數智賦能對企業開放式創新的影響：數智雙元能力和資源復合效率的中介作用

梁玲玲，李 燁，陳 松

（1.上海應用技術大學 經濟與管理學院，上海 201418；2.同濟大學 經濟與管理學院，上海 200092）

一、引言

在經濟領域中，企業作為我國市場經濟主體最主要的組成部分，在推動產品和技術創新、突破企業創新慣性和發掘經濟發展新創新點等方面有著十分重要的力量（楊超，2015）。因此，深入研究企業創新行為對實施創新推動經濟發展戰略十分必要。我國數字經濟規模不斷擴張，根據中國信息通信研究院2020 年發布的白皮書所示，2019 年我國數字經濟增加值規模達到35.8 萬億元，占GDP 比重36.2%。大數據、物聯網、云計算、機器學習和人工智能等第四次工業革命中的數智化技術與網絡平臺引發了企業產品運營和管理的深刻變化，如知識管理系統、產品生命周期管理系統和進入量產階段產品管理的變革，這為企業創新績效的提升開辟了新的增長空間（Andrea et al，2020）。同時，數智技術的廣泛應用加強了創新主體之間開放式創新聯系，進而打破了傳統的企業封閉式邊界，使創新在外部環境和公司內部創新活動之間流動（Andy et al，2018）。因此，抓住數智化革命帶來的機會，利用數智賦能企業創新行為具有重要意義。

現有文獻主要從案例研究角度研究數智賦能的作用機理，例如，數智賦能商業模式創新、大數據賦能知識管理創新、組織結構與數據賦能、數字技術和企業運營管理等。單宇等（2021）認為在危機情境下，數智賦能有利于企業形成組織韌性，幫助企業平穩渡過危機。Yoo et al（2010）認為數字化一方面會加速企業邊界的模糊化；另一方面也會縮短創新周期，加速信息和知識的流動。數字技術作用于組織和流程從而影響開放式創新績效（Andrea et al，2020），數字化轉型有利于提升企業新產品開發績效（池毛毛等，2020）。這些研究從不同角度分別對數字經濟、企業創新績效進行了研究。但現有研究尚未就數智賦能與企業開放式創新二者關系展開定量分析，也未探究數智化革命如何賦能企業，從而影響企業創新績效的作用機制，大多文獻僅停留在解釋性的定性分析，研究結論缺少數據支撐和論證。基于此，利用針對科創型企業發放的354 份調查問卷，應用結構方程模型并結合企業能力理論和復合基礎觀理論，分析了數智賦能對企業開放式創新的影響機理和作用路徑，希望能為企業的科技創新管理提供有益的參考。

二、文獻回顧與假設

（一）數智賦能與企業開放式創新

“賦能”一詞來源于“授權賦能”（孫新波和蘇鐘海，2018），早期主要關注人力資源、組織行為與心理學等領域，“授權賦能”意在為了向顧客提供更好的服務，授予員工更大的權力，是企業分權的過程（孫新波等，2020）。但是，隨著時代的變遷與發展，“賦能”一詞有了更多的內涵。孔海東等（2019）將賦能分為了授權賦能和技術賦能兩大類，技術賦能是指以數字信息等新技術為依托的技術賦能領域，他基于邊界角度將技術賦能分為封閉式技術賦能和開放式技術賦能。Ling et al（2015）將賦能分為結構賦能、心理賦能和資源賦能。其中，資源賦能是指提升資源獲取與資源有效配置的能力，它強調的是連接與整合資源而非對資源的所有權（李康橋，2020）。本研究認為賦能是一個可持續的過程，賦能是企業基于某種手段（技術手段如云計算和人工智能，非技術手段如企業文化和領導者氣質等）向內尋求企業增長點和生命力，強調組織的主動性，激起人的志趣與動力，賦能企業主動尋求變革和自我革命，進而在企業經營管理活動中組織采取一系列策略和方法以適應外部動態環境的快速變化進而取得競爭優勢的過程。

