內(nèi)容提要：商業(yè)模式數(shù)字化是使用數(shù)字化技術(shù)，通過新的業(yè)務(wù)邏輯來創(chuàng)造、傳遞和捕獲價(jià)值的過程。本文旨在探討商業(yè)模式數(shù)字化路徑及其對(duì)企業(yè)績效的影響。研究發(fā)現(xiàn)：用戶數(shù)字化與運(yùn)營能力和發(fā)展能力間均呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，但關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化在用戶數(shù)字化與運(yùn)營能力的關(guān)系間起著顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即存在替代效應(yīng);關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與運(yùn)營能力間呈顯著的U型關(guān)系;關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與運(yùn)營能力間呈顯著的U型關(guān)系，但同樣受到關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化顯著的負(fù)向調(diào)節(jié);用戶數(shù)字化、關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化和關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與盈利能力間既不存在顯著的U型關(guān)系，也不存在顯著的線性關(guān)系。

關(guān)鍵詞：商業(yè)模式;數(shù)字化;企業(yè)績效

中圖分類號(hào)：F270 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1001-148X（2022）02-0001-11

收稿日期：2021-04-12

作者簡介：蔡春花（1989-），女，重慶潼南人，重慶理工大學(xué)管理學(xué)院講師，碩士生導(dǎo)師，南開大學(xué)創(chuàng)業(yè)研究中心博士后，管理學(xué)博士，研究方向：商業(yè)模式創(chuàng)新。

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：72102026;重慶理工大學(xué)科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：2021ZDR008;重慶市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃青年項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：2021NDQN45;重慶市教委人文社會(huì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：21SKGH171。

一、引言

企業(yè)作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主體，ABCD①等數(shù)字化技術(shù)深刻改變了企業(yè)發(fā)現(xiàn)和利用商機(jī)的方式[1]，重塑了企業(yè)的商業(yè)模式[2-4]。首先，以數(shù)字化商業(yè)模式定位自己的數(shù)字化原生企業(yè)，如Airbnb、Uber或Netflix等，破壞性地革新了傳統(tǒng)行業(yè)，在短時(shí)間內(nèi)，以強(qiáng)勁動(dòng)力實(shí)現(xiàn)了指數(shù)型發(fā)展。其次，數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展，使顧客—企業(yè)兩者由過去相對(duì)割裂的、封閉的、被動(dòng)的關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)槿诤系摹㈤_放的、主動(dòng)合作的關(guān)系[5]，真正確立了顧客的主權(quán)地位[6]，使得顧客的角色由商品主導(dǎo)邏輯下的價(jià)值消耗者或毀滅者，變?yōu)榉?wù)主導(dǎo)邏輯下的價(jià)值共創(chuàng)者[7]，顧客參與到企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)造過程的程度日益加深[8]。最后，數(shù)字化技術(shù)使得商業(yè)模式進(jìn)行價(jià)值創(chuàng)造的主體由企業(yè)主導(dǎo)轉(zhuǎn)向?yàn)榕c需求側(cè)的顧客和供給側(cè)的利益相關(guān)者結(jié)成的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)共同主導(dǎo)[9]，組織形式趨向于平臺(tái)化[10]。以上現(xiàn)象不難看出數(shù)字化的無限潛力，但許多商業(yè)模式創(chuàng)新，包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型失敗的企業(yè)實(shí)例又比比皆是，甚至失敗率高達(dá)85%[11-12]。埃森哲[13]指出中國成功實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品創(chuàng)新的企業(yè)不到7%，大量企業(yè)仍無法通過使用大數(shù)據(jù)提高其創(chuàng)新績效，超過 60%的企業(yè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目無法跨越實(shí)驗(yàn)與融合階段并最終被放棄[14-15]。商業(yè)模式數(shù)字化路徑與價(jià)值創(chuàng)造間的關(guān)系仍不明朗，大樣本實(shí)證研究仍然缺乏，商業(yè)模式數(shù)字化是否一定能夠促進(jìn)企業(yè)績效增長，值得進(jìn)一步的深入探討。

本文旨在探討商業(yè)模式數(shù)字化路徑及其對(duì)企業(yè)績效的影響，構(gòu)建商業(yè)模式數(shù)字化路徑與企業(yè)績效間的關(guān)系框架，并基于中國傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特定情境，選取“互聯(lián)網(wǎng)+”板塊上259家上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)商業(yè)模式數(shù)字化路徑與企業(yè)績效間的關(guān)系。本研究的理論貢獻(xiàn)如下：

第一，以商業(yè)模式核心構(gòu)成模塊為基礎(chǔ)，識(shí)別出商業(yè)模式數(shù)字化的具體路徑，并構(gòu)建其與企業(yè)績效間的關(guān)系框架。系統(tǒng)地歸納出商業(yè)模式數(shù)字化的三條具體路徑：用戶數(shù)字化、關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化和關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化。第二，引入價(jià)值共創(chuàng)和平臺(tái)理論等新的理論基礎(chǔ)，結(jié)合企業(yè)具體實(shí)踐，剖析了商業(yè)模式數(shù)字化路徑與價(jià)值創(chuàng)造關(guān)系間的新規(guī)律，闡明了商業(yè)模式數(shù)字化路徑對(duì)價(jià)值創(chuàng)造產(chǎn)生影響的作用機(jī)理，深化和補(bǔ)充了商業(yè)模式創(chuàng)新中價(jià)值創(chuàng)造的主導(dǎo)邏輯的理論知識(shí)。第三，基于中國傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特定情境，通過大樣本定量研究實(shí)證檢驗(yàn)了商業(yè)模式數(shù)字化路徑與企業(yè)績效間的具體關(guān)系。

