环境扫描、信息加工与商业模式创新性

邵月婷 孙秀梅

摘要：基于认知视角，利用142份新创企业问卷调查数据，通过整合环境扫描与信息加工两类认知活动，运用实证分析验证环境扫描对商业模式创新性的作用关系及信息加工对该关系的调节效应。研究发现：跨行业扫描与扫描努力度均显著正向影响商业模式创新性；创新型信息加工方式与分析型信息加工方式对“跨行业扫描-商业模式创新性”及“扫描努力度-商业模式创新性”这两种关系均具有U型调节作用。

关键词：环境扫描；信息加工；商业模式创新性

中图分类号：G270文献标识码： ADOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2021.04.005

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0引言

创新性商业模式的迅速发展可以提高新创企业的存活率，为新创企业的发展提供新思路。自此，“如何设计出创新性的商业模式”的问题日益受到重视。对于该问题的解答，现有研究主要有两类视角。第一类可称为资源视角研究，将商业模式定位于企业配置资源来开发创业机会的工具[1]，认为创新性的商业模式源于创业者的创造性资源配置活动。如：Halme等[2]通过案例研究，分析跨国公司的内部创业者在资源稀缺的情况下，利用资源拼凑策略来为低收入市场开发出包容性商业模式的过程机制；Mehrizi等[3]基于组织学习理论，分析了企业通过忘却学习来重组资源进而实现商业模式创新的过程。第二类可称为认知视角研究，将商业模式定位于企业开展业务经营活动的认知模板[4]，认为创新性的商业模式是创业者经由独特认知活动构思出来的。如：Battistella等[5]研究发现，创业者开展意义建构活动，在主观上为商业模式赋予原生性新意义更有可能带来颠覆性商业模式；Martins等[4]则探讨在缺少外部环境震荡的情境下，创业者通过开展类比推理与概念连接两种原生性认知活动，主动设计出创新性的商业模式的过程。

社会心理学中的个体行为由认知引导[6]，创造性资源配置活动实际上是独特认知活动的结果，从认知视角进行研究可以更本质揭示创新性的商业模式设计机制。目前这方面的研究仍处于起步阶段，有较大的完善空间。环境扫描与信息加工作为两种最基本认知活动[7]，学者们大多在分析信息加工活动，很少关注搜集环境信息活动，研究成果不能完整解释商业模式设计机制。同时，创新与創业研究学者提出实现创新的重要路径是扫描环境信息并在头脑中加工成新知识[8-9]。综上所述，本文关注环境扫描和信息加工两种认知活动，将现实问题转化为“环境扫描如何影响商业模式创新性”及“信息加工如何调节这种影响作用”两个理论问题并进行实证分析，以研究认知活动对商业模式设计的影响机制。

1理论基础与研究假设

1.1环境扫描与商业模式创新性

环境扫描是企业搜集外部环境事件状态与变化趋势信息的活动[9]。环境扫描活动在创新研究领域主要关注两方面：一方面强调新知识输入，关注跨越行业边界开展环境扫描活动的程度[9]；另一方面强调有限认知资源分配，关注相对于其他工作，个体开展环境扫描活动的努力程度[10]。本文从这两方面着手，探讨“跨行业扫描”与“扫描努力度”对商业模式创新性的影响关系。

1.1.1跨行业扫描与商业模式创新性

根据创新领域学者的观点[9]，创业者在行业外开展环境扫描活动时会积累丰富的新知识储备，这些知识有助于提升他们的创新意向，使其更有可能设计出创新性的商业模式。具体来说：

