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      數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)紡織企業(yè)績(jī)效的影響

      2024-01-25 01:30:10陳赤平
      關(guān)鍵詞:集成度紡織供應(yīng)鏈

      楊 燦,陳赤平

      (湖南工程學(xué)院a.紡織服裝學(xué)院;b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖南湘潭 411104)

      引言

      自黨的十八大以來,黨中央和國(guó)務(wù)院高度重視發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),并將其上升為國(guó)家戰(zhàn)略。黨的十九大報(bào)告提出,要推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。[1]隨后,在十九屆五中全會(huì)中提出“加快數(shù)字化發(fā)展,打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)”[2]。2022年,中國(guó)紡織工業(yè)聯(lián)合會(huì)印發(fā)《紡織行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型三年行動(dòng)計(jì)劃(2022—2024)》,[3]指導(dǎo)紡織企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。紡織企業(yè)應(yīng)當(dāng)順應(yīng)數(shù)字信息高速發(fā)展的潮流,抓住國(guó)家和時(shí)代給予的機(jī)遇,聚焦紡織行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,積極推進(jìn)紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示:2021 年我國(guó)紡織原材料及紡織制品出口額達(dá)304.74 億(美元),紡織品出口額再創(chuàng)歷史新高。[4]但我國(guó)紡織行業(yè)實(shí)力在世界紡織業(yè)中并不算強(qiáng)大。[5]首先,表現(xiàn)在行業(yè)驅(qū)動(dòng)力明顯不足,我國(guó)大多數(shù)紡織企業(yè)是以為國(guó)際上的大企業(yè)或者大品牌進(jìn)行代加工作為主要的經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù),普遍缺乏品牌意識(shí)。[6]其次,我國(guó)紡織企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)裝備總體較為落后,同時(shí)產(chǎn)品的創(chuàng)新力不足,一些技術(shù)裝備和生產(chǎn)工藝(如復(fù)合型多功能材料的研發(fā)以及紡紗、織造、印染等工藝)與世界先進(jìn)水平仍有較大差距。[6]此外,與其他大型制造型企業(yè)相比,紡織企業(yè)在信息化方面也顯得薄弱,大多數(shù)紡織企業(yè)的信息化、數(shù)字化水平還處在較低的水平。[7]針對(duì)這些問題,我國(guó)紡織企業(yè)必須把握好當(dāng)前數(shù)字技術(shù)與制造業(yè)融合發(fā)展的趨勢(shì)和機(jī)遇,加快紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,促進(jìn)紡織企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

      近年來,數(shù)字化轉(zhuǎn)型和企業(yè)績(jī)效的相關(guān)研究主要包括以下兩個(gè)方面:

      第一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的測(cè)度。目前學(xué)術(shù)界對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的評(píng)價(jià)大多以理論定性分析居多,例如有學(xué)者通過根據(jù)“當(dāng)年是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型”來設(shè)置虛擬變量,[8]以此來評(píng)價(jià)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平,但是使用這種方式無法評(píng)價(jià)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度,同時(shí)也存在對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平錯(cuò)估的可能性。為了避免這樣的問題,加之對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行定量分析在實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效之間關(guān)系的研究中具有必要性,因此有部分學(xué)者在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定量分析上進(jìn)行了一些嘗試。諸如:從影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素著手來評(píng)價(jià)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平;[9]采用李克特7 點(diǎn)量表進(jìn)行測(cè)量數(shù)字化轉(zhuǎn)型;[10]等等。然而,這幾種處理方式未能很好地照顧到各行業(yè)間數(shù)字化水平存在的差異,且問卷設(shè)計(jì)存在局限性。有學(xué)者考慮到企業(yè)年報(bào)是具有總結(jié)性和指導(dǎo)性的文件,能夠體現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)理念以及發(fā)展路徑,因此使用企業(yè)年報(bào)中涉及“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”相關(guān)的詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì),以數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)詞頻作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的代理指標(biāo)。[11]

      第二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響及其影響路徑。學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響,還未能形成定論,一部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠給企業(yè)績(jī)效帶來積極的正向促進(jìn)作用。[10]持這一觀點(diǎn)的學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低企業(yè)生產(chǎn)和交易成本、提高物質(zhì)資本和人力資本使用效率[12]、降低供應(yīng)鏈集成度[13]以及緩解融資約束[14]等路徑對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生積極影響。除此之外,有學(xué)者也認(rèn)為內(nèi)部學(xué)習(xí)導(dǎo)向與外部網(wǎng)絡(luò)關(guān)系嵌入[11]、企業(yè)家精神[13]、組織柔性[15]等在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效之間起到了正向的調(diào)節(jié)作用。有學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí),要警惕“IT 悖論”[15],即企業(yè)投入大量資源進(jìn)行數(shù)字化升級(jí),卻很少實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)效益的增長(zhǎng)。