二、商業(yè)模式數(shù)字化路徑與企業(yè)績效關(guān)系的理論分析

為了更系統(tǒng)地剖析和揭示價(jià)值創(chuàng)造的內(nèi)在機(jī)理和規(guī)律，本文構(gòu)建一個(gè)理論總體框架圖，如圖1所示。其中，商業(yè)模式數(shù)字化是使用數(shù)字化技術(shù)部分或整體更新商業(yè)模式的構(gòu)成要素，以采用新的業(yè)務(wù)邏輯來創(chuàng)造、傳遞和捕獲價(jià)值的過程，而形成新的商業(yè)模式就被標(biāo)記為數(shù)字化商業(yè)模式。用戶數(shù)字化是指企業(yè)借助數(shù)字化技術(shù)識(shí)別出真正的顧客是誰，以幫助企業(yè)在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn)、以合適的渠道通路，為他們提供定制化的產(chǎn)品或服務(wù)，滿足其個(gè)性化需求和極致體驗(yàn)的過程。關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化是指企業(yè)借助數(shù)字化技術(shù)對(duì)關(guān)鍵的業(yè)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、分析和數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘，以實(shí)現(xiàn)企業(yè)所提供的產(chǎn)品或服務(wù)與顧客需求間智能化、精準(zhǔn)化匹配的過程。關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化一方面是指企業(yè)借助數(shù)字化技術(shù)或數(shù)字化平臺(tái)或“在線的”產(chǎn)品與用戶、供應(yīng)商等利益相關(guān)者建立“在線”連接，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)互動(dòng)的過程，以提升網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同互聯(lián)水平，進(jìn)而產(chǎn)生新的連接紅利和價(jià)值源泉;另一方面指重構(gòu)數(shù)字化的價(jià)值網(wǎng)的連接關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、運(yùn)營和交易方式等，以有效整合、利用企業(yè)內(nèi)外部資源，更好地發(fā)揮企業(yè)外部資源優(yōu)勢(shì)來創(chuàng)造價(jià)值，同時(shí)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)大于部分之和。企業(yè)績效則由財(cái)務(wù)績效、運(yùn)營績效和成長績效等來度量。

構(gòu)建以上整體理論框架圖的依據(jù)主要有以下幾點(diǎn)：

第一，商業(yè)模式數(shù)字化是商業(yè)模式創(chuàng)新的新范式或新路徑。首先，由于商業(yè)模式創(chuàng)新是指某一個(gè)或幾個(gè)構(gòu)成要素的變化[16]或整體變化[17]，因此，商業(yè)模式數(shù)字化的路徑可以通過改變商業(yè)模式的核心模塊來實(shí)現(xiàn)。其次，對(duì)于商業(yè)模式的構(gòu)成，學(xué)者們雖有不同的定見，比如Amit和Zott[18]將商業(yè)模式分為交易內(nèi)容、交易結(jié)構(gòu)和交易治理三個(gè)模塊;Chesbrough[19]認(rèn)為包括價(jià)值鏈、價(jià)值網(wǎng)絡(luò)、贏利模式等六要素;Osterwalder和Pigneur[20]則指出包括顧客層面、價(jià)值主張、基礎(chǔ)設(shè)施、贏利模式四個(gè)模塊等，但總體來看商業(yè)模式可由用戶、關(guān)鍵業(yè)務(wù)、關(guān)鍵合作和贏利模式四個(gè)構(gòu)成模塊來加以概括。然而，贏利模式只是財(cái)務(wù)的體現(xiàn)，所以商業(yè)模式數(shù)字化可有三條途徑：用戶數(shù)字化、關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化和關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化。

第二，企業(yè)的具體實(shí)踐，可形成實(shí)務(wù)層面的支撐依據(jù)。比如，藍(lán)色光標(biāo)通過商業(yè)模式數(shù)字化轉(zhuǎn)型，關(guān)鍵業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動(dòng)。2018年?duì)I業(yè)收入超過231億元，其中數(shù)據(jù)科技收入占比已超過整體收入的90%，每天通過機(jī)器自動(dòng)產(chǎn)生的營收達(dá)到約200萬的規(guī)模，通過智能匹配的程序化創(chuàng)意已經(jīng)占到公司創(chuàng)意總量的20%，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已經(jīng)達(dá)到4TB②。

第三，兩化聯(lián)盟、德勤、埃森哲等的研究報(bào)告。根據(jù)兩化服務(wù)融合聯(lián)盟2015年和2016年有關(guān)中國企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化指數(shù)發(fā)展的研究報(bào)告，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、用戶主導(dǎo)、組織創(chuàng)新和企業(yè)互聯(lián)是企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化的四個(gè)關(guān)鍵特征。德勤[21]在有關(guān)中國零售企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度的評(píng)估報(bào)告中，列出了包括數(shù)字化客戶、核心流程數(shù)字化、數(shù)字化商品和服務(wù)、數(shù)字化平臺(tái)運(yùn)營等十大指標(biāo)。埃森哲[13]則從數(shù)字化戰(zhàn)略、數(shù)字化生產(chǎn)與配送、數(shù)字化顧客互動(dòng)和數(shù)字化企業(yè)文化和運(yùn)營四個(gè)方面構(gòu)建了制造業(yè)數(shù)字化指數(shù)模型。以上研究報(bào)告為該整體框架模型的構(gòu)建提供了重要參考。

三、商業(yè)模式數(shù)字化路徑與企業(yè)績效間關(guān)系的理論假設(shè)

（一）用戶數(shù)字化與企業(yè)績效

用戶數(shù)字化是指企業(yè)借助數(shù)字化技術(shù)識(shí)別出“真正的顧客是誰”，以幫助企業(yè)在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn)、以合適的渠道通路，為他們提供定制化的產(chǎn)品或服務(wù)，滿足其個(gè)性化需求和極致體驗(yàn)的過程。

