供应链数字化对企业产能利用率的影响探讨
本文是一篇企业管理论文，本文主要聚焦于供应链数字化对企业产能利用率的影响，本文在探讨数字化对企业产能利用率的影响时，对于数字化过程中可能产生的新问题，如数据安全、隐私保护等，探讨得不够深入。
第1章绪论
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
自改革开放以来，中国的工业化进程飞速发展，相较于全球范围内其他发展中国家，取得的成就举世瞩目。但产能过剩导致的资源冗余、失业风险以及设备闲置等问题已经不容忽视（江飞涛等，2012）[2]。根据产能过剩与经济周期变动的关系，产能过剩分为周期性与非周期性两类。除去经济周期变动，其他形式的产能过剩即为非周期性的，该类型产能过剩影响因素又包含结构性问题和体制性问题。在产业升级进程中，生产者供给产品与消费者需求偏离时，旧有产能偏离现实生产需求，导致旧有产能搁置，进而导致产能过剩问题，该类型即为结构性问题导致的产能过剩。在此种情况下，落后产能搁置和缺乏先进产能的问题并存。另外，企业的生产行为不能脱离本地环境，国情差异、制度差异、政策差异等问题对市场供求的影响不可忽视，上述因素导致产能利用情况与经济周期变化不符时，便会导致体制性的产能过剩。近年来，随着政府政策完善、市场机制优化，由于体制导致的产能过剩问题在一定程度上得以缓解，但由于供给需求的错配，致使产能过剩问题依旧严重（吴利学等，2018）[3]。因此，如何激发实体企业活力，实现供给需求平衡，进而解决和化解产能过剩问题成为我国实体经济健康发展的重大问题。产能利用率作为反映生产效率和市场需求之间关系的重要指标，即作为衡量产能过剩与否的重要指标，通过对该指标的监测和分析，可以为企业和政府提供决策依据。
供应链是包括从产品生产到流通，直至最终送达消费者手中的全过程，为涵盖上游与下游企业间形成的网状链接结构。供应链运行能力的提高对有效分配资源、减少供需错配、缓解产能过剩起到直接作用。近年来，数字技术的发展对供应链上下游企业的价值逻辑和交互方式进行重新构建，促使传统意义的供应链逐步向更现代化的数字化供应链转型升级(Buyukozkan等，2018)[4]。通过数字化平台与生产环节的紧密结合，贯穿生产消费前后两端，并具有自适应、自决策、自执行等新型功能，在解决供需结构性问题上存在独特优势。
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1.2研究思路与结构安排
1.2.1研究思路
本文在参考国内外文献基础上，深入探究供应链数字化对企业产能利用率的提升效果，分析其作用机制并结合2015-2021年的制造业上市公司数据，利用双重差分模型进行实证检验和机制检验，并进行稳健性检验和异质性分析。最后指出供应链数字化影响产能利用率的整体结论并提出政策建议。图1-1为技术路线图。
1.2.2结构安排
本文一共可以分为六章，主要安排如下：
第一章，绪论。该部分首先介绍本文的研究背景及本文在理论和现实上具有的意义，在此基础上提出研究思路，阐述论文主要研究内容并构建研究框架，介绍研究方法、点明本文的创新之处。
第二章，国内外文献综述。通过梳理国内外关于产能利用以及供应链的相关研究文献，深入了解和掌握相关成果。
第三章，概念界定与理论基础。本文首先对产能过剩的概念进行界定，从而引出研究产能利用率的实证意义，并且对供应链数字化的概念进行界定。其次，阐述新经济增长理论、不完全契约理论、创新理论以及供求理论。最后，基于前文对相关领域文献综述的梳理，提出供应链数字化对企业产能利用率影响的研究假设。
第四章，研究设计。本文以A股制造业上市公司为研究对象，在考虑现实需求和制度背景的基础上，构建变量的指标体系。其次，在研究假设的基础上，构建超越对数生产函数，并进行相关指标测算。
第五章，实证结果与分析。基于产能利用率的测算结果，运用前文构建的计量模型，探究供应链数字化对企业产能利用率的影响，并进行相应的稳健性检验。同时分析其机制，以丰富其研究内容。最后，进行异质性分析，期望得出更为精确的结论。
第六章，结论与建议。首先总结上述实证检验的结论，基于结论提出完善供应链数字化进程的针对性建议，助力制造业产能过剩问题改善，助力供给侧结构性改革实现，为改善产能过剩问题提供政策参考。
