初創(chuàng)企業(yè)的知識搜索對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別影響機(jī)制
——基于企業(yè)數(shù)字化能力的中介作用

陳云川，張曉敏，雷 軼

（南昌航空大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西南昌 330063）

0 引言

在以“云大物移智”等為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展背景下，通過數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)要素來尋求機(jī)會并獲取價值已成為企業(yè)適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然選擇［1］。數(shù)字經(jīng)濟(jì)開放共享、數(shù)據(jù)支撐和融合創(chuàng)新等特征對初創(chuàng)企業(yè)而言既是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇［2］，能否在復(fù)雜的數(shù)字環(huán)境中識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會是初創(chuàng)企業(yè)存活與發(fā)展的關(guān)鍵所在。我國初創(chuàng)企業(yè)數(shù)字化程度尚未得到充分發(fā)展，戴爾聯(lián)合IDC 發(fā)布的《2021 年中國小企業(yè)數(shù)字初始化指數(shù)2.0》的數(shù)據(jù)表明，我國初創(chuàng)企業(yè)的平均生存期僅為1.8 年［3］，提升初創(chuàng)企業(yè)的存活率成為推進(jìn)我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重中之重。

創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的本質(zhì)是創(chuàng)業(yè)者通過知識搜索、知識整合和知識運(yùn)用來提升對機(jī)會的洞察力。與成熟企業(yè)相比，在知識和資源方面受到限制的初創(chuàng)企業(yè)尤其需要采取知識搜索策略建立與外部主體間的鏈接，獲取所需知識。知識基礎(chǔ)理論認(rèn)為，知識是組織賴以生存的戰(zhàn)略性資源，獲取新知識意味著企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢［4］。初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)該利用知識搜索來把握瞬息萬變的前沿知識，從而形成發(fā)現(xiàn)和利用新興機(jī)遇的能力［5］，通過知識搜尋、整合與運(yùn)用，提高員工的知識儲備和技術(shù)水平，為市場提供特色產(chǎn)品，形成核心競爭力，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)的成長。知識搜索或許是影響初創(chuàng)企業(yè)識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會的關(guān)鍵因素，但現(xiàn)有研究者李柏洲等［6］主要聚焦于知識搜索對創(chuàng)新績效等結(jié)果變量的研究，基于企業(yè)數(shù)字化能力來探究知識搜索對初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的作用機(jī)理研究較為匱乏。

企業(yè)數(shù)字化能力已成為初創(chuàng)企業(yè)適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心競爭力，初創(chuàng)企業(yè)如何通過知識搜索能夠與外部網(wǎng)絡(luò)主體建立伙伴關(guān)系［7］，共享數(shù)字知識和資源的寬度和深度，在數(shù)字化競爭場創(chuàng)造自身數(shù)字化能力，已成為初創(chuàng)企業(yè)實(shí)踐者最為關(guān)注的焦點(diǎn)。與此同時，動態(tài)能力理論強(qiáng)調(diào)，初創(chuàng)企業(yè)通過靈活調(diào)整資源配置從而適應(yīng)環(huán)境變化，并根據(jù)新的環(huán)境要求重構(gòu)動態(tài)能力，有助于識別數(shù)字環(huán)境中蘊(yùn)藏的創(chuàng)業(yè)機(jī)會，建立、保持和增強(qiáng)競爭優(yōu)勢［8］。因此，企業(yè)的數(shù)字化能力或許受到知識搜索的影響，也可能對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別起到?jīng)Q定性作用，數(shù)字化能力或許是知識搜索與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的關(guān)鍵路徑。從理論上探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下知識搜索與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別作用機(jī)制，并為初創(chuàng)企業(yè)提升創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別能力提供借鑒，具有理論與實(shí)踐的雙重意義。具體而言，本研究嘗試探索回答以下3 個問題：（1）研究初創(chuàng)企業(yè)知識搜索的內(nèi)在條件是什么？（2）知識搜索的寬度與深度如何影響數(shù)字化能力和創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別？（3）企業(yè)數(shù)字化能力在知識搜索與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別間起到怎樣的中介橋梁作用？

1 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.1 文獻(xiàn)回顧

1.1.1 知識搜索

知識搜索是指在不確定的環(huán)境中尋求、獲取、整合和運(yùn)用內(nèi)部和外部知識以發(fā)現(xiàn)機(jī)會或解決問題的活動過程［9］。根據(jù)所尋求的知識與可用知識之間的距離，Rosenkopf 等［10］將知識搜索分為本地搜索和非本地搜索(也叫做遠(yuǎn)程搜索或跨界搜索)；Katila等［11］從在哪里搜索和如何搜索的角度提出了搜索寬度和搜索深度，其中搜索寬度是指內(nèi)部和外部知識搜索渠道的數(shù)量，反映了知識搜索的范圍，搜索深度是指從搜索渠道獲取知識的強(qiáng)度，反映了知識搜索的深入程度；Roper 等［12］根據(jù)外部知識的獲取程度和與外部知識主體的互動程度，將知識搜索分為互動搜索和非互動搜索。在對知識搜索影響因素的研究中，組織冗余資源、吸收能力和網(wǎng)絡(luò)嵌入度是影響知識搜索強(qiáng)度的主要因素［13］。在研究知識搜索的結(jié)果變量時，學(xué)者們主要是研究知識搜索對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響等。如蘇道明等［14］研究表明，知識搜索的廣度和深度與創(chuàng)新績效之間存在倒“U”型關(guān)系；董媛媛等［15］通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，技術(shù)和知識搜索分別對突破性創(chuàng)新績效和增量創(chuàng)新績效具有顯著的正向影響。

