不確定環(huán)境中決策邏輯與數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新
——基于fsQCA方法的組態(tài)分析

胡保亮,付夢(mèng)怡,閆 帥

(杭州電子科技大學(xué) 管理學(xué)院,浙江 杭州 310018)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為企業(yè)尋求創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)力的新支柱。因而,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。例如,超六成的中國(guó)企業(yè)已經(jīng)啟動(dòng)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不是單純的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用,而是通過(guò)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)實(shí)驗(yàn)和實(shí)施新穎商業(yè)模式以創(chuàng)造和獲取價(jià)值[1],也即進(jìn)行數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新(Digital business model innovation,DBMI)。然而,企業(yè)卻發(fā)現(xiàn)進(jìn)行DBMI極具挑戰(zhàn)性并因而容易遭遇失敗,因?yàn)樗鼈儾坏貌辉诟叨炔淮_定的環(huán)境中制定決策去推進(jìn)它們的DBMI行為[2]。因果邏輯與效果邏輯是不確定環(huán)境中兩種基本的但又截然不同甚至對(duì)立的決策邏輯[3]。因果邏輯強(qiáng)調(diào)戰(zhàn)略規(guī)劃先行并進(jìn)而選擇完成戰(zhàn)略目標(biāo)的手段與策略;效果邏輯強(qiáng)調(diào)分析已有的手段與策略并進(jìn)而選擇可能實(shí)現(xiàn)的戰(zhàn)略目標(biāo)[4]。由于因果邏輯與效果邏輯都是不確定環(huán)境中創(chuàng)新行為的指引以及都是應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性的重要方式[4],企業(yè)在不確定環(huán)境中進(jìn)行DBMI面臨權(quán)衡。

商業(yè)模式創(chuàng)新研究非常重視因果邏輯與效果邏輯的權(quán)衡[5]。在早期,學(xué)者們認(rèn)為因果邏輯與效果邏輯不能兼容并強(qiáng)調(diào)企業(yè)在高不確定環(huán)境中應(yīng)通過(guò)效果邏輯推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新、在低不確定環(huán)境中應(yīng)通過(guò)因果邏輯推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新[6]。近來(lái),學(xué)者們發(fā)現(xiàn)因果邏輯與效果邏輯盡管相互獨(dú)立但并不是負(fù)相關(guān)[7];他們進(jìn)一步建議企業(yè)應(yīng)該組合因果邏輯與效果邏輯來(lái)推進(jìn)商業(yè)模式創(chuàng)新[5]。這種組合視角的權(quán)衡觀點(diǎn)得到了廣泛地贊同,因?yàn)橐蚬壿嬇c效果邏輯組合被發(fā)現(xiàn)對(duì)于企業(yè)期望的多種行為與結(jié)果都是正向的,例如新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、新企業(yè)創(chuàng)建、企業(yè)成功創(chuàng)業(yè)、國(guó)際網(wǎng)絡(luò)的形成、企業(yè)成長(zhǎng)與企業(yè)績(jī)效。

然而,由于以下原因,這些研究難以澄清不確定環(huán)境中DBMI因果邏輯與效果邏輯的權(quán)衡。首先,現(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏檢查因果邏輯與效果邏輯的組合對(duì)DBMI的影響。學(xué)者們相信因果邏輯與效果邏輯組合的影響是情景依賴的并主張?jiān)诓煌榫尺M(jìn)一步檢驗(yàn)它們組合的影響[5]。然而令人奇怪的是,DBMI是否受因果邏輯與效果邏輯組合的影響未得到探討。其次,現(xiàn)有文獻(xiàn)僅僅關(guān)注外部不確定環(huán)境中的因果邏輯與效果邏輯組合。適用于外部環(huán)境不確定的情況例如技術(shù)發(fā)展、競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的因果邏輯與效果邏輯組合已被探討。然而,DBMI不僅受外部環(huán)境不確定性例如技術(shù)不確定的影響,而且受內(nèi)部環(huán)境不確定性例如組織準(zhǔn)備不確定的影響。很遺憾,適用于內(nèi)部環(huán)境不確定的因果邏輯與效果邏輯組合未被探討。

本研究旨在探討不確定環(huán)境中DBMI所需的因果邏輯與效果邏輯組合。本研究中的不確定不僅包括外部環(huán)境不確定而且包括內(nèi)部環(huán)境不確定。常見(jiàn)的外部環(huán)境不確定包括數(shù)字技術(shù)不確定、市場(chǎng)環(huán)境不確定、經(jīng)濟(jì)政策不確定等。由于DBMI來(lái)源并依賴于數(shù)字技術(shù)應(yīng)用[1],數(shù)字技術(shù)不確定將是DBMI不得不考慮的重要因素。常見(jiàn)的內(nèi)部環(huán)境不確定包括員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定、組織變革引發(fā)的不確定等。員工是DBMI的基礎(chǔ)力量,其具備的知識(shí)、技能以及認(rèn)知在很大程度上決定著DBMI的順利實(shí)現(xiàn)[1,8],因此,員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定是DBMI必須要考慮的內(nèi)部因素。由于以上原因以及限于篇幅,本文的外部環(huán)境不確定主要是指數(shù)字技術(shù)不確定,內(nèi)部環(huán)境不確定主要是指員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定。

