一、引　言

在中国经济转型升级的关键阶段，受国内外市场需求波动、产业结构深度调整以及国际贸易争端加剧等多重因素的影响，我国失业率呈现上升趋势，就业形势面临严峻挑战。作为民生之本，就业问题受到党中央和国务院的高度重视，一系列稳就业保民生的政策措施相继出台。2017年10月18日，党的十九大明确提出要坚持就业优先战略和积极就业政策；2018年7月31日，中共中央政治局会议将“稳就业”置于“六稳”工作之首；2022年10月16日，党的二十大进一步强调要强化就业优先政策，健全就业促进机制，推动实现高质量充分就业；2023年7月24日，中共中央政治局会议更是将稳就业提升至战略高度进行统筹谋划。这一系列重要部署凸显了就业工作的重要性，推动就业增长已成为当前政府部门工作的重中之重。

作为吸纳就业的核心主体，企业劳动雇佣规模的扩大是实现稳就业目标的关键路径。关于劳动雇佣的现有研究已形成较为丰富的文献基础，国内外学者主要从制度环境、金融摩擦、新技术应用以及公司治理等宏观与微观视角，深入探讨了企业劳动雇佣的影响因素（Caggese等，2019；Acemoglu和Restrepo，2020；余明桂等，2022）。然而，现有研究尚未充分关注供应链稳定性这一重要维度。本文通过考察供应链稳定性对企业劳动雇佣的影响及其机制，将产业链供应链韧性与稳就业政策纳入统一分析框架中，为就业政策制定提供了新的理论视角和实践启示。

作为现代产业组织的主导模式，供应链的稳定性已成为学术界关注的重要议题。现有研究主要从企业绩效、创新能力和供应链结构等维度探讨了供应链稳定性的经济效应。从企业生产经营视角来看，供应链稳定性发挥着“压舱石”的关键作用（张志元和马永凡，2022），不仅有助于企业稳定经营预期，抵御外部风险冲击，还能显著提升业绩稳定性（Jüttner和Maklan，2011；陶锋等，2023）。供应链稳定性所产生的协同效应能够为企业提供资金、技术等多方面支持，形成独特的战略资源优势，从而增强市场竞争力（蒋殿春和鲁大宇，2022）。从供应链结构视角来看，维持供应链稳定是激励各方增加专用资产投资、推动供应链整体质量提升和结构优化的重要前提（Chu等，2019）。然而，现有文献尚未充分关注供应链稳定性可能对企业劳动雇佣产生的影响。本文认为，稳定的供应链关系能够提升企业资金充裕度，降低生产经营中的不确定性，从而增强企业扩大劳动雇佣的意愿和能力。

本文基于2010—2021年沪深A股上市公司数据，对供应链稳定性与劳动雇佣之间的关系进行了实证检验。研究发现，保持供应链稳定性显著促进了企业劳动雇佣规模的扩大。为了克服潜在的内生性问题，本文采用双重差分法、工具变量法、倾向得分匹配法和Heckman两步法等多种计量方法进行了稳健性检验，研究结论保持稳健。机制检验发现，供应链稳定性主要通过增加企业商业信用供给、提升银行信贷可获得性以及降低经营风险三个渠道促进企业劳动雇佣增长。异质性分析显示，供应链稳定性对劳动雇佣的促进作用在中小企业和抵押能力较弱的企业中更加显著。从供应链关系特征来看，当企业间依赖程度较高时，供应链稳定性的稳就业效应更加突出；同时，供应商稳定性和客户稳定性均能显著提升企业劳动雇佣水平。进一步研究发现，供应链稳定性不仅增加了企业劳动雇佣规模，还优化了劳动力结构，表现为高学历和高技能劳动力占比的提升。经济后果分析表明，供应链稳定性通过扩大劳动雇佣规模提升了企业全要素生产率，推动了企业高质量发展。

本文的研究贡献主要体现在以下三个方面：第一，与现有文献主要从公司特征、金融摩擦以及制度环境等维度探讨企业劳动雇佣的影响因素不同（Acemoglu和Restrepo，2020；张三峰和张伟，2016；余明桂等，2022），本文从供应链关系视角出发，系统考察了供应链稳定性对企业劳动雇佣的影响效应。这不仅拓展了企业劳动雇佣研究的理论框架，还为实现稳就业目标提供了新的政策思路。第二，本文从外部融资和经营风险两个维度揭示了供应链稳定性影响企业劳动雇佣的渠道，这不仅有助于厘清供应链关系对企业行为的作用机制，还丰富了供应链关系影响企业行为的传导路径研究。第三，本文通过考察依赖关系和供应链位置对供应链稳定性与劳动雇佣关系的异质性影响，为更好地发挥稳供应链在稳就业中的积极作用提供了更具针对性的政策指导。

