張振剛 戶安濤 葉寶升

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目（18ZDA062）

作者簡(jiǎn)介：張振剛（1963—），男，廣東南海人，博士，華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院二級(jí)教授、博士生導(dǎo)師，廣州數(shù)字創(chuàng)新研究中心主任，研究方向?yàn)閿?shù)字創(chuàng)新、數(shù)字經(jīng)濟(jì)；戶安濤（1994—），男，江西九江人，華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院博士研究生，廣州數(shù)字創(chuàng)新研究中心助理，研究方向?yàn)閿?shù)字創(chuàng)新、創(chuàng)新管理；葉寶升（1994—），男，福建泉州人，華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院博士研究生，廣州數(shù)字創(chuàng)新研究中心助理，研究方向?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型、管理創(chuàng)新。本文通訊作者：葉寶升。

摘 要：為探究制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升的過(guò)程機(jī)理，揭示數(shù)字創(chuàng)新的協(xié)同效應(yīng)、擴(kuò)散效應(yīng)和增值效應(yīng)，以及數(shù)字化投入持續(xù)性的情境效應(yīng)，將數(shù)字創(chuàng)新劃分為效率型、新穎型和融合型3種類型，并將數(shù)字化能力劃分為數(shù)字協(xié)同能力、數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力和數(shù)字價(jià)值化能力3個(gè)維度，以251家中國(guó)制造企業(yè)為調(diào)查對(duì)象進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，第一，數(shù)字創(chuàng)新能夠顯著提升企業(yè)績(jī)效水平。第二，數(shù)字創(chuàng)新通過(guò)推動(dòng)數(shù)字化能力重構(gòu)促進(jìn)企業(yè)績(jī)效水平提升。第三，不同類型數(shù)字化能力在數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用。具體表現(xiàn)如下：數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力在新穎型數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用；數(shù)字價(jià)值化能力在融合型數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用。第四，數(shù)字化投入持續(xù)性在企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程中發(fā)揮重要調(diào)節(jié)作用，正向調(diào)節(jié)數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間關(guān)系，強(qiáng)化數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字化能力間關(guān)系，以及效率型數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字協(xié)同能力間關(guān)系。結(jié)論可為制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新提供理論指導(dǎo)與實(shí)踐啟示。

關(guān)鍵詞：數(shù)字創(chuàng)新;數(shù)字化能力;數(shù)字化投入;企業(yè)績(jī)效;動(dòng)態(tài)能力理論

DOI：10.6049/kjjbydc.2023020450

中圖分類號(hào)：F272.7-39

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-7348（2024）11-0044-11

0 引言

新時(shí)代背景下，如何推動(dòng)制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，實(shí)現(xiàn)我國(guó)由“制造大國(guó)”向“制造強(qiáng)國(guó)”跨越是業(yè)界和學(xué)界關(guān)注的重要問(wèn)題。創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，也是制造企業(yè)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的源泉。隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展，制造企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了新的范式，即數(shù)字創(chuàng)新（Digital Innovation）^[1]。它是指企業(yè)創(chuàng)新過(guò)程與創(chuàng)新結(jié)果廣泛應(yīng)用新興數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)要素及其組合，改進(jìn)業(yè)務(wù)流程、開(kāi)發(fā)新形態(tài)智能產(chǎn)品、提供新的數(shù)字服務(wù)、改變商業(yè)模式的數(shù)字創(chuàng)新行為^[2]。

區(qū)別于傳統(tǒng)創(chuàng)新，數(shù)字創(chuàng)新最重要的特征就是數(shù)字技術(shù)與數(shù)據(jù)要素深度融合應(yīng)用^[3]。例如，美的將萬(wàn)物互聯(lián)技術(shù)與實(shí)體家居產(chǎn)品深入融合以打造智能家居，特斯拉遵循“軟件定義汽車”理念開(kāi)發(fā)出智能網(wǎng)聯(lián)汽車。國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多的制造企業(yè)大力實(shí)施數(shù)字創(chuàng)新，將新興數(shù)字技術(shù)廣泛應(yīng)用于流程創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)創(chuàng)新。然而，鮮有研究探討制造數(shù)字創(chuàng)新如何促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升這一問(wèn)題。因此 ，有必要打開(kāi)數(shù)字創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的“黑箱”。

