張寧 李碩

摘 要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展促進(jìn)了傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型何以提升企業(yè)創(chuàng)新績效，成為業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問題。本文基于動態(tài)能力的中介效應(yīng)，對341份中國物流企業(yè)樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)創(chuàng)新績效的提升，具體通過感知能力、整合能力和學(xué)習(xí)能力三個動態(tài)能力維度正向影響企業(yè)創(chuàng)新績效，且感知能力的作用尤為突出。此外，通過對不同維度動態(tài)能力與創(chuàng)新績效之間的定性比較分析發(fā)現(xiàn)，感知能力、整合能力、學(xué)習(xí)能力均作為因果條件，在“數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動型”與“動態(tài)能力核心型”兩大構(gòu)型中發(fā)揮重要作用。動態(tài)能力的構(gòu)建是物流企業(yè)在創(chuàng)新方面取得卓越成就的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，要注重發(fā)揮動態(tài)能力在創(chuàng)新發(fā)展中的作用。物流企業(yè)要善于借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展，培養(yǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略思維，注重數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的有效制定和執(zhí)行。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；動態(tài)能力；創(chuàng)新績效；物流企業(yè)

作者簡介：張寧（1980-），男，山東聊城人，博士，青島大學(xué)商學(xué)院教授，主要從事企業(yè)數(shù)字化與創(chuàng)新管理等相關(guān)研究。

基金項目：山東省自然科學(xué)基金項目（ZR2022MG022）

中圖分類號：F27

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1000-2359（2024）03-0070-07

收稿日期：2023-04-20

一、問題的提出及文獻(xiàn)回顧

“十四五”規(guī)劃高度重視創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展和產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。物流行業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)支柱產(chǎn)業(yè)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型勢在必行。然而，現(xiàn)有研究表明我國物流企業(yè)面臨技術(shù)短缺和創(chuàng)新活力欠佳的問題，因此如何借助數(shù)字化實(shí)現(xiàn)物流企業(yè)的韌性發(fā)展已成為當(dāng)前學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)王政，竇皓：《為維護(hù)全球產(chǎn)業(yè)鏈物流韌性與穩(wěn)定貢獻(xiàn)智慧與力量》，《人民日報》，2022年9月21日。。目前，部分物流企業(yè)成功地實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過優(yōu)化物流體系，在激烈的競爭中保持了領(lǐng)先優(yōu)勢，如京東集團(tuán)通過供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，融合線上與線下雙渠道，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)、商品、流程、管理的數(shù)字化發(fā)展，達(dá)到了運(yùn)輸效率的全面提升王淑翠等：《我國“新零售”的研究綜述與展望》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》，2020年第6期。。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的復(fù)雜性也給企業(yè)帶來了巨大的風(fēng)險與挑戰(zhàn)。以順豐為例，盡管憑借數(shù)字科技對物流發(fā)展加以支持與驅(qū)動，但治理效果并不顯著，物流企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的效果存在差異，如何合理利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型更好地提升物流創(chuàng)新績效，成為亟待解決的難題。

截至目前，學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)同數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)創(chuàng)新的推動作用。企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型催生了IT技術(shù)的變革Ko A， Fehér P， Kovacs T. Influencing Factors of Digital Transformation： Management or IT is the Driving Force？. International Journal of Innovation Science， 2022.，有助于轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)金融運(yùn)營模式，推動產(chǎn)品研發(fā)，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新，增強(qiáng)企業(yè)的創(chuàng)新能力。然而，我國物流企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型尚處于起步階段，成效并不顯著。有學(xué)者從戰(zhàn)略管理的視角提出了研究動態(tài)能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要性王淑翠等：《我國“新零售”的研究綜述與展望》，《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》，2020年第6期。。通過構(gòu)建企業(yè)的動態(tài)能力，能夠使企業(yè)快速感知環(huán)境變化，整合和再配置內(nèi)外部資源，提高創(chuàng)新活力，從而不斷獲取和保持競爭優(yōu)勢Chanias S， Myers M D， Hess T. Digital Transformation Strategy Making in Pre-Digital Organizations： The Case of a Financial Services Provider. The Journal of Strategic Information Systems， 2019.。對于物流企業(yè)而言，要通過實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，建立適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動態(tài)能力，提升物流企業(yè)的創(chuàng)新績效。

綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，多數(shù)研究成果只考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新績效的直接關(guān)系，但尚未探討推動創(chuàng)新的理論框架。本文旨在結(jié)合物流企業(yè)的特點(diǎn)開展數(shù)字化相關(guān)研究，并考慮物流企業(yè)面臨環(huán)境的不確定性等動態(tài)因素，解決物流企業(yè)轉(zhuǎn)型難出成效這一問題。最后，鑒于傳統(tǒng)定量研究方法的局限性，缺乏整體視角下變量組態(tài)效應(yīng)的補(bǔ)充性研究池毛毛等：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下企業(yè)創(chuàng)新績效的影響機(jī)制研究：基于NCA與SEM的混合方法》，《科學(xué)學(xué)研究》，2022年第2期。，本文采用SEM與fsQCA的混合方法，探索物流企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對于創(chuàng)新績效的要素間關(guān)系，并結(jié)合組態(tài)視角探索影響創(chuàng)新績效的多條路徑，進(jìn)一步了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新績效的作用機(jī)制。

二、動態(tài)能力理論

在動態(tài)能力理論的構(gòu)建和發(fā)展過程中，Teece率先對動態(tài)能力進(jìn)行了系統(tǒng)解讀，認(rèn)為企業(yè)能夠整合、構(gòu)建和調(diào)整內(nèi)外部資源，滿足多變復(fù)雜的市場環(huán)境挑戰(zhàn)的能力。Teece系統(tǒng)地闡述了企業(yè)動態(tài)能力的本質(zhì)，認(rèn)為它是建立在獨(dú)特復(fù)雜的組織方式和管理體系中的Lin Y， Wu L Y. Exploring the Role of Dynamic Capabilities in Firm Performance under the Resource-Based View Framework. Journal of Business Research， 2014.。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，如果企業(yè)缺乏動態(tài)能力，則現(xiàn)有的市場領(lǐng)先地位可能轉(zhuǎn)瞬即逝，反之，動態(tài)能力有利于企業(yè)建立有核心價值和競爭優(yōu)勢來獲取市場領(lǐng)先地位劉婕等：《動態(tài)能力視角下平臺型企業(yè)的價值共創(chuàng)演化路徑探析：基于積微物聯(lián)的單案例研究》，《軟科學(xué)》，2021年第5期。。借鑒以往研究，本文將動態(tài)能力定義為企業(yè)及時感知市場變化、整合內(nèi)外部資源以獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢的能力，結(jié)合物流企業(yè)具有復(fù)雜性、動態(tài)性、交叉性的特點(diǎn)，將動態(tài)能力劃分為三維度：感知能力、整合能力和學(xué)習(xí)能力。具體定義見表1。

三、研究假設(shè)

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究逐漸從數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域轉(zhuǎn)向企業(yè)戰(zhàn)略領(lǐng)域。數(shù)字化貫穿于物流企業(yè)諸多環(huán)節(jié)，進(jìn)而影響創(chuàng)新績效。企業(yè)借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的新數(shù)字平臺貫通了整條供應(yīng)鏈，有助于企業(yè)進(jìn)一步對業(yè)務(wù)流程和產(chǎn)品服務(wù)進(jìn)行改善。綜合來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型增強(qiáng)了企業(yè)對管理領(lǐng)域、營銷領(lǐng)域、技術(shù)領(lǐng)域等各個環(huán)節(jié)的洞察力和理解力，進(jìn)而快速實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。但由于缺乏數(shù)字化轉(zhuǎn)型具體流程的經(jīng)驗(yàn)，許多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中仍面臨著諸多挑戰(zhàn)，亟須探尋有效的實(shí)現(xiàn)路徑。綜上所述，本文提出假設(shè)1——

