大数据资产对企业技术创新动态能力的影响——一个理论模型

杜俊义，吴 琼

(广西师范大学 经济管理学院，广西 桂林 541004)

数据资源作为一种不可或缺的战略资源，其含有的巨大经济价值使之成为企业和政府的重点关注对象。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出将大数据作为数字经济重点产业，加快推进数字化产业，培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算等新兴数字产业。大数据资产将成为数字经济时代驱动技术创新的新动力，企业运营数据和外部环境的变化要求衍生出新的技术创新需求，因而大数据资产越来越成为技术创新需求的重要来源。随着数据价值的提升，数据资产逐渐成为企业增强核心竞争力、提高管理效率以及保持竞争优势的重要手段。数据资产无疑已经成为众多行业的重要资产，逐渐成为企业可持续发展的核心动力。随着全球竞争的不断加剧，各国为了占领技术创新的优势，都在发展新的技术和新产业，技术创新渐渐成为国家经济发展的重要推动力，技术创新不仅仅代表着核心技术创新成果，在很大程度上也是国家综合实力的体现。因此，在大数据时代研究企业技术创新动态能力显得迫在眉睫并且尤为重要。动态能力的概念由Teece[1]首次提出，具体指的是企业在动荡的环境中建立核心竞争力和保持竞争优势的能力。目前，关于动态能力的研究主体主要是企业，现有学者大多从政府政策、企业家精神、企业组织学习能力、企业激励政策、市场环境和创新网络整合应用等方面分别探讨了对企业技术创新动态能力的作用机理。企业通过将现有的柔性资源投入到产品研发和生产中，这不仅可减少研发资金成本，而且还可降低生产的时间成本，有利于扩大市场份额。因此，研究大数据资产对企业技术创新动态能力的影响具有十分重要的理论和现实意义。

大数据资产通过什么样的传导机制影响企业技术创新动态能力？为什么有的企业的技术创新动态能力更多的受益于大数据资产？为什么有些企业却受益很少？企业的创新网络可能会提供一个可行的解释，创新网络可能对大数据资产与企业技术创新动态能力的关系起调节作用。大数据资产作为战略管理的一个新概念已经引起学术界的研究兴趣，而关于创新网络对大数据资产与企业技术创新动态能力作用的关系研究目前尚未见报道。一方面是因为技术创新动态能力的概念和测量复杂多样，欠缺可靠性的经验和缺乏可操作性；另一方面是大数据资产、创新网络与技术创新动态能力之间的联系尚未被发现。企业所面对的外部环境从客观上来说基本相似，但是企业的创新网络却不尽相同，企业发现市场机会的能力和适应环境变化的能力也不尽相同。为了有效突破以往研究的局限，本研究不仅重新界定了大数据资产和技术创新动态能力的概念，还基于资源基础理论建立了企业技术创新动态能力与大数据资产之间关系的理论模型，提出创新网络在二者关系之间起调节作用的假设。本研究旨在进一步拓展对企业资源的认识并丰富技术创新动态理论，为企业提升技术创新动态能力提供一定的理论指导。

一、文献回顾

(一)大数据资产理论

大数据(Big Data)一般是指数字经济时代产生的海量数据。李静萍[2]认为由于大数据具有经济所有权和经济收益性，因此数据具有资产属性。数据资源变成数据资产需要经过度量上的统一以及明确资产权属，并将大数据资产定义为企业过去行为业务形成的，会对企业未来产生有效和深远影响并且极大可能为企业带来巨大经济效益的各类数据资源。大数据资产是由特定主体拥有控制，能够可靠计量[3]并为企业带来持久利润的数据资源，将大数据资产归属于无形资产。大数据资产是企业核心竞争力的源泉，大数据资产具有动态性、多样性、价值高、无形性、共享性、真实性等特点。张弛[4]认为大数据是一个组合概念，包含大数据来源、大数据产品和大数据模型，大数据财产必须是经过合法途径收集、挖掘和清洗处理后能在大数据交易平台上进行交易的大数据产品，并将大数据财产定义为具备经济价值、管理价值和共享价值的大数据组合，大数据价值体现在对数据的搜集和挖掘，因此大数据财产隶属于数据的挖掘者和搜集者。左文进和刘丽君[5]将大数据资产的感知价值评价维度分为服务价值、质量价值、功能价值、潜在价值和声望价值5种，认为普通用户也是大数据资产感知价值评估主体之一。大数据时代企业在海量信息中对有价值数据的挖掘才是对企业技术能力和管理能力的考验，被充分利用的大数据资产能够提高企业的竞争优势、增加企业销售利润、提升企业创新绩效[6]并给企业带来更大的经济利润。因此，大数据资产是企业的竞争性和战略性资源。

