企業數字創新微觀基礎構建研究

摘要：數字經濟背景下，數字化轉型與創新成為企業緊迫而現實任務。與傳統創新相比，數字創新的融合性和生成性特點使其具有前所未有的復雜性。企業需要系統構建數字創新動態能力才能適應數字化經營環境和獲取持續競爭優勢。以動態能力觀為視角，考察了哪些流程、程序、組織結構和指導原則，即動態能力的微觀基礎，使現有企業能夠有效地進行數字創新。通過對15次半結構化專家訪談數據以及補充數據分析與編碼，研究發現了數字創新背景下動態能力的感知、捕獲和轉型三方面的八個關鍵微觀基礎。研究結果不僅為數字創新和動態能力理論文獻提供了增量貢獻，還為企業開展數字創新實踐活動提供指導。

關鍵詞：數字創新；動態能力；微觀基礎；半結構化專家訪談；數據編碼

中圖分類號：F272 文獻標識碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2023.04.005

0 引言

隨著新一代信息技術諸如大數據、云計算、人工智能、物聯網等數字技術加速創新與應用，現代社會已經進入數字經濟時代［1］。在這一時代，企業經營環境和競爭方式的變化給原有產品的基本形態、新產品生產方式、商業模式、組織形態、運營管理等帶來了前所未有的挑戰，甚至顛覆了許多創新理論的基本假設［2］。數字經濟發展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有，正在成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。新華社北京2022年1月12 日電，國務院日前印發《“十四五”數字經濟發展規劃》，該規劃披露，我國數字經濟核心產業增加值占國內生產總值（GDP）比重，到2025 年的目標是10%。作為經濟基本單位的企業，數字化轉型與創新成功與否關系到數字經濟發展目標能否實現。面對復雜多變的經營環境，企業如何構建數字創新能力有效實現數字創新以求得生存與發展成為創新管理領域研究的熱點問題之一，受到理論界與實踐界的高度重視。

數字創新的相關研究，自從Yoo等［1］于2010年首次提出數字創新（Digital Innovation，DI）概念以后，在國際期刊上以數字創新為主題的論文從2015年開始激增，引發了廣泛關注。已有研究對數字創新的不同主題進行了廣泛探討。在數字創新模式方面，Hinings 等［3］提出數字創新要從數字化組織形式、數字化制度基礎設施和數字化制度構建三種新型制度進行安排。Hund 和Wagner［4］從創新網絡視角研究了數字創新機制，認為公司對創新網絡保持著高水平的集中控制，在網絡中存在更多異構知識的強烈趨勢。從數字創新生態系統視角，魏江等［5］從關系機制、激勵機制、控制機制三個方面構建數字創新生態系統的治理理論框架。Wang［6］研究了數字創新生態系統中的部分與整體、數字技術在創新中的作用以及數字創新生態系統中和跨數字創新生態系統的多層次交互關系。在數字創新驅動方面，Buck等［7］、Opland 等［8］分別研究了危機驅動下的數字創新類型與員工驅動下的外部競爭環境、內部組織結構以及數字技術工具對數字創新的支持。在數字創新管理方面，Nambisan等［2］、Nadkarni 等［9］、孫忠娟等［10］對數字創新流程與管理等多視角進行了有益的探索研究。有關數字創新能力的研究，亦有少量文獻涉及，比如，劉洋等［11］闡述了數字創新的能力構成，Tortora 等［12］量化實證研究了知識生成、知識獲取、市場感知能力對數字創新的影響，但是主要集中在數字創新能力分類及其對數字創新績效影響關系方面的研究，而對數字經濟背景下數字創新能力的微觀基礎構建的系統研究鮮有涉及。

為了彌補這一研究差距，本文以動態能力觀（DynamicCapability View，DCV）為理論視角，研究哪些企業層面的流程、程序、組織結構和指導原則，即動態能力的微觀基礎，使現有企業能夠有效地進行數字創新。以動態能力的感知、捕獲和轉型為概念框架，具體研究了企業如何識別和評估潛在的數字創新、如何利用已識別的數字創新機會、如何重新配置公司現有的資源基礎以實現數字創新三個子問題。通過對半結構化專家訪談數據和補充二手數據分析與編碼，探討了數字創新背景下動態能力的微觀基礎。研究結果不僅為數字創新理論提供了增量文獻，對于企業開展數字創新實踐活動具有一定的指導意義。

