行業(yè)發(fā)展過程中制造企業(yè)對大數(shù)據(jù)技術采納意愿影響研究

相 征，王春玉，李煜華

(1.哈爾濱商業(yè)大學 經(jīng)濟學院，哈爾濱 150028;2.黑龍江省農(nóng)村能源總站，哈爾濱 150001；3.上海應用技術大學 經(jīng)濟與管理學院，上海 201418)

引 言

“大數(shù)據(jù)”自誕生以來就被認為是創(chuàng)新的前沿領域，能夠提供企業(yè)競爭優(yōu)勢,已引起了金融、商業(yè)、基因?qū)W、神經(jīng)科學和經(jīng)濟學等各個領域?qū)W者的關注[1]。使用大數(shù)據(jù)及其相關技術服務也日益成為企業(yè)乃至國家獲取競爭優(yōu)勢的有力武器?！吨袊圃?025》規(guī)劃明確指出，將重點加強云計算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術與工業(yè)的深度融合，全面提升制造企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、管理和服務的智能化水平，助力我國從制造大國向制造強國邁進。十九大報告中也明確提出要加快建設制造強國，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。大數(shù)據(jù)技術無疑是信息技術服務企業(yè)和制造企業(yè)之間的又一次浪潮，推動傳統(tǒng)制造企業(yè)升級轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)技術的采納是指企業(yè)用戶對大數(shù)據(jù)技術、基于數(shù)據(jù)的應用和服務的采納行為和選擇決策，有助于實現(xiàn)企業(yè)有效預測與決策，幫助企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢、創(chuàng)造企業(yè)價值。因此，為明確制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術的關鍵影響因素及相互作用關系，準確把握其采納大數(shù)據(jù)技術的規(guī)律，正確引導企業(yè)采納意愿和決策行為，本文聚焦于制造企業(yè)的大數(shù)據(jù)技術采納意愿影響因素問題進行研究，制造業(yè)對大數(shù)據(jù)技術的采納，可以加速制造業(yè)向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化轉(zhuǎn)型升級，此課題的研究對制造產(chǎn)業(yè)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的跨界融合發(fā)展具有重要理論與實踐意義。

一、文獻回顧

(一)大數(shù)據(jù)技術服務相關研究及概念界定

大數(shù)據(jù)作為一種商品或服務進行交易加速了數(shù)據(jù)流通，推動了數(shù)據(jù)增值利用。因此，學者們基于服務的角度對大數(shù)據(jù)技術展開相關研究。掌握大量社交數(shù)據(jù)的Twitter將原始數(shù)據(jù)授權于其他企業(yè)使用進而從中謀取利益，亞馬遜公司擁有高質(zhì)量用戶數(shù)據(jù)和巨大的網(wǎng)站流量，強大的數(shù)據(jù)優(yōu)勢和先進的信息處理技術能夠為自身的產(chǎn)品營銷與服務提供科學的決策，基于云數(shù)據(jù)分析服務公司美國GoodData為企業(yè)客戶提供在線營銷的深度分析方案等工具，這種運營大數(shù)據(jù)相關業(yè)務，為自身或者其他企業(yè)提供服務的新型功能企業(yè)稱為大數(shù)據(jù)技術商[2]。Chae(2015)認為大數(shù)據(jù)是一種破壞性創(chuàng)新的IT化服務，以數(shù)據(jù)為中心的IT化服務，將各種資源(如加工技術、先進的算法、分析人才)與技術、市場需求、社會參與者和其他制度背景的生態(tài)系統(tǒng)結合[3]。秦曉珠等(2013)認為大數(shù)據(jù)知識服務是嵌入式協(xié)作化知識服務模式的一種創(chuàng)新，著重知識、資源、能力和過程以服務的形式進行交叉融合，為用戶提供大數(shù)據(jù)獲取、存儲、組織、分析和決策等基礎服務和一系列附加增值服務[4]。趙棟詳?shù)?2017)指出數(shù)據(jù)集市是一種新興的數(shù)據(jù)服務形態(tài)，對其產(chǎn)生環(huán)境、理論基礎、價值發(fā)現(xiàn)進行了研究[5]。楊國立認為數(shù)據(jù)即服務是以大數(shù)據(jù)為載體，以云計算為基礎設施，在對大數(shù)據(jù)進行按需拓展計算和資源存儲以及保證數(shù)據(jù)處理速度和數(shù)據(jù)安全前提下，通過異構數(shù)據(jù)的聚合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務和知識發(fā)現(xiàn)的自動化完成，滿足按需數(shù)據(jù)及其服務的整合，支持查詢的優(yōu)化處理[6]。

本文在借鑒上述學者相關成果的基礎上對大數(shù)據(jù)技術服務概念進行界定，即以數(shù)據(jù)為中心、融合大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、移動互聯(lián)網(wǎng)的IT化服務，將各種資源(如加工技術、先進的算法、分析人才)與技術、市場需求、社會參與者結合，為用戶提供從基礎數(shù)據(jù)資源獲取、存儲、組織、挖掘、分析、決策到后續(xù)的服務評估、管理、安全等全過程的數(shù)據(jù)生態(tài)服務。

