数据驱动中小制造企业提升创新绩效的机理——基于扎根理论的探索性研究

赵慧娟，姜盼松，范明霞，和媛媛

（青岛科技大学经济与管理学院，青岛 266061）

我国中小制造企业占制造业的比例为80%左右，在促进经济发展中发挥重要的作用，其创新发展无论对于其自身还是国家制造业升级都意义重大。然而，当今世界形势风云诡谲，机遇与挑战并存，制造业外移和区域贸易摩擦升级，中小制造企业创新转型迫在眉睫。同时，以大数据、云计算为代表的技术变革正在蓬勃发展，数字化转型已成为企业谋求长久发展的必选项。近年来，为促进大数据、云计算等先进技术与制造业的深度融合，政府出台了《中国制造2025》等系列政策，许多大型制造企业（如海尔、美的等）抓住契机，凭借其行业地位和资源能力优势积极推行数字化转型，成为行业“引领者”。学术界纷纷以这些企业为研究对象，研究其数字化转型的成功经验，以期为其他企业提供指导。但传统中小制造企业由于创新基础薄弱、资源有限、能力不足，无法效仿大型制造企业的成功经验，迫切需要探索行之有效的转型路径。鉴于此，本文基于扎根理论，对8家典型中小制造企业进行多案例剖析，试图回答“数据驱动中小制造企业提升创新绩效的路径有哪些？”以及“每条路径的内在机理是什么？”，在丰富和完善已有创新理论的同时，为中小制造企业创新转型提供理论依据。本文创新之处在于：①基于扎根理论，从微观层面系统梳理了数据驱动中小制造企业提升创新绩效的过程机理，进一步拓宽了数据驱动企业创新发展理论体系；②基于多家成功中小制造企业的案例分析，从数据驱动视角，探索中小制造企业创新绩效提升的可行路径，为政府制定政策和中小制造企业创新发展提供决策参考。

1 文献回顾

1.1 中小企业创新绩效相关研究

创新是企业持续发展的动力，创新绩效是指企业经过技术、管理、组织等层面创新取得的成效，目前相关研究主要集中于影响因素和提升路径两个方面。①关于创新绩效影响因素研究，研究者们认为创新产品、创始团队建设、行业环境、公司资源优势、政府制度环境、合作关系等因素对企业创新有显著影响［1-2］，其中创新投入、专利数量、环境政策以及资本总额与创新绩效正相关，企业的溢出效应与创新绩效负相关［3］。②关于创新绩效提升路径研究，主要集中于两方面。一方面来源于企业内部，如高管团队职能背景对提升创新绩效发挥重要作用［4］，创新文化对新产品和改进产品的销售百分比没有直接影响，但对创新绩效有正向影响［5］，组织和技术的同步创新有助于提升流程创新绩效［6］。另一方面来源于企业外部，如通过本地搜寻和远程搜寻、宽度搜寻和深度搜寻、利用式搜寻和探索式搜寻、市场搜寻和技术搜寻等不同类型知识搜寻从外部获取创新要素，进行开放式创新，借此提升中小企业创新绩效［7-9］。研究发现不同合作网络对中小企业创新绩效作用不同，相较于研究机构和高校，中小企业在创新过程中与客户、供应商以及合作伙伴的合作创新绩效更高，而与政府机构的联系与合作对中小企业创新绩效没有显著影响［10］。此外，政府补贴［11］、税收优惠［12］、治理机制设计［13］、基础性公共服务以及资源获取［14］等方面对创新绩效均有不同程度影响。综上所述，目前关于中小制造企业创新绩效的研究已经很丰富，但多注重创新结果，较少关注创新绩效的提升过程，而且多为实证检验各因素与创新绩效的关系，少有从系统角度研究创新绩效的提升过程。因此，有必要从过程视角系统探讨中小制造企业创新绩效提升的内在机理。

