How Platform Ecosystem Promotes Low-Carbon Technology Innovation Diffusion: The Perspective of Technology Architecture

Song Yue, Zhang Anran

(School of Economics and Management, Xidian University, Xi′an 710126, China)

Abstract：In order to promote economic development and achieve the goals of carbon peak and carbon neutrality, it is urgent to develop a low-carbon economy. The diffusion of low-carbon technology innovation (LCTI) in the whole society, especially in enterprise organizations, is an important way to promote the development of low-carbon economy. While the rapid development of digital technologies has prompted innovation systems to evolve into platform ecosystems for innovation and technology diffusion,the emergence of a new organizational pattern has changed the context of LCTI diffusion. Platform ecosystem is an organizational form in which platform enterprises use digital technologies and standards to design platform architecture and interface rules to attract complementors and users to jointly provide products and services for users. On the one hand, it connects multiple subjects, aggregates extensive and scattered resources, and interacts with users to accurately match their needs, thus reducing the search and transaction costs of enterprises and users. On the other hand, the layered modular technology architecture of the platform ecosystem allows enterprises to refine, reorganize and integrate the LCTI modules of the platform into their own products, enabling them to innovate low-carbon products independently, flexibly and at low cost. In practice, platform ecosystems change the diffusion process of traditional LCTI by reshaping the ways of information interaction, knowledge learning, technological innovation and value co-creation among enterprises. Platform technology architecture makes LCTI diffusion show new characteristics, such as networking and collaboration. Although platform ecosystems have a significant impact on the diffusion process of LCTI, the underlying mechanism is still unknown. Therefore, it is urgent to explore how platform enterprises design and optimize technology architecture to give full play to the advantages of platform ecosystems to promote LCTI diffusion.

Existing literature mainly analyzes the influence mechanism of environmental regulations, such as government subsidies, carbon tax, and carbon trading, and consumers′ characteristics, such as low-carbon preferences, environmental awareness, and perception disparity, on LCTI diffusion based on traditional organizational networks. Few studies have considered the changing organizational form, especially the emergence of platform ecosystems. It is insufficient to guide LCTI diffusion activities in the platform ecosystem. Therefore, following innovation diffusion theory, this paper explores the influence mechanism and action path of platform technology architecture on LCTI diffusion with the lens of the AMC model, and it clarifies the action mechanism of policy and institutional and social and cultural environment. Using data from a sample of 280 manufacturing enterprises in China, this study uses regression analysis to examine these hypotheses.

The results suggest that the relationships between LCTI diffusion and platform technology architecture (i.e., the modules′ synergistic specificity, the conformability of the platform interface, and platform openness) are inverted U-shaped. Information awareness, adoption motivation and application capability play partial mediating roles in the relationships between LCTI diffusion and platform technology architecture. The policy and institutional environment positively moderate the relationship between adoption motivation, application capacity and the diffusion of low-carbon technology innovation, respectively. The social and cultural environment positively moderate the relationship between information awareness, application ability and low-carbon technology innovation diffusion, separately. The moderating effect of social and cultural environment on the relationship between adoption motivation and low-carbon technology innovation diffusion is not significant.

This paper extends the applicability of innovation diffusion theory in the context of platform ecosystem and provides new insights for theoretical research on LCTI diffusion. First, it unravels the influence mechanism of platform technology architecture on LCTI diffusion, which expands the relevant research on platform ecosystem and provides an important theoretical basis for a better understanding of innovation diffusion in platform ecosystem. Second, it reveals the mediating role of the behavioral attributes of complementary enterprises from a microscopic perspective, which enriches the theoretical results of LCTI diffusion. It is very important to further study the macrodiffusion law of LCTI. Third, it clarifies the mechanism of policy and institutional environment,as well as social and cultural environment,as boundary conditions, which emphasizes the importance of social and cultural environment in the diffusion process of LCTI.

Key Words：Platform Ecosystem; Low-carbon Technology Innovation Diffusion; Technology Architecture; Policy and Institutional Environment; Social and Cultural Environment

收稿日期：2023-12-13

修回日期：2024-04-25

基金项目：教育部人文社会科学基金青年基金项目(23YJC630150);中央高校基本科研业务费资助项目(KYFZ24015)

作者简介：宋悦(1993—),陕西安康人,博士,西安电子科技大学经济与管理学院讲师,研究方向为技术创新管理;张安然(1993—),河南安阳人,博士,西安电子科技大学经济与管理学院讲师,研究方向为绿色可持续消费行为。本文通讯作者:张安然。

DOI：10.6049/kjjbydc.2023120379

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F273.1

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2025)10-0025-13

0 引言

2020年,中国政府提出力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的“双碳”目标。促进经济发展、实现“双碳”目标,亟需发展低碳经济。低碳技术创新在全社会范围内,尤其在企业组织中扩散是推动各地低碳经济发展的重要途径。数字技术的快速发展促使创新生态系统向平台生态系统演变,平台生态系统成为创新和价值交换的新场所。新组织形态的出现使得低碳技术创新扩散情境随之发生转变。例如,腾讯携手Impact Hub Shanghai、璞跃中国等十余家合作伙伴共同打造“碳 LIVE”平台,通过聚合供应方、需求方及资金方为低碳企业聚合创业资源、数据洞察、开源工具,让低碳技术和产品在早期应用阶段获取更多资源支持,进而助力低碳技术和产品大规模扩散。因此,研究平台生态系统新情境下的低碳技术创新扩散问题,对于加快低碳经济发展、实现“双碳”目标具有重要意义。

