The improvement path of digital leadership of manufacturing enterprise managers based on fsQCA

Danhong CHEN; Meilin LI; Yunqi GUO; Fei ZUO

doi:10.3969/j.issn.2095-1248.2025.04.012

Journal of Shenyang Aerospace University >

2025 , Vol. 42 >Issue 4: 83 - 89

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.2095-1248.2025.04.012

Management Science and Engineering

The improvement path of digital leadership of manufacturing enterprise managers based on fsQCA

Danhong CHEN ,
Meilin LI ,
Yunqi GUO ,
Fei ZUO

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College of Economics and Management，Shenyang Aerospace University，Shenyang 110136，China

Received date: 2024-09-20

Revised date: 2025-05-09

Accepted date: 2025-05-12

Online published: 2025-08-19

Fold

Abstract

For manufacturing enterprise managers，mastering digital leadership adapts to the development of the digital era is the key to promoting the transformation and upgrading of manufacturing enterprises. Based on leadership theory，a path was explored for manufacturing enterprise managers to improve digital leadership，which summarized six antecedents affecting digital leadership，and empirically investigated them using the fuzzy set qualitative comparative analysis （fsQCA） method. The research shows that among all antecedent condition variables，no single element could individually contribute to the realisation of high digital leadership in manufacturing enterprises. There are two paths to achieve high digital leadership capabilities for managers in manufacturing companies. There are four paths to achieve non-high digital leadership capabilities for managers in manufacturing enterprises，which are causally asymmetric with respect to the group paths that produced high digital leadership in manufacturing enterprise.

Key words： digital leadership; manufacturing enterprise; managers; organizational change; qualitative comparative analysis of fuzzy sets; digital economy

Cite this article

Danhong CHEN , Meilin LI , Yunqi GUO , Fei ZUO . The improvement path of digital leadership of manufacturing enterprise managers based on fsQCA[J]. Journal of Shenyang Aerospace University, 2025 , 42(4) : 83 -89 . DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2025.04.012

数字化浪潮席卷全球，人工智能、物联网、云计算、大数据、机器人和区块链等新兴技术蓬勃发展，催生了全新的经济形态——数字经济。随着信息技术的快速发展和数字化时代的到来，制造业正面临着前所未有的挑战和机遇。管理者的数字化领导力作为一种关键的管理手段，不仅在实践中扮演着重要角色，而且对制造企业的长期竞争力和可持续发展产生重要影响^［1］。

当前，学术界对数字化领导的探讨仍处于早期发展阶段，研究文献普遍聚焦于对数字化领导的定义和特征的解析^［2-3］。鲜有研究探讨制造企业管理者数字化领导力的提升路径^［4-5］。本文基于fsQCA方法的定性比较分析，将有助于揭示影响数字领导力提升的关键因素和路径，探讨如何有效应对数字化时代带来的挑战，从而推动企业在竞争激烈的市场中取得优势地位。

1 理论基础与模型构建

1.1 数字化领导理论

数字化领导力是为了助力企业成功实现数字化转型而引入的概念，已经成为领导力研究领域中备受关注的新议题^［6-7］。谢鹏等^［8］将数字化领导力定义为企业管理者能够为组织的数字化转型制定一个清晰且富有吸引力的愿景，并引导团队成员有效地执行这一战略，以确保数字化转型的成功实施。参考相关研究，本文定义数字化领导力为一种社会影响过程，即利用数字技术进行调节，以影响个人、团体和组织的态度、情感、思维、行为和绩效^［9-10］。重点关注管理者在处理数字化技术与组织变革之间的关系及如何利用数字化工具和平台来提升管理效能和决策能力^［11-13］。

