Based on the exploration of the driving and action mechanism of business model innovation in the era of digital economy, this study discusses the action mechanism of digital transformation affecting business model innovation through the intermediary role of knowledge management, and analyzes the regulatory role of entrepreneur orientation. Based on the knowledge-based view, it reveals the theoretical black box between digital transformation and business model innovation. Most of the existing studies have discussed the impact of enterprises' digital transformation on innovation, and there is still a lack of discussion on business model innovation. Based on the perspective of knowledge management, this study puts forward a new framework of the mechanism of digital transformation on business model innovation, in order to provide a new process perspective for future research.Second, it enriches the relevant research on business model innovation under the digital background. Most of the existing theoretical exploration focuses on its results, such as the development path and implementation mode of business model, or the exploration of the precursor factors of business model innovation through case study and logical reasoning. It is lack of a large number of real data support and not universal or applicable in practice. Through empirical analysis, this study tries to provide new theoretical support to the blank field.Thirdly, the entrepreneur orientation is introduced as a situational variable to explore its possible influence path in the above model. There has been some research on the impact of entrepreneurial orientation on the other three variables, but there is no final conclusion on how entrepreneurial orientation can play a regulatory role. Through empirical methods, this study explores the regulatory role of digital transformation, knowledge management and business model innovation in the context of entrepreneur orientation, providing reference for subsequent in-depth research.
