數(shù)智環(huán)境雙刃劍效應(yīng)下設(shè)計(jì)思維對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響

尚晏瑩 蔣軍鋒, 俞利其

(1.西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;2.南京信息工程大學(xué)管理工程學(xué)院)

1 研究背景

近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展和普及,創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)在全球范圍內(nèi)迅速發(fā)展,企業(yè)如何進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新(business model innovation, BMI)與轉(zhuǎn)型成為廣泛關(guān)注的問(wèn)題[1]。數(shù)智時(shí)代對(duì)企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新提出了新的要求,企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)從產(chǎn)品之間的競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向商業(yè)模式之間的競(jìng)爭(zhēng),但是由于企業(yè)商業(yè)模式的價(jià)值主張、價(jià)值創(chuàng)造和價(jià)值捕獲是多樣化的,而且社會(huì)行為者對(duì)它們的看法往往不同,因此,數(shù)智時(shí)代下不確定性阻礙了企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新[2]。尤其是,數(shù)智環(huán)境下涌現(xiàn)的不確定性挑戰(zhàn)使所有創(chuàng)新都需要應(yīng)對(duì)“邪惡?jiǎn)栴}”[3]:更多的知識(shí)、技術(shù)與信息亟需整合,亟需更加快速地做出響應(yīng)。這意味著需要有效地應(yīng)對(duì)超越個(gè)體能力、資源和知識(shí)邊界,整合來(lái)自更大范圍內(nèi)的主體的資源、知識(shí)、技術(shù)等,以求更快更有效地尋找新的解決方案[4]。商業(yè)模式的高失敗率以及商業(yè)模式創(chuàng)新與企業(yè)可持續(xù)發(fā)展要求之間的矛盾,使企業(yè)陷入了困境。一方面,商業(yè)模式的研究視角呈現(xiàn)多樣化;另一方面,企業(yè)難以使用共同的工具來(lái)指導(dǎo)自己的商業(yè)模式創(chuàng)新,發(fā)掘客戶需求[5]。

影響企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的外部因素,包括環(huán)境動(dòng)蕩、技術(shù)進(jìn)化和企業(yè)所在市場(chǎng)的情境因素。既有研究忽視了數(shù)智環(huán)境下涌現(xiàn)的不確定性的挑戰(zhàn),商業(yè)模式創(chuàng)新需要解決有限理性問(wèn)題,在高度不確定性數(shù)智環(huán)境中,資源、認(rèn)知和目標(biāo)的協(xié)調(diào)都面臨更多的約束[3]。然而,既有研究表明缺乏有效工具來(lái)協(xié)助公司進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新[5]。基于設(shè)計(jì)思維理論,迭代可加快創(chuàng)新速率,促進(jìn)企業(yè)充分學(xué)習(xí);擁抱失敗有助于企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新,可解決數(shù)智時(shí)代的海量數(shù)據(jù)導(dǎo)致的個(gè)體理性不足和反應(yīng)滯后等問(wèn)題[6]。因此,企業(yè)可應(yīng)用設(shè)計(jì)思維協(xié)調(diào)不同參與者來(lái)提高經(jīng)濟(jì)和技術(shù)可行性,以應(yīng)對(duì)各種“邪惡?jiǎn)栴}”中的不確定性。設(shè)計(jì)思維被視為企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新和組織變革的引擎,為產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新提供了新方法[7]。設(shè)計(jì)思維強(qiáng)調(diào)以迭代為代表的方案形成與出現(xiàn),蘊(yùn)含無(wú)目標(biāo)設(shè)計(jì)[3],解決了商業(yè)模式創(chuàng)新對(duì)價(jià)值主張、價(jià)值創(chuàng)造和價(jià)值捕獲多樣化的需求。但是既有研究在設(shè)計(jì)思維行動(dòng)方面,多強(qiáng)調(diào)了其多樣化的活動(dòng)與步驟[8]。這些活動(dòng)共同形成設(shè)計(jì)思維所采取的一系列步驟,且提出的活動(dòng)數(shù)量各不相同,缺少統(tǒng)一的框架范式研究設(shè)計(jì)思維與商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)系[8]。

進(jìn)一步,在設(shè)計(jì)思維對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響研究中,側(cè)重創(chuàng)意提出與商機(jī)發(fā)現(xiàn),忽視了設(shè)計(jì)思維的迭代與評(píng)估對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響。既有研究多關(guān)注設(shè)計(jì)思維對(duì)創(chuàng)新的影響,而忽視了數(shù)智環(huán)境的邊界作用。由于數(shù)智環(huán)境下資源和能力可接近性的變化,迫使企業(yè)需要通過(guò)設(shè)計(jì)思維的試錯(cuò)和評(píng)估,以整體迭代循環(huán)的方式作為逐步應(yīng)對(duì)有限理性的具體手段與過(guò)程。究其原因,企業(yè)創(chuàng)新面臨的挑戰(zhàn)之一,是應(yīng)對(duì)數(shù)智環(huán)境下的不確定性。基于機(jī)遇視角,既有研究表明,數(shù)智環(huán)境所帶來(lái)的技術(shù)效應(yīng)有利于企業(yè)獲得所需技術(shù)和資源,這在一定程度上促進(jìn)了用戶參與到設(shè)計(jì)思維的使用過(guò)程,推進(jìn)了企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新[9]。此外,基于挑戰(zhàn)視角,數(shù)智環(huán)境使得企業(yè)面臨環(huán)境不確定性與技術(shù)動(dòng)態(tài)性增強(qiáng),縮短了企業(yè)產(chǎn)品和生產(chǎn)工藝生命周期,加劇了創(chuàng)新活動(dòng)與企業(yè)資源的沖突[10]。數(shù)智環(huán)境帶來(lái)的不確定性促使客戶需求偏好呈現(xiàn)多樣性,加速了競(jìng)爭(zhēng)者行為的變化與多樣性,并削弱了連鎖董事網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入的積極作用[11],從而不利于企業(yè)通過(guò)設(shè)計(jì)思維實(shí)施創(chuàng)新活動(dòng)?？梢?研究的情境中亟需厘清數(shù)智環(huán)境的雙刃劍效應(yīng)。

