流程數字化、供應鏈信息分享與企業績效

[摘要]在通過世界銀行對中國企業的調查數據，以及克服內生性的基礎上，本研究探析了企業流程數字化對企業績效的影響機制，從數字技術在生產運營、產品銷售、容戶維護等環節的應用水平入手，同時考慮外部營商環境，即簡政放權力度和政治穩定性的調節作用，試圖深化和準確分析流程數字化對企業績效微觀影響機制。研究顯示，企業流程數字化能夠顯著促進企業績效，且企業所處營商環境的優化能夠強化企業流程數字化對企業績效的正向促進作用。在機制分析中，本研究采用逐步回歸檢驗、Sobel檢驗、Bootstrap檢驗及分不同環節流程數字化進行中介效應檢驗，發現企業流程數字化通過供應鏈信息分享渠道提升企業績效。企業應加快流程數字化、信息化轉型，完善供應鏈信息共享機制，加強流程數字化能力，把握數字經濟戰略機遇。而政府部門應進一步優化營商環境，鼓勵企業數字化、信息化基礎設施建設，鼓勵企業構建信息共享機制，助推企業高質量發展。

[關鍵詞]流程數字化;供應鏈信息分享;企業績效

[中圖分類號]F272

[文獻標識碼]A

[文章編號]1008-1763（2021）06-0067-13

一引言

近年來，我國數字經濟高速發展。“十三五”期間，我國數字經濟對GDP增長的貢獻率始終保持在50%以上，2019年的貢獻率達到了67.7%，成為驅動我國經濟増長的核心力量。信息化、數字化和智能化已經成為重要發展趨勢，以互聯網、物聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術為主要驅動力的數字經濟逐漸成為我國經濟發展的新動力與新引擎2。在國家“以信息化促進工業化，以工業化帶動信息化”的“兩化”發展戰略指引下，信息技術的潛能呈現出裂變式爆發，引領新一輪科技革命如火如茶地展開。而數字化、信息化對于企業的發展來說更是至關重要的，尤其在新冠肺炎疫情和經濟下行壓力的雙重影響下，如何通過數字技術賦能來提升自身績效以獲得長足發展是企業必須要突破的難題。Fawcett等認為，信息技術的進步推動了商業實踐的重塑和業務流程的改造，信息資源的溝通與協作是這些活動得以完成的核而由于傳統的業務流程方式缺少承載準確和及時的數據傳遞、流通的技術，業務流程難以依靠數字技術進行分析。2020年，濟濟科技研究院在對企業數字化轉型挑戰調查中顯示：流程和管理數字化的挑戰在企業數字化轉型挑戰中占比高達24%。可見對于企業而言，流程數字化是當前企業數字化轉型的首要問題。流程數字化（business processdigitization）是指企業使用數字技術支持新的業務流程或補充現有活動或流程的行為或決策，具體而言就是企業為支持業務的快速增長、對客戶需求更敏捷地反應，以及實現資金流、現金流和物流可視而進行的數字化決策。以往的多數研究證明，數字技術的應用會提升企業績效，但關于其提升企業績效的微觀機制卻少有研究6-9。而數字技術所帶來的信息資源，為企業與企業之間創設了溝通渠道促使企業與上下游企業分享供需信息1，進而提高了企業績效2。例如，企業存在的高庫存和低流轉等問題是否能通過流程數字化來緩解以達到提升企業績效的目的4-。與此同時，營商環境作為企業發展的重要外部影響因素，對企業績效的影響不言自明。尤其在當前我國處于改革的深水區，反腐敗和簡政放權力度都空前加大的背景下，企業在不同的營商環境下，流程數字化對企業績效的影響機制又有何不同？這些企業面臨的現實問題，都需要從理論上進行客觀、全面的詮釋。因此，從供應鏈信息分享的角度出發，本研究剖析流程數字化對企業績效的微觀影響機制，同時考慮營商環境的調節作用，有助于揭示流程數字化影響企業績效的黑箱。