第一，基于時(shí)間、地點(diǎn)、生活方式、待辦事項(xiàng)等場(chǎng)景元素對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像，使用戶變得可識(shí)別，有利于發(fā)現(xiàn)并精準(zhǔn)滿足用戶個(gè)性化需求，提高顧客滿意度，增強(qiáng)企業(yè)盈利能力和發(fā)展能力[22]。通過大數(shù)據(jù)對(duì)用戶行為實(shí)時(shí)分析，以為他們提供定制的產(chǎn)品或內(nèi)容選擇，這就能夠幫助企業(yè)更好地回答：“如何改善用戶體驗(yàn)？在哪里可以改善？”和“企業(yè)如何改變運(yùn)營和整合資源以改善用戶體驗(yàn)”。第二，基于全景的用戶精準(zhǔn)定位和精準(zhǔn)營銷，能更好地滿足用戶隨時(shí)隨地隨性進(jìn)行“場(chǎng)景觸發(fā)式購物”，降低顧客總成本增加顧客總價(jià)值，進(jìn)而也增強(qiáng)了企業(yè)的運(yùn)營能力、盈利能力和發(fā)展能力，促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。比如海爾以用戶為中心，通過營銷寶、交互寶以及社群交互等獲取用戶大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的精準(zhǔn)營銷，并且不斷升級(jí)了數(shù)字化營銷平臺(tái)。第三，根據(jù)價(jià)值共創(chuàng)理論，用戶的角色已從消費(fèi)者轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值共創(chuàng)者，通過連接和互動(dòng)參與產(chǎn)品生命周期服務(wù)，產(chǎn)生連接紅利，促進(jìn)價(jià)值創(chuàng)造。比如，海爾衣聯(lián)網(wǎng)是全球首個(gè)基于物聯(lián)網(wǎng)的衣物全生命周期管理平臺(tái)，能夠做到智慧化地為客戶提供與清洗、護(hù)理、存儲(chǔ)、搭配、購買于一體的全生命周期服務(wù)，培養(yǎng)終身用戶，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營提效。因此，根據(jù)上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：用戶數(shù)字化與企業(yè)績效呈正相關(guān)關(guān)系，即能正向促進(jìn)企業(yè)的運(yùn)營能力、發(fā)展能力和盈利能力。

（二）關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與價(jià)值創(chuàng)造

關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化是指企業(yè)借助數(shù)字化技術(shù)對(duì)關(guān)鍵的業(yè)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、分析和數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘，以實(shí)現(xiàn)所提供的產(chǎn)品或服務(wù)與顧客需求間智能化、精準(zhǔn)化匹配的過程。

第一，根據(jù)價(jià)值共創(chuàng)理論，對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)化管理，能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營業(yè)務(wù)的智能化和精細(xì)化管控，進(jìn)而推進(jìn)資源的動(dòng)態(tài)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)利益相關(guān)者在全流程、全環(huán)節(jié)的整體協(xié)同，降低交易成本、縮短響應(yīng)顧客的時(shí)間，從而提高企業(yè)的發(fā)展能力和盈利能力。比如，藍(lán)色光標(biāo)關(guān)鍵業(yè)務(wù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)和算法驅(qū)動(dòng)，并且每天通過機(jī)器自動(dòng)產(chǎn)生的營收達(dá)到約200萬人民幣的規(guī)模。2018年?duì)I業(yè)收入超過231億人民幣中數(shù)字科技業(yè)務(wù)營收占比近90%。第二，從海量數(shù)據(jù)中生成的數(shù)據(jù)洞察，有助于更加科學(xué)地制定決策，提高企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營效率，強(qiáng)化核心業(yè)務(wù)，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘，能夠?qū)崿F(xiàn)價(jià)值優(yōu)化和增值，幫助企業(yè)找到新的價(jià)值增長點(diǎn)、拓展外部成果。數(shù)字化技術(shù)使得關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)沉淀和利用變得更為容易，促進(jìn)以客制化等方式創(chuàng)造獨(dú)特價(jià)值，利用數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘打通產(chǎn)品生命周期和價(jià)值鏈的各環(huán)節(jié)，甚至能夠提供新的價(jià)值主張或創(chuàng)造新的市場(chǎng)[23]。比如，蘇寧科技COO荊偉在媒體訪談中說到，“從原來靠經(jīng)驗(yàn)的選品，逐步過度到以AI、以大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)的技術(shù)選品，我們的總精度提升15%-20%，這里面產(chǎn)生的效益是非常巨大的”。第三，關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與運(yùn)營能力間呈U型關(guān)系，即初始階段隨著關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化程度的提高，運(yùn)營能力反而呈下降趨勢(shì)，達(dá)到一定規(guī)模后，則呈逐漸上升的趨勢(shì)。以蘇寧為例，其歷年?duì)I業(yè)總收入逐年遞增，凈利潤卻呈現(xiàn)出U型特征，這背后反映出了企業(yè)運(yùn)營效率低下，原因可能是運(yùn)營能力較差。從企業(yè)成長的S型曲線和能力積累、訓(xùn)練和熟能生巧的角度看，運(yùn)營能力會(huì)呈現(xiàn)出U型特征。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

H2a：關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與企業(yè)的盈利能力和發(fā)展能力呈正相關(guān)關(guān)系。

H2b：關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與企業(yè)的運(yùn)營能力呈U型關(guān)系。

（三）關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與企業(yè)績效

關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化一方面是指企業(yè)借助數(shù)字化技術(shù)或數(shù)字化平臺(tái)或“在線的”產(chǎn)品與用戶、供應(yīng)商等利益相關(guān)者建立“在線”連接，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)互動(dòng)的過程，以提升網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同互聯(lián)水平，進(jìn)而產(chǎn)生新的連接紅利和價(jià)值源泉;另一方面指重構(gòu)數(shù)字化價(jià)值網(wǎng)的連接關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、運(yùn)營和交易方式等，以有效整合、利用企業(yè)內(nèi)外部資源，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)大于部分之和。

