This paper introduces the digital wave theory, builds a wave-undercurrent research framework based on major node policies and enterprise opportunities and challenges, combines data cleaning with Python software, and comprehensively applies factor ontology and process ontology to reveal the mechanism of the development of convergence clusters in strategic emerging industries driven by digital transformation.It further explores the mechanism of the digital wave, the undercurrent on industries with different attributes, and the mechanism for future development of convergence clusters under the goal of industrialization,and puts forward corresponding management insights.
It is found that, (1) on the basis of the significant stage characteristics, the digital transformation driving the strategic emerging industry integration cluster process is comprised of digital waves and digital undertows, with a conduction relationship between the two.In the three stages of digital development, explosion, and reconstruction, both micro-level short-term significant influences (digital waves) and macro-level long-term underlying influences (digital undertows) exist.Driven by national key policies, enterprises undergo technological and organizational transformations, forming digital waves; these transformations further radiate to industries, leading to the formation of digital undertows, ultimately driving the digital surge, clustering, and reconstruction of strategic emerging industries, and promoting their integration cluster development.(2) Within the TOE framework, the transmission and transformation mechanisms of the three stages of digital transformation driving the strategic emerging industry integration cluster development are the same.The wave-undertow transformation mechanisms in each stage are based on environmental factors, which promote micro-level technological and organizational digitalization and radiating to industries, forming new environmental factors.As the development stage progresses, the digitalization degree of technological and organizational elements deepens, and environmental factors at the digital wave level become increasingly refined, while those at the digital undertow level continue to iterate, driving the evolution of digital undertows to digital waves in the next stage.