高新技术企业大数据能力对商业模式创新影响范文研究——以组织学习为中介变量

根据本文的研究结论，大数据能力与组织学习都与商业模式创新存在着密不可分的关系，由此得到以下管理学启示。商业模式创新是创造生产力，组织能力创新是创造新的生产关系，最终交汇在人上点燃。组织是企业内部人力、财务、设备构成的有形实体及无形网络，网络中的每一个组织节点都起着价值创造及价值传递的作用，最终实现价值的获取，推动商业模式的创新。组织是数据资源与商业模式之间的平台，在平台上实现价值的分流，决定价值的去向，对于内部问题解决及外部时机洞察都起着重要作用。

1 绪论

1.1 研究背景
1.1.1 现实背景
目前，世界处于不断被数据化的进程，大数据不断被“制造”、被流通、被应用，能够实时精准的记录着世界动态并反映现实社会的种种形态。新一轮以大数据为核心的技术革命与产业升级变革正在铺开（如表 1-1 所示）。

大数据如同血液嵌入当前各行各业，物联网和云计算等信息技术作为躯干迅速触及各大企业，造就了诸多新的商业模式：短视频打赏，直播带货、外卖、自媒体，等等。商业模式风起云涌，激发了企业翻天覆地的变化。以新的商业模式为依托的诸多企业进入快速发展时期：阿里巴巴、百度、腾讯、滴滴、字节跳动、美团，都凭借新的商业模式成长为行业巨头。阿里巴巴宣称永远不做快递，却拥有最健全的物流体系；滴滴不曾拥有一辆汽车，却在为中国、日本、哥伦比亚共计 7 个国家，5.5 亿用户提供出租车、快车等全球出行服务；腾讯专注于社交软件的开发，但是却比任天堂等知名游戏公司的游戏营收流水高出许多。
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1.2 研究目的与研究意义
1.2.1 研究目的
（1）通过理论层面挖掘与分析大数据能力、组织学习及商业模式创新关系，探索三者内在的交互作用机理。
（2）通过实证分析，得出大数据能力对商业模式创新关系交互程度及路径依赖关系，构建三者关系的概念图。
（3）通过假设验证得出大数据能力对商业模式创新的影响路径，为高新技术企业持续保持竞争力找到应对的策略。
1.2.2 研究意义
（1）理论意义
商业模式作为学者们持续关注的重要研究领域，诸多学者在多方面对其进行研究，但对于驱动企业商业模式创新的认知是动态能力、学习能力还是吸收能力尚且界定模糊[17]。对于商业模式创新理论的研究也主要从商业模式创新的模型演变、发展路径、实施模式等方面切入，很少对影响商业模式创新的前因驱动力层面进行研究，多数学者关注前者对后者的直接影响关系，更多的利用理论推理及逻辑推论的方式得出作用机理，缺乏实际数据的支撑，不具有普适性和实操性[18]。二者关系的研究鲜有从组织学习的视角切入，且多数为案例研究，具有片面性、单一性。对于大数据能力，并没有深入的剖析其背后隐藏价值对企业商业模式创新带来的影响，仅仅停留在概念性的解析及定性的推理阶段。再者，企业员工的个人学习转化为组织学习，对企业不断变化的外部环境的适应性起决定作用[19]。因此，本文以资源基础理论、虚拟价值链理论作为理论基础，以组织学习视角构筑大数据能力、商业模式创新研究模型，力求填补相关研究领域理论方面的空白，同时为后续相关方面更深入的研究提供可借鉴的理论素材。
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2 理论基础与文献综述

