企業數字化轉型對商業模式創新的影響

張振剛，張君秋，葉寶升，陳一華

(1.華南理工大學 工商管理學院 廣東 廣州 510641；2.廣州數字創新研究中心 廣東 廣州 510641)

0 引言

如何通過數字化轉型推動創新，積極應對后疫情時代的內外壓力，實現高質量發展是企業亟待解決的難題。數字技術作為數字經濟時代的關鍵動力，正引領產業變革，重塑企業生產方式，推動新業態、新模式出現與發展。數字化轉型能夠加速商業模式創新進程，為企業成長與價值創造提供明確的方向[1]。那么，企業數字化轉型如何影響商業模式創新？現有研究指出，從企業內部視角看，數字化轉型是企業內部流程的深刻變革[2]，通過影響業務流程[3]實現研發、生產、營銷等流程整合，從而推動商業模式創新。肖靜華等[4]指出，美的利用大數據等數字技術實現從大規模制造到智能制造轉變，這一過程為傳統制造行業重塑商業模式提供了新的發展方向。從企業外部視角看，數字化轉型通過構建包括新平臺、新網絡及智能互聯產品等在內的連接機制，實現與客戶、合作伙伴甚至政府相關部門的高度互聯，構建多元主體協同生態系統[5]。企業通過連接技術加強與外部互動，促進技術、產品等資源交換，挖掘產業未來創新方向，實現多領域、多地域協同創新[6]，重塑商業模式。

綜上所述，數字化轉型對商業模式創新的影響是一個較為復雜的作用機制，然而目前鮮有研究深入探討二者的中介機制與調節作用。基于知識基礎觀，知識獲取、運用和創造是企業創新的重要動力[7]。知識管理對商業模式創新具有重要作用，即商業模式動態變化過程包括知識應用、搜尋等管理過程[8]。現有知識管理研究指出：一方面，先進的數字技術可以提高知識獲取與應用效率，減少知識轉移過程中可能存在的遺失與失真，提升知識管理水平，推動知識管理創新[9]。另一方面，有效應用現有知識和搜尋新知識等知識管理活動可以促進產品與流程開發，從而推動商業模式創新[10]。因此，知識管理可能是數字化轉型影響商業模式創新的關鍵中介機制。此外，商業模式創新受企業家導向的影響，企業家導向在某種程度上可以通過塑造企業對市場的認識，利用新技術提供問題解決方案，對現有產業生態系統重構起到重要作用，實現價值增值，促進商業模式創新[11]。從組織變革視角看，數字化轉型作為一種組織變革，容易受組織特征的影響，而企業家導向作為創新組織情境，可能影響數字化轉型對商業模式創新的作用機制(郭文鈺、楊建君，2020)。因此，本研究進一步探討企業家導向能否對數字化轉型與商業模式創新的影響機制發揮調節作用。

1 理論與假設

1.1 數字化轉型與商業模式創新

目前研究大多關注數字技術在數字化轉型中的作用。安筱鵬[12]認為，數字化轉型的實質在于運用數字技術解決復雜、不確定性問題，從而提升創新能力及運營效率；Vial等[3]提出，數字化轉型是通過使用新的數字技術實現重大業務改進的方式；Singh等[13]進一步將數字化轉型定義為利用數字技術統籌、制定企業數字化活動的戰略安排。借鑒上述觀點，本研究將數字化轉型定義為企業利用數字技術實現業務改進，解決復雜、不確定性問題，從而提升創新能力及運營效率的戰略變革。

商業模式被定義為組織與外部利益相關者連接，通過協作和管理經濟活動為顧客及合作伙伴創造價值的機制[14]，包含一系列要素(價值主張、關鍵活動、渠道通路、客戶關系、成本結構和收入模型等)及其關系[15]。因此，商業模式創新被認為是企業在價值創造、獲取方面建立的獨特創新方式[16]，這種創新方式既可以是一個或多個要素及其關系創新，也可以是全新商業模式的引入或現有商業模式的根本性再造[17]。

