Ecosystem Embeddedness and New Product Development in Platform-Dependent Entrepreneurial Firms: An Analysis from the Perspective Based on Opportunity Iteration

Zhang Zhe, Hu Haiqing, Zhu Shengnan, Qin Xinyue

(School of Economics and Management Xi′an University of Technology,Xi'an 710054, China)

Abstract：In the digital economy era, platform ecosystems have emerged as pivotal arenas for entrepreneurial innovation, particularly for platform-dependent startups, emerging firms that heavily rely on digital platforms for traffic, users, channels, and infrastructure to conduct business and develop products. These startups face a unique dual-identity dilemma: they act as complementors within the platform ecosystem while striving for independent growth. This tension often leads to innovation barriers, such as resource coordination difficulties, cognitive convergence, and over-reliance on platform rules, which complicate new product development (NPD). Despite the growing importance of ecosystem embeddedness, the process by which these firms integrate into platform networks to share resources and collaborate, existing research has largely overlooked its dynamic impacts on NPD in this context. Prior studies tend to adopt static perspectives, focusing on platform leaders or strong complementors, while neglecting the challenges faced by resource-constrained, peripheral startups. Moreover, they fail to explore nonlinear mechanisms and the role of iterative processes in overcoming uncertainties.

This study addresses these gaps by investigating how ecosystem embeddedness influences NPD performance in platform-dependent startups, adopting an opportunity iteration perspective. Opportunity iteration refers to the dynamic, nonlinear evolution of entrepreneurial opportunities through continuous adjustment, optimization, and upgrading based on feedback loops, stakeholder interactions, and environmental changes. Drawing on an integrated theoretical framework that combines embeddedness theory, dynamic capabilities theory, entrepreneurial opportunity theory, and complex adaptive systems theory, the study proposes a nonlinear model of "ecosystem embeddedness—opportunity iteration—NPD performance" This framework posits that embeddedness enables resource sharing and multi-stakeholder collaboration but can turn counterproductive at excessive levels. The study hypothesizes an inverted U-shaped relationship between embeddedness and NPD performance, mediated by opportunity iteration, with entrepreneurial learning and entrepreneurial networks as moderators.

To test these hypotheses, the study employed an empirical approach using survey data from 405 platform-dependent startups in China, reliant on major digital platforms. Samples were collected via incubators and alumni networks in multiple economic regions, targeting mid-to-senior managers. Variables were measured using established Likert-scale items: ecosystem embeddedness (4 items); NPD performance (5 items); opportunity iteration (5 items); entrepreneurial learning (10 items); and entrepreneurial networks (2 items). Firm age and size served as controls. Reliability and validity were confirmed through standard statistical tests, with common method bias appropriately addressed.

The hierarchical regression results are summarized. First, ecosystem embeddedness exhibits a significant inverted U-shaped effect on NPD performance, supporting H1. Moderate embeddedness facilitates resource access and innovation synergies, but over-embeddedness induces path dependence and conflicts. Second, embeddedness similarly affects opportunity iteration in an inverted U-shape, while opportunity iteration positively impacts NPD, confirming H2a and H2b. Opportunity iteration mediates this relationship nonlinearly (H2c), with Bootstrap tests showing significant direct (0.2185) and indirect (0.1740) effects (95% CI excluding zero). Third, entrepreneurial learning moderates the embeddedness-opportunity iteration link, steepening the inverted U-curve, validating H3 by amplifying positive effects through knowledge internalization. However, entrepreneurial networks do not significantly moderate embeddedness-NPD, rejecting H4, possibly due to network paradoxes like redundancy in platform-constrained contexts. Robustness checks affirmed the results.

This research extends embeddedness theory to digital platforms by highlighting its nonlinear "double-edged sword" nature in resource-constrained startups, integrating complex adaptive systems to explain self-organization and emergence. By introducing opportunity iteration as a nonlinear mediator, it advances entrepreneurial opportunity theory beyond static views, linking it with dynamic capabilities to elucidate how iterations bridge embeddedness to innovation under uncertainty. The mixed moderating effects refine boundary conditions, challenging network theory's universality and emphasizing contextual heterogeneity. Therefore, firms should monitor embeddedness levels, foster iterative systems, and prioritize learning programs. Platform leaders can offer modular interfaces, while policymakers might subsidize multi-platform strategies to mitigate dependencies.

Key Words：Ecosystem Embeddedness; Platform-dependent Entrepreneurial Firms; Opportunity Iteration; New Product Development; Entrepreneurial Networks

收稿日期：2025-08-04

修回日期：2026-02-25

基金项目：国家自然科学基金项目(72072144,71672144);陕西省创新能力支撑计划软科学研究计划重点项目(2019KRZ007,2021KRM183);陕西省哲学社会科学研究专项(2023HZ1036,2022HZ1581);西安市科技局软科学研究计划重点项目(21RKYJ0009)

作者简介：张哲(1994—),女,陕西渭南人,西安理工大学经济与管理学院博士研究生,研究方向为人工智能、创新创业管理;胡海青(1971—),男,陕西西安人,博士,西安理工大学经济与管理学院教授、博士生导师,研究方向为创业管理与中小企业发展;朱胜男(1998—),女,山东烟台人,西安理工大学经济与管理学院博士研究生,研究方向为创新创业管理;秦欣悦(1995—),女,陕西西安人,西安理工大学经济与管理学院博士研究生,研究方向为创新创业管理。通讯作者:胡海青。

