知识动态能力视角的电商平台大数据分析价值链战略

来源：核心期刊咨询网时间：12

摘要：摘要：电子商务领域信息技术的开放性提高了服务创新的可见性，为适应多维度要素交互的平台竞争环境，需要基于电商平台丰富的数据资源，通过大数据分析提高战略规划的动态性、灵活性和响应敏捷性，形成一种能够快速集合与组织资源的模式，实现业务价值传递的

　　摘要：电子商务领域信息技术的开放性提高了服务创新的可见性，为适应多维度要素交互的平台竞争环境，需要基于电商平台丰富的数据资源，通过大数据分析提高战略规划的动态性、灵活性和响应敏捷性，形成一种能够快速集合与组织资源的模式，实现业务价值传递的可持续，满足竞争对抗与互动以及时间轴动态演化的需要。鉴于此，基于大数据分析、知识管理、动态能力、业务流程理论和指向性网络调查数据，构建大数据分析价值链战略研究模型，探讨大数据分析、动态能力、流程级创新与核心竞争力及战略绩效之间的关联。研究结果表明，大数据分析能实现有效的内生源和外生源知识管理，帮助企业形成动态能力，构建核心竞争力，进而提高战略绩效;大数据分析能提高企业组织的灵活性，可作为企业在竞争中赖以生存发展的战略投资;外生源知识管理和内生源知识管理均可单独运作产生知识动态能力，但外生源知识管理的作用更显著有效，更值得重视;知识共享是流程级创新的潜在障碍，与合作商进行知识共享需要选择合适的路径;动态能力既可直接影响流程级创新与核心竞争力，也可调节知识资产对竞争力的影响。总之，大数据分析能够通过影响动态能力和流程级创新来提高核心竞争力，且动态能力在知识管理与流程级创新及核心竞争力(战略绩效)间具有中介作用，电商平台应客观认识大数据分析潜在价值，将之纳入信息技术战略，通过梳理大数据分析→动态能力→核心竞争力→战略绩效的价值链过程，形成战略协同，最终提高知识创新的边际绩效。

　　关键词：大数据分析价值链战略;知识管理;知识动态能力;流程级创新;核心竞争力

　　一、引言

　　近二十年来，我国电子商务平台依托互联网技术快速发展，拥有巨大的用户量、活跃度和交易额，如阿里巴巴、京东、美团、携程等已初具复杂商务活动的生态模式，建立了交易、物流、客服、担保等配套服务体系，成为国民经济与社会发展的新动力以及各行业服务创新的重要介质，对企业用户、合作商及市场环境具有倍数级影响。据统计，全球电子商务用户普及率为78.8%，我国作为全球最大的电子商务市场，预计2023年电子商务用户普及率将达到80.4%[ 1 ]。不过，随着知识经济的不断发展和第四次工业革命的冲击，电商平台资源密集阶段直接争夺顾客的模式已经无法持续，平台获利性和竞争力持续下降，需要聚焦服务创新，提高服务敏捷化感知化水平，研究平台知识性动态性战略能力构建和调整方式以突破管理瓶颈。

　　隨着电商平台的规模化发展，可基于电商平台海量的数据资源，通过大数据分析形成细节化效益化战略模式，形成商业开发、运作、传递阶段竞争重心与综合绩效协调的多维动态能力，其中包含两个关键战略层面。第一个层面，全球电子商务平台单日产生的数据量早已达到太字节(TB)级别，2020年达到100皮字节(PB)，平台成规模的数据处理量已经成为独占且不可替代的资源，需要在软硬件方面进行合理投资，建设基本的信息工程，确立企业战略方向，对数据资源进行有目标、有效率的分享利用。第二个层面，随着电商平台竞争战略的动态升级，需要对基础大数据进行更加深入的开发研究，制定系列性程序以形成竞争力构建的过程路径与内容，使战略具有快速而及时的执行力和获利性，使企业可以敏捷地获得核心竞争力[ 2 ]。同时，有目的地聚集管理智能，确立企业在第四次工业革命中的发展定位，促进平台与平台的协同运作。早在2011年，阿里巴巴就通过大数据分析帮助商家进行数据化运营，并陆续推出御膳房、品牌数据银行等数据平台，帮助商家进行数据管理。但是，由于自然聚集的大数据价值密度低，随着数据的快速积累，数据的价值占比会不断降低，难以对组织绩效产生影响。

