破坏性创新由Christensen[1]首次提出,解释了为何具有良好管理能力、竞争能力和执行能力的成熟企业会丧失市场主导地位,以及成熟企业应该如何应对破坏性创新挑战。开展破坏性创新能够发展新市场,破坏现有市场结构,对管理实践产生重大影响,因此其已引起学术界广泛关注,且成为当前国外创新理论和战略管理理论研究热点与前沿。破坏性创新能够改变“游戏规则”,为小企业和新兴企业提供跨越式发展机会。越来越多的经验数据表明,新兴经济体正在成为破坏性创新的重要来源。中国是新兴经济体的典型代表,并为发展和应用破坏性创新提供了肥沃土壤,破坏性创新成为中国市场新的增长引擎[2]。中国诸多行业进行了大量破坏性创新尝试,诸如小米手机[3]、高铁技术[4]等。随着研究的不断深入,越来越多学者开始研究破坏性创新是如何取得成功的,并受到哪些因素的影响,这是指导企业进行破坏性创新实践不可回避的核心问题。然而,现有关于破坏性创新影响因素的研究较为分散,并存在相互矛盾的研究成果,因此,需要对其进行全面梳理和审查。破坏性创新理论产生的背景主要是发达国家的企业创新实践,其对于国内学者而言仍属于新兴理论,对该理论存在一个引进吸收的过程,系统而全面地掌握国外破坏性创新影响因素研究成果,从众多理论观点中梳理出内在逻辑,有助于破坏性创新理论研究的进一步深化和完善,帮助我国学者紧跟国际前沿开展破坏性创新研究。
基于此,本研究采用系统评价方法,通过对国外1997-2017年46个相互独立的研究进行整合,旨在实现以下目标:①综合国外已有研究成果,提出破坏性创新影响因素理论框架;②通过对比分析,对存在争议的结论进行尝试性解释;③识别破坏性创新影响因素未来研究方向。本研究通过全面梳理破坏性创新影响因素,可进一步丰富破坏性创新研究内容,并为我国学者进一步探索中国企业的破坏性创新提供理论基础。
国外学者从不同角度运用不同研究方法对破坏性创新影响因素进行了分析,研究成果较为分散,因此,本研究将全面整理现有影响因素。为避免主观性和个人偏见,并未选取传统的文献综述方法,而是采用系统评价方法进行综合分析。系统评价方法更为严格,具有客观性、科学性及可复制性,能使研究结果更加可靠。本研究采用的系统评价方法与元分析方法不同,元分析是对已有研究数据结果进行统计和计量分析,是一种定量分析方法,本研究采用的系统评价方法是对已有研究的文字性结论进行描述性统计。现有关于破坏性创新影响因素的定量研究较少,大多采用案例研究方法进行定性研究,这就为系统评价创造了条件。本研究旨在构建破坏性创新影响因素理论模型,系统评价重在理论构建,运用系统评价方法能够提供更加可靠的研究结果。当进行系统评价时,设定文献纳入标准尤为重要。
对破坏性创新影响因素研究文献进行系统评价,需首先制定文献纳入标准,对文献检索结果进行选择和评估,以精简检索结果,进而进行深入分析,以提高研究结论的解释性效度。
(1)破坏性创新类型纳入标准。基于一系列技术创新研究,1997年,Christensen教授首次提出破坏性技术理论框架,通过大量管理实践和案例研究,破坏性创新逐步取代了破坏性技术,并将破坏性创新理论应用从技术扩大到商业模式创新。因此,本研究致力于选择破坏性技术、破坏性创新和破坏性商业模式3种类型研究文献。
(2)检索时间和文献类型纳入标准。1997年,Christensen教授首次提出破坏性概念,将检索时间限定为1997-2017年。文献类型只包括article,不考虑其它出版形式。
(3)纳入将破坏性创新视为因变量的文献,剔除将破坏性创新作为自变量的文献。文献研究方法不设定限制标准,理论研究、概念研究、实证研究等均在研究范围内。
(4)明确提出破坏性创新影响变量。
第一阶段,文献检索。在Web of Science核心合集数据库中进行检索,检索式为TS=(“disruptive” near innovation) OR TS= (“disruptive” near technology) OR TS= (“disruptive” near business model),将文献类型限定为article,检索时间限定为1997-2017年3月,共获得774条文献记录。
