基于TOE框架的制造业企业数字化能力提升模式探究

孙 元 ，张智明 ，胡 峰

（1.浙江工商大学工商管理学院（MBA学院），浙江 杭州 310018；2.浙江工商大学企业数智化与商务分析研究中心，浙江 杭州 310018）

0 引言

新兴数字技术催生的数字经济已成为我国经济发展中的活跃领域，是国民经济高质量发展的核心动能。党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》为我国数字经济的高质量发展指明方向，明确要求“推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合”。

中国信息通信研究院指出，相比于数字产业化，我国产业数字化依然处于发展初期阶段。制造业是我国现代产业体系的重要组成，同时也是我国参与国际竞争的先导力量。对我国制造业领域而言，制造业企业数字化能力亟待提高。制造业企业作为制造业高质量发展的主体，是制造业数字化的关键。而制造业企业能否在数字化大潮中站稳脚跟、支撑产业数字化，不仅取决于其所处的技术环境和制度环境，更取决于其自身数字化能力［1］。

企业数字化能力是提高企业运营效率、增强企业竞争力的有利因素［2］，也是推动数字经济蓬勃发展的重要支撑。学界对企业数字化能力的研究尚处于起步阶段，相关研究横跨多个领域，包括创新管理［3］、技术管理［4-5］、战略管理［6-7］、市场营销［8］、运营和生产管理［9］等。对企业数字化能力相关文献进行梳理后发现，当前有关制造业企业数字化能力的研究多基于技术中心视角［10-12］与管理应用视角［8，13-17］，强调企业数字化能力是企业运用数字技术对传统的生产流程进行资源重构或对数字资源进行获取、分配、整合和重构以实现产品和服务创新的能力。制造业企业数字化能力贯穿企业生产发展的各个方面，为企业总体发展提供全方位的动力［1］。因而现有基于技术中心视角或管理应用视角单一方面的能力研究难以满足制造业企业数字化能力研究的需要。本文认为，我国制造业企业所处外部环境既充满挑战，也存在许多可利用资源，企业需要快速识别外部环境，整合内外部资源，不断创新，才能保持竞争优势。同时，快速发展的数字技术也让处于同一生态系统中的企业联系更加紧密，制造业企业间价值共创的能力也成为企业数字化能力快速发展的重要源泉。

因此，本文将制造业企业数字化能力视作一种能力体系［18］，由整合重构能力、组织创新能力、组织敏捷能力与价值共创能力等4种能力构成。整合重构能力是指企业借助数字化手段评估内外部已有资源的价值，并对其进行选择、汲取、配置、激活和有机融合以形成新资源、产生新价值，进而形成新的核心资源体系的能力［19］；组织创新能力是指企业利用和部署其数字资源以实现企业各个方面创新发展的能力［20］；组织敏捷能力是指企业运用数字化手段快速感知内外部复杂动态环境，并在战略、组织结构等方面迅速做出有效响应的能力［21］；价值共创能力是指企业利用数字技术强化组织内外部网络，加强与利益相关者的协同合作，满足各价值共创主体的价值需求，共同创造价值的能力［22］。

综上所述，本文将制造业企业数字化能力定义为制造业企业基于数字化手段，对内外部资源进行整合、重构，开展组织创新，感知企业内外环境变化并快速做出响应，与生态系统中其他成员进行价值共创，进而获得持续竞争优势的一种企业能力。

此外，企业数字化能力的提升与发展遵循一定的模式。通过对相关文献的梳理，本文发现，学者主要从组织、技术、环境三方面研究企业数字化能力的提升，而学界对我国制造业企业数字化能力的提升模式及其影响因素还缺乏系统关注和深入认识。基于中外情境的研究发现，信息技术基础设施［23-25］、企业领导者和员工所具备的技术专业知识［25-26］等因素影响制造业企业数字化能力的发展。随着国民经济和新兴数字技术的迅速发展，我国制造业企业正积极引入数字技术以促进企业数字化、智能化；但与此同时，战略愿景不清晰、数字化规划不完善、数字化人才培养体系不健全［27］等问题日益凸显，各企业的数字化转型进程不一、数字化水平参差不齐，数字化能力呈现出显著的差异。针对企业数字化能力影响因素这一研究议题，学者们进行了诸多有益探索［11，24］。对相关研究进行回顾后发现，多数研究仅针对企业数字化能力的单一影响因素进行分析，对于企业数字化能力的综合影响因素研究仍有待进一步加强。此外，过往研究缺乏对导致制造业企业数字化能力差异的核心条件及其组态的分析，从而无法有效揭示企业数字化能力的提升模式。由于企业数字化本质上属于一种技术创新采纳行为，因此基于对文献的梳理及探索式案例研究，本研究以“技术—组织—环境”（Technology—Organization—Environment，TOE）框架为锚，探究不同方面的制造业企业数字化能力影响因素的联动匹配对于制造业企业数字化能力的影响。综上，本文将在企业数字化转型的背景下，以中国数字经济产业中的59家制造业企业为案例，借助组态视角实证探讨制造业企业数字化能力的关键影响因素和提升模式。

