摘 要：商業(yè)模式創(chuàng)新是企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要來源。制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，是立國之本、興國之器、強(qiáng)國之基。因此，探討制造企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新路徑具有重要理論和現(xiàn)實(shí)意義。從資源編排視角與能力層級(jí)觀視角出發(fā)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析能力—?jiǎng)討B(tài)能力—商業(yè)模式創(chuàng)新理論模型，基于中國286家制造企業(yè)一手調(diào)研數(shù)據(jù)，采用PLS結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)新穎型和效率型商業(yè)模式創(chuàng)新發(fā)揮促進(jìn)作用；動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力與新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新間發(fā)揮部分中介作用，在大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力與效率型商業(yè)模式創(chuàng)新間發(fā)揮完全中介作用。結(jié)論可為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下我國制造企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新提供管理啟示。

關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析能力；資源編排；動(dòng)態(tài)能力；商業(yè)模式創(chuàng)新

DOI：10.6049/kjjbydc.2023040398

中圖分類號(hào)：F274

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)

文章編號(hào)：1001-7348（2024）24-0107-11

0 引言

中共二十大報(bào)告提出，“高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)”。制造業(yè)是立國之本、強(qiáng)國之基，是國家經(jīng)濟(jì)命脈所系。推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，是我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的核心內(nèi)容，也是加快社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)的重要基礎(chǔ)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，行業(yè)環(huán)境復(fù)雜多變，制造企業(yè)需要通過打造創(chuàng)新價(jià)值網(wǎng)絡(luò)和重構(gòu)交易體系進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新，以避免自身在全球經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中被侵蝕。在此背景下，探索制造企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新路徑，對(duì)于我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要理論意義與現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

大數(shù)據(jù)作為重要生產(chǎn)要素（謝康，2020），其具備的潛力與價(jià)值日益凸顯。企業(yè)需要借助大數(shù)據(jù)分析能力（Big Data Analytics Capability，下文簡稱BDAC）實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式變革，從而構(gòu)建可持續(xù)競爭優(yōu)勢。國內(nèi)外學(xué)者圍繞商業(yè)模式創(chuàng)新與大數(shù)據(jù)分析能力的關(guān)系進(jìn)行了探討：首先，從影響機(jī)理看，現(xiàn)有大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響機(jī)制研究鮮見，這顯然不利于企業(yè)通過挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)施創(chuàng)新活動(dòng)（曾鏘，2019）。其次，從大數(shù)據(jù)分析能力演化看，早期研究將大數(shù)據(jù)分析能力視為基于數(shù)據(jù)分析的組織能力［1］，近期研究認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析能力是低階動(dòng)態(tài)能力［2］，然而相關(guān)實(shí)證研究匱乏。再次，從研究視角看，已有研究主要從動(dòng)態(tài)能力理論［3］、學(xué)習(xí)導(dǎo)向理論［4］、制度理論（謝衛(wèi)紅等，2018）等視角切入。此外，作為戰(zhàn)略管理研究領(lǐng)域的理論工具，資源編排理論強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)環(huán)境下，企業(yè)需要對(duì)關(guān)鍵資源進(jìn)行編排并利用這些資源創(chuàng)造價(jià)值，進(jìn)而獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢（荊浩和尹薇，2021）。王炳成等（2022）指出，資源編排是企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新的重要條件。因此，資源編排可作為大數(shù)據(jù)分析能力與商業(yè)模式創(chuàng)新關(guān)系研究的新視角。最后，從商業(yè)模式創(chuàng)新維度看，現(xiàn)有研究大多將商業(yè)模式創(chuàng)新視為單維度概念，探討其與大數(shù)據(jù)分析能力的關(guān)系［2，4］。然而，基于熊彼特創(chuàng)新理論與交易成本理論，可根據(jù)價(jià)值創(chuàng)造來源將商業(yè)模式創(chuàng)新劃分為新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新與效率型商業(yè)模式創(chuàng)新［5］。綜上，現(xiàn)有研究尚未基于資源編排視角，探討大數(shù)據(jù)分析能力與商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)系。

因此，本文基于能力層級(jí)觀，從資源編排理論視角切入，將大數(shù)據(jù)分析能力視為組織普通能力與動(dòng)態(tài)能力間的低階動(dòng)態(tài)能力［6］，以制造企業(yè)為研究對(duì)象，探討大數(shù)據(jù)分析能力與新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新及效率型商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)系，以及動(dòng)態(tài)能力在其中的作用，以期為解釋商業(yè)模式創(chuàng)新問題提供新視角，進(jìn)而為我國制造企業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐提供理論參考。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 大數(shù)據(jù)分析能力

大數(shù)據(jù)分析能力是指企業(yè)有效部署技術(shù)和人才，通過捕獲、存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)獲得的獨(dú)特洞察力［7］?；谫Y源基礎(chǔ)觀，Gupta＆George［8］認(rèn)為，BDAC是指企業(yè)構(gòu)建、整合和利用特定大數(shù)據(jù)資源的能力，包括有形資源、無形資源和人力技能3個(gè)維度；謝衛(wèi)紅等（2018）認(rèn)為，BDAC包括資源獲取能力、分析整合能力以及應(yīng)用能力3個(gè)維度；Alnuaimi等［9］基于資源編排視角，將BDAC劃分為技術(shù)能力（Technological capabilities）和人力能力（Human capabilities），前者由技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施與數(shù)據(jù)兩種有形資源捆綁而成，后者由管理技能與員工技能兩種無形資源捆綁而成。其中，管理技能是指管理人員了解公司當(dāng)前及未來需求，知悉如何使用大數(shù)據(jù)的能力；員工技能是指員工使用新型技術(shù)從大數(shù)據(jù)中提取知識(shí)的能力。由此可見，人力能力（Human capabilities）是涉及管理者和員工應(yīng)用大數(shù)據(jù)的能力。