第二阶段,文献筛选。首先,根据文献纳入标准,通过浏览文献标题和摘要进行初步筛选,此过程由两名研究者分别进行,然后交叉校对,确保筛选结果的有效性。此阶段剔除文献719篇,纳入55篇。其次,根据纳入标准,通过仔细阅读全文内容进行二次筛选,此阶段剔除文献9篇,纳入46篇。
第三阶段,文献分析。为进一步验证本文是否适合运用系统评价方法进行研究,对符合纳入条件的46篇文献所使用的研究方法进行统计,主要包括案例研究(26篇,占56.5%)、定性研究(8篇,占17.4%)、实证研究(10篇,占21.7%)和数学模型(2篇,占4.3%)。定量研究较少(占26%),适合采用系统评价方法进行综合分析。随后,研究者运用内容分析法,通过编码和归类两个步骤对46篇文献资料进行挖掘,旨在从大量定性材料中提炼出与研究问题相关的主题,并根据主题间关系进行归类。首先,进行编码。数据编码主要是将资料分解、提炼并概念化的过程。具体是对46篇文献的关键结论部分进行分析,将内涵相同与破坏性创新影响因素相关的词句用抽象概念进行概括和提炼。其次,进行归类。归类主要是将抽象化概念范畴化,将意义相近的概念归类,并对其命名。研究分两次归类,首次归类得到的内容称为副范畴,二次归类得到的内容称为主范畴。为最大程度上保证数据处理过程的系统性,本研究使用定性研究软件Nvivo8.0辅助完成数据分析工作,以在大量定性资料中快速组织和分析无序信息,缩短研究周期,数据分析结果如表1所示。
通过对系统评价中的46篇文献进行编码和归类,最终将破坏性创新影响因素归纳整理为4个层面因素,包括组织因素、管理因素、过程因素和环境因素,分别对其进行研究。
组织因素包括4个维度,其对破坏性创新影响的评价结果如图1所示。具体分析如下:
表1 数据分析结果
主范畴副范畴编码部分编码说明频次引用组织因素企业一般特征组织资源组织文化组织结构企业年龄和企业规模5Ghezzi等;Hynes & Elwell;Dedrick等;Walsh等;Kassicieh等资源充足程度4Parry & Kawakami;Karimi & Walter;Habtay; Lindsay&Hopkins资源配置惯性优先为利润大的项目分配资金;加大投资改善传统技术;用现有业务标准评估破坏性项目5Karimi & Walter;Yu & Hang;Klenner等;Dijk等;Schwamm创新文化2Dedrick等;Yu和Hang文化惯性3Yu & Hang;Lucas & Goh;Yoshidaz创建独立业务部门拥有自身独特的资源、流程、优先事项和利润模式4Isherwood&Tassabehji;Dijk等;Karimi& Walter;Yu & Hang管理因素领导支持管理者个人特性高层管理者支持3Dedrick等;Karimi & Walter;Yu & Hang中层管理者支持1Yu & Hang创始人支持1Yu & Hang管理团队资源和路径依懒奖励渐进主义、忽略破坏性创新的积极影响;关注历史对成功的看法;努力创造成功的感觉;面对不确定信息时保持信念2Lettice & Thomond;Yu & Hang风险承担能力2Karimi & Walter;Lettice & Thomond先前经验3Mateu & March-Chorda;Dedrick等;Roy & Cohen过程因素技术产品创新战略技术模块化将高度交互的组件集成到一个模块中,从而将复杂技术系统分解为几个相对独立的模块,并加以简化和标准化,降低技术复杂性1Liu等技术创造通过小型化、简单化、增强化和开发其它应用等研发策略,有目的地创造候选技术1Yu & Hang技术路线图1Yu & Hang产品性能过剩产品性能改善速度超过了市场要求的改善速度1Klenner等产品性能差异化设计引入功能角色分类和性能等级构造,以捕获新的功能集,并确定新功能实现程度,最终实现区别于主流产品功能的差异化设计1Guo等新型创新流程重新定义创新重点,以新颖方式重新设计传统创新流程,如研发过程产业化;在研发中作出采用并行处理技术;模块化产品开发过程;在研发中作出务实和快速的决策2Loutfy & Belkhir;Wan等主动战略在预期未来需求竞争之前引入新产品、服务或技术前瞻性行为,包括机会发现和机会创造策略2Karimi & Walter;Hang等新型商业模式从核心业务转移,切断传统供应链,响应快速的技术变革,具有风险投资特征的新型商业模式4DaSilva等;Laplume等;Habtay;Engel收购策略1Wagner环境因素市场环境制度环境客户需求网络因素区域特征行业特征市场成熟度1Klenner等市场竞争2Hüsig;Klenner等政府支持5Pinkse等;Bleischwitz & Bader;Dijk等Dedrick等;Ruan等政府监管2Hüsig;Ruan等主流客户需求3Parry&Kawakami;Hynes&Elwell;Govindarajan等新兴客户需求2Govindarajan等;Hang 等供应商-客户关系强度2Dedehayir等;Meek & Kuraitis新合作模式能够改变价值创造和价值获取传统平衡合作模式,如与其它行业新参与者合作;与新技术供应商合作;与竞争对手合作;在位企业和新进入企业合作等6Sabatier等;Obal;Schwamm;Hynes & El-well;Dedrick等;Kassicieh组织间信任1Obal人口密度1Hüsig大小1Hüsig人口流动性1Gilbert行业复杂性1Dedehayir等
(1)企业年龄和企业规模。5篇文献均表明企业年龄和企业规模对破坏性创新具有负向影响[5-8]。大型成熟企业依赖于现有技术,拥有既定价值网络和用户基础,重点关注现有客户需求,强调现有技术和产品性能改进,很少推出破坏性技术。而小型新创企业不受现有客户要求改进现有产品的影响,可以灵活地选择生产和销售产品,具有营销策略的灵活性和上市时间短两大优势,新创企业不受官僚主义影响,不断尝试新技术,更有机会推出破坏性技术,并且更有能力将破坏性技术商业化,引发真正的破坏性创新。
(2)组织资源。其包括两个变量:①资源充足程度;②资源配置惯性。4篇文献研究结果表明,资源充足程度与破坏性创新具有正向相关关系。资源禀赋更有可能扩大破坏性创新潜力[9],若没有分配足够的财务资源和人力资源,破坏性创新项目将难以成功[10-11]。除此之外,智力资本(如专利、出版物、商标)在获得破坏性创新机会中也发挥了重要作用,因为智力资本的产生通常不受文化和结构障碍的影响,为未来可能会被知识产权保护的破坏性商业机会作好了准备[12]。5篇文献研究结果表明,资源配置惯性与破坏性创新具有负向相关关系。资源配置惯性使得企业通常会加大投资力度,改善当前客户使用的传统技术[13-14]。与现有技术相比,企业可能对新技术和新商业模式具有更高的财务回报预期,而破坏性创新项目因为盈利能力不高,企业难以为这些项目优先分配资金,从而阻碍了破坏性创新发展[15-16]。
(3)组织文化是一把双刃剑,其包括两个变量:创新文化和文化惯性。创新文化如创业、冒险、灵活性和创造力等能够促进破坏性创新,因此应该得到保护和重视[7,13]。然而,文化惯性阻碍破坏性创新的产生和发展。由于文化惯性难以克服,管理者经常不能及时作出实质性变革[13,17]。尤其是中层管理人员,更易受到文化惯性的影响,阻碍其对新技术的快速反应[18]。因此,在应对破坏性创新时需要克服文化惯性,保持原有挑战精神。
(4)组织结构。创建独立业务部门,保持成熟企业的灵活性,从而使决策者能够兴奋并认真对待破坏性创新机会[13]。该业务部门并不是地域分离或所有权结构的分离,而是拥有自身独特的资源、流程、优先事项和利润模式,以自由方式利用新机会[15,19]。独立业务部门自治程度越高,企业成功采用并实施破坏性创新的机率就越大[11]。
管理因素包括两个维度,其对破坏性创新影响的评价结果如图2所示。具体分析如下:
(1)领导支持。其包括3个变量:①高层管理者支持;②中层管理者支持;③创始人支持。只有获得高层管理者支持,才能通过自上而下授权进行资源分配[7]。高层管理者对破坏性创新的支持不仅具有战略性,也使其积极参与破坏性创新项目[11]。中层管理者支持也十分重要,他们整合项目提案,筛选创新想法,并为批准的项目进行重要的资源分配。创始人在破坏性创新中也具有一定优势,因为他们不仅具有政治影响力,而且还有自信和能力打破既定流程[13]。
