IOS探索性应用、协同知识创造与供应链柔性

陈文波 焦会玲 杜盛芳

摘要：从组织学习视角出发，构建了IOS探索性应用、协同知识创造以及供应链柔性的关系模型，并考察了市场不确定性的调节作用。采用PLS方法进行假设检验，结果显示：IOS探索性应用对供应链柔性有显著的正向影响，并且协同知识创造在其中起着部分中介作用；在市场不确定性越大的外部环境下，信息系统的探索性应用越能影响企业的协同知识创造；同时在市场不确定性越大的环境下，企业的协同知识创造对供应链柔性的影响就越强。

关键词：协同知识创造；供应链柔性；IOS探索性应用

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.08.05

中图分类号：F2707 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2016）08-0020-05

引言

快速应对客户需求甚至是市场的结构性变化对于现代供应链的生存与发展至关重要[1，2]。更短的产品生命周期、更激烈的竞争以及更高的客户期望都为供应链运营带来更大的不确定性，从而需要现代供应链变得更具柔性。以IT产业为例，主机驱动器等高端产品的生命周期从24个月缩短到12月，个人终端机的产品生命周期已被缩短到约6个月。现代企业的供应链的地理分布往往超越区域甚至是国家，供应链的全球布局给供应链的运营带来更大的不确定性和结构化变动的可能。不论是从时间维度还是地区维度，不论是从需求的短期变动还是市场的结构性变化维度，现代供应链面临的环境都比以往更加复杂、不确定性更强，这需要现代供应链不仅仅是一个高效率的供应链，还必须是一个柔性的供应链，从而应对这种不确定性。

供应链柔性（Supply Chain Flexibility，SCF）是指供应链应对环境变化的能力[3，4]，包括能够提供定制化和需求量的产品与服务以及具有更好的客户响应[4]。近年来，学者们研究了SCF、外部环境对企业绩效的影响，发现SCF会影响企业的财务绩效和运营效率[4]。一般认为，柔性与环境不确定性的匹配会影响企业绩效，在不确定性程度高的环境下，高的柔性会带来绩效的提升[4，5]。尽管柔性对于绩效的研究已经有了一些结论，但是对于柔性是如何产生的这一问题相关学者则着墨不多。

另外，随着跨组织信息系统（Inter-Organizational Systems， IOS）成本越来越低，IT的传播速度越来越快，IOS不再是企业获取竞争优势的重要因素，企业必须对信息技术进行不断探索，将其与组织内部知识融合进行知识创造[6]，以应对各种不确定性。所以，本文从组织学习视角出发，探讨IOS探索性应用、协同知识创造和供应链柔性三者之间的关系，并以市场不确定性作为调节变量研究其在中介环节的作用，试图回答柔性是如何产生的这一问题。

1理论分析与研究假设

11协同知识创造与供应链柔性

协同知识创造（Collaborative Knowledge Creation， CKC）是以组织间的协同能力和企业的知识资源为创造基础，通过对新知识的创造为企业带来经济效益，提高供应链整体竞争优势[7]。组织间知识的有效转移、管理与创新能够提高企业的客户响应性，使企业具有更强大的能力去解决生产经营过程中的各种不确定问题[3]。供应链企业通过共同设计、运营供应链，获得对于制造、库存、市场以及客户的新认识，从而指导供应链企业更好地应对变化和不确定性。因此，本文提出如下假设：

H1：供应链上的协同知识创造与供应链柔性显著正相关。

12IOS探索性应用与协同知识创造

作为一种跨组织的运营方式，供应链的有效运营和协同知识创造需要信息能够在供应链成员企业之间的有效流动[8]。IOS是指以信息技术为基础的、跨越了组织边界的企业间电子化联系[9]。例如，广泛在电子行业使用的RosettaNet以及在汽车行业中使用的DMS系统等。IOS能够支持供应链企业之间的信息流动以及在信息流动的基础上开展一系列流程协作。而IOS探索性应用（IOS Use for Exploration， IOSE）是指企业对信息系统进行创新，以一种全新的、创造性的方式完成工作任务[10]。作为一种跨组织的运营方式，供应链的有效运营和协同知识创造需要信息能够在供应链组织间有效流动[11]，使系统内含的管理知识、技术知识和制度知识进行转移[12]。越来越多的企业利用信息系统处理订单、分析销售趋势和客户偏好，来帮助企业创造新的商业机会。而对于企业而言，IOS探索性应用作为一种创新的方式，对协同知识创造具有更重要的作用。因此，本文提出如下假设：

H2：IOS探索性应用与协同知识创造显著正相关。

13IOS探索性应用与供应链柔性

近年来，大量研究发现，IOS应用能够提高组织间的创新绩效[13]和供应链绩效[14]，增强组织间柔性[15]。而探索性应用能够使企业运用创新的方法来解决运营问题，为企业制定更加完美的战略计划与决策，为满足客户多样化的需求做出快速响应的能力。因此，本文提出如下假设：