(3) To achieve the goal of integration cluster development and cultivating future industries, strategic emerging industries need to make differentiated strategic choices based on their main business during the digital transformation process.Digital native enterprises should adapt to the waves and focus on the undertows, while digital non-native enterprises should ride the undertows and focus on the waves.To drive the surge of future industries through strategic emerging industry integration cluster development, it is necessary to adopt scenario-driven and data-enabled strategies, waiting for digital reconstruction to be completed, and then driving the next wave of digital waves and undercurrents, thereby catalyzing the future industry revolution.
This paper makes the following contributions: theoretically, it enriches the research perspective on digital transformation and deepens the understanding of the mechanisms of digital transformation's influence on the process of strategic emerging industry integration cluster development; practically, it can provide a certain realistic basis for the strategic positioning and planning of related industries, and offer reference for relevant managers and policymakers involved in digital transformation, strategic emerging industries, and future industries.
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
当前,新一轮科技革命和产业变革正在重构世界版图、重塑经济结构。人工智能、清洁能源、类脑科学等先进技术不断交叉融合、迭代升级,催生出一批未来产业集群。与传统产业相比,未来产业发展前景广阔、前后带动力强、产业赋能效应显著,但同时其较大的技术不确定性易引致市场失灵、创新脱节等问题。美国、日本、英国等发达国家为了保障及加速未来产业发展,抢占科技发展制高点,分别在《美国将主导未来产业》《科学技术创新综合战略2020》和《产业战略:建立适应未来的英国》中对未来产业培育作出明确部署[1]。我国在《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》中提出,着眼于抢占未来产业发展先机,前瞻谋划未来产业[2]。在“未来已来”的现实情境下,如何充分发挥我国后发优势,承借未来产业发展东风,增强我国产业全球话语权,是当前面临的紧迫任务。
诚然,未来产业拥有强大技术优势和广阔应用场景,但由于先进技术与现代产业尚处于融合协调阶段,支撑产业发展的新技术对外界环境变化极为敏感,迫切需要进行战略性布局并提速未来产业发展。在实践场域层面,目前存在两种主流观点:一种是以战略性新兴产业为实践场域,培育未来产业;另一种是“另起炉灶”地培育未来产业并为战略性新兴产业与传统产业赋能。习近平总书记提出:“要抓住产业数字化、数字产业化赋予的机遇,抓紧布局数字经济、生命健康、新材料等战略性新兴产业、未来产业,大力推进科技创新,着力壮大新增长点、形成发展新动能。”可见,未来产业、战略性新兴产业与数字经济之间具有紧密关系。数字化转型不仅是推动战略性新兴产业、未来产业发展的强大动力,也是促进未来产业高质量发展的重要支撑。在数字化浪潮下机遇与挑战并存:一方面,大数据、人工智能等数字化技术为战略性新兴产业发展、组织转型提供新机遇;另一方面,蓬勃发展的数字技术提高了行业标准,增加了企业成本。为了实现党的二十大提出的战略性新兴产业融合集群发展任务,促进未来产业发展、优化产业结构,首先需要明晰数字化转型推动战略性新兴产业融合集群发展的机制问题。
