[摘要]制造業(yè)企業(yè)作為實體經(jīng)濟的重要組成部分，在數(shù)字經(jīng)濟時代面臨著復(fù)雜的環(huán)境變化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為提升制造業(yè)韌性、增強競爭力的關(guān)鍵路徑。以2010—2022年A股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，系統(tǒng)探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否具有同群效應(yīng)，并深入分析其對制造業(yè)韌性的影響機制。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在顯著的行業(yè)同群效應(yīng)和地區(qū)同群效應(yīng)，同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進制造業(yè)韌性發(fā)展。此外，技術(shù)環(huán)境動態(tài)性對同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系具有顯著調(diào)節(jié)作用，而市場環(huán)境動態(tài)性則顯著調(diào)節(jié)同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的影響。進一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)在企業(yè)動機、數(shù)字基礎(chǔ)以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上具有異質(zhì)性。研究結(jié)論揭示了同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策邏輯，厘清了同行業(yè)同群企業(yè)與同地區(qū)同群企業(yè)在促進制造業(yè)韌性發(fā)展的影響路徑差異，為加快推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及有效提升制造業(yè)韌性帶來了政策啟示。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同群效應(yīng)；制造業(yè)韌性；環(huán)境動態(tài)性

一、 引言

在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為推動產(chǎn)業(yè)升級、提升核心競爭力的重要戰(zhàn)略方向。制造業(yè)作為實體經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，其穩(wěn)定發(fā)展直接關(guān)系到國家經(jīng)濟安全與可持續(xù)增長[1]。然而，近年來，2018年中美貿(mào)易摩擦、2020年新冠疫情等外部沖擊對制造業(yè)企業(yè)的穩(wěn)定運行帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。在此背景下，如何增強制造業(yè)企業(yè)的抗風(fēng)險能力，使其在外部沖擊下迅速恢復(fù)生產(chǎn)，在危機中把握機遇，成為我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵議題。

據(jù)中國信息通信研究院數(shù)據(jù)顯示1，2023年我國數(shù)字經(jīng)濟體量增至53.9萬億元，GDP占比超四成，對經(jīng)濟增長貢獻率達到66.45%，成為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的新動力。企業(yè)作為宏觀經(jīng)濟的微觀主體，在推動數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和變革中扮演著關(guān)鍵角色。在當今全球經(jīng)濟快速變革的時代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為各行業(yè)企業(yè)競爭的核心要素。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅提升了企業(yè)的生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力，還改變了企業(yè)的運營模式、組織結(jié)構(gòu)和市場策略，使其快速應(yīng)對靈活變化的市場結(jié)構(gòu)[2]。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型由于技術(shù)成本高和回報不確定，導(dǎo)致一些企業(yè)面臨“不會轉(zhuǎn)、不愿轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)”的困境[3]。企業(yè)僅憑自身資源、技術(shù)和能力難以順利轉(zhuǎn)型，此時，所在群體對企業(yè)的數(shù)字化帶動作用尤為關(guān)鍵。學(xué)術(shù)界將個體行為決策除受到自身特征影響，還受到其所在群體影響的現(xiàn)象稱為同群效應(yīng)。這一效應(yīng)主要源于企業(yè)間的信息共享與模仿學(xué)習(xí)[4]，即部分企業(yè)率先采用某項新技術(shù)并獲得其帶來的好處后，其他企業(yè)往往會模仿和追隨該企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而出現(xiàn)同群效應(yīng)[5]。依托數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)帶來的知識溢出效應(yīng)與規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅可以促進單個企業(yè)的發(fā)展，還能夠通過產(chǎn)業(yè)鏈傳導(dǎo)機制推動行業(yè)或區(qū)域協(xié)同共進。一些研究基于空間面板分析方法，探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對企業(yè)銷售、生產(chǎn)以及研發(fā)等環(huán)節(jié)的促進作用[6]。此效應(yīng)可強化產(chǎn)業(yè)連接，促進信息透明化，優(yōu)化資源配置，驅(qū)動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展與模式創(chuàng)新。尤其是在應(yīng)對外部沖擊時，同群效應(yīng)能夠增強企業(yè)的抗風(fēng)險能力，使企業(yè)依托行業(yè)網(wǎng)絡(luò)獲得協(xié)同支持，提升韌性水平。有些學(xué)者發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)是企業(yè)風(fēng)險承擔水平提高的重要原因，同群效應(yīng)使高數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的企業(yè)群體中存在低風(fēng)險承擔水平企業(yè)的比例相對較低，總結(jié)了對沖外部環(huán)境不確定性、提高企業(yè)治理能力以及增強企業(yè)戰(zhàn)略韌性的渠道機制[7]。這種行為可以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的賦能作用，推動企業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)新。杜家廷等發(fā)現(xiàn)我國制造業(yè)韌性在2010—2022年存在差距，但整體呈現(xiàn)縮小態(tài)勢，從同行業(yè)同群效應(yīng)和同地區(qū)同群效應(yīng)角度分析技術(shù)創(chuàng)新和外源投資間接促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)發(fā)展韌性的影響，增強自身發(fā)展韌性，抵御外部沖擊，順利實現(xiàn)制造大國向制造強國跨越[8]。

