供應商整合對新產品績效的影響——技術不確定性的調節作用

張延濤，李隨成，李 勃

（西安理工大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710054）

供應商整合對新產品績效的影響
——技術不確定性的調節作用

張延濤，李隨成，李 勃

（西安理工大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710054）

文章研究供應商整合對新產品績效的影響，并檢驗技術不確定性對二者關系的調節作用。通過大樣本調查收集數據，運用結構方程模型對整體結構模型進行擬合分析和假設檢驗，運用分層回歸分析法檢驗技術不確定性的調節作用。研究結果表明：灰箱供應商整合對新產品引入速度、新產品創新性均具有正向影響；黑箱供應商整合對新產品引入速度具有負向影響，對新產品創新性具有正向影響；技術不確定性對灰箱供應商整合與新產品引入速度、灰箱供應商整合與新產品創新性之間關系均具有正向調節作用；技術不確定性對黑箱供應商整合與新產品引入速度之間關系具有負向調節作用，對黑箱供應商整合與新產品創新性之間關系無顯著調節作用。

供應商整合；灰箱供應商整合；黑箱供應商整合；新產品績效；技術不確定性

一、引 言

持續進行新產品開發是企業獲取競爭優勢的重要途徑［1］。企業希望通過加快新產品引入速度并提高新產品創新性，以增強新產品競爭力，贏得有利的市場位置。企業應運用各種資源，致力于提高新產品績效，提高對客戶需求的響應能力，培養客戶忠誠，增加市場份額，在市場競爭中贏得主動［2］。

研究表明，取得良好的新產品績效不僅需要制造商加強技術、采購、生產、營銷等職能部門間協調，充分整合內部資源，也需要運用供應商整合策略，以充分利用供應商掌握的優勢資源，讓供應商為提高新產品績效做貢獻［3-4］。在新產品開發情境下，供應商整合是指，供應商以合作方式參與制造商新產品開發過程，以滿足最終客戶需求［1］。供應商整合是制造商獲取供應商專門知識和技術能力的有效方式，能夠增強制造商新產品競爭力［5］。學者將新產品開發情境下的供應商整合分為黑箱供應商整合和灰箱供應商整合兩種類型，考察二者對新產品開發結果的影響。研究發現，灰箱供應商整合和黑箱供應商整合具有不同的成本和收益，對開發團隊效果、創新績效以及產品質量具有不同影響［6-7］。新產品績效是新產品開發績效的重要維度，學者已開始關注不同供應商整合類型對新產品績效的影響。學者研究灰箱、黑箱供應商整合對新產品創新性的影響［8］，分析灰箱、黑箱供應商整合對新產品引入速度的影響［1］，考察黑箱供應商整合對（第28卷第05期）（Vol.28，No.05）新產品引入速度、新產品創新性的影響［9］。從研究內容看，學者或研究灰箱、黑箱供應商整合對新產品績效單個維度（新產品引入速度、新產品創新性）的影響，或考察單個供應商整合類型對新產品績效的影響。從研究結果看，學者并未得出一致結論，研究結論甚至完全相反。例如，Perols等（2013）［1］發現黑箱供應商整合對新產品引入速度具有負向影響，而Zhao等（2013）［9］得出的結論與之截然相反。與此同時，學者開始關注技術不確定性對供應商整合與新產品績效之間關系的調節作用，以明確當技術不確定性為高時，何種供應商整合類型更有助于提高新產品績效。Zhao等（2013）［9］檢驗了技術不確定性對黑箱供應商整合與新產品引入速度、黑箱供應商整合與新產品創新性之間關系的調節作用，卻未考察技術不確定性對灰箱供應商整合與新產品引入速度、灰箱供應商整合與新產品創新性之間關系的調節作用?；蚁?、黑箱供應商整合對新產品績效的影響仍然未知，技術不確定性對供應商整合與新產品績效之間關系的調節作用有待進一步研究。

