创新作为一种全新生产要素融入生产函数，能够实现既有生产体系下效率和产出的内涵式增长（钱丽等，2015），因此得到政府、企业、供应商和客户等经济主体的广泛关注。在数字经济背景下，创新问题愈发重要。但是创新活动具有长周期和高风险的特点，需要全社会参与支持（王玉泽等，2019）。单个企业仅凭自身力量难以解决创新能力不足和创新动力缺乏的“双难问题”，导致目前中国企业存在总体创新水平较低、创新绩效严重不足的问题（黎文靖和郑曼妮，2016）。在中国的制度背景下，不能仅依靠单个企业对西方科学技术的学习和模仿实现复兴，更应该紧密结合中国的历史文化构建具有特色的高水平创新模式（陈冬华等，2023）。因此，本文认为集聚分散的创新资源和创新要素，采用跨组织创新、协同创新和创新网络等创新模式，构建多主体协同互依的创新链 ¹ ，对解决“双难问题”、加速科技成果转化、提高创新绩效，构建具有中国特色的高水平创新模式和体系具有重要意义。

现有研究主要从创新链的内涵特征（刘志彪，2015；洪银兴，2017）、运行机制（彭双等，2012）、经济效应（Hippel，1988）等方面展开，但忽略了创新链所处的宏观环境和时代背景。以数字化、网络化、智能化和信息化为代表的数字信息革命给中国发展带来了前所未有的机遇（谢伏瞻，2019）。一方面，数字经济的快速发展使得创新链各主体（如企业、供应商和客户等）间的信息沟通和创新需求反馈更加充分，能够有效降低经营风险，提高链上主体间的信任度，促进长期稳定的合作，塑造具有稳定性特征的纵向创新链。另一方面，信息的快速流动，也可能导致创新链各主体面临多元选择和双向淘汰，降低长期合作的可能性，不利于创新链关系的稳定。那么，数字经济作用下创新链多主体间的关系特征如何？对企业创新绩效有何影响？现有文献尚未从学理层面进行分析论证。

本文以纵向创新链为研究对象，实证检验发现：数字经济有利于提升纵向创新链关系的稳定性，即数字经济水平越高，链上主体间的合作关系越稳定；从成本、收益和资产专用性角度分析，数字经济时代具有稳定性特征的纵向创新链关系能够提升创新绩效。进一步研究发现，在长期稳定关系的基础上，纵向创新链能够推动优质供给资源从上游传递至下游，市场需求信息自下游反馈至上游，实现良性循环，对创新绩效提升具有持续驱动作用，且该驱动作用在较长的时间序列内仍然显著。异质性检验发现，相比于非国有企业，数字经济对国有企业纵向创新链关系稳定性的提升作用更显著；相比于西部地区企业，数字经济对东部地区企业纵向创新链关系稳定性的提升作用更显著。

本文可能的研究贡献主要体现在以下三个方面：

第一，本文从数字经济角度丰富了创新链领域的研究。已有对创新链的研究大多聚焦创新链自身的概念结构或创新链单一主体的功能角色，鲜有关注创新链各主体之间的关系，尤其是将数字经济的宏观背景嵌入创新链关系的研究更少。本文发现数字经济时代的纵向创新链关系呈现一种稳定性特征，这种稳定性特征具有长期提升企业创新绩效的正向作用，呈现动态驱动效应。本文进一步从动态性视角丰富了数字时代创新链关系的理论含义，表明创新链关系不是“从上到下”的简单线性关系，而是一个不断循环流动的运行系统。对于创新链关系的构建，不是机械地将创新全流程的各个主体进行分工组合，而是在链上各主体充分沟通、反馈和协调的基础上提升彼此的信任度，保持具有稳定性特征的长期合作关系，最终才能实现循环运行机制，发挥合力解决创新难题。

第二，本文通过纵向创新链关系的微观视角，拓展了数字经济的相关研究。现有数字经济研究主要聚焦宏观经济问题，如就业、创业和共同富裕等；部分聚焦微观问题的研究也主要关注公司金融领域，如融资和投资等。本文将数字经济应用于纵向创新链关系问题，发现数字经济可以有效降低信息不对称程度，促进各主体间的相互信任，降低经营风险带来的不确定性，使数字经济时代的纵向创新链关系呈现一种稳定性特征。

第三，本文为解决创新难题提供了有益的建议和启示。信息革命给中国经济带来了前所未有的发展机遇，我们要充分发挥数字经济对构建高质量创新链关系的积极作用，努力提升整体创新水平，积极解决创新能力不足和创新动力缺乏的“双难问题”，实现高质量内涵式发展。

Marshall和Vredenburg（1992）首次提出创新链是由供应商、制造商和销售商在多主体互动过程中共同形成的创新联合体。由于中国创新难题日益紧迫，国内学者逐步对创新链问题给予关注。管理学领域主要从微观视角解读创新链，细化创新链的内涵概念及其对组织结构的影响（丁雪等，2020）。经济学领域主要从宏观视角研究产业发展战略对创新链的影响（刘志彪，2015）以及不同区域与行业的创新链差异（刘文澜，2016）。学者一致认为，创新链是以提高创新水平为目标、协调链上各角色组成的创新联合体（杨忠等，2019）。

明晰内涵概念后，亟待解决的是创新链结构问题。吴晓波和吴东（2008）认为创新链呈线性结构，由彼此独立的环节构成。每环节发挥自身作用后，推动下一环节发展，直至创新全流程结束。随着研究的进一步深入，有学者发现创新链呈现非线性结构特征，如彭双等（2012）认为创新链在合作过程中呈现上下游衔接结构。随着创新问题日益严峻，创新需求愈发强烈，学术界对创新链的关注度显著提升。

