數字能力對在華跨國公司數字創(chuàng)新績效的影響機制

收稿日期：2023-02-06 修回日期：2023-06-25

基金項目：國家自然科學基金項目（71772164，72032008）；研究闡釋黨的十九屆五中全會精神國家社會科學基金重大項目（21ZDA013）

作者簡介：程聰（1985—），男，浙江臨安人，博士，浙江工業(yè)大學中國中小企業(yè)研究院研究員，研究方向為企業(yè)跨國并購與數字創(chuàng)新管理；胡嘉陽（1999—），男，臺灣高雄人，浙江工業(yè)大學管理學院碩士研究生，研究方向為企業(yè)跨國并購與數字創(chuàng)新管理。

摘 要：隨著數字技術快速發(fā)展，數字能力成為影響跨國公司數字創(chuàng)新績效的重要途徑。為了探究數字能力對跨國公司數字創(chuàng)新績效的影響機制，以40家在華跨國公司為例，基于動態(tài)能力理論分析框架，采用模糊集定性比較分析法探討數字連接情境下在華跨國公司數字創(chuàng)新績效影響因素間的復雜關系，以及在華跨國公司數字創(chuàng)新績效提升路徑。結果顯示，產品創(chuàng)新績效很大程度上會受到數字連接能力與企業(yè)資源偏好的影響；流程創(chuàng)新績效中，數字智能應用、數字資源投入與分配能夠促進流程創(chuàng)新績效提升。結論可拓展在華跨國公司數字創(chuàng)新績效相關研究，為在華跨國公司提升創(chuàng)新績效提供實踐啟示。

關鍵詞：數字能力；在華跨國公司；數字創(chuàng)新績效；數字連接；fsQCA

DOI：10.6049/kjjbydc.2023020147

開放科學（資源服務）標識碼（OSID） 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：F276.7

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）19-0091-09

0 引言

隨著信息技術發(fā)展與突破，大數據在跨國公司商業(yè)活動中得到頻繁應用，“數字”成為跨國公司開展創(chuàng)新活動的關鍵要素。數字經濟時代，跨國公司發(fā)展離不開數字創(chuàng)新。相較于其它公司，跨國公司聚焦國際市場，力圖通過有效創(chuàng)新實現利潤最大化目標。數字連接會影響跨國公司經營主導邏輯，不僅能夠縮小跨國公司與利益相關者間的地理距離，而且可以幫助跨國公司通過克服文化差異、適應環(huán)境變化獲取競爭優(yōu)勢。因此，如何在數字連接情境下借助數字能力提升數字創(chuàng)新績效，成為眾多跨國公司高度關注的問題。

數字能力是在數字連接情境下以數字連接能力為核心的關鍵能力［1］。國內外學者對數字連接能力、企業(yè)數字創(chuàng)新績效展開研究并取得了一定成果。數字連接能力方面，數字技術深度融合不僅可以幫助企業(yè)提高產品質量，而且能夠優(yōu)化企業(yè)創(chuàng)新流程，通過增強企業(yè)研發(fā)能力進一步提升其數字創(chuàng)新績效［2］。數字平臺架構方面，數字平臺架構的通用性、兼容性及擴展性對企業(yè)數字創(chuàng)新績效發(fā)揮促進作用。此外，陳劍等［3］提出，數字智能對企業(yè)數字創(chuàng)新及創(chuàng)新績效具有正向影響?，F有相關研究大多從單一維度出發(fā)進行探討，缺乏綜合性分析。同時，需要將數字連接情境嵌入到動態(tài)能力分析框架，并將數字整合能力、智能決策整合于數字連接能力多要素關系研究中，以此對數字連接能力、數字整合能力、智能決策與跨國公司數字創(chuàng)新績效的匹配關系進行深入研究。

本文以40家在華跨國公司為例，采用模糊集定性比較分析方法（fsQCA），探討數字連接情境下數字能力對跨國公司數字創(chuàng)新績效（產品創(chuàng)新績效與流程創(chuàng)新績效）的影響［4］，試圖揭示數字技術、數字平臺架構、數字智能、數字整合能力及智能決策與在華跨國公司數字創(chuàng)新績效的復雜因果關系，深入挖掘在華跨國公司數字創(chuàng)新績效提升路徑，以期為相關研究提供更為全面的視角。

1 理論分析與研究框架

1.1 數字能力內涵與構成

目前，關于公司層面的數字連接能力應用研究較少。在數字化背景下，數字連接性重塑了以往傳統(tǒng)情境下的國際商務理論［5］。因此，有必要基于數字連接情境對跨國公司如何利用數字能力這一問題展開研究。既有研究認為，連接全球市場感知機會和威脅、捕獲機會與資源，以及重新配置組織流程、資源與慣例是影響跨國公司創(chuàng)新的主要能力因素，這符合Teece［6］提出的動態(tài)能力基本框架。該框架認為，上述3種能力可以幫助公司在動態(tài)環(huán)境下實現創(chuàng)新升級。

數字連接情境下，數字能力逐漸成為企業(yè)發(fā)展不可或缺的部分［7］。數字能力是指企業(yè)通過對智能、互聯產品以及數據進行分析，實現產品開發(fā)與交付，進而創(chuàng)造差異化價值的動態(tài)能力［8］。數字能力分為數字連接能力、數字整合能力以及智能決策。連接能力可以促進服務網絡中交互主體間信息傳遞。作為企業(yè)數字能力中的關鍵能力，數字連接能力可以幫助跨國公司組織全球活動。Luo［1］認為，數字連接能力是指企業(yè)對連接技術、架構與智能的了解與掌握程度。數字全球化背景下，作為技術、架構以及智能的集合體，數字連接能力可以幫助跨國公司實現績效提升。

