基于组态视角的制造企业数字化转型驱动模式研究

2022-07-09曹钰华

研究与发展管理 2022年3期

李晶，曹钰华

（1.苏州大学中国特色城镇化研究中心，苏州 215000；2.苏州大学商学院，苏州 215000；3.西安交通大学管理学院，西安 710049）

数字化转型可以加快企业信息化进程，显著提升企业的运营水平，促使传统制造企业向智能制造转型，提高企业技术创新能力和可持续发展能力［1］。近期颁布的《“十四五”数字经济发展规划》指出目前我国“工业数字化转型加速，工业企业生产设备数字化水平持续提升，更多企业迈上‘云端’”，到2025年实现“产业数字化转型迈上新台阶”，可见制造企业数字化转型已经成为我国当下和未来经济发展的重要趋势。超过50%的中国1000强企业已经把数字化转型作为战略核心［2］，越来越多制造企业在管理实践中运用数字技术收集信息、处理数据以及应用数字技术辅助决策［1-2］，从而实现企业的数字化转型，进而实现企业高质量可持续发展。然而，由于数字化转型的复杂性和先验经验的缺乏，多数制造企业的数字化转型面临巨大挑战甚至失败。因此，揭示制造企业数字化转型的关键驱动因素和路径选择便成为了实业界和学术界共同关注的热点问题。

制造企业数字化转型受到诸多因素的影响，不仅受到企业数字化转型意识［3］、数字化准备度［4］、数字化技术水平［5］等企业内部因素的影响，还受到政策推动［6］、政府引导［7］等外部环境因素的影响。在中国数字经济情境下，研究制造业企业数字化转型应考虑多方面因素。目前学者们对企业数字化转型的理论和实证研究，主要集中于探究数字化转型对企业技术和商业模式创新以及对组织变革等方面的影响，对转型的驱动及内在机理的研究尚不多见。根据制造企业数字化转型实践和组织双元性理论，将制造企业数字化转型分为两种类型，分别是制造过程数字化转型和商业模式数字化转型。制造过程数字化转型，是指在数字技术带来的企业业务流程和业务运营等制造过程方面的革新。商业模式数字化转型，是指数字技术带来的企业价值创造方面的变革［8］。制造业企业利用数字技术改变产品生产、价值经营和价值创造的方式［9］，重塑企业与利益相关者之间的合作关系，以获得竞争优势［10-11］。数字技术带来的商业模式数字化，也是制造企业转型升级的核心途径［12］。制造企业数字化转型依赖的，不仅仅是技术数字化创新，还包括通过价值关系网络整合、价值再造等市场模式的数字化，以此来提高制造企业竞争优势、实现可持续成长［13］。那么，制造业企业制造过程数字化与商业模式数字化发展的驱动因素有什么差异，驱动路径存在什么异同？尽管国内外在相关领域已取得了一定研究成果，但主要还是关注单一变量对制造业企业数字化转型的影响，大多数学者没有对各影响变量之间的相互协同作用展开研究。数字化转型是各要素协同发挥作用的结果，而不是单一要素孤立作用的结果。因此有必要从组态的视角对企业数字化转型驱动因素进行系统性地研究，探究制造业企业数字化驱动因素的组态路径，探索不同转型方式前因组态的异同。

数字化转型可以被视作制造企业一项重要技术应用，1990年TORNATZKY［14］等提出的“技术—组织—环境”（TOE）框架，被广泛应用于分析企业技术创新采纳与执行过程中，并在许多工业技术以及国家/文化背景下被证明具有解释力。鉴于此，本文聚焦“数字经济背景下制造业企业如何有效实施数字化转型战略”这一现实问题，尝试运用“技术—组织—环境”TOE理论框架，以“第一制造大省”江苏省内128家正在进行数字化转型的制造业企业为研究样本，整合数字生态系统理论、技术创新、商业模式创新及竞争优势等多个理论视角，采用必要条件分析方法（NCA）和模糊集定性比较分析方法（fsQCA），从组态视角研究组织内外前因条件是如何协同作用并影响企业数字化转型，从而发现制造业企业制造过程数字化转型和商业模式数字化转型驱动路径及其差异。

1 文献综述与模型构建

1.1 数字化转型研究

本文借鉴曾德麟等［15］对数字化转型的定义，即“数字化转型是以数字化技术、数字化产品和数字化平台的基础设施为支撑起点，进而引发的个人、组织、产业等多个层面的变革，这一过程对组织有不同程度的积极影响和消极影响”。从战略视角来看，数字化转型是一种特定类型的战略变革，它改变了公司的价值创造和业务范围［16］，从而实现制造企业的技术创新和商业模式创新。

学者们对制造企业数字化转型作用机制的研究，主要集中于以下两个视角：一是数字化技术驱动下的制造企业业务流程和业务运营的变革，以及随之而来的对组织战略和组织结构的再认知与再适应，如数字化转型战略的制定［16］、数字化技术与组织绩效的关系［8，16］、数字化转型的管理适应性［17］，相关研究结果表明制造企业数字化转型可以提高生产效率和组织绩效，是企业变革的战略推动力［18］，可以重塑企业动态能力［17］，调整组织发展战略［19］，并对组织资源和组织结构产生了颠覆式变革［20］，实现企业可持续发展；二是数字化技术对制造企业价值创造和价值获取的方式、市场需求响应、产品迭代方式等影响［19］。数字化技术和数字治理是商业模式持续改进、演化的赋能因素，数字化产品和数字化平台深刻影响了制造企业价值创造和价值获取的方法。数字化转型通过重构企业的产品、客户、交易方式等核心要素创造新的盈利模型，推动商业模式不断创新演化，实现产业价值链跃升。此外，KOHTAMÄKI等［21］、池仁勇等［13］认为制造过程和商业模式数字化转型存在显著的交互作用，两种转型方式通过非线性作用形成协同关联，逐渐达到良性共振耦合，共同实现企业价值，才能使制造企业应对不断变化的复杂商业环境。学界也开始关注制造企业数字化转型的影响因素研究，如运用案例研究方法探析数字化转型中行为主体、数字化技术与转型之间的内在关系［22］，从数字化准备度视角研究传统制造企业数字化转型的影响因素［23］，数字化转型情境下数字价值创造的驱动和阻碍因素［17，24-25］，运用QCA方法研究数字经济背景下企业网络数字化转型路径等［26］。