一、文獻(xiàn)綜述與理論構(gòu)建

(一)數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新

商業(yè)模式是企業(yè)創(chuàng)造、交付和分配價(jià)值的架構(gòu),是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要來(lái)源[9]。為了使商業(yè)模式這一概念更清晰,學(xué)者們已經(jīng)關(guān)注它的關(guān)鍵要素。例如,Ritter和Pedersen[10]認(rèn)為商業(yè)模式由能力、顧客、價(jià)值主張以及價(jià)值表現(xiàn)組成;Essen等[11]將價(jià)值創(chuàng)造、價(jià)值交付和價(jià)值捕獲視為商業(yè)模式的組件;White等[12]認(rèn)為可以從交易內(nèi)容、交易結(jié)構(gòu)、治理結(jié)構(gòu)和價(jià)值邏輯來(lái)對(duì)商業(yè)模式進(jìn)行有效總結(jié)。而對(duì)商業(yè)模式的關(guān)鍵要素以及連接要素的架構(gòu)進(jìn)行重大改變的過(guò)程即是商業(yè)模式創(chuàng)新[13]。商業(yè)模式創(chuàng)新是確保企業(yè)長(zhǎng)期成功的關(guān)鍵[9]。

數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新(DBMI)是指“通過(guò)將模擬與物理形式的對(duì)象、流程或內(nèi)容轉(zhuǎn)換為主要(或完全)數(shù)字形式的對(duì)象、流程或內(nèi)容,對(duì)商業(yè)模式的關(guān)鍵要素進(jìn)行有目的、非瑣碎的動(dòng)態(tài)改變”[14]。DBMI涉及商業(yè)模式關(guān)鍵要素的變化,例如引入一種重要的創(chuàng)造價(jià)值的新方法[2]。然而,DBMI是一種新現(xiàn)象,與以往形式的商業(yè)模式創(chuàng)新截然不同:DBMI主張數(shù)字技術(shù)是價(jià)值的主要來(lái)源,并強(qiáng)調(diào)通過(guò)數(shù)字技術(shù)顯著改變商業(yè)模式的關(guān)鍵要素[15];DBMI是企業(yè)的新戰(zhàn)略,它不僅幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)數(shù)字化悖論并從數(shù)字化轉(zhuǎn)型中獲利,還幫助企業(yè)在數(shù)字時(shí)代通過(guò)商業(yè)模式贏得競(jìng)爭(zhēng)力[2]。

(二)因果邏輯與效果邏輯

因果邏輯與效果邏輯是兩種主要的應(yīng)對(duì)不確定性的決策邏輯[4]。因果過(guò)程聚焦產(chǎn)生特定的結(jié)果,并側(cè)重于在產(chǎn)生這種結(jié)果的方法之間進(jìn)行選擇;效果過(guò)程采用一組給定的方法,重點(diǎn)是在使用這組方法可以產(chǎn)生的可能結(jié)果之間進(jìn)行選擇[4]。因果邏輯與效果邏輯的差異不僅體現(xiàn)在定義上也體現(xiàn)在維度上。因果邏輯強(qiáng)調(diào)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)、競(jìng)爭(zhēng)分析、預(yù)期回報(bào)與避免意外,而效果邏輯強(qiáng)調(diào)手段驅(qū)動(dòng)、伙伴關(guān)系、可負(fù)擔(dān)的損失與承認(rèn)意外[16]。

以往研究主張因果邏輯和效果邏輯是二分結(jié)構(gòu)的兩端或者相互替代[3],廣泛討論了二者誰(shuí)比誰(shuí)更好或更有效[5]。事實(shí)上,即便效果理論的開(kāi)創(chuàng)者Sarasvathy[4]也認(rèn)為因果邏輯與效果邏輯都是人類推理的組成部分并主張二者可以組合與交織。例如,因果過(guò)程擅長(zhǎng)利用已有知識(shí),效果過(guò)程擅長(zhǎng)利用突發(fā)事件。而企業(yè)需要同時(shí)利用已有知識(shí)與利用突發(fā)事件來(lái)適應(yīng)不確定性。因果邏輯與效果邏輯互補(bǔ)或組合的觀點(diǎn)得到了近來(lái)學(xué)者們的大力推崇[5,7]。然而,不確定環(huán)境中的DBMI所依賴的因果邏輯與效果邏輯組合形態(tài)研究至今稀少。

(三)因果邏輯、效果邏輯與數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新

因果邏輯對(duì)DBMI的影響表現(xiàn)在以下方面。首先,因果邏輯強(qiáng)調(diào)設(shè)定明確的目標(biāo),這是開(kāi)展行動(dòng)的前提[16]。明確的目標(biāo)能夠提升團(tuán)隊(duì)凝聚力、激發(fā)組織創(chuàng)新潛力并調(diào)動(dòng)各部門(mén)知識(shí)儲(chǔ)備,進(jìn)而支持DBMI。其次,因果邏輯強(qiáng)調(diào)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手以及市場(chǎng)環(huán)境的理性分析[16]。競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)向和市場(chǎng)導(dǎo)向被認(rèn)為是DBMI的重要先決條件[17]。它們使得企業(yè)能夠及時(shí)了解市場(chǎng)變化、發(fā)掘客戶潛在需求與識(shí)別商業(yè)機(jī)會(huì),進(jìn)而驅(qū)動(dòng)DBMI。第三,因果邏輯強(qiáng)調(diào)通過(guò)外部搜索或內(nèi)部開(kāi)發(fā)來(lái)獲取資源與能力[16]。內(nèi)外部資源與能力是企業(yè)進(jìn)行DBMI的重要保障[18]。而且,因果邏輯強(qiáng)調(diào)預(yù)測(cè)的重要性[16]。預(yù)測(cè)使得企業(yè)能夠提前安排DBMI可能會(huì)消耗的資源。最后,因果邏輯以預(yù)期收益最大化作為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的原則[4]。這一原則指引著企業(yè)在眾多創(chuàng)新方案中選擇效益最大化的方案進(jìn)行DBMI,并在利益的驅(qū)使下優(yōu)化已選方案。

