數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何提升企業(yè)績效？
——創(chuàng)新能力和供應鏈伙伴關系的雙重中介作用*

● 梁琳娜，張國強

（甘肅政法大學商學院，甘肅 蘭州 730070）

一、引言

現(xiàn)階段，在貿(mào)易保護、地緣政治等因素的影響下，我國經(jīng)濟增長面臨嚴峻考驗，但隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、區(qū)塊鏈等數(shù)字智能技術逐漸成熟并應用于企業(yè)經(jīng)營，帶來價值創(chuàng)造過程和方式的顛覆性革新，形成了企業(yè)績效增長的新動能，為我國經(jīng)濟發(fā)展注入了新活力。截至2021年末，數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到45.5萬億，占GDP總量比重已達39.8%①資料來源：《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展報告（2022）》，新華社，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737773762002443205&wfr=spider&for=pc。，成為引領中國經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。2020年國內(nèi)超過一半的企業(yè)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為未來戰(zhàn)略重點[1]，但埃森哲發(fā)布的《中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)》顯示，2015到2018年間，數(shù)字化轉(zhuǎn)型領先企業(yè)的營業(yè)收入增長率達14.3%，而其他企業(yè)僅為2.6%。另外，有66%的受訪中國企業(yè)表示，尚未見到數(shù)字化轉(zhuǎn)型在促進企業(yè)財務績效增長方面的作用②資料來源：埃森哲2020年《合力共贏》報告，美通社，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1677800354510563475&wfr=spider&for=pc。?？梢娫趯嵺`中因數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)績效增長的僅是部分企業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能企業(yè)績效的實際作用仍有待進一步考證。

針對這一問題，一方面，有研究認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)“降本增效”，促進企業(yè)績效提升。翟華云和李倩茹[2]研究指出，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高企業(yè)內(nèi)外部信息透明度并降低企業(yè)經(jīng)營風險，是連接數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的重要橋梁，對于實現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展有重要意義。MIKALEF等[3]研究表明使用數(shù)字技術能夠促進企業(yè)生產(chǎn)運作合理化、市場反應敏捷化，進而間接提高企業(yè)績效；另一方面，也有研究指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效提升作用并不明顯，甚至會產(chǎn)生負向影響。吳溪等[5]指出，企業(yè)進行“互聯(lián)網(wǎng)+”的主要動因是減少銷售費用和營業(yè)成本，但“互聯(lián)網(wǎng)+”應用兩年后產(chǎn)品周轉(zhuǎn)速度和存貨周轉(zhuǎn)速度并不會明顯提高，企業(yè)財務績效也不會有明顯上升。余江等[6]也指出企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，會因為產(chǎn)生較大學習成本而限制數(shù)字技術充分發(fā)揮其優(yōu)勢，進而對企業(yè)財務績效產(chǎn)生負向影響。戚聿東和蔡呈偉[7]指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型會通過管理活動和銷售活動影響企業(yè)績效，但因企業(yè)組織結(jié)構(gòu)無法短時間內(nèi)適應先進數(shù)字技術帶來的巨大革新，所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型最終對企業(yè)績效并不會產(chǎn)生顯著影響。另有研究探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用[8]，但卻并未將其進行擴展，繼續(xù)探討其是否會成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效產(chǎn)生影響的作用渠道。也有研究認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)內(nèi)部知識等要素流動[9]、提高信息傳遞質(zhì)量[10]、降低研發(fā)、運營、維護成本[11]，進而提升企業(yè)績效，但卻只停留在企業(yè)內(nèi)部，值得注意的是，企業(yè)經(jīng)營活動嵌入于社會網(wǎng)絡之中，戰(zhàn)略實施成敗會受到組織網(wǎng)絡的影響。而供應鏈伙伴網(wǎng)絡作為組織重要的社會網(wǎng)絡，將會在一定程度上影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的實施效果。

可見現(xiàn)有研究無法完全回答數(shù)字化轉(zhuǎn)型是如何對企業(yè)績效產(chǎn)生影響的，作用機制尚未完全明晰可能是導致結(jié)論差異的重要因素。在方法上，現(xiàn)有研究探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動機、過程及數(shù)字化情境下價值創(chuàng)造方式，但大多是理論分析[12-14]和案例研究[15-20]為主，因此基于大樣本進行實證研究可以作為補充，驗證現(xiàn)有結(jié)論是否具有一定普適性。另外，在僅有的少數(shù)實證研究中對數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標測量差異較大，該指標并未形成普遍認可的處理方法，因此在很大程度上降低了結(jié)論可信度，也可能是導致實證結(jié)論不一致的原因?；谶@些可能的原因，運用熵值法這一客觀的指標評價方法，通過對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型各指標計算權重再進行綜合評分，測度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，并構(gòu)建統(tǒng)計模型從企業(yè)創(chuàng)新能力和供應鏈伙伴關系兩個角度進一步探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響及其作用機制。

可能的貢獻有：理論方面，進一步補充和完善企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟后果研究。第一，證明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實能顯著正向影響企業(yè)市場績效和財務績效。第二，進一步厘清了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響機制，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型會通過增強企業(yè)創(chuàng)新能力和供應鏈伙伴關系正向影響企業(yè)績效。第三，證明了在不同企業(yè)規(guī)模、不同產(chǎn)權性質(zhì)、不同供應鏈地位和不同行業(yè)競爭環(huán)境下，二者影響關系存在異質(zhì)性。這能在一定程度上打開二者作用機制的“黑箱”，回答當前研究對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效關系爭論，并補充理論適用邊界條件和情景變量。實踐方面，為政府、企業(yè)推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略提供了理論依據(jù)和若干建議。

