制造企業衍生工業互聯網平臺創新生態驅動價值創造路徑研究

摘 要：工業互聯網作為數字經濟與實體經濟深度融合的關鍵路徑，能夠推動我國制造業實現高質量發展。區別于單一視角實證檢驗工業互聯網平臺成長影響因素的研究，本文基于整體觀視角從創新主體、創新環境、創新資源三個層面構建制造企業衍生平臺創新生態價值創造的分析框架，以35家制造企業衍生平臺為案例樣本，采用模糊集定性比較分析方法探究六個前因條件對衍生平臺創新生態價值創造的影響。研究發現：（1）單個前因條件不構成引致高價值創造的必要條件；（2）存在四條產生高價值創造的組態，可歸為企業主導型（H1）、政府-企業推動型（H2）和政府-市場-企業聯合驅動型（H3a、H3b）；（3）在一定條件下，實現高價值創造的平臺創新生態系統要素組合之間具有替代關系。

關鍵詞：衍生平臺；組態分析；創新生態

文章編號：2095-5960（2024）03-0011-10；中圖分類號：F49；文獻標識碼：A

隨著互聯網和數字技術的不斷發展，層出不窮的平臺商業模式已顛覆一個又一個行業，包括撮合買家與賣家交易的消費互聯網平臺（Amazon與淘寶）、用戶內容生成與共享平臺（抖音與嗶哩嗶哩）以及為各類應用開發提供工具的操作系統平臺（Android amp; Linux）。近年來，工業互聯網平臺也開始深刻改變著制造企業的生產與運營方式。

工業互聯網平臺除了自身開發各種工業應用和服務外，通過向其互補者開放邊界，引入第三方利用其資源與技術實現互補創新，逐漸形成以平臺企業為核心的平臺生態。工業互聯網平臺生態具有較強的創新屬性，遵循價值增值邏輯給予互補者創新支持［1］，使其創造多樣化的產品或服務，在資源整合和互動過程中實現價值共創。［2］

值得注意的是，許多工業互聯網平臺都由制造企業衍生。一方面，裝備制造一直是工業互聯網應用最廣泛的領域，豐富的工業應用場景為工業軟件提供更多優化和迭代的機會。另一方面，制造企業在發展過程中能夠沉淀海量工業數據，對業務訣竅也有深刻的認知，制造企業孵化工業互聯網平臺有著得天獨厚的優勢。而制造企業作為衍生平臺的母體組織，與平臺有著千絲萬縷的聯系，對平臺發展起到至關重要的作用。［3，4］

提升制造企業衍生平臺創新生態價值創造能力，助力數實融合進程，實現制造業高質量發展是重要的理論和現實問題［5-7］，因此有必要對影響衍生平臺創新生態價值創造的因素及實現路徑有更新的認識。本文基于創新生態系統理論，探索“創新環境-創新主體-創新資源”的多重路徑組合如何協同影響價值創造過程。文章利用通信產業報《工業互聯網世界》評審組推出的工業互聯網先鋒榜TOP100評價體系綜合得分，基于整體觀的組態視角，揭示環境、主體和資源聯動的匹配作用。本研究可能的理論貢獻有：（1）利用組態分析方法，對影響制造企業衍生平臺創新生態價值創造的因素進行整合，分析多重因素間的協同作用效果，以期從整體視角揭示衍生平臺創新生態價值創造的復雜機理；（2）響應了陳武等的號召，對影響工業互聯網平臺發展的組態條件進行理論構建，貢獻于平臺創新生態系統的相關研究。［8］

一、文獻回顧與組態模型

驅動工業互聯網平臺成長演化的因素較多，現有研究主要從提高信息化水平［9］、加強政府引導、完善相關服務體系和監管體系、強化資源要素支撐保障能力［10］等角度提出推進工業互聯網平臺發展的策略，但上述結論往往來自單一企業案例或單獨探討各影響因素對平臺發展的凈效應，亟須從整體視角探究衍生平臺價值創造這一復雜現象。創新生態系統理論強調要素之間的相互依賴與協同互補在實現價值共創與系統整體效能最大化過程中的關鍵作用。［11］較早研究將創新生態系統要素二分為創新主體和創新環境，三分法將創新資源從創新環境剝離出來，以此突出在提升創新績效方面創新資源的重要性。

本文將衍生平臺創新生態視為一個整體，借鑒創新生態系統要素三分法，從創新生態系統的整體視角考察創新要素間的協同互動對價值創造的影響，遵循“有限多樣性”和“簡潔性”的分析原則［12］，確定六種影響衍生平臺創新生態價值創造的因素。本部分將分別闡述各因素影響價值創造的具體機制。

（一）創新環境

1.政府政策關注

在中國情境下，企業將政府支持視為一項重要的戰略資源，能夠通過政治機制為組織營造良好的利益氛圍。政府可以通過稅費的減免、財政補助和購買服務等惠企政策對企業正在進行的創新活動給予支持，有助于企業突破創新活動過程中所遇到的資源瓶頸。［13］企業得到政府支持會顯著提高其政治和社會合法性，在獲取技術補貼、研發獎勵和政策優惠等外部資源上與其他企業相比具有優勢。實踐中，政策文件是政府行為和意識的物化載體，政策文本數量的多與少能夠較為直接地反映出當地行政機關對工業互聯網發展相關議題的重視程度。有關支持政策的出臺能夠幫助企業獲取外部創新資源，推動企業創新，促進更多社會資本流入受扶持企業，為企業提供資金、技術以及人才支持。

