开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
Therefore, based on leadership theory, dynamic capability theory and contingency theory, this paper incorporates digital leadership, digital capabilities, technological turbulence and business model innovation into the research framework to analyze the impact mechanism of digital leadership on business model innovation of enterprises. The study adopts a questionnaire survey method to collect the required research data from 463 middle and senior enterprise managers and employs structural equation modeling and hierarchical regression analysis for the empirical analysis. The findings reveal that digital leadership has a significant role in promoting both novel business model innovation and efficient business model innovation. Furthermore, digital capabilities partially mediate the relationship between digital leadership and the two types of business model innovation, demonstrating a pathway mechanism of "digital leadership → digital capabilities → business model innovation"; technological turbulence has no moderating effect between digital leadership and novel business model innovation, but it exhibits a negative moderating effect between digital leadership and efficiency business model innovation.
The contributions of the paper are as follows: Firstly, this study introduces digital leadership, a new leadership paradigm, into the field of business model innovation, revealing how leaders in the digital economy era shape and promote business model innovation. Through this exploration, the study of leader factors in the antecedent variables of business model innovation has been usefully expanded. Secondly, in accordance with the dynamic capability theory, the specific path of digital leadership's impact on enterprise business model innovation is revealed. This study analyzes and examines how digital leadership affects business model innovation by improving the digital capabilities of enterprises, and to a certain extent opens the "black box" of the relationship between digital leadership and business model innovation. Finally, based on the contingency theory, this paper introduces the situational variable of technological turbulence to clarify the boundary conditions for the role of digital leadership, expand the boundary conditions for the impact of digital leadership on business model innovation, and provide new insights for the theoretical community to understand the role of digital leadership in business model innovation.
