The Impact of Key Capabilities of Industrial Internet Platforms on Manufacturing Enterprises' Innovation Performance: The Mediating Role of Platform Ecological Embedding

Ma Lina, Zhou Jianan

(School of Business and Management, Jilin University, Changchun 130012,China)

Abstract：In the context of global digital transformation, innovation has become a key driver of economic and social development.This is particularly evident in the manufacturing sector, where the rise of industrial Internet platforms is advancing the platform economy, providing strong support for the digital transformation of enterprises and the enhancement of their innovation capabilities.To better understand how industrial Internet platforms drive enterprise innovation, this paper delves into the mechanisms at play.

As a new type of digital infrastructure, the industrial Internet platform connects the platform itself, the various entities within its ecosystem, and external resources. It not only fosters synergies between production and innovation processes but also offers new momentum and opportunities for enterprise innovation. Based on the theories of resource orchestration and open innovation, this paper focuses on Chinese manufacturing enterprises. It adopts a hierarchical framework of "platform—platform ecosystem—participating enterprises" to explore the relationship between the key capabilities of industrial Internet platforms, platform ecological embedding, and enterprise innovation performance, while also analyzing the role of platform network relationships (including strong ties and bridging ties) within this framework.

The key capabilities of the industrial Internet platform, such as industry foundational capabilities, technical capabilities, policy grasp capabilities, and social resource integration capabilities, form the essential foundation for promoting platform ecological embedding and significantly improving the innovation performance of participating enterprises. Platform ecological embedding, which refers to the interaction and resource flow between the platform and its participating enterprises, enhances the technological progress and innovation outcomes of participating enterprises through mechanisms like knowledge transfer, technology spillovers, and innovation collaboration. Building on the concept of platform ecological embedding, platform network relationships (strong ties and bridging ties) play distinct roles in the relationship between platform ecological embedding and enterprise innovation performance. Therefore, platform network relationships not only directly contribute to the improvement of innovation performance but also moderate the relationship between platform ecological embedding and innovation performance.

Manufacturing enterprises constitute the core user base of industrial Internet platforms, possessing complex and diverse demands for such platforms. The industry characteristics of these enterprises align closely with the capabilities offered by the platforms. Investigating the application scenarios of manufacturing enterprises can provide valuable insights into the pivotal role that industrial Internet platforms play in fostering enterprise innovation. Thus, this study targets manufacturing enterprises located in the Yangtze River Delta and the Pearl River Delta regions. Initially, the research team conducted in-depth interviews with 23 enterprise representatives, and formed the initial questionnaire based on the feedback obtained from these interviews. The questionnaire survey was carried out from October 2023 to August 2024, and was designed in two stages to mitigate common method bias while maintaining the feasibility of the research. Additionally, the paper verified the moderating role of platform network relationships in the relationship between platform ecological embedding and enterprise innovation performance. The research findings indicate that the key capabilities of industrial Internet platforms significantly enhance the innovation performance of participating enterprises, with platform ecological embedding acting as a mediator. Furthermore, platform network relationships (strong ties and bridging ties) not only directly improve innovation performance but also positively moderate the relationship between platform ecological embedding and enterprise innovation performance.

This study integrates research in the fields of resource orchestration theory, open innovation theory, and enterprise performance, focusing on the relationship between industrial Internet platforms and enterprise innovation performance in specific contexts. In contrast to previous literature, this paper provides an innovative contribution by simplifying the complex concept of the industrial Internet platform by relating it to the traditional understanding of a digital platform. It delves into the unique key capabilities of industrial Internet platforms, the internal mechanisms linking platform ecological embedding to enterprise innovation performance, and expands the application of resource orchestration and open innovation theories. The empirical analysis supports the conclusions, offering a new perspective for evaluating the value of industrial Internet platforms and providing theoretical insights for Chinese manufacturing enterprises on how to effectively allocate resources and foster innovation within the platform ecosystem.

Key Words： Industrial Internet Platform;Platform Key Capabilities;Platform Ecosystem; Platform Ecological Embedding; Platform Network Relationships;Enterprise Innovation Performance

收稿日期：2024-09-27

修回日期：2024-12-21

基金项目：国家自然科学基金项目(SKZ2023135);吉林大学东北振兴发展专项项目(24dbzx07)

作者简介：马丽娜(1975-),女,吉林四平人,博士,吉林大学商学与管理学院副教授、博士生导师,研究方向为创新创业管理、战略管理、绿色创新与可持续发展;周佳男(2002-),女,吉林四平人,吉林大学商学与管理学院博士研究生,研究方向为创新创业管理、战略管理、绿色创新与可持续发展。通讯作者:周佳男。

DOI：10.6049/kjjbydc.2024090729

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(2026)02-0057-14

0 引言

2024年,党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》明确提出,“强化企业科技创新主体地位,建立培育壮大科技领军企业机制”。作为加速新质生产力形成的基础设施和赋能制造企业创新升级的重要支撑[1],工业互联网平台已成为学术界广泛关注的焦点。然而,现有研究通常将工业互联网平台能力视为数字平台能力[2],探讨数字平台能力与企业创新的关系,鲜有关注工业互联网平台关键能力与企业创新关系机制。工业互联网平台继承了数字平台的基本能力[3-5],如互联网技术能力和实体连接能力,而特定工业背景赋予其超越一般数字平台的独特关键能力。根据Wang等[6]的研究,区别于平台基本能力,工业互联网平台关键能力是指驱动工业互联网平台运行和发展的核心竞争力与支持力,涵盖行业基础能力、技术能力、政策把握能力和社会资源整合能力。基于资源编排理论,工业互联网平台关键能力通过资源整合、动态协同驱动平台生态构建与优化[7],为参与企业提供稀缺资源和开放创新环境[8-9],激发企业创新活力。因此,深入剖析工业互联网平台关键能力如何赋能制造企业创新升级,既是学界重要研究议题,也对提升制造企业竞争力和实现产业转型升级具有实践价值。

