中國制造企業創新柔性與智能化轉型關系的實證研究
——基于商業模式創新和環境動態性的中介調節效應

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(哈爾濱工程大學 經濟管理學院，黑龍江 哈爾濱 150001)

1 引言

智能制造是推動我國制造業產業變革、重塑制造業發展新優勢、實現我國新舊動能轉換的必由之路，也是適應與引領新常態、推動我國供給側改革的內在要求。隨著“工業4.0”和“中國制造2025”的提出，智能制造已成為制造業轉型發展的主要方向和趨勢，世界各國都在通過多種方式推動制造企業智能化發展，而制造企業內外部很多因素都會成為影響其智能化發展的關鍵。基于此，研究影響制造企業智能化轉型發展的因素，對實施“中國制造2025”、打造制造強國具有重要戰略意義。

國內外學者研究了技術創新、新一代信息技術、集成互聯等外界因素對制造企業智能化轉型的影響[1～3]，而從企業內部出發，研究企業自身能力對其智能化轉型的影響相對較少。創新柔性作為企業自身的一種重要能力，其核心是對外部環境或市場需求的反應速度和對資源、戰略或計劃的調整能力。當前，能夠體現制造企業應對需求與環境變化能力的創新柔性已逐漸被學者們熟知，并將其作為研究企業發展的一個重要因素[4,5]，但在制造業向智能制造發展的趨勢下，制造企業的創新柔性對其智能化轉型是否有影響，以及如何影響制造企業的智能化轉型，目前鮮有學者研究，亟需對制造企業創新柔性與智能化轉型的關系開展深入研究。

本文基于創新柔性視角，通過對創新柔性和智能化轉型有關理論的分析形成了相關假設，并構建了創新柔性、商業模式創新、環境動態性和智能化轉型之間的關系模型，收集新能源裝備制造企業的相關數據對關系模型進行實證檢驗，對實證結果進行了理論和實踐兩方面的分析，力求為我國制造企業向智能化轉型發展提供理論指導與實踐啟示。主要研究了以下問題：創新柔性對智能化轉型的直接影響，創新柔性通過商業模式創新對智能化轉型的間接影響，商業模式創新對智能化轉型的影響，環境動態性的動態調節作用。

2 理論基礎及文獻回顧

2.1 創新柔性

創新柔性的概念最早由Vickery等[6]提出，是指企業在低投入和低成本的基礎上，主動調整生產流程和資源以適應市場需求的能力。宋華和王嵐[4]引入外部環境因素，將創新柔性定義為企業能夠及時反應市場需求和外部環境的能力。邢蕊和王國紅[5]進一步提出，創新柔性是在創新過程中，為降低不確定性或創新風險，企業調整資源、戰略或計劃，對外界機遇或威脅做出迅速反應的能力。本文基于已有研究將創新柔性定義為在市場需求和外部環境不斷變化的背景下，制造企業對變化所帶來的機遇或威脅做出迅速反應，主動或被動地調整資源、戰略或計劃，降低創新風險和不確定性，以快速適應市場需求和外部環境的能力。創新柔性是企業自身的一種能力，體現的是對戰略、計劃或資源的快速調整。已有研究表明創新柔性能夠正向影響企業的創新績效[5]，創業導向、企業間的關系行為等可以正向影響創新柔性[4,5]。

2.2 智能化轉型

學界對制造企業的智能化轉型還未形成統一的定義，通過對現有文獻進行梳理，關于制造業智能化轉型的內涵主要從制造企業轉型升級和智能制造兩方面進行研究。一方面，制造企業轉型升級主要包括兩部分內容，一是制造企業通過改善自身的技術水平等形式提高企業競爭力，使制造企業生產的產品由低附加值到高附加值轉變的過程[7]，二是制造企業在組織管理模式、治理結構等方面進行的優化升級[8]。另一方面，智能制造是指在產品的整個生命周期過程中，基于新一代信息技術、傳感技術、人工智能技術、網絡技術等先進制造技術和智能技術基礎上，制造裝備和制造過程通過智能手段達到動態感知、交互、執行，實現制造業數字化、網絡化和智能化發展。本文基于現有的研究成果，將制造企業的智能化轉型定義為制造企業基于傳統制造的基礎上，在產品的整個生命周期過程中，充分利用新一代信息技術、傳感技術、網絡技術等先進制造技術和人工智能技術，使制造裝備和制造過程達到動態感知、交互、執行，實現生產過程、產品及服務的智能化。

