協(xié)同視角下的大數(shù)據(jù)應(yīng)用對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的影響

The Impact of Big Data Application on Innovation Performance of Supply Chain Collaboration from a Synergetic Perspective

LIU Jin" （College of Business Administration， Huaqiao University， Quanzhou 362021， China）

摘" 要：針對大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)資源與分析能力的協(xié)同是否影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效以及傳導(dǎo)機理問題，構(gòu)建理論模型。以309家企業(yè)為樣本，實證分析發(fā)現(xiàn)：大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)資源與分析能力的協(xié)同對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效產(chǎn)生正向顯著影響；市場響應(yīng)能力在大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)資源和分析能力的協(xié)同影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效中具有中介效用；供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離對市場響應(yīng)能力的中介效用具有正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。研究分析大數(shù)據(jù)應(yīng)用影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的機制，豐富了供應(yīng)鏈協(xié)作技術(shù)創(chuàng)新理論研究，并對企業(yè)協(xié)作創(chuàng)新實踐提供新的管理思路。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)應(yīng)用；市場響應(yīng)；認(rèn)知距離；供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新；協(xié)同

中圖分類號：F274文獻標(biāo)志碼：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.19.027

Abstract： Aiming at the question whether the collaboration between big data application technology resources and analytical ability affects the cooperative innovation performance and the transmission mechanism of supply chain， a theoretical model is constructed. Based on the empirical analysis of 309 enterprises， it is found that the synergy of big data application technology resources and analytical ability has a positive and significant impact on supply chain cooperative innovation performance. Market responsiveness plays a mediating role in the synergistic influence of big data application technology resources and analysis ability on supply chain cooperative innovation performance. The cognitive distance between supply chain firms has a positive moderating effect on the mediating effect of market responsiveness. The study and analysis of the mechanism of big data application affecting the performance of supply chain collaborative innovation enrich the theoretical research of supply chain collaborative technology innovation， and provide new management ideas for enterprise collaborative innovation practice.

Key words： big data application; market response; cognitive distance; supply chain cooperation technology innovation; synergy

0" 引" 言

供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新是聯(lián)結(jié)供應(yīng)商、制造商與用戶的網(wǎng)絡(luò)型創(chuàng)新模式，能夠顯著地促進企業(yè)創(chuàng)新績效，已成為重要的企業(yè)創(chuàng)新模式。近年來，大數(shù)據(jù)應(yīng)用在創(chuàng)新效能提升中的作用廣泛受到學(xué)者們的關(guān)注[1]，普遍認(rèn)為基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的創(chuàng)新能為企業(yè)帶來新機遇，其將成為下一個創(chuàng)新和競爭優(yōu)勢構(gòu)建的前沿。

現(xiàn)有文獻討論了大數(shù)據(jù)應(yīng)用與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)利用先進的信息工具對大數(shù)據(jù)加以有效挖掘，能夠促進企業(yè)的創(chuàng)新效能[2]，大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力對供應(yīng)鏈協(xié)同具有顯著影響[3]，或者認(rèn)為相對于大數(shù)據(jù)技術(shù)資源，大數(shù)據(jù)分析能力在創(chuàng)新中作用更加顯著[4]。然而，“資源-能力”理論認(rèn)為，良好資源與能力協(xié)同才能夠形成持久競爭力，而已有文獻尚未就大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)資源和分析能力的協(xié)同問題開展探討。同時已有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的市場響應(yīng)能力和供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離在大數(shù)據(jù)應(yīng)用和協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新中發(fā)揮著重要作用[5-6]，而現(xiàn)有研究尚未把其納入到大數(shù)據(jù)應(yīng)用與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效關(guān)系的分析中來。

基于此，本研究主要探究以下3個問題：（1）大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)資源與分析能力的協(xié)同對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的影響；（2）大數(shù)據(jù)技術(shù)資源與分析能力協(xié)同、市場響應(yīng)能力與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的關(guān)系；（3）供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離在大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和分析能力協(xié)同與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效關(guān)系中的影響。

