制度支持對(duì)制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響
——基于管理者認(rèn)知視角

□高 輝 李 玲

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。[1]為促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確提出推動(dòng)“制造強(qiáng)國”“數(shù)字中國”建設(shè)?？萍疾?、工信部和地方政府相繼推出配套政策、細(xì)化措施和重大項(xiàng)目等，為制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造有利的政策環(huán)境。來自政府的制度支持是制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)因素。[2]然而，在日益有利的政策環(huán)境下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功僅限于少數(shù)領(lǐng)先企業(yè)和重點(diǎn)企業(yè)，大量制造企業(yè)仍面臨“不愿轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”“不會(huì)轉(zhuǎn)”等轉(zhuǎn)型窘境[3]，制度支持并未起到充分的激勵(lì)作用[4]；相同或相似制度支持下的企業(yè)從事數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意愿與程度具有明顯差異。例如：某市政府通過科技引領(lǐng)、資金支持、政策扶持等綜合措施推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但仍有約1/3 的制造企業(yè)不愿開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，而且已開展轉(zhuǎn)型的企業(yè)，根據(jù)智能制造成熟度診斷評(píng)估，成熟度等級(jí)三級(jí)及以上的比例僅為12%，40%的企業(yè)仍處于一級(jí)水平。[5]可見，既有政策對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型引導(dǎo)不足，說明制度支持對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響并非單一直線，需要深入剖析企業(yè)的痛點(diǎn)，挖掘數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制度驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

與以往轉(zhuǎn)型不同，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)在轉(zhuǎn)型中采用信息、計(jì)算、溝通和連接等數(shù)字技術(shù)及其組合，進(jìn)行新產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)過程改進(jìn)、組織模式變革以及商業(yè)模式的創(chuàng)建和改變等[6]，不但要在資源、能力方面獲得顯著提升，而且要在認(rèn)知層面上從工業(yè)思維轉(zhuǎn)向數(shù)字化思維的深刻變革。這涉及管理者在底層認(rèn)知結(jié)構(gòu)上的根本性改變。出于傳統(tǒng)制造業(yè)長期的認(rèn)知慣性，決策制定者普遍缺乏數(shù)字化知識(shí)和信念，囿于舊知識(shí)而難以形成數(shù)字創(chuàng)新的新信念，阻礙數(shù)字化轉(zhuǎn)型（史金易和王志凱，2021）[7]。制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功經(jīng)驗(yàn)和失敗教訓(xùn)均表明，克服認(rèn)知層面的障礙才是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)和難點(diǎn)（王詩卉和謝絢麗，2021）[8]。根據(jù)管理認(rèn)知理論和高階理論，CEO 的注意力配置和特質(zhì)會(huì)影響其對(duì)環(huán)境的解讀，進(jìn)而影響戰(zhàn)略決策（Nadkarni S 和Barr P S，2008；Hambrick D C 和Mason P A，1984）[9-10]。為此，本文以CEO 認(rèn)知為突破口，引入CEO 的數(shù)字化注意力、認(rèn)知靈活性和數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)三個(gè)變量，探討制度支持影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機(jī)制。

本研究有兩個(gè)貢獻(xiàn)：第一，挖掘CEO 數(shù)字化注意力的中介作用，提出了制度支持影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)知路徑，是對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)機(jī)制的一次有益探索。第二，強(qiáng)調(diào)CEO 的認(rèn)知靈活性和數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)是制度支持影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的邊界條件，彌補(bǔ)了“環(huán)境—認(rèn)知—行為”的邏輯斷層，在一定程度上解釋了相似制度情境中企業(yè)行為差異化的現(xiàn)象，有利于政策的優(yōu)化和有效落地。