借鑒已有研究成果，將制造商新產品開發情境下的供應商整合分為兩種主要類型，即灰箱供應商整合和黑箱供應商整合，考察二者對新產品績效的影響，并檢驗技術不確定性對供應商整合與新產品績效之間關系的調節作用。在此，制造商是指整條供應鏈上最終產品（服務）的生產者（提供者）。供應商是指向制造商提供原材料、零部件以及機器設備等生產要素的企業。

二、研究假設

（一）供應商整合與新產品績效

可用新產品引入速度和新產品創新性測量新產品績效［10］。新產品引入速度衡量新產品績效的效率，是指新產品投放市場的快慢程度，反映新產品從最初開發（包括分析商業機會和產生概念），到最終投放市場所耗費的時間［11］。新產品創新性衡量新產品績效的效果，是指新產品的新穎程度，反映新產品對于客戶而言是有意義、獨特以及不同于其他產品的程度［12］。分別分析灰箱、黑箱供應商整合對新產品引入速度、新產品創新性的影響，并提出研究假設。

灰箱供應商整合也稱為供應商工藝整合（Supplier Pro?cess Integration），是指供應商與制造商雙方工程師一起工作，共同設計產品，供應商將自身生產工藝與產品設計有效結合［7］。

供應商擁有有價值的專業知識和技術，掌握物料規格、可得性、工藝以及成本等方面的信息，能夠為提高新產品績效做貢獻。供應商積極參與新產品設計階段，有助于和制造商共同把握商業機會，提出具有科學性和可行性的產品概念，更好理解新產品項目范圍和性質，根據最終客戶需求提出新產品設計方案，從而為提高新產品創新性奠定基礎。供應商所具備的專業知識能夠為簡化產品和工藝提出建議，解答開發團隊的問題，從而有效降低開發活動的復雜性和不確定性［13］。而且，雙方在產品設計階段的合作有助于盡早考慮零部件的可得性和生產，從而使得新產品生產活動更易控制，盡早發現潛在問題并予以解決，降低生產過程中返工的可能性，確保開發項目順利開展［14］。雙方工程師的緊密合作使得不需要正式契約，以預先規定最終產品作為合作結果。因此，那些在黑箱供應商整合中所需的、耗費時間的計劃和監督活動將減少或消除，協調成本將降低，有利于縮短新產品開發周期，保證新產品盡快上市。根據以上分析，提出假設：

H1a：灰箱供應商整合對新產品引入速度具有正向影響；

H1b：灰箱供應商整合對新產品創新性具有正向影響。

黑箱供應商整合也稱為供應商產品整合（Supplier Prod?uct Integration），是指供應商根據制造商要求，開展產品工程活動，為制造商開發零部件［8］。

在黑箱供應商整合模式下，制造商將產品開發任務外包給供應商，供應商承擔設計零部件的責任。這將導致很高的交易成本，主要表現為協調成本，訂立、實施契約成本以及監督成本［15］。制造商需要和供應商溝通，向后者闡述產品需求，制定工作計劃，確定工作范圍，協調雙方活動，明確雙方權利和義務，制定變化控制計劃，監督供應商實施契約的情況［16-17］。這些活動將增加創新項目的復雜性。當越來越多零部件由供應商設計和生產時，協調活動變得越來越困難。制造商需要和各供應商保持聯系，掌握供應商的進度。某供應商在零部件設計方案上的變化可能需要其他供應商做出改變，從而增加了溝通、協調時間。而且，在黑箱供應商整合模式下，由于供應商并未由制造商治理結構所控制，監督和控制供應商的成本很高，且需耗費大量時間。因此，黑箱供應商整合增加了制造商管理供應商的難度，具有高交易成本，會放慢新產品引入速度。

資源基礎理論將企業看作資源的集合，這些資源結合起來為企業創造競爭優勢。當所需的資源和能力在企業內部不可得時，需要考慮外部資源［18］。供應商是企業重要的資源來源。在開發新產品時，制造商完全依靠內部資源具有局限性，因為其不可能擁有全部所需知識。為了確保新產品開發取得成功，取得產品競爭優勢，制造商需要獲取供應商專業知識和技術，將自身資源和供應商資源、能力相結合［19］。黑箱供應商整合是制造商可采取的整合供應商資源的有效策略。黑箱供應商整合使得制造商有機會接觸供應商的核心能力，獲取關于新產品設計的新知識和新見解，降低內部研發成本。同時，黑箱供應商整合有利于充分利用供應商的創新能力，將其轉化為具有創新性的零部件，進而生產具有創新性的最終產品［20-21］。根據以上分析，提出假設：

