双重社会资本下的企业数字化建设：企业柔性的视角

包天为

（东南大学 经济管理学院，江苏 南京 211189）

1 引言

伴随着数据要素在各个领域生产活动中的深化应用，以数字技术应用为核心、以金融服务为支撑的数字经济渐已成为经济增长的新动能，数字化生产率的突飞猛进正推动着经济社会的系统性变革。《中国数字经济发展与就业白皮书2022》报告显示，截止到2021年末，中国数字经济及相关产业规模预计达到42.4万亿元，环比上年增长8.2%。作为创新发展的微观主体，企业在数字化“席卷而来”的宏观背景下迫切需要制定并实施数字化战略以顺应时代浪潮，数字化建设成为企业实现长效发展的必由之路。尽管完善数字化战略部署、推动数字化升级改造已成为现阶段企业经营的共识，然而我国企业数字化建设的实际情况并不乐观，成功进行数字化转型的企业数量较少，仅占11%左右且普遍集中在头部企业，绝大多数企业仍面临着数字化转型的诸多困境［1］。如何有效推动企业数字化建设仍亟待解决。

近年来，社会资本理论作为一种突破原先仅包含物质资本在内的资本分析框架，为研究企业数字化建设驱动因素提供了新的视角。Bourdieu［2］认为，社会资本是指现实或潜在资源的总和，这些资源与其占有者共同认可的约束性关系网络联系在一起。林南［3］认为，社会资本由嵌入在社会网络中的各类资源组成，是行动主体在行动过程中获得并使用的嵌入在社会网络中的资源。在社会网络资本的嵌入性研究中，学者们多依据地域范围将社会资本划分为本地化嵌入与超本地化嵌入［4］。一般意义上来说，企业扎根于社会网络中，具有双重社会资本：一方面，企业在与其他网络节点开展产业链分工、合作的过程中，从当地网络中获得大量本地社会资本；另一方面，通过与本地社会网络外部各主体的往来联系，企业能够获得丰富的超本地社会资本。因此，本文从地理范围维度将企业社会资本按网络边界区分为本地（网络内）、超本地（网络外）两类，并进一步研究两类社会资本对企业数字化建设的影响作用。

双重社会资本作用于企业数字化建设可能会通过组织学习开展，即以组织学习为中介因素。周长辉和曹英慧［5］指出对组织学习空间的研究要考量紧密度和知识面。杨皎平等［6］通过学习深度和学习宽度对学习空间进行了研究。具体到企业学习方式上，徐蕾等［7］将组织学习划分为利用式学习与探索式学习，即二元学习。因此，本文将利用式学习与探索式学习作为中间变量，用以细化组织学习的中介作用。

随着我国经济体制改革的不断深入，企业所面临的市场环境也随之不断变化，此时企业必须寻找并且把握新的市场机遇，及时进行数字化建设以适应市场的需求。在外部资源环境不完备的情境下，拥有更大灵活性和应对环境变化能力的企业能够减少环境动荡带来的冲击，提高企业整体活力和竞争力［8］。在这种情况下，企业柔性的重要性越来越突出。具体地说，企业柔性是企业通过内部调整和变革，灵活分配和重新配置组织资源、流程和战略，以对动态的环境变化做出反应的能力［9］。作为一种重要的动态能力，企业柔性得到了研究学者的极大关注，被公认为是改变企业无效战略［10］、克服组织惰性的重要利器［11］，应对环境动荡的有效方法［12］。企业柔性能够帮助企业重新配置资源、应对市场机遇和挑战，获取竞争优势［13］，助力企业数字化建设。由此，本文将企业柔性作为重要的调节变量引入研究模型。

本文研究可能的边际贡献在于：第一，将双重社会资本与数字化建设纳入统一的分析框架，基于社会资本的逻辑起点梳理双重社会资本影响数字化建设的内在机制，弥补了以往研究中数字化转型驱动因素分析不足的缺憾，同时也进一步丰富了双重社会资本的相关文献研究。第二，将二元学习作为中介变量引入研究模型，构建了“双重社会资本→二元学习→企业数字化建设”的作用路径，此模型符合企业数字化建设既扎根本地社会网络又面向超本地社会网络的特点，有效拓宽了企业数字化转型的实现渠道。第三，引入企业柔性作为调节变量，揭示双重社会资本作用于企业数字化建设的边界作用条件，揭示出微观层面的异质特征，进一步拓展了企业数字化建设的多元化实现策略。

