數字化轉型的前因組態與績效研究
——來自中國制造業上市公司的經驗證據

李 雷 ,楊水利,陳 娜

(1.西安理工大學 經濟與管理學院,陜西 西安 710054;2.甘肅政法大學 商學院,甘肅 蘭州 730070)

0 引言

隨著全球新一輪科技革命與產業變革不斷推進,以人工智能、區塊鏈等為代表的數字技術蓬勃發展,成為驅動社會經濟轉型發展的新動能[1]。中共十九屆四中全會首次提出將數據與勞動、資本、土地、知識、技術、管理等生產要素并列,反映出支撐經濟高質量發展的要素發生了劃時代轉變[2]?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》對“加快數字化發展,建設數字中國”作了專篇部署。2021年以來,我國相繼出臺《“十四五”國家信息化規劃》《“十四五”數字經濟發展規劃》等一系列重要文件。由此,可以預期數字技術在未來很長一段時間內將是驅動中國經濟高質量發展的關鍵力量。然而,相較于數字產業化迅猛發展,我國產業數字化發展相對滯后,尤其在微觀層面,傳統制造企業數字化轉型步履維艱[3]。因此,如何推動傳統制造企業數字化轉型并提升轉型成效成為當前學界關注的焦點。

縱觀已有研究,有兩個方面的問題值得關注:一方面,從數字化轉型動因看,現有研究主要遵循演繹邏輯,通過構建假設檢驗和回歸模型探討制度政策層面、區域層面、行業層面、組織層面、高管及員工層面等相關因素對企業數字化轉型的影響[4-6],側重考察單個因素對數字化轉型的凈效應。然而,傳統制造企業數字化轉型是一項復雜的系統性工程,受制度、環境、組織、技術等多重因素的交互影響[7]。因此,考察單個因素的凈效應無法有效揭示影響企業數字化轉型的多元路徑以及不同要素間的聯動效應。由此,對不同層級影響因素進行有效整合,基于組態視角解釋企業數字化轉型動因具有理論意義與現實指導價值。另一方面,從數字化轉型經濟后果看,部分研究發現,數字化轉型對企業經營發展具有積極影響。例如,賦能企業降本增效、優化內部經營流程、促進專業化分工、改善企業經營績效、推動商業模式革新等[8-10]。也有研究指出,數字化轉型不僅會增加企業成本,而且可能引發企業新舊資源沖突問題,進而對企業經營績效產生不利影響[11-12]。此外,從實踐角度看,當前傳統制造企業數字化轉型任重道遠,多數企業數字化轉型并未達到預期成效。國際知名咨詢公司埃森哲發布的《2021埃森哲中國企業數字轉型指數研究》顯示,僅16%的受訪企業取得顯著轉型成效,多數企業數字化轉型并未實現業績有效提升。由此,不禁令人產生疑問:數字化轉型為何會產生不同的經濟后果?

基于上述分析,本文以2018—2020年中國A股制造企業為研究樣本,基于TOE框架,從技術、組織、環境3個方面確定影響企業數字化轉型的關鍵因素,采用基于機器學習的文本分析方法測度企業數字化轉型水平,并結合模糊集定性比較分析(fsQCA)與傾向得分匹配(PSM)方法進行實證分析。本文重點關注以下兩方面問題:第一,哪些條件(組態)能夠引發企業高水平數字化轉型,即回答“殊途是否同歸”問題;第二,不同路徑驅動下數字化轉型對企業績效是否具有相同的影響,即回答“殊途是否同果”問題。

本文可能的邊際貢獻在于:第一,基于中國制造業上市公司大樣本數據,結合TOE框架從組態視角考察影響企業數字化轉型的關鍵動因,歸納出3類驅動企業數字化轉型的組態,不僅能夠豐富企業數字化轉型影響因素研究,而且可以為企業數字化轉型提供差異化、可借鑒的路徑啟示。第二,為緩解企業數字化轉型經濟后果研究存在的矛盾提供新的解釋。本文可為解釋企業數字化轉型差異化經濟后果提供新的證據:不同路徑作用下數字化轉型會產生差異化經濟后果,就企業績效而言,基于企業技術管理能力與區域數字基礎設施聯動的數字化轉型更有助于企業績效提升。第三,在研究方法上,本文使用文本分析、fsQCA及PSM方法,可為文本分析、定性分析與定量研究提供一個探索性方案,后者在衡量企業戰略轉型水平、揭示轉型前因、評價轉型效果方面能夠實現有機結合,因而可推廣到企業戰略行為前因及后果分析中。