围绕上述问题,学界展开了丰富的讨论。首先,战略性新兴产业研究围绕发展模式[3]、机制[4]和影响要素[5]等议题,探讨政府干预[6]、技术效率、路径演化及顶层设计[7]等,但鲜少有文献针对融合集群过程开展深入分析;其次,数字化转型相关研究多是将其视为一个整体变量[8],围绕短期、明显的成效展开分析[9],对数字化转型内部差异化所导致的长期、潜在影响研究略显不足;最后,未来产业的相关研究多停留在战略层面[10],并且在战略制定的主流观点上还存在学术分歧[11],亟需开展进一步的交叉验证。基于上述研究不足,本文以战略性新兴产业为研究对象,结合数字化转型特征构建浪潮—暗流研究模型,综合运用过程本体论和要素本体论,分阶段明晰数字化转型推动战略性新兴产业兴起、集群、融合集群的作用机制,结合机制分析结果提出相应的管理启示,以期促进战略性新兴产业融合集群发展,为未来产业发展打下坚实基础,确保我国产业结构转型升级顺利完成。本文可能存在如下贡献:理论上,丰富数字化转型研究视角,深化战略性新兴产业融合集群进程中对数字化转型影响机制的理解;实践上,为相关产业战略定位及规划制定提供现实依据,同时,为数字化转型、战略性新兴产业及未来产业政策制定提供一定参考。
本文旨在探讨数字化转型推动战略性新兴产业融合集群发展的作用机制,因此需对数字化转型、战略性新兴产业以及未来产业发展进行整体性把握。
(1)战略性新兴产业。按照国家统计局的定义,战略性新兴产业是以重大技术突破和重大发展需求为基础,对经济社会全局和长远发展具有引领带动作用,且知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好的先进产业。2010年《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》颁布,标志着我国战略性新兴产业发展走向正轨。早期阶段,政府主要采取政府补贴、税收优惠等松弛型刺激政策扶持战略性新兴产业发展,学者们也主要围绕政府干预展开研究。如肖兴志等[3]通过构建企业社会资本投入与研发决策模型,以战略性新兴产业为样本,分析政府补贴与社会投资决策关系及发展模式;陆国庆等[5]采用最小二乘法,探究政府创新补贴对战略性新兴产业绩效的影响,发现政府创新补贴对单个企业的影响不显著;余东华等[6]以政府不当干预论为理论依据,以光伏产业为例,分析战略性新兴产业产能过剩现状、成因与影响要素。为了解决上述研究中发现的投资扭曲、产能过剩、赢家通吃等问题,2016年《国务院关于印发“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》提出,推动战略性新兴产业集群发展,以此优化战略性新兴产业结构。然而,集群发展必然也伴随一系列新问题出现。如菅利荣等[4]基于政府—企业—企业三方博弈模型探究战略性新兴产业集群中的知识博弈现象,研究发现,任何一方变化都会刺激另外两方作出反应;张冀新等(2019)利用DEA方法,测算战略性新兴产业集群技术效率,发现存在较大行业异质性;王建华(2023)指出,城市战略性新兴产业发展因依赖于本地知识基础而呈现出路径依赖特征。因此,以何种动力、采用何种手段推动战略性新兴产业融合集群发展,成为当今学界讨论的重点。
(2)数字化转型机制。“以数字平台建设促进数实融合”是财政部针对战略性新兴产业融合集群发展给出的三大顶层设计之一。1991年Morton[12]提出,数字技术促使企业发生颠覆性转变,进而开创数字化转型研究之先河。随着研究的不断深化,2010年Yoo等[13]观察到数字技术催生产品物质结构与数据结构耦合,从而形成一种新型产品体系。该发现对技术创新和企业管理产生深远影响,进一步激发学者们开展数字化转型研究的热情。当今,数字化转型研究成果颇为丰富,学者们针对数字化转型动因[14]、影响要素[15]、实现路径[16]及其在资本市场、企业分工[17]、技术效率等方面的赋能机制进行了广泛探索。数字化转型开启了一场影响深远的技术革命,并将对现有产业结构、行业标准产生长期、持续的潜在影响。由于该类研究时间窗口的要求较高,因而尚处于讨论阶段。
Scott &Orlikowski[18]基于系谱分析方法,以出版业为研究对象,探究数字化转型对出版业标准产生的长期、潜在影响。他们基于技术与标准变革过程中存在嬗变[19]、副作用[20]、涌现[21]和互补[22]现象,并结合“波浪”的隐喻,将数字化转型比作“波浪”、产业比作“水面”、数字化转型所产生的隐形但必然的影响定义为“数字暗流”。虽然波浪能直接从水面观测到,但所有水体都有一个可见的表面和一个不太可见的水下,两者是不可分割的同一水体的一部分,其中一方的变化必然会影响另一方[18],理论模型如图1所示。Scott &Orlikowski提出“数字暗流”概念并将数字化浪潮、产业数字化进程中发生的长期、潜在变化理论化,将其视作数字化转型所产生的必然结果。
图1 数字暗流理论模型(引自SCOTT&ORLIKOWSKI)
Fig.1 Theoretical model of digital undertow (cited from SCOTT and ORLIKOWSKI)
数字化转型是推动战略性新兴产业高质量发展的强大引擎[23],并且集成电路、电子软件等战略性新兴产业本身就属于数字原生产业[15],其核心业务均围绕数字经济开展。从战略性新兴产业发展过程可以看出,其具有清晰的阶段性特征,即2010—2015年的兴起阶段、2016—2020年的集群阶段和2021年至今的融合集群阶段,这与我国业务数字化(2003-2016)、数字化转型(2016-)的时间节点相对应[8-9],因此可能存在数字暗流现象。
(3)未来产业战略布局。在国家战略方面,学者们针对未来产业政策选择[10-11]、政策体系[24]进行了相应研究,为政府提供了一系列政策建议;在企业战略方面,有学者偏向于大力发展未来产业,从而为战略性新兴产业及传统产业提供新机遇、赋予新动能[25],有学者提出从战略性新兴产业到未来产业的发展新方向[26]。从战略性新兴产业到未来产业,体现了全球科技发展趋势,也是我国培育新质生产力、打造产业升级新引擎、构建新发展格局的需要[27]。围绕上述问题,专家学者针对未来产业人才培养[28]、国家博弈[29]、材料发展[30]及技术竞争[31]的战略布局,从学术角度提出若干建议。
