制造业单项冠军企业数字创新战略及其适配组态研究_李振东.pdf

摘要：数字技术是否显著冲击了企业创新活动的要素构成与资源配置关系，直接影响着制造业单项冠军企业数字创新战略的制定，也是引导制造企业在数字化情境下优化创新要素、提升资源配置效率的核心问题。基于“迈尔斯斯诺”战略类型分析框架，使用制造业单项冠军企业上市样本数据，以多因素组态视角分析了动态能力（感知能力/整合能力）、冗余资源、环境动态性与数字创新（探索式/利用式数字创新）4 个前因条件对企业绩效的组态效应，并对典型案例进行了验证性分析，研究发现：（1）存在 4 类能够产生高企业绩效的数字创新适配组态：“捕获突破”型、“编排开拓”型、“协同共创”型与“自驱并创”型。前两类可归纳为探索式数字创新战略模式，后两类可归纳为双元数字创新战略模式；（2）高环境动态性下，强感知能力是制造业单项冠军企业通过探索式数字创新战略模式获取高绩效的关键条件；（3）非高环境动态性下，高冗余资源与单一动态能力（感知能力/整合能力）是制造业单项冠军企业通过双元数字创新战略模式产生高绩效的关键条件；（4）科技型制造企业更倾向于探索式数字创新战略模式，而传统制造领域企业在资源充盈时更倾向于双元数字创新战略模式。本文研究结论一方面为制造业单项冠军企业进一步提升创新能力提供了发展方向，另一方面也为更多制造业企业的数字创新活动提供战略管理启示。关键词：制造业单项冠军企业数字创新战略探索式数字创新利用式数字创新适配组态一、引言制造业单项冠军企业是指长期专注于制造业某些特定细分产品市场，生产技术或工艺国际领先，单项产品市场占有率位居全球前列的企业。2016 年，为进一步引导制造业企业专注于创新与产品质量提升、推动中国制造业迈向全球价值链中高端，工信部印发 制造业单项冠军企业培育提升专项行动实施方案，并指出：“到 2025 年，总结提升 200 家制造业单项冠军示范企业，巩固和提升企业全球市场地位，技术水平进一步跃升，经营业绩持续提升；发现和培育 600 家有潜力成长为单项冠军的企业，总结推广一批企业创新发展的成功经验与发展模式，引领和带动更多的企业走 专特优精 的单项冠军发展道路”。截至 2021年底，工信部已公布了六批次、共计 848家国家级制造业单项冠军企业，覆盖了制造业主要细分领域，这些企业是耦合上下游产业的关键节点，在各自领域具有头部引领作用，也是推动产业链和产业集群创新水平整体跃升的关键。随着数字技术加快渗透至制造业产业链与创新链全要素之中，并持续引发生产运作方式与创新发展模式的深层次变革，如何有效利用数字技术成为制造业推进高质量发展的关键变量，聚焦基于数字技术的创新活动成为探究制造企业创新发展的核心问题。尤其在当前复杂变局下，高端制造回流与中低端制造外迁对我国产业发展形成双向挤压，通过对数字化情境下制造业单项冠军企业创新发展经验与模式的探索研究，不仅能助力制造业单项冠军企业基于数字技术提升创新能力，促使其在解决产业链供应链堵点、攻关“卡脖子”关键技术等方面发挥更大作用，同时还将引导其所嵌入的产业借力数字技术提升整体创新水平、增强产业链供应链韧性。因此，有必要围绕数字化情境，展开制造业单项冠军企业数字创新发展经验与模*本文得到国家自然科学基金重点项目（72232004）、国家自然科学基金青年项目（72002061）、国家自然科学基金面上项目（72174005）、清华大学国家治理与全球治理研究院高端智库重点专项的资助。朱子钦为本文通讯作者。制造业单项冠军企业数字创新战略及其适配组态研究*李振东梅亮朱子钦吴欣桐制造业单项冠军企业数字创新战略及其适配组态研究工商管理-186DOI:10.19744/ki.11-1235/f.2023.0027管理世界2023年第2期式的探索研究。制造业单项冠军企业相较其他企业组织在数字创新活动中存在一定区别。首先，制造业单项冠军企业的数字创新活动更具突破性。制造业单项冠军企业的生产技术或工艺已达到国际领先，其数字创新活动多是借助数字技术实现更高阶、更具突破性的创新活动，以提供维持竞争优势的重要保障（惠更斯，2022）。其次，制造业单项冠军企业的数字创新活动嵌入条件更高。因技术复杂度、资源投入等方面的更高要求，制造业单项冠军企业在数字创新活动中需具备更突出的技术与市场等的环境感知能力、资源整合能力，或自身已建立较好的资源储备（胡等，2021），这些条件得以保障其数字创新活动有效开展。最后，制造业单项冠军企业的数字创新活动更加直面环境变化。