高 輝 張尚珠 李 倩

1（天津財經(jīng)大學商學院，天津 300222） 2（天津愛波瑞科技發(fā)展有限公司，天津 300210）

3（長春大學管理學院，長春 130022）

引 言

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)企業(yè)紛紛開始數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為了科學引導和加速推動傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，國家出臺了一系列政策。如黨的二十大報告中指出，“加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”。科技部、工信部和地方政府相繼推出配套政策、細化措施和重大項目等，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型營造有利的政策環(huán)境。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功僅限于少數(shù)領(lǐng)先企業(yè)和重點企業(yè)，大部分企業(yè)仍面臨“不愿轉(zhuǎn)”、“不敢轉(zhuǎn)”、“不會轉(zhuǎn)” 等轉(zhuǎn)型窘境。埃森哲發(fā)布的《2022 年中國企業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)研究》 指出，當前只有17%的中國企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效顯著，大部分企業(yè)的數(shù)字化成熟度依然不高?？梢?，既有政策對數(shù)字化轉(zhuǎn)型引導不足，尚未精準、有效地推動傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因此需要深刻剖析企業(yè)的現(xiàn)狀和痛點，分析其轉(zhuǎn)型過程中的驅(qū)動因素和內(nèi)在機制。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)采用信息、計算、溝通和連接等數(shù)字技術(shù)及其組合，進行新產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)過程改進、組織模式變革以及商業(yè)模式的創(chuàng)建和改變等［1］，本質(zhì)上是一種戰(zhàn)略變革，而制度環(huán)境作為影響企業(yè)戰(zhàn)略和績效的正式和非正式規(guī)則［2］，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動力。處于轉(zhuǎn)型中的傳統(tǒng)企業(yè)具有更高的情境敏感性和風險脆弱性，更需要基于制度情境進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，形成企業(yè)的數(shù)字化邏輯。然而，如上所述，政府的一系列鼓勵政策并未起到顯著的促進作用，這是由于政府政策只是制度環(huán)境中的一種，而制度本身具有多層次性、多元性和動態(tài)性［3］，以及對數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在間接的復(fù)雜影響［4］。因此，有必要從單一制度分析轉(zhuǎn)向多元制度的復(fù)雜效應(yīng)分析，從制度效應(yīng)的直接分析轉(zhuǎn)向考察制度效應(yīng)的間接作用和過程機制研究。

現(xiàn)有研究已經(jīng)探討了政府的引導和支持［5］、產(chǎn)業(yè)的制度壓力［4］等單一制度的影響，尚未有效分析出不同制度組合與數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的關(guān)系。在由基礎(chǔ)性制度、次級制度、末級制度等構(gòu)成的制度結(jié)構(gòu)中，不同的制度要素對企業(yè)的影響并不相同，辨識影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制度要素十分重要。由于政府的政策支持具有短期性和不穩(wěn)定性，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型還需要市場經(jīng)濟制度內(nèi)含激勵結(jié)構(gòu)的推動作用［5］。

根據(jù)制度理論，宏觀層面的制度透過中觀的組織場域來塑造微觀的企業(yè)轉(zhuǎn)型條件［6］，制度對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響存在復(fù)雜的間接效應(yīng)。在制度如何影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究中，尚未重視考察行業(yè)因素的影響。實際上，一個國家的許多正式制度通常更能近端影響行業(yè)環(huán)境，其通過被轉(zhuǎn)化為行業(yè)規(guī)則和規(guī)范來調(diào)整行業(yè)內(nèi)的競爭行為［3］。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化引起產(chǎn)業(yè)競爭態(tài)勢、價值創(chuàng)造模式和市場需求模式的變化，導致微觀企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型［7］。因此，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是綜合政府、市場、行業(yè)等多種力量的結(jié)果。

考慮到已有研究尚未充分重視多重制度因素的組合對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，以及忽略了行業(yè)特性在制度與數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系中的關(guān)鍵作用，本文基于制度多中心理論和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)觀，從政府支持和市場經(jīng)濟制度兩種制度的組合視角出發(fā)，并引入行業(yè)動態(tài)性和豐裕性作為中介變量，以探討制度環(huán)境對傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機制，有助于推動傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并為設(shè)計有效推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制度提供重要啟示。

