数字业务战略对制造企业运营效率的影响机理探讨

本文是一篇运营管理论文，本研究以处于数字化转型中的制造企业为研究对象，综合应用并拓展战略一致性理论、资源基础理论、动态能力理论、社会技术系统理论，选取6家符合行业典型性、研究问题适配性、企业代表性、便利抽样等原则的制造企业作为案例样本进行探索性多案例研究。
第1章绪论
1.1研究背景
1.1.1现实背景
（1）以数实深度融合为主线，推进新型工业化是必然选择
工业革命在工业化历史上一直是颠覆产业体系、工业化进程和全球竞争格局最大的变革力量，工业4.0技术被认为是第四次工业革命的主导者，推动着工业经济时代转向数字经济新时代。2023年9月22日，首次召开了以“新型工业化”为专题的全国性大会，习近平总书记就推进新型工业化作出了重要指示，指出“新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业化是关键任务”。数实深度融合作为我国推进新型工业化一以贯之的战略主线（如图1.1所示），从根本上改变了工业经济范式（陈晓红等，2022），不断催生新的生产要素、打造新的智能制造体系、发展新的运营模式、构筑新的产业生态，为推动制造业新旧动能转换、提升整体运营效率、推动产业高质量发展提供了新方法论和新途径（蔡莉等，2021；韩峰和姜竹青，2023）。制造业是国民经济的主体、立国之本与强国之基，我国亟须面向新形势新要求（蔡跃洲，2021），把握新工业革命的价值创造逻辑，以新的方法论、路径和政策推动数实深度融合，为中国式现代化构筑强大物质技术基础。制造企业应当顺应数字时代发展，释放工业数据价值，强化数字技术与业务的融合，为企业智慧运营注入新动能（陈剑和刘运辉，2021；张玺等，2023）。
在席卷全球的数字化浪潮中，中国制造企业正躬身实践数字化转型并取得长足进展。从手工流水的早期工厂到无人值守的智慧工厂，从大规模、大批量的刚性生产到模块化、定制化的柔性生产，从事后维护到AI、大数据赋能的预测性维护，从封闭的专有体系转向开放自动化……（陈国青等，2022）“十三五”期间，我国传统产业积极推进关键环节智慧运营，制造企业关键工序数控化率、经营管理数字化普及率和数字化研发设计工具普及率分别达52.1%、68.1%和73.0%。红杉中国发布的《2023企业数字化年度指南》中提到，企业对于数字化的投入应符合企业战略，借助数据和技术手段提升运营效率、降低成本和费用是当前最重要的数字化目标。在实现卓越运营的数字化转型过程中，必然面临来自现有体系的阻力和摩擦（李雪灵和刘源，2023），制造企业需要处理信息化孤岛林立、产业链供应链链条长环节多等复杂系统问题。一如麻省理工学院斯隆管理学院数字经济首席科学家乔治•韦斯特曼（George Westerman）所言，数字技术与业务战略深度融合引发数智“蝶变”是制造企业实现卓越运营的进化之道，而非固守以往成功的运营策略，仅以数字技术助力企业成为“走得很快的毛毛虫”。
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1.2研究问题
1.2.1研究对象
在制造业数字化最新的系统研究综述（Matt et al.,2023）中指出，数字化转型是利用数据要素和数字技术，变革企业生产流程、商业模式和组织结构，改善要素配置效率、重构价值创造体系的过程（Vial，2019）。当数字化转型的概念应用于制造业时，常与“工业4.0”（Negri et al.,2017）、“工业互联网”和“工业物联网”(IoT)等相联系，意指通过网络基础设施对设备和生产机械进行实时监控和远程控制，最终实现物理世界和工业世界之间更直接的整合和同步（Kritzinger et al.,2018），并与第三产业产生更深层次关联引发破坏性变革。
本文所关注的研究对象为处于数字化转型期的制造企业，并关注上述的制造企业数字化转型过程。围绕研究对象，本文从发展阶段和行业特征两方面简要说明研究对象。其一，从发展阶段来看，数字化转型阶段（期）指制造企业由工业经济时代走向数字经济时代（黄丽华等，2021），由信息技术（IT）驱动转向数字技术（DT）驱动，如表1.1所示，显然不同时代背景下企业运营逻辑存在多个方面的本质区别，只有进行新旧动能转换才有可能实现新型工业化（李雪灵和刘源，2023）。

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第2章理论基础与文献综述