数字经济作为一种集大数据、人工智能、区块链和云计算等多种信息技术为一体的新型经济形态（郭峰等，2020），具有加快信息流动、缓解信息不对称的功能（Demertzis等，2018），对创新链构建和链上主体间的合作关系具有重要影响。现有文献主要将数字经济应用于宏观领域研究，聚焦增长（张勋等，2019）、创业（谢绚丽等，2018；赵涛等，2020）和全要素生产率（邱子迅和周亚虹，2021）等研究主题。部分文献将数字经济应用于微观企业研究，主要关注融资约束（黄锐等，2020）、脱虚向实（陈春华等，2021）、期望绩效反馈（汪涛等，2023）、资产运营模式（陈银飞等，2022）、风险承担（刘孟飞和王琦，2022）和会计信息质量（张嘉伟等，2022）等问题。但在数字经济时代，创新链应以怎样的新形态存在和运行？数字经济对创新链关系有何影响？鲜有文献关注这些问题。

创新链包括企业创新全流程中的各个参与主体，如企业、供应商、客户、科研院所、政府和咨询机构等。根据现有研究，创新链可以划分为横向创新链和纵向创新链（付丙海等，2015）。横向创新链被称为“企业−非企业组织”水平创新链，由企业、大学、科研院所、政府和中介服务机构等利益相关主体构成（解学梅，2010）。横向创新链能够实现不同主体间的创新优势互补，摊平研发成本，分担不确定性风险，提高创新主体间知识溢出和技术扩散效率，加速创新成果的市场化进程。纵向创新链被称为“企业−企业”垂直创新链，包括核心企业、供应商和客户三类主体。

相较于横向创新链，纵向创新链各主体间具有关系嵌入性和知识冗余度较低两个优势，创新优势更为明显。纵向创新链上各主体因利益一致性而形成的嵌入性关系，使得链上主体在稀缺资源互换、专有信息技术共享和创新风险共担等方面具有独特优势。企业创新过程中的知识冗余会进一步提高信息搜寻成本，增加企业“重复造轮子”风险，成为阻碍创新节点知识创新的关键因素（施宏伟和李路丹，2016）。纵向创新链上的创新主体来自产品研发、制造和消费的各个环节，知识互补性高、冗余度低，信息搜寻成本大大降低。Marshall和Vredenburg（1992）也认为创新链的参与主体虽然广泛，但由企业、供应商和客户构成的纵向创新链是最基本的创新链类型，三者也是关乎创新活动成败、利益最为攸关的主体，直接影响创新绩效。因此，基于纵向创新链的独特优势，本文研究由企业、供应商和客户组成的纵向创新链。

需要强调的是，纵向创新链稳定性并不等同于供应链稳定性。从供应链视角来看，供应链关系的稳定性是纵向创新链稳定性的前提。首先，供应商关系的稳定性特征加深了供应链上下游企业间的信任度。一方面有利于企业快速获取供应商的创新产品（零部件），从而加快企业自身产品的迭代更新速度（直接模式）；另一方面降低了用户企业知识交易的成本，提高了企业间知识流的传播效率（间接模式），为企业创新活动的稳定性提供了保障。其次，客户关系的稳定性既是企业研发资金流持续性的保证，也是市场需求信息反馈渠道畅通性的保证，而客户的波动性则增加了企业的经营和财务压力，降低了企业创新风险承担能力，不利于企业创新活动的持续稳定。纵向创新链的稳定性特征有助于提升供应链的整体效能，扩大供应链的协同价值，强化供应商、核心企业、客户间的嵌入性关系，进一步提升供应链的稳定性。基于这种双向促进的正反馈机制，本文选择供应商和客户的稳定性作为纵向创新链稳定性的观测变量。传统的供应链是以交易为目的组成的联合体，不涉及合作创新活动，而纵向创新链则升级为以协同创新为目标，企业、供应商和客户等各主体需要交流沟通的创新联合体，通过开展一系列协同创新活动实现创新价值。可见，纵向创新链与供应链在活动目标、活动方式、组织间嵌入度和价值评价等方面均存在一定差异。综上，本文选择纵向创新链作为研究对象进行理论与实证分析。

市场本身存在信息不对称现象，企业、供应商和客户间的利害关系加剧了信息不对称程度（曹伟等，2019）。随着经济的发展，企业的业务复杂性和专业化程度提高（李荣等，2020）。业务复杂性和专业化程度高的企业，信息披露质量降低，信息不对称程度进一步加剧，供应商和客户解读企业信息的难度增大。在上述因素的影响下，纵向创新链各主体因信息不对称导致信任度缺乏，形成了具有不稳定性特征的短期合作关系。数字经济能够从信息层面和风险层面影响现有的纵向创新链关系。

从信源角度分析，数字经济丰富了企业、供应商和客户的信息披露内容。传统的信息披露内容是以数字和文字为主的硬信息，如财务报表信息。数字经济的出现使企业新增了图片、视频和音频等多种新型披露内容（黄锐等，2020）。上述新型披露内容使链上主体拥有更多的信息资源，克服了以往单一依靠财务报表信息进行决策的局限，增强了企业、供应商和客户间的了解程度和信任深度，信息不对称程度下降。黄锐等（2020）也提出数字经济能够减少企业、供应商与客户之间的信息鸿沟。

从信道角度分析，数字经济拓宽和优化了企业、供应商和客户间的信息传播渠道。数字经济依托互联网技术，构造数字化信息交流网络平台，如微博、微信和股吧等，能够拓宽链上主体间的信息传播渠道，降低信息不对称程度（张嘉伟等，2022）。数字经济通过互联网技术，加快信息传播速度，能够有效解决企业会计信息的私有性、滞后性和过程损耗等问题。通过数字经济技术，企业信息能够更加高质量地传递给供应商和客户。

综上，从信息层面分析，数字经济能够有效提升信息披露质量，降低信息不对称程度，提升链上主体间的信任度，有利于企业、供应商和客户保持长期稳定合作的纵向创新链关系。

稳定的对立面是风险，如果企业经营风险过高，纵向创新链上各主体会面临极大冲击，供应商可能减缓甚至停止供货，顾客可能放弃对企业的稳定支持，各主体基于风险厌恶性可能会撤出纵向创新链。极度的风险可能会导致纵向创新链断裂，伴随纵向创新链断裂而来的是资金链断裂，企业的上下游支持不复存在。Bernanke（1983）认为，过程中的不确定性会加大决策方投资时的怀疑倾向，提高机会成本。数字经济以大数据为支撑，实现企业交易记录等海量数据的存储，能够有效优化风险预警系统，降低企业经营风险（唐松等，2020）。数字经济通过创新水平拉动效应和融资能力提升效应，增强了企业风险承担能力（陈小辉和张红伟，2021）。

