商业模式创新与技术创新匹配性对后发企业绩效的影响<br/>——来自年报文本分析的实证研究

商业模式创新与技术创新匹配性对后发企业绩效的影响
——来自年报文本分析的实证研究

2022-06-09仝自强李鹏翔杨磊王晟锴

科技进步与对策 2022年11期

仝自强，李鹏翔，杨磊,王晟锴

(1.西安交通大学管理学院，陕西西安 710049；2.长安大学经济与管理学院，陕西西安 710064；3.天津理工大学管理学院，天津 300384)

0 引言

自20世纪90年代以来，新兴经济体的作用日益突出，成为世界经济增长的主要动力。近年来，来自新兴经济体的后发企业创新和国际化已经引起学者们的广泛关注[1]。新背景下，后发企业利用商业模式创新，发挥后发优势，通过与技术创新协同作用，实现对领先企业的追赶，不断改变原有竞争格局[2]。商业模式创新和技术创新作为创新管理的关键组成部分，对中国本土后发企业绩效具有重大影响[3-4]。基于商业模式创新与技术创新匹配视角对后发企业绩效进行研究，是互联网时代下后发企业管理实践与理论研究的重点。在公司资源有限的前提下，商业模式创新和技术创新的角色、分工以及任务各不相同，面对领先企业强大的技术实力和市场优势，企业高管需要通过资源配置协调两类看似矛盾的战略活动，并在新兴经济体中创造竞争优势[5]。因此，本文以后发情境下的后发企业为研究对象，围绕商业模式创新与技术创新匹配性对后发企业绩效的影响机制这一基本问题进行研究。

现有研究大多采用问卷调查形式[6]，使用的数据是某一时点的调研数据，属于横截面数据。商业模式创新是企业在运作过程中不断发现、调整和完善的复杂路径，因而对某一时点的观察和测量并不能呈现出商业模式创新的动态性。同时，利用横截面数据无法精确探究企业商业模式创新和技术创新的匹配性如何随时间演变，以及对后发企业业绩如何产生影响。因此，本文采用面板数据，以2014—2019年沪深A股中成长期上市公司作为研究对象，并基于Word2Vec的自然语言处理技术衡量后发企业商业模式创新水平。最后，通过回归分析方法检验商业模式创新、技术创新以及二者间平衡性、组合性对后发企业绩效的影响。

1 理论基础与研究假设

本研究提出商业模式创新、技术创新以及二者平衡性和组合性对后发企业绩效影响机制的4个初始假设命题。结合资源观理论、组织双元性理论、权变理论，对后发企业绩效影响机制进行深层次探讨。

1.1 后发企业概念界定及相关研究

参考Mathews&Cho[7]对后发企业的定义，本文对后发企业概念界定如下：第一，行业准入。后发企业是产业后入者，由历史必然性决定。第二，资源。后发企业已具备一些资源、技术、销售渠道等，但相对于实力强大的在位企业仍处于劣势。第三，战略意图。后发企业专注于追赶并将其作为主要目标。第四，竞争地位。后发企业具有一些初始竞争优势。因此，后发企业不是新创企业，其已拥有相对稳定的市场，并以追赶为主要目标，可以通过快速学习提升绩效并实现赶超。

(1)资源观理论将企业看作是资源和能力的集合[8]。以往研究大多针对资源丰富的企业，但无法很好地解释为何资源匮乏的后发企业能够成功实现追赶，并挑战那些拥有丰富资源的在位企业。商业模式创新不仅可以促进技术潜在经济价值商业化，而且有助于后发企业“搭便车”，进而提升后发企业绩效，实现对先发企业的追赶。因此，后发情境下基于与技术创新匹配视角，研究商业模式创新如何作用于后发企业绩效是值得探讨的问题。