1" 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1" 大數(shù)據(jù)應(yīng)用與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)應(yīng)用是利用大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進行捕獲、存儲、清洗轉(zhuǎn)換、挖掘和分析的能力與組織活動[7]。基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用定義的內(nèi)涵，大數(shù)據(jù)應(yīng)用主要由大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和大數(shù)據(jù)分析能力構(gòu)成。借鑒學(xué)者們的研究，大數(shù)據(jù)技術(shù)資源是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的信息載體和技術(shù)基礎(chǔ)，主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)獲取、存儲、動態(tài)查詢、深度挖掘以及信息交互等技術(shù)體系與硬件架構(gòu)的投入[8]。大數(shù)據(jù)分析能力則是企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)資源對商業(yè)問題分析的計劃、組織、協(xié)調(diào)和控制的能力[9]。供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效則定義為聯(lián)結(jié)企業(yè)的上下游，有機組織的協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新效果。

任南等[10]的研究發(fā)現(xiàn)，協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新可以通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)的開發(fā)，從而建立更加緊密合作的協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，培育創(chuàng)新伙伴的合作技術(shù)開發(fā)關(guān)系，獲取技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展所需要的關(guān)鍵知識、資源和機會。也有研究證明，企業(yè)可以與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新伙伴共同開發(fā)大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)，共享大數(shù)據(jù)的應(yīng)用成果，提升合作技術(shù)創(chuàng)新能力，并最終轉(zhuǎn)化為供應(yīng)鏈創(chuàng)新性的產(chǎn)品和服務(wù)[11]。Akhta等[12]的研究進一步顯示，在擁有大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐的企業(yè)中，管理層能給予供應(yīng)鏈伙伴分工和權(quán)力方面正確的指導(dǎo)，能顯著的提高企業(yè)開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品的能力。由此，本文提出如下假設(shè)：

H1：大數(shù)據(jù)應(yīng)用對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效具有正向作用。

H1a：大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)資源對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效具有正向作用。

H1b：大數(shù)據(jù)分析能力對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效具有正向作用。

協(xié)同是要素對要素的影響能力，表現(xiàn)要素在整體發(fā)展運行過程中協(xié)調(diào)與合作的性質(zhì)。要素之間的協(xié)調(diào)、協(xié)作形成疊加效應(yīng)，導(dǎo)致要素的作用互相增強、推動整體向積極方向發(fā)展。資源基礎(chǔ)觀與能力理論的研究表明，企業(yè)資源與能力是相互依存的關(guān)系，具有協(xié)同效應(yīng)。Newbert等[13]的實證研究顯示，同時滿足有價值、稀缺性的資源與能力組合對企業(yè)績效影響顯著。大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的技術(shù)資源投入形成物理性和技術(shù)性資源，但其價值實現(xiàn)依賴于大數(shù)據(jù)分析能力的賦能，大數(shù)據(jù)技術(shù)資源與分析能力要素間具有一定的協(xié)同關(guān)系。由此，本文提出如下假設(shè)：

H2：大數(shù)據(jù)技術(shù)資源與分析能力的協(xié)同對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效具有正向作用。

1.2" 市場響應(yīng)能力的中介作用

市場響應(yīng)體現(xiàn)企業(yè)對市場刺激的感知、解釋和行動的效率和有效性。面對動態(tài)市場競爭，市場響應(yīng)能力越來越成為企業(yè)捕捉市場機會、技術(shù)創(chuàng)新和提升競爭力的關(guān)鍵因素[14]。

