数字化转型背景下企业绿色创新绩效组态分析 ——基于TOE框架的fsQCA研究

绿色创新发展是企业获得可持续竞争优势的关键。绿色创新来源于技术的选择、组织的变革和环境的发展，因而不同的技术、组织和环境直接影响绿色创新绩效。中国作为全球第一制造业大国，医药制造业已经成为构建战略优势的重要支柱产业之一，医药制造业的快速发展也带来了严峻的环保问题，现为国家环保规划中重点治理的12个行业之一。党的二十大报告指出“加快发展方式绿色转型”，对医药制造企业高质量发展提出了明确的绿色创新发展要求。

1  文献综述

数字技术的快速迭代发展为医药制造企业的绿色创新发展带来了新的契机，是实现“双碳”目标的重要着力点，数字技术的泛生性、开放性和可供性等特征能够有效解决企业绿色转型和创新发展中面临的成本约束和技术门槛。数字化转型是中国企业的必然选择，潜移默化地影响着组织的战略和运营。但也有学者发现数字化转型对绿色创新绩效的推动和促进作用在不同的地区、不同的行业和不同性质的企业间存在明显的异质性[1]，还存在一些需要进一步厘清的问题：一方面，学者提出数字化转型基于技术变革，将协同设计、辅助生产融合产品创新，实现经营智能管理、市场智能预测和环境智能感知，有助于企业开展绿色创新活动[3]；另一方面，部分研究表明数字化转型过程中出现新的技术和投资需求，形成技术壁垒和资金压力，从而抑制绿色创新活动[4]。数字化转型对企业绿色创新的影响尚未形成统一的结论，也未能很好地解释在何种数字化转型模式下实现高绿色创新绩效。研究结论的不一致和条件解释的不明确可能有两个原因：第一，数字化转型是一个复杂的系统工程，过往的研究往往仅从技术维度或组织维度讨论数字化转型来探讨其对绿色创新的影响，单一维度的数字化转型指标导致研究结论不一致；第二，形成高绿色创新绩效往往是数字化转型过程中多个维度条件交互作用的结果，而研究者较少关注不同维度变量之间的交互影响，忽略了实现高绿色创新绩效可能有多个组态条件。因此探讨数字化转型多维度因素交互作用可能是研究数字化转型的又一新的视角。

根据TOE（技术-组织-环境）框架，数字化转型从技术、组织和环境三个维度对绿色创新产生深刻而持久的影响。在绿色创新的驱动过程中，数字技术吸收和数字技术应用被认为是影响绿色创新绩效的关键因素，由于组织内部数字转型战略和数字技术人才在激发企业创新上的重要作用，管理者越来越重视数字转型战略的设计和数字技术人才的储备。同时，企业的绿色创新是基于一定的外部环境实现的，数字政策环境和数字投资环境等依赖于制度和市场。在中国情境下，数字化转型对绿色创新的影响机制还没有被深入探讨，更缺乏基于技术-组织-环境的数字化转型对绿色创新的组态研究。因此，结合理论和现有的研究，本文认为基于技术、组织和环境的数字化转型是影响绿色创新的重要因素。

本文研究结果对现有研究领域贡献主要有两点：第一，本研究采用的多维度“数字化转型程度”的视角，深化了数字化转型的内涵研究，有利于丰富本土化的管理学体系和理论的建设；第二，本文基于模糊集定性比较分析方法，探索了中国情境下数字化转型影响绿色创新的组态效应，考虑了不同维度条件的多重并发机制，为研究二者的作用机理提供了新的研究思路。实践上，本研究强调了数字化转型对企业管理的价值，研究结论对于数字化转型路径选择、条件设计以及促进绿色创新等具有重要价值。

2  研究模型与变量说明

2.1  研究模型

Tormatizk和Fleische最早在1990年提出了TOE框架（Technology-Organization-Environment Framework），把影响一个企业或组织创新的影响因素归纳为技术、组织与环境三个维度，在后续的研究中，TOE框架通常用于解释复杂社会现象的成因以及提取影响因素[5]。随着数字技术的快速发展渗透，企业的组织管理和经营环境也日益复杂，技术、组织和环境因素共同决定了企业的数字化转型水平并对绿色创新绩效产生影响，TOE框架采取整体、组合的方式综合分析三个维度的影响因素，有利于打破以往局限于单一维度的思路，进一步理解多重要素互动的复杂运行机理[6]，在基于数字化转型背景下的绿色创新的前因条件研究中具有较好的适用性。