數字技術、數字平臺架構發(fā)展離不開數字整合能力，而數字整合能力可以進一步推動數字技術與數字平臺架構交互并促進數字連接。數字整合能力可進一步細分為渠道整合能力、數據及流程整合能力［9］。數字連接情境下，數字整合能力不僅可以幫助企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢，而且能夠進一步推動多主體實現價值共創(chuàng)［10］。

大數據時代，數字技術發(fā)展推動了大數據驅動的智能決策應用。大數據驅動的智能決策是指通過對大數據進行智能化分析與處理，促使企業(yè)作出最合理的決策［11］。智能決策借助數據挖掘技術幫助跨國公司獲取數字資源，進而推動跨國公司創(chuàng)新績效提升。

實際上，在華跨國公司數字創(chuàng)新績效受多種因素而非單一因素的線性影響。因此，本文采用組態(tài)范式探究在華跨國公司數字創(chuàng)新績效的因果復雜性，以提升研究結論的可靠性。基于動態(tài)能力分析框架，本文對數字連接能力（數字技術、數字平臺架構、數字智能）、數字整合能力與智能決策加以界定，探討不同條件組合對在華跨國公司數字創(chuàng)新績效的非線性影響機制，并揭示數字連接情境下不同前因條件組合對在華跨國公司數字創(chuàng)新績效的影響。

1.2 數字能力與數字創(chuàng)新績效

1.2.1 數字技術與數字創(chuàng)新績效

數字技術是指以大數據、物聯網、云計算為核心的新興信息技術［12］。數字技術不僅能夠推動經濟增長，而且可以通過降低市場搜索成本助力企業(yè)開展戰(zhàn)略活動。作為數字經濟的基礎，數字技術不僅能夠推動實體經濟轉型，而且可以驅動企業(yè)創(chuàng)新。數字技術是數字連接能力中的基礎層，對全球經濟增長、產業(yè)變革、科技革命具有深遠影響。有學者從創(chuàng)新與價值角度出發(fā)，發(fā)現數字技術不僅可以改變信息傳播渠道，而且對企業(yè)協同創(chuàng)新與價值共創(chuàng)活動具有顛覆性影響，甚至能夠突破企業(yè)邊界，幫助企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢，從而提高創(chuàng)新績效。例如，程聰等（2022）研究表明，企業(yè)對數字技術的感知是導致差異化數字創(chuàng)新績效的關鍵因素；鄭帥等［13］發(fā)現，數字技術能夠促進企業(yè)創(chuàng)新績效提升。然而，現有相關研究聚焦單一維度，忽視了多因素協同效應對企業(yè)數字創(chuàng)新績效的影響。

1.2.2 數字平臺架構與數字創(chuàng)新績效

數字平臺架構不僅能夠發(fā)揮數字平臺的作用，而且可以借助資源整合助力企業(yè)數字創(chuàng)新并獲取競爭優(yōu)勢。數字平臺是由多方主體構成的網絡資源，旨在協調各方服務需求以構建數字基礎設施［14］。數字化時代背景下，越來越多的企業(yè)將目光轉向數字平臺，無論是普通企業(yè)還是跨國公司，數字平臺在其價值共創(chuàng)過程中均發(fā)揮著重要作用。此外，數字平臺架構有助于企業(yè)以較低的跨界成本與平臺主體構建關系網絡，從而實現資源共享［15］。有學者進一步提出，數字平臺架構的通用性、兼容性以及擴展性可以幫助企業(yè)提升自身組織績效。目前，相關研究大多將數字平臺架構視為一種分層模塊化架構，忽視了其作為整體對企業(yè)數字創(chuàng)新績效的影響。

1.2.3 數字智能與數字創(chuàng)新績效

數字化時代背景下，人工智能、區(qū)塊鏈等數字智能發(fā)展促使供應鏈生態(tài)系統(tǒng)建立以及商業(yè)模式改變，進一步推動企業(yè)創(chuàng)新［3］。數字智能是循環(huán)經濟的推動者，Moreno等［16］從制造業(yè)角度出發(fā)對數字智能進行界定，即通過信息通信技術、自動化技術、大數據分析應用，實現智能化與數字網絡化的制造系統(tǒng)。數字平臺的出現導致企業(yè)需要處理的數據量呈爆炸式增長態(tài)勢。從商業(yè)視角出發(fā)，數字智能具備技術分析與數據處理能力，可以幫助企業(yè)突破行業(yè)壁壘，顛覆傳統(tǒng)商業(yè)模式。供應鏈方面，數字智能可以將傳統(tǒng)垂直式供應鏈優(yōu)化、升級為復雜供應鏈網絡，通過多方協同促使供應鏈網絡中的企業(yè)開展數字創(chuàng)新活動，進而提高企業(yè)創(chuàng)新績效［3］?，F有研究大多肯定了數字智能對企業(yè)創(chuàng)新的正向影響，強調其在創(chuàng)新活動中的促進作用。由此可見，數字化背景下，數字智能是影響企業(yè)數字創(chuàng)新績效的關鍵因素。

