企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性：基于同群效應(yīng)視角

[摘要]制造業(yè)企業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代面臨著復(fù)雜的環(huán)境變化。數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為提升制造業(yè)韌性、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵路徑。以2010—2022年A股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，系統(tǒng)探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否具有同群效應(yīng)，并深入分析其對(duì)制造業(yè)韌性的影響機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在顯著的行業(yè)同群效應(yīng)和地區(qū)同群效應(yīng)，同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著促進(jìn)制造業(yè)韌性發(fā)展。此外，技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性對(duì)同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系具有顯著調(diào)節(jié)作用，而市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性則顯著調(diào)節(jié)同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的影響。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)在企業(yè)動(dòng)機(jī)、數(shù)字基礎(chǔ)以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)上具有異質(zhì)性。研究結(jié)論揭示了同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策邏輯，厘清了同行業(yè)同群企業(yè)與同地區(qū)同群企業(yè)在促進(jìn)制造業(yè)韌性發(fā)展的影響路徑差異，為加快推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及有效提升制造業(yè)韌性帶來(lái)了政策啟示。

[關(guān)鍵詞]數(shù)字化轉(zhuǎn)型；同群效應(yīng)；制造業(yè)韌性；環(huán)境動(dòng)態(tài)性

一、 引言

在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要戰(zhàn)略方向。制造業(yè)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，其穩(wěn)定發(fā)展直接關(guān)系到國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全與可持續(xù)增長(zhǎng)[1]。然而，近年來(lái)，2018年中美貿(mào)易摩擦、2020年新冠疫情等外部沖擊對(duì)制造業(yè)企業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在此背景下，如何增強(qiáng)制造業(yè)企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，使其在外部沖擊下迅速恢復(fù)生產(chǎn)，在危機(jī)中把握機(jī)遇，成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵議題。

據(jù)中國(guó)信息通信研究院數(shù)據(jù)顯示1，2023年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)體量增至53.9萬(wàn)億元，GDP占比超四成，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率達(dá)到66.45%，成為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)力。企業(yè)作為宏觀經(jīng)濟(jì)的微觀主體，在推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和變革中扮演著關(guān)鍵角色。在當(dāng)今全球經(jīng)濟(jì)快速變革的時(shí)代，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為各行業(yè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心要素。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅提升了企業(yè)的生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力，還改變了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式、組織結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)策略，使其快速應(yīng)對(duì)靈活變化的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)[2]。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型由于技術(shù)成本高和回報(bào)不確定，導(dǎo)致一些企業(yè)面臨“不會(huì)轉(zhuǎn)、不愿轉(zhuǎn)、不敢轉(zhuǎn)”的困境[3]。企業(yè)僅憑自身資源、技術(shù)和能力難以順利轉(zhuǎn)型，此時(shí)，所在群體對(duì)企業(yè)的數(shù)字化帶動(dòng)作用尤為關(guān)鍵。學(xué)術(shù)界將個(gè)體行為決策除受到自身特征影響，還受到其所在群體影響的現(xiàn)象稱為同群效應(yīng)。這一效應(yīng)主要源于企業(yè)間的信息共享與模仿學(xué)習(xí)[4]，即部分企業(yè)率先采用某項(xiàng)新技術(shù)并獲得其帶來(lái)的好處后，其他企業(yè)往往會(huì)模仿和追隨該企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而出現(xiàn)同群效應(yīng)[5]。依托數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)帶來(lái)的知識(shí)溢出效應(yīng)與規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，使數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅可以促進(jìn)單個(gè)企業(yè)的發(fā)展，還能夠通過(guò)產(chǎn)業(yè)鏈傳導(dǎo)機(jī)制推動(dòng)行業(yè)或區(qū)域協(xié)同共進(jìn)。一些研究基于空間面板分析方法，探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)企業(yè)銷售、生產(chǎn)以及研發(fā)等環(huán)節(jié)的促進(jìn)作用[6]。此效應(yīng)可強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)連接，促進(jìn)信息透明化，優(yōu)化資源配置，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展與模式創(chuàng)新。尤其是在應(yīng)對(duì)外部沖擊時(shí)，同群效應(yīng)能夠增強(qiáng)企業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，使企業(yè)依托行業(yè)網(wǎng)絡(luò)獲得協(xié)同支持，提升韌性水平。有些學(xué)者發(fā)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提高的重要原因，同群效應(yīng)使高數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的企業(yè)群體中存在低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平企業(yè)的比例相對(duì)較低，總結(jié)了對(duì)沖外部環(huán)境不確定性、提高企業(yè)治理能力以及增強(qiáng)企業(yè)戰(zhàn)略韌性的渠道機(jī)制[7]。這種行為可以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的賦能作用，推動(dòng)企業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化創(chuàng)新。杜家廷等發(fā)現(xiàn)我國(guó)制造業(yè)韌性在2010—2022年存在差距，但整體呈現(xiàn)縮小態(tài)勢(shì)，從同行業(yè)同群效應(yīng)和同地區(qū)同群效應(yīng)角度分析技術(shù)創(chuàng)新和外源投資間接促進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)發(fā)展韌性的影響，增強(qiáng)自身發(fā)展韌性，抵御外部沖擊，順利實(shí)現(xiàn)制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)跨越[8]。