不同于因果邏輯,效果邏輯首先從“我是誰(shuí)”“我知道什么”“我認(rèn)識(shí)誰(shuí)”著手分析可利用的手段與資源[4]。這些可利用的手段與資源是企業(yè)進(jìn)行DBMI的基礎(chǔ)[19]。它們推進(jìn)了數(shù)字商業(yè)模式的開(kāi)發(fā)、試驗(yàn)與迭代。其次,效果邏輯關(guān)注可負(fù)擔(dān)的損失[4]。因而,企業(yè)會(huì)明確其愿意以及能夠在DBMI過(guò)程中損失什么,并以最大限度降低損失作為決策依據(jù)來(lái)減少DBMI過(guò)程中的損失。第三,效果邏輯強(qiáng)調(diào)與潛在顧客、供應(yīng)商等重要利益相關(guān)者建立良好的伙伴關(guān)系[4],實(shí)現(xiàn)資源共享、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)、價(jià)值共創(chuàng)。因而,企業(yè)可以借助伙伴關(guān)系實(shí)現(xiàn)DBMI。最后,效果邏輯強(qiáng)調(diào)企業(yè)靈活應(yīng)對(duì)意外情況,減少了慣性思維以及路徑依賴[16]。這一原則使得企業(yè)能夠主動(dòng)發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì),動(dòng)態(tài)調(diào)整組織行動(dòng),靈活推進(jìn)DBMI。

(四)數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中因果邏輯與效果邏輯的組合與數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新

數(shù)字技術(shù)的動(dòng)態(tài)變化為DBMI帶來(lái)了機(jī)會(huì),但也使DBMI遭遇不確定性的挑戰(zhàn),導(dǎo)致可用資源約束加劇、難以抓住外部機(jī)遇、無(wú)法實(shí)現(xiàn)預(yù)期收益等問(wèn)題與風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字技術(shù)不確定是指數(shù)字技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的不可預(yù)測(cè)性,是企業(yè)外部環(huán)境不確定性的重要來(lái)源[20]。因果邏輯與效果邏輯盡管是兩種不同的決策邏輯,但在數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中可能同時(shí)發(fā)生與交織來(lái)引導(dǎo)與促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行DBMI[4]。也即,在數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中,因果邏輯與效果邏輯的組合對(duì)DBMI具有正向效應(yīng)。首先,因果邏輯與效果邏輯的組合有助于在數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中識(shí)別DBMI所依賴的資源進(jìn)而突破資源約束。因果邏輯強(qiáng)調(diào)戰(zhàn)略規(guī)劃導(dǎo)向[16],這有助于企業(yè)明確創(chuàng)新方向與識(shí)別相關(guān)資源。效果邏輯可在此基礎(chǔ)上不斷挖掘現(xiàn)有手段或資源的創(chuàng)新潛力[4],推進(jìn)DBMI。其次,因果邏輯與效果邏輯的組合有助于企業(yè)抓住數(shù)字技術(shù)變化帶來(lái)的機(jī)遇與推進(jìn)DBMI有效進(jìn)行。效果邏輯強(qiáng)調(diào)企業(yè)根據(jù)數(shù)字技術(shù)動(dòng)態(tài)變化不斷調(diào)整DBMI行為[4]。在調(diào)整的過(guò)程中,因果邏輯強(qiáng)調(diào)戰(zhàn)略規(guī)劃的引導(dǎo)作用[16],避免出現(xiàn)DBMI行為與戰(zhàn)略目標(biāo)不一致的情況。第三,因果邏輯與效果邏輯的組合有助于在數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中實(shí)現(xiàn)DBMI的收益目標(biāo)。效果邏輯強(qiáng)調(diào)評(píng)估與控制可負(fù)擔(dān)的損失[4],這有助于規(guī)避或減少數(shù)字技術(shù)不確定帶來(lái)的可能損失。與此同時(shí),因果邏輯指導(dǎo)企業(yè)選擇與實(shí)現(xiàn)效益最大化的方案[16],這有助于提升DBMI的預(yù)期收益。

(五)員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中因果邏輯與效果邏輯的組合與數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新