工业互联网平台关键能力是构建工业互联网平台生态系统(以下简称“平台生态”)的主要驱动力,平台生态嵌入则是企业利用工业互联网平台关键能力的重要途径[10]。平台生态嵌入既涉及企业嵌入平台生态这一行为[11],又包括平台生态参与者间协同共生的持续演进[12],是通过竞合互动与资源整合推动价值创造的动态过程,凸显了创新主体与创新环境间动态交互的持续关系[13]。在平台规则约束下,平台生态嵌入可实现资源泛在连接、弹性供给和精准匹配[11],为企业利用工业互联网平台关键能力进行创新孵化提供资源集成环境。因此,工业互联网平台关键能力可通过平台生态嵌入优化参与企业资源配置,为企业创新活动提供有力支持。现有相关文献普遍关注企业自身能力对创新绩效的影响,如技术能力(张秀娥等,2023)、动态能力(李梅等,2022)和平台应用能力(Jiang et al.,2023),忽视了平台生态嵌入作为创新环境因素的重要作用,关于平台生态嵌入如何助力企业利用工业互联网平台关键能力提升自身创新绩效的研究比较匮乏。此外,平台生态嵌入的有效性依赖于企业间以及平台与企业间的多层次互动,而这种互动以紧密平台网络关系为基础(Comunello et al., 2023)。平台网络关系不仅是平台生态的核心纽带,更是企业应对挑战、实现创新发展的战略资源(Xie et al., 2022)。具体而言,其作用体现在以下方面:一是通过促进资源流动、提升信息透明度及降低交易成本为企业创新提供支撑[14];二是通过提升平台生态嵌入深度与广度强化企业资源整合和协同创新能力(Cenamor et al., 2019),从而显著提升平台生态嵌入效果。这种双重作用使平台网络关系成为推动企业创新的关键驱动力,在平台生态嵌入与创新绩效间发挥重要调节作用。

现有关于工业互联网平台研究以案例分析为主(王节祥等,2024),缺乏量化证据。因此,本文基于中国制造企业样本数据,从企业单一视角拓展至平台与企业动态互动视角,采用层次回归、Bootstrap和简单斜率分析方法解析平台生态嵌入如何支持参与企业借助工业互联网平台关键能力提高自身创新绩效,同时探讨平台网络关系对创新绩效的双重作用路径,不仅为制造企业利用工业互联网平台提升竞争力提供理论支撑,也为企业深度嵌入平台生态,实现持续创新提供实践指导。

1 理论基础与研究假设

1.1 资源编排理论

资源编排理论强调资源分配、整合和利用在可持续竞争优势构建过程中的关键作用。该理论认为,资源是能力形成的基础,能力来源于对资源的整合[15-16],企业创新依赖于能力与资源的动态匹配。工业互联网平台关键能力通过推动资源编排过程影响平台成长[6],为企业提供外部资源库,帮助其获取创新所需的异质性资源并整合成内部资源流[11]。组织通过聚焦和利用内部信息资源,能够有效应对市场变化,提高创新成功率(Nambisan,2017 ; Warner&Wager, 2019)。

在平台生态系统背景下,工业互联网平台通过促进参与企业间高度连接与互动,为平台生态嵌入创造良好条件。平台掌握系统所有资源通道和资源流动方向等情况(Hurni et al., 2021;Rietveld et al., 2021;Kamalaldin et al., 2021),企业利用平台生态嵌入获取资源,并通过结构化、能力化和价值化3个过程实现资源编排与利用[17]。在此过程中,参与企业间实现显性资源、知识资源和衍生性资源对接[18],发挥互补性资源的协同效应。综上,资源编排理论为工业互联网平台生态系统内资源流动与能力配置提供了解释框架,可全面揭示工业互联网平台、平台生态与参与企业间的动态关系和作用机制。

1.2 开放式创新理论

早在2003年就有学者将开放式创新定义为一种新兴实践范式和认知模型,强调通过充分利用内外部创新资源提升创新效率和市场竞争力[19]。在开放环境中,知识和信息共享可促进价值交换。工业互联网平台生态系统为企业营造开放式的、支撑创新活动的环境[13],可增强企业资源获取与协调能力,促进知识、技术和经验在企业间流动,从而实现多主体价值共创(Chen et al., 2022)。开放式平台生态将平台企业、各参与企业和用户紧密相连,如同全球产业网络平台将生产线、供应商、产品和客户有机结合(Zhao&Xie, 2022),进而实现产业经济中各要素和资源共享。综上,开放式创新理论在工业互联网平台生态系统中的应用,能够有效解释企业间协同合作与资源共享。在此框架下,参与企业不仅能够通过平台生态获取外部创新资源,还能增强自身创新能力,构建内外部资源高效互补的开放式创新体系。