基于組織變革理論，企業在變革過程中會激發自身創新活力。數字技術通過創建新的組織架構、成本機制、價值交換機制以及跨邊界組織形式，成為商業模式創新的關鍵驅動力[2]。從組織內部看，數字化轉型在某種程度上會引發組織結構與流程變化，推動適應外部環境變化的新流程、結構產生，從而實現商業模式創新。數字化轉型需要新的組織形式作為載體，如更敏捷和更開放的連接機制[1]，以促進創意形成，進而推動價值主張創新。同時，實施數字化轉型的制造企業能夠快速、及時地利用數據優化生產流程，降低生產成本，提高生產效率，從而實現商業模式創新[2]。從組織外部看，企業可以根據數據驅動需求提供更優質的精準服務以開發數字分銷渠道，并建立新的客戶參與形式和客戶關系，進而超越現有市場或尋找未開發的商業機會，創新商業模式全過程[18]。企業可以通過數字平臺跨越組織邊界，獲得新的商業機遇，從而推動商業模式創新。Autio等[5]提出，企業在與供應商、客戶和其他利益相關者接觸時，借助數字化平臺能夠有效管理多方關系，打造以企業為核心的數字化生態，創新商業模式。基于此，本研究提出以下假設：

H1:企業數字化轉型對商業模式創新具有顯著正向影響。

1.2 數字化轉型與知識管理

知識被認為是企業異質性的根源，也是企業維持自身競爭優勢的重要源泉[19]。Rogers等[20]認為，知識管理是知識獲取、整合與利用的過程；趙靜杰等[21]將知識管理定義為企業通過獲取、吸收外部知識并對內部知識進行轉化和應用的過程。借鑒以往研究，知識獲取與利用是知識管理的源頭和目的，是最為重要的兩個環節[19]，故本研究將知識管理定義為知識獲取與利用過程。

數字化轉型對于知識獲取與應用過程具有重要推動作用。首先，企業可以運用數字技術或相關設備直接從大量已有信息或數據中獲取有用的見解和知識[1]，從而提升自身知識管理能力。互聯網、大數據、云計算等技術能夠幫助企業迅速掌握外部市場、客戶等數據，挖掘消費者多樣化需求，提供具有更高附加值的解決方案[3]。其次，數字化轉型可以通過驅動知識應用對企業知識管理產生積極影響[22]。通過對現有數據的重新梳理挖掘有價值的信息，企業可以基于大數據挖掘結果創建一個反饋收集并及時調整的閉環系統，實現企業生產流程優化[18]，推動信息、知識應用與價值化。此外，Teece等[23]指出，企業數字化轉型往往需要與外部主體如數字化標桿企業、相關數字化轉型服務商等進行交互以獲取相關數字資源，從而不斷提高自身數字化水平。在此過程中，企業與其他主體的交互能夠拓寬知識轉移渠道，提升知識利用效率。基于此，本文提出以下假設：

H2：數字化轉型對知識管理具有顯著正向影響。

1.3 知識管理與商業模式創新

商業模式創新的本質是對新知識的獲取與吸納，有效的知識管理對企業商業模式創新非常重要[24]。企業可以通過外部知識獲取及內部知識應用，從而促進商業模式創新。

外部知識搜尋有助于企業信息獲取，從而推動企業創新[25]。企業通過外部知識搜尋可以獲取先進的技術與產品知識，加快研發進程，提高產品創新速度。另外，針對市場需求變化，企業可以通過外部知識搜尋掌握較為全面的市場信息[26]，發掘新的市場機遇，為客戶提供更優質的服務，即開發新的價值主張、合作方式和交易模式。此外，企業內部知識應用是其保持創新增長的動力[27]。外部知識與內部知識結合所形成的新知識不斷被應用于產品或服務中，例如向客戶開放創新流程，使其積極參與產品或服務設計、生產和交付過程，減少知識搜索成本和時間，并開發優質的產品和服務，增強企業競爭優勢[28]，重塑市場地位，從而推動商業模式創新。基于此，本文提出以下假設：

H3：知識管理對商業模式創新具有顯著正向影響。

1.4 知識管理的中介作用

上述分析表明，數字化轉型、知識管理與企業商業模式創新存在緊密聯系。

(1)數字化轉型通過提高知識獲取效率，促進知識管理水平提升，從而實現商業模式創新。數字化轉型在某種程度上可以激勵企業對外部信息進行大規模搜尋與獲取，從而促進企業知識管理水平提升。企業在運用數字化技術進行知識搜尋時，能大幅度降低搜索成本、交易成本和運營成本[29]，實現可持續商業創新。戚聿東等(2020)進一步提出，企業在數字化轉型過程中，可以借助互聯網等工具實現隱性知識獲取與挖掘，降低使用隱性知識的試錯成本，促使知識管理能力不斷提升，最終誘發低風險、低成本的商業模式變革。

