大数据时代下，大数据逐渐成为企业关键性的资产，被誉为互联网的“新石油”，随着对 大数据能力研究的发展深入，大数据能力会成为企业的未来核心竞争力的趋势愈演愈烈。目 前，大数据能力的研究还在初始阶段，国内外学者以IT能力为基础的研究方向上，以资源基 础理论、知识基础理论、动态能力理论和核心能力理论，对大数据能力的内涵以及其价值创 造机理进行研究。根据回顾已既有文献，“大数据能力”构念的理解不够具体，缺乏统一的维 度划分与理解。目前，现有的研究从经济、资源、组织等不同的角度对大数据能力的价值创 造机理进行了探索，结果并不足以解决所有问题。但是，探究企业大数据能力含义，及作为 企业的核心竞争力，如何为企业创造价值，所具有的理论价值和实际价值都值得进一步深入 研究。本文研究借鉴现有的文献，首先基于核心能力理论，对“大数据能力”进行重新的定 义与维度的划分；然后，以知识整合为中介变量，实证研究大数据能力对企业创新绩效作用 的机制；接着，本研究采用问卷调查法，运用SPSS 22.0和AMOS 22.0对159份有效问卷进 行描述性统计分析、信效度分析、相关性分析，路径分析和bootstrap中介检验，构建了以 知识整合为中介变量的大数据能力与企业创新绩效的结构方程模型，并通过对所提出的假设 进行检验。最后，所得出的主要结论包括：（1）大数据能力是由多维度构成的能力体系，可 分为大数据分析能力、大数据资源整合利用能力和大数据战略支持能力。（2）大数据能力及 其相关的子维度与企业创新绩效存在显著的正向相关关系。（3）大数据能力与知识整合存在 显著的正向相关关系。（4）知识整合与企业创新绩效存在显著的正向相关关系。（5）知识整 合在大数据能力与企业创新绩效之间起到部分中介作用。最后，根据研究结论，本文提出了 基于学术研究和管理实践两个层面的建议，并指出本文研究的局限性与不足之处。 关键词：企业能力理论，知识基础理论，大数据能力，知识整合，企业创新绩效。 II Abstract In the era of big data, big data has gradually become a key asset of enterprises, known as the "new oil" of the Internet. With the development of research on big data capabilities, the trend of big data capabilities will become the core competitiveness of enterprises in the future. . At present, the research on big data capabilities is still in the initial stage. The domestic and foreign scholars' research direction based on IT capabilities, based on resource-based theories, knowledge-based theories, dynamic capability theories and core capability theories, the connotation of big data capabilities and their Research on the mechanism of value creation. According to the review of the existing literature, the understanding of the concept of "big data capabilities" is not specific enough, and it lacks a unified dimension division and understanding. At present, existing research has explored the value creation mechanism of big data capabilities from different perspectives of economy, resources, and organizations, and the results have not been sufficient to solve all problems. However, to explore the meaning of the enterprise's big data capabilities and how to create value for the enterprise as the core competitiveness of the enterprise, the theoretical value and actual value of the enterprise are worthy of further in-depth study. This paper studies and draws on the existing literature, first of all, based on the core competence theory, redefine the definition and dimension of "big data capabilities"; then, using knowledge integration as an intermediary variable, empirically study the mechanism of big data capabilities on enterprise innovation performance ; Next, this study used a questionnaire survey method, using SPSS 22.0 and AMOS 22.0 to perform descriptive statistical analysis, reliability and validity analysis, correlation analysis, path analysis and bootstrap intermediary test on 159 valid questionnaires, and constructed a knowledge integration as an intermediary Variable big data capabilities and the structural equation model of enterprise innovation performance, and through the test of the proposed hypothesis. Finally, the main conclusions obtained include: (1) Big data capability is a multi-dimensional capability system, which can be divided into big data analysis capability, big data resource integration