(2)对于后发企业而言，技术创新作为后发企业追赶过程中的重要因素，受到学者们的广泛关注[9]，商业模式创新与技术创新互动及其对后发企业绩效的影响也愈发受到重视。因此，本文主要关注商业模式创新在后发企业追赶过程中所扮演的角色，并基于权变理论研究商业模式创新与技术创新的匹配性对后发企业绩效的影响机制，由此提出初步理论假设：第一，商业模式创新、技术创新是后发企业绩效的重要影响因素；第二，商业模式创新与技术创新的匹配性会影响后发企业绩效。

1.2 商业模式创新与后发企业绩效

众所周知，与领先企业相比，后发企业资源相对匮乏并处于劣势地位。近年来，很多后发企业依靠商业模式创新扭转资源匮乏劣势，进而发挥后发优势，逐步缩小与领先企业的差距并最终实现成功追赶[10]，具体表现如下：

(1)后发企业晚于领先企业进入市场，有可能跳过领先企业所经历的试错阶段[11]。通过商业模式创新，后发企业拥有和更多利益相关者合作的机会，能够避免与领先企业之间产生技术和市场隔离[12]，可以在较短时间内找到正确的战略方向。

(2)由于互联网技术进步，后发企业可以利用其信息技术优势进行商业模式创新，通过建立新的交易结构和创新机制获取更多价值，从而获取超额利润。

(3)相对于领先企业，后发企业具有交易成本较高、企业规模较小等劣势。商业模式创新能够降低利益相关者之间的交易成本[13]，提升企业与利益相关者的粘性，有助于后发企业发挥信息溢出优势，促进价值网络体系内利益相关者(投资者、供应商、顾客等)间的合作，最终在一定程度上缩小与领先企业的差距，甚至实现对先发企业的追赶。

综上，商业模式创新是后发企业竞争优势的来源，在价值创造过程中，后发企业可以通过客户和市场将商业模式创新转化为经济产出[14]。在后发企业追赶过程中，商业模式创新能够促使企业发挥后发优势并克服后发劣势,更快地提升企业绩效。为此，本文提出以下假设：

H1：商业模式创新对后发企业绩效具有显著正向影响。

1.3 技术创新与后发企业绩效

与先发企业不同，后发企业更加关注追赶过程中的技术创新。中国后发企业起初具有一定的技术劣势和市场劣势，当面临剧烈变化的外部环境时，要想发展并实现追赶，首先需要引进国外先进技术并进行模仿、消化吸收，在此基础上进行自主再创新[15]。无论是前期技术引进还是后期自主研发，都可以促进后发企业技术创新能力提升，进而提升其对现有知识、技术的掌握能力和产品开发成功率，对企业绩效产生积极影响[16]，实现对先发企业的追赶。

此外，国内外学者们对上述理论进行了验证，尽管研究对象、研究方法和研究层次有所差异，但通过大量实证研究一致认为，技术创新对企业绩效具有显著正向影响[17]。结合本文研究对象，旨在说明无论是技术引进还是自主创新，技术创新均能有效提升后发企业绩效。因此，本文提出以下假设：

H2：后发企业技术创新对企业绩效具有显著正向影响。

1.4 商业模式创新与技术创新平衡性与组合性对后发企业绩效的影响

由上述理论可知，无论是商业模式创新还是技术创新都能够有效改善公司绩效。对于后发企业而言，在同一组织中，商业模式创新和技术创新之间是否匹配，最终会体现在公司绩效水平上。因此，每个公司都需重视商业模式创新和技术创新间的匹配问题。

首先，基于组织双元性理论，由于每个公司的资源是有限的，通过合理配置资源避免发生资源争抢成为管理层关注的重点[18]。这就涉及到商业模式创新与技术创新之间是否平衡的问题，不平衡性提升可能会因其中一种创新活动过度增加而制约另一种创新活动开展。因此，采用商业模式创新和技术创新二者间的平衡性衡量两种创新均衡发展能否改善公司绩效。其次，依据权变理论，若两个变量间为互补关系，一类创新活动的边际效应会随着另一类创新活动的变化而变化，则证明两类活动的匹配度较高，最终可以促进企业绩效明显改善[19]。这种互补作用是指商业模式创新和技术创新的组合性。组合性提升需要企业更多的投入且具备足够的资源对两种创新活动进行杠杆式支撑。因此，组合性主要用来衡量两种创新同步处于高位时能否改善公司绩效。