1.2.4 數字整合能力與數字創(chuàng)新績效

數字整合能力對數字技術與數字平臺架構具有重要影響。Annarelli等［9］從微觀層面出發(fā)，將數字能力細化為數字整合能力、數字平臺能力以及數字創(chuàng)新能力。其中，數字整合能力分為兩個維度，即數據與流程整合能力以及渠道整合能力。一方面，數據與流程整合能力可以對客戶的可訪問性及可視性產生積極影響；另一方面，渠道整合能力被定義為企業(yè)在提供服務時整合跨渠道資源的能力，其對創(chuàng)新績效具有正向影響。對于跨國公司而言，其能夠借助數字整合能力對數字技術與自身資源進行有效整合，從而影響數字創(chuàng)新績效。其中，最常見的手段是資源編排?；谫Y源編排理論，企業(yè)開始認識到可以通過整合、捆綁以及利用資源等方式獲取競爭優(yōu)勢并實現價值共創(chuàng)［10］?？傮w而言，數字整合能力是企業(yè)數字創(chuàng)新績效的重要影響因素，對數字資源的有效管理是其核心體現。

1.2.5 智能決策與數字創(chuàng)新績效

智能決策可以幫助企業(yè)對數字技術、數字平臺架構中的資源以及相關能力進行有效轉化，從而提高創(chuàng)新績效。Guo等［17］認為，智能決策系統(tǒng)與數據挖掘技術存在密不可分的關系。其中，數據挖掘技術是企業(yè)利用智能決策系統(tǒng)進行智能決策的基石。大數據時代，企業(yè)可以借助數據挖掘技術對海量數據進行深入挖掘，從多角度對數據進行分析，進一步探索數據間的相互關系。企業(yè)利用數據挖掘技術進行智能決策不僅可以獲取更加準確的結果，而且能夠促進數字創(chuàng)新戰(zhàn)略實施并提升創(chuàng)新績效。綜上，智能決策發(fā)展與應用能夠促進企業(yè)數字創(chuàng)新。

1.3 數字創(chuàng)新績效

數字化對企業(yè)創(chuàng)新活動（如流程創(chuàng)新和產品創(chuàng)新）具有重要影響。企業(yè)可以采用數字化方式優(yōu)化組織結構、改變商業(yè)模式、生產新產品，從而獲得數字化創(chuàng)新成果。然而，現有相關研究主要關注結果，忽視了流程在其中的作用，導致結論存在偏頗。因此，參考現有研究［4］，本文將跨國公司數字創(chuàng)新績效分為產品創(chuàng)新績效和流程創(chuàng)新績效，基于數字連接情境，從產品創(chuàng)新與流程創(chuàng)新視角進行分析。

從產品創(chuàng)新視角看，數字化發(fā)展對企業(yè)創(chuàng)新發(fā)揮重要推動作用，而如何通過優(yōu)化產品滿足消費者需求成為關鍵問題。楊杰等［18］研究發(fā)現，外部知識獲取與吸收能力在產品創(chuàng)新績效獲取過程中扮演關鍵角色。較強的知識獲取能力可以幫助企業(yè)以較低成本獲得外部知識，而知識吸收能力可以在知識轉化方面發(fā)揮重要作用，幫助企業(yè)通過利用和轉化知識資源實現產品創(chuàng)新。數字連接情境下，企業(yè)需要關注如何有效利用數字資源以實現產品創(chuàng)新。應倩瀅等（2023）指出，企業(yè)觀念變革是新環(huán)境下產品創(chuàng)新的基礎，而高管認知靈活性是影響企業(yè)產品創(chuàng)新的關鍵因素；Luca等［19］提出，市場知識、跨職能協作和知識整合機制可以有效促進企業(yè)產品創(chuàng)新績效提升。

從流程創(chuàng)新視角出發(fā)，流程創(chuàng)新可被視為改進和創(chuàng)新生產方式的方法［20］。相關研究表明，流程創(chuàng)新能夠幫助企業(yè)增強競爭優(yōu)勢，從而促進創(chuàng)新績效提升［20］。此外，學者們對流程創(chuàng)新能力、流程創(chuàng)新績效、產品創(chuàng)新能力和產品創(chuàng)新績效進行了區(qū)分，豐富并拓展了相關研究。數字連接情境下，數字技術在很大程度上會影響企業(yè)流程創(chuàng)新。池毛毛等（2022）研究發(fā)現，IT能力和數字化轉型對流程創(chuàng)新績效具有正向影響；Nazari［21］研究發(fā)現，基于知識的動態(tài)過程能力對流程創(chuàng)新績效具有顯著積極影響。

綜上所述，數字連接情境下，基于產品創(chuàng)新視角與流程創(chuàng)新視角能夠更好地探索數字能力中各要素組合對跨國公司數字創(chuàng)新績效的影響效應。

1.4 理論模型

數字經濟背景下，數字連接能力在企業(yè)通過數字創(chuàng)新獲取競爭優(yōu)勢的過程中發(fā)揮關鍵作用，數字連接能力由數字技術、數字平臺架構和數字智能構成。其中，數字技術作為數字連接能力的基礎，代表新興信息技術，如大數據和物聯網。數字平臺架構能夠發(fā)揮數字平臺的作用，包括有效整合數字技術和企業(yè)內外部資源，并對現有資源進行重組。數字智能作為最高層次的數字技術能力，能夠增強跨國公司競爭優(yōu)勢，提升其數字創(chuàng)新績效。數字整合能力在數字技術與數字平臺架構協同過程中發(fā)揮重要作用，而智能決策可以將數字技術、資源和能力轉化為新的智能。

與傳統(tǒng)研究方法相比，定性比較分析法（QCA）可以分析案例間的復雜關系。因此，本文采用模糊集定性比較分析法（fsQCA）對問題作進一步探索，并基于組態(tài)視角探究數字連接能力3要素間的協同效應及其對在華跨國公司數字創(chuàng)新績效（產品創(chuàng)新績效與流程創(chuàng)新績效）的影響機制，由此構建理論研究模型如圖1所示。