二、文獻(xiàn)回顧

數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動(dòng)因素的研究主要包括經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī)（Bj?rkdahl J，2020）[11]、產(chǎn)業(yè)環(huán)境（Verhoef P C，等，2021）[12]、制度環(huán)境（陳爽英等，2022）[2]和資源條件（宋晶和陳勁，2022）[13]等內(nèi)外部因素。其中，在制度環(huán)境方面，行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為其他企業(yè)提供了動(dòng)力和模仿對(duì)象，政府發(fā)布智能制造支持性政策（江玉國，2020）[14]，或是搭建地區(qū)數(shù)字化技術(shù)平臺(tái)和協(xié)作體系（Nadkarni S，等，2019）[15]，均能支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。另外，現(xiàn)有文獻(xiàn)開始認(rèn)識(shí)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在復(fù)雜性，主要從信息處理和“情境—能力”匹配的角度展開探討。信息處理視角基于“輸入—處理過程—輸出”的框架討論數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程機(jī)制，強(qiáng)調(diào)組織如何從外部獲取以數(shù)字技術(shù)為核心的新信息并應(yīng)用于組織各個(gè)層級(jí)和環(huán)節(jié)，最終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)和組織重構(gòu)（劉洋等，2020）[16]；匹配視角認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個(gè)“情境—能力/資源”相互匹配的機(jī)制，即在外部數(shù)字技術(shù)情境或產(chǎn)業(yè)或制度情境下，組織需要重構(gòu)、整合和變革現(xiàn)有資源和新的數(shù)字資源，形成新的資源組合方式（Urbinati A，等，2020）[17]，發(fā)展雙元能力達(dá)到“匹配”，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

實(shí)際上，這些研究并沒有超出“環(huán)境—行為”或“行為—績效”框架，僅僅通過檢驗(yàn)環(huán)境與行為、行為與績效之間的相關(guān)性等方法簡(jiǎn)略地分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)制。數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)是企業(yè)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，需要借助戰(zhàn)略選擇理論將“行為”的基礎(chǔ)——“認(rèn)知因素”納入考慮范圍。如果忽略決策者的認(rèn)知基礎(chǔ)，則難以理解行為背后的動(dòng)機(jī)和目標(biāo)，也無法對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行更深入的解釋。而管理認(rèn)知學(xué)派提供了更為完整的邏輯框架，即“環(huán)境—認(rèn)知—行為”框架（高輝和鄒國慶，2019）[18]，有助于系統(tǒng)理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的認(rèn)知機(jī)制和行為邏輯。為此，需要深入探索影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)知因素，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型現(xiàn)象背后的規(guī)律。

對(duì)制度支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要圍繞以下兩個(gè)方面展開：一是探索國家或地區(qū)層次的政府支持政策對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響，主要在新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)的框架下分析對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的激勵(lì)和約束作用，例如政策推動(dòng)等（陳玉嬌等，2022）[4]；二是從合法性角度解釋微觀層次的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為，指出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程實(shí)際上是數(shù)字化這一新制度邏輯在組織和場(chǎng)域?qū)用孢M(jìn)行合法性構(gòu)建與擴(kuò)散的過程（應(yīng)瑛等，2022）[19]。然而，這些研究主要是從資源支持和制度壓力等角度討論了制度支持的直接影響，暗含了管理者在客觀環(huán)境下進(jìn)行理性選擇的假設(shè)，對(duì)內(nèi)在機(jī)制的探索較為匱乏，未能充分解釋在現(xiàn)實(shí)中制度支持對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型激勵(lì)效果有限的情況，以及在相似制度下企業(yè)轉(zhuǎn)型程度不同的問題。因此，需要進(jìn)一步揭開制度支持影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)制，充分考慮管理者的有限理性和人格化。本文從管理認(rèn)知視角出發(fā)，聚焦CEO 這一核心決策制定者，討論其數(shù)字化注意力在制度支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的中介作用，以及認(rèn)知靈活性和數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的調(diào)節(jié)作用。

三、研究假設(shè)

（一）制度支持與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

制度支持是以政府為主體的，通過制定有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資金、技術(shù)、許可等政策為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供各項(xiàng)正式支持，以減少轉(zhuǎn)型過程中因制度不完善而帶來的不利影響（Li H 和Atuahene-Gima K，2001）[20]。目前我國市場(chǎng)機(jī)制在逐漸完善，但政府仍掌握著大部分資源，因此政府支持是影響制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素，主要體現(xiàn)在效率和合法性兩個(gè)方面。

