□金瑞豐 楊燚睿 蔣 攀 任冬林

[西南科技大學 綿陽 621010]

引言

數(shù)字經(jīng)濟背景下，要深入發(fā)掘數(shù)據(jù)這一新生產(chǎn)要素的價值，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)主體依循發(fā)展規(guī)律所必經(jīng)的一個重要戰(zhàn)略[1]。當前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革已至，越來越多的中國企業(yè)通過“數(shù)字技術(shù)”實現(xiàn)企業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和動能轉(zhuǎn)換的前景戰(zhàn)略?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》強調(diào)了要加快數(shù)字化發(fā)展，提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，科學評價企業(yè)數(shù)字化水平也有助于進一步提升企業(yè)數(shù)字化水平。

《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》也指出要深化重點產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動能源行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。電力行業(yè)是關(guān)系到國計民生的基礎(chǔ)性行業(yè)，也是我國最大的碳排放部門，電力行業(yè)正積極進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，急需科學評價電力行業(yè)中企業(yè)的數(shù)字化水平。不同創(chuàng)新資源對于電力企業(yè)數(shù)字化水平有著不同程度的影響，因此探究創(chuàng)新資源對電力行業(yè)數(shù)字化水平的影響有助于優(yōu)化資源配置，電力行業(yè)數(shù)字化水平的提升對于電力行業(yè)實現(xiàn)碳達峰和碳中和的目標具有重要意義。

近年來，國內(nèi)外學者圍繞企業(yè)數(shù)字化的研究取得了豐富的成果。影響企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素主要有組織文化[2]、管理認知[3]和企業(yè)家精神[4]等，研究主要集中于轉(zhuǎn)型過程中的影響因素。而企業(yè)在轉(zhuǎn)型后需要科學評價自身的數(shù)字化水平，找到影響企業(yè)數(shù)字化水平的影響因素，才能有效提升企業(yè)數(shù)字化水平，而當前對于企業(yè)數(shù)字化水平的研究較少，針對電力行業(yè)數(shù)字化水平的研究更少?；诖?，本文利用電力行業(yè)上市企業(yè)2017～2019年面板數(shù)據(jù)，基于新經(jīng)濟增長理論、動態(tài)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(chuàng)新資源對電力行業(yè)數(shù)字化水平的具體影響，進而為電力行業(yè)數(shù)字化水平的提升和政府部門相關(guān)政策的制定提供理論支撐與決策依據(jù)。

一、文獻綜述

（一）創(chuàng)新資源

創(chuàng)新資源指進行科技創(chuàng)新活動所需要的物質(zhì)基礎(chǔ)總和。創(chuàng)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(yè)中，創(chuàng)新資源是指企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新所需的人力、物力和財力等方面資源[5]，分為內(nèi)部創(chuàng)新資源與外部創(chuàng)新資源。內(nèi)部創(chuàng)新資源包含了人才、資金、技術(shù)和設(shè)備等要素，外部創(chuàng)新資源包含外部技術(shù)、人才、資金、設(shè)備、市場和環(huán)境等關(guān)鍵要素[6]。目前對于創(chuàng)新資源的研究主要集中在創(chuàng)新資源來源和創(chuàng)新資源配置兩個方面。創(chuàng)新資源方面，劉德勝等認為在互聯(lián)時代共享平臺成為獲取創(chuàng)新資源的重要來源，共享平臺能夠起到溝通和調(diào)節(jié)的作用，打破了過去企業(yè)以企業(yè)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(xù)性的沖突，對企業(yè)的創(chuàng)新活動起到了積極作用[7]。Lin Jie等則利用UIPE創(chuàng)意處理框架將消費者生成的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新資源[8]。此外，王宏偉等認為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)活動核心要素就是創(chuàng)新資源，創(chuàng)新能力受到創(chuàng)新資源投入程度的影響，同時也受到創(chuàng)新資源的配置、整合和協(xié)同的影響[9]。余桂玲認為構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新聯(lián)合體能夠轉(zhuǎn)變組織架構(gòu)，成果轉(zhuǎn)化和產(chǎn)學研結(jié)合能力的提升能提高創(chuàng)新資源的配置效率[10]。同時，為解決二元創(chuàng)新資源配置難題，歐偉強利用Net logo軟件構(gòu)建了隨機性多主體創(chuàng)新資源配置仿真模型，發(fā)現(xiàn)資源柔性過大不利于資源配置，降低企業(yè)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(yè)創(chuàng)新績效，該模型全面考慮到了消費者和市場競爭、環(huán)境條件、企業(yè)策略等因素，更符合創(chuàng)新實際，為企業(yè)資源配置難題提供了新思路[11]。

（二）電力行業(yè)