以往的研究雖然涉及了企業數字化轉型與其績效之間的關系，但多數研究集中在企業數字化對于企業創新績效16-19、創業路徑的影響等研究，且大多為單個或多個案例研究，較少涉及更加微觀的企業流程數字化對于企業績效的影響實證研究20。而就供應鏈信息分享而言，已有研究大多單純考慮供應鏈信息分享對價值或績效方面帶來的影響，少有研究對信息分享的原因進行考究，這使得對企業進行供應鏈信息分享的條件和意愿的研究較為匱乏。因此，流程數字化是否為供應鏈信息分享提供了數據基礎和技術條件，以及其是否促使企業通過供應鏈信息分享而提升了企業績效，這一重要微觀機制尚需明晰。本文所定義的企業流程數字化是以數字信息技術在具體的業務流程的支持力度來衡量，具體包括數字技術對合作伙伴關系、產品服務估計、生產運營、市場營銷和銷售，以及客戶關系5個方面的應用支持水平和程度來衡量。同時，本文通過企業與上下游合作方分享供求信息來衡量供應鏈信息，同時考慮外部營商環境，即簡政放權的力度和政治穩定性的調節作用，試圖深化流程數字化對企業績效的微觀影響機制。

本文可能存在的邊際貢獻在于：1）本文從流程數字化層面出發，突破以往案例研究、質性研究的范式，通過多行業、大樣本的方式分析流程數字化對企業績效的影響機制，并考慮外部營商環境的調節作用。2）以往對于供應鏈信息分享的研究大多局限于整條供應鏈的視角，且基本將供應商作為具有信息優勢的一方，默認供應鏈信息是從供應商到零售商單向流動的。本文從單個企業的視角出發，將供應鏈信息分享界定為雙向流動的，即包含本企業向上游企業信息分享和本企業向下游企業的信息分享，通過供應鏈信息分享的視角明晰流程數字化對企業績效的影響機制，探究流程數字化能否促使企業供應鏈信息分享行為，進而產生提升企業績效的作用本文的研究深化了流程數字化與企業績效之間的微觀作用機制，為當前我國實施數字化戰略和進一步優化營商環境的大政方針提供企業層面的實踐依據，同時為企業在數字化轉型的高質量發展實踐道路上提供了來自理論層面的指導。

二理論分析與研究假設

（一）流程數字化與企業績效

隨著信息化和數字化時代的到來，數字技術的快速發展對企業的邊界與價值創造產生了變革性的影響。數字技術的有效應用對企業的發展至關重要，信息化革命正在重組客戶服務、運營、產品營銷分銷渠道和相關商業實踐的基礎。如何準確地評估和認識數字化對企業生產績效和組織結構的影響是經濟學和管理科學近年來一直非常關注的問題。而現有文獻表明，企業可以通過利用數字技術來降低成本、増加收入或兩者兼而有之來提高其業務績效，降低成本包括降低信息流通成本、交易成本24，數字技術在各個業務流程的應用能夠降低未來業務的搜索成本，也能降低跨區域的業務交易成本，實現與遠距離企業及時進行有效的知識交換進而實現合作創新戰略，甚至能夠讓企業獲得訪問客戶信息和偏好的權利，提供個性化的服務和產品，拉近企業與消費者的距離，壓縮渠道環節，進而提升企業績效。増加收入包括促使企業開發新產品和服務以形成差異化的競爭力、提升企業知識吸收能力、促使形成戰略聯盟等路徑來提升企業績效。數字化技術的應用豐富了企業整體流程數據挖掘空間3-，企業業務流程信息的數字化使得分析和算法操作成為可能，進而為企業各個流程的決策與行為提供依據，同時也能促使企業開始挖掘傳統市場外的長尾需求，加快客戶反應速度，促成產業專業化分工和協同作業，助推企業整體運營效率提高，進而提升企業總體績效。因此，本文提出如下假設：