目前，國內外文獻關于制造企業智能化轉型的研究主要包括三個方面：一是智能化轉型相關基本概念、內涵和基本范式。由于先進技術和人工智能技術的不斷發展，智能化轉型的相關概念也在不斷地完善和充實。賈根良[9]通過對資本智能化、信息革命和互聯網等問題的研究，提出了工業智能化相關理論。Zhou等[10]將智能制造分為數字化制造、網絡化制造和新一代智能制造三種基本范式。二是智能化轉型的模式、發展路徑。周佳軍等[11]對云制造、智慧制造、信息物理融合系統、泛在制造等新興智能制造模式進行了全面的分析。李永紅和王晟[12]研究了互聯網驅動制造企業智能化轉型的機理，提出了互聯網驅動視角下制造企業智能化轉型的實施路徑，并分析了不同行業的路徑選擇。三是智能化轉型的影響因素及評價指標。國內外學者從技術創新、集成互聯、新一代信息技術、數字化轉型等多角度論述了傳統制造企業向智能化轉型的影響因素[1～3]。易偉明等[13]在智能制造系統架構的基礎上，結合張量理論，構建了評價智能制造能力的系統層級、生命周期和智能功能三維評價指標體系。可以看出，國內外學者從多角度對制造企業智能化轉型進行了研究。而創新柔性作為企業的一種重要能力，根植于企業之內，由于能力的復雜性等原因，競爭對手通常難以復制，研究創新柔性對智能化轉型的影響很有意義。因此，本文從創新柔性角度出發，研究創新柔性對制造企業智能化轉型的影響。

3 研究假設

3.1 創新柔性與智能化轉型

隨著物聯網和大數據等新一代信息技術和先進制造技術的快速發展，市場需求也逐漸由標準化向個性化轉變。制造企業對其資源、計劃或戰略等進行動態調整，獲得相對競爭優勢，以適應外部市場需求的變化。創新柔性是制造企業的一種能力體現，發揮著將制造企業中資源重新整合的作用，使制造企業面對不同需求的創新調整更加自如，能夠創新研發個性化產品，更能適應外部需求的變化[14]。個性化需求作為企業向智能制造發展的重要動力，推動制造企業在設計環節、生產環節、管理環節和服務環節向智能化轉型，促進制造企業智能化發展。由此可見，以快速調整能力為本質的創新柔性是制造企業智能化轉型的基礎和前提。基于此，提出如下假設：

H1制造企業的創新柔性對智能化轉型具有正向影響。

3.2 創新柔性與商業模式創新

商業模式創新是企業在識別客戶的價值主張基礎上，為實現更多的價值獲取而進行價值創造、價值傳遞等方面的創新及變革。商業模式強調價值創造及商業流程的重新設計，商業模式的創新是企業獲得相對競爭優勢的重要形式。隨著科學技術的不斷發展，制造企業面臨的市場需求和外部環境不斷發生變化，一成不變的傳統商業模式會影響企業的可持續發展，降低制造企業的盈利能力。為適應外部環境和市場需求的變化，把握市場機遇，獲取更多的經濟利益，企業會通過分析外部環境和客戶的潛在需求來發掘新市場空間，調整企業的計劃或資源，創造新的價值，并將新價值傳遞給客戶，從而獲取利潤，實現企業的商業模式創新[15]。在商業模式創新的過程中，對市場需求變化的反應速度是實現商業模式創新的重要因素[16]，能夠反映制造企業應對外界環境和市場變化的創新柔性越強，制造企業根據市場需求和外部環境做出優化調整的可能性就越大，更有助于制造企業的商業模式創新。基于此，提出如下假設：

