數(shù)字創(chuàng)新模式、知識場活性與企業(yè)創(chuàng)新效率
——來自經(jīng)驗取樣法的調(diào)查

夏天添

（1.江西科技學院學術(shù)委員會，江西 南昌 330000；2.江西省區(qū)域發(fā)展研究院，江西 南昌 330000；3.江西科技學院 財經(jīng)學院，江西 南昌 330000）

一、引言

數(shù)字技術(shù)與中國實體經(jīng)濟的不斷深化融合，既推動了中國經(jīng)濟高質(zhì)量的發(fā)展，也對中國企業(yè)創(chuàng)新帶來了一系列變革[1]。“十三五”以來，數(shù)字技術(shù)成為提升企業(yè)創(chuàng)新效率的新動能，而且隨著數(shù)字技術(shù)在新產(chǎn)品研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新過程中的深度應用，數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新相融合的意義得到了業(yè)界和學界的廣泛關(guān)注[1]，更有學者從戰(zhàn)略融合角度出發(fā)[2]，討論了數(shù)字技術(shù)和企業(yè)創(chuàng)新之間的深層內(nèi)涵。故而，“數(shù)字技術(shù)和企業(yè)創(chuàng)新的融合效果，將如何影響企業(yè)創(chuàng)新效率”成為了新時代背景下中國各大企業(yè)亟待解決的新問題。為此，通過對以往研究展開分析后，發(fā)現(xiàn)了以下不足之處：

1.忽視了數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新體系的融合機制

現(xiàn)有研究主要從“戰(zhàn)略匹配”和“戰(zhàn)略融合”兩個方面展開了研究：其一，戰(zhàn)略匹配強調(diào)企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略與數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略之間的匹配性[4]，是否有利于企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[5]；其二，戰(zhàn)略融合強調(diào)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略在企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略中的聯(lián)合作用[6]、協(xié)調(diào)作用與集成作用。如Vinit等的研究證實了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著提升開放式創(chuàng)新效率與組織績效[7]，但從戰(zhàn)略融合角度展開討論的研究則較為匱乏。然而，在新一輪數(shù)字革命浪潮的沖擊下，數(shù)字技術(shù)亦將廣泛應用于企業(yè)經(jīng)營與創(chuàng)新過程中，數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新應被視作一個有機整體性企業(yè)行為[8，9]，即需要從戰(zhàn)略融合角度，探究數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新的深度融合，及其對創(chuàng)新效率的影響機制。故而，文章參考Chesbrough的觀點[9]，并結(jié)合企業(yè)創(chuàng)新的本質(zhì)（即跨組織邊界的知識流動）[10-12]，提出了“數(shù)字創(chuàng)新模式”的概念。數(shù)字創(chuàng)新模式是企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)，實現(xiàn)高目的性的跨組織知識流動，并進行高度辨識與高效轉(zhuǎn)化（吸收）的現(xiàn)代化企業(yè)創(chuàng)新模式。該模式是一種集合了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)創(chuàng)新的融合性創(chuàng)新戰(zhàn)略，其功能含括創(chuàng)新需求驅(qū)動、跨組織邊界、平臺化、高效率等數(shù)字化優(yōu)勢，能夠賦予企業(yè)全新的創(chuàng)新動力。

2.缺少過程機制與情境機制的討論

由于文章提出的數(shù)字創(chuàng)新模式，立足知識基礎觀視角，并強調(diào)企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新模式中的知識資源流動與管控[13，14]。故而，文章力圖從知識基礎觀層面，討論數(shù)字創(chuàng)新模式對企業(yè)創(chuàng)新效率的過程影響機制。根據(jù)知識基礎觀理論，知識場活性作為一個極具代表性和效力的過程變量[15]；一方面，體現(xiàn)了企業(yè)的知識活躍度管理實力[16]，另一方面，也體現(xiàn)了企業(yè)知識資源儲備當量[17]。鑒于各種企業(yè)創(chuàng)新行為（模式）均需要調(diào)用知識儲備，而數(shù)字創(chuàng)新模式能否提高企業(yè)創(chuàng)新效率，亦取決于對企業(yè)內(nèi)部的各類沉睡知識的喚醒效率與質(zhì)量[18-20]。同時，在企業(yè)創(chuàng)新研究中，組織韌性被視作干擾企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略與實施的關(guān)鍵性調(diào)節(jié)因素[21]。按照組織韌性的強度差異，高組織韌性的企業(yè)在創(chuàng)新投入、過程管理、風險把控等方面，有較好的基礎與實力[22]，能夠以較高的創(chuàng)新容錯性，保障創(chuàng)新戰(zhàn)略的正常實施[23]；而低組織韌性的企業(yè)則在各項管理能力與機制保障體系方面較弱，難以抵御企業(yè)創(chuàng)新過程中的突發(fā)事件沖擊[24]。因此，本研究將一并討論知識場活性與組織韌性的有調(diào)節(jié)的中介作用，以探討數(shù)字創(chuàng)新模式與企業(yè)創(chuàng)新效率之間的過程機制與情境機制。