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如何通过数字化转型推动创新，积极应对后疫情时代的内外压力，实现高质量发展是企业亟待解决的难题。数字技术作为数字经济时代的关键动力，正引领产业变革，重塑企业生产方式，推动新业态、新模式出现与发展。数字化转型能够加速商业模式创新进程，为企业成长与价值创造提供明确的方向[1]。那么，企业数字化转型如何影响商业模式创新？现有研究指出，从企业内部视角看，数字化转型是企业内部流程的深刻变革[2]，通过影响业务流程[3]实现研发、生产、营销等流程整合，从而推动商业模式创新。肖静华等[4]指出，美的利用大数据等数字技术实现从大规模制造到智能制造转变，这一过程为传统制造行业重塑商业模式提供了新的发展方向。从企业外部视角看，数字化转型通过构建包括新平台、新网络及智能互联产品等在内的连接机制，实现与客户、合作伙伴甚至政府相关部门的高度互联，构建多元主体协同生态系统[5]。企业通过连接技术加强与外部互动，促进技术、产品等资源交换，挖掘产业未来创新方向，实现多领域、多地域协同创新[6]，重塑商业模式。
综上所述，数字化转型对商业模式创新的影响是一个较为复杂的作用机制，然而目前鲜有研究深入探讨二者的中介机制与调节作用。基于知识基础观，知识获取、运用和创造是企业创新的重要动力[7]。知识管理对商业模式创新具有重要作用，即商业模式动态变化过程包括知识应用、搜寻等管理过程[8]。现有知识管理研究指出：一方面，先进的数字技术可以提高知识获取与应用效率，减少知识转移过程中可能存在的遗失与失真，提升知识管理水平，推动知识管理创新[9]。另一方面，有效应用现有知识和搜寻新知识等知识管理活动可以促进产品与流程开发，从而推动商业模式创新[10]。因此，知识管理可能是数字化转型影响商业模式创新的关键中介机制。此外，商业模式创新受企业家导向的影响，企业家导向在某种程度上可以通过塑造企业对市场的认识，利用新技术提供问题解决方案，对现有产业生态系统重构起到重要作用，实现价值增值，促进商业模式创新[11]。从组织变革视角看，数字化转型作为一种组织变革，容易受组织特征的影响，而企业家导向作为创新组织情境，可能影响数字化转型对商业模式创新的作用机制(郭文钰、杨建君，2020)。因此，本研究进一步探讨企业家导向能否对数字化转型与商业模式创新的影响机制发挥调节作用。
目前研究大多关注数字技术在数字化转型中的作用。安筱鹏[12]认为，数字化转型的实质在于运用数字技术解决复杂、不确定性问题，从而提升创新能力及运营效率；Vial等[3]提出，数字化转型是通过使用新的数字技术实现重大业务改进的方式；Singh等[13]进一步将数字化转型定义为利用数字技术统筹、制定企业数字化活动的战略安排。借鉴上述观点，本研究将数字化转型定义为企业利用数字技术实现业务改进，解决复杂、不确定性问题，从而提升创新能力及运营效率的战略变革。
商业模式被定义为组织与外部利益相关者连接，通过协作和管理经济活动为顾客及合作伙伴创造价值的机制[14]，包含一系列要素(价值主张、关键活动、渠道通路、客户关系、成本结构和收入模型等)及其关系[15]。因此，商业模式创新被认为是企业在价值创造、获取方面建立的独特创新方式[16]，这种创新方式既可以是一个或多个要素及其关系创新，也可以是全新商业模式的引入或现有商业模式的根本性再造[17]。
基于组织变革理论，企业在变革过程中会激发自身创新活力。数字技术通过创建新的组织架构、成本机制、价值交换机制以及跨边界组织形式，成为商业模式创新的关键驱动力[2]。从组织内部看，数字化转型在某种程度上会引发组织结构与流程变化，推动适应外部环境变化的新流程、结构产生，从而实现商业模式创新。数字化转型需要新的组织形式作为载体，如更敏捷和更开放的连接机制[1]，以促进创意形成，进而推动价值主张创新。同时，实施数字化转型的制造企业能够快速、及时地利用数据优化生产流程，降低生产成本，提高生产效率，从而实现商业模式创新[2]。从组织外部看，企业可以根据数据驱动需求提供更优质的精准服务以开发数字分销渠道，并建立新的客户参与形式和客户关系，进而超越现有市场或寻找未开发的商业机会，创新商业模式全过程[18]。企业可以通过数字平台跨越组织边界，获得新的商业机遇，从而推动商业模式创新。Autio等[5]提出，企业在与供应商、客户和其他利益相关者接触时，借助数字化平台能够有效管理多方关系，打造以企业为核心的数字化生态，创新商业模式。基于此，本研究提出以下假设：