1.3 研究假设

1.3.1 工业互联网平台关键能力与创新绩效

作为一个开放、专业的数字化工具,工业互联网平台赋能制造业个性化、网络化和智能化发展。作为支撑数字技术应用的基础设施,工业互联网平台具有4种关键能力,即行业基础能力、技术能力、政策把握能力和社会资源整合能力。

(1)行业基础能力是指工业互联网平台对制造行业相关知识和技能的系统掌握,能够深入理解制造业关键业务流程,拥有专业工业测试基地,并通过丰富的场景和生产线优化产业机制。深入理解制造业关键业务流程,能够为制造企业提供精准技术支持和个性化服务(Cagnin&Nakagawa, 2021),从而提高技术创新的精准度和效率;专业工业测试基地支持以及场景和生产线优化,有助于加速技术创新成果向生产力转化,为多样化用户提供定制化服务[6,20],从而推动产品与服务创新升级。行业基础能力提升不仅可增强平台服务能力与创新潜力,还能促进参与企业间异质性资源高效组合与精准匹配(Wang et al., 2022),这有助于企业借助平台能力优先获取行业信息,激发创新思维,从而为创新实践注入新动能。

(2)技术能力是指工业互联网平台在技术研发、应用及转化方面的综合能力,包括新技术开发、应用及转化[6]。智能制造利用人工智能等先进信息与制造技术重塑制造过程(Zhong et al., 2017),在动态市场环境中实现持续创新驱动。工业互联网平台可提供数据分析、客户行为洞察等技术支持,帮助制造企业深入理解客户需求、优化商业模式、降低运营成本并提升服务质量,从而提升企业生产协调性与效率(Davenport & Ronanki, 2018),推动基于需求导向的企业创新。此外,工业互联网平台结合人工智能和云计算技术,支持大规模定制化生产,赋能制造企业重构生产模式,激发创新潜能。通过提供开发工具、技术支持以及API接口,工业互联网平台能够显著缩短企业新产品或服务开发周期,增强企业技术创新能力。技术能力应用不仅可提升企业创新效率,也为制造企业在激烈的市场竞争中提供技术保障。

(3)政策把握能力是指工业互联网平台对政策的研究和利用能力。工业互联网平台正处于快速发展阶段,较一般数字平台更容易受到政策影响,因而需要积极关注并利用政策工具实现自身发展[6]。例如,中森集团旗下的工业互联网平台Humi与地方政府合作,在政策指导下建设工业园区,推动企业向云平台转型,从而促进平台内企业创新。由此可见,工业互联网平台的政策把握能力,不仅有助于平台拓展和市场渗透,还能为参与企业提供财政补贴、税收优惠等创新激励政策(荣奎桢等,2024),降低企业创新风险、提高企业资源利用效率,从而推动行业生态优化与协同创新。借助政策把握能力,平台能够与更多制造企业合作(Jovanovic et al., 2022),汇聚技术、资源和人才,促进平台内协同创新和合作模式创新。目前,我国已出台一系列支持工业互联网平台发展的政策(Wang et al.,2020),在此背景下,具备政策把握能力的工业互联网平台可迅速识别政策变化,为企业创新提供指引方向(姚东旻等,2019),增强企业创新信心,从而推动企业技术研发与产品创新。借助政策把握能力,工业互联网平台能够营造良好的平台制度环境,为企业创新活动提供保障[21]。

(4)社会资源整合能力是工业互联网平台在利用政府、企业及行业资源方面的核心能力[6]。它既是工业互联网平台赋能企业的基础,也是企业获得竞争优势的关键。根据资源依赖理论,任何组织都难以完全自给自足,因而企业必须通过资源交换与共享吸收、整合并优化外部资源,以支持其创新活动。在此过程中,凭借卓越的社会资源整合能力,工业互联网平台不仅通过与政府资源捆绑拓展自身业务范围[6],为参与企业提供更多资源支持,还通过营造创新生态环境、促进跨界合作、拓展市场范围提升企业创新能力。此外,平台社会资源整合能力还体现在与企业合作上[6],通过整合来自不同企业的异质性资源促进产品创新绩效提升。在工业互联网背景下,社会资源整合能力强调与产业链中主导企业合作,有助于参与企业快速利用行业资源(Cenamor et al., 2019;Annarelli et al., 2021)。这种资源协同与共享可为企业提供强有力的外部支持,进而提升其创新绩效。

综上所述,工业互联网平台的4种关键能力在资源编排过程中发挥核心作用,通过加快资源整合、优化资源配置推动平台成长与成熟。这不仅增强了平台整体竞争力,也为参与企业创新活动提供了支撑。基于上述分析,本文提出如下假设:

H1:工业互联网平台关键能力对参与企业创新绩效具有正向影响。

1.3.2 平台生态嵌入与创新绩效

工业互联网平台发展的高级阶段是形成开放、共生的平台生态。共生是指生态系统中不同主体为了适应环境变化而进行资源交换,逐步形成相互依赖的关系。工业互联网平台共生即构建一个企业间相互交融、互依互赖的平台生态,具有动态性、栖息性与生长性(曾国屏等,2013)。具体而言,嵌入是企业与平台生态交互发展的必要阶段,旨在识别已有平台生态内创新机会并利用其资源[22]。企业通过平台生态嵌入与系统内其他参与者保持紧密联结,从而创造生存与发展的条件,借助优势互补实现生态系统效应最大化[18]。图1展示了平台生态嵌入路径,揭示了企业通过逐步嵌入生态系统并深化合作提升自身创新能力和资源利用效率的过程。初期阶段,企业初步嵌入平台生态,通过与平台内其他企业建立合作关系,并借助创新溢出效应与网络外部性,逐渐强化与系统内成员互动与协同。随着嵌入程度加深,企业进入平台生态共生阶段。在这一阶段,企业与其他成员共享资源、分担风险,共同提升运营效率,最终驱动创新发展[23]。