企业商业模式创新和技术创新之间的匹配程度，即平衡性和组合性，可以通过如下两种路径对公司绩效产生影响[20]。

(1)平衡性。较低的平衡性代表企业一类创新能力较强，而另一类创新能力较弱。因此，商业模式创新和技术创新的平衡性可以衡量两类创新相对均衡发展能否改善公司绩效。

(2)组合性。较高的组合性意味着公司拥有足够的资源可以同时投入、维持和协调两类创新活动。为此，商业模式创新和技术创新的组合性可以衡量两类创新同步处于高位时能否改善公司绩效。表1描述了两家公司的商业模式创新和技术创新水平。企业A在商业模式创新方面的得分为10分，在技术创新方面的得分为5分，而企业B在商业模式创新和技术创新方面的得分均为5分，两个企业哪个匹配性更高？这取决于如何定义匹配性。如果将匹配性概念化为商业模式创新和技术创新的平衡，则公司B的匹配性比公司A高。如果将匹配性概念化为商业模式创新和技术创新的综合幅度，则得出相反的结论，即公司A的匹配性比公司B高。因此，本文将匹配程度分解成平衡性和组合性，不仅从概念上对二者及二者间的关系加以区分，而且为评估其在不同组织环境下对公司绩效独立和共同的影响提供了基础。

表1 平衡性与组合性评定Tab.1 Balance and combination evaluation

总而言之，商业模式创新和技术创新的匹配问题是每个后发企业都应该考虑的。本研究认为，两种创新的平衡性和组合性通过不同方式影响后发企业绩效，不同方式之间既相互依存又被企业资源所影响。为此，本文把商业模式创新、技术创新以及二者间的平衡性和组合性与后发企业绩效系统化地联系起来加以分析。

1.4.1 商业模式创新与技术创新平衡性对后发企业绩效的影响

商业模式创新和技术创新间的不平衡性主要表现在如下两个方面：

(1)技术创新水平高于商业模式创新水平。激烈的竞争会导致产品或服务生命周期缩短，因而企业加快商业化推广速度、延长产品或服务生命周期以及提高产品知名度就显得尤为重要。然而，若企业技术创新水平显著高于商业模式创新水平，则会导致企业技术创新难以转化为潜在经济价值，最终丧失商业机遇和超额利润。

(2)商业模式创新水平高于技术创新水平。企业产品和服务进入市场的效率较高，并且相关信息很快就被顾客所获取，然而由于技术创新水平较低，其产品或服务差异化有限，很难获得客户的价值认可。

针对上述不平衡性表现，在后发企业追赶过程中，商业模式创新与技术创新会同时出现在同一企业中。因此，在同一组织中如何实现二者平衡是一个重要问题。依据组织双元性理论，企业为了规避风险并获取长期竞争优势，需要协调战略行为以适应环境变化[18]。商业模式创新和技术创新均能促进后发企业绩效提高，虽然二者在本质上并不冲突，但两者同步开展势必争夺企业有限的资源，导致商业模式创新和技术创新间的不平衡性提升，出现因其中一种创新过度增加而制约另一种创新发展的局面。因此，若商业模式创新和技术创新匹配良好，则可以通过结构化控制促进公司绩效提升。相反，商业模式创新和技术创新之间的不平衡性会通过增加上述风险而对公司业绩构成威胁[21]。总而言之，企业需要动态监控技术创新和商业模式创新之间的平衡性，较高的不平衡性可能阻碍公司绩效提升。因此，本文提出以下假设：

