1. 引言
经济转型背景下，随着新一轮科技革命和数字化转型的到来，企业面临着更加复杂多变的经营环境[1]。为了在日益激烈的市场竞争中获得竞争优势，颠覆性创新成为后发企业避免展开同质化竞争、突破在位企业技术壁垒并掌握高水平技术竞争优势的重要途径。
企业跨界行为是提升其颠覆性创新能力、取得竞争优势的重要策略。苹果公司通过将计算机领域触控技术运用在手机上推出智能手机实现了对传统按键手机的颠覆；微信、支付宝将网络与金融结合实现了对传统理财服务企业的颠覆，这些例子无不证明企业跨界行为可以打开新的机会窗口，突破后发企业资源禀赋不足和关系配置掣肘的资源困境，通过颠覆性创新建立独特的竞争优势，最终实现跃迁式发展[2]。
面对跨界行为的不确定性，创造性思维是企业能否实现颠覆性创新的关键[3]。在后发企业筛选跨界领域，通过跨界行为引入所需技术时，敏锐的创造性思维不仅可以帮助企业识别有价值的信息资源，同时还很大程度上决定了颠覆性创新的成败。因此，本文重点研究创造性思维在企业跨界行为和颠覆性创新之间的中介效应。
颠覆性创新是多要素匹配、多阶段实施的动态过程[4]，企业的颠覆性创新不仅依赖于创造性思维，还依赖于组织自身的动态能力。面对跨界行为中外部市场需求、竞争格局、政策环境等的不确定性，动态能力是企业适应外部环境、获取竞争优势的重要途径[5]。因此，动态能力也成为企业能否成功开展颠覆性创新的重要影响因素。现有研究主要聚焦于跨界行为对个体或企业创新绩效的影响[6]，有研究表明成功的跨界行为需要与反应迅速的动态能力相匹配[7]，不同动态能力水平下，企业跨界行为对颠覆性创新影响的程度可能不同。因此，本文重点研究动态能力在企业跨界行为与创造性思维之间的调节作用。
基于以上分析，本文主要探究企业跨界行为对颠覆性创新的影响路径。通过构建“企业跨界行为–创造性思维–颠覆创新”过程机制，聚焦跨界行为不确定性刺激下后发企业实施颠覆性创新过程中创造性思维的构建，以及内部动态能力对跨界行为与创造性思维的影响。本研究通过分析颠覆性创新关键影响因素与形成逻辑，不仅有助于丰富颠覆性创新研究，并且可为我国后发企业发展颠覆性创新提供理论依据与方法。
2. 理论分析与研究假设
本研究的理论模型结构如图1所示。
Figure 1. Model structure diagram
图1. 理论模型结构
2.1. 企业跨界行为与颠覆性创新
跨界行为最初被定义为个体从组织外部获取信息并将这些信息传递给组织内部人员的行为。随着研究的深入，跨界行为的研究对象不再仅限于个人，学者们逐渐定义了组织跨界行为、领导跨界行为。企业跨界行为作为组织跨界行为的一类，是指企业向其他行业领域搜寻跨界知识的行为。有研究指出，跨界行为具有不确定性，采取跨界行为可能掌握更多资源激发组织创造力；同样也可能因跨界知识导致角色冲突和心理压力。无论如何，企业跨界行为带来的跨界知识能够对其创新产生直接的影响，是颠覆性创新的重要刺激因素。
颠覆性创新最早由Christensen (1997)提出，是指后发企业扎根于边缘市场，提供具有特色但质量略逊于主流的产品或服务，通过持续性改进不断向主流市场渗透，最终取代在位而企业的过程[8]。随着研究逐渐深入，在其理论框架下又发展出颠覆性技术创新[9]、颠覆性产品创新[10]、颠覆性服务创新[11]、颠覆性商业模式创新[12]以及跨行业颠覆性创新[13]等。颠覆性创新使得后发企业绕过市场壁垒，突破被“卡脖子”的困境，通过服务于未被充分满足的市场需求或创造全新的市场，从而实现快速增长。因此，在市场环境风云变幻、竞争不断加剧的今天，颠覆性创新的战略价值显著提升。
然而，颠覆性创新并非一蹴而就，与延续性创新相比，颠覆性创新对内外知识和资源的需求更为广泛深入[14]，换而言之，颠覆性创新需要更多新颖的知识打开创新窗口。因此，企业跨界行为可以有效帮助其找到创新机会，通过带来的跨界知识，改进技术、提升工艺、实现突破并获得潜在或主流消费者认可。由此，提出研究假设：
H1：企业跨界行为正向促进颠覆性创新。
2.2. 创造性思维的中介作用
创造性思维是指一种认知过程，它超越了传统的思维模式，能够促进创新和适应性行为的发展[15]。本研究将探讨创造性思维在企业跨界行为和颠覆性创新之间的中介作用。
首先，跨界行为是打破常规的组织活动，踏出“舒适圈”、进入其他行业领域所带来的海量信息可以极大程度开阔视野，提供新的创新思路。面对跨界知识，创新人员往往需要突破以往固有的学习、认知路径，改变认知过程，突破传统思维模式，这有助于创新人员创造性思维的提升。
