资源基础对数字创新项目韧性的影响——基于模糊集的定性比较分析

□ 杨 伟 蒲 肖 张洁音

（1.杭州电子科技大学 管理学院，浙江 杭州 310018；2.浙江省科技信息研究院，浙江 杭州 310018）

一、引 言

数字创新是数字经济时代企业创新发展的关键。广义的数字创新是指基于数字技术开发新的产品、流程或服务[1]；狭义的数字创新则是数字技术自身的创新[2]。各种形式的数字创新都是以项目的方式具体实施的。与一般的创新项目相比，数字创新项目具有更高的复杂性和不确定性。数字创新项目的范围更加模糊，创新过程的结构化程度更低，且创新过程和创新结果不断迭代，整个数字创新项目具有更强的动态性和不可预测性[3]。此外，数字技术通常嵌入在交叠的技术系统、社会系统和生态系统中，使得数字创新项目具有复杂的依赖性、连通性以及多维度的不确定性[3]。各种不确定性会对数字创新项目产生冲击，可能导致项目发生变更，甚至终止，对数字创新项目变更管理实践构成了严峻挑战。从根本上有效应对不确定性，需要提升数字创新项目的韧性。

现有文献对项目韧性进行了初步的探索，既包括对项目韧性内涵的理解和界定，也包括对项目韧性形成机制的分析。例如，Yang 等[4]认为，项目韧性涉及基于规则和正念（mindfulness）的项目管理，其中正念强调注意、解释、准备、遏制和从危机中反弹的独特能力[4]；Pavez 等[5]将项目团队的韧性定义为预测、遏制和恢复由项目环境的不确定性和复杂性引起的逆境或失败的能力。从形成机制来看，Yang 等[4]认为利益相关者之间的关系是组织间项目韧性的关键；Carmeli 等[6]指出关系协调促进了知识获取和经验学习两种机制的发展，有助于提升项目团队韧性。项目韧性作为一个新的视角，可以帮助项目实施组织管理不确定和复杂项目的风险[5]，并使项目从挫折或变化中恢复[7]，还能够帮助项目经理应对未发生的事件[8]。

作为一个新兴的研究主题，项目韧性的现有文献还存在诸多不足之处。一是对项目韧性形成机理的探索还较为零散，并未形成相对系统的框架揭示项目韧性形成的关键性前因变量。二是现有研究以质性案例和理论演绎方法为主，缺乏对项目韧性的测度和相关实证性研究。

项目是一种临时性组织[9]，组织韧性的现有研究对数字创新项目韧性研究具有重要的启示意义。其中，组织资源对韧性的作用已经得到了学者们的关注, 例如Alonso 等[10]认为组织资源有助于组织在动荡环境下适应和生存，进而提升组织韧性。Waerder 等[11]指出组织的人力资源以及技能、信息和专业知识、财务储备等有助于适应逆境，并促进组织从极端事件中恢复。本文将组织资源与组织韧性间关系的研究延伸至数字创新项目层面，同时关注组织资源间的互补关系，基于组态视角研究项目实施组织的资源基础对数字创新项目韧性的作用。具体的，本文以A 股上市公司实施的66 个数字创新项目为分析对象，运用fsQCA 方法，识别了技术资源、市场基础资产、客户资源、项目经验及政策感知能力5 种组织资源提升数字创新项目韧性的3 种组态。本文不仅丰富了项目韧性理论，拓展了资源基础观在数字创新项目领域的应用，对项目变更管理实践也有积极的启示。

二、理论基础

（一）数字创新项目

数字创新强调基于数字技术开发新的产品、服务与流程[1]。与一般的创新项目相比，数字创新项目具有如下特征。一是产出物的模糊性。数字技术是一种通用基础技术，可将原本互不相关的主体、产品或技术融合在一起[12]，使得数字创新项目的产出物边界难以被清晰界定。二是过程的迭代性和延续性。传统意义上，项目是一个一次性的过程。但数字技术具有可编程性，使得数字创新项目的产出物可以不断迭代升级[12]，项目生命周期和项目产出物生命周期成为难以分割的整体。三是数字创新项目的结构或组织边界具有高度的不可预测性和动态性。大多数数字创新项目起始阶段的设计是不完善的[13]，往往只能基于一个“最小可行产品”开展工作。随着项目的深入，创新的规模、范围和参与主体都有可能不断扩展，项目实施组织因而面临巨大的不确定性。

