數字供應鏈：智能技術與動態能力的綠色協同效應

潘小燕

關鍵詞：數字供應鏈; 智能技術; 企業績效; 動態能力

中圖分類號：F252 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7934（2023）11-0087-10

一、引言

我國政府正從工業經濟向數字經濟加速轉型，實現數字經濟高質量發展。與此同時，迅猛發展的技術變革改變了傳統的商業模式、加劇了環境變動程度，極大地增加了企業之間的競爭強度。失敗的數字轉型扼制了企業抗壓力和生長力，對企業績效及可持續發展產生了直接沖擊。很多有資金、有資源的傳統企業在數字化浪潮前徘徊不前，世界各地的公司都面臨著適應數字時代動蕩環境的挑戰，供應鏈也不例外。數字供應鏈是利用新方法、新技術進行數字化轉型、創造網絡效應和競爭價值，是一個新穎的、智能的、增值的過程［1］，這些智能技術包括條形碼掃描、定位服務和通信技術等。

文獻梳理發現，國內外許多研究人員強調了數字供應鏈管理在企業績效中的重要性［2-5］。數字化轉型增加了供應鏈內的協作、降低了總成本并提高了服務績效。盡管已經證實數字供應鏈的巨大潛力，但對于尋求走向數字供應鏈的企業來說，仍有很大的未開發可能性［5］。例如，現階段轉型條件是否具備、轉型會帶來哪些價值、轉型時又會遇到哪些 “黑匣子”問題仍需被討論。因此，在當前數字化時代，從微觀視角——供應鏈管理入手探討其驅動機制及影響因素，具有十分重要的意義。

本文通過文獻梳理和理論分析，以資源基礎觀的延伸——動態能力理論作為支持假設的理論基礎，構建以智能技術為起點的新的理論模型，用200家制造業企業調查數據進行結構化（SMEs），從供應鏈管理視角探尋智能技術影響企業績效的內在機理，闡明在數字供應鏈中獲得價值驅動利益所需的技術和方法，為我國數字供應鏈管理和制造業企業發展提供理論依據和實證支持。

二、理論基礎與基本假設

（一）數字供應鏈中智能技術與動態能力

供應鏈是核心企業與供應商、制造商、運輸商、分銷（零售）商及最終用戶共同建立的一種網鏈結構；數字轉型是對數字時代業務的重新思考、重新想象和重新設計，因此，數字供應鏈被定義為由新技術處理這一相互關聯活動的流程，這些活動涉及供應商和客戶［6-7］。通過智能技術，數字供應鏈能夠實現更廣泛的信息可用性和無限優越的交互、通信及協作，從而提高信任、敏捷性和生產力［8］，例如，從不同來源收集大量數據［9］、創建更高效的客戶界面［10］、基于數字化的信息交換等［11］。

Lawson and Samson（2001）［12］早就發現企業強大的信息搜集系統有利于企業構建動態能力。Carcary， Doherty and Conway（2016）［13］也認為動態能力來源于企業創新，有利于企業轉型。因此，由于智能技術在數字化轉型中的關鍵作用，企業需要提高技術適應性水平，并實施智能技術［11］，從而更加智能、高效、精準地感知、捕捉機會進而管理資源以建立競爭優勢［14］?；谝陨嫌^點，本文提出：

H1：智能技術對企業動態能力有積極而顯著的正向影響。

（二）數字供應鏈中智能技術與企業績效

企業創新和核心競爭力發展的關鍵是所擁有的獨一無二的技術資源，基于RBV支持的研究發現數字能力是企業在技術環境中的主要能力。Carcary，Doherty and Conway（2016）［13］認為，成功的數字轉型需要一個組織在許多不同的領域發展多種能力，這些能力可能因特定部門和組織的具體需求而異。智能技術是一套利用數字資產創造差異化價值的常規策略，為了執行數字戰略，公司需要數字轉型能力［15］，這些行為能力由企業的戰略方向所指導，技術能力強大的企業總在嘗試挖掘全部的數字潛力，相比較一般企業，收益更多，回報更大［16］。研究結果表明，加強企業智能技術能提高企業績效［17-18］?；谝陨嫌^點，本文提出假設：