H1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升物流企業(yè)的創(chuàng)新績效。

（二）動態(tài)能力的中介作用

在競爭激烈的市場環(huán)境中，物流企業(yè)不僅需要基于現(xiàn)有能力和資源，深入挖掘現(xiàn)有服務(wù)的潛在價值，還需要保持敏銳的市場洞察力，積極學(xué)習(xí)、變革和創(chuàng)新來滿足市場需求。企業(yè)所具備的動態(tài)能力能有效支持其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的開發(fā)與后續(xù)改進(jìn)，從而對企業(yè)持續(xù)發(fā)展有著顯著的積極作用。動態(tài)能力能夠幫助企業(yè)在數(shù)字化發(fā)展過程中保持競爭力，協(xié)調(diào)發(fā)展和提高績效?，F(xiàn)有研究實(shí)證分析企業(yè)數(shù)字化服務(wù)系統(tǒng)開發(fā)影響因素，發(fā)現(xiàn)動態(tài)能力在建立競爭優(yōu)勢方面發(fā)揮了較強(qiáng)的中介作用，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響創(chuàng)新績效的關(guān)鍵一環(huán)王雪冬等：《政治關(guān)聯(lián)對中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響：政策感知能力和市場感知能力的中介作用》，《科研管理》，2022年第1期。。此外，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對動態(tài)能力的運(yùn)營模式產(chǎn)生變革，進(jìn)而影響動態(tài)能力的作用機(jī)制也已得到證實(shí)Bag S， Gupta S， Luo Z. Examining the Role of Logistics 4.0 Enabled Dynamic Capabilities on Firm Performance.The International Journal of Logistics Management， 2020（3）.。本文立足于既有文獻(xiàn)，創(chuàng)新性地探討了動態(tài)能力三維度對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效的作用。

1.感知能力

感知能力是對行業(yè)趨勢及市場變化及時感知，準(zhǔn)確定位客戶需求，及時判斷機(jī)會和威脅的能力。當(dāng)企業(yè)感知到市場環(huán)境波動變化存在新發(fā)展機(jī)會時，應(yīng)當(dāng)及時把握機(jī)遇，迅速形成自身優(yōu)勢。數(shù)字化背景下，物流企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)字化正處于探索期，更加需要積極了解行業(yè)變化與波動。當(dāng)數(shù)字化技術(shù)幫助物流企業(yè)感知環(huán)境劇烈變革時，主動通過創(chuàng)新進(jìn)步來回應(yīng)同行業(yè)企業(yè)的競爭威脅和沖擊。例如，大數(shù)據(jù)幫助物流企業(yè)進(jìn)行環(huán)境感知時，會及時反饋市場需求而驅(qū)動服務(wù)創(chuàng)新發(fā)展?；诖?，本研究提出假設(shè)2——

H2：感知能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系具有中介作用。

2.整合能力

整合能力是指企業(yè)為了適應(yīng)市場快速變化，通過組合、轉(zhuǎn)化和創(chuàng)造等方式，整合原有資源構(gòu)建能力體系，提升企業(yè)資源價值的能力。在動態(tài)能力模型框架中，整合能力被Teece認(rèn)定為動態(tài)能力的理論內(nèi)核，整合能力的強(qiáng)弱對企業(yè)的作用毋庸置疑。整合能力強(qiáng)的企業(yè)，能夠利用外部增量資源，盤活內(nèi)部存量資源，將二者有效融合形成企業(yè)獨(dú)特優(yōu)勢，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新績效的提升。例如，通過數(shù)字化技術(shù)整合管理和運(yùn)輸環(huán)節(jié)，物流企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)全流程無紙化，大幅提高流程和管理效率，更加便利的服務(wù)終端，甚至能將服務(wù)的形式完全數(shù)字化，完成供應(yīng)鏈?zhǔn)瞻l(fā)貨全流程電子閉環(huán)。基于此，本文提出假設(shè)3——

