The study aims to explore how digital leadership drives breakthrough innovation which is defined as radical technological leaps or business model transformations that break from established trajectories. It proposes that digital leadership, as a higher-order dynamic capability, enhances firms′ ability to overcome path dependencies by reshaping strategic cognition and resource allocation. To this end, the study constructs a theoretical framework proposing that digital leadership exerts a positive impact on breakthrough innovation, with resource orchestration defined as the systematic process of identifying, integrating, and activating organizational resources to function as a pivotal mediating mechanism. Additionally, strategic flexibility, the capacity to swiftly adapt strategic directions and resource configurations, is hypothesized to amplify the effect of digital leadership on resource orchestration, thereby enhancing innovation outcomes in dynamic environments.
This study empirically employs a robust two-wave longitudinal survey design , collecting data from 341 enterprises in Eastern China—a region globally recognized for its advanced digital economy and dynamic innovation ecosystems. The sample predominantly comprises manufacturing firms, reflecting the industrial composition of the area, and data were gathered through validated scales adapted from prior literature, ensuring psychometric rigor. Analytical methods, including correlation analysis and hierarchical regression, are employed to test the proposed relationships, with additional robustness checks conducted across firm subgroups to validate the findings′ consistency.
The results reveal several key insights. First, digital leadership significantly and positively impacts breakthrough innovation, underscoring its role in broadening innovation horizons through technological foresight and strategic agility. This finding highlights how digital leadership enables firms to leapfrog traditional innovation constraints. Second, resource orchestration partially mediates the relationship between digital leadership and breakthrough innovation. This mediation elucidates how digital leadership translates into tangible innovation outcomes by dynamically reconfiguring