1 理論基礎與研究框架

1.1 數字創新及其特征

數字創新作為在熊彼特創新定義基礎上延伸出來的一種新型創新范式引起了國內外學者的高度關注。Yoo等［1］在2010年首次對數字創新進行界定，認為其是“組合數字與物理組件以生產新產品、服務和商業模式的創新過程”。之后Bharadwaj 等［13］、Fichman 等［14］、Nambisan等［2］不斷豐富和完善數字創新的內涵。國內學者魏江等［5］、劉洋等［15］提出數字創新是指創新過程中采用信息、計算、溝通和連接技術的組合，并帶來新產品、改進生產過程、變革組織模式、創建和改變商業模式等。綜合以上學者對數字創新內涵的界定，數字創新可分為數字產品創新、數字過程創新、數字組織創新和數字商業模式創新。數字創新不是單純的數字化（Digitization），即將不同類型的模擬信息轉換為數字格式。純粹的物理產品通過數字化過程（與地點和時間相聯系，可以被感知，并帶有社會意義）具有了數字化物質的屬性，使數字化物質具有可編程、可尋址、可感知、可交流、可記憶、可追蹤以及可關聯性［16］。因此，數字化不是數字創新的充分條件，而是必要條件。數字創新是關于重塑價值主張，并經常給現有的社會技術結構帶來重大變化［1］。

由于數字化物質的屬性、數字技術的設計特點以及分層的模塊化結構，數字創新具有融合性和生成性特點［17］。數字創新呈現多種融合方式，比如，它整合了以前獨立的用戶體驗，將以前需要多個單獨設備的多種功能結合在一個設備中導致了智能產品的產生。數字創新通過設備、網絡、服務和內容的持續組合和重新組合，跨越行業邊界，引起行業融合。數字創新的生成性特點是指一個系統在沒有系統發起者任何輸入的情況下創造新事物的能力［18］。生成性特點體現在由于其可重編程性使數字技術引發了超出原始設計意圖的創新。在任何層的創新都可能導致級聯效應，即在其他層上觸發一系列額外的創新。數字創新會生成大量數據軌跡，而這些數據軌跡又可能作用于進一步的意外創新［17］。總之，數字創新顯然與傳統的產品創新有很大不同，加之環境因素的復雜和多變性對企業的創新方法有深刻的影響。因此，現有企業需要發展一套新的創新能力和動態力才能有效實施數字創新。

1.2 動態能力觀

動態能力觀（DCV）是關于在快速變化的市場環境中識別和理解競爭優勢來源的一種綜合理論。“動態能力”這一概念最初是由Teece等［19］提出并相應改進。戰略研究的基本問題之一是企業如何獲得和維持競爭優勢。由于Porter［20］的“五力框架”因其完全利用外部因素作為競爭優勢的來源受到質疑，而Barney［21］的資源基礎觀（Resource-Based View，RBV）因其靜態視角而受到批評［22］。Teece 等［19］ 通過開發動態能力觀，將資源基礎觀擴展到高度動態的業務環境來解決這一問題。動態能力觀是通過解決如何創建有價值、稀缺、難以模仿和不完全可替代的資源，以及如何在不斷變化的環境中更新現有的有價值資源存量，擴展了資源基礎觀。

本研究遵循Teece 學派的觀點，動態能力是指“企業整合、構建和重新配置內部和外部能力以應對快速變化的環境的能力”。這些能力可以通過生成知識、產品或流程來持續利用，從而創造和共同創造競爭優勢，進而提高企業績效［23］。動態能力的根源在于組織歷史、組織資源，或者源于學習［24］。在企業層次上，動態能力體現在微觀基礎中，即“獨特的技能、流程、程序、組織結構、決策規則”［23］。動態能力可以進一步分為感知（Sensing）、捕獲（Seizing）和轉換（Transforming）三類能力［23］。感知是指對市場機會的識別和評估，幫助企業不斷掃描、學習、過濾、塑造和校準新機遇的活動。捕獲是指對感知到的有前途的市場或技術機會迅速調動資源促進新產品、新工藝技術和服務開發的活動。捕獲機遇需要了解資源需求，做出與投資技術和其他資源有關的決策，然后管理適當的變化。轉換是指企業通過對企業資產和組織結構的更新和重新配置，不斷更新其成功基礎的能力，包括結合、整合、重組企業內部流程、慣例、資產、組織結構、價值觀和文化的活動，以配合捕獲創新機會［23］。總之，動態能力觀為戰略管理研究提供了一種基于組織調整與資源重構以適應外部動態環境的理論視角。

