ａ股上市公司作為初始研究樣本，為保證數(shù)據(jù)的有效性，剔除被標(biāo)記為ST和*ST的上市公司、金融保險(xiǎn)類企業(yè)以及缺失關(guān)鍵變量的樣本。最終獲得了30039個(gè)有效樣本觀測(cè)。本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于迪博數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)以及滬深證券交易所公布的信息披露質(zhì)量評(píng)價(jià)榜單。同時(shí)，為避免極端數(shù)值對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行前后1%分位縮尾處理。

（二）變量定義

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為企業(yè)信息披露質(zhì)量（KV）。借鑒程小可等（2020）的做法，使用交易量對(duì)收益的影響系數(shù)（KV）來(lái)衡量信息披露質(zhì)量。當(dāng)上市公司的信息披露質(zhì)量較高時(shí)，投資者可以更加自主地進(jìn)行投資決策分析，而不是過分依賴盤中交易量。相反，當(dāng)上市公司的信息披露質(zhì)量較低時(shí)，投資者則需要依賴基本面和資金流等多方面因素，故而對(duì)股票交易量的依賴性較高。由此，KV值越小，信息披露質(zhì)量越高。KV指標(biāo)的計(jì)算公式如下：

ln｜（Pt-Pt-1）/Pt-1｜＝λ0+λ（Volt-Vol0）+ε（1）

KV=λ×1000000（2）

其中，變量Pt指的是第t個(gè)交易日的收盤價(jià)，變量VoLt指的是第t個(gè)交易日的交易量，變量VoL0指的是該年度每個(gè)交易日的交易數(shù)量的均值。

2.解釋變量

本文的解釋變量為供應(yīng)鏈數(shù)字化（Treat×Time）。本文借鑒劉海建等（2023）的研究，設(shè)置試點(diǎn)時(shí)間虛擬變量Time，將試點(diǎn)以及之后的年份賦值為1，試點(diǎn)之前的年份賦值為0。設(shè)置試點(diǎn)對(duì)象虛擬變量Treat，將被納入供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點(diǎn)的企業(yè)賦值為1，為實(shí)驗(yàn)組；未被納入的企業(yè)賦值為0，為對(duì)照組。交乘項(xiàng)（Treat×Time）表示供應(yīng)鏈數(shù)字化。本文認(rèn)為，入選的試點(diǎn)企業(yè)會(huì)投入更多的資源與時(shí)間去推動(dòng)供應(yīng)鏈數(shù)字化的轉(zhuǎn)型，其數(shù)字化的轉(zhuǎn)型程度將超越非試點(diǎn)企業(yè)或者入選前的階段。

3.中介變量

本文的中介變量為內(nèi)部控制質(zhì)量（IC）。采用迪博數(shù)據(jù)庫(kù)中上市公司內(nèi)部控制指數(shù)，將指數(shù)除以100作為衡量企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量的指標(biāo)。

4.控制變量

為排除其他因素對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響，加入其他可能影響企業(yè)信息披露質(zhì)量的公司特征，包括：企業(yè)年齡（Age）、財(cái)務(wù)杠桿（Lev）、管理費(fèi)用率（Manc）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Growth）、董事會(huì)規(guī)模（Board）、兩職合一（Dual）、獨(dú)董比例（Indep）、股權(quán)集中度（Top5）、資產(chǎn)收益率（Roa）、企業(yè)價(jià)值（TobinQ）。各變量定義如表1所示。

（三）模型構(gòu)建

本文參考劉海建等（2023）的做法，將商務(wù)部的試點(diǎn)工作作為外生沖擊，利用雙重差分法檢驗(yàn)供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的影響，設(shè)定如下計(jì)量模型：