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第2章国内外文献综述
2.1产能相关研究
2.1.1产能过剩原因研究
研究产能利用率的影响因素是解决产能过剩问题的关键，供给和消费的结构性差异、企业内外信息差异、智慧生产模式和数字化信息系统是当前国内外学者较为认可的四个因素。
林毅夫等（2010）认为供应端的生产决策，即供需匹配前的生产选择，与消费需求端的有效需求的偏差，导致产能过剩问题的出现。根据不完全契约理论中行为的不完备性质，由于自然人不具有绝对理性，以及要素流通市场不完全信息的特点，导致完美完备的契约难以达成，从而让市场出清状态处于纳什均衡，帕累托最优难以实现。He等（2017）认为企业运营者由于对道德风险的担忧，以及自身个体对短期利益追逐导致的短视行为，往往会采取“报复式”的投资行动，从而避免自身企业被市场竞争淘汰。朱安东等（2023）认为大量长期性投资推动中国经济快速发展，但生产力飞速进步又与这种长期性相矛盾，且该长期性与经济发展模式的调整也相矛盾。Dixit（1980）认为在上述市场环境下，尤其面对不完备的契约以及有限信息的市场环境下，上述行为是符合自身企业存续的相对理性决策，但“报复式”的投资行动也会加剧产能过剩的恶性循环。Romer（1990）认为在新经济增长时代，知识进步以及管理能力的改善所占据的地位越发重要，其中人力资本在其中扮演的角色尤为重要。根据上述理论，最终产出如何，即数量与质量如何，是由人力资本为主导的多种资本通过彼此协调共同决定的。若协调关系出现紊乱便会导致资本利用的边际效应下降，造成经济效率损失。史丹等（2017）认为物质资本通常具有高稳定度以及回报周期短的特点，而升级人力资本投入则“收效甚微”，基于上述的短视心理，企业在扩大再生产过程中的投入，会更多倾斜到突破新型技术与积累物质资本上，从而忽略人力资本的投入以及升级，最终导致设备技术先进但人力资本与之不匹配的木桶效应，进而导致产能过剩问题的出现。Anderson等（2003）认为在旧有的生产框架下，生产前后端所拥有的信息获取能力是有限的，调整生产策略和生产品类等的代价往往较保持原有模式大。因此，企业会更倾向于保持原有模式，生产同质单一的产品。但随着互联网的普及与数字技术的发展，人民生活的日益丰富导致前后端的供求矛盾越发严重，最终导致供给需求的互相偏离，引发产能过剩。
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2.2供应链相关研究
2.2.1供应链发展研究
供应链是包括从产品生产到流通，直至最终送达消费者手中的全过程，涵盖上游与下游企业间形成的网状链接结构。最初德鲁克首先提出“经济链”定义，后波特进一步丰富提出“价值链”概念，最终演化为当下的供应链理论。随着时代发展，供应链数字化的需求开始出现。Buyukozkan等（2018）认为基于大数据以及智能软硬件设施，建造智能互联的供应链系统，将为其服务增加额外附加值，提升组织间交互的灵活性和统一性。根据现有研究成果，供应链数字化相关研究大多数倾向于探讨供应链数字化相关概念的框架构造，Lizette等（2020）将供应链产业流程中的要素流转、供应链网络与新一代数字技术相结合，系统性整合出供应链的数字化演化过程。Bhattacharya等（2021）参考行业专家意见，并同业内人士调查，提出集成供应链依赖于数字化进程的推进。
2.2.2供应链数字化对其他要素的影响研究
伴随供应链数字化在各界的陆续开展，关于供应链数字化的研究也在学界陆续展开，Hallikas等（2021）采取问卷调查方式，认为在供应链上游采购过程中，数字化的采购能力与数据分析能有效提升供应链绩效。Zouari等（2021）对SCM管理人员进行调查，数字化成熟度和数字化工具应用有助于供应链数字化，从而进一步增强供应链韧性。Balakrishnan等（2021）基于疫情爆发背景，利用来自汽车制造行业的调查数据，认为供应链数字化鼓励企业进行供应链韧性实践。陈剑等（2020）从企业和消费者两方面，探究供应链数字化对企业运营路径和消费者需求的影响。刘淑春等（2021）通过将资本投入与劳动投入分别讨论，证实应当实施增加前者投入的供应链数字化变革，进而发挥其供应链数字化的先行优势。李琦等（2021）认为供应链数字化能改善企业绩效表现，并通过集成供应链和管理者创新渠道对企业绩效产生影响。
