大數據驅動情景下數字創業商業模式創新關鍵影響因素
——話語分析方法的一項探索性研究

李文博

(浙江師范大學 經濟與管理學院，浙江 金華 321004)

0 引言

互聯網發展已快速步入大數據時代，并引發了人們工作、生活、思維方式甚至整個社會的巨大變革。學者Mayer-Schonberger & Cukier[1]指出：“大數據日益改變著人類生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多改變正在蓄勢待發?！比祟愐呀洸饺霐底旨夹g革命時代，數字經濟成為當前經濟發展的主旋律，世界各國紛紛通過機制設計將數字經濟上升為國家發展戰略。作為數字經濟時代的產物，數字創業的出現引起學者廣泛關注。數字創業是數字創業者和數字創業團隊為適應數字經濟變革，通過識別和開發數字創業活動，以領先進入或跟隨進入方式進入數字市場，創造數字產品和數字服務的創業活動[2]。

在大數據驅動和數字創業情景下，海量企業正蓬勃開展高品質商業模式創新實踐，如杭州微鏈區塊鏈、有數數字科技基于大數據驅動快速迭代、進化尋優、即時響應等特質的商業模式創新實踐加速涌現。大數據與數字創業商業模式創新之間的關系突出表現為大數據對商業模式創新全要素驅動，包括大數據驅動價值主張創新、大數據驅動關鍵流程創新、大數據驅動收益模式創新和大數據驅動價值網絡創新等主要類型。以大數據驅動價值網絡創新為例，以眾包、數據共享為代表的技術路徑為價值網絡重構提供了可行性，企業可以運用大數據共享系統，從供應商處獲得數據，并積極開展全供應鏈體系合作[3]。正如Goyal等[4]所言：“由于每個消費者偏好不同，每個消費者都是一個微市場，大數據使得微市場化價值主張創新成為可能。”

然而，案例研究表明，大數據驅動情景下數字創業商業模式創新實踐呈現迥異圖景：部分數字創業企業依托商業模式創新得以快速成長，逐漸升級為行業領先企業；另一部分企業陷入偽創新窘境，被牢牢鎖定在價值鏈低端環節，在激烈的市場競爭中敗下陣來。大數據驅動情景下，數字創業商業模式創新面臨諸多困境。突出表現為：大數據處理能力對于企業要求較高，企業在海量數據擠壓下如何快速對數據進行提純是一大考驗。因此，數字創業企業商業模式創新需要快速迭代，并對企業信息處理流程進行整合升級。由此可見，深入研究大數據驅動情景下數字創業商業模式關鍵影響因素是一個重要議題。

在理論層面，現有研究較好地回答了大數據驅動情景下數字創業商業模式創新如何發生的問題，可以從兩個維度說明：一是以大數據產品為中心沿價值鏈橫向拓展的商業模式創新；二是以大數據技術為中心沿行業縱向拓展的商業模式創新。第一種情況對大數據處理和挖掘能力要求較高，尤其是對海量、多源非結構化數據的采集、整理、分析和決策[5]。第二種情況涉及底層基礎設施供應、大數據技術提供、完整的IT解決方案等[6]。例如，Oracle公司依托大數據技術對產業鏈上下游環節進行拓展，包括數據庫、操作系統、中間件、應用軟件等，搭建了新一代海量關系數據管理平臺[7]。但與大數據驅動數字創業商業模式創新實踐相比，現有研究對于關鍵影響因素的分析存在如下不足：側重于考察各獨立解釋變量對于數字創業商業模式創新的直接影響，較少分析各影響因素間的邏輯關系。在此背景下，鑒于話語分析技術具備研究探索性命題的高效性，本文圍繞大數據驅動情景，聚焦數字創業商業模式創新實踐，提煉影響數字創業商業模式創新的關鍵因素，可為大數據驅動情景下數字創業商業模式創新實踐提供參考依據。