2.1.1  技术维度因素

数字技术对企业创新绩效的促进作用主要来自两方面：一是数字技术本身的新突破、新变化以及多种数字技术的组合互补提高生产力；二是运用数字技术创造新产品、变革组织以及商业模式等提高生产经营效率[7]。企业作为数字化转型的主体，首先要引进新技术和数据基础设施，优化对内部各个环节的掌控力[8]，发挥吸收能力在企业获取竞争优势的过程中的重要作用[9]，其次运用数字技术实现产品服务创新，通过技术吸收和应用之间的互补，有效促进内外部资源与外部环境耦合，实现交叉创新。基于此，本文选取数字技术吸收和数字技术应用作为技术维度的代表性指标。

2.1.2  组织维度因素

企业的组织要素是重要的绿色资源，是企业进行绿色创新、构建持续竞争优势的基础[10]。在组织维度，数字战略、组织结构及文化、高层管理支持、动态能力等被认为是企业实现数字化转型的重要因素。数字转型战略是企业数字化转型成功的关键，能够合理调配企业的数字技术资源、满足企业的运营数字化需求，同时，杨东和柴慧敏补充提出创新绩效的提升不能仅凭单一的管理措施，还需要通过人力资源不断将战略付诸实践以有效保障企业的绿色行为。高学历、高认知能力的劳动者能够更好地适应数字化变革[11]，企业在转型过程中必须同时拥有匹配的数字转型人才。因此，本文选取数字转型战略和数字技术人才作为组织维度的代表性指标。

2.1.3  环境维度因素

环境维度的影响因素包括宏观层面的政府政策和微观层面的市场环境。学者关于我国数字经济政策对实体企业数字化变革业绩的影响主要分为促进论和抑制论两种观点。促进论认为产业政策会带来“投资者关注效应”，为企业数字化转型提供资金、技术以及人才支持，促进企业转型升级[12]；抑制论认为产业政策可能导致公司表面迎合政策要求而无意于真正创新，激励效果显著减弱[13]。在政策实施方面，发展中国家普遍运用财政补贴手段激励和引导企业开展绿色创新活动[14]。企业生存于市场环境中，与企业有信息交互的客户、供应商以及合作伙伴等都会加速整个市场环境中的信息流动，推动企业数字化转型。总之，企业的数字化转型需要政府的和市场的双重推动，因此，本文选取数字政策环境和数字合作环境作为环境维度的代表性指标。

综上所述，本文在TOE 框架下构建了数字化背景下企业绿色创新绩效的组态效应分析框架。企业绿色创新绩效受技术（数字技术吸收、数字技术应用）、组织（数字转型战略、数字技术人才）和环境（数字政策环境、数字投资环境）三个维度因素的影响，6个前因条件相互联系、组合匹配，具体框架如图1所示。

图 1 研究框架 

2.2   变量说明

2.2.1  结果变量测量

本文绿色创新绩效由两部分构成：从专利指标来看，学者大多采用绿色专利数衡量企业绿色创新绩效[15]，且医药制业属于专利密集型产业，绿色专利数可以较好反应企业的绿色创新绩效，因此专利指标包括公司当年独立获得的绿色发明数量、当年独立获得的绿色实用新型数量、当年联合获得的绿色发明数量以及当年联合获得的绿色实用新型数量；从经济指标来看，绿色创新是企业通过开发绿色技术、新型管理方式提高投入产出效率，最终体现在经济效益上，因此采用资产收益率ROA反映企业资产综合利用效果以及盈利能力。由于企业以盈利和长期运行为根本要求，并且绿色产品的产值本身也作用于经济指标，因此将两者按60%和40%的比例加权得到绿色创新绩效[16]。

2.2.2  条件变量测量

根据TOE框架提取的前因条件，技术、组织和环境三个维度的指标按照不同方法测量。技术维度的指标难以通过现成数据获得，因此采用文本挖掘法，参考吴非等[17]学者的研究，对60份企业年报中人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用等五个维度76个数字化相关词频进行统计，运用Python软件中的jieba中文分词软件进行文本识别和关键词提取，通过对应的词频数据反应企业对数字技术的重视程度。组织维度的数字转型战略同样体现在企业年报中的工作总结和未来计划，采用文本挖掘法获取数据；员工的教育程度即体现了企业的数字技术人才水平。环境维度的指标分为宏观环境和微观环境，考虑数据的代表性和可获得性，采用企业年报披露的政府补助和关联公司相关数据衡量。具体变量定义及测量方法如表1所示。

