數字技術賦能視角下企業參與扶貧的前因組態研究

余菲菲，何冰兒

(河海大學商學院，江蘇 南京 210000)

0 引言

2020年是脫貧攻堅戰的最后一年，收官之年又遭遇疫情影響，扶貧工作任務更重、要求更高。企業作為脫貧攻堅的主要社會力量之一，應該積極發揮其在人力、財力和技術等方面的優勢，主動參與扶貧領域的社會創新活動。根據 《企業扶貧藍皮書 (2020)》調查發現，97%的中國百強企業投身脫貧攻堅事業，平均惠及4.3萬貧困人口[1]。統計顯示，2019年共有1287家上市企業明確披露扶貧工作情況，共投入扶貧資金489.18億元，以多種扶貧形式有力推動貧困地區的經濟發展。

數字技術已逐漸成為脫貧攻堅的重要支撐和技術保障，通過滲透到不同的社會活動主體中，衍生出新的創新模式和管理辦法，從而推動社會問題構建、社會資源動員和社會創新成果驗證的可視化和智能化[2]。近年來，從拼多多的 “農產品上行計劃”、溫氏股份的 “智慧農業生態圈”再到字節跳動的 “山貨上頭條”，越來越多的企業已涌現出積極運用數字技術參與扶貧的創新實踐。企業正積極尋求數字技術賦能，以大數據、云計算、 人工智能、區塊鏈等數字技術為手段，助力其更好地履行社會責任，促進減貧。

社會創新是為解決社會問題而進行創新，從而實現經濟目標和社會目標雙贏的創新模式[3]。參與社會創新成為企業踐行社會責任的新方式之一[4]，即把滿足社會需求和解決社會問題轉換為企業創造利潤的機遇。從現有研究來看，影響我國企業參與扶貧領域社會創新的相關研究較為少見，國內研究多聚焦對基本概念的界定與價值定位的討論[5]，關于企業社會創新行為的前因條件的已有研究仍有待完善[6]，專門針對扶貧領域企業社會創新的前因條件的研究則更為稀少。

數字技術具有開放性、可編輯性和可拓展性等特性[7]，并逐漸對企業各方面活動產生全方位影響。從現有研究來看，數字技術賦能企業社會創新的研究仍停留于起步階段，大多數研究還處于對其影響的描述和一般理論分析上[8-11]，對于數字技術究竟對企業在扶貧領域社會創新產生什么影響仍缺乏深入探究。

本文基于數字技術賦能視角，選取88家已明確披露扶貧數據的上市公司為樣本，采用模糊集定性比較分析 (fsQCA)方法，從企業、區域和行業這三個層面切入，提取企業規模、行業數字化程度等六個前因條件，系統分析各前因條件與企業扶貧投入之間的一致性聯系，探究數字技術賦能視角下企業參與扶貧的前因組態。

1 文獻回顧、概念界定與模型構建

1.1 數字技術賦能的內涵界定

(1)數字技術的內涵及特性。數字技術是指大數據、人工智能、云計算、物聯網和區塊鏈等新一代信息技術，可分為數字連接技術和數字內容技術[12]。作為數字經濟的核心驅動力和數字革命的核心技術，數字技術通過重構和整合數字化生產要素為產業鏈提供系列增值服務，推動網絡化、數字化和智能化的轉型升級，也為社會經濟帶來顛覆性、變革性的突破[13]。

數字技術依靠其連續與轉換的核心特質，可實現萬物互聯與時空轉換，能夠將原本單點平面的事物進行重構，并聯結成為高效立體的網絡結構[14]。Autio等[15]也提出了類似觀點，強調數字技術具有去中介性，解耦了創造過程中對專業資源知識和價值鏈中介的依賴，極大地提高了生產效率。Yoo等[16]從產品創新和組織創新角度出發，認為數字技術具有融合性和自生長性，強調其打破產業邊界進行融合創新，使得嵌入數字技術的產品服務能夠迭代創新。余江等[17]強調數字技術具有廣泛的融合性和高度靈活性，并且還具備溯源性、可編程性、可關聯性等特性。

