戰略柔性、互動能力影響企業迭代創新績效的組態分析

唐 欣，謝詩蕾

（1.湖南工學院商學院，湖南衡陽 421002；2.浙江工商大學會計學院，浙江杭州 310018）

當今創新浪潮席卷全球，大數據、云計算、人工智能、新材料、仿真技術等新興科技層出不窮，企業需要面臨跨界競爭、顛覆式創新、技術躍遷、市場需求動蕩的立體化挑戰，除創新質量之外，創新速度更有可能成為顧客苛求的指標，因此迭代創新模式開始大行其道［1］。迭代創新根植于互聯網時代，是一種“顧客參與→快速嘗試→及時調整→疊加升級”的螺旋式創新模式，是對數字經濟時代企業創新模式的精練總結［2］。但如何提升企業高迭代創新績效這一問題目前還缺乏明確答案，這也成為開展本研究的初衷。

1 文獻綜述

1.1 迭代創新

黃艷等［2］、惠懷海等［3］、張騰等［4-5］認為，迭代創新的內涵可概括為基于顧客參與的“三多”：顧客廣泛參與的多次短周期疊加創新、多輪產品創新的價值驗證、多維螺旋式創新升級。其特征包括顧客交互的廣泛性、市場試錯的快速性、產品改進的持續性，如黃艷等［2］、李全升等［6］、羅仲偉等［7］的研究所述。迭代創新不同于突破式創新的“蛙跳式”間斷推進模式，也不同于漸進式創新的線性增長過程，而是通過螺旋升級的方式同時實現了類同漸進式創新的動態改善和類同突破式創新的顛覆效應［8］。3 種創新模式的對比如表1 所示，其中迭代創新集成了突破式創新和漸進式創新二者的優勢。

表1 迭代創新與雙元創新的特征對比

與雙元創新相似的是，迭代創新績效也會受到內部和外部因素的影響，其中內部因素包括組織架構、資源稟賦、人員素質、團隊組成、企業文化等；外部因素包括數字技術、市場需求、行業競爭強度、政策環境等［9］。突破式創新往往采用“閉門憋大招”的方式，因此內部因素的影響程度更高；漸進式創新屬于成熟期階段的產品優化，因此外部因素的影響程度更高［10］；迭代創新需要在與顧客實現動態交互的基礎上，對組織內部資源實施柔性運作，因此內外部因素互動的影響程度更高［11］。3 種創新模式驅動力的差別如表2 所示。

表2 迭代創新與雙元創新的驅動力對比

由此可見，如果內部或者外部因素會影響迭代創新的速度，那么內外部因素互動則會影響迭代創新的加速度。然而在當今數字經濟時代和超競爭環境背景下，加速度才是高迭代創新績效的有力保障。因此，本研究從內外部因素互動維度甄選出典型變量，用于探討迭代創新績效的前因變量體系及影響機制。

1.2 戰略柔性與互動能力

Ansoff［12］32-55首次提出了“戰略柔性”的概念，認為戰略柔性是企業在不確定環境中迅速應對內外部環境變化進而作用于所處環境的一種應變能力。之 后，如Katsuhiko 等［13］、Martinez-Sanches［14］、姚艷虹等［15］、Zhou 等［16］、楊卓爾等［17］、段艷玲等［18］國內外學者對這一概念的內涵和特征進行了廣泛探討，核心觀點均認為戰略柔性是企業快速識別外部環境的重要變化，通過戰略決策調整、組織結構優化、資源柔性重組等方式實現內外部因素互動，從而快速將資源投入于新方案，以克服路徑依賴的動態能力。

Johnsen 等［19］從企業間關系的視角構建了互動能力理論框架，隨后互動能力逐漸成為學術熱點。目前，衛海英等［20］、Ramani 等［21］、周華等［22］、王麗平等［23］、張希璐［24］、杜運周等［25］的相關研究對戰略柔性定義的詮釋可歸納為：互動能力是企業與外部利益相關主體通過動態交互來獲取關鍵信息、捕捉共創價值、構建合作網絡、整合資源稟賦、挖掘跨界機遇的能力。因此，戰略柔性和互動能力的核心特征都聚焦于內外部因素互動，且近年來都屬于學術界的關注熱點，因此能夠參考借鑒既有相關研究成果和較為成熟的量表設計研究思路開展數據分析。