大數(shù)據(jù)分析能力不僅是技術(shù)能力，而且是管理大數(shù)據(jù)資產(chǎn)和協(xié)調(diào)運(yùn)作活動(dòng)的能力。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，企業(yè)能否利用大數(shù)據(jù)開展商業(yè)模式創(chuàng)新，取決于其整合、利用和洞察大數(shù)據(jù)的能力［4］。相關(guān)研究表明，大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以有力推動(dòng)創(chuàng)新成果商業(yè)化（楊世宏和董曉宏，2023）。因此，基于Alnuaimi等［9］的研究成果，本文將大數(shù)據(jù)分析能力劃分為大數(shù)據(jù)技術(shù)能力與大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力兩個(gè)維度。一方面，本文基于資源編排視角，將大數(shù)據(jù)分析能力劃分為技術(shù)和應(yīng)用兩個(gè)維度，揭示企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能力挖掘數(shù)據(jù)信息并利用大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力合理利用數(shù)據(jù)信息的動(dòng)態(tài)過程，契合資源編排理論；另一方面，沿襲了Alnuaimi等［9］的研究成果，上述維度劃分方式能夠體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)應(yīng)用的動(dòng)態(tài)性和變革性等特征。

大數(shù)據(jù)技術(shù)能力與大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力是企業(yè)基于大數(shù)據(jù)對(duì)組織內(nèi)部資源和能力進(jìn)行整合、重構(gòu)的重要環(huán)節(jié)。其中，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力強(qiáng)調(diào)通過整合內(nèi)外部原始數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)分析［9］，從中獲取獨(dú)特的市場洞察力以提供決策支持，能夠揭示企業(yè)依托大數(shù)據(jù)構(gòu)建資源組合對(duì)內(nèi)部資源結(jié)構(gòu)化的影響過程；大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力強(qiáng)調(diào)通過管理者的管理技能以及員工數(shù)據(jù)技能，將獲取的洞察力嵌入組織生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)［2］，從而優(yōu)化企業(yè)資源捆綁化與資源杠桿化過程。

1.2 動(dòng)態(tài)能力

動(dòng)態(tài)能力是指企業(yè)在動(dòng)蕩環(huán)境中整合、建立以及重新配置內(nèi)部和外部資源以培育組織適應(yīng)性的能力［10］，包括感知、抓住和轉(zhuǎn)化3個(gè)維度［11］?，F(xiàn)有研究大多基于過程觀、職能觀、慣例觀、能力層級(jí)觀展開討論［12］。Teece［13］將動(dòng)態(tài)能力劃分為低階動(dòng)態(tài)能力與高階動(dòng)態(tài)能力。低階動(dòng)態(tài)能力包括企業(yè)對(duì)現(xiàn)有普通能力的調(diào)整和重組，以及對(duì)新能力的培育。此外，他指出，由“感知、抓住、轉(zhuǎn)化”三維度構(gòu)成的動(dòng)態(tài)能力是高階動(dòng)態(tài)能力。基于Teece［13］的研究成果，本文將由感知能力、抓住能力和重新配置能力3維度構(gòu)成的動(dòng)態(tài)能力界定為能力層級(jí)觀框架中的高階動(dòng)態(tài)能力（High-order dynamic capabilities），該能力可以修改組織普通能力或低階動(dòng)態(tài)能力（Low-order dynamic capabilities）［6］。

Ciampi等［2］指出，大數(shù)據(jù)分析能力是低階動(dòng)態(tài)能力，可以通過促進(jìn)高階動(dòng)態(tài)能力提升價(jià)值創(chuàng)造水平。借鑒上述觀點(diǎn)，本文將大數(shù)據(jù)分析能力視為低階動(dòng)態(tài)能力。如果企業(yè)僅具備大數(shù)據(jù)分析能力，而不具備從大數(shù)據(jù)中提煉信息、感知機(jī)會(huì)、抓住機(jī)會(huì)，進(jìn)而重新配置現(xiàn)有資源的能力，就無法實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新。換言之，企業(yè)需要將大數(shù)據(jù)分析能力提升為高階動(dòng)態(tài)能力。因此，能力層級(jí)觀可為大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新影響的研究提供切入點(diǎn)。

1.3 商業(yè)模式創(chuàng)新

商業(yè)模式創(chuàng)新作為顛覆性創(chuàng)新范式，是指企業(yè)對(duì)現(xiàn)有資源基礎(chǔ)進(jìn)行調(diào)整、重組的持續(xù)性資源變革過程（張璐等，2019）。過程視角下，商業(yè)模式創(chuàng)新可解釋為由諸多相互聯(lián)系活動(dòng)構(gòu)成的業(yè)務(wù)體系，包括價(jià)值鏈活動(dòng)、顧客選樣、產(chǎn)品或服務(wù)選擇等，能夠描述企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造、獲取、傳遞過程［14］；商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)視角下，商業(yè)模式創(chuàng)新表現(xiàn)為交易活動(dòng)體系中的交易內(nèi)容、交易結(jié)構(gòu)與交易治理機(jī)制等要素重組及優(yōu)化過程［5］，包括新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新和效率型商業(yè)模式創(chuàng)新。

隨著大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展，制造企業(yè)有機(jī)會(huì)利用上述技術(shù)開辟新的市場，并重新思考現(xiàn)有收入模式與成本架構(gòu)［2］。此外，基于熊彼特創(chuàng)新理論與交易成本理論，本文根據(jù)價(jià)值創(chuàng)造來源將商業(yè)模式創(chuàng)新劃分為新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新與效率型商業(yè)模式創(chuàng)新［［5，15］。新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新是指在商業(yè)活動(dòng)參與者間構(gòu)建新的經(jīng)濟(jì)交流方式，本質(zhì)上是基于新的聯(lián)系方式、交易機(jī)制、治理形式等商業(yè)模式構(gòu)成要素，將更大范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)行為主體聯(lián)結(jié)起來；效率型商業(yè)模式創(chuàng)新是指通過采取措施提高交易網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各參與者的交易效率，目的是降低各方交易成本與復(fù)雜程度。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，商業(yè)模式創(chuàng)新成為企業(yè)創(chuàng)新主體和載體，有助于企業(yè)獲取超額租金，從而獲得可持續(xù)競爭優(yōu)勢。