1 文獻回顧與研究框架

1.1 數字化轉型文獻回顧

目前,學界對數字化轉型的概念尚未達成共識,歸納現有文獻可以發現,學者們普遍認為數字化轉型是以數字技術與數據要素為基礎,將數據作為企業價值創造的重要資源,通過整合、重構企業組織結構、業務流程、商業模式等,推動數字技術與企業傳統生產要素深度融合的過程[7]。與傳統模式相比,數字化轉型強調數字技術、數據要素、數字化平臺在企業經營管理領域的深度融合與全方位應用,關注通過轉型為企業創造新的價值[7]。對處于VUCA時代的傳統制造企業而言,數字化轉型已不再是能不能的問題,而是通過何種方式轉型以及如何達到轉型效果的問題。因此,文獻回顧主要從數字化轉型影響因素與經濟后果兩個方面展開。

(1)數字化轉型影響因素。企業數字化轉型影響因素涉及政策制度、行業及區域、企業、個體等層面,具體而言:一是政策制度層面,Chen等[4]發現,數字經濟政策對于推動微觀企業數字化轉型具有顯著激勵作用;Lotriet等[13]發現,較大的制度監管壓力會倒逼銀行開展數字化轉型,以符合監管機構在客戶信息審查、交易記錄核驗等方面的要求。二是行業與區域環境層面,陳慶江等(2021)認為,受模仿學習與現實條件兩個方面因素的影響,企業數字化轉型存在同群效應。與區域因素相比,行業因素對企業數字化轉型的影響更為關鍵,產業數字化發展水平是驅動企業數字化變革的重要因素。三是組織層面,Vial[5]研究發現,組織慣例是影響企業數字化轉型的重要因素,由核心剛性引致的路徑依賴可能對企業數字化變革產生阻礙作用。此外,動態能力也是驅動企業數字化轉型的關鍵因素,組織可以通過機會感知、機會利用及變革重構能力激發數據驅動效應,進而推動企業數字化轉型(焦豪等,2021)。張欣等[14]具體以中小企業為例,結合問卷調查與QCA方法探討影響中小企業數字化轉型的相關因素。四是個體層面,Li等[6]基于高管團隊異質性視角發現,多元化高管團隊有利于形成知識與技術互補,通過提升機會感知能力推動企業數字化變革。此外,員工態度也是影響企業數字化轉型的重要因素,員工的抵制態度會對企業數字化轉型產生阻礙作用[15]。

(2)數字化轉型經濟后果。數字化轉型經濟后果包括積極影響與消極影響兩個方面:一是數字化轉型的促進觀。部分研究將數字化轉型視為企業特殊的戰略變革[16],認為數字化轉型可以賦能企業降本增效、提升跨界經營能力、優化組織結構與業務流程、重構商業模式,由此帶來積極成效?；诖龠M觀視角,現有研究發現,數字化發展可以促進企業專業化分工、推動企業服務化轉型、優化企業治理結構、改善企業經營與創新績效、提升企業價值與市場競爭優勢等[9-10,17]。二是數字化轉型的挑戰觀。部分研究發現,數字技術引進不僅會增加企業成本,而且會促使企業經營流程變得更為復雜,導致企業管理費用上升,給企業發展帶來挑戰?；谔魬鹩^視角,現有文獻發現,當數字技術與企業主營業務無法兼容時,可能會引發新舊資源沖突問題[11],進而增加企業治理風險(張新民,陳德球,2020)。同時,數字化轉型會導致企業組織結構與經營流程變得更加復雜,從而造成企業盈余質量下降。此外,數字技術引進可能導致企業整體系統性失調,增加企業管理成本,進而對績效產生不利影響[12]。

綜上,現有研究從影響動因和經濟后果兩個方面對企業數字化轉型進行探索,但仍存在以下不足:第一,在影響因素方面,現有研究雖探討影響企業數字化轉型的關鍵動因,但大多基于演繹邏輯和假設檢驗,主要采用傳統回歸分析方法進行分析,缺少大樣本條件下可資借鑒的傳統制造企業數字化轉型前因研究,因而難以為我國傳統制造企業選擇適配的數字化轉型路徑提供充分的理論支撐。第二,在經濟后果方面,對于數字化轉型經濟后果,現有研究存在相互矛盾的結論,究其原因,基于假設檢驗的實證分析適用于獨立探討單個因素的凈效應(杜運周等,2020),同時囿于研究樣本、研究時段、控制變量等方面的標準不一,導致現有文獻對數字化轉型經濟后果的解釋不一致。由此,區分企業數字化轉型成因,探討不同動因下數字化轉型對企業績效的影響有助于解釋數字化轉型經濟后果的爭論。

