數字技術驅動下的企業開放式創新路徑研究
——基于fsQCA 方法的組態效應分析

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)

1 研究背景

《2021 埃森哲中國企業數字轉型指數研究報告》中指出中國企業數字轉型指數平均得分由2018 年的37 分上升至54 分，從整體上來看，我國企業數字化水平不斷攀升。在“工業4.0”時代背景下，以大數據、人工智能和深度學習為代表的新一代數字技術深度融合企業管理和創新過程，逐步顛覆了傳統的企業管理流程和創新模式［1］。數字技術的強鏈接性和收斂性顛覆了傳統的產業形態，突破了地理鄰近性依賴度較高的傳統產業集群模式，逐步向虛擬網絡集聚方向演化，模糊了產業邊界；自生長性重構了企業創新過程［2］，縮短了創新周期的同時提升迭代速度；可重新編程性加快了信息和知識的流動速度，增強了企業自我更新和與利益相關者交換資源的即時性［1,3］。數字技術的量子躍遷和數字經濟的飛速發展逐步搭建起我國經濟發展新引擎的同時也給傳統產業帶來了賦能需求和“破繭重生”的痛苦［4］，“數據孤島”、索洛悖論和路徑依賴等問題也是企業數字賦能過程中的巨大阻礙。戚聿東等［5］通過文本挖掘發現數字技術的引進有利于促進企業商業模式創新的同時增加了管理費用率，從整體上看數字化對企業績效沒有顯著影響。陳歡等［6］通過對江蘇省地級市數據的實證分析結果顯示索洛悖論在中國是存在的。具體而言，面對數字賦能，許多行業都出現了數字化的標桿企業，例如德恩精工、美的和華為等企業的數字賦能成功經驗等?；跀底旨夹g的弱邊界性、開放性、即時性和強互動性等特性，開展基于數字技術驅動的開放式創新是企業發展的必經之路［4］。數字賦能企業開放式創新是一個系統性的企業自我變革過程，是以新一代數字技術如為賦能手段，由內而外引發全方位變革，顛覆企業創新流程、行為邏輯和生態網絡，重塑企業競爭優勢和價值網絡地位［7］。顯然，在數字賦能過程中，隨著企業數字化程度的不斷深入，僅憑數字技術是無法推動開放式創新的可持續發展的，研究發現，知識產權管理、互補性資產、企業領導力等企業自身能力和資源條件與制度邏輯差異等外部政策因素相互作用共同影響企業開放式創新績效。企業數字賦能等多重前因如何影響開放式創新績效？影響路徑如何？這是本文想要回答的兩個理論問題。

首先，現有文獻研究方法多為案例研究和凈效應相關分析研究，較少考慮數字賦能的復雜影響路徑和非對稱因果關系。例如，陽銀娟等［8］認為數字技術從運營數字化、構建數字創新生態系統和數字化企業文化三方面幫助企業重塑創新優勢；張振剛等［9］認為數據賦能通過連接能力、智能能力和分析能力提升企業績效；黃節根等［10］利用滬深A 股上市公司數據的實證結果表明數字化水平對企業創新績效有正向作用；池毛毛等［11］認為數字化轉型有利于提升新產品開發績效。魏琪瑛［12］通過研究2001—2016 年美、英、中等13 個國家的面板數據發現，信息與通信技術（ICT）投資對經濟增長的貢獻程度大于實物投資和人力資本投資，發展中國家例如中國，利用ICT 投資的數字紅利不斷縮小與發達國家的“數字鴻溝”，索洛悖論（又稱“生產率悖論”）在中國不存在或已擺脫。

其次，現有文獻得出的結論存在許多矛盾。上述文獻均認為數字技術有利于提升企業創新績效，然而，許多學者持相反的觀點。Solow［13］認為“You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.”即企業在數字賦能方面投資遞增與生產率遞減同時存在。Carr［14］認為資源的戰略性和重要性關鍵在于它的稀缺性而不是普遍性，而數字技術的快速發展，讓數字賦能遍布各行各業，數字基礎設施建設的普遍性和商品化已使其不再提供競爭優勢［15］。Srivastava［16］通過引入諾斯的新制度經濟學、哈耶克的心智模型和班杜拉對學習的解釋，通過構建認知路徑依賴模型對137 個國家的數據進行分析，研究結論表明信息技術（IT）機構在IT 投資和創新生產率之間起中介作用。