1.4 大數(shù)據(jù)背景下的資源編排

數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，我國新興商業(yè)模式相繼涌現(xiàn)。大數(shù)據(jù)的流動(dòng)性、外生性使得傳統(tǒng)資源的VRIN屬性模糊，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)資源的位置壁壘逐漸消失。因此，數(shù)據(jù)資源動(dòng)態(tài)管理及配置機(jī)制成為企業(yè)通過大數(shù)據(jù)資源與能力協(xié)奏創(chuàng)造價(jià)值的關(guān)鍵。結(jié)合資源管理過程思想與資產(chǎn)編排協(xié)同思想［16］，資源編排理論認(rèn)為，資源構(gòu)建、捆綁和利用是企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造并獲得競爭優(yōu)勢的有力支撐，其主要包括3個(gè)動(dòng)態(tài)演化過程［17］，具體如下：資源結(jié)構(gòu)化，是指企業(yè)通過獲取、積累和剝離資源形成資源組合；資源捆綁化，是指企業(yè)通過穩(wěn)定、豐富和開拓資源組合構(gòu)建新的能力或改變現(xiàn)有能力；資源杠桿化，是指企業(yè)利用資源、能力和特定市場機(jī)會(huì)為客戶創(chuàng)造價(jià)值。以上3個(gè)維度并非并列關(guān)系而是順承關(guān)系，三者貫穿于組織資源編排行為過程中。基于資源編排理論，對(duì)資源進(jìn)行有效管理，加快資源—能力—價(jià)值創(chuàng)造轉(zhuǎn)化，才是將資源轉(zhuǎn)化為持續(xù)競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵步驟［16］。數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，商業(yè)模式創(chuàng)新是組織基于數(shù)字資源形成的能力驅(qū)動(dòng)內(nèi)外部資源編排，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式架構(gòu)各要素變動(dòng)的連續(xù)過程。綜上所述，基于資源編排理論的“資源—能力—價(jià)值創(chuàng)造”動(dòng)態(tài)演化框架是探討大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新影響機(jī)制的有效工具。

2 理論假設(shè)

2.1 大數(shù)據(jù)分析能力與商業(yè)模式創(chuàng)新

資源編排視角下，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力通過賦能組織一系列資源編排行為對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新產(chǎn)生影響。

基于資源編排視角，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響主要通過資源結(jié)構(gòu)化機(jī)制實(shí)現(xiàn)，具體包括：①從企業(yè)內(nèi)部及外部環(huán)境中獲取必要資源；②剝離與企業(yè)發(fā)展無關(guān)的無用資源，進(jìn)而降低成本。

一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力有助于企業(yè)通過獲取內(nèi)外部資源和信息實(shí)現(xiàn)新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新，具體而言：借助大數(shù)據(jù)技術(shù)能力，企業(yè)從外部利益相關(guān)者處獲取戰(zhàn)略資源并建立內(nèi)部知識(shí)庫，以此在交易網(wǎng)絡(luò)中與合作伙伴構(gòu)建全新的聯(lián)結(jié)關(guān)系。大數(shù)據(jù)技術(shù)能力可以幫助企業(yè)依托內(nèi)外部數(shù)據(jù)了解前沿生產(chǎn)技術(shù)，進(jìn)而先于競爭對(duì)手洞察市場需求（曾鏘，2019），有利于企業(yè)開辟新的市場，并由此提出新的價(jià)值主張。大數(shù)據(jù)技術(shù)能力可以幫助制造企業(yè)深入搜尋市場主體信息［17］，突破行業(yè)信息壟斷，進(jìn)而在交易網(wǎng)絡(luò)中擁有更高的自主權(quán)、議價(jià)權(quán)，并依托交易內(nèi)容、交易機(jī)制聯(lián)結(jié)多元化合作伙伴，更新交易網(wǎng)絡(luò)治理機(jī)制，實(shí)現(xiàn)新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新。

另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力幫助企業(yè)通過剝離無效資源、降低成本實(shí)現(xiàn)效率型商業(yè)模式創(chuàng)新，具體而言：大數(shù)據(jù)技術(shù)能力有助于企業(yè)構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，進(jìn)而降低資源搜尋、獲取成本。動(dòng)蕩環(huán)境下，相較于內(nèi)部資源開發(fā)行為，外部資源內(nèi)化行為的不確定性風(fēng)險(xiǎn)更?。?8］。借助基于客觀數(shù)據(jù)的洞察力，企業(yè)可以從供求關(guān)系中了解市場需求偏好，進(jìn)而剝離無效資源，將生產(chǎn)資源有效轉(zhuǎn)化為市場需要的產(chǎn)品或服務(wù)。企業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析可以深入挖掘現(xiàn)有資源價(jià)值，及時(shí)發(fā)現(xiàn)衰退業(yè)務(wù)，通過激活內(nèi)部資源剝離程序優(yōu)化業(yè)務(wù)的成本結(jié)構(gòu)與交易模式，進(jìn)而提高企業(yè)交易效率，實(shí)現(xiàn)效率型商業(yè)模式創(chuàng)新。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H1a：大數(shù)據(jù)技術(shù)能力對(duì)企業(yè)新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新具有正向影響；

H1b：大數(shù)據(jù)技術(shù)能力對(duì)企業(yè)效率型商業(yè)模式創(chuàng)新具有正向影響。

基于資源編排理論，大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力越強(qiáng)，企業(yè)越能將大數(shù)據(jù)資源與其它資源進(jìn)行整合，進(jìn)而構(gòu)建獨(dú)特、不可模仿、不可替代的資源束，實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值創(chuàng)造。這一過程體現(xiàn)出資源捆綁化與資源杠桿化思想。