二、理論基礎及假設推演

就數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念內(nèi)涵而言，RITTER等[21]指出隨著數(shù)字技術在企業(yè)的不斷運用，數(shù)字化（Digitization）能使企業(yè)對生產(chǎn)經(jīng)營過程中產(chǎn)生信息進行0-1編碼，數(shù)碼化（Digitalization）則有利于企業(yè)利用數(shù)字化編碼所形成數(shù)據(jù)創(chuàng)造商業(yè)價值。VIAL[22]等認為，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型經(jīng)過信息、計算、IT等一系列數(shù)字技術在企業(yè)的應用，從底層技術開始推動企業(yè)戰(zhàn)略變革，進而帶來業(yè)務流程、組織結(jié)構(gòu)的顛覆性優(yōu)化重組。此外，國內(nèi)外眾多學者對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型展開了有益研究[23]，基本認同數(shù)字化轉(zhuǎn)型會深刻推動企業(yè)變革，但對企業(yè)績效產(chǎn)生何種影響，以及發(fā)生機理還有待進一步論證。

資源基礎理論認為企業(yè)擁有的獨特資源使企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢和超額收益，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型情境下，組織內(nèi)部資源將通過新型數(shù)字技術得到進一步的挖掘和利用，創(chuàng)新活動的資源不足也將得到極大改善，因而使企業(yè)獲得良好的經(jīng)營績效。動態(tài)能力理論則認為組織身處外部環(huán)境是動態(tài)變化的，因此企業(yè)擁有的動態(tài)能力是通過組織管理框架重新整合和配置組織技能、資源及能力以不斷適應外部環(huán)境變化的能力[24]。數(shù)字化轉(zhuǎn)型下企業(yè)基于數(shù)字技術建立起扁平的組織結(jié)構(gòu)、簡潔高效的業(yè)務流程有利于組織進一步進行資源整合與分配，另外組織間新型交往方式也將極大的便利組織間資源流動、知識交互及能力互補，使得資源異質(zhì)性優(yōu)勢在不同企業(yè)間得到充分發(fā)揮，從而提高了組織動態(tài)能力。隨著數(shù)字技術越來越多的運用于企業(yè)經(jīng)營過程，基于資源基礎理論和動態(tài)能力理論，ROSS等[25]提出了數(shù)字技術能力理論，他認為數(shù)字技術并不能直接成為組織能力，數(shù)字技術能力是通過數(shù)字技術助力人力、技術和關系三種資產(chǎn)優(yōu)化組合，進而支持企業(yè)實現(xiàn)價值增值的能力。這個概念不僅指出數(shù)字技術的運用能夠使組織內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化、提高運營效率，還指出企業(yè)數(shù)字技術實施效果還依賴于組織間關系交往下的戰(zhàn)略和資源交互情況。已有研究證明，組織間學習與創(chuàng)新是企業(yè)將數(shù)字技術轉(zhuǎn)化為價值創(chuàng)造能力的關鍵[26]。因此除了探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對組織內(nèi)部帶來的顛覆式革新外，還基于組織創(chuàng)新和供應鏈網(wǎng)絡視角，研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)績效的作用渠道。

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效

在這個萬物互聯(lián)的時代，企業(yè)累積的生產(chǎn)、物流、用戶需求等數(shù)據(jù)本身變成了與土地、勞動、資本、知識、技術等并重的生產(chǎn)要素[27]，為企業(yè)帶來了新的價值增長點。企業(yè)由于數(shù)字化技術的使用在經(jīng)營過程中形成了數(shù)據(jù)積累，數(shù)據(jù)作為一種資源，經(jīng)過數(shù)字技術的深度挖掘和充分利用，從而爆發(fā)出驚人的能量，形成了競爭者難以模仿的動態(tài)能力[28]，進而提升企業(yè)績效；其次，企業(yè)能利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型來構(gòu)建靈活的組織結(jié)構(gòu)和多樣化的數(shù)字平臺，組織結(jié)構(gòu)靈活性在減少企業(yè)經(jīng)營風險的同時能實現(xiàn)新產(chǎn)品快速地市場拓展，而數(shù)字平臺接入量達到規(guī)模后，會形成規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟，從而減少交易成本[29]，因而有利于提升企業(yè)績效；再次，數(shù)字技術在企業(yè)經(jīng)營管理中不斷運用帶來生產(chǎn)方式、運作流程、商業(yè)模式的顛覆式革新，為企業(yè)帶來了巨大的經(jīng)濟效益[30]，華為認為通過數(shù)字技術的深入運用，可以構(gòu)建一個能優(yōu)化傳統(tǒng)業(yè)務流程的數(shù)字世界，進而實現(xiàn)現(xiàn)有組織管理方式、業(yè)務流程、商業(yè)模式的創(chuàng)新和重塑，并最終助力價值創(chuàng)造和企業(yè)成功①華為技術有限公司，行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論白皮書[R]，2019.；最后，現(xiàn)代競爭環(huán)境下，社會關系網(wǎng)絡聯(lián)系更加密切、企業(yè)間異質(zhì)性資源流動更充分、合作創(chuàng)新更頻繁，在交叉網(wǎng)絡外部效應（Cross-side Network Effects）作用下，數(shù)據(jù)作為資源可以賦能價值鏈上其他企業(yè)價值創(chuàng)造[31]，進而提升整個鏈條數(shù)字化水平和動態(tài)能力，從而有助于提升企業(yè)績效。