平台生态系统是由平台企业利用数字技术及标准设计平台架构和界面规则,吸引互补企业和用户进入,共同为用户提供产品和服务的一种组织形式[1-2]。数字技术的加入使得平台组织结构不同于传统创新系统,而是强调数字平台技术架构特征。平台生态系统技术架构是由核心平台、标准化接口和互补模块组成的技术体系结构,反映核心平台与互补模块之间的关系、接口标准化程度以及平台开放度,这些技术特征可以指导数字平台设计,从而影响互补企业和用户加入。平台技术架构的通用性、兼容性和扩展性特征使得低碳技术创新扩散呈现网络化和协同化效应。一方面,平台生态系统技术架构有助于企业间技术耦合,促使核心低碳技术适用于不同应用场景,使得单向和双向技术扩散演变成网络化技术扩散;另一方面,互补企业运用平台企业提供的技术创新模块,通过细化、重组和整合现有低碳技术,使得分散化模仿和学习创新行为向多主体协同行为转变。可见,平台生态系统通过重塑企业信息交互、知识学习、技术创新等价值共创方式,改变传统低碳技术创新扩散过程。那么,平台企业应如何设计和优化技术架构促进低碳技术创新扩散?

当前,关于平台生态系统的研究主要集中在结构和关系特征[1-3]、演化机理[4-5]、价值创造机制、治理机制[6-7]等方面。尽管已有研究指出平台生态系统对技术创新扩散具有重要影响[8],但鲜有研究讨论平台主体异质性、技术架构动态性、交互关系复杂性对技术创新扩散的影响机理。现有研究主要分析政府补贴、碳税、碳交易等环境规制[9-12]以及消费者低碳偏好、环保意识等主体特征[13-14],未关注平台生态系统情境差异,不足以指导新组织情境下的技术创新扩散活动。鉴于此,本文基于创新扩散理论,探究平台生态系统技术架构对低碳技术创新扩散的影响机理与作用路径,不仅有助于拓展平台生态系统和低碳技术创新扩散研究,也能为我国促进低碳经济发展、实现“双碳”目标提供理论依据和决策参考。

1 理论基础与研究假设

1.1 概念与模型

(1)基于创新扩散理论,扩散渠道是影响扩散过程的重要因素,而平台生态系统技术架构直接影响其扩散渠道。平台技术架构包括3个组件:核心、接口、扩展核心功能的互补模块。本文采用模块协同特异性、平台接口一致性、平台开放度3个指标表征平台生态系统技术架构。其中,模块协同特异性是指平台核心模块与互补模块之间的依赖耦合程度[16];平台接口一致性意味着函数和参数具有一致名称、相关概念命名准确无误、对象模型可适应未来变化、拥有完备文档、标准化语言和设计[17];平台开放度是指平台企业支持互补企业的开放连接程度,为互补企业预留不同数量的应用程序接口,并赋予其不同程度的访问权限和修改权限[18]。因此,本文构建平台生态系统技术架构与低碳技术创新扩散关系模型,分析模块协同特异性、平台接口一致性、平台开放度对低碳技术创新扩散的影响机理。

(2)基于创新扩散理论,低碳技术创新扩散是低碳技术和产品在市场上动态传播的过程,涉及感知低碳技术和产品信息、基于成本收益的低碳技术采纳和基于消费者效应的低碳产品购买决策、低碳技术和产品的成功应用[19]。现有研究只考虑成本效益原则下企业是否作出采纳低碳技术的行为决策,忽视了企业信息感知和应用能力。觉察—动机—能力模型(Awareness-Motivation-Capa-Bility,简称“AMC”)作为一种经典的动态竞争理论分析模型,从个体行为角度研究特定竞争行动和反应、企业间竞争策略及策略动因与结果之间的关系,察觉、动机和能力3种行为属性能够阐释低碳技术创新扩散过程中的个体行为,通过区分信息感知和行为决策阶段,为解释低碳技术创新扩散机制提供了可行思路。因此,基于互补企业视角,遵循“结构—行为—绩效”研究思路,构建“平台生态系统技术架构—互补企业行为属性—低碳技术创新扩散”关系模型。本文将互补企业行为属性划分为信息觉察、采纳动机、应用能力,探究三者对平台生态系统技术架构与低碳技术创新扩散关系的中介作用。

(3)基于创新扩散理论,外部环境也是影响创新扩散的要素之一。低碳技术创新由于具有双重外部特征,受政府政策制度的影响较大。政府低碳技术补贴、低碳政策直接影响企业决策,政策制度是必不可少的边界条件。此外,人们的认知也受社会文化环境的影响。尤其是在数字化时代,社交媒体平台上关于低碳政策、低碳技术产品的信息对人们的低碳意识、低碳产品认知和需求产生潜移默化的影响,这会影响低碳技术创新扩散过程。因此,从政策制度和社会文化环境两个视角出发,探究资金支持、税收制度、产业政策等政策制度以及低碳价值观、低碳技术社会认知等社会文化边界条件对低碳技术创新扩散的作用机制。

综上所述,本研究构建理论框架,如图1所示。

1.2 平台生态系统技术架构与低碳技术创新扩散

随着模块协同特异性程度的增加,互补模块与核心模块之间的依赖度逐渐上升。一方面,依赖关系有利于低碳技术稳定耦合,互补企业通过细化、重组和整合现有技术到低碳产品和项目中,推动低碳技术创新扩散;另一方面,这种关系使得互补企业能够高效聚合专业化知识、深耕行业领域、构建资源扩散渠道,还能够应对不确定性以适应用户不断变化的需求[20],从而更加有效地作用于低碳技术创新扩散。当协同特异性超过一定程度时,互补模块高度依赖于核心模块,此时互补模块提供差异化支持的作用有限,不利于企业获取广泛的低碳技术创新信息,无法迅速感知外部市场变化,这会阻碍低碳技术创新扩散进程。据此,本文提出如下假设:

H1:模块协同特异性与低碳技术创新扩散呈倒U型关系。

一方面,平台接口一致性程度有助于互补企业适应核心架构,从而获取低碳技术创新成果;另一方面,其也能确保多个互补模块之间的互操作性和兼容性,进而驱动整个生态系统发展。平台企业可通过接口一致性管理互补企业之间的竞合关系[21],使低碳技术创新快速在市场内扩散,从而实现广泛的价值共创。由于符合平台规定的接口规范程度存在较大差异[22],因此当平台接口一致性超过一定程度时,将会阻碍平台为互补企业带来更多市场准入机会和创新资源,缩小低碳技术创新范围,降低平台生态系统将低碳技术创新转化为新产品或新功能的有效性,不利于低碳技术创新扩散。据此,本文提出如下假设:

H2:平台接口一致性与低碳技术创新扩散呈倒U型关系。

当平台开放程度较低时,互补模块与核心模块、互补模块之间及其与外部环境之间的信息交互程度较低,会降低互补企业对低碳技术和产品的感知程度,不利于低碳技术创新扩散。随着平台开放程度增加,一方面,互补企业更容易从核心模块中获取更多信息、技术资源,实现灵活链接和信息共享[23],进而促进低碳技术创新扩散;另一方面,互补企业可对互补模块进行扩展和优化,使平台生态系统能快速根据用户需求适应外部市场环境,进而推动低碳技术创新扩散。而当平台开放度超过一定程度时,平台企业很难保持自身核心地位,这会增加平台企业协调成本,阻碍平台生态系统协同价值创造,从而阻碍低碳技术创新扩散[24]。据此,本文提出如下假设:

H3:平台开放度与低碳技术创新扩散呈倒U型关系。

1.3 行为属性的中介作用

信息觉察是低碳技术创新扩散的起点,只有先感知到足够多的低碳技术、产品、政策等相关信息,才能主动了解和应用低碳技术创新成果。随着模块协同特异性程度增加,互补模块与核心模块之间的链接逐渐增强,互补企业能够感知和获取较多低碳技术信息资源,进而推动低碳技术创新推广和应用。但当协同特异性超过一定程度时,意味着互补模块与核心模块呈紧密耦合状态,很难为互补企业提供差异化支持,这种强关系提供的非冗余信息较少[24],会不利于低碳技术创新扩散。

平台接口一致性程度增加能够确保多个互补模块之间的互操作性和兼容性,促进低碳技术和产品快速、高效传播与共享,互补企业能够感知和获取更多关于低碳技术和产品的新信息,从而推动低碳技术创新扩散。但当平台接口一致性超过一定程度时,则会阻碍平台通过提供各类功能接口为互补企业带来更多市场机会和创新资源,不利于互补企业获取更多低碳技术和产品新信息,从而阻碍低碳技术创新扩散。

平台开放度增加意味着互补企业对平台模块有较大的访问权限和修改权限,更容易从核心模块中获取更多信息、技术资源,实现灵活链接和信息共享,提高低碳技术创新扩散可能性。但当平台开放度超过一定程度时,其他参与者更容易通过模仿现有互补企业生产具有重叠或替代特征的互补品,从而加剧企业间竞争[25]。此时,互补企业倾向于保护自身低碳技术信息和知识资源,削弱信息共享动机,从而不利于低碳技术创新扩散。据此,本文提出以下假设:

H4a:信息觉察在模块协同特异性与低碳技术创新扩散之间起中介作用;

H4b:信息觉察在平台接口一致性与低碳技术创新扩散之间起中介作用;

H4c:信息觉察在平台开放度与低碳技术创新扩散之间起中介作用。

采纳动机是指互补企业对低碳技术、产品、政策等相关信息有足够了解后,是否有足够动机作出采纳低碳技术行为决策。企业效益不仅取决于自身收益,还受平台生态系统同伴效应和网络价值外部性的影响。即随着企业选择某种策略邻居数量的增加,企业效益也随之增加[26]。因此,除企业决策外,平台生态系统网络效应也会对互补企业采纳动机产生影响。随着模块协同特异性程度增加,企业间相互影响程度提高,一旦有较多的参与者采纳低碳技术,互补企业会因为网络效应的存在更容易作出采纳决策,从而提高低碳技术创新扩散可能性。但当协同特异性超过一定程度时,模块之间的依赖性较强,如果互补企业改动模块设计,就有可能牵涉整个平台架构,提高平台企业和互补者协调成本,削弱互补企业采纳低碳技术的动机,阻碍低碳技术创新应用。

随着平台接口一致性程度增加,意味着平台设计采用被普遍接受的标准化接口,有利于吸引互补企业参与到平台生态系统之中,更容易通过一致性接口进行高效互联和互操作,一旦有较多参与者采纳低碳技术,将会提高低碳技术创新扩散可能性。但当平台接口一致性超过一定程度时,接口会限制模块发展,减少平台多样性和灵活性,反而有可能导致参与者流失,降低平台生态系统网络效应,削弱互补企业采纳低碳技术的动机,不利于低碳技术创新扩散。