學術界對數智賦能還沒有形成一個明確的普遍認可的定義。薛峰（2020）認為，數智化是指數字化、智能化相結合創造的新增長方式，通過對傳統生產要素的有機組合，實現對傳統要素價值的放大。而數智化能力將成為企業發展壯大一種必需的關鍵能力。季凌昊（2020）認為商業生態全鏈路數智化價值重構的內容主要包括品牌數智化、商品數智化、制造數智化、營銷數智化和物流數智化五大部分。肖利華（2020）認為數智化轉型有五部曲，其中，五部曲分別指，基礎設施云化、觸點數字化、業務在線化、運營數據化、決策智能化。

本研究認為數智賦能是指企業以大數據、云計算和人工智能等新一代數智技術為手段，構建起企業基礎數字設施，引發技術、業務、管理等的全面變革，由內而外調動企業經營管理的主動性，構建強大的競爭優勢。數智賦能可以從數據化、數字化和智慧化三方面來詮釋。

（1）從資源基礎角度認為，數智賦能是將企業基礎資源進行收集編碼，實現資源數據化賦能。資源數據化是指以企業自身所擁有的異質性和非異質性資源為生產要素，以數智技術為賦能手段和驅動力量，以信息網絡為主要載體，以其他方式為輔助工具，通過數智技術與企業資源深度融合，提高資源的數據化編碼程度和數字化網絡水平，加速重構企業資源整合效率和管理模式。在數字經濟時代，擁有資源已經沒有那么重要了。通過連接與共生，企業的資源和能力不再受限于企業自身（陳茜，2017）。企業核心競爭力的關鍵是理解當下的價值和意義，尋求更大范圍的資源與能力的聚合。因此連接成為企業實現戰略的關鍵要素。

（2）從業務流程角度出發分析，數智賦能是指變革企業傳統的業務流程和工序，實現流程數字化賦能。流程數字化是指企業建立在過程導向范式之上，利用數字技術將傳統業務活動轉向數字化業務活動的過程［16］。業務流程數字化有利于企業提升內部效率和控制成本進而促進其創新活動，與大型公司相比，這一效應在新創立企業和小型企業中更加明顯（Barnir et al，2003）。流程數字化提升了企業業務流程管理能力，包括增加企業靈活性和敏感性，提升組織的響應能力等。

（3）從組織角度分析，數智賦能是指組織能力和組織的智慧化，實現組織智慧化賦能。智慧型組織是學習型組織的升華，是未來組織的理想形態（王猛，2015）。智慧型組織是以人為核心，以制度、信息技術、倫理和文化為支撐，以改革創新為動力，創新智慧、發現智慧、規整智慧的系統結構（王猛，2015）。數智賦能組織智慧化將集體智慧嵌入到它的組織慣例、符號、文化和語言中。因此，組織智慧化是指企業以信息技術為支撐，數智賦能企業信息和知識，賦能組織創造、獲取、組織和共享知識的能力，提高組織的決策效率和系統化邏輯分析能力。

隨著數字經濟時代的來臨，由于企業自身內部資源的單一性和局限性，傳統的封閉式創新已難以適應數字時代創新的復雜性和多樣性要求，企業的創新形式開始由封閉式向開放式轉變。Chesbrough et al（2006）認為與封閉式創新相比，開放式創新強調在創新和開發過程中，企業有意識、有的地允許信息、技術、知識和資源的流入與流出，促進企業內部創新的同時加速創新成果商業化（喻登科和周子新，2020）。

本文認為數智賦能企業可以在最大程度上激發企業活力，提升企業的開放式創新績效。具體原因有三方面：第一，在管理方面，企業通過數據化技術手段，構建了完整的數字基礎設施，降低了企業的資源管理成本和資源冗余度，有利于企業及時收集并分析數據，發現問題解決問題；第二，在創新方面，企業以消費者運營為核心，賦能全渠道、全鏈路和全場景數智化，有利于企業刻畫消費者畫像，幫助企業預測消費者行為模式，有利于企業未來的產品或服務的研發創新；第三，在合作方面，數智化技術模糊了組織邊界，加強了企業之間的合作和聯系，數據共享和資源互通直接幫助企業提升開放式創新績效。

