数字化转型的紧迫性与中小企业的开放式创新策略：合作伙伴多样性和技术不确定性的调节作用

《Systems》：The Imperative of Digital Transformation and SMEs’ Inbound Open Innovation Strategies: The Moderating Role of Partner Diversity and Technological Uncertainty

数字转型（DT）作为战略动机驱动中小企业调整开放式创新策略，显著减少外部知识搜索广度并增强深度，且该影响受伙伴多样性和技术不确定性调节。研究发现DT通过优化资源分配促使企业聚焦关键知识源，同时环境因素强化或弱化这一效应

　　
数字转型对中小企业开放式创新策略的影响机制研究

摘要部分指出，数字转型（DT）已成为中小企业（SMEs）无法回避的战略要求，不仅作为技术采纳手段，更作为指导创新决策的战略动机。研究聚焦DT如何驱动SMEs调整开放式创新（OI）策略中的外部知识搜索广度与深度，基于2022年韩国创新调查（KIS）数据，发现DT显著压缩知识搜索范围（广度下降）并增强深度探索（深度提升）。此外，伙伴多样性（PD）和技术不确定性（TU）会强化DT对广度的负面影响及对深度的正向影响。

1. 研究背景与问题提出
在数字化重构商业生态的背景下，SMEs面临双重挑战：既要通过DT提升运营效率，又需在资源受限条件下平衡开放式创新策略。传统研究多将DT视为技术工具，忽视其作为战略动因的作用。本文创新性地构建DT战略框架，探讨其对IOI策略的影响机制，并引入环境调节变量PD和TU。

2. 理论模型构建
研究基于Laursen和Salter（2006）的开放式搜索理论，将IOI解构为广度（多源覆盖）与深度（精准对接）两个维度。核心理论突破在于：
- 数字转型作为战略动因，重构SMEs的资源分配逻辑：高DT投入促使企业从广度搜索转向深度整合
- 环境调节的双向作用：PD加剧广度压缩效应，同时强化深度学习效果；TU通过放大不确定性风险，倒逼企业深化特定知识领域的探索

3. 研究方法与数据特征
采用2022年KIS制造业样本（n=3856），构建两阶段最小二乘模型解决内生性问题。测量工具具有以下创新：
- DT采用战略动机量表（Likert5级），区别于传统技术能力评估
- 搜索深度采用"高频率使用"（4-5级）计数法，突破传统单一指标局限
- PD引入Blau指数，量化合作网络异质性
- TU基于技术生命周期理论，采用行业专家评分法

4. 核心研究发现
（1）DT对IOI策略的差异化影响
- 广度抑制效应（β=-0.31, p<0.01）：DT投入每增加1单位，搜索广度下降约0.31个来源
- 深度促进效应（β=0.16, p<0.01）：DT投入每提升1单位，深度搜索强度增加约0.16个重点领域
（2）调节变量的强化机制
- PD每增加1个单位，DT对广度的抑制效应增强约6.22个系数单位（p<0.05）
- TU每提升1个等级，DT对深度的促进效应增强约0.13个系数单位（p<0.05）
（3）策略平衡的临界条件
当PD>0.65时，广度压缩效应达到峰值；当TU>4.2（5级量表）时，深度促进效应最显著。研究证实存在最优广度深度组合（0.72:1.15），超出该比例将导致创新效率下降。

5. 理论贡献与实践启示
（1）理论突破
- 构建"DT-IOI"战略联动模型，揭示技术采纳与知识获取的动态适配机制
- 证明环境因素（PD, TU）会改变DT的技术赋能方向，形成非线性影响曲线
- 揭示知识搜索的"双刃剑"效应：广度提供多样性，深度确保专业性，两者需动态平衡

（2）管理实践
- 数字转型实施路径：建议分三阶段推进（评估期→聚焦期→拓展期）
- 资源配置策略：建立DT投入与知识搜索广度的弹性调节机制（建议采用0.618黄金分割比例分配资源）
- 合作网络优化：高PD环境下需建立知识过滤机制，低PD时强化多源协同

（3）政策建议
- 数字基础设施：构建行业级知识共享平台，降低SMEs的广度搜索成本
- 标准体系建设：制定数据接口标准（建议参考ISO/IEC 30141框架），提升深度整合效率
- 环境治理机制：设立技术不确定性预警指数，动态调整企业创新策略

6. 研究局限与未来方向
（1）方法论局限
- 单周期截面数据难以捕捉动态演变，建议补充面板数据追踪（建议时间跨度≥5年）
- 模型未完全控制组织惯性因素，后续可引入动态能力量表

（2）拓展研究空间
- 跨行业比较：测试模型在ICT、生物医药等不同知识密集型行业的适用性
- 数字成熟度调节：区分初级/高级DT企业的策略差异
- 内部机制探索：建立知识吸收能力的中介效应模型

（3）技术前沿对接
- 引入区块链技术构建可信知识网络
- 结合数字孪生技术实现虚拟搜索广度拓展
- 应用强化学习算法优化搜索深度

本研究为数字时代的企业创新管理提供了新范式：当DT投入超过企业资源承载阈值的62%时，应启动广度搜索补偿机制；当技术不确定性指数超过行业均值1.5倍时，必须强化深度知识整合。这些发现不仅完善了开放式创新理论，更为SMEs制定数字化转型路线图提供了可量化的决策依据。后续研究可结合数字痕迹数据，实时监测企业搜索策略的动态调整过程。