　　因此，本研究将探讨通过大数据分析[ 3 ]对数据资源进行战略导向分析处理的方法，进而深入剖析价值形成过程(包括价值基本概念、演化博弈、形成机理等)[ 4 ]，探寻利润形成路径，使战略模式具有广泛的契合性和高度的响应性，即构建电商平台大数据分析价值链战略(Big Data Analysis Value Chain Strategy，BDAVCS)[ 5 ]。具体内容，一是从系统整体角度解读大数据分析所形成知识资产的来源;二是研究如何通过知识管理进行大数据分析，形成动态能力;三是分析知识动态能力如何促进价值创造、流程级创新与核心竞争力构建;四是探讨知识动态能力和大数据分析价值链的形成受哪些内外部因素影响，可从哪些方面入手构建独特的价值增值与核心竞争力聚合模式;五是基于知识动态能力视角探讨大数据分析在提高企业竞争力、完善产业链供应链方面的战略作用。

　　二、大数据分析价值战略与知识动态能力理论

　　(一)大数据分析价值链战略

　　1.价值链

　　自20世纪迈克尔·波特[ 6 ]首次提出价值链(Value Chain，VC)概念以来，学术界在企业价值创造、创新及企业间合作等领域进行了颇多研究。关于信息技术对企业价值过程的贡献，奥拉(Olla P)等[ 7 ]指出，价值链模型的构建涉及价值倾向、成本驱动、顾客价值标准等因素以及变化态势、关系管理、组织结构、运作管理等多个方面;布凌根(Buel? lingen F)等[ 8 ]、斯特沃德(Osteitvalder A)等[ 9 ]从功能和体制角度对移动电商价值链的要素进行解析，强调在价值链上要实现以顾客为核心的价值观。国外学者的研究明确了数据信息在经营中所具有的价值与传递特点。我国学者张海涛等[ 10 ]、许孝君等[ 11 ]、冯立杰等[ 12 ]对中国特色商务网络价值链模型进行比较，聚焦价值网络理论演变、组件识别、迭代更新及拓展深化过程，认为商务信息生态链的信息、主体、技术、环境等要素具有相关性，价值与系统功能是一个优化上升的过程，可以通过网络融合提高企业核心竞争力;吕树豪[ 13 ]通过对京东商业模式价值创造过程的分析，进一步探讨信息与顾客之间的关联，拓展价值的外延。由上述研究可以看出，企业之间和企业内部均存在信息传递的价值链条[ 7，10 ]，在平台企业数据信息价值链形成过程中需要制定能够快速集成多元要素的战略规划[ 8，11-12 ]，可利用信息价值链方法快速提取核心要素——顾客[ 9，13 ]以找到敏捷管理途径。

　　2.大数据分析

　　信息技术的发展促进了大数据技术的出现与不断完善，大数据分析(Big Data Analysis，BDA)概念由此提出。大数据分析主要涉及数据挖掘、统计方法、商业智能等相关领域[ 14 ]，旨在通过数据高速捕获、发掘分析、经济价值提取等新一代技术架构[ 15 ]，进行核心竞争力业务环节实践，改进企业现有应用程序[ 16-17 ]。可以说，大数据分析既是信息技术的深化，也是信息客体在管理环境中的有效聚集和问题展示。

　　3.大数据分析价值链战略

　　大数据分析价值链战略指从战略角度来研究大数据分析商业价值开发和挖掘问题的流程性思路。[ 5，18-19 ]相关研究涉及以下几个方面：一是从知识的内生源角度看，大数据分析价值链需要延伸到技术采用和竞争力形成的战略阶段[ 20 ]。二是从知识的外生源角度看，格罗弗(Grover V)等[ 21 ]通过案例分析构建大数据分析的战略性商务价值可见度框架，探讨如何利用大数据资源制定实施组织战略以创造不同的价值。三是从知识分享的角度看，帕克(Park Y K)等[ 22 ]从数据或系统角度分析价值链形成过程，探讨通过大数据分析形成组织能力的战略;楠(Nan N)等[ 23 ]利用仿真建模方法构建大数据分析价值链的多层理论模型，并进行实证检验。由上述研究可以看出，大数据分析价值链战略[ 20-22 ]主要关注大数据创造企业价值的过程，可以通过时点战略的多维组合演化，形成以电商平台战略为导向的大数据分析价值链及增值过程，对內实现平台技术设计、商务治理、创新融合等的协同放大效应，对外实现平台间竞争战略动态响应价值的提高。

