大數據能力、供應鏈柔性與零售企業績效

呂晶晶 博士 王 楠 博士 通訊作者

（廣東海洋大學 廣東湛江 524088）

大數據技術不僅能夠幫助零售企業了解產品價格的變化及其如何影響銷售額，還能夠幫助企業分析顧客消費習慣，以此優化產品供給。利用大數據技術進行經營管理已成為零售企業長遠發展的重要趨勢。此外，聯商網零售研究中心統計了45 家已經公布中報或發布2020 年上半年業績預告的上市零售企業的業績情況，可以發現21 家企業出現虧損，36 家企業出現凈利同比下滑。在這一背景下，如何利用大數據能力幫助零售企業渡過難關，甚至扭虧為盈，實現績效增長，成為學界新的研究方向。有鑒于在零售企業績效的研究領域中，還未形成成熟的大數據能力量化方法，本文以探究大數據能力的維度建構為基礎，從供應鏈柔性的角度探究兩者對零售企業績效的影響，旨在促進零售企業實現績效提升。

理論綜述

通過對以往文獻的整理，有助于更好把握相關概念并從已有研究出發探索出明晰的研究路徑及假設。本文將對大數據能力與供應鏈柔性進行理論綜述，以探究它們的內涵及其與零售企業績效的關聯。

（一）大數據能力

近年來，由于信息技術的發展，全球數據量呈指數式增長。麥肯錫公司率先洞見大數據時代將要到來，并指出大數據將成為各行業提升競爭力的新工具。而進行大數據相關研究之前，還需理清大數據的內涵。劉雨楓（2018）認為大數據指的是目前軟件工具無法處理的龐大數據量。程學旗（2019）則從大數據的功能性入手，認為大數據是連接信息、社會和物質世界的紐帶。盡管研究視野各異，但研究者們一致認為，大數據首先意味著海量數據，其體量之大已超出傳統信息系統的處理能力。其次，大數據意味著種類的多樣化，既包含結構化數據，也包含半結構化和非結構化數據。同時，大數據暗含著經濟價值，能幫助分析者獲取具有極高價值的經濟信息。

隨著數據挖掘技術的發展，學者們認識到，在企業經營管理方面，只研究大數據還遠遠不夠。只有零售企業具備利用大數據進行管理、分析、存儲的能力，才能提升其經營決策水平。而零售企業的大數據能力主要體現在三方面：資源整合、數據分析、環境適應。其一，大數據的資源整合意味著對企業的人力資源、硬件資源、數據資源的更新、整合、利用。其二，數據分析是指對大數據進行內容上的分析，主要包括分類、預測、關聯規則和聚類。通過數據分析能夠發現數據中隱含的關系，幫助企業深刻理解數據資源的意義，從而更好地利用信息進行商業決策。其三，對于零售企業來說，大數據能力中的環境適應能力是最為重要的。大數據所包含的信息是多向度且龐雜的，而企業所需的信息是小部分的、有針對性的。因此，在數據資源整合和分析之前，零售企業就需要根據外部環境的變化，設定數據分析的目的，如消費者的需求、用戶畫像的細分、產品的定位和反饋等。如此才能從用戶數據中獲取消費者需求，實現產品和消費者需求的匹配，進而提升企業競爭力。因此，本研究將大數據能力定義為：零售企業通過數據資源整合，對大數據進行分析，以提高企業應對外部環境變化的能力。