2.1 理论基础
2.1.1 资源基础理论
资源基础论最先由美国著名经济学家沃纳菲尔特提出，他认为企业是能够容纳诸多资源巨大池子，通过利用企业能力不断平衡资源之间的关系，合理配置资源以形成对企业各个部门的支撑，不断通过部门效率优化以提升企业效率优化收益模式。资源基础理论(Resource Based Theory，RBT)被广泛认为是解释企业如何通过拥有或控制的资源获得和维持竞争优势的最突出和最有力的理论之一[20]。根据资源基础论的假设，企业之间的根本差异来自于资源和能力之间的差异。商业模式具有一定的范式，部分流程可以模仿甚至超越，但是促成商业模式创新最原始的组成颗粒——资源，对其的获取为企业设置了门槛。不同的企业受技术、设备、人力的限制只能搜集到较少的资源，只能在这些基础上进行价值的“提纯”，但是规模较大的企业能够尽可能多的占据社会资源，收集到自身企业当中，直接在内部消化，具有极强的企业稳固性，得到具有企业属性的价值资源，只能为企业本身所用，不可流动。且根据企业自身产生的资源跳离不开企业属性，难以被外界实行“拿来主义”。长此以往，占据较多资源的企业相比与其他企业更容易根据自身资源进行相应的变革及调整以适应反复波动的外部环境，锻造相应的能力弥补与市场之间的缝隙，尤其是在快节奏的时代下，与外部接轨需要更为机敏及多变的能力，动态的调节，逐步形成企业的核心能力，成为竞争中不可忽视的力量。
最初的 RBT 将资源定义为稀有的、不可模仿的、不可替代的特定于公司的资产，这些资产使公司能够实施价值创造策略来产生租金[20]。这个概念后来被分割开来，以区分资源选择和能力建设，这两个不同的方面是 RBT 的核心。资源选择包括识别和购买或控制被认为具有战略价值的资源的活动，而能力建设则涉及将这些资源编排和管理成具有战略价值的资产[21]。资源可分为有形资源(如财务和有形资源)、人力技能(如员工知识和技能)和无形资源(如组织文化和组织学习)[22]。大数据的资源属性在国内外的研究中已被承认。大数据作为外界一切实体行动轨迹的映射，是具有极大价值的资源。能够通过数据的不同组合形成不同层次的资源包，帮助企业更新现有的商业模式。Bughinet al[23]指出大数据是冰山，未露出水面的是潜在的巨大价值，提出数据导向竞争优势的概念。

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2.2 文献综述
2.2.1 大数据相关研究综述
（1）大数据的研究现状
国内针对大数据的研究自 2012 年逐步展开，目前仍处在起步阶段，整体上落后于我国的实际发展水平，很多相关性研究只停留在数据宏观层面[27]。目前主要针对大数据概念及技术阐述、大数据与行业结合对行业进行指导的基础性研究。国内关于大数据起源、概念、内涵及特征等研究多以国外学者的研究成果为基础。现有文献注重大数据的价值意义及应用的现实意义研究，侧重于研究大数据遇到的技术难题与挑战的说明。李国杰[28]在简要阐述研究现状的基础上，重点探讨了大数据遇到的技术难题。孟小峰等[29]在对大数据基本概念简要剖析的基础上，重点阐述云计算对于大数据的管理的基础性作用及大数据研究面临的挑战。涂新莉等[30]对大数据概念进行了总结，研究了大数据目前的应用状态，重点对大数据处理技术的应用场景及优缺点进行了归纳总结。苗磊[27]重点总结了大数据的特征，对于大数据在管理领域产生的效应进行的详细的分析。
自 2015 年国家实施大数据战略以来，在行业指导（社科）、基础研究（社科）、工程技术三个研究层次的大数据研究成果极为突出。大数据与领域结和进行特定应用的理论及研究不断增长，主要体现在社交媒体领域、汽车领域、交通领域、医疗领域、金融领域、零售领域、图书情报领域、智慧城市领域。王晰巍等[31]主要研究了国内外社交媒体环境下的网络舆情起源和发展，围绕国内的社交媒体信息传播及演化规律进行分析。丰子鹏[32]通过利用大数据算法处理数据搭建模型，对汽车品牌关注度进行分析。岳建明[33]从大数据的角度进行研究，分析了将大数据应用于智能交通发展带来的优势。段金宁[34]分别从拉动医疗相关产业发展的 5 个方面论述了健康医疗大数据的应用。赵博[35]从金融方面入手，研究了大数据对行业的商业应用价值以及大数据的价值有用性和对未来趋势的预测性。林文斌[36]主要以国内零售业大数据应用为研究重点，分析了大数据在用户、市场等各个方面的应用。蓝冬梅[37]通过大数据算法根据图书特点对以往图书推荐方法进行了改进。李昊伦[38]将大数据与区块链相结合，利用数据构建网络将城市的信息互联互通，助力智慧城市的发展。
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3 研究假设和概念模型 ...............................30
3.1 研究假设 .............................30
3.1.1 大数据能力与商业模式创新..........................31
3.1.2 大数据能力与组织学习 .......................35
4 研究设计............................39
4.1 变量测量 ...........................39
4.1.1 大数据能力的测度 ...........................39
4.1.2 组织学习的测度.......................40
5 数据分析与假设检验 .........................47
5.1 描述性统计分析.............................47
5.2 信度检验 ............................48
5.3 效度检验 ....................................49