數(shù)字創(chuàng)新作為新興研究領(lǐng)域受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注^[4-5]。已有研究主要聚焦數(shù)字創(chuàng)新概念建構(gòu)、前置因素^[6]，探討數(shù)字創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效^[7]、創(chuàng)新績(jī)效、環(huán)境績(jī)效^[8]的影響。數(shù)字創(chuàng)新對(duì)企業(yè)發(fā)展具有積極影響已成為學(xué)界共識(shí)，但數(shù)字創(chuàng)新究竟如何促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升？既有文獻(xiàn)尚未揭示上述過(guò)程機(jī)制，存在以下不足：第一，數(shù)字創(chuàng)新概念較為籠統(tǒng)，僅少數(shù)學(xué)者基于文獻(xiàn)綜述將其分為流程創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新^{[1， 9]}，基于制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新細(xì)分維度的研究匱乏。第二，已有文獻(xiàn)尚未深入探究數(shù)字創(chuàng)新促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升的過(guò)程機(jī)理。不同維度數(shù)字創(chuàng)新對(duì)績(jī)效的作用路徑可能存在差異，數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程本質(zhì)上是數(shù)字賦能過(guò)程，既有文獻(xiàn)缺少對(duì)數(shù)字創(chuàng)新為企業(yè)“賦何能”的探討。第三，已有研究?jī)H關(guān)注數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程中數(shù)字化投入的“絕對(duì)值”，忽略了其“變化值”的作用。換言之，需要確保企業(yè)數(shù)字化投入的持續(xù)性和穩(wěn)定性。因此，探討數(shù)字化投入持續(xù)性在數(shù)字創(chuàng)新促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升過(guò)程中的情境效應(yīng)具有理論意義與現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

本文構(gòu)建數(shù)字創(chuàng)新、數(shù)字化能力、數(shù)字化投入持續(xù)性、企業(yè)績(jī)效關(guān)系概念模型，以中國(guó)制造企業(yè)為研究對(duì)象，采用問(wèn)卷調(diào)查方法進(jìn)行理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)，旨在揭示數(shù)字創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效的作用機(jī)理，打開(kāi)二者關(guān)系的“黑箱”，分析數(shù)字化能力的中介作用與數(shù)字化投入持續(xù)性的調(diào)節(jié)作用。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1 數(shù)字創(chuàng)新

數(shù)字創(chuàng)新（Digital Innovation）這一概念最早由Yoo等^[10]、Lee＆Berente^[11]提出，是指組合數(shù)字與物理部件以生產(chǎn)新產(chǎn)品的過(guò)程。在此基礎(chǔ)上，本文借鑒余江等（2017）、Bharadwaj等^[12]、Vial^[13]、劉洋等^[2]的研究成果，將制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新定義為企業(yè)創(chuàng)新過(guò)程與創(chuàng)新結(jié)果廣泛應(yīng)用新興數(shù)字技術(shù)和數(shù)據(jù)要素及其組合，改進(jìn)業(yè)務(wù)流程、開(kāi)發(fā)新形態(tài)智能產(chǎn)品、提供新的數(shù)字服務(wù)、改變商業(yè)模式的數(shù)字創(chuàng)新行為。Fichman等^[1]較早將數(shù)字創(chuàng)新類型劃分為流程創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新；Wiesbock＆Hess^[9]沿襲這一提法，將數(shù)字創(chuàng)新分為數(shù)字產(chǎn)品（服務(wù)）創(chuàng)新、數(shù)字流程創(chuàng)新、數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新。

一方面，已有相關(guān)研究大多聚焦谷歌、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)軟件公司，缺乏對(duì)制造企業(yè)的關(guān)注；另一方面，數(shù)字創(chuàng)新概念相對(duì)籠統(tǒng)，已有相關(guān)研究未對(duì)其細(xì)分維度進(jìn)行劃分，少數(shù)研究提出的分類方法均是基于文獻(xiàn)綜述的數(shù)字創(chuàng)新模塊劃分方法，鮮有基于制造企業(yè)情境以創(chuàng)新特征和戰(zhàn)略導(dǎo)向?qū)ζ溥M(jìn)行界定的實(shí)證研究。因此，制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新維度劃分是揭示績(jī)效提升過(guò)程機(jī)制的重要理論基礎(chǔ)。