1 理論分析與假設(shè)提出

1.1 制度的組合效應(yīng)

制度多中心理論認為，制度源自多個權(quán)力中心，分為多種類型，且存在于多個層級［8］。對企業(yè)行為和結(jié)果產(chǎn)生影響的制度環(huán)境不是由單一、獨立的制度構(gòu)成，而是以多樣性為特征——是不同類型的相互關(guān)聯(lián)的制度組合［8］。如正式制度與非正式制度組合、經(jīng)濟制度和政治制度組合等。

多重制度的組合與單一制度或者幾種制度的分別作用所產(chǎn)生的影響有所不同。原因是組合的特征是一種動態(tài)的相互作用，如相互強化、互補或者削減［3］，以及整個制度秩序中各種制度規(guī)則和規(guī)范的協(xié)整性和不可分性［8，9］。在實證研究中，對于組合的操作化主要包括3 種形式： （1） 設(shè)定不同的權(quán)重將多種制度聚合為潛變量［9］； （2） 將不同制度之間的交互作用看作是組合效應(yīng)［10］； （3）通過組態(tài)方法檢驗多種制度的必要條件分析。從制度組合的影響來看，已有研究討論了制度組合對創(chuàng)業(yè)、創(chuàng)新［9］等企業(yè)行為和戰(zhàn)略的影響，但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域還未引起重視。

作為促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要推動力，政府支持并未實現(xiàn)有效的激勵效果，并且相似政策下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動和水平存在顯著差異［11］，這是因為數(shù)字化轉(zhuǎn)型還要依賴于企業(yè)所處環(huán)境的市場經(jīng)濟制度的發(fā)展情況［12］。因此，本文探索的制度組合效應(yīng)表現(xiàn)為政府支持和市場經(jīng)濟制度兩種制度的交互，即組合效應(yīng)體現(xiàn)為交互效應(yīng)，具體而言，是市場經(jīng)濟制度在政府支持作用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中產(chǎn)生調(diào)節(jié)性影響。

1.2 政府支持、市場經(jīng)濟制度與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

政府支持是以政府為主體，通過制定有關(guān)數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的技術(shù)、資金、許可等政策為企業(yè)開展數(shù)字化活動提供各項正式支持。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是傳統(tǒng)企業(yè)運用虛擬化系統(tǒng)、移動系統(tǒng)、嵌入式分析系統(tǒng)等數(shù)字化技術(shù)進行創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的過程，體現(xiàn)在商務(wù)活動的運營、業(yè)務(wù)流程等整合和商務(wù)信息的溝通等方面。可以從效率和合法性兩個角度來分析政府支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型間的關(guān)系。

企業(yè)是否采取數(shù)字化轉(zhuǎn)型很大程度上取決于數(shù)字化資源的可得性、數(shù)字化創(chuàng)新機會的豐裕度等［13］。（1） 政府支持可以為企業(yè)提供適當?shù)臄?shù)字化資源。如專項資金的設(shè)立和技術(shù)工程或機構(gòu)可以幫助企業(yè)突破數(shù)字技術(shù)難題，促進數(shù)字技術(shù)的擴散； （2） 政府支持本身蘊含了更多的數(shù)字化創(chuàng)新機會，數(shù)字政府建設(shè)下的政府采購會刺激市場需求［4］； （3） 政府對數(shù)字經(jīng)濟的有效治理能夠規(guī)范市場，促進數(shù)字化創(chuàng)新的商業(yè)化過程?？傊?，當政府支持能夠降低企業(yè)的轉(zhuǎn)型成本或提高收益時，企業(yè)會受此激勵促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一種創(chuàng)造性破壞，意味著要改變原有的認知和規(guī)則，以新的制度邏輯代替舊的制度邏輯。因此，數(shù)字化活動的順利開展需要獲得利益相關(guān)者的認可，即獲得合法性［4］。（1） 政府推出的促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策直接具有合法性，使得企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有制度和政府的認可；（2） 政府支持向社會傳遞了鼓勵數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價值觀，有助于獲得社會公眾的認可。因此，政府支持能夠為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供合法性，降低環(huán)境的不確定性，最終促進企業(yè)的數(shù)字化水平。由此，本文提出假設(shè)：