根據(jù)新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)的戰(zhàn)略研究，數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生和程度差異的根源來自于制度結(jié)構(gòu)所決定的報(bào)酬率（North D，1990；Baumol W J，1996）[21][22]。通過比較數(shù)字化轉(zhuǎn)型前后活動(dòng)的相對(duì)報(bào)酬，進(jìn)而決定企業(yè)的轉(zhuǎn)型決策。制造企業(yè)是否進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型在很大程度上取決于資源的可得性和機(jī)會(huì)的豐裕度等（李樹文等，2022；Hanelt A，等，2021）[23][24]。首先，政府支持可以為企業(yè)提供適當(dāng)?shù)臄?shù)字化資源。比如，政府補(bǔ)貼和金融政策有助于解決資金問題；技術(shù)工程或機(jī)構(gòu)幫助企業(yè)突破數(shù)字技術(shù)難題。其次，政府支持本身蘊(yùn)含了大量數(shù)字化創(chuàng)新機(jī)會(huì)，數(shù)字政府建設(shè)下的政府采購會(huì)刺激市場(chǎng)需求（陳玉嬌等，2022）[4]。最后，政府對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的有效治理能夠規(guī)范市場(chǎng)，促進(jìn)數(shù)字化創(chuàng)新的商業(yè)化過程（劉洋等，2020）[16]，為數(shù)字化創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化提供保障。總之，當(dāng)政府支持能夠降低企業(yè)的轉(zhuǎn)型成本或提高企業(yè)轉(zhuǎn)型收益時(shí)，制造企業(yè)會(huì)受此激勵(lì)推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

基于新制度主義的戰(zhàn)略研究認(rèn)為，制度的合法性約束會(huì)對(duì)企業(yè)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型產(chǎn)生強(qiáng)制、規(guī)范和模仿性同構(gòu)效應(yīng)（Scott W R，1995）[25]。第一，政府推出的促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的政策直接賦予合法性（陳玉嬌等，2022）[4]，使企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有制度和政府的認(rèn)可。第二，政府建立的各項(xiàng)數(shù)字化制度和基礎(chǔ)建設(shè)為制造企業(yè)創(chuàng)造了轉(zhuǎn)型環(huán)境，標(biāo)志原有的商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)向數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變，為企業(yè)產(chǎn)生規(guī)范性壓力，企業(yè)必須適時(shí)轉(zhuǎn)型以規(guī)避被市場(chǎng)淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。第三，制度支持向社會(huì)傳遞了鼓勵(lì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的價(jià)值主張，使行業(yè)和區(qū)域內(nèi)形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的統(tǒng)一認(rèn)知，進(jìn)而改變商業(yè)模式和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)標(biāo)準(zhǔn)。政府的引導(dǎo)促進(jìn)模仿性同構(gòu)，使企業(yè)模仿領(lǐng)先企業(yè)和重點(diǎn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此假設(shè)：

H1：制度支持正向影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（二）數(shù)字化注意力的中介作用

戰(zhàn)略管理認(rèn)知學(xué)派認(rèn)為，決策者根據(jù)注意力焦點(diǎn)和決策邏輯對(duì)環(huán)境進(jìn)行感知和解讀，以此形成主觀認(rèn)知影響戰(zhàn)略決策過程（Nadkarni S 和Barr P S，2008）[9]。根據(jù)“環(huán)境—認(rèn)知—戰(zhàn)略”的研究范式，CEO 的管理認(rèn)知也會(huì)介入到制度支持環(huán)境感知與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系中。注意力基礎(chǔ)觀認(rèn)為，高管由于有限的認(rèn)知能力無法接受全部信息而只能選擇性地注意，但高管所注意到的環(huán)境事件就可能會(huì)進(jìn)入到企業(yè)的戰(zhàn)略日程中（Ocasio W，2011）[26]。為此，CEO 對(duì)于數(shù)字化議題的關(guān)注程度——數(shù)字化注意力會(huì)影響制度支持與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的關(guān)系。