1 文獻綜述

大數據驅動情景下數字創業商業模式創新是目前創新管理領域關注的焦點問題，對于理解企業在熊彼特式競爭環境下的能力異質性和績效差異尤為重要[8]。2011年，美國麥肯錫公司發布了《大數據：下一個創新、競爭和生產率前沿》研究報告[9]，顯示大數據在商業模式創新領域的應用成果逐漸增多，且呈現快速增長及多樣化發展趨勢。在實踐層面，受益于大數據的嶄新時代背景，以《今日頭條》等為代表的新興數字企業商業模式創新速度和質量都表現出區別于以往時代背景的新鮮特質。

1.1 大數據驅動情景下數字創業商業模式創新特質

大數據驅動情景下，以谷歌、亞馬遜、沃爾瑪等為代表的互聯網公司在商業模式創新方面具備新穎性特質，主要表現為：第一，商業模式創新呈現出典型的大數據驅動特征，對于企業數據挖掘能力和智能處理能力要求較高[10]。比如，依托對消費者瀏覽數據的挖掘和處理能力，亞馬遜推出的精準營銷模式創新大幅提升了公司銷售業績，保持了持續競爭優勢。第二，以云計算、物聯網、人工智能、數據挖掘等為代表的大數據技術工具化應用在商業模式創新領域表現得越來越明顯[11]。比如，在醫院健康領域，利用云計算技術實現云健康管理模式創新，可以對個人健康狀況進行大數據分析，并給出合適的建議。第三，以大數據資源運用為價值取向的跨界融合式商業模式創新逐漸凸顯[12]。通過跨界融合式創新，企業可以拓展創新空間，發揮企業競爭優勢，依托大數據技術提升跨界融合式創新頻率和質量。第四，大數據驅動情景下，商業模式創新與技術創新交叉融合精彩案例不斷涌現[13]。比如，谷歌安卓操作系統就是商業模式創新與技術創新交叉融合的典范，依托大數據技術不斷進行迭代式創新，以優化技術和商業模式，進而提高用戶體驗感。

1.2 大數據驅動情景下數字創業商業模式創新主要路徑

圍繞大數據資源和大數據技術進行商業模式創新的主要路徑有數據連接、數據融合、數據擴張等。①數據連接：提供一種數據連接網絡平臺，主要通過基礎用戶沉淀、網絡效應激發、商業系統共生和主導架構鎖定四大關鍵行動形成競爭優勢[14]。比如，蘋果公司應用程序商店App Store將客戶和技術數據連接起來，屬于一種雙邊網絡效應發揮平臺商業模式創新；②數據融合：通過向產業鏈上游和下游拓展，實現組織邊界跨越與大數據能力協同演化。組織邊界跨越主要涵蓋水平邊界、垂直邊界、外部邊界和地理邊界，其中水平邊界存在于組織不同職能部門、不同產品系列或不同項目組之間，垂直邊界主要體現為組織內部等級制度[15]；③數據擴張：基于大數據技術驅動，形成創新主體范圍更廣、創新資源流動更頻繁、創新鏈條運行更生態化的開放式創新生態系統，進而驅動商業模式創新的蓬勃開展[16]。

1.3 大數據驅動情景下數字創業商業模式創新行為屬性

大數據驅動情景下，數字創業商業模式創新行為屬性主要有進化、協同、柔性、開放、網絡等，分述如下：①進化屬性：針對非結構化和半結構化數據資源，采用數據倉庫等手段開展進化式商業模式創新行為[17]，主要強調行為的漸變性，通過一系列創新節點的過渡，累積產品、優化服務或模式；②協同屬性：針對多源非結構化海量數據，采用數據挖掘手段和分布式系統技術，融合技術、信息、組織、知識、管理等多個要素進行協同式商業模式創新[18]；③柔性屬性：主要表現為結構柔性、戰略柔性、運作柔性等，以供應鏈運作柔性為例，需要企業通過高效的供應鏈管理，協同供應鏈中的各參與者主體，合理利用供應鏈資源，通過自我調節應對外部變化，包括緩沖能力、適應能力、調節能力、優化能力等[19]；④開放屬性：Chesbrough[20]提出，伴隨著企業間合作、知識共享和轉移愈發頻繁，創新范式由封閉創新日漸向開放創新轉變,無論是產品創新還是商業模式創新，開放創新理念在大數據時代表現得尤為明顯，谷歌、臉譜、蘋果、亞馬遜等一系列卓越企業提供了現實佐證；⑤網絡屬性：大數據驅動情景下，數字創業商業模式創新具備鮮明的網絡屬性，可用網絡能力表征，即企業優化網絡位置和節點關系的能力[21]。