二、文献综述与理论分析

现有研究表明，供应链稳定性对企业绩效、创新能力和供应链结构等方面均具有显著的积极影响。从企业自身发展视角来看，与供应链上下游企业保持稳定关系能够有效降低间接成本，稳定生产经营预期，从而提升盈利能力和业绩稳定性（Hendricks和Singhal，2005；王雄元和彭旋，2016），并促进企业创新活动（蒋殿春和鲁大宇，2022）。供应链关系的持续性和稳定性是供应链韧性的核心要素（陶锋等，2023），在面对外部风险冲击时，稳定的合作关系能够发挥协同效应，帮助企业抵御风险、渡过难关（Jüttner和Maklan，2011；陶锋等，2023），实现可持续发展。此外，供应链稳定性还具有信号传递功能，能够向外部利益相关者传递积极信号（张志元和马永凡，2022），改善企业信息环境（王雄元和彭旋，2016）。从供应链质量和结构优化视角来看，供应链稳定性是提升供应链质量的前提条件，只有建立稳定的合作伙伴关系，才能激励供应链各方增加专用资产投入，从而提升供应链整体创新能力，推动供应链结构向更高层次跃迁（Chu等，2019；陶锋等，2023）。

关于企业劳动雇佣的驱动因素，现有文献从公司治理、技术变革、金融摩擦和制度环境等多个维度进行了深入探讨。从公司治理视角来看，混合所有制改革是提升企业劳动雇佣效率的重要机制。非国有大股东的参与能够有效缓解国有企业“所有者缺位”和“内部人控制”等问题（马新啸等，2020），降低政府干预的动机和能力，从而减少国有企业冗员现象。从技术变革视角来看，以机器人和人工智能为代表的新技术对劳动力市场的影响具有双重性：其既可能产生替代效应，导致劳动力需求下降（Acemoglu和Restrepo，2020），也可能通过生产力效应（Herrendorf等，2013）和就业创造效应（Acemoglu和Restrepo，2018）促进劳动雇佣增加。从金融摩擦视角来看，由于劳动力具有调整成本高、现金流不匹配的特征（Caggese等，2019；Jung等，2014），企业内部资金往往难以支撑劳动力的有效调整，使得劳动雇佣高度依赖外部融资环境。金融摩擦的存在会降低企业外部资金的可获得性，从而抑制劳动雇佣（张三峰和张伟，2016）。因此，推动金融发展以缓解企业融资约束是促进就业增长的重要途径（叶永卫等，2023）。从制度环境视角来看，政策法规和政府行为等因素通过影响企业劳动力成本、资金充裕程度和发展预期等渠道，对企业劳动雇佣产生重要影响（余明桂等，2022；余明桂和王空，2022）。

供应链稳定性可能会影响企业劳动雇佣行为。稳定的供应链关系有助于促进企业间信息共享和协同合作，提升供应链的可靠性和运行效率，从而改善企业绩效（Hendricks和Singhal，2005）。随着企业绩效的提升，企业倾向于扩大生产规模，增加创新投入（蒋殿春和鲁大宇，2022），从而产生更大的劳动力需求。此外，稳定的供应链关系能够有效降低企业经营风险，增强发展预期（Baghersad和Zobel，2021），从而激励企业增加劳动力投资。可见，稳定的供应链关系能够显著增强企业的劳动力需求动机。然而，由于劳动力具有调整成本高和资金占用多的特征，企业能否将劳动雇佣动机转化为实际雇佣行为，在很大程度上取决于其资金充裕程度。供应链稳定性不仅能够帮助企业依托稳定的上下游合作关系获得更多商业信用支持，还能通过信息溢出和监督效应提升企业的银行信贷可获得性。在这些外部资金的支持下，企业将具备更强的能力扩大劳动雇佣规模。基于上述分析，本文提出假设1：供应链稳定性的提升能够促进企业劳动雇佣规模的扩大。

本文认为，供应链稳定性通过商业信用、银行信贷和经营风险三个渠道对企业劳动雇佣产生影响。

1. 商业信用机制。资金充裕程度是决定企业劳动雇佣规模的关键因素。在完全市场假设下，企业劳动需求由劳动的边际收益与边际成本决定；而根据劳动需求的融资约束理论，劳动投入具有较高的调整成本（Jung等，2014），且劳动报酬支付与现金流回收之间存在时滞，导致资金流入与流出不匹配（Caggese等，2019），使得企业劳动雇佣行为显著受制于外部融资环境。因此，企业劳动雇佣对外部融资具有较强的依赖性。大量研究表明，外部融资约束会显著影响企业劳动雇佣决策：外部资金供给不足不仅会限制企业生产规模扩张，还会降低劳动力需求（张三峰和张伟，2016）；此外，资金短缺可能导致企业被迫解雇预期生产率高的员工，从而降低劳动投资效率（Caggese等，2019）。