3.研究設計存在局限

鑒于以往研究多采用微觀靜態(tài)（截面）取樣、個案研究或宏觀面板取樣的研究設計，忽視了企業(yè)的多元性、市場的動態(tài)性，以及來自微觀層面的情境解釋，文章結(jié)論及建議對策亦存在一定的局限與不足[25]。為此，文章將采用經(jīng)驗取樣法的動態(tài)取樣范式，突破以往研究靜態(tài)取樣與微觀層面研究不足的局限。

綜上所述，文章立足知識基礎觀視角，圍繞“數(shù)字技術(shù)和企業(yè)創(chuàng)新的融合效果，將如何影響企業(yè)創(chuàng)新效率”這一關(guān)鍵問題，以中國知識密集型企業(yè)為樣本，通過連續(xù)15周的經(jīng)驗取樣調(diào)查，揭示數(shù)字創(chuàng)新模式與企業(yè)創(chuàng)新效率之間的深層影響“黑箱”，以及知識場活性與組織韌性的有調(diào)節(jié)的中介作用。

文章的理論模型圖如圖1所示。

圖1 研究模型圖

二、研究假設

1.數(shù)字創(chuàng)新模式與企業(yè)創(chuàng)新效率

新時代背景下，數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新的戰(zhàn)略性融合，不僅蘊含著高效重組與配置企業(yè)知識資源的潛力，更能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略實施過程中的數(shù)字化管理，打破創(chuàng)新戰(zhàn)略的預設框架。同時，立足知識創(chuàng)造視角，數(shù)字創(chuàng)新模式對企業(yè)創(chuàng)新效率的提升作用，主要來源于以下兩個方面[26]：

（1）知識搜尋方面

數(shù)字創(chuàng)新模式的本質(zhì)在于突破企業(yè)傳統(tǒng)封閉式創(chuàng)新思維界限，通過不斷吸收外部異質(zhì)性知識以實現(xiàn)高質(zhì)量創(chuàng)新[27]。根據(jù)知識基礎觀理論，異質(zhì)性知識將開拓企業(yè)創(chuàng)新思維，有助于激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新靈感，提升企業(yè)創(chuàng)新效率與成效[28]。而隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)字技術(shù)與企業(yè)（產(chǎn)業(yè)）的深化融合，時間與空間的限制得到了突破，企業(yè)能夠利用各種形式的數(shù)字化知識交互機制，如企業(yè)社區(qū)、在線平臺等，推動與其他創(chuàng)新主體之間的高效互動，并利用數(shù)字技術(shù)手段，主動搜尋企業(yè)創(chuàng)新所需的高價值的異質(zhì)性知識，以豐富自身知識資源儲備[29]。

（2）知識利用方面

Teece認為提高企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)鍵因素，不僅取決于創(chuàng)新本身的難度系數(shù)，還取決于企業(yè)實力的強弱[30]。一方面，數(shù)字創(chuàng)新模式多構(gòu)筑于開放式數(shù)字平臺或技術(shù)工具之上，為企業(yè)與其他創(chuàng)新主體之間的數(shù)字化創(chuàng)新，提供了虛擬化與規(guī)模化的跨組織知識交互渠道，為企業(yè)提供了大量知識資源，讓知識再造成為可能，并同時推動了企業(yè)的跨組織戰(zhàn)略協(xié)同[31]；另一方面，數(shù)字創(chuàng)新模式需要企業(yè)具備相應成熟度的數(shù)字化水平，高數(shù)字化成熟度的企業(yè)，普遍采用系統(tǒng)化管理模式（如ERP系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)等），以實現(xiàn)知識資源的高效調(diào)用與配置；因此，對于知識利用程度較高的企業(yè)，其在數(shù)字化創(chuàng)新過程中，能夠?qū)崿F(xiàn)精準的成本與風險控制，進而保障預期的創(chuàng)新進度與效率[32]。

