大数据分析能力与数字创新的关系研究——基于组织能力的视角.pdf
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1、2023年8 月第4期第36 卷总第2 14期科技山经济大数据分析能力与数字创新的关系研究基于组织能力的视角冯檬莹张英豪(重庆交通大学经济与管理学院,重庆40 0 0 7 4)摘要:为探究数字创新的驱动要素,基于资源基础理论与动态能力理论,探讨大数据分析能力对企业数字创新产生的影响以及不同组织能力在此路径中的作用。进一步提出研究假设,构建理论框架模型,对2 8 5份来自企业的有效样本进行实证检验。研究发现:大数据分析能力对数字创新及3种组织能力均存在显著正向影响;动态能力与创造性即兴能力在大数据分析能力与数字创新之间起部分中介作用,而自发性即兴能力不具有中介作用。在理论上揭示了不同组织能力在大
2、数据分析能力与数字创新之间的影响路径,在实践上明确了企业需要重视大数据分析资源的开发与相关组织能力的培养,从而提升数字创新水平。关键词:大数据分析能力;数字创新;动态能力;即兴能力;中介效应0 引 言数字化在根本上改变了企业的经营方式以及新产品/服务的开发和生产过程,企业面临数字市场下的快速变革与激烈竞争。在此背景下,数字创新是指企业通过应用数字技术,整合新的数字解决方案,创造性地开发新产品、改进生产流程、变革组织模式以及更新商业模式,已经成为企业在数字变革中赢得竞争优势的关键 。数字创新区别于传统创新,要求企业更加合理地配置数字资源,将数字资源与业务流程相结合,为创新活动提供支撑。然而,现有
3、研究主要聚集于探讨数字创新理论框架的构建,数字技术与非技术的组织要素驱动数字创新的相关路径以及机理研究仍然呕待探讨。同时,大数据分析作为企业在数字市场中收集和处理海量大数据信息的关键数字技术迅速发展,企业能够应用大数据分析技术深挖大数据中蕴藏的商业价值,实现“数据驱动”的数字化转型。因此,对大数据进行收集、处理、分析和解释的大数据分析能力已经成为企业在数字市场中实现创新创造、获取竞争优势的关键能力 2 。另一方面,在动态的数字市场中,企业需要不断变革自身的资源特点与核心能力以适应环境的高速变化,大数据分析能力能够通过影响各类组织要素的开发与构建,为组织创造可持续的竞争优势。进一步,基于数据处理
4、的大数据分析能力能够积极影响组织高阶能力的构建,帮助企业实现数字变革以适应数字化转型的发展需求 3。但目前,大数据分析通过组织能力要素影响数字创新的具体路径尚未得到揭示。鉴于此,本文将通过理论与文献分析,并采用实证研究的方法,基于资源基础理论与动态能力理论,将大数据分析视为数字环境中的重要资源,大数据分析能力能够通过增强组织动态能力与即兴能力为数字创新创造价值,试图从不同组织能力的视角探讨大数据分析能力与数字创新之间的关系及影响机理。1文献综述与研究假设1.1大数据分析能力与动态能力大数据分析为企业从广泛复杂的异构数据库中提取有用信息与知识提供条件,学界开始使用大数据分析能力表示组织利用各类资
5、源从大数据中获取基金项目:四川省人文社会科学基地重点项目一“区块链技术背景下川渝装备制造产业集群创新驱动发展策略研究”(项目编号:Xqz2021;项目负责人:邢青松)成果之一;重庆市统计科学研究项目大数据视角下重庆市居民低碳消费行为研究”(项目编号:2021KY17;项目负责人:冯檬莹)成果之一。作者简介:冯檬莹,管理学博士,重庆交通大学经济与管理学院教授、博士生导师,研究方向:运营与供应链管理;张英豪(通信作者),重庆交通大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向:运营管理。41科技山经济第36 卷总第2 14期2023年8 月月第4期业务洞察力以实现战略目标的熟练程度。根据资源基础理论的研究框
6、架,大数据分析能力主要包含有形资源、人力资源以及无形资源三种不同的资源形式 4。动态能力理论扩展了传统资源基础理论静态的视角,解释了企业在动态环境中响应外部技术与市场的变化,从而获取竞争优势;动态能力被定义为企业能够感知和把握新兴的业务机会,并不断地重新配置和更新其运营方式,以适应不断变化的市场条件的高阶变革能力;维度包含机会感知能力、机会把控能力和变革重构能力 5。大数据分析能力可以被认为是一种基于数据分析的低阶组织能力,是高阶动态能力的重要驱动要素 6 。在机会感知方面,由大数据分析所产生的业务洞察力有助于组织识别动荡数字环境中新出现的威胁与机会,更好地适应市场的快速变化并相应地重新定位自