叶雅珍等[7]认为大数据资产是企业最具价值属性的资源，更是企业技术创新过程中创新、创造的知识源泉。相对于传统的数据资产的概念，大数据资产不仅是一种具有可共享性、高效性、快速性特点的资产形式，而且还具有可控性，可流通、可计算、可共享、可变现和可计量。大数据资产对提高生产效率、生产要素配置以及生产技术变革具有巨大的推动作用，是我国数字化转型的有效介质。大数据资产在很大程度上代表了企业数据挖掘、分析、处理与计算能力，而平台数据资产包含着用户个人数据信息及平台交易信息和数据处理分析能力。因此，企业掌握的大数据有效地提高了企业对客户群体的定位能力，有利于企业推出新产品和服务，从而抢占市场机会、转换商业模式。而且，大数据资产平台生态系统能够降低交易成本，有利于企业生产交易平台的逐步扩张。但是，张宁[8]认为企业重视或者偏好于以部门职能为中心，部门与部门之间缺乏沟通，部门职能独立且分散。那么，各部门掌握的数据也都是各自拥有，不对外进行共享或者很难进行交换，这会造成一种现象，那就是数据只存在部门内部才会有效，并且部门由于存在隔阂或者距离，无法进行业务往来和数据交换，数据变得死板，无法充分地体现出数据的灵活性，并且信息孤岛一旦存在，企业的沟通成本、人工成本、时间成本或者因为部门之间各自为政导致的其他相关成本就会大大增加，阻碍了企业技术创新道路的发展。谢卫红等[9]认为数据资源主要可以分为基础资源、人力资源和技术资源3种，在此基础上，本研究将企业大数据资产分为大数据物质资产、大数据技术资产和大数据人力资产。

(二) 技术创新动态能力理论

动态能力的概念由Teece[1]首次提出，随着动态能力研究的逐步深入，企业技术创新动态能力(Technology Innovation Dynamic Capability)与动态技术创新能力(Dynamic Innovation Capability)的概念也被一些学者提出。对于动态创新能力一部分学者主要以动态能力论[10]为理论基础，将之界定为企业在运营过程中，在进行组织学习时对创新知识和惯例[11]转化的能力，具体表现在企业的感知能力、塑造能力和重组能力[12]。另一部分学者从创新能力的观点出发，认为动态创新能力可以通过企业创新产品研发周期和企业技术创新绩效体现出来，也就是说动态创新能力代表了企业技术创新的动态性。因此，动态创新能力包括动态能力和创新能力，代表了企业综合创新能力。对于动态能力，简兆权等[13]认为能力主要体现在企业能够对内外部资源进行有效整合以应对环境的变化，动态主要体现在市场环境是不断变化的[14]，企业需要适应市场环境的变化以达成可持续发展的目的。Teece[15]将动态能力分为感知、捕捉和变革3个阶段，辛晴和杨蕙馨[16]将动态能力的演化过程分化为变异、内部选择和保留3个阶段，动态创新能力综合了企业动态能力和创新能力[17]，是企业发展技术创新能力、提高技术创新绩效的重要基础。

