综述：将信息技术转化为创新：基于TOE框架的文献计量与系统性综述

《Data and Information Management》：Transforming IT into innovation: A bibliometric and systematic literature review within the TOE framework

　　杨金鑫|薛家丽|陆超
合肥工学院经济贸易学院，中国安徽省合肥市新站区大河路2号，230012

**摘要**
在数字化转型的加速背景下，信息技术（IT）能力已成为企业实现创新绩效的核心驱动力。基于TOE（技术–组织–环境）理论框架，本研究采用文献计量学和内容分析法，系统地回顾并实证整合了2016年至2025年间发表在Web of Science核心集合中的298篇高质量英文文章。旨在揭示IT能力影响企业创新绩效的多维协作机制。研究发现，技术IT资源基础设施能力和新兴数字技术能力构成了推动企业数据洞察和技术转换的关键技术基础；组织层面的IT资源整合能力和IT人力资源能力作为中介，将技术部署与绩效实现联系起来。同时，市场环境动态性、行业特征和政府政策显著调节了能力转化路径。此外，研究提出了一个“系统嵌入–能力整合–绩效反馈”的闭环模型，强调了IT能力在多层次互动和动态环境中的路径依赖性和条件适应性。本研究不仅丰富了人们对IT能力在信息系统领域作用机制的理解，还为企业在制定数字化转型战略和实现技术价值转化提供了理论基础和实践洞见。

**1. 引言**
在快速发展的数字经济中，信息技术（IT）已从一个支持性工具转变为推动创新、转型和竞争优势的战略性因素（Brynjolfsson & Saunders, 2009）。企业越来越多地利用数字基础设施、数据分析和智能系统，不仅提高效率，还重新配置核心商业模式和价值创造逻辑（Harsono等，2025；Li和Che，2024；Riaz等，2024；Tang等，2023）。然而，尽管IT在组织活动中的整合加速，但仍有一个基本的研究问题尚未得到充分探索：IT能力如何转化为可衡量和多维度的创新绩效？鉴于现代企业所处的复杂、跨层环境（技术波动性、组织混合性和环境动荡性），这个问题尤为紧迫。缺乏对IT–创新联系的系统性理解，削弱了数字环境中的理论发展和管理战略。虽然现有研究认识到IT在促进创新方面的作用，但主流理论模型往往采用静态、碎片化的视角。许多文献孤立地研究个别技术或创新结果，未能捕捉技术资源、组织机制和环境因素之间的动态互动（Basiru等，2023；Hera等，2024；Mao等，2024；Neiroukh等，2024）。这种碎片化的视角也导致了方法论上的不一致：创新绩效通常被简化为单一的财务或产品指标，而商业模式更新、客户体验提升和组织创新等更广泛的形式却被忽视。此外，现有的分析框架（如基于资源的视角、动态能力或制度理论）往往偏向于内部能力或外部驱动因素，很少整合IT赋能创新的多层次、双向机制。因此，理论和实践都缺乏一个适当的系统层面视角，来解释IT能力在复杂现实环境中如何发展、整合并转化为持续的创新绩效。

为了弥合这些差距并解决这一复杂的机制问题，本研究采用系统文献回顾方法，结合了文献计量分析和内容分析。采用这两种互补方法的理由基于严格的学术考量：首先，鉴于该领域文献呈指数级增长，传统的叙述性回顾无法全面捕捉知识的全貌；文献计量分析通过共现和共引分析提供了宏观、客观和定量的视角，从而明确研究问题的边界。其次，仅靠宏观层面的映射无法揭示深层因果逻辑，因此采用内容分析对298篇核心文章进行深度定性编码，帮助研究超越表面的统计关联，挖掘技术、组织和环境元素之间的内在逻辑，特别是“系统嵌入–能力整合–绩效反馈”的闭环机制。总之，这两种方法的结合确保了研究的广度和理论深度的结合。

为了解决上述限制，本研究采用动态系统视角来概念化IT–创新关系，将技术、组织和环境视为“系统嵌入–能力整合–绩效反馈”闭环过程中的相互依赖的组成部分。这一视角使我们能够追踪IT能力如何演变、互动并在不同组织层次和环境背景下创造价值。通过动态重构传统的TOE框架，本研究旨在捕捉递归的、跨层次的、情境敏感的动态过程，连接内部和外部的能力形成和绩效实现机制。文章的其余部分安排如下：第2节介绍理论基础和重构的TOE框架；第3节详细说明研究设计和方法论；第4节提供实证分析和基于文献的主题验证；第5节总结研究的理论意义和实践启示、局限性及未来研究方向。

**2. 理论背景和相关概念**
**2.1 TOE视角**
技术–组织–环境（TOE）框架因其结构清晰性和解释一致性，长期以来被广泛应用于技术采纳、数字化转型和信息系统研究（Drazin, 1991）。然而，其在考察IT能力与创新绩效联系方面的应用存在理论缺陷。许多研究采用静态和分割的方式应用TOE框架，将其三个维度仅仅视为分类类别，这限制了其解释IT能力如何在现实环境中转化为创新成果的能力。此外，TOE框架常被简化为识别“影响因素”的工具，忽视了其作为连接结构和行动的中间理论的作用（Zhang和Cao, 2025；Zhang等, 2024）。实际上，IT能力受到组织基础设施和资源的塑造，同时也积极重塑业务流程、治理模式和环境响应。这种双向的协同进化关系在当前研究中很少被建模，导致对IT赋能创新如何在复杂系统中演变的理解碎片化。理论模型很少考虑能力形成和价值实现如何在不同的组织和环境层次中展开。

另一个问题是，新兴IT能力（如数字创新、大数据分析和人工智能）被狭义地视为单一的技术变量，未对其内部逻辑或发展轨迹进行建模。因此，技术维度缺乏差异化且外部不透明。同时，创新绩效常常被简化为财务或产品指标，忽视了商业模式重塑、组织变革和客户体验创新等形式。这种简化观点限制了研究结果的解释力和实际相关性。为了解决这些不足，本研究提出了一个动态闭环模型——“系统嵌入–能力整合–绩效反馈”，将TOE重新构想为一个互动系统，并提出一个综合的IT能力谱系，强调文化、知识共享和人力资本等软机制的重要中介作用，提供了数字时代创新绩效的多维度理解。

**2.2 TOE框架的动态重构**
技术–组织–环境（TOE）框架因其结构完整性和逻辑清晰度，在技术采纳、信息系统部署和数字化转型研究中得到广泛应用（Zhang等, 2024）。然而，其在解释IT能力如何驱动企业创新绩效方面的能力存在显著的理论局限。现有研究常常将TOE简化为静态的分类工具，侧重于变量识别和结构划分，而忽视了三个维度之间的动态互动、反馈机制和路径依赖性（Awa等，2017；Prakash, 2025）。这种“要素中心”的方法虽然增强了结构完整性，但在捕捉IT能力如何在复杂组织环境中转化为价值方面缺乏解释力。此外，TOE常被用作分析“影响因素”的工具，对其作为连接结构约束和组织行动的中间理论范式的潜力关注不足（Shi & Shen, 2025）。IT能力本质上是高度动态和嵌套的，受到多层次资源整合和机制耦合的塑造。一方面，技术能力受到组织结构和资源赋予的限制；另一方面，它们又反过来塑造业务流程、治理机制和环境适应性。然而，这种双向互动在当前研究中被大大简化，导致对能力形成和绩效实现的理解碎片化。

此外，新兴IT能力（如数字创新、大数据分析和人工智能）常被过于简化地处理，未构建其内部逻辑或发展轨迹。结果，技术维度缺乏区分度且外部不可见。同时，创新绩效常常被简化为财务或产品指标，忽视了商业模式重塑、组织变革和客户体验创新等形式。这种简化观点削弱了研究结果的解释力和实用性。为了解决这些差距，本研究提出了一个动态闭环模型——“系统嵌入–能力整合–绩效反馈”，将TOE重新构想为一个互动系统，并提出了一个综合的IT能力谱系，强调文化、知识共享和人力资本等软机制的关键中介作用，提供了数字时代创新绩效的多维度理解。

**3. 方法论**
有多种定性和定量文献回顾方法，如系统文献回顾、元分析、文献计量分析和内容分析。本文采用文献计量分析和内容分析的组合方法来探讨研究问题。文献计量分析是一种流行的研究方法，有助于学者了解科学工作的过去和未来发展；内容分析是一种定性方法，用于从研究中提取洞察和目标。通过结合这两种方法，本文更科学地探讨了IT能力对企业绩效的深远影响。具体研究框架如图1所示。