鑒于此，本文利用2010—2022年中國(guó)A股制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，深入剖析企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)制造業(yè)韌性的影響。本文的主要研究貢獻(xiàn)在于：第一，現(xiàn)有研究多聚焦于將同群效應(yīng)作為單一變量，鮮有研究從同群效應(yīng)視角探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的影響。本研究著眼于行業(yè)與地區(qū)雙重視角，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)現(xiàn)象是否存在展開探討，且逐一檢驗(yàn)同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性產(chǎn)生的影響，進(jìn)一步對(duì)研究視角和內(nèi)容進(jìn)行深入拓展，豐富和完善該領(lǐng)域研究。第二，將環(huán)境動(dòng)態(tài)性納入研究框架，考察技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性、市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性如何對(duì)同行業(yè)同群企業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系進(jìn)行調(diào)節(jié)。

二、 研究假設(shè)

1. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造業(yè)韌性

“韌性”，指系統(tǒng)遭遇沖擊或干擾后重新恢復(fù)原來(lái)狀態(tài)的能力，最早被應(yīng)用于物理學(xué)領(lǐng)域，后被引入生態(tài)學(xué)中。隨后，韌性研究開始在廣闊的學(xué)科領(lǐng)域發(fā)展起來(lái)，工程韌性、生態(tài)韌性、社會(huì)—生態(tài)韌性、組織韌性、企業(yè)韌性等多維度視角下的韌性應(yīng)運(yùn)而生[9]。而制造業(yè)作為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分，面臨著供應(yīng)鏈中斷、市場(chǎng)需求波動(dòng)、技術(shù)變革以及自然災(zāi)害等多重挑戰(zhàn)，其韌性在外部環(huán)境變化時(shí)顯得至關(guān)重要。然而，數(shù)字化技術(shù)的迅猛發(fā)展為制造業(yè)韌性提升帶來(lái)新機(jī)遇。已有研究表明，通過(guò)引入工業(yè)機(jī)器人，中國(guó)制造業(yè)企業(yè)能夠增強(qiáng)全球價(jià)值鏈中的供需協(xié)調(diào)能力，通過(guò)軟件升級(jí)和硬件改造加速技術(shù)創(chuàng)新的進(jìn)程，提高生產(chǎn)效率，倒逼上游企業(yè)加大研發(fā)投入應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，通過(guò)上下游聯(lián)合創(chuàng)新提升產(chǎn)業(yè)鏈韌性[10]。此外，林春等認(rèn)為通過(guò)應(yīng)用智能制造、自動(dòng)化技術(shù)以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生產(chǎn)管理模式，制造業(yè)企業(yè)能夠更好地共享資源信息，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提升效率并應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求的快速變化[11]。這種通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的靈活性和適應(yīng)能力，不僅增強(qiáng)了制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，也為抵御外部沖擊筑牢根基。由此可見(jiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的促進(jìn)作用已逐漸顯現(xiàn)，尤其是在全球經(jīng)濟(jì)日益不確定的背景下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為制造業(yè)企業(yè)維持競(jìng)爭(zhēng)力和長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵路徑。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型“同群效應(yīng)”是指在一個(gè)特定群體中，由于成員之間的相互學(xué)習(xí)、模仿和協(xié)作，導(dǎo)致企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中表現(xiàn)趨同行為，從而加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程[12]。當(dāng)企業(yè)觀察到同行業(yè)或同地區(qū)內(nèi)其他企業(yè)通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)時(shí)，他們往往會(huì)加快自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，以避免競(jìng)爭(zhēng)力的削弱，進(jìn)而催生數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)層面的同群效應(yīng)和地區(qū)層面的同群效應(yīng)[13]。本文明確將與焦點(diǎn)企業(yè)同屬中國(guó)證監(jiān)會(huì)2012年制造業(yè)二級(jí)行業(yè)分類的其他企業(yè)界定為同行業(yè)同群企業(yè)，將與焦點(diǎn)企業(yè)注冊(cè)地同屬一城市的其他企業(yè)界定為同地區(qū)同群企業(yè)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)為制造業(yè)韌性的提升創(chuàng)造了有利條件，這一作用機(jī)制可以從多個(gè)理論視角進(jìn)行分析。首先，從知識(shí)溢出理論的角度來(lái)看，同群效應(yīng)促進(jìn)了企業(yè)間的知識(shí)共享和技術(shù)交流，當(dāng)部分企業(yè)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得顯著成效后，其成功經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)創(chuàng)新模式會(huì)產(chǎn)生示范效應(yīng)，促使其他企業(yè)效仿并加快技術(shù)升級(jí)，從而提升行業(yè)整體競(jìng)爭(zhēng)力[14]。此外，借助數(shù)字化平臺(tái)與技術(shù)手段助力企業(yè)更方便地與其他企業(yè)建立合作，開展創(chuàng)新活動(dòng)，提升創(chuàng)新能力與抗風(fēng)險(xiǎn)能力。其次，在規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論框架下，一方面，大量企業(yè)同時(shí)實(shí)施數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，可以共享數(shù)字化技術(shù)、平臺(tái)和資源，降低單個(gè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型成本[15]。另一方面，企業(yè)通過(guò)數(shù)字化手段與其他企業(yè)建立聯(lián)系和合作，形成產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)，提升企業(yè)生產(chǎn)效率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，增強(qiáng)行業(yè)的韌性水平和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。再次，從戰(zhàn)略生態(tài)理論層面來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)促進(jìn)了企業(yè)與生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)其他企業(yè)的協(xié)同演化，共同應(yīng)對(duì)外部環(huán)境變化，系統(tǒng)內(nèi)的企業(yè)可以共享資源，提升整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的韌性[2]。同時(shí)，企業(yè)需明確自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和差異化策略，避免陷入同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)，增強(qiáng)自身韌性。最后，從制度同構(gòu)理論角度出發(fā)，企業(yè)在轉(zhuǎn)型過(guò)程中需要不斷探索新的技術(shù)和模式以適應(yīng)外部環(huán)境的變化，突破傳統(tǒng)的制度約束和壁壘，構(gòu)建更加靈活、高效的制度體系，從而提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和韌性水平[16]。