本文以制造企業(yè)為研究對(duì)象，從創(chuàng)新過(guò)程（流程數(shù)字化）和創(chuàng)新結(jié)果（產(chǎn)品數(shù)字化）兩個(gè)維度，將數(shù)字創(chuàng)新分為效率型（efficiency-based）數(shù)字創(chuàng)新、新穎型（novelty-type）數(shù)字創(chuàng)新和融合型（Convergence-oriented）數(shù)字創(chuàng)新3種類型^[14]，如圖1所示。其中，效率型數(shù)字創(chuàng)新是指應(yīng)用數(shù)字技術(shù)優(yōu)化創(chuàng)新流程、提升創(chuàng)新效率的戰(zhàn)略導(dǎo)向，旨在提升企業(yè)流程數(shù)字化水平，主要體現(xiàn)為流程創(chuàng)新。新穎型數(shù)字創(chuàng)新是指運(yùn)用數(shù)字技術(shù)賦能產(chǎn)品的創(chuàng)意、設(shè)計(jì)和創(chuàng)新產(chǎn)出，強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)品融合的戰(zhàn)略導(dǎo)向，旨在提升企業(yè)產(chǎn)品智能化水平，主要體現(xiàn)為產(chǎn)品創(chuàng)新。融合型數(shù)字創(chuàng)新是指數(shù)字技術(shù)與企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)全方位深度融合的戰(zhàn)略導(dǎo)向，兼具效率型和新穎型數(shù)字創(chuàng)新特征，旨在提升企業(yè)數(shù)字服務(wù)化水平。

1.2 數(shù)字化能力

制造企業(yè)數(shù)字化能力（Digital Capability）是指企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)資源等數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)變創(chuàng)新范式，以獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并實(shí)現(xiàn)數(shù)字創(chuàng)新的組織能力（侯光文，劉青青，2022）。當(dāng)前，制造企業(yè)數(shù)字化能力研究處于起步階段，并未進(jìn)行統(tǒng)一的內(nèi)涵劃分，主要基于動(dòng)態(tài)能力理論（Dynamic Capabilities Theory）視角解釋企業(yè)數(shù)字化能力形成過(guò)程?；谀芰Φ膶哟斡^認(rèn)為，數(shù)字化能力是高階形態(tài)的動(dòng)態(tài)能力。能力重構(gòu)（Capability Reconfiguration）是指在動(dòng)蕩的外部環(huán)境中，企業(yè)對(duì)現(xiàn)有能力進(jìn)行重組、更新，進(jìn)而形成新動(dòng)態(tài)能力的過(guò)程^[15]，是企業(yè)構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要機(jī)制（陳曉穎，邱國(guó)棟，2022）。傳統(tǒng)制造企業(yè)若想成功實(shí)施數(shù)字創(chuàng)新，需要構(gòu)建新的能力，即數(shù)字化能力。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)數(shù)字化能力這一概念內(nèi)涵進(jìn)行了情境化提煉，但尚未對(duì)制造企業(yè)在數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程中的數(shù)字化能力維度與作用機(jī)制進(jìn)行探討。第一，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與傳統(tǒng)制造企業(yè)在數(shù)字化能力形成及建構(gòu)方面存在一定差異。例如，易加斌等^[16]認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)數(shù)字化能力由數(shù)字感知能力、數(shù)字運(yùn)營(yíng)能力和數(shù)字資源協(xié)同能力構(gòu)成，而制造企業(yè)關(guān)注數(shù)字產(chǎn)品創(chuàng)新過(guò)程中的數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力，即數(shù)字技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)品創(chuàng)新深度融合能力；侯光文和劉青青（2022）將制造企業(yè)數(shù)字化能力劃分為數(shù)字化協(xié)同與數(shù)字化擴(kuò)散兩個(gè)維度加以衡量。第二，既有研究未將數(shù)字價(jià)值化能力納入制造企業(yè)數(shù)字化能力內(nèi)涵。在制造企業(yè)服務(wù)化、平臺(tái)化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，數(shù)據(jù)、用戶、平臺(tái)等要素發(fā)揮重要作用，企業(yè)數(shù)據(jù)本身實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造的能力凸顯（張振剛等，2022）。數(shù)字價(jià)值化能力既是更高階段、更高層次的動(dòng)態(tài)能力，也是制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新能力的體現(xiàn)。