**3.1 文献计量分析**
文献计量分析的使用正在迅速增加（Kraus等，2022；Ogutu等，2023；Sun等，2024）。近年来，文献计量方法已被用于映射各种研究领域，如创业（Garcia-Lillo等，2023）、创新（Lin等，2024；Maier等，2020）和管理（Islam和Widen，2023；Mas-Tur等，2020）。这些研究表明，文献计量方法对于识别新兴主题非常宝贵，因为它们不仅揭示了关键趋势，还突出了知识结构中的关键节点。与传统定性方法相比，这种可视化方法提供了更详细和理性的分析。文献计量分析是一种广泛使用的方法，用于深入了解研究领域的结构。它分析了特定期刊、文献和作者在学科内的科学增长和绩效，有助于有效映射、挖掘、分析和可视化知识领域的整体结构。因此，通过审查这些过程的结果，可以系统地探索促进某一特定研究领域发展的文献之间的关系（Fan等人，2022年）。为了进行文献计量分析，Fahimnia等人（2015年）提出了一种五步方法论，用于在研究领域内进行全面的数据收集和彻底的数据分析。该方法首先定义数据库搜索目标和检索策略，然后过滤初始搜索结果并对其进行精细化处理。具体的文献检索过程如图2所示。在第4步和第5步中，应用统计数据和文献计量方法来分析数据集。遵循Fahimnia等人（2015年）的研究范式，我们完成了第1至第3步，生成了最终的聚焦文献样本，并在第4步和第5步中对数据进行了描述性分析。完整的研究框架如图1所示。此外，我们采用了内容分析方法来系统地组织文献，并将研究发现整合到一个统一的理论框架中。下载：下载高分辨率图片（536KB）下载：下载全尺寸图片

图2. 文献检索过程。

3.1.1 搜索策略
基于Sun等人（2024年）的研究，本研究对IT能力如何影响企业创新绩效的相关文献进行了系统回顾。为了确保搜索的全面性和准确性，我们制定了一个核心搜索策略：“IT能力”或“信息技术能力”与“企业创新绩效”。这种方法旨在精确找到数据库中同时包含“IT能力”及相关术语，以及标题、关键词或摘要中包含“企业创新绩效”的学术文献。

关于数据库，本研究选择了Web of Science（WOS）来检索相关文献。作为科学知识书目索引的精确工具，WOS是文献计量分析的代表性数据来源。作为全球学术界广泛认可且精心维护的数字文献计量平台（Birkle等人，2020年），Web of Science不仅满足了高质量文献来源的需求，更重要的是，它还提供了本研究所需的完整元数据，如文献摘要、参考文献列表、引用次数、作者所在机构和国家信息，以及期刊影响因子（Huang等人，2022年）。由于其学术权威性、数据完整性和与分析工具的兼容性（Birkle等人，2020年）的显著优势，最终选择Web of Science Core Collection数据库作为本研究的唯一数据来源。

基于上述搜索策略和数据库选择，本研究将检索期间设定为1965年至2025年在Web of Science Core Collection范围内。初步搜索得到了2228篇相关文献记录。

3.1.2 结果筛选
在第二步中，我们系统地筛选了初步的在线搜索结果。具体来说，我们通过选择“管理”、“计算机科学”、“信息系统”、“商业”和“经济学”等类别来细化Web of Science中的结果。然后我们将文档类型设置为“文章”和“综述文章”，并将时间范围限制在2016-2025年。此外，我们应用语言过滤器为“英语”。筛选过程后，我们获得了787篇文章。随后，我们下载了这些文章的标准记录。每条记录包括文章标题、摘要和关键词等核心内容信息，以及与研究主题相关的关键元数据，包括作者信息、来源期刊、出版商和引用文献。

3.1.3 结果精细化
我们通过将下载的文本数据（以Microsoft Notepad txt格式）导入Excel文件来细化搜索结果。我们排除了会议论文、书评和研究笔记等非同行评审的文稿类型，以确保仅包含高质量的出版物。此外，作者还审查了所有目标文章的摘要。当摘要结论不清楚或不可用时，我们下载了全文进行审查（主要关注引言和讨论部分），以确定其与研究的相关性。例如，那些泛泛讨论技术能力或管理方面而没有具体涉及信息技术的文章被排除在外。这一审查过程排除了与研究主题不符的文章。此外，考虑到同一作者或期刊可能存在不同的拼写方式，我们进行了数据清洗，验证了这些替代拼写以确保数据的一致性。这一迭代过程涉及协调和验证，最终得到了298篇相关文章，占原始记录的37.9%。这些文章将用于后续的文献计量分析中的共引分析。

3.1.4 数据描述
图3展示了2016年至2025年间研究IT能力对企业创新绩效影响的时间分布。如图所示，该领域的研究在2021年至2024年间呈现持续上升趋势，表明近年来对该主题的影响力和学术关注度一直在稳步增加。需要注意的是，2025年的数据截至7月1日。根据过去几年的增长模式，预计2025年的总研究产出将超过2024年，保持整体上升趋势。表1列出了文献计量分析中包含的298个核心来源中的前十名期刊，为后续研究讨论提供了参考。

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图3. 出版物的时间分布。

表1. 发表重点文章的前十名期刊。

排名 期刊编号
1 INFORMATION & MANAGEMENT 37
2 IEEE TRANSACTIONS ON ENGINEERING MANAGEMENT 37
3 INDUSTRIAL MANAGEMENT & DATA SYSTEMS 25
4 EUROPEAN JOURNAL OF INFORMATION SYSTEMS 13
5 JOURNAL OF MANUFACTURING TECHNOLOGY MANAGEMENT 12
6 INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS 11
7 JOURNAL OF CLEARNER PRODUCTION 11
8 TECHNOVATION 12
9 INFORMATION SYSTEMS FRONTIERS 10
10 JOURNAL OF STRATEGIC INFORMATION SYSTEMS 9

3.1.5 使用CiteSpace的文献计量分析程序
文献计量学旨在揭示特定研究领域的结构和演变特征。本研究使用Cite Space软件作为文献计量可视化工具，以清晰地探索文献之间的潜在关系。聚焦于“IT能力对企业创新绩效的影响路径和理论基础”这一主题，我们结合了共现分析和共引分析（Ran等人，2020年）来进行详细研究。具体操作过程严格遵循Pestana等人（2019年）的研究建议。将数据导入Cite Space后，设置了关键分析阈值：在文本处理层面，选择标题、摘要、作者关键词和扩展关键词作为分析对象；在链接设置层面，使用余弦相似度来衡量关联强度，关联范围由切片范围定义；关于选择标准，每个时间切片中仅保留关联强度最高的50%的项目，并应用g指数（k=25）进行精细化处理；时间范围设定为2016年至2025年，按年份分成等长的切片。在节点类型方面，选择了关键词（用于捕捉共现关键词网络）、被引用文献（用于构建共引网络）、被引用作者（用于识别作者的共引关系）和被引用期刊（用于分析期刊的共引结构），从而全面探索该领域的知识结构。所有不符合预设阈值筛选标准的文献都被排除在最终分析之外，以确保结果的相关性和显著性。

3.2 内容分析
文献计量学是一种可靠的方法，用于揭示文献中不同类型信息的潜在聚类。在内容分析部分，本文采用了Kokol（2022年）提出的综合知识合成方法。该方法包括以下步骤：①收集关于IT能力对企业创新绩效影响的学术研究文献，这些文献构成了分析的内容。②根据作者关键词对文献进行聚类和分类。这一步的结果在4.1节的“关键词共现分析”中展示。③分析并分类每个集群内的代码之间的关联。这一步的结果也在4.1节的“关键词共现分析”中展示。④分析分类结果并为每个集群分配适当的主题名称。这一步的结果在4.3节的“内容分析结果”中展示。⑤形成的主题列表构成了定性分析的成果。所有这些步骤的结果总结在表3中。

4.1 关键词共现分析
关键词共现分析通常以概念网络的形式展示。关键词共现是指两个关键词出现在同一文档中。分析假设当两个项目同时出现时，它们之间存在某种联系。这有助于探索领域内的研究主题变化。紧密相关的关键词会形成小集群，这些集群可以概括为详细讨论的主题。因此，我们使用CiteSpace提供的关键词共现分析，来追踪2016年至2025年间IT能力如何影响企业创新绩效的研究前沿变化。关键词共现网络的分析重点关注两个主要指标：频率和中心性。频率表示关键词出现的频次，而中心性评估节点在网络中的重要性。此处使用的中心性测量方法是中介中心性，它计算通过特定节点的所有最短路径的百分比。