H2a：黑箱供應商整合對新產品引入速度具有負向影響；

H2b：黑箱供應商整合對新產品創新性具有正向影響。

（二）技術不確定性的調節作用

技術不確定性是指，企業所處行業內技術開發變化和不可預測的程度［22］。技術不確定性表明，相關技術及其未來發展具有不穩定性、復雜性和不可預測性，主要表現為產品開發周期縮短，技術快速過時［23］。行業內技術不確定性給制造商新產品開發帶來了挑戰，使得新產品開發活動變得復雜。隨著技術的變化，產品規格和設計需要做出調整。制造商需要嘗試一個設計，然后做出修改，甚至重新進行產品設計。技術變化通常涉及多學科知識，這些知識并不完全為制造商所掌握。制造商單憑自身力量通常難以應對技術變化所帶來的挑戰，需要和供應商加強合作，共享信息和技術，以提高新產品績效［24］。

隨著技術不確定性的提高，制造商需要及時調整新產品設計方案。灰箱供應商整合強調供應商參與新產品設計階段，將制造商和供應商雙方技術、知識、信息等資源有效整合，共同確定新產品設計方案。這種整合模式能夠增強制造商對技術變化的適應能力，提高新產品設計方案的技術含量，保證新產品設計方案的科學性和有效性，為新產品順利生產和投放市場奠定基礎，有利于新產品盡快上市。

隨著技術不確定性的提高，黑箱供應商整合將導致更高的交易成本。將產品設計任務分配給供應商，使得制造商對供應商的管理變得更加困難。在技術不確定性為高時，更多地依賴供應商進行產品設計將增加供應商機會主義行為傾向，不利于新產品盡快生產以及投向市場。在技術不確定性為高時，賦予供應商產品設計責任，有助于發揮供應商的技術優勢，運用供應商掌握的技術、知識以及信息等資源，開發具有新穎性的零部件，從而為開發具有高創新性的新產品提供保障。

根據以上分析，提出假設：

H3a：技術不確定性對灰箱供應商整合與新產品引入速度之間關系具有正向調節作用；

H3b：技術不確定性對灰箱供應商整合與新產品創新性之間關系具有正向調節作用。

H4a：技術不確定性對黑箱供應商整合與新產品引入速度之間關系具有負向調節作用；

H4b：技術不確定性對黑箱供應商整合與新產品創新性之間關系具有正向調節作用。

根據以上理論分析，構建概念模型，如圖1所示。

圖1 概念模型

三、研究設計

（一）數據收集

共向我國11個省市（陜西、河南、湖北、遼寧、廣東、四川、重慶、山東、江蘇、上海、浙江）90家制造類企業發放286份問卷，收回267份，剔除無效問卷21份，獲得有效問卷246份，問卷回收率為93.36%，問卷有效率為86.01%。通過電子郵件向調查對象發送電子版問卷，并通過電子郵件回收問卷。從制造商和供應商雙方收集數據，調查對象為供應商技術人員和制造商采購、生產、技術和營銷人員。他們均為制造商新產品開發活動的主要參與者，是合適的調查對象。

樣本背景資料分布情況如下：學歷方面，本科占比最大，為39.02%，其次為研究生，占比35.77%，大專和高中分別占比16.26%和8.94%；工作年限方面，74.80%的調查對象在企業的工作時間超過5年；工作職務方面，供應商技術人員占比32.52%，制造商采購、生產、技術以及營銷人員分別占比21.14%、20.33%、26.02%、14.63%；企業性質方面，國有控股占比最大，為50.41%，股份制和外商獨資分別占比33.33%和16.26%；行業類型方面，通用設備制造業、通信設備制造業和專用設備制造業分別占比48.78%、32.52%和18.70%。樣本分布較為合理，符合研究要求。

