企業新質生產力的影響因素探究

【摘要】新質生產力正日益成為驅動企業增長和經濟繁榮的關鍵動力。基于TOE框架理論和動態QCA方法， 采用2014 "～ "2019年我國A股100家戰略性新興產業上市公司數據， 探索時間縱軸上技術—組織—環境因素對企業新質生產力水平的組態效應。研究發現： 綜合時間維度來看， 單一因素無法構成高企業新質生產力的必要條件； 存在六條路徑皆可驅動企業新質生產力水平， 可進一步提煉為環境驅動—技術協同模式、 技術驅動—治理協同模式以及治理驅動—精神協同模式， 總體呈現出一定時間效應， 其原因可能是受到政策、 經濟環境波動的影響； 盡管低水平融資約束并非高企業新質生產力發展的必要條件， 但在所有組態中表現出缺乏， 說明融資約束是制約企業新質生產力發展的關鍵因素。

【關鍵詞】新質生產力；TOE框架；動態QCA；融資約束

【中圖分類號】 F273.1 " " 【文獻標識碼】A " " "【文章編號】1004-0994（2025）02-0116-7

一、 引言

習近平總書記指出， 新質生產力是創新起主導作用， 擺脫傳統經濟增長方式、 生產力發展路徑， 具有高科技、 高效能、 高質量特征， 符合新發展理念的先進生產力質態。企業作為新質生產力的直接供給者， 面臨著轉型升級的嚴峻挑戰。企業要想在新質生產力的浪潮中占據有利地位， 不僅需要具備前瞻性的戰略眼光， 還要有靈活的適應能力和強大的執行力， 通過整合內外部資源， 優化產業鏈布局， 不斷提升自身的創新能力和核心競爭力， 以應對快速變化的市場環境和日益激烈的國際競爭。深入探究企業新質生產力發展機制， 不僅是對企業自身發展需求的回應， 而且是探尋新質生產力實踐進而引領整個經濟社會邁向高質量發展的核心所在。

發展新質生產力， 不僅要在產業布局、 創新布局、 空間布局上遵循“因地制宜”原則， 更要重點把握企業布局上的“因地制宜”。于企業新質生產力而言， “因地制宜”的發展策略不僅要關注“地”， 還需深入到企業自身的條件和能力， 推動與本土環境的深度融合， 實現定制化發展。盡管以往學者已對企業新質生產力的影響因素進行了諸多探討， 但仍存在以下兩點不足之處： 一是割裂了企業與“地”的聯系， 未能充分認識企業地域性背景的差異， 忽視了由多維度因素共同構成的企業發展獨特背景； 二是對企業內部條件與能力的考量不夠深入， 僅關注數字化轉型（趙國慶等，2024）、 ESG表現（宋佳等，2024）等外部單一因素的凈效應， 忽視了多種因素之間的相互作用及其對企業新質生產力發展的復雜影響， 研究視角缺乏系統性。企業在推動新質生產力的發展時， 既要深入挖掘和優化內部條件與能力， 也要密切關注外部環境的變化， 通過內外部因素的協同作用， 實現企業的全面發展和競爭力的可持續， 打造世界一流企業。

首先， 從分析視角來看， 現有研究缺乏系統性思維， 未能充分揭示企業新質生產力形成的復雜因果機制。企業新質生產力的發展是一個復雜的動態過程， 會受到多重因素的協同影響， 然而現有文獻缺乏系統的理論性分析框架， 往往未能揭示這些因素之間的協同作用機制。其次， 從研究方法來看， 當前對新質生產力的研究更多依賴于定性分析， 結合實際的定量研究相對較少。定性研究主要聚焦于理論層面的探討和概念闡釋， 缺乏充足的實證案例支持。而在定量研究方面， 現有研究多集中于分析單一或部分因素的凈效應及其傳導路徑。最后， 從研究內容來看， 針對新質生產力培育發展的典型案例研究、 關鍵因素對比案例分析以及歸納多案例發展模式的研究目前仍屬于研究空白， 亟待進一步探索（管智超等，2024）。基于此， 本文基于TOE（技術—組織—環境）框架從復雜組態視角分析企業新質生產力的驅動模式和作用機制， 以此拓展當前學界對該領域研究的視角和深度。

