DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2026.1802974
تاريخ النشر: 2026-04-17
المؤلف: Fanhao Wu وآخرون
الموضوع الرئيسي: مرونة سلسلة التوريد وإدارة المخاطر
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية تأثير الابتكار في سلسلة التوريد (SCI) على إنتاجية الجودة الجديدة (NPRO) للمؤسسات الزراعية في الصين، باستخدام عينة من 286 شركة زراعية مدرجة من 2013 إلى 2023. من خلال استخدام نموذج تعلم آلي مزدوج واستغلال التجربة شبه الطبيعية لسياسة “ابتكار وتطبيق سلسلة التوريد الوطنية”، تجد الدراسة أن SCI يعزز بشكل كبير NPRO، مع نتائج قوية تم تأكيدها من خلال اختبارات منهجية متنوعة. تشمل الآليات المحددة تخفيف قيود التمويل وتحسين كفاءة تخصيص الموارد. ومن الجدير بالذكر أن الآثار الإيجابية لـ SCI تكون أكثر وضوحًا في المؤسسات الصغيرة والمتوسطة غير المملوكة للدولة، وكذلك في المناطق ذات السوق المنخفضة والمستويات الأعلى من الرقمنة.
تختتم الورقة بعدة توصيات سياسية تهدف إلى تعزيز الإنتاجية الزراعية من خلال تحسين التعاون في سلسلة التوريد. وتقترح إنشاء منصة رقمية شاملة لدمج وظائف سلسلة التوريد المختلفة، إلى جانب تدابير الدعم المالي لتقليل التكاليف على الشركات الصغيرة. بالإضافة إلى ذلك، تؤكد الحاجة إلى مؤشرات مستهدفة لتقييم تأثير سياسات SCI على الأعمال المحلية وتدعو إلى تحسين البنية التحتية في المناطق ذات السوق المنخفضة. تؤكد النتائج على أهمية التحول الرقمي والتعاون في تعزيز قيمة وإنتاجية المؤسسات الزراعية، مما يساهم في تحقيق أهداف الأمن الغذائي الأوسع.
مقدمة
تتناول مقدمة الورقة البحثية التحديات المتزايدة للأمن الغذائي في ظل تضييق قيود الموارد، وزيادة الطلبات الاستهلاكية، وتأثيرات تغير المناخ. وتؤكد على ضرورة وجود علوم وتكنولوجيا زراعية متقدمة لتعزيز الإنتاجية الزراعية، والكفاءة، والتنافسية، خاصة من خلال مفهوم إنتاجية الجودة الجديدة (NPRO). يتميز NPRO بالابتكار التكنولوجي والرقمنة، ويهدف إلى تحويل الممارسات الزراعية من تحسينات كمية إلى تحسينات نوعية، وبالتالي معالجة قضايا الأمن الغذائي. تسلط الورقة الضوء على الدور الحاسم للمؤسسات الزراعية في هذا التحول، مشيرة إلى تحدياتها الفريدة، مثل الحساسية تجاه الموارد الطبيعية وسلسلة التوريد المجزأة.
يجادل المؤلفون بأن تطوير NPRO في المؤسسات الزراعية يتطلب ابتكارات تكنولوجية كبيرة وتحولًا من طرق الإنتاج التقليدية. ومع ذلك، قد تعيق الضغوط المالية والمخاطر هذا التحول. تستكشف الورقة أيضًا كيف يمكن أن يعزز الابتكار في سلسلة التوريد (SCI)، خاصة من خلال التقنيات الرقمية مثل الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، إنتاجية المؤسسات الزراعية ومرونتها من خلال تحسين تدفق المعلومات وتخصيص الموارد. تهدف الدراسة إلى التحقيق في الآثار السببية لـ SCI على NPRO في المؤسسات الزراعية، باستخدام بيانات من 286 شركة زراعية مدرجة في الصين وتوظيف طرق تعلم آلي مزدوجة لتحليل تأثير المبادرات السياسية الأخيرة التي تهدف إلى تعزيز الابتكار في سلسلة التوريد. تسعى هذه الأبحاث إلى المساهمة في فهم كيفية تمكين SCI للمؤسسات الزراعية، خاصة في سياق المشهد الزراعي الفريد في الصين وبيئة السياسة.
