數(shù)字化悖論：企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)新績效的雙刃劍效應(yīng)

余菲菲，曹佳玉，杜紅艷

（河海大學(xué) 商學(xué)院，南京 211100）

當(dāng)前，數(shù)字技術(shù)已經(jīng)完全改變了商業(yè)環(huán)境。面對全新的商業(yè)環(huán)境和數(shù)字技術(shù)的各種影響，企業(yè)的行為特征以及產(chǎn)品與服務(wù)的創(chuàng)造過程也發(fā)生了變化。已有研究表明，數(shù)字化促進(jìn)了企業(yè)信息和資源的釋放與交換，提高了企業(yè)效率［1］。企業(yè)運用數(shù)字化系統(tǒng)將產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)、營銷和反饋等各環(huán)節(jié)連接起來，既能加快新產(chǎn)品的創(chuàng)新步伐，又能通過用戶反饋實時把握市場需求。隨著企業(yè)運用的數(shù)字技術(shù)數(shù)量逐漸增多且技術(shù)復(fù)雜程度上升，企業(yè)數(shù)字化的智能、連接和分析能力會逐步提高［2］，企業(yè)的數(shù)字化程度也會從初期的企業(yè)流程計算機(jī)化發(fā)展到產(chǎn)品和客戶關(guān)系的數(shù)字化，最后發(fā)展為全面數(shù)字化。因此，數(shù)字技術(shù)的躍遷式發(fā)展能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化程度的不斷加深，為商業(yè)創(chuàng)新提供巨大的可能性。

然而，在實際商業(yè)實踐中，企業(yè)卻面臨大力投資數(shù)字化卻收效甚微的困境，甚至造成企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的下降，出現(xiàn)了企業(yè)數(shù)字化悖論的現(xiàn)象。數(shù)字化悖論是指企業(yè)投資數(shù)字化卻并未獲得預(yù)期的收益增長［3］。埃森哲2020年《合力共贏》報告中指出，66%的受訪中國企業(yè)表示，完全沒有看到數(shù)字化投資在促進(jìn)收入增長方面的作用，并且企業(yè)內(nèi)部由于缺乏跨部門協(xié)作行為導(dǎo)致企業(yè)在投資數(shù)字化的成本上多增加7.7%(1)資料來源：https：//www.accenture.com/cn-zh/in-sights/industry-x/how-to-out-collaborate-the-crisis。。學(xué)術(shù)界已有研究關(guān)注到數(shù)字化悖論現(xiàn)象。例如，KOHTAMAKI等［4］基于對美國7 000多個信用社的金融與服務(wù)數(shù)字化數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)服務(wù)數(shù)字化的范圍與企業(yè)績效之間呈倒U形關(guān)系。又如，GEBAUER等［3］通過對52家工業(yè)企業(yè)的案例研究描述了企業(yè)數(shù)字化悖論的現(xiàn)象。但總體來看，當(dāng)前對數(shù)字化悖論的研究尚停留在對其現(xiàn)象的關(guān)注和描述上，現(xiàn)有研究尚未對企業(yè)數(shù)字化的內(nèi)涵統(tǒng)一界定及測量，缺乏從微觀層面探究企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間關(guān)系的實證分析。

企業(yè)數(shù)字化對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響主要有產(chǎn)品創(chuàng)新、過程創(chuàng)新、組織創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新等方面［5］。已有研究表明，企業(yè)運用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)造新產(chǎn)品、新服務(wù)和新業(yè)態(tài)，建立柔性化組織［6］，重構(gòu)企業(yè)的商業(yè)模式及戰(zhàn)略，創(chuàng)造與數(shù)字化相關(guān)的新的價值獲取方式［7］，從而獲得更高的創(chuàng)新績效。然而，企業(yè)創(chuàng)新績效的提升受到企業(yè)自身條件和外部創(chuàng)新環(huán)境的共同影響［8］。企業(yè)在數(shù)字化實施的過程中受到路徑依賴的影響，過高的數(shù)字化水平很容易與企業(yè)現(xiàn)有的資源條件和能力基礎(chǔ)之間形成不可逾越的鴻溝，導(dǎo)致組織既沒有能力繼續(xù)支撐企業(yè)數(shù)字化的深入實施，也無法調(diào)整內(nèi)部活動以動態(tài)適應(yīng)外部環(huán)境的變化［9］，進(jìn)一步可能會使得企業(yè)創(chuàng)新績效出現(xiàn)不升反降的狀況。因此，企業(yè)數(shù)字化的開展能否對創(chuàng)新績效起到促進(jìn)作用，仍有待探究。