1.1.2 數(shù)字化能力

國內(nèi)外學(xué)者分別從資源基礎(chǔ)觀、知識管理以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)化等角度闡述了企業(yè)數(shù)字化能力的概念。秉持資源基礎(chǔ)觀的Annarelli 等［16］學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化能力是指企業(yè)通過部署整合各種數(shù)字資源和商業(yè)資源，對產(chǎn)業(yè)價值鏈進(jìn)行創(chuàng)新，從而獲取持續(xù)競爭優(yōu)勢的組織能力；從知識管理角度來看，數(shù)字化能力就是建設(shè)數(shù)據(jù)驅(qū)動、制止知識隱藏和促進(jìn)組織制度創(chuàng)新的動態(tài)能力［17］；基于數(shù)字產(chǎn)業(yè)化視角的觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字化能力是通過發(fā)揮產(chǎn)業(yè)鏈鏈長優(yōu)勢打造互為促進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)核心能力與數(shù)字化管理核心能力［18］。目前，學(xué)術(shù)界對于企業(yè)數(shù)字化能力作用機(jī)制的研究并不多，國外學(xué)者Abbate 等［19］主要聚焦于探究數(shù)字化背景下制造業(yè)企業(yè)制造能力與競爭力的提升問題，國內(nèi)學(xué)者易加斌等［20］主要是通過建立數(shù)字化評價指標(biāo)體系來評價企業(yè)創(chuàng)新能力和智造能力，探討數(shù)字化能力對于創(chuàng)新績效的作用，并實(shí)證數(shù)字化能力對于商業(yè)模式創(chuàng)新的作用。盡管數(shù)字化能力與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別關(guān)系的相關(guān)研究屈指可數(shù)，但郭海等［21］的研究表明，數(shù)字技術(shù)的關(guān)聯(lián)性和可編輯性對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別具有促進(jìn)作用。學(xué)者們從不同的角度詮釋了數(shù)字化能力這一概念，并明確指出企業(yè)數(shù)字化能力在推動創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別過程中所扮演的重要角色，然而已有研究成果對于數(shù)字化能力和創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別之間的內(nèi)在關(guān)系缺少系統(tǒng)性解答。在此背景下，本文以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為切入點(diǎn)，探討企業(yè)數(shù)字化能力與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別之間的相互作用機(jī)制，以期豐富相關(guān)理論研究，推動數(shù)字創(chuàng)業(yè)活動發(fā)展。

本文以創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的三階段模型——機(jī)會搜索、機(jī)會識別和機(jī)會評價為基礎(chǔ)［22］，并結(jié)合易加斌等［20］的研究，把企業(yè)數(shù)字化能力分為數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力以及數(shù)字運(yùn)營能力。數(shù)字感知能力通過洞察外部數(shù)字機(jī)會和搜索數(shù)字資源，數(shù)字協(xié)同能力通過內(nèi)部整合和外部協(xié)同實(shí)現(xiàn)資源共享、共建和共治以發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會，數(shù)字運(yùn)營能力通過運(yùn)用數(shù)字技術(shù)和資源評估發(fā)現(xiàn)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會并經(jīng)營和發(fā)展創(chuàng)業(yè)機(jī)會以達(dá)到企業(yè)創(chuàng)新。相比于成熟企業(yè)，初創(chuàng)企業(yè)更加靈活且易于變革，因此初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)業(yè)者具備更強(qiáng)的數(shù)字感知能力，能夠更加敏銳地發(fā)現(xiàn)機(jī)遇，并制定具有前瞻性的數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃，借助數(shù)字協(xié)同能力實(shí)現(xiàn)數(shù)字化信息和數(shù)據(jù)的推進(jìn)。通過建立資產(chǎn)共享和價值共創(chuàng)機(jī)制，利用數(shù)字化運(yùn)營能力更加廣泛和靈活地調(diào)配內(nèi)部數(shù)字資源，促進(jìn)數(shù)字化業(yè)務(wù)的發(fā)展，為傳統(tǒng)業(yè)務(wù)提供數(shù)字化賦能并改變其商業(yè)模式運(yùn)作的方式。

1.2 研究假設(shè)