2 理论基础与研究假设

2.1 双重社会资本与企业数字化建设

社会资本会促进信息资源等的传播与共享，企业既可共享本地社会资本的内部资源，又能够通过超本地社会资本，实现突破地理边界范围的资源共享。双重社会资本对企业数字化建设具有不同的作用。

Gabby［14］指出，企业本地社会资本以强连接为主，具有植根于相似文化背景与社会结构的彼此信任的特点，但在资源多样性方面难免不足，因而不利于数字化转型。徐蕾等［7］通过对集群的实证研究指出，本地社会网络中集群企业长期与本地主体企业发生频繁而紧密的互动，共享的资源必然出现冗余，不利于新知识和新信息的获取。Podolny和Page［15］指出，企业在本地社会网络交流过程中产生的信任与认可难以支撑新知识在各主体间进行传递与拓展，最终使得企业难以获得实际意义上的全新知识。通过以上分析可以看出，本地社会资本以强连接为主，资源多样性不足，不利于新知识和新信息的获取，从而对企业数字化建设产生不利的影响。因此，本文提出以下假设：

H 1a本地社会资本与企业数字化建设呈显著负相关关系。

相反地，企业超本地社会资本中的信任以交易与合作为基础，虽然联系以弱连接为主，但联系数量多且资源的异质性高。Corso等［16］认为，超本地社会资本的积累有利于新知识资源的获取。Tsai和Ghoshal［17］指出，超本地社会网络有助于新知识的承载，企业借此突破本地社会网络限制，在更广阔范围内搜索信息并对新资源进行开发试验，发现区别企业自身所掌握的异质性资源，而这些高异质性的资源也更能为企业带来突破原有模式的想法，从而有利于企业数字化建设活动。因此，本文提出以下假设：

H 1b超本地社会资本与企业数字化建设呈显著正相关关系。

2.2 双重社会资本与二元学习

Baum等［18］指出，开展利用性研究的主体往往从显性知识中获得信息，开展探索性研究的主体则倾向于从更大范围的网络中获得隐性信息。在本地社会资本对二元学习影响方面：企业内各部门间以及社会网络内各主体间联系频繁度与密切度均较高，且联系数量多，因而更倾向于开展利用式学习。宋方煜［19］指出，植根于相同集群文化与社会结构的企业更易产生信任和认可，减少甚至消除双方的沟通障碍，促进信息、资源的共享，提升交易、交互的价值。进一步，March［20］认为这种基础性信任有助于对话平台的搭建，促进企业与第三方开发者、顾客分享经验与信息，有利于利用式学习。因此，本文提出以下假设：

H 2a本地社会资本与利用式学习呈显著正相关关系，与探索式学习则无显著关系。

在超本地社会资本对二元学习影响方面：杨皎平等［6］认为，企业与超本地企业多为弱联结，而弱联结对关系投资的需求较少，这使得企业可以将更多的资源用于搜索多样化知识；而且超本地社会网络有助于企业获取更多高异质性的信息，进而获得丰富的资源，有利于探索式学习。超本地社会网络中的信任是建立在企业间长期稳定的交易与交互上的，双方更愿意开展探索性创新活动，因而更有利于探索式学习［5］。因此，本文提出以下假设：

H 2b 超本地社会资本与探索式学习呈显著正相关关系，与利用式学习则无显著关系。

2.3 二元学习的中介作用

利用式学习通过筛选、凝炼、高效、选择、执行等关键词进行描述［21］，其主要是对现有信息、资源进行开发利用，强化的是企业当前的生产和运营能力，对于企业数字化转型这种深刻的变革并无积极的影响。由此，利用式学习与企业数字化建设呈显著负相关关系。探索式学习通过变化、试验、冒险、发现、创新等关键词进行描述［15］，其所产生的管理经验与生产技术往往与企业现有资源存在较大差异，有利于实现数字化转型。由此，探索式学习与企业数字化建设呈显著正相关关系。结合前文论述，本地社会资本与利用式学习呈显著正相关关系，与探索式学习则无显著关系；超本地社会资本与探索式学习呈显著正相关关系，与利用式学习则无显著关系。因此，本文提出两条中介作用路径假设：

H 3a利用式学习中介了本地社会资本与企业数字化建设之间的关系。

H 3b探索式学习中介了超本地社会资本与企业数字化建设之间的关系。

2.4 企业柔性的调节效应

在不断变化的环境中，企业行为受到组织内部资源的灵活性和协调性的影响［22］，保持企业柔性从而及时调整企业战略就显得相当重要。作为一种动态能力，企业柔性可以帮助企业更好地重新分配资源、打破现有的组织惯例。学者们已证实，在迅速变革与激烈动荡的市场环境中，企业柔性会为企业带来竞争优势，能够促使企业快速重新配置资源［8，23］，从而提高数字化建设水平。

