近期，我校经济与管理学院Hao Zhang与福州外语外贸大学国际商学院Shaofeng Wang在SYSTEMS发表了一项“中小企业的数字化转型与创新绩效：从系统角度探讨数字化采纳、数字化驱动力与数字化文化之间的相互作用”的研究。这项研究从系统理论视角出发，通过对201家中国中小企业的实证分析，验证了数字驱动在数字采纳与创新绩效之间的完全中介作用，以及数字文化对数字采纳与数字驱动、数字驱动与创新绩效关系的正向调节效应，揭示了数字化转型各要素形成集成系统、相互作用产生创新成果的机制，既丰富了对数字化转型复杂相互依赖关系的系统理论认知，也为中小企业管理系统性变革提供了实践指导。

一、引言

随着生成式人工智能（GAI）技术的快速发展，其在生产系统中的应用正深刻改变制造业的运营模式与可持续发展路径。本文聚焦于制造企业如何通过GAI实现可持续商业模式创新（SBMI），回应日益严峻的环境压力、资源约束与消费者对可持续性的期待。尽管已有研究关注AI的技术层面，但在组织学习机制如何中介GAI对SBMI的影响方面仍存在显著空白。为此，本研究提出“GAI&ABC模型”，整合前因-行为-后果（ABC）理论与GAI能力视角，系统解析GAI采纳如何通过探索性与利用性学习驱动SBMI，并考察国际创业导向与GAI教育的调节作用。

二、文献回顾

现有研究多集中于AI在智能制造、供应链优化等技术维度的应用，缺乏将组织学习机制纳入分析框架的理论整合。同时，关于GAI与可持续创新的研究尚未构建系统的因果路径模型，且忽视了国际视野与员工能力等情境因素的作用。本文通过梳理数字转型、可持续制造与组织学习相关文献，识别出三大缺口：一是缺乏解释GAI影响SBMI的中介机制；二是忽略组织学习行为的关键角色；三是未充分考量外部导向与内部能力建设的边界条件。

三、理论框架

基于ABC模型，本文构建“GAI采纳→GAI赋能的学习（探索性/利用性）→SBMI”的三阶段理论路径。其中，GAI采纳作为前因变量，激发企业在既有流程优化（利用性学习）与新技术探索（探索性学习）两方面的知识升级行为，最终促成可持续商业模式的创新成果。该框架融合GAI技术特性与组织动态学习过程，形成中程理论解释力。

四、创新点

本研究首次提出并验证“GAI&ABC”整合模型，揭示GAI通过双元学习机制推动SBMI的内在机理。其次，引入国际创业导向与GAI教育作为关键调节变量，拓展了技术采纳的情境化理解。再次，采用PLS-SEM与fsQCA双重方法，既检验线性关系又识别多重并发因果路径，增强结论的稳健性与实践指导意义。

五、研究方法

研究采用定量主导的混合方法设计。通过向中国东部、西部和南部高校学生创业者发放问卷，获取402家制造初创企业的有效数据。运用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）检验假设路径，辅以模糊集定性比较分析（fsQCA）探索高SBMI绩效的多元组态成因，提升理论发现的全面性与现实适配度。

六、研究过程

首先进行概念界定与量表开发，经专家评审与预测试优化测量工具；随后开展正式调查，利用在线平台收集数据并执行Harman单因子检验、共同方法偏差控制与信效度评估；接着使用SmartPLS 4进行测量模型与结构模型分析，检验主效应与调节效应；最后运用fsQCA识别导致高水平SBMI的不同条件组合，完成理论验证与深化。

七、主要观点和结论

GAI采纳显著促进探索性与利用性学习（β≈0.44），二者均正向影响SBMI（β=0.353与0.254）。国际创业导向与GAI教育正向调节前述路径，表明全球战略意识与员工技能训练是释放GAI潜力的关键催化剂。fsQCA结果显示四种不同配置可达成高SBMI，体现路径多样性。IPMA分析指出，GAI赋能的探索性学习是SBMI最强驱动力。

八、进一步研究方向

未来研究应拓展至非中国情境与其他产业类型，提升外部效度；采用纵向追踪或案例研究深入揭示GAI驱动创新的动态演化过程；探究GAI与其他数字技术（如物联网、区块链）的协同效应；并需关注算法伦理、就业冲击与数据安全等社会影响议题，推动负责任的人工智能创新实践。