7、身。在机会把控方面,通过对大数据的处理分析,企业更能深入地认识与预测市场趋势,帮助组织优先考虑目标客户以及细分市场,并挖掘出大数据产生的真实且有价值的见解;在此基础上,拥有数字驱动文化的企业被认为更能利用产生的见解进行基于数据证据的有效决策。在变革重构方面,通过大数据分析能力,组织能够更好地分析、利用、加工和处理数字资源与信息,进一步将数字信息嵌人业务流程,通过数字资源与业务流程的整合重组,实现组织内部资源与外部数字环境的协调。因此,本文提出假设H:大数据分析能力显著正向影响动态能力。1.2大数据分析能力与即兴能力即兴能力指组织在动态环境与时间压力下,通过利用当下可获取的资源,以创造性的方式自
8、发应对问题或机遇的能力,维度可以被划分为自发地对未预料到的事件做出快速反应的自发性即兴能力和能够使用创造性的方式解决无完善计划的事件的创造性即兴能力 7 。即兴能力被认为是对强调计划性的动态能力的扩展,两者均体现了对现有运营能力的重新配置,主要区别在于:动态能力目的是预测、感知和“驾驭”环境中的可预测事件(波动),而即兴能力目的在于自发且快速地响应未预料到的和不可预测的事件(风暴);两者在事先规划、潜在性质以及培养逻辑等方面同样存在明显差异 8-1在动态的数字竞争中,对大数据的快速整合与处理帮助组织掌握实时的环境信息,有利于即兴活动及时且自发地产生,并能实时反馈即兴活动带来42的结果,进一步优
9、化后续管理活动 10 。同时,即兴活动的开展是无正式计划的,但绝非随意的、无意识的决定,而是基于组织所积累的知识基础的有意识的即时决策,知识的动态能力理论表明对大数据的分析强化了组织对内外部知识的获取、创造与整合能力,为组织变革提供源泉;大数据分析能力为组织塑造广泛且有深度的知识库,提升组织在即兴行为中管理决策的质量 2 。丰富的知识储备与组织学习赋予组织更多的积极性与创造性,有效驱动即兴行为的自发产生。因此,本文提出假设H2a:大数据分析能力显著正向影响自发性即兴能力;H2b:大数据分析能力显著正向影响创造性即兴能力。1.3大数据分析能力与数字创新数字创新被定义为组织通过结合数字技术,开发和
10、改进开放的、情景交融的、持续迭代的数字产品、服务、流程和商业模式的过程。数字创新主要包含数字技术、创新过程和创新产出三大核心要素。其中,数字技术的独特性质改变了创新进程,对数字技术和数字资源的不断重组与利用,使数字创新区别于传统创新,具有收敛性与自生长性等特征 。作为数字技术的关键一环,以往研究试图探讨以大数据分析为主的数字技术对数字创新的驱动机制。基于资源基础理论,企业需要通过部署数字资源与非数字资源的组合来开发大数据中蕴藏的巨大的潜在商业机遇,以引导创新进程 3。从信息处理的角度,从大数据中获取的有价值的见解已经成为创新活动的重要驱动力,通过部署大数据分析能力,组织能够及时准确地洞察客户的
11、数字需求,发掘数据中的新模式与关系,并产生数据驱动的创新见解,改善数字决策与战略,实现对数字创新流程的重塑 。基于知识基础理论,大数据已成为创新过程中知识创造的推动者,大数据分析在塑造更广泛的知识库的同时深化了组织内部的专业知识,通过对不同领域广泛知识的整合,寻找互补的、创新的数字解决方案,而专业知识的深人帮助组织进一步实践与优化现有的创新方案 12 。因此,本文提出假设H3:大数据分析能力显著正向影响数字创新。1.4动态能力的中介作用在数字创新的进程中,由大数据分析产生的洞察力有助于动态能力的构建,被视为创新的重要驱动力,能够帮助组织更好地感知市场环境,识别客户需求,进而激发新颖的产品创意;
12、同样,不同来源的庞大数据库使组织能够感知商业环境的高速变化并预测Science&Technology and Economy 2023 Vol.36 No.4冯檬莹张英豪大数据分析能力与数字创新的关系研究创新体系建设43未来趋势,主动挖掘市场中潜在的数字创新机遇,开发与改进现有的数字解决方案 。通过构建大数据分析能力,组织能够更有效地识别运营效率低下与瓶颈的环节、灵活配置资源、优化创新流程、开发组织双元性,最终推动数字创新进程。同时,数字技术为数字创新带来开放性与收敛性等属性,使数字创新高度依赖于组织通过开发新的动态能力所构建的复杂且高度动态的创新生态网络 13。因此,本文提出假设H4:动态能
