雙重社會資本下的企業數字化建設：企業柔性的視角

包天為

（東南大學 經濟管理學院，江蘇 南京 211189）

1 引言

伴隨著數據要素在各個領域生產活動中的深化應用，以數字技術應用為核心、以金融服務為支撐的數字經濟漸已成為經濟增長的新動能，數字化生產率的突飛猛進正推動著經濟社會的系統性變革?！吨袊鴶底纸洕l展與就業白皮書2022》報告顯示，截止到2021年末，中國數字經濟及相關產業規模預計達到42.4萬億元，環比上年增長8.2%。作為創新發展的微觀主體，企業在數字化“席卷而來”的宏觀背景下迫切需要制定并實施數字化戰略以順應時代浪潮，數字化建設成為企業實現長效發展的必由之路。盡管完善數字化戰略部署、推動數字化升級改造已成為現階段企業經營的共識，然而我國企業數字化建設的實際情況并不樂觀，成功進行數字化轉型的企業數量較少，僅占11%左右且普遍集中在頭部企業，絕大多數企業仍面臨著數字化轉型的諸多困境［1］。如何有效推動企業數字化建設仍亟待解決。

近年來，社會資本理論作為一種突破原先僅包含物質資本在內的資本分析框架，為研究企業數字化建設驅動因素提供了新的視角。Bourdieu［2］認為，社會資本是指現實或潛在資源的總和，這些資源與其占有者共同認可的約束性關系網絡聯系在一起。林南［3］認為，社會資本由嵌入在社會網絡中的各類資源組成，是行動主體在行動過程中獲得并使用的嵌入在社會網絡中的資源。在社會網絡資本的嵌入性研究中，學者們多依據地域范圍將社會資本劃分為本地化嵌入與超本地化嵌入［4］。一般意義上來說，企業扎根于社會網絡中，具有雙重社會資本：一方面，企業在與其他網絡節點開展產業鏈分工、合作的過程中，從當地網絡中獲得大量本地社會資本；另一方面，通過與本地社會網絡外部各主體的往來聯系，企業能夠獲得豐富的超本地社會資本。因此，本文從地理范圍維度將企業社會資本按網絡邊界區分為本地（網絡內）、超本地（網絡外）兩類，并進一步研究兩類社會資本對企業數字化建設的影響作用。

雙重社會資本作用于企業數字化建設可能會通過組織學習開展，即以組織學習為中介因素。周長輝和曹英慧［5］指出對組織學習空間的研究要考量緊密度和知識面。楊皎平等［6］通過學習深度和學習寬度對學習空間進行了研究。具體到企業學習方式上，徐蕾等［7］將組織學習劃分為利用式學習與探索式學習，即二元學習。因此，本文將利用式學習與探索式學習作為中間變量，用以細化組織學習的中介作用。

隨著我國經濟體制改革的不斷深入，企業所面臨的市場環境也隨之不斷變化，此時企業必須尋找并且把握新的市場機遇，及時進行數字化建設以適應市場的需求。在外部資源環境不完備的情境下，擁有更大靈活性和應對環境變化能力的企業能夠減少環境動蕩帶來的沖擊，提高企業整體活力和競爭力［8］。在這種情況下，企業柔性的重要性越來越突出。具體地說，企業柔性是企業通過內部調整和變革，靈活分配和重新配置組織資源、流程和戰略，以對動態的環境變化做出反應的能力［9］。作為一種重要的動態能力，企業柔性得到了研究學者的極大關注，被公認為是改變企業無效戰略［10］、克服組織惰性的重要利器［11］，應對環境動蕩的有效方法［12］。企業柔性能夠幫助企業重新配置資源、應對市場機遇和挑戰，獲取競爭優勢［13］，助力企業數字化建設。由此，本文將企業柔性作為重要的調節變量引入研究模型。