基于以上分析提出假設1：

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)績效。

（二）創(chuàng)新能力的中介作用

隨著工業(yè)4.0時代的到來，數(shù)字技術廣泛應用提升了企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)過程創(chuàng)新、組織創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新等方面的創(chuàng)新能力，通過克服空間、社會與技術限制降低創(chuàng)新實施資源門檻，擴展企業(yè)創(chuàng)新的過程和范圍，進而促進企業(yè)績效提升。在產(chǎn)品生產(chǎn)過程創(chuàng)新方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于優(yōu)化企業(yè)原有新產(chǎn)品研發(fā)過程，促進生產(chǎn)工藝進步，實現(xiàn)內(nèi)部資源的創(chuàng)新性利用，降低生產(chǎn)成本，進而賦能企業(yè)新產(chǎn)品研發(fā)創(chuàng)新能力，提高其企業(yè)績效。一方面，在產(chǎn)品研發(fā)過程中產(chǎn)品數(shù)據(jù)系統(tǒng)（PDM）、協(xié)同創(chuàng)新平臺、計算機輔助設計工具等新型數(shù)字化工具的使用，使得產(chǎn)品創(chuàng)新過程實現(xiàn)可溯源性、可編程性和可記憶性[32]，使得新產(chǎn)品設計數(shù)據(jù)易于保存和傳輸，信息共享和溝通效率得到提高，產(chǎn)品研發(fā)進度也更加可控，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于發(fā)掘企業(yè)產(chǎn)品設計能力，能極大提高企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新水平[33]；另一方面，新興的數(shù)字技術有利于不斷突破工業(yè)能力限制，通過智能制造、工業(yè)機器人等技術突破現(xiàn)有產(chǎn)品生產(chǎn)工藝[34]，實現(xiàn)產(chǎn)品研發(fā)過程的顛覆式創(chuàng)新和尖端工藝的大規(guī)模量產(chǎn)，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，這種優(yōu)勢也愈加會得到展現(xiàn)。在組織創(chuàng)新方面，管理信息系統(tǒng)（MIS）、區(qū)塊鏈等數(shù)字化入口便利了供應鏈下游企業(yè)的接入，改變了企業(yè)原有價值創(chuàng)造的組織構(gòu)成，客戶需求信息將極為迅速地傳輸?shù)絽⑴c價值創(chuàng)造的整個企業(yè)網(wǎng)絡，上游制造商也能將該數(shù)據(jù)嵌入自身研發(fā)過程，實現(xiàn)人與數(shù)據(jù)結(jié)合的產(chǎn)品研發(fā)過程[35]，提高企業(yè)創(chuàng)新能力。在商業(yè)模式創(chuàng)新方面，因數(shù)字化技術而新構(gòu)建的業(yè)務流程，打破了組織原有的內(nèi)、外部邊界，為企業(yè)接受不同領域的異質(zhì)性資源，煥發(fā)創(chuàng)新活力創(chuàng)造了條件[36]，有利于賦能企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)模式的顛覆式創(chuàng)新，進而幫助企業(yè)獲得全新的價值創(chuàng)造方式，提升企業(yè)績效[37]。美團、抖音等企業(yè)的成功證明，全新的商業(yè)模式能夠開辟新的消費市場，實現(xiàn)價值鏈重組，因而改變企業(yè)原有價值創(chuàng)造和價值獲取方式，促進企業(yè)績效提升。

基于以上分析提出假設2：

H2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過促進企業(yè)創(chuàng)新能力提升進而提高企業(yè)績效。

（三）供應鏈伙伴關系的中介作用

隨著商業(yè)環(huán)境越來越詭譎多變，企業(yè)成功與否開始更多地依賴供應鏈成員的合作[38]，而不是孤立地進行改進，企業(yè)的決策視角不再僅僅局限于單個企業(yè)，而開始從單個企業(yè)“點”的優(yōu)化走向整個生產(chǎn)鏈“線”的優(yōu)化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的是供應商、客戶及各利益相關者構(gòu)成價值鏈的系統(tǒng)性變革，因為賦能供應鏈網(wǎng)絡而實現(xiàn)價值共創(chuàng)[39]，從而供應鏈伙伴關系更加緊密，所以促進了企業(yè)績效的提升。一方面，在激烈的競爭環(huán)境下，供應鏈合作伙伴會加強合作以共同應對挑戰(zhàn)，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，各方資源在網(wǎng)絡化、動態(tài)化、虛實結(jié)合的供應鏈基礎上實現(xiàn)集成[40]，通過信息平臺上的知識交融，有利于提高供應鏈整體企業(yè)的智力和數(shù)字化水平[41]，企業(yè)資源會通過供應鏈企業(yè)間的互動實現(xiàn)價值增值和外溢[42]，深度數(shù)字化企業(yè)甚至可以向其他企業(yè)出售“一攬子”數(shù)字化解決方案，這個過程提升了企業(yè)間彼此“親密”程度[43]和整體競爭力[44]，因而供應鏈上下游企業(yè)之間從傳統(tǒng)買賣關系轉(zhuǎn)換為新型合作伙伴關系，在彼此互動中進行更高水平、更深層次的信息和資源共享，有利于實現(xiàn)供應鏈價值共創(chuàng)，因而提升企業(yè)績效。另一方面，供應鏈成員逐步適應企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的各種轉(zhuǎn)變，在供應鏈上游，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型在供應鏈層面逐漸深化，上游制造商生產(chǎn)智能化、物料數(shù)據(jù)透明化、可監(jiān)測化和供應鏈金融數(shù)字化，促進了供應鏈生態(tài)閉環(huán)地構(gòu)建[45]，有利于企業(yè)與供應鏈上游企業(yè)進行運作流程、生產(chǎn)工藝和先進技術的信息化、平臺化集成[46]，進而優(yōu)化企業(yè)運作流程、生產(chǎn)工藝和產(chǎn)品研發(fā)能力，實現(xiàn)外部“賦能”；在供應鏈下游，數(shù)字化技術使用提高了下游企業(yè)的信息透明度和數(shù)據(jù)可透視化水平[47]，使市場需求信息能夠及時向上傳遞，在有效提高溝通質(zhì)量和資源利用效率的同時，有利于把握供應鏈整體庫存等信息[48]。這不僅有利于減少資源浪費，同時減少了供應鏈風險，從而降低了供應鏈的運行成本。因此企業(yè)與供應鏈合作伙伴的關系將進一步深入，此時企業(yè)更愿意將業(yè)務交付于外部合作伙伴進行專業(yè)化分工[48]，因而促進企業(yè)提高產(chǎn)品專業(yè)化水平和生產(chǎn)效率，帶來更好的績效表現(xiàn)。