13、力显著正向影响数字创新;H,:动态能力在大数据分析能力对数字创新的影响中起中介作用。1.5即兴能力的中介作用在数字化的动荡环境中,进行快速且高效的资源重组为组织带来竞争优势,即兴能力允许组织快速响应外部环境变化,充分利用现有资源以新颖的方式自发地应对问题与机遇,最终通过即兴活动实现创新创造 8 。另一方面,拥有即兴能力的组织被认为其研发过程更具有灵活性和创造力。然而,即兴活动未必都会带来好的创新结果,组织在资源特点与能力上的异质性均会对即兴活动的有效性产生影响。因此,通过大数据分析获取的实时信息与知识资源允许组织实时地指导与规范即兴活动,并帮助组织在重复的即兴实践中不断学习,提升即兴活动的创造
14、性 7 。因此,本文提出假设Ha:自发性即兴能力显著正向影响数字创新;H6b:创造性即兴能力显著正向影响数字创新;H7a:大数据分析能力通过自发性即兴能力影响数字创新;Hzb:大数据分析能力通过创造性即兴能力影响数字创新。2研究设计2.1样本与数据本研究主要对中国各地区以制造业与电子信息行业为主的企业开展问卷调研,通过线上与线下两种渠道进行调查问卷的数据收集,主要包括面对面访谈填写、线上问卷平台(问卷星和Credamo)填写、纸质版与E-mail版邮寄询问、委托第三方询问等方式。为保证问卷填写质量,要求问卷填写对象为该企业中工作时间较长、掌握企业整体运行状况的中高层管理人员或数字战略骨干。企业
15、调研时间为2022年2 7 月,共发放48 0 份问卷,回收336 份,经剔除无效问卷后得到2 8 5份有效问卷,有效问卷的回收比例为59.4%。对问卷信息进行描述性统计分析,结果显示问卷调研的样本整体较为均衡,涵盖各行业大小规模企业,具有较好的代表性。科技与经济2 0 2 3年8 月第4期第36 卷/总第2 14期2.2变量测量大数据分析能力借鉴Mikalef等研究使用的量表 3,共18 个题项。动态能力的测度主要参考Pro-togerou等的设计 14,共10 个题项。两种即兴能力参考Vera 和Crossan 的研究 10 ,同时参考马鸿佳等设计的量表 9 ,分别使用3个题项和5个题项测
16、量。数字创新参考Wei等设计的量表 12 ,共计4个题项。控制变量包含企业性质、企业年龄、企业规模以及行业类型四个方面,对分类变量类型的控制变量进行虚拟变量处理。除控制变量外,各潜变量题项采用Likert七点量表形式,其中1表示非常不同意,7表示非常同意,顺次渐进。3数据分析与假设检验3.1信度和效度检验本研究使用SPSS26.0与AMOS24.0进行信度和效度检验。使用Cronbachs系数对样本数据进行信度检验,结果显示各变量的Cronbachs系数均大于0.7,整体信度良好。使用验证性因子分析检验收敛效度与区分效度,在模型适配度各指标良好的前提下,收敛效度的检验结果显示各题项的因子载荷值
17、均大于0.6,组合信度CR值均大于0.8,平均方差抽取量AVE值均大于0.5,表明量表各题项能较好地反映其所在维度,具有良好的收敛效度。区分效度的检验中各变量AVE的平方根均大于变量之间的相关系数,证明变量间区分效度良好。从过程控制与统计控制两方面控制共同方法偏差的影响,过程上强调填写的匿名性与自愿性,同时打乱部分题项顺序进行;统计分析上进行Harman单因素检验,结果显示存在的共同方法偏差影响在可控范围以内。3.2假设检验使用AMOS24.0对各变量关系的研究假设进行结构方程模型(SEM)的检验,检验开始前先评价整体模型的配适度指标,主要使用/df、R M SEA、CFI、IFI、T L I
18、 指数评价模型与样本的拟合程度。模型拟合指标达到可接受范围后,得到结构方程模型最终计算结果。拟合指数与模型计算结果见图1。根据图1结构方程模型的路径分析结果,其中实线代表存在显著影响的路径,虚线则代表无显著影响的路径,进一步观测路径系数、t值以及显著性水平等指标。结果显示,大数据分析能力显著正向影响动态能力(假设H,成立)、自发性即兴能力(假设H2a成立)、创造性即兴能力(假设H2b成立)、数字科技山经济第36 卷总第2 14期2023年8 月第4期创新(假设H,成立)。同时,动态能力显著正向影响数字创新(假设H4成立),创造性即兴能力显著正向影响数字创新(假设Hb成立),而自发性即兴能力对数
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