H3：整合能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系具有中介作用。

3.學(xué)習(xí)能力

學(xué)習(xí)能力是企業(yè)對知識獲取、吸納、轉(zhuǎn)化及利用的能力。部分學(xué)者將其進(jìn)一步闡釋為對現(xiàn)有技術(shù)、產(chǎn)品及流程進(jìn)行漸進(jìn)、持續(xù)改進(jìn)的過程。企業(yè)偏向于從客戶和競爭對手中獲取、吸納相關(guān)知識，通過對資源基礎(chǔ)進(jìn)行調(diào)整和修改，反映出學(xué)習(xí)能力和感知能力以及整合能力相輔相成的特點(diǎn)。結(jié)合物流企業(yè)應(yīng)對數(shù)字技術(shù)不完善的現(xiàn)狀，可以通過獲取、吸納外部先進(jìn)知識和技術(shù)等方式，在不斷的學(xué)習(xí)過程中積累完善，改進(jìn)自身不足，進(jìn)而提升企業(yè)創(chuàng)新績效。當(dāng)物流企業(yè)內(nèi)部的知識積累及能力提升足以徹底改變現(xiàn)有技術(shù)及服務(wù)時，就能夠解決供應(yīng)鏈整合、數(shù)字匹配等難題，從而成功實(shí)現(xiàn)績效的突飛猛進(jìn)。由此本文提出假設(shè)4——

H4：學(xué)習(xí)能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系具有中介作用。

綜上，本文構(gòu)建研究模型，如圖1所示。

四、研究設(shè)計

（一）研究方法

本文采用PLS結(jié)構(gòu)方程模型方法對研究模型和假設(shè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。PLS-SEM能夠更有效地預(yù)測線性相關(guān)性，適用于探索性研究。在此基礎(chǔ)上，利用fsQCA方法進(jìn)一步研究不同組合所構(gòu)成的多重并發(fā)因果關(guān)系，通過兩種研究方法的結(jié)合來保證實(shí)證結(jié)果的可靠性。

（二）變量測量和樣本來源

本研究采用Likert7級量表收集數(shù)據(jù)，五個主要變量均在國內(nèi)外成熟量表的基礎(chǔ)上延伸而來，為確保問卷的可行性，選取部分青島大學(xué)MBA就職于物流企業(yè)的學(xué)生進(jìn)行預(yù)調(diào)研。

正式調(diào)查主要在阿帕數(shù)字阿帕數(shù)字技術(shù)有限公司是全球領(lǐng)先的數(shù)字供應(yīng)鏈解決方案服務(wù)商，華為戰(zhàn)略合作伙伴，與國內(nèi)上萬家供應(yīng)鏈企業(yè)有合作關(guān)系，“華為&阿帕智慧供應(yīng)鏈云”覆蓋了采購、運(yùn)輸、倉儲、終端供應(yīng)鏈四大領(lǐng)域，并在2020年2月被工信部評為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展示范試點(diǎn)項目。的支持下進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，結(jié)合阿帕數(shù)字的建議，進(jìn)一步根據(jù)物流企業(yè)特點(diǎn)，對問卷進(jìn)行完善形成最終問卷。具體量表見附錄。問卷發(fā)放工作從2021年11月開始，到2022年2月結(jié)束，歷時4個月，回收問卷442份，其中無效問卷101份（例如問卷填寫不完整、多數(shù)測量項目回答一致等），最終有效樣本為341份，有效回收率為77.15％。樣本情況如表2所示。

五、數(shù)據(jù)分析與假設(shè)檢驗(yàn)

（一）信度和效度檢驗(yàn)

本文使用SmartPLS3.0對收斂效度和區(qū)分效度進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)表3結(jié)果來看，所有變量因子負(fù)載都達(dá)到0.6以上，平均方差萃取值（AVE）均大于0.5，而且Cronbachs Alpha系數(shù)均大于0.7。以上結(jié)果表明本研究的量表信度和效度較高。

表4所示，研究模型中所有變量AVE的平方根均大于該變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)，區(qū)分效度較好。為進(jìn)一步檢測各變量間是否存在共線性問題，測試了方差膨脹因子（VIF）。結(jié)果顯示所有VIF值最高為2.05（小于3.0），表明研究變量不存在共線性問題。

（二）假設(shè)檢驗(yàn)