图1 组织因素对破坏性创新的影响评价结果
(2)管理者个人特性。其包括3个变量:①管理团队资源和路径依赖;②风险承担能力;③先前经验。管理团队资源和路径依赖易使管理者对破坏性创新产生排斥心理,忽视破坏性创新的积极方面,奖励渐进主义,为资源分配程序树立障碍,从而阻碍管理者进行破坏性创新[20]。为消除或减少资源分配障碍,管理者应具有一定的风险承担能力,否则企业将延迟或不采取创新措施,这可能导致企业保守地应对不断变化的市场环境,并由于错失市场机会而表现不佳[11]。先前经验对破坏性创新的影响存在争议。Mateu & March-Chorda[21]认为,破坏性创新需要更加开放的新思维和超越传统的行事方式,有经验的参与者可能无法打破行业规则,对破坏性创新产生负向影响。然而,Dedrick等[7]却认为,先前技术经验可以帮助企业更好地采用破坏性技术。同时,Roy & Cohen[22]指出,先前经验越丰富,与破坏性产品相关的科学和工程概念越多,越有助于企业搜索和识别新知识,而这对于解决破坏性技术的不确定性至关重要,能够帮助企业更好地匹配破坏性产品的性能特征。
图2 管理因素对破坏性创新的影响评价结果
过程因素包括4个维度,其对破坏性创新影响的评价结果如图3所示。具体分析如下:
(1)技术。其包括3个变量:①技术模块化;②技术创造;③技术路线图。技术模块化能够创建横向及面向项目的价值链,这种价值链有助于促进模块商业化,降低破坏性创新门槛,通过组装现成模块创建新颖产品,以满足特定利基市场需求,加快破坏性创新速度[23]。技术创造在破坏性创新中具有重要作用,通过小型化、简单化、增强化和开发其它应用等研发策略,能够更有目的地为潜在破坏性创新创造候选技术[24]。由于破坏性创新本质上是不连续的,详细技术路线图可能是灾难性的,因此其会对破坏性创新产生反作用[13]。
(2)产品。其包括两个变量:①产品性能过剩;②产品性能差异化设计。产品性能过剩必须存在于市场之前才能发生破坏性创新,但它无法实现破坏性创新变革。因此,Klenner等[14]将产品性能过剩作为破坏性创新的条件因素而非促进因素。Guo等[25]提出可通过引入功能角色分类和性能等级构造捕获新功能集,并确定新功能实现程度,最终实现区别于主流产品功能的差异化设计,为创新者提供开发新市场破坏性产品的事前指导。
(3)创新流程。成熟企业偏向于对现有业务流程逐渐改进,这对于培育和发展破坏性技术与激进的商业观念是不利的,且还会减弱成熟企业与新兴企业竞争能力。然而,创建新研发和生产过程可促进破坏性创新发展,通过重新定义创新重点,以新颖方式重新设计传统研发流程,如研发过程产业化、在研发中采用并行处理技术、模块化产品开发过程、在研发中实行务实和快速的决策等,有助于创造出包含破坏性关键要素的产品[26]。
(4)战略。其包括3个变量:①主动战略;②商业模式;③收购策略。对市场信号的接受程度、对客户需求的认识、对环境的监测和扫描以及广泛的可行性研究往往与企业主动策略有关。企业行为主动性越强,其采用破坏性商业模式的程度越高[10]。在新市场背景下,使用更多的是机会创造策略,即使未开发的潜在客户意识到自身存在某种需求;而在低端市场背景下,使用更广泛的是机会发现策略,即检测到某种未满足的需求[27]。寻求正确的商业模式应对破坏性技术对于战略管理者和企业家而言具有重要意义。破坏性技术本身不是成熟企业失败的原因,而是未能适应或创造新商业模式[28]。新商业模式能够从核心业务中转移,切断传统供应链,响应快速变化的新技术,具有风险投资特征,是实现破坏性创新的有效力量,有助于促进破坏性创新快速发展[9,29]。例如,Laplume等[30]研究的3D打印机利用分布式制造商业模式大幅降低了产品成本,与集中制造不同,分布式制造使部件和产品更接近需求来源。破坏性创新不一定会迫使大型在位企业退出或显著落后。Wagner[31]提出收购为破坏性创新挑战提供了补救措施,其作为一种获取专业知识的手段,可以解释为何在某些情况下,在位企业仍然能够在破坏性创新变革中树立市场优势地位。