DOI：10.6049/kjjbydc.D12025080055

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F270

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2026)16-0035-11

0 引言

随着数字平台迅速发展,传统创业模式的边界限制得以显著突破,创业企业进入壁垒大幅降低[1-2]。许多初创企业开始依赖平台生态资源建立业务与开发产品[3],从而催生了平台依赖型创业企业,这些企业与其他生态参与者通过信息互通和资源协调实现价值共创与多方共赢[3]。实践表明,平台依赖型创业企业借助接口协议和架构标准等数字基础设施提升其网络结构性与知识性权力,从而主导信息流通与资源配置,并有效支持新产品开发。新产品开发作为企业获取竞争优势的重要来源[4],在数字经济时代尤为关键。例如,阿里云等数字平台生态体系孕育出诸多独角兽企业,其凭借平台资源优势成功实现新产品开发,为其他创业者提供了经验。然而,并非所有加入平台生态系统的企业都能充分享受到此类红利,如平台依赖型创业企业。该类企业是指高度依赖数字平台生态提供流量、用户、渠道或基础设施来开展业务和开发产品的初创企业,其核心特征包括:①存在双重身份困境,企业既作为平台互补者,又追求独立发展;②权力不对称导致资源协同与认知趋同较为困难;③对平台规则和技术标准强烈依赖,自身核心流量与用户资源较为缺失。这些特征导致此类企业在新产品开发过程中面临独特创新障碍,即难以平衡平台依赖与自主创新之间的张力。本研究针对这一情境,基于生态嵌入机制与机会迭代视角,探讨平台依赖型创业企业如何突破双重身份困境,提升新产品开发绩效。

平台生态系统对消费终端和生产环节进行多维整合,是企业开发新产品的关键驱动场景(王节祥等,2023)。生态嵌入作为平台依赖型创业企业加入平台生态系统的重要方式,有助于企业对资金、渠道、流量、品牌等平台资源进行共享,从而为新产品开发提供支撑[5]。数字经济环境下,生态嵌入如何赋能平台依赖型创业企业进行新产品开发?其内在作用机制如何?哪些因素能强化或限制生态嵌入的赋能效应?对这些问题进行深入分析,有助于揭示生态嵌入对平台依赖型创业企业新产品开发的实践价值,并为促进此类企业可持续发展提供理论指导与经验启示。

现有研究主要集中在以下几个方面:第一,从多维度视角探讨生态嵌入的价值创造效应。国内外学者对生态嵌入的分析涵盖企业融入平台的动态行为[6],以及生态参与者经由竞合机制与资源融合驱动价值演化的作用机理[6-7],从而凸显创新主体与环境间的互动持续性。在平台规范框架下,生态嵌入可促成资源的泛在连接、灵活供应与精确适配[6],其作用的有效发挥依赖多层级互动,包括企业间与平台企业间的协作,本质上是利益相关者集体参与的结果[8]。第二,挖掘新产品开发影响因素。现有对新产品开发绩效的研究倾向于强调企业内在能力对创新成果的影响,如动态能力、数字技术[9]及平台应用能力等能够促进企业新产品开发绩效提升。第三,从机会和资源视角对生态嵌入与新产品开发关系进行研究,但多基于静态视角,未明晰产品开发过程中机会迭代的作用机制。

综上所述,现有研究存在以下不足:①多从平台主导者或少数互补性强的参与者视角展开,忽视了处于生态边缘、数字技术基础薄弱的平台依赖型创业企业所面临的独特需求和挑战。②平台依赖型创业企业新产品开发不同于传统创业企业内部资源依赖模式。作为生态参与者,此类企业往往借助平台品牌声誉与用户资源连接市场,并作为价值共创者,与多主体协同设计产品与提供服务[10],但目前对这种多主体互动型开发过程的研究较少。③多采用静态视角考察新产品开发,忽视了其非线性动态过程。虽然生态嵌入可触发创业网络的深刻变化、强化多元主体间的联动并形成非线性价值共创模式[11-12],但相关研究未充分探讨其如何重构创业机会生成与发展,又如何推动机会持续调整、优化与升级,从而生成机会迭代(刘志阳等,2019),对生态嵌入与平台依赖型创业企业新产品开发动态作用机理的阐释不足。④多基于创业机会理论和资源基础理论等对企业新产品开发进行探讨,未深入揭示平台依赖情境下生态嵌入的独特机制,忽视了多理论整合在复杂数字生态应用中的必要性。

为弥补上述研究的不足,本文引入机会迭代作为核心理论视角。该视角源于创业机会理论的动态扩展(张洪金等,2022),强调机会的非线性演进机制,可有效应对平台依赖情境下的不确定性挑战。传统分析框架难以精准捕捉新产品开发过程中实时的资源重组与多主体协同互动,而机会迭代则构建了一个动态理论框架,便于与动态能力理论和复杂适应系统理论有机整合,从而揭示生态嵌入的微观传导路径。基于此,本研究整合嵌入性理论、动态能力理论、创业机会理论及复杂适应系统理论,构建平台依赖型创业企业“生态嵌入—机会迭代—新产品开发绩效”理论框架,考察生态嵌入的影响机制,揭示机会迭代的中介作用,并阐释创业学习与创业网络的调节效应,从而为这类企业优化平台生态嵌入、提升新产品开发绩效并实现可持续发展提供理论指导与实践启示。