النتائج
تظهر النتائج التجريبية للدراسة تأثيرًا إيجابيًا كبيرًا للابتكار في سلسلة التوريد (SCI) على معدل الربح الصافي (NPRO) للمؤسسات الزراعية. باستخدام خوارزمية الغابة العشوائية ضمن إطار تعلم آلي مزدوج، كشفت تحليل الانحدار المرجعي أن معامل SCI ذو دلالة إحصائية عند مستوى 1% عبر نماذج متنوعة. على وجه الخصوص، تشير تقديرات نموذج التعلم الآلي المزدوج إلى أن تنفيذ سياسات SCI يمكن أن يزيد متوسط NPRO بحوالي 0.0108، وهو ما يتوافق مع حوالي 10.69% من متوسط العينة، مما يؤكد الفرضية 1.
تظهر مزيد من تحليلات التباين بناءً على حقوق الملكية تأثيرات مختلفة لـ SCI بين المؤسسات المملوكة للدولة وغير المملوكة للدولة. معامل SCI في المؤسسات المملوكة للدولة هو 0.0007، وهو غير ذي دلالة، بينما تظهر المؤسسات غير المملوكة للدولة معاملًا قدره 0.0123، ذو دلالة عند مستوى 1%. تشير هذه الفجوة إلى أن المؤسسات غير المملوكة للدولة، التي تستفيد من حقوق ملكية أوضح وأهداف موجهة نحو السوق، هي في وضع أفضل للاستفادة من مزايا SCI لتحسين كفاءة الإنتاج. في المقابل، تواجه المؤسسات المملوكة للدولة مشاكل وكالات وقيود متعددة الأهداف قد تعيق استجابتها لسياسات SCI، مما يؤدي إلى تأثير متناقص.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للابتكار في سلسلة التوريد (SCI) على إنتاجية الجودة الجديدة (NPRO) للمؤسسات الزراعية. ويؤكد أن الإنتاجية هي محرك حاسم للتقدم الاجتماعي، تتشكل من خلال التقدم في العلوم والتكنولوجيا، مما يؤدي إلى أشكال جديدة من الإنتاجية تتميز بالكفاءة العالية، والذكاء الرقمي، والاستدامة. يعزز SCI NPRO من خلال الاستفادة من جمع البيانات وتحليلها في الوقت الحقيقي، مما يمكّن المؤسسات الزراعية من مواءمة الإنتاج مع الطلب السوقي، وبالتالي تقليل الفاقد وتحسين تخصيص الموارد. علاوة على ذلك، يساعد اعتماد تقنيات مثل التخزين الآلي واللوجستيات الذكية في إدارة المنتجات القابلة للتلف بشكل أكثر فعالية، مما يعزز التنافسية.
تستكشف الورقة أيضًا الأدوار الوسيطة لقيود التمويل وكفاءة تخصيص الموارد في هذه العلاقة. تفترض أن SCI يخفف من التحديات التمويلية التي تواجه المؤسسات الزراعية من خلال تعزيز التعاون بين أصحاب المصلحة، مما يعزز الوصول إلى الائتمان وقدرة الاستثمار. بالإضافة إلى ذلك، يحسن SCI كفاءة تخصيص الموارد من خلال كسر الحواجز المعلوماتية داخل سلسلة التوريد، مما يسمح باتخاذ قرارات أفضل بناءً على الطلب الحقيقي بدلاً من التحيزات التنبؤية. لا تدعم هذه المقاربة الشاملة فقط الفرضية القائلة بأن SCI يعزز بشكل كبير NPRO، بل تؤكد أيضًا على أهمية معالجة قضايا التمويل وتخصيص الموارد لتعظيم الإنتاجية في القطاع الزراعي.
DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2026.1802974
Publication Date: 2026-04-17
Author(s): Fanhao Wu et al.
Primary Topic: Supply Chain Resilience and Risk Management
Overview
This research paper investigates the impact of supply chain innovation (SCI) on the new quality productivity (NPRO) of agricultural enterprises in China, utilizing a sample of 286 agricultural listed companies from 2013 to 2023. Employing a dual machine learning model and leveraging the quasi-natural experiment of the “National Supply Chain Innovation and Application Pilot” policy, the study finds that SCI significantly enhances NPRO, with robust results confirmed through various methodological tests. The mechanisms identified include alleviating financing constraints and improving resource allocation efficiency. Notably, the positive effects of SCI are more pronounced in non-state-owned, small and medium-sized enterprises, as well as in regions with lower marketization and higher levels of digitalization.