1.3 研究框架

現有數字創新與動態能力文獻為本文研究提供了理論基礎和有益啟示。本文擬在數字化轉型與創新背景下，將數字創新與動態能力結合起來，對現有企業數字化創新活動中的動態能力的微觀基礎進行探討。由于數字創新時代快速變化的市場條件恰恰與動態能力框架最初開發的環境相似。因此，它非常適用于研究和理解企業在進行數字創新時利用的流程、程序、組織結構和指導原則，即動態能力的微觀基礎。在本文中，動態能力觀作為一個概念框架，有助于構建研究問題、指導數據收集和數據分析（圖1）。

2 研究設計

2.1 方法選擇

本文旨在確定使現有企業能夠有效開展數字創新的流程、程序、組織結構和指導原則，因此，采用定性研究方法。定性研究由于其豐富的背景描述對于調查未知問題和新領域最為有用［25］。之外，定性研究方法可以很好地捕捉事物發生的內容和方式，因此非常適合研究過程［26］。考慮到該主題的探索性特征和過程重點，定性研究很適合探索現有企業參與數字創新的情況。定性研究方法既可用于理論構建，也可用于理論驗證。從歷史上看，定性研究通常更關注理論構建［27］。在理論構建方面，Lee 等［28］ 進一步區分理論生成和闡述。理論生成的特點是創建新的、可測試的研究命題，而理論構建的理論闡述發生在已有的概念想法或框架形成研究設計的時候。因此，理論構建定性研究不僅可以從探索新現象和問題的開放式問題開始歸納，而且還可以在先前工作的基礎上進行演繹，為研究提供框架邏輯［28-29］。本研究遵循后一種研究路徑，因為它演繹地建立在數字創新概念和動態能力理論的基礎上。

2.2 數據抽樣

本研究主要采用理論抽樣策略。該抽樣方法是指找出能夠闡明所關注的理論概念的案例［30］。雖然定量研究通常遵循統計抽樣方法，但定性研究通常采用有目的的抽樣策略［31］。在本研究的特定案例中，理論抽樣涉及在從事數字創新（本研究的理論概念）的現有企業中戰略性地選擇關鍵信息提供者。因此，所有研究參與者都擔任了他們獲得相關經驗和專業知識的職位。為了在一定程度上實現樣本異質性，本研究的訪談樣本涵蓋了不同行業、性質和類型的企業。

在樣本量方面，通常情況下，定性樣本不是完全預先指定的，而是在數據收集過程中不斷發展的。額外的案例被添加到樣本中，直到達到理論上的飽和度，也就是說，直到額外的案例不再攜帶額外的信息［31］。因此，最終的樣本量不能事先確定。在本項研究中，為了確保理論上的飽和度，實際的樣本量最后確定為15個。表1顯示了受訪者及其所在公司概況。

2.3 數據收集

本文采用半結構化專家訪談方法獲得一手數據資料，并以年度報告、新聞報道等二手資料來豐富和進行“三角驗證”專家訪談數據，來保障數據的可靠性［32］。本研究根據參與者的專業經驗和當前職位，仔細選擇了可能提供有關該主題的全面信息的參與者。由于時間所限，受訪者只接受了一次訪談，但事后需要對不明確的含義或表述做出解釋或澄清。本研究使用了一個全面但重點突出的訪談指南，以便組織對話并確保涵蓋所有相關的主題。訪談指南的主體是結構化的，符合研究的概念框架，按照三個分問題設計的。該指南提前發送給受訪者以便其能夠充分準備。具體訪談的問題是明確、單一、中立和開放的。在最初的兩次訪談之后，訪談指南略有改進。這與理論闡述的定性研究的靈活和迭代過程相一致。數據收集以理論飽和結束，即通過額外訪談僅捕獲很少的新信息。2021年12月21日至2022年5 月28 日期間，在進行第13 次訪談后，回答變得重復，在第15次訪談后，理論上的飽和已經明確達到。每次訪談用時23至72分鐘，平均時間41分鐘，訪談時間累計10.25小時，錄音轉文本字數共計近15萬字。每次訪談盡可能做到面對面，由于疫情防控及其他原因不能現場面談才通過視頻或電話進行。每次訪談結束后，研究人員都會對錄音進行整理。除了正式訪談，研究人員還收集了樣本企業公開來源的年度報告或新聞報道的數字創新相關的二手數據資料作為對訪談資料的補充和驗證。

