數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力、供應(yīng)鏈協(xié)同與企業(yè)績效

鄭健壯　譚佳嘉　周禮南

摘要：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成敗既受到企業(yè)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的影響，也受到供應(yīng)鏈協(xié)同和研發(fā)投入的影響。文章以215家制造企業(yè)為樣本，采用多層回歸分析等方法，探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力對企業(yè)績效的影響機(jī)理、供應(yīng)鏈協(xié)同的中介作用以及研發(fā)投入的調(diào)節(jié)作用。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力部分正向影響企業(yè)績效的提升，其中數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力的影響效果最強(qiáng)；供應(yīng)鏈協(xié)同在數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與企業(yè)績效之間起到了顯著的中介效應(yīng)；研發(fā)投入部分調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與供應(yīng)鏈協(xié)同之間的關(guān)系，即研發(fā)投入水平越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力對供應(yīng)鏈協(xié)同影響越強(qiáng)。研究為推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了支持。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力；動態(tài)能力；供應(yīng)鏈協(xié)同；研發(fā)投入

一、引言

近年來，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛，其規(guī)模從2016年的22.6萬億元增長到2021年的45.5萬億元，占GDP比重已達(dá)39.8%，其年均增速達(dá)到14.5%，遠(yuǎn)高于同期GDP的年均增長速度，數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為國民經(jīng)濟(jì)的“穩(wěn)定器”和“加速器”作用越發(fā)凸顯。另外，2021年我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模雖已位列全球第二，但其占GDP的比重遠(yuǎn)低于美德英三國占GDP的平均比（65.9%）。因此，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已迫在眉睫。

當(dāng)前，我國發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，應(yīng)重點(diǎn)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，尤其是制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面，在2021-2021年間，作為世界第一制造業(yè)大國的中國，其制造業(yè)增加值已從16.98萬億元增加到31.4萬億元，占全球比重也從22.5%增加到約30.0%，但我國制造業(yè)仍面臨“大而不強(qiáng)”的困境，借助制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效解決諸多“卡脖子”問題。另一方面，不管是發(fā)達(dá)國家還是發(fā)展中國家，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展重點(diǎn)。作為市場主體的企業(yè)，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為能否持續(xù)關(guān)鍵在于數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力如何影響企業(yè)績效就成為亟待回應(yīng)的命題。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)就是廣泛應(yīng)用新一代信息技術(shù)，通過企業(yè)全方位重構(gòu)，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)字化在企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)間和全產(chǎn)業(yè)鏈間的集成。因此，供應(yīng)鏈協(xié)同已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要條件。另外，探究供應(yīng)鏈協(xié)同是否在數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與企業(yè)績效之間起到中介作用，對于解釋企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率的高低也將起到重要作用。

二、理論分析與假設(shè)提出

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與企業(yè)績效

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力本質(zhì)上是一種應(yīng)對外部市場和技術(shù)變化的動態(tài)能力，它是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)和績效提升的關(guān)鍵機(jī)制?；赥eece動態(tài)能力的四個(gè)能力維度和曹紅軍等研究成果，本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力分為數(shù)字機(jī)會感知能力、數(shù)字技術(shù)獲取能力、數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力和數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力等四個(gè)維度。數(shù)字機(jī)會感知能力是指企業(yè)感知數(shù)字環(huán)境變化、識別數(shù)字技術(shù)所帶來新的市場機(jī)會及應(yīng)對競爭對手?jǐn)?shù)字技術(shù)應(yīng)用等方面的能力；數(shù)字技術(shù)獲取能力是指企業(yè)獲取、吸收數(shù)字技術(shù)的能力；作為一種再造能力的數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力，它是指將新的數(shù)字技術(shù)與現(xiàn)有技術(shù)的整合能力，它不僅體現(xiàn)在單個(gè)企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)協(xié)同也反映在整個(gè)供應(yīng)鏈上下游間的技術(shù)協(xié)同；數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力是指為適應(yīng)數(shù)字化戰(zhàn)略所需要的組織結(jié)構(gòu)與企業(yè)文化等能力。上述四者存在著一種內(nèi)在遞進(jìn)的關(guān)系：數(shù)字機(jī)會感知能力是基礎(chǔ)，數(shù)字技術(shù)獲取能力是前提，數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力是關(guān)鍵，而數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力是保障，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)績效的提高。因此，提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力對企業(yè)績效有顯著的正向影響。

