工業機器人應用與供應鏈效率提升

[摘 要：文章基于2011—2019年中國A股上市企業財務數據，研究工業機器人應用對企業供應鏈效率的影響。研究發現：工業機器人應用顯著提高了企業供應鏈效率，該結果在一系列穩健性檢驗中得到驗證；機制分析表明，工業機器人應用通過供應鏈治理渠道和營運效率渠道來提高供應鏈效率，在中西部地區、傳統行業、競爭性行業、高市場優勢地位、高資產專用性和高職工薪酬企業中作用更明顯；進一步研究表明，工業機器人應用存在正向的供應鏈溢出效應，并可以實現兼顧供應鏈安全的效率提升。本研究為進一步優化工業機器人應用的相關政策制定和構建高質量供應鏈體系提供了政策啟示。

關鍵詞：工業機器人應用；供應鏈效率；供應鏈治理；營運效率；關系理論；動態能力理論

中圖分類號：F274；TP242.2；F275；F832.51" " 文獻標識碼：A 文章編號：1007-5097（2025）01-0117-12 ]

Application of Industrial Robots and Enhancement of Supply Chain Efficiency：

Based on the Dual Perspective of Supply Chain Governance and Operational Efficiency

MENG Qingwei， HU Linshan

（School of Economics and Management， Tongji University， Shanghai 200092， China）

Abstract：This article analyzes the impact of the application of industrial robots on efficiency of corporate supply chains based on the financial data of Chinese A-share listed companies from 2011 to 2019. According to the research findings， the application of industrial robots significantly enhances the efficiency of corporate supply chains， which has been verified through a series of robustness tests. Mechanism analysis indicates that the application of industrial robots improves the supply chain efficiency through supply chain governance and operational efficiency channels， and this effect is more pronounced in the central and western regions， traditional industries， competitive industries， and companies with high market dominance， high asset specificity， and high employee compensation. Further research shows that the application of industrial robots has a positive supply chain spillover effect and can achieve efficiency improvement ensuring supply chain security. This research provides policy insights for further optimizing the formulation of policies related to the application of industrial robots and for building a high-quality supply chain system.

Key words：application of industrial robots; supply chain efficiency; supply chain governance; operational efficiency; relationship theory; dynamic capabilities theory

一、引 言

黨的二十大報告強調，“著力提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平”“加快構建新發展格局，著力推動高質量發展”［1］。在當今世界百年未有之大變局加速演進的背景下，化解供應鏈的“堵鏈”“卡鏈”和“斷鏈”問題，對應對外部不確定性沖擊、提高經濟運行效率具有重要現實意義。習近平總書記強調，要“把握新一輪科技革命和產業變革新機遇，共同構筑安全穩定、暢通高效、開放包容、互利共贏的全球產業鏈供應鏈體系”［2］。這表明，暢通國內大循環、形成協同高效的雙循環新發展格局，需要加快傳統供應鏈體系中的新技術應用，讓要素更加便捷循環、有效配置。

當前，人工智能作為新一輪科技革命的驅動力量，已成為重塑傳統供應鏈的關鍵動力［3］。其在生產制造領域的應用載體——工業機器人的廣泛使用，正通過承擔機械化、重復度高的工作，使供應鏈上傳統檢測識別、加工組裝、倉儲運輸等業務呈現出新業態與新模式。2024年，“人工智能+”被首次寫入政府工作報告，目的是要通過數字化、智能化技術應用，提升產業體系的先進性，從而強鏈、穩鏈、固鏈，構筑新質生產力的產業根基［4］。那么，作為人工智能應用的關鍵載體，工業機器人能否真正賦能產業鏈供應鏈，提高供應鏈效率，是值得研究的問題。

基于此，本文使用2011—2019年中國A股制造業上市企業數據和國際機器人聯合會（IFR）公布的工業機器人數據，實證檢驗工業機器人應用對供應鏈效率的影響。與本文研究內容相關的文獻主要有兩類。一類文獻聚焦于工業機器人應用的經濟效應，研究其在勞動力市場［5］、出口貿易［6］、企業經營決策［7］中的作用；另一類文獻檢驗了供應鏈效率提升的影響因素，從市場分割［8］、貿易便利化［9］、企業數字化轉型［10］角度展開討論。梳理上述文獻發現，當前，鮮有研究將工業機器人應用和供應鏈效率提升納入統一框架展開分析。