另一方面，企業開放式創新過程也受到其他因素影響，企業所處行業、地區及企業自身的異質性和制度邏輯的復雜性也要求企業更加關注自身發展的可持續性，在標桿企業數字賦能創新績效經驗的基礎上進行邏輯改良和價值融合，更有利于提升開放式創新績效；數字賦能的即時性和強鏈接性并不能幫助企業在開放式創新價值網絡中樹立企業領導力甚至過度的連接和觸發會弱化企業邊界性，造成收益和產權分配不明，知識產權管理和企業領導力在一定程度上彌補了這一不足，知識產權管理樹立了企業知識和技術的專屬性［17］，強化了組織的邊界，增強了企業合作行為規范，提高了開放式創新的收益分配合理性；企業領導力在開放式創新生態系統中通過對其他參與主體的主導和影響，強化價值網絡集聚度，對開放式創新的可持續發展有重要作用；互補性資產也在多維度為創新成果商業化提供基礎保障，對開放式創新績效產生重要影響。

本文認為，針對數字賦能企業開放式創新的作用路徑和賦能非開放式創新的作用路徑的研究可以幫助企業在實施數字賦能行為過程中更好地進行風險控制，推動企業賦能過程的平穩開展，降低內外部賦能阻力，促進企業成長和可持續發展。本文基于來自210 家不同行業企業的一手和二手資料，應用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）并結合制度理論，分析了數字賦能對創新績效的影響機理和作用路徑，希望能為企業創新管理提供有益的參考。

2 文獻回顧與整合

關于企業開放式創新績效影響因素的研究，本文在眾多學者研究的基礎上，梳理了以下6 個方面：

（1）數字賦能對開放式創新績效的影響。張明超等［18］認為數字化賦能主體為員工和顧客，數字化能力由分析能力、連接能力和智力能力構成，數字化賦能通過對員工和顧客進行賦能，提升了員工能力，授予顧客權力，增強賦能主體的數字化能力從而幫助企業滿足需求者的個性化需求，促進大規模定制技術創新?？娗吣械龋?9］認為服務型平臺的數字賦能方式遵循“協同賦能—生態賦能—場景賦能”的邏輯規律。賦能為企業帶來諸多利好的同時也隨之帶來了許多風險和挑戰。周青等［20］認為從宏觀視角看，數字化裝備水平與區域創新績效呈倒“U”型關系，過度的數字化裝備水平增加了資源冗余度和資源成本，減少了創新績效貢獻度。黃節根等［10］通過對不同行業企業數字化水平的分析認為數字化水平對企業績效的影響受行業差異影響較大，數字化水平的提升速度過快時，提升數字化水平的編輯成本會隨之上升。戚聿東等［5］認為企業作為一個平穩運行的系統，引入數字技術，數字技術的特性會增加系統不確定性，從而使系統緩沖成本和適應成本增加。蔡莉等［21］從創業視角認為數字技術的開放性加大了信息不對稱度，平臺企業的資源獲取寬度和深度遠大于創業企業，同時也威脅了組織合法性和知識產權保護，容易導致道德風險。上述風險和挑戰也直接導致了許多企業面對數字賦能舉棋不定，很多中小企業的數字化進程僅僅停留在買設備、買機器人的階段［22］，管理者對數字賦能的認識十分淺顯和機械化。本文認為數字賦能是指企業以“工業4.0”背景下新一代數字技術為手段，重構企業基礎數字設施，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，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。賦能是一個可持續的系統化過程，風險與收益并存，企業的賦能過程也伴隨著賦能風險和挑戰，組織應充分發揮組織學習能力，感知數字化浪潮的機會與威脅，制定與自身發展階段相符的數字賦能戰略，規避數字化轉型陷阱，防止陷入索洛悖論，提升組織韌性和組織適應性。