1.2 数据驱动企业创新发展相关研究

数据驱动依赖于激活数据属性推动企业发展，相关研究主要集中于数据如何在消费者需求识别、商业模式创新以及生态网络协同创新等领域发挥价值。①消费者需求识别方面，企业可以通过与客户互动创新，了解消费者行为，随用户需求的偏好差异和动态变化实时调整产品创新策略［15-16］，也可通过数据进行用户行为预测［17］。②商业模式创新方面，BALDASSARRE等［18］研究发现可持续价值主张的设计是用户驱动创新与可持续商业模式创新的桥梁。在经济活动离散化解构和全息化重构的思想下，企业可从产品、场景和消费者3个要素入手，分析数据如何驱动商业模式创新［19-20］。③生态网络协同创新方面，供应商、合作伙伴、经销商等多方数据均可推动生态网络的协同创新。在供应链创新过程中数据驱动可以通过激活数据属性实现大规模定制和敏捷制造［21-23］。数据的可挖掘性和真实性对制造企业和物流企业协同程度具有显著正向影响，多样性和价值性对其正向影响不显著，价值性通过影响制造企业发展水平产生间接作用［24］。数据也能够驱动供应链能力的提升，其中协调和响应能力与财务绩效显著正相关［25］。以上关于数据驱动企业创新发展的研究多为具有资源能力优势的大型制造企业如何实现数据驱动创新发展，而中小制造企业囿于其资源和能力等天然劣势，无法照搬大型制造企业的成功经验，目前缺乏关于数据驱动中小制造企业创新的研究。

综上所述，无论从数据驱动还是创新转型视角，关于数据驱动中小制造企业提升创新绩效机理的研究较为匮乏。因此，从数据驱动视角系统，梳理中小制造企业创新绩效提升机理，探索行之有效的发展路径，具有较强的研究价值。鉴于此，本文选择创新绩效为结果变量，采用扎根理论，以多家成功中小制造企业为研究样本，从微观视角剖析数据驱动中小制造企业提升创新绩效的过程“黑箱”。

2 研究设计

2.1 研究方法的选择

由于情境各异，数据资源禀赋不同，各企业创新行为复杂多样，传统以统计数据为导向的分析方法会遗漏许多重要的定性信息。因此，本文拟采用多案例分析和扎根理论相结合的方法处理复杂样本间的情境脉络，挖掘证据链，厘清各要素间的相关关系，形成理论模型。多案例分析通过深度剖析多家典型企业总结成功经验和规律，能从广度和深度保证研究结论的普适性；扎根理论是一种自下而上分析经验资料并构建理论的研究方法，能够系统地梳理社会现象的形成逻辑和发展规律。本文方法选择的科学性在于：①从数据驱动视角探究中小制造企业如何提升创新绩效，较为适合采用解决“如何”问题的质性研究方法；②尽管围绕数据驱动企业创新发展的问题已有一定探索，但以中小制造企业为研究主体，探索“数据驱动中小制造企业提升创新绩效”的研究较为匮乏，扎根理论较为适合解决此类探索性问题；③凭借扎根理论自下而上构建理论的优势，经过数据整合、概念提炼和范畴梳理，能够形成数据驱动中小制造企业提升创新绩效的理论模型。

2.2 样本选择

样本选择方面，分为粗选和精选两阶段。首先，前期调研了17家企业，涉及家电、机械、家具、服装等多个行业，分布于广东、浙江、北京、山东等地，样本来源多样且具有一定普适性。其次，选取业内突出，且数字化转型做得较有特色的企业，根据EISENHARDT［26］提出案例选择的理想数量标准，重点筛选8家企业作为案例样本，其中6家用于初始编码，2家用于理论饱和度检验。

扎根分析的样本选择应尽可能涵盖研究情境的所有领域，以提高理论饱和度［27］。由于资金和能力的约束，中小制造企业往往无法面面俱到，发挥自身特长占据行业一席之地是大多数中小制造企业的发展战略。因此，在初步分析的基础上，挑选数字化转型过程中某方面表现突出（如供应链管理、研发、制造、营销以及组织管理等）的中小制造企业，尽可能涵盖“数据驱动中小制造企业提升创新绩效”涉及的所有领域。基于此准则，选择HT、FK、TRD、TT、LS和HSB作为初始编码样本，选择HR和BX作为理论饱和度检验的样本。样本企业信息如表1所示。

表1 样本企业基本信息Tab.1 Sample company basic information

2.3 资料收集

资料收集与整理围绕“数据驱动中小制造企业提升创新绩效”这一主线展开，采用多途径收集研究样本资料，持续1 年4 个月。数据收集方式如下。①深度访谈。针对中小制造企业创新发展相关问题设计初步访谈提纲，通过预访谈获取专家和受访者的修改意见，修改并形成最终访谈提纲。访谈提纲的主要内容包括“您认为数据驱动对企业创新发展重要吗？企业通过数据驱动走创新发展道路的影响因素有哪些？环境对企业创新发展的有何影响？”等问题。经受访者同意后，对访谈过程录音，以便后期资料整理。②实地项目参与或观察法。课题组成员直接或间接参与了HT、FK、TRD 公司的数字化转型课题，作为实习带队老师或者专家参观了LS 和HSB 车间与产线。③田野调查法。课题小组多次参加各级政府或者机构组织的数据赋能、智能制造相关的行业会议或者学术交流会，实地走访了一些企业。④二手资料数据。通过互联网信息、活动方案文档等，收集二手资料。在完成资料收集和筛选后，共保留17 份符合主题的数据资料，并将筛选后的数据资料整理形成原始资料数据库，共计11.3 万字。