(2)數字化轉型能夠促進知識應用，促使企業采用符合自身利益的商業模式[30]，不斷實現創新。企業在數字化轉型中運用的大量技術可以成為知識載體，為避免知識分散化和隱性化創造條件，實現知識可交易化和流動共享，在某種程度上重塑知識應用過程[12]，為形成新的價值主張和價值捕獲模式奠定基礎。同時，數字化轉型中，企業借助虛擬仿真、數字孿生和可視化等技術可將隱性知識結構化、可視化，進而促使生產經營中的隱性知識顯性化[19]，在一定程度上推動商業模式創新。基于此，本文提出以下假設：

H4：知識管理在數字化轉型和商業模式創新間起中介作用。

1.5 企業家導向的調節作用

Miller[31]最先提出企業家導向應包含3個主要維度，即創新性、先動性與風險承擔性，發現企業家導向具有創新、敢于承擔風險并愿意率先推出新產品或服務以占據領先地位等特征。本研究基于Miller的觀點，將企業家導向定義為企業愿意創新、勇于承擔風險與先于競爭對手行動的行為傾向。

數字經濟時代，越來越多的企業開始實施數字化變革，打造新業態、新模式。高水平企業家導向下企業更容易支持數字化轉型中出現的新范式與新變化，促進商業模式變革。同時，高水平企業家導向下，企業更容易把握外界動向，率先抓住機遇[32]，如在數字經濟環境下洞察數字化轉型帶來的機遇，及時對企業架構進行調整，從而實現商業模式創新。此外，數字化轉型本身就具有風險，高水平企業家導向下企業更愿意承擔風險，通過投入資源充分測試新技術、新產品、新服務，甚至新業務流程[33]，從而創新商業模式。基于此，本文提出以下假設：

H5：企業家導向在數字化轉型與商業模式創新的關系間起正向調節作用。

企業家導向在數字化轉型與知識管理的關系間起正向調節作用。具體來說，如果企業具有高水平企業家導向，即便數字化轉型程度較低，企業也愿意進行一系列創新活動，傾向于在能夠創造價值的新業務組合上進行更多投入[33]，那么知識管理作為促進價值創造的基礎很可能成為企業重要選擇。同時，高水平企業家導向下企業勇于直面風險，在未知收益與成本的情況下，有魄力向相關項目投入大量時間、精力與相關資源，其知識管理水平得以提升。另外，在高水平企業家導向下，企業可以先人一步發現市場未來發展趨勢，從而搶占先機[34]。在企業數字化程度不斷提升的同時，企業很有可能先提升知識管理水平，以支持其未來戰略部署。基于此，本文提出以下假設：

H6：企業家導向在數字化轉型與知識管理的關系間起正向調節作用。

此外，企業家導向可以通過影響企業戰略[31]，在知識管理與商業模式創新的關系間發揮調節作用。首先，高水平企業家導向下企業傾向于變革與創新，即使企業知識管理水平較低，為確保新產品開發、市場開拓等創新活動順利進行，倡導變革的氛圍也會促使員工不斷創新，從而促進商業模式創新。其次，企業家導向在某種程度上能使企業接受在知識獲取、創造等管理過程中的各類成本與不確定性[34]，如果企業家導向水平較低，即企業處于一個低風險環境中，低知識管理水平下，商業模式創新概率與以往情境可能沒有什么不同。如果企業知識管理水平較高，知識儲備會更加豐富，因而有可能推動新的價值創造方式產生，從而促進商業模式創新。基于此，本文提出以下假設：

H7：企業家導向在知識管理與商業模式創新關系間起正向調節作用。

基于此，本文構建研究概念模型框架如見圖1所示。

圖1 概念模型框架Fig.1 Conceptual model framework

2 研究設計

2.1 研究樣本與數據收集

本研究采用調查問卷方式收集相關數據，主要針對實施數字化轉型的企業，具體調研對象為數字化轉型企業中高層管理者，調研范圍主要是廣東省珠三角地區和福建泉州等地。為提高問卷回收率，主要采用企業記名、填答人不記名方式發放問卷，為提升調查結果的客觀性，填答人在企業工作時間要超過3年，了解企業數字化轉型、知識管理、商業模式創新等情況。所有問卷由調查團隊發放并回收統計，避免委托第三方可能出現的問題。另外，在問卷中通過設置相關反向測量項目以檢驗填寫者的態度，從而提高問卷調查信度。