基于以上分析提出假設3：

H3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)與供應鏈上下游建立更緊密的伙伴關系，進而提升企業(yè)績效。

三、研究設計

（一）數(shù)據(jù)來源

從國泰安數(shù)據(jù)庫和中國研究數(shù)據(jù)服務平臺數(shù)據(jù)庫整理和匹配研究所需各項數(shù)據(jù)，最后整理形成了2015—2019年我國A股2069個上市公司平衡面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)選擇基于以下理由：①囿于數(shù)據(jù)可得性和考慮到2019年后由于“新冠”疫情對企業(yè)的沖擊可能影響研究結(jié)果，數(shù)據(jù)年度區(qū)間限制在2015—2019年。②由于金融行業(yè)價值創(chuàng)造方式的特殊性，研究不包括金融類公司。另外對所選數(shù)據(jù)進行以下處理：剔除缺失值和異常值；剔除ST和ST*類公司；對數(shù)據(jù)進行前后1%縮尾處理，最終檢驗樣本量為10494。

（二）變量測度

1.企業(yè)績效

采用托賓Q值（TobinQ）衡量企業(yè)績效，計算方式為公司市場價值與資產(chǎn)重置成本的比值。公司市場價值=（流通股市值+非流通股價值+負債合計本期期末值），其中非流通股權市值用流通股股價代替，公司資產(chǎn)重置成本=（期初總資產(chǎn)賬面價值+期末總資產(chǎn)賬面價值）/2。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型

對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標的測度目前研究尚不統(tǒng)一，部分研究通過Python技術爬取上市公司年報中數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關詞頻來構(gòu)建評分指標，或根據(jù)企業(yè)是否進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型設置虛擬變量，也有研究通過開發(fā)問卷衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)企業(yè)是否進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型生成虛擬變量方法忽略了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動態(tài)過程，就實踐中數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功企業(yè)經(jīng)驗來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型只有深入到一定程度才可能為企業(yè)帶來良好績效表現(xiàn)，僅以是否數(shù)字化轉(zhuǎn)型來研究其對企業(yè)績效的影響，可能會因為將初步數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)納入樣本而得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效沒有明顯促進作用的結(jié)論，無法回答數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行到何種程度才可能對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著促進作用的疑問；將企業(yè)年報中數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關詞條進行簡單加總的方法會因為將所有數(shù)字化技術對企業(yè)績效的影響“一視同仁”而產(chǎn)生誤差，事實上不同數(shù)字技術在企業(yè)實踐中對經(jīng)濟價值的貢獻權重是不盡相同的。一般來說，年報是企業(yè)本年度工作總結(jié)及下年度及未來戰(zhàn)略規(guī)劃文件，所以數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)重大戰(zhàn)略，其實施過程必然會在年報中得到體現(xiàn)。因此，首先運用Python技術在巨潮資訊網(wǎng)爬取了樣本企業(yè)歷年年報，并轉(zhuǎn)化為文本格式。其次，在確定反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關鍵詞方面，參考現(xiàn)有研究和政策文件中與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關的“底層技術”詞條和實踐中涉及的“數(shù)字技術應用”詞條，歸納整理得到“人工智能技術”等五個類別作為初級評價指標，以及各指標下包含的具體詞條作為在年報中進行搜索和頻數(shù)統(tǒng)計的關鍵詞，如下表1所示。最后，為了克服上述將詞頻數(shù)簡單加總的弊端，利用“熵值法”計算了五類技術的指標權重，通過該權重最終計算得到上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型評分，以用作數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）的測度。該方法縮小了現(xiàn)有研究對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測度誤差，具體計算過程如下：

表1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標權重及關鍵詞

第一步：單項指標頻數(shù)統(tǒng)計。

運用Python軟件將確定的關鍵詞與已保存的企業(yè)年報中文本文檔進行匹配，統(tǒng)計各詞條頻數(shù)，并除去關鍵詞前存在“沒”、“無”等否定表述的數(shù)據(jù)，初步形成各類數(shù)字技術的單項指標頻數(shù)。

第二步：數(shù)據(jù)標準化處理。

其中:Xij為第i個企業(yè)第j項指標觀測值，X'ij為經(jīng)標準化處理后觀測值，為避免后續(xù)計算的數(shù)學問題，給每個值加一個無窮小值0.000000001。

第三步：各指標權重計算。

③計算冗余度：dj=1-ej,j=1,2,…,m。

另外根據(jù)上市公司年報中是否有表1中的相關詞條（不含否定性詞匯前綴的），生成企業(yè)是（1）否（0）進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的虛擬變量（dum_Dig）用于穩(wěn)健性檢驗。