基于此，提出假設1：

數智賦能對企業開放式創新有顯著正向作用（H1）。

（二）數智雙元能力和資源復合效率的中介作用

1.數智雙元能力的中介作用

雙元理論的一個核心問題是如何平衡企業的利用能力和探索能力（謝永珍和吳龍吟，2020）。利用能力可以幫助企業合理整合現有資源，實現資源利用率的最大優化，而探索能力可以幫助企業拓展新的資源，擴大企業的視野，幫助企業進軍新領域。利用能力有利于企業的短期盈利而探索能力則重點影響企業的長期繁榮（Huang et al，2020）。數智雙元能力是指企業在面對數智化革命所帶來的數智化賦能過程中對企業雙元能力的賦能，是企業發展的一種必需的關鍵能力。

（1）數字利用能力，一方面是指在資源層面上，企業在面臨數智化轉型時對組織現有能力和資源的整合和延伸，對組織績效產生積極作用。企業通過優化現有業務流程，能夠有序有效地識別并抓住市場機會，整合相關資源提升企業開放式創新績效。例如，企業可以通過數字利用能力識別優質資源和冗余資源及時將冗余資源轉移到其他需要該項資源的部門或組織，或者聯合其他部門開展針對該冗余資源的開放式創新活動等，降低資源折舊損失和庫存成本。同時，數字利用能力幫助企業將數智化技術嵌入產品或服務中，更有利于提升產品功能的豐富性和產品升級。而產品或服務的升級過程往往是企業多個部門和價值鏈上下游企業聯合開放式創新共同努力的結果。另一方面，數字利用能力從連接層面增強了組織之間連接的即時性和高效性，解放了傳統的工作模式，企業的資源和能力不再受限于自身，可獲得更多的外部可能性，企業對資源的獨占性優勢被弱化，人們不再以“擁有”為最終目的，反而更希望可以通過“連接”暫時性獲得競爭優勢，因為后者更為便捷、成本更低、價值感受更高（陳春花，2021）。因此，通過對既有企業資源的整合，數字利用能力優化現有生產研發流程，促進部門之間和企業之間的開放式創新。

（2）智慧探索能力是指企業不再局限于既有資源和業務，著眼于開發新的市場和資源，進行新的實驗。數智化的快速發展加劇了競爭環境的復雜性和多變性，模糊了企業的邊界，由于企業相較于大企業路徑依賴性弱，更有利于其進行創新活動（Barnir et al，2003）。妥善運用多種信息化數據技術，關注人工智能與大數據技術的智能協同、實現技術和算法的智能演進是智慧企業可持續成長的重要前提（楊庚鑫等，2021）。因此，企業通過智慧探索能力一方面能夠對市場的變化做出即時性反應，適時做出相應的業務流程變革和組織結構重組；另一方面，智慧探索能力節省了企業的研發成本和時間，幫助企業形成新的競爭優勢，為企業數智化轉型提供了彎道超車的可能性。智慧探索能力幫助企業做出更加優化和合理的決策，例如，將大數據與預測分析運用于企業決策、數據挖掘和分析優化企業資源配置和發掘客戶深層次需求等。

本文認為，數智賦能可以提高企業數智雙元能力。數智賦能，一方面從資源數據化、流程數字化和組織智慧化三個維度賦能企業，幫助企業實現資源、流程和組織的可視化及時化和協同化，有利于數字利用能力的提升；另一方面，數智賦能企業資源、流程和組織的同時幫助企業以消費者為中心進行合理運營，增強對消費者的感知和預判能力，有利于提升智慧探索能力。同時，能力的提升可以幫助企業識別更優質的合作伙伴和提高雙方的合作滿意度。優質的合作伙伴可以為企業帶來更多樣化的知識和資源。另外，數智賦能也使得雙方的溝通和協作變得更加方便快捷，提升合作的融洽度和合作效率，有利于提升企業開放式創新績效。