（二）供應鏈柔性

經濟全球化速度加快，意味著競爭愈發激烈、不確定性愈強，因此企業更需要以靈活性應對不確定性。在這一背景下，供應鏈柔性的概念應運而生。它是指供應鏈處理不確定性的能力，其能力越強，越能快速響應變化的環境。Sanchez 等（2017）通過構建企業績效模型發現，供應鏈柔性對企業績效有正向影響。Fantazy 等（2018）將供應鏈柔性劃分為產品、采購、物流、新產品以及信息等五個維度。這一分類囊括了供應鏈的五個方面。產品柔性是指企業能否快速生產出符合顧客需求的新產品。這一維度涉及對顧客需求的追蹤和分析，零售企業需要適時運用大數據技術以快速應對市場變化。采購柔性是指零售企業預測原材料供需、價格等方面變化趨勢的能力，它能夠為零售企業節省成本。物流柔性是指物流供應鏈能夠根據顧客需求變化提供相應的物流服務，最大程度上防止物流成本浪費，以及保證投遞效率最大化。新產品柔性是指企業研究新產品的能力，有助于節約研發時間，以最快速度搶占市場。信息柔性是指供應鏈的有效運轉需要及時傳遞信息，以提高各部分的決策效率。因此，零售企業若想在高速變化的競爭環境中獲得主動權，就需要增強供應鏈柔性以抵御風險。

變量與關系假設

本文的研究假設主要涉及三個變量，即大數據能力、供應鏈柔性和零售企業績效。其中包含三對關系。

其一為大數據能力與零售企業績效?；谫Y源基礎理論來看，價值型和稀缺型資源或能力能夠使企業形成競爭優勢。因此，大數據能力能夠幫助企業在激烈的競爭環境中保持優勢。Manyika 等（2017）認為，大數據與企業市場份額有正相關。李忠順等（2018）從管理角度探究大數據在企業管理中的優勢，得出大數據可對決策文化產生直接影響。同時大數據可對財務績效和市場績效產生正向影響?；诖?，本文提出以下假設：

H1：大數據能力與零售企業績效存在正相關性。H1a：大數據基礎資源能力、大數據技術運用能力、大數據管理應用能力均與財務績效存在正相關性。H1b：大數據基礎資源能力、大數據技術運用能力、大數據管理應用能力均與市場績效存在正相關性。

其二為大數據能力與供應鏈柔性。其中大數據能力有三個維度，即大數據基礎資源能力、技術運用能力以及管理應用能力。大數據基礎資源能力指零售企業擁有的數據資源，包含文本數據、網絡數據等方面。這些海量數據作為潛在分析對象，能為供應鏈柔性提供更有價值的信息。大數據技術運用能力是指對海量數據進行挖掘、分析的能力。通過對數據的相關性進行分析，零售企業能更好把握供應鏈的生產、采購、運輸等方面信息，以應對突發情況。大數據管理應用能力指零售企業利用大數據進行決策管理的能力。在供應鏈全過程中，零售企業可通過大數據分析對用戶需求、供應商價格、物流成本等進行把控，實現商業利益最大化。因此，本文提出以下假設：

H2：大數據基礎資源能力與供應鏈柔性存在正相關性。H2a：大數據基礎資源能力與供應鏈新產品柔性、采購柔性、產品柔性、物流柔性、信息柔性均存在正相關性。H3：大數據技術運用能力與供應鏈柔性存在正相關性。H3a：大數據技術運用能力與供應鏈新產品柔性、采購柔性、產品柔性、物流柔性、信息柔性均存在正相關性。H4：大數據管理應用能力與供應鏈柔性存在正相關性。H4a：大數據管理應用能力與對供應鏈新產品柔性、采購柔性、產品柔性、物流柔性、信息柔性存在正相關性。

其三為供應鏈柔性與零售企業績效。程發新等（2018）通過實證分析驗證了供應鏈柔性與企業績效的正相關性。供應鏈柔性與零售企業績效的關系需要從供應鏈全過程角度來說明：第一，新產品柔性使零售企業更快把握市場需求，并生產符合顧客需求的產品，提高績效。第二，采購柔性使零售企業對供貨商的信息了解更加透徹，提升供應鏈的快速調配。第三，產品柔性使零售企業能夠快速追蹤顧客需求，對相關產品進行反饋，提升企業價值。第四，物流柔性能夠減少物流成本浪費，以最高效率實現產品與顧客的對接。第五，信息柔性能夠統籌整個供應鏈的運作，為各方面提供信息，以此增強企業運營效率?；诖?，本文提出以下假設：

