DOI: https://doi.org/10.57260/csdj.2026.282718
تاريخ النشر: 2026-02-06
المؤلف: Ruizhe Yue وآخرون
الموضوع الرئيسي: الابتكار وإدارة المعرفة
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العلاقة بين الانخراط في نظام الابتكار (IEE) وأداء الابتكار في الشركات (IP)، مع التأكيد على الدور الوسيط للقدرات الديناميكية (DC) وتأثير النضج الرقمي التنظيمي (ODM). باستخدام إطار نظري قائم على نظرية الموارد، ونظرية القدرات الديناميكية، ونظرية نظام الابتكار، استخدم المؤلفون نمذجة المعادلات الهيكلية لتحليل البيانات من 354 موظفًا عبر 44 شركة تكنولوجيا مكثفة في مدينة M، الصين. تشير النتائج إلى أن IEE يعزز بشكل كبير IP من خلال تطوير DC، مع تأثير وساطة جزئي (β = 0.35، p < 0.001) وتعديل كبير بواسطة ODM (β = 0.15، p < 0.001). يفسر النموذج 42% من التباين في DC و56% في IP، مما يساهم في تقديم رؤى قيمة لأدبيات إدارة الابتكار. تؤكد الأبحاث على أهمية IEE وDC وODM في دفع أداء الابتكار. تؤكد أن الانخراط في أنظمة الابتكار لا يعزز فقط تطوير DC ولكن يوفر أيضًا فوائد مباشرة من خلال الوصول إلى المعرفة الخارجية والتعلم التعاوني. علاوة على ذلك، فإن الشركات التي تتمتع بنضج رقمي أعلى تكون مجهزة بشكل أفضل للاستفادة من هذه المزايا، مما يعزز نتائج الابتكار لديها. تقترح الدراسة أن مواءمة مبادرات التحول الرقمي مع استراتيجيات الانخراط في النظام البيئي أمر حاسم لتعظيم فوائد الابتكار. في النهاية، فإن المنظمات التي تجمع بشكل فعال بين DC القوي والنضج الرقمي المتقدم تكون في وضع يمكنها من تحقيق مزايا تنافسية كبيرة في البيئات الديناميكية.
مقدمة
تسلط مقدمة الورقة الضوء على التأثير التحويلي للاضطراب التكنولوجي وتقلبات السوق على إدارة الابتكار، داعية إلى التحول من نماذج الابتكار التقليدية المغلقة إلى أنظمة الابتكار المفتوحة والتعاونية. هذه الأنظمة، التي تشمل مجموعة متنوعة من أصحاب المصلحة مثل الجامعات والوكالات الحكومية ورجال الأعمال، ضرورية لإنشاء المعرفة وتحريك الموارد في الاقتصاد العالمي. إن الاعتماد المتزايد على التعاون الخارجي للوصول إلى تقنيات متقدمة وتطوير القدرات الرقمية يبرز أهمية المشاركة في النظام البيئي، حيث تميل الشركات المنخرطة في هذه الشبكات إلى تحقيق نتائج ابتكارية متفوقة مقارنة بتلك التي تعمل في عزلة.
على الرغم من الفوائد المعترف بها لأنظمة الابتكار، لا تزال الآليات التي تعزز بها المشاركة أداء الابتكار غير مفهومة بشكل كاف. لقد برز مفهوم القدرات الديناميكية – على وجه التحديد، قدرة الشركة على دمج وإعادة تكوين الكفاءات الداخلية والخارجية – كعامل وسيط حاسم في هذه العلاقة. ومع ذلك، فإن دور النضج الرقمي في التأثير على هذه الديناميات لا يزال غير مستكشف بشكل كاف. تحدد الورقة فجوة بحثية حاسمة تتعلق بكيفية تأثير البنية التحتية الرقمية التنظيمية والقدرات على فعالية المشاركة في النظام البيئي، خاصة في سياق التحول الرقمي. إن معالجة هذه الفجوة أمر حيوي لفهم كيفية استفادة الشركات من أنظمة الابتكار للتكيف مع التغيرات التكنولوجية السريعة وتعزيز قدراتها الابتكارية الداخلية.
