陈洁、韦俊龙|数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理和演进——以智能汽车为例

引  言

百年未有之大变局下，科技竞争已成为全球竞争的关键。基于市场活力而激发的“未来产业”创新已成为全球科技竞争关注的焦点。以中美日欧为代表的世界主要经济体在争夺未来全球经济的话语权上展开激烈角逐。当前在少数创新力量的推动下，中国在一些关键产业创新上已经实现突破，比肩甚至领先欧美。比如通信产业的华为等四家中国公司拥有36%的5G标准必要专利，全球第一；新能源汽车产业的宁德时代动力锂电池全球份额第一；智能装备产业的大疆创新商用无人机全球份额第一。但更加紧迫的是，中国在科技含量较高的集成电路、生物医药、智能汽车等领域仍落后于欧美日韩，“卡脖子”技术能否突破已成为中国产业发展的关键所在。

要想实现中国产业在全球的自由发展，关键是要实现突破式创新。中国产业创新亟须从国家战略需求出发，加快突破一批关键核心技术，通过建立一整套新颖的工程和科学创新体系，彻底重塑创新范式和产业格局，因此中国产业加速突破式创新成为实践上需着力破解的一大难题。但是，传统产业生态系统面临创新要素投入—产出线性逻辑、创新孤岛林立、本位主义突出等制约；部分深入到科技前沿“无人区”的产业创新生态面临研发不确定性、试错迭代成本高、商业化进程缓慢等瓶颈；西方国家在科技前沿领域战略遏制和产业链关键节点上的技术封锁，给中国产业突破式创新带来巨大且长期的风险与挑战。数字技术，即信息通信技术所支撑的产品或服务，作为一种新的创新要素，一方面，加速传统创新要素的重组；另一方面，打破产业生态系统中的封闭边界，驱动突破式创新。因此，通过数字技术驱动产业生态系统突破式创新，有助于加速实现我国产业从线性约束发展到非线性的跨越式发展，推动我国从“制造大国”向“制造强国”转变。

突破式创新强调技术知识的新颖性、重大突破性、前沿性、不连续性和革命性。首先，从创新机理上，一方面，已有关于突破式创新前因研究的文献主要关注技术、创新者和资金等传统要素对突破式创新的作用，对于数字技术这一新要素对产业生态系统突破式创新的作用机理研究还不足；另一方面，已有数字技术与产业创新生态系统文献关注产业数字化转型或者数字化对产业赋能等，缺乏从要素和边界的视角研究数字技术重构产业生态系统要素/边界以驱动突破式创新的机理。其次，在创新演进上，已有文献从数字化的战略、能力、资源的视角和从企业与数字化的关系的视角划分数字化发展阶段，但忽略了数字化发展的长期性和复杂性所产生的阶段性差异以及各阶段的驱动因素，因此，如何在数字化发展的不同阶段面临差异化的创新瓶颈下，基于该阶段突出的数字技术特征，挖掘对应的驱动机理，以提升要素量质、明晰和开放创新边界，实现突破式创新，是急需解答的理论问题。本文基于动态过程诠释了数字技术如何克服传统创新要素空间和资源限制，推动要素间的关联和重组，重构创新边界，实现突破式创新，有助于破解中国产业的创新难题。

综合来看，数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理和演进规律这一问题理论界至今尚未给出清晰的回答。针对上述理论和实践的局限，本研究基于产业创新生态系统理论，采用匹配产业的多案例研究方法，将智能汽车产业作为研究样本，系统回答了上述问题。本文提炼出创新瓶颈约束下数字技术重构产业生态系统要素/边界加速突破式创新的机理，针对数字技术重构创新要素和边界视角下突破产业生态系统创新瓶颈、破解创新效率低下难题，归纳出数字技术驱动产业生态系统突破式创新的演进过程：在数字化导入期、成长期、成熟期阶段，企业面临差异化的创新瓶颈，本研究即基于不同阶段数字技术“内生性、连通性、扩展性”的突出特征，推导出“数字模块化、数字集成化、数字共生化”分别驱动 “创新要素量质提升、创新边界明晰、创新边界扩张”的三层递进的创新机理，它们“辅助、赋能、重构”产业生态系统的突破式创新。本文在理论上，丰富了数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理研究；在实践上，立足中国产业提炼了数字技术加速突破式创新的演进规律。最后，本文从重构创新要素、边界角度为产业实践提供了路径建议，对提升我国产业全球技术先导权、产业主导权和生态话语权具有启示意义。