（2）互補性資產對開放式創新績效的影響。1986 年，Teece［23］率先提出互補性資產的概念，他認為，與企業核心資產不同，互補性資產是指在創新成果實現商業價值過程中所必需的生產、營銷、售后服務、供應鏈等輔助資產。開放式創新理論認為互補性資產是企業進行創新行為的重要支撐［24］，企業可以利用創新生態系統中其他主體的輔助技術補充和優化企業自身資源配置，充分發揮企業在價值鏈網絡中的引領示范作用［25］。彭新敏等［26］則從互補性資產和企業核心技術能力的角度指出，互補性資產通過緩沖機制、管道機制和棱鏡機制分別在后發企業初創期、轉型期和超越期動態提升企業核心技術能力；歐陽桃花等［27］通過對軟件企業的案例研究發現科學協調和分配新技術和商業化所需要的互補性資產之間的關系是進行成功的技術變革的關鍵因素，互補性資產有利于技術變革跨越“死亡之谷”實現商業價值；林志杰等［28］從數據角度出發，結合互補性資產理論認為，數據作為新型生產要素通過與其他傳統生產要素結合，幫助企業獲取、使用互補性資產，提升互補性資產生成效率，推動數字經濟創新。

（3）企業領導力對開放式創新績效的影響。隨著開放式創新網絡生態系統的發展和虛擬產業集聚現象的涌現，產品同質化、工藝和技術標準化與企業合作網絡的協調演化使得企業在開放式創新生態系統中的非對稱關系愈發明顯，催生了許多平臺企業、領導-追隨型企業，市場競爭方式悄然向網絡競爭轉變，開放式創新生態系統在基于傳統合作網絡資源交換、信息流動和能力互補的合作基礎上建構了企業領導力的重要影響機制［29］。越來越多學者認識到創新網絡生態系統中核心企業往往掌握著大量優質資源，企業領導力也逐漸成為研究的重點。梳理文獻不難發現，宏觀上學者大致把企業領導力劃分為3 類：平臺領導力、核心企業領導力和企業間領導力［30］。眾多學者也從不同視角對企業領導力進行了深入探究。譚紅軍［31］從大數據在企業管理運營領域的應用角度，認為大數據時代的企業領導力主要有數據挖掘力、數據決策力、資源整合力、員工激勵力和風險把控力等五要素組成。楊從杰等［32］認為企業轉型情境下成長期企業轉型組織領導力由戰略能力、人才能力、組織能力、把握能力和學習能力五力協同發揮作用。吳昀橋等［29］通過案例研究方式從網絡建構視角下探究了核心企業通過建立正式權威，樹立技術、平臺和制度層面的領導力，同時動態網絡權力配置有效協調和維系了創新生態系統。謝永平等［33］人認為影響技術創新網絡核心企業領導力的主要因素是知識資源、網絡能力、網絡結構和領導者特質，核心企業領導力在創新網絡中具有協調資源、知識共享、網絡優化和提升創新績效的重要作用。

（4）知識產權管理對開放式創新績效的影響。數字技術的即時性和強鏈接性模糊了企業邊界，拓展了企業獲取信息、資源和知識的渠道，同時合作網絡和創新網絡中核心企業的網絡權力和領導力在數字技術的賦能下愈發凸顯，引發了中小企業對大企業的單邊路徑依賴性問題［29］。在開放式創新情境下，知識產權管理的表現形式更具多樣化。知識產權管理一方面在保護創新成果，另一方面，在開放式環境下，知識產權管理更多地關注知識流動、技術轉移和第三方中介機構優化資源配置，降低創新網絡中的資源冗余度，加強跨界融合，增強開放式創新生態系統的競爭力［34］。李西良［35］結合《企業知識產權管理規范》和項目管理領域的成熟度模型構建了企業知識產權管理體系成熟度IP-3M 模型。從企業管理的角度出發，知識產權管理是指企業為了贏得競爭優勢，規范知識產權工作，充分利用知識產權制度，而進行的知識產權開發、知識產權運營和知識產權保護等一系列活動［36］。楊武［37］認為知識產權管理是幫助企業融合自主創新和開放式創新的關鍵。王黎螢等［38］通過對科技型中小企業專利合作數據分析，從網絡特征差異視角分析了專利合作網絡正向對企業創新績效有正向影響，企業可以通過優化專利合作行為的方式重塑專利合作網絡從而提升創新績效。

