摘 要：制造業(yè)發(fā)展水平直接體現(xiàn)了國(guó)家的生產(chǎn)力水平。在我國(guó)從制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變的過(guò)程中，制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。在此背景下，采用中國(guó)制造業(yè)上市企業(yè)為研究樣本，運(yùn)用模糊集定性比較分析法，對(duì)內(nèi)外部資源、動(dòng)態(tài)能力等多個(gè)因素進(jìn)行組態(tài)效應(yīng)分析。研究發(fā)現(xiàn)：①單一因素不足以成為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要條件，制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是多個(gè)前因條件協(xié)同作用的結(jié)果；②高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型有全要素驅(qū)動(dòng)型、盲目求變型和穩(wěn)中求變型等3條路徑，非高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型均表現(xiàn)為要素缺失型（核心條件缺失）；③部分因素之間存在潛在的替代關(guān)系，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平、人力資本水平與數(shù)字設(shè)施建設(shè)水平出現(xiàn)在多條路徑中。研究結(jié)論有助于制造企業(yè)結(jié)合自身?xiàng)l件選擇合適的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，增強(qiáng)自身的差異化優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也為政府驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的精準(zhǔn)施策提供了有益參考。

關(guān)鍵詞：上市制造企業(yè)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；動(dòng)態(tài)能力

中圖分類號(hào)：F49；F425 " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " "文章編號(hào)：1671-0037（2024）8-69-10

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.8.6

0 引言

近年來(lái)，國(guó)家出臺(tái)了一系列關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的政策，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為推動(dòng)中國(guó)式現(xiàn)代化的一個(gè)重要驅(qū)動(dòng)力。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的背景下，企業(yè)所面臨的數(shù)字環(huán)境變得越來(lái)越復(fù)雜，需要企業(yè)在內(nèi)外部資源、動(dòng)態(tài)能力等方面進(jìn)行全面的變革。在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，企業(yè)要想取得持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，就必須具備較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)能力。而這種動(dòng)態(tài)能力來(lái)自對(duì)不斷變化的環(huán)境因素的敏感性和適應(yīng)性。《中國(guó)制造2025》指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)“中國(guó)制造2025”戰(zhàn)略目標(biāo)的關(guān)鍵，并提出加強(qiáng)數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、推動(dòng)數(shù)字化技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用、促進(jìn)數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展等具體政策。

制造業(yè)是我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵性基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。2022年，中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)值占GDP的28.57%，制造業(yè)增加值領(lǐng)先于美國(guó)，但產(chǎn)值高并不意味著制造業(yè)發(fā)達(dá)。目前，我國(guó)制造業(yè)“大而不強(qiáng)”的發(fā)展現(xiàn)狀仍未得到根本性改變。中國(guó)大部分制造企業(yè)已經(jīng)做好了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的準(zhǔn)備，但缺乏明確的戰(zhàn)略目標(biāo)及完整的轉(zhuǎn)型思路。當(dāng)前，國(guó)際形勢(shì)十分復(fù)雜，外部壓力大，國(guó)內(nèi)需求不足的制約依然存在。下一步，要想繼續(xù)保持制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的發(fā)展勢(shì)頭，加速先進(jìn)制造業(yè)的發(fā)展，就必須將制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展放在更重要的位置，推進(jìn)我國(guó)從制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)。

制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，是多種因素共同作用的結(jié)果；并且，每個(gè)企業(yè)擁有的資源和面對(duì)的環(huán)境都是不同的。因此，從組態(tài)的角度系統(tǒng)分析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)因素、探索其“殊途同歸”的路徑是很有必要的。

1 理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)回顧

1.1 理論基礎(chǔ)

1.1.1 資源基礎(chǔ)論

Wernerfelt［1］提出的資源基礎(chǔ)論認(rèn)為，企業(yè)內(nèi)部資源是企業(yè)獲取利益并維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要基礎(chǔ)。企業(yè)是一個(gè)由多種資源組成的集合體，其資源、能力結(jié)構(gòu)和內(nèi)部運(yùn)行效率等，都會(huì)對(duì)自身競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)生影響。在企業(yè)發(fā)展過(guò)程中，需要多種因素共同促進(jìn)企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)而達(dá)到向共享資源、激發(fā)創(chuàng)新、快速?zèng)Q策的數(shù)字化體系轉(zhuǎn)變的目的。通過(guò)合理配置資源，更好地促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