2.4 數據分析

本研究采用Punch［33］的方法來分析所收集定性數據，因為它適合本研究的研究目標和策略。該方法分為三個同時進行的部分：數據濃縮、數據顯示以及得出和驗證結論。這些環節都與編碼和備忘活動密切相關。編碼是給定性數據貼標簽的連續過程，這可能是單個單詞或較大的文本片段。編碼活動為原始數據賦予解釋的意義。它旨在以一種有助于識別重復出現模式的方式組織信息，幫助理論概念的發展，并能推導出意義［30，34］。編碼是一種發現的方法，因為它促使對數據的意義進行深入思考，也是一項數據濃縮的任務［35］。Saldana［34］將編碼活動分為兩個主要階段：第一輪和第二輪編碼。第一輪編碼通常具有相當的描述性，有助于總結文本部分的基本主題，為第二輪編碼提供基礎。本研究的初始編碼方案基于研究問題、概念框架、訪談指南和數據收集早期階段出現的初步想法（演繹編碼）。在編碼過程中，方案不斷發展，即修改初始類別，添加新類別，淘汰舊類別。第二輪編碼或模式編碼使用在第一輪編碼中生成的代碼，將第一輪編碼材料分組為更少和更有意義的分析單元。模式代碼因此增加了抽象級別，它們是推理性的和解釋性的。第二輪編碼活動涉及解釋、互連、概念化和理論化［35］。以數字創新機會領域識別為例說明了訪談數據、第一輪代碼、第二輪代碼和微觀基礎之間的關系（圖2）。

除了編碼之外，備忘錄是定性數據分析的另一項重要的并行活動。在研究過程的各個階段，從數據收集到最后的報告，都通過備忘錄來捕捉和完善思想。研究的早期階段，在聽訪談錄音和閱讀訪談筆記或記錄的同時寫備忘錄，為發展關于數據類別和關系的想法提供了良好的機會。備忘錄支持了從描述性層面到概念性層面的轉變。在后期階段，就最有希望的模式編碼寫備忘錄，使分析更加清晰。編碼和備忘錄使研究能夠進行抽象、比較和綜合，利用思維導圖、表格等工具展示了分析的脈絡。在本研究中，數據首先在案例內部進行分析，然后在案例之間進行分析。分析案例之間的異同可以更好地理解案例特定條件的影響，從而提供更有力和可能更普遍的解釋［35］。在研究接近尾聲時，借助編碼和備忘錄將研究人員的分析思維轉變為一套一致的解釋，形成八個動態能力的微觀基礎。

3 研究發現

通過對專家訪談數據進行分析與數據編碼，定性研究發現樣本數據有力地表明了數字創新背景下動態能力三個方面的八個關鍵微觀基礎（圖3所示）。

3.1 感知的微觀基礎

感知是指對市場機會的持續搜索和評估。由于高度不確定性、復雜性和快速變化的環境，感知數字創新機會尤其具有挑戰性。研究發現，現有企業必須以一種新的系統方式來感知數字創新的機會，特別是通過識別數字創新的機會領域、利用客戶洞察力產生數字創新理念、評估和優先考慮數字創新理念。

3.1.1 識別數字創新的機會領域

隨著非數字產品的數字化和產業的融合，數字創新的機會空間正在迅速增加。因此，受訪者建議，為了積極主動地識別數字創新的機會領域，現有企業應首先掃描整個機會空間并確定戰略搜索領域，例如生態系統和（或）數字技術等。在優先考慮具有最大市場吸引力和戰略契合度的搜索領域后，現有企業需要不斷探索這些搜索領域以探尋更具體的機會領域，同時考慮到不斷變化的客戶需求、新興細分市場以及技術發展趨勢，有必要設立一個專門的搜索單元，允許其對資源進行必要的使用。此外，與現有企業、技術公司、初創企業、大學等建立關于趨勢和創想的持續交流是有益的。一旦確定了有前景的機會領域，就需要檢查現有企業資產和能力的可轉換性。企業應尋找自身優勢的來源，例如已建立的客戶群、分銷網絡、強大的品牌、特定的專業知識，以便在競爭中取得領先優勢。

3.1.2 利用客戶洞察力產生數字創新理念

在確定了有前景的機會領域后，就是要發展具體的數字創新理念。利用客戶洞察力起著至關重要的作用。一方面，研究發現現有企業必須深入了解客戶痛點和潛在客戶需求，才可以通過與客戶交流并產生共鳴，包括研究、訪談、研討會和（或）觀察客戶行為等方式。一些樣本企業甚至設立了客戶體驗團隊，以增加了解真實客戶問題和發現未明確客戶需求的機會。另一方面，現有企業應積極讓客戶參與想法或解決方案的開發，例如，通過收集客戶反饋、快速學習并相應改進。總體而言，現有企業必須在創意產生過程中以開放和協作的方式與客戶合作，不斷讓他們了解進一步的發展。