（5）制度邏輯差異對開放式創新績效的影響。生態系統參與主體非對稱關系的演變和企業領導力的轉變可能存在制度及背景的沖突，引發合法性、小企業單邊依賴性和大企業轉嫁內部成本等問題［39］。制度邏輯是指能夠塑造行為主體認知和行為的正式制度（如法律法規等）和非正式制度（如文化背景、價值觀念等）。制度變遷理論的代表人North［40］認為在信息不對稱的市場下有效率的產權結構可以降低市場中的不確定性，降低交易費用，促進技術進步，提高市場效率；組織社會學的代表人Scott［41］認為制度環境與技術環境存在明顯區別，制度環境是制度性部門以詳盡的規則和資格要求為特征的，如果個體組織想從環境中獲得支持和合法性，就必須遵守這些規則和要求，對于制度邏輯理論我國許多學者也從不同角度發表了自己的觀點。涂智蘋等［42］基于中國轉型經濟背景下，分析了制度邏輯和企業轉型升級響應行為之間的關系；李宏貴等［43］從新創企業的角度出發分析了技術邏輯和制度邏輯在新創企業不同發展階段發揮的不同作用，其中在新創企業創建階段和成長階段企業創新績效主要由技術邏輯產生，在生存階段企業創新績效主要由制度邏輯產生；李宏貴等［44］則認為制度邏輯差異對企業的技術創新行為存在二元性，既有促進性也有抑制性，構建了制度邏輯差異下企業創新合法性模型。Wyrwich等［45］人認為在前社會主義德意志民主共和國受到高度秘密警察監視的創始人不太可能參與公司間的研發合作。創新績效影響機理模型如圖1 所示。

圖1 創新績效影響機理模型

3 研究設計

3.1 研究方法

模糊定性比較分析方法（fsQCA）區別于其他傳統實證計量分析方法，模糊定性比較分析方法更加側重于對復雜因果關系組合的分析。本文選擇fsQCA方法研究數字賦能開放式創新的路徑和機理，原因主要有以下幾點：

第一，因果關系的復雜性。數字賦能企業開放式創新績效是一個復雜的系統性過程，是多重前因要素并發的結果，fsQCA 方法相較于其他方法在處理這類問題上具有優勢；

第二，因果路徑的非對稱性。數字賦能企業開放式創新過程中，不同前因要素對開放式創新績效的影響深度和廣度存在差別，fsQCA 方法適合解決因果路徑的非對稱性問題；

第三，路徑等效性。企業提升開放式創新績效的路徑可能有很多，不同前因要素組合下的不同路徑可能會產生相同的結果，殊途同歸的不同路徑，這也符合數字賦能企業開放式創新績效的現實情況。

3.2 樣本與數據采集

本研究以數字賦能企業為調查對象，通過現場調研、文本挖掘和二手資料分析共3 種方式收集調研企業相關資料。在2021 年12 月25 日至2022 年1月20 日，經問卷星平臺和現場調研發放并回收問卷210 份，調查對象的分布和特征如表1 所示。

表1 樣本調研對象特征

3.3 變量測量

3.3.1 結果變量

開放式創新績效，參考了蔡寧等［46］和丁秀好等［47］的研究成果，從新產品開發、研發技術升級、專利申請量和外部合作項目數量4個方面進行測量。

3.3.2 前因條件

為了保證研究結果的效度與信度，本文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，具體設計如表2 所示。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1～5 進行打分，“1”表示“非常不同意”，“5”表示 “非常同意”。

數字賦能，本文參考了池毛毛等［48］和肖利華等［49］關于數字賦能；Riley 等［50］、Christmann 等［51］和Marco 等［52］關于互補性資產；郝斌等［39］、吳昀橋等［30］關于企業領導力；饒遠等［53］、池仁勇等［54］關于知識產權管理；邱國棟等［55］、Jacobsen［56］、劉娟等［57］人關于制度邏輯差異。

3.4 信效度檢驗

本文利用SPSS26.0 和SmartPLS3.0 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。信效度檢驗結果如表2 所示。各個潛在變量內部一致性信度指標 Cronbach'sα系數均處于0.6 左右，且組合信度CR 值均大于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0.6，且所有潛在變量的平均變異萃取量（AVE）均大于0.5，可以說明所有變量都具有良好的收斂效度。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。（VIF 值為1.981～2.725）。另一方面，本文使用SmartPLS3.0 進行探索性因子分析（EFA），結果顯示模型擬合優度較好（SRMR 為0.081，NFI為0.624）。