1.2 模型构建

本文借鉴杨柳^［14］、宋晨菲^［15］等学者的研究，确定了6个影响制造企业管理者数字化领导力的前因变量，变量测量如表1所示。

表1 变量测量表

变量	编号	题项
所在企业数字化设施建设情况	DJ1	通信基础设施情况
	DJ2	云基础设施情况
	DJ3	物联网基础设施情况
所在企业的数字化设备的实际应用情况	DS1	员工经常使用数字化设备办公
	DS	数字化设备能真正帮助员工解决实际问题
	DS3	数字化设备的投入能够提升工作效率
企业管理者数字领导力情况	DL1	我具有数字化转型意识或变革意识
	DL2	我知道企业现状与数字化转型目标之间的差距
	DL3	我愿意接受数字技术
	DL4	我能够运用数据来精准分析客户的真实需求，而不是依赖以往的经验
	DL5	我在战略定位和规划方面与数字化转型方向是一致的
	DL6	我有能力获取和掌握来自不同部门的数据、信息等数字资源
	DL7	我能够确保数字资源是开放共享的，线上线下互联互通的
	DL8	我具有良好的数字资源整合、分配的一体化调度能力
	DL9	我具有很强的共情能力，能够考虑员工处境并帮助员工理解数字化转型
	DL10	我不会一味通过数字化系统发号施令，而是站在员工的角度和立场考虑问题，并选取合适时机线下沟通
	DL11	无论员工对数字化的理解水平如何，我都会帮助和鼓励员工，缓解员工对使用数字技术的抵触情绪
	DL12	我在运用数据来评估员工工作的同时，也会关注员工真实的情绪和内在的情感
	DL13	我愿意学习各种数字信息化系统的实操
	DL14	我通过数字化相关的书籍、讲座和课程培养自身的数字化能力
	DL15	我能够通晓与本行业领域关系最密切的数字技术
	DL16	我能够深入工作一线，发现企业在数字化转型过程中的实际困难
	DL17	我具有设计、部署和拓展新数字业务的能力
	DL18	我能够运用数字化提高业务流程效率

本文运用fsQCA的方法探讨制造企业管理者数字化领导力的影响因素和提升路径，据此得出相关结论和建议，研究模型如图1所示。

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图1 研究模型

2 研究设计

2.1 数据收集

根据各地区占我国制造业总量的占比，本文选取我国了东部地区、中部地区、西部地区、东北地区的部分制造业企业作为研究样本，各地区样本数量占比分别为54.21%、18.8%、12.54%、14.45%。将这些制造企业的高层管理人员作为调查对象，通过问卷调查的方式收集数据。共计发放问卷300份，回收问卷236份，进行无效问卷剔除后，得到的有效问卷数是201份。

2.2 变量校准

首先通过Excel软件中的percentile函数将所有变量校准为模糊集变量，然后确定结果变量和6个前因条件的3个临界值（完全不隶属点、交叉隶属点和完全隶属点）。参照以往研究，将3个锚点分别设置为样本描述性统计的95%、50%与5%。各变量的校准锚点如表2所示。

表2 各变量的校准锚点

变量	完全隶属点	交叉点	完全不隶属点
年龄	4	2	1
学历	4	2	1
年限	4	3	1
地区优势	4	2	1
数字化设施	3.33	2.33	1.67
数字化应用	3.78	2.44	1.46
数字领导力	3.94	2.17	1.50

3 结果分析

3.1 必要性分析

本文运用fsQCA 4.1软件进行单因素的必要性分析结果，如表3所示。在制造业企业管理者高数字领导力或在制造业企业管理者非高数字领导力下，各个条件的一致性均不超过0.9，即不存在实现制造业企业管理者高数字领导力或制造业企业管理者非高数字领导力的单个前因。

表3 单因素的必要性分析结果

变量	高数字领导能力		非高数字领导能力
变量	一致性	覆盖率	一致性	覆盖率
年龄	0.632 896	0.572 572	0.600 762	0.675 684
~年龄	0.621 093	0.569 097	0.554 807	0.697 526
学历	0.576 502	0.622 639	0.543 626	0.798 474
~学历	0.726 339	0.571 552	0.775 239	0.553 456
年限	0.634 536	0.590 041	0.580 966	0.605 044
~年限	0.570 382	0.508 674	0.653 11	0.645 388
地区优势	0.645 573	0.532 306	0.642 567	0.550 517
~地区优势	0.578 907	0.588 359	0.657 201	0.701 346
数字化设施	0.390 711	0.689 356	0.435 59	0.563 415
~数字化设施	0.857 486	0.550 623	0.875 365	0.854 417
数字化应用	0.626 448	0.588 139	0.432 745	0.442 553
~数字化应用	0.635 956	0.562 005	0.797 045	0.845 796

注:~代表逻辑“非”

3.2 2组态分析

运用fsQCA 4.1软件分别对“制造企业管理者高数字领导能力”和“制造企业管理者非高数字领导能力”展开组态研究。设定原始一致性阈值为0.80，PRI一致性阈值设为0.70，将案例频数阈值设为1，组态分析结果如表4所示。