制造业单项冠军企业的产品市场占有率位居国际前列，但产品市场结构相对单一致使其应对市场环境变化冲击的规避性与韧性较差，相关数字创新活动更容易受到所在行业的环境动态性影响（内伊罗蒂等，2018；施拉德等，2018）。因此，研究需要基于既有数字创新理论基础上，结合制造业单项冠军企业数字创新的特征与情境，明晰其特征属性对数字创新活动的影响机理，以准确分析与总结制造业单项冠军企业的数字创新发展模式与管理启示。既有研究认为数字创新是以数字技术与物理组件的融合为基础，对业务、流程及模式等的创新过程（费奇曼等，2014；柳等，2010，2012）。然而，当前关于数字技术在企业创新活动中的角色认知尚存在分歧，企业应该“视数字技术为工具，利用数字技术改进现有业务流程等”，还是“视数字技术为全新机会，基于数字技术打造全新业务流程等”（池毛毛等，2020；布兰得利、谢克特，2019；南比山等，2019），相关研究尚未达成共识，而与之相对应的数字创新战略制定等方面研究也显著不足。相应地，本文基于传统创新理论中本纳和塔什曼（2003）及詹森等（2005）等将企业创新活动按照创新意图划分为利用式创新与探索式创新的方式，将前述数字技术在企业创新活动中的两种角色认识中的前者称为利用式数字创新，后者称为探索式数字创新，前者有助于企业立足当下，后者助力企业探索未来。企业如何基于两种数字创新活动制定创新战略，及哪些内外因素影响两种数字创新活动的战略选择与制定等亟待研究（迪波利托等，2019；南比山等，2017）。传统创新情境下，既有研究认为企业同时开展两种创新活动能为企业带来互补/协同效应，但又会受到资源、组织结构偏好等因素约束而形成互斥/竞争效应（李等，2021）。并且，不同企业因自身能力基础不同、所处外部环境不同等原因，致使各自最适配的创新活动可能存在显著差异（陈国权、刘薇，2017；埃洛宁等，2009）。因此，企业需要结合内外因素权衡两种创新活动，以寻找自身最佳的创新战略组合（古普塔等，2006；尼伦、霍姆斯特姆，2015；尤蒂拉等，2009）。由此可知，传统创新情境下组织资源、组织能力、组织结构与环境因素是企业制定创新战略的主要影响因素，其符合并可嵌入迈尔斯和斯诺（1978）提出的“战略环境组织结构”战略类型分析框架。而数字化情境下，数字技术有效提升组织结构柔性与兼容性，促使企业战略类型分析框架更侧重于聚焦组织能力与资源对创新战略制定的直接影响，而非围绕组织结构层面相关因素的影响展开讨论（法尔扎内等，2022；冈萨雷斯，2021）。同时，数字技术重构了企业对环境多变性、不确定性等的适应能力（刘洋等，2020；斯瓦恩等，2017；柳等，2010），进而冲击了传统情境下的企业战略类型分析框架。因此，需要在战略类型分析框架中嵌入数字化情境，并将组织结构层面的因素聚焦到组织资源与能力，以此对制造业单项冠军企业的数字创新战略、环境、组织资源与能力的匹配关系展开研究。值得注意的是，愈发多的研究认为组织内外因素对于企业创新战略选择的影响并非线性的回归关系，其因果关系也不具有对称性（杜运周、贾良定，2017；费斯，2011）。实际上，许多战略类型研究理论本质上是战略活动与多因素交互的组态关系，这可能需要采取组态视角与定性比较的分析方法（费斯，2011；米尚吉、阿查里亚，2014）。本文基于费斯（2011）在迈尔斯和斯诺（1978）战略类型学研究基础上进行的战略、环境与组织结构要素对企业绩效的组态效应研究，在战略类型分析框架中引入数字化情境这一新的边界条件，展开数字创新战略（两种数字创新）、环境动态性、组织冗余资源与动态能力（感知能力与整合能力）4 个前因条件对企业绩效影响的组态分析，以此探讨并提出产生高企业绩效的数字创新战略及其适配组态的要素构成条件。通过 34-187家上市制造业单项冠军企业的文本挖掘、专利与财务数据等，开展前因条件对企业绩效影响的组态分析，研究发现了 4 类能够产生高企业绩效的数字创新适配组态：“捕获突破”型、“编排开拓”型、“协同共创”型与“自驱并创”型，并将其归纳为两大模式：（1）探索式数字创新战略模式；（2）双元数字创新战略模式。相对应的研究启示为：（1）“逆境争流，相机而探索方能始终占据上游”。面对动荡环境，通过感知等能力识别环境危变中蕴含的机会，准确定位探索式数字创新的发展方向，以更加高效地构筑核心竞争力，实现逆势而上。