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当前世界经济不确定不稳定性日益加剧，提升中国供应链整体竞争力日益迫切。任何产品生产和服务的提供都由一系列活动构成，从原材料到半成品和零配件，再到制成品的生产制造和设计营销服务等纵向业务环节都在不同企业内部进行，并通过上下游企业的紧密协作得以整合，最终形成完整的供应链条。作为供应链的核心微观主体，每家企业如何与上下游之间协同优化纵向业务环节配置，是否分离其不具有比较优势的纵向业务环节以专注于自身更擅长的业务环节，成为一个重要的理论和现实问题。因此，深入探讨国内链上企业的纵向分离问题，对于提升中国供应链整体竞争力和推动经济高质量发展具有重要意义。
一、数据介绍
数据名称：企业数字化转型与纵向分离——来自供应商和客户的证据
研究摘要：在供应链上，企业可通过纵向分离来专注于自身具有比较优势的业务环节，从而实现上下游之间的优势互补，这不仅有利于供应链整体竞争力的提升，而且有助于塑造经济高质量发展的微观基础。本研究利用2010年至2023年A股上市公司数据，从数字化赋能的角度探讨企业数字化转型对纵向分离的影响，并从交易成本理论和企业能力理论的融合视角解析了其中的作用机制。
研究发现，企业数字化转型导致供应商上游度降低而客户上游度则保持稳定，这说明企业数字化转型对纵向分离具有推动作用，且主要是推动后向分离。机制研究发现，企业数字化转型通过增强企业核心能力和降低外部交易成本的双重效应来推动其纵向分离。进一步研究发现，企业数字化转型对更靠近最终市场企业的核心能力提升作用更大；企业数字化转型对纵向分离的推动作用具有明显的异质性，在横向竞争更加激烈的企业、市场分割程度更低的地区以及非重工业行业中推动作用更强。本研究为加快企业数字化转型，提升国内供应链整体竞争力和加快经济高质量发展提供了重要的政策启示。
关键词：企业数字化转型 企业纵向分离 外部交易成本 企业核心能力
数据来源：本研究数据主要来源于A股上市公司年度报告、企业数字化转型文本数据以及供应链关系数据。具体而言，企业财务数据和基本信息来自国泰安数据库（CSMAR）和万得数据库（Wind），企业数字化转型程度通过文本分析方法从上市公司年度报告中提取，供应商和客户关系数据来自上市公司披露的主要供应商和客户信息。此外，研究还整合了地区市场化指数、行业竞争程度、市场分割指数等宏观和中观层面数据，构建了较为完整的企业纵向分离研究数据库。
研究样本：研究样本涵盖2010年至2023年沪深A股上市公司，剔除金融类企业、ST和PT企业以及数据缺失严重的样本后，形成了包含数千家企业、跨越14年的非平衡面板数据集。样本企业覆盖制造业、信息技术、批发零售等多个行业，具有较强的代表性。
核心变量构建：企业纵向分离程度通过供应商上游度和客户上游度两个指标进行测度，上游度反映了企业在供应链中所处的位置以及其纵向一体化程度。企业数字化转型程度采用文本分析方法，通过统计上市公司年度报告中与数字化相关的关键词词频来构建。此外，研究还构建了企业核心能力指标（包括研发强度、全要素生产率、盈利能力等）和外部交易成本指标（包括信息不对称程度、合同执行效率等）作为机制检验的中介变量。
二、相关情况
本研究相关数据和程序代码已在《数量经济技术经济研究》期刊官方网站公开发布，以确保研究的可重复性和学术规范性。公开内容包括以下几个部分：
研究数据文件：提供Stata格式的完整数据文件（dta文件格式），包含研究中使用的全部变量和样本观测值。数据文件涵盖了企业基本信息、财务指标、数字化转型变量、纵向分离指标、供应链关系数据、控制变量等多维度信息。数据已经过适当的处理和脱敏，在保护企业隐私的前提下为学术研究提供支持。数据文件结构清晰，变量命名规范，便于其他研究者理解和使用。
研究附录文档：提供Word格式的详细研究附录（docx文件格式），包含变量定义与测量的详细说明、数据来源的具体说明、样本筛选过程、描述性统计的补充表格、额外的稳健性检验结果、替代性指标的回归结果等正文中因篇幅限制未能完整展示的内容。附录为理解研究设计细节、评估研究质量以及进行研究复现提供了重要的补充信息。