H2制造企業的創新柔性對商業模式創新具有正向影響。

3.3 商業模式創新與智能化轉型

制造企業的智能化轉型是貫穿于產品的管理、設計、生產和服務等各個環節，目的是在減少資源消耗的情況下，提升產品的服務水平和經濟效益[10]。當前，互聯網、新一代信息技術和先進制造技術不斷發展，各種新商業模式層出疊現。縱觀各種新商業模式，可以看出制造企業的商業模式已逐漸由產品驅動型商業模式向服務驅動型商業模式轉變，商業模式的創新也由傳統的對于產品的創新轉向對消費者服務的創新，由產品轉向服務已成為商業模式創新的主要趨勢。商業模式創新引發的以用戶為中心的轉變，推動著制造企業將大數據、互聯網和人工智能等技術與先進制造技術不斷融合，以便為用戶提供更精準的個性化定制服務，從而加快了制造企業在生產方式、管理、產品和服務等方面的智能化發展，提升了企業的經濟效益。同時，商業模式創新促使企業將更多的先進制造技術和人工智能技術應用到企業的生產經營中[17]，推動著企業向智能化轉型發展。因此，商業模式創新能夠有助于制造企業由傳統制造向智能制造轉型。基于此，提出如下假設：

H3商業模式創新對制造企業的智能化轉型具有正向影響。

3.4 商業模式創新的中介作用

通過上述分析可知，創新柔性能夠有效促進制造企業的智能化轉型。制造企業的創新柔性能夠通過對客戶需求的反應速度和對計劃或資源的動態調整來促進商業模式創新，而商業模式創新又能有效地影響制造企業的智能化轉型。這說明創新柔性作為制造企業發展的重要能力，不僅對制造企業的智能化轉型具有直接影響，還能夠通過商業模式創新來間接影響制造企業的智能化轉型，商業模式創新是創新柔性影響智能化轉型的重要途徑。進而可得出，商業模式創新在創新柔性和智能化轉型之間發揮著積極作用。基于此，提出如下假設：

H4商業模式創新在制造企業的創新柔性和智能化轉型之間具有中介作用。

3.5 環境動態性的調節作用

環境動態性是指制造企業面對的內外部環境變化程度及不可預測性，包括制造企業的顧客、合作伙伴、競爭對手等利益相關者的需求和行為的變化程度，及技術創新、行業發展趨勢、服務、產品和各種要素的變化程度。如果制造企業所面臨的環境變化幅度緩慢，市場需求較為平穩，產品更新速度不明顯，則被稱做低動態環境；如果制造企業所面臨的環境變化幅度大，市場需求頻繁變化，產品更新速度快，則被稱做高動態環境[18]。在低動態環境下，制造企業面臨市場競爭與生存壓力相對較小，制造企業很少需要對內外部資源進行調整，創新柔性發揮的作用較小，對商業模式創新和智能化轉型的促進作用也較小。在高動態環境下，制造企業面臨著較大的市場競爭和生存壓力，為獲取更多的經濟利益，制造企業通過創新柔性對外部環境的變化能夠快速感知并做出反應，將企業的內外部資源進行優化調整，進行和實現商業模式創新的可能性越大；制造企業的創新柔性能夠發揮作用，更有機會把握住市場需求，滿足市場的各種個性化需求，從而推動制造企業向智能化轉型。基于此，提出如下假設：

H5環境動態性在創新柔性和商業模式創新之間具有正向調節作用。

H6環境動態性在創新柔性和智能化轉型之間具有正向調節作用。

基于以上假設，本文構建了如圖1所示的理論模型，以揭示創新柔性對制造企業智能化轉型的影響機理。

圖1 理論模型

4 研究設計

4.1 研究樣本與數據收集

新能源裝備制造業憑借成長性好、附加值高、知識密集等特點，在高端裝備制造業中占據著重要的戰略地位，成為推動制造業智能化發展的重要研究對象。因此，本文用于檢驗理論模型和研究假設的數據取自中國東、中、西部15個省(市)的新能源裝備制造企業大樣本問卷調查，數據采集工作分為問卷量表的初步設計、預調研和正式調研等三個階段。首先，在量表設計階段，采用的量表均來源于國內外相對成熟量表，根據我國企業現狀對國外量表進行適當調整，以符合我國實際，并請專業人員對國外量表進行翻譯和回譯。其次，在預調研階段，于2016年11月在黑龍江省哈爾濱市和齊齊哈爾市隨機選取10個新能源裝備制造企業進行預調研，依據企業的反饋情況和提出的意見，對調查問卷的文字表述進一步修改完善，形成了正式調查問卷。最后，在正式調研階段，于2017年3月至2017年7月選取黑龍江、寧夏、甘肅、四川、上海等新能源裝備制造業較發達的15個省(市)企業進行問卷調查。采用現場發放問卷、電話問卷和發送電子版問卷3種方式進行正式調研。通過三種方式共發放問卷600份，收回問卷359份，回收率59.8%，刪除缺失值較多和連續多題答案相同的問卷，得到有效問卷316份，有效回收率52.7%。

