雙維數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與新產(chǎn)品開發(fā)績效

摘 要：基于272家有效企業(yè)樣本，從“技術-市場耦合”分類視角對數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略進行雙維劃分，深入探索雙維轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對新產(chǎn)品開發(fā)效率、效果的作用機制及強度差異，進一步驗證創(chuàng)新開放度的關鍵調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)：生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略與商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略均能提高新產(chǎn)品開發(fā)效率且前者正向作用更強，兩種戰(zhàn)略均能促進新產(chǎn)品開發(fā)效果且商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略正向作用更強。同時，更高的創(chuàng)新開放度不僅正向調(diào)節(jié)生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略與新產(chǎn)品開發(fā)效率、效果間關系，也對商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略與新產(chǎn)品開發(fā)效率、效果間正向作用具備促進作用。

關鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；新產(chǎn)品開發(fā)；創(chuàng)新開放度

中圖分類號：F062；F273.1

文獻標識碼：A文章編號：1003-3890（2025）02-0031-10

一、研究背景

2022年，習近平總書記在黨的二十大報告中指出，“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合”。當前數(shù)字化已成為實體經(jīng)濟謀求高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展的必然選擇。與此同時，完備的產(chǎn)業(yè)體系、海量數(shù)字用戶為我國企業(yè)的新產(chǎn)品開發(fā)（New product development，簡稱NPD）帶來獨特優(yōu)勢。轉(zhuǎn)型浪潮下“現(xiàn)象級”新產(chǎn)品在創(chuàng)造市場“爆款”、引領產(chǎn)業(yè)潮流的同時，也幫助企業(yè)在市場競爭中獲取一席之地甚至“彎道超車”。然而，回歸商業(yè)實踐，我國企業(yè)這條“NPD轉(zhuǎn)型必經(jīng)之路”依舊充滿艱難。據(jù)2021年畢馬威和麥肯錫研究數(shù)據(jù)，96%的企業(yè)正處在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的某個階段且失敗率高達80%，中國信息通信研究院調(diào)查發(fā)現(xiàn)我國企業(yè)轉(zhuǎn)型失敗率甚至超過90%。綜合而言，模糊的轉(zhuǎn)型方向、極高的轉(zhuǎn)型失敗率導致多數(shù)企業(yè)陷入了績效實現(xiàn)與數(shù)字生存的“雙重困境”。

困境之中，企業(yè)家與管理者逐漸意識到數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的關鍵作用。清華大學全球產(chǎn)業(yè)研究院《中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報告（2020）》數(shù)據(jù)顯示，我國39%的企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃模糊，且多數(shù)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型依舊停留在“炒概念”“喊口號”階段。因而，如何明確企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略？如何根據(jù)企業(yè)NPD績效目標進行科學戰(zhàn)略決策？這些問題的解決是破局企業(yè)轉(zhuǎn)型困境的重要議題。值得注意的是，現(xiàn)存國內(nèi)外數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略研究為本文提供了一些解決思路。從轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略維度細分出發(fā)，現(xiàn)存研究在明確轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對NPD活動關鍵作用的基礎上，指出了轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略具備的多維性特征，從時間順序視角、價值鏈視角、產(chǎn)品（服務）視角等給出了一定嘗試性劃分^[1]。從轉(zhuǎn)型創(chuàng)新情境探索出發(fā)，現(xiàn)存研究明確了開放式創(chuàng)新在NPD背景下的重要意義，并指出數(shù)字轉(zhuǎn)型話題下開放式創(chuàng)新具備的關鍵情境作用^[2]。

縱覽現(xiàn)存研究，雖然從不同視角對轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略進行了維度劃分，但尚未形成一定主導性劃分標準。針對NPD背景下不同轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對NPD績效可能存在的差異性作用，現(xiàn)存文獻尚未通過完備的實證研究給出明確參考。同時，作為企業(yè)開放創(chuàng)新水平的重要度量標準，創(chuàng)新開放度是否在轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與NPD績效間扮演關鍵情境作用、創(chuàng)新開放度的調(diào)節(jié)作用方向依舊亟待明確。因此，針對上述研究背景與不足，本文擬在NPD背景下，針對數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略研究引入“技術-市場耦合”視角，基于數(shù)字化賦能理論深入探索雙維轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對NPD效率、NPD效果可能存在的差異化作用機制。進一步地，將創(chuàng)新開放度作為關鍵調(diào)節(jié)變量納入概念模型，以明晰企業(yè)差異化開放創(chuàng)新水平對“戰(zhàn)略-績效”間關系可能存在的關鍵調(diào)節(jié)作用。