and utilization capability, and big data strategy support capability. (2) Big data capabilities and related sub-dimensions have a significant positive correlation with corporate innovation performance. (3) There is a significant positive correlation between big data capabilities and knowledge integration. (4) There is a significant positive correlation between knowledge integration and corporate innovation performance. (5) Knowledge integration plays a partial intermediary role between big data capabilities and enterprise innovation performance. Finally, based III on the conclusions of the study, this article puts forward suggestions based on academic research and management practices, and points out the limitations and deficiencies of this study. Key words: Enterprise capability theory, Knowledge-based theory, Big data capability, Knowledge integration, Enterprise innovation performance. IV 目录 第一章 绪论 .. 6 研究背景 ........................ 6 研究意义 ........................ 7 1.2.1 研究的理论意义 . 7 1.2.2 研究的实践意义 . 7 研究目的 ........................ 7 研究方法 ........................ 8 研究内容与框架 ............ 9 第二章 文献综述与相关理论基础 ...........................11 相关理论基础 ...............11 2.1.1 企业资源基础理论 ...........................11 2.1.2 动态能力理论 ....11 2.1.3 知识基础理论 ... 12 2.1.4 核心能力理论 ... 12 大数据能力 .................. 13 2.2.1 大数据能力的概念 .......................... 13 2.2.2 大数据能力的测量 .......................... 14 2.2.3 大数据能力的价值 .......................... 15 知识整合 ...................... 15 2.3.1 知识整合的内涵 .............................. 15 2.3.2 知识整合的测量 .............................. 16 2.3.3 知识整合与企业创新绩效 .............. 17 企业创新绩效 ........... 17 2.4.1 企业创新绩效的内涵 ...................... 17 2.4.2 企业创新绩效的测量 ...................... 18 研究评述 ...................... 18 第三章 模型构建与研究假设 ... 20 相关变量的界定 .......... 20 3.1.1 大数据能力的界定 .......................... 20 3.1.2 知识整合的界定 .............................. 21 3.1.3 企业创新绩效的界定 ...................... 21 研究假设 ...................... 22 3.2.1 大数据能力对企业创新绩效的影响 .............................. 22 3.2.2 大数据能力对知识整合的影响....... 23 3.2.3 知识整合对企业创新绩效的影响... 23 模型构建 ...................... 24 第四章 变量测量与数据处理 ... 25 变量测量工具 .............. 25 4.1.1 大数据能力的测量 .......................... 25 4.1.2 知识整合的测量 .............................. 26 4.1.3 企业创新绩效的测量 ...................... 26 问卷设计 ...................... 27 描述性统计分析 .......... 27 4.3.1 基本信息的描述性统计分析 .......... 27 V 4.3.2 变量的描述性描述性统计分析....... 28 问卷的信度检验 .......... 29 4.4.1 大数据能力量表的信度检验 .......... 29 4.4.2 知识整合量表的信度检验 .............. 30 4.4.3 企业创新绩效量表的信度检验....... 30 问卷的效度检验 .......... 31 4.5.1 大数据能力量表的验证性因子分析 .............................. 31 4.5.2 知识整合量表的验证性因子分析... 32 4.5.3 企业创新绩效量表的验证性因子分析 .......................... 33 4.5.4 问卷的验证性因子分析 .................. 33 相关性分析 .................. 34 第五章 结构模型与假设检验 ... 38 结构方程模型 .............. 38 假设模型分析与检验 .. 38 5.2.1 结构方程模型设定 .......................... 38 5.2.2 模型参数估计与拟合 ...................... 39 5.2.3 模型拟合评价及假设检验 .............. 41 5.2.4 大数据能力各维度与企业创新绩效之间的效应检验 .. 42 知识整合的中介效应检测 ......................... 43 实证分析结果 .............. 44 第六章 研究总结与未来展望 ... 45 研究总结 ...................... 45 研究启示 ...................... 47 6.2.1 学术研究启示 ... 47 6.2.2 管理实践启示 ... 47 研究局限 ...................... 48