CNDD-0142 上市公司上下游产业链供应链匹配数据及学术论文应用

01 数据介绍

▪ 数据名称:产业链、供应链

数据编号:0142

▪ 数据范围:上市公司层面

▪ 数据范围:2001-2022年

▪ 样本数量:12,377条

▪ 数据来源:根据上市公司年报公布的数据供应商和客户数据,参考陶锋等(2023)匹配的企业上游供应商与下游客户信息

▪ 数据维度:年度数据

▪ 数据说明:CNDD“宽带中国”试点政策变量统计了年份、上游供应商、股票代码、供应商股票代码、股票简称、供应商关联-股票代码、行业名称、供应商采购额_万元、行业代码、供应商采购额占比、省份、下游客户、城市、客户股票代码、区县、客户关联-股票代码、区县代码、客户销售额_万元、上市状态、客户销售额占比等变量,数据提供.dta和.xlxs两种格式。

▪ 综合评价:党的二十大报告强调,加快建设现代化经济体系,着力提高全要素生产率,着力提升产业链供应链韧性和安全水平。产业链供应链层面的“堵点”“断点”和“短板”是长期以来制约中国产业发展效率提升和国民经济循环畅通的关键结构性问题,也是当前中国产业遭遇以美国为首的发达国家卡脖子”的主要领域。因此,通过打通供需梗阻、延链补链强链进而提升产业链供应链韧性,是当前和未来较长时期内推动供给侧结构性改革和建设现代化产业体系的重要任务。本数据为参考陶锋等(2023)构建的上市公司上下游产业链、供应链匹配数据,仅为广大学者进行相关研究提供参考。

CNDeepData 数据应用质量评级

 常用度:★★★ 

▪ 稀缺度:★★★☆ 

▪ 新颖度:★★★

▪ 总体级别:13颗星

  常用度:是数据市场中需求指标,是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔  稀缺度:是数据市场中供给指标,是指该数据在其他数据库的出现频率。

  新颖度:是数据市场中生成指标,是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

       

03 数据概览    

  

  04 相关前沿文献速递  

▪ 文献来源:

陶锋,王欣然,徐扬等.数字化转型、产业链供应链韧性与企业生产率[J].中国工业经济,2023(05):118-136.
▪ 文献内容:

当前提高企业生产率水平需要重点关注数字技术创新应用与产业链供应链动荡带来的深层影响。结合产业组织的纵向关系理论,文章指出,产业链供应链韧性的关键在于如何建立、维持和提升关联效应,并尝试从供需匹配优化、供需关系维持、供应质量提升三个层面对产业链供应链韧性的内涵和机制进行分析。通过匹配中国上市公司上下游供应商和客户数据。文章创新性地从产业链供应链韧性视角考察了下游企业数字化转型对上游企业生产率的影响及其传导机制。研究发现,下游企业数字化转型显著促进上游企业全要素生产率增长,表明数字化转型在产业链供应链纵向关系中存在后向溢出效应。机制检验结果表明,下游企业数字化转型主要通过优化供需匹配、稳定供需关系、提高供应商创新能力三个层面增强产业链供应链韧性,进而牵引上游企业全要素生产率增长。同时,这种后向溢出效应根据纵向关系结构特征的不同而存在异质性,包括上游供应商的规模、所有权性质以及下游客户端的市场影响力。本文研究结论表明,要围绕需求牵引和外部溢出来优化数字化转型政策,特别是要以下游企业数字化转型为突破口,推动产业链供应链韧性水平提升和纵向协同机制建设,同时注意分类施策和精准施策。

▪ 模型设定

文章以2007—2020年A 股上市公司作为观测对象。由于上游企业(S)当年(2020年)可能对应多个下游客户(C1、C2、C3),参考Isaksson et al(. 2016)和杨金玉等(2022),文章构建S—C1—2020、S—C2—2020、S—C3—2020的观测值,从而形成上游企业—下游企业—年度数集。同时,对样本做如下处理:剔除非上市的客户样本;剔除金融行业样本;剔除ST、*ST 公司样本;剔除主要变量存在缺失的样本。最终得到样本包括2887个公司—年度观测值。数据主要来源于CSMAR数据库和Wind数据库,缺失数据通过手工查阅上市公司年报进行补充。为避免极端值的影响,本文对连续型变量进行上下1% 的缩尾处理。