对技术创新动态能力的研究主要以国内学者为主，其概念于2012年首次提出。目前学者对技术创新动态能力的理解主要分为2种，一些学者认为技术创新动态能力是一种静态能力，具体体现在企业进行一定比例的技术创新投入，会带来相应的技术创新产出，而在这一过程中会形成技术创新的转化。因此，技术创新动态能力包含技术创新投入能力、产出能力和转化能力[18]。另外一些学者认为技术创新动态能力是一种动态能力，主要表现在：一是企业提高技术创新动态能力的目的是提高企业技术创新动态变革能力，从而推动企业技术创新绩效，主要由机会感知能力、机会识别能力、资源整合能力、环境适应能力构成[19]。二是企业技术创新动态能力是企业在动态的内外环境交互作用下进行技术创新活动从而适应环境的动态性和复杂性的能力，是企业综合能力的具体体现[20]。三是企业技术创新动态能力不仅仅只是简单包含着企业对技术创新活动的投入、产出以及转化比例，还应该包括企业实现技术创新的方式以及在技术创新过程中所使用的管理方式和管理能力。因此，企业要想有效提升技术创新动态能力就必须在动态环境下不断地对经验和知识进行积累，有效组合多种技术创新能力[21]。

(三)创新网络理论

科技的快速发展，造成组织的边界性越来越模糊，企业开始朝着无边界方向变迁。传统的闭门造车的创新模式在日益复杂的创新环境下逐渐被淘汰[22]。全球化经济体系使企业意识到合作创新模式的重要性，企业协同创新已是保持竞争优势、实现可持续发展的不二选择。Freeman[23]在1991年正式提出创新网络是一种用于解决系统创新的基本制度安排，随后学者开始从不同视角和方法对创新网络进行研究，研究视角主要包括关系视角、组织视角、制度视角、系统视角、过程视角、契约视角、空间视角和手段视角。杨坤等[24]以创新网络知识为研究对象，认为创新网络知识产出受创新网络节点的影响，即使创新网络知识产出受同一因素的影响，但节点关系的不同也会导致创新网络知识产出水平的差异。赵炎和孟庆时[25]认为网络子群的规模和数量会影响企业的创新能力，规模小的子群内企业其创新能力比子群外企业高，并且网络子群的数量越多越有利于企业的联盟，从而有利于企业的创新能力。但是，规模大的子群其创新能力提高不显著。郑素丽等[26]认为我国ICT产业合作创新模式的选择与企业技术、企业主营业务领域和企业发展阶段具有密切的联系，参与合作的主体数量会随着时间而不断增加，并且合作创新网络区域集中的特点会更加明显，核心企业的地位也会更加突出。创新网络作为影响企业技术创新的重要因素，企业通过参与到创新网络，可以为企业技术创新提供资源，并可以降低交易成本，增强企业的竞争力。

(四)文献述评

现有文献尚未涉及创新网络、大数据资产与企业技术创新动态能力三者关系的研究报道，因此缺乏一个系统的理论分析框架，无法为企业提高技术创新动态能力提供较为完整的理论指导。而且，以往的研究忽视了网络创新对大数据资产与企业技术创新动态能力两者之间关系的复杂性影响。虽然创新网络近年来引起学者们的广泛研究，但是目前的研究成果相对分散且现有对协同创新网络的研究主要从演化经济学视角、制度经济学视角和经济地理学视角出发。对于创新网络的研究，无论研究网络成员技术、人员特征、治理结构对创新能力的影响，还是研究网络关系对创新绩效的影响，大多倾向于单一因素的作用，缺乏整体思维。目前的研究大多从静态的角度分析创新网络嵌入对企业创新能力的影响，缺乏对企业动态技术创新能力和学习能力的探讨[27]。并且，大多数文献将企业创新绩效作为因变量，缺乏内在作用机理的研究。现有对企业创新网络的选择以及如何利用创新网络来提升企业的创新绩效的研究不够深入，忽视了企业对创新网络选择的主动性及合作网络模式的差异性[28]。虽然大数据产业具有较好的发展前景，但是受内外环境的影响，我国大数据产业的发展还不够顺利。由于现有会计科目许多不再适用于新经济时代下的产物的局限性，以及缺乏大数据资产的法律法规，导致部分大数据资产入账价值不确定[29]，从而无法入账。目前国内学者关于大数据的研究主要体现在大数据的应用研究方面，而对大数据资产与技术创新动态能力的关系研究尚未见。关于大数据资产的研究报道目前也鲜见，因此对于大数据资产的界定、作用和地位还需进一步探讨。

