01 研究背景
随着新一轮科技革命和产业变革的兴起，互联网、大数据、云计算、人工智能等数字技术的发展日新月异，以数据资源为重要生产要素、以全要素数字化转型为重要推动力的数字经济得到了蓬勃发展。数字技术的不断更迭为制造企业进行创新实践提供了机遇，制造企业以数字化转型为手段推动自身高质量发展。
与此同时，数字技术的跃迁也导致商业市场环境呈现出高动态性特征，新技术、新市场、新竞争及新规则的环境变革倒逼企业跳出舒适圈，突破由先前实践经验形成的“传统路径”，探索符合数字化情境的新路径以实现产业转型升级。制造业作为中国发展数字经济的主战场，是推动数字经济与实体经济融合发展的主攻方向和关键突破口。我国在十四五发展规划和2035年远景目标纲要中明确提出要推动“制造强国”、“数字中国”建设。如何依靠数字技术实现制造业数字化转型是实现“智能制造”、完善“中国制造”+“中国服务”发展模式、实施“三大任务、一大平台”国家战略的重要课题。制造业数字化转型既是推动中国制造业高质量发展的重要途径，也是中国数字经济发展壮大的重要支撑。因此，探索制造业数字化转型的规律成为学界研究的重点理论问题。
02 研究问题
在中国情境下，先进制造业的数字化转型需要结合企业自身特点、整合多方面因素进行综合考虑。从技术、组织等单一层面出发，只能考虑到单一影响因素推动制造业数字化转型的净效应，难以体现不同维度的因素对制造业数字化转型的综合影响，不能系统解释不同制造企业数字化转型的复杂多因素联合机制。路径依赖问题在中国先进制造业数字化发展过程中是否严重？各要素之间的联动匹配效果有何异同？路径突破与数字化转型有何种联系？
基于此，本文结合适用于研究新兴技术转移的“技术—组织—环境”（Technology-Organization-Environment，简称TOE）理论框架和用于区分路径类型的区域产业演化路径模型，以中国27家先进制造企业为样本，运用模糊集定性比较分析方法（Qualitative Comparative Analysis，简称QCA），探讨数字技术跃迁、管理模式变革等前置要素推动先进制造业数字化转型的组态路径，尝试打开先进制造业数字化转型的“黑箱”，促进数字经济背景下中国制造业“关键少数”——先进制造业，在保持高质量发展的前提下率先实现数字化转型，充分发挥“头雁效应”，激发“雁群活力”，为其他制造企业数字化转型提供借鉴，确保中国制造业高质量转型升级的完成。
03 理论基础
路径依赖是指区域知识基础在新时期的发展是沿着其在过去积累的技术、产业等所形成的既定轨道中前进。在社会科学领域中，路径依赖被认为是状态与过程的结合体，过程中是一种非遍历性的随机动态，受历史偶然事件影响，结果呈现出锁定状态，锁定于过去的结构或路径。特定的技术轨迹在短期内可能会减少企业的创新成本，但从长期看，区域知识基础可能被锁定在现有的创新活动中，限制企业抓住新机会实现转型发展，最终由于无法对新市场、新技术做出反应而陷入亏损和衰退。在此情境下，企业需要采取主动的战略行动来引进新的技术并实现与企业的有机融合，从而实现路径突破。当路径锁定严重阻碍地区的知识更新甚至导致区域衰落时，地区需要从区域知识基础中演化出新的产业或知识从而走向新的发展轨道，称之为路径突破[27]。先进制造企业作为制造业中的大型企业，长期存在“组织僵化、创新倦怠”等问题，并且更擅长改进性创新而非颠覆性创新；但数字经济的冲击带来了改变原有经营范式的机会，为大型企业创新创业注入了新鲜的血液，在此情境下，消除企业内部存在的路径依赖问题迫在眉睫。因此，本文从路径依赖视角探讨先进制造业数字化转型组态路径问题具有重要的现实意义。
04 模型构建
本文采取BALLAND的分类方式，以技术关联度指标来区分路径依赖型企业与路径突破型企业。基于技术关联度和技术复杂度两个维度，BALLAND构建了区域产业演化路径模型，该模型按演化路径的差异将区域产业分为四种类型，如图1所示。考虑到行业发展水平、政府支持度等环境层面要素也是先进制造业发展过程中的重要影响因素，本文在区域产业演化路径模型的基础上增添一个新维度——环境适应度，构建先进制造业发展路径模型，将先进制造业发展路径细分为八种类型，如图2所示。按照先进制造业环境适应度的高低，将CA、DA、CB、DB四种发展路径细分为FCA、FDA、FCB、FDB（环境适应度高的四种发展路径）和ECB、EDB、EDA、ECA（环境适应度低的四种发展路径）共八种发展路径。数字技术跃迁、管理模式变革能降低技术关联度，数字设施搭建、生产流程改进能提升技术复杂度，行业发展水平、企业竞争压力的波动会影响环境适应度。
数字技术跃迁、数字设施搭建是推动先进制造业数字化转型的重要力量，管理模式变革、生产流程改进是先进制造业数字化转型开展的重要空间，行业发展水平、企业竞争压力是先进制造业数字化转型提速的重要机遇，因此，本文所选取的六个前因变量均与先进制造业数字化转型优势存在强关联性，适合进行组态分析。结合路径依赖理论、TOE理论框架、前因变量、结果变量以及先进制造业发展路径模型，本文构建先进制造业数字化转型驱动因素模型，如图3所示。
05 研究设计