H1：流程數字化正向促進企業績效

（二）供應鏈信息分享的中介作用

流程數字化通過供應鏈信息分享正向促進企業績效的提升。隨著市場邊界的日益模糊，知識、信息等無形要素對于企業的發展而言已經變得越來越重要，與利益相關者實現信息共享，充分利用內外部資源，成為企業提升競爭力的重要途徑。尤其是在社會信息化、數字化趨勢下，企業能否快速獲得供需信息進而制定生產運營決策和戰略是其績效的重要影響因素。為了有效地應對外部環境的快速變化，公司必須熟悉并能管理變化的環境中產生的新信息，并采用能夠使企業正確、快速決策的公司管理結構。數字技術的應用使得企業具有快速、高效分享和獲取供應鏈信息的基礎，為企業從供應商、承包商、客戶等合作伙伴，以及市場獲取供應鏈信息，進而創造企業間的關系價值，提升企業績效。

Cardona：按照共享對象不同將信息共享分為生產商信息共享、客戶信息共享、承包商信息共享及供應商信息共享1。企業能與供應商分享原材料和成品庫存水平信息，與客戶分享生產計劃和補充計劃，進而通過提高設備利用率、減少庫存、增加訂單量等途徑來提升企業績效2。因此，本文提出如下假設：

H2，流程數字化通過企業供應鏈信息分享的路徑提升企業績效，即供應鏈信息分享在流程數字化與企業績效之間起中介作用。

（三）營商環境的調節作用

營商環境越好，流程數字化對企業績效的正向促進作用越大的。“十四五規劃”中，“優化營商環境、激發市場主體活力”依然是中央全面深化改革委員會的重要工作內容。政府部門不斷推進“放管服”改革，致力于“減證照、壓許可、優服務”等工作，以新時代高質量發展為目標指引，為企業發展建立良好的營商環境。盡管政府的行政審批制度能夠有效規避企業可能給市場帶來的潛在危害，但近年來企業為辦一紙證照而“跑斷腿”的新聞屢見不鮮，這樣繁瑣的行政審批制度已經嚴重增加了企業的生產運營成本，阻礙企業的進一步發展4。而營商環境對企業發展的具體影響機制主要包括以下兩個方面方面，政府對企業的生產運營等流程干預越多，行政審批程序越繁雜，企業用于與政府部門維護關系、處理相關事項的成本越大，進而導致企業績效降低4-1;另一方面，企業面臨完善、健全的營商環境時，其交易成本、制度成本會相應降低，且營商環境的優化會一定程度上促進企業創新，達到提升企業績效的目的49-1。良好的營商環境意味著穩健的政策和嚴格的法律法規，當這些基礎具備時，良好的營商環境能通過研發創新、降低成本、增加企業間合作等路徑而提升企業績效。雖然行政審批之類的制度一定程度上有利于確定企業生產運營的正規性和法律性質，但從我國的營商環境現實層面來看企業需要一個更加簡化的行政審批環節。而本文將政治穩定性界定為“政策規章制度是否頻繁變換”如果是，則該企業面臨的營商環境存在政治不穩定;如果否，則該企業面臨的營商環境為政治穩定。頻繁的規章制度變更會增加企業的非生產性支出或隱性的行政費用5，對企業的生產性資源具有擠占效應5，減少企業預期收益5，面臨更嚴格的約束和規范。基于此，本文認為，在更大的簡政放權力度和政治穩定的營商環境下，企業的發展前景會更好，因此，提出如下假設：

H3：簡政放權力度越大，流程數字化與企業績效之間的正向促進作用隨之強化;

H4：政治穩定強化了流程數字化與企業績效之間的正向促進作用。

本文的理論機制如圖1所示：

（一）數據來源

本文的數據來源于2012年世界銀行對中國2700家私營企業和148家國有企業的營商環境調査。總體而言，該調査問卷包括企業的基本信息和經營狀況：基本信息包括企業地點、經營年限、經營規模及基本財務數據等;經營狀況包括企業是否出口銷售產品、競爭程度、創新水平、數字技術應用情況、融資約束及政企關系等信息。