      現(xiàn)有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響的研究主要集中在降低成本、提高效率、組織柔性等視角??傮w來說,目前的路徑探索比較全面,但是鮮有文獻(xiàn)對(duì)影響路徑和作用機(jī)制按照企業(yè)內(nèi)部因素和外部因素進(jìn)行分類探究。從研究樣本上看,一般以非金融上市公司或制造業(yè)上市公司為研究樣本,尚未有根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)、以單獨(dú)某一行業(yè)作為樣本的研究。紡織企業(yè)是我國(guó)典型的傳統(tǒng)行業(yè),目前紡織行業(yè)整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較低,研究紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響及其作用機(jī)制具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

      本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面:第一,以紡織企業(yè)為研究對(duì)象,根據(jù)紡織企業(yè)的特點(diǎn),建立適合測(cè)度紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的詞典,運(yùn)用文本挖掘法對(duì)中國(guó)紡織行業(yè)中的44 家上市公司的數(shù)字化水平進(jìn)行測(cè)算,為其他行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)算提供了可供借鑒的指導(dǎo),并根據(jù)紡織企業(yè)規(guī)模和所有制形式進(jìn)行分類討論,實(shí)證檢驗(yàn)不同規(guī)模、不同性質(zhì)企業(yè)間數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響程度;第二,從紡織業(yè)內(nèi)部資源和外部資源這兩個(gè)研究視角出發(fā),探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)紡織企業(yè)績(jī)效的影響機(jī)制,豐富數(shù)字轉(zhuǎn)型的理論體系和實(shí)證研究。

      一 理論分析與研究假設(shè)

      (一)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效

      紡織企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)績(jī)效的原因。第一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化紡織企業(yè)生產(chǎn)流程。數(shù)字化轉(zhuǎn)型加快了紡織企業(yè)信息化進(jìn)程,能夠幫助紡織企業(yè)打造智能化、網(wǎng)聯(lián)化工廠,加速紡織企業(yè)完成從傳統(tǒng)制造的生產(chǎn)模式到智能制造的轉(zhuǎn)變。[16]第二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升紡織企業(yè)的運(yùn)營(yíng)水平。數(shù)字化技術(shù)融合了信息技術(shù)和通信技術(shù),隨之衍生了平臺(tái)模式的運(yùn)營(yíng)化管理。[17]通過數(shù)字平臺(tái)不但降低了企業(yè)搜尋信息和溝通信息的成本,而且紡織企業(yè)還能利用平臺(tái)進(jìn)行產(chǎn)品的銷售。第三,數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化了紡織企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式。[18]具體來說,數(shù)字化轉(zhuǎn)型為紡織企業(yè)優(yōu)化庫存管理、縮短產(chǎn)品到達(dá)市場(chǎng)的時(shí)間、提供完善的售后處理以及個(gè)性化的服飾設(shè)計(jì)提供了技術(shù)支持。

      當(dāng)前數(shù)字信息技術(shù)的發(fā)展和社會(huì)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)日益完善,各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型開展得如火如荼,然而企業(yè)的變革往往伴隨著巨大的不確定性。[19]數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為企業(yè)變革的一種,其與企業(yè)績(jī)效之間的關(guān)系并不一定是線性增長(zhǎng),更可能是呈非線性的、不規(guī)則的動(dòng)態(tài)變化。[20]一味提倡提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平,而忽視企業(yè)現(xiàn)有的生產(chǎn)模式、企業(yè)資源實(shí)力以及企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略,可能反而不利于企業(yè)績(jī)效的提升。首先,對(duì)紡織企業(yè)而言,當(dāng)前大部分紡織企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型還剛剛起步,信息技術(shù)與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)體系的融合仍處于探索階段,因此大部分紡織企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是“摸著石頭過河”,這種探索式的變革,本身就具有較高的風(fēng)險(xiǎn),因此過度推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,會(huì)占用現(xiàn)有的企業(yè)資源,產(chǎn)生資源錯(cuò)配。[21]其次,對(duì)中小型紡織企業(yè)而言,企業(yè)資源有限、經(jīng)驗(yàn)不足,在這種情況下數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平也很難深入。再者,一些已經(jīng)開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè),其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)不牢,在短期內(nèi)依舊難以搭建起穩(wěn)固的支撐轉(zhuǎn)型的架構(gòu),使得企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型只能停留在試點(diǎn)階段,僅能在某個(gè)職能部門、某類業(yè)務(wù)內(nèi)容上實(shí)施,不能形成全企業(yè)、全場(chǎng)景的數(shù)字化規(guī)模效應(yīng)。[22]最后,根據(jù)邊際效用遞減規(guī)律,隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入,企業(yè)內(nèi)部管理的系統(tǒng)性和復(fù)雜性越來越強(qiáng),內(nèi)外部的協(xié)調(diào)成本也會(huì)逐漸上升,企業(yè)績(jī)效的提升過程會(huì)逐漸放緩甚至出現(xiàn)績(jī)效下降。[23]基于此,本文提出如下假設(shè):

