1. 引言
如今大数据、云计算与人工智能等新兴数字技术广泛融入经济社会各领域，数字化转型已成为企业实现转型升级的核心驱动力。员工作为企业内部最为活跃的关键因素，是数字化转型的直接践行者。数字化转型能否助力企业实现可持续发展，很大程度上取决于员工在转型过程中的技能提升、认知更新以及创新能力的有效发挥。鉴于此，多数企业期望借助数字化转型激发员工创新活力，以在瞬息万变的市场竞争中脱颖而出。故而，深入研究如何通过数字化转型促进员工创新行为，具有极为重要的现实意义。
数字化转型是企业借助大数据、人工智能、云计算等技术的深度融合，推动企业内部变革，动态地对业务流程予以优化，对商业与战略模式进行调整，以此达成价值创造与获取的过程[1]。现阶段，学界针对数字化转型与创新所展开的研究，主要围绕宏观国家层面以及中观产业、企业层面[2]-[5]，从微观个体层面，针对数字化转型对员工创新行为影响的研究数量有限，不过既有研究已给出了一些理论方面的线索[6] [7]。在为数不多的探究数字化转型影响员工创新行为作用机制的研究中，指出数字化转型会让员工的客观工作情况出现变化(如增加工作复杂性[8]、推动工作重塑[9])进而促使员工产生创新行为。但这类研究在一定程度上忽视了员工作为具备主观思想的个体，其主观认知在行为塑造中所发挥的重要作用。并且，已有研究表明，相较于客观变化，员工认知的变动对其创新行为的影响更为突出[10] [11]。数字化转型为员工提供了丰富的数字技术工具以及海量的信息资源，使其打破工作中的技术壁垒，能够突破技术遗留问题，并且运用数字化工具高效完成工作，能够便捷获取的信息资源也使员工打破信息差，个人资源更加完善，这些改变使他们在自我建构认知上得以加强，进而激活创新动机。综上，本文基于员工自我建构认知视角，深度剖析数字化转型如何借由影响员工自我建构认知推动员工创新行为的作用机制。
依据社会认知理论，环境刺激可促使个体内在认知发生转变，从而影响其外在行为[12]。自我建构是个体对自我与他人关系形成的认知，独立型自我建构的员工以独立、自主为突出特质[13]。就本文情境而言，数字化转型通过技术赋能提升员工自我效能感；时空弹性增强员工工作控制感；支持性文化建立员工心理安全感，从而促进员工独立型自我建构。独立型自我建构的员工注重自我表达，通过创新输出独特身份信号；善于自主解决问题，能够独立分析问题释放创造力；能够目标内化，通过内在动机驱动创新。基于此，本文旨在探究独立型自我建构在数字化转型推动员工创新过程中所起到的桥梁作用。
社会认知理论进一步指出，个体特质作为个人因素的核心部分，在认知与行为间发挥着关键调节功能[12]。循此逻辑，不确定性规避作为描述个体对不确定性和模糊性的容忍程度的重要个体特质，可能会调节独立型自我建构与员工创新行为之间的关系。不确定性规避会通过影响员工的动机目标、风险感知以及信息共享，调节独立型自我建构转化为员工创新行为这一过程。高不确定性规避的员工，通常追求稳定，更倾向于完成既定任务，对风险的容忍度较低，往往会逃避创新活动，并且在信息交流中较为保守，不愿分享自身创意，可能弱化独立型自我建构对创新行为的激励效果。基于此，本文拟探究不确定性规避在数字化转型影响员工独立型自我建构以及后续创新行为过程中可能充当的调节角色。
2. 理论基础与研究假设
2.1. 数字化转型与员工创新行为
根据能力–动机–机会理论框架(AMO理论)，个体行为由其能力、动机和机会三者共同作用[14]。在数字化转型下，这一理论有着具体的体现。数字化转型通过精准培训提升员工创新所需技能(能力储备)、通过工作重塑激活员工内在动机(动机驱动)、通过技术赋权提供给员工创新场景(机会触发)。具体而言，首先，数字化转型催生出数字化培训模式，依据员工的技能现状、职业发展规划等因素，为员工量身定制培训内容，员工得以有针对性地学习所需知识，从而有效提升自身创新能力，为展现创新行为奠定坚实基础。其次，数字化转型将员工从重复性任务中解脱出来[15]，使他们能够投身于更具创造性的工作。员工期望借此变革契机充分发挥自身潜能，实现晋升或自我价值，这种心理需求极大地增强了他们的创新内驱力，促使其主动进行自我激励，积极开展创新活动。最后，数字化办公系统的应用让信息更为透明。员工能够清晰了解手头工作的具体环节和进度，进而基于业务全流程的运行状况，自主对业务链条进行反馈与优化调整，这为员工参与创造性活动提供了有利契机。基于上述分析，提出如下假设：