鑒于此，本文利用2010—2022年中國A股制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，深入剖析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對制造業(yè)韌性的影響。本文的主要研究貢獻在于：第一，現(xiàn)有研究多聚焦于將同群效應(yīng)作為單一變量，鮮有研究從同群效應(yīng)視角探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的影響。本研究著眼于行業(yè)與地區(qū)雙重視角，對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)現(xiàn)象是否存在展開探討，且逐一檢驗同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性產(chǎn)生的影響，進一步對研究視角和內(nèi)容進行深入拓展，豐富和完善該領(lǐng)域研究。第二，將環(huán)境動態(tài)性納入研究框架，考察技術(shù)環(huán)境動態(tài)性、市場環(huán)境動態(tài)性如何對同行業(yè)同群企業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系進行調(diào)節(jié)。

二、 研究假設(shè)

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造業(yè)韌性

“韌性”，指系統(tǒng)遭遇沖擊或干擾后重新恢復(fù)原來狀態(tài)的能力，最早被應(yīng)用于物理學(xué)領(lǐng)域，后被引入生態(tài)學(xué)中。隨后，韌性研究開始在廣闊的學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展起來，工程韌性、生態(tài)韌性、社會—生態(tài)韌性、組織韌性、企業(yè)韌性等多維度視角下的韌性應(yīng)運而生[9]。而制造業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟體系的重要組成部分，面臨著供應(yīng)鏈中斷、市場需求波動、技術(shù)變革以及自然災(zāi)害等多重挑戰(zhàn)，其韌性在外部環(huán)境變化時顯得至關(guān)重要。然而，數(shù)字化技術(shù)的迅猛發(fā)展為制造業(yè)韌性提升帶來新機遇。已有研究表明，通過引入工業(yè)機器人，中國制造業(yè)企業(yè)能夠增強全球價值鏈中的供需協(xié)調(diào)能力，通過軟件升級和硬件改造加速技術(shù)創(chuàng)新的進程，提高生產(chǎn)效率，倒逼上游企業(yè)加大研發(fā)投入應(yīng)對競爭，通過上下游聯(lián)合創(chuàng)新提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性[10]。此外，林春等認為通過應(yīng)用智能制造、自動化技術(shù)以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的生產(chǎn)管理模式，制造業(yè)企業(yè)能夠更好地共享資源信息，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提升效率并應(yīng)對市場需求的快速變化[11]。這種通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的靈活性和適應(yīng)能力，不僅增強了制造業(yè)的競爭力，也為抵御外部沖擊筑牢根基。由此可見，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的促進作用已逐漸顯現(xiàn)，尤其是在全球經(jīng)濟日益不確定的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為制造業(yè)企業(yè)維持競爭力和長期可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵路徑。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”是指在一個特定群體中，由于成員之間的相互學(xué)習(xí)、模仿和協(xié)作，導(dǎo)致企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中表現(xiàn)趨同行為，從而加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程[12]。當企業(yè)觀察到同行業(yè)或同地區(qū)內(nèi)其他企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲取競爭優(yōu)勢時，他們往往會加快自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，以避免競爭力的削弱，進而催生數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)層面的同群效應(yīng)和地區(qū)層面的同群效應(yīng)[13]。本文明確將與焦點企業(yè)同屬中國證監(jiān)會2012年制造業(yè)二級行業(yè)分類的其他企業(yè)界定為同行業(yè)同群企業(yè)，將與焦點企業(yè)注冊地同屬一城市的其他企業(yè)界定為同地區(qū)同群企業(yè)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)為制造業(yè)韌性的提升創(chuàng)造了有利條件，這一作用機制可以從多個理論視角進行分析。首先，從知識溢出理論的角度來看，同群效應(yīng)促進了企業(yè)間的知識共享和技術(shù)交流，當部分企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得顯著成效后，其成功經(jīng)驗和技術(shù)創(chuàng)新模式會產(chǎn)生示范效應(yīng)，促使其他企業(yè)效仿并加快技術(shù)升級，從而提升行業(yè)整體競爭力[14]。此外，借助數(shù)字化平臺與技術(shù)手段助力企業(yè)更方便地與其他企業(yè)建立合作，開展創(chuàng)新活動，提升創(chuàng)新能力與抗風(fēng)險能力。其次，在規(guī)模經(jīng)濟理論框架下，一方面，大量企業(yè)同時實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，可以共享數(shù)字化技術(shù)、平臺和資源，降低單個企業(yè)的轉(zhuǎn)型成本[15]。另一方面，企業(yè)通過數(shù)字化手段與其他企業(yè)建立聯(lián)系和合作，形成產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)，提升企業(yè)生產(chǎn)效率和市場競爭力，增強行業(yè)的韌性水平和抗風(fēng)險能力。再次，從戰(zhàn)略生態(tài)理論層面來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)促進了企業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)其他企業(yè)的協(xié)同演化，共同應(yīng)對外部環(huán)境變化，系統(tǒng)內(nèi)的企業(yè)可以共享資源，提升整個生態(tài)系統(tǒng)的韌性[2]。同時，企業(yè)需明確自身的競爭優(yōu)勢和差異化策略，避免陷入同質(zhì)化競爭，增強自身韌性。最后，從制度同構(gòu)理論角度出發(fā)，企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中需要不斷探索新的技術(shù)和模式以適應(yīng)外部環(huán)境的變化，突破傳統(tǒng)的制度約束和壁壘，構(gòu)建更加靈活、高效的制度體系，從而提升企業(yè)競爭力和韌性水平[16]。

