数字创意产业创新生态系统构建研究

林 剑, 黄益军, 刘 迪, 贺盈琪

(1.泉州师范学院 陈守仁商学院, 福建 泉州362000； 2.泉州师范学院 创新发展研究中心, 福建 泉州 362000)

2018年,全球数字经济规模占到全球GDP总量的4.5%～15.5%,数字经济已经成为全球经济发展的新引擎[1]。根据国家互联网信息办公室2021年4月发布的《数字中国发展报告(2020年)》显示,中国数字经济总量跃居世界第二,占GDP的比重近4成,成为引领全球数字经济创新的重要策源地。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“营造良好数字生态”“实施文化产业数字化战略”。2022年5月,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于推进实施国家文化数字化战略的意见》,对“发展数字化文化消费新场景”“加快文化产业数字化布局”等重点任务做出具体要求。近年来,以大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能为代表的新一代科技浪潮加速演进,让数字创意产业焕发新活力。与此同时,数字技术、文化创意广泛与农业、工业、服务业等传统行业深度融合,数字创意的边界不断被突破,衍生出许多新的产品与业态[2]。数字创意产业的爆发式发展,逐渐演变成为加快产业转型、促进文化消费与提升国家文化软实力的重要力量。与西方发达国家相比,中国创意企业数量上虽然居于前列,但是内容生产、技术研发以及分发渠道环节仍然缺乏竞争优势[2],在打造其创新生态系统的过程中,普遍存在创新主体不突出、协同功能不明显、创意氛围不浓厚等问题[3],最终造成不少创意产业在数字转型发展过程中陷入困境。

1 文献回顾与研究假设

过去20 年,“生态系统”已成为战略讨论、学界研究及的普遍范式[4]。Howkins最早提出“创意生态”理论,从“多样、改变、学习、适应”四要素相互作用来诠释创意经济活动,并提供一个系统来分析其在组织生态中的位置[3]。新技术革命让数字作为生产要素赋能到创新生态系统,与创意的无边界交相融合[5],催生出了数字创新生态系统[6],强调数字技术创新,关注平台协同及组织价值共创等内容[7],具有主体多元、结构模糊、制度灵活、功能交互等特征[8-9]。例如,得益于数字创新生态,迪士尼商业模式成功加速了对创意产品设计、制造及创业关键经济产出的整合[10]。研究认为,数字创意产业既可以看作是数字技术赋能下创意群体交互协同的呈现,也可以等同于产业转型升级中的一种地缘现象,是指与数字创意产业相关联的数字创意人才、数字创意企业及其支撑体系在一定区域内的大量创新资源集聚,进而发展而成具有持续竞争优势的生态群落。因此,数字创意产业创新生态系统的研究逻辑应更多关注到创意主体的多元性、技术的共享性、企业与利益相关者协同交互的动态性以及创意氛围的包容性等层面,以此缕析提升系统内数字创意企业战略优势的内在机理,进而发现促进生态系统繁荣的具体路径。

1.1 数字创意人才胜任力与数字创意企业竞争优势

胜任力是高绩效工作者动机、知识、技能、态度等特征的总和。作为衡量人力资源质量的重要工具,胜任力既是数字创意产业创新生态系统的最基本要素,同时也是彰显企业数字创新管理能力的源泉[11]。数字创意人才的概念源于Florida提出的创意阶层理论。该研究将“在科学和工程学、建筑和设计、教育和艺术、音乐和娱乐领域创造新观念、新技术和新的创造性内容”群体称为超级创意核心,趋向于向包容性强、开放度高、基础设施完善的地区集聚,并成为重要的要素驱动力[12]。胜任力水平及集聚程度为创意资源在创意生态圈的激发、交流、整合与协调提供了更多创新创业机会[10]。数字技术让创意时空网络不断优化重组,丰富并拓展了创意价值的表现形式和多重属性[9]。黄斌等认为互联网在降低创意活动积累和传播成本基础上,激发了企业创意活力并扩展了创意来源[13]。张铮等的研究进一步指出,员工的创造性人格与工作绩效呈显著正相关,高创造性人格的个体更容易获取高水平绩效[14]。据此,提出如下假设:

H1:数字创意人才胜任力正向影响数字创意企业竞争优势。

1.2 数字创意企业动态能力与数字创意企业竞争优势

动态能力是创新生态系统适应环境的具体表现,得益于数字创新赋能,数字创意企业加速了对创意产品设计、制造及创业关键经济产出的整合[15],进而提高了创新产出与绩效。数字创意企业动态能力研究源于对新知识的获取、融合、应用和创新[16],数字创新生态系统为创意企业提升捕获、协调机遇等能力提供更有益的情境[17]。Volery等的研究发现,创业企业在同一时间处理新产品、流程、任务及组织结构所带来的不同需求中形成动态切换[18]。目前学界与业界的大量研究均表明,动态能力对企业竞争优势尤其是创新型企业价值实现具有显著的正向影响[19]。据此,提出如下假设:

H2:数字创意企业动态能力正向影响数字创意企业竞争优势。

从创意的本源来看,数字创意企业是以个人创造能力为核心动力、文化资源为基础来源、数字技术为应用工具、对环境高度依赖的新型商业性组织。数字创意产业创新生态系统在强调开放性的同时,日益强化对系统内部多主体共创机制的探索,突出了数字创意人才的知识主动性与共享性[20]。Wright[21]、Peck[22]较早运用员工的信息处理能力来阐释创意企业的组织学习和应用创新能力。李娜的最新研究指出,创意员工的专业化知识搜寻对企业创造性行为有显著正向影响[23]。据此,提出如下假设:

H3:数字创意人才胜任力正向影响数字创意企业动态能力。

1.3 数字创意企业动态能力的中介作用

Wu对互联网企业的研究表明,在多变的市场环境中,企业资源并不能直接影响企业绩效提升,而需要依托企业动态能力的发挥来得以实现[24]。Liao等的研究不仅发现了包括人力资源在内的企业资源积累程度和动态能力对企业创新具有积极的影响效果,还表明了动态能力在资源存量与绩效之间具有显著中介效应[25]。管理者对员工创意创造性行为引导与支持,需要在资源配置与绩效提升之间寻求动态平衡[26]。林炳坤等指出,创意人才的创新创造和反馈合作正向影响工作繁荣维度下的活力和学习[27]。朱桂龙等的研究表明,数字创意是一项跨个体、团队与组织的复杂性工作,提升创意转化率的关键是企业内部对创意的细化与倡导[28]。据此,提出如下假设:

H4:数字创意企业动态能力在数字创意人才胜任力与数字创意企业竞争优势之间起中介作用。

1.4 创意氛围的调节作用

创意氛围是数字创意产业创新生态系统外部环境的总称,涵盖了激发与释放创意所需的软硬件条件,强调对数字创意人才的吸引以及数字创意企业集聚的功能,是判断系统质量的重要标志。数字创意产业创新生态系统的显著特征是依靠数字技术与创造性的劳动来实现创意价值,对环境有高度的依赖性[29]。数字创意人才群落具有明显的地缘集聚特征,对工作地域的文化底蕴、开放程度、技术水平格外关注[10]。环境要素越充分越优越,人才集聚程度就越高,创意释放动能也越强[30]。而对于数字创意企业而言,始终需要在战略决策与资源配置上寻找动态的稳定与平衡。外界环境的复杂多变既带来挑战与威胁,同时也孕育生机与活力,在企业战略能力与绩效之间发挥调节作用[31-32]。据此,提出如下假设:

H5:创意氛围正向调节数字创意人才胜任力与数字创意企业竞争优势之间的正向关系。

综上,从胜任力、动态能力与竞争优势的角度构建出由数字创意人才、数字创意企业与创意氛围互动而成的数字创意生态,旨在揭示数字创意产业创新生态系统内在机理的理论模型。具体概念模型如图1所示。

图1 数字创意产业创新生态系统概念模型

2 研究设计

2.1 数据来源

2018年11月,国家统计局发布《战略性新型产业分类(2018)》,将数字创意产业划分为数字创意技术设备制造、数字文化创意活动、设计服务以及数字创意与融合服务四大类。研究采用现场与网络两种方式,以在福州、泉州、厦门三地的软件园、创意产业园区为主,遴选与数字创意产业相关的企业发放问卷。问卷共发放两轮,有效率分别为85%和82%。其中正式调查共回收有效问卷377份。

2.2 变量测量

采用Likerts7级尺度量表进行评分。①数字创意人才胜任力量表借鉴向勇[33]、王刚等[34]的研究,共6个题项；②数字创意企业动态能力量表借鉴朱晓红等[16]、 王侃等[32]的研究,共6个题项；③数字创意企业竞争优势量表借鉴Wang等[19]、熊正德等[35]的研究,共4个题项；④创意氛围量表借鉴Florida[12]、江瑶等[36]的研究,共5个题项。

3 实证检验

3.1 数据质量分析

通过对搜集的样本做数据检验,从表1数据可以看出,研究变量的Cronbach’sα系数均大于0.8,删除题项修正后的因子载荷量均大于0.6,组合信度CR也大于0.6,数据内在质量较好。