H1:企业数字化转型对商业模式创新具有显著正向影响。
知识被认为是企业异质性的根源，也是企业维持自身竞争优势的重要源泉[19]。Rogers等[20]认为，知识管理是知识获取、整合与利用的过程；赵静杰等[21]将知识管理定义为企业通过获取、吸收外部知识并对内部知识进行转化和应用的过程。借鉴以往研究，知识获取与利用是知识管理的源头和目的，是最为重要的两个环节[19]，故本研究将知识管理定义为知识获取与利用过程。
数字化转型对于知识获取与应用过程具有重要推动作用。首先，企业可以运用数字技术或相关设备直接从大量已有信息或数据中获取有用的见解和知识[1]，从而提升自身知识管理能力。互联网、大数据、云计算等技术能够帮助企业迅速掌握外部市场、客户等数据，挖掘消费者多样化需求，提供具有更高附加值的解决方案[3]。其次，数字化转型可以通过驱动知识应用对企业知识管理产生积极影响[22]。通过对现有数据的重新梳理挖掘有价值的信息，企业可以基于大数据挖掘结果创建一个反馈收集并及时调整的闭环系统，实现企业生产流程优化[18]，推动信息、知识应用与价值化。此外，Teece等[23]指出，企业数字化转型往往需要与外部主体如数字化标杆企业、相关数字化转型服务商等进行交互以获取相关数字资源，从而不断提高自身数字化水平。在此过程中，企业与其他主体的交互能够拓宽知识转移渠道，提升知识利用效率。基于此，本文提出以下假设：
H2：数字化转型对知识管理具有显著正向影响。
商业模式创新的本质是对新知识的获取与吸纳，有效的知识管理对企业商业模式创新非常重要[24]。企业可以通过外部知识获取及内部知识应用，从而促进商业模式创新。
外部知识搜寻有助于企业信息获取，从而推动企业创新[25]。企业通过外部知识搜寻可以获取先进的技术与产品知识，加快研发进程，提高产品创新速度。另外，针对市场需求变化，企业可以通过外部知识搜寻掌握较为全面的市场信息[26]，发掘新的市场机遇，为客户提供更优质的服务，即开发新的价值主张、合作方式和交易模式。此外，企业内部知识应用是其保持创新增长的动力[27]。外部知识与内部知识结合所形成的新知识不断被应用于产品或服务中，例如向客户开放创新流程，使其积极参与产品或服务设计、生产和交付过程，减少知识搜索成本和时间，并开发优质的产品和服务，增强企业竞争优势[28]，重塑市场地位，从而推动商业模式创新。基于此，本文提出以下假设：
H3：知识管理对商业模式创新具有显著正向影响。
上述分析表明，数字化转型、知识管理与企业商业模式创新存在紧密联系。
(1)数字化转型通过提高知识获取效率，促进知识管理水平提升，从而实现商业模式创新。数字化转型在某种程度上可以激励企业对外部信息进行大规模搜寻与获取，从而促进企业知识管理水平提升。企业在运用数字化技术进行知识搜寻时，能大幅度降低搜索成本、交易成本和运营成本[29]，实现可持续商业创新。戚聿东等(2020)进一步提出，企业在数字化转型过程中，可以借助互联网等工具实现隐性知识获取与挖掘，降低使用隐性知识的试错成本，促使知识管理能力不断提升，最终诱发低风险、低成本的商业模式变革。
(2)数字化转型能够促进知识应用，促使企业采用符合自身利益的商业模式[30]，不断实现创新。企业在数字化转型中运用的大量技术可以成为知识载体，为避免知识分散化和隐性化创造条件，实现知识可交易化和流动共享，在某种程度上重塑知识应用过程[12]，为形成新的价值主张和价值捕获模式奠定基础。同时，数字化转型中，企业借助虚拟仿真、数字孪生和可视化等技术可将隐性知识结构化、可视化，进而促使生产经营中的隐性知识显性化[19]，在一定程度上推动商业模式创新。基于此，本文提出以下假设：
H4：知识管理在数字化转型和商业模式创新间起中介作用。
Miller[31]最先提出企业家导向应包含3个主要维度，即创新性、先动性与风险承担性，发现企业家导向具有创新、敢于承担风险并愿意率先推出新产品或服务以占据领先地位等特征。本研究基于Miller的观点，将企业家导向定义为企业愿意创新、勇于承担风险与先于竞争对手行动的行为倾向。