稳定的供应链关系能够强化企业间的协同合作，促使上下游企业形成紧密的利益共同体（蒋殿春和鲁大宇，2022），从而帮助企业获得更多商业信用支持。根据Granovetter（1985）的社会关系网络理论，企业与供应商或客户之间建立的是一种“强联结”关系。当供应链关系趋于稳定时，这种“强联结”关系得到进一步强化，信息交换更加充分，供应链企业甚至比金融机构掌握更多的私有信息。因此，企业面临资金需求时更倾向于向供应商或客户寻求商业信用支持，而供应链上下游企业也会更积极地通过商业信用提供帮助。从供应商视角来看，稳定的供应链关系降低了供应商提供商业信用的违约风险（Fabbri和Klapper，2016），促使供应商增加对企业的赊销额度，从而帮助企业获得更多净商业信用融资（王鲁昱和李科，2022）。从客户视角来看，在稳定的供应链关系下，客户通过更换供应商来迫使企业增加商业信用的动机减弱，而通过减少对企业净商业信用的占用来提升企业融资便利性的意愿增强（Cuñat，2007）。考虑到我国金融市场尚处于发展完善阶段，商业信用是企业重要的融资渠道（卢峰和姚洋，2004）。在稳定的供应链关系下，来自供应商和客户的商业信用支持能够形成新的流动性来源，为企业扩大劳动雇佣规模提供必要的资金支持。基于上述分析，本文提出假设2：供应链稳定性通过增加商业信用支持促进企业劳动雇佣。

2. 银行信贷机制。除了上下游企业间的商业信用融资外，稳定的供应链合作关系还能产生显著的溢出效应，帮助企业获得更多银行信贷支持，从而促进劳动雇佣规模扩大。第一，供应链稳定性能够产生信息溢出效应。银行可以通过评估供应商或客户的经营状况来判断目标企业的经营质量，从而降低信息获取成本。在稳定的供应链关系下，企业绩效与上下游相对固定的合作伙伴高度相关（Pandit等，2011）。银行只需关注供应链上核心企业的经营状况，即可有效识别目标企业的潜在风险。因此，供应链稳定性降低了银行的信息获取成本，提升了银行监督效率。此外，根据社会资本理论，稳定的供应链关系反映了企业的经营稳定性（王迪等，2016），能够向银行传递低风险信号（Hertzel等，2008）。稳定的供应商或客户关系是双向选择的结果，表明双方愿意通过增加专有化投资来维持长期合作关系（王迪等，2016），这体现了对企业发展前景的积极预期。因此，供应链稳定性能够发挥信息甄别功能，向银行传递企业发展前景良好、风险较低的积极信号。第二，供应链稳定性能够产生监督溢出效应。在专有化投资水平较高的情况下，为了降低自身风险，供应商或客户有动机对企业进行监督。稳定的合作关系使供应商或客户能够通过长期、频繁的私下沟通获取更多私有信息，从而对企业行为进行更加有效的监督。因此，供应链稳定性使供应商或客户能够替代银行发挥更强的监督作用，产生监督溢出效应，降低银行的监督成本和风险。本文预期，在供应链稳定性较高的情况下，银行更倾向于为企业提供信贷支持。基于上述分析，本文提出假设3：供应链稳定性通过增加银行信贷促进企业劳动雇佣。

3. 经营风险机制。经营风险是影响企业劳动雇佣决策的关键因素。从劳动需求角度来看，企业面临较高的经营风险时难以形成稳定的经营预期，倾向于采取更加保守的投资策略（邹静娴等，2020）。特别是考虑到劳动力调整成本较高，企业可能会选择缩减劳动雇佣规模以规避潜在风险（Jung等，2014）。从劳动供给角度来看，企业风险水平的上升会降低其对劳动力的吸引力，导致劳动力成本增加（余明桂等，2022），从而抑制劳动雇佣需求。因此，提升生产经营稳定性并降低经营风险水平，是促进企业扩大劳动雇佣规模的重要途径。

供应链稳定性能够显著提升企业经营稳定性，降低企业陷入财务困境的风险，从而促进企业扩大劳动雇佣规模。第一，稳定的供应链关系有助于企业形成稳定的经营预期，增强业绩稳定性。供应链关系的稳定性反映了上下游企业间的高度信任和长期合作承诺。稳定的供应商关系能够确保原材料和中间品供应的稳定性，而稳定的客户关系则保障了产成品销售的稳定性。这种双重稳定性使企业能够制定和执行长期的生产销售计划，避免业绩出现大幅波动。第二，稳定的供应链关系能够有效降低企业经营成本，防范财务困境风险。供应链不稳定往往导致供应商或客户的频繁更换，企业需要为此支付高昂的搜寻成本。此外，新的供应链关系还会产生较高的机会成本和额外的信任成本（Hendricks和Singhal，2005）。这些成本不仅推高了企业的总体经营成本，还可能影响原材料供应或产成品销售，增加企业陷入财务困境的风险。相比而言，稳定的供应链关系有助于企业间建立互利共赢的合作模式，降低信息搜寻和事后监督成本，抑制机会主义行为，从而降低整体经营成本和经营风险。基于上述分析，本文提出假设4：供应链稳定性通过降低经营风险促进企业劳动雇佣。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文以2010—2021年沪深A股上市公司为研究样本，选取依据如下：证监会自2007年起鼓励上市公司披露前五大供应商和客户信息，但并未做强制性要求，2008—2009年仅有少数公司披露了详细的客户和供应商信息，因此本文选取2010年作为研究起点。参照现有研究的样本筛选标准，本文对样本进行了如下处理：（1）剔除未详细披露前五大供应商或客户信息的公司样本；（2）剔除员工数量数据缺失的样本；（3）剔除金融行业上市公司；（4）剔除ST、*ST等特殊处理公司；（5）剔除其他关键变量数据缺失的样本。经过上述筛选，本文最终得到7922个公司—年度观测值。本文使用的财务数据来自CSMAR数据库，劳动力结构数据来自RESSET数据库。为了消除极端值的影响，本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。

