数智时代的企业创新战略__9787302706373

本书聚焦于数字时代的企业创新管理与战略管理，内容包括企业战略与创新经典理论的回顾、资源基础观与动态能力理论、基于数据驱动的动态能力、企业动态能力的微观基础、企业动态能力的演化、传统企业数字化转型战略和平台生态系统的创新战略，面向高年级本科生和研究生、经济管理领域研究者、企业实践和公共管理部门等读者，结合大量中国企业数字化转型和平台生态系统创新的案例，从知识管理、微观基础和能力演化等独特的视角来研究数据驱动动态能力的构建和发展问题，对数字时代的创新战略管理理论发展提供新的参考视角。

前言

在数智化浪潮的迅猛推动下，企业正处于一场前所未有的深刻变革之中。这场变革不仅改变了企业的运营模式、市场结构和竞争格局，更重塑了管理者对于价值创造的认知与实践。大数据、人工智能、大模型、物联网等新兴技术的快速发展，使数字技术和数据资源深入渗透到各行各业，不仅大幅提升了企业的运营效率，还催生了全新的商业模式。企业唯有不断创新，才能保持动态竞争优势与市场地位。因此，如何在数智时代制定并实施有效的创新战略，成为企业管理者和学术研究者共同关注的核心议题。

从全球环境的视角来看，当今世界正面临着空前的动荡与不确定性。技术变革、经济转型与地缘政治的深刻变化共同塑造了复杂多变的局势。一方面，科技驱动的全球化进入新阶段，数智技术和数据资源的流动成为推动经济发展的关键动力；另一方面，地缘政治的不确定性和风险不断增加，为这一进程带来了新的阻力。近年来，地缘政治冲突与技术竞争交织，例如，俄乌冲突、新一轮巴以冲突，以及美中围绕半导体和人工智能等关键技术的激烈博弈，进一步加剧了全球的不确定性与分化。在企业管理和数字经济领域，微软和谷歌等科技巨头在生成式人工智能领域展开激烈竞争，推动了企业对数智技术的快速应用，并引发了各行业对人工智能技术的重新布局。同时，亚马逊在全球供应链管理中的数字化创新，使其在应对供应链中断时展现出了较强的韧性。中国企业如阿里巴巴和腾讯，则持续推进自身的数字生态系统建设，通过构建数字基础设施和打造平台经济，在数字经济浪潮中实现了快速发展。与此同时，这些企业也面临着各国数据主权政策的挑战，必须在合规与业务拓展之间找到平衡。

从国家战略的视角来看，中国的数字经济发展不仅为全球提供了独特的路径选择，也成为中国式现代化进程中的重要组成部分。自2015年习近平总书记提出推动数字经济发展的重要论述以来，数字化转型逐步上升为国家战略重点，成为推动中国式现代化的重要力量。2021年的《“十四五”数字经济发展规划》和2023年的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》勾勒出数字经济发展的路线图，突出数据要素在经济发展中的放大、叠加和倍增作用。2024年7月召开的二十届三中全会进一步明确了中国式现代化的核心内涵，包括高水平社会主义市场经济体制的构建、高质量发展的推进、教育科技人才体制机制的一体化改革、宏观经济治理体系的完善及城乡融合发展的优化。数字经济的崛起，使数据成为新的生产要素，而完善的数据基础制度和激活数据价值则成为提升国家动态竞争优势的关键所在。这些政策与行动反映了中国式现代化的全面性、协调性和可持续性。通过这些措施，中国的数字经济发展将继续为全球经济提供新动力，为中国式现代化提供坚实的技术支撑和创新驱动力。