传统的项目变更管理理论和实践强调通过精确的评估和严格的变更控制来应对项目风险。但数字创新项目的上述特性使得项目风险管理和变更管理的既有方法与工具不再适用，提升数字创新项目的韧性成为应对不确定性的根本途径。

（二）数字创新项目的韧性

“韧性”原本是指自然生态系统受到干扰之后恢复平衡的能力[14]。被引入经济管理领域后产生了经济韧性、组织韧性等研究议题。其中，组织韧性被定义为组织预测潜在威胁、有效应对不利事件以及适应不断变化的条件的能力[15]。近年来，项目管理领域的学者开始关注项目韧性，对项目韧性的内涵和研究框架等进行了初步的讨论[16]。其中Naderpajouh 等[16]指出项目韧性是在各种情景下组织应对外部冲击的能力，包括适应或处理因冲击或压力导致项目中断的能力；Rahi 等[17]认为项目韧性可以定义为项目组织或团队意识到周围环境的变化，适应变化并从破坏性事件中恢复的能力。基于上述，本文将数字创新项目韧性界定为数字创新项目表现出的应对冲击并从破坏性事件中恢复或轻松适应的能力。

根据上述数字创新项目韧性的内涵，数字创新项目韧性的大小需重点关注外部冲击的大小和项目自身的反应情况两个方面，据此可将韧性程度分为六类（图1）。第一，如果一个数字创新项目面临强烈的外部冲击，但只是发生了微小变化，意味着项目具有完全高韧性。第二，如果一个数字创新项目面临强烈的外部冲击，但只是发生中等程度变化（如项目延期、调整项目投资金额等），项目的内容与产出物未变化，意味着此类项目韧性非常高。第三，当一个数字创新项目面临强烈的外部冲击，并相应的发生了很大程度变化（如以失败告终的项目终止等），此类项目韧性较高。第四，当外部冲击较弱时，数字创新项目仍然发生了小程度变更，此类项目韧性较低。第五，同样地，当外部冲击较弱时，数字创新项目却发生中等程度变化，此类项目韧性非常低。第六，与第一种情况完全相反，当一个数字创新项目面临较弱的外部冲击，但发生大程度变化，则此类项目具有完全低韧性。

图1 数字创新项目韧性程度分类

（三）数字创新项目韧性的资源基础

资源被定义为企业所有的资产、能力、组织过程、信息、知识等，能够使企业合理设计和有效实施战略[18]，是可用于发现和响应市场机会的资产和能力[19]。Lukovszki 等[20]依据对创新的重要程度将资源划分为财务资源、技术资源、无形资源和营销能力。此外，现有的知识、服务以及既定的市场和客户的关系也是组织创新的关键资源[19]。基于以上学者对企业资源的分类，本文将数字创新项目组织的资源基础分为技术资源、市场基础资产、客户资源、项目经验和政策感知能力，认为它们对提升数字创新项目韧性具有积极的作用。

一是技术资源。技术资源是企业获取、吸收、转化、利用以及创造新知识的资源与能力，主要是为产品开发、技术预测、生产制造过程创新等提供支撑的重要资源[21]。显然，对包括数字创新项目在内的任何类型的创新项目而言，强大的技术资源都是有效应对外部技术和市场环境变化和冲击的基本保障，是数字创新项目具有高韧性的有力手段。