现有研究成果为深入探究制造业企业数字化转型的驱动因素奠定了一定的研究基础，但仍处于探索阶段，主要存在以下不足：第一，研究主要聚焦于评估企业数字准备状态和数字制造水平，以及数字化转型对企业创新和组织绩效的作用分析，对制造企业数字化转型的前因研究比较缺乏，且以案例研究为主，尚处于探索阶段；第二，从数字化转型的类型来看，不同类型的数字化转型影响因素、实现路径存在差异，但鲜有研究针对性地探究不同转型类型的不同影响因素及不同因素的协同作用；第三，现有研究大多是为数字化转型提供理论指导的概念研究或个案经验探索［24-25］，缺乏对数字化转型的形成及其具体作用机制的实证研究［24，27］。制造业企业数字化转型受到多因素的影响，需要采用新的实证研究方法来解释多变量对企业数字化转型的协同作用，以及对制造业企业数字化驱动因素组态路径进行探究。

1.2 模型构建

TOE框架并未具体指出3类因素的解释变量，具有较强的灵活性及可操作性，现被广泛地应用于战略变革、商业模式创新、创新政策等方面的采纳与实践过程的研究。制造企业数字化转型受技术、组织和环境各层面前因条件的综合影响，是“技术（T）—组织（O）—环境（E）”协同作用的结果，有必要从组态视角同时考虑技术、组织、环境等企业内外部因素，探究前因组态与制造企业数字化转型的关系，为制造企业数字化转型提供科学的理论依据与决策参考。

1.2.1 技术因素数字化转型是建立在数字化技术基础上的变革，在业务运营、业务流程和价值创造方面带来独特的变革［27］。本文将TOE框架中的技术因素界定为对企业数字化转型产生主要影响的数字技术的发展和应用。基于资源基础理论视角的研究指出，数字技术是企业数字化转型的关键要素，能够帮助企业内外部数字资源化，为数字化转型提供资源基础，有效管理数字化转型过程，进而为企业数字化转型提供保障。本文借鉴LU和RAMAMURTHY［28］、池毛毛等［8］的研究结果，将技术条件细分为数字基础设施、数字业务跨越和数字前瞻姿态3个二级条件，它们是数字技术应用的基础［28］。

数字基础设施指企业与数字化相关的硬件平台和软件系统［8］，包括信息系统、基础设施、技术架构等，数字基础设施及其使能的各类数字平台是制造企业数字化转型的支撑［29］。复杂性理论视角［30］、行动者网络视角［31］、学习视角［32］、战略选择视角［33］的研究结果表明，数字基础设施对产品创意产生、开发制造、物流等环节都产生了颠覆式的影响，如数字仿真和数字孪生技术显著降低了制造企业研发成本，数字平台使制造过程的时间和空间边界变得模糊，物联网技术使制造流程各环节变得透明、提高生产效率［34］等。

数字技术的嵌入通过改变制造企业价值创造和价值获取方式，实现企业商业模式创新［10，12-13］。数字业务跨越指企业能够利用数字资源有效地支持商务目标［8］，强调数字技术和传统业务之间的协同作用，以及各业务部门间的资源和知识共享。从资源编排理论视角来看，企业可以通过数字业务跨越等资源编排活动，跨边界获取、积累和剥离资源以实现资源创新组合、获取新资源，从而扩大企业在数字资源竞争中的不对称优势。在开放价值空间框架模型中，HENFRIDSSON等［35］将价值空间界定为动态的数字资源网络。数字资源是数字创新的核心要素，通过数字资源的组合创新，产生差异化价值。数字业务跨越将可能产生多样化的价值创造和获取路径，例如企业可以使用数字资源支持新的业务流程，进而改变原有的商业模式。这些新的业务流程要么改善了原有的商业模式，要么替代了原有的商业模式［27］，从而实现商业模式转型。

数字前瞻姿态强调企业能够前瞻性地探索和利用现有数字资源来创造商业机会［8］，数字前瞻姿态使企业能够快速识别、利用数字技术进步和新兴技术创造的机会，以满足不断变化的信息需求，并与不断变化的业务战略保持一致［33］。数字前瞻姿态使企业持续地学习和更新，培养其在不断变化的环境中动态地配置资源和流程以应对变化的能力［28］。

1.2.2 组织因素制造企业数字化转型是系统性的工程，既需要整合企业内外部资源，又需要战略方向、组织架构等方面进行相应地变革。数字化转型要求企业能够对市场进行快速响应，动态资源基础观理论认为企业能够快速响应市场，主要归因于组织资源与能力的柔性演化［32］。战略柔性是指企业重新配置组织资源、变革组织流程和调整战略方向，从而更好地应对环境的动态变化，反映了企业整合资源、流程以应对环境变化的水平。战略柔性被认为是高阶的动态能力，不仅可以使企业更好地应对数字技术带来的环境不确定性，还能够重构企业的生存环境［36］，实现企业可持续发展。本文参考现有的BRO‐ZOVIC［36］、SANCHEZ［37］，宋晶和陈劲［38］等研究成果，将组织柔性划分为战略资源柔性和组织协调柔性两个维度。战略资源柔性是企业资源的多用性特征的反映，主要考量“企业现有资源的使用范围和转化成本”［36］。协调柔性则是企业运作系统的柔性的反映，主要关注“企业组织结构、组织惯例等方面应对变化的能力”［36-37］。

