李文博

(浙江師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，浙江 金華 321004)

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展已快速步入大數(shù)據(jù)時代，并引發(fā)了人們工作、生活、思維方式甚至整個社會的巨大變革。學(xué)者M(jìn)ayer-Schonberger & Cukier[1]指出：“大數(shù)據(jù)日益改變著人類生活以及理解世界的方式，成為新發(fā)明和新服務(wù)的源泉，而更多改變正在蓄勢待發(fā)?！比祟愐呀?jīng)步入數(shù)字技術(shù)革命時代，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主旋律，世界各國紛紛通過機(jī)制設(shè)計將數(shù)字經(jīng)濟(jì)上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略。作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的產(chǎn)物，數(shù)字創(chuàng)業(yè)的出現(xiàn)引起學(xué)者廣泛關(guān)注。數(shù)字創(chuàng)業(yè)是數(shù)字創(chuàng)業(yè)者和數(shù)字創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊為適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)變革，通過識別和開發(fā)數(shù)字創(chuàng)業(yè)活動，以領(lǐng)先進(jìn)入或跟隨進(jìn)入方式進(jìn)入數(shù)字市場，創(chuàng)造數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)字服務(wù)的創(chuàng)業(yè)活動[2]。

在大數(shù)據(jù)驅(qū)動和數(shù)字創(chuàng)業(yè)情景下，海量企業(yè)正蓬勃開展高品質(zhì)商業(yè)模式創(chuàng)新實踐，如杭州微鏈區(qū)塊鏈、有數(shù)數(shù)字科技基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動快速迭代、進(jìn)化尋優(yōu)、即時響應(yīng)等特質(zhì)的商業(yè)模式創(chuàng)新實踐加速涌現(xiàn)。大數(shù)據(jù)與數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新之間的關(guān)系突出表現(xiàn)為大數(shù)據(jù)對商業(yè)模式創(chuàng)新全要素驅(qū)動，包括大數(shù)據(jù)驅(qū)動價值主張創(chuàng)新、大數(shù)據(jù)驅(qū)動關(guān)鍵流程創(chuàng)新、大數(shù)據(jù)驅(qū)動收益模式創(chuàng)新和大數(shù)據(jù)驅(qū)動價值網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新等主要類型。以大數(shù)據(jù)驅(qū)動價值網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新為例，以眾包、數(shù)據(jù)共享為代表的技術(shù)路徑為價值網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)提供了可行性，企業(yè)可以運用大數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)，從供應(yīng)商處獲得數(shù)據(jù)，并積極開展全供應(yīng)鏈體系合作[3]。正如Goyal等[4]所言：“由于每個消費者偏好不同，每個消費者都是一個微市場，大數(shù)據(jù)使得微市場化價值主張創(chuàng)新成為可能?！?/p>

然而，案例研究表明，大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新實踐呈現(xiàn)迥異圖景：部分?jǐn)?shù)字創(chuàng)業(yè)企業(yè)依托商業(yè)模式創(chuàng)新得以快速成長，逐漸升級為行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)；另一部分企業(yè)陷入偽創(chuàng)新窘境，被牢牢鎖定在價值鏈低端環(huán)節(jié)，在激烈的市場競爭中敗下陣來。大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下，數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新面臨諸多困境。突出表現(xiàn)為：大數(shù)據(jù)處理能力對于企業(yè)要求較高，企業(yè)在海量數(shù)據(jù)擠壓下如何快速對數(shù)據(jù)進(jìn)行提純是一大考驗。因此，數(shù)字創(chuàng)業(yè)企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新需要快速迭代，并對企業(yè)信息處理流程進(jìn)行整合升級。由此可見，深入研究大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式關(guān)鍵影響因素是一個重要議題。

在理論層面，現(xiàn)有研究較好地回答了大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新如何發(fā)生的問題，可以從兩個維度說明：一是以大數(shù)據(jù)產(chǎn)品為中心沿價值鏈橫向拓展的商業(yè)模式創(chuàng)新；二是以大數(shù)據(jù)技術(shù)為中心沿行業(yè)縱向拓展的商業(yè)模式創(chuàng)新。第一種情況對大數(shù)據(jù)處理和挖掘能力要求較高，尤其是對海量、多源非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集、整理、分析和決策[5]。第二種情況涉及底層基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)提供、完整的IT解決方案等[6]。例如，Oracle公司依托大數(shù)據(jù)技術(shù)對產(chǎn)業(yè)鏈上下游環(huán)節(jié)進(jìn)行拓展，包括數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)、中間件、應(yīng)用軟件等，搭建了新一代海量關(guān)系數(shù)據(jù)管理平臺[7]。但與大數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新實踐相比，現(xiàn)有研究對于關(guān)鍵影響因素的分析存在如下不足：側(cè)重于考察各獨立解釋變量對于數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的直接影響，較少分析各影響因素間的邏輯關(guān)系。在此背景下，鑒于話語分析技術(shù)具備研究探索性命題的高效性，本文圍繞大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景，聚焦數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新實踐，提煉影響數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)鍵因素，可為大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新實踐提供參考依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述

大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新是目前創(chuàng)新管理領(lǐng)域關(guān)注的焦點問題，對于理解企業(yè)在熊彼特式競爭環(huán)境下的能力異質(zhì)性和績效差異尤為重要[8]。2011年，美國麥肯錫公司發(fā)布了《大數(shù)據(jù)：下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)率前沿》研究報告[9]，顯示大數(shù)據(jù)在商業(yè)模式創(chuàng)新領(lǐng)域的應(yīng)用成果逐漸增多，且呈現(xiàn)快速增長及多樣化發(fā)展趨勢。在實踐層面，受益于大數(shù)據(jù)的嶄新時代背景，以《今日頭條》等為代表的新興數(shù)字企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新速度和質(zhì)量都表現(xiàn)出區(qū)別于以往時代背景的新鮮特質(zhì)。