DBMI依賴員工認(rèn)知準(zhǔn)備。員工認(rèn)知準(zhǔn)備是員工具有的進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新所需的知識(shí)、技能與適應(yīng)性[8],是數(shù)字化創(chuàng)新的基礎(chǔ)[2]。然而,員工知識(shí)、技能與適應(yīng)性是否符合與滿足數(shù)字化創(chuàng)新所需有時(shí)難以判斷或預(yù)測(cè)。也即,DBMI可能遭遇員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定的挑戰(zhàn),例如有限的內(nèi)部支持與創(chuàng)新過(guò)程意外等。因果邏輯與效果邏輯的組合有助于企業(yè)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。首先,因果邏輯與效果邏輯的組合有助于企業(yè)獲取外部支持來(lái)彌補(bǔ)內(nèi)部支持的不足。效果邏輯強(qiáng)調(diào)建立伙伴關(guān)系[4],這有助于企業(yè)獲取外部支持,例如來(lái)自伙伴的知識(shí)與技能。在此基礎(chǔ)上,因果邏輯強(qiáng)調(diào)戰(zhàn)略規(guī)劃導(dǎo)向[16],這有助于企業(yè)將獲取的外部支持用于實(shí)現(xiàn)DBMI目標(biāo)上,進(jìn)而彌補(bǔ)了因員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定產(chǎn)生的內(nèi)部支持不足。其次,因果邏輯與效果邏輯的組合有助于減少DBMI過(guò)程中的意外。在高員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中,面對(duì)可依賴的員工的知識(shí)與技能不足,企業(yè)不得不通過(guò)效果邏輯對(duì)現(xiàn)有手段與資源進(jìn)行試錯(cuò)與試驗(yàn)[4]。另一方面,因果邏輯強(qiáng)調(diào)通過(guò)戰(zhàn)略規(guī)劃引導(dǎo)這些試錯(cuò)與試驗(yàn)[16],這將有力支持DBMI過(guò)程并減少意外。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)研究方法

最近,模糊集定性比較分析方法(fsQCA)引起了學(xué)者們的極大興趣并被越來(lái)越多的研究所采用。它是一種基于集合關(guān)系進(jìn)行推斷的方法,特別適用于研究復(fù)雜因果關(guān)系[21],例如多因素的組合效應(yīng)。本研究旨在探討效果邏輯的多個(gè)維度與因果邏輯的組合對(duì)DBMI的影響,本質(zhì)上屬于多因素的組合效應(yīng)研究。因而,本研究選擇fsQCA方法。

(二)數(shù)據(jù)收集

問(wèn)卷調(diào)查常被用來(lái)收集執(zhí)行fsQCA所需的數(shù)據(jù)[7,21]。為此,本研究采用這種方法收集數(shù)據(jù)。進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)是理想的被調(diào)查對(duì)象。首先,這些企業(yè)廣泛應(yīng)用數(shù)字技術(shù)并借助數(shù)字技術(shù)推進(jìn)DBMI。其次,這些企業(yè)由于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型而面對(duì)著外部的數(shù)字技術(shù)不確定與內(nèi)部的員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定的挑戰(zhàn),并努力通過(guò)因果邏輯與效果邏輯應(yīng)對(duì)這些不確定。

近年來(lái),浙江企業(yè)由于具有創(chuàng)新意識(shí)與較好財(cái)務(wù)績(jī)效而積極使用各種數(shù)字技術(shù)并進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因而,本研究選擇浙江企業(yè)作為樣本。問(wèn)卷發(fā)放前,由5名MBA學(xué)員進(jìn)行了預(yù)測(cè)試,他們均為企業(yè)的中高層管理人員。問(wèn)卷調(diào)查歷時(shí)3個(gè)月(即2021年4月至6月)。本研究從浙江省企業(yè)信息化促進(jìn)會(huì)那里得到了一份包括1 200家企業(yè)的名單。這個(gè)機(jī)構(gòu)是一個(gè)專門(mén)服務(wù)浙江企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的第三方平臺(tái),因而能幫助此次調(diào)查接觸到那些進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)。之后,隨機(jī)從1 200家企業(yè)中選擇了300家企業(yè)進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放。其中207家企業(yè)返回了信息。30份問(wèn)卷由于答案有規(guī)律、作答人員為非管理人員等原因而被剔除。最終有效問(wèn)卷177份。在有效樣本中,從被調(diào)查企業(yè)存續(xù)年限看,0—8年的企業(yè)占比25.4%,8—14年的企業(yè)占比28.3%,14—19年的企業(yè)占比22.6%,19年以上的企業(yè)占比23.7%。從被調(diào)查企業(yè)年銷(xiāo)售收入來(lái)看,0—1.5億元的企業(yè)占比24.9%,1.5—5億元的企業(yè)占比11.3%,5—10億元的企業(yè)占比20.9%,10—20億元的企業(yè)占比20.9%,20億元以上的企業(yè)占比22.0%。從被調(diào)查企業(yè)所在行業(yè)類型來(lái)看,制造業(yè)占比41.8%,服務(wù)業(yè)占比58.2%。

(三)變量測(cè)量

變量測(cè)量采用Likert 7級(jí)量表法,其中1=完全不同意,7=完全同意。

本研究對(duì)Spieth和Schneider[9]開(kāi)發(fā)的商業(yè)模式創(chuàng)新量表進(jìn)行了數(shù)字化研究情境下的改編,得到了9個(gè)題項(xiàng)用于測(cè)量數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新(α=0.939,CR=0.938,AVE=0.628)。這9個(gè)題項(xiàng)主要關(guān)注通過(guò)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)的價(jià)值提供、價(jià)值架構(gòu)、收入模式變化。

本研究改編Futterer等[5]開(kāi)發(fā)的量表來(lái)測(cè)量因果邏輯(α=0.947,CR=0.947,AVE=0.527)與效果邏輯(α=0.969,CR=0.968,AVE=0.656)。該量表包括32個(gè)題項(xiàng)并在以往研究中得到了廣泛使用[7]。改編的主要目的是使Futterer等的量表更適合數(shù)字化研究情景。

本研究通過(guò)3個(gè)題項(xiàng)測(cè)量數(shù)字技術(shù)不確定(α=0.847,CR=0.855,AVE=0.663)。這3個(gè)題項(xiàng)改編自Chen等[20]的量表。本研究也通過(guò)3個(gè)題項(xiàng)測(cè)量員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定(α=0.920,CR=0.922,AVE=0.797)。它們改編自Lokuge等[8]的量表。