随着平台开放程度增加,意味着互补企业更容易将平台中的低碳技术资源细化、重组和整合到自身产品中,一旦有较多参与者采纳低碳技术,将有利于低碳技术创新扩散。但当平台开放度超过一定程度时,其他参与者可以更大限度地使用平台资源,大量模仿产品诞生,导致用户流失和平台吸引力下降,反而会削弱互补者整体效应[25],减弱互补企业采纳低碳技术的动机,阻碍低碳技术创新扩散。据此,本文提出以下假设:

H5a:采纳动机在模块协同特异性与低碳技术创新扩散之间起中介作用;

H5b:采纳动机在平台接口一致性与低碳技术创新扩散之间起中介作用;

H5c:采纳动机在平台开放度与低碳技术创新扩散之间起中介作用。

应用能力是指互补企业觉察到足够多的低碳技术信息后有充足的采纳动机,通过与其它企业进行学习和交流提高自身能力并成功生产低碳产品。互补企业应用能力不仅取决于自身资源禀赋,还取决于与平台生态系统中其他互补者、用户的知识学习和交流能力。随着模块协同特异性程度增加,互补企业能够更好地利用平台中的低碳技术创新资源,提高互补企业应用低碳技术的能力,促进低碳技术创新推广和应用。然而,当互补企业协同特异性超过一定程度时,会降低互补模块的灵活性,使得互补企业不能及时响应用户需求[28],不利于掌握用户需求多样性带来的异质化和精细化技术资源,降低互补企业成功应用低碳技术的能力,从而不利于低碳技术创新推广和应用。

随着平台接口一致性程度增加,互补企业更容易通过一致性接口进行高效互联和互操作,提高低碳技术知识共享和学习效率,应用低碳技术生产低碳产品,从而提高低碳技术创新扩散可能性。但当平台接口一致性超过一定程度时,则会阻碍平台通过提供各类功能接口为互补企业带来更多市场机会和创新资源,不利于互补企业及时了解市场变化和最新低碳技术产品,降低企业低碳技术应用能力,从而阻碍低碳技术创新应用和推广。

随着平台开放度增加,互补企业有较大权限获取平台创新资源并进行低碳技术知识学习,通过扩展和修改模块与更多外界参与者建立联系,应用低碳技术生产低碳产品,从而提高低碳技术创新扩散可能性。但当平台开放度超过一定程度时,大量模仿品出现会加剧互补企业竞争,使其难以从低碳技术创新中获益,提高互补企业的商业防窃意识[25],减少知识共享行为,降低企业低碳技术应用能力,从而不利于低碳技术创新扩散。据此,本文提出以下假设:

H6a:应用能力在模块协同特异性与低碳技术创新扩散之间起中介作用;

H6b:应用能力在平台接口一致性与低碳技术创新扩散之间起中介作用;

H6c:应用能力在平台开放度与低碳技术创新扩散之间起中介作用。

1.4 外部环境的调节作用

企业深嵌于社会网络之中,平台生态系统组织结构和外部环境对企业间低碳技术创新扩散具有重要影响。低碳技术创新的双重外部性特征(知识溢出和环境溢出)使其扩散过程受政府政策制度的影响较大,需要外部资源支持。一方面,良好的政策制度环境意味着政府为采纳低碳技术的企业提供财政补贴、税收减免等扶持政策,从而增强互补企业采纳动机,促进低碳技术创新扩散。另一方面,良好的政策制度环境表明政府低碳技术知识产权保护、低碳产品标准日益完善,能够避免出现知识产权泄露风险,间接提高互补企业应用低碳技术的能力,从而促进低碳技术创新扩散。由于信息觉察主要取决于社会上流通的信息量,而政府碳税、低碳补贴、碳配额等政策本身并不会增加信息传播和分享,因此政策制度环境对信息觉察与低碳技术创新扩散关系的调节效应不显著。据此,本文提出如下假设:

H7a:政策制度环境正向调节采纳动机与低碳技术创新扩散的关系;

H7b:政策制度环境正向调节应用能力与低碳技术创新扩散的关系。

社会文化环境是长期在社会活动中逐步形成的行为惯例、价值观念、意识形态[27],会影响人的认知和行为决策。良好的社会文化环境意味着社会上发布的低碳政策、技术、产品信息较多,有利于互补企业及时、完整地捕获低碳创新技术,从而促进低碳技术创新扩散。在数字化时代,社交媒体平台上关于低碳补贴政策、低碳产品使用方法和效能感等信息的发布会潜移默化地改变社会文化环境,促使人们的价值观、生活方式向绿色低碳转型,影响决策者低碳偏好,增强互补企业采纳低碳技术的动机,从而推动低碳技术创新扩散。另外,还能引导互补企业市场定位和发展方向,促使互补企业提高自身低碳技术应用能力,从而提高低碳技术创新扩散可能性。据此,本文提出如下假设:

H8a:社会文化环境正向调节信息觉察与低碳技术创新扩散的关系;

H8b:社会文化环境正向调节采纳动机与低碳技术创新扩散的关系;

H8c:社会文化环境正向调节应用能力与低碳技术创新扩散的关系。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据收集

本文向在低碳技术创新过程中加入或曾经加入过平台生态系统的企业发放调研问卷,调研对象为每个企业熟悉企业数字化战略和低碳创新项目的中高层管理人员。在正式调研前,先对校友企业家、MBA和EMBA学员进行小范围预调研。根据预调研结果对问卷进行调整与优化,剔除有歧义、模糊和陌生的术语,形成正式问卷。本文于2023年1月启动正式调研,历时3个多月,通过电子邮件与问卷星平台发放问卷400份,回收问卷316份,回收率为79%。剔除数据缺失和无效问卷后,最终回收有效问卷280份,有效问卷回收效率为70%,样本描述性统计特征如表1所示。