第一，根據(jù)價(jià)值共創(chuàng)理論，價(jià)值創(chuàng)造的主體不再是單一的企業(yè)，而是由包含顧客的利益相關(guān)者群體構(gòu)成的價(jià)值共創(chuàng)生態(tài)圈[24]，通過跨企業(yè)互聯(lián)實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)外部資源的整合、實(shí)時(shí)協(xié)同，能夠增強(qiáng)企業(yè)的盈利能力和發(fā)展能力，從而促進(jìn)企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)，消除了企業(yè)與顧客、企業(yè)與企業(yè)間的距離。價(jià)值創(chuàng)造主體由企業(yè)主導(dǎo)轉(zhuǎn)向企業(yè)與顧客共同主導(dǎo)，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)格局也被改變，從基于競(jìng)爭(zhēng)思維來分配價(jià)值的價(jià)值鏈視角走向基于競(jìng)合思維來創(chuàng)造價(jià)值的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)視角[25]。第二，根據(jù)平臺(tái)理論，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)是價(jià)值創(chuàng)造的主要來源。馮華和陳亞琦[26]研究指出互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字化技術(shù)打破了物理時(shí)空約束，使經(jīng)濟(jì)時(shí)空與物理時(shí)間的契合度要求越來越弱化，交易場(chǎng)所、交易時(shí)間、交易環(huán)節(jié)、交易速度都被改變，釋放出巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。比如2017年，蘇寧平臺(tái)上新引入近8000家各類家電品類，蘇寧物流已經(jīng)接入2000多家第三方企業(yè)，10萬家平臺(tái)商戶，蘇寧智能家居平臺(tái)接入200多個(gè)品牌，其開放平臺(tái)實(shí)現(xiàn)商品交易額292.36億元。第三，關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與運(yùn)營能力間呈U型關(guān)系，即初始階段隨著關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化程度的提高，運(yùn)營能力反而呈下降趨勢(shì)，達(dá)到一定程度后，會(huì)呈逐漸上升的趨勢(shì)。價(jià)值網(wǎng)絡(luò)中直接關(guān)系或間接關(guān)系既可以產(chǎn)生協(xié)同，又可能發(fā)生沖突，新加入網(wǎng)絡(luò)的不同利益主體間會(huì)先經(jīng)歷磨合期，同時(shí)協(xié)調(diào)成本會(huì)增加，因此導(dǎo)致前期運(yùn)營效率低下，約束了核心企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造，進(jìn)入穩(wěn)定期后，則能正向促進(jìn)運(yùn)營績效。因此，根據(jù)上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H3a：關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與企業(yè)的盈利能力和發(fā)展能力呈正相關(guān)關(guān)系。

H3b：關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與企業(yè)的運(yùn)營能力呈U型關(guān)系。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）研究設(shè)計(jì)

本文研究主題所涉及的研究對(duì)象具有一定的典型性和特殊性，因此基于中國傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特定情境下，選取“互聯(lián)網(wǎng)+”板塊中的259家上市企業(yè)作為研究樣本，并收集其2012-2018年的相關(guān)資料和數(shù)據(jù)。由于不同企業(yè)所處地域分散，企業(yè)逐一去實(shí)地走訪工作量巨大成本高，而問卷調(diào)查主觀性強(qiáng)，回收率低，綜合考慮后，本研究采用文本挖掘、案例研究法和統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合的思維和方法，結(jié)合扎根分析對(duì)收集的樣本資料進(jìn)行分類編碼，采用李克特5級(jí)評(píng)分形式，形成可用數(shù)據(jù)文本。商業(yè)模式數(shù)字化路徑最終的測(cè)量指標(biāo)體系如圖2所示。

研究方案的設(shè)計(jì)、資料的收集和數(shù)據(jù)分析，從2018年3月初開始，直至2019年8月底定稿，歷時(shí)近1年6個(gè)月，共經(jīng)歷6次修改。具體做法如下：第一階段，從2018年3月初到5月底，團(tuán)隊(duì)2位成員在“互聯(lián)網(wǎng)+”板塊上，共隨機(jī)選取30家上市企業(yè)，并搜集這些企業(yè)從2012-2018年的相關(guān)資料和數(shù)據(jù)。其中，年報(bào)數(shù)據(jù)標(biāo)記為R、媒體報(bào)道標(biāo)記為N、企業(yè)官網(wǎng)獲得的材料標(biāo)記為W以及文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫獲得的信息標(biāo)記為D等。第二階段，從2018年6月中旬到8月底，再隨機(jī)選取20家上市企業(yè)，針對(duì)第一階段形成的初步的商業(yè)模式數(shù)字化測(cè)量指標(biāo)體系，根據(jù)國內(nèi)外學(xué)者的意見補(bǔ)充修正，最終確定如圖2所示的指標(biāo)體系。第三階段，從2018年9月初開始到10月底，給分標(biāo)準(zhǔn)的確定。從隨機(jī)選取的50家企業(yè)中，確定出商業(yè)模式數(shù)字化水平最高的企業(yè)，即數(shù)字化領(lǐng)軍者，經(jīng)各項(xiàng)指標(biāo)逐一對(duì)比分析，反復(fù)討論。采用李克特5級(jí)評(píng)分形式，由2名研究員同時(shí)打分，最后形成統(tǒng)一的給分標(biāo)準(zhǔn)。接著，對(duì)前期隨機(jī)選取的30家企業(yè)的所有數(shù)據(jù)，借助SPSS20.0軟件進(jìn)行小樣本測(cè)試和探索性因子分析。第四階段，從2018年11月初到2019年2月中旬，對(duì)本研究選取的所有樣本（259家上市企業(yè)）進(jìn)行打分，以獲得后期實(shí)證模型所需數(shù)據(jù)。第五階段，從2019年2月中旬到3月底，通過企業(yè)年報(bào)、國泰安數(shù)據(jù)庫等提取有關(guān)樣本企業(yè)歷年的員工人數(shù)、營業(yè)總收入、凈利潤、所有者權(quán)益等財(cái)務(wù)指標(biāo)。同時(shí)，整理數(shù)據(jù)，以為后文的實(shí)證檢驗(yàn)提供數(shù)據(jù)支撐。第六階段，從2019年7月初到2019年8月中旬，加入所有樣本企業(yè)2018年最新的年報(bào)數(shù)據(jù)，進(jìn)一步更新、完善后期分析所需的數(shù)據(jù)庫。最后，根據(jù)理論命題建立大樣本實(shí)證模型，對(duì)各研究假設(shè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)并得出最終結(jié)論。