本文资料收集过程体现出多阶段、动态性和问题导向的特点。原始资料收集过程中，数据采集与数据分析同步进行，发现新问题就再次设计访谈提纲，再次收集资料。遇到含糊不清的概念或范畴时，追溯数据来源，再次补充和完善资料。遇到数据冲突时，舍弃现有数据资料，审查访谈提纲（再次确保访谈问题无歧义），重新收集数据。资料收集过程如表2所示。

2.4 信度效度检验

基于质性分析软件Nvivo 11对资料编码，为避免文本分析结果受编码者主观影响，编码过程由课题组3位成员合作完成。编码开始前统一编码要求，每人选取2家企业进行首轮编码，结束后，每人再次选择2家企业进行二轮编码，同一人两次所选企业不得重复。二轮编码结束后，通过Nvivo 11软件计算两次编码一致性。对于一致性系数较低的编码再次商榷并修正，最终二轮编码的一致性系数Cohen’s Kappa如表3所示。经计算，6家企业编码的一致性检验结果均值为0.815，表明本次编码具有良好信度。

表2 资料收集过程Tab.2 Data acquisition process

表3 样本企业一致性检验结果Tab.3 Consistency test results of sample companies

为了保证本次编码的效度即保证研究结果与实际情况相符，本文通过两种方式进行效度检验：①邀请本领域专家检验研究结果，如在本领域取得较好研究成果的教授、访谈企业的负责人、企业咨询顾问等；②邀请未参与研究的企业人员检验研究结果。在上述两种检验中，检验人员认可本研究的研究结论，故本次编码具有良好效度。

3 编码与分析过程

3.1 开放式编码

开放式编码是对收集资料进行分析，剖析原始资料的真正内涵，将冗杂的原始资料概念化提炼并形成范畴，实现资料聚敛的过程［27］。本文利用Nvivo11对原始资料编码：①对原始资料的梳理和分析，共建立337个初始节点；②经过多次沟通探讨，将隶属于同一现象的节点归为同一树节点，每一树节点即为一个概念，形成137个概念；③概念归属性检验，由Cohen’s Kappa系数反映原始概念编码分析的一致性，剔除K值较低的概念，形成109个概念；④将109个树节点进一步归类，汇总为36个新树节点，即36个范畴。由于各个编码结果之间存在一定关联性，在后续编码中，概念和范畴也将进一步校正和完善，以真实反映原始资料内涵。开放式编码示例如表4所示，范畴释义如表5所示。

表4 开放式编码示例Tab.4 Open coding example

表5 开放式编码的范畴举例Tab.5 Examples of open coding categories

3.2 主轴式编码

主轴式编码是在开放式编码的基础上，重新梳理编码资料，提炼开放式编码所得范畴内在机理的过程。采用“因果条件→现象→脉络→中介条件→行动/互动→结果”的经典分析范式，多次对比样本资料，梳理范畴间的逻辑，归纳出6条逻辑主线和6个主范畴（见表6），分别为非研发技术创新、供应链协同创新、数据化流程创新、精准营销创新、用户参与产品创新以及敏捷组织创新。

表6 主轴式编码过程：主范畴提炼Tab.6 Spindle coding process：refining the main category

主范畴提炼过程如下。

1）非研发技术创新。中小制造企业多存在研发资金不足、技术力量薄弱、设备落后等弊端（因果条件），高成本和高风险的技术创新使其望而却步，最终导致自主研发能力弱（现象）。因此，须另辟蹊径探索低研发投入、低投资风险的技术类非研发创新路径（脉络）。中小企业通过平台等方式引入外部资源进行创新，同时对内部工艺、技术等渐进性式地进行改良（中介）。中小制造企业开展技术引进、反求模仿以及渐进改良等非研发创新行为提升创新能力（行动/互动）。借助此类创新活动，中小制造企业在提升研发能力的同时增加创新产出（结果）。

2）供应链协同创新。在竞争激烈的当下，用户迫切要求企业快速交付，资源独享和信息壁垒已成为其创新发展的阻碍（因果条件），表现为企业研发、采购、生产等环节运行低效，延迟交货（现象）。企业须调动供应链利益相关者提升响应需求能力（脉络）。中小制造企业与上下游企业搭建合作伙伴关系，集成和共享供应链资源（中介），通过技术资料共享极大地提升研发成功率，通过生产计划共享实现敏捷响应（行动/互动）。供应链中利益相关者密切交互、协同创新（结果）。

