供应链协同对企业创新绩效的影响：战略柔性的中介作用与环境扫描的调节效应

曹 勇，李 宇，田瑞晨，李 娟

（1.武汉纺织大学管理学院，湖北 武汉 430200；2.教育部纺织行业中外人文交流研究院，湖北 武汉 430200）

在市场竞争日益激烈、技术和产品快速更新换代的背景下，实施创新驱动战略是我国制造企业发展的必然趋势。创新不仅要求企业具备巨大的知识库以及实施新发明的能力，还受企业规模、人才、资金等因素的制约。很多企业难以独立开展创新工作，而作为供应链管理的重要手段，供应链协同对提升企业的创新绩效起着重要作用。因此，深入剖析供应链协同与企业创新绩效之间的关系具有重要的现实意义。在实践中，供应链协同日益受到各类企业的关注。例如：华为利用物联网技术搭建了云平台，借助物联网平台，企业能与合作方形成长期稳定的资源共享联盟关系，以弥补技术创新短板并提升用户满意度；海尔则建立了开放式创新HOPE平台，以提供互动的生产场景与工具，把科技、知识、创新产品的供需双方聚集到一起，进而推动创新型产业的发展。

国内外学者围绕供应链协同与企业创新绩效的关系也展开了一系列研究。例如：商燕劼和庞庆华认为，供应链协同能正向推动产品和技术创新，提高供应链各成员和供应链整体的创新收益；Marfa指出，协同企业数量的增多，会增大资源识别负荷，进而不利于企业创新绩效的提升；何雪莹和张宓之研究表明，供应链协同合作与创新绩效之间呈倒U形关系，即多元化的主体加入到供应链网络中，可使网络内的主体对创新知识形成差异互补，有利于企业创新，但随着协同合作的深入，创新主体接触的知识资源过多，会增加甄别成本，使创新主体容易落入知识陷阱，对创新绩效产生负面影响。纵观已有研究，供应链协同对创新绩效的影响如何仍存在争议，但供应链协同对企业创新的重要性毋庸置疑。鉴于此，通过理论与实证相结合，本文将深入剖析供应链协同对创新绩效的具体影响机制，这对促进企业创新发展具有重要意义。

现有研究大多将视角集中在供应链协同和创新绩效之间的直接关系上，而关于影响两者关系的中介机制和调节效应等方面的探索较少。已有研究表明，供应链协同能够促进战略柔性的提升。例如，张红兵、杨卓尔和高山行研究认为，企业在收集整理了从合作方转移来的稀缺互补性专业资源后，将会提高自身对专业信息资源的认知，进而扩大资源的使用范围并提升资源的有效性，减小战略转换的难度，进而发挥这些新资源的潜在价值来实施创新。基于此，本研究初步推断，供应链协同对企业创新绩效的积极影响很可能是通过提升战略柔性实现的。此外，企业内外部的环境扫描同样能影响创新绩效的提升。环境扫描的强度不同，供应链协同和战略柔性对创新绩效的影响程度也可能存在差异。环境扫描频率高的企业，在识别、解释和吸收外部信息等方面会有更强的处理能力，从而能开发出更优质的产品，有利于进一步提升创新绩效。

基于上述分析，本文尝试将供应链协同、战略柔性、环境扫描与创新绩效纳入同一研究框架中，以制造企业为研究对象，实证研究供应链协同对企业创新绩效的影响效果，并重点分析战略柔性与环境扫描的中介作用和调节效应，进而揭示供应链协同对创新绩效的作用机制。研究结果丰富了供应链协同与创新绩效之间关系的理论成果，同时也有助于提升我国制造企业供应链管理水平。