1.3 研究評述

進一步梳理相關文獻發現，目前關于戰略柔性和互動能力對創新績效影響的成果較多，但解析二者對迭代創新績效影響機制的學術研究還較少見，而從企業實踐來看，小米手機、微信版本、豌豆莢軟件、雷神電腦、空氣魔方智能家電等產品迭代創新案例均反映了良好的戰略柔性和互動能力是高迭代創新績效的重要保障。這就產生了第一個問題：戰略柔性和互動能力究竟是如何影響迭代創新績效的？同時可以肯定的是，戰略柔性和互動能力在影響迭代創新行為及績效的過程中并非完全獨立運作，而是交叉協同，因為二者都會涉及顧客需求信息的獲取和分析、資源稟賦的合理配置及共享、組織結構的動態調適、小型創新團隊的構建及支持、公司運營流程的彈性維系、跨界整合思路的設計及實施等。這就產生了第二個問題：如何能夠解析出戰略柔性和互動能力對迭代創新績效影響過程中的聯動協同效應？為回應上述兩個問題，本研究基于企業問卷調研數據，運用模糊集定性比較分析（fsQCA）方法，將戰略柔性和互動能力整合為一個分析框架，探討二者對企業高迭代創新績效的組態效應。

2 理論基礎與模型構建

2.1 變量測度方式

（1）戰略柔性測度方式。戰略柔性被認為是企業戰略與外界環境的契合度水平［12］32-55。之后學者們對戰略柔性的構成維度進行廣泛探討，其中較為經典的是Sanchez［26］基于資源基礎理論所提出的資源柔性和協調柔性二維劃分方法，資源柔性表征企業資源的轉換成本、難度和效率，協調柔性則表示企業科學協調資源以實現最優化使用的能力，同時還設計了相應的量表，這一測度方式被后續諸多學者借鑒和使用。

（2）互動能力測度方式。Johnsen 等［19］從企業間關系出發構建互動能力理論框架；隨后周華等［22］基于價值共創視角探討了互動能力與績效間關系。目前學者們偏向分析企業與其他利益相關者間的互動能力，但考慮到迭代創新的驅動力主要來源于顧客群體，故本研究從企業與顧客交流的角度界定互動能力，并借鑒張希璐［24］的研究成果，將互動能力區分為感知互動能力、信息互動能力和管理互動能力3 個維度。

（3）迭代創新績效測度方式。惠懷海等［3］較早對迭代創新開展研究，認為迭代創新強調用戶參與、快速試錯、持續改善、顛覆效應，是對互聯網時代創新模式的精練總結。然而目前對迭代創新績效的研究還較少，因為新迭代的版本往往只是對前一個版本進行了細微升級，因而較難被精確量化。借鑒張杰盛等［27］的研究成果，使用創新速度、可持續性兩個指標來測度迭代創新績效。

2.2 戰略柔性、互動能力與迭代創新關系的理論邏輯

本研究基于資源編排理論詮釋戰略柔性、互動能力與迭代創新之間的關系（見圖1）。資源編排理論由Sirmon 等［28］提出，強調資源配置的動態過程，使資源從擁有觀逐漸向利用觀拓展，關注資源組合建構、能力塑造及價值釋放的能動性行為。其過程包括結構化、能力化與杠桿化3 個環節［29］。其中，結構化環節聚焦于在識別外部機遇基礎上對資源的獲取、累積和共享；能力化環節關注依托組織柔性培育和市場需求分析，將資源組合轉化為企業自身動態能力的過程；杠桿化環節描繪了將資源稟賦與戰略目標進行匹配的過程，包括達成現有價值共創目標、搜尋未來價值共創路徑兩個模塊。由此可見，3 個環節的核心內容與戰略柔性、互動能力具有較好的契合度，同時資源編排致使企業動態能力提升的特征與迭代創新行為有著異曲同工之妙。