二、理論基礎與研究假設

（一）理論基礎

1.NPD背景下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。NPD作為企業(yè)價值創(chuàng)造的核心，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程天然具有復雜性和系統(tǒng)性，這為深化數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略理論提供了豐富的研究情境。數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略（Digital transformation strategy）是企業(yè)在一定轉(zhuǎn)型目標的基礎上，將數(shù)字技術應用于產(chǎn)品設計、規(guī)模生產(chǎn)、價值主張，以及商業(yè)模式傳遞等流程并創(chuàng)造競爭優(yōu)勢的過程^[1]。值得注意的是，NPD活動的特殊性為數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略帶來了鮮明的雙維屬性。一方面，企業(yè)需要通過數(shù)字技術對研發(fā)設計、生產(chǎn)制造、質(zhì)量控制等環(huán)節(jié)進行全方位升級，構(gòu)建智能化、網(wǎng)絡化的產(chǎn)品創(chuàng)新體系；另一方面，企業(yè)也需要依托數(shù)字化手段加強與用戶的互動，提升對市場需求的精準感知能力，并實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新過程中的快速迭代與柔性調(diào)整。綜合來看，源自NPD情境的“技術-市場”雙維屬性決定了當前數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略研究需要開展更為深入的剖析，以便更好地把握企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對NPD的影響機理。

2.“技術-市場耦合”分類視角下的雙維轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。如圖1所示，遵循“技術-市場耦合”分類視角，本文將NPD背景下數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略劃分為生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略與商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略兩種類型^[3]。其中，技術視角下生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略強調(diào)數(shù)字技術在組織現(xiàn)有生產(chǎn)過程中的應用；市場視角下商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略側(cè)重數(shù)字技術對企業(yè)原有生產(chǎn)商業(yè)模式、顧客價值創(chuàng)造過程的變革。前者以數(shù)字技術推動企業(yè)數(shù)字生產(chǎn)制造為目標，通過互聯(lián)網(wǎng)技術、云技術、人工智能技術、組織間協(xié)同技術等數(shù)字技術的引入，完成企業(yè)原有生產(chǎn)流程數(shù)字化變革的過程。后者以數(shù)字技術創(chuàng)造客戶價值為目標，通過數(shù)字技術在客戶體驗過程中的關鍵支撐作用，完成全新價值主張的創(chuàng)造甚至商業(yè)模式的創(chuàng)新。

3.數(shù)字化賦能理論（Digital Empowerment Theory）。其核心觀點認為數(shù)字化賦能行為是現(xiàn)代企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要推動力，是催生企業(yè)發(fā)展新動能、新業(yè)態(tài)、新模式的重要方式^[4]。強調(diào)數(shù)字化賦能不僅豐富了企業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容，催生了共享經(jīng)濟、平臺經(jīng)濟、智能制造數(shù)字化等新模式，也提升了企業(yè)生產(chǎn)活動中的驅(qū)動效率^[5]。首先，數(shù)字化賦能改變了企業(yè)產(chǎn)品設計與生產(chǎn)創(chuàng)新的傳統(tǒng)形式，表現(xiàn)在大數(shù)據(jù)利用、數(shù)字技術應用、生產(chǎn)過程柔性化對原有生產(chǎn)流程及產(chǎn)品迭代的數(shù)字化變革過程^[6]；其次，數(shù)字化賦能帶來了企業(yè)價值創(chuàng)造模式，表現(xiàn)在企業(yè)應用數(shù)字化員工授權、用戶參與協(xié)同創(chuàng)新、用戶參與價值共創(chuàng)等形式對產(chǎn)品所含客戶價值的提升；最后，數(shù)字化賦能構(gòu)建了企業(yè)所處技術創(chuàng)新生態(tài)，表現(xiàn)在數(shù)字技術與傳統(tǒng)技術的交叉融合，幫助企業(yè)構(gòu)建以數(shù)字生態(tài)為創(chuàng)新基礎的多重創(chuàng)新生態(tài)及價值網(wǎng)絡^[7]。

（二）研究假設

1.雙維轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與新產(chǎn)品開發(fā)效率。針對新產(chǎn)品開發(fā)績效（NPD performance），現(xiàn)有研究從效率與效果雙維度提供了較為全面的度量與理解^[6]。NPD效率指企業(yè)開發(fā)活動的速度與成本節(jié)約程度，在度量時主要通過開發(fā)速度與成本控制來體現(xiàn)。NPD效果指新產(chǎn)品滿足銷售與盈利能力的程度，在度量時主要通過顧客感知滿意度與長期財務狀況來體現(xiàn)。

針對生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效率的影響。一方面，生產(chǎn)流程數(shù)字變革增強了原有生產(chǎn)過程的可協(xié)調(diào)性與靈活性，進一步提升了產(chǎn)品推向市場的速度。數(shù)字技術賦能視角下，不同于企業(yè)原有的單一化生產(chǎn)合作模式，數(shù)字化生產(chǎn)合作網(wǎng)絡幫助企業(yè)打破了“工廠圍墻”，實現(xiàn)了從產(chǎn)品設計開始的各環(huán)節(jié)間的共享與集成^[3]。另一方面，生產(chǎn)流程的數(shù)字化優(yōu)化了NPD管理流程，進一步加強了對開發(fā)成本的控制。數(shù)字技術賦能開發(fā)團隊將生產(chǎn)活動中的管理信息、流程信息、資源消耗信息、人員凈流出（流入）信息全部進行數(shù)據(jù)化處理，通過各生產(chǎn)子流程的預算分配匯總?cè)a(chǎn)總流程，進一步實現(xiàn)生產(chǎn)預算、成本消耗的精細化管理。在企業(yè)生產(chǎn)“前線”，數(shù)字化賦能幫助企業(yè)實現(xiàn)對生產(chǎn)線的實時監(jiān)控與質(zhì)量檢測，降低了設備偶發(fā)性停機與維修狀況可能帶來的成本損耗。因此，提出：