3.1.3 評估和優先考慮數字創新理念

當企業對客戶需求有了初步了解，并將其轉變為有前景的數字創新想法時，他們必須對這些想法進行評估和優先排序。為此，應首先引入一種新的評估流程，該流程與現有流程完全分離，并允許對創意進行快速評估，確保不會將數字創新創意與傳統業務創新計劃進行比較，并考慮到快速變化的數字化創新環境。在評估創意的過程中，企業應該從自上而下的投資者角度出發，應用常見的風險投資標準，并考慮其他方面，如學習效果，而不是遵循自下而上的商業案例邏輯。除了從投資者的角度來看，是否有一個實際的外部共同投資者提供資金，是一項重要的績效評價指標。最后，在評估和確定想法的優先次序時，現有企業應該考慮“馬拉松式”的，而不是“短跑沖刺式”的投資理念，因為數字創新通常伴隨著更長的投資回報周期。

3.2 捕獲的微觀基礎

捕獲是指調動資源，以應對已確定的市場和（或）技術機會。為了有效抓住已識別的數字創新機會，現有企業需要考慮到數字創新的高度不確定性、復雜性和快速變化環境。經驗數據顯示，現有企業應采取以下的捕獲活動。

3.2.1 組織數字創新發展為了充分利用機會，現有企業必須為系統和可重復的數字創新發展打下基礎。根據受訪者的意見，企業需要建立一個新的數字創新單位以實現創業自由、靈活性和快速響應。新單位應配備足夠的財務和時間資源以及所需的決策自主權，例如，直接向最高管理層匯報工作。此外，現有企業應制定強有力的激勵措施，確保數字創新開發團隊對創新成果的應得利益。采取這種激勵措施以便更容易調動具有適當技能和專業知識的人才。數字創新開發團隊最好是圍繞產品、組織開展并且是跨部門的，并由現有的和新招聘的員工組成，從而將現有的知識與新的想法和方法結合起來。團隊成員需要在同一場所工作并全職投入。最后，現有企業必須建立一種新的工作方式，即遵循更具實驗性和以客戶為中心的方法。

3.2.2 管理數字創新發展

項目一旦建立了數字創新發展的基礎并開始運行第一個項目，以正確的方式管理這些數字創新發展項目至關重要。由于數字創新的不確定性和快節奏的性質，項目結果的可預測性越來越低，數字創新項目的管理與傳統的項目管理不同，企業不能再僅僅依靠傳統的（財務）項目績效指標來評價。據受訪者稱，企業必須首先確定一些簡單而明確的關鍵績效指標（KPI），這些指標可以用來定義和衡量項目的成功與否。在產品開發過程中，需要對這套相關的KPI進行調整。在早期階段，當現有企業仍在進行產品市場契合度驗證時，關鍵績效指標通常以價值主張為導向，例如，新客戶注冊的數量。在后期階段，當轉向完整的產品版本時，這些指標被財務關鍵績效指標所補充和（或）取代，如每個客戶的收入和客戶獲取成本。明確定義數字創新所處的不同階段以及與之相匹配的KPI目標應被用來判斷創新項目是去或留的決定。此外，現有企業需要將其項目融資邏輯與迭代式數字創新發展方法和相應的“去或留”決策相一致。他們應該遵循資助而不是預算的邏輯，即分許多小步驟資助一個項目，只提供達到下一個目標所需的資金，而不是一開始就提供一大筆資金。

3.3 轉型的微觀基礎

轉型涉及企業資產和組織結構的持續更新和重新配置，以保持競爭力。企業必須改造他們的組織，以充分發揮新建立感知和捕捉能力的潛力，并不斷進行大規模創新，企業應通過參與以下轉型活動來調配其現有的資源基礎。