二、 文獻回顧與分析框架

（一） 文獻回顧

綜合以往學者的研究成果， 關于企業新質生產力影響因素的研究視角主要集中在企業內部能力和外部環境兩個維度。

1. 在內部能力方面， 較多研究緊密結合當前的數字化趨勢展開深入分析。部分學者提出數字化轉型對企業新質生產力發展可能存在促進作用， 如： 趙國慶和李俊廷（2024）通過實證方法驗證了數字化轉型可通過緩解融資約束、 發揮創新效應進而提高企業新質生產力水平； 張秀娥等（2024）在數字化基礎上融合智能化， 將數智化轉型作為企業新質生產力的驅動因素， 通過實證方法驗證了其對企業新質生產力的積極作用。

2. 在外部環境方面， 則多集中在營商環境、 市場競爭環境等層面的探討。劉德宇和王珂凡（2024）以營商環境作為企業新質生產力的核心解釋變量， 考察了營商環境改善的積極作用， 并分析了相應的作用機制； 市場競爭環境多作為調節變量出現， 如將市場競爭程度作為數智化轉型作用于企業新質生產力的調節變量， 驗證了其扮演的正向調節角色（張秀娥等，2024）。

（二） 分析框架

TOE框架理論最早由Tornatzky和Fleischer（1990）提出， 該理論最初應用于對技術創新影響因素的研究， 從技術、 組織和環境三大維度歸納相關的影響因素。其中： 技術維度聚焦于技術進步與組織的聯系， 包括技術創新能力、 技術研發投入以及技術人才等內容； 組織維度聚焦于組織的內部特性， 涵蓋組織結構、 企業文化與組織資源等內容； 環境維度專注于外部環境對組織的影響， 包括經濟條件、 市場動態以及政策法規等外在因素。伴隨TOE理論框架的逐漸成熟， 我國學者已將其廣泛應用于多個研究領域， 并驗證了其良好的適應性（白雪潔等，2024）。這些研究不僅拓展了TOE框架理論的應用領域， 也進一步證明了其解決復雜社會經濟問題的現實價值。

發展新質生產力是一項系統性工程， 其培育與發展依賴于各個領域全面而深入的改革措施。微觀層面的企業新質生產力同樣也遵循著系統性的邏輯， 其發展軌跡和效果受到內部與外部多種因素的影響。鑒于此， 本研究認為， TOE框架可以有效地應用于企業新質生產力形成路徑的探究。接下來， 本文將從技術、 組織、 環境三個層面著手構建影響企業新質生產力的理論框架。

1. 技術條件。本研究將技術創新、 數據要素利用水平納入技術層面的影響因素中進行考量。一方面， 技術創新一直以來都是引發生產力深刻變革的重要推動力量， 而新時代的新質生產力來源同樣也是技術創新。于企業而言， 技術創新不僅是創造財富的新動能， 也是新質生產力發展的核心驅動力。通過加速企業技術能力的提升， 技術創新推動了產品和服務的持續迭代與升級， 優化了生產流程， 并實現了成本的有效節約等。這些變革顯著提升了企業的生產力水平， 并為其贏得了高質量發展的重要先機。

另一方面， 數據要素因具備促進多維度創新、 提高生產效率、 優化資源配置等特點， 被認為是新質生產力發展的另一重要驅動力。數據要素區別于傳統生產要素（土地、 勞動、 資本）， 具有獨特的價值和作用。例如， 數據要素的流動性和可復制性特征使其能夠迅速傳播和應用， 極大地促進了知識共享和創新的速度。數據要素的應用可以幫助企業實現精準營銷、 個性化服務、 智能決策等， 從而提升產品和服務的附加值， 增強企業的市場競爭力。

2. 組織條件。本研究將融資約束、 內部控制質量納入組織層面的影響因素中。一方面， 新質生產力要求企業在科技創新、 市場拓展、 人才培養以及基礎設施建設等多個領域均需加大資金支持， 以實現全方位提質增效。資金的穩定流動對于維持企業持續增長至關重要， 資金缺乏將直接限制企業的發展潛力進而影響企業的新質生產力水平。而以往關于企業新質生產力的研究， 也大多證實了這一點并將其作為關鍵變量納入研究體系中。

