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    企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的組態(tài)分析

    2023-06-21 22:38:46馬亮聶毅桐
    財(cái)會(huì)月刊·下半月 2023年5期
    關(guān)鍵詞:企業(yè)規(guī)模數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    馬亮 聶毅桐

    【摘要】數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)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(shì)。然而, 現(xiàn)實(shí)中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型困難重重, 如何有效實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為一個(gè)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(duì)象, 運(yùn)用模糊集定性比較分析方法, 檢驗(yàn)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(jìng)爭(zhēng)6個(gè)條件對(duì)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(jìng)爭(zhēng)小為核心條件的居安思變謀轉(zhuǎn)型、 以盈利能力強(qiáng)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(qiáng)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(shí)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(jìng)爭(zhēng)激勵(lì)有利于激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意識(shí), 幫助企業(yè)實(shí)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(jìng)爭(zhēng);fsQCA

    【中圖分類號(hào)】F270? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】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(jì)算等技術(shù)的興起加速推進(jìn)數(shù)據(jù)信息價(jià)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(jì)正在蓬勃發(fā)展?!笆奈濉币?guī)劃中明確指出: “迎接數(shù)字時(shí)代, 激活數(shù)據(jù)要素潛能, 推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè), 加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 數(shù)字社會(huì)、 數(shù)字政府, 以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式、 生活方式和治理方式變革。”在全球經(jīng)濟(jì)不確定性加劇的影響下, 經(jīng)濟(jì)全球化遭遇逆流, 我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然面臨高度的不確定性, 這使得社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展向數(shù)字化轉(zhuǎn)型變得更為迫切。企業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)單元, 無疑是數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(duì)環(huán)境不確定性的同時(shí)增強(qiáng)自身的核心競(jìng)爭(zhēng)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(dòng)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(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)(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?xiàng)l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(shí)際上, 目前我國(guó)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況尚不樂觀, 《2021埃森哲中國(guó)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(lì)不足等問題。近年來, 國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)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(duì)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(shí), 由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)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?yán)碚摗?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(duì)象, 運(yùn)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(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的組態(tài)路徑, 進(jìn)一步探究不同轉(zhuǎn)型路徑的異同, 針對(duì)實(shí)證結(jié)果提出推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的管理啟示。

    二、 文獻(xiàn)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(rèn)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(dòng)的數(shù)字化創(chuàng)新。當(dāng)數(shù)字技術(shù)成為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)份額增加的基礎(chǔ)時(shí), 企業(yè)應(yīng)該部署新的戰(zhàn)略, 采用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型。同時(shí), 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(dòng)的企業(yè)提供了新的顛覆性市場(chǎng)機(jī)會(huì)。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(chǎng)和行業(yè)。Blumenthal和Haspeslagh(1994)基于組織行為對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行界定, 并提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑包括運(yùn)營(yíng)、 革新和企業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型三個(gè)方面。在中國(guó)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(rèn)為, 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)質(zhì)是在傳統(tǒng)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)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(yíng)活動(dòng)效率。鄭小碧(2017)提出, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著價(jià)值發(fā)現(xiàn)和價(jià)值創(chuàng)造的雙重創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)含義。易加斌等(2021)也認(rèn)為, 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)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(chǎng)對(duì)交易時(shí)間和空間的限制, 開創(chuàng)了新的價(jià)值主張、 價(jià)值創(chuàng)造及價(jià)值傳遞模式。本文認(rèn)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(yùn)營(yíng)智能化、 數(shù)字化營(yíng)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(gè)方面進(jìn)行界定。