本文可能的邊際貢獻在于：第一，現有文獻少有研究工業機器人應用對供應鏈效率的影響。本文不僅試圖揭示工業機器人應用對供應鏈效率中供應鏈治理渠道和營運效率渠道的影響，還從不同角度、不同層級探究其異質性表現，豐富了相關領域研究。第二，現有關于供應鏈效率的研究大多局限于企業個體層面，未能突出研究問題中的“鏈”上特征。本文基于關系理論和動態能力理論，采用多種方式測度供應鏈效率，并進一步分析工業機器人應用的鏈上溢出效應，將研究問題從個體層面拓展至供應鏈層面，以識別節點企業間的互動關系。第三，本文結合工業機器人應用的鏈上溢出效應、兼顧供應鏈效率與安全的協同效應，提出漸進式的供應鏈數智化改造路徑和科學的企業供應鏈管理模式。

二、理論分析與研究假設

（一）工業機器人應用對供應鏈效率的影響

供應鏈是指企業與生產上下游各主體間的鏈條式關聯關系和時空分布狀態［11］，作為溝通供需兩端的網鏈結構，其效率的提升需要供應商、制造商、批發商等各構成主體的充分協調與配合。牛鞭效應理論指出，在傳統供應鏈的生產制造和庫存管理環節，供應商和客戶間會因供需信息不對稱和彼此協調不足，出現短缺博弈和風險控制的現象，使訂單的需求波動隨供應鏈逐級放大，造成鏈上企業庫存積壓，從而拖累供應鏈效率［12］。工業機器人應用能夠對傳統供應鏈的各環節進行數智化改造，緩解被逐級放大的“牛鞭效應”。原因有兩點：一是工業機器人的“工具機”屬性能夠輔助勞動力完成供應鏈上的多種非標準化任務［13］。例如，在庫存管理環節，能夠跟蹤產品庫存狀態，便于廠商優化庫存管理方案，及時響應供需信息變化［14］。二是工業機器人的“發動機”屬性能夠完成供應鏈上的標準化任務。在供需信息確定后，不同類型的機器人能夠快速生產并及時交付。因此，工業機器人應用有助于企業響應客戶需求、提高供給質量，從而加快產品的鏈上周轉，降低企業庫存周轉天數。據此，本文提出假設1。

H1：工業機器人應用可以提高供應鏈效率。

（二）工業機器人應用影響供應鏈效率的渠道機制

供應鏈效率提升的關鍵在于及時響應客戶需求并提高供給質量。在市場競爭機制下，企業需要維持良好的外部供應鏈伙伴關系和領先的內部動態能力［15］，以拓寬銷售渠道并提高生產效率，加快原材料庫存的消耗和產成品庫存的變現［16］。如圖1所示，本文基于供應鏈治理視角和營運效率視角，分析工業機器人應用提升供應鏈效率的渠道機制。

1. 基于外部關系理論的供應鏈治理視角

關系理論認為，企業經營所需的關鍵資源通過跨越企業邊界來獲取，這需要建立與合作企業的網絡關系來獲得外部的互補性資源支持［17］。由于供應商和客戶是供應鏈網絡的核心組成，企業與之形成緊密的伙伴關系有利于獲得更多優質服務，減少交易成本并加快鏈上信息共享，進而提高庫存管理效率［18］。Omar等（2012）［19］指出，企業需要樹立可靠形象以推動關系網絡升級。工業機器人應用往往意味著企業具有較為領先的生產技術能力［20］，可以向合作企業發送積極信號，提高其在供應鏈關系網絡中的中心度。一方面，工業機器人可以應用于生產組裝的中間環節，依托其高效生產和精準調度能力，生產市場適用范圍更廣的標準化零部件和半成品，從而拓寬供應鏈合作企業關系網，降低供應鏈集中度；另一方面，工業機器人可編程的柔性生產方式便于及時響應上下游企業的個性化需求，充分應對可能的生產標準和技術要求變動，從而深度整合供應鏈網絡，有效降低供需協調成本，提高供應鏈效率。