organizational resources, bridging the gap between strategic intent and execution. Third, strategic flexibility positively moderates the linkage between digital leadership and resource orchestration, amplifying the effect in firms with high adaptability. However, robustness tests indicate that this moderating effect weakens in older firms and larger enterprises, where organizational inertia and structural complexity may attenuate the impact of flexibility.
In practice, the findings provide actionable guidance for leaders and policymakers during digital transformation. Firms should develop digital leadership skills in senior management, integrating technology foresight into decision-making. They should also emphasize resource orchestration with modular designs and data-driven valuation to boost resource deployment efficiency. Policymakers can support these efforts by developing digital leadership programs, creating data-sharing ecosystems, and establishing adaptable regulations. Enhancing strategic flexibility through agile governance structures further enables firms to capitalize on digital leadership′s transformative potential.
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
党的二十届三中全会强调,“优化重大科技创新组织机制,统筹强化关键核心技术攻关”。科技创新处于现代化建设的核心地位,创新对于培育新质生产力、推动产业转型升级具有重要作用。突破式创新作为打破技术路径依赖、实现非连续性技术跃迁的战略选择,成为企业应对“卡脖子”困局的关键突破口。突破式创新通过颠覆性技术重构或商业模式变革打破现有竞争格局[1],其本质上是对原有技术轨迹的断裂与重构[2],具有创造性破坏特征。例如,以DeepSeek R1推理模型和华为鸿蒙系统为代表的突破式创新,通过智能算法底层架构重构和操作系统生态体系重建引发价值链深层变革。
以往有关突破式创新前因机制的探讨主要呈现两条脉络:一是基于资源基础观强调异质性资源的战略价值[3],二是依据吸收能力理论关注组织对外部知识的吸收与转化[4]。这些研究范式忽视了领导者在组织突破技术轨迹锁定、重构创新资源过程中的核心作用。事实上,领导者作为组织战略认知的核心载体,其决策逻辑与行动框架是打破路径依赖、进行资源编排、驱动突破式创新的关键。近年来,部分学者开始关注领导者对于突破式创新的决定性作用,探讨领导者文化背景[5]、过往经历[6]、职业视野[7]、过度自信[8]对突破式创新的影响,但多聚焦于传统领导风格与个人特质,对数字技术嵌入引发的领导力范式变革的关注不足。随着数字技术向组织战略决策层深度渗透,传统经验驱动的领导范式正加速向数据驱动的数字领导力模式转变。这种转型不仅体现在决策机制从直觉驱动向数据驱动的转变,更涉及资源整合方式从封闭式管理向开放式协同演进[9]。数字领导力通过战略与组织协同演化,为实现突破式创新提供了新理论视角。
现有数字领导力研究主要聚焦两个方面:一是基于技术采纳视角强调数字工具应用能力[10],二是从战略变革视角关注数字化转型产生的决策效能[11]。这些研究虽揭示数字领导力的部分特征,却存在两方面局限:一方面对“技术—战略—组织”协同演化机制关注不足,未揭示数字领导力如何通过动态能力重构突破组织刚性;另一方面,缺乏对中介传导机制的系统解构,尤其是对数字资源编排在战略认知向创新实践转化过程中关键作用的探讨较少[12]。实践中普遍存在战略悬浮现象——尽管管理者认识到突破式创新的必要性,却因能力刚性难以实现技术洞察向创新成果的转化[13]。