1.2.1 知識搜索與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別

知識搜索描述的是企業(yè)搜索、獲取、整合與運(yùn)用內(nèi)外部知識從而有效識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會的活動過程，是一種組織學(xué)習(xí)方式與問題解決辦法［9］。知識搜索對初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別至關(guān)重要，一方面，拓寬范圍的知識搜索能夠確保初創(chuàng)企業(yè)從更多范圍攝入不同的異質(zhì)性和互補(bǔ)性知識資源，為企業(yè)提供更多的創(chuàng)意和想法，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。初創(chuàng)企業(yè)知識搜索的寬度范圍大致來源于供應(yīng)鏈、競合伙伴與科研機(jī)構(gòu)3 個渠道［23］，首先是從供應(yīng)商獲取原材料供應(yīng)信息，從用戶顧客身上識別產(chǎn)品或服務(wù)需求等信息，其次與行業(yè)競爭者競爭合作的過程中獲得市場變化趨勢等信息，最后與科研機(jī)構(gòu)協(xié)作共同攻堅產(chǎn)品核心技術(shù)。通過與此三方的知識交流，初創(chuàng)企業(yè)會獲得更廣闊的知識視野和掌握市場發(fā)展趨勢以推動對創(chuàng)業(yè)機(jī)會的識別。另一方面，深度挖掘的知識搜尋能夠促使初創(chuàng)企業(yè)團(tuán)隊對已有知識進(jìn)行反復(fù)高強(qiáng)度的探索，加強(qiáng)團(tuán)隊成員合作精神，有利于從特定的專業(yè)知識領(lǐng)域凝練出新的知識范式與規(guī)律，從而識別出新的創(chuàng)業(yè)機(jī)會［21］。在深度的知識搜索和獲取階段，初創(chuàng)企業(yè)通過在某特定技術(shù)領(lǐng)域提煉和升華蘊(yùn)藏的技術(shù)創(chuàng)新知識，逐步歸納獲取知識的內(nèi)在規(guī)律范式以及衍生價值，降低試錯成本，從而精準(zhǔn)識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會，促使創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新成果［24］；在深度的知識整合階段，針對知識整合過程中所遇到的問題，創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊能夠透過問題表面辨識出本質(zhì)與內(nèi)在規(guī)律，進(jìn)而從先驗(yàn)視角發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會并找到解決問題的辦法；在深度的知識利用階段，初創(chuàng)企業(yè)在與外部價值網(wǎng)絡(luò)成員建立合作默契與共同認(rèn)知的基礎(chǔ)之上，高效利用新知識、新資源以及開拓新市場為現(xiàn)有管理活動提供更多的解決辦法［25］，這些新知識為初創(chuàng)企業(yè)帶來了更多的創(chuàng)新機(jī)會集，從而促進(jìn)其創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

基于此，本文提出以下假設(shè)：

H1：知識搜索正向影響創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

H1a：知識搜索寬度正向影響創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

H1b：知識搜索深度正向影響創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

1.2.2 企業(yè)數(shù)字化能力與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別

區(qū)別于成熟企業(yè)批量化和大規(guī)模生產(chǎn)模式，初創(chuàng)企業(yè)要想壯大和發(fā)展就必須具備能適時準(zhǔn)確搜索、識別和評價創(chuàng)業(yè)機(jī)會的數(shù)字化能力。首先，數(shù)字感知能力能夠幫助初創(chuàng)企業(yè)迅速洞察市場變化，搜索轉(zhuǎn)瞬即逝的新興創(chuàng)業(yè)機(jī)會。面對外部數(shù)字環(huán)境的動蕩模糊性和復(fù)雜性，初創(chuàng)企業(yè)必須利用數(shù)字感知能力，洞察技術(shù)變革導(dǎo)向與產(chǎn)業(yè)政策變化方向，辨識行業(yè)競爭威脅和探索用戶消費(fèi)需求的變化趨勢，以確定契合發(fā)展定位的創(chuàng)業(yè)機(jī)會，促進(jìn)企業(yè)的成長與發(fā)展。其次，數(shù)字協(xié)同能力能夠幫助初創(chuàng)企業(yè)協(xié)同外部價值網(wǎng)絡(luò)主體和整合內(nèi)部數(shù)字資源，從而識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會。一方面，與外部關(guān)系的協(xié)同能力使初創(chuàng)企業(yè)接入外部網(wǎng)絡(luò)，通過與外部主體知識交互，收集、分享和利用多維數(shù)字資源，進(jìn)而促進(jìn)潛藏創(chuàng)業(yè)機(jī)會的識別。另一方面，內(nèi)部資源整合能力使企業(yè)對外部獲取的知識進(jìn)行轉(zhuǎn)化吸收或再創(chuàng)造，促進(jìn)新技術(shù)快速滲透，通過內(nèi)部成員對新知識技能的吸收與掌握，精準(zhǔn)挖掘新興創(chuàng)業(yè)機(jī)會［26］。最后，數(shù)字運(yùn)營能力能夠?qū)?shù)字感知能力搜索出的創(chuàng)業(yè)機(jī)會以及數(shù)字協(xié)同能力識別出的創(chuàng)業(yè)機(jī)會進(jìn)行評價，從而把這些機(jī)會變成可執(zhí)行方案。數(shù)字運(yùn)營能力一方面有利于降低資產(chǎn)專用性，減少資源結(jié)構(gòu)化過程，通過數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)杠桿效應(yīng)，使較少的資產(chǎn)投入實(shí)現(xiàn)較多的產(chǎn)出［27］，從而促進(jìn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會的轉(zhuǎn)化和利用。另一方面，數(shù)字運(yùn)營能力有利于較為成熟的經(jīng)驗(yàn)知識積淀并流程化，降低企業(yè)內(nèi)部活動的協(xié)調(diào)成本，進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會的利用［28］。