1.1 大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新特質(zhì)

大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下，以谷歌、亞馬遜、沃爾瑪?shù)葹榇淼幕ヂ?lián)網(wǎng)公司在商業(yè)模式創(chuàng)新方面具備新穎性特質(zhì)，主要表現(xiàn)為：第一，商業(yè)模式創(chuàng)新呈現(xiàn)出典型的大數(shù)據(jù)驅(qū)動特征，對于企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘能力和智能處理能力要求較高[10]。比如，依托對消費者瀏覽數(shù)據(jù)的挖掘和處理能力，亞馬遜推出的精準(zhǔn)營銷模式創(chuàng)新大幅提升了公司銷售業(yè)績，保持了持續(xù)競爭優(yōu)勢。第二，以云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等為代表的大數(shù)據(jù)技術(shù)工具化應(yīng)用在商業(yè)模式創(chuàng)新領(lǐng)域表現(xiàn)得越來越明顯[11]。比如，在醫(yī)院健康領(lǐng)域，利用云計算技術(shù)實現(xiàn)云健康管理模式創(chuàng)新，可以對個人健康狀況進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，并給出合適的建議。第三，以大數(shù)據(jù)資源運用為價值取向的跨界融合式商業(yè)模式創(chuàng)新逐漸凸顯[12]。通過跨界融合式創(chuàng)新，企業(yè)可以拓展創(chuàng)新空間，發(fā)揮企業(yè)競爭優(yōu)勢，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)提升跨界融合式創(chuàng)新頻率和質(zhì)量。第四，大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下，商業(yè)模式創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新交叉融合精彩案例不斷涌現(xiàn)[13]。比如，谷歌安卓操作系統(tǒng)就是商業(yè)模式創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新交叉融合的典范，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷進(jìn)行迭代式創(chuàng)新，以優(yōu)化技術(shù)和商業(yè)模式，進(jìn)而提高用戶體驗感。

1.2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新主要路徑

圍繞大數(shù)據(jù)資源和大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新的主要路徑有數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)擴(kuò)張等。①數(shù)據(jù)連接：提供一種數(shù)據(jù)連接網(wǎng)絡(luò)平臺，主要通過基礎(chǔ)用戶沉淀、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)激發(fā)、商業(yè)系統(tǒng)共生和主導(dǎo)架構(gòu)鎖定四大關(guān)鍵行動形成競爭優(yōu)勢[14]。比如，蘋果公司應(yīng)用程序商店App Store將客戶和技術(shù)數(shù)據(jù)連接起來，屬于一種雙邊網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)發(fā)揮平臺商業(yè)模式創(chuàng)新；②數(shù)據(jù)融合：通過向產(chǎn)業(yè)鏈上游和下游拓展，實現(xiàn)組織邊界跨越與大數(shù)據(jù)能力協(xié)同演化。組織邊界跨越主要涵蓋水平邊界、垂直邊界、外部邊界和地理邊界，其中水平邊界存在于組織不同職能部門、不同產(chǎn)品系列或不同項目組之間，垂直邊界主要體現(xiàn)為組織內(nèi)部等級制度[15]；③數(shù)據(jù)擴(kuò)張：基于大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動，形成創(chuàng)新主體范圍更廣、創(chuàng)新資源流動更頻繁、創(chuàng)新鏈條運行更生態(tài)化的開放式創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，進(jìn)而驅(qū)動商業(yè)模式創(chuàng)新的蓬勃開展[16]。

1.3 大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新行為屬性

大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下，數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新行為屬性主要有進(jìn)化、協(xié)同、柔性、開放、網(wǎng)絡(luò)等，分述如下：①進(jìn)化屬性：針對非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)資源，采用數(shù)據(jù)倉庫等手段開展進(jìn)化式商業(yè)模式創(chuàng)新行為[17]，主要強(qiáng)調(diào)行為的漸變性，通過一系列創(chuàng)新節(jié)點的過渡，累積產(chǎn)品、優(yōu)化服務(wù)或模式；②協(xié)同屬性：針對多源非結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘手段和分布式系統(tǒng)技術(shù)，融合技術(shù)、信息、組織、知識、管理等多個要素進(jìn)行協(xié)同式商業(yè)模式創(chuàng)新[18]；③柔性屬性：主要表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)柔性、戰(zhàn)略柔性、運作柔性等，以供應(yīng)鏈運作柔性為例，需要企業(yè)通過高效的供應(yīng)鏈管理，協(xié)同供應(yīng)鏈中的各參與者主體，合理利用供應(yīng)鏈資源，通過自我調(diào)節(jié)應(yīng)對外部變化，包括緩沖能力、適應(yīng)能力、調(diào)節(jié)能力、優(yōu)化能力等[19]；④開放屬性：Chesbrough[20]提出，伴隨著企業(yè)間合作、知識共享和轉(zhuǎn)移愈發(fā)頻繁，創(chuàng)新范式由封閉創(chuàng)新日漸向開放創(chuàng)新轉(zhuǎn)變,無論是產(chǎn)品創(chuàng)新還是商業(yè)模式創(chuàng)新，開放創(chuàng)新理念在大數(shù)據(jù)時代表現(xiàn)得尤為明顯，谷歌、臉譜、蘋果、亞馬遜等一系列卓越企業(yè)提供了現(xiàn)實佐證；⑤網(wǎng)絡(luò)屬性：大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下，數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新具備鮮明的網(wǎng)絡(luò)屬性，可用網(wǎng)絡(luò)能力表征，即企業(yè)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)位置和節(jié)點關(guān)系的能力[21]。

