馬亮　聶毅桐

【摘要】數(shù)字經(jīng)濟時代， 數(shù)字資源與企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展不斷融合， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為必然發(fā)展趨勢。然而， 現(xiàn)實中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型困難重重， 如何有效實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為一個重要的研究議題。本文以73家數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例企業(yè)為研究對象， 運用模糊集定性比較分析方法， 檢驗企業(yè)規(guī)模、 盈利能力、 企業(yè)年齡、 技術(shù)研發(fā)、 創(chuàng)新環(huán)境和行業(yè)競爭6個條件對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組態(tài)效應(yīng)， 探究什么樣的企業(yè)更容易轉(zhuǎn)型成功。結(jié)果表明， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型組態(tài)路徑主要有4條， 分別是： 以行業(yè)競爭小為核心條件的居安思變謀轉(zhuǎn)型、 以盈利能力強和企業(yè)年齡小為核心條件的資金支持助轉(zhuǎn)型、 以企業(yè)年齡小與技術(shù)研發(fā)強為核心條件的技術(shù)研發(fā)促轉(zhuǎn)型、 以企業(yè)規(guī)模小為核心條件的生存壓力求轉(zhuǎn)型。同時還發(fā)現(xiàn)， 中小型企業(yè)轉(zhuǎn)型路徑多于大規(guī)模企業(yè)， 且行業(yè)競爭激勵有利于激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意識， 幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

【關(guān)鍵詞】數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)規(guī)模；行業(yè)競爭；fsQCA

【中圖分類號】F270? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2023）10-0118-8

一、 引言

新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革席卷全球， 人工智能、 大數(shù)據(jù)、 區(qū)塊鏈、 云計算等技術(shù)的興起加速推進數(shù)據(jù)信息價值化， 數(shù)字資源已經(jīng)成為一種重要的生產(chǎn)要素， 數(shù)字經(jīng)濟正在蓬勃發(fā)展?！笆奈濉币?guī)劃中明確指出： “迎接數(shù)字時代， 激活數(shù)據(jù)要素潛能， 推進網(wǎng)絡(luò)強國建設(shè)， 加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟、 數(shù)字社會、 數(shù)字政府， 以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動生產(chǎn)方式、 生活方式和治理方式變革。”在全球經(jīng)濟不確定性加劇的影響下， 經(jīng)濟全球化遭遇逆流， 我國經(jīng)濟發(fā)展仍然面臨高度的不確定性， 這使得社會經(jīng)濟發(fā)展向數(shù)字化轉(zhuǎn)型變得更為迫切。企業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)單元， 無疑是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的主體。越來越多的企業(yè)開始積極探索各種數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用， 以在應(yīng)對環(huán)境不確定性的同時增強自身的核心競爭力。

顯然， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型并不是一蹴而就的。由于數(shù)字資源有顯著的流動性和易于集聚性， 且傳播與復(fù)制的邊際成本幾乎為零， 數(shù)字資源收集的數(shù)量、 范圍、 速度也會呈指數(shù)級增長（G?lzer和Fritzsche，2017）， 但是數(shù)字資源需要有高昂的固定成本投入才能發(fā)揮作用， 這使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅需要依靠企業(yè)自身條件， 而且需要借助基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等外部環(huán)境的完善來完成。實際上， 目前我國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況尚不樂觀， 《2021埃森哲中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)》指出， 轉(zhuǎn)型成效顯著的領(lǐng)軍企業(yè)占比僅16%， 傳統(tǒng)企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中也普遍存在自主創(chuàng)新能力不足、 科技創(chuàng)新激勵不足等問題。近年來， 國內(nèi)學(xué)者對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究尚處于概念模型和方向引導(dǎo)的初步階段， 對具有不同行業(yè)特性和處于不同區(qū)域環(huán)境的企業(yè)如何因地制宜地選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑鮮有論及。同時， 由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型機制非常復(fù)雜， “不知道如何轉(zhuǎn)型”也成為企業(yè)普遍面臨的難題。因此， 探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型要素、 尋找不同條件下的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑具有十分重要的意義。

本文從組態(tài)視角出發(fā)， 結(jié)合路徑依賴理論、 技術(shù)創(chuàng)新理論、 區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)理論和產(chǎn)業(yè)組織分析理論， 選取73家數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例企業(yè)為研究對象， 運用模糊集定性比較分析方法， 探討企業(yè)規(guī)模、 盈利能力等前因變量推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組態(tài)路徑， 進一步探究不同轉(zhuǎn)型路徑的異同， 針對實證結(jié)果提出推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的管理啟示。