3.中介變量

（1）創(chuàng)新能力

現(xiàn)有研究對創(chuàng)新能力的測量辦法包括企業(yè)研發(fā)強度，用企業(yè)研發(fā)投入與收入的比值表示；企業(yè)高科技人員占比等。由于這兩個指標難以準確測量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，因而無法測量企業(yè)真實的創(chuàng)新能力，所以采用Patent：Ln(專利數(shù)+1)作為企業(yè)創(chuàng)新能力的測量指標，專利數(shù)=當年獨立申請的發(fā)明數(shù)量+當年獨立申請的實用新型數(shù)量+當年獨立申請的外觀設計數(shù)量。

（2）供應鏈伙伴關系

供應鏈集中度指供應鏈上下游合作伙伴的數(shù)目及往來業(yè)務的集中程度，也反映企業(yè)對上下游供應商和客戶的關系緊密程度，用供應鏈集中度作為解釋變量衡量供應鏈伙伴關系，供應鏈集中度（SCC）=（向前五大供應商年度采購額占總采購額百分比+向前五大客戶銷售額占當期總銷售額百分比）/2。

4.控制變量

為了增強構(gòu)建模型的合理性和實證結(jié)果的可信度，選取以下控制變量：（1）企業(yè)規(guī)模（Size）：企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)。（2）資產(chǎn)負債率（Lev）：企業(yè)負債占企業(yè)資產(chǎn)的比例；（3）企業(yè)年齡（Age）：Ln（1+當年年份-成立年份）；（4）股權集中度（Str）：前十大股東持股占總股數(shù)百分比；（5）高管數(shù)量（MNum）：年報中披露的高級管理人員的總?cè)藬?shù)；（6）中心化處理后的前三位高管薪資總額（sd?Top3）；（7）營業(yè)收入增長率（RIR）：企業(yè)年度營業(yè)收入增長率減去該企業(yè)所在行業(yè)該年度所有企業(yè)平均營業(yè)收入增長率；另外考慮到行業(yè)和年份變化對企業(yè)績效的影響，控制行業(yè)（Ind）和年份（Year）的虛擬變量。

（三）模型構(gòu)建

利用逐步回歸中介效應檢驗方法構(gòu)建如下OLS模型（1）—（3）以檢驗所提出假設，除上述控制變量外，在具體回歸時也考慮公司個體層面的影響。

模型（1）用來檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的直接影響，其中被解釋變量為企業(yè)績效（TobinQ），解釋變量為數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）；模型（2）用來檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對兩個中介變量的影響，M代表中介變量，回歸分別放入企業(yè)創(chuàng)新能力測量指標Patent、供應鏈伙伴關系測量指標SSC；模型（3）用于檢驗企業(yè)創(chuàng)新能力和供應鏈伙伴關系的中介作用，其中被解釋變量為企業(yè)績效，將模型（2）中M和數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標（Digital）當做解釋變量一起放入回歸。Controls為各控制變量，Ind和Year為行業(yè)和年份的虛擬變量，ε為殘差項。i代表企業(yè)個體，t代表時間變量，α0，β0，γ0分別為模型常數(shù)項，α1，β1，γ1，γ2為待估計系數(shù)。

四、實證分析與假設檢驗

（一）描述性統(tǒng)計

下表2報告了所涉及各變量的統(tǒng)計學特征。其中大多數(shù)統(tǒng)計指標與主流研究相近，不再贅述。值得注意的是，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）最小值為0，最大值為0.1，標準差為0.015，說明截止2019年，在我國A股上市公司中仍存在部分企業(yè)尚未開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而進行數(shù)字轉(zhuǎn)型的企業(yè)，轉(zhuǎn)型程度也參差不齊，這與引言中提到的埃森哲統(tǒng)計事實相仿。另外數(shù)字化轉(zhuǎn)型虛擬變量（dum_Dig）均值為0.713，這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實引起了我國上市公司的重視，大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)開始了一定程度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

表2 描述性統(tǒng)計

（二）基準回歸

利用前文構(gòu)建模型（1）進行基準回歸，結(jié)果如下表3所示?？梢钥吹?，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）對企業(yè)績效（TobinQ）的回歸系數(shù)在當期以及未來連續(xù)三期都在1%水平上顯著為正，這說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對價值績效確實有顯著的、長期的正向影響，假設1得到了證實。而且可以看到TobinQt+1的系數(shù)有所下降，可能的原因是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，企業(yè)內(nèi)、外部對數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要一定“適應期”，另外數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期必定意味著大量數(shù)字化投入，導致數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效帶來的提升作用稍微下降；但隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，未來各期系數(shù)為正且都穩(wěn)步上升，表中TobinQt+3系數(shù)相較于前幾期進一步變大，這也與數(shù)字化企業(yè)受到資本市場良好預期這一事實相符合①根據(jù)2007—2018年福布斯排行榜的數(shù)據(jù)，2007—2018年福布斯排行榜TOP100企業(yè)，以Facebook、Apple、Amazon等為代表的數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)利潤雖不如排行榜其他企業(yè)，但其市值卻遠遠高于這些企業(yè)。。