一、 文献回顾

（一）突破式创新

突破式创新是为了满足潜在需求或创造出新需求，通过不连续技术进步提高产品性能或服务质量，并逐渐进入主流市场，最终威胁甚至颠覆主流市场的创新。突破式创新往往会创造出新产品、新市场结构和新商业模式，甚至可能会显著改变消费者的消费模式。当前对影响突破式创新因素的研究主要集中在技术、创新者和资金等领域。技术方面，企业整合外部技术的能力正向影响突破式创新，而技术多样性对突破式创新呈倒U型影响。在创新者方面，部分学者强调企业家精神对突破式创新的促进作用，而部分学者从知识基础观出发认为创新团队的知识基础、知识冲突水平、知识整合正向影响突破式创新。在资金方面，研究发现，不同资金源有不同影响，外源性资金中政府资助、风险投资有助于加快突破式创新产出；内源性资金的投资路径依赖可能阻碍突破式创新。

（二）产业创新生态系统

产业创新生态系统的研究从自然生态系统理论演化而来，比拟生物学演化规律揭示产业创新过程，发现和解决原有创新体系存在的问题。近年来随着科学技术向纵深发展，创新活动日益复杂和系统化，创新已不能依赖企业自身的资源独立完成，更依赖于产业内多个企业的协同参与，产业创新生态系统的研究越来越受到重视。所谓创新生态系统是指以共同价值主张为主导，由不同参与者创新活动构成的动态协调结构，其创新过程具有自组织特性，并在与外部环境的反馈循环中不断演化。产业创新生态系统强调参与者明确创新方向、共同目标及技术领域的未来挑战，并对创新发展的未来蓝图做出共同承诺，强调创新过程中的价值共创与分享。产业创新生态系统一般由成员、位置、联系3个要素组成。以往研究主要涉及高科技及新兴产业包括电动汽车产业、OLED产业、人工智能芯片产业、医疗器械产业、节能产业等。

产业创新生态系统的研究分成两个流派，一种是从中宏观层次研究生态系统结构，关注参与者、网络结构、功能、核心驱动力。这些研究关注产业架构的结构特征如何影响单个生态系统内部成员或跨生态系统成员间价值创造和价值分配模式。一种是从微观层次研究生态系统交互机理，将产业创新生态系统内涵界定为供给端、组织端、需求端、利益相关者等的协同，关注供给者、企业、互补企业和用户等多元主体的竞合共生、协同增值/价值共创、战略、动态能力、绩效。

（三）数字技术与产业生态系统创新的研究

数字化对传统产业提出挑战，在机制上，学者们主要从两方面进行研究。一是数字赋能的创新生态系统，基于数字生态系统内涵、类型和特征研究系统内产业主体、结构、功能和演化的数字化转型和数字赋能，如吕铁和李载驰认为数字技术赋能制造业的基本逻辑是“连接—挖掘—优化，管控—增效”。二是数字主体的创新生态系统，研究产业系统通过数字技术的迭代升级、深化应用，与其他生态系统进行深度融合，从而改变自身与其他生态系统的既有行为逻辑。在过程上，已有文献从不同视角对数字化的发展阶段进行了划分。一类是从数字化的战略、能力、资源的视角，如从数字化战略的视角分为战略制定和推进过程两阶段，从转型效果视角探讨数字化转型阶段变化，从资源编排的视角研究了数字化资源与能力由弱转强的历程；一类是从企业与数字化的关系视角，如按数字技术嵌入组织程度分为数字编码化、数字化、数字化转型三阶段，从企业战略和数字化战略相关性的视角分为四阶段，以及从综合四个维度的视角将数字化分为数字化转型启动、转型成长和转型成熟三个阶段。