二、 文獻回顧與理論分析

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型概念。數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一概念最早由Negroponte（1995）提出， 他認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)生產(chǎn)資料的數(shù)字化滲透、 生產(chǎn)關(guān)系的數(shù)字化重組以及商業(yè)活動的數(shù)字化創(chuàng)新。當(dāng)數(shù)字技術(shù)成為經(jīng)濟活動份額增加的基礎(chǔ)時， 企業(yè)應(yīng)該部署新的戰(zhàn)略， 采用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型。同時， 企業(yè)內(nèi)部流程數(shù)字化為尋求基于創(chuàng)業(yè)理念開發(fā)和開展創(chuàng)新活動的企業(yè)提供了新的顛覆性市場機會。Gurbaxani和Dunkie（2019）提出， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是重塑企業(yè)愿景和戰(zhàn)略、 組織結(jié)構(gòu)、 流程、 能力和文化， 以匹配不斷變化的數(shù)字業(yè)務(wù)環(huán)境。數(shù)字技術(shù)不僅正在改變企業(yè)結(jié)構(gòu)， 而且重新定義了市場和行業(yè)。Blumenthal和Haspeslagh（1994）基于組織行為對數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行界定， 并提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑包括運營、 革新和企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型三個方面。在中國情境下， 趙振（2015）提出跨界融合視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵。安筱鵬（2019）認為， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實質(zhì)是在傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)營活動中使用新一代數(shù)字信息技術(shù)處理復(fù)雜問題， 提升企業(yè)創(chuàng)新能力， 提高生產(chǎn)經(jīng)營活動效率。鄭小碧（2017）提出， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著價值發(fā)現(xiàn)和價值創(chuàng)造的雙重創(chuàng)新驅(qū)動含義。易加斌等（2021）也認為， 在數(shù)字經(jīng)濟時代下， 供需結(jié)構(gòu)發(fā)生變化， 數(shù)字化打破了傳統(tǒng)市場對交易時間和空間的限制， 開創(chuàng)了新的價值主張、 價值創(chuàng)造及價值傳遞模式。本文認為， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)可從產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新、 生產(chǎn)運營智能化、 數(shù)字化營銷服務(wù)、 數(shù)字生態(tài)、 新一代信息技術(shù)、 工控安全、 兩化融合管理體系、 綜合8個方面進行界定。

2. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究國外開展得相對較早， 國內(nèi)外學(xué)者的研究普遍認為， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)存在積極影響。就數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動機而言， Bresnahan和Trajtenberg（1995）認為， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是為了提升組織效能， 實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。王玉民等（2016）認為， 在中國情境下， 企業(yè)利用數(shù)據(jù)信息打造創(chuàng)新驅(qū)動模式的根本原因是謀轉(zhuǎn)型、 促發(fā)展。就數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用而言， Forman和Zeebroeck（2012）研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)使用數(shù)字技術(shù)可以有效提升組織間合作研發(fā)的可能性。同時， 數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用也可以幫助企業(yè)提升績效。具體來說， 企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中明確組織整體的戰(zhàn)略規(guī)劃， 充分利用數(shù)字技術(shù)幫助企業(yè)合理規(guī)劃生產(chǎn)經(jīng)營活動， 快速應(yīng)對消費者需求， 增加組織彈性與靈活性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求企業(yè)在進行資源配置的設(shè)計和組合時， 采用系統(tǒng)的、 以價值創(chuàng)造為中心的觀點， 數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用擴大了企業(yè)資源接觸廣度， 提高了資源交換和集成效率（Amit和Han，2017）， 由此看來， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型使企業(yè)資源配置行為發(fā)生了新的變化。武常岐等（2022）研究發(fā)現(xiàn)， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型雖然整體提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率， 但兩者之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系， 即適度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展?？傮w來說， 現(xiàn)有文獻主要聚焦于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動機及作用， 對于什么樣的企業(yè)更容易轉(zhuǎn)型等方面的研究成果較少， 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供的指導(dǎo)和借鑒有限。

（二）企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素的研究

Spreitzer（1997）認為， 從理性視角分析企業(yè)戰(zhàn)略變革應(yīng)該與企業(yè)內(nèi)部條件和外部環(huán)境相匹配， 才能取得成功?；谫Y源基礎(chǔ)觀和企業(yè)能力理論， 部分學(xué)者認為， 影響企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素是組織資源和能力， 強調(diào)企業(yè)現(xiàn)有資源和能力對抵御外界環(huán)境變化的作用。也有部分學(xué)者認為， 影響企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素是外部環(huán)境， 企業(yè)感知外界環(huán)境帶來的生存壓力推動了企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。因此， 數(shù)字化情境中企業(yè)轉(zhuǎn)型成功與否不僅需要考慮企業(yè)自身條件， 還要考慮與外部的聯(lián)系， 其影響機制也要從單個因果元素轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄠€因果相互作用。

從企業(yè)自身條件來看， 路徑依賴理論認為， 規(guī)模經(jīng)濟、 學(xué)習(xí)效應(yīng)、 既得利益約束等因素會促使企業(yè)沿著既定方向不斷發(fā)展， 同時強調(diào)時間和歷史在社會經(jīng)濟演化過程中具有重要作用。因此， 基于路徑依賴理論， 本文選取企業(yè)規(guī)模、 盈利能力和企業(yè)年齡作為前因變量。技術(shù)創(chuàng)新理論認為， 技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進步在經(jīng)濟發(fā)展中具有核心作用， 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新是宏觀技術(shù)創(chuàng)新的出發(fā)點和基礎(chǔ)， 企業(yè)可以通過技術(shù)創(chuàng)新改變現(xiàn)有的競爭模式以實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。因此， 基于技術(shù)創(chuàng)新理論， 本文選取企業(yè)技術(shù)研發(fā)作為前因變量。

從企業(yè)外部條件來看， 區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)理論強調(diào)區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對企業(yè)的重要性。區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境可以給企業(yè)創(chuàng)新活動提供一定的創(chuàng)新資源（人才、 知識、 信息、 設(shè)施）， 同時區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境還能促進區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化（黃魯成，2000）?？梢?， 良好的創(chuàng)新環(huán)境可以推動區(qū)域企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此， 基于區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)理論， 本文選取創(chuàng)新環(huán)境作為前因變量。產(chǎn)業(yè)組織分析理論認為， 市場結(jié)構(gòu)是決定市場行為和市場績效的因素， 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)決定了企業(yè)的行為和戰(zhàn)略選擇。可見， 行業(yè)競爭者數(shù)量對行業(yè)內(nèi)企業(yè)轉(zhuǎn)型程度和速度也具有一定的影響。因此， 基于產(chǎn)業(yè)組織分析理論， 本文選取行業(yè)競爭作為前因變量。