H1： 政府支持對數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有正向影響。

雖然政府支持可以在效率和合法性方面促進企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但是可能會由于信息不對稱和委托代理問題在某種程度上擠出企業(yè)的數(shù)字化投入而抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型，這往往是由于轉(zhuǎn)型期的中國企業(yè)面臨的市場經(jīng)濟制度的不完善即制度空缺而導致。市場經(jīng)濟制度是以市場機制配置資源、以規(guī)則為基礎(chǔ)的經(jīng)濟制度［14］。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以產(chǎn)生于任一組織，但其產(chǎn)生和程度差異的根源來自于經(jīng)濟制度結(jié)構(gòu)所決定的報酬率。

與數(shù)字化活動相關(guān)的經(jīng)濟制度非常豐富，如進入管制、經(jīng)濟自由度、知識產(chǎn)權(quán)保護和金融資本、市場化程度等。其中，市場化程度是反映中國市場化改革的重要指標，包括市場中介組織發(fā)育和法律制度環(huán)境、非國有經(jīng)濟的發(fā)展、產(chǎn)品市場和要素市場的發(fā)育程度等方面［15］。提高這些制度的質(zhì)量，能夠降低交易主體間的機會主義行為和道德風險，降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資源獲取成本，提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型的預(yù)期收益。具體而言，健全的專利交易市場和知識產(chǎn)權(quán)保護制度，能夠降低企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新成本，促進數(shù)字技術(shù)的擴散； 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等中介組織能為企業(yè)賦能，提高數(shù)字產(chǎn)品和要素市場的流動性，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程；非國有經(jīng)濟的發(fā)展和政府對數(shù)字經(jīng)濟干預(yù)的降低意味著對數(shù)字化活動放松監(jiān)管，從而降低合規(guī)成本。因此，即使政府支持政策較強，如果市場經(jīng)濟制度的質(zhì)量較差，那么數(shù)字化轉(zhuǎn)型的水平也達不到支持政策預(yù)期的效果。于是，本文提出假設(shè)：

H2： 市場經(jīng)濟制度在政府支持和數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系間起正向的調(diào)節(jié)作用。

1.3 行業(yè)特性的中介作用

政府支持等正式制度很少關(guān)注到某個具體企業(yè)，更多是針對眾多企業(yè)制定的規(guī)則。但是，有些政策法規(guī)是針對特定行業(yè)的，而不同行業(yè)之間在很多方面具有差異性，許多正式制度都被轉(zhuǎn)化為行業(yè)規(guī)則和規(guī)范來調(diào)整行業(yè)內(nèi)的競爭行為［16］，因此，制度對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響可能通過影響行業(yè)環(huán)境而產(chǎn)生間接作用。當前，政府實施了重點產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的提升工程，在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商務(wù)、物流、金融、能源領(lǐng)域制定了針對性的支持政策。

行業(yè)環(huán)境是對處于同一行業(yè)內(nèi)的組織都會產(chǎn)生影響的環(huán)境因素，可以從不同的維度進行考察。對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性兩個行業(yè)特性從風險和資源的角度產(chǎn)生重要影響。行業(yè)動態(tài)性描述了行業(yè)內(nèi)的變化是隨機的，這使得未來的情況難以預(yù)測，增加了整體的不確定性。動態(tài)性可能來自技術(shù)進步、市場變化、監(jiān)管調(diào)整等多種因素，這些都可以改變一個行業(yè)內(nèi)的競爭結(jié)構(gòu)［18］。行業(yè)環(huán)境的不斷變化有可能導致與現(xiàn)有公司的常規(guī)和期望相沖突的情景條件，從而產(chǎn)生威脅。數(shù)字化轉(zhuǎn)型本身面臨巨大的成本和風險，而來自行業(yè)環(huán)境高動態(tài)性和不可預(yù)測性會加重這一風險，降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意愿。

行業(yè)豐裕性是指行業(yè)中具有豐富的關(guān)鍵資源［16］，如數(shù)據(jù)要素、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字技術(shù)、資本、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、集群和園區(qū)等服務(wù)生態(tài)，體現(xiàn)了行業(yè)的數(shù)字化水平。行業(yè)發(fā)展水平是傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)和重要載體，在數(shù)字化水平較高的行業(yè)中，企業(yè)更容易有效地獲得所需的數(shù)字化資源和技術(shù)等，可以促進數(shù)字化活動的順利開展。因此，本文提出假設(shè)：