2.1理论基础
2.1.1战略一致性理论
2.1.1.1理论核心思想
战略一致性理论（Strategic Fit Theory）源于对Robert Solow（1988）生产率悖论（Productivity Paradox，又称“索洛悖论”）的回应，探究“IT投资为何没有提高生产率？”这一研究问题。组织理论和战略管理学者认为，组织内外部都实现了契合（Fit），企业就会表现良好（Miller，1992），其基本假设是IT与企业绩效之间的关系取决于组织战略、结构、环境与IT的一致性（Merali et al.,2012）。如Brynjolfsson和Hitt（1998）所述，当IT投资与战略、新的业务流程、新的组织结构等相结合时，才能最大化IT的益处。
在过去的30多年里，这一理论被进一步应用于探索“信息技术与业务一致性（IT andBusiness Alignment）”。该议题一直是信息系统领域的三大核心研究议题之一，同时也是企业高管和IT主管关注的首要问题。Henderson和Venkatraman（1993）基于战略一致性理论开创性地提出了针对该议题的战略一致性模型（Strategic Alignment Model，SAM），并将信息技术与业务一致性定义为业务战略、业务基础设施、IT战略和IT基础设施之间的相互适应整合的程度。该模型指出企业应从3方面来对齐IT和业务领域，即战略匹配、功能集成、以及交叉整合。如图2.1所示，战略匹配，也称作知识匹配（Intellectual Alignment），反映了IT战略与业务战略之间的匹配程度，是IT战略对业务战略的支持程度。功能集成，也称作运作匹配（Operational Alignment），反映了IT和业务基础架构及流程之间的匹配程度，是组织内部业务和IT基础架构的一致性程度。交叉整合，也称作交叉领域匹配（Cross-domainAlignment），反映了内外部的交叉连接与反应，是IT与业务的战略、基础架构之间的整合程度。
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2.2制造企业运营效率相关研究
2.2.1制造企业运营效率的概念内涵
不同于经营效率（Operating Efficiency，周阳敏，2010）和生产效率（Production Efficiency，白俊红和卞元超，2016），运营效率（Operational Efficiency）侧重于企业资产的使用效率，提升单位资产转化为收入的能力是提高运营效率的关键（丁志国等，2021），反映了企业总体运营管理水平。制造企业运营效率的相关概念梳理及指标说明如表2.1所示：在概念内涵方面，大体分为4类：其一，强调资源和技术转化为预期成果的能力。例如，Devaraj等（2007）将运营效率定义为企业利用资源和技术在生产经营中取得的经济效益与成效的比较。周丹和魏江（2013）在制造企业与知识型服务机构互动的研究中指出运营效率是运营活动对企业目标贡献程度的评价。其二，强调投入产出比。例如，Shah和Ward（2003）认为运营效率是在成本既定条件下产出最大化或在产出既定条件下的成本最小化。Kortmann等（2014）尤其强调了基于成本的效率和基于时间的效率，认为运营效率是价值创造过程中产出与投入的比率。其三，强调运营的具体流程和方面。例如，叶飞等（2012）指出运营效率是供应链伙伴间信息系统协同与信息共享结果的最终体现。李晓明等（2013）则将运营绩效分为供应商运作绩效和客户运作绩效。供应商/客户运作绩效是指供应商/客户在向制造商提供产品或服务过程中的绩效。其中，前者主要包括产品或服务的质量、柔性、交货等方面；后者主要包括产品或服务的质量、柔性、交货等方面。其四，强调运营不同分析单元的表现。例如，Chavez等（2013）以生产线为分析单元，着重探讨质量、交付、灵活性和成本方面的表现。Dubey等（2020）则在大数据分析和人工智能对运营效率的影响研究中侧重从业务分析和信息系统描述企业运营成果。
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第3章 基于多案例研究的理论模型构建 ...................... 67
3.1 案例研究设计 .......................... 67
3.1.1 研究方法 ....................... 67