    2. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究國(guó)外開展得相對(duì)較早, 國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究普遍認(rèn)為, 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)存在積極影響。就數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)而言, Bresnahan和Trajtenberg(1995)認(rèn)為, 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是為了提升組織效能, 實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。王玉民等(2016)認(rèn)為, 在中國(guó)情境下, 企業(yè)利用數(shù)據(jù)信息打造創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)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(shí), 數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用也可以幫助企業(yè)提升績(jī)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(yíng)活動(dòng), 快速應(yīng)對(duì)消費(fèi)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(jìn)行資源配置的設(shè)計(jì)和組合時(shí), 采用系統(tǒng)的、 以價(jià)值創(chuàng)造為中心的觀點(diǎn), 數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用擴(kuò)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(xiàn)主要聚焦于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)及作用, 對(duì)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(rèn)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(rèn)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(qiáng)調(diào)企業(yè)現(xiàn)有資源和能力對(duì)抵御外界環(huán)境變化的作用。也有部分學(xué)者認(rèn)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(dòng)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?xiàng)l件, 還要考慮與外部的聯(lián)系, 其影響機(jī)制也要從單個(gè)因果元素轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄠€(gè)因果相互作用。

    從企業(yè)自身?xiàng)l件來看, 路徑依賴?yán)碚撜J(rèn)為, 規(guī)模經(jīng)濟(jì)、 學(xué)習(xí)效應(yīng)、 既得利益約束等因素會(huì)促使企業(yè)沿著既定方向不斷發(fā)展, 同時(shí)強(qiáng)調(diào)時(shí)間和歷史在社會(huì)經(jīng)濟(jì)演化過程中具有重要作用。因此, 基于路徑依賴?yán)碚摚?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(rèn)為, 技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)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(diǎn)和基礎(chǔ), 企業(yè)可以通過技術(shù)創(chuàng)新改變現(xiàn)有的競(jìng)爭(zhēng)模式以實(shí)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(qiáng)調(diào)區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對(duì)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(dòng)提供一定的創(chuàng)新資源(人才、 知識(shí)、 信息、 設(shè)施), 同時(shí)區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境還能促進(jìn)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(dòng)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(rèn)為, 市場(chǎng)結(jié)構(gòu)是決定市場(chǎng)行為和市場(chǎng)績(jī)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(jìng)爭(zhēng)者數(shù)量對(duì)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(jìng)爭(zhēng)作為前因變量。

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

    (1)企業(yè)規(guī)模對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響?!吨袊?guó)兩化融合發(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(shí)行業(yè)內(nèi)企業(yè)平均規(guī)模越大, 企業(yè)存活時(shí)間越長(zhǎng)(Fritsch等,2006)。因此, 在進(jìn)行數(shù)字化探索時(shí), 規(guī)模大的企業(yè)在重要發(fā)展節(jié)點(diǎn)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(qiáng)(2022)在研究科技企業(yè)創(chuàng)新能力的影響因素時(shí)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(rèn)為, 在企業(yè)成立初期, 企業(yè)規(guī)模會(huì)正向影響創(chuàng)新活動(dòng), 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(kuò)大, 但企業(yè)的創(chuàng)新動(dòng)力會(huì)逐漸降低(郝前進(jìn)和金寶玲,2011)。因此, 在一定范圍內(nèi), 企業(yè)規(guī)模會(huì)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生正面影響, 隨著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大到一定程度, 其正面影響會(huì)逐漸減弱。

    (2)盈利能力對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。企業(yè)盈利能力反映了其經(jīng)營(yíng)情況, 是影響數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要組織因素?,F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于企業(yè)盈利能力對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的影響研究較少, 張忠壽和朱旭強(qiáng)(2022)認(rèn)為, 盈利能力對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力可能存在正向影響也可能存在負(fù)向影響。一方面, 企業(yè)的盈利能力越強(qiáng), 代表企業(yè)所擁有的資金越充沛, 在企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化探索時(shí)越能提供有力的資金支持; 另一方面, 對(duì)于有顯著市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)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(qiáng)的盈利能力, 可以給企業(yè)帶來大量收益, 那么企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化探索的意愿也會(huì)隨之降低。

    (3)企業(yè)年齡對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響?,F(xiàn)有研究通常會(huì)將企業(yè)年齡作為行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的衡量指標(biāo), 企業(yè)年齡越大所具有的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)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(huì)對(duì)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(huì)從自身經(jīng)驗(yàn)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(rèn)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(jià)值創(chuàng)造的可能性越小, 則企業(yè)年齡對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在負(fù)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(shí)時(shí), 可以減少其創(chuàng)新價(jià)值創(chuàng)造的局限性。