基于此，提出假設2：

數智雙元能力在企業數智賦能和開放式創新績效之間具有中介作用（H2）。

2.資源復合效率的中介作用

一直以來，戰略研究的熱門話題始終圍繞資源觀開展，尤其是資源基礎觀。然而對于許多企業而言，它們并不具備傳統企業資源觀理論所認為的有價值、稀缺、難以模仿和難以模仿這4 個必要條件的核心能力。陸亞東和孫金云（陸亞東和孫金云，2013）認為，企業的競爭優勢不一定是由傳統理論所說的核心競爭力所帶來的，而更有可能是由于企業對其內部或從外部可獲得的資源進行協調，通過創新、整合等方式對其可獲得的資源加以利用，從而創造出獨特的競爭優勢或發展路徑。復合基礎觀結合我國情境，在現有戰略理論的基礎上進行發展和延伸，指出創造性地協調利用各種外部資源并整合自身所具備的獨特能力來適應市場需求變化。復合基礎觀（李自杰和張般若，2020）重點聚焦普通企業如何通過內外部資源甚至是購買來的資源或普通資源的利用從而為企業帶來競爭優勢，并不過分關注企業所擁有的資源或能力的異質性、差異性和難以模仿性，更加強調對產品綜合性能、競爭手段和能力的獨創性集成、整合，其常見的結果特征是高性價比、快速的市場響應、規模和范圍經濟性。復合基礎觀認為資源是流動的，是可購買的（陸亞東和孫金云，2013）。資源本身并不創造價值，只有對資源進行合理配置和管理，提高資源的復合利用率，降低冗余資源的沉沒成本和機會成本，從而獲得競爭優勢。

本文認為，資源復合效率是數智賦能和開放式創新績效的中間機制，即數智賦能以企業的資源復合效率為手段，發揮中介作用提升開放式創新績效。數智賦能可以提高資源復合效率。全要素、全場景和全鏈路的數智化可以幫助企業更好地利用內外部資源，排除冗余資源，提高資源利用率，有利于提高企業資源復合效率。資源復合效率可以提升開放式創新績效。內外部資源的充分連接與復合幫助企業降低運營成本和快速響應市場，也縮短了企業的周轉周期，加速資金的流轉和融通，拓寬企業的資源獲取渠道，提升開放式創新績效。

基于此，提出假設3：

資源復合效率在企業數智賦能和開放式創新績效之間具有中介作用（H3）。

本文假設如圖1 所示。

圖1 假設示意圖

三、研究設計

（一）變量的度量

為了保證研究結果的效度與信度，參考了前人使用并證明有效的度量指標，并根據實際情況進行了適當的篩選與修改，具體設計見表1。在問卷設計中，所有題項均采用李克特量表進行度量。問卷回答人按1～7進行打分，“1”表示“非常不同意”“2”表示“不同意”“3”表示“比較不同意”“4”表示“說不清”“5”表示“比較同意”“6”表示“同意”“7”表示“非常同意”。

表1 題項信度與效度分析

（1）數智賦能，參考了池毛毛等（2020）和肖利華（2020）研究的基礎上，從資源數據化、流程數字化和組織智慧化三個角度衡量企業數智賦能。

（2）數智雙元能力，參照肖丁丁和朱桂龍（2017）、張玉利和李乾文（2009）與塔娜（2020）的研究成果，用6個題項測量了數智雙元能力，之后根據樣本對其進行了修改，保留了3 個題項。

（3）資源復合效率，參考了陸亞東和孫金云（2013）從復合式提供、復合式競爭與復合式能力三個方面測量復合式戰略的方法，同時，借鑒了曾經蓮（2019）對復合式能力的測量題項設計，共設計3 個測量題項。