动态能力理论为破解上述困境提供了新理论视角,这一理论强调企业通过“感知—捕捉—重构”的持续循环实现能力更新[14],而数字领导力恰是这一动态过程在数字化情境下的高阶驱动力[15]。然而,目前还有3方面理论问题有待明晰:一是数字领导力如何通过动态过程驱动突破式创新,其内在传导机制尚需探索[12];二是资源编排作为动态能力的关键操作性体现[16],是否在数字领导力与突破式创新间发挥中介作用;三是战略灵活性作为组织适应环境突变的核心能力[17],可能通过调节资源编排效率边界影响数字化战略效能,相关调节路径有待探索。
基于动态能力理论,战略认知对组织创新的驱动作用源于资源的动态整合与重构。在数字化情境下,资源编排作为关键中介机制,将数字领导力所洞察的技术趋势和战略方向经由资源整合、配置与重构的结构化过程,转化为创新实践[18]。本研究选取资源编排作为中介变量,因为它系统阐释了从战略认知(数字领导力)到创新行动(突破式创新)的转化逻辑,清晰揭示了数字领导力通过重构动态能力驱动突破式创新的内在传导路径。此外,在复杂的数字化转型环境中,组织对环境变化响应的灵活性直接影响创新效能[19]。本研究引入战略灵活性作为调节变量,认为其通过塑造组织资源配置效率边界来调节数字领导力对资源编排的作用强度。具有高战略灵活性的组织能够动态强化数字领导力与资源编排之间的正向关系,从而更有效地激发突破式创新。基于此,本研究尝试构建“数字领导力—资源编排—突破式创新”理论框架,将战略灵活性作为调节变量,旨在回答以下问题:数字领导力如何通过技术洞察与资源重构促进突破式创新?资源编排在二者间发挥动态传导作用的具体机制是什么?战略灵活性如何调节数字领导力向资源编排的转化效能?
本研究理论贡献主要体现在以下3个方面:一是解构数字领导力在动态能力“感知—捕捉—重构”循环中的核心作用,将传统动态能力理论的高阶能力具象化为数字领导力;二是发现资源编排在数字领导力与突破式创新之间发挥中介传导作用,为构建数字化情境下战略、资源与能力协同演化框架提供理论支撑;三是探讨战略灵活性的调节路径,揭示其放大数字领导力对资源编排的赋能效能,为数字经济下组织战略协同机制研究提供新视角。实践层面,本文可为企业构建战略认知、资源重构与环境适配相协同的突破式创新生态系统提供操作性框架,为落实创新驱动发展战略、培育新质生产力提供微观组织层面的解决方案。
动态能力理论认为企业不仅需拥有有价值的资源,还要有动态调整和重新配置资源的能力,并通过“感知—捕捉—重构”的持续循环实现能力迭代[14],这一理论框架为解析数字领导力激发突破式创新的作用机制提供了理论基础。具体而言,“感知”是指企业识别和解读外部环境变化的能力,包括技术趋势、市场需求、竞争对手动态等。企业通过建立有效的信息收集和分析机制,能够及时捕捉潜在创新机会和面临的威胁。在数字经济背景下,数字技术快速迭代和市场环境不确定性要求企业能够敏锐识别技术演进路径及新商业模式机会,从而对早期创新机会进行有效识别[20]。“捕捉”是指企业利用感知到的机会,将战略认知转化为资源配置行动,并建立开放式创新架构,从而降低组织刚性对创新活动的约束。这一阶段强调资源编排的动态整合功能,通过模块化资源组合与敏捷决策机制,将离散技术洞察转化为系统性创新战略[21]。“重构”是指企业通过动态调整资源组合和能力体系,来适应环境变化并维持竞争优势的能力。这一过程需要灵活战略提供环境适配机制,确保资源重构与外部技术环境的动态匹配[22]。
本研究在传统动态能力理论基础上,构建技术驱动、资源整合与环境适配交互框架。其中,数字领导力作为高阶动态能力的战略认知载体,通过技术赋能的战略决策驱动能力迭代循环;资源编排作为动态能力的操作性体现,在将认知转化为实际行动过程中发挥传导作用;战略灵活性则通过增强组织结构可逆性与资源配置敏捷性,调节动态能力各阶段的转化效率。
数字领导力是指企业高层管理者通过技术敏锐性、变革导向和数据驱动的战略决策,引导组织在数字技术嵌入的竞争环境中识别机会、重构资源并实现价值创造的能力[23]。传统领导力对创新的影响研究多聚焦于组织内部激励与协作机制[24],难以解释数字化转型对数据价值重构的作用。相较之下,数字领导力的本质在于通过技术赋能的战略认知,突破组织在数字化情境下的能力刚性,这一概念超越了传统领导力对个体行为的关注,强调领导者对数字技术演进逻辑的深刻理解及其与组织战略的动态适配,其核心在于将技术洞察转化为组织系统性行动的能力[25]。
突破式创新是指企业通过非连续性技术跃迁或商业模式重构来打破现有市场规则与竞争格局的颠覆性创新行为,其本质是跨越技术轨道的“创造性毁灭”过程[26]。动态能力理论指出,企业需通过感知环境变化、捕捉战略机会和重构资源基础3个阶段持续更新能力体系以维持竞争优势,而领导者战略认知与组织变革行为构成动态能力的微观基础[27]。在感知阶段,数字领导力通过对外部技术环境中新兴技术演进路径的系统性扫描,形成对颠覆性机会的早期识别,这种技术敏锐性使得企业能够突破渐进式创新路径依赖,转向非对称性竞争领域[28]。在捕捉阶段,数字领导力通过构建跨职能数字创新团队等开放型组织架构,建立容忍试错的实验性组织文化,降低组织刚性对创新活动的约束,为突破式创新提供制度性保障(赵亚普等,2024)。在重构阶段,数字领导力借助数据驱动决策模式,将碎片化技术洞察转化为数字平台生态构建等系统性创新战略,引导企业跨越既有技术轨道[29]。综上,数字领导力不仅通过技术感知拓宽创新边界,而且通过资源重构打破能力刚性,最终实现突破式创新的非线性跃迁。据此,本文提出如下假设:
H1:数字领导力正向影响企业突破式创新。
资源编排是指企业在动态竞争环境中,通过结构化识别、协同配置与动态激活内外部资源,来实现资源组合价值最大化的一种系统性管理过程[30]。动态能力理论指出,资源编排本质上是企业动态能力在资源管理方面的具体操作性表现,即通过“感知—捕捉—重构”的战略过程,将战略意图转化为资源行动方案,从而维持组织适应性优势[22]。基于动态能力理论,数字领导力作为高阶动态能力的载体,通过技术赋能的战略决策与组织变革来系统性提升企业资源编排能力。
在感知阶段,数字领导力凭借对数字技术演进规律与数据价值创造逻辑的敏锐洞察,重塑资源价值评估认知框架,将分散于组织内外的数据流、算法模型与数字平台等新型资源纳入核心资源体系,突破传统资源评估范式局限,精准识别数字情境下的战略性资源组合[31]。在捕捉阶段,数字领导力通过在组织中构建数据驱动决策机制与跨职能协同网络,降低资源流动组织壁垒,使得技术资源、人力资源与数据资源的动态配置成为可能[32]。这种技术嵌入治理模式不仅能加速异质性资源跨界整合,还能通过实时反馈机制优化资源配置的动态适配性。在重构阶段,数字领导力推动组织架构向扁平化、模块化方向演进,建立敏捷迭代的资源调整机制,从而显著提升资源编排环境响应能力[28]。据此,本文提出如下假设:
H2:数字领导力正向影响资源编排。
突破式创新需要将战略认知转化为创新成果,而资源编排在这一过程中发挥中介作用。尽管数字领导力能够敏锐识别外部技术趋势中的创新机遇,但这些战略意图的实施依赖于资源编排对异质性资源的动态整合[33]。资源编排通过识别数字技术驱动的新型资源组合、协调配置跨界资源要素以及激活资源间的协同效应,构建连接战略认知与突破式创新的“桥梁”[34]。在这一过程中,数字领导力能重构资源价值评估体系,推动数据资产成为企业核心资源,而资源编排则通过跨组织协调机制,将这些离散资源转化为具有颠覆性潜力的创新基础设施[35]。突破式创新要求企业突破既有资源结构锁定,资源编排能通过持续的资源重组与能力更新,有效克服组织惯性对非连续性创新的抑制作用[36]。因此,资源编排作为动态能力的实施载体,通过将数字领导力的技术认知转化为资源重构实践,最终催生突破式创新,并在两者间发挥关键中介作用。
H3:资源编排在数字领导力和突破式创新关系间发挥中介作用。
战略灵活性是企业通过快速调整战略方向与资源配置以应对环境变化的组织适应能力[17]。这一概念突破了传统战略管理对静态优势的追求,强调组织在不确定性环境下维持战略可逆性与资源可重构性的双重特征[37]。基于动态能力理论,战略灵活性并非被动适应环境,而是通过“感知—捕捉—重构”过程主动提升环境匹配度,其效能取决于技术轨迹预判能力与资源结构可塑性的协同水平[38]。作为一种动态能力环境适配机制,战略灵活性调节数字领导力向资源编排转化的效率边界。在感知阶段,战略灵活性通过增强组织对技术突变信号的识别效率,提升数字领导力的技术洞察效能[39]。当企业具备高战略灵活性时,数字领导力对新兴技术趋势的预判能够快速转化为资源识别框架,从而加速数字资源价值重构。在捕捉阶段,战略灵活性通过提升资源配置敏捷性,强化数字领导力主导的跨边界协同效应[19]。高战略灵活性企业能够快速重组组织结构与决策流程,使得数字领导力推动的数据驱动决策机制更高效地转化为资源配置行动。在重构阶段,战略灵活性通过增强组织结构弹性,提升数字领导力引发的资源重组效能[40]。当外部技术环境发生非连续性变化时,高战略灵活性企业能够通过模块化资源组合降低数字领导力对资源重构的摩擦成本,从而维持资源编排的动态迭代。据此,本文提出如下假设:
H4:战略灵活性正向调节数字领导力与资源编排之间的正向关系。
本文采用问卷调研法进行实证研究,为确保研究工具的科学性与适用性,研究初期邀请3位创新管理领域资深专家对问卷进行审阅与修订,从而优化问卷内容结构与测量指标。随后,通过浙江大学全球创业研究中心网络资源,与21家校友创业企业建立联系,并开展初步问卷调研,旨在对问卷信效度进行检验,通过数据分析与反馈,进一步调整和完善问卷设计,确保其能够准确测量研究变量。
本文以华东地区企业为研究样本,主要基于以下3方面考量:一是数字经济先发优势。作为我国数字经济发展的核心区域,上海、浙江等省市数字经济占GDP比重超过50%,企业数字化水平与创新能力居于全国领先水平[41]。二是产业创新生态代表性。该区域具备完整的制造业集群,且覆盖传统制造业与战略性新兴产业,能够反映我国实体经济数字化发展的典型特征。三是数据收集可行性。依托浙江大学全球创业研究中心的区位资源优势与产学研合作网络,研究团队与华东地区工业园区及主要行业协会建立长期合作关系,为开展大规模问卷调研提供了基础条件。