其中，在面对动荡环境时，企业存在两种产生高绩效的路径：“感知能力驱动下的单一探索式数字创新战略”和“动态能力推动下的以探索式创新为主导的数字创新战略”；（2）“居安思危，有备而并举立基业长青”。面对稳定环境，企业利用冗余资源可以更好地兼顾两种创新活动，充分发挥互补、协同效应，以立足当下、着眼未来，驱使企业发展动能更具持久性。其中，在稳定环境中，企业也存在两种产生高绩效的路径：“强冗余资源条件下整合能力驱动的双元数字创新战略”和“强冗余资源条件下感知能力驱动的双元数字创新战略”。本文贡献主要体现在以下几方面：第一，在“迈尔斯斯诺”战略类型分析框架中嵌入数字化情境，并将分析框架中组织结构层面因素下沉到组织资源与能力因素。数字化情境下，基于巴尼（1991）资源基础观所发展的要素不完全流动性、稀缺性、不可模仿性等观点被动摇，创新资源等要素在企业间的流通性显著增强，并且数字技术显著提升了组织结构弹性、灵活性与兼容性等（陈冬梅等，2020；柳等，2012），这些都使得“迈尔斯斯诺”战略类型分析框架中组织结构本身对战略类型选择的影响被弱化，而依存于组织结构的组织资源与能力等因素的影响得以凸显（冈萨雷斯，2021），这发展延伸了战略类型分析框架的边界条件，强调其在数字化情境下需更加关注组织资源与能力因素。基于此，本文构建了数字化情境下“战略环境组织资源能力”战略类型分析框架，本文研究结论也支持了组织资源与能力因素对企业数字创新战略类型的选择具有显著影响。相应地，战略类型分析框架嵌入数字化情境的讨论进一步完善了“迈尔斯斯诺”战略类型分析框架的适用情境与边界条件，为更多数字创新战略的研究提供了一个可借鉴的理论分析框架。第二，从创新意图视角解构数字创新为探索式数字创新与利用式数字创新，并通过年报与新闻文本数据相结合的编码分析，实现对两种数字创新活动的测量。从柳等（2010）最早定义了较为认可的数字创新概念至今已 10 多年，已有文献对数字创新活动的测度讨论尚不足，仅有的研究探索多围绕数字创新的绩效测度，如哈内特等（2021）和刘等（2021）主要基于包含数字技术的专利间接测度企业数字创新的整体绩效。然而，以上测度方式本质上与基于数字技术的创新活动的测度存在显著差异，前者主要围绕数字创新结果的测度，后者则更多聚焦数字创新过程的测度。本文从创新意图角度将数字创新活动区分为探索式数字创新与利用数字创新，有助于准确反映并适配制造业单项冠军企业数字创新更具突破性的属性特征，也更有利于企业准确定位自身的数字创新战略、优化创新资源配置。关于两种数字创新活动的测度，鉴于企业在两种数字创新活动的表现难以在实际管理运行中做直观评价，当前研究较多采用的通过主观题项对两种创新活动进行打分的测度方式（何、黄，2004；詹森等，2005），并不利于准确评价两种数字创新活动。因此，本文尝试以新闻文本材料与企业年报结合的数据来源为基础开展编码分析，以提高研究层面对于两种数字创新活动测量的全面性与客观性。第三，基于组态视角为企业数字创新战略模式的匹配动态性与适配多样性提供新的分析视角与循证依据。以往企业战略匹配的相关研究多是以某一要素（迪波利托等，2019；索鲁克等，2021）对创新活动与创新战略选择的影响为分析视角。然而，孤立地研究单一要素影响及其创新战略选择，缺少多要素关联的系统分析与多情境的综合作用考虑，致使相关研究结论莫衷一是。基于此，本文从组态视角将资源、能力、环境与数字创新战略视作整体，以分析其不同组合对企业绩效的影响。研究发现：资源、能力与环境依然是企业数字创新战略制定的重要影响因素，但它们对企业绩效的决定性影响是以多因素组态的整体形式表现，而非单一因素作用的形式。从数字创新战略匹配角度看，当环境、资源与能力发生变化时，相匹配的数字创新战略也可能发生变化。也即，强或非强环境动态性、资源与能力条件下，企业均可能存在产生高绩效的数字制造业单项冠军企业数字创新战略及其适配组态研究工商管理-188管理世界2023年第2期创新适配组态。这印证了迪波利托等（2019）提出的企业不存在绝对正确或错误的数字创新战略，而需考虑不同环境、资源与能力等因素下相适配的数字创新战略。此外，目前围绕制造业单项冠军企业的研究还十分匮乏，制造业单项冠军企业何以为冠？数字化情境下如何进一步提升其创新能力与企业绩效？其他制造业企业如何复制其创新发展路径与模式等问题尚需进一步探讨。本文首次聚焦了制造业单项冠军企业的数字创新战略，系统分析其取得高绩效的数字创新战略选择及其适配组态，一方面有助于丰富数字创新相关理论研究，以制造业单项冠军企业为对象建构理论与分析框架；另一方面也为数字化情境下具有不同因素条件的制造业单项冠军企业的创新路径选择提供了决策支持，并为其他制造企业制定数字创新战略与优化适配条件提供了管理启示。