综上所述,学者们针对战略性新兴产业发展影响因素、数字化转型机制和未来产业发展进行了充分研究,但尚存在一定不足:①战略性新兴产业融合集群发展要素及机制尚处于讨论阶段;②现有的数字化转型研究聚焦于影响要素、作用机制等层面,主要是对短期、显著现象的观察,针对长期、潜在现象的理论研究有待丰富;③未来产业研究还停留在战略设计层面,亟需质性和量化研究以明晰其发展机制。若以数字化转型为动力,以战略性新兴产业为场域研究融合集群机制,从而推动未来产业发展,那么数字化转型如何推动战略性新兴产业融合集群发展?其影响机制在各个阶段是否存在差异?其产生的短期效应与长期影响是否存在关联性?上述问题有待进一步探讨。
基于上述研究缺口,结合未来产业战略布局,本文拟采用如下思路探究数字化转型推动战略性新兴产业融合集群发展的作用机制:①基于Scott &Orlikowski[18]的研究框架,将数字化转型分为浪潮—暗流两个部分;②基于重大政策颁布节点,如图2所示,并结合过程本体论将战略性新兴产业发展过程分为3个阶段;③基于要素本体论并结合技术—组织—环境(Techonology-Organization-Environment,简称TOE)理论框架,采用乔亚方法解析各阶段数字化转型作用机制;④集成上述研究,揭示数字化转型推动战略性新兴产业融合集群发展机制。综合上述研究思路,构建数字化转型推动战略性新兴产业发展的浪潮—暗流研究框架,如图2所示。
图2 研究框架
Fig.2 Research framework
本文重点探讨数字化转型推动战略性新兴产业融合集群发展的机制问题,属于对企业数字化发展以及产业融合集群机理的深入探讨,而案例分析法在分析“HOW” “WHY”类问题时,更能确保材料翔实与研究深度(毛基业,2020)。扎根理论研究法是社会科学领域广泛采用的多案例研究法之一,具有探索性研究性质,旨在运用系统化程序,通过归纳、对比、演绎、分析,螺旋式提炼出概念与关系[32]。然而,有学者指出,国内多基于实证主义采用扎根理论进行案例研究,其底层逻辑为要素本体论,而对过程本体论的探讨较为缺乏[33]。针对上述问题,国内引入乔亚方法,它是能够直观呈现扎根理论分析以及层层归纳抽象过程的数据结构。乔亚方法可以兼顾要素本体论和过程本体论的优势,确保研究科学性(毛基业,2020)。最后,TOE理论框架是一种最初用于分析企业采纳创新技术的影响因素理论架构,由于数字化转型涉及企业方方面面,因此TOE理论框架与数字化转型在学术研究中表现出良好的适用性,也取得了一些成果[15-16]。因此,本文利用扎根理论处理相关材料,应用乔亚方法呈现数据结构,并结合TOE理论框架剖析数字化转型推动战略性新兴产业融合集群发展的作用机制。
本文需要精确识别时间、个体视域下的战略性新兴产业样本,从而获取文本数据,开展扎根研究,理由如下:首先,过程本体论需要精确战略性新兴产业“在站”数据,而现有的战略性新兴产业研究大多采取行业分类法筛选战略性新兴产业样本[34],无法获得精确的战略性新兴产业 “在站”数据;其次,虽然乔亚方法针对一手和二手数据的条件较宽泛[32],但要素本体论需要精确的访谈数据,并且数字化转型也要严格区分数字浪潮和数字暗流。为应对上述挑战,本文基于Python语言制定样本识别—数据搜集—数据清洗—文本预处理的样本筛选与数据处理方法,具体流程如图3所示。
图3 样本筛选及数据处理流程
Fig.3 Flow of sample screening and data processing
(1)样本识别。基于CSMAR数据库的全部A股企业主营业务,按照《战略性新兴产业分类(2018)》并结合Python开展文本匹配,得到含有时序的战略性新兴产业股票代码,通过主营业务匹配方式确定研究样本。
(2)数据收集。基于CSMAR数据库的投资者访谈数据,按照战略性新兴产业股票代码进行初筛,结合战略性新兴产业时序表进行数据匹配,得到战略性新兴产业“在站”访谈数据,精确收集时间、个体视域下的文本。
(3)数据清洗。基于吴非等(2021)提出的数字化转型关键词词频表,结合Python软件,采用自然语义处理法对访谈数据进行进一步清洗,得到战略性新兴产业“在站”数字化行为访谈数据,形成本文的访谈文本数据库。
(4)文本预处理。研究人员分组对访谈文本进行阅读,辅以Python中文情感分析法,对访谈数据进行筛选及分类,企业在数字化浪潮下寻求机遇—应对挑战分别对应数字浪潮—数字暗流,采取对照匹配方式处理语料数据。
共筛选出291条精确访谈数据,形成8万字研究文本数据库,提取出123个初始标签。其中,I期(2010-2015)访谈89份,II期(2016-2020)访谈94份,III期访谈(2021-2022)108份。基于以上数据,开展扎根分析,使用乔亚方法展示构念关系。
本文以数字勃兴阶段的典型一阶概念为例,展示原数据中的具体语句到一阶概念的提炼过程,如表1所示。首先,以两位教授为核心,将研究人员分为两组,按照问题、行为、结果提取原始数据标签;其次,对比两组原始数据标签,对分歧较大的标签采取会议讨论、专家咨询等方式开展讨论从而确定最终结果;最后,基于原始数据对初步标签进行整合,提取最终的一阶概念。在提取一阶概念的基础上,研究人员同样基于上述过程开展二阶主题、聚合构念的提取,相关数据结构分为三部分展示。
表1 一阶概念提炼过程
Table 1 Extraction process of the 1st order concepts
