創新資源對電力行業數字化水平的影響路徑研究

□金瑞豐 楊燚睿 蔣 攀 任冬林

[西南科技大學 綿陽 621010]

引言

數字經濟背景下，要深入發掘數據這一新生產要素的價值，數字化轉型是企業主體依循發展規律所必經的一個重要戰略[1]。當前，新一輪科技革命和產業變革已至，越來越多的中國企業通過“數字技術”實現企業結構優化和動能轉換的前景戰略。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》強調了要加快數字化發展，提升企業技術創新能力，科學評價企業數字化水平也有助于進一步提升企業數字化水平。

《“十四五”數字經濟發展規劃》也指出要深化重點產業數字化轉型，推動能源行業低碳轉型。電力行業是關系到國計民生的基礎性行業，也是我國最大的碳排放部門，電力行業正積極進行數字化轉型，急需科學評價電力行業中企業的數字化水平。不同創新資源對于電力企業數字化水平有著不同程度的影響，因此探究創新資源對電力行業數字化水平的影響有助于優化資源配置，電力行業數字化水平的提升對于電力行業實現碳達峰和碳中和的目標具有重要意義。

近年來，國內外學者圍繞企業數字化的研究取得了豐富的成果。影響企業數字化轉型的因素主要有組織文化[2]、管理認知[3]和企業家精神[4]等，研究主要集中于轉型過程中的影響因素。而企業在轉型后需要科學評價自身的數字化水平，找到影響企業數字化水平的影響因素，才能有效提升企業數字化水平，而當前對于企業數字化水平的研究較少，針對電力行業數字化水平的研究更少。基于此，本文利用電力行業上市企業2017～2019年面板數據，基于新經濟增長理論、動態能力理論、知識溢出理論和人力資本理論，運用模糊集定性比較分析方法（fsQCA）評估創新資源對電力行業數字化水平的具體影響，進而為電力行業數字化水平的提升和政府部門相關政策的制定提供理論支撐與決策依據。

一、文獻綜述

（一）創新資源

創新資源指進行科技創新活動所需要的物質基礎總和。創新資源是一種新資源，具有不可替代性，不受時間和空間的限制。它的種類多樣，在企業中，創新資源是指企業技術創新所需的人力、物力和財力等方面資源[5]，分為內部創新資源與外部創新資源。內部創新資源包含了人才、資金、技術和設備等要素，外部創新資源包含外部技術、人才、資金、設備、市場和環境等關鍵要素[6]。目前對于創新資源的研究主要集中在創新資源來源和創新資源配置兩個方面。創新資源方面，劉德勝等認為在互聯時代共享平臺成為獲取創新資源的重要來源，共享平臺能夠起到溝通和調節的作用，打破了過去企業以企業為邊界的資源獲取機制的約束，解決了資源獲取無序性和資源使用非連續性的沖突，對企業的創新活動起到了積極作用[7]。Lin Jie等則利用UIPE創意處理框架將消費者生成的內容轉化為創新資源[8]。此外，王宏偉等認為高技術產業研發活動核心要素就是創新資源，創新能力受到創新資源投入程度的影響，同時也受到創新資源的配置、整合和協同的影響[9]。余桂玲認為構建企業創新聯合體能夠轉變組織架構，成果轉化和產學研結合能力的提升能提高創新資源的配置效率[10]。同時，為解決二元創新資源配置難題，歐偉強利用Net logo軟件構建了隨機性多主體創新資源配置仿真模型，發現資源柔性過大不利于資源配置，降低企業利潤，能力柔性的增強有利于提高資源配置效率，進而提升企業創新績效，該模型全面考慮到了消費者和市場競爭、環境條件、企業策略等因素，更符合創新實際，為企業資源配置難題提供了新思路[11]。

