数字赋能高校科技创新平台价值共创的组态路径研究

摘 要：数字赋能是促进高校科技创新平台高质量发展的重要生产要素，为探讨数字经济时代数字技术、数字平台、数字基础设施等数字要素赋能高校科技创新平台价值共创的演化过程和影响路径，应用模糊集定性比较分析方法（fsQCA），从组态视角分析数字赋能高校科技创新平台价值共创的复杂因果路径。研究发现：数字能力和创新平台联动匹配产生高价值共创共有3条路径：智能能力主导型、连接-分析能力驱动型、连接-智能-分析能力联动型；实现高价值共创的组态中，平台链接资源的强度是核心条件。数字能力通过增强高校科技创新平台的吸引力、广度和强度，驱动平台实现高价值共创；在产生高价值共创的一组二阶等价组态中，高平台吸引力和高平台链接资源的广度存在替代关系。通过研究得出的不同组合路径，各高校可根据自身实际发展情况，有选择性地找出适合自身的路径，促进高校科技创新平台价值共创效果的提升。关键词：高校科技创新平台；价值共创；fsQCA；数字能力；组态路径 中图分类号：G 644031-09

The Configuration Path of Value Co-creation of Digital-empowerment

University Science and Technology Innovation Platforms

HUANG Kelin1，ZHANG Mingqin^1，2

（1.School of Economics and Management，Xi’an Technological University，Xi’an 710021，China；

2.Civil-Military Integration Science and Technology Innovation Research Center of Shaanxi’s

Colleges and Universities，Xi’an 710021，China）

Abstract：Digital empowerment is an important production factor to promote the high-quality development of university science and technology innovation platforms.In order to explore the evolution process and influence path of value co-creation of university science and technology innovation platforms empowered by digital elements such as digital technology，digital platforms，digital infrastructure，etc.In the era of digital economy，the paper applied the fuzzy set qualitative comparison method（fsQCA）to analyze the complex causal factors of digital empowerment for value co-creation of university science and technology innovation platforms from a group perspective.It is found that：There are three paths of high value co-creation through the linkage and matching of digital capabilities and innovation platforms，that is，intelligent capability-dominated，connection-analysis capability-driven，and connection-intelligence-analysis capability-linkage.In the grouping of realizing high-value co-creation，the strength of the platform’s linkage resources is a core condition.Digital capabilities drive the platform to realize high-value co-creation by enhancing the attractiveness，breadth，and strength of the university’s science and technology innovation platform.In a set of second-order equivalent groupings of patterns that generate high-value co-creation，there is an alternative relationship between the high platform attractiveness and the high breadth of the platform’s linked resources.Through the different combination paths derived from the study，universities can selectively find out the paths suitable for themselves according to their own actual development situation，and promote the enhancement of the value co-creation effect of university science and technology innovation platforms.

Key words：science and technology innovation platform for universities；value co-creation；fsQCA；digital empowerment；configuration path

0 引言

随着国际竞争日益激烈，创新环境不断变化，高校科技创新平台成为了推动创新要素集聚、促进科学源头创新、提高国家创新能力的重要力量。作为链接多主体价值共创的重要载体^[1]，高校科技创新平台以其前沿技术和创新能力吸引大量合作伙伴，通过多元化资源的整合、流动和共享，实现创新资源的有效组合^[2]。 随着数字技术的发展和广泛应用，高校科技创新面临数字化的发展环境，数字化不仅催生数据这一新的创新要素，而且从根本上改变了知识的生产、扩散和应用过程^[3]。数字技术通过赋能创新主体数字能力将创新要素和创新行为者联系起来^[4]，通过对数据资源的深度挖掘以及数据运用场景的创新，增强创新主体的数字感知能力、数字连接能力以及数字智能分析能力，从而促进科技创新的价值实现^[5]。通过低人为干预的方式感知和捕获信息，实现了资源的高效匹配，极大地降低了创新成本。总的来说，数字技术以更广阔的资源获取渠道、更高效的信息传播方式和更先进的数据分析工具，通过加深主体互动和促进资源整合赋能平台吸引力和链接资源的广度和强度，极大地提升了高校科技创新平台价值共创的效率和效果^[6-8]。