从企业发展的视角来看，数智化为中国企业提供了前所未有的机遇，但也带来了巨大的复杂性和挑战。技术更新速度远超企业的适应能力，生成式人工智能等新技术的涌现，迫使企业不断更新技术架构和知识体系。特别是对传统企业而言，如何突破“数据孤岛”，实现跨部门、跨平台的数据整合，并在保障数据隐私和安全的前提下充分挖掘数据的商业价值，成为数智化转型的核心问题。而对天生数字化企业而言，尽管在商业模式创新方面具备先发优势，但在基础技术创新和原始科研方面仍需努力提升。如何从“应用驱动”向“基础创新”升级，如何构建适应长期竞争的原创能力，是中国企业需要进一步探索的重要课题。

在这一复杂背景下，中国企业能否在技术、市场与制度环境之间找到平衡，将决定其能否实现动态竞争优势。在战略管理领域众多经典理论之中，动态能力理论是最契合当前新形势与新情境的理论之一。动态能力理论为研究企业如何在快速变化的环境中获得和保持动态竞争优势提供了坚实的基础框架。然而，传统的动态能力理论主要聚焦于资源整合和能力构建的二维视角（Teece et al.，1997；Eisenhardt and Martin，2000；Peteraf and Helfat，2003），未能充分反映数智时代数据资源的独特性。数据不仅是一种生产要素，更是一种知识载体，其异质性和可扩展性决定了其在企业创新中的独特价值。因此，如何将数据驱动与动态能力相结合，深入剖析企业在数智时代的战略选择与行为逻辑，已成为理论发展与实践应用中的重要课题。

基于上述背景，本书旨在从企业创新战略的视角，系统探讨在数智时代如何通过构建和运用数据驱动动态能力，提升企业在动态环境中的适应性和持续竞争优势。同时，本书进一步研究数智化转型过程中如何制定高效的创新战略，为企业的可持续发展提供理论支持与实践指导。在国家自然科学基金重点项目（编号：72032008）和国家社科基金领军人才项目的资助下，研究团队历经五年的协同攻关，在系统梳理经典战略与创新理论、广泛调研及深入研究的基础上，构建了一个基于数据驱动的企业动态能力的综合性分析框架。该框架立足于动态能力理论视角，系统整合了数据驱动与企业动态能力的研究成果，深入探讨了以下核心内容：一是数据驱动与企业动态能力系统整合的理论拓展及框架构建；二是企业动态能力形成的微观基础及数据驱动的影响机理；三是基于数据驱动的企业动态能力演化过程及其规律；四是在数据驱动情境下，中国传统企业数智化转型与平台企业创新战略的实践应用。依托五年的协同研究攻关和十余年的学术积累，本书试图构建一个既能为数智时代企业创新战略提供理论启示，又能为数智化背景下企业构建与运用动态能力提供实践指导的综合体系。

全书共分为八章，其中前七章展开系统论述，第八章进行总结与展望。

第一章，企业战略与创新管理经典理论回顾。本章全面回顾了企业战略与创新的经典理论，包括资源基础观、竞争优势理论、产业组织理论、经典创新管理理论等。这些理论为理解企业如何在复杂的市场环境中制定战略并保持动态竞争优势提供了重要的框架。本章还特别分析了这些理论在数智时代的适用性和局限性，为后续章节探讨数智化转型中的企业创新战略奠定了坚实的理论基础。

第二章，数智时代企业战略与创新理论的进展。本章详细探讨了资源基础观、知识基础观、动态能力理论、组织能力的微观基础及认知相关理论的发展，并结合数智时代的背景重新审视这些理论。重点分析了大数据对企业资源配置、知识管理和动态能力构建的影响，探讨了这些理论在应对数智时代挑战时的适用性。通过系统性分析，本章提出了一个适应新环境的理论框架，为企业如何在数智化背景下有效利用内外部资源、构建并维护数据驱动动态能力提供理论支持。

第三章，企业数据驱动动态能力的形成前因。本章重点探讨在大数据背景下如何通过数据驱动的方式构建和提升企业的动态能力，为企业在快速变化的市场环境中提供新的竞争路径。基于案例分析，本章构建了“制度环境—组织创新—高管/个体”三维前因框架，深入分析了数据驱动下动态能力的外生性与内生性因素的双重作用，为数据驱动动态能力的培育提供了全面的理论支撑。