1 理论分析与研究假设

1.1 理论分析

平台依赖型创业企业作为提供互补品和服务的企业,其新产品开发过程高度依赖平台生态资源共享与协同[3]。不同于传统企业内部主导和线性创新路径,此类企业往往面临权力不对称导致的资源协同与认知趋同。为揭示平台依赖型创业企业在数字经济环境下的独特创新逻辑,本研究从机会迭代视角展开探讨,并整合多理论框架以构建动态分析框架。

基于嵌入性理论,生态嵌入展现出独特的动态性特征,其不同于传统社会网络的静态嵌入,强调企业需动态调整与优化机会识别,通过模块化机制和战略演化实现价值共创、话语权争取,从而降低单一平台风险并促进创业企业成长[13]。生态嵌入通过实时整合平台资源、网络位置跃迁和多主体互动,有助于企业预测市场趋势,获取新见解并调整组织战略,最终实现创新目标,其成为数字经济时代新的组织基因。生态嵌入能为企业提供技术支持和保障,使其更好地感知和识别平台生态机会,有效配置资源以应对环境变化。

另外,本研究引入动态能力理论和创业机会理论,以深入揭示生态嵌入的动态作用。动态能力理论强调,企业通过整合内外部资源适应快速变化的环境,在平台生态中表现为嵌入式动态能力,可帮助平台依赖型创业企业从平台依赖转向自主创新。机会迭代作为创业机会理论的动态扩展,有利于企业根据内外部情境,动态开展机会识别、评估和优化,通过数据驱动的持续试验、反馈循环以及衍生演化,实现资源重组和不确定性应对(张洪金等,2022)。与侧重静态感知的机会识别和强调线性执行的机会开发不同,机会迭代更具有动态性和非线性,尤其是在平台依赖情境下,其能有效桥接生态嵌入与创新输出,将平台资源转化为可持续竞争优势。同时,资源配置不合理和战略不确定性等因素可能会影响机会迭代过程。在认知阶段,这些因素往往会引发身份认知偏差,使企业过度依赖平台资源,从而限制机会识别范围。在行为阶段,企业可通过意义重构调整行为模式,进行试验性机会迭代和资源重组(刘志阳等,2022)。在互动阶段,这些因素通过社会关系重塑影响企业微观迭代路径,高嵌入度企业可利用生态网络缓解冲突,在时空维度上实现最优区分,推动机会衍生[14]。这一认知—行为—互动动态路径不仅揭示了这些因素如何具体塑造机会迭代过程,还突显了嵌入反馈循环在从冲突向协同转型过程中所发挥的关键作用。

复杂适应系统理论强调边界条件的重要性。在平台依赖型创业企业新产品开发过程中,创业学习作为调节变量,是指企业通过经验积累和知识内化提升能力的动态过程,有助于强化生态嵌入对机会迭代的正向效应。高水平创业学习企业能从生态嵌入中吸取教训,提升迭代效率。创业网络作为另一调节变量,有利于缓解资源配置不合理和战略不确定性造成的负向影响,为企业提供多样化资源,支持不确定环境下的试验和调整。高水平创业学习和创业网络有助于企业将生态嵌入转化为迭代输出,从而实现可持续创新。

本研究基于多理论整合视角,立足平台依赖情境,提炼生态嵌入与机会迭代的独特特性,探究两者在平台依赖型创业企业新产品开发过程中的作用机制,并厘清创业学习和创业网络的边界效应,以期深化平台依赖型创业企业新产品开发前因研究,丰富平台生态创业理论内涵。

1.2 研究假设

1.2.1 生态嵌入与平台依赖型创业企业新产品开发

生态嵌入是指平台依赖型创业企业融入数字平台生态系统,通过与平台主导者及其他参与者的多方互动,实现资金、渠道、流量、品牌等资源共享与协同利用[5]。在平台依赖情境下,这种嵌入不同于传统社会网络的静态联结,展现出独特的动态性与互补性特征[15]。作为新兴且规模有限的平台依赖型创业企业,其需掌握算法、架构等核心技术及关键知识,以支持新产品开发,而这一过程高度依赖平台生态的实时反馈与多主体协作[15]。

生态嵌入有助于赋能平台依赖型创业企业新产品开发。首先,数字平台生态打破传统资源壁垒,推动跨界互联,能提升资源配置效率(周冬梅等,2024)。企业可低成本、多渠道获取异质性知识与互补性资源[16],弥补创新短板,挖掘更多资源组合机会,支持新产品开发。其次,数字平台借助智能匹配机制连接供应商与用户[13]。企业可扩展合作网络,融入产业链并担任关键角色(赵慧娟等,2022),降低信息获取成本,促进资源互换和整合,提升技术创新水平和新产品开发效率。同时,通过多主体协作,企业可深入洞察用户偏好[6],锁定新兴市场,注入创新价值主张,开拓新型渠道,并重塑价值创造模式,实现协同创新。最后,平台生态能打破行业隔阂,平台依赖型创业企业可依托产品互补性与生态伙伴开展协同创意研发[17],从而吸纳更多技术与知识,识别更多有价值的创新机会,对跨领域产品进行重组与融合[18],推动新产品开发快速迭代与市场适应能力提升。