（二）模型設定及說明

基于數據的可得性和模型的匹配，本文將采用以下模型進行檢驗流程數字化對企業績效的影響：

其中，Pref為企業績效，BPD為企業流程數字化，Erかort為企業是否存在出口銷售，Experience表示高管從業年限，Sixe表示企業規模，Socialca pital表示企業制度資本，Age表示企業年齡，（ender表示最高管理人性別，Com petition表示企業面臨的非正規競爭程度，Capability表示企業產能利用率，Main表示主要產品占總銷售額的百分比，Legal表示企業法律性質，City和Industry為城市與行業虛擬變量，以控制城市和行業效應，e為隨機誤差項。

（三）指標選取及度量

被解釋變量。本文的被解釋變量企業績效來源于該調查中“銷售和供應”子單元，采用企業全年所有產品和服務的總銷售額的對數值來表示。

核心解釋變量。本文的主要解釋變量為流程數

字化（BPD），來源于該調查的“創新和技術”子單元，

采用“數字技術在多大程度上用于支持以下每個業務流程中的關鍵業務活動”這一題項來測度。企業流程數字化分為五個方面，具體包括應用于供應商及承包商等合作伙伴關系（BPDpartnership）、產品和服務改進（BPDProductimprove）、生產和運營（BPD_Operations）、市場營銷和銷售（BPD Marketing8.sales）及客戶關系（BPD_Customer relations）。每個變量取值范圍為1至5，取值越大表示企業在這一環節的數字技術使用頻率和應用程度越高，企業流程數字化水平越高。對于企業總體的流程數字化水平測度，本文將五個環節的流程數字化水平進行綜合加權平均，進而計算出企業層面總體的流程數字化水平。

中介變量。供應鏈信息分享（Exshare），以“企業是否與材料供應商分享需求計劃”“企業是否與客戶分享生產和補貨計劃”“企業是否與材料供應商分享原材料庫存信息”“企業是否與客戶共享產成品庫存信息”的問答設置四個虛擬變量，由于供應鏈信息分享的題項均為虛擬變量，企業參與了供應鏈信息的分享則為1，否則為0，將四個虛擬變量值相加則可得出企業供應鏈信息分享的程度。

調節變量。本文的調節變量包括簡政放權力度（Transformation）和政治穩定性（politicalstability）。本部分借鑒夏后學和譚清美的研究，將“企業管理者是否認為業務審批及許可證申請成為企業經營障礙”這一題項作為簡政放權力度的衡量指標，是則賦值為0，表示企業在行政審批和申請方面面臨經營障礙，簡政放權力度較低且有待進一步加強;否則賦值為1，表示對于企業管理者而言，主觀上沒有感受到行政審批和申請方面的障礙，簡政放權力度較強，基本滿足企業經營發展需要。同時，本文采用調查問卷的政府企業關系子單元中的“企業管理者是否認為政治不穩定成為企業經營障礙”這一題項表示企業所面臨的政治穩定性（politicalstability），是則賦值為0，表示企業管理者沒有因為面臨政治不穩定性因素影響到企業的正常經營;否則賦值為1，表示企業管理者面臨著地方政府政策規章的頻繁變動等不穩定性因素，這些因素影響了企業的正常經營，成為企業運營和發展的障礙。控制變量。為了盡可能控制影響企業績效的其他因素，減少變量遺漏所造成的估計偏誤，本文選取如下控制變量：企業規模（Size），以企業全職員工數量除以1000表示;高管從業經驗（Experience），采用“高級經理在本行業有多少年的從業經驗”這一題項來表示;出口銷售（Export），以“企業是否存在直接或間接出口”這一題項來表示，存在賦值為1，不存在賦值為0;制度資本（Socialcapital），采用“企業是否獲得政府訂單”來表示，是為1，否為0;企業年嶺（Age），以調査當年2012年減去企業正式注冊年份加1表示;最高管理者性別是否為女性（Gender），是為1，否為0;非正規競爭（competition），以“非正規部門競爭對手的做法在多大程度上阻礙了該機構目前的運作”這一題項表示，賦值范圍為04，0表示沒有障礙，數值越大表示障礙越大;產能利用率（Capability），以“如果使用所有可用資源，該企業的產出占最大產出的比例是多少”這一題項來測量，賦值范圍為0%-100%;主要產品占總銷售額的百分比（Main）;企業法律性質（Legal），股份制上市公司賦值為1，擁有非交易股份或非公開交易股份的股份公司賦值為2，獨資公司賦值為3，合伙企業賦值為4，有限合伙制企業賦值為5，其他賦值為6;同時引入行業虛擬變量和城市虛擬變量控制行業和地區影響因素。以上變量及其計算方法如表1表20所示。

