企业嵌入数字平台生态对供应链高适应性的影响研究

2023-02-24 14:28杨皎平丁天维
关键词:共创适应性跨界

荆 菁,张 珺,杨皎平,丁天维

(1. 辽宁工程技术大学 创新实践学院,辽宁 阜新 123000;2. 青岛科技大学 经济与管理学院,青岛 266061;3. 辽宁工程技术大学 工商管理学院,辽宁 葫芦岛 125105)

0 引言

在万物互联的数字化时代,效率、响应和柔性已成为供应链运营追求的战略目标。首先,市场主体之间竞争的加剧要求整个供应链必须以高效率、低成本创造价值;其次,消费者对产品的时效性要求越来越高,要求供应链必须具有较高的响应性;最后,市场环境不确定性因素的增加要求供应链管理必须具有较高的柔性能力。胡海文等[1]将供应链同时具有高效性、响应性和柔性的能力称为供应链高适应性。提升供应链高适应性应该从供应链的主体和结构两个层面入手[2]。

近年来,由于平台型商业模式能够快速、弹性地应对市场变化,使其成为很多企业管理创新的重要选择[3]。平台经济的高速发展使越来越多企业选择加入数字平台来实现与更多平台成员产生互动和连接,并寻找能在更大范围内调动各方资源与能力的方法,从而更高效地解决企业面临的行业难题[4]。

未来企业之间的竞争将转向以平台企业为中心的生态系统竞争[5],因此关于平台经济的研究成为近年的热点之一。相关文献关注了平台生态系统竞争优势的价值创造方式、平台战略和创新等内容[6-7]。研究大多从平台企业这一主导者视角分析其竞争和治理策略,相对而言,探索平台参与者的战略能动性以及平台生态环境对参与者影响的研究不多见[8-9],而且较少触及到平台生态影响参与者绩效的内在机制,那么平台生态是否仅对参与者个体产生影响?参与者有无可能以谋求供应链发展为战略目标而嵌入平台?企业嵌入数字平台是否能够改善供应链结构,进而提升其所在供应链的高效性、响应性和柔性,其内在机制是什么?研究这些问题具有一定的理论价值和实践意义。

随着以供给为导向的传统价值链日益被以需求为导向的价值生态体系所代替,嵌入数字平台生态的供应链价值创造模式也不再是单向流动的价值链,而是基于价值共创的生态系统,因此,基于价值共创的视角探索企业数字平台生态嵌入对供应链高适应性的影响机制,并考虑企业跨界创业战略导向对这一内在机制的调节效应,以期为企业的供应链管理实践提供理论指导。

1 理论基础与研究假设

1.1 数字平台生态嵌入与供应链高适应性

平台生态嵌入是指嵌入企业与平台生态系统中的其他企业高度联结和协同,通过资源共享实现整体效应,旨在加强企业间的协同关系,放大嵌入企业的资源价值[10]。供应链的高适应性是指自身既能适应灵活多变的响应性功能,又能适应低成本的效率型功能,还能适应供应链管理重心不断变化的柔性功能[1]。

假设H1:数字平台生态嵌入对供应链高适应性有正向影响。

1.2 数字平台的价值共创

数字平台生态的价值共创是指企业与数字平台之间互相连接和整合供需方的资源,共同创造价值。随着平台经济的迅速发展,学者们开始关注数字平台生态的价值共创[11],探索各方生态价值共创的途径[12]。

基于供应链的角度,企业嵌入数字平台生态可以融入到更宽广的信息网络中,更快地获取价值共创所需的资源。当嵌入的程度越来越高时,企业间的交流也会越来越频繁和深入,更有利于获取更宽层次、多领域的异质性资源,这样的互动过程有助于供应链企业间加深了解程度,从而达成共同的目标和理念,在此基础上实现高水平的价值共创活动[13]。

数字平台生态中的价值共创活动是以共同目标为指导的深思熟虑的合作过程[14]。与数字平台生态中其他企业开展价值共创的互动过程,企业可以获取优质的、多样性的资源与能力,从而有可能提升供应链高适应性。首先,基于数字平台价值共创产生的多样化渠道能够拓宽生态系统内个体企业知识共享活动范围,延展知识共享宽度[15],提升企业数据搜集的速度和分析结果的精确度。其次,基于数字平台的价值共创为企业利用合作伙伴的创新资源提供合法路径,节省了个体价值创造的时间、人力、资金成本。最后,数字平台生态中的异质性主体可以降低企业创新过程的高风险,一定程度内增加企业及所在供应链在激烈竞争环境中的柔性能力。综上,提出假设H2。

