平台生态嵌入、数据赋能对中小制造企业创新柔性的影响——基于资源编排视角

赵慧娟，陈洪洋，姜盼松，杨皎平

（青岛科技大学 经济与管理学院，青岛 266061）

0 引言

随着市场动态性日益增强，用户需求异质多变、产品生命周期缩短、技术不确定性增强以及研发成本持续上升等问题对制造企业尤其是中小制造企业的生存和发展带来巨大挑战，如何提升创新柔性，快速、低成本地为用户提供高质量、差异化的产品或服务成为企业建立和维持竞争优势的关键［1］。所谓创新柔性是指企业应对动态环境做出迅速反应，能主动对企业战略、计划和资源快速调整以达到有效降低创新风险的能力［2］。在实践中，海尔、美的等大型制造企业依靠其天然的资源优势，进行创新柔性升级的成功经验为其他企业的发展与壮大指明方向，而对于创新资源有限、资源管理能力相对弱小的传统中小制造企业，单纯模仿这些大企业的发展路线显然不可行。因此，中小制造企业如何另辟蹊径，突破资源和能力束缚，提升创新柔性成为企业家和学者们共同关注的核心议题。资源编排理论指出，企业能够通过构建资源组合、利用捆绑资源产生能力和运用能力创造新价值的资源管理过程，分别解决资源来源、转换与使用等问题，从而勾勒了从资源获取到产出的完整路线［3］。该理论为企业如何巧妙应用上述管理流程提升创新柔性提供理论指导。数字经济时代孕育出诸如海尔集团的COSMOPlat、中国航天科工集团的INDICS等工业互联网平台，此类平台的陆续搭建为中小制造企业资源获取和能力提升创造条件。同时，数字经济时代的海量数据成为提升创新柔性的又一条件，数据赋能所体现的连接能力、智能能力和分析能力成为企业需求感知、资源连接及供需精准匹配的必要前提。因此，平台生态嵌入能加强嵌入企业的互动与合作，为中小制造企业获取异质资源、构建资源组合提供物质条件［4］；数据赋能为企业资源连接、资源转化、供需匹配提供能力保障，进而获得赋能价值。基于资源编排理论，平台生态嵌入能够解决中小制造企业资源来源问题，数据赋能则能解决其资源转化问题，上述过程为中小制造企业创新柔性的提升创造条件。

在上述过程中，中小制造企业也意识到平台生态中存在的相互依存关系，主动联结生态内其他参与者共创价值，以提升创新柔性。毫无疑问，生态参与者价值共创是平台生态蓬勃发展的有益果实，依靠成员间的协同共创，弥补各自在创新活动的短板，提升需求感知、资源获取与组合、资源转化、需求响应等方面的能力，进而提升企业的创新柔性。价值共创活动的开展逐渐从简单的双边伙伴延伸到更加复杂的平台生态中［5］。平台生态系统是集横向、纵向甚至空间交叉的价值链而组成的动态演化系统［6］。中小制造企业借助平台生态系统与生态内其他参与者共创价值，而这个过程更能体现出调资源编排的重要性。目前，尽管中小制造企业并非都涉及平台生态嵌入，但是在万物互联时代嵌入工业互联网是一大趋势［7］，尤其是对资源匮乏的中小制造企业。因此，在工业互联网背景下，中小制造企业如何借助平台生态提升其创新柔性具有重要研究价值。

理论界已证实创新柔性对企业的生存和发展至关重要，但现有研究主要以资源能力充沛的大型制造企业为研究对象，且多以创新柔性为前因变量，探讨其对企业生存与成长的作用机制［8］。而关于资源能力匮乏的中小制造企业如何提升创新柔性的研究尚存在不足，尤其是在工业互联网背景下，中小制造企业如何借助工业互联网平台生态的优势提升创新柔性更鲜有探讨。综上分析，嵌入平台生态弥补了中小制造企业创新活动开展过程中资源不足的问题，数据赋能实现资源连接以及供需的精准匹配，平台生态参与者间的价值共创能推动资源的有效利用，三者协同促进中小制造企业创新柔性的提升。基于此逻辑，本文拟以工业互联网平台为依托，以嵌入平台生态的中小制造企业为研究对象，从资源编排的过程视角，将平台生态嵌入和数据赋能作为构建资源组合和实现资源转化的新形式，将价值共创作为资源利用的有效途径，在此基础上探讨中小制造企业创新柔性的提升机制，以期在完善现有理论的同时，为中小制造企业创新实践提供指导。

与现有文献相比，本文的研究具有如下2点创新。①在平台生态蓬勃发展的背景下，现有文献鲜有研究资源匮乏的中小制造企业如何借助工业互联网平台实现创新柔性的提升，本文则关注了平台生态嵌入对中小制造企业创新柔性的影响。②现有对创新柔性提升机制的研究多以资源基础理论为指导，忽视了对资源转化过程的关注，本文则基于资源编排理论的过程视角分析了平台生态嵌入通过价值共创活动影响创新柔性的内在机制，并考虑了资源获取与资源转化的协同关系。

1 理论回顾与假设提出

1.1 理论基础

1.1.1 创新柔性 创新柔性最早由VICKERY等［2］提出，是指企业能低成本地主动整合资源以响应用户需求的能力。相较于反映创新数量和程度的创新绩效，创新柔性被视为一种与环境和需求匹配、更高层次的创新绩效［9］。随着理论研究的不断深入，创新柔性的概念也逐步完善。近期的研究成果把创新柔性概念界定为根据企业动态的变化，优化创新策略、方案和创新资源配置状况，对市场环境变革进行积极反应，进而减少创新风险和不确定性的能力［10］。由此可见，创新柔性是企业在价值创造过程中不断成长的一种能力，特点是主动、快速以及调整。本文基于已有研究将创新柔性定义为：企业应对动态环境做出迅速反应，能主动对企业战略、计划和资源快速调整以达到有效降低创新风险的能力。