2.市場競爭

行業內激烈的競爭會引發創新的采用。競爭激烈的市場環境意味著企業被競爭對手模仿的可能性加大，倒逼企業開展創新以實現轉型發展。市場中競爭對手施加的壓力對工業互聯網平臺的構建與采用有積極影響［14］，企業能夠通過加入平臺來獲取資源提升能力以保持自身競爭力。但過于激烈的競爭環境可能會導致創新過程中面臨風險和成本的增加，引發企業資源緊張致使削減研發投入，間接抑制了企業創新。因此，激烈的市場競爭對工業互聯網平臺的發展可能兼具積極和消極兩方面影響。

本文將創新環境對制造企業衍生平臺創新生態價值創造的影響分解為政府政策關注和市場競爭兩個二級條件。

（二）創新主體

創新主體是由創新生態系統中推動并支持創新的個體或種群構成，對創新活動具有重要作用。平臺生態系統的蓬勃發展在很大程度上取決于吸引參與者加入的能力，激勵參與者加入平臺生態系統是平臺建設中的關鍵挑戰。

1.主導企業規模

平臺構建所需關鍵要素如數據、算法、場景等通常由主導企業進行支持。制造企業在長期發展中沉淀了海量數據，能夠降低平臺構建數據資產的成本。平臺算法開發需要制造企業工藝人員的支持，而制造企業內部豐富的工業應用場景能使平臺優化迭代其解決方案。其次，購買基于工業互聯網平臺解決方案的組織通常會與平臺企業涉及廣泛的談判和長期關系的建立，與消費平臺不同，工業平臺更依賴主導企業已經構建的合作關系來開展業務。［15］最后，工業互聯網帶來的創新常常伴隨不確定性和模糊性，還會面臨巨大投資，企業決策者會意識到潛在的鎖定效應而決定是否加入平臺，主導企業的聲譽和影響力是平臺快速吸納互補企業與用戶信任的重要影響因素。本文認為，具有較大規模的主導企業不僅能更好地為平臺提供支持、吸納更多用戶組織，還能抵御更多創新風險。

2.平臺企業創新能力

創新能力的提高可以幫助平臺企業應對競爭性創新的威脅以及新興的創新機會，企業創新能力被視為幫助企業掌握核心技術競爭優勢的主要決定因素。［16］在相同環境約束條件下，企業創新能力越強，更能提出創新方向。同時，與其他企業相比，平臺企業需要發揮創新引領作用，這意味著其在依靠自身創新能力實現價值創造的同時，還要帶動平臺生態其他參與者開展創新活動。

本文將創新主體對制造企業衍生平臺創新生態價值創造的影響分解為主導企業規模和平臺企業創新能力兩個二級條件。

（三）創新資源

平臺邊界資源是聯系規則，即標準的開放領域，現有研究一般將其區分為社會邊界資源和技術邊界資源兩大類。通過對邊界資源的利用，能夠保證平臺核心資源相對獨立和封閉的前提下，盡可能地利用外部提供的資源形成能力互補、完善和強化平臺功能。

1.技術邊界資源

工業互聯網平臺通過與他人共享生產資源，可以幫助第三方開發商連接接口進行價值創造活動的補充。［17］通常，平臺會選擇提供開放的數據、應用程序接口、軟件開發工具包和代碼庫等給開發者，實現能力互補方式的生態構建，加快平臺快速獲得低成本、低風險和更加成熟的平臺解決方案。技術邊界資源共享通過激發開發商的參與和提高效率，對價值創造和產品創新的有效性有顯著貢獻。例如，API的引入使應用程序開發人員能夠快速利用平臺功能并調整其產品以滿足客戶需求。［18］手機平臺創新工具包的提供增強了開發者創造服務的數量和類型。［19］

2.社會邊界資源

開放式創新理論指出，企業應借助高校、科研機構、合作企業等主體，整合內外部資源，實現知識、信息與技術的優勢互補，提高企業創新與工作效率。互補性資產是提升平臺企業地位和能力的關鍵因素，是實現平臺生態優勢的重要基礎。平臺可利用的互補資產越多，越有利于平臺企業進行探索式創新和利用式創新。［20，21］同時，平臺企業積極與組織外部機構進行合作，反映出企業擁有更廣闊的技術交流平臺與包容開放的研發環境，能夠吸引更多的合作伙伴加入平臺生態系統。平臺通過不斷拓寬技術邊界資源和社會邊界資源吸引更多的合作伙伴、開發商和用戶加入平臺生態系統，使平臺更具有生命力與競爭力。

本文將創新資源對制造企業衍生平臺創新生態價值創造的影響分解為技術邊界資源和社會邊界資源兩個二級條件。

（四）理論框架

通過上文的分析可以發現，制造企業衍生平臺創新生態實現高價值創造是一個較為復雜的過程，受到創新環境、創新主體和創新資源三個因素的共同影響，以往研究未能考察因素之間的聯動效應和協同作用。本文基于組態視角探究影響制造企業衍生平臺創新生態價值創造的不同組態，分析單個影響因素是否構成高價值創造的必要條件，以及多個因素的組合對衍生平臺創新生態驅動價值創造的影響。綜上所述，本文構建的理論框架如圖1所示。

