| 大数据驱动创新过程提高数字创新绩效的路径 |
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| 引用本文： | 张海丽,王宇凡,Michael Song.大数据驱动创新过程提高数字创新绩效的路径[J].科学学研究,2023(6):1106-1120. |
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| 作者姓名： | 张海丽 王宇凡 Michael Song |
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| 作者单位： | 西安工业大学经济管理学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(72002162)；;陕西省科技厅软科学研究项目(2022KRM057)； |
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| 摘 要： | 企业数字创新进程不断加速，研究表明，大数据驱动创新过程有利于提高创新绩效，但不同阶段以及不同水平的大数据驱动创新过程与创新绩效的作用机理仍有待研究，数字创新理论及具有中国特色数字创新理论亟待发展。本文探究大数据驱动创新过程通过产品创新度影响创新绩效的路径与机理，收集594个中国、475个美国和507个英国数字创新项目，采用多元回归、层次回归与“pick-a-point”方法，实证分析大数据驱动创新过程对产品创新度的倒U型影响，检验大数据驱动运营对产品创新度与绩效关系的调节作用。研究结果表明，在中国，大数据驱动商业分析、产品设计与商业化对产品创新度产生倒U型影响，即双元驱动商业分析、产品设计与商业化最能提升产品创新度。调节检验结果表明，随经验驱动运营向大数据驱动运营转变，产品创新度对创新绩效由U型影响变为正向影响。当产品创新度很低或很高时，大数据驱动运营抑制产品创新度对创新绩效的积极影响，而当产品创新度处于中间水平时，大数据驱动运营促进产品创新度对创新绩效的积极影响。跨国比较还发现，美国和英国具有类似的研究结论。通过理论分析与实证检验，研究丰富了数字创新理论，推进了具有中国特色的数字创新...
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| 关 键 词： | 数字创新理论 大数据驱动创新过程 产品创新度 大数据驱动运营 数字创新绩效 |
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