綜上所述，現有研究存在如下不足：首先，以大數據驅動為情景變量，針對數字創業商業模式創新影響因素的研究較少，大數據驅動與商業模式創新兩個核心范疇之間的有機聯系不強，尚未形成結構化模塊解釋體系，無法從理論與實踐兩個方面提供有益借鑒；其次，案例研究方法不足以處理大數據與商業模式創新研究問題的復雜性，話語分析技術應用性研究在國內比較新穎。而運用話語分析技術可以有效梳理大數據的新穎性時代背景，可為現有影響因素體系作出適度貢獻；最后，由于外部情景變量差異較大，大數據驅動情景還存在若干不足，如數據驅動跨界模式與傳統跨界模式匹配度問題、平臺數據挖掘性學習對于商業模式創新的影響效應等[22]。鑒于此，本文利用話語分析技術，對大數據驅動情景下數字創業商業模式創新關鍵影響因素進行實證研究，可為數字創業商業模式創新實踐提供決策依據。

2 方法選取與數據來源

2.1 方法選取

本研究采用話語分析方法，具體研究路徑可描述為：研究者將話語視為一個充滿復雜關系和多元內容的社會符號系統，通過抽絲剝繭般的層次化分析還原或排列所隱含或映射的復雜關系和內容[23-24]。選取話語分析方法原因有三：一是本文核心范疇為數字創業商業模式創新關鍵影響因素，在大數據驅動情景下具備較強的探索性，而話語分析方法對于研究具備較強探索性的核心范疇比較適用，可以較好地提煉話語樣本中所蘊含的話語模型；二是中國日益豐富的數字創業商業模式創新實踐易于收集大樣本話語證據，蘊含著豐富的話語證據，可通過建構性話語分析提煉原創性話語命題；三是近年來，在高品質研究期刊上，以話語分析為主要研究方法的論文不斷涌現，話語編碼、范疇提煉、效度檢驗等話語分析工具日漸成熟，可以保證研究結論的穩健性。

2.2 數據來源

本研究按照以下3個標準選取案例：①案例企業進行多樣化商業模式創新實踐，尤其是大數據驅動情景下商業模式創新實踐具備典型性特征；②案例企業兼顧不同大數據應用領域，涉及物聯網、區塊鏈、云計算、人工智能和實體經濟的深度融合；③案例企業在數據媒體上有較多報道，便于進行話語收集和整理，并易于與調研訪談數據進行交叉驗證。最終，話語分析小組選取杭州微鏈區塊鏈、有數數字科技、商湯科技、又拍云等8家數字創業企業作為案例分析樣本，案例企業背景如下：

(1)杭州微鏈區塊鏈科技有限公司成立于2017年，是一家專注于區塊鏈技術研發與應用的初創企業。公司持續進行商業模式創新，自主研發可擴展的區塊鏈基礎服務平臺，并積極探索區塊鏈技術應用落地，在數字資產、貿易金融、供應鏈溯源等領域進行多元化應用。公司著力構建了以區塊鏈技術為核心價值的生態鏈，旨在打造全球領先的區塊鏈服務平臺。

(2)浙江有數數字科技有限公司是由浙江清華長三角研究院投資孵化和重點扶持的數字型科技企業，公司基于“數據場景、智能應用”理念，以企業數據為內核，專注于為金融行業、政府機構提供場景化數字科技應用服務，是浙江“企業碼”平臺技術支持單位。2020年4月，公司大數據預警系統登上“2019人工智能案例TOP100”榜單。

(3)商湯科技開發有限公司是一家全球領先的人工智能軟件公司，旨在持續引領人工智能前沿研究，打造更具拓展性的人工智能軟件平臺。在智慧健康行業，商湯科技基于深度學習算法與高并發影像三維處理能力，自主研發了Sense Care智慧診療平臺，在保障數據安全的基礎上，有效提高了醫生的診療效率和精度，上榜2019福布斯中國最具創新力企業。