在本地社会网络情境下，企业通常能够及时识别与他们的资源和能力相匹配的机会，企业柔性越强，可以识别和评估的可获得机会就越多［24］，因而可以削弱本地社会资本对企业数字化建设的负向影响。此外，企业柔性能够克服组织惰性［23］，打破僵化的技术程序，充分从本地社会网络中攫取资源，进而正向调节本地社会资本与企业数字化建设之间的关系。而在超本地社会网络情境下，企业柔性可以快速实现创新与互补性资产的结合［25］，提高企业的适应性［26］，进而提升数字化建设水平。拥有高度柔性的企业有能力通过改变战略与策略、重新配置供应链和价值链以更加有效地部署资源的方式来协调超本地社会资源［27］，从而达到提升数字化建设水平的目的。因此，本文提出以下假设：

H 4a企业柔性正向调节本地社会资本与企业数字化建设之间的关系，即企业柔性能力越强，本地社会资本对企业数字化建设的负向影响越小。

H 4b企业柔性正向调节超本地社会资本与企业数字化建设之间的关系，即企业柔性能力越强，超本地社会资本对企业数字化建设的正向影响越大。

综合以上论述，本文研究的理论模型如图1所示。

图1 理论模型

3 研究设计

3.1 样本选择与数据收集

为保证问卷数据的效度和信度，本文选用7分制Likert量表，并依据研究目的对问卷进行初始调整；在广泛听取专家意见，采纳已有研究成果的基础上，对变量及其测量口径进行统筹调整；最后，在问卷内容确定及大规模发放前，事先选定部分目标人员开展问卷的预调研工作，并根据反馈意见对问卷内容进行最终修订。

本文研究以北京、上海、江苏、浙江等地区的互联网企业为样本，调研对象为企业中高层管理人员。为了避免同源偏差问题，整个调研阶段分两轮进行，同时设置了反向题项。正式调研时间为2022年1月至2022年8月，共发放问卷400份，回收问卷371份。最终通过剔除无效问卷和问题问卷，形成有效问卷315份，有效问卷回收率为78.75%，符合研究的预期和需要。

3.2 变量测量

双重社会资本。参考徐蕾等［7］的研究，本地社会资本和超本地社会资本均分别以结构维、关系维、认知维测度。结构维以组织之间联系的频繁程度、联系的密切程度、联系的对象数量等3个题项测度；关系维以企业之间是否真诚合作、是否信守承诺等2个题项测度；认知维以是否有共同的价值观、共同语言、共同愿景等3个题项测度。本地社会资本的内部一致性系数为0.912，超本地社会资本的内部一致性系数为0.893。

二元学习。参考Podolny和Page［15］的研究，利用式学习以企业最大程度利用已掌握的技术和能力、企业现有服务或产品体现了优势和价值、企业新掌握的技术、能力与已有的相似等3个题项测度；探索式学习以企业提出新的服务或产品概念、企业提出新的资源整合方式、企业对已有技术进行挑战和创新等3个题项测度。利用式学习的内部一致性系数为0.907，探索式学习的内部一致性系数为0.899。

数字化建设。参考Lenk等［28］，侯翠梅和苏杭［29］的研究，从人员数字化、管理数字化和设备数字化等3个维度测度，共9个题项。数字化建设的内部一致性系数为0.902。

企业柔性。参考Yang等［27］的研究，从同一种资源在本企业内部各部门间的共享程度很高、同一种资源用于开发、制造和销售不同产品或服务的程度很高、同一种资源从一种用途变为另一种用途的成本和难度很小、同一种资源从一种用途变为另一种用途的时间很短、企业允许各部门打破工作程序以保持工作灵活性和动态性、企业有非常畅通的内部沟通渠道和机制等6个题项测度。企业柔性的内部一致性系数为0.911。

4 实证分析

4.1 信度和效度检验

本文利用SPSS软件对有效回收到的315份问卷数据进行信效度检验。结果显示，各变量的一致性系数均在可接受范围内（均大于0.8），说明问卷数据的信度较好，符合研究要求。本研究所使用的量表均是以往研究中比较成熟的测量量表，确保了问卷的内容效度。各变量的KMO值均大于等于0.8，因子可解释方差均大于0.8，且巴特利特球形度检验均在0.1%水平下显著，适合进行因子分析。所有因子载荷均保持在0.6以上，表明问卷数据的收敛效度较好。特征值大于1的因子有6个，累计解释度达到53.3%，表明问卷数据的结构效度较好。