本文其余部分的结构安排如下：第二部分为研究框架与文献回顾；第三部分是研究设计；第四部分实证结果及其分析；第五部分为本文的研究结论与启示。二、研究框架与文献回顾（一）研究构念与框架数字创新是当前创新管理领域的研究热点，但目前关于数字创新战略导向的研究还较少，尤其是在新一代信息技术加快与制造业融合的背景下，数字技术显著冲击了传统情境下的创新战略理论（魏江等，2021；南比山等，2017；索托阿科斯塔等，2018），因此需要在数字化情境下对制造业企业如何制定更为匹配的数字创新战略展开研究。传统创新情境下，既有研究认为组织资源（古普塔等，2006；尤蒂拉等，2009）、组织能力（埃洛宁等，2009）、组织结构与环境因素（费斯，2011；迈尔斯、斯诺，1978）是企业制定创新战略时的主要影响因素，这基本符合迈尔斯和斯诺（1978）提出的“战略环境组织结构”的战略类型分析框架，该分析框架将组织资源与能力视为依附组织结构而存在的从属特性，其中组织资源依附于组织规模，组织能力依附于组织程序正式化、决策集中度与结构复杂度。数字化情境下，数字技术赋能企业的组织结构更具灵活性与弹性（柳等，2012），并且基于数字技术的生产、研发与管理等平台（如工业互联网、产业大脑与创新协同平台等）也促使组织能力与资源等能够更大程度地脱离组织结构本身带来的约束（魏江等，2021；柳等，2012），因此，数字化情境下的战略类型分析框架应更聚焦组织能力与资源对创新战略制定的直接影响，而非组织结构层面的间接影响。基于此，本文将数字化情境嵌入“迈尔斯斯诺”的战略类型分析框架，进一步将其发展为包含数字创新战略、环境、组织资源与能力的战略类型分析框架。战略方面，选取探索式数字创新与利用式数字创新为具体可选的战略类型。数字化情境下，企业应选择“视数字技术为工具，利用数字技术改进现有业务流程等的利用式数字创新”，还是“视数字技术为全新机会，基于数字技术打造全新业务流程等的探索式数字创新”（池毛毛等，2020；不伦瑞克、谢克特，2019；南比山等，2019），亦或两者兼有，这是企业制定数字创新战略的核心问题。同时，梳理既有研究可发现，企业的数字创新战略能否产生高绩效，也还可能受到环境与组织因素的影响，并且这些因素又会直接影响企业绩效。环境方面，根据既有环境因素（王新成等，2021；刘等，2021；普拉约戈，2016）对企业绩效影响的相关研究，选取环境动态性（詹森等，2006；普拉约戈，2016）为具体影响因素。组织方面，聚焦组织资源与组织能力，选取组织冗余资源（黄、陈，2010）与动态能力（焦豪，2011；法尔扎内等，2022）为具体影响因素。值得注意的是，既有研究认为组织结构是决定企业战略选择的重要因素，相应的匹配关系有助于应对外部环境的变化和提高企业绩效（费斯，2011；米列尔，1987；塞格夫，1989）。但在数字时代，数字技术深度融入企业业务流程、运作与管理模式各环节，促使企业决策与管理机制发生深层变革，组织结构对于企业战略选择的影响显著被弱化。本文以费斯（2011）将组织结构定义为内部正式化（formalization）、决策集中度（centralization）、组织复杂度（administrative complexity）和组织规模（size）4 个维度为例，探讨数字时代组织结构对于企业数字创新战略选择的影响被弱化的原因。既往研究认为内部正式化将阻碍外部信息获取和可-189替代方案的制定过程（塞格夫，1989），但在数字时代，企业深度嵌入的新一代信息通信技术与数据驱动的智慧决策系统等都将大大降低了正式化导致组织僵硬带来的影响（迪瓦约等，2021）。同样地，决策集中度与组织复杂度对于企业的影响也在大数据分析、人工智能与区块链等数字技术的深化应用下被显著弱化（克雷奇默、克哈萨比，2020；柳等，2010）。而组织规模在数字时代组织边界的模糊化与组织关系网络化的影响下，其本身对于战略选择的影响也显著降低（魏江等，2021；南比山等，2017）。因此，数字时代组织结构对于战略选择与绩效的影响可能并不直接源于组织结构，而在于基于组织存在的动态能力（法尔扎内等，2022；冈萨雷斯，2021）等形式的组织能力与冗余资源（胡等，2021；苏丹托、杰克，2018）等形式的组织资源。