一方面，从行业外所获得的新信息为创业者提供了认识商业模式的新视野，这会使创业者倾向于将新的信息连接到已有的知识结构中，进而构建起全新的商业模式设计方案[4，10]。对新信息与旧知识加以连接并不是一件轻松的工作，由于跨行业扫描无法提供给创业者相关度高的信息，使他们难以获得进行简化决策的机会，因而类比推理、概念连接等创造性决策方式往往是创业者了解环境需求，并据此构思商业模式的唯一可行方式，这极有可能带来创新性的商业模式[4，11]。相反，当创业者聚焦于关注行业内熟悉信息时，他们会忽略其他行业的商业模式信息，不利于替代行业内主流商业模式方案的开发，并且创业者容易依赖现有的商业模式，形成惯性认知，这都将约束创业者设计创新性的商业模式的意愿与能力[12]。

另一方面，跨行业扫描会提供给创业者诸多新颖信息与设计视野，使他们有机会去广泛了解其他行业的商业模式，并能够认清行业内主流商业模式存在的不足及修正的机会，质疑主流模式存在的合理性，摆脱对该主流模式“神话”般地位的认识[13]。进一步，借助新信息的输入，创业者可以开发出能够替代行业内主流商业模式的可行方案，追求高额利益会驱使其抛弃主流模式，设计出创新性的商业模式[4]。

基于上述分析，提出如下假设：

H1a：跨行业扫描正向影响商业模式创新性。

1.1.2扫描努力度与商业模式创新性

当创业者更努力地开展环境扫描活动时，不仅能够增加可供选择的商业模式设计方案数量，而且还有助于提升自身从信息中提炼出新颖知识的机率，这都会使他们更倾向于设计出创新性的商业模式。具体来说：

一方面，当创业者努力开展环境扫描活动时，意味着他们会为环境扫描活动分配更多的认知资源，这种分配能够有效降低因有限的认知资源而出现的认知偏差[10]。认知偏差的降低使得创业者系统分析不同来源信息，开发出多种可行商业模式设计方案成为可能，而随着可选择方案的增加，创业者也更有可能设计出创新性的商业模式[14-15]。Martins等[4]指出要想生成新商业模式设想，创业者除了需认清行业内主流商业模式之外，还应当努力关注与分析行业外的商业模式实践，创造性地将这些行业外实践应用到所在行业之中。因此，创业者努力开展环境扫描活动，会因可选择的设计方案的增多而很有可能设计出创新性的商业模式。

另一方面，创新研究学者普遍认同，当个体努力开展环境扫描活动时，他们采用创造性信息加工方式的意愿也会增强[7]，从而更容易发现新知识。Fiet[16]则进一步指出，积极的环境扫描可为随后的创造性信息加工活动提供丰富的信息素材，有利于个体开发出新的商业机会。因此，提高环境扫描活动努力程度使得创业者更有可能设计出创新性的商业模式。

基于上述分析，提出如下假设：

H1b：扫描努力度正向影响商业模式创新性。

1.2信息加工的调节作用

信息加工是指个体对搜集到的信息加以归纳、解释与总结，从而发现新知识及对事物形成新结论的活动过程[7]，也被称为思维方式[17]、认知风格[18]等。结合Sadler-Smith[18]的观点，信息加工可区分为创新型与分析型两种方式，本文将分析这两种方式对环境扫描与商业模式创新性关系的调节作用。

1.2.1创新型信息加工方式的调节作用

创新型信息加工方式主要体现为注重从整体视角看待事件与事物，倾向于采用非常规方式来发掘不同信息之间的关联[17-18]。

跨行业扫描以搜集种类繁多的多行业信息为主要特征，通过抽象归纳方式对信息进行概念化处理是保证从信息中提炼出新知识的主要手段之一。当创业者采用创新型信息加工方式的程度较低时，他们往往只能从表面上分析不同行业来源信息的相似度，很难发现这些信息在内在结构层面所具有的深层次联系[11，19]，这会导致他们将行业外信息直接视为无效信息而加以忽视，不利于设计出创新性的商业模式。相反，当创业者采用创新型信息加工方式的程度较高时，他们往往不局限于已有认识来解决问题，而是乐于在思考过程中引入新信息，并将它们与旧的信息加以创造性连接，从而更深层地理解新信息在解决问题过程中的价值，开发出十分新颖的问题解决方案[19]。Martins等[4]认为，较为积极地从行业内外搜集环境信息，能够为有效开展类比推理与概念组合两种创造性信息加工活动提供丰富的信息素材，使创业者能够较为容易地发现新信息与旧知识之间的连接点，并设计出高创新性商业模式。