基于此，本文提出以下假設(shè)：

H2：數(shù)字化能力正向影響創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

H2a：數(shù)字感知能力正向影響創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

H2b：數(shù)字協(xié)同能力正向影響創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

H2c：數(shù)字運(yùn)營能力正向影響創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

1.2.3 知識搜索與企業(yè)數(shù)字化能力

初創(chuàng)企業(yè)采取知識搜索策略有助于重構(gòu)數(shù)字化能力，通過數(shù)字化能力快速調(diào)整組織資源，不斷更新原有能力，從而應(yīng)對市場的動態(tài)不確定性［29］。一方面，知識搜索寬度有助于數(shù)字化能力的形成、發(fā)展與提升。在開放式創(chuàng)新環(huán)境中，組織不能單一孤立地實(shí)施創(chuàng)業(yè)活動，必須與不同類型的外部網(wǎng)絡(luò)主體合作，擴(kuò)大知識交互提升自身數(shù)字感知能力從而實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新［30］；受到資源秉性限制的初創(chuàng)企業(yè)更加需要拓寬知識搜索范圍，通過與供給方、顧客、行業(yè)競爭者和科研機(jī)構(gòu)合作交流，獲取多方知識與資源，促進(jìn)新想法的產(chǎn)生和新技術(shù)的整合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)各種資源與能力的互補(bǔ)，從而提升組織的數(shù)字協(xié)同能力；通過廣泛的知識搜索行為，初創(chuàng)企業(yè)能夠利用數(shù)字技術(shù)不斷完善自身創(chuàng)業(yè)機(jī)會有效識別的評價體系，增強(qiáng)數(shù)字運(yùn)營能力。另一方面，知識搜索深度有利于增強(qiáng)初創(chuàng)企業(yè)數(shù)字化能力。單純擴(kuò)大知識搜索寬度并不能使企業(yè)數(shù)字化能力得到本質(zhì)上的提升，深入理解新知識使其與組織內(nèi)部知識融會貫通并于實(shí)際問題得以落實(shí)，才能從根本上增強(qiáng)數(shù)字化能力。初創(chuàng)企業(yè)通過對已有知識高強(qiáng)度反復(fù)挖掘，總結(jié)出特定專業(yè)領(lǐng)域的通用規(guī)律和范式，并將其應(yīng)用于新知識的探索，能夠增強(qiáng)自身在數(shù)字環(huán)境中的敏感性，從而提升數(shù)字感知能力［31］；對外部所獲新知識進(jìn)行深度數(shù)據(jù)分析與整合過程中，初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)字協(xié)同能力得以提升；初創(chuàng)企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)利用新知識和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，從而增強(qiáng)數(shù)字運(yùn)營能力。

基于此，本文提出以下假設(shè)：

H3：知識搜索正向影響數(shù)字化能力。

H3a：知識搜索寬度正向影響數(shù)字感知能力。

H3b：知識搜索寬度正向影響數(shù)字協(xié)同能力。

H3c：知識搜索寬度正向影響數(shù)字運(yùn)營能力。

H3d：知識搜索深度正向影響數(shù)字感知能力。

H3e：知識搜索深度正向影響數(shù)字協(xié)同能力。

H3f：知識搜索深度正向影響數(shù)字運(yùn)營能力。

1.2.4 企業(yè)數(shù)字化能力的中介作用

面對有限的內(nèi)部資源約束和不確定的外部環(huán)境威脅，除了以數(shù)字化能力驅(qū)動創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別，初創(chuàng)企業(yè)更加有必要全面地搜尋和獲得多方的知識與資源，推動更多的新思維、新思想的誕生，使資源與能力相得益彰，以增強(qiáng)組織數(shù)字化能力推動創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別以及可持續(xù)成長發(fā)展。首先，初創(chuàng)企業(yè)必須以開發(fā)組織內(nèi)部慣性、積累經(jīng)驗(yàn)為前提，通過知識搜索寬度和深度積累創(chuàng)新資源，為培育數(shù)字化能力創(chuàng)造基本條件。其次，動態(tài)能力理論認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下初創(chuàng)企業(yè)對創(chuàng)新及發(fā)展的要求與新型資源及整合方式相關(guān)聯(lián)，新知識和資源將使企業(yè)能夠更積極地分析機(jī)會和威脅［32］。通過與其他企業(yè)之間的交流合作以及鼓勵不斷協(xié)調(diào)、優(yōu)化資源分配和數(shù)字能力升級，初創(chuàng)企業(yè)能夠識別開發(fā)更多有價值的創(chuàng)業(yè)機(jī)會。最后，初創(chuàng)企業(yè)的創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)活動得益于數(shù)字技術(shù)的引入，其任何經(jīng)濟(jì)活動的價值和重要程度都是由與組織資源相對應(yīng)的組織能力決定的。在知識經(jīng)濟(jì)時代，企業(yè)之間競爭已經(jīng)從產(chǎn)品、服務(wù)等有形領(lǐng)域擴(kuò)展到了知識、技術(shù)和其他方面，而這些無形的資源正是企業(yè)獲得持續(xù)發(fā)展優(yōu)勢的源泉。初創(chuàng)企業(yè)必須將知識、技術(shù)等資源向數(shù)字化動態(tài)能力轉(zhuǎn)變，并將其應(yīng)用于新的創(chuàng)業(yè)活動并辨識新的創(chuàng)業(yè)機(jī)會。因此本文推測知識搜索是初創(chuàng)企業(yè)具備數(shù)字化能力和識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會的一個關(guān)鍵影響因素，并通過數(shù)字化能力對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別能力高低與效率產(chǎn)生影響。基于此，本文提出以下假設(shè)：