回归分析程序代码：提供完整的Stata程序代码文件（do文件格式），包含从数据导入、数据清洗、变量构造、描述性统计、相关性分析、基准回归、内生性处理、稳健性检验、机制检验、异质性分析到结果输出的全部实证分析流程。代码注释详细，逻辑清晰，每个分析步骤都有明确的说明，便于其他研究者理解研究方法、复现研究结果以及在此基础上进行拓展研究。
数据公开范围：所有公开的数据文件、附录文档和程序代码均可通过《数量经济技术经济研究》期刊官方网站免费下载获取。这些公开材料不仅为相关领域的后续研究提供了数据基础和方法参考，也体现了学术研究的开放性和透明度，有助于推动企业数字化转型和供应链管理领域的学术进步。
三、部分数据展示
本研究数据库涵盖了企业数字化转型与纵向分离的多维度信息，为深入分析两者之间的关系提供了丰富的数据支撑。
企业基本特征数据：包括企业成立年份、上市时间、注册资本、企业规模（总资产、营业收入、员工人数）、所有制性质（国有企业、民营企业、外资企业等）、所属行业（按照证监会行业分类标准）、地理位置（省份、城市）等基础信息。这些数据用于构建控制变量和进行异质性分析，确保研究结论的稳健性。
企业数字化转型数据：采用文本分析方法构建的企业数字化转型指标，具体包括数字化转型关键词总词频、人工智能技术应用词频、大数据技术应用词频、云计算技术应用词频、区块链技术应用词频等细分指标。数据来源于上市公司年度报告的管理层讨论与分析部分，能够较为准确地反映企业数字化转型的程度和方向。此外，还包括企业信息化投资金额、数字化相关人才占比等客观指标作为补充。
企业纵向分离数据：核心被解释变量包括供应商上游度和客户上游度两个指标。供应商上游度反映了企业相对于其供应商在供应链中的位置，客户上游度反映了企业相对于其客户在供应链中的位置。这两个指标通过投入产出表和企业供应链关系数据计算得出。此外，还包括企业纵向一体化程度、外包比例、供应链集中度等相关指标，用于稳健性检验和补充分析。
供应链关系数据：基于上市公司年度报告披露的前五大供应商和前五大客户信息，构建了企业层面的供应链关系网络数据。数据包括供应商和客户的名称、交易金额、交易占比、关系持续时间等信息。通过对这些数据的整理和匹配，能够识别企业在供应链中的位置以及与上下游企业的关系特征。
企业核心能力数据：作为机制检验的中介变量，包括研发投入强度、研发人员占比、专利申请数量、全要素生产率、资产收益率、净资产收益率、主营业务利润率等指标。这些指标从不同维度反映了企业的技术创新能力、生产效率和盈利能力，用于检验企业数字化转型通过增强核心能力推动纵向分离的机制。
外部交易成本数据：包括信息不对称程度（通过分析师关注度、信息披露质量等指标测度）、合同执行效率（通过地区法治环境、司法效率等指标测度）、搜寻成本（通过互联网普及率、物流基础设施等指标测度）等。这些数据用于检验企业数字化转型通过降低外部交易成本推动纵向分离的机制。
行业与地区特征数据：包括行业竞争程度（赫芬达尔指数、行业集中度）、行业是否属于重工业、地区市场化指数、地区市场分割程度、地区经济发展水平、地区数字基础设施水平等。这些数据用于异质性分析，探讨企业数字化转型对纵向分离影响的边界条件。
控制变量数据：包括企业年龄、资产负债率、现金流状况、成长性（营业收入增长率）、股权集中度、董事会规模、独立董事比例等公司治理和财务特征变量，以及年份固定效应、行业固定效应、地区固定效应等，用于控制可能影响企业纵向分离决策的其他因素。
数据时间跨度：研究数据的时间跨度为2010年至2023年，共计14年。这一时间段涵盖了中国企业数字化转型的关键发展阶段，能够较好地捕捉企业数字化转型对纵向分离影响的动态演变过程。
数据样本规模：研究样本包括数千家A股上市公司的面板数据，总观测值数量达到数万个。样本覆盖全国各省份和主要行业，具有较好的代表性。数据集既包括平衡面板数据，也包括非平衡面板数据，可以满足不同实证分析方法的需求。
企业数字化转型与纵向分离.zip
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