由于數(shù)字技術(shù)從根本上改變了組織創(chuàng)新和生產(chǎn)的本質(zhì)，利用數(shù)字技術(shù)開展商業(yè)運作和創(chuàng)新活動被認(rèn)為是動態(tài)的且具有挑戰(zhàn)性的，因而組織柔性已成為企業(yè)實施數(shù)字化必備的重要因素之一［10］。組織柔性是指組織能夠迅速調(diào)整自身、快速應(yīng)對外部環(huán)境變革的能力。企業(yè)戰(zhàn)略通常具有整體性和長期性的特征，能夠影響企業(yè)的資源分配、組織架構(gòu)和營運模式等各個方面。數(shù)字化是企業(yè)的重要戰(zhàn)略方向之一，企業(yè)實施數(shù)字化會為組織帶來更多的不確定性，導(dǎo)致企業(yè)難以探索潛在的發(fā)展機(jī)會，進(jìn)一步可能會使組織陷入混亂、模糊和困難的境地［3］。相較而言，組織柔性能力高的企業(yè)能夠動態(tài)調(diào)整內(nèi)部活動，更加靈活地動態(tài)適應(yīng)外部條件的變化，使企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略與內(nèi)外部資源條件相匹配，以實現(xiàn)數(shù)字化戰(zhàn)略目標(biāo)并提升創(chuàng)新績效。從當(dāng)前對企業(yè)數(shù)字化的研究來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏從組織適配的視角出發(fā)，討論組織要素對企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間關(guān)系的影響。本文將通過引入組織柔性，探究在何種組織情境下企業(yè)數(shù)字化能對創(chuàng)新績效產(chǎn)生正向的積極作用。

針對上述研究不足，本文基于技術(shù)躍遷和戰(zhàn)略匹配理論，提出企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效間的倒U形關(guān)系模型，實證檢驗企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)新績效的雙刃劍效應(yīng)，并探究組織柔性對企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

1 概念界定與研究假設(shè)

1.1 企業(yè)數(shù)字化的內(nèi)涵界定

當(dāng)前學(xué)者對于數(shù)字化的內(nèi)涵主要從國家、行業(yè)和企業(yè)3個層面進(jìn)行理解。首先，從國家層面來看，數(shù)字化是在社會發(fā)展的各個領(lǐng)域中綜合運用數(shù)字技術(shù)、信息系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)平臺，從而促進(jìn)社會環(huán)境和經(jīng)濟(jì)環(huán)境轉(zhuǎn)型［11-12］。其次，從行業(yè)層面來看，數(shù)字化是將企業(yè)的人力、物力、財力和大量的知識技能集成整合，為整個行業(yè)提供一個數(shù)字環(huán)境或數(shù)字平臺［13-14］。最后，對于企業(yè)層面的數(shù)字化含義的界定學(xué)術(shù)界尚無統(tǒng)一定論，仍處于探索階段。RITTER 和PEDERSEN［2］認(rèn)為，數(shù)字化是企業(yè)運用數(shù)字技術(shù)改變企業(yè)與企業(yè)間、企業(yè)與市場間和企業(yè)與顧客間的互動。GAVRILA和ANCILLO［15］也提出相似的觀點，即數(shù)字化是企業(yè)的業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型之一，是企業(yè)將現(xiàn)有的業(yè)務(wù)模式改造進(jìn)入以數(shù)字為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)模式。LEGNER等［16］認(rèn)為，數(shù)字化是指在更廣泛的個人、組織和社會環(huán)境中使用數(shù)字技術(shù)的各種社會技術(shù)現(xiàn)象和過程，它描述了企業(yè)如何使用IT或數(shù)字技術(shù)來改變現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程。例如，創(chuàng)建新的在線服務(wù)平臺或移動通信渠道，改變傳統(tǒng)的公司與客戶或公司與員工之間的溝通與交流。通過數(shù)字化，企業(yè)可以優(yōu)化現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程，使流程之間更有效地協(xié)調(diào)，并通過增強用戶體驗創(chuàng)造額外的客戶價值［17］。因此，數(shù)字化不僅能夠節(jié)約成本，還包括可能提高客戶體驗和改進(jìn)業(yè)務(wù)流程方面。

本文梳理了相關(guān)文獻(xiàn)從3個層面對數(shù)字化內(nèi)涵的界定，具體如表1所示。

表1 數(shù)字化的內(nèi)涵界定Tab.1 Connotation of digitalization

綜合相關(guān)文獻(xiàn)對數(shù)字化的界定，本文認(rèn)為，企業(yè)數(shù)字化是指企業(yè)綜合利用數(shù)字技術(shù)，在價值鏈、業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新等方面，持續(xù)調(diào)整組織的結(jié)構(gòu)和運營，促使企業(yè)增加收入、改善業(yè)務(wù)、替換或轉(zhuǎn)換業(yè)務(wù)流程，創(chuàng)造以數(shù)字信息為核心的數(shù)字業(yè)務(wù)環(huán)境。

1.2 技術(shù)躍遷視角下企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)新績效的影響

技術(shù)躍遷是指在某個領(lǐng)域中應(yīng)用一項全新的且在該領(lǐng)域從未運用過的技術(shù)，達(dá)到促進(jìn)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的目的［22］。對于欠發(fā)達(dá)國家，一些研究人員認(rèn)為，技術(shù)水平領(lǐng)先的國家無法始終維持領(lǐng)先優(yōu)勢，會不斷地出現(xiàn)后續(xù)模仿者，產(chǎn)生新的技術(shù)—經(jīng)濟(jì)范式，后進(jìn)者會借助技術(shù)躍遷繞過人力資本與固定投資的積累階段，進(jìn)而縮小與技術(shù)領(lǐng)先國家在生產(chǎn)率和產(chǎn)出方面的差距［23］。從企業(yè)層面來看，數(shù)字技術(shù)躍遷被視為一種新興的視角，描述了新興市場企業(yè)利用數(shù)字連接作為一種戰(zhàn)略手段來追趕甚至超越其他成熟企業(yè)的過程和行為。由于數(shù)字技術(shù)有利于培養(yǎng)企業(yè)的創(chuàng)造能力、發(fā)現(xiàn)能力和探究能力，促使企業(yè)實現(xiàn)空間上的突圍、時間上的跨越和能力上的升級［24］，數(shù)字化的積極意義已經(jīng)得到學(xué)術(shù)界和實踐者的肯定，但數(shù)字技術(shù)的躍遷式發(fā)展仍然需要以企業(yè)能力的跨越式發(fā)展作為支撐。