圖1 戰略柔性、互動能力與迭代創新關系的理論邏輯

2.3 戰略柔性對迭代創新績效的影響

作為經濟社會的細胞群體和創新驅動的微觀基礎，企業會首先感知到環境易變性、動態性和敵對性的變化趨勢，進而實施迭代創新行為，這一目標的實現對企業的戰略柔性水平提出了要求。Sanchez［30］、Nadkarni 等［31］認為，戰略柔性能夠以非線性和發散性思維的方式動態調適企業的戰略布局、組織架構、人員設置、工作流程、資源配給等，將具有核心功能的可行性產品快速投入市場；同時，通過參悟顧客群體對產品的體驗，對產品進行細節功能的反復迭代，有效降低試錯成本和機會主義風險，進而有效克服企業核心能力轉變為核心剛性的不良態勢［32］。

（1）資源柔性對迭代創新績效的影響。雖然迭代創新能夠通過顧客交互、反復試錯、適度超越等疊加創新的方式創造較高的收益，但與傳統雙元創新行為相類似的是，迭代創新行為也不可避免地會帶來經營風險。資源柔性能夠保障企業在不同產品系列之間實現自如轉換，因而可憑借其緩沖器功能盡可能地降低迭代創新行為所伴隨的風險［33］；同時還能保證決策者擁有充足的信心和實力面對迭代創新多輪產品創新的價值驗證過程，以較小的代價將資源應用到新環境中，進而適應、匹配甚至改變環境，以尋求更好的創新機會和空間［34］。

（2）協調柔性對迭代創新績效的影響。協調柔性的核心是尋找新資源和發現已有資源新用途的能力［30］，這一職能對迭代創新行為的推進尤其重要。因為迭代創新強調市場試錯的快速性、產品改進的持續性、多輪微創新的超前性，因此需要對企業資源稟賦進行多頻次微調，以實現多次短周期疊加創新，而這種步進式操作需要協調柔性的保障［35］。此外，協調柔性還能協助管理者參悟現有資源的新用途，進而追尋新的市場需求或者新的技術圖譜，而這種資源稟賦與操作能力的匹配也是高迭代創新績效達成的基礎［36］。

2.4 互動能力對迭代創新績效的影響

互聯網的廣泛滲透和大數據的深入推廣為企業提供了前所未有的顧客體驗和隨時隨地的互動端口［37］。互動能力已然成為企業轉型和戰略變革中最為核心的驅動力［24］。這一趨勢在迭代創新推進方面表現得尤為明顯，移動互聯網的普及使得全球信息傳遞速度過快、信息冗余性增強而留存性減弱，基于前期市場調研結論開展產品研發的傳統創新流程已經難以滿足快速更新的市場需求。實際上，隨著開放式創新大行其道，互動能力可以保障企業充分獲取顧客群體對產品的功能性和非功能性需求，開放部分升級流程權限使顧客充分參與到產品創新過程中，并通過信息獲取、數據分析、偏好挖掘等方法明確提升企業迭代創新績效的關鍵契機［17］。

（1）感知互動能力對迭代創新績效的影響。高迭代創新績效達成的前置條件就是顧客交互的廣泛性和市場試錯的快速性，因此企業創新團隊與廣義維度上顧客群體的互動頻率能夠決定迭代創新的推進速度［36］，互動效果能夠決定迭代創新的推進成功率。動態追尋和預測顧客的根源需求、充分加強顧客系統性風對企業的信任、提升顧客群體與創新團隊的互動積極性，能夠有效規避迭代創新所帶來的險和機會成本，提升產品的研發效率［23］。因此，如范鈞等［38］、李正衛等［39］的研究指出的，企業感知互動能力的提升能夠助推創新團隊快速定位產品創新方向、降低產品與目標市場不兼容的風險，進而提升迭代創新的速度和可持續性。

（2）信息互動能力對迭代創新績效的影響。迭代創新的核心過程是多次短周期疊加創新和多輪產品創新的價值驗證，這些具有超前性特征的多輪微創新行為需要精確認識到現有產品與顧客理想產品間的差異。在及時感知到顧客的細分需求后，企業還需要對感知互動中所獲取的信息進行編碼分類、特征歸因和數據挖掘［40］，因為顧客需求數據的系統性整合有利于科學發掘信息潛能、優化產品研發的并行工程；此外，需要在此基礎上盡可能地提高迭代創新速度［41］。企業信息互動能力還能夠幫助創新團隊計算不同顧客群體對企業利潤的邊際貢獻率，進而借助大數據思維精細化管理顧客群體，從而科學做好產品定位，以提高迭代創新的成功率和可持續性。