3.3.1 數字創新的商業化

在數字創新被開發出來并推向市場后，企業接下來應該致力于將其商業化。受訪者建議，現有企業必須為增長創造條件，投入資源，以及發展產品，擴展到新市場，并建立生態系統。在此過程中，企業至少要面臨兩個重要的組織結構問題。一是產品在多大程度上融入核心業務和整體產品供應中？二是誰將負責進一步開發？關于第一個問題，據受訪者稱，現有企業基本上有三種選擇：一是保持產品完全獨立；二是保持獨立但允許進入相關職能部門，如市場、銷售、財務等；三是將其與核心業務整合。雖然關于整合程度的決定取決于產品的具體情況，但在任何情況下，新的組織設置應該為增長提供良好的條件。關于誰將負責進一步的開發，研究發現通常最好將現有的開發團隊轉變為產品團隊，從而保留其知識、技能和動力，并創建端到端的職責。一旦現有企業解決了上述組織結構問題，他們就必須果斷地投資于已推出的產品的發展，例如，增加新的功能，擴展到新的市場和建立生態系統。

3.3.2 建立一種新的數字文化

實施數字創新企業需要建立一種新的數字文化，這種文化要具有重視主動性和協作性，提倡試錯實驗，接受失敗作為創新過程的一部分，鼓勵挑戰現有觀念的特征。擁有這樣的文化將成為促進數字創新的催化劑。據受訪者稱，為了建立新的數字文化，首先企業需要將數字文化作為最高管理層的首要任務，表現出領導層的承諾并不斷強調這一主題的重要性，這將有助于推動文化變革。然而，管理者不僅要進行溝通，還要有踐行承諾的行動，成為整個組織的榜樣。其次，為了塑造數字文化，現有企業還必須促進員工對數字創新的理解。受訪者表示，他們使用了各種溝通形式（如技術講座、交流會、內網論壇等）清晰且頻繁地闡明數字創新的背景、前景和意義。展示企業自身的舉措和成功案例是說服員工相信數字創新價值的最有效手段。

支持文化轉型的第三個關鍵方面是培訓組織并積極參與其中。例如，企業可以舉辦關于構思技巧、風險管控、新技術等方面的培訓課程，舉辦創新研討會等，讓員工有機會看到和嘗試新事物，參與數字創新項目，即在新的文化氛圍中，與新同事一起工作，盡可能使用新方法，確保最強的參與度。讓他們成為變革的一部分，積極主動傳播熱情和知識，從而創造一種合作和學習的精神。

3.3.3 重新配置相關的支持功能

除了創建新的數字文化之外，關鍵是還要在支持職能部門內部啟動轉型，以保持新建的創新引擎運行并充分獲得收益。現有企業尤其應重新配置人力資源，因為對具有數字技能和專業知識的新員工的高需求對招聘和人力資源開發構成了重大挑戰。招聘數字人才是一項挑戰，因為既很難吸引合適的人才，也很難充分評估他們的技能和專業知識。為此，一方面，人力資源部門因此必須找到更好地瞄準和解決合適人才的方法，例如，通過發起新的招聘活動和（或）嘗試新的招聘渠道，例如在科技社區舉辦活動。另一方面，他們需要調整測試所需知識的流程。為了留住和提拔員工，人力資源部門還必須創造新的職業通道、新的人才管理模式，并獲得現代化的培訓方法。其他支持功能方面，例如企業的法律和采購部門，可能也需要調整與之適應。最后，受訪者建議，現有公司應為增強數據洞察力打下基礎，例如，建立數據科學團隊，收集、匯總和分析數據以產生有價值的洞察力，而這些洞察力又可以在創意探索、創意評估和（或）數字創新發展過程中使用。換言之，現有企業應利用指數級增長的數據量來推動創新增長。

4 結論與啟示

本研究采用定性研究方法探討了哪些企業層面的流程、程序、組織結構和指導原則，即動態能力的微觀基礎，使現有企業能夠有效地進行數字創新問題。通過分析專家訪談數據，基于動態能力的感知、捕獲和轉換三個層面，歸納概括出企業數字創新背景下動態能力的八個微觀基礎。研究結論雖然沒有統計上的普遍性，但由于樣本數據的異質性，使它們具有一些分析上的代表性。因此，這八個動態能力的微觀基礎可遷移到其他企業的數字創新活動中，但這些微觀基礎的構建和實施方式取決于特定企業的特質，比如資產結構、能力基礎、組織文化、風險偏好以及公司運營的環境等。