2.2 变量测量

本文采用国内外已有成熟量表,根据研究目的和实际情境对相关题项进行调整,变量测度题项如下:

(1)平台生态系统技术架构。在技术视角下,平台技术架构由核心模块和互补模块组成,核心模块与互补模块之间的交互通过接口实现,交互程度取决于平台开放程度,因此从模块协同特异性、平台接口一致性和平台开放度3个方面衡量。基于Zhu等[28]、Chai等[18]、Cenamor等[29]、Shaikh等[30]的研究成果,用“企业平台研发与设计策略可提高跨系列产品模块通用化率”等3个题项衡量模块协同特异性;用“平台企业采用互补企业普遍接受的标准进行设计”等3个题项衡量平台接口一致性;用“平台企业为互补企业预留大量应用程序接口”等3个题项衡量平台开放度。

(2)互补企业行为。低碳技术创新扩散是一个多阶段复杂过程,只有企业感知到低碳技术相关信息、有基于成本效益原则的采纳动机并成功应用低碳技术,才算完成扩散。因此,使用信息觉察、采纳动机、应用能力3个指标表征互补企业行为。参考马歆等(2023)、熊焰(2009)、Jansen等(2005)、Camisón和Forés(2010)的研究,用“低碳产品市场参与信息较为丰富”等5个题项测量信息觉察;用“采纳低碳创新成果可以较低成本价格进行采购”等9个题项测量采纳动机;用“互补企业利用员工已有知识、经验和能力水平消化、理解低碳创新成果的能力”等9个题项测量应用能力。

(3)低碳技术创新扩散。低碳技术创新扩散是技术和产品在市场上动态传播的过程,考虑到数据收集的局限性,本研究重点关注低碳技术创新扩散结果,运用截面数据衡量。遵循Rogers等[31]的评价维度,设计“平台生态系统采用低碳创新成果互补企业数量多寡”、“采用低碳创新成果的产品市场份额高低”和“低碳创新成果扩散对开发相关衍生产品的带动情况”3个题项。

(4)外部环境。借鉴高山行等(2018)、杨震宁和赵红(2020)的研究,用“政府鼓励企业采纳低碳创新成果优惠政策力度较大”等5个题项测量政策制度环境;用“社交媒体平台发布和传播的低碳政策、产品、技术相关信息多寡程度”等5个题项测量社会文化环境。

上述量表采用Likert 7级评分方式,其中1表示“完全不同意”,7表示“完全同意”。同时,考虑到企业规模、企业年龄、行业类型、研发投入等对企业采用低碳创新成果的影响,本文将其作为控制变量。

3 实证结果分析

3.1 共同方法偏差检验

本研究采用Harmon单因素检验共同方法偏差问题,结果显示得到8个特征值大于1的因子,占总方差的85.454%。第一个因素仅占36.220%的方差,小于50%的临界值,说明共同方法偏差问题不严重。

3.2 信效度检验

本研究利用LISREL87 软件对模型信效度进行检验,验证性因子分析结果如表2所示。由表2可知,Cronbach′s α系数均超过0.7,各变量组合信度(CR)值超过0.7,各变量平均提取方差(AVE)值超过0.5,所有题项标准因子载荷值超过0.5,表明收敛效度和内部一致性达到可接受水平。如表3所示,各变量平均提取方差(AVE)平方根大于该变量与其它变量的相关系数,说明本文变量具有良好的判别效度。

3.3 描述性统计与相关性分析

表3为量表平均值、标准差与变量相关系数结果,可见方差膨胀因子(VIF)值低于10,表明不存在严重的多重共线性问题。此外,各假设变量之间的相关系数显著,说明可进行回归分析。

3.4 假设检验

(1)主效应检验。在变量标准化的基础上,构建平台生态系统技术架构对低碳技术创新扩散效应层次回归方程,采用Stata对假设进行检验,结果如表4所示。由表4可知,模块协同特异性与低碳技术创新扩散呈倒U型关系(模型(2),系数为-0.188,p<0.001),假设H1得到验证。平台接口一致性与低碳技术创新扩散呈倒U型关系(模型(3),系数为-0.123,p<0.001),假设H2得到验证。平台开放度与低碳技术创新扩散呈倒U型关系(模型(4),系数为-0.322,p<0.001),假设H3得到验证。

(2)中介效应检验。构建行为属性中介效应层次回归方程,采用Stata对假设进行检验,结果如表5和表6所示。从中可见,模块协同特异性与信息觉察呈倒U型关系(模型(10),系数为-0.107,p<0.05)、信息觉察对低碳技术创新扩散的影响作用显著(模型(19),系数为0.575,p<0.001)。引入信息觉察后,模块协同特异性对低碳技术创新扩散的影响依然显著(模型(22),系数为-0.140,p<0.05),且信息觉察系数也显著(系数为0.487,p<0.001),表明信息觉察在模块协同特异性与低碳技术创新扩散之间起部分中介作用,假设H4a成立。平台接口一致性与信息觉察呈倒U型关系(模型(11),系数为-0.013,p<0.05)、信息觉察对低碳技术创新扩散作用显著(模型(19),系数为0.575,p<0.001)。引入信息觉察后,平台接口一致性对低碳技术创新扩散的影响依然显著(模型(25),系数为-0.128,p<0.001),且信息觉察系数也显著(系数为0.422,p<0.001),表明信息觉察在平台接口一致性与低碳技术创新扩散之间起部分中介作用,假设H4b成立。平台开放度与信息觉察呈倒U型关系(模型(12),系数为-0.165,p<0.05)、信息觉察对低碳技术创新扩散的影响显著(模型(19),系数为0.575,p<0.001)。引入信息觉察后,平台开放度对低碳技术创新扩散的影响依然显著(模型(28),系数为-0.216,p<0.01),且信息觉察系数也显著(系数为0.642,p<0.001),表明信息觉察在平台开放度与低碳技术创新扩散之间起部分中介作用,假设H4c成立。