已有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以使企業(yè)掌握供應(yīng)鏈企業(yè)間的合作進度，促進企業(yè)間信息交流、共享，提升供應(yīng)鏈管理的實時性、動態(tài)性和靈活化[15]。特別是在動蕩的環(huán)境中，大數(shù)據(jù)應(yīng)用為企業(yè)及時挖掘供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲂枨蟮娜后w特征和偏好創(chuàng)造了可能[16]。同時，市場響應(yīng)能力對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效能具有直接影響，市場可以從競爭需求、領(lǐng)先需求和壟斷需求誘導(dǎo)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[17]。更深入的研究發(fā)現(xiàn)，面對高動態(tài)性的技術(shù)市場，市場響應(yīng)能力不僅更有助于組織技術(shù)創(chuàng)新效能，而且規(guī)避技術(shù)創(chuàng)新過程中的風(fēng)險[18]。擁有大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和分析能力良好協(xié)同的企業(yè)，在獲取、分析市場與競爭以及供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新狀態(tài)等信息時更加豐富、敏捷和全面，通過企業(yè)的市場響應(yīng)能力，提升供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H3：大數(shù)據(jù)技術(shù)資源與分析能力的協(xié)同通過市場響應(yīng)能力正向影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效。

1.3" 認(rèn)知距離的調(diào)節(jié)作用

學(xué)者們將企業(yè)間距離區(qū)分為地理、認(rèn)知、社會、組織和制度五個維度。其中，認(rèn)知距離是指企業(yè)間知識積累與專業(yè)技能等方面的差距，用來描述個人或企業(yè)組織之間知識資源的異質(zhì)型。在眾多隱性距離中，認(rèn)知距離被認(rèn)為是影響企業(yè)間合作創(chuàng)新的關(guān)鍵[19]。

Cassi等[20]的研究證實了“距離悖論”的存在，指出技術(shù)合作開發(fā)企業(yè)間認(rèn)知距離的接近促進了合作與知識分享，但對合作創(chuàng)新效能影響較弱，而且距離過近可能會傷害到創(chuàng)新。Nooteboom等[6]通過對技術(shù)聯(lián)盟中企業(yè)間認(rèn)知距離與合作創(chuàng)新績效的研究發(fā)現(xiàn)，認(rèn)知距離的縮小雖然能夠提升企業(yè)的吸收能力，卻導(dǎo)致對新穎性價值影響的降低，進而負(fù)向影響到企業(yè)的合作創(chuàng)新績效。胡琴芳等[21]的研究也發(fā)現(xiàn)，供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離在協(xié)作創(chuàng)新績效中具有積極影響。在供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離擴大時，更加豐富的異質(zhì)性的技術(shù)和市場知識在企業(yè)間頻繁流動與交互，有助于市場響應(yīng)能力提升供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效。由此，本文提出如下假設(shè)：

H4：認(rèn)知距離正向調(diào)節(jié)市場響應(yīng)能力與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的關(guān)系。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)資源與分析能力的協(xié)同通過市場響應(yīng)能力影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效時，供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離的擴大所產(chǎn)生的豐富的異質(zhì)技術(shù)信息和市場知識被大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)廣泛收集、整理和分析，可以通過市場響應(yīng)能力影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效。由此，本文提出如下假設(shè)：

H5：認(rèn)知距離正向調(diào)節(jié)市場響應(yīng)能力的中介作用，即隨著供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離的擴大，大數(shù)據(jù)應(yīng)用資源與能力的協(xié)同通過市場響應(yīng)能力影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的效應(yīng)增強。

綜上所述，構(gòu)建的理論模型如圖1所示。

2" 研究設(shè)計

2.1" 變量測量

理論模型中的大數(shù)據(jù)技術(shù)資源變量借鑒Kim等[22]開發(fā)的量表，從大數(shù)據(jù)連接性、兼容性和模塊化等維度測量；大數(shù)據(jù)分析能力變量借鑒Kim等[22]開發(fā)的量表，從大數(shù)據(jù)商業(yè)問題分析過程與結(jié)果等維度測量；市場響應(yīng)能力變量借鑒Bernard等[23]開發(fā)的量表，從內(nèi)部與外部響應(yīng)等維度測量；供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離變量借鑒Geldes等[24]開發(fā)的量表，從知識和素養(yǎng)等維度開展測量；供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效變量則借鑒李玲等[25]開發(fā)的量表，從創(chuàng)新能力與效率等維度開展測量。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，年銷售總額、員工人數(shù)、資產(chǎn)總額、企業(yè)年齡等因素會對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響。據(jù)此，本研究將這些因素作為理論模型的控制變量。模型變量除企業(yè)年銷售總額、員工人數(shù)、資產(chǎn)總額以及企業(yè)年齡之外，其他變量的測量題項均使用李克特5點量表計分。