（二）變量的度量、數(shù)據(jù)來源及模型設(shè)定

所有變量如表1所示，通過對(duì)國泰安數(shù)據(jù)庫的相應(yīng)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，提取出三個(gè)測(cè)量變量，運(yùn)營能力、盈利能力和發(fā)展能力作為三個(gè)因變量分別來度量企業(yè)價(jià)值，同時(shí)將各測(cè)量變量值與所在行業(yè)平均值對(duì)比，用李克特5級(jí)評(píng)分形式轉(zhuǎn)化為1-5的分值。另外，為了消除其他因素對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性以及多重共線性等問題，本文引入研發(fā)投入、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)規(guī)模和行業(yè)共六個(gè)控制變量。其中企業(yè)規(guī)模由員工人數(shù)來測(cè)量，并轉(zhuǎn)換成自然對(duì)數(shù)形式，以避免數(shù)量型變量的分布由于左偏或右偏而產(chǎn)生誤差;企業(yè)經(jīng)營的年數(shù)表示企業(yè)年齡，并轉(zhuǎn)換成自然對(duì)數(shù)形式;資產(chǎn)總額測(cè)量的是資產(chǎn)規(guī)模，并轉(zhuǎn)換成自然對(duì)數(shù)形式。本研究主要涵蓋了制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、金融保險(xiǎn)業(yè)等多個(gè)行業(yè)，根據(jù)樣本出現(xiàn)的頻數(shù)，使用分類變量來測(cè)量行業(yè)類型，1代表制造業(yè)，2代表服務(wù)業(yè)，0代表其他行業(yè)?？紤]到數(shù)據(jù)完整性，從原始樣本總計(jì)259家上市公司中剔除了數(shù)據(jù)缺失的上市公司，剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本后共182家，1092個(gè)觀測(cè)值。

根據(jù)前文的理論分析，建立如下數(shù)據(jù)模型：

（1）二次模型：

（三）樣本的數(shù)據(jù)分析

本文借助SPSS20.0 進(jìn)行因子分析，Stata16.0進(jìn)行數(shù)據(jù)模型分析，采用KMO值和Cronbachs Alpha系數(shù)分析測(cè)量指標(biāo)體系的效度和信度（見表1）。解釋變量總Cronbachs Alpha系數(shù)為0.883，被解釋變量總Cronbachs Alpha系數(shù)為0.822，說明測(cè)量指標(biāo)體系的信度較高。從檢驗(yàn)結(jié)果看，各變量的Cronbachs Alpha值均大于0.70，內(nèi)容效度良好。各變量的KMO值基本上均大于0.60，具有較好的建構(gòu)效度。其中被解釋變量主成分分析中盈利能力、運(yùn)營能力、發(fā)展能力三個(gè)因子的因子載荷分別為0.963、0.993、0.957，累積解釋總體方差76.610%。

1.描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性分析

描述性統(tǒng)計(jì)及其對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)見表2。分析得出：（1）用戶數(shù)字化與盈利能力和發(fā)展能力正相關(guān)，與運(yùn)營能力負(fù)相關(guān)，但并不顯著;關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與盈利能力、發(fā)展能力正相關(guān)，與運(yùn)營能力顯著負(fù)相關(guān);關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與盈利能力、發(fā)展能力正相關(guān)，與運(yùn)營能力顯著負(fù)相關(guān)。從這些結(jié)果來看，不能很好地確定解釋變量與被解釋變量之間是線性或U型關(guān)系，還需進(jìn)一步檢驗(yàn)，才能獲得更加準(zhǔn)確的結(jié)論。（2）本文對(duì)所有變量進(jìn)行了中心化處理，觀察計(jì)算出的方差膨脹因子VIF，發(fā)現(xiàn)均在 3 以內(nèi)，且VIF的均值為1.73，因此，可視為排除了多重共線性的影響。

2.理論假設(shè)的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果分析

本文借助Stata16.0對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析，首先對(duì)二次模型進(jìn)行檢驗(yàn)，如果二次模型成立，則不考慮一次模型;如果二次模型不成立，則考慮線性回歸模型。本文采用前向逐步回歸分析法對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行評(píng)估和檢驗(yàn)，即先將控制變量加入模型，以此作為基礎(chǔ)模型，再在此模型基礎(chǔ)上，逐步加入解釋變量，反復(fù)觀察變量的顯著性，直到加入的變量不再顯著為止，以此選出最為適合的模型，作為最終的實(shí)證模型。具體的做法及分析結(jié)果如下。

