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    數(shù)字化能力對(duì)制造企業(yè)供應(yīng)鏈彈性的實(shí)證研究★

    2023-03-01 06:55:04楊雪榮李洛瑤馮雪陽(yáng)
    關(guān)鍵詞:中斷彈性供應(yīng)鏈

    楊雪榮,李洛瑤,馮雪陽(yáng)

    (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(jiàn)》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(lái),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(wèn)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(kāi)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(lái)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(guò)收集內(nèi)外部環(huán)境的信息和數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)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(guò)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(guò)程類比于人對(duì)信息的加工過(guò)程。采集數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)的輸入過(guò)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(guò)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(guò)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)??傊?,數(shù)字化能力可以通過(guò)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(lái)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(guò)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(lái)源

    本文于2022年5月使用問(wèn)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(wèn)卷200份,剔除無(wú)效問(wèn)卷剩余122份,問(wèn)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(lái)檢驗(yàn)問(wèn)卷信度,結(jié)果顯示問(wèn)卷總體信度為0.910,>0.9,信度極佳。問(wèn)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(shuō)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(guò)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(jiàn),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(kāi)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(shuō)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(wèn)題。

    3.2 大本大宗,增強(qiáng)數(shù)字化能力

    本文通過(guò)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)。

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