數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的脈絡(luò)、結(jié)構(gòu)與前沿

□ 解曉晴 張 鎰 劉 祎

（1.廣東金融學(xué)院 信用管理學(xué)院，廣東 廣州 510521；2.廣東金融學(xué)院 工商管理學(xué)院，廣東 廣州 510521；3.浙江理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，浙江 杭州 310018）

一、引 言

近年來(lái)，人工智能、區(qū)塊鏈、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應(yīng)用促使企業(yè)的宏微觀環(huán)境發(fā)生巨變，企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為共識(shí)。與管理實(shí)踐變革相呼應(yīng)，2000 年左右開(kāi)始，學(xué)界從信息系統(tǒng)、戰(zhàn)略管理、組織理論、技術(shù)管理等視角對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行了探討[1]。現(xiàn)有研究為理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了基礎(chǔ)，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型固有的跨學(xué)科、多視角特征使得該領(lǐng)域尚未形成要素清晰、邏輯自洽的知識(shí)體系。可能的原因是：第一，研究角度多樣、結(jié)論不一。如Vial[2]、曾德麟等[3]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)引起個(gè)人、組織和產(chǎn)業(yè)多個(gè)層次發(fā)生變化，最終導(dǎo)致積極、消極多種結(jié)果。第二，研究?jī)?nèi)容寬泛，彼此之間的關(guān)系不清晰。數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究不但與數(shù)字制品、數(shù)字平臺(tái)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的研究有關(guān)，也涉及戰(zhàn)略變革、商業(yè)模式創(chuàng)新等領(lǐng)域的研究，一定程度上造成知識(shí)的碎片化。第三，現(xiàn)有的文獻(xiàn)綜述存在不足。一些學(xué)者探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的制度安排[4]、發(fā)展階段[5]、主題圖譜[6]、演化過(guò)程[7]和評(píng)估方法[8]，甚至有文獻(xiàn)試圖構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分析框架[2,3,9]，但依然沒(méi)有理清該領(lǐng)域的脈絡(luò)、結(jié)構(gòu)和前沿。

因此，本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量法，通過(guò)對(duì)關(guān)鍵文獻(xiàn)的梳理，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的演化階段及各階段的特點(diǎn)，從核心問(wèn)題、理論流派與研究方法三個(gè)方面提煉數(shù)字化轉(zhuǎn)型的知識(shí)結(jié)構(gòu)，從“核心”與“外圍”兩個(gè)角度討論數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的最新動(dòng)向，并展望未來(lái)的研究方向，為其知識(shí)體系的構(gòu)建與發(fā)展提供依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

將Web of Science 核心合集作為數(shù)據(jù)來(lái)源，并采用高級(jí)檢索式：首先，將digit* AND (transform*OR change*)、“IT-enabled*” AND (transform* OR change*) 或“information technology*” AND (transform*OR change*) 作為標(biāo)題，或?qū)igit* AND (transform*OR change*) 作為作者關(guān)鍵詞或者Keyword Plus。此種檢索方式可以兼顧檢索精度和全面性；其次，將語(yǔ)種和文獻(xiàn)類型限定為English 和article；再次，將年份限定為2000 年至2021 年。主要原因是“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”于2000 年左右出現(xiàn)，并在2015 年以后獲得廣泛關(guān)注[1]；最后，將SSCI 作為檢索數(shù)據(jù)庫(kù)，以排除檢索詞符合要求，但研究?jī)?nèi)容與數(shù)字化轉(zhuǎn)型不相關(guān)的文獻(xiàn)。在得到檢索結(jié)果以后，按照Management、Business、Information Science Library Science、Computer Science Information Systems、Economics、Operations Research Management Science 進(jìn)行學(xué)科篩選，因?yàn)榻?jīng)管類高質(zhì)量期刊通常歸屬于上述學(xué)科。按上述規(guī)則進(jìn)行檢索與篩選之后，共得到584 篇文獻(xiàn)。

（二）分析方法

根據(jù)實(shí)際需要，選擇相應(yīng)的分析方法。在梳理發(fā)展脈絡(luò)時(shí)，通過(guò)高被引文獻(xiàn)的統(tǒng)計(jì)和關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜揭示各個(gè)演化階段的研究特征。在分析知識(shí)結(jié)構(gòu)時(shí)，運(yùn)用因子分析呈現(xiàn)高被引文獻(xiàn)的研究主題；采用多維尺度分析揭示高被引文獻(xiàn)之間的邏輯關(guān)系；運(yùn)用聚類分析確定高被引文獻(xiàn)所屬類別。在探討研究前沿時(shí)，運(yùn)用耦合分析探測(cè)近三年該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)團(tuán)體，并運(yùn)用聚類分析和戰(zhàn)略坐標(biāo)分析揭示研究主題及其變化趨勢(shì)。

