摘要：發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力是推動高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求和重要著力點，制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為促進新質(zhì)生產(chǎn)力形成的關(guān)鍵路徑，對我國經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。文章采用改進的“數(shù)字技術(shù)—柔性組織—動態(tài)環(huán)境”（TOE） 框架，對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級進行理論分析，并基于四川省制造業(yè)企業(yè)的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，設(shè)計了企業(yè)數(shù)字化程度的研究模型，實證檢驗了制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動因素。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：TOE框架中的各因素都對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度具有直接的正向影響，其中數(shù)字技術(shù)水平影響系數(shù)最高；管理層關(guān)注度能夠通過影響企業(yè)的技術(shù)水平，從而間接影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。因此，政府應(yīng)創(chuàng)造良好的政策環(huán)境推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；企業(yè)應(yīng)適當(dāng)增加轉(zhuǎn)型投入，不斷提升技術(shù)水平，尤其是管理層應(yīng)重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作，使其真正發(fā)揮作用，成為新質(zhì)生產(chǎn)力的引擎。

關(guān)鍵詞：新質(zhì)生產(chǎn)力；制造業(yè)；數(shù)字化轉(zhuǎn)型； TOE框架

中圖分類號：F424；F49" " " "文獻標識碼：A" " " 文章編號：1674-0688（2024）07-0028-04

0 引言

實現(xiàn)生產(chǎn)力的現(xiàn)代化、數(shù)字化、智能化發(fā)展，加快新質(zhì)生產(chǎn)力的涌現(xiàn)，需要依靠技術(shù)創(chuàng)新、管理創(chuàng)新和模式創(chuàng)新［1］。其中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在此過程中發(fā)揮了基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性作用，成為驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力的強大引擎，能夠為新質(zhì)生產(chǎn)力的形成和發(fā)展提供底層支撐，而轉(zhuǎn)型過程中所使用的各種新興技術(shù)、生產(chǎn)要素等則能夠提高產(chǎn)業(yè)運轉(zhuǎn)效率，從而確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為新質(zhì)生產(chǎn)力涌現(xiàn)的動力［2］。同時，由于我國實體經(jīng)濟具有規(guī)模大、完整性好、門類齊全、增長潛力大的綜合優(yōu)勢，因此以數(shù)實融合推動建設(shè)更具國際競爭力的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系，成為促進新質(zhì)生產(chǎn)力形成的關(guān)鍵路徑。在這一轉(zhuǎn)型過程中，制造業(yè)作為實體經(jīng)濟的重要組成部分，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)實融合的重要抓手，也是棘手問題。四川省制造業(yè)具有發(fā)展快、體系全、規(guī)模大等特征，是我國重要的制造業(yè)生產(chǎn)基地，但經(jīng)濟大而不強、工業(yè)全而不優(yōu)是其面臨的突出問題。因此，對四川省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級策略進行研究，對推動四川省制造業(yè)數(shù)字化改造、促進制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力具有重要的現(xiàn)實意義。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指企業(yè)運用數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新過程，這一過程涉及企業(yè)愿景、戰(zhàn)略、組織結(jié)構(gòu)、流程、能力和文化的重塑，旨在適應(yīng)高度變化的數(shù)字環(huán)境［3］?，F(xiàn)有的研究以理論分析居多，并且著重探討企業(yè)轉(zhuǎn)型的路徑、難點以及成效方面。隨著越來越多的企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，許多學(xué)者開始就轉(zhuǎn)型影響因素進行定量與定性研究［4］。王露等［5］從組織層面、企業(yè)信息技術(shù)和政府規(guī)制3個方面，研究了其對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。張林剛等［6］從技術(shù)、市場、政府3個方面因素分析對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。段宏軍［7］基于技術(shù)、組織、環(huán)境3個維度，采用組態(tài)思維和fsQCA（模糊集定性比較分析）方法，探討中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素的組態(tài)效應(yīng)。綜合上述文獻分析，組織、技術(shù)、管理層支持等被認為是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素。因此，在國家大力倡導(dǎo)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的背景下，本文基于改進后的TOE框架，以四川省制造業(yè)企業(yè)為對象進行問卷調(diào)查，從數(shù)字技術(shù)、柔性組織和動態(tài)環(huán)境3個方面系統(tǒng)研究了四川省制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級過程，以期為加快數(shù)字化進程，進而驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力的形成與發(fā)展提供有益的參考。