H2：智能技術對企業績效有積極而顯著的正向影響。

（三）動態能力在數字供應鏈中的重要性

艾瑞咨詢《2022年中國中小微企業數字化轉型路徑研究報告》稱，美國企業數字化轉型率約為54%，歐洲的比例約為46%，而中國的比例遠低于美國和歐洲，僅為25%。麥肯錫報告則發現企業數字轉型成功率僅為20％。即使是諸如電信、媒體、高科技等精通數字技術的行業成功率也不超過26％，不容樂觀。而傳統行業如天然氣、石油、制藥、汽車等，成功率更具挑戰性，僅在4％至11％之間。具備一定資源的大型企業通常以為購置了軟硬件設備、升級了技術便順利完成數字轉型，這是不正確的。因為，數字化轉型與軟件或技術無關，重要在于組織的敏捷性和適應性。

可見，企業能夠獲取卓越績效和可持續性發展，不僅在于其擁有不可復制的優質資源，更在于企業具備了對這些資源進行組織、運用、管理的價值創造能力。因此企業資源通過處理與重新配置，這個動態過程是值得我們關注和研究的。Teece and Pisano（1997） ［19］在原先靜態的資源基礎觀基礎上提出了動態能力理論填補了這一空白?；谫Y源視角，將動態能力定義為企業適應動蕩環境所擁有的發現、整合和重置資源的能力。動態能力被視為組織更新過程中的高階能力［20］，在數字時代，企業需要強大的感知、整合和配置能力以保持競爭力，動態能力成為企業管理資源和應對動蕩環境的關鍵影響因素，在數字技術迅猛發展的新商業環境下，鼓勵新興經濟體以動態能力觀點來研究中介機制［21］。因此，本文的第三個假設如下：

H3a：智能技術會通過動態能力的中介作用對企業財務績效產生影響。

H3b：智能技術會通過動態能力的中介作用對企業產品績效產生影響。

H3c：智能技術會通過動態能力的中介作用對企業環境績效產生影響。

綜上分析和提出的假說，本研究概念模型如圖1所示。

圖1 本研究概念模型

三、研究設計

（一）樣本和數據

在過去不斷地發展和創新中，我國制造業深度融合新一代信息通信技術，取得了輝煌的成就。本研究以200家制造企業數據為研究對象，調查區域為長三角地區的江蘇省。為確保研究結果的差異性和普遍性，本文對化學石化產品、機械鋼鐵制造、電子和電氣設備、醫療器械生物制藥等不同行業的制造業企業進行調查，以確保研究結果的差異性和普遍性［22］。樣本選擇標準有以下幾點：①企業經營時間至少三年，這說明企業運營穩定，提供的數據具體可行性；②企業員工總數大于等于 50 人，這說明企業具有一定的規模，內部體制相對健全。調查問卷由制造業企業中高級管理人員填制。樣本企業的基本特征如表1所示。

表1 樣本企業基本特征（N=200）

注： 企業規模根據有關部門發布的標準確定。工業企業里，300人以下屬小微企業，300人以上的是大中型企業。

本文通過“單因素程序［23］”檢驗共同方差偏差。先構建M1確認性因子分析模型，其主要擬合指數為：χ2/df=1.972，GFI=0.829，IFI=0.935，NFI=0.876，TLI=0.925，RMSEA=0.070，再將所有構面架構成一因素結構模型M2，查看其主要擬合指數為：χ2/df = 6.779， GFI = 0.529， IFI = 0.?596， NFI = 0.?557， TLI = 0.556，RMSEA = 0.170.結果顯示M2模型擬合度很差，說明一因子結構不存在。對模型M1和模型M2的主要擬合指數進行比較后得出：Δχ2/df=4.807，ΔGFI= 0.300， ΔIFI=0.339， ΔNFI=0.319，ΔTLI=0.463，ΔRMSEA=0.100，每個擬合指數的變化巨大，測量結果證明無明顯的共同方法偏差。