H4：初創(chuàng)企業(yè)知識搜索通過數(shù)字化能力的中介效應(yīng)影響創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

綜合上述理論分析與推演，本研究構(gòu)建的概念模型如圖1 所示。

圖1 概念模型

2 研究設(shè)計

2.1 樣本與數(shù)據(jù)

本研究采用問卷調(diào)查的方式向初創(chuàng)企業(yè)負(fù)責(zé)人收集數(shù)據(jù)，歷時3 個月。研究以Zahra 等［33］的研究為基礎(chǔ)，將初創(chuàng)企業(yè)定義為8 年內(nèi)成立的企業(yè)，因此選擇了中國創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)孵化器中8 年內(nèi)成立的初創(chuàng)企業(yè)。在正式研究之前，研究小組對江西的30 家初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)始人進(jìn)行了預(yù)調(diào)查，并根據(jù)預(yù)調(diào)查的結(jié)果對問卷進(jìn)行了適當(dāng)?shù)男薷暮驼{(diào)整，形成最終的問卷。在正式調(diào)研階段，通過企業(yè)主要聯(lián)系人的主要渠道，以問卷鏈接、郵件、實(shí)地調(diào)研、微信、問卷星平臺和企業(yè)郵件等形式發(fā)放問卷。在填寫問卷前，受訪者被告知研究的學(xué)術(shù)目的，并保證研究的保密性。經(jīng)過3 個月的調(diào)研，共發(fā)放問卷500 份，最終回收問卷297 份，回收率為59.4%；剔除回復(fù)時間短、填寫問題明顯的問卷，剩下251 份，有效問卷率為50.2%。根據(jù)郭潤平等［3］的研究，創(chuàng)始人的性別、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成立年限和企業(yè)所屬行業(yè)可能會對結(jié)果變量產(chǎn)生影響，因此在研究的理論模型中，將這4 個變量作為控制變量。有效樣本的基本特征信息見表1。

表1 有效樣本特征

2.2 變量測量

本研究的測量指標(biāo)是采用李克特的5 級量表來測量的，1 表示非常不符合，5 表示非常符合。其中：（1）知識搜索寬度以Danneels［34］開發(fā)的量表為主要參照對象，主要通過市場、各種會議、科研機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)等外部信息渠道獲取方式的多樣性進(jìn)行測量。知識搜索深度以Li 等［35］等量表為參照，主要測量知識搜索方式、問題可能性、深層信息以及最優(yōu)解決方案深入程度，各4 個題項。（2）數(shù)字化能力由數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力與數(shù)字運(yùn)營能力構(gòu)成，主要借鑒易加斌［20］等人編制的量表，3 個維度每個維度各5 個題項。（3）創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別參照孫永波等［36］人和Ozgen 等［37］人編制的量表，共3 個題項，測量了企業(yè)識別、開發(fā)和利用創(chuàng)業(yè)機(jī)會的能力。各變量的測度指標(biāo)如表2 所示。

表2 變量測度與指標(biāo)結(jié)果

3 實(shí)證分析與結(jié)果

3.1 信度效度檢驗(yàn)

本研究采用SPSS 26.0 和Amos 28.0 軟件對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信度效度檢驗(yàn)，結(jié)果如表2 所示，模型中各潛變量的Cronbach'sα系數(shù)均在0.7 以上，且組合信度CR 值均在0.8 以上。因此，量表信度良好，具有較好的內(nèi)部一致性。本研究中使用的量表均由國內(nèi)外學(xué)者開發(fā)，并根據(jù)研究內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)修改，因此量表本身具有良好的內(nèi)容效度。KMO 指數(shù)為0.890，Bartlett 的近似卡方為1 352.851，顯著性為P＜0.001。在進(jìn)行收斂效度測試之前，通過題項因子分析，發(fā)現(xiàn)各分量表的載荷均大于0.6，AVE 大于0.5，量表收斂效度基本通過檢驗(yàn)。

3.2 共同方法偏差檢驗(yàn)

鑒于在識別知識搜索、數(shù)字能力和創(chuàng)業(yè)機(jī)會方面可能存在共同的方法偏差問題，對這3 個構(gòu)念的數(shù)據(jù)進(jìn)行了Harman 單因素檢驗(yàn)。通過對所有題項進(jìn)行因子分析，分析結(jié)果顯示，主成分分析得出的6 個共同因子解釋了總方差的74.245%，共同因子1解釋的總方差為31.985%，說明本研究不存在嚴(yán)重的共同方法偏差問題。

3.3 描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

為了便于統(tǒng)計分析，對各潛在變量的各題項求均值，通過SPSS 26.0 對各變量進(jìn)行描述統(tǒng)計與雙變量相關(guān)分析，所得具體結(jié)果如表3 所示，從表中可以發(fā)現(xiàn)，知識搜索、數(shù)字化能力和創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別間存在顯著相關(guān)性。