（二）電力行業

電力行業是國家經濟發展的重要基礎，在“雙碳”目標提出的背景下，電力行業作為重要的碳排放行業，將承擔起更大的減排份額及減排責任。近年來，有關電力行業節能減排成為研究熱點，研究主要集中在污染物排放控制、技術創新和數字化技術應用三個方面。首先，污染物排放控制方面。何迎等認為影響電力行業碳排放主要有火電能耗強度、電力結構和用電強度等因素，通過研究發現這些主要影響因素的區域差異較大，國家減排政策要根據各省特點差異化落實[12]。王麗娟和張劍等研究了電力行業實現碳達峰的路徑，認為通過提高非化石能源發電量，可以保證電力行業2030年左右達峰[13]。王棟分別從政府和電力企業出發，研究了電力行業大氣污染的控制策略，指出政府要完善相關政策法規，電力企業要研究和采用污染排放控制技術同時實行清潔能源發電[14]。其次，對于技術創新方面的研究，影響電力行業創新效率的主要因素有融資模式、創新戰略和產業政策等。Wang和Liu以政府發布的風電產業政策為研究對象，發現不同類別的創新政策和融資方式對企業技術創新質量具有重要的影響[15]。Li和Shi研究了政府創新戰略對風能創新的影響，指出地方政府的創新戰略對區域風能技術創新具有明顯的誘導效應[16]。Jiang則研究了產業政策對于電力行業技術創新的影響，發現產業政策提高了風電企業的利用性創新效率，但也對探索性創新產生了負面影響[17]。最后，對于數字化技術應用方面。王棟和楊珂研究了基于區塊鏈的新型分布式數字身份技術在電力行業的應用，發現數字身份認證體系可以防護電力行業網絡安全[18]。劉海濤和段敬研究了基于RPA和AI技術構建的“數字員工”平臺在電力行業的應用，指出數字化技術的應用可以推動電力行業數字化發展，為電力行業數字化轉型發展賦能[19]。

（三）數字化水平

企業數字化以人工智能、大數據和云計算等為代表的數字技術為主導，覆蓋了技術、人才、戰略和思維等多種要素，構建數據為核心的驅動創新體系，從而提高企業創新能力[20]。目前，對于企業數字化水平的研究主要分為數字化技術應用、數字化水平測度和數字化水平對企業績效影響三個方面。首先，對于數字化技術應用的研究方面，劉名武梳理現有文獻發現應用大數據和人工智能技術能夠幫助企業發現潛在價值信息，加速綠色供應鏈網的建立[21]。劉樑基于41家三線軍工企業數據，從數字化應用的角度出發，運用模糊集定性比較分析方法,研究了企業產權屬性、企業規模和創立年限等因素對我國三線軍工企業數字化轉型路徑選擇的復雜作用機制，發現數字化技術有助于企業生產、供應和服務等多元化發展[22]。在電力行業，江民圣從智能設備、可視化數據和無縫集成應用系統三個方面實踐大規模個性化定制數字化互聯工廠，實現了互聯工廠全流程業務智能管控、智慧運營和智能決策，優化了制造、生產和決策等業務效率[23]。江秀臣指出想要從根本上提高電力系統可靠性與運行效率，需要建設輸變電設備數字化技術以實現設備態勢感知[24]。謝露艷為提高電力系統穩定性與輸出質量，采用GIS地理信息參數設計了電力系統健康指數評價體系，挖掘其中的數字信息，以等級劃分標準為依據進行電網工程數字化設計移交系統的GIS信息調度優化，實現了對系統硬件的基層設計[25]。其次，對于數字化水平測度的研究，國內外學者提出了多種不同測量數字化水平的方法。汪斌運用信息化綜合指數測度我國數字化水平，從整體綜合地衡量數字化水平[26]。Luo從準備環境、產業發展和綜合發展三個方面建立了數字化水平評價體系[27]。周青選擇數字化接入、數字化裝備、數字化應用和數字化平臺建設四個指標來測度數字化水平，研究發現提高數字化接入水平有利于提升創新績效，而區域數字化裝備、平臺建 設、應用水平對創新績效影響呈現倒U型關系[28]。此外，對于數字化水平對企業績效影響的研究。楊偉等認為建立數字化系統提高了企業數字化轉型的積極性，通過供應鏈模式能夠推動實現企業價值共創并提升企業經濟績效[29]。薛鈴琦認為數字化能夠清除企業供應鏈價值管理中組織、文化、員工素質和管理者才能等障礙，從而提高企業競爭績效，但數字化轉型對企業競爭績效的提升力度在小規模企業和非國有控股企業中更為顯著[30]。侯光文認為大數據、人工智能和云計算等技術手段可以提升企業對抗危機的處理能力，促進企業與網絡中的其他成員進行信息交換和技術合作，幫助企業獲取新的異質性知識并形成協同優勢，從而推進企業網絡整體創新績效的提升[31]。肖仁橋認為企業數字化水平與企業開放新產品績效呈現倒U型關系，突破性的數字化能力促進企業新產品開發績效更顯著[32]。BOUWMAN認為數字化驅動的企業模式給企業績效帶來了巨大影響，IT支持的動態能力很大程度上提高了企業績效[33]。