表 1 变量定义及计算说明

变量 变量名称 数据来源或计算方法

结果变量 绿色创新绩效 ROA 税前净利润/总资产

绿色专利数量 CSMAR数据库上市公司绿色专利获得情况

条件变量 技术（T） 数字技术吸收 企业年报“人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术”等76个关键词词频分析

数字技术应用 企业年报“数字技术运用”等关键词词频分析

组织（O） 数字技术人才 员工教育程度本科及以上人数比例

数字转型战略 企业年报“数字化转型”等关键词词频分析

环境（E） 数字政策环境 政府补助中与数字化相关的政策占比

数字合作环境 控股、合营、联营公司中与数字信息相关的公司占比

数据来源：CSMAR数据库、巨潮资讯网

2.3  数据来源

本文研究对象为我国医药制造业上市公司，数据时间范围选取2019-2021年。本文选取案例公司时主要考虑以下原则：（1）公司至少已存续三年，经营状态相对稳定；（2）公司在年报中体现出一定的数字化转型活动；（3）公司分布具有一定的区域代表性以及技术差异性特征。所选公司的专利和财务数据来自CSMAR数据库，其余指标均源于上市公司发布的年度报告，年度报告来自巨潮资讯网。 

表 2 医药制造企业研究案例

序号 企业简称 所属省份 序号 企业简称 所属省份

1 海正药业 浙江 11 步长制药 山东

2 华海药业 浙江 12 新华制药 山东

3 寿仙谷 浙江 13 沃华医药 山东

4 红日药业 天津 14 科伦药业 四川

5 凯莱英 天津 15 艾德生物 福建

6 康缘药业 江苏 16 启迪药业 湖南

7 恩华药业 江苏 17 以岭药业 河北

8 信邦制药 贵州 18 万孚生物 广东

9 新天药业 贵州 19 华润三九 广东

10 鲁抗医药 山东 20 丽珠集团 广东

3  实证分析

3.1  研究方法

模糊集定性比较分析方法（以下简称fsQCA）是一种介于定性和定量之间的独特分析技术，它将每个案例视为一系列条件变量的组态，通过因果关系的多元构成关注每个案例本身的异质性[18]。fsQCA适用于细分行业，通过对中等数量案例（10<N<30）的研究可以得出精细的结论，同时由于借助了布尔代数运算，即从集合的角度考察前因条件与结果的关系，因此在一定程度上增强了研究结论的普适性，使研究结论可以推广到更大范围的企业，进而对所研究的行业提出更具针对性的建议。因此，本研究选取fsQCA探究影响因素之间的多重并发机制，寻找使得预期结果出现的条件变量组合关系。

3.2  变量校准

根据fsQCA软件使用规范，首先将原始案例数据校准为集合隶属分数。本文采用直接校准法，分别将案例数据的95%、50%、5%分位数界定为完全隶属锚点、交叉锚点和完全不隶属锚点，运用SPSS18.0软件对数据进行校准，具体校准结果如表3所示。

表 3 数据校准锚点

变量名称 完全隶属 交叉点 完全不隶属

结果变量 绿色创新绩效 0.5762 0.2913 0.0928

条件变量 数字技术吸收 1.6911 0.2880 0.0594

数字技术应用 1.7168 0.3513 0

数字技术人才 0.7044 0.3355 0.1561

数字转型战略 188.1556 42.4859 12.6383

数字政策环境 0.3129 0.1558 0.0188

数字合作环境 0.7829 0.3225 0.0464

3.3  必要条件分析

fsQCA逻辑认为结果变量由多个条件联合作用产生，因此在进行标准分析之前应检查是否存在必要条件，即是否存在一个条件总是使得该结果产生。运用fsQCA软件进行高绿色创新绩效和非高绿色创新绩效的必要性条件检验，结果如表4所示。可知6个前因条件一致性水平均未超过0.9的判定标准，说明6个前因条件在单独存在的情况下均不足以构成高绿色创新绩效与非高绿色创新绩效，这一结果显示出企业数字化转型对绿色创新绩效影响的复杂性，即技术、组织和环境条件需要联动匹配共同影响企业绿色创新绩效。

