企业数字化创新能力影响机制

刘成志 张延林

（广东工业大学 广东广州 510620）

引言

《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》指出在新的发展阶段，要坚持创新驱动发展战略，全面塑造发展新优势。作为国家经济的重要创新主体，企业数字化创新成为当前学术研究的前沿与热点问题。《2020年中国企业数字化转型指数研究》对398家代表性企业的调查表明，仅有11%的企业在数字化创新上取得显著成效。这也意味当前中国企业的数字化创新面临挑战，现有研究针对中国企业如何进行成功的数字化创新实践尚缺乏深入探讨。创新导向是国家创新驱动发展战略在组织层面的体现，对企业数字化创新具有重要意义。因此，本文以提升企业数字化创新水平为目标，基于218家企业调查问卷探究创新导向企业对数字化创新水平的影响机制。

理论回顾

（一）创新导向

战略导向是企业对于如何构建竞争优势的导向性原则，是影响企业在未来一定阶段的战略规划与管理决策，决定组织战略资源的部署、利用与投资策略（周琪等，2020）。对战略导向的精准把握是企业适应竞争环境的动荡性与不确定性的关键。随着环境不确定的增强，企业往往倾向于选择更加创新性的战略，以提升企业对风险的承受能力。

在信息系统领域，创新导向意味企业高层与CIO对数字化创新一致的战略追求，代表企业对新技术的开放程度，即能在多大程度上鼓励对新技术、新方案的探索与尝试（Chen et al.，2010）。研究表明，创新导向驱动企业营造组织创新氛围，增强组织学习与知识分享，对企业绩效的积极影响更加显著（Chen et al.，2015）。树立创新战略导向，不仅有助于保障数字技术在企业战略决策中的核心地位，也有利于企业不断探索新技术应用以实现创新。现有数字化创新的文献也认为开放、创新的组织文化、组织氛围为数字化创新提供了良好的组织环境基础。据此，深入探讨创新导向对企业数字化创新水平影响的内在机制是有意义的。

（二）资源拼创能力

资源拼创能力是指企业通过对有限的手头资源的创造式整合利用，突破资源环境的束缚立即行动实现既定目标的能力。Baker和Nelson（2005）提出的“创业拼创”理论很好地诠释了资源高度束缚的新创企业如何实现成长的理论机制，也解释了同一种资源在不同企业为何以不同的组合方式提供价值，包含手头资源、将就行动以及重新整合利用这三个关键要素。拼创既代表一种拼搏精神，更是创造能力的体现，它拒绝资源环境的束缚，追求对手头资源的创造利用。实证研究表明拼创对企业绩效、创新等都具有重要影响（An et al.，2018），一直是创业领域、战略管理领域的研究热点。

近年来，信息系统领域也越来越注重拼创的重要性。信息技术，特别是新一代数字技术应用的开放性与可扩展性为资源拼创提供基础，拼创者可以根据当前需求对软件系统进行创造式组合，如对冗余或遗留IT资源的改造、嵌入能够创造出符合当前业务需求的新信息系统。实证研究表明，拼创可以帮助面临战略资源束缚的经理级CIO推动企业IT-业务战略匹配（张延林等，2020）。因此，本文在数字化创新的研究情境下引入拼创概念，认为资源拼创能力可能是创新导向影响企业数字化创新的重要机制。

假设提出

（一）创新导向与资源拼创能力

创新导向兼具创新、先动及风险承担等特性（Chen et al.，2010），有助于提升IT部门的资源拼创能力。首先，创新导向代表组织一种积极的创新态度与思维方式，有助于提升IT部门的创造力，另辟蹊径提供满足企业需求的解决方案，创造出异质性资源以提升企业竞争优势。其次，创新导向意味风险承担性，表示愿意尝试一些有风险的IT创新计划。这种风险承担性意味企业愿意鼓励在资源拼创过程中对资源重新组合的大胆尝试，并承担可能存在的资源创造式重组失败的风险，支持IT部门在拼创过程中对行业标准、组织惯例、流程规范等的试探。最后，创新导向的企业致力于成为行业创新的先驱，构建先动优势，这种先动性与资源拼创的将就行动原则是一致的。资源拼创要求企业不受制于环境束缚，追求利用手头资源，立即行动寻找可行方案的行为准则。创新导向的先动性意味着对潜在市场机遇的识别与开发，驱动IT部门采取资源拼创积极行动把握机遇。因此，创新导向从创造思维、承担创新风险以及先动性三个方面有助于提升IT部门的资源拼创能力，提出假设H1：