二是市场基础资产。市场基础资产包括品牌/ 企业形象、良好口碑等，是公司最重要的资产[22]，包括市场导向程度和营销创造力两个关键维度。其中市场导向通过阐明客户的需求和竞争对手的行为来影响创新，是组织适应市场不确定性和复杂过程的重要组织部分[23]；营销创造力则是公司专业知识、对环境的独特理解和某些特殊过程的结果[24]。简言之，对数字创新项目而言，市场基础资产影响着项目实施组织对市场需要和发展趋势的认知，有助改进创新项目产出物与市场需求的匹配程度[25]，使项目产生高韧性。

三是客户资源。客户资源主要体现为与关键客户建立长期、良好的合作关系。对数字创新项目而言，由于产出物具有不确定性和迭代性，良好的客户资源可以为开始不够完美的创新产出物提供一定的包容性和试错机会，甚至以客户参与创新的方式提供互补性资源，从而使数字创新项目产生高韧性。

四是项目经验。就数字创新项目而言，项目经验主要指项目实施者从过往项目中吸取的管理经验、惯例和知识等。项目经验作为一种隐性的知识资源是项目管理能力的主要来源[26,27]。丰富的项目经验有助于管理者更好的预见和应对外部冲击，及时有效的进行项目的变更调整，从而使数字创新项目产生高韧性。

五是政策感知能力。政策感知能力是企业感知、了解和解释相关政策文件的能力，能使企业对政策环境保持高度敏感，以快速响应政策[28]。数字创新项目往往涉及新的市场和产业领域，相关政策变化较快。良好的政策感知能力能够帮助企业规避政策的不确定性，甚至及时利用政策红利，从而有助于提升项目韧性。

对数字创新项目的韧性而言，上述五类资源基础具有复杂的相互作用关系。首先，对数字创新项目产生冲击的不确定性事件的影响往往是多方面的，并发生“连锁反应”，因而需要基于多种资源基础进行应对和抵御冲击，资源之间具有明显的互补关系。例如，对一个数字创新项目而言，技术研发的不确定性将产生巨大的影响，企业不仅需要依靠技术资源来化解冲击，还需要丰富的项目管理经验进行项目组织方式的调整，需要丰富的客户资源来处理延期交付、产品变更等问题，甚至通过强大的政策感知能力获得外部资源和政策的支持。其次，资源之间也具有相互影响、相互促进的关系。例如，项目经验的积累可促进实施组织掌握所需的技术资源和创新能力[29]；在数字技术所代表的新兴产业发展过程中，政府政策对获取客户资源具有积极的意义[30]；客户资源又在市场基础资产转化中起桥梁作用[31]。基于上述各类资源的复杂作用关系，后文将从组态视角出发，使用定性比较分析方法对这种复杂作用关系进行实证研究。

三、研究设计

（一）研究方法

如前所述，数字创新项目韧性与项目实施组织的技术资源、市场基础资产、客户资源、项目经验、政策感知能力五者之间存在复杂的因果关系。本文采用模糊集定性比较分析方法（fsQCA），探讨资源基础与数字创新项目韧性间的复杂因果关系。运用fsQCA 方法主要基于以下4 个方面考虑：第一，组织韧性是一个多维的概念[32]，当项目遇到外部冲击时，其处理的应对策略需要从系统的角度考虑[16]，因此数字创新项目韧性的影响机制也需要从整体视角出发，而非单因变量导致的结果。而fsQCA方法则是从整体视角出发，根植于组态思维，认为组织被理解为相互关联的结构和实践的集群而非分单元或松散结合的实体[33,34]，即案例层面的组态由多个自变量相互作用构成，而非单个自变量被用来分析结果。第二，QCA方法可视为一种“多重并发因果关系”，其具有等效性[35]。本研究中，驱动数字创新项目产生高韧性可看作是项目实施组织5 个关键资源相互作用，构成了多重组态导致的结果。第三，与csQCA 和mvQCA 相比，fsQCA 侧重于研究技术资源、市场基础资产、客户资源、项目经验和政策感知能力5 个前因条件在不同程度上的变化对项目韧性产生的影响。第四，fsQCA 在一定程度上融合了定量与定性研究的优点，对样本数量要求相对较低，特别适合中小规模样本的分析[36]。