另一方面， 企業新質生產力需要企業能夠高效率經營運行， 而內部控制在防范企業風險、 提升公司治理效率等方面發揮著重要作用。高水平的內部控制不僅能夠通過高效的執行和成本管理為企業的新質生產力發展提供堅實的內部環境支持， 還能通過抑制管理層機會主義、 增強對內外風險的洞察力和管控能力， 有效降低財務與經營風險的不確定性， 為新質生產力的持續發展提供外部安全保障（楊芳等， 2024）。

3. 環境條件。本研究將行業競爭程度、 區域企業家精神作為企業新質生產力的外部環境因素。一方面， 動態資源基礎觀認為， 企業并非一個封閉系統， 而是處于一個與周邊環境交織緊密的開放態勢中， 其發展進程與外部世界的動態變化息息相關。行業競爭程度與企業的戰略決策存在密切聯系， 根據戰略群組理論， 不同競爭程度的企業歸屬于不同的戰略群組， 而這些群組成員在資源配置、 市場地位和創新策略等方面也存在區別（Reger和Huff，1993）， 進而也可能影響企業新質生產力水平。站在我國市場行業環境角度來看， 企業所處行業的競爭程度對企業創新投入產出、 投資決策等產生顯著影響的同時， 也在深刻影響著企業新質生產力的發展。

另一方面， 過往研究從個體視角深入剖析了企業家精神對企業成長的深遠影響， 然而， 區域層面的企業家精神構建同樣至關重要。具體而言： 首先， 弘揚區域企業家精神為企業構筑了更為優越的創新創業、 契約信任的非正式制度環境， 為企業新質生產力營造了良好的發展氛圍； 其次， 高水平的區域企業家精神通過發揮人才吸收、 創新競爭、 資源集聚等效應， 能夠為企業獲取持續創新發展的競爭優勢提供支持； 最后， 企業家精神作為一種區域文化能夠深刻塑造企業家的價值觀念和行動典范， 進而孕育出一批積極進取、 創新敢為的企業家， 為提升區域內企業新質生產力水平提供關鍵支持。

綜上， 本研究運用TOE框架， 從技術、 組織、 環境三個維度選取六個影響企業新質生產力發展的因素， 并構建影響因素組態框架， 如圖1所示。

三、 研究設計

（一） 研究方法

面對動態多變的環境以及日趨復雜的社會現象， 基于傳統相關性理論的研究方法難以回應學界解釋復雜因果邏輯的訴求。在此背景下， 基于整體論分析多要素組態效應的范式——組態視角和QCA方法應運而生。近年來， 該方法在企業技術創新、 區域創業活躍度等多個領域的研究中得到廣泛應用， 且相關的大量研究也證實了其揭示復雜因果機理的有效作用。

隨著QCA方法在研究中的廣泛運用， 部分學者揭示了該方法的局限性， 特別是在處理時間序列數據時， 其顯現出了對動態時間維度考量不足的問題。為彌補這一時間缺陷， 分析多重軌跡對結果的復雜動態影響， 學者們在基于靜態分析的傳統QCA基礎上， 進一步提出基于面板數據的動態QCA、 多時段QCA等方法（杜運周等，2021）。企業新質生產力的發展過程具有動態復雜性， 單一年度的分析難以準確揭示其中復雜的因果關系和時間維度下的動態演化結果。而動態QCA能夠更好地甄別組態的時間效應和個體效應（Beynon等，2020）。因此， 本研究采用動態QCA方法進行分析。

動態QCA又稱為面板QCA， 由Garcia-Castro和Ari?o提出， 該方法通過評估跨案例和跨時間的一致性和覆蓋度， 彌補了傳統QCA方法的時間缺陷。該方法通過R語言工具包對面板數據進行分析， 并主要匯報以下指標： 一是一致性水平， 包括組間一致性、 組內一致性、 匯總一致性。其中， 組間一致性衡量各年度截面的一致性， 組內一致性衡量各個案例的一致性， 匯總一致性提供總體一致性。二是一致性調整距離， 包括組內和組間調整距離， 分別用于檢驗一致性在時間和個體案例維度的穩定性。考慮到本研究相關變量多為連續變量， 故應用模糊集定性比較方法進行研究。