（四）研究述评

学者们围绕突破式创新、产业创新生态系统和数字赋能产业创新等开展了大量研究，为产业生态系统领域突破式创新的研究提供了理论支撑，但较少关注数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理和演进。从创新机理来看，一方面，以往对突破式创新的研究主要关注传统创新要素，如技术、创新者和资金，另一方面，产业创新生态系统的研究多从传统生态结构和交互机制出发，关注传统模型及机制下的数字化转型或赋能。但以往研究少从要素和边界的视角探讨数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理。再进一步，数字技术如何克服传统创新要素空间和资源限制，推动要素间的关联和重组，重构创新边界，实现突破式创新，需要学术界进行深入探索。此外，现有研究无法完全满足中国产业创新实践的要求，因而急需立足中国情境，探究构建中国数字技术驱动产业生态系统突破式创新机理的理论框架。从创新演进研究来看，如何在产业数字化不同阶段提出提升创新效率的对策，仍有待进一步探索。数字技术驱动产业生态系统突破式创新具有复杂性和动态性，以往研究局限于静态分析，而创新是跨越企业边界的“分布式动态过程”，且以往研究局限于单一企业，需要用多案例方法系统探究在数字化导入期、成长期以及成熟期加速产业生态系统突破式创新的演进规律。据此，本文将探索数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理和演进规律，深化和丰富产业生态系统和突破式创新理论。综合过往研究缺口，本文将深入探究这一关键问题。本文将从要素和边界视角，将突破式创新视为数字技术在数字化的不同发展阶段差异化驱动产业生态系统突破创新要素或边界制约的结果。由此，本研究提出一个基于数字化发展阶段的数字技术驱动产业生态系统突破式创新动态过程的研究模型（见图1）。

二、 研究设计

（一）研究方法

首先，本文主要采用多案例研究方法。原因如下：（1） 现象新。本文立足数字化时代下产业生态系统的创新情境，研究现象新颖独特，相关理论尚不充分，案例研究有助于提炼新理论。（2） 问题复杂。本文聚焦数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理和演进规律，探索性案例研究适合探索现象背后的“Why”和“How”问题。（3） 研究对象多。产业生态系统中参与主体类型多。相比单案例研究，多案例研究能提高研究结论的稳健性，提高“外部效度”。

（二）案例选择

遵循理论抽样原则，本研究从研究情境和问题需求出发，选择了长三角智能汽车产业作为研究案例。理由如下：（1） 案例的典型性。长三角是我国智能汽车产值最高、布局最完整、发展最前沿的地区之一，契合本文研究情境。（2） 案例的代表性。长三角智能汽车产业各环节企业大多在研发、生产、测试、营销各领域都开展了积极的数字化探索，完整经历了数字化“导入期—成长期—成熟期”的全过程，并在产业链不同环节产出突破式创新成果，契合本文研究问题。（3） 案例的覆盖性。长三角智能汽车产业生态系统的成员包括主机厂、供应商、互补者、竞争者和用户，为全面探索数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理和演进规律，本研究被访单位基本覆盖了各类主体，包括主机厂3家、自动驾驶软件企业1家、自动驾驶芯片企业3家、激光雷达企业2家、高精地图企业1家、5GV2X企业1家、高校3所、共性技术研究平台2家和测试示范区2个（见表1），基本覆盖了智能汽车产业中参与创新活动的各主体，且符合产业创新生态系统的概念。（4） 资料的丰富性。由于长三角智能汽车产业中企业的高度集中性，一手资料易取得；且相关研究和报道较多，二手资料丰富。

（三）数据收集与三角验证

为了保证研究的信度和效度，研究数据来源于半结构化访谈和内外部二手资料。首先进行了半结构化访谈，研究人员在2年多时间分三阶段访谈18家案例单位，时长为0.5—3小时不等。其次，搜集了内部二手材料，包含年报、内部报告、领导讲话53份。最后，搜集了外部二手资料，包括行业研究报告、论文、新闻140份。三种信息来源互为三角验证，避免研究结论受主观性影响。

三、资料编码

为保证研究结论内在效度和信度，本研究采用扎根理论一般编码步骤，提炼内含概念，结构化分析数据，最终抽象出理论解释。案例编码由3名研究者共同完成（1名企业管理教授、1名博士生、1名智能汽车从业者兼在读研究生）。当编码过程出现概念类属分歧时，3名研究者共同核对原始材料，结合文献资料研讨直至意见一致。为避免编码错漏，本研究将创新瓶颈类概念编码为B、数字技术类概念编码为D、驱动机理类概念编码为M、创新生态系统要素/边界类概念编码为E、突破式创新类概念编码为I。