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数字经济在全球范围内蓬勃发展,成为驱动经济增长的重要引擎。依托数字技术推动商业模式创新已成为企业获得持续竞争优势的关键路径。例如,Uber通过共享经济的商业模式,利用数字平台连接司机和乘客,颠覆了传统出行方式,实现了跨越式增长。数字技术为企业商业模式创新带来了前所未有的机遇,但许多企业在实践中仍难以实现数字化与商业模式创新深度融合,因而未能获得预期创新成效与竞争优势,原因可能在于:企业普遍缺乏能够统筹数字化战略与商业模式变革的关键领导者即数字领导力[1]。因此,系统探讨数字领导力如何在数字经济时代重塑企业商业模式,成为揭示企业通过商业模式创新获取竞争优势的重要命题。
文献梳理结果表明,现有研究广泛探讨了传统领导力理论在推动商业模式创新中的作用,强调不同领导风格对商业模式创新方向、速度与成效的决定性影响[2-3]。如王永伟等(2021)研究发现,变革型领导能够营造积极的创新氛围,激励员工探索新商业模式,推动企业不断开拓新市场;Amoroso等[4]指出,授权型领导能够让员工感到被信任和尊重,激发其创新热情并使其拥有更多决策权,进而快速响应市场变化,提出新的商业模式解决方案;王雪冬等[5]研究表明,作为中国管理者普遍展现的一种领导风格,谦卑型领导以谦逊和支持者的姿态,鼓励员工不断学习新知识,助力企业突破认知局限,催生商业模式创新灵感。这些研究大多聚焦于传统领导范式对企业商业模式创新的影响,而对数字时代下新型领导范式数字领导力的关注不足。作为新的领导力范式,数字领导力更强调企业领导者兼具数字思维和变革型领导特征[6],已在数字经济环境中展现出其独特的作用与价值。当前研究主要探究了数字领导力对企业创新绩效[7]、企业绿色创新[8]、员工敏捷性[9]等方面的影响。事实上,具备数字领导力的领导者能够精准识别数字技术带来的商业机会,通过有效整合数字资源、带领跨部门团队帮助企业实现数字化变革,以及构建适应数字时代的商业模式。然而,现有研究对数字领导力与商业模式创新间的具体作用机制尚未明晰,仍缺乏清晰的理论阐释与实证研究支撑。
具体而言,现有相关研究存在以下不足:一方面,商业模式创新是一个复杂的系统性过程[10],数字领导力主要发挥战略引领和变革指导作用,通常需要通过引导企业具体能力构建与转化作用于企业商业模式创新。已有文献在研究数字领导力对商业模式创新影响过程中,对中间变量的挖掘与分析不够深入。另一方面,根据权变理论,管理者领导力有效性取决于情境因素[11]。在不同技术动荡性水平下,数字领导力对不同类型商业模式创新可能呈现差异化作用效果,而现有相关文献对外部情境因素的探索不足。
综上所述,本文基于领导力理论、动态能力理论和权变理论将数字领导力、数字化能力、技术动荡性和商业模式创新纳入同一研究框架,通过实证研究分析数字领导力对商业模式创新的作用路径,验证数字化能力在二者间的中介作用以及技术动荡性的调节作用。
为了更深层次探索数字领导力对企业商业模式创新的作用机制,本文基于Zott&Amit(2007)对商业模式创新的经典分类,将商业模式创新划分为新颖型和效率型。当企业开展新颖型商业模式创新时,需要不断探索商业机会和价值创造方式,采用颠覆式合作方式构建新的交易结构、连接方式以及交易机制等(吴隽等,2016)。而当企业开展效率型商业模式创新时,则需要聚焦于优化现有价值网络中的交易治理结构,通过数字化契约设计、关键流程优化等手段,系统性地降低信息不对称引发的协调成本、监督成本及适应性成本,从而降低企业交易成本并提升交易效率[12]。
领导力理论指出,企业领导者是与下属分享创新愿景、实施战略变革以及将商业模式创新付诸行动的主要参与者[3]。数字领导力是指企业领导者借助数字、市场、业务和战略整合能力,创建并传达清晰且有意义的数字化转型愿景,并有效带领跨部门团队以数字化改变公司的能力[7]。数字领导力所拥有的数字素养、洞察力、数字变革能力与整合能力等特征,可为数字时代背景下企业商业模式创新提供有力支撑[13]。
(1)数字领导力在塑造企业数字化转型愿景与引领企业变革中占据核心地位[7]。具有数字领导力的企业管理者能够敏锐捕捉数字技术演进趋势,并将其数字化视野转化为可操作的战略框架,进而引导组织成员突破传统认知边界。在推动新颖型商业模式创新方面,拥有数字领导力的领导者通过引导组织成员认识并拥抱数字化转型,激发组织探索新的价值主张,进而推动企业重构交易结构与利益分配机制,形成突破性创新方案[14]。在推动企业效率型商业模式创新方面,拥有数字领导力的领导者能够引导企业引入先进信息技术系统,有助于企业实时共享内部信息和实现供应链协同工作,提高信息和知识传递效率,减少信息不对称,降低交易成本并优化交易治理结构。
(2)数字领导者能够运用其数字、市场、业务和战略整合能力,将碎片化的数字技术与企业战略目标、业务流程以及组织架构有机融合[15]。例如,通过数字平台整合组织内外资源,引导企业突破行业边界。这种生态化整合不仅催生异质性资源组合,更通过数据流动形成价值创造的新范式(如基于用户行为数据的动态定价机制),甚至构建新商业生态系统[16],从而帮助企业实现新颖型商业模式创新。同时,这种跨部门、跨组织的紧密互动能够使企业更加精准地了解自身及各方需求、资源和能力状况,从而实现更高效的资源配置和流程优化,并通过简化交易流程减少交易活动所需资源投入,降低交易成本、提高交易效率,最终实现效率型商业模式创新[12]。基于此,本文提出如下假设:
H1a:数字领导力对新颖型商业模式创新具有显著促进作用;
H1b:数字领导力对效率型商业模式创新具有显著促进作用。
借鉴易家斌等[17]的观点,本文认为,企业数字化能力由动态能力发展而来,是为应对复杂数字经济环境,企业通过数字化手段感知机会和威胁、调整战略、整合资源推动数字化变革,保持竞争优势的组织能力,包括数字感知能力、数字运营能力和数字资源协同能力3个维度。数字领导力所蕴含的数字化战略眼光与整合能力具有前瞻性和引领性,上述特质需要通过具体能力构建与转化作用于企业创新[18]。这意味着企业数字化能力可能是数字领导力影响企业商业模式创新中的重要传导机制,其能够充分挖掘并释放数字领导力的战略价值,进而驱动不同类型商业模式创新。