目前关于创新柔性的研究主要是以其为前因变量来探讨作用效果，如对创新绩效、组织成长等的影响机制。在创新绩效方面，创新柔性能通过异质性资源供给、多元组织搭建等柔性方法有效提升创新绩效［11］。在组织成长方面，创新柔性能够依靠技术创新以及商业模式创新推动制造企业完成数字化转型［12］。因此，创新柔性对于企业短期绩效和长远发展均发挥积极作用。通过对文献梳理发现，相对于创新柔性作用效果方面丰富的研究，学者们较少关注创新柔性的提升机制，尤其对资源匮乏的中小制造企业如何突破资源束缚提升创新柔性更是鲜有研究。

1.1.2 资源编排 资源编排理论源自动态能力观与资源基础观，从动态视角解释了企业怎样依靠资源构建、整合以及利用建立竞争优势，为研究企业获取资源和转化提供了新颖视角［13］。关于资源编排的维度结构，在单一企业情况中包括资源构建、资源的杠杆化利用等过程［14］；多企业合作情境中则包含资源互通、资源转换以及资源调配等过程［15］。

资源基础理论的核心观点认为，资源具备的“有价值、稀少、不可复制或替代”的属性是企业建立竞争优势的主要原因，而资源编排理论主张，资源本身不会直接成为竞争优势和绩效，只有合理地利用资源才会创造出价值。而且，即使掌握相同的资源，企业通过资源管理创造的绩效也不同，究其原因，是因为企业在资源搭建、利用等过程中具有一定的差异［16］。资源编排理论并非主张异质性资源的掌控，该理论认为即便普遍性或可复制性资源也能凭借管理行动提升绩效［17］。相较于资源基础理论，资源编排理论更加关注对资源有效转化和利用。

1.1.3 平台生态嵌入“平台生态嵌入”最早源于网络嵌入理论。诸多研究表明，“网络嵌入”有助于中小制造企业打破资源和能力束缚，加速实现企业创新。目前关于“网络嵌入”的研究多是从结构、关系这两个维度展开。结构性嵌入主要探讨网络中心度和结构洞对企业创新的作用，诸多研究已经证实网络中心度能正向促进知识共享，进而促进企业创新［18-19］。拥有的结构洞能够促使企业获得持续竞争优势，而且动态能力能够与结构洞位势协同演进［20-21］。关系性嵌入主要探讨企业间的关系强度对企业创新的影响，已有研究证实创新网络的关系强度可以正向促进企业创新绩效［22-23］，而且网络关系越紧密，企业间创新资源的流动性越强，越有利于企业开展创新活动［24］。

在工业互联网平台蓬勃发展的背景下，李平等［4］针对中小制造企业从企业间合作的产品链条关系以及资源共享角度提出平台生态嵌入，并将其视为嵌入企业必不可少的生态环节，将平台生态嵌入划分为产业链嵌入、互补品嵌入和生态资源嵌入。本文结合中小制造企业特性，借鉴李平等［4］所提出的关于平台生态嵌入的理论研究，认为平台生态嵌入可以链接原平台内的多边客户和种群，或外部的新客户与新种群加入平台生态，增强了嵌入企业的资源价值及功能，有助于促进平台生态各参与主体间的价值共创。

1.2 研究假设

1.2.1 平台生态嵌入与创新柔性 创新柔性是为满足用户个性化需求，对资源、计划和战略灵活调整，使资源能灵活高效地利用和配置的能力。VUCA时代下，对于资金有限、创新实力不足的中小制造企业来说，创新柔性显得尤为重要。就平台生态嵌入对创新柔性的影响而言，学者们并未达成共识，积极与消极态度并存［25-26］。因此，需要整合不同理论视角，深入分析平台生态嵌入对中小制造企业创新柔性的影响。

通过嵌入平台生态，中小制造企业获取了优质的生态资源和生态关系，借助此类要素可促进其创新柔性的提升。①通过嵌入平台生态，中小制造企业能够成为其他企业的合作商或客户，可以多渠道、短时间、低成本、高质量地寻求所需的创新资源［27］，弥补其在研发、制造等环节的劣势。②由于生态内企业间的产品具有互补性，中小制造企业嵌入平台生态后可参与某些优势企业的研发设计活动，打通产品接口，优化工艺流程。③中小制造企业借助平台企业与部分企业建立连接，通过交流、互动和共享提升企业间的关系强度，获取平台生态内所需的优质资源，进而提升中小制造企业的创新柔性。Yeelight（亿联客）由于供应链、硬件等方面资源的欠缺，导致其市场竞争能力弱，入不敷出。通过嵌入小米生态链后，Yeelight同小米共同完成核心产品创新，打破行业工艺固有的枷锁，大量新产品迅速问世，并在市场占有一席之地。因此，结合资源编排理论和李平等［4］关于嵌入式创新的研究，中小制造企业嵌入到工业互联网平台中，作为平台生态中必不可少的部分，同生态内的企业高度互通与联合，可借助彼此间的互补性，实现创新柔性的提升。

然而，交易成本理论认为，企业获取资源的种类和数量越高，企业借助生态资源提升创新柔性的过程中对资源管理能力的要求也越高，而中小制造企业显然不具备这些。这一观点也得到PENNEY和COMBS［28］的认同，并主张企业如果无法应对交易成本问题，则依靠资源基础获得的隐藏收益也寥寥无几。在此视角下，交易成本理论认为过度地嵌入平台生态不利于创新柔性的提升。还有研究指出，平台生态系统的形成与演化存在路径依赖，进而会导致嵌入惰性［29］。嵌入惰性会迫使生态内企业用于维护和增加关系强度的投资增多，生态呈现强连接的关系特征。强连接的生态会降低企业从生态外部获取资源的机会，生态内部逐渐形成“信息孤岛”。生态内的企业逐渐锁定在创新效率低的状态下，进而抑制企业的创新柔性。同时，强连接会加强企业间的学习和模仿，加之中小制造企业的学习和模仿往往限于中低端技术层面，中低端技术层面的过度投资可能降低其内部研发设计的投资，进而抑制中小制造企业的创新柔性［30］。此外，过度嵌入也会产生反复交互、信息过量等问题，均难以提升创新柔性［31］。因此，提出如下假设。