簡而言之，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)受到同群效應(yīng)的影響，強化內(nèi)部創(chuàng)新力，改善外部信息不對稱，有助于提升制造業(yè)韌性。由此，本文提出：

H1a：同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增強制造業(yè)韌性。

H1b：同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增強制造業(yè)韌性。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)增強制造業(yè)韌性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

企業(yè)環(huán)境是獨立于企業(yè)之外的，會在一定程度上影響企業(yè)經(jīng)營和可持續(xù)發(fā)展的所有要素集合[17]。環(huán)境動態(tài)性表現(xiàn)為企業(yè)對外部環(huán)境感知的高度復(fù)雜性和不可預(yù)測性，包括技術(shù)環(huán)境動態(tài)性和市場環(huán)境動態(tài)性。

第一，技術(shù)環(huán)境動態(tài)性反映了組織所處創(chuàng)新環(huán)境中技術(shù)的不確定程度和不穩(wěn)定程度。在此情景下，企業(yè)面臨技術(shù)更新迭代的加速，須通過企業(yè)相互協(xié)作、效仿及規(guī)避策略應(yīng)對激烈的市場競爭[18]，為保持技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢，企業(yè)需要加大資源投入，以推動創(chuàng)新并提升核心競爭力。在技術(shù)環(huán)境快速變化時，企業(yè)能夠通過相互學(xué)習(xí)，以較低的成本實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而獲取有價值的信息資源?；谛畔⒗碚?，當同群企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面擁有更豐富的信息和經(jīng)驗時，同群企業(yè)通過主動模仿其轉(zhuǎn)型行為，獲取相關(guān)決策信息，降低自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型風(fēng)險和不確定性[2]。在技術(shù)環(huán)境動態(tài)性較高的情況下，信息共享與學(xué)習(xí)效應(yīng)更加顯著，因此，同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的正向作用會隨之增強?；谝陨戏治?，本文提出：

H2a：技術(shù)環(huán)境動態(tài)性在同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能制造業(yè)韌性過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

第二，市場環(huán)境動態(tài)性反映客戶需求和偏好的變化速度。在此環(huán)境下，企業(yè)面臨著競爭對手頻繁調(diào)整市場策略、客戶偏好和市場需求呈現(xiàn)不穩(wěn)定性等挑戰(zhàn)[19]，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過數(shù)據(jù)分析工具快速識別趨勢與變化，以實時獲取市場信息，滿足客戶需求[20]。管理層可以借助實時數(shù)據(jù)進行決策，降低響應(yīng)時間，提高企業(yè)對市場變化的適應(yīng)能力，增強其韌性。隨著市場環(huán)境動態(tài)性的加劇，基于競爭理論，企業(yè)為保持競爭優(yōu)勢，往往傾向于模仿其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為以提高企業(yè)對市場變化的適應(yīng)能力，增強企業(yè)韌性。因此，同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的影響隨著市場環(huán)境動態(tài)性的提升而提高?；谝陨戏治?，本文提出：

H2b：市場環(huán)境動態(tài)性在同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能制造業(yè)韌性過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

三、 研究設(shè)計

1. 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

從數(shù)據(jù)科學(xué)性與可獲得性的角度出發(fā)，本研究選取2010—2022年中國A股制造業(yè)企業(yè)作為初始研究樣本，進行如下數(shù)據(jù)處理：其一，剔除ST、*ST及PT等財務(wù)狀況出現(xiàn)異常的樣本；其二，剔除金融類上市公司樣本；其三，剔除主要變量缺失的公司樣本；其四，對于缺失的變量采用插值法補齊。為避免異常值干擾，對連續(xù)變量進行1%的上下限縮尾處理，最終篩選出19258個有效樣本。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)通過上市公司年報文本分析獲得，而企業(yè)層面的相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于WIND和CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2. 變量的定義與測量