H1：数字化转型对员工创新行为具有正向影响。
2.2. 独立型自我建构的中介作用
独立型自我建构是指个体倾向于将自我定义为一个独立、自主的人，强调个人的独特性、内在特质和目标的一种认知模式[13]。基于社会认知理论，本研究认为数字化转型会提升员工的独立型自我建构，进而推动员工产生创新行为。
一方面，数字化转型增强员工独立型自我建构。首先，数字化转型通过技术赋能提升了员工的自我效能感。数字化转型引入了先进的数字化工具(如数据分析平台、AI技术)，使员工能够独立完成任务，减少对他人的依赖，员工通过使用这些工具，能够自主决策、独立解决问题，从而增强对自身能力的信心，形成独立型自我建构。其次，数字化转型通过改善时空弹性增强了员工对工作的控制感。数字化转型引入数字办公技术(如移动设备、远程协作工具等)使员工可以根据自己的家庭状况、生活习惯以及身体状况等因素灵活地安排工作时间，提升员工工作时间的弹性，增强其对工作的掌控感，从而促进独立型自我建构。最后，数字化转型通过支持性组织文化帮助员工建立心理安全。数字化转型通过构建开放、包容的组织环境，鼓励员工大胆尝试并包容失败，员工在支持性环境中更愿意独立思考和行动，从而促进独立型自我建构。基于上述分析，提出如下假设：
H2：数字化转型对独立型自我建构具有正向影响。
另一方面，独立型自我建构能有效促进员工创新行为。首先，独立型自我建构的员工注重自我表达，通过创新强化差异性价值。独立型自我建构的员工重视自身的独特性，更可能提出与众不同的创新方案，推动实现差异化创新，倾向于通过创新行为展现自我价值。其次，独立型自我建构的员工独立分析问题，突破群体思维激发创意。独立型自我建构的员工倾向于独立解决问题，而非依赖他人。他们在面对挑战时，问题解决能力更强，更可能依靠自身能力寻找解决方案，从而推动创新。最后，独立型自我建构的员工将创新要求转化为内在驱动力，持续创新投入。独立型自我建构的员工更多基于个人目标和兴趣进行决策，受到更多内在动机的驱动，当创新与个人目标一致时，员工会投入创新活动，并持续追求创新成果。基于上述分析，提出如下假设：
H3：独立型自我建构对员工创新行为具有正向影响。
综合上述假设及社会认知理论，本研究推断企业数字化转型可能借助员工独立型自我建构对员工创新行为产生影响。首先，数字化转型通过引入先进数字化工具，使员工能够独立完成任务并自主决策，增强对自身能力的信心，形成独立型自我建构，进而推动其提出独特创新方案，展现自我价值并实现差异化创新。其次，数字化转型通过引入数字办公技术，使员工能够灵活安排工作时间，增强对工作的掌控感，促进独立型自我建构，进而提升其独立解决问题的能力，推动员工创新。最后，数字化转型通过构建开放、包容的组织环境，鼓励员工大胆尝试并包容失败，促进独立型自我建构，进而使员工基于个人目标和内在动机投入创新活动，持续追求创新成果。基于上述分析，提出如下假设：
H4：独立型自我建构在数字化转型与员工创新行为之间起中介作用。
2.3. 不确定性规避的调节作用
不确定性规避，是霍夫斯泰德文化维度理论中的关键概念，指个体对不确定性与模糊性的耐受程度[16]。依据社会认知理论，个体特质在认知与行为间发挥着关键调节作用[12]。首先，高不确定性规避的员工偏好稳定、可预测的结果，更倾向于完成现有工作任务，导致员工即便有独立创新意愿，也会因对不确定性的恐惧而收敛行为，减少创新尝试；而低不确定性规避的员工追求成长与突破，独立型自我建构的员工创新动机能更好地被激发，进行探索、冒险的创新行为。其次，高不确定性规避的员工风险容忍度低，即便具备独立型自我建构，员工会过度关注创新失败的负面后果，哪怕其内心渴望通过创新展现自我，也会因风险感知被放大而减少创新行为；相反，低不确定性规避的员工风险容忍度高，能更客观看待创新风险，减少恐惧心理，使独立型自我建构更易转化为实际创新行为。最后，高不确定性规避的员工不愿分享信息，员工难以获取多元信息，创新思维受限，即便自身有独特创新思路，因缺乏外部信息补充和交流，难以完善创新方案；而低不确定性规避的员工乐于分享，他们积极展示自身想法，同时吸收他人建议，丰富创新内容，独立型自我建构更易转化为实际的创新成果。基于上述分析，提出如下假设：