四實證結果與分析

（一）基準回歸結果

表3列示了企業流程數字化對企業績效的影響。列（1）中僅加入了控制變量，列（2）在控制變量的基礎上加入了解釋變量流程數字化。從兩列回歸結果看，模型的P值、R2均表征模型的設定合理，在加人解釋變量流程數字化之后，流程數字化在1%水平上顯著為正，回歸系數為0.3252，且擬合優度相較于未加人解釋變量時要顯著提升，表明流程數字化正向促進企業績效，模型擬合效果較佳。列（3）顯示了在加入中介變量供應鏈信息分享之后，擬合優度提升了0.0259，供應鏈信息分享回歸系數為0.1594，在1%水平上顯著。由于簡政放權力度與政治穩定性變量存在較強的相關性，基于避免多重共線性的問題，列（4）和列（5）依次單獨加入簡政放權力度與政治穩定性變量，列（4）顯示簡政放權力度與企業績效呈正向關系，列（5）顯示政治穩定性與企業績效呈正向關系，且都在5%水平上顯著。

從表3的控制變量回歸系數情況來分析，出口銷售、高管從業經驗、企業規模、制度資本、企業年齡及產能利用率對企業績效均呈現正向關系，這與現實的經濟與管理實踐事實相符合。而企業面臨的非正規競爭越激烈，企業績效水平越低，與以往的研究結論也大致相符。主要產品占總銷售額的百分比在企業總體和不同環節的流程數字化的回歸系數都不顯著。由于企業流程數字化是由5個環節的虛擬變量，即數字化技術應用于供應商和承包商等合作伙伴關系（BPD_partnership）、產品和服務改進（BPD Product improve）、生產和運營（BPD_Operations）、市場營銷和銷售（BPD Marketingamp;.sales）及客戶關系（BPD Customer relations）的程度綜合加權平均計算得出，為保證估計結果的穩健性，本文將企業績效對5個不同環節的流程數字化做回歸，得出的結果如表4所示。觀察列（1）至列（5）可以看出，5個環節的流程數字化對企業績效的影響系數均在1%水平上顯著，且影響系數與基準回歸大體致，實證結果具有穩健性，因此H1得到驗證

（二）穩健性檢驗

一是分行業和企業規模穩健性回歸。為了保證研究結果的穩健性，本文將總體樣本分為不同行業特征和不同區域特征的子樣本進行分樣本回歸，檢驗分樣本情況下流程數字化對企業績效的影響，以增強研究結果的穩健性。在分行業穩健性檢驗時本文將總樣本按照資金密集型和勞動密集型兩個行業特征類別分組進行回歸。本文借鑒韓孟孟和張三峰的研究，將調查所涉及的行業分為資金密集型和勞動密集型行業，將紡織服裝服飾業、皮革皮毛及制品業、木材加工和制品業、橡膠和塑料制品業、機械設備制造業、家具制造業、資源循環回收利用業七個行業界定為勞動密集型行業，將這七個行業之外的其他行業界定為為資金密集型行業。在分企業規模穩健性檢驗層面，本文借鑒楊曼和王仁祥的研究，將在職員工人數小于100人的企業界定為中小規模企業，將在職員工人數大于或等于100人的企業界定為大規模企業，進而對企業規模不同進行分樣本回歸。估計結果如表52所示，且依然保持穩健。

