企业数字化、组织分权与定制化生产——来自世界银行企业调查数据的证据

聂爱云，刘 可，何小钢

（1.江西师范大学 政法学院，江西 南昌 330022；2.江西省科学院 科技战略研究所，江西 南昌 330096；3.江西财经大学 产业经济研究院，江西 南昌 330013）

一、引言

在消费者话语权提升、智能化发展催生个性化需求的背景下，客户需求已由标准化转向多样化和个性化，传统制造业纷纷转向大规模定制（Mass Customization：MC）生产模式。德国工业4.0 更是直接将其核心目标设定为满足消费者的个性化产品需求，制造企业纷纷借助敏捷生产和大规模定制的优势，逐渐转变为产品平台。甚至在汽车这样生产大宗商品的行业中，用户连接制造商模式（Consumer to Manufacturer：C2M）也被用来帮助车企提高企业对需求的响应能力；大规模定制正成为未来制造业的主流生产方式。

随着经济全球化、顾客需求多样化与个性化、产品生命周期缩短等制造业新趋势的出现，中国制造企业新的竞争优势越来越依赖于通过差异化产品满足顾客在产品质量方面的个性化需求，而大规模定制能力体现了中国制造企业在这方面的潜力［1］。产品定制化能力比较全面地涵盖了企业核心能力中的功能、质量、成本、服务和交货期等重要因素，提升大规模定制能力可为企业带来新的竞争优势［1-2］。定制生产的特点是以客户需求为中心，能有效地解决产销不匹配所造成的产能过剩问题，并在一定程度上提高产品质量［3］。同时，大规模定制生产模式能合理利用资源和技术，推动供给侧结构改革［4］。在“中国制造2025”战略背景下，政府的高质量增长政策正试图将传统制造模式转变为大规模个性化定制生产与服务的全新模式。

然而，制造业向定制化生产模式的转型升级并非易事。在实践中，虽然海尔、联想、Volvo 以及青岛红领等数字化领先企业通过实施大规模定制，较好地兼顾了市场、技术、成本三个维度，取得了不俗的成绩，但总体而言，大规模定制并没有取得预期的成功，而且，不少企业在实施过程中就因不同程度地陷入了发展困境而退出［1］。在理论上，定制化研究则基于案例分析为主，缺乏大样本的实证研究，导致研究结论无法用于指导后续的学术研究和管理实践［5］。因此，中国制造企业到底通过何种手段提升定制化生产能力，进而提升核心竞争力，仍是一个待解之谜。

新冠疫情发生以来，人工智能、大数据和机器人等新一代信息通信技术 （Information and Communication Technology：ICT）加速落地应用，新型ICT 正加速向实体经济的各领域融合渗透。数字化创新、数字技术与制造业的加速融合正在重构全球制造业竞争格局［6］。如何利用新型ICT 提升制造业竞争力，正受到中国政府和学术界的高度重视。2019年3月5日，李克强总理在《政府工作报告》中强调，要围绕推动制造业高质量发展，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。依托信息通信技术加快数字化转型是企业提升竞争力的必然选择。因而，制造企业能否借助数字化推动定制化生产转型，其作用机制如何，这些问题值得进一步探索。

本文从企业数字化角度，剖析企业数字化（即ICT 应用）对大规模定制能力建设的影响机理，同时探索数字化影响定制化的渠道，进一步地，基于世界银行统计的中国120 个地级市共12021 家企业调查数据从微观层面考察ICT 应用对定制化的影响效应。研究发现：（1）企业数字化确实能够有效提升企业的定制化水平；（2） 企业数字化主要通过组织分权和创新促进企业开展定制化生产；（3）企业数字化对定制化的促进效应在地区信息基础设施完善、员工多能性更强、技术密集型企业中显著增强。本文的研究结论有助于指导中国制造企业提升定制化能力，进一步提高应对市场变化的能力，提升中国制造企业核心竞争力。