本文最终界定（scoping）了数字创新（探索式与利用式）、环境动态性、冗余资源与动态能力（感知能力与整合能力）4 个前因条件，并探索数字化情境下它们作为不同组合整体对企业绩效的影响，以此提出产生高企业绩效的数字创新战略及其相应的要素组合。基于此，借鉴费斯（2011）在“迈尔斯斯诺”战略类型分析框架研究基础上进行的组态效应分析，在数字化情境下构建了由数字创新、环境动态性、组织冗余资源与动态能力为前因条件，企业绩效为结果变量的分析框架，如图 1 所示，以多因素组态视角分析产生高企业绩效的数字创新战略及其适配组态构成。（二）数字创新适配组态的内部关系机理与组态效应分析现有关于动态能力、冗余资源与环境动态性分别对企业通过创新活动取得高绩效的影响机制的研究结论莫衷一是，其中可能原因便是其他影响因素的遗漏，或未考虑因素间的交互作用。现有研究对动态能力（焦豪，2011；法尔扎内等，2022）、冗余资源（黄、陈，2010）与环境动态性（詹森等，2006；普拉约戈，2016）等因素分别与创新活动间的关系进行了研究，但一些研究指出以上几个因素间也存在着交互影响，共同影响着企业通过创新活动获取高绩效的过程，如舍尔奇（2014）研究发现环境动态性对动态能力与创新活动产生的竞争优势间的关系存在倒 U 型影响；沃斯等（2008）和戈多伊贝哈拉诺等（2020）研究发现组织面临的环境（复杂性/紧迫性）与冗余资源对企业创新活动与绩效间关系存在交互影响。因此，数字化情境下动态能力、冗余资源与环境动态性可能都对企业的数字创新存在影响，并且它们与数字创新又会存在多重交互关系，以组态形式共同影响企业绩效。1.数字创新与企业绩效数字创新是在数字技术与物理组件融合基础上，对业务、流程及模式等的创新活动（费奇曼等，2014；柳等，2010，2012）。按照创新理论一般可将数字创新活动从创新意图、创新过程和创新结果 3 种视角进行划分，但由于数字创新的自生长性、可编译性等特征使得其创新过程的边界变得模糊（创新过程的时间与空间边界），例如电子新产品中常见的延迟绑定现象（Procrastinated Binding）：产品在售出后持续进行内容更新、功能增加等（陈冬梅等，2020），这使得从创新过程视角划分数字创新活动变得困难。并且，数字创新还具有结果难预测性与难控制性，如华为开发的鸿蒙系统能否成功更多取决于第三方生态建设，而这很大程度上不受华为控制，这使得从创新结果视角对数字创新划分也变得困难。本文从创新意图视角，借鉴本纳和塔什曼（2003）、詹森等（2005，2006）及迪波利托等（2019）等研究的观点，对数字创新划分为探索式数字创新与利用式数字创新两类行为模式或能力基础（阿诺德等，2011）：探索式数字创新意图通过数字技术探索性、实验性地解决新问题，创造新业务、新模式等；利用式数字创新意图通过数字技术解决可预见的问题，提升和改造已知业务、流程等领域。前者聚焦基于数字技术打造全新产品、技术与流程模式等，后者利用数字技术对现有产品、技术、流程模式等进行改进，两者都将有图1 数字创新适配组态效应研究框架资料来源：改编自费斯（2011）与杜运周和贾良定（2017）。制造业单项冠军企业数字创新战略及其适配组态研究工商管理-190管理世界2023年第2期助于企业绩效的提升。二元创新划分将有助于准确反映制造业单项冠军企业较其他企业在数字创新活动中更具突破性的特点。但企业同时受到资源约束、组织结构偏好等限制，需要综合选择适配的数字创新战略以最大化企业绩效。关于创新战略选择的研究结论莫衷一是，这可能是因为未能以组态视角分析多因素对创新战略选择的影响（费斯，2011）。企业发展中，两种创新活动对于企业竞争力的提升都有积极意义，探索式创新有助于企业抓住机遇、建立差异化优势，立足未来，而利用式创新能够深挖企业现有、降本增效，巩固市场优势（迪波利托等，2019）。并且两种创新活动共存时会形成协同交互效应：探索式创新的成功有助于解决利用式创新的技术等瓶颈问题，而利用式创新的技术、知识经验等的积累有助于提升探索式创新的成功率（李等，2021）。因此，两种创新共存能够提升企业绩效。但一些研究也指出，由于资源约束、组织结构偏好、企业自身能力与外部环境限制等因素使得企业并不能很好地兼顾两种创新活动（王亚妮、程新生，2014；古普塔等，2006；尤蒂拉等，2009），而需要选择某一种创新活动为主导的战略模式。基于此，数字化情境下企业数字创新战略的选择，很大程度取决于所面临的外部环境、自身资源与能力情况等。