二、一个理论模型

(一)理论模型的提出

在大数据时代，企业所处的市场更为复杂，面临的竞争更为激烈，企业要想生存必须面对复杂、动态和不确定的环境，做出快速反应。企业技术创新动态能力能够使企业适应市场和技术环境的快速变化，从而使企业获得持久的竞争优势。而企业技术创新动态能力的形成依赖于企业本身所具有的资源基础。大数据资产是企业应对不确定环境、培育技术创新动态能力的一个重要因素。谢永平等[30]认为技术创新网络建立的目的是合作创新，而技术创新网络实质上是用于解决技术创新环境的动态性和技术创新资源的稀缺性问题而建立起来的一种跨组织、跨层级的组织合作形式，目的是获得创新资源和提升创新能力。已有理论研究表明企业创新网络能够提升技术创新动态能力。根据彭罗斯提出的资源决定能力的理论框架，本研究认为，大数据资产是决定企业技术创新动态能力的重要因素之一，同时，大数据资产对技术创新动态能力的作用受到创新网络的调节。

图1 大数据资产与企业技术创新动态能力关系的概念模型

(二)模型中要素的界定

1.大数据资产

技术创新以创新构思开始，创新构思包含着对新的技术机会的感知，技术创新活动的开展基于企业拥有或者能够整合利用各种创新资源。大数据资产存在于企业技术创新过程的各个环节当中，它对企业创意的形成，新产品或新工艺的发明过程以及新产品的商业化生产或新工艺在生产中的应用起着重要作用。在企业实践中，大数据资产直接激励和促进企业的技术创新活动，已有研究表明，大数据资产影响企业技术创新的技术创新管理[31]、创新效率[32]、创新投入和创新绩效[33]等。大数据资产可以作为企业拥有的独特资源，企业通过对大数据资产的合理运用，可以提升组织竞争力，并且可以提高组织的竞争优势。正是因为这样，大数据资产在企业中体现出其独一无二、稀有和不可替代等特点[34]。

本研究将企业技术创新中的大数据资产界定为：企业为了技术创新能力和创新绩效的提高，在技术创新过程中需要使用的大数据资产和能力，由大数据物质资产、大数据技术资产和大数据人力资产3个维度构成。大数据物质资产是企业在技术创新过程中需要使用的各种大数据相关的物质资产，包括大数据的收集设备、存储设备、处理设备等。大数据技术资产是企业为了技术创新需要使用的各类大数据技术知识，这些知识既可能被企业掌握存在于企业内部，也可能不被企业掌握存在于企业外部。因此，大数据技术知识包括企业内部大数据技术知识和外部大数据技术知识。大数据人力资产是在企业技术创新中发挥作用的与大数据有关的人员，包括大数据管理人员和大数据技术人员。

图2 大数据资产的构成

2. 技术创新动态能力

静态视角的技术创新能力在日益激烈和复杂竞争环境下已经不再适应实践的需求，技术创新动态能力俨然成为企业可持续发展的无限动力。简兆权等[13]将动态能力定义为是一种柔性能力，其可以帮助企业成功推出创新产品从而形成竞争优势，能力主要体现在企业能够对内外部资源进行有效整合以应对环境的变化，动态主要体现在市场环境是不断变化的，企业需要适应市场环境的变化以达成可持续发展的目的。目前大多数学者将动态能力分为感知、整合和吸收能力3个维度。杜俊义和崔海龙[35]以组织学习为调节变量，从企业资源基础观的视角出发，认为企业技术创新动态能力与企业拥有的互补性资产具有显著的正向关系。李柏洲和夏文飞[36]提出企业内外环境愈加动态和复杂反而有利于企业技术创新动态能力的培养。对创新资源的吸收、整合、完善与利用，重构技术创新流程是企业提升技术创新能力的本质，最终实现达到高技术创新绩效的目标。