表 4 必要条件分析

高绿色创新绩效 非高绿色创新绩效

条件变量 一致性 覆盖度 一致性 覆盖度

数字技术吸收 0.581745 0.670520 0.652044 0.756069

数字技术应用 0.643932 0.754407 0.574277 0.676851

数字技术人才 0.715145 0.760128 0.595214 0.636461

数字转型战略 0.761284 0.766667 0.617149 0.625253

数字政策环境 0.499498 0.589349 0.539382 0.640237

数字合作环境 0.746239 0.803456 0.539382 0.584233

3.4  充分条件分析

进行模糊集真值表分析时，为确保筛选出的子集关系强度，将一致性门槛设置为默认值0.8；将案例频数阈值设置为默认值1；同时，为避免产生同时子集关系，即某一组态既能导致高绿色创新绩效也能导致非高绿色创新绩效，将PRI阈值设置为0.70，进一步筛选真值表。进行标准分析后得到复杂解、简约解和中间解。参考前人的研究方法，将同时出现在中间解和简约解的前因条件作为核心条件，与所关注的结果之间存在较强的因果关系；将仅出现在中间解的前因条件作为辅助条件，与结果之间的因果关系较弱。最终fsQCA分析结果如表5所示。

表 5 高绿色创新绩效条件组态分析

条件组态 组态1 组态2 组态3 组态4 组态5 组态6

数字技术吸收 ● ●

数字技术应用 ● ● ● ●

数字技术人才 ● ●

数字转型战略 ● ● ● ● ●

数字政策环境 ● ● ●

数字合作环境 ● ● ● ●

一致性 0.926 0.943 0.941 0.928 0.948 0.925

原始覆盖度 0.413 0.284 0.272 0.337 0.314 0.236

唯一覆盖度 0.116 0.035 0.017 0.017 0.054 0.011

解的一致性 0.902

解的覆盖度 0.681

注：●代表核心条件存在，●代表边缘条件存在，代表核心条件缺失，代表边缘条件缺失，空白表示前因条件无关紧要

表5每列代表一种可能的条件组态，共得出高绿色创新绩效的6种组态，各组态单个解以及总体解的一致性水平均高于0.8，可被视为高绿色创新绩效的充分条件组合。总体一致性为0.902，表明在满足上述6种条件组态的企业样本中，90.2%的企业呈现高绿色创新绩效；解的总覆盖度为0.681，表明以上6种条件组态能够解释68.1%的高绿色创新绩效企业样本。

3.5  组态稳健性检验

为保证分析结果的可靠性，本研究进行组态稳健性检验。检验方法通常为调整校准依据、最小案例频数或一致性门槛值的参数设定，对调整后的数据再次分析，比较组态的变化以评估结果的可靠性。本研选择究调整校准依据，重新将上述样本数据的75%、50%、25%分位数界定为完全隶属锚点、交叉锚点和完全不隶属锚点，再次进行变量校准、必要条件分析以及充分条件分析，得到新的fsQCA分析结果如表6所示。 

表 6 组态稳健性检验

条件组态 组态1 组态2 组态3 组态4 组态5 组态6

数字技术吸收 ● ●

数字技术应用 ● ● ● ●

数字技术人才 ● ●

数字转型战略 ● ● ● ● ●

数字政策环境 ● ● ●

数字合作环境 ● ● ● ●

一致性 0.920 0.982 0.945 0.944 0.861 0.870

原始覆盖度 0.190 0.169 0.162 0.157 0.142 0.098

唯一覆盖度 0.135 0.059 0.052 0.066 0.089 0.022

解的一致性 0.901

解的覆盖度 0.608

注：●代表核心条件存在，●代表边缘条件存在，代表核心条件缺失，代表边缘条件缺失，空白表示前因条件无关紧要

比较表5和表6可知，组态的数量及组成均无变化，6个条件组态及解的一致性略有变化但仍保持高于0.8的可接受水平，6个条件组态的原始覆盖度、唯一覆盖度及解的覆盖度无实质性变化，表明本研究的组态分析结果稳健性良好。

3.6  高绿色绩效创新路径分析

根据核心条件的分布对表6的条件组态进行命名与分析。在6个前因条件的复杂作用下，高绿色创新绩效的组态条件主要呈现2种类型，表现为雄狮型（数字技术应用驱动型）和群狼型（数字转型战略-数字合作环境共同驱动型）两种模式。以下分别对两种发展模式加以分析。