综上所述，以数字赋能科技创新平台价值创造是高校实现高质量发展的有力杠杆。因此，在数字化情境下研究高校科技创新平台的价值共创路径具有重要意义，但现有研究主要集中在数字平台特征的归纳上，对数字赋能高校科技创新平台的模式和路径仍知之甚少。尽管国内外学者对科技创新平台的内在运作机理和价值创造能力提升展开了丰富研究，但大多运用定性分析方法，从平台吸引力^[9-10]、平台广度和平台强度^[11]等角度考察创新平台对价值创造的影响，对实践中不同科技创新平台价值产出参差不齐的现象并未给出合理的解释^[12]。数字化时代，创新主体之间相互依存、共生演化的聚合网络效应更加凸显^[13]，如何应用数字技术赋能创新平台吸引力和链接资源能力，以聚合网络促进价值共创实现已经成为学术界与业界亟待解决的关键问题。而模糊集定性比较分析方法（fsQCA）作为解决复杂因果关系的重要工具，能够充分挖掘多层面前因条件的联动匹配对结果变量的复杂影响机制^[14]。所以，研究基于组态视角，采用fsQCA方法探究数字赋能高校科技创新平台价值共创的组合协同路径，深化对高校科技创新平台运作机制的理解，揭示高校科技创新平台价值共创的内在逻辑和关键要素，以期为高校科技创新平台的持续发展提供有益的启示和建议。

1 文献回顾与模型构建

1.1 高校科技创新平台与价值共创

高校科技创新平台是由高校主导或与企业、科研院所等利益相关者共建的能够进行多主体互动、资源整合以及价值共创的组织或机构，包括重点实验室、协同创新中心、科技园、创新联盟等形式。高校作为科技创新平台的搭建者、资源配置者以及治理者，其拥有的知识属性不仅影响高校获取、吸收和整合外部资源的能力，而且影响合作创新的广度与深度，进而影响其合作创新绩效^[15]，主要通过主体间互动、资源整合和动态能力^[16]，将自身的知识基础、科研成果与合作单位的技术需求和产业网络对接，为价值共创的实现奠定坚实的基础；而其他科研机构和企业则开发或利用该创新平台的技术提升自身技术创新水平，进一步促进多主体价值共创。在这一过程中，创新平台的吸引力及资源链接能力都发挥着至关重要的作用。参考廖民超和刘人怀的做法，将高校创新平台分为平台吸引力、平台链接资源的广度和平台链接资源的强度3个维度。

平台吸引力是平台所具有的、保留和吸引第三方开发者接入平台的能力。创新平台吸引力体现在外部合作者与资源吸引2个方面，即创新平台所形成的丰富且优质的资源集合不但能吸引新的合作伙伴，也能够使高校更容易获得外界的有形和无形资源。平台吸引力为多主体价值共创的实现提供了有利条件，平台生态系统中的创新主体类型越丰富多样，越促进平台功能的提升，同时，高校可以凭借接触到的大量现有技术领域之外的新资源，跨越固有边界进行资源整合打破自身核心能力刚性^[17]，并以合作、赋能的互动关系实现对异质性资源的协同、共享和重构，促进价值共创的实现。

平台链接资源的广度是指在创新平台的构建及运行过程中，链接外部人才、技术、资金、市场、知识等资源的多样性以及创新平台开放资源的数量范围。已有文献对资源开放度在创新中的作用做了相应研究，认为创新平台通过多元主体的广泛合作保证了资源传播的连续性和资源获取的丰富性，实现对多样化资源的整合与共享，保证实现企业内外部合作伙伴之间信息流的快速流通和共享，提高内部沟通能力和协调能力^[18]，有助于其开展学术交流和人才联合培养等开放性活动，了解更多客户信息，提高合作伙伴的知识能力。