三、發(fā)展脈絡(luò)

學(xué)術(shù)界很早就注意到數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生的影響，但直到Y(jié)oo 等[10,11]對(duì)數(shù)字技術(shù)進(jìn)行分析以后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究才真正進(jìn)入研究者視野，并在2015 年以后呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的趨勢(shì)[1]。因此，將該領(lǐng)域分為三個(gè)階段：興起階段（2000—2009 年）、發(fā)展階段（2010—2014 年）、高潮階段（2015 年至今）。

（一）興起階段（2000—2009 年）：信息技術(shù)與組織變革

20 世紀(jì)90 年代以后，信息技術(shù)的采用推動(dòng)科層組織的演變。與組織轉(zhuǎn)型相一致，學(xué)界從2000 年開(kāi)始探究信息技術(shù)與組織變革的關(guān)系（見(jiàn)表1、圖1）。

圖1 興起階段的關(guān)鍵詞共現(xiàn)

表1 興起階段的高被引文獻(xiàn)

從高被引文獻(xiàn)來(lái)看，學(xué)者們并未直接探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而是探討信息技術(shù)與組織轉(zhuǎn)型的關(guān)系，如信息技術(shù)促使企業(yè)發(fā)生哪些變化[13]、IT 賦能的轉(zhuǎn)型如何隨時(shí)間推移而展開(kāi)[14]。從關(guān)鍵詞共現(xiàn)來(lái)看，系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)、信息技術(shù)、組織變革等關(guān)鍵詞頻次最高，以系統(tǒng)、組織變革與信息技術(shù)為核心形成三個(gè)集合C1、C2 與C3。在各集合中，核心關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞的聯(lián)結(jié)強(qiáng)度非常高，但集合中的關(guān)鍵詞與其他集合的關(guān)鍵詞的聯(lián)結(jié)強(qiáng)度較低。此外，雖然出現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字商品等標(biāo)志性關(guān)鍵詞，但它們尚未與其他關(guān)鍵詞形成明顯的集合，而且與其他關(guān)鍵詞的聯(lián)結(jié)強(qiáng)度較低，說(shuō)明信息技術(shù)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生的影響以及信息技術(shù)影響下的企業(yè)變革策略問(wèn)題是該階段學(xué)者們最關(guān)注的研究問(wèn)題。

（二）發(fā)展階段（2010—2014 年）：數(shù)字技術(shù)與組織轉(zhuǎn)型

2010 年以后，數(shù)字技術(shù)與信息技術(shù)的差異顯現(xiàn)出來(lái)，促使信息技術(shù)與組織變革關(guān)系研究轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字技術(shù)與組織轉(zhuǎn)型關(guān)系研究（見(jiàn)表2、圖2）。

圖2 發(fā)展階段的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

表2 發(fā)展階段的高被引文獻(xiàn)

在此階段，有學(xué)者探討信息技術(shù)賦能的組織轉(zhuǎn)型，但多數(shù)學(xué)者已聚焦于數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的沖擊，并探討企業(yè)轉(zhuǎn)型的機(jī)理。除了進(jìn)行規(guī)范型或描述型研究之外，越來(lái)越傾向于以跨學(xué)科理論為基礎(chǔ)，在選取典型案例或搜集面板數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對(duì)研究假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，系統(tǒng)、管理、信息技術(shù)等頻次最高，而且以三個(gè)關(guān)鍵詞為中心形成了集合C1、C2、C3。除了上述關(guān)鍵詞之間存在非常強(qiáng)的關(guān)聯(lián)以外，各個(gè)集合之間也存在一定的交叉。此外，在該階段出現(xiàn)了數(shù)字化、基礎(chǔ)設(shè)施等關(guān)鍵詞，而且與其他關(guān)鍵詞存在較為明顯的關(guān)聯(lián)，說(shuō)明學(xué)界的關(guān)注點(diǎn)逐漸從信息技術(shù)與組織變革轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字技術(shù)與組織轉(zhuǎn)型。

（三）高潮階段（2015 年至今）：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的分析框架

在數(shù)字技術(shù)研究取得突破以后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型在2015年之后蓬勃發(fā)展（見(jiàn)表3、圖3）。

圖3 高潮階段的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

表3 高潮階段的高被引文獻(xiàn)