綜上所述，現(xiàn)有研究存在如下不足：首先，以大數(shù)據(jù)驅(qū)動為情景變量，針對數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新影響因素的研究較少，大數(shù)據(jù)驅(qū)動與商業(yè)模式創(chuàng)新兩個核心范疇之間的有機(jī)聯(lián)系不強(qiáng)，尚未形成結(jié)構(gòu)化模塊解釋體系，無法從理論與實踐兩個方面提供有益借鑒；其次，案例研究方法不足以處理大數(shù)據(jù)與商業(yè)模式創(chuàng)新研究問題的復(fù)雜性，話語分析技術(shù)應(yīng)用性研究在國內(nèi)比較新穎。而運用話語分析技術(shù)可以有效梳理大數(shù)據(jù)的新穎性時代背景，可為現(xiàn)有影響因素體系作出適度貢獻(xiàn)；最后，由于外部情景變量差異較大，大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景還存在若干不足，如數(shù)據(jù)驅(qū)動跨界模式與傳統(tǒng)跨界模式匹配度問題、平臺數(shù)據(jù)挖掘性學(xué)習(xí)對于商業(yè)模式創(chuàng)新的影響效應(yīng)等[22]。鑒于此，本文利用話語分析技術(shù)，對大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新關(guān)鍵影響因素進(jìn)行實證研究，可為數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新實踐提供決策依據(jù)。

2 方法選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 方法選取

本研究采用話語分析方法，具體研究路徑可描述為：研究者將話語視為一個充滿復(fù)雜關(guān)系和多元內(nèi)容的社會符號系統(tǒng)，通過抽絲剝繭般的層次化分析還原或排列所隱含或映射的復(fù)雜關(guān)系和內(nèi)容[23-24]。選取話語分析方法原因有三：一是本文核心范疇為數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新關(guān)鍵影響因素，在大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下具備較強(qiáng)的探索性，而話語分析方法對于研究具備較強(qiáng)探索性的核心范疇比較適用，可以較好地提煉話語樣本中所蘊含的話語模型；二是中國日益豐富的數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新實踐易于收集大樣本話語證據(jù)，蘊含著豐富的話語證據(jù)，可通過建構(gòu)性話語分析提煉原創(chuàng)性話語命題；三是近年來，在高品質(zhì)研究期刊上，以話語分析為主要研究方法的論文不斷涌現(xiàn)，話語編碼、范疇提煉、效度檢驗等話語分析工具日漸成熟，可以保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究按照以下3個標(biāo)準(zhǔn)選取案例：①案例企業(yè)進(jìn)行多樣化商業(yè)模式創(chuàng)新實踐，尤其是大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下商業(yè)模式創(chuàng)新實踐具備典型性特征；②案例企業(yè)兼顧不同大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域，涉及物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、云計算、人工智能和實體經(jīng)濟(jì)的深度融合；③案例企業(yè)在數(shù)據(jù)媒體上有較多報道，便于進(jìn)行話語收集和整理，并易于與調(diào)研訪談數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗證。最終，話語分析小組選取杭州微鏈區(qū)塊鏈、有數(shù)數(shù)字科技、商湯科技、又拍云等8家數(shù)字創(chuàng)業(yè)企業(yè)作為案例分析樣本，案例企業(yè)背景如下：

(1)杭州微鏈區(qū)塊鏈科技有限公司成立于2017年，是一家專注于區(qū)塊鏈技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的初創(chuàng)企業(yè)。公司持續(xù)進(jìn)行商業(yè)模式創(chuàng)新，自主研發(fā)可擴(kuò)展的區(qū)塊鏈基礎(chǔ)服務(wù)平臺，并積極探索區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用落地，在數(shù)字資產(chǎn)、貿(mào)易金融、供應(yīng)鏈溯源等領(lǐng)域進(jìn)行多元化應(yīng)用。公司著力構(gòu)建了以區(qū)塊鏈技術(shù)為核心價值的生態(tài)鏈，旨在打造全球領(lǐng)先的區(qū)塊鏈服務(wù)平臺。

(2)浙江有數(shù)數(shù)字科技有限公司是由浙江清華長三角研究院投資孵化和重點扶持的數(shù)字型科技企業(yè)，公司基于“數(shù)據(jù)場景、智能應(yīng)用”理念，以企業(yè)數(shù)據(jù)為內(nèi)核，專注于為金融行業(yè)、政府機(jī)構(gòu)提供場景化數(shù)字科技應(yīng)用服務(wù)，是浙江“企業(yè)碼”平臺技術(shù)支持單位。2020年4月，公司大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)登上“2019人工智能案例TOP100”榜單。

(3)商湯科技開發(fā)有限公司是一家全球領(lǐng)先的人工智能軟件公司，旨在持續(xù)引領(lǐng)人工智能前沿研究，打造更具拓展性的人工智能軟件平臺。在智慧健康行業(yè)，商湯科技基于深度學(xué)習(xí)算法與高并發(fā)影像三維處理能力，自主研發(fā)了Sense Care智慧診療平臺，在保障數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，有效提高了醫(yī)生的診療效率和精度，上榜2019福布斯中國最具創(chuàng)新力企業(yè)。