平台链接资源的强度是指平台开放资源可供合作者利用的程度，表现为其资源共享的效能，即数据、设备、实验室等创新资源与要素的共享。当平台开放强度较高时，合作者的自由程度越高，创新成功的可能性也就越大，高校也能从中获取收益。随着平台开放强度的适度增加，合作者使用平台资源的限制减少。宽松的平台环境不仅能激发平台已有合作者的创新积极性，还会产生网络效应，吸引更多的用户接入平台，为平台及其高校创造更多财富，但强度过高，也会给平台带来负面影响^[19]。

1.2 数字赋能与创新平台价值共创

在数字化时代，数字技术已经渗透到经济社会的各个领域，成为推动经济发展和社会进步的重要力量。学者从能力视角、顾客视角^[20-21]、价值共创机制视角^[22]和平台及系统视角^[23-24]等不同角度对数字赋能展开了多项研究。数字赋能是指以大数据、物联网等为代表的数字技术^[25]赋予创新主体过去不具备的能力的过程。一方面数字赋能对企业创新发展有一定的驱动作用^[26]，另一方面企业的大数据技术能力决定了其数字赋能的强弱，即创新主体基于海量数据的竞争优势对数据的组织、构建及挖掘其背后隐藏的可操作信息的能力^[27]。数字赋能通过作用于创新主体的方式驱动创新平台实现价值共创，例如，周文辉等提出平台企业可以通过分析、连接和智能3种能力促进供需双方的互动和资源整合实现其价值共创；LENKA通过案例研究，提出数字技术通过接收和反应机制赋予企业智能、连接和分析3种数字化能力促进其与顾客的价值共创。此外，也有学者提出平台企业通过提升主体之间的连接能力、数据分析能力和信息运用能力促进价值共创。参考已有研究，从能力视角将数字赋能分为连接能力、智能能力和分析能力3个维度。

连接能力是指通过无线通信网络连接数字化产品的能力，主要表现为“人与物、人与人”的连接。数字赋能实现了资源的数字化，跨越了平台企业和实体企业的传统边界，连接高校和创新平台中其他多元主体以复杂的异质互动实现资源协同，以合作、赋能的互动关系实现资源共享和资源重构^[28]，加速创新成果产出。例如，高校的知识服务平台利用大量人群在其网站上的文献搜索、下载、引用及发表论文的数据，不仅能够准确预测出当前学术界研究热点，为研究人员提供研究方向建议，还能提供更有价值的文献供读者研读，数字技术及其融合产生的数据赋予了高校创新平台连接用户信息的能力，数字能力将各类资源链接到平台上，吸引新用户带来新资源。数字连接能力通过增强平台吸引力和资源链接能力的方式进一步促进了价值创造。

智能能力是指低人为干预的配置硬件组件感知和捕获信息的能力，主要表现为“用户行为感知”。数字基础设施的不断完善有助于数字智能能力的提升^[29]，例如，郑勇华等认为在人工参与程度较低的情况下，先进的硬件设备和信息技术能赋予主体快速感知、捕获及动态分配数据资源的能力，进而为企业经营管理活动提供数据支持并进行数字化分析及决策。数字化设施、系统等是数字智能能力的体现，通过智能化精准匹配资源提高创新效率，低人为干预降低创新成本，并作为数据资源载体为创新平台多元主体实现更高层次的价值共创提供了关键支撑。

分析能力是将智能产品和网络产生的海量数据结果数字化，形成有价值的信息，为预测技术动态和应对环境变化提供依据。首先，较为完善的数字化基础设施能够提高主体的数字分析能力，以适应复杂的环境。例如，高校的实验检测平台，根据对大量实验数据的深度挖掘为用户提供专业化服务，用户可以通过访问平台获得信息，平台为客户提供数字化服务的同时，可以在规模庞大的数据中发掘有价值的信息并进行数据分析将其转换为具有组织运营价值的预测性见解，更好地服务于主体间的价值共创。其次，数字分析能力通过对数据的挖掘实现了原有资源的增值，为创新平台吸引新的外部合作者并将其转化为平台创新主体，使得平台链接资源的广度和强度得以提升，从而驱动高校创新平台实现高价值共创。

