供应链中的AI创新溢出效应：基于合同关系稳定性的证据

《Emerging Markets Review》：AI innovation spillovers along the supply chain: Evidence from contractual relationship stability

　　

摘要

本研究探讨了供应商的人工智能创新如何影响其与客户之间合同关系的稳定性。通过分析2015年至2023年间中国A股上市制造企业的数据，我们发现以发明专利申请数量作为衡量标准的AI创新与关系持续性和销售增长呈正相关。这一结论在多种固定效应模型、不同样本以及基于国家AI试点区的分阶段差异对比分析中依然成立。机制分析表明，AI提升了运营效率并降低了代理成本，这两方面都有助于维持更稳定的合作伙伴关系。对于关键客户、规模较小的供应商、竞争激烈的行业以及市场较为发达且省级政府更重视AI发展的地区，这种效应更为显著。此外，当客户而非供应商采用AI创新时，也能产生类似的稳定效果。总体而言，这些研究结果为技术创新如何重塑企业间纵向合作关系以及提升供应链韧性提供了证据。

引言

稳定且具有韧性的供应链关系是企业绩效和整体经济发展的重要基础。在当今全球互联且形势日益多变的环境中，与供应商和客户保持可靠的关系能够为企业带来显著的竞争优势。这类关系有助于企业降低中断风险、简化协调流程、减少运营成本，并创造持续价值（Ivanov等，2017）。因此，确定供应链关系稳定性的影响因素已成为学者和实践者关注的重点（Wang等，2014）。虽然以往研究已经深入探讨了信任、针对特定关系的投资、信息共享和合同保障等传统驱动因素，但最近的技术进步带来了新的、尚未充分研究的机制，这些机制可能影响企业间的互动关系（例如Yang等，2023；Tian，2025）。

在各类新兴技术中，AI发挥着重要作用。通过支持数据密集型操作、实现实时分析以及提供预测性洞察，AI正在重塑各种业务流程。其应用范围现已涵盖需求预测、质量管控、预测性维护以及供应链优化等领域。例如，西门子利用AI构建了其全球供应链的“数字孪生体”，从而能够模拟工厂停运等潜在中断情况，并提前调整生产和物流安排。¹这些能力不仅提升了企业内部效率，还增强了企业作为供应链合作伙伴的可靠性与响应速度。然而，尽管有这样的案例，AI创新是否能够系统性地增强外部合同关系的稳定性，目前仍缺乏大规模实证研究。现有关于AI经济效应的研究大多集中在企业层面的指标，如生产力、盈利能力、绿色发展及创新能力等方面（例如Babina等，2024；Mishra等，2022），而其对供应链中企业间互动关系的潜在影响则研究不足。

为填补这一空白，本研究探讨了供应商的AI创新是否以及如何影响其与客户之间合同关系的稳定性。具体而言，我们提出了两个研究问题：首先，供应商的AI创新是否会增加其与客户关系持续下去的可能性？其次，是什么经济机制起到了中介作用？我们选择从供应商的角度来研究AI创新，是因为在以买方为主导的市场环境中，供应商往往面临着更大的压力，需要维护和加强业务关系，这种情况在制造业尤为常见（Gereffi，1994；Wang和Benaroch，2004）。在这种环境下，客户通常拥有更大的议价能力，并能决定合作条款，因此供应商必须通过更高的能力来区分自身优势。AI创新能够帮助供应商提高生产效率、增强交付可靠性并提供更及时的服务——这些都是客户非常看重的特质，也有助于实现长期关系的稳定。从资源依赖理论的角度来看（Hofer等，2012），这些由AI驱动的能力成为了客户维持自身竞争力的战略资产，进而提高了客户更换供应商的成本，从而强化了关系的持续性。因此，从供应商的角度进行研究，为我们提供了一个具有理论依据且具有实际意义的研究视角，有助于了解技术创新如何重塑企业间的合同关系。