1.1.2 動(dòng)態(tài)能力

動(dòng)態(tài)能力是指能夠幫助企業(yè)在不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境中，快速適應(yīng)變化、調(diào)整策略、創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)的能力，包括吸收能力、適應(yīng)能力和創(chuàng)新能力等3類。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)提升動(dòng)態(tài)能力，提高企業(yè)績(jī)效，重塑新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。在環(huán)境迅速變化的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)字化的意義在于增強(qiáng)了企業(yè)對(duì)外部環(huán)境的適應(yīng)性，即數(shù)字化技術(shù)可以提升制造企業(yè)的市場(chǎng)感知能力、組織協(xié)作能力、資源整合和吸收能力。

其中，吸收能力是指企業(yè)從外部獲取的信息中發(fā)現(xiàn)新的價(jià)值并將其轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)活動(dòng)的能力。適應(yīng)能力有助于企業(yè)識(shí)別新興市場(chǎng)環(huán)境，根據(jù)外部市場(chǎng)不斷變化的需求調(diào)整企業(yè)資源配置，在復(fù)雜多變的環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。創(chuàng)新能力有助于企業(yè)利用自身?yè)碛械闹R(shí)、技術(shù)、人才等創(chuàng)新要素，通過(guò)多種方式滿足或創(chuàng)造市場(chǎng)需求，從而提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

1.2 文獻(xiàn)回顧

通過(guò)查閱文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行了大量研究，且主要集中在內(nèi)外部資源、動(dòng)態(tài)能力對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響兩方面。

1.2.1 內(nèi)外部資源與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

當(dāng)前，企業(yè)所處的外部環(huán)境正在發(fā)生巨大變化，使得企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為一種必然。與此同時(shí)，雙循環(huán)新發(fā)展格局、“雙碳”目標(biāo)、持續(xù)優(yōu)化的營(yíng)商環(huán)境，也為企業(yè)提供了巨大的戰(zhàn)略性機(jī)遇，促使越來(lái)越多的企業(yè)開始進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進(jìn)而向高質(zhì)量發(fā)展方向邁進(jìn)。企業(yè)內(nèi)外部資源的來(lái)源、特點(diǎn)和表現(xiàn)不同，導(dǎo)致企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)能力存在差異。

在企業(yè)轉(zhuǎn)型的內(nèi)部資源方面，技術(shù)創(chuàng)新是推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵［2-4］。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的動(dòng)態(tài)環(huán)境中，管理者能力是技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵要素，影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程［5］；此外，應(yīng)重視學(xué)科之間的交叉與融合，培養(yǎng)出一批熟練掌握制造技術(shù)、業(yè)務(wù)和流程且精通數(shù)字技術(shù)的復(fù)合型人才，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供人才支撐［6-7］。

在企業(yè)轉(zhuǎn)型的外部資源方面，數(shù)字設(shè)施建設(shè)會(huì)顯著促進(jìn)工業(yè)數(shù)字化，消除信息化和工業(yè)化之間的鴻溝［8］，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，加快企業(yè)智能化發(fā)展［9］。另外，政府既是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的引領(lǐng)者，又是數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需基礎(chǔ)公共服務(wù)的提供方，直接影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成效［10］。政府補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有正向作用，能夠?yàn)槠髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能［11］。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，競(jìng)爭(zhēng)壓力會(huì)促使企業(yè)開發(fā)新技術(shù)，加大創(chuàng)新力度，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程［12］。

1.2.2 動(dòng)態(tài)能力與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

動(dòng)態(tài)能力是指企業(yè)通過(guò)綜合利用內(nèi)外部資源，以適應(yīng)迅速變化的外部環(huán)境的能力［13］。環(huán)境動(dòng)態(tài)性正向調(diào)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和組織韌性。企業(yè)可以根據(jù)環(huán)境變化，動(dòng)態(tài)掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向［14］。動(dòng)態(tài)能力是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)［15］，能夠幫助企業(yè)擺脫路徑依賴和結(jié)構(gòu)慣性，在不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境中塑造企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展［16］。動(dòng)態(tài)能力不僅能夠幫助企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值，還能夠幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者捕捉發(fā)展機(jī)遇，促進(jìn)企業(yè)更好地發(fā)展［17］。

Wang和Ahmed［18］進(jìn)一步將動(dòng)態(tài)能力劃分為3類，即吸收能力、適應(yīng)能力和創(chuàng)新能力。由于該劃分方法得到了學(xué)者們的廣泛應(yīng)用，具有典型性和代表性，故本研究將采納這種劃分方法，對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力進(jìn)行分解，構(gòu)建理論分析框架。