在传统环境下，创新平台生态系统主体间的互动局限在既定边界的实体环境中，时间、空间等要素相对稳定，分散的资源难以实现大规模聚合^[30]，以互联网、人工智能、区块链、云计算为代表的数字技术的快速发展，推动了数据、连接、智能等要素的汇聚，大大丰富了共创主体的连接网络，随着跨组织合作网络的扩大，主体将接触越来越多的知识源，进而获得更多资源以及资源相互转换的机会^[31]，使得整合全社会资源实现价值共创成为可能。数字能力有助于平台创新主体连接与创新要素配置突破时间、空间和组织的限制，同时与外界互动保持资源的交换和更新^[32-33]，从根本上改变了知识的生产、扩散、应用过程，使得创新平台能够突破地域、行业等限制，实现跨领域、跨行业的协同创新。此外，有研究表明区块链技术的赋能促进博弈主体协同创新意愿的提升，进一步促进产学研协同创新^[34]。总的来说，数字能力能够作用于高校创新平台，提升其平台吸引力和资源链接能力，二者的组合协同不仅能提高创新成果的产出效率和价值共创效果，还可以更好地连接创新主体，推动创新成果在更大范围内应用和推广，促进知识共享、技术交流和合作创新，从而推动整个创新生态系统的健康发展。

根据以上分析，文章构建了数字赋能高校科技创新平台价值共创机制的理论模型，如图1所示。

2 研究设计

2.1 研究方法

文章实证部分使用模糊集定性比较分析方法（fsQCA）探索高校创新平台高/非高价值共创情境下数字能力和创新平台2类要素的组合协同情况。首先，fsQCA方法具有复杂因果分析优势，能够探究数字赋能高校科技创新平台价值共创中多重要素作用的复杂过程；其次，fsQCA的集合思想在组态分析中能够识别不同前因要素的差别影响，解决因果路径的非对称性问题；最后，fsQCA分析可以得出不同前因要素组合下的多条等效路径，符

合数字赋能高校科技创新平台价值共创的现实情况。

2.2 变量设计与测量

研究所涉及变量的测量均借鉴或改编已有研究量表。数字能力量表设计参考张振刚等^[35]、郑勇华等以及易加斌等^[36]的研究成果，用12个题项对连接能力、智能能力和分析能力进行测量。创新平台量表设计借鉴刘人怀等、孙耀吴等和廖民超等的研究成果，从平台吸引力和平台链接资源的广度和强度3个维度，用10个题项进行测量。价值共创量表设计参考李金生等^[37]、武柏宇等^[38]和赵艺璇等^[39]的研究成果，从经济价值、学术价值和社会价值3个维度12个题项进行测量。所有量表均采用Likert7级量表进行测量。

为确保数据质量，以高校科技创新平台的科研人员为问卷发放对象，通过线下和线上2种方式进行调查访谈和问卷填写。共发放问卷350份，回收问卷311份，剔除36份无效问卷，得到275份有效问卷，有效回收率为78.57%。总的来说，调研对象多数为工作5年以上有职称的高校教师，对于所在高校科技创新平台信息较为了解，能较好地回答问卷问题。

2.3 信效度分析

利用SPSS 26.0和AMOS 28.0进行信效度检验，结果见表1和表2。

在信度方面，各个潜在变量内部一致性信度指标Cronbach’s α系数和组合信度CR值均大于0.8，说明量表的各潜在变量测量信度符合要求。

在效度方面，研究主要检验结构效度和收敛效度。首先，验证性因子测量模型的值为2275，数值在1～3之间，量表与数据适配理想，RMSEA的值小于0.08，TLI、NFI、IFI、CFI的值均大于0.9，PNFI值大于0.5，结果适配良好；其次，验证性因子分析结果表明，各变量测量题项因子载荷最小值为0.759，AVE最小值为0.733，表明量表具有较高的收敛效度。