3）数据化流程创新。消费者需求个性化，而企业主张大规模量产，企业难以兼顾柔性与效率（因果条件）。生产管理出现流程混乱，部门沟通困难，库存积压过高，“信息孤岛”严重等弊端（现象）。企业亟须通过流程数据化转型实现增长（脉络）。企业通过数据驱动建立数据链，与业务流程各环节协同，并依托生产制造系统实现数据驱动生产（中介）。通过精益生产梳理流程，解决库存积压问题。基于此，企业对生产设备和生产操作联网，并通过网络协同制造实现部门数据共享，消除“孤岛”，使数据流动于生产制造各环节（行动/互动）。生产设备和生产操作联网，数据透明、高效地流动于各环节，发挥数据价值驱动生产制造，实现高质量、快响应和低成本的敏捷制造（结果）。

4）精准营销创新。大数据时代市场环境呈现高度复杂性和动态性，中小制造企业在发展过程中涌现出大量强有力的竞争对手，一些企业的跨界发展也使其难以界定竞争对手。加之产品生产结构单一、营销渠道单一、多级代理使得产品市场失去活力（因果条件）。此时，中小制造企业表现出市场份额狭小、供需错位、动能活力不足等问题（现象）。为解决此类问题，企业须颠覆传统销售方式，重构营销网络，创新营销模式（脉络）。中小制造企业通过自我采集和数据购买等方式获取用户特征，描绘消费者全方位画像（中介）。基于大数据分析技术全方位分析消费者特征和需求，中小企业得以采用整合营销、差异化营销、精准营销等模式高效、高质量、精准响应用户需求（行动/互动）。在维护已有价值的基础上创造新价值，实现中小制造企业营销模式的迭代升级（结果）。

5）用户参与产品创新。目前消费者需求呈现异质性和多样性（因果条件），中小企业现有产品功能、属性难以满足消费者个性化需求，呈现供需失衡（现象）。因此，企业研发设计须聚焦用户需求（脉络），拓宽用户数据类型，依托互联网获取交易、交流以及市场行为大数据（中介）。中小企业借助大数据对用户深入分析，勾画用户全方位画像（行动/互动）。互联网使得用户与企业零距离接触，中小企业得以借助数据精准把握用户需求，实现用户参与产品研发（结果）。

6）敏捷组织创新。目前企业组织架构呈现为多层级、高集权形态，纵向形成顶层设计、中层管理和底层执行的层级链条［28］，横向表现为按分工划分专业化部门，部门边界明显（因果条件）。在动态多变的环境中，小制造企业表现出应变能力差、数据传递易失真失效、组织运行低效等弊端（现象）。因此，企业为实现高效运行（脉络），须对其进行“颠覆式”变革以响应动态需求，即打造“环境变，我也变”的动态组织（中介）。具体表现为对内形成去中心化、扁平化、去部门边界的组织架构，对外打造高度灵活的模块化组织，实现组织架构重塑（行动）。中小制造企业采用阿米巴组织、模块化组织等组织形态，员工权责匹配，通过自组织、自协同提升敏捷响应能力（结果）。

3.3 选择式编码

选择式编码是对主轴式编码所形成的主范畴进一步归纳与提炼，以高度概括的核心范畴表示，并系统地建立范畴间联系、完善范畴的过程。本文围绕中小制造企业创新绩效展开提炼和论证，得到创新绩效提升的核心范畴，探索影响企业创新绩效的证据链，从数据驱动视角构建中小制造企业创新绩效提升的故事线。创新绩效是数据驱动创新行为的最终结果，但受到创新活力和创新能力的影响［14］。创新能力是企业为了响应市场条件，开发新创意，并将其转化为新产品、新工艺或新系统的能力。主轴式编码中的“用户参与产品创新、非研发技术创新、供应链集成创新、数据化流程创新、精准营销创新”，分别从市场响应、产品研发、供应链协同、流程优化和营销创新五大方面阐释了数据驱动企业创新能力的机理。创新活力是企业创新迅速发展的内在力量，从根本上来源于企业的结构性优势。主轴式编码中的“敏捷组织创新”通过重塑组织结构，打破数据壁垒，数据精准驱动企业激励机制，进而提升企业创新活力。创新活力和创新能力作为企业创新的软实力，能有效促进创新绩效的提升。因此，上述6个主范畴均可归为核心范畴“创新绩效”。中小企业创新绩效提升的故事线为：为打破固有模式、获得持续性增长、实施战略转型、以创新推动企业增长，中小制造企业以数据驱动用户参与产品创新、非研发技术创新提升研发创新能力，以数据驱动生产制造数字化提升流程创新能力，以数据驱动精准营销服务提升营销创新能力，以数据驱动组织变革提升创新活力。在研发、生产、营销和组织的转型下，中小制造企业创新绩效得以持续性增长。