数字领导力积极促进企业数字化能力构建。根据动态能力理论,领导者认知、领导风格、先前经验是影响企业动态能力构建的关键因素(焦豪等,2021)。具备数字领导力的领导者重视引导企业积极探索数字化转型路径,将数字化思维融入企业战略规划中,促使企业从传统运营模式向数字化模式转变,从而为企业数字化能力培育奠定基础[19]。
企业数字化能力积极影响企业商业模式创新。动态能力理论认为,动态能力的不同维度对企业创新具有差异化影响(袁野等,2016)。已有研究也表明,企业数字化能力对企业商业模式创新具有正向促进作用[17]。因此,本文认为,企业数字化能力在数字领导力与商业模式创新之间发挥中介作用。
1.2.1 数字感知能力
数字领导者凭借自身数字化战略视野和行业洞察力,引导企业建立市场数字监测系统,以及数字信息收集和分析机制,从而提升企业对外部数字环境的洞察力,以及对内部数字化转型管理的评估能力[20],即提升企业数字感知能力。凭借较强的数字感知能力,企业可以提前洞察新兴数字技术(如人工智能、区块链等)带来的创新应用场景,从而为新颖的商业模式设计提供灵感[21],推动企业新颖型商业模式创新。此外,较强数字感知能力有助于企业准确把握市场信息和消费者需求变化,通过分析数字数据深入了解消费者的购买行为模式、偏好等,从而优化产品或服务供给,使生产与需求更加匹配,减少库存积压和资源浪费,提高运营效率,推动企业效率型商业模式创新。基于此,本文提出以下假设:
H2a:数字感知能力在数字领导力与新颖型商业模式创新间起中介作用;
H2b:数字感知能力在数字领导力与效率型商业模式创新间起中介作用。
1.2.2 数字运营能力
数字领导力较强的领导者具备数字、市场、业务和战略整合能力,能够引导企业将有限资源集中投向关键数字运营领域,确保企业具备足够的技术实力和数据支撑来开发与应用数字化解决方案[22],从而提升企业数字运营能力。数字运营能力较强的企业能够高效利用数字技术优化研发、生产、营销等环节,实现业务流程优化与重构[23],构建新的价值创造方式,将创新理念转换为成果,推动企业新颖型商业模式创新。此外,数字运营能力较强的企业更易推动关键流程和供应链数智化,进而提升资源精细化管理与动态调配能力,在降低资源浪费的同时,缩短业务周转周期,增强企业运营灵活性,提高企业响应速度与交易效率,推动企业效率型商业模式创新。基于此,本文提出以下假设:
H2c:数字运营能力在数字领导力与新颖型商业模式创新间起中介作用;
H2d:数字运营能力在数字领导力与效率型商业模式创新间起中介作用。
1.2.3 数字资源协同能力
数字领导力较强的领导者能够凭借自身整合能力与协调能力,突破企业内部各部门间的数据壁垒,推动数字信息共享与流通,从而提高内部数字资源协同效率与敏捷性[24]。在企业外部,数字领导者能够更好地推进企业与合作伙伴、供应商等构建紧密的数字商业生态系统,整合内外部互补性资源和竞争性资源,实现数字资源共建、共治与高效协同,有助于企业实现价值共创与创新(刘爽和单宇,2023),从而提升企业数字资源协同能力。数字资源协同能力有助于企业突破组织边界,与合作伙伴(如供应商、科技企业、创新平台等)建立紧密的数字生态系统(魏冉等,2022),通过整合内外部互补性资源和竞争性资源与合作伙伴实现共建共治,从而获取更多新颖商业模式设计思路和创新元素,推动企业新颖型商业模式创新。此外,数字资源协同能力有助于企业优化资源配置,提高整体运营效率。企业通过与供应商、合作伙伴等建立数字化协同关系,实现信息实时共享和业务流程同步优化[25],进而减少信息不对称,提升企业交易效率,推动企业效率型商业模式创新。基于此,本文提出如下假设:
H2e:数字资源协同能力在数字领导力与新颖型商业模式创新间起中介作用;
H2f:数字资源协同能力在数字领导力与效率型商业模式创新间起中介作用。
技术动荡性是指技术环境的快速变化和技术进步的不确定性[26]。在数字经济蓬勃发展、数字技术快速迭代背景下,技术动荡性已成为企业运营无法忽视的重要外部情境因素。权变理论指出,企业领导行为和决策过程往往受外部环境变化的影响,领导力的有效性取决于情境因素[11]。领导者对商业模式创新的作用过程受到环境动态性的影响,不同环境下领导者对不同类型商业模式创新呈现差异化作用效果[27]。因此,技术动荡性在数字领导力对商业模式创新影响过程中发挥调节作用。
(1)在数字经济时代,当技术动荡性加剧时,意味着市场中会涌现出更多技术机会与尚未被满足的客户需求[28]。此时,具备较强数字领导力的企业领导者能够精准洞察技术变革所蕴含的潜在商业价值,以其前瞻性数字化战略眼光和较强的资源整合能力,积极引导企业跨学科团队突破传统思维定式,探索并尝试将新兴数字技术融入商业模式各环节中。在技术动荡性较高环境中,企业核心技术快速老化风险增大[29],而具备数字领导力的企业能够更好地应对这一挑战。数字领导力较强的领导者能够引导企业构建敏捷的技术监测和评估机制,快速识别核心技术老化趋势,并将可支配冗余资源(如资金、技术人才等)投向新产品探索与研发中。在技术动荡性较高环境中,这种数字化战略思维和整合能力更有可能催生新颖型商业模式创新,使数字领导力与新颖型商业模式创新间的正向关系更加显著。
(2)较高的技术动荡性虽然给企业带来了更多技术机会,但也分散了企业资源和注意力[30]。虽然数字领导力能够在一定程度上协调企业内外部资源和引领企业优化业务流程,但较高的技术动荡性可能导致企业在实施效率型商业模式创新过程中遭遇诸多阻碍。在数字领导力引导下建立的高效数字化流程可能因数字技术迭代而需要频繁重构,导致效率提升被技术变革的不确定性所干扰。在较高技术动荡性环境下,企业可能需要投入更多资源用于技术跟踪和适应性调整,而非专注于交易流程优化和成本控制,从而削弱数字领导力对效率型商业模式创新的促进作用,呈现出负向调节效应。基于此,本文提出以下假设:
H3a:技术动荡性正向调节数字领导力与新颖型商业模式创新的关系;
H3b:技术动荡性负向调节数字领导力与效率型商业模式创新的关系。
综上,本文构建概念模型如图1所示。
图1 概念模型
Fig.1 Conceptual model
本文采取问卷调查方式收集数据,调研对象为企业中高层管理人员,其具备较丰富的工作经验和较高专业素养,对企业商业模式、所在行业动态、市场变化和新兴技术具有较为深刻的理解。问卷发放地区主要集中于北京、深圳、上海、哈尔滨、贵阳等11个地区,企业主要分布在电子信息技术业、互联网、制造业等行业。因此,样本企业能够较好地利用数字技术进行商业模式创新,具有代表性。首先,企业所在城市在国家数字经济战略中处于核心地位,城市产业结构中广泛分布着电子信息、互联网、制造等数字技术密集型行业,有助于聚焦研究主题。其次,企业所在城市涵盖东部、中部、西部及东北地区,能够确保样本的多样性与代表性。
为有效降低同源方差可能对研究结果的干扰,首先,在问卷设计阶段,通过引入成熟量表并优化题项语义差异,控制因题项相似性引发的机械式作答。其次,在答题顺序设计上,对问卷题项进行随机排序,避免因问卷题项顺序引发的系统性偏差。
在发放问卷前,确保问卷填写人员是企业中高层管理人员,并承诺对其回答严格保密。首先,借助往届校友等社会关系采取“滚雪球式”的方法向符合条件的企业中高层管理人员发放问卷,最终回收纸质问卷79份(有效问卷73份,有效率92.41%)、电子问卷125份(有效问卷116份,有效率92.8%)。其次,通过合作伙伴联系相关企业,采用结构式访谈辅助的纸质问卷投放模式,最终回收63份纸质问卷(有效问卷59份,有效率93.65%)。最后,依托第三方调研机构完成250份电子问卷专业化采集(有效问卷215份,有效率86%),确保样本在调研对象、行业、地域等维度上的代表性。
调研历时5个月,发放问卷585份,回收问卷517份,问卷回收率为88.38%,剔除填写时长过短、答案呈现明显规律等不合格问卷,获得最终有效问卷463份,问卷有效率为89.56%,有效样本基本特征如表 1所示。
表1 样本统计特征
Table 1 Respondents' demographic profiles
类 别 特 征 频 数 百 分 比 ( % ) 性 别 男 2 3 4 5 0 . 5 女 2 2 9 4 9 . 5 年 龄 3 5 岁 及 以 下 1 6 9 3 6 . 5 3 6 ^ 4 0 岁 1 0 7 2 3 . 1 4 1 ^ 4 5 岁 6 0 1 3 . 0 4 6 ^ 5 0 岁 4 5 9 . 7 5 1 ^ 5 5 岁 4 9 1 0 . 6 5 5 岁 以 上 3 3 7 . 1 教 育 程 度 高 中 及 以 下 4 3 9 . 3 专 科 1 9 9 4 3 . 0 本 科 1 6 9 3 6 . 5 硕 士 研 究 生 及 以 上 5 2 1 1 . 2 企 业 年 龄 5 年 及 以 下 5 6 1 2 . 1 6 ^ 1 0 年 1 3 4 2 8 . 9 1 1 ^ 1 5 年 1 5 7 3 3 . 9 1 5 年 以 上 1 1 6 2 5 . 1 企 业 性 质 国 有 企 业 9 4 2 0 . 3 民 营 企 业 2 3 7 5 1 . 2 合 资 企 业 8 1 1 7 . 5 外 资 企 业 5 1 1 1 . 0 企 业 规 模 1 0 0 人 及 以 下 1 6 4 3 5 . 4 1 0 1 ^ 3 0 0 人 6 9 1 4 . 9 3 0 1 ^ 1 0 0 0 人 1 1 3 2 4 . 4 1 0 0 1 ^ 5 0 0 0 人 6 9 1 4 . 9 5 0 0 0 人 以 上 4 8 1 0 . 4
为确保问卷信度和效度,除控制变量外,本文采用国内外成熟量表对变量进行测量,并结合李克特(Likert)5点计分法对相关测量题目进行评分,1代表“完全不符合”,5代表“完全符合”。
(1)数字领导力,参考Zeike等[31]的研究,采用“我对使用数字技术与工具非常感兴趣”等6个题项测量。
(2)数字化能力,借鉴易加斌等[17]的研究,从数字感知能力、数字运营能力和数字资源协同能力3个维度共15个题项测量。
(3)商业模式创新,借鉴尚晏莹等(2023)的研究,将商业模式创新划分为新颖型商业模式创新和效率型商业模式创新,采用12个题项测量。
(4)技术动荡性,借鉴Wielgos等[32]的研究,采用“企业所在行业技术正在迅速变化”等4个题项测量。
(5)控制变量。在领导者个人层面,借鉴Artamoshina等[33]的研究,本文将企业领导者性别、年龄和教育背景等作为控制变量。在企业层面,参考Chatterjee等[34]的研究,本文将企业年龄、性质和企业规模作为控制变量。
本文采用Cronbach's α值和组合信度(CR)值对调研数据进行信度分析。由表2可知,所有变量量表的Cronbach's α值和CR值均大于参考临界值0.70,表明问卷量表具有较高信度。
表2 相关变量测量题项及信效度检验结果
Table 2 Related variable measurement items and reliability and validity test results