1 理论基础与研究假设

1.1 供应链协同与创新绩效

供应链协同是供应链节点企业联盟合作的典型方式，各节点企业通过信息共享、联合决策、合理分配利益等手段来满足客户需求，从而实现整体利益最大化。

Hui等研究指出，供应链协同可以帮助企业获得广泛的信息、知识和技术，创造出更好的创新绩效。许芳等认为，在用户至上的供应链协同运作的背景下，供应链企业间信息共享、联合决策及联盟构建有助于数据、信息、知识等创新资源的高效整合和配置，进而增强企业的创新能力。具体而言，信息共享是企业创新的前提之一。Wang等从供应商视角指出，供应链网络中积极共享信息的行为有利于营造良好的知识交流环境，使企业获取更多的参与创新活动的机会，进而获得更高的合作创新绩效；曹勇等从客户视角指出，顾客参与可使企业及时获取客户的反馈，有利于开发出更符合市场需求的产品。联合决策是企业创新的关键条件。通过联合决策，供应链企业成员在创新过程中集思广益，共担风险，在出现重大分歧时还可以共同商定解决方案，进而将创新灵感转化为创新产品。另外，联盟构建是企业创新的重要保障。通过共享资源、共担成本和风险，供应链企业间建立合作伙伴关系，进而减少企业创新过程中的研发和生产成本，帮助克服技术创新导致的大量资金投入、巨额研发费用无法承担的问题。基于此，本文提出如下假设：

H1：供应链协同对创新绩效有正向影响。

1.2 供应链协同与战略柔性

战略柔性是指企业根据环境变化，利用组织系统和程序对资源进行重新分配和使用的能力。杨卓尔和高山行认为，将战略柔性分为资源柔性与协调柔性，可以更好地用于研究企业如何在复杂多变的市场环境中寻求创新发展等问题。其中，资源柔性具有静态性，主要强调企业资源的内在属性，是指企业转换已有资源用途的难度、速度和成本；协调柔性则具有动态性，强调企业资源的获取和使用，是指企业通过调整运作体系，重新配置资源链的再整合能力。

供应链企业间相互协作能帮助合作伙伴构建协调的资源配置系统和共同的语言体系，对塑造战略柔性起着关键作用。一方面，供应链企业及其协同伙伴间的交互活动，可以帮助企业取长补短，扩大企业现有资源的使用范围，提高资源存量，改善企业的资源质量；同时，极大地降低了资源在不同产品之间的转换成本，显著缩短了资源转换的时间。企业能够以供应链协同的方式及时实现对同质性或异质性资源的有效配置和重新整合，提高资源使用效率。另一方面，通过信息共享与共同决策，供应链协同既能够帮助企业加深对自身现有资源的了解，明确其适用范围，同时加大对外部新资源的吸收与利用，又能够提升企业对外部环境变化的敏感度，并对企业资源的用途进行相应调整，以供应链协同的方式对资源进行最优分配，进而提升企业的协调柔性。基于此，本文提出如下假设：

H2：供应链协同对战略柔性有正向影响。

1.3 战略柔性与创新绩效及其中介作用

创新既能提高企业的资源与能力匹配程度，也具有不确定性、不连续性等特点。当企业拥有较高的资源柔性时，这意味着创新资源之间的兼容性很强，企业对抗不确定性因素的能力也较高，因而缩短了反应时间，有助于占领市场先机，对创新绩效的提升作用就更显著。同时，具备较高协调柔性的企业可以更加便捷地开发现有资源的新用途，拓展现有资源的使用途径，有利于推动研发创新活动。吴言波等认为，随着创新进程的不断推进，企业会形成新的联盟以优化和提升自身的资源与能力，而资源柔性和协调柔性恰好体现了企业的创新资源和能力特征，从而更好地保证企业能够开展有效的创新活动。Kamasak等基于知识管理视角指出，战略柔性不仅能够促使企业动态管理资源以适应快速更迭的市场环境，还可以帮助企业充分发挥其关键资源的潜力，进而使企业有目的地创建、扩展知识库，在动态环境中取得优异的创新绩效。综上所述，企业以强化战略柔性的方式，将自身所拥有的资源与能力进行优化组合，最终达到确保创新活动顺利实施的目的。基于此，本文提出如下假设：