H1：创新导向与资源拼创能力具有显著正向关系。

（二）资源拼创能力与数字化创新

数字化创新对资源投入提出更高要求（Lokuge et al.，2019），但企业所拥有的资源总是有限的，面临资源约束的企业要实现数字化创新，往往需要依赖资源拼创能力。资源拼创都是基于手头资源或是可廉价甚至免费获得的资源，这有助于企业摆脱对市场上架构成熟但价格高昂的数字资源的依赖。同时，资源拼创提供了一种新的审视手头资源的视角（于晓宇、陈颖颖，2020），将资源与其所提供的服务价值相分离，认为资源的价值并不是固定不变的，在不同的资源组合形式下能提供不同的服务，既能实现既定的目标，甚至有时能有意外收获。因此，资源拼创能力有助于提升企业对手头资源的认识以及利用能力，推动企业利用手头资源创造数字化创新产品或服务。此外，在高速变化的数字环境下，创新的时效性同样是企业面临的一大挑战，拼创的“将就行动”原则为企业快速响应数字化创新机遇提供可能，具有较高资源拼创能力的企业更可能利用现有资源快速行动并实现数字化创新。因此，提出假设H2：

H2：资源拼创能力与企业数字化创新水平具有显著正向关系。

（三）CIO网络能力

CIO网络能力是指CIO建立关系网络并利用关系网络获取资源开展工作的能力（Ferris et al.，2019）。社会网络理论认为，经济活动离不开社会关系网络，社会关系网络中内嵌有各种重要的稀缺资源，包括知识、客户关系资本等，网络能力能够帮助企业更好地利用社会关系网络的资源，提升网络能力。对占据网络关键地位、处理社会关系、有效获取并整合所需资源，进而对企业绩效、技术创新、服务创新等都具有重要影响（李纲等，2017），甚至有研究认为建立并维持一个有效的关系网络是企业提升创新效率、构建竞争优势的重要因素。因此，作为企业数字化的最高主管，CIO的网络能力在企业数字化创新的研究中同样值得关注。

IT的建设部署要求CIO与外部IT服务提供商、客户、业务部门等都建立并保持良好的关系网络，能否有效管理社会关系成为影响CIO成功的重要问题。当CIO具有较高网络能力时，一方面能够与企业其他战略高层保持良好关系，有助于CIO参与企业IT战略规划、获取其他高层的IT支持，进而为数字化创新提供所需IT资源。另一方面高网络能力有助于CIO在社会网络中处于中心地位，进而能够从关系网络中获取数字化创新所需资源。此时，资源拼创能力对数字化创新的影响可能会减弱。但当CIO网络能力不足时，无论是在获取企业内部的CEO及其他业务高层对数字化创新的支持上，还是在获取外部关系网络的资源上，都面临障碍，能投入数字化创新的资源将更加有限，此时利用手头资源的能力对企业的数字化创新的水平将至关重要。因此，提出假设H3:

H3：CIO网络能力弱化资源拼创能力对企业数字化创新水平的积极影响。

综上，本文构建了如图1所示的理论模型以探讨创新导向对企业数字化创新水平的影响机制。

图1 理论模型

样本与数据收集

研究采取调查问卷的形式收集数据并开展实证分析。收集企业高管的问卷数据具有一定的难度，因此样本数据来源主要包括以下两种渠道：一是广州、北京、上海、厦门、重庆这5个城市知名高校EMBA班的企业高管；二是广东CIO联盟。共发放高管问卷1450份，收回261份；发放CIO问卷1500份，收回247份。剔除无法配对以及非高管作答的无效问卷后，最终获得218份有效问卷样本，有效回收率为88.2%。样本企业在行业、规模、性质上均具有代表性，包括银行金融业、建筑业、医疗行业、制造业、服务业、零售业、通讯业及交通运输业。

调查问卷对构念的测量题项都改编自现有研究的成熟量表，在信度效度上都有所保障。创新导向的量表改编自Chen等（2010）的研究，包含三个题项；资源拼创能力的量表改编自Bake和Nelson（2005）的研究，包含四个题项；CIO网络能力的量表改编自Ferris等（2007）的研究，包含三个题项；数字化创新水平的量表改编自Tsou和Chen（2012）的研究，包含四个题项。

研究结果与分析

（一）信度与效度检验

首先，使用Cronbach’s α系数和CR来衡量量表的信度，如表1所示。结果表明本研究所有构念的Cronbach’s α最小值为0.893，CR值最小为0.912，都远大于0.7的标准，表明量表信度较好。各个构念的平均变异抽取值（AVE）大于0.5，且AVE平方根均大于构念间的相关系数，说明量表的辨别效度较好，各个题项在对应构念的因子载荷都大于0.84，明显高于与其他构念的跨因子载荷，表明问卷收敛效度较好。因此，样本的信度效度均通过检验。

表1 描述性统计与相关分析

（二）无反应偏差检验

鉴于本文研究样本量偏小，可能存在样本选择偏差问题。为保证研究样本的代表性，参照以往研究，假定后25%的样本特征与未访企业特征类似，本研究对前25%的企业与后25%的企业进行了T检验。结果表明，两组数据之间不存在显著差异。这表明本研究的问卷样本具有代表性。

（三）假设检验

在信度和效度检验之后，本文采用层次回归方法来验证假设，构建了2个回归模型，因变量分别为资源拼创能力与数字化创新水平，结果如表2所示。模型1-2以资源拼创能力为因变量。模型1中控制变量（企业所属行业、性质、规模）进入模型，控制变量对模型的整体解释力为6.5%。模型2中，创新导向进入模型，回归系数为0.424（p〈0.01），对资源拼创能力的解释力上升至23%，这表明创新导向对资源拼创能力有显著正向影响，假设H1得证。

