公司治理、供应链关系与企业技术创新

来源:优秀文章 发布时间:2022-11-05 点击:

赵 爽 冉一宁 吴玉梅

1.北京理工大学管理与经济学院 2.北京牡丹电子集团有限责任公司3.深圳大学深圳南特金融科技学院 4.南京工程学院经济与管理学院

深入落实创新驱动发展战略是我国经济转型升级的必然选择。根据国家统计局数据显示,2021年全国R&D经费投入达27 864亿元,研发强度达到2.44%,再创历史新高——技术创新已成为经济社会发展以及综合国力提升的关键支撑。然而,必须承认的是,虽然我国部分龙头企业在创新技术上取得了重大突破与丰硕成果,但存在的经营分散(未融入供应链体系形成产业合力)、缺乏集群竞争力、抗风险能力相对薄弱等问题,严重制约着企业技术创新能力与水平的提升。与此同时,新冠疫情的爆发让原本上下游间联结不紧密的企业遽然暴露出了其经营弊端——供应链中断导致企业减产甚至停产,这让我们在深刻意识到构建供应链体系的重要性与紧迫性的同时,也不由地猜想:对外部经营环境以及各类资源都有着较高要求的企业技术创新活动而言,供应链关系是否亦会对其产生不容忽视的深远影响呢?二者间的作用路径是什么?上述问题的解答,对深入落实创新驱动发展战略有着理论借鉴及路径启示的双重意义。

供应链作为一个有机整体与独立企业经营的区别在于,虽然独立企业也会有相对稳定的供应商或客户,但其仅为单纯的二元关系,其原材料采购与产品销售是两个独立环节,而以供应商、制造企业和客户三元关系为核心的供应链关系,能够将从生产到销售的重要价值创造过程联结成为一个有机的利益共同体,信息共享、相互协作并长期发展。特别是在后疫情时代,科学优化供应链关系已成为企业提升抗风险能力和经营效率的关键所在,因此,加深对供应链关系的理解与运用对于企业乃至行业提升竞争力有着重要的实践指引意义。纵观已有研究,不少学者从交易成本以及社会资源理论出发,认同供应链关系为产业发展带来的正面影响,这些影响不仅体现在供应链关系促进了规模效应的发挥,还体现在其提升了企业间信息流、资金流以及物流的运转效率,在促进企业技术创新的同时,极大地推动了产业发展与升级;
但值得注意的是,亦有学者从议价能力理论出发,认为供应链关系的局部集中会增加企业的经营风险,弱化成本结构的灵活性,进而阻碍企业技术创新投入及产出水平。可见,学术界关于供应链关系如何影响企业技术创新的相关研究还未形成一致结论。

从管理学角度来看,供应链关系虽能够稳定及丰富企业的外部资源,但是这些资源能否得以有效吸收、利用与转化则取决于企业内部治理水平的高低——双重代理问题导致企业经营的“非效率性”,而良好的公司治理则有助于降低信息不对称及外部监管成本,为企业健康发展提供可靠的内部制度环境保障。对于企业的内部治理水平将如何影响供应链关系与企业技术创新二者间的关系,亦是一个值得深入思考的问题。

鉴于此,本文基于2012—2019年A股制造业企业样本,尝试从供应商-制造企业-客户的三元集成关系视角,深入考察供应链关系对企业技术创新的影响及其作用机理。实证研究结果表明:供应链关系能够显著提高企业的存货管理效率及降低企业的经营风险水平,进而促进企业技术创新;
而公司治理作为提高企业资源利用效率的重要影响因素,其水平的优化能够正向调节供应链关系与企业技术创新二者间的正相关关系。

本文的差异化贡献在于:一是已有文献大多关注于供应商或客户等供应链二元关系的经济后果研究,但对于供应链的“链式”三元关系如何影响企业技术创新还鲜有研究,而本文使用供应链集成作为供应链三元关系的表征,并将其经济后果研究进一步拓展至企业技术创新这一极具现实意义的领域,既有助于扩展供应链关系经济后果的研究领域,又丰富了新形势下我国企业技术创新影响因素的相关研究;
二是相较于以往单纯从静态视角的考察,本文结合企业生命周期理论,从动态的供应链波动与静态供应链集中度两个维度综合刻画供应链集成水平,能够更加客观地展现企业供应链集成的真实水平,为科学度量企业供应链集成提供了一个更为新颖的视角;
三是本文探讨了公司治理在供应链关系与企业技术创新二者间所发挥的调节作用,不仅是对现有代理问题相关研究的一个有益扩展,同时也为企业提升资源利用水平提供了新的视角与思路。