与目前国内外相关研究比较，本研究的主要特点和贡献在于：（1）从研究视角来看，有助于补充和丰富定制化生产理论。现有文献主要从流程管理、供应链管理、组织变革等角度探讨如何提高企业的大规模定制能力。本文创新性地提出并检验了企业数字化（ICT 应用）影响定制化生产能力的理论机制模型，从数字化视角揭示了大规模定制能力的形成机理，补充和丰富了现有文献。（2）从研究对象来看，本文以最大的发展中国家（中国）企业作为对象，提供了来自在发展中国家制造业定制化转型的经验证据。尽管大规模定制理论问世至今已经三十多年［7］，但是大规模定制的研究深度和广度仍然相对不足，尤其缺乏对大规模定制形成机制的实证研究。而且，现有研究主要以欧美日等发达国家为对象，比如对DELL、HP、ZARA 等大型企业的定制化研究［8］，特别缺乏对发展中国家和中小企业的关注，这一现象无疑导致现有研究结论对大部分中国企业缺乏实质性指导价值［1,5］。因此，本文基于中国制造企业的实证研究可以更好地揭示发展中国家数字化推动制造企业定制化的成效，有助于丰富和发展大规模定制的相关研究，为学术界研究大规模定制提供经验证据。（3）从政策启示来看，本文的研究结论对中国制造企业实施定制化转型战略具有较强的实践指导意义。与国内外有关ICT 与MC 的文献主要集中在案例分析上不同，本文基于大样本数据得出的结论具有一定的代表性和普遍性，可为企业管理者提供有益的借鉴。

本文余下部分安排如下：第二部分是文献综述，第三部分是理论机制与研究假说，第四部分是研究设计，第五部分是企业数字化与定制化的实证结果，第六部分是异质性分析，第七部分是结论与建议。

二、文献综述

本文旨在探索企业数字化（即ICT 应用）是否会直接影响大规模定制化生产，或者通过怎样的中间机制来影响大规模定制化生产，因此我们主要从大规模定制的影响因素、ICT 促进柔性生产两个方面对已有文献进行回顾与述评。

（一）大规模定制的影响因素

国内有关大规模定制的文献主要集中于管理学领域，相关文献较多为综述类。定制化通常被误解为一个单一的概念，其更多的是一种“战略连续体”；这些战略的适用性取决于价值链的配置［9-10］。大规模定制（MC）可以广义地定义，也可以狭义地定义。广义、有远见的定义是由戴维斯最早提出的，MC 是指通过高流程敏捷性、灵活性和集成性向每个客户提供单独设计的产品和服务的能力［7］。另外一些研究者提出更狭义、实用的概念，他们将MC 定义为使用信息技术、灵活的流程和组织结构的系统，以提供满足每个消费者个性需求（通常指不同维度的偏好选项）的多样化产品或服务，而成本却接近大规模生产情况［11-12］。

影响大规模定制系统的因素主要分为外部和内部因素。在外部因素中，Pine 认为环境的不确定性，会使企业受到更大的压力，从而选择MC 策略作为获取竞争优势的手段［13］。其中环境的不确定性又可以细分为客户需求的不确定性、竞争强度、供应链复杂性。Liu 等发现客户需求的不确定性越大、竞争越激烈和供应链越复杂，企业的MC 能力就越强［14］。陈凌峰等以动态能力观为指导理论，分析出供应商学习相比于客户学习能更好地促进大规模定制能力建设［1］。Park 等认为在应用大规模定制生产时，消费者感知到的利益在他们对大规模定制生产评估中也可能很重要［15］。如果大规模定制产品符合他们的期望，并且他们认为产品和体验都具有很高的外在和内在利益，那么他们很可能对大规模定制生产持积极态度。Pallant 等同样认为消费者态度是影响定制行为的重要因素，如果个人对定制行为给予正面评价，那么他将更有可能购买或者向朋友推荐定制产品［16］。胡琴芳等认为，大规模定制产品增加了顾客决策过程中认知步骤的数量，如果顾客的认知水平不高而无法察觉自己的偏好，就会降低大规模定制产品的感知价值［17］。在内部因素中，MC 文献的回顾表明，许多研究人员认为组织结构在促进或阻碍MC 能力发展中起着重要作用［11,18］。Pine 等认为，大规模生产和MC 需要不同的组织结构，而员工授权和消除管理的层次结构应该是追求MC 能力的前提［13］。Lau 同样认为，MC 的成功需要一个扁平化、员工高度参与和跨职能整合的组织结构［18］。Yassine 等认为信息技术应用是MC生产的主要驱动力，它可以通过集成信息流来正确履行订单，同时通过监视配置过程来构建客户需求和偏好的数据库［9］。ICT 应用提供了通过产品配置、产品规格和协同设计将客户集成到生产过程中的方法［19］。Turner 等通过实证检验方法确认了消费者在协同设计体验中的满意度与MC 计划忠诚度存在正向关系，并表明公司在希望获得MC 中的利益时，需关注消费者的感知价值和个人特征［20］。