表3 基準回歸結(jié)果

（三）內(nèi)生性問題分析

首先數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效的關系可能存在“雙向因果”導致的內(nèi)生性問題，使得研究結(jié)論產(chǎn)生偏誤。企業(yè)績效良好的企業(yè)更有實力進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，對于環(huán)境也更加敏感，對于當下數(shù)字化潮流能迅速采取行動，因而數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度可能會更大；其次，由于無法窮舉影響企業(yè)績效的解釋變量，因而在理論上也存在遺漏變量導致內(nèi)生性問題的可能；最后，在“數(shù)字中國”建設背景下，上市企業(yè)可能會主動契合市場導向進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，所以可能存在樣本自選擇偏誤。因此除了在基準回歸時進行滯后期檢驗緩解“雙向因果”導致的內(nèi)生性問題外，還利用工具變量法（IV）和傾向匹配得分法（PSM）作進一步檢驗。

1.工具變量法

選擇企業(yè)上期數(shù)字化轉(zhuǎn)型評分（Digital）作為工具變量，運用工具變量法（IV），依次進行兩階段回歸（2SLS）、有限信息最大似然估計（LIML）和廣義矩估計（GMM）對結(jié)論進行再次驗證，原因是2SLS估計是一致的，但不一定是有效的；相較于2SLS有限信息最大似然估計（LIML）對于弱工具變量更不敏感，因而結(jié)論更有效；而對于數(shù)據(jù)異方差的情況GMM比2SLS更有效。下表4報告了檢驗結(jié)果，3種方法回歸結(jié)果顯示，Digital系數(shù)全都顯著（P<0.01）為正。另外兩階段回歸（2SLS）中第一階段F統(tǒng)計量為31.50，大于10，證明選取工具變量的合理性，LIML估計結(jié)果與2SLS更為接近，也從側(cè)面印證了這一點，GMM估計結(jié)果也與預期一致。以上分析表明在考慮解釋變量的內(nèi)生性問題下，結(jié)論依然成立。

表4 工具變量法

2.傾向匹配得分法

傾向匹配得分法（PSM）能夠在一定程度上緩解樣本自選擇偏誤造成的內(nèi)生性問題。首先將樣本劃分為進行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型（處理組）和沒有進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型（對照組）,并生成邏輯變量作為被解釋變量，將主效應回歸的所有控制變量作為匹配的協(xié)變量進行l(wèi)ogit回歸，分別進行1:1近鄰匹配，半徑（0.05）匹配和平方核匹配，匹配后兩組除是否進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型外各指標差異顯著降低（bias指標都在10%以下）。如下表5所示，處理組平均處理效應（ATT）都在0.01顯著性水平下為正（T-stat≥2.58），這表明在考慮了自樣本選擇誤差導致的內(nèi)生性問題后，假設1依然成立。

表5 傾向匹配得分法

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.改變數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度方法

參考李琦等[36]的研究，根據(jù)企業(yè)年報中是否包含數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關字段生成數(shù)字化轉(zhuǎn)型虛擬變量（Dum_Dig），是為 1，否則為 0，替換前文數(shù)字化轉(zhuǎn)型測量方法，對假設1成立的結(jié)論進行穩(wěn)健性檢驗，表6報告了檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效有顯著正向影響的結(jié)論依然穩(wěn)健。

表6 穩(wěn)健性檢驗：替換變量

2.被解釋變量分位數(shù)回歸

前文驗證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效具有顯著正向影響，但考慮到所選樣本較多，企業(yè)績效差異較大，為避免可能存在的數(shù)據(jù)異方差問題導致估計偏誤，于是進行分位數(shù)回歸，下表7報告了分位數(shù)回歸結(jié)果?？梢钥吹皆诟鞣治粩?shù)組，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的正向影響依然顯著，表明假設1成立的結(jié)論穩(wěn)健。

表7 穩(wěn)健性檢驗：分位數(shù)回歸

（五）渠道機制檢驗

在基準回歸基礎上，利用上文構(gòu)建的模型（2）—（3）對企業(yè)創(chuàng)新能力（Patent）和供應鏈伙伴關系(SSC)兩個中介變量進行渠道機制檢驗，檢驗結(jié)果如表8所示。被解釋變量分別為企業(yè)創(chuàng)新能力（Patent）和供應鏈伙伴關系（SSC）時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）系數(shù)都為正且具有較強統(tǒng)計學顯著性（P<0.01），說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型確實能顯著增強企業(yè)創(chuàng)新能力，也能使企業(yè)與供應鏈伙伴關系更加緊密。被解釋變量為企業(yè)績效（TobinQ）時，企業(yè)創(chuàng)新能力（Patent）和供應鏈伙伴關系(SSC)兩個中介變量的系數(shù)顯著為正（顯著性水平分別為0.01和0.05），數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Digital）系數(shù)在 0.01顯著性水平下依然為正，這說明企業(yè)創(chuàng)新能力和供應鏈伙伴關系在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的正向影響關系中起部分中介作用，即假設2和3得到驗證。

表8 渠道機制檢驗結(jié)果

五、異質(zhì)性分析

（一）企業(yè)可配置資源異質(zhì)性

依據(jù)資源依賴理論，企業(yè)能夠自由支配的資源以及以較低的成本可獲得的外部資源影響企業(yè)戰(zhàn)略實施及其實施效果。數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為現(xiàn)代企業(yè)無法回避的未來戰(zhàn)略，其隱性成本高昂，因此企業(yè)可配置的資源可能會影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略實施績效。