    (4)技術(shù)研發(fā)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。企業(yè)技術(shù)水平對(duì)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(jìn)企業(yè)對(duì)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的核心競(jìng)爭(zhēng)力, 對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型起到促進(jìn)和支撐作用。Rajshree(1996)發(fā)現(xiàn), 進(jìn)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(jìng)爭(zhēng)力, 進(jìn)行更多的技術(shù)研發(fā)活動(dòng)可以提高企業(yè)的生存概率。李健旋(2020)在進(jìn)行制造業(yè)智能化影響因素研究時(shí)發(fā)現(xiàn), 技術(shù)研發(fā)這種內(nèi)源性因素是促進(jìn)制造業(yè)智能化的主要?jiǎng)恿Α?/p>

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

    (1)創(chuàng)新環(huán)境對(duì)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(zhǎng)與創(chuàng)新的外部條件, 對(duì)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(shí)現(xiàn)更好的發(fā)展會(huì)不斷彌補(bǔ)自身缺陷, 區(qū)域創(chuàng)新會(huì)使這種關(guān)系擴(kuò)散至企業(yè)之外, 包含政府、 金融機(jī)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(jì)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(jì)發(fā)展, 進(jìn)而推動(dòng)區(qū)域企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

    (2)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境可以從一定程度上反映企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系和企業(yè)在所處行業(yè)中的相對(duì)規(guī)模。企業(yè)賴以生存的行業(yè)環(huán)境是企業(yè)選擇競(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)較激烈時(shí), 競(jìng)爭(zhēng)成為企業(yè)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)力, 企業(yè)會(huì)試圖通過創(chuàng)新形成產(chǎn)品差異化, 以規(guī)避同行的低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)。同時(shí), 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)也是企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化探索的重要激勵(lì)來源, 但學(xué)界對(duì)于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響尚未達(dá)成共識(shí), 部分學(xué)者認(rèn)為, 過度競(jìng)爭(zhēng)會(huì)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(rèn)為, 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈, 越能激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新意識(shí), 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(gè)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(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)研發(fā), 以探究不同配置組合對(duì)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(jì)

    (一)研究方法

    定性比較分析方法(QCA)是美國(guó)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(cè)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(diǎn)。QCA的三個(gè)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(jìn)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(shì)在于: ①Q(mào)CA對(duì)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(gè)體。②傳統(tǒng)回歸的分析方法只能探究單個(gè)因素對(duì)于結(jié)果的影響, QCA可以探究不同因素組合對(duì)結(jié)果變量的“聯(lián)合效應(yīng)”。③定性分析注重單個(gè)案例的個(gè)體性解釋, 定量分析忽視個(gè)案獨(dú)特性, QCA所強(qiáng)調(diào)的普適性和整體性正好彌補(bǔ)了定性分析或定量分析所帶來的缺陷?;谝陨戏治觯?本文運(yùn)用fsQCA方法進(jìn)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(gè)因素, 而目前缺少對(duì)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(dòng)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(duì)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(shí)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(shí)現(xiàn)最大限度的案例間異質(zhì)性。本文案例樣本來自于國(guó)務(wù)院國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)科技創(chuàng)新局發(fā)布的《2020年國(guó)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(guó)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(shí)QCA在進(jìn)行案例選擇時(shí)要求同時(shí)包含具有“正面”和“負(fù)面”結(jié)果的案例(張明和杜運(yùn)周, 2019), 因此本文選擇上述名錄中均未提名的一家大型國(guó)有企業(yè)作為“負(fù)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(huì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)(SIC一級(jí)代碼)對(duì)案例企業(yè)所處的行業(yè)進(jìn)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(gè)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(cè)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(jìng)爭(zhēng)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。現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的描述沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn), 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(fù)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(gè)前因變量, 部分前因變量下設(shè)二級(jí)指標(biāo), 并計(jì)算其加權(quán)平均數(shù)來確定一級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值。①企業(yè)規(guī)?!,F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)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(rùn)總額、 營(yíng)業(yè)收入等指標(biāo)。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(yíng)業(yè)收入/營(yíng)業(yè)成本衡量。③企業(yè)年齡。采用觀測(cè)年份-企業(yè)注冊(cè)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(duì)于企業(yè)技術(shù)研發(fā)的研究, 部分學(xué)者更注重對(duì)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(qǐng)數(shù)量來衡量。⑤創(chuàng)新環(huán)境。對(duì)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(biāo)和領(lǐng)域采用不同的方式。本文從市場(chǎng)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(gè)維度對(duì)不同地區(qū)的創(chuàng)新環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià), 并將它們等權(quán)重加權(quán)構(gòu)成一個(gè)創(chuàng)新環(huán)境的綜合指標(biāo)。其中: 市場(chǎng)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(jì)算加權(quán)平均數(shù)確定; 金融資本使用金融機(jī)構(gòu)存款余額衡量; 政府規(guī)模采用各地區(qū)公共財(cái)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(yùn)量(50%)加權(quán)計(jì)算得出。⑥行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。本文參考張明等(2020)的做法, 使用同行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)者數(shù)量的自然對(duì)數(shù)來衡量。