H3：商业模式创新与技术创新平衡性可以促进后发企业绩效提升。

1.4.2 商业模式创新与技术创新组合性对后发企业绩效的影响

商业模式创新和技术创新可能发生在资源互补领域(如市场和技术)。公司可以按照自己的节奏在商业模式创新和技术创新之间进行转换[22]。二者组合性主要体现在以下两个方面：

(1)技术创新能力提高可以增加商业模式创新对后发企业绩效的边际贡献。商业模式创新虽然能够提升合作伙伴网络之间的粘性，但也因此容易受价值网络等外部环境影响。技术创新能够快速提升组织外部环境适应能力[23]，从而促使后发企业通过商业模式创新发挥信息溢出等一系列优势。

(2)商业模式创新能力提高有利于后发企业找到正确的技术方向并提升技术创新等研发活动效率。后发企业技术创新可以为消费者带来高质量和差异化的产品和服务。顾客需求及市场需求一直处于动态变化中，商业模式创新有助于后发企业充分了解市场需求和变化，洞悉消费者尚未满足的需求[24]，及时汇集客户反馈并进行技术优化，找到新的技术突破方向，进而增强后发企业适应能力，最终提升公司绩效[25]。

针对上述组合性表现，根据权变理论，一个组织的有效性(如企业绩效)是不同变量匹配的结果[26]，而匹配性是成功的主要决定因素。当企业绩效达到较高水平时，表明企业内部要素的匹配性良好。如果两种要素(比如A和B)是互补关系，则二者间具有良好的匹配性，即A的边际效应会随着B的改变而改变。后发企业追赶的有效性可能是商业模式创新与技术创新组合的结果，二者组合性体现为对后发企业绩效的交互作用。总而言之，基于权变理论研究视角，商业模式创新和技术创新通常可以相互补充，从而提高后发企业绩效。因此，本文提出以下假设：

H4：商业模式创新与技术创新组合性可以促进后发企业绩效提升。

综上所述，本文探讨商业模式创新、技术创新以及二者平衡性和组合性对后发企业绩效的影响机制，构建概念模型如图1所示。

图1 研究概念模型Fig.1 Research conceptual model

2 研究设计

2.1 样本选择及数据来源

本文选取沪深A股成长期上市企业作为后发企业研究样本，原因如下：

(1)在数据资源可得的前提下,成长期企业与后发企业的定义和特征描述最为匹配:①后发企业和成长期企业都不是新创企业，两者均已拥有相对稳定的市场并具备一些初始资源和竞争优势,但与实力强大的在位企业或成熟企业相比，两者实力和资源有限；②二者都以追赶为主要目标，均可以通过快速学习克服技术和市场双重劣势；③二者具备基础的技术创新能力和商业模式创新能力，在追赶过程中具有很强的活力，发展速度较快，并不同程度地进行商业模式创新。

(2)该类公司可形成面板数据,能够支持本文从动态视角进行研究。

(3)该类公司的公开数据资料易获得，具有代表性和典型性,且数据适用于文本分析方法。

本文样本数据时间跨度为2014—2019年，数据来源于Wingo财经文本数据平台和国泰安(CSMAR)数据库。第一，Wingo财经文本数据平台。主要借助文本数据分析商业模式创新水平(该平台是中国第一家财经文本智能研究平台，具有专业财经领域中文文本数据分析技术)。第二，国泰安(CSMAR)数据库。主要采用财务数据和指标，根据研究内容对数据进行如下处理：①依据Dickinson[27]对企业生命周期的划分方法，筛选出成长期上市企业；②剔除金融行业公司的观测值；③剔除ST类特殊处理公司的观测值；④剔除控制变量缺失样本,最终得到5 075个有效观测值。同时为了消除样本离群值和异方差、序列相关等问题的潜在影响，对所有连续变量按照1%的标准进行Winsor处理，并对所有回归结果进行行业和年度群聚调整。