（二）ICT 应用促进柔性生产

众多文献讨论了信息技术应用能提升企业柔性生产水平并能降低生产成本，但由于生产柔性较难用指标度量，鲜有文献进行实证检验。王永进等从生产设计环节、销售环节、分发与配送环节占企业管理等多角度肯定了信息技术提高企业柔性的作用［21］。在组织结构理论中，可以使用ICT 来实现自动化和集成流程，帮助MC 团队协作并改善对客户请求的响应时间［9-10］，从而促进企业协调性与敏捷制造。Argyres 利用交易成本和代理理论分析“隐身”轰炸机案例，得出信息技术能增强企业内部的协调机制，提高组织执行项目效率［22］。ICT 的进步允许实时监视大量产品数据，确保组织之间保持需要的高度同步，从而更好地满足客户需求［23］。Shivam 等采用组织信息处理理论来解释智能供应链与信息系统灵活性之间的正向关系，以实现最大化的供应链灵活性［24］。

另有一些研究者认为ICT 的应用有助于交叉功能工作流、并行工程和无库存生产［25］。在线相互依赖性的增加使关键信息对员工更易于访问和透明，并增加了解决问题的几率。研究者还认为，先进的ICT 技术导致公司内部决策的分散化，企业正在使用ICT 来“分解”他们的活动，以促进权力下放。Johnston 和Lawrence 认为，通过降低处理信息的单位成本，ICT 可以代替组织官僚机构的许多功能，这有助于引起人们经常讨论的扁平化和分散化［26］。

总之，不管从协调性和敏捷性视角，还是从组织分权视角，现有理论都证明了信息技术有助于提升企业生产柔性水平并带来成本下降，而生产的灵活性与成本降低是推动大规模定制化生产的主要因素。因此，越来越多学者注意到信息技术与大规模定制之间的关系，并试图利用微观企业或中观行业数据进行实证检验。Bartel 等在一个狭义的行业——阀门制造——中收集了关于工厂的一份独特数据集，研究发现，1990年代采用的新信息技术从根本上改变了制造业，业务战略倾向于采用更具个性化的生产方式，并且工作流程是由具有更高技能的操作员根据新的人力资源管理惯例进行的［27］。综上，开发MC 系统的主要因素有行业竞争的加剧、柔性组织结构和信息技术使生产系统能够以较低的成本交付更多品种。站在企业投资者角度，要增强大规模定制生产能力，提高竞争优势，企业应重点投资信息技术。以往的研究都肯定了信息技术对MC 的促进作用，但缺乏具体的理论探讨，同时缺乏来自中国微观层面企业数据的检验。本文将探讨信息技术影响MC 的具体路径以及影响的中介机制有哪些，并提供理论与经验支持。

三、理论机制与研究假说

（一）企业数字化与定制化转型

企业数字化增强了公司的信息处理能力，从而适应了MC 系统不断增长的信息处理需求。同时，数字化在改善外部和企业内部协调，提高制造精度和响应速度以及加快新产品开发过程发挥了重要作用［22］，企业数字化的这些特点有利于提升定制化能力。

具体而言，数字化可以从以下几个方面促进MC 的发展。首先，数字化能增强企业处理信息的能力，提升公司与客户和供应商的整合效率，提高定制化生产能力。客户日益分化的需求使得MC 环境下的任务复杂性增强，MC 制造商通常采用按订单设计和/或按订单制造流程。为了确保按客户规格制造定制产品，MC 制造商需要处理大量与订单规格、材料和零件供应、装配以及订单交付有关的信息，从而创建了一个信息丰富的环境，数字化正好满足了MC 对信息处理的需求。其次，数字化通过建立沟通渠道，可以进行“技术对话”，从而减少了企业组织内部为成功完成项目而需要交换的信息总量［28］。从这个意义上讲，数字化降低了信息处理成本（即参与者之间发送和接收消息的成本），使组织结构比不采用ICT 技术的企业组织结构更高效。最后，数字化过程中所采用的CAD 系统、产品配置系统、产品数据管理系统、企业资源管理系统能支持大规模定制MC 的流程需求，进而提升定制化能力。综上，本文提出假说1。