一般地，制造业单项冠军企业更加偏向创新型企业，由于其在创新能力与组织学习等方面更具有优势，会更倾向于探索式创新活动，而具有较高市场占有率的企业更愿意开展利用式创新活动（尤蒂拉等，2009；赞格，2018）。但在数字化情境下，智慧制造等数字技术的应用使得研发生产中以人为载体的技术、经验等要素作用降低，企业竞争优势将更多的是建立在差异化优势之上（陈冬梅等，2020），这促使希望维持既有市场优势的企业也会关注探索式数字创新。总之，制造业单项冠军企业数字创新战略的制定需要结合企业自身能力（动态能力）、资源情况（冗余资源）与外部环境（环境动态性）等因素在企业通过数字创新活动取得高绩效过程中的影响进行全面分析。2.动态能力与数字创新数字创新活动的一个主要特点是创新过程与结果的难预测性，这使得动态能力对于企业开展数字创新活动变得十分必要（索鲁克等，2021）。尤其是制造业单项冠军企业的生产技术或工艺已经达到国际领先，而要保持国际领先对位，可能需要有更加优秀的技术市场等环境感知能力、知识网络，及各方面资源的整合能力等，这些都是制造业单项冠军企业通过数字创新活动取得持续竞争优势的重要保障。一方面，动态能力中的感知变化与识别机会的能力有助于企业准确定位数字创新的发展方向与优化资源配置（马吉斯特提等，2021）。另一方面，数字技术深度嵌入企业各流程活动，显著增加了企业数字创新活动的技术复杂度和新颖性，使得企业更需要动态能力中的资源整合能力，通过有效地识别、获取各种资源，并有效配置与利用资源以支持数字创新活动（沃纳、瓦格，2019）。此外，数字创新过程打破了以往研发、生产过程的单向、离散特点，弥合了各主体间的割裂，促使企业与顾客、供应商及创新合作伙伴等利益相关者进行双向、连续的实时互动成为可能。而企业通过提升动态能力，充分发挥获取、配置与利用资源的能力（整合能力）以及对环境机会识别与快速反应的能力（感知能力），将是有效开展多主体交互活动的保障（卡尼奥托等，2021）。从创新类型看，动态能力对于探索式数字创新与利用式数字创新的影响机制可能存在一定差异。已有研究认为动态能力中的整合能力有助于企业有效获取并合理利用知识、技术等资源，以提升自身的工艺先进性、产品质量，并降低成本，最终促进了利用式创新；感知能力则有助于企业精准感知技术、市场等环境变化，准确识别新机会，促进探索式创新活动（郭韬等，2021；许晖、李文，2013；卓德等，2011）。大多数研究都肯定了动态能力对两种创新活动的正向作用，强调环境感知、机会识别与资源整合重构等能力是动态能力促进两种创新活动的内部关键能力，这说明动态能力是企业通过数字创新活动提升绩效的重要影响要素。3.冗余资源与数字创新数字创新活动的复杂性、新颖性与过程结果的难预测性，要求企业应有一定的冗余资源做到有备无患（亨弗瑞德森等，2018）。尤其是制造业单项冠军企业所从事的数字创新活动往往更具挑战性、风险性更高，需要较好的资源储备为企业探索创新活动提供支撑。组织行为理论认为冗余资源能为企业在面对危机时-191提供缓冲空间，提高组织韧性与稳定性（杨伟等，2022；黄等，2018；谭、彭，2004）。适当将冗余资源配置于知识、信息、技术等资源活动中，一方面将有力支持开创性新产品开发、颠覆性技术开拓等探索式创新活动（杨治等，2015；莫里森等，2000；苏丹托、杰克，2018）。另一方面也将助力企业对现有产品、业务流程等进行充分改进，以提升利用式创新能力（马连福等，2019；莫里森等，2000）。因此，冗余资源将有效缓解两种数字创新活动共存时关于组织资源与结构偏好的竞争关系，使得企业能更大程度兼顾两种数字创新活动。但当前对于冗余资源与企业创新活动间的相关性研究结论也还存在争议，一些研究认为冗余资源与企业创新间存在倒“U”型关系，即过多或过少的冗余资源对创新都是不利的（盖革、默格里，2006；罗利亚、古拉蒂，1996）。一些研究认为冗余资源降低了创新收益，因为依据“委托代理”理论，冗余资源会加剧代理问题，导致企业经营目标不一致，带来权力扩张和过度投资等问题，同时提高了企业成本、降低了资源利用效率，最终弱化了利用式创新的绩效（李晓翔、刘春林，2011；胡等，2021；萨尔格、维拉，2013）。因此，虽然冗余资源对企业创新活动的具体影响机制存在争议，但其对数字创新战略选择的影响是显著的，或直接作用于数字创新过程，或通过增加组织成本、降低企业绩效间接影响数字创新战略选择。4.