从企业内部分析，数字经济可以抑制管理层短视行为，通过降低信息不对称程度和缓解融资约束两种机制降低企业实施真实盈余管理的内部风险（张嘉伟等，2022）。本文研究的数字经济并不等同于互联网商业模式。数字经济是以人工智能、大数据、云计算和区块链等数字技术为核心，以互联网为载体或媒介的新型经济形态。互联网商业模式则主要指将互联网用于重塑企业组织架构和开拓商业渠道（李荣等，2020）。数字经济的概念内涵和应用范围要广于互联网商业模式。数字经济对信源、信道和信宿均有影响，涉及信息的采集（大数据）、传输（互联网）、存储（区块链）和处理（云计算）等。数字经济和互联网商业模式对纵向创新链关系和企业行为的影响存在显著差异。互联网商业模式偏向于强调将互联网技术应用于传输领域，部分企业甚至利用互联网商业模式导致的组织业务复杂化，进行盈余管理（李荣等，2020），加剧了企业经营风险。上述影响与数字经济对企业全面深入的影响存在本质上的差异。

从企业外部分析，数字经济能够有效解决企业融资时的信用危机和信贷错配问题。数字经济以大数据为信息来源，为企业建立信用档案，保存信息记录，缓解因信息不对称产生的银企间信用危机问题（Heiskanen，2017；陈小辉和张红伟，2021）。数字经济可以拓宽融资渠道，依靠互联网信息中介平台，采用人工智能技术科学快速匹配融资需求和资金来源（黄锐等，2020），有效改善属性错配、领域错配和阶段错配的信贷错配问题（唐松等，2020；陈春华等，2021）。通过解决信用危机和信贷错配问题，数字经济能够缓解企业的融资约束困境。融资能力的增强能够为企业研发活动提供充足的资金支持和科研投入，增强谈判能力，提升企业风险承担能力（陈小辉和张红伟，2021）。

因此，数字经济从企业内部和外部两个维度降低了企业经营风险，增强了纵向创新链各主体的信心，提升了纵向创新链关系的稳定性。综上，本文提出假说H1。

H1：数字经济有利于提升纵向创新链的稳定性，即数字经济水平越高，纵向创新链关系越稳定。

如果在数字经济的背景下，纵向创新链主体间的关系可能呈现稳定性特征，那么在纵向创新链关系发生变化后，这种具有稳定性特征的关系变化对纵向创新链效能，即创新绩效会产生怎样的影响？纵向创新链的上下游并不等同于普通供应链的上下游，纵向创新链的上下游是以合作创新为目标，通过开展一系列协同创新活动实现创新效能提升，创新效能的核心评价指标是创新绩效。因此，本文进一步研究数字经济影响下的纵向创新链稳定性特征对创新绩效的影响。数字经济影响下具有稳定性特征的纵向创新链关系，能够从成本、收益和专用性投资三个角度影响企业与上游供应商和下游客户的纵向创新链关系，最终提升企业创新绩效。

从成本角度分析，创新活动所需的研发技术和生产资源非常复杂。复杂的研发活动需要配套复杂的组织服务架构。如果创新活动所需技术、材料和资源都由企业自身承担，那么需要付出的成本极大。因此企业会与供应商合作，降低生产和采购成本。如果是短期合作的非稳定性关系，频繁调整合作者会大幅增加双方的交易成本。从资产专用性角度分析，创新活动需要专用性资产支持。供应商和企业双方均需要配套大量专用产地、实物资源、人力资源和特定用途资产，然而上述专用性资产具有投资不可逆和高沉没成本的特性，只有在围绕特定的创新用途时，才能体现出价值（Klein等，1978；Bernanke，1983）。短期合作的双方既没有足够利益可图，又缺乏充分信任，机会主义行为发生的概率较大，导致对专用性资产的投入慎之又慎，降低了纵向创新链发挥协同创新的积极作用。数字经济影响下具有稳定性特征的供应商−企业关系，通过长期稳定的合作模式实现了形式上的“纵向一体化”（Coase，1937），减少了频繁签订和修改合同的交易成本，形成了利益共同体，减少了机会主义行为，双方更倾向于投入专用性资产进行创新研发活动，这有利于企业和供应商创新能力和创新动力的双向提高，最终提升创新绩效。

从成本角度分析，基于交易成本理论，企业的交易成本主要受到交易频率、交易不确定性和专用性资产的影响。在数字经济的影响下，保持长期合作模式的企业和客户交易频率较高，信息不对称得到缓解，交易不确定性降低，最终促使交易成本降低。从收益角度分析，长期合作的客户能为企业提供持续不断的现金流和收入来源，而在长期合作关系中，客户会对自身给企业带来的“好处”（如现金流、收入来源和减少交易成本等）较为了解，客户购买能力的变化也会对企业盈利状况产生举足轻重的影响。基于上述原因，长期合作的客户具有较强的议价能力和谈判能力（Klein等，1978；Williamson，1979），客户收益实现的概率较大，客户也具有保持长期合作的意愿。因此，数字经济影响下具有稳定性特征的纵向创新链，有利于企业和客户创新能力和创新动力的双向提高，最终提升创新绩效。

在数字经济影响下，企业、供应商与客户形成了具有稳定性特征的纵向创新链关系，且纵向创新链会呈现循环运行机制。长期合作的供应商为企业提供高质量生产资料和创新信息，帮助其把握最新市场动态，找对创新方向，实现资源整合（付丙海等，2015），使企业生产的产品可以有效契合客户的需求。基于效用最大化动机，客户会积极购买企业产品，将创新需求反馈给企业。一方面，企业获得客户提供的现金流，拥有创新能力；另一方面，企业在创新过程中面临前期持续投入产品研发而客户可能不接受新产品的风险，最终导致收益受损。但是随着企业对客户需求信息掌握程度的提高，该风险会逐渐降低，企业创新动力则逐步提升。

