大数据时代工业经济互联网共享信息机制激励性探析

传统工业企业与工业互联网企业在业务模型与内容交互方面存在的一些差异：首先，工业互联网企业提供的是线上协同生存环境的应用，并从传统制造模式上来提供商品与服务；而从工业企业信息技术应用角度上来看，工业协同生存环境只不过是新技术所产生的一种应用。借助产品技术创新、数据处理能力等的创新，工业企业供应链协同管理能够贯穿在开发、制造、贸易的每个阶段，让整个价值链降本增效、提高生产力。其次，传统工业企业服务的对象通常为用户个体，其信息量有限且存在着信息来源短缺，不易于精细化管理；而工业互联网企业所面向的供应链上所有信息协同管理的企业，因为企业供应链协同之间的信息共享，使得各种形式的信息之间交换成本过小，减少企业运营成本。但是随着大数据技术的不断应用，其安全隐患也逐渐显现，因此对工业企业互联网上数据共享的兼容性与安全要求将更高。加之企业互联网存在网络设备的不整合使得资源共享效能降低、企业信息无法发挥功能的情况，而技术设备的更新换代对于企业而言是一项巨大的成本。另外，因为当前国际网络安全严重的情况加上互联网黑客的出现，使得企业对关键信息非常敏感，资源共享积极性无法提升。在这些问题的研究上，怎样在维护广大企业自身权益的同时充分发挥企业数据的基础资源功能和市场导向功能才是企业互联网平台所要克服的关键的问题，并实现产业链全过程、全方位的有效合作。面对工业企业较少参与互联网信息共享机制，本文从信息技术应用、供应链协同对工业企业创新绩效带来的激励效应方面着手，通过调查问卷，着重强调工业互联网平台对工业制造企业经营方面的重大影响，并提供了一个结合中小企业数据共享对企业绩效创新的鼓励政策，探讨工业互联网平台应怎样动态的信息共享鼓励政策来有效的应对外部环境变迁，使企业利益的最大化。二、假设提出(一)信息技术的应用能够促进工业互联网企业的绩效创新王天力(2013)在研究中指出，企业创新是指企业利用内部和外部知识为企业创造价值。其研究不仅强调了外部知识对企业创新的重要性，也强调了内部知识对企业创新的重要性。任爱莲(2010)在其研究中也指出了知识在企业创新中的作用，他还注意到，公司不仅注重内部知识的使用，还应注意从外部获取更多知识，以提高企业创新的绩效；一方面，在竞争日益激烈的环境中，信息技术有利于企业获得更多的外部知识，鼓励企业突破资源限制，扩大知识库，提高创新成功率。池毛毛(2017)等人认为IT能力可以帮助提升企业吸收率，从供应商和供应链企业等外部合作者那里获取更多知识，推动企业创新绩效；另一方面，信息化促进企业内部信息化管理，知识管理在促进企业创新中发挥着重要作用。基于此，本文提出以下假设：假设H1：信息技术能力对工业互联网企业协同创新绩效具有正向作用。(二)供应链相关评价维度能够促进工业互联网企业的绩效创新随着企业数据资源的不断积累和信息技术的逐渐成熟，以数据驱动的协同运作模式逐渐成为供应链生态系统的主要运作模式(于洪凤等，2013)。整合信息与整合供应链中数据资源的有效利用，依托成员间良好的协同关系，只有提高成员间关系的质量，企业才能识别和评估创新机会，吸收和整合创新知识，整合和利用互补资源，以及最终在商业交易的协调和沟通中提高创新绩效(王迎军，马郁，2017)。企业创新机会的评估需要大量的数据资源来提供决策支持，信息能力不仅可以为供应链中的合作伙伴企业获取、存储和共享海量数据提供基础设施，还可以通过信息分析技术实时洞察市场需求和供应链企业变化，为联合企业提供丰富的参考信息供企业之间的决策，从而促进产品服务创新、运营流程创新、管理体系创新和商业模式创新(任晓，2008；窦宁，2009)。基于以上分析，本文认为可以通过提升供应链各维度的协同水平来提升企业的创新绩效，达到激励企业不断创新发展的重要途径。因此，本文提出如下假设：假设H2：信息共享对工业互联网企业创新绩效之间存在正向促进作用。假设H3：联合决策对工业互联网企业创新绩效之间存在正向促进作用。假设H4：激励联盟对工业互联网企业创新绩效之间存在正向促进作用。三、假设验证(一)问卷设计本问卷采用了Likert五分量尺，所得分数为连续分数，根据问卷调查得分可以进行线性分析或平均数差异检定。但是Likert五分量尺的基本假设具有量尺等矩性和题目同质性特征，故需要对问卷进行Cronbach’sα系数的内部一致性考验和KMO与Bartlett检定因素效度性。(二)数据收集本文主要研究供应链三个维度、信息能力对工业互联网企业创新绩效的激励影响因素，因此将目标母体界定在收入在100人以上规模企业。本次调查的企业的分类情况是按照国家对产业的分类标准，然后再根据本次研究目的对其略作调整，将所调查的企业分为以下7大类金融业、制造业、交通运输业、计算机信息技术相关产业、地产行业、农林及水产业等。