数字经济时代，越来越多的企业开始实施数字化变革，打造新业态、新模式。高水平企业家导向下企业更容易支持数字化转型中出现的新范式与新变化，促进商业模式变革。同时，高水平企业家导向下，企业更容易把握外界动向，率先抓住机遇[32]，如在数字经济环境下洞察数字化转型带来的机遇，及时对企业架构进行调整，从而实现商业模式创新。此外，数字化转型本身就具有风险，高水平企业家导向下企业更愿意承担风险，通过投入资源充分测试新技术、新产品、新服务，甚至新业务流程[33]，从而创新商业模式。基于此，本文提出以下假设：
H5：企业家导向在数字化转型与商业模式创新的关系间起正向调节作用。
企业家导向在数字化转型与知识管理的关系间起正向调节作用。具体来说，如果企业具有高水平企业家导向，即便数字化转型程度较低，企业也愿意进行一系列创新活动，倾向于在能够创造价值的新业务组合上进行更多投入[33]，那么知识管理作为促进价值创造的基础很可能成为企业重要选择。同时，高水平企业家导向下企业勇于直面风险，在未知收益与成本的情况下，有魄力向相关项目投入大量时间、精力与相关资源，其知识管理水平得以提升。另外，在高水平企业家导向下，企业可以先人一步发现市场未来发展趋势，从而抢占先机[34]。在企业数字化程度不断提升的同时，企业很有可能先提升知识管理水平，以支持其未来战略部署。基于此，本文提出以下假设：
H6：企业家导向在数字化转型与知识管理的关系间起正向调节作用。
此外，企业家导向可以通过影响企业战略[31]，在知识管理与商业模式创新的关系间发挥调节作用。首先，高水平企业家导向下企业倾向于变革与创新，即使企业知识管理水平较低，为确保新产品开发、市场开拓等创新活动顺利进行，倡导变革的氛围也会促使员工不断创新，从而促进商业模式创新。其次，企业家导向在某种程度上能使企业接受在知识获取、创造等管理过程中的各类成本与不确定性[34]，如果企业家导向水平较低，即企业处于一个低风险环境中，低知识管理水平下，商业模式创新概率与以往情境可能没有什么不同。如果企业知识管理水平较高，知识储备会更加丰富，因而有可能推动新的价值创造方式产生，从而促进商业模式创新。基于此，本文提出以下假设：
H7：企业家导向在知识管理与商业模式创新关系间起正向调节作用。
基于此，本文构建研究概念模型框架如见图1所示。
图1 概念模型框架
Fig.1 Conceptual model framework
本研究采用调查问卷方式收集相关数据，主要针对实施数字化转型的企业，具体调研对象为数字化转型企业中高层管理者，调研范围主要是广东省珠三角地区和福建泉州等地。为提高问卷回收率，主要采用企业记名、填答人不记名方式发放问卷，为提升调查结果的客观性，填答人在企业工作时间要超过3年，了解企业数字化转型、知识管理、商业模式创新等情况。所有问卷由调查团队发放并回收统计，避免委托第三方可能出现的问题。另外，在问卷中通过设置相关反向测量项目以检验填写者的态度，从而提高问卷调查信度。
问卷主要通过两种方式发放：一是在企业现场调研或参加由政府部门、行业协会组织的企业家座谈会时，调查团队通过访谈确定实施数字化转型的企业，现场向企业中高层管理者发送问卷并回收；二是在广东省工信厅开设的智能制造发展专题研修班、高端装备产业技术与管理专题研修班等课堂上，向实施数字化转型企业的中高层管理者发放纸质问卷，问卷调查时间为2020年3月1日至12月5日。调查团队通过第一种调研方式回收202份问卷，剔除无效问卷后，得到有效问卷114份；通过第二种调研方式回收问卷183份，采用同样的筛选方式，得到有效问卷106份，总体有效回收率为57.1%。为检验两种途径回收的问卷能否合并处理，需要通过T检验确定两种样本是否存在显著差异，各变量描述如表1所示。由表1可知，两种途径样本中各变量均值、标准差、均值标准误差差异较小。由表2两独立样本T检验结果可知，商业模式创新、知识管理、数字化转型、企业家导向F值相伴概率均大于显著性水平0.05，表明两组数据中各变量方差不存在显著差异。方差相等时的T值相伴概率均大于显著性水平0.05，表明两种途径收集的数据不存在显著差异，因而可进行合并分析。
表1 两种调查方式下各变量描述性统计结果
Tab.1 Descriptive statistical results of variables under the two survey methods