4.2 描述性统计和相关分析

本研究采用Stata软件对数据进行了描述性统计及相关分析。检验结果显示，数字化建设、企业柔性等变量的标准差较大，说明样本企业的数字化建设水平以及柔性能力等有较大的差异。本地社会资本与企业数字化建设在5%水平上呈显著负相关关系，超本地社会资本与企业数字化建设在1%水平上呈显著正相关关系；本地社会资本与利用式学习在1%水平上呈显著正相关关系，与探索式学习在10%水平上呈显著负相关关系；超本地社会资本与利用式学习在10%水平上呈显著负相关关系，与探索式学习在1%水平上呈显著正相关关系；利用式学习与企业数字化建设在10%水平上呈显著负相关关系，探索式学习与企业数字化建设在1%水平上呈显著正相关关系；企业柔性与企业数字化建设在5%水平上呈显著正相关关系。相关分析结果初步证实了本文提出的假设，可以进行进一步的回归分析。此外，方差膨胀因子（VIF）均在1.120～3.117之间，远低于门槛值10，说明变量之间不存在严重的多重共线性问题。

4.3 假设检验

多元回归分析结果如表1所示。模型1加入控制变量企业规模和企业年龄，检验其是否对企业数字化建设产生影响。结果发现企业规模对企业数字化建设产生了显著正向影响，可见随着企业规模扩大，其数字化建设水平将会随之提升。模型2检验了双重社会资本与企业数字化建设的关系。结果显示，本地社会资本与企业数字化建设呈显著负相关关系（β＝-0.294，p＜0.001），超本地社会资本与企业数字化建设呈显著正相关关系（β＝0.311，p＜0.001），假设H1a和H1b均得到支持。模型3检验了二元学习与企业数字化建设的关系。结果显示，利用式学习与企业数字化建设呈显著负相关关系（β＝-0.211，p＜0.05），探索式学习与企业数字化建设呈显著正相关关系（β＝0.317，p＜0.001）。模型7、模型9检验了双重社会资本与二元学习的关系。结果显示，本地社会资本与利用式学习呈显著正相关关系（β＝0.337，p＜0.001），与探索式学习无显著关系（β＝0.136，ns），假设H2a得到支持；超本地社会资本与探索式学习呈显著正相关关系（β＝0.353，p＜0.001），与利用式学习无显著关系（β＝0.160，ns），假设H2b得到支持。

表1 多元回归分析结果

中介效应检验结果如表1、表2所示。首先，运用逐步回归法来检验二元学习的中介效应。由模型4可知，加入利用式学习后，利用式学习对企业数字化建设的影响显著（β＝-0.247，p＜0.001），且本地社会资本对企业数字化建设的影响仍然显著（β＝-0.217，p＜0.01），但与模型2相比系数和显著性明显降低，说明利用式学习在本地社会资本与企业数字化建设之间起到部分中介作用，假设H3a得到支持。同理，由模型5可知，加入探索式学习后，探索式学习对企业数字化建设的影响显著（β＝0.301，p＜0.001），且超本地社会资本对企业数字化建设的影响仍然显著（β＝0.195，p＜0.05），但与模型2相比系数和显著性明显降低，说明探索式学习在超本地社会资本与企业数字化建设之间起到部分中介作用，假设H3b得到支持。

表2 Bootstrap分析结果

其次，根据温忠麟和叶宝娟［30］的研究，采用Bootstrap法进行进一步的中介效应检验。这一方法得到了很多学者的认可和采用。

Bootstrap分析结果如表2所示。在本地社会资本影响企业数字化建设的路径中，利用式学习的间接效应为-0.113，置信区间为［-0.186，-0.032］，不包含0，说明利用式学习在该路径中起部分中介作用，假设H3a再次得到支持。在超本地社会资本影响企业数字化建设的路径中，探索式学习的间接效应为0.116，置信区间为［0.037，0.174］，不包含0，说明探索式学习在该路径中起部分中介作用，假设H3b再次得到支持。超本地社会资本—利用式学习—企业数字化建设的作用路径和本地社会资本—探索式学习—企业数字化建设的作用路径，间接效应均不显著，这也从一个侧面反映了本研究假设的合理性。