1. 內(nèi)部條件對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。

（1）企業(yè)規(guī)模對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響?！吨袊鴥苫诤习l(fā)展圖鑒》指出， 企業(yè)規(guī)模是影響企業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的重要因素， 可以反映企業(yè)在智能協(xié)同和數(shù)字化等方面的差異。有研究證實行業(yè)內(nèi)企業(yè)平均規(guī)模越大， 企業(yè)存活時間越長（Fritsch等，2006）。因此， 在進行數(shù)字化探索時， 規(guī)模大的企業(yè)在重要發(fā)展節(jié)點上有更高的存活率。但是大規(guī)模企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型難度更大， 原因在于大規(guī)模企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境更復(fù)雜， 設(shè)備連接成本更高， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型協(xié)調(diào)能力不足。張忠壽和朱旭強（2022）在研究科技企業(yè)創(chuàng)新能力的影響因素時發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新能力存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。也有學(xué)者認為， 在企業(yè)成立初期， 企業(yè)規(guī)模會正向影響創(chuàng)新活動， 然而隨著企業(yè)發(fā)展和走向成熟， 盡管企業(yè)規(guī)模在不斷擴大， 但企業(yè)的創(chuàng)新動力會逐漸降低（郝前進和金寶玲，2011）。因此， 在一定范圍內(nèi)， 企業(yè)規(guī)模會對數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生正面影響， 隨著企業(yè)規(guī)模擴大到一定程度， 其正面影響會逐漸減弱。

（2）盈利能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。企業(yè)盈利能力反映了其經(jīng)營情況， 是影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要組織因素?，F(xiàn)有文獻對于企業(yè)盈利能力對數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的影響研究較少， 張忠壽和朱旭強（2022）認為， 盈利能力對企業(yè)創(chuàng)新能力可能存在正向影響也可能存在負向影響。一方面， 企業(yè)的盈利能力越強， 代表企業(yè)所擁有的資金越充沛， 在企業(yè)進行數(shù)字化探索時越能提供有力的資金支持； 另一方面， 對于有顯著市場優(yōu)勢的企業(yè)， 現(xiàn)有的商業(yè)模式和技術(shù)已經(jīng)能產(chǎn)生較強的盈利能力， 可以給企業(yè)帶來大量收益， 那么企業(yè)進行數(shù)字化探索的意愿也會隨之降低。

（3）企業(yè)年齡對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響?，F(xiàn)有研究通常會將企業(yè)年齡作為行業(yè)經(jīng)驗的衡量指標， 企業(yè)年齡越大所具有的行業(yè)經(jīng)驗越豐富。根據(jù)企業(yè)生命周期理論， 相同行業(yè)中不同年齡的企業(yè)所面臨的生產(chǎn)可能集、 戰(zhàn)略優(yōu)先性、 資源限制等均不同， 這些因素都會對企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力產(chǎn)生影響（鄭登攀等，2022）， 企業(yè)會從自身經(jīng)驗出發(fā)作出不同的選擇， 走向不同的數(shù)字化轉(zhuǎn)型道路。Bouncken等（2021）也認為， 在企業(yè)聯(lián)盟中較為成熟的企業(yè)不能充分利用聯(lián)盟中的創(chuàng)新潛力， 企業(yè)年齡越大， 創(chuàng)新價值創(chuàng)造的可能性越小， 則企業(yè)年齡對數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在負面影響。但年齡較大的企業(yè)在與合作伙伴共同創(chuàng)造知識時， 可以減少其創(chuàng)新價值創(chuàng)造的局限性。

（4）技術(shù)研發(fā)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。企業(yè)技術(shù)水平對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型非常重要， 貫穿數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的始終。技術(shù)研發(fā)可以有效促進企業(yè)對智能裝備與智能技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用， 提高自身在市場競爭中的核心競爭力， 對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起到促進和支撐作用。Rajshree（1996）發(fā)現(xiàn)， 進行自主研發(fā)的企業(yè)比購買外部技術(shù)的企業(yè)更有核心競爭力， 進行更多的技術(shù)研發(fā)活動可以提高企業(yè)的生存概率。李健旋（2020）在進行制造業(yè)智能化影響因素研究時發(fā)現(xiàn)， 技術(shù)研發(fā)這種內(nèi)源性因素是促進制造業(yè)智能化的主要動力。

2. 外部環(huán)境對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。

（1）創(chuàng)新環(huán)境對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。企業(yè)是創(chuàng)新的主體， 而創(chuàng)新環(huán)境作為創(chuàng)新系統(tǒng)的基礎(chǔ)支撐， 可以給企業(yè)提供快速成長與創(chuàng)新的外部條件， 對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有十分重要的作用。創(chuàng)新環(huán)境可以理解為創(chuàng)新主體、 創(chuàng)新關(guān)聯(lián)和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的“容器”。企業(yè)為實現(xiàn)更好的發(fā)展會不斷彌補自身缺陷， 區(qū)域創(chuàng)新會使這種關(guān)系擴散至企業(yè)之外， 包含政府、 金融機構(gòu)、 大學(xué)、 研究所等組織， 形成區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)。牛沖槐和江海洋（2008）首先提出， 良好的創(chuàng)新環(huán)境有利于吸引科技型人才、 發(fā)揮科技人才聚集效應(yīng)， 可以為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供人才支持。創(chuàng)新環(huán)境與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展也存在緊密聯(lián)系， 創(chuàng)新使要素生產(chǎn)率得到提高， 助力當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展， 進而推動區(qū)域企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。