本文研究可能的邊際貢獻在于：第一，將雙重社會資本與數字化建設納入統一的分析框架，基于社會資本的邏輯起點梳理雙重社會資本影響數字化建設的內在機制，彌補了以往研究中數字化轉型驅動因素分析不足的缺憾，同時也進一步豐富了雙重社會資本的相關文獻研究。第二，將二元學習作為中介變量引入研究模型，構建了“雙重社會資本→二元學習→企業數字化建設”的作用路徑，此模型符合企業數字化建設既扎根本地社會網絡又面向超本地社會網絡的特點，有效拓寬了企業數字化轉型的實現渠道。第三，引入企業柔性作為調節變量，揭示雙重社會資本作用于企業數字化建設的邊界作用條件，揭示出微觀層面的異質特征，進一步拓展了企業數字化建設的多元化實現策略。

2 理論基礎與研究假設

2.1 雙重社會資本與企業數字化建設

社會資本會促進信息資源等的傳播與共享，企業既可共享本地社會資本的內部資源，又能夠通過超本地社會資本，實現突破地理邊界范圍的資源共享。雙重社會資本對企業數字化建設具有不同的作用。

Gabby［14］指出，企業本地社會資本以強連接為主，具有植根于相似文化背景與社會結構的彼此信任的特點，但在資源多樣性方面難免不足，因而不利于數字化轉型。徐蕾等［7］通過對集群的實證研究指出，本地社會網絡中集群企業長期與本地主體企業發生頻繁而緊密的互動，共享的資源必然出現冗余，不利于新知識和新信息的獲取。Podolny和Page［15］指出，企業在本地社會網絡交流過程中產生的信任與認可難以支撐新知識在各主體間進行傳遞與拓展，最終使得企業難以獲得實際意義上的全新知識。通過以上分析可以看出，本地社會資本以強連接為主，資源多樣性不足，不利于新知識和新信息的獲取，從而對企業數字化建設產生不利的影響。因此，本文提出以下假設：

H 1a本地社會資本與企業數字化建設呈顯著負相關關系。

相反地，企業超本地社會資本中的信任以交易與合作為基礎，雖然聯系以弱連接為主，但聯系數量多且資源的異質性高。Corso等［16］認為，超本地社會資本的積累有利于新知識資源的獲取。Tsai和Ghoshal［17］指出，超本地社會網絡有助于新知識的承載，企業借此突破本地社會網絡限制，在更廣闊范圍內搜索信息并對新資源進行開發試驗，發現區別企業自身所掌握的異質性資源，而這些高異質性的資源也更能為企業帶來突破原有模式的想法，從而有利于企業數字化建設活動。因此，本文提出以下假設：

H 1b超本地社會資本與企業數字化建設呈顯著正相關關系。

2.2 雙重社會資本與二元學習

Baum等［18］指出，開展利用性研究的主體往往從顯性知識中獲得信息，開展探索性研究的主體則傾向于從更大范圍的網絡中獲得隱性信息。在本地社會資本對二元學習影響方面：企業內各部門間以及社會網絡內各主體間聯系頻繁度與密切度均較高，且聯系數量多，因而更傾向于開展利用式學習。宋方煜［19］指出，植根于相同集群文化與社會結構的企業更易產生信任和認可，減少甚至消除雙方的溝通障礙，促進信息、資源的共享，提升交易、交互的價值。進一步，March［20］認為這種基礎性信任有助于對話平臺的搭建，促進企業與第三方開發者、顧客分享經驗與信息，有利于利用式學習。因此，本文提出以下假設：

H 2a本地社會資本與利用式學習呈顯著正相關關系，與探索式學習則無顯著關系。

在超本地社會資本對二元學習影響方面：楊皎平等［6］認為，企業與超本地企業多為弱聯結，而弱聯結對關系投資的需求較少，這使得企業可以將更多的資源用于搜索多樣化知識；而且超本地社會網絡有助于企業獲取更多高異質性的信息，進而獲得豐富的資源，有利于探索式學習。超本地社會網絡中的信任是建立在企業間長期穩定的交易與交互上的，雙方更愿意開展探索性創新活動，因而更有利于探索式學習［5］。因此，本文提出以下假設：