簡(jiǎn)而言之，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，企業(yè)受到同群效應(yīng)的影響，強(qiáng)化內(nèi)部創(chuàng)新力，改善外部信息不對(duì)稱，有助于提升制造業(yè)韌性。由此，本文提出：

H1a：同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增強(qiáng)制造業(yè)韌性。

H1b：同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠增強(qiáng)制造業(yè)韌性。

2. 數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)增強(qiáng)制造業(yè)韌性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

企業(yè)環(huán)境是獨(dú)立于企業(yè)之外的，會(huì)在一定程度上影響企業(yè)經(jīng)營(yíng)和可持續(xù)發(fā)展的所有要素集合[17]。環(huán)境動(dòng)態(tài)性表現(xiàn)為企業(yè)對(duì)外部環(huán)境感知的高度復(fù)雜性和不可預(yù)測(cè)性，包括技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性和市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性。

第一，技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性反映了組織所處創(chuàng)新環(huán)境中技術(shù)的不確定程度和不穩(wěn)定程度。在此情景下，企業(yè)面臨技術(shù)更新迭代的加速，須通過(guò)企業(yè)相互協(xié)作、效仿及規(guī)避策略應(yīng)對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)[18]，為保持技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，企業(yè)需要加大資源投入，以推動(dòng)創(chuàng)新并提升核心競(jìng)爭(zhēng)力。在技術(shù)環(huán)境快速變化時(shí)，企業(yè)能夠通過(guò)相互學(xué)習(xí)，以較低的成本實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而獲取有價(jià)值的信息資源。基于信息理論，當(dāng)同群企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面擁有更豐富的信息和經(jīng)驗(yàn)時(shí)，同群企業(yè)通過(guò)主動(dòng)模仿其轉(zhuǎn)型行為，獲取相關(guān)決策信息，降低自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)和不確定性[2]。在技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性較高的情況下，信息共享與學(xué)習(xí)效應(yīng)更加顯著，因此，同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的正向作用會(huì)隨之增強(qiáng)。基于以上分析，本文提出：

H2a：技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性在同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能制造業(yè)韌性過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