图3 过程因素对破坏性创新的影响评价结果
环境因素包括6个维度,其对破坏性创新影响的评价结果如图4所示。具体分析如下:
(1)市场环境。包括两个变量:①市场成熟度;②市场竞争。Klenner等[14]开发了“破坏性敏感性”的新概念,用以分析市场对潜在破坏性创新的准备情况。市场越成熟,市场静态程度越高,破坏性敏感性越强,越容易引发破坏性创新。Hüsig[32]、Klenner等[14]认为,市场竞争越激烈,越有利于提高进入者的破坏性潜力。
(2)制度环境。包括两个变量:①政府支持;②政府监管。由于破坏性创新技术仍然面临与主流技术竞争的难题,所以政府通过公共采购规则、税收优惠、补贴或提供知识产权保护等措施能够激励主流消费者采用破坏性创新产品,使得破坏性创新在早期阶段得到保护,有利于破坏性创新持续发展[33]。政府政策为企业提供支持和知识产权保护,相应地,接受资源的企业进行破坏性创新项目时也受政府意志的影响。Hüsig[32]指出,较少的监管更有利于增强进入者破坏性潜力。
(3)客户需求。包括两个变量:①主流客户需求;②新兴客户需求。Parry & Kawakami[9]、Hynes & Elwell[6]、Govindarajan等[34]均认为,主流客户需求导向对破坏性创新具有负向影响,主流客户重视现有技术属性,在采用和拒绝新技术方面,最初可能并不理解破坏性技术,从而阻碍了潜在破坏性产品的可用性。Govindarajan等[34]、Hang等[35]认为,新兴客户导向对破坏性创新具有积极影响,破坏性创新最初针对的是一个小型新兴市场或低端市场,新兴客户导向企业重视非主流客户需求,有助于促进破坏性创新发展。
(4)网络因素。包括3个变量:①供应商-客户关系强度。供应商-客户关系强度对破坏性创新的影响存在争议。Dedehayir等[36]提出供应商与客户间的紧密联系降低了复杂产品行业由于现有技术超过主流客户需求而导致破坏性创新产生的可能性。然而,Meek & Kuraitis[37]认为,长期有效的供应商-客户合作伙伴关系有助于促进医疗保健行业破坏性创新发展;②新合作模式。新合作模式能够改变价值创造与价值获取的传统平衡,如与其他新行业参与者合作,开拓新价值获取区域[38];在位企业和新进入企业建立战略联盟,在位企业受益于破坏性技术,而新进入企业受益于销售经验、品牌声誉及在位企业已开发的网络[39];与新技术供应商频繁互动或与竞争对手合作能够风险共担并分享知识,进而使企业实现系统的破坏性创新[16];与大学和其它科研机构合作,通过共享资源及利益,开发出对于组织来说过于昂贵的技术,有利于破坏性技术开发[6-7];③组织间信任。组织间信任是采用破坏性技术的重要前提,虽然对技术的易用性、有用性和价值认知会驱动买方采用意图,但这些变量取决于买方对技术供应商的信任程度。虽然Christensen(1997)发现,新进入者往往在破坏性技术上比较成功,但Danneels却发现在位企业有时也成功使用了各种破坏性技术。对于这些例外,Obal[39]提供了一个可能的解释,即在破坏性技术方面取得成功的在位企业可能会利用其先前存在的关系,维持现有客户过渡到新破坏性技术。
(5)区域特征。包括3个变量:①人口密度;②面积大小;③人口流动性。Hüsig[32]指出,人口密度较低和面积较大国家可为当地利基市场提供更多有利机会,从而提高新进入者破坏性创新潜力;Gilbert[40]认为,具有更大社会需求、更快速和更有活力人口变化的地区具有更强的创造性破坏能力。
(6)行业生产复杂性。行业生产特性影响破坏性创新产生的可能。Dedehayir等[36]认为,大宗商品大批量生产和市场交易数量较多,反映了不同细分市场的共存,因此,组织有能力将其技术发展到面向主流市场以外的细分市场。相比之下,复杂产品系统行业供应则以小批量生产为特征,而需求市场交易数量较少,这样的行业生产特性表明利基市场在复杂产品系统行业背景下不太可能存在,因此降低了利基市场中培育破坏性创新的可能性。
图4 环境因素对破坏性创新影响的评价结果