企業(yè)價值鏈數(shù)字化有助于促進(jìn)價值鏈中信息和資源的釋放和交換，通過簡化營銷、信息交流等活動，快速反饋用戶意見和進(jìn)行實驗［2］。隨著企業(yè)價值鏈數(shù)字化程度的加深，企業(yè)創(chuàng)新績效得到提升。但值得注意的是，當(dāng)價值鏈各環(huán)節(jié)被過度數(shù)字化時，會增加企業(yè)價值創(chuàng)造過程的復(fù)雜性，耗費更多的經(jīng)營成本，反而不利于企業(yè)提升創(chuàng)新績效，甚至?xí)种破鋭?chuàng)新績效的提升。

企業(yè)業(yè)務(wù)流程數(shù)字化可將公司內(nèi)部業(yè)務(wù)流程的各個環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)記錄在統(tǒng)一的數(shù)字化平臺上，通過建立數(shù)據(jù)分析模型和算法，結(jié)合業(yè)務(wù)管理場景，動態(tài)分析各業(yè)務(wù)部門的績效并預(yù)測其發(fā)展方向。隨著業(yè)務(wù)流程數(shù)字化程度的加深，企業(yè)能夠節(jié)省成本，提高效率，有助增加創(chuàng)新績效［15-16］。但當(dāng)業(yè)務(wù)流程過度數(shù)字化時，投入過多資金，反而會造成企業(yè)有限資源分配失衡，過分陷入內(nèi)部分析而影響企業(yè)對創(chuàng)新發(fā)展方向?qū)崟r調(diào)整［25］，使企業(yè)創(chuàng)新績效不升反降。

產(chǎn)品數(shù)字化是指企業(yè)研發(fā)裝載智能組件的數(shù)字化產(chǎn)品，能夠幫助用戶智能連接設(shè)施設(shè)備，同時實時把握用戶的價值需求，精準(zhǔn)獲得用戶大數(shù)據(jù)［2］。而服務(wù)數(shù)字化能夠擴(kuò)大用戶獲得服務(wù)的渠道和范圍，能幫助用戶隨時隨地獲得更多的企業(yè)服務(wù)。因而，企業(yè)通過將產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)字化，可以獲取更多價值創(chuàng)造的機(jī)會，有助于提高企業(yè)創(chuàng)新績效［26］。但是，過度數(shù)字化的產(chǎn)品和服務(wù)需要耗費大量研發(fā)投入，產(chǎn)品及服務(wù)的價格也會隨之激增，導(dǎo)致此類創(chuàng)新產(chǎn)品及服務(wù)的銷售業(yè)績不佳。

從數(shù)字技術(shù)的運用來看，最初數(shù)字化的廣泛使用推動企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平大幅提高，在利潤獲取、績效提高等方面優(yōu)勢明顯［1-2，7］。然而，當(dāng)數(shù)字技術(shù)采用的種類過度、運用范圍過大時，企業(yè)的資源基礎(chǔ)和能力無法適應(yīng)過度數(shù)字化的要求，創(chuàng)新績效會逐漸被削弱［3］，過度的技術(shù)懸殊和能力差距反而會導(dǎo)致數(shù)字化對創(chuàng)新績效產(chǎn)生抑制作用。因此，企業(yè)數(shù)字化的實施并不一定能夠帶來創(chuàng)新績效的增加。基于此，本文提出如下假設(shè)。

H1 企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間呈倒U形曲線關(guān)系，即在企業(yè)數(shù)字化實施初期，企業(yè)數(shù)字化實踐會促進(jìn)創(chuàng)新績效的提升，但當(dāng)企業(yè)數(shù)字化超過一定程度之后，反而會抑制其創(chuàng)新績效提升。

1.3 戰(zhàn)略匹配視角下組織柔性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

根據(jù)戰(zhàn)略匹配模型，企業(yè)會同時受到外部環(huán)境和組織內(nèi)部結(jié)構(gòu)的影響，當(dāng)企業(yè)戰(zhàn)略、外部環(huán)境以及組織結(jié)構(gòu)達(dá)到匹配時，才能獲得更高的創(chuàng)新績效［27］。數(shù)字化是一個不斷使用新的數(shù)字技術(shù)的過程，企業(yè)應(yīng)擁有相應(yīng)的資源和能力來支撐數(shù)字化水平，這種資源與能力既包括動態(tài)管理能力和組織建設(shè)能力，也包括企業(yè)文化水平［28］。因此，企業(yè)數(shù)字化的發(fā)展需要有足夠的資源和能力與之匹配。