在正式问卷发放阶段,为避免共同方法偏差和内生性问题对研究结果的干扰,采用两阶段问卷调研法。通过地方政府渠道与浙江、上海、江苏、福建等华东地区的20个工业园区建立合作关系,并以邮件和互联网平台为媒介,向企业负责人发送包含调研目的和在线问卷链接的邀请函。为提高问卷回复率,本文承诺向参与调研的企业提供详细调研结果和研究报告,为企业管理者提供决策参考。第一轮共发放问卷431份,主要测量企业基本信息(包括企业成立年限、规模、性质和所属行业)以及参与者人口统计学信息(涵盖性别、年龄、学历),同时对数字领导力和战略灵活性进行测量,最终回收有效问卷401份。一个月后,进行第二轮问卷发放,测量资源编排和突破式创新,回收有效问卷359份。经过严格的数据统计与筛选过程,剔除18份填写不完整或存在缺陷的问卷,最终回收有效问卷341份,问卷有效回收率为79.12%。样本基本情况如表1所示,其中参与调研的企业领导者男性264人(占比77.42%),女性77人(占比22.58%),平均年龄41岁,大专及以下学历102人(占比29.91%),本科学历205人(占比60.12%),硕士及以上学历34人(占比9.97%)。
表1 样本统计
Table 1 Descriptive statistics of the sample
类别特征 数量占比(%)性别 男26477.42女7722.58学历 大专及以下10229.91本科20560.12硕士研究生及以上349.97企业年限3年以下5315.543～5年17451.036年及以上11433.43企业规模100人及以下5315.54101～500人20259.24501～1 000人7521.991 000人以上113.23企业性质民营24973.02其他9226.98所属行业制造业20560.12其它13639.88
本文使用的原始量表均来自国内外核心期刊发表的实证研究。采用翻译—回译的方法翻译英文量表,根据中国文化背景和研究主题对量表进行适当修正。所有变量采用李克特5点量表进行评分,其中1代表“完全不同意”,5代表“完全同意”。
(1)数字领导力:借鉴张志鑫和郑晓明[27]开发的18题项量表,代表题项如“公司领导者能够利用数据准确分析客户的真实需求,而不是依赖过去经验”。
(2)资源编排:借鉴Wang等[42]开发的3题项量表,代表题项如“公司有能力吸收各种知识资源”。
(3)战略灵活性:采用Zhou &Wu[17]开发的6题项量表,代表题项如“公司能够灵活分配营销资源(包括广告、促销和分销资源),以推广多样化产品线”。
(4)突破式创新:采用Cheng &Chen[4]开发的6题项量表,代表题项如“公司新产品具有高度创新性,能够取代低等替代品”。
(5)控制变量:借鉴以往研究,在个体层面选取领导者性别、年龄和学历作为控制变量[43];在组织层面选取企业年限、企业规模、企业性质、所属行业作为控制变量(曾经纬等,2023)。
信度检验结果如表2所示。所有变量的Cronbach′s α值均大于0.8,说明问卷信度较好。效度方面,各题项的标准化因子载荷均大于0.7。对变量进行验证性因子分析,4个变量的平均方差提取值(AVE)均大于0.5,组合信度(CR)均大于0.8,说明变量聚敛效度较好。数字领导力的AVE平方根为0.767,资源编排的AVE平方根为0.797,战略灵活性的AVE平方根为0.785,突破式创新的AVE平方根为0.769,均大于该变量与其它变量的相关系数,说明问卷具有较好的区分效度。
表2 信效度检验结果
Table 2 Reliability and validity test results
变量 编号题项因子载荷数字领导力(DL)Cronbach's α=0.963AVE=0.589CR=0.963AVE平方根=0.767DL1公司领导者具有数字化转型意识0.740DL2公司领导者能够意识到组织现状与数字化转型目标之间的差距 0.744DL3公司领导者愿意接受数字化技术 0.772DL4公司领导者能够利用数据准确分析客户真实需求,而非依赖过去经验 0.765DL5公司领导者在战略定位和规划方面与数字化转型方向保持一致 0.763DL6公司领导者有能力从不同部门获取并掌握数据和信息等数字化资源0.737DL7公司领导者能够确保数字资源开放共享和线上线下互联互通 0.746DL8公司领导者具备良好的综合调度能力,能够整合和分配数字资源 0.784DL9公司领导者有很强的同理心,能够考虑员工情况,帮助员工理解数字化转型 0.753DL10公司领导者不只是通过数字系统发号施令,而是设身处地为员工着想,适时进行线下沟通0.775DL11无论员工对数字技术的理解程度如何,公司领导都会帮助和鼓励员工,减轻员工使用数字技术的抵触情绪0.730DL12公司领导者通过使用数据评估员工工作,同时关注员工真实情绪和内心感受0.720DL13公司领导者愿意学习各种数字信息系统的实际操作0.733DL14公司领导者通过数字图书、讲座和课程提高自身数字能力 0.752DL15公司领导者对与其行业领域相关的数字技术有很好的了解0.726DL16公司领导者能够深入一线,发现数字化转型过程中的实际困难0.772DL17公司领导者有能力设计、部署和扩展新的数字化业务0.720DL18公司领导者能够利用数字化技术提高业务流程效率0.744资源编排(RO)Cronbach' s α=0.839AVE=0.635 CR=0.839AVE平方根=0.797RO1公司有能力吸收各种知识资源0.797RO2公司有能力整合各种知识资源0.769RO3公司有能力利用各种知识资源0.749战略灵活性(SF)Cronbach's