組態視角下企業轉型升級成效的驅動路徑
——基于我國物流企業的實證研究

王利華 沐蕓

“十三五”時期，我國物流體系已向主體多元化、方式多樣化和開放競爭化的方向發展[1]。我國物流業在“十三五”時期的GDP 分別達到了33028.7 億元、37121.9 億元、40337.2 億元、42466.3 億元和41561.7億元，說明物流業對國民經濟的支撐和引領作用日益增強。國務院印發的《“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》中提出，要貫徹新發展理念，以推動物流企業高質量發展為目標，確定了深化改革和綠色轉型等基本原則[2]。物流企業轉型升級是不斷完善內部結構、提高研發效率和增強企業競爭力的過程[3]，但物流企業僅僅關注某一因素的發展是不夠的，合理調整內部資源才是關鍵所在。物流企業在轉型升級過程中，不僅要具備較強的研發能力，還要借助其他內部資源才能滿足轉型升級的需求。然而已有研究物流企業轉型升級的成果中，多為探討某一因素對轉型升級成效的線性作用，對諸多因素共同影響物流企業轉型升級的機理研究較為薄弱。因此，本文將物流企業的內部資源劃分為5 個條件變量，并以58 家物流企業為研究樣本，采用fsQCA 模糊集定性比較分析法進行數據分析，揭示導致各企業之間轉型升級成效差異的組合作用機制，再通過實證分析找出導致物流企業轉型升級成效差異背后的因素和組態的復雜替代關系。

一、理論基礎與研究假設

物流企業轉型升級的成效取決于企業的研發能力，而企業若想提升研發能力就要在均衡經營規模的基礎上加強研發投入強度和提高綜合人才水平[4]。黃科星等[5]認為，企業提高自主創新能力可提升企業拓展業務領域的能力，轉變原有的發展理念，進而加快企業轉型升級的速度。朱蘭和王勇[6]提出，不同產業的企業在資源稟賦、產品類別等方面存在差異，但是高學歷人才和技術創新能力等對企業轉型升級的作用日益明顯。何江等[7]從政府與企業的角度，量化分析了人才政策對企業轉型升級的作用。結果發現，部分企業存在人才請不進和留不住的問題，但現有地方人才政策并不能完全滿足企業的需求，最終導致企業難以順利完成轉型升級。根據上述現象，本文提出研究假設S1。

S1：物流企業在均衡經營規模的基礎上，只要提升自主研發能力就能加快轉型升級的步伐，同時適當提高人才綜合素質也能對物流企業轉型升級起到促進作用。當物流企業處于合理的經營規模時，要素配置組態中的科技研發能力與人才綜合素質能同時對物流企業的轉型升級產生積極影響。

S1 假設僅強調了兩種因素對物流企業轉型升級的作用，學者們還對其他因素進行了研究。何凱等[8]在研究客戶導向對企業轉型升級的調節作用時，提出客戶導向能幫助企業在研發產品上找到明確方向，且員工在感知客戶需求后，會增加企業轉型升級的動力，但客戶導向要求企業與客戶之間保持緊密的聯系[9]。王磊等[10]研究表明，企業可以聚集客戶資源，并利用客戶資源網絡為企業提供大量的創意點，進而推動企業產品研發升級和創新改造。基于以上分析，本文提出假設S2。

S2：客戶集中程度會影響物流企業的科技研發能力，從而影響物流企業的轉型升級成效。當客戶集中程度與科技研發能力相匹配時（即實現物流企業兩項資源配置的協調和組態作用時），物流企業的轉型效果更加明顯。

宋清和劉奕惠[11]通過研究中小科技企業創新產出，認為市場競爭可通過研發投入的調節作用對企業創新活動產生影響。市場是一雙無形的手，自身科技研發能力強的物流企業在市場發展潛力較好的情況下，在遇到突發問題時具備高抗風險能力[12]。當發展前景較好，具備較強競爭優勢，且擁有自主定價能力和經營主動權時，物流企業就能夠為自主研發投入穩定的資金。因此，本文提出假設S3。

S3：物流企業未來發展前景與科技研發能力共同影響企業創新活動，能增強企業的抗風險能力，從而把握經營主動權（即較好的未來發展前景與較高的科技研發能力組態能提升物流企業轉型升級的效果）。