图4显示了IT能力和企业创新绩效领域的关键词共现网络，其中每个节点的大小反映了其出现的频率。网络突出了出现次数超过五次的关键词：“数字化转型”（35次）、“企业绩效”（21次）、“技术创新”（20次）和“信息技术”（13次）。这些高频关键词清楚地标识了IT能力影响企业创新绩效的主要研究领域。围绕这些核心节点，出现了其他高频关键词，如“动态能力”、“人工智能”和“大数据”，共同突显了该领域的基础研究领域。每个关键词首次出现的年份（见表2）进一步追溯了这一研究主题的发展历程。值得注意的是，表2中列出的热点问题结合了来自多个学科的见解，包括信息系统、商业战略、企业管理和知识管理。表2中的中介中心性值突出了关键术语在连接网络和映射研究交叉领域方面的关键作用。“企业绩效”的中心性最高，为0.35，其次是“技术创新”（0.33）、“信息技术”（0.26）和“绿色创新”（0.25）。这些相对较高的中心性值不仅表明这些关键词在网络中扮演了重要的桥梁作用，还意味着这些相关领域的研究合作相对活跃。

通过共现网络的分析可以看出，该领域的研究形成了一个相对稳定的主题系统。然而，不同主题之间的聚合关系和演变逻辑仍需进一步探索。在此基础上，为了进一步揭示研究主题之间的潜在联系和知识结构，本研究对关键词进行了聚类分析。聚类分析可以根据共现关系识别出具有高语义相关性的关键词组，从而反映该领域的知识主题分布和研究演变路径。聚类分析识别出了十二个主要主题集群（如表3和图5所示），形成了多层次的研究结构。其中，#0“基于资源的理论视角”、#1“中介效应”、#2“信息技术”、#4“数字创新”和#10“动态能力”构成了核心研究组，反映了IT能力研究的理论基础。#0侧重于基于资源的理论视角，这是该领域的理论基础。#1强调了数字化转型、人工智能等因素在IT能力与创新绩效关系中的中介作用。#2探讨了信息技术基础设施与管理能力的整合。#4关注数字创新在提升竞争优势中的作用。#10揭示了IT能力通过动态能力重构增强创新绩效的核心机制。除了核心集群之外，#3“机会探索”、“#5“组织文化”和#6“开放式创新”反映了组织文化和开放式合作在创新过程中的支持作用。#8“供应链数字化”和#9“国有制”展示了研究向供应链管理以及不同所有权结构的企业背景的扩展。#11“影响模型”代表了研究方法中建模的趋势，表明学术界越来越倾向于使用结构方程建模等方法来验证IT能力与创新绩效之间的多路径关系。这表明，关于“IT能力对企业创新绩效的影响”的研究正从静态资源视角转向数字化转型过程中动态能力和系统整合的阶段，理论深度和应用广度都得到了显著提升。

表2. 出现频率和中心性最高的十五个关键词。

排名 | 高频关键词 | 年份 | 频率
--- | ---- | ---- | ----
1 | 数字化 | 2020 | 35
2 | 企业绩效 | 2019 | 0.35
3 | 技术创新 | 2022 | 0.33
4 | 信息技术 | 2017 | 0.26
5 | 绿色创新 | 2017 | 0.25
6 | 动态能力 | 2019 | 0.26
7 | 人工智能 | 2021 | 0.19
8 | 大数据 | 2018 | 0.17
9 | 创新绩效 | 2017 | 0.26
10 | 大数据分析 | 2020 | 0.16
11 | 业务价值 | 2018 | 0.16
12 | 吸收能力 | 2018 | 0.11
13 | 制造企业 | 2021 | 0.11
14 | 开放式创新 | 2022 | 0.09
15 | 影响模型 | | |

表3. 关键词聚类。

集群ID | 主题关键词 | 主要研究方向
------ | ---------- | ---------------
#0 | 基于偶然资源的理论视角 | 基于资源的视角、动态能力、创新绩效
#1 | 中介效应 | 数字化、人工智能、动态能力
#2 | 信息技术 | IT基础设施、IT能力、技术整合
#3 | 机会探索 | 创新探索、知识获取
#4 | 数字创新 | 数字创新、竞争优势
#5 | 组织文化 | 企业文化、数字化转型氛围
#6 | 开放式创新 | 开放式创新、协作网络
#7 | 企业决策 | 管理决策、数据驱动决策
#8 | 供应链数字化 | 供应链管理、数字化整合
#9 | 国有制 | 国有企业、治理结构
#10 | 动态能力 | 吸收能力、转型能力
#11 | 影响模型 | 模型构建、路径分析

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图5. 关键词聚类可视化。
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图6. 共被引用作者可视化。

4.2. 共被引用网络分析
共被引用分析是CiteSpace软件的核心功能之一，它包含多个分析模块。共被引用分析通过识别在引用文章的参考列表中同时出现的两个或多个参考文献来创建链接，从而识别出被共同引用的参考文献的集群（Raghuram等人，2010）。由此产生的共被引用网络通过识别高频共同引用的文献、作者和与该领域相关的期刊，提供了宝贵的知识领域见解（Mustafee等人，2014）。

在本节中，为了深入探讨IT能力对企业创新绩效影响的学术进展，我们使用共被引用网络分析作为主要的文献计量技术，旨在揭示不同研究热点之间的关系。根据Cobo等人（2011）提出的文献计量分类系统，可以从作者、期刊和文档三个维度分析共被引用网络。然后，通过对这些被共同引用的文档进行聚类分析，我们可以识别出新兴的研究方向。

4.2.1. 作者共被引用分析
作者共被引用网络由具有共被引用关系的作者组成。该网络有助于识别对特定研究领域做出重大贡献的作者，并显示他们的研究是集中在单一领域还是涵盖多个领域。作者的引用频率越高，在相关领域获得的认可度就越大。图6显示了基于关键出版物关键词分析的IT能力和企业创新绩效领域的高引用作者网络，共被引用频率的阈值为25。在这个网络中，每个节点代表一位作者，节点的大小和位置直观地表示了作者的出版物数量及其在整体网络中的重要性。作者姓名的字体越大，他们在其他文献中被引用的频率就越高。具体作者的引用频率见表4。

分析结果显示，Teece和Podsakoff是该领域最具影响力的学者，其次是Hair、Fornell和Barney。这一排名清楚地说明了他们在探索IT能力如何影响企业创新绩效方面所做的重大贡献。Teece的动态能力概念及其随时间的理论发展，为后续关于IT能力如何影响企业绩效的研究提供了关键基础。此外，Hair等人（2011）和Fornell与Larcker（1981）的工作因其对偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）和结构方程建模（SEM）的研究而被广泛引用，这两种方法被认为是该领域的标准方法。由于这些方法在研究IT能力对企业创新绩效影响的研究中最为常用，他们的贡献在许多论文中得到了广泛引用。

表4. 按引用频率排名的前十位作者。

| 作者 | 年份 | 频率 |
|------|------|------|
| Teece | 2016 | 127 |
| Podsakoff | 2016 | 112 |
| Hair | 2016 | 106 |
| Fornell | 2016 | 91 |
| Barney | 2016 | 78 |
| Mikalef | 2020 | 73 |
| Bharadwaj | 2016 | 73 |
| Wamba | 2019 | 69 |
| EISENHARDT | 2017 | 66 |
| Henseler | 2017 | 66 |

4.2.2. 期刊共被引用分析
发表在高级别期刊上的论文通常具有更大的影响力。由于共被引用频率是衡量期刊影响力的关键指标，本研究使用期刊共被引用分析来确定IT能力对企业创新绩效影响研究的主要学术领域。利用CiteSpace的算法驱动的大数据分析功能，生成了期刊共被引用网络地图（图7）。在这个地图中，每个节点的大小直观地表示期刊的共被引用频率，使用25次共引用的阈值进行纳入。表3还列出了该领域共被引用频率最高的期刊。

如图7和表5所示，《战略管理杂志》因其高共被引用频率而成为该领域最具影响力的期刊。相比之下，其他重要期刊如《MIS季刊》、《商业研究杂志》和《信息与管理杂志》的共被引用频率较低。仔细观察这些高影响力期刊可以发现，它们大多属于信息系统和战略管理这两个主要领域。这种分布清楚地表明，关于IT能力对企业创新绩效影响的研究本质上是一个跨学科领域，涵盖了与信息系统相关的技术方面以及与战略管理相关的组织和战略维度。