1 探索式案例研究

1.1 样本选择

为保证探索式案例研究对象具有典型性、代表性，并能提供相对丰富的质性研究资料，本文遵照以下案例选取标准［28］：第一，所选企业应有一定的数字化基础，并且认同通过企业数字化能力提升能够促进企业高质量发展的理念；第二，所选企业在所属行业中应有较好业绩，优先选取此类企业更有可能发现其数字化能力提升的影响因素。企业信息描述性统计见表1。

表1 案例研究对象基本信息描述性统计

1.2 基于扎根理论的影响因素挖掘

本研究以框架研究法为锚，并辅以现象总结法与文献归纳法确定条件变量。从2021年6月7日起，研究团队对探索式案例研究对象进行半结构化访谈，同时搜集企业公开披露的年度报告以及企业官网发布的相关信息，查找关于各案例企业数字化建设的相关报道及已有研究。具体访谈对象均为案例企业中负责企业数字化工作的中、高层管理者，每次访谈的时间控制在3小时以内。对访谈录音进行文字转写后，得到访谈资料约265 000字。对原始资料进行分类归纳后，本文进而运用扎根理论提炼关键影响因素，将其作为框架归纳法与文献归纳法的佐证和补充，最终确定条件变量。部分编码过程举例如表2所示。

表2 部分编码过程举例

2 研究模型构建

本研究整合TOE理论框架、探索式案例研究结果以及现有研究，结合制造业企业数字化能力提升的具体情境，综合考虑研究样本、方法、可行性等各方面因素后，从技术、组织、环境3个方面确定驱动制造业企业数字化能力提升的条件变量。

①技术层面的影响因素为技术基础设施与技术管理。在本文的研究范畴内，技术基础设施是指提供通信、协作和计算能力以支持企业运作的数字技术工具和系统（如云计算、大数据分析、在线社区、社交媒体、3D打印、数字制造空间等）［29］；技术管理是指企业对数字技术的管理运营，以及企业对数字技术所具备的专业技术支撑。传感器、射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）标签和云计算等新兴技术能够捕捉制造业企业在生产运营中的设备数据，而将这些数据与非数字产品和服务相结合，可以为产品和服务创新提供契机［30］，因而技术基础设施是企业数字化能力提升的重要保障。如今制造业企业享受着数字经济、新兴数字技术所带来的红利，然而，若企业不对技术进行恰当的管理，数字技术将成为“双刃剑”［31］。

②组织层面的影响因素为企业数字化重视程度与企业创新战略。在本文的研究范畴内，企业数字化重视程度是指企业对于自身数字化建设的关注度；企业创新战略是指在分析、评估组织内外部环境的基础上，企业就创新目标所做出的总体布局，以及为实现这一目标所做出的具体规划和应对措施［32］。数字化转型是“一把手工程”已成共识，关于数字化转型的实证研究肯定了高层管理者在促进和执行数字化转型方面的作用［7，33］。高层管理者把控着企业发展的方向，因而企业数字化重视程度是企业数字化能力提升的重要前提。企业创新战略能够支撑企业进行突破式创新与渐进式创新，从而能够实现数字产品、数字过程、数字组织以及数字商业模式创新［3］。在一系列的创新过程中，企业的数字化能力也得到了充分的提升。因此，本文将企业创新战略划分为突破式创新战略与渐进式创新战略。