(二)大數(shù)據(jù)技術采納相關研究

隨著越來越多的決策者、學者、企業(yè)和政府認識到大數(shù)據(jù)的重要性，近幾年對大數(shù)據(jù)采納的相關研究問題日益成為國外學者關注的熱點。Esteves等(2013)從風險和收益的角度，基于分解計劃行為理論開發(fā)了預測采用大數(shù)據(jù)技術意向的模型[7]。Chen等(2018)結合動態(tài)能力理論分析了企業(yè)采納大數(shù)據(jù)分析技術對供應鏈的影響[8]。Shin以個人視角基于改進的UTAUT模型從大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的功能、感知價值構建了個人用戶采納大數(shù)據(jù)的行為意愿模型。此外，Shin(2016)還關注了政府政策支持和社會文化基礎設施對大數(shù)據(jù)采納的影響作用[9]。Gunasekaran等(2016)從連接性、信息共享、高層管理者承諾三方面研究了企業(yè)對大數(shù)據(jù)預測分析技術采納及其對組織和供應鏈績效的影響[10]。Verma和Bhattacharyya(2017)在新興經(jīng)濟背景下結合認知戰(zhàn)略價值和TOE框架構建了企業(yè)采納大數(shù)據(jù)分析技術模型,并指出大數(shù)據(jù)技術未被采納的主要原因是企業(yè)未意識到大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略價值，而且企業(yè)還沒準備好因技術、組織、環(huán)境存在困難而做出改變[11]。胡水晶(2016)基于資源基礎觀從數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)利用經(jīng)驗兩方面展開了對企業(yè)采納大數(shù)據(jù)分析技術意愿的研究[12]。企業(yè)通過利用大數(shù)據(jù)技術商提供的數(shù)據(jù)分析、預測、精準營銷、決策等服務能夠更有針對性地提升產(chǎn)品與服務質(zhì)量，制定出更加符合市場和客戶需求的產(chǎn)品和服務策略，從而加強客戶關系管理，改善運營風險管理，降低業(yè)務成本，提升運營效率和整體企業(yè)績效[13]。許多互聯(lián)網(wǎng)領先企業(yè)通過利用大數(shù)據(jù)分析技術更好地監(jiān)控市場對產(chǎn)品或服務的接受程度，了解其所處的商業(yè)環(huán)境，潛在地增加競爭優(yōu)勢，例如亞馬遜的個性化推薦、谷歌的意圖、特易購的精準定向等都展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的預測能力和決策支持能力。但是我國的一些中小制造企業(yè)，如食品制造業(yè)、紡織制造業(yè)、家具制造業(yè)可能缺乏對大數(shù)據(jù)價值的認知，阻礙了其對大數(shù)據(jù)技術服務的應用與采納。相比互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和信息通信企業(yè)，我國中小制造企業(yè)呈現(xiàn)出IT資產(chǎn)薄弱、數(shù)據(jù)組織環(huán)境較差的特點，這可能會影響組織對大數(shù)據(jù)技術的吸收、轉(zhuǎn)化、開發(fā)與利用，因此，本文引入吸收能力理論來解釋分析中小制造企業(yè)對大數(shù)據(jù)技術服務采納的影響。

基于以上分析，可以看出國外學者從不同理論、采納主客體等不同視角展開了研究，國內(nèi)學者對大數(shù)據(jù)技術服務采納的相關研究較少。首先，學者們對大數(shù)據(jù)分析技術采納的相關研究多以收益、成本等直接影響因素入手，很少有從直接因素和間接因素進行整體評價，缺乏對大數(shù)據(jù)技術服務采納影響因素及相互作用機理的深入剖析。其次，大部分學者綜合不同行業(yè)的企業(yè)為實證研究數(shù)據(jù)，缺少針對某一具體行業(yè)為應用情境進行的研究，且以制造企業(yè)為視角對大數(shù)據(jù)技術采納問題研究的甚少。因此，本文在利用經(jīng)典TOE理論框架的基礎上，結合中小制造企業(yè)特點引入吸收能力理論探究中小制造企業(yè)對大數(shù)據(jù)技術采納意愿的影響因素。

圖1 制造企業(yè)大數(shù)據(jù)技術采納意愿影響因素模型

二、模型構建與研究假設

(一)模型構建

Tornatzky和Fleischer在1990年提出了TOE理論[14]，被廣泛應用于組織層面的技術采納或擴散研究中。本文采用TOE理論模型，結合制造企業(yè)IT資產(chǎn)薄弱、數(shù)據(jù)組織環(huán)境較差的特點，引入個體因素作為分析框架。其中，TOE模型強調(diào)組織在采納一項新的創(chuàng)新技術時會受到技術、組織和環(huán)境因素的影響，個體因素是影響企業(yè)采納意愿和行為的微觀因素，是指企業(yè)組織成員個人的專業(yè)技術知識能力、創(chuàng)新精神、學習能力等因素，企業(yè)在采納一項新技術或服務時應考慮組織成員能否充分吸收利用，進而達到更好的預期，為此基于吸收能力理論引入組織成員的吸收能力作為影響制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術的個人因素。基于以上分析，將本研究的因變量確定為“制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿”，自變量確定為“大數(shù)據(jù)質(zhì)量、感知利益、感知成本、高層管理支持、政府政策、吸收能力”，構建了如圖1所示的理論假設結構模型。