2. 基于內部動態能力理論的營運效率視角

動態能力理論認為，企業組織績效取決于自身獨特的有形或無形資源，面對不斷變化的市場需求，企業通過對資源的動態學習、整合和再配置獲得持續的市場競爭優勢［21］。供應鏈視角下的動態能力強調，鏈上企業對新業務機會的感知和把握能力，通過新技術應用重新配置企業已有的各類資源，對傳統生產流程進行改造［22］，從而更有效地將投入轉化為產出，提高供給質量，促進供應鏈效率提升［23］。工業機器人應用可以增強企業動態能力。一方面，工業機器人應用對生產流程的改造驅動企業生產經營模式發生改變，實現對其業務業態模式的創新。例如，人與機器的互聯互通提高了數據搜集、處理和利用的效率，能夠根據歷史生產制造和庫存管理環節所反映的季節性規律，對未來訂單需求進行超前預測，以合理安排生產流程，加快產成品庫存周轉［24］；另一方面，工業機器人應用可以通過“機器換人”節約企業用工成本，還能使員工產生危機意識，增強其學習自驅力和知識應用能力［25］，通過重新整合知識資源提高企業生產效率，加快對原材料庫存的加工和消耗，推動供應鏈效率提升。據此，本文提出假設2。

H2a：工業機器人應用通過降低供應鏈集中度、降低供需協調成本的供應鏈治理渠道來提高供應鏈效率；

H2b：工業機器人應用通過加快業務模式創新、提高生產效率的營運效率渠道來提高供應鏈效率。

（三）工業機器人應用的供應鏈溢出效應

現有文獻表明，供應鏈節點企業的決策會對上下游企業產生關聯影響。鏈上核心企業工業機器人應用驅動的生產管理模式轉變，也會對合作企業供應鏈效率提升產生溢出效應（1）。一方面，由于工業機器人具有操作難度大、學習成本高的特點［26］，核心企業工業機器人應用取得的良好成效和正面評價，會鼓勵合作企業采取一致行動［27］，促使其對自身生產模式進行智能化改造，從而直接提高合作企業供應鏈效率；另一方面，鏈上核心企業工業機器人應用會加快對生產原材料的消耗，減輕傳統生產制造模式下因長生產周期造成的原材料庫存積壓，間接加快上游供應商企業的庫存周轉。同時，還能通過柔性生產滿足市場多樣化需求，提高產品的市場競爭力，避免批發商因銷路不暢造成的產成品庫存積壓，從而間接加快下游客戶企業的庫存周轉。據此，本文提出假設3。

H3：供應鏈上核心企業工業機器人應用會對合作企業供應鏈效率提升產生正向溢出效應。

（四）工業機器人應用對供應鏈安全的影響

當前，我國正面臨供應鏈體系建設不穩定、不健全的挑戰，“斷鏈”“堵鏈”“卡鏈”現象時有發生。因此，供應鏈高質量發展應當兼具效率和安全雙重目標。供應鏈安全主要體現為鏈上節點企業在遭受外部沖擊后能及時恢復到正常狀態，企業的生產彈性、對先進技術工藝的掌控能力和產品的市場競爭力是決定供應鏈恢復能力的重要因素［28］。工業機器人應用，一是可以在供應鏈的生產制造、倉儲配送環節替代勞動者，增加企業在應對公共衛生等不確定性事件沖擊時的靈活性［29］；二是可以增強企業對先進設備和生產技術的自主掌控能力，便于受沖擊后的業務恢復和供應鏈重塑；三是能夠通過標準化生產對接發達國家產品、行業和技術標準，參與國際市場商品資本循環，從而獲取更多潛在客戶，推動供應鏈的多元化配置，分散不確定性風險。據此，本文提出假設4。