二、物流企業轉型升級的機理分析

企業的資源基礎理論（Resource-Based Theory）中提到，可以把企業看成不同資源的組合體，資源配置、自身能力和運作效率都影響著企業的發展，因此企業內外部資源是影響轉型升級的重要因素。根據已有文獻梳理和前文研究假設，本文將物流企業內外部資源分為5 大類：綜合人才水平、科技研發能力、未來發展前景、客戶集中程度和企業經營規模。如圖1 所示，物流企業轉型升級變量組態效應的研究框架被設定為：探究基于五要素變量對物流企業轉型升級成效的影響作用機制，即運用fsQCA 模糊集定性比較分析法，探究產生高轉型升級成效和非高轉型升級成效的組態路徑。

在自主創新能力與客戶網絡密集的組態中，物流企業可依據客戶提出的要求對現有的技術或產品進行創新改造，穩定與客戶之間的關系，在保障經營收入的同時還可投入大量資金用于技術研發，此處的高轉型升級成效組態可被稱為“研發—客戶驅動型”。在科技研發能力、綜合人才水平和企業經營規模組態等方面，經營規模合理的物流企業擁有完善的研發體系，會對企業的轉型升級產生積極作用，這里的高轉型升級成效組態可被稱為“研發—規模驅動型”。在科技研發能力與未來發展前景構成的組態中，物流企業能通過加快自主研發速度，創造較好的發展前景，從而獲得較高的市場競爭地位，這類產生高轉型升級成效的組態可被稱作“研發—前景驅動型”。不同組態中包含的基礎條件是不一樣的，也給不同情況的物流企業帶來了更多的選擇路徑，只有找到適合自身發展的組態，才能充分發揮推進轉型升級的作用。

圖1 物流企業轉型升級變量組態效應的分析框架

三、研究設計

（一）定性比較分析法

由于本文的研究目的是探究物流企業轉型升級成效的組態路徑，因此本文選用了定性比較分析法（qualitative comparative analysis，簡稱QCA）。該方法通過跨案例比較分析[13]，研究各路徑中的組態差異，找出物流企業轉型升級成效存在差異的原因。QCA 法適用于中小樣本數量的研究，具體包括csQCA（確定集）、fsQCA（模糊集）和mvQCA（多值集）三種不同的分析方法，分別用于研究二分類變量、多分類變量和變量因果關系等[14]。在現實中，物流企業在集合關系間沒有明確的分界線，而模糊集定性比較分析法能將數據模糊化成真值表，具有定量和定性研究的屬性[15]，因此本文選擇fsQCA 法（模糊集定性比較分析法）進行數據分析。

（二）數據來源與變量選取

1．數據來源

本文選取了我國深滬A 股和港股中的83 家物流企業作為基本研究樣本，企業年報數據均來源于國泰安數據庫和同花順財經平臺。在整理數據過程中，剔除了2019-2021 年期間年報數據缺失的6 家物流企業，發生重大事項且被退市的54 家物流企業，以及某一變量校準范圍未在0-1 之間的11 家物流企業。經篩選后，本文最終確定58 家物流企業為樣本企業。

2．變量選取

根據研究假設和機理分析，本文選取物流企業轉型升級成效作為結果變量，條件變量包括綜合人才水平、科技研發能力、未來發展前景、客戶集中程度和企業經營規模。參考前人研究成果和58 家物流企業的年報數據，變量的解釋和衡量指標如下文所述。

結果變量為轉型升級成效（UP）。對于測量物流企業轉型升級的方法，學術界并沒有明確的定義。陶加強[16]選用綜合性指標來測量該變量，包括信息化水平、高學歷人員、市場占有度、成本控制率等四個指標。考慮到產品附加值的提升可體現轉型升級的結果，因此本文借鑒黃昌富等[17]的衡量辦法，選取物流企業銷售利潤率表示該結果變量。

其他條件變量的衡量標準如下：

（1）綜合人才水平（TA）

高學歷人才是企業創新發展的源動力，是進行技術研發必須具備的條件之一。不管是在團隊管理或后續銷售階段，企業的持續發展都離不開高學歷高素質的人才。因此，本文借鑒趙蓓等[18]的衡量辦法，以物流企業中“大學及以上學歷員工與總員工的比例”評價企業的人力資本結構。