较高的战略资源柔性实现企业制造流程多节点资源共享，资源在各制造流程中进行低成本转换。反之，战略资源柔性较低时，企业各制造流程需要大量的专用性资源。此外，战略资源柔性降低了资源重构的成本［39］，可以促进外部资源与现有资源整合和调配，避免资源使用过程中的冲突，将外部资源转化为数字化转型的推动力。企业数字化转型不仅是对企业的硬件设备进行数字化改造，还包括企业对战略逻辑重塑，以及对组织和治理结构、管理模式等方面的系统性转变［17］，否则可能产生“数字效率悖论”［40］，因此企业组织协调柔性较低时，企业内部无法形成数字化转型共识，内外部资源无法得到较好利用。反之，企业组织协调柔性较高时，企业能够快速调整组织结构来适应内外环境变化，不仅能高效地识别和配置资源、创新资源组合方式，还能高效地协调组织内部各职能部门，塑造企业内部数字化愿景，促进数字化转型。因而，组织协调柔性能够有效引导数字化转型行为，有助于降低外部环境的不确定性以及数字化转型风险，快速实现业务流程再造和数字化产品生产。

1.2.3 环境因素 TOE框架中的环境因素代表对企业在技术应用方面的效果产生影响的外部环境属性，是一个多维的概念，由政府、消费者、竞争对手和其他利益相关者及其相互作用共同组成的复杂开放系统［23］。数字技术为企业环境的外部属性带来3个新的基本特征——数字孪生、无限链接与价值共生，深刻影响企业的生存与发展的外部环境。数字孪生系统将物理世界完整地映射到数字化空间。在数字化空间中，经济时空的外延不断拓展，逐渐取代物理时空在资源配置当中的地位，进一步提升了要素流通对于价值创造的效率和效果［19］。数字技术极大地降低了信息不对称，分布式信息结构和共享式网络平台提供了企业内外部高度协同的实时信息交互［17］，数字化连接打破了组织的内外边界，赋能企业跨界发展，不仅使企业之间建立起互联互通的商业网络，也实现了各利益相关者对生产和创新过程的深度参与，从而推动企业价值链的再造升级。传统的围绕“研发—生产—营销”式线性价值链，正扩展为非线性化，变成多维、复杂、动态、多节点的立体价值网络，其中的竞合与依存关系也在发生改变，而价值创造的产业边界则不断模糊［2］。价值网络是以顾客价值为核心，运用数字技术连接网络中各利益相关的主体，形成共建、共生和共享的动态、松散耦合的生态网络［33-34］。价值网络利用各网络主体的互补的资源和能力，实现价值共创和传递。由此可见，在数字经济时代，数字生态系统是推动企业数字化转型最直接和最重要的环境因素。

数字生态系统，具体是指各类社会经济主体，以实现价值主张为目的，运用数字化技术联接各主体并进行有效互动，而形成的围绕数据流动、协同和循环的经济生态系统［41-42］。它是一种全新的价值创造网络，以要素数字化、参与主体虚拟化、主体间关系生态化为主要特征，提供新的价值创造路径，加速关键数字资源在系统中聚集，促进数据资源与生态主体协同，数字生态系统是推动企业数字化转型的有效经济结构［43］。制造企业数字化转型必然受到数字生态系统中各主体、主体间互动关系及系统治理机制的协同作用，数字生态系统嵌入是数字经济背景下制造企业数字化转型外部环境的重要特征。社会网络理论认为，社会网络是企业外部资源获取的重要路径，企业需嵌入所在的价值创造网络，并增强所在网络的关系管理，从而提升企业在网络中的合法性和价值创造能力。生态系统相关研究表明，嵌入同一生态系统中的生态主体因遵循共同的合作机制，相互间有较高的承诺水平，从而加速相互资源交换，提升各生态主体间互信度，形成各生态主体间资源互补、协同共生的关系，而非竞争对立、零和博弈［43-44］，实现数据驱动的相关利益主体价值共创。从生态系统理论视角来看，企业依托数字技术解构传统的价值链，使得价值创造流程逐渐趋于价值网络，形成数字生态系统。数字生态系统嵌入为企业数字化转型提供了良好的环境，数字生态系统主体间合作关系和良性互动通过跨层次资源互补与共享，提高企业数字资源水平、数字技术能力、战略柔性，进而促进企业数字化转型。

1.2.4 理论模型在文献梳理和理论推演的基础上，本文基于TOE 框架，聚焦数字技术设施、数字业务跨越、数字前瞻姿态、战略资源柔性、组织协调柔性以及数字生态嵌入，提出了制造业企业数字化转型的前因组态模型，具体如图1所示。

图1 理论模型Fig.1 Theoretical model

2 研究设计

2.1 研究方法

本文采用模糊定性比较分析（fsQCA）和必要条件分析（NCA）相结合的方法来分析制造企业数字化转型的前因组态。必要性和充分性是因果检验的两个不可分割的重要方面，定性比较分析（QCA）方法核心逻辑是充分性分析，NCA方法的核心逻辑是必要非充分性分析，将两者结合进行分析有助于更好地解释制造企业数字化转型前因条件的作用机制。