在创新能力和创新动力兼具的基础上，企业会将创新需求反馈给供应商，将从顾客处得到的现金流用于采购生产材料。供应商的销售收入和生产动力提高，进而为企业提供更高质量的生产材料，最终形成“供应商→企业→客户→企业→供应商”的良性循环。在这一良性循环中，依托数字经济的信息整合与交流能力，创新链各主体的创新能力和创新动力不断优化，供应商得到稳定的销售收入，企业获得稳定的持续现金流和高质量的生产材料，客户获得满足需求的高质量产品，良性反馈形成，纵向创新链整体研发水平显著提高。数字经济进一步通过降低企业内部风险和外部风险，为具有稳定性特征的纵向创新链关系及其研发活动提供保障。经合组织（OECD）的研究报告指出，创新是多主体多机构复杂合作的结果，通过连锁环路式的运行机制发展。数字经济影响下的纵向创新链循环运行机制如图1所示：

图  1  数字经济影响下纵向创新链循环运行机制

综上所述，数字经济塑造的具有稳定性特征的纵向创新链关系，能够以提高创新绩效为目标，以链上各主体间稳定合作关系为基础，推动优质供给资源从上游传递至下游，将市场需求信息自下游反馈给上游，打破传统的单向链式关系，使交易信息在链条上顺畅、高频地流动，最大程度满足每个主体的效用，形成具有高质量动态循环运行机制的创新共同体，有利于提升企业创新绩效。据此，本文提出假说H2。

H2：数字经济影响下具有稳定性特征的纵向创新链关系，有利于提升企业创新绩效，即纵向创新链关系越稳定，创新绩效越高。

考虑到本文的研究问题和研究假说来自对管理实践的观察和思考，本文选取江苏江阴天江药业有限公司（以下简称“天江药业”）这一典型案例进行分析，进一步从微观层面深入剖析数字经济、纵向创新链与企业创新绩效的内在联系 ² 。作为中国中药配方颗粒领域的领军企业，在无锡市大力发展数字经济的政策支持下，天江药业以业务流程数字化为依托，构建了研发中药配方颗粒的纵向创新链，并与链上主体协同创新，最终取得较高的创新绩效。

本文选择天江药业作为典型案例的原因如下：

首先，从行业层面分析。天江药业所属的医药行业具有技术难度、法律政策规定和资源限制三个特点，数字经济影响下的纵向创新链关系塑造和应用相较于其他行业更具典型性和代表性。按照国家法律政策规定，医药行业的药物研发活动应由“药物采集−临床试验前研发−临床试验期−试验期反馈−药物投产”等环节组成（刘文澜，2016）。医药行业的创新流程较长，涉及主体众多，且每一主体均不可替代，专业性强，难度大。因此，生物医药类企业与上游供应商和下游医院、医疗机构和药店保持长期稳定的合作关系对于药品研发具有至关重要的影响。

其次，从企业本身角度分析。天江药业是国内生产规模最大的中药配方颗粒生产厂家，也是唯一一家专营配方颗粒的企业，多年专注于中药配方颗粒的研发和生产。药物配方业务相较于传统制药和销售业务，对创新研发的要求更高，需要在采集优质药材和发掘新药材的基础上，依靠研发投入不断尝试新药材配方，将新配方投入共计三期的临床试验后，最终生产出新药物。作为中国中药配方颗粒生产的领军企业，天江药业为构建稳定的纵向创新链发挥了不可替代的作用，具有稳定性特征的纵向创新链关系对天江药业的发展至关重要，具有典型意义。

依托江阴市发改委、科技局和工信局委托南京大学开展的“科技成果转化与创新型经济发展”课题，作者团队于2018年6月至2019年8月对天江药业进行了一年多的调研，通过高管访谈、现场考察等多种形式，深度调研了天江药业与产业链上下游企业协同合作的模式和经验。具体如图2所示：

图  2  天江药业纵向创新链稳定性特征

无锡市在2020年发布《关于加快推进数字经济高质量发展的实施意见》，明确提出培育数字经济新产业，支持将数字经济的核心技术应用于企业实现产业数字化 ³ 。在数字经济政策的引导和支持下，天江药业积极运用信息技术实现数字化转型，以互联网为信息媒介沟通平台，提升创新绩效。中国信息通信研究院2021年发布的《中国数字经济发展白皮书》指出，数字经济具体包括数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化四个部分 ⁴ 。数字经济对天江药业的影响主要体现在天江药业能否通过数字信息技术与上下游供应商和客户保持长期稳定的合作关系，以及能否构建网络信息平台和智能反馈系统实现数字化治理，提高纵向创新链的运行和沟通效率。

一方面，天江药业通过种植规范协议，在农药播撒和施肥方式等原材料培育方式上给予供应商培训和帮助，签订种植规范协议使符合条件的原材料被收购，从而提升了药材基地、制粒公司和种植农民等供应商群体的生产动力，构建了长期稳定合作的“生产−收购”关系。供应商在提供高质量药材即可被天江药业收购的保障下，无须频繁寻找收购客户和修改收购合同，交易成本降低，投入专业药材种植师和优质种植基地等人力类和场地类专用性资产的比例提高，持续向天江药业供给优质中药材。另一方面，天江药业通过运用数字技术设计智能采购系统，对交易过程中的关键节点信息和多期供应数据进行数字化治理。在数字化治理的前提下，供应商能够获得持续稳定的收入。在与供应商稳定高质量合作的基础上，天江药业生产品质良好、安全性高的产品给客户，实现“供应商→企业→客户”的动态循环。

天江药业进一步建立了以专线智能系统为代表的客户信息化反馈系统，下游医疗机构将电子处方和临床试验信息反馈纳入数字化信息系统，实现中药产品代配、代煎、代熬和代送的“中医药+互联网+物联网”数字化治理模式 ⁵ 。天江药业对下游医疗机构、药店和临床服务机构等客户提供的临床反馈和产品需求充分重视，建立共享中药智能配送中心，通过智能信息系统实时搜集反馈意见并做出改进，精准匹配客户的需求，生产匹配市场需求的配方颗粒。天江药业一方面提供优质商品给客户，另一方面重视客户反馈意见。客户基于效用最大化动机，也具有保持稳定性关系的意愿。以稳定性关系为基础，客户会积极向天江药业反馈高质量临床意见，天江药业根据意见调整产品改进方向，反馈给上游供应商寻求和购买新的原材料，形成“客户→企业→供应商”自下而上式循环。

