信息技术与业务融合对商业模式创新的影响——基于数据赋能视角

张振刚，尚 钰，许亚敏

(1.华南理工大学工商管理学院，广东广州 510640；2.广东省科技革命与技术预见智库，广东广州 510640；3.广州数字创新研究中心，广东广州 510640）

1 研究背景

随着社会的快速发展，商业模式创新成为企业获取竞争优势的关键途径之一，而“大数据”正以各种方式和路径影响着企业的商业生态，成为企业商业模式创新的基本时代背景［1］。从实业界来看，新时代、新技术为企业创新商业模式提供了差异化的价值实现路径，催生了众多商机。譬如，国内知名定制家居企业尚品宅配将互联网、大数据、云计算与企业设计、生产、销售多环节相融合，从家具制品个性化定制转型升级至全屋家具的个性化定制，以全新的商业模式为家居行业的转型升级注入新的力量。学术界关于商业模式创新的研究主要涉及概念、创新要素、所需资源与能力、内部驱动与阻碍因素等前因因素，路径及方向等过程机理，以及创新绩效等影响因素，强调商业模式创新是企业创新的一种高端形态，更是企业转型升级的重要力量和关键战略问题。然而，无论从研究内容还是研究视角方面来看，信息技术（IT）、大数据等可能对商业模式创新带来的变革性影响尚未厘清。因而，开展新时代背景下的商业模式创新研究，对于企业积累竞争优势以应对激烈的市场竞争具有重要的现实意义和理论价值。

已有研究将信息系统领域的“IT 与业务融合”的概念延伸至企业管理领域，提出其会对商业模式创新产生积极的影响，值得研究者们加以重视［2］。这一概念解答了IT 生产率悖论，强调包括传感技术、控制技术、通信技术、计算机与智能技术、大数据技术等在内的新一代信息技术资产本身并不能为组织带来超额的回报，这些技术只有被合理地应用于恰当的业务中、与组织融合，才能够组合设备、互联网、大数据收集、分析技术等要素，为商业模式的创新开辟新的路径。

目前，IT 与业务融合作用于商业模式创新的机理尚未得到充分地讨论，主要体现在以下两个方面：第一，已有研究初步证实了IT 与业务融合能够积极影响商业模式创新的观点［2］，主要体现在组织利用IT 硬件和软件收集、存储、组织和提取数据信息，为运营管理和战略决策提供支持方面。Côrte-Real等［3］研究发现，IT 与业务融合有助于企业开展大数据分析进而实现价值创造。然而，真正创造价值的不仅是具体的要素，更是由要素转化形成的一种能力［4］，组织如何通过能力的构建与转化发挥IT 与业务融合对商业模式创新的积极作用是值得探讨的问题。Lenka 等［5］提出了3 种数据赋能模式，并将其具象化为通过无线通信网络连接数字化产品的连接能力、低人为干预的配置硬件组件感知和捕获信息的智能能力，以及将智能产品和网络产生的海量数据结果数字化从而形成有价值信息的分析能力。进一步地，学者们从组织能力视角提出“大数据能力”概念，指出大数据能力是企业所具备的识别所需资源，并收集、存储和分析大量类型各异、高速流动的数据，用以支持企业实现战略和运营目标的能力［6］。从动态能力视角来看，已有研究证实了大数据能力有助于企业优化原有生产经营方式的观点［7］，但以往针对大数据能力的研究主要基于技术中心视角，认为大数据能力蕴含于大数据获取、整合、处理与可视化等技术当中［8］，仅在技术层面得到了体现，较少从组织层面出发探究大数据如何赋能企业的创新发展，较难厘清企业部署与实施大数据行动计划流程的可行性与有效性，大数据能力所能赋予企业的潜力未能充分显现。因而，本研究从组织层面出发，考虑大数据能力可能在IT 与业务融合与商业模式创新二者之间发挥的中介作用。第二，在商业模式创新中既要注重对内外部资源和能力的整合，也要兼顾微宏观环境的影响，这是一个内外兼修的过程［9］。环境的动态变化为企业提供了成长机会，同时也给企业的经营带来更多的挑战［10］，应对不确定性更应该关注动态能力的提升，以降低可能存在的风险［11］。因此，本研究考虑环境动态性在这一作用机制中发挥调节作用。