表2 樣本信度效度檢驗

3.5 數據校準

在進行必要性分析前，根據fsQCA 方法的步驟，我們將研究中的條件變量，包括數字賦能、互補性資產、企業領導力、知識產權管理、制度邏輯差異及結果變量開放式創新進行數據校準（將問卷得分數據轉為0～1 的連續數據），我們采用分位數法為校準標準，完全不隸屬、交叉點和完全隸屬分別對應95%、50%和5%這3 個分位數。通過fsQCA3.0軟件中的Calibrate函數將各變量進行校準，校準結果如表3 所示。

表3 樣本校準錨點

4 實證結果

4.1 必要性分析

一致性是衡量條件變量是否為必要條件的重要標準。在必要性分析中，通常認定必要條件的一致性最低值需達到0.9 及以上（見表4）。由表4 可以看出，本研究所有的前因條件變量的一致性均未達到0.9，即單個前因條件變量不構成開放式創新的必要前因，然而這些條件變量可能通過組態方式對開放式創新產生影響。

表4 樣本變量的必要性分析

表4（續）

4.2 條件組態分析

在完成變量校準和必要性分析后，運用fsQCA3.0 構建真值表，在數據設置閾值（頻次閾值和一致性閾值）中，本文將頻次閾值設置為1（Ragin等［58］認為，每個案例最多只有一個的隸屬度分數大于0.5），一致性閾值指前因變量構型對結果變量的解釋程度［59］，本文一致性閾值設置為0.8。同時要求PRI一致性大于0.8，這意味著若PRI一致性（PRI consist）高于0.8，則開放式創新被編碼為1，否則被編碼為0。上述分析運行結束會得到3 類解：復雜解，即沒有借助任何邏輯余項而導出的最小公式，其結果較為復雜；簡約解，即借助于邏輯余項而導出的最小公式，且未對邏輯余項的合理性進行評價；中間解，即僅借助于與現有理論一致的邏輯余項而導出的最小公式。通常認為，同時出現在簡約解和中間解當中的前因變量稱為核心條件，僅出現在中間解未出現在簡約解中的前因變量成為邊緣條件。因此，本文依據上述方法進一步探索影響企業開放式創新的前因變量組態構型，表5 為5 種前因變量的組態分析結果，可將其歸納為“賦能-資源主導型”“產權-制度主導型”和“領導-網絡主導型”。

表5 前因條件的條件組態分析

由表5 可見，數字賦能和其他前因變量協同聯動對開放式創新的影響共有5 種等效路徑條件組合構型，且各個構型一致性均高于理論臨界值0.8，所有構型的原覆蓋度均處于0.25～0.75 的范圍內。同時，開放式創新的條件組合構型總一致性為0.918 579，均高于閾值0.8，這說明所有條件組態對開放式創新的解釋程度達到91.86%。同時，開放式創新的條件組合總覆蓋度為0.752 482，這說明5 種條件組合構型可解釋75.25%的開放式創新樣本案例，該結果具有較強的解釋力，因此，本文將進一步對開放式創新進行組態分析。分析如下：

（1）E×CA×IPM（數字賦能×互補性資產×知識產權管理)該路徑表明在開放式創新躍遷過程中，數字賦能、互補性資產和知識產權管理為核心條件起到關鍵作用。數字技術的飛速發展顛覆了傳統的基礎資源理論和企業能力理論，互補性資產逐步成為企業現有資源和路徑與探索新技術、突破路徑依賴的重要潤滑劑，可能的原因有以下幾點：一是，過程顛覆。由于數字賦能企業資源和組織的同時也在一定程度上提升了企業能力，數字賦能拓展和發展了傳統的資源理論，在數字賦能時代，擁有了換道超車的可能性，就是因為他們無需經歷長期痛苦的資源識別獲取的過程。層出不窮的互聯網平臺企業使得互補性資產的易得性和匹配度大幅提升。二是，資源顛覆。由于產品和技術的更新迭代，過去許多優質資源可能早已經過時了，相反，許多冗余資源在賦能情境下實現了資源再生，甚至資源的定義由于數字技術的賦能作用與傳統意義上狹義的資源產生了一定的區別，用戶的行為和習慣也是企業的資源，我們也可以利用數字技術分析人的行為，從而提升系統整體效率，例如，成都“智慧眼”視頻智能交通分析系統，通過對高速路況進行精確感知和分析，降低交通擁堵率。三是，創造新的價值缺口。我國企業商業轉型的步伐和數字技術的進步之間還存在巨大缺口［22］，其中蘊含著巨大的價值缺口和潛在機會。關系租金理論認為，互補性資產是關系租金的重要來源［60］，在合作聯盟中互補性資產的協同演化效應有助于幫助企業把握機會窗口，創造價值。