首先，制造企业的数字化转型是“技术—组织—环境”等多层次因素通过复杂的作用机制而导致的，基于组态和溯因逻辑的QCA方法正适合分析上述复杂的关系与机制。本文具体采用基于模糊集定性比较分析法（fsQCA）来分析数字基础设施、数字业务跨越、数字前瞻姿态、战略资源柔性、组织协调柔性以及数字生态系统嵌入6个条件如何共同影响制造过程数字化水平和商业模式数字化水平，以揭示制造企业数字化转型前因条件的复杂作用机制［38］。而且，与基于清晰集的定性比较分析法（csQCA）将变量赋值为0或1不同，fsQCA参照理想值，在0～1之间对变量赋值，能相对更精准地表征变量，尽可能减少信息失真［37］。

其次，完整的因果分析应包括充分性和必要性两个方面。因此，本文在采用fsQCA进行充分性分析的同时，采用NCA分析了数字基础设施、数字业务跨越、数字前瞻姿态、战略资源柔性、组织协调柔性以及数字生态系统嵌入6个条件对于制造过程数字化水平和商业模式数字化水平的必要性程度。尽管必要性分析也是fsQCA分析的必要环节，但是fsQCA的必要性分析仅仅是从定性的角度去判定某个因素是否是结果的必要条件，然而NCA不仅能够给出“是”或“否”的结论，还能够揭示出“是”或“否”的程度。基于上述分析，本文将NCA 方法融入fsQCA 分析过程之中，既能保证逻辑上的完整性，也能保证方法上的一致性［45］。

2.2 样本选择

本文的研究主题为制造业企业制造过程数字化转型和商业模式数字化转型的前因组态，研究对象为已经实施数字化转型且已经取得一定效果的制造业企业。基于此，结合数据获取的可行性和便利性，本文面向江苏省已经开展数字化转型的企业发放问卷调查。江苏省是我国第一制造大省，近年来先后出台并实施一系列大力推动制造业数字化转型的政策，制造业数字化转型已经走在全国前列，可供研究的企业较为丰富，研究对象可选择性较大。因此，本文以江苏省制造业企业为研究对象进行分析具有较为显著的代表性，研究结果具有较高的可推广性和可借鉴性。

2.3 数据收集

为保证样本数据的真实性和可靠性，本文基于在先前研究中建立起的联系，通过各地科技局、工信局、大型科技园和产业园等机构进行调查问卷发放，这些机构对于辖区内制造业企业进行数字化转型的程度和效果比较熟悉，可以较为精准地将调查问卷发放至适宜本文研究的企业。通过各种渠道总计发放调查问卷219份，回收问卷197份，有效问卷128份，问卷有效率为58.4%，问卷无效的原因主要包括存在严重的缺失值、题项回答不一致等。样本分布情况如表1所示，对有效问卷的初步统计显示，企业的成立年限、规模、行业、地域等分布均较为均衡。

表1 样本分布情况Tab.1 Sample profile

为尽可能提高变量测量的高效性和分析的准确度，本文采用被广泛认可的成熟量表对研究变量进行测量，所有变量均采用李克特五点量表来进行测量。

技术条件的测量参考了池毛毛等［8］的研究成果，分为数字基础设施、数字业务跨越和数字前瞻姿态3个维度。数字基础设施的测量包括“数字硬件设施支持各个数字平台的对接”“系统软件或功能组件支持数字化平台的集成和扩展”2个题项；数字业务跨越的测量包括“对数字技术支持企业间商务活动进行了规划”“制定了商务合作中数字系统的应用方案”等3个题项；数字前瞻姿态的测量包括“利用数字技术与合作伙伴共同拓展新的市场”“更好地利用基于数字技术的新商务机遇”等3个题项。

战略柔性的测量参考了ZHOU和WU［46］、杨卓尔和高山行［47］的研究成果，分为战略资源柔性和组织协调柔性两个维度。战略资源柔性的测量包括“企业内部各部门之间的资源共享程度高”“同种资源在销售、研发和制造等环节共享程度高”等4个题项；组织协调柔性的测量包括“企业内部运营模式灵活程度高”“企业内部沟通渠道和机制畅通”等4个题项。

数字生态嵌入的测量参考了ALMASHHADANI 等［41］、MAS 和GOMES［42］、李永周等［48］的研究成果，具体测量包括“在与企业数字化活动相关联的各类主体中，本企业有明确的生态位”“在数字化活动中能够得到政府相关部门的指导和支持”“在数字化活动中与中介机构、科研机构保持良好关系”“在数字化活动中与其他企业有经常性合作”等5个题项。

制造过程数字化的测量基于工信部《智能制造能力成熟度模型白皮书》，并参考池仁勇等［13］的研究成果，具体测量包括“企业制造系统灵活度高，能够快速适应计划、过程和需求的变化”“企业的生产过程具有高度的自我优化功能”等5个题项。

商业模式数字化的测量参考了BERGHAUS和BACK［49］、池仁勇等［13］的研究成果，具体测量包括“企业能够不断运用数字技术不断拓展新产品和新服务”“企业能够及时根据市场前景持续优化产品、服务的价格与定位”等6个题项。

3 数据分析与结果

3.1 数据分析过程

3.1.1 信效度分析本文借助SPSS22.0和AMOS23.0软件进行各个变量的信效度分析，相关指标结果如表2 所示。所有自变量和因变量的各题项因子载荷均大于0.6，模型拟合度系列指标中，χ2/df = 1.42，RMSEA=0.002，RMR=0.043，NFI=0.95，CFI=0.96，IFI=0.97，GFI=0.95，AGFI=0.95。因此，本文的问卷数据具有较高的信效度。