企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型強(qiáng)調(diào)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用與改進(jìn)，涉及制造企業(yè)的制造全過程，從根本上重塑了企業(yè)的業(yè)務(wù)和組織（Nadkarni S 和Prügl R，2021）[27]，能為企業(yè)帶來新的機(jī)會(huì)和巨大的發(fā)展?jié)摿?，但也?huì)伴隨著巨大的風(fēng)險(xiǎn)和高度的不確定性。能否對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行深刻、全面的認(rèn)知和意義建構(gòu)過程是企業(yè)采取數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的障礙（史金易和王志凱，2021）[7]。CEO 將注意力聚焦到數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，能夠獲取關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息和知識(shí)，有利于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義建構(gòu)，并會(huì)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為戰(zhàn)略議題。另外，當(dāng)CEO 的數(shù)字化注意力較高時(shí)，更能積極考量數(shù)字化成本和收益，積極配置相關(guān)資源于數(shù)字化解決方案（陳玉嬌等，2022）[4]，從而促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

制度支持會(huì)影響CEO 的數(shù)字化注意力。政府為促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提出了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的要求和各項(xiàng)政策，給企業(yè)帶來了激勵(lì)和合法性約束。CEO 作為環(huán)境信息的掃描者會(huì)關(guān)注政府政策的變化，為了獲得來自政府和其他利益相關(guān)者的支持，會(huì)將更多注意力配置到數(shù)字化議題中去。總之，CEO 是企業(yè)外部環(huán)境與內(nèi)部戰(zhàn)略的連接者，其基于有限理性對(duì)外部環(huán)境配置注意力并主觀化地解讀，進(jìn)而作出戰(zhàn)略選擇。隨著制度環(huán)境的改變，嵌入的企業(yè)需要根據(jù)政府對(duì)數(shù)字化的支持而建立數(shù)字化邏輯，通過調(diào)整認(rèn)知、戰(zhàn)略、資源結(jié)構(gòu)、行為等模塊實(shí)現(xiàn)成長（應(yīng)瑛等，2022）[19]。因此，制度支持對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響是通過CEO 將注意力聚焦到數(shù)字化議題上而發(fā)生作用的。因此假設(shè)：

H2：數(shù)字化注意力在制度支持與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)系中具有中介作用。

（三）認(rèn)知靈活性的調(diào)節(jié)作用

認(rèn)知靈活性是一個(gè)人能夠意識(shí)到在任何給定的情況下都有可用的選擇和替代方案，反映了靈活適應(yīng)情況的意愿，以及靈活的自我效能（Martin M M 和Rubin R B，1995）[28]。認(rèn)知靈活的個(gè)體不太反駁與他們長期持有的信念相矛盾的論點(diǎn)和信息，而是更傾向于考慮其他不同的信息，甚至積極尋求和享受與他們的觀點(diǎn)有爭(zhēng)議或相矛盾的情形（Martin M 和Anderson C，2001）[29]。研究表明，認(rèn)知靈活的管理者有更高的認(rèn)知需求（即傾向于努力的認(rèn)知活動(dòng)），對(duì)新的或有爭(zhēng)議的情況具有較低的焦慮和恐懼感，比較歡迎新信息和想法的加入（Martin M 和Anderson C，2001）[29]，并采取與變化的環(huán)境同步的戰(zhàn)略（Miller D 和Toulouse J-M，1986）[30]。