模块协同特异性与采纳动机呈倒U型关系(模型(13),系数为-0.122,p<0.05)、采纳动机对低碳技术创新扩散的影响显著(模型(20),系数为0.904,p<0.001)。引入采纳动机后,模块协同特异性对低碳技术创新扩散的影响依然显著(模型(23),系数为-0.292,p<0.001),且采纳动机系数也显著(系数为0.852,p<0.001),表明采纳动机在模块协同特异性与低碳技术创新扩散之间起部分中介作用,假设H5a成立。平台接口一致性与采纳动机呈倒U型关系(模型(14),系数为-0.106,p<0.05)、采纳动机对低碳技术创新扩散的影响显著(模型(20),系数为0.904,p<0.001)。引入采纳动机后,平台接口一致性对低碳技术创新扩散的影响依然显著(模型(26),系数为-0.209,p<0.001),且信息觉察系数也显著(系数为0.816,p<0.001),表明采纳动机在平台接口一致性与低碳技术创新扩散之间起部分中介作用,假设H5b成立。平台开放度与采纳动机呈倒U型关系(模型(15),系数为-0.040,p<0.05)、采纳动机对低碳技术创新扩散的影响显著(模型(20),系数为0.904,p<0.001)。引入采纳动机后,平台开放度对低碳技术创新扩散的影响依然显著(模型(29),系数为-0.285,p<0.001),且信息觉察系数也显著(系数为0.926,p<0.001),表明采纳动机在平台开放度与低碳技术创新扩散之间起部分中介作用,假设H5c成立。

模块协同特异性与应用能力呈倒U型关系(模型(16),系数为-0.088,p<0.05)、应用能力对低碳技术创新扩散的影响显著(模型(21),系数为0.758,p<0.001)。引入应用能力后,模块协同特异性对低碳技术创新扩散的影响依然显著(模型(23),系数为-0.252,p<0.001),应用能力系数也显著(系数为0.731,p<0.001),表明应用能力在模块协同特异性与低碳技术创新扩散之间起部分中介作用,假设H6a成立。平台接口一致性与应用能力呈倒U型关系(模型(17),系数为-0.117,p<0.05)、应用能力对低碳技术创新扩散的影响显著(模型(21),系数为0.758,p<0.001)。引入应用能力后,平台接口一致性对低碳技术创新扩散的影响依然显著(模型(27),系数为-0.168,p<0.001),且信息觉察系数也显著(系数为0.718,p<0.001),表明应用能力在平台接口一致性与低碳技术创新扩散之间起部分中介作用,假设H6b成立。平台开放度与应用能力呈倒U型关系(模型(18),系数为-0.130,p<0.05)、应用能力对低碳技术创新扩散的影响显著(模型(21),系数为0.758,p<0.001)。引入应用能力后,平台接口一致性对低碳技术创新扩散的影响依然显著(模型(27),系数为-0.218,p<0.01),且信息觉察系数也显著(系数为0.799,p<0.001),表明应用能力在平台开放度与低碳技术创新扩散之间起部分中介作用,假设H6c成立。

(3)调节效应检验。分别引入政策制度环境和社会文化环境与行为属性的交互项,考察制度环境对行为属性与低碳技术创新扩散关系的调节作用。如上文表4所示,交互项“采纳动机×政策制度环境”回归系数显著为正(系数为0.142, p<0.05),说明政策制度环境正向调节采纳动机与低碳技术创新扩散关系,假设H7a成立。交互项“应用能力×政策制度环境”回归系数显著为正(系数为0.170, p<0.01),说明政策制度环境正向调节应用能力与低碳技术创新扩散关系,假设H7b成立。交互项“信息觉察×社会文化环境”回归系数显著为正(系数为0.107, p<0.05),说明社会文化环境正向调节信息觉察与低碳技术创新扩散关系,假设H8a成立。交互项“采纳动机×社会文化环境”回归系数不显著(系数为0.103, p>0.1),说明社会文化环境对采纳动机与低碳技术创新扩散关系的调节作用不显著,假设H8b不成立。虽然社会文化环境会影响企业决策者低碳偏好,但是互补企业采纳动机更多基于成本收益原则,因此社会文化环境对采纳动机与低碳技术创新扩散关系的调节作用不显著。交互项“应用能力×社会文化环境”回归系数显著为正(系数为0.148, p<0.05),说明社会文化环境正向调节应用能力与低碳技术创新扩散关系,假设H8c成立。

为进一步揭示政策制度环境和社会文化环境的调节效应,本文分别检验政策制度环境、社会文化环境在高于均值和低于均值情况下的回归线性关系。由图2和图3可知,当政策制度环境较差时,采纳动机、应用能力与低碳技术创新扩散斜率较平缓且系数为正;当政策制度环境较好时,直线斜率仍为正,但趋势变陡峭。这意味着政策制度环境正向调节采纳动机、应用能力与低碳技术创新扩散关系,H7a和H7b进一步得到验证。同理,图2和3中社会文化环境调节效应曲线变化趋势表明,社会文化环境对信息觉察、应用能力与低碳技术创新扩散关系具有显著正向调节作用,假设H8a和H8c进一步得到验证。