H3：战略柔性对创新绩效有正向影响。

由于各企业在创新发展过程中，需要不同的信息、知识和技术，供应链协同能够激发企业的战略柔性，使其深度融合诸如技能、经验、社会网络等多样化的资源，以便在创新活动中更敏捷、更高效地应对各种挑战，获得较高的创新绩效。张慧等研究发现，供应链企业间若建立可靠、协调的关系网络，便能够为企业提供高效获取和配置资源的方案，强化资源获取和配置的选用权，进而提高企业的战略柔性，使企业快速响应市场变化，从而迅速开发出适应市场的创新产品及服务。Brozovic的研究也指出，企业对联盟伙伴的协同能力越强，从外界吸收的知识就越多，由此巩固和增强了战略柔性，进而影响企业的创新发展。基于上述对于供应链协同、战略柔性与创新绩效关系的阐述，本文认为，战略柔性在供应链协同对企业创新绩效的影响机制中具有一定的桥梁作用。基于此，本文提出如下假设：

H4：战略柔性在供应链协同与创新绩效之间的关系中具有中介作用。

1.4 环境扫描的调节效应

环境扫描是企业获取和利用外部环境中有关事件信息、趋势信息和关系信息的行为，旨在协助企业的高层管理者制定未来行动计划，是企业与环境之间协调的重要调节因素。Troilo等研究表明，企业通过环境扫描所获得的多样性信息能够促使企业发现不同视角和不同领域之间的新联系，从而提高创新过程的有效性。这表明环境扫描在供应链协同与创新绩效关系中的调节作用不可忽视。

不同的环境因素给企业带来的影响也会有所差异，因而识别和扫描环境因素的差别对于企业的创新至关重要。王丽平和陈晴晴研究发现，要想实现组织管理模式的创新，提高组织的创新绩效，一个关键因素是提高组织扫描外部环境的能力。杨红研究企业间合作行为与创新绩效的关系发现，环境扫描发挥了调节效应，高强度的环境扫描能够帮助企业获取提升产品质量和研发效率的知识和信息，从而减少创新活动中的不确定性，增加创新的可能性。具体而言，当环境扫描程度较高时，企业更加明确自身的创新需求，在供应链协同过程中，会根据自身的需求与合作伙伴进行资源交换和组合，这对企业创新活动的开展具有积极的影响；而当环境扫描程度处于较低水平时，企业感知外界环境变化的能力下降，这会固化企业的认知，降低企业与潜在合作者合作的意愿，还会使企业在面临威胁时，不能迅速提出应对方案，增加创新的风险，从而弱化供应链协同对企业创新绩效提升的积极影响。基于此，本文认为，在环境扫描的调节下，企业间协同合作行为能够更好地实现创新绩效的提升，并提出如下假设：

H5：环境扫描在供应链协同与创新绩效之间的关系中具有正向调节效应。

战略管理研究认为，环境扫描能帮助企业制定有效的经营战略，从而使企业的竞争战略与环境保持高度一致，进而帮助企业获取利润，提高企业绩效。具体而言，在供应链成员协同并且建立信任机制的情况下，高水平的环境扫描意味着企业能更准确地获得种类丰富的外部信息，进而帮助企业在与关系网络合作商进行合作时，能合理安排、灵活配置资源，提高企业战略柔性，而战略柔性在企业的创新过程中又起着解决冲突、提高协调性、促进整合的作用；反之，当环境扫描程度较低时，企业通过协同与供应链网络成员之间的信息共享就会产生封锁效应，使企业形成路径依赖，陷入知识交流停滞的困境，同时僵化共同解决问题的思维，这必然会给企业带来能力刚化的问题，损害其战略柔性，最终抑制企业创新行为的产生。综上所述，本研究认为，环境扫描对供应链协同与创新绩效之间关系的调节作用是通过战略柔性的中介效应得以实现的，即在环境扫描的调节效应下，供应链协同能够激发更高水平的战略柔性，进而提高创新绩效。基于此，本文提出如下假设：