（二）變量測量

直接使用已有成熟量表測量概念模型中的構念。這些量表被學者廣泛采用，被反復證明具有良好的信度和效度。具體而言，采用Moorman和Miner（1997）［12］開發的量表，測量新產品引入速度（STM）和新產品創新性（INN）。以相對方式，即與行業標準等參照物相比較，反映企業新產品引入速度的快慢以及創新程度的高低。新產品引入速度量表和新產品創新性量表各包括4個題項。采用Koufteros等（2005）［8］開發的量表測量灰箱供應商整合（GSI）和黑箱供應商整合（BSI），兩個量表均從概念內涵構建題項，各包括3個題項。采用Jaworski和Kohli（1993）［22］開發的量表測量技術不確定性（TU），從企業面臨技術環境的不確定性、行業內技術發展的不可預測性以及變化性等方面構建題項，共包括4個題項。研究表明，企業規模和企業年齡對企業創新績效具有影響，將其作為控制變量。參照張婧和段艷玲（2010）［25］的做法，企業規模（SIZE）用員工數量測量，企業年齡（AGE）用企業經營年份測量。概念模型中變量量表均采用李克特5點計分法測量。題項計分1、2、3、4、5分別代表調查對象對題項所述內容表示完全不同意、基本不同意、說不清楚、基本同意、完全同意。

四、統計分析

（一）量表信度和效度檢驗

通過Cronbach’sα系數檢驗量表的信度，檢驗結果如表1所示。所有量表的Cronbach’sα系數均大于0.7，表明各量表可靠性和穩定性很好，具有良好的信度。

表1 量表信度和聚合效度檢驗

效度檢驗包括內容效度和結構效度檢驗。內容效度方面，使用已有成熟量表，測量題項具有較高的代表性和綜合性，能夠有效反映各構念的內容。因此，各量表具有較高的內容效度。結構效度檢驗包括聚合效度和區別效度檢驗。聚合效度方面，運用AMOS軟件進行一階驗證性因子分析，檢查各變量的平均變異抽取量（AVE）是否大于0.5。如表1所示，各變量AVE值均大于0.5，表明各量表具有良好的聚合效度。區別效度方面，檢查各變量AVE值的算術平方根是否大于其與其他變量的相關系數。如表2所示，各AVE值的算術平方根均明顯大于其與其他變量的相關系數，表明各量表具有良好的區別效度。

表2 量表區別效度檢驗

（二）假設檢驗

運用AMOS軟件，對整體結構模型進行擬合分析和假設檢驗。圖2給出了擬合分析結果，并標注了路徑系數、因素負荷量、指標測量誤差和內因潛在變量測量誤差，各數值均為標準化估計值。

圖2 整體結構模型標準化估計

表3為整體結構模型擬合分析后的結果。CMIN/DF= 1.258＜3，顯著性概率值P=0.068＞0.05，未達到0.05顯著水平，接受虛無假設，表明樣本數據與假設模型可以擬合。同時，模型擬合其他統計量均達到理想數值，表明整體結構模型擬合良好。表4列示的路徑系數值采用極大似然法估計，且均為標準化回歸系數（β值）。4條路徑的系數值均在0.05顯著水平下達到顯著（部分達到0.001顯著水平），表明4個假設均得到支持。

表3 整體結構模型擬合分析

表4 回歸加權表

運用分層回歸分析法檢驗技術不確定性的調節作用。為避免多重共線性的干擾，在計算變量的交互項之前，對所有變量進行中心化處理。檢驗結果如表5所示。

表5 分層回歸分析

首先檢驗技術不確定性對供應商整合與新產品引入速度之間關系的調節作用。第一步，在模型1中納入兩個控制變量：企業規模和企業年齡。結果顯示，它們對因變量的解釋效力并不顯著。第二步，在回歸方程中增加兩個自變量：灰箱供應商整合和黑箱供應商整合（模型2）。這兩個變量的標準化回歸系數均達到0.001顯著水平，同樣支持H1a和H2a。第三步，分別在模型2的基礎上納入交互項“GSI×TU”（模型3）和“BSI×TU”（模型4）。模型3結果表明，供應商灰箱整合和技術不確定性交互項的標準化回歸系數在0.001顯著水平下顯著，H3a得到支持。模型4結果表明，供應商黑箱整合和技術不確定性交互項的標準化回歸系數在0.05顯著水平下顯著，H4a得到支持。