本文搜集了2012−2022年天江药业专利申请数量，如图3所示。2012−2017年，天江药业处于纵向创新链筹备阶段，专利申请数量较为平稳，维持在12项左右。2018−2020年处于纵向创新链发展完善阶段，专利申请数量相较于2012−2017年有显著提高，达到25项以上水平。2021−2022年处于纵向创新链成熟阶段，创新链主体的合作能力与配套支持进一步完善，提升创新绩效作用明显，2021年专利申请数量达到44项，2022年专利申请数量进一步提高到74项。

图  3  天江药业专利申请数量

综上所述，天江药业实现了“供应商→企业→客户→企业→供应商”的动态循环，上下游均获得了销售共享收益，天江药业的行业地位进一步稳固，上下游整体协同创新水平得到提升。天江药业从管理实践维度刻画了数字经济影响下企业具有稳定性特征的纵向创新链关系。

本文以2011−2019年A股上市公司为研究样本，选择上述研究年份是因为本文采用的数字普惠金融指数始于2011年，部分互联网发展数据指标更新至2019年 ⁶ 。本文对样本数据进行如下筛选：（1）剔除数据缺失样本；（2）剔除ST公司；（3）剔除当年已退市、暂时退市和新上市的公司；（4）剔除金融类上市公司。经过上述数据处理后，本文共得到3249个“公司−年度”样本。本文的研究数据来自国家统计局、北京大学互联网金融研究中心编制发布的《数字普惠金融指数》、EPS数据库、CSMAR数据库和CNRDS数据库。为减少异常值对实证结果的影响，本文对连续变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理。

本文参考赵涛等（2020）的测度方法，从互联网发展指标和数字普惠金融指标两个方面衡量数字经济水平。互联网发展指标是数字经济应用程度的具体体现，互联网发展指标由互联网普及程度、移动通讯设备普及程度、互联网行业人员情况和信息行业产出情况四个子指标构成，本文分别采用互联网宽带接入用户数量、移动电话普及率、信息传输和计算机软件从业人数和电信业务收入来衡量。

数字普惠金融指标包含数字技术和普惠性两大特征。从生产端来看，数字普惠金融指标暗含了数字金融对中小微企业的融资支持力度。而数字金融是在数字经济影响和塑造的新型经济环境下，将数字技术应用于金融服务领域，是数字经济的重要体现。数字普惠金融水平的提升意味着中小微企业可以通过数字金融进一步拓宽融资渠道，减少信贷双方的信息不对称，降低金融摩擦，缓解流动性约束，保证企业创新活动的资金充足。从消费端来看，数字普惠金融水平的提升意味着移动支付普及度的提高。移动支付普及度是在大数据和人工智能技术的支持下，核心企业能够准确刻画“用户画像”，及时掌握消费者需求偏好的调整动态，有助于企业的需求驱动型创新。综上所述，数字普惠金融指标与纵向创新链稳定性和企业创新绩效提升具有密切关系，本文将数字普惠金融指标作为衡量数字经济的另一重要组成部分，现有文献也同样将数字普惠金融指标作为衡量数字经济的重要组成部分（张帅等，2022）。数字普惠金融指标由数字金融覆盖广度、数字金融使用深度和数字化程度三个方面来衡量。

本文使用主成分分析法将上述7个子指标进行降维处理后，构造解释变量数字经济（DIE）。借鉴唐松等（2020）的研究，本文对数字经济指标进行了归一化处理，采用省级层面的数字经济变量回归。

本文通过供应商稳定性和客户稳定性两个子指标，综合构建衡量纵向创新链关系稳定性的指标。参考Li和Yang（2011）、曹伟等（2019）的研究，使用财务报告中公司t年前五大供应商和前五大客户在t−1年重复出现个数除以5衡量供应商稳定性（Stasupplier）和客户稳定性（Stacustomer）；借鉴方红星等（2017）的测度方法，将供应商稳定性（Stasupplier）和客户稳定性（Stacustomer）之和取均值，衡量纵向创新链关系稳定性（Stainchain）；同时分别采用供应商稳定性（Stasupplier）和客户稳定性（Stacustomer）两个子指标进行稳健性检验。

参考曹伟等（2019）的研究，本文采用专利申请数量衡量创新绩效，即将专利申请数加1后取自然对数衡量创新绩效（Innovation）。参考李春涛等（2020）的研究，由于专利数量存在大量零值，具有截尾数据的特点，本文采用Tobit回归模型检验纵向创新链关系稳定性特征与企业创新绩效之间的关系。考虑到专利数据分布符合计数模型的特点，本文同时采用Possion模型进行回归。借鉴唐松等（2020）的衡量方式，本文根据专利申请类型剔除外观设计专利后，将企业发明专利数量和实用新型专利数量加1后取自然对数，作为衡量企业高质量创新绩效（Innovation_high）的代理变量，进行稳健性检验。

参考曹伟等（2019）、唐松等（2020）、陈春华等（2021）的研究，控制变量选取了公司规模（Size）、审计费用（Audfee）、高管团队规模（TMT）、董事会规模（Board）、独立董事人数（Indboard）、是否四大审计（Big4）、融资约束（FC）、盈利状况（Profit）、前十大股东持股比例（Top10）和真实盈余管理绝对值（AbsREM）。本文还进一步控制了年度、行业固定效应（Year、Industry），在回归检验中使用了聚类稳健标准误。

本文借鉴梁上坤等（2020）的研究，通过对控制变量进行方差膨胀因子（VIF）检验，检验变量间的多重共线性问题。检验结果显示，本文的控制变量和回归模型整体的VIF值均低于5，表明本文的研究变量不存在多重共线性问题。

主要研究变量定义见表1。

为检验数字经济对纵向创新链关系稳定性的影响，本文构建回归模型（1）。若系数 $ {\alpha }_{1} $ 显著为正，则假说H1得到支持。

为检验数字经济背景下纵向创新链关系的稳定性特征对企业创新绩效的影响，本文构建回归模型（2）。若系数 $ {\alpha }_{1} $ 显著为正，则假说H2得到支持。

