تأثیر سرریز دانش بر عملکرد سازمان با نقش میانجی قابلیتهای دیجیتال
محورهای موضوعی : نظام ها و خدمات اطلاعاتی
1 - دانش¬آموخته کارشناسی ارشد مدیریت فناوری، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 - استادیار، گروه مدیریت صنعتی و فناوری، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
کلید واژه: سرريز دانش, قابلیتهای ديجيتال, عملکرد سازمان, معادلات ساختاری.,
چکیده مقاله :
با گسترش فناوریهای دیجیتال، سرریزهای دانش به یکی از سازوکارهای کلیدی برای ارتقای عملکرد سازمانی تبدیل شدهاند، با این حال نقش قابلیتهای دیجیتال در تقویت اثر این سرریزها هنوز بهطور کامل تبیین نشده است. هدف این پژوهش، بررسی تأثیر سرریزهای دانش بر عملکرد سازمان با تأکید بر نقش تعدیلکنندگی قابلیتهای دیجیتال است. این پژوهش از نظر هدف کاربردی و از نظر روش، توصیفی - پیمایشی و کمی است و دادهها از طریق پرسشنامه از شرکتهای فعال در حوزه فناوری اطلاعات مستقر در کارخانه نوآوری آزادی تهران گردآوری شدهاند. تجزیهوتحلیل دادهها با استفاده از مدلسازی معادلات ساختاری مبتنی بر حداقل مربعات جزئی (PLS-SEM) و نرمافزار SmartPLS3 انجام شده است. نتایج نشان میدهد که سرریزهای دانش تأثیر مثبت و معناداری بر عملکرد سازمان دارند و قابلیتهای دیجیتال نیز بهعنوان یک متغیر تعدیلکننده معنادار، رابطه بین سرریزهای دانش و عملکرد سازمان را بهطور معناداری تقویت میکنند. این یافتهها نشان میدهد که توسعه و بهکارگیری راهبردی قابلیتهای دیجیتال میتواند به سازمانها کمک کند تا از ظرفیت سرریزهای دانش بهصورت مؤثرتری بهرهبرداری کرده و عملکرد سازمانی خود را در محیطهای مبتنی بر فناوری بهطور پایدار بهبود بخشند..
The increasing use of advanced technologies has enhanced organizational effectiveness, efficiency, and productivity. The purpose of this research is to investigate the impact of knowledge spillovers through digital capabilities on organizational performance, aiming to inform strategic decision-making and strengthen organizational success. This applied research employs a mixed-methods approach and is descriptive-survey in terms of data collection. Based on the literature review and previous studies, a conceptual model was developed. The data collection tool is a questionnaire. The statistical population of this research consists of active information technology companies in the Azadi Innovation Factory in Tehran, and sampling was done randomly using the stratified method. Data analysis was conducted using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) with Smart PLS software. Ultimately, the findings of the research showed that knowledge spillovers improve organizational performance and create value. Additionally, digital capabilities influence the relationship between knowledge spillovers and organizational performance, and the studied companies can enhance their organizational performance by employing digital capabilities.
[1] حبيبي، آرش؛ جلال نيا، راحله. (1401). حداقل مربعات جزئي. تهران: نارون.
[2] داوری، ع،. رضازاده، آ. (1393). مدل معادلات ساختاری نرم افزار Pls. تهران. چاپ اول.
[3] خاكي، غ. ر. (1387). روش تحقيق با رويکردی به پايان نامه نويسي. جلد اول، انتشارات بازتاب، تهران.
[1] Burchardt, C., & Maisch, B. (2019). Digitalization needs a cultural change – examples of applying Agility and Open Innovation to drive the digital transformation. Procedia CIRP, 84, 112-117. doi:https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.05.009.
[2] Ferreira, J. J., Fernandes, C. I., & Veiga, P. M. (2024). The effects of knowledge spillovers, digital capabilities, and innovation on firm performance: A moderated mediation model.
Technological Forecasting and Social Change, 200, 123086, ISSN 0040-1625.
[3] Ornaghi, C. (2006). Spillovers in product and process innovation: evidence from manufacturing firms.International Journal of Industrial Organization, 24(3), 349–380
[4] Liu, H., Li, J. & Liu, L. (2024). Linking Knowledge Heterogeneity with Project Performance in Digital Project Teams: The Role of Digital Capability and Knowledge Conversion. J Knowl Econ 15, 1771–18002. https://doi.org/10.1007/s13132-023-01353-
[5] Warner, K. S. R., & Wäger, M. (2019). Building dynamic capabilities for digital transformation: An ongoing process of strategic renewal. Long Range Planning, 52(3), 326-349. doi:https://doi.org/10.1016/j.lrp.2018.12.001 .