H3a： 行業(yè)動態(tài)性對數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有負向影響。

H3b： 行業(yè)豐裕性對數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有正向影響。

行業(yè)特性會受到制度環(huán)境的影響，這源于國家的許多制度會轉(zhuǎn)化為行業(yè)規(guī)則和規(guī)范，而多元、多層級的制度環(huán)境導致不同的行業(yè)以及不同地區(qū)的行業(yè)發(fā)展具有很大差異［3］。政府是行業(yè)發(fā)展的重要利益相關(guān)者，政府對特定行業(yè)明確和強有力的支持政策會給企業(yè)帶來行業(yè)數(shù)字化發(fā)展利好的信號，并不斷發(fā)展相關(guān)的正式制度和規(guī)則［16］，降低了數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境的不確定性和難以預(yù)測性；另外，政府在稅收減免、專項資金、技術(shù)支持、人才培育，以及提供解決方案等方面的行業(yè)政策會為企業(yè)帶來更豐富的資源條件，提高行業(yè)豐裕性。因此，本文提出假設(shè)：

H4a： 政府支持對行業(yè)動態(tài)性具有負向影響。

H4b： 政府支持對行業(yè)豐裕性具有正向影響。

如上所述，政府支持會降低行業(yè)的動態(tài)性，而行業(yè)的動態(tài)性所帶來的變化和不確定性使得企業(yè)因厭惡風險而降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型意愿； 政府支持政策能夠為行業(yè)提供更多的資源，而行業(yè)的豐裕性能夠促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動。因此，政府支持并非是針對某個特定企業(yè)，而是通過影響行業(yè)環(huán)境的特性間接影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此，本文提出假設(shè)：

H5a： 行業(yè)動態(tài)性在政府支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系中具有中介作用。

H5b： 行業(yè)豐裕性在政府支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系中具有中介作用。

1.4 被調(diào)節(jié)的中介作用

基于上文論述，市場經(jīng)濟制度在政府支持和數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系間起正向的調(diào)節(jié)作用，同時，行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性在政府支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系中具有中介作用。這表明可能存在一個被調(diào)節(jié)的中介模型，即行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性的中介作用受到市場經(jīng)濟制度的調(diào)節(jié)。當市場經(jīng)濟制度質(zhì)量提高時，政府支持更能降低行業(yè)的動態(tài)性，增強行業(yè)的豐裕性，從而更能促進企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。于是，本文認為：

H6a： 市場經(jīng)濟制度對行業(yè)動態(tài)性的中介效應(yīng)具有顯著的調(diào)節(jié)作用。

H6b： 市場經(jīng)濟制度對行業(yè)豐裕性的中介效應(yīng)具有顯著的調(diào)節(jié)作用。

本文的研究模型如圖1 所示。

圖1 研究模型

2 研究設(shè)計

2.1 數(shù)據(jù)收集和樣本選擇

本文采用二手數(shù)據(jù)和問卷調(diào)查相結(jié)合的方法，其中，問卷調(diào)查對象為高層管理者，包括董事長、CEO、總經(jīng)理等?？紤]到研究主題，本文以浙江、上海、天津、黑龍江、山西、甘肅地區(qū)的企業(yè)為樣本。由于市場經(jīng)濟制度的地區(qū)差異性和相對穩(wěn)定性，根據(jù)王小魯?shù)龋?5］發(fā)布的分省市市場化指數(shù)，本文選取了指數(shù)具有差異的上述6 個地區(qū)的企業(yè)，以反映不同的制度環(huán)境水平。

問卷渠道包括兩種： （1） 借助實地調(diào)研和社會關(guān)系； （2） 通過專業(yè)的調(diào)研公司進行問卷收集。共收回問卷520 份，有效問卷246 份，有效回收率為47.3%。就樣本特征而言，從企業(yè)規(guī)模來看，2000 人以上的企業(yè)占比只有9.3%，500 ～2000 人的企業(yè)占比為23.2%，而500 人以下的企業(yè)占大多數(shù)，總占比達到67.5%。從企業(yè)年齡來看，8年以下的企業(yè)占比為36.6%，9 ～15 年的企業(yè)占比為32.1%，16 年及以上的企業(yè)占比為31.3%。從企業(yè)性質(zhì)來看，國有企業(yè)占比為41.5%，非國有企業(yè)占比為58.5%。