H 2b 超本地社會資本與探索式學習呈顯著正相關關系，與利用式學習則無顯著關系。

2.3 二元學習的中介作用

利用式學習通過篩選、凝煉、高效、選擇、執行等關鍵詞進行描述［21］，其主要是對現有信息、資源進行開發利用，強化的是企業當前的生產和運營能力，對于企業數字化轉型這種深刻的變革并無積極的影響。由此，利用式學習與企業數字化建設呈顯著負相關關系。探索式學習通過變化、試驗、冒險、發現、創新等關鍵詞進行描述［15］，其所產生的管理經驗與生產技術往往與企業現有資源存在較大差異，有利于實現數字化轉型。由此，探索式學習與企業數字化建設呈顯著正相關關系。結合前文論述，本地社會資本與利用式學習呈顯著正相關關系，與探索式學習則無顯著關系；超本地社會資本與探索式學習呈顯著正相關關系，與利用式學習則無顯著關系。因此，本文提出兩條中介作用路徑假設：

H 3a利用式學習中介了本地社會資本與企業數字化建設之間的關系。

H 3b探索式學習中介了超本地社會資本與企業數字化建設之間的關系。

2.4 企業柔性的調節效應

在不斷變化的環境中，企業行為受到組織內部資源的靈活性和協調性的影響［22］，保持企業柔性從而及時調整企業戰略就顯得相當重要。作為一種動態能力，企業柔性可以幫助企業更好地重新分配資源、打破現有的組織慣例。學者們已證實，在迅速變革與激烈動蕩的市場環境中，企業柔性會為企業帶來競爭優勢，能夠促使企業快速重新配置資源［8，23］，從而提高數字化建設水平。

在本地社會網絡情境下，企業通常能夠及時識別與他們的資源和能力相匹配的機會，企業柔性越強，可以識別和評估的可獲得機會就越多［24］，因而可以削弱本地社會資本對企業數字化建設的負向影響。此外，企業柔性能夠克服組織惰性［23］，打破僵化的技術程序，充分從本地社會網絡中攫取資源，進而正向調節本地社會資本與企業數字化建設之間的關系。而在超本地社會網絡情境下，企業柔性可以快速實現創新與互補性資產的結合［25］，提高企業的適應性［26］，進而提升數字化建設水平。擁有高度柔性的企業有能力通過改變戰略與策略、重新配置供應鏈和價值鏈以更加有效地部署資源的方式來協調超本地社會資源［27］，從而達到提升數字化建設水平的目的。因此，本文提出以下假設：

H 4a企業柔性正向調節本地社會資本與企業數字化建設之間的關系，即企業柔性能力越強，本地社會資本對企業數字化建設的負向影響越小。

H 4b企業柔性正向調節超本地社會資本與企業數字化建設之間的關系，即企業柔性能力越強，超本地社會資本對企業數字化建設的正向影響越大。

綜合以上論述，本文研究的理論模型如圖1所示。

圖1 理論模型

3 研究設計

3.1 樣本選擇與數據收集

為保證問卷數據的效度和信度，本文選用7分制Likert量表，并依據研究目的對問卷進行初始調整；在廣泛聽取專家意見，采納已有研究成果的基礎上，對變量及其測量口徑進行統籌調整；最后，在問卷內容確定及大規模發放前，事先選定部分目標人員開展問卷的預調研工作，并根據反饋意見對問卷內容進行最終修訂。

本文研究以北京、上海、江蘇、浙江等地區的互聯網企業為樣本，調研對象為企業中高層管理人員。為了避免同源偏差問題，整個調研階段分兩輪進行，同時設置了反向題項。正式調研時間為2022年1月至2022年8月，共發放問卷400份，回收問卷371份。最終通過剔除無效問卷和問題問卷，形成有效問卷315份，有效問卷回收率為78.75%，符合研究的預期和需要。