本文采用Bootstrapping方法（N=5000）進(jìn)行分析。模型的SRMR指標(biāo)值為0.058，NFI為0.833，表明模型的擬合度較好。表5的結(jié)果顯示：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對創(chuàng)新績效（β=0.276，p＜0.001）顯著正向影響；（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正向影響感知能力（β=0.605，p＜0.001）、整合能力（β=0.594，p＜0.001）和學(xué)習(xí)能力（β=0.588，p＜0.001）；（3）創(chuàng)新績效分別被感知能力（β=0.229，p＜0.001）、整合能力（β=0.235，p＜0.001）和學(xué)習(xí)能力（β=0.181，p＜0.01）顯著正向影響。綜上所述，H1得到了支持，下文將對感知能力、整合能力和學(xué)習(xí)能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新績效之間的中介效應(yīng)進(jìn)一步驗(yàn)證。

本文采用Bootstrapping（N=5000）檢驗(yàn)動態(tài)能力三維度（感知能力、整合能力和學(xué)習(xí)能力）的中介作用，分析結(jié)果見表6。結(jié)果顯示，偏差校正的95%的置信區(qū)間均不包含0，感知能力、整合能力和學(xué)習(xí)能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效間的中介作用顯著。因此，H2、H3、H4得到了驗(yàn)證。

盡管感知能力、整合能力和學(xué)習(xí)能力的中介作用顯著，但三種能力的影響程度存在差異。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效之間的中介估計值大小依次是感知能力、整合能力和學(xué)習(xí)能力，并對數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效之間的關(guān)系產(chǎn)生不同程度的影響。具體而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過感知能力的中介作用影響創(chuàng)新績效的估計值為0.139，p值為0，說明感知能力的中介作用要高于整合能力和學(xué)習(xí)能力，中介效應(yīng)相對較為顯著。整合能力的中介估計值是0.138，p值為0.001；學(xué)習(xí)能力的中介估計值為0.112，p值為0.038，表明學(xué)習(xí)能力的中介效應(yīng)相對偏弱。

六、模糊集定性比較分析（fsQCA）

（一）數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

基于研究模型將創(chuàng)新績效作為結(jié)果變量，采用組態(tài)視角的fsQCA方法進(jìn)行分析。首先，對數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)以獲得隸屬度分?jǐn)?shù)；其次，對所有前因變量進(jìn)行必要性條件檢測；最后，采用真值表分析確定充分條件組合。根據(jù)fsQCA方法的步驟，將五個主要變量進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，主要確定完全不隸屬值（0.05）、完全隸屬值（0.95）和分割線（0.5）3個閾值，并通過變量的均值設(shè)定校準(zhǔn)臨界值。根據(jù)前文所述，我們采用Likert7點(diǎn)量表收集數(shù)據(jù)。因此，參考已有研究慣例，以變量最大值、平均值和最小值依次作為閾值，得到各變量模糊隸屬度分?jǐn)?shù)，主要變量的校準(zhǔn)值見表7。

（二）必要性檢驗(yàn)和組態(tài)分析

基于上文數(shù)據(jù)校準(zhǔn)得到的值，對所有前因變量進(jìn)行必要性檢驗(yàn)，必要條件識別的通過一致性和覆蓋率來分析。結(jié)果如表8顯示，一致性得分小于0.9，因此未達(dá)到絕對必要條件的標(biāo)準(zhǔn)。因此，可以進(jìn)一步分析前因變量的組合及其對創(chuàng)新績效的影響。