基于上述分析，本研究考虑内部情境变量的促进作用和外部情境因素的调节作用，引入IT 与业务融合、大数据能力变量以及环境动态性这一权变变量，探究IT 与业务融合对商业模式创新的作用机制，以期为组织在信息技术、大数据时代背景下进行商业模式创新实践提供些许有益借鉴。

2 文献回顾与理论假设

2.1 IT 与业务融合和商业模式创新

IT 与业务融合是企业采纳IT 的高级阶段，企业在实施IT 后，为充分发挥IT 战略价值、提高企业绩效，通过不断地适应性调整IT 与企业业务关系，使二者形成一个相互交融的有机整体的动态过程［12］。已有研究基于系统层次观，将IT 与业务融合划分为基础架构融合、流程融合和战略融合3 个维度，指出该融合有助于企业挖掘潜在的商业价值，推动模式转变［13］。从基础架构层面来看，IT 基础设施和软件系统的配置与调整有助于企业架构间的衔接与联络。换言之，针对商业模式创新中内部要素结构变化、价值创造模式转变可能带来的设施不完善、组织结构的适应性和灵活度降低等问题，企业可以借助融合了先进信息技术的基础设施和软件系统加以处理，发挥信息技术的优势［14］。从业务流程层面来看，企业信息技术与业务流程的匹配能够帮助企业解决业务流程方面的痛点，通过优化业务流程找寻更具优势的价值创造空间，如采用IT 资源能够促进组织的业务流程再造并推动产品的持续改进，抑或推动企业采用全新的技术、工艺流程或管理形式等向顾客提供全新价值的创新［15］。从战略层面来看，已有研究表明，信息技术与业务的深度融合潜移默化地影响着企业价值观的变革和行为的改变［16］，能够帮助企业形成新的思维模式，为价值创造提供新的解决思路。因而，信息技术与企业战略融合是构建新商业模式形态的基石。基于以上分析，提出以下假设：

H1：IT 与业务融合对商业模式创新有正向影响。

2.2 大数据能力的中介作用分析

Gupta 等［16］和谢卫红等［17］的研究都表明，大数据能力是企业集聚、调动、配置、利用大数据资源获取有价值的洞察，从而建立能够克服挑战并协调大数据活动及其相关业务活动的能力。数据赋能理论认为，数据赋能企业的创新发展有赖于基于技术优势的融合机制［5］。换言之，企业大数据能力的构建需要利用IT 工具来收集、存储、组织和提取，协调相关的业务活动，从而支持决策过程的价值创造和优化［4］。具体可以从两个方面来理解：第一，从资源基础理论角度来看，企业要想发展大数据能力必须增强技术基础架构。IT 与业务融合正是企业有意识地以正确、及时且与业务战略、目标和当前流程、基础设施相适应的方式应用信息技术，其中硬件技术的发展提升了大数据的存储能力，软件技术的发展提升了大数据的分析能力［14］。第二，从动态能力理论视角来看，仅技术投资不足以创造价值和建立新的竞争优势来源，需要技术与企业相融合，形成资源捆绑才能形成优于竞争对手的能力［18］；并且IT 基础资源与企业其他互补资源融合后达成的IT 与业务融合水平越高，由此形成和输出的大数据能力才更难以被其他企业所模仿。此外，大数据能力主要蕴藏于组织文化与领导力、人才技能与组织知识、组织结构与网络关系等组织因素中［19］。可见，IT 与业务融合不仅为企业提供了有形资源，还帮助企业积累了数据驱动文化、数据治理等无形资源，促进企业大数据能力的构建。基于以上分析，提出如下假设：

H2：IT 与业务融合对大数据能力有正向影响。

大数据能力不仅能够为企业带来大数据信息和战略性收益，实现降本增效［20］，还能够作为竞争优势积累和商业模式创新的催化剂［21］。这种积极影响主要通过两条路径发挥作用：第一，从要素视角来看，商业模式创新不仅是对产品和流程的创新，更是对原商业模式结构的创新，寻找新的商业逻辑和方法创造并获取价值［22］，而大数据能力能够帮助企业从海量繁杂的数据中发现生产要素新组合的方式、识别出用户新的需求或者新的细分市场，并通过数据驱动的决策设计出一套全新的商业模式或者提供新产品、新服务［17］。第二，从战略视角来看，大数据能力涵盖了“数据—洞察—决策—行动—价值”全过程，具有重构企业资源与能力以应对环境快速变化的动态能力性［23］，扮演着战略性角色，是企业实现转型升级、创新商业模式的战略支撑能力。基于以上分析，提出如下假设：