問卷主要通過兩種方式發放：一是在企業現場調研或參加由政府部門、行業協會組織的企業家座談會時，調查團隊通過訪談確定實施數字化轉型的企業，現場向企業中高層管理者發送問卷并回收；二是在廣東省工信廳開設的智能制造發展專題研修班、高端裝備產業技術與管理專題研修班等課堂上，向實施數字化轉型企業的中高層管理者發放紙質問卷，問卷調查時間為2020年3月1日至12月5日。調查團隊通過第一種調研方式回收202份問卷，剔除無效問卷后，得到有效問卷114份；通過第二種調研方式回收問卷183份，采用同樣的篩選方式，得到有效問卷106份，總體有效回收率為57.1%。為檢驗兩種途徑回收的問卷能否合并處理，需要通過T檢驗確定兩種樣本是否存在顯著差異，各變量描述如表1所示。由表1可知，兩種途徑樣本中各變量均值、標準差、均值標準誤差差異較小。由表2兩獨立樣本T檢驗結果可知，商業模式創新、知識管理、數字化轉型、企業家導向F值相伴概率均大于顯著性水平0.05，表明兩組數據中各變量方差不存在顯著差異。方差相等時的T值相伴概率均大于顯著性水平0.05，表明兩種途徑收集的數據不存在顯著差異，因而可進行合并分析。

表1 兩種調查方式下各變量描述性統計結果Tab.1 Descriptive statistical results of variables under the two survey methods

表2 兩組獨立樣本T檢驗結果Tab.2 T-test results of two groups of independent samples

具體樣本情況如下：從企業規模看，大中型企業占比為62.6%，小微型企業占比為37.4%。從企業成立年限看，不足3年的企業占比為3.0%，3～6年的企業占比為25.9%，6～10年的企業占比為31.7%，10年以上的企業占比為39.4%。從企業產權性質分布看，國資性質的企業占比為25.2%，民營性質的企業占比為47.0%，其它占比為27.8%。從企業營業收入看，2 000萬元及以下的企業占比為8.6%，2 000萬-1億元的企業占比為14.5%，1～4億元的企業占比為30.1%，4～10億元的企業占比為27.4%，10億元以上的企業占比為19.4%。整體而言，樣本覆蓋不同規模、年齡、產權性質企業，表明本文樣本符合研究要求。

2.2 變量測量

研究變量測量來源于國內外成熟量表。變量測量題項具體來源如下：數字化轉型變量測量借鑒池毛毛等[18]的研究成果，反映企業利用數字化技術進行變革與業務改進的程度，使用3個題項進行測量。商業模式創新題項借鑒Osterwalder&Pigneur[15]的研究成果，主要從商業模式構成要素角度對商業模式創新進行測量，包括價值主張、客戶細分、渠道通路、客戶關系、關鍵資源、關鍵活動、重要伙伴、成本結構、收入模型等9個維度，采用9個題項進行測量。知識管理變量借鑒Lane等[19]的研究成果，從知識獲取、利用角度對知識管理進行測量，包括6個題項。企業家導向測量題項借鑒Lumpkin&Dess[33]的研究成果，主要從創新性、先動性與風險承擔性等維度進行測量，并根據預調研結果，最終確定4個題項。以上所有題項均采用李克特7點量表進行設計，1代表“非常不符合”，7代表“非常符合”，具體問卷題項見表3。

此外，本研究選取企業年齡、企業規模、企業收入以及產權性質為控制變量。參考余傳鵬等(2020)的研究成果，將企業年齡按3年以下、3～6年、6～10年、10年以上分為4類；企業規模設置一個虛擬變量，1表示大中型企業，0表示小微型企業；產權性質分為3類，即國有企業、民營企業和其它，設置兩個虛擬變量。為了使結果呈現較為清晰，本研究只報告企業規模和產權性質各一個虛擬變量的測量結果。