表2 信效度分析结果Tab. 2 Reliability and validity analysis results

3.1.2 校准校准是将原始数据转为可用于QCA分析所需数据形式的过程，即将样本数据变成集合隶属程度的表达形式。本文的数据来源于问卷调查，其原始形式为Likert5点定距数据，分值越高说明符合程度越高，反之亦然。同时，Likert量表在测量设计阶段已经进行了程度的区分，分值之间的分布较为均衡。因此，遵循QCA方法对于定距类数据校准的操作标准，参考池毛毛等［8］的做法，采用三值模糊集，将3个校准锚点分别设置为最大值、平均值和最小值，并在此基础上利用QCA软件中的“校准”功能对所有原始数据进行校准。

3.1.3 必要条件分析对于必要性条件的分析，本文同时应用了QCA的必要性条件检验和NCA方法，通过结合两种方法，能够使得分析结果更加精准和科学。

首先，前因条件的必要性检验是进行组态分析不可缺少的前序操作，判定某一条件是否为必要条件的重要标准是一致性水平。具体做法为参考杜运周等［50］的做法，当某个前因条件的一致性水平大于0.9时，可判定该条件为必要条件。本文分别对制造过程数字化转型和商业模式数字化转型的前因条件的必要性进行分析，结果显示所有单个条件的一致性水平均不高于0.9，也就意味着没有任何一个条件是制造过程数字化转型或商业模式数字化转型的必要条件。

其次，相对于QCA对于必要条件定性的判断，NCA能够提供更加细化、精准的分析结果。NCA对于必要条件的判断指标主要包括效应量和瓶颈水平，效应量刻画的是前因条件对结果变量的约束程度，瓶颈水平表示的是结果变量最大值某一水平下，前因条件因达到其最大值的水平值［45］。效应量的值介于0～1之间，数值越大，表示效应量越大。NCA效应量的分析包括CR和CE两种方法，CR可以处理变量均是连续变量或均为离散变量，且变量具有5个以上水平的情况，CE可以处理二分变量，或变量水平小于5的情况。参考杜运周等［50］的做法，本文同时采用了CR和CE两种方法。

表3为基于NCA方法的制造过程数字化的必要条件分析结果。NCA方法中，对于必要条件的判定标准为效应量大于0.1且P值达到显著水平。结果显示，数字基础设施、数字前瞻姿态、战略资源柔性和数字生态嵌入的P值达到了显著水平，但是效应量小于0.1，没有达到规定标准，其他条件的显著性水平不达标。因此，没有任何单独一个条件是制造过程数字化的必要条件。

表3 基于NCA的制造过程数字化必要条件分析结果Tab. 3 Necessary condition analysis results for the digitalization of manufacturing process based on NCA

表4为基于NCA方法的商业模式数字化的必要条件分析结果。数字业务跨越、数字前瞻姿态、组织协调柔性和数字生态嵌入的P值达到了显著水平，但效应量小于0.1，其他条件的显著性水平不达标。因此，没有任何单独一个条件是商业模式数字化的必要条件。

表4 基于NCA的商业模式数字化水平必要条件分析结果Tab.4 Necessary condition analysis results for the digitalization of business model based on NCA

表5为NCA方法瓶颈水平的分析结果。以如表5结果中80%的制造过程数字化水平和商业模式数字化水平为例：要达到80%的制造过程数字化水平，数字基础设施、数字业务跨越、数字前瞻姿态、战略资源柔性、组织协调柔性和数字生态嵌入分别应达到0.6%、0.1%、0.5%、0.3%、0.2%和0.5%的水平；要达到80%的商业模式数字化水平，数字基础设施、数字业务跨越、数字前瞻姿态、战略资源柔性、组织协调柔性和数字生态嵌入分别应达到0.3%、0.4%、0.6%、0.2%、0.4%和0.7%的水平。根据NCA方法基于瓶颈水平对必要条件分析结果判断的标准，参考杜运周等［50］的分析，可以判断无单一前因条件是制造过程数字化和商业模式数字化的必要条件。

表5 NCA瓶颈水平（%）的分析结果Tab.5 Analysis results of NCA bottleneck level（%）

综合QCA必要条件分析结果和NCA的分析结果，可以发现数字基础设施、数字业务跨越、数字前瞻姿态、战略资源柔性、组织协调柔性以及数字生态嵌入中任何单个变量的解释力均较弱，没有任何一个单一变量是制造过程数字化和商业模式数字化的必要条件，因此，从系统视角进行制造业数字化转型的前因组态分析是必要的。

3.1.4 组态分析对校准和必要条件的分析完成后，本文开始对制造业企业数字化转型的前因组态进行分析。第一步，构建真值表，分别得到制造过程数字化转型和商业模式数字化转型前因条件的不同组态，本文中涉及到的前因条件共6 个，共计形成26个不同的前因条件逻辑组合；之后，通过设置案例频数值对真值表中的组合进行筛选，具体做法为参考RAGIN［51］的做法，将案例频数值设置为原始案例数的1.5%，本文中总案例数为128，其1.5%即为2，并基于此保留样本数大于2的逻辑条件组合，删除掉样本数小于2的逻辑条件组合；最后，对保留下来的逻辑条件组合进行重新编码，具体做法是参考FISS［52］和杜运周和贾良定［53］的做法，按照原始一致性门槛值为0.8、PRI 一致性门槛值为0.7的标准对保留的逻辑条件组合重新编码，若原始一致性分值大于0.8、PRI一致性分值小于0.7时，对应的逻辑条件组合的结果改为0，若原始一致性分值大于0.8、PRI一致性值大于0.7时，对应的逻辑条件组合结果为1。

真值表构建并完成重新编码后，本文利用fsQCA3.0软件中包含的Quine-McCluskey模块进行制造过程数字化转型和商业模式数字化转型的有效前因组态分析。fsQCA3.0软件一共提供3种分析方案：简约方案、中间方案和复杂方案。简约方案仅仅包含核心条件，中间方案包含辅助条件，因此本文同时分析简约方案和中间方案。