2.2 變量測量與信度檢驗

政府支持、市場經(jīng)濟制度、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性均借鑒已有的量表，并根據(jù)本文的研究適當修正，為李克特七級量表。市場經(jīng)濟制度采用替代變量。

政府支持借鑒Li 和Atuahence－Gima（2001）［19］、陳爽英等（2022）［5］的研究，共包括4 個題項，包含了政府提供的技術(shù)、資金等推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策，Cronbaca's α 為0.858。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型根據(jù)池毛毛等（2021）［20］的研究，采用3 個題項來測量，考察了企業(yè)是否利用數(shù)字化技術(shù)進行業(yè)務(wù)重構(gòu)，Cronbaca's α 為0.837。行業(yè)動態(tài)性借鑒Zahra （1993）［18］的量表，共有4 個題項，從競爭對手、顧客及需求、技術(shù)等方面分析了行業(yè)的變化情況，Cronbaca's α 為0.842。行業(yè)豐裕性借鑒Zahra （1993）［18］的研究，共有4 個題項，涉及數(shù)字產(chǎn)品、數(shù)字技術(shù)等數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)機會的豐富程度，Cronbaca's α 為0.871。市場經(jīng)濟制度采用王小魯?shù)龋?019）［15］的《中國分省份市場化指數(shù)報告（2018）》 研究，選取2016 年的市場化指數(shù)來衡量。其中，浙江（9.97）、上海（9.93）、天津（9.78）為市場化程度高的地區(qū)，標為“1”，黑龍江（6.14）、山西（5.66）、甘肅（4.54）為市場化程度低的地區(qū)，標為“0”。

本文選取企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡3個變量作為控制變量。其中，企業(yè)規(guī)模分為500人以下、501 ～2000 人、2001 人以上3 類； 企業(yè)年齡分為3 年以下、3～8 年、8～15 年、15 年及以上4 類； 企業(yè)性質(zhì)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩類。這些控制變量將進行虛擬化處理。

2.3 共同方法偏差檢驗

本文除了在問卷設(shè)計時采取反向題項、錯置排序等方式加以控制外，還采用了驗證性因子分析方法。經(jīng)過檢測，單因素模型的適配度指標顯示，χ2/df ＝5.216，GFI ＝0.734，AGFI ＝0.645，NFI ＝0.763，IFI ＝0.799，CFI ＝0.798，RMR ＝0.092，TLI ＝0.764，RMSEA ＝0.131，這些指標均未達到建議值，擬合度較差。因此，共同方法偏差問題對本文不會產(chǎn)生顯著的影響。

2.4 效度檢驗

通過驗證性因子分析，所有題項的因子載荷值大于0.6，AVE 值均大于0.5，CR 值均大于0.8，說明量表具有較高的聚合效度。如表1 括號中的數(shù)字所示，4 個變量的AVE 的平方根均在0.7 以上，大于其它相關(guān)系數(shù)，說明量表具有較高的區(qū)分效度。

表1 描述性統(tǒng)計與相關(guān)分析

3 結(jié)果分析

3.1 描述性統(tǒng)計與相關(guān)分析

表1 所示，政府支持分別與數(shù)字化轉(zhuǎn)型、行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性顯著正相關(guān)，行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性分別與數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正相關(guān)，可以預(yù)測出本文假設(shè)具有可行性。此外，各個變量與其它變量的相關(guān)性均小于0.6，說明變量的共線性問題可以予以排除。

3.2 假設(shè)檢驗

本文對調(diào)節(jié)作用的檢驗采用了層次回歸法，如表2 所示在對控制變量進行控制的基礎(chǔ)上，模型1 表明政府支持對數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著的正向影響（β＝0.449，P＜0.001），假設(shè)1 成立。模型3的乘積項的系數(shù)顯著（β＝0.210，P ＜0.001），表明市場經(jīng)濟制度在政府支持和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用，支持了假設(shè)2。