2.3 檢驗方法

本研究采用偏最小二乘法進行數據分析，分析軟件為Smart PLS 3.0。本研究選擇偏最小二乘法進行估計主要基于以下原因：首先，探究企業數字化變革是否以及如何提升企業商業模式創新，該領域相關研究現處于定性探討階段，而PLS能夠最大化因變量的解釋力，適合本研究分析[35]。其次，本研究模型探討企業家導向潛變量的調節作用，而PLS適用于潛變量的調節作用分析[36]。第三，PLS對于樣本數量、統計分布等要求較低，適用于小樣本估計，也適用于本研究情境。

3 實證分析

按照Anderson & Gerbing[37]的兩步驟報告方法，本研究首先報告測量模型(outer model)分析結果，然后報告結構模型數據分析結果(inner model)。

3.1 測量模型

3.1.1 信度與效度分析

測量模型主要評估數據信度、收斂效度以及區別效度。首先，按照Hair等[35]的標準，構面題項的標準化因素負荷量應大于0.707。從表3可以看出，本研究所有構面的標準化因子負荷量均滿足標準。其次，本研究利用Cronbach's α檢驗構面信度，表4中4個構面信度均在0.9以上，組成信度(CR)均在0.9以上，表明構面具有良好的信度。表4中構面的平均方差萃取量(AVE)值均在0.646以上，大于0.5，表明數據具有良好的收斂效度。對于區別效度，對角線上(見表4)的平均方差萃取量開根號值，結果均大于該構面與其它構面間的相關系數，表明構面具有良好的區別效度。同時，本研究采用Heterotrait-Monotrait 檢驗區別效度，結果如表5所示。由表5可知，所有數值均小于0.85的建議標準，再次表明數據具有良好的區別效度。

表3 構面題項與標準化因素負荷量(N=220)Tab.3 Dimension items and standardization factor loads (N = 220)

表4 信度與效度分析結果(N=220)Tab.4 Reliability and validity analysis results (N = 220)

表5 Heterotrait-Monotrait 檢驗結果(N=220)Tab.5 Heterotrait-Monotrait test results (N = 220)

3.1.2 共同方法變異檢驗

采用事前程序控制與事后統計檢驗兩種方法減少共同方法偏誤[38]。關于事前控制：首先，本研究在問卷調查時，隱藏研究目的，從而控制應答者可能產生的社會期望效應。其次，隨機安排問卷題目，使填答者不會因同一個構面題項的相似性而產生填答偏差。同時，本研究通過設計反向題測試填答者的作答態度。第三，在問卷調查說明中承諾匿名調查，保護被調查者的隱私。對于事后統計檢驗：首先，依據Liang等[39]的做法，在進行驗證因子分析時加入一個共同方法偏差因子。結果表明，受原來構面影響的平均方差為0.714，由共同方法偏差因子解釋的平均方差為0.005，二者之比為143∶1，且大部分共同方法偏差因子影響路徑不顯著，再次證明本研究受共同方法偏差的影響較小。其次，Harman單因子檢驗結果顯示，第一個未旋轉因子解釋的比例低于50%，表明共同方法偏誤的影響在可接受范圍內。以上分析驗證了數據的可靠性，可為下文進行統計推斷奠定基礎。

3.2 結構模型

3.2.1 直接與中介作用檢驗

從圖2可以看出，在控制企業規模、企業性質、成立年限、營業收入等控制變量后，數字化轉型對于商業模式創新的影響系數為0.335，p值小于0.001且95%的偏差修正置信區間為(0.188, 0.480)，不包含零，表明數字化轉型與商業模式創新正相關，H1得到實證數據支持。數字化轉型對知識管理的影響回歸系數為0.557，p值小于0.001且95%的偏差修正置信區間為(0.444, 0.635)，不包含零，表明數字化轉型與知識管理呈正相關關系，H2得到實證數據支持。知識管理對商業模式創新的影響回歸系數為0.162，p值小于0.05且置信區間為(0.017, 0.303)，不包含零，表明知識管理與商業模式創新呈正相關關系，H3得到實證數據支持。進一步地，模型對商業模式創新因變量的解釋力為0.584，按照建議的標準[35]，表明數字化轉型直接或通過知識管理間接影響商業模式創新的模型具有較高的解釋力，而數字化轉型對知識管理的解釋力為0.310，其解釋力處于中等水平。