第四章，企业数据驱动动态能力的微观基础。本章聚焦于企业动态能力的微观基础，详细解析了管理者认知、社会资本、人力资本等因素如何影响动态管理能力的构建。通过理论分析与案例研究相结合，本章探讨了在数智化情境下，这些微观基础如何促进或限制企业的产品创新能力及对企业社会责任的影响。本章也展示了企业在实践中如何通过数据驱动和高管认知的互动来构建和增强动态能力，为企业管理者提供了有益的借鉴。

第五章，企业数据驱动动态能力的演化研究。本章讨论了企业动态能力的演化过程，结合组织惯例、企业家精神和即兴能力等多个理论视角，分析了动态能力在不同情境的形成与发展。本章重点关注制造企业在数字化转型过程中的实践，通过对企业数据驱动动态能力演化路径的研究，揭示了企业如何在数字化环境中实现从被动应对到主动创新的转变，为企业的长期战略规划提供了理论依据。

第六章，传统企业数字化转型战略与数据驱动动态能力。本章深入分析了传统企业在数字化转型过程中面临的挑战与机遇，重点研究了大数据分析能力与动态能力如何影响企业的商业模式创新。通过对娃哈哈集团等成功案例的探讨，本章揭示了在数字化转型过程中，企业如何在顶层设计与自然生长之间做出选择，以及资源编排方向的前因组态如何演化。本章为处于转型期的传统企业提供了关于能力构建、资源配置等方面的宝贵战略指导。

第七章，平台生态系统的创新战略与数据驱动动态能力。本章研究了平台生态系统的创新战略，特别关注数字化和数据驱动动态能力对平台生态各参与者的影响。通过问卷调查和案例研究，本章探讨了中国中小企业如何在平台生态系统中运用数据驱动动态能力推动平台企业实现负责任创新，并通过对科大讯飞与亚马逊的比较，分析了人工智能平台生态系统中美企业实现价值共创的动态能力差异。本章为企业在多变的平台生态系统中制定有效的创新战略提供了实证支持和理论指导。

本书是研究团队近五年来理论研究成果的总结。我们希望构建的分析框架能够为数智时代企业创新战略的制定与实施提供理论启示，并为数智时代企业构建和利用数据驱动动态能力提供实践指导。本书的学术价值主要体现在以下方面：第一，系统回顾并重新审视了企业战略与创新领域的经典理论，结合数智时代背景，提出了适应当代管理环境的新思路，为理解企业在数智时代的创新战略调整提供了坚实的理论基础；第二，深入探讨数智时代资源基础观、知识基础观与动态能力理论的最新发展，构建一个综合性的分析框架，重点研究数据驱动动态能力理论内涵及其对企业竞争优势的影响，推动了该理论在数字经济语境下的拓展与深化；第三，通过整合人力资本、社会资本和管理认知多视角分析，深化了动态能力的微观基础研究，及其对企业创新和社会责任等非经济层面的影响，推动了高阶梯队理论与动态能力理论的对话与融合；第四，进一步丰富了战略管理中的动态能力理论、资源基础观、知识基础观、组织惯例理论等相关领域，扩展了这些理论在数智化转型与战略管理中的应用边界。

本书不仅在理论层面具有重要意义，同时也为实践提供了多方面的指导。本书的应用价值主要体现在以下方面：第一，为企业通过构建数据驱动动态能力、提升核心动态竞争优势提供了具体的策略和方法，为企业管理实践指明了路径；第二，结合对传统企业数智化转型和平台生态系统等典型案例的深入研究，总结了适用于传统企业的数智化转型经验以及适用于数字平台企业的价值共创经验，为其变革与创新提供了关于能力构建和资源配置的启示；第三，针对企业在数据资源整合中的难点，提出了有效的知识管理策略，包括防止知识隐藏与促进知识共享的具体方法，为企业实现高效的数据利用与知识转化提供了指导；第四，聚焦中国特有的制度环境，结合数智化转型的背景，提出了企业在本地化情境中获得动态竞争优势的实践路径，特别是实现创新与可持续发展的具体举措，为中国企业提供了深具参考价值的实践启示。