（1）被解釋變量

制造業(yè)韌性（Res）。本研究借鑒了Martin[21]的研究方法，對比分析了單個企業(yè)的成長軌跡與整個行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢。在評估企業(yè)韌性時，若企業(yè)的發(fā)展指標超越行業(yè)平均水平，則表明其具有較強韌性；若企業(yè)的發(fā)展指標未達到行業(yè)平均水平，則表明其韌性相對較弱。本研究以企業(yè)銷售收入總額作為衡量企業(yè)成長性的關(guān)鍵指標，并將其納入模型進行韌性測算。

具體公式如下：

[Res=（ΔESALE/ESALE）/（ΔEALL/EALL）] （1）

式（1）中，Res衡量的是制造業(yè)的韌性水平，ESALE代表上年度企業(yè)銷售收入總額，[Δ]ESALE為本年度企業(yè)收入增長額，EALL是上年度整體企業(yè)銷售收入總額，[Δ]EALL為本年度所有企業(yè)銷售收入增長額。據(jù)此，若Resgt;0時，則表明制造業(yè)韌性相對較高；反之，若Reslt;0時，則表明制造業(yè)韌性相對較弱。

（2）解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)（DTG）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)分為同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（IDTG）和同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（CDTG）。其測算分為兩步：第一，參考趙宸宇等[22]和吳非等[23]的相關(guān)研究，構(gòu)建以業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型為核心的企業(yè)數(shù)字化商業(yè)模式關(guān)鍵詞集合，拓展初始術(shù)語庫，形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)集。利用Python爬蟲技術(shù)，收集2010—2022年A股制造業(yè)企業(yè)的年度報告，提取與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的詞頻并加總，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標。第二，參考滕明明等[24]、萬良勇等[4]、李秋梅等[25]及吳娜等[26]的研究，采用除焦點企業(yè)以外的其他同行業(yè)企業(yè)的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度來衡量同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，采用除焦點企業(yè)的其他同地區(qū)企業(yè)的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度來衡量同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中，根據(jù)中國證監(jiān)會劃分標準以及參考趙宸宇等[22]和杜勇等[2]的研究，對同行業(yè)同群企業(yè)進行行業(yè)標準劃分。參考吳非等[23]的研究，對同地區(qū)同群企業(yè)進行城市選擇。

（3）調(diào)節(jié)變量

環(huán)境動態(tài)性。環(huán)境動態(tài)性是指外部環(huán)境中不確定性和變化速率的程度。根據(jù)環(huán)境不確定性理論，將其分為技術(shù)環(huán)境動態(tài)性（TED）和市場環(huán)境動態(tài)性（MED），分別衡量技術(shù)發(fā)展和市場需求變化對企業(yè)經(jīng)營的影響。本研究中，TED和MED分別作為行業(yè)同群和地區(qū)同群的調(diào)節(jié)變量。借鑒Boyd等[17]的相關(guān)研究，采用2010—2022年研發(fā)投入與企業(yè)營業(yè)收入的比率來衡量技術(shù)環(huán)境動態(tài)性，TED值越高，表明企業(yè)所處行業(yè)的技術(shù)變革速度越快；采用2010—2022年非正常損益與企業(yè)營業(yè)收入的比率來衡量市場環(huán)境動態(tài)性，MED值越高，意味著市場環(huán)境的波動性越大。

（4）控制變量

參考吳非等[23]、趙宸宇等[22]的研究，本文選取如下控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size），用企業(yè)年總資產(chǎn)的自然對數(shù)來表示；資產(chǎn)負債率（Lev），用企業(yè)年末總負債占年末總資產(chǎn)的比重來衡量；現(xiàn)金流比率（Cashflow），用企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額與總資產(chǎn)的比值表示；董事會規(guī)模（Board），以企業(yè)董事會人數(shù)的對數(shù)值刻畫；股權(quán)集中度（Share），采用企業(yè)前十股東持股數(shù)量占總股數(shù)的比重來測算；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Cflat），國有企業(yè)為1，非國有企業(yè)為0；賬面市值比（Bm），采用企業(yè)賬面價值占總市值的比重表示；托賓Q值（TobinQ），用市場價值與總資產(chǎn)之比衡量。

3. 基準回歸模型設(shè)定

為探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否存在同群效應(yīng)，本文將基準模型設(shè)定為：

[DTGi，t=α0+α1IDTG+α2Controlsi，t+ΣYear+ΣIndustry+εi，t] （2）

[DTGi，t=γ0+γ1CDTG+γ2Controlsi，t+ΣYear+ΣCity+εi，t] （3）

上式中，被解釋變量DTG表示企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，式（2）中IDTG指的是同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，式（3）中CDTG為同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，Controls為控制變量，[ΣYear]表示年份固定效應(yīng)，[ΣIndustry]表示行業(yè)固定效應(yīng)，[ΣCity]表示地區(qū)固定效應(yīng)，[εi，t]表示隨機擾動項，下標i，t表示制造業(yè)企業(yè)和時間。