同时，CiteSpace可以连接被引用文献和引用文献的主题类别，从而在期刊双地图叠加图中显示这种对应关系（Chen & Leydesdorff, 2014）。这种双地图叠加可以将抽象的引用关系转化为直观的空间轨迹，使研究人员更有效地理解相关研究领域中科学知识的产生和传播机制（Wang等人，2025）。因此，本研究使用CiteSpace生成了一个期刊双地图叠加图（图8），以探索“IT能力对企业创新绩效影响”领域内的研究分布。如图所示，每个节点代表基于CiteSpace的WOS分类的研究主题分类，不同的颜色表示不同的领域。链接的宽度表示这些领域之间的引用关系强度（Nan等人，2025）。引用关系以从左侧开始的粗彩色线条显示，左侧代表引用期刊，右侧代表被引用期刊。有三条主要的粗路径：一条红色路径从“数学、系统、数学”领域延伸到“心理学、教育、社会”领域，表明研究人员普遍使用系统科学和数学建模来分析复杂的组织创新过程；另外两条蓝色路径分别从“物理、教育、健康”领域延伸到右侧的“心理学、教育、社会”和“经济、政治、社会”领域。这些路径共同揭示了IT能力研究从技术创新到社会价值创造的理论演变。这些分析进一步表明，关于IT能力对企业创新绩效影响的研究是一个跨学科的研究领域。

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图7. 被共同引用的期刊可视化。

表5. 发表引用参考文献的前十位期刊。

排名 | 频率 | 中心性 |
|------|------|------|
| 1 | 战略管理杂志 | 244 | 0.00 |
| 2 | MIS季刊 | 223 | 0.01 |
| 3 | 商业研究杂志 | 418 | 0.03 |
| 4 | 信息与管理 | 517 | 0.00 |
| 5 | 技术预测与社会变革 | 717 | 0.02 |
| 6 | 工业市场营销管理 | 816 | 0.01 |
| 7 | 组织科学 | 916 | 0.03 |
| 8 | 国际生产经济学杂志 | 1016 | 0.01 |
| 9 | 信息系统研究 | | |

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图8. IT能力对企业创新绩效影响的期刊双地图叠加图。

4.2.3. 文档共被引用分析
共被引用分析的主要目的是准确识别特定研究领域内的当前热点话题，并据此选择最有价值的文献。在“IT能力对企业创新绩效影响”的研究领域中，这种分析方法尤为重要。高频共被引用的文献通常代表了该领域的里程碑式作品。这些文献为理解科学发展的轨迹提供了历史视角，并揭示了学科演变过程中的认知共识。通过对这一领域文献进行共被引用分析，有效地展示了研究的前沿方向并突出了关键问题。

本研究的具体分析结果（如图9和表6所示）表明，Benitez等人（2020）和Frank等人（2019）的作品具有较高的中心性得分（分别为0.36和0.27）。这表明这两项工作在随后的知识传播和理论发展过程中发挥了关键中介作用。

具体来说，Benitez等人（2020）的贡献集中在方法论层面。他们系统地概述了建模和估计方法的最新进展——特别是偏最小二乘路径建模（PLS-PM），该方法在信息系统（IS）因果研究中得到广泛应用，并为实证分析提供了标准化的应用流程。这项研究为未来研究IT能力与创新绩效之间关系的研究人员提供了更严格和可靠的数据分析框架，显著提高了研究结论的准确性和说服力。Frank等人（2019）对公司在实施工业4.0技术时采用的不同模型进行了全面分析，重点关注了先进技术（如智能制造、创新产品、智能供应链和智能工作）与基础支持技术（如物联网、云计算、大数据和分析）之间的核心联系。研究发现，拥有较强IT能力的大公司倾向于更早且更全面地采用这些技术，而中小公司在实施过程中面临更大的挑战。所提出的技术实施框架强调公司应根据自身发展阶段逐步引入技术，并强调IT能力的关键优势不仅在于部署单个技术，更重要的是有效地整合和连接多种技术。这种整合能力是提高生产效率和增加创新绩效的关键。这些发现为公司在如何更好地分配IT能力以提升整体创新绩效提供了宝贵的见解。

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图9. 被共同引用的参考文献可视化。

表6. 被引用次数最多的参考文献。

| 作者 | 年份 | 来源 |
|------|------|------|
| Mikalef | 2020 | 信息与管理 | 240.05 |
| Verhoef | 2021 | 商业研究杂志 | 230.1 |
| Wamba | 2017 | 商业研究杂志 | 220.1 |
| Mikalef | 2019 | 英国管理杂志 | 180.09 |
| Vial | 2019 | 战略信息系统杂志 | 180.1 |
| Wamba | 2020 | 国际生产经济学杂志 | 170.05 |
| Nambisan | 2017 | MIS季刊 | 170.02 |
| Hair | 2019 | 欧洲商业评论 | 160.02 |
| Ciampi | 2021 | 商业研究杂志 | 160.02 |
| Li | 2020 | 国际生产经济学杂志 | 160.36 |
| Benitez | 2020 | 信息与管理 | 150.03 |
| Warner | 2019 | 长期规划 | 140.27 |
| Frank | 2019 | 国际生产经济学杂志 | 130.01 |
| Chen | 2015 | 信息与管理 | 130 |
| Hanelt | 2021 | 管理研究杂志 |

4.3. 内容分析结果
通过对298篇相关文章进行系统的内容分析，并结合关键词共现和聚类的结果（见图4和表3），本文确定了“IT能力与企业创新绩效”领域的四个主要研究主题。

主题1：IT能力的战略作用
该主题关注IT能力作为企业的战略资源和动态能力的作用。大多数学者基于基于资源的观点（RBV）和动态能力理论（DCT），探讨IT能力如何通过资源整合、重构和利用来推动创新绩效（Benitez等人，2020；Mikalef等人，2020；Ravichandran，2018）。普遍认为，IT能力不仅包括技术基础设施，还包括管理能力和人力资源能力，这些共同构成了推动创新的关键支持系统。Mikalef等人（2020）和Mikalef与Krogstie（2020）指出，企业可以通过感知、整合和重构能力等动态机制迅速应对外部环境变化，从而提高创新效率。然而，一些研究表明，IT能力的绩效效应高度依赖于具体情境（Li等人，2020）。过度依赖技术投资而不考虑组织和人力资源的协作可能导致创新收益下降。因此，学者们强调了在技术灵活性与管理敏捷性之间找到平衡的必要性，以优化资源分配。主题2：数字创新作为中介在这一主题中，重点关注数字创新在IT能力与创新绩效之间的关系中的中介作用。随着大数据、云计算和人工智能等技术的广泛采用，研究逐渐从“IT投资回报”转向探索“数字创新机制”。文献普遍认为，IT能力不仅为创新提供了技术基础，还通过促进知识共享、流程重组和组织学习来培养持续创新。Fosso Wamba等人（2024年）发现，数据分析能力通过加强知识共享和问题解决过程显著提升了创新绩效。虽然大多数学者都认可数字创新的中介作用，但其有效性仍受到企业吸收能力和战略整合能力的影响（Birkle等人，2020年）。一些研究表明，企业应该将流程重组和跨部门协作制度化，将数字化转型嵌入日常运营中，以充分释放创新潜力。

主题3：文化和开放式创新这一主题强调了组织文化、知识共享和开放协作在影响IT能力方面的关键作用。多项研究表明，开放且以学习为导向的文化能有效促进IT能力的创新转型。Frank等人（2019年）认为，通过IT平台，企业可以参与开放式创新，这不仅整合了内部和外部知识资源，还提升了组织的敏捷性和创造力。相反，僵化或层级化的组织文化可能会削弱IT投资的实际效果。此外，由IT驱动的开放式创新生态系统打破了组织边界，使企业能够通过数字协作创造价值。这一主题揭示了创新绩效的社会和认知基础，并突出了文化和协作在实现技术价值方面的放大效应。

主题4：情境差异这一主题关注IT能力在不同行业、所有权结构和供应链背景下的效应差异，通常使用建模方法进行实证分析（Chen等人，2015年；Hair等人，2011年；Li等人，2020年）。研究发现，在制造业中，IT能力通过供应链数字化整合促进了创新绩效（Li等人，2020年），而在服务行业则更注重以知识和客户为导向的创新。所有权结构的差异也会影响IT能力的创新效果。Chen等人（2015年）发现，由于制度惯性和较低的资源分配效率，国有企业在IT能力对创新绩效的影响较弱。跨情境比较研究进一步指出，制度环境、政策支持和行业动态显著调节了IT能力与绩效之间的关系。同时，研究方法正越来越多地向建模和量化方向发展，结构方程建模（SEM）和偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）等方法是验证不同情境下IT能力对创新绩效影响的常用方法。这一主题反映了IT能力研究在实证深度和方法论创新方面的持续发展。