3.4 理论饱和度检验

理论饱和度检验是指继续收集新数据并观察是否产生新范畴和新关系的过程。依循上述系统化步骤，对剩余2家案例企业的访谈资料分别编码。将2家企业的编码结果与初始6家企业的编码结果进行跨案例比较分析，形成的新概念及其隶属的范畴如表7所示。可以看出，在开放式编码时所形成的12个新概念均可归入现有范畴，也未出现新的主范畴，故模型在理论上是饱和的。

表7 理论饱和度检验编码结果Tab.7 Theoretical saturation test of coding results

4 数据驱动中小制造企业提升创新绩效的路径分析

英特尔公司高级院士GENE MEIERAN将创新分为渐进式和突破式两类，得到业内的高度认可［29］。渐进式创新是逐渐的、持续的创新，是根据以往的经验逐渐进行完善和创新；突破式创新是颠覆性的、革命性的创新。借鉴GENE MEIERAN院士创新理论观点，结合表6中六大主范畴内涵，本文认为：非研发技术创新、供应链协同创新、数据化流程创新、精准营销创新，均是中小制造企业通过不断、渐进、连续的创新最终实现管理创新目的，属于渐进式创新范畴；而用户参与产品创新和敏捷组织创新需要打破企业与用户组织边界、部门边界进行架构重组甚至产品颠覆，属于突破式创新范畴。因此，依据“行为—能力—绩效”逻辑主线，在质性分析数据驱动中小制造企业提升创新绩效机理的基础上，结合案例企业实践，梳理得到两类提升路径：渐进式提升路径和突破式提升路径（见图1）。渐进式创新绩效提升路径分为：“技术引进、反求模仿、渐进改良→非研发技术创新→创新能力→创新绩效”“信息共享、技术支撑→供应链协同创新→创新能力→创新绩效”“精益运营、信息贯通→数据化流程创新→创新能力→创新绩效”和“渠道整合、精准定位→精准营销创新→创新能力→创新绩效”。突破式创新绩效提升路径分为：“多方采集、用户特征描绘→用户参与产品创新→创新能力→创新绩效”和“消除孤岛、快速响应→敏捷组织创新→创新活力→创新绩效”。由于资金、技术、人才等诸多因素限制，中小制造企业短时间内不可能像大型制造企业一样进行全方位的数据驱动创新，需要根据自身情况选择合适的路径。

图1 数据驱动中小制造企业提升创新绩效机理Fig.1 Mechanism of data driving small and medium-sized manufacturing enterprises to improve innovation performance

4.1 渐进式提升路径

渐进式提升路径主要是指企业依托自身优势，借助数据管理技术，通过渐进连续创新，以点带面最终实现全面绩效提升。

1）技术引进，反求模仿，渐进改良，数据驱动提升技术创新能力。技术创新是推动企业发展的关键因素。对于资源、能力匮乏的中小企业，为谋求发展，非研发型技术创新成为其创新的主要载体，技术引进、反求模仿、渐进改良是非研发技术创新的主要活动。

中小企业通过技术引进直接获取先进技术和设备，来弥补核心技术人才和研发人才短缺的问题，消化吸收先进技术、工艺和知识，并融入企业的实际生产中。高校产学研平台是中小企业技术创新的新生动力。TRD 公司通过与高校合作引进先进研发成果，高校专家入驻企业研发中心，与研发团队协同开发新产品，并结合网络、机器人实现高端技术设计的数字化转型。数据开放共享提升中小制造企业了解行业发展趋势、搜集最新信息情报的能力。对新上市的产品快速分析，破译核心技术和功能，通过模仿创新推出新产品。HT 公司的研发团队除时刻关注行业内先进技术外，还会参加业内各大展会以了解最新技术发展趋势。通过各种资讯渠道获取技术数据，研发部门定期开展技术研讨，进行技术攻关，以求产品功能还原和技术破译。基于此，HT 通过反求模仿不断改良现有产品并推出新产品。此外，中小制造企业可以通过经验和知识积累对现有产品、工艺和技术进行渐进式优化，通过“干中学”积累经验和获取知识，同时对现有技术改良使之迎合用户需求，在实践中实现产品改进。FK 的一名技术工人说：“我们更多的是依赖于现有工艺的调整，这种小幅度的改良不但能够提高产品性能、降低成本，而且改良风险极低。”