根據(jù)fsQCA方法的簡約解和中間解對組態(tài)中核心條件與邊緣條件進(jìn)行區(qū)分，得到表9的中間解結(jié)果。同時出現(xiàn)在簡約解和中間解的影響因素為核心條件，用“●”或“”分別表示該核心條件的存在與否；而只在中間解中出現(xiàn)的為邊緣條件，用“●”或“”分別表示該邊緣條件存在與否；空白則表示是否出現(xiàn)無影響。從表9來看，總體一致性為0.882，覆蓋率達(dá)到了0.910，均達(dá)到0.8的閾值。通過將具有相同核心條件的前因構(gòu)型進(jìn)行歸類，從而將其歸納為數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動型（組態(tài)1、2、3）和動態(tài)能力核心型（組態(tài)4、5）兩種類型，共5條獲取創(chuàng)新績效的不同路徑，我們發(fā)現(xiàn)在三條具有數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征的路徑中，基本印證了SmartPLS3.0的實(shí)證結(jié)果，從組態(tài)視角出發(fā)也具有“殊途同歸”的特性。根據(jù)fsQCA的結(jié)果，感知能力、整合能力、學(xué)習(xí)能力均作為因果條件出現(xiàn)在組態(tài)中，證明了動態(tài)能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效關(guān)系中發(fā)揮著核心作用。根據(jù)組態(tài)分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動型具有數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征，存在感知能力、整合能力或?qū)W習(xí)能力三種能力中的一種。動態(tài)能力核心型則缺失數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一特征，感知能力、整合能力或?qū)W習(xí)能力中兩者同時存在。

七、結(jié)論

本文對341份物流企業(yè)的研究樣本，采用結(jié)構(gòu)方程模型和fsQCA兩種方法，深入探討了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、動態(tài)能力與創(chuàng)新績效三者之間的關(guān)系，并揭示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何通過影響動態(tài)能力實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新績效的中介機(jī)制，為我國物流企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展提供了借鑒。研究結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升創(chuàng)新績效，而動態(tài)能力（感知能力、整合能力、學(xué)習(xí)能力）在其中發(fā)揮著重要的中介傳導(dǎo)作用，且不同維度間存在差異。進(jìn)一步的fsQCA研究發(fā)現(xiàn)了三條具有數(shù)字化轉(zhuǎn)型特征的路徑，與定量研究的結(jié)果相一致，也印證了組態(tài)視角的“殊途同歸”特性。具體而言，感知能力、整合能力、學(xué)習(xí)能力均作為因果條件出現(xiàn)在組態(tài)構(gòu)型中，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新績效之間能夠發(fā)揮核心作用，并可以歸納為數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動型與動態(tài)能力核心型兩類組態(tài)。因此，物流企業(yè)要善于借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展，不斷形成新的競爭優(yōu)勢。要注意發(fā)揮動態(tài)能力在創(chuàng)新發(fā)展中的作用，構(gòu)建持續(xù)有效的供應(yīng)鏈，發(fā)揮創(chuàng)新發(fā)展作用。

Research on Influencing Factors of Supply Chain Innovation Performance Under Digital Transformation——The Mediating Role of Dynamic Capabilities

Zhang Ning，Li Shuo

（Qingdao University，Qingdao 266100，China）

Abstract：

The booming development of the digital economy has facilitated the digital transformation of traditional enterprises. Whether and how digital transformation can enhance corporate innovation performance has become a hot issue in the industry and academia. This paper empirically tests a sample of 341 Chinese logistics enterprises based on the mediating effect of dynamic capabilities. The findings suggest that digital transformation is conducive to the improvement of corporate innovation performance. Digital transformation positively affects firms innovation performance through the three dynamic capability dimensions of perceiving capability， integrating capability and learning capability， and the role of perceiving capability is particularly prominent. In addition， a qualitative comparative analysis of the relationship between different dimensions of dynamic capabilities and innovation performance reveals that perceptual capabilities， integration capabilities， and learning capabilities all play an important role as causal conditions in the “digital transformation-driven” and “dynamic capabilities-centered” configurations. At the same time， the construction of dynamic capabilities is an important part of the logistics industry. Meanwhile， the construction of dynamic capabilities is the key link for logistics enterprises to achieve outstanding achievements in innovation， and the role of dynamic capabilities in innovation and development should be emphasized. Therefore， logistics enterprises should be good at realizing innovative development through digital transformation， cultivating strategic thinking on digital transformation， and focusing on the effective formulation and implementation of digital transformation strategies.

Key words：digital transformation;dynamic capability;innovation performance;logistics enterprise

［責(zé)任編校 陳浩天］