By screening the samples of cross-year entrepreneurial firms on GEM and SME board, the study finds that radical and incremental digitalization have no significant impact on short-term profits, but they could improve market value. It indicates that the impact of digitalization on the sustainable growth of entrepreneurial firms is long-term oriented. With the enhancement of market dynamics, the implementation of radical digitalization has a negative impact on the short-term profits of entrepreneurial firms. The higher the degree of regional digitalization is, the stronger the role of incremental digitalization in enhancing the long-term value of entrepreneurial firms. Additional analysis shows that both radical and incremental digitalization can enhance market value of entrepreneurial enterprises by enhancing innovation and absorption capacity. The mediating effect of innovation capability is moderated by market dynamics and regional digitalization degree. The effect of innovation ability on market value is more prominent under high regional digitalization degree and low market dynamics. Heterogeneity analysis reveals that the moderating effect of market dynamism on the mediating role of innovation capability is significantly stronger in non-technology-intensive industries; furthermore, the analysis indicates that the moderating influence of regional digitalization on this mediation is more pronounced under the condition of Chair-CIO duality.
Its potential marginal contributions are manifold. First, it breaks through the traditional paradigm focused solely on the holistic effects of digitalization. By being the first to systematically compare the differential impacts of radical versus incremental digitalization strategies on both the short-term profitability and long-term value of entrepreneurial firms, this research reveals the time-sequenced accumulation characteristic inherent in digital value creation. This provides a novel explanatory pathway for firm growth research from a behavioral perspective. Second, through uncovering the distinct moderating effects of market dynamism and regional digitalization levels on these two types of digitalization strategies, it clarifies the "environment-strategy" alignment imperative in the digital implementation of entrepreneurial ventures. This offers a theoretical foundation for selecting contextually appropriate digital pathways in specific entrepreneurial situations. Moreover, it advances the understanding of the dynamic capabilities' action pathways. By elucidating the dual mediating mechanisms of innovation capability and absorptive capacity, the study reveals the intrinsic pathways through which digitalization strategies affect entrepreneurial firm growth. This effectively unpacks the "capability-performance" black box within dynamic capabilities theory, providing new empirical evidence for research on the microfoundations of dynamic capabilities. Finally, the study constructs a tripartite alignment decision-making framework.By dissecting the "capability-environment-strategy" alignment mechanism, it not only extends the application of the organization-environment fit theory into the digital context but also provides entrepreneurial firms with an actionable decision logic framework to navigate digitalization dilemmas.