3.2 變量測量

雙重社會資本。參考徐蕾等［7］的研究，本地社會資本和超本地社會資本均分別以結構維、關系維、認知維測度。結構維以組織之間聯系的頻繁程度、聯系的密切程度、聯系的對象數量等3個題項測度；關系維以企業之間是否真誠合作、是否信守承諾等2個題項測度；認知維以是否有共同的價值觀、共同語言、共同愿景等3個題項測度。本地社會資本的內部一致性系數為0.912，超本地社會資本的內部一致性系數為0.893。

二元學習。參考Podolny和Page［15］的研究，利用式學習以企業最大程度利用已掌握的技術和能力、企業現有服務或產品體現了優勢和價值、企業新掌握的技術、能力與已有的相似等3個題項測度；探索式學習以企業提出新的服務或產品概念、企業提出新的資源整合方式、企業對已有技術進行挑戰和創新等3個題項測度。利用式學習的內部一致性系數為0.907，探索式學習的內部一致性系數為0.899。

數字化建設。參考Lenk等［28］，侯翠梅和蘇杭［29］的研究，從人員數字化、管理數字化和設備數字化等3個維度測度，共9個題項。數字化建設的內部一致性系數為0.902。

企業柔性。參考Yang等［27］的研究，從同一種資源在本企業內部各部門間的共享程度很高、同一種資源用于開發、制造和銷售不同產品或服務的程度很高、同一種資源從一種用途變為另一種用途的成本和難度很小、同一種資源從一種用途變為另一種用途的時間很短、企業允許各部門打破工作程序以保持工作靈活性和動態性、企業有非常暢通的內部溝通渠道和機制等6個題項測度。企業柔性的內部一致性系數為0.911。

4 實證分析

4.1 信度和效度檢驗

本文利用SPSS軟件對有效回收到的315份問卷數據進行信效度檢驗。結果顯示，各變量的一致性系數均在可接受范圍內（均大于0.8），說明問卷數據的信度較好，符合研究要求。本研究所使用的量表均是以往研究中比較成熟的測量量表，確保了問卷的內容效度。各變量的KMO值均大于等于0.8，因子可解釋方差均大于0.8，且巴特利特球形度檢驗均在0.1%水平下顯著，適合進行因子分析。所有因子載荷均保持在0.6以上，表明問卷數據的收斂效度較好。特征值大于1的因子有6個，累計解釋度達到53.3%，表明問卷數據的結構效度較好。

4.2 描述性統計和相關分析

本研究采用Stata軟件對數據進行了描述性統計及相關分析。檢驗結果顯示，數字化建設、企業柔性等變量的標準差較大，說明樣本企業的數字化建設水平以及柔性能力等有較大的差異。本地社會資本與企業數字化建設在5%水平上呈顯著負相關關系，超本地社會資本與企業數字化建設在1%水平上呈顯著正相關關系；本地社會資本與利用式學習在1%水平上呈顯著正相關關系，與探索式學習在10%水平上呈顯著負相關關系；超本地社會資本與利用式學習在10%水平上呈顯著負相關關系，與探索式學習在1%水平上呈顯著正相關關系；利用式學習與企業數字化建設在10%水平上呈顯著負相關關系，探索式學習與企業數字化建設在1%水平上呈顯著正相關關系；企業柔性與企業數字化建設在5%水平上呈顯著正相關關系。相關分析結果初步證實了本文提出的假設，可以進行進一步的回歸分析。此外，方差膨脹因子（VIF）均在1.120～3.117之間，遠低于門檻值10，說明變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。