表2 层次回归结果

模型3-5以企业数字化创新水平为因变量。模型3中控制变量进入模型，控制变量对模型的整体解释力为8.1%。模型4中资源拼创能力进入模型，回归系数为0.528（p〈0.01），对数字化创新水平的解释力上升至34.2%，这表明资源拼创能力对数字化创新水平有显著正向影响，假设H2得证。

在检验CIO网络能力的调节效应时，模型5是CIO网络能力的调节效应，交互项回归系数为-0.088且p〈0.1，这表明CIO网络能力弱化了资源拼创能力对企业数字化创新水平的正向影响。为了更好地说明网络能力在资源拼创能力和数字化创新水平之间的调节效应，分别在网络能力处于高、低两种水平下绘制简单的斜率，如图2所示。尽管资源拼创能力在这两种情况下都对数字化创新水平具有显著正向影响，但相对于高CIO网络能力（实线），低网络能力（虚线）更为陡峭，表明当CIO网络能力较低时，资源拼创能力对数字化创新水平的积极影响更为显著。因此，假设H3得证。

图2 网络能力的调节效应

结论与启示

（一）结论

本文聚焦探讨创新导向对企业最终的数字化创新水平影响的内在机制，基于218家企业的高管问卷样本的实证分析，主要研究结论有：首先，创新导向正向影响资源拼创能力，假设H1得到支持。这与Chen等（2010）研究中关于创新导向有助于企业IT能力的观点相符，表明形成创新导向的企业会允许员工一定程度的试错，鼓励对手头资源的创造利用的大胆尝试，进而提升IT部门的资源拼创能力。

其次，资源拼创能力正向影响企业数字化创新，假设H2得到支持。该结果与Lokuge等（2019）、Khin和Ho（2019）等认为技术能力是实现数字化创新的重要保障的研究逻辑一致，也进一步验证了An等（2018）提出拼创对企业创新具有重要影响的结论，表明资源拼创能力可加深企业对手头资源的认识程度与利用能力，创造新的数字化产品或服务，进而提升企业数字化创新水平。

最后，CIO网络能力弱化资源拼创能力对企业数字化创新水平的积极影响，假设H3得到支持。该结果表明，资源拼创能力与CIO网络能力都对数字化创新具有积极影响，且可能存在竞争效应，即在CIO网络能力偏低的情境下，难以从社会关系网络获得资源以支持数字化创新，此时资源拼创能力对企业数字化创新更加重要。

此外，当前理论研究与实践证据普遍强调CEO的“一把手工程”在数字化创新中的重要性，并且越来越多企业的“一把手”也开始支持数字化转型，但往往停留在战略高层，无法在企业内有效落实。这一方面是由于CEO、CFO及其他业务高管通常不具备技术背景，在理解新兴的数字技术时面临困难，无法真正理解技术应该如何有效嵌入组织内部；另一方面由于CEO需要专注于组织宏观战略方向的把握，业务高管也需要为各项业务绩效指标负责，这些工作占据了他们大量的精力，在数字化创新的具体工作中难以投入足够的时间精力。因此企业的数字化创新工作的实际负责人往往是CIO，CEO也最期待CIO能领导好数字化创新的工作。本文提出的由创新导向到资源拼创能力的数字化创新路径不仅从企业层面提供理论指导，更对CIO的实际工作具有重要参考意义。

（二）启示

理论启示。首先，与以往研究强调组织环境氛围对数字化创新直接的积极影响不同，本文进一步探讨了创新导向对企业数字化创新水平影响的内在机制，丰富了数字化创新理论研究；其次，基于拼创理论，探讨创新导向通过提升资源拼创能力推动企业数字化创新的理论路径，丰富了拼创的前因探索，拓展了拼创理论的应用情境；最后，关于CIO网络能力的讨论为缺乏关系网络等资源获取途径的CIO如何有效领导数字化创新提供理论参考。

实践启示。首先，推进数字化创新是当前产业经济变革、企业转型升级的重大战略问题，创新导向是宏观创新驱动发展战略在企业层面的重要体现，厘清创新导向对企业数字化创新影响的内在机制，为企业开展数字化实践提供指导；其次，研究表明企业应树立创新导向，允许一定范围的创新试错，提升对手头资源的创造整合能力，进而推动数字化创新；最后，研究同样鼓励CIO在数字化创新中要注重培养网络能力，发展关系网络，而在网络能力不足的情境下，设法提升IT部门的资源拼创能力，同样能推动企业数字化创新。

研究也存在一些局限，研究可在以下几方面拓展：一是局限于截面数据的实证分析，未来可收集纵向数据进行更严格的因果分析；二是研究仅探讨了网络能力的调节作用，未来可将更多CIO人口统计学特征纳入研究模型，探讨CIO人格特质等因素对数字化创新的影响；三是仅从资源角度探讨了资源拼创能力的理论路径，未来可进一步对创新导向的影响机制进行探索。