其次，研究指出，跨界行为所带来的创新程度与颠覆性创新的成败有着紧密的联系[16]，而企业的创造性思维恰好决定了跨界行为的创新程度。根据创造性思维阶段理论，创造性思维被分为准备阶段、酝酿阶段、明朗阶段和验证阶段[17]。在准备与酝酿阶段，跨界行为带来的信息及知识积累为创意做准备，这有助于新的理解、洞察、灵感的产生，在明朗阶段产生颠覆性创意。可见，企业跨界行为以及颠覆性创意在创造性思维的不同阶段均有所体现，因此，本研究提出假设：
H2：创新性思维正向促进颠覆性创新。
H3：企业跨界行为通过创造性思维实现颠覆性创新。
2.3. 动态能力的调节作用
动态能力理论(Dynamic Capability Theory)是20世纪末提出的一种战略管理理论[18]。该理论指出，企业应当通过整合、构建、调适、再配置其内外部技术资源来适应不断变化的外部环境，获得并保持竞争优势。动态能力具有动态性、开拓性开放性以及复杂性等特征，本研究认为动态能力是企业跨界行为能否激发出创造性思维的重要条件。当企业开展跨界行为，只有克服自身惯性，大胆追寻创新与变革才能成功实现颠覆性创新。动态能力是企业利用外部知识、动态整合资源、在复杂环境中寻求变革的过程[19]，跨界行为需要动态能力的开放性对内外部的信息、知识、物质进行交换；创造性思维则受动态能力开拓性的调节，遇见并把握机遇，获得新颖创意。因此，本研究提出假设：
H4：动态能力在企业跨界行为与创造性思维之间起调节作用。
3. 研究设计
3.1. 被试样本
选择在上海市从事与创新有关工作的个体为研究对象，以问卷调查的方式进行数据收集。调研过程分为2个阶段：预调研和正式调研。预调研阶段，根据预调研对象与正式调研对象相一致原则，在上海市进行小范围的调研，修改了初始问卷中存在概念偏差、语意模糊和内容不清的题项，形成了最终的调查问卷。在被试样本的选择上，调查对象必须具有一定的开展跨界活动及颠覆性创新的经验。正式调研阶段，在上海市开展大范围调研。调研主要通过问卷星问卷服务、实地调查等多种形式发放问卷。本次调研历时1个月，回收373份。在回收的373份问卷中，剔除其中选、逻辑错误或答案雷同的无效问卷18份，得到有效问卷为355份，有效问卷回收率为95.17%，样本数量满足结构方程模型分析的要求。样本主要特征分布结构如表1所示。问卷的设计采用封闭式问卷，以客观选择题为主，除团队成员个体基本资料和团队基本资料问题之外，其余问题均采用李克特5级量表的形式，由被试者根据自身情况对变量进行相应的选择，选择范围为1分(非常不符合)至5分(非常符合)。
从整体看，调研对象性别比例上基本持平，且行业涵盖了包括但不限于制造业、金融业、科技行业、教育行业等多个行业；在年龄方面，调研对象覆盖了不同年龄段的人群，且呈现类似于正态分布；受教育程度跨度较大但又集中在本科层次。样本特征分布情况总体与社会大致一致，因而具有较强的代表性。
3.2. 变量测量
各变量的量表均选自国内外得到认可的成熟量表，具有较好的效度。
Table 1. Distribution of sample characteristics
表1. 样本特征分布情况
项目 |
内容 |
样本量 |
占比% |
性别 |
男 |
163 |
45.9 |
女 |
192 |
54.1 |
年龄 |
24岁以下 |
7 |
2.0 |
25~29岁 |
65 |
18.3 |
30~39岁 |
219 |
61.7 |
40~49岁 |
52 |
14.6 |
50岁以上 |
12 |
3.4 |
受教育程度 |
专科及以下 |
32 |
9.0 |
本科 |
250 |
70.4 |
硕士 |
71 |
20.0 |
博士及以上 |
2 |
0.6 |
公司员工规模 |
50人以下 |
32 |
9.0 |
50~100人 |
78 |
22.0 |
101~300人 |
128 |
36.1 |
300人以上 |
117 |
33.0 |
公司成立时间 |
3年以下 |
7 |
2.0 |
4~10年 |
87 |
24.5 |
11~20年 |
194 |
54.6 |
21年以上 |
67 |
18.9 |
所在行业 |
制造行业 |
65 |
18.3 |
能源行业 |
62 |
17.5 |
建筑行业 |
23 |
6.5 |
批发和零售行业 |
42 |
11.8 |
金融行业 |
37 |
10.4 |
科学研究和技术服务行业 |
55 |
15.5 |
教育行业 |
31 |
8.7 |
其他行业 |
40 |
11.3 |