(四)信度與效度

所有變量的Cronbach’sα與CR值都大于0.7的門(mén)檻值,表明它們符合信度要求。將所有變量一起進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。結(jié)果顯示,模型擬合較好(χ2/df=1.515,RMSEA=0.054,CFI=0.931,IFI=0.932,TLI=0.923);所有題項(xiàng)的因子負(fù)載均大于0.5的門(mén)檻值?；谝蜃迂?fù)載值的各個(gè)變量的AVE均大于0.5的門(mén)檻值,表明它們具有較好的收斂效度。各個(gè)變量的AVE的算數(shù)平方根大于相關(guān)系數(shù),表明它們具有較好的區(qū)分效度。

(五)校準(zhǔn)

本研究采用直接校準(zhǔn)法。本研究設(shè)置完全隸屬標(biāo)準(zhǔn)(fuzzy score=0.95)、交叉點(diǎn)(fuzzy score=0.5)、完全不隸屬標(biāo)準(zhǔn)(fuzzy score=0.05)。根據(jù)校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)閾值,本研究運(yùn)用fsQCA3.0軟件將全部變量的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為0-1的連續(xù)模糊值得分。進(jìn)一步地,本研究將模糊得分為0.5的數(shù)值改為0.501,目的是避免符合要求的案例在分析中被遺漏[21]。

三、實(shí)證分析與討論

(一)分析過(guò)程

本研究按照均值將樣本劃分為高數(shù)字技術(shù)不確定樣本(n=101)與低數(shù)字技術(shù)不確定樣本(n=76),分別研究高、低數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中DBMI所需的因果邏輯與效果邏輯組合。同時(shí)也按照均值將樣本劃分為高員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定樣本(n=104)與低員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定樣本(n=73),分別研究高、低員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中DBMI所需的因果邏輯與效果邏輯組合?？紤]到效果邏輯是應(yīng)對(duì)不確定性而被專門(mén)提出且人們對(duì)它的認(rèn)知有限[4,16],本研究打開(kāi)效果邏輯的維度構(gòu)成,探討效果邏輯各個(gè)維度與因果邏輯的組合。

在進(jìn)行組態(tài)分析之前,需要分別檢查是否存在導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)的必要條件的情況。若某一條件的一致性系數(shù)高于0.9,則該條件可以視為結(jié)果的必要條件[22]。必要條件分析結(jié)果顯示各變量一致性系數(shù)均小于0.9,表明本研究不存在導(dǎo)致DBMI的必要條件。

借助fsQCA3.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分析并構(gòu)建真值表。本研究分別將各類樣本包含的案例數(shù)的1.5%作為該類樣本案例閾值[22],將原始一致性門(mén)檻值設(shè)置為0.8,并將PRI一致性低于0.7的邏輯條件組合對(duì)應(yīng)的結(jié)果變量1手動(dòng)改為0,進(jìn)而篩選出與結(jié)果相關(guān)的邏輯條件組合[22]。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)分析程序得出的復(fù)雜方案、簡(jiǎn)約方案和中間方案進(jìn)行分析,最終獲得了相關(guān)組態(tài)(如表1、2所示)。如表1與表2所示,單條路徑的一致性以及各總體解的一致性都大于0.8,表明這些組態(tài)是結(jié)果的充分條件;各總體解的覆蓋度均大于0.7,表明這些組態(tài)具有滿意的解釋度。

木材檢查站的臨時(shí)雇請(qǐng)人員柏河和徐北風(fēng)，躲在公路轉(zhuǎn)彎處的草叢中，見(jiàn)有車(chē)輛的燈光照來(lái)，兩人馬上伏下身子，觀察動(dòng)靜。

(二)數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中因果邏輯與效果邏輯的組態(tài)

1.高數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中的組態(tài)

如表1所示,高數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中DBMI包括4個(gè)組態(tài),即C1a、C1b、C2a與C2b。

C1a與C1b強(qiáng)調(diào)效果邏輯的部分維度與因果邏輯的組合,且這兩個(gè)組態(tài)中的條件大多作為核心條件存在。因而,C1a與C1b被命名為有選擇的強(qiáng)協(xié)同型組態(tài)。具體來(lái)看,在C1a中,效果邏輯的手段驅(qū)動(dòng)和可負(fù)擔(dān)的損失作為核心條件存在,因果邏輯作為輔助條件存在;在C1b中,效果邏輯的伙伴關(guān)系和承認(rèn)意外分別作為核心條件和輔助條件存在,因果邏輯作為核心條件存在。有選擇的強(qiáng)協(xié)同型組態(tài)主張企業(yè)在高數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中既利用因果邏輯又利用效果邏輯進(jìn)行DBMI:C1a主張企業(yè)在高數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中通過(guò)因果邏輯優(yōu)化DBMI方案,與此同時(shí)通過(guò)效果邏輯的手段驅(qū)動(dòng)充分挖掘可用手段的潛能、以及通過(guò)效果邏輯的可負(fù)擔(dān)的損失減少不必要的損失,從而減少數(shù)字技術(shù)不確定對(duì)DBMI過(guò)程及其效益的負(fù)面影響;C1b主張企業(yè)在高數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中通過(guò)效果邏輯的伙伴關(guān)系來(lái)獲取外部伙伴的可用資源、通過(guò)效果邏輯的承認(rèn)意外來(lái)抓住環(huán)境中的可能機(jī)會(huì),與此同時(shí)通過(guò)因果邏輯優(yōu)化DBMI方案,從而增加企業(yè)應(yīng)對(duì)數(shù)字技術(shù)不確定的可用資源與抓住數(shù)字技術(shù)不確定帶來(lái)的可能機(jī)會(huì),進(jìn)而有效推動(dòng)DBMI。

