李 民 颜紫莹 张淼淼
1.福建农林大学经济管理学院,福建 福州 350002 2.福建商学院国际经贸学院,福建 福州 350001
当今世界正处于从基于资源和知识的工业经济向基于网络化和数据的数字经济转型过渡的大变革时代[1],数字经济也成为推动我国经济实现新旧动能转换的重要力量,也为企业发展提供了“换道超车”的机遇[2]。“十四五”规划明确提出要“以数字化转型整体驱动生产方式……促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级”,数字化转型已不是“选择题”,而是关乎企业生存和长远发展的“必修课”[3]。《2021埃森哲中国企业数字转型指数》显示,自2018年以来,中国企业数字化转型指数平均得分从37分上升至54分,16%的企业转型效果显著,各行业企业整体数字化水平均稳步提升,但不同行业间还存在显著差异[4]。
尽管越来越多的企业意识到数字化转型对自身发展的重要作用,但企业的数字化转型是一个复杂的课题,涉及到企业经营管理的方方面面[1],仍有许多企业在数字化转型过程中普遍缺乏清晰的战略目标与实践路径,也缺乏有效的配套考核和制度激励,由此可能进一步拉大企业间的数字化水平差距[5]。基于此,本文从现有文献入手,梳理企业数字化转型成熟度评估框架和评估指标体系,为企业了解自身数字化转型状况提供工具方法,并以此指导和帮助企业数字化转型实践,提升企业市场竞争力。也为政府部门科学、准确地评价企业数字化建设成效,制定相关政策提供客观依据。
为确保数字化转型成熟度评价文献来源的全面性、时效性及准确性,本文同时收集了来自政府部门、学术研究机构和企业界的相关研究成果,为丰富研究结论,也将相关英文文献纳入了研究范围。此外,文献检索时间为2021年8月,所选取的文章发表时间截至2020年12月底。
中文文献主要通过CNKI核心文献、百度检索等网站进行检索。学术类的中文文献主要使用的是中国知网进行搜索,以“数字化转型+评价”“数字化转型+成熟度”“数字化转型+测评”为关键词,选择“核心期刊/CSSCI/CSCD”作为文献来源,并手动剔除如新闻报道、征稿启事等非学术文献后获得研究样本。政府部门的相关政策及企业界的研究报告主要通过百度搜索引擎进行检索。英文文献主要通过谷歌学术、WOS(Web of Science)数据库检索,主要使用的关键词有“Digital Maturity”“Digital Transformation Maturity”“Digital Transformation Evaluation”“Digital Transformation Levels”等,并通过阅读文献内容进行二次检索。通过初步搜索、二次筛选后,最终选择了43篇文献作为本文的研究样本。
文献发表时间分布如图1所示,最早的数字化转型评价文献诞生于2011年,且随着近年来大数据、云计算、物联网等新一代信息技术飞速发展并迅速普及应用,有关数字化转型的研究文章的篇数逐年增加。具体来说,Friedrich等2011年构建了数字化转型指数,是最早进行相关研究的作者;2016—2020年,越来越多研究者关注到数字化转型的重要性,并对此进行了深度研究;Geissbauer等[6]在对来自26个国家的1155位制造业高管进行访谈的基础上制定了一套企业数字化转型评价指数,对企业数字化能力和程度进行评分,并按数字化运营成熟度对企业进行排名,形成了《2018年全球数字化运营调研报告》;国内学者王瑞等[7]构建了制造型企业数字化成熟度评价模型,为我国制造业企业的全面数字化评估及数字化路径规划提供了重要的参考工具。
图1 文献发表时间分布