綜合上述，文章認為數(shù)字創(chuàng)新模式所實現(xiàn)的知識搜尋與知識利用的有機互動，推動了企業(yè)知識資源價值提升的良性循環(huán)，進而加快企業(yè)創(chuàng)新效率。故而，文章提出如下假設：

H1：數(shù)字創(chuàng)新模式正向顯著影響企業(yè)創(chuàng)新效率。

2.知識場活性的中介作用

“知識場”的概念，最早由野中郁次郎受電磁場理論啟發(fā)所提出，其認為知識場是企業(yè)與其他創(chuàng)新主體（如大學、用戶、供應商、研究機構(gòu)等）之間，通過跨組織的知識流動、交互、搜尋及再造產(chǎn)生的理論空間[15]；各知識交互主體在該空間內(nèi)，形成了無形的社會網(wǎng)絡聯(lián)結(jié)[16]。而知識場活性則是指企業(yè)與其他創(chuàng)新主體，在知識場中所開展的各種知識流動與交互過程[17]。金珺等認為數(shù)字創(chuàng)新模式能夠優(yōu)化企業(yè)與其他創(chuàng)新主體之間的知識交互頻次、形式與質(zhì)量，進而改善或優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新效率。具體而言：

首先，數(shù)字創(chuàng)新模式加快了知識場中的知識流動機制。知識再造的過程是知識在顯性與隱性之間相互碰撞的交互過程。企業(yè)利用數(shù)字創(chuàng)新模式與其他創(chuàng)新主體所構(gòu)建的創(chuàng)新戰(zhàn)略合作，一方面通過數(shù)據(jù)共享模式，拓寬了企業(yè)的創(chuàng)新知識供給渠道，并透過數(shù)字化創(chuàng)新平臺的協(xié)同機制與交易機制，拓展了隱性知識與顯性知識的交互深度[31]；另一方面，該模式加快了跨組織知識流動，隨著知識流動提速，知識場內(nèi)的各類知識資源加速碰撞，推動了高模仿成本的隱性知識資源增長。同時，數(shù)字創(chuàng)新模式促進了企業(yè)的異質(zhì)性知識增長。因此，數(shù)字創(chuàng)新模式可以讓企業(yè)通過精準高效的數(shù)字化程序，實現(xiàn)知識場中企業(yè)與其他創(chuàng)新主體之間的精準知識交互，從而激發(fā)了知識場中的異質(zhì)性知識活躍度。由此可知，數(shù)字創(chuàng)新模式的實施，不僅豐富了企業(yè)的知識儲備，更能夠通過異質(zhì)性知識資源增加提高知識場活性。因此，文章認為數(shù)字創(chuàng)新模式將提升知識場活性。

其次，根據(jù)知識基礎觀理論，知識場活性促成了企業(yè)與其他創(chuàng)新主體之間的合作氛圍與交互渠道，可以對企業(yè)現(xiàn)有知識資源進行深度挖掘，從而發(fā)揮知識重組的潛在價值，優(yōu)化創(chuàng)新過程與環(huán)節(jié)，加快創(chuàng)新效率與成效。加之，根據(jù)SECI模型的觀點，隱性知識顯性化是知識場中各主體的初衷，即通過注冊專利、發(fā)布新產(chǎn)品等方式，實現(xiàn)知識的創(chuàng)新轉(zhuǎn)化。由此而言，知識場活性是決定企業(yè)創(chuàng)新效率的前因變量，通過刺激或催化知識場內(nèi)的知識流動與知識碰撞，將加快知識資源的顯性化進程，企業(yè)創(chuàng)新效率亦隨之優(yōu)化與提升。因此，文章認為知識場活性將加快企業(yè)創(chuàng)新效率。

綜合上述，文章認為企業(yè)可以通過數(shù)字創(chuàng)新模式，激發(fā)其所構(gòu)建的創(chuàng)新知識場中的知識交互潛力，從而擴大企業(yè)知識儲備和創(chuàng)造更多異質(zhì)性資源，強化知識場活性；而知識場活性的強化亦促進了企業(yè)與各創(chuàng)新主體之間的協(xié)同創(chuàng)新關(guān)系，能夠更好地推動隱性知識的顯性催化進度，從而加快企業(yè)創(chuàng)新效率。故而，文章提出如下假設：