假说1：在其他条件相同的情况下，企业数字化（ICT 应用）能提升企业大规模定制生产能力。

（二）企业数字化提升定制化生产水平的中间机制

研究表明，企业数字化导致的决策权下放会提高组织分权程度，促使企业形成扁平化、分散化的组织结构。一方面，信息技术会降低跨功能（以及地理）的壁垒，简化中层管理人员所需要处理的信息类型，并将其转变为易于传递给基层人员的常识［29］。管理层数量减少和中层管理人员队伍的减少会使企业组织决策权下放。同时，信息技术使管理人员能够处理更多跨功能工作并扩大控制范围，将需要更少级别的管理层次结构，组织决策权下放，从而形成扁平化的管理结构。而扁平化、分散化的组织结构可以有效提升企业定制化MC 生产能力［13,30］。首先，扁平结构通过提升不同级别之间的通信效率，改善了决策制定和信息共享。扁平结构还通过缩短决策时间，降低了跨职能沟通相关的成本和障碍，有利于联合决策和合作。扁平组织架构还可加快信息发布并吸收内部和外部利益相关者的声音。他们的参与有助于共同决策，并确保产品不仅具有满足需求的功能和质量，还具有可制造性，以减少与定制相关的成本和交付时间［5,31］。因此，扁平化导致的组织分权使制造商可以提升决策速度和质量以及信息共享水平，从而增加其灵活性和响应能力，并使其能够根据环境变化快速有效地调整产品和工艺设计，这会极大地提升企业定制化生产能力。综上所述，我们提出理论假说2。

假说2：企业数字化会通过组织分权推动生产方式向定制化生产模式转型。

数字化会提高企业与客户、市场交互的频率，推动企业在产品和生产工艺上创新［32］，改善产品质量和生产过程使之更好地迎合市场、客户需求，进而提升企业的定制化生产能力。创新能够提升厂商的敏捷性和灵活度，同时升级、扩展现有产品和生产过程，极大地改进产品质量。最终，创新让厂商能更为有效地管理更大范围的多种产品，这是创新提升大规模定制化的主要原因［5］。

具体而言，产品和工艺创新可以缩短产品开发和制造交付周期，使制造商能够及时满足客户要求，进而提升企业定制化水平。特别是工艺创新可以提高产品多样性、定制适合性和高可靠性，并且迅速满足客户期望，从而增强MC 能力。因为定制化面临的最大挑战就是，不断增加的产品种类和生产过程的复杂性［12］，所以，创建全新产品或改善产品特性的能力对于提高开发MC 能力至关重要［32］。而创新恰恰可以创建全新产品或改善产品特性［33］，使企业在产品生命周期短、需求多样化和波动性强的商业环境中提升大规模定制生产能力［34-35］。综上所述，我们提出理论假说3。

假说3：企业数字化会通过提升创新水平提高定制化生产能力。

图1 企业数字化促进定制化生产的理论机制

四、计量模型、变量与数据说明

（一）数据来源

本文采用的数据来自世界银行2005年中国企业调查数据库①，被调查的对象分布在中国120 个城市的12400 家企业。该数据库为了保证样本具备较好的代表性，分别从北京、上海、天津和重庆四个城市抽取了200 家企业，再在国内的其他城市分别抽取100 家企业进行调查，这些企业主要分布于大陆除西藏以外的各个省份（含自治区，下同），其中样本城市的GDP 之和占全国GDP 总量的五分之四左右。同时数据库进一步还保证了大型、中型和小型企业各占到每个行业全部收入的三分之一。该调查数据来自12400 家企业的两份调查问卷。第一份调查问卷针对的对象是企业高级经理人，调查的相关内容为企业的基本信息、基础设施和服务、投融资环境、企业与客户、供应商及政府间的关系等；第二份调查问卷针对企业主管会计和人力资源经理设计，主要获取企业的所有权信息、财务指标和雇员结构等信息。本文的主要变量定制化水平和ICT 应用程度均采用的是经理人问卷中的指标。具体而言，对于定制化的度量，其中问卷中有 “What percent of your products are customized productions （not sold to other clients） in 2004”，即“有多少产品是2004年定制的产品（不卖给其他客户）?”的设计，这一变量能较好地度量企业定制化程度［36］。对于ICT 应用程度的度量，本文参考刘政等［37］，采用企业2004年ICT 投资额（包括设备、硬件和软件）占销售收入比例来度量企业的数字化程度，该指标体现了企业在生产设施方面的信息化应用水平。本文剔除处理后的样本观测量为12021。