第二，市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性反映客戶需求和偏好的變化速度。在此環(huán)境下，企業(yè)面臨著競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手頻繁調(diào)整市場(chǎng)策略、客戶偏好和市場(chǎng)需求呈現(xiàn)不穩(wěn)定性等挑戰(zhàn)[19]，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析工具快速識(shí)別趨勢(shì)與變化，以實(shí)時(shí)獲取市場(chǎng)信息，滿足客戶需求[20]。管理層可以借助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，降低響應(yīng)時(shí)間，提高企業(yè)對(duì)市場(chǎng)變化的適應(yīng)能力，增強(qiáng)其韌性。隨著市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性的加劇，基于競(jìng)爭(zhēng)理論，企業(yè)為保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，往往傾向于模仿其他企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型行為以提高企業(yè)對(duì)市場(chǎng)變化的適應(yīng)能力，增強(qiáng)企業(yè)韌性。因此，同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的影響隨著市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性的提升而提高。基于以上分析，本文提出：

H2b：市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性在同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能制造業(yè)韌性過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

三、 研究設(shè)計(jì)

1. 樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

從數(shù)據(jù)科學(xué)性與可獲得性的角度出發(fā)，本研究選取2010—2022年中國(guó)A股制造業(yè)企業(yè)作為初始研究樣本，進(jìn)行如下數(shù)據(jù)處理：其一，剔除ST、*ST及PT等財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)異常的樣本；其二，剔除金融類上市公司樣本；其三，剔除主要變量缺失的公司樣本；其四，對(duì)于缺失的變量采用插值法補(bǔ)齊。為避免異常值干擾，對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1%的上下限縮尾處理，最終篩選出19258個(gè)有效樣本。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)通過(guò)上市公司年報(bào)文本分析獲得，而企業(yè)層面的相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于WIND和CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

2. 變量的定義與測(cè)量

（1）被解釋變量

制造業(yè)韌性（Res）。本研究借鑒了Martin[21]的研究方法，對(duì)比分析了單個(gè)企業(yè)的成長(zhǎng)軌跡與整個(gè)行業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)。在評(píng)估企業(yè)韌性時(shí)，若企業(yè)的發(fā)展指標(biāo)超越行業(yè)平均水平，則表明其具有較強(qiáng)韌性；若企業(yè)的發(fā)展指標(biāo)未達(dá)到行業(yè)平均水平，則表明其韌性相對(duì)較弱。本研究以企業(yè)銷售收入總額作為衡量企業(yè)成長(zhǎng)性的關(guān)鍵指標(biāo)，并將其納入模型進(jìn)行韌性測(cè)算。

具體公式如下：

[Res=（ΔESALE/ESALE）/（ΔEALL/EALL）] （1）

式（1）中，Res衡量的是制造業(yè)的韌性水平，ESALE代表上年度企業(yè)銷售收入總額，[Δ]ESALE為本年度企業(yè)收入增長(zhǎng)額，EALL是上年度整體企業(yè)銷售收入總額，[Δ]EALL為本年度所有企業(yè)銷售收入增長(zhǎng)額。據(jù)此，若Resgt;0時(shí)，則表明制造業(yè)韌性相對(duì)較高；反之，若Reslt;0時(shí)，則表明制造業(yè)韌性相對(duì)較弱。

（2）解釋變量

數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)（DTG）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)分為同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（IDTG）和同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型（CDTG）。其測(cè)算分為兩步：第一，參考趙宸宇等[22]和吳非等[23]的相關(guān)研究，構(gòu)建以業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型為核心的企業(yè)數(shù)字化商業(yè)模式關(guān)鍵詞集合，拓展初始術(shù)語(yǔ)庫(kù)，形成數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)集。利用Python爬蟲技術(shù)，收集2010—2022年A股制造業(yè)企業(yè)的年度報(bào)告，提取與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的詞頻并加總，構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)。第二，參考滕明明等[24]、萬(wàn)良勇等[4]、李秋梅等[25]及吳娜等[26]的研究，采用除焦點(diǎn)企業(yè)以外的其他同行業(yè)企業(yè)的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度來(lái)衡量同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，采用除焦點(diǎn)企業(yè)的其他同地區(qū)企業(yè)的平均數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度來(lái)衡量同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中，根據(jù)中國(guó)證監(jiān)會(huì)劃分標(biāo)準(zhǔn)以及參考趙宸宇等[22]和杜勇等[2]的研究，對(duì)同行業(yè)同群企業(yè)進(jìn)行行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)劃分。參考吳非等[23]的研究，對(duì)同地區(qū)同群企業(yè)進(jìn)行城市選擇。