    上述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、 國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)以及國(guó)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(bào), 企業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量來源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)網(wǎng)站(http://www.cnipa.gov.cn/)。進(jìn)一步考慮數(shù)據(jù)可得性, 本文所選部分企業(yè)2021年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)未公布, 因此統(tǒng)一使用2020年各企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

    (三)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

    在fsQCA方法中, 6個(gè)前因變量和結(jié)果變量被視為一個(gè)集合, 在集合中每一個(gè)案例樣本都有對(duì)應(yīng)的隸屬分?jǐn)?shù)。數(shù)據(jù)校準(zhǔn)就是基于理論和實(shí)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?jǐn)?shù)包括兩個(gè)定性狀態(tài): 完全隸屬(full membership)和完全不隸屬(full nonmembership), 分?jǐn)?shù)為1表示該變量完全隸屬于該集合, 分?jǐn)?shù)在(0.5,1]區(qū)間內(nèi)表示該變量隸屬于該集合, 分?jǐn)?shù)接近1表示該變量強(qiáng)隸屬于該集合; 反之, 分?jǐn)?shù)為0表示該變量完全不隸屬于該集合。同時(shí), 當(dāng)模糊集分?jǐn)?shù)為0.5時(shí), 說明該變量處于完全隸屬與完全不隸屬之間的交叉點(diǎn)上, 也就是說, 它位于屬于和不屬于該集合的最大模糊點(diǎn)上。

    從理論分析可知, fsQCA需要對(duì)變量設(shè)置三個(gè)錨點(diǎn): 完全隸屬點(diǎn)、 交叉點(diǎn)和完全不隸屬點(diǎn)。對(duì)于錨點(diǎn)的選擇, 學(xué)者們還未達(dá)成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。本文采用直接法將三個(gè)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(jì)算出各錨點(diǎn)值, 并將錨點(diǎn)值代入fsQCA 3.0軟件中的數(shù)據(jù)校準(zhǔn)公式, 得到各變量數(shù)據(jù)的隸屬分?jǐn)?shù)。各變量校準(zhǔn)錨點(diǎn)及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果詳見表2。