2.2 主要变量构建与定义

2.2.1 商业模式创新度量

关于商业模式创新变量衡量体系，研究方法对比情况如表2所示。现有衡量方式主要有调查问卷法[6]和人工评分法[28]。随着机器学习的快速发展，国内外众多学者开始运用文本分析技术探索上市公司披露文本中所蕴藏的价值信息(王克敏等，2018)。相较于传统词典模型[29]、关键词搜索+人工评分法[30]等文本分析方法，本文采用种子词集+Word2Vec相似词扩充的词频分析法对商业模式创新行为进行度量[31]。在文本分析领域，词频不仅是对概念进行度量的常见方式，而且代表某文档对该词汇的重视程度。因此，本文采用商业模式创新词汇总词数在年报文本总词频中的占比衡量企业商业模式创新能力。具体构建步骤如下：

表2 研究方法对比Tab.2 Comparison of research methods

(1)商业模式创新种子词选取。基于Osterwalder[32]所描述的商业模式创新定义和特征，总结商业模式创新的代表词汇并进行初步筛选，删除明显不符合商业模式创新内涵的词汇,进一步确认语义模糊的词汇。为避免商业模式创新词汇的主观性，本文对相关商业模式创新词汇进行交叉验证，并对其作进一步筛检和补充。然后，本文将修订后的商业模式创新词集发给两位商业模式领域专家进行核验，最终形成22个基于文献的商业模式创新词汇种子词集。

(2)Word2Vec相似词扩充。针对同一概念或事物，表达者往往会使用多个语义相似的词汇进行描述，因而在选定种子词集之后，还需对词集进行相似词扩充。因此，本文使用Word2Vec神经网络模型实现基于财经专用语料的相似词扩充，在剔除重复词汇和部分低频词汇后，由两名专业研究人员进行词汇筛选工作，然后将其均认可的词汇添加至关键词词集。相似词扩充完成后，共得到173个商业模式创新关键词，部分词集构成情况如表3所示。

表3 商业模式创新指标词集示例Tab.3 Example of word sets of the business model innovation indicator

(3)最终指标验证。在得到商业模式创新关键词词集后，邀请行业专家进行核验，通过对比财报文本样例再次对关键词词集进行确认，计算关键词在年报文本中出现的词频比例并构建商业模式创新指标反映企业商业模式创新水平，该商业模式创新变量记为BMI。

2.2.2 其它变量

因变量企业绩效采用总资产净利润率(ROA)度量。自变量技术创新(RD)采用研发费用存量除以公司营业收入度量，考虑到创新投入到绩效产出可能存在时间滞后效应，设置技术创新活动的时间滞后期为两年。自变量商业模式创新和技术创新的平衡性(BD)，参考He& Wong[33]以及Cao[34]的处理方法，采用商业模式创新和技术创新差值的绝对值表示，由于二者的绝对差从0到1.21不等，为了便于解释，本文使用数值2(大于上限1.21)减去两者间的绝对差度量。自变量商业模式创新和技术创新的组合性(CD)，使用商业模式创新和技术创新的乘积加以测量[33-34]，并将商业模式创新和技术创新的值标准化后再乘积，从而降低多重共线性的影响。

此外，为了控制其它公司层面特征对研究变量的影响，在回归分析中控制如下变量：企业规模(SIZE)、财务风险(LEVER)、企业收入增长率(GROWTH)、股权集中度(CONCEN)、董事会规模(BOARD)、独立董事占比(INDEP)、自由现金流(CF)、行业哑变量(INDUSTRY)、年度哑变量(YEAR)。变量具体定义和说明如表4所示。