变量调查方式样本数均值标准差均值标准误商业模式创新11145.3851.1880.11121065.4111.1060.107知识管理11145.0841.3250.12421065.1901.1280.110数字化转型11144.9931.4850.13921064.9151.4680.143企业家导向11144.9901.0330.09721065.0911.0290.100
注：“1”表示调查团队在企业现场调研或参加由政府部门、行业协会组织的企业家座谈会收集的数据；“2”表示在广东省工信厅开设的智能制造发展专题研修班、高端装备产业技术与管理专题研修班收集的数据
表2 两组独立样本T检验结果
Tab.2 T-test results of two groups of independent samples
变量F值F值相伴概率T值方差相等的T值相伴概率商业模式创新0.0010.970-0.1670.867知识管理1.4710.227-0.6330.527数字化转型0.0140.9050.3910.696企业家导向0.6580.418-0.7270.468
具体样本情况如下：从企业规模看，大中型企业占比为62.6%，小微型企业占比为37.4%。从企业成立年限看，不足3年的企业占比为3.0%，3～6年的企业占比为25.9%，6～10年的企业占比为31.7%，10年以上的企业占比为39.4%。从企业产权性质分布看，国资性质的企业占比为25.2%，民营性质的企业占比为47.0%，其它占比为27.8%。从企业营业收入看，2 000万元及以下的企业占比为8.6%，2 000万-1亿元的企业占比为14.5%，1～4亿元的企业占比为30.1%，4～10亿元的企业占比为27.4%，10亿元以上的企业占比为19.4%。整体而言，样本覆盖不同规模、年龄、产权性质企业，表明本文样本符合研究要求。
研究变量测量来源于国内外成熟量表。变量测量题项具体来源如下：数字化转型变量测量借鉴池毛毛等[18]的研究成果，反映企业利用数字化技术进行变革与业务改进的程度，使用3个题项进行测量。商业模式创新题项借鉴Osterwalder&Pigneur[15]的研究成果，主要从商业模式构成要素角度对商业模式创新进行测量，包括价值主张、客户细分、渠道通路、客户关系、关键资源、关键活动、重要伙伴、成本结构、收入模型等9个维度，采用9个题项进行测量。知识管理变量借鉴Lane等[19]的研究成果，从知识获取、利用角度对知识管理进行测量，包括6个题项。企业家导向测量题项借鉴Lumpkin&Dess[33]的研究成果，主要从创新性、先动性与风险承担性等维度进行测量，并根据预调研结果，最终确定4个题项。以上所有题项均采用李克特7点量表进行设计，1代表“非常不符合”，7代表“非常符合”，具体问卷题项见表3。
此外，本研究选取企业年龄、企业规模、企业收入以及产权性质为控制变量。参考余传鹏等(2020)的研究成果，将企业年龄按3年以下、3～6年、6～10年、10年以上分为4类；企业规模设置一个虚拟变量，1表示大中型企业，0表示小微型企业；产权性质分为3类，即国有企业、民营企业和其它，设置两个虚拟变量。为了使结果呈现较为清晰，本研究只报告企业规模和产权性质各一个虚拟变量的测量结果。
本研究采用偏最小二乘法进行数据分析，分析软件为Smart PLS 3.0。本研究选择偏最小二乘法进行估计主要基于以下原因：首先，探究企业数字化变革是否以及如何提升企业商业模式创新，该领域相关研究现处于定性探讨阶段，而PLS能够最大化因变量的解释力，适合本研究分析[35]。其次，本研究模型探讨企业家导向潜变量的调节作用，而PLS适用于潜变量的调节作用分析[36]。第三，PLS对于样本数量、统计分布等要求较低，适用于小样本估计，也适用于本研究情境。
按照Anderson & Gerbing[37]的两步骤报告方法，本研究首先报告测量模型(outer model)分析结果，然后报告结构模型数据分析结果(inner model)。
3.1.1 信度与效度分析
测量模型主要评估数据信度、收敛效度以及区别效度。首先，按照Hair等[35]的标准，构面题项的标准化因素负荷量应大于0.707。从表3可以看出，本研究所有构面的标准化因子负荷量均满足标准。其次，本研究利用Cronbach's α检验构面信度，表4中4个构面信度均在0.9以上，组成信度(CR)均在0.9以上，表明构面具有良好的信度。表4中构面的平均方差萃取量(AVE)值均在0.646以上，大于0.5，表明数据具有良好的收敛效度。对于区别效度，对角线上(见表4)的平均方差萃取量开根号值，结果均大于该构面与其它构面间的相关系数，表明构面具有良好的区别效度。同时，本研究采用Heterotrait-Monotrait 检验区别效度，结果如表5所示。由表5可知，所有数值均小于0.85的建议标准，再次表明数据具有良好的区别效度。