組織柔性是指企業(yè)整合內(nèi)外部資源，及時調(diào)整戰(zhàn)略以動態(tài)適應(yīng)環(huán)境變革的能力，主要包括結(jié)構(gòu)柔性、資源柔性、能力柔性、文化柔性4 個方面［29］。隨著企業(yè)數(shù)字化水平的提高，為了動態(tài)適應(yīng)市場環(huán)境的變化，企業(yè)管理層級不斷改革并趨于扁平化，傳統(tǒng)的組織界限在這樣的改革中漸漸被割裂，建立起柔性化組織［30］。組織柔性化使得組織內(nèi)部信息溝通順暢、資源獲取和轉(zhuǎn)換能力增強，同時員工也擁有更高的自主權(quán)。因此，企業(yè)需要為數(shù)字市場中的服務(wù)系統(tǒng)塑造動態(tài)應(yīng)變能力，提高組織柔性化能力，并推動企業(yè)走向數(shù)字化之路。

結(jié)構(gòu)柔性是企業(yè)加強組織內(nèi)部溝通的能力，扁平的組織結(jié)構(gòu)打破了傳統(tǒng)的職能部門的邊界，降低交易費用的同時也提升了溝通效率［30］。在企業(yè)數(shù)字化實施初期，企業(yè)數(shù)字化水平對創(chuàng)新績效呈現(xiàn)正向促進(jìn)作用時，組織內(nèi)部有效且高效的溝通會加強兩者之間的正向關(guān)系，結(jié)構(gòu)柔性會起到增強作用。但是，當(dāng)企業(yè)數(shù)字化程度過高時，企業(yè)數(shù)字化程度對創(chuàng)新績效呈現(xiàn)出抑制作用時，組織內(nèi)部有效且高效的溝通會有助于減緩創(chuàng)新績效的下降趨勢，結(jié)構(gòu)柔性會起到緩沖作用。

資源柔性的高低取決于現(xiàn)有資源的使用范圍、資源轉(zhuǎn)換成本及轉(zhuǎn)換所需的時間，資源的用途越廣泛、轉(zhuǎn)換成本越低、轉(zhuǎn)換時間越短，則資源柔性程度越高［10］。在企業(yè)數(shù)字化實施初期，企業(yè)數(shù)字化水平對創(chuàng)新績效呈現(xiàn)正向促進(jìn)作用時，資源轉(zhuǎn)換效率越高，兩者之間的正向關(guān)系越會不斷加強。但是，當(dāng)企業(yè)數(shù)字化程度過高，企業(yè)數(shù)字化程度對創(chuàng)新績效呈現(xiàn)出抑制作用時，資源轉(zhuǎn)換效率越高，對資金壓力越小，越會有助于減緩創(chuàng)新績效的下降趨勢。因而，在此階段，資源柔性也會起到緩沖作用。

能力柔性是企業(yè)識別現(xiàn)有資源范圍、合理配置資源以及動態(tài)獲取新資源的能力。能力柔性高的企業(yè)既能通過開發(fā)現(xiàn)有資源的新用途，有效配置閑置資源，擴(kuò)大資源的利用范圍［31］，又能動態(tài)探索和獲取外界新的資源。因此，在企業(yè)數(shù)字化實施初期，企業(yè)數(shù)字化水平對創(chuàng)新績效呈現(xiàn)正向促進(jìn)作用時，能力柔性會加強兩者之間的正向關(guān)系。但是，當(dāng)企業(yè)數(shù)字化程度過高，企業(yè)數(shù)字化程度對創(chuàng)新績效呈現(xiàn)出抑制作用時，能力柔性能夠?qū)⑵髽I(yè)內(nèi)外部資源整合優(yōu)化以動態(tài)應(yīng)對外部的不確定性環(huán)境，有助于減緩過高數(shù)字化對創(chuàng)新績效產(chǎn)生的消極影響。

文化柔性鼓勵不同部門之間加強合作，營造創(chuàng)新的企業(yè)氛圍，培養(yǎng)員工具備獨自思考、主動學(xué)習(xí)的能力。SHAHZAD［32］指出，文化柔性，尤其是包容性文化對企業(yè)創(chuàng)新績效具有重要的積極影響。高文化柔性的企業(yè)注重建立良好的企業(yè)氛圍，員工具備高度的歸屬感，同時鼓勵跨部門合作，構(gòu)建信息共享機(jī)制。在企業(yè)數(shù)字化實施初期，企業(yè)數(shù)字化水平對創(chuàng)新績效呈現(xiàn)正向促進(jìn)作用時，文化柔性程度越高，兩者之間的正向關(guān)系越會不斷加強。但是，當(dāng)企業(yè)數(shù)字化程度過高，企業(yè)數(shù)字化程度對創(chuàng)新績效呈現(xiàn)出抑制作用時，文化柔性越高會有助于減緩創(chuàng)新績效的下降趨勢。

綜上所述，本文提出如下假設(shè)。

H2 組織柔性可以顯著調(diào)節(jié)企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效間的倒U形關(guān)系，即組織柔性在企業(yè)數(shù)字化促進(jìn)創(chuàng)新績效階段起增強作用，在企業(yè)數(shù)字化抑制創(chuàng)新績效階段起緩沖作用。