3.2 高制造过程数字化水平的前因组态

表6为128家制造业企业高制造过程数字化水平的前因组态，由表6可知整体方案的一致性水平为0.88，整体方案的覆盖度为0.51，由此可知整体方案可靠性强、解释力度高。分析结果显示共存在5个高制造过程数字化水平前因条件组态，分别为HM1、HM2、HM3、HM4以及HM5。组态HM1中，数字基础设施和组织协调柔性共同作为核心条件存在，战略资源柔性作为边缘条件存在，数字业务跨越作为核心条件缺失，数字前瞻姿态作为边缘条件缺失，数字生态嵌入为无关紧要的条件。组态HM2中，数字基础设施和数字前瞻姿态作为两个共同的核心条件存在，数字生态嵌入作为边缘条件存在，数字业务跨越和战略资源柔性作为边缘条件缺失，组织柔性协调是无关紧要的条件。组态HM3中，数字基础设施和战略资源柔性作为两个共同的核心条件存在，数字生态嵌入和组织协调柔性作为边缘条件存在，数字业务跨越和数字前瞻姿态作为边缘条件缺失。组态HM4中，数字生态嵌入和战略资源柔性作为两个共同的核心条件存在，数字基础设施和组织协调柔性作为边缘条件存在，数字前瞻姿态作为边缘条件缺失，数字业务跨越为无关紧要的条件。组态HM5中，数字生态嵌入和组织协调柔性作为两个共同的核心条件存在，数字前瞻姿态和战略资源柔性作为边缘条件存在，数字业务跨越作为核心条件缺失，数字基础设施是无关紧要的条件。

表6 高制造过程数字化水平的前因条件组态Tab.6 Antecedent condition configurations for high digitization level of manufacturing process

制造业企业数字化转型的本质是利用数字技术对业务、产品、服务、组织以及合作等模式进行优化、创新和再造的过程，数字技术的不同功能属性在其中的发挥情况决定着转型的模式和路径，同时，企业所具备的处理和利用数字技术的基础、能力和行为对于数字化转型亦不可或缺［54］。综合国内外学者的定义，数字技术是信息、计算、沟通和连接技术的组合［55］，具有可供性和开放性等能够显著颠覆现有企业经营管理模式的特性［29，34］。基于数字技术的特性及其在制造企业制造过程数字化转型过程中发挥的作用，可进一步将上述5个组态概括为两大类转型模式，本文分别称之为数字技术推动型和数字生态主导型，其中数字技术推动型包括HM1、HM2、HM3，数字生态主导型包括HM4和HM5。数字技术的可供性是数字技术主导型组态形成的关键因素：当企业利用数字基础设施改造制造过程，对相应的生产流程和组织模式进行优化，能够实现制造流程的数字化转型，即HM1；当企业在布局和采用数字技术设施的基础上，充分利用诸如数据挖掘和人工智能等手段去拓展产品、服务的新功能，或开发新产品和新服务，能够实现产品的数字化，即HM2；当企业采用了数字基础设施，并与其他生产资源进行优化配置，能够实现制造过程中生产资源的优化和重组，即HM3。综合HM1、HM2和HM3可以发现，数字技术推动型组态是由技术因素和企业利用技术的基础、流程和能力等“非技术因素”共同决定的。数字技术的开放性是数字生态主导型组态的关键因素，开放性能够帮助企业以更低的成本、更优的方式与更多内外部主体连接，形成数字生态嵌入。数字生态嵌入与其他要素通过不同方式的联合作用形成制造过程数字化转型的不同模式：企业加入并利用数字生态系统具备柔性资源基础时，能够实现基于自身现有的资源禀赋，利用数字生态系统中诸如智能制造设备及相关转型诊断服务等，实现制造过程数字化，即HM4；企业嵌入诸如产业互联网、工业互联网等数字生态系统，同时根据需求优化自身的组织结构与模式，从而实现制造过程数字化转型，即HM5。综合HM4和HM5可以发现，数字生态主导型是表征外部环境的数字生态系统与组织内部相关基础和主动性行为共同决定的。

3.3 高商业模式数字化水平的前因组态

表7为128家制造业企业高商业模式数字化水平的前因组态，由表7可知整体方案的一致性水平为0.85，整体方案的覆盖度为0.55，由此可知整体方案可靠性强、解释力度高。分析结果显示共存在4个高商业模式数字化水平前因条件组态，分别为HB1a、HB1b、HB2以及HB3。HB1a和HB1b两个组态的共同特点是强调在业务合作领域和市场领域的数字化程度，共同的核心条件为数字业务跨越和数字前瞻姿态，根据边缘条件的不同，进一步细化为两个组态，在HB1a中，组织协调柔性和数字生态嵌入作为边缘条件存在，战略资源柔性为核心条件缺失，数字基础设施为无关紧要的条件；在HB1b中，数字基础设施和战略资源柔性作为边缘条件存在，组织协调柔性作为边缘条件缺失，数字生态嵌入为无关紧要的条件。HB2的核心条件是数字生态嵌入和组织协调柔性，数字基础设施和数字前瞻姿态作为边缘条件存在，战略资源柔性作为核心条件缺失，数字业务跨越为无关紧要的条件。HB3核心条件是数字生态嵌入、组织协调柔性和数字业务跨越，数字基础设施为边缘条件存在，战略资源柔性为边缘条件缺失，数字前瞻姿态为无关紧要的条件。

表7 高商业模式数字化水平的前因条件组态Tab.7 Antecedent condition configurations for high digitization level of business model

