Supplier Relations and Corporate Digital Transformation

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2024.08.016

Abstract

Abstract:

Based on the reality that Chinese listed enterprises generally rely on suppliers and the important background of the construction of “Digital China”， text analysis technology is used， and the data of A?share listed companies from 2007 to 2021 are selected to investigate the consequences and internal mechanism of supplier relations on corporate digital transformation. The research results indicate that， a significant “U”?shaped relationship between supplier concentration and corporate digital transformation. This “U”?shaped relationship is more remarkable in industries with low levels of competition， non?state?owned enterprises， and specialized new enterprises. Supplier concentration has an impact on corporate digital transformation by dynamically affecting trade credit financing.

Key words: supplier concentration, digital transformation, trade credit, degree of industrial competition, nature of property rights, nature of technology

CLC Number:

F 830.91

Tao LIU, Xin-tian ZHUANG, Wei-ping ZHANG. Supplier Relations and Corporate Digital Transformation[J]. Journal of Northeastern University(Natural Science), 2024, 45(8): 1193-1200.

Figures/Tables 10

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变量	未添加控制变量		添加控制变量
变量	D₁	D₂	D₁	D₂
C_s1	-1.610^***	-0.781^***	-1.147^***	-0.752^***
	（-4.79）	（-3.38）	（-3.36）	（-3.16）
C_s2	1.185^***	0.658^***	0.822^**	0.630^**
	（3.35）	（2.69）	（2.34）	（2.55）
S_p	—	—	0.173^***	0.030^*
			（7.93）	（1.88）
A_p	—	—	0.036	0.033
			（0.57）	（0.75）
L_p	—	—	-0.158	-0.135
			（-1.32）	（-1.45）
C_f	—	—	-0.857^***	-0.459^***
			（-4.19）	（-3.00）
R_pg	—	—	0.184^***	0.089^***
			（5.58）	（3.84）
R_pc	—	—	-0.254	-0.228
			（-0.86）	（-1.00）
p_p	—	—	0.076^***	0.015
			（5.08）	（1.30）
e₁	—	—	-0.059	-0.130
			（-0.43）	（-1.27）
C_e	—	—	-0.374^**	0.081
			（-1.99）	（0.66）
S	—	—	0.103^***	0.064^**
			（2.82）	（2.36）
截距项	0.179	0.404^***	-4.984^***	-1.008^***
	（0.75）	（2.90）	（-9.61）	（-2.68）
调整R²值	0.475	0.475	0.488	0.477
样本量	14 066	14 066	14 066	14 066

变量	未添加控制变量		添加控制变量
变量	D₁	D₂	D₁	D₂
C_s1	-1.610^***	-0.781^***	-1.147^***	-0.752^***
	（-4.79）	（-3.38）	（-3.36）	（-3.16）
C_s2	1.185^***	0.658^***	0.822^**	0.630^**
	（3.35）	（2.69）	（2.34）	（2.55）
S_p	—	—	0.173^***	0.030^*
			（7.93）	（1.88）
A_p	—	—	0.036	0.033
			（0.57）	（0.75）
L_p	—	—	-0.158	-0.135
			（-1.32）	（-1.45）
C_f	—	—	-0.857^***	-0.459^***
			（-4.19）	（-3.00）
R_pg	—	—	0.184^***	0.089^***
			（5.58）	（3.84）
R_pc	—	—	-0.254	-0.228
			（-0.86）	（-1.00）
p_p	—	—	0.076^***	0.015
			（5.08）	（1.30）
e₁	—	—	-0.059	-0.130
			（-0.43）	（-1.27）
C_e	—	—	-0.374^**	0.081
			（-1.99）	（0.66）
S	—	—	0.103^***	0.064^**
			（2.82）	（2.36）
截距项	0.179	0.404^***	-4.984^***	-1.008^***
	（0.75）	（2.90）	（-9.61）	（-2.68）
调整R²值	0.475	0.475	0.488	0.477
样本量	14 066	14 066	14 066	14 066

变量	反向因果关系检验		样本选择偏差检验		遗漏变量检验
变量	D₁	D₂	D₁	D₂	D₁	D₂
C_s1	-1.160^***	-0.753^***	-1.050^***	-0.620^***	-0.598^**	-0.371^*
	（-3.39）	（-3.16）	（-3.99）	（-3.35）	（-2.51）	（-1.78）
C_s2	0.820^**	0.630^**	0.676^***	0.465^**	0.528^**	0.412^*
	（2.33）	（2.55）	（2.48）	（2.41）	（2.15）	（1.93）
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
调整R² 值	0.488	0.477	0.481	0.493	0.254	0.123
样本量	14 066	14 066	20 754	20 754	14 066	14 066

变量	反向因果关系检验		样本选择偏差检验		遗漏变量检验
变量	D₁	D₂	D₁	D₂	D₁	D₂
C_s1	-1.160^***	-0.753^***	-1.050^***	-0.620^***	-0.598^**	-0.371^*
	（-3.39）	（-3.16）	（-3.99）	（-3.35）	（-2.51）	（-1.78）
C_s2	0.820^**	0.630^**	0.676^***	0.465^**	0.528^**	0.412^*
	（2.33）	（2.55）	（2.48）	（2.41）	（2.15）	（1.93）
控制变量	控制	控制	控制	控制	控制	控制
调整R² 值	0.488	0.477	0.481	0.493	0.254	0.123
样本量	14 066	14 066	20 754	20 754	14 066	14 066

检验项目	D₁		D₂
检验项目	下限	上限	下限	上限
上下界区间	0.049	0.918	0.049	0.918
上下界斜率	-1.066^***	0.363^***	-0.690^***	0.405^***
	(-6.48)	(1.82)	(-5.42)	(2.63)
临近置信区间	[0.600，0.949]		[0.523，0.767]
极值点	0.697		0.597
“U”型关系检验	1.82^**		2.63^***