（4）開放式創新績效，參考了蔡寧和閆春（2013）、丁秀好和武素明（2020）與岳鵠等（2018）的研究成果，從財務績效角度進行測量，主要包括4 個測量題項，“新產品開發”“研發技術升級”“專利申請量”和“外部創新合作數量”。

續表1

（二）樣本與數據采集

以企業員工為調查對象，通過現場調研、問卷星網絡平臺和credamo 問卷平臺共三種方式發放調查問卷。首先，在2021 年7 月1 日 至8 月1 日，經credamo 平臺和現場調研發放并回收問卷292 份，經人工篩查，拒絕無效問卷43 份，最終得到有效問卷249 份。然后，在2021 年9 月1 日至9 月5 日，在問卷星網絡平臺發放并回收問卷107 份，經人工篩查，拒絕無效問卷2 份，最終得到有效問卷105 份。兩次問卷調查共獲得有效問卷354 份，問卷有效回收率為88.72%。調查對象的分布和特征見表2。

表2 調查對象特征

四、實證結果

（一）信度效度檢驗

本文利用SPSS26.0 軟件和SmartPLS3.0 軟件進行信度和效度檢驗。相比于其他結構方程模型軟件，SmartPLS3.0 在處理非正態樣本數據上更有優勢，且更適用于探索式研究。信效度檢驗結果見表1。各個潛在變量內部一致性信度指標Cronbach’sα系數均大于0.7，且組合信度（CR）均大于0.7，說明量表的各潛在變量測量信度符合要求。同時，根據各題項的標準化因子載荷系數均大于0.7（其中，二階反映型構念即數值賦能績效的3 個一階反映型構念的因子載荷系數均大于0.7，如圖2 所示），且所有潛在變量的平均變異萃取量（AVE）均大于0.6，可以說明所有變量都具有良好的收斂效度。最后，根據表3 區分效度檢驗可以看出所有潛在變量的平均變異萃取量（AVE）均大于各變量之間的皮爾森相關系數，說明測量模型的區分效度已通過檢驗。變量之間的方差膨脹因子均小于5，表明不存在嚴重的多重共線性問題。（各個變量之間VIF值為1.981～2.725，VIF為方差膨脹因子）；另一方面，使用SmartPLS3.0 進行驗證性因子分析（CFA），結果顯示模型擬合優度較好［標準化的均方根殘差即SRMR為0.043，規范擬合指數NFI為0.364］。

表3 區別效度檢驗

圖2 數智賦能的二階反映型模型

（二）共同方法變異檢驗

問卷為了避免共同方法變異問題，采取了如下方式進行事前控制：①在制作問卷時，題項大多選擇參考前人成熟的量表，盡量做到表述清楚，簡潔；②在問卷發放時，保證對調查對象的隱私保護，同時保證調查對象的自愿性和匿名性；③在設計問卷時，將部分題項打亂順序，增強數據的真實性；另外，根據Anon（2007）的研究，采用SmartPLS3.0 進行共同方法變異檢驗。其中實質因素負荷量均沒有大于1，故沒有需要刪除的題項，對各指標的方法因素負荷量進行檢查，發現大部分方法因素負荷量皆不顯著，且各指標平均實質解釋量為0.793，而平均共同方法變異量為0.005，二者的比值達到150：1。比值結果較大。由于方法變異量不顯著且程度較小，綜上，本文數據共同方法變異問題并不嚴重。

（三）路徑分析

首先，采用SmartPLS3.0 結構方程模型進行實證部分假設驗證。從表4 可知，整個模型的R2值為0.631，表明整個模型對開放式創新績效的方差解釋程度達到了63.1%，說明數智雙元能力、資源復合效率和數智賦能對開放式創新具有較強的解釋力度。（其中，數智賦能以資源數據化、流程數字化和組織智慧化為二階構念，二階構念R2分別為0.904、0.902 和0.881，說明數智賦能對資源數據化、流程數字化和組織智慧化的方差解釋程度分別為90.4%、90.2%和88.1%，數智賦能二階構念具有較強的解釋力度。）