（3）調(diào)節(jié)變量

環(huán)境動(dòng)態(tài)性。環(huán)境動(dòng)態(tài)性是指外部環(huán)境中不確定性和變化速率的程度。根據(jù)環(huán)境不確定性理論，將其分為技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性（TED）和市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性（MED），分別衡量技術(shù)發(fā)展和市場(chǎng)需求變化對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的影響。本研究中，TED和MED分別作為行業(yè)同群和地區(qū)同群的調(diào)節(jié)變量。借鑒Boyd等[17]的相關(guān)研究，采用2010—2022年研發(fā)投入與企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的比率來(lái)衡量技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性，TED值越高，表明企業(yè)所處行業(yè)的技術(shù)變革速度越快；采用2010—2022年非正常損益與企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的比率來(lái)衡量市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性，MED值越高，意味著市場(chǎng)環(huán)境的波動(dòng)性越大。

（4）控制變量

參考吳非等[23]、趙宸宇等[22]的研究，本文選取如下控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size），用企業(yè)年總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示；資產(chǎn)負(fù)債率（Lev），用企業(yè)年末總負(fù)債占年末總資產(chǎn)的比重來(lái)衡量；現(xiàn)金流比率（Cashflow），用企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~與總資產(chǎn)的比值表示；董事會(huì)規(guī)模（Board），以企業(yè)董事會(huì)人數(shù)的對(duì)數(shù)值刻畫；股權(quán)集中度（Share），采用企業(yè)前十股東持股數(shù)量占總股數(shù)的比重來(lái)測(cè)算；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Cflat），國(guó)有企業(yè)為1，非國(guó)有企業(yè)為0；賬面市值比（Bm），采用企業(yè)賬面價(jià)值占總市值的比重表示；托賓Q值（TobinQ），用市場(chǎng)價(jià)值與總資產(chǎn)之比衡量。

3. 基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定

為探究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否存在同群效應(yīng)，本文將基準(zhǔn)模型設(shè)定為：

[DTGi，t=α0+α1IDTG+α2Controlsi，t+ΣYear+ΣIndustry+εi，t] （2）

[DTGi，t=γ0+γ1CDTG+γ2Controlsi，t+ΣYear+ΣCity+εi，t] （3）

上式中，被解釋變量DTG表示企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，式（2）中IDTG指的是同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，式（3）中CDTG為同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，Controls為控制變量，[ΣYear]表示年份固定效應(yīng)，[ΣIndustry]表示行業(yè)固定效應(yīng)，[ΣCity]表示地區(qū)固定效應(yīng)，[εi，t]表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，下標(biāo)i，t表示制造業(yè)企業(yè)和時(shí)間。

為研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)制造業(yè)韌性的影響，本文設(shè)定以下模型：

[Resi，t=λ0+λ1IDTG+λ2Controlsi，t+ΣYear+ΣIndustry+εi，t] （4）

[Resi，t=β0+β1CDTG+β2Controlsi，t+ΣYear+ΣCity+εi，t] （5）

上式中，Res代表制造業(yè)韌性，其余變量與模型（2）（3）相同。

四、 實(shí)證分析結(jié)果

1. 描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。分析表1數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)韌性最大值為14.900，均值為0.732，標(biāo)準(zhǔn)差為1.184，說(shuō)明2010—2022年制造業(yè)韌性水平變化明顯。同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大值為4.232，同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最大值為4.691，對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.933和1.181，這表明同行業(yè)同群企業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度存在顯著差異。

2. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)存在性檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。其中，表2中列（1）至列（4）、列（5）至列（8）分別為行業(yè)和地區(qū)的不加雙向固定不加控制變量、加雙向固定不加控制變量、不加雙向固定加控制變量和加雙向固定加控制變量四種方法進(jìn)行基準(zhǔn)回歸的結(jié)果。根據(jù)表2中列（4）、列（8）結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)同行業(yè)同群企業(yè)和同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響系數(shù)均顯著為正。研究揭示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，同行業(yè)和同地區(qū)同群企業(yè)存在顯著的同群效應(yīng)，即企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型隨著同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平提高而增長(zhǎng)。

為了考察同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的影響，本文對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，回歸結(jié)果如表3所示。表3中列（1）至列（4）、列（5）至列（8）顯示，無(wú)論是雙向固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型，無(wú)論是否加入控制變量，同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的回歸系數(shù)都顯著為正。這意味著，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)能夠使企業(yè)之間通過(guò)戰(zhàn)略借鑒與學(xué)習(xí)，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，緩解信息不對(duì)稱，進(jìn)而增強(qiáng)制造業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。假設(shè)H1a、H1b得證。