总体而言，现有研究已经从关注IT资源的静态配置转向探索IT能力的动态作用。文献表明，IT能力对企业创新绩效的影响取决于企业如何通过数字创新、组织文化和外部协作实现资源整合和能力重构。技术本身不是创新绩效的直接来源；其价值在于促进学习、协作和知识共享。随着研究方法从定性探索发展到结构化模型验证，学术界对IT能力的理解已经从单一的技术视角扩展到一个综合框架，涵盖了战略、组织和情境因素。这标志着该领域向更加成熟和系统化的阶段迈进。4.4基于TOE框架的系统性文献分析基于对作者、期刊和引用共引的先前分析，本研究系统地识别了该领域最具影响力的学者、领先期刊和关键研究主题。为了全面且透明地回答IT能力如何转化为创新绩效这一核心问题，我们遵循系统性文献回顾的原则，并采用结构化、可复制的流程进行文献选择和分析。该回顾通过一个综合的多阶段程序进行，确保所包含研究的代表性和分析深度。首先，根据文献计量分析生成的关键词簇，我们划定了与TOE框架相关的主题边界。然后，我们应用定量阈值——引用频率高于五次且介数中心性大于0.1——来识别在研究网络中既具有影响力又具有关键作用的出版物。接下来是定性评估，研究人员独立进行全文阅读并进行团队交叉验证，以确保每个选定的研究都能明确归入TOE框架的技术、组织或环境维度。通过这一透明、多阶段的过滤过程，最终从最初的298篇出版物中保留了33篇核心研究，详见表7（研究特征）和表8（TOE维度分布）。通过系统地提取、编码和综合这些代表性作品，本研究绘制了现有的证据基础，揭示了IT能力提升创新绩效的潜在机制，并探讨了这些机制在不同情境下的变化。这样做为未来的研究提供了更综合的理论理解和前瞻性启示。

4.4.1 技术维度本研究基于系统性文献回顾和文献计量分析，突出了IT能力的技术方面如何影响企业创新绩效的关键结论。学术关注的主要集中在两个主要能力领域：技术IT资源基础设施能力和新兴的数字技术能力。技术IT资源基础设施能力是指企业构建、维护和适应其共享数字基础设施的能力，这是所有数字活动的基础。新兴的数字技术能力（VK等人，2024年）是企业处于技术前沿时的主要驱动力。这些能力包括三个相关且不同的能力组：人工智能（AI）能力（Cousineau等人，2025年）（利用机器学习、深度学习、自然语言处理等实现更智能的决策、流程自动化和高级数据洞察）、数字化转型（DT）能力（通过云计算、大数据分析、物联网和区块链等关键技术推动商业模式、流程和体验的根本性重构）以及数字创新（DI）能力（结合并创造性地应用不同数字技术开发新产品、服务或商业模式）。这两个维度共同构成了推动企业创新绩效的核心技术引擎。它们的深度整合和协同发展对于企业在数字时代获得和维持竞争优势至关重要。

技术IT资源基础设施能力是公司基于有形技术资源（如硬件、计算机、网络设备、软件、操作系统、应用程序平台、数据库和通信系统（内联网、外部网络、无线网络）开发的核心资产。其核心在于“数据分析基础设施（DAI）”和“系统应用基础设施（SAI）”的协同创建，以促进自主创新：DAI适应多源数据分析需求（例如，实时客户行为数据、市场趋势），揭示潜在机会；SAI提供模块化开发环境（例如，架构平台、云平台），实现数字产品的快速迭代和大规模部署（例如，新功能测试、版本更新）（Wang等人，2024年）。它们共同构成了公司数字创新的技术基础——DAI从大量数据中提取有意义的见解，而SAI将这些见解转化为可操作的数字解决方案，形成了“数据驱动的敏捷开发”循环。

表7. 关于IT能力对企创新绩效影响的文献分析
作者 国家/地区 行业类型 企业规模 方法/模型 研究类型 研究结论
Benitez等人（2018年） 美国 跨行业 小型 PLS-SEM 定量 IT基础设施通过促进知识两面性显著提升创新绩效（平衡探索和利用）。社交媒体能力正向调节IT基础设施与知识两面性之间的关系，两者共同放大创新成果。
Benitez等人（2022年） 欧洲 跨行业 各种规模 PLSM 混合 数字领导能力通过增强平台数字能力（IT基础设施、业务流程、数据整合）间接推动企业创新绩效。平台数字能力完全中介了这一路径。
Hu等人（2025年） 中国 制造业 各种规模 2SLS, 2SRI, Heckman选择模型 定量 IT利用和IT探索都显著提升创新绩效。然而，内部创新策略仅加强IT利用的效果，而外部和两面性策略削弱了两种IT模式对创新的促进效果。
Wiesb?ck等人（2020年） DACH地区 跨行业 各种规模 PLS-SEM 定量 IT能力通过直接提升数字产品和服务创新绩效以及通过增强数字创新能力间接推动绩效。
Castillo等人（2023年） 西班牙 跨行业 大型 PLS-PM 定量 IT投资（技术和人力资本）通过加强开放式创新举措（如外部知识整合）显著提升产品和流程创新绩效，这种中介机制在大企业中显示出稳健的积极效果。
Cui等人（2022年） 跨国 跨行业 各种规模 SEM 定量 在动态环境中，IT资源获取能力显著提升开放式创新绩效；在稳定环境中，IT资源运营能力更有效，而IT资源获取能力可能会削弱创新成果。
Park等人（2017年） 韩国 跨行业 各种规模 PLS 层次对齐优化运营效率，市场对齐推动市场增长，网络对齐增强创新绩效。此外，非典型的治理对齐的意外有效性为IT治理研究开辟了新方向。
Wang等人（2024年） 跨国 跨行业 各种规模 SEM 定量 企业的IT基础设施生成能力（尤其是数据分析基础设施（DAI）显著提升数字创新绩效，这种效果的强度受社会技术因素（如数字服务平台的使用和人力资源）的影响。DAI生成能力的效果比系统和应用基础设施（SAI）生成能力更为显著。
Kroh等人（2018年） 德国、奥地利 跨行业 各种规模 SEM 定量 高强度使用IT工具显著提升市场知识和创新绩效。然而，在服务导向型企业中，虽然IT使用强度较低，但由于市场知识的放大效应，创新绩效显著提升——揭示了服务型企业“高IT需求但实际使用率低”的结构性矛盾。
Lin和Wu（2025年） 中国 制造业 各种规模 SEM 定量 AI技术通过促进显性和隐性知识共享提升创新绩效。然而，吸收能力显著增强了隐性知识共享对创新的积极效应，凸显了组织能力和AI工具协同的必要性。
Hu和Wang（2021年） 中国 制造业 中小型 线性回归 定量 IT使用广度和IT使用频率都显著提升中小企业的创新绩效。制造业灵活性部分中介了IT使用频率与创新绩效之间的关系。人力资本质量显著调节了IT使用广度与创新绩效之间的关系。
Otioma（2023年） 肯尼亚 跨行业 各种规模 OLS 定量 IT能力通过促进组织学习（特别是通过市场研究和实验活动的探索性学习）显著提升肯尼亚企业的创新绩效。
Xu等人（2024年） 中国 制造业 各种规模 SEM 定量 数字转型通过增强大数据能力和组织敏捷性形成链式中介效应，显著提升创新绩效。
Wang等人（2023年） 中国、美国 制造业和服务 各种规模 似乎不相关的回归（SUR） 定量 IT能力对企绩效的影响遵循“条件逆转”模式：当运营能力较低时IT能力显著损害绩效，在中等运营能力水平下没有显著效果，在高运营能力水平下显著提升绩效，表明能力水平之间的对齐是价值转化的关键。
Wei等人（2024年） 中国 跨行业 各种规模 SEM 定量 IT利用能力显著提升供应链探索性创新绩效（协同效应），而IT探索能力可能会抑制供应链利用性创新的效果。企业应采用“内部IT利用+外部供应链探索”的组合策略（或反之）以实现最佳绩效。
Braojos等人（2019年） 美国 跨行业 中小型 PLS-SEM 定量 社交媒体和电子商务能力不仅通过提升在线客户参与度改善企业绩效，还通过互补效应放大这种效果，最终推动创新和客户服务绩效的提升。
Liu等人（2020年） 美国 跨行业 各种规模 面板回归模型 定量 IT智能作为元IT能力，显著正向影响公司绩效。
Shah等人（2024年） 巴基斯坦 信息通信技术行业 中小型 SEM 定量 数字技术能力、数字导向和数字化转型通过完全中介效应显著提升巴基斯坦ICT中小企业的绩效。
Lin等人（2025年） 中国 跨行业 各种规模 PLS-SEM 定量 大数据分析能力通过提升主动和反应式组织韧性间接提升企业绩效。环境动态性增强了BDA对反应式韧性的效果，进一步放大了其对绩效的间接影响。
Li等人（2022年） 中国 制造业 各种规模 PLS-SEM 定量 数字能力通过全面中介市场资本化敏捷性和运营调整敏捷性提升企业绩效，其中市场资本化敏捷性具有最强的中介效应。这两者在疫情期间也同样有效。Braojos等人（2020）在西班牙对多个行业的不同规模企业进行了研究，使用PLS-SEM方法得出结论：企业的IT整合能力通过提高知识吸收（获取外部核心知识）和知识释放（转移次要知识）间接提升了企业绩效，这从实证上支持了“IT驱动的知识管理”中介路径。Ravichandran（2018）在美国的研究中也表明，强大的IT能力结合前瞻性的IT投资用于构建数字平台，可以直接提升组织敏捷性；高创新能力的企业能够更有效地利用这些平台，两者之间具有显著的互补效应，最终显著提高了企业绩效。Li等人（2020）在中国农业领域的研究中发现，电子商务能力通过提升组织敏捷性显著增强了农业企业的绩效，而人才能力是关键驱动力，市场敏捷性带来财务回报，运营敏捷性则带来非财务效益，揭示了资源优化的关键路径。Suoniemi等人（2020）在美国的研究中还指出，大数据资源增强了市场洞察力和响应能力，提高了企业绩效；采用差异化战略的企业相比成本领先的企业绩效提升幅度高出2.8倍，这挑战了“成本削减型企业受益更多”的传统观念。Fosso Wamba等人（2024）在俄罗斯的研究中展示了混合AI能力通过直接效应和数据驱动的文化中介路径显著提升了企业绩效，AI基础设施是高绩效的必要条件，并且这一过程同时促进了可持续发展目标。Hanelt等人（2021）在跨国汽车制造业的研究中发现，数字化并购显著增强了传统工业企业的数字知识基础，推动了数字创新和绩效提升。Barba-Sánchez等人（2024）在西班牙的研究中表明，IT能力增强了组织的数字化导向信念，推动了数字化转型过程并显著提升了企业绩效。Campos-Nú?ez和Serrano-Malebrán（2024）在智利的研究中发现，创业导向显著提升了IT能力，并与ICT形成了协同效应，显著提高了企业绩效，这对资源受限的新兴经济体中的企业实现数字化转型和长期竞争优势至关重要。Ilmudeen（2022）在中国的研究中发现，有效的IT治理机制显著提升了企业的IT动态能力，进而提升了业务敏捷性和创新，改善了绩效。环境不确定性增强了IT动态能力对敏捷性的影响。