2.2" 研究樣本、數(shù)據(jù)收集與信效度檢驗

本研究中數(shù)據(jù)主要從中國中部、東部沿海地區(qū)和東南沿海地區(qū)收集（比如湖北、浙江、江蘇、上海、廣東和福建等），企業(yè)主要涉及電子商務(wù)、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等行業(yè)。整體而言，本研究所調(diào)研的樣本涵蓋了不同規(guī)模、企業(yè)年齡、行業(yè)和地理區(qū)位的企業(yè)，表明樣本具有較強的代表性和說服力。

研究對所涉及變量進行信效度分析，發(fā)現(xiàn)所有因子的Cornbrash's α值均大于0.7，因子負(fù)荷、CR值和AVE均達到要求值。為了考察變量間的區(qū)分效度，本文對研究所涉及的五個變量進行驗證性因子分析，結(jié)果顯示五因子模型的擬合優(yōu)度達到要求χ/df=1.940，CFI=0.931，IFI=0.932，TLI=0.919，RMSEA=0.055且優(yōu)于其他競爭模型，說明本研究五個因子之間具有較好的區(qū)分效度。

3" 實證分析

3.1" 相關(guān)分析

由表1可知，大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和大數(shù)據(jù)分析能力與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)r=0.495， plt;0.001; r=0.529， plt;0.001，大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和大數(shù)據(jù)分析能力與市場響應(yīng)能力顯著正相關(guān)r=0.359， plt;0.001; r=0.395， plt;0.001。市場響應(yīng)能力與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)r=0.485， plt;0.001。認(rèn)知距離與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效顯著正相關(guān)r=0.356， plt;0.001。變量間相關(guān)關(guān)系的驗證為本文研究假設(shè)提供初步證據(jù)，為后續(xù)研究提供了基礎(chǔ)。

3.2" 假設(shè)檢驗

（1）直接效應(yīng)假設(shè)檢驗：首先，主效應(yīng)的回歸分析結(jié)果表明（見表2），大數(shù)據(jù)技術(shù)資源對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效有顯著正向影響β=0.276， plt;0.001， M5，假設(shè)H1a得到驗證。大數(shù)據(jù)分析能力對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效有顯著正向影響β=0.323， plt;0.001， M5，假設(shè)H1b得到驗證。研究發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)分析能力的交互項對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效有顯著正向影響β=0.180， plt;0.01， M6，假設(shè)H2得到驗證。

（2）中介效應(yīng)假設(shè)檢驗：本文遵照塊變量Block Variable計算方法[26]，將BDAI、BDAC、BDAI、BDAI×BDAC、BDAC的原始值與表2模型7多項式回歸系數(shù)（M7）乘積后加總生成區(qū)集變量，并運用SPSS 24.0及PROCESS宏程序進行假設(shè)驗證。

表3列示了中介效應(yīng)檢驗結(jié)果。結(jié)果顯示，大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和分析能力的協(xié)同對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的直接效應(yīng)為0.804，95%CI為0.644，0.963，不包含0；市場響應(yīng)能力的間接效應(yīng)為0.197，95%CI為0.113，0.310，區(qū)間不包含0。這表明市場響應(yīng)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和分析能力的協(xié)同與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效之間可以起到部分中介作用，H3得到驗證。

（3）調(diào)節(jié)效應(yīng)假設(shè)檢驗：本研究繼續(xù)運用SPSS 24.0及PROCESS宏程序進行調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗。首先檢驗認(rèn)知距離在市場響應(yīng)能力和供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效之間的調(diào)節(jié)作用。根據(jù)表4的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果，低認(rèn)知距離下，市場響應(yīng)能力對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的直接效應(yīng)為0.852，95%CI為0.625，1.078。在高認(rèn)知距離下，市場響應(yīng)能力對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的直接效應(yīng)為0.988，95%CI為0.776，1.201，直接效應(yīng)差值為0.136。這表明認(rèn)知距離在市場響應(yīng)能力和供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效之間能夠起到正向調(diào)節(jié)作用，H4得到驗證。