表2 主效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

本文采用逐步回歸法來檢驗中介作用，如表3所示。在對控制變量進行控制的基礎(chǔ)上，模型1 表明政府支持對行業(yè)動態(tài)性具有顯著的負向影響（β＝－0.247，P＜0.001），假設(shè)4a 得到支持。模型4說明行業(yè)動態(tài)性負向影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型（β＝－0.238，P＜0.001），假設(shè)3a 得到支持。而當政府支持和行業(yè)動態(tài)性共同進入到模型5 中，政府支持對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響降低，但仍顯著（β＝0.414，P＜0.001），同時行業(yè)動態(tài)性的回歸系數(shù)顯著（β＝－0.140，P＜0.05），說明行業(yè)動態(tài)性在政府支持和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間起到了部分中介作用，假設(shè)5a得到支持。

表3 中介效應(yīng)分析

模型2 表明政府支持對行業(yè)豐裕性具有顯著的正向影響（β＝0.581，P＜0.001），假設(shè)4b 得到支持。模型7 說明行業(yè)豐裕性正向影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型（β＝0.575，P＜0.001），假設(shè)3b 得到支持。而當政府支持和行業(yè)豐裕性共同進入到模型8 中時，政府支持對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響降低，但仍顯著（β＝0.169，P ＜0.001），同時行業(yè)動態(tài)性的回歸系數(shù)顯著（β＝0.481，P ＜0.001），說明行業(yè)豐裕性在政府支持和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間起到了部分中介作用，假設(shè)5b 得到支持。

對于被調(diào)節(jié)的中介效用的檢驗，本文采用Hayes提出的Bootstrap 法。對于行業(yè)動態(tài)性，間接效應(yīng)為0.041，置信區(qū)間為［－0.006，0.129］，包含0，假設(shè)6a 未得到支持。對于行業(yè)豐裕性，間接效應(yīng)為0.224，置信區(qū)間為［0.089，0.448］，不包含0，假設(shè)6b 得到了支持。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證研究的穩(wěn)健性與可信度，本文采用了不同的調(diào)節(jié)和中介的檢驗方法，對控制變量進行分組檢驗。

（1） 采用Bootstrap 法對調(diào)節(jié)作用進行再次檢驗。在低市場經(jīng)濟制度下，置信區(qū)間包含0，在高市場經(jīng)濟制度下，置信區(qū)間不包含0，說明市場經(jīng)濟制度起到了顯著的調(diào)節(jié)作用。

（2） 采用Sobel 法和Bootstrap 法進一步檢驗中介作用。對于行業(yè)動態(tài)性，Z 值為2.126，在P＜0.05 的水平上顯著；對于行業(yè)豐裕性，Z 值為5.284，在P＜0.001 的水平上顯著。對于行業(yè)動態(tài)性，效應(yīng)值為0.031，置信區(qū)間為［0.004，0.085］，不包含0； 對于行業(yè)豐裕性，效應(yīng)值為0.172，置信區(qū)間為［0.104，0.269］，不包含0。因此，行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性的中介作用得到了進一步驗證。

本文按控制變量企業(yè)性質(zhì)進行了分組檢驗，研究結(jié)果大體同原結(jié)論一致，雖然在國有企業(yè)組，制度支持與行業(yè)動態(tài)性的關(guān)系以及調(diào)節(jié)系數(shù)不顯著，但是制度支持同樣是負向影響行業(yè)動態(tài)性，乘積項系數(shù)仍是正數(shù)，一定程度上反映了本文的嚴謹性，為未來研究國有企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題提供了新機會。

4 結(jié)論與討論

4.1 研究結(jié)論

本文以浙江、上海、天津、黑龍江、山西、甘肅地區(qū)的246 家企業(yè)作為樣本，基于制度組合的視角，整合制度多中心理論和行業(yè)基礎(chǔ)觀，探索了中國轉(zhuǎn)型經(jīng)濟情境下政府支持對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機制，得出以下結(jié)論： （1） 市場經(jīng)濟制度對政府支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系起到了正向的調(diào)節(jié)作用，說明制度對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響并非是單一的，而是多重制度的復(fù)雜互動的結(jié)果； （2） 行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性在政府支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間起到了部分中介作用； （3） 市場經(jīng)濟制度對行業(yè)豐裕性的中介作用起到了調(diào)節(jié)效應(yīng)，而對行業(yè)動態(tài)性的調(diào)節(jié)中介效應(yīng)并不顯著。本文推測，這可能是由于行業(yè)動態(tài)性在政府支持和數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的中介效果不是很強，因為動態(tài)的環(huán)境下機會與風險共存，穩(wěn)定的行業(yè)環(huán)境不一定會產(chǎn)生更多的轉(zhuǎn)型機會。