（2）科技研發能力（RD）

物流企業要提高自主創新能力，首先應盡快突破關鍵核心技術，并轉變原有發展理念，加快企業轉型升級的進程。因此，本文借鑒嚴復海等[19]的衡量辦法，以物流企業“研發費用占營業收入的比重”表示企業的研發水平。

（3）未來發展前景（DE）

若物流企業有較強的未來發展潛力，則可在競爭中占據一定的市場優勢，如擁有自主定價能力和經營主動權，從而使企業獲得穩定的收入。因此，本文借鑒黃滿盈和鄧曉虹[20]對該變量的設定標準，以“總資產增長率”來表示物流企業的未來發展潛力。

（4）客戶集中程度（CL）

物流企業通過聚集客戶資源，從客戶的需求中尋找創新點，進而推動產品研發創新，幫助企業找到正確的研發方向。因此本文借鑒陳白雪[21]對該變量的表示方法，以“前五名客戶的銷售收入占總銷售收入的比重”來評價物流企業的客戶集中程度。

（5）企業經營規模（SI）

物流企業的經營規模作為創新活動的重要影響因素[22]，間接影響著企業轉型升級的成效，起到了中介調節作用。雖然經營規模并非企業的一種資源，但規模較大的物流企業會在市場競爭中擁有更大的優勢，在行業中也會有更大的影響力。因此，本文選擇“企業總銷售收入的自然對數”作為評價物流企業經營規模的標準。

3．變量校準

在導入fsQCA 軟件前，要賦予樣本集合隸屬值，把變量校準成集合[23]。校準時需設置三個錨點，包括完全隸屬值、交叉值和完全不隸屬值[24]。參考已有研究成果，本文分別選取樣本數據的75 分位值（上四分位數）、50 分位值（中間值）和25 分位值（下四分位數）作為錨點取值[25]，衡量物流企業高轉型升級成效；而將衡量物流企業非高轉型升級成效的變量設置成上述相反的錨點。各研究變量的校準錨點標準如表1 所示。

表1 變量信息及校準錨點

條件變量客戶集中程度（CL）企業前五名客戶銷售收入占總銷售收入的比重0.4632 0.3240 0.1651企業經營規模（SI）企業總銷售收入的自然對數 13.9400 11.5406 10.1240結果變量高轉型升級成效（UP） 企業的銷售利潤率0.0907 0.0468 0.0146非高轉型升級成效（～UP）0.0146 0.0468 0.0907

四、數據分析與實證結果

（一）必要條件分析

在數據導入后，應先對各條件變量進行必要性檢驗并分析檢驗結果，查看各條件變量是否可作為結果變量的必要條件，若顯示的一致性數據超過0.9，則被視為必要條件[26]。條件變量與結果變量之間的一致性（Consistency）與覆蓋率（Coverage）數據如表2 所示。結果發現，所有條件變量對結果變量的一致性數據均未超過0.9，范圍處于0.4-0.7 之間，表明這5 個條件變量均不能作為結果變量的必要條件。由此推斷，這5 個條件變量對結果變量的單一解釋力度都不夠強[27]。

表2 物流企業轉型升級成效的必要性檢測

（二）條件組態分析

將獲得的組態路徑導出后，發現結果有3 種不同的解，包括簡約解、復雜解和中間解[28]。其中，簡約解中有全部的邏輯余項，但不能評估其合理性[29]；復雜解沒有邏輯余項，且普適性不夠高[30]；中間解有結合理論知識且考慮現實情況的邏輯余項，故大多數學者都會選用中間解的組態和數據進行研究[31]。此外，將在簡約解和中間解中同時存在的條件變量視為核心條件，僅將在中間解中存在的條件變量視為邊緣條件[32]。邊緣條件起輔助組態作用，核心條件對組態路徑的作用效果更大[33]。

如表3 所示，本文篩選數據設置的樣本數量閾值為1，一致性閾值為0.8。若條件變量的存在可能讓物流企業轉型升級呈現高水準，則可得4 條能產生高轉型升級成效的組態路徑（Ha、Hb、Hc1 和Hc2）。組態整體的一致性達到了0.8023，總覆蓋率為0.5158，說明這4 條路徑對推動物流企業轉型升級有著較強的解釋力度，解釋了51.58%的物流企業升級成功的原因，因此可將上述4 條路徑看成促進物流企業轉型升級的充分條件。

