[目的/意义]本研究旨在探索不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响。[方法/过程]以Web of Science核心合集2000—2018年生物信息学领域的期刊论文为数据集,本研究以参考文献学科情况为研究对象,从多样性、均衡性、差异性及整体...[目的/意义]本研究旨在探索不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响。[方法/过程]以Web of Science核心合集2000—2018年生物信息学领域的期刊论文为数据集,本研究以参考文献学科情况为研究对象,从多样性、均衡性、差异性及整体跨学科性4个维度量化论文跨学科性,以D指数量化颠覆性创新,采用Logistic回归分析方法探讨不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响,并通过调整引用时间窗对结论进行鲁棒性检验。[结果/结论](1)在生物信息学领域,论文跨学科性对颠覆性创新具有显著影响,具体表现为:多样性和跨学科性对颠覆性创新产出有积极影响;均衡性和差异性对颠覆性创新产出有消极影响。(2)不同合作模式下跨学科性对颠覆性创新影响方向基本一致,但合作跨度的增加会加强多样性对颠覆性创新的积极影响、均衡性和差异性对颠覆性创新的消极影响,削弱跨学科性对颠覆性创新的积极影响。展开更多
数字化背景下,大数据能力为平台企业跳脱既有技术路径,实现跨界颠覆性创新提供了无限可能。本文从资源编排视角切入,以2009至2022年沪深A股上市平台企业为研究样本,探究大数据能力影响跨界颠覆性创新的机制和条件。研究发现,大数据能力...数字化背景下,大数据能力为平台企业跳脱既有技术路径,实现跨界颠覆性创新提供了无限可能。本文从资源编排视角切入,以2009至2022年沪深A股上市平台企业为研究样本,探究大数据能力影响跨界颠覆性创新的机制和条件。研究发现,大数据能力有效促进平台企业跨界颠覆性创新,经稳健性检验和内生性检验后结果仍然显著。机制研究发现,资源编排发挥部分中介作用,且知识搜索和政府补助显著促进大数据能力对跨界颠覆性创新的提升效应。进一步细化发现,知识搜索广度的正向调节作用更加显著。本文适当拓展了大数据背景下资源编排及跨界颠覆性创新相关研究,为平台企业实现跨界颠覆提供理论支撑,同时也为相关政策制定提供一定的启示意义和参考价值。In the context of digitalization, big data capabilities provide unlimited possibilities for platform enterprises to break away from existing technological paths and achieve cross-border disruptive innovation. This article approaches from the perspective of resource allocation, using A-share listed platform companies in Shanghai and Shenzhen from 2009 to 2022 as research samples, to explore the mechanisms and conditions under which big data capabilities affect cross-border disruptive innovation. Research has found that big data capabilities effectively promote disruptive innovation across platforms, and the results remain significant after robustness and endogeneity tests. Mechanism research has found that resource orchestration plays a partial mediating role, and knowledge search and government subsidies significantly promote the enhancement effect of big data capabilities on cross-border disruptive innovation. Further refinement reveals that the positive moderating effect of knowledge search breadth is more significant. This article appropriately expands the research on resource orchestration and cross-border disruptive innovation under the background of big data, providing theoretical support for platform enterprises to achieve cross-border disruption, and also providing certain enlightening significance and reference value for relevant policy formulation.展开更多