H1a：生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略正向影響新產(chǎn)品開發(fā)效率。

針對商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效率的影響。一方面，商業(yè)模式數(shù)字化對全新價值主張與價值共創(chuàng)的強調(diào)提升了設計研發(fā)環(huán)節(jié)的速度，通過互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字社群以及消費大數(shù)據(jù)分析等數(shù)字化手段改變了企業(yè)與消費者間傳統(tǒng)的聯(lián)結(jié)方式^[7]，大幅降低了企業(yè)在產(chǎn)品設計階段對消費者需求的把握難度，加速了開發(fā)環(huán)節(jié)研發(fā)設計階段的樣品盡快投入生產(chǎn)。另一方面，商業(yè)模式數(shù)字化與外界環(huán)境間多元聯(lián)結(jié)提升了企業(yè)整體資源配置效率，降低了生產(chǎn)活動成本。商業(yè)模式的數(shù)字化更改了企業(yè)與外部商業(yè)環(huán)境主體間的互動方式，數(shù)據(jù)不再是企業(yè)生產(chǎn)被孤立的個體，而是黏合生產(chǎn)者與消費者、產(chǎn)品與需求的重要工具。值得注意的是，NPD效率的提升往往更依賴企業(yè)對大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)節(jié)中面臨技術困境與生產(chǎn)障礙的針對性解決。雖然商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略能夠通過研發(fā)設計、商業(yè)化階段全新價值主張的推出與聯(lián)結(jié)模式創(chuàng)新幫助企業(yè)迅速把握生產(chǎn)方向并降低成本損耗，但針對產(chǎn)品投產(chǎn)階段可能面臨的數(shù)字化生產(chǎn)阻礙與流程遲滯，商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略的作用強度會受到一定削弱。因此，提出：

H1b：商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略正向影響新產(chǎn)品開發(fā)效率，但比生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略更弱。

2.雙維轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與新產(chǎn)品開發(fā)效果。針對生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效果的影響。一方面，生產(chǎn)流程數(shù)字化提高了開發(fā)團隊把握創(chuàng)新性開發(fā)機會的能力，強化了新產(chǎn)品對顧客而言的新穎性。數(shù)字化賦能下，數(shù)字技術對研發(fā)設計環(huán)節(jié)的全面改造幫助開發(fā)團隊突破時間與空間限制，團隊間聯(lián)通能力的增強使企業(yè)團隊能夠捕捉轉(zhuǎn)瞬即逝的創(chuàng)新性開發(fā)想法^[8]。開發(fā)團隊內(nèi)部，數(shù)字化手段加強了研發(fā)環(huán)節(jié)與營銷環(huán)節(jié)間緊密聯(lián)結(jié)，通過實時信息協(xié)同、多重生產(chǎn)數(shù)據(jù)反饋，增加了企業(yè)推出具有市場競爭力產(chǎn)品的可能性^[8]。另一方面，生產(chǎn)流程數(shù)字化對企業(yè)底層技術的帶動有效促進企業(yè)技術創(chuàng)新水平，提升了財務盈利能力。通過對原有制造工藝的改進，數(shù)字賦能下的精細化、智能化生產(chǎn)模式將帶動研發(fā)設計環(huán)節(jié)、生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)創(chuàng)新能力的顯著提升^[9]。因此，提出：

H2a：生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略正向影響新產(chǎn)品開發(fā)效果。

針對商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效果的影響。一方面，商業(yè)模式的數(shù)字化更迭提升了新產(chǎn)品的新穎性，提高了顧客滿意度水平。數(shù)字化賦能視角下，數(shù)字化商業(yè)模式為顧客提供了區(qū)別于傳統(tǒng)交互方式的新聯(lián)結(jié)形式^[3]，通過讓顧客積極參與服務與提供數(shù)據(jù)源的方式融入新產(chǎn)品的價值創(chuàng)造過程，滿足了顧客對產(chǎn)品購買、消費、使用階段的新穎性需求，進而對新產(chǎn)品的正向推廣產(chǎn)生強化作用。另一方面，商業(yè)模式數(shù)字化通過滿足長期價值需求來提升企業(yè)財務盈利水平。商業(yè)模式數(shù)字化能夠?qū)PD制造系統(tǒng)與銷售系統(tǒng)進行互相聯(lián)通，實現(xiàn)顧客需求信息與產(chǎn)品偏好信息在生產(chǎn)階段的快速集成，便于企業(yè)更好地滿足顧客長期需求^[5]。值得注意的是，盡管生產(chǎn)流程數(shù)字化通過創(chuàng)新性開發(fā)機會把握、底層技術能力提升強化NPD效果，但該戰(zhàn)略的實施仍舊難以觸及或影響商業(yè)化階段企業(yè)與顧客及外部主體間各生產(chǎn)關系的聯(lián)結(jié)，導致對潛在市場及顧客長期需求的把握及洞悉能力不足的困境，這在一定程度上削弱了生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效果的正向作用。因此，提出：

H2b：商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略正向影響新產(chǎn)品開發(fā)效果，且比生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略更強。