綜上所述,面對(duì)研究缺口,亟需分析設(shè)計(jì)思維與商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)系。此外,當(dāng)企業(yè)將創(chuàng)新作為適應(yīng)環(huán)境變化的重要手段時(shí),需要重點(diǎn)關(guān)注數(shù)智環(huán)境對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響,探索出數(shù)智環(huán)境的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

2 理論基礎(chǔ)

2.1 設(shè)計(jì)思維

設(shè)計(jì)思維指以人為中心的、迭代的解決問(wèn)題和創(chuàng)新的方法[12]。設(shè)計(jì)思維作為一種流行的方法,通過(guò)在過(guò)程中融入思想、利益和價(jià)值觀,增強(qiáng)組織的創(chuàng)新能力,解決更復(fù)雜的商業(yè)問(wèn)題,并呈現(xiàn)出明顯的迭代特征[12]。設(shè)計(jì)思維強(qiáng)調(diào)了失敗學(xué)習(xí)、反思等試錯(cuò)行為,強(qiáng)調(diào)在評(píng)估階段傾聽所有反饋[5]。當(dāng)前,設(shè)計(jì)思維理論已經(jīng)越來(lái)越多地應(yīng)用于創(chuàng)新之中,且有效提高了組織的創(chuàng)新能力[8]。既有研究表明,生產(chǎn)者創(chuàng)造了最好的創(chuàng)新想法和設(shè)計(jì),通過(guò)接納更大、更多樣化的受眾或“人群”,將創(chuàng)新努力擴(kuò)展到整個(gè)團(tuán)隊(duì)中,產(chǎn)生了內(nèi)在更強(qiáng)大的解決方案[8]。設(shè)計(jì)思維包含了一系列的工具、方法或是工作指南,其不同組合可以作為創(chuàng)新范式,用于解決在有限理性條件下企業(yè)創(chuàng)新面臨的不確定性的“邪惡?jiǎn)栴}”[3]。

在設(shè)計(jì)思維行動(dòng)方面,既有文獻(xiàn)指出了其多樣化的活動(dòng)與步驟[13]。HE等[5]指出,設(shè)計(jì)思維包括描繪、探索、原型和評(píng)估;NAKATA等[8]認(rèn)為,設(shè)計(jì)思維的關(guān)鍵活動(dòng)為發(fā)現(xiàn)、構(gòu)思和實(shí)驗(yàn);NAGARAJ等[13]強(qiáng)調(diào)企業(yè)不能僅注重推動(dòng)產(chǎn)品開發(fā)的商業(yè)目標(biāo),需要注重以用戶為中心的用戶體驗(yàn),需不斷發(fā)現(xiàn)潛在的或未明確的需求;MICHELI等[14]通過(guò)整理設(shè)計(jì)思維領(lǐng)域的文獻(xiàn),歸納了原型、實(shí)驗(yàn)、溯因推理、用戶參與等關(guān)于設(shè)計(jì)思維的10個(gè)主要屬性以及8個(gè)工具和方法,其中原型和用戶參與允許利益相關(guān)者直觀地了解創(chuàng)意想法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),并確定進(jìn)一步原型可能采取的新方向。這些活動(dòng)共同形成設(shè)計(jì)思維所采取的一系列步驟,雖提出的活動(dòng)數(shù)量各不相同,但核心體現(xiàn)出試錯(cuò)、評(píng)估與迭代。

鑒于此,結(jié)合HE等[5]的定義,本研究采用設(shè)計(jì)思維“試錯(cuò)-評(píng)估-迭代”的框架,有利于整合設(shè)計(jì)思維中影響創(chuàng)新的多種因素,為企業(yè)的商業(yè)模式創(chuàng)新提供有效的設(shè)計(jì)思維實(shí)踐。

2.2 商業(yè)模式創(chuàng)新

經(jīng)濟(jì)價(jià)值創(chuàng)造和商業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)促進(jìn)了商業(yè)模式理論的產(chǎn)生與發(fā)展[15,16]。ZOTT等[15]定義BMI為“設(shè)計(jì)新的或修改公司現(xiàn)存的活動(dòng)系統(tǒng)”,包括新穎型BMI與效率型BMI,并且對(duì)績(jī)效產(chǎn)生積極影響。