环境动态性与数字创新环境动态性是指企业所面临的行业、市场与技术等因素的变化速度与不稳定程度（比尔德，1984；米列尔，1987）。在企业创新活动中，环境动态性具体表现为行业发展方向与业态等的变化、技术发展与迭代速度、市场竞争激烈程度与顾客需求的变动性等（陈国权、王晓辉，2012；程聪、谢洪明，2012；詹森等，2006）。这些都给数字创新活动中的企业带来了挑战与机会（陈国权、刘薇，2017；库马尔、巴蒂亚，2021）：一方面，促使企业保持不断学习以适应行业与技术发展，通过持续创新以不断满足市场与顾客需求等的变化、提升竞争力（刘等，2021；索托阿科斯塔等，2018）；另一方面，动态环境使得企业搜集外部信息等资源变得更加困难，也加剧了不同创新活动间资源与组织结构偏好的竞争（卡恩、米尔，2019），进而影响企业双元数字创新战略选择。这种影响对于制造业单项冠军企业更是首当其冲，这是因为制造业单项冠军企业的产品市场占有率位居全球前列、产品市场结构相对单一，致使其对市场环境变化冲击的规避性较差，所在行业的环境动态性对其数字创新活动的冲击将更加直接。相对而言，利用式数字创新活动可能无法满足环境剧烈动荡下市场对于全新技术、场景与模式、新颖与差异化产品等的迫切需求，而促使企业寻求通过探索式数字创新活动取得更加新颖的产品、技术与商业模式等，以使自身获取差异化优势（彭华涛等，2021；梅斯、泽尔斯，2014）。但也有既有研究认为动态环境将促使企业寻求兼顾探索式创新与利用式创新，以在动态变化的环境中维持竞争力（昌等，2011；索托阿科斯塔等，2018）。总之，环境动态性将直接影响企业数字创新战略的选择，进而影响企业绩效。5.多重因素交互下的数字创新适配组态效应上述各要素在对数字创新影响过程中又可能相互影响，甚至多重交互影响，致使数字创新战略的制定更加错综复杂。首先，数字技术打破了原有的组织和创新边界，使得创新活动间的各主体边界变得模糊，企业面临的环境也变得更加不稳定、不确定、复杂性与模糊性（VUCA），而既有研究已经证实了动态能力（李、刘，2014；舍尔奇，2014；沃纳、瓦格，2019）与冗余资源（亨弗瑞德森等，2018；斯坦等，2014）对于提升 VUCA时代企业竞争力具有显著影响（陈冬梅等，2020），由此亦说明动态能力与冗余资源能够显著影响环境动态性对于数字创新活动的冲击效应。其次，既有研究认为动态能力的资源整合配置能力有助于企业实现战略更新，使其在动态环境下持续获取竞争优势（焦豪等，2021；艾森哈特、马丁，2000；蒂斯等，1997），而在这一过程中动态能力关于资源的整合与配置效率将可能显著影响企业对于资源的需求程度，即动态能力在一定程度上能够调节冗余资源对于数字创新活动的约束作用。最后，还有研究指出冗余资源对于创新活动的影响在一定程度上也受到环境动态性的影响，这主要表现为不同环境动态性对于冗余资源的吸收与稀缺性要求不同（戈多伊贝哈拉诺等，2020；沃斯等，2008）。因此，数字创新活动的影响要素可能并不是以单因素形式孤立地发挥影响，而是与数字创新以更加复杂的多重交互组态形式作用于企业绩效。制造业单项冠军企业数字创新战略及其适配组态研究工商管理-192管理世界2023年第2期三、研究设计（一）研究方法在战略研究领域，近些年学者愈发意识到传统线性回归关系的分析逻辑并不能很好地匹配战略与其相适配的其他诸如环境、资源与组织结构等因素间的组态关系（杜运周、贾良定，2017；费斯，2011），许多战略类型相关研究实质上是战略活动与多因素交互的组态关系的研究，而这需要采取组态视角和相适应的分析方法（费斯，2011；米尚吉、阿查里亚，2014）。本文前因条件如环境动态性、冗余资源、动态能力与数字创新间存在多重交互关系，它们既相互影响又作为一个整体共同影响着企业绩效，传统的回归方式已不能很好的处理该多重交互问题。并且，本文因变量将涉及不同企业间差距较大的财务数据与专利数量等，也不符合泊松分布的假设条件：样本均值等于方差，因此本文将使用 fsQCA（模糊集定性比较分析法）对数字创新战略及其适配组态进行分析。fsQCA 法能够很好地探索多因素间的交互对特定现象的联合效应（杜运周、贾良定，2017；张明、杜运周，2019；拉金，2000；瑞安格斯、拉金，2008），以及非对称因果关系（一般的回归分析最多可以处理三重交互，且为对称因果关系）（费斯，2007）。