3.創(chuàng)新開放度的調(diào)節(jié)作用。創(chuàng)新開放度（Innovation openness）不僅代表了組織與外部環(huán)境達成的合作關系、創(chuàng)新要素流動，也體現(xiàn)了組織對外部創(chuàng)新資源的依賴、獲取外部知識的難易，以及對外進行創(chuàng)新時對資源的融入水平^[10]。雖然更高的創(chuàng)新開放度對外部資源的獲取與內(nèi)外部資源的結(jié)合能夠通過壓縮成本耗費、促進要素整合的方式激發(fā)組織績效實現(xiàn)，但同樣會因為可能存在的外部技術依賴、交易成本提升、核心知識泄露等負面效應為企業(yè)績效帶來不利影響。因此，創(chuàng)新開放度在“轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略-NPD績效”間調(diào)節(jié)作用方向亟待明確。

針對創(chuàng)新開放度對生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略與NPD績效間關系的調(diào)節(jié)作用。一方面，高創(chuàng)新開放度拓展了企業(yè)異質(zhì)性數(shù)字技術資源的獲取渠道，為生產(chǎn)流程數(shù)字轉(zhuǎn)型帶來更廣泛的技術解決方案^[7]。當生產(chǎn)轉(zhuǎn)型面臨技術選擇困境、技術路線抉擇時，更強的技術資源池能夠幫助企業(yè)追蹤產(chǎn)業(yè)發(fā)展技術軌跡，預測開發(fā)活動中前沿數(shù)字技術發(fā)展，進而增強數(shù)字技術抉擇的可靠性。另一方面，高創(chuàng)新開放度增強了企業(yè)在數(shù)字技術應用中對隱性知識的理解能力，通過不同領域知識間因果關系的貫通性理解激發(fā)了獨特性創(chuàng)新想法與新知識的產(chǎn)生。隨著創(chuàng)新開放度的提高，高信任關系、合作默契、合作慣性刺激了企業(yè)間的隱性知識轉(zhuǎn)移、整合與共享^[11]，進一步通過隱性知識整合強化企業(yè)基礎創(chuàng)新能力，促進企業(yè)對異質(zhì)性跨界技術的準確把握。同時，更高的開放創(chuàng)新度幫助企業(yè)充分理解不同領域知識間的因果關系，在NPD活動中建立自身獨有的環(huán)境知識體系，強化企業(yè)將異質(zhì)性信息與外部創(chuàng)新生態(tài)相整合的應用能力，提升生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略作用于NPD效率、效果維度的表現(xiàn)水平。因此，提出：

H3：創(chuàng)新開放度正向調(diào)節(jié)生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略與NPD效率、NPD效果間的關系。

針對創(chuàng)新開放度對商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略與NPD績效間關系的調(diào)節(jié)作用。一方面，高創(chuàng)新開放度降低了企業(yè)商業(yè)模式更新的風險與成本。隨著創(chuàng)新開放度的提高，企業(yè)與跨界創(chuàng)新主體間合作會促進NPD活動的協(xié)同效應，幫助開發(fā)團隊建立跨越現(xiàn)有組織邊界的創(chuàng)新網(wǎng)絡。創(chuàng)新網(wǎng)絡的建立，能夠增強開發(fā)團隊內(nèi)部的創(chuàng)新氛圍，并在網(wǎng)絡內(nèi)部實現(xiàn)創(chuàng)新風險與創(chuàng)新投入的共同分擔，強化開展商業(yè)模式數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主動性。另一方面，高創(chuàng)新開放度強化了開發(fā)團隊與各合作主體間的密切聯(lián)系，幫助企業(yè)將跨界市場知識有效轉(zhuǎn)化為市場機會。隨著創(chuàng)新開放度的提高，開發(fā)團隊與外部潛在用戶、供應商、科學機構(gòu)間的高頻聯(lián)系幫助企業(yè)更好掌握環(huán)境知識，不僅有益于企業(yè)更快將市場信息應用于產(chǎn)品目標用戶設計，也幫助企業(yè)避免了價值主張構(gòu)思階段可能出現(xiàn)的不良設計可能性。同時，高創(chuàng)新開放度增強了企業(yè)與內(nèi)外部市場知識的互動，幫助利用可復制性、共享性、規(guī)模性較強的新產(chǎn)品的推出為顧客傳遞了全新的價值主張，以此完成對商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略與NPD雙維績效間關系的強化。因此，提出：

H4：創(chuàng)新開放度正向調(diào)節(jié)商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略與NPD效率、NPD效果間的關系。

綜上，本文提出研究整體概念模型，如圖2所示。

三、研究設計

（一）問卷設計與數(shù)據(jù)收集

本文問卷設計主要借鑒國內(nèi)外頂級期刊成熟量表及度量，結(jié)合企業(yè)NPD活動及轉(zhuǎn)型實踐對各題項描述進行科學調(diào)整。問卷前期設計采用德爾菲法及雙向翻譯保障題項設置、語言表述準確性。為降低同源偏差可能對結(jié)果帶來的影響，采取AB雙問卷形式進行問卷設計。其中：A問卷主要涉及宏觀戰(zhàn)略相關變量度量，由樣本企業(yè)大股東、董事或高級管理人員填寫；B問卷主要涉及微觀NPD活動相關變量度量，由開發(fā)部門經(jīng)理、生產(chǎn)團隊負責人等中級管理人員填寫。本文涉及變量若無特殊說明，均采用李克特7級量表進行度量，1表示很低或非常不同意，7表示很高或非常同意。