假设H2:价值共创在数字平台生态嵌入对供应链高适应性影响中起中介作用。

1.3 跨界创业战略导向的调节作用

基于跨界创业战略导向的企业可以通过寻求交叉领域的潜在机会,有助于摆脱由于经验、习惯及禁锢而导致的组织僵化,建立持续竞争优势[16]。因此,跨界创业战略导向较强的企业,会更主动地与数字平台生态内的不同企业进行交流与互动,在交互过程中与其他企业开展价值共创活动的可能性更高。反之,对于跨界创业战略导向较弱的企业,数字平台生态嵌入对于价值共创活动的推动力大幅降低。综上,提出假设H3。

治疗前,2组卵泡刺激素及雌二醇水平无明显差异,无统计学意义(P>0.05)。治疗后,观察组卵泡刺激素及雌二醇水平优于对照组,对比差异有统计学意义(P<0.05)。见表2:

假设H3:跨界创业战略导向在数字平台生态嵌入与价值共创间发挥正向调节作用。

嵌入数字平台生态后,企业在形成利益共同体和完成价值共创的驱动下,需要切实践行跨界创业战略,推动跨组织合作走向深入,才能有效促进供应链的高适应性。因此,跨界创业战略导向较强的企业,在参与数字平台的价值共创活动中更愿意与不同领域、不同行业的企业开展合作,开展价值共创成功的几率较大、获取成果的创新性更高[17],因而使得其市场洞察的敏感性、风险处理的灵活性、生产经营的效率性都会得到较大提升。相反,对于跨界创业战略导向较弱的企业,由于在价值共创活动中的互动性和主动性较差,同等条件下对于机会的把握度更低和行动力更慢,降低了对行业信息的利用率、风险应对能力和经营成本的经济性,削弱了价值共创对供应链高适应性的促进作用。综上,提出假设H4和假设H5。

假设H4:跨界创业战略导向在价值共创与供应链高适应性间发挥正向调节作用。

假设H5:跨界创业战略导向正向调节价值共创在数字平台生态嵌入与供应链高适应性关系间的中介作用。

研究模型见图1。

图1 研究模型Fig.1 research model

2 研究设计

2.1 样本与数据收集

选取中国东北地区与东部地区的106家制造企业作为研究样本,嵌入的数字平台包括工业互联网平台、互联网众创平台、在线信息交互平台等。通过线上、线下两种方式向样本企业发放调查问卷,共回收问卷628份,其中有效问卷511份,问卷有效率为81.369%。

2.2 变量定义

实证分析中的变量包括被解释变量、前置解释变量、中介变量、调节变量和控制变量,相关变量均采用成熟量表进行测度。

被解释变量供应链高适应SCH量表共有3个维度15个题项,总体Cronbach” s α为0.897;前置解释变量数字平台生态嵌入PEE量表共有5个题项,Cronbach” s α为0.872;中介变量价值共创VCC量表进行适当地修改后共有4个题项,Cronbach” s α为0.852(χ2/df=1.735,RMSEA=0.038,SRMR=0.010,CFI=0.998,TLI=0.995);调节变量跨界创业战略导向CBC量表包含4个题项,总体Cronbach” s α为0.893。

控制变量:企业年龄EA取企业的成立年限加1再取自然对数;企业规模ES取企业期末员工总数加1再取自然对数;所有权性质EO按注册资本大于50%的注册者信息来区分为国有企业与非国有企业,并采用哑变量衡量。

由于研究不探索供应链高适应的内部结构,因此,将其通过二阶因子分析处理为一个整体构念。

变量描述见表1。

表1 变量描述Tab.1 variable description

2.3 验证性因子分析和共同方法偏差检验

验证性因子分析结果显示4因子模型的各项指标均比其他模型要好,说明图1中4个变量之间具有良好的区分效度。

为了检验共同方法偏差,首先采用Harman单因子检验分析法,对各变量测量题项进行探索性因子分析,发现未旋转探索因子分析的第一个因子为36.543%,说明不存在严重的同源偏差。然后通过不可测量潜在方法因子效应控制法来检验共同方法偏差,在4因子模型的基础上加入共同方法因子后,模型拟合指标未发生明显改善,再次说明共同方法偏差对回收的数据影响不大。

2.4 信效度分析

对所有变量的一阶因子采用Cronbach” s α来检验可靠性信度,结果显示:各变量的Cronbach” s α均高于0.800,表明数据具有较高的信度水平。对多维度变量进行二阶因子分析,此时组合信度检验结果显示有变量的组合信度值均超过0.7的标准。

所有变量的平均方差提取值AVE均大于所设标准0.5,达到数据构成要求。且各变量的平均方差提取值的平方根均大于其他变量的相关系数,说明各变量的测量值具有较高的聚合效度和区分效度。

3 假设检验

3.1 主效应和中介效应检验

主效应和中介效应回归分析见表2。模型3为主效应的基准模型,在模型3的基础上引入自变量平台生态嵌入,形成模型4,即为主效应模型,检验结果显示,平台生态嵌入对供应链高适应性具有显著促进作用(β=0.427,p<0.001),假设H1得到支持。