The paper concludes with several policy recommendations aimed at fostering agricultural productivity through enhanced supply chain collaboration. It suggests the establishment of a comprehensive digital platform to integrate various supply chain functions, alongside financial support measures to reduce costs for smaller enterprises. Additionally, it emphasizes the need for targeted indicators to assess the impact of SCI policies on local businesses and advocates for infrastructure improvements in low-marketization regions. The findings underscore the importance of digital transformation and collaboration in enhancing the value and productivity of agricultural enterprises, contributing to broader food security goals.
Introduction
The introduction of the research paper addresses the escalating challenges of food security amid tightening resource constraints, rising consumption demands, and climate change impacts. It emphasizes the necessity for advanced agricultural science and technology to enhance agricultural productivity, efficiency, and competitiveness, particularly through the concept of New Quality Productivity (NPRO). NPRO, characterized by technological innovation and digitalization, aims to transform agricultural practices from quantitative to qualitative improvements, thereby addressing food security issues. The paper highlights the critical role of agricultural enterprises in this transformation, noting their unique challenges, such as sensitivity to natural resources and a fragmented supply chain.
The authors argue that the development of NPRO in agricultural enterprises necessitates significant technological innovations and a shift from traditional production methods. However, financial pressures and risks may hinder this transformation. The paper further explores how Supply Chain Innovation (SCI), particularly through digital technologies like artificial intelligence and blockchain, can enhance agricultural enterprises’ productivity and resilience by improving information flow and resource allocation. The study aims to investigate the causal effects of SCI on NPRO in agricultural enterprises, utilizing data from 286 agricultural listed companies in China and employing dual machine learning methods to analyze the impact of recent policy initiatives aimed at promoting supply chain innovation. This research seeks to contribute to the understanding of how SCI can empower agricultural enterprises, particularly in the context of China’s unique agricultural landscape and policy environment.
Results
The empirical results of the study demonstrate a significant positive impact of Supply Chain Innovation (SCI) on the Net Profit Rate (NPRO) of agricultural enterprises. Utilizing a random forest algorithm within a dual machine learning framework, the benchmark regression analysis revealed that the coefficient for SCI is statistically significant at the 1% level across various models. Specifically, the dual machine learning model estimates indicate that implementing SCI policies can increase the average NPRO by approximately 0.0108, which corresponds to about 10.69% of the sample mean, thereby confirming Hypothesis 1.
Further heterogeneity analysis based on property rights reveals differing effects of SCI between state-owned and non-state-owned enterprises. The coefficient for SCI in state-owned enterprises is 0.0007, which lacks significance, while non-state-owned enterprises exhibit a coefficient of 0.0123, significant at the 1% level. This disparity suggests that non-state-owned enterprises, benefiting from clearer property rights and market-oriented objectives, are better positioned to leverage the advantages of SCI for enhanced production efficiency. In contrast, state-owned enterprises face agency problems and multi-objective constraints that may hinder their responsiveness to SCI policies, resulting in a diminished impact.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the transformative impact of Supply Chain Innovation (SCI) on the New Quality Productivity (NPRO) of agricultural enterprises. It emphasizes that productivity is a critical driver of social progress, shaped by advancements in science and technology, which lead to new forms of productivity characterized by high efficiency, digital intelligence, and sustainability. SCI enhances NPRO by leveraging real-time data collection and analysis, enabling agricultural enterprises to align production with market demand, thus reducing waste and improving resource allocation. Furthermore, the adoption of technologies such as automated warehousing and intelligent logistics helps manage perishable products more effectively, enhancing competitiveness.
The paper also explores the mediating roles of financing constraints and resource allocation efficiency in this relationship. It posits that SCI alleviates financing challenges faced by agricultural enterprises by fostering collaboration among stakeholders, which enhances credit access and investment capacity. Additionally, SCI improves resource allocation efficiency by breaking down information barriers within the supply chain, allowing for better decision-making based on real demand rather than predictive biases. This comprehensive approach not only supports the hypothesis that SCI significantly enhances NPRO but also underscores the importance of addressing financing and resource allocation issues to maximize productivity in the agricultural sector.