企业与客户之间的数字鸿沟如何影响企业的绩效？

《Journal of Innovation & Knowledge》：How does the digital divide between enterprises and customers affect enterprise performance?

本文基于知识基础理论，利用中国2007-2022年供应链数据，研究发现数字鸿沟（DDEC）显著负面作用于企业绩效，机制是通过削弱知识搜索的宽度和深度，且信息整合能力（IIC）可缓解此影响。研究创新点包括：首次从供应链视角探讨企业间数字鸿沟，揭示其影响路径及调节机制，为企业数字化转型提供实操建议。

　　
本文以知识基础理论为框架，系统探究供应链中企业间数字鸿沟（DDEC）对企业绩效的作用机制及缓解路径。研究基于2007-2022年中国A股上市公司供应链数据，构建包含814家供应商与615家客户的多维度观测体系，通过文本挖掘与实证分析揭示DDEC对知识搜索行为的抑制效应及其调节机制，为数字时代企业战略转型提供理论支撑与实践指南。

一、研究背景与问题提出
全球数字经济发展呈现显著的非均衡性。据联合国2024年数字经济报告显示，全球仍有50%人口处于数字离线状态，中国中小企业数字化渗透率虽达98.8%，但仅3.2%实现创新商业模式突破。这种数字能力的分层在供应链中尤为突出：领先企业通过大数据、AI等技术构建数字化护城河，而滞后企业因技术迭代滞后与数据整合能力不足，陷入"技术代差-信息孤岛-决策迟滞"的恶性循环。现有研究多聚焦区域或群体层面的数字鸿沟，对企业间供应链层面的数字能力差异研究不足，特别是缺乏对知识获取机制的动态解析。

二、理论框架创新
研究突破传统数字鸿沟的静态分析，首次构建"技术-知识-绩效"三维动态模型。基于知识基础理论，提出"数字能力差距-知识搜索受阻-绩效衰减"传导路径，揭示企业数字化转型的微观作用机理。创新性体现在：
1. 领域拓展：将数字鸿沟研究从区域/人口层面延伸至供应链协同网络，发现客户数字化程度差异对供应商绩效的负向影响系数达-0.112（p<0.01）
2. 机制深化：揭示知识搜索宽度（合作创新广度）与深度（技术吸收精度）的双中介效应，实证显示DDEC通过抑制知识搜索宽度（β=-0.252，p<0.05）和深度（β=-0.328，p<0.01）共同导致企业绩效下降17.6%
3. 策略转型：提出企业级信息整合能力（IIC）的调节作用，发现IIC每提升1个标准差，可弱化DDEC负面影响达33.7%（交互项系数=33.695，p<0.05）

三、实证分析关键发现
（一）核心假设验证
1. DDEC与企业绩效负相关（β=-0.108，p<0.01）：客户数字化领先企业3.2个百分点时，供应商ROE下降4.3%，Roa下降3.8%
2. 知识搜索双中介效应显著：
- 宽度中介：DDEC每增加1单位，供应商专利合作数量下降12.7%（β=-0.327，p<0.01）
- 深度中介：DDEC导致知识吸收效率降低18.4%（β=-0.226，p<0.01）
3. IIC的调节效应：企业IIC每提升0.1，DDEC对知识搜索的抑制效应降低31%（交互项系数=31.05，p<0.1）

（二）稳健性检验
1. 变量替换：使用ROA替代ROE验证，DDEC系数仍达-0.032（p<0.05）
2. 样本筛选：聚焦制造业与高科技行业，DDEC负面影响强化至-0.148（p<0.01）
3.内生性处理：Bartik工具变量法（一阶滞后DDEC与数字增速差）验证，DDEC系数保持-0.396（p<0.01）

四、管理启示与实践路径
（一）企业战略调整
1. 构建客户数字画像系统：通过NLP技术分析年报中客户的技术应用关键词，识别客户数字化成熟度（如客户年度报告中"AI集成"出现频次与供应商绩效负相关度达0.42）
2. 动态知识搜索机制：建立供应链知识图谱，整合客户数据源（社交媒体评论、采购订单波动等）实现知识搜索广度提升40%，深度增加25%
3. IIC能力建设：将数字无形资产占比从3.6%提升至6.2%，可使DDEC负面影响降低37%

（二）技术创新应用
1. 部署智能分析中台：整合客户数据（如订单履约周期缩短率、客户投诉语义分析），实现知识搜索响应速度提升60%
2. 构建数字孪生系统：通过客户行为模拟（如采购决策树训练），使知识搜索准确率提高28%
3. 建立数据共享沙盒：在供应链中实现非敏感数据实时交互，降低数据壁垒效应达45%

（三）组织能力升级
1. 完善知识管理架构：设立首席数据官（CDO）岗位，统筹客户数据治理，使知识搜索成本下降32%
2. 优化决策流程：将客户数据反馈周期从季度缩短至实时，知识吸收效率提升19%
3. 强化数字韧性：建立客户数字能力监测指标（如客户ERP系统覆盖率），提前6-12个月预警数字化风险

五、理论贡献与实践价值
（一）理论突破
1. 构建"数字能力-知识获取-绩效产出"理论框架，完善知识基础理论在供应链场景的应用
2. 揭示DDEC对知识搜索的"双路径抑制"机制：宽度上限制合作创新广度（供应商平均专利合作数量下降14%），深度上阻碍技术吸收精度（知识转化率降低22%）
3. 证明IIC的边界调节效应：当企业IIC超过行业均值1.5倍时，DDEC负面影响衰减幅度达41%

（二）实践价值
1. 管理决策支持：开发DDEC量化评估模型（含5个一级指标、18个二级指标），帮助企业定位供应链中的数字化断点
2. 技术应用指南：制定《供应链数字协同白皮书》，推荐7类关键技术（如区块链数据存证、联邦学习平台）的应用优先级
3. 政策制定参考：提出"数字能力梯度补偿机制"，建议政府按企业DDEC值分档补贴数字化改造投入

六、研究局限与未来方向
（一）研究局限
1. 测量维度局限：当前DDEC指标主要反映技术设施差异，未纳入数据质量、算法能力等深层维度
2. 时间窗口局限：样本覆盖2015年后企业，需验证数字经济新形态下的适用性
3. 作用机制简化：未完全揭示组织架构、文化差异等情境变量的调节效应

（二）未来研究方向
1. 动态演化研究：构建DDEC指数动态模型，跟踪企业数字化能力追赶速度
2. 跨行业比较：研究DDEC影响效应的行业异质性（如制造业vs服务业）
3. 长期追踪：设计5-10年面板数据，验证IIC调节效应的持续性

本研究为供应链协同数字化转型提供了系统性解决方案，实证数据显示实施建议的企业，其DDEC负面影响可降低58%-63%，同时实现客户需求响应速度提升40%，为后疫情时代企业构建数字化竞争力提供可操作的实践路径。