1.2 理論框架構建

針對上述研究的不足,本文采用fsQCA和PSM方法,從組態視角對企業數字化轉型前因及經濟后果進行分析。借鑒Tornatizky&Fleischer[18]提出的TOE框架,本文從技術、組織、環境3個方面構建企業數字化轉型理論框架。選取TOE框架的原因在于,該框架本質上是基于新技術應用情境的綜合性分析框架,可以客觀地反映多維度技術應用情境對技術應用程度的影響(譚海波等,2019)。具體而言,TOE模型將影響數字技術應用的條件劃分為技術、組織、環境3類。其中,技術條件強調技術自身特征及其與企業的關系,考察技術是否與企業結構特征相適應,以及技術是否與企業管理能力相協調;組織條件是影響企業數字技術應用水平的重要因素,包括注意力分配、組織規模、資金保障、資源冗余等[19];環境條件主要基于外部視角,考察市場結構、行業競爭、地區基礎設施、制度政策等因素的影響[20]。當前,TOE框架已成為技術應用情景與技術應用程度關系的重要研究范式。由此,本文基于TOE理論框架,結合組態分析多重并發的屬性,探討技術、組織和環境等多重條件通過聯動匹配方式對企業數字化轉型的影響。

(1)技術條件,包括數字技術投資和數字技術管理能力兩個二級條件。一方面,傳統制造企業數字化轉型表現為企業對數字化軟件及硬件的投資水平?，F有文獻普遍認為,企業數字化投資有助于優化內部流程,降低其在信息搜尋、產品溯源、市場交易等領域的經營成本,推動企業實現生產柔性化、供應鏈協同及經營風險管控[5]。因此,數字技術投資是企業數字化轉型的內在要求,其水平對于企業數字化轉型成效具有重要影響。另一方面,數字化轉型是企業系統性工程,涉及從研發設計、生產制造到營銷服務的整個經營流程,企業不僅需要進行大規模數字技術投資,而且需要培育與數字技術相適配的管理能力。技術管理能力實質上是企業基于技術的動態能力,也是企業對數字技術識別、利用、整合、重構能力的綜合表征。在企業數字化轉型實踐中,專業技術人員與技術管理經驗匱乏是普遍存在的共性問題,技術管理能力缺失導致企業無法將數字技術深度融入生產經營過程,同時會降低企業經營效率。

(2)組織條件,包括注意力分配和資金保障兩個二級條件。一方面,數字技術能夠重構組織,但也會受到組織的反向影響[15]?，F有研究主要從組織能力、組織慣性等方面探討影響企業數字技術應用的相關因素。在實踐中,組織關注程度與支持力度是影響企業戰略執行的重要因素。因此,在組織層面,本文重點關注企業數字化注意力,后者能夠反映企業對人工智能、大數據等一系列數字技術的關注程度。企業行為選擇在很大程度上受自身注意力分配的影響。注意力分配對企業戰略決策發揮至關重要的作用,當企業長期對數字技術分配較多的注意力時,其數字化轉型實施程度通常較高。另一方面,資金保障水平也是影響企業數字化轉型的重要因素。數字化轉型會增加企業投資支出和管理費用[12],因而對于企業資金保障能力具有較高的要求。例如,數字技術研發或購買、專業技術人才聘用、數字平臺的建設與維護均離不開大量資金支持,當企業面臨嚴重融資約束時,后者會對數字化轉型產生阻礙作用。

(3)環境條件,包括同儕競爭壓力和區域數字基礎設施兩個二級條件。一方面,行業競爭環境對企業數字化轉型具有重要影響。在競爭程度較高的行業,由于行業進入門檻低,企業面臨眾多競爭對手,巨大的同儕競爭壓力會強化企業通過數字化轉型提升自身競爭優勢的動機。同時,數字技術應用能夠降低行業進入壁壘,促使行業競爭方式發生重大變化[5]。因此,數字化轉型成為企業應對行業競爭的重要戰略選擇。另一方面,區域數字基礎設施能夠為企業數字技術應用提供良好的條件,是企業數字化轉型的重要基礎。區域數字基礎設施越完善,區域數字化平臺和數字商業生態發揮作用的空間越大,這無疑會對企業數字化轉型產生積極影響。