(2)賦能的內涵。賦能的概念最早源自社會學，出現于20世紀60年代的 “社會行動”思潮和20世紀70年代 “自我救助”的研究，由Follett提出的 “賦能授權”思想衍生而來，認為弱勢群體能通過被賦能獲取足夠的力量來進行 “自我救助”[18]。根據賦能主體不同可以將其分為兩個視角：一是員工賦能，即高管將下放權力，給予員工更多獲取資源與信息的能力，進而實現組織群體的 “增權升能”[19]；二是顧客賦能，即顧客擁有更多主動權，擁有更多表達途徑與參與渠道來對企業的價值創造活動產生影響，甚至可以成為企業價值共創中的一員[20]。

在數字技術逐漸普及的背景下，數據知識資源不斷擴充，新型技術工具不斷涌現，企業內部的組織關系和創新模式隨之發生變革，賦能也被賦予更多新內涵[21]。例如，郝金磊等[22]提出分享時代賦能的新定義，即大型組織平臺通過搭建開放互動平臺等方式，賦予利益相關者能夠生產、競爭和創新的能力，以達到內外共享共贏的理想狀態；周文輝等[23]提出平臺賦能概念，即數字技術賦能下的員工賦能概念，強調通過計算及通信技術賦能于平臺，從而使得平臺能夠制定更加復雜但精準的決策；張翠娟等[24]提出知識賦能概念，強調激活知識主體內在潛能并提升知識認識，重塑其自身知識體系并轉化為創新動力，進而實現知識創新與知識價值化。面對商務活動環境的革新，企業需要借助大數據、云計算等數字化程度較高的新技術來創新發展模式，由 “賦能”向 “使能”演進[25]。

(3)數字技術賦能的內涵及對象。數字技術的應用領域較為廣泛，根據賦能對象的差異，數字技術賦能的內涵也有所不同。第一，賦能于個體，Spaiser[26]通過數字技術賦能于德國青少年的研究發現，數字技術賦能可以維護其政治參與權，削減社會等級地位對公民參與政治生活的影響。Maarit[27]認為數字技術賦能是指憑借云計算、大數據、物聯網、移動互聯等信息技術對特定群體進行直接或間接賦能，使其獲得相應的生活技能和生存能力。此外，數字技術還可賦能于用戶，讓消費者以更加快速、高效、持續和公開的形式與企業溝通交流，甚至納入價值共創的進程中[28]。第二，賦能于政務平臺，Fedotova等[29]率先提出電子政治參與，即將數字技術賦能于政府平臺，通過打造電子政府平臺來改善政府和公民之間的關系。第三，賦能于具體行業，Fotoukian等[30]將科學技術賦能于醫療行業，由此病人管理其自身健康數據來進行有效的自我管理，培養康復信心，從而達到控制疾病和促進健康的目的。

根據數字技術的特性和賦能的內涵界定，本文認為數字技術賦能的對象是企業在扶貧領域的社會創新活動，其內涵是指企業通過利用所在區域的數字基礎設施，運用物聯網、人工智能、大數據等數字技術手段，提升自身的數字技術創新能力，能夠更加快速精準地響應貧困人群的需求，與行業數字化平臺中的各類創新資源和創新主體進行對接，從而創新扶貧產品及服務。

1.2 影響企業參與扶貧行為的相關研究回顧

自20世紀80年代中期起，我國開展了有計劃大規模的扶貧工作，依照傳統的 “政府主導，社會參與”基本扶貧模式，已累計幫助超過2億人擺脫貧困，取得了舉世公認的成功。但是這一模式逐漸演變為 “政府包辦”，并沒有最大程度地發揮企業等社會力量在扶貧工作中的作用[31]。2005年，由財政部和國務院聯合發起 “非政府組織和政府合作實施村級扶貧規劃試點項目”的創新項目，提升社會組織的扶貧參與程度與投入強度，扶貧方式也從單純的救濟式扶貧轉向投勞與救濟并舉的以工代賑式扶貧。但是，參與扶貧企業多為國有企業或實力較強的民營企業，以異地企業單向捐贈援助為主要扶貧方式[32]。為了推動更多企業積極參與脫貧攻堅，2015年10月17日，全國工商聯、國務院扶貧辦、中國光彩會共同發起 “萬企幫萬村”精準扶貧行動，以非國有企業為幫扶主體，對建檔立卡的貧困群眾實施有效的幫扶措施，進一步為企業參與扶貧工作提供正向政策指引。