α=0.905AVE=0.616CR=0.905AVE平方根=0.785SF1公司能够灵活分配营销资源(包括广告、促销和分销资源),推广多样化产品线0.757SF2公司能够灵活分配生产资源,制造广泛的产品变体0.797SF3公司产品设计具有灵活性(如模块化产品设计),以支持广泛的产品应用0.714SF4公司能够重新定义产品策略,包括公司打算提供哪些产品以及将目标市场细分0.762SF5公司能够重新配置可用于开发、制造和交付目标市场产品的资源链0.792SF6公司能够有效重新部署组织资源,以支持公司预期产品策略0.784突破式创新(BI)Cronbach's α=0.897AVE=0.592CR=0.897AVE平方根=0.769BI1公司新产品具有高度创新性,能够取代低等替代品0.774BI2公司新产品融入了全新的技术知识0.764BI3公司新产品概念突破主流客户认知0.767BI4公司新产品对主流客户而言涉及一定转换成本0.778BI5使用公司新产品需要主流客户付出一定努力0.780BI6主流客户需要花时间才能了解公司新产品优势0.807
对研究模型涉及的4个变量,数字领导力、资源编排、战略灵活性和突破式创新进行验证性因子分析,结果如表3所示。单因子模型将所有变量结合;二因子模型将数字领导力、资源编排和战略灵活性结合;三因子模型将资源编排和战略灵活性结合。如表3所示,四因子模型(χ2=616.196,df=489,χ2/df=1.260,CFI=0. 983,GFI=0. 922;RMSEA=0.028)拟合度优于其它模型。可见,由数字领导力、资源编排、战略灵活性、突破式创新构成的模型最优。本文通过计算方差膨胀因子(VIFs)检验是否存在多重共线性问题。结果发现,所有变量的VIF均在5以下(数字领导力为1.402,资源编排为1.434,战略灵活性为1.515),表明回归模型不存在严重的多重共线性问题。
表3 验证性因子分析结果
Table 3 Confirmatory factor analysis
模型χ2dfχ2/dfCFIGFIRMSEA单因子2 694.0324955.4420.7020.6590.114二因子995.5144922.0230.9320.8740.055三因子905.9834921.8410.9440.8850.050四因子616.1964891.2600.9830.9220.028
表4显示主要模型变量的均值、标准差及变量间相关系数结果。其中,数字领导力与资源编排(r=0.439,p<0.01)、突破式创新(r=0.378,p<0.01)显著正相关;资源编排与突破式创新(r=0.458,p<0.01)显著正相关,为研究假设提供了初步依据。
表4 相关性分析结果
Table 4 Correlation analysis results
注:N=341;*p<0.05,**p<0.01
变量 平均值标准差123456789101.领导性别0.226 0.419 2.领导年龄41.607 8.768 -0.0173.领导学历1.801 0.600 0.0740.0134.企业年限6.361 2.674 -0.0280.0620.0745.企业规模2.129 0.699 -0.029-0.0660.0470.157**6企业性质0.730 0.445 -0.0190.0210.007-0.032-0.143**7.所属行业0.601 0.490 -0.1040.014-0.091-0.132*-0.141**0.139*8.数字领导力3.293 0.897 0.0240.0510.012-0.0520.0650.078-0.0649.资源编排3.355 1.069 0.0370.113*0.034-0.0680.007-0.110*0.0410.439**10.战略灵活性3.452 0.970 -0.0030.0660.033-0.108*0.082-0.050.0370.486**0.503**11.突破式创新3.325 0.923 0.0660.0810.022-0.085-0.0010.0850.0830.378**0.458**0.389**
层次回归结果如表5所示。在模型1中,将控制变量对资源编排的影响进行回归分析;在模型2中,将控制变量、数字领导力对资源编排的影响进行回归分析;在模型3中,将控制变量、数字领导力、战略灵活性、数字领导力与战略灵活性交互项对资源编排的影响进行回归分析;在模型4中,将控制变量对突破式创新的影响进行回归分析;在模型5中,将控制变量和数字领导力对突破式创新的影响进行回归分析;在模型6中,将控制变量、数字领导力、资源编排对突破式创新的影响进行回归分析。
表5 层次回归结果
Table 5 Hierarchical regression results
注:N=341;*p<0.05,**p<0.01,***p<0.001,下同
变量 资源编排模型1模型2模型3突破式创新模型4模型5模型6控制变量 领导性别0.0980.0760.0770.1620.1460.122 3 领导年龄0.0150.0110.0080.0090.0070.003 领导学历0.0720.0700.0440.0400.0380.016 企业年限-0.030-0.017-0.004-0.029-0.019-0.014 企业规模0.025-0.033-0.0700.0530.0110.022 企业性质-0.287-0.392-0.3170.1610.0860.210 所属行业0.1210.1940.1060.1410.1930.132自变量 数字领导力0.537***0.274***0.383***0.213***中介变量 资源编排0.317***调节变量 战略灵活性0.414***交互项 数字领导力×战略灵活性0.193** R20.0370.2350.3490.0320.1670.27 F1.82412.749***17.688***1.5928.347***13.621***