4.2 理論貢獻

（1） 已有研究多是分析單一政策或者多種政策對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響過程，對其它類型、層級的制度和不同制度間的復(fù)雜關(guān)系與組合如何影響的問題討論不足，難以解釋現(xiàn)有政策未能有效激勵數(shù)字化轉(zhuǎn)型的原因。本文將制度視為多元的，關(guān)注政府支持和市場經(jīng)濟制度的組合效應(yīng)，能夠更好地理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制度動因，豐富了制度復(fù)雜性研究。

（2） 制度對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響并非簡單直接，多元主體的行動使得宏觀制度向微觀數(shù)字化行為的傳導路徑更加復(fù)雜和不確定。一個國家的許多正式制度，都被轉(zhuǎn)化為行業(yè)規(guī)則和規(guī)范來調(diào)整行業(yè)內(nèi)的競爭行為，但已有研究忽略了行業(yè)層面的影響。本文通過引入行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性兩種行業(yè)特性作為中介變量，豐富了制度與數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)系的研究。

4.3 實踐啟示

（1） 政府在營造鼓勵和促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制度環(huán)境時，要重視制度的組合效果。政府不僅要提供技術(shù)、資金等直接支持政策，還必須重視市場經(jīng)濟制度的完善，發(fā)揮政府和市場的協(xié)同作用。根據(jù)樊綱等人的市場化程度研究，可以通過促進數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)據(jù)要素市場的流通、推進產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等中介組織的建設(shè)、促進產(chǎn)業(yè)園區(qū)等服務(wù)生態(tài)的發(fā)展、加快建立健全的數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)等法律制度，系統(tǒng)、全方位的完善數(shù)字市場經(jīng)濟制度。

（2） 政府應(yīng)當根據(jù)不同產(chǎn)業(yè)的特點精準施策。鑒于政府支持和市場經(jīng)濟制度的組合效應(yīng)通過行業(yè)動態(tài)性和豐裕性影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型，政府應(yīng)當注重對行業(yè)環(huán)境的培育并結(jié)合行業(yè)結(jié)構(gòu)和資源稟賦制定有針對性的行業(yè)政策，從資金、人才、財稅、創(chuàng)新等方面進行資源優(yōu)化配置，降低行業(yè)的動態(tài)性和提高行業(yè)的豐裕性，提升產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平，形成龍頭企業(yè)引領(lǐng)、大企業(yè)建平臺、中小企業(yè)用平臺的發(fā)展機制。

（3） 企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要充分考慮多重制度環(huán)境和行業(yè)環(huán)境的影響。企業(yè)在面對政府支持的激勵時，還要考慮所處的市場經(jīng)濟制度，有效規(guī)避因市場經(jīng)濟制度不完善帶來的轉(zhuǎn)型風險。同時，還要考慮所處行業(yè)的動態(tài)性和豐裕性特征，適應(yīng)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求和方向，更好地抓住行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機遇，借助產(chǎn)業(yè)數(shù)字化促進自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

4.4 研究局限與展望

（1） 本文研究得出行業(yè)動態(tài)性和行業(yè)豐裕性起到部分中介作用，說明還存在其它的中介機制，未來研究需要進一步挖掘行業(yè)集中度等其它行業(yè)特性以及除行業(yè)特性外的潛在機制； （2） 本文只分析了政府支持和市場經(jīng)濟制度的組合效應(yīng)，未來還需要考慮更多類型的制度組合對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，如正式和非正式制度間的交互； （3） 本文對組合效應(yīng)的操作方法采用的是交互作用檢驗，難以處理多個變量，未來的研究可以嘗試用組態(tài)方法識別激發(fā)高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制度組合。