原始数据问题标签行为标签结果标签一阶概念公司在2007年即开始对医药电商进行探索,随着信息技术、支付技术和物流体系发展,近年来公司医药电商发展取得一定效果/引入数字技术医药电商发展依靠引入数字技术/扩宽信息渠道等方法开展数字营销未来两年公司将集中精力发展数字营销业务,将公司打造成为A股市场最有特色的数字营销公司战略把控战略布局数字营销传统行业拥抱互联网是大势所趋。已尝试在网络上销售差异化产品,后续公司将继续探索合适的销售模式,力争做到线上线下销售渠道共赢发展战略转型扩宽信息渠道补齐电商短板我国网上零售业的“爆发式”增长和城镇消费能力不断提升,自动化分拣与储运系统市场需求急剧增长数字需求压力/自动化需求增长行业数字化水平提高,倒逼企业搭建数字设施/夯实数字基础实施“工业4.0”战略的核心是智能工厂,以各类智能装备为基础,以工业机器人、传感器为连接点,以互联网、移动互联、物联网为纽带的智能化、自动化生产线是实现智能工厂的关键实施“工业4.0”战略设计搭建数字设施虽然要求高、变化快,但3C的自动化一定可实现。因为富士康已经实现了。目前创世纪已经在劲胜车间作示范线。只要是标准化作业,就可能实现自动化行业竞争压力夯实数字基础夯实数字基础
(1)I期:数字勃兴阶段。本文将战略性新兴产业的I期界定为数字勃兴阶段,见图4。从数字浪潮角度来看,某些企业主动引入数字化技术,开展数字营销及电子商务,以此实现业务数字化(T);使用机器人替换人力并投入生产流程,推动自动化(O);利用政府发放的创新补贴,提升数字能力(E)。上述企业行为对战略性新兴产业整体发展产生潜在影响:从数字暗流来看,领头企业的成功为其它企业提供了模仿对象,同时,提高行业标准,其它企业通过数字设施建设和数字技术引进实现产业数字化复制(T);伴随领头企业生产流程中机器对人力的替代,形成劳动力结构变化热潮,战略性新兴产业逐步实行生产替代(O);互联网发展与战略性新兴产业勃兴交汇,基于消费互联网和工业互联网的日渐庞大催生出体量巨大的战略性新兴产业互联网经济(E)。
图4 数字勃兴阶段(I期)扎根分析数据结构
Fig.4 Data structure for grounded analysis in the digital development phase (Phase I)
(2)II期:数字爆发阶段。本文将战略性新兴产业的II期界定为数字爆发阶段,见图5。从数字浪潮角度看,部分企业主动制定智能制造战略及服务制造战略,将数字技术引进与融合提升至战略层面(T);大力招揽数字人才、积极开展数字学习、打造智能团队(O);结合政策引导,聚焦关键技术路径(E)。上述企业的诸多动作加速整个行业数字爆发:从数字暗流看,随着领头企业战略实施和具体项目落地,企业基于技术及业务形成数字桥接,从而进行数字协同(T);基于数字战略与智能团队需要搭建数字平台(O);消费互联网与工业互联网生成大量数据,数据成为重要的生产要素,数字经济开始蓬勃发展(E)。
图5 数字爆发阶段(II期)扎根分析数据结构
Fig.5 Data structure for grounded analysis in the digital explosion phase (Phase II)
(3)III期:数字重构阶段。本文将战略性新兴产业的III期界定为数字重构阶段,见图6。从数字浪潮角度看,部分企业主动开展生产自动化与销售智能化,以此实现全流程数字化转型(T);建立数字中心,夯实数字底座(O);化产业政策压力为动力,加速数字化转型进程(E)。经过近十年发展,数字化转型对原有标准进行了重构:从数字暗流来看,基于技术扩散和业务合作,企业数字桥接量级愈来愈大,逐步形成错综复杂的数字集群(T);新一代信息技术产业不断为其它产业赋能,产业边界愈发模糊,原有生产流程、要素结构不断解耦(O);随着人工智能行业发展及赋能,场景的要素地位不断提高,产业开始深入挖掘场景价值,场景经济开始勃兴(E)。
图6 数字重构阶段(III期)扎根分析数据结构
Fig.6 Data structure for grounded analysis in the digital reconstruction phase (Phase III)
基于上述扎根过程,共提取41个一阶概念、27个二阶主题和18个聚合构念,18个聚合构念在要素本体论、过程本体论及TOE理论框架下所属集合如表2所示。在此基础上,基于聚合构念和部分二阶主题,结合相关文献、研究报告以及部分原始数据,从过程本体论角度揭示数字化转型对战略性新兴产业融合集群发展的作用机制。
表2 聚合构念属性
Table 2 Properties of aggregate constructs
要素维度数字勃兴阶段数字爆发阶段数字重构阶段数字浪潮技术(T)业务数字化战略数字化流程数字化组织(O)机器替代人力智能团队数字底座环境(E)政策支持政策引导政策推动数字暗流技术(T)数字复制数字协同数字集群组织(O)生产替代数字组织数字解耦环境(E)互联网经济数字经济场景经济
(1)发展阶段演变机制。数字化转型主要通过环境要素推动战略性新兴产业融合集群发展。从数字浪潮来看,政策支持→政策引导→政策推动在前期对战略性新兴产业数字化转型发挥重要推动作用;从数字暗流来看,互联网经济→数字经济→场景经济基于同时期的政策作用在后期催生现象级变革,从而引发政策颁布与战略调整,导致下一阶段战略性新兴产业融合集群发展演变。综上所述,发展阶段演变存在从I期互联网经济到II期政策引导(过程A1)、从II期数字经济到III期政策推动(过程A2)两个显著过程,其形成依据见表3所示。
表3 机制形成过程的相关依据
Table 3 Relevant basis for the mechanism's itinerary