電力行業(yè)是國家經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎(chǔ)，在“雙碳”目標提出的背景下，電力行業(yè)作為重要的碳排放行業(yè)，將承擔起更大的減排份額及減排責任。近年來，有關(guān)電力行業(yè)節(jié)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(shù)創(chuàng)新和數(shù)字化技術(shù)應(yīng)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(yè)碳排放主要有火電能耗強度、電力結(jié)構(gòu)和用電強度等因素，通過研究發(fā)現(xiàn)這些主要影響因素的區(qū)域差異較大，國家減排政策要根據(jù)各省特點差異化落實[12]。王麗娟和張劍等研究了電力行業(yè)實現(xiàn)碳達峰的路徑，認為通過提高非化石能源發(fā)電量，可以保證電力行業(yè)2030年左右達峰[13]。王棟分別從政府和電力企業(yè)出發(fā)，研究了電力行業(yè)大氣污染的控制策略，指出政府要完善相關(guān)政策法規(guī)，電力企業(yè)要研究和采用污染排放控制技術(shù)同時實行清潔能源發(fā)電[14]。其次，對于技術(shù)創(chuàng)新方面的研究，影響電力行業(yè)創(chuàng)新效率的主要因素有融資模式、創(chuàng)新戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)政策等。Wang和Liu以政府發(fā)布的風電產(chǎn)業(yè)政策為研究對象，發(fā)現(xiàn)不同類別的創(chuàng)新政策和融資方式對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量具有重要的影響[15]。Li和Shi研究了政府創(chuàng)新戰(zhàn)略對風能創(chuàng)新的影響，指出地方政府的創(chuàng)新戰(zhàn)略對區(qū)域風能技術(shù)創(chuàng)新具有明顯的誘導效應(yīng)[16]。Jiang則研究了產(chǎn)業(yè)政策對于電力行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策提高了風電企業(yè)的利用性創(chuàng)新效率，但也對探索性創(chuàng)新產(chǎn)生了負面影響[17]。最后，對于數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用方面。王棟和楊珂研究了基于區(qū)塊鏈的新型分布式數(shù)字身份技術(shù)在電力行業(yè)的應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)數(shù)字身份認證體系可以防護電力行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全[18]。劉海濤和段敬研究了基于RPA和AI技術(shù)構(gòu)建的“數(shù)字員工”平臺在電力行業(yè)的應(yīng)用，指出數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用可以推動電力行業(yè)數(shù)字化發(fā)展，為電力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展賦能[19]。

（三）數(shù)字化水平

企業(yè)數(shù)字化以人工智能、大數(shù)據(jù)和云計算等為代表的數(shù)字技術(shù)為主導，覆蓋了技術(shù)、人才、戰(zhàn)略和思維等多種要素，構(gòu)建數(shù)據(jù)為核心的驅(qū)動創(chuàng)新體系，從而提高企業(yè)創(chuàng)新能力[20]。目前，對于企業(yè)數(shù)字化水平的研究主要分為數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用、數(shù)字化水平測度和數(shù)字化水平對企業(yè)績效影響三個方面。首先，對于數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用的研究方面，劉名武梳理現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在價值信息，加速綠色供應(yīng)鏈網(wǎng)的建立[21]。劉樑基于41家三線軍工企業(yè)數(shù)據(jù)，從數(shù)字化應(yīng)用的角度出發(fā)，運用模糊集定性比較分析方法,研究了企業(yè)產(chǎn)權(quán)屬性、企業(yè)規(guī)模和創(chuàng)立年限等因素對我國三線軍工企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑選擇的復(fù)雜作用機制，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)有助于企業(yè)生產(chǎn)、供應(yīng)和服務(wù)等多元化發(fā)展[22]。在電力行業(yè)，江民圣從智能設(shè)備、可視化數(shù)據(jù)和無縫集成應(yīng)用系統(tǒng)三個方面實踐大規(guī)模個性化定制數(shù)字化互聯(lián)工廠，實現(xiàn)了互聯(lián)工廠全流程業(yè)務(wù)智能管控、智慧運營和智能決策，優(yōu)化了制造、生產(chǎn)和決策等業(yè)務(wù)效率[23]。江秀臣指出想要從根本上提高電力系統(tǒng)可靠性與運行效率，需要建設(shè)輸變電設(shè)備數(shù)字化技術(shù)以實現(xiàn)設(shè)備態(tài)勢感知[24]。謝露艷為提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性與輸出質(zhì)量，采用GIS地理信息參數(shù)設(shè)計了電力系統(tǒng)健康指數(shù)評價體系，挖掘其中的數(shù)字信息，以等級劃分標準為依據(jù)進行電網(wǎng)工程數(shù)字化設(shè)計移交系統(tǒng)的GIS信息調(diào)度優(yōu)化，實現(xiàn)了對系統(tǒng)硬件的基層設(shè)計[25]。其次，對于數(shù)字化水平測度的研究，國內(nèi)外學者提出了多種不同測量數(shù)字化水平的方法。汪斌運用信息化綜合指數(shù)測度我國數(shù)字化水平，從整體綜合地衡量數(shù)字化水平[26]。Luo從準備環(huán)境、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和綜合發(fā)展三個方面建立了數(shù)字化水平評價體系[27]。周青選擇數(shù)字化接入、數(shù)字化裝備、數(shù)字化應(yīng)用和數(shù)字化平臺建設(shè)四個指標來測度數(shù)字化水平，研究發(fā)現(xiàn)提高數(shù)字化接入水平有利于提升創(chuàng)新績效，而區(qū)域數(shù)字化裝備、平臺建 設(shè)、應(yīng)用水平對創(chuàng)新績效影響呈現(xiàn)倒U型關(guān)系[28]。此外，對于數(shù)字化水平對企業(yè)績效影響的研究。楊偉等認為建立數(shù)字化系統(tǒng)提高了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的積極性，通過供應(yīng)鏈模式能夠推動實現(xiàn)企業(yè)價值共創(chuàng)并提升企業(yè)經(jīng)濟績效[29]。薛鈴琦認為數(shù)字化能夠清除企業(yè)供應(yīng)鏈價值管理中組織、文化、員工素質(zhì)和管理者才能等障礙，從而提高企業(yè)競爭績效，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)競爭績效的提升力度在小規(guī)模企業(yè)和非國有控股企業(yè)中更為顯著[30]。侯光文認為大數(shù)據(jù)、人工智能和云計算等技術(shù)手段可以提升企業(yè)對抗危機的處理能力，促進企業(yè)與網(wǎng)絡(luò)中的其他成員進行信息交換和技術(shù)合作，幫助企業(yè)獲取新的異質(zhì)性知識并形成協(xié)同優(yōu)勢，從而推進企業(yè)網(wǎng)絡(luò)整體創(chuàng)新績效的提升[31]。肖仁橋認為企業(yè)數(shù)字化水平與企業(yè)開放新產(chǎn)品績效呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，突破性的數(shù)字化能力促進企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)績效更顯著[32]。BOUWMAN認為數(shù)字化驅(qū)動的企業(yè)模式給企業(yè)績效帶來了巨大影響，IT支持的動態(tài)能力很大程度上提高了企業(yè)績效[33]。