H6：环境扫描在供应链协同与创新绩效之间的调节效应通过战略柔性起作用，即环境扫描在供应链协同与创新绩效之间发挥了有中介的调节效应。

本文的研究框架模型如图1所示。

图1 研究框架模型

2 研究设计

2.1 问卷设计与数据收集

本研究通过大样本问卷调查收集数据，同时为增强研究结果的可靠性，参照国家统计局的制造业行业划分准则，选取产品更新较快和开发新产品项目较多的计算机、通信与电子设备制造业，通用设备制造业，汽车制造业和医药制造业等作为主要研究对象，且研究对象主要集中在制造企业较多的东部地区。调研实施主要依托相关企业的员工，通过微信、电话等方式邀请其填报问卷，指定专人告知受访者本次调查仅用于学术研究，并明确填写要求与标准。问卷内容包括企业基本信息以及针对供应链协同、战略柔性、环境扫描和创新绩效的主观因素题项两部分，并使用Likert 5分量表打分，1至5由低至高，分别代表非常不同意、不同意、一般、同意、非常同意。调查时间为2021年9月至2021年11月，累计发出有效问卷500份，实际收回问卷387份，扣除填报遗漏、有明显错误的问卷62份，最终获得325份有效答卷，问卷的有效回收率为65%。表1的样本特征统计显示，受访者的学历、行业领域和工作类别等分布较广，说明样本具有良好的代表性。

表1 样本特征的描述性统计（N=325）

从表1的样本特征描述性统计可知，学历在本科以上的占比67.4%，且受访者的工作类别中营销类（17.5%）、采购类（17.2%）、研发类（16.9%）的占比较大。研发类人员更熟悉新产品的研发，采购类和营销类人员与供应商合作伙伴、客户等打交道更多，对供应链协同的认知度更高。因此，样本特征符合本文的研究情境。

2.2 变量测量与控制变量

本研究需要对供应链协同、战略柔性、环境扫描以及企业创新绩效等进行测量。为保证量表的信效度，主要采用国内外较为成熟的测度量表，再根据我国制造业现状及本研究的特点进行调整。其中，供应链协同主要参考Cao等、许芳等的研究，设计包括5个题项：与供应链伙伴分享相关信息、与供应链伙伴及时交换信息、与供应链伙伴做需求预测、与供应链伙伴共同解决订单中的异常问题、与供应链伙伴分担成本和分享收益；战略柔性主要参考杨卓尔等、Zhou等的研究，设计包括5个题项：开发已有资源难度小且成本低、产品在生产和销售过程中共享程度高、能以较低成本迅速应对环境变化、能迅速地对技术进行创新、能迅速地变革组织系统；环境扫描主要参考Bodlaj等、李宁娟等的研究，设计包括5个题项：能频繁地对客户环境进行扫描、能频繁地对竞争对手进行扫描、能频繁地对市场营销进行扫描、能频繁地对供应商的信息进行扫描、能频繁地对未来宏观趋势进行预测；企业创新绩效主要参考卢艳秋等、Beers等的研究，设计包括4个题项：新产品研发速度较快、新产品销售额较高、新产品具有竞争优势、申请专利数较多。

在参考了张慧等实证研究的基础上，结合本研究特点，控制变量选取了企业规模和企业所属行业领域两项。其中，企业规模按员工人数分为4个等级，即0～100人、101～300人、301～500人、500人以上，依次赋值为1—4；企业所属行业领域包括计算机、通信与电子设备制造业，通用设备制造业，汽车制造业和医药制造业，按照排序依次赋值为1—4。

3 实证分析

3.1 信效度检验

首先，利用SPSS 26.0对供应链协同、战略柔性、环境扫描和创新绩效等4个变量进行信效度检验。由表2可知：供应链协同、战略柔性、环境扫描和创新绩效的Cronbach's值均大于0.7，说明量表具有较高的可靠性；每个因子的值都大于0.5，组合信度值均大于0.7，说明量表具有较好的信度。其次，各变量的因子载荷、值均大于0.6和0.7的标准要求。最后，进一步利用AMOS 24.0对研究模型进行验证性因子分析（CFA），模型拟合指标显示：2/=1.79，=0.05，=0.98，=0.924，=0.912，均符合拟合指标，说明各变量整体上具有良好的结构效度。

