信息水平、合作創新能力與企業績效—以零售企業為例

金 敏 副教授

（桂林航天工業學院管理學院 廣西桂林 541004）

理論基礎

（一）信息水平

本文通過查閱相關文獻，將企業的信息水平分為三個維度：首先，企業的信息獲取水平是先決條件。信息獲取是指企業從不同的需要出發，通過多種渠道對相關信息進行檢索、選擇和排序的過程。“信息”包含事件和狀態的一切知識，是非常重要的資源。在大數據時代，很多信息需要人去主動收集、過濾、整理以實現信息增值。若企業收集信息的能力有限，可能會因無法在合理的時限內搜集到足夠多的有效信息而錯過先機。

其次，企業的信息挖掘水平是核心。一般來說，企業直接獲取的信息往往比較繁瑣、細碎，并不能直接用于決策，因此企業必須通過一些技術對已經獲取的大量信息進行統計、整合，以發現其中隱藏的內容，輔助企業進行決策，這是企業信息化的核心問題。

最后，企業的信息創造水平是其信息化程度的直接表現。企業信息水平指企業通過整合內部所有資源所形成的信息流，并結合企業現狀，為企業管理和總體戰略規劃提供信息支撐的能力。企業只有在對各類信息進行詳細分析的基礎上，才能挖掘新的需求，創造出更有價值的信息，從而為消費者解決切實的問題，提高企業效率，獲取競爭優勢，實現良性運轉。

（二）合作創新能力

創新是通過新事物的產品化，為給用戶帶來前所未有的價值感受從而實現價值增量的過程。隨著網絡時代的到來，近年來學術界對企業創新的分析逐漸側重于合作創新。合作創新指企業通過協調內外部資源來搜尋創新元素，將之與現有資源進行重組，以產生有價值效果的能力，合作對象可為供應商、用戶、政府、研究機構或中介組織等，并以不同形式體現。隨著科技發展和經濟一體化，企業之間生產技術經濟的相互依存度越來越高，資源的交流和互補趨勢愈加明顯，這在客觀上要求企業走合作的道路。企業各自的相對優勢在合作中得到了更大程度的發揮，且信息共享也有助于提高企業效率，降低運營成本，最終產生協同效應，使企業競爭力得到提升。但企業的社會性和復雜性，以及企業間發展愿景和戰略的不同也可能會導致利益與資源分配難以兩全，最終分道揚鑣。

因此，企業需理性選擇合作伙伴，通過大量的信息收集和配對測試，從合作對象中尋找可借鑒的部分，與自身的產品進行重組，做進一步優化，為用戶提供更高的價值，或將有力地促成創新的深度和廣度，形成合作雙方互惠互利的雙贏局面。這種合作創新有著非常重要的意義，是企業未來持續創新的必要條件。通過查閱其他相關文獻，本文將零售企業的合作創新能力分為三個維度，即戰略合作、組織合作、技術合作，以表現其與供應鏈其他節點之間的互動和合作水平。

（三）企業績效

企業績效是指企業在其經營期內的經營情況和業績水平。企業管理效益水平主要體現在企業的盈利能力、資本運營水平、償債能力和后續發展能力這四類經濟指標中。管理者的業績主要體現在管理者在經營期內的成績。企業需要從不同的維度去了解實現利潤真正增長的驅動力，投入更多的精力去協調運營各個環節，集中精力做好業務規劃和預算，明確方向，以最優模式進行經營活動，并快速準確地對今后的發展進行預判，以確保能夠迅速應對市場變化。

研究假設與研究設計

國內外有關信息化、合作創新與企業績效的分析結果均顯示，企業既通過提高其信息水平以實現業績增長，或可通過與供應鏈其他節點之間的互動和合作提高其合作創新能力，進而提高企業績效。因此，本文以零售企業為分析目標，將其合作創新能力劃分為三個層級，即：戰略合作、組織合作、技術合作；并將其信息水平分為信息獲取、信息挖掘和信息創造三個維度。之后，本文以零售企業的信息水平和合作創新能力為自變量，以企業績效為因變量，設計了三者的理論模型，并提出了本次研究的七大假設，以分析三大變量之間可能存在的相關關系，如表1所示。

實證分析

本次問卷主要由四個部分構成，即樣本企業信息、信息水平、合作創新能力和企業績效，并通過李克特5級量表對其進行評估。本次調研對象以全國各地零售企業的管理者為主，主要通過線上渠道進行問卷的發放與回收工作，共發放問卷300份，有效問卷246份，共涉及223家企業。其中，國企41家，私企125家，外企27家，合資30家。

（一）信度和效度檢驗

本文對收集的數據進行了信度和效度檢驗，以驗證數據的穩定性和集中程度。本文選取了Cronbach's α系數法進行信度檢驗，經對比分析，各個變量的Cronbach's α系數均超過0.7，數據的穩定性較好，信度較高。此外，本文通過驗證性因子分析檢驗了模型的適配度。經聚合效度檢驗，各項變量的標準化因子載荷 ＞ 0.5，AVE ＞ 0.5，CR ＞ 0. 7，符合檢驗標準，模型的聚合效度較高。經區分效度檢驗，各變量的均高于該因子與其它因子的相關系數值，區分效度較好，通過檢驗。