KV=α+βTreat×Time+θTreat+∑γControlit+∑Year+∑Industry+εit（3）

其中，KV表示企業(yè)信息披露質(zhì)量。Treat為試點(diǎn)企業(yè)虛擬變量，Time為試點(diǎn)前后虛擬變量，Treat×Time表示本文的核心變量。Control為其他控制變量，即影響信息披露的其他因素，∑Year、∑Industry分別為年份、行業(yè)固定效應(yīng)，ε為誤差項(xiàng)。由于模型中的KV指數(shù)是一個(gè)逆向指標(biāo)，所以若β顯著為負(fù)，則說(shuō)明供應(yīng)鏈數(shù)字化提高了試點(diǎn)企業(yè)信息披露的質(zhì)量。

三、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。試點(diǎn)企業(yè)（Treat）的均值為0.021，表明在全樣本中參與供應(yīng)鏈創(chuàng)新與應(yīng)用試點(diǎn)工作的樣本僅占2.1%。KV指數(shù)的均值是0.126，最大值為0.913，最小值為0.004，標(biāo)準(zhǔn)差為0.158，說(shuō)明不同企業(yè)信息披露質(zhì)量存在較大差異。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3報(bào)告了模型（1）回歸的結(jié)果。列（1）是未加入控制變量的回歸結(jié)果，可以看出Treat×Time的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明供應(yīng)鏈數(shù)字化提高了企業(yè)的信息披露質(zhì)量。列（2）是加入控制變量后的結(jié)果，供應(yīng)鏈數(shù)字化的回歸系數(shù)為-0.029，仍舊在1%的水平上顯著，假設(shè)H1成立。如前所述，供應(yīng)鏈數(shù)字化使得企業(yè)獲取信息的質(zhì)與量大幅提高，同時(shí)減少了錯(cuò)誤和欺詐的可能性，提升了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，從而顯著地提高了企業(yè)的信息披露質(zhì)量。

（三）機(jī)制分析

良好的內(nèi)部控制對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量影響深遠(yuǎn)。它能確保信息披露符合法律法規(guī)，降低法律風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)企業(yè)合規(guī)性和聲譽(yù)。良好的內(nèi)部控制是保障企業(yè)信息披露透明、準(zhǔn)確、合規(guī)的關(guān)鍵，對(duì)企業(yè)治理和投資者信任至關(guān)重要。為進(jìn)行機(jī)制識(shí)別，借助溫忠麟等（2014）的中介效應(yīng)模型，檢驗(yàn)內(nèi)部控制質(zhì)量在供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)信息披露質(zhì)量的中介效應(yīng)，在模型（1）的基礎(chǔ)上構(gòu)建了模型（4）和模型（5）?；貧w結(jié)果由表4所示。

IC=α+βTreat×Time+θTreat+∑γControl+∑Year+∑Industry+εit（4）

KV=α+β0Treat×Time+β1IC+θTreat+∑γControl+∑Year+∑Ind+εit（5）

表4列（1）是模型（4）的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，內(nèi)部控制指數(shù)的回歸系數(shù)為0.247，在5%的水平上顯著，說(shuō)明供應(yīng)鏈數(shù)字化顯著提高了企業(yè)內(nèi)部控制的質(zhì)量。表4列（2）是模型（5）的回歸結(jié)果。結(jié)果表明，供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)信息披露質(zhì)量的回歸系數(shù)為-0.024，在5%的水平上顯著，內(nèi)部控制與企業(yè)信息披露質(zhì)量的回歸系數(shù)為-0.002在1%的水平上顯著。根據(jù)三步驟中介效應(yīng)可知，內(nèi)部控制在供應(yīng)鏈數(shù)字化與企業(yè)信息披露質(zhì)量之間存在部分中介效應(yīng)，假設(shè)2成立。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。

平行趨勢(shì)檢驗(yàn)是一種用于評(píng)估實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)有效性的統(tǒng)計(jì)方法。它用于確定實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在實(shí)驗(yàn)前后是否具有相似的趨勢(shì)，以確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性。圖1匯報(bào)了試點(diǎn)年份2018年前3年和后4年的平行趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果。由圖1可得，在試點(diǎn)年份之前，回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組在政策沖擊前未見明顯差異，通過了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。