（四）創(chuàng)新資源與數(shù)字化水平

創(chuàng)新資源作為企業(yè)的生產(chǎn)要素，可以推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高行業(yè)數(shù)字化水平[34]。通過梳理現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)，學者們從制造業(yè)、服務(wù)業(yè)和食品行業(yè)出發(fā)，探究了創(chuàng)新資源與行業(yè)數(shù)字化水平之間的關(guān)系。楊水利探討了創(chuàng)新資源與制造企業(yè)數(shù)字化的影響機理，指出改善企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境，可以提高制造企業(yè)數(shù)字化水平，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[35]。林舒婷認為體育用品制造業(yè)數(shù)字化的動力因素包括技術(shù)創(chuàng)新、人才和政府財政支持等創(chuàng)新資源[36]。唐建雄研究了酒店數(shù)字化水平的影響因素，發(fā)現(xiàn)人力、物質(zhì)和自身技術(shù)等創(chuàng)新資源為提高酒店數(shù)字化水平提供了內(nèi)驅(qū)力[37]。Milad Dehghani發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新資源對食品行業(yè)數(shù)字化發(fā)展具有重要作用[38]。通過對現(xiàn)有文獻的梳理，可以發(fā)現(xiàn)相關(guān)文獻中關(guān)于創(chuàng)新資源對電力行業(yè)數(shù)字化水平影響的研究較少。

基于此，本文系統(tǒng)分析了創(chuàng)新資源對電力行業(yè)數(shù)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(yè)數(shù)字化水平的研究。

二、理論分析

隨著全球數(shù)字技術(shù)不斷發(fā)展，越來越多的企業(yè)參與到數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，并利用數(shù)字技術(shù)對企業(yè)結(jié)構(gòu)和組織管理模式進行了升級轉(zhuǎn)型。數(shù)字化水平體現(xiàn)了企業(yè)的數(shù)字化程度，數(shù)字化參與者可以接觸更多層次的創(chuàng)新資源[39]。以往學者普遍的做法是用研發(fā)人員和經(jīng)費投入來衡量創(chuàng)新資源。但隨著創(chuàng)新資源內(nèi)涵的不斷豐富，企業(yè)外部的創(chuàng)新條件也愈發(fā)受到關(guān)注。本文在考慮研發(fā)投入的基礎(chǔ)上，根據(jù)動態(tài)能力理論、知識溢出理論、人力資本理論和宏觀經(jīng)濟理論等相關(guān)理論，從企業(yè)內(nèi)部環(huán)境和外部環(huán)境兩個方面衡量和選取變量，以便更合理地表征企業(yè)創(chuàng)新資源。