(4)杭州又拍云科技有限公司是一家企業(yè)級云服務(wù)商，致力于為客戶提供一站式在線業(yè)務(wù)加速服務(wù)，以場景化 CDN 為核心，為客戶提供對象存儲、多媒體處理、云通信、影像識別、文字識別等服務(wù)，打造了安全可靠的全站加速、短視頻應(yīng)用、直播應(yīng)用等場景化解決方案。2020 年，杭州又拍云科技有限公司榮獲西湖區(qū)高成長性創(chuàng)新企業(yè)、中國企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域高成長企業(yè) TOP100。

(5)杭州樂刻網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司以用戶運營為核心，構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，打通場景、用戶、教練、服務(wù)，對健身產(chǎn)業(yè)進(jìn)行數(shù)字化改造，重構(gòu)健身服務(wù)新零售業(yè)態(tài)，助推健身產(chǎn)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)深度融合與升級，目前已經(jīng)成長為國內(nèi)領(lǐng)先的互聯(lián)網(wǎng)運動健身賦能平臺。基于中央數(shù)據(jù)賦能共享模式，為合伙人提供選址協(xié)同、數(shù)據(jù)分析與資源配置等數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)。

(6)浙江融象數(shù)字科技有限公司創(chuàng)建于2019年，在大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)及數(shù)據(jù)智能應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行多樣化商業(yè)模式創(chuàng)新，基于“線上+線下”創(chuàng)新模式持續(xù)為地方政府和企業(yè)提供高質(zhì)量數(shù)智服務(wù)。通過強(qiáng)化技術(shù)產(chǎn)品迭代和延伸服務(wù)鏈，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)升級、協(xié)同產(chǎn)業(yè)資源和服務(wù)企業(yè)成長。

(7)杭州云呼網(wǎng)絡(luò)科技有限公司成立于2017年1月22日，是一家基礎(chǔ)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺，自主研發(fā)以用戶服務(wù)為核心的醫(yī)療健康應(yīng)用軟件。通過整合專家學(xué)術(shù)資源，為基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供醫(yī)療產(chǎn)品、服務(wù)及解決方案；通過大數(shù)據(jù)分析與挖掘，精準(zhǔn)描摹醫(yī)療科普用戶畫像，構(gòu)建基層醫(yī)療全域疾病圖譜和健康地圖，實現(xiàn)醫(yī)療健康知識與服務(wù)精準(zhǔn)推送。

(8)杭州魔點科技有限公司成立于2016年，是一家從事人工智能創(chuàng)新性研究并將先進(jìn)人工智能技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用相結(jié)合的科技型企業(yè)。魔點堅持用互聯(lián)網(wǎng)+AI思維打造智能硬件，實現(xiàn)人、事、物、組織的智能與協(xié)同，助推人工智能技術(shù)場景化落地。公司堅持以協(xié)同數(shù)據(jù)為思維，基于組織產(chǎn)生智連與協(xié)同，圍繞碎片化需求打造節(jié)點閉環(huán)，串聯(lián)節(jié)點形成多場景智連。

本研究采用一手話語收集與二手話語收集兩種方法。為保證話語分析信度和效度，綜合采取多種研究策略。一手話語收集通過半結(jié)構(gòu)化訪談、調(diào)研問卷、參與式體驗等多種途徑，共收集語句356條；二手話語收集通過報紙、網(wǎng)站、雜志等渠道，共整理有效語句504條，兩種途徑構(gòu)成的話語池語句數(shù)有860條。其中，一手語句占比41.40%；二手語句占比58.60%。在收集一手語句時，在8家案例企業(yè)中選取16個訪談對象，包括中高層管理人員10人、政府部門官員3人、高校學(xué)者3人，如表1所示。

表1 半結(jié)構(gòu)化訪談Tab.1 Semi-structured interview summary

半結(jié)構(gòu)化訪談主要問題如下：貴企業(yè)進(jìn)行了哪些商業(yè)模式創(chuàng)新？請介紹一下大數(shù)據(jù)技術(shù)運用情況？大數(shù)據(jù)時代，數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新包括哪些影響因素？在上述影響因素中，您認(rèn)為最重要的幾條是什么？競爭對手在大數(shù)據(jù)運用上有哪些新穎做法？貴企業(yè)在鼓勵商業(yè)模式創(chuàng)新方面有哪些好的策略？對以上每個案例整理相應(yīng)話語，并進(jìn)行編號。

3 數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新關(guān)鍵影響因素

3.1 話語編碼展現(xiàn)

編碼過程嚴(yán)格按照結(jié)構(gòu)化程序進(jìn)行，共分為3個步驟：第一，遵循原生編碼準(zhǔn)則，抽取每條語句的主體語詞對其進(jìn)行編碼，如“雙十一期間，訂單量暴增，用戶爆發(fā)式點擊，對系統(tǒng)容錯性要求較高”。抽取的主體語詞分別是：爆發(fā)式點擊、系統(tǒng)容錯性。第二，對不同語句提煉的主體語詞進(jìn)行聚類分析，降低概念維度空間，如提煉的初始概念包括實踐學(xué)習(xí)、技術(shù)團(tuán)隊、硬件技術(shù)等。第三，對初始概念進(jìn)行聚類，形成若干范疇，并對范疇屬性和維度進(jìn)行規(guī)范化描述，如范疇審慎學(xué)習(xí)屬性包括策略、對象、速度、效果等；維度主要包括實踐學(xué)習(xí)、事件學(xué)習(xí)、體驗學(xué)習(xí)等。

因為初始概念提取工作量較大，所以以NVIVO 8軟件為輔助手段。接下來，為保證范疇歸類的一致性，通過計算Cohen′s Kappa系數(shù)判斷一致性誤差是否處于可接受水平。編碼者一致性系數(shù)分別為：審慎學(xué)習(xí)67.71%、數(shù)據(jù)配置66.20%、數(shù)據(jù)系統(tǒng)70.09%、嵌入學(xué)習(xí)80.82%，其它范疇一致性系數(shù)均在60%以上，編碼總體一致率為70.68%，由此判定初始概念編碼一致性檢驗符合標(biāo)準(zhǔn)。