H5：不确定性规避对独立型自我建构与员工创新行为的关系起负向调节作用，即员工不确定性规避程度越高，独立型自我建构与员工创新行为间的正向关系越弱。
综合H4和H5，本研究认为不确定性规避会调节数字化转型经由独立型自我建构对员工创新行为产生的间接影响。具体而言，高不确定性规避的员工，即便因数字化转型有了独立思考的意识、工作的掌控感和个人目标的追求，但对稳定性的偏好、失败的恐惧和分享的排斥使其在面对创新任务时容易退缩。相反，低不确定性规避的员工，数字化转型形成的独立型自我建构能极大激发其积极主动地投入创新活动。基于上述分析，提出如下假设：
H6：不确定性规避负向调节独立型自我建构在数字化转型和员工创新行为间的中介作用，即员工不确定性规避越高，独立型自我建构的中介作用越弱。
综上，本文理论模型构建如图1所示：
Figure 1. Diagram of the theoretical model
图1. 理论模型图
3. 研究设计与实证分析
3.1. 样本与数据采集
本文将调研样本选定为长三角地区制造业、金融业、通信业等产业的研发部门员工及其团队领导，运用“领导–员工”配对模式来收集数据，并分别制定了领导问卷(包含企业相关信息以及员工创新行为)与员工问卷(包含个人基本信息以及数字化转型、独立型自我建构、不确定性规避)。鉴于数字化转型对员工创新行为的影响后效具有时间滞后性[17]，调研问卷分T1/T2两阶段发放，期间间隔为3个月。为减少社会称许性偏差，在正式调研前，调研人员向领导和员工阐释了研究目的，并承诺调研结果仅限研究使用且严格保密。
在T1阶段(2024年7月至8月)，面向26家企业线下发放并回收纸质问卷，共计发放员工问卷465份，剔除无效问卷71份，留存有效问卷394份。在T2阶段(2024年10月)面向领导线上发放与回收电子问卷，共计发放领导问卷46份，剔除无效问卷8份后，根据领导与员工的配对编号，把被剔除的8份领导问卷所对应的员工问卷一并去除。最终保留有效领导问卷38份，有效回收率为82.61%；保留员工有效问卷343份，有效回收率为87.06%。
在有效样本的员工背景方面，男性占比60.06%，女性占比39.94%；年龄集中在25~35岁，占比37.90%；学历集中在本科，占比48.98%；工作年限集中在5~10年，占比40.82%。在有效样本的企业背景方面，企业性质集中在民营企业和国有企业，分别占比38.46%和30.77%；企业规模集中在100人以下和100~499人，分别占比34.62%和30.77%；企业成立年限大多处于11~15年，占比42.31%。
3.2. 变量测量
本文运用国内外成熟量表对各变量予以测量。数字化转型(Digital Transformation, DT)采用池毛毛等[17]设计的3题项量表，该量表与中国企业数字化情境高度契合，且被部分研究证实具有较高信效度[18] [19]。代表题项有“企业正使用数字技术来改善业务流程”，该问卷采用5点计分法，Cronbach’s α系数为0.874。独立型自我建构(Independent Self-Construction, ISC)借鉴潘黎等[20]基于中国情境所开发的自我建构量表，从中选取了6个测量独立型自我建构的题项，代表题项如“我的个性特点是不愿受他人约束”等，该问卷采用5点计分法，Cronbach’s α系数为0.825。不确定性规避(Uncertainty Avoidance, UA)采用Jung等[21]开发的量表，共有7个题项，代表题项有“当我没有了解到工作的结果时，我会焦虑和不安”，该问卷采用5点计分法，Cronbach’s α系数为0.902。员工创新行为(Employee Innovative Behavior, EIB)采用Scott和Bruce [22]编制的6题项量表，该量表被学界广泛使用且被验证适用于中国情境[23]，代表题项如“该员工常产生创意想法”，该问卷采用5点计分法，Cronbach’s α系数为0.887。