2）信息共享，技术支撑，数据驱动提升供应链协同创新能力。中小制造企业在供应链中话语权较弱，质量、成本、交期是其重要的竞争力。中小制造企业通过供应链资源集成优化、研发和采购数据共享等行为实现敏捷响应和协调创新。

首先，共享部分技术资料，提高研发创新的成功率。在产品开发早期与供应商共享产品参数，从技术参数、功能设计与实现等方面对新产品研发进行技术可行性分析，并对供应商提供技术指导，按要求进行生产供应，可提升新产品研发速度、质量和成功率。以FK公司当下订单量最高的多功能绞肉机为例，在新产品研发初期，刀片供应商调派技术小组参与产品开发，FK与供应商共享需求数据和产品设计参数，新产品与零部件同步设计，极大地缩短开发周期，增加开发成功率。

其次，共享生产计划，缩短供应周期。现金流是公司发展和运营的血液，对于中小制造企业及其供应商来说尤其重要，因此，优化供应链流程、消除浪费、加快库存周转、回流资金是供应链协同的另一个重要内容。信息壁垒、数据不共享是影响供应链协同的重要障碍。为消除障碍，根据订单情况，FK与各大JIT物料供应商共享了其月、周、日生产计划，月度计划为长期计划，周计划为锁定计划，供应商根据FK物料容器、数量、质量的要求，配合日计划和生产节拍，每天送货至生产线，消除了供应、仓储、配送、拆包等不增值时间，极大加快了供应商和FK的资金回流速度，实现了双赢，各大JIT物料供应商都认为FK是最有价值的合作伙伴。

3）精益运营，信息贯通，数据驱动提升流程创新能力。企业内部流程创新是向内部要利润、做内功、提升核心竞争力的重要途径，丰田和富士康就是很好的案例。丰田生产方式以消除浪费、加速库存周转为目的持续进行改善，越是在经济萧条期，越能体现出其强大的先进性。富士康是以代加工起家，面对制造业利润率低的状态，成立工业工程学院，全面优化业务流程，降低生产成本，提高效益，成为世界500强企业。中小制造企业大多数都在夹缝中生存，必须优化流程，实现数据驱动，做足内功，才能持续发展。数据驱动中小企业流程创新的可行途径是先实行精益化生产，再实现数据化驱动。

流程精益标准化是数据化的基础。许多企业在没有梳理自身流程的前提下，急于安装信息化软件和自动化设备，结果是将错误流程用昂贵的软硬件固化下来，事倍功半，效果欠佳。尤其对中小企业来说，试错代价巨大。因此，中小制造企业不要盲从，要回归制造本质，运用精益思想重塑内部流程，并运用标准化固化，才能传承和长久。FK虽然仅成立8年，规模不大，但重视内部流程优化，并外聘精益顾问5年，从标准工时、产线平衡、采购入库、物料配送，逐一梳理标准化，库存周转率从原先45天优化至17天，效果显著。TRD引入国内最大的一家精益咨询公司，成立工业工程中心，欧变产品生产周期压缩了20%，产线效率提高了27%，为智能化产线实施夯实基础。

流程过程数据可视化。在精益标准化基础上通过ERP、MES、WMS等软件将生产制造过程中数据显性化，并通过传感器、射频技术、二维码等将设备、物料、产品、操作者联网，对生产过程数据实时抓取、分析，并与成本核算挂钩，实现过程跟踪、质量追溯、异常处理等，使生产过程透明化，决策更透明科学。HT在坚持丰田生产方式10多年基础上，成功实施了MES二期工程，目前为大众供应的副仪表盘产线已实现单件流、无人化操作，另一条进气歧管产线则准备运用数字孪生技术。

4）渠道整合，精准定位，数据驱动提升营销创新能力。用户需求是企业营销创新的触发点。一方面，中小制造企业通过营销渠道整合实现渠道优势互补，与利益相关者共创价值；另一方面，中小制造企业通过全方位数字画像进行用户细分，为精准预测用户消费倾向提供支持。整合营销和精准营销俨然成为中小制造企业营销创新的重要手段。

整合营销是营销渠道和利益相关者的并行整合。大数据时代互联网平台表现出数据多样、传播快速、开放共享等特点，中小企业借助互联网平台开展直销、直营、电商等线上营销，结合线下营销，打造线上线下并存的O2O模式，实现营销渠道整合，优势互补。同时，通过合作、契约等方式整合价值网络中的利益相关者，与利益相关者共创价值。LS 是由海尔衍生出的中小企业，借助网络平台精准把握用户需求，采用预约模式切入销售，成功地在游戏本中占据了一席之地。