企业跨界行为的测量借鉴Marrone [20]等的跨界行为量表，并结合前期的预调研结果，最终确定一个6题项跨界行为量表。题项包括“我与能够为团队提供专业指导和外部人员建立联系”等。
创造性思维的测量是以《托兰斯创造性思维能力测验》为依据，在沃建中[21]的研究基础上做适当改编后确定的6题项量表，包括“发散思维”、“聚合思维”两个维度，具体题项包括“我能提出具有创意的方案”等。
在构建动态能力量表时，借鉴了Lee和Rha [22]的研究成果，结合张振刚[23]等的动态能力量表，最终确定了包含9个题项的测量量表。包括资源整合能力、环境适应能力、沟通协调能力等。
颠覆性创新的测量是以Govindarajan和Kopalle的颠覆性创新量表为参考[24]，在此基础上做适当改编后颠覆性创新量表，由5个题项构成，包括“公司经常向市场引入开发出来的全新产品或服务”等。
4. 数据分析
本研究主要利用SPSS26.0、PROCESS插件、Amos24.0对问卷收集得到的数据进行处理以及分析。主要借助SPSS26.0对收集上来问卷的数据进行描述性统计分析、变量间相关性分析、变量的信度和效度检验和逐层的回归分析；同时，也利用Hayes开发的PROCESS插件进行问卷数据的中介和调节效应检验。
4.1. 相关性分析
利用SPSS26.0进行相关性分析时，采用Person相关系数为测量指标。表2显示的研究变量之间的相关系数表明：企业跨界行为与创造性思维呈显著正相关(r = 0.792, p < 0.01)，企业跨界行为与颠覆性创新呈显著正相关(r = 0.796, p < 0.01)，企业跨界行为与动态能力呈显著正相关(r = 0.806, p < 0.01)；动态能力与创造性思维显著正相关(r = 0.658, p < 0.01)，动态能力与颠覆性创新显著正相关(r = 0.662, p < 0.01)，创造性思维与颠覆性创新显著正相关(r = 0.662, p < 0.01)，相关性分析为后续的假设检验提供初步支持。
Table 2. Correlation analysis
表2. 相关性分析
变量 |
企业跨界行为 |
创造性思维 |
动态能力 |
颠覆性创新 |
企业跨界行为 |
1 |
|
|
|
创造性思维 |
0.792** |
1 |
|
|
动态能力 |
0.806** |
0.658** |
1 |
|
颠覆性创新 |
0.796** |
0.662** |
0.662** |
1 |
注：N = 355。*表示p < 0.05，**表示p < 0.01。
4.2. 信度分析
在信度的检验上，采用测量Cronbach’s α系数来验证，当系数大于0.8时，说明信度良好；在0.7~0.8之间时，表示信度可接受；小于0.7时，说明信度较差，需要对量表进行调整或者重新设计。通过SPSS26.0软件对企业跨界行为、动态能力、创造性思维、颠覆性创新四个变量量表信度进行检验，具体结果如下表3所示。
Table 3. Reliability coefficient
表3. 信度系数
变量 |
题项数 |
Cronbach’s α系数 |
企业跨界行为 |
6 |
0.933 |
动态能力 |
6 |
0.777 |
创造性思维 |
9 |
0.855 |
颠覆性创新 |
5 |
0.751 |
由上表可知，四个变量的Cronbach’s α系数在0.751~0.933，均大于0.70。说明本研究所开发的量表信度良好。
4.3. 线性回归分析
构建若干个线性回归模型，利用SPSS26.0进行多元线性回归，回归结果如表4所示。如表中数据结果显示，在M1中加入控制变量后，企业跨界行为对创造性思维的影响正向显著(β = 0.549, t = 24.698, p < 0.001)，假设H1成立，即企业跨界行为正向促进颠覆性创新。在M2中，可得创造性思维对颠覆性创新的影响正向显著(β = 0.714, t = 16.492, p < 0.001)，假设H2得到验证，即创造性思维对颠覆性创新有正向的显著影响。
Table 4. Linear regression analysis results
表4. 线性回归分析结果
因变量模型 统计量类别 |
颠覆性创新M1 |
颠覆性创新M2 |
β |
t |
β |
t |
控制变量 |
|
|
|
|
性别 |
0.50 |
0.809 |
−0.11 |
−1.41 |
年龄 |
−0.41 |
−0.987 |
0.12 |
0.238 |