因此，在數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程中，制造企業(yè)可以通過(guò)構(gòu)建數(shù)字化能力促進(jìn)自身績(jī)效提升，且不同類型數(shù)字創(chuàng)新行為在促進(jìn)數(shù)字化能力提升過(guò)程中存在差異。數(shù)字創(chuàng)新情境下，關(guān)鍵數(shù)字化能力可以概括為數(shù)字協(xié)同能力、數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力和數(shù)字價(jià)值化能力（張振剛等，2022），在促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升過(guò)程中分別發(fā)揮協(xié)同、擴(kuò)散和增值效應(yīng)。

1.3 數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新主要通過(guò)數(shù)字流程創(chuàng)新、數(shù)字產(chǎn)品創(chuàng)新和數(shù)字服務(wù)創(chuàng)新3個(gè)方面影響企業(yè)績(jī)效^[2]。首先，數(shù)字流程創(chuàng)新能夠通過(guò)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用優(yōu)化研發(fā)、生產(chǎn)流程，實(shí)現(xiàn)降本增效。其次，數(shù)字產(chǎn)品創(chuàng)新能夠?yàn)橛脩籼峁┚哂懈?jìng)爭(zhēng)力和吸引力的智能化產(chǎn)品，從而增加銷售量并提升顧客滿意度。最后，數(shù)字服務(wù)創(chuàng)新表現(xiàn)為制造企業(yè)向服務(wù)化轉(zhuǎn)型，除提供物理智能產(chǎn)品、設(shè)備外，還提供數(shù)字化增值服務(wù)。例如，用戶能夠訂閱蔚來(lái)、特斯拉等智能網(wǎng)聯(lián)汽車企業(yè)提供的數(shù)字服務(wù)。Hanelt等^[17]以全球30家汽車制造商縱向面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明，數(shù)字創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效具有積極影響。因此，本文提出以下假設(shè)：

H₁：數(shù)字創(chuàng)新能夠顯著提升企業(yè)績(jī)效水平。

1.4 數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字化能力

制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新是動(dòng)態(tài)、持續(xù)創(chuàng)新過(guò)程，在流程創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)創(chuàng)新等關(guān)鍵環(huán)節(jié)引進(jìn)云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等新興數(shù)字技術(shù)，對(duì)既有慣例、知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、資源等能力要素進(jìn)行整合、重組和更新，甚至打破原有慣例，通過(guò)解構(gòu)固有能力構(gòu)建新的、更高階的動(dòng)態(tài)能力。這就是企業(yè)通過(guò)數(shù)字創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)數(shù)字化能力重構(gòu)的過(guò)程，即數(shù)字賦能過(guò)程（張振剛等，2022）。數(shù)字創(chuàng)新可以通過(guò)雙元?jiǎng)?chuàng)新機(jī)制構(gòu)建數(shù)字化能力（池毛毛等，2022）。一方面，數(shù)字創(chuàng)新通過(guò)漸進(jìn)式創(chuàng)新機(jī)制構(gòu)建數(shù)字化能力，強(qiáng)調(diào)企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)對(duì)現(xiàn)有流程、產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，如引進(jìn)5G、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)已有設(shè)備、車間進(jìn)行升級(jí)和智能化改造，打通已有信息系統(tǒng)，使其具備智能感知、互聯(lián)互通的能力。另一方面，數(shù)字創(chuàng)新通過(guò)突破式創(chuàng)新機(jī)制重構(gòu)數(shù)字化能力，主要體現(xiàn)為應(yīng)用數(shù)字技術(shù)開(kāi)發(fā)智能產(chǎn)品、開(kāi)拓?cái)?shù)字服務(wù)的能力，如家電制造企業(yè)應(yīng)用人工智能算法開(kāi)發(fā)自適應(yīng)、自調(diào)節(jié)的智能空調(diào)。因此，本文提出以下假設(shè)：

H₂：數(shù)字創(chuàng)新能夠推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化能力構(gòu)建。