表3 變量描述性統(tǒng)計和相關(guān)系數(shù)結(jié)果

3.4 假設(shè)檢驗(yàn)

本研究通過層級回歸分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，并得出了如表4 所顯示的回歸模型，對其進(jìn)行具體分析：（1）M1為創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的控制變量的回歸模型，M2為創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的知識搜索寬度和知識搜索深度的加成回歸模型。從M2可以看出，知識搜索寬度和知識搜索深度對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的影響顯著為正。因此，假設(shè)H1a和H1b成立。（2）M3是數(shù)字化能力的3 個維度與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的加成回歸模型，結(jié)果表明，數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力和數(shù)字運(yùn)營能力對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別均有顯著的正向影響，假設(shè)H2a、H2b和H2c成立，假設(shè)H2a、H2b和H2c成立。（3）M5為控制變量對數(shù)字化能力的回歸模型，M6、M7、M8為知識搜索寬度和知識搜索深度對數(shù)字化能力3個維度的回歸模型。結(jié)果顯示，知識搜索寬度和深度對數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力和數(shù)字運(yùn)營能力均有顯著的正效應(yīng)，假設(shè)H3得到驗(yàn)證。（4）M4是由控制變量、知識搜索的2 個維度、數(shù)字化能力的3 個維度和創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別組成的全回歸模型，用來檢驗(yàn)數(shù)字化能力的中介作用。與M2相比，加入中介變量后，數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力和數(shù)字運(yùn)營能力對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別有顯著的正向效應(yīng)，知識搜索的寬度和深度對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別仍有顯著影響，但系數(shù)和顯著性都有所減弱，說明企業(yè)數(shù)字化能力在知識搜索和創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的關(guān)系中起到部分中介作用，假設(shè)H4成立。

表4 層級線性回歸分析結(jié)果

為進(jìn)一步檢驗(yàn)中介效應(yīng)值的大小，本文運(yùn)用Process 插件的Bootstrap 法來估計數(shù)字化能力各維度的間接效應(yīng)值。Bootstrap 抽樣值選擇2 000，置信區(qū)間設(shè)定95%，分析結(jié)果見表5。在知識搜索寬度、數(shù)字感知能力/數(shù)字協(xié)同能力/數(shù)字運(yùn)營能力、創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別路徑中，數(shù)字感知能力效應(yīng)值為0.096，置信區(qū)間［0.032，0.107］，不包含0，中介效應(yīng)顯著；數(shù)字協(xié)同能力效應(yīng)值為0.231，置信區(qū)間［0.087，0.398］，不包含0，中介效應(yīng)顯著；數(shù)字感知能力效應(yīng)值為0.136，置信區(qū)間［0.043，0.243］，不包含0，中介效應(yīng)顯著；從間接效應(yīng)差異C1（-0.135）、C2（-0.040）和C3（0.095）可知，數(shù)字協(xié)同能力中介作用最強(qiáng)，數(shù)字運(yùn)營能力其次，數(shù)字感知能力最弱。同樣，在知識搜索深度、數(shù)字感知能力/數(shù)字協(xié)同能力/數(shù)字運(yùn)營能力、創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別路徑中，數(shù)字感知能力效應(yīng)值為0.103，置信區(qū)間［0.131，0.130］，不包含0，中介效應(yīng)顯著；數(shù)字協(xié)同能力效應(yīng)值為0.270，置信區(qū)間［0.132，0.432］，不包含0，中介效應(yīng)顯著；數(shù)字感知能力效應(yīng)值為0.170，置信區(qū)間［0.048，0.298］，不包含0，中介效應(yīng)顯著；從間接效應(yīng)差異C1（-0.167）、C2（-0.067）和C3（0.100）可知，數(shù)字協(xié)同能力中介作用最強(qiáng)，數(shù)字運(yùn)營能力其次，數(shù)字感知能力最弱。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字協(xié)同能力在知識搜索對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別間的中介作用最強(qiáng)，假設(shè)H4得到支持。

表5 中介效應(yīng)的Bootstrap 檢驗(yàn)

4 研究結(jié)論與展望

4.1 研究結(jié)論

本研究立足于以往學(xué)者對初創(chuàng)企業(yè)的研究，基于知識基礎(chǔ)理論和動態(tài)能力理論，實(shí)證檢驗(yàn)了初創(chuàng)企業(yè)知識搜索寬度與深度對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的影響，以及分析了企業(yè)數(shù)字化能力的中介作用得出以下主要結(jié)論：

第一，知識搜索對數(shù)字化能力與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別具有顯著正向影響。知識搜索2 個子維度知識搜索寬度和知識搜索深度分別對企業(yè)數(shù)字化能力3 個子維度數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力和數(shù)字運(yùn)營能力與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別具有顯著正效應(yīng)，且在大部分情況下知識搜索深度的促進(jìn)作用更加顯著。該結(jié)論進(jìn)一步驗(yàn)證了王慶金等［38］人的研究觀點(diǎn)，表明初創(chuàng)企業(yè)通過拓寬知識搜索范圍，與供應(yīng)商、顧客、行業(yè)競爭者以及科研機(jī)構(gòu)的廣泛合作與知識交流所獲取的異質(zhì)性資源，能夠促進(jìn)企業(yè)數(shù)字化能力的培育與提升，積極促進(jìn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。除了拓展知識來源渠道外，知識搜索深度也能促進(jìn)初創(chuàng)企業(yè)深化對知識束的認(rèn)知與理解，在思想碰撞中激發(fā)更多的創(chuàng)新靈感，識別潛藏的創(chuàng)業(yè)機(jī)會，同時增強(qiáng)企業(yè)數(shù)字化能力。