H4：工業機器人應用可以提高供應鏈恢復力，兼顧供應鏈效率和安全雙重目標。

綜上所述，如圖2所示，本文首先研究了工業機器人應用對供應鏈效率的影響及其作用機制。在此基礎上，進一步討論核心企業工業機器人應用的供應鏈溢出效應。此外，企業為應對外部不確定性沖擊，會持有一部分安全庫存，可能會阻礙上下游間的要素流動。因此，本文還拓展研究了工業機器人能否實現兼顧供應鏈安全的效率提升。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文使用的工業機器人數據來自IFR，該組織提供了“年份-國家-行業”層面的機器人統計數據。限于數據的時間期限，本文采用2011—2019年滬深A股上市制造業企業為研究樣本進行實證檢驗，參考王永欽和董雯（2020）［30］的做法，將行業層面的機器人數據分解到企業層面，與企業財務、行業特征、省級宏觀數據相匹配。其中，企業財務數據來源于CSMAR數據庫；企業與行業員工構成數據、省級宏觀數據來自Wind數據庫；用以內生性檢驗的美國分行業就業數據來自NBER-CES Manufacturing數據庫。

參考已有研究慣例，本文對原始數據做以下處理：①剔除主要變量缺失數據；②剔除ST、ST*、PT、終止上市企業；③對連續型變量作（1%，99%）分位縮尾處理。上述處理后，樣本不存在資不抵債等數據異常情況，最終得到1 303家企業的10 992條觀測值。

（二）變量定義和說明

1. 供應鏈效率

供應鏈效率（[SC_effiit]）體現了鏈上企業間的對話頻率與業務往來密切程度，其提升的關鍵是增強企業庫存管理能力［31］。本文參考張樹山等（2023）［10］的研究，采用庫存周轉天數測度供應鏈效率，庫存周轉天數越短，說明供應鏈效率越高。計算公式為：

[SC_effiit=ln 365R] （1）

其中，R表示存貨周轉率。

2. 工業機器人滲透度

本文參考Bartik工具變量構造思想［32］，將中國[j]行業在第[t]年的機器人保有量（[stockCNj， t]）除以2010年基期的制造業的總就業人數（[LCNj， t=2010]）得到行業層面工業機器人滲透度指標，隨后，根據2011年上市企業[i]的生產部門員工數量（[pempi， j， t=2011]）占制造業所有企業生產部門總就業中值（[ind_pempt=2011]）的份額作為權重，分解行業層面工業機器人滲透度至企業層面，計算公式為：

[lnexposureit=ln pempi， j， t=2011ind_pempt=2011×stockCNj， tLCNj， t=2010] （2）

該指標衡量了中國[j]行業的[i]制造業企業在[t]年的機器人滲透度（[lnexposureijt]），體現了各制造業行業的生產組織特征，該值越大，說明工業機器人的應用程度越高。

3. 控制變量

本文還控制了一系列企業、行業及省份層面的控制變量。在企業層面，分別選取：①企業規模，使用年末總資產的對數值衡量。②企業年齡，使用企業成立至今年數的對數值衡量。③流動資產負債率，使用企業流動資產對流動負債的比值衡量。④現金持有水平，使用期末現金及現金等價物余額與總資產的比值衡量。⑤管理費用，使用管理費用占總資產的比值衡量。⑥資本密集度，使用固定資產占總資產的比值衡量。⑦股權集中度，使用第一大股東與第二大股東持股比例之差衡量。行業層面，分別選取：①行業規模，使用行業內企業個數的對數值衡量。②行業研發規模，使用行業內所有企業的平均研發投入衡量。省級層面，分別選取：①交通基礎設施建設水平，采用各省份高速公路里程的對數值衡量。②經濟發展水平，采用各省份人均GDP的對數衡量。

（三）模型設定

本文使用固定效應模型考察企業工業機器人應用對供應鏈效率的影響，具體模型設定如下：

[SC_effiit=α+β1lnexposurei， j， t+γControlsi， j， p， t+σi+τj+ωp+φt+?ij] （3）

其中：核心被解釋變量[SC_effiit]表示企業[i]在[t]年的供應鏈效率；核心解釋變量[lnexposurei， j， t]是[j]行業的企業[i]在[t]年的工業機器人滲透度；[Controlsi， j， p， t]表示一系列影響供應鏈效率的控制變量；[σi]、[τj]、[ωp]、[φt]分別表示企業、行業、省份、時間固定效應，用以控制企業、行業、省份層面不隨時間變化的特征以及時間維度上的同質性沖擊；[?ij]為隨機干擾項。本文主要關注核心解釋變量估計系數[β1]的大小和方向，為避免[β1]的[t]值被高估，模型的估計結果還在企業層面對標準誤進行了聚類調整。