      H1:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)紡織企業(yè)績(jī)效的提升,但呈現(xiàn)倒U 形關(guān)系,即只有適度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能更好地促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展。

      (二)內(nèi)部資源:數(shù)字化轉(zhuǎn)型、經(jīng)營(yíng)成本與紡織企業(yè)績(jī)效

      從企業(yè)內(nèi)部資源的角度分析,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過影響紡織企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本,進(jìn)而影響紡織企業(yè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效。

      數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本,[24]進(jìn)而提升企業(yè)績(jī)效。第一,數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠?yàn)樯a(chǎn)賦能,促進(jìn)生產(chǎn)效率提升。[25]紡織制造型企業(yè)利用先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程,實(shí)現(xiàn)工廠設(shè)備的數(shù)據(jù)采集和遠(yuǎn)程監(jiān)控,獲得完整的、動(dòng)態(tài)的、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù),以及實(shí)時(shí)耗能、運(yùn)行狀態(tài)、產(chǎn)能等生產(chǎn)數(shù)據(jù),在提高生產(chǎn)效率的同時(shí)還能降低生產(chǎn)故障的發(fā)生。第二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于加快存貨周轉(zhuǎn),避免高昂的存貨管理成本。紡織企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以搭建數(shù)字化庫存信息系統(tǒng),能實(shí)現(xiàn)一鍵獲取全球庫存信息,實(shí)現(xiàn)就近最優(yōu)配貨,有效地解決了過去結(jié)構(gòu)性缺貨的問題。第三,數(shù)字技術(shù)具有開放、共享、連接等特點(diǎn),有助于降低企業(yè)的信息搜尋成本,[26]實(shí)現(xiàn)高效率的匹配供給與需求。[24]紡織企業(yè)利用數(shù)字化平臺(tái),能夠使經(jīng)營(yíng)活動(dòng)突破時(shí)間和空間的限制,在采購、營(yíng)銷、物流等方面既提高了經(jīng)營(yíng)效率,又降低運(yùn)營(yíng)成本。

      數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非總是能降低經(jīng)營(yíng)成本。第一,企業(yè)資源具有有限性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是憑空完成的,需要投入企業(yè)資源,而企業(yè)資源是有限的,對(duì)大部分紡織企業(yè)而言,其企業(yè)資源實(shí)力不足以支持企業(yè)進(jìn)行全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型,過度的數(shù)字化投入容易導(dǎo)致企業(yè)資源錯(cuò)配,從而不利于企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的提升。第二,經(jīng)營(yíng)成本存在下限。對(duì)紡織企業(yè)而言,其原材料成本、生產(chǎn)成本、營(yíng)銷成本、管理成本等在一定范圍內(nèi)可以利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)成本壓縮,但是成本支出不可能完全趨零,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)降低經(jīng)營(yíng)成本的積極作用只能在一定的范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)。第三,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)持續(xù)的過程。數(shù)字化技術(shù)是在不斷革新的,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型也需要不斷地更新迭代,數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是一個(gè)一勞永逸的變革,企業(yè)需要隨著數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步,不斷進(jìn)行數(shù)字化升級(jí),這個(gè)過程依舊需要持續(xù)性的企業(yè)資源的投入,這一部分的投入也將成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本的一部分?;诖?,本文提出以下假設(shè):

      H2:企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本與數(shù)字化水平之間呈現(xiàn)先遞減后遞增的正U 形關(guān)系。

      H3:數(shù)字化轉(zhuǎn)型在一定范圍內(nèi)有利于降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升。

      (三)外部資源:數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈集成度與紡織企業(yè)績(jī)效

      從企業(yè)外部資源的角度分析,數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過影響供應(yīng)鏈集成度對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生影響。供應(yīng)鏈集成度可以分為供應(yīng)商集中度和客戶集中度。[16]數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)降低供應(yīng)鏈集成度有較大的積極影響。第一,數(shù)字技術(shù)的升級(jí)使得企業(yè)之間的互聯(lián)互通和信息交流更為高效、便捷,[28]有效地解決了供應(yīng)鏈中信息不透明、交易鏈冗長(zhǎng)等問題,有利于減少企業(yè)對(duì)供應(yīng)商的依賴程度,能夠有效地避免供應(yīng)商過高的議價(jià)能力,降低供應(yīng)商集中度。第二,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)建立更加合理高效的供應(yīng)鏈集成系統(tǒng),優(yōu)化企業(yè)資源配置,進(jìn)而提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效。[29]企業(yè)可以利用數(shù)字技術(shù)從市場(chǎng)中收集到的大量的、多向的和實(shí)時(shí)的信息,對(duì)供應(yīng)鏈中的相關(guān)企業(yè)進(jìn)行及時(shí)審查和調(diào)整,[13]從而提高企業(yè)供應(yīng)鏈體系的合理性,促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升。

      隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入,有些弊端也會(huì)在供應(yīng)鏈這一環(huán)節(jié)顯現(xiàn)出來。第一,企業(yè)可能面臨“大數(shù)據(jù)殺熟”的風(fēng)險(xiǎn)。[29]作為上游供應(yīng)商的顧客,在“大數(shù)據(jù)殺熟”的風(fēng)險(xiǎn)下,企業(yè)與新的供應(yīng)商之間的信任難以建立,會(huì)使企業(yè)趨向于選擇有長(zhǎng)期合作基礎(chǔ)的合作伙伴;作為下游消費(fèi)者的供應(yīng)商,不少紡織零售企業(yè)的產(chǎn)品依賴天貓、淘寶、京東等數(shù)字平臺(tái)進(jìn)行銷售,在“大數(shù)據(jù)殺熟”的情況下,在消費(fèi)者心中的滿意度可能會(huì)降低,尤其是新客戶的流失率會(huì)比較高。第二,“信息爆炸”加大了信息處理和信息甄別的難度,在這種情況下為了降低決策失誤率,提高決策效率,企業(yè)會(huì)趨向于選擇長(zhǎng)期合作的企業(yè)。第三,信息化的高速發(fā)展使企業(yè)有可能面臨客戶因了解到更多信息而流失的風(fēng)險(xiǎn),[29]這一情況反而不利于拓展新的客戶,使供應(yīng)鏈集成度又趨向于提高?;诖耍疚淖龀鋈缦录僭O(shè):

      H4:供應(yīng)鏈集成度與企業(yè)績(jī)效之間呈現(xiàn)正U 形關(guān)系。

      H5:數(shù)字化轉(zhuǎn)型在一定范圍內(nèi)有利于降低供應(yīng)鏈集成度,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升。

      二 研究設(shè)計(jì)與變量說明

      (一)模型設(shè)計(jì)

      1.固定效應(yīng)模型。為了檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)紡織企業(yè)績(jī)效的影響關(guān)系,基于紡織企業(yè)面板數(shù)據(jù),圍繞數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響進(jìn)行實(shí)證分析。根據(jù)假說H1 可得:數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)紡織企業(yè)績(jī)效的影響可能呈現(xiàn)倒U 形的變化趨勢(shì),因此設(shè)定固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型如下:

      Performit為紡織企業(yè)i在t時(shí)期內(nèi)的企業(yè)績(jī)效;Digit為紡織企業(yè)i在t時(shí)期內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度;Dig2表示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的二次項(xiàng);代表一系列控制變量;分別表示個(gè)體效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

      2.中介效應(yīng)模型?;谇拔牡臋C(jī)制分析,借鑒溫忠麟等(2014)[30]對(duì)中介模型的研究,進(jìn)一步檢驗(yàn)假設(shè)H2~H5,即經(jīng)營(yíng)成本率和供應(yīng)鏈集成度在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效之間發(fā)揮的中介作用,構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型。

      其中Med表示中介變量(經(jīng)營(yíng)成本率或供應(yīng)鏈集成度)。

      (二)變量測(cè)量

      1.被解釋變量:企業(yè)績(jī)效(Perform)。參考白福萍等的研究,[12]選取總資產(chǎn)收益率(Roa)來表示,同時(shí)輔以凈資產(chǎn)收益率(Roe)做穩(wěn)健性檢驗(yàn),考慮到數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響可能存在一定的滯后性,本文將總資產(chǎn)收益率(Roa)做滯后一期處理,再次進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

      2.解釋變量:數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平(Dig)。本文參考吳非等[11]、趙宸宇等[31]學(xué)者的做法,對(duì)上市紡織企業(yè)年報(bào)中涉及“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的相關(guān)詞頻進(jìn)行統(tǒng)計(jì),以相關(guān)詞頻作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的代理指標(biāo)。