提升环境扫描活动的努力程度会带给创业者海量信息，从整体上对这些信息加以分类归置是发现有价值信息的有效方式之一。当创业者采用创新型信息加工方式的程度比较低时，由于无法系统把握信息之间的内在联系，因而不可避免会遗漏诸多关键信息。受认知偏差影响，与行业内主流商业模式相关的信息将得到较多关注，而行业外信息则会因不熟悉而被忽视[20]。这意味着，创业者环境扫描努力程度越高，行业内主流商业模式被認可的程度也将越高，也就越不可能设计出创新性的商业模式。相反，当创业者采用创新型信息加工方式的程度比较高时，他们能在头脑中形成一个解读环境信息的结构性框架[11]，这个框架有助于将数量庞大的信息加以类别化处理，使创业者可以较为容易地识别不同信息的价值与彼此间的联系。进一步来说，结合Gielnik等[7]的观点，创新型信息加工方式实际上是一种创造性认知能力，当这种能力较强时，随着搜集获得的信息数量逐步增多，创业者所发现的新商业机会也会越来越多，这会让他们更热衷于设计出创新性的商业模式。

基于上述分析，提出如下假设：

H2a：创新型信息加工方式对跨行业扫描与商业模式创新性的关系具有U型调节作用。

H2b：创新型信息加工方式对扫描努力度与商业模式创新性的关系具有U型调节作用。

1.2.2分析型信息加工方式的调节作用

分析型信息加工方式则主要体现为注重考察事件与事物的细节，热衷于立足客观数据，按照流程化的分析逻辑来较为精确地发掘出信息间的关联特性[18]。

面对跨行业扫描得到的信息，采用科学解读逻辑是确保从信息中提炼出新知识的另一种有效手段。当创业者采用分析型信息加工方式的程度比较低时，他们将很难客观地衡量“哪些行业外信息有价值”“行业外信息是否真实”等问题。在这种背景下，创业者无法借助跨行业扫描获得的信息来对行业内主流商业模式的合法性加以评判，因而不会轻易变革当前商业模式[14]。甚至于当行业内主流商业模式仍然能为新创企业带来收益时，创业者还可能会强烈质疑行业外信息的可信度[21]，这将极大地制约从行业外信息提炼新知识进而开展创新性的商业模式设计工作的热情。相反，当创业者采用分析型信息加工方式的程度比较高时，意味着他们拥有一套科学逻辑来解读信息，这套逻辑以客观事实为导向[14]，不仅具有信息分析工具属性，而且还具有评价准则属性。基于这样一套逻辑，创业者可以较为容易地界定出有价值的行业外信息，并通过严谨的分析、估算工作，确定出行业内主流商业模式的不足之处及一系列可行的替代方案。结合Greenwood等[22]的研究观点，如果创业者对现状及替代方案可行性进行严密的理论化分析，那么他们设计创新性的商业模式所遇到的阻碍将很小。

对于扫描努力度而言，当创业者采用分析型信息加工方式的程度比较低时，意味着他们缺乏一套行之有效的逻辑来解读信息。随着搜集的信息数量逐渐增多，在有限认知资源条件下，创业者会面临信息过载困境，导致难以准确识别出有价值的信息，此时构造并采用新商业模式的风险较大，继续围绕行业内主流商业模式开展经营活动将成为创业者首选方案[12]。相反，当创业者采用分析型信息加工方式的程度比较高时，严谨的分析逻辑将使他们容易认清信息中所蕴含的知识及不同信息间的相互作用关系，不仅有助于剔除不必要的信息，减少有待解读的信息数量，还可以指导下一步的信息搜集方向[14]。随着创业者持续且有针对性地解读信息与进一步搜集新信息，行业内主流商业模式的弊端将得到信息数据的有力证实，而替代方案也将在不断修正过程中展现出优势[15]，这都会驱使他们设计出创新性的商业模式。