（3）管理互動能力對迭代創新績效的影響。迭代創新的終極目標是通過多維螺旋式升級以達到顛覆性創新的效果，這其中就蘊含了創造顧客需求和跨界整合拓展的內容。實際上為持續性獲得競爭優勢，企業實施迭代創新行為僅僅只是基礎，高效率和自適應性的迭代創新范式才是目標，為此企業還需要能夠評估出更有價值的顧客群體、優化企業與顧客的互動網絡，這就需要管理互動能力的支撐。因為數字經濟時代導致企業利潤空間被壓縮、時空距離出現顯著扁平化趨勢，此時針對不同顧客群體所設計的差異性迭代創新方案能夠精準定位產品的創新方向［9］，從而提升迭代創新的速度；同時，管理互動能力還能幫助企業發掘顧客群體的潛在需求，創造性地配置資源進行產品研發，以持續性地實現迭代創新的市場價值［42］。

2.5 理論模型構建

基于上述理論闡述，戰略柔性和互動能力均可以對高迭代創新速度和可持續性的達成產生影響，且在企業實際運作過程中不可避免地會產生聯動和協同效應，因此使用具有探索性與歸納性特征的fsQCA 方法進行組態分析，意在揭示引致高迭代創新績效的關鍵路徑和核心因素，并構建出如圖2 所示的理論模型。

圖2 理論模型

3 數據收集、變量測量與分析

3.1 研究樣本與數據

本研究涉及到企業戰略、經營流程、創新思維等內容，故將調研對象聚焦于企業的中高層管理者。為保證研究結論的普適性，問卷發放對象既有食品、農業機械、生物醫藥、新材料等傳統制造業，也有軟件研發、電子商務、商貿等服務型企業，同時還涵蓋了數據服務、中介服務、專業服務等平臺型企業，且均為湖南、浙江、湖北等地區的企業。為保證問卷數據可靠性、降低社會稱許性偏差，問卷調查秉承自愿原則，采取現場發放和快遞寄送完成，同時要求每家企業至少有3 名中高層管理者獨立填寫問卷。對同一家企業高度一致的多份問卷則優先采用時間順序靠前的問卷；對于同一家企業不一致的多份問卷，再次聯系企業重新發放問卷或者剔除企業樣本。

另外，為探討迭代創新組態路徑與企業生命周期間所可能存在的關聯，在發放調研問卷伊始即要求樣本企業管理者填寫經營、投資與籌資活動的凈現金流量（不填具體金額，只填寫正負）。本研究使用財務管理中經營、投資與籌資活動的凈現金流量組合判斷生命周期，初創期企業的凈現金流量為負、負、正，發展期企業的凈現金流量為正、負、正，成熟期企業的凈現金流量為正、正、負，衰退期企業的凈現金流量為負、正、負。為保持研究的嚴謹性，凡出現凈現金流量組合不屬于上述4個類別的情況，則直接剔除該企業樣本。

在剔除無效問卷后，最終收集有效問卷187 份，其中屬于初創期的35 份、發展期的67 份、成熟期的52 份、衰退期的33 份。

3.2 變量測量

各變量測量的量表設計均采用國內外學者使用過的成熟量表和指標。其中，對所采用的國外量表，秉承翻譯和回譯的程序，通過英漢互譯、討論修正、專家訪談等步驟，盡可能保證量表設計的合理性和有效性。在問卷發放之前還進行了小范圍的預測試，根據測試結果對量表中的條目進行完善。所有量表均采用李克特（Likert）七級評分法進行測量，1～7表示從“非常不同意”到“非常同意”。