（二）量表和變量測量

為增強研究的可行性和操作性，測量項目都來自先前較成熟的研究。數字供應鏈中智能技術通過五個項目衡量其技術使用程度［24］，包括“用于產品計劃和調度的軟件（如用友、愛普斯）”“運營實時控制系統”“供應鏈管理（系統）”“用于內部物流自動化和管理的系統”以及“產品生命周期管理系統或產品/過程數據管理系統”；以企業對機會的感知、捕捉和資源重新配置三個維度能力測量動態能力［25］。財務績效是衡量企業績效的首要指標，包括收入、利潤以及投資回報率等，產品績效包括產品市場占有率、消費者評價和功能性創新；環境績效包括生產過程環境治理、末端環境治理和環境管理體系三個方面，績效測量均參考Cooper and Kleinschmidt （1987）［26］的研究成果；根據之前的戰略導向研究文獻 ［22］，本文的控制變量采用了企業年齡、規模、類型等指標。

（三）信度與效度檢驗

本研究采用SPSS26.0和Amos24.0進行統計分析。模型的可靠性參照Cronbachs alpha值和綜合可靠性（CR）來評估的。結果如表2所示，所有結構的Cronbachs alpha值（范圍從0.889到0.949）和組合信度（范圍從0.893到0.950），都大于0.8，超過了0.70的基線值，表明測量模型的內部一致性良好［27］。所有結構的外部負荷都顯示出很強的顯著性，其值都大于0.6，表明測量模型是可靠的。此外，本文中的測量量表都是基于成熟的量表，確保了良好的構架效度。每個結構的平均方差提?。ˋVE）值都大于0.50的臨界值，范圍在0.532到0.863之間，這些措施表明模型具有良好的可靠性和收斂有效性［27］。

表2 信度和效度

注： IT=智能技術，DC=動態能力，FP=財務績效，PP=產品績效，EP=環境績效。

為了研究構面之間的判別效度，本文比較了每個構面的AVE的平方根和該構面與模型中其他構面之間的相關性。結果表明，每個構面的AVE的平方根高于該構面與其他構面之間的相關性，從而表明該測量具有足夠的判別效度［27］。具體結果如表3所示。此外，每個指標的加載值都高于它們與其他指標的交叉加載值，這再次證明了判別效度的充分性。

表3 區分效度

注：*數值表示提取的平均方差的平方根。

四、結果分析

本研究實證檢驗結果如圖2所示，χ2/df = 2.065、CFI比較擬合指數= 0.926、IFI增量擬合指數=0.927、NFI歸一化擬合指數=0.918、RMSEA近似均方根誤差= 0.073，以上擬合指標的結果表明模型擬合良好。研究結果如圖2所示，智能技術對企業動態能力有顯著的正向影響（b=0.423，p<0.001），通過智能技術實現供應鏈管理數字化有助于企業動態能力的形成，結果支持假設1。然而，智能技術與企業績效不存在顯著的直接結構路徑，即智能技術與企業績效之間沒有顯著的直接影響（P值遠大于0.05），這意味著第二個假設不被支持，這個結果表明，僅僅依靠數字導向型戰略建立智能技術還不足以使企業產生卓越的績效。信息技術能力對企業績效的直接影響關系開始遭到信息系統學者的質疑，這突出了動蕩環境下企業動態能力的重要性。

圖2 數字供應鏈中智能技術與企業績效影響模型。注：*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001。

Baron and Kenny（1986） ［28］認為，當外生變量對內生變量的直接影響不顯著，且中介變量對內生變量的影響顯著時，支持完全中介。如表4所示，研究結果揭示了企業動態能力在智能技術與企業績效（財務、產品、環境）之間具有充分的中介作用，即數字供應鏈管理中智能技術通過企業動態能力的中介作用實現優質績效，研究結果為假設3提供了強有力的支持。

表4 中介變量報告

注：1000 bootstrap samples。

五、結論與啟示

（一）研究結論及討論

本研究基于動態能力理論，探討了數字供應鏈管理中智能技術與企業績效的關系。首先，研究結果證實了智能技術正向影響著企業動態能力，假設1得到了支持；同時，企業動態能力越強，越有利于企業實現優質績效。但智能技術本身并不會對企業績效產生直接影響。原因可能是數字化不僅僅是硬件基礎和軟件裝備的建立與升級，還包括管理流程和商業模式的變革，這與之前的研究一致，該研究提到了從數字供應鏈中獲益的綜合程序、策略和工具的重要性［1］［6］。因此，本研究有助于對數字供應鏈的研究。