      本文使用文本分析法構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型變量(Dig)。第一步,收集2012—2021 年紡織行業(yè)上市企業(yè)的公司年報(bào)并轉(zhuǎn)換為文本格式(上市公司年報(bào)均來自巨潮資訊網(wǎng))。第二步,篩選出與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的高頻詞語并制作成詞典,本文在引用趙宸宇《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)構(gòu)建及關(guān)鍵詞選取》(2021)的基礎(chǔ)上,根據(jù)紡織企業(yè)的特點(diǎn),補(bǔ)充“直播帶貨”“微信小程序”“直播”“直播營(yíng)銷”“網(wǎng)紅營(yíng)銷”等分詞。第三步,基于第二步形成的詞典,通過Python 對(duì)所有樣本中的關(guān)鍵詞披露的次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),以此反映企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

      3.控制變量(Controls):為了提高研究的精度,排除其他因素對(duì)回歸分析結(jié)果的影響,綜合參考了于飛等[32]、余菲菲等[15]、冼依婷等[33]學(xué)者的方法,選取以下控制變量:資產(chǎn)負(fù)債率(Tdr)、營(yíng)業(yè)總收入增長(zhǎng)率(Growth)、企業(yè)成立年限(Age)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(Tat)、公司規(guī)模(Size)。

      4.中介變量(Med):本文參考白福萍等使用經(jīng)營(yíng)成本率(Ocr)作為衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本的指標(biāo)。[12]經(jīng)營(yíng)成本率用企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本與企業(yè)經(jīng)營(yíng)收入的比值來表示。供應(yīng)鏈集成度(Cosc),反映的是企業(yè)上下游之間的業(yè)務(wù)規(guī)模與穩(wěn)定性。本文借鑒李琦等人的研究,[13]采用前五大供應(yīng)商采購額/前五大客戶銷售額的值作為供應(yīng)鏈集成度的代理變量(表1)。

      (三)樣本選擇及樣本描述

      為了探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)紡織企業(yè)績(jī)效的影響及其路徑,本文以2012—2021 年我國(guó)紡織行業(yè)中的上市企業(yè)為研究對(duì)象。文中所使用的數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)是通過巨潮資訊網(wǎng)下載的上市公司年報(bào),然后進(jìn)行手動(dòng)整理和Python 程序獲取。企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)來自Wind 和CNRDS 數(shù)據(jù)庫。為了確保數(shù)據(jù)的精確性和保證實(shí)證結(jié)果的可信度,本文對(duì)數(shù)據(jù)做了處理:(1)剔除業(yè)績(jī)較差的ST 和*ST 公司、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常以及數(shù)據(jù)存在缺失的樣本;(2)為了保證數(shù)據(jù)的連貫性,選取十年內(nèi)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)連續(xù)的企業(yè)樣本;(3)為了避免極端數(shù)據(jù)對(duì)研究結(jié)果的影響,對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理。最后得到樣本數(shù)據(jù)共440 條。

      如表2 所示,所選樣本中企業(yè)績(jī)效(Roa)的均值為5.699,最小值為-15.830,最大值為19.290,說明紡織行業(yè)中不同企業(yè)的績(jī)效水平差異較大。數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的均值為0.374,最大值和最小值分別為3.800 和0,可見在紡織企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平有較為明顯的差異,整體來說,紡織行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平還具備很大的進(jìn)步空間。經(jīng)營(yíng)成本率的均值為0.714,最大值為0.963,最小值為0.383,該結(jié)果表示,不同企業(yè)之間經(jīng)營(yíng)成本率存在差異,但是大多數(shù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本率處于中等水平。供應(yīng)鏈集成度的均值為21.932,最大值和最小值分別為54.210 和3.910,該結(jié)果顯示不同企業(yè)的供應(yīng)鏈集成度存在較大的差異,有不少企業(yè)供應(yīng)鏈集成度過高。

      表2 變量及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

      四 實(shí)證分析

      (一)相關(guān)性分析

      在進(jìn)行實(shí)證回歸前,先對(duì)樣本變量進(jìn)行相關(guān)性分析,結(jié)果如表3 所示。

      表3 變量相關(guān)性分析結(jié)果

      從表3 中可以看出,紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與企業(yè)績(jī)效相關(guān)性顯著為倒U 形,這與假設(shè)H1 一致。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的二次項(xiàng)與經(jīng)營(yíng)成本率的相關(guān)系數(shù)為負(fù),與假設(shè)H2 顯著相反,但是相關(guān)系數(shù)方向與回歸系數(shù)方向并不存在一致性,所以需要后續(xù)進(jìn)一步實(shí)證分析。供應(yīng)鏈集成度和經(jīng)營(yíng)成本率與企業(yè)績(jī)效(Roa)之間的相關(guān)系數(shù)均為負(fù)數(shù),可進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)H3 和假設(shè)H5。供應(yīng)鏈集成度與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的二次項(xiàng)相關(guān)系數(shù)為正,與假設(shè)H4 一致。同時(shí),所有變量之間的相關(guān)系數(shù)基本在0.5 以下,說明變量之間不存在多重共線性問題,可進(jìn)行下一步實(shí)證分析。

