動態(tài)能力、資源要素對制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑選擇影響研究

摘 要：制造業(yè)發(fā)展水平直接體現(xiàn)了國家的生產(chǎn)力水平。在我國從制造大國向制造強國轉(zhuǎn)變的過程中，制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。在此背景下，采用中國制造業(yè)上市企業(yè)為研究樣本，運用模糊集定性比較分析法，對內(nèi)外部資源、動態(tài)能力等多個因素進行組態(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)合自身條件選擇合適的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑，增強自身的差異化優(yōu)勢，同時也為政府驅(qū)動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的精準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；動態(tài)能力

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

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2024.8.6

0 引言

近年來，國家出臺了一系列關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟的政策，數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為推動中國式現(xiàn)代化的一個重要驅(qū)動力。在數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展的背景下，企業(yè)所面臨的數(shù)字環(huán)境變得越來越復(fù)雜，需要企業(yè)在內(nèi)外部資源、動態(tài)能力等方面進行全面的變革。在激烈的市場競爭中，企業(yè)要想取得持續(xù)的競爭優(yōu)勢，就必須具備較強的動態(tài)能力。而這種動態(tài)能力來自對不斷變化的環(huán)境因素的敏感性和適應(yīng)性?！吨袊圃?025》指出，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是實現(xiàn)“中國制造2025”戰(zhàn)略目標的關(guān)鍵，并提出加強數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、推動數(shù)字化技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用、促進數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展等具體政策。

制造業(yè)是我國實體經(jīng)濟的關(guān)鍵性基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。2022年，中國制造業(yè)產(chǎn)值占GDP的28.57%，制造業(yè)增加值領(lǐng)先于美國，但產(chǎn)值高并不意味著制造業(yè)發(fā)達。目前，我國制造業(yè)“大而不強”的發(fā)展現(xiàn)狀仍未得到根本性改變。中國大部分制造企業(yè)已經(jīng)做好了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的準備，但缺乏明確的戰(zhàn)略目標及完整的轉(zhuǎn)型思路。當前，國際形勢十分復(fù)雜，外部壓力大，國內(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)型升級的發(fā)展勢頭，加速先進制造業(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，推進我國從制造大國向制造強國邁進。

制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個復(fù)雜的過程，是多種因素共同作用的結(jié)果；并且，每個企業(yè)擁有的資源和面對的環(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)論認為，企業(yè)內(nèi)部資源是企業(yè)獲取利益并維持競爭優(yōu)勢的重要基礎(chǔ)。企業(yè)是一個由多種資源組成的集合體，其資源、能力結(jié)構(gòu)和內(nèi)部運行效率等，都會對自身競爭力產(chǎn)生影響。在企業(yè)發(fā)展過程中，需要多種因素共同促進企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，進而達到向共享資源、激發(fā)創(chuàng)新、快速決策的數(shù)字化體系轉(zhuǎn)變的目的。通過合理配置資源，更好地促進企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進而實現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

1.1.2 動態(tài)能力

動態(tài)能力是指能夠幫助企業(yè)在不斷變化的市場環(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)提升動態(tài)能力，提高企業(yè)績效，重塑新的競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。在環(huán)境迅速變化的數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)字化的意義在于增強了企業(yè)對外部環(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)新的價值并將其轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)活動的能力。適應(yīng)能力有助于企業(yè)識別新興市場環(huán)境，根據(jù)外部市場不斷變化的需求調(diào)整企業(yè)資源配置，在復(fù)雜多變的環(huán)境中保持競爭優(yōu)勢。創(chuàng)新能力有助于企業(yè)利用自身擁有的知識、技術(shù)、人才等創(chuàng)新要素，通過多種方式滿足或創(chuàng)造市場需求，從而提升企業(yè)競爭力。

1.2 文獻回顧

通過查閱文獻，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外學(xué)者對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進行了大量研究，且主要集中在內(nèi)外部資源、動態(tài)能力對數(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)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為一種必然。與此同時，雙循環(huán)新發(fā)展格局、“雙碳”目標、持續(xù)優(yōu)化的營商環(huán)境，也為企業(yè)提供了巨大的戰(zhàn)略性機遇，促使越來越多的企業(yè)開始進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，進而向高質(zhì)量發(fā)展方向邁進。企業(yè)內(nèi)外部資源的來源、特點和表現(xiàn)不同，導(dǎo)致企業(yè)間的競爭能力存在差異。

在企業(yè)轉(zhuǎn)型的內(nèi)部資源方面，技術(shù)創(chuàng)新是推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵［2-4］。在競爭激烈的動態(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)會顯著促進工業(yè)數(shù)字化，消除信息化和工業(yè)化之間的鴻溝［8］，推動產(chǎn)業(yè)升級，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］。政府補貼對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有正向作用，能夠為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能［11］。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，競爭壓力會促使企業(yè)開發(fā)新技術(shù)，加大創(chuàng)新力度，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程［12］。