基于上述分析，提出如下假设：

H3a：分析型信息加工方式对跨行业扫描与商业模式创新性的关系具有U型调节作用。

H3b：分析型信息加工方式对扫描努力度与商业模式创新性的关系具有U型调节作用。

综上，构建实证框架模型（图1）。

2研究方法

2.1研究样本

以往对商业模式创新问题的研究，大多选择服务业作为该问题的主要探讨领域[23]。本文以成立年限为4年以内（2014.1.1—2017.12.3）的服务业作为研究样本[24]，选择服务业发达或创新活跃度较高的地区，结合现有资源选择北京市、天津市和山东省作为本次研究的调研区域。问卷调查发放和回收主要委托专业市场调研公司及访问创业孵化器进行，共发放问卷398份，回收问卷242份，问卷回收率为60.8%。对于回收的问卷进一步核实，包括创建年限是否符合要求、问卷是否存在大面积空缺现象、电话是否通畅等，剔除无效问卷后，最终获得有效问卷147份，问卷有效回收率为36.93%。为避免数据不平衡而影响分析质量将北京市的5份有效问卷删除，最终剩余142份有效问卷。对样本进行描述性统计分析如表1所示。

采用Harman单因子检测方式对调查数据进行共同方法偏差检验，将所有变量进行未旋转的探索性因子分析。结果显示，KMO为0.773，卡方值为1527.275，自由度为406，显著性水平为0.000，在未旋转时共得到8个因子，第一个因子的解释力21.488%，因此本研究的共同方法偏差并不严重。

2.2变量測量

为了保证量表的信度与效度，研究变量的测量均参考国内外现有文献中的成熟量表，采用李克特5点量表（1=非常不同意，5=非常同意）。

2.2.1因变量：商业模式创新性

商业模式创新性测量采用Zott和Amit[23]开发的新颖型商业模式量表，并参考Wei等[25]研究对题项进行了删减，主要包括9个题项。

2.2.2自变量：环境扫描

跨行业扫描借鉴了Li等[10]的方法，采用分数分配表来测量，要求受访者根据对行业外与行业内信息的关注程度，将100分的分值分配给两个领域，所填答的分值直接应用于实证分析中。为证实该测量方法的有效性，本文设置了一个李克特5点量表题项来检验，该题项为“在搜集环境信息时，我主要聚焦于获取与利用那些主营业务所在行业外的信息”。通过对两种方法测量结果的相关性分析，发现受访者关于行业外环境扫描测量（r=0.352；p<0.01）的前后回答一致，因而测量结果具有较高信效度。

扫描努力度同样借鉴Li等[10]的量表进行测量，包括4个题项。

2.2.3调节变量：信息加工

信息加工测量借鉴Kirton[26]的KAI量表进行测度，创新型与分析型的信息加工方式均包括4个题项。

2.2.4控制变量

本文还选取性别、年龄、学历、地区、经营规模、企业年龄、产业分布作为控制变量，在分析过程中进行0或1的虚拟化处理。

2.3信度与效度检验

首先，信度检验方面：商业模式创新、创新型信息加工方式、分析型信息加工方式的α系数分别为0.876、0.844、0.786，均大于0.7；扫描努力度的α值为0.690，虽然能够满足Devellis[27]所提的最低0.65的可接受信度标准，但通过分析CITC值，发现在删除“我采取不同的方法寻找信息源以获取相关信息”题项后，总体信度显著能够提升到0.745的水平，因而本文在正式分析中删除了该题项。