如图2所示,在有关数字化成熟度的研究中,47%文献构建的评价模型属于通用型,53%文献构建了专门面向某一行业的模型,其中,面向制造业的最多,其余依次是工业、信息业/服务业、电信行业。部分研究还将行业进一步细分,涉及到电子零件与材料、电子高科技制造、石油天然气、化工、汽车与工程机械、医疗医药、快速消费品、物流航空、传统零售业等细分领域。Geissbauer等[6]基于对1100多位全球制造业企业高管的调研,提出了适用于制造业企业的数字化转型成熟度评价模型;Anderson等[8]提出了面向通信行业的数字成熟度模型,用于评估通信行业企业数字化,并给出具体做法。整体而言,样本文献所提出的数字化转型成熟度模型大多适用于多个行业,但从实际经营过程来说,各行业具有不同特征,在数字化转型过程中也会遇到不同问题。因此,对于特定行业企业的数字化转型成熟度模型的研究及构建,还需要进行更深入、更具有针对性的研究和探讨。
图2 已发表文献面向领域
在数字化转型成熟度模型的相关文献中,对数字化转型成熟度评价时所采用的维度数量从4个到11个不等,还有部分文献未明确指出采用了多少个维度。Gunsberg[9]为确定衡量大学信息服务部门整体组织敏捷性所需的基线模型,采用了领导和管理、创新、结构、战略、学习和变革及文化这6个维度;埃森哲、国家工业信息安全发展研究中心则从智能运营、主营增长、商业创新3个维度进行评估。此外,部分文献还列出了维度下的具体指标,有利于企业准确评估自身所处的数字化转型阶段。如图3所示,大部分文献采用的指标数量在20~50个之间,也有6篇文献使用了100个以上的评价指标。如Schumacher等[10]使用了9个维度和143个关键指标。整体而言,企业数字化转型成熟度模型的构建需要考量的指标较多,且不同的行业需要采用不同的维度和指标才能构建出最适合企业的数字化转型成熟度模型。
图3 数字化转型评价指标数量
由图4可知,在有明确划分数字化成熟度阶段的文献中,大部分文献将企业数字化转型成熟度划分为5个等级,也有文献划分了3、4、6个或其他数量的成熟度等级。例如,Newman[11]等将企业数字化转型分为发起、涌现、执行、推进及领导5个阶段:发起阶段,企业关于数字化转型的讨论还处于早期阶段并开始了一些数字化的业务运营;涌现阶段,企业关于数字化转型的讨论正在推进并开始将数字化运营转变成所有日常运营;执行阶段,企业已经制定了明确的数字化转型目标并制定了一个在整个公司都遵循的计划;推进阶段,企业致力于提出新的创新想法来提高在数字化转型这一领域的能力;领导阶段,企业已经成为行业数字化转型领导者;kane[12]将企业数字化转型进程划分为早期(10分的评级为1~3分)、发育期(10分的评级为4~6分)及成熟期(10分的评级为7~10分)三个时期。对企业数字化转型进程成熟度的划分有助于了解企业所处的数字化转型阶段,为企业下一步的数字化转型实践提供指导。
图4 数字化转型阶段划分
相关文献主要使用了案例分析、层次聚类分析、调查问卷、专家评估、平衡记分法、访谈、德尔菲法等方法对企业数字化转型成熟度进行评价(图5)。埃森哲与国家工业信息安全发展研究中心[13]以问卷调研和高管访谈结合财务分析、文本分析等方法从投资者等外部视角对企业的数字化转型进行综合评估;陈畴镛等[14]应用层次分析法(AHP法)确定了企业数字化转型能力评价体系中各指标权重,邀请政府、企业和科研机构的专家对模型进行评价,并使用该模型对三家企业进行了实证评价;Stich等[15]选择了30家中小企业进行案例研究,以支持和扩大正在开发的模型。此外,一些学者还使用层次聚类分析法和德尔菲法、平衡记分法等方法对企业数字化转型成熟度进行评价。
图5 数字化转型评价方法
新技术的应用是数字化转型的基本要求。首先,数字化转型需要技术,技术是影响数字化水平最重要的因素,也是传统的数字化技术升级中主要关注的部分[16]。随着技术的不断发展,5G、AI、IoT、VR、AR、云服务、大数据、无人机、智能机器人、3D打印等领域不断推动着传统行业的发展创新,新技术正在为企业的资产、设备、组织、人员重新赋能,使得数字化技术成为数字化商业的核心元素。技术作为数字化转型的核心元素不应该被轻视,企业需要加强对新技术的升级和重视。其次,在技术层面中,数字化投入和数字化研发能力指标的权重较大,反映出数字化投入对转型发展起到了重要的作用。最后,数字技术的应用是创新的基础,因此,企业的信息技术部门和业务部门需要在数字转型上更紧密地合作,加强信息技术内部的业务能力[17]和高管的信息技术知识[18]。