從相關(guān)的文獻(xiàn)中可以看出，目前關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素的研究主要是建立在經(jīng)驗(yàn)研究或歸納概括的基礎(chǔ)上，同時(shí)，內(nèi)外部資源與動(dòng)態(tài)能力兩個(gè)因素也被納入考量。然而，在當(dāng)前研究中，還缺少對(duì)企業(yè)內(nèi)外部資源與動(dòng)態(tài)能力協(xié)同影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入探究。在數(shù)字技術(shù)的沖擊下，企業(yè)所面臨的環(huán)境呈現(xiàn)出復(fù)雜多變的態(tài)勢(shì)，因而企業(yè)需要具備吸收能力、適應(yīng)能力、創(chuàng)新能力等動(dòng)態(tài)能力，并結(jié)合自身所擁有的有限資源，選擇相匹配的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，進(jìn)而提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的概率，獲得持續(xù)的發(fā)展優(yōu)勢(shì)。

1.3 模型構(gòu)建

基于以上文獻(xiàn)梳理，本文選取由內(nèi)外部資源、動(dòng)態(tài)能力組成的9個(gè)前因變量，構(gòu)建制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素模型，如圖1所示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的過(guò)程。從應(yīng)用層面看，不同要素對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響是否相互獨(dú)立、如何實(shí)現(xiàn)要素間的協(xié)同效應(yīng)等尚不明晰。在因果關(guān)系上，可能存在因果關(guān)系非對(duì)稱問題。因此，本文從整體視角出發(fā)［19］，選擇模糊集定性比較分析方法進(jìn)行組態(tài)分析。該方法結(jié)合了定性分析和定量分析的優(yōu)點(diǎn)。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

選擇中國(guó)A股上市制造企業(yè)作為研究樣本，數(shù)據(jù)年份選取2017—2021年，樣本數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：①剔除樣本期內(nèi)ST和*ST的企業(yè)；②剔除關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的企業(yè)。經(jīng)過(guò)上述處理，共得到104家企業(yè)的具體數(shù)據(jù)。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)投入和產(chǎn)出都存在時(shí)滯性的過(guò)程，把結(jié)果變量進(jìn)行滯后一期處理，即將2020年的數(shù)據(jù)作為前因變量，將2021年的數(shù)據(jù)作為結(jié)果變量。

2.3 變量測(cè)量

2.3.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（DTL）

借鑒吳非等［20］的方法，運(yùn)用文本分析法，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強(qiáng)度進(jìn)行描述。通過(guò)Python爬取企業(yè)年報(bào)，將所得內(nèi)容與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞譜進(jìn)行匹配。關(guān)鍵詞的選取同樣參考吳非等［20］的方法，具體如圖2所示。采用詞頻來(lái)衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。為避免所統(tǒng)計(jì)的詞頻出現(xiàn)右偏性問題，對(duì)詞頻加1后取對(duì)數(shù)處理。

2.3.2 人力資本水平（HC）

根據(jù)陳煜波和馬曄風(fēng)［21］的研究，數(shù)字人才的學(xué)歷分布主要集中在本科，其次為碩士、博士。參考裴政和羅守貴［22］的研究，用企業(yè)本科及以上學(xué)歷員工占比來(lái)衡量人力資本水平。

2.3.3 管理者能力（MA）

管理者能力本身是一個(gè)很難被界定的指標(biāo)，無(wú)法用單一要素來(lái)衡量。借鑒Demerjian等［23］的測(cè)量方式，利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）與Tobit模型從企業(yè)效率中分離出管理者的貢獻(xiàn)度。第一步，計(jì)算各企業(yè)效率。將固定資產(chǎn)凈額（PPE）、無(wú)形資產(chǎn)凈額（Intan）、商譽(yù)（Goodwill）、研發(fā)支出（Ramp;D）、營(yíng)業(yè)成本（COGS）、銷售與管理費(fèi)用（SGamp;A）等作為投入變量，將營(yíng)業(yè)收入（Sales）作為產(chǎn)出變量，通過(guò)DEA模型計(jì)算得到企業(yè)產(chǎn)出效率（Score）。

[MaxScoret=]