研究團隊實地走訪20家企業(yè)進行預調(diào)研，并針對預調(diào)研受訪者集中反饋問題對個別題項數(shù)量與描述進行一定修正。正式大規(guī)模發(fā)放過程中，通過以下手段保障所獲數(shù)據(jù)樣本的代表性。首先，根據(jù)北京大學數(shù)字金融研究中心發(fā)布的各省份數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020），樣本企業(yè)主要來自數(shù)字化程度Top15省份，如浙江、江蘇、湖北、廣東、陜西等地；其次，樣本企業(yè)主要歸屬高新技術寬泛行業(yè)分類，涵蓋制造、機械、機電、信息技術行業(yè)等；再次，樣本企業(yè)在近2年內(nèi)需開展明確的數(shù)字化轉(zhuǎn)型嘗試，并具備將新產(chǎn)品完整推向市場的經(jīng)驗；最后，受訪者至少是企業(yè)中層管理者，需要在樣本企業(yè)具備3年以上的工作時間（成立時間小于3年的樣本企業(yè)除外）。

本文正式問卷發(fā)放473份，為保障問卷回收率及有效率，研究團隊通過線上會議、語音通話等形式對受訪者遇到的問題進行一對一指導。最終，回收問卷352份，回收率為74.42%。剔除無效問卷后，剩余有效問卷272份，有效率為57.51%。

（二）變量度量

本文涉及主要變量的度量如下：生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略度量主要參考Dutta et al.^[12]、池仁勇等^[3]的研究，以及發(fā)布于2016年的我國《智能制造能力成熟度模型白皮書》；商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略度量主要參考Matt et al.^[13]、池仁勇等^[3]的研究；新產(chǎn)品開發(fā)效率與新產(chǎn)品開發(fā)效果均采用4題項度量，度量題項主要參考Mauerhoefer et al.^[14]的研究；創(chuàng)新開放度主要參考蔣振宇等^[15]的研究，采用4題項進行度量。

本文主要變量的測量題項如表1所示。

本文選取企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、發(fā)展階段、企業(yè)性質(zhì)、環(huán)境動蕩性、NPD投入與利益相關者壓力作為控制變量。其中，采用企業(yè)自然存續(xù)年限取自然對數(shù)（Ln值）度量企業(yè)年齡；采用企業(yè)正式員工數(shù)量自然對數(shù)（Ln值）度量企業(yè)規(guī)模；采取啞變量形式（是否初始、成長、成熟、衰退階段）度量企業(yè)發(fā)展階段；采取啞變量形式（是否國有、民營、外資企業(yè)）度量企業(yè)性質(zhì)；采用最新自然年內(nèi)NPD投入占銷售總額的比重度量NPD投入水平；利用7級李克特量表，通過4題項對環(huán)境動蕩性與利益相關者壓力進行有效度量。

（三）描述性統(tǒng)計分析

本文涉及主要變量的描述性統(tǒng)計分析，如表2所示。其中：主要變量間相關系數(shù)水平均處于可接受范圍內(nèi)（0.240～0.499），且均小于各變量平均抽取方差值（AVE值）的平方根（對角線加粗數(shù)字），可初步判斷各變量能夠被有效區(qū)分。同時，各變量間方差膨脹因子（VIF值）均小于閾值10，說明變量間多重共線性問題存在可能性較小。

四、結(jié)果分析

（一）信度與效度檢驗

本文涉及主要變量信效度，如表1所示。所有變量Cronbach's α及復合信度值（CR值）均大于0.8（除創(chuàng)新開放度Cronbach's α值為0.796以外），說明研究涉及主要變量具有較強的信度水平。各測量題項因子載荷均大于0.7，且各變量AVE值均大于0.6，證明各變量具有良好的聚合效度與結(jié)構(gòu)效度。

作為本文關鍵自變量，相比更多成熟量表參考與借鑒的NPD績效與創(chuàng)新開放度等變量而言，兩種數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的信效度水平對研究模型的檢驗至關重要。首先，采用KMO和Bartlett球形檢驗，結(jié)果顯示兩自變量KMO值分別為0.767與0.863，均大于閾值0.7。并且，Bartlett球形檢驗中兩自變量Sig.值均低于0.001，證明兩變量具備進一步因子分析的資格。其次，探索性因子分析結(jié)果顯示，兩自變量因子載荷均高于標準閾值0.7。對兩變量解釋總方差分析發(fā)現(xiàn)，最大方差旋轉(zhuǎn)法下兩變量方差累計解釋率分別為66.615%與65.840%，說明本文的各因子題項設置可以包含大部分的測量信息。最后，如表3所示，對兩個自變量利用一階因子分析模型進行驗證性因子分析。結(jié)果顯示，X²/df值分別為2.082與1.640（低于閾值3），GFI、CFI、TLI值皆高于閾值0.9，RMSEA值皆小于0.1，說明兩個模型的擬合水平較高，即生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略與商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略結(jié)構(gòu)效度較好，能夠適用于后續(xù)研究驗證。