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
数字化浪潮正重塑全球经济格局与商业竞争生态,创业企业作为市场经济活力之源,其成长路径被深刻影响。数字技术通过重构价值创造模式、提升资源配置效率,为创业企业突破资源约束,实现非线性成长提供历史性机遇。然而,理论与实践之间存在显著张力:尽管数字化的潜在价值已被广泛认同,但创业企业在数字化实践中普遍面临战略清晰度不足与实施路径模糊的双重挑战,致使数字化投入与成长绩效间的因果链条尚未厘清。由此,探究数字化策略如何转化为成长动力,成为关乎创业企业生存与发展的重要议题。
数字化兼具资源投入大和产出不确定性高的双重特征,实践中需克服转型成本高、风险大等难题。与大型成熟企业相比,创业企业数字化受技术、人才、资金、管理等资源禀赋制约,面临“想”却“不敢”的困境。当前,数字技术驱动成熟企业高质量发展已得到学界和业界证实,尤其在降低运营成本、提高协同效率等方面效果显著[1]。创业企业对数字化普遍持积极态度,但数字化转型并非一蹴而就,若盲目引入数字技术,企业易陷入“IT陷阱”的效率悖论,进而引发转型低效等问题[2]。后疫情时代,工作方式的转变一定程度助推了我国企业数字化实践。但许多创业企业缺乏对自身能力与外部环境的双向审视,存在“跟风式”的盲目数字化,进而陷入数字化转型困境。可见,缺乏清晰、适配的数字化策略,仍是大多数创业企业在推进数字化转型时面临的首要挑战(马倩等,2024)。
现有文献主要聚焦数字技术引入对成熟企业经济后果的影响[1,3],忽视了对创业企业数字化实施过程及其绩效机制的深入探究。这一理论视角的缺失,导致现有知识体系难以有效回答以下核心问题:面对资源禀赋制约,创业企业需如何制定数字化策略以提升转型效率,进而实现自身持续成长?现有研究存在以下不足:①策略层面,大多将“数字化”视为同质化的整体概念,缺乏对数字化内部策略分化的细致解构,尤其就“激进式”与“渐进式”变革路径对创业企业成长的差异化影响,尚缺乏系统的实证比较与理论阐释。②情境层面,未充分揭示外部环境,特别是市场动态性和区域数字化如何与特定数字化策略交互,进而塑造最终的性能结果,导致创业企业在面对复杂多变的实际情境时,缺乏清晰的“环境—策略”匹配指南。③机制层面,数字化策略影响企业成长的中介路径仍处于“黑箱”状态。尽管动态能力理论为理解上述过程提供了宏观理论视角,但数字化策略如何转化为创业企业动态能力,以及动态能力如何系统性中介创业企业成长绩效,仍有待链条式检验。
本文以成长绩效为切入点,探究数字化策略对创业企业成长绩效的影响,研究贡献如下:①不同于以往研究将数字化视为同质化认知框架,本研究通过对“激进式”数字化策略、“渐进式”数字化策略的精细化解构与系统比较,揭示不同数字化策略对创业企业成长绩效的差异化影响,是对现有研究的重要补充。②创业企业成长受到学者广泛关注,但鲜有研究将数字化策略纳入分析框架,探究其在创业企业成长中的作用机制。基于最优区分理论,本文从情境层面和机制层面出发,通过剖析“能力—环境—策略”三维匹配机制,揭示市场动态性与区域数字化程度对不同数字化策略的差异化调节效应,以及“数字化策略—成长绩效”转化的内在路径,拓展组织与环境适配理论在数字化情境下的应用场景,为创业企业破解数字化困境提供可操作的决策逻辑框架。
超越早期将数字技术视为赋能工具的狭义理解,数字化策略的概念逐步演变为企业在数字时代构建核心竞争力的战略核心。既有文献表明,数字化策略的关注点正从“是否采纳”转向“如何实施”。例如,Proksch等[4]强调,数字化策略通过塑造数字能力与数字文化驱动创业企业数字化进程,凸显其作为系统性变革引擎的角色;Rubio-Andrés等[5]进一步揭示数字化策略通过组织创新影响组织绩效的多维路径。这表明,数字化策略效果实现依赖于内在组织能力演变。
关于数字化策略类型的探讨,学者们基于不同视角展开:王永贵等[2]基于价值创造逻辑,识别出由效率提升、客户体验、业务变革到商业模式创新驱动的不同数字化转型模式,为本文区分策略的“强度”与“焦点”提供启发;刘淑春等[6]基于组织身份冲突视角,分析“自上而下”与“自下而上”两种转型策略,映射策略实施过程中的资源配置与权力结构问题,暗示不同策略可能面临的内部阻力与协同挑战存在差异;贺正楚等[7]将商业模式数字化转型与制造过程数字化转型区分开来,初步触及数字化变革的“颠覆性”与“改良性”程度问题。上述研究为数字化策略内涵挖掘奠定了基础,但大多基于成熟企业或特定行业,未能充分考虑创业企业资源约束与合法性不足的战略起点特殊性。
在整合既有研究的基础上,本文聚焦创业企业数字化变革速度、幅度与资源投入强度,提出并界定了两种典型的数字化策略:激进式数字化旨在通过密集、跨界资源投入,快速实现数字技术在效率、体验、业务乃至商业模式层面的深度融合与突破,其本质是寻求对现有市场规则或技术路径的颠覆,以期建立新的竞争优势壁垒;渐进式数字化策略强调在现有业务框架与资源禀赋下,以分阶段、可控制方式,将数字技术优先应用于生产、经营、管理等流程优化与改进,其核心是在维持运营稳健性的同时,逐步积累数字能力并适应市场变化。这两种策略共同构成创业企业在数字时代应对不确定性、获取成长绩效的基本战略姿态。
为阐释上述两种数字化策略为何及如何影响创业企业成长绩效,本文引入最优区分理论。该理论源于社会心理学,在战略管理领域发展为解释组织如何在竞争环境中平衡两种战略诉求:一是通过差异化获取独特的竞争空间和超额收益,二是通过合法性赢得利益相关者认可与信任以保障生存[8]。其核心命题如下:组织绩效最大化并非来自单纯追求差异化或合法性,而是取决于二者间动态、非对称的均衡状态,且这个均衡点会随着市场环境、产业周期等情境因素变化而演变[9]。相较于早期研究将差异化与合法性视为连续谱系的两端,该理论的最新进展强调二者可能呈现协同演化关系。企业通过制度创业等行为,在实现高度差异化的同时,主动塑造新的市场认知标准,进而使自身“另类”行为成为新的合法性来源。这一理论进展为本文分析两类数字化策略提供了关键洞见。
基于最优区分理论视角,本文提出的激进式数字化与渐进式数字化,并非简单地与差异化和合法性相对应。实际上,两种策略内含对差异化与合法性的双重追求,但其主导逻辑和实现路径存在本质区别:激进式数字化策略的核心是“以差异化驱动合法性重建”,通过技术应用和模式创新主动创造新的技术—市场范式,属于高风险、高回报的“制度创业”行为,其目标是在颠覆现有规则的过程中建立新的游戏规则,并使自身成为新规则下的合法主导者。渐进式数字化的核心则是“以合法性保障差异化空间”,通过在既有制度和市场认知框架内进行边际改进,确保企业生存基础与基本认同,在此基础上逐步寻求和拓展自身差异化优势。这一策略可降低因过度偏离行业规范带来的“新进入者缺陷”风险。