③环境层面的影响因素为营商环境。在本文的研究范畴内，营商环境是指市场主体在准入、生产经营、退出等过程中所面对的政务环境、市场环境、法治环境、人文环境等有关外部因素和条件的总和［34］。从宏观环境层面来看，企业数字化转型依托于数字经济，不仅是一种技术现象，也是一种社会制度现象。政务环境方面，政策关联与中小企业数字化转型密切相关［35］。市场环境方面，地方政策不稳定对民营企业经营活力有着显著的负向影响。而企业经营活力在一定程度上影响着企业对数字化建设的投入度，从而影响企业数字化能力［36］。法治环境方面，《网络安全法》《电子商务法》等基础法律的出台在规范制造业企业数字化技术运用的同时，也将显著影响企业数字化能力的提升路径。人文环境方面，员工的技能正向影响企业的数字化建设［37］。综上所述，营商环境是企业数字化能力提升的重要影响因素之一。

本研究提出如图1所示的研究框架模型。

图1 制造业企业数字化能力提升框架模型

3 研究设计

3.1 研究方法

定性比较分析法（Qualitative Comparative Analysis，QCA）由Ragin开发［38］，是一种整合了“案例导向”与“变量导向”的研究方法。它将社会现象看作属性的复杂组合，并通过布尔代数与集合算法来探究条件变量与结果变量之间的多重并发关系。

模糊集定性比较分析（Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）则能处理连续性的条件变量，具有更广泛的适用性。企业数字化能力的提升取决于多种影响因素，利用fsQCA能够揭示影响因素间的复杂关系与相互作用，有助于归纳出数字化能力提升的不同模式。

3.2 变量选择与测度

本文通过对照《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》与《2017国民经济行业分类》中的行业分类代码，随机抽取59家案例企业作为组态分析对象。同时，本文以2020年为基准进行数据的搜集。

本研究采用企业年报和企业社会责任报告中披露的相关信息来衡量技术基础设施［39］。数据来源于2020年CSMAR数据库上市公司数字化转型指标（年），采用IndicatorClass字段下人工智能技术、云计算技术、区块链技术、大数据技术等名词的词频数来衡量。

采用企业年报中披露的“研发人员数量占比”来衡量技术管理。

采用IT投资强度衡量企业数字化重视程度［40］。用IT投资除以公司总资产，得到IT投资强度。IT投资包括IT硬件投资和IT软件投资。采用公司固定资产明细项中电子设备、微型电子计算机等项目的年末余额表示IT硬件投资；采用公司无形资产中计算机软件、系统、信息相关技术等项目的年末余额表示IT软件投资。

采用不同类型专利申请数量衡量企业创新战略［41］。将发明专利申请数量和非发明专利申请数量作为企业不同创新战略的测度指标。利用发明专利申请数量衡量企业突破式创新战略，利用非发明专利（实用新型和外观设计专利）申请数量衡量企业渐进式创新战略。

借鉴以往学者研究成果，从公共服务、人力资源、市场环境、创新环境、金融服务、法治环境、政务环境等7个方面评价各城市营商环境［42］。

对于企业数字化能力的测度，提取定期年度报告中业务概要、核心竞争力分析、经营情况概述等重点文本段，识别与评估类目相关的文本段并进行编码。而后遵循一定的评估标准，利用专家评分法对企业数字化能力进行评估［43］。以整合重构能力为例，若“企业能够借助数字化手段评估内外部已有资源的价值，并对其进行选择、汲取、配置、激活和有机融合以形成新资源、产生新价值，进而形成新的核心资源体系”，则认为企业具有高水平的整合重构能力，赋值为1；若“企业基本能够借助数字化手段评估内外部已有资源的价值，并能够对部分资源进行选择、汲取、配置、激活和有机融合以形成新资源、产生新价值，进而形成新的核心资源体系”，则认为企业具有中高水平的整合重构能力，赋值为0.8；若“企业偶尔能够借助数字化手段评估内外部已有资源的价值，并较少对部分资源进行选择、汲取、配置、激活和有机融合以形成新资源、产生新价值，进而形成新的核心资源体系”，则认为企业具有中等水平的整合重构能力，赋值为0.6；若“企业几乎无法借助数字化手段评估内外部已有资源的价值”，则认为企业具有中低水平的整合重构能力，赋值为0.4。最后，以相同的权重将整合重构能力、组织创新能力、组织敏捷能力与价值共创能力的得分加总，得到制造业企业数字化能力的总分。

3.3 变量校准

本研究采用直接法把变量校准为模糊集。由于对于条件及结果变量的测量缺乏外部和理论标准，本研究将5个条件变量与1个结果变量（数字化能力）完全隶属、交叉点和完全不隶属的3个校准点分别设定为案例样本描述性统计的上四分位数（75%）、中位数与下四分位数（25%）［44］。具体校准锚点及案例描述性统计如表3所示。