對(duì)于新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新而言，大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)資源柔性配置，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)資源與其它生產(chǎn)性資源的最佳組合，為客戶提供多元化價(jià)值主張，從而促進(jìn)制造企業(yè)創(chuàng)新能力躍遷升級(jí)（許暉和張海軍，2016）。企業(yè)通過對(duì)大數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化利用促進(jìn)流程與業(yè)務(wù)創(chuàng)新，進(jìn)而調(diào)整自身商業(yè)模式架構(gòu)以實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部商業(yè)要素動(dòng)態(tài)匹配，加快產(chǎn)品、服務(wù)研發(fā)過程，拓寬業(yè)務(wù)渠道和收入來源，實(shí)現(xiàn)新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新。對(duì)于效率型商業(yè)模式創(chuàng)新而言，大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)跨部門和跨邊界的信息溝通與資源共享，拓展資源整合、利用深度與廣度，促進(jìn)內(nèi)部生產(chǎn)性資源向終端產(chǎn)品轉(zhuǎn)化，從而降低生產(chǎn)經(jīng)營過程中的隱性成本。管理者及員工通過協(xié)調(diào)、應(yīng)用數(shù)據(jù)資源促進(jìn)隱性知識(shí)在組織內(nèi)部流通［19］，強(qiáng)化企業(yè)對(duì)新穎性信息、知識(shí)的吸收能力并降低此類知識(shí)在組織內(nèi)部流動(dòng)成本。企業(yè)所處交易網(wǎng)絡(luò)中存在大量松散耦合的正式與非正式協(xié)作關(guān)系，大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力可以幫助企業(yè)與外部交易伙伴實(shí)現(xiàn)資源協(xié)調(diào)配置，強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的承諾與信任，降低資源交易成本，緩解信息不確定性、復(fù)雜性等問題［9］。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H2a：大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)企業(yè)新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新具有正向影響；

H2b：大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)企業(yè)效率型商業(yè)模式創(chuàng)新具有正向影響。

2.2 大數(shù)據(jù)分析能力與動(dòng)態(tài)能力

基于資源編排視角，大數(shù)據(jù)分析能力可以驅(qū)動(dòng)企業(yè)資源編排行為，將具有自生長性、可供性的大數(shù)據(jù)資源與企業(yè)其它資源進(jìn)行整合，進(jìn)而提升企業(yè)高階動(dòng)態(tài)能力［20］。

一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力可以幫助企業(yè)洞悉外部環(huán)境變化，挖掘市場新需求以及潛在風(fēng)險(xiǎn)。首先，基于大數(shù)據(jù)分析的洞察力可以幫助企業(yè)準(zhǔn)確了解環(huán)境變化并抓住潛在商業(yè)機(jī)會(huì)，對(duì)市場進(jìn)行重新定位，進(jìn)而強(qiáng)化自身感知能力［7］。同時(shí)，基于大數(shù)據(jù)分析的洞察力能夠提高企業(yè)對(duì)資源有效性的掌控度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)資源結(jié)構(gòu)化。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力可以幫助企業(yè)捕獲外界機(jī)會(huì)、實(shí)現(xiàn)內(nèi)外部資源互補(bǔ)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)資源捆綁，通過構(gòu)建特有的資源束提高企業(yè)對(duì)市場機(jī)會(huì)的捕獲能力。最后，借助基于大數(shù)據(jù)分析的洞察力，企業(yè)能夠及時(shí)感知外部環(huán)境變化，通過提升環(huán)境應(yīng)對(duì)能力，重新資源配置。此外，Schilke等［12］研究表明，大數(shù)據(jù)分析這一數(shù)字技術(shù)被認(rèn)為是促進(jìn)組織動(dòng)態(tài)能力發(fā)展的重要因素。

另一方面，大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力可以幫助企業(yè)有效嵌入業(yè)務(wù)流程，擴(kuò)大組織決策范圍，從而制定更多解決方案。首先，借助抽象的洞察力，企業(yè)能夠把握大數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)窗口，提升知識(shí)對(duì)市場機(jī)會(huì)的捕捉能力。其次，借助管理者的大數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗(yàn)，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)資源統(tǒng)籌，解決各部門間的數(shù)據(jù)孤島問題，加強(qiáng)各部門對(duì)解決方案的執(zhí)行落實(shí)。在此過程中，企業(yè)能夠及時(shí)剝離資源利用率低下的業(yè)務(wù)，通過優(yōu)化資源結(jié)構(gòu)對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式和資源進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)而強(qiáng)化組織資源配置能力，最終強(qiáng)化動(dòng)態(tài)能力。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H3：大數(shù)據(jù)分析能力（低階）對(duì)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力（高階）具有正向影響。

H3a：大數(shù)據(jù)技術(shù)能力對(duì)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力具有正向影響；

H3b：大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力具有正向影響。

2.3 動(dòng)態(tài)能力的中介作用

現(xiàn)有相關(guān)研究認(rèn)為，企業(yè)動(dòng)態(tài)能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新具有積極影響［13］。一方面，動(dòng)蕩數(shù)字環(huán)境下，借助動(dòng)態(tài)能力，企業(yè)通過減少路徑依賴并更新組織慣例突破資源困境，從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新［21］。因此，借助動(dòng)態(tài)能力企業(yè)能夠破除內(nèi)部剛性和惰性并整合內(nèi)部決策行為，發(fā)揮大數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢。另一方面，考慮到大數(shù)據(jù)的時(shí)效性，以及將洞察力轉(zhuǎn)化為可操作性方案的難度（曾鏘，2019），機(jī)會(huì)窗口稍縱即逝。借助動(dòng)態(tài)能力，企業(yè)能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別并捕捉稍縱即逝的機(jī)會(huì)。當(dāng)擁有較強(qiáng)的大數(shù)據(jù)分析能力時(shí)，企業(yè)能夠快速將數(shù)字資源轉(zhuǎn)化為知識(shí)資源，更好地將現(xiàn)有資源與潛在商業(yè)機(jī)會(huì)匹配，從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新。