1.2.2 動態(tài)能力與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

動態(tài)能力是指企業(yè)通過綜合利用內(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，動態(tài)掌握數(shù)字化轉(zhuǎn)型方向［14］。動態(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，在不斷變化的市場環(huán)境中塑造企業(yè)競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展［16］。動態(tài)能力不僅能夠幫助企業(yè)創(chuàng)造價值，還能夠幫助企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者捕捉發(fā)展機遇，促進企業(yè)更好地發(fā)展［17］。

Wang和Ahmed［18］進一步將動態(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，對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力進行分解，構(gòu)建理論分析框架。

從相關(guān)的文獻中可以看出，目前關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動因素的研究主要是建立在經(jīng)驗研究或歸納概括的基礎(chǔ)上，同時，內(nèi)外部資源與動態(tài)能力兩個因素也被納入考量。然而，在當前研究中，還缺少對企業(yè)內(nèi)外部資源與動態(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，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。

1.3 模型構(gòu)建

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

2 研究設(shè)計

2.1 研究方法

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的過程。從應(yīng)用層面看，不同要素對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響是否相互獨立、如何實現(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。

2.2 數(shù)據(jù)來源

選擇中國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)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。對數(shù)據(jù)進行以下處理：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)缺失嚴重的企業(yè)。經(jīng)過上述處理，共得到104家企業(yè)的具體數(shù)據(jù)。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個投入和產(chǎn)出都存在時滯性的過程，把結(jié)果變量進行滯后一期處理，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 變量測量

2.3.1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平（DTL）

借鑒吳非等［20］的方法，運用文本分析法，對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的強度進行描述。通過Python爬取企業(yè)年報，將所得內(nèi)容與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵詞詞譜進行匹配。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。采用詞頻來衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平。為避免所統(tǒng)計的詞頻出現(xiàn)右偏性問題，對詞頻加1后取對數(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很難被界定的指標，無法用單一要素來衡量。借鑒Demerjian等［23］的測量方式，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度。第一步，計算各企業(yè)效率。將固定資產(chǎn)凈額（PPE）、無形資產(chǎn)凈額（Intan）、商譽（Goodwill）、研發(fā)支出（Ramp;D）、營業(yè)成本（COGS）、銷售與管理費用（SGamp;A）等作為投入變量，將營業(yè)收入（Sales）作為產(chǎn)出變量，通過DEA模型計算得到企業(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。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。其中，前3個指標為正，則賦值為1，否則賦值為0。變量說明如表1所示，計算公式如下：

[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)年報和企業(yè)社會責(zé)任報告中披露的相關(guān)信息為基礎(chǔ)，衡量數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平。數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。采用企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型字段下技術(shù)驅(qū)動中技術(shù)賦能指標明細表（年）內(nèi)與技術(shù)相關(guān)詞匯的詞頻數(shù)來衡量。

2.3.5 企業(yè)競爭壓力（CP）

借鑒已有研究［24］，采用赫芬達爾指數(shù)（HHI）來衡量企業(yè)競爭壓力。HHI與市場競爭程度呈負相關(guān)關(guān)系。HHI值較低時，企業(yè)面臨的競爭壓力較大。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競爭的激烈程度。具體的測量方式如下：第一，按照證監(jiān)會發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》對樣本企業(yè)進行分類，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，計算競爭壓力指標，公式為[JZ＝（Xi/X）2]，其中：[Ｘ＝Xi]，X為市場營業(yè)總收入；Xi為行業(yè)內(nèi)企業(yè)i的主營業(yè)務(wù)收入。

2.3.6 政府補貼（GS）

參考楊洋等［25］的研究，制造企業(yè)的政府補貼用企業(yè)所獲政府補貼加1的自然對數(shù)來衡量。

2.3.7 數(shù)字設(shè)施建設(shè)水平（DF）

以企業(yè)年報及企業(yè)社會責(zé)任報告中披露的有關(guān)信息為依據(jù)，對數(shù)字設(shè)施建設(shè)水平進行衡量［26］。數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。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)支出強度即樣本企業(yè)年研發(fā)支出與營業(yè)收入之比來衡量。

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)新能力的測量指標包括企業(yè)研發(fā)強度（用企業(yè)研發(fā)投入與營業(yè)收入的比值來表示）和企業(yè)高科技人員占比等。由于這兩個指標難以準確測量企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，因而無法計算出企業(yè)真實的創(chuàng)新能力。本文采用專利申請數(shù)量（Patent），即ln（專利申請數(shù)量+1），作為企業(yè)創(chuàng)新能力的測量指標。其中，專利申請數(shù)量=當年獨立申請的發(fā)明專利數(shù)量+當年獨立申請的實用新型專利數(shù)量+當年獨立申請的外觀設(shè)計專利數(shù)量。

2.4 變量校準

采用直接校準法對上述條件變量及結(jié)果變量進行校準。通過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)值來確定校準錨點，將3個錨點分別設(shè)置為樣本描述性統(tǒng)計的95%、50%和5%。此外，對隸屬度處于0.5交叉點的隸屬分數(shù)加0.001，避免樣本案例被剔除，以保證分析結(jié)果的準確性［29］。校準結(jié)果如表2所示。