(1)企業層面。在企業產權屬性方面，部分研究顯示國有企業作為黨執政興國的重要支柱和依靠力量，其兼具市場主體和國家意志執行者的雙重屬性[33]，具備更高的政治覺悟，將承擔更多的社會責任，會更加積極地落實精準扶貧政策[34-35]。Li等[36]則認為，非國有企業由于其企業產權屬性獲得政治資源的途徑稀少，參與扶貧工作成為其建立和維護政商關系的有效方式，進而會更加積極參與扶貧領域創新活動，實現高扶貧投入。

企業規模是影響其扶貧投入強度的重要因素之一，已經得到許多學者的研究支持，但是研究結果卻莫衷一是。冗余資源理論認為，企業規模越大越可能發生扶貧行為，因為企業資源充裕且資金流動性強，可供投入扶貧行為的資金更充足[37]。公司規模越大，對政治成本越敏感，為了樹立良好的企業形象，將樂意通過扶貧等行為來履行社會責任[38]。還有一些研究認為中小型企業為了提高績效或獲得戰略資源，會更愿意主動履行社會責任[39]。由于貧困地區自然條件惡劣、經濟基礎薄弱等原因，大型企業會出于盈利邏輯和社會邏輯之間的矛盾而不愿參與扶貧項目，相反會吸引中小型企業加入扶貧行動[40]。

在扶貧領域，企業憑借新興的數字技術克服空間限制，降低創新實施門檻，使得扶貧成效更具有延展性與迭代性，由此惠及貧困群體更加廣泛，從而促使扶貧領域社會創新的實現[18]。扶貧領域的剛性需求也為企業發揮其數字技術優勢提供了平臺[41]，中央政府提倡利用數字技術創新扶貧方式，高效實現扶貧成效精準化、信息化和可評估化[42]。在此背景下，京東集團以數字科技助力精準扶貧，在積極踐行企業社會責任的同時也實現了可持續發展[43]。企業數字創新能力越強，價值獲取和創造的能力就會越強，其財務績效往往就會更高[44]。公司業績越好、規模越大，越容易發生精準扶貧行為，且投入的強度也越大。因此，擁有較強數字技術創新能力的企業會更傾向于將自身數字技術與扶貧問題相匹配，這不僅能有效緩解我國的貧困現狀，而且能夠促使企業科技成果的現實轉化，具備可持續發展的創新價值，獲取商業利益和社會使命的雙元價值。

(2)行業層面。數字技術的日新月異也帶動制造業等行業日益網絡化、數字化和智能化，極大提高了運行管理效率，使行業的運行模式效率提升且易掌控[45]。同時，數字技術憑借其更深更廣的融合能力為跨界發展提供新機遇，降低交易成本，加速生產要素獲取，消減傳統行業壁壘對潛在進入者的抵御能力[46]。何大安[47]認為數字技術的應用已經改變了傳統行業的商業邏輯，開始嘗試 “數據與數據對話”。行業數字化程度越高，跨界融合與價值創造能力越強，與貧困地區連接越緊密，越能夠充分釋放貧困戶自身閑置資源的價值潛力，促進扶貧長效機制的建立。

(3)區域層面。王帆等[48]提出處于低市場化水平和經濟水平相對較差地區的企業更趨向參與扶貧；施赟等[49]研究發現相比中部地區，東部和西部地區的企業扶貧力度明顯更大，表明所處地區的差異會對企業扶貧參與程度產生顯著影響。因此，企業所在區域的經濟發展水平會影響企業參與扶貧工作的投入力度。

數字技術的應用和創新能夠促進當地區域經濟的長期發展，有效帶動經濟結構轉型，實現高質量發展[50]。同時，數字技術的運用將衍生出新的創新模式和管理辦法，推動社會問題建構智能化和社會創新成果驗證可視化。自2017年起，以創新為導向的數字經濟政策持續發力，不斷完善數字經濟頂層設計，加速搭建大數據和智能化的創新平臺，為當地企業推進數字科技賦能進程提供支撐，促使企業效益提升[51]。因此，當企業地處數字化程度較高的省市，且當地經濟發展水平較高時，將引導企業通過數字技術賦能推動其在扶貧領域進行社會創新。