为回答这些问题，我们构建了一个涵盖2015年至2023年间中国A股上市制造企业及其主要客户的全面面板数据集。我们利用企业层面的AI相关专利数据来衡量AI创新程度，并分析其与企业能够在下一年继续维持与客户关系的概率之间的关系。我们的实证分析得出了三个重要结论。首先，我们发现供应商的AI创新与其合同关系的稳定性之间存在强劲且稳定的正相关关系。这一效应还伴随着企业间更强的销售增长，表明AI创新不仅能够提升关系的持久性，还能改善关系表现。其次，这一结论在多种实证分析方法中都依然成立，包括采用高维固定效应的模型以及基于国家AI试点区推进情况的分阶段差异对比分析方法，后者能够提供合理的外生变量。第三，我们的机制检验表明，AI创新通过提升供应链效率并降低代理成本来增强关系稳定性。我们还发现，客户方的AI创新同样能够增强供应商的保留率。

本研究在多个方面为相关文献做出了贡献。首先，我们将研究视角从企业内部效应转向企业间动态，从而拓展了关于AI经济效应的研究范围（例如Babina等，2024；Tian等，2025；Wang等，2024）。通过证明AI能力能够稳定供应商与客户之间的关系，我们提供了新的证据，表明AI不仅能提升企业绩效，还能产生关系层面的外部性效应。其次，我们将AI创新视为一种此前未被充分研究但具有重要经济意义的合同关系稳定性决定因素，从而为供应链相关研究做出了贡献。以往的研究大多集中在关系治理机制和财务特征等方面（例如Costello，2013；Houston等，2016；Tian等，2024；Tian，2025）；我们则进一步将技术能力视为一种重要的战略补充。第三，我们的研究结果具有重要的实践意义。对于企业管理者来说，那些希望构建具有韧性且高效运行的供应链的企业，应当认识到AI投资在关系建设方面的价值，因为AI既能提升运营效率，又能增加企业的吸引力。对于政策制定者而言，这些研究结果强调了支持AI技术普及和制度建设的必要性。通过营造有利于企业有效应用AI的技术环境，公共政策能够间接推动形成更加稳定和强大的商业网络，从而提升经济的长期韧性。

章节节选

相关文献

本研究为两大研究领域做出了贡献：（i）供应链关系稳定性的决定因素；（ii）AI的经济效应。

第一大研究领域关注的是企业间关系稳定性的影响因素——这是构建高效且具有韧性的供应链的重要基础。诸如交易成本经济学（Williamson，1985）之类的基础理论强调，针对特定关系的投资、资产专用性以及合同保障措施是影响关系稳定性的核心因素

样本与数据

本研究旨在分析企业AI创新与其供应链伙伴关系稳定性之间的关系。初始样本包含了2015年至2023年间所有的供应商-客户对，这些数据来自中国股市与会计研究数据库（CSMAR），同时还参考了中国科研数据服务平台（CNRDS）上的相关数据。企业层面的财务和治理数据则来自CSMAR。而关于AI创新的数据则来自

统计摘要

表1展示了我们在分析中使用的各变量的统计摘要。Duration的平均值为0.3468，这意味着在我们的样本中，大约34.7%的合同关系能够延续到下一年。这一数据表明关系终止是一种常见的现象，而那些能够促进关系稳定的因素具有重要的经济意义。SalesChange%的平均值为?4.5075，说明在特定的供应商-客户组合中，企业的销售额通常会逐年下降

结论与讨论

本研究探讨了供应商的AI创新如何影响其与主要客户之间合同关系的稳定性。通过分析2015年至2023年间中国制造业企业的全面双边数据集，我们发现，以AI相关专利申请数量作为衡量标准的AI创新，与供应商-客户关系能否延续到下一年之间存在正相关关系。这一核心结论在多种实证检验中都依然成立，包括各种模型分析

资金支持

田浩文感谢中国国家自然科学基金（编号：72402178）、中国教育部人文社会科学研究青年基金（编号：24XJC790009）以及广东省基础与应用基础研究基金（编号：2025A1515012364）的资助。王路遥感谢中国国家自然科学基金（编号：72202168）的资助。苏坤则获得了中国国家自然科学基金的资助

利益冲突声明

作者们并未报告任何潜在的利益冲突。

田浩文|王路遥|苏坤|谢文兰

中国西安，西北工业大学管理学院