表2 信度和效度分析结果（N=325）

3.2 相关性分析

本文采用SPSS 26.0来分析变量之间的相关性。各变量的均值、标准差及Pearson相关系数如表3所示。由表3可知，各潜变量间的相关系数均小于0.6且显著。其中，供应链协同与创新绩效显著正相关（=0.287，＜0.01），供应链协同与战略柔性显著正相关（=0.341，＜0.01），战略柔性与创新绩效显著正相关（=0.375，＜0.01）。研究结果为后续假设检验工作提供了初步支撑。

表3 变量的描述性统计与相关性系数

3.3 同源偏差与共线性检验

考虑到问卷调查过程中可能存在数据来源相同和同一主体多次填写的情况，为避免同源偏差，本研究对所有测量题项进行Harman单因子检验，即对每个变量的观测项进行未旋转的主成分分析。如果仅得到一个因子，或首个解释变异量超过40%，说明具有严重的共同方法偏差；若得到多个因子，且首个解释变异量未超过40%，则说明不存在严重的共同方法偏差。检验结果表明，有5个因子的特征值均大于1，且首个解释变异量为21.71%，未超过40%，表明本研究的同源偏差可以忽略不计。为避免出现多重共线性对研究结果产生影响，本研究再次利用SPSS 26.0对样本数据进行共线性检验。结果发现，模型中控制变量企业规模、企业所属行业领域与自变量供应链协同的容差均大于0.3，且值均小于3，符合指标条件，因而变量间的共线性问题可以忽略不计。

3.4 假设检验

本研究采用SPSS 26.0进行层次回归分析，检验供应链协同对企业创新绩效的影响，以及战略柔性的中介作用和环境扫描的调节效应，模型检验结果如表4所示。首先，借鉴温忠麟等提出的中介和调节效应的分析步骤对假设进行检验。第一步，以创新绩效为因变量，逐步加入控制变量企业规模和企业所属行业领域、自变量以及中介变量来检验供应链协同和战略柔性对创新绩效的影响，验证H1、H3和H4；第二步，以战略柔性为因变量，逐步加入控制变量企业规模和企业所属行业领域以及自变量供应链协同来检验自变量供应链协同对中介变量战略柔性的影响，验证H2；第三步，分别以战略柔性和创新绩效为因变量，逐步加入控制变量企业规模和企业所属行业领域、自变量供应链协同、中介变量战略柔性、调节变量环境扫描以及供应链协同和环境扫描的交互项来检验调节效应，验证H5和H6。其次，为明确判断环境扫描是否发挥了有中介的调节效应，本文采用叶宝娟和温忠麟提出的混合依次检验方法，以创新绩效为因变量，逐步加入控制变量企业规模和企业所属行业领域、自变量、中介变量、调节变量以及交互项来检验有中介的调节模型。

表4 主效应、中介作用及调节效应（含有中介的调节效应）层级回归分析结果

3.4.1 主效应及中介作用检验。从表4可知，模型2是在模型1的基础上加入自变量供应链协同，回归结果表明：模型1中控制变量对创新绩效的影响不存在显著性，并且模型解释力只有1%；在增加供应链协同之后，模型2的解释力增至27%，供应链协同对创新绩效的正向影响作用存在显著性（=0.28，＜0.01），H1成立；模型9显示，供应链协同对战略柔性具有正向影响（=0.62，＜0.01），H2得到验证；模型3显示，在模型1的基础上加入战略柔性后，Adjust增至0.35，模型解释力得到明显提高，战略柔性对创新绩效存在显著的正向影响（=0.37，＜0.01），H3得到验证；从模型4可以看出，战略柔性对创新绩效存在显著的正向影响（=0.38，＜0.01），虽然此时供应链协同的值下降到0.22，但仍然具有显著性（＜0.01），由此可知，战略柔性在供应链协同与企业创新绩效之间存在部分中介作用，H4成立。

3.4.2 调节效应（含有中介的调节效应）检验。表4中，构建模型5、模型6、模型7和模型10主要为了检验环境扫描的调节作用。为增加方程系数的解释意义，对模型中涉及调节效应的自变量与调节变量进行均值中心化处理。从模型6可知，供应链协同与环境扫描的交互项与创新绩效正相关（=0.12，＜0.05），说明环境扫描正向调节了供应链协同与创新绩效之间的关系，H5成立。