（四）創新資源與數字化水平

創新資源作為企業的生產要素，可以推動企業數字化轉型，提高行業數字化水平[34]。通過梳理現有文獻發現，學者們從制造業、服務業和食品行業出發，探究了創新資源與行業數字化水平之間的關系。楊水利探討了創新資源與制造企業數字化的影響機理，指出改善企業創新環境，可以提高制造企業數字化水平，助力企業高質量發展[35]。林舒婷認為體育用品制造業數字化的動力因素包括技術創新、人才和政府財政支持等創新資源[36]。唐建雄研究了酒店數字化水平的影響因素，發現人力、物質和自身技術等創新資源為提高酒店數字化水平提供了內驅力[37]。Milad Dehghani發現技術創新資源對食品行業數字化發展具有重要作用[38]。通過對現有文獻的梳理，可以發現相關文獻中關于創新資源對電力行業數字化水平影響的研究較少。

基于此，本文系統分析了創新資源對電力行業數字化水平的影響機理，并通過實證分析進行驗證，豐富了電力行業數字化水平的研究。

二、理論分析

隨著全球數字技術不斷發展，越來越多的企業參與到數字化轉型過程中，并利用數字技術對企業結構和組織管理模式進行了升級轉型。數字化水平體現了企業的數字化程度，數字化參與者可以接觸更多層次的創新資源[39]。以往學者普遍的做法是用研發人員和經費投入來衡量創新資源。但隨著創新資源內涵的不斷豐富，企業外部的創新條件也愈發受到關注。本文在考慮研發投入的基礎上，根據動態能力理論、知識溢出理論、人力資本理論和宏觀經濟理論等相關理論，從企業內部環境和外部環境兩個方面衡量和選取變量，以便更合理地表征企業創新資源。

（一）研發投入、研發人員與數字化水平

企業的數字化是一種提升企業創新能力及運營效率的戰略變革，以數字化技術為基礎，實現業務的改進并解決運營中出現的不確定性問題[40]。基于組織變革理論，企業在變革過程中為了應對數字化帶來的沖擊，會采用大數據、云計算和社交平臺，加大研發投入以提升新產品開發的能力和數字化水平，使自己在競爭中獲得優勢。肖靜華對比了兩家基于不同發展模式的互聯網服裝企業的數字化程度，發現加大研發投入，建設數字化平臺，可以利用消費大數據讓新產品的研發決策轉變為人與數據相結合的形式，更好地提升了企業的數字化水平[41]。Mauerhoefer通過分析德國新產品研發的相關數據，發現研發投入會影響企業的新產品研發的IT能力和勝任力，并影響企業的數字化績效[42]。

研發人員作為創新資源的一種，能夠為電力行業數字化技術的創新發展提供智力支持。新經濟增長理論認為，技術創新是產業發展的內生動力，數字化創新要素帶來的技術創新對企業數字化水平的高低有著重要的影響[43]。羅默的內生增長模型認為科學家和技術人員的勞動力投入是內生變量。人力資本作為一種數字化創新資源，其體現的知識規模報酬遞增是經濟增長的主要原因，而知識積累又通過教育的方式進一步提高技術水平。[44]。數字化水平的提高需要信息技術來實現，而數字化研發人員作為人力資本的投入，其創造出的數字化工具能有效提升信息運輸和軟件開發效率，同時也體現了企業數字化知識積累和創新水平。由此可見，研發投入和研發人員是提高企業數字化水平的重要基礎。因此，本文將研發投入和研發人員作為前因因素。

（二）企業規模、企業上市年限與數字化水平

企業的動態能力對應對各種新的挑戰具有創新性的作用，能夠幫助企業感知外部環境，打破思維的束縛，建立持續的競爭優勢。動態能力理論關注企業如何應對快速變化的環境，利用內外部的資源創造自身的競爭優勢[45]。企業規模越大，上市年限越久，企業積累的市場和技術經驗越多，企業競爭力也就越強。擁有強競爭力的企業，在提高自身數字化水平的過程中具有更多的優勢。當前對于企業競爭力的衡量維度有多個，其中企業規模和企業上市年限是重要的衡量維度，因此，本文將企業規模和企業上市年限作為前因要素。