（一）开放式编码

围绕研究主题，本研究借助 Nvivo 12软件挖掘原始资料语句中包含的概念（见图2）。

在满足饱和度检验的基础上，研究从数据资料中共计形成557个参考点，提炼出151个初始概念，最终归纳出74个一阶概念，为了全面刻画智能汽车产业数字化的不同阶段，本研究结合已有研究及智能汽车产业实践，基于数字和产业相关性，从数字技术应用、数字化资源和能力、产业创新瓶颈、产业突破式创新产出等四个维度，将产业数字化划分为导入期、成长期、成熟期三个阶段。最后，按照数字化导入期、成长期、成熟期的演化特征梳理提炼概念，本阶段形成的开放式编码结果如表2所示。

（二）主轴式编码

本研究将一阶概念与原始资料和文献不断融合，合并为二阶主题，如“记忆能力”“工作时间”和“累积经验”可以归并为“人员要素限制”二阶主题，最终形成“人员要素限制”和“资金要素限制”等31个二阶主题。

本研究遵循Corbin和Strauss的范式，按照研究思路梳理概念间逻辑，将二阶主题编排为轴线。如在数字化导入期，“人员要素限制”“资金要素限制”和“技术要素限制”构成了产业生态系统的主要创新瓶颈，“数据分散”“数据架构”和“数据采集”构成了数字特征，“数据标准”“数据质量”和“单业务建模”构成了驱动机理，“人员量质提升”“资金量质提升”和“技术量质提升”构成了创新要素量质改变，“辅助创新”构成实现突破式创新。本研究将以上二阶主题编为数字化导入期的轴线。

（三）选择性编码

本阶段编码工作是分析原始数据、一阶概念和二阶主题的关系，从二阶主题中进一步组织聚合维度，提炼数字化导入期、成长期、成熟期三条轴线内含的逻辑主线，组织本研究整体“故事线”，最终形成如图3所示的案例编码数据结构。

四、 理论框架

围绕数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理和演进规律这个关键问题，本研究根据数字化不同阶段创新瓶颈差异，将数字技术、数字化、要素/边界重构和突破式创新对应，建构出理论框架（见图4）。首先，剖析了创新瓶颈约束下数字技术重构产业生态系统要素/边界是加速突破式创新的机理。其次，归纳了数字技术驱动产业生态系统突破式创新的演进过程，即在数字化导入期、成长期、成熟期阶段，企业面临差异化的创新瓶颈，本研究即基于不同阶段数字技术“内生性、连通性、扩展性”的突出特征，推导出“数字模块化、数字集成化、数字共生化”分别驱动 “创新要素量质提升、创新边界明晰、创新边界扩张” 的三层递进的创新机理，它们“辅助、赋能、重构”产业生态系统的突破式创新。

（一）数字化导入期，数字模块化提升要素量质，辅助突破式创新

这是产业数字化的起步阶段，往往伴随着产业传统创新要素投入产出效率低的问题。迫于关键技术和产业发展的需要，核心企业初步提出数字化战略，并具备所需的基础技术设施，引进开发平台或系统收集数据信息，利用数字技术辅助突破式创新。

1.创新瓶颈。在数字化导入期，由于数字技术的使用尚在探索且还未成熟，创新主体主要通过传统创新要素（如创新者、资金、技术）实现突破式创新，因此该时期面临的主要瓶颈是传统创新要素对创新投入—产出的效率影响降低，增速趋缓。

其中创新者的记忆能力、工作时间、经验线性累积影响了创新的持续性和稳定性；资金投资意愿低、投资风险高和回报率低等限制了创新投入；技术的演进周期、路径依赖、学科隔离等限制因素制约了创新进程。

2. 驱动机理。在数字化导入期，数字技术通过数字模块化提升传统创新要素量质辅助突破式创新。该阶段数字技术应用的突出特征为“内生性”，数据分散于企业各部门的创新流程中，但是以往的数字技术难以采集和有效利用。因此，需要设计数字架构，通过数字化工具采集传统上难以获得和处理的海量数据。创新主体通过数字模块化，制定技术和业务的数据标准，结合技术和管理手段提升数据质量，针对单业务进行建模。对于创新者，数字技术辅助研发工作，缩短研发时间；对于资金，数字技术有助于实时跟踪资金使用和回报以严格控制风险；对于技术，数字技术通过数据复用提升研发效率，实现创新要素量质提升。