1.企業(yè)規(guī)模

規(guī)模越大的企業(yè)所控制的資源和專用性資產(chǎn)越多，越有利于企業(yè)減少戰(zhàn)略實施過程中對外部資源的依賴，因此規(guī)模更大的企業(yè)因為擁有更多的可支配資源而使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其企業(yè)績效的影響更為顯著。以企業(yè)規(guī)模的中位數(shù)將樣本進行分組并生成虛擬變量dum_Size，大于企業(yè)規(guī)模（Size）中位數(shù)記為1，否則記為0。對樣本進行分組回歸，檢驗企業(yè)規(guī)模數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效影響的異質(zhì)性，表9匯報了檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示，兩組Digital系數(shù)為正且依然顯著，而dum_Size=1組Digital系數(shù)大于dum_Size=0組。通過引入交乘項 Digital_Size（Digital_Size=Digital×dum_Size），并且允許所有變量在兩組之間存在系數(shù)差異，用Chow Test（鄒檢驗）進一步驗證兩組Digital系數(shù)是否存在顯著差異，結(jié)果顯示交乘項Digital_Size系數(shù)在0.05顯著性水平下為2.482，這證明兩組系數(shù)確實存在顯著差異，從而證明大規(guī)模企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的正向影響更明顯。

表9 企業(yè)資源異質(zhì)性檢驗結(jié)果

2.企業(yè)性質(zhì)

相對于非國有企業(yè)，國有企業(yè)因其政治屬性擁有更多的政治關系和社會資本，因此對于所在地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型利好政策、政府補貼和法律法規(guī)的信息等資源比非國有企業(yè)更具優(yōu)勢，使得國企在面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的不確定性和龐大且持續(xù)的資金投入時顯得更加游刃有余，因此預計國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的正向影響比非國企更為顯著。生成企業(yè)性質(zhì)的虛擬變量（dum_SOE=1即國企，dum_SOE=0是非國企），以dum_SOE對樣本進行分組回歸，檢驗不同企業(yè)性質(zhì)下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效影響的異質(zhì)性。下表9報告了分組檢驗結(jié)果，結(jié)果顯示，不同分組下Digital的系數(shù)都顯著為正（P<0.01）。但 dum_SOE=1組Digital系數(shù)大于dum_SOE=0組，這初步證明國企數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的促進作用更顯著。在此基礎上，通過引入交乘項Digital_SOE（Digital_SOE=Digital×dum_SOE），并且允許所有變量在兩組之間存在系數(shù)差異，用Chow Test（鄒檢驗）進一步驗證兩組Digital系數(shù)是否存在顯著差異，結(jié)果顯示交乘項Digital_SOE系數(shù)在0.01顯著性水平下為6.573，這證明兩組系數(shù)確實存在顯著差異，從而證明國企數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的促進作用確實更明顯。

（二）企業(yè)供應鏈地位異質(zhì)性

在當今競爭激烈的市場環(huán)境下，企業(yè)戰(zhàn)略的成功實施與其相對于供應商、客戶的議價能力密切相關。首先，在供應鏈上處于不利地位的企業(yè)所能調(diào)動和利用的資源有限，對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持久投入以及供應鏈決策的影響力無法與核心企業(yè)匹敵，所以進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型所取得的效果可能弱于供應鏈地位較強的企業(yè)；其次，供應鏈地位高的企業(yè)因為較強的內(nèi)部組織、協(xié)調(diào)能力和外部環(huán)境的適應能力，能夠更快適應數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的內(nèi)外部變化，所以比低供應鏈地位企業(yè)更能獲得良好的數(shù)字化轉(zhuǎn)型績效。根據(jù)企業(yè)獲得的凈商業(yè)信用（NTC）設置測量供應鏈地位的虛擬變量（dum_NTC）：高于中位數(shù)為 1，否則為 0。NTC=（預收賬款+應付賬款-應收賬款-預付賬款）/營業(yè)收入，NTC值越大，說明企業(yè)相對于供應商和客戶的議價能力越強，供應鏈地位越高。并生成交乘 項 Digital_NTC（Digital_NTC=dum_NTC×Digi?tal），在模型（1）中加入 Digital_NTC 和 dum_NTC作為解釋變量，以檢驗不同供應鏈地位下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效影響的異質(zhì)性。下表10中Digi?tal_NTC的系數(shù)顯著為正（P<0.01），說明企業(yè)供應鏈地位越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的促進作用更強，驗證了上述猜想。

表10 供應鏈地位和行業(yè)競爭環(huán)境異質(zhì)性檢驗結(jié)果

（三）企業(yè)所處行業(yè)競爭環(huán)境異質(zhì)性

激烈的行業(yè)競爭環(huán)境會使得企業(yè)更希望通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機遇提高自身創(chuàng)新能力和建立更緊密的供應鏈伙伴關系，以在激烈的市場競爭中獲得競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)“彎道超車”。因此企業(yè)面對的行業(yè)競爭環(huán)境越激烈，其進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的愿望會更強烈，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的力度和深度也會更強，企業(yè)上下對數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的內(nèi)外部變化的適應速度會更快，因而在更激烈的行業(yè)競爭環(huán)境下數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的正向影響作用可能會更顯著。利用赫芬達爾指數(shù)（HHI）度量行業(yè)的競爭程度，具體來說HHI指數(shù)越小，企業(yè)面臨的行業(yè)競爭環(huán)境越激烈，因此設置一個HHI的虛擬變量dum_HHI，當其取值小于中位數(shù)時設置為1，否則取0，并生成交乘項Digital_HHI（Digital_HHI=dum_HHI×Digital），在模型（1）中加入 Digital_HHI和dum_HHI作為解釋變量，以檢驗可能存在的行業(yè)競爭環(huán)境異質(zhì)性。下表10中Digital_HHI的系數(shù)顯著為正（P<0.01），說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的正向影響確實存在明顯行業(yè)競爭環(huán)境異質(zhì)性，即在更激烈的行業(yè)競爭環(huán)境下其效應更顯著。