(1)主效应检验。为检验数字领导力对突破式创新的影响,将数字领导力作为自变量,将突破式创新作为因变量进行回归分析。如表5模型5所示,数字领导力对突破式创新具有显著正向影响(β=0.383,p<0.001),假设H1得到验证,即数字领导力能够推动突破式创新。
(2)资源编排的中介效应。本文采用层次回归法验证资源编排的中介作用。首先,将数字领导力作为自变量,将资源编排作为因变量进行回归分析。如表5模型2所示,数字领导力对资源编排具有显著正向影响(β=0.537,p<0.001),H2得到验证。这表明,数字领导力能够有效强化企业资源编排。其次,将数字领导力和资源编排作为自变量,将突破式创新作为因变量进行回归分析。如表5模型6所示,资源编排对突破式创新具有显著正向影响(β=0.317,p<0.001)。同时,数字领导力对突破式创新的直接影响从0.383降至0.213(p<0.001),表明资源编排在数字领导力和突破式创新之间发挥部分中介作用,假设H3得到初步验证。为进一步检验中介效应,本文采用Bootstrap方法,将Bootstrap值设置为5 000。根据表6结果,资源编排在数字领导力与突破式创新之间的间接效应为0.170,95%置信区间为[0.113, 0.237],不包含0,进一步验证了假设H3。
表6 中介效应检验结果
Table 6 Mediation effect test results
注:DL=数字领导力,RO=资源编排,BI=突破式创新
DL→RO→BI效应值标准误95%置信区间直接效应0.2130.055[0.105,0.321]间接效应0.1700.032[0.113,0.237]总效应 0.3830.052[0.280,0.486]
(3)战略灵活性的调节效应。首先,将数字领导力与战略灵活性的交互项作为自变量,将资源编排作为因变量进行回归分析。如表5模型3所示,数字领导力与战略灵活性的交互项对资源编排具有显著正向影响(β=0.193,p<0.01),假设H4得到验证。这表明,战略灵活性能够显著增强数字领导力对资源编排的正向影响。其次,将Bootstrap值设置为5 000,结果显示战略灵活性通过调节数字领导力与资源编排之间的关系进而影响突破式创新,调节中介效应系数为0.061,95%置信区间为[0.022,0.110],不包含0,进一步验证了调节效应成立。表7展示了数字领导力在不同战略灵活性下对突破式创新的间接效应。按照加减一个标准差,将战略灵活性分为高、低两个水平,在低战略灵活性下,数字领导力通过资源编排影响突破式创新的间接效应为0.028,95%置信区间为[-0.029,0.081];在高战略灵活性下,数字领导力通过资源编排影响突破式创新的间接效应为0.146,95%置信区间为[0.082,0.225],进一步验证了战略灵活性通过调节数字领导力与资源编排之间的正向关系来影响突破式创新。
表7 数字领导力在不同战略灵活性下对突破式创新的间接效应
Table 7 Indirect effects of digital leadership on breakthrough innovation with different strategic flexibility
变量效应值标准误95%置信区间低战略灵活性0.0280.028[-0.029,0.081]中战略灵活性0.0870.024[0.044,0.137]高战略灵活性0.1460.036[0.082,0.225]
对不同类别企业进行分组检验,结果如表8所示。在所有组别中,数字领导力对突破式创新均具有显著正向影响,且资源编排在数字领导力与突破式创新间起显著中介作用。
表8 稳健性检验结果
Table 8 Robustness test results
注:DL=数字领导力,RO=资源编排,SF=战略灵活性,BI=突破式创新
路径 不分组企业规模(500人及以下)成立年限(5年及以下)制造业DL→BI0.383***0.345***0.466***0.408***DL→RO0.537***0.503***0.544***0.552***RO→BI0.317***0.311***0.295***0.330***DL×SF→RO0.193**0.184**0.205**0.147* 路径 不分组企业规模(500人以上)成立年限(5年以上)非制造业DL→BI0.383***0.460***0.194*0.302**DL→RO0.537***0.651***0.540***0.466***RO→BI0.317***0.367***0.371***0.283***DL×SF→RO0.193**0.1960.1940.236*