（二）计量模型设定

1.基准回归模型。参考现有关于企业数字化与信息技术的相关文献［37-38］，本文设定如下的回归模型来识别企业数字化（ICT 应用）对MC（定制化）的影响：

其中，f、i 和c 分别表示企业、行业和城市编号，被解释变量Customfic为企业的定制生产比例，核心解释变量ICTfic为企业数字化程度，CONTROLkfic为第k 个控制变量，µi为 行业固定效应，εfic为随机误差项。

2.两阶段最小二乘法。首先，可能存在不可预测因素同时影响企业数字化和定制化程度，导致遗漏变量问题；其次，定制化程度越高的企业越可能率先使用先进的生产管理技术，这类企业的数字化程度也相对较高，从而导致逆向因果问题。理论上，单个企业的ICT 应用程度会跟同属一个城市的其他企业ICT 应用程度正向相关。但是，单个企业ICT 应用程度不太可能反过来影响城市层面的信息技术环境［39］，本文采用同一城市其他企业的平均ICT 应用程度作为工具变量，使用两阶段最小二乘法（2SLS）缓解ICT 应用程度可能存在的内生性问题。对于信息通信技术对大规模定制的影响，使用2SLS 估计的模型如下：

第一阶段：

第二阶段：

其中，IVICT为ICT 应用程度这一变量的工具变量，其余变量含义同前。

3.中介效应模型。组织分权、创新作为本文的中介变量，为了验证其中介效应，本文参照现有文献中提出的中介效应检验方法［40］，如果核心解释变量对被解释变量存在着影响，且这种影响是通过另一变量来实现的，则这一变量为中介变量。

结合本文的研究主题，以定制生产比例（Custom）为被解释变量，企业ICT 应用程度（ICT）为核心解释变量，组织分权（OF）、创新（RD）为中介变量，CONTROL 为控制变量，ε 为随机误差项，构建如下中介效应模型：

（三）变量的选择与度量

被解释变量：定制化生产比例（Custom）。本文参考黄玖立等，采用2004年定制产品生产比例指标［36］。该定制产品是按照客户独特规格定制的，更好地满足了客户个性化需求。该产品不能卖给其他客户，也充分体现了定制化产品与其他产品不同的特点。

核心解释变量：企业数字化，用ICT 应用程度（ICT）度量。本文参考刘政等，采用企业2004年ICT投资额（包括设备、硬件和软件）占销售收入比例来度量企业的数字化程度［37］，该指标体现了企业在生产设施方面的信息化应用水平。同时，参照刘政等的做法，在后文的稳健性检验中，我们还采用电子商务实现的销售收入比例（E-Sale）以及互联网费用占销售收入比例（E-Charges）来构建企业数字化指标［37］。

中介变量：组织分权（OF）、创新（RD）。一方面，本文参考宁光杰等，采用初级经理/员工有多少决策权来度量企业的组织分权［41］。当初级经理/员工掌握较多的决策权时，组织结构较为扁平化，决策权集中在中下层，组织运行效率较强。另一方面，根据以往文献，微观个体公司研究中主要采用研发费用占营业收入的比重来衡量技术创新。

控制变量：根据已有文献，本文主要选取6 个企业层面的变量：（1）企业规模（lnSize），用2002年～2004年平均雇佣人数的自然对数表示。由于存在规模经济，通常认为规模越大的企业大规模定制生产能力越强。（2）企业劳动生产率（lnLP），通过计算得到人均工业增加值，再取自然对数表示。由已有文献可知，劳动生产率与企业生产能力呈正相关。（3）企业是否出口（Export），出口为1，否则为0。（4）企业产能利用率（Upc）。（5）企业受保护主义的影响程度（Protectionism）。保护主义条款会影响地方契约环境，进而影响企业定制化产品生产选择［36］。（6）企业年龄（Age），等于企业成立年龄。已有研究发现，相比于年龄较轻的企业，年龄较老企业的生产能力显著较低［39］。另外，选取了4 个城市层面的变量：（1）财产权保护（Protect）；（2）人均GDP 增长率（Pgdp）；（3）女童受教育比例（Gedurate）；（4）港口成本（Port）。