其次，研究結果支持了供應鏈管理中動態能力對智能技術和企業績效之間關系的中介作用。即當企業將智能技術與動態能力相結合時，將會實現優質的企業績效。根據Merschbrock and Mundvold（2015） ［29］的說法，需要一個不斷整合、構建、重新配置內外部資源的重塑能力。

最后，當今新技術促進了數字經濟的快速發展，從數字供應鏈的動態角度來看，可以認為智能技術為企業實施數字化轉型提供了具體的工具。此外，公司更需要一定的能力變革，有效應對動蕩環境中的不確定性。而技術導向型企業更利于動態能力的建設，當動態能力被融合到當前的數字供應鏈中，這種正向的刺激作用才可能使得智能技術成為數字轉型企業卓越績效的重要驅動力。

（二）管理啟示

數字時代，商業模式發生巨變的情況下，需求的準確性成為供應鏈亟待解決的問題之一。本研究提高了對企業數字供應鏈管理中智能技術與績效的認識和理解。通過以上討論，對企業管理有如下管理啟示。

（1）智能技術的驅動作用。研究的經驗證據表明，智能技術是企業數字化轉型的有利工具，例如，制造業供應鏈管理中敏捷、透明的尋源與采購信息、精確的需求預測、實時的可視化訂單、同步的生產計劃與排程、優化的庫存、高效的運輸與配送、良好的交互關系等，都離不開智能技術的運用。因此，企業的管理者投資于不同類型的智能技術，以改善供應鏈管理競爭力。

（2）關鍵的動態能力。近年來我國數字化領軍企業不斷打造新的增長點，但制造業平均數字化率還不高，作為資源相對匱乏的中小企業不能盲目跟風，需要通過科學指導建立扎實的技術基礎，以及增強數字業務支持能力和利用技術資源的創造能力，不輕易交付高期待的數字化答卷，更好地感知、捕捉、部署企業資源，積極推動企業轉型升級，才能抓住和利用不斷變化的機會。

（3）本研究也為管理者如何發展企業績效提供了指導。這項研究表明，考慮數字化轉型的管理者在關注如何將這種現象與現有系統相結合，以響應政府號召以及企業轉型升級，可能在其業務中實施數字化的同時，也提高了企業財務、產品和環境績效。換句話說，對智能技術進行的必要的投資，其與動態能力產生的協同效應會使得供應鏈整體收益最大化。

（三）研究局限性

本研究還有一些限制有待進一步探索。首先，是數據的局限性，本文僅限于制造業企業，針對多源數據的縱向研究、多種研究背景下的驗證可能更有利于得出的結論；其次，本文探討數字供應鏈與績效的研究可以綜合考慮其他影響因素。例如，數字化背景下市場導向、創業導向等不同導向對企業績效的影響，或者知識差距、路徑依賴、高度不確定性等干擾因素的作用；最后，更希望進一步結合多學科理論探索企業數字轉型相關問題。

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Digital Supply Chain： Green Synergy of Smart Technology and Dynamic

Capabilities—Empirical study based on 200 manufacturing enterprises

PAN Xiao-yan

（Taizhou University， School of Economics and Management， Taizhou， Jiangsu 225300）

Abstract： This paper investigates the green synergistic impact of intelligent technology and dynamic capabilities in the supply chain management of manufacturing enterprises in China within the framework of digital transformation.?Grounded in dynamic capability theory， the study utilizes data from 200 manufacturing enterprises to explore the intricate relationship between intelligent technology， enterprise dynamic capabilities， and various dimensions of enterprise performance （financial， product， and environmental）.It was found that smart technology in enterprise digital supply chain management has a positive effect on dynamic capabilities and dynamic capabilities on enterprise performance.?However， there is no direct and significant influence relationship of smart technology on enterprise performance， but smart technology can facilitate enterprises to achieve quality performance through dynamic capabilities.?This paper pioneers a new research direction within the theory of resources and dynamic capabilities， particularly in the context of ongoing digital transformation.?Furthermore， the practical implications of this study are evident in the realm of digital supply chain management， offering valuable guidance for manufacturing enterprises striving to optimize their performance and sustainability in the digital era.

Keyword： digital supply chain; smart technology; enterprise performance; dynamic capabilities

基金項目：2022年度江蘇省高校哲學社會科學研究一般項目“數字轉型大背景下制造業企業社會責任與環境績效影響研究”（2022SJYB2321）