发展中经济体中小企业主的增长黑客前因:技术-组织-环境视角
《Technovation》:Antecedents of growth hacking in small and medium-sized enterprises: A technology-organization-environment perspective in developing economies
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时间:2026年10月21日
来源:Technovation 12.0
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•TOE整合了增长黑客技术、组织与环境驱动因素。•大数据分析数字化转型加强增长黑客能力。•创业型领导力和学习两态性增强增长黑客能力。•政府支持有利于增长黑客实施,而大学合作则影响不显著。•增长黑客显著提升了中小企业创业绩效。引言:发展中经济体中的中小企业(SMEs)在快速变化
•TOE整合了增长黑客技术、组织与环境驱动因素。•大数据分析数字化转型加强增长黑客能力。•创业型领导力和学习两态性增强增长黑客能力。•政府支持有利于增长黑客实施,而大学合作则影响不显著。•增长黑客显著提升了中小企业创业绩效。引言:发展中经济体中的中小企业(SMEs)在快速变化的数字市场中面临日益增长的增长压力。数字化为触达客户、拓展市场和改进业务流程创造了新的机遇,但这些机遇并不必然转化为可持续的增长(Fizzanty, 2024)。对许多中小企业而言,采用数字技术仅是第一步,实现有意义的商业成果还需要适当的能力与战略响应。然而,有限的资源和制度约束往往限制了它们从技术变革中获益的能力(Faiz et al., 2024)。这些条件增加了企业对更灵活、资源效率更高的增长方法的需求(Giordino et al., 2025)。在此背景下,增长黑客作为一种结合技术、实验和迭代学习来识别快速增长机会、无需依赖大量资源的方法,受到了关注(Ellis, 2010; Joshi et al., 2025)。增长黑客与传统营销的区别在于其强调持续实验和利用数据来识别和优化增长机会(Bargoni et al., 2024a, Bargoni et al., 2024b, Bargoni et al., 2024c)。数据分析在此过程中扮演着重要角色,使企业能够评估客户反应、调整决策并更快速地应对市场变化(Bargoni et al., 2024; Scuotto et al., 2025)。因此,本研究将增长黑客概念化为一种以数据驱动、迭代实验的方法论,旨在加速组织增长(Cristofaro et al., 2025)。对中小企业而言,该方法尤为相关,因为实验和数据驱动的决策可以在资源有限时提供追求增长的替代途径(Bresciani et al., 2024; Giordino et al., 2025; Macca et al., 2025)。然而,现有研究尚未明确阐明支持中小企业增长黑客实施的条件。这一空白在发展中经济体尤为突出,因为内部资源约束往往与对外部支持的高度依赖并存(Schiavone et al., 2025)。已有研究开始识别与增长黑客及其在支持企业增长和创业绩效方面的作用相关的影响因素(Gupta et al., 2025; Joshi et al., 2025; Scuotto et al., 2025)。在中小企业背景下,大数据分析和数字化转型等技术因素日益受到关注,同时创业型领导力、敏捷性、吸收能力和两态性组织等能力也受到重视(Bani-Melhem et al., 2025; Macca et al., 2025; Yusfiarto, 2026)。尽管这些研究提供了重要见解,但技术和组织因素大多被分开考察或在特定组织情境下研究。因此,现有研究仅能部分解释支持中小企业增长黑客实施的条件。这一局限尤为重要,因为增长黑客不仅需要企业使用数字技术,还需要其培养实验、学习和快速应对市场变化所需的组织能力。此外,大量现有证据来自发达经济体和特定样本,限制了其对不同资源和制度条件下中小企业适用的推广性(Giordino et al., 2025)。另一个局限涉及外部环境的作用。增长黑客研究主要关注内部技术和组织能力,而外部因素则较少被探讨(Bani-Melhem et al., 2025; Bresciani et al., 2024; Schiavone et al., 2025)。这留下了一个重要的理论问题尚未解决:中小企业追求增长黑客的能力能否仅由内部能力解释。这一问题在发展中经济体尤为重要,因为资源约束和制度条件可能增加中小企业对外部行为者的依赖(Krisnayanto et al., 2024; Prihandono et al., 2024)。例如,政府支持和大学合作可以提供企业无法轻易内部开发的知识、基础设施和其他资源(Faiz et al., 2024)。在此背景下理解增长黑客,因此需要一种同时考虑技术、组织能力以及中小企业运营环境条件的解释框架。