（三）省鐵路公里數與數字化水平

目前我國鐵路行業高速發展，動車和高鐵已作為地區之間主要的交通工具之一。鐵路的良好發展能夠促進資源要素在區域之間流動。從知識溢出理論視角出發，知識溢出通過區域內知識流動實現，知識流動包含了區域科技技術流動，而人才是科學技術的主要載體，人才在各區域之間的流動性在一定程度上提升數字化水平[46]。王雨飛和倪鵬飛對全國248個地級以上的城市通過空間溢出效應計量模型，發現鐵路發展縮短了城市之間來往的時間距離，加速了資源要素流動，提升了區域互聯互通水平，城市經濟產出實現了6.53%增長幅度[47]。人才作為主要的流動資源要素，在各城市之間的來往互通，提高知識溢出效率，加強了企業之間的科學技術分享，進而提高企業數字化水平。鐵路是國家經濟發展和科技發展的產物，涉及信息、能源、機械和環保等多個科技領域，成熟科學技術是鐵路發展的前提，而鐵路發展又可以促進相關科學技術進步[48]。綜上可知，鐵路發展加速人才區域流動，加強了科學技術流通，一定程度上提高各區域的科技水平，對提升企業數字化水平有促進作用。省鐵路公里數從數值上直觀呈現了各省份鐵路的發展情況，因此本文將省鐵路公里數作為前因要素。

（四）省高校數量與數字化水平

人力資本作為企業人力創新資源，高素質人才更易掌握創新技術。基于人力資本理論，人力資本是經濟增長的源泉，是科技創新和提升區域創新效率的關鍵因素[49]。周均旭選取30個省份的面板數據，架構固定效應模型、動態系統GMM和門檻模型，印證了人力資本對科技創新的影響，當R&D強度跨過1.22與1.92時人力資本會促進科技研發，科技研發能力的提升又能提升企業數字化水平[50]。此外，區域教育水平體現了區域人才資本后備儲蓄資源的好壞，高教育水平下人力資本可使企業取得更多經濟與科技成效。高校是培養高素質人才的主要陣營。已有研究表明，高校數量的增長提高了區域教育水平，對經濟發展具有推動作用。Agiomirgianakis通過實證說明隨著教育水平的提高，人力資本對區域經濟有明顯的促進作用[51]。劉春林從信號理論出發，通過研究中國上市公司數據，發現引進人才有利于企業獲得政府補貼并提升商業信用，進而從整體上促進了企業創新并提高了企業的發明專利。人力資源是企業發展的關鍵因素，良好的人力資源有助于推動企業數字化改革的發展[52]。高校作為一個地區內的創新人才重要來源，高校數量能夠直觀反映出區域內電力行業數字化水平的創新潛力，因此，本文將省高校數量作為前因要素。

（五）GDP、財政收入與數字化水平

從市場經濟與政府干預兩個視角出發，國民生產總值（GDP）與財政收入從經濟與政府兩個角度影響著企業數字化水平。從市場經濟視角出發，基于宏觀經濟學理論，國民收入水平反映了整個社會的經濟水平，包括了市場生產與就業水平，國民收入水平以國民生產總值（GDP）來核算[53]。研究發現，在激烈市場競爭下，精準滿足市場需求是企業解決發展困境的重要途徑，而企業數字化水平的提升能有效幫助企業精準把握客戶客需求[54]。市場的動態變化能有效反應出市場需求的變化，GDP在一定程度上可以反應市場經濟水平的動態變化，因此GDP可以影響企業的數字化建設從而影響企業數字化水平。從前文可知，經濟發展和科技創新等因素影響著企業數字化水平，徐飛繪制了美國百年來國民生產總值（GDP）數值與科技創新關系圖，發現二者之間存在顯著正向激勵作用[55]。夏杰長建立結構方程模型發現經濟發展促進了制造業技術、產品和模式創新，提高了企業數字化水平[56]。此外，國民生產總值（GDP）不僅能反映出區域內經濟水平還能從側面反映出該區域內行業的結構優化程度，良好的經濟環境能夠吸引更多人才與企業，從而推進企業競爭效應并策劃出更多創新項目進而提升數字化水平。

另一方面，從政府干預視角出發，宏觀經濟學理論認為市場是不完善的，需要政府通過財政手段彌補市場的缺陷。財政政策為政府調控市場的主要經濟手段之一，能正確引導資金流向，而稅收是政府財政主要收入來源，完善的稅收政策對企業資金積累和創新資金配置能起到正向促進作用[57]。合理稅收政策的實施一定程度上鼓勵了企業自主創新發展，我國財政稅收政策對我國企業自主創新能力有明顯正向促進作用，賈佳運用DEAP與EMS軟件實證測算出我國財政政策對企業數字化水平績效呈現正向影響，建議應發揮財政收入投入社會資本杠桿效應[58]。陳亞平收集2006～2018年全國財政科技支出進行研究，發現我國財政科技支出年均增速17%，在財政科技支出影響下全國企業數字化水平整體上升了6.1%[59]。市生產總值是反映區域市場競爭程度與經濟水平的重要指標，區域財政收入規模又直接決定了區域財政支出規模[60]。因此本文選取市生產總值和市財政收入作為前因要素。