表3 物流企業轉型升級成效的組態路徑

若條件變量的缺失可讓物流企業轉型升級呈現非高水準，則可得3 條能產生非高轉型升級成效的組態路徑（NHa、NHb 和NHc）。結果顯示，組態整體的一致性達到了0.8157，覆蓋了81.57%的樣本案例，因此可被看作物流企業產生非高轉型升級成效的充分條件。整體總覆蓋率為0.4211，表明可解釋42.11%的物流企業轉型升級呈現出非高水準的原因。基于上述7 條組態的充分性分析結果，可看出物流企業內外部資源（5 個條件變量）對轉型升級成效的聯動效應。

1．高轉型升級成效的條件組態

（1）組態Ha：TA*RD*CL*~SI。由于研發能力和客戶集中度分別為核心條件和邊緣條件，因此本文將Ha 組態命名為“研發—客戶驅動型”。該組態路徑說明，人才綜合素質較低且經營規模較小的物流企業，應該增強自身創新研發能力，大力發展客戶資源網絡，以便幫助企業完成轉型升級。該路徑基本驗證了假設S2 的成立，但需要補充其他條件。如音飛儲存設備股份有限公司和恒基達鑫國際化工倉儲股份有限公司，憑借較強的研發能力和穩定的客戶資源，即使沒有足夠的科技人才作支撐，也能加快其轉型升級的進度。該Hc1 路徑能解釋樣本中24.40%高轉型升級的原因，但僅有19.59%的樣本能被此條路徑所解釋。

（2）組態Hb：TA*RD*~DE*~CL*SI。由于研發能力和人才水平均為核心條件，企業經營規模為邊緣條件，因此本文將Hb 組態命名為“研發—規模驅動型”。該組態路徑說明，發展潛力不高的物流企業在不計劃拓展客戶資源時，可通過提升人才綜合素質、提高科技研發能力、擴大企業經營規模等方式推進其完成轉型升級。此條路徑基本驗證了假設S1 的成立，但仍需補充其他條件。如保稅科技股份有限公司通過分散已有客戶資源獲取了更多的利潤，為招攬高學歷人才、增加研發投入、擴大企業規模提供了有力的經濟支撐。該Hb 路徑能解釋樣本中11.41%高轉型升級的原因，但僅有6.70%能被此條路徑所解釋。

（3）Hc 組態中有兩條類似的路徑，包括組態Hc1（RD*DE*~cl*~SI）和組態Hc2（RD*DE*~CL*~TA）。由于研發能力和發展前景均為核心條件，因此將Hc 組態命名為“研發—前景驅動型”。這兩種路徑均驗證了假設S3 的成立，但也需補充其他條件。Hc1 組態路徑說明，自身規模不大且客戶集中度較低的物流企業，當其具備較強的研發能力且處于良好的發展階段時，可以有效規避轉型升級過程中的風險。如全勝物流股份有限公司和宏川智慧物流股份有限公司，通過不斷增強研發能力，順應市場趨勢，保持和穩定了現有的經營規模和客戶資源，呈現出高轉型升級成效的局面，實現了企業發展的新突破。該Hc1 路徑能解釋樣本中21.34%高轉型升級的原因，但僅有7.01%能被此條路徑所解釋。而Hc2 組態路徑說明，人才水平不高且經營規模不大的物流企業，若將注意力放在創新研發和確保自身發展潛力上，就能加快企業轉型升級的進程。如順豐控股股份有限公司和韻達股份有限公司，在加大研發投入的同時，還確保了自身的發展潛力，持續穩步地推進了企業的轉型升級。該Hc2 路徑能解釋樣本中17.32%高轉型升級的原因，但僅有2.78%能被此條路徑所解釋。

通過對比高轉型升級成效的4 條路徑，發現研發能力均作為核心條件存在于每條路徑中，說明研發能力對物流企業產生高轉型升級成效具有強大的支撐作用。其次，通過對比Ha 與Hb、Hc 發現，物流企業在擁有研發能力時，客戶集中程度變量可與“綜合人才水平+企業經營規模”組合或“未來發展前景”變量進行替換。換言之，企業在增加研發投入時，應聚合客戶資源，或滿足“高綜合人才水平+大企業經營規模”組合，或創造良好的未來發展前景，從而消除外界環境對企業轉型升級的阻力。正因有上述客戶集中程度的變量替換，才有Hb 與Hc 中“綜合人才水平+企業經營規模”組合與“未來發展前景”變量的替換。如圖2 所示，通過高轉型升級成效組態間的替換性特點，揭示了物流企業在具備研發能力的基礎上，如果擁有更穩定的客戶資源，就可以幫助企業打通上下游市場，在一定程度上保障企業的經濟運轉，最終加快企業轉型升級的步伐。