定性比较分析是一种以集合论和布尔逻辑运算法则为基础、重点解决组态视角研究问题的方法，常用来揭示现实中的复杂因果关系。本文采用fsQCA方法展开研究主要基于以下原因：QCA方法兼具定性与定量优势，能从整体视角对多个案例进行分析，非常适合中小样本的研究；与结构方程、计量模型等传统研究方法相比，QCA方法能够找出多种影响因素共同作用的组态路径，更适合研究复杂过程中多要素之间的系统效应；与QCA方法中的清晰集定性比较分析（csQCA）和多值集定性比较分析（mvQCA）相比，fsQCA方法在数据转化过程中能够避免信息丢失，提高数据精准度。此外，TOE框架常被用于研究新兴技术应用扩散，并和QCA方法有着较高的契合度，适合此项研究。因此，采用fsQCA方法结合TOE框架探讨路径依赖视角下先进制造业数字化转型组态路径具有理论上的可行性。
根据QCA模型规范的相关研究，当模型的前因条件为6个时，样本数量大于25个即可区分随机数据与真实数据，以保证组态结果的内部效度。按照典型性、丰富性和易得性等资料收集原则，结合《2020年中国独角兽企业研究报告》、《2020先进制造业集群白皮书》、《2020中国先进制造业百强园区》、《2020年中国制造企业500强》等行业规划及智库研究报告，本文最终选定了27家先进制造企业作为研究样本。
06 研究结论
（1）各维度中的任意单一前因条件均不能单独构成先进制造业数字化转型的必要条件，前因条件需要通过组态匹配才能推动先进制造业数字化转型。研究结果表明，数字技术跃迁、管理模式变革是先进制造业数字化转型组态路径中的核心条件，但某单一前因条件并不能很好地驱动先进制造业实现数字化转型。从指导先进制造业数字化转型的结果来看，多因素组合驱动型策略明显要优于单因素驱动型策略。
（2）先进制造业在数字化转型过程中需重点关注先进制造企业的技术关联度和环境适应度。研究结果表明，数字技术跃迁、管理模式变革、企业竞争压力多次作为核心条件，并且数字技术跃迁与管理模式变革相联结才能发挥最大作用。从驱动先进制造业数字化转型的结果来看，低技术关联度、高环境适应度的多因素组合驱动策略与其他策略相比有更有助于实现先进制造业数字化转型。
（3）突破型组态路径与其他类型路径相比更有可能实现先进制造业数字化转型，依赖型组态路径并不能促进先进制造业数字化转型的实现。研究结果表明，所有的路径技术关联度都小于等于0，大多数路径的技术关联度为负数。从驱动先进制造业数字化转型的结果来看，突破型组合驱动型策略更有助于实现先进制造业数字化转型。路径依赖型企业要想实现路径突破，需提升管理模式变革能力，着力解决企业中存在的“组织僵化”问题，实现路径突破，保持数字化高质量发展。
07 管理启示
（1）政府应纠正企业数字化转型过程中“单因素主导”论。在数字化转型实践中，要避免只引进数字化技术或只搭建数字化平台等典型的“单因素主导”错误，地方政府可以采取举办有关数字化讲座、数字化培训等活动让企业管理者认识到“单因素主导”错误从而加以改进并采用多因素组合驱动型策略；另外，地方政府应根据当地先进制造企业技术与管理维度的实际情况制定相应的政策以支持企业摆脱路径依赖，实现路径突破。
（2）企业管理者应意识到组态路径发展策略在数字化转型策略中的适用性，在厘清各要素与数字化转型关系的前提下运用组态协调思维做出适合企业数字化转型的决策。在明确企业技术条件、管理能力、环境优势的前提下，管理者需要高度重视多种要素的协调配合，采用符合企业情境的数字化转型组态路径。选定路径之后，通过数字技术跃迁、管理模式变革等方式尽快降低企业的技术关联度；关注行业发展水平与政策趋势，充分减缓企业发展压力，提高企业环境适应度；采用数字设施建设、生产流程再造等方式提高企业技术复杂度。
（3）管理者需要结合企业自身特点突破路径依赖并制定出适合企业长期发展战略。路径依赖企业要想实现路径突破，需要制定相应的策略实现企业管理模式的变革。此外，为了保证企业长期发展以及提高企业竞争力，管理者需要制定相应发展规划促进企业数字技术引进、管理模式重构、竞争能力培养，保持企业的长期活力，补足企业前置要素短板的同时缓解单一优势依赖状况，驱动企业数字化转型升级。
引用：李煜华,向子威,胡瑶瑛,等. 路径依赖视角下先进制造业数字化转型组态路径研究[J]. 科技进步与对策,2022,39(11):74-83. DOI:10.6049/kjjbydc.2021080514.
作者简介：李煜华，博士/博士后，现任上海应用技术大学经济与管理学院教授，美国华盛顿大学访问学者。本、硕、博均毕业于哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学管理科学与工程博士后。国家社科基金项目同行评议专家、黑龙江省文化名家暨“六个一批”人才。主持国家社科基金项目2项、主持教育部人文社科基金等省部级项目15项；参与完成国家自然科学基金项目2项、教育部人文社科基金项目及省社科项目等30余项。先后在《科研管理》、《研究与发展管理》、《科学学与科学技术管理》、《管理学报》等国内外学术刊物发表论文70余篇，被《新华文摘》论点摘编1篇，出版专著3部；获省社科优秀成果一等奖2项、二等奖1项、三等奖2项。获校级优秀教师、优秀主讲教师、优秀党员、新长征突击手等荣誉称号。