數據賦能對制造業企業績效的影響：戰略柔性的中介作用

張振剛，肖 丹，許明倫

（1.華南理工大學工商管理學院；2.廣州數字創新研究中心；3.華南理工大學公共管理學院，廣東廣州 510640）

1 研究背景

制造業一直是中國經濟增長的重要引擎，近20年來占國家生產總值（GDP）比重在30%左右，是對中國GDP 貢獻最大的行業，但隨著制造業市場環境變化的加快、不確定性的加大、人口紅利的消失、外部發達國家和新興發展中國家的“兩端擠壓”，中國制造業轉型升級面臨重重困難，亟需高質量發展的新方式、新動力。如今，數據賦能對促進企業的智能化和敏捷化具有重要作用，已成為制造業轉型的關鍵［1］。數據賦能通過利用大數據、云計算等新一代信息技術來優化企業收集、管理、分析數據的方式，與企業的生產經營實踐相結合，提高企業適應環境變化配置資源的戰略柔性，讓企業在動態環境中獲得競爭優勢，最終對企業績效產生積極影響。

目前，學者們普遍用案例研究的方法揭示數據賦能對企業生產及價值創造的具體過程，定量研究不足，使用定量的方法來開展數據驗證研究將有利于豐富數據賦能的研究體系；另外，數據賦能對企業績效的內在作用機制尚未得到充分揭示，有待進一步探究。因此，本研究從數據賦能角度出發，以戰略柔性為中介變量，構建了數據賦能與企業績效間的中介模型，旨在探究數據賦能影響企業績效的內在機制，并以廣東省大型制造業企業作為研究對象，通過155 個企業樣本進行實證研究。

2 理論基礎與研究假設

2.1 數據賦能的定義及其與企業績效的關系

目前，學者們對數據賦能的定義尚未達成一致。Lerch 等［2］將制造業的數據賦能定義為：信息和數字技術驅動的智能連接機器現象。孫新波等［1］認為數據賦能是依賴和提高企業對信息的獲取及利用能力，釋放數據具備的信息潛能，進而驅動企業高效配置資源、響應客戶需求，創造企業價值的過程。劉靜等［3］認為數據賦能代表著大數據對傳統商業創造的經濟績效，包括數據資產與數字經濟兩方面內容。

在維度劃分上，Lenka 等［4］從能力視角將數據賦能劃分為智能能力、連接能力、分析能力3 個維度，其中智能能力是人工參與程度低的情況下通過硬件設施來感知、抓取信息的能力，連接能力是以通信技術實現與智能化的各類產品進行連接的能力，分析能力是對浩繁的客戶行為數據進行邏輯處理和場景模擬來挖掘客戶需求的能力；周文輝等［5］基于中國企業的實踐豐富了以上3 個維度的內容，強調連接能力是實現人與人、人與物、人與信息、信息與信息的連通，智能能力是實現對用戶行為表現的自動感知以及對服務的自動優化，分析能力是對信息的處理和分享能力，并指出了這3 種能力在企業不同發展階段的具體表現形式；鐘蘇梅［6］將數據賦能劃分為大數據資源和對數據資源的利用能力兩個維度。

立足于數據時代背景，以企業經營管理為著力點，結合已有研究，本研究認為，數據賦能是企業基于數據基礎設施及大數據、云計算等新一代信息技術，對企業經營管理所產生或需要的數據進行采集、整理、分析并共享，意圖為企業打造數據資源庫及提供決策支撐的過程。數據賦能可分為連接能力、智能能力以及分析能力3 種能力，其中，連接能力是對企業內外部人、物、信息間的廣泛連接，智能能力是企業通過先進的硬件設備和信息技術得以在人工介入少的情況下快速感知、捕獲及動態分配數據資源的能力，分析能力是企業在規模龐大的數據中發現有價值的信息并且將其轉換為具有組織運營價值的預測性見解的能力。