4.3 假設檢驗

多元回歸分析結果如表1所示。模型1加入控制變量企業規模和企業年齡，檢驗其是否對企業數字化建設產生影響。結果發現企業規模對企業數字化建設產生了顯著正向影響，可見隨著企業規模擴大，其數字化建設水平將會隨之提升。模型2檢驗了雙重社會資本與企業數字化建設的關系。結果顯示，本地社會資本與企業數字化建設呈顯著負相關關系（β＝-0.294，p＜0.001），超本地社會資本與企業數字化建設呈顯著正相關關系（β＝0.311，p＜0.001），假設H1a和H1b均得到支持。模型3檢驗了二元學習與企業數字化建設的關系。結果顯示，利用式學習與企業數字化建設呈顯著負相關關系（β＝-0.211，p＜0.05），探索式學習與企業數字化建設呈顯著正相關關系（β＝0.317，p＜0.001）。模型7、模型9檢驗了雙重社會資本與二元學習的關系。結果顯示，本地社會資本與利用式學習呈顯著正相關關系（β＝0.337，p＜0.001），與探索式學習無顯著關系（β＝0.136，ns），假設H2a得到支持；超本地社會資本與探索式學習呈顯著正相關關系（β＝0.353，p＜0.001），與利用式學習無顯著關系（β＝0.160，ns），假設H2b得到支持。

表1 多元回歸分析結果

中介效應檢驗結果如表1、表2所示。首先，運用逐步回歸法來檢驗二元學習的中介效應。由模型4可知，加入利用式學習后，利用式學習對企業數字化建設的影響顯著（β＝-0.247，p＜0.001），且本地社會資本對企業數字化建設的影響仍然顯著（β＝-0.217，p＜0.01），但與模型2相比系數和顯著性明顯降低，說明利用式學習在本地社會資本與企業數字化建設之間起到部分中介作用，假設H3a得到支持。同理，由模型5可知，加入探索式學習后，探索式學習對企業數字化建設的影響顯著（β＝0.301，p＜0.001），且超本地社會資本對企業數字化建設的影響仍然顯著（β＝0.195，p＜0.05），但與模型2相比系數和顯著性明顯降低，說明探索式學習在超本地社會資本與企業數字化建設之間起到部分中介作用，假設H3b得到支持。

表2 Bootstrap分析結果

其次，根據溫忠麟和葉寶娟［30］的研究，采用Bootstrap法進行進一步的中介效應檢驗。這一方法得到了很多學者的認可和采用。

Bootstrap分析結果如表2所示。在本地社會資本影響企業數字化建設的路徑中，利用式學習的間接效應為-0.113，置信區間為［-0.186，-0.032］，不包含0，說明利用式學習在該路徑中起部分中介作用，假設H3a再次得到支持。在超本地社會資本影響企業數字化建設的路徑中，探索式學習的間接效應為0.116，置信區間為［0.037，0.174］，不包含0，說明探索式學習在該路徑中起部分中介作用，假設H3b再次得到支持。超本地社會資本—利用式學習—企業數字化建設的作用路徑和本地社會資本—探索式學習—企業數字化建設的作用路徑，間接效應均不顯著，這也從一個側面反映了本研究假設的合理性。

調節效應回歸分析結果如表3所示。模型11和模型12檢驗了假設H4a和H4b。由模型11可知，本地社會資本與企業柔性的交互項對企業數字化建設（β＝0.170，p＜0.05）具有顯著正向影響，假設H4a得到支持。由模型12可知，超本地社會資本與企業柔性的交互項對企業數字化建設（β＝0.167，p＜0.05）具有顯著正向影響，假設H4b得到支持。

表3 調節效應回歸分析結果

對于企業柔性的調節效應，本研究進一步繪制了調節效應圖，如圖2和圖3所示。從圖2可知，高企業柔性代表的實線斜率小于低企業柔性代表的虛線斜率，假設H4a進一步得到支持。同理，假設H4b進一步得到支持。