在探讨IT能力如何通过组织维度影响企业创新绩效方面，现有文献主要关注两个研究领域：IT资源整合能力和IT人力资源能力。前者主要研究企业如何高效配置和管理其多样化的IT基础设施、应用系统和数据资产；后者关注内部IT专业人员及广大员工的数字素养和技能，强调人力资本在识别新技术机会、创造性地将IT工具应用于商业场景以及将创新想法转化为实际绩效结果中的重要作用。IT资源整合能力是指企业系统地协调内部和外部IT资源及组织流程的能力，构建动态适应性和协同效应。这一能力的核心在于通过治理机制、知识管理和动态能力克服传统IT资源的孤立状态，实现资源耦合和价值转化，包括四个关键维度：治理对齐能力（优化层级、市场和网络治理机制以提高运营效率、推动市场增长和提升创新绩效）；跨组织整合能力（关注供应链和并购等场景下信息系统的互操作性，通过外部知识网络的吸收和释放创造价值）；数字平台构建能力（强调前瞻性IT投资和现有资产储备的协同演化，以建立组织敏捷性）；动态重构能力（包括感知、协调、学习和重构的循环，使企业能够快速响应环境变化并重新塑造IT资产组合）。IT资源整合能力对企业创新绩效的影响体现在多个层面：直接路径上，AI技术提高知识的社会化和外部化（如数据模式的自动识别），直接提升技术创新效率；大数据分析减少内部和外部利益相关者之间的信息不对称性，增强供需匹配和决策质量；数字基础设施（如5G/IOT）支持高并发数据处理，提升运营响应能力。间接路径上，IT能力通过数字知识整合发挥作用，例如AI工具促进显性知识和隐性知识的结合，驱动知识密集型创新；数字化并购利用技术的“灵活性”整合多样化的知识库，激活数字创新；云计算和边缘计算的协作通过分布式数据流优化资源分配，间接促进创新资本。

然而，技术能力也存在双重限制：首先，技术成熟度的限制可能导致决策偏差（例如AI算法对数据质量的依赖）和集成效果减弱（例如传统ERP系统与云平台的兼容性问题）；其次，存在非线性阈值效应——适度的数字投资通过降低边际成本提升绩效，但过度部署（如冗余的数据分析工具）可能导致信息 overload 和研发资本挤出。因此，企业需要采用技术组合策略：优先部署高度兼容的数字基础设施（如混合云架构），确保AI、IoT和大数据技术之间的无缝协调；专注于优化核心技术模块（如优化神经网络参数库），避免盲目的全栈投资；建立机制来缓解技术风险（如使用区块链验证数据来源以降低AI决策风险，或利用弹性云计算资源应对数字投资回报递减的问题）。整合纯粹的技术能力需要一个动态、适应性强的系统，以数据流为纽带，算法为引擎，灵活架构为基础，其有效性依赖于逻辑反馈循环和技术模块之间的可持续升级。

在组织维度上，现有研究重点关注IT资源整合能力和IT人力资源能力对企业创新绩效的影响。IT资源整合能力指的是企业系统地协调内部和外部IT资源及组织流程的能力，建立动态适应性和协同效应；IT人力资源能力关注内部IT专业人员的数字素养和技能，强调人力资本在识别新技术机会、创造性应用IT工具于商业场景以及将创新想法转化为实际绩效结果中的关键作用。这种动态组合对于资源受限的新兴经济体中的企业实现数字化转型和长期竞争优势尤为重要。因此，人力资本的质量显著增强了信息技术（IT）应用在推动企业创新和绩效方面的影响，使员工能够有效利用IT基础设施，将数据转化为价值，并优化资源配置。数字化转型进一步促进了IT人力资本向复合技能结构的演变（例如，具备技术、分析和业务专长的跨职能人才），帮助企业整合数字服务，采用以客户为中心的战略，并实现流程数字化——最终带来降低成本、提高效率或增加收入（Otioma, 2023）。然而，IT人力资源能力对绩效的促进作用在很大程度上取决于行业环境的调节作用。IT的战略定位、技术变革的速度以及不同行业之间的竞争生态差异显著影响了IT能力如何转化为价值：在运营稳定的行业（如传统的IT领域）中，领先的IT能力可以利用互补资源（如成熟的基础设施、学习曲线效应）来实现效率提升。但在经历技术颠覆的“转型”行业（如零售、制造业）中，标准化的IT系统的同质性可能会削弱先发优势，甚至由于路径依赖和部署风险而导致绩效延迟。在这种情况下，组织灵活适应技术变革的能力可能比拥有领先的基础设施更为重要（Chae et al., 2018）。管理者需要理解行业特征对IT投资决策的社会认知影响：在快速变化的环境中，IT资源的错误分配、面临不可逆转的成本以及处理不确定回报的问题会更加严重。行业间和竞争动态之间的依赖性进一步复杂化了决策过程。因此，企业必须将人力资本的发展与行业的数字化转型阶段同步，以避免忽视环境的盲目投资，确保IT人力资源能力能够带来可持续的竞争优势。