随着全球经济态势的不断发展,稳定高效的供应链体系成为企业乃至产业提升抗风险能力和价值创造能力的重要抓手。企业对供应链关系的认识也逐渐由“不受重视”发展到“非常重视”。比如,京东集团将战略重新定位为“以供应链为基础的技术与服务企业”,在2020年“双十一”期间,该企业利用智能供应链能力使得13 532个重点品牌的销售增速超300%,甚至有媒体称“通过对供应链的强调,京东终于抓住了自身商业逻辑的本质”。由此可见,与供应链上下游即供应商和客户的紧密合作对企业提高生产绩效以及盈利水平具有积极意义。由此猜想,供应链作为企业生产经营的“生命链”,既然能够对企业经营战略产生内外部的系统性影响,那么对于企业技术创新这一提升产品市场竞争力的重要战略行为而言,其亦会受到供应链关系的深远影响。

从社会资本理论出发。供应链关系是企业一项重要的无形资源,直接影响企业的资源配置效率、经营效率以及核心竞争力,并对企业绩效产生积极影响。首先,从信息资源的角度来看,随着供应链关系的不断深入,企业间相互信任以及战略合作水平逐渐上升,不仅在面对市场激烈竞争时可“协同作战”,频繁而顺畅的信息交流还可帮助企业快速发现并响应市场的多种需求,及时捕捉创新机遇,从而提升企业的技术创新意愿及创新效率。其次,从融资约束的角度来看,供应链作为一种集群核心竞争力的代名词,能够向外界传递一种高效运营、低机会主义行为的正向信号,亦有助于包括银行在内的资金持有人从供应链整体视角评估企业真实经营水平,降低信息不对称程度,进而增强资金提供者的放款意愿,提升企业融资能力,为企业技术创新活动提供资金支持与保障。

从交易成本理论出发。首先,从交易费用的角度来看,企业间的交易行为除了依赖正式契约约束外,还需依靠长期积累的习惯、信任等非正式契约的制定与履行。而长期且稳定的供应链关系减少了“交易摩擦”,从而降低了交易费用;
其次,从机会成本的角度来看,相较于普通交易关系,企业因退出所在的供应链而产生的沉没成本及寻找新的合作伙伴所需的时间和机会成本更为高昂,甚至无法简单用金钱衡量,故其机会主义行为动机将被显著弱化,进而节约了供应链企业间制定契约、监督契约履行的资金及时间成本;
不仅如此,从资产运转效率角度来看,供应链企业间采用联合管理库存(JMI)等管理方式可降低企业安全库存规模、缩短存货运转周期,亦可弱化“牛鞭效应”造成的库存冗余,从而为企业技术创新提供更为灵活精准的库存管理和财务策略以及更为安全稳定的外部经营环境。

从竞合理论出发。供应链关系主体间存在着“局部竞争、整体合作”的态势——经营活动阶段有着价值创造时合作效应为主、竞争效应为辅;
价值分配时竞争效应为主、合作效应为辅的特点。但由于合作效应能够为供应链上的企业带来更多“显性”及“隐性”利润,故而合作效应依然占据主导地位。因此,供应链节点企业间“互相帮助”行为会更加频繁,进而对企业技术创新产生积极影响。综上所述,供应链关系能够帮助企业节约财务资源、缓解融资约束、提高抗风险能力及经营绩效。因此,基于上述理论推导,本文提出假设1。

H1:供应链关系会促进企业技术创新。

但长期而稳定的合作关系也意味着异质性资源的相对缺失——异质性资源是创新的重要来源,它的缺失不利于企业技术创新。合作主体的相对稳定,局限了创新所需的私有信息及相关资源的广度和种类;
另外,关系的稳定还可能显著增加企业的组织惰性,比如下游客户集中度的上升可能引起企业对客户销售渠道的路径依赖,造成产品受众面单一,从而弱化企业的创新动机;
不仅如此,供应链关系所带来的更高的专用性资产投入规模往往会显著增加企业升级产品的调整成本,从而抑制企业的创新动机。