4 结论与启示

4.1 结论与贡献

本文探讨平台生态系统技术架构对低碳技术创新扩散的影响机理和作用路径,并对政策制度环境和社会文化环境的调节作用加以检验。研究发现:①模块协同特异性、平台接口一致性、平台开放度与低碳技术创新扩散呈倒U型非线性关系,同时,三者通过影响信息觉察、采纳动机、应用能力间接影响低碳技术创新扩散;②政策制度环境正向调节采纳动机、应用能力与低碳技术创新扩散的关系,社会文化环境正向调节信息觉察、应用能力与低碳技术创新扩散的关系,但对采纳动机与低碳技术创新扩散关系的调节效应不显著。本文理论贡献主要体现在以下3个方面:

(1)扩展了创新扩散理论在平台生态系统情境下的适用性。虽然已有研究指出数字转型对低碳技术创新扩散具有重要影响,但未阐释具体影响机理,更缺乏新情境下低碳技术创新扩散研究。本文将创新扩散理论应用于平台生态系统,揭示平台生态系统技术架构对低碳技术创新扩散的影响机理,对于平台生态系统创新发展提供了重要理论依据。

(2)充实了低碳技术创新扩散理论研究成果。现有研究主要基于传统组织网络分析政府规制和消费者主体特征对低碳技术创新扩散的影响机理,不足以指导平台生态系统下的扩散活动,并且主要通过演化博弈模型分析低碳技术创新采纳行为决策[10-12],忽视了低碳技术创新扩散的信息感知和应用阶段。本文突破既有研究情境限制,从微观视角揭示互补企业行为属性的中介作用,打开了平台生态系统技术架构与低碳技术创新扩散关系的“黑箱”,对低碳技术创新扩散理论成果予以补充,为深入研究低碳技术创新扩散规律提供重要启示。

(3)揭示社会文化环境在低碳技术创新扩散过程中的作用机制。现有研究主要分析补贴、碳税、惩罚、公共采购等环境规制对低碳技术创新扩散的影响,忽视了社会文化环境通过改变人们的价值观、认知对行为决策产生的潜移默化的影响。本文明晰政策制度和社会文化环境作为边界条件的作用机制,强调社会文化环境在低碳技术创新扩散过程中的重要性,丰富了制度环境对低碳技术创新扩散影响的研究。

4.2 管理启示

(1)对企业而言,平台企业在设计或优化平台生态系统技术架构时,通过设计合适的互补模块和核心模块之间的依赖程度、平台接口一致性程度、平台开放程度,确保互补企业能够获取关于低碳创新的多样化信息,扩大平台生态系统网络效应,帮助互补企业应用低碳创新成果并生产低碳产品,从而促进低碳技术创新扩散。因此,互补模块与核心模块之间不能过于松散或紧密,要确保互补企业能感知和获取较多关于低碳创新的多样化信息,从而增加互补企业信息量;平台接口一致性也不能过高或过低,要确保互补企业可对互补模块进行互联、互操作,同时也能有不同种类的功能接口为其带来更多市场准入机会和创新资源,从而帮助互补企业将低碳创新成果转化为新产品或新工艺。平台资源不能过于封闭或开放,应确保互补企业能够较好地利用平台资源进行学习,同时也要避免过度开放导致平台企业与互补企业竞合关系给知识交流和学习带来负面影响。因此,互补企业应充分发挥自身能动性,根据平台生态系统技术架构调整战略决策,获取尽可能多的资源,从而更好地实现低碳技术采纳和应用。

(2)对政府而言,不仅要发挥补贴、碳税等政策工具的作用,还应完善平台生态系统情境下的知识产权保护制度。由于低碳技术创新带来的碳减排及其它附带利益具有公共物品属性,因此应防范其它企业的搭便车行为和机会主义行为。并且,平台生态系统不同于一般创新系统,数据作为一种新要素进行流通需要完善的制度保护,以帮助企业更好地采纳和应用低碳技术。

除政策制度环境外,也应利用社会文化环境促进低碳技术创新扩散。首先,相关政府部门应从情感信息入手,通过电视、电影、报纸、自媒体等渠道提高对环境恶化的认识,激发公众对环境的情感,增加低碳技术和产品采纳动力。其次,还应通过社交媒体平台、电视节目等数字渠道向公众发布降价策略、补贴策略、环境效益等信息,鼓励公众发布和传播积极有效的情感信息及理性行为决策,促进低碳信息有效传播。最后,为公众提供具有良好社交互动和信息处理功能(多渠道互动、搜索、评分、公告板、论坛等)的网络宣传环境和低碳产品购买平台,帮助企业以用户需求为导向进行低碳技术创新,更好地应用低碳创新成果,促进低碳技术创新扩散。

4.3 不足与展望

本文存在如下不足:首先,通过问卷调研获取静态截面数据,未对调研对象进行动态跟踪,未来应进一步探讨平台生态系统技术架构与低碳技术创新扩散是否存在动态演化趋势。其次,信息觉察、采纳动机、应用能力起部分中介作用,未来需探索其它中介变量作用关系。最后,除技术架构外,平台生态系统交互关系也是一个重要影响因素,未来应分析互补企业多边交互关系对低碳技术创新扩散的影响机理。

参考文献：

[1] JACOBIDES M G, CENNAMO C, GAWER A. Towards a theory of ecosystems[J]. Strategic Management Journal, 2018, 39(8): 2255-2276.