根據(jù)表4被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果，低認(rèn)知距離下，市場響應(yīng)能力的中介效應(yīng)為0.089，95%CI為0.001，0.201，在高認(rèn)知距離下，市場響應(yīng)能力的中介效應(yīng)為0.381，95%CI為0.238，0.556，被調(diào)節(jié)的市場響應(yīng)能力的中介效應(yīng)為0.233，95%CI為0.110，0.385，不包含0。這表明認(rèn)知距離在大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和分析能力的協(xié)同、市場響應(yīng)能力與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效的關(guān)系中起到正向調(diào)節(jié)作用，H5得到驗證。

4" 研究結(jié)論與討論

本研究基于“資源-能力”理論、供應(yīng)鏈管理理論、協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新理論等，構(gòu)建了大數(shù)據(jù)應(yīng)用資源與能力的協(xié)同影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效理論模型。實證研究發(fā)現(xiàn)：（1）大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和大數(shù)據(jù)分析能力對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效均具有顯著的正向作用。（2）大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和分析能力的協(xié)同對供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效存在顯著的正向影響，驗證了大數(shù)據(jù)資源與能力的協(xié)同效應(yīng)。（3）市場響應(yīng)能力在大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和分析能力的協(xié)同影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新績效中能夠起到中介作用。（4）供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離的調(diào)節(jié)作用得到了檢驗，供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離的擴大有利于提升市場響應(yīng)能力中介效用的提升。

本研究對于明晰大數(shù)據(jù)應(yīng)用與供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新的關(guān)系具有良好的理論價值。首先，基于“資源-能力”理論的大數(shù)據(jù)應(yīng)用資源與能力協(xié)同的研究視角，彌補了以往僅從單一因素研究供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新的缺口。其次，將市場響應(yīng)能力與供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離納入到理論框架，豐富了大數(shù)據(jù)應(yīng)用影響供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新的中介機制和調(diào)節(jié)機制研究。

實踐中，研究結(jié)論對于企業(yè)開展供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新提出新的管理思路。首先，重視面向供應(yīng)鏈的大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和大數(shù)據(jù)分析能力建設(shè)。其次，關(guān)注大數(shù)據(jù)技術(shù)資源和分析能力的協(xié)同效應(yīng)。最后，提升和優(yōu)化供應(yīng)鏈合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)企業(yè)間認(rèn)知距離與建設(shè)企業(yè)的市場響應(yīng)能力。

參考文獻：

[1]" GUPTA M， GEORGE J F. Toward the development of a big data analytics capability[J]. Information ＆ Management， 2016，53（8）：1049-1064.

[2]" Yang C W， Huan Q Y， Li Z L， et al. Big data and cloud computing： innovation opportunities and challenges[J]. International Journal of Digital Earth， 2017，10（1）：13-53.

[3] 許芳，田萌，徐國虎. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響研究——供應(yīng)鏈協(xié)同的中介效應(yīng)與戰(zhàn)略匹配的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J]. 宏觀經(jīng)濟研究，2020，42（3）：101-119.

[4]" WAMBA S F， GUNASEKARAN A， AKTER S， et al. Big data analytics and firm performance： Effects of dynamic capabilities[J]. Journal of Business Research， 2017，70（1）：356-365.

[5]" KIRCA AH， JAYACHANDRAN S， BEARDEN W. A Meta-analytic market orientation： Review and assessment of its antecedents and impact on performance orientation[J]. Journal of Marketing， 2005，69（4）：24-41.

[6]" NOOTEBOOM B， VAN HAVERBEKE W， DUYSTERS G， et al. Optimal cognitive distance and absorptive capacity[J]. Research Policy， 2007，36（7）：1016-1034.