问卷邀请共560名企业管理人员进行问巻填写，成功收回问卷560份，回收率100%，经过检验有6份数据无效，因此问卷有效率为98.93%。该问卷回收后，采用了SPSS25.0对问卷中设置的相关量表进行了内部信度和效度检验，根据Nunnally(1987)之建议，Cronbach’sα系数值最好大于或等于0.6方使问卷的效度，KMO系数大于0.5以上才可以有效进行数据收取和分析，具体内容如下：在采用Cronbach’sα系数，即相当库李20号公式(Kuder-Richardsonformula20；简称KR20)分析量表之间的一致性，结果为激励企业创新绩效、企业信息能力、企业供应链协同相关知识的Cronbach’sα系数值为0.93，标准化后Cronbach'sα系数为0.94，均＞0.6，表内部的一致性(见表1)。表1问卷信度Cronbach'sα检验分析表2分析结果为企业信息能力KMO值为0.82，激励企业创新绩效的KMO值为0.74，供应链协同各维度的KMO值为0.76，且p＜0.01，因此，表明问卷效度适合进一步分析(见表4.2所示)。表2问卷效度KMO检验和Bartlett的检验分析表4相关性分析(三)假设验证1.样本描述从表3数据分析中，可以得到，在本次调查分布中，企业成立时间上，成立5年及以下的受访者为17家，占比为3.07%，5—10年的受访者企业为179家，占比32.31%，10—15年为223家，占比为40.25%，15年以上的企业有135家，占比为24.37%，由此说明，企业年龄在10年以上占据多数，年轻企业较少。表3有效样本行业及规模描述性统计分析从企业所有权占比分析来看，国有企业占比较少，只有3.07%，中外合资和私营企业占比较高，这与选择调研的地区企业结构有关。从行业所属数据分析来看，受访企业多数为计算机信息技术相关的行业、金融业、交通运输、地产行业和制造业，且比例基本符合东南沿海地带企业行业分布状况，表明此次调查没有特意选择行业属性进行调查①。从企业规模分析数据看，此次调查对象对数企业规模在150人以上，根据企业规模划分来看，此次调查基本属于小型企业以上。2.假设验证3.相关性结论从上表4中可知，信息共享、联合决策、激励联盟和信息技术对工业互联网企业激励创新绩效的相关性分析上，Pearson系数均大于0，且sig值均为0，由此说明信息共享、联合决策、激励联盟和信息技术对工业互联网企业激励创新绩效有着正向关系，表明信息共享、联合决策、激励联盟和信息技术对工业互联网企业激励创新绩效有着正向促进作用，验证了前文假设。四、结论建议在前文分析中，我们以文献和有关研究的探讨为依据，首先研究了工业互联网企业使用数据共享的行为。最后，选取了四个实现数据共享的激励因素，分别是信息共享、联合决策、激励联盟、信息技术。采用问卷调查的方式获取了数据分析，并对前述的四种激励因素提供实验研究依据，分析结果为健全工业互联网企业信息资源共享体系，使资源共享与信息最优化提供数据依据支撑，但基于部分工业企业介于信息安全角度不愿参与工业互联网平台，在此本文给出了以下几个建议：第一，信息技术是对工业企业实现信息资源共享最主要的激励因素。信息技术在工业企业的应用对工业企业信息资源共享不但有重要的影响，而且影响企创新绩效。所以，工业企业应该在健全安全网络环境的情境下，加大信息技术的应用，以进一步提升自身信息共享的能力，激励企业创新绩效的提升，进而为企业带来更多的经济效益。第二，供应链之间的联合决策机制要完善构建和提高效率。联合决策作为工业互联网企业的一种联合管理对其进行信息共享有很大的影响。联合决策属于工业互联网企业管理核心“思想”中的东西，因此对工业互联网联合决策的塑造是一个漫长的过程，需要企业能够持续进行，才能在企业持续发展中不断完善自身供应链协同系统，促进企业的可持续发展。第三，优化工业互联网企业信息共享系统，使其更易操作，流程更合理。时间是最宝贵的资产，企业管理者不会花太多时间做评估。对一些不熟悉信息技术的管理者来说，当信息共享的流程越清晰、合理时，他们才会愿意分享自己企业的信息。简而言之，他们应该在确保信息共享安全的同时，尽力使信息共享变得更容易。第四，增加供应链协同之间的激励联盟机制。当今，工业企业之间的竞争日益激烈，尤其在一些常用的制造业中，为了增加市场，产品会伪造一些虚假的评价信息，不仅没有参考价值，也不利于工业企业的健康发展。如果伪造长期存在，必然会削弱工业企业供应市场信息共享系统的声誉，挫伤供应链企业间信息共享的积极性。因此，信息共享平台应该建立相应的激励联盟协调机制，以惩罚这种作弊行为。只有当共享信息真实可信时，供应链协同企业才会共享自己的信息，才能更好地促进工业企业之间的健康良好发展。五、结语综述所述，本文提出的激励策略对促进工业互联网平台成员间的信息共享和提高社会福利