H3：IOS探索性应用与供应链柔性显著正相关。

14协同知识创造的中介作用

企业通过对IOS探索性应用分析销售趋势和客户偏好，帮助企业创造新的商业机会，及时响应各种不确定性，满足客户的多样化需求。所以，本文将协同知识创造作为组织中的一种动态能力，进一步检验协同知识创造在IOS探索性应用和供应链柔性关系中的“桥梁作用”。因此，本文提出如下假设：

H4：协同知识创造在IOS探索性应用和供应链柔性关系中起着中介作用。

15市场不确定性的调节作用

市场不确定性（Market Uncertainty，MU）是指市场中难以意料和预期的变化[16]。组织间的市场不确定性给企业信息与知识的传递与共享带来了挑战，随着客户需求的多样化， IOS的应用需要不断进行探索，运用新的IT手段解决更复杂的业务问题[17]，依靠组织间进行合作，更全面、准确、及时地分析客户需求的变化[18]。因此，本文提出如下假设：

H6：市场不确定性在IOS探索性应用与协同知识创造的关系中起到正向调节作用。

另外，很多学者认为在不确定性环境下，柔性能够提高绩效[4，5]。当环境动态性高时，企业为适应快速变化的市场需求与变化，必须快速获取新资源，构建新的能力来实现组织创新[19]。所以当面对高的市场不确定性时，协同知识创造可以为公司提出更好的销售方式和竞争战略，以提高公司柔性。因此，本文提出如下假设：

H7：市场不确定性在协同知识创造与供应链柔性的关系中起到正向调节作用。

综上所述，本文提出如下研究模型，如图1所示。

2实证研究设计

21问卷设计

为保证测量工具的效度与信度，本文使用的量表都来自国内外权威文献中的成熟量表。由于在中国的调研会使用中文，因此在原英文量表的基础上进行了英译汉，随后，将中文问卷再翻译成英文，并与原文进行对照，确保意义没有偏差。初步开发出测度项以后，研究人员将问卷发送给该领域的研究专家，邀请他们对问卷进行进一步修正。最终成型的问卷在大规模发放之前，研究人员也邀请了业界专家进行试测，在专家答题的过程中，研究人员就问卷想问的问题与业界专家的理解进行沟通，确保研究人员的意图与业界专家的理解保持一致。

问卷基于likert-7点评分方法进行设计。IOSE量表由3个测度项组成[10]，如：“公司使用信息系统来分析销售趋势和客户偏好”；CKC量表由5个测度项组成[7]，如：“与伙伴公司的合作有助于公司更好地理解所在的市场”；SCF量表由3个测度项组成[20]，如“公司和伙伴公司的合作能满足更多样化的客户要求”；MU量表由3个测度项组成[16]，如“公司所在的市场上，新产品的出现非常频繁”。另外，将企业经营年数、企业规模和企业性质作为本文研究中的控制变量。

22数据收集和样本特征

本文对数据的收集主要通过3个方法进行：①与复旦大学上海物流研究院合作，获得其供应链企业名录数据库，通过这一名录向企业发送问卷；②在武汉大学MBA学员中发放问卷；③与湖北省经济与信息化委员会进行合作，通过电子邮件邀请位于湖北的制造型企业填写问卷。问卷调查通过两轮催促后共收到问卷180份，剔除信息不完整的问卷，有效问卷共141份。对样本的基本特征进行统计可知（如表1），样本中企业经营年数、企业规模和企业性质在各个区间都有分布，且较为分散，表明样本具有一定的代表性。

23实证分析方法

因为本文的有效样本只有141个，相对较小，因此，本文选取偏最小二乘法（PLS）进行假设检验，分析软件采用Smart PLS 30。

3实证结果与分析

31信度和效度

对于信度的测量，采用Cronbachs α系数来衡量，从表2可以看出各测度项的标准因子载荷都在07以上，且所有T值均大于196，表明量表具有良好的信度和聚合效度。另外，潜变量的CR、AVE均超过了规定的标准（CR>07，AVE>05）。

对于区分效度的检验，从表3可以得出所有潜变量之间的相关系数均小于潜变量的AVE的平方根，说明各潜变量之间具有较好的区分效度。

32协同知识创造的中介作用检验

如表4所示，首先，检验了控制变量对SCF的作用（模型1），其次，检验了IOSE和CKC对SCF的直接作用（模型2和模型3），结果显示IOSE（β=029，p<005）和CKC（β=036，p<0001）对SCF均有显著的正向影响，H1和H3得到证实。IOSE对CKC的直接影响如模型5所示（β=026，p<005），达到显著性水平，所以H2得到验证。对于中介作用检验（模型4），检验IOSE、CKC对SCF是否具有显著影响，结果显示此时IOSE对SCF的作用减弱，则CKC的中介作用成立，H4得到验证。模型的整体R2=021，说明在CKC的中介作用下，IOSE对SCF应具有很强的解释力度。