從信息處理的角度分析，CEO 是企業(yè)的信息處理器，尋求、收集和解釋關(guān)于企業(yè)及其運(yùn)營環(huán)境的相關(guān)信息并作出決策，而認(rèn)知靈活性對(duì)執(zhí)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息加工活動(dòng)有重要影響。一方面，認(rèn)知靈活的CEO 在遇到因數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)混亂、復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題時(shí)，更有可能搜索數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新信息并進(jìn)行努力而持久的信息搜索（Kiss A，等，2020）[31]，從而能夠生成與數(shù)字化變革和創(chuàng)新相關(guān)的新知識(shí)，以及新知識(shí)和現(xiàn)有知識(shí)重組。另一方面，在面對(duì)數(shù)字化邏輯與傳統(tǒng)工業(yè)邏輯的沖突時(shí)，認(rèn)知靈活的CEO 更能關(guān)注到數(shù)字化發(fā)展趨勢(shì)和變革的必然性，將其視為機(jī)遇，相信自己可以靈活處理此問題并有意愿進(jìn)行嘗試（Kiss A，等，2020）[31]，為此會(huì)加強(qiáng)搜索并關(guān)注各項(xiàng)數(shù)字化政策，將注意力配置到數(shù)字化轉(zhuǎn)型上來，積極尋找有效的數(shù)字化解決方案。因此假設(shè)：

H3：認(rèn)知靈活性正向調(diào)節(jié)制度支持與數(shù)字化注意力之間的關(guān)系。

（四）數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的調(diào)節(jié)作用

首先，管理者的職業(yè)經(jīng)歷折射出其經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)、能力積累以及認(rèn)知模式和行為偏好，并通過對(duì)信息、知識(shí)的注意力分配和詮釋影響戰(zhàn)略決策（Hambrick D C 和Mason P A，1984）[10]。數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)是指CEO 曾經(jīng)在數(shù)字化企業(yè)工作過，包括原生數(shù)字化企業(yè)、進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型或采用數(shù)字化技術(shù)的企業(yè)。有研究表明，具有數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的管理者更傾向于推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（張昆賢和陳曉蓉，2021）[32]。首先，具有數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的CEO 往往具備一定的數(shù)字技術(shù)及利用數(shù)字技術(shù)開展業(yè)務(wù)的知識(shí)、技能和管理方法，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了資源和能力基礎(chǔ)，能夠有效降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)數(shù)字化變革。同時(shí)，這種經(jīng)驗(yàn)也有助于CEO 發(fā)現(xiàn)新的市場(chǎng)機(jī)遇，以及開發(fā)雙元能力。面對(duì)制度支持的激勵(lì)，具備數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的CEO 會(huì)積極響應(yīng)，將此視為企業(yè)變革的機(jī)會(huì)，把更多的注意力配置到數(shù)字化議題中去。其次，CEO 的數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)會(huì)影響其認(rèn)知模式和行為方式（Waller M J，等，1995）[33]。由于數(shù)字化企業(yè)與傳統(tǒng)企業(yè)在技術(shù)、商業(yè)模式、戰(zhàn)略、制度、組織管理等方面存在很大的區(qū)別，在兩種環(huán)境下成長起來的CEO 具有不同的認(rèn)知和問題解決方式。具有數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的CEO 更有可能形成利用數(shù)字化重構(gòu)業(yè)務(wù)和組織的認(rèn)知與信念，堅(jiān)持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，并且由于數(shù)字創(chuàng)新的收斂性和自生長性（劉洋等，2020）[16]，具有數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的CEO 往往是高競(jìng)爭(zhēng)水平的、嘗試性的認(rèn)知模式。他們傾向于利用新技術(shù)滿足顧客需求，甚至為顧客創(chuàng)造需求。因此，在數(shù)字化企業(yè)中獲得學(xué)習(xí)的CEO 形成了數(shù)字化烙印，會(huì)更加積極關(guān)注并推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。因此假設(shè)：

H4：數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)正向調(diào)節(jié)制度支持與數(shù)字化注意力之間的關(guān)系。

（五）被調(diào)節(jié)的中介作用

數(shù)字化注意力在制度支持和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間起中介作用的同時(shí)，CEO 的認(rèn)知靈活性和數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)也調(diào)節(jié)了制度支持與數(shù)字化注意力之間的關(guān)系。這表明可能存在一個(gè)被調(diào)節(jié)的中介模型，即數(shù)字化注意力的中介作用受到CEO 認(rèn)知靈活性和數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的調(diào)節(jié)。