目前大多数学者通过专利发明的数量、研发投入、新产品的市场占有率等静态指标来衡量技术创新，不能准确地反映技术创新动态能力的动态性和积累性特性[37]。而组织控制理论中的生存系统模型的构成和内涵与企业技术创新动态能力相契合，生存系统模型分为开发、制定、协调、操作和控制5个子系统，生存系统模型的建立是为了适应环境的多变性和动态性。而企业大力培养和提升技术创新能力的目的正是为了应对复杂动态的内外环境，保证企业创新活动持续有效地进行，从而满足顾客多样化需求，进而提高企业技术创新绩效，在激烈的市场竞争中得以持续健康发展。因此，生存系统模型建立的条件和企业技术创新动态能力构建不谋而合[38]，本研究借助生存系统模型来探究技术创新动态能力，在此基础上将技术创新动态能力重新界定为：企业在适应复杂的内外部环境变化过程中，动态地改变技术创新流程，持续地更新其技术创新策略，通过与环境进行内外部资源协调、交互整合以及组织学习所形成的系统完备的能力，其作用是为了解决企业技术创新过程中出现的问题，从而达到提高组织技术创新绩效。基于此，技术创新动态能力可以分为5个维度，即技术创新资源整合能力、关系协调能力、运行控制能力、组织学习能力和技术创新战略更新能力。各个维度与生存系统模型中各子系统的对应关系如图3所示。

图3 企业技术创新动态能力的生存系统模型

3. 创新网络

创新具有复杂性，企业不可能孤立地完成创新，而不得不与其他组织联系起来，以交换和获得各种知识、信息以及其他资源。胡海波等[39]从企业家精神出发，通过对2家企业进行案例研究，发现企业创新网络的发展会随着企业发展阶段的不同而呈现出不同的演化形式，但整体呈现倒“U”型。党建兵等[40]认为区域创新网络的建立会受国家政策因素、区域因素、行业因素和微观因素的影响，只有4个层面的要素相互起作用，整个创新网络的技术创新能力才能最大化提升。赵炎等[41]从社会网络理论的角度出发，认为虽然协同创新活动与创新绩效之间呈倒“U”型关系，但是企业的创新能力会削减这种关系的程度。党兴华和王方[42]认为技术创新网络的核心资源是知识，也为企业处于网络节点奠定了资源基础，拥有关键性知识资源的企业对其他网络成员具有吸引力和依赖性。姜李丹等[43]认为技术创新网络会受互联网+、人工智能和大数据的影响而表现出多因素、多系统、多主体震荡交织、共享开放和互动互补的发展局面。陈思颖等[44]基于创新网络组织间信任的视角，利用社会资本理论，提出创新网络成员相互信任能够促进创新网络成员之间的知识共享并形成良好的合作氛围，从而提高创新网络整体的创新绩效和竞争优势。陈海峰等[45]提出地理分散性有利于企业获取异质性资源，但是单分散性也会造成企业创新成本的增加，从而降低创新绩效，因此合作创新网络的创新能力与地利分散性存在倒“U”型关系。田真真[46]认为创新网络的开放度越高，企业合作创新网络绩效越显著，在开放度基础上，包容度与企业合作创新绩效之间存在最佳平衡点，知识距离负向调节开放度和知识距离的关系。张树义和蔡靖婧[47]认为企业会通过加入技术创新联盟来整合创新资源，从而开展更大规模的技术创新。但是，不仅企业从创新网络获取有利资源，网络成员是否进行技术创新也会直接影响网络整体创新能力。