（一）研發(fā)投入、研發(fā)人員與數(shù)字化水平

企業(yè)的數(shù)字化是一種提升企業(yè)創(chuàng)新能力及運營效率的戰(zhàn)略變革，以數(shù)字化技術(shù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的改進并解決運營中出現(xiàn)的不確定性問題[40]?；诮M織變革理論，企業(yè)在變革過程中為了應(yīng)對數(shù)字化帶來的沖擊，會采用大數(shù)據(jù)、云計算和社交平臺，加大研發(fā)投入以提升新產(chǎn)品開發(fā)的能力和數(shù)字化水平，使自己在競爭中獲得優(yōu)勢。肖靜華對比了兩家基于不同發(fā)展模式的互聯(lián)網(wǎng)服裝企業(yè)的數(shù)字化程度，發(fā)現(xiàn)加大研發(fā)投入，建設(shè)數(shù)字化平臺，可以利用消費大數(shù)據(jù)讓新產(chǎn)品的研發(fā)決策轉(zhuǎn)變?yōu)槿伺c數(shù)據(jù)相結(jié)合的形式，更好地提升了企業(yè)的數(shù)字化水平[41]。Mauerhoefer通過分析德國新產(chǎn)品研發(fā)的相關(guān)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入會影響企業(yè)的新產(chǎn)品研發(fā)的IT能力和勝任力，并影響企業(yè)的數(shù)字化績效[42]。

研發(fā)人員作為創(chuàng)新資源的一種，能夠為電力行業(yè)數(shù)字化技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展提供智力支持。新經(jīng)濟增長理論認為，技術(shù)創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)生動力，數(shù)字化創(chuàng)新要素帶來的技術(shù)創(chuàng)新對企業(yè)數(shù)字化水平的高低有著重要的影響[43]。羅默的內(nèi)生增長模型認為科學家和技術(shù)人員的勞動力投入是內(nèi)生變量。人力資本作為一種數(shù)字化創(chuàng)新資源，其體現(xiàn)的知識規(guī)模報酬遞增是經(jīng)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(shù)水平。[44]。數(shù)字化水平的提高需要信息技術(shù)來實現(xiàn)，而數(shù)字化研發(fā)人員作為人力資本的投入，其創(chuàng)造出的數(shù)字化工具能有效提升信息運輸和軟件開發(fā)效率，同時也體現(xiàn)了企業(yè)數(shù)字化知識積累和創(chuàng)新水平。由此可見，研發(fā)投入和研發(fā)人員是提高企業(yè)數(shù)字化水平的重要基礎(chǔ)。因此，本文將研發(fā)投入和研發(fā)人員作為前因因素。

（二）企業(yè)規(guī)模、企業(yè)上市年限與數(shù)字化水平

企業(yè)的動態(tài)能力對應(yīng)對各種新的挑戰(zhàn)具有創(chuàng)新性的作用，能夠幫助企業(yè)感知外部環(huán)境，打破思維的束縛，建立持續(xù)的競爭優(yōu)勢。動態(tài)能力理論關(guān)注企業(yè)如何應(yīng)對快速變化的環(huán)境，利用內(nèi)外部的資源創(chuàng)造自身的競爭優(yōu)勢[45]。企業(yè)規(guī)模越大，上市年限越久，企業(yè)積累的市場和技術(shù)經(jīng)驗越多，企業(yè)競爭力也就越強。擁有強競爭力的企業(yè)，在提高自身數(shù)字化水平的過程中具有更多的優(yōu)勢。當前對于企業(yè)競爭力的衡量維度有多個，其中企業(yè)規(guī)模和企業(yè)上市年限是重要的衡量維度，因此，本文將企業(yè)規(guī)模和企業(yè)上市年限作為前因要素。

（三）省鐵路公里數(shù)與數(shù)字化水平

目前我國鐵路行業(yè)高速發(fā)展，動車和高鐵已作為地區(qū)之間主要的交通工具之一。鐵路的良好發(fā)展能夠促進資源要素在區(qū)域之間流動。從知識溢出理論視角出發(fā)，知識溢出通過區(qū)域內(nèi)知識流動實現(xiàn)，知識流動包含了區(qū)域科技技術(shù)流動，而人才是科學技術(shù)的主要載體，人才在各區(qū)域之間的流動性在一定程度上提升數(shù)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(yīng)計量模型，發(fā)現(xiàn)鐵路發(fā)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(qū)域互聯(lián)互通水平，城市經(jīng)濟產(chǎn)出實現(xiàn)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(yè)之間的科學技術(shù)分享，進而提高企業(yè)數(shù)字化水平。鐵路是國家經(jīng)濟發(fā)展和科技發(fā)展的產(chǎn)物，涉及信息、能源、機械和環(huán)保等多個科技領(lǐng)域，成熟科學技術(shù)是鐵路發(fā)展的前提，而鐵路發(fā)展又可以促進相關(guān)科學技術(shù)進步[48]。綜上可知，鐵路發(fā)展加速人才區(qū)域流動，加強了科學技術(shù)流通，一定程度上提高各區(qū)域的科技水平，對提升企業(yè)數(shù)字化水平有促進作用。省鐵路公里數(shù)從數(shù)值上直觀呈現(xiàn)了各省份鐵路的發(fā)展情況，因此本文將省鐵路公里數(shù)作為前因要素。