3. 內(nèi)生性及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）工具變量法

為了排除反向因果等內(nèi)生性問(wèn)題的干擾，本文選取同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后一期（IDTG_lag）作為同行業(yè)同群企業(yè)的工具變量。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的影響存在一定程度的時(shí)滯效應(yīng)，但是當(dāng)年的韌性不會(huì)對(duì)上一年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的程度產(chǎn)生影響[26]。表4中列（1）、列（2）呈現(xiàn)了基于工具變量的iv-2sls估計(jì)結(jié)果。其中，列（1）回歸系數(shù)顯著為正，不可識(shí)別檢驗(yàn)和弱工具識(shí)別檢驗(yàn)均顯著通過(guò)，第二階段回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明采用同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型滯后一期作為工具變量后本文結(jié)果穩(wěn)健。參考張會(huì)恒等[27]的做法，采用除本企業(yè)以外的同年份同城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的平均值（demean）當(dāng)作地區(qū)同群企業(yè)的工具變量，運(yùn)用兩階段最小二乘法開展回歸分析。表4列（3）回歸系數(shù)顯著為正，且不存在工具變量識(shí)別不足和弱工具變量的情況。第二階段回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明在成功解決內(nèi)生性問(wèn)題的情況下，基準(zhǔn)回歸結(jié)果依然成立。

（2）更換樣本數(shù)據(jù)

本文采用替換樣本數(shù)據(jù)的方式檢驗(yàn)同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的影響：首先，考慮到直轄市在經(jīng)濟(jì)和政治上的特殊性，企業(yè)通常能較早感知到數(shù)字發(fā)展趨勢(shì)，為此本文剔除直轄市的企業(yè)樣本進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表5列（1）、列（4）。其次，考慮到2015年股市波動(dòng)對(duì)企業(yè)行為的影響，本文剔除2015年的樣本，重新進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表5列（2）、列（5）。最后，鑒于新冠疫情對(duì)多個(gè)行業(yè)的沖擊及其對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用，本文剔除2020年后企業(yè)的數(shù)據(jù)，重新進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表5列（3）、列（6）。可見(jiàn)，同行業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的促進(jìn)作用未受樣本數(shù)據(jù)變動(dòng)的干擾，驗(yàn)證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

（3）改變被解釋變量的衡量方式

為驗(yàn)證同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性影響結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參考張吉昌等[28]、史丹等[29]的研究，構(gòu)建基于盈利能力、成長(zhǎng)能力及償債能力的制造業(yè)韌性綜合指數(shù)評(píng)價(jià)體系。具體選取凈資產(chǎn)收益率（ROE）、總資產(chǎn)報(bào)酬率（ROA）、銷售凈利潤(rùn)（NPM）來(lái)衡量企業(yè)盈利能力，選取營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率（REV）和凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)率（PRO）來(lái)衡量企業(yè)成長(zhǎng)能力，選取凈現(xiàn)金流負(fù)債比（CASH）來(lái)刻畫企業(yè)償債能力。通過(guò)將Res變量替換成Res1變量，再次進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表6。由檢驗(yàn)結(jié)果可知，在替換被解釋變量度量方式后，同行業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的正面推動(dòng)效應(yīng)依然顯著，與前文的研究結(jié)論保持一致。

為驗(yàn)證同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性影響結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從增長(zhǎng)性和波動(dòng)性兩個(gè)維度構(gòu)建制造業(yè)韌性評(píng)估體系。具體來(lái)說(shuō)，以三年內(nèi)累計(jì)銷售收入增長(zhǎng)額作為衡量長(zhǎng)期績(jī)效增長(zhǎng)的指標(biāo)，記為Growth；以一年內(nèi)各月股票收益的標(biāo)準(zhǔn)差作為衡量波動(dòng)性的指標(biāo)，記為Vol。利用熵值法將以上兩個(gè)指標(biāo)合成制造業(yè)韌性指數(shù)（Res2），再次進(jìn)行回歸分析。檢驗(yàn)結(jié)果表明，同地區(qū)同群企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性增長(zhǎng)起到顯著的促進(jìn)作用，該結(jié)果未因替換被解釋變量而受到干擾。

（4）引入其他控制變量

為驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)定性，本文進(jìn)一步控制了管理層持股比例、機(jī)構(gòu)投資者持股比例以及財(cái)務(wù)報(bào)告是否為四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)三個(gè)控制變量，重新進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果如表6中列（3）、列（4）所示。結(jié)果不受其他控制變量的干擾。