图4 创新网络的构成

(三) 模型要素间的关系

1. 大数据资产与技术创新动态能力

企业大数据资产由大数据物质资产、大数据技术资产和大数据人力资产构成。企业信息系统作为重要的大数据资产，可以帮助企业快速获取内外部技术信息，针对环境的变化制定相应的技术创新战略，有利于技术信息在企业内部进行横向和纵向的流动，促进组织学习，从而产生新的知识。大数据背景下，企业通过整合大数据物资资产，在大数据技术资产的支撑和大数据人力资产的配合下需要进行技术创新。因此，大数据资产和技术创新密不可分，相互作用。大数据资产是企业核心竞争力的源泉，大数据资产具有动态性、多样性、价值高、无形性、共享性、真实性等特点。大数据资产能够从外部获取和整合企业的技术创新资源，帮助企业重构技术创新流程，根据环境的变化对技术创新战略进行调整，这些都是大数据资产对技术创新动态能力提升作用的具体体现。大数据资产驱动的企业参与技术创新的特征，主要体现在互动方式创新、环境创新和工具创新[48]。大数据资产驱动的企业主要从增强创新能力和创新变革这2个方面对技术进行创新。从增强企业创新能力来看，企业首先对内部的技术数据进行汇总，其次对外部环境的技术进行探索，如市场技术、竞争者技术、利益相关者技术。基于大数据物质资产形成的大数据实时洞察与预测能力为企业基于海量数据准确来预测未来市场需求[49]和技术发展的变化，从而及时调整技术创新战略，以应对快速变化的环境。大数据技术资产形成的深度分析能力能够帮助企业基于海量数据的分析去发现现有技术创新流程中存在的问题，并针对问题不断去调整、优化，以提高技术创新效率[50]。大数据人力资产能够利用自己掌握的大数据技术和管理知识，有效地整合企业内外部技术创新资源。大数据时代，大数据能力也是一种动态能力，动态环境下，企业发展伴随着多元化需求、新的商业模式、技术挑战和动态商业竞争等难题，大数据资产是企业适应复杂环境的缓冲剂，是企业实现可持续发展的有效保障。因此，大数据资产对企业技术创新动态能力具有正向影响，企业的大数据资产越丰富，其技术创新动态能力就越强。

基于以上分析，本研究提出以下假设：

假设H1：大数据资产对企业技术创新动态能力具有显著的正向影响；

假设H1a：大数据物质资产对技术创新动态能力具有显著的正向影响；

假设H1b：大数据技术资产对技术创新动态能力具有显著的正向影响；

假设H1c：大数据人力资产对技术创新动态能力具有显著的正向影响。

2. 创新网络与企业技术创新动态能力

本研究从企业角度进行研究，汪秀婷等[51]认为技术创新是一个动态的过程，技术创新网络中的核心企业创新能力的提升代表了整合创新网络创新绩效的提高。吴钊阳等[52]基于复杂网络理论，认为协同创新网络结构会随着网络成员的多样化而出现“点”和“边”的产生和移去，由于网络演化过程中存在系统性、开放性、复杂性和动态性的特点，协同创新网络成员的微小行为都有可能导致网络结构的改变。林海[53]认为创新网络的整合机制能够将动态的潜在吸收能力转变为稳定的现实吸收能力，有利于企业保持核心竞争力和竞争优势。但是，整体机制过高，会激发企业的依赖性，从而影响吸收能力，高度网络中心性通过网络关系渠道促进企业的知识获取和利用，通过影响获取知识类型对渐进性创新和根本性创新产生多重影响[54]。企业的创新能力和绩效受其在创新网络的关系和位置两大维度的影响[55]，关系维度体现了节点位置的企业之间的关系紧密程度，而位置维度体现了节点企业在创新网络中是否具有关键地位和核心优势。和征等[56]从资源整合的视角出发，认为企业创新网络包括正式网络和非正式网络，并且创新网络需要网络成员之间相互信任以及道德的约束，松散性和嵌入性是企业创新网络的典型特点，核心企业是整个创新网络的中心，对其他网络成员具有吸引作用。刘晓燕等[57]认为网络的创新输出能力会因为技术创新网络的高度不稳定而被大大削弱，良好的合作关系会降低创新网络的不稳定性，有利于企业技术创新能力的保持和提高。创新网络的行为特征反映了网络成员的主观能动性，网络开拓可为技术创新的需要寻找新的潜在的合作伙伴，以获取创新资源[58]，网络利用加大了创新决策深度和信息传递效率，网络学习代表了对外界知识获取和吸收，这些都反映出创新网络行为是影响技术创新和技术创新动态能力的重要因素。Flores等[59]建议创新网络成员需要加强企业合作、开展组织学习、拓展知识共享、促进技术创新，从而达到提高技术创新绩效的目的。本研究认为创新网络由网络结构、网络关系和网络行为组成，且创新网络对企业技术创新动态能力具有积极的正向影响。