الطرق
ت outlines قسم المنهجية نهجًا شاملاً لتحليل البيانات، مستخدمًا مراحل متعددة لتقييم نموذج القياس واختبار العلاقات الهيكلية. تم إجراء إحصائيات وصفية أولية وتحليلات ارتباط لفهم توزيعات المتغيرات والعلاقات الثنائية بين البنى، مما يوفر رؤى أساسية حول البيانات ويدعم العلاقات المفترضة. كانت الطريقة التحليلية الرئيسية المستخدمة هي نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) عبر AMOS 24.0، والتي تسمح بالتقدير المتزامن لمعايير القياس والعلاقات الهيكلية، مما يسهل تقييمًا شاملاً لملاءمة النموذج وقوة التفسير.
بعد اتباع النهج ذي الخطوتين الموصى به من قبل أندرسون وجيربينغ (1988)، تم إجراء تحليل العوامل التأكيدية أولاً لتحديد كفاية نموذج القياس، تلاه اختبار النموذج الهيكلي. تم إجراء تحليل الوساطة وفقًا لأطر بارون وكيني (1986) وهايز (2017)، مع التركيز على كل من التأثيرات المباشرة وغير المباشرة لتقييم الدور الوسيط للقدرات الديناميكية بين الانخراط في نظام الابتكار وأداء الابتكار. تم استخدام إجراءات Bootstrap مع 5,000 تكرار لتوليد فترات ثقة مصححة من التحيز للتأثيرات غير المباشرة، مما يضمن اختبارات وساطة قوية. بالإضافة إلى ذلك، تم تنفيذ تحليل التعديل من خلال تحليل المجموعات المتعددة واختبار مصطلحات التفاعل لتقييم تأثير النضج الرقمي التنظيمي على العلاقة بين الانخراط في نظام الابتكار وأداء الابتكار، مع تضمين متغيرات التحكم مثل حجم الشركة، والعمر، ونوع الصناعة لتخفيف التأثيرات المربكة. تم تأمين الموافقة الأخلاقية لجمع البيانات من مجلس المراجعة المؤسسية (IRB) للجهة التابعة.
النتائج
تكشف نتائج تحليل النموذج الهيكلي عن علاقات مهمة بين الانخراط في نظام الابتكار، والقدرات الديناميكية، والنضج الرقمي التنظيمي، وأداء الابتكار. على وجه التحديد، يؤثر الانخراط في نظام الابتكار بشكل إيجابي على القدرات الديناميكية (β = 0.41، p < 0.001)، والتي بدورها تعزز أداء الابتكار (β = 0.37، p < 0.001). بالإضافة إلى ذلك، لوحظ تأثير إيجابي مباشر للانخراط في نظام الابتكار على أداء الابتكار (β = 0.29، p < 0.001). من الجدير بالذكر أن النضج الرقمي التنظيمي يعدل العلاقة بين الانخراط في نظام الابتكار وأداء الابتكار، مع مصطلح تفاعل كبير (β = 0.15، p < 0.01)، مما يشير إلى أن الشركات التي تتمتع بنضج رقمي أعلى تستفيد أكثر من الانخراط في النظام البيئي. يفسر النموذج 42% من التباين في القدرات الديناميكية و56% في أداء الابتكار، مما يظهر قوة تفسيرية كبيرة. تؤكد النتائج على الدور الحاسم للانخراط في نظام الابتكار في تعزيز القدرات الديناميكية، التي تعتبر ضرورية لتحقيق النجاح في الابتكار. يتماشى هذا مع الفكرة القائلة بأن المشاركة في أنظمة الابتكار تسهل الوصول إلى معرفة متنوعة وخبرة خارجية، مما يعزز تطوير القدرات. علاوة على ذلك، تسلط الدراسة الضوء على أن الشركات يمكن أن تستفيد من الابتكار على الفور من المشاركة في النظام البيئي، بغض النظر عن تطوير القدرات، مما يؤكد الأدبيات الحالية حول مزايا التعلم التعاوني والموارد المشتركة. يبرز التأثير المعدل الكبير للنضج الرقمي الحاجة إلى أن تتماشى مبادرات بناء القدرات مع استراتيجيات التحول الرقمي للاستفادة الكاملة من فوائد المشاركة في النظام البيئي.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة من ورقة البحث الضوء على النتائج المهمة المتعلقة بالتفاعل بين الانخراط في نظام الابتكار (IEE)، والقدرات الديناميكية (DC)، والنضج الرقمي التنظيمي (ODM) في تعزيز أداء الابتكار في الشركات (IP). تؤكد الدراسة أن IEE يؤثر إيجابيًا على DC، والتي بدورها تعزز IP، مما يثبت DC كوسيط جزئي في هذه العلاقة. علاوة على ذلك، تحدد الأبحاث ODM كعامل تعديل حاسم، مما يشير إلى أن الشركات التي تتمتع بنضج رقمي أعلى تشهد تأثيرًا إيجابيًا أقوى لـ IEE على IP. تؤكد هذه النتائج على أهمية دمج نظرية القدرات الديناميكية مع نظرية نظام الابتكار، موضحة كيف يمكن أن تعزز التعاونات الخارجية القدرات الداخلية ونتائج الابتكار.