2.4 变量校准

由于受访者在评分时可能存在一定的主观性，不能机械地选择分数1、4、7分别作为完全不隶属、交叉点、完全隶属的３个定性锚点。考虑到实际情况并参考前人研究，对原始变量由高到低进行排序，将各变量的锚点设定为前80%（完全隶属）、50%（交叉点）、后20%（完全不隶属）的对应值。研究变量校准值见表3。

3 实证分析

3.1 必要性分析

在模糊集定性比较分析方法中，一致性与覆盖性是重要的前序步骤，高/非高价值共创的必要条件分析结果见表4。由表4可知，各前因条件对高/非高价值共创的必要性均低于0.9的一致性门槛值，表明各单项因素对价值共创的解释能力不强，任一单个因素无法构成高/低价值共创结果的必要条件。

3.2 条件组态分析

采用fsQCA方法探究数字赋能高校科技创新平台价值共创的前因组态。首先，参考陈怀超等^[40]的做法，在建立真值表时将频数阈值设为3，将一致性阈值和PRI一致性门槛值分别设置为08和0.75，并根据得分重新编码。其次，进行反事实分析时每个条件均选择“存在或缺失”选项。最后，通过对复杂解、简约解和中间解的对比分析，得到高/非高价值共创的组态，见表5。进一步，将获得高价值共创的路径归纳为3条，即智能能力主导型（H1）、连接-分析能力驱动型（H2）和连接-智能-分析能力联动型（H3和H4）。

3.2.1 智能能力主导型

其构型是H1（连接能力×智能能力×平台吸引力×平台广度×平台强度），该构型中智能能力、平台强度是核心条件，连接能力、平台吸引力和平台广度为边缘条件，文章将其命名为“智能能力主导型”模式。该路径表示平台可以利用数字化基础设施和数据分析工具在低人为干预情况下动态分配数据资源，实现精准匹配，提高资源利用率，从创新主体角度和平台角度提高创新的可能性，促进价值共创效果的提升。具体而言，数字技术赋予创新平台的连接能力使得产业边界、组织边界、部门边界甚至产品边界等变得模糊且重要性降低，平台将合作伙伴以及其他各渠道的资源链接在一起，利用数字技术将资源数字化，跨越主体边界进一步提高平台链接资源的广度和强度。此时，数据、设备和实验室等创新资源和要素实现了高度共享，创新主体可以利用这些开放资源并进行二次开发，提高自身创新能力，但只是资源的简单堆砌，资源利用率较低，数字智能能力的提升有助于不同学科领域、不同应用场景以及不同知识供给主体与市场需求者的有效对接以及供需匹配，加快异质性资源的流动和共享创造价值。在此基础上，不断吸引外部合作主体和新的资源，扩大平台的资源池，有利于创新主体和平台创新能力的提升。

3.2.2 连接-分析能力驱动型

其构型是H2（连接能力×分析能力×平台吸引力×平台广度×平台强度），该构型中连接能力、分析能力和平台强度发挥核心作用，平台吸引力和平台广度发挥辅助作用，将其命名为“连接-分析能力驱动型”模式。该路径表明，数字连接能力和分析能力两者协同作用有利于高校科技创新平台价值共创效果的提升。首先，在平台开放资源的数量范围较广和可供开发者利用程度较高的情况下，创新主体间的边界局限以及部分资源类型的特殊性导致资源获取难度较高，一定程度上限制了平台链接资源广度和强度的提升。数字技术赋予创新平台的数字连接能力将高校与合作伙伴进行多主体互动时获得的丰富资源以及吸引到的新合作伙伴连接到一起，通过资源数字化扩大资源共享范围，实现创新平台内创新资源总量的持续增长，提升平台链接资源的广度和强度。其次，分析能力使得平台应用数据分析工具处理数据，从海量数据中挖掘出潜在有价值的信息，对环境变化和技术动态做出预测，不仅能为创新平台和创新主体提供决策依据，指引正确的科研方向，使其根据自身需求选择合适的资源，避免资源的浪费，还有助于规避创新风险、应对竞争环境的不确定性，提升价值共创效果。