（1）戰略柔性。采取Sanchez［26］基于資源基礎理論提出的分類方法，同時參考Verdú-Jover 等［43］的研究成果，將戰略柔性細分為資源柔性（RF）和協調柔性（CF）。資源柔性有4 個題項，如“同一種資源在本公司內部各部門間的共享程度很高”等，其克隆巴赫系數（Cronbach'a）為0.845；協調柔性有4 個題項，如“公司允許各部門打破正規工作程序，以保持工作靈活性和動態性”等，其Cronbach'a為0.819。

（2）互動能力。主要參考Johnsen 等［19］提出的理論框架，將互動能力解構為感知互動能力（PIA）、信息互動能力（IIA）、管理互動能力（MIA）。借鑒周華等［22］和李先國等［44］的研究，采用4 個題項來測量感知互動能力，如“顧客會與我們分享對產品的期望和使用情況”等，其Cronbach'a為0.807；參考Ramani 等［21］的量表，采用4 個題項來測量信息互動能力，如“我們的系統上能時刻把控每位顧客的相關信息”等，其Cronbach'a為0.815；參考范鈞等［38］的量表，采用3 個題項來測量管理互動能力，如“我們能尋找和評估有價值的目標顧客群體”等，其Cronbach'a為0.811。

（3）迭代創新績效。主要借鑒張杰盛等［27］的研究，將迭代創新績效劃分為迭代創新速度（IIS）和迭代創新可持續性（IIP）。參考Kessler 等［45］和宋浩亮［46］的量表，采用4 個題項來測量迭代創新速度，如“我們進行迭代創新的時間與預先設置的創新時間相比更快”，其Cronbach'a為0.826；參考李玲［47］的量表，采用3 個題項來測量迭代創新可持續性，如“通過迭代創新，我們的創新成功率明顯提高”，其Cronbach'a為0.823。

3.3 信度與效度檢驗

收集和整理數據后，使用SPSS 軟件進行變量信度和效度分析（見表3），所有條目在其所屬變量上的標準化載荷系數均大于0.7，組合信度 CR 值均大于0.8，顯示模型擬合良好，因此量表收斂效度較好；平均萃取變異量AVE 值均大于0.5，說明變量的區分效度較好。另外，采用Harman 單因素法對研究數據（26 個條目）進行共同方法偏差檢驗，將所有變量進行探索性因子分析，結果顯示KMO 值為0.821、Bartlett 球形檢驗顯著，提取特征值大于1 的第一因子解釋貢獻率10.137%，所有因子解釋累積貢獻率73.452%，表明研究不存在嚴重的共同方法偏差。

表3 變量信效度檢驗結果

3.4 描述性統計分析

使用SPSS 軟件對變量進行描述性統計分析，結果如表4 所示。

表4 變量均值、標準差及相關系數

4 研究方法與結果

4.1 研究方法選擇

根據上述分析可知，迭代創新行為會受到內外部多重因素的協同影響，且呈現出明顯的非線性特征，據此選擇Ragin［48］26始創的定性比較分析（qualitative comparative analysis,QCA）方法進行研究。QCA 方法能夠解決因果復雜性問題和識別前因條件相互依賴的效應；同時，本研究的樣本量為187 份（各生命周期的樣本最少有33 份），也適合QCA 對樣本量的要求。此外，考慮到研究模型中變量均為連續性變量，選擇模糊集定性比較分析法進行組態分析。

4.2 數據校準

fsQCA 方法要求處理的數據在0～1 之間，因此首先需要校準樣本數據，即基于研究問題的實質和理論知識給案例賦予集合隸屬分數［49］。借鑒程建青等［50］的研究，使用fsQCA3.0 軟件中的Calibrate函數將原始數據轉化為介于0～1 間的隸屬度值，并將5 個條件變量及2 個結果變量的3 個錨點分別設定為樣本數據的上四分位數（完全隸屬）、上下四分位數的均值（交叉點）、下四分位數（完全不隸屬）。如表5 所示。

表5 變量的校準錨點

4.3 必要條件分析

在進行條件組態分析之前需要先對條件變量的必要性進行分析，以便在邏輯最小化過程中作出恰當假設，同時避免將分析結果中總是出現的條件作為必要條件的陷阱。由表6 可知，所有條件變量的必要性均未超過0.9，根據Fiss［51］提出的QCA 必要條件判斷標準可知，各單一條件的必要性均處于較低水平，可認為所有條件都不構成導致高迭代創新績效的單一必要條件。