[Salestx1PPEt+x2Intant+x3Goodwillt+x4Ramp;Dt+x5COGSt+x6SGamp;At] （1）

第二步，分離出管理者對(duì)企業(yè)效率的影響。構(gòu)建Tobit模型剔除公司層面的影響，得出的殘差即為管理者能力。殘差值越高，管理者能力越強(qiáng)。Tobit模型控制的企業(yè)層面的影響因素包括企業(yè)規(guī)模（Size）、市場(chǎng)份額（Mars）、自由現(xiàn)金流（FCF）、上市年限（Age）、業(yè)務(wù)復(fù)雜性（HHI）等指標(biāo)。其中，前3個(gè)指標(biāo)為正，則賦值為1，否則賦值為0。變量說(shuō)明如表1所示，計(jì)算公式如下：

[θ=α1Size+α2Mars+α3FCF+α4Age+α5HHI+ε] （2）

2.3.4 數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平（DT）

以企業(yè)年報(bào)和企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告中披露的相關(guān)信息為基礎(chǔ)，衡量數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平。數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。采用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型字段下技術(shù)驅(qū)動(dòng)中技術(shù)賦能指標(biāo)明細(xì)表（年）內(nèi)與技術(shù)相關(guān)詞匯的詞頻數(shù)來(lái)衡量。

2.3.5 企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力（CP）

借鑒已有研究［24］，采用赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI）來(lái)衡量企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力。HHI與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。HHI值較低時(shí)，企業(yè)面臨的競(jìng)爭(zhēng)壓力較大。HHI不受企業(yè)數(shù)目、規(guī)模分布等因素的影響，能夠較好地反映市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度。具體的測(cè)量方式如下：第一，按照證監(jiān)會(huì)發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行分類，剔除屬于金融行業(yè)的企業(yè)及樣本數(shù)據(jù)不全的企業(yè)；第二，計(jì)算競(jìng)爭(zhēng)壓力指標(biāo)，公式為[JZ＝（Xi/X）2]，其中：[Ｘ＝Xi]，X為市場(chǎng)營(yíng)業(yè)總收入；Xi為行業(yè)內(nèi)企業(yè)i的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入。

2.3.6 政府補(bǔ)貼（GS）

參考楊洋等［25］的研究，制造企業(yè)的政府補(bǔ)貼用企業(yè)所獲政府補(bǔ)貼加1的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量。

2.3.7 數(shù)字設(shè)施建設(shè)水平（DF）

以企業(yè)年報(bào)及企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告中披露的有關(guān)信息為依據(jù)，對(duì)數(shù)字設(shè)施建設(shè)水平進(jìn)行衡量［26］。數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。采用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型字段下組織賦能中與技術(shù)相關(guān)詞匯的詞頻數(shù)來(lái)衡量。

2.3.8 吸收能力（ABC）

參考已有做法［27-28］，采用研發(fā)支出強(qiáng)度即樣本企業(yè)年研發(fā)支出與營(yíng)業(yè)收入之比來(lái)衡量。

2.3.9 適應(yīng)能力（ADC）

采用研發(fā)支出、資本支出及廣告支出這3種主要支出的變異系數(shù)來(lái)衡量企業(yè)的適應(yīng)能力。為了保證變異系數(shù)與適應(yīng)性方向相同，將變異系數(shù)取負(fù)數(shù)處理，以反映企業(yè)資源配置的柔性程度［27-28］。

2.3.10 創(chuàng)新能力（INC）

現(xiàn)有研究中創(chuàng)新能力的測(cè)量指標(biāo)包括企業(yè)研發(fā)強(qiáng)度（用企業(yè)研發(fā)投入與營(yíng)業(yè)收入的比值來(lái)表示）和企業(yè)高科技人員占比等。由于這兩個(gè)指標(biāo)難以準(zhǔn)確測(cè)量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，因而無(wú)法計(jì)算出企業(yè)真實(shí)的創(chuàng)新能力。本文采用專利申請(qǐng)數(shù)量（Patent），即ln（專利申請(qǐng)數(shù)量+1），作為企業(yè)創(chuàng)新能力的測(cè)量指標(biāo)。其中，專利申請(qǐng)數(shù)量=當(dāng)年獨(dú)立申請(qǐng)的發(fā)明專利數(shù)量+當(dāng)年獨(dú)立申請(qǐng)的實(shí)用新型專利數(shù)量+當(dāng)年獨(dú)立申請(qǐng)的外觀設(shè)計(jì)專利數(shù)量。

2.4 變量校準(zhǔn)