形成过程典型例证据援引A1物流是工业4.0活动的组成部分,互联网是工业4.0发展载体,互联网化是未来发展趋势,公司将顺应社会发展需要,若适合公司发展,将适时考虑和发展区块链技术:一直持鼓励态度,已经被列入“十三五”规划,各级企事业单位、行业协会等都在积极开展相关课题研究工业自动化系统集成是国内工业自动化发展方向,国家高度重视机器人产业发展,提供政策和资金支持A2数字化或者信息技术普及,我的理解是如同每家每户的用电,无法想象社会没有电的状态/智能化车间主要采用信息化、数字化、智能化技术,使车间管控系统、MES、ERP等信息系统与数控加工中心、工业机器人互联互通,从而实现生产过程的一体化智能控制/公司数字营销服务已覆盖营销策略和创意、媒体投放和执行、效果监测和优化、社会化营销、精准营销、流量整合等完整的服务链条,并持续对数字营销产业链的垂直领域进行布局随着数字经济发展,数据成为日益重要的生产要素。至2025年,规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化,重点行业骨干企业初步应用智能化;至2035年,规模以上制造业企业全面普及数字化网络化,重点行业骨干企业基本实现智能化。/《“十四五”智能制造发展规划》《工业互联网创新发展行动计划》等相关政策出台,引导我国制造业向数字化、智能化方向转型升级B1自动化其实是渐进的,不是一下子完全替代,不会去改变原来的成熟工艺,而是改变原来的用工方式,提高效率,提升品质,节省成本/公司将实现生产线基本自动化,但部分生产环节仍需依靠传统人力操作。公司也考虑未来通过技术改进,彻底实现全自动化/相比于自主研发,目前的机器人技术主要还是做集成创新B2公司打造工业互联网技术平台,筹备成立工业互联网公司,加速推动公司从“设备生产商”转向“制造服务型企业”/人工智能团队是从内部完善和发展起来的,同时,不断从外部引进/如果公司的信息技术普及和应用不行,公司就无法在社会、行业中生存下去。现在公司信息化水平提升,包括公司所有业务,管理者使用一只手机都可以搞定B3结合“全面上云、数据湖”两大底座建设,具体围绕“智能制造” “数字化供应链” “智能支撑” “研发管理” “战略决策支持”五大方面推进数字化变革/按照数字化要求对业务流程及组织管理体系进行重构,推动全流程、透明化改造/公司携手华为、宁德时代,共同打造国际一流的智能电动网联汽车平台———CHN,主要面向未来的高端智能电动车/伴随智能驾驶舱内部技术集成化发展,更多技术叠加,机械电子化、电子软件化,机械与电子更多交叉在一起
(2)浪潮—暗流转变机制。从数字浪潮到数字暗流的转变主要基于技术与组织要素的长期联结。I期,政策支持为寻求机遇的企业提供强大支撑,企业开始实行业务数字化和机器化,随着进程推进,行业逐渐推行数字复制和生产替代,催生互联网经济;互联网经济的出现推动政策引导(II期),寻求机遇的企业开始制定数字化战略、打造智能团队,行业数字协同和数字组织不断涌现,数字经济蓬勃发展;数字经济的蓬勃发展引起政府高度重视,在政策推动下(III期),企业夯实数字底座、重塑数字流程,行业边界变得愈发模糊,数字集群新业态开始出现,场景经济爆发,成为此阶段的焦点现象。综上所述,浪潮—暗流转变存在I期、II期和III期技术要素与组织要素联结转变的B1、B2、B3等3个显著过程,其形成依据见表3所示。
本文基于扎根过程提取二阶主题和聚合构念,结合发展阶段演变机制以及浪潮—暗流转变机制,构建数字化转型推动战略性新兴产业融合集群机制模型,如图7所示。其中,战略性新兴产业发展的3个时期主要是基于政策推动(E)引发企业技术(T)和组织层面(O)的数字化发展,从而扩散到行业,最终在环境层催生新经济模式,形成数字暗流,推动集群融合发展并引发下一波数字浪潮。
图7 数字化转型推动战略性新兴产业融合集群机制模型
Fig.7 Mechanism model of digital transformation to promote the integration clusters of strategic emerging industry
在明晰数字化转型推动战略性新兴产业融合集群发展作用机制的基础上,进一步讨论在产业数字化转型过程中的战略制定问题。首先,基于不同主营业务,战略性新兴产业可以分为数字原生企业(如新一代信息技术企业)和数字非原生企业(如高端装备制造业),不同企业在数字化转型中的战略选择也不同。筛选数据时本文剔除了ST和*ST企业样本,因此数据具有一定借鉴性。基于此,进一步探讨战略设计部分。
(1)在数字化转型过程中数字原生企业需要迎合浪潮、关注暗流。以新一代信息技术产业为例,其主营业务均围绕数字化展开,在技术高速迭代升级的背景下,企业稍有不慎就会“掉队”,陷入技术路径依赖甚至技术路径锁定,不利于企业长期发展。在大模型趋势下,数字原生企业需要深入探究人工智能技术,积极搭建企业数据库或者建设数据中心,从长期视角,这有利于企业发展。
(2)在数字化转型过程中数字非原生企业需要搭乘暗流、关注浪潮。以高端装备制造业企业为例,当今企业都无法独立生产出所需所有配件。通过提升自动化、智能化水平,有助于企业效率达到最优。部分数字非原生企业是ERP浪潮中的“先行者”,但由于上下游数字化水平较低、行业管理经验缺乏、ERP人才不足等原因,致使这些企业数字化转型成效甚微,甚至对企业绩效产生 “负效应”。
综上,数字原生企业应迎合浪潮、关注暗流,在数字化转型过程中发挥“头雁效应”,实现对数字非原生企业的技术赋能;数字非原生企业则应该搭乘浪潮、等待暗流,激发数字化转型过程中的“雁群活力”,加速我国产业数字化发展。