表6 變量的必要條件分析結果

4.4 組態分析

根據Ragin［52］的觀點，案例頻數閾值的設置標準為至少保留案例總數的75%，因此將案例頻數閾值設置為1；同時借鑒Schneider 等［53］253-274的研究，將一致性閾值設定為0.8，PRI 一致性閾值設定為0.7。fsQCA 分析過程中會產生復雜解、簡約解和中間解，一般認為中間解優于復雜解和簡約解［54］，因此以中間解為主并輔以簡約解進行分析。由于現有文獻對戰略柔性和互動能力5 個條件變量與迭代創新績效之間的關系尚未達成一致結論，缺乏明確的理論預期，因此在產生中間解的過程中，對于條件變量的何種狀態會引致高迭代創新績效，選擇存在或缺失的操作。結果如下（見表7）：

表7 企業迭代創新績效的組態分析結果

第一，驅動高迭代創新速度的組態有5 種。其中，S1 和S2 可以歸為一類，其特征在于較強的協調柔性和感知互動能力，輔以資源柔性或者信息互動能力，可以克服管理互動能力短缺的短板，提升企業的迭代創新速度；S3 和S4 可以歸為一類，其特征在于較強的資源柔性，與較強信息互動能力輔以管理互動能力（或較強管理互動能力輔以信息互動能力）的組合，能夠克服協調柔性不足的短板，提升企業的迭代創新速度；S5 的特征在于較強的協調柔性和管理互動能力，輔以感知互動能力，進而有效提升迭代創新速度。

第二，驅動高迭代創新可持續性的組態也有5種。其中，H1 的特征在于較強的協調柔性和信息互動能力，輔以資源柔性和管理互動能力，能夠有效增強企業的迭代創新可持續性；H2 的特征在于較強的資源柔性和感知互動能力，輔以協調柔性和信息互動能力，能夠克服管理互動能力不足的缺陷，增強企業的迭代創新可持續性；H3a 和H3b 可以歸為一類，其特征在于較強的資源柔性和管理互動能力，輔以信息互動能力與感知互動能力能夠突破協調柔性不足的瓶頸，或是輔以信息互動能力與協調柔性能夠突破感知互動能力不足的瓶頸，以實現企業迭代創新可持續性的提升；H4 的特征在于較強的協調柔性和管理互動能力，輔以資源柔性和信息互動能力，能夠克服感知互動能力不足的缺陷，增強企業的迭代創新可持續性。

綜合以上兩個組態來看，驅動高迭代創新可持續性所需的因素更多。進一步比較S1 和S2 可知，協調柔性和感知互動能力較強時，資源柔性和信息互動能力存在一定程度上的替代關系；比較H2 和H3b 可知，在較強的資源柔性輔以協調柔性和信息互動能力的狀況下，感知互動能力與管理互動能力存在一定程度上的替代關系。

4.5 穩健性檢驗

借鑒張明等［55］的研究，通過對QCA 方法的相關參數進行調整來進行穩健性檢驗，將案例頻數閾值由1提高至2，將PRI一致性閾值由0.7調整至0.75，兩種檢驗下所得的前因組態與前述組態結果相比，僅覆蓋度和一致性有細微差別，各組態變量的存在與缺失情況完全相同。依照Schneider 等［53］284-295所提出的判定QCA 研究結果是否穩健的兩個標準，可認為本研究結論具有很好的穩健性。

5 組態路徑的拓展分析：理論模型、機制詮釋及典型案例

5.1 組態路徑下樣本的生命周期特征

根據調研問卷中所得凈現金流量信息，辨別上述各迭代創新績效組態所涵蓋企業樣本所處的生命周期特征，并探討戰略柔性和互動能力的演化趨勢。如表8 所示，從S1 到S4，驅動高迭代創新速度組態路徑所涵蓋樣本逐步由初創期、發展期過渡到成熟期，資源柔性、信息互動能力和管理互動能力均不斷增強，S5 顯示衰退期協調柔性和管理互動能力開始發揮主導作用；從H1 到H3b，驅動高迭代創新可持續性組態路徑所涵蓋樣本逐步由發展期過渡到成熟期，資源柔性、信息互動能力和管理互動能力也呈現同步增強的趨勢，H4 則顯示衰退期協調柔性和管理互動能力開始發揮主導作用。