表4 各內生變量的R2值

本文中數智賦能為二階反映型模型，為了確保模型的準確性，其中，數智賦能采用一階測量模型的題項測量結果的平均值來進行估計。通過SmartPLS3.0 中的Bootstrapping 程序來分析各個變量之間的路徑關系。根據表5 可知，潛變量間路徑系數均通過顯著性檢驗。顯著性檢驗需滿足T統計量大于1.96，P值小于0.05。

研究發現：①數智賦能對企業開放式創新績效產生顯著的正向影響（β=0.188，P＜0.05，β是指路徑系數）；②數智賦能顯著正向影響數智雙元能力和資源復合效率（β=0.851，P＜0.001；β=0.854，P＜0.001）；③開放式創新績效分別被數智雙元能力和資源復合效率顯著正向影響（β=0.427，P＜0.001；β=0.225，P＜0.001）。綜上所述，模型支持H1 假設，同時，初步判斷數智雙元能力和資源復合效率在數智賦能和開放式創新績效之間可能存在部分中介效應，下面會對中介效應進行驗證與分析；另外，使用SmartPLS3.0 中Blindfolding 程序分析主要因變量的預測相關性。結果表明：數智雙元能力（q2=0.559，q2是指預測相關性）、資源復合效率（q2=0.579）和開放式創新績效（q2=0.459）的q2均大于0，且均大于0.35，達到了具有強預測相關性的門檻值。具體結果如圖3 和表5 所示。圖3 為SmartPLS3.0 中運行Bootstrapping 程序5000 次，進行抽樣后的路徑系數圖。表5 為研究假設檢驗。

表5 研究假設檢驗

圖3 路徑系數圖

（四）中介效應檢驗

采用Bootstrapping 來驗證資源拼湊效率和資源復合效率對于企業開放式創新績效與資源數據化、流程數字化和組織智慧化之間的中介效應。同時，設定Bootstrapping 的重復抽樣次數為5000 次，中介效應分析結果見表6。由表6 可以得知，所有路徑的中介效果均顯著（置信區間的上限和下限均不含0）。因此，H2 和H3假設得到支持，表明數智雙元能力和資源復合效率在數智賦能和開放式創新績效之間起到中介作用。具體來說，通過表7 來判斷所有路徑中介效果的完全性，區別是完全中介效果還是部分中介效果。參考Hair 和Sarstedt（2019），可以通過VAF（variance accounted for）來判斷中介效果的完全性，判斷標準為VAF小于20%表示無中介效果，VAF在20%～80%表示部分中介效果，VAF大于80%表示完全中介效果。

表6 中介效應顯著性檢驗

中介效果和直接效果均顯著，故進一步判斷中介效果是屬于完全中介效果還是部分中介效果，通過計算VAF得出，兩條中介路徑的VAF合計為74.73%，小于80%，所以，中介效果屬于部分中介效果。同時，通過對數智雙元能力和資源復合效率兩條中介效應的對比分析結果可知，數智雙元能力在數智賦能和企業開放式創新績效之間的中介作用高于資源復合效率，其中介效果相對更加明顯。數智雙元能力中介效果值為0.364，資源復合效率的中介效果值為0.192，略大于資源復合效率。

（五）重要性-績效分析（IPA）

本文利用SmartPLS3.0 軟件中的重要性和績效雙重維度分析，將變量開放式創新設置為IPA 的目標構念并進行分析，探索影響開放式創新的重要路徑和提升開放式創新績效的有效途徑。圖4 顯示了變量開放式創新績效的IPA 分析結果。橫軸為重要性總效應，縱軸為開放式創新績效。結果顯示：數智賦能的重要性最高為0.744，開放式創新績效為77.666；數智雙元能力的重要性其次為0.427，開放式創新績效最高為78.904；資源復合效率的重要性最低為0.225，開放式創新績效為76.688。