      (二)基準(zhǔn)回歸分析

      根據(jù)模型和假設(shè),本文首先進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果P值小于0.01,因此本文使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析。首先檢驗(yàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對(duì)紡織企業(yè)績(jī)效的影響,表4 是回歸結(jié)果。列(1)是僅有數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平變量的主效應(yīng)模型,列(2)是加入控制變量的效應(yīng)模型。

      表4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響紡織企業(yè)績(jī)效的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

      從列(1)可以看出,在沒有加入控制變量和中介變量的回歸中,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的一階系數(shù)為7.698 90,二階系數(shù)為-3.957 15,且P值小于1%,顯著水平非常高,與假設(shè)H1 相符。

      列(2)加入了控制變量,從實(shí)證結(jié)果可以看出,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的一階系數(shù)為4.351 22,二階系數(shù)為-3.284 05,一階系數(shù)和二階系數(shù)異號(hào)且在1%的顯著水平下顯著,這與假設(shè)H1 相符合:數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)紡織企業(yè)績(jī)效的提升,但呈現(xiàn)倒U 形關(guān)系,即只有適度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能更好地促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展。這意味著紡織企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中要警惕“一口氣吃成胖子”的思想,要充分考慮企業(yè)資源實(shí)力、企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型邊際貢獻(xiàn)遞減的規(guī)律,合理有序地推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      (三)機(jī)制分析

      1.內(nèi)部資源:數(shù)字化轉(zhuǎn)型、經(jīng)營(yíng)成本率與紡織企業(yè)績(jī)效。為了驗(yàn)證假設(shè)H2 和假設(shè)H3,從企業(yè)內(nèi)部資源的角度分析紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響機(jī)制,表5 顯示了經(jīng)營(yíng)成本率這一影響機(jī)制的回歸結(jié)果。列(3)是從企業(yè)內(nèi)部資源的角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)營(yíng)成本率的影響,列(4)是在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與紡織企業(yè)績(jī)效中加入經(jīng)營(yíng)成本率的回歸結(jié)果。

      表5 加入經(jīng)營(yíng)成本率后的回歸結(jié)果

      列(3)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本率之間的回歸結(jié)果,根據(jù)實(shí)證結(jié)果可以看出,數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的一階系數(shù)為-0.410 20,二階系數(shù)為0.152 15,且均在1%水平下顯著,假設(shè)H2 成立,即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本呈現(xiàn)正U 形關(guān)系。該結(jié)果表明:在合理范圍內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開展,因?yàn)閿?shù)字信息和數(shù)字技術(shù)的智能化、便捷化的特點(diǎn),企業(yè)的生產(chǎn)成本、運(yùn)營(yíng)成本、信息搜集成本等相較于傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式有明顯的降低,但企業(yè)資源的有限性、數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入的持續(xù)性以及經(jīng)營(yíng)成本存在下限等因素又使得企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本不會(huì)隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入而一直下降。

      列(4)是在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與紡織企業(yè)績(jī)效中加入經(jīng)營(yíng)成本率后的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示:紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效之間依舊呈現(xiàn)倒U 形關(guān)系,但系數(shù)出現(xiàn)了不顯著的現(xiàn)象。出現(xiàn)這一結(jié)果可能是在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本的原因很多,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)營(yíng)成本的影響只是其中的一個(gè)因素,而在本文的回歸中,尚未能控制其他因素對(duì)經(jīng)營(yíng)成本的影響,所以導(dǎo)致在加入經(jīng)營(yíng)成本率后,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與企業(yè)績(jī)效之間的回歸結(jié)果不顯著。但是,經(jīng)營(yíng)成本率的系數(shù)為-13.628 03,且在1%的水平下顯著,這說明經(jīng)營(yíng)成本率與企業(yè)績(jī)效之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,即經(jīng)營(yíng)成本率越低,企業(yè)績(jī)效越高,由此也可以證明,在紡織企業(yè)中,在合理范圍內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本率,并以此促使企業(yè)績(jī)效得到提升。

      2.外部資源:數(shù)字化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈集成度與紡織企業(yè)績(jī)效。為了檢驗(yàn)假設(shè)H4 和假設(shè)H5,從企業(yè)外部資源的角度分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響機(jī)制,加入了供應(yīng)鏈集成度進(jìn)行回歸分析。如表6 所示,列(5)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈集成度的影響的回歸結(jié)果,列(6)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與紡織企業(yè)績(jī)效中加入供應(yīng)鏈集成度的回歸結(jié)果。