當(dāng)CEO 具有更高的認(rèn)知靈活性時(shí)，會(huì)更加積極搜索和擁抱新穎的不同信息，對(duì)數(shù)字化技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和制度環(huán)境的注意力配置更準(zhǔn)確和更積極，能夠有效降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險(xiǎn)，從而促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。當(dāng)CEO 具有數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)時(shí)，其所具備的數(shù)字化知識(shí)和創(chuàng)新認(rèn)知會(huì)促進(jìn)其對(duì)制度支持產(chǎn)生積極的響應(yīng)，提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)能力，進(jìn)而更傾向開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動(dòng)。因此，數(shù)字化注意力在制度支持與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之間的中介作用會(huì)由于CEO 認(rèn)知靈活性和數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的差異而有所不同。因此假設(shè)：

H5：認(rèn)知靈活性對(duì)數(shù)字化注意力的中介作用具有調(diào)節(jié)效應(yīng)。

H6：數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)對(duì)數(shù)字化注意力的中介作用具有調(diào)節(jié)效應(yīng)。

圖 理論模型

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)收集和樣本選擇

本文選取天津市、吉林省、安徽省的非國有制造企業(yè)為樣本進(jìn)行問卷調(diào)查。由于國有企業(yè)的政策響應(yīng)更強(qiáng)，研究國有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制度驅(qū)動(dòng)機(jī)制存在一定的內(nèi)生性問題。另外，由于制度支持的地區(qū)差異性和相對(duì)穩(wěn)定性，根據(jù)各地區(qū)的政府頒布的數(shù)字化政策，天津市、吉林省、安徽省的制度支持水平具有差異性。調(diào)查對(duì)象為CEO，如果有企業(yè)未明確設(shè)置CEO，則具有戰(zhàn)略決策權(quán)力的董事長或總經(jīng)理被視為CEO。

數(shù)據(jù)的收集主要通過實(shí)地調(diào)研和社會(huì)關(guān)系綜合采用線上線下渠道。為降低共同方法偏差問題，本文進(jìn)行了兩階段調(diào)查，間隔時(shí)間為一個(gè)月，通過公司名稱和聯(lián)系方式進(jìn)行匹配。第一階段從2021 年12 月開始，共發(fā)放問卷410 份，調(diào)查制度支持、認(rèn)知靈活性、數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)和控制變量，共回收330 份有效問卷，有效回收率為80.5%；第二階段從2022 年1 月開始，針對(duì)回收的330 份進(jìn)行發(fā)放，調(diào)查數(shù)字化注意力和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，共收回有效問卷240 份，有效回收率為72.7%。樣本特征如表1 所示。

表1 樣本特征分布

（二）變量測(cè)量

變量均采用國外成熟測(cè)量方法。其中，制度支持、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字化注意力和認(rèn)知靈活性采用李克特七級(jí)量表；數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)采用虛擬變量。為了保證問卷質(zhì)量，本文進(jìn)行了翻譯、對(duì)比修改以及專家評(píng)價(jià)等過程。

制度支持借鑒Li 和Atuahence-Gima（2001）[20]、陳爽英等（2022）[2]的研究進(jìn)行測(cè)量，共4 個(gè)題項(xiàng)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型根據(jù)池毛毛等（2022）[34]的研究，采用3 個(gè)題項(xiàng)；數(shù)字化注意力借鑒于飛等人（2021）[35]和陳玉嬌等人（2021）[4]的研究，共4 個(gè)題項(xiàng)；認(rèn)知靈活性采用Martin 和Rubin（1995）[28]編制的12 題項(xiàng)量表。具體見表2。數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)采用虛擬變量（Sun 等，2017）[36]，如果管理者曾經(jīng)在數(shù)字化企業(yè)或者開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)工作過，則標(biāo)為“1”，否則為“0”。此外，本文選取了企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、CEO 年齡、CEO 教育背景作為控制變量。

（三）共同方法偏差檢驗(yàn)