学历 |
−0.57 |
−1.102 |
−0.42 |
−0.607 |
自变量 |
|
|
|
|
企业跨界行为 |
0.549*** |
24.698 |
|
|
创造性思维 |
|
|
0.714*** |
16.492 |
R |
0.798 |
0.663 |
R² |
0.633 |
0.433 |
F值 |
153.455 |
68.614 |
注：N = 355。*表示p < 0.05，**表示p < 0.01，***表示p < 0.001，下同。
4.4. 调节效应检验
如表5中所示的结果，自变量企业跨界行为和调节变量动态能力的交互项与中介变量创造性思维之间存在显著的正向关系(β = 0.0754, t = 1.9731, p < 0.05)，这表明调节变量动态能力在企业跨界行为和创造性思维之间的调节效应显著。假设H4得到验证，即动态能力在企业跨界行为与创造性思维之间起调节作用。
Table 5. Moderating effect
表5. 调节效应
因变量模型 统计量类别 |
创造性思维M3 |
β |
t |
控制变量 |
|
|
性别 |
0.002 |
0.21 |
年龄 |
0.008 |
0.124 |
学历 |
−1.08 |
−1.171 |
自变量 |
|
|
企业跨界行为 |
0.541*** |
13.687 |
调节变量 |
|
|
动态能力 |
0.067*** |
1.164 |
交互项 |
|
|
企业跨界行为 × 动态能力 |
0.0754* |
1.9731 |
R |
0.799 |
R2 |
0.633 |
F值 |
102.569 |
4.5. 中介效应检验
使用PROCESS进一步检验创造性思维中介效应的显著性，进行Bootstrap检验，重复抽样5000次，结果如表6所示，Boot CI下限为0.047，Boot CI上限为0.0899，即在90%显著性水平下的置信区间为[0.0047, 0.0899]，不包含0，这表明创造性思维的中介效应显著。模型假设H3得到验证，即企业跨界行为是通过创造性思维来影响颠覆性创新的。
Table 6. Indirect effect
表6. 间接效应
|
效应值 |
Boot标准误差 |
Boot CI下限 |
Boot CI上限 |
总效应 |
0.4266 |
0.0184 |
0.3961 |
0.4570 |
直接效应 |
0.3802 |
0.0306 |
0.3297 |
0.4307 |
动态能力的间接效应 |
0.0464 |
0.0260 |
0.0047 |
0.0899 |
5. 结论
5.1. 研究结论
本文分析企业开展跨界行为后颠覆性创新的实现过程，检验创造性思维的中介作用以及动态能力的调节作用。研究表明：企业跨界行为和创造性思维对颠覆性创新均具有显著影响；创造性思维在企业跨界行为与颠覆性创新之间起中介作用；动态能力在企业跨界行为与创造性思维之间具有调节作用。
5.2. 管理启示
首先，企业可通过进行跨界行为开展颠覆性创新，进而取得竞争优势。面对愈加激烈的竞争环境，企业应积极获取外部知识与信息避免同质化竞争，突破创新瓶颈。企业，尤其是后发企业要重视跨界文化的营造，当员工从事跨界行为时，要提供充足的资源予以保障，实施奖励机制提高员工跨界积极性，真正激发跨界行为的积极作用。
其次，创造性思维是产生颠覆性创新的关键，企业应当积极培养员工创新思维，鼓励员工开放视野，用创造性思维处理跨界信息与知识，明确需要解决的问题与挑战，这有助于颠覆性创意和想法在知识积累的基础上迅速涌现。
最后，良好的动态能力有助于企业跨界行为的顺利开展。对于企业而言，摆脱自身惯性、快速适应环境变化，对资源有效利用至关重要。企业应当优化部门间的合作流程、发展协调能力、构建有效的创新网络来增强自身动态能力。
5.3. 研究不足与展望
本研究在数据搜集与研究层次上具有一定的局限性。首先，本研究采取问卷调查方法获取研究数据，来源相对单一，并且所使用的数据为静态截面数据，未来研究可以从更多渠道取证，并开展纵向案例追踪的质性研究，从而对企业跨界行为以及颠覆性创新过程进行动态监控，全面分析问题。此外，本文仅探讨企业跨界行为对颠覆性创新的影响，未来可以进一步探究不同视角下后发企业如何开展颠覆性创新，为广大后发企业突破困境，实现竞争优势提供指导。
基金项目
上海市“科技创新行动计划”软科学研究项目，跨界颠覆性创新模糊前端创意形成及管理：用户知识视角，23692121100。
NOTES
*通讯作者。