H1a：數(shù)字機(jī)會感知能力對企業(yè)績效有顯著的正向影響。

H1b：數(shù)字技術(shù)獲取能力對企業(yè)績效有顯著的正向影響。

H1c：數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力對企業(yè)績效有顯著的正向影響。

H1d：數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力對企業(yè)績效有顯著的正向影響。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與供應(yīng)鏈協(xié)同

所謂供應(yīng)鏈協(xié)同，就是通過供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間的協(xié)同實(shí)現(xiàn)更有效的供應(yīng)和需求匹配，最終提高整個(gè)供應(yīng)鏈的綜合績效。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力可正向影響供應(yīng)鏈協(xié)同。數(shù)字機(jī)會感知能力的提升意味著供應(yīng)鏈上各個(gè)企業(yè)能快速地接收、過濾、識別和輸出有用的信息，為供應(yīng)鏈協(xié)同提供基礎(chǔ)；數(shù)字技術(shù)獲取能力和數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力的提升意味著企業(yè)能借助新的信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源的有效配置，提高供應(yīng)鏈協(xié)同效率；數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力的提升意味著供應(yīng)鏈上的相關(guān)企業(yè)能在戰(zhàn)略層面保持更高層次的持續(xù)協(xié)同。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力能提升供應(yīng)鏈整體協(xié)同性。因此，提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力對供應(yīng)鏈協(xié)同有顯著的正向影響。

（三）供應(yīng)鏈協(xié)同的中介作用

在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力對其績效的影響中，供應(yīng)鏈協(xié)同起著重要的作用。供應(yīng)鏈上各個(gè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力要轉(zhuǎn)化成企業(yè)的現(xiàn)實(shí)績效，不僅需要供應(yīng)鏈流程的優(yōu)化和重構(gòu)，還需要借助供應(yīng)鏈的信息協(xié)同和業(yè)務(wù)協(xié)同實(shí)現(xiàn)優(yōu)化資源配置。因此，提出如下假設(shè)：

H3：供應(yīng)鏈協(xié)同在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與企業(yè)績效間起中介作用。

（四）研發(fā)投入的調(diào)節(jié)作用

研發(fā)投入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與供應(yīng)鏈協(xié)同之間起到的調(diào)節(jié)作用的主要機(jī)理在于以下兩方面。一方面，基于數(shù)字技術(shù)的研發(fā)有助于供應(yīng)鏈上各個(gè)企業(yè)以及供應(yīng)鏈整體突破性創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)；另一方面，上述研發(fā)活動還能實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈上整體創(chuàng)新的有效性。因此，提出如下假設(shè)：

H4：研發(fā)投入在數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與供應(yīng)鏈協(xié)同間起正向調(diào)節(jié)作用。

綜上所述，本研究認(rèn)為研發(fā)投入會影響供應(yīng)鏈協(xié)同在數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與企業(yè)績效之間的中介效應(yīng)，即被調(diào)節(jié)的中介作用。具體而言，研發(fā)投入水平越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力通過供應(yīng)鏈協(xié)同對企業(yè)績效的正向作用越強(qiáng)；反之，研發(fā)投入水平越低，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力通過供應(yīng)鏈協(xié)同對企業(yè)績效的正向影響越弱。因此，本文提出如下假設(shè)：

H5：研發(fā)投入增強(qiáng)供應(yīng)鏈協(xié)同在數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與企業(yè)績效間起中介作用。

根據(jù)上述假設(shè)之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系，得到本研究的概念模型（見圖1）。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究對象為制造企業(yè)。數(shù)據(jù)通過浙江大學(xué)高級培訓(xùn)班向企業(yè)高管發(fā)放電子問卷的形式來獲取。問卷題項(xiàng)設(shè)計(jì)借鑒已有成熟量表，同時(shí)再征求專家意見進(jìn)行修改完善。題項(xiàng)測量采用Likert5分量表的主觀打分法， “完全不同意”至“完全同意”用1～5分分別表示。

（二）指標(biāo)選取及度量

被解釋變量：企業(yè)績效。借鑒已有研究，本文將績效分為創(chuàng)新績效與競爭績效兩個(gè)部分共六個(gè)題項(xiàng)來度量。創(chuàng)新績效包括產(chǎn)品創(chuàng)新性、采用新的分銷策略和引入最新技術(shù)三個(gè)題項(xiàng)，競爭績效包括市場份額、利潤增長和新產(chǎn)品開發(fā)速度三個(gè)題項(xiàng)。