圖2 上市物流企業產生高轉型升級成效組態間的替代關系

2．非高轉型升級成效的條件組態

（1）組態NHa：TA*~DE*~CL*SI。該組態路徑說明，無論自主研發能力高或低，未確定發展方向的大規模物流企業，在缺乏綜合型人才的條件下，如果沒有足夠穩定的客戶資源，將會面臨轉型升級發展的瓶頸（如飛力達國際物流股份有限公司）。該類型企業面臨的形式比較嚴峻，可參考高轉型升級成效中的Hb 路徑，通過實施人才引進戰略，鼓勵員工邊工作邊學習，不斷提升學歷水平，從而幫助企業快速打破市場壁壘，助力轉型升級。該路徑能解釋樣本中20.00%的非高轉型升級的原因，但僅有14.64%能被此條路徑所解釋。

（2）組態NHb：TA*~DE*CL*~SI。該組態路徑說明，發展前景不明朗的小型物流企業，即便擁有強大的人才隊伍和密集性客戶資源，也會產生不佳的轉型升級實際成效（如中海通物流股份有限公司和遞家物流股份有限公司）。該類型企業若想改善現有局面，可參考高轉型升級成效中的Ha 路徑，在一定程度上降低引才成本，平衡現有人才隊伍比例，多借鑒其他物流公司打通上下游市場的做法，找準自己的市場定位，激發企業發展潛力。該路徑能解釋樣本中21.41%的非高轉型升級的原因，但僅有16.78%能被此條路徑所解釋。

（3）組態NHc：TA*~RD*DE*CL*~SI。該組態路徑說明，缺乏高素質人才和自主研發能力的小型物流企業，盡管有著較為穩定的客戶資源和良好的發展前景，也難以產生較佳的企業轉型升級成效（如天璇物流股份有限公司）。該類型企業若想化解轉型升級中的危機，也可參考高轉型升級成效中的Ha 路徑，穩定前期積累的客戶資源，適當拓寬融資渠道，為提升研發能力投入足夠的資金和人力，依靠科技創新減少甚至消除企業轉型升級的阻力。該路徑能解釋樣本中9.34%的非高轉型升級的原因，但僅有4.91%能被此條路徑所解釋。

通過對三條非高轉型升級成效路徑的差異對比，可進一步探究出組態之間存在的替代關系。首先，對比NHa 與NHb（如圖3），在發展前景尚不明朗的條件下，綜合型人才的缺失和客戶集中度的缺失可與企業經營規模的缺失進行組合替換。

圖3 NHa 與NHb 組態間的替代關系

其次，對比NHa 與NHc（如圖4），處于高素質人才短缺的物流企業，客戶集中度的缺失和發展前景的缺失能與研發能力的缺失和企業經營規模的缺失進行組合替換。

圖4 NHa 與NHc 組態間的替代關系

最后，對比NHb 與NHc（如圖5），同為大型物流企業，發展前景的缺失可與研發能力的缺失和綜合型人才的缺失進行組合替換。

圖5 NHb 與NHc 組態間的替代關系

總的來說，無論在高或非高轉型升級成效組態路徑中，客戶集中程度變量都能與其他四種變量進行替換。其次，對比Hb 與NHa可以發現，同為低客戶集中度且無發展潛力的大型物流公司，若不具備較強的自主研發能力，即便有高素質人才隊伍作支撐，也會在轉型升級過程中出現瓶頸。再對比Ha 與NHc 可以發現，擁有非高素質人才隊伍和密集型客戶關系網絡的小型物流企業，只有不斷提升自主研發能力，才是助推企業完成轉型升級的有效舉措。通過逐個分析或對比不同組態路徑都能發現，研發能力對于促進企業轉型升級具有明顯的正向作用。因此，可確定自主研發能力和客戶集中程度對物流企業轉型升級產生了顯著效果。