（1）商業(yè)模式數(shù)字化路徑與運(yùn)營能力關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)。根據(jù)表3，F(xiàn)檢驗(yàn)中，模型1到模型4的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值分別為204.79***、148.88***、161.76***和149.74***，且均在0.01水平上顯著，說明可拒絕二次模型的零假設(shè)，認(rèn)為各系數(shù)不同時(shí)為0，即可建立運(yùn)營能力與各個(gè)解釋變量間的二次曲線模型?？蓻Q系數(shù)R2分別為0.411、0.413、0.424和0.416，說明各模型的擬合優(yōu)度較好。根據(jù)模型2，X1的一次項(xiàng)雖在0.1的水平下顯著，但二次型不顯著，結(jié)果表明用戶數(shù)字化與運(yùn)營能力間不存在顯著的U型關(guān)系，因此，后文會(huì)進(jìn)一步檢驗(yàn)兩者間的線性關(guān)系。根據(jù)模型3，X2的一次項(xiàng)在0.01的水平顯著，平方項(xiàng)則在0.1的水平上顯著，結(jié)果表明關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與運(yùn)營能力間存在顯著的U型關(guān)系，假設(shè)H2b成立，并且極值點(diǎn)為：-[-0.1428/（0.01827*2）]=3.91。根據(jù)模型4，X3的一次項(xiàng)雖在0.05的水平顯著，但平方項(xiàng)不顯著，因此，關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與運(yùn)營能力間并不存在顯著的U型關(guān)系，H3b未得到有力的支持。

根據(jù)表4，在控制了行業(yè)的情況下，F(xiàn)檢驗(yàn)中，模型1到模型4的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值分別為173.11***、131.60***、140.88***和132.19***，仍然均在0.01的水平上顯著?？蓻Q系數(shù)R2分別為0.411、0.413、0.424和0.416，說明各模型的擬合優(yōu)度仍然較好。各系數(shù)的顯著性表明前面的結(jié)論仍然成立，即X2關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與運(yùn)營能力間存在顯著的U型關(guān)系，假設(shè)H2b仍然成立;關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與運(yùn)營能力間并不存在顯著的U型關(guān)系，H3b未得到支持。

在表5中加入交互項(xiàng)，以對(duì)調(diào)節(jié)效應(yīng)做進(jìn)一步檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)中，模型1到模型4的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值分別為204.79***、124.63***、134.54***和128.52***，仍然均在0.01的水平上顯著?？蓻Q系數(shù)R2分別為0.411、0.422、0.425和0.420，說明各模型的擬合優(yōu)度仍然較好。接下來觀察各系數(shù)的顯著性。根據(jù)模型2的結(jié)果，X1的平方項(xiàng)在0.01的水平上顯著，但一次項(xiàng)并不顯著，因此用戶數(shù)字化與運(yùn)營能力間仍然不存在顯著的U型關(guān)系，后文會(huì)進(jìn)一步探討線性關(guān)系是否成立。根據(jù)模型3，X2的一次項(xiàng)在0.01的水平上顯著，平方項(xiàng)不顯著，因此關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與運(yùn)營能力間不存在顯著的U型關(guān)系，且與用戶數(shù)字化和關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化間不存在顯著的交互影響，因此在加入交互項(xiàng)后，H2b反而變得不成立了。但是，根據(jù)模型4，X3的一次項(xiàng)和平方項(xiàng)均在0.05的水平上顯著，并且與X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）的交互項(xiàng)在0.01的水平上顯著負(fù)相關(guān)，數(shù)據(jù)表明關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與運(yùn)營能力間存在顯著的U型關(guān)系，假設(shè)H3b成立，并且受到X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）的負(fù)向調(diào)節(jié)，即在臨界值（約為1.39）的左邊，隨著關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化程度的升高，關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化對(duì)運(yùn)營能力的負(fù)向影響是逐漸減弱的;在臨界值1.39的右邊，隨著關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化程度的提高，關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化對(duì)運(yùn)營能力的正向影響也是逐漸減弱的。

根據(jù)表6，在控制了行業(yè)的情況下，上述結(jié)論仍然成立。數(shù)據(jù)顯示，在F檢驗(yàn)中，模型1到模型4的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值分別為173.11***、112.03***、120.28***和115.24***，仍然均在0.01的水平上顯著?？蓻Q系數(shù)R2分別為0.411、0.422、0.425和0.420，說明各模型的擬合優(yōu)度很好且也有所提高。各系數(shù)的顯著性表明：X1（用戶數(shù)字化與運(yùn)營能力間仍然不存在顯著的U型關(guān)系）;X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）與運(yùn)營能力間的U型關(guān)系仍然變得不顯著，假設(shè)H2b未得到支持;而X3（關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化）與運(yùn)營能力間反而存在顯著的U型關(guān)系，H3b得到支持，但在這種關(guān)系中，X2起到了負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

由于X1（用戶數(shù)字化）與運(yùn)營能力間不存在顯著的U型關(guān)系，因此考慮線性回歸模型，并采用前向逐步回歸分析法加以分析。根據(jù)表7，X1（用戶數(shù)字化）與運(yùn)營能力間顯著正相關(guān)，但是受到X2（關(guān)鍵數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化）的調(diào)節(jié)作用，在控制行業(yè)的情況下，此結(jié)論依然成立。具體分析如下：表7中的數(shù)據(jù)顯示，在F檢驗(yàn)中，各模型的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值分別為200.95***、130.59***和117.01***，均在0.01的水平上顯著?？蓻Q系數(shù)R2分別為0.416、0.4237和0.4250，說明各模型的擬合優(yōu)度仍然較好。在模型2中X1的系數(shù)在0.05的水平上顯著，并且X1（用戶數(shù)字化）與X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）的交互項(xiàng)在0.01的水平上顯著負(fù)相關(guān)。根據(jù)模型3，在控制行業(yè)后，該結(jié)論仍然成立。因此，數(shù)據(jù)結(jié)果表明，假設(shè)H1得到有力的支持，即用戶數(shù)字化能夠促進(jìn)運(yùn)營能力，但是隨著關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化的程度不斷提高，這種促進(jìn)作用會(huì)有所減弱。