解釋變量：企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力。本文參考Tecce和Liao等研究，分別對數(shù)字機(jī)會感知能力、數(shù)字技術(shù)獲取能力、數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力和數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力等各設(shè)置四個(gè)題項(xiàng)，共16個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行度量。

中介變量：供應(yīng)鏈協(xié)同。借鑒Simatupang和Huo的研究，從信息、合作和流程三個(gè)方面共設(shè)計(jì)六個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行度量。“信息”包括上下游的信息的共享程度以及平臺建設(shè)兩個(gè)題項(xiàng)，“合作”包括上下游合作穩(wěn)定性以及目標(biāo)一致性兩個(gè)題項(xiàng)，“流程”包括創(chuàng)新流程以及調(diào)整流程兩個(gè)題項(xiàng)。

調(diào)節(jié)變量：研發(fā)投入。本研究中，從研發(fā)機(jī)構(gòu)、研發(fā)投資、研發(fā)人員比重等三個(gè)方面共設(shè)置三個(gè)題項(xiàng)對研發(fā)投入進(jìn)行度量。

控制變量：借鑒張吉昌和龍靜的研究，將企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年齡兩者作為控制變量并分別用企業(yè)員工數(shù)量和企業(yè)成立年限進(jìn)行度量。

四、實(shí)證分析

（一）描述性分析

本研究共收集問卷230份，剔除無效問卷15份，得到215份有效問卷，問卷有效率為93.4%。在上述215份有效問卷中，浙江企業(yè)占67.9%。另外，企業(yè)性質(zhì)以民營企業(yè)為主，占比71.2%，國有及國有控股占比14.4%，外資或合資等占比14.4%。另外，從企業(yè)規(guī)模來看，小型企業(yè)占比47.5%，中型企業(yè)占比31.3%，大型企業(yè)占比21.2%。

（二）信度與效度檢驗(yàn)

為保證各項(xiàng)指標(biāo)能夠準(zhǔn)確有效的測度，首先進(jìn)行α信度系數(shù)檢驗(yàn)。結(jié)果表明，各維度的Cronbachs α系數(shù)均大于0.9，這說明測度量表具有良好的內(nèi)部一致性。通過對影響因素做因子檢驗(yàn)得到，KMO為0.952，Bartlett球體檢驗(yàn)的p值<0.01，這說明適合后續(xù)進(jìn)一步因子分析。

借助AMOS26.0軟件建立模型進(jìn)行擬合檢驗(yàn)。從表1的結(jié)果可知，模型擬合較理想，可進(jìn)行各類假設(shè)后續(xù)的進(jìn)一步檢驗(yàn)。

（三）相關(guān)性分析

借用Pearson相關(guān)分析進(jìn)行變量之間相關(guān)性的測定。由表2可知，各變量間具有一定的相關(guān)性。

從表2可知，數(shù)字機(jī)會感知能力與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的其他三個(gè)維度及供應(yīng)鏈協(xié)同、研發(fā)投入和企業(yè)績效均顯著相關(guān)，數(shù)字技術(shù)獲取能力與數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力、數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力、供應(yīng)鏈協(xié)同、研發(fā)投入、企業(yè)績效顯著相關(guān)，數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力與數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力、供應(yīng)鏈協(xié)同、研發(fā)投入、企業(yè)績效顯著相關(guān)，數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力與供應(yīng)鏈協(xié)同、研發(fā)投入、企業(yè)績效顯著相關(guān)，研發(fā)投入與企業(yè)績效顯著相關(guān)。這為下文的驗(yàn)證假設(shè)提供初步支持。

（四）假設(shè)驗(yàn)證及分析

1. 直接效應(yīng)與中介效應(yīng)檢驗(yàn)

直接效應(yīng)與供應(yīng)鏈協(xié)同中介效應(yīng)回歸分析結(jié)果如表3所示。通過層次回歸分析的假設(shè)檢驗(yàn)得到模型2的結(jié)果：數(shù)字機(jī)會感知能力、數(shù)字技術(shù)獲取能力及數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力與企業(yè)績效顯著正相關(guān)，數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力（β=0.084，P>0.001）與企業(yè)績效相關(guān)關(guān)系不顯著，假設(shè)H1a、H1b、H1c得到支持，假設(shè)H1d沒有得到支持。

模型5的結(jié)果表明，數(shù)字機(jī)會感知能力、數(shù)字技術(shù)獲取能力、數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力與數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力均顯著正向影響供應(yīng)鏈協(xié)同，假設(shè)H2得到支持。