（二）数据来源

通过对A 股上市公司投资项目的文本挖掘，本文构建了一个小型数据库开展实证研究。本文选择了“软件和信息技术服务业”与“互联网和相关服务”两个数字经济核心产业的上证主板、深证主板和创业板上市公司为数据收集对象。数字经济核心产业上市公司的数字创新项目较为集中，行业属性和公司性质也较为接近，既便于资料的收集，又使得项目之间具有一定的可比性，较为符合本文的研究问题与研究方法。在此基础上，本文以这些企业实施的且发生过变更的数字创新项目为具体分析对象，开展实证研究。上市公司投资项目变更有较为详尽的信息披露，可以通过对变更原因和变更内容的分析进行韧性测度。具体的数据收集步骤如下。

首先，以“项目变更”为关键字在国泰安数据库中进行检索，为确保3 个板块数据的时间区间保持一致，起始日期均选择创业板最初上市时间（即2009 年），故时间区间设2009-2021 年，行业选择“软件和信息技术服务业”与“互联网和相关服务”，共获得1295 个初始样本。在此基础上，剔除项目状态为“正常”、项目名称包含“补充流动资金、研发基地/运维中心建设”等未发生变更或与技术创新活动无关的样本，筛选后剩余231 个样本。

其次，进一步在巨潮资讯网逐一查阅231 个项目的“公开发行股票招股说明书”、“非公开发行股票预案”、“项目可行性分析报告”等资料。进一步剔除资料缺失的样本，最终用作实证研究的数字创新项目为66 个。

最后，鉴于国泰安数据库仍缺失募投项目的变更内容与变更原因两类信息，本文依据项目变更公告日期，在巨潮资讯网查询变更公告，补充变更内容及变更原因。

综合上述，本文通过对66 个数字创新项目及其实施公司的公开发行股票招股说明书、非公开发行股票预案、项目可行性分析报告和项目变更公告四类主要的公告进行内容分析，获取实证研究所需的数据，数据分析结构图如图2 所示。

图2 数据分析结构图

（三）变量测度

1.结果变量测度

根据前文图1 所示的分析框架，本文通过对数字创新项目外部环境冲击强度和变更程度的综合分析测度其韧性。

首先，本文通过分析项目变更原因识别其冲击强度。科兹纳[37]将创新项目失败的原因分为计划失败、管理失败、政治失败和技术失败。同时，财务因素也是致使项目发生变更的重要因素之一，例如，当项目的实际募集资金少于计划募集资金的额度时，项目则可能因为缺乏资金而发生终止。此外，数字创新项目也会因客户需求变化等市场不确定性而发生变更。综合以上因素，本文将引发数字创新项目变更的原因分为计划管理因素、技术因素、政策因素、财务因素和市场环境因素。本文使用质性文本分析方法对引发66 个项目变更的因素进行了分类，编码框架如表1。一般而言，当项目仅受一种因素冲击时，项目实施组织可通过调整自有资源或在受挫层采取补救措施使项目恢复到原有状态，此种情况视项目受到低度冲击。而当项目同时受到两种及以上的冲击时，项目实施组织则可能“应接不暇”，很难应对外部不断变化的市场、政策等环境，此情况视项目受到高度冲击。因此，在分类的基础上，本文将同时出现两种及以上的外部冲击强度定义为“强”，将只出现一种因素的外部冲击强度定义为“弱”。

表1 项目变更原因编码框架

其次，根据项目变更的内容，将66 个案例项目的变化程度分为“小”、“中”、“大”3 类。具体地，若变更内容对项目自身无影响（如变更实施地点、增加/ 变更实施主体等），则认为此类项目发生“小”程度变化。若变更内容影响项目的进度或项目资金投入额度（如项目延期、调整项目投资额度），此类变更虽影响项目的进度与成本，但项目的最终目标和产出物未发生变化，则认为项目发生“中”程度变化。若变更导致项目以失败告终的终止，或项目的产出物发生变化，则认为此类项目发生较“大”程度变化。