1.3 模型構建

創新生態系統理論指出，外部環境的變化與生態系統成員的參與將會對企業創新產生重要影響[52]，強調打破邊界實現跨越區域、產業以及企業層面進行功能互補的創新活動[53]。一個良好的創新生態系統能推動商業戰略從簡單聯合形式向系統協作形式轉變，從產品競爭向平臺競爭轉變，從企業獨立的發展向共生演化轉變[54]。借鑒創新生態系統理論，本文認為企業在扶貧領域的社會創新活動必然受到企業層面、行業層面和區域層面這三個層面前因條件的交互影響。

從企業層面來看，數字技術創新能力是推動企業利用數字技術參與扶貧領域社會創新的重要因素之一。企業利用數字技術克服了空間與技術的限制。因此，運用數字技術可靈活滿足差異化顯著的扶貧需求，有助于企業將自身的價值主張與特定貧困地區的具體情境相融合[55]，從而創造出更有效的扶貧成果。

從行業層面來看，數字技術的不斷嵌入推動了行業數字化平臺的搭建，模糊了企業與企業之間的邊界，能跨越組織邊界帶來更多共享數據與資源[56]。因此，企業能夠通過行業數字化平臺獲取數字技術與關鍵互補資源[57]，在升級自身創新能力的同時，借鑒平臺中龍頭企業的社會創新實踐，更好地實現企業數字技術賦能扶貧領域的社會創新活動。

從區域層面來看，企業所在省市數字基礎設施建設越完備，當地政府的鼓勵扶持力度越強，越能有效驅動企業進行社會創新。數字基礎設施指共享的、無界的、異質的、開放的以及更新的區域技術系統，包含多種數字技術能力運行和設計[58]。基于區域數字基礎設施的可供性和可重新編輯性，企業能跨界聯合其他組織形成新的組織形式進行多主體扶貧，也使其創新模式更加高效且具有動態性[59]。

綜上所述，借鑒創新生態系統理論和數字創新理論，本文從企業、行業和區域三個層面，分別選取企業層面的產權屬性 (CQ)、企業規模 (GM)和企業數字技術創新能力 (GS)，行業層面的行業數字化程度 (HS)，區域層面的區域數字經濟發展指數 (QS)和居民人均可支配收入 (JM)六個要素，構建本文的研究模型。

在本研究中，企業參與扶貧投入將會受到六個條件變量錯綜復雜關系的影響。因此，本文將探究六個條件變量的組合對企業參與扶貧投入的影響。本文需要進行測試的模型如下：Lj= (CQ，GM，GS，HS，QS，JM)，其中Lj代表企業扶貧投入強度。

2 研究方法

2.1 定性比較分析方法

定性比較分析 (QCA)以集合論與布爾代數運算法則為基礎，介于案例導向 (定性研究)和變量導向 (定量研究)之間，是兼備兩類方法優勢的綜合研究方法[60]。該方法旨在分析多種前因因素及其之間復雜關系對結果變量的影響，并且評估檢驗案例中前因因素的核心組合。隨著不斷優化與改進，QCA方法在經濟管理學科開始得到越來越多的重視與應用。目前，國內經濟管理學的權威期刊陸續刊登基于QCA方法的研究，如 《管理世界》[61-62]和 《南開管理評論》[63-64]。QCA方法分為清晰集、模糊集和多值集三種，本文采用模糊集定性比較分析 (fsQCA)方法進行定性比較分析。fsQCA克服了csQCA必須將變量分為0或1的應用局限，而是可以取0～1之間的任何值，這更加符合多變量連續變化的現實情況。

本文選取fsQCA方法基于以下原因：①該方法對樣本數量要求不高，本文選取88家參與扶貧工作的上市企業作為樣本，樣本數量滿足該方法要求；②在數字化背景下，企業扶貧投入強度的影響因素眾多且過程復雜，fsQCA能夠通過對條件變量的各種可能組合進行測試，確定多種組態關系，最終實現企業高扶貧強度的變量組合與核心條件。因此，本文選擇 fsQCA 作為研究方法。