变量名称 变量符号 具体题项 因子载荷 Cronbach'sα值 CR AVE 数字领导力 DL 我对使用数字技术与工具非常感兴趣 0.776 0.837 0.890 0.576 我在数字化方面达到专家水平 0.753 我在数字化知识方面能够与时俱进 0.791 我正在积极推动公司的数字化转型 0.709 我可以充分调动公司成员对数字化转型的热情 0.772 我对企业数字化转型所需的结构、流程具有全面和清晰的认识 0.748 新 颖 型 商 业 模式创新 NBMI 企业能给顾客带来全新体验的产品、服务和信息的新组合 0.811 0.882 0.893 0.581 企业与各利益相关者建立新的连接与互动 0.749 企业引入大量的、全新的、多样化合作伙伴 0.760 企业采用了新的方式激励合作伙伴 0.764 企业引入新的运作流程、惯例和规范 0.760 企业采用了新的交易方式和盈利方式 0.727 效 率 型 商 业 模式创新 EBMI 企业能够简化和便捷交易 0.775 0.878 0.884 0.560 企业能够减少信息不对称,使交易透明化 0.707 企业能够有效降低运营成本 0.741 企业能够快速、准确地匹配供需 0.785 企业可以提高资产利用效率 0.737 商业模式具有较高的延展性,能支持企业适时进行规模化扩张 0.742 数字感知 能力 DSC 企业能够洞察并识别出具有商业价值的数据源 0.706 0.817 0.835 0.502 企业能够及时了解外界技术研发或产品生产的最新信息 0.691 企业能够基于大数据发现市场竞争环境变化 0.716 企业能够较为准确地判断自身数字化水平 0.711 企业能够根据自身管理能力匹配数字化改进方案 0.719 数字运营 能力 DOC 企业能够抽象分析数字信息进行精准市场定位 0.765 0.853 0.860 0.552 企业能够利用数字化手段优化业务流程或资源配置 0.735 企业能够为市场分析和客户体验提供数字化营销管理策略 0.735 企业能够开展服务和资源的实时动态分析进行柔性调节 0.726 企业通过数字工具和组件提高了商业智能决策效率 0.753 数字资源 协同能力 DRCC 企业业务系统之间有统一的信息交换接口或方式 0.687 0.842 0.853 0.537 企业能够根据创新需要聚合内外部数字资源 0.725 企业能够根据合作需要共享组织拥有的内外部信息 0.765 企业与利益相关者之间实现良好的耦合互动或多样化协作 0.715 企业能够对组织关键流程环节进行协同优化 0.768 技术动荡性 TD 企业所在行业的技术正在迅速变化 0.790 0.860 0.863 0.611 技术变革为企业所在行业提供了巨大的机遇 0.802 很难预测企业所在行业的技术在未来2^3年内会发展到什么程度 0.775 企业所在行业技术突破,大量新产品创意成为可能 0.760
本文主要从聚合效度和区别效度两个方面对变量量表效度进行检验。由表2可知,问卷题项的标准因子载荷和平均方差提取值(AVE)均大于参考临界值0.50,说明量表聚合效度较高。通过分析多因子模型检验主要变量数字领导力、新颖型商业模式创新、效率型商业模式创新、数字感知能力、数字运营能力、数字资源协同能力与技术动荡性间的区分效度,各模型拟合指标如表3所示。由表3可知,七因子模型的拟合指标均达到要求且拟合效果最佳。由此表明,七因子模型具有较高区分效度,能够更好地代表测量模型的因子结构,可进行后续假设检验。
表3 验证性因子分析结果
Table 3 Results of confirmatory factor analysis
模型 所含因子 χ2/df RMSEA GFI CFI NFI TLI 七因子 DL、NBMI、EBMI、DSC、DOC、DRCC、TD 1.214 0.023 0.917 0.983 0.981 0.919 六因子 NBMI+EBMI、DL、DSC、DOC、DRCC、TD 2.304 0.053 0.803 0.907 0.848 0.899 五因子 NBMI+EBMI、DSC +DOC、DL、DRCC、TD 2.999 0.066 0.750 0.857 0.800 0.846 四因子 NBMI+EBMI、DSC +DOC +DRCC、DL、TD 3.582 0.075 0.716 0.814 0.760 0.801 三因子 NBMI+EBMI、DSC +DOC +DRCC、DL +TD 4.751 0.090 0.652 0.728 0.680 0.711 二因子 NBMI+EBMI、DSC +DOC +DRCC +DL +TD 5.833 0.102 0.594 0.648 0.606 0.627 单因子 NBMI+EBMI+DSC +DOC +DRCC +DL +TD 6.421 0.108 0.580 0.605 0.566 0.582
注:+表示两个因子合并为一个因子
本文参考Podsakoff(2003)的做法,采用Harman单因素分析方法对同源方法偏差进行检验。对问卷题项开展未旋转主成分分析,总共形成7个因子,其中第一个因子解释总方差为33.567%,低于参考的临界值40%,表明本文共同方法偏差处于合理范围内。
在进行假设检验前,本文运用 SPSS26.0 软件对变量间相关系数进行分析,结果如表4所示。由表4可知,任意两两变量间均呈现显著正相关关系,初步验证本文部分假设,且两两变量之间相关系数均小于0.7,VIF值均小于10,表明变量间不存在严重多重共线性问题。
表4 变量均值、标准差与相关系数
Table 4 Means,standard deviations and correlation coefficients
变量 SEX AGE EDU YEAR TYPE SIZE DL NBMI EBMI DSC DOC DRCC TD SEX — AGE -0.004 — EDU 0.012 -0.072 — YEAR 0.046 -0.034 -0.089 — TYPE 0.034 -0.036 -0.106 * 0.053 — SIZE 0.062 -0.047 0.022 0.321 ** -0.026 — DL -0.039 -0.064 0.052 0.073 0.018 0.014 0.759 NBMI -0.078 0.006 0.005 0.075 0.028 -0.001 0.544 ** 0.762 EBMI -0.020 -0.014 0.053 0.099 * 0.026 0.096 * 0.467 ** 0.531 ** 0.748 DSC -0.049 0.042 -0.006 0.090 0.021 0.093 * 0.329 ** 