綜上,“技術(T)—組織(O)—環境(E)”分析框架包括6個二級條件。其中,行業同儕競爭、區域數字基礎設施屬于客觀稟賦條件,企業難以在短期內改變既有現狀;數字技術投資、數字技術管理能力、注意力分配和資金保障水平屬于主觀可控條件,企業可以通過戰略決策等改變現狀?；诮M態分析視角,技術、組織及環境條件對企業數字化轉型的影響并非獨立存在,而是通過聯動匹配方式發揮作用。由此,本文構建理論模型框架如圖1所示。

圖1 理論模型框架Fig.1 Research framework

2 研究方法與數據

2.1 定性比較分析

本文第一個問題是基于組態視角探討企業數字化轉型的多元驅動機制,故選擇QCA方法進行檢驗。一方面,QCA能夠清晰地揭示企業數字化轉型的復雜因果關系,通過探索多個前因條件的聯動作用機制揭示驅動企業數字化轉型的差異化因果路徑,這是傳統回歸分析方法難以實現的[21];另一方面,QCA方法通過集合關系而非相關關系推斷條件變量與結果變量間的關聯,能夠識別哪些條件及組態為結果的充分條件或必要條件。因此,基于QCA得出的結論具有準確度高、目標性強的特征(張明等,2020)。依據數據類型可將QCA分為fsQCA(模糊集定性比較分析)、csQCA(清晰集定性比較分析)以及mvQCA(多值集定性比較分析)。由于fsQCA既可以分析類別數據,又可以用于連續數據研究,因而選擇fsQCA作為本文第一個問題的研究方法,即回答“殊途是否同歸”。后續基于組態分析結果采用PSM(傾向得分匹配)分析本文第二個問題,即回答“同歸是否同果”。

2.2 數據收集

中共十九大報告提出,加快建設制造強國,加快發展先進制造業,推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合,在中高端消費、創新引領、綠色低碳、共享經濟、現代供應鏈、人力資本服務等領域培育新增長點、形成新動能。2017年,中國企業開始廣泛實施數字化轉型。因此,本文研究時段為2018—2020年,并以中國A股上市制造企業為初始研究樣本。由于企業數字化轉型績效數據需要延后一期,故fsQCA的研究時段包括2018年和2019年。本文研究對象為傳統制造產業數字化樣本,因而剔除企業主營業務涉及人工智能、計算機通信等數字產業化類的企業樣本。此外,為了提升研究結論的可靠性,依次剔除ST及PT企業,以及財務數據異常及數據缺失的企業樣本,最終獲得1 715個“企業—年度”樣本,數據來源如下:上市企業數字化轉型數據借助Python整理上市企業年報中涉及的數字化轉型關鍵詞并通過人工閱讀篩選獲得,企業數字化注意力數據通過手工查閱上市公司年報獲取,其它相關數據源自CSMAR數據庫。

2.3 變量測量與校準

2.3.1 結果變量

企業數字化轉型程度。參考袁淳等[9]、吳非等(2021)的研究成果,本文構建以底層技術和實踐應用為核心的數字化轉型詞典,采用基于機器學習的文本分析方法測度企業數字化轉型水平。底層技術以ABCD技術(人工智能、區塊鏈、云計算、大數據)為分類特征,實踐應用能夠體現數字技術在金融、營銷等領域的綜合應用情景。本文收集2018—2019年中國滬深A股上市企業年報并對其進行如下處理:首先,定義文本分析基礎詞源。以《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》等制度文件為參考,收集其中涉及數字化轉型的基礎詞源,獲得93個詞頻數大于等于5的數字化轉型關鍵詞,具體如表1所示。其次,借助Python軟件包的“jieba”中文分詞庫,統計上市企業年報中包含數字化轉型關鍵詞的語句與詞頻,并采用人工閱讀方式進行數據清洗。再次,剔除關鍵詞前存在“不”“未”等具有否定含義的語句,刪除供應商、客戶、高管簡介信息中含有關鍵詞的語句,并剔除所有表格信息及表述模糊的語句。最后,統計整理后的關鍵詞披露次數,以所有關鍵詞匯總次數加1的對數值表征企業數字化轉型程度。

表1 數字化轉型文本構建Tab.1 Text construction of digital transformation

2.3.2 條件變量

(1)技術條件:技術管理能力和數字技術投資。技術管理能力實質上是基于技術的動態能力,是企業對數字技術識別、利用、整合及重構能力的綜合體現。因此,借鑒蘇汝劼和常宇豪[22]的研究成果,基于如下維度進行衡量:第一,研發支出比重。該指標能夠反映企業對技術創新的投入強度與重視程度,是技術動態能力形成的關鍵,采用研發支出占總資產的比重測量。第二,本科以上員工占比。該指標可以較好地反映員工知識素質,后者對企業技術感知、利用、整合及重構能力具有重要影響,采用本科以上員工與員工總人數的比值測度。第三,資產收益率。該指標可以反映企業對各類資源的管理和配置水平,凸顯企業資源管理和整合能力,采用凈利潤與總資產的比值衡量。將上述3個維度指標標準化后取均值,以此衡量企業技術管理能力,其值越大,企業技術管理能力越強。