數據賦能對企業生產管理及服務都具有積極影響。生產方面，數據賦能不僅有利于提升復雜產品制造敏捷性［7］，還可以促進企業大規模定制技術創新［8］；管理方面，數據驅動的智能制造框架能實時監控產品生產的全過程，及時收集并分析生產數據、發現問題，并幫助作出明智決策，有效降低企業運營成本［9-10］；產品和服務創新方面，基于對海量數據的挖掘分析，企業加強了對消費者行為模式及其發展趨勢的準確研判，進而可設計出更符合消費者需求的產品及服務［11］。同時，新一代信息技術的應用，使企業得以用更低的成本以更高的效率獲取更全的用戶信息，從而具備全樣本自然實驗的條件，可以根據用戶的不同需求持續改進產品，提高企業的產品創新能力［12］，促進企業取得更好的績效。

由此，本研究提出以下假設：

H1a：數據賦能連接能力正向影響企業績效。

H1b：數據賦能智能能力正向影響企業績效。

H1c：數據賦能分析能力正向影響企業績效。

2.2 戰略柔性在數據賦能和企業績效間的中介作用

戰略柔性是企業占有、控制各種稀缺資源并在識別和應對外部環境變化時高效配置和運用資源的能力，可劃分為資源柔性與能力柔性，其中資源柔性決定著企業對已有資源的有效利用能力，主要表現為資源專用性的削弱及資源轉換用途時的成本更少、難度更小、時間更短，能力柔性是企業根據市場變化情況及時對組織及外部資源進行獲取、整合及分配的能力［13］。

（1）數據賦能有利于提升企業的戰略柔性。第一，數據賦能連接能力使企業能夠連接更多內外部人、物、信息之間的數據，接觸并引入更廣泛的新信息新知識，從而擴展和豐富企業現有知識庫［6］，為企業應對動態變化的市場環境提供了更多的資源儲備。第二，數據賦能智能能力使得企業在低人為干預下可以快速識別并獲取企業所需的數據資源，改變了工作進行的時間以及工作的性質和節奏，幫助加快識別內外部環境的變化狀況并及時作出響應［14］，提升了資源的使用效率，降低了資源用途轉變的成本和難度［15］，提高了企業的戰略柔性。最后，數據賦能分析能力使企業能在海量的數據資源中分離出對目前企業業績提升有價值的信息，以及對未來企業的長期可持續發展有用的知識，充實企業已有的資源池，使企業能夠不斷發現并掌握以往未發現的諸多功能和技術，從而讓企業的有限資源的使用范圍得以擴大、利用效率得以提升［16］。此外，數據賦能讓企業更有效地挖掘消費者數據，預測消費者的深層需求，實現對消費者的個性化服務，同時為企業的戰略性部署提供更清晰的方向，從而縮短對應資源分配的時間，提高資源配置的效率和能力，戰略柔性也能由此提升。

（2）戰略柔性有利于提升企業績效。資源柔性可以減少環境變化對企業帶來的沖擊，資源柔性越大的企業越能更好地應對各種不確定性因素［17］。通過資源柔性化，企業能更好地把控和利用自身資源［18］，為企業的長期可持續發展提供更多可能性；同時，企業的資源柔性越強，企業進行資源用途轉換所需花費的成本就越少［19］，有利于降低企業的運營成本。能力柔性不僅可以幫助企業對存量資源的作用和使用范圍進行準確清晰地定位，明確企業所需所缺資源，引導企業有效評估、及時獲取外部新資源［13］，還能提高企業的資源整合和配置能力，讓有限的資源發揮更大的價值和作用，為企業在激烈的市場競爭中提升績效創造更多機遇［18］。

綜上所述，數據賦能有助于企業提升戰略柔性，而戰略柔性有助于提升企業績效，因而，本研究提出以下假設：

H2a：數據賦能連接能力通過資源柔性的中介作用影響企業績效。

H2b：數據賦能智能能力通過資源柔性的中介作用影響企業績效。

H2c：數據賦能分析能力通過資源柔性的中介作用影響企業績效。

H2d：數據賦能連接能力通過能力柔性的中介作用影響企業績效。

H2e：數據賦能智能能力通過能力柔性的中介作用影響企業績效。

H2f：數據賦能分析能力通過能力柔性的中介作用影響企業績效。

2.3 研究框架

綜上，制造業企業要想通過數據賦能來提升績效，就要利用數據基礎設施及新一代信息技術對企業內部經營及外部市場數據進行采集、存儲、計算、管理和利用，增強企業對數據的廣泛連接能力、實時收集數據的智能能力、對數據進行挖掘分析為企業決策提供依據的分析能力，進而促進企業根據市場變化情況，對人、財、物、數據等企業內外部資源進行更快速、更有效率地配置，即增強企業的戰略柔性。據此，本研究構建了數據賦能提升企業戰略柔性進而促進企業績效提升的研究框架，如圖1所示。