為研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對制造業(yè)韌性的影響，本文設(shè)定以下模型：

[Resi，t=λ0+λ1IDTG+λ2Controlsi，t+ΣYear+ΣIndustry+εi，t] （4）

[Resi，t=β0+β1CDTG+β2Controlsi，t+ΣYear+ΣCity+εi，t] （5）

上式中，Res代表制造業(yè)韌性，其余變量與模型（2）（3）相同。

四、 實證分析結(jié)果

1. 描述性統(tǒng)計

主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。分析表1數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)韌性最大值為14.900，均值為0.732，標準差為1.184，說明2010—2022年制造業(yè)韌性水平變化明顯。同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大值為4.232，同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大值為4.691，對應(yīng)的標準差分別為0.933和1.181，這表明同行業(yè)同群企業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在顯著差異。

2. 基準回歸結(jié)果

數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)存在性檢驗結(jié)果如表2所示。其中，表2中列（1）至列（4）、列（5）至列（8）分別為行業(yè)和地區(qū)的不加雙向固定不加控制變量、加雙向固定不加控制變量、不加雙向固定加控制變量和加雙向固定加控制變量四種方法進行基準回歸的結(jié)果。根據(jù)表2中列（4）、列（8）結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對同行業(yè)同群企業(yè)和同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)均顯著為正。研究揭示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，同行業(yè)和同地區(qū)同群企業(yè)存在顯著的同群效應(yīng)，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型隨著同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提高而增長。

為了考察同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的影響，本文對面板數(shù)據(jù)進行基準回歸，回歸結(jié)果如表3所示。表3中列（1）至列（4）、列（5）至列（8）顯示，無論是雙向固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型，無論是否加入控制變量，同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的回歸系數(shù)都顯著為正。這意味著，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)能夠使企業(yè)之間通過戰(zhàn)略借鑒與學(xué)習(xí)，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程，緩解信息不對稱，進而增強制造業(yè)的抗風(fēng)險能力。假設(shè)H1a、H1b得證。

3. 內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗

（1）工具變量法

為了排除反向因果等內(nèi)生性問題的干擾，本文選取同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后一期（IDTG_lag）作為同行業(yè)同群企業(yè)的工具變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的影響存在一定程度的時滯效應(yīng)，但是當年的韌性不會對上一年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度產(chǎn)生影響[26]。表4中列（1）、列（2）呈現(xiàn)了基于工具變量的iv-2sls估計結(jié)果。其中，列（1）回歸系數(shù)顯著為正，不可識別檢驗和弱工具識別檢驗均顯著通過，第二階段回歸系數(shù)顯著為正，說明采用同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后一期作為工具變量后本文結(jié)果穩(wěn)健。參考張會恒等[27]的做法，采用除本企業(yè)以外的同年份同城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平均值（demean）當作地區(qū)同群企業(yè)的工具變量，運用兩階段最小二乘法開展回歸分析。表4列（3）回歸系數(shù)顯著為正，且不存在工具變量識別不足和弱工具變量的情況。第二階段回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明在成功解決內(nèi)生性問題的情況下，基準回歸結(jié)果依然成立。

（2）更換樣本數(shù)據(jù)

本文采用替換樣本數(shù)據(jù)的方式檢驗同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的影響：首先，考慮到直轄市在經(jīng)濟和政治上的特殊性，企業(yè)通常能較早感知到數(shù)字發(fā)展趨勢，為此本文剔除直轄市的企業(yè)樣本進行回歸，結(jié)果見表5列（1）、列（4）。其次，考慮到2015年股市波動對企業(yè)行為的影響，本文剔除2015年的樣本，重新進行回歸，結(jié)果見表5列（2）、列（5）。最后，鑒于新冠疫情對多個行業(yè)的沖擊及其對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動作用，本文剔除2020年后企業(yè)的數(shù)據(jù)，重新進行回歸，結(jié)果見表5列（3）、列（6）?？梢姡袠I(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的促進作用未受樣本數(shù)據(jù)變動的干擾，驗證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

（3）改變被解釋變量的衡量方式

為驗證同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性影響結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參考張吉昌等[28]、史丹等[29]的研究，構(gòu)建基于盈利能力、成長能力及償債能力的制造業(yè)韌性綜合指數(shù)評價體系。具體選取凈資產(chǎn)收益率（ROE）、總資產(chǎn)報酬率（ROA）、銷售凈利潤（NPM）來衡量企業(yè)盈利能力，選取營業(yè)收入同比增長率（REV）和凈利潤同比增長率（PRO）來衡量企業(yè)成長能力，選取凈現(xiàn)金流負債比（CASH）來刻畫企業(yè)償債能力。通過將Res變量替換成Res1變量，再次進行回歸分析，結(jié)果見表6。由檢驗結(jié)果可知，在替換被解釋變量度量方式后，同行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的正面推動效應(yīng)依然顯著，與前文的研究結(jié)論保持一致。