从创新生态系统视角看,现有文献普遍认为,平台生态是创新生态系统的具体表现形式(董津津等,2020)。工业互联网平台生态系统不仅继承了创新生态系统中企业间的协作与共生关系,还通过数字技术集成与数据互联,进一步促进各主体间互动与资源共享,为创新主体活动提供所需资源和空间。这一特点凸显出平台生态在推动企业创新过程中的核心作用,并揭示了平台生态对企业协同创新和价值共创的重要影响。因此,平台生态嵌入对企业创新价值尤为重要。

(1)得益于具有不同工业背景的多方主体汇聚与互动,平台生态能够实现工业全要素、全产业链和全价值链深度连接[24],有效破解“信息孤岛”问题,形成一个异质性较强的“生态资源池”[10],进而保障生态系统的多样性。在嵌入平台生态后,企业能够调配“生态资源池”内异质性知识和互补性资源[18],并通过资源编排增强自身竞争优势,从而为探索新知识要素和创新组合机会提供广阔空间。此外,平台生态模糊了原有组织边界,有利于跨界异构资源整合(魏江等,2021)。基于资源编排理论,不同资源与技术类型组合匹配能够创造新的使用价值,促使企业在现有知识体系的基础上开展创新活动,从而实现技术突破和商业模式创新。

(2)嵌入平台生态系统不仅有助于企业填补创新资源缺口,还能优化冗余资源,进而构建更加高效的资源配置结构。这一过程有助于企业在探索性创新中搜寻知识和资源,高度契合“嵌入平台生态能够促进企业创新孵化”的观点[18]。

(3)平台生态嵌入有助于企业充分利用平台所提供的技术支持与数据分析能力,高效识别和评估新兴技术发展趋势,优化产品设计和生产流程,最终提升创新效率和市场竞争力。 基于上述分析,本文提出如下假设:

H2:平台生态嵌入正向影响参与企业创新绩效。

1.3.3 平台生态嵌入的中介作用

作为平台生态的重要载体,工业互联网平台处于生态系统的核心位置,承担着主导整个系统运行的元平台角色[10],其关键能力对平台生态构建与稳定至关重要。通过构建平台生态,工业互联网平台借助关键能力,形成支持企业创新的系统性支撑机制。在平台生态中,行业基础能力、技术能力、政策把握能力和社会资源整合能力协同作用,共同推动企业创新绩效提升。因此,平台生态嵌入是工业互联网平台发挥关键能力,赋能参与企业创新的必要途径。平台不仅是技术支持的提供者,更是创新生态的建设者和驱动者。通过嵌入平台生态,企业可充分利用工业互联网平台的关键能力实现工业资源广泛连接、灵活供给及高效配置(Zhou et al., 2018),进一步驱动平台生态内企业创新[11]。

(1)行业基础能力有助于行业数据和知识积累,是嵌入工业互联网平台生态的基础[25]。平台将自身积累的丰富行业知识和实践融入平台生态,持续为参与企业提供高价值服务与资源[6]。同时,参与企业借助这些宝贵资源与经验提高创新成果质量和市场适应性。

(2)作为一种组织形态,平台生态是技术进步与时间积累共同作用的结果。在这一生态系统中,平台提供先进技术工具和解决方案,企业借助平台技术优势进行创新,从而降低技术开发成本和风险。从技术创新与人本视角看,平台借助技术能力,通过技术流动连接参与者,促进平台生态系统从系统框架演变为有机组织(董津津和陈关聚,2020),从而为企业创新提供支持。

(3)政策把握能力能够帮助平台生态在复杂政策环境中导航,确保平台生态嵌入符合相关法规要求。此外,政策把握能力有助于平台生态内企业迅速、全面地了解各种扶持政策,包括税收减免、财政补贴等。这些政策不仅能够激励企业开展创新,还可为其创新活动提供实质性支持。

(4)社会资源能力决定“生态资源池”深度和广度,进而显著影响企业在创新过程中资源获取效率。平台通过利用企业及政府资源,确保“生态资源池”具有可持续性,进而维护整个生态系统稳定。这一资源协同机制既可为参与企业提供长期稳定的资源支持[2],也能为企业创新奠定资源基础。

依托关键能力,工业互联网平台构建以平台为中心、多方主体参与的互联网平台生态。通过促进产业链各方生态互联,工业互联网平台支持参与企业全过程追溯和全方位协同发展,推动生态系统数据化、可视化和智能化建设,最终实现生态价值增值[26],进而为企业创新活动提供全局性支持。工业互联网平台利用关键能力在平台生态中构建合作网络与利益共享机制,有效激发各主体创新活力,增强产业链上下游企业联动效应,借助优势互补实现平台生态效应最大化[18]。综上所述,工业互联网平台的关键能力通过影响企业在平台生态系统中的嵌入深度与广度,间接作用于企业创新绩效。据此,本文提出如下假设:

H3:平台生态嵌入在工业互联网平台关键能力和参与企业创新绩效间发挥中介作用。

1.3.4 平台网络关系与平台生态嵌入对企业创新绩效的双重影响

本研究认为,平台网络关系对参与企业创新绩效具有双重影响。首先,平台网络关系通过资源整合与技术流动,对企业创新效率和成果产生直接影响。其次,平台网络关系通过影响企业平台生态嵌入深度与广度,进一步调节平台生态嵌入与创新绩效间的关系。

(1)直接影响:平台网络关系与企业创新绩效。平台网络关系是指企业通过工业互联网平台与其它企业、供应商、客户等建立的合作关系。不同网络关系具有不同强度(Granovetter,1973),而网络关系强度对企业创新的影响存在差异(Jiakui et al., 2023)。因此,基于关系强度和连接方式,平台网络关系可划分为强关系和桥关系两类[14]。

强关系是指通过长期、频繁互动形成的紧密联系,具有高度情感亲密性、互信和互惠性[27]。从资源视角看,强关系通过密集互动促进信息和知识深度传递,提升信息交换效率和质量。这种紧密网络联系能够提升信息流的丰富性[28],为生态参与者带来更多市场准入机会和创新能力资源。此外,企业能够利用新获得的知识优化现有产品和流程,从而对产品创新产生积极影响。从信任角度看,强关系带来的相互信任可抑制机会主义行为,促进信息与知识转移[14],鼓励平台合作伙伴为此类关系投入更多资源和努力,因而有助于企业创新。从创新速度看,紧密联系的企业可通过缩短直接或间接接触路径简化沟通流程、减少障碍,从而及时抓住创新机会[14]。综上所述,强关系不仅能够促进异质性资源交换,提升合作双方信任度,而且可以加快创新速度,从而显著提升企业创新能力与市场竞争力。

桥关系是指在平台网络中填补两个未直接联系企业间结构洞的“桥梁”关系。根据Burt[29]的结构洞理论,桥关系通过连接被结构洞隔开的组织,带来超出直接联系网络的新知识和创新机会。这一关系不仅能够提升企业获取资源的多样性和新颖性,而且可以有效减少知识冗余。通过多样化知识流入,企业能够提升外部知识吸收能力并建立新联系(Crupi et al., 2020)。知识吸收能力增强有助于企业产生更多创新灵感,在创新过程中生成广泛见解和创造新知识,从而进一步提升创新绩效与竞争优势。据此,本文提出如下假设:

H4:平台网络关系正向影响参与企业创新绩效。

H4a:强关系正向影响参与企业创新绩效;

H4b:桥关系正向影响参与企业创新绩效。

(2)调节效应:平台网络关系、工业互联网平台生态嵌入与企业创新绩效。平台生态系统呈现“核心—外围”网络结构,平台企业作为“核心”提供创新平台并发挥关键功能。企业群体在技术、知识上彼此关联,在形式上彼此独立,作为“外围”与平台生态功能互为补充[30]。在平台生态中,这些企业群体彼此交互,形成平台网络关系,进而获取知识和信息[14]。

平台生态嵌入有助于中小制造企业接触到平台上广泛的资源池,但由于自身劣势,如资源、资金、经验不足,可能无法有效获取和利用这些资源。此时,平台网络关系能够帮助企业弥补上述不足。从个体层面看,强关系能够促进平台生态内组织间知识和信息深入交互,提升平台生态嵌入深度,有助于企业吸收外部创新思想,从而提升整体创新能力[14]。桥关系则能连接平台生态内不同参与者,突破结构洞导致的资源壁垒,有助于企业接触到各专业领域合作伙伴,拓展平台生态嵌入广度,最终提升企业创新绩效。作为平台生态的关键组成要素,平台网络关系会在系统层面影响平台生态的稳定性。平台生态内伙伴企业通过物质、资金、技术、信息等要素流动形成由平台企业主导的平台网络结构[30],借助间接网络效应实现规模和利润增长(于超等,2021)。综上,平台网络关系能够显著影响企业平台生态嵌入效能,进而影响创新资源流动与创新链条运行(韩少杰等,2023)。据此,本文提出如下假设:

H5:平台网络关系正向调节平台生态嵌入和参与企业创新绩效的关系。

H5a:强关系正向调节平台生态嵌入和参与企业创新绩效的关系;

H5b:桥关系正向调节平台生态嵌入和参与企业创新绩效的关系。

综上所述,本文构建理论研究框架如图2所示。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

制造企业是工业互联网平台的核心用户,具有复杂且多样化平台需求,其行业特性与平台能力高度契合。在数字化转型与创新过程中,制造企业高度依赖工业互联网平台,对制造企业应用场景进行研究,能够全面揭示工业互联网平台在推动参与企业创新过程中的作用。本文以长三角地区和珠三角地区制造企业为研究对象,上述地区企业在工业互联网平台应用方面相对成熟。为确保问卷信度和效度,研究团队在问卷发放前对23位企业代表进行深入访谈,并基于访谈结果对原始量表中的模糊表述进行修改,从而形成初始问卷。本文问卷测量题项主要来源于国内外已有成熟量表,并结合具体情境修改而成,采用 Likert 5点打分法测量,其中,1表示“非常不符合”,5表示“非常符合”。为确保量表质量,本文对英文量表进行翻译—回译(Brislin,1980),并通过与企业高管访谈完善量表,最终形成调查问卷。