H1平台生态嵌入与中小制造企业创新柔性呈倒U形关系。

1.2.2 价值共创活动的中介作用 平台生态嵌入对创新柔性具有倒U形影响，说明在平台生态嵌入与创新柔性间至少存在两种力量。适度嵌入时，正向力量起主导作用，企业创新柔性不断增强，但随着嵌入不断加深，当到达某一临界点后，负向力量逐渐起主导作用，企业创新柔性逐渐削弱。根据前面的理论框架设计，本文旨在分析平台生态嵌入对中小制造企业创新柔性的正向促进机理，而价值共创活动在其中扮演重要角色。

根据PORTER的价值链理论，增强企业的竞争优势应以市场与用户需求为导向，通过信息技术手段，实现对价值链中物流、信息流、资金流的有效整合。在此基础上，企业可将用户视为一种特殊的资源，可引导其参与到企业生产过程中去，从而产出更加吸引广大用户的产品［32］。在数字化时代，平台生态系统进一步拓宽了价值共创的范畴，已不仅仅局限于企业和消费者活动，更强调生态中多个利益相关者共同创造价值，实现共赢共生。因此，本文的价值共创是指以数字化为背景，以工业互联网平台为依托，以满足用户需求为导向，以共生共赢为目标，平台生态中的多方利益相关者协同合作实现价值创造的过程，包括价值链的整合以及多方合作伙伴的协同。

嵌入平台生态后，中小制造企业可参与其他生态参与者的研发生产、战略决策等价值链环节，实现价值共创。具体表现如下。①平台生态嵌入有助于中小制造企业获得更宽的信息接口、更快地获取价值共创活动所需的资源。而且，随着生态嵌入深度的增加，企业间形成强连接关系，中小制造企业更易获取跨界的、优质的、隐形的创新知识和资源。②通过生态内企业间的交流、互动、共享等行为，有助于形成具有竞争力的价值活动体系，进而促进价值共创［33］。此外，通过平台生态嵌入，中小制造企业实现与平台企业、平台其他参与者耦合共轭，并通过企业间的互动交流以及价值链整合实现价值共创。因此，中小制造企业嵌入平台生态有助于获取资源、增强企业间合作意愿，促进生态内价值共创活动的开展。

在与生态系统中其他参与者的价值共创活动中，中小制造企业可将生态内获得的多样化、互补性资源有效转化和利用，有助于提升其创新柔性［34］。首先，中小制造企业通过价值共创活动能够学习合作伙伴的新知识和先进技术，并将其应用于企业的生产实践以响应动态环境和市场需求，进而提升其创新柔性［35］。其次，价值共创活动有助于熟悉彼此的技术和产品领域，当面临需求变化和市场波动时，企业通过整合价值链更容易制订解决方案，对解决现有问题、改善运营流程和优化产品设计至关重要。最后，价值共创活动有助于异质性资源的整合和碰撞，通过协作创新突破发展瓶颈，提升企业对内优化和对外反应的能力［36］。雷神科技是一家致力于游戏笔记本的中小制造企业，在游戏本领域具有丰富的技术积累。雷神嵌入京东生态圈后，BOE（京东方）作为全球半导体显示产品龙头企业参与到雷神的设计研发过程中。双方通过响应需求、资源共享和技术互补，开展价值共创活动，共同打造16.6英寸的游戏笔记本。在此之前，高性能游戏笔记本大屏尺寸主要还是集中在15或者17两种尺寸，15英寸屏幕画面较小而17英寸又不易携带。16.6英寸兼顾了消费者对屏幕画面尺寸和便携性的要求，游戏体验更好，这对行业来说，开启了游戏笔记本屏幕的新时代，是一项创举。

综上所述，平台生态嵌入对中小制造企业的正向作用体现在能够解决中小制造企业资源匮乏的问题，并通过价值共创活动实现创新柔性的提升，这一逻辑契合资源编排理论，实现了由资源到价值的转化。因此，提出如下假设。

H2价值共创活动在平台生态嵌入与创新柔性的关系中起中介作用。

1.2.3 数据赋能与创新柔性 数字经济下，数据作为一种新兴战略资源，是企业提升创新柔性、获得持续竞争优势的关键［31］。据此，本文做出数据赋能是创新柔性提升的又一重要前提的学术判断并进行论证。

续 表

数据赋能被认为是联通数据资源与数据价值的关键逻辑，强调赋能过程和终点实现赋能价值。而创新柔性强调为满足用户个性化需求，对资源、计划和战略灵活调整，使企业能短时间、低成本地开展创新活动。可见，数据赋能为创新柔性的提升创造条件。尽管关于数据赋能的研究已颇为丰富，但其定义和内涵尚未形成统一标准，如孙新波和苏钟海［37］认为数据赋能是从全局视角革新数据的运用情境以提升自身的综合能力，最终达到数据赋能价值的目标，并认为数据化、标准化和互联网化是数据赋能的3大关键，而LENKA等［38］认为数据赋能可从连接能力、智能能力和分析能力3个维度展开。综合来看，前者侧重数据赋能实施前的准备，而后者强调数据赋能实施后的价值实现。结合现有研究，本文认为数据赋能是通过创新数据运用场景并赋能提升能力和绩效的过程。因此，数据赋能能够促进企业资源连接、用户行为感知、资源动态分配以及信息处理的环节，进而提升创新柔性。