4.4.3 环境维度
环境维度作为IT能力与企业创新绩效关系中的关键调节因素，主要包括市场环境、政府政策和行业特征。它们的相互作用共同塑造了技术价值转换的边界条件。市场环境动态表现出显著的双向调节效应。市场环境动态对IT能力-绩效关系的影响取决于具体情况：从积极方面来看，高度动荡的环境增强了大数据分析能力在提升企业绩效中的作用。例如，市场动态性提高了基于大数据分析（BDA）的组织响应能力（Lin et al., 2025），间接增加了绩效产出；它还积极影响了IT动态能力对组织敏捷性的赋能作用（Ilmudeen, 2022），从而加强了敏捷性在促进创新绩效中的作用。相反，在消极方面，市场环境动态可能会阻碍某些绩效维度。Chen等人（2015）的实证研究表明，环境动荡会降低BDA能力对资产生产力的正面影响，因为频繁的变化会增加资源重新分配的成本。这种双向效应意味着企业应根据环境条件调整其IT能力：技术驱动的动荡需要关注实时数据分析和快速迭代，而需求波动的环境则需要更好的客户洞察力和更快的市场响应系统。行业类型通过战略定位限制影响技术价值的变化。这种效应体现在两个方面：首先，在战略定位层面，具有差异化战略的企业更有可能通过大数据分析获得创新溢价（Suoniemi et al., 2020），而成本领先战略的企业则依赖IT能力来提高运营效率；其次，在技术渗透层面，行业IT战略角色（Chae et al., 2018）直接影响了能力与绩效之间的关系——在“转型”行业中，IT能力可能导致颠覆性创新，但也可能重塑竞争格局（例如，后来者追赶）；在“信息”行业中，IT必须深入整合到业务流程中以实现渐进式改进；在“自动化”行业中，IT投资的回报相对有限。跨行业研究进一步表明了不对齐的成本：零售行业需要开发个性化的营销IT系统，而制造业则依赖于供应链优化能力。不对齐会导致资源效率的损失。

4.4.4 政策维度
政府政策通过制度支持和结构性改革影响技术能力的构建。积极的政策（如对数字基础设施的投资、技能培训补贴和税收激励）可以大大降低中小型企业（SMEs）采用IT的障碍（Mai et al., 2024），加速其数字化转型，德国的针对性政策增强了SMEs的技术能力（Radicic & Petkovi?, 2023）。然而，这些政策的成功取决于公平的实施：越南对国有企业和外国企业的资源倾斜（Walsh et al., 2023）阻碍了SMEs发展IT技能的能力。此外，政策可以重塑行业竞争——当它们鼓励发展跨企业数据共享平台（如欧盟数据法案）时，会促使企业从私有IT投资转向生态系统能力整合，改变行业IT能力的整体分布。

这三个环境维度显示出系统的交互效应：政府政策通过改变行业技术采用率来影响市场动态，而行业特征限制了政策设计的选择。企业需要在“政策机会窗口”内对IT能力设置、战略定位和行业技术路径进行三重校准，以在环境不确定性中发展具有韧性的创新绩效。

4.5 中介和调节机制分析
基于前一节中基于TOE框架的技术、组织和环境维度的系统回顾，本研究进一步探讨了IT能力对企业创新绩效影响的潜在机制和边界条件。通过整合33篇核心文章的实证结果，该研究识别并总结了影响路径中的关键中介和调节变量（见表9）。这一分析进一步加深了对“IT能力-创新绩效”关系的理解。

4.5.1 中介机制
文献回顾显示，IT能力对创新绩效的影响主要表现为间接效应，这是通过组织、技术和文化等中介过程实现的。主要的中介路径如下：
- **知识和学习过程路径**：知识共享、吸收能力和知识双重性是关键变量，它们构成了IT能力转化为创新绩效的认知和学习桥梁。这些机制促进了知识的获取、整合和再利用，使企业能够从IT投资中持续产生创新动力（Benitez et al., 2018, Braojos et al., 2020, Lin and Wu, 2025, Nabeel-Rehman and Nazri, 2019）。
- **组织能力和流程重组路径**：IT能力通常通过提高组织敏捷性、组织学习和开放创新来间接影响绩效。先前的研究表明，具有强大敏捷性和学习能力的组织能够在动态环境中更快地将数字技术转化为创新成果（Castillo et al., 2023, Li et al., 2020, Ravichandran, 2018, Xu et al., 2024）。
- **战略和动态能力路径**：动态能力、平台数字化能力和供应链探索/开发能力都被视为IT能力转化为创新绩效的重要战略中介。这些能力通过资源整合、重构和重组的过程促进从技术潜力到战略价值的转化（Benitez et al., 2022, Mai et al., 2024, Wang et al., 2023, Wei et al., 2024）。
- **文化和行为导向路径**：数据驱动的文化、数字化导向和数字思维代表了文化和认知层面的中介因素。这些因素反映了组织对技术创新的态度和价值取向。通过塑造员工对创新的意识并营造协作氛围，它们放大了IT能力的绩效效应（Barba-Sánchez et al., 2024, Fosso Wamba et al., 2024）。

总之，中介机制揭示了IT能力如何影响创新绩效的内部逻辑，即技术资源必须经历知识整合、组织学习和战略能力重构等过程才能实现绩效转化。

4.5.2 调节机制
除了内部中介路径外，外部环境因素和组织特征也对IT能力与创新绩效之间的关系有显著调节作用。通过回顾现有研究，可以识别出三个关键的调节机制：
- **环境动态和不确定性调节**：市场动态和环境不确定性是决定IT能力实现其价值程度的关键外部因素。在高度动态的环境中，企业可以通过加强大数据分析和动态IT能力显著提升创新绩效。然而，在稳定环境中，过度的技术投资可能导致创新回报递减（Cui et al., 2022, Ilmudeen, 2022, Lin et al., 2025, Yoshikuni et al., 2024）。
- **组织特征和战略导向调节**：不同的组织特征可以显著改变IT能力与绩效之间的关系强度。例如，高质量的人力资本可以增强IT使用广度对创新绩效的正面影响，而采取差异化战略的企业在基于大数据的创新绩效提升方面表现更好。成本导向的企业更依赖于流程效率（Chae et al., 2018, Hu and Wang, 2021, Suoniemi et al., 2020）。
- **制度和政府政策调节**：政府政策、数字基础设施发展和制度支持对中小型企业（SMEs）特别有影响力。积极的政策激励和对数字基础设施的投资可以有效降低IT采用的成本，促进数字化转型，并推动动态能力的发展，从而放大IT能力的绩效效应（Mai et al., 2024）。

调节机制揭示了IT能力更有可能转化为创新优势的条件，反映了外部环境与内部资源之间的动态协调。

4.5.3 基于TOE框架的综合分析
通过综合技术、组织和环境维度的分析，可以构建以下系统理解：在技术维度，IT基础设施能力和新兴数字技术能力通过知识整合、流程重组和数字创新等中介机制影响创新绩效；在组织维度，资源整合能力和人力资本能力作为核心内部机制，促进技术潜力向组织绩效的转化；在环境维度，市场动态、行业差异和政策支持等外部因素充当关键调节条件，影响IT能力影响路径的方向和强度。因此，IT能力对企业创新绩效的影响应被视为一个多层次、动态耦合的系统过程：技术资源构成了基础，组织机制是驱动力，环境背景提供了调节边界。这种综合视角不仅扩展了TOE框架的解释深度，还为未来研究检验多种中介和交互调节效应提供了理论基础。

总之，通过系统地归纳中介和调节机制，本研究揭示了IT能力与创新绩效之间的关系表现出显著的路径依赖性和情境适应性。这一发现为理论发展和实际应用提供了重要见解。下一章将从讨论和影响的角度进一步探讨这些结果。

表9. IT能力对企业创新绩效影响路径中的中介和调节变量

参考文献
中介变量
- Benitez et al. (2018) 知识灵活性
-社交媒体能力
- Benitez et al. (2022) 平台数字化能力（IT基础设施整合、业务流程整合、数据整合）
- Hu et al. (2025) 供应链创新策略（内部、外部、双线创新策略）
- Wiesb?ck et al. (2020) 数字产品和服务创新能力（数字技术、数字解决方案、数字商业模式）
- Castillo et al. (2023) 开放创新举措
- Cui et al. (2022) – IT支持的资源获取和资源运营，环境动态性
- Park et al. (2017) 三种对齐类型（基于层级、基于市场、基于网络）
- Wang et al. (2024) 数字创新过程绩效
- Kroh et al. (2018) 市场知识
- Service orientation
- Lin and Wu (2025) 知识共享
- 吸收能力
- Hu and Wang (2021) 制造业灵活性
- 人力资本质量
- Otioma (2023) – 组织学习
- Xu et al. (2024) 大数据能力和组织敏捷性
- Wang et al. (2023) – 运营能力
- Wei et al. (2024) 供应链中的探索和利用
- Braojos et al. (2019) 在线客户参与
- Shah et al. (2024) 数字创新
- Lin et al. (2025) 主动韧性、反应性灵活性
- 环境动态性
- Li et al. (2022) 市场资本化敏捷性、运营调整灵活性
- Braojos et al. (2020) 知识吸收和释放能力
- Ravichandran (2018) 组织敏捷性
- 创新能力
- Li et al. (2020) 组织敏捷性
- Suoniemi et al. (2020) 市场导向能力
- Fosso Wamba et al. (2024) 数据驱动文化
- Hanelt et al. (2021) 数字创新
- 数字专利
- Barba-Sánchez et al. (2024) 数字化导向、数字化转型
- Campos-Nú?ez and Serrano-Malebrán (2024) IT能力
- Ilmudeen (2022) 业务流程敏捷性、创新能力
- 环境不确定性
- Chae et al. (2018) – 行业类型
- Nabeel-Rehman and Nazri (2019) 吸收能力、企业创业精神
- Yoshikuni et al. (2024) 业务流程绩效
- Mai et al. (2024) IT基础设施、商业模式创新、数字化转型、动态能力