破坏性创新是一个非常复杂的概念,受到诸多因素影响。本研究通过梳理文献,对国外破坏性创新实证研究文献进行系统评价,从组织、管理、过程和环境4个层面建立破坏性创新影响因素综合框架,如图5所示,进一步确定破坏性创新的复杂性。值得注意的是,通过对比分析发现,先前经验和供应商-客户关系对破坏性创新的影响存在争议,研究结论不一致说明这两个因素与破坏性创新间存在密切联系但作用机制比较复杂。
(1)先前经验对破坏性创新的影响存在争议。Mateu & March-Chorda[21]认为,有经验的参与者可能无法超越传统行事方式和打破行业规则,对破坏性创新商业模式产生负向影响。然而,Dedrick等[7]却认为,先前技术经验可以帮助企业更好地采用破坏性技术。
图5 破坏性创新影响因素综合框架
注:“+”“-” “*” “#”分别表示影响因素对破坏性创新的促进作用、阻碍作用、条件及不确定性关系
Roy & Cohen[22]指出,先前经验越丰富,越有助于企业搜索和识别新知识,对解决破坏性技术的不确定性至关重要,能够帮助企业更好地匹配破坏性产品的性能特征。本研究认为,结果产生分歧的原因之一取决于参与者拥有何种类型的经验,诸如研发、市场营销、生产运营、财务等不同类型经验对破坏性创新具有不同的影响;原因之二取决于先前经验的量,早期的先前经验是否更有利于发现破坏性创新机会,而超过一定阈值后,将会产生反向影响。其具体影响机理现在仍处于“黑箱”状态,需要深入验证。
(2)供应商-客户关系强度。Dedehayir等[36]提出供应商与客户间的紧密联系降低了复杂产品行业由于现有技术超过主流客户需求而导致破坏性创新产生的可能。然而,Meek & Kuraitis[37]却认为,长期有效的供应商-客户合作伙伴关系有助于促进医疗保健行业的破坏性创新。本研究认为,结果产生分歧的原因在于行业类型因素在供应商-客户关系与破坏性创新关系中起调节作用,未来可进行更大范围的研究,选取多个行业进行综合和对比分析。
本研究通过梳理和分析现有文献研究成果发现一些空白问题,并基于这些问题提出相关建议。
(1)破坏性创新影响因素间的相互作用研究。破坏性创新过程很复杂,现有研究大多都是孤立考察某一因素对破坏性创新的影响,具有一定的局限性,未来研究在全面分析破坏性创新影响因素后,可以进一步识别新影响因素,并探讨这些因素的交互作用。通过深入研究相关因素对破坏性创新的影响机理,有利于企业采取针对性措施开展破坏性创新。
(2)不同情境下破坏性创新影响因素差异研究。现有研究大部分都是以发达国家为研究背景,较少关注发展中国家。但由于发达国家和发展中国家在文化、经济和制度环境方面存在很大差异,发达国家制度环境更健全、市场化程度更高。国外研究理论和研究结果在发展中国家环境下是否适用,需要进一步验证。因此,未来研究应结合中国经济和制度特点,验证国外影响破坏性创新的一些因素在中国情境下是否同样适用,并寻找在中国情境下影响破坏性创新的独特因素,创造出适合发展中国家的破坏性创新理论,这对于进一步提高中国企业甚至发展中国家企业竞争力具有重要指导意义。
(3)采用定量或混合方法进行破坏性创新影响因素研究。目前,研究方法应用比较单一,大多采用案例研究方法进行定性描述。因此,未来研究可考虑使用定量或定性、定量混合方法研究破坏性创新影响因素,以更加全面的理论基础构建破坏性创新影响因素模型。
(4)对存在争议的因素进行更细致的研究。针对先前经验,未来研究可进一步细分为不同类型经验,如将经验宽度和经验深度作为区分先前经验的类别,分析其对破坏性创新的影响,从而解释“为何经验丰富的管理者能够实现破坏性创新,而有些管理者却不能”的问题。针对供应商-客户关系强度,未来研究可引入行业类型作为调节变量,探索供应商-客户关系强度对破坏性创新的影响。
[1] FENG W, PETER J W, EDEN Y. Antecedents and implications of disruptive innovation: evidence from China [J]. Technovation, 2015, 39-40: 94-104.