3.1.2 案例选取 ............................ 69
第4章 研究假设与概念模型 ..................................... 103
4.1 数字业务战略与制造企业运营效率 .......................... 103
4.2 数据资源化的中介作用......................... 105
第5章 量表设计与数据收集 ...................... 127
5.1 问卷设计 ............................ 127
5.1.1 研究方法 ................................ 127
5.1.2 问卷制定的程序步骤 ........................ 128
第6章实证检验与结果讨论
6.1问卷信效度检验
考虑到小样本预试阶段存在题项删减，为确保后续检验可信可靠，再次确认数据资源化量表有效，本小节对大样本数据进行问卷信效度检验。
6.1.1信度检验
信度检验结果如表6.1所示，所有变量量表题项的CITC系数处于0.510~0.871间，均大于0.50标准线；所有变量量表题项的Cronbach’sα系数处于0.863~0.932间，均大于0.70标准线；各研究变量删除题项后未导致Cronbach’sα值升高，因此各研究变量信度较高。

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第7章结论与展望
7.1研究结论
制造业是立国之本、强国之基，是国家经济命脉所系，是我国重要的发展引擎（李雪松等，2022）。数字技术与实体经济深度融合，为制造业提质降本增效和转型升级提供新动能，工业4.0技术更是开启了智能化时代，推动我国制造业从“中国制造”走向“中国智造”（李雪灵项目团队，2023）。当制造企业开展数字业务战略实现新旧动能转换时，其在工业经济范式和数字经济范式下实现运营效率的影响机理是否相同？若不同，其关键路径为何？工业4.0技术情境在其中发挥怎样的催化作用？这一系列基础性问题尚未解答清楚（Menz etal.,2021）。基于此，本研究以处于数字化转型中的制造企业为研究对象，综合应用并拓展战略一致性理论、资源基础理论、动态能力理论、社会技术系统理论，选取6家符合行业典型性、研究问题适配性、企业代表性、便利抽样等原则的制造企业作为案例样本进行探索性多案例研究，构建了包含数字业务战略、数据资源化、模块化能力、制造企业运营效率、工业4.0技术成熟度感知在内的理论框架，结合理论分析和相关文献研究共提出了12条主要假设，并在“数据资源化”量表开发和相关变量量表验证的基础上，进一步运用大样本问卷调查法和统计分析方法对495份有效样本进行实证检验，得出以下研究结论：
（1）数据资源化是包含数据映射化、数据联通化、数据杠杆化3个维度的形成型构念
本文基于资源基础理论和数据本位观，通过严谨的研究范式，探究了“数据资源化”概念的内涵、结构并进行了量表开发与检验。首先，依据已有研究，本文界定了数据资源化的概念内涵：组织为使数据在其目标背景下有用而采取的资源动态配置行为；其次，遵循扎根理论方法论，基于6家典型制造企业数字化转型实践，编码归纳出了“数据资源化”的3个核心维度：数据映射化、数据联通化、数据杠杆化。其中，数据映射化是指通过将物理世界的事物与关系编码到数字世界来发挥数据资源的规模效应，数据联通化是指通过实现多源异构数据全流程跨域流通来发挥数据资源的网络效应，数据杠杆化是指通过挖掘数据与数据、数据与场景之间的关联关系来发挥数据资源的放大效应。总的来说，3个维度既相互独立又相互关联，共同构成了数据资源化这一核心概念：三者均可以通过改变数据资源状态来提升数据资源的潜在价值，同时相互促进升维、相互约束控制。数据映射化→数据联通化体现了数据资源化的量变过程：数据被重新利用，数据联通化→数据杠杆化体现了数据资源化的质变过程：数据被创新利用，数据杠杆化→数据映射化体现了数据资源化的边界拓展过程：数据想象力边界被放大；再次，结合探索性（N=120）与验证性（N=135）因子分析，利用规范的量表开发程序，确立了“数据资源化”量表为包含16个题项、3个维度的二阶形成型测量量表；最后，在数字业务战略对制造企业运营效率的影响机理模型中，该量表对模块化能力和制造企业运营效率有良好的预测作用，进一步验证了数据资源化概念及量表的有效性。
参考文献（略）