由此可见,最优区分理论为本文提供了有效分析透镜。它能解释为何两种不同的数字化策略均可能对创业企业成长绩效产生积极影响(因为两种数字化策略以各自方式寻求差异化与合法性的最优平衡点)。更重要的是,它能有效整合并预测各类情境因素(如市场动态性、区域数字化程度)的调节作用(因为这些因素能够直接影响最优平衡点的位置)。例如,高市场动态性可能意味着现有合法性标准正逐步瓦解,此时激进式策略的“重建合法性”路径可能更契合环境需求,但也可能因不确定性较高而在短期内损害盈利;高区域数字化程度则为渐进式策略提供“合法性土壤”和知识溢出,使其更易实现“在合法性保障下的差异化”。同时,该理论框架也为理解动态能力中介机制提供更深层次的理论解释:动态能力是创业企业执行其数字化策略,最终实现“最优区分”的关键战略能力。
激进式数字化试图在效率提升、客户体验、业务变革及商业模式创新等方面寻求高效突破。最优区分理论指出,差异化竞争战略可增强创业企业竞争力,进而提升组织绩效。激进式数字化旨在特定方面寻求颠覆性改变,有助于创业企业通过差异化构建绝对竞争优势,实现长期发展。换言之,创业企业持续成长一定程度上是激进式数字化的最终反馈结果。Cristofaro等[10]研究表明,采用激进式资源分配策略的创业企业在成长阶段表现更优。这一结论间接支持激进式数字化对长期价值的积极影响。此外,数字化转型战略选择能够直接影响创业企业长期竞争力[2],而激进式数字化作为特定战略类型,更可能引领创业企业实现长期价值最大化。
渐进式数字化是对企业组织架构、战略思维、业务流程、商业模式的更新迭代。实施渐进式数字化,创业企业既能通过循序渐进的方式改善现状和维持生存,也能不断提升自身合法性。已有研究指出,合法性提升有助于企业降低运营风险并获得更多外部资源,是组织持续发展的重要驱动力[1] 。渐进式数字化通过积累经验与能力,有助于创业企业更好应对市场变化与竞争挑战,确保长期价值稳步增长。Canhoto等[11]指出,创业企业数字化需根据自身能力,持续调整业务需求和数字资产配置,通过动态匹配数字技术战略与商业战略实现价值创造。对于渐进式数字化而言,其产生的积极累积效应有助于创业企业提升市场价值。
无论是激进式数字化还是渐进式数字化,企业都要面临源自战略、财务和经营等方面的潜在风险[12]。首先,数字化具有高不确定性,转型过程中创业企业需在不同战略层次上突破已有战略定位并作出针对性调整与布局,这会加大企业面临的战略风险。其次,数字化属于资源消耗性活动,创业企业需加强数字资源获取与数字技术投入,且这类投入具有持续性要求[13]。对资源匮乏的创业企业而言,大量数字技术投入可能导致其财务状况恶化与财务风险上升。最后,数字技术引入易使企业在生产、管理、认知等方面的固有模式受到冲击。为适应内部数字变革,企业需要调整组织架构与经营体系,而这些调整与举措往往与现有生产经营模式存在冲突,易加剧企业经营风险。Fabian等[14]发现,若创业企业采用激进变革方式推进数字化,短期内会因数字技术协调整合效率较低,难以在应对潜在风险的同时获得绩效收益。
尽管数字化过程中存在战略、财务和经营等方面的潜在风险,但从长期看,这些风险可通过策略调整与资源配置实现有效控制。换言之,创业企业在数字化转型过程中,需充分考虑自身资源与能力,制定合理的转型计划和风险应对措施。通过长期持续改进,企业不仅能克服数字化面临的挑战,也能在竞争中脱颖而出,实现长期价值最大化(郭润萍等,2023)。Kallmuenzer等[15]指出,创业企业数字化面临诸多障碍,但能够通过战略性资源配置和能力构建,实现数字化转型并提升长期绩效;Bürgel等[13]发现,新冠疫情期间,数字化程度更高的企业表现出更强的组织韧性。这表明,无论是激进式数字化还是渐进式数字化,都有助于创业企业在面对不确定性和危机时保持稳健,进而为其长期发展奠定基础。基于此,本文提出如下假设:
H1:相较于短期盈利,激进式数字化和渐进式数字化对创业企业长期价值的积极影响更显著。
市场动态性反映市场客户需求、技术变革的不确定性与复杂性(郭晓玲等,2021)。当市场动态性较低时,企业面临的外部风险较小,市场规模、产品结构、销售份额等指标的可预见性较高。上述情景下,创业企业更易评估当前市场竞争者劣势,并结合自身优势,依托数字技术创新等举措,优化产品与服务。换言之,创业企业能够根据市场需求、消费者偏好开展产品设计、包装与工艺改进,制定个性化服务与营销策略,并通过提升市场竞争力实现持续成长。市场动态性越高,外部经营风险越高,创业企业生存压力越大。既有研究指出,外部经营风险虽会加剧企业间竞争[16],但企业若依靠数字技术应用与改进突破传统思维范式,优化原有产品和工艺流程,则可能凭借优质产品设计与服务占据市场主导地位[2] 。此时,企业开展渐进式数字化不仅能够提升自身合法性,还能为优化产品、增加营收创造条件。与渐进式数字化不同,激进式数字化具有风险高、幅度大的特点,且需高资源投入以及与之匹配的组织学习能力[14]。尽管创业企业可通过激进式数字化在效率提升、客户体验、业务变革、商业模式创新等方面寻求高效突破,但短期内这种颠覆性改变会严重损害企业合法性,不利于市场竞争优势构建。当市场动态性较高时,市场客户需求、技术变革的不确定性和复杂性较高,创业企业合法性显得尤为突出[14]。此外,数字化会导致企业运营成本率提升、总资产周转率降低以及管理费用增加[1]。当市场动态性较高时,创业企业实施激进式数字化可能短期内承受“高负荷”财务、运营等多重压力,进而加剧其面临的经营风险,降低税后利润,最终对短期盈利造成不利影响。基于此,本文提出以下假设:
H2:相对于渐进式数字化,市场动态性提升促使激进式数字化对创业企业短期盈利产生负向影响。
区域数字化程度反映创业企业所在地区数字化发展水平,可从数字化接入、装备、应用以及平台建设4个方面体现(周青等,2020)。随着数字经济蓬勃发展,数字化变革逐渐成为推动企业发展的新引擎,而企业所在区域数字化程度则发挥关键支撑作用(苏屹等,2023)。第一,数字化接入水平和装备水平是衡量某地区数字基础设施完善程度的重要指标。数字化基础设施建设是开展数字技术创新、实现数字化的前提;完善的数字基础设施能够推动各创新主体间高效互动与资源共享,为企业创新活动提供支撑。第二,数字化应用水平既体现创新网络应用程度,也反映产品研发过程中的信息技术应用能力。在创新网络中,企业可凭借信息技术应用增强自身创新优势,并吸引外部资源,有助于提升自身绩效。第三,数字化平台既是为数字化建设提供针对性服务的平台,也是数字创新的重要载体。某地区对数字化建设的重视程度,可通过该地区数字化平台数量反映。此外,提升数字化平台建设水平能够推动数字创新发展[17],进而为市场各类价值主张提供支持。因此,区域数字化程度越高,意味着创业企业所在区域数字化应用越广泛,创业企业获取数字技术资源难度与成本越低,推动数字化变革的能力越强,越能在数字经济发展浪潮中获得竞争优势。
激进式数字化和渐进式数字化在转型特征上存在差异,对创业企业的要求也有所不同。激进式数字化试图在效率提升、客户体验、业务变革以及商业模式创新等方面实现高效突破;渐进式数字化则通过将数字技术应用于企业生产、经营、管理等环节,推动上述方面实现循序渐进式改善。创业企业所在地区数字化程度越高,该地区数字技术应用越广泛、成熟[18],市场认可度越高。高区域数字化程度下,创业企业实施渐进式数字化更能提升其合法性,且易通过数字化变革维持现有竞争力,从而促进长期价值提升。