（二） 樣本選擇與數據來源

參考前人研究， 選擇與新質生產力緊密相關的戰略性新興行業作為主要研究對象（宋佳等，2024；趙國慶和李俊廷，2024）。考慮到數據的可得性以及2020年外部環境變化帶來的不利影響， 本文選擇2014 ～ 2019年戰略性新興產業上市公司作為研究對象。樣本的篩選遵從以下原則： 剔除ST和?ST企業； 剔除資不抵債企業； 剔除數據缺失及異常值企業； 考慮到樣本量過多會導致過度擬合和分析失衡等問題（Bhattacharya，2023）， 剔除了部分新質生產力水平過低的企業。最終， 得到100家企業的平衡面板數據。

數據來源于CSMAR數據庫、 Wind數據庫、 中國工業企業數據庫、 迪博數據庫、 《中國城市和產業創新力報告》以及中國區域創新創業指數和中國城市商業信用環境指數。

（三） 變量測量

1. 結果變量。借鑒宋佳等（2024）的研究及生產力二要素理論， 構建多維度企業新質生產力綜合評價指數。該指標體系已被多位學者參考與引用， 并被證實具有充分的解釋力。具體指標構建如表1所示， 并采用熵值法計算得出企業新質生產力指數。

2. 條件變量。

（1） 技術創新。參考古志輝和王蘭（2024）的研究， 使用年度專利總申請量加1取自然對數作為企業衡量技術創新的指標。

（2） 數據要素利用水平。參考史青春等（2023）的研究， 通過統計人工智能技術水平、 區塊鏈技術水平、 云計算技術水平、 大數據技術水平、 大數據技術應用水平五項指標在企業年度財務報告中的披露次數， 并對所有指標的披露次數求和來衡量數據要素投入水平。

（3） 融資約束。使用FC指數測量企業面臨的融資約束程度。

（4） 內部控制質量。內部控制質量指標數據來自迪博·中國上市公司內部控制指數， 該指數采用千分制衡量企業內部控制合規、 資產安全、 經營等綜合指標（楊帆征和徐璐輝，2024）。

（5） 行業競爭程度。采用企業主營業務收入的赫芬達爾—赫希曼指數（HHI）度量。

（6） 區域企業家精神。參考金環和蔣鵬程（2024）的做法， 將企業家精神劃分為創新、 創業、 冒險、 契約四個方面： 采用《中國城市和產業創新力報告》測算的城市創新指數作為創新精神的代理變量； 以北京大學企業大數據研究中心編制的中國區域創新創業指數中城市新建企業數量得分與吸引風險投資額來分別衡量創業精神和冒險精神； 契約精神則采用中國城市商業信用環境指數度量。以上數據均為地級市數據， 運用熵值法計算上述四個指標的客觀權重并測算出企業家精神的綜合指數。具體指標構建如表2所示。

四、 數據分析與研究結果

（一） 變量描述性統計與校準

在校準過程中， 采用直接校準法進行模糊集校準， 依據各變量數據的95%、 50%和5%三個分位點分別設定完全隸屬、 交叉點、 完全不隸屬錨點。為避免條件變量隸屬度為0.5， 導致案例隸屬度無法區分而丟失案例， 對處于交叉點（0.5）的校準數據均增加0.001。與此同時， 考慮到HHI指數原為測量行業集中度變量， 本研究對其進行了反向校準。具體變量描述性統計及校準結果如表3所示。

（二） 單變量必要性分析

一致性水平的高低是判定某一條件是否構成結果變量必要條件的重要標準， 一般而言， 當某一條件一致性水平超過0.9時， 即認為該條件是構成結果變量的必要條件。但在動態QCA分析中除了要考慮一致性水平， 還要關注組間一致性調整距離大小。當某一條件的組間一致性調整距離超過0.2的閾值時， 需要借助組間分析來進一步判定。具體的檢驗結果如表4所示。從表4中可以發現， 各條件的匯總一致性結果均低于0.9， 但較多條件的組間一致性調整距離超過0.2， 因此需要對每個情況進行組間分析。經過組間分析后發現， 除“～數據要素利用水平與高企業新質生產力水平”情況外， 各年份各情況的組間一致性均小于0.9。

限于篇幅， 本文僅匯報部分組間分析結果， 如表5所示。從組間分析結果中發現， “～數據要素利用水平與高企業新質生產力水平”情況的一致性水平僅在2014年達到0.916， 且覆蓋度小于0.5， 故不能作為高企業新質生產力水平的必要條件。綜上， 六個條件均不構成高和非高企業新質生產力水平的必要條件。該分析結果驗證了企業新質生產力的復雜性， 即任何一個條件都無法單獨導致高或非高企業新質生產力的產生。