采用直接校準(zhǔn)法對(duì)上述條件變量及結(jié)果變量進(jìn)行校準(zhǔn)。通過(guò)fsQCA3.0軟件中的Calibrate函數(shù)，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為［0，1］區(qū)間內(nèi)的隸屬值。參照已有研究［4］，使用客觀分位數(shù)值來(lái)確定校準(zhǔn)錨點(diǎn)，將3個(gè)錨點(diǎn)分別設(shè)置為樣本描述性統(tǒng)計(jì)的95%、50%和5%。此外，對(duì)隸屬度處于0.5交叉點(diǎn)的隸屬分?jǐn)?shù)加0.001，避免樣本案例被剔除，以保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性［29］。校準(zhǔn)結(jié)果如表2所示。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 必要性分析

采用fsQCA3.0軟件進(jìn)行必要性檢驗(yàn)。表3顯示，所有單一前因條件的一致性均低于0.9，說(shuō)明單一前因條件對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的解釋力較弱，任意單一前因條件都不構(gòu)成結(jié)果變量的必要條件。因此，需要開展組態(tài)分析，探究在多因素協(xié)同下制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑。

3.2 組態(tài)分析

為減少潛在的矛盾組態(tài)和避免可能存在的同子集關(guān)系，通常將PRI一致性閾值設(shè)定為0.7，頻數(shù)閾值根據(jù)樣本數(shù)量來(lái)確定［30］，一般大樣本情況下所設(shè)置的閾值大于1。由于本研究選擇的樣本為大樣本，因而將案例閾值設(shè)置為3，將一致性閾值設(shè)置為0.75。在進(jìn)行真值表標(biāo)準(zhǔn)化分析時(shí)，由于現(xiàn)有資源和動(dòng)態(tài)能力對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響尚不明晰，在設(shè)置中間解時(shí)選擇“present or obsent”。按照研究慣例，將中間解與簡(jiǎn)單解并存的前因條件作為核心條件，將只存在于中間解而未存在于簡(jiǎn)單解中的前因條件設(shè)定為輔助條件。具體的分析結(jié)果如表4—5所示。

3.2.1 制造企業(yè)高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型組態(tài)路徑

在前文總結(jié)的組態(tài)類型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)其表現(xiàn)出的邏輯特征進(jìn)行歸納分析，以便更好地識(shí)別各轉(zhuǎn)型路徑之間的差異。

3.2.1.1 全要素驅(qū)動(dòng)型

H1a路徑中人力資本水平、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平、政府補(bǔ)貼和吸收能力為核心條件。該路徑表明，在自身創(chuàng)新能力和適應(yīng)能力較強(qiáng)的條件下，擁有高人力資本水平、高數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平、高政府補(bǔ)貼和高吸收能力的制造企業(yè)，能很好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。該路徑解釋了約23.9%的高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例。H1b路徑中人力資本水平、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平、政府補(bǔ)貼和吸收能力為核心條件。該路徑表明，在較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)壓力下，雖然創(chuàng)新能力不構(gòu)成核心條件，但擁有高人力資本水平、高數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平、高吸收能力、較高適應(yīng)能力和較高數(shù)字設(shè)施建設(shè)水平，同時(shí)政府積極給予資金支持，企業(yè)也能很好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。該路徑解釋了約24.2%的高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型案例。

3.2.1.2 盲目求變型

H2a和H2b路徑中，數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平、創(chuàng)新能力和吸收能力作為核心條件對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生重要影響。該路徑表明，在具備高創(chuàng)新能力和吸收能力、高數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平的情況下，即使適應(yīng)能力和管理者能力不強(qiáng)，也可驅(qū)動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)具備創(chuàng)新能力和吸收能力，有利于其快速識(shí)別機(jī)會(huì)以進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但由于缺乏適應(yīng)能力，企業(yè)無(wú)法將新技術(shù)、新方法轉(zhuǎn)變?yōu)樽陨碣Y源，因而可能存在轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)。

3.2.1.3 穩(wěn)中求變型

H3a路徑中人力資本水平、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力、適應(yīng)能力為核心條件。該路徑表明，在高競(jìng)爭(zhēng)壓力的環(huán)境下，擁有高人力資本水平、高適應(yīng)能力、較高數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平、較高數(shù)字設(shè)施建設(shè)水平和較高吸收能力，企業(yè)也能實(shí)現(xiàn)高水平的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。H3b路徑中人力資本水平、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平、政府補(bǔ)貼和吸收能力為核心條件。兩條路徑都表現(xiàn)出在創(chuàng)新能力和管理者能力缺失的條件下，也能推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.2.2 制造企業(yè)非高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型組態(tài)路徑

