数字化转型中技术搜索策略的前因组态：绩效反馈、组织冗余与高管团队调节焦点的联合影响

本研究针对数字化转型背景下技术搜索策略（technological exploration/exploitation）选择机制不明确的问题，通过fsQCA方法分析318家中国制造业上市公司数据，揭示了绩效反馈（performance feedback）、组织冗余（organizational slack）与高管团队调节焦点（TMT regulatory focus）的交互作用如何通过数字化转型影响技术搜索策略。研究发现数字化转型在负向绩效反馈与充足组织冗余情境下促进技术探索，在正向绩效反馈情境下呈现异质性作用，为BTOF理论补充了数字化情境下的决策机制认知。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，企业如何选择技术搜索策略——是探索颠覆性的新技术（如开发钙钛矿太阳能电池），还是优化现有技术（如提升晶硅电池效率）——直接关系到其生存发展。传统行为理论（BTOF）认为这是绩效反馈和组织冗余驱动的风险决策，但数字化转型带来的数字技术赋能（如风险预测、认知惯性缓冲）让这一决策过程变得复杂而模糊。更棘手的是，高管团队的风险偏好（TMT regulatory focus）如同"隐形舵手"，可能彻底改变决策方向。这种多重因素的动态博弈，使得现有研究对数字化转型与技术搜索策略的关系始终莫衷一是。

哈尔滨工业大学的研究团队在《Technovation》发表的研究，首次采用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，对中国318家制造业上市公司的多源数据进行组态分析，揭示了数字化转型影响技术搜索策略的"黑箱机制"。研究发现，数字化转型并非独立发挥作用，而是通过与绩效反馈、组织冗余和高管团队调节焦点的复杂交互，形成多种因果路径：在"高动机-强能力"情境（负向绩效反馈+充足组织冗余）下，数字化转型与高促进焦点（promotion focus）结合会激发技术探索；在"高动机-弱能力"情境中，仅靠高促进焦点与高预防焦点（prevention focus）的平衡也能驱动技术探索；而最具实践颠覆性的发现是，数字化转型对技术开发（exploitation）的影响存在显著情境依赖性。

研究关键技术方法包括：基于上市公司年报和专利数据构建技术搜索策略指标，采用fsQCA分析多因素非线性交互效应，通过必要性检验和充分性检验识别核心组态。样本来自中国A股制造业上市公司2015-2020年面板数据，涵盖光伏、装备制造等数字化转型典型领域。

关键研究发现：

1. 技术搜索策略与数字化转型的理论背景
   研究突破性地将数字化转型定义为"数字技术赋能的持续更新过程"，发现其通过三种机制重塑技术搜索：提升风险评估能力（如大数据分析）、缓冲搜索失败风险（如数字沙盒）、打破认知惯性（如算法推荐）。

2. fsQCA方法应用
   与传统回归分析不同，fsQCA成功捕捉到绩效反馈与组织冗余的非对称效应：负向反馈对技术探索的驱动作用强度是正向反馈的1.8倍，但该效应仅在高组织冗余时显著。

3. 技术探索与开发的组态分析
   发现6种显著因果路径，其中最突出的是"数字赋能型探索"（数字化水平>0.8+负向反馈+组织冗余>0.6+TMT促进焦点>0.7），其一致性达0.92。令人意外的是，在资源受限时，高管双重焦点（高促进+高预防）可替代数字化转型驱动探索。

4. 讨论与理论启示
   研究首次证实数字化转型在BTOF框架中的"情境放大器"作用——既能强化传统因素（如放大负向反馈的探索动机），也能重构决策逻辑（如使组织冗余从"缓冲垫"变为"发射台"）。对TMT调节焦点的分析则揭示了认知因素如何通过数字技术产生"杠杆效应"。

结论与行业影响：
该研究为数字化转型中的技术战略选择提供了"决策导航图"：当企业面临业绩下滑但资源充足时，应重点投资数字技术基础设施并搭配具有创新激情的高管团队；而资源紧张的企业则可通过高管认知重构（如设立"数字-传统"双轨制KPI）实现技术突破。这些发现不仅弥补了BTOF在数字时代的理论缺口，更为中国制造业"数实融合"提供了微观层面的实施路径。研究特别强调，数字化转型对技术搜索的影响绝非简单的"越多越好"，而需要与组织情境精确匹配——这一发现对避免盲目数字化投资具有重要警示意义。