2 研究設(shè)計

2.1 企業(yè)數(shù)字化量表開發(fā)

借鑒MACKENZIE等［33］提出的量表開發(fā)步驟，本文對企業(yè)數(shù)字化這一變量進(jìn)行了量表開發(fā)。

第一，確定衡量維度。首先，隨機(jī)選取了145家中國已實施數(shù)字化的上市公司，對其年報和新聞中與數(shù)字化相關(guān)的闡述進(jìn)行詞頻統(tǒng)計，得到信息化、大數(shù)據(jù)和云計算等52個關(guān)鍵詞；然后，結(jié)合上文對企業(yè)數(shù)字化的內(nèi)涵界定，并通過德爾菲法咨詢相關(guān)企業(yè)管理領(lǐng)域?qū)＜?，?2個關(guān)鍵詞進(jìn)行分類；根據(jù)專家建議結(jié)果，借鑒企業(yè)數(shù)字化探究相關(guān)的文獻(xiàn)［1，3-4，20］，發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化主要包含4個維度，即價值鏈數(shù)字化、業(yè)務(wù)流程數(shù)字化、產(chǎn)品與服務(wù)數(shù)字化和數(shù)字技術(shù)的運用。

第二，構(gòu)建初始題項。根據(jù)每個維度下的關(guān)鍵詞，并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，設(shè)計衡量4個維度的題項。價值鏈數(shù)字化的題項結(jié)合已有關(guān)鍵詞，根據(jù)BOGNER等［34］對價值鏈上的數(shù)字化程度衡量的標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計出對應(yīng)的問卷題項。業(yè)務(wù)流程數(shù)字化借鑒MARTINEZ-CARO等［28］對業(yè)務(wù)數(shù)字化的測量方式。產(chǎn)品和服務(wù)的數(shù)字化借鑒LENKA［35］測量數(shù)字化能力量表中的部分題項。數(shù)字技術(shù)的運用采用GUPTA和GEORGE［36］對企業(yè)數(shù)字技術(shù)的衡量，并結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等關(guān)鍵詞對題項作相應(yīng)改動。為使題項語意明確無歧義，邀請了3名企業(yè)管理專業(yè)的碩士研究生對題項反復(fù)修改、合并和刪減，最終得到衡量企業(yè)數(shù)字化的25個初始題項。

第三，探索性因子分析。首先，采用紙筆問卷和網(wǎng)絡(luò)調(diào)研兩種方式，發(fā)放企業(yè)數(shù)字化問卷，共回收有效問卷228份。其次，對回收數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，然后進(jìn)行探索性因子分析。利用主成分分析法和最大方差法旋轉(zhuǎn)，抽取特征值大于1的因素，刪除因子載荷低于0.4的題項，直到問卷的探索性分析結(jié)果符合統(tǒng)計要求。最后，檢驗克隆巴赫系數(shù)以驗證量表的穩(wěn)定性，從而獲得包含4 個維度、17個題項的企業(yè)數(shù)字化量表。

第四，驗證性因子分析。首先，重新發(fā)放企業(yè)數(shù)字化問卷，重新回收的有效問卷為215份。其次，根據(jù)探索性因子分析結(jié)果，提出企業(yè)數(shù)字化的二階因子結(jié)構(gòu)，即一階因子為企業(yè)數(shù)字化的4個維度，二階因子為企業(yè)數(shù)字化。最后，利用AMOS軟件采用極大似然法估計模型中的參數(shù)值。建構(gòu)效度、聚合效度和區(qū)分效度的檢驗結(jié)果表明，表明本文開發(fā)的企業(yè)數(shù)字化量表可以為后續(xù)的企業(yè)數(shù)字化研究提供有效的測量工具。

2.2 樣本選取與數(shù)據(jù)收集

本文運用問卷調(diào)查的方式檢驗上述假設(shè)。問卷的調(diào)查對象主要為已經(jīng)實施數(shù)字化的企業(yè)，數(shù)據(jù)的收集采取在線問卷調(diào)查平臺發(fā)放和借助校友資源進(jìn)行線下調(diào)研兩種調(diào)查方式。在兩種調(diào)查問卷中，都會在開篇詢問被調(diào)查公司是否正在進(jìn)行數(shù)字化實踐。研究團(tuán)隊共發(fā)放問卷460份，回收有效問卷283份（在線問卷調(diào)查平臺回收有效數(shù)據(jù)167份，線下調(diào)研回收有效數(shù)據(jù)116份），有效回收率為61.52%。為了檢驗無反應(yīng)偏差，比較了早期和晚期受訪者的回答，對前10%的受訪者和后10%的受訪者的回答進(jìn)行T檢驗。通過分析T檢驗的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，前者和后者兩組數(shù)據(jù)在員工的數(shù)量、企業(yè)利潤和研發(fā)強度等方面沒有顯著區(qū)別，因此沒有嚴(yán)重的無反應(yīng)偏差。具體樣本企業(yè)概況如表2所示。

