楊雪榮，李洛瑤，馮雪陽

（南通理工學(xué)院，江蘇 南通 226000）

引言

2020年6月，《關(guān)于深化新一代信息技術(shù)與制造業(yè)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》提出，要進(jìn)一步加快制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化步伐。新冠疫情以來，中國(guó)制造企業(yè)受到嚴(yán)重沖擊，尤其是經(jīng)歷原材料短缺、供不應(yīng)求等困境后，在供應(yīng)鏈管理等方面暴露出一系列問題。有企業(yè)憑借較好的數(shù)字化能力“轉(zhuǎn)危為安”后，數(shù)字化能力開始備受關(guān)注。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和工業(yè)4.0的到來促進(jìn)了各行業(yè)朝著數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此，數(shù)字化能力作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵能力，通過收集內(nèi)外部環(huán)境的信息和數(shù)據(jù),經(jīng)過處理和分析,最終適應(yīng)并能預(yù)測(cè)環(huán)境的變化，幫助企業(yè)面對(duì)各種挑戰(zhàn)。但是，學(xué)界在研究供應(yīng)鏈彈性時(shí)較少考慮數(shù)字化能力，由于高性能計(jì)算、人工智能和新型材料的發(fā)展，制造業(yè)很容易受到影響，而數(shù)字化能力可以降低供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)的干擾，能夠更快速、高效地傳遞供應(yīng)鏈上的信息，在中斷事件發(fā)生時(shí)有助于供應(yīng)鏈快速反應(yīng)[1]。因此，本文將深入探討數(shù)字化能力對(duì)供應(yīng)鏈彈性的影響。

1 相關(guān)概念與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字化能力

在要素配置方面，隨著國(guó)務(wù)院公布將數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素之一，數(shù)據(jù)成為數(shù)字化能力培養(yǎng)的重要要素配置。在內(nèi)涵方面，本文認(rèn)為數(shù)字化能力是通過利用企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)為企業(yè)創(chuàng)造數(shù)字化核心決策價(jià)值，使企業(yè)可以提高生產(chǎn)制造水平及形成企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)是數(shù)字化能力的核心。宋晶[2]提出制造企業(yè)數(shù)字化能力包含數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和分析能力。本文參考卡羅爾1983年提出的“人的信息加工模型”，將制造企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的使用過程類比于人對(duì)信息的加工過程。采集數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)的輸入過程，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和運(yùn)用就是數(shù)據(jù)處理和輸出過程。因此，本文認(rèn)為數(shù)字化能力由數(shù)據(jù)采集能力和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力構(gòu)成。

1.2 供應(yīng)鏈彈性

供應(yīng)鏈彈性的內(nèi)涵尤為豐富，本文基于供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理視角認(rèn)為供應(yīng)鏈彈性是一種處理供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)的能力，一方面，供應(yīng)鏈彈性在動(dòng)蕩之前減少中斷的可能性，能夠預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，另一方面，在中斷后，能快速響應(yīng)和恢復(fù)、維持現(xiàn)有的功能[3]。

1.3 數(shù)字化能力對(duì)供應(yīng)鏈彈性的影響

數(shù)字化能力通過匯總各部門接收到的內(nèi)外部數(shù)據(jù)信息，在有效期間內(nèi)整合成有助于企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的資訊，提供卓越的數(shù)據(jù)分析，并采取有效的行動(dòng)。總之，數(shù)字化能力可以通過供應(yīng)鏈上的信息反饋、敦促企業(yè)之間交換信息，顯示在需求（潛在）方面的變化，獲得來自供應(yīng)商和客戶的數(shù)據(jù)，支持預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)供應(yīng)鏈彈性。數(shù)字化能力對(duì)內(nèi)通過對(duì)以往數(shù)據(jù)的總結(jié)，具備了大量的經(jīng)驗(yàn)，能夠積極響應(yīng)供應(yīng)鏈上的不確定性。同時(shí)，企業(yè)職能部門之間也能夠快速連接，共同決策應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈中斷。如果企業(yè)擁有較強(qiáng)的數(shù)字化能力，不僅能夠聯(lián)結(jié)供應(yīng)鏈成員之間的信息共享和共同協(xié)作，還能夠適應(yīng)（潛在）中斷，提高供應(yīng)鏈彈性。

因此，基于上述討論，本文提出如下假設(shè)：數(shù)字化能力對(duì)供應(yīng)鏈彈性存在積極影響。

2 實(shí)證研究

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文于2022年5月使用問卷星進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。目標(biāo)受訪者是了解或者參與供應(yīng)鏈運(yùn)作或企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)情況的管理者以及員工，企業(yè)類型以中小型民營(yíng)制造企業(yè)為主。本次共發(fā)出問卷200份，剔除無效問卷剩余122份，問卷回收有效率為0.61。