（2）商業(yè)模式數(shù)字化路徑與發(fā)展能力關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)分析表明X1（用戶數(shù)字化）、X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）和X3（關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化）與發(fā)展能力間的U型關(guān)系均不顯著?？刂菩袠I(yè)以上結(jié)論仍然成立，H2a和H3a未得到支持。因此，接下來考慮一次模型，并采用前向逐步回歸法加以分析。

根據(jù)表8，數(shù)據(jù)結(jié)果表明X1（用戶數(shù)字化）與發(fā)展能力間呈顯著的正相關(guān)。在F檢驗(yàn)中，模型1到模型4的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值分別為5.98***、5.76***、4.46***和5.55***，且均在0.01水平上顯著，說明可拒絕各線性模型的零假設(shè)，認(rèn)為各系數(shù)不同時(shí)為0，即可建立各個(gè)解釋變量與發(fā)展能力間的線性回歸模型。在模型2中，X1（用戶數(shù)字化）的系數(shù)在0.1的水平上顯著，說明用戶數(shù)字化能正向促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展能力;在模型3中，加入X1與 X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）和X1與 X3（關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化）的交互項(xiàng)后，X1的系數(shù)仍然顯著，但不存在顯著的交互效應(yīng);在模型4中，控制了行業(yè)，X1的系數(shù)仍然顯著，交互項(xiàng)仍不顯著，因此，研究表明X1（用戶數(shù)字化）與發(fā)展能力間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，假設(shè)H1得到支持。

（3）商業(yè)模式數(shù)字化路徑與盈利能力關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)。X1（用戶數(shù)據(jù)化）、X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）和X3（關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化）與盈利能力間不存在顯著的U型關(guān)系;加入交互項(xiàng)U型關(guān)系均不成立;控制行業(yè)，各個(gè)解釋變量與盈利能力間的U型關(guān)系仍不顯著。各個(gè)解釋變量與盈利能力間的線性關(guān)系也不顯著;加入交互項(xiàng)，仍不顯著，控制行業(yè)以上結(jié)論仍然成立。因此，假設(shè)H1、H2a和H3a均未得到有力支持。限于篇幅，此處省略相關(guān)的數(shù)據(jù)表格。

（4）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在前文的回歸中，為了保持結(jié)果穩(wěn)健，在控制了行業(yè)的情況下，X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）和X3（關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化）與運(yùn)營能力之間的U型關(guān)系，仍然成立;用戶數(shù)字化與運(yùn)營能力和發(fā)展能力均呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，控制了行業(yè)，結(jié)論也仍然成立。本文還嘗試了以下幾種穩(wěn)健性測(cè)試：① 剔除X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）可能的異常值，即極大值或極小值樣本后，重新估計(jì)X2與運(yùn)營能力間的關(guān)系模型，以盡可能地消除異常值給計(jì)量結(jié)果造成的偏差。剔除異常值之后，結(jié)論仍然成立，且關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與運(yùn)營能力間的U型關(guān)系變得更加的顯著。② 剔除X3（關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化）可能的異常值，即極大值或極小值樣本后，重新估計(jì)X3與運(yùn)營能力間的關(guān)系模型，以盡可能地消除異常值給計(jì)量結(jié)果造成的偏差。剔除異常值之后，結(jié)論仍然成立，且關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與運(yùn)營能力間的U型關(guān)系同樣變得更加的顯著，且系數(shù)變大，這進(jìn)一步增強(qiáng)了本文結(jié)果的可信度。③剔除X1（用戶數(shù)字化）可能的異常值，即極大值或極小值樣本后，重新估計(jì)X1與運(yùn)營能力和發(fā)展能力間的關(guān)系模型，結(jié)論仍然成立，而且同樣系數(shù)變得更加的顯著。限于篇幅，此處省略相關(guān)的數(shù)據(jù)表格。

五、結(jié)論與啟示

將商業(yè)模式數(shù)字化路徑與企業(yè)績效間的關(guān)系歸納于表9，研究表明：

第一，關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化與運(yùn)營能力間存在顯著的U型關(guān)系，閥值為3.91。研究表明X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）與運(yùn)營能力間存在顯著的U型關(guān)系，并且極值點(diǎn)為：-[-0.1428/（0.01827*2）]=3.91;控制行業(yè)，X2（關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化）與運(yùn)營能力間的U型關(guān)系仍然顯著。該結(jié)論部分支持了埃森哲[27]的研究，在數(shù)字化水平超過閥值（2.9）時(shí)，經(jīng)營績效均值展現(xiàn)出大幅提升。同時(shí)，該結(jié)論也部分支持了國外一些學(xué)者的研究，他們認(rèn)為數(shù)字化能提高效率、資源利用的有效性，降低運(yùn)營成本等[28]。國內(nèi)學(xué)者董曉舟和晁鋼令[29]指出雖有45.3%的企業(yè)采用了O2O融合的戰(zhàn)略，但是否能正向促進(jìn)企業(yè)的經(jīng)營績效，迄今為止還缺乏實(shí)證檢驗(yàn)，本文的研究及結(jié)論也回應(yīng)了此呼吁。

第二，關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與運(yùn)營能力間存在顯著的U型關(guān)系，閥值為1.39。關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化在關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化與運(yùn)營能力關(guān)系間起著顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。即在極值點(diǎn)1.39的左邊，隨著關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化程度的不斷提高，關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化對(duì)運(yùn)營能力的負(fù)向影響不斷減弱;在極值點(diǎn)1.39的右邊，隨著關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化程度的不斷提高，關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化對(duì)運(yùn)營能力的正向作用也會(huì)不斷減弱。