綜上所述，本文選取財政收入、高校數量、鐵路公里數、市生產總值，企業規模、企業年限、研發投入和研發人員8個前因要素構建理論框架（如圖1）。

圖1 理論模型

三、研究設計

（一）研究方法

定性比較分析（Qualitative Comparative Analysis）簡稱QCA，最早由Charles C. Ragin提出，是一種針對中小樣本案例開展研究的分析方法。根據變量類型，QCA一般可以分為清晰集定性比較分析（c s Q C A）、多值定性比較分析（mvQCA）和模糊集定性比較分析（fsQCA）三種。mvQCA和csQCA共同的方法基礎是清晰集和真值表（truth table），決定了他們只適合處理類別（kind）問題，也即案例只能被分配到分類變量的某一個類別中，而fsQCA的出現進一步提升了分析定距、定比變量的能力，使得QCA不僅可以處理類別問題，也可以處理程度變化的問題（degree）和部分隸屬的問題（partial membership），即案例有一個介于0（nonmembership）與1（full membership）之間的隸屬得分。本文選取的電力行業上市企業，經過篩選符合分析企業僅有69家，選用fsQCA可以有效彌補研究中樣本量較少的問題，考慮到影響電力行業數字化水平的因素較多，可能存在多個電力行業數字化水平提升路徑的等效組合，故采用fsQCA展開研究。

（二）數據來源

定性比較分析（QCA）案例選擇遵循“最大相似”和“最大差異”兩個基本原則。最大相似指選取案例要求在事實上存在某種程度的相似性，最大差異要求根據多樣性程度選擇不同案例，用數量最少的案例實現最大程度的案例異質性這一核心標準，因此這就要求研究者選取具有典型性和代表性的案例樣本[61]。上市企業是一個行業中的優秀企業，代表了行業的發展水平，因此本文選取69個電力上市企業為代表進行研究。根據條件變量的不同類別，本文將創新資源分為區域創新環境和企業創新能力兩個方面，其中區域創新環境包括財政收入（CZSR）、高校數量（GXSL）、鐵路公里數（GLS）和市生產總值（GDP），企業創新能力包括企業規模（QYGM）、企業年限（QYNX）、研發投入（YFTR）和研發人員（YFRY）。以上數據均來自于國泰安（CSMAR）、各省份統計年鑒和企業年報。最終以電力上市企業數字化水平為結果變量，從組態視角探究區域創新環境和企業創新能力兩個維度下8個前因要素對于電力上市企業數字化水平的影響。

（三）數據校準

本文數據不是類別變量，因此采用fsQCA能獲得更好的分析效果。通過Stata和QCA軟件將原始數據轉換為集合概念，設定三個臨界值：完全隸屬、交叉點和完全不隸屬[62]。當前對于錨點的選擇有95%、50%、5%和75%、50%、25%兩種[63]，本文選擇第二種錨點。具體步驟如下：（1）通過Stata軟件確定變量的75%分位數、50%分位數和25%分位數，計算出相應的錨點值；（2）根據錨點值使用fsQCA3.0軟件對變量進行校準，將其轉換為0～1之間的隸屬分數。各變量錨定點如表1所示。

表1 2019年各變量校準結果

四、結果分析

（一）必要條件分析

進行真值表分析之前，需要對條件變量進行必要性分析。若結果發生時某個條件變量總是存在，那就說明此條件是必要條件，組態分析一般通過一致性（consistency）來判斷是否是必要條件，通過軟件分析后若一致性（consistency）大于0.9，則認為該條件是必要條件，在下一步真值表構建時就需刪除該條件[64]。本文采用QCA軟件對2019年8個條件變量進行分析，得到必要性結果。如表2所示。

表2 2019年條件變量必要條件分析

從表中可以清晰地看出，條件變量一致性水平都未達到0.9，說明8個條件變量都不是結果變量的必要條件，不同變量間需彼此配合才能對電力行業數字化產生影響，電力行業的數字化水平是一個多因素影響的結果。詳細來看，高校數量、鐵路公里數、企業年限和企業規模四個指標的一致性水平在0.6以上，和其他變量相比對于電力行業數字化水平影響程度較高。因此在必要條件分析基礎上，進一步探究不同條件變量的不同組合對電力行業數字化水平的影響。