为避免无关变量对研究结论的干扰，本文参考前人研究[24]-[29]，在个体层选取员工的性别、年龄、学历作为控制变量，在组织层选择企业性质、企业规模和企业成立年限作为控制变量。
4. 实证分析与结果
4.1. 信效度检验
从表1可知，数字化转型、独立型自我建构、不确定性规避和员工创新行为的CR值在0.846~0.904之间，说明具有较高的信度；各变量的AVE值在0.594~0.672之间，显示出良好的聚合效度；由表2可知，四因子模型的拟合效果最佳(χ2 = 230.238, df = 182, χ2/df = 1.265, RMSEA = 0.027, NFI = 0.978, TLI = 0.976, CFI = 0.980)，验证了变量间良好的区分效度。
Table 1. Results of reliability and validity analysis
表1. 信效度分析
变量 |
CR |
AVE |
数字化转型 |
0.862 |
0.637 |
独立型自我建构 |
0.904 |
0.672 |
不确定性规避 |
0.873 |
0.594 |
员工创新行为 |
0.846 |
0.635 |
Table 2. Confirmatory factors analysis
表2. 验证性因子分析
模型 |
χ2 |
df |
χ2/df |
RMSEA |
NFI |
TLI |
CFI |
4因子 |
230.238 |
182 |
1.265 |
0.027 |
0.978 |
0.976 |
0.980 |
3因子 |
582.373 |
186 |
3.131 |
0.059 |
0.989 |
0.893 |
0.901 |
2因子 |
1028.382 |
188 |
5.470 |
0.122 |
0.799 |
0.788 |
0.802 |
1因子 |
2073.372 |
189 |
10.970 |
0.156 |
0.575 |
0.522 |
0.576 |
注：4因子为DT、ISC、UA、EIB，3因子为DT + ISC、UA、EIB，2因子为DT + ISC + UA、EIB，1因子为DT + ISC + UA + EIB；DT表示数字化转型，ISC表示独立型自我建构，UA表示不确定性规避，EIB表示员工创新行为。
4.2. 共同方法偏差检验
本文虽通过“领导–员工”配对方式控制同源性偏差，但因数字化转型、独立型自我建构、不确定性规避由员工自我报告，因此需进行共同方法偏差检验。采用Harman单因素法进行检验，结果显示提取出的3个因子共解释了总方差的78.264%，其中首因子解释力为32.386% (低于40%)，说明共同方法偏差未造成显著影响。
4.3. 数据聚合检验
由于本文数字化转型是由个体层员工汇报的组织层变量，故需检验数据适宜性。参照前人研究[30] [31]，本文以Rwg、ICC (1)和ICC (2)三个指标进行评判，结果显示数字化转型的Rwg为0.796 (>0.7)，ICC (1)为0.375 (>0.1)，ICC (2)为0.751 (>0.7)，表明适宜将数字化转型聚合至组织层。
4.4. 描述性统计检验结果
表3显示了本研究对各变量展开均值、标准差以及相关系数的测量，结果表明，独立型自我建构与员工创新行为之间存在显著正相关关系(γ = 0.342, p < 0.01)，H3得到初步验证，为后续假设检验奠定了基础。
Table 3. Results of descriptive statistical tests
表3. 描述性统计检验结果
变量 |
Mean |
SD |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
个体层(N = 343) |
|
|
|
|
|
|
|
1. 性别 |
1.328 |
0.495 |
|
|
|
|
|
2. 年龄 |
2.572 |
1.037 |
0.092 |
|
|
|
|
3. 学历 |
2.310 |
0.796 |
−0.012 |
−0.073 |
|
|
|
4. 独立型自我建构 |