1 研究假設(shè)與模型構(gòu)建

1.1 數(shù)字技術(shù)的影響

傳統(tǒng)TOE框架中的技術(shù)因素涵蓋了各種類型的技術(shù)手段，本文中改進后的技術(shù)因素主要指數(shù)字技術(shù)，包括數(shù)字技術(shù)人才和數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入。一方面，在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)字技術(shù)人才是企業(yè)在競爭激烈的新時代實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展、踐行新興數(shù)字技術(shù)的關(guān)鍵突破口［7］，數(shù)字人才主要包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略人才和數(shù)字技術(shù)的運用人才。隨著新技術(shù)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)不斷滲透融合，由上述兩種數(shù)字人才類型組成的人才隊伍是制造業(yè)企業(yè)應(yīng)用新興數(shù)字技術(shù)驅(qū)動業(yè)務(wù)模式重構(gòu)、管理模式變革的重要基石［8］。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入作為企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的預(yù)備環(huán)節(jié)，可以在企業(yè)研發(fā)或購買數(shù)字技術(shù)、再造生產(chǎn)流程的同時，對企業(yè)的業(yè)務(wù)流程、供應(yīng)鏈、財稅管理等方面進行數(shù)字化覆蓋，從而提高企業(yè)數(shù)字化程度?；谏鲜龇治?，本文提出假設(shè)H1：制造業(yè)企業(yè)數(shù)字技術(shù)水平越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

1.2 柔性組織的影響

TOE框架下的組織因素主要包括組織結(jié)構(gòu)、組織政策制定以及大量閑置資源等［9］，本文中改進后的柔性組織因素主要是指企業(yè)的資源基礎(chǔ)以及管理層對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)注度。首先，資源基礎(chǔ)越優(yōu)質(zhì)的企業(yè)，更有可能投資數(shù)字化設(shè)備和培養(yǎng)數(shù)字化人才，并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)字智能，從而充分發(fā)揮數(shù)字化的賦能作用。在此情境下，資源基礎(chǔ)處于優(yōu)勢地位的企業(yè)通常會較早地做出戰(zhàn)略調(diào)整，因此其技術(shù)采納和轉(zhuǎn)型水平居于引領(lǐng)者地位［10］。其次，管理層的認知評價可能通過態(tài)度的傳播對企業(yè)中其他成員的評價判斷產(chǎn)生影響［11］。因此在數(shù)字化時代下，管理層對數(shù)字技術(shù)所帶來的創(chuàng)新機會的認知，將幫助企業(yè)中其他成員將數(shù)字技術(shù)理解為機遇而不是威脅，有助于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利實施［11］。此外，管理層對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重視源于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需要，因此越重視數(shù)字化轉(zhuǎn)型的管理層，越會積極地推動企業(yè)傳統(tǒng)組織方式、運營模式與數(shù)字化技術(shù)的融合，以塑造適應(yīng)新質(zhì)生產(chǎn)力的數(shù)字化生產(chǎn)關(guān)系，從而增大了企業(yè)在數(shù)字化方面的資金與人員投入，提升了企業(yè)整體數(shù)字技術(shù)水平?；谏鲜龇治?，本文提出假設(shè)H2：企業(yè)資源基礎(chǔ)越優(yōu)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高；H3：管理層關(guān)注度越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高；H4：管理層關(guān)注度越高，數(shù)字技術(shù)水平越高 。

1.3 動態(tài)環(huán)境因素的影響

傳統(tǒng)TOE框架中的環(huán)境因素指的是行業(yè)結(jié)構(gòu)、需求壓力、經(jīng)濟環(huán)境等方面［9］，本文以政府政策制度為動態(tài)環(huán)境因素進行研究分析。已有研究表明，政府相關(guān)政策支持是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的重要因素，聚焦到制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型層面，政府為促進數(shù)字技術(shù)和實體經(jīng)濟深度融合而實施的各類政策能夠通過明確發(fā)展目標和方向?qū)崿F(xiàn)要素資源的集聚，利用數(shù)字化和智能化技術(shù)激活實體經(jīng)濟，使社會資金回流到制造業(yè)領(lǐng)域，實現(xiàn)制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級［12］，從而推動新質(zhì)生產(chǎn)力的涌現(xiàn)。因此，政府政策支持對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度往往存在正向影響?；谏鲜龇治觯疚奶岢黾僭O(shè)H5：政策支持度越高，數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

綜上所述，企業(yè)自身數(shù)字技術(shù)水平、政府政策支持、企業(yè)資源基礎(chǔ)以及管理層關(guān)注度能夠直接或間接地影響企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