(二)研究假設

1.大數(shù)據(jù)質(zhì)量與感知利益、感知成本、吸收能力、制造企業(yè)采納意愿的關系

制造企業(yè)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)除了具有的一般大數(shù)據(jù)4V特征外，還具有時序性、強關聯(lián)性、閉環(huán)性等特征，這些特征為制造企業(yè)帶來廣闊應用價值的同時，也對傳統(tǒng)制造企業(yè)的數(shù)據(jù)管理和分析技術提出了挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的質(zhì)量對提高服務傳遞的質(zhì)量和效率更重要，只有高質(zhì)量數(shù)據(jù)才適合在運營、決策和規(guī)劃中預期使用，從而達到一定作用效果[15]。Shin(2016)將數(shù)據(jù)質(zhì)量定義為信息使用的適用性，由數(shù)據(jù)是否滿足用戶和管理員的需求確定[9]，一般被視為數(shù)據(jù)適合用戶使用的程度。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)主要取決于它的準確度、精度、時效性、完整性、一致性。Kwon等(2014)的研究也強調(diào)并證明了數(shù)據(jù)質(zhì)量影響企業(yè)的運營和決策，進而影響企業(yè)的經(jīng)濟效益[16]。在商業(yè)競爭領域，高質(zhì)量數(shù)據(jù)是具有價值的資產(chǎn)，有效地管理和使用大數(shù)據(jù)能提高顧客的滿意度、增加收入和利益、提供戰(zhàn)略競爭優(yōu)勢，為企業(yè)帶來巨大的潛在商業(yè)價值。制造企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量具有相對重要性，因為它直接影響企業(yè)設備故障診斷、預測預警等功能，間接影響企業(yè)的創(chuàng)新模式及績效，如在制造領域，產(chǎn)品中嵌入的傳感器所傳輸?shù)拇髷?shù)據(jù)能為企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品或新的售后服務提供強大的數(shù)據(jù)支持。因此,大數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，企業(yè)就越容易感知大數(shù)據(jù)帶來的利益，進而促進大數(shù)據(jù)技術的采納行為。由此提出如下假設：

H1:大數(shù)據(jù)質(zhì)量對制造企業(yè)感知大數(shù)據(jù)技術利益具有顯著正向影響

H2：大數(shù)據(jù)質(zhì)量對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著正向影響

一方面，大量實踐活動已表明產(chǎn)品質(zhì)量與投入成本之間呈正相關，為獲取較高的產(chǎn)品質(zhì)量或科研技術成果，企業(yè)必然增加大量資金、人力、物力的投入成本。制造企業(yè)為了獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)就要加強對數(shù)據(jù)管理的投入，進而產(chǎn)生一些基于數(shù)據(jù)采集、存儲、處理分析等活動的投入成本和管理成本。另一方面，學者在研究數(shù)據(jù)質(zhì)量治理問題時指出，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量需要管理措施和技術措施協(xié)同作用，如制定數(shù)據(jù)質(zhì)量管控規(guī)范、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量管理平臺等[17]，然而這些活動也會增加企業(yè)的管理成本和技術成本。由此提出如下假設：

H3:大數(shù)據(jù)質(zhì)量對制造企業(yè)感知大數(shù)據(jù)技術成本具有顯著正向影響

金融服務機構報告稱大數(shù)據(jù)并沒有達到預期的機制，其中一個主要的因素是數(shù)據(jù)質(zhì)量。保障數(shù)據(jù)質(zhì)量是企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析的基礎，進而實現(xiàn)預測、決策支持等功能。宗威(2013)認為企業(yè)想要充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，前提是必須擁有可靠、準確、及時的高質(zhì)量數(shù)據(jù)[18]。大數(shù)據(jù)的質(zhì)量會直接影響企業(yè)獲取、吸收、轉(zhuǎn)化、應用大數(shù)據(jù)知識創(chuàng)造企業(yè)動態(tài)能力，數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，越有利于企業(yè)吸收利用數(shù)據(jù)，形成更多有價值的信息和知識。Janssen等(2017)指出數(shù)據(jù)質(zhì)量通過企業(yè)的分析與挖掘直接影響大數(shù)據(jù)決策的質(zhì)量[19]。因此，只有從高質(zhì)量的數(shù)據(jù)中汲取有用的知識，企業(yè)才會做出更精準、更適合市場和用戶需求的決策。高質(zhì)量數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)發(fā)揮效能的前提和基礎，強大專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具只有在高質(zhì)量的數(shù)據(jù)環(huán)境中才能提取出更有價值的信息。由此提出如下假設：

