大数据驱动企业双元创新的实现机理研究

张春艳，刘蔓青

（南京审计大学金审学院，南京 210000）

0 引言

近年来，大数据迅猛发展，其战略领域持续扩展、产业规模不断增长。根据国际机构Statista 的报告，大数据市场的复合增长率保持在14%的水平，大数据已经成为企业发展不可忽视的时代背景。企业通过大数据整合信息技术，变革商业模式，构建资源体系。为保证在变化的数据市场中获得竞争优势，企业必须加大研发投入，提高创新能力。企业创新能力基于方法和强度可分为探索式创新（发现新知识）和利用式创新（基于现有知识）。探索式创新是技术驱动下的颠覆性创新，而利用式创新是市场驱动下的渐进式创新。真正具有创新实力的企业一定会关注二者的紧密关系，同时追求并使二者达到耦合状态。目前，学术界关于企业双元创新的探讨多集中于影响因素和作用效应两个方面。其中，影响因素可分为内部因素（企业规模、管理层特征、智力资本等）和外部因素（网络惯性、战略柔性、知识域耦合等）。迄今为止，学术界的探讨尚未涉及由大数据引发的企业双元创新能力变动的作用效应。因此，文章基于大数据资源背景，在回顾相关文献的基础上，以“大数据—企业双元创新判断力—企业双元创新决策力—企业双元创新执行力”为逻辑链条，探讨大数据驱动企业双元创新的内在路径，以期丰富相关理论，并为企业双元创新实践提供参考。

1 文献综述

1.1 大数据驱动

1.1.1 大数据的定义及发展

大数据的相关研究多基于实践视角探析大数据在具体领域的应用。行业多样性导致了研究视角多样性，使得目前学术界对大数据的定义主要存在以下3 种观点。第一种观点从属性角度出发，认为大数据能够快速获取、分析并利用多样数据，具有融合技术和体系的价值属性［1］；第二种观点基于管理视角的资源观，认为大数据在反映客观事物发展变化的同时能够影响人类的精神世界运动状态，改变人们的决策模式和行为方式，是一种信息资源；第三种观点从流程角度出发，认为大数据是一种集数据生成、获取、存储、分析4 个模块于一体，以数据分析为重点的新一代信息技术。

大数据的兴起可分为大数据技术的产生史和大数据应用的发展史。根据数据产生的不同方式——被动、主动、自动，大数据发展可被分为3 个阶段，即运营式系统阶段、用户原创内容阶段和感知式系统阶段。其实，大数据的应用也经历了一个发展的过程：Google“三驾马车”论文的发表带来了引擎时代，数据仓储、数据分析、数据挖掘时代实现了数据的统计、分析和挖掘，AlphaGo战胜冠军引来了机器学习时代。目前，大数据的应用处于人工智能（Artificial Intelligence，AI）时代，大数据技术与产业加速融合，“生产关系”进一步重塑，数据资产化效应显著。

1.1.2 大数据的驱动效应

大数据具有复杂性、高速增长性、可持续开采性、功能多样性等特征。目前，学术界对大数据驱动效应的研究相对较少，普遍认为大数据的应用有助于企业文化的形成、改善组织结构、改变产品研发流程、提高供应链敏感性，对商业模式的创新具有良好的效果［2］。

1.2 双元创新

1.2.1 双元创新的定义及优势

虽然1970 年学术领域引入了双元的概念，但将双元应用于创新领域是从1991 年March 首次提出探索式创新和利用式创新两个概念开始的。其强调企业需要实现探索式创新和利用式创新的共存和增值。探索式创新在零的基础上寻求新的技能、流程、业务和方法；利用式创新则是依赖现有技术，在现有知识的基础上对其进行改进、扩展和延伸。探索式创新是激进的，具有较大的风险性；利用式创新是渐进的，但不能使企业形成独特的竞争优势。企业只有平衡探索式创新和利用式创新，发掘二者的促进关系，增强双元创新能力，才能提升自身实力和企业效益。

1.2.2 影响双元创新的因素

影响企业双元创新能力的因素一般分为内部和外部两个方面。对于内部影响因素，研究发现管理层自信程度越高，企业探索式创新能力水平就越高，并且管理层自信异质性抑制了二者的正相关关系。而管理层自信对利用式创新没有显著的作用；股权激励对企业探索式创新能力具有激励作用，但对利用式创新作用并不显著。基于外部影响因素和互动学习视角，研究发现关系质量越高，双元创新能力就越强。信息共享、共同理解和特定关系记忆在关系质量和双元创新之间具有调节效应，并且财政扶持和税收减免程度越高，探索式创新和利用式创新水平就越高，但具体促进作用存在差异：财政扶持对探索式创新绩效的促进效果更大，而税收减免对利用式创新的促进效果更明显［3］。