話語分析小組根據(jù)數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)整合、產(chǎn)業(yè)環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等27個典型范疇在860條語句中出現(xiàn)的頻率，將其劃分為3類：低頻范疇、中頻范疇和高頻范疇，具體劃分標(biāo)準(zhǔn)為：低頻范疇≤50次、50次<中頻范疇≤100次和高頻范疇>100次。低頻范疇共有7個，其中審慎學(xué)習(xí)30次，數(shù)據(jù)系統(tǒng)20次，知識聯(lián)盟16次，數(shù)據(jù)感知45次；中頻范疇共有12個，其中嵌入學(xué)習(xí)71次，價值治理85次，規(guī)劃能力63次，數(shù)據(jù)技術(shù)92次；高頻范疇共有8個，其中數(shù)據(jù)配置110次，治理模式125次，關(guān)系質(zhì)量104次，數(shù)據(jù)驅(qū)動136次。

各范疇編號為：A1審慎學(xué)習(xí)、A2數(shù)據(jù)配置、A3數(shù)據(jù)系統(tǒng)、A4嵌入學(xué)習(xí)、A5價值治理、A6規(guī)劃能力、A7知識聯(lián)盟、A8治理模式、A9數(shù)據(jù)技術(shù)、A10關(guān)系質(zhì)量、A11數(shù)據(jù)感知、A12界面跨越、A13數(shù)據(jù)驅(qū)動、A14共享資源、A15知識滲透、A16主體行為、A17政策設(shè)計、A18鄰近資源、A19數(shù)據(jù)整合、A20產(chǎn)業(yè)環(huán)境、A21數(shù)據(jù)挖掘、A22網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、A23適應(yīng)行為、A24共享數(shù)據(jù)、A25網(wǎng)絡(luò)嵌入、A26政策執(zhí)行、A27數(shù)據(jù)識別。

3.2 話語模型提煉

對于數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)系統(tǒng)等27個子范疇，需要進(jìn)一步作凝聚子塊分析，以探討大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新關(guān)鍵影響因素的故事線。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，27個因素之間存在相互作用關(guān)系，依次對每兩個因素進(jìn)行二元關(guān)系分析，共包括4種關(guān)系類型：一是因素A對因素B具有單向影響關(guān)系；二是因素B對因素A具有單向影響關(guān)系；三是因素A與因素B之間存在雙向影響關(guān)系；四是因素A與因素B之間無影響關(guān)系，分別用符號V、A、 X、 O表示。由此，形成數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)整合、政策設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等27個因素之間的二元關(guān)系圖，二元關(guān)系生成由5位專家根據(jù)訪談?wù)Z句和調(diào)研數(shù)據(jù)綜合評定。

27個因素之間存在復(fù)雜關(guān)聯(lián)性，有些是直接關(guān)聯(lián)，有些是間接關(guān)聯(lián)。比如，數(shù)據(jù)感知和數(shù)據(jù)識別之間存在直接關(guān)聯(lián)關(guān)系，知識聯(lián)盟與主體行為之間存在間接關(guān)聯(lián)關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)嵌入通過界面跨越影響主體行為等。根據(jù)二元關(guān)系圖生成鄰接矩陣，元素含義為：若兩個子范疇之間存在影響關(guān)系，取值為1；若兩個子范疇之間不存在影響關(guān)系，則取值為0。這些因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系可進(jìn)一步通過可達(dá)矩陣在數(shù)學(xué)上的規(guī)范表示?？蛇_(dá)矩陣是關(guān)聯(lián)話語構(gòu)件的一種重要的技術(shù)工具，它運用矩陣形式表示因素之間的邏輯關(guān)聯(lián)。經(jīng)過層次化處理形成可達(dá)矩陣，如表2所示。

表2 可達(dá)矩陣層次化處理結(jié)果Tab.2 Hierarchical processing of reachable matrices

27個典型范疇進(jìn)一步聚攏為6個核心子群，對應(yīng)6個層級G1,G2,…,G6。

G1=[A21, A23]

G2=[A16, A19, A27]

G3=[A2,A4,A5,A10,A11,A12,A15]

G4=[A1,A3,A6,A7,A8,A9,A25]

G5=[A13,A14]

G6=[A17,A18,A20,A22,A24,A26]

話語模型提煉的目的在于進(jìn)一步凝練各影響因素之間的邏輯關(guān)系，運用圖形、表格或概念等形式表示各影響因素之間的體系結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)脈絡(luò)，形成理論解釋工具。本文核心范疇為數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新，研究背景為大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景，內(nèi)核問題為關(guān)鍵影響因素，涉及的前置范疇包括產(chǎn)業(yè)環(huán)境、政策設(shè)計、共享數(shù)據(jù)、鄰近資源、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等。