综合上述，本文将66 个数字创新项目韧性分为“完全高韧性”、“非常高韧性”、“较高韧性”、“较低韧性”、“非常低韧性”和“完全低韧性”6 类。完全高韧性的数字创新项目受到较强外部冲击（两种及以上的因素）但只发生小幅度变化；非常高韧性的数字创新项目受到较强外部冲击但发生中度变化；有些高韧性的数字创新项目受到较强冲击并发生较大变化。根据模糊集定性比较分析的六值模糊集，分别将此六类韧性赋值1，0.8，0.6，0.4，0.2，0（如表2）

表2 项目韧性六值集赋值

2.条件变量测度

技术资源、市场基础资产、客户资源、项目经验和政策感知能力是本文关注的条件变量，本文借鉴了吴非等[38]通过上市公司年报获取关键词词频测度数字化转型程度的方法，通过对上市公司项目可行性分析报告中涉及“数字创新项目组织资源”的词频统计来测度与数字创新项目韧性相关的资源基础强度，进而按照fsQCA 的要求进行测度。

具体的，本文基于筛选出的66 个数字创新项目所属企业的股票代码，在巨潮资讯网中选择“可行性”、“招股说明书”、“非公开发行”、“募集配套资金”其中一个为关键词进行检索，提取所有对应项目下的可行性分析报告文本内容，将此作为数据池以供后续的特征词筛选。本文主要基于现有文献来确定5 个条件的特征词，对应的文献来源见表3。

表3 五个前因条件的特征词词库

依据表3，在可行性分析报告中对特征词进行搜索、匹配和词频计数，进而分类归集5 个资源基础的词频并形成最终加总词频，构建了影响数字创新项目韧性条件测度指标体系。但此类数据具有典型的“右偏性”特征，需对其进行对数化处理[38]，同时为避免原始数据为0 时，在进行对数化过程中可能造成数据缺失，本文运用y=ln(x+1)公式对5 个资源基础的最终加总词频进行对数化处理，进而得到刻画影响数字创新项目韧性前因条件测度的整体指标。

5 个前因条件的最终加总词频对数化处理后，借鉴张明等[50]的校准方法，将95%、50%和5%分别作为完全隶属、交叉点和完全不隶属的门槛值，变量校准值如下表4。

表4 变量校准值

四、实证研究结果

（一）单个条件的必要性分析

本文运用fs/QCA3.0 软件进行单变量必要性分析，通常，一个必要条件可被视为结果的一个超集，若必要条件被包括在真值表分析中，经常会在纳入“逻辑余项”的解中被除去，所以检查必要条件是非常有效的[35]。按照QCA 方法要求，必要性测试中一致性级别阈值设置为0.9[51]，即fs/QCA3.0 软件必要性分析结果中，单个条件变量一致性超过0.9 视为此条件变量是导致结果变量的必要条件。在本研究中，通过单一条件必要性检测分析（表5）可见，5 个条件的一致性均低于临界值0.9，表明各个条件不能单独促成高韧性项目，即数字创新项目是由多重因素相互交叠导致的，因此需要进行充分条件分析。

表5 数字创新项目高韧性单一条件的必要性检测

（二）组态分析

本研究运用fs/QCA3.0 软件将真值表中的数据进行组合，分析程序会产生三种解：“复杂解”、“简约解”、“中间解”，一般来说，“中间解”优于“复杂解”和“简约解”[35]。在QCA 分析中，同时出现在简约解和中间解中的条件变量为核心条件，是对结果产生重要影响的条件；而只在中间解中出现的条件视为边缘条件，是起辅助贡献的条件[52]。