3. 案例发现。在数字化导入期，以主机厂SQ为例，软件研发数据标准化上，它通过智能汽车开发的体系构建、过程合规管理、EEF管理实现；硬件数据标准化上，它通过试验单元业务管理、工程试制管理、性能开发与仿真、试验一体化管理实现；提升数据质量上，它运用数据一体化管理和高性能计算集群、驾驶模拟器、静态评审台架等设备实现；愿景、过程和对象的建模上，通过“数字整车”项目实现。由此SQ在专家决策算法支持下降低了路径错误率，节约了大量时间，实现了多传感器异构信息融合及车辆自主决策自主控制，完成了智能驾驶平台。

综上可见，在这一阶段，数字技术应用尚以采集数据为主，着重于数据标准的制定、数据质量控制，以及单业务建模，对打通核心企业内部全流程创新难以发挥积极作用，结果产业生态系统中的核心企业只能依托数字化导入期的数字技术内生性特征，借助数字模块化辅助项目、局部子单元、试点部门的单一创新，处于数字技术辅助创新阶段。

（二）数字化成长期，数字集成化明晰创新边界，赋能突破式创新

这是产业数字化的快速发展阶段，此时产业面临核心企业跨部门创新边界模糊的问题。核心企业具备基础数字技术能力，开始将数字化战略应用于公司各部门并改变公司的创新流程，基本实现全流程的数字化，形成数字化工作环境，可以利用数字技术赋能突破式创新。

1. 创新瓶颈。在数字化成长期，数字技术已经在各部门的传统要素创新中得到应用，但创新流程复杂且存在部门壁垒，各部门工作互相交叉、责任模糊，创新主体内部创新边界模糊是该阶段的主要创新瓶颈。

2. 驱动机理。在数字化成长期，数字技术连通性

使得通过数字集成化明晰创新边界赋能突破式创新成为可能。在解决数字初步收集和应用问题的基础上，该阶段数字技术应用的突出特征为“连通性”，创新主体各类数据被集中管理，不同数据源数据同构，跨部门数据的软件和硬件互相连通，各部门间的数据形成网络嵌入。创新主体通过数字集成化，制定包括数据结构和交互口径在内的规范；明确部门间数据权责边界和收益分配机制，实现数据确权；通过对主要业务的数字解释实现全流程建模。分工上，各部门和创新团队专注所负责的子项目开发，实现分工明晰；流程上，在数字化平台支持下实现跨部门创新流程无缝对接，实现流程优化；考核上，根据全流程建模成果，优化考核指标，实施自动化考核，通过考核结果明晰创新边界，赋能传统创新要素的高效率利用和系统化联结。数字化成长期，数字技术通过数字集成化明晰创新边界赋能突破式创新。

3. 案例发现。在数字化成长期，以自动驾驶芯片企业DP为例，数据规范上，它建立了产品定义—设计—流片/测试—生产封装—销售全业务链配置闭环管理，基于芯片设计和制造技术的各类标准，制定了全流程数据结构规范和各部门的交互口径规范，支持产品研发、流片、测试、生产制造和售后数据的无缝对接；数据确权上，开展数据的端到端协同管理和持续运营，实现各部门数据权利和责任边界的明确划分，在数据管理系统支持下进行数据收益划分；跨部门建模上，基于各项业务的愿景和流程分析，完成了全业务链数字化建模。由此DP打破部门壁垒，促使数据融合和流程数据随创新工作推进而流动。该公司各部门在创新活动中分工明晰，流程快捷，同时该公司绩效考核指标体系与研发流程一致，明晰了创新边界。数字化成长期，DP在短期内产出算力高、功耗低的AI芯片，满足了多种智能驾驶场景，增加了人机交互功能，成为世界上第二个拥有类似产品的企业，获得了世界级奖项。

综上可见，在这一阶段，数字技术应用以连通数据为主，着重于数据规范的制定、数据确权的流程，以及跨部门建模，对打通产业生态系统实现突破式创新难以发挥积极作用，使得产业生态系统中的核心企业只能依托数字化成长期的数字技术连通特征，通过数字集成化赋能企业内部全流程创新，处于数学技术赋能创新阶段。

（三）数字化成熟期，数字共生化扩张创新边界，重构突破式创新

经过前两个阶段的发展，产业数字化已进入成熟发展阶段，逐渐从驱动企业内部创新转向融入产业生态系统创新，此时产业面临核心企业跨领域创新边界封闭的问题。核心企业已形成相对明确、稳定的数字化实施体系，可以基于数字化战略动员和协调产业生态系统中的利益相关者及其资源，利用数字技术重构突破式创新。