表2报告了主要变量描述性统计结果。纵向创新链稳定性（Stainchain）的均值、中位数和标准差分别为0.404、0.400和0.242；主要解释变量数字经济（DIE）的均值、中位数和标准差分别为0.495、0.471和0.215；控制变量的统计结果均在合理范围内，不再赘述。

表3报告了数字经济与纵向创新链稳定性的主检验回归结果。结果显示，数字经济（DIE）对纵向创新链稳定性（Stainchain）的系数在1%的水平上显著为正，说明在其他因素一定的情况下，数字经济有利于提升纵向创新链稳定性，即数字经济水平越高，纵向创新链关系越稳定，假说H1得到支持。上述结果表明，数字经济有利于加深纵向创新链各主体间的相互信任，提升纵向创新链关系的稳定性。

表4报告了纵向创新链稳定性与创新绩效的主检验回归结果。结果显示，纵向创新链稳定性（Stainchain）对创新绩效（Innovation）的系数在1%的水平上显著为正，表明纵向创新链关系越稳定，创新绩效越高，假说H2得到支持。

上述结果表明：数字经济影响下的纵向创新链，以长期合作的稳定性关系为基础，提升了供应商的销售收入，有利于供应商为企业提供优质的生产材料；最大程度满足了客户需求，有利于为企业提供持续的现金流和创新反馈；在稳定的供应商和客户支持下，企业具有了创新动力和创新能力，最终创新绩效显著提升。

本文使用工具变量法解决内生性问题，借鉴谢绚丽等（2018）、唐松等（2020）的研究，采用公共电话普及率（Publicphone）作为工具变量，具体以每省每千人拥有公共电话数量来测算（数据来自《中国互联网络发展状况统计报告》）。公共电话普及率（Publicphone）满足工具变量的相关性条件和外生性条件：首先，每个地区的公共电话普及率作为信息技术应用程度的反映，与数字经济发展水平具有相关性。其次，公共电话普及率与纵向创新链关系的稳定性特征并无直接联系。工具变量公共电话普及率（Publicphone）通过了弱工具变量检验，表明选取有效。表5的结果显示，DIE的系数依然在1%的水平上显著为正，说明经过内生性处理后，本文结论稳健。

本文采用不进行缩尾处理的原始数据进行稳健性检验。表6列（1）至列（4）的结果显示，DIE的系数依然在1%的水平上显著为正，表明数字经济显著提升了纵向创新链稳定性。列（5）、列（6）的结果显示，Stainchain的系数依然在1%的水平上显著为正，表明纵向创新链的稳定性特征有利于提升创新绩效。

在本文研究中，2015年股市剧烈波动是一个典型的外生金融冲击事件，纵向创新链关系稳定性会受到严重冲击。参考唐松等（2020）的研究，本文将2015年的特殊年份样本剔除，表7的检验结果表明，本文结论依然稳健。

本文构建的纵向创新链稳定性指标（Stainchain）由供应商稳定性和客户稳定性两个维度的子指标构成，借鉴曹伟等（2019）的方法，本文选择上述两个子指标分别作为创新链稳定性的替代变量进行稳健性检验，表8报告了检验结果。列（1）、列（2）的结果显示，数字经济显著提升了供应商稳定性和客户稳定性；列（3）至列（6）的结果显示，供应商稳定性、客户稳定性显著提升了企业创新绩效。以上结果表明，本文结论依然稳健。

考虑到直辖市在数字经济发展水平、纵向创新链特征等方面存在一定的特殊性，与其他省份存在较大差异，本文将四个直辖市样本剔除后重新进行多元回归分析。表9的检验结果表明，本文结论依然稳健。

传统多元回归模型一般采用行业固定效应和年度固定效应的双向固定模型，但对内生性问题的控制不够严格（唐松等，2020）。本文借鉴Moser和Voena（2012）的做法，采用行业和年度乘积的高阶联合固定效应进行多元回归分析，表10报告了采用“行业×年度”高阶联合固定效应后的回归结果。列（1）、列（2）的结果表明，在控制了行业和年度乘积的高阶联合固定效应后，数字经济仍然显著提升了纵向创新链稳定性；列（3）、列（4）结果表明，纵向创新链的稳定性特征显著促进了创新绩效提升。本文结论依然稳健。

为缓解遗漏变量的内生性问题，本文在回归模型中进一步增加了控制变量和控制个体固定效应。参考俞杰等（2017）的研究，数字化转型程度较高的企业具有虚拟交易主体、网络线上交易为主和无形资产占比较大三种企业特征。本文根据上述影响企业信息技术应用水平的特质因素，增加了无形资产比重（PIA）和固定资产密集度（FAI）两个控制变量衡量企业的虚拟化程度。

本文进一步借鉴杨志强等（2020）、彭牧泽和靳庆鲁（2021）的研究，增加了影响纵向创新链的如下控制变量：应收账款周转天数（Arday）、应付账款周转天数（Apday）、存货周转天数（Invday）、管理费用率（AER）、财务费用率（FER）、产权性质（SOE）、资产负债率（LEV）、总资产收益率（ROA）、是否两职合一（Duality）。本文在添加上述控制变量后，进一步控制了个体固定效应以缓解遗漏变量的内生性问题。

表11报告了检验结果。列（1）的结果显示，增加了控制变量后，DIE的系数依然在1%的水平上显著为正；列（2）的结果显示，在增加控制变量、控制个体固定效应后，DIE的系数依然在5%的水平上显著为正。上述结果表明，数字经济显著提升了纵向创新链稳定性。列（3）、列（4）的结果显示，增加了控制变量后，Stainchain的系数仍在1%的水平上显著为正，表明纵向创新链稳定性特征显著提升了企业创新绩效。