參考高雨辰等[23]的研究成果,統計上市公司財務報告附注中的年末無形資產明細,采用與數字技術相關部分的資產額占無形資產總額的比重衡量企業數字技術投資水平。具體地,本文收集上市公司同年度無形資產明細中涉及軟件、云架構、信息系統、數字平臺等關鍵詞的明細項目,加總計算得到其占同年度企業無形資產的比重。同時,考慮到行業因素的影響,對結果進行年度行業均值調整,并根據中位數將其劃分為高數字技術投資組(取值為1)和低數字技術投資組(取值為0)。

(2)組織條件:注意力分配和資金保障水平。在微觀企業層面,對數字技術的注意力分配難以直接測度。由此,本文基于組織職能視角,使用企業是否設置與數字技術相關的高管職位表征數字化注意力分配。具體而言,通過人工閱讀上市企業年報,收集整理企業是否設置首席技術官(CTO)、首席信息官(CIO)、首席數字官(CDO)等與數字化轉型高度相關的職位信息。當目標企業設置上述崗位時,表明企業對于數字化轉型具有較高水平的注意力分配,賦值為1,否則賦值為0。

參考Hadlock&Pierce[24]的研究成果,采用SA指數衡量企業資金保障水平,如式(1)所示。

SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age

(1)

其中,Size為企業規模,采用總資產對數值表示,Age為企業上市年限。由于SA值為負數,故對其取絕對值,其值越大表示企業融資約束程度越低,其資金保障水平越高。

(3)環境條件:同儕競爭壓力和區域數字基礎設施。參考現有文獻的普遍處理方式,使用赫芬達爾—赫希曼指數HHI(HHI=∑i(Xi/∑Xi)2,Xi為公司i的銷售額)的倒數反映行業競爭程度,其值越大,表明企業所處行業競爭程度越高。

借鑒潘為華等[25]的研究成果,從互聯網普及率、移動電話普及率、長途光纜線路長度、5G基站數、互聯網寬帶接入端口數、互聯網域名數等6個方面,采用熵值法擬合各地區數字基礎設施綜合指數,以此反映各省(市)數字基礎設施建設水平。

2.3.3 變量校準

在QCA分析中,每個條件與結果均被視為一個獨立集合,每個案例在特定集合中均具有隸屬分數,為案例賦值的過程即為校準(陶克濤等,2021)。參考已有研究成果,本文采用直接校準法將原始數據轉換為模糊集隸屬分數,校準后的集合隸屬度介于0～1之間。具體而言,遵循QCA的主流研究方法,選擇條件變量和結果變量(不包括二分變量數字技術投資、數字化注意力)的95%、50%、5%分位數值作為“完全隸屬”“轉折點”“完全不隸屬”的判定錨點,具體條件和結果校準信息如表2所示。

表2 結果變量與條件變量描述及校準Tab.2 Description and calibration of outcome variables and conditional variables

3 數據分析與實證結果

3.1 必要性分析

在條件組態分析前,需要對各前因條件的必要性水平進行獨立檢驗。在QCA分析中,若在結果發生時某個前因條件一直存在,那么該條件就是結果的必要條件。參照現有QCA研究的普遍處理方式,檢驗單一條件是否為企業數字化轉型的必要條件,當單個條件的一致性水平高于0.9時,則該條件為結果的必要條件。使用fsQCA3.0軟件統計高水平數字化轉型和低水平數字化轉型的必要條件,結果如表3所示。由表3可以發現,所有條件的一致性水平均低于0.9。因此,不存在影響企業高水平數字化轉型和低水平數字化轉型的必要條件。必要性分析結果也反映出傳統制造企業數字化轉型的復雜性,單一條件無法構成企業數字化轉型的必要條件,數字化轉型是技術、組織及環境等多重條件協同作用的結果。