3.369 |
0.864 |
0.006 |
0.038 |
−0.062 |
|
|
5. 不确定性规避 |
3.671 |
0.828 |
0.031 |
0.029 |
−0.059 |
0.236** |
|
6. 员工创新行为 |
3.503 |
0.794 |
0.069 |
0.023 |
−0.038 |
0.342** |
0.435** |
组织层(N = 26) |
|
|
|
|
|
|
|
1. 企业性质 |
2.159 |
0.932 |
|
|
|
|
|
2. 企业规模 |
2.070 |
1.182 |
0.067 |
|
|
|
|
3. 成立年限 |
3.326 |
1.607 |
0.018 |
0.009 |
|
|
|
4. 数字化转型 |
3.230 |
0.984 |
−0.050 |
−0.076 |
−0.049 |
|
|
注：**表示p < 0.01。
4.5. 假设检验
1. 直接效应检验。本文借助Mplus8.3软件建立跨层次结构方程模型进行检验。由表4可知，数字化转型对员工创新行为存在显著正向作用(M2, γ = 0.472, p < 0.01)，假设H1得以验证。数字化转型对独立型自我建构产生显著正向影响(M8, γ = 0.331, p < 0.01)，假设H2得以验证。独立型自我建构对员工创新行为呈现显著正向影响(M3, γ = 0.340, p < 0.01)，假设H3得以验证。
Table 4. Regression results of hierarchical models
表4. 层次模型回归结果
变量 |
EIB |
ISC |
M1 |
M2 |
M3 |
M4 |
M5 |
M6 |
M7 |
M8 |
截距 |
2.841** |
2.373** |
2.358** |
2.339** |
2.280** |
2.195** |
3.171** |
2.833** |
Level 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
性别 |
−0.128 |
0.079 |
0.025 |
−0.055 |
−0.061 |
−0.041 |
−0.144 |
−0.153 |
年龄 |
0.105 |
−0.037 |
−0.014 |
0.073 |
0.065 |
0.021 |
0.063 |
0.065 |
学历 |
0.074 |
−0.058 |
0.036 |
−0.007 |
0.083 |
0.019 |
0.057 |
0.054 |
ISC |
|
|
0.340** |
0.329** |
0.304** |
0.311** |
|
|
UA |
|
|
|
|
−0.266** |
−0.254** |
|
|
ISC × UA |
|
|
|
|
|
−0.219** |
|
|
Level 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
企业性质 |
−0.040 |
−0.015 |
−0.037 |
−0.029 |
0.020 |
−0.014 |
0.052 |
0.033 |
企业规模 |
−0.019 |
−0.027 |
0.029 |
−0.008 |
−0.023 |
−0.025 |
−0.017 |
−0.029 |
成立年限 |
0.010 |
0.009 |
0.012 |
0.007 |
−0.005 |
0.022 |
0.010 |
0.030 |
DT |
|
0.472** |
|
0.316* |
0.295** |
0.280** |
|
0.331** |
R2 |
0.221* |
0.293** |
0.190** |
0.275** |
0.210** |
0.122** |
0.025* |
0.170** |
Deviance |
636.277 |
627.878 |
621.543 |
612.454 |
598.966 |
546.579 |
642.315 |
622.341 |