（三） 條件組態的充分性分析

充分性分析的目的是揭示企業新質生產力影響因素的組態效應， 參考前人研究（杜運周等，2021；謝文棟和王峰，2024）， 將一致性閾值設置為0.8、 PRI值設置為0.65、 案例頻數設置為6。結合必要性分析結果， 本研究決定不預設前因條件方向， 全部選擇“存在或缺失”。結合中間解和簡約解結果繪制組態分析結果， 如表6所示。

1. 匯總結果。從表6中可以發現， 存在六種產生高企業新質生產力水平的組態， 且各個組態的一致性及總體一致性均大于0.75， 均高于可接受的最低一致性水平標準（Schneider和Wagemann，2012）。此外， 組間組內一致性調整距離均小于0.2， 說明匯總一致性具有較大的解釋力度， 以上六個組態可以視為高企業新質生產力水平的充分條件。總體一致性為0.864， 表明在滿足以上六種組態的案例中， 86.4%的企業具備較高的新質生產力水平； 總體覆蓋度為0.500， 表明能夠解釋50%的高企業新質生產力水平案例， 高于同領域動態QCA的應用水平。

結合研究結果， 將六種產生高企業新質生產力水平的組態進一步歸納為三種典型模式。一是環境驅動—技術協同模式： 組態1和組態2都將技術創新作為邊緣條件， 同時將代表環境維度的行業競爭程度和區域企業家精神作為核心存在條件， 這類組態強調了環境因素與技術創新的協同作用。二是技術驅動—治理協同模式： 組態3和組態4將技術創新或數據要素利用水平、 內部控制質量作為核心存在條件， 該類組態強調技術因素與內部治理之間的融合， 通過提升技術和內部控制質量來促進企業新質生產力發展。三是治理驅動—精神協同模式： 組態5和組態6都將內部控制質量和區域企業家精神作為核心存在條件， 突出內部控制質量和區域企業家精神的協同作用， 表明通過提升內部控制質量和發揚區域企業家精神， 能夠有效促進企業新質生產力水平提升。此外， 融資約束在六個組態中均作為核心或邊緣缺失條件出現， 表明融資約束一定程度上抑制了企業新質生產力的發展。一旦企業面臨融資約束， 可能會限制其在技術創新、 數據要素應用及內部治理方面的投入， 進而阻礙企業新質生產力的發展。

2. 組間和組內結果。結合表6的匯報結果可以發現， 組間一致性調整距離超過0.1， 組內一致性調整距離小于0.1， 這表明在這六種組態中， 案例效應并不顯著， 而時間效應則相對更為明確（謝文棟和王峰，2024）。進一步觀察組間與組內一致性調整距離的顯著差異， 可以看出時間效應相比案例效應具有更強的影響力。因此， 本研究接下來將重點分析六種組態的時間效應。

進一步考察六種組態一致性的時間變化趨勢（如圖2所示）， 可以發現六種組態在2014 ～ 2019年的一致性水平均在0.8以上， 且總體波動性不大。2014年六種組態的一致性水平低于其他年份， 此時組態6的解釋力最強且發揮主導作用； 2015年除了組態6一致性略有下降， 其他組態均大幅提升， 尤其是組態5達到了最高一致性水平。產生這一結果的原因與2015年“大眾創業、 萬眾創新”的興起密切相關， 這一政策被提高到中國經濟轉型和保增長的“雙引擎”高度。隨著相關政策的出臺與實施， 創新創業環境得到了顯著改善， 激發了廣泛的社會創新活力和創業熱情。

2016 ～ 2017年， 除組態3外其他組態的一致性水平均呈現下降趨勢。盡管“大眾創業、 萬眾創新”政策繼續實施， 但可能由于市場飽和度增加、 競爭加劇以及部分政策效應逐漸減弱， 企業新質生產力水平的提升面臨新的挑戰。在此期間， 企業需要更加注重組織內部管理和創新能力提升以及對外部市場變化的快速響應。