圖1 研究框架

3 研究設計

3.1 數據收集

為了驗證上述邏輯與假設，結合本研究課題組（以下簡稱“課題組”）主要研究關注點，通過多種途徑面向廣東省的大型制造業企業發放問卷。一是委托政府機構發放。課題組與廣州市政府有著良好合作基礎，因此委托其向所管轄的大型制造業企業發放與回收問卷，這也是本研究中主要的問卷發放方式。二是現場發放。將紙質版問卷發放給華南理工大學EMBA、MBA 班學員，進行現場填寫并回收。三是利用筆者社會網絡發放。通過筆者在大型制造業企業工作的親人、朋友、同學以及他們的朋友填寫并回收問卷。本研究選用了匿名回答的方式，并在問卷開頭已表明“不涉及任何個人隱私和商業機密”，然后對紙質問卷數據進行兩輪獨立地錄入，安排第三人復核，以避免錄入過程的誤差，最后剔除了不完整或明顯隨意填寫的問卷。本研究一共發放了300 份調查問卷，涉及計算機、通信、汽車、醫藥、家具、食品、紡織、金屬等多個行業，回收有效問卷共計155 份，問卷有效回收率為51.6%（詳情見表1）。

表1 樣本描述性統計結果

表1（續）

3.2 變量測量

本研究在已有成熟量表的基礎上咨詢多位業界專家及學者，根據他們的意見對量表進行修改，以保證量表適應本研究的具體情景，并經過試發放、反饋修改等多個環節以提高問卷的有效性和科學性。問卷采用Likert 七點量表對數據賦能、戰略柔性、企業績效等變量進行測度。具體如下：

（1）自變量：數據賦能。分別用3 個題項對連接能力、智能能力、分析能力進行測度，從連接內容和范圍等方面測量連接能力，以反應速度測量智能能力，從發現價值信息的能力方面測量分析能力。

（2）中介變量：戰略柔性。用3 個題項從資源的適用范圍和轉換效果等方面測量資源柔性，用5個題項來測量能力柔性，考察企業對已有資源的有效利用能力和對新資源的獲取能力。

（3）因變量：企業績效。用4 個題項考察企業銷售收入、利潤總額的絕對規模和增長速度在行業中的表現。

（4）變量信度和效度。量表總的克隆巴赫系數(Cronbach's Alpha)為0.946，自變量連接能力、智能能力、分析能力，中介變量資源柔性、能力柔性及因變量企業績效的Cronbach's Alpha 都在0.8 以上（見表2），表明量表的信度非常好。效度方面，自變量和中介變量的KMO 值均為0.872，因變量的KMO 值為0.738，各個變量的累積解釋變差都超過了60%，并且全部題項的因子載荷介于0.577 至0.859 之間，均滿足超過0.5 的要求，表明量表具有良好的效度。

表2 變量及變量信效度分析

（5）控制變量。將企業類型、營業收入、產權性質、主營行業等作為控制變量，以減少外生變量的影響。

4 數據分析

4.1 相關性分析

表3 顯示了各變量間的相關性分析結果，自變量、中介變量和因變量均顯著正相關，可見各變量間關系與本研究假設方向基本一致。

表3 變量的相關性分析

表3（續）

4.2 回歸分析

為檢驗以上研究假設，通過SPSS 軟件對所收集問卷數據進行了回歸分析，具體結果見表4 和表5。

4.2.1 數據賦能對企業績效的直接效應檢驗

由表4 可見，全部變量的VIF 值均未超過1.657，遠低于10，說明變量間的回歸分析不會受到共線性的不良影響。其中，M1 為基準模型，只囊括了控制變量；M2 至M4 在M1 的基礎上分別添加了自變量連接能力、智能能力及分析能力，均在0.05 的置信水平上顯著，并且與基準模型相比，M2 至M4 的R2值都有所上升，表明模型的擬合度更好，加入自變量確實有助于增強方程解釋力。M2 至M4 顯示，連接能力、智能能力、分析能力回歸系數均顯著為正，表明數據賦能正向影響大型制造企業績效，因此假設H1a、H1b、H1c獲得支持。