H5：供應鏈柔性與企業存在正相關性。H5a：供應鏈新產品柔性、采購柔性、產品柔性、物流柔性、信息柔性均與財務績效存在正相關性。H5b：供應鏈新產品柔性、采購柔性、產品柔性、物流柔性、信息柔性采購柔性均與市場績效存在正相關性。

大數據能力、供應鏈柔性與零售企業績效的相關性分析

為驗證研究假設，本文制定相關量表，其中供應鏈柔性和零售企業績效部分量表選用了以往成熟量表，大數據能力部分量表則是對以往研究成果的適度修改而成，最終形成一份有47 個題項的量表。

（一）數據來源

量表通過三種方式發放：第一，參考工信部發布的零售企業名單，通過郵件聯系企業并發放在線問卷；第二，通過朋友、親人等關系聯系零售企業管理者，到企業進行現場發放；第三，通過朋友轉發給相應管理者，進行線上填寫。研究過程中，共回收392 份問卷，無效問卷38 份，有效率為90.30%。其中高層領導120 名，占33.90%；中層領導109 名，占30.79%；基層領導74 名，占20.90%；普通員工51 名，占14.41%。其中，中高層領導占比較大，因中高層領導對企業經營管理狀況了解較多，可以認為調查結果較能反映企業情況。

（二）假設檢驗

在假設檢驗之前，研究通過對量表的內部信度進行檢驗以確定量表題項的內在一致性，同時對效度進行檢驗以確定量表是否適合做因子分析。數據分析結果如表1 所示。

如表1 所示，所有維度的Cronbach’s alpha 系數均超過0.7，可認為各變量及維度具有較高的內部一致性。下一步將對量表效度進行檢驗，具體數據如表2 所示。

如表2 所示，各變量的KMO 值都在0.8 以上，且Bartlett 球形檢驗系數均為0.000，可知變量內的相關性較好，適合做因子分析。在信度、效度檢驗之后，將對各假設中的相關性進行檢驗，具體數據如表3 所示。

各維度間的相關度如表3 所示，表3 中數據均滿足**p＜0.01。通過數據可知倘若兩個維度的變化趨向相同，便可認為二者存在一定聯系。下文將具體闡述維度間的相關關系及假設檢驗結果。

（三）檢驗結果

在大數據與零售企業績效的相關關系中，大數據基礎資源能力、技術運用能力和管理應用能力與零售企業財務績效的相關系數分別為0.75、0.71、0.68，可認為兩者間有中度相關，即接受H1a；大數據基礎資源能力、技術運用能力和管理應用能力與零售企業市場績效的相關系數分別為0.52、0.50、0.65，可認為維度間存在中度相關，即接受H1b。在大數據能力與供應鏈柔性的相關關系中，大數據基礎資源能力與供應鏈新產品、采購、產品、物流以及信息柔性的相關系數分別為0.48、0.59、0.56、0.59、0.69，可認為大數據基礎資源能力與新產品柔性存在低度相關性，與采購、產品、物流以及信息柔性存在中度相關性，即接受H2a；大數據技術運用能力與供應鏈新產品、采購、產品、物流、信息柔性的相關系數分別為0.51、0.62、0.61、0.59、0.62，可認為維度間存在中度相關性，即接受H3a；大數據管理應用能力與供應鏈新產品、采購、產品、物流以及信息柔性的相關系數分別為0.65、0.72、0.79、0.73、0.74，可認為維度間存在中度相關性，即接受H4a。在供應鏈柔性與零售企業績效的相關關系中，供應鏈新產品、采購、產品、物流以及信息柔性與財務績效的相關系數分別為0.70、0.73、0.71、0.62、0.62，可認為維度間存在中度相關性，即接受H5a；供應鏈新產品、采購、產品、物流以及信息柔性與市場績效的相關系數分別為0.63、0.70、0.76、0.70、0.51、0.77，可認為維度間存在中度相關性，即接受假設H5b?？偠灾?，檢驗結果證實了所有假設，各因素間存在正向影響，但根據相關系數大小可知，各維度間的相關程度并不相同。