[7]" BHARADWAJ A， EL SAWY OA， PAVLOU PA， et al. Digital business strategy： Toward a next generation of insights[J]. MIS Quarterly， 2013，37（2）：471-482.

[8] 孟小峰，慈祥. 大數(shù)據(jù)管理：概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J]. 計算機研究與發(fā)展，2013，50（1）：146-169.

[9]" FREITAS IMB， MARQUES RA， SILVA EMDE. University-industry collaboration and innovation in emergent and mature industries in new industrialized countries[J]. Research Policy， 2013，42（2）：443-453.

[10] 任南，魯麗軍，何夢嬌. 大數(shù)據(jù)分析能力、協(xié)同創(chuàng)新能力與協(xié)同創(chuàng)新績效[J]. 中國科技論壇，2018，34（6）：59-66.

[11]" ADDO-TENKORANG R， HELO PT. Big data applications in operations/supply-chain management： A literature review[J]. Computers amp; Industrial Engineering， 2016，101（C）：528-543.

[12]" AKHTAR P， TSE YK， KHAN Z， et al. Data-driven and adaptive leadership contributing to sustainability： Global agri-food supply chains connected with emerging markets[J]. International Journal of Production Economics， 2016，181（11）：392-401.

[13]" NEWBERT S L. Value， rareness， competitive advantage， and performance： A conceptual-level empirical investigation of the resource-based view of the firm[J]. Strategic Management Journal， 2008，29（7）：745-768.

[14]" ASLAM H， BLOME C， ROSCOE S， et al. Dynamic supply chain capabilities： How market sensing， supply chain agility and adaptability affect supply chain ambidexterity[J]. International Journal of Operations amp; Production Management， 2018，38（12）：2266-2285.

[15]" WANG YC， KUNG L， BYRD TA. Big data analytics： Understanding its capabilities and potential benefits for healthcare organizations[J]. Technological Forecasting and Social Change， 2018，126（1）：3-13.

[16]" SALEHAN M， KIM DJ. Predicting the performance of online consumer reviews： A sentiment mining approach to big data analytics[J]. Decision Support Systems， 2016，81（1）：30-40.

[17] 蘇世偉，聶影. 技術(shù)創(chuàng)新的市場需求誘導(dǎo)效應(yīng)研究[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2007，31（6）：136-138.

[18]" HAN JK， KIM N， SRIVASTAVA RK. Market orientation and organizational performance： As innovation a missing link！[J]. Journal of Marketing， 1998，62（4）：30-45.

[19]" BOSCHMA R. Proximity and innovation： a critical assessment[J]. Regional Studies， 2005，39（1）：61-74.

[20]" CASSI L， PLUNKET A. Research collaboration in co-inventor networks： Combining closure， bridging and proximities[J]. Regional Studies， 2015，49（6）：936-954.

[21] 胡琴芳，李想，唐未兵. 供應(yīng)鏈企業(yè)間認(rèn)知距離與社會距離對合作創(chuàng)新績效的影響機制研究[J]. 經(jīng)濟經(jīng)緯，2019，36（3）：110

-117.

[22]" KIM G， SHIN B， KIM K， et al. IT Capabilities， process-oriented dynamic capabilities and firm financial performance[J]. Journal of the Association for Information Systems， 2011，12（7）：487-517.

[23]" KOHLI AK， B JAWORSKI. Market orientation： Antecedents and consequences[J]. Journal of Marketing， 1993，57（7）：53-70.

[24]" CRISTIAN GELDES， CHRISTIAN FELZENSZTEIN， et al. How does proximity affect interfirm marketing cooperation？ A study of an agribusiness cluster[J]. Journal of Business Research， 2015，68（2）：263-272.

[25] 李玲. 技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)間依賴、企業(yè)開放度對合作績效的影響[J]. 南開管理評論，2011，14（4）：16-24.

[26]" EDWARDS JR， CABLE DM. The value of value congruence[J]. Journal of Applied Psychology， 2009，94（3）：654-677.