《International Business Review》：Mechanisms for digital business model innovation in international new ventures from developing economies
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数字国际新创企业（DINVs）日益借助生态系统伙伴关系来推动数字商业模式创新（DBMI）并开拓全球市场。然而，关于此类伙伴关系如何促进DBMI的研究仍然有限，尤其是在来自发展中经济体的资源约束型企业中。本研究基于动态能力观、组织学习理论和基于生态系统的数字学习
数字国际新创企业（DINVs）日益借助生态系统伙伴关系来推动数字商业模式创新（DBMI）并开拓全球市场。然而，关于此类伙伴关系如何促进DBMI的研究仍然有限，尤其是在来自发展中经济体的资源约束型企业中。本研究基于动态能力观、组织学习理论和基于生态系统的数字学习视角，探究生态系统伙伴关系通过数字学习能力的发展对DBMI所起的促进作用。基于对某个发展中经济体147家DINVs的调查数据，研究结果表明，生态系统伙伴关系能够增强数字学习能力，进而促进DBMI。此外，国外市场动荡对生态系统伙伴关系与数字学习能力之间的关系具有正向调节作用。本研究不仅展示了DINVs如何在动荡条件下构建创新能力，还有助于拓展关于能力、学习与生态系统的理论视角。利用生态系统伙伴关系、数字学习和数字商业模式创新似乎能够提升DINVs的绩效。当市场动荡程度较高时，生态系统伙伴关系对DINVs而言显得尤为重要。本研究从理论和实践层面揭示了发展中经济体的DINVs实现数字创新的机制，并为支持其国际增长提供了政策启示。
## 一、研究背景与问题提出
数字化已从根本上改变了各类组织在国际市场中开发与传递价值的方式。数字技术和电子商务的兴起正在颠覆传统商业模式，促使企业采用支持国际扩张和价值创造的新型数字商业模式，尤其是在国际新创企业（INVs）——即在成立初期便实现快速国际化的小型企业的规模化发展过程中。速度、可扩展性和适应性作为数字化的核心优势，对于跨国经营的企业至关重要。数字商业模式创新（Digital Business Model Innovation, DBMI）指借助数字技术创造和获取商业价值的新方式。
国际新创企业常利用数字资产在跨国经营中获得竞争优势，研究者将此类企业界定为数字国际新创企业（Digital International New Ventures, DINVs），即利用数字化或基于平台的方法开展数字营销、电子商务、利益相关者沟通、国际协调和运营等商业活动的国际新创企业。然而，现有国际商务研究多聚焦于发达经济体的大型跨国企业和INVs，对发展中国家DINVs如何构建数字化能力以推动商业模式创新的关注严重不足。
发展中经济体面临制度缺失、基础设施有限、资源约束以及政治经济波动等多重挑战，这种原产地劣势阻碍了这些国家企业的国际化进程和绩效提升。尽管来自这些市场的INVs对经济发展贡献显著，但它们的国际化扩张能力高度依赖于获取数字和知识能力。生态系统伙伴关系作为不同组织在共享生态系统内的协作形式，能够通过促进知识交流和互补资源获取来支持学习和转型。然而，关于生态系统伙伴关系如何促进发展中经济体DINVs实现DBMI的具体机制，现有研究尚未充分探明。
## 二、研究理论与核心假设
本研究以动态能力观、组织学习理论和生态系统理论为理论基础。动态能力观关注企业如何更新能力以适应复杂环境变化，对于面临资源约束、同时应对国内外复杂环境的发展中经济体INVs尤为重要。组织学习理论强调知识创造通过行为改变提升绩效，数字学习涉及数字知识的产生与应用，从而支撑战略创新和国际适应。生态系统理论认为，众多行动者围绕特定创新构成支持经济活动的组织形式。
本研究提出三个核心假设：第一，生态系统伙伴关系正向影响发展中经济体DINVs的数字学习能力；第二，国外市场动荡正向调节生态系统伙伴关系与数字学习能力之间的关系；第三，数字学习能力在生态系统伙伴关系与DBMI之间起中介作用。
## 三、研究方法与主要技术
### 研究设计与样本来源
研究人员从巴基斯坦——一个具有代表性的发展中经济体——收集数据。巴基斯塔具有有限的基础设施、相对薄弱的制度环境以及其他原产地劣势，符合发展中经济体的典型特征。研究将INVs界定为在成立三年内通过出口实现国际化、且至少25%销售额来自国际来源的中小型创业企业。经训练的调研助理通过行业和出口目录以及当地商会识别出343家出口企业。最终样本由147家企业组成，数据于2023年单轮收集。所有样本企业均为中小型企业（最多250名员工），平均员工数约231人，平均服务国外市场数7.5个。其中91家企业的国际经验主要来自发展中经济体，56家主要来自发达经济体。
