医药制造企业数字化转型的数字营商环境驱动组态研究
A Configurational Study on the Driving Forces of Digital Business Environment for the Digital Transformation of Pharmaceutical Manufacturing Enterprises
摘要: 数字营商环境是医药制造企业数字化转型的重要制度保障,然而,其影响医药制造企业数字化转型的组态路径仍待深入研究。本文采用NCA和fsQCA混合研究方法,分析数字营商环境驱动医药制造企业数字化转型的组态路径。通过对186家A股医药制造业上市企业数据的实证研究发现:(1) 医药制造企业实现高数字化转型存在数字基建主导、创新–监管双轮驱动、市场–安全协同驱动三类组态路径,呈现“合规先行、制度赋能”的鲜明特征,满足合规性是企业转型的普遍前提;(2) 数字基础设施在不同转型路径中具有情境依赖性,可在核心驱动、协同赋能与可补偿角色间切换,其功能实现高度依赖外部制度与市场环境的协同配置;(3) 政府监管服务与数据安全环境对医药制造企业数字化转型具有互补替代机制,这一发现深化了对数字营商环境要素间复杂互动关系的认识,为企业根据自身条件灵活选择转型策略提供了理论依据。研究结果为理解医药制造企业的数字化转型提供了新的分析视角与实践启示。
Abstract: The digital business environment serves as an important institutional guarantee for the digital transformation of pharmaceutical manufacturing enterprises. However, the configurational paths through which it influences this transformation remain underexplored. This study adopts a mixed-methods approach combining Necessary Condition Analysis (NCA) and fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) to analyze the configurational paths driving the digital transformation of pharmaceutical manufacturing enterprises. Based on empirical data from 186 A-share listed pharmaceutical manufacturing companies in China, the findings reveal that: (1) High-level digital transformation in pharmaceutical manufacturing can be achieved through three types of configurational paths: digital infrastructure-led, innovation-regulation dual-driven, and market-security synergy-driven. These paths exhibit a distinct characteristic of “compliance first, institution enabled”, where meeting compliance requirements is a universal prerequisite for transformation; (2) The role of digital infrastructure is context-dependent across different transformation paths. It can switch between acting as a core driver, a synergistic enabler, or a compensable factor, with its functionality highly reliant on synergistic alignment with external institutional and market environments; (3) A complementary and substitutable mechanism exists between government regulatory services and the data security environment concerning the digital transformation of pharmaceutical manufacturing enterprises. This finding deepens the understanding of the complex interactions among elements of the digital business environment and provides a theoretical basis for enterprises to flexibly select transformation strategies according to their specific conditions. The research results offer a new analytical perspective and practical insights for understanding the digital transformation of pharmaceutical manufacturing enterprises.
文章引用:彭学兵, 宿婧文, 刘玥伶. 医药制造企业数字化转型的数字营商环境驱动组态研究[J]. 电子商务评论, 2025, 14(12): 7062-7076. https://doi.org/10.12677/ecl.2025.14124707

参考文献

[1] 胡海波, 卢海涛, 周洁. 制造企业数字化转型的影响因素: 述评与展望[J]. 珞珈管理评论, 2024(2): 24-46.
[2] Yadav, S., Singh, A., Singhal, R. and Yadav, J.P. (2024) Revolutionizing Drug Discovery: The Impact of Artificial Intelligence on Advancements in Pharmacology and the Pharmaceutical Industry. Intelligent Pharmacy, 2, 367-380. [Google Scholar] [CrossRef
[3] 王娟, 李梦淼. TOE框架下医药制造企业高质量发展组态路径: 基于fsQCA和NCA混合研究方法[J]. 中南民族大学学报(人文社会科学版), 2024, 44(9): 148-188.