在正式数据收集过程中,问卷通过以下渠道进行发放:第一,通过工业互联网产业联盟官网获取参与企业名单,采用电子邮件向名单中的制造企业发放问卷;第二,与工业互联网平台供应商及技术咨询公司合作,借助其客户群体及合作伙伴网络进行问卷分发;第三,借助吉林大学校友资源,向具有工业互联网平台参与经验的企业技术负责人或高层管理者发放问卷。问卷调查时间跨度为2023年10月至2024年8月,为了减少共同方法偏差问题并兼顾调研可操作性,本文设计两阶段问卷调研。第一次调查自变量工业互联网平台关键能力、中介变量平台生态嵌入,共发放问卷380份,回收有效问卷357份,有效回收率为93.95%;第二次调查因变量参与企业创新绩效,共发放问卷380份,回收有效问卷352份,有效回收率为92.63%,对所有问卷数据进行编号、配对并输入数据库。整体而言,样本具有多样性、代表性和说服力,具体特征见表1。

2.2 变量测量

参考Wang等[6]的研究,将工业互联网平台关键能力分为行业基础能力、技术能力、政策把握能力和社会资源整合能力。基于Ben-David等[31]、Alam(2023)开发的量表,结合工业互联网平台特点[6],构建包含4个题项的行业基础能力测量量表;基于Ortega[32]、Wang (2022)开发的量表,构建涵盖4个题项的技术能力测量量表;基于蔡晶晶[33]、叶春梅等(2023)等开发的量表,构建包含4个题项的政策把握能力测量量表;基于Cenamor等[34]、董保宝(2011)的相关研究,构建包含4个题项的社会资源整合能力测量量表;基于Gunday(2011)、Sarwar (2024)编制的量表,构建包含6个题项的创新绩效测量量表。此外,本文采用赵宏霞等[11]开发的量表测量平台生态嵌入;采用Han等[14]的量表测量平台网络关系。

为了避免企业层面变量对研究结果的潜在干扰,结合现有文献和实际研究需求,本文选取企业类型、企业规模、企业年龄、加入工业互联网平台生态系统年限以及企业性质作为控制变量。具体而言,制造企业类型分为消费品制造(如食品、饮料、家电、服装等面向消费者的商品)、工业品制造(如机械设备、工具、工业零部件等用于工业生产的商品)和原材料制造(如钢铁、化学品、矿产资源等基础原材料);企业规模通过雇员人数衡量;企业年龄为创立年份至2024年之间的年数;加入工业互联网平台生态系统的年限为参与该生态系统的起始年份至2024年的年数;根据不同企业性质,样本企业分为国有企业、私营企业、外资企业。

2.3 问卷信效度分析

2.3.1 信度分析

本文对量表及各维度进行信度分析,结果如表2和表3所示。结果显示,调查问卷整体的Cronbach's Alpha值为0.947,各维度的Cronbach's Alpha值均大于0.840,表明问卷具有较高信度和一致性。因此,本研究构建的调查问卷能够有效反映工业互联网平台关键能力、平台生态嵌入与创新绩效间的关系。

2.3.2 探索性因子分析

本文采用KMO和Bartlett检验方法进行效度验证,表4显示,KMO值为0.937,大于0.8,表明数据具有较好的适用性,问卷效度较高,适合作因子分析。同时,Bartlett球形度检验的显著性水平小于0.001,表明变量间存在足够的相关性,进一步支持因子分析的合理性。

2.3.3 验证性因子分析

在上述分析的基础上,本文采用平均方差萃取(AVE)和组合信度(CR)两个指标对聚合效度进行分析。由表3可知,所有变量的AVE值介于0.528～0.611之间,均大于临界值0.5;模型中各潜变量的CR值介于0.811～0.887之间,均大于临界值0.8。表5显示,因子载荷系数均大于0.7。上述检验结果均符合标准要求,表明变量间聚合效度较高。

由表6可知,8个因子的AVE平方根值均大于该因子与其它因子的相关系数绝对值,表明上述因子具有较高区分效度。综上所述,本文研究变量信效度较高,具备较高测量质量。

2.4 共同方法偏差检验

为减少受访者记忆偏差或社会期望偏差等问题,本文采用事前控制法分两次进行问卷调研,从而降低在同一时间内回答所有问题可能带来的偏差。本文通过完全共线性测试和Harman单因素测试对数据进行事后检验,使用SPSS 29.0对所有样本数据进行分析。

本文采用方差膨胀因子(VIF)检验自变量各维度间多重共线性问题,结果显示,工业互联网平台关键能力4个维度的VIF值分别为1.344、1.427、1.358和1.416,均小于5,表明不存在多重共线性问题。进一步地,计算所有自变量(工业互联网平台关键能力、平台生态嵌入、强关系和桥关系)的VIF值,结果均低于5(2.366、1.855、1.685、1.319),证明不存在多重严重的共线性问题。本文采用Harman单因子检验法对问卷中8个变量的33个题项进行因子分析。在未旋转的情况下,第一主成分的方差解释率为37.092%,低于40%,而总累计方差解释率为71.810%,表明因子解释力较高。上述结果表明,研究样本的同源性误差在可接受范围内。

2.5 描述性统计与相关性分析

各变量描述性统计与相关性分析结果如表7所示。结果表明,工业互联网平台关键能力与平台生态嵌入(r=0.636,p<0.01)、创新绩效(r=0.618,p<0.01)均呈现高度正相关;平台生态嵌入与创新绩效呈显著正相关(r=0.507,p<0.01)。此外,强关系(r=0.469,p<0.01)和桥关系(r=0.453,p<0.01)分别与创新绩效呈显著正相关。综上,描述性统计与相关性分析结果初步验证了本文研究假设。