### 主要分析方法
研究采用Post-hoc G*power计算验证样本量充分性，最低统计功效值为0.974，超过0.800的阈值。为检验响应偏差，对调研助理收集的数据和滚雪球抽样收集的数据进行了独立t检验，结果显示无显著差异。研究采用标记变量技术评估共同方法偏差，采用高斯Copula方法检验内生性问题。核心分析使用Process Macro 7检验有调节的中介模型，该方法能够评估条件间接效应并提供置信区间。
## 四、研究结果
### 信度与效度检验
所有测量条目均负载于各自因子上，最低因子载荷为0.562，各量表最低组合信度为0.727。最低平均方差提取值（AVE）为0.556，超过0.500的收敛效度阈值。AVE大于相关系数的平方，满足区分效度标准（Fornell-Larcker标准），异质-单质比率（HTMT）均低于0.85的推荐阈值，进一步支持区分效度。
### 假设检验
**生态系统伙伴关系与数字学习能力。** 回归分析结果显示，生态系统伙伴关系对发展中经济体DINVs的数字学习能力具有显著正向影响（β=0.249，p=0.002），假设1得到支持。这表明生态系统伙伴关系能够帮助企业获取在资源约束环境中原本稀缺的互补性数字资源和知识，从而增强数字学习能力。
**国外市场动荡的调节作用。** 生态系统伙伴关系与国外市场动荡的交互项对数字学习能力的影响显著（β=0.226，p=0.014）。条件效应分析表明，在市场动荡处于中等水平（β=0.306，p=0.0002）和高水平（β=0.424，p<0.001）时，生态系统伙伴关系对数字学习能力的影响显著，而在低动荡水平下不显著（β=0.058，p=0.619）。假设2得到支持，即国外市场动荡正向调节生态系统伙伴关系与数字学习能力之间的关系。这说明在动荡的国际环境中，生态系统伙伴关系从被动的关系资产转化为积极的学习机制。
**数字学习能力的中介作用。** 中介模型分析显示，生态系统伙伴关系对数字学习能力具有显著正向影响（β=0.283，p<0.001），数字学习能力对DBMI具有显著正向影响（β=0.350，p<0.001），而生态系统伙伴关系对DBMI的直接影响不显著（β=0.079，p=0.339）。间接效应显著（β=0.099，LLCI=0.040，ULCI=0.180），总效应显著（β=0.178，p=0.034）。有调节的中介指数显著（β=0.080，LLCI=0.007，ULCI=0.177），间接效应在市场动荡中等水平（β=0.108）和高水平（β=0.150）时均显著。假设3得到支持，证实数字学习能力是生态系统伙伴关系影响DBMI的关键传导机制。
## 五、讨论与结论
### 主要研究发现总结
本研究的核心发现表明，发展中经济体的DINVs能够通过生态系统伙伴关系发展数字学习能力，进而推动数字商业模式创新。这一路径在面临中高水平的国外市场动荡时尤为显著。在相对稳定的市场中，生态系统伙伴关系对数字学习的促进作用有限；随着市场动荡加剧，企业愈发依赖合作伙伴来识别、解读和整合数字知识，此时伙伴关系从被动的可用资产转化为主动的学习机制。
### 理论贡献
本研究对国际创业理论、组织学习理论和生态系统理论均有所贡献。首先，研究揭示了来自数字基础设施薄弱环境的企业如何通过生态网络实现能力外部化发展，从而克服原产地劣势。其次，研究证实数字学习能力是连接外部伙伴关系与内部创新产出的关键通道，特别是在制度缺失和数字化基础设施薄弱的环境中。再次，研究阐明了数字生态系统如何促进跨越传统组织边界的多方向和持续性学习过程。最后，研究揭示了生态系统伙伴关系的价值具有情境依赖性，国外市场动荡作为情境触发器，将生态系统伙伴关系转化为支持数字商业模式创新的动态能力。
### 实践与政策启示
对管理者而言，研究结果表明DINVs应积极与利益相关者协作，获取新兴技术信息和洞察以推动DBMI。协作性生态系统能够构建数字学习和转型的支持体系，帮助企业吸引新客户、供应商和其他利益相关者。对政策制定者而言，政府可通过提供补贴鼓励DINVs尝试数字商业模式创新，为国际协作和网络拓展提供机会，并通过促进与相关利益相关者和价值链成员的生态系统伙伴关系，帮助发展中经济体的企业加速数字能力发展。
### 研究结论
本研究证实，来自发展中经济体的数字国际新创企业能够通过生态系统伙伴关系强化数字学习能力，进而实现数字商业模式创新。国外市场动荡正向调节生态系统伙伴关系与数字学习能力之间的关系，数字学习能力在生态系统伙伴关系与DBMI之间发挥中介作用。利用生态系统伙伴关系、数字学习和数字商业模式创新能够提升发展中经济体DINVs的国际化绩效。当市场动荡程度较高时，生态系统伙伴关系对这些企业的价值尤为突出。研究为理解发展中经济体DINVs如何通过生态系统支持的学习实现数字创新提供了理论与实践洞见，并为支持其国际增长提供了政策启示。