二、研究設計

（一）研究方法

模糊集定性比較分析方法（fsQCA）適合探索多條件因素相互作用產生結果的路徑問題，能夠以整體視角探尋多重并發誘因導致的復雜問題的發生機制，克服了傳統分析方法在探索多前因變量協同作用時效力不足的問題。

（二）樣本選擇

本文以通信產業報《工業互聯網世界》評審組推出的工業互聯網先鋒榜TOP100為案例樣本篩選的初始依據，同時為保證研究結果的準確性和所選案例企業與研究問題的契合，本文按照以下標準對樣本進行了篩選：①剔除主導企業是以“軟件”或“互聯網”為背景的平臺企業，保留主導企業為制造企業的平臺；②剔除數據及信息披露不詳的企業。最終形成了以35個案例企業組成的研究樣本。另外，結果變量的出現相較于前因變量的發生有所滯后，本文將結果變量數據相較于前因變量滯后1期，即前因變量使用2021年數據，而價值創造使用2022年數據。

（三）變量測量及數據來源

考慮研究對象的數據可得性和天然小樣本性，本文確定了六個前因條件來構建分析框架。具體指標定義和數據來源見表1。

1.價值創造。本文的結果變量為衍生平臺創新生態價值創造。作為工業互聯網領域權威性、持續性的第三方產業評價體系和通信產業榜的重要組成部分，通信產業報的《工業互聯網世界》評審組每年都會推出工業互聯網排行榜單。本文選取2022年評價體系得分，評價包括以下四個方面：技術研發創新能力、資源匯聚管理能力、應用推廣服務能力和可持續發展能力。評價分數范圍是0～100分。

2.政府政策關注。根據陳爽英等工業數字化研究中對政策關注度變量的測量方法［22］，“政府政策關注”通過統計平臺企業所在省份或市有關工業互聯網建設的規范性政策文件數量作為該指標的衡量，數據來源于北大法寶數據庫。

3.市場競爭。市場競爭程度與市場上存在的企業數量直接相關，市場上企業數量越多，競爭越激烈，參考現有研究［23］，采用規模以上工業企業單位數量衡量市場競爭程度，為避免數據極值，對該原始數據取自然對數。

4.主導企業規模。本文借鑒孫忠娟等的做法［24］，以企業總資產作為企業規模的測度，同樣對原始數據取自然對數。

5.平臺企業創新能力。現有研究多使用專利申請數量、研發投入強度等方式來衡量創新能力。本文使用年度發明專利申請數量測量平臺企業創新能力。［25］一方面，專利數量被認為是測度企業創新的穩健指標。另一方面，相較于外觀設計和實用新型專利，發明專利技術含量更高，審查更為嚴格，能更好地反映企業創新水平。

6.技術邊界資源。技術邊界資源包含適用于第三方開發者用于平臺開發的應用程序接口和開發套件等。參照孫耀吾等的測量方法［26］，本文選擇用開發者數量取自然對數作為技術邊界資源擴展的代理變量，數據來源于平臺企業官方網站、艾瑞咨詢和艾媒咨詢等發布的最新年度報告整理后得到。

7.社會邊界資源。社會邊界資源指平臺企業與互補企業之間簽訂的正式協議、建立的成員組織。本文選擇用平臺企業聯結的合作伙伴數量取自然對數作為社會邊界資源擴展的代理變量，根據平臺企業官網“生態合作”部分或上市公司公告整理后得到。

（四）變量校準

數據校準是賦予案例集合隸屬的過程，應當依據理論知識和實踐標準設定錨點。本研究選取的指標和結果變量并沒有相關理論標準可以作為參考，故遵循已有研究的做法，采用直接校準法將6個前因條件與1個結果完全隸屬、交叉點和完全不隸屬的3個校準點分別設定為案例樣本描述性統計的0.95分位點、0.5分位點和0.05分位點。同時，為將所有案例納入分析，遵循Fiss和Campbell等的建議和做法［27，28］，當模糊集隸屬分數出現0.5時，將其替換為0.501。各變量校準錨點見表2。

三、分析結果

（一）必要條件分析結果

在進行條件組態分析前，需要先檢驗各前因條件的必要性。根據QCA理論，若結果發生時某條件狀態總是發生，則該前因條件為結果的必要條件。［29］表3為產生高價值創造的必要條件一致性水平的計算結果，一般認為，一致性水平超過0.9，則表明該前因條件為結果的必要條件。根據表的一致性水平判斷，衍生平臺創新生態高價值創造的各前因條件的一致性水平均不超過0.9，說明沒有單一前因條件是實現高價值創造的必要條件。