3.6.1  雄狮型

该类型包含组态1和组态4，主要体现在数字技术应用作为核心条件，所隶属的案例企业即使在组织和环境层面没有足够的数字化程度，但凭借优越的数字技术应用，仍能获得高水平的绿色创新绩效。因此本文将具有此类特征的条件组态称为雄狮型（数字技术应用驱动型）。组态1表明，数字技术应用较好并辅以一定数字转型战略的公司，可达到高水平的绿色创新绩效，这一路径能够解释41.3%的高绿色创新绩效案例；组态4表明，在数字技术应用较好但其他条件缺失的情况下，能够解释33.7%的高绿色创新绩效案例，略低于组态1，进一步说明企业的数字转型战略也对高绿色创新绩效产生一定的促进作用。典型案例有沃华医药和丽珠集团，年报中的关键词“人工智能、云计算、电子商务、数字营销、互联网+、线上线下、智能机器人、云服务、智能制造、智能生产、自动监测”等体现了企业对数字技术重视，不断开发数字化的智能化、网络化和大数据特征推动企业绿色创新发展。

观察组态1和组态4，技术维度的数字技术应用核心条件存在而数字技术吸收核心条件缺失，说明企业在技术层面的数字化转型不能仅停留在表面，要结合数字转型战略，切实应用融入到生产、经营、管理的各个方面，充分发挥数字技术特性的优势，提高绿色创新效率。

3.6.2  群狼型

该类型包含了组态2、3、5和6，主要体现在数字转型战略和数字合作环境共同作为核心条件，所隶属的案例企业在技术维度大多表现为边缘或缺失条件，也能够获得高水平的绿色创新绩效。因此本文将具有此类特征的条件组态称为群狼型（数字转型战略-数字合作环境共同驱动型）。组态2和3相对均衡发展，在数字转型战略和数字合作环境作为核心条件的基础上，数字技术人才和数字政策环境同时作为边缘条件，能够解释约28%的高绿色创新绩效案例；组态5和6重点发展数字转型战略和数字投资环境，数字技术人才相对缺失，也可以获得高水平的绿色创新绩效。该模式的典型案例有寿仙谷、艾德生物、恩华药业和万孚生物。在高绿色创新绩效水平的案例中，该类公司在数字组织和数字环境的4个指标基本高于平均水平，其中数字合作环境均高于平均水平，说明企业在组织变革层面进行了较好的“自上而下”的转型，也更加认可数字环境对企业绿色创新绩效的积极的影响。

对比组态2、3和5、6可以发现，数字技术应用和数字技术人才两个条件变量之间存在替代效应。任何一套高效模式的背后都需要相应高效的底层组织架构支撑，因此数字化转型过程中，人员数字化能力的同步迭代也是至关重要的一环， 数字技术人才能够更好地利用有限的数字技术进行转型和创新，提高绿色创新绩效。

4  结论与启示

本文基于TOE框架检验了中国情境下数字化转型对绿色创新绩效的关系，以及实现高绿色创新绩效的条件组态。研究结果表明：企业数字化转型从技术、组织和环境维度对绿色创新绩效产生多重影响，其中数字技术应用、数字转型战略和数字投资环境与高绿色创新绩效的因果关系较强，但各单一条件变量均无法构成高绿色创新绩效的必要条件；在6个前因条件的作用下，高绿色创新绩效可以归纳为雄狮型和群狼型两种发展模式；数字技术吸收通常作为边缘条件，对高绿色创新绩效无明显作用，数字技术应用和数字技术人才两个条件变量之间存在替代效应，任取其一都可能获得高绿色创新绩效。

根据以上研究结论，本文提出提如下建议：

首先，企业要充分应用数字技术驱动绿色创新活动的开展。人工智能、云计算和区块链等数字技术为企业绿色创新提供了技术平台，有利于企业协同设计、辅助生产，实现经营智能管理、市场智能预测和环境智能感知，有利于企业开展绿色创新活动，提升创新能力。同时，企业应理性认识数字技术的积极作用，避免数字技术壁垒和陷阱，促进绿色创新绩效的提升，开展有价值的绿色创新，为企业研发具有绿色环保和商业价值的产品与服务。

其次，企业要注重数字组织和数字环境的适配。企业管理者应充分认识到不同条件组态的殊途同归效应，主动适应所在地的数字环境条件，在强数字政策环境下侧重组织数字化转型，推动数字转型战略和数字技术人才建设；在弱数字政策环境下侧重数字技术应用，逐步将数字技术应用融入企业的日常经营管理。

第三，企业要关注数字技术应用和数字技术人才之间的替代效应。企业实践中良好的数字技术应用有利于提高绿色创新绩效，数字技术人才更能够进一步充分发挥数字技术的优势。企业管理应基于数字环境特征创设数字转型战略和数字人才储备，形成良好的数字氛围和创新行为规范。企业可以采取其他方法，例如加强企业的数字战略投资、实行以绿色创新为中心的人才策略。

本文来源：《物流科技》https://www.zzqklm.com/w/jg/30901.html