0.454 ** 0.504 ** 0.709 DOC -0.079 -0.012 0.054 0.068 0.020 0.034 0.435 ** 0.477 ** 0.516 ** 0.463 ** 0.743 DRCC -0.075 -0.029 0.031 0.105 * 0.010 0.044 0.392 ** 0.438 ** 0.478 ** 0.410 ** 0.535 ** 0.733 TD -0.091 * -0.074 0.003 0.005 -0.009 0.019 0.304 ** 0.305 ** 0.413 ** 0.319 ** 0.338 ** 0.358 **0.782 均值 1.490 2.560 2.500 2.720 2.190 2.500 3.708 3.607 3.666 3.733 3.664 3.600 3.646 标准差 0.501 1.633 0.814 0.973 0.885 1.372 0.975 1.043 0.983 0.917 0.983 1.003 1.071
注:N=463;*表示p<0.05,**表示p<0.01,***表示p<0.001,下同;双尾检验;SEX为性别,AGE为年龄,EDU为教育背景,YEAR为企业成立年限,TYPE为企业类型,SIZE为企业规模;对角线上的数值为AVE的平方根
本文采用结构方程模型与Bootstrap相结合的方法验证数字领导力、数字化能力和商业模式创新的关系。首先,构建以数字领导力为自变量,以数字化能力(数字感知能力、数字运营能力、数字资源协同能力)为中介变量,以商业模式创新(新颖型商业模式创新和效率型商业模式创新)为因变量的结构方程模型。其次,采用Bootstrap 法,在样本迭代 5 000 次和 95%置信区间下,验证企业数字化能力的中介作用。
结构方程模型和中介作用检验结果如表5、表6所示。表5显示,结构方程模型拟合适配度较高。由表5可知,数字领导力对新颖型商业模式创新影响的路径系数为 0.391(p<0.001),数字领导力对效率型商业模式创新影响的路径系数为0.216(p<0.001)。由此,H1a、H1b得证。
表5 结构方程模型检验结果
Table 5 Results of the structural equation models
路径 标准化系数 标准误S.E. 临界比值 C.R. P值 新颖型商业模式创新←数字领导力 0.391 0.068 6.063 *** 效率型商业模式创新←数字领导力 0.216 0.060 3.398 *** 模型适配度指数 χ2/df=1.562,RMESA=0.035,GFI=0.905,CFI=0.964,NFI=0.908,TLI=0.961
表6 Bootstrap中介效应检验结果
Table 6 Bootstrap mediation test results
中 介 路 径 中 介 效 应 ( 标 准 值 ) P 值 9 5 % 置 信 区 间 下 限 区 间 上 限 DL → D SC → N BM I 0 . 1 0 9 0 . 0 0 0 0 . 0 5 4 0 . 1 8 5 DL → D SC → E BM I 0 . 1 3 2 0 . 0 0 0 0 . 0 7 9 0 . 2 1 4 DL → D OC → N BM I 0 . 0 8 8 0 . 0 1 1 0 . 0 2 1 0 . 1 8 2 DL → D OC → E BM I 0 . 1 1 8 0 . 0 0 3 0 . 0 4 4 0 . 2 1 0 DL → DRCC → N BM I 0 . 0 7 1 0 . 0 2 3 0 . 0 1 0 0 . 1 4 8 DL → DRCC → E BM I 0 . 0 9 3 0 . 0 0 2 0 . 0 3 4 0 . 1 7 4
本文进一步采用Hayes(2013)开发的Bootstrap法对中介模型进行检验,结果如表6所示。由表6可知,“数字领导力→数字感知能力→新颖型商业模式创新”路径的中介作用系数为0.109(p<0.001),95%置信区间为[0.054,0.185],不包含 0;“数字领导力→数字感知能力→效率型商业模式创新”路径的中介作用系数为0.132(p<0.001),95%的置信区间为[0.079,0.214],也不包含 0,H2a、H2b得到验证。“数字领导力→数字运营能力→新颖型商业模式创新”路径的中介作用系数为0.088(p<0.05),95%置信区间为[0.021,0.182],不包含0;“数字领导力→数字运营能力→效率型商业模式创新”路径的中介作用系数为0.118(p<0.01),95%置信区间为[0.044,0.210],也不包含0,H2c、H2d得到验证。“数字领导力→数字资源协同能力→新颖型商业模式创新”路径的中介作用系数为0.071(p<0.05),95%置信区间为[0.010,0.148],不包含0,“数字领导力→数字资源协同能力→效率型商业模式创新”路径的中介作用系数为0.093(p<0.01),95%置信区间为[0.034,0.174],也不包含 0,H2e、H2f得到验证。
本文利用SPSS26.0软件,运用层次回归分析法检验技术动荡性在数字领导力与不同类型商业模式创新(新颖型商业模式创新和效率型商业模式创新)间的调节作用[35]。为减少变量间的多重共线性,先对自变量和调节变量进行去中心化处理,再采用层次回归分析方法构建模型进行检验,结果见表7。
表7 技术动荡性的调节效应检验结果
Table 7 Test results of the moderating effect of technological turbulence