从风险的角度来看,供应链关系越紧密,风险的传导效应就会越强。具体来说,企业上游供应商一旦出现经营危机,将直接影响企业原材料供给以及生产计划的进行,甚至造成停产;
而重要客户一旦发生突发事件,不仅会使上游企业面临销售锐减的不利局面,还有可能采取机会主义行为,将风险转嫁,从而增加上游企业的经营风险。综上所述,供应链关系可能会局限企业技术创新所需的信息及相关资源,增加企业组织惰性及经营风险,从而对企业技术创新产生动机弱化、风险提升等负面影响。基于此,本文提出假设2。

H2:供应链关系会阻碍企业技术创新。

(一)研究样本与数据来源

本文以沪深两市A股上市企业作为初始样本,为剔除2008年全球金融危机对企业经营产生的影响,本文研究样本期始于2012年,同时为消除因新冠疫情对供应链集成所造成的影响,研究样本期截至2019年,并结合研究主题进行了如下处理:(1)考虑到供应链关系的特征与实际意义,仅保留制造业企业样本;
(2)剔除财务数据异常的ST类公司和资产负债率大于1的样本;
(3)剔除所需指标数据缺失的样本;
(4)为消除极端值的影响,本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理,最终得到5 448个观测值。本文数据来源于CSMAR数据库,使用Stata14.0软件进行数据处理与计量检验。

(二)变量定义

1.企业技术创新

本文的被解释变量为企业技术创新(R&D)。现有实证研究主要有创新投入和创新产出两种衡量方法,由于企业技术创新产出不仅会受到企业财务状况的影响,还会受企业自身创新人才、创新能力等方面的影响,而本文所研究的客户关系又会影响企业财务及运营状况,因此,为剔除混响效应,本文从创新投入的角度考察企业技术创新水平;
以创新投入作为企业技术创新衡量的研究中,较为普遍的有“研发投入/主营业务收入”和“研发投入/总资产”两种方法,考虑到有研究表明主营业务收入亦会受到客户关系(供应链关系的一部分)的影响,故而为排除潜在的内生性问题,本文借鉴Hall et al.的研究方法,采用“研发投入/总资产”对其进行度量;
同时,技术创新具有长期性的特点,不仅会受到当期经营现状影响,亦会受到前期经营成果的影响,故本文使用当期技术创新(R&D)以及下一期技术创新(FR&D)两个指标来进行实证检验。

2.供应链集成

本文的解释变量为供应链集成(SCI)。供应链集成是指供应链上的企业以共同的目标为导向,协同管理企业内外部业务流程,从而实现价值最大化的一种理想状态;
现实中,受制于有限理性及资本市场的不完美,企业的供应链关系难以实现完美集成而只能无限接近,但该定义可用来反映企业供应链关系的真实状况,因此本文使用供应链集成作为供应链关系的表征。供应链集成的发展并不是一蹴而就的,其过程伴随着选择、博弈和竞争,在波折与反复的过程中逐渐走向合作共赢,因此简单使用静态集中度来衡量供应链集成的方法可能并不能客观而全面地反映供应链集成的发展程度,故而本文在前人研究基础上借鉴企业生命周期理论,从交易量及波动性两个维度初步总结出供应链集成的三个发展阶段:首先,在供应链关系的建立期,企业间存在较为谨慎而又频繁的选择与博弈过程,故供应链关系(企业与少数重要的供应商、客户,下同)有着交易量小、交易波动性大的特点;
其次,在供应链关系的成长期,在企业间逐渐建立信任、相互磨合、权力博弈,业务往来由交易量小、波动性大发展到交易量逐渐增加、波动较大的阶段;
最后,经过长期的磨合与合作,最终达到一种趋于稳定的高度信任、目标一致的运行状态,即供应链关系的成熟期,该阶段的特征为交易量大、交易波动性小。本文将这三个阶段分别赋值为0、1和2。