3 假设检验

本文采用层次回归分析、Bootstrap分析和简单斜率分析等方法对研究假设进行检验。首先,采用层次回归分析方法验证主假设,并对中介效应和调节效应进行初步检验;其次,通过Bootstrap分析方法和简单斜率分析方法进一步确认中介效应与调节效应检验结果的稳健性。

3.1 主效应检验

本文采用层次回归分析方法检验主假设,结果如表8所示。模型1以工业互联网平台关键能力为自变量,以创新绩效为因变量,以企业类型、企业规模、企业年龄、企业性质和加入工业互联网平台生态系统的年限为控制变量,结果显示,工业互联网平台关键能力对创新绩效具有显著正向影响(B=0.843,SE=0.058,P<0.01),由此研究假设H1得到验证。

3.2 中介效应检验

(1)以平台生态嵌入为自变量,以创新绩效为因变量进行回归分析,结果如表8模型2所示,平台生态嵌入对创新绩效具有显著正向影响(B=0.505,SE=0.045,P<0.01),研究假设H2得到验证。

(2)将工业互联网平台关键能力、平台生态嵌入和创新绩效纳入同一模型,对比自变量回归系数显著性和取值变化,结果如表8模型5所示,平台生态嵌入对创新绩效仍具有显著正向影响(B=0.203,SE=0.053,P<0.01)。对比模型1、模型2和模型5,中介变量平台生态嵌入的回归系数显著,且工业互联网平台关键能力的回归系数降低,说明平台生态嵌入在工业互联网平台关键能力与企业创新绩效之间发挥正向中介作用。由此,研究假设H3得到验证。

3.3 平台网络关系对创新绩效的直接作用检验

本文将平台网络关系划分为强关系和桥关系两个维度,探讨其对创新绩效的直接影响,结果如表8所示。模型3以强关系为自变量,以创新绩效为因变量进行回归分析,结果显示,强关系对创新绩效具有显著正向影响(B=0.427,SE=0.044,P<0.01),验证了研究假设H4a;模型4以桥关系为自变量,以创新绩效为因变量进行回归分析,结果表明,桥关系对创新绩效同样具有显著正向影响(B=0.437,SE=0.047,P<0.01),验证了研究假设H4b。综上,H4得到验证。

3.4 平台网络关系的调节效应检验

为避免多重共线性问题,本文对自变量、调节变量及其交互项进行中心化处理,以平台生态嵌入、强关系以及二者的交互项为自变量,以创新绩效为因变量进行回归分析,结果见表8模型6。结果显示,平台生态嵌入与强关系的交互项对创新绩效具有显著影响(B=0.176,SE=0.045,P<0.01),表明强关系正向调节平台生态嵌入与创新绩效的关系,研究假设H5a得到验证。以平台生态嵌入、桥关系以及二者的交互项为自变量,以创新绩效为因变量进行回归分析,结果见表8模型7。结果显示,平台生态嵌入与桥关系的交互项对创新绩效具有显著影响(B=0.141,SE=0.045,P<0.01),表明桥关系正向调节平台生态嵌入与创新绩效的关系,研究假设H5b得到验证。综上,H5得到验证。

3.5 稳健性检验

本文利用Process插件进一步检验平台生态嵌入的中介作用,以及平台网络关系(强关系、桥关系)检验结果的稳健性,抽取样本量为5 000。结果显示,平台生态嵌入的间接效应在95%置信区间达到显著性水平(B=0.183,Boot SE=0.054),置信区间为[0.082,0.296],不包含0,表明平台生态嵌入的中介效应显著。因此,研究假设H3得到验证,中介效应稳健。

本文采用简单斜率分析法进一步检验调节效应的稳健性,通过绘制斜率图直观展示在调节变量Z(平台网络关系——强关系、桥关系)的不同水平(低、中、高)下,X(平台生态嵌入)对Y(创新绩效)的影响差异。由图3可知,随着强关系水平降低,平台生态嵌入对创新绩效的正向影响逐渐减弱,显著性水平降低。当强关系处于高水平时,平台生态嵌入对创新绩效具有显著正向影响;当强关系处于低水平时,这一影响减弱且显著性水平下降,进一步验证了研究假设H5a。桥关系调节效应见图4,结果表明,在不同水平桥关系调节下平台生态嵌入对创新绩效的影响存在差异,进一步验证了研究假设H5b。因此,调节效应稳健。

3.6 异质性检验

为验证回归结果的异质性,本文将全样本划分为小型企业、中型企业、大型企业3个子集,并对每个子集进行回归分析。表9显示,工业互联网平台关键能力对小型企业创新绩效的解释程度为31.5%,对中型企业创新绩效的解释程度为39.5%,对大型企业创新绩效的解释程度为28.7%。这表明工业互联网平台关键能力可显著提升不同规模企业创新绩效,但效果存在差异。其中,对中型企业创新绩效的提升效果最显著,可能原因在于:中型企业具有扁平化组织结构和灵活的资源配置,能够有效利用关键能力在特定市场领域深耕和战略聚焦。由此,中型企业能够有效利用工业互联网平台提升创新绩效,而大型企业战略分散、小型企业资源不足,限制了其关键能力利用。总的来看,工业互联网平台关键能力对各规模企业创新绩效均具有影响,与前文研究结论一致。