H2：知識場活性會在數(shù)字創(chuàng)新模式與企業(yè)創(chuàng)新效率的正向顯著影響之間，起到顯著的中介作用。

3.組織韌性的調(diào)節(jié)作用

縱觀以往研究發(fā)現(xiàn)，組織韌性的差異將影響企業(yè)在創(chuàng)新戰(zhàn)略上做出不同的規(guī)劃、部署與決策。路江涌等人發(fā)現(xiàn)高組織韌性的企業(yè)，多熱衷于低成本的創(chuàng)新模式，如開放式創(chuàng)新模式、迭代創(chuàng)新模式等。這是源于一方面，組織韌性能夠優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部的資源配置，強化企業(yè)風險應對能力，以降低由突發(fā)事件沖擊，所造成的創(chuàng)新風險；另一方面，組織韌性能夠加速企業(yè)知識資源的顯性化進程，以加快產(chǎn)品研發(fā)效率，降低產(chǎn)品替代風險。因此，在數(shù)字革命浪潮下，高組織韌性的企業(yè)更加注重數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及通過構(gòu)建數(shù)字創(chuàng)新模式，實現(xiàn)市場動態(tài)性的精準掌控，加快企業(yè)創(chuàng)新效率，以快速填補市場需求。

張秀娥等人認為企業(yè)若要通過實施數(shù)字創(chuàng)新模式，來激發(fā)知識場活性，以加快企業(yè)創(chuàng)新效率，其核心問題在于“企業(yè)如何在知識場中吸收高匹配度的異質(zhì)性知識資源，并將其順利轉(zhuǎn)化”[22]。當企業(yè)的組織韌性較高時，企業(yè)對內(nèi)部知識體系的弱點、不足及局限之處便越了解，便可在知識場中，進行有目的性的知識汲取；并且，高組織韌性將幫助企業(yè)高效、科學與精準的配置（內(nèi)化）外部異質(zhì)性知識資源，以用于完善新產(chǎn)品研發(fā)流程與提升企業(yè)創(chuàng)新效率。反之，當企業(yè)不具備高組織韌性時，其在風險應對、資源配置及經(jīng)營戰(zhàn)略等方面，或居于劣勢，或缺乏預案及應對措施；即便通過數(shù)字創(chuàng)新模式在知識場中，獲得了大量異質(zhì)性知識資源，也可能會因缺乏資源調(diào)配能力或重組轉(zhuǎn)化能力，或是在突發(fā)事件沖擊的干擾下，導致企業(yè)內(nèi)部知識資源“沉睡化”[24]；加之，在以往研究中，雖未形成沉睡知識必然提升企業(yè)創(chuàng)新效率或成效之觀點，但多數(shù)學者的觀點均證實，沉睡知識的“喚醒”成本頗高。故而，對于低組織韌性的企業(yè)而言，知識資源的過量儲備，未必能夠改善企業(yè)的創(chuàng)新效率[20]。

綜合上述，文章認為在企業(yè)實施數(shù)字創(chuàng)新模式的過程中，組織韌性能夠充分發(fā)揮數(shù)字化的優(yōu)勢，進而提高在知識場中的知識流動速度，以及提升異質(zhì)性知識資源獲取的精準度，進而以低風險與低成本的優(yōu)勢，高效推動異質(zhì)性知識資源的顯性轉(zhuǎn)化，以加快企業(yè)創(chuàng)新效率。故而，文章提出如下假設：

H3：組織韌性能夠調(diào)節(jié)數(shù)字創(chuàng)新模式對知識場活性的正向顯著影響，并進一步間接影響企業(yè)創(chuàng)新效率。

三、研究設計

1.研究計劃

文章將中國知識密集型企業(yè)為樣本，并借助MBA聯(lián)盟等渠道，得到83家企業(yè)的支持，突破了以往研究設計中，靜態(tài)取樣或單一案例之局限，文章采用經(jīng)驗取樣法的動態(tài)研究范式展開調(diào)查。具體調(diào)查計劃包括兩個步驟：