然而,当平台依赖型创业企业过度嵌入平台生态系统时,其对新产品开发的负面效应逐步显现。一方面,平台主导者对核心知识资源的权力固化会降低参与企业的创新转化效率;同时,生态内部“搭便车”行为与资源分配不均也会引发信任缺失,抑制知识分享意愿,降低整体创新效率。另一方面,平台陷阱还会进一步加剧路径依赖,使企业锁定在低价值网络位置,削弱其自主创新动机[19];与此同时,企业还会面临多主体间利益冲突与机会固化等多重困境,导致协同嵌入演变为竞争对抗[20]。据此,本研究提出以下假设:

H1:生态嵌入对平台依赖型创业企业新产品开发绩效具有倒U型影响。

1.2.2 机会迭代的中介作用

(1)生态嵌入对机会迭代的影响。机会迭代是指平台依赖型创业企业在原有创业机会的基础上,通过持续调整、改进、优化和升级实现动态演化(周冬梅等,2024)。作为创业主体与环境互动的产物,创业机会取决于内外部系统属性,而机会迭代源于这些系统的动态变化,本质上是创业者与利益相关者通过共同参与和协同演化推动机会持续优化(刘志阳等,2019)。其中,机会迭代的主要动力在于利益相关者共识破裂。创业机会建立在利益相关者机会共识的基础之上,利益相关者共识破裂会导致原有创业机会被质疑,进而生成机会迭代动力,并且这种共识度越低,迭代动力越强(刘志阳等,2019)。

在平台依赖情境下,生态嵌入有助于促进机会迭代。一方面,生态嵌入能够引发供需关系重组,催生更多创业机会[21]。另一方面,平台生态系统的开放性和可供性能缩短产业链上下游距离,拉近与客户的关系,提升机会识别、评估与验证能力,从而加速机会迭代过程。此外,生态嵌入能重构传统线性机会开发模式,构建新型迭代机制。同时,生态嵌入还能增强信息透明度,使企业在更广阔时空范围内以较低成本识别、搜索和获取资源,提升资源利用效率,并持续优化供需匹配,进而促进机会迭代[22]。

然而,当平台依赖型创业企业过度嵌入平台生态系统时,可能会引发多主体利益冲突[23],加剧市场竞争,导致产品功能重合与机会同质化。同时,过度嵌入也会强化中心权力,加剧生态权力不均衡性,使平台所有者以牺牲其他参与者利益为代价开展创新活动[24],增加退出成本,降低灵活性,并负向影响创新机会的动态演进。尤其是对于资源约束型新创企业而言,若过度依赖平台生态资源,其可能会逐步丧失自主迭代能力(刘志阳等,2019)。据此,本文提出以下假设:

H2a:生态嵌入对平台依赖型创业企业机会迭代具有倒U型影响。

(2)机会迭代对新产品开发的影响。机会迭代强调机会并非静态存在,而是通过动态过程生成与演化[24]。数字经济时代,环境动态性增强、技术变革加速以及产品生命周期缩短,使得平台依赖型创业企业新产品开发面临高度不确定性(刘志阳等,2019)。机会迭代是指利益相关者基于用户反馈、市场信号和平台生态数据,通过多轮机会识别、评估和优化的非线性机制来对既有机会进行持续调整、试验和衍生演化[25]。这一过程强调“试错—反馈—修订”的持续循环,突出快速行动、不断试错并及时响应利益相关者反馈,从而适应用户需求易变、模糊和复杂的特征[15,21]。

具体而言,机会迭代通过以下机制提升平台依赖型创业企业的新产品开发绩效。首先,在平台依赖情境下,企业面临市场波动、技术变革以及平台规则变动等不确定性,通过数据驱动的反馈循环,能够敏捷捕捉未被满足的隐形需求,实时验证假设、修正偏差,从失败中汲取经验,从而减少决策盲区、资源浪费和产品失效风险。例如,企业可借助多次小规模试验构建敏捷开发框架,缩短反馈周期,对利益相关者反馈与新功能进行实时对接,有效规避一次性大额投入带来的潜在失败风险。其次,机会迭代能够精准匹配用户需求,其强调用户及多主体的频繁互动,促使企业利用嵌入生态的实时数据优化机会原型,实现从泛化机会向个性化价值的转变[25]。这一机制不仅能提升产品市场适配度和用户粘性,还能增强整体市场适应性,使企业在竞争环境中占据有利地位,建立技术与产品壁垒,抵御同质化模仿。再次,机会迭代还会强化资源重组、提高研发效率。在平台依赖情境下,企业通过迭代桥接内外部资源,聚焦新兴用户群体,开拓新市场,并采用具有成本优势的营销策略和生产方式,实现高效配置和协同创新(张洪金等,2022)。最后,迭代优化后的机会将逐步演化成更具创新性的形态,推动新产品从概念构想到市场落地快速演进,从而显著提高研发效率、优化产品与服务设计,并转化为创新产出和商业价值[26]。据此,本文提出如下假设:

H2b:机会迭代对平台依赖型创业企业新产品开发具有正向促进作用;

H2c:机会迭代在生态嵌入与平台依赖型创业企业新产品开发之间起非线性中介作用。

1.2.3 创业学习的调节作用

创业学习是指平台依赖型创业企业通过模仿、经验积累和知识内化,不断提升自身能力以适应动态环境的过程(王玲等,2022)。模仿学习通过为平台依赖型创业企业提供知识基础和优化心智模式,强化机会迭代过程(刘志阳等,2019)。在平台生态系统中,开放技术接口、多样化合作机制以及用户反馈循环为企业拓宽资源获取渠道和利用空间,能显著增强创业学习效果[27]。通过模仿同行实践或基于用户反馈迭代产品,平台依赖型创业企业能够深度融入平台生态系统,积累经验,丰富知识储备,并提升应对市场不确定性的能力,从而触发持续的机会迭代。

作为关键调节变量,创业学习能强化生态嵌入对机会迭代的影响路径。高水平创业学习有助于企业快速吸收平台生态中的技术标准、用户需求和市场信息,缓解双重身份困境,优化资源利用并强化生态嵌入的正向效应,助力机会从识别到优化演变(刘志阳等,2019);反之,低水平创业学习可能会限制企业对生态资源的有效整合,导致生态嵌入的负面效应逐渐显现,进一步提升倒U型关系的曲率。此外,从动态能力视角看,创业学习通过加速知识内化与实践反馈的循环,调节生态嵌入从初级接入到深度融合,最终提升机会迭代效率和质量。据此,本文提出如下假设:

H3:创业学习在生态嵌入与机会迭代关系中发挥调节作用。

1.2.4 创业网络的调节作用

创业网络是指平台依赖型创业企业与平台主导者、互补者等外部主体通过正式或非正式关系形成的动态网络结构,该网络源于企业对平台生态资源的依赖,并在信息互通、资源协调与价值共创过程中持续演化[28]。创业网络不仅形成于企业嵌入平台生态的初始阶段,还通过持续合作逐步扩展,形成多层次交互关系,帮助企业调动稀缺资源,从而驱动竞争优势获取和新产品开发[29-30]。同时,依托网络构建所形成的关系治理机制,能够高效整合技术、资金、人力和信息等多元资源,进一步激发企业内在发展活力[31]。

作为关键调节变量,创业网络能够影响生态嵌入对平台依赖型创业企业新产品开发绩效的作用路径。在生态嵌入过程中,高水平创业网络通过增强信任机制、促进知识流动和资源共享,缓解企业双重身份困境,强化嵌入的正向效应,从而实现资源的优化利用和协同创新;反之,低水平创业网络则有可能会加剧生态嵌入的负面风险,导致非线性效应的曲率更陡峭,进一步削弱新产品开发的动态适应性。从复杂适应系统理论视角看,创业网络可调节嵌入从初级合作到深度融合的演进过程,最终提升新产品开发效率和可持续性。据此,本文提出如下假设:

H4:创业网络在生态嵌入与平台依赖型创业企业新产品开发绩效关系中发挥调节作用。

综上,本文构建概念模型,如图1所示。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

本研究主要通过实地调研收集问卷,样本主要选取腾讯、阿里巴巴等典型平台中的初创企业,以中高层管理人员作为主要调研对象。在预调研阶段,选取18名涵盖不同行业与创业阶段的创业者进行问卷测试及深度访谈,根据反馈意见优化题项设计。正式调研共发放问卷600份,剔除填写不完整等无效问卷,获得有效问卷405份。为确保样本符合平台依赖型创业企业特征,将对象严格限定为高度依赖上述平台的初创企业,通过陕西、长三角地区、珠三角地区创业孵化器提供的平台生态企业名单及校友网定向发放问卷;问卷正式回收后,结合生态嵌入量表得分,剔除生态嵌入得分显著偏低的样本,以确保样本匹配性。样本特征如表1所示。

2.2 变量测量

本研究借鉴国内外成熟量表,经过创新创业领域专家和平台企业管理人员评审、修正后,形成正式调研问卷。除控制变量外,问卷采用李克特五级量表,其中,1代表“完全不符合”,5代表“完全符合”。

(1)生态嵌入(DEE)。参考赵慧娟(2022)、胡海青等(2025)的研究,设置“各类资源利用程度”等4个测量题项。

(2)平台依赖型创业企业新产品开发绩效(NPD)。参考胡海青等(2025)的研究,设置“企业会不断推出新产品”“企业会率先引入新产品”等5个测量题项。

(3)创业机会迭代(EOI)。参考刘志阳(2019)的研究,设置“企业建立后,会不断对创业机会进行调整和优化”、“企业会基于外部环境变化不断完善和调整创业机会”等5个测量题项。

(4)创业学习(EL)。参考郭润萍(2023)的研究,设置“强化现有技术从而提高机会开发效率”、“在具备一定经验的新产品开发过程中提升自身创业技能”、“过去3年,获取自身之外的新的创业技能和知识”等10个测量题项。