为检验环境扫描在供应链协同与创新绩效之间是否发挥了有中介的调节效应，根据叶宝娟等关于有中介的调节效应的检验方法，构建如下回归方程：

式中：为创新绩效；为供应链协同；ES为环境扫描；为战略柔性；×为环境扫描与供应链协同的交互项；×为环境扫描与战略柔性的交互项；、为常数项；其他项为各变量的回归系数。具体步骤如下：首先，企业创新绩效对自变量供应链协同、调节变量环境扫描以及供应链协同与环境扫描的交互项的回归结果如模型6所示，说明环境扫描能够正向调节供应链协同与创新绩效的关系（=0.12，＜0.05）；其次，中介变量战略柔性对自变量供应链协同、调节变量环境扫描以及供应链协同与环境扫描的交互项的回归结果如模型9所示，交互项系数显著（=0.62，＜0.01）；最后，在模型6的基础上，加入中介变量战略柔性和战略柔性与环境扫描的交互项，回归结果如模型7所示，回归系数分别为'、'、'和、，战略柔性的系数显著（=0.15，＜0.05），和显著，且'＜，表明有中介的调节效应存在，即环境扫描通过调节战略柔性对创新绩效的效应间接调节供应链协同与创新绩效的关系，在模型中'不显著（=0.07，＞0.05），说明环境扫描的调节效应完全通过战略柔性起作用，H6得到验证。

3.5 稳健性检验

本研究进一步尝试通过其他方法检验上述假设，来保证结果的可靠性与稳健性。借鉴Hayes关于 PROCESS 插件的研究，运用 Bootstrap法对自变量供应链协同、中介变量战略柔性、调节变量环境扫描和因变量创新绩效再次进行检验。在PROCESS插件中，将置信区间设置为95%，样本量设置为5 000，模型序列号选择MODEL 4，运行结果如表5所示。由表5可知，H1至H3的效应值均大于0，表明供应链协同对企业创新绩效的直接影响、供应链协同对战略柔性的直接影响以及战略柔性对创新绩效的直接影响均显著，H1、H2和H3再次得到验证。此外，战略柔性的中介效应显著（=0.2，95%置信区间不包含0），说明战略柔性在供应链协同与企业创新绩效之间具有中介作用，H4再次得到验证。

表5 Bootstrap法路径分析结果

在PROCESS插件中选择模型8（中介模型的前半段及直接路径受到调节作用，与本研究的理论模型一致）并运行。由表6和图2可知，在不同水平的环境扫描情况下，供应链协同对创新绩效的影响存在显著差异。随着环境扫描水平的提高，供应链协同对创新绩效的正向影响作用也呈逐渐升高趋势，表明环境扫描在供应链协同与创新绩效之间具有调节作用，H5再次得到验证。

表6 不同水平环境扫描的调节效应

图2 环境扫描的调节效应

进一步分析结果如表7所示：当环境扫描的水平较高时，供应链协同通过战略柔性对创新绩效产生的间接效应显著（=0.05，置信区间为[0.01，0.14]）；当环境扫描的水平较低时，这一间接效应值未达到显著性水平（=0.01，置信区间为[-0.07，0.06]）。因此，环境扫描的调节效应是通过战略柔性的中介起作用，即环境扫描在供应链协同与创新绩效之间发挥了有中介的调节效应，H6再次得到验证。

