数字导向如何促进技术标准创新：组织遗忘与知识重编排的链式中介作用

《Systems》：How Digital Orientation Promotes Technology Standard Innovation: The Serial Mediating Role of Organizational Unlearning and Knowledge Re-Orchestration

　　

在数字化转型背景下，企业将数字导向作为战略基础，并争夺标准制定权以获取核心竞争优势。尽管已有研究表明数字导向对创新具有积极影响，但关于数字导向如何影响技术标准创新的研究仍然有限。数字实践下的技术标准创新比传统工业时代更为复杂且知识密集。数字导向驱动技术标准创新的机制需要更多关注。基于战略管理理论和资源编排理论，本研究提出了一个链式中介模型，以揭示数字导向如何影响技术标准创新。研究人员通过问卷收集了480家中国企业的调查数据，并采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）对模型进行检验。结果表明：数字导向对技术标准创新具有显著正向影响；组织遗忘与知识重编排在此关系中发挥链式中介作用；知识惯性负向调节组织遗忘与知识重编排之间的关系。本研究为传统企业建立高效的组织变革与知识管理机制以获取标准影响力与创新收益提供了见解。

**论文解读：数字导向如何驱动技术标准创新——组织遗忘与知识重编排的链式中介作用**

**研究背景与问题**
在数字化转型浪潮中，企业将数字导向作为战略基石，以争夺技术标准制定权来获取核心竞争优势。然而，现有研究多聚焦于数字导向对产品创新、流程创新等一般性创新的影响，对其在技术标准创新（TSI）这一特殊领域的驱动机制关注不足。技术标准创新具有知识复杂性高、网络效应强、开发周期长等特征，其过程远比传统工业时代的知识密集型活动更为复杂。数字导向如何转化为具体的标准创新成果，中间存在哪些认知与资源层面的传导路径，以及哪些因素会制约这一过程，成为亟待解决的理论缺口。

**研究目的与意义**
为填补上述空白，本研究整合战略管理理论与资源编排理论，构建了一个包含链式中介与调节效应的综合模型，旨在揭示数字导向影响技术标准创新的微观机制。研究发表在《Systems》上，其意义在于：一方面，将数字战略的研究边界拓展至标准化领域，丰富了数字化与标准化的交叉研究；另一方面，通过揭示“战略引导—认知变革—资源编排—创新产出”的渐进传导逻辑，为传统企业利用数字战略提升标准竞争力提供了系统性的理论指导与实践路径。

**关键技术与方法**
本研究采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）进行假设检验。数据来源于2024年11月至2025年2月通过Credamo平台向中国企业发放的在线问卷，最终获得480份有效样本。问卷测量采用7点李克特量表，所有量表均源自已有成熟研究，并经双向翻译和专家审查确保语言效度。研究控制了企业年龄、规模、所有制性质及行业等变量，并采用Harman单因素检验、方差膨胀因子（VIF）评估等方法排除共同方法偏差与多重共线性问题。

**研究结果**
**4.1 共同方法偏差**：单因子验证性因子分析显示，模型拟合度显著劣于原模型（χ2/df=11.088 vs. 1.997，NFI=0.599 vs. 0.930，RMSEA=0.145 vs. 0.046），Harman单因素检验第一因子方差解释率为41.82%（低于50%阈值），表明无严重共同方法偏差。
**4.2 信度与效度分析**：所有变量Cronbach's α和组合信度均大于0.7，项目载荷均大于0.7，平均方差提取量（AVE）均大于0.5，且AVE平方根大于与其他变量的相关系数，HTMT值低于0.85，表明测量模型具有良好的信度、收敛效度与区分效度。
**4.3 模型评估**：SRMR=0.052（<0.08），NFI=0.895（接近0.9），模型拟合良好。组织遗忘（OU）的R2=0.353，知识重编排（KRO）的R2=0.572，技术标准创新（TSI）的R2=0.437，且Q2均大于0，表明模型具有足够的预测能力。f2效应量显示，数字导向对OU为大效应（0.544），对KRO为中等效应（0.199），对TSI为小效应（0.078）。
**4.4 假设检验**：
- 主效应：数字导向对TSI的正向影响显著（β=0.589，p<0.001），支持H1。
- 中介效应：OU在数字导向与TSI之间的中介效应显著（β=0.119，p<0.01）；KRO的中介效应显著（β=0.104，p<0.01）；OU与KRO的链式中介效应显著（β=0.051，p<0.01），支持H2、H3、H4。
- 调节效应：知识惯性负向调节OU与KRO的正向关系（β=?0.136，p<0.05），支持H5。
**4.5 稳健性检验**：通过剔除控制变量、随机抽取70%子样本、替换数字导向量表等方法进行检验，结果与原发现一致，结论稳健。

**讨论与结论**
**讨论部分**：研究将链式中介模型与动态能力理论、吸收能力理论相联系，指出OU对应感知能力、KRO对应重构能力，揭示了数字导向转化为动态能力进而实现标准创新的微观路径。同时，研究指出数字化转型的负面效应可能弱化数字导向与OU的关系，如制度僵化、政府关系依赖、恶性竞争等情境因素。尽管部分效应量较小（如调节效应β=?0.136，链式中介β=0.051），但考虑到技术标准创新对资源投入的高要求，即使是微小的转化效率损失也可能导致显著产出下降，因此仍具有重要实践意义。

**结论部分**：基于战略管理理论和资源编排理论，本研究构建了整合数字导向、组织遗忘、知识重编排、技术标准创新与知识惯性的理论框架。采用PLS-SEM对480家中国企业的数据进行分析，探索了数字导向如何以及在何种条件下促进技术标准创新。实证结果表明：第一，数字导向正向影响技术标准创新；第二，组织遗忘与知识重编排在数字导向与技术标准创新之间发挥链式中介作用，形成“战略引导—认知变革—资源编排—创新产出”的渐进传导路径；第三，知识惯性负向调节组织遗忘向知识重编排的转化，是链式中介传导过程中的关键约束变量。上述发现从战略与资源双重视角揭示了数字导向向技术标准创新转化的内在机制，弥补了现有数字化与标准化研究中对链式中介传导机制与边界条件关注的不足。此外，本研究鼓励后续学者在此基础上拓展分析，例如纳入跨国比较样本、剖析行业异质性、或采用纵向研究设计捕捉变量间的动态因果关系。在管理实践中，本研究为企业设计数字战略、优化知识管理机制、推进技术标准创新提供了可操作的决策指导。总之，本研究构建的综合模型不仅丰富了数字化与标准化交叉领域的理论体系研究，也为构建标准竞争力提供了系统的实践指引。