(4)杭州又拍云科技有限公司是一家企業級云服務商，致力于為客戶提供一站式在線業務加速服務，以場景化 CDN 為核心，為客戶提供對象存儲、多媒體處理、云通信、影像識別、文字識別等服務，打造了安全可靠的全站加速、短視頻應用、直播應用等場景化解決方案。2020 年，杭州又拍云科技有限公司榮獲西湖區高成長性創新企業、中國企業服務領域高成長企業 TOP100。

(5)杭州樂刻網絡技術有限公司以用戶運營為核心，構建數據中臺，打通場景、用戶、教練、服務，對健身產業進行數字化改造，重構健身服務新零售業態，助推健身產業和互聯網深度融合與升級，目前已經成長為國內領先的互聯網運動健身賦能平臺?；谥醒霐祿x能共享模式，為合伙人提供選址協同、數據分析與資源配置等數據驅動服務。

(6)浙江融象數字科技有限公司創建于2019年，在大數據技術研發及數據智能應用領域進行多樣化商業模式創新，基于“線上+線下”創新模式持續為地方政府和企業提供高質量數智服務。通過強化技術產品迭代和延伸服務鏈，運用大數據技術推動產業升級、協同產業資源和服務企業成長。

(7)杭州云呼網絡科技有限公司成立于2017年1月22日，是一家基礎醫療產業互聯網服務平臺，自主研發以用戶服務為核心的醫療健康應用軟件。通過整合專家學術資源，為基層醫療機構提供醫療產品、服務及解決方案；通過大數據分析與挖掘，精準描摹醫療科普用戶畫像，構建基層醫療全域疾病圖譜和健康地圖，實現醫療健康知識與服務精準推送。

(8)杭州魔點科技有限公司成立于2016年，是一家從事人工智能創新性研究并將先進人工智能技術與行業應用相結合的科技型企業。魔點堅持用互聯網+AI思維打造智能硬件，實現人、事、物、組織的智能與協同，助推人工智能技術場景化落地。公司堅持以協同數據為思維，基于組織產生智連與協同，圍繞碎片化需求打造節點閉環，串聯節點形成多場景智連。

本研究采用一手話語收集與二手話語收集兩種方法。為保證話語分析信度和效度，綜合采取多種研究策略。一手話語收集通過半結構化訪談、調研問卷、參與式體驗等多種途徑，共收集語句356條；二手話語收集通過報紙、網站、雜志等渠道，共整理有效語句504條，兩種途徑構成的話語池語句數有860條。其中，一手語句占比41.40%；二手語句占比58.60%。在收集一手語句時，在8家案例企業中選取16個訪談對象，包括中高層管理人員10人、政府部門官員3人、高校學者3人，如表1所示。

表1 半結構化訪談Tab.1 Semi-structured interview summary

半結構化訪談主要問題如下：貴企業進行了哪些商業模式創新？請介紹一下大數據技術運用情況？大數據時代，數字創業商業模式創新包括哪些影響因素？在上述影響因素中，您認為最重要的幾條是什么？競爭對手在大數據運用上有哪些新穎做法？貴企業在鼓勵商業模式創新方面有哪些好的策略？對以上每個案例整理相應話語，并進行編號。

3 數字創業商業模式創新關鍵影響因素

3.1 話語編碼展現

編碼過程嚴格按照結構化程序進行，共分為3個步驟：第一，遵循原生編碼準則，抽取每條語句的主體語詞對其進行編碼，如“雙十一期間，訂單量暴增，用戶爆發式點擊，對系統容錯性要求較高”。抽取的主體語詞分別是：爆發式點擊、系統容錯性。第二，對不同語句提煉的主體語詞進行聚類分析，降低概念維度空間，如提煉的初始概念包括實踐學習、技術團隊、硬件技術等。第三，對初始概念進行聚類，形成若干范疇，并對范疇屬性和維度進行規范化描述，如范疇審慎學習屬性包括策略、對象、速度、效果等；維度主要包括實踐學習、事件學習、體驗學習等。

