人工智能创新助力可持续知识发展：企业韧性的双重作用

《Journal of Innovation & Knowledge》：Artificial intelligence innovation to sustainable knowledge: The dual role of enterprise resilience

AI协同能力通过企业韧性驱动跨境电子商务可持续发展，研究基于资源编排理论和混合方法，发现规划、整合与重构三维能力提升韧性，进而促进环境、社会和经济可持续性。中欧企业通过资源韧性、战略适应与组织学习形成差异化知识路径，验证了韧性在知识转化中的双重作用。

　　在当今全球数字化商业迅速发展的背景下，人工智能（AI）正在重塑企业的知识创造方式，并为可持续创新提供新的路径。这一研究探讨了AI协调能力如何在跨境电子商务的跨国企业中生成新的知识形式，推动可持续发展，其中企业韧性扮演着关键的知识转化机制。通过资源协调理论和混合方法，我们分析了来自中国和欧洲的444家企业数据，采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）、重要性-绩效分析（IPA）和模糊集定性比较分析（fsQCA）以及高管访谈，揭示了AI协调能力如何直接和间接地增强可持续发展，而企业韧性则作为双重功能能力，不仅促进了AI系统与可持续成果之间的知识流动，还放大了AI生成洞察的创新潜力。研究发现，中国企业更擅长将AI能力转化为基于韧性的知识，而欧洲企业则在将韧性衍生的知识转化为可持续创新方面表现更为突出。配置分析还识别出多种等效的AI能力和韧性维度的组合，能够生成高影响力的可持续创新。这项研究深化了我们对数字技术如何创造持久知识以实现可持续性的理解，提供了关于创新与知识动态的新理论见解，并为企业利用AI作为可持续商业转型催化剂提供了实践指导。

跨境电子商务作为全球数字商业的前沿领域，展现了AI协调能力在可持续发展中的独特价值。该行业在数字化转型过程中，不仅依赖于AI技术的实施，还面临着全球运营的复杂性、技术颠覆以及不断变化的全球动态。这种复杂的环境要求企业具备将技术能力转化为可持续知识的组织机制。AI协调能力作为一个多维构造，包括规划、整合和再配置，使企业能够结构化、捆绑和利用技术资源，从而创造战略性的知识和创新机会。企业韧性则代表了组织吸收、适应和转化破坏性经验的能力，这种能力通过运营、战略和资源韧性等维度，为知识创造提供了关键的适应性基础。研究还发现，企业韧性不仅在知识转化过程中起中介作用，还通过放大AI生成的洞察，增强了可持续发展的潜力。

本研究的理论贡献在于，它拓展了资源协调理论，揭示了技术资源管理如何通过韧性机制创造可持续知识。此外，它展示了AI协调能力如何直接和间接地为可持续发展生成可操作的知识，而企业韧性则作为知识转化的关键机制，将技术洞察转化为可持续创新。研究还提出了企业韧性在AI协调能力与可持续发展之间的调节作用，强调了其双重角色：既是知识转化的中介，也是可持续知识的放大器。通过对中国和欧洲企业的比较分析，研究揭示了不同制度环境如何塑造知识创造路径，为企业在不同地区背景下优化AI协调和韧性战略提供了重要启示。混合方法的设计不仅确保了方法论的严谨性，还提供了对复杂知识生成过程的全面理解。

从实践角度来看，这项研究为企业创新管理提供了指导。管理者可以根据具体的环境条件选择强调韧性的作用机制，例如在监管严格、利益相关者密集的环境中，韧性可以作为知识转化的机制，将AI洞察转化为可持续的实践。而在高波动性、环境压力大的领域，如全球供应链、循环经济制造、气候敏感型农业和跨境物流，韧性则作为知识放大器，增强AI对可持续性的贡献。因此，当动荡和AI成熟度较低时，应首先投资于韧性作为转化机制；而当两者都较高时，则应投资于韧性作为放大器，以实现更显著的可持续性收益。

此外，企业应根据区域创新生态系统采取差异化知识战略。中国企业受益于支持性创新环境，可以通过针对性的能力发展资源增强AI与韧性的知识联系。这包括专门的AI创新资金、技术转移促进以及行业特定的实施指南。欧洲企业则应强调韧性与可持续性知识之间的联系，通过透明度、责任性和协作式创新促进可持续价值的创造。政府和政策制定者也可以从本研究中获得启发，制定支持企业韧性发展的政策，例如通过税收优惠、补贴和资助促进韧性驱动的创新研究。同时，政策制定者应根据区域生态系统采用差异化的策略，推动AI创新和可持续知识的生成。

本研究还揭示了知识创造的多样性和复杂性，表明不同的AI与韧性组合可以实现可持续创新的成功。资源韧性作为基础知识条件，支持AI倡议和可持续创新。企业应优先考虑知识管理实践，确保在不利条件下持续获取创新资源，包括数据、人才和基础设施。此外，研究还强调了重要性-绩效分析在知识能力发展中的作用，表明虽然AI协调和企业韧性都能生成创新知识，但韧性在可持续成果中的作用更为关键。因此，管理者应加强基于韧性的知识机制，通过定期创新审计、知识差距识别、最佳实践基准和学习计划，推动知识发展。同时，企业应建立跨职能团队，结合AI和可持续发展专业知识，营造持续学习的文化，并建立激励创新和韧性的绩效体系。

在政策层面，本研究为推动以数字转型为基础的可持续发展提供了见解。政策制定者应认识到企业韧性作为技术驱动创新知识的关键使能者，并制定支持韧性导向学习的政策。这包括通过税收优惠、补贴和资助促进韧性增强的知识投资。同时，政策制定者应根据区域生态系统采取差异化策略，推动AI创新和可持续知识的生成。在支持性创新的地区，如中国，政府可以通过专门的AI创新资金、技术转移促进和行业特定实施指南，增强AI与韧性的知识联系。而在以利益相关者驱动创新的地区，如欧洲，政策制定者应通过透明度、责任性和协作式创新促进韧性与可持续性知识的连接。

最后，本研究强调了数字基础设施和人才对AI驱动创新知识创造的重要性。研究指出，资源韧性在实现AI倡议和可持续创新中发挥着基础作用，因此需要加强数字基础设施和人才的投入。连接性、数据中心和云计算等基础设施的投资，特别有助于支持创新不足的领域。同时，针对数据科学、AI伦理和可持续创新的人才培养，将为企业创造知识驱动的可持续发展提供人力资本支持。此外，政策制定者应鼓励企业、研究人员和利益相关者的合作，以加速AI驱动的可持续创新的扩散。复杂的技术与可持续性挑战需要多利益相关者的方法，利用多元化的专业知识和资源。政府可以通过创新对话平台、产学研合作和技术中心等，促进这种合作，推动AI驱动的可持续创新的广泛实施。

综上所述，本研究不仅深化了对AI协调能力与企业韧性如何共同促进可持续知识创造的理解，还为企业在不同环境条件下优化战略提供了理论和实践的双重指导。通过将AI能力与韧性机制相结合，企业可以更有效地实现可持续发展目标，同时推动创新和知识转化。未来的研究可以进一步探索具体的创新实践，如碳减排洞察、供应链透明度知识和伦理创新标准，以揭示AI协调能力和企业韧性生成不同可持续知识的机制。此外，研究还可以深入探讨数字成熟度、创新竞争强度和监管严格性等条件，以优化AI、韧性与可持续性知识的互动。最终，通过分析生态系统参与者，如供应商、客户和监管机构，可以提供对多利益相关者知识动态的全面视角，进一步推动AI驱动的可持续创新在跨境电子商务中的应用。