表4 变量定义Tab.4 Variable definitions

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计与相关性分析

表5为各变量描述性统计分析结果。从全样本平均值看，商业模式创新指标存在如下特征：①商业模式创新词频占比均值为0.28，代表年报中每100个词中含有0.28个商业模式创新词汇；②商业模式创新均值为0.28，中位数为0.26，差异相对较小，说明该变量接近正态分布，最小值为0.08，最大值为0.63，表明各后发企业之间的商业模式创新存在显著差异。此外，从技术创新相关变量描述可知，技术创新均值为7.49，中位数为5.57，最小值为2.32，最大值为34.74，表明各后发企业之间的技术创新差异显著。其它控制变量描述性统计结果未发现异常情况。

表5 主要变量描述性统计结果Tab.5 Descriptive statistics of main variables

表6相关系数矩阵表明，解释变量商业模式创新和技术创新分别与被解释变量企业绩效在1%水平上具有显著正相关关系，初步验证了H1和H2，但还需进一步采用回归分析方法对变量间的影响机制进行精确验证。此外，所有变量的VIF值均小于10，说明不存在多重共线性问题。

表6 Pearson相关系数矩阵Tab.6 Pearson correlation coefficient matrix

3.2 回归分析

本文采用Stata软件分6个步骤对提出的假设进行多元线性回归：①放入控制变量(企业规模、财务风险、企业收入增长率、股权集中度、董事会、独立董事占比，自由现金流)得到模型1，尽量消除干扰项对结果的影响；②在模型1的基础上加入解释变量商业模式创新得到模型2；③在模型2的基础上加入解释变量技术创新得到模型3；④在模型3的基础上加入商业模式创新与技术创新的平衡性得到模型4；⑤在模型3的基础上加入商业模式创新与技术创新的组合性得到模型5；⑥在模型3的基础上加入商业模式创新与技术创新的平衡性和组合性得到模型6。层次回归分析结果如表7所示，各模型中的被解释变量均为企业绩效。

模型1主要用于观察控制变量对企业绩效的影响。对比模型2和模型1可以发现，加入解释变量商业模式创新后，R2值有所提高。由此可见，相对于模型1而言，模型2能够更好地解释企业绩效，其中商业模式创新与企业绩效正相关(β=0.025，p<0.01)，并且这种关系在模型3～6中同样得到支持，说明商业模式创新对企业绩效有显著正向影响，H1得到验证。

借鉴He&Wong[34]的方法，模型3～6的所有估计中都包括商业模式创新和技术创新。对比模型3和模型2可以发现，加入自变量技术创新后，R2值有所提高，技术创新与企业绩效正相关(β=0.17，p<0．05)，并且这种关系在模型4～6中同样得到支持，说明技术创新同样对企业绩效具有显著正向影响，H2得到验证。

同样，模型4仅研究商业模式创新和技术创新平衡性的作用，模型5仅研究商业模式创新和技术创新组合性的作用。在模型4和5中，研究结果表明：BD(β=0.211，p<0．01)和CD(β=0.124，p<0．10)均显著。此外，模型6加入商业模式创新与技术创新的平衡性和组合性，结果和之前基本一致，说明BD(β=0.282，p<0．01)和CD(β=0.713，p<0．01)对企业绩效具有积极影响，H3和H4得到验证，即商业模式创新与技术创新的平衡性和组合性对企业绩效具有显著促进作用。

综上所述，本文提出的假设均得到验证。研究结果表明，商业模式创新和技术创新的平衡性与组合性是企业创新的两个不同维度，商业模式创新和技术创新均能促进后发企业绩效提升，并且二者平衡性和组合性对后发企业绩效具有显著正向影响。

3.3 稳健性检验

为进一步检验模型的稳健性，对回归模型相关变量采取多维度测量。

(1)参照前人研究，使用ROE指标代替ROA指标，实证结果依然稳健，具体如表8所示。

(2)采用句频分析法重新衡量商业模式创新，实证结果依然保持一致，具体如表9所示。

表7 回归分析结果Tab.7 Regression analysis results

表8 稳健性检验结果(采用ROE衡量企业绩效)Tab.8 Robustness test results (using ROE to measure enterprise performance)