表2 樣本企業(yè)概況Tab.2 Basic information of the sample enterprises

2.3 變量測量

問卷題項設(shè)計采用李克特量表法，各項指標(biāo)采用7級計分法，“1”代表“非常不贊同”，“7”代表“非常贊同”。①創(chuàng)新績效（IP）基于LAURSEN和SALTER［37］以及BELL［38］的研究，采用企業(yè)近3年專利增長率、新產(chǎn)品開發(fā)項目數(shù)、改良新產(chǎn)品開發(fā)的項目數(shù)以及新產(chǎn)品的銷售比重這4個題項對創(chuàng)新績效進(jìn)行衡量。②企業(yè)數(shù)字化（ED）采用自行開發(fā)的企業(yè)數(shù)字化量表。③組織柔性（OF）借鑒趙忠偉等［30］的成熟量表，將組織柔性分為結(jié)構(gòu)柔性、資源柔性、能力柔性和文化柔性4個維度，共14個題項。為了檢驗共同方法偏差，本文選用Harman單因子檢測法，對問卷所有題項展開探索性因子分析。結(jié)果表明，第一個的因子方差解釋率為20.92%，因此不存在嚴(yán)重的共同方法偏差。

同時，本文設(shè)置了以下控制變量。由于企業(yè)的規(guī)模會對企業(yè)績效產(chǎn)生影響，采用員工人數(shù)（Employee）和公司近3年的平均利潤率（Profit）來衡量企業(yè)規(guī)模。企業(yè)成立年限和研發(fā)強度也對創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著影響，因此將企業(yè)成立年限（Age）、企業(yè)近3年的研發(fā)強度平均值（RD）納入本文的控制變量中，其中企業(yè)近3年研發(fā)強度平均值的計算方式為近3年研發(fā)強度總和除以3（研發(fā)強度=企業(yè)當(dāng)年的研發(fā)費用/企業(yè)當(dāng)年的銷售收入）。此外，行業(yè)特征（Industry）也會對創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響，本文將其設(shè)為虛擬變量，制造業(yè)賦值為0，非制造業(yè)則賦值為1。

2.4 信效度檢驗

本文評估問卷的信度和效度，包括信度、建構(gòu)效度、收斂效度以及區(qū)別效度。信效度檢驗結(jié)果如表3所示。

表3 信效度檢驗Tab.3 Reliability and validity tests

續(xù) 表

2.4.1 信度 借助Cronbach α系數(shù)來衡量問卷的信度，通常情況下，Cronbach系數(shù)應(yīng)高于0.6。本文變量的Cronbach α系數(shù)值范圍為0.731～0.945。因此，問卷測量結(jié)果可靠。

2.4.2 效度 首先，本文對KMO 的值進(jìn)行估計，結(jié)果表明各變量的KMO 都大于0.6，說明該變量可以進(jìn)行進(jìn)一步的因子分析。然后，再采用驗證性因子分析測量問卷數(shù)據(jù)的效度。檢驗結(jié)果見表3。①建構(gòu)效度。建構(gòu)效度是用于檢驗實證研究中模型的合理性。測量模型的擬合指數(shù)結(jié)果顯示，χ2/d.f. =1.462，CFI = 0.957，IFI = 0.957，TLI = 0.951，RMSEA = 0.040，說明數(shù)據(jù)與假設(shè)模型的擬合度良好。②聚合效度。由表3 可知，CR 值范圍為0.832～0.951，AVE 值范圍為0.526～0.555，滿足組合信度（CR）值高于0.7，平均方差提取值（AVE）高于0.5 的標(biāo)準(zhǔn)，這說明各衡量指標(biāo)與題項之間的關(guān)系具有統(tǒng)計學(xué)意義。③區(qū)別效度。使用AVE 的平方根來估計區(qū)別效度。AVE 測量結(jié)果見表4，可以發(fā)現(xiàn)，AVE 的平方根的值均高于變量間Pearson 相關(guān)系數(shù)的絕對值，這代表本文中的區(qū)別效度符合理論建構(gòu)的要求。

表4 描述性統(tǒng)計和Pearson相關(guān)性分析Tab.4 Descriptive and Pearson correlation matrix

2.5 描述性統(tǒng)計和相關(guān)性分析

各變量的描述性統(tǒng)計及變量間的Pearson相關(guān)性分析如表4所示。通過測算，各變量的VIF值均小于3，因此，不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

3 實證分析

3.1 回歸分析

本文運用OLS分層回歸對研究假設(shè)進(jìn)行檢驗。表5為企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效的主效應(yīng)關(guān)系和以組織柔性為調(diào)節(jié)變量的回歸結(jié)果。模型1是只放入控制變量的基本模型，在該模型中，企業(yè)成立年限、近3年平均研發(fā)強度和近3年平均利潤率對創(chuàng)新績效有顯著影響。模型2為加入企業(yè)數(shù)字化的模型。模型3為主效應(yīng)模型，闡明企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間呈倒U 形關(guān)系。企業(yè)數(shù)字化系數(shù)顯著為正（0.566，p ＜0.01），其平方項顯著為負(fù)（-0.125，p ＜0.05），說明H1被驗證。