2018年， 除組態4外其他組態的一致性水平略有回升。這一現象表明， 在歷經兩年的調整與適應之后， 企業成功探索出了新的增長點和應對策略， 為持續發展注入了新的活力。組態1、 組態3、 組態5和組態6的一致性回升反映了企業在技術創新、 市場適應性、 內部治理等方面的改進。2019年， 所有組態一致性水平均呈現下降態勢。這一結果很大程度上是受當時國內外的影響。全球經濟增長放緩的外部影響導致企業面臨的外部不確定性增加。國內政策方面， 減稅降費和環保法規的加強雖旨在長期促進經濟結構優化， 短期內卻可能引發企業運營成本上升與生產流程調整， 進而影響企業生產力水平。

3. 條件組態分析與討論。

（1） 環境驅動—技術協同模式。組態1、 組態2表明在行業競爭和區域企業家精神的強驅動下， 技術創新雖處于邊緣地位， 但通過協同增強機制， 仍能有效促進企業新質生產力的發展。從組態1來看， 該組態對應的案例企業為太鋼不銹， 該企業所處的不銹鋼行業競爭激烈， 這一環境壓力迫使其持續優化生產流程與提升產品質量。盡管材料科學領域的創新面臨挑戰， 依托于太原市濃厚的工業歷史底蘊及企業家精神， 太鋼不銹通過充分發揮其特有的創新動力和人才資源優勢， 成功構筑了一個協同增強型的創新機制。組態2對應的案例企業為山東鋼鐵， 該企業通過與高等教育機構深入合作構建了一套開放的技術創新體系， 展現出了一定的技術創新潛力。此外， 該企業所在地為山東濟南市， 濟南市地處經濟實力較強的華東地區且區域企業家精神文化氛圍相對濃厚， 為其新質生產力水平的提升提供了一定的環境支撐。

（2） 技術驅動—治理協同模式。組態3、 組態4表明在競爭不激烈的行業內且區域企業家精神不高的環境條件下， 企業更加強調通過技術因素與內部控制質量的融合來提升新質生產力水平。組態3對應的案例企業為北方稀土， 該企業地處內蒙古自治區包頭市， 是一家國內領先的稀土礦產開采、 冶煉、 加工及銷售的高新技術企業。盡管包頭市的經濟發展相對落后， 但北方稀土憑借其獨特的地理資源優勢， 建立了全球最大的稀土原料生產基地和功能材料制造基地。該企業不僅擁有多個國家級創新平臺， 還擁有全球最大的稀土科研機構——包頭稀土研究院。此外， 得益于其嚴謹高效的內部控制體系， 該企業為高水平新質生產力的培育和發展奠定了堅實的基礎。組態4的典型企業為華陽集團， 該公司是一家國內外領先的電子平臺型企業以及精密壓鑄供應商， 已占據顯著的市場份額。自2016年起， 該集團開始布局智艙賽道， 持續推動業務向智能化和輕量化轉型， 顯示出其在技術革新方面的前瞻性和執行力。此外， 華陽集團擁有清晰的股權結構和完善的內部控制體系， 確保了企業運營的高效性和戰略執行的連貫性。通過這種技術與治理的雙重驅動， 成功實現了生產力水平的提升和業務的多元化發展。

（3） 治理驅動—精神協同模式。組態5、 組態6都更為注重內部控制和區域企業家精神， 相比之下， 組態6更加強調技術的驅動作用。組態5的代表企業為昊華能源， 是一家北京市屬國有煤炭生產供應企業， 涵蓋煤炭生產與銷售、 甲醇生產與銷售以及鐵路專用線運輸等業務。該公司雖在創新能力上表現平平， 卻因地處首都， 得以享受更為顯著的區域性企業家精神激勵， 加之其具有較高的內部控制質量， 共同促成了較高水平的新質生產力。組態6的代表企業為寶鋼股份， 該企業是我國規模最大、 最具現代化和競爭力的鋼鐵聯合企業， 坐落于繁華的上海市。企業在發展戰略上秉持高端化、 綠色化、 智能化與效率化的原則， 致力于科技創新， 積極探索綠色低碳的發展道路。同時， 該企業深耕智能制造與效率集約化實踐， 彰顯了其在技術領域的高遠追求和卓越實力。此外， 優越的區域創新環境及高效現代化的內部控制系統也為其穩健發展和行業領導地位提供了有力支撐。

整體來看， 企業能夠通過差異化的要素組合策略來促進新質生產力發展， 而這種影響同時也受制于外部政策和經濟環境的波動。盡管某些企業可能因所處行業的固有特征而未能充分展示創新潛力， 但它們仍可通過優化內部控制機制及利用所處環境的相對優勢， 有效提高其新質生產力水平。