表4 组态分析结果

变量	高数字领导能力		非高数字领导能力
变量	路径1	路径2	路径3	路径4	路径5	路径6
年龄	●	⊗	●		⊗	●
学历	⊗	●	⊗	●	⊗	●
年限	●	⊗	●	●	⊗	⊗
地区优势		●		⊗	●	●
数字化设施	●	●	⊗	⊗	⊗	⊗
数字化应用	●	●	⊗	⊗	⊗	⊗
路径一致性	0.873 327	0.860 347	0.897 742	0.910 712	0.875 150	0.898 640
原始覆盖度	0.344 786	0.332 926	0.376 841	0.288 249	0.305 742	0.295 790
唯一覆盖度	0.213 886	0.129 065	0.144 786	0.055 740	0.086 375	0.056 790
总体覆盖度	0.794 734		0.838 249
总体一致性	0.875 642		0.900 452

注：●表示前因变量存在；⊗表示前因变量不存在；大圈表示核心条件；小圈表示边缘条件；空白表示“不关心”的情况，其中因果条件可能存在或不存在。

以制造业企业管理者“高数字领导能力”为结果的组态分析得到了2种结果（路径1和路径2）。每个组态的一致性均高于0.8，总体一致性为0.876，总体覆盖度为0.795，达到了较高水平。

路径1以高数字化设备应用为核心条件，以高数字化设施、高年限、高年龄、非高学历为边缘条件，将该路径命名为：“高数字化设备应用、高数字化设施、高年限、高年龄”驱动型。该成功路径表明：在数字化应用水平高的情况下，制造业企业拥有完善的数字化设施基础，同时管理者具有年龄和任职年限的优势，即使其学历并不高，仍能展现出卓越的数字领导力；特别是高年限和高年龄的管理者，尽管可能缺乏高学历背景，但丰富的经验和对数字化设施的熟悉可能有助于他们在数字化转型中发挥领导作用。这一组态反映的结果对于受学历限制的管理者而言，需要借助长期的工作经验来弥补这一不足。因此，制造企业不仅需要建设高水平的数字化基础设施，还需要引导管理者进行数字化应用，并加大培训力度。

路径2以高数字化设备应用为核心条件，以高数字化设施、高地区优势、高学历、非高年龄及非高年限为边缘条件，将该路径命名为“高数字化设备应用、高数字化设施、高地区优势、高学历”驱动型。路径2同样以高数字化设备应用为核心条件，但边缘条件有所不同，包括高数字化设施、高地区优势、高学历、非高年龄和非高年限。该成功路径表明：在管理者年龄和任职年限均相对较低的情况下，高数字化设施水平、高区位优势水平及高学历水平的协同作用会受到一定程度的限制，在这种情况下，通过加强数字化应用，制造企业管理者可以实现高水平的数字领导能力。因此，通过加强数字化应用，制造企业管理者能够快速做出反应，展现出出色的数字领导能力。

本文还检验了导致制造业企业管理者非高数字领导能力的组态，产生非高数字领导能力的组态路径有4条。路径3显示：在缺乏数字化资源的情况下，即使管理者具有丰富的资历（年龄和任职年限），但缺乏高知识结构和学习能力的情况下，管理者的数字领导能力可能会被掩盖。这意味着管理者不仅缺乏学习新知识的动力，也缺乏使用数字化工具的能力。同时，由于数字化资源的匮乏，内外部因素共同导致数字领导能力水平较低。路径4显示：在高学历、任职年限长，缺乏高数字化设施、高数字化应用水平、高地区优势的情况下，制造业企业不会实现高数字领导能力。路径5显示：在管理者缺乏高资历（年龄和任职年限）、高学历、高数字化设施、高数字化应用水平，仅有高地区优势的情况下，也不会实现高数字领导能力。路径6显示：在高年龄、高学历、高地区优势，但是缺乏高工作年限、高数字化设施、高数字化应用水平的情况下，制造业企业管理者不会实现高数字领导能力。

通过比较以上6条路径可以发现，单一因素（如高学历、高资历或高地区优势）并不足以保证高层管理者的高数字领导能力。相反，需要一个综合的条件组合，包括数字化资源、教育背景、资历、地区优势及数字化设施和应用水平。同时制造业企业管理者的数字领导力是一个多维度、复杂的现象，需要企业在多个层面上进行投资和支持，以确保管理者能够有效地领导力企业的数字化转型。