战略指标主要用于捕获企业数字战略的成熟度。数字转型意识必须扎根于战略中,应从数字角度对企业战略进行检验,包括整体战略及各个业务部门的部分战略。现代企业目标的实现需要一个信息系统战略过程,该过程在信息技术和业务之间以持续、动态的方式实施[19]。公司管理层必须制定发展战略,完整的战略包括发展规划、专项规划及规划执行。发展战略一般会涵盖品牌管理、生态系统管理、市场和客户、融资与投资、作品集、构思和创新、利益相关者管理、战略管理等方面。
数字化转型为企业的组织架构带来重要变革,提高了企业运作效率,数字化部门领导者的企业地位越高,数字化的推进越明显。相关文献选取了数字化部门领导者地位和企业管理层级数量作为组织架构的评价指标。企业管理层级数量可以反映出企业的组织架构模式,企业管理层级数量越少,企业组织架构越是扁平化发展,降低部门与部门、员工与员工间的信息壁垒,能够快速适应技术变革带来的不确定性,提升组织的整体效率[14]。随着消费需求日益个性化,企业必须利用数字化技术变革组织结构以增强对市场的反应速度。如何构建扁平化的组织架构以提高组织整体效率是企业在数字化转型过程中面对的难题之一。
企业数字化转型过程中涉及的管理主要分为两大类:一是数字化管理,指利用数字技术对研发、采购、生产、销售等前台业务流程进行信息化和自动化升级,提升企业生产效率的管理方式。衡量小企业数字化管理成熟度需要分析企业的生产管理、质量管理、设计管理、研发管理、订单管理、采购管理等方面。对于企业而言,通过数字化管理能打通企业资源、客户关系、订单和供应链管理等模块,进而降低企业各项成本。二是数据管理,企业对数据的管理包括基础数据信息化、数据可视化、数据决策能力、数据自动处理能力和数据优化处理能力。通过不断挖掘数据价值、驱动业务智能化发展,企业能够提升数据分析和处理能力,优化企业的数据管理能力,未来企业的业务创新和管理变革依赖于企业对数据的掌控和应用成熟度。数据是数字化管理的核心内容,能够有效地处理好自身以及各平台累积的数据即把握住数字化转型的核心,因此对数据的管理尤为重要,数据管理能力将直接影响企业数字化转型速度和转型结果。
企业的发展离不开团队的力量,企业团队的主体正是处于不同工作岗位的员工。数字化转型成熟度评价中涉及的员工主要指具有数字技能的员工,即数字化人才。当然,员工之间的数字化承诺和亲和力是数字化转型的重要前提。加强员工之间直接沟通与信息获取能力,提高数字化技能与管理能力,进而拉动企业对数字化应用人才的需求[14]。随着数字技术对业务的深度赋能,企业不仅需要员工与员工之间协同效率提高,还需要员工与数字化设备进行配合,不断提升人机协同效率。
领导力在领导系统中是一个根本性、战略性的范畴,是保持企业成长和可持续发展的重要驱动力。统筹规划数字化转型蓝图依赖企业管理者是否具备优秀的领导力品质。富有领导力的管理者能够洞察企业所处时代的风向,引领员工进行数字化转型是数字化转型成功的重要条件。没有组织管理层的大力支持,企业数字化转型往往会失败或停滞不前[12]。
此外,学者们还提出了企业文化、网络结构等指标,但需要注意的是,所有的评价指标并不是单独的个体,需要融合在一起才能对企业数字化转型成熟度进行准确评估。
数字化转型已不是“选择题”,而是关乎企业生存和长远发展的“必修课”。本文采用结构化文献综述的方式对目前国内外关于数字化转型成熟度评价的研究成果进行了梳理,为相关理论的进一步研究提供参考。同时,本文的研究结果也为行业进行数字化转型提供目标、方法及途径指引,有利于企业在快速更新迭代的市场中依托数字化优势保持竞争力。