H3：大数据能力对商业模式创新有正向影响。

基于前文所述，IT 与业务融合充分体现了企业基于技术增强的考虑将信息技术嵌入企业以构建新的资源体系，有益于企业挖掘商业模式的潜在价值，然而，仅从技术层面探讨IT 与业务融合对商业模式创新的影响具有一定的局限性［24］，存在对新商业模式潜在价值认识不足的可能性。而大数据能力正是在此条件下适合培育的关键能力。一方面，基于资源基础观来看，若将信息技术与企业间的相互融合、协调运作转化为更具数据收集、管理、分析及预测优势的大数据能力，为企业带来的不仅是一种新的技术，更是一种新的资源和新的思维方式，引发企业对资源、价值、结构、关系、边界等的重构，为企业发现价值、创造价值、解决问题提供新的基础和路径［1］；另一方面，基于动态能力观来看，高水平的IT 与业务融合将通过大数据能力驱使企业具备系统整合能力和战略柔性，帮助企业进行分析、辨识与决策，驱动着企业对原有业务模式的变革创新，实现新的价值创造［25］。综合上述分析，提出如下假设：

H4：大数据能力在IT 与业务融合与商业模式创新之间起着中介作用。

2.3 环境动态性的调节作用分析

权变理论强调任何企业的发展都涉及环境的适应性问题，它是企业必须面对和适应的客观事实，也是迫使企业采取有效行动的驱动力［10］。动态变化的环境存在着机遇，同时也包含着挑战，企业想要实现适应性发展，需要以环境动态性为指引，不断提高自身的调整能力和应变能力，及时整合资源［26］，与外部环境形成适配。这也与动态能力理论所强调的组织动态能力与外部环境匹配性内容相契合［27］。这意味着，具有相同或相近IT 与业务融合水平的组织，在不同的环境动态性水平下所构建的大数据能力也存在差异：当企业处于相对稳定的外部环境下，企业通常可以从现有的内生能力（如现有知识、技能和相关流程）中受益［28］，换言之，低动态性环境下组织的IT 与业务融合能够发挥更显著的作用，便于组织构建与内部条件相符、与环境相适应的大数据能力；而当企业处于高度变化的环境时，挑战与机遇转瞬即逝，组织极有可能因时间窗口短暂而无法及时应对或忽视了挑战与机遇［29］，究其根源，信息技术与原有业务之间在短时间内存在一定的融合刚性，融合效果的时效性降低，从而导致现有的运营模式容易很快被侵蚀，更新换代的信息技术与业务发展需求之间无法在短时间内得到有效匹配，则所构建的大数据能力的基础也因此遭到一定程度的破坏，不足以处理所有相关信息并作出相应的决策［14］。鉴于此，本研究认为，在快速变化的环境下，资源和机会将在行业内被重新分配，企业既有IT 与业务融合对大数据能力的促进作用将被削弱。基于以上分析，提出以下假设：

H5：环境动态性负向调节IT 与业务融合对大数据能力的影响。

综合前文所述，企业如何进行商业模式的定位、设计与创新，不仅取决于企业对自身资源、核心能力的认知，还有赖于对环境动态性的判断与处理［1］。本研究预期IT 与业务融合水平不同的企业面对动态变化环境时，通过构建大数据能力激发企业创新的驱动力会存在差异：企业在稳态环境下运营时，所面临的不确定性和风险相对较小，IT 与业务融合保有促使企业获得和保持竞争优势的驱动力作用，便于组织从既有条件、认识路径、既有模式中获得信息［28］，并进行商业模式创新；然而，当企业所处环境动荡时，企业重新面临适配问题，难以利用已建立的知识、技能和相关能力作出快速反应，可能会迫使企业通过引入新产品、新流程来维护其市场地位［29］，在此环境中，现有的IT 与业务融合状态和水平使得企业在战略层面、业务层面和架构层面存在一定的刚性，从而导致其大数据能力构建变得困难［30］，创新产出也因此受到了阻碍，企业需要运用新的知识和技能来解决这一问题。因此，在高动态环境下，企业的IT 与业务融合对于商业模式创新的积极推动作用减弱，同时导致其大数据能力形成一定程度上的不适用性，所发挥的中介作用被削弱。基于以上分析，提出以下假设：