模型3的結(jié)果表明，供應(yīng)鏈協(xié)同與企業(yè)績效之間存在顯著正向影響；假設(shè)H3得到支持。此外，隨著在模型2的基礎(chǔ)上引入供應(yīng)鏈協(xié)同變量（即模型3），一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力中的數(shù)字機(jī)會感知能力對企業(yè)績效的影響由原來的顯著變?yōu)椴伙@著（β=0.006，P>0.1），另一方面，在供應(yīng)鏈協(xié)同的作用顯著的情況下，數(shù)字技術(shù)獲取能力、數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力以及數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力的回歸系數(shù)都有不同程度的降低，這進(jìn)一步說明了供應(yīng)鏈協(xié)同在數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與企業(yè)績效之間起到了顯著的中介作用，即供應(yīng)鏈協(xié)同促進(jìn)了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力對企業(yè)績效的影響。

進(jìn)一步比較模型2、模型3與模型5，數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力的回歸系數(shù)是最大的。這說明數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力對于企業(yè)績效以及供應(yīng)鏈協(xié)同的影響程度要大于其他因素。

2. 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

在檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)時(shí)，本文利用Bootstrap法檢驗(yàn)研發(fā)投入是如何調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與供應(yīng)鏈協(xié)同之間的關(guān)系，結(jié)果如表4所示。從表4可知，當(dāng)變量為數(shù)字機(jī)會感知能力與研發(fā)投入的交互項(xiàng)時(shí)，交互項(xiàng)系數(shù)不顯著（P=0.943>0.05），且對應(yīng)的置信區(qū)間包括0，表明研發(fā)投入在數(shù)字機(jī)會感知能力與供應(yīng)鏈協(xié)同之間不存在顯著調(diào)節(jié)作用；當(dāng)變量為數(shù)字技術(shù)獲取能力與研發(fā)投入的交互項(xiàng)時(shí)，交互項(xiàng)系數(shù)顯著（P=0.044<0.05），對應(yīng)的置信區(qū)間不包括0，表明研發(fā)投入在數(shù)字技術(shù)獲取能力與供應(yīng)鏈協(xié)同間存在顯著調(diào)節(jié)作用；當(dāng)變量為數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力與研發(fā)投入的交互項(xiàng)時(shí)，交互項(xiàng)系數(shù)顯著（P=0.007<0.05），且對應(yīng)的置信區(qū)間不包括0，表明研發(fā)投入在數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力與供應(yīng)鏈協(xié)同之間存在顯著調(diào)節(jié)作用；當(dāng)變量為數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力與研發(fā)投入的交互項(xiàng)時(shí)，交互項(xiàng)系數(shù)顯著（P=0.008<0.05），且對應(yīng)的置信區(qū)間不包括0，表明研發(fā)投入在數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力與供應(yīng)鏈協(xié)同之間存在顯著調(diào)節(jié)作用，假設(shè)H4得到部分支持，即研發(fā)投入除了無法調(diào)節(jié)數(shù)字機(jī)會感知能力對供應(yīng)鏈協(xié)同的直接作用外，均可正向調(diào)節(jié)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力其他三個(gè)維度對供應(yīng)鏈協(xié)同的直接作用。究其原因，在數(shù)字機(jī)會感知能力與企業(yè)數(shù)字研發(fā)投入之間可能存在某種排他效應(yīng)，這種“排他效應(yīng)”既來源目前中國企業(yè)的組織架構(gòu)的設(shè)置，即對市場數(shù)字機(jī)會的感知能力更多源自市場營銷部門，而企業(yè)數(shù)字研發(fā)更多源自技術(shù)和生產(chǎn)部門，另外也來自上述管理部門人員對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同的理解，前者可能更重視營銷手段和流程重組，后者可能更重視技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)。因此，當(dāng)研發(fā)投入增加時(shí)，尤其是內(nèi)部技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品研發(fā)增加時(shí)，反而會影響數(shù)字技術(shù)發(fā)展給企業(yè)帶來的新市場機(jī)會的感知和對客戶反應(yīng)的響應(yīng)。要解決上述問題，一個(gè)可行的方案可以通過重組機(jī)構(gòu)，以協(xié)調(diào)市場營銷與技術(shù)研發(fā)的關(guān)系。

調(diào)節(jié)效應(yīng)簡單斜率分析圖如圖2所示。從圖2可知，無論是數(shù)字技術(shù)獲取能力、數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力還是數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力，高水平的研發(fā)投入比低水平的研發(fā)投入的調(diào)節(jié)效應(yīng)都更顯著。因此，企業(yè)增加在數(shù)字技術(shù)方面的研發(fā)投入是非常必要的。