既有研究表明,影響商業(yè)模式創(chuàng)新的外部因素包括環(huán)境動(dòng)蕩、技術(shù)進(jìn)化和市場(chǎng)情境等,內(nèi)部因素包括制度、組織、戰(zhàn)略、內(nèi)部資源和能力、高管團(tuán)隊(duì)以及團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新等[1,9]。但是,對(duì)于處于不同環(huán)境的所有的公司而言,不存在通用的因素保證企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新。商業(yè)模式創(chuàng)新的高失敗率,以及大數(shù)據(jù)時(shí)代下不確定性加劇的情境下,設(shè)計(jì)思維則為企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新提供了新機(jī)遇[5]。因此,本研究基于內(nèi)外部結(jié)合視角,探討外部因素?cái)?shù)智環(huán)境和內(nèi)部因素設(shè)計(jì)思維如何激發(fā)BMI新穎性和BMI效率性。試錯(cuò)的本質(zhì)是通過(guò)嘗試、實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)積累等行為來(lái)發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)和學(xué)習(xí),并在此基礎(chǔ)上抓住機(jī)會(huì),以此調(diào)整行動(dòng)與計(jì)劃。關(guān)注當(dāng)前階段和下一階段通過(guò)試錯(cuò)發(fā)現(xiàn)新的問(wèn)題,通過(guò)評(píng)估解決問(wèn)題,再通過(guò)迭代不斷進(jìn)行試錯(cuò)與評(píng)估,從而改進(jìn)設(shè)計(jì)。而每一次迭代過(guò)程中,對(duì)于決策的評(píng)估結(jié)果,可謂提供了一個(gè)更大的反饋,有利于商業(yè)模式創(chuàng)新[5]。

3 研究假設(shè)

3.1 設(shè)計(jì)思維與商業(yè)模式創(chuàng)新

設(shè)計(jì)思維允許產(chǎn)生新的替代品、新的想法和新的知識(shí),強(qiáng)調(diào)試錯(cuò)時(shí)方法的迭代[5]。高管團(tuán)隊(duì)的試錯(cuò)氛圍會(huì)影響員工創(chuàng)新的積極性和創(chuàng)新行為選擇。同時(shí),接受試錯(cuò)可以使團(tuán)隊(duì)能夠從早期的相對(duì)成本較低的失敗中吸取教訓(xùn)。積極開展“試錯(cuò)”的寬容法規(guī),更能促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新功能的發(fā)揮。試錯(cuò)有利于商業(yè)模式創(chuàng)新中新價(jià)值主張的探索與形成,有利于了解客戶正在嘗試做的工作,以及他們?cè)谧鲞@項(xiàng)工作時(shí)遇到的問(wèn)題,使策略師能夠設(shè)計(jì)出一個(gè)新的潛在產(chǎn)品,并形成一個(gè)比現(xiàn)有備選方案創(chuàng)造更大價(jià)值的價(jià)值主張,有利于BMI新穎性[17]。MORTATI等[18]研究表明,為了培養(yǎng)創(chuàng)造力生成解決方案,設(shè)計(jì)思維過(guò)程通常產(chǎn)生多種想法來(lái)重新規(guī)劃問(wèn)題并窺探解決問(wèn)題的可能途徑。設(shè)計(jì)思維將試錯(cuò)視為有效學(xué)習(xí)的手段,它鼓勵(lì)從失敗中學(xué)習(xí),認(rèn)識(shí)到冒險(xiǎn)可能會(huì)產(chǎn)生意想不到的解決方案,以此滿足BMI新穎性的要求[8]。試錯(cuò)借助原型設(shè)計(jì)、可視化等設(shè)計(jì)思維工具驗(yàn)證解決方案的可行性,不可避免地需要多次測(cè)試,延長(zhǎng)創(chuàng)新的時(shí)長(zhǎng)與步驟,對(duì)BMI效率性影響不明顯[19]。在評(píng)估過(guò)程中,通過(guò)思維導(dǎo)圖來(lái)聚集可視化想法,講述新的客戶體驗(yàn)、新的公司角色,以及根據(jù)最佳實(shí)踐范例啟發(fā)地講故事,有利于提高商業(yè)模式創(chuàng)新中價(jià)值創(chuàng)造創(chuàng)新與價(jià)值捕獲創(chuàng)新的效率。評(píng)估的過(guò)程大多側(cè)重總結(jié)用戶的體驗(yàn),難以從中獲取新穎的創(chuàng)意方案,對(duì)BMI新穎性的影響并不明顯[20]。迭代推動(dòng)了組織內(nèi)成員不斷學(xué)習(xí)知識(shí)技能和探索新市場(chǎng)、新技術(shù)以創(chuàng)新企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造與價(jià)值捕獲,發(fā)掘客戶多樣化深層次價(jià)值主張,有利于商業(yè)模式創(chuàng)新的新穎性?；谫Y源觀視角,迭代幫助企業(yè)獲取利益相關(guān)者的資源支持,且因?yàn)樯虡I(yè)模式創(chuàng)新需要的不僅是資源基礎(chǔ),還須變革原有資源配置方式。因而,本研究認(rèn)為,設(shè)計(jì)思維的迭代正向影響商業(yè)模式創(chuàng)新?；诖?提出如下假設(shè):