（四）省高校數(shù)量與數(shù)字化水平

人力資本作為企業(yè)人力創(chuàng)新資源，高素質(zhì)人才更易掌握創(chuàng)新技術(shù)?；谌肆Y本理論，人力資本是經(jīng)濟增長的源泉，是科技創(chuàng)新和提升區(qū)域創(chuàng)新效率的關(guān)鍵因素[49]。周均旭選取30個省份的面板數(shù)據(jù)，架構(gòu)固定效應(yīng)模型、動態(tài)系統(tǒng)GMM和門檻模型，印證了人力資本對科技創(chuàng)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(fā)，科技研發(fā)能力的提升又能提升企業(yè)數(shù)字化水平[50]。此外，區(qū)域教育水平體現(xiàn)了區(qū)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(yè)取得更多經(jīng)濟與科技成效。高校是培養(yǎng)高素質(zhì)人才的主要陣營。已有研究表明，高校數(shù)量的增長提高了區(qū)域教育水平，對經(jīng)濟發(fā)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(qū)域經(jīng)濟有明顯的促進作用[51]。劉春林從信號理論出發(fā)，通過研究中國上市公司數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)引進人才有利于企業(yè)獲得政府補貼并提升商業(yè)信用，進而從整體上促進了企業(yè)創(chuàng)新并提高了企業(yè)的發(fā)明專利。人力資源是企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素，良好的人力資源有助于推動企業(yè)數(shù)字化改革的發(fā)展[52]。高校作為一個地區(qū)內(nèi)的創(chuàng)新人才重要來源，高校數(shù)量能夠直觀反映出區(qū)域內(nèi)電力行業(yè)數(shù)字化水平的創(chuàng)新潛力，因此，本文將省高校數(shù)量作為前因要素。

（五）GDP、財政收入與數(shù)字化水平

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

另一方面，從政府干預(yù)視角出發(fā)，宏觀經(jīng)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(diào)控市場的主要經(jīng)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(yè)資金積累和創(chuàng)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(yè)自主創(chuàng)新發(fā)展，我國財政稅收政策對我國企業(yè)自主創(chuàng)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(yè)數(shù)字化水平績效呈現(xiàn)正向影響，建議應(yīng)發(fā)揮財政收入投入社會資本杠桿效應(yīng)[58]。陳亞平收集2006～2018年全國財政科技支出進行研究，發(fā)現(xiàn)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(yè)數(shù)字化水平整體上升了6.1%[59]。市生產(chǎn)總值是反映區(qū)域市場競爭程度與經(jīng)濟水平的重要指標，區(qū)域財政收入規(guī)模又直接決定了區(qū)域財政支出規(guī)模[60]。因此本文選取市生產(chǎn)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(shù)量、鐵路公里數(shù)、市生產(chǎn)總值，企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年限、研發(fā)投入和研發(fā)人員8個前因要素構(gòu)建理論框架（如圖1）。

圖1 理論模型

三、研究設(shè)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(jù)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(chǔ)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(xiàn)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(yè)上市企業(yè)，經(jīng)過篩選符合分析企業(yè)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(yè)數(shù)字化水平的因素較多，可能存在多個電力行業(yè)數(shù)字化水平提升路徑的等效組合，故采用fsQCA展開研究。

（二）數(shù)據(jù)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(jù)多樣性程度選擇不同案例，用數(shù)量最少的案例實現(xiàn)最大程度的案例異質(zhì)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(yè)是一個行業(yè)中的優(yōu)秀企業(yè)，代表了行業(yè)的發(fā)展水平，因此本文選取69個電力上市企業(yè)為代表進行研究。根據(jù)條件變量的不同類別，本文將創(chuàng)新資源分為區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境和企業(yè)創(chuàng)新能力兩個方面，其中區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境包括財政收入（CZSR）、高校數(shù)量（GXSL）、鐵路公里數(shù)（GLS）和市生產(chǎn)總值（GDP），企業(yè)創(chuàng)新能力包括企業(yè)規(guī)模（QYGM）、企業(yè)年限（QYNX）、研發(fā)投入（YFTR）和研發(fā)人員（YFRY）。以上數(shù)據(jù)均來自于國泰安（CSMAR）、各省份統(tǒng)計年鑒和企業(yè)年報。最終以電力上市企業(yè)數(shù)字化水平為結(jié)果變量，從組態(tài)視角探究區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境和企業(yè)創(chuàng)新能力兩個維度下8個前因要素對于電力上市企業(yè)數(shù)字化水平的影響。

（三）數(shù)據(jù)校準

本文數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為集合概念，設(shè)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(shù)、50%分位數(shù)和25%分位數(shù)，計算出相應(yīng)的錨點值；（2）根據(jù)錨點值使用fsQCA3.0軟件對變量進行校準，將其轉(zhuǎn)換為0～1之間的隸屬分數(shù)。各變量錨定點如表1所示。