4. 穩健性檢驗。本研究采用Schneider和Wagemann（2012）提出的方法， 通過提高一致性閾值、 案例閾值兩種途徑進行穩健性檢驗。首先， 將一致性閾值從0.8提升至0.85， 結果顯示與初始組態保持高度一致。隨后， 將案例閾值從6上調至7， 再次進行檢驗， 所得結果依舊與原始分析結果相吻合。這些嚴謹的檢驗步驟及其一致的結果， 不僅強化了研究結論的可靠性， 也充分體現了本研究在方法論上的科學性和在數據分析上的客觀性。

五、 結語

（一） 研究結論

本文以TOE框架為理論基礎， 結合前人研究選取六個條件， 應用動態QCA方法， 以我國戰略性新興產業上市公司為案例， 探究技術—組織—環境三大維度影響因素對企業新質生產力發展的協同影響效應。結論如下： 從單因素的必要性分析中發現， 不同時期下的六個因素均無法單獨構成高企業新質生產力水平生成的必要條件； 充分性組態分析發現， 存在六種因素組合可以生成高企業新質生產力水平， 按照組態特征可進一步總結為環境驅動—技術協同、 技術驅動—治理協同、 治理驅動—精神協同三種典型模式； 通過組間、 組內一致性分析發現， 六種組態呈現出一定的時間效應， 但不存在明顯的案例效應， 這一結果可能來源于政策及經濟環境波動的影響。

（二） 理論貢獻

本文的理論貢獻主要體現在以下方面： 第一， 現有文獻更多側重于從理論層面詮釋新質生產力的內涵， 實證研究較少， 且主要依賴于回歸分析檢驗影響因素的凈效應， 本研究首次將動態QCA方法運用至企業新質生產力研究， 提供了一個全新的組態分析視角， 有利于彌補當前新質生產力領域因果關系研究的不足（管智超等，2024）， 為推廣QCA理論方法應用和深化新質生產力研究提供理論借鑒。第二， 基于TOE框架探究影響因素間的聯動匹配關系， 不僅從技術、 組織、 環境維度揭示了企業新質生產力背后的復雜因果關系， 且為未來企業新質生產力高質量發展指明了前進方向。

（三） 對策建議

依據研究結論， 本文提出以下對策建議：

1. 于企業而言。一是要培育適應自身技術、 組織和所處環境的新質生產力。創新仍然是新質生產力的核心要義， 但對于一些存在創新瓶頸的企業， 可以通過提高內部控制質量以及利用環境優勢來探索新質生產力的發展途徑。解決融資限制對于新質生產力的發展至關重要， 這需要從多維度改善企業的融資環境。二是要加強技術研發與創新支持。加大對技術研發的投入， 特別是在戰略性新興產業領域， 通過設立專項基金、 提供研發補貼等措施， 激發企業的創新活力， 促進技術與新質生產力的深度融合。三是要構建多元化的組織治理結構。探索建立更加靈活、 高效的組織治理結構， 如引入先進的管理理念、 優化決策流程、 加強內部溝通與協作， 以適應快速變化的市場和技術環境， 提升組織對新質生產力發展的支撐能力。四是強化產學研合作。鼓勵企業與高等院校、 科研機構建立緊密的合作關系， 通過共建研發中心、 技術轉移平臺等方式， 促進科技成果的轉化與應用， 加速新質生產力的形成與水平提升。

2. 于政府而言。一是優化融資環境。積極弘揚企業家精神文化， 優化相關制度環境， 幫助企業克服融資障礙。具體而言， 政府可以通過提供稅收優惠、 財政補貼、 風險投資等多種方式， 建立健全企業家精神文化的推廣機制， 為企業提供堅實的文化支撐和創新動力， 激勵企業新質生產力發展。二是持續優化營商環境。包括簡化行政審批流程、 降低市場準入門檻、 提供公平競爭的市場環境等以減少企業發展的外部障礙， 增強企業新質生產力的外部驅動力。三是支持技術創新和研發。可提供政策支持和資金投入， 鼓勵企業進行持續的技術創新， 通過政府引導基金和專項扶持計劃， 提升企業的研發能力和創新水平。

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