通过“反事实”分析得到只纳入具有理论和/ 或实际知识支持的逻辑余项的中间解[52]，本文选用模糊集定性比较分析运算，参考Ragin[53]的做法，案例频数门槛值的确定需要保留90% 以上的样本，因此本研究案例频数门槛值设为1，一致性门槛值通常设定为0.8。PRI 值设0.7，根据原始一致性得分和PRI 一致性得分进行重新编码，将原始一致性值低于0.8，PRI 值低于0.7 的逻辑条件组合对应的结果变量1 手动改为0，保留原始一致性值高于0.8，且PRI 值高于0.7 的逻辑条件组合对应的结果变量[54]。fsQCA 分析结果如表6，使数字创新项目具有高韧性的组态有3 个，3 个条件组态的一致性均大于理论标准值0.8，说明3 个组态中对应的所有案例都满足一致性条件，即3 个组态都是数字创新项目产生高韧性的充分条件。而总一致性指标为0.855，也大于理论值0.8，进一步说明本研究得到的3 个组态均为数字创新项目具有高韧性的充分条件。

表6 数字创新项目高韧性的组态

1.组态一

该组态以技术资源、客户资源与项目经验为核心条件，以较低的市场基础资产为边缘条件。“基于全球时空剖分的大数据高速处理技术与服务平台项目”是组态一的代表性案例。该项目由旋极信息公司实施，项目目标是针对大数据组织、管理与应用的需求，研发大数据存储、管理、交换、共享和应用产品。在技术资源方面，旋极信息形成了集数据采集、存储等为一体的空间大数据全产业链研发能力；在客户资源方面，旋极信息对国防信息化客户及其内部运行理解深入，并与中国航空工业集团公司等大型国防军工集团客户保持良好的关系；在项目经验方面，旋极信息具备丰富的管理经验和管理人才，同时兼具大型国防军工集团的服务经验。因此，尽管该项目在实施过程中同时受政策要求、市场因素变化和用户需求不清晰等多重冲击，但项目实施组织只是调整了项目的计划投入金额。截至目前，该项目实施进展顺利，并已实现部分收益，表现出良好的项目韧性。

结合案例可以发现，技术资源是实施数字创新项目最重要的资源，是应对市场需求变化的重要手段，例如本案例拥有项目相关的核心技术以及丰富经验的研发团队，能够应对市场需求变化引发的不确定性。同时，良好的客户关系有助于项目实施组织与客户之间降低交易成本，应对客户需求不清晰和不确定带来的契约不完备性。丰富的项目经验是重要的软性技能，能够帮助项目实施组织在不确定性冲击下及时整合资源，将冲击引发的增量成本控制在适度范围内。因此，这三个核心条件互为补充，能够推动数字创新项目在外部环境明显变化情况下得以顺利实施。基于此，本研究得出如下命题：命题1：充足的技术资源、良好的客户资源与丰富的项目经验组合有助于数字创新项目产生高韧性。

2.组态二

该组态以技术资源、市场基础资产和政策感知能力为核心条件，以客户资源为边缘条件。“企业IT 运维产品研发项目”是组态二的代表性案例。该项目由彩讯股份公司实施，项目目标是基于大数据分析等，从网络、应用、安全、融合四方面全面提供端到端的IT 运维整体服务。在技术资源方面，彩讯股份多项技术处于行业领先地位，具备自主研发能力和自主知识产权；在市场基础资产方面，不断增长的SaaS 市场规模为IT 运输市场创造了极大的市场空间和良好的市场前景；在客户资源方面，彩讯股份多年来运营服务技术类的项目，持续积累了稳定的客户基础；在政策感知能力方面，彩讯股份通过研判国家与各地方政府的政策认为IT 国产化成为今后信息化发展的重点。因此，尽管该项目在实施过程中同时受行业技术发展变化、市场需求变化、办公和研发场地投入使用延期以及产品需求部分调整的多重冲击，但项目实施组织只是调整了项目的计划完成日期。截至目前，该项目实施进展顺利，并已实现部分收益，表现出良好的项目韧性。