表1 2019年各變量校準結(jié)果

四、結(jié)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(jié)果發(fā)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(tài)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(gòu)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(jié)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(jié)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(yè)數(shù)字化產(chǎn)生影響，電力行業(yè)的數(shù)字化水平是一個多因素影響的結(jié)果。詳細來看，高校數(shù)量、鐵路公里數(shù)、企業(yè)年限和企業(yè)規(guī)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(yè)數(shù)字化水平影響程度較高。因此在必要條件分析基礎(chǔ)上，進一步探究不同條件變量的不同組合對電力行業(yè)數(shù)字化水平的影響。

（二）組態(tài)分析

在組態(tài)分析中，案例數(shù)量和研究人員對于案例的熟悉程度影響閾值的設(shè)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(jù)樣本情況分析時設(shè)定一次性閾值為0.75，考慮樣本數(shù)量較少設(shè)定頻率閾值為1，設(shè)置PRI一致性閾值為0.5，運行后得到復(fù)雜解、中間解和簡單解。復(fù)雜解包括了所有實際觀察案例的組態(tài)，簡單解在實際案例的基礎(chǔ)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(tài)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(jù)中間解和簡單解分析得到組態(tài)分析結(jié)果（如表3所示）。其中，同時出現(xiàn)在中間解和簡單解的條件變量為核心條件，只出現(xiàn)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(chuàng)新資源對電力行業(yè)數(shù)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(chuàng)新資源對電力行業(yè)數(shù)字化水平的影響達到70%以上。

表3 2019年創(chuàng)新資源前因條件組態(tài)分析結(jié)果

通過對8條組合路徑及路徑下的案例企業(yè)分析，將創(chuàng)新資源對電力行業(yè)數(shù)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(gòu)成了資源欠缺型路徑，通過對比發(fā)現(xiàn)除了企業(yè)規(guī)模和鐵路公里數(shù)外其他條件都處于缺失狀態(tài)，即兩條路徑下外部和內(nèi)部的創(chuàng)新資源都比較差。該路徑下對應(yīng)的企業(yè)位于資源相對匱乏的地區(qū)，區(qū)域創(chuàng)新資源較差，企業(yè)無法獲得政策、資金和人才的足夠支持，因此企業(yè)需要根據(jù)內(nèi)外條件精準定位突破發(fā)展桎梏，探索數(shù)字化發(fā)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(yè)。（2）資源均衡型路徑對應(yīng)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(nèi)部創(chuàng)新資源，各條件變量分布相對均衡，除了研發(fā)人員出現(xiàn)了一次缺失，其他條件變量都產(chǎn)生了影響。對于處于這類區(qū)域的企業(yè)來說，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境給企業(yè)提供了一定的基礎(chǔ)條件，企業(yè)有著一定的創(chuàng)新能力，在后續(xù)的發(fā)展中要善于結(jié)合內(nèi)外部資源，以做到協(xié)同發(fā)展，有效提升企業(yè)數(shù)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(yè)。（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(yōu)勢的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境帶動企業(yè)創(chuàng)新能力的提升，使企業(yè)數(shù)字化水平得到提升，因此對于內(nèi)部資源較差的企業(yè)來說，需要根據(jù)自身定位充分利用區(qū)域創(chuàng)新資源進行優(yōu)勢互補提升企業(yè)數(shù)字化水平。江蘇國信、協(xié)鑫能科和浙能電力是此類路徑下的典型企業(yè)。（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(qū)域創(chuàng)新環(huán)境還是企業(yè)創(chuàng)新能力都均衡發(fā)展，其中如企業(yè)規(guī)模、研發(fā)投入、財政收入、研發(fā)人員和市生產(chǎn)總值，對企業(yè)數(shù)字化水平有著較強影響，是企業(yè)提升數(shù)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(yè)，此路徑下內(nèi)外創(chuàng)新資源非常豐富，應(yīng)充分運用政策、資金和人才等資源，最大程度提升企業(yè)數(shù)字化水平。

（三）滯后性及縱向?qū)Ρ确治?/h3>

一個區(qū)域的政策、基礎(chǔ)設(shè)施、文化和人才建設(shè)都是一個長期的過程，一個城市的創(chuàng)新資源也是在逐漸變化的，創(chuàng)新資源對于企業(yè)的影響也是逐漸累積的，因此創(chuàng)新資源對于企業(yè)數(shù)字化水平的影響可能存在一定的滯后性。據(jù)此，本文對于創(chuàng)新資源對電力行業(yè)數(shù)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(jù)2019年分析選取的條件變量和結(jié)果變量，收集相同企業(yè)2017年和2018年的數(shù)據(jù)，根據(jù)必要條件分析和組態(tài)分析的結(jié)果進行縱向?qū)Ρ?，根?jù)路徑下的案例情況進行對比分析，研究區(qū)域創(chuàng)新資源和企業(yè)創(chuàng)新能力的變化情況。根據(jù)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(jié)果變量的必要條件。詳細來看，2017年和2018年中研發(fā)投入和研發(fā)人員一致性水平與2019年相差較小，而高校數(shù)量由0.56上升到了0.64，市生產(chǎn)總值從0.6降到0.52，企業(yè)上市年限從0.58上升到了0.63。從這一系列數(shù)據(jù)說明，一個地區(qū)高校數(shù)量對于企業(yè)發(fā)展是長期的，高校數(shù)量較多能帶來更多數(shù)字化技術(shù)人才，而市生產(chǎn)總值對于企業(yè)數(shù)字化水平的影響則趨于短期，企業(yè)隨著自身發(fā)展積累更多人才和技術(shù)則會降低對外界的依賴。