من الناحية العملية، تشير النتائج إلى أن المديرين يجب أن يعطوا الأولوية للانخراط في النظام البيئي كسبيل استراتيجي لتطوير القدرات بدلاً من مجرد كونه مصدرًا للموارد الخارجية. تعتبر الاستثمارات في القدرات الديناميكية – خاصة في مجالات مثل ذكاء السوق والقدرة التنظيمية على التكيف – ضرورية لتحسين أداء الابتكار. بالإضافة إلى ذلك، تؤكد الدراسة على ضرورة وجود بنية تحتية رقمية قوية، حيث تكون الشركات ذات النضج الرقمي المتقدم مجهزة بشكل أفضل للاستفادة من فرص النظام البيئي بشكل فعال. بشكل عام، تسهم الأبحاث في فهم دقيق لآليات الابتكار، داعية إلى نهج متعدد الأبعاد يأخذ في الاعتبار كل من المسارات المباشرة وغير المباشرة نحو أداء الابتكار.
DOI: https://doi.org/10.57260/csdj.2026.282718
Publication Date: 2026-02-06
Author(s): Ruizhe Yue et al.
Primary Topic: Innovation and Knowledge Management
Overview
This study explores the relationship between innovation ecosystem engagement (IEE) and firm innovation performance (IP), emphasizing the mediating role of dynamic capabilities (DC) and the moderating effect of organizational digital maturity (ODM). Utilizing a theoretical framework grounded in resource-based view, dynamic capabilities theory, and innovation ecosystem theory, the authors employed structural equation modeling to analyze data from 354 employees across 44 technology-intensive firms in City M, China. The findings indicate that IEE significantly enhances IP through the development of DC, with a partial mediation effect (β = 0.35, p < 0.001) and a significant moderation by ODM (β = 0.15, p < 0.001). The model accounts for 42% of the variance in DC and 56% in IP, contributing valuable insights to the innovation management literature. The research underscores the importance of IEE, DC, and ODM in driving innovation performance. It confirms that engagement in innovation ecosystems not only fosters the development of DC but also provides direct benefits through access to external knowledge and collaborative learning. Furthermore, firms with higher digital maturity are better equipped to leverage these advantages, enhancing their innovation outcomes. The study suggests that aligning digital transformation initiatives with ecosystem engagement strategies is crucial for maximizing innovation benefits. Ultimately, organizations that effectively combine robust DC with advanced digital maturity are positioned to gain significant competitive advantages in dynamic environments.
Introduction
The introduction of the paper highlights the transformative impact of technological disruption and market volatility on innovation management, advocating for a shift from traditional, closed innovation models to open, collaborative innovation ecosystems. These ecosystems, which encompass various stakeholders such as universities, government agencies, and venture capitalists, are essential for knowledge creation and resource mobilization in the global economy. The increasing reliance on external collaborations for accessing advanced technologies and developing digital capabilities underscores the significance of ecosystem participation, as firms engaged in these networks tend to achieve superior innovation outcomes compared to those that operate in isolation.