1.5 數(shù)字化能力與企業(yè)績(jī)效

基于動(dòng)態(tài)能力理論視角，企業(yè)具有機(jī)會(huì)感知、機(jī)會(huì)利用和整合重構(gòu)的能力。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)字化能力是高階動(dòng)態(tài)能力^[18]，也是企業(yè)持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要來(lái)源^[19]。傳統(tǒng)制造企業(yè)需要引進(jìn)、吸收、融合新興數(shù)字技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字化能力構(gòu)建。數(shù)字化能力可以通過(guò)效率（Efficiency）和效益（Effectiveness）兩個(gè)方面影響企業(yè)績(jī)效。從效率角度看，企業(yè)數(shù)字化能力越強(qiáng)，研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)、物流、服務(wù)等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)效率提升越顯著，越有利于企業(yè)績(jī)效水平提升。從效益角度看，高水平數(shù)字化能力體現(xiàn)在企業(yè)顛覆現(xiàn)有產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和功能，創(chuàng)造高價(jià)值智能產(chǎn)品和數(shù)字服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)增長(zhǎng)。Zomer等^[19]發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力對(duì)企業(yè)績(jī)效具有顯著促進(jìn)作用。因此，本文提出以下假設(shè)：

H₃：數(shù)字化能力對(duì)企業(yè)績(jī)效發(fā)揮顯著促進(jìn)作用。

1.6 數(shù)字化能力的中介作用

制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新通過(guò)數(shù)字化能力重構(gòu)過(guò)程機(jī)制影響企業(yè)績(jī)效。基于前文分析，數(shù)字創(chuàng)新能夠促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升，推動(dòng)數(shù)字化能力構(gòu)建。由此，本文認(rèn)為，能力演變是企業(yè)創(chuàng)新變革的結(jié)果，往往作為創(chuàng)新和績(jī)效的中介機(jī)制體現(xiàn)。對(duì)于制造企業(yè)而言，數(shù)字創(chuàng)新可以通過(guò)流程、產(chǎn)品和服務(wù)3個(gè)關(guān)鍵維度影響企業(yè)績(jī)效，具體表現(xiàn)為不同戰(zhàn)略導(dǎo)向的數(shù)字化能力差異，3種關(guān)鍵數(shù)字化能力分別發(fā)揮協(xié)同、擴(kuò)散和增值效應(yīng)^[20]。

（1）在數(shù)字流程創(chuàng)新環(huán)節(jié)，制造企業(yè)往往采取效率型數(shù)字創(chuàng)新，本質(zhì)是生產(chǎn)主導(dǎo)邏輯。一般而言，效率型數(shù)字創(chuàng)新主要關(guān)注成本、效率和系統(tǒng)等要素，與流程相匹配的數(shù)字協(xié)同能力發(fā)揮重要作用。數(shù)字協(xié)同能力表現(xiàn)為企業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)打通、系統(tǒng)聯(lián)通，實(shí)現(xiàn)縱向決策流程、橫向業(yè)務(wù)流程、端到端供應(yīng)鏈流程的全面數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降本增效和互聯(lián)互通，促進(jìn)自身績(jī)效提升。由此，體現(xiàn)了數(shù)字創(chuàng)新的協(xié)同效應(yīng)（侯光文，劉青青，2022）。

（2）在數(shù)字產(chǎn)品創(chuàng)新環(huán)節(jié)，制造企業(yè)實(shí)施新穎型數(shù)字創(chuàng)新，本質(zhì)是產(chǎn)品主導(dǎo)邏輯。新穎型數(shù)字創(chuàng)新重點(diǎn)關(guān)注研發(fā)設(shè)計(jì)、知識(shí)管理和應(yīng)用場(chǎng)景要素，通過(guò)數(shù)字技術(shù)與創(chuàng)新過(guò)程深度融合加快創(chuàng)新擴(kuò)散速度，不受區(qū)域、時(shí)間限制，逐步形成與產(chǎn)品相匹配的數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力，從而促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升。由此，體現(xiàn)了數(shù)字創(chuàng)新的擴(kuò)散效應(yīng)（侯光文，劉青青，2022）。