樣本的基本情況。有效問卷中，從性別看，男性占71.3%，女性占28.7%。從受訪者年齡看，年齡在25歲以下占16.2%，25～30歲占22.1%，31～40歲占27.1%，41～50歲占17.8%，超過50歲占16.8%。從受訪者工作年限看，小于3年占20.2%，3～5年占21.8%，6～10年占22.9%，超過10年占35.1%。從受教育程度看，專科及以下占20.2%，本科占55.6%，碩士及以上占24.2%。從企業性質看，國有企業、集體企業、民營企業和三資企業分別占比27.9%、14.1%、34.3%、23.7%。

4.2 變量測量

本文采用李克特5點量表對各變量進行測量，完全不同意到完全同意分別由數字1到5代表。

自變量。創新柔性量表主要反映制造企業的創新行為適應外界變化的速度，主要基于宋華和王嵐[4]，Narasimhan和Das[19]的研究，包含如“在較低成本下企業研發出新裝備”等3個題項。Cronbach’sα系數值為0.793，AVE值為0.566，CR值為0.796。

因變量。智能化轉型量表主要將智能制造能力從制造和智能兩個維度進行測量，制造維主要從設計、生產、物流、銷售和服務5個方面指標測量，智能維主要從互聯互通、資源要素、系統集成、信息融合和新興業態5個方面指標測量。主要基于張蓉君等[20]的研究，包含如“數據融合、應用、安全等信息融合水平”、“個性化定制、遠程運維、協同制造等新興業態水平”等10個題項。Cronbach’sα系數值為0.891，AVE值為0.681，CR值為0.895。

中介變量。商業模式創新量表主要從商業模式的新奇程度和創新效率進行測量。主要借鑒了Zott和Amit[21,22]的測量方法，同時參考了Shafer等[23]的表述，包含如“為顧客提供價值不斷提升的服務和產品”、“在商業模式中不斷引進新的商品、思想和方法”等9個題項。 Cronbach’sα系數值為0.945，AVE值為0.670，CR值為0.948。

調節變量。環境動態性量表主要從需求變化、技術變化和市場變化的速度等方面測量。主要借鑒了Jaworski和Kohli[24]，張玉利和趙都敏[25]的測量方法，包含如“客戶不斷對本企業服務和產品提出新要求”等4個題項。 Cronbach’sα系數值為0.939，AVE值為0.797，CR值為0.940。

控制變量。企業年齡、企業規模以及具體的所屬行業都可能影響智能化轉型，因此，本文采用企業年齡、企業規模及所屬行業作為控制變量。企業年齡劃分為5個檔次，分別為不足5年、5至10年、11至20年、21至30年、大于30年。企業規模利用企業人員數量衡量，根據樣本數量，將員工數量劃分為5個檔次，分別為少于200人、201至500人、501至1000人、1001至2000人、大于2000人。所屬行業分別為光伏裝備制造、風電裝備制造、核電裝備制造、新能源汽車和生物質能裝備制造。對企業年齡、企業規模、所屬行業由1至5依次設置為虛擬變量。

5 數據處理及結果分析

5.1 樣本檢驗及變量描述性統計分析

信度與效度檢驗。信度檢驗通過變量的內部一致性與組合信度兩個方面來測量，創新柔性、商業模式創新、環境動態性和智能化轉型的Cronbach’sα系數值均超過0.7，表明4個變量的內部一致性較高。4個變量的CR值都已超過0.7，表明變量的組合信度較高。效度采用聚合效度和區分效度兩種方式來檢驗。聚合效度使用因子載荷值和平均提取方差來檢驗，KMO值都超過0.8，因子載荷都超過0.7，各變量AVE值都超過0.5，說明變量的聚合效度較高。用驗證性因子分析做區分效度的檢驗，本文所假設的4因子模型各項擬合指數分別為卡方自由度比值(χ2/df)=1.805，小于3，不規范擬合指數(TLI)=0.939，大于0.9，增量擬合指數(IFI)=0.946，大于0.9，比較擬合指數(CFI)=0.947,大于0.9，規范擬合指數(NFI)=0.917，大于0.9，近似均方根殘差(RMSEA)=0.043，小于0.08，從擬合指數看，各項擬合指數均在正常范圍內，且4因子模型擬合效果明顯好于其它模型，說明區分效度較好。