2.2 樣本選擇與數據來源

本文選取的88家代表性上市企業主要依據以下幾個方面：第一，選取的案例企業所在地區覆蓋33個省級行政區 (因香港、澳門數據缺失，故未納入統計)，不同省份之間經濟基礎和數字技術環境差異較大，需要綜合考慮區域因素對企業扶貧力度的影響；第二，企業應當包含不同行業類型，目前我國處于脫貧攻堅決勝戰時期，扶貧項目更加長效且精準，需要不同行業發揮其專業優勢，以更加細化且多樣的方式參與其中；第三，在所選案例企業中，有超過半數的企業擁有數字技術相關發明授權類專利，呈現出一定的企業數字技術應用的能力。

本文還利用企業官方網站的信息、公司年度報告、吉江數據網等，手工收集和整理了企業產權屬性、扶貧投入和企業發明授權專利的相關信息。此外，本文從2020年麥肯錫全球研究院發布的 《數字時代的中國：打造具有全球競爭力的新經濟》、賽迪顧問發布的 《2020中國數字經濟發展指數 (DEDI)》和CSMAR數據庫中的相關數據資料，分別收集企業所屬行業數字化程度、所在省市的數字經濟發展指數和居民人均可支配收入水平。

2.3 變量測量和數據校準

(1)變量測量。在最終確定的88家企業樣本中，包含32家國有企業，占36.4%；56家非國有企業，占63.6%。本文對模型中變量的界定及其含義如表1所示，在分析之前，對前因變量和結果變量進行描述性統計分析，如表2所示。

表1 條件變量及路徑的指標界定

表2 變量的描述性統計分析

企業產權屬性 (CQ)：將國有企業賦值為1，將非國有企業賦值為0。

企業規模 (GM)：依據最新的年度報告中披露的現有員工人數指標來衡量。

企業數字技術創新能力 (GS)：依據企業現有數字化技術相關發明授權專利數，在其發明授權專利總數中的占比來衡量。

行業數字化程度 (HS)：依據2020年麥肯錫全球研究院發布的 《數字時代的中國：打造具有全球競爭力的新經濟》，以 “中國各行業的數字化水平”為標準，對企業所在行業的數字化程度進行1～5的賦值。

區域數字經濟發展指數 (QS)：依據賽迪顧問發布的 《2020中國數字經濟發展指數 (DEDI)》中全國各個省市的數據來衡量。

居民人均可支配收入 (JM)：依據2019年全國各省份居民人均可支配收入數據來衡量。

企業扶貧投入強度 (Lj)：依據企業最新年度報告中扶貧總投入數據，在其營業總收入中的占比來衡量。

(2)數據校準。變量校準是研究者基于實際或理論基礎將定距或定比尺度的變量轉換為模糊集分數，其核心是界定三個定性錨點：完全隸屬、完全不隸屬和交叉點。根據 Fiss[65]的研究，本文將數據的上四分位數、下四分位數和中位數設為三個錨點，各變量的具體校準錨點數值見表3。

表3 變量校準

3 實證結果與分析

3.1 單個條件的必要性分析

同已有fsQCA方法研究一致，本研究在進行模糊集真值分析之前檢查是否存在單個條件能夠成為高扶貧強度的必要條件。必要條件指的是導致結果發生必須存在的條件，但是它的存在并不必然導致結果的發生[66]。必要條件的一致性是指隸屬于結果集合的案例，覆蓋度是指前因條件對結果的解釋程度。

表4所示為六個前因條件對高扶貧投入強度的必要性分析結果，可見企業扶貧投入強度的各前因條件對高扶貧投入強度影響的一致性均未超出0.9的判定標準，表明任何單個前因條件均不能導致高扶貧投入強度的產生，這意味著需要考察前因條件組態對高扶貧投入強度的影響。

表4 高扶貧投入強度的必要條件分析

3.2 實現企業高扶貧投入強度的核心-輔助條件構型

經過必要條件分析后，本文進一步檢驗前因條件構成的不同集合對結果變量是否滿足子集和母集的關系。運用fsQCA方法對校準后的變量進行模糊集定性比較分析后能夠得到三類解：復雜解、中間解和簡單解。