假設(shè)1a試錯(cuò)顯著正向影響B(tài)MI新穎性。

假設(shè)1b評(píng)估顯著正向影響B(tài)MI效率性。

假設(shè)1c迭代顯著正向影響B(tài)MI新穎性。

假設(shè)1d迭代顯著正向影響B(tài)MI效率性。

3.2 數(shù)智環(huán)境的調(diào)節(jié)作用

企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新既依賴于企業(yè)內(nèi)部,又依賴于外部數(shù)智環(huán)境[1]。數(shù)智時(shí)代下數(shù)據(jù)有多種來(lái)源,并有不同的結(jié)構(gòu)特征。數(shù)據(jù)具有基本的大容量、多樣性、真實(shí)性、高速率與價(jià)值性特征[4]。企業(yè)面臨著數(shù)智環(huán)境不確定性所帶來(lái)的未來(lái)長(zhǎng)時(shí)間狀態(tài)中難以預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn),包括數(shù)智環(huán)境的不確定程度和環(huán)境變化速度,具體體現(xiàn)在技術(shù)變更、顧客價(jià)值主張、產(chǎn)品多樣化需求和原料供求關(guān)系上[21]。數(shù)智環(huán)境的變化頻率越高,消費(fèi)者需求偏好的轉(zhuǎn)變以及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的行為等市場(chǎng)變化越易于觀測(cè)。而某一種新技術(shù)的出現(xiàn)往往都需要較長(zhǎng)周期、較大資金的投入,因此相對(duì)于市場(chǎng)變化來(lái)說(shuō),短期內(nèi)的技術(shù)變化更為緩慢與不易觀測(cè)。數(shù)智環(huán)境主要體現(xiàn)在技術(shù)變革速度與市場(chǎng)動(dòng)蕩程度下的數(shù)字化與智能化,加速了環(huán)境動(dòng)態(tài)性。在數(shù)智環(huán)境較低的情況下,現(xiàn)有商業(yè)模式能夠給企業(yè)帶來(lái)穩(wěn)定盈利,數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)較低,數(shù)據(jù)利用與分析對(duì)企業(yè)的影響力不夠,不足以帶來(lái)較大經(jīng)濟(jì)收益,此時(shí)企業(yè)成員對(duì)新商業(yè)模式認(rèn)可度和參與度都較低,對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的推動(dòng)有限。在數(shù)智環(huán)境較高的情況下,大數(shù)據(jù)的高速率特征使得數(shù)智環(huán)境更具有動(dòng)態(tài)性,快速多變的數(shù)智環(huán)境給企業(yè)帶來(lái)危機(jī)感與緊迫感,強(qiáng)化了企業(yè)員工對(duì)企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的認(rèn)同感。COLOVIC[1]認(rèn)為,當(dāng)企業(yè)上下將創(chuàng)新作為應(yīng)對(duì)環(huán)境變化的重要手段時(shí),設(shè)計(jì)思維將對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新產(chǎn)生更大的積極影響。數(shù)智環(huán)境下,市場(chǎng)需求的動(dòng)態(tài)性加速了全新的利基市場(chǎng)的出現(xiàn),因此可以將特定的市場(chǎng)需求拆分為兩個(gè)或更多,有助于企業(yè)建立新的客戶價(jià)值主張,提高企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的新穎性[22]。但當(dāng)數(shù)智環(huán)境達(dá)到一定程度,數(shù)智環(huán)境對(duì)試錯(cuò)與BMI新穎性的正向關(guān)系的促進(jìn)變?nèi)?過(guò)強(qiáng)的數(shù)智環(huán)境對(duì)試錯(cuò)中產(chǎn)生新穎性觀點(diǎn)與對(duì)客戶價(jià)值主張的發(fā)掘也會(huì)減弱。試錯(cuò)更能激勵(lì)組織搜尋新的問(wèn)題解決方法,挑戰(zhàn)舊觀念并實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新,但過(guò)強(qiáng)的數(shù)智環(huán)境由于其動(dòng)態(tài)性與不確定性使得組織難以從外部失敗中學(xué)習(xí)[23]。因此,數(shù)智環(huán)境對(duì)試錯(cuò)的支撐作用存在邊際效用遞減效應(yīng)。

數(shù)智環(huán)境給企業(yè)帶來(lái)挑戰(zhàn)的同時(shí),也為企業(yè)應(yīng)用設(shè)計(jì)思維提供契機(jī)與支撐。當(dāng)數(shù)智技術(shù)更新不快、顧客需求相對(duì)穩(wěn)定時(shí),數(shù)智環(huán)境對(duì)評(píng)估與BMI效率性的促進(jìn)作用較弱,只要企業(yè)注重滿足顧客當(dāng)前需求,利用好現(xiàn)有資源即可實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定盈利,因此企業(yè)有可能不致力于創(chuàng)新其商業(yè)模式[24]。當(dāng)企業(yè)處于高數(shù)智環(huán)境時(shí),企業(yè)便于利用數(shù)智技術(shù)在現(xiàn)有產(chǎn)品和商業(yè)模式的基礎(chǔ)上進(jìn)行更新與創(chuàng)新,通過(guò)不斷創(chuàng)新以實(shí)現(xiàn)降本增效和快速發(fā)展。但當(dāng)數(shù)智環(huán)境過(guò)高,由于其動(dòng)態(tài)性與不確定性使得組織難以通過(guò)評(píng)估提升商業(yè)模式效率性。數(shù)智環(huán)境水平越高,組織間迭代基于激勵(lì)機(jī)制促進(jìn)了商業(yè)模式創(chuàng)新,企業(yè)員工為企業(yè)實(shí)施可持續(xù)的創(chuàng)新做出具體的承諾,有利于提升BMI效率性?；诖?提出如下假設(shè):