3．穩健性檢驗

為檢驗結果的穩健性，本文選用了兩種檢測方法，分別是變動一致性閾值檢驗法和調整樣本頻數閾值檢驗法。因兩種檢驗方法得出的結果一致，故只在此展示第一種方法的檢驗結果，如表4 所示。將之前的一致性閾值0.76 提高至0.78，得出的路徑和數據與原始結果基本相同。因此可以確定，原始分析結論是穩健的。

表4 提高一致性閾值的穩健性檢驗

TA □□●□□●RD●●●●●●●DE □ ● ● □ ●CL○□☆□○□□○ □一致性0.8493 0.8000 0.7437 0.7900 0.8493 0.8000 0.7900唯一覆蓋率0.1959 0.0670 0.0701 0.0278 0.1959 0.0739 0.1100 SI□ □ ○原始覆蓋率0.2440 0.1141 0.2134 0.1732 0.2440 0.1141 0.1732解的覆蓋度 0.5158 0.4457解的一致性 0.8023 0.8330

五、結論與展望

（一）研究結論

本文以58 家上市物流企業2019-2021 年的財務數據作為研究樣本，采用模糊集定性比較分析法（fsQCA）對樣本數據進行研究，得到了三條高轉型升級成效組態路徑和三條非高轉型升級成效組態路徑。其中，三條高轉型升級成效組態路徑包括：①“研發——客戶驅動型”。該類型企業需要不斷提升自主研發能力，提高客戶網絡的穩定性。②“研發——規模驅動型”。該組態強調企業不僅需要增強自主創新能力，還要擴大原有經營規模。③“研發——前景驅動型”。該組態有兩條不同的路徑，都要求企業在增強發展潛力的同時，加大研發投入強度。在三條高轉型升級成效組態路徑中，第三條組態適用于以下兩類企業：第一類是客戶網絡不夠集中的小規模物流企業，第二類是高素質人才較為短缺的小規模物流企業。這些研究結論都表明，助推物流企業轉型升級的并不是單一的線性作用，也不是所有變量組合疊加產生的推動效果，而是通過不同因素的組態效應引發的促進或抑制作用。

然而在現實生活中，物流企業要想完全實現轉型升級，必然會遇到種種困難，這可能是因為高要求、重任務、難實現的現狀使得物流企業無從下手。本文采用模糊集定性比較分析法得出的適用不同情況企業的組態路徑中，沒有出現覆蓋度和一致性最高的路徑，表明這些路徑是符合現實情況的。

（二）管理啟示

通過分析高或非高轉型升級成效組態路徑，能夠獲得以下啟示：

一是提高內部資源的協調能力，注意各因素之間的組態效應。高轉型升級成效的組態路徑都由不同因素構成，不同企業所處的情況也不盡相同，但都能找到一條適合自己的路徑。這就需要企業認清自身定位，選擇一條合適的轉型路徑，應著重考慮路徑中各因素可能產生的組態效應，而不是僅調整某類資源。

二是提升自主研發投入的強度，全面拓展新技術發展空間。利用現代信息技術手段，加快新設備的開發和應用速度。研發能力作為核心條件存在于每條高轉型升級成效的組態路徑中，是促進物流企業轉型升級的核心驅動力量，說明科技創新對物流企業轉型升級的必要性和重要性。

三是整合和穩定現有客戶資源網絡，合理維持與客戶之間的關系。客戶資源網絡可在一定程度上幫助企業打通上下游市場，調整企業內部資源的動態平衡，還可為企業的研發投入提供資金。在對比分析每條高轉型升級成效的組態路徑時發現，客戶集中程度變量可與其他變量進行替換，說明該變量較為靈活，企業需高度重視，合理協調。

（三）研究局限和未來展望

本文推導出的物流企業轉型升級成效組態路徑存在以下三方面局限性，可在后續研究中深入探討。①在已有成果基礎上，本文研究了5 種條件變量對物流企業轉型升級的作用機制，但沒有考慮其他因素對該結果變量的影響，不排除其他因素或組合對物流企業轉型升級產生影響的可能性。②本文研究的樣本是篩選后保留的58 家物流企業，所得結論都是以本次數據為基礎推導而來，但結論是否具有普適性有待驗證。③本文采用的樣本數據局限于2019-2021 年這三年的企業年報，由于企業的轉型升級具有時效性，因此限制了所得結論的解釋力。