表3 构面题项与标准化因素负荷量(N=220)
Tab.3 Dimension items and standardization factor loads (N = 220)
变量测量题项载荷值数字化转型过去3年,我们正在运营基于数字技术的商务流程0.948过去3年,我们正在通过整合数字技术改变我们的业务流程0.949过去3年,我们的商务运营正在朝着利用数字技术的方向转变0.923商业模式创新过去3年,我们有开发新的产品或服务0.854过去3年,我们有识别并服务新的市场和客户群体0.853过去3年,我们有开发和/或获取新的资源和能力(技术、人员、IT系统等)0.870过去3年,我们有开发新的核心流程和活动(设计、生产、物流、营销等)0.878过去3年,我们有新的战略业务伙伴0.819过去3年,我们有开发新的客户关系0.842过去3年,我们有通过新渠道销售产品和/或服务0.732过去3年,我们有对公司的成本组合作出重大改变0.758过去3年,我们有开发新的收入来源(产品、服务、租赁、投资等)0.859知识管理企业经常从外部渠道获取技术0.898企业经常与外部伙伴组织专门的会议以获取技术0.907企业经常和外部机构接触以获得技术知识0.879企业善于激活现有知识以作新用0.885企业能快速分析和解读市场变化对技术的需求0.907企业能迅速识别利用现有技术以服务顾客的机会0.905企业家导向存在不确定性时,本公司常采取“进取”的姿态0.826管理者对竞争对手采取新的做事方法予以积极回应0.858本公司乐于尝试新的方法、新的解决方案0.906本公司鼓励员工采取新的做事方式开展管理创新,从而有利于组织目标实现0.852
表4 信度与效度分析结果(N=220)
Tab.4 Reliability and validity analysis results (N = 220)
变量1234Cronbach's αCR AVE1.BMI0.8310.9430.9520.6902.DT0.6420.9400.9350.9580.8843.EO0.6310.4920.8040.8550.8980.6464.KM0.5560.5570.5140.8950.9590.9660.801
注：对角线粗体字为AVE之开根号值；下三角为皮尔森相关系数；BMI表示变量“商业模式创新” ，DT表示变量“数字化转型”，EO表示“企业家导向”，KM表示“知识管理”
表5 Heterotrait-Monotrait 检验结果(N=220)
Tab.5 Heterotrait-Monotrait test results (N = 220)
变量12341.商业模式创新2.数字化转型0.6803.企业家导向0.6950.5514.知识管理0.5880.5830.578
3.1.2 共同方法变异检验
采用事前程序控制与事后统计检验两种方法减少共同方法偏误[38]。关于事前控制：首先，本研究在问卷调查时，隐藏研究目的，从而控制应答者可能产生的社会期望效应。其次，随机安排问卷题目，使填答者不会因同一个构面题项的相似性而产生填答偏差。同时，本研究通过设计反向题测试填答者的作答态度。第三，在问卷调查说明中承诺匿名调查，保护被调查者的隐私。对于事后统计检验：首先，依据Liang等[39]的做法，在进行验证因子分析时加入一个共同方法偏差因子。结果表明，受原来构面影响的平均方差为0.714，由共同方法偏差因子解释的平均方差为0.005，二者之比为143∶1，且大部分共同方法偏差因子影响路径不显著，再次证明本研究受共同方法偏差的影响较小。其次，Harman单因子检验结果显示，第一个未旋转因子解释的比例低于50%，表明共同方法偏误的影响在可接受范围内。以上分析验证了数据的可靠性，可为下文进行统计推断奠定基础。
3.2.1 直接与中介作用检验