其次，运用Mplus 7.0软件对商业模式创新性、环境扫描、信息加工的各个量表进行结构效度检验。结果发现，商业模式创新性量表：χ2/df=1.163，RMSEA= 0.034，CFI=0.991，TLI=0.988，SRMR=0.037；认知活动的三个量表（扫描努力度、创新型信息加工方式、分析型信息加工方式）：χ2/df=1.153，RMSEA=0.033，CFI=0.987，TLI=0.983，SRMR=0.052。另外，从标准化的因子载荷值来看，各测量条目与构念之间的因子载荷均在0.01水平上显著，并且都大于0.4的载荷标准。因此，从总体上来看，不同变量测量模型的拟合度均比较好，各变量量表的建构效度比较理想。

最后，本文通过构建比较嵌套测量模型，分析各种嵌套测量模型拟合度，检验研究变量之间的区分效度。各模型具体拟合指数见表2，基准模型（四因子模型）的拟合效果优于三个竞争性的测量模型。因此，本研究涉及到的4个研究变量区分效度良好，能够代表4个不同的构念。

3实证分析与结果

3.1相关性分析

表3给出了研究变量的均值、标准差及相关分析结果。结果显示，虽然核心研究变量之间存在一定的相关性，但并不严重，说明它们之间不存在严重的多重共线性问题。

3.2假设检验

表4是本文的回归分析结果，模型1只放入了控制变量，模型2在模型1基础上加入了自变量跨行业扫描（Si）与扫描努力度（Se）。模型2结果显示，跨行业扫描对商业模式创新性具有显著正向影响关系（β= 0.173，p<0.05），假设H1a得到支持；扫描努力度对商业模式创新性也具有正向影响关系（β=0.578，p< 0.01），假设H1b得到支持。

模型3在模型2基础上加入调节变量创新型信息加工方式（Iip）及其平方项（Iip2）、分析型信息加工方式（Aip）及其平方项（Aip2）；模型4在模型3基础上加入跨行业扫描与创新型信息加工方式的一阶交互项（Si*Iip）、跨行业扫描与创新型信息加工方式平方项的二阶交互项（Si*Iip2）。模型4结果显示，跨行业扫描与创新型信息加工方式平方项的二阶交互项（Si*Iip2）的系数为正且显著（β=0.990，p<0.05），说明创新型信息加工方式对跨行业扫描与商业模式创新性的关系具有一个U型调节效应，假设H2a得到支持。模型5在模型3基础上加入跨行业扫描与分析型信息加工方式的一阶交互项（Si*Aip）、跨行业扫描与分析型信息加工方式平方项的二阶交互项（Si*Aip2）。模型5结果显示，跨行业扫描与分析型信息加工方式平方项的二阶交互项（Si*Aip2）的系数为正且显著（β=1.091，p< 0.05），说明分析型信息加工方式对跨行业扫描与商业模式创新性的关系具有一个U型调节效应，假设H3a得到支持。

模型6在模型3基础上加入扫描努力度与创新型信息加工方式的一阶交互项（Se*Iip）、扫描努力度与创新型信息加工方式平方项的二阶交互项（Se*Iip2）。模型6结果显示，扫描努力度与创新型信息加工方式平方项的二阶交互项（Si*Iip2）的系数为正且显著（β= 0.900，p<0.05），说明创新型信息加工方式对扫描努力度与商业模式创新性的关系具有一个U型调节效应，假设H2b得到支持。模型7在模型3基础上加入扫描努力度与分析型信息加工方式的一阶交互项（Se*Aip）、扫描努力度与分析型信息加工方式平方项的二阶交互项（Se*Aip2）。模型7结果显示，扫描努力度与分析型信息加工方式平方项的二阶交互项（Se*Aip2）的系数为正且显著（β=0.805，p<0.1），说明分析型信息加工方式对扫描努力度与商业模式创新性的关系具有一个U型调节效应，假设H3b得到支持。