六、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

選取我國A股上市公司平衡面板數(shù)據(jù)，利用“熵值法”計算了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評分作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測量指標，對數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響關系、渠道機制及其邊界條件進行了實證研究。最終得到如下結(jié)論：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升企業(yè)績效，并且這種影響隨著未來轉(zhuǎn)型深入傾向于增強；數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提高企業(yè)創(chuàng)新能力和企業(yè)與供應鏈伙伴的關系緊密度，并通過這兩條渠道正向影響企業(yè)績效；數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效正向影響存在明顯的異質(zhì)性，在大規(guī)模企業(yè)和國有企業(yè)中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的促進作用更明顯；企業(yè)供應鏈地位越高，所處行業(yè)競爭環(huán)境更激烈，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的促進作用更明顯。在這些研究結(jié)論的基礎上本文也給予如下管理建議：

（二）管理啟示

1.對于政府

在“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化”、“數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”的背景下，政府應關注到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的促進作用，鼓勵企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，切實考慮企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中難以依靠自身克服的困境。如區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等技術的應用依賴于數(shù)字技術在企業(yè)得到最大化普及，在統(tǒng)一的協(xié)議下進行多地區(qū)、多行業(yè)以及多企業(yè)數(shù)據(jù)終端的集成，才能使數(shù)據(jù)資源的價值得到充分挖掘，而企業(yè)難以依靠自身力量實現(xiàn)這一要求。因此政府應牽頭進行系統(tǒng)性規(guī)劃，對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行方向引導，避免企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時各自為政而產(chǎn)生大量浪費。并且進行必要數(shù)字化基礎設施投資，提高地區(qū)數(shù)字化基礎設施建設水平，以便利企業(yè)間數(shù)字技術暢通連接，使價值創(chuàng)造的源泉充分涌流。

政府除了對企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略進行必要的基礎性投資和政策性支持外，還應通過進一步完善產(chǎn)業(yè)數(shù)字化背景下企業(yè)商業(yè)過程中的法律法規(guī)以規(guī)范市場行為，營造自由、公平的市場競爭環(huán)境，這有利于減少商業(yè)活動中“道德風險”、“逆向選擇”等背德行為，降低企業(yè)對未來的風險預期，以增強企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型建立競爭優(yōu)勢，提升企業(yè)績效的動力與信心，主動開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2.對于企業(yè)及其管理者

企業(yè)及其管理者需要意識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型依賴于大量的資源投入，對政府提供的各種扶持政策予以關注和利用，并結(jié)合企業(yè)實際發(fā)展情況制定合理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，將數(shù)字技術逐漸應用于日常經(jīng)營管理，有條不紊的推進自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，以促進組織結(jié)構(gòu)和運作流程革新。與此同時，在與供應鏈網(wǎng)絡企業(yè)的交往過程中，主動與供應鏈伙伴建立良好的供應鏈伙伴關系。通過新型數(shù)字技術充分積累數(shù)據(jù)資源，并不斷挖掘資源的潛在利用價值，以提升企業(yè)自身創(chuàng)新能力，這有利于企業(yè)減少經(jīng)營過程中的供應鏈風險和建立持續(xù)競爭優(yōu)勢，進而提升企業(yè)績效。

大規(guī)模企業(yè)和國有企業(yè)因為其獨有的資源稟賦可以應對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中大量資源投入，因而比其他企業(yè)更有可能因為數(shù)字化轉(zhuǎn)型而提升企業(yè)績效。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型潮流來臨時，這兩類企業(yè)應該看到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對傳統(tǒng)價值創(chuàng)造方式可能產(chǎn)生的顛覆性影響，因而不可對數(shù)字化轉(zhuǎn)型“視若無睹”，柯達和諾基亞等大規(guī)模企業(yè)正因為沒有及時進行戰(zhàn)略變革而遭到了時代的拋棄。此外，國有企業(yè)更應該看到數(shù)字化轉(zhuǎn)型在企業(yè)管理中優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)、提升內(nèi)部管理效率、提高組織靈活性和外部環(huán)境適應性的重要作用，因此這兩類企業(yè)應利用自身優(yōu)勢，主動進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以抓住時代機遇。

對于供應鏈地位較高的企業(yè)、甚至供應鏈核心企業(yè)應該利用自己在供應鏈強大的話語權，在自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中對供應鏈成員做好組織、協(xié)調(diào)和資源分配工作，推動供應鏈其他企業(yè)的數(shù)字化進程，使數(shù)據(jù)等異質(zhì)性資源在供應鏈企業(yè)間得到充分利用，挖掘其巨大的潛在價值，提升自身及供應鏈整體競爭能力和績效表現(xiàn)。另外，在激烈的行業(yè)競爭環(huán)境下，企業(yè)可以借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型的契機，幫助企業(yè)建立原來不具有的“卓越能力”，如更靈活的組織結(jié)構(gòu)帶來更高的運營管理效率和更強的環(huán)境適應能力，更智能的制造過程帶來更具創(chuàng)意和差異化的產(chǎn)品和服務等，在激烈的競爭環(huán)境中脫穎而出。

（三）研究不足與展望

通過理論分析和實證方法證明了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的正向影響，但仍存在一些不足。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于不同行業(yè)可能具有差異化影響，大樣本檢驗并未聚焦于在某一特定行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的影響，因此未來研究可以錨定特定行業(yè)，以使結(jié)論得到進一步深化。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能存在“IT”悖論，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入可能并不同時伴隨著績效增加，因為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是個動態(tài)過程，若要取得良好成效則需要渡過企業(yè)組織的“漸進式”適應過程，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效間可能存在非線性關系，未來研究應該予以關注。