（二）組態分析結果

1.條件組態的充分性分析

組態分析揭示由多個前因條件構成的不同組態導致結果發生的充分性。本文采用fsQCA3.0軟件分析衍生平臺創新生態實現高價值創造的組態路徑，其中不同組態路徑表示實現同一結果。以條件組態充分性分析的結果為基礎，對產生不同組態路徑按一定邏輯進行分類命名，以使組態理論化。［29］本研究在構建真值表和進行布爾簡化過程中，將原始一致性閾值設定為0.8，并將PRI一致性閾值設定為0.65，覆蓋的案例頻數閾值設定為1。在進行反事實分析時，假設單個前因條件的存在與否均可能對實現平臺創新生態價值創造有貢獻，故不預先設定前因條件的“缺乏或存在”狀態。充分性分析的結果以中間解為主，輔以簡單解來對每條組態路徑的核心條件與邊緣條件進行判定。

由表4可知，實現高價值創造的組態路徑是多元化的，共有四種條件組態。其中每種組態的一致性和總體解的一致性均大于0.8（可接受閾值為0.75），說明每種組態均是結果的充分條件。總覆蓋度為0.8243，說明四種條件組合可覆蓋82.43%具有高價值創造的平臺企業案例。

2.企業主導型

組態H1以高技術邊界資源為核心條件，以互補主導企業規模、平臺企業創新能力和非高政府政策關注為邊緣條件。該組態表明了即使政府政策關注不夠高，但平臺企業具有較強創新能力，能夠和開發者共享足夠多的技術資源，背后主導企業具有較大規模，就能夠導致衍生平臺創新生態高價值創造。H1路徑的典型案例有中電云網BachOS平臺、威賽博（WeShyper）平臺、天信工業互聯網平臺和云谷工業互聯網平臺等。

以威賽博平臺為例，威賽博平臺是基于河北鋼鐵集團多年工業沉淀和應用實踐打造的自主可控的工業互聯網平臺。河鋼集團是我國特大型鋼鐵企業，以鋼鐵為主業，涵蓋了包含汽車、鐵路、橋梁和家電等重要應用領域，是我國第一大家電用鋼和第二大汽車用鋼制造商。河鋼集團不僅向平臺企業提供了其發展所必需的資金、人力等基礎資源，還為平臺提供海量工業數據、鋼鐵行業業務訣竅和豐富應用場景等戰略資源。一方面，平臺能夠基于大數據進行算法訓練，另一方面，河鋼集團對業務訣竅的深刻理解使平臺更容易對各種工業機理模型進行開發，而主導企業本身作為數字化轉型的需求方將豐富的工業應用場景向平臺開放供其試驗調試。海量的工業數據、深厚的經驗沉淀加上豐富應用場景，成為制造企業衍生平臺與其他平臺企業相比具有的獨特競爭優勢。在技術邊界資源方面，近年來，威賽博平臺致力于構建“技術平臺+市場流量+生態應用”的生態系統，堅持聚焦于產品應用與解決方案，向外部開發者開放其技術接口并提供多種服務和工具，通過使用平臺的API和SDK等工具，支持開發者開發面向各行業客戶業務方案，由此吸引了大量開發者在平臺上進行創新活動。從平臺企業的創新環境來看，平臺企業地處河北省石家莊市，相較于廣東、山東、江蘇等發達省份政府政策關注水平并不高，出臺的支持政策數量也較少，但這并沒有阻礙威賽博平臺的發展。其對應了組態H1。

此類平臺沒能獲得較多的政府政策關注，所在省份市場競爭水平不強，依托強大主導企業的支持，并且具備較強創新能力，能夠匯聚眾多開發者。故將此條路徑命名為“企業主導型”。

3.政府-企業推動型

組態H2以高政府政策關注、高主導企業規模和非高市場競爭為核心條件，以互補平臺企業創新能力為邊緣條件。此條組態中，主導企業具有較大規模，平臺企業所在地重視工業互聯網發展，平臺企業自身也形成較強的創新能力，這一組態的典型案例有航天云INDICS、星云智匯工業互聯網平臺、昆侖數智平臺等。

以航天云INDICS為例，航天云網成立于2015年6月15日，是中國航天科工集團為落實國家“制造強國”“網絡強國”戰略而專門設立的工業互聯網平臺企業。2017年6月15日，航天云網發布INDICS工業互聯網平臺，依托航天科工完整的航天工業體系和雄厚的科技創新，提供“智能制造、協同制造、云制造”公共服務，支撐企業數字化、智能化、網絡化和云化轉型。與其他平臺相比，雄厚的制造根基和國家支持是INDICS最明顯的優勢。航天科工是我國大型高科技企業，該領域的研制模式具有技術難度大、涉及學科門類廣，并具備典型的大協作、大配套、多品種、小批量、柔性化生產等特點，其對數字化，智能化轉型本身就有較大需求。航天數字化工業體系長期建設實踐加上航天云網平臺應用的積累，由此誕生了云平臺INDICS。更重要的是，成立之初就得到黨中央和國務院的高度關注。2015年，工信部組織十部委召開“支持航天云網發展會議”，希望航天云網能作為工業互聯網平臺的“國家隊”促進我國工業互聯網產業的發展。從航天云的創新環境來看，航天云地處北京市，市場競爭壓力較小、政府政策關注度較高。北京市在2021年開始全面實施供給質量提升三大行動、產業集群培育三大工程，并提出鼓勵央企、市屬國企和制造業企業剝離信息技術部門成立工業互聯網公司，將北京打造成為引領全國、影響世界的工業軟件創新高地、工業互聯網平臺賦能高地和工業互聯網產業發展高地。