經(jīng)過必要條件分析后，再對2017年和2018年組態(tài)結(jié)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(qū)和中西部地區(qū)有著較大的差別，中西部地區(qū)受到國家政策影響較大，地方政府可能根據(jù)國家戰(zhàn)略出臺相應(yīng)政策并提供資源以改善創(chuàng)新環(huán)境，幫助企業(yè)提升數(shù)字化水平，加強不同地區(qū)技術(shù)、人才和資源的交流，整體提升數(shù)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(qū)別，資源欠缺型包含一條路徑，說明這一類電力企業(yè)內(nèi)外創(chuàng)新資源較差，說明在數(shù)字化初期政府和企業(yè)對于數(shù)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(nèi)外創(chuàng)新資源是政府和企業(yè)原有資源，是企業(yè)數(shù)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(zhuǎn)變?yōu)橘Y源均衡型為主，說明在國家數(shù)字化戰(zhàn)略的指導下，經(jīng)過一系列的調(diào)整和改善，一些區(qū)域和企業(yè)的創(chuàng)新資源水平得到了較大的提升，企業(yè)在內(nèi)外創(chuàng)新資源的協(xié)同發(fā)展下提升著數(shù)字化水平。具體表現(xiàn)為，廣安愛眾和彬電國際從2017年的資源欠缺型發(fā)展變?yōu)橘Y源互補型；浙能電力、長源電力和申能股份從資源互補型發(fā)展變?yōu)橘Y源均衡性，說明政府和企業(yè)對于數(shù)字化反應(yīng)較為迅速；華銀電力、深圳能源、東旭藍天和廣州發(fā)展仍舊屬于資源突出型，說明這些區(qū)域的創(chuàng)新資源發(fā)展水平仍舊處于較高的水準，企業(yè)能及時進行調(diào)整以保持高效的發(fā)展，對于較差區(qū)域的企業(yè)具有較強的參考價值。

表4 2017年創(chuàng)新資源前因條件組合分析結(jié)果

表5 2018年創(chuàng)新資源前因條件組合分析結(jié)果

最后，結(jié)合2019年組態(tài)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(fā)展到資源均衡型為主，2019年發(fā)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(yè)處于資源欠缺型，說明政府根據(jù)自身特點進行調(diào)整，企業(yè)也根據(jù)自身情況選擇了適合自身數(shù)字化水平的提升路徑。華銀電力、深圳能源、東旭藍天、廣州發(fā)展、金開新能、太陽能和京運通發(fā)展保持在資源突出型路徑，說明企業(yè)所在區(qū)域有著良好的區(qū)域創(chuàng)新資源，企業(yè)自身也投入大量資源形成了較強企業(yè)創(chuàng)新能力。此類企業(yè)充分利用區(qū)域和企業(yè)的創(chuàng)新資源優(yōu)勢大力提升數(shù)字化水平，形成了較為穩(wěn)定的發(fā)展策略。江蘇國信和協(xié)鑫能科保持資源互補型路徑下，內(nèi)蒙華電隨著發(fā)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(fā)展為資源均衡型，說明企業(yè)的內(nèi)部和外部創(chuàng)新資源已經(jīng)得有效融合，進行優(yōu)勢互補，獲得較為均衡的發(fā)展。嘉澤新能、黔源電力和桂東電力等企業(yè)仍處于資源缺乏路徑下，企業(yè)內(nèi)外創(chuàng)新資源較差，但隨著全國數(shù)字化建設(shè)水平的提升，創(chuàng)新資源能夠逐漸實現(xiàn)跨區(qū)域協(xié)調(diào)，并有效提升企業(yè)數(shù)字化水平。

圖2 2017～2019年創(chuàng)新資源影響電力行業(yè)數(shù)字化水平路徑變化

五、研究結(jié)論及啟示

（一）研究結(jié)論

本文基于創(chuàng)新資源視角，從新經(jīng)濟增長理論、動態(tài)能力理論、知識溢出理論和人力資本理論出發(fā)，運用fsQCA方法分析了區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境和企業(yè)創(chuàng)新能力兩個方面8個要素的組態(tài)效應(yīng)對電力行業(yè)上市企業(yè)數(shù)字化水平的影響，根據(jù)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(shù)據(jù)進行滯后性分析，縱向分析四類路徑下影響因素和企業(yè)的發(fā)展變化過程，深入地探討創(chuàng)新資源對于電力行業(yè)上市企業(yè)數(shù)字化水平的影響。主要研究結(jié)論如下：