采用同樣方法檢驗技術不確定性對供應商整合與新產品創新性之間關系的調節作用。模型7結果表明，供應商灰箱整合和技術不確定性交互項的標準化回歸系數在0.01顯著水平下顯著，H3b得到支持。模型8結果表明，供應商黑箱整合和技術不確定性交互項的標準化回歸系數在0.05顯著水平下未達到顯著，H4b未得到支持。

（三）結果討論

研究結果顯示，不同的供應商整合類型對新產品績效的影響存在差異。具體而言，灰箱供應商整合能夠加快新產品引入速度，提高新產品創新性。黑箱供應商整合雖然能夠提高新產品創新性，卻會延緩新產品引入速度?；蚁涔陶蠈π庐a品績效的影響研究方面，研究結論與Perols等（2013）［1］的研究結果一致，他們發現灰箱供應商整合有助于縮短新產品開發周期（Time-to-Market）；與Koufteros等（2005）［8］、Koufteros等（2007）［7］的研究結論一致，他們均認為灰箱供應商整合有助于提高新產品創新性。黑箱供應商整合對新產品績效的影響研究方面，研究結論與Perols等（2013）［1］的結論一致，他們指出黑箱供應商整合將延長新產品開發周期，與Zhao等（2013）［9］的研究結論相反；與Koufteros等（2005）［8］的研究結論一致，他們認為黑箱供應商整合能夠提高新產品創新性，而Koufteros等（2007）［7］、Zhao等（2013）［9］的研究均發現黑箱供應商整合對新產品創新性無顯著影響。研究結論表明，制造商和供應商雙方在新產品設計階段的合作有助于縮短新產品開發周期，加快新產品上市進度，為制造商贏得時間上的優勢。而制造商將產品設計任務交付供應商，將導致較高的交易成本，將延長新產品開發周期，放慢新產品上市速度。從新產品引入速度指標看，灰箱供應商整合優于黑箱供應商整合，支持基于交易成本理論的分析。同時，與資源基礎理論一致，灰箱、黑箱供應商整合均能夠有效利用供應商的創新能力，獲取供應商專門知識、技術等資源，從而提高新產品創新性。因此，為了加快新產品引入速度，制造商應選擇灰箱供應商整合模式，與供應商加強在產品設計階段的合作，充分利用供應商所掌握的專門知識、技術等資源，與自身資源相結合，以快于行業標準將新產品推向市場，從而搶占先機。

技術不確定性對供應商整合與新產品績效之間關系具有調節作用。具體而言，技術不確定性正向調節灰箱供應商整合與新產品引入速度之間的關系，正向調節灰箱供應商整合與新產品創新性之間的關系，負向調節黑箱供應商整合與新產品引入速度之間的關系。Zhao等（2013）［9］檢驗了技術不確定性對黑箱供應商整合與新產品績效之間關系的調節作用，發現技術不確定性對黑箱供應商整合與新產品引入速度之間關系具有負向調節作用，表明從新產品引入速度指標看，黑箱供應商整合更適合于技術不確定性為低的情境。值得說明的是，作者得出這一結論的前提條件是認為黑箱供應商整合對新產品引入速度具有正向影響。研究發現，由于存在高交易成本，黑箱供應商整合對新產品引入速度具有負向影響，而技術不確定性的提高將使這一負向作用進一步加強。隨著技術不確定性的增加，由于灰箱供應商整合強調制造商和供應商共同確定新產品設計方案，注重雙方在新產品開發早期的合作，因而對新產品引入速度以及新產品創新性的正向作用更顯著。隨著技術不確定性的增加，黑箱供應商整合所帶來的高交易成本將進一步延緩新產品引入速度。因此，在技術不確定性為高時，制造商應選擇灰箱供應商整合模式，以加快新產品引入速度，提高新產品創新性，有效應對技術變化帶來的挑戰。