本书的主要阶段性成果已经公开发表在Strategic Management Journal、Journal of Supply Chain Management、Journal of Management Studies，Journal of Business Research、Asia Pacific Journal of Management、Cross Cultural & Strategic Management、Management Decision、《管理世界》、《南开管理评论》、《科研管理》、《科学学研究》、《管理评论》、《外国经济与管理》、《清华管理评论》等国内外优秀期刊和媒体上。这些研究成果不仅为数据驱动动态能力构建提供了理论指导，也为中国情境下企业获取动态竞争优势提供了坚实的理论支撑。

在应用对策方面，本书致力于将数据驱动动态能力的理论分析与政策实践紧密结合，为中央和地方政府提出了切实可行的政策建议。撰写资政报告3项，其中获得中央领导批示1项，获中央国安委综合采用1项，被中央网信办采用、中央国安办采纳1项。这些资政报告受到了广泛关注，中央领导批示，并被相关部门采纳和应用，为政府推动企业数智化转型和创新发展提供了重要的决策参考。

本书是国家自然科学基金重点项目（编号：72032008）研究成果的小结，同时也是国家社科基金领军人才项目的阶段性成果。另外，本书是浙江省哲学社会科学重点培育研究基地浙江工商大学数字创新与全球价值链升级研究中心系列图书之一，是这些项目研究的阶段性成果。本书还得到浙江省高质量哲学社会科学重点研究基地重大课题（编号：2025JDKT08Z）支持。

全书由陈衍泰、罗海贝、郭彦琳、李炜文负责出版策划、组织和统撰工作。第一篇主要作者是陈衍泰、罗海贝、郭彦琳、李炜文、吴树斌，第二篇主要作者是陈衍泰、罗海贝、刘璐、许燕飞、应倩滢、郭彦琳、张靖雯、赖晓烜、范彦成，第三篇主要作者是陈衍泰、罗海贝、陈瑜、吕祖庆、胡旭辉、赖晓烜、厉婧、张靖雯。此外，池舒婧、衡予婧、郝亚杰、刘雯思、杨淳、沈晨等参加了本书各章节的编写和校对。陈衍泰负责全书的总体设计、各篇章研究过程的总指导和总校订。

本书在研究和撰写过程中，一直得到国家自然科学基金委员会管理学部、国家社科规划办公室、北京市科委、浙江省委研究室、浙江省社会科学联合会等有关部门及相关机构的大力支持，在此一并表达诚挚的感谢。

特别感谢清华大学经管学院长江学者、国家杰青陈劲教授与吉林大学国家杰青蔡莉教授拨冗阅读本书，并为本书做推荐序言。

未来，企业必须以更加开放的视野和灵活敏捷的策略，主动应对快速变化的市场需求，通过数智技术和数据资源的深度融合，持续重塑核心动态竞争优势。我们坚信，这不仅是企业实现长远发展的关键所在，更是推动经济社会迈向可持续增长的重要路径。希望本书能够为学术研究提供启发，为实践探索带来参考，并为构建更加繁荣、包容且可持续的数字经济生态贡献绵薄之力。本书是笔者近五年的深入研究与实践积累而形成的成果，但由于研究数据的可得性与样本的代表性限制，书中的部分框架和观点难以全面覆盖所有行业和情境。同时，生成式人工智能和数字孪生等新兴技术的快速演进使部分结论可能具有一定的时效性，未来需要结合新的实践与理论进一步深化和验证。此外，由于编撰时间较为紧张，部分内容在深度与广度上可能有所不足，特别是在政策建议的实施路径上仍需更多探讨。恳请各位读者批评指正，以助我们不断改进和完善。

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