从图2可以看出，在控制企业规模、企业性质、成立年限、营业收入等控制变量后，数字化转型对于商业模式创新的影响系数为0.335，p值小于0.001且95%的偏差修正置信区间为(0.188, 0.480)，不包含零，表明数字化转型与商业模式创新正相关，H1得到实证数据支持。数字化转型对知识管理的影响回归系数为0.557，p值小于0.001且95%的偏差修正置信区间为(0.444, 0.635)，不包含零，表明数字化转型与知识管理呈正相关关系，H2得到实证数据支持。知识管理对商业模式创新的影响回归系数为0.162，p值小于0.05且置信区间为(0.017, 0.303)，不包含零，表明知识管理与商业模式创新呈正相关关系，H3得到实证数据支持。进一步地，模型对商业模式创新因变量的解释力为0.584，按照建议的标准[35]，表明数字化转型直接或通过知识管理间接影响商业模式创新的模型具有较高的解释力，而数字化转型对知识管理的解释力为0.310，其解释力处于中等水平。
图2 中介作用分析
Fig.2 Intermediary function analysis
对于中介效果的检验，传统方法有Baron & Kenny的三步骤检测法。然而，这一方法不具有稳健性，逐渐被Bootstrap重复抽样法所取代。首先，本研究采用传统三步骤以及Sobel test进行检验。由图2可知，第一，自变量企业数字化转型对于因变量商业模式创新具有显著影响；第二，自变量企业数字化转型对于中介变量知识管理具有显著影响；第三，将中介变量知识管理纳入分析发现，中介变量与因变量关系显著。Sobel test检验结果(Sobel Z值=3.245，p<0.01)表明，知识管理的中介作用成立。本研究采用Bootstrap方法，通过重复抽取样本验证中介结果的稳健性。Bootstrap 5 000次结果显示：知识管理在企业数字化转型与商业模式创新间的中介作用为0.090，p值小于0.05，置信区间为(0.017, 0.190)，不包含零。因此，综合上述3种方法，本研究认为，知识管理在企业数字化转型与商业模式创新的关系间起中介作用，H4成立。
表6 中介作用检验结果(N=220)
Tab.6 Mediation test results (N = 220)
路径系数标准差T值p值Bootstrap 5 000次偏差修正区间2.50%97.50%数字化转型→知识管理→商业模式创新0.0900.0442.0520.0400.0170.190
3.2.2 潜变量调节效应检验
企业家导向潜变量的调节作用分析结果如图3所示。依据Chin 等、Oduro & Haylemariam[40]的研究方法，本研究采用乘积项方式构造交互项。企业家导向与数字化转型的交互项对商业模式创新的影响回归系数为0.087(p>0.05)，置信区间为(-0.054, 0.209)，包含零，表明企业家导向对于数字化转型与商业模式创新的调节作用不显著，H5未得到实证数据支持。可能原因在于，仅靠企业自身力量实现数字化转型是不现实的，需要整合多方资源才能实现上述目标(陈剑等，2020)。例如，企业借助数字化平台，实现与多方主体协同发展，重塑商业模式，创造出超越现有产品与服务的价值，但也可能导致企业自身情境因素所起的作用弱化，使企业家导向对数字化转型与商业模式创新关系的调节作用得不到实证数据支持，表现为调节效应不显著。然而，企业家导向与数字化转型的交互项对于知识管理的影响回归系数为0.100(p<0.05)，置信区间为(0.046, 0.143)，不包含零，表明企业家导向对于数字化转型与知识管理关系的调节作用显著，H6得到实证数据支持。企业家导向与知识管理的交互项对于商业模式创新的影响回归系数为-0.147(p<0.05)，置信区间为(-0.276, -0.066)，不包含零，表明企业家导向对于知识管理与商业模式创新的调节作用存在，但与H7不符，假设仅得到部分支持。
为进一步探究企业家导向对于数字化转型与知识管理、知识管理与商业模式创新关系的调节作用，本研究通过绘制简单斜率图进行分析(见图4)。从图4可以看出，在高水平企业家导向下，数字化转型与知识管理的关系更显著(斜率更大)，表明高水平企业家导向下，企业数字化转型能够更好地促进知识管理水平提升，进一步支持H6。图4表明，在高水平企业家导向下，知识管理与商业模式创新的斜率较小。在低水平企业家导向下，知识管理与商业模式创新的斜率较大，表明高水平企业家导向会抑制知识管理对商业模式创新的正向作用，与H7不一致，因而H7未得到完全支持。
图3 企业家导向的调节作用(N=220)
Fig.3 Moderating effect of entrepreneurial orientation (N = 220)
图4 企业家导向的简单斜率分析
Fig.4 Simple slope analysis of entrepreneurial orientation