同源偏差檢驗。為了減少同源偏差方面的問題，在問卷設計時，已將不同變量分別用引導詞進行區分，但由于所有變量均在同一份問卷中，且每份問卷中所有變量均由同一受訪者進行自我評述，仍有可能會產生同源偏差問題。因此，本文進行了Harman單因子分析。未經旋轉的第一個主成分載荷量為22.129%，不存在能解釋大多數變異的單一因子，說明同源偏差問題并不嚴重，數據符合要求。此外，本研究在對主效應、中介效應和調節效應進行檢驗時，還分析了方差膨脹因子，所有變量的方差膨脹因子VIF值均小于3，說明變量的多重共線性問題并不嚴重。

變量相關性。利用SPSS 21.0計算創新柔性、商業模式創新、環境動態性和智能化轉型等變量的相關系數可得出，制造企業的創新柔性和智能化轉型顯著正相關(r=0.459，p<0.01)，創新柔性和商業模式創新顯著正相關(r=0.280，p<0.01)，商業模式創新和智能化轉型顯著正相關(r=0.499，p<0.01)，因此，假設H1、H2和H3都得到了初步支持。此外，環境動態性與智能化轉型也顯著正相關(r=0.172，p<0.01)。

5.2 模型驗證

主效應和中介效應的檢驗。由表1可知，模型1為控制變量對商業模式創新的線性回歸模型，模型2在模型1的基礎上增加了自變量創新柔性；模型3為控制變量對智能化轉型的線性回歸模型，模型4在模型3的基礎上引入了自變量創新柔性，模型5在模型3的基礎上引入了中介變量商業模式創新，模型6在模型4的基礎上引入了中介變量商業模式創新。首先，模型3顯示了控制變量對智能化轉型的影響，在加入自變量創新柔性后，模型4顯示了創新柔性對智能化轉型具有正向顯著影響(β=0.352，p<0.001)，假設H1的主效應得到驗證。其次，模型2顯示了創新柔性對商業模式創新具有正向顯著影響(β=0.206，p<0.001)，模型5顯示了商業模式創新對智能化轉型具有正向顯著影響(β=0.367，p<0.001)，假設H2和H3得到驗證。最后，使用Baron與Kenny[26]提出的方法對中介作用進行驗證。從模型4、模型6的分析結果可以看出，商業模式創新對智能化轉型具有正向顯著影響(β=0.304，p<0.001)，自變量創新柔性對因變量智能化轉型的回歸系數由0.352下降到0.290，且顯著水平由0.001的水平下顯著下降為0.01的水平下顯著，所以，商業模式創新具有中介作用，假設H4得以驗證。

表1 主效應和中介效應的多元回歸結果

注：***表示在0.001的水平下顯著(p<0.001)，**表示在0.01的水平下顯著(p<0.01)。下同。

調節效應的檢驗。參照Aiken與West[27]使用的方法對調節作用進行驗證。將各變量和交互項分別放入回歸模型，回歸結果如表2所示。通過模型9可知，創新柔性與環境動態性交互項回歸系數為0.146，在0.001的水平下顯著，R2增加0.020，說明環境動態性在創新柔性和商業模式創新之間起到正向調節作用，假設H5得以驗證。通過模型12可知，創新柔性與環境動態性交互項回歸系數為0.182，在0.001的水平下顯著，R2增加0.031，說明環境動態性在創新柔性和智能化轉型之間起到正向調節作用，假設H6得以驗證。