(5)创业网络(EN)。参考曹钰华等[14]的研究,设置关于“网络结构(规模、密度、异质)”“关系治理(信任、合作、沟通)”2个测量题项。

(6)控制变量。根据已有研究,本文选取公司年龄和公司规模作为控制变量。

2.3 信效度检验

本研究利用SPSS软件对变量各题项的信度和聚合效度进行检验,结果如表2所示。生态嵌入、平台依赖型创业企业新产品开发绩效、机会迭代、创业学习和创业网络的Cronbach′s α值均高于0.7,平均方差提取量AVE值均高于0.6,组合信度CR值均高于0.8,表明本文数据具有较高的信效度水平。

2.4 共同方法偏差检验

为避免共同方法偏差问题,本研究采用Harman单因子检验方法对量表进行探索性因子分析。结果显示,析出特征值大于1的因子有6个,且首个因子方差解释率为32.526%(小于40%),表明本研究不存在严重的共同方法偏差问题。

为更全面地检验模型拟合效果,本文对不同模型进行比较分析,结果如表3所示。其中,在全因子模型中,χ2=326.371,df=289,χ2/df=1.129(小于3),RMSEA=0.018(小于0.08),CFI=0.994、NFI=0.953、GFI=0.942(三者均大于0.9),各项指标拟合效果最好,优于四因子模型、三因子模型、二因子模型和单因子模型,说明本文中5个变量具有较好的区分效度,全因子模型为最佳拟合模型。

3 实证结果与分析

3.1 描述性统计分析与信效度检验

各变量描述性统计分析、相关性分析及区分效度检验结果如表4所示。其中,变量间相关系数介于0.074～0.493之间,表明存在适度正相关,从而初步验证了本文研究假设的合理性;同时,各潜变量的AVE平方根均大于其与其他潜变量的相关系数最大值,表明变量区分效度较好。

3.2 回归结果分析

本研究采用层级回归模型对假设进行验证,具体分析如下:

(1)主效应分析。如表5所示,模型M1、M2和M3用于检验假设H1。其中,模型M1仅包含控制变量,将其作为基准模型。模型M2引入生态嵌入的一次项,以检验线性主效应,结果显示生态嵌入的一次项系数显著为正(β=0.394,p<0.001),表明适度嵌入有助于企业获取异质性资源、优化用户反馈循环,并通过优势互补提升新产品开发绩效。这表明,在平台依赖情境下,通过嵌入能促进资源共享与价值共创,缓解企业双重身份困境,推动创新路径的动态适应,符合嵌入性理论预期。为进一步验证非线性关系,模型M3引入生态嵌入的平方项,结果显示其平方项系数显著为负(β=-0.216,p<0.001),表明生态嵌入对平台依赖型创业企业新产品开发绩效呈倒U型影响。基于复杂适应系统理论,适度嵌入能够激发自组织涌现与创业机会迭代,通过实时资源整合和多主体互动降低不确定性,提升新产品开发绩效;过度嵌入则会引发路径依赖、利益冲突和资源诅咒效应,抑制创新灵活性,加剧平台陷阱效应,导致新产品开发绩效下降。这一非线性效应深化了动态能力理论在平台依赖情境下的应用,突显出嵌入从协同到对抗的微观转变,因此假设H1得到验证。

(2)中介效应分析。如表6所示,模型M4～M7用于检验假设H2a、H2b和H2c。在模型M4中,生态嵌入的一次项系数显著为正(β=0.421,p<0.001),表明适度嵌入能够通过资源重组与多主体互动促进机会识别和优化。根据动态能力理论,生态嵌入有助于增强企业对新机会的感知能力及机会捕捉能力,从而推动迭代过程的适应演化。模型M5引入生态嵌入的平方项,结果显示其平方项系数显著为负(β=-0.215,p<0.001),表明生态嵌入对机会迭代呈倒U型影响,假设H2a得以验证。基于复杂适应系统理论,这种非线性关系反映出适度嵌入能够激发反馈循环与自组织涌现,而过度嵌入则会加剧利益冲突并削弱组织灵活性,进而抑制机会的动态演进。

模型M6用以检验机会迭代对平台依赖型创业企业新产品开发绩效的影响,其系数显著为正(β=0.504,p<0.001),表明机会迭代通过持续优化用户反馈与资源整合提升了新产品开发绩效与创新性。该正向效应体现了创业机会理论的动态性内涵,即迭代过程将不确定性需求转化为具体价值,推动传统线性开发模式向非线性共创模式转变,假设H2b得到验证。

模型M7进一步检验机会迭代的中介机制,同时纳入生态嵌入、生态嵌入平方项及机会迭代变量,结果显示,机会迭代对平台依赖型创业企业新产品开发绩效的影响系数显著为正(β=0.379,p<0.001),而生态嵌入的直接效应有所减弱(一次项系数从1.831降至1.112,二次项系数从-0.215提升至-0.134),表明机会迭代在其中发挥非线性中介作用,假设H2c得到验证。该传导机制阐释了生态嵌入的间接路径:在适度水平下,生态嵌入通过机会迭代能够提升新产品开发绩效;过度嵌入则会产生负面中介效应,加剧平台陷阱。