变量 新颖型商业模式创新 模型1 模型2 模型3 效率型商业模式创新 模型4 模型5 模型6 常量 3.507 *** 3.553 *** 3.581 *** 3.144 *** 3.107 3.151 *** 性别 -0.082 -0.046 -0.043 -0.030 0.014 0.018 年龄 0.009 0.049 0.048 -0.003 0.040 0.040 教育背景 0.018 -0.010 -0.006 0.062 0.041 0.049 企业年龄 0.087 0.046 0.034 0.082 0.051 0.030 企业性质 0.028 0.020 0.020 0.031 0.027 0.026 企业规模 -0.023 -0.019 -0.014 0.071 0.069 0.078 数字领导力 0.495 *** 0.482 *** 0.371 *** 0.348 *** 技术动荡性 0.154 *** 0.152 *** 0.303 *** 0.300 *** 数字领导力*技术动荡性 -0.071 -0.120 ** R 2 0.014 0.324 0.328 0.020 0.312 0.325 ΔR 2 0.310 0.005 0.292 0.013 F值 1.066 27.180 *** 24.615 *** 1.522 25.731 *** 24.272 ***
由表7模型3可知,数字领导力和技术动荡性的交互项对新颖型商业模式创新无显著影响(β=-0.071,t=-1.759, P>0.05),且相较于模型2,模型3的R2变化量很小,表明技术动荡性在数字领导力与新颖型商业模式创新间不具有显著调节作用,因而H3a未能得到验证。由模型6可知,数字领导力和技术动荡性的交互项对效率型商业模式创新具有显著负向影响(β=-0.120, t=-2.998,p<0.01),相较于模型5,模型6的R2值有所提高,表明技术动荡性负向调节数字领导力与效率型商业模式创新的关系,因而H3b得到验证。
为进一步验证直接效应和中介效应,借鉴郭润萍等(2025)的研究,本文使用SPSS 26.0 Process宏程序与Bootstrap测试,重复抽样5 000次,计算95%的置信区间,结果如表8所示,与采用结构方程模型和层次回归分析方法得出的结果一致。为进一步验证调节效应,根据Process宏程序的结果,本文将技术动荡性均值加减一个标准差,描绘在较高和较低技术动荡性情况下,数字领导力对效率型商业模式创新的影响差异,如图2所示。在技术动荡性较高时,数字领导力对效率型商业模式创新具有正向影响(β=0.233,t=9.021,p<0.001);在技术动荡性较低时,数字领导力对效率型商业模式创新的正向影响变得更显著(β=0.470,t=3.718,p<0.001)。由此,H3b进一步得到验证。
表8 稳健性检验结果
Table 8 Robustness test results
效 应 路 径 标 准 化 系 数 标 准 误 9 5 % 置 信 区 间 区 间 下 限 区 间 上 限 主 效 应 DL → N BM I 0 . 5 7 9 0 . 0 4 2 0 . 4 9 6 0 . 6 6 2 DL → E BM I 0 . 4 6 6 0 . 0 4 2 0 . 3 8 4 0 . 5 4 8 中 介 效 应 DL → D SC → N BM I 0 . 0 7 4 0 . 0 2 2 0 . 0 3 7 0 . 1 2 0 DL → D OC → N BM I 0 . 0 7 1 0 . 0 2 6 0 . 0 2 4 0 . 1 1 3 DL → DRCC → N BM I 0 . 0 5 2 0 . 0 2 1 0 . 0 1 4 0 . 0 9 5 DL → D SC → E BM I 0 . 0 8 7 0 . 0 2 2 0 . 0 4 9 0 . 1 3 2 DL → D OC → E BM I 0 . 0 8 8 0 . 0 2 8 0 . 0 3 6 0 . 1 4 4 DL → DRCC → E BM I 0 . 0 6 7 0 . 0 2 3 0 . 0 2 5 0 . 1 1 6
图2 技术动荡性的调节作用
Fig.2 Moderating effect of technological turbulence
从实证结果看,数字领导力对企业商业模式创新具有显著正向影响,这一研究结论与Faiz等(2024)的观点基本一致。本文进一步考察了数字领导力对不同类型商业模式创新的影响程度,结果显示,数字领导力对效率型商业模式创新具有正向影响,且数字领导力对新颖型商业模式创新的影响(标准化估计值为0.391)高于对效率型商业模式创新的影响(标准化估计值为0.216),原因如下:效率型商业模式创新往往聚焦于现有资源和关键流程优化,更多依赖于技术支持和团队协同合作,数字领导力的作用相对间接且主要体现在战略指导和技术应用上。新颖型商业模式创新则涉及更多战略变革、价值创新和新市场拓展,数字领导力在这一过程中的作用更加直接且更具变革性。 从中介效应实证结果看,数字化能力在数字领导力与不同类型商业模式创新间均发挥部分中介作用,且在数字领导力与效率型商业模式间的中介效应更大,原因如下:效率型商业模式创新侧重于通过技术手段和数据分析优化现有商业模式并提升企业运营效率。上述背景下,数字领导力的作用尤为关键,因为它能够为企业提供战略性指导,推动数字技术和数据分析在现有流程中的应用,有助于企业更好地实现效率型商业模式创新。相较而言,新颖型商业模式创新更多地依赖于企业在战略、市场开拓以及新技术融合上的前瞻性思维,这种创新通常需要更多冒险精神和面对更大不确定性[36],也印证了上文讨论的数字领导力对新颖型商业模式创新作用更显著的原因。