因為初始概念提取工作量較大，所以以NVIVO 8軟件為輔助手段。接下來，為保證范疇歸類的一致性，通過計算Cohen′s Kappa系數判斷一致性誤差是否處于可接受水平。編碼者一致性系數分別為：審慎學習67.71%、數據配置66.20%、數據系統70.09%、嵌入學習80.82%，其它范疇一致性系數均在60%以上，編碼總體一致率為70.68%，由此判定初始概念編碼一致性檢驗符合標準。

話語分析小組根據數據感知、數據整合、產業環境、網絡關系等27個典型范疇在860條語句中出現的頻率，將其劃分為3類：低頻范疇、中頻范疇和高頻范疇，具體劃分標準為：低頻范疇≤50次、50次<中頻范疇≤100次和高頻范疇>100次。低頻范疇共有7個，其中審慎學習30次，數據系統20次，知識聯盟16次，數據感知45次；中頻范疇共有12個，其中嵌入學習71次，價值治理85次，規劃能力63次，數據技術92次；高頻范疇共有8個，其中數據配置110次，治理模式125次，關系質量104次，數據驅動136次。

各范疇編號為：A1審慎學習、A2數據配置、A3數據系統、A4嵌入學習、A5價值治理、A6規劃能力、A7知識聯盟、A8治理模式、A9數據技術、A10關系質量、A11數據感知、A12界面跨越、A13數據驅動、A14共享資源、A15知識滲透、A16主體行為、A17政策設計、A18鄰近資源、A19數據整合、A20產業環境、A21數據挖掘、A22網絡關系、A23適應行為、A24共享數據、A25網絡嵌入、A26政策執行、A27數據識別。

3.2 話語模型提煉

對于數據識別、數據系統等27個子范疇，需要進一步作凝聚子塊分析，以探討大數據驅動情景下數字創業商業模式創新關鍵影響因素的故事線。結果發現，27個因素之間存在相互作用關系，依次對每兩個因素進行二元關系分析，共包括4種關系類型：一是因素A對因素B具有單向影響關系；二是因素B對因素A具有單向影響關系；三是因素A與因素B之間存在雙向影響關系；四是因素A與因素B之間無影響關系，分別用符號V、A、 X、 O表示。由此，形成數據識別、數據整合、政策設計、網絡關系等27個因素之間的二元關系圖，二元關系生成由5位專家根據訪談語句和調研數據綜合評定。

27個因素之間存在復雜關聯性，有些是直接關聯，有些是間接關聯。比如，數據感知和數據識別之間存在直接關聯關系，知識聯盟與主體行為之間存在間接關聯關系，網絡嵌入通過界面跨越影響主體行為等。根據二元關系圖生成鄰接矩陣，元素含義為：若兩個子范疇之間存在影響關系，取值為1；若兩個子范疇之間不存在影響關系，則取值為0。這些因素之間的關聯關系可進一步通過可達矩陣在數學上的規范表示?？蛇_矩陣是關聯話語構件的一種重要的技術工具，它運用矩陣形式表示因素之間的邏輯關聯。經過層次化處理形成可達矩陣，如表2所示。

表2 可達矩陣層次化處理結果Tab.2 Hierarchical processing of reachable matrices

27個典型范疇進一步聚攏為6個核心子群，對應6個層級G1,G2,…,G6。

G1=[A21, A23]

G2=[A16, A19, A27]

G3=[A2,A4,A5,A10,A11,A12,A15]

G4=[A1,A3,A6,A7,A8,A9,A25]

G5=[A13,A14]

G6=[A17,A18,A20,A22,A24,A26]

話語模型提煉的目的在于進一步凝練各影響因素之間的邏輯關系，運用圖形、表格或概念等形式表示各影響因素之間的體系結構和關聯脈絡，形成理論解釋工具。本文核心范疇為數字創業商業模式創新，研究背景為大數據驅動情景，內核問題為關鍵影響因素，涉及的前置范疇包括產業環境、政策設計、共享數據、鄰近資源、網絡關系等。