步驟一：向樣本企業(yè)的管理者及其所屬研發(fā)團隊的相關(guān)員工，告知調(diào)查計劃的全部內(nèi)容、流程及要求，并收集相關(guān)資料信息（含企業(yè)及被試者的人口統(tǒng)計學信息，以及由管理者所填答的組織韌性量表）。

步驟二：在正式調(diào)查的連續(xù)15周內(nèi)，要求被試者（研發(fā)員工）于每周周末下午18點（時限為15分鐘），依照本周的實際工作情況，填寫“數(shù)字創(chuàng)新模式”和“知識場活性”量表，并同時要求被試者（管理者）提供可用于核算研發(fā)團隊創(chuàng)新效率的有關(guān)數(shù)據(jù)。

在經(jīng)過連續(xù)15周的經(jīng)驗取樣調(diào)查后，文章按照未開展數(shù)字化創(chuàng)新、未連續(xù)完成調(diào)查、重復回答等標準剔除無效樣本后，共得到了71家企業(yè)的管理者及372名研發(fā)員工的配對數(shù)據(jù)，樣本回收率為85.54%。從樣本所屬行業(yè)來看，制造業(yè)、現(xiàn)代服務業(yè)與IT業(yè)的樣本分布為19.7%、67.6%和12.6%，且大中型企業(yè)占比50.7%，具備5年及以上經(jīng)營年限的樣本高達81.53%；同時，從被試者方面來看，具備3年及以上現(xiàn)職工作經(jīng)歷的高管占比為70.76%，而員工占比則為80.10%，且二者的本科率高達86%。由此說明，本次調(diào)查所回收的樣本數(shù)據(jù)呈均衡分布，達到了開展相關(guān)檢驗的基本門檻。

2.測量工具

數(shù)字創(chuàng)新模式。鑒于以往研究中尚未開發(fā)有關(guān)數(shù)字化創(chuàng)新的相關(guān)量表，故文章參考Chesbrough等的研究觀點與建議[33]，從知識流動的過程機制角度，結(jié)合數(shù)字技術(shù)與開放式創(chuàng)新的戰(zhàn)略融合視角，在原有的開放式創(chuàng)新量表基礎上，融合了在中國企業(yè)創(chuàng)新實踐中，最為常用的數(shù)字技術(shù)，并構(gòu)建了如“本公司可以通過數(shù)字化平臺，完成與其他合作方的協(xié)同創(chuàng)新”等在內(nèi)的5題項量表，由研發(fā)員工填答，并采用Likert 7點量表進行觀測，再按照團隊人數(shù)取均值計算(Cronbach's α=0.879)。

企業(yè)創(chuàng)新效率。鑒于以往研究中尚未開發(fā)有關(guān)企業(yè)創(chuàng)新效率的相關(guān)量表，故文章借鑒Ganesan等的做法[34]，基于被試者（管理者）提供的企業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，利用DEAP 2.1軟件，分別從“提前完成時長”“專利授權(quán)進度”“計劃完成度”及“過程管控”四個方面核算企業(yè)創(chuàng)新效率。并依照對應樣本企業(yè)的實際創(chuàng)新效率轉(zhuǎn)化為分類變量(Cronbach's α=0.834)。分類依據(jù)為“1~7”，分別對應創(chuàng)新效率提升“10%及以下”“11%~0%”“21%~40%”“41%~70%”“71%~100%”“100%~200%”“200%以上”。

知識場活性。借鑒Senoo等開發(fā)的4題項量表[35]，由研發(fā)員工填答，并采用Likert 7點量表進行觀測，再按照團隊人數(shù)取均值計算(Cronbach's α=0.912)。

組織韌性。借鑒Kantur&Iseri開發(fā)的9題項量表[36]，并采用Likert 7點量表進行觀測(Cronbach's α=0.871)。

四、數(shù)據(jù)分析

1.描述性分析

由于數(shù)字創(chuàng)新模式、知識場活性及企業(yè)創(chuàng)新效率均為管理者與研發(fā)員工的填答結(jié)果聚合，故需要對組間層次變量進行數(shù)據(jù)聚合分析。本研究參考相關(guān)學者的做法展開分析[37]，結(jié)果顯示各主要變量的數(shù)據(jù)聚合結(jié)果滿足數(shù)據(jù)聚合的相關(guān)標準。