表5 分層回歸結(jié)果Tab.5 Results of hierarchical regression

模型4 在模型3 的基礎(chǔ)上增加了企業(yè)數(shù)字化與組織柔性的交互項、企業(yè)數(shù)字化的平方與組織柔性的交互項以及組織柔性這一調(diào)節(jié)變量。企業(yè)數(shù)字化一次項與組織柔性的交互項系數(shù)為負(fù)且顯著（-0.225，p ＜0.01），二次項與組織柔性的交互系數(shù)也為負(fù)且顯著（-0.388，p ＜0.01）。另外，企業(yè)數(shù)字化平方項顯著為負(fù)（-0.236，p ＜0.01），企業(yè)數(shù)字化系數(shù)顯著為正（0.255，p ＜0.01），因此，模型4 具有統(tǒng)計學(xué)意義，H2 得到驗證。

為了更加明晰地闡述組織柔性如何調(diào)節(jié)企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，本文繪制了二維調(diào)節(jié)曲線圖（如圖1 所示）。根據(jù)HAANS 等［39］的研究，本文使用組織柔性的平均值加上標(biāo)準(zhǔn)差、平均值減去標(biāo)準(zhǔn)差分別代表組織柔性的高、低程度。從圖1 可以看出，在組織柔性高和低的兩種條件下，企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效間的關(guān)系都呈現(xiàn)為倒U 形曲線，進(jìn)一步驗證了H1。另外，本文發(fā)現(xiàn)，在低組織柔性水平下，企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間的倒U形曲線較為扁平，而在高組織柔性水平下，數(shù)字化與創(chuàng)新績效的倒U 形曲線較為陡峭。這說明隨著企業(yè)數(shù)字化的增加，高組織柔性水平的企業(yè)相比于低水平組織柔性水平下的企業(yè)能夠獲得更高的創(chuàng)新績效，即在高組織柔性水平下，企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)新績效的激勵作用更加明顯。因此，組織柔性可以正向調(diào)節(jié)企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，H2得證。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

本文進(jìn)一步開展穩(wěn)健性檢驗，以確?；貧w結(jié)果的穩(wěn)定性和普遍性。企業(yè)成立年限不同，會使得企業(yè)所處的發(fā)展階段不同，因而實施數(shù)字化對企業(yè)成長的影響也是不同的。本文以8年為初創(chuàng)企業(yè)和成熟企業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，即成立年限8年以下的企業(yè)為初創(chuàng)企業(yè)，8年以上的企業(yè)為成熟企業(yè)，把數(shù)據(jù)分為兩組分別進(jìn)行分層回歸。從表6可以發(fā)現(xiàn)，兩組數(shù)據(jù)各個關(guān)鍵變量的顯著性與前文的分層回歸結(jié)果基本相同，證明回歸結(jié)果是穩(wěn)健可信的。

圖1 組織柔性的調(diào)節(jié)效應(yīng)Fig.1 Moderating effect of organization flexibility

表6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Tab.6 Results of robustness test

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

本文基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，以如何提升企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)新績效的影響為研究重點，構(gòu)建了一個理論框架來解釋企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)新績效的影響以及組織柔性發(fā)揮的作用，并利用從中國已實施數(shù)字化的企業(yè)中獲得的數(shù)據(jù)對三者之間的關(guān)系進(jìn)行實證檢驗。

一方面，企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)新績效存在非線性影響，通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)兩者之間呈倒U 形曲線關(guān)系。現(xiàn)有研究大多認(rèn)為數(shù)字技術(shù)擴(kuò)散將重塑知識來源，為各行各業(yè)的企業(yè)創(chuàng)造新的機(jī)會，從而提升企業(yè)競爭力和創(chuàng)新績效。本文的研究結(jié)論與這種觀點大相徑庭，但支持了GEBAUER等［3］觀察到的數(shù)字化悖論現(xiàn)象，即企業(yè)在數(shù)字化上投入太多導(dǎo)致負(fù)回報。比較上述兩種視角之間的差異，結(jié)果表明，企業(yè)數(shù)字化應(yīng)該結(jié)合不同的組織環(huán)境進(jìn)行探究，不同視角下的企業(yè)數(shù)字化對組織環(huán)境和組織能力的要求都有所不同，也會對數(shù)字化的實施產(chǎn)生強有力的影響。延伸這種思維方式，本文強調(diào)不同的組織環(huán)境會對企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系產(chǎn)生顯著影響。

另一方面，組織柔性可以正向調(diào)節(jié)企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)新績效的雙刃劍效應(yīng)。這一結(jié)果支持了KOHTAMAKI等［4］的觀點，即數(shù)字化與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系可能會受到其他變量的調(diào)節(jié)。同時，這一結(jié)果也與數(shù)字時代組織柔性能夠促進(jìn)企業(yè)戰(zhàn)略變革、獲得更高競爭優(yōu)勢的觀點一致［1，28］。這一發(fā)現(xiàn)表明，不斷重建企業(yè)資源配置、更新管理認(rèn)知和更新組織能力對于響應(yīng)數(shù)字化戰(zhàn)略變化具有重要意義。

4.2 理論貢獻(xiàn)