假設(shè)2a數(shù)智環(huán)境倒U形調(diào)節(jié)試錯(cuò)與BMI新穎性的正向關(guān)系。

假設(shè)2b數(shù)智環(huán)境倒U形調(diào)節(jié)評(píng)估與BMI效率性的正向關(guān)系。

假設(shè)2c數(shù)智環(huán)境倒U形調(diào)節(jié)迭代與BMI新穎性的正向關(guān)系。

假設(shè)2d數(shù)智環(huán)境倒U形調(diào)節(jié)迭代與BMI效率性的正向關(guān)系。

綜上,本研究構(gòu)建的理論模型如下(見圖1)。

圖1 理論模型

4 研究設(shè)計(jì)與實(shí)證檢驗(yàn)

4.1 樣本與數(shù)據(jù)收集

本研究采用一手問(wèn)卷調(diào)查作為數(shù)據(jù)來(lái)源,旨在探索設(shè)計(jì)思維對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響。在問(wèn)卷設(shè)計(jì)階段,針對(duì)國(guó)內(nèi)應(yīng)用設(shè)計(jì)思維進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新的典型若干代表公司進(jìn)行了預(yù)調(diào)研,并根據(jù)反饋問(wèn)題和專家意見修訂了問(wèn)卷中的部分題項(xiàng)。在研究中使用李克特7級(jí)量表,以確保問(wèn)題的全面性和準(zhǔn)確性。首先,進(jìn)行小規(guī)模預(yù)調(diào)研;其次,基于調(diào)研結(jié)果再次對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行修訂;最后,問(wèn)卷的發(fā)放和回收,擬定填寫問(wèn)卷的人員主要為公司總經(jīng)理、部門經(jīng)理和技術(shù)總監(jiān)等。

為了確保調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)的準(zhǔn)確性和合理性,以研究團(tuán)隊(duì)內(nèi)部成員和從事設(shè)計(jì)與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的校內(nèi)MBA成員為對(duì)象進(jìn)行了預(yù)調(diào)研。共發(fā)放了120份調(diào)查問(wèn)卷,回收了82份,回收率為68.3%。在預(yù)調(diào)研以及數(shù)據(jù)質(zhì)量檢驗(yàn)后,對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了適當(dāng)修改,并通過(guò)大規(guī)模問(wèn)卷發(fā)放和回收來(lái)收集研究所需的樣本數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集中,隨機(jī)抽樣調(diào)查對(duì)象為運(yùn)用設(shè)計(jì)思維創(chuàng)新其商業(yè)模式的企業(yè),調(diào)查區(qū)域包括:浙江省、江蘇省、陜西省、四川省、廣東省、北京市和上海市。調(diào)查問(wèn)卷的發(fā)放與回收采用了實(shí)地訪談、傳真、電子郵件及郵寄方式。問(wèn)卷調(diào)查始于2021年6月,歷時(shí)7個(gè)月,實(shí)際共發(fā)放問(wèn)卷600份,剔除有缺失值和存在明顯傾向的問(wèn)卷后,最終得到有效問(wèn)卷412份,有效回收率為68.7%,樣本特征概況見表1。

表1 樣本特征描述性統(tǒng)計(jì)(N=412)

4.2 變量衡量

為了保證問(wèn)卷的信度和效度,采用了國(guó)內(nèi)外已使用過(guò)的可靠性較高的成熟量表,并基于中國(guó)情境與研究問(wèn)題進(jìn)行適當(dāng)修改,這種選擇方式是基于對(duì)問(wèn)卷質(zhì)量和可靠性的充分信任與保證。

(1)自變量設(shè)計(jì)思維。對(duì)設(shè)計(jì)思維的測(cè)量包括試錯(cuò)、評(píng)估、迭代,試錯(cuò)的測(cè)量工具改編自RERUP等[25]開發(fā)的量表,評(píng)估的測(cè)量工具改編自HE等[5]開發(fā)的量表,迭代的測(cè)量工具改編自龔璇等[6]開發(fā)的量表。

(2)因變量BMI新穎性與BMI效率性。商業(yè)模式創(chuàng)新的測(cè)量借鑒ZOTT等[15,16]的研究工具,并結(jié)合中國(guó)情境。

(3)調(diào)節(jié)變量數(shù)智環(huán)境。借鑒陳劍等[26]的研究,并結(jié)合中國(guó)情境。

(4)控制變量根據(jù)研究假設(shè)和參考前人的研究,選取企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)性質(zhì)、行業(yè)類型、資源包容性[16]和TMT認(rèn)知[27]作為控制變量。

本研究各變量的維度和測(cè)量指標(biāo)見表2。

表2 信度和效度檢驗(yàn)(N=412)

4.3 數(shù)據(jù)分析

4.3.1信效度檢驗(yàn)

基于既有研究成果設(shè)計(jì)量表,并邀請(qǐng)了相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者和企業(yè)人員對(duì)題項(xiàng)的針對(duì)性和代表性進(jìn)行討論與評(píng)價(jià),保證了問(wèn)卷的內(nèi)容效度。運(yùn)用SPSS 26.0和AMOS 22.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行信度與效度檢驗(yàn),結(jié)果顯示(見表2)信度檢驗(yàn)中,所有變量的Cronbach’sα系數(shù)和組合信度(CR)值均大于0.7,說(shuō)明量表內(nèi)部一致性高,具有較高信度。效度檢驗(yàn)中,各變量的KMO值均大于0.6,因子載荷在0.521～0.956之間,各變量的平均抽取方差(AVE)均大于0.5,問(wèn)卷聚合效度良好,說(shuō)明量表具有較高效度。并且,模型擬合情況的指標(biāo)如下:p<0.001,χ2/df=4.109,GFI=0.859,CFI=0.780,RMSEA=0.093。根據(jù)各項(xiàng)重要指標(biāo)檢驗(yàn)結(jié)果,可以看出研究理論模型的擬合度良好,這表明該理論模型能夠很好地適用本研究。同時(shí),信度與效度水平良好,表明研究所用量表得到了可靠的結(jié)果,進(jìn)一步提高了研究的可信度和可靠性。