1.3 文献评述

通过查阅国内外相关文献可以发现，目前学术界对大数据的定义尚未形成统一意见，并且多关注大数据的发展史，而对其驱动效应的探究相对较少。双元创新概念产生时间较短，对于影响因素的研究多基于内部和外部两个方面，但是关于大数据如何影响企业研发决策（双元创新能力）的作用机制仍需要做进一步理论探讨。

2 大数据驱动企业双元创新的内在机理分析

企业双元创新是创新的延伸，大数据环境引发了企业双元创新决策的资源重构和体系改进。如何将现有资源转化为双元创新能力，实现探索式创新和利用式创新的平衡，是每一个企业都需要思考的问题。大数据驱动企业双元创新的内在机制主要表现在以下4 个方面。

首先，企业双元创新能力依托于大数据中的信息资源。大数据数量多、来源广、具有较大的不确定性，不仅仅提供了海量数据，还可以为企业提供不可替代的核心资源和加工处理的衍生资源。目前，大数据的应用还处于初始阶段，其价值密度相对较低。企业要想在数量庞大的数据中获取对决策有用的信息，需深度挖掘市场需求和行业变化，并且在高速增长的爆发性数据中关注其时效性。因此，企业想要在价值多样化的大数据环境中生存，必须在初始数据的基础上对其加以分析，不断发现新的利益增长点，重构商业元素，提升企业运作效率。

其次，大数据驱动企业双元创新判断力的提升。大数据为企业提供了复杂的信息，传递了市场信号，需要企业对已有资源进行整合。基于资源基础理论，企业资源整合能力能够帮助企业在识别现有资源的同时探索资源的潜在用途，从而使企业获得持久的竞争优势。而利用式创新是提炼现有信息，探索式创新是挖掘新的信息。因此，大数据对企业双元创新具有促进作用。在现有开放式创新环境下，企业要同时考虑多样的外部利益相关主体，通过大量数据整合纵向资源链（供应商、客户等）和横向资源链（政府、科研机构、竞争者、合作者等），识别不同的需求来源，产生创新思维，提高双元创新判断力。

再次，大数据驱动企业双元创新决策力的提升。动态能力是在扫描环境的基础上，通过信息重组，吸收拼凑资源，进而识别机会，适应环境。大数据引发的数据经济的重要特征是经济政策的不确定性，而企业双元创新尤其是探索式创新风险较大。因此，在双重因素不确定的作用下，企业需提升其动态能力，通过网络学习、规范共识、行为默契等捕捉新的发展机遇，突破企业创新路径依赖。此时，管理层也倾向于寻求新的创新机会，谨慎作出双元创新决策，实现探索式创新和利用式创新的平衡［4］。

最后，大数据驱动企业双元创新执行力的提升。借助大数据突破信息资源的空间性和专有性后，基于社会交换论，企业可以通过密切的关系进行跨组织学习，及时获取更多数量的异质资源。信息共享降低了原需付出的大量资源成本；共同理解降低了企业间的信息不对称性，进而提高了信息质量；特定关系记忆则确保企业对不同的资源价值进行识别，提取有用记忆，不断更新和调整记忆知识，并加以分析和利用。企业通过大数据下的信息知识交互共享，将外在学习转换为内部能力，吸收开发新管理模式、新技术，避免“创新陷阱”，提升双元创新执行力，抓住市场机会，提高市场占有量和企业绩效。

综上所述，大数据为企业双元创新提供了可重复使用的资源，驱动企业双元创新判断力、决策力和执行力提升，最终提高企业双元创新能力。

3 结语

企业双元创新能力一直是学术界探讨的热点，但他们缺乏对大数据应用爆发环境的考虑。文章通过文献回顾和理论探讨，认为大数据对企业双元创新能力具有关键影响。大数据能够提供大量知识资源，驱动企业双元创新判断力、决策力、执行力的提升，降低创新风险，进而提高企业整体双元创新能力，达到探索式创新和利用式创新的平衡。文章所做的贡献如下：①依托大数据时代的可视化特征，深入探讨大数据对于企业双元创新能力提升的路径，丰富了相关文献；②为企业创新项目决策提供了实践参考。大数据鲜明的特征是从海量信息资源中生成新知识、新洞察，有利于企业开展创新变革，为企业未来转型升级奠定基础。