研究結論與建議

（一）研究結論

本文在前期假設時未考慮到大數據能力三維度間的相互作用，但檢驗結果說明，大數據基礎資源與技術應用能力對管理應用能力存在正相關性。通過這一結果可知，海量數據庫以及對數據進行挖掘的能力有助于對零售企業優化管理決策，使企業更快適應變化的環境。在后續研究中，可進一步探索三者關系?，F將本文得出的三部分研究結論呈現如下，同時闡述了結論對管理決策的啟示。

表1 信度分析結果

表2 效度檢驗結果

表3 變量間相關系數

在大數據能力影響企業績效的路徑中，大數據基礎資源能力、大數據技術運用能力和大數據管理應用能力與零售企業財務績效存在中度相關性，且相關系數相差不大。然而大數據基礎資源能力、大數據技術運用能力和大數據管理應用能力與零售企業市場績效的相關系數均低于上述三個數值。這說明，大數據能力能更好地影響零售企業的財務績效，但是對市場績效的影響相對較小。也就意味著，大數據能力雖然增強了零售企業的盈利能力，但在增加社會福利和滿足消費者需求上作用較弱。這可能是因為，通過大數據可以較好分析供應價格和采購成本變化等因素以提高商品利潤率，但由于消費者需求、社會需求及社會福利等因素較難反映在數據中，因此使得大數據能力對市場績效的影響相對較弱。

在大數據能力影響供應鏈柔性的路徑中，大數據基礎資源能力與新產品柔性有低度相關，與采購、產品、物流以及信息柔性存在中度相關性，且相關系數相差不大。這說明，新產品柔性與大數據基礎資源能力的關系較弱，即擁有海量數據并不一定有助于對新產品的開發。大數據技術運用能力與供應鏈新產品柔性、采購柔性、產品柔性、物流柔性、信息柔性存在中度相關性，且相關系數差別不大。然而大數據管理應用能力與供應鏈新產品、采購、產品、物流以及信息柔性的相關系數高于上述兩種能力。這可能因為，在供應鏈柔性中更需要對信息的統籌安排，而大數據管理應用能力正是針對整個過程的決策管理能力，它相較于其他兩種能力更能控制整個局面的走向，因而更加影響供應鏈柔性。

在供應鏈柔性影響零售企業績效中，供應鏈新產品柔性、采購柔性、產品柔性、物流柔性、信息柔性與財務績效存在中度相關性，且相關系數差別不大。此外，供應鏈新產品、采購、產品、物流以及信息柔性與市場績效存在中度相關性，且相關系數相差不大。同時上述兩組關系的相關系數相差不大。這說明，供應鏈柔性對財務績效和市場績效的作用基本一致，且供應鏈柔性相比大數據能力對企業績效影響更大。這可能是因為，大數據能力是通過供應鏈柔性對企業績效產生影響，供應鏈各部分的協同合作同樣重要。

（二）建議

一方面，大數據作為一種數據資源，其包含著豐富且多向度的信息。零售企業可以借助于此全面優化供應鏈，促進績效提升。根據資源理論，大數據能力的基礎是資源整合。只有擁有龐大的數據庫，才有可能從中獲取有價值的信息。在企業實踐中，可由多家零售企業共同建立數據資源庫，以此節省成本。而從大數據中獲取何種信息，則需要零售企業掌握相應的數據分析技術，同時需要了解大數據與經營管理結合點，以便更有效運用大數據。另一方面，提升大數據能力的目的是適應競爭環境的快速變化。在這個背景下，傳統的決策方式已經難以適應當下的市場環境。因此大數據能力歸根結底是動態的，不僅數據是不斷變化的，針對變化的決策也在變動。當下的數據大爆炸是零售企業發展大數據能力的契機，因此，在追求個性化的時代，零售企業要更加善于運用大數據，瞄準顧客個性化的需求，供給個性化的產品。如此才能促進差異化市場競爭，而非在同一市場內大量供給同質化的產品。對此，零售企業應當注重提升大數據能力，以增強供應鏈柔性，為進一步提升企業績效而制定更有效的策略。