表1 测量题项及信度

续表1

除此之外,从表2数据可以看出,所有变量均达到0.01显著相关,相关系数为0.392～0.761,即变量之间存在中低度显著相关,共线性在合理范围之内。潜变量的组合信度(CR)均在0.8以上,平均方差抽取量(AVE)均在0.5以上,各变量的AVE 均方根均大于因子间的相关系数。量表的总体效度也比较理想,适宜做进一步的数据分析。

3.2 假设检验结果

基于理论模型与研究假设,通过结构方程构建数字创意产业创新生态系统内在机理模型(图2)。

表2 量表的效度

图2 数字创意产业创新生态系统内在机理模型及路径系数

模型的拟合指数见表3,综合评判相关指标可以发现,模型的拟合度较好。

具体到变量之间的内在关系,从表4可以看出,数字创意人胜任力对数字创意企业动态能力、数字创意企业动态能力对数字创意企业竞争优势的标准化路径系数均为正值,且达到P<0.001的显著性,假设H2、H3得到验证。数字创意人胜任力对数字创意企业竞争优势的标准化路径系数虽为正值,但未能达到P<0.05的显著性,假设H1未能获得数据支持。

表3 模型的拟合指数检验结果

表4 研究模型的路径系数估计

同时,从表4看出,数字创意人才胜任力对数字创意企业动态能力的标准化路径系数为0.674,数字创意企业动态能力对数字创意企业竞争优势的标准化路径系数为0.528,均达到显著,表明数字创意企业动态能力在数字创意人才胜任力与数字创意企业竞争优势之间起到了完全的中介作用。假设H4也得到了验证。

关于创意氛围的调节效应,数据处理发现创意氛围在数字创意人才胜任力与数字创意企业动态能力之间有调节效应,但在数字创意人才胜任力与数字创意企业竞争优势之间的调节效应不显著,假设H5仅得到部分验证,即当创意氛围稳定性较高时,数字创意人才胜任力对数字创意企业动态能力的正向影响越明显,反之,影响越弱,如图3所示。

图3 创意氛围在数字创意人才胜任力与数字企业动态能力之间的调节效应

4 结论与启示

4.1 研究结论

1)数字创意人才胜任力对数字创意企业动态能力具有显著正向影响,并通过动态能力的中介作用来显著提升数字创意企业竞争优势,既印证了Florida[12]、林炳坤等[27]的研究结论,同时也丰富了数字创意人才的内涵,突出了数字创意能力的功能性作用。

2)数字创意企业动态能力能够显著提升数字创意企业竞争优势,该结论与学界关于动态能力与企业绩效的研究基本一致[19,32],同时,也从数字创意产业视角进一步拓展了动态能力研究的应用场景,对创新情境下动态能力的构建及演化提供了新维度。

3)数字创意人才胜任力对数字创意企业竞争优势的直接影响不显著。可能的原因在于数字创意对技术的高度依赖性,能否直接被企业采纳并运用到生产管理实践,需要跨个体、跨团队甚至跨组织的博弈、平衡与融合[28]。该结论对于企业应该如何进一步为数字创意人才提供有利于创新创业创造的管理机制提供了借鉴与参考。

4)创意氛围在数字创意人才胜任力与数字创意企业动态能力之间有显著调节效应,但在数字创意人才胜任力与数字创意企业竞争优势之间的调节效应不显著。该结论一方面印证了Florida[12]、江瑶等[36]对创意环境动态性效应的观点,同时也进一步揭示了数字创意企业对环境的高度依赖与敏感,构建多主体协同共生的创意生态以提升企业的动态适应能力成为关键着力点。

4.2 管理启示

1)数字创意企业可以从提升数字创意人才胜任力水平上优化动态能力,及时调整战略行为,为数字创意企业竞争优势提供稳定的动力来源。

2)管理者要充分认识到动态能力的中介传导作用,通过机会识别、资源整合、学习创新、组织变革等手段,为数字创意企业创造独特的竞争优势。

3)当外部创意氛围水平较高的时候,数字创意企业应外延动态能力,积极开展创新探索,将引进的数字创意人才资源运用到新的领域和技术开发中,促使企业占据行业领先水平。反之,数字创意企业应更多关注数字创意人才知识、技能、能力的提升,内化动态能力,实现小幅度的创新,以维持竞争优势。

由于数字创意产业属于新生事物,影响创新生态系统构建的内外部要素还很多,且内在维度复杂多变,可能导致主题验证结果的偏差,未来可以通过夯实理论研究基础、采用质性研究探索等方式来进一步完善理论模型构建。此外,从地域看,仅从福建三地数据管窥数字创意产业稍显不足,且采用的是横截面数据,研究结论的准确性与普适性仍有待完善。未来可以平衡样本数据的区域分布,同时收集企业不同时期的纵向数据进行对比研究。