（2）行業(yè)競爭對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。競爭環(huán)境可以從一定程度上反映企業(yè)間的競爭關(guān)系和企業(yè)在所處行業(yè)中的相對規(guī)模。企業(yè)賴以生存的行業(yè)環(huán)境是企業(yè)選擇競爭戰(zhàn)略的外部約束條件， 如張杰等（2014）研究發(fā)現(xiàn)， 所處行業(yè)競爭較激烈時， 競爭成為企業(yè)創(chuàng)新的驅(qū)動力， 企業(yè)會試圖通過創(chuàng)新形成產(chǎn)品差異化， 以規(guī)避同行的低價競爭。同時， 行業(yè)競爭也是企業(yè)進行數(shù)字化探索的重要激勵來源， 但學(xué)界對于行業(yè)競爭對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響尚未達成共識， 部分學(xué)者認為， 過度競爭會阻礙企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新， 不利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（李健等，2016）。也有研究認為， 行業(yè)競爭越激烈， 越能激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新意識， 從而越有利于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（三）研究框架

綜上， 本文共選取6個影響因素， 即企業(yè)規(guī)模、 盈利能力、 企業(yè)年齡、 創(chuàng)新環(huán)境、 行業(yè)競爭和技術(shù)研發(fā)， 以探究不同配置組合對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響， 構(gòu)建研究理論框架（見圖1）。

三、 研究設(shè)計

（一）研究方法

定性比較分析方法（QCA）是美國學(xué)者Ragin和Rihoux（2004）提出的一種案例導(dǎo)向下的定性分析方法。該方法以布爾代數(shù)和集合論為基礎(chǔ)， 用組態(tài)思想探究前因變量組合如何使結(jié)果變量出現(xiàn)可觀測的不連續(xù)變量， 并有效地整合了定性分析和定量分析兩種方法的優(yōu)點。QCA的三個主流分析方法分別是清晰集定性比較分析（csQCA）、 多值集定性比較分析（mvQCA）和模糊集定性比較分析（fsQCA）。其中： csQCA用于處理二分變量； mvQCA用于處理多值分類變量； fsQCA在此基礎(chǔ)上還可以進一步處理定距、 定比變量。

QCA與傳統(tǒng)的定性分析和定量分析相比優(yōu)勢在于： ①Q(mào)CA對于樣本數(shù)量的要求不高， 既適用于大樣本的研究， 也適用于中小樣本的研究， 其結(jié)果的穩(wěn)健性與樣本量的大小無關(guān)， 只取決于樣本中是否包含典型性和代表性個體。②傳統(tǒng)回歸的分析方法只能探究單個因素對于結(jié)果的影響， QCA可以探究不同因素組合對結(jié)果變量的“聯(lián)合效應(yīng)”。③定性分析注重單個案例的個體性解釋， 定量分析忽視個案獨特性， QCA所強調(diào)的普適性和整體性正好彌補了定性分析或定量分析所帶來的缺陷。基于以上分析， 本文運用fsQCA方法進行研究出于以下考慮：

第一， 影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素并不是單個因素， 而目前缺少對多種因素聯(lián)合作用的相互依賴現(xiàn)象的研究。第二， 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中， 企業(yè)內(nèi)部條件與外部環(huán)境之間可能存在共同驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的“等效”因果鏈， 即多種條件組合產(chǎn)生的聯(lián)合效應(yīng)都可能促使企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功， 并不存在唯一的最優(yōu)解。第三， 本文樣本量屬于中等大小， 符合fsQCA對樣本數(shù)量的要求。

（二）數(shù)據(jù)來源及變量選擇

1. 樣本選擇。QCA作為一種案例導(dǎo)向下的研究， 在選擇案例時需要遵循最大相似和最大差異原則， 旨在以最少數(shù)量的案例實現(xiàn)最大限度的案例間異質(zhì)性。本文案例樣本來自于國務(wù)院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會科技創(chuàng)新局發(fā)布的《2020年國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例》和《科改示范企業(yè)》， 以及國家工業(yè)信息安全發(fā)展研發(fā)中心發(fā)布的《2021年中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例》。案例企業(yè)依據(jù)不同企業(yè)屬性、 不同創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境和不同行業(yè)選取， 同時QCA在進行案例選擇時要求同時包含具有“正面”和“負面”結(jié)果的案例（張明和杜運周， 2019）， 因此本文選擇上述名錄中均未提名的一家大型國有企業(yè)作為“負面”結(jié)果案例。由于其中部分企業(yè)數(shù)據(jù)缺失， 最終共選取73家具有典型性和代表性的數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例企業(yè)， 其地域分布與行業(yè)分布情況如表1所示。

按照證監(jiān)會行業(yè)分類標準（SIC一級代碼）對案例企業(yè)所處的行業(yè)進行分類， 從表1中的數(shù)據(jù)可以看出， 樣本案例主要集中在制造業(yè)（占比34.25%）， 電力、 煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)（占比19.18%）以及電子信息技術(shù)業(yè)（占比17.81%）。本文的案例共涉及20個省份， 來自北京的企業(yè)居多（占比31.51%）， 其次為上海、 浙江、 廣東等東南地區(qū)。