（四）數據描述性統計

數據表明，制造業行業工業機器人滲透度逐年提高，且在具有重復勞動、精密組裝特征的行業增速最快。在供應鏈效率方面，圖3展示了樣本區間內企業個數占比前四的制造業行業平均供應鏈效率的變動趨勢。其中，電力設備與計算機、電子產品、光學產品制品行業供應鏈效率提升最明顯，其行業平均存貨周轉天數從2012年的294.57天降至2019年的127.56天。

表1匯報了變量的描述性統計。供應鏈效率的均值和標準差分別是4.656和0.804，表明不同企業間供應鏈效率存在較大差異。綜合來看，本文所選用數據具有較好的統計特征，能夠確保回歸結果的可靠性。

四、實證結果分析：工業機器人應用在供應鏈中的角色

（一）基準回歸結果

表2匯報了工業機器人應用對供應鏈效率影響的估計結果。其中，第（1）列為單變量回歸結果，第（2）列至第（4）列依次引入企業、行業和地區層面控制變量。

回歸結果表明，核心解釋變量工業機器人滲透度的系數始終顯著為負。說明工業機器人應用可以提高供應鏈效率，H1得到驗證。

（二）內生性分析

考慮基準回歸中可能存在因雙向因果導致的估計偏差，為了更準確地識別工業機器人應用與供應鏈效率間的因果關系，本文使用工具變量兩階段最小二乘估計（IV-2SLS）對內生性問題作進一步討論。

（1）標準工具變量法。參考Acemoglu和Restrepo（2019）［33］的做法，構造工業機器人滲透度的工具變量，具體計算公式為：

[lnexposureUS_IVi， j， t=lnpempi， j， t=2011indpempt=2011×robotUSj， tLUSj， t=1990] （4）

其中，[LUSj， t=1990]指美國1990年的制造業行業就業情況，[robotUSj， t]分別指美國工業機器人的實際保有量（[stockUSj， t]）和安裝量（[stockUSj， t]），計算得到美國工業機器人滲透度和美國工業機器人使用率作為工具變量。考慮中國和美國均是領先的制造業大國，工業機器人應用有相似的發展趨勢，二者具有相關性，但美國機器人的應用并不會直接影響與中國供應鏈發展相關的本地要素，滿足排他性要求。表3第（1）列和第（2）列的估計結果表明，LM統計量拒絕工具變量識別不足假設，Wald F統計量大于臨界值16.38，不存在弱工具變量問題。在考慮內生性問題后，工業機器人滲透度的系數仍顯著為負。

（2）Bartik工具變量法。參考易行健和周利（2018）［34］的研究，本文使用滯后一期的工業機器人滲透度和其在時間上的一階差分的乘積（[lnexposuret?1×Δlnexposuret，t?1]）作為Bartik工具變量進行估計。表3第（3）列的估計結果顯示，工業機器人滲透度的系數方向與基準回歸結果保持一致。

（3）Lewbel異方差工具變量法。借鑒王林輝等（2022）［35］的做法，本文構建異方差工具變量和標準工具變量聯合檢驗內生性問題。表3第（4）列估計結果顯示，不存在工具變量識別不足、弱工具變量和過度識別問題，工業機器人滲透度的系數顯著為負。以上結果表明，在考慮內生性問題后，基準回歸結果依然穩健。

（三）穩健性檢驗

1. 替換核心變量

（1）替換核心解釋變量。第一，本文將公式（2）中由保有量加總得到的行業機器人滲透度[stockCNj， t]替換為由安裝量加總得到的行業使用率[instCNj， t]，重新得到企業層面工業機器人使用率。第二，參考吳非等（2021）［36］的做法，將智能制造、自動化生產等主題詞作為關鍵詞組，使用文本分析法構建工業機器人滲透度的替代變量人工智能，替換核心解釋變量引入基準回歸，并將研究樣本的時間期限拓寬至2022年。