该度量方法能够更好地总结不同成长阶段的供应链关系特征,从而弥补以往供应链集成度量指标的“单纯计量属性”。比如,本文在前期实证研究中对供应链集成指标进行剥离后,检验发现供应链集中度虽与企业技术创新呈线性关系,但供应链波动性却与企业技术创新二者间呈现出显著的正U型关系,因此简单将供应链集中度与供应链波动性相加,可能造成实证结果与实际情况或理论推导间的偏差,例如解释变量与被解释变量的不显著或非线性关系(尽管本文实证结果稳健,但在其他主题研究中可能出现此类问题)。产生该问题的本质在于将“供应链波动性阻碍供应链集成”作为了隐性假设,否认了波动与反复是供应链关系成长过程中的“必经之路”,因此,本文创新地按照供应链关系的发展规律,将供应链集成分为建立期、成长期以及成熟期,不仅克服了以往研究方法的局限性,更是对供应链集成在计量方面的直观总结与表达。

具体变量定义见表1。

表1 变量定义

⑥交易所占比例采用前5大供应商和前5大客户交易额分别占当年同类总交易额的比例来衡量,小于年度同行业中值则定义为占比小,反之为占比大;
供应链波动采用T-2至T年的前5大供应商和前5大客户采购额分别占总交易额的标准差来衡量,小于年度同行业中值定义为波动小,反之为波动大。

(三)模型建立

为了检验假设,本文借鉴陈正林等的方法,构建模型1:

在本文的所有模型中,ε为各模型对应的随机干扰项,下标i表示企业,t表示年度。模型1重点关注的是系数α,α的符号与显著性代表了供应链集成是否以及如何影响企业技术创新。

(一)描述性统计

表2是主要变量的描述性统计结果。企业技术创新(R&D)的均值为0.022,中值为0.019,说明超过一半以上的企业技术创新水平低于平均值,技术创新水平提升空间较大。供应链集成(SCI)的均值为0.996,标准差为0.592,说明样本企业的供应链集成水平差异较为显著,且最大值为2.000,表明部分企业的供应链集成已经处于成熟期的稳定态势。

表2 主要变量描述性统计

主要的控制变量方面,现金流(CASHFLOW)指标的均值为0.052,中值为0.049,标准差为0.062,这与我国制造业上市企业经营现金流水平较低、资金链风险较高的普遍现状基本一致;
企业成长性(GROWTH)指标均值为0.167,标准差为0.371,可见样本企业的成长性水平差异较大,这符合我国制造企业发展水平参差不齐的现状。

(二)回归结果与分析

表3为模型1的回归结果。从列(1)和列(3)可以看出,无论被解释变量为企业技术创新(R&D)或未来一期的企业技术创新(FR&D),解释变量供应链集成(SCI)的回归系数均在1%的水平上显著为正;
列(2)和列(4)为借鉴陈正林等所使用的供应链集成的度量方法,对供应链集成(SCI1)与企业技术创新(R&D/FR&D)进行再次回归的实证结果,不难看出,无论解释变量供应链集成如何度量,其都与企业技术创新在1%水平上显著正相关,说明供应链集成对企业技术创新产生的促进作用遮掩了其可能产生的负面作用,且促进作用显著。具体来说,供应链集成每上升1个标准差,企业当期技术创新投入将增加0.06个百分点,支持了H1。

(三)供应链关系促进企业技术创新的作用机制

前文实证结果说明供应链关系能够显著促进企业技术创新,即验证了H1,但二者间的“路径黑箱”还需进一步探讨。作用机制的检验有助于揭示和把握供应链关系的经济内涵,进而帮助企业合理规划和运用供应链关系,为其科学制定研发创新以及其他经营策略提供可靠依据。

1.存货周转效率

正如前文所述,在全球化经济发展的背景下供应链协作模式应运而生,并发挥出了“1+1>2”的合作优势。具体来说,随着供应链关系的不断推进,链上企业间的联系日益频繁而深入,彼此间信任度提升、利益逐渐趋同化;
加之多次而重复的交易业务提升了员工熟练度和产品生产及仓储、运输效率;
同时,彼此间动态供求信息交换使得企业存货周转效率得以提升,为企业技术创新贡献了更加灵活的财务资源。因此,本文认为,供应链关系影响企业技术创新的第一条作用路径是存货周转效率,即供应链关系通过提升企业的存货周转效率,从而促进了企业技术创新。