從表3 來(lái)看，研究主題已從數(shù)字技術(shù)與組織轉(zhuǎn)型關(guān)系的粗略分析轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字技術(shù)特點(diǎn)、數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、數(shù)字技術(shù)作用于組織轉(zhuǎn)型的機(jī)制等的系統(tǒng)研究。在研究過(guò)程中，也不局限于規(guī)范性、描述性研究，而是在吸收、融合多學(xué)科理論基礎(chǔ)上，運(yùn)用多種方法探究機(jī)理和邏輯，以構(gòu)建整體性的分析框架。從圖3 來(lái)看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、創(chuàng)新、數(shù)字化的頻次排前3 位，而且信息技術(shù)、管理等關(guān)鍵詞已轉(zhuǎn)移至外圍。在集合C1、C2 與C3 中，各核心關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞的共現(xiàn)程度非常高，但集合內(nèi)關(guān)鍵詞與集合外關(guān)鍵詞之間的聯(lián)結(jié)強(qiáng)度明顯增強(qiáng)，以至于形成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，說(shuō)明在此階段學(xué)者們?cè)噲D從多個(gè)視角為數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究貢獻(xiàn)知識(shí)，而且各個(gè)知識(shí)模塊之間存在緊密的邏輯聯(lián)系。

總體而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究呈現(xiàn)從淺顯到深入的發(fā)展脈絡(luò)。一方面，在聚焦研究問(wèn)題的同時(shí)，選擇越來(lái)越多的研究視角、理論和方法。從興起階段到高潮階段，雖然研究問(wèn)題總體上呈現(xiàn)從大到小的演變過(guò)程，但選擇的視角、理論和方法卻在不斷創(chuàng)新，說(shuō)明學(xué)界對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理解在不斷深入。另一方面，在運(yùn)用多個(gè)關(guān)鍵詞的同時(shí)，試圖分析各個(gè)集合之間的關(guān)系。2000 年至今，信息技術(shù)、組織轉(zhuǎn)型、數(shù)字化、創(chuàng)新、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等關(guān)鍵詞陸續(xù)出現(xiàn)，學(xué)者們的研究焦點(diǎn)從技術(shù)與組織關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型的前因、機(jī)制與后果，說(shuō)明數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的廣度和深度都在不斷提高。

四、知識(shí)結(jié)構(gòu)

為理清數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的構(gòu)成要素以及要素之間的關(guān)系，本文運(yùn)用Bibexcel 軟件提取共被引排名前50 的被引文獻(xiàn)的共現(xiàn)矩陣，再將共現(xiàn)矩陣轉(zhuǎn)化為相關(guān)矩陣和相異矩陣。最后運(yùn)用SPSS 軟件對(duì)相關(guān)或相異矩陣進(jìn)行因子分析、多維尺度分析和聚類分析，并構(gòu)建知識(shí)結(jié)構(gòu)的框架。

（一）因子分析

在分析過(guò)程中，將因子載荷的絕對(duì)值作為判斷被引文獻(xiàn)歸屬的依據(jù)，并根據(jù)被引文獻(xiàn)在兩個(gè)因子上的載荷不超過(guò)0.45 的原則進(jìn)行篩選。在得出分析結(jié)果之后，再按照被引文獻(xiàn)關(guān)鍵詞的詞頻分析結(jié)果對(duì)各因子進(jìn)行命名（見(jiàn)表4）。

表4 因子分析結(jié)果

因子分析結(jié)果表明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究涉及6 個(gè)主題。其中，有兩個(gè)主題是最主要的。一是Yoo 等[10,11]、Kallinikos 等[15]、Nambisan[16]等對(duì)數(shù)字技術(shù)與數(shù)字化創(chuàng)新的研究；二是Singh 和Hess[17]、Matt 等[18]等對(duì)數(shù)字化驅(qū)動(dòng)的組織轉(zhuǎn)型研究。其他4 個(gè)主題則是學(xué)者們?cè)诜治鰯?shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，借鑒的理論基礎(chǔ)與研究方法。

（二）多維尺度分析

將相異矩陣導(dǎo)入SPSS 軟件，選擇Euclidean 距離，可以得出多維尺度分析結(jié)果。在上述基礎(chǔ)上，通過(guò)歸納被引文獻(xiàn)的研究?jī)?nèi)容可以對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行劃分（見(jiàn)圖4）。

圖4 多維尺度分析結(jié)果

與因子分析結(jié)果不同，多維尺度分析得出5 個(gè)區(qū)域，分別是質(zhì)性研究理論與方法（區(qū)域1），資源基礎(chǔ)和動(dòng)態(tài)能力理論（區(qū)域2），數(shù)字化驅(qū)動(dòng)的組織轉(zhuǎn)型（區(qū)域3），數(shù)字化及其催生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)（區(qū)域4），信息技術(shù)應(yīng)用下的組織學(xué)習(xí)（區(qū)域5）。

（三）聚類分析

因子分析結(jié)果排除了因子載荷較低的引文，多維尺度分析的類別劃分具有較強(qiáng)的主觀性。因此，本研究進(jìn)一步采用聚類分析法對(duì)高被引文獻(xiàn)進(jìn)行分類（見(jiàn)表5）。