[4] Hole, G., Hole, A.S. and McFalone-Shaw, I. (2021) Digitalization in Pharmaceutical Industry: What to Focus on under the Digital Implementation Process? International Journal of Pharmaceutics: X, 3, Article 100095. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[5] Ge, Y., Cao, M., Cao, H., et al. (2023) Pharmaceutical Digital Transformation in China: Digital Quality Assurance Takes the Driver’s Seat. Bio-Design and Manufacturing, 6, 609-615. [Google Scholar] [CrossRef
[6] 陈怀锦. 加快我国生物医药产业数字化转型的思路与对策[J]. 中国经贸导刊, 2023(2): 68-71.
[7] 王鑫鑫, 韩啸, 张洪. 制造业企业数字化转型的特征及对策——基于上市企业年报的文本分析[J]. 经济纵横, 2022(9): 95-103.
[8] Miozza, M., Brunetta, F. and Appio, F.P. (2024) Digital Transformation of the Pharmaceutical Industry: A Future Research Agenda for Management Studies. Technological Forecasting and Social Change, 207, Article 123580. [Google Scholar] [CrossRef
[9] 武立东, 李思嘉, 王晗, 等. 基于“公司治理-组织能力”组态模型的制造业企业数字化转型进阶机制研究[J]. 南开管理评论, 2025, 28(5): 4-15.
[10] 戴勇, 韩一博, 蒲霞. 先进制造企业数字化转型驱动路径研究——扩展NCA与fsQCA混合分析[J]. 科技进步与对策, 2025, 42(9): 107-118.
[11] 孙元, 钟亚婷, 牟赛雅, 等. 制造业企业数字化能力及提升模式[J]. 清华管理评论, 2023(3): 22-31.
[12] 艾志红. TOE框架下制造企业数字化转型组态路径研究[J]. 财会月刊, 2023, 44(17): 145-151.
[13] 赵艺婷, 刘文昌. 制造企业数字化转型驱动因素的组态效应研究[J]. 科学与管理, 2023, 43(3): 31-39.
[14] 李淑玮. 业财融合视角下医药制造企业财务分析有效性提升策略研究[J]. 老字号品牌营销, 2025(15): 121-123.
[15] 白雅薇. 医药制造企业数字化转型水平及其影响因素研究[J]. 商场现代化, 2024(23): 143-145.
[16] Shi, B., Mou, C., Zhang, Y. and Cui, T. (2025) Different Paths, Same Destination, Yet Diverse Effects: Antecedent Configurations and Performance Implications of Digital Transformation in Pharmaceutical Manufacturing Enterprises—Evidence from Chinese Listed Companies. PLOS One, 20, e0323130. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
[17] 陈南旭, 崔楷彬. 数字营商环境对中小企业数字化转型的影响研究[J]. 金融经济, 2024(8): 46-57.
[18] 徐浩, 祝志勇, 张皓成, 等. 中国数字营商环境评价的理论逻辑、比较分析及政策建议[J]. 经济学家, 2022(12): 106-115.
[19] 赵红梅, 王文华. 数字营商环境评价指标体系构建与实证测评[J]. 统计与决策, 2022, 38(23): 28-33.
[20] 刘新智, 黎佩雨, 周韩梅. 营商环境优化、数字经济发展与经济发展质量提升——基于281个城市的实证研究[J]. 宏观质量研究, 2024, 12(3): 32-46.
[21] 张良成, 郭瑞硕, 舒长江. 数字经济赋能高新技术产业韧性: 内在机理与实证检验[J]. 江西财经大学学报, 2023(2): 53-66.
[22] 邱玉莲, 王纯. 双元创新对医药制造业企业价值的影响研究[J]. 会计之友, 2024(2): 81-87.
[23] 曹鑫, 阮娴静. 基于因子分析法的我国医药企业创新发展能力评价研究[J]. 中国药房, 2020, 31(16): 1931-1937.
[24] 蔡昱. 从行业供应链探讨医药流通企业的转型发展路径[J]. 现代国企研究, 2018(10): 71-72.
[25] 周倩. 我国医药制造企业数字化转型发展探析[J]. 中国信息化, 2021(10): 82-84.
[26] 张妍, 任新茹. 医药制造企业创新生态系统的演化机理研究[J]. 研究与发展管理, 2022, 34(2): 91-102.