2.安慰劑檢驗(yàn)

為了確保供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量提升的積極影響并非偶然或受其他未觀測(cè)因素干擾所致，本文采用了安慰劑檢驗(yàn)法。具體而言，隨機(jī)抽取處理組，保持政策的沖擊時(shí)間不變，繼而采用式（1）進(jìn)行回歸分析，重復(fù)以上過程1000次。圖2展示了虛擬交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)的分布情況。結(jié)果顯示，回歸系數(shù)緊密圍繞0值呈正態(tài)分布，顯著異于基準(zhǔn)回歸系數(shù)-0.029。這一發(fā)現(xiàn)有力地支持了結(jié)論，供應(yīng)鏈數(shù)字化確實(shí)對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的提升具有正面效應(yīng)，而非由隨機(jī)性、數(shù)據(jù)偏差或未識(shí)別的混雜因素所驅(qū)動(dòng)。

四、結(jié)論與建議

本文以商務(wù)部供應(yīng)鏈創(chuàng)新試點(diǎn)為背景，采用雙重差分模型，基于2012-2022年滬深A(yù)股上市公司的面板數(shù)據(jù)，探究供應(yīng)鏈數(shù)字化對(duì)企業(yè)信息披露質(zhì)量的作用機(jī)制和影響。研究發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈數(shù)字化能夠顯著提高企業(yè)信息披露質(zhì)量。機(jī)制分析表明，供應(yīng)鏈數(shù)字化通過改善內(nèi)部控制質(zhì)量進(jìn)而影響企業(yè)信息披露質(zhì)量?；诖搜芯拷Y(jié)論，本文從企業(yè)與政府兩個(gè)層面提出以下建議。

在企業(yè)層面，抓住供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)遇。企業(yè)外部環(huán)境的高度不確定成為后疫情時(shí)代的新常態(tài)，供應(yīng)鏈數(shù)字化的戰(zhàn)略價(jià)值日益凸顯。企業(yè)應(yīng)順應(yīng)黨的二十大“加大數(shù)字技術(shù)應(yīng)用力度，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的號(hào)召，積極推動(dòng)供應(yīng)鏈與數(shù)字技術(shù)的深度融合。在政府層面，加大號(hào)召和推動(dòng)企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的力度。供應(yīng)鏈試點(diǎn)工作已經(jīng)展現(xiàn)了其積極成果和深遠(yuǎn)的影響，政府部門應(yīng)適時(shí)擴(kuò)大試點(diǎn)的覆蓋范圍，增加試點(diǎn)企業(yè)的數(shù)量和類型，以確保試點(diǎn)項(xiàng)目的多樣性和代表性，從而更全面地探索不同行業(yè)、不同規(guī)模企業(yè)在供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的共性與個(gè)性問題。同時(shí)，總結(jié)提煉標(biāo)桿企業(yè)的成功經(jīng)驗(yàn)和做法，形成可復(fù)制、可推廣的模式和路徑，幫助供應(yīng)鏈集中程度較低的企業(yè)學(xué)習(xí)、模仿。

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＊基金項(xiàng)目：四川省科技廳項(xiàng)目“數(shù)字化賦能四川省制造企業(yè)創(chuàng)新能力提升機(jī)制與策略研究”（2023JDR0141）；四川省社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地——農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與鄉(xiāng)村振興研究中心資助“四川省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展研究”（AMRR2023012）；長(zhǎng)江上游航運(yùn)物流協(xié)同創(chuàng)新中心“創(chuàng)新共同體視角下長(zhǎng)江上游物流產(chǎn)業(yè)協(xié)同創(chuàng)新平臺(tái)建設(shè)研究”（XTCX2020A01）。

（作者單位：周凌、張朵，西華大學(xué)；余木紅，云南財(cái)經(jīng)大學(xué)）