（二）模型构建与变量定义

为了检验供应链稳定性对企业劳动雇佣的影响，借鉴蒋殿春和鲁大宇（2022）以及余明桂和王空（2022）的研究，本文构建了如下回归模型：

其中，i和t分别表示企业和年份。被解释变量Labor表示企业的劳动雇佣水平，核心解释变量SC_Stability表示企业的供应链稳定性。对于控制变量Controls，借鉴余明桂和王空（2022）的研究，本文控制了企业规模、企业年龄、增长能力等一系列可能影响其劳动雇佣规模的变量。为了缓解潜在的内生性问题，所有解释变量和控制变量均采用滞后一期值。此外，本文还控制了企业固定效应${\mu}_{i}$和年份固定效应${\gamma}_{t}$。

1. 被解释变量。借鉴余明桂和王空（2022）的研究，本文采用企业员工总数的自然对数来衡量企业劳动雇佣水平（Labor）。

2. 核心解释变量。参考蒋殿春和鲁大宇（2022）的方法，本文分别从供应商和客户两个维度来衡量企业的供应链稳定性。对于供应商稳定性，若某供应商在上一年度及本年度均位列企业前五大供应商名单中，则认为该供应商与企业具有稳定关系。供应商稳定性通过前五大供应商中具有稳定关系的供应商数量占比（即稳定供应商数量除以5）进行衡量。同理，对于客户稳定性，本文采用本年度前五大客户中具有稳定关系的客户数量占比（即稳定客户数量除以5）进行衡量。

3. 控制变量。借鉴余明桂和王空（2022）的研究，本文控制了以下可能影响企业劳动雇佣的变量：（1）企业规模（Size），以总资产的自然对数衡量；（2）资产负债率（Lev），以总负债与总资产的比值衡量；（3）企业年龄（Age），以企业成立年限的自然对数衡量；（4）盈利能力（ROA），以净利润与总资产的比值衡量；（5）经营净现金流（OCF），以经营活动产生的现金流量净额与总资产的比值衡量；（6）增长能力（Growth），以主营业务收入增长率衡量；（7）资产有形性（Tag），以固定资产净额与总资产的比值衡量；（8）股权集中度（Top1），以第一大股东持股比例衡量；（9）资本性支出（CapEx），以购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金与总资产的比值衡量；（10）托宾Q（TQ），以企业市值与资产重置成本的比值衡量。

四、实证结果分析

（一）基准回归分析

表1报告了供应链稳定性对企业劳动雇佣的基准回归结果。为了增强研究结论的可靠性，本文采用逐步回归方法，依次加入控制变量和固定效应。列（1）至列（4）结果显示，SC_Stability的系数均在1%的水平上显著为正，这表明提升供应链稳定性能够显著增加企业劳动雇佣规模，从而发挥稳就业的作用。从经济意义来看，以列（4）结果为例，供应链稳定性的标准差每增加1%，企业劳动雇佣规模将增加0.048（0.1680×0.289）个单位，相当于劳动雇佣规模均值增加0.63%（0.048/7.689）。这表明供应链稳定性对劳动雇佣的影响具有重要的经济意义。

（二）机制分析

根据上文理论分析，供应链稳定性可能通过增加商业信用供给、提升银行信贷可获得性以及降低经营风险三个渠道促进企业劳动雇佣规模的扩大。为了检验上述机制，本文构建了如下中介效应模型：

其中，Med表示中介变量。在检验商业信用机制时，考虑到供应商和客户关系的差异性，本文分别采用所获商业信用额度增加额（反映供应商关系）和发放商业信用额度增加额（反映客户关系）来衡量商业信用；在检验银行信贷机制时，使用银行贷款增加额作为中介变量；在检验经营风险机制时，分别采用收益波动性和经营困境评分作为中介变量。其他设定与模型（1）一致。