数据赋能中小制造企业的作用层面主要体现在研发设计、采购仓储、配送生产等环节，通过信息技术与智能设备的运用，实现创新柔性的提升。首先，数据赋能有助于中小制造企业快速感知用户个性化需求并将其转化为有价值的信息，从而通过研发管理机制充分调动相关部门，针对用户需求协同研发而创造价值［39］。其次，数据赋能使中小制造企业与供应商共享用户需求数据，便于综合规划产品的生产运营流程，可进一步提升新产品开发的速度和质量。企业通过与供应商共享库存数据，可使供应商实时掌握库存变动，及时补货。最后，数据赋能使中小制造企业生产制造过程显性化，并通过数字化设备将生产设备、物料、操作者等资源联网，实现生产资源动态调配、产线灵活调整、产品精准定位和异常及时解决。青岛征和工业作为首家链传动行业内的A股上市公司，是中国链系统的技术领导者。2020年，征和工业与卡奥斯正式签订了战略合作伙伴协议书。卡奥斯为征和工业提出了“寻找短板—明确目标—智造升级”的全面数字化革新策略与方法。从产品研发、制造、运输、仓库、营销等诸多层面出发，帮助征和工业弥补缺陷，进行管理能力全方位提升、数字化经营全方位转变，从而增强了企业柔性。

综上所述，数据赋能是资源编排过程中资源转化的重要前提，中小制造企业通过数据赋能所提升的连接能力、智能能力和分析能力使企业能够快速、低成本地满足用户需求，在发挥数据价值的同时提升其创新柔性，契合资源编排理论中关于资源转化的表述。因此，提出如下假设。

H3数据赋能与中小制造企业创新柔性呈正相关关系。

1.2.4 数据赋能的调节作用 如前所述，中小制造企业能够通过平台生态嵌入丰富自身获取资源的种类和数量，进而促进价值共创活动的开展。然而，资源编排理论强调资源本身无法直接转化为竞争优势和绩效，只有对资源合理利用才能创造价值。而中小制造企业囿于资源转化能力的不足，在平台生态嵌入价值共创过程中并无优势。而在数字经济时代下，数据赋能有助于加快中小制造企业转化获取所需的知识、技术和经验等资源［4］，促使其嵌入平台生态获取资源并转化资源形成能力，这契合资源编排理论的思想。首先，数据赋能提高企业资源连接能力。高数据赋能水平下，企业之间通信技术与智能化产品更容易实现资源连接和数据共享，进而强化平台生态嵌入对价值共创活动的影响。其次，数据赋能促进企业用户行为感知的开展。高数据赋能水平的中小制造企业能更好地感知用户需求，并将其及时处理、转化，企业开展价值共创活动的效率相对也较高。最后，数据赋能可以加快企业的信息处理速度。高数据赋能水平下，企业间的服务交换和资源分配更容易同步和协作，从而促使价值共创活动高频、高效、高质量地开展。反之，当数据赋能水平较低时，中小制造企业调配、转化资源的能力极其有限，价值共创活动也只能是一种低端、临时性活动［36］。基于上述分析，提出如下假设。

H4a数据赋能正向调节平台生态嵌入与价值共创活动之间的关系。

中小制造企业通过数据赋能可以加强企业间的互动合作，协调整合价值链和生态伙伴间的关系，提升资源价值和功能，进而优化中小制造企业嵌入平台生态来提升创新柔性的过程［4］。数据赋能为中小制造企业资源转化创造条件，推动了数据化、标准化和联网化的实施。首先，数据赋能通过促进企业资源连接，强化了企业的连接能力。在高数据赋能水平下，中小制造企业通过适度的平台生态嵌入可以更快、更广地获取所需创新资源，有助于更好地发挥数据价值，进而对平台生态嵌入创新柔性提升的过程发挥更加积极的作用。其次，数据赋能通过用户行为感知，加强企业智能能力。高数据赋能水平下的企业更容易获取其他嵌入企业的热门产品数据和用户大数据，通过对此类数据的深入了解和分析，能更快地产生互补品的设计灵感，从而促进企业快速、低成本地开发出热门产品的互补品［4］。最后，数据赋能通过促进企业资源动态分配及信息处理，增强了企业的分析能力。高数据赋能水平下，适度嵌入平台生态增加了企业间沟通的频率，增强企业间的伙伴关系，创新过程中遇到问题时能够合作解决，提升了平台生态嵌入的质量和效率。反之，低数据赋能水平的中小制造企业依然存在资源转化能力不足的问题，在VUCA时代下无法对用户需求快速、精准响应，创新柔性也较弱。由此可见，数据赋能弥补了中小制造企业资源和关系的不足，并强化了平台生态嵌入到提升创新柔性的过程。

同时，也应该关注到数据赋能对平台生态过度嵌入抑制创新柔性过程的弱化作用。数据赋能通过促进企业资源连接、用户行为感知、资源动态分配以及信息处理而开展。如前所述，在高数据赋能水平下，过度嵌入平台生态会出现嵌入惰性和企业同质化等现象［31］，在这种情况下，生态中的公共资源逐渐僵化，企业对于公共资源的吸收、转化能力也会逐渐退化，并且，仅局限于生态内部的互动交流会缺少创造性思维的碰撞和摩擦，也不利于提升创新柔性的过程。然而，企业实施数据赋能提升自身响应能力，进而弱化了过度嵌入对提升创新柔性过程产生的抑制效果。反之，低数据赋能水平下，企业转化资源能力不足，过度嵌入导致企业一味地获取资源，无法捆绑资源形成能力，亦不利于创新柔性的提升。因此，本文认为，高数据赋能水平进一步加强平台生态嵌入对创新柔性提升过程的积极作用，使得适度平台生态嵌入对创新柔性的正面作用效果更加显著，而过度嵌入对创新柔性的负面作用则进一步降低。基于上述分析，提出如下假设。