Despite the recognized benefits of innovation ecosystems, the mechanisms by which participation enhances innovation performance remain inadequately understood. The concept of dynamic capabilities—specifically, a firm’s ability to integrate and reconfigure internal and external competencies—has emerged as a crucial mediating factor in this relationship. However, the role of digital maturity in influencing these dynamics is underexplored. The paper identifies a critical research gap regarding how organizational digital infrastructure and capabilities affect the effectiveness of ecosystem participation, particularly in the context of digital transformation. Addressing this gap is vital for understanding how firms can leverage innovation ecosystems to adapt to rapid technological changes and enhance their internal innovation capabilities.
Methods
The methodology section outlines a comprehensive approach to data analysis, employing multiple stages to evaluate the measurement model and test structural relationships. Initial descriptive statistics and correlation analyses were performed to understand variable distributions and bivariate relationships among constructs, providing foundational insights into the data and supporting the hypothesized relationships. The primary analytical method utilized was structural equation modeling (SEM) via AMOS 24.0, which allows for simultaneous estimation of measurement parameters and structural relationships, thereby facilitating a thorough assessment of model fit and explanatory power.
Following the two-step approach recommended by Anderson & Gerbing (1988), confirmatory factor analysis was conducted first to establish the adequacy of the measurement model, followed by structural model testing. Mediation analysis was performed according to the frameworks of Baron & Kenny (1986) and Hayes (2017), focusing on both direct and indirect effects to evaluate the mediating role of dynamic capabilities between innovation ecosystem engagement and innovation performance. Bootstrap procedures with 5,000 replicates were employed to generate bias-corrected confidence intervals for indirect effects, ensuring robust mediation tests. Additionally, moderation analysis was executed through multi-group analysis and interaction term testing to assess the impact of organizational digital maturity on the relationship between innovation ecosystem engagement and innovation performance, with control variables such as firm size, age, and industry type included to mitigate confounding effects. Ethical approval for data collection was secured from the Institutional Review Board (IRB) of the affiliated institution.
Results
The results of the structural model analysis reveal significant relationships among innovation ecosystem engagement, dynamic capabilities, organizational digital maturity, and innovation performance. Specifically, innovation ecosystem engagement positively influences dynamic capabilities (β = 0.41, p < 0.001), which in turn enhances innovation performance (β = 0.37, p < 0.001). Additionally, a direct positive effect of innovation ecosystem engagement on innovation performance was observed (β = 0.29, p < 0.001). Notably, organizational digital maturity moderates the relationship between innovation ecosystem engagement and innovation performance, with a significant interaction term (β = 0.15, p < 0.01), indicating that firms with higher digital maturity benefit more from ecosystem engagement. The model explains 42% of the variance in dynamic capabilities and 56% in innovation performance, demonstrating substantial explanatory power. The findings underscore the critical role of innovation ecosystem engagement in fostering dynamic capabilities, which are essential for achieving innovation success. This aligns with the notion that participation in innovation ecosystems facilitates access to diverse knowledge and external expertise, thereby enhancing capability development. Furthermore, the study highlights that firms can derive immediate innovation benefits from ecosystem participation, independent of capability development, corroborating existing literature on the advantages of collaborative learning and shared resources. The significant moderating effect of digital maturity emphasizes the need for firms to align capability-building initiatives with digital transformation strategies to fully leverage the benefits of ecosystem participation.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the significant findings regarding the interplay between innovation ecosystem engagement (IEE), dynamic capabilities (DC), and organizational digital maturity (ODM) in enhancing firm innovation performance (IP). The study confirms that IEE positively influences DC, which in turn enhances IP, thereby establishing DC as a partial mediator in this relationship. Furthermore, the research identifies ODM as a critical moderator, indicating that firms with higher digital maturity experience a stronger positive effect of IEE on IP. These findings underscore the importance of integrating dynamic capabilities theory with innovation ecosystem theory, illustrating how external collaborations can bolster internal capabilities and innovation outcomes.
From a practical standpoint, the results suggest that managers should prioritize ecosystem engagement as a strategic avenue for capability development rather than merely a source of external resources. Investments in dynamic capabilities—particularly in areas such as market intelligence and organizational adaptability—are crucial for optimizing innovation performance. Additionally, the study emphasizes the necessity of robust digital infrastructure, as firms with advanced digital maturity are better equipped to leverage ecosystem opportunities effectively. Overall, the research contributes to a nuanced understanding of innovation mechanisms, advocating for a multidimensional approach that considers both direct and indirect pathways to innovation performance.