[6] Wang, H., Feng, J., Zhang, H., & Li, X. (2020). The effect of digital transformation strategy on performance. International Journal of Conflict Management, 31(3), 441-462. doi:10.1108/IJCMA-09-2019-0166
[7] Moradi, E., Jafari, S. M., Doorbash, Z. M., & Mirzaei, A. (2021). Impact of organizational inertia on business model innovation, open innovation and corporate performance. Asia Pacific Management Review, 26(4), 171-179.
[8] Trieu, H. D., Van Nguyen, P., Nguyen, T. T., Vu, H. M., & Tran, K. (2023). Information technology capabilities and organizational ambidexterity facilitating organizational resilience and firm performance of SMEs. Asia Pacific Management Review, 28(4), 544-555.
[9] Dickel, D. G., & de Moura, G. L. (2016). Organizational performance evaluation in intangible criteria: a model based on knowledge management and innovation management. RAI revista de administração e inovação, 13(3), 211-220.
[10] Connell, J., Kriz, A. and Thorpe, M. (2014). Industry clusters: an antidote for knowledge sharing and collaborative innovation? Journal of Knowledge Management, 18 (1), 137–151. Available from https://doi.org/10.1108/JKM-08-2013-0312.
[11] Chaithanapat, P., Punnakitikashem, P., Oo, N. C. K. K., & Rakthin, S. (2022). Relationships among knowledge-oriented leadership, customer knowledge management, innovation quality and firm performance in SMEs. Journal of Innovation & Knowledge, 7(1), 100162.
[12] Olan, F., Arakpogun, E. O., Suklan, J., Nakpodia, F., Damij, N., & Jayawickrama, U. (2022). Artificial intelligence and knowledge sharing: Contributing factors to organizational performance. Journal of Business Research, 145, 605-615.
[13] Neuenfeldt Júnior, A. L. (2014). Modelagem para a mensuração de desempenho dos sistemas Bus Rapid Transit no Brasil.
[14] Audretsch, D. B., & Belitski, M. (2013). The missing pillar: The creativity theory of knowledge spillover entrepreneurship. Small Business Economics, 41, 819-836.
[15] Fallah, M. H., & Ibrahim, S. (2004). Knowledge Spillover and Innovation in Technological Clusters. International Association for Management of Technology (IAMOT 2004).
[16] Ahamed, M. M., Luintel, K. B., & Mallick, S. K. (2023). Does local knowledge spillover matter for firm productivity? The role of financial access and corporate governance. Research Policy, 52(8), 104837.
[17] Cuvero Calero, M. 2020. The Effects of Knowledge Spillovers, Incubators and Accelerator Programmes on the Product Innovation of High-Tech Start-Ups: A Mixed Methods Approach. PhD thesis University of Westminster Westminster Business School. https://doi.org/10.34737/v35z.
[18] Teece, D. J. (2007). Explicating dynamic capabilities: the nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic management journal, 28(13), 1319-1350.
[19] Heredia, J., Castillo-Vergara, M., Geldes, C., Gamarra, F. M C., Flores, A., & Heredia, W. (2022). How do digital capabilities affect firm performance? The mediating role of technological capabilities in the “new normal”. Journal of Innovation & Knowledge, 7(2), 100171. ISSN 2444-569X
[20] Wang X., Gu Y., Ahmad M., Xue C. ( 2022 ). The Impact of Digital Capability on Manufacturing Company Performance. Sustainability. 14(10):6214.
https://doi.org/10.3390/su14106214
[21] da Silva Freitas Junior, J.C., Maçada, A.C.G., Goh, J.M. (2018). Information Visualization and Responsiveness as Digital Capabilities to Improve Digital Business Performance. In: Nah, FH., Xiao, B. (eds) HCI in Business, Government, and Organizations. HCIBGO 2018. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 10923. Springer. Cham.
[22] Bui, M. T., & Le, H. L. (2023). Digital capability and creative capability to boost firm performance and formulate differentiated CSR-based strategy. Heliyon, 9(3), ISSN 0166- 4972.
[23] Hang Chan, K. (2009). Impact of intellectual capital on organisational performance: An empirical study of companies in the Hang Seng Index (Part 2). The Learning Organization, 16(1), 22-39.