1. 创新瓶颈。在数字化成熟期，数字技术已经在企业内部的创新流程中得到充分应用，但是高效高质的突破式创新需要产业中各主体间加强跨企业优势创新要素合作、促进跨领域前沿技术信息互通。产业各主体间的创新合作低效、创新边界封闭是该阶段主要创新瓶颈。

2. 驱动机理。在数字化成熟期，数字技术扩展性使得通过数字共生化扩张创新边界重构突破式创新成为可能。在实现主体内部数字的充分应用和共享基础上，该阶段数字技术应用的突出特征为“扩展性”，创新主体内外部数据一体化，主机厂、关键供应商、关键合作者、用户间数据开放，主体间在各环节开展数据协同。该阶段产业各主体间通过数字共生化，构建以共享平台为纽带的共同专业化活动的相互依赖关系，共同推动各主体间的数据硬件接口兼容，软件接口一致，推动数据通用共享；通过合作协议建立了数据权利、数据责任和数据利益的量化标准；共同开展合作愿景、市场需求和合作规则的建模。共性技术上，打破主体间信息壁垒开展共性技术联合研究和跨主体共享；创新融合上，组建跨组织创新团队、开展联合研发项目等；利益分配上，形成生态利益分配机制让各主体分享创新收益，重构了产业中各主体间互通、合作和利益分配方式。数字化成熟期，数字技术通过数字共生化扩张创新边界重构突破式创新。

3. 案例发现。在数字化成熟期，ST公司与共性技术研究平台RG、高校等组成联合研发团队。接口兼容上，团队内实现跨主体数据接口兼容；权责利量化上，通过合作协议明确数据利用权利和各模块研发责任归属，以及专利、论文署名等利益归属原则，自研发开始，各主体明确了项目愿景、市场需求和技术规则；跨边界建模上，共享共性技术并开展自动驾驶大模型的共性技术研发，将ST的AI设施、RG的AI技术、高校新理论等创新成果融合。数字化成熟期，联合研发团队研发出全球首款自动驾驶通用大模型，在预测和规划效果等方面领先同类模型。

由此可见，在这一阶段，数字技术应用以扩展数据为主，着重于接口兼容、权责利量化以及跨边界建模，对开放产业生态系统的创新边界发挥重要作用。企业能够利用数字技术扩展性特征，通过数字共生化重构产业生态系统创新，处于数字技术重构创新阶段。当然，这并不意味数字技术对产业生态系统创新的驱动没有继续优化的空间。技术突破式创新投入大风险大，因此，仍需数字技术发展、产业各细分领域技术突破等更多的技术变革来推动产业生态系统的突破式创新。数字技术驱动产业生态系统突破式创新是一个不断优化的过程。

五、理论贡献与实践启示

本研究采用多案例研究方法，从要素和边界的视角，解构数字技术驱动我国智能汽车产业突破式创新的机理；从动态的视角，借助数字化发展的时序区间将时间维度引入理论分析框架，深入探究数字化导入期、成长期、成熟期的数字技术驱动产业生态系统突破式创新的异质性，并厘清了数字技术对产业生态系统突破式创新的作用的差异，进一步丰富了数字技术对产业生态系统创新影响的理论。本研究构建了一个基于数字化发展阶段的数字技术重构产业生态系统要素/边界驱动突破式创新机理和动态过程的整合性理论研究框架，主要产生了以下理论贡献和实践启示。

（一）理论贡献

第一，创新机理上，从要素和边界视角，引入数字技术创新要素构建其驱动产业突破式创新机理的理论框架，揭开了数字技术对产业生态系统突破式创新影响机制的理论黑箱。首先，已有关于突破式创新的前因研究主要关注传统创新要素，如技术、创新者和资金，本研究引入数字技术这一创新要素，克服传统创新要素空间和资源限制。其次，已有研究多从传统生态结构和交互机制出发，关注传统模型及机制下的数字化转型或赋能产业生态系统。本研究从要素和边界的视角，立足中国产业情境，构建了创新瓶颈约束下数字技术重构产业生态系统要素/边界驱动突破式创新机理的理论框架，更系统地诠释了产业突破式创新受何种数字技术特征驱动的内在机理，由此填补了以往侧重于传统模型及机制下的数字化转型或赋能的研究空缺，丰富了产业生态系统突破式创新的机理研究。