      表6 加入供應(yīng)鏈集成度后的回歸結(jié)果

      從列(5)的結(jié)果來看,供應(yīng)鏈集成度與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的回歸系數(shù)均在1%水平下顯著,數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的一階系數(shù)為-10.836 06,二階系數(shù)為4.778 44,且均在1%的水平下顯著,即紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與企業(yè)供應(yīng)鏈集成度呈現(xiàn)正U 形關(guān)系,假設(shè)H4 得到證實(shí)。說明在合理范圍內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低供應(yīng)鏈集成度。

      列(6)是在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與紡織企業(yè)績(jī)效中加入供應(yīng)鏈集成度后的回歸結(jié)果。回歸結(jié)果顯示:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的二階系數(shù)為-2.561 61,且在1%的水平下顯著,一階系數(shù)為2.832 47,在10%的水平下顯著,說明加入供應(yīng)鏈集成度后,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與企業(yè)績(jī)效之間的倒U 形關(guān)系依舊成立;供應(yīng)鏈集成度的回歸系數(shù)為-0.095 35,在1%的水平下顯著,即說明供應(yīng)鏈集成度越低,企業(yè)績(jī)效越好。假設(shè)H4 和假設(shè)H5 得到驗(yàn)證:從企業(yè)外部資源的角度分析,在合理范圍內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低供應(yīng)鏈集成度,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升。

      (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      為確保結(jié)果的穩(wěn)健性與可靠性,本文采用以下方法對(duì)以上回歸結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。

      1.替換被解釋變量。使用凈資產(chǎn)收益率(Roe)作為紡織企業(yè)績(jī)效的替換變量重新進(jìn)行回歸分析,具體如表7 所示,均與原回歸結(jié)果保持一致。

      表7 更換被解釋變量后數(shù)字化轉(zhuǎn)型與紡織企業(yè)績(jī)效回歸結(jié)果

      2.滯后效應(yīng)檢驗(yàn)??紤]到數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)紡織企業(yè)績(jī)效的影響可能存在一定的滯后性,因此將紡織企業(yè)績(jī)效滯后一期重新進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表8所示,除了假設(shè)H3 和假設(shè)H5 未能通過檢驗(yàn)外,其他研究結(jié)果基本保持一致。

      表8 滯后一期后數(shù)字化轉(zhuǎn)型與紡織企業(yè)績(jī)效回歸結(jié)果

      經(jīng)過上述檢驗(yàn),本研究的結(jié)論仍然成立,由此表明本研究的結(jié)論具有較高的穩(wěn)健性。

      五 進(jìn)一步分析

      在紡織企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效存在先增后減的倒U 形關(guān)系。對(duì)于不同性質(zhì)、不同規(guī)模的紡織企業(yè)是否會(huì)存在差異?本文將樣本紡織企業(yè)按照企業(yè)規(guī)模和所有制形式進(jìn)行分類討論,結(jié)果如表9所示。

      表9 異質(zhì)性分析:數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效

      (一)企業(yè)規(guī)模視角的異質(zhì)性分組分析

      為驗(yàn)證紡織業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型在不同規(guī)模企業(yè)的異質(zhì)性表現(xiàn),本文參考李琦等人的分類方式將樣本紡織企業(yè)按總資產(chǎn)均值分為大型企業(yè)組(樣本均值以上)和中小企業(yè)組(樣本均值以下)。[13]根據(jù)表9的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),無論是大規(guī)模紡織企業(yè)還是小規(guī)模紡織企業(yè),其數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與企業(yè)績(jī)效之間均呈現(xiàn)先增后減的倒U 形關(guān)系。從顯著性的角度觀察,無論是大規(guī)模企業(yè)還是小規(guī)模企業(yè),二者的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的二階系數(shù)均在1%的水平下顯著;從系數(shù)的角度觀察,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效的回歸方程中,大規(guī)模企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的一階系數(shù)和二階系數(shù)均略高于小規(guī)模企業(yè)。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因可能是:數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要大量的技術(shù)、資金等方面的支持,而中小規(guī)模的紡織企業(yè)資源較為有限,難以進(jìn)行持續(xù)性的資源投入,這在一定程度上阻礙了中小規(guī)模的紡織企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,也影響企業(yè)績(jī)效的提升。

      (二)企業(yè)性質(zhì)視角的異質(zhì)性分組分析

      本文將樣本紡織企業(yè)根據(jù)所有制性質(zhì)分為國(guó)有紡織企業(yè)和非國(guó)有紡織企業(yè)。從表9 的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):在非國(guó)有紡織企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與企業(yè)績(jī)效之間的回歸結(jié)果依舊呈現(xiàn)倒U 形關(guān)系,且數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的一階系數(shù)和二階系數(shù)均在1%的水平下顯著,而國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績(jī)效之間的回歸結(jié)果不顯著。出現(xiàn)這樣的差異可能是:國(guó)有企業(yè)的行動(dòng)決策受國(guó)家政策的影響較大,加之國(guó)家對(duì)國(guó)有企業(yè)的扶持,使得國(guó)有企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的內(nèi)部驅(qū)動(dòng)力不足。而非國(guó)有紡織企業(yè)為了能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下占領(lǐng)一席之地,會(huì)更加積極地開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的探索。因此,非國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平會(huì)較高于國(guó)有企業(yè)。