在此组态中，技术资源依然是数字创新项目产生高韧性的重要条件，在应对技术和市场环境变化、以及项目实施环境变化方面发挥着重要的作用。市场基础资产则是项目实施组织的品牌影响力、市场口碑等重要无形资产的集中体现，能够为客户提供搜寻指南和增强客户粘性，在应对产业和市场需求环境变化时具有积极的作用。同时，数字创新项目往往属于新兴产业，具有较强的政策敏感性，项目实施组织如果具有较好的政策感知能力，则能够更好的规避政策变化带来的风险，甚至获取政策红利。基于此，本研究得出如下命题：

命题2：充足的技术资源、强大的市场基础资产与较强的政策感知能力，辅之以良好的客户资源，有助于数字创新项目产生高韧性。

3.组态三

该组态以较高的市场基础资产、客户资源和项目经验为核心条件，以较低的技术资源和政策感知能力为边缘条件。“基于大数据的轨道交通基础设施综合检测与分析平台项目”是组态三的代表性案例。该项目由金现代公司负责实施，项目目标是以大数据技术为基础，整合轨道交通的供电、电务等检测数据，以实现综合数据资源管理的目标。在市场基础资产方面，金现代公司的电力信息化水平在国内的领先地位、品牌知名度，为本项目奠定了先发的市场竞争优势；在客户资源方面，通过多年来在电力信息化领域的耕耘，与客户形成了互惠互利的合作关系，形成了较高的客户黏性；在项目经验方面，金现代公司具备丰富的项目管理经验和多支专业能力强的项目团队，并已经形成了规范化的项目管理流程。因此，尽管该项目在实施过程中同时遭受募集资金到位晚于预期和新冠疫情大暴发造成的市场环境变化两重冲击，但项目实施组织只是调整了项目的计划完成日期。截至目前，该项目实施进展顺利，并开始实现收益，表现出良好的项目韧性。

案例和组态分析结果表明，即使项目实施组织不具备强大的技术资源和政策感知能力，良好市场基础资产、客户资源和项目经验组合依然有可能带来数字创新项目的高韧性。此组态中，市场基础资产和客户资源相互结合，实现了宏观市场和微观客户两种资源的互补，再加上丰富的项目经验，为应对高度不确定性的市场环境提供了有力支撑。基于此，本研究得出如下命题：

命题3：强大的市场基础资产、良好的客户资源与丰富的项目经验组合有助于数字创新项目产生高韧性。

参考张明和杜运周[50]、董津津等[55]的研究，本研究选择提升一致性门槛值的方式对数据分析结果进行稳健性检验，将真值表分析一致性门槛值从0.80 提高至0.85后，所得的3 个组态均无变化，表明本研究实证分析结果稳定可靠。

五、结论与讨论

（一）主要结论

提升数字创新项目韧性是数字经济时代企业实现创新驱动发展的必然选择。本文采用fsQCA 方法，以2009-2021 年数字经济核心产业A 股上市公司的66个数字创新项目为实证研究对象，基于资源基础理论和组态分析视角，分析了技术资源、市场基础资产、客户资源、项目经验、政策感知能力对数字创新项目韧性的复杂影响，识别了3 种高韧性的资源组态构型，主要结论如下：（1）充足的技术资源、良好的客户资源与丰富的项目经验组合有助于数字创新项目产生高韧性；（2）充足的技术资源、强大的市场基础资产与较强的政策感知能力，辅之以良好的客户资源，有助于数字创新项目产生高韧性；（3）强大的市场基础资产、良好的客户资源与丰富的项目经验组合有助于数字创新项目产生高韧性。

（二）理论贡献

第一，丰富了项目韧性形成机理的理论。本文将资源基础理论引入项目韧性研究，从组态视角出发，分析了项目实施组织的技术资源、市场基础资产、客户资源、项目经验和政策感知能力在推动项目产生高韧性的协同效应，解释了数字创新项目高韧性背后的因果复杂性。虽已有学者基于资源基础观研究资源对组织韧性的影响，但主要聚焦于资源基础与企业韧性[10]、供应链韧性[56]之间线性关系的研究，较少有将资源基础理论应用于项目韧性的研究。同时，资源基础理论强调资源间的相互关联并以组合的方式发挥作用[57]，现有资源基础与组织韧性的研究尚未充分揭示这种复杂的非线性关系。本研究进一步加深了研究者对项目韧性背后复杂机制的理解，并拓宽了资源基础理论的应用范围，为后续的资源基础理论在项目层面的研究提供了新的视角。