5 数据分析与假设检验

5.1 描述性统计分析
数据搜集工作结束后，通过对数据进行脱敏及刨除无关的信息，进行了描述性统计分析。基本信息主要包括填写人隶属部门、填写人职务、企业性质、企业所属领域、企业员工规模、企业成立年数、企业所在地归纳统整（如表 5-1 所示）。

由于本次调查问卷具有一定的专业属性，在问卷题面理解和问题作答方面都对填写人员具有较高的要求，基本自北京、上海、广东、浙江等地的高新技术企业在职员工。其中企业大多成立 11-20 年，占比 37%，以民营企业居多，占比 59.62%。企业多属于电子信息、高新技术服务业、新能源及新材料领域，501-1000 的人员规模占比 24.30%居首位。人员从事与大数据相关的工作，其中直接属于大数据部门的有 83人次，占比 28.40%，中层管理者居多，底层管理者及其以上共占比 58.89%，人数过半，因此填写的问卷较为严谨可靠。
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6 研究结论

6.1 管理启示
当今企业之间的竞争，都无法从商业模式创新中跳离开。站在风口，所有的风筝都会飞起来，但是飞到一定高度之后，需要掌控风筝飞的方向，风筝线的控制力度，控制者在地面的走位等因素，使得风筝继续向上飞，否则等这阵风过去，会有许多凭着风顺势而起的风筝掉落下来。企业也是如此，在当今互联网信息时代，涌现出了越来越多的新商业模式，新的模式一旦成功，就会突破传统意义上的行业的边界。根据本文的研究结论，大数据能力与组织学习都与商业模式创新存在着密不可分的关系，由此得到以下管理学启示。
（1）学术层面
大数时代带来的数据红利能够源源不断的给企业输入新鲜的信息，汇成各个企业独有的巨大资源池以进行思维的革新。大数据能力是将突破性技术与人力、财政、组织相糅合，用以更新内部流程，发现新业务、新商机的机会，具有极大的商业创造方面的管理学意义，也为商业模式创新打开了天窗。大数据资源的实时性和低价值密度性决定了，不是全部的企业都能从中获取相应的数据价值，需要具有大数据意识、大数据相关人才及大数据技术的扶持。具有大数据意识，不仅仅是对大数据能力等相关要素的重视，更重要的是明白它与商业模式创新存在理论联系，才能够在更新现有设备的基础上更多的关注相关行业的整个市场环境，最大限度的将大数据资源的价值转化为企业的利润的来源。组织学习对于商业模式创新起着不容忽视的作用。商业模式创新是创造生产力，组织能力创新是创造新的生产关系，最终交汇在人上点燃。组织是企业内部人力、财务、设备构成的有形实体及无形网络，网络中的每一个组织节点都起着价值创造及价值传递的作用，最终实现价值的获取，推动商业模式的创新。组织是数据资源与商业模式之间的平台，在平台上实现价值的分流，决定价值的去向，对于内部问题解决及外部时机洞察都起着重要作用。因此，实现企业的商业模式创新需要加大对大数据能力及组织学习的投入力度。
参考文献（略）