基于大數(shù)據(jù)分析的洞察力可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)外部戰(zhàn)略資源獲?。ㄙ嚂詿@等，2023）。資源是組織能力發(fā)展的基礎(chǔ)，能力是資源形成和演化方向［22］。因此，企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)對(duì)現(xiàn)有資源組合進(jìn)行拓展、利用過程中，通過優(yōu)化和重構(gòu)資源組合推動(dòng)動(dòng)態(tài)能力發(fā)展［23］，提升自身對(duì)環(huán)境和技術(shù)的認(rèn)知能力，進(jìn)而在市場生態(tài)中創(chuàng)造新的商業(yè)價(jià)值，最終實(shí)現(xiàn)新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新。企業(yè)可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)能力獲取、分析、整合內(nèi)外部數(shù)據(jù)并獲取有價(jià)值的知識(shí)，洞察市場機(jī)遇與潛在風(fēng)險(xiǎn)。借助基于大數(shù)據(jù)分析的洞察力，企業(yè)能夠比競爭對(duì)手更快地感知、捕獲機(jī)會(huì)，進(jìn)而創(chuàng)造價(jià)值。由于大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，以及大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)匱乏，企業(yè)難以將有價(jià)值的經(jīng)濟(jì)信息應(yīng)用于組織運(yùn)營生產(chǎn)流程中［24］。一方面，組織需要借助動(dòng)態(tài)能力突破對(duì)原有業(yè)務(wù)流程的路徑依賴，變革現(xiàn)有組織架構(gòu)、資源配置模式、運(yùn)營流程及慣例［12］；另一方面，組織需要借助基于大數(shù)據(jù)分析的洞察力加快各層級(jí)業(yè)務(wù)流程融合，實(shí)現(xiàn)新技術(shù)應(yīng)用、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)變革以及管理流程優(yōu)化等（曾萍等，2016）。因此，本文出以下假設(shè)：

H4：動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)分析能力與新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新間發(fā)揮中介作用。

H4a：動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)能力與新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新間發(fā)揮中介作用；

H4b：動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力與新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新間發(fā)揮中介作用。

基于大數(shù)據(jù)分析的洞察力可以幫助企業(yè)高效獲取互補(bǔ)性資源，進(jìn)而提高企業(yè)行動(dòng)效率以及資源存量（劉新梅等，2017）。此外，企業(yè)可以借助大數(shù)據(jù)分析能力獲取龐雜數(shù)據(jù)中的社會(huì)、商業(yè)信息并將其融入商業(yè)模式變革中，進(jìn)而提高問題解決能力并降低交易成本，實(shí)現(xiàn)效率型商業(yè)模式創(chuàng)新。較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)能力可以幫助企業(yè)保持對(duì)外部信息的敏感性，有助于企業(yè)消化所獲取的有價(jià)值信息，進(jìn)而通過調(diào)整資源配置變革現(xiàn)有業(yè)務(wù)、服務(wù)以及業(yè)務(wù)伙伴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新（曾萍等，2016；龐長偉等，2021）。動(dòng)態(tài)能力可以幫助企業(yè)協(xié)調(diào)現(xiàn)有資源，拓寬資源行動(dòng)路徑，激活內(nèi)外部資源［21-22］，通過擺脫組織惰性、更新原有組織慣例實(shí)現(xiàn)資源與能力協(xié)奏，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)商業(yè)模式架構(gòu)中各要素優(yōu)化重組［25］，提高企業(yè)與業(yè)務(wù)伙伴交易效率。因此，本文提出如下假設(shè)：

H5：動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)分析能力與效率型商業(yè)模式創(chuàng)新間發(fā)揮中介作用。

H5a：動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)能力與效率型商業(yè)模式創(chuàng)新間發(fā)揮中介作用；

H5b：動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力與效率型商業(yè)模式創(chuàng)新間發(fā)揮中介作用。

綜上所述，本文構(gòu)建概念模型如圖1所示。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)收集

本文通過問卷調(diào)研方式收集數(shù)據(jù)，選擇2016—2021年長三角地區(qū)制造企業(yè)作為調(diào)查樣本，制造企業(yè)劃分依據(jù)為2019年國家統(tǒng)計(jì)局修訂后的《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類和代碼GB/T4754-2017》。長三角地區(qū)是全國綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力最強(qiáng)、發(fā)展活力和開放程度最高的地區(qū)，該地區(qū)企業(yè)面臨的商業(yè)競爭壓力更大，商業(yè)模式創(chuàng)新程度更高。本文選擇制造企業(yè)作為研究對(duì)象的原因在于：第一，傳統(tǒng)制造企業(yè)具有轉(zhuǎn)型升級(jí)和商業(yè)模式創(chuàng)新的迫切需要［26］；第二，制造企業(yè)創(chuàng)新能力較強(qiáng)，創(chuàng)新資源豐富［27］，與商業(yè)活動(dòng)參與者交流頻繁、合作廣泛；第三，已有商業(yè)模式創(chuàng)新研究均以制造企業(yè)為對(duì)象［15，28］，本文與以往研究保持一致，能夠驗(yàn)證結(jié)論的普適性。

為了確保量表翻譯的準(zhǔn)確性，本文對(duì)MBA學(xué)員進(jìn)行預(yù)測試并結(jié)合實(shí)踐對(duì)量表中的部分題項(xiàng)進(jìn)行修正。為確保調(diào)查結(jié)果的客觀性，本文選取目標(biāo)企業(yè)中高層管理者作為問卷填寫者，后者對(duì)公司大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)流程、經(jīng)營現(xiàn)狀以及創(chuàng)新活動(dòng)情況具有深入了解。在問卷基礎(chǔ)信息部分，本文設(shè)置題項(xiàng)“貴公司利用大數(shù)據(jù)的時(shí)間”“貴公司近5年是否進(jìn)行過商業(yè)模式創(chuàng)新或者其它一系列創(chuàng)新活動(dòng)”，以便后期剔除非目標(biāo)樣本。數(shù)據(jù)正式收集時(shí)間為2021年7～10月，共發(fā)放問卷422份，回收313份，剔除作答不完整或不符合調(diào)研要求的問卷，得到有效問卷286份，問卷有效率67.77%。樣本企業(yè)基本情況如表1所示。