基于前述矩陣分析，本文構(gòu)建大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新關(guān)鍵影響因素話語模型，如圖1所示。從中可見，各層次關(guān)鍵影響因素呈現(xiàn)多態(tài)性、遞進(jìn)性和結(jié)構(gòu)性特征。其中，第一、第二層次為大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景和網(wǎng)絡(luò)共享資源，是大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的外部情景因素。由此可見，一方面，企業(yè)應(yīng)從共享數(shù)據(jù)、鄰近資源和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系維度入手，開拓數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)共享資源，提升商業(yè)模式創(chuàng)新速度和質(zhì)量；另外，還要從政策設(shè)計、政策執(zhí)行和產(chǎn)業(yè)環(huán)境入手，為大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新營造良好的創(chuàng)新氛圍和產(chǎn)業(yè)軟環(huán)境。第三、第四層次為大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新直接影響因素，包括數(shù)據(jù)感知、關(guān)系質(zhì)量、數(shù)據(jù)配置、嵌入學(xué)習(xí)、規(guī)劃能力等14個范疇。由此可見，一方面，企業(yè)應(yīng)從數(shù)據(jù)感知、關(guān)系質(zhì)量、數(shù)據(jù)配置、規(guī)劃能力等維度著手，驅(qū)動數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新實踐；另一方面，也要從嵌入學(xué)習(xí)、知識滲透、價值治理、審慎學(xué)習(xí)等維度著手，提高數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新績效。第五、第六層次為大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新主軸線，可以提煉為數(shù)據(jù)識別→數(shù)據(jù)整合→網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)。上述主軸線對應(yīng)的兩個核心范疇分別為數(shù)據(jù)挖掘能力和企業(yè)適應(yīng)行為。據(jù)此，大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新關(guān)鍵因素可聚攏為數(shù)據(jù)挖掘能力和企業(yè)適應(yīng)行為兩個主范疇。對于數(shù)據(jù)挖掘能力而言，企業(yè)數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)整合等顯著影響商業(yè)模式創(chuàng)新質(zhì)量和績效；對于企業(yè)適應(yīng)行為而言，企業(yè)主體行為直接驅(qū)動商業(yè)模式創(chuàng)新質(zhì)量和績效。

大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新為第七層次，即話語模型目標(biāo)層；第二至第六層為歸因?qū)樱碚鞔髷?shù)據(jù)驅(qū)動情景下數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)鍵影響因素。

3.3 話語模型闡釋

上述話語模型共涉及7個層次，相鄰兩個層次之間存在關(guān)系路徑。比如，在第一層次和第二層次之間存在產(chǎn)業(yè)環(huán)境→大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系→網(wǎng)絡(luò)共享資源等6條關(guān)系路徑；在第三層次和第四層次之間存在規(guī)劃能力→網(wǎng)絡(luò)感知、數(shù)據(jù)系統(tǒng)→關(guān)系質(zhì)量、知識聯(lián)盟→知識滲透等7條關(guān)系路徑。不同層次之間也存在不同的關(guān)系路徑。比如，第二層次和第四層次之間存在網(wǎng)絡(luò)共享資源→嵌入學(xué)習(xí)關(guān)系路徑。具體關(guān)系路徑話語證據(jù)如表3所示。

接下來，進(jìn)行話語效度檢驗，主要判斷話語模型穩(wěn)定性問題，即是否有新元素出現(xiàn)，如果有新質(zhì)涌現(xiàn)，則重新補(bǔ)充、修改話語模型，直至沒有新質(zhì)涌現(xiàn)；如果不能產(chǎn)生新元素，則直接判定話語效度通過檢驗。具體需要通過兩項驗證：一是收集新話語證據(jù)，檢驗是否產(chǎn)生新范疇；二是基于新話語證據(jù)，檢驗是否產(chǎn)生新范疇隸屬關(guān)系或關(guān)系路徑。將預(yù)留的60條語句作為話語檢驗樣本對其進(jìn)行效度檢驗。

第一項驗證結(jié)果表明，新話語證據(jù)未產(chǎn)生新范疇，仍然是審慎學(xué)習(xí)、規(guī)劃能力、數(shù)據(jù)整合、產(chǎn)業(yè)環(huán)境等27個范疇。如在“又拍云以場景化CDN為核心業(yè)務(wù)，為客戶提供云存儲、云處理、云安全、流量營銷等服務(wù)，是一家基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的平臺型公司，具有嶄新的商業(yè)模式，并且經(jīng)過市場驗證非?？尚?，具備廣闊的市場應(yīng)用前景”這段話中，主體語詞大數(shù)據(jù)驅(qū)動隸屬于范疇數(shù)據(jù)驅(qū)動，并非新范疇。檢驗過程可表示為“范疇(主體語詞)”的形式，舉例為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(大數(shù)據(jù)驅(qū)動+平臺型公司)”。

圖1 關(guān)鍵影響因素話語模型Fig.1 Discourse models of key influencing factors

第二項驗證結(jié)果表明，新話語證據(jù)未產(chǎn)生新關(guān)系路徑，仍然是主體行為→商業(yè)模式創(chuàng)新、嵌入學(xué)習(xí)→主體行為、網(wǎng)絡(luò)共享資源→知識聯(lián)盟等33條關(guān)系路徑。如在“不管是哪種方式(商業(yè)模式局部創(chuàng)新)都離不開對用戶海量行為數(shù)據(jù)的整理、分析和挖掘，這些都必須依靠技術(shù)軟件，人工支撐肯定是不行的”這段話中，隸屬關(guān)系為“用戶海量行為數(shù)據(jù)→商業(yè)模式局部創(chuàng)新”，可表示為“數(shù)據(jù)挖掘能力→商業(yè)模式創(chuàng)新”，并非新關(guān)系路徑。

基于以上分析，可以判定本研究話語檢驗有效，話語模型具備普遍性和穩(wěn)定性，可以此模型為理論分析工具，將其應(yīng)用于關(guān)鍵影響因素研究。

3.4 話語情景適用性

關(guān)鍵影響因素話語模型共給出兩條故事線：一條為大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景→數(shù)據(jù)挖掘能力→商業(yè)模式創(chuàng)新；另一條為網(wǎng)絡(luò)共享資源→企業(yè)適應(yīng)行為→商業(yè)模式創(chuàng)新。本文結(jié)合上述兩條故事線，給出現(xiàn)實適用情景和理論適用情景。