1. 商业信用机制。考虑到供应商和客户在商业信用中的角色差异，本文分别考察供应链稳定性对供应商提供商业信用和客户占用商业信用的影响。具体而言，企业从上游供应商获得的净商业信用融资表现为应付款项与预付款项之差，而下游客户对企业的净商业信用占用则表现为应收款项与预收款项之差。参考王鲁昱和李科（2022）的研究，对于上游供应商，本文采用当年新增应付账款与应付票据之和减去新增预付款项来衡量商业信用，并使用期初总资产进行标准化处理（Credit_S）。Credit_S的数值越大，表明上游供应商为企业提供的赊销等商业信用融资越多，企业获得的商业信用支持越充足。将模型（2）中的Med替换为Credit_S进行回归，结果如表2列（1）所示，SC_Stability的系数在1%的水平上显著为正，表明供应链稳定性显著提升了企业从上游供应商获得的商业信用融资。对于下游客户，本文采用当年新增应收账款与应收票据之和减去预收账款来衡量商业信用，并使用期初总资产进行标准化处理（Credit_C）。Credit_C的数值越小，表明下游客户对企业资金的占用越少，企业销售回款速度越快。回归结果如表2列（2）所示，SC_Stability的系数在5%的水平上显著为负，表明供应链稳定性显著降低了下游客户对企业的资金占用。为了进一步考察供应链稳定性对商业信用的综合影响，本文构建净商业信用指标（Credit），计算方法为新增应付账款、应付票据、预收账款之和减去新增应收账款、应收票据、预付账款之和，再除以期初总资产。回归结果如表2列（3）所示，SC_Stability的系数在1%的水平上显著为正，表明供应链稳定性显著提升了企业的净商业信用水平。上述结果表明，供应链稳定性通过增加上游供应商提供的商业信用融资和减少下游客户的资金占用，显著改善了企业的商业信用状况，为企业扩大劳动雇佣规模提供了充裕的资金支持。

2. 银行信贷机制。为了检验供应链稳定性是否通过银行信贷渠道影响企业劳动雇佣，本文以企业当年新增银行借款占期初总资产的比重（Loan）作为被解释变量，对模型（2）进行回归分析。回归结果如表2列（4）所示，SC_Stability的系数在1%的水平上显著为正，表明供应链稳定性显著提升了企业的银行信贷可获得性。为了进一步考察供应链稳定性对不同期限银行借款的影响，本文将新增银行借款细分为新增短期银行借款占期初总资产的比重（Loan_S）和新增长期银行借款占期初总资产的比重（Loan_L），并分别进行回归分析。回归结果如表2列（5）和列（6）所示，供应链稳定性显著增加了企业的长期银行借款，而对短期银行借款的影响不显著。这一结果从侧面印证了供应链稳定性可以向银行传递企业经营长期向好的积极信号，从而支持了本文的理论逻辑。

上述分析表明，供应链稳定性能够显著提升企业的商业信用和银行信贷可获得性，由此可以推断企业的整体融资环境将得到改善。为了检验这一推断，本文进一步考察供应链稳定性对企业整体融资约束的影响。借鉴Kaplan和Zingales（1997）的研究，本文采用KZ指数衡量企业面临的融资约束程度，KZ指数越大，表明企业融资约束程度越高。将模型（2）中的Med替换为KZ指数进行回归分析，回归结果如表2列（7）所示，SC_Stability的系数在1%的水平上显著为负，表明供应链稳定性的提升能够有效缓解企业面临的融资约束。综上分析，本文提出的商业信用机制和银行信贷机制均得到验证。

3. 经营风险机制。根据上文理论分析，供应链稳定性的提升能够降低企业经营风险，从而减少人力资本调整成本，增强企业对劳动力的吸引力，促进劳动雇佣规模的扩大。为了检验这一机制，本文分别采用经营波动性和Z评分两个指标来衡量企业经营风险。本文使用经行业调整后的企业利润滚动标准差（t−1至t+1）来衡量企业经营风险（Risk）。该指标数值越大，表明企业经营波动性越高，面临的经营风险越大。此外，本文采用经过调整的Z评分（Zscore）作为企业经营风险的另一个代理变量，Zscore数值越大，表明企业经营状况越好，陷入财务困境的可能性越低，经营风险越小。将模型（2）中的Med分别替换为Risk和Zscore进行回归分析，回归结果如表3所示。列（1）中SC_Stability的系数在10%的水平上显著为负，表明供应链稳定性能够显著降低企业经营波动性，提升企业经营稳定性；列（2）中SC_Stability的系数在1%的水平上显著为正，表明供应链稳定性的提升能够显著降低企业陷入财务困境的风险。上述结果表明，保持供应链稳定性有助于降低企业经营不确定性，为企业扩大劳动雇佣规模创造良好的经营环境。综上分析，本文提出的经营风险机制得到验证。

（三）异质性分析

1. 企业规模异质性。本文研究发现，供应链稳定性对中小企业劳动雇佣的促进效应强于大型企业，这一差异主要源于融资约束的结构性差异。银行等金融机构普遍存在的规模歧视导致中小企业长期面临较为严重的融资摩擦（陈胜蓝等，2023）。尽管现有文献提出商业信用可作为银行贷款的替代融资渠道（卢峰和姚洋，2004），但现实中中小企业在供应链中的弱势地位往往导致其遭受大型企业的商业信用侵占（陈胜蓝等，2023），这反而加剧了资金约束困境。稳定的供应链关系能够有效抑制大型企业对中小企业的信用侵占行为，提升其净商业信用获取能力；同时，供应链稳定性通过缓解信息不对称，能够帮助中小企业突破“规模歧视”的信贷壁垒。因此，供应链稳定性对中小企业融资约束的改善效应更加显著，从而产生更强的就业促进作用。

