《Journal of Innovation & Knowledge》：Linking knowledge governance, digital infrastructure, and learning behaviour for sustainable innovation
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本研究考察了数字基础设施质量、人工智能驱动的决策支持（AI-powered decision support）、知识治理体系（knowledge governance systems）与创业学习行为（entrepreneurial learning behav
本研究考察了数字基础设施质量、人工智能驱动的决策支持（AI-powered decision support）、知识治理体系（knowledge governance systems）与创业学习行为（entrepreneurial learning behaviour）之间的相互依赖关系，这些因素共同促进越南企业中的可持续商业模式创新（Sustainable Business Model Innovation, SBMI）。研究人员基于资源基础观（Resource-Based View, RBV）、知识基础观（Knowledge-Based View, KBV）和制度理论（Institutional Theory）框架，利用该国500名组织领导者的数据提出了一个详尽的结构模型。采用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）检验假设关系。结果显示，先进的数字基础设施和人工智能驱动的决策支持系统显著提升了组织学习能力（organisational learning ability），该能力作为可持续创新的直接促进因素，并在一定程度上起到中介作用。创业学习行为和知识治理被发现对学习能力有显著的直接和间接影响。此外，创新方面的制度支持（institutional support on innovation）强化了学习能力与SBMI之间的正向关系，凸显了有利政策环境的重要性。总体而言，研究结果表明，企业需要协调技术、认知和制度资源以实现可持续性导向的转型。本研究为促进越南可持续商业创新提供了重要的理论和实践启示，并为未来的跨行业和纵向研究开辟了新路径。
**论文解读文章**
**研究背景与问题**
可持续发展促使新兴经济体在数字化转型与经济增长的双重驱动下重新定位商业实践与创新模式。可持续商业模式创新（Sustainable Business Model Innovation, SBMI）作为应对环境、社会与治理（Environmental, Social, and Governance, ESG）挑战的核心理论构念，强调通过系统重构商业模式来整合可持续性原则。然而，现有研究多聚焦于单一驱动因素（如数字技术或组织学习），缺乏对技术、认知与制度要素协同作用的综合考察。越南作为具有高数字化转型速率和机构支持政策的新兴经济体，其企业面临资源约束与制度变迁的双重挑战，但关于数字基础设施、人工智能决策支持（AI-driven decision support）、知识治理（knowledge governance）与创业学习行为（entrepreneurial learning behaviour）如何共同影响SBMI的实证证据仍显不足。因此，本研究旨在填补这一空白，通过整合资源基础观（Resource-Based View, RBV）、知识基础观（Knowledge-Based View, KBV）与制度理论（Institutional Theory），构建一个多维框架，揭示组织学习能力（Organisational Learning Capability, OLC）的中介作用以及制度创新支持（Institutional Support for Innovation, ISI）的调节效应。
**研究内容与结论**
研究人员基于越南500名中大型企业（涵盖技术、制造和服务行业）的管理者与部门主管的问卷数据，采用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）进行假设检验。结果表明：数字基础设施质量（Digital Infrastructure Quality, DIQ）、人工智能决策支持（AI-Driven Decision Support, AIDS）、知识治理结构（Knowledge Governance Structure, KGS）和创业学习行为（Entrepreneurial Learning Behaviour, ELB）均显著正向影响组织学习能力（OLC），路径系数分别为0.307、0.254、0.269和0.251；同时，这四个前因变量也直接正向影响SBMI（系数分别为0.226、0.265、0.268、0.218）。OLC对SBMI的直接效应显著但相对较小（系数0.084），而ISI对SBMI的直接效应未达显著水平（p = 0.065），但ISI与OLC的交互项显著正向影响SBMI（系数0.165），表明制度支持通过强化学习能力对创新的促进作用发挥情境性增强效应。模型解释了OLC 30%的方差和SBMI 31.3%的方差，具有中等解释力。
**关键技术方法**
本研究采用定量调查方法，样本来源于越南技术、制造和服务行业的中大型企业，通过有目的抽样（purposive sampling）选取500名组织领导者（经理和部门主管）。数据收集结合在线问卷与面对面方式，并经过预测试确保内容效度。分析工具为SmartPLS 4.0，采用两步法：首先评估测量模型（指标载荷>0.7、Cronbach's α>0.82、组合信度>0.7、平均方差提取量>0.5、区分效度通过HTMT和Fornell-Larcker准则），然后检验结构模型（路径系数、R2、偏差校正自助法5000次子样本）。为控制共同方法偏差，采取了匿名保证、变量分离和预测试等程序性措施。
**研究结果**
- **测量模型验证**：所有构念的指标载荷均超过0.7（0.761–0.906），Cronbach's α值均高于0.82，组合信度（CR）均大于0.7，平均方差提取量（AVE）均大于0.5（0.604–0.714），表明聚合效度良好。HTMT比值均低于0.85阈值（最高为OLC与SBMI的0.414），Fornell-Larcker准则显示各构念AVE平方根大于其与其他构念的相关系数，交叉载荷分析确认每个指标在其所属构念上负载最高，证实了区分效度。
- **结构模型检验**：数字基础设施质量（DIQ）、人工智能决策支持（AIDS）、知识治理结构（KGS）和创业学习行为（ELB）均显著正向影响组织学习能力（OLC）（t值分别为8.940、7.544、7.316、7.022，p<0.001），支持H1–H4。同时，DIQ、AIDS、KGS、ELB也显著正向影响可持续商业模式创新（SBMI）（t值分别为5.959、6.741、6.703、5.710，p<0.001），支持H5–H8。OLC对SBMI有显著正向影响（t=1.967，p=0.049），支持H9。
- **中介效应**：OLC在DIQ、AIDS、KGS、ELB与SBMI之间的间接效应均正向但未达到显著水平（p值分别为0.058、0.055、0.058、0.061），表明中介作用较弱，H10–H13仅得到部分支持。
- **调节效应**：制度创新支持（ISI）与OLC的交互项显著正向影响SBMI（t=3.400，p=0.001），表明ISI正向调节OLC与SBMI的关系，支持H14。但ISI对SBMI的直接效应不显著（p=0.065），表明其作为情境性增强因素而非独立驱动因素。
**结论与讨论**
研究结论部分翻译如下：本文对越南组织中可持续商业模式创新的驱动因素进行了关键分析。通过采用资源基础观、知识基础观和制度理论，研究人员整合了数字基础设施质量、人工智能决策支持、知识治理结构和创业学习行为，对越南公司进行了研究。该框架通过大规模越南公司样本的定量调查数据得到验证，阐明了内部组织能力与外部环境在促进商业模式创新中的相互作用。研究结果表明，高水平数字基础设施和人工智能系统的投资对于发展强大的组织学习能力至关重要。知识治理的发展与创业学习文化对于企业成功获取、共享和运用知识至关重要，这些方法增强了它们实现可持续商业创新的能力。结果还表明，这些内部能力不仅直接影响创新结果，而且在有利的制度条件（如支持性政策、融资渠道和协作网络）下得到增强。组织学习能力被确定为可持续创新的重要但相对较弱的直接驱动因素，而其中介作用应谨慎解释，因为间接效应较小。制度创新支持被证实能增强学习能力对商业模式创新的正向效应，从而证明了有利外部生态系统的重要性。
总体而言，这些发现强调了技术、学习、知识管理与制度支持之间的协同作用对于实现可持续商业模式创新的关键性，为越南及其他新兴经济体的企业领导者和政策制定者提供了实践启示，并建议未来开展纵向研究和跨行业比较。