表1 变量的定义

表2 变量的描述性统计

五、企业数字化与定制化生产

（一）基准回归结果

表3报告了企业数字化与大规模定制化生产的基准回归结果。第（1）、（3）列是仅控制行业固定效应后的OLS 回归结果，而第（2）、（4）列对应加入各种控制变量。从回归结果我们可以看出，ICT 应用程度与企业MC 的生产能力呈正相关，且在1%水平上显著。即加大企业ICT 应用，能促进企业的大规模定制化生产能力。在缓解了内生性问题和加入其他控制变量后，回归系数的符号和显著性均没有发生改变。从经济意义来看，Reduced form（简约式）回归结果显示，企业的ICT 应用程度比例提高10%，将导致ICT 对MC 的边际效应上升0.3024（0.1×3.024），相当于ICT 平均边际效应的3.73%，这表明ICT 对MC 的促进效应具有显著的经济意义。上述结果一定程度上验证了本文的理论假设1。

表3 企业数字化与定制化基准回归结果

控制变量方面，企业是否出口的回归系数为负，这可能是因为中国出口企业存在“生产率悖论”，即大多数出口销售商品的企业劳动生产率相对较低［42］，对于产品的设计和应对需求冲击的能力要低于不出口的企业。产能利用率的回归系数为正，这与预期结果一致，产能利用率高的企业生产柔性强，从而大规模定制生产的能力强。是否受保护主义影响的系数为正，受保护主义影响程度较大的市场，契约制度环境较完善，大规模定制生产产品的保障较高［36］。其他变量的系数不显著。

（二）内生性问题

为了尽可能地缓解企业ICT 应用程度可能存在的内生性问题，本文引入同一城市其他企业的平均ICT 应用程度作为企业ICT 应用程度的工具变量（IV_ITC Invest）。表3第（4）列采用工具变量后，信息技术变量的系数明显增大，且在1%水平上显著。表4中2SLS 第一阶段回归结果表明，工具变量与内生变量在1%水平上显著正相关。根据以往的检验规则，如果第一阶段的回归结果中F 统计量大于10，我们就可以认为不存在弱工具变量问题。本文回归结果中Partial R2为0.569，F 统计量为25.71，大于常规的临界值10，因此该工具变量对内生变量具有较强的解释力。根据弱工具变量检验结果可知，Cragg-Donald Wald F 统计量大于Stock 和Yogo 提供的容忍10%扭曲下对应的临界值［43］，说明不存在弱工具变量问题。再观察工具变量的可识别检验结果，Anderson 典则相关系数LM 统计量在1%水平上拒绝了“工具变量不可识别”的原假设。从第二阶段回归结果可知，ICT 的系数在5%水平上显著为正，并且系数值大小相比OLS 估计结果明显增大。该结果表明ICT 应用有助于提升企业大规模定制化生产能力。经济含义表示，企业ICT 应用程度每增加10%，使得大规模定制化生产增加值提高0.8398（0.1×8.398），相当于样本均值的128.61%（0.8398/0.653），这说明ICT 促进企业大规模定制化生产能力的提升不仅在统计意义上是显著的，在经济含义上也是显著的。

表4 企业数字化与定制化的工具变量回归结果

（三）中间机制的实证分析结果

根据模型（4） 的实证分析结果如表5所示。第一步回归结果中显示，ICT 应用程度的系数值为0.592，研究表明在1%的显著性水平下，ICT 应用程度与企业定制化生产比例之间存在显著的正相关关系，即ICT 应用程度越高，企业的大规模定制化生产能力就越强，定制化产品生产比例也越大。具体的影响程度为，当ICT 应用程度提高1%时，企业定制化生产比例提高59.2%。第二步回归结果中显示，ICT 应用程度的系数值为0.797，研究表明在1%的显著性水平下，ICT 应用程度和组织分权两者间也存在正向相关，即ICT 应用程度越高，企业的组织就越分权。在第三步回归结果中，在1%的显著性水平下，ICT 应用程度与企业定制化生产比例之间存在显著正相关关系，组织分权与企业定制化生产比例之间也存在显著的正相关关系，但是相对于第一步的回归中ICT 应用程度与企业定制化生产之间的影响较小，从而进一步说明了组织分权在ICT 应用程度对企业定制化生产比例产生影响中起到了部分中介效应。

表5 企业数字化、组织分权与定制化的回归结果

过去不少研究者采用Sobel 检验法来检验中介效应，但这种方法受到了很多学者的质疑，更为合理的Bootstrap 方法受到了广泛学者的认可。本文运用Bootstrap 方法，对样本进行抽样1000 次的检验结果表明，在95%的置信水平上：信息技术影响定制化生产的直接效应大小为0.575，在［0.32,0.83］的置信区间之内；而组织决策权力作为中介变量所起的中介效应的大小为0.017 （0.797×0.021），在［0.003,0.031］的置信区间之内。由于置信区间均不包含0，说明组织分权的中介效应显著，即信息技术通过组织分权影响大规模定制的间接路径，削弱了信息技术对大规模定制的直接效应，弱化程度为0.029（0.017/0.592）。总之，组织分权是信息技术影响定制化生产的中间机制。