4. 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

前文論述了技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性（TED）能夠調(diào)節(jié)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)韌性的關(guān)系，為檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)的有效性，本文將技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性與行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行交乘項(xiàng)處理，生成變量interact。由表7列（3）可知，在引入相關(guān)變量和交乘項(xiàng)之后，同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的影響顯著為正，交乘項(xiàng)interact的系數(shù)為1.170，且在5%的水平上顯著。說(shuō)明技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性對(duì)同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，且技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性越強(qiáng)，行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升越能增強(qiáng)制造業(yè)韌性。假設(shè)H2a得證。

前文論述了市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性（MED）能夠調(diào)節(jié)地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)韌性的關(guān)系，為檢驗(yàn)調(diào)節(jié)效應(yīng)的有效性，本文將市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性與地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行交乘項(xiàng)處理，生成變量interact-c。由表7列（6）可知，在引入調(diào)節(jié)變量和交乘項(xiàng)之后，同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的影響系數(shù)和交乘項(xiàng)系數(shù)均顯著為正。這說(shuō)明市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性對(duì)同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用，且市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性越強(qiáng)，地區(qū)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升越能增強(qiáng)制造業(yè)韌性。假設(shè)H2b得證。

5. 異質(zhì)性分析

（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)差異

本文假設(shè)焦點(diǎn)企業(yè)受到同行業(yè)同群效應(yīng)和同地區(qū)同群效應(yīng)影響而加強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)機(jī)存在差異，可以分為主動(dòng)學(xué)習(xí)型動(dòng)機(jī)和被動(dòng)跟隨型動(dòng)機(jī)，前者進(jìn)取心強(qiáng)，后者旨在向外界傳遞自己也符合數(shù)字化發(fā)展趨勢(shì)的信號(hào)。為驗(yàn)證假設(shè)，本文計(jì)算焦點(diǎn)企業(yè)與同群企業(yè)在t-1期的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平差距，若焦點(diǎn)企業(yè)領(lǐng)先于同群企業(yè)，則其在t期表現(xiàn)主動(dòng)學(xué)習(xí)型動(dòng)機(jī)，否則表現(xiàn)被動(dòng)跟隨型動(dòng)機(jī)。回歸分析結(jié)果見(jiàn)表8。

前兩列回歸結(jié)果揭示，主動(dòng)學(xué)習(xí)型企業(yè)憑借吸收和整合內(nèi)外部知識(shí)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新，提高生產(chǎn)效率，拓展新市場(chǎng)，顯著增強(qiáng)制造業(yè)韌性。被動(dòng)跟隨型企業(yè)受外部壓力驅(qū)動(dòng)，注重短期利益，傾向簡(jiǎn)單復(fù)制成功模式，缺乏對(duì)創(chuàng)新的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的潛力未被充分發(fā)揮，對(duì)制造業(yè)韌性水平的促進(jìn)作用較弱。列（3）、列（4）結(jié)果表明，被動(dòng)型企業(yè)快速利用同群企業(yè)的數(shù)字化資源實(shí)現(xiàn)短期轉(zhuǎn)型，提升韌性。主動(dòng)型企業(yè)更側(cè)重挖掘知識(shí)技術(shù)的潛在價(jià)值，確保與長(zhǎng)期戰(zhàn)略和核心競(jìng)爭(zhēng)力相匹配，這一過(guò)程耗時(shí)費(fèi)力，短期內(nèi)難以在制造業(yè)韌性上體現(xiàn)成效。

（2）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異

企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)可能對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)與制造業(yè)韌性的關(guān)系產(chǎn)生異質(zhì)性影響。國(guó)有企業(yè)通常更傾向積極響應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì)，并發(fā)揮示范帶頭作用。為驗(yàn)證這一點(diǎn)，本文將樣本按所有權(quán)性質(zhì)分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)，進(jìn)行回歸分析。結(jié)果如表8所示。

表8列（5）、列（6）結(jié)果表明，非國(guó)有企業(yè)在激烈競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，通過(guò)模仿和優(yōu)化數(shù)字化技術(shù)，提升創(chuàng)新能力，獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，增強(qiáng)其制造業(yè)韌性。國(guó)有企業(yè)因決策流程復(fù)雜，錯(cuò)失創(chuàng)新時(shí)機(jī)，制造業(yè)韌性水平的提升效果不明顯。列（7）、列（8）結(jié)果表明，國(guó)有企業(yè)占據(jù)網(wǎng)絡(luò)核心位置，能優(yōu)先且高效地獲取關(guān)鍵資源，非國(guó)有企業(yè)多處于邊緣位置，且受資金、技術(shù)、人才等限制，在轉(zhuǎn)型決策上猶豫不決，導(dǎo)致數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程緩慢，無(wú)法有效提升制造業(yè)韌性。