表5 聚類分析結(jié)果

聚類分析得出6 個(gè)類別：數(shù)字化背景下商業(yè)模式創(chuàng)新的實(shí)證研究（類別1）；基于資源基礎(chǔ)和動(dòng)態(tài)能力理論的數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)制與過(guò)程研究（類別2）；數(shù)字技術(shù)促使商業(yè)巨變的質(zhì)性研究（類別3）；技術(shù)接受視角下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新研究（類別4）；數(shù)字技術(shù)特征與數(shù)字化創(chuàng)新研究（類別5）；數(shù)字技術(shù)應(yīng)用下的組織學(xué)習(xí)與演化研究（類別6）。

在因子分析、多維尺度分析和聚類分析之后，需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行整合：一方面，考慮三種方法分析結(jié)果的相似性和差異性。三種方法對(duì)被引文獻(xiàn)分類的數(shù)理邏輯不同，但得出的結(jié)果卻高度重疊，如多維尺度分析得出的區(qū)域2 與聚類分析得出的類別2 都涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究采用的資源基礎(chǔ)和動(dòng)態(tài)能力理論。另一方面，借鑒前人的知識(shí)體系建構(gòu)方法。參照吳小節(jié)等[19]的做法，將相關(guān)研究從總體上分為核心問(wèn)題（即關(guān)注什么問(wèn)題（what））、理論流派（即需要哪些理論（which））與研究方法（即如何進(jìn)行研究（how））三個(gè)部分，每個(gè)部分又包含不同的內(nèi)容。按照上述思路，可以構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究知識(shí)結(jié)構(gòu)的“2W1H”框架（見(jiàn)圖5）。

圖5 數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的“2WIH”框架

第一，核心問(wèn)題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的核心問(wèn)題包括數(shù)字化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)管理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)制與過(guò)程、數(shù)字化背景下的商業(yè)模式創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型、數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)外環(huán)境變革四個(gè)方面。首先，數(shù)字化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)管理主要探討數(shù)字技術(shù)的特征及其導(dǎo)致的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)邏輯的變化。與信息技術(shù)不同，數(shù)字技術(shù)是信息技術(shù)、計(jì)算技術(shù)、通信技術(shù)和連接技術(shù)的組合[20,21]，具有可重新編程、數(shù)據(jù)同質(zhì)化、自我參照、可編輯、可重組等特征[10,15,16,22]。數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用將導(dǎo)致創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)具有開(kāi)放性、可供性與生成性，從而引起創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型[23]。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)制與過(guò)程在分析數(shù)字技術(shù)對(duì)消費(fèi)者行為、競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)等產(chǎn)生顛覆性影響基礎(chǔ)上，探討企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的路徑[2]，以構(gòu)建條件——機(jī)制——結(jié)果的綜合性分析框架[9]。除了理論分析之外，也有學(xué)者在分析數(shù)字技術(shù)帶來(lái)機(jī)遇與挑戰(zhàn)的同時(shí)，探究數(shù)字化戰(zhàn)略的制定[24]、首席數(shù)字官的角色與職責(zé)[17]等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。再次，數(shù)字化背景下的商業(yè)模式創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型則是將數(shù)字技術(shù)如何影響商業(yè)模式的價(jià)值創(chuàng)造、價(jià)值獲取和價(jià)值提供作為主要內(nèi)容。在工業(yè)4.0 背景下，新技術(shù)的擴(kuò)散將導(dǎo)致流程的高端數(shù)字化、智能制造和企業(yè)間的互通性，進(jìn)而促使企業(yè)對(duì)商業(yè)模式進(jìn)行重構(gòu)[25]。最后，數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)外環(huán)境變革聚焦于連接、智能技術(shù)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)流程、競(jìng)爭(zhēng)格局等產(chǎn)生的影響。數(shù)字技術(shù)具有無(wú)差錯(cuò)、無(wú)限復(fù)制、零邊際成本特點(diǎn)，使得提高業(yè)務(wù)操作的可擴(kuò)展性、重組新舊業(yè)務(wù)流程、連接產(chǎn)業(yè)與社群以產(chǎn)生新的機(jī)會(huì)成為可能[26]。在此背景下，嵌入新特點(diǎn)的產(chǎn)品和服務(wù)不僅會(huì)重塑產(chǎn)業(yè)邊界和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)會(huì)，而且將極大改變制造業(yè)企業(yè)中幾乎所有職能的運(yùn)作[27,28]。