（二）相關性檢驗

本文通過相關分析檢驗了變量之間線性相關程度的強弱。在相關性分析中，相關系數反應了變量變化的趨勢、方向和程度，取值范圍為（-1，+1）。0表示兩個變量不相關，正值表示正相關，負值表示負相關。數值越大，相關性越強。表2顯示，各個變量相關系數的分布區間為（0.323，0.764），具有較強的相關性。

（三）模型評價

在執行實證檢驗之前，本文測試了此模型的整體擬合指數，以檢驗模型與數據之間的擬合性。表3顯示了模型的擬合指數，所有數值均符合檢驗標準，擬合性較高。之后，本文檢驗了模型中各個變量的衡量誤差。經檢驗，各變量的衡量誤差的P ＜ 0.001，拒絕原假設，模型集合效果較好。

表1 假設匯總

表2 相關性檢驗

表3 模型擬合指數

表4 路徑系數

（四）路徑檢驗

本文通過計算獲得了零售企業信息水平和企業合作與企業績效的具體路徑系數，如表4所示。其中，信息獲取→信息挖掘的路徑系數為0.682（p＜0.001），假設1a通過檢驗；信息獲取→信息創造的路徑系數為0.617（p＜0.001），假設1b通過檢驗。戰略合作→技術合作的路徑系數為0.323（p=0.008＜0.05），假設2a通過檢驗；戰略合作→組織合作的路徑系數為0.382（p＜0.001），假設2b通過檢驗。信息獲取對技術合作、組織合作和戰略合作的p值依次為0.229、0.226、0.527，均高于0.05，假設3a、3b、3c未通過檢驗。信息挖掘對技術合作、組織合作和戰略合作的路徑系數依次為0.314（p=0.009＜0.05）、0.301（p=0.012＜0.05）、0.369（p=0.005＜0.05），假設 4a、4b、4c通過檢驗。信息挖掘對技術合作、組織合作和戰略合作的路徑系數依次為 0.331（p=0.014＜0.05）、0.353（p=0.004＜ 0.05）、0.482（p=0.003＜0.05），假設5a、5b、5c通過檢驗。

對企業績效而言，技術合作、組織合作和戰略合作對績效的路徑系數依次為0.392（p＜0.001）、0.295（p=0.009＜0.05）、0.269（p=0.008＜0.05）， 假 設 6a、6b、6c通過檢驗。信息獲取、信息挖掘和信息創造對其的p值依次為0.915、0.803、0.771，均高于0.05，假設7a、7b、7c未通過檢驗。假設3和假設7未通過檢驗的原因可能是，企業的信息水平雖然有了一定程度的提高，可以通過多種渠道收集大量關于合作伙伴和市場的信息，但對各類信息的收集和處理水平仍處于較為低效的狀態，低價值的信息不能對企業決策起到積極的正面推動效果。

結論與建議

（一）結論

本文以223家零售企業為分析目標，以零售企業的信息水平和合作創新能力為自變量，以企業績效為因變量，設計了三者的理論模型，分析了三大變量之間可能存在的相關關系。零售企業的信息獲取水平與信息挖掘和信息創造均呈現出正相關關系，且信息獲取與信息挖掘的相關性要強于信息獲取與信息創造；戰略合作與技術合作和組織合作均呈現出正相關關系，且戰略合作與組織合作的相關性要強于戰略合作與技術合作；零售企業的信息挖掘與合作創新，信息創造與合作創新，以及合作創新與企業績效均表現出顯著的正相關關系；零售企業的信息獲取水平與合作創新，以及信息獲取與企業績效之間均不存在顯著的相關關系，這可能是因為企業當前具備的信息能力相對有限，無法獲取到足夠有效的相關信息，且聯系拓展其它信息的能力較低，無法推出更多的可能性，不能盡可能多的分析出各種潛在的可能性，也就難以對企業決策起到正面的推動效果。

（二）建議

首先，企業應提高其信息能力，完善內部信息技術體系。如今正處于一個高速膨脹發展的信息時代，鋪天蓋地的信息或主動或被動地被人們獲取。因此，有選擇性的獲取信息非常必要。一次成功的分析，必須從收集并篩選信息開始，通過建立邏輯網絡，再根據量化后的信息，計算每個邏輯網絡中的結論的可能性，最后經過反復推敲，才可能得出正確的結論。所以，企業應通過目的性的篩選盡量將每一個信息進行量化，并把已經量化過的信息，套入邏輯網絡當中進行分析及整理，總結其中可能存在的邏輯聯系。只有將建立邏輯網跟量化信息結合起來之后，才能夠分析各種不同的可能性，最終得出更符合事實的結論。

其次，隨著科技發展和經濟一體化，企業之間生產技術經濟的相互依存度越來越高，資源的交流和互補趨勢愈加明顯。因此，企業應尋找真正富有影響力的合作伙伴，在資源共享、互利互惠的基礎上，通過強強聯合相互學習，最大限度的利用數據與資源，改進自身產品，推動技術向前發展，實現關鍵部件和技術的升級，有效的避開同質化競爭，提升核心競爭能力。

最后，企業要占據更大的市場，必須深刻地了解用戶需求，以用戶為中心研究合適的產品與服務，形成差異化競爭。因此，企業需以客戶需求管理和產品規劃為主建立管理流程和決策體系，將需求轉變為具有差異化競爭優勢的產品，快速響應用戶的顯性與隱性需求，如此才能掌握市場發展趨勢和企業節奏，保持高盈利能力。