此類平臺通常由具有較大規模的主導企業衍生而來，平臺企業自身具有較強創新能力，有相當一部分是由國企或政府主導，受到較多政策上的關注，常承擔一定的國家戰略任務。故將此條路徑命名為“政府-企業推動型”。

4.政府-市場-企業聯合驅動型

組態H3a以高政府政策關注、高市場競爭和高主導企業規模為核心條件，以互補技術邊界資源和平臺企業創新能力為邊緣條件。此條組態中，平臺企業所在地重視工業互聯網的發展，市場競爭壓力大，主導企業具有一定規模，平臺企業具備較強創新能力、能夠與開發者共享較多技術邊界資源，此時平臺是否聯結較多互補者并不重要。這一組態的典型案例有根云平臺、美擎工業互聯網平臺等。

以根云平臺為例，根云平臺是依托三一重工集團在工程機械領域、智能制造領域的優勢孵化成立的。據樹根互聯股份有限公司在科創板遞交招股書當中的數據顯示，樹根互聯在2019年、2020年和2021年連續3年處于虧損狀態，但背靠三一重工這棵大樹，平臺仍保持了較大強度的研發投入。3年報告期內，樹根互聯的研發投入占總收入的比例分別為54.55%、59.48%和55.10%。截至2022年4月末已獲得62項專利授權，其中發明專利59項。此外，已獲得軟件著作權141項，顯示出樹根互聯的高創新能力。在技術邊界資源方面，平臺在開發者中心提供API鑒權、密鑰等服務，降低了開發門檻，月活躍開發者超過千人。從根云平臺的創新環境來看，根云平臺地處廣東省廣州市，廣東省高度重視工業互聯網發展，2018年在全國率先出臺《廣東省深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網實施方案及配套政策措施》，2021年出臺《廣東省制造業數字化轉型實施方案及若干政策措施》，特別提出要深化“5G+工業互聯網”融合發展。2022年開展全省產業集群數字化轉型工程，加快推進工業互聯網融合創新，培育壯大經濟發展新動能，支撐制造業高質量發展。另外，市場競爭在工業互聯網平臺的發展當中也發揮了重要作用，激烈的市場競爭導致企業被市場淘汰的可能性增加，倒逼企業采取創新活動或轉型發展，從而提高產品品質使企業維持競爭優勢。廣東省的工業發展歷史悠久，早在20世紀初就開始發展工業，也是我國最早實行工業化的省份之一。近年來，無論是從規模以上工業企業的數量或是工業營收總額，廣東省都穩居全國第一，成為全國工業發展的重要引擎之一。

此類平臺企業所在地重視工業互聯網發展，市場競爭壓力大，由較大規模主導企業孵化，擁有豐富開發資源的同時還具有較強創新能力，在創新環境-創新主體-創新資源三者聯動下，實現了高價值創造。此類平臺通常位于廣東、山東或江蘇等省份，這些省份經濟水平高、政府支持力度大、產品與技術創新程度高、制造業規模龐大，資源稟賦和發展條件較好，容易形成高水平的工業互聯網平臺。

組態H3b以高平臺企業創新能力為核心條件，以互補高政府政策關注、高市場競爭、高社會邊界資源、非高主導企業規模和非高技術邊界資源為邊緣條件。此條組態中，平臺企業所在地重視工業互聯網發展，市場競爭程度較高，平臺企業自身具有較強創新能力的同時廣泛聯結外部互補企業，能夠實現高價值創造。這一組態的典型案例有愛尚（Asun）平臺、橙色云工業互聯網平臺等。

以愛尚平臺（Asun）為例。標識解析是釋放工業數據價值的基礎，愛尚平臺（Asun）天生自帶工業互聯網標識解析屬性，依托中天互聯科技深厚的標識解析技術積累和行業積累，具備天然的優勢和應用場景經驗。圍繞工業智能制造、供應鏈和銷售渠道等各個環節提供具有共性基礎的數據服務，闖出一條“數據貫穿產業、數據提升質量”的創新之路。近年來，愛尚平臺加大創新投入，研發多個具備數據采集、設備互聯、平臺管理、應用開發等功能的技術解決方案，以“數據+”賦能制造業，現已發展成為國內工業互聯網平臺標識解析“獨角獸”平臺，是首家以標識為特色入選的國家級“雙跨”工業互聯網平臺，這也是愛尚平臺（Asun）與其他平臺相比所具備的特殊優勢。從中天互聯科技的創新環境來看，中天互聯地處江蘇省南通市，江蘇省深入貫徹落實國務院《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的指導意見》，近年來以發展工業互聯網作為推進制造業高質量發展的突破口，系統布局推進全省工業互聯網建設發展，制定實施《關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的實施意見》，推進工業互聯網“528”行動，實施企業上云、工業APP培育等三年行動計劃，取得了積極成效。此外，江蘇省也是我國制造業強省，市場競爭程度較高。

此類平臺專注于產品與技術深化，針對特定場景、能力和行業進行垂直深耕，積累技術經驗，平臺生態構建較為緩慢。綜上所述，將H3a和H3b路徑命名為政府-市場-企業聯合驅動型。