2 研究設計

2.1 QCA定性比較分析法

傳統(tǒng)線性回歸分析方法著重探索自變量與因變量間的線性關系，忽視了前因條件間聯動匹配效應對結果變量的影響。定性比較分析法（QCA）以組態(tài)思想為基礎，通過對因果條件間的組態(tài)進行檢驗得出相應的結果［22］。因此，本文選擇采用模糊集定性比較分析法（fsQCA），基于組態(tài)視角探究跨國公司數字創(chuàng)新績效的影響機制。本文主要考慮因素如下：第一，由于在華跨國公司數字創(chuàng)新績效并非僅受單一條件的影響，而是受到多種前因條件的綜合作用，fsQCA方法更適用于探究復雜前因條件對在華跨國公司數字創(chuàng)新績效的影響機制；第二，不同前因條件組合對在華跨國公司數字創(chuàng)新績效具有不同影響，相較于傳統(tǒng)線性回歸分析方法，模糊集定性比較分析法（fsQCA）更適用于本文研究。

2.2 數據來源

模糊集定性比較分析法（fsQCA）是以案例為導向的研究方法，案例選取會直接影響組態(tài)分析結果。案例選擇需要遵循兩個原則：一是案例選擇的同質性，即選取的案例樣本需具備可比性；二是案例樣本的多樣性，是指案例樣本需要覆蓋多方面因素而非單一要素。

基于案例選取原則，本文制定以下標準：第一，目標企業(yè)已取得相應數字化能力建設成果。第二，以數字創(chuàng)新為基礎，各樣本公司具備共同特征，以體現案例同質性。第三，專利是衡量企業(yè)創(chuàng)新績效的有效指標，其具有兩種優(yōu)勢：專利獲取需經國家專利部門嚴格審批并備案；專利可反映創(chuàng)新成果為企業(yè)帶來的收益。

本文以中國企業(yè)聯合會、中國企業(yè)家協會發(fā)布的《2019中國100大跨國公司名單》《2020中國100大跨國公司名單》《2021中國100大跨國公司名單》為樣本來源，在滿足上述案例選取要求的基礎上，篩選出40家與企業(yè)數字創(chuàng)新相關的在華跨國公司，樣本主要集中于北京、上海、廣東、浙江、江蘇等經濟發(fā)達地區(qū)，主要分布于制造行業(yè)、服務行業(yè)、通信行業(yè)、石油化工行業(yè)、機械行業(yè)、建筑行業(yè)等13個行業(yè)，屬于各行業(yè)中的龍頭企業(yè)。綜上可知，研究樣本具備代表性。

2.3 變量測量與校準

2.3.1 前因條件測量

（1）數字技術。數字技術是數字連接能力中的基礎層級。參考田秀娟等（2022）與宋華等（2022）的研究成果，本文采用大數據、云計算、區(qū)塊鏈和物聯網對數字技術進行測量。

（2）數字平臺架構。數字平臺架構是數字連接能力中的第二層級。參考鄔愛其等（2021）、金姝彤等（2021）的研究成果，本文采用交互能力、數字化能力、管理能力、整合能力和調節(jié)能力對數字平臺架構進行測量。

（3）數字智能。數字智能是數字連接能力的最高層級。參考胡昌平和呂美嬌［23］的研究成果，本文采用計算機技術、數字載體技術、信息傳輸、機器學習、智能交互、神經網絡與智慧服務測量數字智能。

（4）數字整合能力。資源編排通常可以作為企業(yè)數字整合能力的體現，故本文以資源編排中的資源結構化、資源捆綁以及資源利用作為數字整合能力測量指標［10］。

（5）智能決策。根據Brecht等［24］的研究成果，本文將智能決策具備的4種核心功能（吸引能力、匹配能力、基礎設施、管理能力）作為測量指標。

2.3.2 結果變量測量

在數字能力多因素條件組合的作用下，本文將在華跨國公司產品創(chuàng)新績效與流程創(chuàng)新績效作為被解釋變量。結合Luca 等［19］的研究成果，本文將5個要素設定為產品創(chuàng)新績效測量指標；結合Oliver 等［20］與Nazari［21］的研究成果，本文將6個要素設定為流程創(chuàng)新績效測量指標，具體如表1所示。

2.3.3 變量校準

數據校準是指賦予案例集合隸屬的過程［25］?，F有數據校準方法分為3種，即直接賦值、直接校準以及間接校準法。其中，直接校準法是最常見、最正式的校準方法［26］。在參考相關研究的基礎上，本文采用直接校準法將樣本數據的第95百分位數、中位數、第5百分位數設定為完全隸屬、交叉點、完全不隸屬的錨點。當模糊隸屬分數為0.5時，會出現組態(tài)歸屬問題。為了避免上述問題，本文依照標準手動添加常數0.01，校準結果見表2。

3 分析結果

3.1 必要條件分析

根據模糊集定性比較分析法（fsQCA）的研究步驟，對數據進一步分析前，需要檢驗是否存在單個條件變量為影響結果發(fā)生的必要條件。如果單個條件的一致性低于閾值0.9，則不存在結果發(fā)生的必要條件［25］。

本文運用fsQCA2019軟件進行必要性分析。由表3～4可知，產品創(chuàng)新績效與流程創(chuàng)新績效單個條件的一致性均低于閾值0.9，因而不存在結果發(fā)生的必要條件。由此表明，產品創(chuàng)新績效、流程創(chuàng)新績效并不依賴單個條件變量因素，而是多種條件變量綜合作用的結果。