2. 變量測度及說明。根據(jù)所選取的企業(yè)數(shù)據(jù)， 結(jié)合理論模型將企業(yè)規(guī)模、 盈利能力、 企業(yè)年齡、 創(chuàng)新環(huán)境、 行業(yè)競爭以及技術(shù)研發(fā)作為前因變量， 以數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為結(jié)果變量。變量具體說明如下。

（1）結(jié)果變量?，F(xiàn)有文獻對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的描述沒有統(tǒng)一的標準， 本文參考何帆和秦愿（2019）的研究， 將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為虛擬變量引入， 按照“二分歸屬原則”將73家數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例企業(yè)賦值為1， 其余“負面”結(jié)果案例企業(yè)賦值為0。

（2）前因變量。本文共設(shè)置了6個前因變量， 部分前因變量下設(shè)二級指標， 并計算其加權(quán)平均數(shù)來確定一級指標的評價值。①企業(yè)規(guī)?！，F(xiàn)有文獻對于企業(yè)規(guī)模的衡量有多種方式， 如員工人數(shù)、 資產(chǎn)總額、 利潤總額、 營業(yè)收入等指標。本文采用企業(yè)年末總資產(chǎn)來衡量企業(yè)規(guī)模。②盈利能力。采用營業(yè)收入/營業(yè)成本衡量。③企業(yè)年齡。采用觀測年份-企業(yè)注冊年份衡量。④技術(shù)研發(fā)。技術(shù)研發(fā)反映了企業(yè)的創(chuàng)新能力， 對于企業(yè)技術(shù)研發(fā)的研究， 部分學(xué)者更注重對研發(fā)投入的考察， 其目的在于研究企業(yè)研發(fā)中的資金約束問題， 無法充分反映企業(yè)的研發(fā)成果。因此， 本文采用反映研發(fā)產(chǎn)出的企業(yè)專利申請數(shù)量來衡量。⑤創(chuàng)新環(huán)境。對于區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的衡量， 不同的學(xué)者基于不同的研究目標和領(lǐng)域采用不同的方式。本文從市場規(guī)模、 人力資源、 金融資本、 政府規(guī)模和基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境五個維度對不同地區(qū)的創(chuàng)新環(huán)境進行評價， 并將它們等權(quán)重加權(quán)構(gòu)成一個創(chuàng)新環(huán)境的綜合指標。其中： 市場規(guī)模使用區(qū)域GDP衡量； 人力資源使用平均工資水平（40%）、 年末單位從業(yè)人數(shù)（30%）、 高校在校人數(shù)（30%）計算加權(quán)平均數(shù)確定； 金融資本使用金融機構(gòu)存款余額衡量； 政府規(guī)模采用各地區(qū)公共財政支出來衡量； 基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境采用各省人均互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口（50%）和客運量（50%）加權(quán)計算得出。⑥行業(yè)競爭。本文參考張明等（2020）的做法， 使用同行業(yè)內(nèi)競爭者數(shù)量的自然對數(shù)來衡量。

上述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于各省市統(tǒng)計年鑒、 國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報以及國家數(shù)據(jù)網(wǎng)站（https：//data.stats.gov.cn/search.htm）， 企業(yè)數(shù)據(jù)來源于各企業(yè)年報， 企業(yè)專利申請數(shù)量來源于國家知識產(chǎn)權(quán)網(wǎng)站（http：//www.cnipa.gov.cn/）。進一步考慮數(shù)據(jù)可得性， 本文所選部分企業(yè)2021年財務(wù)數(shù)據(jù)未公布， 因此統(tǒng)一使用2020年各企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)。

（三）數(shù)據(jù)校準

在fsQCA方法中， 6個前因變量和結(jié)果變量被視為一個集合， 在集合中每一個案例樣本都有對應(yīng)的隸屬分數(shù)。數(shù)據(jù)校準就是基于理論和實際基礎(chǔ)將常規(guī)變量轉(zhuǎn)變?yōu)? ～ 1之間的模糊變量。模糊集分數(shù)包括兩個定性狀態(tài)： 完全隸屬（full membership）和完全不隸屬（full nonmembership）， 分數(shù)為1表示該變量完全隸屬于該集合， 分數(shù)在（0.5，1］區(qū)間內(nèi)表示該變量隸屬于該集合， 分數(shù)接近1表示該變量強隸屬于該集合； 反之， 分數(shù)為0表示該變量完全不隸屬于該集合。同時， 當(dāng)模糊集分數(shù)為0.5時， 說明該變量處于完全隸屬與完全不隸屬之間的交叉點上， 也就是說， 它位于屬于和不屬于該集合的最大模糊點上。

從理論分析可知， fsQCA需要對變量設(shè)置三個錨點： 完全隸屬點、 交叉點和完全不隸屬點。對于錨點的選擇， 學(xué)者們還未達成統(tǒng)一的標準。本文采用直接法將三個閾值設(shè)定為樣本數(shù)據(jù)的95%分位數(shù)、 50%分位數(shù)和5%分位數(shù)。將原始數(shù)據(jù)輸入SPSS軟件， 計算出各錨點值， 并將錨點值代入fsQCA 3.0軟件中的數(shù)據(jù)校準公式， 得到各變量數(shù)據(jù)的隸屬分數(shù)。各變量校準錨點及描述性統(tǒng)計結(jié)果詳見表2。