　　(二)知识动态能力理论

　　动态能力(Dynamic Capabilities，DC)是战略管理领域非常有效的理论透镜。蒂斯(Teece D J)等[ 24 ]对动态能力进行了定义，认为它是通过集成、构建和重新配置内外部竞争力来应对环境快速变化的能力，包括感知威胁和塑造机会的能力，抓住机会的能力，加强、合并、保护、重新配置资产的能力。舍尔奇(Schilke O)[ 25 ]在企业管理领域应用动态能力理论衡量构建核心竞争力的能力。在电子商务领域，由于平台所具有的科技特征，知识管理与动态能力处于互动上升的过程。这个过程主要涉及以下三个层面：

　　第一个层面：对大数据知识资源的有效分析管理是动态能力形成的基础。电商平台最重要的知识资源就是平台海量的数据，可通过大数据分析对海量数据进行处理[ 26-27 ]。伍(Wu L Y)[ 28 ]进一步指出，大数据分析为企业更新或重新配置资源和构建动态能力提供知识基础资源，大数据分析是企业动态能力形成的推动者。埃雷尔斯(Erev? elles S)等[ 29 ]也认为，只有通过大数据分析，企业才有可能形成可持续的核心竞争力。

　　第二个层面：知识管理对动态能力形成具有战略影响。格兰特(Grant R M)[ 30 ]、沃尔伯达(Vol? berda H W)[ 31 ]最早指出，企业知识资源所具有的不可模仿性可产生生产性结果，并提供更新、配置、构建动态能力的基础资源。王(Wang C L)等[ 32 ]认为，动态能力属于高阶能力，只有以知识基础为支撑，才能调整提升基本能力，重构能够适应环境变化的核心能力，提高企业在动态市场环境中获取竞争力的潜力，如组织敏捷性。塔洛特(Tallott M)等[ 33 ]、哈尼(Harney B)等[ 34 ]、彼得罗夫(Peteraf M)等[ 35 ]、希利亚德(Hilliard R)等[ 36 ]通过对影响战略能力的创新关键要素的识别，展示知识创新整合与动态能力形成的过程，并基于案例分析和跨层次研究方法实证分析知识资源对动态能力的影响，拓展知识管理与动态能力互动运用的边界。

　　第三个层面：知识动态能力对组织绩效具有贡献。帕夫卢(PavlouPA)等[ 37 ]、周(ZhouSS)等[ 38 ]、比特科(Bitencourt C C)等[ 39 ]、伊勒木迪(Ilmudeen A)等[ 40 ]认为，知识资源可以提高概念化信息技术投资的绩效。此外，他们还遵循技术市场创新路径探究了元分析方法中的知识管理、动态能力与组织绩效的作用关系。这样，国外学者基本理清了从知识管理到动态能力再到组织绩效的逻辑过程。我国学者杜小民等[ 41 ]、简兆权等[ 42 ]研究了国内技术创新对动态能力的正向影响作用，从战略与创业融合视角分析了机会与资源要素匹配层面动态能力的衍生机理。彭新敏等[ 43 ]、金昕等[ 44 ]、朱晓红等[ 45 ]结合纵向案例研究，实证检验了知识资源对组织绩效的影响过程和动态能力的中介作用，揭示了组织内外部知识资源整合与动态能力的演化过程。这些观点与国外学者的观点基本是一致的。

　　综上所述，电商平台的大数据分析价值链战略以企业战略目标为起点，确定知识管理的核心与基本思路，形成动态能力，进而通过战略规划的实施，构建核心竞争力与战略优势，实现价值链增值与组织绩效长效提升。按照这样的思路，提出图1所示的概念模型。

　　三、研究假设与模型构建

　　由于要评估整个价值链的绩效，我们把大数据知识管理所得到的成果称为知识资产，用以衡量知识管理的效能。考虑到电商平台竞争的多维性特点，把核心竞争力与战略优势合并考虑。从研究动态能力的角度，狭义化组织绩效为战略绩效指标。

　　(一)研究假设

　　1.大数据分析通过影响动态能力提高战略绩效

　　大数据是一种无形的潜在资产，包括数据、知识和智力，需要通过动态性知识管理实现卓越的业务流程，其效能和产出取决于能否正确使用相关知识[ 46 ]。知识管理代表支持维度，通过高效地管理数据，将之交付给终端用户以支持业务流程，提高动态能力，实现具体功能，改善业务绩效[ 24 ]。大数据知识管理是一个通过分析组织知识来形成战略知识资产(大数据)的技术驱动绩效的过程，如操作规程、技能与专门知识构成竞争力的关键来源[ 30 ]，并提供更加透明而准确的结果以支持多个业务领域的决策，增加价值链的潜力。

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