表3 变量校准与描述性统计

4 数据分析

4.1 单个条件的必要性分析

由表4可知，各条件变量的充分性、一致性和必要性覆盖度均低于0.90的认定标准，即单个条件变量的出现都不足以实现强数字化能力，因而需要对各条件变量进行充分性条件分析。

表4 QCA条件变量的必要性检验

4.2 组态分析

本研究采用fsQCA3.0软件对59个案例进行分析，将一致性阈值设置为0.80，将案例频数阈值设置为1。借鉴以往研究惯用的组态结果呈现方法［45］，使用“”表示核心条件存在，“”表示辅助条件存在，“”表示核心条件缺失，“”表示辅助条件缺失。通常来说，中间解要优于复杂解和简约解，是与实践更为接近的解。因此，为与现有研究一致［46］，本文汇报中间解的结果，辅之以简约解。

组态分析结果如表5所示。表中呈现的4组组态，无论是单个解（组态）还是总体解的一致性水平均要高于可接受的最低标准0.70。其中，总体解的一致性为0.92，意味着满足这4组组态的制造业企业案例中，有92%的制造业企业获得了强数字化能力。此外，总体解的覆盖度为0.32，表明4组组态对制造业企业强数字化能力具有实质的解释力。接下来本研究将对4组组态进行具体分析。

表5 数字化能力组态分析结果

4.2.1 技术驱动型。从组态1中不难发现，技术基础设施与技术管理为企业实现强数字化能力的核心条件，同时突破式创新战略与营商环境作为核心条件缺失，而渐进式创新战略发挥了辅助性的作用。组态1表明，尽管企业所处的营商环境较为落后，但凭借完善的技术基础设施、领先的技术管理以及渐进式创新战略，企业仍能稳步提升自身数字化能力。浙江钱江摩托股份有限公司（以下简称“钱江摩托”）是技术驱动型组态的典型企业。钱江摩托是吉利旗下中国最大的两轮车制造商之一，拥有完善的技术基础设施与领先的技术管理。2022年2月15日，钱江摩托选用赛轮思公司提供的两轮车生产平台，进一步完善了自身的技术基础设施。创新战略方面，钱江摩托通过吸收欧洲摩托车企业的设计理念、制造工艺、研发技术、质量标准等系列理论和经验进行产品的小步迭代，但发明专利申请数量少，突破式创新战略缺失。营商环境方面，钱江摩托位于浙江省台州市温岭市经济开发区，营商环境相较于省内其他城市并不突出。但是，各影响因素的联动匹配最终提升了钱江摩托数字化能力体系下的整合重构能力与组织创新能力。

4.2.2 技术—组织复合型。组态2a、2b存在相同的核心条件，即技术基础设施与企业数字化重视程度；同时组态2a、2b也缺失了相同的核心条件，即渐进式创新战略。但组态2a、2b在辅助条件的分布上却有所差异。在组态2a中，突破式创新战略与营商环境作为辅助条件缺失；而在组态2b中，突破式创新战略与营商环境作为辅助条件存在。组态2a表明，即使在渐进式创新战略缺失的情况下，若企业具备完善的技术基础设施，同时企业高层管理者能够给予企业数字化工程足够的重视，企业仍然能够实现数字化能力的提升。组态2b表明，尽管缺失了渐进式创新战略，但凭借自身完善的技术基础设施、高层管理者的充分重视，并辅以突破式创新战略与相对优质的营商环境，企业也能够提升自身数字化能力。苏州道森钻采设备股份有限公司（以下简称“道森”）是技术—组织复合型组态2a的典型企业。道森的高层领导者十分重视企业的数字化工作，坚持“科技化、品质化、国际化”的发展战略，贯彻“以客户要求为中心”的企业宗旨。技术基础设施方面，道森采用先进的PLM信息化管理系统，使研发更高效；应用高效的三维设计软件，实现协同设计；利用PDM系统，实现无纸化设计；引入先进的有限元分析软件，为产品的优化设计提供依据，确保研发产品的可靠性。然而，根据道森2020年的年度报告，相较2019年，道森的研发费用减少了41.91%，反映了道森企业创新战略的缺失。但是，各影响因素的联动匹配最终提升了道森数字化能力体系下的整合重构能力与组织敏捷能力。