四、 分析結(jié)果

（一）必要條件分析

在對模糊集條件組合進行分析之前需要對各前因變量進行必要性檢驗， 即驗證單個前因變量是否為導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生的必要條件。必要條件的檢測標準為一致性水平， 當(dāng)某一前因變量的一致性水平高于0.9時， 認為該變量為結(jié)果的必要條件（杜運周和賈良定，2017）， 在下一步構(gòu)建真值表時需要將該變量刪除。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要條件分析結(jié)果如表3所示。所有前因變量的一致性水平均低于0.9， 因此不存在引致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的單個必要條件。這表明企業(yè)規(guī)模、 盈利能力、 企業(yè)年齡、 創(chuàng)新環(huán)境、 行業(yè)競爭及技術(shù)研發(fā)單個前因變量對結(jié)果變量的獨立解釋能力較弱， 因此有必要對這些因素的構(gòu)型進行分析， 尋找引致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的條件組合。

（二）組態(tài)分析

QCA方法的核心是前因變量組態(tài)的充分性分析， 主要目的在于通過構(gòu)建真值表對引致結(jié)果產(chǎn)生的企業(yè)內(nèi)部條件和外部環(huán)境的不同要素組合進行充分性分析。設(shè)定原始一致性閾值和案例頻數(shù)閾值是構(gòu)建真值表的關(guān)鍵， 需要考慮樣本數(shù)量來設(shè)置一致性閾值， 但是當(dāng)一致性水平低于0.75時認為其沒有支持集合關(guān)系存在的實際基礎(chǔ)， 因此一致性閾值最低可接受的水平為0.75。本文將一致性閾值設(shè)定為0.8。案例頻數(shù)閾值的設(shè)定要遵循至少保留案例樣本總數(shù)75%的原則， 一般中小樣本設(shè)定為1， 大樣本根據(jù)實際情況設(shè)定為大于1的值。本文屬于QCA分析中的中等樣本， 因此將案例頻數(shù)閾值設(shè)定為1， 保留所有案例。

進一步運用fsQCA 3.0軟件進行條件組態(tài)分析， 分析結(jié)果會得到三種解： 復(fù)雜解（complex solution）、 中間解（intermediate solution）和簡約解（parsimonious solution）。其中， 復(fù)雜解未對各構(gòu)型進行簡化， 中間解根據(jù)研究者的理論與實際知識將有意義的邏輯余項納入解中， 簡約解則使用所有邏輯余項進行簡化。因此， 三種類型的解包含的構(gòu)型數(shù)目排序為復(fù)雜解>中間解>簡約解。由于復(fù)雜解數(shù)量較多， 對其進行路徑分析會非常繁瑣， 無法反映本質(zhì)， 簡約解的條件又相對寬松， 構(gòu)型過于精簡， 本文主要參照中間解進行分析。

本文采用Ragin和Rihoux（2004）提出的邏輯方案展示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型組態(tài)路徑分析結(jié)果， 結(jié)合簡約解和中間解區(qū)分各路徑中的核心條件和外周條件（見表4）。如果某一前因變量同時出現(xiàn)于簡約解和中間解中， 則該前因變量為這一路徑中的核心條件； 如果某一前因變量出現(xiàn)在中間解中而未出現(xiàn)在簡約解中， 則該前因變量為這一路徑中的外周條件。用“●”表示核心條件存在， “U”表示核心條件缺失， “●”表示外周條件存在， “U”表示外周條件缺失， 空白表示該條件對路徑選擇無影響。從中間解和簡約解的組態(tài)分析結(jié)果可以看出， 通過不同條件組合可以促進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 共有8種組態(tài)可以實現(xiàn)上述目標。整體企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響路徑一致性為0.9855， 8種組態(tài)的一致性水平均超過0.9， 滿足充分一致性水平， 總覆蓋度為0.6247， 說明各組態(tài)之和能覆蓋總體62.47%的案例。

基于核心條件可以梳理出以下4種路徑， 并分別對這4種路徑作出解釋：

路徑一： 居安思變謀轉(zhuǎn)型。該條件組態(tài)為企業(yè)規(guī)模大×行業(yè)競爭小， 其中行業(yè)競爭小為核心條件， 企業(yè)規(guī)模大為外周條件， 其他變量對該路徑無影響。行業(yè)競爭小反映出這類型企業(yè)行業(yè)門檻較高， 樣本涉及行業(yè)如電力、 燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)， 采礦業(yè)等。而大規(guī)模企業(yè)可支配資源多， 資源配置選擇豐富， 提升了企業(yè)轉(zhuǎn)型的自主性， 也可以給企業(yè)提供更多的試錯機會， 幫助企業(yè)獲取和維持競爭優(yōu)勢。樣本中大部分大規(guī)模企業(yè)為中央企業(yè)， 如中國石油、 中國石化等， 這些企業(yè)首先應(yīng)該加大數(shù)字化投資， 進一步進行數(shù)字化改造和數(shù)字化融合， 即利用數(shù)字化技術(shù)改造原有業(yè)務(wù)和提升數(shù)字化業(yè)務(wù)的技術(shù)優(yōu)勢如升級智慧工廠等， 實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型。由于大型企業(yè)普遍存在組織冗余問題， 管理者應(yīng)該注意在轉(zhuǎn)型過程中節(jié)約內(nèi)部流程成本。