依據(jù)描述性分析結(jié)果（如表1所示），說明各主要變量間不存在嚴重的共線性干擾。

表1 描述性檢驗結(jié)果

2.區(qū)分效度分析

根據(jù)CMV分析的結(jié)果顯示，首因子方差率為36.42%，小于50%的閾值，說明共同方法偏差的干擾較小；同時，MCFA分析的結(jié)果證實，四因子模型的擬合度最優(yōu)，說明文章提出的假設模型具備一定水平的區(qū)分效度。

表2 驗證性因子分析檢驗結(jié)果

3.假設檢驗

文章按照方杰、溫忠麟的做法[38]，采用多層嵌套模型進行假設檢驗，具體結(jié)果如下：

第一，直接作用檢驗。根據(jù)表3的M1列的結(jié)果，數(shù)字創(chuàng)新模式正向顯著影響企業(yè)創(chuàng)新效率(γ=0.394，p<0.001)。故H1的假設得到了檢驗。

第二，中介作用檢驗。文章借鑒溫忠麟等人的做法，在H1的假設得到驗證的基礎上，同時，分別檢驗了數(shù)字創(chuàng)新模式與知識場活性，以及知識場活性與企業(yè)創(chuàng)新效率之間的直接作用，并在三者均顯著的前提下，將知識場活性納入M1的模型進行檢驗，結(jié)果顯示（如表3的M2列）：知識場活性能夠在數(shù)字創(chuàng)新模式與企業(yè)創(chuàng)新效率之間，起到顯著的中介作用(γ=0.360，p<0.001，γ間接=0.190，p<0.001，95%，CI=[0.153，0.231])。故H2的假設得到了檢驗。

第三，調(diào)節(jié)作用檢驗。文章借鑒Edwards&Lambert的做法[39]，將組織韌性、數(shù)字創(chuàng)新模式及二者的交互項作為自變量，將知識場活性作為因變量，進行調(diào)節(jié)作用檢驗。結(jié)果顯示（表3的M3列和圖2）組織韌性能夠顯著調(diào)節(jié)數(shù)字化創(chuàng)新對知識場活性的提升作用(γ交互項=0.184，p<0.001)。同時，為進一步檢視組織韌性的調(diào)節(jié)作用，文章按照“拔靴法”的做法，將組織韌性以增減一個標準差的方式，拆分為高低兩個組別并分別進行檢驗，結(jié)果顯示：在高水平(γ高=0.236，p<0.001，95%，CI=[0.193，0.284])、低水平(γ低=0.128，p<0.001，95%，C=[0.090，0.169])與差異水平下(Δγ=0.108，p<0.001，95%，CI=[0.147，0.219])，組織韌性均可顯著調(diào)節(jié)數(shù)字化創(chuàng)新對知識場活性的提升作用，并進一步間接提升企業(yè)創(chuàng)新效率。故H3的假設得到了檢驗。

表3 假設檢驗結(jié)果

圖2 組織韌性的調(diào)節(jié)作用圖

五、結(jié)論與啟示

1.研究結(jié)論

在新一輪經(jīng)濟變革與數(shù)字技術(shù)深化融合的背景下，市場競爭與需求的變化詭譎難測，企業(yè)須在時刻做好應對突發(fā)市場（事件）沖擊的準備與條件的前提下，持續(xù)推動產(chǎn)品研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，方可謀得未來的生存空間。而在此過程中，數(shù)字創(chuàng)新模式無疑成為了深化與拓展企業(yè)創(chuàng)新邊界的關(guān)鍵。本研究基于知識基礎管理論，以中國71家知識密集型企業(yè)為樣本，展開了連續(xù)15周的經(jīng)驗取樣調(diào)查，結(jié)果顯示：數(shù)字創(chuàng)新模式能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新效率；知識場活性能夠在數(shù)字創(chuàng)新模式與企業(yè)創(chuàng)新效率之間，發(fā)揮顯著的中介作用；組織韌性能夠顯著調(diào)節(jié)數(shù)字創(chuàng)新模式與知識場活性之間的正向影響關(guān)系，進而間接影響企業(yè)創(chuàng)新效率。