研究結果顯示，技術不確定性對黑箱供應商整合與新產品創新性之間關系無顯著調節作用。該研究結論與Zhao等（2013）［9］研究結果一致。然而，他們得出這一結論的前提是認為黑箱供應商整合對新產品創新性無顯著影響。對于這一結論，可能的原因是，黑箱供應商整合是利用供應商創新能力的有效方式。因此，無論技術不確定性為低還是高，黑箱供應商整合對于新產品創新性均具有顯著的正向影響。即，隨著技術不確定的提高，黑箱供應商整合對新產品創新性顯著的正向影響不會發生變化。

五、結論與展望

考察供應商整合對新產品績效的影響，并檢驗技術不確定性對二者關系的調節作用。研究結果表明：灰箱供應商整合對新產品引入速度、新產品創新性均具有正向影響；黑箱供應商整合對新產品引入速度具有負向影響，對新產品創新性具有正向影響；技術不確定性對灰箱供應商整合與新產品引入速度之間關系具有正向調節作用，對灰箱供應商整合與新產品創新性之間關系具有正向調節作用；技術不確定性對黑箱供應商整合與新產品引入速度之間關系具有負向調節作用，對黑箱供應商整合與新產品創新性之間關系無顯著調節作用。研究結論揭示了不同供應商整合類型對新產品績效的影響，明晰了技術不確定性和供應商整合之間的交互作用，為制造商基于新產品績效標準而選擇供應商整合類型提供了理論指導，也為制造商在面臨高技術不確定性時，選擇合適的供應商整合類型提供了理論借鑒。

有學者指出，在新產品開發過程中，除了黑箱供應商整合和灰箱供應商整合外，還存在其他類型的供應商整合，例如與供應商建立合作伙伴關系、供應商開發、戰略聯盟、信息共享以及基于市場的交易［5］。針對每項新產品開發任務的特點，存在適合的供應商整合模式。例如，Zhao等（2013）［9］認為，對于重要的新產品開發任務，與供應商建立合作伙伴關系是有利的。對于復雜的新產品開發任務，供應商開發是有利的。在進一步研究中，有必要根據新產品開發任務的具體特點，分析與之相適應的供應商整合模式，以保證新產品開發取得成功，實現新產品開發績效目標。

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The Impact of Supplier Integration on New Product Performance—The Moderating Effect of Technology Uncertainty

ZHANG Yan-tao，LI Sui-cheng，LI Bo
（School of Economics and Management，Xi’an University of Technology，Xi’an 710054，China）

The paper studies empirically the impact of supplier integration on new product performance and the moderating role of technology uncertainty.The paper applies structural equation model to carry out fitting analysis and hypothesis testing on the overall structural model，and uses hierarchical regression analysis method to test the moderating role of technology uncer?tainty through the data collected by large sample survey.The results indicate that：grey-box supplier integration has a positive effect on the speed to market and innovativeness of new products；black-box supplier integration has a negative effect on the speed to market and a positive influence on innovativeness of new products；technology uncertainty positively moderates the re?lationship between grey-box supplier integration and the speed to market as well as the relationship between grey-box supplier integration and new product innovativeness；technology uncertainty negatively moderates the relationship between black-box supplier integration and the speed to market，however，has no significant moderating effect on the relationship between black-box supplier integration and new product innovativeness.

supplier integration；grey-box supplier integration；black-box supplier integration；new product performance；technology uncertainty

F273；F274

A

1007-5097（2014）05-0099-06

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.05.021

2013-10-23

國家自然科學基金項目（71372172）；教育部人文社會科學規劃基金項目（10YJA630085）

張延濤（1983-），男，河南孟州人，博士研究生，研究方向：供應商管理；李隨成（1962-），男，河南孟州人，教授，博士生導師，研究方向：采購與供應管理；李 勃（1986-），男，甘肅平涼人，博士研究生，研究方向：供應商管理。

程 靖］

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