与渐进式数字化不同,激进式数字化具有转型幅度大、资源投入强度高、市场颠覆性强等特征,因而对创业企业财务抗压、组织变革、资源整合的要求更高。高区域数字化程度下,激进式数字化对创业企业合法性的破坏更为突出。制度视角下,高数字化区域往往已构建成熟的数字制度规范体系[19]。当创业企业采取激进式数字化时,其颠覆性技术或商业模式可能直接冲击现有数据安全协议、平台治理规则等行业标准,与监管框架和利益相关者预期产生系统性冲突。资源依赖视角下,区域数字化程度越高,头部企业通过数字平台形成的资源控制力越强[20] 。创业企业实施激进式数字化,需重构供应链或用户数据流,这可能触发平台主导者的防御性排斥,加剧资源获取壁垒。认知视角下,高数字化区域用户对技术应用已形成稳定认知框架[21]。激进式数字化需要用户改变既定行为模式,但转型初期技术成熟度不足,易引发信任危机。创业企业合法性受损使其面临更高的经营风险,难以通过激进式数字化颠覆现有市场,构建和维持绝对竞争优势。当区域数字化程度较高时,对于受资源禀赋制约的创业企业而言,实施更为稳妥的渐进式数字化,更利于其获取数字资源。基于此,本文提出以下假设:
H3:相较于激进式数字化,区域数字化程度越高,越能促进渐进式数字化驱动创业企业长期价值提升。
数字化能够推进企业经营决策、组织流程、方法理念实现有效优化,但面对动态竞争环境,企业还需实现资源效用最大化。在这一过程中,动态能力可能发挥关键的“桥梁”作用。Wang等[22]遵循“关键特征共性和细节特殊性”原则,将动态能力划分为创新能力、吸收能力和适应能力3个维度。本文认为,尽管激进式数字化与渐进式数字化在变革幅度和节奏上存在差异,但均可能通过系统性强化创业企业创新能力、吸收能力与适应能力这一核心动态能力体系,最终助力创业企业市场价值提升。
创新能力是指企业将战略创新导向与创新行为相结合,开发新产品的能力(焦豪等,2021)。它有助于企业充分调动内部创新资源,将创新战略有效转化为创新实践。数字化不仅有利于企业对技术、知识、业务流程进行优化和重塑,还能够通过调动创新资源,助力企业实现商业模式、产品设计的全流程创新[23]。上述过程中,借助较强的创新能力,企业能够提升市场竞争优势并获得持续成长。吸收能力是企业在引入新技术、接触新知识时展现的学习与内化能力(李柏洲等,2021),有助于企业及时掌握市场需求与竞争对手研发进展,为构建竞争优势创造条件。数字化通过数字变革打破“数据孤岛”,将来自外部竞争市场、创新组织平台(如企业集群、校企合作、战略联盟)和内部流程的噪声数据进行标准化处理,从而构建具有更高准确性和有效性的自动管理数据库,以便在复杂的数据世界中有效识别、提取和吸收知识[24]。上述过程中,借助较强的吸收能力,企业能够从海量数据中精准把握市场动态和构建竞争优势。适应能力是反映组织灵活调整战略和配置资源使自身与外部环境相匹配的能力(杨林等,2020),适应能力较强的企业可有效调整战略、适应危机并积极采取行动。数字生态构建可缓解信息不对称,其核心功能是基于商业生态网络中利益相关者(客户和供应链上下游)间的数据共享机制,使企业能及时掌握产品的市场需求、潜在收益和技术创新潜在成本[25] 。借助智能成本效益分析模型,企业可以制定最优技术发展战略,实现利润最大化。上述过程中,数字化增强了企业适应性,使企业能够制定更加科学灵活的发展战略,从而在复杂多变的环境中获得竞争优势。综上,动态能力可能是数字化策略影响创业企业长期价值的传导路径,两类转型策略通过增强动态能力提升创业企业长期价值。基于此,本文提出以下假设:
H4:动态能力在数字化策略与创业企业长期价值间发挥中介作用。
数字化策略影响创业企业成长过程中,存在调节效应和中介效应的影响机制。企业成长是一个复杂过程的结果,可能存在两种效应的综合影响。基于此,本文提出如下假设:
H5:动态能力的中介作用受到市场动态性和区域数字化程度的调节。
综上所述,本文构建理论模型如图1所示。
图1 理论模型
Fig.1 Theoretical model
结合现有文献,为获取跨年度详细信息,本文将创业企业界定为成立时间少于15年的企业。借鉴已有研究[26-27] ,选取我国创业板、中小板2016年12月31日前上市公司作为研究对象,以2017—2021年为研究区间,并剔除2007年前成立的上市公司样本,以获取符合要求的样本。最终获得112家创业企业,其中,中小板企业83家,创业板企业29家。进一步地,对样本对象进行条件筛选,剔除ST、SST、*ST类企业以及金融类企业等样本,获得符合研究需要的样本企业106家(归属30个行业),共计530条公司年度数据。
样本财务数据来自公司年报、CSMAR数据库、WIND数据库,并对多源数据进行核查。若存在数据不一致情况,以企业年报数据为准。性别、教育、职业等人口背景特征数据,对基于上述渠道获得的原始资料进行手工整理获得。区域数字化数据来自《中国互联网发展报告》和《中国统计年鉴》。为反映创业企业数字化实际情况,确保信息准确、全面,除运用爬虫技术收集数据外,还对年报内容涉及的关键词开展人工复核。
2.2.1 成长绩效
为克服单一指标衡量创业企业成长绩效的局限性,基于财务稳健与增长潜力的双重考量,本文采用短期盈利(ROE)和长期价值(Tobinq)两个维度测量创业企业成长绩效。创业企业面临“新创弱性”的生存压力,实现短期盈利是其获得持续经营能力的基本前提。因此,盈利能力是衡量创业企业绩效时最受关注的维度[28] 。借鉴已有研究[29],采用净资产收益率衡量创业企业短期盈利。除“生存验证”外,长期价值是衡量创业企业“发展预期”的重要指标,能够有效捕捉尚未在利润中体现的无形资产、技术潜力及战略定位。借鉴已有文献[30-31],本文采用Tobin' s Q度量创业企业长期价值。
2.2.2 数字化策略:激进式数字化(Rad)与渐进式数字化(Ind)
借鉴已有文献,本文基于聚焦特征词嵌入的文本语境,进一步辨识出两类数字化策略。第一,借助Python程序爬取新浪财经网有关样本企业观测期内的上市年报,利用Java PDFBox库提取所有文本内容,构建供后续特征词筛选的数据池。第二,参考吴非等(2021)的研究,获取“底层技术”“实践应用”等共五大板块的数字化特征词。为避免数字化词频虚高,对年报内容的特征词进行人工复核,尽可能符合企业转型实况。第三,对整理后的年报文本内容进行定位,结合数字化特征词嵌入的文本语境(见表1),通过人工辨识将数字化策略分为激进式数字化、渐进式数字化,构建流程如图2所示。第四,考虑到词频具有右偏特征,借鉴张叶青等[31]的研究,对两类数字化特征词频作对数化处理,以此衡量激进式数字化、渐进式数字化。
表1 激进式、渐进式文本语境标志词
Table 1 Radical and incremental textual contextual markers