一是從微觀層面探究電力行業(yè)數(shù)字化水平的影響因素，具體來說受到財政收入（CZSR）、高校數(shù)量（GXSL）、鐵路公里數(shù)（GLS）、市生產(chǎn)總值（GDP）、企業(yè)規(guī)模（QYGM）、企業(yè)年限（QYNX）、研發(fā)投入（YFTR）和研發(fā)人員（YFRY）8個條件的協(xié)同影響，具有多重并發(fā)的特點。通過組態(tài)分析發(fā)現(xiàn)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(yè)數(shù)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(yè)年限缺失和研發(fā)人員缺失是核心條件，市生產(chǎn)總值缺失、研發(fā)投入缺失和企業(yè)規(guī)模是邊緣條件，此類路徑下企業(yè)規(guī)模對于數(shù)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(yè)規(guī)模是核心條件，市生產(chǎn)總值缺失、高校數(shù)量、鐵路公里數(shù)、企業(yè)年限缺失和研發(fā)投入缺失是邊緣條件，此類路徑下區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境和企業(yè)創(chuàng)新能力對于企業(yè)的數(shù)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(yè)規(guī)模缺失、企業(yè)年限缺失和研發(fā)人員缺失是核心條件，高校數(shù)量、鐵路公里數(shù)缺失和研發(fā)投入缺失是邊緣條件，此類路徑下區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境對于企業(yè)數(shù)字化水平有著較大的影響；資源突出型下路徑7中高校數(shù)量、財政收入、企業(yè)年限和企業(yè)規(guī)模是核心條件，市生產(chǎn)總值、鐵路公里數(shù)缺失、研發(fā)投入和研發(fā)人員是邊緣條件，此類路徑下內(nèi)外創(chuàng)新資源都較為豐富，對于數(shù)字化水平有著積極的促進作用。

二是根據(jù)不同路徑下的具體案例分析數(shù)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(yè)，良好的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境能給與企業(yè)較大支持，同時企業(yè)自身創(chuàng)新能力較強，內(nèi)外因素共同作用下極大提升了企業(yè)數(shù)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(yè)，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境和企業(yè)創(chuàng)新能力對于企業(yè)數(shù)字化水平的影響較為均衡，地區(qū)高校數(shù)量較多，企業(yè)招聘人才時有更多的選擇，便于引進和儲備數(shù)字化相關(guān)人才，鐵路公里數(shù)較高說明該地區(qū)的公共交通較為發(fā)達，資源和人才的流動和交流更為方便，有助于企業(yè)接受和處理信息。浙能電力和協(xié)鑫能科這一類企業(yè)，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境較好，較好的創(chuàng)新環(huán)境能彌補企業(yè)自身創(chuàng)新水平不足的短板，企業(yè)在研發(fā)和人員保持較低投入能有效降低企業(yè)的資金壓力，充分利用外部創(chuàng)新資源提升企業(yè)數(shù)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(yè)，該類企業(yè)位于資源相對匱乏的地區(qū)，區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境較差，企業(yè)無法獲得足夠的政策、資金和人才支持，企業(yè)自身發(fā)展也較為不足，因此企業(yè)需要根據(jù)內(nèi)外條件精準定位突破發(fā)展桎梏，探索數(shù)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(yè)數(shù)字化水平提升提出以下政策建議。

1. 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)政策，保障創(chuàng)新基礎(chǔ)。數(shù)字化水平提升需要多個行業(yè)共同的努力，因此為了讓企業(yè)可以快速提升數(shù)字化水平，政府應(yīng)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)政策，給與企業(yè)良好的外在創(chuàng)新環(huán)境，彌補部分企業(yè)創(chuàng)新資源不足的問題，給與企業(yè)一定的資金支持，降低企業(yè)的運營負擔，讓企業(yè)無后顧之憂。

2. 提升政府服務(wù)水平，加強資源交流互通。企業(yè)數(shù)字化水平的提升需要企業(yè)之間廣泛的溝通，實現(xiàn)資源的優(yōu)勢互補，但從競爭的角度出發(fā)企業(yè)可能會降低交流的程度，此時就需要政府出面給與企業(yè)信心和保障，提升政府的服務(wù)水平，對企業(yè)進行精準服務(wù)，使數(shù)字化相關(guān)資源得到有效互通，充分利用各種資源，發(fā)揮資源配置中政府的調(diào)節(jié)作用。

3. 完善行業(yè)評價指標，幫助企業(yè)精準定位。企業(yè)想要根據(jù)自身情況選擇合適的數(shù)字化水平提升路徑，就需要清晰地了解自身數(shù)字化水平，才能做出正確的選擇，因此需從數(shù)字化相關(guān)理論出發(fā)，結(jié)合企業(yè)在數(shù)字化水平提升過程中的實踐情況，借鑒國外企業(yè)發(fā)展情況，收集、分析和論證后確定企業(yè)數(shù)字化評價指標，構(gòu)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(chuàng)新資源角度探討了對電力行業(yè)數(shù)字化水平的影響，而影響企業(yè)數(shù)字化水平的因素還有很多，因此未來可以選擇更多領(lǐng)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(yè)數(shù)字化水平的影響因素和提升路徑。