[2] 陈涛, 邵云飞, 唐小我. 跨国企业在中国开展破坏性创新的动因及其“破坏”能力构建[J]. 科学学与科学技术管理, 2013, 34(11):126-136.
[3] 臧树伟, 李平. 基于破坏性创新的后发企业市场进入时机选择[J]. 科学学研究, 2016, 34(1): 122-131.
[4] 冯灵, 余翔. 中国高铁破坏性创新路径探析[J]. 科研管理, 2015, 36(10): 77-84.
[5] GHEZZI A, GASTALDI L, LETTIERI E, et al. A role for startups in unleashing the disruptive power of social media [J]. International Journal of Information Management, 2016, 36(6): 1152-1159.
[6] HYNES N, ELWELLl A D. The role of inter-organizational networks in enabling or delaying disruptive innovation: a case study of mVoIP [J]. Journal of Business & Industrial Marketing, 2016, 31(6): 722-731.
[7] DEDRICK J, VENKATESH M, STANTON J M, et al. Adoption of smart grid technologies by electric utilities: factors influencing organizational innovation in a regulated environment [J]. Electron Markets, 2015, 25(1): 17-29.
[8] KASSICIEH S K, KIRCHHOFF B A, WALSH S T, et al. The role of small firms in the transfer of disruptive technologies [J]. Technovation, 2002, 22(11): 667-674.
[9] HABTAY S R. A firm-level analysis on the relative difference between technology-driven and market-driven disruptive business model innovations [J]. Creativity and Innovation Management, 2012, 21(3): 290-303.
[10] PARRY M E, KAWAKAMI T. The encroachment speed of potentially disruptive innovations with indirect network externalities:the case of e-readers [J]. Journal of Production Innovation Management, 2017, 34(2): 141-158.
[11] KARIMI J,WALTER Z. The role of dynamic capabilities in responding to digital disruption: a factor-based study of the newspaper industry [J]. Journal of Management Information Systems, 2015, 32(1): 39-81.
[12] LINDSAY J, HOPKINS M. From experience: disruptive innovation and the need for disruptive intellectual asset strategy [J]. Journal of Production Innovation Management, 2010, 27(2): 283-290.
[13] YU D, HANG C C. A reflective review of disruptive innovation theory [J]. International Journal of Management Reviews, 2010, 12(4): 435-452.
[14] KLENNER P, HUSIG S, DOWLING M. Ex-ante evaluation of disruptive susceptibility in established value network——when are markets ready for disruptive innovations[J]. Research Policy, 2013, 42(4): 914-927.
[15] DIJK M, WELLS P, KEMP R. Will the momentum of the electric car last?testing an hypothesis on disruptive innovation [J]. Technological Forecasting & Social Change, 2016, 105: 77-88.
[16] SCHWAMM L H, TELEHEALTH.Seven strategies to successfully implement disruptive technology and transform health care [J]. Health Affairs, 2014, 33(2): 200-206.
[17] YOSHIDA S. Effective reactions against disruptive innovations——the case of Japan's electronics industry [J]. International Journal of Technology Management, 2010, 50(2): 119-138.
[18] LUCAS H C, GOH J M. Disruptive technology: how Kodak missed the digital photography revolution [J]. Journal of Strategic Information Systems, 2009, 18(1): 46-55.