為驗證同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性影響結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從增長性和波動性兩個維度構(gòu)建制造業(yè)韌性評估體系。具體來說，以三年內(nèi)累計銷售收入增長額作為衡量長期績效增長的指標，記為Growth；以一年內(nèi)各月股票收益的標準差作為衡量波動性的指標，記為Vol。利用熵值法將以上兩個指標合成制造業(yè)韌性指數(shù)（Res2），再次進行回歸分析。檢驗結(jié)果表明，同地區(qū)同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性增長起到顯著的促進作用，該結(jié)果未因替換被解釋變量而受到干擾。

（4）引入其他控制變量

為驗證結(jié)果的穩(wěn)定性，本文進一步控制了管理層持股比例、機構(gòu)投資者持股比例以及財務(wù)報告是否為四大會計師事務(wù)所審計三個控制變量，重新進行回歸?；貧w結(jié)果如表6中列（3）、列（4）所示。結(jié)果不受其他控制變量的干擾。

4. 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

前文論述了技術(shù)環(huán)境動態(tài)性（TED）能夠調(diào)節(jié)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)韌性的關(guān)系，為檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)的有效性，本文將技術(shù)環(huán)境動態(tài)性與行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行交乘項處理，生成變量interact。由表7列（3）可知，在引入相關(guān)變量和交乘項之后，同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的影響顯著為正，交乘項interact的系數(shù)為1.170，且在5%的水平上顯著。說明技術(shù)環(huán)境動態(tài)性對同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，且技術(shù)環(huán)境動態(tài)性越強，行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升越能增強制造業(yè)韌性。假設(shè)H2a得證。

前文論述了市場環(huán)境動態(tài)性（MED）能夠調(diào)節(jié)地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)韌性的關(guān)系，為檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)的有效性，本文將市場環(huán)境動態(tài)性與地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行交乘項處理，生成變量interact-c。由表7列（6）可知，在引入調(diào)節(jié)變量和交乘項之后，同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的影響系數(shù)和交乘項系數(shù)均顯著為正。這說明市場環(huán)境動態(tài)性對同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，且市場環(huán)境動態(tài)性越強，地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升越能增強制造業(yè)韌性。假設(shè)H2b得證。

5. 異質(zhì)性分析

（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型動機差異

本文假設(shè)焦點企業(yè)受到同行業(yè)同群效應(yīng)和同地區(qū)同群效應(yīng)影響而加強數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動機存在差異，可以分為主動學(xué)習(xí)型動機和被動跟隨型動機，前者進取心強，后者旨在向外界傳遞自己也符合數(shù)字化發(fā)展趨勢的信號。為驗證假設(shè)，本文計算焦點企業(yè)與同群企業(yè)在t-1期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平差距，若焦點企業(yè)領(lǐng)先于同群企業(yè)，則其在t期表現(xiàn)主動學(xué)習(xí)型動機，否則表現(xiàn)被動跟隨型動機。回歸分析結(jié)果見表8。

前兩列回歸結(jié)果揭示，主動學(xué)習(xí)型企業(yè)憑借吸收和整合內(nèi)外部知識實現(xiàn)創(chuàng)新，提高生產(chǎn)效率，拓展新市場，顯著增強制造業(yè)韌性。被動跟隨型企業(yè)受外部壓力驅(qū)動，注重短期利益，傾向簡單復(fù)制成功模式，缺乏對創(chuàng)新的長遠規(guī)劃，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的潛力未被充分發(fā)揮，對制造業(yè)韌性水平的促進作用較弱。列（3）、列（4）結(jié)果表明，被動型企業(yè)快速利用同群企業(yè)的數(shù)字化資源實現(xiàn)短期轉(zhuǎn)型，提升韌性。主動型企業(yè)更側(cè)重挖掘知識技術(shù)的潛在價值，確保與長期戰(zhàn)略和核心競爭力相匹配，這一過程耗時費力，短期內(nèi)難以在制造業(yè)韌性上體現(xiàn)成效。

（2）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異

企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)可能對數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造業(yè)韌性的關(guān)系產(chǎn)生異質(zhì)性影響。國有企業(yè)通常更傾向積極響應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢，并發(fā)揮示范帶頭作用。為驗證這一點，本文將樣本按所有權(quán)性質(zhì)分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，進行回歸分析。結(jié)果如表8所示。