33调节作用检验

本文用Smart PLS 30做调节效应检验。从表4的结果可以看出，IOSE对CKC有显著的正向影响，结合表5，发现IOSE与MU对CKC都有显著的正向影响（模型6：β=017，p<005和β=025，p<005），加入IOSE×CKC交互项后，交互项系数显著（模型7：β=034，p<0001），因此，MU在IOSE与CKC关系的调节作用显著，如图2所示，H6得到验证。

对于H7，MU在CKC对SCF的关系中起着正向调节作用，该调节作用发生在中介作用之后，所以是有调节的中介效应。本文根据温忠麟等提出的有调节的中介效应检验步骤[21]，首先做IOSE和MU对SCF的回归，结果显示IOSE对SCF影响显著（模型8：β=028，p<005）；其次，发现IOSE与MU对SCF都有显著的正向影响（模型6：β=017，p<005）；再次，做SCF对IOSE、MY和CKC的回归，结果显示CKC对SCF有显著的正向影响（模型9：β=029，p<001），这说明CKC的中介作用显著；最后，做SCF对IOSE、MU、CKC以及CKC与MU的交互项回归，交互项对SCF的影响显著（模型10：β=025，p<001），H7得到验证，如图3所示。

为了检验MU是否为“中介的调节变量”，还应检验IOSE与MU的交互项是否会通过CKC来影响SCF。还应做SCF对IOSE、MU和交互项的回归，如表5中的模型10所示，交互项的结果并不显著，因此不需要进一步检验CKC在该交互项与SCF之间的中介作用。所以，MU并没有起着中介的调节作用。

4研究结论与讨论

41研究结论

本文构建了一个“调节的中介作用”模型，得出以下结论：

第一，IOS探索性应用对供应链柔性有显著的正向影响。这一研究发现与Temizkan和Lu等人研究结论一致[8，13]，他们证实了IOS的应用能够增强组织间柔性。而且本研究结论支持了目前供应链行业所强调的对跨组织信息系统的创新的重要性[22]。

第二，协同知识创造在IOS探索性应用与供应链柔性的关系中起着中介作用。协同知识创造作为一种动态能力能够通过IOS探索性应用获取信息与知识，并将其转化为企业新的知识以应对市场的变化，做出快速反应，提高组织间的供应链柔性。

第三，IOS的探索性应用对协同知识创造有显著的正向影响。本文进一步研究发现，市场不确定性在IOS的探索性应用和协同知识创造的关系中起着正向调节作用。即当供应链组织间所处的市场不确定性程度增加时，IOS的探索性应用对协同知识创造的影响程度随之增强。

第四，协同知识创造对供应链柔性有显著的正向影响。该研究结果证明了协同知识创造是提高企业供应链柔性的重要因素，这与以往的研究结论相符[3]。另外，本文检验了市场不确定性在两者间的正向调节作用，说明协同知识创造与供应链柔性的关系会受到市场不确定性的影响，市场不确定性程度越高，两者的关系越强。

42理论意义

首先，本文揭示了IOS探索性应用对供应链柔性的影响机制，并进一步检验了协同知识创造和市场不确定性在其中所发挥的作用，为企业获取竞争优势提供了理论依据。其次，本文首次将协同知识创造作为一种动态能力运用到IOS探索性应用对供应链柔性的影响过程，丰富了协同知识创造前因变量的理论成果，有助于增进组织间利用IOS进行知识管理与创新。与此同时，以市场不确定性作为调节变量，进一步丰富了信息系统应用对企业绩效的相关研究。

43实践意义

本文的研究认为，供应链节点企业IOS探索性应用不仅直接影响供应链柔性，还可以通过协同知识创造间接影响。因此，企业应在建立完善的信息系统的基础上，对信息系统的应用进行不断探索与创新，加强成员间的信息共享与协作，提高效率，维护组织间的合作关系，最终达到供应链整体绩效的提高。另外，供应链成员的成功很大程度上取决于供应链整体的成功，所以节点企业应打破传统思维，在所处的供应链中去发现和利用知识资源，并对其进行创新，使企业能够利用知识去解决未来的不确定性。

44研究局限性及展望

本文的研究存在着一定的局限性，也为未来的研究提供了一定的方向：第一，本文研究并没有将样本根据企业类型和生命周期等特征进行详细划分，未来可以结合一些行业特征进行更为详细的研究；第二，虽然本文将企业经营年数、企业规模和企业性质作为控制变量，但实际中影响供应链柔性的因素还有很多，如企业所处地区等，所以未来应进一步考虑这些因素的影响。

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（责任编辑：李映果）