3.2 組態(tài)分析

本文研究案例數量為40，屬于小樣本，因而將案例頻數閾值設定為1。在此基礎上，本文將原始一致性閾值設定為0.8［26］ 。對于產品創(chuàng)新績效，本文將其PRI一致性閾值設置為0.75，并將15行數據調整為0；對于流程創(chuàng)新績效，本文將其PRI一致性閾值設置為0.75，并將14行數據調整為0。

本文運用fsQCA2019軟件對數據進行分析，得到符合要求的真值表，通過運算獲得影響數字創(chuàng)新績效的相關組態(tài)（見表5～6）。影響產品創(chuàng)新績效的組態(tài)共有5個，其中解的一致性為0.924，解的覆蓋度為0.636；影響流程創(chuàng)新績效的組態(tài)共有5個，其中解的一致性為0.975，解的覆蓋度為0.529。由此可見，所有相關組態(tài)均具有較高的一致性。

3.2.1 產品創(chuàng)新績效組態(tài)

產品創(chuàng)新績效組態(tài)共有兩種類型，即數字連接能力驅動型和資源驅動型。

（1）數字連接能力驅動型。表5組態(tài)1與組態(tài)3在核心條件上具備一定的相似性，均以數字技術與數字智能為主導。關于如何提升產品創(chuàng)新績效這一問題，高水平數字連接能力有助于在華跨國公司強化自身競爭力，更好地適應數字化時代，在提升自身創(chuàng)新水平的同時，獲得高水平產品創(chuàng)新績效。在組態(tài)2中，數字技術、數字平臺架構和數字整合能力條件發(fā)揮核心作用。對于跨國公司而言，數字整合能力包含的數據與流程能力、渠道整合能力不僅可以強化數字技術及數字平臺架構間的聯系，而且能夠幫助在華跨國公司實現內外部資源與跨渠道資源整合，通過拓寬外部知識獲取途徑促進產品創(chuàng)新績效提升。該驅動型在寶潔公司的案例中得到了很好的體現：首先，寶潔公司運用數字技術搭建公司網絡，以便更好地連接利益相關者；其次，寶潔公司通過建立產品創(chuàng)新平臺，推動創(chuàng)新信息與資源共享；最后，寶潔公司采用數字智能優(yōu)化管理模式，在更新產品策略的同時提升產品質量，從而促進產品創(chuàng)新績效提升。

（2）資源驅動型。表5組態(tài)4中，數字平臺架構、數字整合能力與智能決策發(fā)揮核心作用，而組態(tài)5中數字智能與數字整合能力發(fā)揮核心作用。通過對比組態(tài)4與組態(tài)5可以發(fā)現，數字整合能力在產品創(chuàng)新績效提升過程中發(fā)揮重要作用。例如，強生公司利用先進數字技術對相關醫(yī)療數據進行深入挖掘，通過與醫(yī)療機構廣泛合作進一步豐富其醫(yī)療數據，為產品創(chuàng)新奠定堅實基礎。此外，強生公司利用數字智能，通過建立數字平臺加強內部合作，進一步提升產品創(chuàng)新效率、加快產品創(chuàng)新進程，最終實現產品創(chuàng)新績效提升。

3.2.2 流程創(chuàng)新績效組態(tài)

流程創(chuàng)新績效組態(tài)共有兩種類型，即智能驅動型和資源驅動型。

（1）智能驅動型。對比表6組態(tài)1與組態(tài)3可以發(fā)現，數字智能在流程創(chuàng)新績效提升過程中發(fā)揮關鍵作用。對于在華跨國公司而言，數字智能可以從多方面影響其流程創(chuàng)新績效。組態(tài)5為數字技術*～數字平臺架構*數字智能*智能決策，數字技術與數字智能有效結合可以幫助在華跨國公司降低生產成本，進而利用低成本優(yōu)勢實現流程創(chuàng)新，最終提升其市場競爭力。例如，福特汽車公司運用數字智能進行數據分析，優(yōu)化生產流程與生產環(huán)節(jié)，大幅提升流程效率，減少人工錯誤，提高生產靈活性，降低成本，并進一步與供應商建立密切聯系，降低風險。

（2）資源驅動型。組態(tài)4為～數字技術*～數字智能*數字整合能力*智能決策，其中，影響流程創(chuàng)新績效的核心條件為數字整合能力與智能決策。數字整合能力方面，具備較強數字整合能力的在華跨國公司可以更好地優(yōu)化自身業(yè)務流程，突破信息壁壘并提高決策效率，進而推動業(yè)務、流程創(chuàng)新。智能決策方面，其對流程創(chuàng)新績效的影響體現在促進決策質量提升等方面。組態(tài)2為數字技術*～數字平臺架構*～數字智能*數字整合能力，其中，數字技術、數字整合能力是影響流程創(chuàng)新績效的關鍵。具有雄厚數字技術基礎的跨國公司可以通過數據挖掘對市場進行分析，制定準確、有效的策略，構建以數據為主要驅動力的決策系統(tǒng)，從而提升流程創(chuàng)新績效。資源驅動型在思科系統(tǒng)公司的案例中得到有效體現：首先，思科系統(tǒng)公司為提升其研發(fā)效率，運用數字技術對研發(fā)資源進行整合；其次，思科系統(tǒng)公司通過整合生產流程環(huán)節(jié)使其流程運作更高效與靈活；最后，思科系統(tǒng)公司對市場資源進行全面整合，構建相應的渠道與系統(tǒng)，從而促進流程創(chuàng)新績效提升。