C2a與C2b僅僅強(qiáng)調(diào)效果邏輯的作用,這與以往的高不確定環(huán)境中的創(chuàng)新依賴于效果邏輯的觀點(diǎn)一致[5]。C2a與C2b并不強(qiáng)調(diào)效果邏輯的所有維度同時(shí)出現(xiàn)。它們都強(qiáng)調(diào)手段驅(qū)動(dòng)作為核心條件存在、承認(rèn)意外作為輔助條件存在,這表明它們主張企業(yè)在高數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中進(jìn)行DBMI要充分挖掘可用手段的潛能與積極利用環(huán)境變化的機(jī)會(huì)。C2a與C2b也有不同。C2a還依賴可負(fù)擔(dān)的損失作為核心條件存在,表明它還主張?jiān)诟邤?shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中進(jìn)行DBMI要控制不必要的損失;C2b還依賴伙伴關(guān)系作為核心條件存在,表明它還主張?jiān)诟邤?shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中進(jìn)行DBMI要獲取外部伙伴的可用資源。

2.低數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中的組態(tài)

如表1所示,低數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中DBMI包括2個(gè)組態(tài),即C3與C4。它們都強(qiáng)調(diào)因果邏輯作為核心條件存在。所不同的是,C3還強(qiáng)調(diào)效果邏輯各個(gè)維度作為輔助條件缺失,這與以往的低不確定環(huán)境中的創(chuàng)新依賴因果邏輯的觀點(diǎn)一致[5];而C4還強(qiáng)調(diào)效果邏輯各個(gè)維度作為輔助條件存在。由于C4強(qiáng)調(diào)效果邏輯的所有維度與因果邏輯進(jìn)行組合,且效果邏輯的各個(gè)維度都作為輔助條件存在,它被命名為全要素的弱協(xié)同型組態(tài)。C3主張企業(yè)在低數(shù)字技術(shù)不確定環(huán)境中進(jìn)行DBMI僅僅依靠因果邏輯(例如詳盡的創(chuàng)新規(guī)劃、預(yù)期目標(biāo)的引導(dǎo))即可。而C4主張企業(yè)在依靠因果邏輯的基礎(chǔ)上可進(jìn)一步發(fā)揮效果邏輯(例如創(chuàng)造性試驗(yàn)、外部合作、降低風(fēng)險(xiǎn)與利用意外)的補(bǔ)充作用,從而更好地推進(jìn)DBMI。

(三)員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中因果邏輯與效果邏輯的組態(tài)

1.高員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中的組態(tài)

C5a、C5b與C5c強(qiáng)調(diào)效果邏輯的部分維度與因果邏輯的組合,且這三個(gè)組態(tài)中的條件大多作為輔助條件存在。因而,它們被命名為有選擇的弱協(xié)同型組態(tài)。這三個(gè)組態(tài)都以因果邏輯為輔助條件以及都以效果邏輯的手段驅(qū)動(dòng)為核心條件。在C5a中,輔助條件還包括效果邏輯的可負(fù)擔(dān)的損失與伙伴關(guān)系;在C5b中,輔助條件還包括效果邏輯的可負(fù)擔(dān)的損失與承認(rèn)意外;在C5c中,輔助條件還包括伙伴關(guān)系與承認(rèn)意外。總的來(lái)說(shuō),有選擇的弱協(xié)同型組態(tài)認(rèn)為高員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定會(huì)導(dǎo)致企業(yè)缺乏能夠信賴的員工知識(shí)與技能,進(jìn)而主張企業(yè)在數(shù)字化戰(zhàn)略與規(guī)劃的引導(dǎo)下(因果邏輯)需要基于現(xiàn)有手段與資源進(jìn)行不斷試錯(cuò)與試驗(yàn)(即效果邏輯的手段驅(qū)動(dòng)),力爭(zhēng)取得滿意的DBMI結(jié)果。進(jìn)一步地,C5a還主張輔以將損失控制在可負(fù)擔(dān)范圍內(nèi)以及利用伙伴關(guān)系獲取外部支持;C5b還主張輔以利用意外制造機(jī)會(huì)并盡可能控制損失;C5c還主張輔以利用伙伴關(guān)系獲取外部支持并利用意外創(chuàng)造機(jī)會(huì)。

C6僅僅強(qiáng)調(diào)效果邏輯的作用。在C6中,手段驅(qū)動(dòng)作為核心條件存在,可負(fù)擔(dān)的損失、伙伴關(guān)系與承認(rèn)意外作為輔助條件存在。這一組態(tài)表明在高員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中,企業(yè)由于缺乏能夠信賴的員工知識(shí)與技能的支持而不得不基于現(xiàn)有手段與資源進(jìn)行不斷地試錯(cuò)與試驗(yàn)(手段驅(qū)動(dòng)),與此同時(shí)輔以利用伙伴關(guān)系獲取外部支持、利用意外創(chuàng)造機(jī)會(huì)與將損失控制在可負(fù)擔(dān)范圍內(nèi),來(lái)進(jìn)行DBMI。

2.低員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中的組態(tài)