4 结语

4.1 结论

本文采用面板数据，以2014—2019年沪深A股成长期上市公司作为后发企业代表，采用回归分析方法对提出的概念模型进行检验，深入探讨后发企业追赶过程中商业模式创新、技术创新以及二者匹配性与后发企业绩效间的作用机理。研究结果表明：商业模式创新对后发企业绩效具有显著正向影响；技术创新对后发企业绩效具有显著正向影响；商业模式创新和技术创新的平衡性与企业绩效正相关；商业模式创新和技术创新的组合性与企业绩效正相关。本文进一步探讨商业模式创新与技术创新平衡性和组合性对公司绩效的影响发现，二者是互补关系，而非互替关系，二者间的匹配关系对后发企业绩效提升具有增强型交互作用。

表9 稳健性检验结果(采用句频分析法重新衡量商业模式创新)Tab.9 Robustness test results (using sentence frequency analysis to re-measure business model innovation)

4.2 理论贡献

(1)深入探讨了商业模式创新、技术创新与后发企业绩效之间的作用机理。本文将商业模式创新和技术创新置于同一个框架下讨论两类创新活动如何平衡、匹配，以及对企业绩效有何影响，丰富了单一创新机制对企业绩效影响的研究。本文构造了两个不同但相互关联的维度：平衡性和组合性，并描述两个维度对后发企业绩效的影响，强调二者在绩效方面的协同效应，验证商业模式创新和技术创新之间的匹配关系对后发企业绩效提升具有增强型交互作用。

(2)基于商业模式视角解释后发企业成功追赶的现象，并搭建了商业模式创新与技术创新的桥梁。以往研究主要强调技术学习和技术创新的重要性，事实上，从商业模式创新与技术创新复合视角能够更好地解释在中国情境下，一些后发企业为什么能够快速实现成功追赶，弥补了传统研究从单一技术创新视角考察后发企业追赶问题的不足。此外，本文进一步验证商业模式创新的有效性，发现商业模式创新能够发挥后发优势并克服后发劣势，与技术创新共同作用于后发企业追赶过程，最终促进后发企业绩效提升。

(3)鉴于类似研究普遍采用横截面数据，无法探究企业商业模式创新与技术创新的匹配性如何随时间演变，以及对后发企业业绩如何产生影响，本文采用纵向研究，可弥补以往研究的不足。此外，相较于其它衡量方法，本文基于Word2Vec机器学习的文本分析方法所构建的商业模式创新水平衡量指标，对企业商业模式创新评价体系完善和发展具有借鉴意义。

4.3 实践启示

(1)后发企业为了实现快速追赶，需要发挥商业模式创新和技术创新的协同作用。企业不能把战略重点放在开展单一创新活动上，应尽可能确保商业模式创新和技术创新平衡，使商业模式创新和技术创新都达到一个较高的水平。

(2)重视商业模式创新对后发企业绩效的促进作用。商业模式创新能够促进后发企业绩效提升，对于后发企业是值得重视的实践。在当前全球化进程加快、互联网技术迅速发展、产业边界愈加模糊的环境下，中国后发企业通过巨额研发投入进行技术创新，进而实现追赶并不现实。而商业模式创新能够发挥后发优势并克服后发劣势，使后发企业融入新的全球价值网络中，成为其实现追赶的重要途径。

(3)动态调整企业商业模式创新和技术创新以促进后发企业绩效提升。后发企业追赶处于动态变化的环境中，商业模式创新及其与技术创新的匹配对企业绩效的影响并非一成不变，而是受企业自身状况、所处环境、行业特点等影响，是一个随着时间推移不断变化的过程。因此，后发企业想要实现快速追赶不仅需要注意商业模式创新与技术创新的匹配，发挥两者协同作用，而且需要根据所处行业技术环境调整自身创新发展战略，从而最大程度地实现追赶目标。