由此，在華跨國公司數字創(chuàng)新績效影響組態(tài)如表7所示。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

本文采用提升PRI一致性閾值的方法進行穩(wěn)健性檢驗。Ragin［27］提出，PRI一致性閾值不應小于0.75。因此，在維持案例頻數閾值與原始一致性閾值不變的前提下，本文將產品創(chuàng)新績效的PRI一致性閾值由0.75提高至0.80，將流程創(chuàng)新績效的PRI一致性閾值由0.75提高至0.80。通過檢驗發(fā)現，本文研究結論具有穩(wěn)健性。

4 結語

4.1 研究結論

數字連接情境下，有效利用數字能力是跨國公司實現數字創(chuàng)新績效提升的關鍵。本文以40家在華跨國公司為例，探討數字連接情境下影響在華跨國公司數字創(chuàng)新績效的復雜前因組態(tài)及其提升路徑，得出如下主要結論：

（1）從整體角度出發(fā)，任何單一前因條件都無法成為影響跨國公司數字創(chuàng)新績效的必要條件。此外，跨國公司數字創(chuàng)新績效具備“殊途同歸”的特點，即多個前因條件通過相互作用形成多條實現路徑。

（2）影響產品創(chuàng)新績效的組態(tài)可歸納為數字連接能力驅動型與資源驅動型。數字連接能力驅動型中，擁有較強數字連接能力的在華跨國公司傾向于利用數字技術、數字平臺架構與數字智能實現產品創(chuàng)新績效提升；資源驅動型中，在華跨國公司產品創(chuàng)新績效呈現“資源偏好”的特征，上述偏好不僅體現在創(chuàng)新資源獲取方面，而且體現在數字能力培養(yǎng)與運用方面。

（3）影響流程創(chuàng)新績效的組態(tài)可歸納為智能驅動型和資源驅動型。智能驅動型中，注重流程創(chuàng)新的跨國公司重視數字智能應用，會利用低成本與差異化優(yōu)勢獲取競爭優(yōu)勢。資源驅動型中，資源同樣是流程創(chuàng)新不可或缺的部分，數字資源投入與分配有助于企業(yè)實現流程創(chuàng)新。此外，數字資源整合能力可以幫助在華跨國公司解決創(chuàng)新弊端，進而實現流程創(chuàng)新。

（4）分析產品創(chuàng)新績效與流程創(chuàng)新績效組態(tài)結果發(fā)現，兩者在資源驅動導向上存在一定差異。相較于流程創(chuàng)新績效，產品創(chuàng)新績效組態(tài)中的資源驅動型更加依賴數字平臺架構。數字平臺架構能夠幫助在華跨國公司降低知識資源獲取成本，使其通過與平臺主體交互突破資源壁壘，開展產品創(chuàng)新活動并提升創(chuàng)新績效。

4.2 理論貢獻

（1）本文將數字連接情境嵌入動態(tài)能力分析框架，并在此基礎上構建了在華跨國公司數字創(chuàng)新績效關鍵影響因素模型，探討了數字能力各要素間的相互作用，揭示了數字能力對在華跨國公司數字創(chuàng)新績效的作用機制。此外，本文進一步深化了對數字連接情境的理解，為在華跨國公司數字創(chuàng)新績效與數字連接相關研究提供了借鑒。

（2）現有相關研究過于重視結果，而忽視了流程的重要影響。本文基于產品視角與流程視角對在華跨國公司數字創(chuàng)新績效影響因素進行分析，彌補了現有研究不足。

（3）跨國公司數字創(chuàng)新績效是多個不同變量相互作用的結果，而非由任何單一前因條件決定。本文采用模糊集定性比較分析法（fsQCA），揭示數字能力對在華跨國公司數字創(chuàng)新績效（產品創(chuàng)新績效與流程創(chuàng)新績效）的作用機制，拓寬了在華跨國公司數字創(chuàng)新績效影響因素研究框架，也為相關研究提供了更為全面的視角。

4.3 研究啟示

本文將影響在華跨國公司數字創(chuàng)新績效（產品創(chuàng)新績效與流程創(chuàng)新績效）的組態(tài)歸納如下：影響產品創(chuàng)新績效的組態(tài)可歸納為數字連接能力驅動型、資源驅動型，影響流程創(chuàng)新績效的組態(tài)可歸納為智能驅動型、資源驅動型。由此，各前因條件間的相互作用進一步說明，在華跨國公司數字創(chuàng)新績效受多種數字能力的影響。數字連接情境下，在華跨國公司應深入了解數字能力，進而充分利用數字能力提升數字創(chuàng)新績效。

（1）重視數字連接能力培養(yǎng)與運用，積極發(fā)揮數字技術、數字平臺架構與數字智能對數字創(chuàng)新績效的作用。數字連接情境下，國際市場環(huán)境具有動蕩性、多變性、復雜性、風險性。在這種情境下，在華跨國公司應聚焦數字連接能力，加大數字技術投入，利用數字技術的自生長性與融合性實現產品創(chuàng)新；借助數字平臺拓展企業(yè)邊界，利用數字平臺實現創(chuàng)新績效提升；重視數字智能并利用數字智能促進供應鏈生態(tài)系統(tǒng)中要素融合，進而實現流程創(chuàng)新。在華跨國公司需要深入挖掘數字技術、數字平臺架構、數字智能等關鍵要素，充分發(fā)揮產品創(chuàng)新優(yōu)勢，正確識別動蕩環(huán)境中的機遇以實現創(chuàng)新績效。