H4：大數(shù)據(jù)質(zhì)量對制造企業(yè)的吸收能力具有顯著正向影響

2.吸收能力與感知利益、感知成本、制造企業(yè)采納意愿的關系

吸收能力是組織成員利用已有知識或現(xiàn)有知識的能力，有利于組織成員思維和知識再創(chuàng)造過程。組織的吸收能力表明其具有對新的內(nèi)外部信息的價值認知、吸收、利用以實現(xiàn)經(jīng)濟效益的能力。在IT領域，組織的吸收能力反映了組織通過員工的知識倉庫、認識結構獲取、消化、整合、利用適合IT創(chuàng)新相關的信息能力，用于支持戰(zhàn)略業(yè)務活動和提高組織績效。大數(shù)據(jù)吸收能力是指企業(yè)獲取、吸收、轉(zhuǎn)化、應用大數(shù)據(jù)知識創(chuàng)造的動態(tài)市場能力，可以分為潛在吸收能力和實際吸收能力[20]。大數(shù)據(jù)潛在吸收能力是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒌哪芰Γ瑢嶋H吸收能力是將信息轉(zhuǎn)變?yōu)橹R并且應用的能力。企業(yè)員工利用數(shù)據(jù)及基礎設施的經(jīng)驗能夠形成一種IT能力即企業(yè)動態(tài)能力來增強其競爭優(yōu)勢[21]。不同企業(yè)對大數(shù)據(jù)的吸收能力是異質(zhì)的，其也可能導致采用大數(shù)據(jù)技術的投資成本超過了企業(yè)獲取的利益。傳統(tǒng)的商業(yè)智能技術主要利用結構化數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)源，而大數(shù)據(jù)技術通常是面向非結構化數(shù)據(jù)和外部異構數(shù)據(jù)源，其要求企業(yè)具有足夠的知識和能力去吸收利用它進而有利于企業(yè)綜合能力和競爭優(yōu)勢的提高。而一些中小制造企業(yè)相比于互聯(lián)網(wǎng)、信息通訊企業(yè)，IT資產(chǎn)薄弱、數(shù)據(jù)組織環(huán)境較差，企業(yè)組織成員個人的專業(yè)信息技術知識能力有限也會阻礙其采用大數(shù)據(jù)技術。具有IT項目積極經(jīng)驗能夠增強制造企業(yè)使用其他信息技術的意愿。根據(jù)擴展邏輯理論可以預測數(shù)據(jù)使用經(jīng)驗和大數(shù)據(jù)技術采納意愿之間具有密切關系。由此提出如下假設：

H5：吸收能力對制造業(yè)企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著正向影響

許多新產(chǎn)品開發(fā)和管理的研究表明，吸收能力是快速創(chuàng)新和組織靈活應對不斷變化的市場條件的前提[22]。吸收能力較強的企業(yè)具有更多吸收、管理、利用大數(shù)據(jù)技術的技能和領域知識，吸收能力強的企業(yè)在采用新技術時具有優(yōu)勢，因為其耗費的一些專門化設施、員工知識技能培訓等調(diào)整成本較少[23]。企業(yè)的吸收能力有利于企業(yè)不斷吐故納新，實現(xiàn)產(chǎn)品不斷升級創(chuàng)新，獲取可持續(xù)競爭優(yōu)勢[24]。因此，對大數(shù)據(jù)技術具有較強吸收能力的制造企業(yè)更能夠感知大數(shù)據(jù)技術帶來的預期利益，否則，與之相反。由此提出如下假設：

H6：吸收能力對制造企業(yè)感知大數(shù)據(jù)技術利益具有顯著正向影響

H7：吸收能力對制造企業(yè)感知大數(shù)據(jù)技術成本具有顯著負向影響

3.感知利益、感知成本、高層管理者支持與制造企業(yè)采納意愿的關系

感知利益是指使用一項新技術而獲取的預期利益，包括組織的運營優(yōu)勢和戰(zhàn)略優(yōu)勢。制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術獲取的預期利益將會貫穿到產(chǎn)品的整個生命周期，在研發(fā)階段大數(shù)據(jù)技術能夠發(fā)現(xiàn)新產(chǎn)品需求和提高研發(fā)效率；在工藝設計階段可以提高工藝設計的質(zhì)量；在生產(chǎn)制造階段能夠降低成本、提高生產(chǎn)效率、降低制造過程的不良率，減少設備故障率；在使用服務階段能夠延長“產(chǎn)品”的生命周期、及時發(fā)現(xiàn)商機、提供更加高效的服務。此外，通過收集由制造現(xiàn)場所產(chǎn)生的設備數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、進度數(shù)據(jù)、零件庫存數(shù)據(jù)和故障信息等，經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析服務，能夠?qū)崟r掌握生產(chǎn)運營的狀態(tài)，降低運營成本，預測訂單需求量，進而優(yōu)化企業(yè)零部件庫存。大數(shù)據(jù)技術的這些感知利益除能夠為企業(yè)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢、企業(yè)能夠從大數(shù)據(jù)技術中獲取潛在利益外，組織決策者可能也會獲取無形利益，如提高知識的共享與協(xié)作、提供創(chuàng)新動力等。創(chuàng)新擴散理論認為，創(chuàng)新的特征是由組織決策者對創(chuàng)新特點的感知及評價，決定組織是否采納創(chuàng)新應用。感知利益與技術采納之間存在積極關系，而且感知利益是企業(yè)采納創(chuàng)新技術的最佳預測指標[25-26]。組織通過采納大數(shù)據(jù)分析可以啟發(fā)業(yè)務洞察力、重組戰(zhàn)略信息并且提高組織決策的質(zhì)量和有效性[8]。大數(shù)據(jù)分析對企業(yè)績效具有積極的影響效應[27-28]，能夠改善客戶體驗并更好更快地決策[29]。大數(shù)據(jù)技術有助于企業(yè)形成新的制造模式，如個性化制造、網(wǎng)絡化協(xié)調(diào)及服務化轉(zhuǎn)型等[30]。由此提出如下假設：