本研究探讨数字化转型对商业模式创新的影响机制，得出以下主要结论：
(1)数字化转型对商业模式创新存在显著正向影响。结论表明，数字化转型蕴含着商业模式创新的无限动力，这与目前主流观点基本一致[2]，即在数字经济背景下，为适应外部环境变化，维持自身竞争优势，数字化驱动商业模式创新成为关键。
(2)知识管理在数字化转型影响商业模式创新的过程中发挥中介作用，这一结论丰富并拓展了现有研究。本研究不仅揭示了数字化转型这一推动企业知识管理发展的前因变量，还支持通过知识管理促进商业模式创新的观点，并将三者联系起来，揭示知识管理的中介作用。结论表明，数字化转型通过对企业进行全面变革，提高企业知识管理水平。基于知识基础观，企业在知识管理过程中，一方面可以对内部庞杂的知识进行规整；另一方面，在很大程度上需要拓宽自身边界，从而提升商业模式创新的可能性。
(3)企业家导向正向调节数字化转型与知识管理的关系，即在高水平企业家导向下，随着企业数字化转型进程推进，企业知识管理水平不断提高。结论肯定了企业家导向在企业战略制定与策略选择时的重要作用。具体来说，企业家导向在企业变革与创新过程中具有重要作用，高水平企业家导向为企业数字化转型提供了基础，可以强化二者间关系。然而，相比于低水平企业家导向，高水平企业家导向弱化了知识管理与商业模式创新的关系。一般认为，企业知识管理是商业模式创新的重要动力[24]，高水平企业家导向下企业更具有前瞻性，倾向于将资源投入到知识管理过程中，影响知识获取、创新与利用等环节[41]，从而推动企业商业模式创新。本研究结论与现有研究结论不一致，主要原因可能在于企业家导向是企业商业模式创新的重要驱动力，高水平企业家导向下企业倾向于营造崇尚创新的氛围，从而在一定程度上提高了商业模式创新效率[42-43]。因此，高水平企业家导向下，企业本身就可以实现商业模式创新，并降低该过程中对知识管理的依赖，从而抑制知识管理对商业模式创新的作用。低水平企业家导向下，商业模式创新更容易受到知识管理的积极影响，在知识管理水平不断提高的过程中，商业模式创新水平也得到不断提升。
(1)整合组织变革理论和知识基础理论，试图厘清数字化转型对企业商业模式创新的作用机制，为数字化转型如何影响企业商业模式创新这一问题提供新的理论视角。
(2)揭示了数字化驱动商业模式创新的关键路径，强调通过提升知识管理能力促进商业模式创新。知识管理对数字化转型企业具有重要作用，在一定程度上能够助力企业突破现有技术瓶颈，创造新的价值，从而促进商业模式变革。本研究将知识管理相关理论引入到商业模式创新路径研究中，丰富了数字化转型企业的商业模式创新演进机制。
(3)引入企业家导向这一变量，探索其在企业数字化转型中对商业模式创新的情境效应，弥补了现有研究的不足。
(1)中国企业应积极推动自身数字化转型，加快数字化应用进程。发展数字经济是世界各国的共同机遇和普遍共识，企业加快数字化转型意义重大。中国企业应寻找适合战略要求的数字化转型方式，通过数字化转型发现并创造更多知识，寻找新的价值创造点，从而实现商业模式创新和变革。
(2)中国企业应清楚地认识到知识管理的重要性，增强知识管理能力。数字经济时代，知识管理体系通过知识采集、存储、搜索和应用，将智力资源与企业核心业务流程有机结合，在创新过程中实现知识增值，从而构建企业独特的市场竞争力。因此，企业应投入更多资源提升自身知识管理能力，充分发挥数字时代下知识管理的作用，从而提高自身创新能力。
(3)当前，中国企业要以新的眼光、坚定的态度推动自身变革，以开放的理念、前瞻性的战略思维能力、勇于承担风险的胸怀确定数字化转型方式与方向，积极推动企业知识体系构建，提高自身学习能力与创新能力，以更加昂扬的姿态拥抱数字化时代。
首先，数字化转型量化研究尚处于起步阶段。本研究基于知识管理视角，探究数字化转型对商业模式创新的影响机制，但还存在其它复杂的作用机制亟待研究，未来研究可以基于不同视角，进一步探究二者的影响机制，揭示数字化转型对商业模式创新的影响路径。其次，本研究中的实证分析结果(企业家导向会弱化知识管理与商业模式创新关系)与理论分析结果不一致，尽管本文尝试性地给出一定的解释，但调节作用的关系究竟如何，单纯依靠一次实证研究难以判断，有待后续研究作进一步探讨。最后，受地域限制，本研究样本主要集中在华东南地区，未来可以扩大样本研究范围，以提升研究结论的稳健性。
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