并且，对于面对不同环境、具有不同能力与资源的企业，其所匹配的数字创新战略也很可能不同，也就是说存在不同的最佳数字创新战略模式（迪波利托等，2019），但传统的回归分析方式只能得到唯一最佳解，因此 fsQCA 法更适合本文研究内容。（二）样本选择与数据收集本文选取制造业单项冠军企业为研究对象，主要基于以下两点原因：一是新一代信息技术与制造业融合速度加快，基于数字技术的企业产品开发、业务流程与模式变革给制造业企业创新活动与战略制定带来了直接冲击，需要基于数字化情境重构企业创新战略范式；二是制造业单项冠军企业是专精特新企业中的佼佼者，在带动突破“卡脖子”技术、提升我国制造业核心竞争力与价值链位势方面具有显著作用。因此加强对于制造业单项冠军企业的数字创新战略研究，有助于充分发挥其在数字时代助力中国制造业整体数字创新水平提升与构筑产业核心竞争力中的引领作用。在样本企业选择上，遵循 QCA 中小样本选取原则：“保障案例总体同质性基础上，最大化样本个体的异质性”（瑞安格斯、拉金，2008）。按行业细分领域差异，从工信部已评选出的 848 家制造业单项冠军企业中按细分行业筛选出分布于 25 类主营业务的 100家企业，并考虑到财务绩效与创新研发等数据的可得性，最终选择其中的 34 家上市企业为样本，分布于制造业的机械设备、通信设备、汽车制造、电子制造、仪器仪表等领域，根据 20172020 年的年报数据汇总样本企业的基本情况如表 1所示。表1 样本企业基本情况（20172020年）序号12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334企业名称安徽合力北新建材大连电瓷大业股份东土科技福耀玻璃歌尔股份广电运通国瓷材料恒立液压华微电子激智科技江苏神通金发科技金风科技精测电子康尼机电康斯特柯力传感科伦药业莱克电气乐鑫科技鲁泰纺织宁德时代睿能科技山东威达特锐德天汽模桐昆股份万和电气万向钱潮先导智能阳光电源中国一拖主营业务机械设备建筑材料高低压设备金属制品通信设备汽车零部件电子制造计算机设备化学原料机械设备电子/半导体光学光电子机械设备化工塑料电源设备仪器仪表运输设备仪器仪表仪器仪表化学制药家用电器电子/半导体纺织制造电源设备电子/半导体通用机械高低压设备汽车零部件化学纤维家用电器汽车零部件专用设备电源设备机械设备营业收入（亿元）102.48134.607.6025.337.80199.85355.4556.8819.2850.7016.8010.4311.98282.03370.9315.8031.432.557.90154.7058.887.9562.10419.0716.8517.2062.9019.20385.7864.8384.9341.53128.8864.95专利数724646115521279047339712950772822371531144517102154591557279728167477996154435275122在职员工数量74581138313452947150726462605892567224904362209362913497720876118143946333179819570782239725013282436993086618429281763252588927587436168568研发人员数量1540784136320506375795401323571529629116219114929378386841151192803633293171550581695298918511079676878162414501349流动比率2.361.692.281.342.001.391.142.513.032.411.681.011.691.351.021.981.737.243.501.091.9512.671.781.803.123.681.011.080.741.171.491.531.571.06资产负债率0.340.240.330.570.430.430.520.290.210.350.480.630.420.560.680.530.490.100.210.560.420.120.280.530.290.200.730.550.500.480.510.570.590.61注：以上数据为 4年数据均值。其中，乐鑫科技与柯力传感为 2019年上市企业，使用2019年与2020年两年均值。宁德时代2018年上市，使用20182020年3年均值。-193数据采集 20172020