[19] ISHERWOOD A, TASSABEHJI R. A case analysis of managing "maverick" innovation units [J]. International Journal of Information Management, 2016, 36(5): 793-798.
[20] LETTICE F, THOMOND P. Allocating resources to disruptive innovation projects: challenging mental models and overcoming management resistance [J]. International Journal of Technology Management, 2008, 44(1-2): 140-159.
[21] MATEU J M, MARCH-CHORDA I. Is experience a useful resource for business model innovation [J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2016, 28(10): 1195-1209.
[22] ROY R, COHEN S K. Disruption in the US machine tool industry:the role of inhouse users and pre-disruption component experience in firm response [J]. Research Policy, 2015, 44(8): 1555-1565.
[23] LIU X F, XIE YY, WU M G. How latecomers innovate through technology modularization: evidence from China's Shanzhai industry [J]. Innovation-Management Policy & Practice, 2015, 17(2): 266-280.
[24] YU D, HANG CC. Creating technology candidates for disruptive innovation: generally applicable R&D strategies [J]. Technovation, 2011, 31(8): 401-410.
[25] GUO J, TAN R H, SUN J G, et al. An approach for generating design scheme of new market disruptive products driven by function differentiation [J]. Computers & Industrial Engineering, 2016, 102: 302-315.
[26] WAN F, WILLIAMSON P J, YIN E. Antecedents and implications of disruptive innovation: evidence from China [J]. Technovation, 2015, 39-40: 94-104.
[27] HANG C C, GARNSEY E, RUAN Y. Opportunities for disruption [J]. Technovation, 2015, 39-40: 83-93.
[28] DASILVA C M, TRKMAN P, DESOUZA K, et al. Disruptive technologies: a business model perspective on cloud computing [J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2013, 25(10): 1161-1174.
[29] LAPLUME A, ANZALONE G C, PEARCE J M. Open-source, self-replicating 3-D printer factory for small-business manufacturing [J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2016, 85(1-4): 633-642.
[30] ENGEL J S. Accelerating corporate innovation: lessons from the venture capital model [J]. Research-Technology Management, 2011, 54(3): 36-43.
[31] WAGNER M. Managing disruptive innovation with technology acquisitions: the informing case of software-based high-technology industries [J]. Technology Analysis & Strategic Management, 2016, 28(8): 979-991.
[32] HUSIG S. The disruptive potential of PWLAN at the country-level: the cases of Germany, the UK, and the USA [J]. telecommunications Policy, 2013, 37(11): 1060-1070.
[33] PINKSE J, BOHNSACK R, KOLK A. The role of public and private protection in disruptive innovation: the automotive industry and the emergence of low-emission vehicles [J]. Journal of Product Innovation Management, 2014, 31(1): 43-60.
[34] GOVINDARAJAN V, KOPALLE P K, DANNEELS E. The effects of mainstream and emerging customer orientations on radical and disruptive innovations [J]. Journal of Production Innovation Management, 2011(28): 121-132.
[35] HANG CC, CHEN J, SUBRAMIAN A M. Developing disruptive products for emerging economies: lessons from Asian cases [J]. Research-Technology Management, 2010, 53(4): 21-26.
[36] DEDEHAYIR O, NOKELAINEN T, MAKINEN S J. Disruptive innovations in complex product systems industries: a case study [J]. Journal of Engineering and Technology Management, 2014(33): 174-192.
[37] MEEK J A, KURAITIS V. Effective employer-vendor partnerships - encouraging positive disruptive innovations in healthcare [J]. Disease Management & Health Outcomes, 2001, 9(8): 421-429.
[38] SABATIER V, CRAIG-KENNARD A, MANGEMATIN V. When technological discontinuities and disruptive business models challenge dominant industry logics: insights from the drugs industry [J]. Technological Forecasting & Social Change, 2012, 79(5): 949-962.
[39] OBAL M. Why do incumbents sometimes succeed? investigating the role of inter organizational trust on the adoption of disruptive technology [J]. Industrial Marketing Management, 2013, 42(6): 900-908.
[40] GILBERT B A. Creative destruction: identifying its geographic origins [J]. Research Policy, 2012, 41(4): 734-742.