5. 讨论和启示
5.1 核心发现总结
本研究的核心问题是：在技术-组织-环境（TOE）框架内，IT能力如何转化为创新绩效？通过运用文献计量学和内容分析方法，本研究识别并综合了四个关键发现：

(1) IT能力的多样化和整合
随着数字技术生态系统的不断发展，IT能力的组成已经超出了传统的信息系统开发范畴，形成了一个更为复杂、集成的能力体系——包括大数据分析、人工智能技术以及基于平台的协作能力。通过高频关键词和文献聚类分析，本研究发现这些能力并非孤立存在，而是通过技术整合和功能互补形成了系统性的能力网络。特别是在数字化转型背景下，企业越来越需要整合数据处理能力、算法能力和系统可扩展性，以构建具有战略适应性的IT能力结构，从而促进跨部门和跨平台的创新合作。

(2) 组织在能力-绩效转化中的作用
研究进一步表明，单纯的技术投资并不能直接产生绩效结果。相反，内部组织能力配置和资源整合机制起到了关键的中介作用。文献中经常提到的知识共享、跨层级沟通平台、人力资本储备以及提升的数字素养等机制，被视作连接IT能力和创新成果的“软基础设施”。这些组织要素不仅增强了IT能力的市场转化能力，还提高了技术应用的传播速度和组织的吸收能力。本质上，组织机制越健全，IT能力的边际回报就越高。

(3) 环境对转型路径的调节作用
环境不确定性显著影响了IT能力的边界效应和绩效潜力。分析显示，政策支持、行业结构、竞争激烈程度以及消费者数字偏好等环境因素对IT能力影响创新成果的路径具有显著的调节作用。在高度动态的市场中，企业的IT能力必须具备响应性和适应性，才能有效应对用户需求的变化和快速的技术进步。在政策驱动的领域，监管结构和制度安排可能决定了能力投资的方向和可行性。因此，绩效转型路径并非固定不变，而是取决于外部环境条件的多样性。

(4) 创新绩效的多维性和非线性特性
与以往将创新绩效简化为财务回报或技术产出的研究不同，本研究通过内容分析发现，绩效正朝着一个涵盖技术创新、流程创新、组织创新和服务创新的多维结构发展。此外，绩效结果并非一次性、线性的成果；相反，它们具有“反馈重构”功能，即已实现的绩效结果会影响未来的能力投资决策和组织战略调整。这种动态的、非线性的、反馈驱动的机制表明，技术价值的实现应当被理解为在一个复杂系统中的持续进化过程，而不仅仅是输入和输出变量之间的静态、线性映射。

5.2. 理论贡献
本研究在多个层面上实现了多维度的突破，并深化了理论理解，具体体现在以下几个方面：
- 初始的理论进展在于将TOE（技术-组织-环境）框架与IT能力研究相结合，突破了以往研究仅关注技术要素或内部组织因素的局限性。该研究系统地构建了一个多维度协同模型，涵盖了技术嵌入-组织整合-环境适应的层面，从而丰富和扩展了关于IT能力在信息系统领域运作的理论理解。
- 进一步的概念性贡献在于引入了一个系统嵌入-能力整合-绩效反馈的闭环模型，表明IT能力不是静态实体，而是通过与组织环境和情境的互动不断演进的动态系统。这一模型不仅符合动态能力理论的核心原则，还提供了实证证据，说明IT能力如何在资源整合、知识重构和数字创新过程中建立系统的反馈机制，最终促进创新绩效的持续提升。
- 通过关键词聚类和共引用分析，本研究揭示了关键“软要素”（如组织文化、开放协作和知识共享）在IT能力转型路径中的中介和调节作用，填补了现有文献中关于预认知结构和技术要素整合方面的空白。特别是通过强调组织文化对技术转型结果的影响，本研究为企业提供了关于数字认知逻辑和制度适应机制的深入见解，为未来的跨学科理论整合和发展奠定了坚实基础。

5.3. 实践贡献
在实践层面，本研究的结果为企业制定数字化转型战略和提高创新绩效提供了可操作的路径和系统指导，具体体现在以下几个方面：
- 本研究明确了IT能力的核心结构维度，即技术IT资源基础设施能力和新兴数字技术能力。研究强调，数据分析基础设施（DAI）和系统应用基础设施（SAI）的协调发展是提升企业技术适应性和响应性的关键路径，这为企业在资源有限的情况下实现数字化转型提供了重要指导。
- 研究还揭示了组织能力在实现IT价值中的中介作用，指出资源整合能力、人力资本质量和知识共享机制是将技术输入转化为绩效成果的关键中介因素。这些发现表明，在实施数字化战略过程中，管理者需要同时增强内部协调机制和优化人才配置，以充分利用IT部署的优势。
- 研究还考察了影响IT能力转型路径的环境 contingencies（特定情境因素），提供了实证证据表明高环境动态性会放大数据驱动的洞察力和响应机制的价值，而行业特性对IT能力配置的有效性有显著影响。基于此，建议企业在制定IT发展路线图时，既要考虑外部条件的不确定性，也要重视制度支持的稳定性。因此，应采取差异化且注重情境的技术投资策略，以更精确地推动创新绩效。
- 同样值得注意的是，本研究建议政策制定者借鉴这些见解来完善IT推广机制，并制定符合行业特点的激励政策，从而促进数字技术更公平、高效地融入企业创新系统。

5.4. 局限性
尽管本研究提供了关于IT能力如何通过TOE框架影响创新绩效的全面文献分析，并引入了一个理论上的闭环模型，但仍存在几个需要未来研究关注的局限性：
- 首要的局限性在于数据来源的范围。本研究仅依赖Web of Science Core Collection进行文献计量数据分析。虽然WOS因其高学术质量、标准化的引用实践和强大的元数据结构而受到广泛认可，但其相对有限的覆盖范围可能导致其他数据库（如SCOPUS、Google Scholar或Dimensions）中相关研究的遗漏。特别是地区性期刊、会议论文和灰色文献（尤其是反映新兴经济环境的文献）可能被忽视，从而限制了知识基础的广度和完整性。为了解决这一问题，未来的研究可以采用多数据库三角验证策略，扩大数据来源的范围并提高研究结果的稳健性。
- 方法论上的限制在于本研究依赖于文献计量学和内容分析技术。尽管这些方法具有可视化、系统化和识别主题演变等优势，但它们基于的是二手数据，并不能对理论模型进行实证验证。特别是所提出的闭环模型中的因果路径、协调机制和反馈效应仍停留在概念推断阶段，尚未经过实证测试。未来的研究可以通过调查研究、案例研究或混合方法来弥补这一不足，增强模型的因果推断和情境适用性。
- 从理论建模的角度来看，尽管本研究通过将技术、组织和环境要素整合到系统嵌入-能力整合-绩效反馈的闭环机制中，推动了TOE框架的发展，但所提出的模型仍停留在概念层面，尚未包括关键变量之间关系的参数化建模。未来的研究可以利用系统动力学、结构方程建模（SEM）或复杂网络分析等工具，模拟和实证验证模型中的动态互动，从而提高其解释精度和操作可行性。

5.5. 未来研究方向
基于本研究的概念性和结构性贡献，未来的研究可以侧重于通过结合调查和纵向案例研究的混合方法来实证验证所提出的闭环模型，揭示实际环境中的能力整合和绩效反馈动态过程。此外，还应更多关注行业特征、企业规模和组织环境等情境因素对IT能力转化为创新成果的影响。随着生成式AI、区块链和量子计算等新兴技术的不断发展，未来的研究还可以扩展模型以纳入这些先进技术，并探讨它们与组织学习和创新生态系统的互动。这些方向将提升模型的实证稳健性、情境适应性和理论相关性，以应对复杂演变环境中的IT赋能创新。

CRediT作者贡献声明：
杨金鑫：撰写-审稿与编辑、初稿撰写、概念构建。
薛佳丽：数据整理。
卢超：撰写-审稿与编辑。

本研究得到了安徽省2025年度重大科学研究项目（项目编号：2025AHGXSK20011）的资助；同时，本研究也得到了安徽省其他重大科学研究项目（项目编号：YQYB2025139）的资助。