H4b数据赋能正向调节平台生态嵌入与创新柔性之间的关系，即较高的数据赋能水平加强了平台生态嵌入对创新柔性的正面作用，弱化了平台生态嵌入对创新柔性的负面作用。

根据H4a和H2的推断，数据赋能会正向调节平台生态嵌入与价值共创活动的关系，同时平台生态嵌入可通过价值共创活动的中介机制间接影响创新柔性，因此，数字赋能也极有可能会调节价值共创活动在平台生态嵌入与创新柔性之间的中介效应。主要原因如下：在高数据赋能水平下，企业嵌入平台生态不但有助于企业调配、转换资源能力的增强，而且有助于价值共创活动高频、高效、高质量的开展，使得企业通过广泛、深入的价值共创活动及时了解市场需求、吸收最新知识，进而动态地管理资源、提升企业的创新柔性［35］。反之，在低数据赋能水平下，即使企业嵌入了平台生态，由于其掌握新知识、了解新形势的速度相对较慢，调配、转换资源不及时，其资源管理能力较弱且价值共创活动也开展缓慢［36］。低效的价值共创活动将导致企业与外界的接触的广度和深度都不足，响应外部环境的能力也相对较低，企业嵌入平台生态通过价值共创活动提升创新柔性的作用将相对减弱。因此，提出如下假设。

H4c数据赋能调节了价值共创活动在平台生态嵌入与创新柔性之间的中介作用。

1.3 研究框架

数字经济时代孕育了工业互联网平台，其衍生出的平台生态可视为一个隐形资源池，此时嵌入平台生态将有助于丰富中小制造企业获取资源的种类和数量，故而可认为嵌入平台生态将有助于中小制造企业创新柔性的提升。而也有研究指出，随着获取资源种类、数量的增加，对企业资源整合能力提出更高要求，这也是中小制造企业极难具备的［26］。甚至还有学者指出，嵌入平台生态的中小制造企业也会产生路径依赖和低端模仿等问题，抑制创新柔性的提升［29］。

在工业互联网平台生态中，中小制造企业成长所需的资源分布在平台生态各处，并非不可复制。在此情境下，具备高资源编排能力的企业往往能够低成本、快速地整合生态内资源，并以低风险和低不确定性的创新行为快速响应外部环境［13］进而更具有创新柔性。可见，能够快速、低成本地整合资源是企业提升创新柔性的一大基础，但是仅有资源并不一定就可提升创新柔性，提升企业创新柔性的第二大基础是实现资源间的连接以及资源与需求的精准匹配，促进资源有效转化。数据赋能恰恰可以满足这一点，数据赋能可以在响应用户需求，整合人、物、信息等资源的同时不断深化对用户需求的认知［37］。因此，在资源编排视角下，中小制造企业可以通过嵌入平台生态快速整合各类资源，并通过数据赋能实现资源与需求的精准匹配，以应对动态多变的外部变化。

上述分析认为，平台生态嵌入是数字经济时代中小制造企业提升创新柔性的重要选择，同时数据赋能促进了平台生态嵌入到创新柔性提升，即数据赋能正向调节平台生态嵌入与创新柔性的关系。除此之外，两者之间还存在匹配效应。一方面，虽然嵌入平台生态为中小制造企业带来了多样、异质的创新资源，为企业价值创造奠定基础，但也对企业资源管理能力提出更高要求，如资源连接能力、转化能力以及资源与需求匹配的能力等。而数据作为一项重要的战略资源，将推动企业资源的转化以及资源与需求的精准匹配。另一方面，推行数据赋能转型需要实现数据资源的网络化［37］，而实现上述过程需要投入大量人力、物力、资金等，平台生态嵌入恰恰可以补足中小制造企业在转型过程中所欠缺的资源。

资源编排理论认为组织基于内外部环境动态调整资源组合和能力配置是连接资源和竞争优势的桥梁，而且该理论解决了资源来源、转化和利用问题，勾勒了从资源获取到产出的完整路径［14］。结合前文所述，平台资源嵌入有利于中小制造企业摆脱资源短缺的困境，为中小制造企业成功提升创新柔性奠定了基础。尽管平台生态嵌入和数据赋能解决了企业资源来源和转化问题，但尚未解决资源编排过程中资源利用的问题［30］。在平台生态情境中，生态参与者通过整合平台生态内资源，同时通过数据赋能实现资源连接和供需匹配，协同促进生态参与者间的价值共创，即数据赋能正向调节平台生态嵌入与价值共创活动的关系，由此中小制造企业表现出较高水平的创新柔性。基于资源编排理论，价值共创活动能有效解决资源利用问题，在平台生态嵌入与创新柔性间起中介作用，其内在逻辑是嵌入平台生态会增加企业间交互和价值共创活动开展的可能，数据赋能转型会提升价值共创的效果，深层次的价值共创合作能进一步提高平台生态内参与者的创新柔性。

综上分析，本文提出的理论模型如图1所示。该模型基于资源编排理论，以工业互联网平台生态系统中的中小制造企业为研究主体，探讨中小制造企业如何有效利用平台生态系统提升创新柔性，以期在丰富已有资源编排理论的同时，为中小制造企业的创新实践提供一定指导。

图1 理论框架Fig.1 Theoretical framework

2 研究设计

2.1 样本与数据

在工业互联网蓬勃发展的背景下，以在各大工业互联网平台注册的中小制造企业以及参与主导企业供应链环节的中小制造企业为调研对象，通过问卷开展数据收集工作。首先，研究团队通过梳理已发表的文献及测量量表，建立初始问卷量表。其次，研究团队邀请领域专家学者以及企业相关负责人参与问卷讨论并反复修改。再次，为检验问卷的合理性，选取8家企业尝试性调研，根据调研结果删除不合理的题项，同时对表达不清或有理解偏差的题项进行修正，进一步完善调研问卷。最后，通过以下2种方式发放问卷：①基于研究团队的地理优势，在调研青岛企业时，向调研对象直接发放问卷，并现场收回；②通过人际关系以及行业微信群募集调研群体，在线发放问卷。为确保数据的可靠性，在发放问卷时主动告知被调研者此次问卷的目标和规则。同时在问卷中设置“贵企业是否嵌入到工业互联网平台”等题项，回收问卷后，综合判断，若被调研者所在企业不属于嵌入平台生态的中小制造企业，则视为无效问卷，进一步保证调研对象均嵌入平台生态。