为了检验供应链稳定性对劳动雇佣的影响在不同企业规模下的差异，本文在模型（1）的基础上引入调节变量及其交互项，构建了如下回归模型：

其中，SME为企业规模虚拟变量，参考陈胜蓝等（2023）的研究，按照行业—年份中位数进行分组，低于中位数的企业被定义为中小企业，SME赋值为1，否则为0。若供应链稳定性与企业规模交互项SME×SC_Stability的系数β₄显著为正，则表明供应链稳定性在中小企业中对就业的促进作用更强；若β₄显著为负，则表明供应链稳定性在大型企业中对就业的促进作用更强。表4中列（1）结果显示，SME×SC_Stability的系数为0.0806，且在1%的水平上显著。这表明与大型企业相比，中小企业的供应链稳定性能够更有效地增加劳动雇佣。

2. 抵押品能力异质性。由于金融市场尚不完善，银企之间存在信息不对称，抵押品数量成为企业获得银行信贷规模的关键决定因素（余明桂等，2022；叶永卫等，2023）。企业可用于抵押的基础资产越少，获得银行贷款的难度越大。因此，如果供应链稳定性通过提升外部融资可得性来促进劳动雇佣，那么对于抵押品较少的企业，供应链稳定性对就业的促进作用将更加显著。

为了检验上述推论，本文构建了企业抵押品充足程度指标（Pledge）。参考叶永卫等（2023）的研究，本文采用有形资产占总资产的比重来衡量抵押品规模，并按照行业—年份中位数进行分组，低于中位数的企业被视为抵押品不足，Pledge赋值为1，否则为0。本文将模型（3）中的SME替换为Pledge后重新进行回归分析，表4列（2）结果显示，Pledge×SC_Stability的系数为0.077，且在5%的水平上显著。这表明企业抵押品越少，供应链稳定性对劳动雇佣的促进作用越显著。

3. 依赖关系异质性。供应商或客户集中度越高，企业对交易方的依赖程度越大（蒋殿春和鲁大宇，2022）。在供应商或客户集中度较高的情况下，企业资源配置相对集中，资产专用性较高（王迪等，2016），且企业绩效与主要供应商或客户的联动性较为显著（Pandit等，2011）。此时，维持供应链关系的稳定性对于保障企业经营安全和绩效稳定尤为重要。因此，当企业对供应链的依赖关系较强时，供应链关系稳定性对劳动雇佣的促进作用将更加显著。

为了检验上述推论，本文参考蒋殿春和鲁大宇（2022）的研究，采用供应链集中度（SSC）来衡量企业对供应链的依赖关系。该指标数值越大，表明企业对供应链的依赖程度越高。本文将模型（3）中的SME替换为SSC后重新进行回归分析，表4列（3）结果显示，SSC×SC_Stability的系数在5%的水平上显著为正。这表明企业对供应链的依赖程度越高，供应链稳定性对劳动雇佣的促进作用越显著。

4. 供应链位置异质性。本文的基准分析将供应商和客户纳入统一的供应链框架中进行考察，但供应链位置的不同是否会导致关系稳定性对劳动雇佣的影响存在差异？当供应商发生变动时，企业可能难以在短时间内找到替代的中间品供应商，这将导致生产成本上升甚至生产中断，使企业面临巨大的调整成本（蒋殿春和鲁大宇，2022）；而客户变动则意味着销售锐减，特别是在特定型投入关系中，失去客户会使企业在短期内难以找到适配的新客户（Korpeoglu等，2020）。不同供应链位置的稳定性对企业的影响体现在生产经营的不同环节，本文根据供应链上下游位置区分供应商稳定性和客户稳定性。表5结果显示，供应商稳定性和客户稳定性的系数均在1%的水平上显著为正。这表明无论是供应链的上游还是下游，稳定的关系均能有效促进企业劳动雇佣增长。

（四）内生性问题

1. 双重差分法。为了缓解反向因果关系和遗漏变量所引发的内生性问题，本文将中美贸易摩擦作为供应链稳定性的负向外生冲击，构建双重差分模型进行稳健性检验。2018年3月22日，美国首次宣布对进口自中国的商品加征关税，这标志着中美贸易摩擦进入一个新的阶段。随后，美国相继出台了一系列针对性文件，通过关税、实体清单等多种手段，对中国进出口贸易进行打压和限制。这些政策显著缩减了中美之间的进出口规模，导致企业供应链受阻，供应链稳定性大幅下降（余淼杰等，2022）。本文利用2016—2021年上市公司数据，基于这一事件构建了多期双重差分模型，以缓解潜在的内生性担忧。借鉴余淼杰等（2022）的研究，当企业所在行业被列入关税清单或实体清单后，外生冲击变量Regulation赋值为1，否则为0。在满足平行趋势假设的前提下，本文将Regulation作为解释变量重新对模型（1）进行回归分析，结果如表6列（1）所示。Regulation的系数显著为负，表明当供应链稳定性受到负向冲击时，企业的劳动雇佣会显著减少，从而证实了本文结论的稳健性。