（2）在華跨國公司需要明確自身定位，基于內外部資源制定資源整合策略，充分發(fā)揮數字整合能力。得益于數字技術飛速發(fā)展，資源膨脹速度加快，這對企業(yè)資源管理能力提出了更高的要求。鑒于全球化市場的動蕩性，在華跨國公司應明確自身定位，對自身資源、能力、環(huán)境因素進行綜合分析。在華跨國公司需要基于自身所屬行業(yè)、生命周期、規(guī)模等情況采取相匹配的資源配置方式，提升環(huán)境感知能力與數字化水平。數字連接情境下，企業(yè)創(chuàng)新離不開數字整合能力，而資源編排是數字整合能力的體現。在華跨國公司應深入探究資源編排過程機制（資源結構化、資源捆綁與資源利用），充分發(fā)揮自身資源優(yōu)勢，促進創(chuàng)新績效提升。

（3）提升數字智能利用水平，實現企業(yè)數字創(chuàng)新發(fā)展。數字連接情境下，數字智能影響著在華跨國公司生產經營流程和商業(yè)活動。因此，在華跨國公司需要加強數字智能建設，構建先進的智能系統(tǒng)，進而以低成本獲取數據及信息。在華跨國公司可利用數字智能強化自身擴張與部署能力，提升員工對數字智能的利用水平，制定完善的培訓計劃以提升員工工作效率，從而實現數字化發(fā)展與創(chuàng)新。

4.4 不足與展望

本研究存在一定的局限性：一方面，本文從中國企業(yè)家協會發(fā)布的2019—2021年中國100大跨國公司名單中選取40家具有代表性的在華跨國公司，受限于樣本數量，研究結論普適性有限。未來可以從案例研究與大樣本分析方面入手，提高研究結論的普適性。另一方面，在華跨國公司數字創(chuàng)新績效與其所處行業(yè)息息相關，未來可以對某一行業(yè)跨國公司進行深入研究，并增加行業(yè)環(huán)境指標進行細化分析。

參考文獻：

［1］ LUO Y. New connectivity in the fragmented world［J］. Journal of International Business Studies， 2022，53（5）： 962-980.

［2］ LIANG S， LI T. Can digital transformation promote innovation performance in manufacturing enterprises？ the mediating role of R&D capability［J］. Sustainability， 2022， 14（17）：10939.

［3］ 陳劍， 劉運輝. 數智化使能運營管理變革：從供應鏈到供應鏈生態(tài)系統(tǒng)［J］. 管理世界， 2021， 37（11）： 227-240.

［4］ SEGARRA-CIPRES M， ESCRIG-TENA A， GARCIA-JUAN B. Employees' proactive behavior and innovation performance examining the moderating role of informal and formal controls［J］. European Journal of Innovation Management， 2019， 22（5）： 866-888.

［5］ MONAGHAN S， TIPPMANN E， COVIELLO N. Born digitals： thoughts on their internationalization and a research agenda［J］. Journal of International Business Studies， 2020， 51（1）： 11-22.

［6］ TEECE D. A dynamic capabilities-based entrepreneurial theory of the multinational enterprise［J］. Journal of International Business Studies， 2014， 45（1）： 8-37.

［7］ VERBEKE A. Three simple guidelines to make the dynamic capabilities paradigm actionable in international business research［J］. Journal of International Business Studies， 2022， 53（4）： 573-582.

［8］ WANG X， GU Y， AHMAD M， et al. The impact of digital capability on manufacturing company performance［J］. Sustainability， 2022， 14（10）： 6214.

［9］ ANNARELLI A， BATTISTELLA C， NONINO F， et al. Literature review on digitalization capabilities：co-citation analysis of antecedents， conceptualization and consequences［J］. Technological Forecasting and Social Change， 2021， 166： 120635.

［10］ 張媛， 孫新波， 錢雨. 傳統(tǒng)制造企業(yè)數字化轉型中的價值創(chuàng)造與演化——資源編排視角的縱向單案例研究［J］. 經濟管理， 2022， 44（4）： 116-133.

［11］ YU H， HE D N， WANG G Y， et al. Big data for intelligent decision making［J］. Acta Automatica Sinica， 2020， 46（5）： 878-896.

［12］ TAO F， QI Q， WANG L， et al. Digital twins and cyber-physical systems toward smart manufacturing and Industry 4.0： correlation and comparison［J］. Engineering， 2019， 5（4）： 653-661.

［13］ 鄭帥， 王海軍. 數字化轉型何以影響樞紐企業(yè)創(chuàng)新績效——基于模塊化視角的實證研究［J］. 科研管理，2022， 43（11）： 73-82.

［14］ 嚴國莉， 王保林. 數字平臺利基創(chuàng)造力研究［J］. 中國軟科學， 2022， 38（12）： 112-124.

［15］ 廖民超， 金佳敏， 蔣玉石，等. 數字平臺能力與制造業(yè)服務創(chuàng)新績效——網絡能力和價值共創(chuàng)的鏈式中介作用［J］. 科技進步與對策， 2023， 40（5）： 55-63.

［16］ MORENO M， COURT R， WRIGHT M， et al. Opportunities for redistributed manufacturing and digital intelligence as enablers of a circular economy［J］. International Journal of Sustainable Engineering， 2019， 12（2）： 77-94.

［17］ GUO Y， WANG N， XU Z Y， et al. The internet of things-based decision support system for information processing in intelligent manufacturing using data mining technology［J］. Mechanical Systems and Signal Processing， 2020， 142： 106630.

［18］ 楊杰， 汪濤， 王新. 眾籌互動對產品創(chuàng)新績效的影響研究——基于京東眾籌平臺科技類產品眾籌的實證分析［J］. 軟科學， 2022， 36（9）： 97-102，109.