表3 供应链关系与企业技术创新的回归结果

2.经营风险

俗话说“一箭易断,十箭难折”。供应链关系作为一种战略同盟在参与市场竞争时具有“众人拾柴火焰高”的优势——基于多方参与的合作效应不仅提升了企业的经营效率,更为企业提供了一个“风险缓冲区”——供应链关系从供、产、销全业务流程为企业营造了一个稳定的“核心外部环境”,当市场竞争较为激烈或外部风险较大时,供应链关系通过稳定的生产业务链条,为企业生产经营提供了一个风险缓冲甚至是过滤区域,有效抗击外部不确定风险。因此,本文认为,供应链关系影响企业技术创新的第二条作用路径是经营风险,即供应链关系通过降低企业的经营风险,从而为企业技术创新活动的开展提供稳定的外部环境及资源支撑。

为了验证上述中介效应,本文借鉴Alesina et al.的检验方法,构建模型2和模型3。

第一步,对供应链集成与企业技术创新进行回归以检验二者间的关系,该步骤已在上文完成,结果见表3,供应链集成与企业技术创新呈现显著的正向相关关系。第二步,对模型2,即中介变量(存货周转效率、经营风险)与供应链集成进行回归。其中,采用存货周转期(INV)作为存货周转效率的代理变量,该变量越大代表存货周转效率越低;
采用Z-score(ZS)作为经营风险的代理变量,该变量亦为反指标。借鉴以往研究,本文在模型2中更换了部分控制变量。结果如表4的列(1)和列(3)所示,供应链集成水平越高,企业存货管理效率越高(SCI与INV的回归系数显著为负);
与此同时,企业的经营风险也越低(SCI与ZS的回归系数显著为正)。第三步,对模型3进行回归,即检验在加入中介变量后供应链集成与企业技术创新二者之间的关系。回归结果如表4的列(2)和列(4)所示,存货管理效率与企业经营风险的回归系数均在1%水平上显著;
综合以上三步的回归结果说明,供应链关系能够显著提升企业的存货周转效率,为企业技术创新提供更为灵活的财务资源,同时也能够降低企业经营风险,为创新活动营造了一个相对稳定的外部环境,从而在一定程度上促进了企业技术创新水平的提升。

(四)稳健性检验

前文的实证结果可能会受到样本选择偏误、反向因果等内生性问题的影响,因此,为了保证数据结果的可靠性,本文在前文的实证检验中同时采用了两种方式度量解释变量供应链集成,并对未来一期的企业技术创新分别进行了回归检验,以提升实证结果的稳健性。接下来将使用Heckman两步法来缓解实证研究中可能存在的样本选择偏误问题;
使用两阶段最小二乘法(2SLS)和广义矩估计法(GMM)来缓解供应链关系与企业技术创新之间可能存在的反向因果问题。

1.Heckman两步法

由于供应商及客户交易信息并不是上市企业的强制披露事项,企业可能会有选择地披露相关内容,故而可能导致样本选择偏误的问题,因此本文借鉴以往研究方法,采用Heckman两步法来缓解该内生性问题。本文采用是否披露第一大供应商信息作为工具变量,并将以此计算出的逆米尔斯比率带入模型1进行再次回归,结果表明,采用两种度量方式的供应链集成(SCI/SCI1)分别与当期以及未来一期企业技术创新(R&D/FR&D)的回归结果均在1%水平上显著为正,与前文一致,且逆米尔斯比率亦在分别在1%及5%的水平上显著为负,说明样本存在一定的选择偏误,但经过处理后的实证结果依然稳健,进一步验证了H1。见表5。

2.最小二乘法和广义矩估计法

供应链关系会影响企业技术创新活动,而企业技术创新活动的开展亦可能对现阶段企业的财务决策、经营方向、供应商和客户的选择等方面产生影响。为了解决可能存在的反向因果问题,本文使用当年同行业除本企业外的其他企业的供应链集成均值(HYSCI)作为工具变量来进行两阶段最小二乘法(2SLS)的回归。