H6：环境动态性负向调节大数据能力的中介作用。即环境动态性水平越高，这一中介作用越弱；环境动态性水平越低，这一中介作用越强。

综上所述，本研究拟考察大数据能力在IT 与业务融合和商业模式创新之间的中介作用以及环境动态性的调节效应。一个有调节的中介模型如图1 所示。

图1 研究理论框架

3 研究方法

3.1 数据来源

本研究以制造型企业为研究样本，样本主要来源于广东、江苏、河南、湖北、湖南等省份，问卷发放对象主要为企业的中高层管理人员或核心技术人员。作此选择的原因有二：第一，当前制造业企业面临着大数据应用情境的机遇与挑战，亟待处理先进信息技术与企业原基础设施、业务流程等多方面的匹配与融合问题以及大数据能力构建问题，是具有代表性的研究样本；第二，中高层管理人员和核心技术人员是企业大数据分析与应用的实施者，是与本研究需求高度契合的问卷发放对象。共发放问卷300 份，回收218 份，剔除填答不全、规律性选填或全部填选同一答案等无效样本后，最终得到有效问卷172 份，问卷有效率为57.33%。样本分布特征如表1 所示。

表1 样本分布特征

3.2 变量测量

（1）IT 与业务融合（ITBA）。主要借鉴顾美玲等［13］的研究，从基础架构融合、流程融合、战略融合3 个维度进行测量。其中，基础架构融合包括“现有的IT 基础设施及软件系统的技术领先程度能够达到本企业的要求”等5 个题项；流程融合包括“IT 内嵌的业务流程符合本企业的作业流程”等5 个题项；战略融合包括“本企业CIO（首席信息官）是企业经营管理层的重要成员”等5 个题项。

（2）大数据能力。采用谢卫红等［17］基于我国情境开发的大数据能力测量量表，从资源的获取能力、分析整合能力、应用能力3 个维度进行测量。具体包括“企业能够方便地获得支撑业务的内外部数据资源”“企业能够对原始数据进行处理从而得到高质量信息”等12 个题项。

（3）环境动态性（ED）。主要参考Jansen 等［29］的测量方式，包括“外部环境变化程度很剧烈”“顾客经常对产品（服务）提出新的需求”“外部环境不断在发生变化”“公司所在市场上的产品（服务）数量和种类不断在变化”4 个题项。

（4）商业模式创新。主要参考Zott 等［31］、魏泽龙等［32］的测量量表，包括“企业的商业模式代表了产品、服务和信息的新组合”“企业的商业模式采用新的方式激励合作伙伴”等10 个题项。

此外，本研究选取企业年龄、企业规模、企业类型、所属行业作为控制变量。所有题项均采用Likert 七点量表进行测量。

4 实证分析与假设检验

4.1 共同方法偏差检验

本研究采用程序控制和统计控制两种方法保障调查结果的客观性，规避共同方法偏差的影响。首先，程序控制主要通过匿名填答、内容保密、反向题设置3 个方面来实现。在开展问卷调查时，向受访者明确表示采用匿名性填答方式，并对填答内容严格保密，仅供学术研究使用，降低受访者的心理顾虑，以便获得更为真实的信息；同时，研究设计了具有判别性的反向题，如“没有创造新的盈利方式”，用以排除明显自相矛盾的样本。其次，统计控制主要采用Harman 单因素检验方法对共同方法偏差进行检验，结果表明在未旋转情况下第一个主成分解释了总方差变异的34.25%，未达76.53%的一半，由此推断，研究数据的共同方法偏差问题不严重。

4.2 信度与效度检验

首先，研究信度主要采用克朗巴哈系数（Cronbach'α）、组合信度（composite reliability，CR）和平均变异数提取量（average variance extracted，AVE）等参数值进行检验，结果如表2 所示，各变量的Cronbach'α系数和CR 值均大于0.7，AVE 值均高于0.5，表明研究中各构念所采用量表具有较好的内部一致性。

