制造企业数字化转型前的配置及其对绿色创新绩效的影响

《Journal of Engineering and Technology Management》：The antecedent configurations of digital transformation in manufacturing firms and their impacts on green innovation performance

　　马赫丹|周明明|董宇欣
大连海事大学航运经济与管理学院，中国大连116026

**摘要**
制造企业的数字化和绿色转型是构建现代工业体系的重要举措。然而，制造企业发现实现数字化转型颇具挑战。寻找有效的数字化转型路径以及通过数字化促进绿色发展已成为制造企业面临的关键问题。在技术-组织-环境（TOE）框架下，本研究采用模糊集定性比较分析和倾向得分匹配方法，分析了中国部分上市公司的样本数据，探讨了六个条件（即数字人力资本、数字技术应用、财务资源可用性、高层管理风险偏好、政府技术支持以及区域数字环境）对企业数字化转型的影响，以及不同配置对绿色创新绩效的作用。研究结果表明，高度数字化转型源自三种不同的配置组合：技术-组织主导型、技术-环境主导型和组织-环境主导型。此外，这三种配置对企业绿色创新绩效的影响也存在差异。研究结论为中国政府推动协调的数字化和绿色发展提供了重要的实证支持和决策依据。

**引言**
在当前新一轮科技革命和产业转型的推动下，数字化与实体经济的深度融合已成为推动制造业转型、升级和新型工业化建设的核心方向。对于制造企业而言，数字化转型是指利用数字技术重构生产和制造流程、组织结构，并开展产品和商业模式创新的过程（Porfírio等人，2021；Eller等人，2020；Verhoef等人，2021；Zeng，2024）。为支持这一进程，中国政府在过去十年中不断加强政策引导，逐步建立了从“中国制造2025”（2015）到“制造业数字化转型行动计划”（2024）的制度体系。在这些政策的推动下，制造业转型已取得阶段性成果。2022年，制造业数字经济规模超过50万亿元，占中国国内生产总值（GDP）的41.5%。然而，尽管宏观层面势头良好，微观层面的企业仍面临利润压力加大和技术转型困难的双重挑战。全球外部冲击（如COVID-19大流行）进一步加剧了这些挑战，尤其是对全球供应链的广泛破坏。这种供应链中断增加了企业对信息技术的依赖（Kumar等人，2023），迫使企业加快建立远程协作和数字运营环境以维持基本运营（Min，2023）。制造业必须借助数字化转型来优化绩效，以实现可持续发展（Bhanot等人，2023）。这凸显了数字化转型的紧迫性和必要性。同时，长期以来以高能耗、高污染和高排放为特征的制造业发展模式尚未发生根本性转变。为此，中国政府多次强调需要推动制造业向高端、智能和绿色方向发展。

**现有研究综述**
关于企业数字化转型（FDT）影响因素的研究主要通过假设检验和案例分析，从政策、地区、行业、组织和个体等多个角度识别和验证了相关因素的影响（Kohli和Melville，2019；Lotriet和Ditshego，2020；Garzoni等人，2020；Llopis-Albert等人，2021；Chen等人，2021；Vial，2021；Blanka等人，2022）。然而，这些研究大多关注单一因素的净效应，缺乏对多因素协同效应的综合性分析（Lv等人，2024）。数字化转型并非由几个独立因素简单叠加而成，而是由于技术、业务和组织等多维协调所促成的系统性变化而具有高度复杂性和动态演变特征（Chen和Tian，2022）。如果仅关注单一因素的独立效应，将难以全面揭示多因素协同作用下的转型机制。此外，关于数字化转型对绿色创新绩效影响的现有研究结论存在分歧：一些学者认为数字化转型能促进绿色创新（Ciriello等人，2018；Yin和Yu，2022；Li和Shen，2021；Goldfarb和Tucker，2019），而另一些学者则认为其具有抑制作用（Rodríguez-Moreno和Rochina-Barrachina，2019）。这些不一致的发现表明，现有研究大多局限于线性或二元关系框架，未能区分不同类型的数字化转型，也未考虑潜在原因的异质性，可能导致对数字价值创造机制的误解。实际上，数字化转型的绩效影响具有显著的“条件依赖性和路径依赖性”，其价值实现高度依赖于数字化过程、具体战略目标以及内部/外部条件之间的协同性和匹配度（Lerman等人，2024）。忽视这种差异性和条件性会掩盖不同转型路径对绿色创新绩效的影响机制，从而难以为企业实践提供精准指导。