表8 企業迭代創新績效組態類別的生命周期特征及條件變量演化趨勢

5.2 解釋各組態路徑的理論模型

由迭代創新績效組態路徑所涵蓋樣本生命周期階段的條件變量演化趨勢可知：協調柔性和資源柔性二者相對獨立地發揮作用；信息互動能力和管理互動能力具有較為明顯的協同效應，感知互動能力則相對獨立地發揮作用。據此，將資源柔性、協調柔性作為橫軸的兩個維度，感知互動能力、信息互動與管理互動能力作為縱軸的兩個維度，根據組態路徑所顯示的核心條件，輔以必要的邊緣條件，繪制出導致高迭代創新速度和迭代創新可持續性的矩陣模型（分別見圖3、圖4），由各組態所處象限的位置可按圖索驥地找到戰略柔性和互動能力影響企業迭代創新績效的方式。例如，組態S2 位于第二象限，表明協調柔性和感知互動能力主導了迭代創新速度的提升；組態H2 位于第一象限，表明資源柔性和感知互動能力主導了迭代創新可持續性的提升。

圖3 企業高迭代創新速度組態路徑的矩陣模型

圖4 企業高迭代創新可持續性組態路徑的矩陣模型

5.3 迭代創新的機制分析

（1）交互機制。本研究得到的企業迭代創新績效組態結論對Sanchez［26］和Johnsen 等［19］關于戰略柔性的定義也作出了呼應，即企業內部資源與外部環境的交互是保障迭代創新績效的首要因素，企業需要基于顧客需求感知這一前提，從內部資源快速共享、柔性創新團隊構建、顧客個性化信息分析以及顧客群體歸類、搜尋和評估新的市場需求等方面優化內外部的交互行為。

（2）演化機制。結合生命周期理論，將迭代創新速度與可持續性的組態與企業生命周期各階段進行對應分析，結果表明在生命周期不同階段中，戰略柔性和互動能力各維度所起的作用具有明顯差異性，因此有針對性地優化戰略柔性和互動能力的特定維度是保障迭代創新績效的關鍵因素。比如，隨著生命周期的階段推進，感知互動能力、信息互動能力、管理互動能力這3 個維度漸次得到優化，能夠較好地提升迭代創新速度；同時，協調柔性、資源柔性和協調柔性這3 個維度也漸次得到優化，能夠較好地完善迭代創新可持續性。

（3）非對稱機制。本研究的迭代創新績效組態分析結論表明，迭代創新速度和可持續性并非是同步推進的，且驅動迭代創新速度和可持續性的組態存在較大差異，因此，特定時間坐標上的特定企業會因其在資源柔性、協調柔性、感知互動能力、信息互動能力、管理互動能力等維度上豐度及成熟度的不同而具有差異性的迭代創新速度和可持續性，此時，企業應當結合市場環境及總體戰略目標確定創新速度和可持續性在迭代創新績效層面上的優先級別，也即明晰迭代創新績效的兩個維度非對稱發展軌跡是保障迭代創新績效的基礎因素。

5.4 典型案例闡述

囿于文章篇幅，文中未對上述所有組態路徑分別進行案例驗證，而是針對圖3 和4 中各組態路徑所處的象限位置甄選了6 個典型案例進行驗證性闡述（見表9）。

表9 典型案例驗證

6 結論與討論

6.1 研究結論

（1）驅動高迭代創新速度的組態有5 種：S1和S2 可以歸為一類，具有較強的協調柔性和感知互動能力聯動匹配；S3 和S4 可以歸為一類，具有較強的資源柔性與信息互動能力（或管理互動能力）聯動匹配；S5 具有較強的協調柔性和管理互動能力聯動匹配。（2）驅動高迭代創新可持續性組態也有5 種：H1 具有較強的協調柔性和信息互動能力聯動匹配；H2 具有較強的資源柔性和感知互動能力聯動匹配；H3a 和H3b 可以歸為一類，具有較強的資源柔性和管理互動能力聯動匹配；H4 具有較強的協調柔性和管理互動能力聯動匹配。（3）從S1 到S5，驅動高迭代創新速度組態路徑所涵蓋樣本逐步由初創期、發展期、成熟期過渡到衰退期；從H1 到H4，驅動高迭代創新可持續性組態路徑所涵蓋樣本逐步由發展期、成熟期過渡到衰退期。