（二）共同方法偏差檢驗

采用哈爾曼單因素檢驗方法判斷該最大公因子對測量變異的解釋水平（可容忍閾值為30%），限定提取特征值為1時，最大公因子解釋占比為10.8%，遠小于可容忍閾值，因此可以初步排除“一個因子代表了全部變異”這一可能性。然后，進行驗證性因子分析模型對比。結(jié)果顯示（見表4），相比五因素全變量模型，單因素模型顯然缺乏足夠擬合度，進一步排除了研究中同源方差對結(jié)果可能存在的影響。

（三）結(jié)果與分析

本文主要采用多重回歸分析、Z檢驗等方法對所提假設進行驗證。

如表5所示，模型M1中將全部控制變量與調(diào)節(jié)變量進行回歸，隨后在M1基礎上加入生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略得到模型M2，結(jié)果顯示：生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效率有顯著正向影響（β=0.40，Plt;0.001），假設H1得到支持。在模型M1基礎上加入商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略得到模型M3，結(jié)果顯示：商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效率有顯著正向影響（β=0.17，P lt;0.01），假設H2前半段得到支持。為進一步檢驗兩自變量與NPD效率間作用關系相對強弱，利用Z檢驗驗證模型M2、M3相關系數(shù)差異顯著性，結(jié)果顯示Z=3.24，可推斷兩回歸系數(shù)在0.01水平上存在顯著性差異，即生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效率的正向作用強于商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略，假設H2后半段得到支持。

如表6所示，模型M8中將全部控制變量與調(diào)節(jié)變量進行回歸，隨后在M8基礎上加入生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略得到模型M9，結(jié)果顯示：生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效果有顯著正向影響（β=0.26，Plt;0.001），假設H3得到支持。在模型M8基礎上加入商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略得到模型M10，結(jié)果顯示：商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效果有顯著正向影響（β=0.44，Plt;0.001），假設H4前半段得到支持。為進一步檢驗兩個自變量與NPD效果間作用關系相對強弱，利用Z檢驗驗證模型M9、M10相關系數(shù)差異顯著性，結(jié)果顯示：Z=2.31，可推斷兩回歸系數(shù)在0.05水平上存在顯著性差異，即商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效果的正向作用強于生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略，假設H4后半段得到支持。

如表5、表6所示，模型M5、M12中分別檢驗創(chuàng)新開放度在生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略與NPD績效雙維度間調(diào)節(jié)作用。結(jié)果顯示：創(chuàng)新開放度均正向調(diào)節(jié)生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效率（β=0.17，Plt;0.01）、NPD效果（β=0.15，Plt;0.05）的正向影響，假設H3得到支持。類似地，模型M6、M13結(jié)果顯示，創(chuàng)新開放度均正向調(diào)節(jié)商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略對NPD效率（β=0.21，Plt;0.001）、NPD效果（β=0.13，Plt;0.05）的正向影響，假設H4得到支持。

（四）穩(wěn)健性檢驗

本文主要采用兩階段最小二乘法進一步排除內(nèi)生性問題對結(jié)果的干擾。如表7所示，將全部控制變量、調(diào)節(jié)變量與雙維戰(zhàn)略進行回歸，將與生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略顯著的變量（企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)發(fā)展階段、創(chuàng)新開放度）與該戰(zhàn)略進行回歸并取殘差，殘差結(jié)果即為該戰(zhàn)略的預測變量（記為“生產(chǎn)流程數(shù)字化～”）；類似地，得到商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略的預測變量（記為“商業(yè)模式數(shù)字化～”）。

如表8所示，將兩個預測變量分別與NPD效率、NPD效果進行多重回歸分析。模型M15中，將全部控制變量、調(diào)節(jié)變量與NPD效率進行回歸檢驗，隨后，在M15基礎上分別加入兩個轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略得到模型M16、M17，結(jié)果顯示：生產(chǎn)流程數(shù)字化～（β=0.37，Plt;0.001）、商業(yè)模式數(shù)字化～（β=0.15，P lt;0.01）均正向促進NPD效率，且兩回歸系數(shù)在0.05水平上存在顯著性差異（Z=2.4），假設H1a、H1b得到進一步驗證。

類似地，模型M18中，將全部控制變量、調(diào)節(jié)變量與NPD效果進行回歸檢驗，隨后，在M18基礎上分別加入兩個轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略得到模型M19、M20，結(jié)果顯示：生產(chǎn)流程數(shù)字化～（β=0.28，Plt;0.001）、商業(yè)模式數(shù)字化～（β=0.41，P lt;0.001）均正向促進NPD效果，且兩回歸系數(shù)在0.05水平上存在顯著性差異（Z=2.17），假設H2a、H2b得到進一步驗證。

此外，本文分別通過樣本劃分與控制變量調(diào)整方式開展進一步驗證。一方面，按有效樣本回收時間前后順序?qū)⑵鋭澐譃楦?36份的兩組樣本，對每組樣本重新開展多重回歸分析；另一方面，考慮到企業(yè)可能在轉(zhuǎn)型進程中開展知識搜尋，在控制變量中引入了技術知識跨界搜尋與市場知識跨界搜尋兩個變量，并對272份有效樣本重新開展多重回歸分析。通過分析結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)上述檢驗結(jié)果與主模型基本一致。綜合而言，穩(wěn)健性檢驗表明本文主要結(jié)論具備較好的穩(wěn)定性與可靠性。