精准营销的核心是对数据的分析和洞察。互联网平台的发展为企业与用户的深度交互提供契机，同时，平台生成的交互数据为企业了解用户需求提供条件。企业通过完善用户数据类型勾画全方位数字画像，综合用户数据进行用户划分。基于此，预测消费倾向，精准营销。TT与天猫合作，分析天猫消费者数据，并根据分析结果在杭州成功举办面向特定用户群体的营销活动，成交率高达80%。

4.2 突破式提升路径

突破式提升路径是打破既有模式和制度，结合数据管理分析技术，通过新市场、新产品、新体制实现创新绩效提升。

1）多方采集，用户特征描绘，数据驱动提升产品创新能力。以用户为源点，开发满足用户需求的产品是企业长久发展的根本动力。从企业内部和外部挖掘用户数据，全方位勾画用户需求特征，是提升企业产品创新能力的动力源。目前，用户需求数据获取途径主要有：自有数据、平台数据和第三方专业机构数据。

中小企业构架自身用户数据仓库，并打通企业与用户的交互通道，跟踪反馈，深度挖掘用户需求并对产品迭代升级，提升企业的产品创新能力。LS公司基于交易渠道和促销活动所产生的交易、交流数据形成自有数据库。交易数据是用户需求的最好反映，FK通过交易数据及时捕捉用户变化，访谈时也谈道：“M05系列的产品其实我们已经生产很多年了，从最初的一款到现在的五款，实现了产品迭代，而迭代升级的想法都是用户给我们的。”TRD后台的温度检测系统能实时追踪售后产品的温度数据，产品使用时达到报警温度，TRD会第一时间获悉并提供解决方案。同时，TRD会对充电桩的使用数据分析，找到产品异常的原因，实现产品迭代升级。

线上线下同时销售已成为中小企业的营销新模式，平台数据是企业了解用户需求的重要手段，通过平台数据的精细化分析能极大地提升产品创新能力。借助天猫、京东等电商平台的大数据技术，中小企业能更加精细地了解用户行为习惯和特征。TT位居木门生产公司的前三名，每年在天猫拥有不俗业绩，与天猫深度合作，基于浏览、关注、收藏、评论、跟踪等平台数据，TT掌握了用户对门的细致要求，精准研发，推出了静音门、消防门、铝木门窗等系列产品，市场反应极佳。

初创型的中小企业缺少数据积累，不具备大数据分析能力，购买第三方数据分析报告成为其新产品开发的重要选择。FK公司致力于北美的绞肉机细分市场，创立初期一直走OEM路线，目前处于快速扩张期，必须开拓新市场，通过与一家市场数据分析公司合作，开拓了户外等系列产品。访谈中企业负责人说：“美洲20个亿的市场额对我们公司很重要，那里有我们公司的一席之地。”

2）消除孤岛，快速响应，数据驱动提升组织创新活力。组织创新是数据驱动中小制造企业提升创新活力的必然要求。固有的组织惰性无法快速响应用户动态需求，表现出封闭式、层级化、中心化的组织特征。中小企业对内重构组织形态，实现去中心、扁平化、去部门边界的自组织；对外打破组织边界，以模块化回归价值链的某一环节。

互联网的出现打破了时空对数据传递的束缚，数据流动呈现高速、低成本和无边界的特征。在此背景下，中小企业得以打破固有组织惰性，重构组织形态，组织内部呈现扁平化、去中心、部门无边界和管理无领导等特征，极大地提升企业的自组织、自协同能力。TRD公司的管理者说：“在我们的车间基本看不到管理者，我们的员工明确自己的工作任务，员工非常灵活。表面上我们的员工似乎没有领导层管理，但车间的全流程数据化生产既是对产品生产进度的监控，也是对员工的监督。一旦员工出现操作问题，就会有管理者去解决问题。”

中小制造企业搭建模块化组织嵌入协同创新网络。模块化组织是中小制造企业为满足用户个性化、深层次、动态化需求而进行供给侧变革的结果，也是极致分工的必然结果。模块化组织具有标准化接口规则的核心能力，可与外部同样具有核心能力的模块自由对接。此时，模块化组织回归价值链的某一环节，通过专业化和精细化获得更强竞争力。HT致力于汽车模具和汽车内外饰件生产，在国内同行业中居领先地位，经过内部组织流程再造，以市场为导向，构建阿米巴经营单元，责权落实到人，大大提高了企业的接单能力和盈利水平，已成为一汽大众、上海通用等著名车企的供应商。