4.3.2相關(guān)性分析

主要變量間的相關(guān)性系數(shù)見表3。由表3可見,各維度的相關(guān)度為中度相關(guān),且各維度之間的差異極為顯著,說(shuō)明各維度既方向一致,又有差異,不可相互替代;相關(guān)系數(shù)在0.069～0.672之間,試錯(cuò)、評(píng)估、迭代與BMI新穎性、BMI效率性存在顯著正相關(guān)關(guān)系,為回歸研究提供了初步的支持。此外,VIF在1.008～3.099之間,各變量VIF值均遠(yuǎn)小于10的臨界值,說(shuō)明回歸模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。這些相關(guān)性基本符合理論預(yù)期,為回歸分析提供了依據(jù)。

表3 主要變量間的相關(guān)性分析(N=412)

4.3.3假設(shè)檢驗(yàn)與結(jié)果分析

采用分步回歸方法來(lái)驗(yàn)證主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)(見表4)。主效應(yīng)的檢驗(yàn)包括:①在模型1中加入企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)性質(zhì)等控制變量,來(lái)檢驗(yàn)其對(duì)BMI新穎性的影響。②在模型1的基礎(chǔ)上加入試錯(cuò)構(gòu)成模型2,用以檢驗(yàn)試錯(cuò)對(duì)BMI新穎性的影響。結(jié)果表明,試錯(cuò)對(duì)BMI新穎性的回歸系數(shù)顯著為正(0.276,p<0.001)。模型3是在模型1的基礎(chǔ)上加入迭代,用以檢驗(yàn)迭代對(duì)BMI新穎性的影響。結(jié)果表明,迭代對(duì)BMI新穎性的回歸系數(shù)顯著為正(0.431,p<0.001)。即說(shuō)明試錯(cuò)、迭代與BMI新穎性均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。因此,假設(shè)1a與假設(shè)1c均得到支持。③在模型6中加入上述控制變量,來(lái)檢驗(yàn)其對(duì)BMI效率性的影響。在模型6的基礎(chǔ)上加入評(píng)估構(gòu)成模型7,用以檢驗(yàn)評(píng)估對(duì)BMI效率性的影響。結(jié)果表明,評(píng)估對(duì)BMI效率性的回歸系數(shù)顯著為正(0.338,p<0.001)。④模型8是在模型6的基礎(chǔ)上加入迭代,用以檢驗(yàn)迭代對(duì)BMI效率性的影響。結(jié)果表明,迭代對(duì)BMI效率性的回歸系數(shù)顯著為正(0.459,p<0.001)。即說(shuō)明評(píng)估、迭代與BMI效率性均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。因此,假設(shè)1b與假設(shè)1d均得到支持。

表4 多元線性回歸分析結(jié)果(N=412)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)智環(huán)境的調(diào)節(jié)作用,通過(guò)加入調(diào)節(jié)變量數(shù)智環(huán)境及其平方項(xiàng)和交乘項(xiàng)構(gòu)成各項(xiàng)模型。為了減少多重共線性對(duì)結(jié)果的影響,對(duì)交乘項(xiàng)涉及的變量做了均值中心化處理。調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)如下:①模型4的結(jié)果顯示,試錯(cuò)與數(shù)智環(huán)境平方項(xiàng)交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)是負(fù)向且顯著的(-0.048,p<0.01)。表明數(shù)智環(huán)境越高,試錯(cuò)對(duì)BMI新穎性的促進(jìn)作用越強(qiáng),但當(dāng)數(shù)智環(huán)境達(dá)到一定程度,數(shù)智環(huán)境對(duì)試錯(cuò)與BMI新穎性的正向關(guān)系的促進(jìn)變?nèi)?表明數(shù)智環(huán)境對(duì)試錯(cuò)與BMI新穎性之間關(guān)系的影響呈倒U形,這意味著適度的數(shù)智環(huán)境對(duì)試錯(cuò)與BMI新穎性的正向關(guān)系有促進(jìn)作用。但當(dāng)數(shù)智環(huán)境太低或太高時(shí),對(duì)試錯(cuò)與BMI新穎性間關(guān)系的促進(jìn)作用較弱。假設(shè)2a得到支持,假設(shè)2a的調(diào)節(jié)效應(yīng)圖見圖2(a)。②模型5的結(jié)果顯示,迭代與數(shù)智環(huán)境平方項(xiàng)交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)是負(fù)向且顯著的(-0.037,p<0.05),表明數(shù)智環(huán)境越高,迭代對(duì)BMI新穎性的促進(jìn)作用越強(qiáng),但當(dāng)數(shù)智環(huán)境達(dá)到一定程度,迭代對(duì)BMI新穎性的促進(jìn)作用變?nèi)?。?dāng)數(shù)智環(huán)境過(guò)低或過(guò)高時(shí),對(duì)迭代與BMI新穎性間關(guān)系的促進(jìn)作用較弱。假設(shè)2c得到支持,假設(shè)2c的調(diào)節(jié)效應(yīng)圖見圖2(b)。③模型9的結(jié)果顯示,評(píng)估與數(shù)智環(huán)境平方項(xiàng)交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)是負(fù)向且不顯著(-0.026,p>0.1)。表明數(shù)智環(huán)境對(duì)評(píng)估與BMI效率性的正向關(guān)系沒(méi)有顯著倒U形的調(diào)節(jié)作用,假設(shè)2b未得到支持。④模型10的結(jié)果顯示,迭代與數(shù)智環(huán)境平方項(xiàng)交乘項(xiàng)的回歸系數(shù)是負(fù)向且顯著的(-0.065,p<0.01),表明數(shù)智環(huán)境越高,迭代對(duì)BMI效率性的促進(jìn)作用越強(qiáng)。但當(dāng)數(shù)智環(huán)境太低或太高時(shí),對(duì)迭代與BMI效率性的促進(jìn)作用較弱。假設(shè)2d得到了有力支持,假設(shè)2d的調(diào)節(jié)效應(yīng)圖見圖2(c)。