3.2.3 连接-智能-分析能力联动型

其构型是H3（连接能力×智能能力×分析能力×平台吸引力×平台强度）和H4（连接能力×智能能力×分析能力×平台广度×平台强度），该构型中连接能力、智能能力、分析能力和平台强度作为核心条件，平台吸引力或平台广度作为边缘条件，本文将H3、H4命名为“连接-智能-分析能力联动型”模式。该路径表明，连接能力、智能能力和分析能力在高校创新平台价值共创的不同阶段中发挥作用，三者的联动使得平台创新能力和价值共创效率得以提升。首先，连接能力帮助平台实现资源数码化和数字化，扩大资源共享范围，解决了资源总量低的难题；其次，智能能力实现了资源的精准匹配，使得资源和创新主体精准对接、创新成果和市场供需得以均衡，杜绝资源浪费的问题，提升了学术价值和经济价值；最后，分析能力为科研决策提供依据，为平台发展指明方向，进而促进我国科学源头创新、提高国家综合竞争力。此外，对比H3和H4发现平台吸引力和平台广度均作为边缘条件对高价值共创有一定加成，二者有一定替代性。

非高价值共创的路径共有6条。在NH1、NH2和NH3中，非高智能能力均作为核心条件出现；在NH4、NH5和NH6中，非高连接能力均作为核心条件出现；在NH5中，平台不具备数字连接能力和智能能力，创新主体和资源无法精准匹配，不利于价值共创实现；在NH6中，平台不具备广度和强度、连接能力缺失，不能将创新主体的资源链接在一起，不利于价值共创实现。6条低价值共创路径均包含非高平台强度，3条高价值共创路径中高平台强度均作为核心条件存在，证明创新平台链接资源的强度对高价值共创发挥普适性作用；要素组合验证了数字能力对创新平台价值共创的驱动作用，说明二者的协同组合有助于高价值共创的实现。

3.3 稳健性检验

检查分析结果的稳健性是fsQCA研究的关键步骤。fsQCA的稳健性检验包含多种方式，常用的方法是合理调整相关参数的设定，例如校准依据、最小案例频数和一致性门槛值，然后对调整后的数据再次进行分析，比较组态的变化以评估结果的可靠性。因此，研究将一致性阈值从0.8调整到0.85，多次随机抽样删除个案，产生的组态与之前基本一致，因此通过稳健性检验。

4 结论与启示

4.1 结论

1）高校科技创新平台价值共创效果的提升并非是某一因素单独驱动的，而是多重因素共同作用的结果，包括3条路径，对于实现高价值共创具有殊途同归的效果。智能能力主导型高校科技创新平台凭借智能能力优势实现对资源的精准匹配，提高创新可能性；连接-分析能力驱动型高校科技创新平台依靠数字技术和数据分析工具，将创新主体和资源链接在一起，提高创新平台资源开放度和可利用性；连接-智能-分析能力联动型高校科技创新平台从连接、智能和分析能力多维度实现创新平台创新主体和资源的整合和匹配，实现较高的价值共创效果。2）平台链接资源的强度对高校科技创新平台高价值共创发挥普适性作用。该结论由3条路径归纳得出，数字技术通过赋予平台数字能力提高平台吸引力、广度和强度，加强了创新资源的链接关系，平台开放资源可供合作者利用的程度越高，创新主体利用共享资源实现创新的可能性越大，数字能力与创新平台二者协同才能最大程度实现价值共创。3）当高校以高数字能力提高创新平台强度的手段驱动高校科技创新平台实现高价值共创时，高平台吸引力和高平台链接资源的广度存在替代关系。该结论由连接-智能-分析能力联动型得出，高校凭借其数字能力优势，增强创新平台吸引力或平台广度，带来新的研发资源和合作主体，扩大资源数量范围，同时提高了资源配置的效率，实现高价值共创效果。