在成立年限长的企业组,战略灵活性的调节作用不显著。这是因为,成立年限长的企业通常已形成稳定的组织惯例和刚性结构,战略灵活性的调节作用需突破较强的组织惯性。虽然数字领导力能通过动态能力重构资源,但组织惯性可能会削弱战略灵活性对数字领导力赋能资源编排的效率。另外,在大型企业规模组,战略灵活性的调节作用不显著。这是因为,大型企业层级复杂、决策链条长,战略灵活性的敏捷性优势难以充分发挥。数字领导力驱动资源编排的响应速度受组织结构复杂程度的影响,战略灵活性的调节效应因此被削弱。此外,调节效应不显著还有可能因为样本量较小。
本文基于动态能力理论构建“数字领导力—资源编排—突破式创新”理论框架,通过对华东地区341家企业开展两阶段问卷数据实证检验,揭示数字化情境下企业突破式创新动态驱动机制,得出如下研究结论:
(1)数字领导力通过技术赋能的战略认知重构促进突破式创新。动态能力理论强调领导者作为高阶动态能力载体的战略认知功能,而数字领导力的技术敏锐性特征有效突破了传统创新路径依赖。在感知阶段,数字领导力通过构建技术信号扫描系统,实现对底层技术演进的早期识别;在捕捉阶段,数字领导力主导的跨职能数字创新团队与容错文化能降低组织刚性对非连续创新的约束;在重构阶段,数据驱动决策模式将碎片化技术洞察转化为系统性创新战略。这一发现验证了数字领导力通过技术洞察、战略重构、创新跃迁路径实现技术轨道跨越的理论逻辑,为破解企业战略悬浮困境提供了认知层面的理论依据。
(2)资源编排在数字领导力与突破式创新关系中发挥部分中介作用。研究证实,数字领导力通过重构资源价值评估体系和提高跨界资源配置效率优化企业资源编排。在动态能力迭代过程中,资源编排不仅能突破传统资源基础观的静态局限,还通过识别、整合与激活的持续循环,将数字技术洞察转化为具有颠覆性潜力的创新基础设施。这种动态整合机制有效弥合了战略认知与创新实践之间的转化鸿沟,揭示数字化背景下战略、资源与能力协同演化的微观路径。
(3)战略灵活性通过增强环境适配效能增强数字领导力对资源编排的正向影响。研究发现:战略灵活性在数字领导力与资源编排之间形成正向调节效应,其作用机制体现在以下3个方面:①在感知阶段,战略灵活性会增强组织对新兴技术信号的敏感度,使数字领导力对技术趋势的预判快速转化为资源价值评估体系;②在捕捉阶段,战略灵活性通过提升资源整合与部署的敏捷性,推动数字领导力主导的跨职能协同机制高效运转,加速资源动态配置;③在重构阶段,战略灵活性通过优化企业结构弹性,降低数字领导力进行资源重组的摩擦成本,确保模块化资源体系与技术环境动态匹配。
(1)解构数字领导力在动态能力“感知—捕捉—重构”循环中的核心作用,揭示数字领导力通过技术洞察、资源重构、环境适配协同演化机制突破技术轨道锁定路径,将传统动态能力理论中的高阶能力具象化为数字领导力,验证了数字技术情境下动态能力迭代协同演化机制。
(2)揭示资源编排在数字领导力与突破式创新之间的中介传导机制。本研究突破传统资源观对静态属性的关注,发现资源编排通过动态整合数据资产与跨界资源,有效弥合了数字领导力与突破式创新之间的鸿沟,为构建数字化情境下战略、资源与能力协同演化框架提供了理论支撑。
(3)通过验证战略灵活性的调节效应,发现其通过增强技术信号识别、资源配置敏捷性与组织结构可塑性,提升数字领导力对资源编排的赋能效能,将战略灵活性的内涵从被动适应拓展至主动协同演化,为数字经济背景下组织战略协同机制提供了新视角。
根据上述研究结论,本文提出如下启示:
(1)构建数字领导力驱动的战略认知迭代机制。企业需将数字领导力培养纳入高阶管理团队胜任力框架,通过技术轨迹预判制度化建设,实现数字化战略决策认知迭代。政策制定者应将数字领导力发展纳入企业家能力建设工程,引导企业完善数字化治理架构,提升企业管理层对技术趋势的战略认知与决策能力。
(2)完善数据要素导向的资源编排体系。企业应重构基于数字技术范式的资源价值评估模型,建立数据资产确权与价值转化机制,通过模块化资源架构实现跨界要素的敏捷重组。政策层面需构建涵盖数据资源确权、交易与共享的制度框架,搭建区域性数据资源共享平台,促进企业间技术、数据与能力跨界流通,降低创新要素获取成本。
(3)健全战略灵活性支撑的环境适配网络。企业需将敏捷治理理念嵌入战略更新流程,通过可逆性决策机制与模块化组织设计提高环境突变响应能力,实现资源配置与组织结构对环境变化的高效适配,充分释放数字领导力的赋能效应。政策制定者应完善创新生态系统基础设施建设,构建技术预警系统与容错性制度安排,降低突破式创新系统性风险。
本研究存在如下不足:首先,研究样本主要集中于华东地区制造业民营企业,尽管样本量具有一定规模,但地域、行业集中性以及企业性质可能导致研究结论普适性受限。例如,服务业或高新技术企业数字领导力实践可能因技术密集度与创新模式差异而呈现不同特征,未来可拓展至多区域、多行业样本以验证理论模型的边界条件与适用情境。其次,虽然本研究采用跨期数据,但难以动态捕捉数字领导力、资源编排与突破式创新之间的时序性演化机制。突破式创新往往具有非连续性与长期累积性特征,未来可采用纵向多时间点追踪数据,结合案例研究揭示变量间的因果链条与阶段性互动规律。此外,未来可构建跨层次理论模型,探索数字领导力在技术、组织、环境协同演化中的多维作用机制,从而揭示数字经济背景下企业创新跃迁规律。
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