注：*表示p < 0.05，**表示p < 0.01；DT表示数字化转型，ISC表示独立型自我建构，UA表示不确定性规避，EIB表示员工创新行为；Level 1代表个体层，Level 2代表组织层。
2. 中介效应检验。本文分别采用三步检验法和蒙特卡罗模拟法检验独立型自我建构在数字化转型与员工创新行为间的中介作用。三步检验法结果如表4所示，在上文直接效应检验中，数字化转型显著正向影响员工创新行为(H1)、数字化转型显著正向影响独立型自我建构(H2)已被验证。当将数字化转型和独立型自我建构同时纳入方程时，独立型自我建构对员工创新行为具有显著正向影响(M4, γ = 0.329, p < 0.01)。与此同时，数字化转型对员工创新行为的影响显著性下降(M4, γ = 0.316, p < 0.05)，这意味着独立型自我建构在数字化转型与员工创新行为间发挥了部分中介作用。进一步借助蒙特卡罗方法对中介效应进行检验，由表5可知，独立型自我建构的间接效应值为0.121，其95%置信区间为[0.081, 0.195]，不包含0，表明该中介效应显著，假设H4得以验证。
3. 调节效应检验。表4中独立型自我建构与不确定性规避的交互项对员工创新行为(M6, γ = −0.219, p < 0.01)存在显著负向影响，表明不确定性规避负向调节独立型自我建构与员工创新行为间的关系，假设H5得以验证。为直观呈现调节效果，选取不确定性规避高/低水平(M±SD)绘制交互效应图(见图2)，
Table 5. Results of mediating effect
表5. 中介效应分析结果
效应类型 |
效应值 |
标准误差 |
95%置信区间 |
总效应 |
0.415 |
0.044 |
[0.310, 0.488] |
直接效应 |
(DT→EIB) |
0.294 |
0.043 |
[0.209, 0.378] |
间接效应 |
(DT→ISC→EIB) |
0.121 |
0.029 |
[0.081, 0.195] |
注：DT为数字化转型，ISC为独立型自我建构，EIB为员工创新行为。
Figure 2. The moderating effect of uncertainty avoidance on relationship between independent self-construction and employee innovation behavior
图2. 不确定性规避对独立型自我建构与员工创新行为间关系的调节作用
相较于低不确定性规避，在高不确定性规避状态下，独立型自我建构与员工创新行为的正向关系更弱。
4. 被调节的中介检验。本文进一步采用蒙特卡罗模拟法检验独立型自我建构的中介作用是否受不确定性规避调节。如表6所示，当不确定性规避较低时，独立型自我建构在数字化转型与员工创新行为间的中介效应显著(γ = 0.179，95%置信区间 = [0.093, 0.245]，不包含0)；当不确定性规避较高时，该中介效应不显著(γ = 0.012，95%置信区间 = [−0.076, 0.128]，包含0)；高低组的中介效应的差异值显著(Δγ = 0.167，95%置信区间 = [0.077, 0.201]，不包含0)，假设H6得以验证。
Table 6. Results of moderated mediating effects
表6. 被调节的中介效应检验结果
中介变量 |
调节变量 |
间接效应(γ) |
标准误差(SE) |
95%置信区间(CI) |
独立型自我建构 |
高不确定性规避 |
0.012 |
0.025 |
[−0.076, 0.128] |
低不确定性规避 |
0.179 |
0.032 |
[0.093, 0.245] |
高低差异 |
0.167 |
0.035 |
[0.077, 0.201] |
5. 讨论
5.1. 理论贡献