基于扎根分析与机制揭示,本文发现战略性新兴产业数字化转型进入数字重构阶段,出现数字集群雏形,但未找到融合集群的经验证据。其原因可能是,一方面,第III期观察窗太短,数字化转型效应尚未彰显;另一方面,只有完成数字解耦,才能进行数字重组,从而推进融合集群发展[16]。在机制分析过程中,本文发现战略性新兴产业融合集群典型案例,从侧面展示出战略性新兴产业融合集群及未来产业雏形已形成。如针对未来交通场景下企业电动化、网联化、共享化、智能化需求,赛力斯公司与华为、海泰科、宁德时代等合力打造“问界M5、M7”,着力推动战略性新兴产业融合集群发展成为基于未来网络方向的车联网产业。其融合集群过程存在如下重要动力因子:
(1)场景驱动。在未来交通场景下,汽车不再单一是产品,而是未来智能交通系统交互的一部分,成为未来人与环境交互的载体和交互终端。因此,针对未来交通场景下的汽车需求,新一代信息产业、高端装备制造、新能源等战略性新兴产业在数字集群基础上,逐步形成技术、人才、资源生产要素联结和业务关系要素联结,产生迎合未来网络方向的车联网产业主营业务雏形。
(2)数智赋能。数字化、智能化持续为未来交通场景下的未来汽车赋能。一方面,伴随智能驾驶技术的叠加,机械电子化、电子软件化,汽车机械与电子间的交叉越来越多,汽车从一个服从命令的工具转变为能够与外界进行交流协作的智能终端,这离不开人工智能、大数据、云计算等数字化技术和智能表面、柔性屏幕等智能制造产业的发展;另一方面,数字化技术能够将不同企业联合起来,在原有产业地缘基础上形成产业数字集群,为下一步融合集群发展提供便利和保障。
综上,场景驱动、数字赋能为战略性新兴产业融合集群发展打造强大引擎。未来,场景驱动、数字赋能会掀起新一波数字浪潮,形成融合集群的数字暗流,催生未来产业革命。
本文以战略性新兴产业为研究对象,聚焦数字化转型推动战略性新兴产业融合集群发展与未来产业发展的作用机制及战略问题,利用2010—2022年291份访谈数据,基于扎根理论、乔亚方法提炼出聚合构念,通过搭建浪潮—暗流研究框架探讨发展阶段的演变机制和浪潮—暗流转变机制以及数字浪潮、数字暗流对不同战略性新兴产业的作用机制。研究发现:
(1)除具有显著阶段性特征外,数字化转型在推动战略性新兴产业融合集群发展过程中存在数字浪潮与数字暗流,且两者之间具有传导关系。在数字勃兴、爆发和重构的3个阶段,均存在微观层面的短期、显著影响(数字浪潮)和宏观层面的长期、潜在影响(数字暗流)。基于国家政策,技术层面和组织层面发生变革,形成数字浪潮;技术与组织变革进一步辐射产业,致使数字暗流形成,最终推动战略性新兴产业数字勃兴、集群重构,推动融合集群发展。
(2)在TOE框架下,数字化转型推动战略性新兴产业融合集群发展的阶段性传导与转变机制相同。3个阶段中浪潮—暗流转变机制均是基于环境要素变化,促进微观层面技术和组织数字化发展,从而辐射产业,形成新环境要素;随着发展阶段演进,技术、组织等要素的数字化程度不断加深,数字浪潮层面的环境要素不断细化、数字暗流层面的环境要素不断迭代,推动数字暗流向下一时期数字浪潮的演变。
(3)针对融合集群发展以及未来产业培育目标,战略性新兴产业在数字化转型过程中需结合主营业务作出差异化选择。其中,数字原生企业需要迎合浪潮、关注暗流;数字非原生企业需要搭乘暗流、关注浪潮。通过战略性新兴产业融合集群发展推动未来产业勃兴时,还需要依靠场景驱动、数智赋能,促进数字重构,推动形成新一波数字浪潮与暗流,催生未来产业。
基于以上研究结论,本文获得如下管理启示:
(1)企业管理者应关注数字化转型过程中存在数字浪潮与数字暗流两类动力,并结合企业主营业务及数字技术特点制定相应数字化战略,加速数字化转型。对于主营业务为数字化技术的企业,应该迎合浪潮、关注暗流,在国家政策引导下实现技术突破或集成,通过技术扩散、组织重构,辐射带动其它领域发展;关注数字化技术赋能其它产业技术要素、组织要素的变化,针对新一波数字浪潮提前布局。对于主营业务为非数字化技术内容的企业,应该搭乘暗流、关注浪潮,当行业标准和技术路径确定后实施数字化,避免创新脱节,夯实我国战略性新兴产业数字化底座;关注数字化技术前沿进展,针对新一波数字暗流提前布局。
(2)政策制定者应结合数字浪潮与数字暗流的不同效用进行企业帮扶。数字浪潮体现了以往政策在微观企业层面的直接作用,建议地方政府对这些企业进行精确把控,采用补贴、通报表扬等方式鼓励先进企业,同时,通过举办企业讲座、建立帮扶关系等方式提速后进企业,以此把控宏观行业层面的数字暗流;数字暗流体现了以往政策在宏观行业层面的潜在影响,政府可以通过针对行业代表及政策制定者的专项会议明晰此阶段数字暗流优势和缺陷,为政府颁布下一步政策、助推新一波浪潮提供实践参考。
(3)推动战略性新兴产业与未来产业发展,需要企业与政府共同努力。企业需在生产流程数字化与组织管理数字化基础上,基于企业特点,深耕未来场景下的行业需求,通过场景驱动、数字赋能实现融合集群发展,推动战略性新兴产业与未来产业发展;政府可以在现有产业发展基础上细分应用场景,制定针对性政策,辅以政府补贴、税收优惠等鼓励性政策,加速战略性新兴产业融合集群发展,促进我国未来产业发展提速增效。
由于III期可观测时间较短,在融合集群方面只观测到数字解耦,尚未观测到数字重构,后续可针对未来交通场景下的智能汽车开展单案例研究,或对战略性新兴产业融合集群发展进行持续跟踪,待时间窗口扩大后进行深入研究;由于数字暗流概念较为前沿,其量化评价还处于讨论阶段,后续可结合我国战略性新兴产业特点构建量化评价体系,构建非平衡面板数据,深入探析数字暗流推动战略性新兴产业融合集群发展的量性机制。
[1] 周波, 冷伏海, 李宏,等.世界主要国家未来产业发展部署与启示[J].中国科学院院刊, 2021, 36(11): 1337-1347.
[2] 余东华.“十四五”期间我国未来产业的培育与发展研究[J].天津社会科学, 2020,40(3): 12-22.