2.理論貢獻

基于研究結(jié)論，文章的理論貢獻包括：

第一，開拓了企業(yè)創(chuàng)新的研究邊界。在以往研究中，企業(yè)創(chuàng)新領(lǐng)域的相關(guān)學者主要聚焦討論了數(shù)字技術(shù)在現(xiàn)代企業(yè)創(chuàng)新中的必然性與必要性，卻忽視了數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新之間的融合關(guān)系與成效。故而，文章基于知識基礎觀理論與信息系統(tǒng)管理理論，從戰(zhàn)略融合角度提出了數(shù)字創(chuàng)新模式，呼應了前人在數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢下開辟新型企業(yè)創(chuàng)新模式的呼吁。同時，鑒于以往研究仍未就開放式創(chuàng)新與創(chuàng)新之間的影響關(guān)系，形成較為統(tǒng)一的觀點，文章立足微觀面板數(shù)據(jù)的實證檢驗，剖析了數(shù)字創(chuàng)新模式對企業(yè)創(chuàng)新效率的深層影響“黑箱”，證明了數(shù)字創(chuàng)新模式作為典型的開放式創(chuàng)新，能夠顯著提升企業(yè)創(chuàng)新效率與成效，這一結(jié)論響應了劉洋等的呼吁[1]，更支持了本研究的核心觀點，即數(shù)字創(chuàng)新模式為加快企業(yè)創(chuàng)新進程，加快新產(chǎn)品市場投入進度，發(fā)揮著重要的積極作用。該觀點的證實亦開拓了企業(yè)開放式創(chuàng)新的研究邊界，為后續(xù)研究提供了一個新的思路與方向。

第二，闡明了數(shù)字創(chuàng)新模式的過程機制。縱觀以往研究，有關(guān)創(chuàng)新模式與企業(yè)創(chuàng)新效率或績效的研究，多為討論其二者間的直接影響機制，忽視了對過程機制的關(guān)注；尤其在數(shù)字經(jīng)濟時代，創(chuàng)新的本質(zhì)是知識的流動與交互，而以往研究卻鮮有學者從知識場角度展開實證檢驗。為此，文章的結(jié)論證實了知識場活性的完善與強化，能夠成為數(shù)字創(chuàng)新模式提升企業(yè)創(chuàng)新效率的關(guān)鍵橋梁；該結(jié)論的得出亦得到了實踐的充分檢驗，也就是說在數(shù)字創(chuàng)新模式下，在知識場中的顯性知識與隱性知識的有序流動與交互碰撞，可以增加知識傳導，提高隱性知識的顯性轉(zhuǎn)換進度，從而加快企業(yè)的新產(chǎn)品研發(fā)速度。該機制能夠在一定程度上詮釋數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)經(jīng)營效率與質(zhì)量的內(nèi)在機理，更進一步厘清了數(shù)字創(chuàng)新模式的部分過程機制。

第三，揭示了組織韌性在數(shù)字創(chuàng)新模式的影響過程中的情境機制。文章檢視了組織韌性的下行效應，即組織韌性能夠強化數(shù)字創(chuàng)新模式對知識場活性的提升作用，進而間接提高企業(yè)創(chuàng)新效率。由此而言，高組織韌性的企業(yè)可以憑借強勁的企業(yè)實力與高創(chuàng)新容錯率，開展數(shù)字化創(chuàng)新，并激發(fā)知識場活性，實現(xiàn)更多異質(zhì)性隱性知識的顯性轉(zhuǎn)化，以加快新產(chǎn)品研發(fā)進度與效率。該機制揭示了動態(tài)環(huán)境背景下，實現(xiàn)企業(yè)高效率創(chuàng)新與低風險創(chuàng)新的關(guān)鍵，亦是對張秀娥、滕新宇呼吁的響應，這對進一步探索現(xiàn)代企業(yè)知識管理有著重要的理論貢獻。

3.管理對策與建議

根據(jù)研究結(jié)論，文章提出以下管理對策與建議：

（1）構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化基礎，逐步推進數(shù)字化創(chuàng)新