圖2 數(shù)智環(huán)境的調(diào)節(jié)效應(yīng)

4.3.4穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗(yàn)

(1)樣本分組檢驗(yàn)企業(yè)所處行業(yè)類型的差異,可能對(duì)企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新產(chǎn)生較大的影響。因此,本研究按企業(yè)類型將樣本分割為技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)和非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)兩個(gè)子樣本進(jìn)行回歸,通過(guò)分組檢驗(yàn)設(shè)計(jì)思維各維度與BMI新穎性、BMI效率性的影響關(guān)系進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)多元線性回歸模型與分析結(jié)果見表5;非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)多元線性回歸模型與分析結(jié)果見表6。

表6 非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)多元線性回歸分析結(jié)果(N=233)

由表5和表6可知,無(wú)論是何種類型的行業(yè),試錯(cuò)正向影響B(tài)MI新穎性,評(píng)估正向影響B(tài)MI效率性,迭代正向影響B(tài)MI新穎性,迭代正向影響B(tài)MI效率性,結(jié)果顯著,假設(shè)1a、假設(shè)1b、假設(shè)1c、假設(shè)1d均得到支持,同時(shí)也說(shuō)明研究結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)試錯(cuò)對(duì)BMI新穎性的系數(shù)為正(0.268,p<0.01),迭代對(duì)BMI新穎性的系數(shù)為正(0.512,p<0.001),評(píng)估對(duì)BMI效率性的系數(shù)為正(0.359,p<0.001),迭代對(duì)BMI效率性的系數(shù)為正(0.487,p<0.001)。對(duì)比可知,技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)多元線性回歸分析的系數(shù)增大,得出在技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè),設(shè)計(jì)思維對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的影響變大。

對(duì)比數(shù)智環(huán)境對(duì)試錯(cuò)與BMI新穎性的調(diào)節(jié)作用,技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)(-0.057,p<0.05)比非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)(-0.043,p<0.05)的調(diào)節(jié)作用更強(qiáng)?？赡茉蛟谟谏镝t(yī)藥、電子信息等技術(shù)密集型行業(yè)面臨更為激烈的技術(shù)更迭,客戶需求變化更快,有利于發(fā)掘新的價(jià)值主張,促進(jìn)BMI新穎性,數(shù)智環(huán)境對(duì)技術(shù)密集型行業(yè)的企業(yè)而言,影響更為顯著。對(duì)比數(shù)智環(huán)境對(duì)迭代與BMI新穎性的調(diào)節(jié)作用,技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)與非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)迭代與數(shù)智環(huán)境平方的交乘項(xiàng)系數(shù)均為負(fù)且顯著(-0.036,p<0.1;-0.032,p<0.1)。對(duì)比數(shù)智環(huán)境對(duì)迭代與BMI效率性的調(diào)節(jié)作用,數(shù)智環(huán)境對(duì)技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)和非技術(shù)密集型行業(yè)企業(yè)迭代與數(shù)智環(huán)境平方的交乘項(xiàng)系數(shù)均為負(fù)且顯著(-0.042,p<0.1;-0.099,p<0.001)。因此,綜合上述分析可知,穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與之前的實(shí)證結(jié)果相一致。

(2)內(nèi)生性檢驗(yàn)通過(guò)兩階段回歸法檢驗(yàn)設(shè)計(jì)思維與數(shù)智環(huán)境之間是否存在內(nèi)生性問(wèn)題。首先,將試錯(cuò)、評(píng)估、迭代作為因變量與數(shù)智環(huán)境進(jìn)行回歸,得到其殘差項(xiàng);其次,將殘差項(xiàng)替代自變量試錯(cuò)、評(píng)估、迭代;最后,按照原有步驟進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)與原有的回歸結(jié)果一致,研究結(jié)果未受到內(nèi)生性影響。

5 結(jié)語(yǔ)

本研究得出如下主要結(jié)論:①設(shè)計(jì)思維與商業(yè)模式創(chuàng)新呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系,試錯(cuò)顯著正向影響B(tài)MI新穎性,評(píng)估顯著正向影響B(tài)MI效率性,迭代顯著正向影響B(tài)MI新穎性和BMI效率性。②數(shù)智環(huán)境倒U形調(diào)節(jié)試錯(cuò)與BMI新穎性的正向關(guān)系,數(shù)智環(huán)境對(duì)評(píng)估與BMI效率性的正向關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著;數(shù)智環(huán)境倒U形調(diào)節(jié)迭代與BMI新穎性、BMI效率性的正向關(guān)系。