问卷填写时，被调研者需填写个人的人口统计学特征（如性别、年龄以及受教育水平等），用于评估可能存在的被调研者偏差。为保证数据的可靠性，消除同源偏差对研究结果的影响，对收集到的来自同一家企业、同一部门的多份问卷只保留一份。线下发出300份问卷，线上电子问卷发出537份，审阅后，累计有效问卷685份，有效率达88.4%，平均每家企业6份问卷。在有效样本中，企业员工数介于200～1 000人的企业占调研企业总数的84.9%，平均企业年龄8.7年。在受访者群体当中，中高层管理人员占比为67.4%，研发技术人员占比30.5%，其余占比2.1%。调研对象主营行业包括计算机和其他相关装备制造业（21.7%）、通用装备制造业（36.5%）、纺织服装服饰业（23.2%）、其他（18.6%）。对有效问卷和无效问卷的人口统计学变量进行t检验，结果显示两个样本之间无显著差异，表明被调研者间基本无显著偏差。

2.2 变量测度

本文借助LIKERT 7级量表测量变量，“1”表示“极其不赞同”，“7”表示“极其赞同”。创新柔性（IF）量表主要借鉴孟凡生和赵刚［8］的研究成果，涉及创新资源柔性配置和创新柔性生产两个层面，共包含4个题项。平台生态嵌入（EE）测度是在考虑中小制造企业特性的基础上，借鉴李平等［4］的研究成果，从产业链嵌入、互补品嵌入和生态资源嵌入3个维度开发，共有5个题项。价值共创活动（VC）量表借鉴宋华和王岚［9］的研究，涉及研发设计、流程优化和战略规划3个层面，共有4个题项。数据赋能（DE）测度量表在LENKA等［38］、孙新波和苏钟海［37］研究成果的基础上开发，共包括8个题项。

此外，本文采用了如下控制变量。①企业年龄（EA），即企业的建立年数加1后取自然对数。②企业规模（ES），即企业年末所有员工数加1再取自然对数。③所有权性质（EO），“0”代表国有企业，“1”代表非国有企业。④企业所处行业类型（EI），考虑在工业互联网情境下，制造业类型不同，企业的平台生态嵌入程度不同，对企业创新柔性的影响也不同。为保证结论的稳定性，控制了行业层面的相关变量。根据在生产中使用的物质形态，构建哑变量，“0”代表流程型制造业，“1”代表离散型制造业。

2.3 数据检验

本文的4个主要变量为组织层面的变量，但数据来自员工个体，首先对数据进行组内同质性和组间差异性检验，数据不满足聚合条件，则不适合汇聚到企业层面。究其原因发现，问卷数据中同一企业的员工来自不同部门，而不同部门的数据赋能水平、平台生态嵌入程度等变量不尽相同，而且价值共创活动和创新柔性也不同。此时，企业可视为多个部门组织的集合，变量可视为部门层次的变量，可直接采用685份数据进行实证分析。

主要变量的信效度检验如表1所示，各变量的Cronbach’sα系数最低为0.810，符合数据要求。由表1、表2可知，所有变量的组合信度值CR均超过0.7的标准且平均方差提取值AVE均大于所设标准0.5，说明各变量的测量值具有较好的聚合效度。进一步地，由验证性因子分析检验4个潜变量之间的区分效度，结果如表3所示。四因子模型的拟合效果（χ2/df=1.116，CFI=0.978，TLI=0.978，RMSEA=0.013）明显优于其他模型，说明4个变量属于各不相同的构念。

表1 主要变量信度效度检验结果Tab.1 Test results of reliability and validity of main variables

表2 变量的描述统计Tab.2 Descriptive statistics for variables

表3 变量区分效度检验结果Tab.3 Results of variable discriminant validity test

3 假设检验

3.1 直接效应检验

采用多层回归分析得到如表4所示结果。模型M1中仅包含企业年龄等控制变量，模型M2增加平台生态嵌入，M2中平台生态嵌入的系数为正且显著（β=0.144，p＜0.001）。模型M3在模型M2基础上增加平台生态嵌入平方项，平台生态嵌入平方项系数为负且显著（β=-0.375，p＜0.001），而M3与M2相比，ΔR2为正且显著，即M3能更好地反映平台生态嵌入与创新柔性的关系，表明平台生态嵌入与创新柔性呈现倒U形关系，H1得到支持。模型M4在模型M1的基础上引入数据赋能，M4中数据赋能的系数为正且显著（β=0.466，p＜0.001），说明数据赋能对创新柔性有正向影响，H3得到验证。

表4 多层回归分析结果Tab.4 Results of multiple regression analysis

3.2 中介效应检验

模型M7中价值共创活动的系数为正且显著，说明中小制造企业开展价值共创活动会提升其创新柔性。M9中EE和EE×DE的系数为正且显著，EE2和EE2×DE的系数均不明显。EE系数为正且显著，说明平台生态嵌入能正向促进价值共创活动的开展。综合M7和M9回归结果，初步说明价值共创活动可作为中介变量解释平台生态嵌入与创新柔性间的关系。由表5可知，模型M10的拟合效果明显优于模型M11（Δχ2=92.093，p＜0.001）和模型M12（Δχ2=44.146，p＜0.001）。对比其他模型，模型M10的AIC值最小且显著区别于其他模型。所以，模型M10的拟合效果最优。