4.2.3 组织驱动型。从组态3中不难发现，企业数字化重视程度与突破式创新战略为企业实现强数字化能力的核心条件，同时技术管理作为核心条件缺失，技术基础设施作为辅助条件缺失，而渐进式创新战略发挥了辅助性的作用。组态3表明，在企业缺乏对于新一代信息技术的管理以及一定的技术基础设施的情况下，若高层管理者能够给予企业数字化工程足够的重视，并实施突破式创新战略及一定的渐进式创新战略，企业仍然能够实现数字化能力的稳步提升。江苏鱼跃医疗设备股份有限公司（以下简称“鱼跃”）是组织驱动型组态的典型企业。自成立以来，鱼跃通过创新引领行业发展，提升了千万家庭的健康水平。在公司高层领导的战略布局下，鱼跃建立了全球化产业基地，设立了全球数据中心、SMT制造中心、智能物流仓储中心等，技术管理出色。创新战略方面，鱼跃坚持人才驱动、自主创新，在创新工作中小步迭代与大步跨越并重。目前，鱼跃已拥有包括国家企业技术中心、国家工业设计中心、国家博士后科研工作站等在内的多元科创平台，拥有2 000多项全球专利以及36项工业设计大奖、7项科技进步奖、2项中国专利金奖等重量级奖项，更是承担国家重点研发计划、国家火炬计划等重点课题的领军企业。各影响因素的联动匹配最终提升了鱼跃数字化能力体系下的组织创新能力。

4.2.4 技术—环境复合型。从组态4中不难发现，技术基础设施与营商环境为企业实现强数字化能力的核心条件，同时渐进式创新战略作为核心条件缺失，突破式创新战略作为辅助条件缺失，而技术管理发挥了辅助性的作用。组态4表明，尽管企业对创新的重视不足，但凭借完善的技术基础设施、优质的营商环境，再辅以一定的技术管理，企业仍能够切实提升自身的数字化能力。宇环数控机床股份有限公司（以下简称“宇环数控”）是技术—环境复合型组态的典型企业。宇环数控是高新技术企业，拥有完善的技术基础设施与领先的技术管理，凭借严格的品质管理、前沿的技术，在精密高效磨削抛光技术领域及数控装备、智能装备技术领域已形成核心竞争优势。同时宇环数控位于湖南长沙，营商环境名列全国前茅，为宇环数控的数字化能力提升提供了环境保障。创新战略方面，宇环数控渐进式创新战略和突破式创新战略均缺失。但是，各影响因素的联动匹配最终提升了宇环数控数字化能力体系下的价值共创能力与整合重构能力。

4.3 稳健性检验

本研究接下来对强数字化能力的前因组态进行稳健性检验。首先，将PRI一致性由0.70提高至0.75，产生的组态基本一致（在强数字化能力中进行“standard analysis”操作时，选择“技术基础设施*技术管理*～突破式创新战略*～营商环境”及“～技术管理*企业数字化重视程度*突破式创新战略*～营商环境”作为质蕴涵项），见表6；其次，将PRI一致性由0.70降低至0.65，产生的组态基本一致（在强数字化能力中进行“standard analysis”操作时，选择“技术基础设施*技术管理*～企业数字化重视程度*～营商环境”作为质蕴涵项），见表7。因此，研究结论具有稳健性。

表6 提高PRI一致性阈值的稳健性检验

表7 降低PRI一致性阈值的稳健性检验

5 主要研究结论与启示

5.1 主要研究结论

①通过对浙江省内6家不同细分行业的制造业企业进行访谈以及对现有文献的梳理，运用扎根理论归纳出了企业数字化能力提升的5个驱动因素：技术基础设施、技术管理、企业数字化重视程度、企业创新战略及营商环境。以TOE框架为锚，基于组态思维并利用fsQCA方法进行组态分析后发现，制造业企业数字化能力提升并非由单一因素驱动，而是技术、组织、环境等3个方面的多种要素共同作用的结果。

②组态条件间的不同组合形成了5条制造业企业提升数字化能力的等效路径。根据组态间核心条件的不同，可以进一步归纳为4类制造业企业数字化能力提升模式：以技术基础设施、技术管理为核心条件的技术驱动型；以技术基础设施、企业数字化重视程度为核心条件的技术—组织复合型；以企业数字化重视程度、突破式创新战略为核心条件的组织驱动型；以技术基础设施、营商环境为核心条件的技术—环境复合型。研究表明，制造业企业数字化能力提升并不遵循唯一模式，产生强数字化能力的路径是多样、等效的。