(3)调节效应分析。如表7所示,模型M8～M11用于检验假设H3和H4。其中,模型M8和M9用以检验创业学习在生态嵌入与机会迭代之间的调节效应,结果显示,创业学习与生态嵌入一次项交互系数显著为正(β=1.990,p<0.001),高于中介效应回归系数1.831;同时,创业学习与生态嵌入二次项的交互系数显著为负(β=-0.258,p<0.001),低于中介效应回归系数-0.215。这表明,高水平创业学习使生态嵌入对机会迭代的影响呈现更陡峭的倒U型关系。作为一种认知优化机制,创业学习有助于企业通过知识积累、内化和反馈整合提升迭代过程的适应性,缓解资源约束,并扩大生态嵌入的涌现效应,假设H3得到验证。

模型M10和M11用以检验创业网络在生态嵌入与新产品开发绩效之间的调节效应,结果显示两者交互项系数不显著(β=-0.057,p>0.05),假设H4未得到验证,这可能源于网络悖论的复杂表现形式。在平台依赖情境下,创业网络虽能提供信息与资源,但也有可能引发信息冗余、协同成本增加和信任缺失,尤其是在资源约束型企业中,其会抵消生态嵌入的协同优势。另外,该结果可能受特定情境因素的影响。例如,在弱连接网络中,调节效应可能更显著,因为其有助于企业探索新机会,而在强连接网络中,则易导致路径锁定和信息同质化,削弱调节效应;此外,在早期创业阶段,创业网络可能会加剧嵌入风险,而在成熟阶段,其缓冲效应则更强。同时,该结果还可能受模型中其他变量的影响,如生态嵌入本身已隐含网络位置和互动属性,导致创业网络的调节作用被部分吸收。因此,传统网络理论的普适性在平台情景下存在一定边界条件,这呼应了复杂适应系统理论中网络结构的“双刃剑”效应,即强网络虽可缓冲平台依赖型创业企业的双重身份困境,但对平台过度依赖则可能会强化路径锁定效应。

3.3 稳健性检验

(1)Bootstrap检验。为进一步验证机会迭代的中介效应,本文采用PROCESS工具,结合Bootstrap重采样法进行稳健性检验,结果如表8所示。直接效应和间接效应95%置信区间均不包含0,表明机会迭代的中介效应显著。该检验结果与主回归分析结论一致,说明本文研究结论稳健。

(2)内生性检验。为缓解潜在的反向因果偏差问题,本文参考相关研究,选取同行业企业生态嵌入平均度作为工具变量。该工具变量满足相关性条件,同时具备外生性。鉴于经济变量往往呈右偏分布,为稳定方差并提升模型拟合度,本研究对生态嵌入、新产品开发绩效和工具变量取自然对数,并采用两阶段最小二乘法进行检验,结果如表9所示。第一阶段回归结果显示,工具变量系数显著为正(β=1.054,p<0.05; β=0.872,p<0.05),LM检验F=5.998,p<0.05,拒绝原假设,表明模型可识别。同时,第二阶段生态嵌入系数显著(β=-50.646,p<0.05; β=25.584,p<0.05),符合相关性要求,表明本文回归分析结论稳健可靠。

(3)安慰剂检验。为避免研究结论被其他不可观测因素影响,本文将数字创业生态嵌入水平在各企业间随机变换,并重新进行主效应检验,重复1 000次,安慰剂检验结果如图2所示。安慰剂检验系数以0为中心,且P值均大于0.1,说明本文研究结论稳健可靠。

4 结语

4.1 研究结论

本研究基于405份平台依赖型创业企业的问卷调研数据,采用分层回归分析、Bootstrap重采样法及内生性检验等方法,实证检验生态嵌入对平台依赖型创业企业新产品开发绩效的作用机制,得出如下结论:

(1)生态嵌入对平台依赖型创业企业新产品开发绩效呈显著倒U型影响。适度嵌入有助于企业获取异质性资源、优化供需匹配并促进价值共创,从而提升新产品开发绩效;过度嵌入则会引发路径依赖、利益冲突与资源诅咒效应,抑制企业创新动机并放大双重身份困境,导致企业新产品开发绩效下降。平台依赖型创业企业由于高度依赖平台生态规则和技术标准,其生态嵌入过程不仅涉及内部资源整合,还需应对平台治理约束,这使得过度嵌入更容易引发生态锁定效应。

(2)机会迭代在生态嵌入与平台依赖型创业企业新产品开发绩效之间发挥非线性中介作用。生态嵌入对平台依赖型创业企业机会迭代呈倒U型影响,而机会迭代对平台依赖型创业企业新产品开发绩效具有正向促进作用。适度嵌入通过对动态机会的优化与调整,推动资源重组与用户反馈整合,促进新产品开发绩效提升;过度嵌入则会削弱迭代灵活性,形成负面传导。与一般创业企业不同,平台依赖型创业企业需在平台约束下进行多轮迭代,以平衡双重身份困境,从而使机会迭代成为应对用户需求不确定性和生态规则的关键“桥梁”。

(3)创业学习的调节作用使生态嵌入与机会迭代之间的倒U型关系更加显著。高水平创业学习不仅会强化嵌入的积极效应,还会放大其曲面曲率,促使企业通过模仿与反馈机制积累知识、优化认知模式,从而加速机会迭代并缓解资源约束。与一般创业企业依赖内部学习不同,平台依赖型创业企业在平台生态的复杂环境中吸收外部知识,以应对双重身份困境和快速变化的用户反馈循环。