是內生性檢驗。為了保證研究結果的穩健性，本文對可能存在的反向因果問題進行工具變量回歸檢驗。借鑒前人的相關研究基礎，本文選取“企業是否有自己的網站”作為流程數字化的工具變量。采用該指標作為流程數字化的工具變量的邏輯在于：企業是否有自己的網站一定程度上表明企業的流程數字化水平高低，與解釋變量具有較強的相關性，但企業是否有自己的網站不直接影響企業的績效水平。本文采用兩階段回歸的方法進行內生性檢驗，對比基準回歸的估計結果，2SLS方法下的關鍵變量系數和顯著性水平都保持一致，這也進一步驗證了本文結果的穩健性，估計結果如表6所示。同時，2SILS回歸顯示Kleibergen-Paaprk rk IN統計量為135.605，對應的p值為0.0000，強烈拒絕工具變量不可識別的原假設。而弱工具變量檢驗顯示，Cragg-Donald WaldF統計量為279.224，Kleibergen-Paap rk Wald F統計量為261.651，兩者均大于10%顯著性水平下的臨界值（10%maximal IVsize），因此，本文的工具變量在10%顯著性水平下不是弱工具變量。由于本文的工具變量個數與自變量個數相同，因此不存在過度識別的問題。

基于以上分析，本文的工具變量選取方面具有較強的合理性，雖然兩2SIS與OIS是一致的，但仍然存在有偏的可能性，因此采用2SLS方法可能會導致“顯著性水平扭曲”（sizedistortion），而且這種“扭曲”會隨著弱工具變量的存在而增強。本文采用對弱工具變量更不敏感的有效信息最大似然法（LIML）進行穩健性檢驗，結果顯示LIML的系數估計值在1%水平上顯著，與2SLS一致。由于本文選取的數據是截面數據，更容易產生異方差的問題，而使用GMM方法比2SLS更有效率。因此，本文進而采用最優GMM方法和迭代GMM方法進行穩健性檢驗，回歸結果顯示模型中的主要系數及其顯著性水平均與2SLS和基準回歸中的結果保持良好的一致性，本研究結論具有較好的穩健性。限于篇幅，LIML、GMM和迭代GMM方法的實證結果沒有呈現，結果備索。

（三）機制分析

1.信息共享的中介效應分析

本文借鑒Baron和Kenny、溫忠麟等提出的經典逐步回歸方法檢驗中介效應，檢驗供應鏈信息分享的中介效應。由于供應鏈信息分享采用程度型類別變量表示，因此在供應鏈信息分享作為被解釋變量的列（2）的回歸中均采用logit模型來估計回歸系數。檢驗結果如表70所示，列（1）流程數字化的回歸系數為0.3206，列（2）流程數字化對供應鏈信息分析的影響系數為0.4248，在1%水平上顯著，列（3）在流程數字化的基礎上單獨加入供應鏈信息分享變量。流程數字化的回歸系數由列（1）中的0.3206變為列（3）的0.2862，供應鏈信息分享的回歸系數為0.1702，且均在1%水平上顯著。因此，供應鏈信息分享在流程數字化對企業績效的影響機制中起到部分中介效應，且根據表7可計算供應鏈信息分享的間接效應為0.0344。可能的解釋是：企業的數字化技術在各個業務流程的應用有利于企業供應鏈上下游企業打通不同系統間的數據聯通渠道，實現數據信息暢通、原材料匹配、產能對接和生產過程協同，為企業建設產業供應鏈對接平臺，打造線上采購、分銷流通模式，促進企業與供應商、客戶等合作伙伴的聯系頻率，建立企業之間信息共享機制，降低企業庫存，提升企業周轉率，提升企業的決策、議價等能力，進而提升企業績效。因此，H2得到驗證。