[2] ADNER R. Ecosystem as structure: an actionable construct for strategy[J]. Journal of Management, 2017, 43(1): 39-58.

[3] 王节祥,陈威如,江诗松,等.平台生态系统中的参与者战略:互补与依赖关系的解耦[J].管理世界,2021,37(2):126-147.

[4] 王京.平台生态系统演化机理研究——以云制造产业为例[J].中国软科学,2021,35(11):29-35.

[5] 林艳,李盈.平台型创新生态系统动态演进机理——基于“架构者”的资源编排视角[J].科技进步与对策,2024,41(15):118-127.

[6] JOVANOVIC M, SJODIN D, PARIDA V. Co-evolution of platform architecture, platform services, and platform governance: expanding the platform value of industrial digital platforms[J]. Technovation, 2021,118:102218.

[7] 戴勇,刘颖洁.基于组态分析的数字平台生态系统内部治理因素及效果研究[J].科研管理,2022,43(2):46-54.

[8] 于超,许晖,王亚君.生态“树”源:平台生态系统的创新扩散机制研究——卡奥斯与科大讯飞平台的双案例对比分析[J].南开管理评论,2023,26(3):15-29.

[9] 刘培德,李西娜,李佳路.碳配额交易机制下竞争企业低碳技术扩散——基于复杂网络的演化博弈分析[J].系统工程理论与实践,2024,44(2):684-703.

[10] SHI Y, WEI Z, SHAHBAZ M, et al. Exploring the dynamics of low-carbon technology diffusion among enterprises: an evolutionary game model on a two-level heterogeneous social network[J]. Energy Economics, 2021, 101: 105399.

[11] FAN R, CHEN R, WANG Y, et al. Simulating the impact of demand-side policies on low-carbon technology diffusion: a demand-supply coevolutionary model[J]. Journal of Cleaner Production, 2022, 351: 131561.

[12] 陈恒,彭程,郭爽,等.基于复杂市场网络绿色技术创新扩散的两阶段演化分析[J].中国管理科学,2024,32(3):135-144.

[13] 郑君君,王璐,王向民,等.考虑消费者环境意识及企业有限理性的生产决策研究[J].系统工程理论与实践,2018,38(10):2587-2599.

[14] 杜慧滨,邹宏阳,张永杰,等.异质行为下新能源汽车的技术采纳与扩散[J].管理科学学报,2021,24(12):62-76.

[15] TIWANA A,KONSYNSKI B,BUSH A A.Research commentary-platform evolution: coevolution of platform architecture, governance, and environmental dynamics[J]. Information Systems Research, 2010, 21(4): 675-687.

[16] SCHILLING M A.Toward a general modular systems theory and its application to interfirm product modularity[J]. Academy of Management Review, 2000, 25(2): 312-334.

[17] TIWANA A.Evolutionary competition in platform ecosystems[J]. Information Systems Research, 2015, 26(2): 266-281.

[18] CHAI K H, WANG Q, SONG M, et al. Understanding competencies in platform-based product development: antecedents and outcomes[J]. Journal of Innovation Management, 2012, 29(3): 452-472．

[19] 谢子珏,王翌铭,俞喆昊.数字经济中基于察觉—动机—能力模型的创新扩散机制[J].系统工程,2021,39(2):44-49.

[20] OZCAN P, HANNAH D. Forced ecosystems and digital stepchildren: reconfiguring advertising suppliers to realize disruptive social media technology[J]. Strategy Science, 2020, 5(3): 193-217.

[21] GAWER A. Digital platforms′ boundaries: the interplay of firm scope, platform sides, and digital interfaces[J]. Long Range Planning, 2021, 54(5): 102045.

[22] BOUDREAU K. Open platform strategies and innovation: granting access vs. devolving control[J]. Management Science, 2010, 56(10): 1849-1872.

[23] BOUDREAU K J. Let a thousand flowers bloom? an early look at large numbers of software app developers and patterns of innovation[J]. Organization Science, 2012, 23(5): 1409-1427.

[24] WANG C C, SUNG H Y, CHEN D Z, et al. Strong ties and weak ties of the knowledge spillover network in the semiconductor industry[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2017, 118: 114-127.

[25] 高辉,张建宇,王师静云.平台治理如何影响互补者知识共享——平台开放度的控制与激励作用[J].科技进步与对策,2023,40(18):120-131.

[26] FAN R, BAO X, DU K, et al. The effect of government policies and consumer green preferences on the R&D diffusion of new energy vehicles: a perspective of Complex Network Games[J]. Energy, 2022, 254: 124316.

[27] PENG M W, SUN S L, PINKHAM B, et al. The institution-based view as a third leg for a strategy tripod[J]. Academy of Management Perspectives, 2009, 23(3): 63-81.

[28] ZHU Z, ZHAO J, BUSH A A． The effects of e-business processes in supply chain operations: process component and value creation mechanisms[J]. International Journal of Information Management,2020, 50: 273-285.

[29] CENAMOR J,PARIDA V,WINCENT J．How entrepreneurial SMEs compete through digital platforms: the roles of digital platform capability,network capability and ambidexterity[J]. Journal of Business Research,2019,100: 196-206.

[30] SHAIKH M, LEVINA N． Selecting an open innovation community as an alliance partner:looking for healthy communities and ecosystems[J]. Research Policy,2019,48(8): 1-16.

[31] ROGERS E M, SHOEMAKER F F. Communication of innovations; a cross-cultural approach[M]. New York: Free Press, 1971.

(责任编辑：王敬敏)