本研究的理論貢獻(xiàn)在于:①構(gòu)建“設(shè)計(jì)思維-商業(yè)模式創(chuàng)新”以及數(shù)智環(huán)境調(diào)節(jié)作用的理論模型,豐富了數(shù)智環(huán)境下商業(yè)模式創(chuàng)新的理論框架與理論基礎(chǔ),回答了汪志紅等[28]提出的數(shù)智環(huán)境下如何激發(fā)企業(yè)BMI新穎性與效率性這一問(wèn)題。解決了既有研究中如何應(yīng)用設(shè)計(jì)思維創(chuàng)新企業(yè)商業(yè)模式的問(wèn)題,驗(yàn)證了設(shè)計(jì)思維的試錯(cuò)、評(píng)估和迭代對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新的重要作用。②探索了有效應(yīng)對(duì)數(shù)智環(huán)境的高度不確定性下,企業(yè)所面臨的有限理性“邪惡?jiǎn)栴}”的設(shè)計(jì)思維對(duì)BMI的作用效應(yīng)和邊界條件?？紤]數(shù)智環(huán)境的權(quán)變作用,探究其對(duì)設(shè)計(jì)思維與商業(yè)模式創(chuàng)新關(guān)系的影響,揭示了企業(yè)在數(shù)智環(huán)境中運(yùn)用數(shù)智技術(shù)加速商業(yè)模式創(chuàng)新的同時(shí),也需要對(duì)應(yīng)用設(shè)計(jì)思維時(shí)過(guò)度依賴數(shù)智技術(shù)而產(chǎn)生的惰性保持敏感的內(nèi)在機(jī)理。

本研究結(jié)果對(duì)于企業(yè)通過(guò)設(shè)計(jì)思維實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式創(chuàng)新具有借鑒意義:①企業(yè)應(yīng)強(qiáng)化設(shè)計(jì)思維的應(yīng)用,通過(guò)試錯(cuò)、評(píng)估、迭代促進(jìn)企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型?；谠O(shè)計(jì)思維理論的擴(kuò)展增加了商業(yè)模式創(chuàng)新過(guò)程的復(fù)雜性,并對(duì)組織整合合作伙伴的創(chuàng)新能力、協(xié)作能力和共同創(chuàng)造能力提出了更高要求。設(shè)計(jì)思維的實(shí)踐又為商業(yè)模式創(chuàng)新提供了新的思路與思維模式。②設(shè)計(jì)思維要與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)相結(jié)合,有助于加速企業(yè)的商業(yè)模式創(chuàng)新。在適當(dāng)數(shù)智環(huán)境下,迭代與試錯(cuò)的組合更有利于商業(yè)模式創(chuàng)新的新穎性,迭代與評(píng)估的組合也更有利于商業(yè)模式創(chuàng)新的效率性。此外,類似3D打印的各類新興技術(shù)也為設(shè)計(jì)思維的原型設(shè)計(jì)提供支撐,更大程度地幫助企業(yè)試錯(cuò)、迭代和評(píng)估,更好地促進(jìn)了商業(yè)模式創(chuàng)新。③強(qiáng)化數(shù)智應(yīng)用意識(shí),但也要平衡好數(shù)智環(huán)境帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。企業(yè)在數(shù)智環(huán)境下大力開展數(shù)智能力建設(shè),不斷提升驅(qū)動(dòng)企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新中對(duì)數(shù)智技術(shù)的應(yīng)用。

從整體來(lái)看,本研究存在的局限性具體如下:①研究樣本企業(yè)的范圍較窄,不利于研究的外部效度。因此,研究結(jié)論可能不適用于所有地區(qū)。②“數(shù)智環(huán)境”這一調(diào)節(jié)變量的測(cè)量工具不夠成熟,可能會(huì)影響研究結(jié)論的可靠性。③由于實(shí)證檢驗(yàn)采用了問(wèn)卷調(diào)研數(shù)據(jù),研究結(jié)論的普適性可能存在一定的局限。為此,改進(jìn)與擴(kuò)展的未來(lái)研究工作可以沿著如下3個(gè)方面展開:①在全國(guó)更大范圍內(nèi)實(shí)施追蹤調(diào)查,以此獲取更多的時(shí)間序列數(shù)據(jù),完善數(shù)智環(huán)境的測(cè)量量表,未來(lái)也可添加來(lái)自不同行業(yè)的樣本;②更全面地考慮影響商業(yè)模式的實(shí)施過(guò)程和效果的其他因素,進(jìn)一步考慮引入其他中介變量或調(diào)節(jié)變量,例如企業(yè)家精神和戰(zhàn)略導(dǎo)向等;③商業(yè)模式創(chuàng)新可能存在行業(yè)異質(zhì)性,未來(lái)可以探討不同行業(yè)的設(shè)計(jì)思維的差異性,或通過(guò)案例研究或者QCA方法探究多因素對(duì)商業(yè)模式創(chuàng)新新穎性與效率性的影響,進(jìn)一步完善模型和應(yīng)用,拓展中國(guó)情境化研究的深度與廣度。