表8列（5）、列（6）結(jié)果表明，非國有企業(yè)在激烈競爭時，通過模仿和優(yōu)化數(shù)字化技術(shù)，提升創(chuàng)新能力，獲取競爭優(yōu)勢，增強其制造業(yè)韌性。國有企業(yè)因決策流程復(fù)雜，錯失創(chuàng)新時機，制造業(yè)韌性水平的提升效果不明顯。列（7）、列（8）結(jié)果表明，國有企業(yè)占據(jù)網(wǎng)絡(luò)核心位置，能優(yōu)先且高效地獲取關(guān)鍵資源，非國有企業(yè)多處于邊緣位置，且受資金、技術(shù)、人才等限制，在轉(zhuǎn)型決策上猶豫不決，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程緩慢，無法有效提升制造業(yè)韌性。

五、 結(jié)論及政策啟示

本文基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)韌性的目標導(dǎo)向，聚焦同群效應(yīng)視角，全面分析制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)與地區(qū)特征，并深入剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)對制造業(yè)韌性的影響機制及其作用機理。本研究得出如下結(jié)論：第一，我國制造業(yè)企業(yè)在行業(yè)和地區(qū)層面均呈現(xiàn)顯著的同群效應(yīng)，且同行業(yè)同群企業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，韌性水平越高。第二，技術(shù)環(huán)境動態(tài)性對同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，市場環(huán)境動態(tài)性對同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對制造業(yè)韌性的促進作用對不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型動機、不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)存在差異?；谝陨辖Y(jié)論，本文提出以下政策建議：

第一，針對特定行業(yè)和地區(qū)，打造數(shù)字化轉(zhuǎn)型標桿企業(yè)，通過先行試點和經(jīng)驗推廣，帶動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，應(yīng)充分發(fā)揮同群效應(yīng)，重點圍繞具有領(lǐng)先優(yōu)勢的行業(yè)和企業(yè)進行布局，鼓勵優(yōu)勢企業(yè)率先開展試點實踐，搶占先發(fā)優(yōu)勢，形成可復(fù)制與可推廣的經(jīng)驗。支持其他企業(yè)汲取經(jīng)驗，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，從而積累后發(fā)優(yōu)勢，最大化提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)韌性的增強作用。

第二，圍繞技術(shù)和市場兩個層面，充分利用數(shù)據(jù)要素賦能制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)制造業(yè)發(fā)展需求與地方資源特色，布局數(shù)字產(chǎn)業(yè)，推動核心技術(shù)攻關(guān)，提升企業(yè)核心競爭力，增強制造業(yè)韌性。積極搭建信息交流平臺，助力企業(yè)掌握行業(yè)技術(shù)動態(tài)與轉(zhuǎn)型經(jīng)驗，降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險。同時，建立跨企業(yè)的市場動態(tài)監(jiān)測平臺，通過大數(shù)據(jù)分析、消費者行為預(yù)測等手段，實時調(diào)整產(chǎn)品和服務(wù)策略，迅速響應(yīng)市場變化，維持競爭優(yōu)勢。

第三，基于企業(yè)差異化特征，因時、因地制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。在轉(zhuǎn)型動機層面，鼓勵主動學(xué)習(xí)型企業(yè)加大核心技術(shù)研發(fā)投入，積極建設(shè)技術(shù)研發(fā)中心和創(chuàng)新孵化平臺，推動數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用落地與創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化。對被動跟隨型企業(yè)，應(yīng)加強數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如公共數(shù)據(jù)平臺和云計算中心，提供低成本、低風(fēng)險的技術(shù)支持，助力其推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)方面，國有企業(yè)應(yīng)依托政策引領(lǐng)，加強與數(shù)字科技企業(yè)及產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同，借助其核心位置優(yōu)勢，加速數(shù)字化進程。非國有企業(yè)應(yīng)利用其較高的靈活性，提升市場預(yù)測和動態(tài)調(diào)整能力，快速響應(yīng)市場變化，滿足多樣化需求，從而增強市場競爭力。

參考文獻：

[1] 羅柳寧，江濤.新質(zhì)生產(chǎn)力賦能民族地區(qū)鑄牢中華民族共同體意識：價值導(dǎo)向、現(xiàn)實問題與實踐進路[J].廣西民族研究，2024（3）：81-92.

[2] 杜勇，婁靖，胡紅燕.供應(yīng)鏈共同股權(quán)網(wǎng)絡(luò)下企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2023（4）：136-155.

[3] 張洪昌，丁睿.我國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性的理論內(nèi)涵與提升路徑——基于中國式現(xiàn)代化的背景[J].企業(yè)經(jīng)濟，2023，42（7）：102-108.

[4] 萬良勇，梁嬋娟，饒靜.上市公司并購決策的行業(yè)同群效應(yīng)研究[J].南開管理評論，2016，19（3）：40-50.

[5] 倪克金，劉修巖.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)成長：理論邏輯與中國實踐[J].經(jīng)濟管理，2021，43（12）：79-97.

[6] 姜能濤.數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”對產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)聯(lián)的影響[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2023（4）：36-45.