4.2 启示1）随着数字时代的来临，高校应注重数字赋能带来的机遇，不断提高自身数字能力，借助数字技术使创新平台获得更强的数字能力，利用数字化基础设施、数据分析工具等提高创新实力，制定符合自身情况的数字赋能战略以应对复杂多变的创新环境。2）由研究结论可知，在3条高价值共创路径中，平台链接资源的强度均占据核心地位，所以平台强度对创新平台价值共创的影响应当引起重视。数字技术赋予的数字能力有助于创新平台提高平台强度，发挥资源最大化的优势，实现价值共创。3）平台吸引力和平台链接资源的广度在一定情境下具有替代作用。高校科技创新平台可以根据自身情况灵活地调整数字能力和创新平台的资源投入，为高价值共创制定有效的方案。

参考文献：

[1] 廖民超，金佳敏，蒋玉石，等.数字平台能力与制造业服务创新绩效——网络能力和价值共创的链式中介作用[J].科技进步与对策，2023，40（05）：55-63.

[2]焦豪，杨季枫，应瑛.动态能力研究述评及开展中国情境化研究的建议[J].管理世界，2021，37（05）：191-210+14+22-24.

[3]陈凯华，赵彬彬，康瑾，等.数字赋能国家创新体系：演化过程、影响路径与政策方向[J].科学学与科学技术管理，2023，44（02）：19-32.

[4]LI Z B，LI H，WANG S W.How Multidimensional digital empowerment affects technology innovation performance：The moderating effect of adaptability to technology embedding[J].Sustainability，2022，14（23）：15916.

[5]孙新波，苏钟海.数据赋能驱动制造业企业实现敏捷制造案例研究[J].管理科学，2018，31（05）：117-130.

[6]周文辉，邓伟，陈凌子.基于滴滴出行的平台企业数据赋能促进价值共创过程研究[J].管理学报，2018，15（08）：1110-1119．

[7]郑勇华，孙延明，尹剑峰.工业互联网平台数据赋能、吸收能力与制造企业数字化转型[J].科技进步与对策，2023，40（11）：19-30.

[8]LENKA S，PARIDA V，WINCENT J.Digitalization capabilities as enablers of value co-creation in servitizing firms[J].Psychology and Marketing，2017，34（01）：92-100.

[9]刘人怀，张镒.互补性资产对双元创新的影响及平台开放度的调节作用[J].管理学报，2019，16（07）：949-956.

[10]孙耀吾，旷冶.软件平台开放度对主导企业绩效影响研究——基于平台吸引力的调节作用[J].科学学与科学技术管理，2016，37（05）：44-54.

[11]LAURSEN K，SALTER A.Open for innovation：The role of openness in explaining innovation performance among U.K.manufacturing firms[J].Strategic Management Journal，2006，27（02）：131-150.

[12]盛亚，刘越，施宇.基于多案例的科技创新平台价值创造实现路径研究[J].科技管理研究，2022，42（16）：132-145.

[13]樊霞，贾建林，孟洋仪.创新生态系统研究领域发展与演化分析[J].管理学报，2018，15（01）：151-158.

[14]黄钰婷.基于定性比较的创新数字政府建设组合路径研究[J].技术与创新管理，2021，42（05）：519-526+535．

[15]曹依依，张明亲.基于定性比较的高校军民科技合作创新路径研究[J].技术与创新管理，2023，44（01）：14-20+52.

[16]钟琦，杨雪帆，吴志樵.平台生态系统价值共创的研究述评[J].系统工程理论与实践，2021，41（02）：421-430.

[17]吴义爽，孙方正.平台开放度、吸引力与双元创新：互补性资产的中介作用[J].南京航空航天大学学报（社会科学版），2021，23（02）：46-53.

[18]邬爱其，刘一蕙，宋迪.跨境数字平台参与、国际化增值行为与企业国际竞争优势[J].管理世界，2021，37（09）：214-233.