在fsQCA所提供的三類解中，中間解復雜度適中且不允許必要條件的消除，被認為是QCA研究中匯報和詮釋的首選[67]。因此，本文選用中間解并結合簡單解對前因條件進行核心-輔助條件分析，將案例閾值設定為1、一致性閾值設定為 0.8，最終得到企業高扶貧投入強度生成的條件組合路徑。從總體上來看，總覆蓋率為0.523，五種組態的總一致性達到0.837，高于可接受的一致性水平0.800。就單個組態而言，五種組態的一致性分別為0.837、0.839、0.835、0.833和0.885，均高于普遍接受的一致性標準0.800。表5所示為實現企業高扶貧投入強度的核心-輔助條件組態分析結果。

3.3 條件組態的充分性分析

(1)區域-行業環境推動型組態分析。組態1 (～產權*～GS*QS*JM)表示企業為非國有企業且企業數字技術創新能力較低，所在省市的數字經濟發展指數較高，且居民人均可支配收入較高，身處該環境的企業扶貧投入強度較高。組態2 (～產權*HS*QS*JM)表明企業為非國有企業，從事的行業數字化程度較高，所在省市的數字經濟發展指數較高，且居民人均可支配收入較高，身處該環境的企業扶貧投入強度較高。組態4 (～產權*～GM*～GS*HS*～QS*～JM)表明企業為非國有企業、企業規模較小且企業數字技術創新能力較低，從事的行業數字化程度較高，所在省市的數字經濟發展指數較低，且居民人均可支配收入較低，身處該環境的企業扶貧投入強度較高。此時該企業扶貧投入強度將較高。組態1的一致性分數為0.837，組態2為0.839，組態4為0.833，均達到較好的一致性要求。

表5 實現高扶貧投入強度的核心-輔助條件組態

組態1和組態2的共同點之一在于，區域數字創新環境是企業參與扶貧且扶貧投入強度高的重要推動力。數字技術賦能視角下實現企業扶貧高投入，其核心條件之一為所在省市的高區域數字經濟發展指數，即該地區新型數字基建布局較廣、數字技術應用較為成熟、區域內產業數字化發展程度較高。數字技術的運用能夠弱化社會關系隔閡、建立開放的信息環境，有利于企業探索商業創新模式、進行開放式創新發展[68]。同時，數字技術也實現了政府、企業、個人等社會各個階層社會創新活動的串聯[69]。因此，所在省市的數字經濟指數越高，越有利于企業對社會問題的快速且精準識別，可提高跨部門協作效率以及良好聲譽的傳播，從而推動企業在扶貧領域的社會創新。

組態1和組態2的共同點之二在于，企業所在省市的居民可支配收入較高也是實現企業高扶貧投入的核心要素之一。居民人均可支配收入是衡量該省市經濟發展水平的重要指標，該充分條件的發現也符合國家當前提出的對口幫扶、扶貧協作的國家扶貧政策，符合位于一些經濟較發達省市或是東部地區的企業，為了響應國家政策的號召并樹立企業形象，加大扶貧投入的企業扶貧實踐[70]。

組態2和組態4的共同點在于，企業所在行業數字化程度較高是實現企業高扶貧投入強度的核心前因條件之一。較高的行業數字化程度能降低企業間信息不對稱對資源流通的束縛，且數字技術的運用能夠提供更多的質量信號[71]；在質量信號的指引下，企業向能夠高效創造用戶價值的領域集中，激活貧困地區的閑置資源，引導企業實現對閑置資源的合理運用，降低交易成本，實現企業和貧困地區雙方高質量發展[72]。行業數字化為企業的創新活動提供正向指導，在與貧困群體持續互動中更加精準地把握貧困人群的需求，從互動數據中不斷升級產品和服務的附加價值，并且在提升扶貧投入強度的同時實現自身發展[73]。

在數字技術賦能背景下，企業在扶貧領域的創新投入決策是對區域數字經濟發展指數和行業數字化程度的反應性決策。通過上述分析，本文將以上三組態命名為區域-行業環境推動型。