    四、 分析結(jié)果

    (一)必要條件分析

    在對(duì)模糊集條件組合進(jìn)行分析之前需要對(duì)各前因變量進(jìn)行必要性檢驗(yàn), 即驗(yàn)證單個(gè)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(cè)標(biāo)準(zhǔn)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(shí), 認(rèn)為該變量為結(jié)果的必要條件(杜運(yùn)周和賈良定,2017), 在下一步構(gòu)建真值表時(shí)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(gè)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(jìng)爭(zhēng)及技術(shù)研發(fā)單個(gè)前因變量對(duì)結(jié)果變量的獨(dú)立解釋能力較弱, 因此有必要對(duì)這些因素的構(gòu)型進(jìn)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(duì)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(jìn)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(shí)認(rèn)為其沒有支持集合關(guān)系存在的實(shí)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(shí)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(jìn)一步運(yùn)用fsQCA 3.0軟件進(jìn)行條件組態(tài)分析, 分析結(jié)果會(huì)得到三種解: 復(fù)雜解(complex solution)、 中間解(intermediate solution)和簡(jiǎn)約解(parsimonious solution)。其中, 復(fù)雜解未對(duì)各構(gòu)型進(jìn)行簡(jiǎn)化, 中間解根據(jù)研究者的理論與實(shí)際知識(shí)將有意義的邏輯余項(xiàng)納入解中, 簡(jiǎn)約解則使用所有邏輯余項(xiàng)進(jìn)行簡(jiǎn)化。因此, 三種類型的解包含的構(gòu)型數(shù)目排序?yàn)閺?fù)雜解>中間解>簡(jiǎn)約解。由于復(fù)雜解數(shù)量較多, 對(duì)其進(jìn)行路徑分析會(huì)非常繁瑣, 無法反映本質(zhì), 簡(jiǎn)約解的條件又相對(duì)寬松, 構(gòu)型過于精簡(jiǎn), 本文主要參照中間解進(jìn)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(jiǎn)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(shí)出現(xiàn)于簡(jiǎn)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(jiǎn)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(duì)路徑選擇無影響。從中間解和簡(jiǎn)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(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型, 共有8種組態(tài)可以實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。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(duì)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(jìng)爭(zhēng)小, 其中行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)小為核心條件, 企業(yè)規(guī)模大為外周條件, 其他變量對(duì)該路徑無影響。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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?xì)饧八纳a(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(cuò)機(jī)會(huì), 幫助企業(yè)獲取和維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。樣本中大部分大規(guī)模企業(yè)為中央企業(yè), 如中國(guó)石油、 中國(guó)石化等, 這些企業(yè)首先應(yīng)該加大數(shù)字化投資, 進(jìn)一步進(jìn)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(shì)如升級(jí)智慧工廠等, 實(shí)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(qiáng)×企業(yè)年齡小×創(chuàng)新環(huán)境好, 其二為盈利能力強(qiáng)×企業(yè)年齡小×創(chuàng)新環(huán)境好×行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)大。兩種組態(tài)中盈利能力強(qiáng)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(jìng)爭(zhēng)大, 其他變量對(duì)該路徑無影響。年齡較小的企業(yè)屬于成長(zhǎng)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(qiáng), 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(bǔ)了新生劣勢(shì), 對(duì)比同期其他企業(yè)成長(zhǎng)速度更快, 更有利于實(shí)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(shì), 借助外在數(shù)字技術(shù)和數(shù)字服務(wù)進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)、 生產(chǎn)服務(wù)的數(shù)字化升級(jí), 同時(shí)繼續(xù)擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模, 更好地實(shí)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(jìn)一步擴(kuò)大企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