5 研究结论与启示

5.1 研究结论

本文以8家典型中小制造企业为研究对象，基于扎根理论，从数据驱动视角探索中小制造企业提升创新绩效的过程“黑箱”，并得出如下结论。首先，中小制造企业通过数据驱动转型提升自身创新绩效，具体可从非研发技术创新、供应链协同创新、数据化流程创新、精准营销创新、用户参与产品创新和敏捷组织创新6个方面入手。其次，通过数据驱动转型，中小制造企业得以提高创新能力、激活创新活力，进而提升创新绩效。最后，依据数据驱动创新所带来企业变革的强度和深度，将数据驱动中小制造企业提升创新绩效的路径分为渐进式路径和突破式路径。具体地，中小制造企业可以从自身优势入手，通过非研发技术创新、供应链协同创新、数据化流程创新和精准营销创新实现渐进式提升，通过用户参与产品创新和敏捷组织创新打破既有模式和制度，实现突破式提升。以上路径为中小制造企业精准定位和选择数据驱动路径提供依据。

5.2 理论贡献

一方面，从数据驱动视角探讨中小制造企业创新转型机理，丰富了数据驱动理论的应用研究。已有文献多关于数据驱动的技术性阐述［30-31］，而少量从管理角度展开的研究也主要聚焦于海尔、酷特智能等资源优势企业［21-23］。由于创新基础薄弱、资源匮乏，中小制造企业无法效仿大企业的数据驱动转型路径。因此，本文针对中小制造企业，结合其固有特征，通过扎根理论探讨数据驱动中小制造企业创新转型的实现机理，拓展了数据驱动理论的应用情境。另一方面，从创新能力和创新活力两个层面探讨创新绩效的提升机理，对现有创新管理理论做出一定补充。以往研究多以新产品数量、专利数量等结果变量衡量创新绩效［32-34］，而本文从创新绩效提升的过程视角切入，探讨了数据如何驱动中小制造企业提升创新能力和创新活力。本文发现，中小制造企业可通过数据驱动新产品开发、技术革新、业务流程变革、营销创新和供应商协同创新实现创新能力的提升，亦可通过数据驱动敏捷组织创新实现创新活力的提升。

5.3 政策及管理启示

政府应切合实际制定适合中小制造企业数字转型的政策。目前相关“工业互联网”“智能制造”等政策适用于知名大企业，我国多数中小制造业目前处于工业2.0阶段，过快进入工业4.0只能导致“拔苗助长”。因此，政策应回归制造来谈数字转型，业内专家一致认为“标准化→精益化→数字化→智能化”是智能制造的必经之路，每一步都不能逾越。我国大多数中小制造企业处于标准化和精益化尚未完成的阶段，政府在出台数字化转型政策的同时，一定要出台配套的管理流程标准化与精益化的扶持政策。其次，政府应搭建中小制造企业数字化驱动创新服务平台。针对中小制造企业研发难、资金难、营销难的困境，政府可以搭建中小制造企业产学研联盟平台，解决其技术难题。同时，政府应引导政策扶持资金真正流向中小制造企业，尤其是疫情下许多中小制造企业出现资金荒，政府的扶持资金在一定程度能帮助其解决困难。最后，利用新媒体、新平台，积极帮助中小制造企业推进新营销、新零售。面对疫情下中小制造企业的订单荒，各大平台出现“县长带货”等模式，效果不错，这也为政府切实促进需求端数字化转型提供了一个良好方式。

数据驱动中小制造企业提升创新绩效是“一把手”工程，企业家要具有战略眼光和清晰思路。数字化转型投入大、风险高，困难重重，企业家素质对整个项目的成功至关重要。面对外部甚嚣尘上的智能制造，企业家多问自己“制造企业的核心是什么？”“数字化转型目的是什么？”“从哪些方面去推动数字化转型？”，切不可盲从，不能认为上了智能设备和软件就是实现了数字化转型。同时，企业家应根据自身情况选择适合的数据驱动路径。数据驱动是全面的，但每个企业发展状况是不全面的。囿于资金和能力，中小制造企业应根据自身特点和积累选择合适的数据驱动路径，以点带面，循序渐进，切不可全面开花。TRD、FK的数据驱动提升了流程创新能力，TT的数据驱动推进了精准营销，HT的数据驱动实现了组织创新，这些都是结合自身企业发展实际情况展开，才取得良好效果。

5.4 研究展望

本文存在不足之处。一方面，工业互联网平台为中小制造企业提供了破局重生的土壤，尽管本文已涉及平台对中小制造企业的助力作用，但仅聚焦于某些层面，未来研究可系统探讨平台企业与中小制造企业的协同创新。另一方面，从政府行为视角看，政府支持行为对中小制造企业的数字化转型具有引导作用，但现实中的效果并不够理想，未来研究可探讨政府行为如何促进中小制造企业的数字化转型。