路徑二： 資金支持助轉(zhuǎn)型。這一路徑共有兩種組態(tài)： 其一為企業(yè)規(guī)模大×盈利能力強×企業(yè)年齡小×創(chuàng)新環(huán)境好， 其二為盈利能力強×企業(yè)年齡小×創(chuàng)新環(huán)境好×行業(yè)競爭大。兩種組態(tài)中盈利能力強和企業(yè)年齡小為核心條件， 第一種組態(tài)外周條件為企業(yè)規(guī)模大和創(chuàng)新環(huán)境好， 第二種組態(tài)外周條件為創(chuàng)新環(huán)境好和行業(yè)競爭大， 其他變量對該路徑無影響。年齡較小的企業(yè)屬于成長期企業(yè)， 一般在資源和能力方面存在缺陷， 但若其盈利能力較強， 則可以保證企業(yè)數(shù)字化探索所需的資金來源， 這在一定程度上彌補了新生劣勢， 對比同期其他企業(yè)成長速度更快， 更有利于實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。該路徑中的企業(yè)所處創(chuàng)新環(huán)境均較好， 可以給企業(yè)提供良好的基礎(chǔ)設(shè)施、 金融資本、 政策支持等條件， 這樣的企業(yè)應(yīng)該利用環(huán)境優(yōu)勢， 借助外在數(shù)字技術(shù)和數(shù)字服務(wù)進行產(chǎn)品研發(fā)、 生產(chǎn)服務(wù)的數(shù)字化升級， 同時繼續(xù)擴大企業(yè)規(guī)模， 更好地實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用和內(nèi)部資源的協(xié)同配置， 進一步擴大企業(yè)競爭優(yōu)勢。

路徑三： 技術(shù)研發(fā)促轉(zhuǎn)型。這一路徑的組態(tài)為企業(yè)年齡小×創(chuàng)新環(huán)境差×技術(shù)研發(fā)強， 其中企業(yè)年齡小與技術(shù)研發(fā)強為核心條件， 創(chuàng)新環(huán)境差為外周條件。企業(yè)技術(shù)研發(fā)能力強可以在一定程度上彌補成長期組織結(jié)構(gòu)不成熟及創(chuàng)新環(huán)境不理想帶來的缺陷。這一類型的企業(yè)因為研發(fā)能力出眾、 創(chuàng)新成果多， 應(yīng)該繼續(xù)加大對涉及大數(shù)據(jù)、 物聯(lián)網(wǎng)、 人工智能、 區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)的數(shù)字化產(chǎn)品的開發(fā)力度， 進一步提升企業(yè)核心競爭力。值得注意的是， 由于企業(yè)經(jīng)營時間不長， 且創(chuàng)新環(huán)境不理想， 這類企業(yè)應(yīng)該更好地控制生產(chǎn)、 運輸和交易成本， 利用數(shù)字技術(shù)擴展市場邊界， 如電商平臺、 新零售等。

路徑四： 生存壓力求轉(zhuǎn)型。這一路徑下共有四種組態(tài)。一是企業(yè)規(guī)模小×技術(shù)研發(fā)強， 二是企業(yè)規(guī)模小×企業(yè)年齡小×行業(yè)競爭大， 三是企業(yè)規(guī)模小×盈利能力強×行業(yè)競爭大， 四是企業(yè)規(guī)模小×創(chuàng)新環(huán)境好×行業(yè)競爭大。其中， 企業(yè)規(guī)模小均為核心條件， 其余為外周條件。該路徑中的四種組態(tài)均針對小規(guī)模企業(yè)， 并多集中于電子信息技術(shù)業(yè)， 其中有三種組態(tài)中的外周條件為行業(yè)競爭大。首先， 當(dāng)企業(yè)所處的行業(yè)競爭激烈時， 一定程度上壓縮了小型企業(yè)的生存空間， 迫使企業(yè)尋找擴大市場的方法， 以應(yīng)對環(huán)境的復(fù)雜性。這樣的企業(yè)對技術(shù)和市場具有更強烈的探索意愿， 會更主動地配置和整合企業(yè)資源以適應(yīng)環(huán)境變化。由于其行業(yè)競爭壓力大， 企業(yè)應(yīng)該加大創(chuàng)新投入， 實時關(guān)注環(huán)境變化， 并提出應(yīng)對方案避免落后于競爭對手。其次， 良好的技術(shù)研發(fā)能力、 盈利能力及創(chuàng)新環(huán)境都會進一步給這類企業(yè)帶來技術(shù)保障、 資金保障和環(huán)境保障， 促進企業(yè)實現(xiàn)高效的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。雖然小規(guī)模企業(yè)在轉(zhuǎn)型時具有更強的靈活性， 但其不具備完整的全產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)鏈， 這樣的企業(yè)應(yīng)該結(jié)合自身優(yōu)勢選擇路徑， 聯(lián)結(jié)各產(chǎn)業(yè)主體協(xié)同創(chuàng)新， 運用數(shù)字技術(shù)提供定制化服務(wù)， 促進企業(yè)產(chǎn)品多元化發(fā)展。

五、 結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文基于73個數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例樣本， 使用模糊集定性比較分析方法綜合討論企業(yè)規(guī)模、 盈利能力、 企業(yè)年齡、 創(chuàng)新環(huán)境、 行業(yè)競爭以及技術(shù)研發(fā)6個條件對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組態(tài)效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)， 共4條路徑8種組態(tài)可以實現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 分別為以行業(yè)競爭小為核心條件的居安思變謀轉(zhuǎn)型、 以盈利能力強和企業(yè)年齡小為核心條件的資金支持助轉(zhuǎn)型、 以企業(yè)年齡小與研發(fā)能力強為核心條件的技術(shù)研發(fā)促轉(zhuǎn)型、 以企業(yè)規(guī)模小為核心條件的生存壓力求轉(zhuǎn)型。雖然每種路徑下實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素不同， 但仍然存在一些共性。

