企业大数据能力、高管参与变革与商业模式创新关系研究

2021-06-28 18:39张彩凤
中国商论 2021年10期
关键词:商业模式创新研究成果

张彩凤

DOI:10.19699/j.cnki.issn2096-0298.2021.10.

摘 要:本文主要基于动态能力和战略领导力理论视角,探讨大数据能力和高管参与变革对商业模式创新的影响机制,针对广东省大数据应用企业中高层信息管理者发放调查问卷,收集有效样本244份。实证研究发现:大数据能力和高管参与变革对数字化情境下的商业模式创新具有显著正向影响,组织学习在其中起部分中介作用。本文的研究结论能够为数字化情境下企业商业模式创新提供一定的理论借鉴。

关键词:大数据能力;高管参与变革;组织学习;商业模式创新;研究成果

中图分类号:F717 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2021)05(b)--03

大数据能力的重要构成要素——新一代数字技术(大数据、云计算、物联网、人工智能、5G、虚拟现实等)极大改变了企业创新活动。埃森哲2019年调研发现,9%的数字化转型企业关注转型项目颠覆产业价值链的可能性,以及市场份额的增加等回报。在此背景下,企业如何发挥大数据能力所蕴藏的颠覆性潜力,挖掘大数据资产的价值,支持业务的实时洞察和科学预测,重构以敏捷性为特征的数据驱动的业务运营流程,进行商业模式创新,成为业界与学界关注的热点话题。近年来,一些学者基于价值创造的视角对该领域进行了探索性案例研究,发现大数据技术的采纳应用是商业模式创新的主要外在动因,高层管理者在商业模式设计与创新中具有关键性作用,但三者间具体的作用机制还很模糊,需深入研究。针对已有文献的空白,本文围绕企业大数据能力、高管战略领导力、组织学习以及商业模式创新之间的内涵与相互关系展开实证研究。

1 文献回顾与研究假设

1.1 大数据能力与商业模式创新

基于RBT的研究提出大数据能力(Big Data Capability,BDC)是企业配置大数据资源获取卓越绩效与竞争优势的能力。基于动态能力理论的研究认为,BDC是企业获取整合配置应用内外部大数据资源,通过深度分析发现创造新的商业价值,预测和适应外部环境变化的组织能力。在既有研究的基础上,基于组织变革视角,结合企业数字化进程的现实情境,本文提出BDC是企业为适应不确定性环境,主动寻求数字化变革,获取配置和整合利用内外部各类大数据资源,深度融合自身业务场景,重构数据驱动的组织文化、结构、能力和管理体系,以商业模式创新为最终目标的动态能力,由大数据资源获取配置和大数据资源整合利用两个子维度构成。

商业模式创新作为技术创新商业化的关键途径,需要经由技术应用重塑新的动态能力,对其构成要素包括价值主张、资源整合以及收益机制进行系统性重构。数字化情境下商业模式创新实质是企业大数据能力的外显输出。具体表现为:第一,赋能企业扫描分析外部经营环境,为企业精细科学的价值主张和快速响应决策提供数据支持。如大数据精准营销,实时抓取消费者口碑评价,洞悉消费者潜在需求痛点,用于指导产品或服务创新。第二,嵌入实物产品或设计生产制造研发营销等运营流程,提高企业资源整合效率,改善产品或服务的品质以及创造场景化消费者体验。如酷特智能制造工厂实现了C2M个性化定制,通过全流程数据化驱动和网络化运作实现了高效供给和响应。第三,赋能企业采用开放式创新模式,连接全球范围的创新主体和资源网络,为技术、知识与创意供需方提供聚集与交互的创新生态社区,有利于促进颠覆性创新产品商业化研发创造。藉由较低的连接成本推动多元市场主体与创新要素的整合,促进企业进行跨界重组,进而构建产业协同数字创新生态系统。综上理论推导,提出研究假设:

H1:大数据能力正向影响商业模式创新。

H1a:大数据资源获取配置正向影响商业模式创新。

H1b:大数据资源整合利用正向影响商业模式创新。

1.2 高管参与变革与商业模式创新

BM和BMI领域研究证实,以企业家和CEO等为代表的高层管理者作为企业商业模式创新的主体,设计并保证商业模式的有效执行。数字化情境下商业模式创新需要高管善于发现机会、获取关键价值网络资源以及整合资源的创新能力,这三种能力最終表现为高管参与变革的一系列战略领导行为。对于传统企业而言,数字化变革实施的最终结果受企业当前所拥有的资源与能力、利益相关者交易结构以及外部环境变化、行业竞争者等诸多不确定性因素影响,高管主导的“资源行动”本身决定组织对数字化变革的战略认知。高管参与变革能够推动组织逐步适应BDC赋能的价值主张、创造与传递及捕获的新方式,进而顺利完成“资源拼凑→资源编排→资源协奏”等一系列商业模式创新所必须经历的演化过程。已有研究表明,高管支持显著正向促进产品和流程创新,证实高管在实施涉及组织资源承诺的战略变革时扮演重要角色。具体来说,数字化情境下的商业模式创新,需要高管基于系统视角思考问题,做出可行的战略决策和部署方案,制定适当的变革规划,建立推进机制。鉴于以上推导,提出假设:

H2:高管参与变革正向影响商业模式创新。

1.3 组织学习在大数据能力与商业模式创新间的中介效应

组织学习是组织通过知识的获取、共享与诠释利用来构建或增强核心能力,调整组织应对环境变化的方式以形成竞争优势的行动。可分为侧重于搜索和获取新知识致力于开发新产品/服务和开拓新市场的探索式学习、侧重于应用已有知识和能力提高运营效率和关注优化改善的利用式学习。

首先,从知识获取的角度,大数据资源的获取配置是组织实施开放式创新模式的前提。大数据平台广泛连接组织外部创新知识与要素,支持企业深度嵌入社会化知识网络,有利于通过组织学习积极尝试价值网络重构,如基于产业大数据平台开展多元创新主体协同研发与分布式生产制造,围绕用户需求重构供应链。

其次,从知识共享的角度,BDC支持“4V”特征的大数据流量实时共享增进了组织内与组织间知识流动的广度与密度,提高了组织知识管理系统效能与协同创新水平。如微软Office Dynamic、阿里巴巴的钉钉、华为的WeLink、蓝凌智慧OA等数字化集成协同办公软件为企业提供基于云端的组织全员跨时空业务应用服务,极大地促进了组织全面协同与创新能力。

最后,从知识解释利用的角度,大数据资源的整合利用能力强调对大数据的深度关联分析建模,获取外部市场知识和内部运营知识的实时洞察,并能够科学预测,提升了内外部知识的解释利用水平,实现了大数据资源的经济价值。由此可见,大数据能力正向影响组织学习。

组织学习是组织整合资源改善运营效率以及识别新问题后探索系统性解决方案等创新活动的集合,是商业模式适应性调整的过程机制。数字化情境下的企业商业模式创新的本质是大数据、云计算、AI、IoT等颠覆性技术应用及其所引起的价值创造网络的重构,因而亟需经由探索式和利用式混合协同的组织学习机制重塑数据驱动、网络协同的业务流程以及与之相适应的组织结构。鉴于以上推导,我们提出假设:

H3:组织学习在大数据能力与商业模式创新之间具有中介效应。

H3a:组织学习在大数据资源获取配置与商业模式创新之间具有中介效应。

H3b:组织学习在大数据资源整合利用与商业模式创新之间具有中介效应。

1.4 组织学习在高管参与变革与商业模式创新间的中介效应

高管参与变革通过如下途径正向影响组织学习:首先,高管参与变革有利于促进组织内部形成变革共识,激活全体员工的智慧,从而提高组织学习水平。其次,高管参与变革能够解决部门间资源竞争和利益冲突,推动业务部门与IT部门协同,塑造组织学习氛围,增进员工间的知识共享。最后,高管参与变革能够提高组织的知识诠释与利用水平。高管所具有的知识背景、行业经验以及管理智慧在组织模仿学习环境中的显性知识,以及探究利用环境中的隐性知识,进一步经过吸收、转化,整合为实际运用的能力,进而在创新商业模式的过程中扮演关键角色。已有文献研究证实高管战略领导行为正向影响组织学习。综上理论推导,提出研究假设:

H4:组织学习在高管参与变革与商业模式创新之间具有中介效应。

基于上述理论分析与假设推导,构建研究概念模型,如图1所示。

2 研究设计

2.1 问卷设计与调查样本

本文通过向广东工业大学所举办的大数据应用与数字化转型培训班的企业IT信息管理部门或数字化创新部门中高层管理人员发放调查问卷收集样本。问卷总共发放500份,回收262份,剔除不符合要求的样本,获得有效样本244份,有效回收率48.4%。样本中近3年营收超过1亿元的企业占比47.1%,2000万~1亿元的企业占比23.8%,2000万元以下的企业占比26.7%。样本数据通过T检验。

2.2 变量测量与信度效度

本文的测量量表除BDC是结合中国国情借鉴已有研究自主开发外,其余均以国内外成熟量表为依据,并经与企业高管访谈形成初始问卷题项,进一步与大数据应用与数字化转型领域的专家、学者交流讨论修正最终确定,内容效度符合规范。采用Likert5测量量表,由1到5代表由非常低或极不同意到非常高或完全同意。采用SPSS24.0进行EFA分析,结果表明量表结构效度良好,各测量题项的Cronbach's均大于0.9,量表内部一致性良好。因子分析各指标在对应因子上的载荷明显大于其他因子,各指标能够有效反映所测量因子,量表结构效度较好。组合信度CR和平均萃取方差AVE均达到较高水平,说明两个一阶因子具有较好的信度和聚合效度。采用AMOS24.0做CFA分析,所有测量题项标准化后的因子载荷介于0.60~0.93,t值均显著,各变量的CR值均大于0.8,AVE均大于临界值0.5,各变量测量题项具有良好聚合效度。对角线AVE平方根均大于变量间的相关系数,各变量之间区分效度良好。以大数据能力、高管参与变革、组织学习、商业模式创新构建4因子模型,与Harman单因子模型进行比较,模型拟合指标结果为χ2/df=2.267,RMSEA=0.045,CFI=0.90,NFI=0.91,IFI=0.921,TLI=0.904,可知理论模型与样本数据拟合较好,量表结构效度合格。