表2 主效应和中介效应回归分析Tab.2 regression analysis of main effect and intermediary effect

模型1为中介效应的基准模型,在模型1的基础上引入自变量平台生态嵌入后形成模型2,检验结果显示,平台生态嵌入对价值共创具有显著正向促进作用(β=0.427,p<0.001)。在模型4的基础上加入中介变量价值共创后,形成模型5,检验结果显示,价值共创对供应链高适应性具有显著正向促进作用(β=0.156,p<0.01),即价值共创在平台生态嵌入与供应链高适应性之间起部分中介作用。由此,假设H2初步得到支持。

为了进一步验证假设H2,研究将运用结构方程建模的方法进行分析,结果见表3。图1对应的结构方程模型拟合度较好(χ2/df=2.253,RMSEA=0.012,SRMR=0.021,CFI=0.984,TLI=0.981),其中,价值共创在平台生态嵌入对供应链高适应性的影响中发挥显著的中介效应(β=0.218,p<0.01),运用拔靴法(bootstrapping method)分析可知,该中介效应95%的偏差校正置信区间为[0.072,0.343],该区间不含有0,说明中介效应成立,最终验证了假设H2。

表3 结构方程模型的拟合结果Tab.3 fitting results of structural equation model

3.2 调节效应检验

调节效应回归检验结果见表4。在进行回归检验前,对交互性进行了中心化处理。模型6回归结果显示,跨界创业战略导向对价值共创具有显著正向促进作用(β=0.045,p<0.05)。

表4 调节效应检验Tab.4 test of regulatory effect

在模型6的基础上加入平台生态嵌入与跨界创业战略导向的交互项后,形成模型7,回归结果显示,平台生态嵌入与跨界创业战略导向的交互项对价值共创具有显著正向促进作用(β=0.112,p<0.001),假设H3得到支持。同理,假设H4得到支持。

采用简单斜率比较方法,通过绘制调节 效应图以便更直观地展现变量关系和交互效应,见图2和图3。

图2 PEE对VCC的影响Fig.2 effect of PEE on VCC

图3 VCC对SCH的影响Fig.3 impact of VCC on SCH

由图2可知,高跨界创业战略导向的斜率大于低跨界创业战略导向的斜率,即跨界创业战略导向在平台生态嵌入与价值共创关系间起正向调节效应。由图3可知,高跨界创业战略导向的斜率大于低跨界创业战略导向的斜率,即跨界创业战略导向在价值共创与供应链高适应性之间起到正向调节效应。

3.3 有调节的中介效应检验

通过拔靴法计算有调节的中介效应,运算结果见表5。

表5 有调节的中介效应检验Tab.5 test of moderated mediation

跨界创业战略导向较高时价值共创的间接效应(β=0.180,p<0.001)与创业战略导向较低时价值共创的间接效应(β=0.119,p<0.001)的差异显著(β=0.060,p<0.001),即有调节的中介效应成立,假设H5得到支持。

4 结论与建议

基于价值共创理论,提出“平台生态嵌入→价值共创→供应链高适应性”的研究模型,引入跨界创业战略导向作为调节变量,探讨企业嵌入数字平台生态如何影响其供应链高适应性。嵌入数字平台生态有助于提升企业的供应链高适应性;数字平台生态嵌入通过开展高质量的价值共创活动提升企业供应链的高适应性;跨界创业战略导向强化了价值共创在数字平台生态嵌入与供应链高适应性之间的中介效应。

企业应根据自身在供应链中的地位选择搭建或参与数字平台生态系统,根据自身特征有选择性地搜集所需资源。通过数字平台生态内的交互强化合作各方的理解,助力供应链企业间开展高质、高效、高产的价值共创活动,在最大范围内有效整合价值资源,构建合理、高效的供应链高适应性管理体系。同时,企业要在经营实践中灵活运用跨界思维,整合企业内外部资源,积极与数字平台生态内的合作主体开展宽领域、多层次的价值共创活动,为企业的供应链经营模式注入新活力、提供新方向,能够更好地跟随或引领市场的发展动向,提升供应链高适应性。

该研究尽管对数字平台生态嵌入、价值共创、跨界创业战略导向、供应链高适应性的内在机理进行了探讨,对供应链管理领域研究做出了一定的补充,但仍存在以下不足:首先,该研究采用的是问卷调研数据,问卷在填写过程中存在着很大的个人主观性,有可能存在一定的测量偏差,进一步研究可以收集客观数据作为补充。其次,数字平台的优势除了促进不同主体间的价值共创还包括为参与主体提供强大的数据分析功能。大数据应用能力对于供应链企业高效化、智能化、规范化治理均具有指导和推进作用,后续研究可探讨大数据应用能力对供应链高适应性的影响机制。

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