首先，本文對企業(yè)數(shù)字化的定義和衡量是對現(xiàn)有文獻(xiàn)的進(jìn)一步豐富。通過德爾菲法和定性研究，明確了在企業(yè)層面衡量數(shù)字化的4個方面，包括價值鏈、業(yè)務(wù)流程、產(chǎn)品與服務(wù)和數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用。這一測度延伸了目前對數(shù)字化衡量指標(biāo)的研究，不再局限于計算機(jī)和信息技術(shù)的投資和使用的指標(biāo)，如信息技術(shù)能力［6］、自動化程度［34］和大數(shù)據(jù)分析能力［36］等，同時也從微觀層面拓展了目前對數(shù)字化的理解。

其次，在已有從投資與收益之間關(guān)系的視角描述企業(yè)數(shù)字化悖論的研究［3］基礎(chǔ)之上，本文進(jìn)一步拓展了對企業(yè)層面數(shù)字化的理解，從價值鏈數(shù)字化、業(yè)務(wù)流程數(shù)字化、產(chǎn)品與服務(wù)數(shù)字化與數(shù)字技術(shù)的運用多個方面探究其對創(chuàng)新績效的影響?，F(xiàn)有對企業(yè)數(shù)字化悖論探究的文獻(xiàn)較少且以案例研究為主，而本文通過問卷樣本的計量分析，彌補現(xiàn)有研究缺乏對數(shù)字化悖論實證分析的不足，進(jìn)一步豐富了對當(dāng)前興起的數(shù)字創(chuàng)新理論的相關(guān)研究，從企業(yè)層面加深了對數(shù)字技術(shù)躍遷理論的理解。

最后，本文在企業(yè)數(shù)字化悖論研究中加入了組織柔性這一調(diào)節(jié)變量，拓展了戰(zhàn)略匹配觀和動態(tài)能力理論在數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的適用情境，并從組織視角出發(fā)，進(jìn)一步豐富了TEECE［40］提出的數(shù)字技術(shù)背景下的創(chuàng)新獲利理論，為企業(yè)數(shù)字化的實施如何促進(jìn)創(chuàng)新績效提供了新的研究思路。

4.3 管理啟示

除了對學(xué)術(shù)研究相關(guān)領(lǐng)域有一定的理論貢獻(xiàn)外，本文的研究結(jié)果對商業(yè)實踐者也具有重要的管理啟示。

一方面，企業(yè)應(yīng)該意識到數(shù)字化悖論現(xiàn)象，即對數(shù)字化的過度投資和對數(shù)字技術(shù)的盲目應(yīng)用不會帶來績效的增長。企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身的組織條件，把握適當(dāng)?shù)臄?shù)字化水平，以避免數(shù)字化帶來的負(fù)面影響。當(dāng)企業(yè)從事特定類型的數(shù)字化和人工智能活動時，首先需清楚自己的產(chǎn)品和市場定位以及目前的成長階段。雖然數(shù)字化可以促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型，刺激經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，但建設(shè)數(shù)字化工廠、更新智能設(shè)備或改造生產(chǎn)線的投資過于昂貴，尤其中小型企業(yè)和民營企業(yè)更應(yīng)謹(jǐn)慎投資。因此，企業(yè)實施數(shù)字化不能盲目跟風(fēng)，而應(yīng)根據(jù)自身資源和能力選擇適合自己的數(shù)字化之路。

另一方面，本文為企業(yè)應(yīng)如何提升數(shù)字化創(chuàng)新績效提供了指引。本文的研究結(jié)果表明，組織柔性較強的企業(yè)實施數(shù)字化，能夠獲得更好的數(shù)字化創(chuàng)新效果。企業(yè)可根據(jù)數(shù)字化的層次分階段發(fā)展自身的數(shù)字化能力，包括組織數(shù)字化文化、內(nèi)容與信息、研究與創(chuàng)新、數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施等方面。因此，管理者尋求能力整合的重點在于構(gòu)建與企業(yè)數(shù)字化要求相匹配的能力。

4.4 局限與展望

首先，本文樣本來自283份問卷數(shù)據(jù)，雖符合統(tǒng)計意義上的信效度檢驗的要求，但問卷數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù)，未能考慮各因素之間可能存在的因果關(guān)系，也無法反映企業(yè)數(shù)字化更新迭代的變化。未來的研究可增加面板數(shù)據(jù)，并在自變量和因變量之間設(shè)置時間滯后項，以消除偶然關(guān)系的影響，更加細(xì)致地探究企業(yè)數(shù)字化對創(chuàng)新績效的影響。

其次，本文雖將企業(yè)數(shù)字化分為4個維度，但未能完全將企業(yè)數(shù)字化的黑匣打開，未來可以對比探究價值鏈數(shù)字化、業(yè)務(wù)流程數(shù)字化、產(chǎn)品與服務(wù)數(shù)字化和數(shù)字技術(shù)的運用4個維度分別對創(chuàng)新績效的影響，展現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化的不同維度對企業(yè)創(chuàng)新績效的作用與影響，更加深入地探究數(shù)字化悖論現(xiàn)象。

最后，本文從問卷調(diào)查中收集數(shù)據(jù)，受訪者的回答有限，可能會遺漏一些更詳細(xì)、更深入的信息。因此，未來可以考慮從不同的來源收集信息和數(shù)據(jù)，同時，還可以采用模糊定性比較分析的方法探索各因素之間的關(guān)系。