**研究方法**
基于上述分析，现有研究存在的空白可归结为以下两个核心问题：
1）在前提条件层面，哪些前提条件以何种方式驱动制造企业的数字化转型？
2）在不同数字化转型路径下，其对绿色创新绩效的影响是否存在差异？

为系统回答这些问题，本研究选取了中国上市公司作为样本，构建了“前提条件配置-数字化转型-绿色创新绩效”的综合分析框架，基于1260家有效样本企业探讨了数字化转型的驱动路径及其对绿色创新绩效的差异化影响。

**理论贡献**
本研究的主要理论贡献体现在三个方面：
1. **理论层面**：通过将多个前提条件和绩效结果纳入统一分析框架，突破了传统单一变量和线性关系方法的局限性，丰富了数字化转型前提条件的研究，并为理解数字化与绿色创新之间的协同机制提供了配置视角。
2. **方法层面**：通过识别多因素关联的配置效应，揭示了不同转型路径的生成逻辑及其对绿色创新绩效的差异化影响，推动相关研究从“是否存在影响”深入到“如何通过组合实现效果”。
3. **实践层面**：研究结论为企业有效推动数字化转型提供了路径参考，同时也为中国政府制定协同的数字化-绿色政策、促进制造业高质量发展提供了实证依据和决策支持。

**数据与方法**
**影响因素分析**
后疫情时代全球供应链格局的深刻变革为企业运营创造了复杂的商业环境，促使学术界更加关注此类背景下企业战略和行为的多维驱动机制（Qrunfleh等人，2023）。在此背景下，作为应对不确定性和重塑竞争力的关键手段，企业数字化转型成为研究焦点。

**研究方法**
采用模糊集定性比较分析（QCA）来回答关于多个影响因素如何共同触发高度数字化转型的第一个研究问题。QCA是一种通过集合关系而非相关关系推断条件与结果之间因果关系的方法（Fiss，2007），能够克服传统回归分析在探索多因素非线性交互时的局限性。

**前提条件必要性分析**
在配置分析之前，需独立验证单一前提条件是否是高度数字化转型的必要条件。如果一致性得分大于0.9，则该条件被视为结果的必要条件（Ragin，2006）。本研究结果显示，所有前提条件的一致性得分均低于0.9，说明没有前提条件是高度数字化转型的必要条件。

**进一步分析**
上述分析结果表明，制造企业实现高度数字化转型存在不同的路径。在此基础上，使用倾向得分匹配（PSM）进一步探讨每种导致高度数字化转型的配置是否能够提升企业绿色创新绩效，即验证这些“不同路径”的有效性。

**结论**
本研究基于2020至2022年中国1260家制造业企业的数据，在技术-组织-环境（TOE）框架下采用模糊集定性比较分析（fsQCA），全面探讨了六个条件（数字人力资本、数字技术应用、财务资源可用性、高层管理风险偏好、政府技术支持以及区域数字环境）对数字化转型的影响，并利用倾向得分匹配（PSM）分析了不同类型高度数字化配置对绿色创新绩效的差异化影响。

**作者贡献声明**
董宇欣：撰写、审稿与编辑、验证、形式分析、概念构建。
马赫丹：撰写、审稿与编辑、初稿撰写、验证、监督、资源协调、项目管理、方法论设计、调研实施、资金筹集、数据整理、概念构建。
周明明：撰写、审稿与编辑、初稿撰写、验证、软件应用、资源协调、项目管理、方法论设计、调研实施、形式分析、数据整理、概念构建。

**伦理声明**
本研究未涉及任何伦理问题。

**资金支持**
本研究得到了中国辽宁省社会科学基金会的资助（项目编号：L23AGL014）。

**利益冲突声明**
所有作者声明与本手稿讨论的主题或材料无关，也未在任何相关组织或实体中拥有任何财务或非财务利益关系。

**致谢**
感谢中国辽宁省社会科学基金会的资金支持。