维度激进式文本语境标志词渐进式文本语境标志词变革速度颠覆、重构、革命、取代、淘汰、突破、终结、重新定义、彻底改变、倒逼、范式转移、瓦解传统、根本性创新、突破上限、革命性跃迁、颠覆既有、范式转移、根本性重构、游戏改变者、市场重塑、破釜沉舟、完全打破、首次实现逐步、分阶段、持续、迭代、季度环比、年度计划、稳步、渐进优化、每月递减、存量维持、分步迭代、渐进调优、周期优化、小步快跑、稳健演进、分阶段推广、逐步部署、迭代调优、分步实施、周期性更新效果描述实时、即刻、瞬时、秒级、压缩至、指数级增长、从0到1、毫秒级响应、爆发态势、几何级增长、全面替代、零时滞、即时响应、全面革新、零延迟、爆发式扩张、大幅提升累计提高、线性提升、小幅改善、累计下降、逐步接近、年均增长、线性改善、累计增益、小幅提升、持续细化、年均优化、持续增益、线性优化、渐进积累、量变风险提示高风险高收益、高风险博弈、破局性尝试、高风险转型、破局性投资、绝对主导、市场洗牌、无保留投入稳健、可控、低风险可持续、可预测性、低风险改良、可控调整、低风险演进、稳态推进、适应性改良、分阶段验证
图2 数字化策略变量构建流程
Fig. 2 Process for constructing digitalization strategy variables
2.2.3 市场动态性(Emc)
市场动态性是衡量市场不确定性与易变性的重要指标。市场波动会导致企业核心业务活动波动,最终引发其销售收入波动(董静等,2017)。参考郭晓玲等(2021)的研究,采用企业当期销售收入的变异系数衡量市场动态性,该数值越小,市场动态性越弱。
(1)
式(1)中,
为第t年某行业平均销售额,N表示行业内企业数量。
2.2.4 区域数字化程度(Rdl)
区域数字化程度能够反映企业所在地区数字化发展水平。借鉴周青等(2020)、肖静等(2023)的研究,采用互联网宽带接入端口数、移动电话普及率、移动互联网普及率以及每百家企业拥有网站数4个指标,分别衡量地区数字化接入水平、装备水平、应用水平以及平台建设水平,进一步运用熵值法客观赋权测算出区域数字化水平。
2.2.5 动态能力
为反映样本期间动态能力演化过程,本文构建面板数据,从创新能力(Innoca)、吸收能力(Absca)和适应能力(Adaca)3个维度衡量创业企业动态能力。借鉴已有研究[32],对创业企业技术人员比重、专利申请数以及年度研发投入作标准化处理并进行加总,以此综合度量创新能力;采用创业企业年度研发支出占营业收入的比值衡量吸收能力;采用创业企业年度研发、资本和广告3类支出的变异系数取负值度量适应能力,该数值越小,适应能力越弱。
2.2.6 控制变量
借鉴已有研究[12-13],对创业企业成长过程中涉及个体、团队和组织层面的影响因素加以控制,具体包括董事长性别(Cgen)、董事长教育程度(Cedu)、董事长职业背景(Cspe)、高管团队规模(Tsiz)、高管团队教育水平(Tedu)、高管团队职业背景异质性(Tpbh)、女性高管占比(Gts)、企业规模(Esiz)、股权集中度(Tpts)、财务杠杆(Alr)、现金比率(Casr)。此外,本文还对行业效应(Industry)和年度效应(Year)加以控制。
表2显示,创业企业长期价值(Tobinq)均值为1.970,标准差为1.023,短期盈利(ROE)均值为0.076,标准差为0.128,说明创业企业短期盈利水平具有较大异质性。市场动态性(Emc)均值为0.090,标准差为0.134;区域数字化程度(Rdl)均值为0.542,标准差为0.165,说明创业企业面临的外部竞争环境差异较大;激进式数字化(Rad)均值(0.293)、最大值(4.263)均小于渐进式数字化(Ind)均值(0.538)、最大值(4.477),反映出创业企业数字化策略偏向循序渐进。由变量间相关系数值以及VIF值可知,多重共线性问题不明显。
表2 描述性统计结果(N=530)
Table 2 Descriptive statistics(N=530)
变量名称 变量符号MeanMedianS.D.MinMax董事长性别Cgen0.10400.30501董事长教育程度Cedu3.55440.88815董事长职业背景Cspe0.02800.16601高管团队规模Tsiz6.28062.182215高管团队教育水平Tedu3.3923.4000.5621.5005高管团队职业背景异质性Tpbh0.4510.5000.22600.970女性高管占比Gts0.1850.1670.17701企业规模Esiz22.23522.1481.10619.99026.715股权集中度Tpts0.5810.5760.1370.2380.944财务杠杆Alr0.3860.3880.1710.0530.872现金比率Casr1.0450.6441.2530.01814.569激进式数字化Rad0.29300.65904.263渐进式数字化Ind0.53800.91704.477市场动态性Emc0.0900.0540.1340.0011.144区域数字化程度Rdl0.5420.5630.1650.1060.807创新能力Innoca0.4520.3220.37002.005吸收能力Absca0.0630.0420.06400.377适应能力Adaca-0.833-0.7990.241-1.414-0.147短期盈利ROE0.0760.0790.128-1.0500.838长期价值Tobinq1.9701.6601.02308.545
本文将创业企业数字化划分为激进式数字化与渐进式数字化,分别探究其对创业企业短期盈利与长期价值的影响,以及市场动态性、区域数字化程度的调节作用。表3中M1、M2显示,激进式数字化、渐进式数字化对创业企业短期盈利均无显著正向影响。M3、M4显示,激进式数字化、渐进式数字化的系数均为正且通过1%显著性水平,表明两类数字化均能提升创业企业长期价值,假设H1得到验证。两类数字化策略对企业短期盈利无显著影响,原因如下:数字化会加剧企业财务风险,但可能尚对当期损益表无显著影响;两类数字化战略本身包含风险对冲机制。激进式数字化虽需集中投入,但可能快速获得风险投资青睐;渐进式数字化通过分阶段投入能够降低单期财务压力。这种内在缓冲机制使财务风险未能在研究观察期内表现为盈利下滑。M5～M8加入市场动态性、区域数字化水平及其与两类数字化的交互项。对于短期盈利,交互项Rad×Emc的系数为负且通过10%显著性检验,而Ind×Emc的系数为负且不显著。由此表明,相对于渐进式数字化,市场动态性提升更能促使激进式数字化对创业企业短期盈利产生负向影响,假设H2通过检验。对于长期价值,Rad×Rdl的系数为正且不显著,但Ind×Rdl的系数为正且通过5%显著性检验。由此表明,相较于激进式数字化,区域数字化程度越高,越能促进渐进式数字化驱动创业企业长期价值提升,假设H3得到验证。
表3 数字化策略与创业企业成长绩效回归分析结果
Table 3 Regression analysis results of digitalization strategy and growth performance of entrepreneurial firms