表2 样本各变量的信度与效度检验

其次，研究效度检验主要包括聚合效度和区分效度两个方面。一方面，研究中各潜变量的AVE 值均高于0.5，KMO 检验系数均高于0.8，且因子载荷均大于0.5，Bartlett 球形检验显著性系数均为0，表明变量量表具有良好的聚合效度，能够满足实证分析的要求；另一方面，研究搭建了单因子模型、二因子模型、三因子模型和四因子模型进行比较分析，如表3 所示，四因子模型相较于其他模型具有较好的拟合效度，χ2/df（卡方值/自由度）=1.371＜3，RMSEA（近似误差均方根）=0.047＜0.05，IFI（增量拟合指数）=0.971＞0.9，TLI（塔克-刘易斯指数）=0.965＞0.9，CFI（比较拟合指数）=0.971＞0.9，同时结合表4 中AVE 平方根值均大于潜变量间的相关系数，说明研究量表具有较好的区分效度。

表3 样本验证性因子分析竞争模型

4.3 描述性统计与相关分析

表4 列举了各变量的均值、标准差及其相关关系，其中IT 与业务融合、大数据能力、环境动态性、商业模式创新4 个核心变量间的相关系数处于0.32～0.70 之间，且均在0.01 的水平下显著，表明研究变量适合进行进一步的回归分析检验。

表4 样本描述性统计与各变量间的相关关系

4.4 假设检验

本研究采用Hayes［33］编制的SPSS 宏（PROCESS）进行模型检验，主要通过中介效应检验以及有调节的中介效应检验两个步骤加以实现。

首先，采用SPSS 宏中的Model 4（即简单的中介模型），在控制企业年龄、企业规模、企业类型、所属行业的情况下对大数据能力在IT 与业务融合与商业模式创新关系间的中介效应进行检验。结果如表5 所示，IT 与业务融合对商业模式创新、大数据能力的促进作用均显著（B1=0.73，t1=13.98，P＜0.001；B2=0.71，t2=12.97，P＜0.001），假设H1、H2得到支持；放入中介变量后，IT 与业务融合对商业模式创新的促进作用仍然显著（B=0.18，t=4.18，P＜0.001），相较于直接效应的系数减少了0.55，且大数据能力对商业模式创新的促进作用显著（B=0.77，t=17.52，P＜0.001），假设H3得到支持。此外，IT 与业务融合对商业模式创新影响的直接效应及大数据能力的中介效应的Bootstrap 在95%置信区间的上、下限均不包含0（见表6）。综上表明，IT 与业务融合不仅能够对商业模式创新产生积极的影响，还能够通过大数据能力的中介作用间接影响商业模式创新，且直接效应（0.18）和中介效应（0.55）分别占总效应（0.73）的25.21%、74.79%，假设H4得到支持。

表5 样本大数据能力的中介效应检验

表5（续）

表6 样本大数据能力的总效应、直接效应及中介效应分解

其次，采用SPSS 宏中的Model 7（即假设中介模型的前半段受到调节，与本研究的理论模型一致），在控制企业年龄、企业规模、企业类型、所属行业的情况下对有调节的中介模型进行检验。结果如表7 所示，将环境动态性放入模型后，IT 与业务融合与环境动态性的乘积项对大数据能力的抑制作用显著（B=-0.04，t=-1.75，P＜0.1），说明环境动态性能够在IT 与业务融合对大数据能力的直接作用中起调节作用。

表7 有调节的中介效应检验

基于此，进一步进行简单斜率分析。结果如表8 所示，环境动态性处于较低水平（M-1SD），IT与业务融合通过大数据能力作用于商业模式创新的间接效应较强（ρ低环境动态性=0.26，Boot95%CI 不包含0）；环境动态性处于较高水平（M+1SD），IT 与业务融合通过大数据能力作用于商业模式创新的间接效应较弱（ρ高环境动态性=0.17，Boot95%CI 不包含0）。综合可知，大数据能力对IT 与业务融合与商业模式创新之间关系的中介效应会受到环境动态性的调节，即产生了被调节的中介效应。因此，假设H5、H6得到实证支持。

表8 样本大数据能力在环境动态性不同水平上的中介效应检验

5 结论与讨论

5.1 研究结论

本研究基于动态能力理论，运用实证研究方法分析了IT 与业务融合对商业模式创新的影响机制，以及大数据能力的中介作用、环境动态性的调节效应，得到结论具体如下：

（1）IT 与业务融合能够推进企业的商业模式创新。IT 与业务融合体现了信息技术与企业内部基础设施、业务流程、战略目标、发展方向等多方面的契合，对于商业模式创新的显著正向影响则表明对于企业而言，信息技术与企业管理、业务之间的协调运作与相互促进是挖掘潜在价值从而转变商业模式不可忽视的影响因素。这一研究结论支持了Héroux 等［2］的观点，IT 与业务融合能够促使企业创造新的商业模式，为企业有效运用IT 与业务融合、促进企业商业模式转型升级的实现提供了理论依据。