如表2所示,低員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中DBMI包括2個(gè)組態(tài),即C7與C8。它們都強(qiáng)調(diào)因果邏輯作為核心條件存在。C7還強(qiáng)調(diào)效果邏輯的手段驅(qū)動(dòng)、可負(fù)擔(dān)的損失與伙伴關(guān)系作為核心條件缺失以及效果邏輯的承認(rèn)意外作為輔助條件缺失。而C8還包括效果邏輯的手段驅(qū)動(dòng)、可負(fù)擔(dān)的損失與承認(rèn)意外作為核心條件存在以及效果邏輯的伙伴關(guān)系作為輔助條件存在。由于C8強(qiáng)調(diào)效果邏輯的所有維度與因果邏輯進(jìn)行組合,且效果邏輯的維度大多作為核心條件存在,它被命名為全要素的強(qiáng)協(xié)同型組態(tài)。C7主張企業(yè)在低員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中進(jìn)行DBMI僅僅依靠因果邏輯(例如詳盡的分析、周密的計(jì)劃與嚴(yán)格的控制)即可。而C8主張企業(yè)在依靠因果邏輯的基礎(chǔ)上可進(jìn)一步發(fā)揮效果邏輯(例如不斷試錯(cuò)、外部合作、利用機(jī)會(huì)、控制損失)的補(bǔ)充作用,從而更好地推進(jìn)DBMI。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

提高一致性閾值是重要的穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法[21]。本研究嘗試將一致性閾值從0.8調(diào)整為0.85,發(fā)現(xiàn)DBMI的組態(tài)并未改變,各個(gè)組態(tài)以及總體解的一致性值和覆蓋率值也無(wú)明顯變動(dòng)。因此,本研究的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

四、研究結(jié)論與啟示

(一)主要結(jié)論

面對(duì)數(shù)字化的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn),企業(yè)如何通過(guò)決策邏輯來(lái)進(jìn)行DBMI?尤其是在遭遇內(nèi)外部不確定的情況下,企業(yè)如何權(quán)衡因果邏輯與效果邏輯來(lái)進(jìn)行DBMI?這一問(wèn)題成為實(shí)踐關(guān)心的重要問(wèn)題與理論尚未涉及的缺口。本研究深入探討了這一問(wèn)題,并取得了以下結(jié)論:

首先,本研究表明在不確定環(huán)境中存在實(shí)現(xiàn)DBMI的多樣化組態(tài),它們有的強(qiáng)調(diào)因果邏輯與效果邏輯的組合,有的只強(qiáng)調(diào)二者之一。這一發(fā)現(xiàn)無(wú)論是在高不確定環(huán)境中還是低不確定環(huán)境中都是成立的,也無(wú)論是在外部不確定環(huán)境中還是內(nèi)部不確定環(huán)境中都是成立的。這一發(fā)現(xiàn)包容了以往的不確定環(huán)境中的創(chuàng)新要么強(qiáng)調(diào)因果邏輯與效果邏輯二者選一[6]、要么強(qiáng)調(diào)因果邏輯與效果邏輯二者組合[5,7]的對(duì)立觀點(diǎn)。這一發(fā)現(xiàn)進(jìn)而表明就不確定環(huán)境中的DBMI而言,因果邏輯與效果邏輯二者組合與二者選一并不矛盾、可以共存。這一發(fā)現(xiàn)也預(yù)示著以往僅強(qiáng)調(diào)因果邏輯或效果邏輯影響不確定環(huán)境中的商業(yè)模式創(chuàng)新的結(jié)論以及僅強(qiáng)調(diào)因果邏輯與效果邏輯組合影響不確定環(huán)境中的商業(yè)模式創(chuàng)新的結(jié)論不再完全適用于不確定環(huán)境中的DBMI。

其次,本研究表明外部不確定與內(nèi)部不確定環(huán)境中的DBMI的協(xié)同型組態(tài)呈現(xiàn)出明顯的反差。這種反差表現(xiàn)在,隨著外部環(huán)境中的數(shù)字技術(shù)不確定水平由低變高,DBMI協(xié)同型組態(tài)由弱協(xié)同組態(tài)變?yōu)閺?qiáng)協(xié)同組態(tài);而隨著內(nèi)部環(huán)境中的員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定水平由低變高,DBMI協(xié)同型組態(tài)由強(qiáng)協(xié)同組態(tài)變?yōu)槿鯀f(xié)同組態(tài)。這種反差可能因?yàn)榇嬖谥獠坎淮_定與內(nèi)部不確定環(huán)境中通過(guò)因果邏輯與效果邏輯組合進(jìn)行DBMI的兩種不同的動(dòng)力機(jī)制。一方面,外部不確定(例如數(shù)字技術(shù)不確定)蘊(yùn)含著機(jī)會(huì)或威脅,影響著DBMI的壓力。外部不確定水平越高,DBMI的壓力越大[2];相應(yīng)地,企業(yè)的反應(yīng)越強(qiáng)烈,越是協(xié)同因果邏輯與效果邏輯推進(jìn)DBMI。反之,則相反。另一方面,內(nèi)部不確定(例如員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定)反映了實(shí)力或不足,影響著DBMI的能力。內(nèi)部不確定水平越低,DBMI的能力越強(qiáng);相應(yīng)地,企業(yè)的反應(yīng)越強(qiáng)烈,越是協(xié)同因果邏輯與效果邏輯推進(jìn)DBMI。反之,則相反。