第二，理論流派。在理論和實(shí)證分析中，學(xué)者們通常將四個(gè)方面的理論流派作為依據(jù)。首先，信息系統(tǒng)領(lǐng)域的技術(shù)接受模型、技術(shù)可供性理論。技術(shù)接受模型在理性行為理論基礎(chǔ)上，認(rèn)為外部因素會(huì)影響技術(shù)的有用性和易用性認(rèn)知，從而影響主體對(duì)技術(shù)所持的態(tài)度和技術(shù)使用的意圖，并最終導(dǎo)致技術(shù)使用行為的變化[29]。技術(shù)接受模型有助于理解數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中員工對(duì)技術(shù)變遷的信念，如Solberg[30]認(rèn)為，員工對(duì)個(gè)人能力可塑性的信念，以及對(duì)組織資源的可獲得性信念影響他們將新技術(shù)視為提供職業(yè)成長(zhǎng)的機(jī)會(huì)還是侵蝕能力展示的威脅。其次，戰(zhàn)略管理學(xué)科中的資源基礎(chǔ)觀和動(dòng)態(tài)能力理論。資源基礎(chǔ)觀將有價(jià)值、稀缺、不可替代和不可模仿的資源作為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的來(lái)源。與資源基礎(chǔ)觀不同，動(dòng)態(tài)能力理論將重新配置資源的能力視為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的來(lái)源。在資源基礎(chǔ)和動(dòng)態(tài)能力理論基礎(chǔ)上，Warner 和W?ger[31]將數(shù)字化轉(zhuǎn)型理解為在組織中采用數(shù)字技術(shù)的持續(xù)過(guò)程，認(rèn)為建立戰(zhàn)略革新的動(dòng)態(tài)能力是數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否順利進(jìn)行的前提條件。再次，組織管理領(lǐng)域的制度理論、匹配觀、組織學(xué)習(xí)與演化觀。制度理論認(rèn)為，組織之所以進(jìn)行轉(zhuǎn)型是因?yàn)榻M織受到規(guī)范性、模仿性和強(qiáng)制性壓力。從制度理論視角看，建立數(shù)字化組織形式、制度基礎(chǔ)設(shè)施、制度構(gòu)建模塊是企業(yè)成功轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵制度安排[4]。匹配觀將戰(zhàn)略適配和職能整合視為企業(yè)提高適應(yīng)能力的決定因素[32]。根據(jù)此觀點(diǎn)，將數(shù)字轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略、IT 戰(zhàn)略以及其他戰(zhàn)略進(jìn)行匹配是企業(yè)能否成功進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要影響因素[18]。組織學(xué)習(xí)與演化觀認(rèn)為，企業(yè)不僅可以通過(guò)將歷史推理編碼為指導(dǎo)行為的慣例來(lái)提高企業(yè)的適應(yīng)能力[33]，還可以通過(guò)管理認(rèn)知[34]、組織認(rèn)同[35]的變化來(lái)克服在應(yīng)對(duì)突破性技術(shù)變遷時(shí)遇到的組織慣性。有學(xué)者基于此觀點(diǎn)，將提高組織學(xué)習(xí)與演化能力視為數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略能否實(shí)現(xiàn)的重要條件[36]。除了上述理論之外，公司創(chuàng)業(yè)與技術(shù)顛覆性理論也被提及。創(chuàng)業(yè)研究的重點(diǎn)在于理解創(chuàng)業(yè)追求背后不確定性的本質(zhì)和來(lái)源，以及在不確定條件下創(chuàng)業(yè)行為的展開(kāi)方式[37]。近年來(lái)，數(shù)字技術(shù)的擴(kuò)散迫使學(xué)者們探討數(shù)字技術(shù)如何推動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)新形式的出現(xiàn)[38]。技術(shù)顛覆性理論認(rèn)為，出于集成、商業(yè)化或開(kāi)發(fā)新技術(shù)的目的，在位企業(yè)需要?jiǎng)?chuàng)建獨(dú)立于主流業(yè)務(wù)但在某種程度上相互關(guān)聯(lián)的組織[39]。根據(jù)此觀點(diǎn)，當(dāng)數(shù)字技術(shù)促使企業(yè)環(huán)境發(fā)生根本變化時(shí)，企業(yè)也需要做出相應(yīng)的反應(yīng)，如推行數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略[2]。

第三，研究方法。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究中，普遍采用兩種研究方法，一種是旨在論證觀點(diǎn)、假說(shuō)，或者構(gòu)建新理論的質(zhì)化研究法，如Baiyere 等[40]遵循扎根理論的數(shù)據(jù)分析步驟，探討了正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)業(yè)務(wù)流程管理的新邏輯。另一種是旨在檢驗(yàn)研究假說(shuō)，或者論證作者觀點(diǎn)的量化研究法，如Frank 等[41]運(yùn)用問(wèn)卷調(diào)查法，探討了制造企業(yè)采用工業(yè)4.0 技術(shù)的機(jī)制。

