数字化转型与创新绩效：基于SECI模型的研究

数字化转型与创新绩效：基于 SECI模

型的研究

摘要：本文以数字化转型为自变量，对数字化转型是否以及如何通过知识创造影响创新绩效进行了实证研究，同时引出企业文化作为调节变量，提出了相关的关系假设，并基于此构建了企业数字化转型与创新绩效关系的理论模型，指出企业需要通过加快数字化转型的步伐来提升知识创造的能力，进一步提高企业创新绩效。结果表明，数字化转型对创新绩效具有显著影响，知识创造在此过程中起着部分中介作用，同时企业文化正向调节数字化转型、知识创造能力与创新绩效的关系。

关键词：数字化转型知识创造能力企业文化创新绩效

中图分类号：文献标志码：Ａ文章编号：

一、引言

在经济全球化和知识经济发展的21世纪，科技创新能力成为提升企业竞争力的核心。而企业在激烈的竞争压力下，作为创新的主体，更应该通过增强其开发能力、掌握核心技术的途径，打造知名品牌才能保障企业的长久发展。创新绩效被广泛认为是影响企业提升竞争能力的重要动力。基于此,本文以企业微观层面为切入点,聚焦于我国企业数字化转型行为,基于SECI模型知识创造能力为中介,由企业文化为调节构建了一个有调节的中介效应模型，以来探讨参与数字化转型对于企业创新绩效的影响机制,试图解释企业之间创新绩效差异的缘由及其绩效增进路径,所剖析的研究问题包括:（1）数字化转型对于企业联盟绩效的影响;（2）知识创造能力对于企业创新绩效的影响;（3）知识创造能力在数字化转型与企业创新绩效之间所发挥的作用;（4）企业文化对上述关系的影响机制；在实践上可以为正在数字化转型的企业提供相关的指导，并为企业绩效管理提升提供相关借鉴。

二、理论基础与研究假设

(一) 数字化转型与创新绩效

在激烈的市场竞争环境中，企业想要占有一席之地，必须依靠创新的力量。

通过对创新绩效相关概念及衡量指标的分析，我们可以发现随着创新在企业发展

中日益重要的作用，创新绩效成为企业绩效情况的重要反映，创新绩效对企业绩

效的持续发展能力和战略发展能力有很好的预测作用。无论是绩效还是创新绩效，都是过程和结果的统一体现。但由于观察困难性、考核统一性和评价的复杂性，

学者们对于创新绩的衡量维度难以达成统一。基于此，本文提出研究假设：

H1：数字化转型对创新绩效具有促进作用。

(二) 数字化转型、知识创造能力与创新绩效

随着大数据时代的到来,很多企业为保持企业竞争力而进行数字化转型, 在

企业进行数字化转型的过程中，企业知识管理体系也应在数字化转型中契合调整，如何通过数字化信息化将企业的知识管理最优化是值得思考的问题。良好的知识

创造能力将有效减少企业在经营过程中的风险，促进企业创新绩效的提高。本研

究将数字化转型、知识创造能力和创新绩效三个变量纳入同一模型。数字化转型

为输入变量、创新绩效为输出变量，知识创造能力为中间变量。数字化转型正向

影响创新绩效，知识创造能力正向影响创新绩效，数字化转型正向影响知识创造

能力，则知识创造能力（中介变量）可能在数字化转型与创新绩效间起到中介作用。

基于以上分析，提出如下假设：

H2：企业进行数字化转型的过程中会激发员工的知识创造能力，从而提升创

新绩效

(三) 企业文化的调节作用

经济学家认为，“企业运行如同市场运行”，研究表明，文化情境会影响个体和社会创造生产力（Barnett, 1953）。企业文化影响的企业的发展方向，它

可以深入到企业生活的的各个方面，从资源基础理论的视角来看，企业文化会对人的思想和为人处世产生潜移默化的影响，而人的精神和思想会对企业发展方向和重要决策起到重要的引导作用。当企业文化得到员工给的认可时，会产生巨大的凝聚力和认同感。

基于以上分析，提出如下假设：

H3：企业文化调节数字化转型与知识创造能力的关系

整合以上假设，研究框架如图1所示。

图1数字化转型与创新绩效关系研究模型

三、研究方法

(一) 数据收集

调查问卷共计391份，回收率89.8%.对上述渠道收集的数据进行方差分析结果发现，不同渠道收集的数据不存在显著性的差异，因此，可以合并为一套完整的数据进行研究。在391份问卷中，男性比例占46.55%，女性比例占53.45%；其中。年龄层分布较为均匀，大部分具有大专及以上学历。

(二) 变量测量

数字化转型。本研究将数字化转型分为数字化技术转型和数字化营销转型。其中数字化技术转型的内部一致性系数Cronbach’s α为0.898。而数字化营销转型量表的内部一致性系数Cronbach’sα为0.813。知识创造能力。量表的内部一致性系数Cronbach’s α为0.75

企业文化。量表的内部一致性系数Cronbach’s α为0.962

创新绩效。创新效率的内部一致性系数Cronbach’s a 为0.88，创新效益

的内部一致性系数Cronbach’s a 为0.945。

控制变量。本研究将性别、年龄、教育水平、企业行业属性等变量进行了控制。

四、研究结果

(一) 信度和效度检验

本研究模型预期变量的复合信度（CR）均大于0.70，平均方差萃取量（AVE）均大于0.5，通过将本研究理论模型包括的数字化转型、知识创造能力、企业文化、创新绩效的实际数据的拟合效果较好（χ²=238.412；df=129；

χ²/df=1.848；IFI=0.964；TLI=0.957；CFI=0.964；RMSEA=0.065），表现出较

好的区分效度。

(二) 同源方差分析

本研究采得出总方差解释表得出因子分析后得到的4个因素旋转载荷平方和

方差百分比依次是27.241%、25.27%、15.633%、11.344%，，析出的特征值大于

1 的全部因子累计解释79.488%，本研究中基本上不受同源偏差的影响，可继续

进行后续分析。

(三) 假设检验

数字化转型、知识创造能力、创新绩效关系的假设检验成立

结构方程假设模型执行结果参数表

Esti mate

S

.E.

C.

R.

P