③组态结果表明，技术基础设施与企业数字化重视程度多次作为核心条件，并通过与技术管理、突破式创新战略、营商环境等因素的联动匹配来提升企业数字化能力；同时单一影响因素均不能单独构成制造业企业数字化能力提升的必要条件。因此，制造业企业数字化能力提升需要各影响因素的联动匹配，且制造业企业在数字化能力提升过程中须重点关注企业的技术基础设施与企业数字化重视程度。

5.2 研究启示

5.2.1 理论贡献。第一，本研究借鉴技术采纳领域的既有成果，以TOE框架为基础，结合我国制造业企业的运作特点，提出了制造业企业数字化能力提升的整合性分析框架。以往关于企业数字化能力的研究多从技术、技术应用等单一角度切入，较为片面；且鲜有研究对制造业企业数字化能力提升模式进行归纳。本研究通过归纳我国制造业企业数字化能力提升的不同模式，推动未来研究从凝练的“模式”视角系统考察我国制造业企业数字化能力提升模式。

第二，本研究借助“组态视角”，实证探讨了TOE框架中技术、组织、环境等多方面影响因素在推动制造业企业数字化能力提升中的联动匹配，拓展了TOE框架在解释“因果复杂性”方面的应用，一定程度上推动了该理论的发展。此外，本研究有助于揭示TOE框架中多方面因素在影响制造业企业数字化水平方面的“黑箱”，进一步揭示了制造业企业数字化能力提升背后的复杂机理。

第三，通过使用fsQCA方法，本研究得以厘清提升制造业企业数字化能力的等效模式和条件替代关系，探讨了实现强数字化能力的驱动机制。研究发现，以技术、组织、环境等不同条件为核心的多元组态能够通过“殊途同归”的方式来实现制造业企业数字化能力的提升。本研究以TOE框架为锚，辅以基于扎根理论的探索式案例，结合fsQCA方法进一步丰富了TOE框架在企业数字化领域的研究方法工具，更加符合企业数字化能力提升的现实情境——“殊途同归”。

5.2.2 管理启示。第一，本研究有利于引导企业领导者关注企业数字化能力。制造业企业数字化能力是制造业企业通过充分利用组织内外部数据，促进自身运作以及针对性地与所处生态的多元主体进行互动的基础，同时数字化能力提升具有不同驱动因素。制造业企业应重视数字化能力在当今数智时代的重要作用，企业领导者应积极规划，帮助企业从不同角度培养数字化能力，建立自身核心的竞争优势。

第二，企业高层领导者应意识到，制造业企业数字化能力的提升不是由技术、组织、环境等单一方面因素驱动的，企业数字化能力的提升不能仅依靠建设技术基础设施、引入信息系统等。数字化建设是“一把手工程”，需要在组织层面培养数字化意识，加强对数字技术的管理，坚定推行创新战略。企业是宏观环境下的微观个体，营商环境对企业的影响是不容忽视的，企业领导者需要快速感知外部环境变化，推动企业做出敏捷反应。

第三，企业领导者应注重运用组态思维探索企业数字化能力提升模式。技术驱动型、技术—组织复合型、组织驱动型及技术—环境复合型等4类企业数字化能力提升模式揭示了企业数字化能力提升的复杂性与系统性。企业领导者应在组态视角下着力注重技术、组织、环境等三方面影响因素的适配，因地制宜地制定企业数字化能力的提升策略，从而找到适合企业自身的、行之有效的企业数字化能力提升模式。

5.3 研究局限与未来展望

本研究尚存在一定的局限，须在后续改进，主要体现在：①本研究样本数量有限，未来可考虑扩大样本量，从而进一步分析提升制造业企业数字化能力的不同组态。②本研究仅“静态”探讨了各条件与制造业企业数字化能力提升的关系，而数字化能力提升的动态持续过程同样值得探究。未来研究可从时序QCA分析方法入手来深入探究组态演化对数字化能力提升的复杂影响。③制造业企业数字化能力提升的影响因素众多，本研究只探讨了5种影响因素所构成的组态对企业数字化能力提升的影响。未来研究可考虑从不同理论视角和维度入手，挖掘相关影响因素，从而构建更为系统全面的制造业企业数字化能力提升模型。