3.3稳健性检验

使用不同方法来重新测量自变量或因变量，并基于新的测量结果再次进行回归分析是检验研究结论稳健性的常用方法[28]，因而本文进一步通过对商业模式创新性采取不同的测量方法来进行稳健性检验。国内有不少学者使用了Zott和Amit[23]的量表来测量商业模式创新性，他们的量表多只包括原始量表的部分題项，本文所采用的量表能够涵盖这些题项。因此，通过借鉴刘小元和林嵩[29]、魏泽龙等[30]的研究，对测量量表进行精简，删除“公司持续地推动商业模式创新”题项，使用剩余8个题项测量商业模式创新性进行稳健性检验。稳健性检验回归结果如表5所示，分析结果与前文结论一致，证实前文结论是稳健的。

4结论与讨论

4.1研究结论

本文实证分析发现跨行业扫描与扫描努力度均显著正向影响商业模式创新性。同时，探讨创业者的信息加工方式对环境扫描与商业模式创新性关系的调节作用。研究发现：创新型信息加工方式对“跨行业扫描—商业模式创新性”及“扫描努力度-商业模式创新性”两种关系均具有U型调节作用；分析型信息加工方式对“跨行业扫描-商业模式创新性”及“扫描努力度-商业模式创新性”两种关系也均具有U型调节作用。

4.2理论贡献与实践启示

本文的理论贡献主要体现为整合环境扫描活动与信息加工活动两个方面，系统揭示了认知活动对新创企业商业模式创新性的影响机制。商业模式最终是由人构思形成的，因而分析创业者认知活动对商业模式的作用关系可更为本质地揭示商业模式设计机制。结合社会心理学知识，环境扫描与信息加工两类认知活动共同影响商业模式设计结果，但当前研究却大多聚焦于信息加工活动[4]。鉴于此，通过参考创业认知、战略认知等领域的已有成果，本文形成了“环境扫描为信息加工提供素材，信息加工决定从信息中提炼知识的效果”的理论认识，综合考察环境扫描与信息加工对商业模式创新性的作用关系，从而对“如何设计出创新性的商业模式”问题形成了更为全面的解释。

根据研究结论从两个方面为实践提供启示：一方面，在互联网信息技术的冲击下，传统行业边界已经变得十分模糊，创业者往往很难精确描述出企业的竞争对手是谁，这就要求他们不仅需持续加强对环境信息的关注，还需给予行业外信息特别关注，保障商业模式设计结果既满足当前需求，又能够有效应对时代发展；另一方面，充分关注并有效理解海量信息及行业外信息并非易事，创业者应重视持续提升自己的信息加工能力，或者有意识改变自身固有认知，培育创造性地组合编排已有知识与环境信息的能力，或者着力于强化逻辑思维能力，以对多样化与海量化信息实现快速有序加工。

4.3局限性与展望

本文还存在一定的局限性：首先，由于研究条件的限制，研究样本量不够多，研究结论的代表性程度会降低，未来可以通过增加研究样本量来补充现有研究；其次，数据收集主要委托专业调研公司及孵化器负责人，有可能会因理解偏差而造成测量误差，未来需要进一步加强调研控制，提升研究人员亲自调研的比例；三是主要借鉴Zott和Amit[23]开发的用于内容分析编码工作的量表来测量商业模式创新性，有可能会增大创业者对于测量题项的理解难度，未来可结合罗兴武[31]的观点，强化对商业模式创新型量表的认识，开发商业模式创新性量表。

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Environmental Scanning， Information Processing and Business Model Innovation

SHAO Yueting，SUN Xiumei（Business School， Shandong University of Technology， Zibo 255000， China）

Abstract： Based on cognitive perspective and 142 valid questionnaires of new venture， this paper integrates environmental scanning and information processing， and then analysis the influencing mechanism of environmental scanning and information processing on business model innovation. The result shows： cross-industry scanning and scanning effort positively affect business model innovation； innovative information processing mode and analytical information processing mode have a U-shaped moderating effect on the relations between cross-industry scanning and business model innovation； innovative information processing mode and analytical information processing mode have a U-shaped moderating effect on the relations between scanning effort and business model innovation.

Keywords： environmental scanning；information processing；business model innovation