五、研究前沿

為揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的最新趨勢(shì)，本研究首先探測(cè)50 篇高被引文獻(xiàn)的施引文獻(xiàn)。按照主題、學(xué)科類別、近三年發(fā)表與SSCI 索引原則篩選之后，共檢索出1349篇文獻(xiàn)，剔除重復(fù)之后，共得到327 篇文獻(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)327 篇文獻(xiàn)進(jìn)行耦合分析、聚類分析和戰(zhàn)略坐標(biāo)分析，以呈現(xiàn)該領(lǐng)域的研究團(tuán)體和前沿方向。

（一）耦合分析

將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入VOSviewer，以文獻(xiàn)耦合為分析類型，分析單元設(shè)定為文件，可得出施引文獻(xiàn)的耦合分析結(jié)果（見(jiàn)圖6）。

圖6 施引文獻(xiàn)的耦合分析結(jié)果

從圖6 可看出，F(xiàn)rank 等[41]、Vial[2]、Hinings 等[4]等文獻(xiàn)存在高度的關(guān)聯(lián)性。就研究團(tuán)體而言，形成以Hinings等[4]、Vial[2]、Milian[42]、Frank 等[41]、Warner 和Waeger[31]為關(guān)鍵文獻(xiàn)的5 個(gè)陣營(yíng)，各陣營(yíng)的關(guān)注點(diǎn)存在差異。

（二）聚類分析

在聚類分析之前，運(yùn)用NoteExpress 提取排名前50的關(guān)鍵詞共現(xiàn)的相異矩陣。隨后將相異矩陣導(dǎo)入SPSS即可得高頻關(guān)鍵詞的聚類分析結(jié)果（見(jiàn)表6）。

表6 關(guān)鍵詞的聚類分析結(jié)果

從表6 可以看出，近三年學(xué)術(shù)界聚焦于數(shù)字技術(shù)與企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新與業(yè)務(wù)流程再造、工業(yè)4.0 與工業(yè)企業(yè)數(shù)字化與服務(wù)化、平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)數(shù)字化的動(dòng)力與阻力等7 個(gè)方面。

（三）戰(zhàn)略坐標(biāo)分析

關(guān)鍵詞的聚類分析能夠呈現(xiàn)當(dāng)前學(xué)界的主要關(guān)注點(diǎn)，但無(wú)法揭示各細(xì)分領(lǐng)域的變化趨勢(shì)。因此，本研究在聚類分析基礎(chǔ)上，計(jì)算各類別的向心度和密度，并以向心度為橫軸，密度為縱軸，向心度和密度均值為原點(diǎn)，繪制各類別的戰(zhàn)略坐標(biāo)圖（見(jiàn)圖7）。

圖7 各類別的戰(zhàn)略坐標(biāo)

從向心度來(lái)看，C1 和C3 的向心度最高，C2、C4、C6 次之，C5 和C7 最低，說(shuō)明“數(shù)字技術(shù)與企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新與業(yè)務(wù)流程再造”與“平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)數(shù)字化的動(dòng)力與阻力”處于該領(lǐng)域的核心地位，而其他類處于外圍。這可能與C2、C4、C6 的研究主題較新，C5 和C7 研究學(xué)者較少有關(guān)。從密度來(lái)看，C1 的密度特別高，其他類均處在均值以下，說(shuō)明學(xué)者們已對(duì)“數(shù)字技術(shù)與企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新與業(yè)務(wù)流程再造”進(jìn)行了深入研究，但在其他方面還較薄弱。從象限來(lái)看，除了C1、C3 分布于第一、第四象限以外，其他都分布于第三象限，說(shuō)明學(xué)術(shù)界對(duì)C1 的研究較多，對(duì)C3 進(jìn)行進(jìn)一步拓展，對(duì)其他方向的關(guān)注度還不夠。

耦合分析呈現(xiàn)了最具代表性的研究團(tuán)體，聚類分析呈現(xiàn)了當(dāng)前最為學(xué)界關(guān)注的研究主題，戰(zhàn)略坐標(biāo)分析則表明了各個(gè)主題的成熟程度。本文對(duì)上述分析結(jié)果進(jìn)行綜合，認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的前沿包括“核心”與“外圍”兩個(gè)部分。其中“核心”是指學(xué)界最為關(guān)注的研究問(wèn)題，包括“數(shù)字化與組織轉(zhuǎn)型”與“數(shù)字化與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”兩個(gè)主題，而且兩個(gè)主題相對(duì)獨(dú)立，但彼此影響，近乎陰與陽(yáng)的相互依存關(guān)系；“外圍”是指學(xué)者們研究較少，但未來(lái)可能轉(zhuǎn)變?yōu)楹诵牡难芯繂?wèn)題，包括“技術(shù)”、“組織”與“技術(shù)與組織關(guān)系”三個(gè)方面。其中，技術(shù)方面將重點(diǎn)放在數(shù)字技術(shù)及其特點(diǎn)上，組織方面將數(shù)字技術(shù)影響下組織發(fā)生的變化上，而技術(shù)與組織關(guān)系方面則將重點(diǎn)放在二者關(guān)系上。根據(jù)上述，可以構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究前沿的“核心+外圍”的框架（見(jiàn)圖8）。