（2）替換被解釋變量。本文使用以下三種方法對供應鏈效率進行替代性度量：第一，供應鏈效率體現了鏈上庫存和資金流通的整體速度，可以使用資金周轉天數作替代性衡量，該指標越小，意味著資金流通速度越快；第二，企業營運周期反映企業“采購存貨—產成品存貨—交易變現”的業務流程所用時間，為考慮研究問題的鏈上特征，本文使用年報披露的前五大供應商和客戶信息，將企業個體層面的營運周期拓展為鏈上企業營運周期，使用核心企業庫存周轉天數與各供應商平均應收賬款周轉天數、客戶平均應付賬款周轉天數之和衡量供應鏈效率；第三，供應鏈效率會受管理者經營能力、技術生產能力和需求響應能力的綜合影響［37］，本文采用主成分分析法構建供應鏈效率的代理指標，以多維衡量供應鏈效率的影響因素，該指標越大，說明供應鏈效率越高。

回歸結果見表4所列，核心解釋變量的系數均證實了基準回歸結果的有效性。

2. 改變樣本容量

（1）剔除替代性趨勢行業。考慮交通設備制造業、塑料和化工制品制造業、計算機和電子設備制造業等存在大量重復勞動和精密化生產需求的行業，工業機器人應用的自驅力更強，本文在樣本中剔除上述有較強“機器換人”趨勢的行業。

（2）剔除政策性影響。2015年國務院印發《中國制造2025》，強調以智能制造為主要發展方向，鼓勵加快工業機器人的應用。為探究政策發生前工業機器人應用對供應鏈效率的影響，本文剔除了2015年后的樣本數據。

（3）剔除創業板企業。考慮創業板上市企業多為高新技術企業，庫存和資金周轉壓力更大，對供應鏈關系更敏感，本文剔除創業板企業樣本重新進行檢驗。

回歸結果見表5所列，可以看出，核心解釋變量的系數均顯著為負，說明基準回歸的結果是穩健的。

（四）機制分析

1. 工業機器人的應用如何提高供應鏈效率

工業機器人應用可能會增強企業對供應鏈的治理能力、提高自身營運效率，進而推動供應鏈效率提升。參考江艇（2022）［38］的研究，本文使用交互項模型對工業機器人影響供應鏈效率的供應鏈治理渠道和營運效率渠道進行機制檢驗。

[SCeffii， j， t=α+β1lnexposurei， j， t×Mit+β2lnexposurei， j， t+β3Mit+γControlsi， j， t+σi+τj+φt+ωp+?i， j， t] （5）

其中，[Mit]分別指代供應鏈集中度、供需協調成本、業務創新和生產效率。供應鏈集中度采用前五大供應商和客戶銷售額占總銷售額比重衡量；供需協調成本采用生產波動對需求波動的偏離程度衡量；業務創新采用企業研發投入占營業收入比重衡量；生產效率采用LP法估計的全要素生產率衡量。

回歸結果見表6所列。第（1）、第（2）列中的交互項系數均為負，分別通過了5%和10%的顯著性水平檢驗，說明工業機器人應用能通過降低供應鏈集中度、降低供需協調成本的供應鏈治理渠道來提高供應鏈效率。工業機器人可以充分發揮智能制造的長尾效應，拓寬供應商（客戶）的合作范圍，幫助企業把握需求變動規律，提前優化資源調配方案，降低供應鏈供需協調成本，進而提高供應鏈效率。H2a得到驗證。

同理，第（3）、第（4）列中的交互項系數均為正，通過了1%的顯著性水平檢驗，說明工業機器人應用也可以通過加快業務模式創新、提高生產效率的營運效率渠道來提高供應鏈效率。工業機器人應用能推動高技能人力資本與其他生產要素相結合，增強產品市場核心競爭力，減輕庫存冗余，提高供應鏈效率。H2b得到驗證。

2. 工業機器人應用如何產生異質性影響

在前文研究基礎上，為進一步討論工業機器人應用對供應鏈效率提升的異質性影響，本文對供應鏈治理渠道和營運效率渠道進行再次檢驗。

（1）基于供應鏈治理視角的異質性檢驗。①從行業競爭的角度考慮，行業競爭程度會影響行業內上下游合作企業的選擇范圍，競爭性行業企業的供應商和客戶可選擇范圍更廣［39］。工業機器人應用能夠降低其供應鏈集中度，提高供應鏈效率。表7第（1）、第（2）列結果表明，競爭性行業企業核心解釋變量系數更顯著。②從企業競爭優勢的角度考慮，不同優勢地位企業在供應鏈上下游合作中的議價能力和談判地位存在差異，市場劣勢企業承擔的供需協調成本會更大。表7第（3）、第（4）列結果表明，工業機器人應用對民營企業供應鏈效率提升的效果更明顯。③從資產專用性的角度考慮，高資產專用性企業在談判中更易有被“敲竹杠”的風險，與上下游企業間的協調成本更高，本文使用無形資產占總資產比例衡量資產專用性高低。表7第（5）、第（6）列結果表明，工業機器人應用對高資產專用性企業供應鏈效率提升的作用更顯著。