本文除了在問卷設(shè)計(jì)時(shí)采取反向題項(xiàng)、錯(cuò)置排序、兩階段調(diào)查等方式加以控制外，還采用驗(yàn)證性因子分析進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)過檢測(cè)，單因素模型的適配度指標(biāo)顯示，Χ2/df=7.372，GFI=0.717，AGFI=0.591，NFI=0.723，IFI=0.751，CFI=0.749，RMR=0.108，TLI=0.693，RMSEA=0.163。這些指標(biāo)均未達(dá)到建議值，說明共同方法偏差不大。

五、數(shù)據(jù)分析及結(jié)果

（一）信效度檢驗(yàn)

在表2 中，制度支持、數(shù)字化注意力、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、認(rèn)知靈活性的Cronbaca’s α 值均大于0.8，表明信度水平良好。所有題項(xiàng)的因子載荷值大于0.6，AVE 值均大于0.5，CR 值均大于0.8，說明具有較高的聚合效度。如表3 括號(hào)中的數(shù)字所示，四個(gè)變量的AVE 的平方根均大于其它相關(guān)系數(shù)，說明區(qū)分效度較好。

表2 信度、聚合效度分析

（二）描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)分析

表3 計(jì)算了變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，以及Pearson 相關(guān)系數(shù)。制度支持分別與數(shù)字化注意力和數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正相關(guān)，數(shù)字化注意力和數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著正相關(guān)，從相關(guān)性的角度可以預(yù)測(cè)出本文假設(shè)具有可行性。此外，各個(gè)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。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)、相關(guān)分析及區(qū)分效度

（三）假設(shè)檢驗(yàn)

本文采用逐步回歸法來檢驗(yàn)中介作用，如表4 所示。模型1 和模型7 是控制變量分別對(duì)數(shù)字化注意力和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。在此基礎(chǔ)上，模型8 表明制度支持對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著的正向影響（β=0.414，P＜0.001），假設(shè)1 得到支持。模型2 說明制度支持正向影響數(shù)字化注意力（β=0.551，P＜0.001），模型9 說明數(shù)字化注意力正向影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型（β=0.541，P＜0.001），而當(dāng)制度支持和數(shù)字化注意力共同進(jìn)入到模型10 中，制度支持對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響降低，但仍顯著（β=0.166，P＜0.001），同時(shí)數(shù)字化注意力的回歸系數(shù)顯著（β=0.450，P＜0.001），說明數(shù)字化注意力起部分中介作用，假設(shè)2 得到支持。

表4 回歸分析結(jié)果

本文采用Sobel 檢驗(yàn)和Bootstrap 檢驗(yàn)對(duì)中介作用進(jìn)行補(bǔ)充分析。在Sobel 檢驗(yàn)中，Z 值為5.745，且在P＜0.001 的水平上顯著。而在Bootstrap 檢驗(yàn)中，置信區(qū)間為95%的上下區(qū)間為[0.155，0.425]（不包含0）。這兩個(gè)結(jié)果都表明數(shù)字化注意力的中介作用。

對(duì)于調(diào)節(jié)作用的檢驗(yàn)，本文采用了層次回歸法，如表4 所示。模型4 的乘積項(xiàng)系數(shù)顯著（β=0.199，P＜0.001），表明認(rèn)知靈活性在制度支持和數(shù)字化注意力的關(guān)系中起到正向調(diào)節(jié)作用，支持假設(shè)3。模型6 的乘積項(xiàng)系數(shù)顯著（β=0.177，P＜0.001），表明數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)在制度支持和數(shù)字化注意力的關(guān)系中起到正向調(diào)節(jié)作用，支持假設(shè)4。

對(duì)于被調(diào)節(jié)的中介效用的檢驗(yàn)，本文采用Hayes（2013）提出的Bootstrap 法，通過SPSS 軟件中的PROCESS宏運(yùn)行。如表5 所示，對(duì)于認(rèn)知靈活性的調(diào)節(jié)，間接效應(yīng)為0.280，置信區(qū)間為[0.070，0.688]（不包含0），說明認(rèn)知靈活性對(duì)數(shù)字化注意力的中介作用具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)，假設(shè)5 得到支持。對(duì)于數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)的調(diào)節(jié)，間接效應(yīng)為0.171，置信區(qū)間為[0.073，0.353]（不包含0），說明數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)對(duì)數(shù)字化注意力的中介作用具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)，假設(shè)6 得到支持。