本研究的理論貢獻主要體現在：第一，該研究是對現有企業數字創新研究的補充。盡管數字創新與現有企業的長期生存和成功有著顯著相關性，但已有文獻，比如，Hinings 等［2］提出的數字創新要從數字化組織形式、數字化制度基礎設施和數字化制度構建三種新型制度進行安排，尚未給出關于現有企業如何以及應該如何實現數字創新的答案。本研究通過探索性研究確定的數字創新背景下動態能力的八個微觀基礎，有助于縮小這一研究差距。第二，本研究拓展了有關數字創新能力的文獻。國內學者劉洋等［11］從數字創新能力結構視角論述了數字鏈接能力、數據聚合能力與智能分析能力，并由此產生的重組創新能力。Tortora等［12］提出基于知識的動態能力，并分析了知識生成、知識獲取與市場感知能力對數字創新的影響。為了探究現有企業的數字創新，使用動態能力觀作為概念框架，不僅從理論上拓展了數字創新能力研究視角，而且為實踐中的動態能力微觀基礎提供了經驗證據。第三，整合了對信息系統、產品創新和戰略管理的相關研究，為這些領域跨學科研究進行了有益探索。

從實踐上，本研究對于想要擺脫成熟創新路徑并開發特定數字創新能力的現有企業具有重要意義。其研究結果可以理解為一種操作指南，可以幫助管理者系統地反思和改進公司當前的數字創新方法。一方面，通過對現有企業的數字創新進行全面的定性分析，該研究提供了關于這一主題的整體觀點，從而闡明并提高了人們對數字創新挑戰復雜性的認識。另一方面，該研究確定了數字創新動態能力的八個不同微觀基礎構建框架，為管理決策者提供了可操作的指導。

研究局限性與未來研究方向：本研究采用定性研究方法，受到許多通常與定性研究和相應方法選擇相關的限制。首先，盡管本研究非常審慎地選擇了現有企業和管理咨詢公司15位專家進行深度訪談，并盡可能呈現一些異質性。但由于幾乎所有樣本企業都來自廣東地區，如果樣本企業數量擴大且來源于不同國家或地區，可能有助于提高研究結果（分析）普遍性以及可以檢查數字創新活動的潛在差異（比如文化驅動的差異）。其次，本研究使用半結構化訪談作為主要數據收集工具，有助于探索未預期的問題，但同時限制了數據分析。雖然該研究利用互補的二手數據對調查結果進行了三角驗證，但更結構化和標準化的訪談將進一步提高案例之間的可比性，從而提高調查結果的可轉移性。因此，本研究的發現為未來研究指出以下方向：（1）可以通過關注和深化對動態能力的個體微觀基礎的分析來提高本研究結果的廣度和深度。（2）建議措施的實際實施如何影響企業隨著時間的推移進行數字創新的能力，將來可以考慮通過使用縱向研究設計。（3）本研究可能為更多定量研究方法提供一個起點。未來的研究可以量化已確定的微觀基礎對數字創新績效的影響，從而揭示哪些微觀基礎在數字創新能力的發展中最為重要。

參考文獻：

［1］ YOO Y，HENFRIDSSON O，LYYTINEN K. The new organizing

logic of digital innovation：an agenda for information systems

research［J］.Information Systems Research，2010，21（4）：724-735.

［2］ NAMBISAN， SATISH， LYYTINEN， et al. Digital innovation

management：reinventing innovation management research in a

digital world［J］.MIS Quarterly，2017，41（23）：205-212.

［3］ HININGS B， GEGENHUBER T， GREENWOOD R. Digital

innovation and transformation：an institutional perspective［J］.

Information and Organization，2018，28（1）：52-61.

［4］ HUND A，WAGNER H T. Innovation networks and digital

innovation： how organizations use innovation networks in a digitized

environment［C］?14th International Conference on Wirtschaftsinformatik，

February 24-27，2019，Siegen，Germany，2019：661-675.

［5］ 魏江，趙雨菡.數字創新生態系統的治理機制［J］.科學學研究，

2021，39（6）：965-969.

［6］ WANG P. Connecting the parts with the whole：toward an

information ecology theory of digital innovation ecosystems［J］.MIS

Quarterly，2021，45（1）：397-422.

［7］ BUCK C，KREUZER T，OBERL?NDER A M，et al. Four patterns

of digital innovation in times of crisis［J］.Communications of the

Association for Information Systems，2022，143：255-271.

［8］ OPLAND L E，PAPPAS I O，ENGESMO J，et al. Employee-driven

digital innovation：a systematic review and a research agenda［J］.

Journal of Business Research，2022，143：255-271.

［9］ NADKARNI S，REUTTERER T，PUCK J F，et al. Digital

transformation：a review，synthesis and opportunities for future

research［J］.Management Review Quarterly，2021，7（2）：233-341.