（2）大数据能力在企业通过融合信息技术与当前业务来寻求新的商业模式的过程中扮演重要的角色。大数据能力不仅能够对商业模式的创新发挥积极的影响作用，还能够在IT 与业务融合对商业模式创新的作用中发挥中介效用。需要特别指出的是，IT 与业务融合是部分地通过大数据能力影响商业模式创新。企业构建大数据能力可以带动新模式、新机会的发现，进而为商业模式创新打下了基础［34］，本研究在支持这一观点的基础上进一步厘清了IT 与业务融合通过大数据能力作用于商业模式创新的作用机理。

（3）环境动态性在IT 与业务融合对商业模式创新的影响中发挥调节器的作用。数据分析结果显示，环境动态性作为权变特征，负向调节IT 与业务融合对大数据能力的影响作用。通过有调节的中介效应分析，进一步证实了环境动态性在大数据能力中介效应中的负向调节作用，即高动态性环境会削弱企业IT 与业务融合通过大数据能力对企业商业模式创新的正向影响。

5.2 理论贡献

本研究可能存在的理论贡献主要体现在3 个方面：首先，从战术层面进一步加深了对IT 与业务融合对商业模式创新影响作用的探索，弥补了现有研究大多仅从战略层面考虑IT 与业务融合的局限，同时开启了IT 与业务融合和商业模式创新之间的学术对话。其次，将大数据能力整合到已有理论框架中，进一步厘清了基于数据赋能视角的IT 与业务融合影响商业模式创新的作用机制，既突显了能力转化在创新中的关键作用，也丰富了现有对大数据能力驱动因素和影响因素的研究；不仅如此，本研究涉及的大数据能力概念跳脱基于技术中心视角的研究局限，立足于资源整合、数据挖掘与分析以及组织决策的逻辑框架，对其加以研究，是对动态能力理论研究的进一步拓展。最后，基于权变理论，聚焦企业的环境适配性问题，引入环境动态性这一变量，详细阐明了IT 与业务融合对商业模式创新的具体影响机制，进一步印证了商业模式创新既是一个内部驱动的过程，也是一个被动的应激改变过程的观点［9］，丰富了环境动态性与商业模式创新的对话研究。

5.3 实践启示

本研究结论对于企业开展商业模式创新实践具有一定的理论指导意义。首先，企业应注重信息技术与当前基础架构、业务流程与战略方向之间的匹配问题。对于组织而言，想要在工业互联网背景下实现转型升级，一味地随波逐流学习、引进或开发先进的信息技术或许会出现不适配的效果，正如实业界所强调的，适合企业自身的才是最好的，因此，企业应重视建立并持续完善信息技术与企业融合度的评估机制，预防因契合度低而导致的成本增加、效率降低等问题。其次，大数据能力对于企业创造新的商业模式具有至关重要的作用，企业应重视并发挥大数据能力积极的影响，特别是面临当前商业模式不足以满足经营管理和市场竞争需求的问题，企业可以基于目前信息技术与企业的融合情况，有针对性地从资源获取、分析整合以及实践应用3 个方面培育能力，以便审视在商业逻辑、资源配置、价值创造等方面是否存在可提升的空间，进而挖掘潜在的价值。最后，企业应积极开展对外部环境的监测工作，一方面充分利用已融合的基础设施、业务流程和战略，响应环境变化，把握可利用的环境机会；另一方面合理把握环境的动态发展特征，适时调整IT 与业务融合现况，完善自身的大数据能力，进而稳步推动企业的商业模式创新。

5.4 不足与展望

首先，研究样本来源具有一定的局限性，未来研究可以提高样本企业地域分布的广泛性，增强研究结论的普适性。其次，采用横截面数据进行实证检验，未来可以尝试采用动态分析进行纵向研究，从过程视角探讨IT 与业务不断融合的过程对商业模式创新的作用机理，弥补当前研究的局限性。另外，本研究基于动态能力观，将大数据能力纳入IT 与业务融合对商业模式创新影响机制的范畴，仅打开了该影响机制“黑箱”的能力面，鉴于此，未来研究可以更全面、系统地探究该机制的约束和促进条件。