3.2 變量測量

在借鑒現(xiàn)有研究量表的基礎(chǔ)上，本文對(duì)題項(xiàng)進(jìn)行適當(dāng)修改，采用Likert 7點(diǎn)評(píng)分法，具體如表2所示。借鑒Gupta＆George［8］以及Mikalef等［7］的研究成果，大數(shù)據(jù)分析能力由大數(shù)據(jù)技術(shù)能力和大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力兩個(gè)維度構(gòu)成。其中，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和分析技術(shù)兩個(gè)子維度，大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力包括管理技能和員工技能兩個(gè)子維度，且大數(shù)據(jù)技術(shù)能力和大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力均被確定為二階“反映—形成”型構(gòu)念。動(dòng)態(tài)能力包括感知、抓住和重新配置3個(gè)子維度，被確定為二階“反映—形成”型構(gòu)念，其測量題項(xiàng)主要參考Wilden等［29］、Mikalef等［7］的研究成果。新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新與效率型商業(yè)模式創(chuàng)新測量題項(xiàng)主要參考Zott＆Amit［5］的研究成果。此外，考慮到企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用情況，本文將公司年齡（Year）、所有制（Ownership）和規(guī)模（Size）作為控制變量。

4 數(shù)據(jù)分析與假設(shè)檢驗(yàn)

4.1 共同方法偏差檢驗(yàn)

本文調(diào)查問卷采用現(xiàn)有研究的成熟量表，內(nèi)容表述簡潔、清晰。在數(shù)據(jù)收集過程中，向被試者表明本次調(diào)查采用匿名方式且結(jié)果僅用于學(xué)術(shù)研究，被試者可隨時(shí)退出。本文采取Harman單因素方差分析法進(jìn)行同源誤偏差檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，獲得未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的第一個(gè)因素的解釋共變量為38.068%（小于40%的標(biāo)準(zhǔn)）。因此，本研究調(diào)研數(shù)據(jù)不存在顯著同源方差問題，可進(jìn)行后續(xù)實(shí)證分析。

4.2 信度與效度檢驗(yàn)

本文采用軟件SmartPLS 3.0以及SPSS 26.0進(jìn)行信效度檢驗(yàn)與驗(yàn)證性因子分析，結(jié)果見表2和表3。表2顯示，本研究中的9個(gè)潛變量Cronbachs' α系數(shù)均大于0.7，表明各變量內(nèi)部一致性較高；各變量CR值均大于0.8，表明其組合信度較高。此外，各變量具體題項(xiàng)的因子載荷均大于0.7，AVE值均大于0.5，表明模型中的構(gòu)念聚合效度較高。由表3可知，本文中的9個(gè)構(gòu)念A(yù)VE的平方根均大于各構(gòu)念相關(guān)性系數(shù)，表明本研究結(jié)構(gòu)方程模型具有較高的區(qū)分效度。同時(shí)，本文進(jìn)一步通過交叉載荷（Cross-Loading）檢驗(yàn)測量模型的有效性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，各構(gòu)念下所對(duì)應(yīng)題項(xiàng)的因子載荷均高于上述題項(xiàng)在其它構(gòu)念下的因子載荷。由此進(jìn)一步表明，本研究在聚合效度與區(qū)分效度上具有良好表現(xiàn)，可以作進(jìn)一步假設(shè)檢驗(yàn)分析。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力、大數(shù)據(jù)技術(shù)能力和動(dòng)態(tài)能力各一階潛變量的VIF值均小于3.3（見圖2），且各一階反映型潛變量題項(xiàng)的權(quán)重均顯著（p＜0.01）。由此表明，本研究不存在嚴(yán)重多重共線性問題，二階“反映—形成”型潛變量符合結(jié)構(gòu)方程模型的估計(jì)要求。模型1（見圖3）的SRMR指標(biāo)值為0.069，NFI值為0.872；模型2（見圖4）的SRMR指標(biāo)值為0.060，NFI值為0.868。由此表明，模型1和2具有較高的擬合度（池毛毛等，2020）。同時(shí)，本文通過Blindfolding算法計(jì)算Q2值，結(jié)果顯示，動(dòng)態(tài)能力、新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新和效率型商業(yè)模式創(chuàng)新的Q2值分別為0.514、0.408、0.340，均大于0，表明本研究模型具有較強(qiáng)的預(yù)測相關(guān)性［31］。

4.3 假設(shè)檢驗(yàn)

本文采用兩階段偏最小二乘法的結(jié)構(gòu)方程模型（PLS-SEM）對(duì)理論模型與研究假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。第一階段，通過重復(fù)指標(biāo)法計(jì)算所有一階潛變量的得分；第二階段，將一階潛變量的得分代入數(shù)據(jù)集，以此作為二階潛變量的觀測指標(biāo)進(jìn)行估計(jì)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力與商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)系如圖3所示。由圖3可知，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力和大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新（新穎型和效率型）具有正向影響。大數(shù)據(jù)技術(shù)能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新（新穎型與效率型）影響的路徑系數(shù)分別為0.492、0.576，且p值均小于0.001。由此，假設(shè)H1a和假設(shè)H1b成立。大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新（新穎型和效率型）影響的路徑系數(shù)分別為0.355、0.225，且p值分別小于0.001和0.01。由此，假設(shè)H2a和假設(shè)H2b成立。

在模型1中引入動(dòng)態(tài)能力，檢驗(yàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力、動(dòng)態(tài)能力與商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)系，如圖4所示。由圖4可知，大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)動(dòng)態(tài)能力具有正向影響，路徑系數(shù)分別為0.450和0.417，且P值均小于0.001。因此，大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)動(dòng)態(tài)能力具有正向影響，假設(shè)H3a、H3b、H3成立。

表4為中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。對(duì)于新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新而言，動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新影響過程中發(fā)揮顯著中介作用（間接效應(yīng)置信區(qū)間上下限內(nèi)不包含0，且plt;0.001）。同時(shí)，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)能力（plt;0.05）、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力（plt;0.01）對(duì)新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新直接效應(yīng)的置信區(qū)間不包含0，表明動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新影響過程中發(fā)揮部分中介作用。由此，假設(shè)H4、H4a、H4b成立。對(duì)于效率型商業(yè)模式創(chuàng)新而言，動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)效率型商業(yè)模式創(chuàng)新影響過程中發(fā)揮顯著中介作用（間接效應(yīng)置信區(qū)間上下限內(nèi)不包含0，且plt;0.001）。同時(shí)，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)能力（pgt;0.05）、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力（pgt;0.05）對(duì)效率型商業(yè)模式創(chuàng)新直接效應(yīng)的置信區(qū)間包含0，表明動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)效率型商業(yè)模式創(chuàng)新影響過程中發(fā)揮完全中介作用。由此，假設(shè)H5、H5a、H5b成立。