表7 有中介的调节效应检验结果

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文以制造企业为研究对象，结合供应链协同理论和战略管理理论，构建了供应链协同、战略柔性、创新绩效和环境扫描之间的假设关系模型，通过大样本问卷调查及数据分析对模型与相关假设进行检验，实证研究了供应链协同对企业创新绩效的影响机理。主要结论可归纳如下：第一，供应链协同对创新绩效具有显著正向影响，H1得到验证。这说明企业通过与供应链网络成员及客户建立协同伙伴关系，可以帮助企业拓宽获取外部资源的渠道，有益于制造企业提升自身的创新绩效。第二，供应链协同对战略柔性具有显著正向影响，H2得到验证。这说明在剧烈的环境变化中，为应对不确定性，企业通过供应链协同能提高自身战略的动态调适能力，避免固定经营模式的缺陷。第三，战略柔性对创新绩效具有显著正向影响，H3得到验证。这证实了战略柔性作为应对外部变化的一种关键的动态能力，可以帮助企业灵活地运用现有资源，构建出适用性强的组织结构和灵活性大的战略构架，以快速响应甚至是引领市场需求，提升创新绩效。第四，战略柔性在供应链协同与企业创新绩效之间存在部分中介作用，H4得到验证。这说明企业在从外部获取资源后，首先要对资源进行筛选利用，同时要对已有资源进行调整，实施柔性机制，这对创新绩效的提升大有裨益。第五，环境扫描能正向调节供应链协同与企业创新绩效之间的关系，H5得到验证。这表明环境扫描可以帮助企业寻找优质合作伙伴，并建立长期合作关系，这种合作关系会使双方更加愿意共享信息和共同解决各种创新问题，环境扫描水平较高的企业更易获取竞争优势并提升创新绩效。第六，环境扫描在供应链协同与创新绩效之间的调节效应可通过战略柔性的中介作用来实现，H6得到验证。这说明企业在进行供应链协同时，内外部的环境扫描能使管理者更加深入地了解协同网络中的已有资源，实现组织协调和资源优化配置，从而保证战略规划与决策更具柔性。这种柔性战略可使企业有效应对创新过程中的不确定性与风险，确保创新活动的顺利进行。

4.2 理论贡献与实践启示

本研究结果对明晰供应链协同与创新绩效之间的关系具有重要的理论价值。首先，已有关于供应链协同影响创新绩效的研究存在不同见解，本研究将战略柔性纳入研究框架，在一定程度上解释了企业间合作过度可能导致创新失败的困惑。其次，现有研究主要将视角固化于环境扫描对企业创新绩效的直接影响，鲜少将其作为调节变量。本文引入环境扫描，并检验其在战略柔性与企业创新绩效之间的调节作用，界定了供应链协同影响创新绩效的重要边界。最后，本研究基于战略柔性视角，实证检验了制造企业供应链协同对创新绩效的影响，丰富了企业创新绩效管理的研究成果。

本研究结果对企业如何提升创新绩效具有实践启示：第一，协同合作是供应链管理中不可忽视的重要环节。对供应链协同网络成员而言，其可让协同伙伴等参与到生产流程中去，并通过定期会议的形式，传达企业的创新理念，以打破不同主体之间的分工界限，进而获取更符合生产需求的资源与技术；同时利用成本优势，树立互利共赢的思维方式，共同研发客户需求的新产品，为实现共同目标而努力。另外，企业管理者应加强与客户的沟通交流，获得关于产品与服务更全面的信息反馈，从而定向、定点地实施产品创新，提升企业创新效率。第二，企业战略的调整、转移和创新均需要一定的条件和基础，这些条件和基础是企业在一定的成长时期所积累和储备的，因而企业必须要有更长远的目光和更高的战略灵敏度。例如，企业可设立专门的市场与战略分析部门，实时洞察市场与政策的发展趋势，为创新营造良好的条件；同时，提高全体员工对企业战略的响应能力和执行力，这是企业战略柔性的基础。第三，环境扫描作为一种信息搜寻行为，能帮助企业通过多种渠道获取外部信息。在对环境的认知方面，管理者应投入更多的精力和资源，通过搜索应用平台、资源融通机制等进行环境扫描，这是企业识别创新机会的先决条件，也为创新提供了可供利用的知识。

4.3 局限与不足

本研究存在以下不足：一是实证分析的数据具有一定的主观性，难以检验出供应链协同、战略柔性、环境扫描与创新绩效之间的因果关系，未来研究可采用长时序的面板数据；二是研究对象仅涉及制造业中的计算机、通信与电子设备制造业，通用设备制造业，汽车制造业和医药制造业，研究结果的普适性有待验证，未来研究可针对不同行业特点采取随机抽样的方法采集样本；三是供应链协同与创新绩效的影响关系中还存在其他中介变量与调节变量，有待进一步挖掘验证。