为检验数字化转型在产业链供应链层面的后向溢出效应,借鉴Isaksson et al(. 2016)、Chuet al(. 2019)设立如下计量模型:

其中,被解释变量 TFPit表示上游企业 i 在 t 年的生产率;解释变量 Digitalit-1为企业 i 的下游客户企业在 t-1 年的数字化转型程度,该指标需依据客户重要性进行加权处理①。Controlsit为一系列控制变量,δi和 μt分别表示企业和年度固定效应,εit为随机扰动项。 

(1)生产率。在实证研究中,企业层面生产率的测度采用全要素生产率。目前文献中测算企业全要素生产率最常见的方法是半参数法(简称 OP 法和 LP 法),能够较好地解决传统计量方法中的内生性和样本选择问题。与 OP 法以投资作为不可观测生产效率冲击的代理变量不同,LP  采用中间投入作为代理变量,能有效缓解样本损失问题。因此,基准回归采用 LP 法测算企业全要素生产率,稳健性检验中使用 OP 法。 

(2)数字化转型程度。使用企业数字化无形资产占无形资产总额的比例度量企业数字化转型程度。上市公司财务报告附注披露的年末无形资产列示出了具体的明细项目,提供了有别于利用企业年报以文本分析测度企业数字化转型的方法。一方面,数字技术的创新与应用是企业数字化转型的技术基础。如前文所述,企业依托区块链、大数据、云计算等数字技术推动产品数字化、过程数字化、组织管理数字化和商业模式数字化,而数字技术是企业无形资产的重要组成部分,因此,数字化无形资产可以较好地反映企业数字化转型的总体水平。另一方面,数字化转型的表现形式(如环节、类型、阶段)在企业之间存在明显的差异,作为外部人很难用相应的关键词字眼通过文本分析进行准确识别,且企业年报中与数字化相关的关键词字眼的选择及其频度易于被操纵,尤其会受到来自资本市场和产业政策对经理人的影响。然而,数字化的无形资产经会计与财务认定,可以更为真实客观地反映企业数字化的综合效益与总体价值,且被操纵的难度更大,从而避免了企业年报对数字化高估夸大的嫌疑。结合赵宸宇等(2021)的思路,建立起数字化无形资产关键词词库,并对企业无形资产明细项目进行人工筛选。具体地,当明细项包含“数字化”“智能”“软件”“网络”“客户端”“电子商务”等与数字化转型相关的关键词以及与此相关的专利时,将其定义为与数字化转型相关的无形资产,并使用期末余额作为企业的数字化资产投资。然后,加总每个企业、每一会计年度的数字化无形资产金额,并计算其占企业无形资产总金额的比例,以此作为衡量企业数字化转型程度的代理变量。

▪ 回归结果

 表1报告了基准回归结果。第(1)列只加入核心解释变量,第(2)列加入上游企业特征相关变量,第(3)列为缓解遗漏变量问题加入上游企业自身的数字化转型程度,第(4)列进一步控制了上游企业治理结构方面的相关变量。结果发现,下游企业数字化转型 Digital的系数在 5% 的水平上均通过了显著性检验。从第(4)列结果经济意义看,下游企业数字化转型程度每增加 1 个标准差,上游企业的全要素生产率就会增加 2.75%。这表明,数字化转型具有沿着产业链供应链的后向溢出效应,即下游企业数字化转型对上游企业全要素生产率增长具有显著的促进作用,从而证实了数字化转型的溢出效应具有鲜明的需求导向特征。需求包括终端需求和中间需求,终端市场的数字化转型需求向上游层层传递,进而会在产业链供应链全过程牵引关联企业的生产率增长。

05 其他相关文献

[1]王贞洁,王竹泉.基于供应商关系的营运资金管理——“锦上添花”抑或“雪中送炭”[J].南开管理评论,2017,20(02):32-44.

[2]张敏,马黎珺,张胜.供应商-客户关系与审计师选择[J].会计研究,2012(12):81-86+95.

[3]李琦,刘力钢,邵剑兵.数字化转型、供应链集成与企业绩效——企业家精神的调节效应[J].经济管理,2021,43(10):5-23. 

 

05 获取方式

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