（二）組態分析

在組態分析中，案例數量和研究人員對于案例的熟悉程度影響閾值的設定，已有研究中一次性閾值一般有0.75和0.8兩種。本文根據樣本情況分析時設定一次性閾值為0.75，考慮樣本數量較少設定頻率閾值為1，設置PRI一致性閾值為0.5，運行后得到復雜解、中間解和簡單解。復雜解包括了所有實際觀察案例的組態，簡單解在實際案例的基礎上納入了“容易”和“困難”的“邏輯余項”（easy and difficult remainders），中間解包括了有實際觀察案例的組態和“容易的邏輯余項”，中間解介于兩解之間，對于路徑和案例解釋更加合理，因此本文主要采用中間解和簡單解進行分析[65]。

根據中間解和簡單解分析得到組態分析結果（如表3所示）。其中，同時出現在中間解和簡單解的條件變量為核心條件，只出現在中間解的變量為邊緣條件。從表中可以看出，共有8條組合路徑，總一致性水平為0.778，高于一致性閾值0.75，說明8條組合路徑是創新資源對電力行業數字化水平的影響的充分條件，總覆蓋率0.716，說明8條路徑能夠解釋創新資源對電力行業數字化水平的影響達到70%以上。

表3 2019年創新資源前因條件組態分析結果

通過對8條組合路徑及路徑下的案例企業分析，將創新資源對電力行業數字化水平影響歸納為資源欠缺型、資源均衡型、資源互補型和資源突出型4類路徑。（1）路徑1（～GDP*～GXSL*～CZSR*～QYNX*QYGM*～YFRY*～YFTR）和路徑2（～GDP*～GXSL*GLS*～CZSR*～QYNX*～YFRY*～YFTR）構成了資源欠缺型路徑，通過對比發現除了企業規模和鐵路公里數外其他條件都處于缺失狀態，即兩條路徑下外部和內部的創新資源都比較差。該路徑下對應的企業位于資源相對匱乏的地區，區域創新資源較差，企業無法獲得政策、資金和人才的足夠支持，因此企業需要根據內外條件精準定位突破發展桎梏，探索數字化發展之路。黔源電力、天富能源和嘉澤新能是此類路徑下典型企業。（2）資源均衡型路徑對應路徑3（～GDP*GXSL*GLS*～CZSR*～QYNX*QYGM*～YFTR）和路徑4（～GDP*GXSL*GLS*～CZSR*～QYNX*～QYGM*YFRY*YFTR），兩條路徑的特點是擁有較好的外部和內部創新資源，各條件變量分布相對均衡，除了研發人員出現了一次缺失，其他條件變量都產生了影響。對于處于這類區域的企業來說，區域創新環境給企業提供了一定的基礎條件，企業有著一定的創新能力，在后續的發展中要善于結合內外部資源，以做到協同發展，有效提升企業數字化水平。西昌電力、長青集團、聆達股份、廣安愛眾和郴電國際是此類路徑下的典型企業。（3）資源互補型包括路徑5（GXSL*～GLS*CZSR*～QYNX*～QYGM*～YFRY*～YFTR）和路徑6（GDP*GXSL*～GLS*CZSR*～QYNX*～QYGM*～YFRY），此類路徑介于資源均衡和資源缺乏型之間，條件未有嚴重缺失，優勢的區域創新環境帶動企業創新能力的提升，使企業數字化水平得到提升，因此對于內部資源較差的企業來說，需要根據自身定位充分利用區域創新資源進行優勢互補提升企業數字化水平。江蘇國信、協鑫能科和浙能電力是此類路徑下的典型企業。（4）資源突出型包括路徑7（GDP*～GXSL*～GLS*CZSR*QYNX*QYGM*YFRY*YFTR）和路徑8（GDP*GXSL*GLS*CZSR*～QYNX*QYGM*YFRY*YFTR），從表3中可以清晰看出兩條路徑中全部前因條件都存在，無論是區域創新環境還是企業創新能力都均衡發展，其中如企業規模、研發投入、財政收入、研發人員和市生產總值，對企業數字化水平有著較強影響，是企業提升數字化水平的重要條件。京運通和太陽能是此路徑下典型企業，此路徑下內外創新資源非常豐富，應充分運用政策、資金和人才等資源，最大程度提升企業數字化水平。