表6 企业数字化、组织分权与定制化的中介效应检验

由于信息技术应用领域广，大规模定制生产策略需考虑多方面因素，因此还存在其他中介变量，我们进一步检验创新是否为中介变量。根据模型（5）的实证分析结果，从表7中可以看出，ICT应用程度与创新之间存在显著的正相关关系，且在1%的显著性水平上，ICT 应用程度的系数值为0.0434，即ICT 应用程度越高，企业的创新水平就越高。第三步回归结果中，在1%的显著性水平下，ICT 应用程度与企业定制化生产比例之间存在显著正相关关系，创新与企业定制化生产比例之间也存在显著的正相关关系，但是相对于第一步的回归中ICT 应用程度与企业定制化生产之间的影响较小，从而进一步说明了创新在ICT 应用程度对企业定制化生产比例产生影响中起到了部分中介效应。

表7 企业数字化、创新与定制化的实证结果

其中，信息技术影响MC 生产策略的直接效应大小为0.572，中介效应大小为0.020 （0.470×0.0434），置信区间均大于0，分别为［0.3327,0.8104］和［0.0031,0.0377］。中介效应占总效应的比例为3.38%（0.020/0.592），说明还存在其他影响机制。总之，创新是信息技术影响大规模定制化生产策略的正向中间机制。

（四）稳健性检验

表8 企业数字化、创新与定制化的中介效应检验

1.变换度量指标作进一步稳健性检验

本文主要采用ICT 投资额占销售收入比例来度量企业数字化，本部分采用两种替代方法度量企业的数字化程度。第一种方法用企业通过网络销售收入比例（E-Sale）作为企业ICT 的替代变量，该指标从产品销售的角度反映了企业的数字化程度。第二种方法从互联网费用占销售收入比例 （EChargs）来捕捉企业的数字化应用情况。回归结果如表9所示，变换企业数字化的度量方法并未改变本文的主要实证结论。

表9 变换企业数字化的度量方法

2.使用不同样本数据作进一步稳健性检验

以上我们的经验研究使用的是2005年世界银行的调查数据，为了进一步验证上述结果，本文再用2003年世界银行的调查数据进行检验。相比2005年数据，2003年样本量较小，调查对象为2400 家企业，但同样具有较好的代表性。该调查企业分布于中国18 个城市15 个省份，其中样本城市均匀分布于中国的东部、中部、西部地区，样本企业中1609 家企业属于制造业，另外791 家企业属于服务业。

本文参考黄玖立等，采用企业中按照客户独特规格定制的产品销售比例指标来度量企业定制化程度［36］。选用企业经常使用计算机员工占总员工比例、网络销售收入比例和研发费用度量企业的数字化程度。参考宁光杰和林子亮的研究，因为研发费用虽然应用领域非常广泛［41］，但在信息技术飞速发展的时代，大部分企业主要专注于信息技术方面的研究与开发，所以这一指标能很好地度量企业数字化程度。加入控制变量和控制行业固定效应后再进行回归分析，具体结果见表10。

表10 基于2003年世界银行数据的回归结果

从表10的回归结果我们发现，度量ICT 指标的回归系数都显著为正。由此可见，通过变换度量方法和采用不同的数据库来检验基准回归结果的稳健性，虽然检验结果中有少数的变量显著性水平有所差异，但是并不改变基准回归结果，这充分说明了本文的结论是稳健和可信的。

六、异质性分析

信息技术的快速发展促进了企业生产方式的转型升级，但由于不同城市不同行业的企业面临的地区信息基础设施和技术密集性不同，信息技术的开发和利用呈现不均等的特点。另外，企业内部员工的多功能性也会影响信息技术的应用。对此，本部分将从上述三个方面分别考察信息技术对企业生产方式转型升级的异质性效应，结果如表11所示。