本文的研究主题是数字经济对企业纵向创新链的影响，企业纵向创新链的影响因素包含两个部分：一是宏观数字经济因素的影响，二是企业自身的特征差异。因此，本文增加了衡量企业自身信息技术应用水平的控制变量——企业数字化转型程度（DT）。借鉴赵璨等（2020）、李琦等（2021）、吴非等（2021）和胡海峰等（2022）的方法，本文采用文本分析法测度企业数字化转型程度（DT）。根据吴非等（2021）的研究，有关数字化转型的词汇共分为人工智能技术、区块链技术、云计算技术、大数据技术和数字技术应用五个方面，每个方面包含数十个数字化转型词汇。本文将企业年报中有关数字化转型五个方面的词汇频率进行统计，剔除否定词汇，用“Ln（数字化转型词汇披露次数+1）”衡量企业数字化转型程度（DT）。表12的检验结果表明，在增加衡量企业自身数字经济应用情况的控制变量后，本文结论依然稳健。

上文采用专利申请数量衡量创新绩效（Innovation），专利申请类型一般分为发明专利、实用新型专利和外观设计专利三种。参考唐松等（2020）的研究，本文剔除外观设计专利，将发明专利和实用新型专利作为衡量企业高质量创新绩效（Innovation_high）的代理变量，进行稳健性检验。表13的检验结果表明，在改变专利数量的衡量方式后，本文结论依然稳健。

本文的假说H2中可能出现企业创新绩效越高、纵向创新链关系越稳定的反向因果问题。借鉴孟庆玺等（2018）、曹伟等（2019）的做法，本文使用未来一期和未来两期的被解释变量创新绩效（Innovation）与当期的纵向创新链稳定性（Stainchain）回归，以解决反向因果的内生性问题。表14的检验结果表明，将因变量取当期、未来一期和未来两期后，纵向创新链仍然有利于提升企业创新绩效。

本文进一步检验考虑供应商和客户当地的普惠金融程度后，数字经济能否提升纵向创新链稳定性。参考陈春华等（2021）的研究，本文采用北京大学普惠金融指数衡量普惠金融程度，构建供应商所在地普惠金融程度（Supplier_DIF）和客户所在地普惠金融程度（Customer_DIF）两个指标，重新进行检验，表15报告了检验结果。列（1）、列（2）的结果显示，在控制了供应商当地普惠金融程度（Supplier_DIF）、客户当地的普惠金融程度（Customer_DIF）后，数字经济DIE的系数依然在5%的水平上显著为正，表明数字经济提升了纵向创新链稳定性。

在中国的制度背景下，不同地区的经济发展水平和市场化程度存在差异，区域间的贸易保护主义进一步加剧了市场信息交流的不对称性（张维迎和柯荣住，2002）。在上述不完善的市场交易模式下，企业、供应商和客户的交易对象选择面临较高的成本（夏立军和陈信元，2007），最终形成了依靠信任度和熟悉度与少数几个供应商和企业保持长期合作的关系型交易模式（李增泉，2017）。根据上述理论分析，纵向创新链的稳定性特征也可能是在关系型交易模式中通过私下信息渠道形成的。

数字经济在一定程度上改变了关系型交易模式。如前文所述，数字经济从信源和信道两方面改善了信息披露质量，提高了信息的传播效率，降低了市场的信息不对称程度。而关系型交易模式出现的主要原因是不完善的市场交易模式和过高的市场信息不对称程度，市场难以依靠公开披露的价格信息进行交易。数字经济的出现使市场信息更加透明，交易成本降低，企业、供应商和客户间的合作信息更加透明，经营风险降低，信任度提高，选择关系型交易的动机减弱。

为排除关系型交易的替代性解释，本文参考方红星和张勇（2016）、李增泉（2017）的做法，采用前五大供应商采购额占总采购额的比例和前五大客户销售额占总销售额的比例之和取均值，衡量关系型交易程度。根据关系型交易程度的高低，将全样本划分为关系型交易程度低和关系型交易程度高两组进行分组回归。表16的回归结果显示，高关系型交易程度组中数字经济的回归系数依然显著为正，组间系数不存在显著差异。结果表明，关系型交易下的信息交流渠道并未替代数字经济对纵向创新链关系的影响，替代性解释排除。

本文参考数字普惠金融指数和互联网发展指标的更新时间，进一步将研究样本期扩展至2011−2021年。考虑到信息传输和计算机软件从业人数数据尚未完整发布，本文将该指标剔除后采用层次分析法重新构造数字经济指标。表17的结果表明，本文的结论在扩展研究样本期后依然稳健。

本文进一步分析纵向创新链关系的稳定性特征对创新绩效是否具有长期的动态驱动效应。依托数字经济影响下的动态循环运行机制，链上创新资源得到充分整合与流通，优质创新供给和需求资源持续流动，纵向创新链整体水平不断提升。因此，在较长的时间序列内，纵向创新链的稳定性特征可能对创新绩效具有长期的正向驱动效应。参考唐松等（2020）的研究，本文采用纵向创新链稳定性（Stainchain）的各期滞后项与企业当期创新绩效回归，检验纵向创新链稳定性对创新绩效是否具有持续动态驱动效应 ⁷ 。

表18报告了动态驱动效应的回归结果。列（1）至列（6）结果表明：在当期、滞后1期、滞后2期、滞后3期和滞后4期中，纵向创新链稳定性的系数均显著为正；在滞后5期中，纵向创新链稳定性效力减弱，系数不再显著。上述结果表明，在数字经济影响下，具有稳定性特征的纵向创新链依靠动态循环运行机制，实现优质创新资源的良性循环，对创新绩效具有持续影响，产生动态叠加效应，在未来长期内仍然对创新绩效具有正向驱动作用。

数字经济主要通过提高信息披露质量和降低经营风险两个途径，提升纵向创新链关系的稳定性程度。现有研究发现，市场竞争程度显著影响企业信息披露质量和经营风险，进而影响企业纵向创新链关系的稳定性特征。MacKay和Phillips（2005）发现，当市场竞争程度较高时，企业面临高度不确定性，陷入融资约束困境的可能性提高，经营风险加大。此外，市场竞争程度的加剧使同行业存在较多的企业和供应商（Nickell，1996），导致企业、供应商和客户间面临更加多元的选择。因此，本文进一步研究在市场竞争程度存在差异时，数字经济对纵向创新链稳定性特征的影响差异。