正如上文所述，数字技术功能属性的不同及其在制造企业商业模式数字化转型过程中发挥作用的不同是形成不同组态的底层逻辑。基于数字技术的不同特性，进一步将商业模式数字化转型的3个组态概括为两个类型，本文称之为全价值链数字化型和数字生态孕育型，全价值链数字化型包括HB1a、HB1b，数字生态孕育型包括HB2、HB3。数字技术的可供性是全价值链数字化型的主要动因，该组态的底层逻辑为基于对数字基础设施的采用，形成组织内外部业务全面合作新模式并实现系统化的产品或服务创新，即借助于数字技术的可供性，通过组织内外部和价值链前后端的全面数字化，实现了商业模式中价值主张的数字化创新。综合HB1a和HB1b，可以发现全价值链数字化型是数字技术及企业视其在价值链中应用的广度和深度情况共同决定的。数字技术的开放性是数字生态孕育型的核心动因，该组态的底层逻辑为通过嵌入数字生态系统和优化组织模式，企业可以形成更加开放的合作网络，即借助于数字技术的开放性，完成企业商业模式中价值网络的重构。综合HB2和HB3，可以发现数字生态孕育型是表征外部环境因素的数字生态因素与企业内部在业务开展过程中应用数字技术水平和程度的“彼此呼应”，是由两个方面的因素共同决定的。并且与HB2相比，“数字业务跨越”这一前因条件的增加，使得HB3的不仅仅在“连接”层面实现了价值网络的重构，更进一步地实现了与网络成员的“价值共创”。

进一步综合分析表6和表7可以发现，不管是高制造过程数字化水平还是高商业模式数字化水平，均是“技术—组织—环境”多层面因素彼此之间“双向奔赴”的结果，数字技术在“硬件”层面的推动，企业组织层面所具备的基础和主动的“呼应”，以及数字生态系统所形成的外部“托力”均扮演着不可或缺的角色。

3.4 非高数字化转型水平的前因组态

由于QCA分析具有因果非对称性，为更准确和全面地了解制造企业数字化转型的形成机理，参考杜运周等［50］的做法，本文同时分析了导致非高制造过程数字化水平和非高商业模式数字化水平的前因组态。本文仍将原始一致性与PRI 一致性门槛值分别设置为0.8 与0.7，将案例频数阈值设定为2。如表8所示，共存在3个非高制造过程数字化水平前因组态，4个非高商业模式数字化水平前因组态。

表8 非高制造过程和非高商业模式数字化水平的前因条件组态Tab.8 Antecedent condition configurations for none-high digitization level of manufacturing process and business mode

首先，非高制造过程数字化水平的3个组态中均包含数字基础设施作为核心条件，这说明数字基础设施的缺失将直接影响制造过程数字化的结果。具体来说，在数字基础设施、战略资源柔性和数字生态嵌入缺失时，即使存在数字业务跨越和组织协调柔性，制造过程数字化也无法实现；在数字基础设施、数字前瞻姿态、战略资源柔性和组织协调柔性缺失时，仅有数字生态嵌入，无法实现制造过程数字化；同时，在数字基础设施、数字业务跨越、数字前瞻姿态和数字生态嵌入缺失时，仅有战略资源柔性和组织协调柔性存在，制造过程数字化达不到高水平。这些分析结果凸显了制造过程数字化对数字技术设施的依赖性。

其次，根据核心条件的情况，非高商业模式数字化水平的前因组态可进一步分为两类。NHB1a 和NHB1b共同点为数字生态嵌入的缺失，具体而言，仅有数字业务跨越和组织协调柔性存在，而数字生态嵌入及其他条件缺失，或仅有数字基础设施和战略资源柔性，数字生态嵌入及其他条件缺失，均不足以实现商业模式的数字化，说明数字生态嵌入在商业模式数字化过程中至关重要。NHB2a和NHB2b的共同点为数字业务跨越和数字前瞻姿态的缺失。具体而言，仅有数字生态嵌入或者仅有数字基础设施、组织协调柔性存在时，商业模式数字化无法实现，这说明商业模式数字化是否取得成功取决于在组织内外部合作和价值主张等具体业务环节真正运用数字化手段。

3.5 稳健性检验

本文参考杜运周等［50］的稳健性检验方法，采用了改变案例的频数和提高一致性门槛值两种方式，分别将案例频数由2调整为3，将PRI 门槛值由0.7提高至0.75。案例频数改变后的分析结果变化如下：高制造过程数字化水平前因条件各组态中，HM1的一致性由0.86变为0.85，HM3的原始覆盖度由0.35变为0.33，HM4的一致性由0.91变为0.92，整体一致性水平不变，整体覆盖度由0.51变为0.50，其余指标未变，整体组态分布未变；高商业模式数字化水平前因条件各组态中，HB1a 的原始覆盖度由0.36 变为0.37，HB1b的原始覆盖度由0.39变为0.37，HB2的一致性水平由0.90变为0.89，整体覆盖度由0.55变为0.53，其余指标未变，整体组态分布未变。PRI门槛值改变后的分析结果如下：高制造过程数字化水平前因条件各组态中，HM1 的一致性水平由0.84 变为0.83，HM3 的原始覆盖度由0.35 变为0.34，HM5 的唯一覆盖度由0.04变为0.03，其余指标未变，整体组态分布未变；高商业模式数字化水平前因条件各组态中，HB1a的原生覆盖度由0.36变为0.34，HB1b的唯一覆盖度由0.07变为0.06，HB2的一致性水平由0.91变成0.92，整体覆盖度由0.55变成0.54，其余指标未变，整体组态分布未变。由此可见，各项指标均只发生小幅改变，整体结果未出现明显变动，因此本文的研究结论具有较高的稳健性。