圖8 數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究前沿

一方面，從“核心”部分來(lái)看，數(shù)字化與組織轉(zhuǎn)型、數(shù)字化與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是重點(diǎn)的研究問(wèn)題。其中，數(shù)字化與組織轉(zhuǎn)型將數(shù)字化及其推動(dòng)的競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略、商業(yè)模式和業(yè)務(wù)流程等的轉(zhuǎn)型作為主要研究?jī)?nèi)容。在此方向，除了對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與IT 賦能組織轉(zhuǎn)型的差異[43]、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綜合性分析框架[2,9]等進(jìn)行探討以外，運(yùn)用多種方法對(duì)有關(guān)問(wèn)題進(jìn)行實(shí)證研究，說(shuō)明該領(lǐng)域正從純粹的理論分析走向細(xì)致的實(shí)證研究。與上述方向不同，第二個(gè)方向?qū)?shù)字化及其賦能的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)作為研究重點(diǎn)。在此方向，主要從創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)主體、資源和機(jī)會(huì)等角度對(duì)數(shù)字技術(shù)影響下的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)機(jī)制和過(guò)程進(jìn)行探討，如Nambisan 等[23]提出與數(shù)字化有關(guān)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)研究的三個(gè)關(guān)鍵主題——開(kāi)放性、可供性與生成性。

另一方面，從“外圍”部分來(lái)看，“技術(shù)”、“組織”以及“技術(shù)與組織關(guān)系”三個(gè)方面是學(xué)界研究較少的方向。首先，在“技術(shù)”方面，工業(yè)4.0 的特征、數(shù)字技術(shù)的屬性是最主要的研究主題。如Frank 等[41]將工業(yè)4.0 技術(shù)分為前端技術(shù)和基礎(chǔ)技術(shù)。前端技術(shù)是進(jìn)行制造活動(dòng)轉(zhuǎn)型所需要的技術(shù)，包括智能制造、智能產(chǎn)品等；基礎(chǔ)技術(shù)則是為前端技術(shù)提供連接性和智能化技術(shù)的技術(shù)，包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等。其次，在“組織”方面，數(shù)字化背景下的企業(yè)服務(wù)化以及變革和創(chuàng)新管理是重點(diǎn)議題。如有學(xué)者注意到近年來(lái)產(chǎn)品公司通過(guò)吸納數(shù)字技術(shù)增強(qiáng)其在B2B 市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，最終使得服務(wù)化向數(shù)字服務(wù)化轉(zhuǎn)型[44]；或者通過(guò)對(duì)數(shù)字技術(shù)對(duì)企業(yè)產(chǎn)出創(chuàng)造過(guò)程產(chǎn)生的影響的分析，對(duì)數(shù)字化背景下的組織設(shè)計(jì)進(jìn)行了探索性研究[45]。最后，“技術(shù)與組織關(guān)系”方面?zhèn)戎赜谛畔⒓夹g(shù)與組織轉(zhuǎn)型關(guān)系或者數(shù)字技術(shù)與組織雙元關(guān)系，如Sandberg[46]采用縱向單案例研究探討了平臺(tái)企業(yè)模塊及其職能的深度數(shù)字化如何通過(guò)與社交和技術(shù)環(huán)境的互動(dòng)，使平臺(tái)組織邏輯向生態(tài)系統(tǒng)組織邏輯演變。