第三,本研究表明高不確定環(huán)境與低不確定環(huán)境中的DBMI的協(xié)同型組態(tài)呈現(xiàn)出明顯的反差。這種反差表現(xiàn)在,無(wú)論是在高數(shù)字技術(shù)不確定還是在高員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中,DBMI協(xié)同型組態(tài)均為有選擇的協(xié)同型組態(tài),也即強(qiáng)調(diào)效果邏輯的部分維度與因果邏輯形成組合;而無(wú)論是在低數(shù)字技術(shù)不確定還是在低員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定環(huán)境中,DBMI協(xié)同型組態(tài)均為全要素的協(xié)同型組態(tài),也即強(qiáng)調(diào)效果邏輯的所有維度與因果邏輯形成組合。這種反差也能沿用前文提到的壓力/能力視角來(lái)解釋。一方面,外部不確定/內(nèi)部不確定水平越高,DBMI的壓力越大/能力越弱;相應(yīng)地,企業(yè)會(huì)采用焦點(diǎn)思維,聚焦有限的效果邏輯維度并與因果邏輯進(jìn)行組合。另一方面,外部不確定/內(nèi)部不確定水平越低,DBMI的壓力越小/能力越強(qiáng);相應(yīng)地,企業(yè)會(huì)采用體系思維,全面推進(jìn)效果邏輯的所有維度與因果邏輯進(jìn)行組合。

(二)研究貢獻(xiàn)

首先,本研究對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論有貢獻(xiàn)。當(dāng)前對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要聚焦探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型本體及其所需的新型能力支撐,例如數(shù)字化能力、動(dòng)態(tài)能力、數(shù)字平臺(tái)能力。不同于這些研究,本研究以作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心內(nèi)容的DBMI為例,從戰(zhàn)略決策邏輯視角探討了其如何推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,將數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究視角由本體層與能力層延伸到戰(zhàn)略層,并為整合能力層、本體層與戰(zhàn)略層三個(gè)層次、立體研究與跨層次研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了基礎(chǔ)與可能。

其次,本研究對(duì)DBMI理論有貢獻(xiàn)。一方面,本研究對(duì)DBMI這種商業(yè)模式新創(chuàng)新式樣的決策邏輯進(jìn)行了研究,詮釋了不確定環(huán)境中因果邏輯與效果邏輯對(duì)DBMI的作用。另一方面,本研究探討了內(nèi)外部環(huán)境不確定條件下DBMI所需的決策邏輯組態(tài),給出了內(nèi)外不確定環(huán)境中如何權(quán)衡因果邏輯與效果邏輯進(jìn)行DBMI的答案。

第三,本研究對(duì)效果理論有貢獻(xiàn)。本研究探討了因果邏輯與效果邏輯的多種協(xié)同方式,按它們作為核心條件還是輔助條件出現(xiàn)、區(qū)分出了不確定環(huán)境下因果邏輯與效果邏輯協(xié)同包括強(qiáng)協(xié)同與弱協(xié)同,按參與協(xié)同的效果邏輯的維度的多寡區(qū)分出了不確定環(huán)境下因果邏輯與效果邏輯協(xié)同包括全要素協(xié)同與有選擇協(xié)同。同時(shí)拓展了效果理論適配的不確定環(huán)境類型,并揭示出這些協(xié)同與內(nèi)、外部環(huán)境不確定的適配關(guān)系。

(三)管理啟示

首先,本研究為企業(yè)提供了在不確定環(huán)境中權(quán)衡因果邏輯與效果邏輯推進(jìn)DBMI的策略。具體來(lái)說(shuō),按不確定類型來(lái)劃分,本研究得到了外部環(huán)境不確定(即數(shù)字技術(shù)不確定)與內(nèi)部環(huán)境不確定(即員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定)下企業(yè)權(quán)衡因果邏輯與效果邏輯的組態(tài);按不確定程度來(lái)劃分,本研究得到了高與低不確定下企業(yè)權(quán)衡因果邏輯與效果邏輯的組態(tài)。根據(jù)所處的環(huán)境的不確定類型特征與程度特征選擇合適組態(tài),企業(yè)很容易進(jìn)行DBMI。

其次,本研究為企業(yè)提供了根據(jù)自己的因果決策或效果決策邏輯特征推進(jìn)DBMI的策略。本研究得到的無(wú)論是適用外部環(huán)境不確定(即數(shù)字技術(shù)不確定)的組態(tài)還是適用內(nèi)部環(huán)境不確定(即員工認(rèn)知準(zhǔn)備不確定)的組態(tài),以及無(wú)論是適用高不確定的組態(tài)還是適用低不確定的組態(tài),都存在非唯一性。這就意味著企業(yè)可以在不確定環(huán)境中根據(jù)自己在使用因果決策邏輯與效果決策邏輯的能力、偏好與特征選擇合適的組態(tài)來(lái)推進(jìn)DBMI。

(四)研究不足

本文存在一些有待未來(lái)解決的局限性。首先,本文尚缺乏考慮其它因素與決策邏輯一起對(duì)DBMI的影響。DBMI影響因素眾多。未來(lái)研究可以探討決策邏輯與其它因素(例如能力因素)對(duì)DBMI的組態(tài)效應(yīng)。其次,本文缺乏具體案例佐證企業(yè)實(shí)際決策時(shí)是采用因果邏輯還是效果邏輯。未來(lái)可以將案例研究方法與fsQCA方法結(jié)合,進(jìn)一步提升研究質(zhì)量。