(2)企業自身驅動型組態分析。組態5 (產權*～GM*GS*～HS*～QS*～JM)表明企業為國有企業、企業規模較小且數字技術創新能力較強，從事的行業數字化程度較低，所在省市的區域數字經濟發展指數較低，且居民人均可支配收入較低，扶貧投入強度較高。組態5的一致性分數為0.885，達到較好的一致性要求。

不同于區域-行業環境推動型組態，組態5更強調企業產權屬性和企業數字技術創新能力對企業扶貧投入強度的影響，這意味著企業自身條件是影響其參與扶貧投入強度高的重要前因。

首先，國有企業更樂意參與扶貧且扶貧投入強度較高。該研究發現，與當前國有企業是我國參與扶貧行動企業中的主力軍[74]的現實相吻合。由于具有天生的資源優勢，國有企業往往會以更高標準、更快速度為貧困群體提供優質的產品和服務[75]。此外，國有企業的產權屬性也決定其將承擔更多的社會責任，且需要承擔更繁重的外部輿論壓力，不參與扶貧相當于不認同政府主張，這會對國有企業管理層的晉升和企業長期發展產生負面影響[76]。

其次，企業數字技術創新能力較強是實現企業高扶貧投入強度的核心條件之一。企業可以運用數字技術的創新來推進跨部門信息對接與業務合作，在降低流通成本的基礎上做到精準實時的定位、監管整個過程[77]，這滿足了多主體協同扶貧的扶貧需求，提高了扶貧活動的動態協調能力。

在數字技術賦能背景下，國有的產權屬性且數字技術創新能力高這些自身特征和能力基礎是企業高扶貧投入的前提條件。通過上述分析，本文將以上組態命名為企業自身驅動型。

(3)內外要素聯動型組態分析。組態3 (～產權*～GM*GS*～HS*QS)表明企業為非國有企業、企業規模較小且企業數字技術創新能力較強，從事的行業數字化程度較低，所在省市的區域數字經濟發展指數較高，此類企業扶貧投入強度較高。組態3的一致性分數為0.835，達到較好的一致性要求。

組態3反映了實現企業高扶貧投入強度的核心要素之一為企業所在省市的區域數字經濟發展指數較高。較高的區域數字經濟發展指數能夠營造一種全社會鼓勵、支持和崇尚創新創業的區域文化氛圍，且憑借數字化服務平臺，該區域運用數字化技術推動基礎設施的完善和公共數據資源的開放共享，使得知識信息的傳播速度更快、范圍更廣，由此企業能以較低的成本參與并實現創新發展[78]。因此，所在省市的區域數字經濟指數越高，為企業進行扶貧領域社會創新提供更加包容和支持的文化環境與基礎設施，推動企業在發揮其數字技術創新能力的同時，激勵企業參與扶貧行為。

組態3還反映了實現企業高扶貧投入強度的核心要素之二為較高的企業數字技術創新能力。企業自身的數字技術創新能力是指利用區塊鏈、人工智能等新型信息技術驅動創新的能力，激發數據和信息的活力，釋放創新資源和能力，在資源、技術、產品等方面的深度融合，為價值發現和價值創造提供增量貢獻[79]。企業憑借數字技術創新，能夠快速收集更加真實的實時數據，對用戶的偏好和行為進行更精準、更深入的挖掘和分析，緊密供需兩端的銜接[80]，對不同類型的貧困群體實施不同的幫扶手段，同時，企業數字技術創新能力增強了不同行業之間的互聯互通，促使企業有能力與機會聯合政府、科研院所、其他社會組織來解決傳統扶貧機制無法化解的深層次貧困問題，達到企業與社會雙重價值的實現。

在數字技術賦能背景下，企業在扶貧領域的創新投入決策是對外部環境和企業自身特征要素的反應性決策，所在省市的區域數字經濟發展指數較高且企業數字技術創新能力較強是企業高扶貧投入的前提條件。通過上述分析，本文將以上組態命名為內外要素聯動型。