表5 结构方程模型拟合指数比较Tab.5 Comparison of fit indices of structural equation models

部分中介模型的路径系数如图2所示，各路径系数均具有显著性，验证了H2。使用Bootstrap方法检验价值共创活动的中介效应，迭代次数选择5 000。结果显示：中介效应“EE→VC→IP”间接效应的点估计值为0.118，对于95%的置信区间，偏差校正（bias-corrected）检验的信赖区间为（0.047，0.139），百分位数（percentile）检验的信赖区间为（0.050，0.155），均不包含0，进一步验证了H2。

图2 价值共创活动的中介效应检验结果Fig.2 Test results of mediating effect of VC

3.3 调节效应检验

模型M9中EE×DE的系数为正且显著，EE2×DE系数为正但不显著，说明数据赋能正向调节平台生态嵌入与价值共创活动之间的关系，验证了H4a。模型M5检验平台生态嵌入与数据赋能的交互项对创新柔性的影响，结果显示EE×DE系数为正且显著（β=0.121，p＜0.01），但M6在M5的基础上，增加平台生态嵌入平方项与数据赋能的交互项，EE2×DE系数为负且更显著（β=-0.143，p＜0.001）。将M6与M5对比，ΔR2为正且显著，说明数据赋能正向调节平台生态嵌入与创新柔性之间的倒U形关系。结合M5和M6可知，相较于低数据赋能水平，在高数据赋能水平下，适度嵌入平台生态对创新柔性的提升效果更明显，过度嵌入平台生态对创新柔性的负面效果相对减弱，验证了H4b。

进一步地，以创新柔性为结果变量，对平台生态嵌入与数据赋能的匹配效应进行响应面分析（见图3），结果显示：一致性线DE=EE的斜率a1=0.886（p＜0.05）和曲率a2=-0.082（p＜0.05），斜率为正，说明当平台生态嵌入水平与数据赋能一致时，“高平台生态嵌入与高数据赋能”的组合比“低平台生态嵌入与低数据赋能”的组合更有助于提升中小制造企业创业柔性；曲率为负，说明上述两种组合对创新柔性的提升都不如“中平台生态嵌入与中数据赋能”。不一致性线DE=-EE的斜率a3=0.092（p＜0.05）和曲率a4=-0.326（p＜0.05），斜率为正，说明当平台生态嵌入与数据赋能不一致时，“低平台生态嵌入与高数据赋能”的组合比“高平台生态嵌入与低数据赋能”更有助于提升创新柔性；曲率为负，说明两种组合对创新柔性的提升都不如“中平台生态嵌入与中数据赋能”，H4b得证。

图3 创新柔性响应曲面Fig.3 Innovative flexible response surface

3.4 有调节的中介效应检验

利用结构方程模型可同时处理多个因变量的优势，构建结构方程模型（χ2=264.355，df=245，χ2/df=1.079，CFI=0.968，TLI=0.972，RMSEA=0.014），模型路径系数（见图4）。平台生态嵌入与数据赋能的交互项对价值共创活动有显著正向影响（β=0.273，p＜0.001）；平台生态嵌入与数据赋能的交互项对创新柔性有显著正向影响（β=0.203，p＜0.001）；价值共创活动对创新柔性有显著正向影响（β=0.152，p＜0.001）。综上表明，数据赋能调节了价值共创活动在平台生态嵌入与创新柔性之间的中介作用，验证了H4c。

图4 有调节的中介效应模型结果Fig.4 Results of the mediated mediator model

有调节的中介效应的检验结果如表6所示。数据赋能水平较低时，平台生态嵌入依靠价值共创活动提升创新柔性的间接效应为0.071（95%的置信区间为［0.035，0.107］）；数据赋能水平较高时，其间接效应为0.101（95%的置信区间为［0.051，0.151］）；综上所述，平台生态嵌入通过价值共创活动对创新柔性的作用效果均显著（置信区间不包含0）。进一步地，数据赋能为调节变量时，INDEX值是0.011，95%的置信区间在［0.005，0.019］，再次验证了H4。

表6 数据赋能调节的中介效应检验Tab.6 The mediation effect test of data empowerment adjustment

4 结论与讨论

4.1 研究结论

本文在工业互联网平台生态蓬勃发展的背景下，基于资源编排理论，立足于中小制造企业的特性，探讨中小制造企业如何突破资源束缚，并通过对资源的有效管理提升创新柔性。具体地，引入平台生态嵌入作为资源获取和转化的新方式，引入价值共创活动作为资源利用的有效手段，引入数据赋能作为实现资源连接和供需精准匹配的前提和基础，探讨上述行为对创新柔性的作用机制，得到如下结论。

首先，适度嵌入平台生态有助于解决中小制造企业资源获取的问题，促进其创新柔性的提升。中小制造企业面临创新资金少、创新资源不足、创新风险高等问题，嵌入平台生态能一定程度弥补以上不足。作为平台生态中的重要成员，中小制造企业纵向可以嵌入生态内某一产业链成为上下游的供应商或用户，横向可以通过产品互补嵌入优势企业，也可以获取生态资源池中丰富优质的创新资源。同时，嵌入生态降低了获取资源的时间和成本，提高了资源获取的质量和准确度，有助于创新柔性的提升。然而物极必反，过度嵌入又会使中小制造企业产生路径依赖，消磨创新动力，同时由于中小制造企业多集中在中低端技术层面，过度嵌入容易模仿与被模仿，加剧同质化竞争。此外，随着嵌入深度的增加，尽管企业可获得的资源种类和数量会增加，但也对企业的资源管理能力提出更高要求，这一点也是中小制造企业难以具备的，此时冗余的资源便成为其负担，因此过度嵌入平台生态会抑制中小制造企业的创新柔性。