2. 工具变量法。尽管本文在基准回归中控制了可能影响企业劳动雇佣的变量，并加入了企业和年份固定效应，但仍可能存在不可观测因素导致结论有偏。此外，劳动雇佣较多的企业可能因调整成本较高而倾向于主动稳定供应链，从而引发反向因果问题。为了缓解上述问题，本文采用两阶段最小二乘法（2SLS），借鉴Xu等（2014）的研究，使用供应链稳定性的行业—年份均值（Ind_SC_Stability）和省份—年份均值（Prov_SC_Stability）作为工具变量。当企业注册地与经营地分属不同省份时，注册地的供应链稳定性对企业实际经营的直接影响较小，因此本文基于企业经营地构建供应链稳定性的省份—年份均值。根据同群理论，企业的供应链稳定性与同行业、同地区企业的供应链稳定性相关，从而满足相关性要求；同时，行业和地区的供应链稳定性是更高层级的指标，从而满足排他性要求。回归结果如表6列（2）和列（3）所示，其中列（2）为第一阶段回归结果，Ind_SC_Stability和Prov_SC_Stability的系数均显著为正。弱工具变量检验的K-P rk Wald F值为1 088.403，识别不足检验的K-P rk LM值为253.866，表明不存在弱工具变量和识别不足问题；过度识别检验的P值为0.553，表明不存在过度识别问题，工具变量选取合理。列（3）报告了第二阶段回归结果，SC_Stability的系数在1%的水平上显著为正。这表明在控制遗漏变量和反向因果问题后，供应链稳定性仍能显著促进企业劳动雇佣，从而增强了结论的稳健性。

3. 倾向得分匹配法。上文通过控制企业固定效应来排除企业间不随时间变动的固有差异的影响。然而，现实中企业是否拥有较为稳定的供应链关系并非随机，供应链稳定企业与不稳定企业之间可能存在系统性差异。为了缓解样本自选择带来的内生性问题，本文采用倾向得分匹配法，首先根据样本中位数划分处理组和对照组，若供应商或客户稳定性高于中位数，则归为处理组，否则归为对照组；然后，对样本进行逐年的一对一最近邻匹配，协变量与模型（1）中的控制变量保持一致。匹配后的回归结果如表6列（4）所示，SC_Stability的系数仍在1%的水平上显著为正，从而进一步验证了结论的稳健性。

4. Heckman两步法。尽管中国证监会自2007年起鼓励上市公司主动披露供应商和客户信息，但并未将其作为强制性要求。这种自愿性披露机制可能导致企业在是否披露前五大供应商或客户详细信息时存在选择性偏差。为了解决样本自选择问题，本文采用Heckman两步法进行估计。本文构建供应链信息披露虚拟变量Treat，若企业披露了详细的供应商或客户信息，则Treat赋值为1，否则为0。在第一阶段，以Treat作为被解释变量，采用模型（1）中的控制变量作为协变量，运用Probit模型进行回归分析，并计算逆米尔斯比率IMR。在第二阶段，将IMR加入模型（1）中。如表6列（5）所示，在控制潜在的自选择偏误后，SC_Stability的系数仍显著为正，本文研究结论稳健。

（五）稳健性检验

1. 更换供应链稳定性的衡量方式。第一，使用第一大供应商或客户是否发生变更作为供应链稳定性的替代指标。第二，采用企业连续三年与前五大客户和供应商交易额度占比的标准差作为供应链稳定性的负向替代指标。该指标数值越大，表明企业与供应链上企业的业务往来波动越大，供应链的稳定性越低。第三，借鉴张树山和谷城（2024）的研究，从供应链运行状态和恢复能力两个维度出发，选取商业信用净资金占用、稳定供应商或客户数量占比、供需偏离度以及绩效偏离度四个指标，运用熵权法进行综合测算，得到企业供应链韧性水平，并将其作为供应链稳定性的替代指标。该指标数值越大，表明企业供应链的稳定性越高。在使用上述替代指标后，本文研究结论依然稳健。

2. 控制地区层面宏观变量及政府政策的影响。第一，参考余明桂和王空（2022）以及谢文栋（2023）的研究，本文引入地区经济发展水平、第二产业占比、人均财政支出和公共服务水平等宏观变量作为控制变量。第二，为了进一步控制地区层面逐年变化的不可观测因素的影响，本文依次引入行业×年份、城市×年份以及省份×年份固定效应，以捕捉不同层级的时间趋势和区域特征。经过上述检验，SC_Stability的系数仍显著为正，本文研究结论依然稳健。

3. 其他稳健性检验。第一，引入其他企业特征变量。本文进一步将资本密集度和员工工资水平作为控制变量。在引入这些变量后，SC_Stability的系数仍显著为正。第二，排除低质量稳定性干扰。企业与供应商或客户之间的稳定关系可能源于低水平合谋，为了缓解这一担忧，本文剔除了僵尸企业样本。经过上述检验，本文研究结论依然稳健。