[19]李小玲，任星耀，郑煦.电子商务主导企业的卖家竞争管理与平台绩效：基于VAR模型的动态分析[J].南开管理评论，2014，17（05）：73-82+111.

[20]MU Y，CHUNJIA H.Stimulating innovation：Managing peer interaction for idea generation on digital innovation platforms[J/OL].Journal of Business Research，2021，125：456-465．[2024-02-21].Http：//doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.08.005.

[21]DU S M.Effect of digital enablement of business-to-business exchange on customer outcomes：The role of information systems quality and relationship characteristics[D].Atlanta：Georgia State University，2010.https：//doi.org/10.57709/1606262.

[22]刘启雷，张媛，雷雨嫣，等.数字化赋能企业创新的过程、逻辑及机制研究[J].科学学研究，2022，40（01）：150-159.

[23]胡海波，卢海涛.企业商业生态系统演化中价值共创研究——数字化赋能视角[J].经济管理，2018，40（08）：55-71.

[24]贾竣云，陈寒松，徐文箫，等.数字创业企业如何通过资源编排实现价值创造？——基于数字平台的跨案例研究[J].研究与发展管理，2023，35（05）：131-149.

[25]薛小荣.重大公共卫生事件中市域社会治理的数字赋能[J].江西师范大学学报（哲学社会科学版），2020，53（03）：20-26.

[26]TILSON D，LYYTINEN K，SRENSEN C.Research commentary-digital infrastructures：The missing is research agenda[J].Information Systems Research，2010，21（04）：748-759.

[27]WELLS A，CHIANG K.Monetizing your data：A guide to turning data into profit-driving strategies and solutions[M].New Jerey：General amp; Business amp; Management，2017.

[28]苏涛永，王柯.数字化环境下服务生态系统价值共创机制——基于上海“五五购物节”的案例研究[J].研究与发展管理，2021，33（06）：142-157.

[29]李晓娣，饶美仙.区域数字创新生态系统发展路径研究——基于fsQCA的组态分析[J].管理工程学报，2023，37（06）：20-31.

[30]陈剑，黄朔，刘运辉.从赋能到使能——数字化环境下的企业运营管理[J].管理世界，2020，36（02）：117-128+222.

[31]周志刚，任丽华，王新华，等.创新网络视角下区块链赋能跨组织知识共享的影响因素研究[J].技术与创新管理，2022，43（05）：493-506.

[32]毛义华，曹家栋，方燕翎.新型研发机构协同创新网络模型构建[J].科技管理研究，2021，41（03）：76-82.

[33]吴芹，蒋伏心.创新价值链下科技服务业集聚对区域创新效率的影响[J].中国科技论坛，2020（05）：128-137.

[34]毕淑荣，薛晓芳，王缙玉.区块链赋能下产学研协同创新意愿研究[J].技术与创新管理，2024，45（02）：141-150.

[35]张振刚，肖丹，许明伦.数据赋能对制造业企业绩效的影响：战略柔性的中介作用[J].科技管理研究，2021，41（10）：126-131.

[36]易加斌，张梓仪，杨小平，等.互联网企业组织惯性、数字化能力与商业模式创新[J].南开管理评论，2022，25（05）：29-42.

[37]李金生，卞曰瑭，刘利平.知识生态关系对高新技术企业自主创新的价值共创绩效影响研究[J].江苏社会科学，2020（01）：107-116.

[38]武柏宇，彭本红.服务主导逻辑、网络嵌入与网络平台的价值共创——动态能力的中介作用[J].研究与发展管理，2018，30（1）：138-150.

[39]赵艺璇，成琼文.知识网络嵌入、知识重组与企业中心型创新生态系统价值共创[J].经济与管理研究，2021，42（10）：88-107.

[40]陈怀超，刘柏君，梁晨，等.数字化转型、失败学习与制度资本对企业数字化创新影响的组态研究[J/OL].科技进步与对策：1-9.[2024-02-21].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/42.1224.g3.20240202.0831.002.html.

（责任编辑：严焱）