为弥补上述理论局限,本研究采用技术-组织-环境(TOE)框架作为概念基础。TOE框架为解释技术、组织与环境条件如何共同影响企业采纳技术和创新提供了整合视角(Shukla and Shankar, 2022)。这一视角对增长黑客尤为相关,因为其实施不仅取决于企业的技术准备度和组织能力,还取决于支持实验和创新的外部环境。通过整合这三个维度,TOE框架为中小企业增长黑客的前因提供了更全面的解释。这一视角在发展中经济体尤为相关,因为资源约束增加了对外部制度支持的需求(Dwivedi et al., 2017; Salah and Ayyash, 2024; Venkatesh and Bala, 2012)。在本研究中,TOE框架的技术维度通过大数据分析和数字化转型来操作化,以实现数据驱动的决策(Giordino et al., 2025)。组织维度通过创业型领导力和学习两态性来体现,以增强中小企业实施增长黑客的内部能力(Bani-Melhem et al., 2025; Bresciani et al., 2024; Zhou et al., 2025)。环境维度通过大学合作和政府支持来操作化,作为外部促进因素帮助中小企业克服资源约束(Faiz et al., 2024; Pereira and Franco, 2022),尤其是在实施增长黑客时。基于所提出的概念框架,本研究考察了中小企业增长黑客的前因及其对创业绩效的影响。以下研究问题指导了分析:•RQ1:技术、组织与环境因素对中小企业增长黑客有何影响?•RQ2:增长黑客对发展中经济体中小企业创业绩效有何影响?在方法上,本研究采用定量方法,使用PLS-SEM(偏最小二乘法结构方程模型)来考察中小企业增长黑客,这是先前研究中探索不足的一个领域(Giordino et al., 2025),以往研究多为概念性或定性研究(Santoro et al., 2026)。所提出的模型使用从318家已采用数字化实践的印度尼西亚中小企业收集的调查数据进行检验。研究发现,技术和组织因素显著增强了增长黑客能力,政府支持成为重要的外部促进因素,而大学合作则未显示出显著效应。这些发现展示了TOE框架在解释中小企业增长黑客和创业绩效方面的相关性。基于这一背景,本研究对现有文献做出了三点主要贡献。首先,通过TOE框架解释了技术、组织与环境维度如何共同影响增长黑客和创业绩效,从而为中小企业增长黑客的前因提供了更整合的解释,扩展了增长黑客文献。其次,强调了环境因素、尤其是政府支持,在资源受限条件下对企业内部能力的补充作用,突出了制度支持在促进增长黑客方面的重要性。第三,研究结果为寻求利用数据驱动和高效益资源策略的中小企业提供了实践见解,同时也为政策制定者和支持机构设计促进中小企业增长和数字化转型的举措提供了实证依据。章节摘要:技术-组织-环境框架:TOE框架最初由Tornatzky和Fleischer(1990)提出,为考察组织内创新采纳的决定因素提供了全面的视角(Baker, 2012)。该框架将三个关键维度概念化:技术、组织和环境,三者共同影响企业如何采纳和实施新技术与实践(Tornatzky and Fleischer, 1990)。技术维度指可用性与特征……研究背景:本研究选择印度尼西亚作为研究背景,因为中小企业占企业实体的99%以上,雇佣约97%的劳动力,并贡献了约61%的GDP。2024年,印度尼西亚经济增长达到5.03%,数字经济主要由日益数字化的中小企业显著推动(通信和数字部, 2025)。然而,尽管趋势积极,中小企业仍面临结构性挑战,特别是在应对……共同方法偏差:在初始阶段,对收集的数据进行了共同方法偏差(CMB)检验。这一步骤至关重要,因为数据来自单一来源且为单次时间点,这可能影响研究结果的有效性(Kock et al., 2021)。为统计识别CMB的可能存在,本研究采用了Kock(2015)推荐的全共线性检验方法。在此程序中,所有构念与一个随机变量相连,并检验内……讨论:本研究验证了中小企业增长黑客的前因,并强调了其对提升创业绩效的关键作用。基于TOE框架,研究发现技术因素(即大数据分析和数字化转型)是发展中国家中小企业增长黑客机制的关键推动因素。与TOE的技术维度一致,结果表明处理和分析大量数据的能……结论:总之,增长黑客被证明在TOE框架内是一种提升中小企业绩效的有效机制。研究发现,技术能力(特别是大数据分析和数字化转型)、组织因素(包括创业型领导力和学习两态性)以及以政府支持和大学合作形式的环境支持,共同塑造了增长黑客的有效性。这些因素……伦理声明:在数据收集过程中,研究者严格遵守伦理标准,并获得了受访者的口头同意,以确保其隐私和保密性。我们强调本研究收集的数据未用于任何其他目的。研究者向利益相关方说明了研究的好处,并保证不会对企业产生任何不利影响。生成式AI声明:在准备本研究过程中,作者使用ChatGPT和Grammarly进行语法校对和纠错。使用这些工具后,作者根据需要审阅并编辑了内容,并对所发表文章的内容承担全部责任。资助声明:本研究未获得任何财务支持,费用由研究者自行承担。利益冲突声明:作者声明不存在可能影响本论文所报告工作的已知财务利益或个人关系。Rizaldi Yusfiarto