非高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑如表5所示，所形成的路徑都表現(xiàn)為核心條件缺失，因而將其定義為“要素缺失型”。具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)企業(yè)內(nèi)外部資源條件無(wú)法得到保障時(shí)，企業(yè)應(yīng)對(duì)外界變化的動(dòng)態(tài)能力也就難以提升；當(dāng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壓力不足時(shí)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識(shí)淡薄，再加上政府補(bǔ)貼的缺失，內(nèi)部資金、人力等也無(wú)法提供有效支撐，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平不高；管理者能力不足會(huì)使企業(yè)的市場(chǎng)洞察力減弱，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)的動(dòng)態(tài)能力得不到提升，技術(shù)研發(fā)難以實(shí)現(xiàn)突破，最終無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為提升研究結(jié)果的可靠性和可信度，通過(guò)提高一致性水平來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。將一致性閾值從0.75調(diào)整到0.80，結(jié)果發(fā)現(xiàn)組態(tài)路徑參數(shù)未發(fā)生本質(zhì)變化（見表6），說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前因組態(tài)研究結(jié)果具有較高的穩(wěn)健性。

4 結(jié)論與啟示

4.1 研究結(jié)論

本研究以104家制造企業(yè)為樣本，結(jié)合資源基礎(chǔ)觀和動(dòng)態(tài)能力理論，基于組態(tài)視角構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型模型，運(yùn)用fsQCA比較分析方法，分析制造企業(yè)高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型背后的組態(tài)路徑，得出以下結(jié)論。

第一，制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑呈現(xiàn)出“多重并發(fā)”的特征，任何一個(gè)維度、任何一個(gè)前因都無(wú)法獨(dú)立構(gòu)成制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所必需的條件，企業(yè)高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型是多個(gè)因素協(xié)同作用的結(jié)果。

第二，制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑具有“殊途同歸”的特點(diǎn)，9個(gè)前因要素構(gòu)成6條驅(qū)動(dòng)企業(yè)高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型的等效路徑，并進(jìn)一步將其歸納為“全要素驅(qū)動(dòng)型”“盲目求變型”和“穩(wěn)中求變型”等3類。

第三，部分因素之間存在潛在的替代關(guān)系。在高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型組態(tài)中都包含人力資本水平、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平和數(shù)字設(shè)施建設(shè)水平；在非高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型組態(tài)中都包含數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平，大部分包含人力資本水平。這說(shuō)明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平是數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中的關(guān)鍵因素，同時(shí)也要注重人力資本水平的提升和數(shù)字設(shè)施建設(shè)。

4.2 實(shí)踐啟示

本文基于對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型前因條件的研究，提出以下建議。

4.2.1 企業(yè)角度

首先，企業(yè)要根據(jù)自身資源基礎(chǔ)，積極調(diào)整數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邏輯思維，厘清各要素與數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的內(nèi)在關(guān)系，基于“配置協(xié)同”的原則，設(shè)計(jì)出適合自身的“配置路徑”；其次，企業(yè)應(yīng)明晰轉(zhuǎn)型路徑的特殊性和組態(tài)中的替代關(guān)系，在資源不充足的條件下也能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；最后，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本較大、風(fēng)險(xiǎn)較高，制造企業(yè)應(yīng)積極爭(zhēng)取政府支持，加強(qiáng)對(duì)政策的研讀，從政策中發(fā)現(xiàn)并利用更多的數(shù)字創(chuàng)新機(jī)會(huì)，進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

4.2.2 政府角度

出臺(tái)推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)支持政策，優(yōu)化企業(yè)發(fā)展環(huán)境。針對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型資金投入大、風(fēng)險(xiǎn)高、周期長(zhǎng)、收益慢等特點(diǎn)，在加大財(cái)政資助力度的基礎(chǔ)上，通過(guò)專項(xiàng)補(bǔ)貼、財(cái)稅支持等方式，降低企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成本，幫助企業(yè)更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

4.3 不足與展望

本文仍存在一些不足：首先，在樣本選擇方面，本研究的樣本均為制造企業(yè)，缺少對(duì)其他行業(yè)的分析，因而研究結(jié)論并不具有普適性，未來(lái)可以嘗試對(duì)多個(gè)行業(yè)進(jìn)行比較研究；其次，在數(shù)據(jù)選取方面，本文僅選取了5年的數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度不是很大，因此得出的結(jié)論可能較為片面，未來(lái)可以延長(zhǎng)時(shí)間跨度以進(jìn)行更全面的驗(yàn)證；再次，在前因條件選擇方面，本文只關(guān)注了動(dòng)態(tài)能力及內(nèi)外部資源中的部分因素，還有很多因素未被納入考量，未來(lái)研究可以從其他資源因素入手；最后，在維度選擇方面，本文僅對(duì)比了不同企業(yè)的不同轉(zhuǎn)型路徑，未來(lái)可以從企業(yè)自身生命周期出發(fā)，研究企業(yè)各階段的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑差異，幫助企業(yè)尋找更合適的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，從而更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