［19］ LUCA L M D， GIMA K A. Market knowledge dimensions and cross-functional collaboration： examining the different routes to product innovation performance［J］. Journal of Marketing， 2007， 71（1）： 95-112.

［20］ HERVAS-OLIVER J L， SEMPERE-RIPOLL F， ROJAS ALVARADO R， et al. Beyond product innovation： deciphering process-oriented innovators， complementarities and performance effects［J］. Technology Analysis & Strategic Management， 2017， 30（5）： 582-595.

［21］ NAZARI F， ANARAKI A R， TAGHAVI S S， et al. The relationship among knowledge-based dynamic process capabilities， innovation processes and innovation performance： an empirical study of knowledge-based high-tech companies in Iran［J］. Kybernetes， 2020， 50（5）： 1379-1404.

［22］ 林艷， 盧俊堯. 什么樣的數字創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)能提高區(qū)域創(chuàng)新績效——基于NCA與QCA的研究［J］. 科技進步與對策， 2022， 39（24）： 19-28.

［23］ 胡昌平， 呂美嬌. 數字智能驅動下的信息資源管理理論發(fā)展［J］. 信息資源管理學報， 2022， 12（4）： 4-11.

［24］ BRECHT P， NIEVER M， KERRES R， et al. Smart platform experiment cycle （SPEC）： a process to design， analyze， and validate digital platforms［J］. Artificial Intelligence for Engineering Design Analysis and Manufacturing， 2021， 35（2）： 209-225.

［25］ SCHNEIDER C Q， WAGEMANN C. Set-theoretic methods for the social sciences： a guide to qualitative comparative analysis［M］. Cambridge： Cambridge University Press， 2012.

［26］ 張明， 杜運周. 組織與管理研究中QCA方法的應用：定位，策略和方向［J］. 管理學報， 2019， 16（9）： 1312-1323.

［27］ RAGIN C C. Set relations in social research： evaluating their consistency and coverage［J］. Political Analysis， 2006， 14（3）： 291-310.

（責任編輯：張 悅）

The Impact Mechanism of Digital Capabilities on the Digital Innovation Performance of Multinational Corporations in China：An Analysis Based on fsQCA

Cheng Cong1，Hu Jiayang2

Abstract：With the continuous development of the digital age， global digital connectivity has not only changed the logic of production and life in today's society， but also affected the digital innovation logic of multinational corporations and posed challenges to multinational corporations. How to improve digital innovation performance through digital capabilities in the context of digital connectivity has become a key issue for multinational corporations in China to achieve global profit maximization. Digital capability is a key capability centered around digital connectivity and includes three elements： digital connectivity capability， digital integration capability， and intelligent decision-making. Digital connectivity capability includes digital technology， digital platform architecture， and digital intelligence. There is a lack of comprehensive analysis of the impact of multiple capabilities on the performance of digital innovation in enterprises in the existing studies. In addition， since digital connectivity has impacted the analytical framework of dynamic capabilities in traditional contexts， it is necessary to embed digital connectivity scenarios in the framework of dynamic capabilities， focusing digital integration capability and intelligent decision-making on the interaction relationships between multiple elements of digital connectivity capability， and conducting research on the matching relationship between digital connectivity capability， digital integration capability， intelligent decision-making， and the digital innovation performance of multinational corporations. In terms of digital innovation performance of multinational corporations， due to the fact that existing research often focuses on result orientation and neglects the important role of processes in it， this article divides the digital innovation performance of multinational corporations into product innovation performance and process innovation performance.

Overall， within the dynamic capability analysis framework， this study defines five antecedents and explores the impact of their different combinations on the digital innovation performance of multinational corporations in the context of digital connectivity. It uses the fsQCA method to delve into the multi-factor synergistic effects among various elements in digital capabilities and the complex causal mechanisms that affect the digital innovation performance of multinational corporations， and selects a total of 40 representative multinational corporations from the China Top 100 Multinational Companies List as the research subjects. The research results indicate that， firstly， from an overall perspective， no single antecedent condition can independently serve as a necessary condition for affecting the digital innovation performance of multinational corporations. Secondly， the configurations that affect product innovation performance can be summarized as being digital connectivity capability-driven and resource-driven; the configurations that affect the performance of process innovation can be summarized as being intelligent-driven and resource-driven. Finally， compared to process innovation performance， resource-driven product innovation performance relies more on digital platform architecture.

On the basis of the research findings， this article proposes that， firstly， multinational corporations need to attach importance to the cultivation and application of digital connectivity capabilities， and actively develop the role of digital technology， digital platform architecture， and digital intelligence in the performance of digital innovation in the context of digital connectivity. Secondly， they need to clarify their corporate positioning， focus on internal and external resource allocation， construct corporate resource integration strategies， and fully develop their digital integration capabilities. Finally， it is essential to improve the level of digital intelligence utilization and promote the development of enterprise digital innovation. In addition， this article makes three theoretical contributions： it reveals the mechanism by which digital capabilities affect the digital innovation performance of multinational corporations， expanding existing research and deepening understanding of digital connectivity; then it analyzes the shortcomings of existing research through a combination of product innovation performance and process innovation performance， effectively enhancing the comprehensiveness and objectivity of the research; and finally， it provides a new analytical perspective and evidence for the digital innovation performance of multinational corporations in China in the context of digital connectivity by fsQCA.

Key Words：Digital Capability;Multinational Corporations in China;Digital Innovation Performance;Digital Connectivity; fsQCA