（一）员工多功能性与定制化

员工的多功能性代表了人力资源管理的一个重要方面，涉及工作和劳动力的分配方式［44］。研究人员发现多功能性增加了单个员工所从事工作的多样性，员工可充分利用信息技术来整合和创造新知识，从而增加了劳动力的灵活性［45］。Huang 等利用员工的交叉培训程度来度量企业员工的多功能性，研究发现接受交叉培训的员工可以更好地掌握信息［30］，并为做出有效的决策做好准备，尤其是在环境不确定性很高的情况下［31］。本部分参照此研究方法用员工培训程度度量员工多功能性，将样本分为强弱两组。如表11的第（1）、（2）列所示，企业员工多功能性越强，信息技术对大规模定制生产能力的促进作用就越大。

（二）地区信息基础设施与定制化

提升地区信息基础设施的完善性有利于企业应用信息资源［46］，更好地掌握消费者的个性化需求，为企业生产方式转型升级提供便利。信息技术具有较强的正外部性［47-48］，地区中应用信息技术的企业数量越多，信息技术对企业的生产策略影响就越大。而提升地区信息基础设施的完善性不仅可以推动企业使用信息技术，还可以直接提高单个企业信息技术的使用效率。对此，本文使用城市层面的ICT 指数作为各地区的信息基础设施水平，将各地区划分为高低两组。如表11的第（3）、（4）列所示，地区信息基础设施越完善，信息技术对大规模定制生产能力的促进作用就越大。

表11 企业数字化与定制化的异质性影响效应

（三）技术密集度与定制化

技术是企业生产方式转型的主要驱动力，行业的技术密集度对信息技术的应用具有重大的影响。一方面，技术密集型行业由于技术装备程度比较高，技术设备投入通过高技能劳动力释放出更多的精力，强化企业的生产能力。另一方面，ICT 与企业技术之间可能存在互补效应，技术密集型行业的新技术引进与应用更加活跃。同时，技术密集型企业的员工具有较高的专业技术知识和技能，创新普遍高于非技术密集型企业。因此，本文认为在技术密集型企业中，ICT 促进企业大规模定制产品的效应更大。参考何小钢等的方法，根据行业技术密集度将样本划分为技术密集型和非技术密集型两组［38］。分析结果如表11所示，在技术密集型企业中，ICT 促进大规模定制的回归系数为0.709，且在1%水平上显著。

七、结论与建议

本文将企业数字化（ICT 应用）与定制化生产结合起来，首先分析了信息技术是否促进企业大规模定制化生产，其次讨论信息技术促进大规模定制的作用机制。研究发现，信息技术通过提高组织分权和创新有效地提升了企业的大规模定制化生产能力。在理论机制的基础上，本文通过2005年世界银行统计的中国120 个城市共12021 家企业调查数据检验了上述理论逻辑，发现企业数字化确实通过促进组织分权和创新提升了定制化水平，该研究结论在考虑内生性并经过一系列稳健性检验后依然成立。进一步异质性分析发现，在员工多功能性强和地区信息基础设施完善、技术密集型企业条件下，企业数字化对定制化生产的促进效应更大。

基于上述研究发现，本文从企业和政府两个维度提出如下政策建议，以期有效利用信息技术推动制造企业向定制化生产模式转型升级，提升制造业核心竞争力。（1）增加企业的数字化投资，加大在人工智能、机器人等方面的投入。同时，管理层应该更加重视借助新一代信息技术对企业内部组织结构变革和技术创新、产品创新的推动作用，更多地采用分权模式应对数字化转型，以更大程度地发挥数字化对定制化生产的促进效应。（2）企业在投入数字化的同时，应改善研发与创新环境。建立适应于数字化形势下的研发与创新管理制度，使数字化更好地与创新能力互动形成合力，进而最终提升定制化水平和经营业绩。（3）企业在注重提升“硬实力”（即信息化建设）的同时，也要加强培养和提升“软实力”（员工培训和信息化意识等），要完善人才政策体系，加大国内外高层次人才引进力度，注重培育企业员工的多功能性。（4）政府部门加大数字基础设施投入，对正在实施数字化转型的企业放松行政监管，提供财政补贴和税费减免的政策便利，同时从政策层面推动产学研合作，促进数字化成果转化，提升区域信息化发展水平，为企业定制化生产方式转型升级奠定基础。

注释：

①世界银行中国企业调查数据库有2012年、2005年和2003年的数据。其中，2005年和2003年的数据库对各个企业与批发商和零售顾客的关系进行了调查，包含定制化指标，而2012年则不涵盖定制化指标。本文选用了2005年数据作为研究样本。