參考文獻(xiàn)：

［1］ WERNERFELT B. A resource-based view of the firm［J］.Strategic Management Journal，1984，5（2）：170-180.

［2］ 王宇，王鐵男，易希薇.Ramp;D投入對(duì)IT投資的協(xié)同效應(yīng)研究：基于一個(gè)內(nèi)部組織特征的情境視角［J］.管理世界，2020，36（7）：77-89.

［3］ 孫勇，張思慧，趙騰宇，等.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響及其空間效應(yīng)：以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為例［J］.軟科學(xué)，2022，36（10）：9-16.

［4］ 杜運(yùn)周，賈良定.組態(tài)視角與定性比較分析（QCA）：管理學(xué)研究的一條新道路［J］.管理世界，2017（6）：155-167.

［5］ ANTóNIO J P，TIAGO C，AUGUSTO J F，et al.Leadership characteristics and digital transformation［J］.Journal of Business Research，2020，124（prepublish）.

［6］ SYVERSON C. What determines productivity？［J］. Journal of Economic Literature，2011，49（2）：326-365.

［7］ ERHOEF C P，BROEKHUIZEN T，BART Y，et al.Digital transformation：a multidisciplinary reflection and research agenda［J］.Journal of Business Research，2019（prepublish）.

［8］ 焦勇，王韌，李成友.基礎(chǔ)設(shè)施如何影響中國(guó)信息化與工業(yè)化融合［J］.宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2019（10）：130-143.

［9］ 沈運(yùn)紅，黃桁.數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平對(duì)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的影響研究：基于浙江省2008—2017年面板數(shù)據(jù)［J］.科技管理研究，2020，40（3）：147-154.

［10］ 姚怡帆，葉中華.數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的政府與企業(yè)：角色定位與關(guān)系建構(gòu)［J］.鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2021，54（4）：26-31.

［11］ 余典范，王超，陳磊.政府補(bǔ)助、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同與企業(yè)數(shù)字化［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2022，44（5）：63-82.

［12］ 李慶滿，楊皎平，金彥龍.集群內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)、技術(shù)創(chuàng)新力與集群企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績(jī)效［J］.管理學(xué)報(bào)，2013，10（5）：746-753.

［13］ SOHVI H，DAVID T，EUGENE A.Dynamic capabilities and governance：an empirical investigation of financial performance of the higher education sector［J］.Strategic Management Journal，2022，44（2）：520-548.

［14］ 王才.制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、組織韌性與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)重構(gòu)［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2023，45（7）：76-93.

［15］ 肖靜華.從工業(yè)化體系向互聯(lián)網(wǎng)體系的跨體系轉(zhuǎn)型升級(jí)模式創(chuàng)新［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2017（2）：55-66.

［16］ 徐思雅，馮軍政.技術(shù)范式轉(zhuǎn)變期大企業(yè)如何衰落：動(dòng)態(tài)能力視角［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2013，34（10）：31-38.

［17］ HELFAT E C，RAUBITSCHEK S R.Dynamic and integrative capabilities for profiting from innovation in digital platform-based ecosystems［J］.Research Policy，2018，47（8）：1391-1399.

［18］ WANG L C，AHMED K P.Dynamic capabilities：a review and research agenda［J］.International Journal of Management Reviews，2007，9（1）：31-51.

［19］ 杜運(yùn)周，李佳馨，劉秋辰，等.復(fù)雜動(dòng)態(tài)視角下的組態(tài)理論與QCA方法：研究進(jìn)展與未來(lái)方向［J］.管理世界，2021，37（3）：180-197，12-13.

［20］ 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn)：來(lái)自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.管理世界，2021，37（7）：130-144，10

［21］ 陳煜波，馬曄風(fēng).數(shù)字人才：中國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力［J］.清華管理評(píng)論，2018（Z1）：30-40.

［22］ 裴政，羅守貴.人力資本要素與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效：基于上?？萍计髽I(yè)的實(shí)證研究［J］.研究與發(fā)展管理，2020，32（4）：136-148.