[27] 张文博, 王强芬. SWOT视角下中小型制药企业数字化转型分析及对策思考[J]. 互联网周刊, 2023(17): 61-63.
[28] 张春飞, 杨媛, 马潇宇. 数字营商环境的变革逻辑、发展挑战及优化路径[J]. 电子政务, 2024(4): 90-100.
[29] 乐承毅, 刘炎. 赋能视角下数字营商环境对企业数字化转型的影响[J]. 重庆理工大学学报(社会科学), 2023, 37(12): 49-62.
[30] 李佼瑞, 柳青青. 新型工业化视角下数字营商环境驱动黄河流域制造业发展的效应研究[J]. 西安财经大学学报, 2025, 38(1): 58-71.
[31] 张祥建, 韩欣彤, 刘知恒. 数据要素共享与企业数字化转型——基于公共数据开放的准自然实验[J]. 上海经济研究, 2025(1): 28-42.
[32] 李剑培, 时洁, 顾乃华. 数字政府建设对企业数字化转型的溢出效应研究——来自政府采购合同大数据的证据[J]. 南方经济, 2025(2): 1-25.
[33] 李立威, 程泉, 黄于红. 北京市专精特新中小企业数字化转型现状、问题和建议[J]. 北京联合大学学报(人文社会科学版), 2025, 23(4): 15-27.
[34] 刘健, 李小雯. 生态系统视角下数字营商环境与共同富裕——基于长三角41个城市数据实证分析[J]. 华东经济管理, 2024, 38(6): 21-31.
[35] 李建斌, 柴小玲, 罗晓萌. 医药健康企业数字化转型与生态系统构建——基于1药网的案例研究[J]. 工业工程, 2024, 27(6): 1-12.
[36] 杜运周, 贾良定. 组态视角与定性比较分析(QCA): 管理学研究的一条新道路[J]. 管理世界, 2017(6): 155-167.
[37] Dul, J. (2015) Necessary Condition Analysis (NCA): Logic and Methodology of “Necessary but Not Sufficient” Causality. Organizational Research Methods, 19, 10-52. [Google Scholar] [CrossRef
[38] 吴非, 胡慧芷, 林慧妍, 任晓怡. 企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J]. 管理世界, 2021, 37(7): 130-144+10.
[39] 李志军, 张世国, 李逸飞, 等. 中国城市营商环境评价及有关建议[J]. 江苏社会科学, 2019(2): 30-42+257.
[40] Fiss, P.C. (2011) Building Better Causal Theories: A Fuzzy Set Approach to Typologies in Organization Research. Academy of Management Journal, 54, 393-420. [Google Scholar] [CrossRef
[41] Greckhamer, T. and Gur, F.A. (2021) Disentangling Combinations and Contingencies of Generic Strategies: A Set-Theoretic Configurational Approach. Long Range Planning, 54, Article 101951. [Google Scholar] [CrossRef
[42] Crilly, D., Zollo, M. and Hansen, M.T. (2012) Faking It or Muddling Through? Understanding Decoupling in Response to Stakeholder Pressures. Academy of Management Journal, 55, 1429-1448. [Google Scholar] [CrossRef
[43] 杜运周, 刘秋辰, 陈凯薇. 营商环境生态、全要素生产率与城市高质量发展的多元模式——基于复杂系统观的组态分析[J]. 管理世界, 2022, 38(9): 127-145.
[44] 张明, 杜运周. 组织与管理研究中QCA方法的应用: 定位、策略和方向[J]. 管理学报, 2019, 16(9): 1312-1323.
[45] 李煜华, 张云飞. 创新生态系统视角下高技术产业创新质量提升组态路径研究[J]. 科技进步与对策, 2024, 41(15): 138-148.
[46] 徐祥运, 高海鑫. 从货币形态演变和区块链特征看技术信任的崛起[J]. 开放时代, 2023(2): 180-189+10.
[47] 石超. 区块链技术的信任制造及其应用的治理逻辑[J]. 东方法学, 2020(1): 108-122.