2 研究設(shè)計與數(shù)據(jù)采集

本研究采取問卷調(diào)查方式，以四川省企業(yè)為調(diào)查對象，旨在探討制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的各種影響因素及其對制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響程度。本文基于文獻分析，問卷設(shè)計了數(shù)字技術(shù)、柔性組織、動態(tài)三大因素的測量題項。其中：數(shù)字技術(shù)因素含5個題項，如數(shù)字技術(shù)人員數(shù)量和資金投入等；柔性組織因素包括企業(yè)資源基礎(chǔ)（以營業(yè)收入衡量）和管理層關(guān)注度（含4個題項，如數(shù)字化了解程度和參與度等）；動態(tài)環(huán)境因素主要考察政府補貼等，含4個題項。此外，數(shù)字化程度則通過轉(zhuǎn)型階段和成效等5個題項進行評估。

研究組于2024年2月在四川地區(qū)開展了問卷調(diào)查，最終對四川省范圍內(nèi)制造業(yè)企業(yè)的中高層管理人員發(fā)放問卷376份，經(jīng)過回收和篩選后共獲得342份有效問卷，問卷回收的有效度為90.96%。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 信效度分析

3.1.1 信度分析

本研究采用SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）軟件對數(shù)據(jù)的信度、效度進行檢驗。其中，信度采用克隆巴赫的Alpha值進行評價，檢驗的結(jié)果顯示各項目的Alpha值均在0.7以上，表明本問卷具有良好的可靠度和穩(wěn)定性。

3.1.2 效度分析

測量量表效度常用的兩種方法是KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）樣本測度和Bartlett球形檢驗（Barlett Test of Sphericity）。本研究中KMO值為0.884，Bartlett 球形度檢驗近似卡方值為3 418.226，表明問卷題項具有良好的內(nèi)容效度。

3.2 相關(guān)性分析

為探討各種影響因素與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度之間的相關(guān)性，明確各變量之間的關(guān)系，本文通過SPSS軟件，利用Pearson相關(guān)系數(shù)（Pearson Correlation Coefficient）R衡量變量之間的相關(guān)程度?；谏衔奶岢龅募僭O(shè)，根據(jù)因變量的不同，分別對其進行相關(guān)性檢驗，根據(jù)研究變量的相關(guān)系數(shù)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與其4項自變量的相關(guān)系數(shù)都在0.01的顯著性水平上雙尾檢驗結(jié)果顯著，表明企業(yè)數(shù)字化程度與這些變量均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，數(shù)字技術(shù)水平與管理層關(guān)注度之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.593，表明變量之間存在較強的相關(guān)性。

3.3 回歸分析

根據(jù)前文中隱變量的設(shè)定和各變量之間的關(guān)系分別進行回歸分析，本文通過建立多元線性回歸模型對影響四川省制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的因素進行分析。模型公式表達為

Y=β0 +β1X1+β2X2 +β3X3+β4X4。" " " " " " （1）

當(dāng)因變量Y為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度時，自變量X1、X2、X3、X4分別代表數(shù)字技術(shù)水平、資源基礎(chǔ)、管理層關(guān)注度以及政策支持度；當(dāng)因變量Y為數(shù)字技術(shù)水平時，X1代表管理層關(guān)注度。

以企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度為因變量的逐級回歸檢驗，結(jié)果見表1。

表1中，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度為因變量，模型（1）至模型（4）逐步引入了數(shù)字技術(shù)水平、資源基礎(chǔ)、管理層關(guān)注度和政策支持度4個自變量。R2值表示模型解釋的變異性百分比，隨著變量的逐步加入，模型（1）到模型（4）的R2值從0.545增加到0.675，說明模型的解釋能力隨著變量的增加而提高。根據(jù)回歸結(jié)果，數(shù)字技術(shù)水平對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的影響為正，說明企業(yè)在數(shù)字技術(shù)人員與轉(zhuǎn)型資金方面的投入越多，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度也越高。模型（2）在數(shù)字技術(shù)水平的基礎(chǔ)上增加了資源基礎(chǔ)作為自變量，兩個變量的Beta系數(shù)（沒有括號的值）分別為0.615和0.275，表明資源基礎(chǔ)也是一個正向預(yù)測因子。在模型（3）中添加了管理層關(guān)注度，從回歸結(jié)果可以看出，管理層關(guān)注度對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型非常重要，影響系數(shù)為0.324，遠大于資源基礎(chǔ)的影響。加入政策支持度的回歸結(jié)果表明，4項自變量均能對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度產(chǎn)生顯著的正向影響，假設(shè)H1、H2、H3、H5均得到驗證，其中數(shù)字技術(shù)水平的影響系數(shù)為0.454，遠高于其他3項因素，表明企業(yè)數(shù)字技術(shù)人員數(shù)量以及在轉(zhuǎn)型方面的投入是影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的關(guān)鍵因素。