5.非高價值創造的充分性分析

考慮到QCA方法的因果非對稱性，為深入理解制造企業衍生平臺創新生態驅動價值創造機制，本文也檢驗了產生非高價值創造的平臺創新生態路徑。由表４可知，產生非高價值創造的組態路徑有三條，總體解的一致性為0.9056，總體覆蓋度為0.7816，說明三個條件組態解釋了約78%產生非高價值創造的原因。一是，“創新資源缺失型”。在組態NH1中，技術邊界資源和社會邊界資源的缺失構成核心條件。這反映了即使平臺企業具備較好的表現，但對生態參與者沒能拓寬足夠的邊界資源將不會導致平臺創新生態高價值創造。此類構型的代表是國機工業互聯網平臺，重返案例發現，雖然平臺企業持續加大創新投入，但該平臺的技術邊界資源和社會邊界資源拓展程度低，沒能形成較為完善的平臺生態，受到創新資源和環境的制約，導致其在短期內難以實現高創新績效。二是，“主體-環境-資源缺失型”。組態NH2顯示即使平臺企業具有較高創新能力，但處于不重視工業互聯網發展的政策環境下，背后主導企業規模較小，不能為其提供數據、場景等優勢，同時沒能與開發者形成高水平的技術邊界資源共享，將引致平臺創新生態非高價值創造結果。三是，“環境-資源缺失型”。組態NH3顯示平臺企業具有較強創新能力且身處競爭壓力較大的市場中，但沒有較多政策支持，也沒能形成高水平技術邊界資源共享，也將引致平臺創新生態非高價值創造。三條路徑顯示出平臺企業只關注自身創新能力的提高是不夠的，創新環境以及創新資源的缺失都有可能引致非高價值創造的結果。

四、進一步討論

通過組態分析，厘清了創新環境、創新主體和創新資源如何協同影響制造企業衍生平臺創新生態進行價值創造。在對四種組態進行理論命名后，進一步分析可以得出以下結論。

第一，企業在導致平臺創新生態高價值創造的過程中發揮著較為普適的作用。政府政策關注背后代表行政力量，市場競爭背后代表市場力量，而創新主體與創新資源背后代表企業力量。從導致高價值創造的三條組態可以發現，企業在這一過程中發揮著較為普適的作用，單純依靠政府自上而下的推動或市場競爭的刺激難以推動平臺創新生態進行高價值創造。約瑟夫·熊彼特在其創新理論中強調企業對于創新的關鍵作用，提出沒有創新的經濟只能處于循環流轉的均衡狀態，只有創新出現時才能以一種創造性的破壞來打破這種均衡狀態，推動經濟發展，而企業正是創新最有效的發明者及傳播者。平臺企業作為數字經濟發展下的典型組織形態，能夠集成融合更多創新要素和數據資源、聯結多元創新主體，在開展創新活動時具有明顯優勢。強化平臺企業在創新引領中的主體地位，是我國實現制造業高質量發展、數實經濟深度融合的關鍵。第二，對比H3a和H3b兩條路徑可以發現，主導企業規模和技術邊界資源與社會邊界資源在實現高價值創造時存在替代關系。這表明如果主導企業和開發者不能向平臺提供充分資源，平臺可以與其他互補企業聯結來進行資源的補充。這肯定了平臺生態的作用，平臺企業的資源并不僅存在于企業本身，能否充分聯結并利用生態層面的資源，是平臺企業獲得競爭優勢的關鍵。

參考Kraus等的研究成果［30］，本文將一致性閾值調高來測試結論是否穩健，具體操作為將條件組態分析的一致性閾值由0.8提高到0.85，其余處理方式均保持不變。根據最新結果顯示，總體一致性水平從原來的0.86提高到0.91，并且制造企業衍生平臺創新生態驅動高價值創造的組態路徑與原組態結果基本一致，只是個別邊緣條件發生了改變。其變化并不足以改變現有結論與解釋，這符合Schnei-der和Wagemann提出的QCA結果的穩健性檢驗標準［31］，說明本研究的分析結果具備較好的穩健性。

五、結論與啟示

（一）結論

發展工業互聯網已成為當今世界各國和主要經濟體工業化戰略的落腳點和著力點，為實現我國從制造大國向制造強國轉變，探究影響制造企業衍生平臺創新生態驅動價值創造的影響因素成為理論界和實踐界關注的焦點。本文基于創新生態理論，采用QCA方法，從組態視角出發分析了衍生平臺創新生態的影響因素和價值創造之間的關系，得到以下結論：首先，單個影響因素并不構成產生高價值創造的必要條件，但創新主體和創新資源代表的企業在推動高價值創造上發揮著較為普適的作用。其次，推動平臺創新生態高價值創造的三種影響因素組合為“企業主導型”“政府-企業推動型”和“政府-市場-企業聯合驅動型”。這三種不同的影響因素組合體現了平臺在面臨不同外部創新環境、具備不同創新主體能力和創新資源時實現高價值創造的多重實現方式。另外，在一定條件下，主導企業規模和技術邊界資源與社會邊界資源在實現高價值創造時存在替代關系。最后，存在三條引致非高價值創造的組態。其中，組態NH1當中平臺企業創新能力較強，主導企業規模較小、創新資源缺乏；組態NH2當中平臺企業創新能力較強，政府政策關注較弱、主導企業規模較小、缺乏技術邊界資源共享；組態NH3當中平臺企業創新能力和市場競爭壓力較大，政府政策關注和技術邊界資源共享程度較低。三條非高價值創造的組態與高價值創造的組態存在因果非對稱關系。