6.2 實踐啟示

數字經濟背景下，越來越多的企業迫于顧客需求的變遷和囿于技術更迭的加速，為降低經營風險、迎合市場需求，開始積極實施迭代創新，通過問題先行、快速創新、及時調整、持續改進的方式擁抱環境不確定性。上述結論對企業迭代創新實踐提供了以下管理啟示：

（1）數字經濟背景所帶來的超競爭環境使得迭代創新成為現代企業的主流創新路徑，如小米集團和微信的成功即為例證。成功迭代創新最核心的精髓為顧客與企業的動態交互，企業應當根據戰略管理學科中“戰略→結構→流程”的設定，優化組織內部結構、資源共享方式、創新團隊構成，切實提升戰略柔性；同時，按照“收集顧客意見→與顧客分享企業后臺信息→計算顧客的邊際貢獻率→分析顧客群體收益水平→搜尋資源跨界使用可能”等步驟提升互動能力，為迭代創新績效的提升提供堅實基礎。

（2）迭代創新速度和可持續性并非同步推進的節奏，所需戰略柔性與互動能力的要素組合也不盡相同，因此企業應當根據自身狀況和行業發展需要，在迭代創新速度和可持續性二者中確定優先發展級別。比如，平臺類或服務類等輕資產企業，因其試錯成本較低，適合以提升迭代創新速度為優先目標；而傳統制造業或勞動密集型企業，則適合以提升迭代創新可持續性為優先目標。又比如，在行業競爭激烈環境下，迭代創新速度更可能成為首要目標；在行業技術圖譜跳躍性較弱時，決策者更需要優先考慮迭代創新可持續性。

（3）企業實施迭代創新行為應當充分考慮自身所處的生命周期階段。本研究的高迭代創新可持續性組態中并未涵蓋初創期樣本，表明初創期企業更適合聚焦于迭代創新速度，通過快速迭代降低試錯成本，如“紙指天下”APP 所代表的商業模型迭代創新，從企業實踐的角度對此給出了例證。此外，以往探討衰退期企業經營策略多半都聚焦于多元化發展、進入新的朝陽行業、實施市場滲透等方式，實際上衰退期企業也能夠完成有效的迭代創新，實現華麗轉身。比如，富士膠片將其技術密碼“防止照片褪色的抗氧化技術”成功跨界應用到化妝品牌艾詩緹，建陶行業中廣西碳歌環保新材料股份有限公司、廣東金意陶陶瓷集團有限公司等企業積極實施技術迭代創新，聚焦發泡陶瓷的研發、生產和營銷都是成功的范例。本研究的迭代創新績效組態分析發現，協調柔性和管理互動能力是提升衰退期企業迭代創新績效的核心條件，因此衰退期企業通過迭代創新煥發“第二春”的可能方式為維系內部創新團隊和運營流程的柔性，并通過跨界搜尋和評估將產品移植到全新的顧客群體上。

6.3 不足與展望

本研究針對迭代創新顧客交互、反復試錯、快速調整、持續改進的獨特屬性，對其驅動因素展開了定性比較分析，取得了一定成果，但尚有兩個方面不足亟待后續研究探討：（1）基于文獻梳理和理論推演甄選出戰略柔性和互動能力作為迭代創新績效的影響因素，但可能忽略了政策指引、行業競爭強度、企業家特質等其他要素，后續研究可以在模型中引入更多的條件變量，運用定性比較分析進行探究；（2）囿于樣本數量的限制，只是對創新迭代績效的組態路徑所涵蓋樣本的生命周期特征進行了概括，后續研究還可以借鑒時序定性比較分析（TQCA）方法，將初創期、發展期、成熟期和衰退期的樣本形成各自的子集，分別探討戰略柔性和互動能力對這4 類子集的聯動匹配效應。