五、結(jié)論與討論

（一）主要結(jié)論

1.雙維轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略均能正向促進NPD績效實現(xiàn)，其中，生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略對效率維度作用更強，商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略對效果維度作用更強。生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略通過對生產(chǎn)流程可協(xié)調(diào)性與靈活性的提升、對管理流程的變革優(yōu)化提升NPD效率，并通過對大規(guī)模生產(chǎn)階段技術障礙的針對性解決對NPD效率帶來更強正向作用。商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略通過商業(yè)模式創(chuàng)新性聯(lián)結(jié)與更迭、全新價值主張?zhí)岢龃龠MNPD效果，且對顧客長期需求、滿意水平的把握與洞悉能對NPD效果產(chǎn)生更強正向作用。

2.創(chuàng)新開放度正向調(diào)節(jié)雙維轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對NPD效率、效果的促進關系。針對生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略與NPD績效間關系，更高的創(chuàng)新開放度為生產(chǎn)流程轉(zhuǎn)型中的企業(yè)帶來更豐富的數(shù)字技術渠道。同時，高創(chuàng)新開放度下企業(yè)對隱性知識更強的理解能力幫助企業(yè)保障新興數(shù)字技術的有效應用。針對商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略與NPD績效間關系，更高的創(chuàng)新開放度不僅通過創(chuàng)新主體間的協(xié)同效應增強內(nèi)部創(chuàng)新氛圍，也能通過開發(fā)團隊與各主體間密切聯(lián)結(jié)保障市場機會的有效轉(zhuǎn)化。

（二）理論貢獻

1.基于“技術-市場耦合”分類視角，本文對雙維數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略進行了明確定義與辨析。面對國內(nèi)外研究尚未形成主導性分類標準，本文立足NPD背景對轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略從生產(chǎn)流程數(shù)字化與商業(yè)模式數(shù)字化雙維度進行劃分與度量。并通過雙維戰(zhàn)略與NPD效率、效果間作用強度差異性的探索與檢驗，在一定程度上驗證了本文雙維戰(zhàn)略劃分的科學性。

2.基于數(shù)字賦能理論揭示雙維戰(zhàn)略對NPD績效實現(xiàn)的差異化影響。雖然現(xiàn)存研究指出了轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對企業(yè)績效的重要影響，并探索了數(shù)字化賦能理論的解釋潛力，但鮮有研究將二者進行整合。本文立足數(shù)字賦能視角揭示了差異化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略下數(shù)字特征賦能供給側(cè)企業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)型、需求側(cè)用戶價值創(chuàng)造的關鍵過程，填補了該理論在轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與NPD績效間作用關系的實證研究理論應用空白。

3.本文明確了高創(chuàng)新開放度在雙維轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與NPD績效間扮演的正向調(diào)節(jié)機制，回應了現(xiàn)存數(shù)字轉(zhuǎn)型研究對企業(yè)開放創(chuàng)新的呼吁^[10]。同時，通過調(diào)節(jié)作用的探索將開放式創(chuàng)新理論引入數(shù)字研究，增強了數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究在開放創(chuàng)新情境下的理論可行性，擴展了現(xiàn)存數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的理論邊界。

（三）實踐價值

1.“數(shù)字生存”背景下的企業(yè)家及管理者應當認識到轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對NPD、NPD績效的關鍵意義。對于尚未開展，或依舊處于轉(zhuǎn)型瓶頸期的企業(yè)而言，在深入理解雙維度轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略基礎上，設置首席數(shù)字官職位、組建NPD轉(zhuǎn)型團隊或開展企業(yè)內(nèi)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略普及等活動亟待進行。

2.根據(jù)NPD預期績效目標，開發(fā)團隊可以制定針對性戰(zhàn)略決策并付諸實施。對于提升推向市場速度、降低生產(chǎn)消耗的企業(yè)，對生產(chǎn)流程的數(shù)字化改造應成為決策重點，應采取在線辦公系統(tǒng)定制、數(shù)字生產(chǎn)線改造等措施。對于旨在提升新產(chǎn)品創(chuàng)新性、企業(yè)商譽的企業(yè)，應重點關注通過數(shù)字技術完成對現(xiàn)存商業(yè)模式的更新。此時，數(shù)字品牌運營團隊的組建、數(shù)字社群的搭建將成為NPD的重點。

3.管理者應通過差異化管理行為進一步提高創(chuàng)新開放度，以放大雙維戰(zhàn)略對NPD績效的促進作用。例如，生產(chǎn)流程數(shù)字化戰(zhàn)略下與跨行業(yè)合作者的技術知識轉(zhuǎn)讓、與科研院所及高校間的合作研發(fā)及人才引進戰(zhàn)略實施；商業(yè)模式數(shù)字化戰(zhàn)略下私域流量池建立、開放創(chuàng)新平臺的搭建等。

（四）研究局限和未來研究展望

本文存在一定局限，并對未來研究提供一定啟示。因變量選擇方面，雖然效率與效果維度能夠全面度量NPD績效，但后續(xù)研究可以深入探索雙維戰(zhàn)略與新產(chǎn)品創(chuàng)新性雙維度（新產(chǎn)品新穎性與新產(chǎn)品意義性）間差異性作用機理，以加深對不同轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略特征的理解。本文采用問卷調(diào)查法收集數(shù)據(jù)，雖然這種方法在管理學研究中被廣泛采用，且采取了一系列措施控制可能的偏差，但仍可能存在主觀性影響。未來研究可以考慮結(jié)合客觀二手數(shù)據(jù)（如專利數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)等）進行交叉驗證，或采用縱向追蹤研究設計，以進一步增強研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

參考文獻：

[1]CORREANI A， DEMASSIS A， FRATTINI F， et al. Implementing a digital strategy： learning from the experience of three digital transformation projects[J]. California management review， 2020， 62（4）： 37-56.