第二，创新演进上，聚焦探究数字化发展过程中的数字技术驱动产业生态系统突破式创新的动态机制，弥补了已有文献停留在静态视角和偏重单一企业案例研究的不足。数字技术驱动产业生态系统突破式创新具有长期性和复杂性，以往研究着重静态分析，而创新是跨越企业边界的“分布式动态过程”，尽管部分文献已开始研究数字化发展阶段规律，但是缺乏对数字技术和产业生态系统突破式创新驱动关系的研究，因此，理解产业创新的关键在于将时序区间引入研究。本文探究在数字化导入期、成长期以及成熟期加速产业生态系统突破式创新的演进规律，突破了以往从单一截面偏静态的研究思路。此外，以往研究局限于单一企业，本研究则引入多案例方法，从动态的视角探究数字化不同发展阶段产业差异化的创新瓶颈下，基于数字技术特征，分阶段驱动突破式创新的异质动态机理。

（二）实践启示

1. 数字化导入期聚焦数字模块化：建设数据标准、提升数据质量、推动业务建模

数字化导入期，基于数字内生性，加快数字模块化是辅助突破式创新的关键。首先，产业创新生态系统核心企业应加快数据标准的建设，通过对技术架构和业务流程数据的标准化，促进数据在企业内部顺畅流通。其次，应重视数据质量提升工作，通过更新数据采集设备、建立数据质量管理和考核制度，提升采集、加工和产出的全过程研发质量管理能力。最后，应加快对重点业务研发的建模工作，通过对业务愿景、过程和对象的建模，加快推动重点业务全流程数字化，实现数字技术辅助创新。

2. 数字化成长期聚焦数字集成化：建立数据规范、完善数据确权、推进跨部门建模

数字化成长期，基于数字连通性，有序推动数字集成化是赋能突破式创新的重点。首先，产业创新生态系统核心企业应在公司范围内建立数据规范，统一公司数字化建设进程中的软件和硬件规则。其次，应推动公司内部的数据确权工作，明晰公司内部跨部门的数据管理和使用权责边界，并明晰跨部门的数据利益分配。最后，应推动建立全公司级别的业务解释数字化，推进公司全流程建模和跨部门建模，实现数字技术赋能创新。

3. 数字化成熟期聚焦数字共生化：推动接口兼容、促进权责利量化、推进跨边界建模

数字化成熟期，基于数字扩展性，协同推进数字共生化是重构突破式创新的核心。首先，产业创新生态系统核心企业应推动系统内的合作企业之间建立软件和硬件的接口兼容，保障合作企业之间数据的无障碍流动。其次，应积极与合作企业共同推动建立数据权利、责任和利益的量化机制，从根本上推进数字共生化合作实践。最后，应以跨主体合作业务为对象，与合作伙伴共同进行合作愿景、市场需求和合作规则的建模，将产业创新生态系统的合作业务全程数字化，实现数字技术重构创新。

（三）研究局限与展望

本文的局限性主要在于采用多案例的研究方法导致研究结果的可靠性和普适性存在一定局限。本研究充分考虑了研究问题的代表性和匹配性，并遵循理论抽样充分选择了18家典型性案例企业，但是仍在一定程度上达不到研究结果的普适性。此外，本文所涉及的构念如数字技术、驱动机理、产业生态系统创新要素/边界、突破式创新等存在测量难度，部分测量难于精准表达核心构念。如果要进一步提升研究结果的普适性，还需要对更多智能汽车产业进行充分的调研分析，并设计实证研究进行大样本的问卷调研或者二手数据验证，以进一步明晰数字技术和产业生态系统突破式创新的关系。

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原文《数字技术驱动产业生态系统突破式创新的机理和演进——以智能汽车为例》刊于《上海交通大学学报（哲学社会科学版）》2024年第6期（第63-81页）。若下载原文请点击：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=VKFFl0Cm57YVDcnHTN0CGM5vvVTnwOlrJ4Mz68RO_FNyEkgIUcyy4g5wu0cHn-lUKsHMDHQHo9Yqiz8je6XGDTQmhVtwGsR0lu1SV1qcczXlEVS8j-Ljqw==&uniplatform=NZKPT

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编辑：黄艺聪

审校：孙启艳