5 結(jié)語

5.1 結(jié)論

基于能力層級(jí)觀，本文從資源編排視角探討大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新（新穎型和效率型）的影響以及動(dòng)態(tài)能力的中介作用，得出以下主要結(jié)論：

（1）大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新具有顯著正向影響，這與以往相關(guān)研究結(jié)論一致［4］。企業(yè)需要借助大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)大數(shù)據(jù)資源進(jìn)行挖掘、處理和利用，實(shí)現(xiàn)資源部署和協(xié)調(diào)，驅(qū)動(dòng)資源捆綁化，進(jìn)而基于自身經(jīng)營現(xiàn)狀和市場地位實(shí)現(xiàn)新穎型與效率型商業(yè)模式創(chuàng)新。

（2）大數(shù)據(jù)分析能力（低階）及其子維度對(duì)動(dòng)態(tài)能力（高階）具有正向影響，與部分學(xué)者的研究結(jié)論一致［1］。大數(shù)據(jù)分析能力不僅是影響大數(shù)據(jù)資源潛在價(jià)值能否被挖掘和利用的重要因素，而且是促進(jìn)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力提升的重要推動(dòng)力。

（3）動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)分析能力與商業(yè)模式創(chuàng)新（新穎型和效率型）間發(fā)揮顯著中介作用。上述結(jié)論響應(yīng)了易加斌和徐迪（2018）關(guān)于“大數(shù)據(jù)對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的作用機(jī)制”的研究倡議，是對(duì)現(xiàn)有研究的有益補(bǔ)充。具體來說，動(dòng)態(tài)能力在大數(shù)據(jù)分析能力的兩個(gè)細(xì)分維度對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新（新穎型和效率型）影響過程中發(fā)揮不同的中介作用。相較于新穎型商業(yè)模式創(chuàng)新，效率型商業(yè)模式創(chuàng)新更加強(qiáng)調(diào)因經(jīng)濟(jì)主體交易效率提升帶來的交易成本降低，而非供需層面的產(chǎn)品或服務(wù)創(chuàng)新（江積海，2015）。基于大數(shù)據(jù)分析的洞察力在嵌入組織流程時(shí)，企業(yè)需要借助動(dòng)態(tài)能力解決組織惰性和組織剛性等阻礙［25］，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)與外部環(huán)境動(dòng)態(tài)匹配。

5.2 理論貢獻(xiàn)

（1）商業(yè)模式創(chuàng)新已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下企業(yè)響應(yīng)數(shù)字環(huán)境需求的創(chuàng)新實(shí)踐。然而，對(duì)于企業(yè)如何借助已有資源和能力挖掘大數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，進(jìn)而優(yōu)化動(dòng)態(tài)資源管理過程，最終實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新這一問題，現(xiàn)有研究尚未達(dá)成共識(shí)［31］。同時(shí)，基于不同價(jià)值創(chuàng)造視角探討商業(yè)模式創(chuàng)新前因的相關(guān)研究匱乏［15］?；谫Y源編排理論，本文探討大數(shù)據(jù)分析能力與商業(yè)模式創(chuàng)新（新穎型和效率型）的關(guān)系，揭示動(dòng)態(tài)能力在其中的中介作用，打開了“資源—能力—?jiǎng)?chuàng)新結(jié)果”過程的“黑箱”，進(jìn)一步豐富了大數(shù)據(jù)分析能力與商業(yè)模式創(chuàng)新關(guān)系研究，拓展了這一因果關(guān)系鏈的作用機(jī)制。

（2）本文基于能力層級(jí)觀和資源編排框架，揭示了大數(shù)據(jù)分析能力與動(dòng)態(tài)能力間的層級(jí)差異，回應(yīng)了學(xué)者們對(duì)大數(shù)據(jù)分析能力與動(dòng)態(tài)能力關(guān)系研究的呼吁［1-2］。本文通過揭示動(dòng)態(tài)能力的中介作用，解釋了為何大量企業(yè)無法通過利用大數(shù)據(jù)賦能創(chuàng)新活動(dòng)這一問題（Wu等，2020），檢驗(yàn)了大數(shù)據(jù)技術(shù)能力、大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對(duì)企業(yè)動(dòng)態(tài)能力的正向影響［16］，拓展了組織動(dòng)態(tài)能力前因研究，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下企業(yè)動(dòng)態(tài)能力構(gòu)建提供了理論依據(jù)。

5.3 管理啟示

（1）企業(yè)需要重視數(shù)據(jù)資源，利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化自身資源配置。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，企業(yè)管理者需要精確識(shí)別商業(yè)模式創(chuàng)新所需資源，充分挖掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，從而提高商業(yè)模式創(chuàng)新成功率。

（2）在大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)施過程中，企業(yè)需要根據(jù)自身商業(yè)模式，統(tǒng)籌大數(shù)據(jù)技術(shù)能力和大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力培育工作。只注重大數(shù)據(jù)技術(shù)能力而忽略大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力會(huì)導(dǎo)致資源浪費(fèi)；只注重大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力而忽略大數(shù)據(jù)技術(shù)能力會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)資源轉(zhuǎn)化效率低下。

（3）企業(yè)需要適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)新環(huán)境，重視動(dòng)態(tài)能力培育。企業(yè)應(yīng)充分發(fā)揮動(dòng)態(tài)能力在弱化核心剛性、減少路徑依賴、更新組織慣例方面的作用，積極培育自身感知能力、資源獲取及轉(zhuǎn)化能力，選擇適應(yīng)市場需求的商業(yè)模式，進(jìn)而構(gòu)建核心競爭優(yōu)勢。