(4)创业网络对生态嵌入与平台依赖型创业企业新产品开发绩效关系的调节作用不显著。这一结果可能源于网络悖论:虽然创业网络能提供市场信息,但也容易导致信息冗余与协同成本增加,从而抵消嵌入优势。该不显著性可能依赖具体情境,如在弱连接网络中或成熟阶段更显著,而在强连接网络中或早期阶段则可能受路径依赖的影响而被弱化。此外,生态嵌入的网络属性可能已部分吸收创业网络的调节效应。

4.2 理论贡献

(1)本文扩展了嵌入性理论在数字平台生态中的应用边界。本文验证生态嵌入对平台依赖型创业企业新产品开发绩效的倒U型影响,以及过度嵌入引发的路径依赖、资源诅咒等负面效应,揭示嵌入的“双刃剑”特性。它不同于传统嵌入性研究的线性假设,强调在平台依赖情境下,适度嵌入有助于缓解企业双重身份困境,而过度嵌入则会加剧这一困境。本文借助复杂适应系统理论解释了其非线性动态演化过程。

(2)本文引入机会迭代作为非线性中介变量,丰富了创业机会理论动态维度。现有研究多将机会视为一种静态发现,本文基于动态能力理论,阐释机会迭代在生态嵌入与平台依赖型创业企业新产品开发绩效之间的传导机制,不仅整合了动态能力理论中的感知—抓住—转型框架,还通过复杂适应系统理论解释多主体互动下的机会自组织演化。该机制丰富了平台创业机会研究动态视角,为理解平台依赖情境下企业创新路径提供了新思路。

(3)本文整合调节变量,揭示边界条件的异质性影响,深化了对创业学习理论与网络理论的认知。研究发现,创业学习正向调节生态嵌入与机会迭代的关系。然而,创业网络的调节作用不显著,表明传统网络理论的普适性在平台依赖情境下存在一定边界条件,同时指出强网络可能会引发信息冗余与协同成本。这突显了情境依赖性,强调网络效应的异质性和变量交互的复杂性,进一步拓展了复杂适应系统理论的应用。

总体而言,本文通过构建“生态嵌入—机会迭代—新产品开发绩效”理论框架,不仅为平台依赖型创业企业突破双重身份困境提供了理论指导,还有助于推动创业管理理论从静态资源视角向动态适应观转变。

4.3 实践启示

(1)由于生态嵌入的倒U型影响,平台依赖型创业企业管理者可通过动态调整策略把握嵌入深度。例如,构建嵌入评估指标体系,并采用多平台嵌入策略,以使嵌入维持在适度水平,避免路径锁定;另外,平台主导者可优化生态设计,提供模块化接口以降低中小企业过度嵌入风险,促进资源共享;政策制定者可制定支持性政策,如构建多平台接入机制,鼓励均衡发展,缓解中小企业依赖风险。

(2)鉴于机会迭代的非线性中介作用,平台依赖型创业企业应构建数据驱动迭代管理系统,如设立跨职能迭代团队,运用测试工具进行多轮验证,提升新产品开发动态响应能力;平台主导者可推广此类培训工具,支持中小企业构建自组织迭代框架,提升整体创新效率;政策制定者可资助数字培训项目,推动中小企业在不确定环境下实现资源重组和用户需求匹配,促进企业可持续发展。

(3)基于创业学习的正向调节作用,平台依赖型创业企业应实施结构化学习计划,如设立学习小组,积极开展外部基准学习和内部反馈整合,强化知识内化和认知优化;平台主导者可提供学习资源库,促进知识共享,增强中小企业适应性;政策制定者可制定激励政策,如提供税收优惠或专项基金,支持平台生态中的学习机制建设,帮助中小企业满足快速变化的用户需求。

(4)创业网络的调节作用不显著,平台依赖型创业企业应优化网络结构。例如,优先发展弱连接网络,定期评估网络质量,降低交易成本和信息冗余;平台主导者应设计公平的网络治理模式,如建立资源分配算法以减少权力不对称,满足中小企业资源获取;政策制定者应鼓励中小企业通过弱连接嵌入平台生态,避免陷入网络陷阱。

4.4 不足与展望

本研究通过实证分析揭示了生态嵌入对平台依赖型创业企业新产品开发绩效的动态影响机制,但仍存在一定局限,有待进一步完善。首先,本研究采用横截面问卷数据,在捕捉机会迭代动态演化过程方面存在一定局限。未来可采用纵向追踪设计或跨时间案例研究,结合时间序列数据深入考察机会迭代的完整演化轨迹,以强化因果推断。其次,样本主要来源于中国数字平台,其地理与文化情境为本土化研究提供了坚实基础,但可能会限制结论的跨文化普适性。未来可拓展至多国比较样本,进一步验证理论框架的适用性。总体而言,本文构建了“生态嵌入—机会迭代—新产品开发绩效”动态框架,丰富了平台依赖型创业企业创新研究,未来可通过上述方向的深化,进一步推动创业管理理论在数字生态情境下的发展与应用。

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(责任编辑：王敬敏)