圖2 企業柔性對本地社會資本與企業數字化建設關系的調節效應

圖3 企業柔性對超本地社會資本與企業數字化建設關系的調節效應

5 結論與啟示

5.1 研究結論

雙重社會資本是企業數字化轉型重要的驅動因素，其對企業數字化建設具有不同的影響作用。本文基于315份調研數據，探討了雙重社會資本對企業數字化建設的影響機制，以及二元學習的中介作用和企業柔性的調節效應。實證研究結果表明：（1）本地社會資本與企業數字化建設呈顯著負相關關系，超本地社會資本與企業數字化建設呈顯著正相關關系。（2）本地社會資本與利用式學習呈顯著正相關關系，與探索式學習則無顯著關系；超本地社會資本與探索式學習呈顯著正相關關系，與利用式學習則無顯著關系。（3）利用式學習中介了本地社會資本與企業數字化建設之間的關系，探索式學習中介了超本地社會資本與企業數字化建設之間的關系，即雙重社會資本對企業數字化建設具有不同的影響路徑。（4）企業柔性正向調節了本地社會資本與企業數字化建設之間的關系，即企業柔性能力越強，本地社會資本對企業數字化建設的負向影響越??；企業柔性正向調節了超本地社會資本與企業數字化建設之間的關系，即企業柔性能力越強，超本地社會資本對企業數字化建設的正向影響越大。本文研究結果為推動企業數字化建設實踐提供了有益的參考。

5.2 管理啟示

（1）強化本地網絡，降低數字化建設成本。盡管本地社會資本對數字化建設具有顯著負向影響，但數字化建設的基礎必須扎根本地社會網絡。因此，企業首先應與利益相關者建立數字化信息交流平臺，增強彼此信任，促進數字化內容的共享，為企業開展數字化建設奠定大數據基礎；其次，需要加強官產學研合作機制的構建：從政府處獲得數字化建設的政策信息，減少“政策碰壁”損失，增進企業與科研院所、高校間的聯系，以產業需求引領數字化轉型方向。此外，通過本地社會網絡，加強與信貸機構的合作關系，降低企業融資成本，為數字化建設降低機會成本。

（2）拓寬超本地網絡，獲取高異質性資源。超本地社會資本對企業數字化建設具有顯著的推動作用，能夠直接為企業帶來數字化建設所需的資源。因此，企業首先應增加建立聯系的社會網絡主體的數量，在此基礎上，評估這些社會網絡主體對自身實現數字化轉型的價值，增進與有價值主體（包括當前價值與潛在價值）的聯系，以便拓寬數字化資源的來源渠道；其次，企業在日常經營過程中應主動增進與超本地社會網絡主體的聯系，建立以共同愿景和利益為支撐的彼此信任，例如經常派遣本企業信息管理人員到關系密切的企業，就數字化技術、資源整合技術等各方面進行交流，促進高異質性資源在不同企業間共享，以提高數字化建設水平。

（3）注重探索式學習，資源開發深度化。由于探索式學習對企業數字化建設的重要推動作用，企業必須高度注重內部信息資源的探索式學習與開發工作，根據數字化建設方向，設計一套適應企業自身需要的信息管理流程，并建立配套的信息使用管理標準；同時，對超本地社會網絡中高異質性的信息資源進行深度化與創新化開發。另外，首席信息管理官是目前互聯網背景下各企業都獨立設置的關鍵職務，其全權負責企業的信息管理與開發問題，企業要想提高探索式學習的學習效率，有必要設置這一直屬于最高管理者的職位。

（4）提升企業柔性，應對外界環境挑戰。企業柔性是雙重社會資本發揮積極效應的邊界作用條件，且對企業數字化建設水平也有積極的影響。特別是在高度市場競爭的外界環境中，企業應積累具有多種用途的資源及提高這些資源組合的利用能力，努力提升資源配置與再配置以及組織協調等方面的柔性，從而有力支持企業數字化轉型。