表5 被調(diào)節(jié)的中介檢驗(yàn)

六、研究結(jié)論與管理啟示

（一）研究結(jié)論

本文以240 家非國有企業(yè)作為樣本，基于管理者認(rèn)知視角，探索了制度支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用機(jī)制。本文得出以下結(jié)論：

1.制度支持對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響通過數(shù)字化注意力發(fā)生作用。

2.CEO 的認(rèn)知靈活性和數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)對(duì)制度支持與數(shù)字化注意力關(guān)系起調(diào)節(jié)作用。企業(yè)CEO 具有越大的認(rèn)知靈活性和越多的數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)，制度支持對(duì)數(shù)字化注意力的促進(jìn)作用就越大。

3.認(rèn)知靈活性和數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)對(duì)數(shù)字化注意力的中介作用起到了調(diào)節(jié)效應(yīng)。CEO 認(rèn)知靈活性和數(shù)字化經(jīng)驗(yàn)不僅加強(qiáng)了其在制度支持下的數(shù)字化注意力，而且還通過數(shù)字化注意力進(jìn)一步影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

本文揭示了制度支持影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)知路徑，探索了制度和認(rèn)知、能力特征的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，是對(duì)揭開制度影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型黑箱的一次有益探索，能夠在一定程度上解釋為何相似制度環(huán)境中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在差異的問題。

（二）管理啟示

1.加強(qiáng)CEO 等高管對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的認(rèn)知。制度支持對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)機(jī)制要考慮決策者CEO 等高管的影響，政府的支持不是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決定性因素，政府在提供各種有利政策時(shí)，還要塑造企業(yè)管理者對(duì)數(shù)字化的認(rèn)知和信念。這啟示政府應(yīng)當(dāng)對(duì)政策進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整和優(yōu)化，重視對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意義建構(gòu)，繁榮數(shù)字文化。具體可以通過科技引領(lǐng)、典型示范、宣傳引導(dǎo)等方式加強(qiáng)高管對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的理解和認(rèn)知，促進(jìn)企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型邏輯，形成數(shù)字文化氛圍。

2.積極獲取政府的政策支持。制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎，為此政府推出了配套政策、細(xì)化措施和多種項(xiàng)目以推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本較大、風(fēng)險(xiǎn)較高，企業(yè)應(yīng)當(dāng)采取主動(dòng)性行為積極獲取政府的支持，充分利用來自制度性的數(shù)字技術(shù)和資源支持，增加轉(zhuǎn)型的合法性，降低轉(zhuǎn)型成本和風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)加強(qiáng)對(duì)政策的研讀，建立良好的政商關(guān)系，從政策中發(fā)現(xiàn)并利用更多的數(shù)字創(chuàng)新機(jī)會(huì)，推動(dòng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.選聘和培養(yǎng)CEO 等高管時(shí)重點(diǎn)考慮其認(rèn)知結(jié)構(gòu)和經(jīng)驗(yàn)。制造企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是從傳統(tǒng)工業(yè)思維向數(shù)字化思維的深刻變革，需要決策制定者在底層認(rèn)知結(jié)構(gòu)上進(jìn)行根本性改變。企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視CEO 等高管的關(guān)注焦點(diǎn)，鼓勵(lì)高管走出去，加強(qiáng)外部交流和學(xué)習(xí)，積極獲取新的信息和知識(shí)；培養(yǎng)數(shù)字化思維與能力，保持認(rèn)知靈活性和前沿性，并將數(shù)字化認(rèn)知轉(zhuǎn)化為數(shù)字化行為；在選聘CEO 等高管時(shí)，要充分考慮他們的個(gè)人認(rèn)知結(jié)構(gòu)和特質(zhì)，比如考察其認(rèn)知靈活性、數(shù)字化工作經(jīng)歷等。