（2）E×IPM×IDL(數字賦能×知識產權管理×制度邏輯差異)該路徑表明在開放式創新躍遷過程中，數字賦能、知識產權管理和制度邏輯差異為核心條件起到關鍵作用。隨著我國企業所有制度改革浪潮的席卷，制度邏輯差異為企業開展業務合作、共同研發和引進外資等開放式創新活動引發了一系列現實問題，如產權劃分不清、缺乏契約精神和機會主義傾向等。這些現實問題導致了開放式創新主體信賴關系的不對稱性和契約不完全性，容易造成高價值知識產權流失。然而，知識產權管理這一正式制度為此提供了解決方案。數字技術的發展，使得創新外部性的負效應現象更加突出和頻繁，知識產權管理幫助企業實現技術創新溢出效應的內在化。同時，知識產權管理也解決了數字賦能帶來的弱邊界性問題，規范企業行為。

（3）EL×IPM×IDL(企業領導力×知識產權管理×制度邏輯差異) 該路徑表明在開放式創新躍遷過程中企業領導力、知識產權管理和制度邏輯差異為核心條件起到關鍵作用。該路徑中數字賦能變量可以存在也可以不存在，這表明在本文的調查樣本有某些企業的數字化水平尚不完善，這與我國數字化進程過半的實際情況相符。然而在5 條路徑中有4 條路徑均表明數字賦能是開放式創新躍遷路徑的核心條件，這表明數字賦能在企業開放式創新躍遷路徑中的關鍵地位。同時，該路徑也表明，企業領導力作為非正式制度也為解決制度邏輯差異問題提供了創造性思路。知識產權管理作為正式制度缺少了對企業員工心理資本的度量，也容易造成合作聯盟社會網絡關系的不協調和信任危機，企業領導力作為非正式制度有助于形成關系型心理契約［61］。與交易性心理契約相比，關系型心理契約是企業長期情感和信任投入的結果，更能激發企業的主動性和積極性，增強合作網絡鏈接性和對稱性。

（4）E×EL×IPM(數字賦能×企業領導力×知識產權管理)該路徑表明在開放式創新躍遷過程中，數字賦能、企業領導力和知識產權管理為核心條件起到關鍵作用。企業領導力和知識產權管理分別從非正式制度和正式制度雙元角度為開放式創新躍遷路徑提供保障，該路徑表明正式制度與非正式制度并不是互相沖突的，二者均是開放式創新躍遷路徑的核心條件。企業領導力和知識產權管理可以彌補數字賦能外部性所致的弱邊界性，企業領導力維護合作網絡的信任關系和穩定性，有利于企業之間形成健康的互利互惠的長期合作關系，知識產權管理從制度角度保護企業的創新成果，激勵創新主體的創新積極性。二者相輔相成，共同發揮作用在維持企業邊界穩定性的同時推動開放式創新路徑的良性發展。

（5）E×CA×EL×IDL(數字賦能×互補性資產×企業領導力×制度邏輯差異)鐘榴等［62］人認為隨著互補性資源協同效應的深入和企業的動態發展，組織之間的鎖定效應愈發明顯，資源鎖定和路徑依賴會加劇企業對互補性資產的投入，一旦投入產出比不符合期望值，“紅皇后效應”則出現了，這時企業無法通過競爭獲得超額價值。數字賦能的即時性和易得性在顛覆企業傳統資源路徑和能力架構的同時也加劇了企業之間的開放式競爭，加劇了紅皇后效應。該問題處理不當易造成資源冗余和惡意競爭，而企業領導力、知識產權管理、制度邏輯差異分別從不同角度削弱數字賦能的負面影響。

4.3 穩健性分析

本文借鑒了杜運周等［63］、孫國強等［64］對QCA穩健性討論的經驗，將一致性閾值提高至0.85，其他條件保持不變，開放式創新組態構型基本一致，僅對包含E×IPM 和EL×IPM 產生了一定影響，在原有組態路徑基礎上產生了一個補充條件，分別是IDL 和CA，不影響對結果的解釋；此外，解的一致性、原覆蓋度、唯一覆蓋度和總覆蓋度的變動幅度略小，本文組態結果具有良好的穩健性。