［23］ DEMERJIAN P，LEV B，MCVAY S.Quantifying managerial ability：a new measure and validity tests［J］.Operations Research：Management Science，2012，58（7）：1229-1248.

［24］ 解維敏，魏化倩.市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、組織冗余與企業(yè)研發(fā)投入［J］.中國(guó)軟科學(xué)，2016（8）：102-111.

［25］ 楊洋，魏江，羅來(lái)軍.誰(shuí)在利用政府補(bǔ)貼進(jìn)行創(chuàng)新？——所有制和要素市場(chǎng)扭曲的聯(lián)合調(diào)節(jié)效應(yīng)［J］.管理世界，2015（1）：75-86，98，188.

［26］ 王?；?，杜梅.數(shù)字技術(shù)、員工參與與企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效［J］.研究與發(fā)展管理，2021，33（1）：138-148.

［27］ 趙鳳，王鐵男，王宇.開放式創(chuàng)新中的外部技術(shù)獲取與產(chǎn)品多元化：動(dòng)態(tài)能力的調(diào)節(jié)作用研究［J］.管理評(píng)論，2016，28（6）：76-85，99.

［28］ 楊林，和欣，顧紅芳.高管團(tuán)隊(duì)經(jīng)驗(yàn)、動(dòng)態(tài)能力與企業(yè)戰(zhàn)略突變：管理自主權(quán)的調(diào)節(jié)效應(yīng)［J］.管理世界，2020，36（6）：168-188，201，252.

［29］ FISS C P.Building better causal theories：a fuzzy set approach to typologies in organization research［J］.Academy of Management Journal，2011，54（2）：393-420.

［30］ VERWEI J S，NOY C.Set-theoretic methods for the social sciences：a guide to qualitative comparative analysis［J］.International Journal of Social Research Methodology，2013，16（2）：165-169.

Research on the Influence of Dynamic Capability and Resource Factors on the Path Selection of Digital Transformation in Manufacturing Enterprises

Chen Yuhong， Hu Yanqi

（School of Economics and Management， Inner Mongolia University of Technology， Hohhot 010051， China）

Abstract： A country's level of manufacturing directly reflects its level of productivity， which is a major difference between developed and developing countries. China is transforming from a manufacturer of quantity to one of quality， and digital transformation has become an inevitable trend in the development of China's manufacturing industry. While most of China's manufacturing enterprises have been ready for digital transformation， they lack clear strategic goals and transformation ideas. At the same time， digital transformation is a complex process influenced by multiple factors. Therefore， it is necessary to systematically analyze and study the driving factors of enterprises' digital transformation from the perspective of configuration and explore their \"paths to the same destination\" in the process of digital transformation. In view of this， this study selected 104 sample enterprises in China's listed manufacturing enterprises. By utilizing resource-based theory and dynamic capability theory， this study reviewed relevant literature and finally built a driving factor model for the digital transformation of manufacturing enterprises from the perspective of configuration.This study employed qualitative comparison analysis of fuzzy sets to analyze the configuration effects of multiple factors such as internal and external resources and dynamic capabilities.

The results show that：①The digital transformation of manufacturing enterprises presents the characteristic of \"multiple concurrency\"， meaning that no single factor or single dimension can independently create the necessary conditions for the digital transformation of advanced manufacturing industries. The high level of digital transformation of enterprises is the result of the synergistic effect of multiple factors.②Nine factors constitute six equivalent paths to drive the high digital transformation of enterprises. These paths can be further summarized as the all-factor driven type， blind change-seeking type， and stable change-seeking type. Non-high digital transformation is characterized by missing elements （missing core conditions）.③There is a potential substitution relationship among some factors. Digital technology application， human capital， and digital facilities appear in multiple paths， indicating that digital technology application is a key factor in the process of digital transformation. At the same time， attention should be paid to improving the level of human capital and developing digital facilities. The research results are helpful for manufacturing enterprises to choose the path of digital transformation according to their conditions， improve their differentiation advantages， and provide a useful reference for the precise policies of government-driven enterprises' digital transformation.

Key words： listed manufacturing enterprises; digital transformation; dynamic capability

收稿日期：2024-02-29

作者簡(jiǎn)介：陳玉宏（1972—），男，河北保定人，碩士，副教授，研究方向：企業(yè)管理、戰(zhàn)略管理；胡延琦（1999—），女，山西大同人，碩士研究生，研究方向：企業(yè)管理。