参考Nickell（1996）、陈志斌和王诗雨（2015）的方法，本文采用行业内上市公司的数量衡量市场竞争程度（Number）。上市公司数量越多，市场竞争程度越高。本文构建含有数字经济（DIE）与市场竞争程度（Number）交乘项的模型（3）如下：

表19列（1）报告了市场竞争程度的异质性分析结果。结果显示，市场竞争程度与数字经济的交乘项（DIE_Number）的系数显著为负，说明市场竞争程度具有负向调节作用，显著降低了数字经济对纵向创新链稳定性的提升作用。企业、供应商和客户数量的增多，为链上主体提供了多元化选择，降低了数字经济提升纵向创新链稳定性的作用。

本文进一步从产权性质异质性的角度检验数字经济对纵向创新链的影响。国有企业和非国有企业的纵向创新链关系受到数字经济影响的程度存在一定差异，主要原因如下：第一，国有企业具有相较于非国有企业更为紧密的政府合作关系，能够拓宽和增强资源获取的渠道和数量（李晓翔和刘春林，2018；滕蕙阳和陈冬华，2023；王铷州和董明晴，2023）。同时，国有企业的发展历史更为悠久，企业本身的规模及其附属机构更加庞大，这进一步提高了国有企业的资源丰富程度。国有企业承担的社会责任也促使其需要大量资源来实现目标（李晓翔和刘春林，2018）。因此，相较于非国有企业，国有企业拥有更为充足的资源（李琦等，2021），这些资源主要包括人力资源、物质资源和财务资源。但国有企业的科层式组织结构特点导致信息传递效率低下，丰富的人力、物质和财务资源信息难以传递至纵向创新链上的供应商和客户。而且国有企业委托人缺失，代理问题更加严重，资源冗余和信息传递效率低下的劣势进一步加剧，最终导致纵向创新链关系的稳定性特征受到负面影响。数字经济的出现能够具有针对性地改善国有企业信息传递问题，将国有企业丰富的人力、物质和财务资源信息传递至纵向创新链各主体，有效提升纵向创新链关系的稳定性特征。第二，国有企业与政府的联系更为密切，地方政府的数字经济政策往往能够率先更好地应用于国有企业（李琦等，2021）。综上，相比于非国有企业，数字经济提升纵向创新链稳定性的作用在国有企业更显著。

本文设置企业性质（Ownership）虚拟变量，国有企业取值为0，非国有企业取值为1。表19列（2）的检验结果显示，交乘项（DIE_Ownership）的系数在1%的水平上显著为负，表明相比于非国有企业，数字经济对纵向创新链稳定性的提升作用在国有企业更显著。

处于不同区域的企业受数字经济的影响存在一定差异。中国的东部地区具有较好的互联网基础，发展程度高于西部地区（胡鞍钢和周绍杰，2002）。因此，在良好的信息化基础上，东部地区数字经济的应用效果优于西部地区。本文按照企业所在地区划分为东部区域和西部区域，分组检验数字经济对纵向创新链关系稳定性特征的区域异质性影响。

表20报告了东西部区域的异质性检验结果。列（1）的结果显示，在东部地区，数字经济显著提升了纵向创新链稳定性；列（2）的结果显示，在西部地区，数字经济对纵向创新链稳定性没有产生显著影响。本文进一步对东西部区域组间系数的差异进行卡方检验，结果在10%的水平上显著，表明组间系数存在显著差异。上述结果表明，相比于西部地区，数字经济对纵向创新链稳定性的提升作用在东部地区更显著。

本文通过理论分析、典型案例和实证检验，研究发现：（1）数字经济时代的纵向创新链关系呈现一种稳定性特征。数字经济通过改善信源和信道，提高了信息传播速度和效率，有效提升了信息披露质量，加强了纵向创新链各主体间的交流和彼此信任，降低了企业经营风险，从而提高了纵向创新链稳定性。数字经济水平越高，纵向创新链越稳定。（2）数字经济影响下具有稳定性特征的纵向创新链，能够形成以焦点企业为核心、上下游保持稳定关系的动态循环运行系统，从而提升企业创新绩效。本文进一步探索了纵向创新链稳定性对企业创新绩效的动态驱动效应，发现纵向创新链稳定性对企业创新绩效具有持续的正向驱动作用，且这一正向驱动作用在市场竞争程度、产权性质和企业所在区域方面存在显著异质性。

本文的研究为数字经济影响下深化对创新链领域的认识、实现跨组织协同创新目标、提升企业创新绩效提供了重要的理论启示和经验借鉴。

首先，政府作为数字时代创新链的引导者和塑造者，要积极推进数字中国战略，引导、鼓励和支持创新链各主体。解决创新动力不足、创新能力薄弱和创新质量低下的“沉疴宿疾”，需要紧密联系数字经济，依靠政府、企业、供应商和客户等创新环节上的各主体，通过创新合力实现协同创新。政府部门的创新支持政策不应仅聚焦和应用在企业主体，而应该拓展至纵向创新链的各参与主体（如供应商和客户）。高质量创新活动的完成不仅是政府和企业的任务，还需要适应数字经济时代对创新链主体和环节的新要求，实现具有稳定性特征的纵向创新链关系。在稳定性纵向创新链的基础上实现动态循环运行机制，最终解决创新难题，攻克“卡脖子”技术。

其次，纵向创新链各主体需要重视彼此间的交流和反馈，将数字经济更好地融入创新合作过程。企业要发挥作为创新主体的核心作用，强化链上主体间的信任建设，致力于构建长期稳定的协同关系，提高创新绩效。企业应该通过数字经济技术降低信息不对称程度，提高自身治理水平和经营水平，减少经营风险等不确定性因素的负面影响，努力构建具有稳定性特征的纵向创新链关系，更好地整合上游供应商与下游客户间的合作关系，实现高质量发展。

最后，供应商和客户应该利用数字经济提供的新型互联网信息工具和平台，加深对企业的认知和监督。这一方面可以更好地满足自身需求，防止合法权益受到损害；另一方面为实现数字经济时代具有稳定性特征的纵向创新链关系、塑造高水平协同创新合作体系做出贡献。