同時，為更加精確地分析信息共享的中介效應，本文進而采用逐步回歸分析方法估計在不同環節的流程數字化中信息共享的中介效應，實證結果如表82所示，供應鏈信息分享在不同環節的流程數字化與企業績效之間起到的間接效應具體在0.01-0.03左右，與表7估計結果基本一致，進一步說明了中介效應估計的準確性。因此，H2再次得到驗證根據Mac Kinnon-63、溫忠麟等2的研究，雖然Sobel系數乘積檢驗法的檢驗力高于依次檢驗回歸系數法，但Bootstrap具有更高的統計效力，本文建議使用逐步檢驗回歸系數方法檢驗出存在部分中介效應的情況況下，進一步使用Bootstrap方法對中介效應進行檢驗。為了得到更加精確與穩健的中介效應實證結果，本文首先進行了Sobel檢驗，檢驗結果如表9所示，Sobel的檢驗結果與逐步回歸方法的檢驗結果致，供應鏈信息分享的中介效應顯著。

本文進一步采用Bootstrap檢驗，檢驗結果如表10所示，估計結果顯示Bootstrap檢驗的bs_1的置信區間不包含0。因此，供應鏈信息分享的中介效應的估計結果具有較好的穩健性，H2得到了更加嚴謹的驗證。

2.簡政放權力度與政治穩定性的調節作用由于本文的調節變量都是類別變量，根據溫忠麟等的研究，當調節變量是類別變量，而自變量是連續變量時，按調節變量的取值分組做Y對X的回歸，如果兩者的回歸系數差異顯著，則存在調節效應。而本文涉及的簡政放權力度與政治穩定性都是類別變量。本文依據變量賦值進行分組回歸，分析不同組別的回歸系數及顯著性水平的差異。估計結果如表110所示，列（1）-（2）表示對不同簡政放權力度分組進行回歸的估計結果。結果表明，簡政放權力度較好且有效的環境下流程數字化對企業績效起正向促進作用，回歸系數為0.3545，在1%水平上顯著;而在簡政放權力度欠佳環境下流程數字化對企業績效的回歸系數則不顯著。列（3）-（4）呈現對政治穩定性的不同分組進行回歸的估計結果，結果表明在政治穩定的環境下流程數字化對企業績效起正向促進作用，回歸系數為0.3530在1%水平上顯著;而在政治不穩定環境下流程數字化對企業績效的回歸系數則不顯著。

列（1）-（4）的模型設定相同，理論上而言，當模型設定一樣時，回歸系數可以直接比較，也就是說簡政放權力度和政治穩定性不同時，流程數字化對企業績效影響也隨之變化，即簡政放權力度和政治穩定性在流程數字化對企業績效的影響機制中起到調節作用。但值得注意的是，簡政放權有效與簡政放權欠佳兩個組的干擾項可能有不同分布，同樣的情況也完全可能在政治穩定與政治不穩定兩個組存在，因此從統計意義上并不能得出簡政放權力度和政治穩定性存在調節作用的結論。本文為驗證結論的準確性，采用基于似無相關模型SUR檢驗對組間系數差異進行估計，估計模型如下所示：

簡政放權有效組（1）

簡政放權欠佳組（2）

政治穩定組（3）

政治不穩定組（4）：

根據簡政放權力度與政治穩定性進行分組后，組（1）和組（2）及組（3）和組（4）的隨機誤差項可能具有相關性，即corr（eni，e2）≠0，corr（ea3，ea）≠0。而當兩個樣本組的隨機誤差項存在相關性的時候，對兩個樣本組采用聯合估計（GLS）的方式會更有效率65。本文將基于似無相關模型SUR檢驗（SUEST）估計組間系數差異的結果呈現在表12中，并將簡政放權力度與政治穩定性的估計結果起合并顯示。具體估計步驟：對簡政放權力度和政治穩定性不同分組進行聯合估計，隨后通過似無相關模型檢驗兩組之間的系數差異是否顯著。