本文从员工的自我建构认知视角出发，探究了数字化转型可通过促进员工独立型自我建构影响员工创新行为，为学界阐释数字化转型与员工创新行为之间的内在作用机制提供了全新视角。已有少许研究往往仅关注数字化转型带来的各类客观变化，相对忽略了员工主观认知在其中的桥梁作用。实际上，个体行为是对外部环境刺激进行认知性解释后所作出的反应。并且，员工的行为反应往往更多地受到其认知改变的影响，而非仅仅是工作表现的变化。数字化转型给员工提供诸多数字工具和信息资源，使员工的自我建构认知得以加强。本文从员工自我建构认知视角出发，既丰富了数字化转型整体在微观层面创新的研究，又弥补了学界相对忽视从员工主观认知视角解读数字化转型与员工创新行为间关系的不足。
本文考察了员工不确定性规避在“数字化转型→独立型自我建构→员工创新行为”这一逻辑路径的调节作用，既揭示了数字化转型影响员工创新行为的权变机制，又拓展了员工不确定性规避的研究边界。一方面，学界关注数字化转型功效边界条件的研究较为稀缺，有限的文献相对集中在企业声誉[31]、组织氛围[32]等组织层企业因素，而鲜有关注个体层员工因素，该举措不仅拓展了数字化转型作用后效的边界条件研究，且为员工个体特质可调试数字化转型对个体认知及后续行为的影响功效提供了实证论据。另一方面，不确定性规避作为一种重要的个体特质，员工在产生独立型自我建构认知时能否转化为创新实践，会受到员工对于挑战和风险的倾向的调节作用。该研究延伸了不确定性规避在数字化转型、自我建构认知与员工创新行为领域的影响探究，拓展了其作为权变机制的研究范畴。
5.2. 实践启示
企业应重视员工独立型自我建构的激发，并发挥其在数字化转型与员工创新行为间的正向转化效果。首先，企业在数字化转型过程中，应鼓励员工参与决策，通过数字化平台(如投票系统、意见征集平台)收集员工的创新想法，增强员工的主人翁意识，提升独立型自我建构。其次，企业应开展创新思维培训，鼓励员工在数字化工具使用中挖掘独特创新点，强化独立型自我建构意识，促使员工将数字化能力转化为创新成果。最后，组织在组建团队时，注重成员自我建构类型的多元化，将独立型自我建构与其他类型员工合理搭配。在数字化项目中，发挥独立型自我建构员工的创新引领作用，同时借助其他成员的协作优势完善创新方案。
企业须重视不确定性规避对数字化转型影响员工创新行为的负向调节。首先，企业可以引入灵活工作制度(如弹性工作制)，允许员工在核心工作时间外有一定的弹性，以适应个人生活和工作的需求，这可以增强员工的掌控感和责任感，降低其不确定性规避。其次，企业应定期向员工传达组织的目标、战略和变革计划，确保信息的透明性和一致性。通过多种渠道(如会议、邮件、内部平台)发布更新，提供清晰的沟通和信息透明，减少信息不对称，降低员工不确定性规避。最后，企业在实施重大变革时，采用分阶段、渐进式的方法，而不是一次性全面推行。在每个阶段结束后，收集反馈并进行调整，确保员工逐步适应变化。渐进式变革可以减少员工的抵触情绪，帮助他们逐步适应不确定性。
5.3. 不足与展望
本文尚存在一定局限。首先，在理论构建方面，本文立足员工自我建构认知视角探究了独立型自我建构在数字化转型与员工创新行为间的中介角色，未来研究可尝试从员工工作动机、员工工作能力等视角挖掘更多潜在中介路径。此外，本文选取员工不确定性规避作为调节变量，但不排除团队环境中(如领导、同事关系等)的其他相关变量也可能会干预员工认知与行为的关系，后期研究可纳入更多层面的调节机制以拓展数字化转型影响员工创新行为的潜在边界。
其次，在实证调研方面，本文研究样本集中于中国长三角区域制造业、金融业、通信业等产业，数据来源和范围存在一定地域与产业局限性，未来研究可收集更广泛的地区和行业数据，以提升研究结论的外部效度。另外，本研究在实证分析环节主要运用问卷调查法，由员工个体评价组织层数字化转型，可能存在感知偏差，尽管我们进行了数据聚合检验证实数据适宜，但是仍不可能完全排除感知偏差的影响。后续研究可以在问卷调查的基础上，结合客观数据(如公司年报)，通过多源数据测量，更客观、准确、详细地测量企业数字化转型，提高研究结论的稳健性。最后，本研究由于客观资源的限制，难以对来自不同企业的员工进行长期的追踪和观察，仅采用两时点、领导–员工配对的问卷调查，今后可综合访谈和案例研究等方式，从而为组织管理提供有价值的参考、提升研究结果的可靠性。
基金项目
江苏高校哲学社会科学研究重大项目(2023SJZD022)；镇江市“金山文化人才”计划人才资助项目。