圖4 開放式創新重要性-績效映射分析

（六）多群組比較分析

利用SmartPLS3.0 軟件中的多群組比較分析，按照企業規模進行分組，進一步對影響路徑進行多群組比較分析。將員工人數為1000人以上的企業設置為一組，命名為組1“大企業”。共計有66 個樣本，將員工人數為1000 人以下的企業設置為一組，共計288 個樣本，命名為組2“中小企業”。結果見表8。與中小企業相比，數智賦能對大企業的資源數據化和流程數字化提升更加明顯。可能的原因是因為大企業比中小企業擁有更多的有形資源和無形資源，數字技術的廣泛應用更有利于大企業資源數據化和流程數字化。

表8 多群組比較分析結果

五、結論與啟示

（一）研究結論

通過實證分析數智化如何賦能企業從而幫助其實現開放式創新目標，探討了資源復合效率和數智雙元能力的中介作用，進而得出“數智賦能-數智雙元能力和資源復合效率-開放式創新”的作用路徑。得出主要結論如下：

（1）企業實施數智賦能行為對提升開放式創新有顯著正向影響，重要性-績效分析（IPA）表明，數智賦能對開放式創新有很高的重要性和績效。但是，綜合來看，數智賦能行為通過數智雙元能力和資源復合效率的中介作用對提升開放式創新績效的正向作用更加顯著，這和池毛毛等（2020）通過模糊定性比較分析得出“數字化轉型并不是新產品開發的充分條件”相符。這反映出數智賦能行為對直接提升開放式創新有一定的積極影響，但是，也需要企業能力和資源復合效率的雙維度賦能才能更好地發揮數智賦能行為的作用。

（2）企業數智賦能行為通過數智雙元能力正向影響開放式創新。企業的數智賦能行為在資源數據化、流程數字化和組織智慧化3 個維度對企業進行賦能的同時也對傳統雙元能力進行了賦能。數智賦能行為借助數智技術可以幫助企業實現資源、能力和組織多維度的躍遷，釋放由數智技術飛速發展所造成的傳統經營模式和新型經營模式之間的價值勢能，幫助企業實現“彎道超車”。具體來說，數智賦能行為一方面拓展了探索能力在未知領域的探索深度和廣度，數智技術的自生長性和可重新編程性（劉洋等，2020）減少了探索能力在未知領域的探索阻力，有利于形成以消費者為核心的企業生態系統；另一方面也提升了利用能力的利用效率，充分識別并利用冗余資源。

（3）企業數智賦能行為通過資源復合效率正向影響開放式創新。基于復合基礎觀，企業在進行資源管理的過程中，通過實施數智賦能行為，一方面加強企業內外部資源的連接性，一定程度上突破了企業資源和能力的局限性，創造了更多的外部可能性；另一方面資源復合效率的中介作用，有利于在企業之間、企業與大企業之間形成強鏈接的資源生態圈，構建企業開放式創新平臺和協同創新體系。

（4）實證結果還表明，數智雙元能力的中介效果值明顯好于資源復合效率的中介效果。一個可能的原因是，企業通過一系列數字技術和手段賦能企業內外部資源的同時也賦能企業能力，從而使得企業數智雙元能力從數字利用能力和智慧探索能力雙方面都得到了提升；另外，企業利用數智雙元能力探索并發現新的組織實踐，使得交易類型多樣化，提高企業的議價能力。此外，在動態環境下，企業通過外取方式獲得創新資源往往需要組織內部多部門相互協同合作，該流程反映了企業通過協調探索與開發活動來實現對外部資源和組織慣例的重構有利于企業綜合能力從穩定狀態到動態協調狀態的轉化，從而增強組織對外部動態環境的感知力和敏感性，是企業取得長期競爭優勢的基礎。