H8:大數(shù)據(jù)技術感知利益對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著正向影響

感知成本和感知利益一直是企業(yè)采納創(chuàng)新技術首要考慮的重要指標，其中資金投入成本和管理成本是感知成本的兩個主要來源。感知成本較高會導致組織管理者對創(chuàng)新技術采納意愿較低。大數(shù)據(jù)技術為制造企業(yè)帶來新的機會和能力，但是制造企業(yè)在采納它的同時也面臨一些挑戰(zhàn)。制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術開展個性化、智能化制造，需要大量的資金與人力支持，短期投入較高，而長期面臨市場、技術開發(fā)風險等不確定因素，因此，感知大數(shù)據(jù)技術較高的初始投資成本和運營成本可能會阻礙組織對它的采納。IT不僅影響企業(yè)技術核心，也影響主要業(yè)務管理核心。大數(shù)據(jù)技術實施的相關成本費用如軟硬件成本、運行和培訓的時間成本和費用、數(shù)據(jù)安全和隱私問題等都會影響制造企業(yè)對其采納意愿。特別是大數(shù)據(jù)環(huán)境中信息安全也引起了極大的關注，一些組織不愿意讓自己的重要數(shù)據(jù)外流，使用組織外部的服務提供商可能會導致訪問或安全風險。安全問題是大數(shù)據(jù)技術采納的主要障礙[31-32]。由此提出如下假設：

H9:大數(shù)據(jù)技術感知成本對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著負向影響

企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術是組織采納IT創(chuàng)新應用的一種形式，其感知利益和感知成本必然會影響企業(yè)高層管理者對大數(shù)據(jù)技術采納的決策。當高層領導感知采納一項新的技術會給組織帶來較多利益時，高層領導會大力支持鼓勵創(chuàng)新技術的采納，并分配較多的資金、人力、物力等資源支持，相反，較高的感知成本及風險會阻礙高層管理者對新技術采納的支持。感知利益會正向影響高層管理者支持采納IT技術的決策[33]。由此提出如下假設：

H10:大數(shù)據(jù)技術感知利益對高層領導支持采納大數(shù)據(jù)技術具有顯著正向影響

H11:大數(shù)據(jù)技術感知成本對高層領導支持采納大數(shù)據(jù)技術具有顯著負向影響

高層領導支持包括高層領導對IT技術的認知和他們參與及支持IT的具體行為。如果高層管理者缺乏對大數(shù)據(jù)及其價值的正確認知，將會阻礙組織對大數(shù)據(jù)技術的采納。缺乏高層領導的支持，企業(yè)對大數(shù)據(jù)的管理、分析和應用的重要程度就會下降，從而導致大數(shù)據(jù)的效能無法在企業(yè)充分發(fā)揮。當高層管理者認為IT系統(tǒng)對組織有潛在有用性的積極信念時，他們通常會采取積極的行為來支持IT技術的使用[7]。高層管理者作為促進組織規(guī)范、價值觀、文化變革的代理，使其他組織成員能夠使用和適應新技術。高層領導支持是企業(yè)新技術采納的一個重要影響因素，并且與采納成正相關關系。高層管理者的支持是個人和組織IT創(chuàng)新采納的主要因素，組織高層領導支持度越大，組織IT采納遇到的困難和復雜性越容易克服[34]。領導大數(shù)據(jù)計劃的主要高層人員應是充滿熱情，并且全心致力于這項事業(yè)[29]。高層領導的支持會對企業(yè)大數(shù)據(jù)的使用具有正向關系[8]。由此提出如下假設：

H12: 高層管理者支持對制造業(yè)企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著正向影響

4.政府政策與制造企業(yè)采納意愿的關系

政府政策支持是政府通過一系列政策支持鼓勵企業(yè)進行IT創(chuàng)新采納，是企業(yè)采納新的信息技術的關鍵因素。政府通過財政補貼、稅務減免、鼓勵政策等方式影響組織對新IT技術的采納。在制度和政府政策支持下，組織傾向于采納新的信息技術。Oliveira在研究組織采納云計算中表明企業(yè)和政府政策對組織采納云計算具有顯著影響[34]。國家政策支持對組織采用大數(shù)據(jù)技術具有重要的積極影響作用[9]。我國政府已將大數(shù)據(jù)發(fā)展作為國家重要戰(zhàn)略部署，目前許多企業(yè)對大數(shù)據(jù)的密切關注與應用很大程度上源于政府對大數(shù)據(jù)應用的大力支持與扶持?，F(xiàn)有的法律法規(guī)對企業(yè)采用新技術的影響也可能是至關重要的，如果建立更多的全面細化保護數(shù)據(jù)的法律法規(guī)，企業(yè)可能會更愿意采納大數(shù)據(jù)技術。由此提出如下假設：