第三，用戶數(shù)字化與運(yùn)營能力和發(fā)展能力間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。由于用戶數(shù)字化是商業(yè)模式數(shù)字化的起點(diǎn)，而發(fā)展能力代表的則是企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模壯大實(shí)力的潛在能力，因此該結(jié)論也符合現(xiàn)實(shí)。該結(jié)論也部分支持了Valter等[30]的研究，他們指出在數(shù)字化客戶體驗(yàn)方面排名前三的企業(yè)比行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的凈利潤率高出8.5%，收入增長率高出7.8%。研究還發(fā)現(xiàn)：關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化在用戶數(shù)字化與運(yùn)營能力的正向關(guān)系間起著顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。這種現(xiàn)象可能因?yàn)殡m然數(shù)字化手段使獲取客戶的速度空前提高，能夠促進(jìn)企業(yè)識(shí)別出用戶潛在的未滿足需求，甚至創(chuàng)造出新的需求，但隨著與數(shù)字化相關(guān)的需求和虛擬資源（如數(shù)據(jù)）的種類不斷增加，提高了資源的利用效率以及未滿足需求與未充分利用的資源間匹配的有效性。

第四，需特別指出的是，商業(yè)模式數(shù)字化各路徑與盈利能力間既不存在顯著的U型關(guān)系，也不存在顯著的線性關(guān)系。本文得出了與現(xiàn)有研究相反的結(jié)論。比如國內(nèi)學(xué)者楊德明和劉泳文[31]采用了2013-2015年中國上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)業(yè)績的影響，指出傳統(tǒng)企業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)的融合，顯著提升了企業(yè)業(yè)績，與未實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”的公司相比，實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”的公司每股收益平均提升了約31%。

根據(jù)研究結(jié)論，得出如下管理啟示：

（1）企業(yè)應(yīng)借助互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字化技術(shù)精準(zhǔn)識(shí)別用戶是誰，真正做到“和對(duì)的人在對(duì)的場(chǎng)景講對(duì)的話”，并給予用戶“量體裁衣”式的體驗(yàn)，提高顧客滿意度，從而促進(jìn)企業(yè)績效。因此，第一，企業(yè)應(yīng)在傳統(tǒng)的年齡、收入等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征之上，深入用戶的生活方式、個(gè)性特征和消費(fèi)場(chǎng)景等進(jìn)行多角度深入分析，通過360度的精準(zhǔn)畫像，實(shí)現(xiàn)用戶精準(zhǔn)識(shí)別。第二，企業(yè)應(yīng)借助數(shù)字化技術(shù)，采用個(gè)性化營銷，提供個(gè)性化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化體驗(yàn)，尤其在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)中，溢價(jià)往往取決于所提供服務(wù)的排他性和個(gè)性化水平。第三，企業(yè)應(yīng)提高能在產(chǎn)品生命周期的不同階段向用戶提供增值服務(wù)的能力。

（2）數(shù)據(jù)已成為繼勞動(dòng)、資本和土地之后又一新的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，企業(yè)需要搭建數(shù)字化平臺(tái)，將其關(guān)鍵業(yè)務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)化管理，真正實(shí)現(xiàn)精細(xì)化和精準(zhǔn)化。與勞動(dòng)力、土地、資本等生產(chǎn)要素相比，數(shù)據(jù)具有可以極低的成本無限復(fù)制且可跨時(shí)空共享等特點(diǎn)，打破了資本、土地、勞動(dòng)力等傳統(tǒng)要素只能通過具有VRIN特征的資源帶來持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，以及供給上量的有限形成對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的制約。一旦完成了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)管理，就可獲得各種有意義的洞察，使多種業(yè)務(wù)創(chuàng)新變得可能，同時(shí)也可重塑它們的商業(yè)模式和客戶體驗(yàn)。

（3）數(shù)字化時(shí)代，網(wǎng)狀實(shí)時(shí)協(xié)同的數(shù)字化價(jià)值網(wǎng)，已經(jīng)開始沖擊線性供應(yīng)鏈，關(guān)鍵合作網(wǎng)絡(luò)化成為了必然趨勢(shì)。與工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代不同，數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的價(jià)值創(chuàng)造更加強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、互補(bǔ)性資產(chǎn)以及協(xié)同效應(yīng)[32]。這就需要企業(yè)主動(dòng)培育數(shù)字化服務(wù)能力，同時(shí)改變組織構(gòu)建方式，從穩(wěn)固的組織邊界進(jìn)化為跨組織的合作，與用戶、供應(yīng)商等利益相關(guān)者建立“在線”連接，實(shí)時(shí)互動(dòng)，從而更高效地實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造。

注釋：

① ABCD：A：Artificial Intelligence人工智能;B：Blockchain區(qū)塊鏈;C：Cloud Computing云計(jì)算;D：Big Data大數(shù)據(jù)。

② 資料來源說明：全文與藍(lán)色光標(biāo)、海爾和蘇寧有關(guān)的數(shù)據(jù)材料，均來自北京藍(lán)色光標(biāo)數(shù)據(jù)科技股份有限公司、青島海爾股份有限公司和蘇寧易購集團(tuán)股份有限公司的公司官網(wǎng)、歷年年報(bào)和媒體訪談等。

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Abstract：Business model digitization is the process of embedding digital technology into business model components to create， deliver， and capture value using new business logic. This paper aims to explore how the business model of an enterprise is digitized， and what is the relationship with corporate performance？ Empirical research has reached the following conclusions： There is a significant positive correlation between user digitization and operational capabilities;a significant positive correlation between user digitization and development capabilities， but date-critical business plays a significant negative adjustment role between the relationship between user digitization and operational capabilities， that is， there is a substitution effect. There is a significant U-shaped relationship between date-critical business and operational capabilities; a significant U-shaped relationship between key cooperative networking and operational capabilities， but it is also significantly negatively affected by date-critical business. There is neither a significant U-shaped relationship nor a significant linear relationship between user digitization， key business digitization， and key cooperation networking and profitability.

Key words：business model;digitalization; corporate performance

（責(zé)任編輯：周正）