5 結論與啟示

5.1 研究結論

本文通過fsQCA 研究方法分析了多重前因變量對開放式創新躍遷路徑的組合效應以及不同前因變量間的互動關系，結果發現：

（1）數字賦能、互補性資產、知識產權管理、企業領導力和制度邏輯差異等多重復雜因果路徑協同聯動影響企業開放式創新躍遷路徑，開放式創新躍遷路徑具有殊途同歸的特點。

（2）互補性資產在數字賦能企業開放式創新躍遷路徑中有重要的潤滑劑作用。數字賦能通過互補性資產提升了企業的資源利用效率，加強了合作企業之間的鏈接關系和鎖定效應，對合作網絡的穩定性有促進作用。

（3）數字賦能和制度邏輯差異對開放式創新躍遷是一把雙刃劍。數字賦能一方面打破了企業邊界，促進知識共享和信息溝通，另一方面組織的弱邊界性會提升知識產權泄露的風險，弱化企業在合作聯盟中的話語權；制度邏輯差異一方面提升合作主體的多元性、知識和信息的多樣性從而有利于新想法和創新點的迸發，另一方面制度邏輯差異也會造成企業認知的局限性，強化單邊合作依賴度，降低合作企業雙邊 信任度。

（4）知識產權管理和企業領導力從正式制度和非正式制度兩個層面促進開放式創新躍遷。企業可以通過知識產權管理和企業領導力弱化數字賦能和制度邏輯差異帶來的一系列問題。知識產權管理強化了企業邊界的穩定性，劃分了產權邊界，有利于規避研發成果的流失；企業領導力有利于增強企業的普適性信任，提升開放式創新。

5.2 理論貢獻

（1）揭示了數字賦能開放式創新躍遷的關鍵路徑。數字賦能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。本文將互補性資產、知識產權管理、企業領導力和制度邏輯差異引入到開放式創新路徑研究中，豐富了數字賦能開放式創新躍遷路徑演進機制。

（2）本文從數字賦能和制度邏輯差異利弊兩方面入手，辯證探討了企業開放式創新躍遷路徑的復雜性和實現路徑的多元性，任何一類單一的前因變量均非開放式創新躍遷的必要條件，開放式創新實際上是企業多種復雜前因變量共同作用的結果，并在一定程度上為企業實施開放式創新提供了理論指導。

（3）運用fsQCA 方法開展研究，進一步分析了數字賦能和開放式創新之間的關系，解決了現有文獻多關注數字賦能凈效應分析的困境，彌補了現有研究的不足。

5.3 管理啟示

（1）企業不能否定任一單獨前因變量對開放式創新的促進作用，卻也不能過于關注單一變量的成本投入，企業應關注多元前因變量的投入。隨著數字時代的來臨，企業應注重數字賦能思維的提升，對數字化時代背景下開放式創新的機會保持敏感性，借助數字化技術、智慧化平臺等賦能企業開放式創新，從而幫助企業獲得競爭優勢。對于企業來說，應當把數字賦能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字賦能戰略方針，從而更好地適應環境變化。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字化發展戰略，通過數字賦能企業創新績效，實現事半功倍的效果。

（2）企業應注意數字賦能和制度邏輯差異外部性的負效應，選擇用合理方式規避負效應帶來的負面影響。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，在大力實現企業數字化轉型的同時也要注重維護企業邊界的穩定性，著重于推動企業健康可持續發展。企業領導力和知識產權管理是保護企業創新成果，促進企業開放式創新的關鍵要素。

（3）企業應重視互補性資產在數字賦能中的潤滑劑作用，合理利用互補性資產，避免單邊依賴風險。面對多變的市場環境，企業應重視互補性資產來源的多渠道化，同時也要增強自身吸收能力和產業化能力，避免盲目擴張，面對高度變化的市場環境，企業必須提升資源利用效率，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。

5.4 局限與展望

首先，本文基于前人的校準方法將前因變量的校準點依據設置為調研問卷百分位數，校準方法與實際判斷隸屬度標準有一定的偏差，且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，進一步探究數字賦能對開放式創新的影響機制；其次，本文基于制度理論，將制度邏輯差異納入數字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制度層面，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。