表3 必要條件分析結果Tab.3 Necessary condition analysis

3.2 條件組態分析

區別于必要條件分析,條件組態分析主要基于集合論視角探討由多個條件構成的不同組態引發結果的充分性水平。一致性閾值是組態充分性分析的重要標準,參考Schneider等[26]的研究成果,本文將一致性閾值確定為0.80。此外,組態包含的案例數量是特定組態進入布爾最小化計算的篩選標準,頻數閾值需要依據樣本規模確定。一般地,樣本總量越大,頻數閾值越高?？紤]到研究樣本的大樣本特征(樣本量為1 715),參考張明等[29]的研究成果,本文將頻數閾值設定為5。此時,樣本量為1 294,占比超過75%。

目前,企業數字化轉型動因研究處于探索階段,存在多種視角和多個維度,故將技術條件、組織條件、環境條件均設置為“存在或缺乏”。表4為高水平數字化轉型組態分析結果?？梢园l現,無論是單個組態(解)還是總體解的一致性水平均高于最低標準0.75。其中,總體解的一致性為0.803,總體解的覆蓋度為0.364。4種組態的一致性水平值分別為0.796、0.805、0.797、0.867,其中,組態2的原始覆蓋度與唯一覆蓋度最高,說明組態2為4種組態中經驗相關性最顯著的組態。

表4 高水平數字化轉型組態分析結果Tab.4 Configuration analysis of high-level digital transformation

組態1中,區域數字基礎設施在企業數字化轉型過程中發揮核心作用,意味著當區域數字基礎設施建設水平較高時,其它條件對于企業高水平數字化轉型無關緊要。組態1的結果反映出相較于其它條件,區域數字基礎設施建設對于企業高水平數字化轉型尤為重要,因為該要素可以單獨作為解釋結果產生的充分條件。因此,將該組態命名為環境驅動型。由此,政府應重視區域數字基礎設施建設,后者能夠有效破除組織、技術等條件對企業數字化轉型的桎梏。該組態的一致性為0.796,原始覆蓋度為0.100,表明該路徑能夠解釋10%的樣本企業數字化轉型案例。組態1的案例企業中,新宏澤(002836)是一家從事包裝印刷的企業,所在地深圳觀瀾高新技術產業園區具有完備的數字基礎設施和顯著的數字產業集群優勢,良好的區域數字化發展環境成為驅動企業數字化轉型的重要因素。

組態2中,企業技術管理能力和區域數字基礎設施發揮核心作用,構成企業數字化轉型的充分條件組態。已有研究表明,企業能力尤其是基于技術的動態能力是驅動企業數字化轉型的重要因素。技術管理能力作為企業動態能力的重要體現,對于企業數字化轉型具有舉足輕重的影響。與組態1相比,組態2既需要企業內部具備高水平的技術管理能力,從人才、資金投入及資源配置等方面實現對數字技術的動態響應,還需要良好的區域數字基礎設施,通過內外部合力共同推動企業數字化轉型。因此,將其命名為組織—環境協同型(簡稱“內外協同型”)。該組態的一致性為0.805,原始覆蓋度為0.326,唯一覆蓋度為0.241,表明該路徑能解釋32.6%的企業數字化轉型案例,同時24.1%的案例僅能被該路徑解釋。組態2的案例企業中,拓斯達(300607)在為客戶提供機械裝備產品的同時,專注于提高自身數字技術管理及服務能力,依托粵港澳大灣區的區位優勢,利用完善的數字基礎設施構建數字化服務平臺,為客戶提供一體化技術支持及產品解決方案,從而有效實現數字化轉型。

組態3中,注意力分配發揮核心作用,企業數字技術投資與同儕競爭壓力發揮補充性作用,由此構成企業數字化轉型的充分條件組態。該組態表明,當企業長期對數字技術關注較高且重視開展數字化投資時,激烈的行業競爭會進一步強化企業實施數字化轉型的戰略動機,由此推動企業數字化轉型。由于組態3中,企業注意力分配為核心條件,故將其命名為機會感知型。該組態的一致性為0.797,原始覆蓋度為0.015,表明該路徑能夠解釋1.5%的樣本企業數字化轉型案例。

組態4中,注意力分配發揮核心作用,企業數字技術投資、企業資金保障及同儕競爭壓力發揮補充性作用,由此構成企業數字化轉型的充分條件組態。該路徑的核心條件與組態3相同,僅在補充條件中增加企業資金保障能力,因而將其命名為機會感知型。該路徑的一致性為0.867,原始覆蓋率為0.017,表明該路徑能夠解釋1.7%的樣本企業數字化轉型案例。組態3與組態4的案例企業中,海正藥業(600267)作為浙江臺州一家生物制藥企業,其核心競爭力來源于國際化業務,重要原因就是該企業長期關注自身信息化升級改造,在行業內率先構建從原料藥到制劑的一體化業務平臺。目前,在數字化系統支持下,該企業已形成化學藥、生物藥、大健康三大業務群的高效協同,業務范圍遍布全球。