基于前述矩陣分析，本文構建大數據驅動情景下數字創業商業模式創新關鍵影響因素話語模型，如圖1所示。從中可見，各層次關鍵影響因素呈現多態性、遞進性和結構性特征。其中，第一、第二層次為大數據驅動情景和網絡共享資源，是大數據驅動情景下數字創業商業模式創新的外部情景因素。由此可見，一方面，企業應從共享數據、鄰近資源和網絡關系維度入手，開拓數字創業商業模式創新網絡共享資源，提升商業模式創新速度和質量；另外，還要從政策設計、政策執行和產業環境入手，為大數據驅動情景下數字創業商業模式創新營造良好的創新氛圍和產業軟環境。第三、第四層次為大數據驅動情景下數字創業商業模式創新直接影響因素，包括數據感知、關系質量、數據配置、嵌入學習、規劃能力等14個范疇。由此可見，一方面，企業應從數據感知、關系質量、數據配置、規劃能力等維度著手，驅動數字創業商業模式創新實踐；另一方面，也要從嵌入學習、知識滲透、價值治理、審慎學習等維度著手，提高數字創業商業模式創新績效。第五、第六層次為大數據驅動情景下數字創業商業模式創新主軸線，可以提煉為數據識別→數據整合→網絡重構。上述主軸線對應的兩個核心范疇分別為數據挖掘能力和企業適應行為。據此，大數據驅動情景下數字創業商業模式創新關鍵因素可聚攏為數據挖掘能力和企業適應行為兩個主范疇。對于數據挖掘能力而言，企業數據識別、數據整合等顯著影響商業模式創新質量和績效；對于企業適應行為而言，企業主體行為直接驅動商業模式創新質量和績效。

大數據驅動情景下數字創業商業模式創新為第七層次，即話語模型目標層；第二至第六層為歸因層，表征大數據驅動情景下數字創業商業模式創新的關鍵影響因素。

3.3 話語模型闡釋

上述話語模型共涉及7個層次，相鄰兩個層次之間存在關系路徑。比如，在第一層次和第二層次之間存在產業環境→大數據驅動情景、網絡關系→網絡共享資源等6條關系路徑；在第三層次和第四層次之間存在規劃能力→網絡感知、數據系統→關系質量、知識聯盟→知識滲透等7條關系路徑。不同層次之間也存在不同的關系路徑。比如，第二層次和第四層次之間存在網絡共享資源→嵌入學習關系路徑。具體關系路徑話語證據如表3所示。

接下來，進行話語效度檢驗，主要判斷話語模型穩定性問題，即是否有新元素出現，如果有新質涌現，則重新補充、修改話語模型，直至沒有新質涌現；如果不能產生新元素，則直接判定話語效度通過檢驗。具體需要通過兩項驗證：一是收集新話語證據，檢驗是否產生新范疇；二是基于新話語證據，檢驗是否產生新范疇隸屬關系或關系路徑。將預留的60條語句作為話語檢驗樣本對其進行效度檢驗。

第一項驗證結果表明，新話語證據未產生新范疇，仍然是審慎學習、規劃能力、數據整合、產業環境等27個范疇。如在“又拍云以場景化CDN為核心業務，為客戶提供云存儲、云處理、云安全、流量營銷等服務，是一家基于大數據驅動的平臺型公司，具有嶄新的商業模式，并且經過市場驗證非?？尚?，具備廣闊的市場應用前景”這段話中，主體語詞大數據驅動隸屬于范疇數據驅動，并非新范疇。檢驗過程可表示為“范疇(主體語詞)”的形式，舉例為“數據驅動(大數據驅動+平臺型公司)”。

圖1 關鍵影響因素話語模型Fig.1 Discourse models of key influencing factors

第二項驗證結果表明，新話語證據未產生新關系路徑，仍然是主體行為→商業模式創新、嵌入學習→主體行為、網絡共享資源→知識聯盟等33條關系路徑。如在“不管是哪種方式(商業模式局部創新)都離不開對用戶海量行為數據的整理、分析和挖掘，這些都必須依靠技術軟件，人工支撐肯定是不行的”這段話中，隸屬關系為“用戶海量行為數據→商業模式局部創新”，可表示為“數據挖掘能力→商業模式創新”，并非新關系路徑。