圖2 中介作用分析Fig.2 Intermediary function analysis

對于中介效果的檢驗，傳統方法有Baron & Kenny的三步驟檢測法。然而，這一方法不具有穩健性，逐漸被Bootstrap重復抽樣法所取代。首先，本研究采用傳統三步驟以及Sobel test進行檢驗。由圖2可知，第一，自變量企業數字化轉型對于因變量商業模式創新具有顯著影響；第二，自變量企業數字化轉型對于中介變量知識管理具有顯著影響；第三，將中介變量知識管理納入分析發現，中介變量與因變量關系顯著。Sobel test檢驗結果(Sobel Z值=3.245，p<0.01)表明，知識管理的中介作用成立。本研究采用Bootstrap方法，通過重復抽取樣本驗證中介結果的穩健性。Bootstrap 5 000次結果顯示：知識管理在企業數字化轉型與商業模式創新間的中介作用為0.090，p值小于0.05，置信區間為(0.017, 0.190)，不包含零。因此，綜合上述3種方法，本研究認為，知識管理在企業數字化轉型與商業模式創新的關系間起中介作用，H4成立。

表6 中介作用檢驗結果(N=220)Tab.6 Mediation test results (N = 220)

3.2.2 潛變量調節效應檢驗

企業家導向潛變量的調節作用分析結果如圖3所示。依據Chin 等、Oduro & Haylemariam[40]的研究方法，本研究采用乘積項方式構造交互項。企業家導向與數字化轉型的交互項對商業模式創新的影響回歸系數為0.087(p>0.05)，置信區間為(-0.054, 0.209)，包含零，表明企業家導向對于數字化轉型與商業模式創新的調節作用不顯著，H5未得到實證數據支持。可能原因在于，僅靠企業自身力量實現數字化轉型是不現實的，需要整合多方資源才能實現上述目標(陳劍等，2020)。例如，企業借助數字化平臺，實現與多方主體協同發展，重塑商業模式，創造出超越現有產品與服務的價值，但也可能導致企業自身情境因素所起的作用弱化，使企業家導向對數字化轉型與商業模式創新關系的調節作用得不到實證數據支持，表現為調節效應不顯著。然而，企業家導向與數字化轉型的交互項對于知識管理的影響回歸系數為0.100(p<0.05)，置信區間為(0.046, 0.143)，不包含零，表明企業家導向對于數字化轉型與知識管理關系的調節作用顯著，H6得到實證數據支持。企業家導向與知識管理的交互項對于商業模式創新的影響回歸系數為-0.147(p<0.05)，置信區間為(-0.276, -0.066)，不包含零，表明企業家導向對于知識管理與商業模式創新的調節作用存在，但與H7不符，假設僅得到部分支持。

為進一步探究企業家導向對于數字化轉型與知識管理、知識管理與商業模式創新關系的調節作用，本研究通過繪制簡單斜率圖進行分析(見圖4)。從圖4可以看出，在高水平企業家導向下，數字化轉型與知識管理的關系更顯著(斜率更大)，表明高水平企業家導向下，企業數字化轉型能夠更好地促進知識管理水平提升，進一步支持H6。圖4表明，在高水平企業家導向下，知識管理與商業模式創新的斜率較小。在低水平企業家導向下，知識管理與商業模式創新的斜率較大，表明高水平企業家導向會抑制知識管理對商業模式創新的正向作用，與H7不一致，因而H7未得到完全支持。

圖3 企業家導向的調節作用(N=220)Fig.3 Moderating effect of entrepreneurial orientation (N = 220)

圖4 企業家導向的簡單斜率分析Fig.4 Simple slope analysis of entrepreneurial orientation

4 結語

4.1 研究結論

本研究探討數字化轉型對商業模式創新的影響機制，得出以下主要結論：

(1)數字化轉型對商業模式創新存在顯著正向影響。結論表明，數字化轉型蘊含著商業模式創新的無限動力，這與目前主流觀點基本一致[2]，即在數字經濟背景下，為適應外部環境變化，維持自身競爭優勢，數字化驅動商業模式創新成為關鍵。

(2)知識管理在數字化轉型影響商業模式創新的過程中發揮中介作用，這一結論豐富并拓展了現有研究。本研究不僅揭示了數字化轉型這一推動企業知識管理發展的前因變量，還支持通過知識管理促進商業模式創新的觀點，并將三者聯系起來，揭示知識管理的中介作用。結論表明，數字化轉型通過對企業進行全面變革，提高企業知識管理水平。基于知識基礎觀，企業在知識管理過程中，一方面可以對內部龐雜的知識進行規整；另一方面，在很大程度上需要拓寬自身邊界，從而提升商業模式創新的可能性。