五、进一步分析

本文已证实，增强供应链稳定性能够显著扩大企业劳动雇佣规模，从而在劳动力规模层面验证了供应链稳定性的稳就业效应。然而，供应链稳定性对劳动力结构的影响尚未明确。基于此，本文进一步探讨供应链稳定性对企业劳动力结构的影响。

本文基于员工教育背景，采用本科及以上学历员工占比（HC）作为企业劳动力结构的衡量指标；同时，基于职业分类，将员工划分为常规低技能劳动力（包括生产工人和普通职员）和非常规高技能劳动力（涵盖科技人员、销售和市场人员、财务人员及其他专业人员），分别计算常规低技能劳动力占比（Routine）和非常规高技能劳动力占比（Non_Routine），以刻画企业劳动力结构特征。将上述三个变量分别作为被解释变量对模型（1）进行回归分析，结果如表7列（1）至列（3）所示。列（1）结果表明，供应链稳定性显著促进了企业高学历劳动力的雇佣，优化了企业人力资本结构；列（2）和列（3）结果表明，供应链稳定性不仅降低了企业对常规低技能劳动力的依赖，还显著提升了非常规高技能劳动力占比。这表明供应链稳定性不仅能够扩大企业劳动雇佣规模，还能优化劳动力结构，提升人力资本质量，从而在“量”和“质”两个维度协同推进稳就业目标的实现。

供应链稳定性通过提升企业资金可获得性和降低经营风险，有效促进了劳动雇佣规模的扩大。而这能否进一步优化资源配置，从而推动企业实现高质量发展？为了探究这一问题，本文构建了如下模型：

其中，TFP表示企业全要素生产率，本文分别采用OP法（TFP_OP）和LP法（TFP_LP）对其进行测算。TFP数值越大，表明企业的全要素生产率越高。本文重点关注供应链稳定性与劳动雇佣交乘项的系数β₄，其他变量设定与模型（1）保持一致。如表7列（4）和列（5）所示，SC_Stability×Labor的系数均显著为正。这表明供应链稳定性不仅促进了企业劳动雇佣规模的扩大，还通过这一渠道提升了企业的全要素生产率。

六、结论与建议

本文基于2010—2021年沪深A股上市公司数据，考察了供应链稳定性对企业劳动雇佣的影响。研究发现，提升供应链稳定性能够显著增加企业劳动雇佣规模，发挥稳就业效应。机制分析表明，供应链稳定性主要通过商业信用、银行信贷和经营风险三个渠道影响企业劳动雇佣。一方面，稳定的供应链关系能够加强上下游企业间的合作，帮助企业获得更多商业信用，并通过信息与监督的外溢效应促进企业获得更多银行信贷；另一方面，供应链关系的稳定有助于稳定企业预期，降低财务困境风险。异质性检验发现，供应链稳定性的稳就业效应在中小企业和抵押品规模较小的企业中更加显著；从依赖关系来看，当供应链集中度较高时，企业面临更高的转换成本，此时供应链稳定性的稳就业效应更加明显；从供应链位置来看，无论是供应商还是客户，提升关系稳定性均能显著增加企业劳动雇佣。本文还发现，供应链稳定性能够提升企业高学历和高技能员工的比例，从而优化企业人力资本结构。供应链稳定性通过增加劳动雇佣，能够优化企业资源配置，推动企业高质量发展。

基于上述研究结论，本文提出以下政策建议：第一，通过稳定供应链缓解就业压力。本文研究表明，供应链稳定性对促进就业具有显著作用。因此，应确保产业链供应链的稳定与畅通，避免企业因非经营因素中断供应链关系。特别是在全球产业链价值链重构和经济保护主义抬头的背景下，应加快建设全国统一大市场，通过畅通国内市场增强企业供应链的稳定性。政府应加强产业链供应链保障服务，提升精准施策能力，综合运用税收减免、补贴等政策工具。同时，在地方财政压力加大的情况下，需警惕地方保护主义抬头，避免其对产业链供应链稳定性的破坏。第二，提升企业外部资金可得性。本文发现，外部资金可得性是企业稳就业的重要机制。因此，应进一步深化金融供给侧改革，推进利率市场化进程，缓解中小企业融资难、融资贵的问题。同时，应扩大企业抵押品范围，提升商标、专利等无形资产的可抵押性。此外，需完善债券市场建设，在风险可控的前提下逐步放宽准入门槛，使企业持续经营下的现金流价值成为抵押品，从根本上提升企业的外部融资能力。第三，落实助企纾困政策，帮助企业化解经营风险。本文研究表明，经营风险是影响企业劳动雇佣决策的关键因素。政府应进一步落实助企纾困政策，帮助有潜力的企业渡过经营难关。例如，全面贯彻执行《清理拖欠企业账款专项行动方案》，避免企业因账款无法收回而陷入困境，从而稳定企业的生产经营预期。

1详见《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第2号<年度报告的内容与格式>》（2007年修订）。