变量ROEM1M2TobinqM3M4ROEM5M6TobinqM7M8Cgen-0.013-0.0140.1060.094-0.017-0.0180.1080.125(-0.62)(-0.67)(0.65)(0.59)(-0.81)(-0.86)(0.67)(0.79)Cedu0.0000.000-0.107-0.119*0.0010.000-0.108-0.129*(0.02)(0.03)(-1.52)(-1.70)(0.08)(0.04)(-1.52)(-1.84)Cspe-0.054-0.055-0.439*-0.393-0.050-0.053-0.442*-0.445*(-1.59)(-1.62)(-1.71)(-1.55)(-1.48)(-1.56)(-1.71)(-1.76)Tsiz0.0010.0010.0150.0160.0000.0010.0160.027(0.59)(0.58)(0.75)(0.81)(0.14)(0.27)(0.76)(1.28)Tedu0.0140.017-0.093-0.1070.0120.013-0.093-0.102(0.91)(0.95)(-0.80)(-0.94)(0.80)(0.88)(-0.80)(-0.89)Tpbh0.107***0.108***0.390*0.398*0.106***0.108***0.390*0.422**(3.82)(3.86)(1.85)(1.93)(3.75)(3.83)(1.85)(2.04)Gts0.112***0.111***0.819***1.014***0.110***0.109***0.817***0.991***(2.93)(2.87)(2.85)(3.55)(2.89)(2.83)(2.84)(3.48)Esiz0.032***0.032***-0.040-0.0630.038***0.037***-0.042-0.068(4.86)(4.86)(-0.79)(-1.26)(5.13)(5.00)(-0.80)(-1.31)Tpts0.088*0.087*-0.0330.1630.119**0.114**-0.0390.140(1.94)(1.92)(-0.10)(0.48)(2.46)(2.35)(-0.11)(0.42)Alr-0.230***-0.228***-1.151***-1.194***-0.226***-0.225***-1.144***-1.155***(-4.84)(-4.81)(-3.23)(-3.40)(-4.77)(-4.75)(-3.17)(-3.26)Casr0.0010.001-0.021-0.0510.0010.001-0.021-0.052(0.13)(0.18)(-0.52)(-1.25)(0.22)(0.23)(-0.51)(-1.27)Rad0.0010.270***0.0030.269***(0.15)(3.91)(0.42)(3.84)Ind-0.0010.282***-0.0030.256***(-0.23)(5.52)(-0.48)(4.90)Emc-0.089-0.095(-1.25)(-1.29)Rad×Emc-0.143*(-1.86)Ind × Emc-0.098(-1.49)
续表3 数字化策略与创业企业成长绩效回归分析结果
Table 3(Continued) Regression analysis results of digitalization strategy and growth performance of entrepreneurial firms
变量ROEM1M2TobinqM3M4ROEM5M6TobinqM7M8Rdl0.039-0.028(0.12)(-0.09)Rad × Rdl0.049(0.12)Ind × Rdl0.652**(2.27)Industry/YearYesYesYesYesYesYesYesYesAdj-R20.1730.1730.2780.2990.1760.1740.2750.304F-value3.55***3.55***5.68***6.20***3.50***3.46***5.41***6.08***
注： N=530; ***表示P<0.01, **表示P<0.05, *表示P<0.1,括号内为t值,下同
依据Baron等[33]提出的分步法,检验中介效应并报告Sobel检验结果,如表4所示。比较表4中M2、M3可知,控制中介变量创新能力后,激进式数字化对创业企业长期价值的影响显著减弱,系数下降幅度为28.81%。Sobel检验结果显示,统计量Z值为3.156且在1%水平显著。上述结果表明,创新能力在激进式数字化与创业企业长期价值间发挥部分中介作用。同理,由表4中M5、M6可知,创新能力在渐进式数字化与创业企业长期价值间发挥部分中介作用。
表4 创新能力的中介效应检验结果
Table 4 Mediating effect of innovation capability
变量InnocaM1TobinqM2M3InnocaM4TobinqM5M6Rad0.136***0.270***0.192***(7.08)(3.91)(2.68)Ind0.124***0.282***0.226***(8.82)(5.52)(4.13)Innoca0.571***0.450***(3.53)(2.74)XYesYesYesYesYesYesIndustry/YearYesYesYesYesYesYesAdj-R20.5590.2780.2950.5810.2990.309F-value16.47***5.68***5.97***17.91***6.20***6.31***Sobel Test0.077***0.056***(3.156)(2.616)
表5为吸收能力的中介效应检验结果。比较表5中M2、M3可知,控制中介变量吸收能力后,激进式数字化对创业企业长期价值的影响显著减弱,系数下降幅度为9.21%。Sobel检验结果显示,统计量Z值为1.645且在10%水平显著。上述结果表明,吸收能力在激进式数字化与创业企业长期价值间发挥部分中介作用。同理,由表5中M5、M6可知,吸收能力在渐进式数字化与创业企业长期价值间发挥部分中介作用。
表5 吸收能力的中介效应检验结果
Table 5 Mediating effect of absorption capability
变量AbscaM1TobinqM2M3AbscaM4TobinqM5M6Rad0.006*0.270***0.245***(1.75)(3.91)(3.61)Ind0.011***0.282***0.246***(4.08)(5.52)(4.79)Absca3.816***3.328***(4.56)(3.96)XYesYesYesYesYesYesIndustry/YearYesYesYesYesYesYesAdj-R20.4740.2780.3060.4880.2990.320F-value11.98***5.68***6.25***12.63***6.20***6.60***Sobel Test0.024*0.036***(1.645)(2.826)
表6显示,无论是从回归系数还是Sobel检验结果看,适应能力在激进式数字化、渐进式数字化与创业企业长期价值间均不发挥中介作用。原因如下:一是数字化工具虽能提升信息处理效率,但企业可能陷入“数据依赖”困境,过度关注数据指标而忽视市场直觉和柔性应变能力。这种刚性适配可能削弱创业企业在不确定环境中的试错敏捷性。二是传导路径的时间滞后效应,即适应能力转化为长期价值可能存在时滞,实证研究采用的观测周期可能未覆盖数字化能力积累到战略红利释放的全过程,导致统计显著性不足。由此,H4得到部分验证。