（5）與中小企業相比，數智技術對大企業的資源數據化和流程數字化賦能效果更為顯著。一般而言，大企業比小企業擁有更多的異質性資源，冗余資源也較為豐富，企業通過數智化手段能夠有效將原始資源轉換為“0、1”等二進制數據化云端資源，大企業數智化投入成本相對小企業而言也較為全面和多元化，基礎設施數據化和數字化程度較高，這也進一步導致了大企業業務流程數字化程度較小企業而言有明顯提升；另外，數智化雙元能力、資源復合效率和組織智慧化更強調企業的能動性和主動性，僅僅依靠數智賦能是遠遠不夠的，數智技術的發展解決不了企業所有問題，合理利用數智技術提升組織能動性和積極性是值得企業思考的重要問題。

（二）理論貢獻

（1）整合雙元能力理論和復合基礎觀，試圖厘清數智賦能對企業開放式創新的影響機制，為數智賦能如何影響企業開放式創新這一問題提供新的理論視角。

（2）揭示了數智技術賦能開放式創新的關鍵路徑，強調通過提升數智雙元能力和資源復合效率促進開放式創新。數智雙元能力和資源復合效率對企業具有重要作用，能夠在一定程度上幫助企業突破資源約束，增強異質性企業之間的連接性，尋找新的價值增長點，從而促進開放式創新。本文將雙元能力理論和復合基礎觀引入到開放式創新路徑研究中，豐富了數智賦能企業開放式創新演進機制。

（3）構建了量化數智賦能行為二階模型，彌補了現有研究的不足。

（三）管理啟示

（1）隨著數智時代的來臨，企業應注重數智化賦能思維的提升，對數智化時代背景下開放式創新的機會保持敏感性，借助數智化技術、智慧化平臺等賦能企業雙元能力、資源復合效率和開放式創新績效，從而幫助企業獲得競爭優勢。對于企業來說，應當把數智化認知從技術層面提升到戰略高度，制定符合企業自身實際情況的數智化戰略方針，從而更好地適應環境變化。在數智化時代下，企業為了提升自身開放式創新的深度和廣度，要學會合理利用現代化數智化工具和數智化平臺，要充分利用技術變革帶來的獨特優勢，結合企業自身實際情況選擇數智化發展戰略，通過數智賦能企業創新績效，實現事半功倍的效果。

（2）企業需重視數智雙元能力的培養和利用。為了實現數智賦能，企業需要關注自身多方面情況，不僅要考慮戰略要求，同時也需要綜合考慮企業能力問題。對于企業來說，它們更需要注重數智雙元能力中數字利用能力和智慧探索能力之間的平衡發展。企業一方面應充分發揮數字利用能力不斷提升現有市場占有率和競爭優勢；另一方面也應加強智慧探索能力在未知領域創新顧客需求，以消費者為核心創造新價值。技術的升級驅動生產端和消費端雙向融合，在企業價值創造過程中消費者參與度越來越高，生產和消費之間的邊界越來越模糊的同時加劇了利用和探索能力之間邊界的模糊性，企業應賦能雙元張力，穩定現有市場，探索釋放新價值的創新路徑。

（3）企業在數智賦能過程中應注重資源復合效率的重要作用，資源復合效率是數智賦能影響開放式創新提升的重要環節，面對高度變化的市場環境，企業必須提升資源復合效率，提高企業的外部資源可能性，降低資源復合成本，識別并抓住機遇，促進開放式創新。

（四）局限與展望

首先，數智賦能量化研究尚處于初級階段。本文基于前人多方總結的基礎上，構建數智賦能二階模型，探究數智賦能對開放式創新的影響機制，但還存在其他復雜的影響因素亟待研究，未來研究可以基于不同視角，進一步探究數智賦能對開放式創新的影響機制。其次，本文基于雙元能力理論和復合基礎觀，將數智雙元能力和資源復合效率納入數智賦能對開放式創新影響機制的范疇，僅探究了該影響機制的能力維度和資源維度，未來研究可以從多維度、更全面地探究其影響機制。最后，研究樣本來源具有一定的地域局限性，未來研究可以提高樣本來源的地域多樣性和廣泛性，提升結論的穩健性和普適性。