颠覆性创新作为一种独特的创新模式,能够有效地打破现有的市场平衡,为企业带来突破性的竞争优势。因此,为了在激烈的竞争市场中立足,提升颠覆性创新水平成为企业亟待解决的问题。本文基于240家企业的样本数据,运用模糊集定性比较方法(fs...颠覆性创新作为一种独特的创新模式,能够有效地打破现有的市场平衡,为企业带来突破性的竞争优势。因此,为了在激烈的竞争市场中立足,提升颠覆性创新水平成为企业亟待解决的问题。本文基于240家企业的样本数据,运用模糊集定性比较方法(fsQCA),从大数据能力、组织敏捷性和资源编排能力层面探讨企业颠覆性创新的驱动因素以及等效路径。结果发现:1) 中小企业的颠覆性创新不是由单一因素驱动的,而是多种因素共同作用的结果;2) 存在9组中小企业实现颠覆性创新的条件组态,可以归纳为3种路径。研究结果丰富了颠覆性创新的相关研究,为中小企业开展颠覆性创新提供一定的理论指导。As a unique innovation mode, disruptive innovation can effectively break the existing market balance and bring breakthrough competitive advantages for enterprises. Therefore, in order to gain a foothold in the fiercely competitive market, improving the level of disruptive innovation has become an urgent problem for enterprises. Based on sample data from 240 enterprises, this paper applies the fuzzy set qualitative comparison approach (fsQCA) to explore the drivers of disruptive innovation and the equivalent paths of enterprises at the levels of big data capability, organisational agility and resource orchestration capability. The results found that: 1) disruptive innovation in SMEs is not driven by a single factor, but is the result of a combination of factors;2) there exist nine sets of conditional groupings of SMEs to achieve disruptive innovation, which can be categorised into three paths. The findings enrich the related research on disruptive innovation and provide some theoretical guidance for SMEs to carry out disruptive innovation.展开更多
跨界团队在企业等创新主体开展颠覆性创新活动中发挥重要作用,而运用机器学习方法识别其网络特征与颠覆性创新绩效之间殊途同归的组态路径是一个亟待解决的重要问题。本文基于Incopat专利检索平台无人机领域139999条专利数据,采用社区...跨界团队在企业等创新主体开展颠覆性创新活动中发挥重要作用,而运用机器学习方法识别其网络特征与颠覆性创新绩效之间殊途同归的组态路径是一个亟待解决的重要问题。本文基于Incopat专利检索平台无人机领域139999条专利数据,采用社区发现算法在专利发明人合作关系数据中识别185个跨界团队,依据社会网络理论遴选跨界团队网络特征变量,利用k-means聚类算法对跨界团队进行类型划分,并运用决策树CART(classification and regression trees)算法挖掘不同类型跨界团队网络特征对其颠覆性创新绩效的影响。研究结果表明,①跨界团队共有二元合作、类完全合作和复杂合作3种合作类型,不同跨界团队类型对颠覆性创新绩效影响具有差异性,即类完全合作团队高颠覆性创新绩效占比最高,二元合作团队高颠覆性创新绩效占比最低;②合作强度具有普适性,它是影响不同跨界团队形成不同水平颠覆性创新绩效的核心因素;③合作强度正向影响二元合作团队颠覆性创新绩效,类完全合作团队的颠覆性创新绩效受聚集系数、合作强度与团队规模的共同影响,而对于合作强度较高的复杂合作团队而言,保持较低的网络密度有利于其提升颠覆性创新绩效。展开更多
文摘[目的/意义]本研究旨在探索不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响。[方法/过程]以Web of Science核心合集2000—2018年生物信息学领域的期刊论文为数据集,本研究以参考文献学科情况为研究对象,从多样性、均衡性、差异性及整体跨学科性4个维度量化论文跨学科性,以D指数量化颠覆性创新,采用Logistic回归分析方法探讨不同合作模式下论文跨学科性对颠覆性创新的影响,并通过调整引用时间窗对结论进行鲁棒性检验。[结果/结论](1)在生物信息学领域,论文跨学科性对颠覆性创新具有显著影响,具体表现为:多样性和跨学科性对颠覆性创新产出有积极影响;均衡性和差异性对颠覆性创新产出有消极影响。(2)不同合作模式下跨学科性对颠覆性创新影响方向基本一致,但合作跨度的增加会加强多样性对颠覆性创新的积极影响、均衡性和差异性对颠覆性创新的消极影响,削弱跨学科性对颠覆性创新的积极影响。
文摘数字化背景下,大数据能力为平台企业跳脱既有技术路径,实现跨界颠覆性创新提供了无限可能。本文从资源编排视角切入,以2009至2022年沪深A股上市平台企业为研究样本,探究大数据能力影响跨界颠覆性创新的机制和条件。研究发现,大数据能力有效促进平台企业跨界颠覆性创新,经稳健性检验和内生性检验后结果仍然显著。机制研究发现,资源编排发挥部分中介作用,且知识搜索和政府补助显著促进大数据能力对跨界颠覆性创新的提升效应。进一步细化发现,知识搜索广度的正向调节作用更加显著。本文适当拓展了大数据背景下资源编排及跨界颠覆性创新相关研究,为平台企业实现跨界颠覆提供理论支撑,同时也为相关政策制定提供一定的启示意义和参考价值。