表6 适应能力的中介效应检验结果
Table 6 Mediating effect of adaptive capability
变量AdacaM1TobinqM2M3AdacaM4TobinqM5M6Rad0.0140.270***0.270***(0.97)(3.91)(3.90)Ind0.0040.282***0.282***(0.39)(5.52)(5.51)Adaca-0.017-0.003(-0.09)(-0.02)XYesYesYesYesYesYesIndustry/YearYesYesYesYesYesYesAdj-R20.3580.2780.2760.3570.2990.298F-value7.82***5.68***5.54***7.79***6.20***6.04***Sobel Test-0.001-0.000(-0.086 3)(-0.016 0)
为检验有调节的中介模型,本文参考温忠麟等[34]的研究,开展依次检验,若检验结果显著,则有调节的中介效应成立,且无需其他检验;反之,则需要采用区间检验(Bootstrap法)和中介效应差异检验进行相应判断。表7中M1、M2显示,依次检验的前两步自变量激进式数字化(Rad)系数显著为正;M3显示,依次检验的第三步中介变量创新能力(Innoca)系数显著为正;M4显示,交互项Innoca × Emc系数显著为负。由此可见,依次检验各步骤结果显著,验证了有调节的中介效应。由M5～M8可知,依次检验结果同样显著。综上,市场动态性对创新能力中介作用的调节效应得到验证。
表7 市场动态性对创新能力中介作用的调节效应检验结果
Table 7 Test results of the moderating effect of market dynamics on the mediating role of innovation capability
变量TobinqInnocaTobinqTobinqTobinqInnocaTobinqTobinqM1M2M3M4M5M6M7M8 Rad0.269***0.139***0.185***0.256***(3.90)(7.42)(2.57)(3.48)Ind0.286***0.119***0.227***0.245***(5.56)(8.55)(4.16)(4.50)Emc 0.069-0.696***0.491-0.6610.394-0.549***0.665-0.281(0.13)(-4.94)(0.93)(-1.09)(0.77)(-3.95)(1.28)(-0.48)Innoca0.604***0.606***0.488***0.515***(3.65)(3.70)(2.93)(3.12)Innoca×Emc-4.302***-3.715***(-3.64)(-3.28)XYesYesYesYesYesYesYesYesIndustry/YearYesYesYesYesYesYesYesYesAdj-R20.2760.5790.2940.3120.2990.5930.3100.323F-value5.54***17.44***5.85***6.16***6.06***18.39***6.21***6.44***
为检验区域数字化程度对创新能力中介作用的调节效应,同样采用依次检验,由表8中M1～M8可知,依次检验各步骤结果显著,有调节的中介效应得到验证。
表8 区域数字化程度对创新能力中介作用的调节效应检验结果
Table 8 Test results of the moderating effect of regional digitalization level on the mediating role of innovation capability
变量TobinqInnocaTobinqTobinqTobinqInnocaTobinqTobinqM1M2M3M4M5M6M7M8 Rad0.270***0.141***0.188***0.205***(3.90)(7.40)(2.61)(2.82)Ind0.282***0.125***0.224***0.229***(5.51)(8.97)(4.08)(4.16)Rdl0.0390.304***-0.1370.007-0.0180.270***-0.143-0.018(0.12)(3.34)(-0.42)(0.02)(-0.06)(3.05)(-0.44)(-0.05)Innoca0.581***0.407**0.460***0.307(3.55)(2.17)(2.77)(1.64)Innoca × Rdl1.751*1.597*(1.88)(1.74)XYesYesYesYesYesYesYesYesIndustry/YearYesYesYesYesYesYesYesYesAdj-R20.2760.5680.2930.2970.2980.5880.3080.311F-value5.54***16.69***5.83***5.81***6.04***18.02***6.16***6.12***
本文分别考察了市场动态性、区域数字化程度对吸收能力中介作用的调节效应,但均未通过检验,鉴于篇幅受限未予报告。其中,前者未通过的原因如下:一是组织冗余的缓冲效应,即高市场动荡性环境下,具有充足组织冗余的企业可通过灵活调配资源维持吸收能力稳定性,抵消动态性对知识转化的负面影响;二是管理创新的对冲机制,即当企业同步推进组织结构与流程创新时,可通过构建标准化知识管理体系降低市场波动对吸收能力的干扰。上述内生性管理变革可能缓解外部环境的不利影响。后者未通过的原因如下:区域数字化设施虽能降低知识获取成本,但企业吸收能力更依赖内部知识管理体系,如数据分析团队、知识编码流程。若企业缺乏配套组织能力,高数字化区域会因“数据过载”抑制知识内化效率,如云计算平台需要匹配动态感知能力以识别高价值知识源,否则易导致资源错配[35]。
为验证研究结论的稳健性,本文进一步作如下检验:第一,更换变量测度方式。通过辨识专利数字属性区分两类数字化策略,即采用创业企业申请与数字技术相关的发明专利衡量激进式数字化;采用与数字技术相关的实用新型专利、外观专利申请数度量渐进式数字化。第二,兼顾分布特征与个体效应。结合两类数字化策略的数值分布特征,利用随机效应Tobit模型对研究结果进行再检验。第三,滞后性分析。构造滞后一期面板数据重新进行回归。第四,内生性处理。选取两类数字化策略的年度—行业—地区(省份)均值作为数字化策略的工具变量,采用工具变量广义矩估计法(IV-GMM)进行数据分析;为缓解样本选择偏误问题,使用Heckman两阶段模型,重新估计数字化策略对创业企业成长绩效的影响。第五,短期盈利再度量。采用营业收入增长率、投资回报率替换净资产收益率。第六,考虑数字原生企业。剔除信息传输、软件和信息技术服务业以及科学研究和技术服务业。经检验,结果依旧稳健,因篇幅受限,未予报告。
3.4.1 行业要素密集度