4 研究结论与启示

4.1 研究结论

本文基于“技术—组织—环境”TOE 理论框架，以江苏省128 家制造业企业为研究样本，采用fsQCA和NCA方法分析了数字技术设施、数字业务跨越、数字前瞻姿态、战略资源柔性、组织协调柔性以及数字生态嵌入对企业制造过程数字化和商业模式数字化水平的协同作用机制，主要研究结论如下。

第一，制造过程数字化和商业模式数字化均不存在单一必要条件。NCA 分析和fsQCA 的必要条件检验均显示在数字技术设施、数字业务跨越、数字前瞻姿态、战略资源柔性、组织协调柔性以及数字生态嵌入等前因条件中，没有任何单一变量是制造过程数字化和商业模式数字化的必要条件，说明在当今VUCA 时代，制造业企业的数字化转型具有复杂的因果机制，并非仅凭某个单一条件能够完全决定的。

第二，高制造过程数字化水平的前因组态包括数字技术推动型和数字生态主导型两种类型。数字技术推动型强调了数字基础设施等数字技术与企业自身利用数字技术的基础和能力在企业制造过程数字化中的共同作用，该类型组态说明了面对数字化转型的变革趋势，企业自身资源储备和组织能力对于如何利用数字技术不可忽视。数字生态主导型强调了数字生态嵌入与企业自身连接和利用外部环境的行为对于企业制造过程数字化的共同作用，该类型组态说明唯有企业与所处的数字生态系统深度融合与协同互动，才能够大力促进制造过程的数字化。

第三，高商业模式数字化水平的前因组态包括全价值链数字化型和数字生态孕育型两种类型。全价值链数字化型强调商业模式的数字化，是由内外部业务合作和全价值链的数字化所引发和牵引的，该类型组态形成的原因为基于数字技术可供性的价值链全面优化和创新，这说明在数字经济时代企业商业模式的数字化并不一定是由生产端引发的，各个环节均有可能促进商业模式的数字化，业务端和市场端的牵引已经成为一种常态。数字生态孕育型强调数字生态嵌入和组织协调的协同作用，该类型组态形成的原因为数字技术的开放性对组织开放模式的重构与再造，说明商业模式数字化的成功需要企业在企业内部和外部共同发力，在组织内外生态中形成有利于商业模式数字化的合力。

4.2 理论贡献

首先，本文将制造企业数字化转型分为两个维度，即制造过程数字化转型和商业模式数字化转型，区别于以往将其作为1个单维度概念的研究思路。本文将制造企业数字化转型的两个维度纳入同一研究框架，分别研究两种不同数字化转型战略的前因组态，得出了高制造过程数字化水平和高商业模式数字化水平的不同前因组态，从微观层面拓展了对制造企业数字化转型的理解。

其次，学者们普遍认为制造企业数字化转型受到信息技术［25］、组织结构与文化［19］、政府支持［17］、合作资源［23］等因素的影响，本文从组态视角进行研究，得出了与以往只考虑单一影响因素不同的研究结论，丰富和拓展现有相关领域的理论研究。本文聚焦于制造企业数字化转型的前因组态，从TOE 理论视角阐释了“技术—组织—环境”3个层面前因组态对制造企业数字化转型的影响。一方面，本文在数字经济背景下，拓展了TOE理论框架中技术因素、组织因素和环境因素的概念内涵，丰富了TOE理论的研究内容；另一方面，本文的研究结果表明，制造企业数字化转型以数字基础设施等数字技术为关键推动力，“技术—组织—环境”多因素协同作用的过程具有基于因果机制的多样化前因组态和形成路径。

最后，目前探究制造企业数字化转型驱动因素文献较少，且多为案例研究［15，19，25，34］。本研究将NCA和fsQCA方法引入制造企业数字化转型研究中，从关注环境或组织某一前因条件的影响，转向关注内外部多因素的协同作用，从组态视角对两类企业数字化转型方式进行定性比较分析，丰富了企业数字化转型研究的方法工具，更符合企业的现实情境，为企业数字化转型实践提供更科学指导。

4.3 研究启示

本文为实施数字化转型的制造企业和相关政府部门提供了一些企业管理和政策制定等方面的实践启示。

对制造企业而言，首先应根据数字化转型战略培养相应的数字技术能力、调整组织战略柔性，当实施制造过程数字化转型战略时，企业应着力夯实数字基础设施，并提高相应的组织协调水平；如果企业实施商业模式数字化转型战略，则应提高数字业务跨越能力及加强数字生态系统嵌入度。其次，制造企业进行数字化转型时有必要提高数字生态系统嵌入度，本文的研究结论表明，数字生态嵌入在企业数字化转型的大多数组态中都以核心条件或边缘条件存在，嵌入数字生态系统在提高数字基础资源使用效率、实现组织与技术协同发展等方面都具有重要意义，嵌入数字生态系统中的制造企业应与其它生态主体进行积极地交流合作、信息共享，吸收整合生态系统中各主体各类资源，提高自身资源多样性和异质性，实现企业数字化转型。

对相关政府部门而言，应加强对制造企业数字化转型的宏观指导和政策扶持，引导制造企业塑造有机的数字生态系统。嵌入数字生态系统的制造企业，不仅能够与多生态主体进行资源互动来弥补内部数字资源禀赋的不足，与其他实施数字化转型的制造企业共享数字化转型经验，还可以借助数字生态系统激发自身的数字技术创新能力，这些活动都为制造企业实现数字化转型提供重要的基础保障。此外，制造企业数字化转型有制造过程数字化和商业模式数字化两种主要类型，并形成数字技术推动型、数字生态主导型、全价值链数字化型和数字生态孕育型4个前因组态，相关政府部门在制定扶持制造企业数字化转型政策时，应从微观视角出发，区分不同制造企业的资源禀赋和组织条件，进行有针对性、有区分度的指导和扶持。