3. 被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)是否存在，本研究運(yùn)用spss26.0的process插件通過Bootstrap方法檢驗(yàn)有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)（見表5）。從表5可知，在研發(fā)投入不同水平時(shí)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力—供應(yīng)鏈協(xié)同—企業(yè)績效的間接效應(yīng)在95%置信區(qū)間均不包括0，表明不同研發(fā)投入條件下間接效應(yīng)顯著。因此，供應(yīng)鏈協(xié)同的中介效應(yīng)受到研發(fā)投入的調(diào)節(jié)，假設(shè)H5得到支持。

五、結(jié)論與啟示

基于動態(tài)能力理論，本文構(gòu)建了以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力為解釋變量、以企業(yè)績效為被解釋變量、以供應(yīng)鏈協(xié)同為中介變量和以研發(fā)投入為調(diào)節(jié)變量的概念模型。以215家制造企業(yè)作為樣本，采用多層回歸等實(shí)證方法，深入研究了數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力對企業(yè)績效的影響機(jī)制以及供應(yīng)鏈協(xié)同的中介作用和研發(fā)投入的調(diào)節(jié)作用。

實(shí)證結(jié)果表明：第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力部分正向影響績效的提升。具體而言，數(shù)字機(jī)會感知能力、數(shù)字技術(shù)獲取能力、數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力均正向影響企業(yè)績效，其中數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力影響效果最強(qiáng)。數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力對企業(yè)績效無顯著影響。其可能的解釋是，一方面，樣本企業(yè)大多為正在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)，其數(shù)字化的戰(zhàn)略適應(yīng)能力還未形成。當(dāng)然，樣本企業(yè)規(guī)模偏小也可能導(dǎo)致其對戰(zhàn)略適應(yīng)能力的不重視。另一方面，是戰(zhàn)略適應(yīng)能力對企業(yè)績效的影響可能存在一種滯后效應(yīng)；第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力正向影響供應(yīng)鏈協(xié)同，其中，數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力影響程度最大。供應(yīng)鏈協(xié)同在數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力提升企業(yè)績效中起到了顯著的中介效應(yīng)。另外，從單個(gè)因素來看，供應(yīng)鏈協(xié)同對企業(yè)績效的影響程度最大；第三，研發(fā)投入部分調(diào)節(jié)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與供應(yīng)鏈協(xié)同之間的關(guān)系，即研發(fā)投入水平越高，數(shù)字技術(shù)獲取能力、數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力和數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力對供應(yīng)鏈協(xié)同影響越強(qiáng)；第四，不同研發(fā)投入水平下，對中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用也不同，研發(fā)投入水平高時(shí)，對中介效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用更強(qiáng)。

上述研究結(jié)論對當(dāng)前推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。首先，企業(yè)應(yīng)該將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為當(dāng)前提升企業(yè)競爭優(yōu)勢和實(shí)現(xiàn)良好績效的重要手段，而其關(guān)鍵在于提升包括數(shù)字機(jī)會感知能力、數(shù)字技術(shù)獲取能力、數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力和數(shù)字戰(zhàn)略適應(yīng)能力在內(nèi)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力。在上述四種能力中，數(shù)字技術(shù)協(xié)調(diào)能力至關(guān)重要；其次，要保證數(shù)字化轉(zhuǎn)型能帶來的良好經(jīng)濟(jì)回報(bào)，單靠單個(gè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是很難實(shí)現(xiàn)的，需要供應(yīng)鏈上下游所有企業(yè)協(xié)同推進(jìn)。最后，企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中不斷增加研發(fā)投入是保證企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的重要因素。對于以制造企業(yè)為主體的所進(jìn)行的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化活動，其關(guān)鍵在于利用新一代數(shù)字技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品和工藝創(chuàng)新。另外，通過重組機(jī)構(gòu)，以協(xié)調(diào)市場營銷與技術(shù)研發(fā)的關(guān)系也是至關(guān)重要的。

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＊本文系國家社科基金項(xiàng)目“新形勢下我國制造業(yè)集群數(shù)字化轉(zhuǎn)型的典型路徑與對策研究”（項(xiàng)目編號：20BJY100）階段性研究成果。

（作者單位：鄭健壯、周禮南，浙大城市學(xué)院商學(xué)院；譚佳嘉，浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院。周禮南為通信作者）