数字领导力和技术动荡性交互项对新颖型商业模式创新影响的回归系数为-0.071,且p值并未达到显著性水平,表明技术动荡性在数字领导力对新颖型商业模式创新影响过程中未发挥显著调节作用。原因如下:新颖型商业模式创新通常涉及颠覆性创新和大规模商业模式重构,这类创新往往需要较强的领导力进行决策和推动。数字领导力是企业面对技术动荡和不确定性时,能够把握明确方向和获得支持的关键因素。数字领导力有助于企业把握技术趋势并根据这些趋势开展创新。因此,尽管技术动荡性较高,数字领导力仍能有效指导企业进行颠覆性创新,推动新颖型商业模式形成和发展。数字领导力和技术动荡性的交互项对效率型商业模式创新影响的系数为负(β=-0.120, t=-2.998, p<0.01),表明技术动荡性在数字领导力与效率型商业模式创新间发挥显著负向调节作用。具体而言,当技术动荡性较高时,外部环境的不确定性和变动性提升,企业可能更多关注如何应对上述变化(例如通过技术创新、市场转型等方式)。上述因素可能削弱数字领导力对效率型商业模式创新的推动作用,因为企业会面临更高的不确定性,领导者更注重规避风险和快速适应变化。
为深入剖析数字领导力对企业商业模式创新的作用路径和边界条件,本文结合领导力理论、动态能力理论和权变理论构建了数字领导力对企业商业模式创新的影响机制概念模型,基于463位企业中高层管理者问卷数据,采用结构方程模型、层次回归分析等方法进行了实证检验,得出如下主要结论:
(1)数字领导力显著推动企业不同类型商业模式创新。在新颖型商业模式创新中,具有数字领导力的领导者拥有数字化战略视野和前瞻性思维,能够引导企业在数字环境中探索新产品或服务,开辟新市场和盈利模式。在效率型商业模式创新中,借助数字领导力,企业能够有效整合数字、市场、战略和业务,优化内部运营流程、提高资源配置效率、运营效率以及降低运营成本,从而推动效率型商业模式创新。
(2)数字化能力在数字领导力与商业模式创新间发挥部分中介作用,呈现出“数字领导力→数字化能力→商业模式创新”的路径机制。这一结论表明,数字领导力较强的领导者能够深入洞悉数字技术发展趋势,积极推进企业数字化转型,为企业提升数字感知能力、数字运营能力和数字资源协同能力提供战略指导。数字化能力提升又有助于企业捕捉数字经济市场变化和技术趋势,迅速调整战略机会,构建新的价值创造与传递方式,同时优化业务流程,提升企业交易效率,从而促进不同类型商业模式创新。
(3)技术动荡性对数字领导力与效率型商业模式创新的关系具有负向调节效应,但对数字领导力与新颖型商业模式创新的关系不具有调节效应。这一结论表明,当技术环境发生变化时,数字领导力在推动效率型商业模式创新(如通过优化资源配置、降低成本等方式提升效率)方面的作用会受到抑制,而对新颖型商业模式创新的推动作用未受到技术动荡性的影响。由此,在高技术动荡性下,企业往往更倾向于进行较为激进的创新,采取新技术、产品或服务满足市场需求,而这种创新方式更依赖于领导者的战略眼光和前瞻性思维。
(1)剖析、验证了数字领导力对企业商业模式创新的影响,丰富了数字化时代下商业模式创新前因研究。本文将数字领导力这一新型领导力范式引入商业模式创新领域,揭示数字经济时代领导者如何塑造和推动商业模式创新,拓展了商业模式创新前因变量中的领导者因素研究,也为理解领导者在商业模式创新中的作用提供了理论支持。
(2)基于动态能力理论,揭示了数字领导力对企业商业模式创新的具体作用路径。本文通过分析、检验数字领导力如何通过提升企业数字化能力影响商业模式创新的路径机制,在一定程度上打开了数字领导力与商业模式创新关系的“黑箱”,为理解数字领导力如何促进企业商业模式创新提供了理论解释和实证支撑。
(3)基于权变理论,探讨并检验了技术动荡性对数字领导力与商业模式创新关系的调节作用。本文引入技术动荡性这一情境变量,考察其对数字领导力与商业模式创新间关系的调节作用,不仅反映了现实中的复杂情境,避免了因忽视不同情境因素导致结论偏差,还拓展了数字领导力对商业模式创新影响的边界条件,为理解数字领导力在商业模式创新中的作用提供了新的视角。
(1)领导者应持续培育和提升数字领导力,特别是数字化战略制定、变革管理以及资源整合方面的能力,持续关注外部数字化趋势、创新数字技术应用以及内外部资源整合,从而为企业提升数字化能力和实现商业模式创新提供支撑。
(2)培育数字化思维,提升企业数字化能力。首先,企业要明确数字化转型目标和方向,制定分阶段实施计划,从短期可行性项目过渡到长远战略规划,定期评估数字化能力建设效果,通过KPI(关键绩效指标)和数字化成熟度模型分析转型进展、挑战和成效,提升自身数字感知、数字运营及数字资源协同能力。
(3)充分发挥数字化能力在数字领导力与商业模式创新间的中介作用。在推动并实施商业模式创新过程中,数字领导者要从数字化战略制定、数字组织文化建设、跨部门协作引领等方面进行综合布局,围绕商业模式创新方向,提升企业数字感知能力、数字运营能力和数字资源协同能力等数字化能力,并通过提升数字化能力推动商业模式创新。这也是数字领导者通过数字化能力推动企业商业模式创新以适应复杂多变的数字经济环境并获取可持续竞争优势的必然选择。
(4)对效率型商业模式创新而言,面对技术动荡性环境,领导者不能仅依赖传统路径,过度聚焦成本削减与既有流程优化,而需要采用数字化手段动态监测技术变化,快速调整生产、供应链等环节资源配置,确保企业基础运营效率不被技术冲击拖累。对新颖型商业模式创新而言,领导者可将技术动荡视作机遇,一方面引导企业加强与外部科研机构、初创企业合作交流,积极引入前沿技术与创新理念,拓宽创新视野;另一方面紧跟技术趋势,深入挖掘消费者潜在需求,大胆尝试新的业务模式、盈利模式,快速迭代产品与服务,以灵活多变的姿态应对技术动荡带来的不确定性,全方位提升企业适应能力。
本文存在以下不足:其一,本研究采用问卷收集的横截面数据,而数字领导力对企业商业模式创新的影响是一个动态过程,未来可以考虑采用纵向数据对结论作进一步检验。其二,本研究基于动态能力视角探讨了数字化能力的中介作用,但数字领导力与企业商业模式创新之间可能还存在其他作用路径(如组织学习),未来可以基于不同理论视角深入挖掘其他中介变量。其三,商业模式创新是一个复杂系统,涉及多个相互关联的因素和动态变化过程,本文采用的结构方程模型等实证研究方法难以考察动态演变过程,未来可以结合系统动力学方法探索数字领导力对商业模式创新的动态影响过程及演化规律。
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