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第3章 概念界定和理论基础 .......................... 15
3.1 概念界定 ................................... 15
3.1.1 产能过剩 .......................... 15
3.1.2 供应链数字化 .................... 16
第4章 研究设计 .......................... 23
4.1 “供应链数字化”政策介绍 ...................... 23
4.2 样本选取与数据来源 .................................. 23
第5章 供应链数字化对企业产能利用率影响的实证分析 ................ 28
5.1 数据的描述性统计 ....................... 28
5.2 基准回归 ....................................... 30
第5章供应链数字化对企业产能利用率影响的实证分析
5.1数据的描述性统计
表5-1展示的是描述性统计和样本t检验结果。通过观察面板A，发现产能利用率的最大值94.3（为百分数，下同）和最小值6.160相差巨大，但根据平均值24.88判断，产能利用率高的企业占比较少，大多数企业的产能利用水平并不高。值得注意的是，总资产净利润率（roa）最小值与最大值分别为-0.337与0.211，表明A股制造业企业已经有亏损现象产生，并根据平均值0.0397判断，存在近半数企业受产能拖累，出现不同程度的亏损。结合两部分来看，两组产能利用率（CU）的平均值相差4.350，初步证明供应链数字化政策实施可能存在的改进作用。两组企业在企业规模、负债水平、盈利能力、企业存续的平均值差距虽已通过显著性测试。但通过观察，其差异并不大，从而能够避免上述变量对实证结果的过多影响。综上所述，对模型（5.1）进行回归时能够采用这些变量作为控制变量，控制处理组与实验组之间的个体差异。持股比例差异虽不明显，但作为企业的特征变量，考虑到会对企业行为可能产生影响，因此引入该变量。
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第6章结论与建议
6.1结论
本文通过探究理论基础，对供应链数字化政策直接效应以及影响机制进行假设，选取2015-2021年中国上市制造业企业数据，实证检验实施供应链数字化对企业产能利用率直接效应及影响机制，并对其宏微观异质性进行检验。主要研究结论如下:
第一，供应链数字化对制造业企业产能利用率具有显著的改进效应。本文基准回归证实实施供应链数字化能够显著提升产能利用率，通过平行趋势检验、替换主要变量、更改聚类方式、PSM-DID再估计和安慰剂检验等稳健性检验后，该结论依旧成立。通过检验假设的影响机制，制造业企业供应链数字化能够通过提升企业技术创新能力来提升产品附加值，通过抑制企业投资非效率来提高要素的使用效率，通过提升内部人力资本水平来提升企业知识水平以及管理水平，进而提高供应链系统的效率，通过有效降低企业内外部信息壁垒来减少企业的过度投资和生产行为，进而改善企业产能利用能力。
第二，基于企业微观层面，供应链数字化对企业产能利用率的改进作用存在异质性。国有企业生产经营决策考虑社会效益多于经济效益，也存在税收减免和低价土地优势，在内部控制、创新动力和要素配置等方面存在不足，产能利用问题由来已久，政策前期红利更加显著，政策实行的改进效应更明显；政策试点带来的数字化水平提升与生产环节有机结合，对低水平劳动力产生挤出效应，降低机械重复工作的生产成本，由于劳动密集型的企业自动化基础相对薄弱，实施政策对其生产经营的冲击更为明显，资本密集型企业调整结构构成的成本较高，政策效果稍弱；因高管年龄较高的制造业企业前期生产行为中的风险规避倾向，导致其对供应链数字化等新兴技术的可接受程度较低，对原有生产结构的变动较小，生产行为的惯性较大，相较于高管年龄较低的制造业企业，参与政策试点的政策效果更加显著。
参考文献（略）