基于以上分析，本研究提出以下假设：

假设H2：创新网络对企业技术创新动态能力具有显著的正向影响；

假设H2a：网络结构对技术创新动态能力具有显著的正向影响；

假设H2b：网络关系对技术创新动态能力具有显著的正向影响；

假设H2c：网络行为对技术创新动态能力具有显著的正向影响。

3. 创新网络对大数据资产与技术创新动态能力之间关系的作用

叶琴和曾刚[60]认为解析型产业创新网络拥有明显的跨区域特征，网络核心是由核心城市的大学和科研院所组成，合成型产业创新网络本土化特征明显，其网络核心由强企业联合组成，利用创新网络可以获取技术创新需要大数据资产和能力，进而提升技术创新动态能力。王松和盛亚[61]认为网络合作度与网络开放度无明显关系，当技术环境不确定时，网络开放度对网络创新绩效有显著影响；当竞争环境不确定时，网络合作度对网络创新绩效的影响越显著。创新网络有利于网络成员间信息流动和技术知识转移[62]，有利于组织学习能力的提升，从而利用外部创新资源来提升创新绩效。已有许多研究表明企业通过创新网络可以获取技术创新需要的资源，包括大数据资产。从创新网络中，企业可以感知新的技术机会并获取技术创新需要的资源和能力。因此，企业构建的创新网络越完善，企业的技术创新动态能力就越强。从创新源理论来看，利用外部创新源，通过创新网络进行技术创新，从而获取大数据资产，提升企业技术创新动态能力是企业的重要选择。企业外部创新源与内部创新源是互补关系，通过外部创新网络可以获取资源，以提升创新能力[63]。Hippel[64]等指出供应商、用户和制造商等共同参与的网络体系拥有更强的创新能力。郑向杰等[65]从联盟创新网络的视角出发，将联盟关系分为直接联盟和间接联盟关系，认为在企业联盟网络中，每个成员都是知识信息的传递者和接受者，直接联盟网络关系有利于资源的共享和转化，间接联盟关系提供了资源获取机会。企业与外部创新源组成了复杂的创新网络，很好地解决了在企业技术创新所需的大数据资产以及效率和灵活性方面的要求，企业可以利用创新网络提升技术创新能力，进而建立、发展和提升自身的技术创新动态能力。

根据以上分析，提出以下假设：

假设H3：创新网络对大数据资产与企业技术创新动态能力的关系具有正向调节作用；

假设H3a：网络结构对大数据资产与技术创新动态能力的关系具有正向调节作用；

假设H3b：网络关系对大数据资产与技术创新动态能力的关系具有正向调节作用；

假设H3c：网络行为对大数据资产与技术创新动态能力的关系具有正向调节作用。

基于以上分析，本研究提出了大数据资产与企业技术创新动态能力之间的理论模型，从理论上分析出大数据资产对技术创新动态能力具有显著的正向影响，创新网络对技术创新动态能力同样具有正向影响，且创新网络对大数据资产与技术创新动态能力的关系具有正向调节作用。

三、结论与展望

本研究对企业技术创新和战略管理等相关理论与实践具有重要意义。首先，本研究提出了大数据资产是企业为了提高技术创新能力和创新绩效，在技术创新过程中需要使用的大数据资产和能力，由大数据物质资产、大数据技术资产和大数据人力资产3个维度构成。这一认识进一步丰富了企业资源的内涵，有利于推动资源基础观的战略理论的深入研究。其次，技术创新动态能力作为战略管理领域的一个新概念，本研究基于生存系统模型理论重新界定了技术创新动态能力的内涵，对技术创新动态能力内涵的界定，丰富和拓展了动态能力理论，可在一定程度上推动基于动态能力观的企业战略管理理论的发展。最后，本研究提出了大数据资产和技术创新动态能力关系的理论模型，并基于理论分析提出了相应的假设。研究结论可丰富企业的技术创新动态理论，并且为企业提升技术创新动态能力提供一定的理论指导。

本研究只是构建了一个模型并且探讨了各要素之间的关系，进而提出了相关假设，今后需要在此基础上进一步实证检验和深入探讨，即通过开发大数据资产和技术创新动态能力表，采用发放调查问卷的方式收集数据，从而对模型进行验证，以期能够为企业在大数据时代通过构建大数据资产提升技术创新动态能力来获取持续竞争优势提供理论基础和实践指导。