[2]賈西猛，李麗萍，王濤，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對開放式創(chuàng)新的影響[J].科學學與科學技術管理，2022，43（11）：19-36.

[3]池仁勇，鄭瑞鈺，阮鴻鵬.企業(yè)制造過程與商業(yè)模式雙重數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究[J].科學學研究，2022，40（1）：172-181.

[4]NAMBISAN S，WRIGHT M，F(xiàn)ELDMAN M. The digital transformation of innovation and entrepreneurship： progress， challenges and key themes[J]. Research policy， 2019， 48（8）： 1-9.

[5]江小涓，靳景.數(shù)字技術提升經(jīng)濟效率：服務分工、產(chǎn)業(yè)協(xié)同和數(shù)實孿生[J].管理世界，2022，38（12）：9-26.

[6]張吉昌，龍靜.創(chuàng)業(yè)學習對產(chǎn)品創(chuàng)新效率與效果的影響研究[J].經(jīng)濟與管理，2024，38（3）：45-54.

[7]WANG H C， FENG J Z， ZHANG H， et al. The effect of digital transformation strategy on performance： the moderating role of cognitive conflict[J]. International journal of conflict management， 2020， 31（3）： 441-462.

[8]CHANIAS S， MYERS M D， HESS T. Digital transformation strategy making in pre-digital organizations： the case of a financial services provider[J]. The journal of strategic information systems， 2019， 28（1）， 17-33.

[9]STROUD D， EVANS C， WEINEL M. Innovating for energy efficiency： digital gamification in the European steel industry[J]. European journal of industrial relations， 2020， 26（4）： 419-437.

[10]DABIC M， POSINKOVIC T O， VLACIC B， et al. A configurational approach to new product development performance： the role of open innovation， digital transformation and absorptive capacity[J].Technological forecasting and social change， 2023， 194： 122720.

[11]楊皎平，李杰，邊偉軍，等.制造企業(yè)開放式創(chuàng)新的“最優(yōu)開放度”動態(tài)演化機制研究[J].管理學報，2022，19（4）：516-524.

[12]DUTTA G， KUMAR R， SINDHWANI R， et al. Digitalization priorities of quality control processes for SMEs： a conceptual study in perspective of Industry 4.0 adoption[J]. Journal of intelligent manufacturing， 2021， 32（6）： 1679-1698.

[13]MATT C， HESS T， BENLIAN A. Digital transformation [JP2]strategies[J]. Business amp; information systems engineering，"2015， 57（5）， 339-343.

[14]MAUERHOEFER T， STRESE S， BRETTEL M. The impact of information technology on new product development performance[J]. Journal of product innovation management， 2017， 34（6）：719-738.

[15]蔣振宇，王宗軍，潘文硯.開放度對創(chuàng)新能力作用的新路徑：一個有調(diào)節(jié)的中介模型[J].管理評論，2019，31（10）：85-98.

責任編輯：王冬年

Two-Dimensional Digital Transformation Strategy and New Product Development Performance："The Moderating Role of Innovation Openness

DENG Cheng， ZHANG Xue

（School of Economics amp; Management， Xidian University， Xi'an 710126， China）

Abstract：The key impact of digital transformation strategy （DTS） on new product development （NPD） performance is examined in the context of \"digital-real integration development\"， and a sample of 272 valid enterprises is used to explore the mechanisms and intensity differences of the two-dimensional DTS on NPD efficiency and NPD effectiveness， and to further verify the moderating role of innovation openness on the above-mentioned relationships. It is found that both production process digitization strategies （PPDS） and business model digitization strategies （BMDS） can promote NPD efficiency and the PPDS has a stronger positive effect， while both DTS can promote NPD effectiveness and the BMDS has a stronger positive effect. Meanwhile， stronger innovation openness not only positively moderates the relationship between PPDS and NPD performance， but also enhances the positive effects between BMDS and the two dimensions of NPD performance.

Keywords：digital transformation; new product development; innovation openness

基金項目：國家自然科學基金青年項目（72402168）;教育部人文社科青年基金項目（23XJC630001）;陜西省社會科學基金項目（2024R043）

作者簡介：鄧程（1996-），男，陜西咸陽人，西安電子科技大學經(jīng)濟與管理學院講師，博士，研究方向為數(shù)字化轉(zhuǎn)型;張雪（1994-），女，山西臨汾人，西安電子科技大學經(jīng)濟與管理學院講師，博士，研究方向為數(shù)據(jù)挖掘。