上述異質性檢驗表明，工業機器人可以通過供應鏈治理渠道提高供應鏈效率，這與H2a的預期一致。

（2）基于營運效率機制的異質性檢驗。①從區域差異的角度考慮，中西部地區企業的業務創新能力和生產效率往往弱于東部地區企業。因此，工業機器人應用的邊際效應更強。表8第（1）、第（2）列結果表明，工業機器人應用對中西部地區企業供應鏈效率提升的作用更明顯。②從行業特征的角度考慮，工業機器人應用能釋放傳統行業中的富余人力資本，增強企業的業務創新活力并提高其生產效率。表8第（3）、第（4）列結果表明，其對傳統行業企業供應鏈效率提升的效果更顯著。③從職工薪酬的角度考慮，工業機器人應用會逐漸替代中低技能勞動力，為避免失業風險，高職工薪酬企業員工的創新性和工作積極性會得到提升。表8第（5）、第（6）列結果表明，工業機器人應用對高職工薪酬企業供應鏈效率提升的作用更大。

上述異質性檢驗表明，工業機器人可以通過營運效率渠道來提高供應鏈效率，H2b再次得到驗證。

（五）進一步分析：工業機器人應用的供應鏈溢出效應

工業機器人應用在提高核心企業供應鏈效率的同時，也可能對上下游企業的供應鏈效率產生協同影響。為此，本文參考于蘇等（2023）［40］的研究，根據上市企業年報附注中披露的前五大供應商（客戶）名稱，構建“核心企業—供應商（客戶）—年度”供應鏈關系數據集。將供應鏈核心企業工業機器人滲透度作為解釋變量，合作企業供應鏈效率作為被解釋變量，實證檢驗工業機器人應用的供應鏈溢出效應，回歸結果見表9所列。

表9第（1）列的結果表明，核心企業工業機器人滲透度的系數為負，通過了10%的顯著性水平檢驗，說明鏈上核心企業工業機器人應用對合作企業供應鏈效率提升存在正向溢出效應。表9第（2）、第（3）列的結果表明，該效應主要由上游供應商驅動，工業機器人應用便于其洞察下游客戶偏好，通過高效生產使產品滿足客戶的自用或再加工需求，從而提高供應鏈上的整體效率（2），H3得到驗證。

本文還檢驗了因合作企業的規模差異和所處市場環境差異而產生的異質性表現，回歸結果見表9第（4）至第（7）列。當核心企業規模小于合作企業規模時，工業機器人應用的正向溢出效用更明顯。工業機器人應用對相對小規模企業的數智化改造，能使其合作企業獲得更多效率增進。同時，核心企業工業機器人應用對處于低市場化水平地區合作企業的正向溢出效應更顯著。這表明，核心企業工業機器人應用能助力形成穩定的市場供需關系，進而提高供應鏈效率。

五、拓展研究：兼顧效率和安全的工業機器人應用

企業為應對外部沖擊造成的供應鏈中斷，往往會預留一定比例的安全庫存以備生產或銷售，很可能造成庫存冗余。因此，有必要討論工業機器人應用能否同樣對供應鏈安全提升產生積極影響。本文參考張樹山和谷城（2024）［41］的研究，使用對企業績效估計的殘差項（[?it]）衡量供應鏈安全。當供應鏈節點企業遭受外部沖擊后，其績效水平會因供應鏈的斷鏈、堵鏈而產生偏移，隨后逐步調整恢復至沖擊前狀態。因此，企業遭受沖擊后的估計績效水平與實際值之差即體現了供應鏈恢復能力。