5.4 不足與展望

本文存在以下不足：第一，本研究主要探討組織內(nèi)部因素大數(shù)據(jù)分析能力對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響，未考慮組織外部因素對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響，如大數(shù)據(jù)政策環(huán)境、大數(shù)據(jù)隱私等。第二，本研究主要通過問卷開展實(shí)證研究，未來可以通過案例分析、模擬仿真等方法對(duì)結(jié)論加以驗(yàn)證。第三，研究樣為長三角地區(qū)制造企業(yè)，具有一定的特殊性和局限性，在一定程度上會(huì)影響結(jié)論的普適性。未來可以選擇其它行業(yè)企業(yè)或其它地區(qū)企業(yè)，進(jìn)一步對(duì)本文概念模型及假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。最后，未來可以基于技術(shù)擴(kuò)散、組織慣性等視角，進(jìn)一步探討大數(shù)據(jù)分析能力與商業(yè)模式創(chuàng)新間的權(quán)變因素。

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責(zé)任編輯

（責(zé)任編輯：張 悅）

英文標(biāo)題

Big Data Analysis Capability， Dynamic Capability and Business Model Innovation for Manufacturing Enterprises：The Perspective of Resource Orchestration

英文作者

Chen Yantai1，2， Lyu Zuqing1， Hu Xuhui1， Xie Zaiyang1

英文作者單位

（ 1. School of Management， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310023， China；2. Research Center for Digital Innovation and Global Value Chain Upgrading， Zhejiang Gongshang University， Hangzhou 310018， China）

英文摘要

Abstract：Manufacturing is essential for the national economy， and promoting the high-quality development of the manufacturing industry is the core content of China's high-quality economic development. In the era of the digital economy， the industry environment is complex and changeable， and a series of excellent business models accompanied by deep digitalization have become an important source of competitiveness for current manufacturing enterprises. Manufacturing companies must carry out business model disruption innovation through innovative value networks and restructuring transaction systems to avoid their own erosion in the process of global economic transformation. In this context， exploring the path of business model innovation in manufacturing enterprises has great theoretical and practical significance for the high-quality development of China's economy.

As an important factor in production， the potential and value of big data are increasingly prominent. Enterprises need to have big data analysis capabilities to obtain sustainable competitive advantages. Domestic and foreign scholars have conducted relevant research on the relationship between business model innovation and big data analysis capabilities， but there are still some deficiencies. First， from the perspective of impact mechanism， there are not many empirical studies on the mechanism of big data analysis capabilities on business model innovation， which is obviously not conducive to enterprises mining the value of big data and implementing innovative activities. Second， from the perspective of the evolution of big data analysis capabilities， early studies regarded big data analysis capabilities as an organizational capability， while recent studies have pointed out that big data analysis capabilities are a low-order dynamic capability that can positively promote high-order dynamic capabilities， but relevant empirical evidence is still lacking. Third， from the perspective of research， existing research mainly starts from the perspective of traditional theories such as dynamic ability theory， learning orientation theory， and institutional theory. In addition， as the latest cutting-edge theoretical tool of strategic management， resource orchestration theory emphasizes that in a dynamic environment， enterprises need to continuously orchestrate key resources and use these resources to create value so as to obtain sustainable competitive advantages. Resource orchestration is viewed as an important condition for enterprises to achieve business model innovation， so the perspective of resource orchestration provides a new entry point for studying the relationship between big data analysis capabilities and business model innovation. Fourth， from the perspective of the division of business model innovation dimensions， most scholars regard business model innovation as a single-dimensional concept and explore the relationship between it and big data analysis capabilities. However， according to Schumpeter's innovation theory and transaction cost theory， business model innovation can be divided into \"novel attributes\" and \"efficiency attributes\" according to the sources of value creation. In summary， the current research has not yet explored the relationship between big data analysis capabilities and \"novel\" and \"efficiency\" business model innovation from the perspective of capability hierarchy and resource orchestration， and the \"black box\" of its impact process remains closed.

In this study， manufacturing enterprises with big data application practices that had carried out innovative activities in the five years from 2016 to 2021 in the Yangtze River Delta region are selected as the survey sample， and data collected through questionnaire survey is used for the empirical test through PLS structure equation. The results show that the big data technology capability and big data application capability have a promoting effect on the innovation of novel and efficient business models. In the relationship between the two sub-dimensions of big data analysis capability and novel business model innovation， dynamic capabilities play some mediating roles. In the relationship between the two sub-dimensions of big data analysis capability and efficient business model innovation， dynamic capabilities play a complete mediating role.

In conclusion， this study deepens the mechanism of big data analysis capability on business model innovation from the perspective of resource orchestration and capability hierarchy， examines the important intermediary mechanism of dynamic capability， expands the research on the antecedents of organizational dynamic capability， and also provides a theoretical basis for the construction of enterprise data-driven dynamic capability in the era of the digital economy. The conclusions have important management enlightenment for how Chinese manufacturing enterprises can effectively carry out business model innovation in the digital economy.

英文關(guān)鍵詞

Key Words：Big Data Analysis Capability; Resource Orchestration; Dynamic Capability; Business Model Innovation

收稿日期

收稿日期：2023-04-17 "修回日期：2023-06-11

基金項(xiàng)目

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（72032008）；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（72302220）；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（22YJC630168）；浙江省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（LQ22G020007）

作者簡介

作者簡介：陳衍泰（1979-），男，福建尤溪人，博士，浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，浙江工商大學(xué)數(shù)字創(chuàng)新與全球價(jià)值鏈升級(jí)研究中心教授，研究方向?yàn)閯?chuàng)新管理、戰(zhàn)略管理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略等；呂祖慶（1999-），男，江西鄱陽人，浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)新、數(shù)字化轉(zhuǎn)型；胡旭輝（1998-），男，山東臨沂人，浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型、商業(yè)模式創(chuàng)新；謝在陽（1992-），女，福建福州人，博士，浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院講師，研究方向?yàn)槠髽I(yè)戰(zhàn)略管理、大數(shù)據(jù)與創(chuàng)新管理。本文通訊作者：胡旭輝。