(3)企業家導向正向調節數字化轉型與知識管理的關系，即在高水平企業家導向下，隨著企業數字化轉型進程推進，企業知識管理水平不斷提高。結論肯定了企業家導向在企業戰略制定與策略選擇時的重要作用。具體來說，企業家導向在企業變革與創新過程中具有重要作用，高水平企業家導向為企業數字化轉型提供了基礎，可以強化二者間關系。然而，相比于低水平企業家導向，高水平企業家導向弱化了知識管理與商業模式創新的關系。一般認為，企業知識管理是商業模式創新的重要動力[24]，高水平企業家導向下企業更具有前瞻性，傾向于將資源投入到知識管理過程中，影響知識獲取、創新與利用等環節[41]，從而推動企業商業模式創新。本研究結論與現有研究結論不一致，主要原因可能在于企業家導向是企業商業模式創新的重要驅動力，高水平企業家導向下企業傾向于營造崇尚創新的氛圍，從而在一定程度上提高了商業模式創新效率[42-43]。因此，高水平企業家導向下，企業本身就可以實現商業模式創新，并降低該過程中對知識管理的依賴，從而抑制知識管理對商業模式創新的作用。低水平企業家導向下，商業模式創新更容易受到知識管理的積極影響，在知識管理水平不斷提高的過程中，商業模式創新水平也得到不斷提升。

4.2 理論貢獻

(1)整合組織變革理論和知識基礎理論，試圖厘清數字化轉型對企業商業模式創新的作用機制，為數字化轉型如何影響企業商業模式創新這一問題提供新的理論視角。

(2)揭示了數字化驅動商業模式創新的關鍵路徑，強調通過提升知識管理能力促進商業模式創新。知識管理對數字化轉型企業具有重要作用，在一定程度上能夠助力企業突破現有技術瓶頸，創造新的價值，從而促進商業模式變革。本研究將知識管理相關理論引入到商業模式創新路徑研究中，豐富了數字化轉型企業的商業模式創新演進機制。

(3)引入企業家導向這一變量，探索其在企業數字化轉型中對商業模式創新的情境效應，彌補了現有研究的不足。

4.3 管理啟示

(1)中國企業應積極推動自身數字化轉型，加快數字化應用進程。發展數字經濟是世界各國的共同機遇和普遍共識，企業加快數字化轉型意義重大。中國企業應尋找適合戰略要求的數字化轉型方式，通過數字化轉型發現并創造更多知識，尋找新的價值創造點，從而實現商業模式創新和變革。

(2)中國企業應清楚地認識到知識管理的重要性，增強知識管理能力。數字經濟時代，知識管理體系通過知識采集、存儲、搜索和應用，將智力資源與企業核心業務流程有機結合，在創新過程中實現知識增值，從而構建企業獨特的市場競爭力。因此，企業應投入更多資源提升自身知識管理能力，充分發揮數字時代下知識管理的作用，從而提高自身創新能力。

(3)當前，中國企業要以新的眼光、堅定的態度推動自身變革，以開放的理念、前瞻性的戰略思維能力、勇于承擔風險的胸懷確定數字化轉型方式與方向，積極推動企業知識體系構建，提高自身學習能力與創新能力，以更加昂揚的姿態擁抱數字化時代。

4.4 局限與展望

首先，數字化轉型量化研究尚處于起步階段。本研究基于知識管理視角，探究數字化轉型對商業模式創新的影響機制，但還存在其它復雜的作用機制亟待研究，未來研究可以基于不同視角，進一步探究二者的影響機制，揭示數字化轉型對商業模式創新的影響路徑。其次，本研究中的實證分析結果(企業家導向會弱化知識管理與商業模式創新關系)與理論分析結果不一致，盡管本文嘗試性地給出一定的解釋，但調節作用的關系究竟如何，單純依靠一次實證研究難以判斷，有待后續研究作進一步探討。最后，受地域限制，本研究樣本主要集中在華東南地區，未來可以擴大樣本研究范圍，以提升研究結論的穩健性。