表4 變量的直接效應檢驗結果

4.2.2 戰略柔性的中介效應檢驗

對于戰略柔性在數據賦能和企業績效間中介作用的檢驗，采用Baron 等［20］的研究方法，共分為3個環節。第1 個環節是直接效應檢驗，已經在上面的分析中完成。第2 個環節在M11 至M18 中檢驗（見表5），所有模型均在0.05 的置信水平上顯著。其中，M11 和M15 為基準模型，M12 至M14 及M16至M18 是在基準模型上分別加入了各個自變量。結果表明，連接能力、智能能力、分析能力分別與資源柔性顯著正相關，連接能力、智能能力、分析能力分別與能力柔性顯著正相關，則第2 個環節得以完成，即自變量與中介變量相關。第3 個環節是在M5 至M10 中檢驗，在回歸方程中同時放入控制變量、自變量、中介變量，觀察變量間的相關性變化。其中，M5 結果顯示雖然連接能力對企業績效的回歸系數變小，但資源柔性的回歸系數不顯著，所以資源柔性在連接能力和企業績效間的中介作用不顯著，即假設H2a 未獲得支持；M6、M7 結果顯示智能能力、分析能力仍顯著正向影響企業績效，但系數都有所降低，資源柔性的回歸系數均顯著，所以資源柔性分別在智能能力與企業績效、分析能力與企業績效間起部分中介作用，即假設H2b、H2c均獲得支持；M8 至M10 結果顯示連接能力、智能能力、分析能力均仍顯著正向影響企業績效，但系數都有所降低，且中介變量能力柔性的回歸系數均顯著，表明能力柔性在數據賦能的3 項能力與企業績效間均起部分中介作用，即假設H2d、H2e、H2f均獲得支持。

表5 變量的中介效應檢驗結果

5 結論與啟示

5.1 研究結論

本研究以廣東省大型制造業企業為研究對象，從數據賦能的角度，通過對回收的155 份有效問卷數據的分析，實證探究了數據賦能對企業績效的具體影響機制。主要結論有：（1）連接能力、智能能力、分析能力與企業績效之間均呈顯著正相關關系，數據賦能可以幫助企業在行業競爭中處于有利位置；（2）連接能力、智能能力、分析能力分別對資源柔性和能力柔性均具有顯著正向影響，即數據賦能越強則企業戰略柔性越高；（3）資源柔性在智能能力與企業績效、分析能力與企業績效的關系中均起到部分中介作用，能力柔性在數據賦能的3 個維度與企業績效的關系中均起到部分中介作用，數據賦能會通過戰略柔性間接影響企業績效。

5.2 管理啟示

本研究獲得以下管理啟示：（1）大型制造業企業應當順應時代潮流，把握好當前大數據時代帶來的機遇，適時引入和充分利用新一代信息技術，為企業廣泛收集、實時獲取、精準分析各種有價值的數據，為當前處于轉型升級的企業在研發、生產、銷售等價值鏈各環節提供有效決策依據，增強企業對外部環境變化的準確和快速響應，并合理優化相關業務流程，提高企業的制造和服務水平，塑造和強化企業的競爭優勢。（2）制造業企業在與數字化的融合發展中應注重戰略柔性的重要作用，戰略柔性是數據賦能影響企業績效提升的關鍵環節，面對快速變化的外部市場環境，企業必須加強戰略柔性，擴大已有資源的利用范圍，降低變化帶來的損失，適時調整戰略導向，并快速配置相關戰略資源，盡可能抓住變化中的機遇，促進企業績效提升。