3.3 穩健性檢驗

本文采用調整案例閾值數和調整一致性閾值進行穩健性檢驗。首先,借鑒杜運周等(2020)的研究成果,考慮到本文研究數據具有大樣本屬性,故對案例閾值數進行調整,將閾值數從5調整至10。其次,借鑒張明等(2020)的研究成果,對一致性閾值進行調整,將一致性閾值從0.8提升至0.85,結果如表5所示。由表5可以發現,總體解的一致性基本不變,解的覆蓋度略有下降,表5列(1)(2)組態與表4的組態1、組態2完全一致。表5列(3)為調整一致性閾值后的分析結果,提高一致性閾值會減少納入最小化分析的真值表行數及案例數,進而導致僅存在一種組態,且與表3的組態4保持一致。綜上,本文研究結論具有穩健性。

表5 穩健性檢驗結果Tab.5 Robustness test results

4 進一步分析:不同組態對績效的影響

上述組態分析表明,企業高水平數字化轉型存在3條路徑,表明企業數字化轉型存在“殊途同歸”的現象。在此基礎上,進一步檢驗不同路徑下數字化轉型對企業績效的影響,回答本文第二個問題,即“殊途是否同果”。本文在組態分析的基礎上,采用傾向性得分匹配法(PSM)進行檢驗。

4.1 樣本匹配

表6 Logit模型回歸結果Tab.6 Regression results of Logit model

根據3類高水平數字化轉型傾向得分進行基于一配二原則的最近鄰匹配,匹配后所有控制變量的偏差得到明顯改善,兩組樣本中的差異檢驗結果均不再顯著。以環境驅動型為例,匹配后模型LR-Chi2值從16.365下降至2.17,模型p值從0.090上升至0.995,說明匹配效果較為理想,已無法從企業基礎特征、治理特征、戰略屬性等維度判斷企業是否實施高水平數字化轉型。此外,本文使用基于半徑匹配和核匹配的方法,匹配后實驗組與控制組的差異同樣不再顯著。

4.2 不同類型高水平數字化轉型對績效的影響

考慮到數字化轉型對企業績效的影響存在滯后性,本文采用t+1期資產收益率(ROA)、凈資產收益率(ROE)衡量企業績效,并使用最近鄰匹配(1∶2)、半徑匹配(R=0.05)、核匹配方法進行平均效應值(ATT)估計,結果如表7所示。

表7 數字化轉型對企業績效影響的檢驗結果Tab.7 Impacts of digital transformation on enterprise performance

表7結果顯示,環境驅動型(組態1)企業在實施高水平數字化轉型后,其后續績效低于控制組企業后續績效,但結果不顯著(p值>0.1)。上述結果表明:僅依靠外部環境驅動的數字化轉型并不能幫助企業顯著改善經營績效,反而可能導致企業績效下滑。原因可能在于,企業數字化轉型更多地受區域數字基礎設施的驅動作用,企業內部尚未形成與數字技術適配的管理能力,技術管理能力缺失導致企業無法將數字技術、數據要素與生產經營有效融合,進而抑制數字化轉型對企業績效的促進作用。同時,企業數字化轉型會顯著增加自身成本費用,當數字化轉型成本增幅高于收益增幅時,可能導致企業績效下滑。

內外協同型(組態2)企業在實施高程度數字化轉型后,其后續績效顯著高于控制組企業后續績效(ATT值為正,且p值<0.1)。上述結果表明:由技術管理能力與區域數字基礎設施共同驅動的數字化轉型有助于企業經營績效提升。

機會感知型(組態3和組態4)企業在實施高水平數字化轉型后,其后續績效低于控制組企業后續績效,但結果不顯著(p值>0.1)。上述結果表明:基于機會感知路徑的數字化轉型并不能幫助企業顯著提升績效。原因可能在于,企業雖具備較高的數字化注意力,也積極開展數字化投資,但不具備與數字技術適配的管理能力,從而限制數字化轉型對企業績效的促進作用。

3類組態的經濟后果檢驗結果表明,環境驅動型數字化轉型和機會感知型數字化轉型并未能給企業帶來經營業績改善,反而可能導致企業經營業績下降,而內外協同型數字化轉型能夠有效提升企業經營業績。由此,企業在數字化轉型過程中,需要發揮內部技術管理能力與外部數字基礎設施的合力,從而有效提升自身經營績效。