（三）滯后性及縱向對比分析

一個區域的政策、基礎設施、文化和人才建設都是一個長期的過程，一個城市的創新資源也是在逐漸變化的，創新資源對于企業的影響也是逐漸累積的，因此創新資源對于企業數字化水平的影響可能存在一定的滯后性。據此，本文對于創新資源對電力行業數字化水平的影響進行滯后性研究，探究條件變量的滯后性情況。本文根據2019年分析選取的條件變量和結果變量，收集相同企業2017年和2018年的數據，根據必要條件分析和組態分析的結果進行縱向對比，根據路徑下的案例情況進行對比分析，研究區域創新資源和企業創新能力的變化情況。根據2017年和2018年必要條件分析情況來看，各條件變量一致性水平均低于0.9，說明條件變量都不是結果變量的必要條件。詳細來看，2017年和2018年中研發投入和研發人員一致性水平與2019年相差較小，而高校數量由0.56上升到了0.64，市生產總值從0.6降到0.52，企業上市年限從0.58上升到了0.63。從這一系列數據說明，一個地區高校數量對于企業發展是長期的，高校數量較多能帶來更多數字化技術人才，而市生產總值對于企業數字化水平的影響則趨于短期，企業隨著自身發展積累更多人才和技術則會降低對外界的依賴。

經過必要條件分析后，再對2017年和2018年組態結果進行分析。從表4和表5中可以看出，2017年和2018年一致性都在0.8以上，能夠較好解釋組合路徑。詳細來看，2017年和2018年都存在資源欠缺型、資源均衡型、資源互補型和資源突出型4類路徑，但各類型下包含的路徑有著較為明顯的變化。我國沿海地區和中西部地區有著較大的差別，中西部地區受到國家政策影響較大，地方政府可能根據國家戰略出臺相應政策并提供資源以改善創新環境，幫助企業提升數字化水平，加強不同地區技術、人才和資源的交流，整體提升數字化水平。從表4滯后兩年的情況可以看出，資源欠缺型和資源互補型與后兩年相比有著較大的區別，資源欠缺型包含一條路徑，說明這一類電力企業內外創新資源較差，說明在數字化初期政府和企業對于數字化的認識和準備不足。資源互補型下包含四條路徑，這一類路徑下的內外創新資源是政府和企業原有資源，是企業數字化初期階段的實際情況。從表5滯后一年的情況來看，從原來資源互補型為主逐漸轉變為資源均衡型為主，說明在國家數字化戰略的指導下，經過一系列的調整和改善，一些區域和企業的創新資源水平得到了較大的提升，企業在內外創新資源的協同發展下提升著數字化水平。具體表現為，廣安愛眾和彬電國際從2017年的資源欠缺型發展變為資源互補型；浙能電力、長源電力和申能股份從資源互補型發展變為資源均衡性，說明政府和企業對于數字化反應較為迅速；華銀電力、深圳能源、東旭藍天和廣州發展仍舊屬于資源突出型，說明這些區域的創新資源發展水平仍舊處于較高的水準，企業能及時進行調整以保持高效的發展，對于較差區域的企業具有較強的參考價值。

表4 2017年創新資源前因條件組合分析結果

表5 2018年創新資源前因條件組合分析結果

最后，結合2019年組態分析，從圖2可以清晰看出，2017年資源互補型為主，2018年從資源互補型發展到資源均衡型為主，2019年發展為資源均衡型、資源互補型和資源突出型均衡分布，少量企業處于資源欠缺型，說明政府根據自身特點進行調整，企業也根據自身情況選擇了適合自身數字化水平的提升路徑。華銀電力、深圳能源、東旭藍天、廣州發展、金開新能、太陽能和京運通發展保持在資源突出型路徑，說明企業所在區域有著良好的區域創新資源，企業自身也投入大量資源形成了較強企業創新能力。此類企業充分利用區域和企業的創新資源優勢大力提升數字化水平，形成了較為穩定的發展策略。江蘇國信和協鑫能科保持資源互補型路徑下，內蒙華電隨著發展也加入此路徑。聆達股份、廣安愛眾、郴電國際和浙能電力發展為資源均衡型，說明企業的內部和外部創新資源已經得有效融合，進行優勢互補，獲得較為均衡的發展。嘉澤新能、黔源電力和桂東電力等企業仍處于資源缺乏路徑下，企業內外創新資源較差，但隨著全國數字化建設水平的提升，創新資源能夠逐漸實現跨區域協調，并有效提升企業數字化水平。

圖2 2017～2019年創新資源影響電力行業數字化水平路徑變化

五、研究結論及啟示

（一）研究結論

本文基于創新資源視角，從新經濟增長理論、動態能力理論、知識溢出理論和人力資本理論出發，運用fsQCA方法分析了區域創新環境和企業創新能力兩個方面8個要素的組態效應對電力行業上市企業數字化水平的影響，根據8條路徑歸納出了資源欠缺型、資源均衡型、資源互補型和資源突出型四類路徑，并對2017年和2018年的數據進行滯后性分析，縱向分析四類路徑下影響因素和企業的發展變化過程，深入地探討創新資源對于電力行業上市企業數字化水平的影響。主要研究結論如下：