H13:政府政策對制造業(yè)企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著正向影響

三、研究方法

(一)變量測量

基于國內(nèi)外相關研究文獻，本文設計了22個影響企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術的影響因素。其中，大數(shù)據(jù)質(zhì)量因素主要根據(jù)Shin[9]、Kwon[16]和Davenport[29]的相關研究成果，包括迅速增加數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)獲取的及時性、數(shù)據(jù)多樣性、訪問非結構化數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)的真實性五個指標；大數(shù)據(jù)技術的感知利益主要采納Chen[8]、Davenport[29]和Marr[35]的觀點，包括降低運營成本、提高決策效率和質(zhì)量、開發(fā)新的產(chǎn)品或服務、更好地理解客戶實際需求、實時監(jiān)控市場；大數(shù)據(jù)技術感知成本主要借鑒Esteves[7]的研究成果，包括高初始投資成本、高運營成本、敏感數(shù)據(jù)安全性、數(shù)據(jù)共享威脅企業(yè)競爭力；高層管理者支持主要借鑒Chen[8]的研究成果，包括推動組織使用大數(shù)據(jù)技術的程度、組織大數(shù)據(jù)計劃提供支持的程度、推動大數(shù)據(jù)分析作為組織戰(zhàn)略重點的程度；吸收能力因素主要來自Gupta[28]和Lam[36]研究結果，包括具有大數(shù)據(jù)相關領域知識的專家、處理大型數(shù)據(jù)集的技能、分析師能夠?qū)π畔⑦M行解釋三個指標。政府政策主要借鑒Shin[9]的研究成果，包括政府機構給予政策支持大數(shù)據(jù)的應用、政府展現(xiàn)出很強的支持大數(shù)據(jù)的承諾。具體測量中要求被調(diào)查者對大數(shù)據(jù)技術采納因素做出評價，主要采納Likert量表測量：1=非常不同意，5=非常同意。

表1 參與調(diào)查的描述性樣本統(tǒng)計

(二)樣本選取與數(shù)據(jù)收集

為了確保問卷的可行性，采納三輪調(diào)查：首先，將問卷發(fā)放給學術界、企業(yè)界等從事大數(shù)據(jù)領域的專家，讓其提出修改意見，并根據(jù)反饋意見對問卷進行修改完善；其次，選擇32名制造企業(yè)的高層人員對問卷進行小范圍的試點調(diào)查，進一步反復修改推敲確定最終問卷。最后，以中小制造業(yè)企業(yè)為研究對象，通過電子郵件和在線調(diào)查的方式發(fā)放問卷600份，最終收回280份，其中無效問卷25，有效問卷255份。參與調(diào)查的企業(yè)樣本統(tǒng)計如表1所示。

四、實證結果與討論

為了驗證研究的假設模型，本文采納偏最小二乘法(PLS)進行結構方程模型驗證。SmartPLS2.0數(shù)據(jù)分析軟件對樣本數(shù)量要求較少且對樣本數(shù)據(jù)分布要求較低，同時在處理多變量、揭示變量作用關系及影響程度方面有明顯優(yōu)勢。首先運行PLS Algorithm算法對測量模型的信度和效度進行分析，然后運行Bootstrapping算法分析結構模型。

表2 各變量的因子載荷、AVE、CR、Cronbach’s∝

(一)信度與效度分析

信度分析是為了驗證測量量表的可靠性和穩(wěn)定性，采納Cronbach’s∝和CR值進行檢驗，當Cronbach’s∝和CR值大于0.7時表明該測量項具有較好的可靠性[37]。效度分析包括收斂效度和區(qū)別效度檢驗，收斂效度是指同一潛在變量所包含的觀察變量間的相關程度，區(qū)別效度反映了潛在變量中的每一個觀察變量的唯一性及與其他觀察變量的不相關程度，可通過因子載荷、AVE進行判別。利用軟件SmartPLS 2.0進行數(shù)據(jù)分析得到如表2所示的各變量因子載荷、AVE、CR、Cronbach’s∝值。從表2中可以看出，所有測量項的CR值和Cronbach’s∝均大于0.7，表明量表的信度是可接受的，而且所有因子載荷大于0.7，AVE值大于0.5這表明測量量表具有較好的收斂效度。

為了檢驗區(qū)別效度，比較了各潛在變量之間的相關系數(shù)和AVE值的平方根。如表3所示，各潛在變量的AVE值的平方根均大于各潛在變量之間的相關系數(shù)，這表明該量表的區(qū)別效度在可接受范圍內(nèi)。

表3 各潛在變量之間的相關系數(shù)