五、 結(jié)論及政策啟示

本文基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和制造業(yè)韌性的目標(biāo)導(dǎo)向，聚焦同群效應(yīng)視角，全面分析制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)與地區(qū)特征，并深入剖析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同群效應(yīng)對(duì)制造業(yè)韌性的影響機(jī)制及其作用機(jī)理。本研究得出如下結(jié)論：第一，我國(guó)制造業(yè)企業(yè)在行業(yè)和地區(qū)層面均呈現(xiàn)顯著的同群效應(yīng)，且同行業(yè)同群企業(yè)、同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，韌性水平越高。第二，技術(shù)環(huán)境動(dòng)態(tài)性對(duì)同行業(yè)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，市場(chǎng)環(huán)境動(dòng)態(tài)性對(duì)同地區(qū)同群企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與制造業(yè)韌性的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型同群效應(yīng)對(duì)制造業(yè)韌性的促進(jìn)作用對(duì)不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)、不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)存在差異。基于以上結(jié)論，本文提出以下政策建議：

第一，針對(duì)特定行業(yè)和地區(qū)，打造數(shù)字化轉(zhuǎn)型標(biāo)桿企業(yè)，通過(guò)先行試點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)推廣，帶動(dòng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，應(yīng)充分發(fā)揮同群效應(yīng)，重點(diǎn)圍繞具有領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)的行業(yè)和企業(yè)進(jìn)行布局，鼓勵(lì)優(yōu)勢(shì)企業(yè)率先開展試點(diǎn)實(shí)踐，搶占先發(fā)優(yōu)勢(shì)，形成可復(fù)制與可推廣的經(jīng)驗(yàn)。支持其他企業(yè)汲取經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，從而積累后發(fā)優(yōu)勢(shì)，最大化提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)韌性的增強(qiáng)作用。

第二，圍繞技術(shù)和市場(chǎng)兩個(gè)層面，充分利用數(shù)據(jù)要素賦能制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。根據(jù)制造業(yè)發(fā)展需求與地方資源特色，布局?jǐn)?shù)字產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)核心技術(shù)攻關(guān)，提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，增強(qiáng)制造業(yè)韌性。積極搭建信息交流平臺(tái)，助力企業(yè)掌握行業(yè)技術(shù)動(dòng)態(tài)與轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)，降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，建立跨企業(yè)的市場(chǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)平臺(tái)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析、消費(fèi)者行為預(yù)測(cè)等手段，實(shí)時(shí)調(diào)整產(chǎn)品和服務(wù)策略，迅速響應(yīng)市場(chǎng)變化，維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

第三，基于企業(yè)差異化特征，因時(shí)、因地制定數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。在轉(zhuǎn)型動(dòng)機(jī)層面，鼓勵(lì)主動(dòng)學(xué)習(xí)型企業(yè)加大核心技術(shù)研發(fā)投入，積極建設(shè)技術(shù)研發(fā)中心和創(chuàng)新孵化平臺(tái)，推動(dòng)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用落地與創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化。對(duì)被動(dòng)跟隨型企業(yè)，應(yīng)加強(qiáng)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如公共數(shù)據(jù)平臺(tái)和云計(jì)算中心，提供低成本、低風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)支持，助力其推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)方面，國(guó)有企業(yè)應(yīng)依托政策引領(lǐng)，加強(qiáng)與數(shù)字科技企業(yè)及產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同，借助其核心位置優(yōu)勢(shì)，加速數(shù)字化進(jìn)程。非國(guó)有企業(yè)應(yīng)利用其較高的靈活性，提升市場(chǎng)預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)調(diào)整能力，快速響應(yīng)市場(chǎng)變化，滿足多樣化需求，從而增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

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基金項(xiàng)目：貴州省基礎(chǔ)研究計(jì)劃（決策科學(xué)）項(xiàng)目“推動(dòng)貴州組建高水平創(chuàng)新聯(lián)合體的研究”（項(xiàng)目編號(hào)：黔科合基礎(chǔ)-JC[2024]一般034）。

作者簡(jiǎn)介：張洪昌，男，博士，貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院副研究員，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)；王偉梅，女，貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)；王越，通訊作者，男，貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)。

（收稿日期：2024-12-10" 責(zé)任編輯：魯文雯）