第二，初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)字化能力顯著促進(jìn)其創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力和數(shù)字運(yùn)營能力對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別均具有顯著正向影響，其中，數(shù)字協(xié)同能力影響最顯著，其次是數(shù)字運(yùn)營能力，最后是數(shù)字感知能力，這有效解釋了創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的內(nèi)在機(jī)制。市場、行業(yè)和創(chuàng)業(yè)者是3 個成功識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會的關(guān)鍵構(gòu)成要素，創(chuàng)業(yè)者一方面需要具備堅忍不拔的特質(zhì)，另一方面需要根據(jù)市場和行業(yè)環(huán)境的變化而改變發(fā)展路徑，利用數(shù)字感知能力洞察外部創(chuàng)業(yè)機(jī)會是創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的初步篩選階段，更重要的是需要利用數(shù)字協(xié)同能力協(xié)同外部網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和整合內(nèi)部資源以及利用數(shù)字運(yùn)營能力對潛在機(jī)會可行性進(jìn)行評價與測評，從而成功識別可落地的創(chuàng)業(yè)機(jī)會。

第三，初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力和數(shù)字運(yùn)營能力分別在知識搜索的兩個維度與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的關(guān)系中起部分中介的作用，呈現(xiàn)出知識搜索→數(shù)字化能力→創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的路徑機(jī)制，其中數(shù)字協(xié)同能力的中介作用最強(qiáng)。即初創(chuàng)企業(yè)數(shù)字化能力在知識搜索和創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別之間起傳導(dǎo)作用，知識搜索所積累的新知識與資源是培育數(shù)字化能力的基礎(chǔ)，知識搜索通過培育和提升企業(yè)數(shù)字化能力進(jìn)而促進(jìn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。這表明，初創(chuàng)企業(yè)借助企業(yè)數(shù)字化能力能夠?qū)⒅R搜索中獲得的管理知識和經(jīng)驗(yàn)加以融合和吸納，優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部認(rèn)知結(jié)構(gòu)并激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)靈感，從而促進(jìn)創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

4.2 理論意義

第一，基于知識基礎(chǔ)觀視角揭示了創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的本質(zhì)特征，將知識管理理論引入創(chuàng)業(yè)機(jī)會領(lǐng)域，并從知識搜索寬度和深度視角研究創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的內(nèi)在作用機(jī)理，為創(chuàng)業(yè)管理研究打開了新思路，豐富了創(chuàng)業(yè)機(jī)會理論。

第二，基于創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別三階段模型［22］，完善了初創(chuàng)企業(yè)數(shù)字化能力的定義、內(nèi)涵及維度劃分研究，通過數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力和數(shù)字運(yùn)營能力3 個方面驗(yàn)證了企業(yè)數(shù)字化能力對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的內(nèi)在作用機(jī)制，豐富了動態(tài)能力理論以及創(chuàng)業(yè)機(jī)會驅(qū)動因素研究。

第三，將知識搜索、數(shù)字化能力與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別納入同一概念模型，打開了初創(chuàng)企業(yè)知識搜索對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別作用路徑的“黑箱”，揭示了數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力和數(shù)字運(yùn)營能力的中介效應(yīng)作用，有助于數(shù)字化情景下知識管理理論與動態(tài)能力理論的融合研究，也有助于指導(dǎo)初創(chuàng)企業(yè)在創(chuàng)業(yè)實(shí)踐過程中建立“知識搜索-數(shù)字化能力-創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別”的匹配組合。

4.3 實(shí)踐啟示

第一，初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)主動采用知識搜索策略進(jìn)行創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別，并重視其實(shí)際應(yīng)用。初創(chuàng)企業(yè)運(yùn)用知識搜尋策略可以獲得大量具有潛在商業(yè)價值的新知識，但同時也可能面臨著巨大風(fēng)險。初創(chuàng)企業(yè)運(yùn)用知識搜索策略既有助于獲得新知識和新資源，也有助于培養(yǎng)組織能力和構(gòu)建競爭優(yōu)勢。例如，平臺型科技初創(chuàng)企業(yè)拼多多通過拓寬知識搜索范圍擴(kuò)平臺張市場并吸收人力、資金等資源，利用微信等社交軟件的“拼團(tuán)游戲”迅速吸引用戶流量，同時降低門檻吸引大量商家入駐平臺，創(chuàng)造大量創(chuàng)業(yè)機(jī)會。與此同時，通過深度學(xué)習(xí)和創(chuàng)新商業(yè)模式，不斷積累和提升企業(yè)數(shù)字化能力，協(xié)調(diào)各方利益相關(guān)主體共同創(chuàng)造商業(yè)價值［39］。因此，初創(chuàng)企業(yè)要樹立知識基礎(chǔ)觀和開放式創(chuàng)新理念，與供應(yīng)商、行業(yè)競爭者、消費(fèi)者、科研機(jī)構(gòu)等利益相關(guān)者構(gòu)建互利共贏關(guān)系，同時也要將所獲取的新知識內(nèi)化于組織中的每一位成員，加深對新知識的理解與利用，識別有價值的創(chuàng)業(yè)機(jī)會，從而實(shí)現(xiàn)競爭優(yōu)勢。