圖2 PLS結構模型分析結果

(二)模型驗證及結果分析

表4 路徑系數(shù)及假設結果

從表4可知，大數(shù)據(jù)質(zhì)量到大數(shù)據(jù)技術感知利益的路徑系數(shù)是顯著的(B=0.873，P<0.01)，即H1成立，大數(shù)據(jù)質(zhì)量到大數(shù)據(jù)技術采納的路徑系數(shù)是顯著的(B=0.392，P<0.01)，表明大數(shù)據(jù)質(zhì)量對大數(shù)據(jù)技術采納有顯著的正向影響，即H1成立。H1和H2成立這一研究結果與Shin[9]、Kwon[15]的研究結果一致。大數(shù)據(jù)質(zhì)量到制造企業(yè)感知大數(shù)據(jù)技術成本的路徑系數(shù)顯著(B=0.164，P<0.05)，即H3成立。大數(shù)據(jù)質(zhì)量到制造企業(yè)大數(shù)據(jù)技術吸收能力的路徑系數(shù)顯著(B=0.445，P<0.01)，即H4成立。吸收能力到大數(shù)據(jù)技術采納意愿的路徑系數(shù)顯著(B=0.088，P<0.05)，即H5成立。吸收能力到大數(shù)據(jù)技術感知收益路徑系數(shù)顯著(B=0.113，P<0.05)，吸收能力到大數(shù)據(jù)技術感知成本路徑系數(shù)顯著(B=-0.432，P<0.01)，即H6和H7成立。大數(shù)據(jù)技術感知利益到大數(shù)據(jù)技術采納意愿的路徑系數(shù)顯著(B=0.331，P<0.05)，即H8成立。大數(shù)據(jù)技術感知成本到大數(shù)據(jù)技術采納意愿的路徑系數(shù)不顯著(P>0.05)，即H9不成立。大數(shù)據(jù)技術感知利益到高層管理者支持的路徑系數(shù)顯著(B=0.632，P<0.01)，即H10成立。大數(shù)據(jù)技術感知成本到高層管理者支持的路徑系數(shù)顯著(B=-0.383，P<0.01)，即H11成立。高層管理者支持到大數(shù)據(jù)技術采納意愿的路徑系數(shù)顯著(B=0.144，P<0.05)，即H12成立，這與Chen[8]和Verma[11]等人的研究結論一致。政府政策對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術路徑系數(shù)顯著(B=0.138，P<0.05)，即H13成立。

(三)結果討論

第一，技術因素中的大數(shù)據(jù)質(zhì)量對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著的正向影響，這說明制造企業(yè)自身擁有或者大數(shù)據(jù)技術提供商提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，制造企業(yè)就越愿意采納大數(shù)據(jù)技術。其主要是來自生產(chǎn)設備、感知設備、聯(lián)網(wǎng)終端等的結構化和非結構化數(shù)據(jù)指數(shù)增長的推動，制造企業(yè)通過實時存儲分析這些數(shù)據(jù)形成有效決策并反過來指導生產(chǎn)。分析結果還顯示了大數(shù)據(jù)質(zhì)量對制造企業(yè)感知大數(shù)據(jù)技術利益具有顯著的正向影響，這表明如果大數(shù)據(jù)質(zhì)量方面可靠，制造企業(yè)就會基于數(shù)據(jù)驅(qū)動進行有效決策，進而促進其從大數(shù)據(jù)技術中獲取更多利益。最初，這種良性的循環(huán)可能開始于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和大數(shù)據(jù)技術的使用，但隨著越來越多利益的實現(xiàn)，制造企業(yè)的領導者可能就會采納大數(shù)據(jù)技術；大數(shù)據(jù)質(zhì)量對制造企業(yè)感知大數(shù)據(jù)成本和吸收能力具有顯著的正向影響，這表明企業(yè)采用大數(shù)據(jù)技術不僅需要對基礎設施、技術和人力進行大量前期投資，而且還需要大量支出獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，企業(yè)就能夠更好地吸收利用大數(shù)據(jù)技術以實現(xiàn)經(jīng)濟效益。值得一提的是大數(shù)據(jù)質(zhì)量是所有因素中占有最高權重比例的，這一點給予企業(yè)和大數(shù)據(jù)技術提供商的重要啟示是：保障數(shù)據(jù)質(zhì)量是企業(yè)將數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略性IT資源的根本基礎，企業(yè)應加強數(shù)據(jù)治理方面的管理，建立規(guī)范的數(shù)據(jù)質(zhì)量標準及監(jiān)控機制，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，進而將數(shù)據(jù)作為組織有價值的資產(chǎn)應用于業(yè)務運營和戰(zhàn)略決策中。大數(shù)據(jù)技術提供商為提高用戶的采納率應重視數(shù)據(jù)質(zhì)量治理方面的服務創(chuàng)新，針對不同企業(yè)用戶的有效實際需求提供量身定制的差異化大數(shù)據(jù)治理解決方案。