4 研究結論與啟示

4.1 研究結論

本文從數字技術賦能視角入手，結合88家上市企業的數據，運用fsQCA方法探究企業規模、產權屬性、數字技術創新能力 、行業數字化程度、區域數字經濟發展指數和居民人均可支配收入這六個前因條件對企業扶貧投入強度的組態效應。結果表明，三種組態類型能導致企業高扶貧投入強度。①區域-行業環境推動型前因組態。該組態表明，當企業所在省市的區域數字經濟發展指數較高、居民人均可支配收入較高，且企業所在行業數字化程度較高的情況下，將導致高扶貧投入強度。②企業自身驅動型前因組態。該組態表明，在企業的產權屬性為國有且數字技術創新能力較強時，能夠引發高扶貧投入強度。③內外要素聯動型前因組態。該組態表明，高區域數字經濟發展指數和高數字技術創新能力同時存在時，企業高扶貧投入強度亦會發生。

4.2 實踐啟示

當前我國已經進入全面開啟鄉村振興新征程，為了做好扶貧工作與鄉村振興的有效銜接，建議企業繼續秉持 “政府與市場作用協同發揮”理念，聯合其他競爭企業、當地政府部門、金融機構等與鄉村發展相關干部群眾一起構建更加完善的數字技術服務體系，利用數字技術動態監測脫貧人群新需求與鄉村發展新情況，及時幫扶有返貧傾向的村民并提高其可行能力。建議企業堅持綠色新發展理念，并利用數字技術高滲透性和高融合性的特點，對各個村的振興產品進行品牌塑造，扶持鄉村本地企業可持續發展，做到鞏固脫貧攻堅成果的同時推進鄉村振興戰略。

數字技術的創新推動企業在經營理念、商業模式、組織方法等多方面實現數字化、智能化的變革。建議政府相關部門對數字化創新企業提供相應的信息支持，做到數據開放共享，促進本地企業實現數字化轉型發展，并主動運用數字連接技術、數字內容技術、數字平臺技術扶持貧困群體，構建以貧困人口多樣化需求為中心的產品創新模式。為了做好脫貧攻堅和鄉村振興的相互銜接，建議政府部門加強宣傳與引導，號召企業等社會組織積極參與鄉村振興，借助于各類數字技術以創新企業參與農村發展的模式，持續精準及時把握各類貧困人群的新需求，鼓勵企業依靠數字化手段，并以共生、共享、共建的方式保障鄉村振興的高質量發展。

政府相關管理部門以及行業協會等應該積極搭建行業數字化平臺，行業數字化程度的提高有利于形成組織間數據流、物流、價值流的協同，實現對行業數據的實時共享與閑置資源的有效配置，促使企業能夠實現跨界交易協作與良性競爭[81]。建議政府部門積極聯合行業龍頭企業打造數字產業生態園區，建立相關行業創新實驗室，吸引優質企業與高層次數字化專業人才入駐，推動區域內科技金融、數字醫療、智慧文旅、智慧養老等新產業持續發展。例如，上海的張江就致力于打造成為 “上海的人工智能集聚區”。目前，已吸引了微軟、IBM、平頭哥等行業龍頭入駐，聚集了近100家企業、近7000多名科研人員。

地方政府應該重視并不斷提升所在省市的區域數字經濟發展水平。推動企業不斷進行社會創新，創造出更大的細分市場空間。建議區域政府部門加大對工業互聯網、城市軌交、充電樁等數字基礎建設的資金支持力度，加快實現物聯網全面覆蓋，提升5G基站建設速度，籌建大數據中心助力產業發展，推動數字技術在更高層次、更大范圍、更深程度應用，由此為區域數字經濟發展帶來巨大效益。

4.3 研究不足與展望

第一，受數據量和資料的限制，本文共篩選得到88家上市企業的數據進行分析，雖然滿足了QCA分析中2n(n為要素個數)，即起碼需要64家上市企業，但仍可能存在數據采取片面的局限性。

第二，校準方法存在一定主觀性。本文采用fsQCA方法，選用上四分位數、均值、下四分位數作為數據校準的三個定性錨點，并得到良好結果。但是由于校準方法目前尚沒有統一的范式，可能存在更精準的校準方法，亟待進一步研究。

第三，由于QCA方法自身的缺陷，本文對于文中所提及的多個前因變量無法逐一探究其對企業扶貧行為的影響機制，尤其是企業的數字化創新能力對扶貧行為的作用機制。在后續的研究中，本文將通過收集數據，進行數理統計，構建中介機制模型進行實證檢驗。