3.7 变量分解

在原始模型中,本文验证了工业互联网平台关键能力(自变量)对参与企业创新绩效(因变量)的正向影响,采用行业基础能力、技术能力、政策把握能力和社会资源整合能力4个维度衡量工业互联网平台关键能力。为验证模型结果的可靠性,将这4个维度作为单独自变量进行回归分析,结果如表10所示。模型1～4显示,行业基础能力、技术能力、政策把握能力和社会资源整合能力均对创新绩效具有显著正向影响,进一步证明研究结果可靠。

4 结语

4.1 研究结论

基于资源编排理论与开放式创新理论,本文揭示了工业互联网平台关键能力如何通过平台生态嵌入影响参与企业创新绩效,并探讨了平台网络关系(强关系、桥关系)对创新绩效的双重作用,得出以下主要结论:①工业互联网平台关键能力能够显著提升参与企业创新绩效;②平台生态嵌入有助于增强参与企业创新能力;③平台生态嵌入在工业互联网平台关键能力对创新绩效影响过程中发挥中介作用;④强关系和桥关系不仅能够直接提升企业创新绩效,还在平台生态嵌入与企业创新绩效之间发挥正向调节作用。

4.2 研究贡献

(1)本研究为揭示工业互联网平台与参与企业之间的相互支撑关系提供了新的理论视角,深入探讨了工业互联网平台生态系统内在机制及其影响力。已有工业互联网平台关键能力研究大多关注数字平台能力(Annarelli et al., 2021; Wang et al., 2022),未充分考虑工业互联网平台关键能力。本文将工业互联网平台关键能力作为研究核心,构建了“平台—平台生态系统—参与企业”这一分析框架,系统阐释了三者间的动态互动关系,不仅为工业互联网平台、平台生态系统以及参与企业协同发展提供了理论支持,也拓展了工业互联网平台及平台生态研究。

(2)本研究阐明了工业互联网平台关键能力对创新绩效的正向影响机制,识别了平台生态嵌入的中介作用。以往研究主要聚焦企业自身因素对创新绩效的影响(杨刚等,2024),本文借鉴资源编排理论和开放式创新理论,从外部环境视角揭示了平台生态系统通过内部互动对企业创新的影响,不仅打开了工业互联网平台关键能力对创新绩效作用的“黑箱”,还丰富了工业互联网平台关键能力实证研究,拓展了资源编排理论与开放式创新理论应用边界。

(3)本研究通过揭示平台网络关系(强关系、桥关系)对创新绩效的直接作用及其在平台生态嵌入与创新绩效间的调节作用,拓展了平台网络关系作用路径。不同于以往仅关注调节变量单一效应的研究(赵文等,2023),本文发现,平台网络关系不仅调节平台生态嵌入与创新绩效的关系,还作为独立自变量直接正向影响创新绩效,为平台网络关系的双重作用机制研究提供了理论依据,拓展了平台网络关系对创新绩效影响的研究视角。

4.3 实践启示

(1)企业可充分利用工业互联网平台关键能力,进一步赋能创新。工业互联网平台不仅提供行业基础能力、技术支持和政策导向,还通过整合社会资源助力企业应对市场变化。第一,企业可通过平台获取最新行业信息、技术解决方案及市场趋势,增强自身对行业变化的敏感性与应对能力。第二,工业互联网平台能够为企业提供先进技术,支持其研发创新活动顺利开展。第三,平台政策把握能力有助于企业更好地理解和利用政府政策,从而提升自身在产业升级与转型过程中的竞争力。第四,平台通过社会资源整合帮助企业构建广泛的合作网络,进而获取更多创新资源和外部支持。

(2)企业应积极嵌入工业互联网平台生态系统,充分利用其多维能力,以提升自身创新绩效。平台不仅为企业提供技术支持与资源共享,还通过生态系统内协同互动构建有利于持续创新的外部环境。在嵌入平台后,企业可借助其技术、行业资源和市场信息加速研发创新,增强市场竞争力。例如,阿里巴巴与制造企业的合作、京东智能物流以及海尔用户驱动产品开发,均表明通过平台生态嵌入共享技术和数据,有利于企业实现技术突破。企业通过与平台内各方协同合作,形成跨组织协同创新机制,在生态系统内实现良性互动,提升创新效率。

(3)企业应重视平台网络关系(强关系、桥关系)构建,加强与核心合作伙伴紧密互动,提升技术协同与资源整合效果。在嵌入工业互联网平台生态系统过程中,企业应注重网络关系优化,通过构建强关系实现资源深度共享,通过构建桥关系获取创新资源和信息,从而提升整体创新绩效。例如,企业可与供应链伙伴建立深度合作关系,利用强关系实现资源高效共享。同时,企业依托伙伴的外部关系网络,与合作伙伴其他关联方形成桥接关系,从而增强自身创新能力。

4.4 不足与展望

本文存在以下不足:首先,本研究采用两阶段方法收集数据,但未能捕捉到随时间变化的具体动态过程。未来可以考虑采用多时点数据收集方法,以全面揭示企业在嵌入平台生态系统的不同阶段,其创新绩效动态演变规律。其次,本研究主要关注在嵌入平台生态后的企业创新绩效,但未充分考虑嵌入前后对比。未来可以对比分析企业在嵌入工业互联网平台生态前后创新绩效变化轨迹和影响因素,以全面揭示工业互联网平台生态系统对企业创新的作用机制。

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(责任编辑：张 悦)