3 研究结果

本文采用多元線性回归的方法进行假设验证。先加入控制变量,然后依次加入大数据能力、高管参与变革、组织学习和商业模式创新进行验证。

(1)M1-4为主效应关系的检验,回归结果显示,大数据能力与其两个子维度,以及高管参与变革显著正向影响商业模式创新(β=0.518,p<0.001;β=0.455,p<0.001;β=0,520,p<0.001;β=0.500,p<0.001),假设H1、H1a、H1b、H2成立。M5用于检验组织学习与商业模式创新的关系,回归分析显示,组织学习显著正向影响商业模式创新(β=0.628,p<0.001)。

(2)M6-9检验大数据能力(大数据资源获取配置、大数据资源整合利用)、高管参与变革与组织学习的关系,回归结果表明,大数据能力与其两个维度大数据资源获取配置与大数据资源整合利用,以及高管参与变革显著正向影响组织学习(β=0.380,p<0.001;β=0.327,p<0.001;β=0.391,p<0.001;β=0.477,p<0.001)。

(3)M10-13为纳入中介变量组织学习的检验模型。回归分析显示,大数据能力、高管参与变革对商业模式创新的作用减小(β=0.329,p<0.001;β=0.279,p<0.001;β=0.328,p<0.001;β=0.274,p<0.001),但仍然显著正向。因此,组织学习在大数据能力(大数据资源配置、大数据资源整合利用)、高管参与变革与商业模式创新关系之间起部分中介作用,假设H3、H3a、H3b、H4得到验证。

4 研究结论与启示

4.1 研究结论

本文以动态能力和战略领导力理论为分析视角,构建了数字化背景下大数据能力、高管参与变革以组织学习为中介机制影响企业商业模式创新的理论模型,实证检验得到如下研究结论:

(1)大数据能力正向影响商业模式创新。数字化变革的潜力和新颖的大数据技术应用以及基于产业生命周期的整体观念正在改变价值创造的方式,创新的商业模式不断被开发出来。大数据资源、价值链上的信息交互、数字客户界面为新商业模式的产生提供了基础设施。首先,利用大数据和AI进行数字化的流程和决策;其次,对当前产品和服务进行数字化改造,重构现有交易模式,扩展既有业务,提供数字化体验与服务;最后,价值主张和运营模式的创新,开发全新的商业模式。

(2)高管参与变革正向影响商业模式创新。传统企业数字化变革需综合分析内部资源与能力、组织结构与文化对数字化的接受度,制定清晰的战略规划与变革路径图,在组织层面协同整合大数据资源提供数字技术优化的顾客体验,与业务深度融合集成从而建立数据驱动的运营管理以及与之相适应的动态灵活的组织形态,并基于生态系统中利益相关者的反馈持续改进与创新,以企业家与CEO为代表的高层管理者发挥着关键的主导作用。

(3)组织学习在大数据能力、高管参与变革与商业模式创新关系之间均起部分中介作用。利用式和探索式学习在企业商业模式创新过程中,一方面起到了平衡当前核心业务运营与数字化业务创新之间的资源开发与利用的过程中介作用,另一方面也起到了试错迭代积累数字化应用的经验技能,进而优化重构组织的运营管理流程的过程中介作用。

4.2 研究贡献

理論价值层面,本文拓展了大数据能力在商业价值创造、高管战略领导力与商业模式创新等领域的研究,为相关企业数字化变革与创新实践提供大样本实证依据,发现了组织学习在大数据能力、高管参与变革与商业模式创新之间的中介效应,弥补了已有研究的不足。

实践价值层面,本文的研究结果为企业数字化变革提供如下参考。

第一,数字化变革是一项长期的系统性工程,涉及组织文化、结构形态、管理制度以及利益相关者关系网络的重塑,企业应基于业务场景应用需求分阶段、按步骤配置部署大数据资源充分地整合利用,并依据组织资源与能力基础实现商业模式的优化与创新。

第二,企业家与CEO等高管在数字化变革战略中扮演关键角色。高管应率先主动学习更新认知,转变发展理念与决策方式,并制定战略变革愿景目标和实施规划,加速推进大数据技术商业应用,真正实现客户需求主导、数据驱动运营、内部组织协同以及外部生态共创的良好商业模式布局。

第三,充分认识到组织学习动态调整迭代完善过程机制对商业模式创新的重要意义,积极创建适宜组织学习的文化,制定清晰的综合运用探索式和利用式混合学习机制,以充分运用数字技术改善或彻底重构组织运营流程。

参考文献

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