表12列（1）顯示的是根據簡政放權力度不同檢驗組間回歸系數差異是否顯著，可以看出除了流程數字化和最高管理者性別之外，其他變量的回歸系數差異都不顯著。流程數字化的P值為0.047，拒絕原假設，表示根據簡政放權力度不同而分組的組間回歸系數具有顯著差異性。Chi2值為3.96，且b-b=0.224，此處的b為簡政放權力度較佳組的流程數字化回歸系數，b為簡政放權力度欠佳組的流程數字化回歸系數，綜合P值來分析可以得出簡政放權有效組的回歸系數要顯著大于簡政放權力度欠佳組，且在5%水平上顯著。其現實意義為相對于簡政放權力度欠佳的營商環境下，企業在簡政放權有效時的流程數字化對企業績效具有更強的正向促進作用，因此H2得到驗證。表12列（2）顯示的是根據政治穩定性不同檢驗組間回歸系數差異是否顯著，流程數字化的P值為0.092，拒絕原假設，表示根據政治穩定性不同而分組的組間回歸系數具有顯著差異性。Chi2值為2.84，且bーb=0.175，此處的b為政治穩定組的流程數字化回歸系數，b為政治不穩定組的流程數字化回歸系數，綜合P值來分析可以得出政治穩定組的回歸系數要顯著大于政治不穩組，且在10%水平上顯著其現實意義為相對于政治不穩定的營商環境下，企業在政治穩定時的流程數字化對企業績效具有更強的正向促進作用，因此H4得到驗證。

五結論與政策啟示

本文通過世界銀行2012年的企業調查數據，探析企業流程數字化、信息共享與企業績效的影響機制。研究發現：其一，在克服內生性的基礎上，企業的流程數字化對企業績效具有正向促進作用，檢驗不同環節的流程數字化對企業績效的影響機制發現結果依然保持穩健。同時，在簡政放權和政治穩定的情況下，良好的營商環境能夠強化企業流程數字化對企業績效的正向促進作用。該結論佐證了我國當前企業“數字化”“信息化”建設戰略能夠為企業發展注人新動能，為當前我國進一步優化營商環境的大政方針提供了企業層面的實踐依據。其二，企業的流程數字化通過供應鏈信息分享提升企業績效。本文通過逐步回歸法、Sobel檢驗及Bootstrap檢驗三種方法估計了信息共享在流程數字化對企業績效的影響機制中的中介作用，三種方法的中介效應系數、顯著性水平基本一致;同時，對信息共享在不同環節的流程數字化對企業績效的影響機制中的中介作用進行檢驗，該檢驗結果與前三種方法的檢驗結果基本一致，確保了信息共享中介效應的估計結果穩健性本文的政策啟示主要包括以下兩點：第一，從企業層面而言，企業應該加大信息通訊技術在產品和服務開發、生產運營、產品銷售及客戶關系維護等環節的應用，摒棄單一的信息通訊技術投資，落實提升信息通訊技術在各個具體生產流程的應用能力，順應數字化、信息化的發展大勢。同時，企業應建立內部信息共享機制，為企業內部員工的業務交流與溝通提供良好的平臺，加強企業內部管理，完善企業內部流程建設，積極與供應商、客戶及其他外部市場參與者開展信息共享，學習和掌握優秀企業的管理方式、生產技術及戰略方向，從而促進企業績效提升。第二，從政府層面來說，一方面，政府部門應鼓勵企業加大信息通訊技術相關設備投入，完善信息通訊技術基礎設施建設，強調企業信息通訊技術在各生產運營環節的應用，鼓勵企業內部信息共享平臺的建立，同時加強企業參與外部信息共享，實現合作共贏;另一方面，政府部門應營造良好的營商環境，加強政策制定的穩健性，進一步簡化行政審批程序，同時維護企業間信息共享機制，完善知識產權保護制度，制定關于企業間大數據共享機制的法律法規，避免部分企業借信息共享投機倒把、弄虛作假，損害其他企業的利益。

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