借鉴相关研究[36],本文将样本划分为技术密集型行业企业和非技术密集型行业企业,以探究上述有调节的中介效应的异质性影响。由表9中M1～M4可知,相较于技术密集型行业,在非技术密集型行业,市场动态性对创新能力中介的调节效应更显著。原因如下:非技术密集型行业创新基础相对薄弱,创新能力提升更易受外部环境影响。当市场动态性提升时,非技术密集型行业创业企业因缺乏稳定的研发积累和数字技术壁垒,其创新能力构建高度依赖外部资源与市场机遇,而动态变化会加剧资源约束与运营不确定性[25]。相比之下,技术密集型行业的创新体系和数字资源储备能够缓冲市场波动的冲击,使创新能力对企业长期价值的贡献保持相对稳定。此外,非技术密集型行业企业创新活动往往侧重于流程优化或市场适配,而非核心技术突破[36]。当市场动态性较高时,其创新活动易因竞争加剧或需求多变而受阻,导致创新能力的中介作用被显著削弱。
表9 异质性分析结果
Table 9 Heterogeneity analysis results
变量技术密集型行业M1M2非技术密集型行业M3M4董事长兼任首席信息官M5M6董事长未兼任首席信息官M7M8Rad0.254***0.409***0.447***0.185**(3.16)(3.26)(3.31)(2.50)Ind0.227***0.480***0.389***0.206***(3.87)(5.70)(3.72)(3.59)Emc-0.851-0.383-0.897-0.465(-1.19)(-0.55)(-1.08)(-0.61)Rdl0.4400.4900.0980.005(0.84)(0.95)(0.24)(0.01)Innoca0.642***0.564***0.887***0.786***0.5370.3320.708***0.683***(3.58)(3.11)(3.79)(3.59)(1.53)(0.91)(3.22)(3.18)Innoca×Emc-4.197***-3.618***-6.187***-6.096***(-3.35)(-3.00)(-4.42)(-4.75)Innoca×Rdl9.967***8.899***-0.957-0.945(5.79)(5.17)(-0.83)(-0.83)XYesYesYesYesYesYesYesYesIndustry/YearYesYesYesYesYesYesYesYesN380380150150142142388388Adj-R20.3150.3230.3290.3910.4950.3230.3560.368F-value6.17***6.37***4.41***5.47***6.70***6.87***6.13***6.41***
3.4.2 董事长兼任模式
董事长是否兼任首席信息官直接影响创业企业战略敏感度与资源整合能力。本文根据董事长是否兼任首席信息官将样本划分为两组,探究上述有调节的中介效应的异质性影响。由表9中M5～M8可知,对于董事长兼任首席信息官的创业企业而言,回归结果与基准结果一致;对于董事长未兼任首席信息官的创业企业而言,区域数字化程度对创新能力中介作用的调节效应不再显著。原因如下:当董事长兼任首席信息官时,能够直接统筹数字化与创新战略,减少组织层级摩擦,加速数字技术与业务融合,从而更高效地利用区域数字基础设施和数据要素。这种兼任模式能够提升企业对外部数字资源的吸收与转化效率。区域数字化程度较高情景下,董事长承担战略决策者与技术推动者的双重角色,可有效引导创新能力向市场价值转化,并通过数据治理与协同机制加快创新成果落地。反之,若首席信息官独立于最高决策层,其权限局限可能导致数字化策略与创新路径脱节,难以在区域数字生态中充分发挥创新能力的中介作用。
基于最优区分理论,本文探讨数字化策略对创业企业成长的影响及作用机制,得出以下主要结论:
(1)激进式数字化与渐进式数字化对创业企业短期盈利的促进作用不显著,但从长期看,两者均能显著提升创业企业市场价值。基于成熟企业,以往研究认为,数字化与企业短期绩效存在正向、负向两种关系[3.37-38]。本文识别两类数字化策略并发现,创业企业数字化的作用具有长期导向性。
(2)考虑外部环境发现,对市场动态性较高的创业企业而言,激进式数字化对其短期盈利具有消极影响;企业所在区域数字化程度越高,渐进式数字化对其长期价值的促进作用越强。其中,市场动态性发挥的负面调节作用与Li[25]的研究结论基本相符,区别在于后者关注企业数字化的环境绩效,本文则考察特定数字化策略的财务绩效。
(3)分析内在机制发现,数字化策略部分通过动态能力提升创业企业长期价值。这与Qiao等[32]的研究结论类似,区别在于后者探究动态能力在创业企业数字化与对外直接投资间的中介作用,本文则关注创业企业长期价值。
(4)综合考察发现,市场动态性和区域数字化程度进一步调节创新能力的中介作用,且二者调节方向相反。上述有调节的中介效应,会因行业要素密集度和董事长兼任模式不同而呈现差异。以往研究大多从动态能力或外部环境的单一视角展开[25,32],本文则将两者整合,系统探索其综合影响,进一步明晰外部环境与动态能力的匹配机制。
(1)树立长期价值导向的战略思维,避免因短期盈利压力放弃数字化投入。创业企业可依据自身资源禀赋与行业竞争格局,合理选择数字化推进路径;对资源充裕、技术基础较好的创业企业而言,可在核心业务环节尝试激进式数字化以抢占市场高地;对资源匮乏、技术基础较差的创业企业而言,宜采取渐进式数字化,通过业务流程的局部数字化试点,稳步积累数据资产与组织经验,从而降低数字化转型风险。
(2)将创新能力和吸收能力建设作为数字化战略的核心支撑。创业企业需要在组织内部系统构建持续学习与迭代创新机制,如设立跨职能数字创新小组、与高校及科研机构共建研发平台、培育鼓励试错与快速迭代的产品开发氛围等。同时,创业企业需重视知识管理系统建设,提升外部技术、市场信息识别、消化及应用能力,进而适应数字化浪潮,主导数字化转型进程。
(3)高度关注外部环境,实现数字化战略与情境动态匹配。面对高市场动态性,创业企业需要审慎对待激进式数字化投入,可通过战略联盟、分阶段投资等方式缓冲潜在财务风险。在数字化程度较高地区,企业可依托地方数字基础设施与产业生态,放大渐进式数字化对企业长期价值的提升效应。同时,政府可加强跨区域数字基础设施均衡布局,推动数字资源与创新政策向创业企业倾斜。在市场环境波动较大时,可提供研发补贴、数据开放、人才引进等配套支持,为企业营造良好的数字化政策环境。
(4)不同行业与治理结构的创业企业可采取差异化措施。在非技术密集型行业,创业企业需注重通过流程创新与商业模式重构,以应对市场动态性对创新效应的制约。在技术驱动型行业,创业企业需要保持技术研发的领先优势,持续开展前沿探索。在治理层面,创业企业既可优化高层管理团队结构,增强决策层对数字战略的理解与推动能力,也可增设具有数字化背景的独立董事,以此提升战略决策的科学性与执行力。
本文存在以下不足:首先,以数字技术为核心、以数据为载体的数字原生企业,其资源整合特征、数字化优势与非数字原生企业存在较大差距,而本研究的理论模型可能并不适用于这类特殊企业的成长路径。未来可基于数字原生企业样本开展理论与实证分析,以提升研究结论的普适性。其次,本研究仅关注两类数字化策略的经济后果,未充分阐明激进式数字化在加剧战略与财务风险的同时,如何与渐进式数字化带来的合法性提升相互作用,以及该作用的适用边界。未来可进一步厘清两种数字化策略的相互作用及适用边界。
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