六、結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量法探討了數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的發(fā)展脈絡(luò)、知識(shí)結(jié)構(gòu)和研究前沿，得出結(jié)論：第一，就發(fā)展脈絡(luò)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究經(jīng)過(guò)了興起階段、發(fā)展階段到高潮階段的演化過(guò)程。興起階段聚焦于信息技術(shù)與組織轉(zhuǎn)型關(guān)系，發(fā)展階段主要分析數(shù)字技術(shù)與組織轉(zhuǎn)型關(guān)系，高潮階段將構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型分析框架作為主要任務(wù)。從興起階段到高潮階段的演進(jìn)過(guò)程呈現(xiàn)淺顯到深入的演化規(guī)律。第二，就知識(shí)結(jié)構(gòu)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的知識(shí)結(jié)構(gòu)由“核心問(wèn)題”、“理論流派”和“研究方法”構(gòu)成。核心問(wèn)題包括數(shù)字化創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)管理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)制與過(guò)程、數(shù)字化背景下的商業(yè)模式創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型、數(shù)字技術(shù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)外環(huán)境變革四個(gè)方面；理論流派包括信息系統(tǒng)、戰(zhàn)略管理、組織理論、公司創(chuàng)業(yè)和技術(shù)管理等領(lǐng)域的科學(xué)理論；研究方法包括質(zhì)化研究和量化研究?jī)煞N。第三，就研究前沿而言，當(dāng)前的研究態(tài)勢(shì)包括“核心”與“外圍”兩個(gè)部分。核心部分包括數(shù)字化與組織轉(zhuǎn)型、數(shù)字化與創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)兩大主題；外圍部分包括“技術(shù)”、“組織”、“技術(shù)與組織關(guān)系”的研究主題。

（二）研究展望

數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究已取得豐碩成果，但依然存在不足。主要原因是尚未完全理清數(shù)字技術(shù)的特征，對(duì)數(shù)字技術(shù)如何影響企業(yè)存在爭(zhēng)議，對(duì)一些關(guān)鍵問(wèn)題也沒(méi)有進(jìn)行深入討論。因此，從構(gòu)建完整的知識(shí)體系角度，未來(lái)可以在以下三個(gè)方面進(jìn)行突破：

首先，明確數(shù)字技術(shù)的本質(zhì)特征。明確數(shù)字技術(shù)的特征是分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前提。然而，對(duì)什么是數(shù)字技術(shù)，數(shù)字技術(shù)有何特征尚存在爭(zhēng)議。對(duì)數(shù)字技術(shù)的定義，既有學(xué)者從狹義角度將其等同于信息通信技術(shù)，也有學(xué)者從廣義角度將其理解為各種技術(shù)的組合。對(duì)數(shù)字技術(shù)的特征，既有文獻(xiàn)從數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)技術(shù)相比較的角度進(jìn)行理解，也有文獻(xiàn)從可供性角度進(jìn)行解釋。那么，它究竟有何特征？各項(xiàng)特征之間是否存在依從、作用關(guān)系？未來(lái)可以從層次視角對(duì)數(shù)字技術(shù)進(jìn)行分層，并明確各個(gè)特征的關(guān)系。

其次，理清數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前因、機(jī)制和過(guò)程。企業(yè)為何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以及如何進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型是數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的焦點(diǎn)。雖然有文獻(xiàn)構(gòu)建了分析框架，但基本上都遵循“投入——產(chǎn)出”的線性思維。然而，在數(shù)字技術(shù)影響下企業(yè)轉(zhuǎn)型可能不是一個(gè)線性過(guò)程，而是各要素相互作用的涌現(xiàn)過(guò)程[46]。因此，未來(lái)可以基于復(fù)雜系統(tǒng)理論，運(yùn)用案例分析或數(shù)理建模法，探討要素之間的連接和互動(dòng)機(jī)制，以揭示非線性轉(zhuǎn)型結(jié)果。

最后，深入探討當(dāng)前研究存在不足的問(wèn)題。一是加強(qiáng)“外圍”部分的研究。相對(duì)于“核心”部分，“外圍”部分的密度和向心度都較低，但這并不等同于外圍部分不重要，反而可能成為熱點(diǎn)，特別是數(shù)字化與商業(yè)模式創(chuàng)新、工業(yè)4.0 與制造企業(yè)服務(wù)化、數(shù)字化與商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的演變等問(wèn)題。二是拓展理論基礎(chǔ)和研究視角。現(xiàn)有研究主要從信息系統(tǒng)、戰(zhàn)略管理、組織理論、公司創(chuàng)業(yè)和技術(shù)管理等學(xué)科視角對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行分析，忽略了各學(xué)科理論的融合或整合。未來(lái)可以在吸收多學(xué)科理論基礎(chǔ)上，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)理。三是突出數(shù)字化轉(zhuǎn)型的情境研究。雖然有文獻(xiàn)對(duì)構(gòu)建一般性分析框架做出了貢獻(xiàn)，但較少考慮一般性分析框架在不同情境下的適用性。未來(lái)可以將制度理論、技術(shù)—組織—環(huán)境分析框架等作為依據(jù)，探討具體情境下不同類型企業(yè)的轉(zhuǎn)型問(wèn)題。四是豐富研究方法。隨著數(shù)字技術(shù)促使企業(yè)進(jìn)行多樣化創(chuàng)新，數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有內(nèi)在的復(fù)雜性。因此，采用新的研究方法也是促進(jìn)該領(lǐng)域向前發(fā)展的可選路徑。