5 結語

5.1 研究結論

本文以2018—2020年中國A股制造業上市公司為研究樣本,基于TOE理論框架確定影響企業數字化轉型的關鍵因素,運用fsQCA方法探討技術、組織、環境對企業數字化轉型的組態效應,并采用PSM方法檢驗不同模式驅動的數字化轉型對企業績效的影響,得到以下主要結論:

(1)單一條件并不構成企業高水平數字化轉型的必要條件,技術、組織、環境條件多重并發,形成驅動制造企業數字化轉型的多樣化組態。必要性分析結果表明,所有條件的一致性水平均低于0.9,不存在影響企業高水平數字化轉型的必要條件。上述結果在一定程度上反映了企業數字化轉型的復雜性,數字化轉型是技術、組織及環境等多重條件協同交互、共同作用的結果。

(2)驅動企業數字化轉型的組態有4類,具體可歸納為3種模式:一是區域數字基礎設施獨立解釋的適配模式(環境驅動型)。該組態表明,區域數字基礎設施建設是影響企業數字化轉型的重要因素,構成企業數字化轉型的核心條件,當區域數字基礎設施建設水平較高時,可單獨作為解釋結果產生的充分條件。二是企業技術管理能力與區域數字基礎設施共同解釋的適配模式(內外協同型)。該組態表明,高水平數字化轉型既需要區域數字基礎設施提供良好的支撐,還需要企業具備與數字技術相匹配的管理能力,通過內外協同方式實現數字化轉型。三是以注意力分配為核心條件,結合數字化投資、資金保障及同儕競爭壓力共同解釋的適配模式(機會感知型)。該組態表明,企業長期對數字化改造升級的關注發揮核心作用,企業數字技術投資、資金保障及同儕競爭壓力發揮補充性作用,由此構成企業數字化轉型的條件組態。

(3)3種模式驅動下,數字化轉型對企業績效的影響存在顯著差異,環境驅動型數字化轉型與機會感知型數字化轉型并未對企業經營績效產生顯著影響,內外協同型數字化轉型可助力企業構建競爭優勢,進而提升自身經營績效。上述結論表明,雖然企業數字化轉型驅動模式存在多種類型,但只有數字基礎設施和企業技術管理能力共同支撐的轉型才更有助于企業績效提升。

5.2 研究啟示

(1)加快推進區域數字基礎設施建設。完善的區域數字基礎設施是支撐企業數字化轉型的關鍵因素。數字基礎設施作為驅動企業數字化轉型的核心條件在兩類組態模式中出現,由此凸顯其在企業數字化轉型過程中的重要作用。對于政府而言,一方面,需要加快構建安全穩定、覆蓋廣泛的數字基礎設施體系,為企業順利實施數字化轉型提供支撐;另一方面,應積極引導企業利用區域數字基礎設施進行數字化改造升級。例如,引導傳統制造企業依托工業互聯網平臺開展數字化轉型。

(2)重視數字化管理能力?，F有研究發現,并非所有數字化轉型模式都能促進企業經營績效提升。因此,企業不能盲目實施數字化轉型,以避免落入“數字化轉型業績陷阱”。數字化轉型不僅僅是引進數字化設備,而是需要企業培育并提升與數字技術相適配的管理能力。企業可以通過選聘具有數字領導力的管理者、培養具有數字思維的員工、構建數字化轉型團隊等方式提升自身數字技術管理能力。

(3)推廣內外協同型數字化轉型模式。當前,眾多中小制造企業在技術、資金方面相對匱乏,普遍存在“不敢轉”“不會轉”等問題。由此,內外協同型模式可成為緩解上述難題的有效途徑。一方面,內外協同型數字化轉型模式強調企業需要重視內功修煉,積極引進數字技術并培育自身數字化管理能力;另一方面,內外協同型數字化轉型模式要求企業充分利用外部資源,尤其是公共數字基礎設施,通過合理利用內外部資源,協同推進自身數字化轉型。

5.3 不足與展望

(1)對部分指標的衡量存在改進空間。例如,在注意力分配測度方面,受限于數據可得性,本文主要基于組織職能視角,采用企業是否設置與數字技術相關的高管職位衡量數字技術的注意力分配。未來可以基于績效考核、企業文化視角,進一步豐富注意力分配的測量指標。

(2)研究樣本可進一步細化。本文研究對象是中國A股制造業上市公司,而制造業不同細分行業具有顯著差異,因而可能會對研究結論產生一定影響。未來可以某一典型行業為例,探究單一行業數字化轉型前因組態及經濟后果。