基于以上分析，可以判定本研究話語檢驗有效，話語模型具備普遍性和穩定性，可以此模型為理論分析工具，將其應用于關鍵影響因素研究。

3.4 話語情景適用性

關鍵影響因素話語模型共給出兩條故事線：一條為大數據驅動情景→數據挖掘能力→商業模式創新；另一條為網絡共享資源→企業適應行為→商業模式創新。本文結合上述兩條故事線，給出現實適用情景和理論適用情景。

(1)故事線1(大數據驅動情景→數據挖掘能力→商業模式創新)理論適用情景：首先，本部分涉及數據識別→數據挖掘能力、關系質量→數據整合、政策設計→大數據驅動情景等17條關鍵路徑。按照條目數統計，可分為7條強關系路徑、10條弱關系路徑。其中，強關系路徑條目總數為186條，占總條目數的59.62%；其次，排在前4位的強關系路徑為規劃能力→數據感知、關系質量→數據整合、數據識別→數據挖掘和數據技術→數據配置。前4位強關系條目總數為133條，占強關系總條目數的71.51%，占整個關系路徑條目總數的42.63%；最后，產業環境、政策設計和政策執行構成大數據驅動情景下3個直接影響因子。如“杭州對于整個互聯網新生事物的發展非常寬容，正是寬容的產業環境和政策設計使杭州涌現出微鏈區塊鏈等一大批高品質數字創業企業，新奇的商業模式不斷出現(5-46)?！?/p>

表3 反映關系路徑的關鍵話語證據Tab.3 Key discursive evidence reflecting relationship path

(2)故事線1(大數據驅動情景→數據挖掘能力→商業模式創新)現實適用情景：提供關鍵話語證據如下：“銀泰作為傳統線下企業，在實體經營方面積累了豐富的經驗，但如何插上互聯網的翅膀是管理層面臨的一個重大課題。單靠自己的力量非常薄弱，可以和阿里巴巴展開戰略協同，重新打造線上平臺交易系統，運用先進的阿里云技術，使線上和線下實現良性互動。在電商平臺的強力沖擊下，我們加快了商業模式創新的節奏和步伐。比如，目標群體精確定位、線上線下商品比價、商業生態系統打造等(3-31、32、33)。”

(3)故事線2(網絡共享資源→企業適應行為→商業模式創新)理論適用情景：首先，本部分共包含嵌入學習→主體行為、知識聯盟→知識滲透、網絡關系→網絡共享資源等17條關系路徑。按照條目數統計，可劃分為8條強關系路徑、9條弱關系路徑。其中，強關系路徑條目總數為153條，占總條目數的50.66%；其次，排在前4位的強關系路徑為知識聯盟→知識滲透、鄰近資源→網絡共享資源、網絡關系→網絡共享資源和嵌入學習→主體行為。前4位強關系條目總數為96條，占強關系總條目數的62.75%，占整個關系路徑總條目數的31.79%；最后，共享數據、鄰近資源、網絡關系構成網絡共享資源的3個直接影響因子。如“好的網絡關系是潤滑劑，大家形成利益共同體，像大學技術力量支撐對于技術團隊素質提升就很有幫助，大學節點加入成為重要的共享性資源(2-92)。”

(4)故事線2(網絡共享資源→企業適應行為→商業模式創新)現實適用情景：提供關鍵話語證據如下：“商湯科技基于對大數據的積累與應用，目前已成為大數據技術領軍企業。通過對用戶數據進行整合與分析，匹配不同城市、不同區域市場情景進行智能化產品服務。同時，通過構建開放平臺以及與其它主體企業協同，與業內伙伴攜手建立高效、智能商業生態系統，最大限度地提升用戶體驗。