[7] 張遼，曾佳城.數(shù)字化轉(zhuǎn)型、同群效應(yīng)與企業(yè)風(fēng)險承擔[J].商業(yè)研究，2024（3）：113-124.

[8] 杜家廷，何金鳳，顧謙農(nóng).數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)發(fā)展韌性的提升效應(yīng)[J/OL].科技進步與對策，1-12[2025-02-04].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/42.1224.G3.20240529.0850.006.html.

[9] 唐任伍，李楚翹.中國經(jīng)濟韌性的現(xiàn)實表征、動態(tài)演化與決定因素[J].北京師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022（1）：23-35.

[10] 何茜茜，高翔，黃建忠.工業(yè)機器人應(yīng)用與制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性提升——來自中國企業(yè)全球價值鏈嵌入的證據(jù)[J].國際貿(mào)易問題，2024（2）：71-89.

[11] 林春，趙予寧.數(shù)字普惠金融對制造業(yè)韌性的影響研究[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2024，27（4）：73-84.

[12] 劉耀彬，胡晟，王晨晨.數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)如何影響企業(yè)國際化深度？——來自A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].華東經(jīng)濟管理，2024，38（9）：1-13.

[13] LI W， WANG F， LIU T， et al. Peer Effects of Digital Innovation Behavior：An External Environment Perspective[J]. Management Decision，2023，61（7）：2173-2200.

[14] ZHU K， DONG S， XU S X， et al. Innovation Diffusion in Global Contexts： Determinants of Post-adoption Digital Transformation of European Companies[J].European Journal of Information Systems，2006，15（6）：601-616.

[15] 許欣，桑碩.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)出口競爭力——來自各分行業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2023，42（7）：68-73.

[16] ASCHHOFF B， GRIMPE C.Contemporaneous Peer Effects， Career Age and the Industry Involvement of Academics in Biotechnology[J]. Research Policy，2014，43（2）：367-381.

[17] BOYD B K， DESS G G， RASHEED A M A. Divergence Between Archival and Perceptual Measures of the Environment：Causes and Consequences[J].Academy of Management Review，1993，18（2）：204-226.

[18] 解學(xué)梅，霍佳閣，吳永慧.TMT異質(zhì)性對企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新績效的影響機理研究[J].科研管理，2019，40（9）：37-47.

[19] 張穎，顧遠東，高杰.服務(wù)化與產(chǎn)品創(chuàng)新：環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].科研管理，2020，41（4）：140-150.

[20] GOVINDARAJAN V， KOPLLE P K， DANNEELS E.The Effects of Mainstream and Emerging Customer Orientations on Radical and Disruptive Innovations[J].Journal of Product Innovation Management，2011，28（增刊1）：121-132.

[21] MARTIN R.Regional Economic Resilience， Hysteresis and Recessionary Shocks[J].Journal of Economic Geography，2012，12（1）：1-32.

[22] 趙宸宇，王文春，李雪松.數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2021，42（7）：114-129.

[23] 吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)[J].管理世界，2021，37（7）：130-144.

[24] 滕明明，申明浩.數(shù)字化同群效應(yīng)如何影響企業(yè)創(chuàng)新投入——一個有調(diào)節(jié)的中介模型[J].科技進步與對策，2023，40（12）：23-31.

[25] 李秋梅，梁權(quán)熙.企業(yè)“脫實向虛”如何傳染？——基于同群效應(yīng)的視角[J].財經(jīng)研究，2020，46（8）：140-155.

[26] 吳娜，孫瀅，白雅馨.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融資產(chǎn)的動態(tài)調(diào)整[J].中國經(jīng)濟問題，2024（3）：70-85.

[27] 張會恒，章偉成.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力水平[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2024，43（9）：24-32.

[28] 張吉昌，龍靜，王澤民.中國民營上市企業(yè)的組織韌性驅(qū)動機制——基于“資源-能力-關(guān)系”框架的組態(tài)分析[J].經(jīng)濟與管理研究，2022，43（2）：114-129.

[29] 史丹，李少林.新冠肺炎疫情沖擊下企業(yè)生存韌性研究——來自中國上市公司的證據(jù)[J].經(jīng)濟管理，2022，44（1）：5-26.

基金項目：貴州省基礎(chǔ)研究計劃（決策科學(xué)）項目“推動貴州組建高水平創(chuàng)新聯(lián)合體的研究”（項目編號：黔科合基礎(chǔ)-JC[2024]一般034）。

作者簡介：張洪昌，男，博士，貴州財經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)院副研究員，碩士生導(dǎo)師，研究方向為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟；王偉梅，女，貴州財經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)院碩士研究生，研究方向為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟；王越，通訊作者，男，貴州財經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)院碩士研究生，研究方向為數(shù)字經(jīng)濟。

（收稿日期：2024-12-10" 責(zé)任編輯：魯文雯）