一是從微觀層面探究電力行業數字化水平的影響因素，具體來說受到財政收入（CZSR）、高校數量（GXSL）、鐵路公里數（GLS）、市生產總值（GDP）、企業規模（QYGM）、企業年限（QYNX）、研發投入（YFTR）和研發人員（YFRY）8個條件的協同影響，具有多重并發的特點。通過組態分析發現存在資源欠缺型、資源均衡型、資源互補型和資源突出型四類影響電力行業數字化水平的路徑：資源欠缺型下路徑1中財政收入缺失、企業年限缺失和研發人員缺失是核心條件，市生產總值缺失、研發投入缺失和企業規模是邊緣條件，此類路徑下企業規模對于數字化水平影響較大；資源均衡型下路徑3中財政收入缺失和企業規模是核心條件，市生產總值缺失、高校數量、鐵路公里數、企業年限缺失和研發投入缺失是邊緣條件，此類路徑下區域創新環境和企業創新能力對于企業的數字化水平都有著一定的影響；資源互補型下路徑5中財政收入、企業規模缺失、企業年限缺失和研發人員缺失是核心條件，高校數量、鐵路公里數缺失和研發投入缺失是邊緣條件，此類路徑下區域創新環境對于企業數字化水平有著較大的影響；資源突出型下路徑7中高校數量、財政收入、企業年限和企業規模是核心條件，市生產總值、鐵路公里數缺失、研發投入和研發人員是邊緣條件，此類路徑下內外創新資源都較為豐富，對于數字化水平有著積極的促進作用。

二是根據不同路徑下的具體案例分析數字化水平的影響因素。對于金開新能、太陽能、三峽水利和京運通這一類的企業，良好的區域創新環境能給與企業較大支持，同時企業自身創新能力較強，內外因素共同作用下極大提升了企業數字化水平。對于西昌電力、聆達股份、廣安愛眾和長青集團這一類的企業，區域創新環境和企業創新能力對于企業數字化水平的影響較為均衡，地區高校數量較多，企業招聘人才時有更多的選擇，便于引進和儲備數字化相關人才，鐵路公里數較高說明該地區的公共交通較為發達，資源和人才的流動和交流更為方便，有助于企業接受和處理信息。浙能電力和協鑫能科這一類企業，區域創新環境較好，較好的創新環境能彌補企業自身創新水平不足的短板，企業在研發和人員保持較低投入能有效降低企業的資金壓力，充分利用外部創新資源提升企業數字化水平；對于嘉澤新能、黔源電力和閩東電力這一類的企業，該類企業位于資源相對匱乏的地區，區域創新環境較差，企業無法獲得足夠的政策、資金和人才支持，企業自身發展也較為不足，因此企業需要根據內外條件精準定位突破發展桎梏，探索數字化水平提升路徑。

（二）政策啟示

本文基于以上分析，對于電力行業數字化水平提升提出以下政策建議。

1. 優化產業政策，保障創新基礎。數字化水平提升需要多個行業共同的努力，因此為了讓企業可以快速提升數字化水平，政府應優化產業政策，給與企業良好的外在創新環境，彌補部分企業創新資源不足的問題，給與企業一定的資金支持，降低企業的運營負擔，讓企業無后顧之憂。

2. 提升政府服務水平，加強資源交流互通。企業數字化水平的提升需要企業之間廣泛的溝通，實現資源的優勢互補，但從競爭的角度出發企業可能會降低交流的程度，此時就需要政府出面給與企業信心和保障，提升政府的服務水平，對企業進行精準服務，使數字化相關資源得到有效互通，充分利用各種資源，發揮資源配置中政府的調節作用。

3. 完善行業評價指標，幫助企業精準定位。企業想要根據自身情況選擇合適的數字化水平提升路徑，就需要清晰地了解自身數字化水平，才能做出正確的選擇，因此需從數字化相關理論出發，結合企業在數字化水平提升過程中的實踐情況，借鑒國外企業發展情況，收集、分析和論證后確定企業數字化評價指標，構建出具有國際水平的中國評價指標體系。

（三）不足與展望

本文僅從創新資源角度探討了對電力行業數字化水平的影響，而影響企業數字化水平的因素還有很多，因此未來可以選擇更多領域并引進更多的影響因素，擴大滯后性分析年份，更加深入地探討企業數字化水平的影響因素和提升路徑。