在上述技術平臺及網絡資源支持下，商湯進行了一系列商業模式創新，在行業內影響較大(3-22、23、24、25)?！?/p>

4 結語

4.1 研究結論

本研究將話語分析技術引入數字創業商業模式創新這一新研究領域，深入剖析大數據驅動情景下商業模式創新影響因素這一內核問題，得出如下結論：

(1)將影響數字商業模式創新的關鍵因素結構化為數據識別、數據整合、嵌入學習等27個核心范疇，并類屬化為“大數據驅動情景→數據挖掘能力→數字創業商業模式創新”和“網絡共享資源→企業適應行為→數字創業商業模式創新”兩條故事線。其中，27個核心范疇影響程度存在顯著差異。根據出現頻率不同，發現數據配置、治理模式等8個范疇影響作用較大，嵌入學習、價值治理等12個范疇影響作用一般，審慎學習、數據系統等7個范疇影響作用較小。

(2)“大數據驅動情景→數據挖掘能力→數字創業商業模式創新”故事線核心范疇包括數據整合、數據配置、數據系統、政策設計等14個核心范疇，“網絡共享資源→企業適應行為→數字創業商業模式創新”故事線核心范疇包括知識滲透、嵌入學習、治理模式、網絡關系等13個核心范疇。上述兩條故事線表明，數據挖掘能力和企業適應行為是大數據驅動情景及數字創業商業模式創新的中介變量。這啟示企業商業模式創新一方面要關注數據挖掘能力，如數據整合能力、數據系統配置等；另一方面也要關注企業適應行為，如知識滲透、嵌入學習等。

(3)以微鏈區塊鏈等案例企業為話語證據樣本，對數據識別→數據感知、知識聯盟→知識滲透、關系質量→數據整合等關系路徑進行檢驗，并識別強關系路徑和弱關系路徑。這啟示企業商業模式創新尤其要關注每條故事線的強關系路徑。其中，反映第一條故事線的強關系路徑共有7條，包括規劃能力→數據感知、關系質量→數據整合等；反映第二條故事線的強關系路徑共有8條，包括知識聯盟→知識滲透、嵌入學習→主體行為等。

4.2 研究貢獻

(1)針對數字創業商業模式創新這一關鍵問題，將影響因素系統化為“大數據驅動情景→數據挖掘能力→數字創業商業模式創新”和“網絡共享資源→企業適應行為→數字創業商業模式創新”兩條故事線，在若干觀點上貢獻新穎見解，如嵌入學習、知識滲透、價值治理和界面跨越是4類典型的企業適應性行為。本文研究結果不僅進一步深化了數字創業商業模式創新的路徑解釋，而且從技術和管理兩個視角彌補了大數據驅動情景下商業模式創新研究的不足[25-26]，豐富了大數據驅動對于商業模式創新的解釋力。

(2)在話語模型提煉部分，將鄰接矩陣和可達矩陣作為話語構件關聯分析工具，一方面為大數據與商業模式創新結合研究提供了一種新分析視角,另一方面也為大數據驅動情景下企業商業模式創新研究提供了新分析路徑，是對建構性話語分析的有益補充[27-28]。

4.3 研究啟示

本研究管理啟示有三：

(1)大數據驅動情景下，數字創業商業模式創新應從外部數據情景和企業內部主體性行為兩方面綜合推進，尤其注意與競爭性企業、大學、研究機構、供應商等結成創新網絡，通過高品質關系聯結獲取網絡資源，驅動數字創業商業模式創新。

(2)匹配大數據驅動情景，企業應提高系統化數據挖掘能力，從軟硬件、技術和管理等方面綜合推進，強化技術人員和管理人員的大數據意識，學習行業標桿企業的管理經驗和技術工具，利用大數據維持長期競爭優勢。

(3)對于數字創業企業而言，應從線上和線下融合渠道推動商業模式創新，專注于細分市場差異化商業模式，并在兩條故事線上有所側重，不斷內化自己的動態核心能力。

4.4 不足與展望

本研究存在如下不足：一是收集大樣本數據，對影響因素模型進行統計學意義上的穩定性檢驗，有可能影響結論的精準性，未來可擴大典型案例話語數量，基于更豐富的話語證據檢驗和修正模型；二是以8家案例企業進行應用性檢驗，行業和區域差異性勢必影響結論穩健性，未來可將案例企業擴充至行業和區域進行對比分析，提高研究精細化程度。