第二，对项目韧性的测度提供了新思路与方法。当前项目韧性涉及的实证研究主要涉及组织间项目韧性[4]和项目团队韧性[6]等，其中组织间项目韧性采用定性方法间接测量[4]，而项目团队韧性则偏向于运用定量的方法进行测量。这些研究虽涉及项目相关各层面的韧性，但较少有学者测量项目自身层面的韧性。另外，目前学者大多偏向于从鲁棒性（Robustness）视角来界定项目韧性的概念，将项目韧性界定为适应或处理破坏性事件形成的中断并从中恢复的能力[7,16,17]。因此，在此基础上，本文深入项目韧性的概念内涵，进一步从冲击大小和项目变化程度的大小两个方面测度项目韧性，对项目自身层面韧性的测度提供了新思路。

第三，从项目韧性视角深化了数字创新管理理论。数字创新管理是创新管理理论的新发展阶段[1]，现有研究主要从企业甚至创新生态系统层面研究数字创新[3]，项目层面的研究相对薄弱。数字技术的迭代性和不确定性对数字创新管理构成了严峻的挑战[1], 如何有效应对这一挑战成为理论和实践界面临的重要问题。数字创新项目是数字创新的微观组织方式和具体实施方式。本研究认为提升韧性是数字创新项目应对不确定性的必然选择，进而揭示了资源基础组态与数字创新项目韧性间的关系，从微观层面丰富和深化了数字创新管理理论。

（三）管理启示

第一，充分发挥资源之间的协同整合效应。当项目受到不确定性冲击时，项目实施组织应具有整体观，致力于资源基础协同整合，有针对地制定能够使数字创新项目产生高韧性的差异化对策。为突破项目自身条件与外部环境等客观因素的约束，项目实施组织可通过详细分析论证项目当下面临的市场导向、竞争对手情况等，形成可靠的市场基础资产以全面定位项目的现状，充分利用积累的项目经验进行有利的项目变更管理。

第二，制定符合项目实施组织自身实际情况并使项目产生高韧性的变更管理策略。各项目实施组织根据自身发展水平与资源禀赋特点，因地制宜地选择合适的路径和有针对性的项目变更管理措施，导致数字创新项目产生高韧性。具体而言，首先，当项目实施组织具备较低的市场基础资产，并且其政策感知能力对韧性的作用不明显时，可选择组态一的路径。通过引进、培养技术人才，加强自主研发能力以强化技术资源，并同客户建立良好关系，以及积累项目经验以创造良好的项目韧性。其次，项目经验对项目产生高韧性发挥作用不明显时，可选择组态二的路径。通过技术合作、加大研发投入等强化技术资源，并建立强大的市场基础资产以及培养敏锐的政策感知能力以创造良好的项目韧性。最后，当项目实施组织具备较低的技术资源和政策感知能力时，可选择组态三的路径。通过组建营销体系、分析市场规模、塑造良好口碑等构建强大的市场基础资产，并积累更多的客户资源和项目经验以创造良好的项目韧性。

（四）研究局限与展望

项目韧性的相关研究刚刚兴起，本文聚焦于数字创新项目开展了相关探索，但也存在一些局限之处，值得后续进一步探讨。首先，本研究样本整合了上证主板A 股、深证主板A 股和创业板3 个板块的数据，研究结果综合代表了大型与中小型规模企业的数字创新项目的韧性研究。因此，未来可将组织规模属于中小企业的创业板上市公司同组织规模属于大型企业的主板上市公司分别进行比较讨论，以制定更有针对性的项目变更管理措施。其次，本文的条件变量测度运用词频统计分析方法，该方法具有较强的可信度，但本文通过关键词进行人工编码，仍存在一定的主观性。未来，可进一步使用更具客观性的方法测量条件变量。