［10］ 孫忠娟，謝偉，舒曾宣. 企業數字化創新實現的跨層機制模型

［J］.科技管理研究，2021，41（23）：205-212.

［11］ 劉洋，應震洲，薛元昊，等.構建數字創新能力：每個企業的必修

課［J］.清華管理評論，2021（5）：80-87.

［12］ TORTORA D ，CHIERICI R ，FARINA BRIAMONTE M ，et al.

\"I digitize so I exist\". Searching for critical capabilities affecting

firms' digital innovation［J］.Journal of Business Research，2021，

129：193-204.

［13］ BHARADWAJ A，EL SAWY O A，PAVLOU P A，et al. Digital

business strategy：toward a next generation of insights［J］. MIS

Quarterly，2013，37（2）：471-482.

［14］ FICHMAN R G，DOS SANTOS B L，ZHENG Z Q. Digital innovation

as a fundamental and powerful concept in the information systems

curriculum［J］.MIS Quarterly，2014，38（2）：315-329.

［15］ 劉洋，董久鈺，魏江.數字創新管理：理論框架與未來研究［J］.管

理世界，2020，36（7）：198-217.

［16］ YOO Y. Computing in everyday life：a call for research on

experiential computing［J］.MIS Quarterly，2010，34（2）：213-231.

［17］ YOO Y，BOLAND R J，LYYTINEN K，et al. Organizing for

innovation in the digitized world［J］.Organization Science，2012，23

（5）：1398-1408.

［18］ TILSON D，LYYTINEN K，S?RENSEN C. Research commentary：

digital infrastructures：the missing IS research agenda ［J］.

Information Systems Research，2010，21（4）：748-759.

［19］ TEECE D J，PISANO G，SHUEN A. Dynamic capabilities and

strategic management［J］.Strategic management journal，1997，18

（7）：509-533.

［20］ PORTER M E. The five competitive forces that shape strategy［J］.

Harvard Business Review，2008，86（1）：78-93，137.

［21］ BARNEY J. Firm resources and sustained competitive advantage

［J］.Journal of Management，1991，17（1）：99-120.

［22］ PRIEM R L，BUTLER J E. Is the resource-based \"view\" a useful

perspective for strategic management research？［J］.The Academy of

Management Review，2001，26（1）：22-40.

［23］ TEECE D J. Explicating dynamic capabilities：the nature and

microfoundations of （sustainable） enterprise performance［J］.

Strategic management journal，2007，28（13）：1319-1350.

［24］ TEECE D J. A capability theory of the firm：an economics and

（strategic） management perspective［J］. New Zealand Economic

Papers，2017，32（4）：1246-1264.

［25］ EDMONDSON A C，MCMANUS S E. Methodological fit in

management field research［J］.Academy of Management Review，

2007，32（4）：1246-1264.

［26］ 李高勇，毛基業.案例選擇與研究策略：中國企業管理案例與質

性研究論壇（2014）綜述［J］.管理世界，2015（2）：133-136.

［27］ 潘綿臻，毛基業.再探案例研究的規范性問題：中國企業管理案

例論壇（2008）綜述與范文分析［J］.管理世界，2009（2）：10.

［28］ LEE T W. Using qualitative methods in organizational research［M］.

Beverly Hills，CA：Sage，1998.

［29］ BETTIS R A，GAMBARDELLA A，HELFAT C，et al. Qualitative

empirical research in strategic management ［J］. Strategic

Management Journal，2015，36（5）：637-639.

［30］ PATTON M Q. Qualitative research amp; evaluation methods：

integrating theory and practice［M］. 4th ed. Thousand Oaks，CA：

Sage，2014.

［31］ FLICK U. Introducing research methodology：a beginner's guide to

doing a research project［M］. 2nd ed. London：Sage，2015.

［32］ 毛基業，蘇芳.案例研究的理論貢獻：中國企業管理案例與質性

研究論壇（2015）綜述［J］.管理世界，2016（2）：128-132.

［33］ PUNCH K F. Introduction to social research：quantitative and

qualitative approaches［M］. 3rd ed. London：Sage，2013.

［34］ SALDA?A J. The coding manual for qualitative researchers［J］.

Winter Aasa Journal of Scholarship amp; Practice，2016，21（8）：

146-169.

［35］ MILES M B，HUBERMAN A M，SALDANA J. Qualitative data

analysis：a methods sourcebook［M］. 4th ed. Thousand Oaks，CA：

Sage，2018.