企業(yè)須打破傳統(tǒng)經(jīng)營理念，采用現(xiàn)代化管理思維，開展企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以完善企業(yè)運行機制與效率。具體而言：首先，企業(yè)須根據(jù)自身運行情況、市場競爭強度等因素，進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型規(guī)劃，并按照業(yè)務關(guān)鍵性順序，逐步建設或完善數(shù)字化基礎設施（含設備、條件、軟件等）；其次，在具備相關(guān)數(shù)字基礎的前提下，通過信息管理系統(tǒng)、在線平臺等數(shù)字化手段，將企業(yè)相關(guān)業(yè)務流程全面數(shù)字化，以推動企業(yè)精準化管理；最后，企業(yè)可通過云計算、在線社區(qū)、網(wǎng)絡平臺等數(shù)字化知識交互平臺，推進不同地域、不同行業(yè)、不同群體的知識融合，吸引各類創(chuàng)新主體參與，以進一步擴大知識場的規(guī)模與活躍度，實現(xiàn)企業(yè)高效率創(chuàng)新資源的“云供給”。此外，企業(yè)還可以通過深度開發(fā)數(shù)字孿生、AI、邊緣計算等先進算法（技術(shù)），開拓企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新模式的2.0版本，從而實現(xiàn)“線上、高效、精準”的“人-機”協(xié)同創(chuàng)新。

（2）重視知識場活性管理，充分發(fā)揮知識轉(zhuǎn)化功能

企業(yè)須重視知識場活性，尤其是在跨組織知識流動時，企業(yè)亦需要根據(jù)自身組織韌性水平，選擇科學的知識管理策略。具體而言：首先，企業(yè)可以利用云端、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)，構(gòu)建第一方知識庫系統(tǒng)，或是融入第二方或第三方知識庫系統(tǒng)，以作為企業(yè)與其他創(chuàng)新主體之間的知識流動渠道，即構(gòu)建知識場；其次，企業(yè)可在知識庫系統(tǒng)的原始功能上，添加社交、媒體、CRM、供應鏈等跨組織信息交互功能，以構(gòu)建企業(yè)與其他創(chuàng)新主體之間的信任與品牌印象，從而進一步激發(fā)知識場活性；最后，企業(yè)需重視知識場的日常管理，要做好制定知識場管理的運行規(guī)劃與應急預案，關(guān)注知識場活性的變化與趨勢，以寄期在知識場中攫取更多異質(zhì)性知識資源，并促進其隱性知識的顯性轉(zhuǎn)化進程。

（3）加強組織韌性規(guī)劃，實現(xiàn)高容錯率數(shù)字化創(chuàng)新

“十三五”以來，市場競爭進一步加劇，組織韌性的價值與功能，逐步受到了業(yè)界的關(guān)注與重視。文章的結(jié)論亦證實企業(yè)的組織韌性差異，亦決定了其數(shù)字創(chuàng)新模式對企業(yè)創(chuàng)新效率的實際提升效果。故而，文章建議相關(guān)企業(yè)：首先，全面性審視企業(yè)資源配置，逐步優(yōu)化完善現(xiàn)行企業(yè)資源配置局限與漏洞，并適時調(diào)整組織結(jié)構(gòu)，以及業(yè)務流程機制；其次，綜合性評估業(yè)務流程與項目實施風險，逐一排查業(yè)務流程中可能出現(xiàn)的隱性風險，或可采用數(shù)字化風險模擬評估等手段，綜合評價其業(yè)務流程的風險強度，并通過數(shù)字化模擬，調(diào)整業(yè)務流程方案，以降低風險沖擊概率與傷害；最后，通過數(shù)字創(chuàng)新模式剖析出企業(yè)創(chuàng)新及創(chuàng)新進程改善所需的異質(zhì)性知識類別，進而在有充分應急預案規(guī)劃下投入創(chuàng)新資源，實現(xiàn)高目的性知識流動與交互，從而精準獲取高契合度的異質(zhì)性資源，或是戰(zhàn)略性知識資源，以降低沉睡知識成本，減少來自成本及風險方面的企業(yè)創(chuàng)新壓力。

4.研究局限與啟示

文章立足知識基礎觀理論，從戰(zhàn)略融合角度，提出了數(shù)字創(chuàng)新模式，并以企業(yè)的實際創(chuàng)新活動來觀測企業(yè)的數(shù)字創(chuàng)新模式開展程度，但該方式仍有待更進一步的檢驗與討論，未來可依照實際研究情境，采用如物聯(lián)網(wǎng)、PLM系統(tǒng)等不同技術(shù)的融合模式進行研究，或是以更加深入的融合性觀測方式加以分類，從而更好地解釋數(shù)字創(chuàng)新模式對企業(yè)創(chuàng)新效率及成效的作用機理。同時，文章僅從知識管理角度，討論了數(shù)字創(chuàng)新模式的過程機制，未來亦可從其他層面或角度，拓寬其過程機制研究。