為進一步展現調節效果，本文以調節變量的中位數為依據進行分組，將環境動態性劃分為低于中位數和高于中位數的兩組，分別做回歸可以得到兩條回歸線。由圖2可知，在低動態環境下，創新柔性能夠正向影響商業模式創新，但影響效果相對較弱；在高動態環境下，創新柔性也能夠正向影響商業模式創新，但影響效果相對較強。由圖3可知，在低動態環境下，創新柔性能夠正向影響智能化轉型，但影響效果相對較弱；在高動態環境下，創新柔性也能夠正向影響智能化轉型，但影響效果相對較強。

圖2 環境動態性對創新柔性和商業模式創新的調節

圖3 環境動態性對創新柔性和智能化轉型的調節

6 結論與啟示

6.1 結論

本文通過對已有經典文獻進行回顧，結合我國實際情況，提出了以商業模式創新為中介變量，以環境動態性為調節變量的創新柔性對制造企業智能化轉型的影響機制模型，以具有代表性的新能源裝備制造企業為調研對象，對收集到的316份有效數據進行了實證檢驗，得到了如下結論。(1)制造企業創新柔性對智能化轉型具有正向影響。企業對外界環境或市場需求的反應速度以及對戰略、計劃和資源的調整能力，能夠影響制造企業向智能制造發展，且制造企業的創新柔性越強，越有利于智能化轉型。這也印證了Dutra等[28]提出的能夠進行動態調整以適應外界變化的企業才有可能在智能制造發展中擁有競爭力。(2)商業模式創新對制造企業的智能化轉型具有正向影響，且起到中介作用。這說明創新柔性能夠以其快速動態調整的本質促進商業模式創新，實現了通過商業模式創新間接影響制造企業智能化轉型目的。這與Monostori等[29]的想法一致，智能制造代表著商業模式和商品的重新整合，新的價值創造模式將會更靈活與智能。(3)環境動態性能夠正向調節創新柔性與商業模式創新、創新柔性與智能化轉型之間的關系。動態變化的環境，不僅能夠影響制造企業的創新柔性，還能夠通過創新柔性進一步影響到商業模式創新以及制造企業的智能化發展。因為環境的動態變化，企業發展面臨的不確定性和風險增加，發展計劃、投資收益都可能受到影響，迫使企業尋求商業模式或制造方式等方面的變革，從而推動制造企業的智能化轉型發展。

6.2 實踐啟示

以往研究雖然表明多種因素對制造企業智能化轉型都有重要影響，但鮮有從企業自身創新柔性的視角研究對智能化轉型的影響。本文選取制造企業的創新柔性作為切入點，提出并驗證了制造企業的創新柔性、商業模式創新、環境動態性和智能化轉型之間的關系。研究結果對制造企業尤其是新能源裝備領域制造企業智能化發展具有重要借鑒意義。首先，創新柔性對制造企業智能化轉型的主效應說明，制造企業自身不能只重視技術創新，還要重視如何提高企業自身的創新柔性，技術創新與創新柔性協同配合更能促進制造企業的智能化轉型發展，同時，各級政府可通過激發制造企業的創新柔性來促進制造企業的智能化轉型發展。其次，商業模式創新的中介效應說明，創新柔性向商業模式創新的轉化可以促進企業的智能化轉型發展，僅憑創新柔性直接推動制造企業的智能化轉型發展仍是有限的，制造企業可以通過挖掘客戶的潛在需求，進行價值創造、傳遞和獲取等革新，以實現商業模式的創新，進而促進企業智能化轉型。最后，環境動態性的調節效應說明，制造企業在向智能化轉型發展的過程中，應對外界環境的變化充分重視，關注政府宏觀政策的調整和市場需求的變化，合理利用環境動態性來提高創新柔性與商業模式創新、創新柔性與智能化轉型之間的轉化，加快制造企業的智能化轉型發展速度。

6.3 研究不足

本研究從制造企業的創新柔性角度切入，僅分析了商業模式創新、環境動態性這兩個變量的中介和調節作用，未對其它有可能起到中介或調節作用的變量進行分析，將來考慮對其它變量進行研究分析，以期完善目前的影響機理模型。此外，由于調研的難易度、時間和成本等因素，本文僅選擇了一些裝備制造企業較多的地區進行問卷調查，而未對裝備制造企業較少的的地區進行問卷調查，可能存在著一定程度的同源偏差，未來研究考慮進一步擴大調查問卷地域范圍，以提升研究結論的代表性。