其次，中小制造企业通过平台生态嵌入解决了资源获取问题，并在此基础上通过企业间的价值共创活动有效地促进资源利用，进而提升其创新柔性。价值共创活动是生态系统价值的实现方式，深层次的价值共创活动能够提升中小制造企业的创新柔性［12］。为提升运营绩效，本着精诚合作、互惠共赢原则，中小制造企业可以邀请平台生态内合作伙伴参与企业的研发、采购、生产、销售等价值链环节，开展产品研发、流程优化等多领域的创新合作。深层次的价值共创活动能进一步加强中小制造企业与平台伙伴的关系强度，加深彼此信任，有利于长期合作及优质资源获取。此外，数据赋能能够促进企业间信息共享和资源整合，促使平台生态嵌入到价值共创活动高效、高质量地开展，对企业创新柔性有积极影响。高数据赋能水平的中小制造企业往往具有更高的资源调配、转换能力，更有利于价值共创活动的开展和创新柔性的提升。

再次，数据赋能为中小制造企业的资源转化创造条件，有助于其创新柔性的提升。创新周期长、投入大、风险高等诸多不确定因素一直是制约中小制造企业发展的瓶颈，中小制造企业能否通过数据赋能，提升其资源转化以及资源与需求匹配的能力，本文得到了确定的答案。虽然短时间内数据赋能转型会加剧企业负担，但长期来看，数据赋能助力中小制造企业实现对用户需求的精准识别得以降低创新风险，对内促进跨部门的数据共享、协同作业以优化业务流程，对外促进合作网络的交流交互和资源共享以拓宽资源获取渠道，最终实现交付周期压缩、创新柔性提升。

最后，数据赋能对平台生态嵌入价值共创的过程、平台生态嵌入提升创新柔性的过程均发挥积极作用。数据赋能可以有效地促进资源的转化以及资源与需求精准匹配，资源与能力的相互叠加将大大提升中小制造企业的创新柔性，这也契合资源编排理论的核心思想。与此同时，较高的数据赋能水平，会加强平台生态嵌入对创新柔性的正面作用，弱化平台生态嵌入对创新柔性的负面作用。

4.2 理论贡献

第一，从中小制造企业参与视角，研究平台生态嵌入对中小制造企业创新柔性的影响，有助于拓展平台生态系统理论。目前关于平台生态系统的探索主要从平台核心企业视角出发，分析平台生态形成、演化及治理等议题，鲜有从平台参与者视角来分析平台生态嵌入对其创新柔性的影响［18］。本文从中小制造企业入手，探讨了平台生态嵌入对其创新柔性的提升机制，弥补了这一不足。

第二，验证了平台生态嵌入对中小制造企业创新柔性的影响机制，拓展了嵌入式创新理论。目前关于嵌入式创新的研究以网络嵌入理论为主，围绕结构性嵌入和关系性嵌入展开［21］，但在工业互联网平台生态下，结构洞和网络中心度等指标并不适合刻画制造企业嵌入平台生态的程度。基于此，李平等［4］提出了嵌入式创新范式，初步构建了嵌入式创新的理论框架。本文是对该嵌入式创新范式的呼应，认为平台生态嵌入能弥补中小制造企业在创新过程中资源不足的问题，数据赋能可以为资源转化创造条件，生态内企业价值共创活动的开展能够有效促进资源的利用，三者协同促进创新柔性的提升，本文结论打开了平台生态嵌入对创新柔性的影响机制“黑箱”，丰富了嵌入式创新理论。

第三，推动了资源编排理论在工业互联网背景下的发展。已有文献对资源管理全方位、连续性的动态讨论有所欠缺［16］。本文基于资源编排理论的过程视角，结合中小制造企业固有特性，引入平台生态嵌入作为构建资源组合的新形式，数据赋能作为实现资源连接和供需精准匹配的前提和基础，价值共创活动作为推动资源有效利用的新途径，建立及验证了三者与创新柔性间的理论模型。本文更加强调在提升创新柔性过程中构建资源组合、调配并充分利用资源的综合过程，进一步丰富了资源编排理论。

4.3 管理启示

中小制造企业发展长期囿于资源和能力，嵌入平台生态和数据赋能转型能有效解决这两大困境，本文对中小制造企业的管理启示如下。

第一，适度嵌入平台生态，拓宽外部资源获取渠道。中小制造企业自身实力相对薄弱，无论是客户、供应商，还是技术、资金、信息等都可能会成为压死其的“稻草”，通过适度嵌入平台生态，如海尔的COSMOPlat、阿里巴巴商业操作系统等，可助力其低成本、快速地获取创新发展所需资源。中小制造企业要积极通过与平台生态内的利益相关者开展多领域（技术、市场、产品、资本等）、多层次（研发、采购、分销、生产等）的价值共创活动，拓展资源获取渠道，并通过自身数据能力吸收内化，使其成为提升创新柔性的重要途径。

第二，加强数据管理，通过数据赋能提升企业自身能力。中小制造企业往往缺乏数据管理意识和数据管理能力，这在很大程度上造成企业数据堆砌、冗余、壁垒等，表现为信息孤岛、沟通协调不畅、反应迟缓、有价值信息无法提炼等，制约着中小制造企业创新转型。在竞争激烈的当下，企业要树立前瞻的数据化战略，梳理内外的数据流程，构建系统的数据管理体系，通过实现数据标准化、智能化、联网化，真正让数据能说话，让数据会说话，使其成为推动企业创新柔性的核心助推器。

4.4 研究展望

尽管本文对平台生态嵌入、价值共创活动、数据赋能与创新柔性的作用机制展开了详细探索，但仍存在不足和需要完善的地方。①“平台生态嵌入—价值共创活动—创新柔性”这一模型已经得到验证，但是平台生态嵌入也可能会通过其他路径作用于企业创新柔性。因此，未来可以尝试其他作用路径，如数据流耦合、动态能力等。②本文假设企业嵌入平台生态是同质化的，未考虑企业嵌入平台战略的差异性，未来可从不同战略视角下分析平台生态嵌入对企业创新柔性的影响。③从生态治理视角，长效健康的生态系统治理机制是生态内企业可持续发展的前提和保障，未来研究可聚焦于平台治理机制对平台参与企业提升创新柔性的作用效果。