(1)故事線1(大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景→數(shù)據(jù)挖掘能力→商業(yè)模式創(chuàng)新)理論適用情景：首先，本部分涉及數(shù)據(jù)識別→數(shù)據(jù)挖掘能力、關(guān)系質(zhì)量→數(shù)據(jù)整合、政策設(shè)計→大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景等17條關(guān)鍵路徑。按照條目數(shù)統(tǒng)計，可分為7條強(qiáng)關(guān)系路徑、10條弱關(guān)系路徑。其中，強(qiáng)關(guān)系路徑條目總數(shù)為186條，占總條目數(shù)的59.62%；其次，排在前4位的強(qiáng)關(guān)系路徑為規(guī)劃能力→數(shù)據(jù)感知、關(guān)系質(zhì)量→數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)識別→數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)技術(shù)→數(shù)據(jù)配置。前4位強(qiáng)關(guān)系條目總數(shù)為133條，占強(qiáng)關(guān)系總條目數(shù)的71.51%，占整個關(guān)系路徑條目總數(shù)的42.63%；最后，產(chǎn)業(yè)環(huán)境、政策設(shè)計和政策執(zhí)行構(gòu)成大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下3個直接影響因子。如“杭州對于整個互聯(lián)網(wǎng)新生事物的發(fā)展非常寬容，正是寬容的產(chǎn)業(yè)環(huán)境和政策設(shè)計使杭州涌現(xiàn)出微鏈區(qū)塊鏈等一大批高品質(zhì)數(shù)字創(chuàng)業(yè)企業(yè)，新奇的商業(yè)模式不斷出現(xiàn)(5-46)?！?/p>

表3 反映關(guān)系路徑的關(guān)鍵話語證據(jù)Tab.3 Key discursive evidence reflecting relationship path

(2)故事線1(大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景→數(shù)據(jù)挖掘能力→商業(yè)模式創(chuàng)新)現(xiàn)實適用情景：提供關(guān)鍵話語證據(jù)如下：“銀泰作為傳統(tǒng)線下企業(yè)，在實體經(jīng)營方面積累了豐富的經(jīng)驗，但如何插上互聯(lián)網(wǎng)的翅膀是管理層面臨的一個重大課題。單靠自己的力量非常薄弱，可以和阿里巴巴展開戰(zhàn)略協(xié)同，重新打造線上平臺交易系統(tǒng)，運用先進(jìn)的阿里云技術(shù)，使線上和線下實現(xiàn)良性互動。在電商平臺的強(qiáng)力沖擊下，我們加快了商業(yè)模式創(chuàng)新的節(jié)奏和步伐。比如，目標(biāo)群體精確定位、線上線下商品比價、商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)打造等(3-31、32、33)。”

(3)故事線2(網(wǎng)絡(luò)共享資源→企業(yè)適應(yīng)行為→商業(yè)模式創(chuàng)新)理論適用情景：首先，本部分共包含嵌入學(xué)習(xí)→主體行為、知識聯(lián)盟→知識滲透、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系→網(wǎng)絡(luò)共享資源等17條關(guān)系路徑。按照條目數(shù)統(tǒng)計，可劃分為8條強(qiáng)關(guān)系路徑、9條弱關(guān)系路徑。其中，強(qiáng)關(guān)系路徑條目總數(shù)為153條，占總條目數(shù)的50.66%；其次，排在前4位的強(qiáng)關(guān)系路徑為知識聯(lián)盟→知識滲透、鄰近資源→網(wǎng)絡(luò)共享資源、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系→網(wǎng)絡(luò)共享資源和嵌入學(xué)習(xí)→主體行為。前4位強(qiáng)關(guān)系條目總數(shù)為96條，占強(qiáng)關(guān)系總條目數(shù)的62.75%，占整個關(guān)系路徑總條目數(shù)的31.79%；最后，共享數(shù)據(jù)、鄰近資源、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)共享資源的3個直接影響因子。如“好的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系是潤滑劑，大家形成利益共同體，像大學(xué)技術(shù)力量支撐對于技術(shù)團(tuán)隊素質(zhì)提升就很有幫助，大學(xué)節(jié)點加入成為重要的共享性資源(2-92)?！?/p>

(4)故事線2(網(wǎng)絡(luò)共享資源→企業(yè)適應(yīng)行為→商業(yè)模式創(chuàng)新)現(xiàn)實適用情景：提供關(guān)鍵話語證據(jù)如下：“商湯科技基于對大數(shù)據(jù)的積累與應(yīng)用，目前已成為大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)軍企業(yè)。通過對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與分析，匹配不同城市、不同區(qū)域市場情景進(jìn)行智能化產(chǎn)品服務(wù)。同時，通過構(gòu)建開放平臺以及與其它主體企業(yè)協(xié)同，與業(yè)內(nèi)伙伴攜手建立高效、智能商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，最大限度地提升用戶體驗。

在上述技術(shù)平臺及網(wǎng)絡(luò)資源支持下，商湯進(jìn)行了一系列商業(yè)模式創(chuàng)新，在行業(yè)內(nèi)影響較大(3-22、23、24、25)。”

4 結(jié)語

4.1 研究結(jié)論

本研究將話語分析技術(shù)引入數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新這一新研究領(lǐng)域，深入剖析大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下商業(yè)模式創(chuàng)新影響因素這一內(nèi)核問題，得出如下結(jié)論：