In the context of digitalization, big data capabilities provide unlimited possibilities for platform enterprises to break away from existing technological paths and achieve cross-border disruptive innovation. This article approaches from the perspective of resource allocation, using A-share listed platform companies in Shanghai and Shenzhen from 2009 to 2022 as research samples, to explore the mechanisms and conditions under which big data capabilities affect cross-border disruptive innovation. Research has found that big data capabilities effectively promote disruptive innovation across platforms, and the results remain significant after robustness and endogeneity tests. Mechanism research has found that resource orchestration plays a partial mediating role, and knowledge search and government subsidies significantly promote the enhancement effect of big data capabilities on cross-border disruptive innovation. Further refinement reveals that the positive moderating effect of knowledge search breadth is more significant. This article appropriately expands the research on resource orchestration and cross-border disruptive innovation under the background of big data, providing theoretical support for platform enterprises to achieve cross-border disruption, and also providing certain enlightening significance and reference value for relevant policy formulation.
文摘颠覆性创新作为一种独特的创新模式,能够有效地打破现有的市场平衡,为企业带来突破性的竞争优势。因此,为了在激烈的竞争市场中立足,提升颠覆性创新水平成为企业亟待解决的问题。本文基于240家企业的样本数据,运用模糊集定性比较方法(fsQCA),从大数据能力、组织敏捷性和资源编排能力层面探讨企业颠覆性创新的驱动因素以及等效路径。结果发现:1) 中小企业的颠覆性创新不是由单一因素驱动的,而是多种因素共同作用的结果;2) 存在9组中小企业实现颠覆性创新的条件组态,可以归纳为3种路径。研究结果丰富了颠覆性创新的相关研究,为中小企业开展颠覆性创新提供一定的理论指导。As a unique innovation mode, disruptive innovation can effectively break the existing market balance and bring breakthrough competitive advantages for enterprises. Therefore, in order to gain a foothold in the fiercely competitive market, improving the level of disruptive innovation has become an urgent problem for enterprises. Based on sample data from 240 enterprises, this paper applies the fuzzy set qualitative comparison approach (fsQCA) to explore the drivers of disruptive innovation and the equivalent paths of enterprises at the levels of big data capability, organisational agility and resource orchestration capability. The results found that: 1) disruptive innovation in SMEs is not driven by a single factor, but is the result of a combination of factors;2) there exist nine sets of conditional groupings of SMEs to achieve disruptive innovation, which can be categorised into three paths. The findings enrich the related research on disruptive innovation and provide some theoretical guidance for SMEs to carry out disruptive innovation.
文摘跨界团队在企业等创新主体开展颠覆性创新活动中发挥重要作用,而运用机器学习方法识别其网络特征与颠覆性创新绩效之间殊途同归的组态路径是一个亟待解决的重要问题。本文基于Incopat专利检索平台无人机领域139999条专利数据,采用社区发现算法在专利发明人合作关系数据中识别185个跨界团队,依据社会网络理论遴选跨界团队网络特征变量,利用k-means聚类算法对跨界团队进行类型划分,并运用决策树CART(classification and regression trees)算法挖掘不同类型跨界团队网络特征对其颠覆性创新绩效的影响。研究结果表明,①跨界团队共有二元合作、类完全合作和复杂合作3种合作类型,不同跨界团队类型对颠覆性创新绩效影响具有差异性,即类完全合作团队高颠覆性创新绩效占比最高,二元合作团队高颠覆性创新绩效占比最低;②合作强度具有普适性,它是影响不同跨界团队形成不同水平颠覆性创新绩效的核心因素;③合作强度正向影响二元合作团队颠覆性创新绩效,类完全合作团队的颠覆性创新绩效受聚集系数、合作强度与团队规模的共同影响,而对于合作强度较高的复杂合作团队而言,保持较低的网络密度有利于其提升颠覆性创新绩效。