3.3 稳健性检验

本文采取提高一致性门槛值的方式，将PRI门槛值由0.7提高至0.75。经过调整后的检验结果显示，各组态构型总体一致性和覆盖度仅有小幅改变，整体结果并没有出现明显的波动。因此本文的分析结论具有较高的稳健性，稳健性检验结果如表5所示。

表5 稳健性检验结果

变量	高数字领导能力		非高数字领导能力
变量	路径1	路径2	路径3	路径4	路径5	路径6
年龄	●	⊗	●		⊗	●
学历	⊗	●	⊗	●	⊗	●
年限	●	⊗	●	●	⊗	⊗
地区优势		●		⊗	●	●
数字化设施	●	●	⊗	⊗	⊗	⊗
数字化应用	●	●	⊗	⊗	⊗	⊗
路径一致性	0.873 480	0.860 327	0.897 742	0.910 789	0.885 890	0.898 340
原始覆盖率	0.344 968	0.322 906	0.376 885	0.283 476	0.309 075	0.289 020
独特覆盖率	0.223 578	0.127 933	0.143 275	0.055 589	0.083 452 5	0.056 498 8
总体覆盖率	0.784 412		0.838 939
总体一致性	0.871 492		0.914 496

注：●表示前因变量存在；⊗表示前因变量不存在；大圈表示核心条件，小圈表示边缘条件；空白表示“不关心”的情况，其中因果条件可能存在或不存在。

4 结论

4.1 研究结论

1）在所有前因条件变量中，任一要素均无法单独促使制造业企业实现高数字化领导能力。通过fsQCA方法证明，单个要素并不构成实现制造业企业管理者高数字化领导能力的必要条件，而是需要多个因素共同作用、相互匹配、共同影响，才能促使制造企业管理者数字化领导力得到有效提升。

2）实现制造业企业管理者高数字化领导能力的路径有2条，分别为“高数字化设备应用、高数字化设施、高年限、高年龄”驱动型和“高数字化设备应用、高数字化设施、高地区优势、高学历”驱动型。这2条组态体现了不同类型的制造业企业管理者提升数字化领导能力的路径具有“协同多样性”与“殊途同归性”的特点。

3）实现制造业企业管理者非高数字化领导能力的路径有4条，与产生制造业企业管理者高数字化领导能力的组态路径存在着因果非对称的关系。其中，非高数字领导能力组态路径皆是在非高数字化设施水平、非高数字化应用水平为核心条件的驱动下实现，表明即使制造业企业管理者具有学历、资历和地区优势，但企业缺乏高数字化设施水平和高数字化应用水平，也不会实现高数字化领导能力。

4.2 管理启示

首先，企业应加快建设数字化基础设施，强化数字化设备的应用。从组态路径可以看出，数字化基础设施建设和数字化设备的实际应用情况是制造业企业管理者数字领导力提升的核心要素，具有重要意义。加快数字化设施建设可以显著提高制造企业的数字化竞争力，为管理工作提供支持。同时，企业应根据管理者个人资历、学历及企业的地区优势等因素，强化数字化设施建设能力和数字化设备的实际应用情况。企业要通过增加通信设备的数量、采购物联网管理设备、引入云计算平台等举措，同时激励和推动管理者更主动地运用数字化设备，以提高其数字领导力水平。

其次，企业要实现“多要素协同”驱动发展。在提升管理者数字化领导能力的实践中，制造业企业需要摒弃“单一因素主导”论。企业应避免仅仅依赖采购数字化设备、引入数字化平台等单一因素的错误做法。据此，企业可以举办数字化领导力相关讲座、举办数字化设备实训等活动，使管理者加强正确认识，进而促使其采用“多要素协同”驱动发展的策略。

最后，企业要优化管理者的学历结构。根据组态结果来看，制造业企业管理者的学历也是影响数字化领导能力提升的重要因素之一。制造业企业可通过两方面策略优化管理者的学历结构。第一，鼓励在职管理者轮流在职深造，提升学历水平，加强理论与实践的深入交流，强化数字化领导能力；第二，在管理者选拔和聘用时突出学历要求，确保新任管理者具备高学历背景，并通过深度使用数字化设备提升数字化领导能力。

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