    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(qiáng), 其中企業(yè)年齡小與技術(shù)研發(fā)強(qiáng)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(qiáng)可以在一定程度上彌補(bǔ)成長(zhǎng)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?yàn)檠邪l(fā)能力出眾、 創(chuàng)新成果多, 應(yīng)該繼續(xù)加大對(duì)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(jìn)一步提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。值得注意的是, 由于企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)間不長(zhǎng), 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(yùn)輸和交易成本, 利用數(shù)字技術(shù)擴(kuò)展市場(chǎng)邊界, 如電商平臺(tái)、 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(qiáng), 二是企業(yè)規(guī)模小×企業(yè)年齡小×行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)大, 三是企業(yè)規(guī)模小×盈利能力強(qiáng)×行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)大, 四是企業(yè)規(guī)模小×創(chuàng)新環(huán)境好×行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)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(duì)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(jìng)爭(zhēng)大。首先, 當(dāng)企業(yè)所處的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈時(shí), 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(kuò)大市場(chǎng)的方法, 以應(yīng)對(duì)環(huán)境的復(fù)雜性。這樣的企業(yè)對(duì)技術(shù)和市場(chǎng)具有更強(qiáng)烈的探索意愿, 會(huì)更主動(dòng)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(jìng)爭(zhēng)壓力大, 企業(yè)應(yīng)該加大創(chuàng)新投入, 實(shí)時(shí)關(guān)注環(huán)境變化, 并提出應(yīng)對(duì)方案避免落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)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(huì)進(jìn)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(jìn)企業(yè)實(shí)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(shí)具有更強(qiáng)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(shì)選擇路徑, 聯(lián)結(jié)各產(chǎn)業(yè)主體協(xié)同創(chuàng)新, 運(yùn)用數(shù)字技術(shù)提供定制化服務(wù), 促進(jìn)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(gè)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(jìng)爭(zhēng)以及技術(shù)研發(fā)6個(gè)條件對(duì)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(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型, 分別為以行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)小為核心條件的居安思變謀轉(zhuǎn)型、 以盈利能力強(qiáng)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(qiáng)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(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動(dòng)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(shí)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(shí)組織慣性使大型企業(yè)路徑依賴問題更嚴(yán)重。具體來說, 規(guī)模大的企業(yè)機(jī)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(jí)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(shí)獲取所需的資源, 因此相對(duì)更容易實(shí)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(cuò)成本更高, 在轉(zhuǎn)型探索中需要更加謹(jǐn)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(jìng)爭(zhēng)大”這一條件, 這說明企業(yè)所處行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈有利于激發(fā)“鯰魚效應(yīng)”, 面對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng), 企業(yè)生存壓力大, 更容易被激發(fā)出生機(jī)和活力, 推動(dòng)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(shí)出現(xiàn)的, 說明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈更有利于激發(fā)小企業(yè)的創(chuàng)新意愿。而對(duì)于大企業(yè)來說, 企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)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(jī)會(huì)進(jìn)行數(shù)字化變革, 尋求適配的外部資源, 實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型效果最大化。

    (二)管理啟示

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

    第一, 對(duì)于大規(guī)模企業(yè)來說, 其所面臨的競(jìng)爭(zhēng)壓力小, 這時(shí)應(yīng)該充分利用競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì), 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(shì), 進(jìn)一步擴(kuò)大企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。同時(shí), 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(lì), 激發(fā)其能動(dòng)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(yùn)營(yíng)成本, 增強(qiáng)信息的流通與反饋, 提高生產(chǎn)和管理過程的效率。同時(shí), 像中國(guó)航天、 中國(guó)石化等大型中央企業(yè), 由于受國(guó)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(yàn), 出于對(duì)國(guó)家安全和利益的考慮, 這類企業(yè)更應(yīng)該進(jìn)行高精尖領(lǐng)域的創(chuàng)新探索, 承擔(dān)更多的社會(huì)責(zé)任, 提升競(jìng)爭(zhēng)力。

    第二, 對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)壓力大的中小型企業(yè), 由于企業(yè)資金實(shí)力相對(duì)薄弱, 市場(chǎng)勢(shì)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(shí)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(jìn)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(rèn)識(shí)企業(yè)所處的外部環(huán)境, 環(huán)境變化對(duì)企業(yè)來說是機(jī)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(jìn)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(duì)象, 但是目前學(xué)界對(duì)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度沒有統(tǒng)一的衡量標(biāo)準(zhǔn), 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(shí)質(zhì)內(nèi)涵。

    第二, 目前在模糊集定性比較分析方法中, 錨點(diǎn)的選擇沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn), 主要是根據(jù)研究者的經(jīng)驗(yàn)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(gè)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(tuán)隊(duì)(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(duì): 黃艷晶? 許春玲)

    【基金項(xiàng)目】甘肅省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“甘肅工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展新動(dòng)能培育研究”(項(xiàng)目編號(hào):20YB051);甘肅省軟科學(xué)專項(xiàng)“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(xiàng)目編號(hào):20CX9ZA045)

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