3 實證結(jié)果分析

3.1 必要性分析

采用fsQCA3.0軟件進行必要性檢驗。表3顯示，所有單一前因條件的一致性均低于0.9，說明單一前因條件對制造業(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。在進行真值表標準化分析時，由于現(xiàn)有資源和動態(tài)能力對制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響尚不明晰，在設(shè)置中間解時選擇“present or obsent”。按照研究慣例，將中間解與簡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，進一步對其表現(xiàn)出的邏輯特征進行歸納分析，以便更好地識別各轉(zhuǎn)型路徑之間的差異。

3.2.1.1 全要素驅(qū)動型

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、高政府補貼和高吸收能力的制造企業(yè)，能很好地實現(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、政府補貼和吸收能力為核心條件。該路徑表明，在較強的競爭壓力下，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，同時政府積極給予資金支持，企業(yè)也能很好地實現(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，也可驅(qū)動企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。企業(yè)具備創(chuàng)新能力和吸收能力，有利于其快速識別機會以進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但由于缺乏適應(yīng)能力，企業(yè)無法將新技術(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。

3.2.1.3 穩(wěn)中求變型

H3a路徑中人力資本水平、企業(yè)競爭壓力、適應(yīng)能力為核心條件。該路徑表明，在高競爭壓力的環(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，也能推動企業(yè)實現(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”。具體來說，當企業(yè)內(nèi)外部資源條件無法得到保障時，企業(yè)應(yīng)對外界變化的動態(tài)能力也就難以提升；當行業(yè)競爭壓力不足時，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型意識淡薄，再加上政府補貼的缺失，內(nèi)部資金、人力等也無法提供有效支撐，導(dǎo)致企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平不高；管理者能力不足會使企業(yè)的市場洞察力減弱，進而導(dǎo)致企業(yè)的動態(tài)能力得不到提升，技術(shù)研發(fā)難以實現(xiàn)突破，最終無法實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為提升研究結(jié)果的可靠性和可信度，通過提高一致性水平來進行穩(wěn)健性檢驗。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，任何一個維度、任何一個前因都無法獨立構(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，9個前因要素構(gòu)成6條驅(qū)動企業(yè)高水平數(shù)字化轉(zhuǎn)型的等效路徑，并進一步將其歸納為“全要素驅(qū)動型”“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。這說明數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平是數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的關(guān)鍵因素，同時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 實踐啟示

本文基于對制造企業(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)險較高，制造企業(yè)應(yīng)積極爭取政府支持，加強對政策的研讀，從政策中發(fā)現(xiàn)并利用更多的數(shù)字創(chuàng)新機會，進而推動企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

4.2.2 政府角度

出臺推進企業(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。針對制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型資金投入大、風(fēng)險高、周期長、收益慢等特點，在加大財政資助力度的基礎(chǔ)上，通過專項補貼、財稅支持等方式，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)，缺少對其他行業(yè)的分析，因而研究結(jié)論并不具有普適性，未來可以嘗試對多個行業(yè)進行比較研究；其次，在數(shù)據(jù)選取方面，本文僅選取了5年的數(shù)據(jù)，時間跨度不是很大，因此得出的結(jié)論可能較為片面，未來可以延長時間跨度以進行更全面的驗證；再次，在前因條件選擇方面，本文只關(guān)注了動態(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，本文僅對比了不同企業(yè)的不同轉(zhuǎn)型路徑，未來可以從企業(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，從而更好地實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

參考文獻：

［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IT投資的協(xié)同效應(yīng)研究：基于一個內(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)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響及其空間效應(yīng)：以長江經(jīng)濟帶為例［J］.軟科學(xué)，2022，36（10）：9-16.

［4］ 杜運周，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)施如何影響中國信息化與工業(yè)化融合［J］.宏觀經(jīng)濟研究，2019（10）：130-143.

［9］ 沈運紅，黃桁.數(shù)字經(jīng)濟水平對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的影響研究：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（哲學(xué)社會科學(xué)版），2021，54（4）：26-31.

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

［12］ 李慶滿，楊皎平，金彥龍.集群內(nèi)部競爭、技術(shù)創(chuàng)新力與集群企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新績效［J］.管理學(xué)報，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)競爭優(yōu)勢重構(gòu)［J］.經(jīng)濟管理，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)型升級模式創(chuàng)新［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟評論，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］ 杜運周，李佳馨，劉秋辰，等.復(fù)雜動態(tài)視角下的組態(tài)理論與QCA方法：研究進展與未來方向［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）：130-144，10

［21］ 陳煜波，馬曄風(fēng).數(shù)字人才：中國經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力［J］.清華管理評論，2018（Z1）：30-40.

［22］ 裴政，羅守貴.人力資本要素與企業(yè)創(chuàng)新績效：基于上海科技企業(yè)的實證研究［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.市場競爭、組織冗余與企業(yè)研發(fā)投入［J］.中國軟科學(xué)，2016（8）：102-111.

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

［26］ 王?；ǎ琶?數(shù)字技術(shù)、員工參與與企業(yè)創(chuàng)新績效［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：動態(tài)能力的調(diào)節(jié)作用研究［J］.管理評論，2016，28（6）：76-85，99.

［28］ 楊林，和欣，顧紅芳.高管團隊經(jīng)驗、動態(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。