本文主要有以下兩方面理論貢獻：（1）以制造企業衍生平臺為研究對象，聚焦創新生態系統領域特定主體，深化了制造企業衍生平臺創新生態驅動價值創造影響因素的研究。既有研究多數聚焦于探析工業互聯網平臺的內涵［15］、驅動因素［32］與賦能［33］，或以單一視角實證研究工業互聯網平臺成長的影響因素［34］，制造企業衍生平臺創新生態的發展是一個涉及多種因素的復雜過程，本文基于組態視角，從環境-主體-資源三個層面六個前因條件出發，構建了影響制造企業衍生平臺創新生態驅動價值創造的理論模型，是對工業互聯網平臺創新生態系統的補充和完善。（2）從研究結論來看，明確揭示了三條形成高價值創造的組態路徑，進一步分析發現環境、主體、資源在不同組態中的異質性作用，這些實現高價值創造路徑的多樣性反映出不同類型平臺的成長邏輯，為工業互聯網平臺價值創造影響因素的文獻提供更加全面的視角。

（二）啟示

第一，制造企業衍生平臺創新生態建設要注重環境、主體與資源之間多重條件的匹配聯動。平臺企業創新能力、高水平的技術邊界資源共享機制、較高的政府關注度等不同條件的匹配組合可以殊途同歸地達到同樣效果，但單個條件無法有效促進高價值創造。第二，制造企業衍生平臺的建設要因企、因地制宜，決策者應根據自身實際情況和平臺定位，選擇契合于企業資源稟賦及外部環境的發展路徑。“企業主導型”路徑說明，對于沒有很多政策關注和市場競爭的平臺企業來說，應盡可能通過開放邊界資源來獲取外部創新資源，努力提高自身創新能力，推動高價值創造。在市場經濟較為發達的東部沿海省份，政府可以適當降低對于企業的補貼，實行簡政放權，將權力讓位于市場或者企業，發揮企業主導創新優勢，同時也能降低政府負擔。“政府-企業”路徑說明，對于政府和國企推動的工業互聯網平臺，要充分發揮自身資源能力優勢，體現出國企在國家經濟發展中的頂梁柱和主力軍作用，服務國家戰略與國計民生。“政府-市場-企業”路徑說明，在經濟發展水平較低的省份，要加強政府扶持力度，引導支持平臺企業進行創新活動。同時，具有一定市場競爭壓力也能促進平臺企業進行創新活動。對于有自身特色，專門服務于某一細分市場的平臺來說，應錨定適合自身的賽道和客戶，不斷提高其專有技術創新能力。

參考文獻：

［1］Jacobides M G， Cennamo C， Gawer A. Towards a Theory of Ecosystems［J］. Strategic Management Journal， 2018， 39（8）： 2255～2276.

［2］Zhu F， Iansiti M. Entry into Platform‐based Markets［J］. Strategic Management Journal， 2012， 33（1）： 88～106.

［3］鄧宗兵， 文江雪， 王炬. 互聯網發展與制造業全要素生產率［J］. 經濟經緯， 2023（2）： 89～98.

［4］徐偉. 工業互聯網賦能先進制造業企業轉型影響因素——基于山東省先進制造業企業的研究［J］. 濟南大學學報（社會科學版）， 2022（5）： 94～107.

［5］張愛英. 要素生態位視角下中國制造業結構優化研究［J］. 經濟縱橫， 2022（6）： 96～103.

［6］王佳元， 張曼茵. 工業互聯網賦能產業深度融合研究——基于產業生態重構和數據融合增值的分析［J］. 經濟縱橫， 2023（3）： 53～59.

［7］韋鐵， 謝林玲. 后發企業技術追趕影響因素協同效應研究： 基于創新生態系統視角［J］. 廣西大學學報（哲學社會科學版）， 2022（4）： 123～130.

［8］陳武， 陳建安， 李燕萍. 工業互聯網平臺：內涵、演化與賦能［J］. 經濟管理， 2022， 44（5）： 189～208.

［9］曹建海， 王高翔. 工業互聯網平臺的國際橫向比較與影響因素研究［J］. 學習與探索， 2023（6）： 108～116.

［10］李燕. 工業互聯網平臺發展的制約因素與推進策略［J］. 改革， 2019（10）： 35～44.

［11］Adner R. Ecosystem as Structure： An Actionable Construct for Strategy［J］.Journal of Management，2017，43（1）：39～58.

［12］張明， 藍海林， 陳偉宏， 等. 殊途同歸不同效：戰略變革前因組態及其績效研究［J］. 管理世界， 2020， 36（9）： 168～186.

［13］Wei J， Liu Y. Government support and Firm Innovation performance： Empirical Analysis of 343 Innovative Enterprises in China［J］. Chinese Management Studies， 2015， 9（1）： 38～55.