本文將供應鏈安全作為被解釋變量，工業機器人滲透度作為解釋變量進行回歸，結果見表10所列。第（1）列中工業機器人應用的系數為正，通過了1%水平的顯著性檢驗，說明工業機器人應用能顯著提高供應鏈恢復力，從而兼顧供應鏈效率和安全雙重目標，H4得到驗證。

本文還將供應鏈效率與工業機器人應用構成的交互項引入回歸，發現其交互項系數顯著為正，說明伴隨供應鏈效率的增強，工業機器人應用對供應鏈安全的提升效果會逐步降低。該結果對企業庫存管理有較強的決策啟示，企業應充分平衡供應鏈效率與安全之間的關系，高效發揮工業機器人應用的積極作用。

六、結論及政策建議

伴隨人工智能的快速發展，先進工業機器人與傳統制造業之間的交融日益深化，改變了供應鏈節點企業間的業務模式。本文使用2011—2019年中國滬深A股制造業上市企業數據和IFR公布的工業機器人數據，實證檢驗制造業企業工業機器人應用對供應鏈效率的影響，研究結論如下：

第一，工業機器人應用顯著提高了供應鏈效率，經過一系列內生性分析和穩健性檢驗后，該結論依然成立。

第二，機制分析表明，工業機器人應用通過降低供應鏈集中度、降低供需協調成本的供應鏈治理渠道和加快業務模式創新、提高生產效率的營運效率渠道來推動供應鏈效率提升，且這種提升作用主要集中于中西部地區、傳統行業、競爭性行業、高市場優勢地位、高資產專用性和高職工薪酬企業。

第三，進一步分析表明，供應鏈上核心企業工業機器人應用存在對合作企業供應鏈效率提升的正向溢出效應，且這種溢出效應由上游供應商驅動，對低市場化水平地區、相對較大規模的合作企業作用更明顯。

第四，拓展研究表明，工業機器人應用可以提高供應鏈恢復力，實現兼顧供應鏈安全的效率提升，但這種作用會隨著供應鏈效率的提高而逐步降低。

以上結論為構建高質量現代化供應鏈體系、賦能經濟循環體系提供如下政策啟示：

第一，高度重視以工業機器人為代表的新一代信息技術應用。在構建高質量現代化供應鏈體系的現實需求下，政府應當積極推動新型工業化建設，加快工業機器人在制造業企業中的普及應用。企業也應把握工業機器人應用帶來的新機遇，主動發掘在智能制造過程中產生的大量高密度生產信息，以便把握市場供需規律，優化資源調配方案。推動生產制造的效率變革和質量變革，以更好發揮其對供應鏈效率的積極作用。

第二，制訂差異化的工業機器人應用方案。各級政府可以有針對性地制定各類支持政策，推動中西部地區、傳統行業、競爭性行業企業的工業機器人應用。企業也應結合供應鏈業務需求和自身治理結構特征，制訂工業機器人應用方案和時間安排表，適時適當、穩步推進工業機器人應用，從而加快供應鏈的多元配置，加強與鏈上節點企業的信息往來，提高供應鏈效率。

第三，形成漸進式的供應鏈數智化改造路徑。政府可以率先引導鏈上核心企業的工業機器人應用，充分發揮其對合作企業供應鏈效率提升的溢出作用，進而帶動下游企業融入工業機器人應用行列，漸進式地實現供應鏈上庫存和資金的高效周轉。同時，企業可以自發組織形成行業協會，構建上下游企業的數據共享平臺，借助因工業機器人應用產生的標準化生產數據信息，打通供應鏈聯動的堵點，助力形成穩定的供需關系，推動供應鏈效率提升。

第四，建立科學的企業供應鏈管理模式。政府應加強對供應鏈上工業機器人應用的監管和相關標準的完善，確保工業機器人安全可靠、高效運行。同時，還要不斷優化營商環境，盡量減少因外部沖擊造成的供應鏈業務變動。企業還需根據宏觀經濟形勢及自身經營發展目標，權衡好當下供應鏈效率與安全的關系，以高效發揮工業機器人的積極作用，實現兼顧供應鏈安全的效率提升。

注 釋：

（1）本文將供應商（客戶）企業統稱為合作企業。

（2）供應鏈由供應商和客戶企業構成，如果核心企業向下游客戶銷售產品，此時，核心企業即為下游客戶的供應商。

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［責任編輯：劉 凱］