      結(jié)語

      本文以我國(guó)紡織行業(yè)中上市公司為研究樣本,通過手工整理和Python 程序獲取年報(bào)披露的數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)數(shù)據(jù),從企業(yè)內(nèi)部資源和外部資源兩個(gè)角度出發(fā),實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)紡織企業(yè)績(jī)效的影響及作用機(jī)制,研究結(jié)果表明:

      (1)對(duì)紡織企業(yè)而言,在合理范圍內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高企業(yè)績(jī)效,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平與企業(yè)績(jī)效之間不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系,而是呈現(xiàn)出先增后減的倒U 形關(guān)系。因而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中要警惕企業(yè)資源錯(cuò)配、數(shù)字化轉(zhuǎn)型半途而廢以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型邊際貢獻(xiàn)遞減等問題。

      (2)在合理范圍內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過降低生產(chǎn)成本率和供應(yīng)鏈集成度來提升企業(yè)績(jī)效。一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本率之間呈現(xiàn)先減后增的正U 形關(guān)系。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過降低企業(yè)生產(chǎn)成本、運(yùn)營(yíng)成本以及信息搜尋成本等促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的提升,但是在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí),也需要考慮企業(yè)資源的有限性、經(jīng)營(yíng)成本存在下限以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入的持續(xù)性等問題。另一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)供應(yīng)鏈集成度呈現(xiàn)先減后增的正U 形關(guān)系,數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)間的互聯(lián)互通,有利于企業(yè)建立高效的供應(yīng)鏈集成系統(tǒng)以降低供應(yīng)鏈集成程度,促進(jìn)企業(yè)外部資源的高效利用,從而提高企業(yè)績(jī)效。同時(shí)“大數(shù)據(jù)殺熟”“信息爆炸”帶來的信息處理和信息甄別的挑戰(zhàn)以及客戶流失等問題,也會(huì)導(dǎo)致供應(yīng)鏈集成度的降低。

      (3)從企業(yè)規(guī)模角度看,在大規(guī)模紡織企業(yè)中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響要略高于小規(guī)模的紡織企業(yè);從企業(yè)性質(zhì)角度看,非國(guó)有紡織企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平要高于國(guó)有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。

      本文的研究結(jié)論為紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來了一定的啟示。

      第一,紡織企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入要與企業(yè)資源適配。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在降低經(jīng)營(yíng)成本和降低供應(yīng)鏈集成度方面的作用均存在下限,因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平并非越高越好,只有適度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型才能真正促進(jìn)紡織企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的投入程度和轉(zhuǎn)型側(cè)重點(diǎn)應(yīng)該存在差異,企業(yè)需要根據(jù)企業(yè)自身的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)、資源實(shí)力以及戰(zhàn)略目標(biāo)等制定適合的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃,切忌因盲目追求數(shù)字化轉(zhuǎn)型而造成企業(yè)資源錯(cuò)配,影響企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)績(jī)效的可持續(xù)發(fā)展。另外企業(yè)作為營(yíng)利性組織,除數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入需要適度外,其他的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)同樣需要注意控制成本,以爭(zhēng)取最大限度地提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。

      第二,紡織企業(yè)要利用數(shù)字化技術(shù)提升企業(yè)各方面的經(jīng)營(yíng)能力,實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。一方面,企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本降低具有下限、企業(yè)資源也具有有限性,企業(yè)不應(yīng)該僅把數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)放在降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本這一方面,優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)模式、運(yùn)營(yíng)模式、管理模式等才能真正地、可持續(xù)地促進(jìn)企業(yè)績(jī)效高效提升。另一方面,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在一定范圍內(nèi)有利于供應(yīng)鏈集成度的降低,但是“大數(shù)據(jù)殺熟”“信息爆炸”等也為供應(yīng)鏈集成度的降低帶來了許多的挑戰(zhàn)。因此,企業(yè)要警惕在信息中迷失,而應(yīng)當(dāng)致力于提高企業(yè)自身的信息處理和信息甄別能力,建立與企業(yè)發(fā)展適配的供應(yīng)鏈集成系統(tǒng)。

      第三,紡織企業(yè)要充分抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的機(jī)遇,合理有序地推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,尤其是中小型紡織企業(yè)和國(guó)有紡織企業(yè),目前的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平相對(duì)較低,要密切關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài),循序漸進(jìn)地推進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

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