第二，組織因素中的感知利益和高層管理者支持對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著的正向影響，此研究結果與前人IT技術創(chuàng)新采納的感知利益是企業(yè)采納技術的重要指標的結論是類似的。這意味著當企業(yè)準備利用大數(shù)據(jù)進行戰(zhàn)略決策，以了解用戶的實際需求、開發(fā)其他產(chǎn)品或服務時，這些利益很有可能促進企業(yè)對大數(shù)據(jù)技術的采納意愿。而且當制造企業(yè)的高層管理者感知到大數(shù)據(jù)技術會給組織帶來較多利益時，高層管理者就會越傾向于采納大數(shù)據(jù)技術的決策。所以，對于大數(shù)據(jù)技術提供商來說，應制定有全面針對性的大數(shù)據(jù)技術推廣策略，以提高企業(yè)高層管理者對大數(shù)據(jù)技術的價值認知，進而達到提升采納率的目標。值得注意的是，研究結果顯示大數(shù)據(jù)技術的感知成本與大數(shù)據(jù)技術采納意愿不存在顯著關系?？赡艿慕忉屧蚴请m然大數(shù)據(jù)技術可能是昂貴的，但相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具成本要低很多，因為一些大數(shù)據(jù)技術是開放資源。

第三，個人因素中的企業(yè)員工吸收能力對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著正向影響，對制造企業(yè)感知大數(shù)據(jù)技術收益具有顯著的正向影響，對制造企業(yè)感知大數(shù)據(jù)技術成本具有顯著負向影響。這表明制造企業(yè)的吸收能力越大，采納大數(shù)據(jù)技術的感知收益就越高，感知成本越低，企業(yè)就越愿意采納大數(shù)據(jù)技術。事實上，一項技術創(chuàng)新的采納不僅需要財務資源的投入，還需要創(chuàng)造和培育以吸收和傳遞知識技能為基礎環(huán)境的能力，進而保障新技術的有效運行。因此，企業(yè)在采納大數(shù)據(jù)技術之前，應首先衡量企業(yè)自身的資源和能力是否具備保證大數(shù)據(jù)技術發(fā)揮預期效果的條件。這要求制造企業(yè)不僅要具備必要的IT資源，還要有專業(yè)領域知識專家，通過解釋結果來識別增長機會進而為企業(yè)提供新的解決方案。

第四，環(huán)境因素中的政府政策對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術具有顯著的正向影響，這表明國家政府的政策、制度、法律法規(guī)等會促進制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術的意愿及行為。大量實踐也已證明了國家通過財政補貼、稅務減免、政策指導等方式會影響企業(yè)的各種決策行為。實際上我國已先后出臺了《中國制造2025》《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行為剛要》《國務院關于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》等一系列文件，為傳統(tǒng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級發(fā)展提供了政策和技術等各方面的保障。十九大報告明確指出，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合，引導制造企業(yè)實現(xiàn)先進制造升級。國家政府的大力支持和鼓勵政策對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術起到了促進作用。

結 論

本文根據(jù)TOE理論，結合中小型制造企業(yè)IT資產(chǎn)薄弱、數(shù)據(jù)組織環(huán)境較差的特點，引入吸收能力作為個體因素進行整體分析框架，提煉了影響企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術的因素并構建了制造企業(yè)大數(shù)據(jù)技術采納意愿影響因素模型，通過問卷調(diào)查、PLS結構方程方法和SmartPLS 2.0統(tǒng)計分析軟件對模型假設進行驗證。我們發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)質(zhì)量、感知利益、高層管理者支持、政府政策、吸收能力對制造企業(yè)采用大數(shù)據(jù)技術意愿具有顯著的直接正向影響作用，感知成本對制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿沒有直接顯著的影響，而且大數(shù)據(jù)質(zhì)量可以通過影響感知利益和吸收能力間接地正向影響企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿，感知利益和感知成本還可以通過影響高層管理者支持間接地影響企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿。其中，大數(shù)據(jù)感知質(zhì)量是影響制造企業(yè)采納大數(shù)據(jù)技術意愿權重最大的核心變量，這主要是來自生產(chǎn)設備、感知設備、聯(lián)網(wǎng)終端等的結構化和非結構化數(shù)據(jù)指數(shù)增長的推動，制造企業(yè)通過實時存儲分析這些數(shù)據(jù)形成有效決策并反過來指導生產(chǎn)。除此之外，本文還證明了幾個核心潛在變量之間的相互作用關系是顯著的，即使主要的潛在變量與大數(shù)據(jù)技術采用之間的關系不顯著，但與其他潛在變量之間具有很強的顯著關系，即大數(shù)據(jù)質(zhì)量、感知利益、吸收能力三者之間具有顯著關系，感知成本和感知利益與高層管理者支持之間具有顯著關系。

本文采用問卷調(diào)查法對理論內(nèi)容進行實證驗證，限于問卷的局限性，本研究的樣本量偏小，可能會使結果產(chǎn)生偏差。在今后的研究中可以適當增加樣本量，考慮一個企業(yè)發(fā)放2～3份問卷，采取各變量的平均值盡量降低主觀意識產(chǎn)生的測量偏差，進而提高樣本數(shù)據(jù)的準確性和客觀性；可以選擇其他不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)為研究對象，進一步拓展理論模型的適應性。