表4 中介效应检验:存货管理效率、企业经营风险

表5 稳健性检验:Heckman两步法

与简单地采用当年同行业所有企业供应链集成的均值作为工具变量相比,采用除去本企业以外的其他企业的供应链集成均值不仅能够更好地剥离本企业对行业均值的影响,而且更加外生于本企业的技术创新水平,因而选取其作为工具变量在逻辑上更为严谨,且经过弱工具变量检验和过度识别检验,证明工具变量选取合适。回归结果进一步验证了H1。

其次,本文采用滞后一期的供应链集成(LSCI)作为工具变量,采用广义矩估计法(GMM)对模型1进行再次回归,回归结果亦验证了H1。

为了排除供应链集成与企业技术创新存在非线性关系的可能,本文在模型1中加入供应链集成的二次项进行再次回归,二次项系数不显著,结果依然支持本文H1。由于篇幅关系,不进行详细叙述,数据留存备索。

供应链关系对企业技术创新能够发挥出积极的促进作用必须以各类资源的高效利用为前提,然而资源的利用率还取决于企业内部综合治理水平。任一节点企业较为薄弱的内部治理以及较高信息不对称程度,都有可能通过传导效应对整个供应链系统产生直接或间接影响;
反之,公司治理水平高在降低信息不对称、提升企业经营绩效的基础之上,也能够通过传导效应积极作用于供应链体系,不仅可为企业节约了广告宣传、产品推广等相关费用(为技术创新贡献资源),可增强供应链的稳定性,提升企业间信息、资金、物资流动效率,由此推演出制造企业的公司治理水平将显著影响供应链关系;
积极健康的内部环境与较高的运行效率,还有助于吸引到更多的优秀人才,扩充企业技术创新的人力资源,促进企业乃至供应链体系的经营绩效;
公司治理降低了信息不对称程度,有助于外部人了解企业真实经营状况,在缓解融资约束的同时,亦促进企业间良性竞争、提升供应链整体的运行绩效,从而为企业的技术创新活动提供有利的环境与支撑。基于此,本文推测良好的公司治理水平能够促进供应链集成对企业技术创新的正向影响。

本文构建模型4以验证公司治理是否以及如何在供应链关系与企业技术创新二者间发挥调节作用。同时,借鉴陈红等的研究方法,引用迪博内部控制与风险管理数据库的数据衡量企业的公司治理水平(DB)。相比于其他单一指标或通过主成分分析法等计算方式,该指数从内部环境、风险评估等5个方面构建的9个数据子库信息更全面,且在目前我国公司治理相关内容发布数量和质量有限的情况下,该指数更符合最新监管标准,而对于供应链关系主题而言,该指数也更贴近现实情境。该数值越大,说明公司治理水平越高。

回归结果如表6所示,在与企业技术创新(R&D/FR&D)的回归中,供应链集成与公司治理的交乘项(SCI×DB/SCI1×DB)在1%水平上显著为正,说明公司治理水平能够正向调节供应链关系与企业技术创新二者间的关系。

表6 进一步分析:公司治理的调节作用

供应链关系作为企业外部最重要的关系网络之一,涵盖了企业从原料采购到最终销售的价值创造全过程,势必对企业技术创新产生不可忽视的影响。鉴于此,本文在总结供应链关系发展阶段的基础上构建供应链集成指标并进行实证检验,研究发现:供应链关系通过提升企业的存货管理效率和降低企业的经营风险两个作用路径促进了企业技术创新,且良好的公司治理水平有助于强化二者之间的正相关关系。稳健性检验支持了上述结论。

本文研究结论的政策启示在于:(1)在全球一体化、数字经济发展的背景下,任何企业都无法采取“闭门造车”的生产方式满足市场需求,因此,相关部门在制定产业政策时不仅要从为独立企业提供政策与资金支持的角度出发,还应综合考虑企业所处的供应链环境,为维护与促进供应链的发展提供政策指引与帮助;
(2)企业应顺应全球供应链发展的新趋势,将供应链集成的管理理念纳入到企业的经营决策尤其是技术创新决策之中,并从战略整合的视角予以充分重视,努力实现外部资源的灵活运用,助力企业健康发展;
(3)在供应链的“链式”本质要求下,微观企业必须不断优化内部治理水平,才能促进内外部资源的有效配置与利用,实现经营效率与竞争力的提升。●

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