调节效应回归分析结果如表3所示。模型11和模型12检验了假设H4a和H4b。由模型11可知，本地社会资本与企业柔性的交互项对企业数字化建设（β＝0.170，p＜0.05）具有显著正向影响，假设H4a得到支持。由模型12可知，超本地社会资本与企业柔性的交互项对企业数字化建设（β＝0.167，p＜0.05）具有显著正向影响，假设H4b得到支持。

表3 调节效应回归分析结果

对于企业柔性的调节效应，本研究进一步绘制了调节效应图，如图2和图3所示。从图2可知，高企业柔性代表的实线斜率小于低企业柔性代表的虚线斜率，假设H4a进一步得到支持。同理，假设H4b进一步得到支持。

图2 企业柔性对本地社会资本与企业数字化建设关系的调节效应

图3 企业柔性对超本地社会资本与企业数字化建设关系的调节效应

5 结论与启示

5.1 研究结论

双重社会资本是企业数字化转型重要的驱动因素，其对企业数字化建设具有不同的影响作用。本文基于315份调研数据，探讨了双重社会资本对企业数字化建设的影响机制，以及二元学习的中介作用和企业柔性的调节效应。实证研究结果表明：（1）本地社会资本与企业数字化建设呈显著负相关关系，超本地社会资本与企业数字化建设呈显著正相关关系。（2）本地社会资本与利用式学习呈显著正相关关系，与探索式学习则无显著关系；超本地社会资本与探索式学习呈显著正相关关系，与利用式学习则无显著关系。（3）利用式学习中介了本地社会资本与企业数字化建设之间的关系，探索式学习中介了超本地社会资本与企业数字化建设之间的关系，即双重社会资本对企业数字化建设具有不同的影响路径。（4）企业柔性正向调节了本地社会资本与企业数字化建设之间的关系，即企业柔性能力越强，本地社会资本对企业数字化建设的负向影响越小；企业柔性正向调节了超本地社会资本与企业数字化建设之间的关系，即企业柔性能力越强，超本地社会资本对企业数字化建设的正向影响越大。本文研究结果为推动企业数字化建设实践提供了有益的参考。

5.2 管理启示

（1）强化本地网络，降低数字化建设成本。尽管本地社会资本对数字化建设具有显著负向影响，但数字化建设的基础必须扎根本地社会网络。因此，企业首先应与利益相关者建立数字化信息交流平台，增强彼此信任，促进数字化内容的共享，为企业开展数字化建设奠定大数据基础；其次，需要加强官产学研合作机制的构建：从政府处获得数字化建设的政策信息，减少“政策碰壁”损失，增进企业与科研院所、高校间的联系，以产业需求引领数字化转型方向。此外，通过本地社会网络，加强与信贷机构的合作关系，降低企业融资成本，为数字化建设降低机会成本。

（2）拓宽超本地网络，获取高异质性资源。超本地社会资本对企业数字化建设具有显著的推动作用，能够直接为企业带来数字化建设所需的资源。因此，企业首先应增加建立联系的社会网络主体的数量，在此基础上，评估这些社会网络主体对自身实现数字化转型的价值，增进与有价值主体（包括当前价值与潜在价值）的联系，以便拓宽数字化资源的来源渠道；其次，企业在日常经营过程中应主动增进与超本地社会网络主体的联系，建立以共同愿景和利益为支撑的彼此信任，例如经常派遣本企业信息管理人员到关系密切的企业，就数字化技术、资源整合技术等各方面进行交流，促进高异质性资源在不同企业间共享，以提高数字化建设水平。

（3）注重探索式学习，资源开发深度化。由于探索式学习对企业数字化建设的重要推动作用，企业必须高度注重内部信息资源的探索式学习与开发工作，根据数字化建设方向，设计一套适应企业自身需要的信息管理流程，并建立配套的信息使用管理标准；同时，对超本地社会网络中高异质性的信息资源进行深度化与创新化开发。另外，首席信息管理官是目前互联网背景下各企业都独立设置的关键职务，其全权负责企业的信息管理与开发问题，企业要想提高探索式学习的学习效率，有必要设置这一直属于最高管理者的职位。

（4）提升企业柔性，应对外界环境挑战。企业柔性是双重社会资本发挥积极效应的边界作用条件，且对企业数字化建设水平也有积极的影响。特别是在高度市场竞争的外界环境中，企业应积累具有多种用途的资源及提高这些资源组合的利用能力，努力提升资源配置与再配置以及组织协调等方面的柔性，从而有力支持企业数字化转型。