第二，在動態(tài)復(fù)雜的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)該重視數(shù)字化能力的培育，大力提升驅(qū)動創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力和數(shù)字運(yùn)營能力。例如，阿里巴巴集團(tuán)在創(chuàng)業(yè)初期利用敏銳的數(shù)字感知能力識別機(jī)會，從數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新兩個方面創(chuàng)建電商、物流、第三方支付等數(shù)字運(yùn)營平臺，從而取得競爭優(yōu)勢并創(chuàng)業(yè)成功［40］；成都超源視覺科技有限公司以人工智能視覺高新技術(shù)為核心競爭力，運(yùn)用數(shù)字協(xié)同能力與萬隆輪胎、瀘州老窖等知名企業(yè)達(dá)成合作，實(shí)現(xiàn)數(shù)字資源共享［41］；珠海必要科技有限公司通過對產(chǎn)品在線全周期監(jiān)督與管理，推出產(chǎn)品生命力管理系統(tǒng)，連接主體并獲取平臺用戶，使創(chuàng)業(yè)機(jī)會實(shí)現(xiàn)商業(yè)價值［42］。因此，初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)利用數(shù)字感知能力洞察技術(shù)變革導(dǎo)向與產(chǎn)業(yè)政策變化方向，辨識行業(yè)競爭威脅和發(fā)現(xiàn)用戶消費(fèi)需求趨勢變化，從而初步甄選與定位相契合的創(chuàng)業(yè)機(jī)會；利用數(shù)字協(xié)同能力首先與外部主體知識交互，收集、分享和利用多維數(shù)字資源，其次內(nèi)部成員對外部獲取的知識進(jìn)行轉(zhuǎn)化吸收或再創(chuàng)造，促進(jìn)新技術(shù)快速滲透，進(jìn)一步識別創(chuàng)業(yè)機(jī)會；利用數(shù)字運(yùn)營能力將各種創(chuàng)業(yè)機(jī)會轉(zhuǎn)化為實(shí)際方案和商業(yè)價值。

第三，初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)該發(fā)揮數(shù)字化能力在知識搜索與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別之間的傳導(dǎo)作用，以互聯(lián)網(wǎng)思維為視角，從“人-物”交互角度出發(fā)，明晰數(shù)字化能力對創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別方法的影響機(jī)理。例如梧桐鏈區(qū)塊鏈平臺一方面利用知識搜索打造開放生態(tài)鏈，成立企業(yè)、機(jī)構(gòu)的區(qū)塊鏈應(yīng)用場景聯(lián)盟，通過對外部新知識搜索、吸收、整合和創(chuàng)造以識別更多創(chuàng)業(yè)機(jī)會和提升企業(yè)數(shù)字化能力。另一方面運(yùn)用數(shù)字核心技術(shù)（密碼算法、智能合約引擎）感知、協(xié)同和運(yùn)營數(shù)字資源和機(jī)會集，強(qiáng)大的數(shù)字能力使企業(yè)與企業(yè)之間實(shí)現(xiàn)流程自動化，助推了我國數(shù)字貨幣和區(qū)塊鏈技術(shù)的高速發(fā)展。因此，在創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別過程中初創(chuàng)企業(yè)需要對企業(yè)異質(zhì)性知識進(jìn)行知識搜索，并分別從知識溯源和整合利用等階段提升企業(yè)數(shù)字感知能力、數(shù)字協(xié)同能力以及數(shù)字運(yùn)營能力等，以此為基礎(chǔ)由數(shù)字技術(shù)賦能數(shù)字化能力推動創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別。

4.4 研究局限與展望

首先，本文選取成立年限為8 年內(nèi)的初創(chuàng)企業(yè)為調(diào)研對象，未來研究可采取成熟企業(yè)的數(shù)據(jù)來探索知識搜索、數(shù)字化能力和創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別間的作用機(jī)理，對比分析以發(fā)現(xiàn)差異化的作用規(guī)律；其次，本文僅探討了數(shù)字化能力對知識搜索與創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別間的中介作用，影響知識搜索和創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別的影響因素還有很多，未來可依據(jù)其他理論視角加入其他調(diào)節(jié)變量納入本文的理論模型當(dāng)中，如創(chuàng)業(yè)自我效能感、網(wǎng)絡(luò)嵌入和技術(shù)動態(tài)性等；最后，本文采用橫截面數(shù)據(jù)來驗(yàn)證變量間的理論關(guān)系，未來研究可采用追蹤調(diào)研的研究方法對企業(yè)進(jìn)行追蹤調(diào)查以探索知識搜索、數(shù)字化能力和創(chuàng)業(yè)機(jī)會識別間關(guān)系的動態(tài)演化規(guī)律。