[3] 肖兴志, 王伊攀.政府补贴与企业社会资本投资决策——来自战略性新兴产业的经验证据[J].中国工业经济, 2014,36(9): 148-160.
[4] 菅利荣, 王大澳.政府调控下的战略性新兴产业集群企业知识共享演化博弈[J].系统工程, 2019, 37(4): 30-35.
[5] 陆国庆, 王舟, 张春宇.中国战略性新兴产业政府创新补贴的绩效研究[J].经济研究, 2014, 49(7): 44-55.
[6] 余东华, 吕逸楠.政府不当干预与战略性新兴产业产能过剩——以中国光伏产业为例[J].中国工业经济, 2015,32(10): 53-68.
[7] 王鹏.深刻理解习近平总书记关于发展战略性新兴产业的重要论述[J].上海经济研究, 2024,43(4): 5-13.
[8] 陈堂, 陈光, 陈鹏羽.中国数字化转型:发展历程、运行机制与展望[J].中国科技论坛, 2022, 39(1): 139-149.
[9] 严子淳,李欣,王伟楠.数字化转型研究:演化和未来展望[J].科研管理,2021,42(4):21-34.
[10] 李晓华, 王怡帆.未来产业的演化机制与产业政策选择[J].改革, 2021,37(2): 54-68.
[11] 渠慎宁.未来产业发展的支持性政策及其取向选择[J].改革, 2022,38(3): 77-86.
[12] MORTON.The corporation of the 1990s:information technology and organizational transformation[M].New York:Oxford University Press,1991.
[13] YOO Y, HENFRIDSSON O, LYYTINEN K.Research commentary—the new organizing logic of digital innovation: an agenda for information systems research[J].Information Systems Research, 2010, 21(4): 724-735.
[14] 陈水生.城市治理数字化转型:动因、内涵与路径[J].理论与改革, 2022,35(1): 33-46,156.
[15] 李煜华, 舒慧珊, 向子威.数字原生企业与非原生企业数字化转型组态路径研究——基于“技术-组织-环境”理论框架[J].软科学, 2023, 37(7): 58-65.
[16] 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.
[17] 袁淳, 肖土盛, 耿春晓,等.数字化转型与企业分工:专业化还是纵向一体化[J].中国工业经济, 2021,41(9): 137-155.
[18] SUSAN SCOTT,WANDA ORLIKOWSKI.The digital undertow: how the corollary effects of digital transformation affect industry standards[J].Information Systems Research, 2022, 33(1): 311-336.
[19] CIBORRA C.From control to drift: the dynamics of corporate information in fastructures[M].New York:Oxford University Press,2000.
[20] HANSETH O, JACUCCI E, GRISOT M, et al.Reflexive standardization: side effects and complexity in standard making[J].MIS Quarterly, 2006: 563-581.
[21] ORLIKOWSKI W J.Using technology and constituting structures: a practice lens for studying technology in organizations[J].Organization Science, 2000, 11(4): 404-428.
[22] ENNEN E, RICHTER A.The whole is more than the sum of its parts—or is it? a review of the empirical literature on complementarities in organizations[J].Journal of Management, 2010, 36(1): 207-233.
[23] 黄先海, 党博远, 宋安安,等.新发展格局下数字化驱动中国战略性新兴产业高质量发展研究[J].经济学家, 2023,35(1): 77-86.
[24] 杨丹辉.未来产业发展与政策体系构建[J].经济纵横, 2022,37(11): 33-44.
[25] 沈华, 王晓明, 潘教峰.我国发展未来产业的机遇、挑战与对策建议[J].中国科学院院刊, 2021, 36(5): 565-572.
[26] 潘教峰, 王晓明, 薛俊波, 等.从战略性新兴产业到未来产业:新方向、新问题、新思路[J].中国科学院院刊, 2023, 38(3): 407-413.
[27] 刘伟.科学认识与切实发展新质生产力[J].经济研究,2024,59(3):4-11.
[28] MOLDOVEANU M, NARAYANDAS D. The future of leadership development[J]. Harvard Business Review,2019,97(2):40-48.
[29] 毛昊, 柏杨.技术标准竞争、未来产业发展与国家战略博弈[J].科学学研究, 2024, 42(4): 713-720,849.
[30] 赵鸿滨, 周旗钢, 李志辉, 等.面向新兴产业和未来产业的新材料发展战略研究[J].中国工程科学, 2024, 26(1): 23-34.
[31] 胥彦玲, 邓明荣, 肖雯, 等.未来产业技术竞争情报服务体系构建研究[J].情报杂志,2024,43(6):200-207.
[32] GIOIA D A, CORLEY K G, HAMILTON A L.Seeking qualitative rigor in inductive research: notes on the gioia methodology[J].Organizational Research Methods, 2013, 16(1): 15-31.
[33] 王凤彬, 张雪.用纵向案例研究讲好中国故事:过程研究范式、过程理论化与中西对话前景[J].管理世界, 2022, 38(6): 191-213.
[34] 熊文, 赵思萌, 王旭, 等.参与标准研制对企业绩效有影响吗——战略性新兴产业的研究[J].管理工程学报, 2022, 36(2): 37-48.