8種組態(tài)中有4種組態(tài)均出現(xiàn)了“企業(yè)規(guī)模小”這一條件， 這說明小規(guī)模企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的條件組合更多， 原因在于大型企業(yè)普遍存在組織疲態(tài)， 不能有效利用企業(yè)內(nèi)部的冗余資源， 同時組織慣性使大型企業(yè)路徑依賴問題更嚴重。具體來說， 規(guī)模大的企業(yè)機構(gòu)較為龐雜， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型溝通成本高、 協(xié)調(diào)能力低， 且大企業(yè)內(nèi)部層級多， 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜， 設(shè)備間連接成本高。反之， 規(guī)模小的企業(yè)更易于及時獲取所需的資源， 因此相對更容易實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但是， 小規(guī)模企業(yè)由于沒有充足的資源和資金支持， 試錯成本更高， 在轉(zhuǎn)型探索中需要更加謹慎， 打破“不變等死， 變則找死”的窘境。

8種組態(tài)中有4種組態(tài)出現(xiàn)了“行業(yè)競爭大”這一條件， 這說明企業(yè)所處行業(yè)競爭激烈有利于激發(fā)“鯰魚效應(yīng)”， 面對激烈的競爭， 企業(yè)生存壓力大， 更容易被激發(fā)出生機和活力， 推動企業(yè)在復(fù)雜環(huán)境中尋求變革。且其中大部分組態(tài)是與“企業(yè)規(guī)模小”這一條件同時出現(xiàn)的， 說明行業(yè)競爭激烈更有利于激發(fā)小企業(yè)的創(chuàng)新意愿。而對于大企業(yè)來說， 企業(yè)市場勢力較大， 甚至處于壟斷地位， 企業(yè)間的相互依存度小， 很難激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新意愿。因此， 小規(guī)模企業(yè)應(yīng)該根據(jù)自身的資源與能力狀況， 抓住革新機會進行數(shù)字化變革， 尋求適配的外部資源， 實現(xiàn)轉(zhuǎn)型效果最大化。

（二）管理啟示

本文的研究結(jié)論對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐具有如下啟示意義。

第一， 對于大規(guī)模企業(yè)來說， 其所面臨的競爭壓力小， 這時應(yīng)該充分利用競爭優(yōu)勢， 繼續(xù)加大數(shù)字化投資， 利用數(shù)字化技術(shù)改造原有業(yè)務(wù)和提升數(shù)字化業(yè)務(wù)的技術(shù)優(yōu)勢， 進一步擴大企業(yè)競爭優(yōu)勢。同時， 注重企業(yè)的數(shù)字人才培養(yǎng)， 形成數(shù)字化思維， 給予數(shù)字人才一定的薪酬激勵， 激發(fā)其能動性和創(chuàng)造力。將數(shù)字化技術(shù)嵌入企業(yè)管理體系， 減少內(nèi)部溝通和運營成本， 增強信息的流通與反饋， 提高生產(chǎn)和管理過程的效率。同時， 像中國航天、 中國石化等大型中央企業(yè)， 由于受國家戰(zhàn)略和政策的影響較大， 且已經(jīng)積累了豐富的轉(zhuǎn)型經(jīng)驗， 出于對國家安全和利益的考慮， 這類企業(yè)更應(yīng)該進行高精尖領(lǐng)域的創(chuàng)新探索， 承擔(dān)更多的社會責(zé)任， 提升競爭力。

第二， 對于競爭壓力大的中小型企業(yè)， 由于企業(yè)資金實力相對薄弱， 市場勢力小， 且研發(fā)體系不夠完善， 首先應(yīng)該考慮產(chǎn)品數(shù)字化?？紤]到小型企業(yè)自主創(chuàng)新的難度較大， 可以考慮將知識外溢內(nèi)部化， 通過與其他企業(yè)或與高校、 研究所等合作進行協(xié)同創(chuàng)新。此外， 政府應(yīng)該加大支持中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的力度， 完善中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型資金支持政策， 優(yōu)化中小企業(yè)外部生態(tài)環(huán)境。

第三， 正確認識企業(yè)所處的外部環(huán)境， 環(huán)境變化對企業(yè)來說是機遇也是挑戰(zhàn)。從8種組態(tài)中可以看出， 復(fù)雜的環(huán)境并不是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的充分因素， 企業(yè)切勿隨波逐流， 盲目求變。

（三）研究局限與未來展望

本文還存在一些不足之處有待進一步完善和研究。

第一， 本文采用政府部門公布的數(shù)字化轉(zhuǎn)型典型案例企業(yè)作為研究對象， 但是目前學(xué)界對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度沒有統(tǒng)一的衡量標準， 不同研究中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵也不同， 未來研究仍需解構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實質(zhì)內(nèi)涵。

第二， 目前在模糊集定性比較分析方法中， 錨點的選擇沒有統(tǒng)一標準， 主要是根據(jù)研究者的經(jīng)驗及參考前人的做法選擇。隨著研究的深入， 未來可能有更好的選擇。

第三， 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素方面， 本文從外部環(huán)境和內(nèi)部條件入手選擇了6個前因條件， 但影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素眾多， 部分分析視角和影響因素本文并未考慮， 如高層管理團隊（TMT）異質(zhì)性、 企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等， 未來研究者可以將其納入該研究框架之中。

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（責(zé)任編輯·校對： 黃艷晶? 許春玲）

【基金項目】甘肅省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目“甘肅工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展新動能培育研究”（項目編號：20YB051）；甘肅省軟科學(xué)專項“甘肅省提升產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)能力和產(chǎn)業(yè)鏈水平問題研究”（項目編號：20CX9ZA045）