［14］Hamad H， Elbeltagi I， Jones P， et al.. Antecedents of B2B E-commerce Adoption and Its Effect on Competitive Advantage in Manufacturing SMEs［J］. Strategic Change， 2015， 24（5）： 405～428.

［15］Pauli T， Fielt E， Matzner M. Digital Industrial Platforms［J］. Business amp; Information Systems Engineering， 2021， 63： 181～190.

［16］Helfat C E， Raubitschek R S. Dynamic and Integrative Capabilities for Profiting from Innovation in Digital Platform-Based Ecosystems［J］. Research Policy， 2018， 47（8）： 1391～1399.

［17］徐蕾， 李明貝， 李靖華. 基于技術多元化的企業創新績效研究： 技術重構與開放度視角的剖析［J］. 商業經濟與管理， 2022（10）： 51～60.

［18］Tiwana A.Platform Desertion by App Developers［J］.Journal of Management Information Systems，2015，32（4）：40～77.

［19］Ye H J， Kankanhalli A. User Service Innovation on Mobile Phone Platforms： Investigating Impacts of Lead Userness， Toolkit Support， and Design Autonomy［J］. MIS Quarterly， 2018， 42（1）： 165～188.

［20］劉人懷， 張鎰. 互補性資產對雙元創新的影響及平臺開放度的調節作用［J］. 管理學報， 2019， 16（7）： 949～956.

［21］薛芳， 趙曉康， 譚云清. 乘風破浪還是步步為營——制造業“互聯網+”創新機制研究［J］. 山西財經大學學報， 2022（5）： 93～107.

［22］陳爽英， 雷波， 馮海紅. 發達地區和欠發達地區工業數字化的組態路徑——基于“技術-組織-環境”的理論框架分析［J］. 科學學研究， 2022， 40（3）： 410-419;453.

［23］Kafuku J M. Factors for Effective Implementation of Lean Manufacturing Practice in Selected Industries in Tanzania［J］. Procedia Manufacturing， 2019， 33： 351～358.

［24］孫忠娟， 范合君， 李紀珍. 何種創新政策更有效——基于企業規模的異質性分析［J］. 經濟管理， 2022， 44（2）： 73～87.

［25］張樹滿， 張羽飛， 原長弘. 產學研聯盟組合伙伴地理集中度如何影響企業創新績效——中介效應與調節效應分析［J］. 管理工程學報， 2023， 37（2）： 35～47.

［26］孫耀吾， 曾艷， 翟翌. 開放度影響軟件平臺創新績效實證研究［J］. 科研管理， 2020， 41（3）： 31～42.

［27］Fiss P C. Building Better Causal Theories： A Fuzzy Set Approach to Typologies in Organization Research［J］. Academy of Management Journal， 2011， 54（2）： 393～420.

［28］Campbell J T， Sirmon D G， Schijven M. Fuzzy Logic and the Market： A Configurational Approach to Investor Perceptions of Acquisition Announcements［J］. Academy of Management Journal， 2016， 59（1）： 163～187.

［29］Furnari S， Crilly D， Misangyi V F. Capturing Causal Complexity： Heuristics for Configurational Theorizing［J］. Academy of Management Review， 2021， 46（4）： 778～799.

［30］Kraus S， Ribeiro-Soriano D， Schüssler M. Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis （fsQCA） in Entrepreneurship and Innovation Research the Rise of a Method［J］. International Entrepreneurship and Management Journal， 2018， 14： 15～33.

［31］Schneider C Q， Wagemann C. Set-Theoretic Methods for the Social Sciences： A Guide to Qualitative Comparative Analysis［M］. Cambridge University Press， 2012.

［32］Saarikko T， Westergren U H， Blomquist T. The Internet of Things： Are You Ready for What’s Coming？［J］. Business Horizons， 2017， 60（5）： 667～676.

［33］Metallo C， Agrifoglio R， Schiavone F. Understanding Business Model in the Internet of Things Industry［J］. Technological Forecasting and Social Change， 2018， 136： 298～306.

［34］Saadatmand F， Lindgren R， Schultze U. Configurations of Platform Organizations： Implications for Complementor Engagement［J］. Research Policy， 2019， 48（8）： 103770.

Research on value creation path driven by innovation ecology of industrial Internet platform derived from manufacturing enterprises-Based on Empirical Research of fsQCA

Abstract：

As a key path for the deep integration of the digital economy and the real economy， the industrial Internet can promote the high-quality development of China’s manufacturing industry. Different from the research on the factors affecting the growth of industrial Internet platforms from a single perspective， this paper constructs an analytical framework for the innovation ecological value creation of manufacturing enterprise derivative platforms from the three levels of innovation subject， innovation environment and innovation resources based on a holistic perspective， and takes 35 manufacturing enterprise derivative platforms as case samples. The fuzzy set qualitative comparative analysis method is used to explore the influence of six antecedents on the value creation of platform innovation ecology. The results show that： （1） a single antecedent condition does not constitute the necessary condition for high value creation; （2） There are four configurations that generate high value creation， which can be classified as enterprise-led （H1）， government-firm driven （H2） and government-market-firm co-driven （H3a H3b）. （3） Under certain conditions， there is a substitution relationship between the element combinations of platform innovation ecosystem that achieve high value creation.

Key words：

derivative platform; configuration analysis; innovation ecosystem