2.2 變量的測(cè)量指標(biāo)設(shè)計(jì)

根據(jù)Ponomarov（2012）和Golgeci（2013）的成熟量表，供應(yīng)鏈彈性測(cè)量指標(biāo)包括企業(yè)能夠充分應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險(xiǎn)。供應(yīng)鏈中斷后，企業(yè)能夠運(yùn)營(yíng)得很好、能夠快速調(diào)整到原始狀態(tài)、維持原有的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)和功能。數(shù)字化能力中數(shù)據(jù)采集能力包括：企業(yè)能夠方便地獲得支撐業(yè)務(wù)的內(nèi)外部數(shù)據(jù)，企業(yè)有足夠的數(shù)據(jù)分析所需的技術(shù)設(shè)備、技能。企業(yè)能夠根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo)有效地協(xié)調(diào)內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源，如軟硬件資源、數(shù)據(jù)、技術(shù)和人才等。企業(yè)能夠記錄各類數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)，報(bào)表數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)應(yīng)用能力包括企業(yè)能夠高效處理和整合海量數(shù)據(jù)、利用數(shù)據(jù)分析為企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)（研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷等）提供支持、利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)客戶行為和市場(chǎng)行情以及利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策等。

2.3 模型檢驗(yàn)

2.3.1 信效度檢驗(yàn)

本文采用SPSS軟件中的Cronbachα值來檢驗(yàn)問卷信度，結(jié)果顯示問卷總體信度為0.910，＞0.9，信度極佳。問卷整體效度的KMO值達(dá)到0.884，＞0.7，適合做因子分析。

同時(shí)檢驗(yàn)各變量的信效度，具體結(jié)果如表1所示。本文研究的變量題項(xiàng)的顯著水平均是顯著相關(guān)的，說明變量都能很好地被相應(yīng)的題項(xiàng)所測(cè)量。關(guān)于數(shù)據(jù)的收斂效度，完全標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷均超過0.50，C.R.值均在0.70以上，AVE值中供應(yīng)鏈彈性和數(shù)據(jù)采集能力接近于0.50，數(shù)據(jù)應(yīng)用能力在0.50以上，滿足要求。由此可見，數(shù)據(jù)具備良好的收斂效度，可以進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程分析。同時(shí)，大部分變量的AVE值開方值大于任何兩個(gè)變量間相關(guān)系數(shù)，因此，數(shù)據(jù)具有良好的區(qū)別效度。

表1 信效度分析

2.3.2 擬合度檢驗(yàn)

本文采用AMOS軟件進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，其中CMIN/DF=1.844，RMSEA=0.077，CFI=0.932，TLI=0.916，SRMR=0.055，均符合要求，該模型的擬合度較好。

2.3.3 基礎(chǔ)模型檢驗(yàn)

本文使用AMOS軟件進(jìn)行路徑分析，結(jié)果表明數(shù)字化能力由數(shù)據(jù)采集能力（β=0.96，P＜0.001）和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力（β=0.72，P＜0.001）構(gòu)成。同時(shí)數(shù)字化能力對(duì)供應(yīng)鏈彈性（β=0.69，P＜0.001）存在積極影響。因此，本文提出的研究假設(shè)獲得驗(yàn)證，具體結(jié)果如圖1所示。

圖1 模型檢驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)論

3.1 集腋成裘，重視數(shù)據(jù)采集能力

本文認(rèn)為數(shù)字化能力包括數(shù)據(jù)采集能力和數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，經(jīng)檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)采集能力比數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)數(shù)字化能力的占比更大，說明數(shù)據(jù)基礎(chǔ)很重要，因此，企業(yè)需要盡可能多地收集、挖掘、保存和整合供應(yīng)鏈上下游企業(yè)以及企業(yè)內(nèi)部隱藏的各類信息，掌控其供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)同情況，發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大價(jià)值，盡量防范和解決供應(yīng)鏈中斷問題。

3.2 大本大宗，增強(qiáng)數(shù)字化能力

本文通過實(shí)證研究，認(rèn)為數(shù)字化能力是供應(yīng)鏈彈性的重要增強(qiáng)劑。企業(yè)應(yīng)重視數(shù)字化能力的投資應(yīng)用，有助于企業(yè)跟蹤可視化產(chǎn)品和信息流，有助于企業(yè)調(diào)整訂單、生產(chǎn)、交貨時(shí)間等，提升供應(yīng)鏈彈性，并使其成為企業(yè)成長(zhǎng)的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。