以企業(yè)數(shù)字技術(shù)水平為因變量，以管理層關(guān)注度為因變量進行的回歸分析，結(jié)果見表2。

表2 數(shù)字技術(shù)水平回歸分析表

[變量 未標準化系數(shù) 標準化系數(shù) t 顯著性 R2 Beta 標準錯誤 Beta 常量 5.672 0.568 9.981 0.000 0.352 管理層關(guān)注度 0.713 0.052 0.593 13.590 0.000 ]

由表2可以看出，管理層關(guān)注度的Beta系數(shù)（其中0.713是未經(jīng)標準化處理的Beta系數(shù)，通常以經(jīng)過標準化處理的系數(shù)為準）為0.593，說明管理層關(guān)注度對數(shù)字技術(shù)水平有較強的正向影響，假設(shè)H4得到驗證。

綜合上述分析，企業(yè)數(shù)字技術(shù)水平、整體規(guī)模、高層管理人員以及政府政策都能通過直接或間接的方式作用于制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。

4 研究結(jié)論與政策建議

《四川省加快發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動計劃》《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》等文件已經(jīng)給制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指明了方向，并且正在大力推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力。這表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為提高我國制造業(yè)綜合實力和核心競爭力的關(guān)鍵路徑之一，受重視程度越來越高。本研究基于四川省制造業(yè)企業(yè)的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，實證檢驗了影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的因素。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：首先，數(shù)字技術(shù)水平、資源基礎(chǔ)、管理層關(guān)注度與政策支持度4個因素對都企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度具有直接的正向影響，其中數(shù)字技術(shù)水平影響系數(shù)最高，資源基礎(chǔ)影響程度最低；其次，管理層關(guān)注度對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度有直接和間接的正向影響，能夠通過影響企業(yè)數(shù)字技術(shù)水平從而間接影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。根據(jù)上述分析結(jié)果，本文對四川省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出以下幾點建議。

（1）由于企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入和數(shù)字化技術(shù)人才資源投入對制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有顯著的正向影響，因此企業(yè)應(yīng)增加轉(zhuǎn)型投入，不斷為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供內(nèi)部支持與保障。首先，合理地增加企業(yè)所得收入中分配給轉(zhuǎn)型投入的份額，制訂詳細的預(yù)算和投資計劃，確保投入的有效性。其次，從人才的吸引、培養(yǎng)、保留等多方面入手，切實提高企業(yè)數(shù)字化人才儲備。實施強大的人才獲取策略，利用社交媒體、專業(yè)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字化人才平臺吸引候選人；在企業(yè)內(nèi)部形成持續(xù)學(xué)習(xí)的文化，提供在線課程、研討會等專業(yè)培訓(xùn)資源，培育既熟悉企業(yè)業(yè)務(wù)又精通數(shù)字技術(shù)的復(fù)合型人才；提供具有競爭力的薪酬和福利以及職業(yè)發(fā)展機會，吸引并保留頂尖的數(shù)字人才。

（2）在政策和管理層方面，政府應(yīng)為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供良好的外部環(huán)境，企業(yè)管理層應(yīng)加大對企業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)注度以提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。首先，增加數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)業(yè)務(wù)的經(jīng)費投入，增強數(shù)字化項目的直接補貼力度，不斷釋放政策紅利，以政策促轉(zhuǎn)型。其次，通過媒體和行業(yè)活動宣傳數(shù)字化制造的重要性和潛力，提升企業(yè)管理層對數(shù)字化的認知與關(guān)注程度，促使管理層積極響應(yīng)政府的數(shù)字化戰(zhàn)略要求，增強企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力，提升企業(yè)數(shù)字化水平。

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*四川省科技廳軟科學(xué)研究項目“數(shù)字化賦能四川省制造企業(yè)創(chuàng)新能力提升機制與策略研究”（2023JDR0141）。

【作者簡介】周凌，女，博士，副教授，研究方向：數(shù)字化轉(zhuǎn)型、公司治理；鄧端（通信作者），女，四川成都人，在讀碩士研究生，研究方向：數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字經(jīng)濟；稅佳敏，女，在讀碩士研究生，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟；張朵，女，在讀碩士研究生，研究方向：供應(yīng)鏈管理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

【引用本文】周凌，鄧端，稅佳敏，等.發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力背景下四川省制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級研究［J］.企業(yè)科技與發(fā)展，2024（7）：28-31.