(1)將影響數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新的關(guān)鍵因素結(jié)構(gòu)化為數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)整合、嵌入學(xué)習(xí)等27個核心范疇，并類屬化為“大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景→數(shù)據(jù)挖掘能力→數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新”和“網(wǎng)絡(luò)共享資源→企業(yè)適應(yīng)行為→數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新”兩條故事線。其中，27個核心范疇影響程度存在顯著差異。根據(jù)出現(xiàn)頻率不同，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)配置、治理模式等8個范疇影響作用較大，嵌入學(xué)習(xí)、價值治理等12個范疇影響作用一般，審慎學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)系統(tǒng)等7個范疇影響作用較小。

(2)“大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景→數(shù)據(jù)挖掘能力→數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新”故事線核心范疇包括數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)配置、數(shù)據(jù)系統(tǒng)、政策設(shè)計等14個核心范疇，“網(wǎng)絡(luò)共享資源→企業(yè)適應(yīng)行為→數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新”故事線核心范疇包括知識滲透、嵌入學(xué)習(xí)、治理模式、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等13個核心范疇。上述兩條故事線表明，數(shù)據(jù)挖掘能力和企業(yè)適應(yīng)行為是大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景及數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的中介變量。這啟示企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新一方面要關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘能力，如數(shù)據(jù)整合能力、數(shù)據(jù)系統(tǒng)配置等；另一方面也要關(guān)注企業(yè)適應(yīng)行為，如知識滲透、嵌入學(xué)習(xí)等。

(3)以微鏈區(qū)塊鏈等案例企業(yè)為話語證據(jù)樣本，對數(shù)據(jù)識別→數(shù)據(jù)感知、知識聯(lián)盟→知識滲透、關(guān)系質(zhì)量→數(shù)據(jù)整合等關(guān)系路徑進(jìn)行檢驗，并識別強(qiáng)關(guān)系路徑和弱關(guān)系路徑。這啟示企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新尤其要關(guān)注每條故事線的強(qiáng)關(guān)系路徑。其中，反映第一條故事線的強(qiáng)關(guān)系路徑共有7條，包括規(guī)劃能力→數(shù)據(jù)感知、關(guān)系質(zhì)量→數(shù)據(jù)整合等；反映第二條故事線的強(qiáng)關(guān)系路徑共有8條，包括知識聯(lián)盟→知識滲透、嵌入學(xué)習(xí)→主體行為等。

4.2 研究貢獻(xiàn)

(1)針對數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新這一關(guān)鍵問題，將影響因素系統(tǒng)化為“大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景→數(shù)據(jù)挖掘能力→數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新”和“網(wǎng)絡(luò)共享資源→企業(yè)適應(yīng)行為→數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新”兩條故事線，在若干觀點上貢獻(xiàn)新穎見解，如嵌入學(xué)習(xí)、知識滲透、價值治理和界面跨越是4類典型的企業(yè)適應(yīng)性行為。本文研究結(jié)果不僅進(jìn)一步深化了數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新的路徑解釋，而且從技術(shù)和管理兩個視角彌補(bǔ)了大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下商業(yè)模式創(chuàng)新研究的不足[25-26]，豐富了大數(shù)據(jù)驅(qū)動對于商業(yè)模式創(chuàng)新的解釋力。

(2)在話語模型提煉部分，將鄰接矩陣和可達(dá)矩陣作為話語構(gòu)件關(guān)聯(lián)分析工具，一方面為大數(shù)據(jù)與商業(yè)模式創(chuàng)新結(jié)合研究提供了一種新分析視角,另一方面也為大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新研究提供了新分析路徑，是對建構(gòu)性話語分析的有益補(bǔ)充[27-28]。

4.3 研究啟示

本研究管理啟示有三：

(1)大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景下，數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新應(yīng)從外部數(shù)據(jù)情景和企業(yè)內(nèi)部主體性行為兩方面綜合推進(jìn)，尤其注意與競爭性企業(yè)、大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、供應(yīng)商等結(jié)成創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，通過高品質(zhì)關(guān)系聯(lián)結(jié)獲取網(wǎng)絡(luò)資源，驅(qū)動數(shù)字創(chuàng)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新。

(2)匹配大數(shù)據(jù)驅(qū)動情景，企業(yè)應(yīng)提高系統(tǒng)化數(shù)據(jù)挖掘能力，從軟硬件、技術(shù)和管理等方面綜合推進(jìn)，強(qiáng)化技術(shù)人員和管理人員的大數(shù)據(jù)意識，學(xué)習(xí)行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)的管理經(jīng)驗和技術(shù)工具，利用大數(shù)據(jù)維持長期競爭優(yōu)勢。

(3)對于數(shù)字創(chuàng)業(yè)企業(yè)而言，應(yīng)從線上和線下融合渠道推動商業(yè)模式創(chuàng)新，專注于細(xì)分市場差異化商業(yè)模式，并在兩條故事線上有所側(cè)重，不斷內(nèi)化自己的動態(tài)核心能力。

4.4 不足與展望

本研究存在如下不足：一是收集大樣本數(shù)據(jù)，對影響因素模型進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)意義上的穩(wěn)定性檢驗，有可能影響結(jié)論的精準(zhǔn)性，未來可擴(kuò)大典型案例話語數(shù)量，基于更豐富的話語證據(jù)檢驗和修正模型；二是以8家案例企業(yè)進(jìn)行應(yīng)用性檢驗，行業(yè)和區(qū)域差異性勢必影響結(jié)論穩(wěn)健性，未來可將案例企業(yè)擴(kuò)充至行業(yè)和區(qū)域進(jìn)行對比分析，提高研究精細(xì)化程度。