（3）在數(shù)字服務(wù)創(chuàng)新環(huán)節(jié)，企業(yè)開(kāi)展融合型數(shù)字創(chuàng)新，本質(zhì)是服務(wù)主導(dǎo)邏輯。融合型數(shù)字創(chuàng)新重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)、用戶和平臺(tái)等要素，并通過(guò)構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、電子商務(wù)平臺(tái)等，與用戶、供應(yīng)商、合作伙伴等其他利益相關(guān)者實(shí)現(xiàn)能力共建、價(jià)值共創(chuàng)，形成與服務(wù)相匹配的數(shù)字價(jià)值化能力，通過(guò)提供數(shù)字服務(wù)、系統(tǒng)解決方案獲得增值能力，從而促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升。由此，體現(xiàn)了數(shù)字創(chuàng)新的增值效應(yīng)（張振剛等，2022）。

綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H₄：數(shù)字化能力在數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用。

H₅：數(shù)字協(xié)同能力在效率型數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用。

H₆：數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力在新穎型數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用。

H₇：數(shù)字價(jià)值化能力在融合型數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用。

1.7 數(shù)字化投入持續(xù)性的調(diào)節(jié)作用

數(shù)字化投入持續(xù)性（Persistence of Digital Investment）是指制造企業(yè)在一段時(shí)間內(nèi)對(duì)智能化設(shè)備、數(shù)字技術(shù)、數(shù)字平臺(tái)、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施等數(shù)字化建設(shè)資源投入保持穩(wěn)定、持續(xù)的趨勢(shì)。數(shù)字時(shí)代，數(shù)字創(chuàng)新是長(zhǎng)期、持續(xù)的過(guò)程，數(shù)字化投入一旦停止或缺乏持續(xù)性，數(shù)字創(chuàng)新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)就難以維持。因此，數(shù)字化投入持續(xù)性是影響企業(yè)效益的關(guān)鍵因素。

（1）高數(shù)字化投入持續(xù)性對(duì)數(shù)字創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)效益具有促進(jìn)作用。企業(yè)保持穩(wěn)定的數(shù)字化投入有助于拓展數(shù)字流程創(chuàng)新、數(shù)字產(chǎn)品創(chuàng)新和數(shù)字服務(wù)創(chuàng)新深度及廣度，推動(dòng)數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程和結(jié)果與數(shù)字技術(shù)深度融合，從而促進(jìn)自身績(jī)效提升。

（2）持續(xù)性數(shù)字化投入有助于加快企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程中的關(guān)鍵數(shù)字化能力形成?；趧?dòng)態(tài)能力理論視角的相關(guān)研究認(rèn)為，規(guī)律、持續(xù)的數(shù)字化投入有助于增強(qiáng)企業(yè)吸收能力，促進(jìn)數(shù)字創(chuàng)新知識(shí)積累。由此，舊的慣例得到優(yōu)化，新的數(shù)字化能力逐漸形成。相反，如果企業(yè)數(shù)字化投入缺乏持續(xù)性，那么在數(shù)字創(chuàng)新流程、產(chǎn)品和服務(wù)等不同環(huán)節(jié)，對(duì)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)的引進(jìn)、吸收、擴(kuò)散和融合過(guò)程就會(huì)受到限制，進(jìn)而難以形成與之匹配的關(guān)鍵數(shù)字化能力。

綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H₈：數(shù)字化投入持續(xù)性正向調(diào)節(jié)數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系。

H₉：數(shù)字化投入持續(xù)性正向調(diào)節(jié)數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字化能力的關(guān)系。

H₁₀：數(shù)字化投入持續(xù)性正向調(diào)節(jié)效率型數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字協(xié)同能力的關(guān)系。

H₁₁：數(shù)字化投入持續(xù)性正向調(diào)節(jié)新穎型數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力的關(guān)系。

H₁₂：數(shù)字化投入持續(xù)性正向調(diào)節(jié)融合型數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字價(jià)值化能力的關(guān)系。

綜上分析，本文遵循“創(chuàng)新行為—能力演化—績(jī)效結(jié)果”邏輯，探討數(shù)字創(chuàng)新、數(shù)字化能力與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，以及數(shù)字化投入持續(xù)性在數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程中的調(diào)節(jié)作用，揭示數(shù)字創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效的作用機(jī)理，打開(kāi)二者關(guān)系的“黑箱”，構(gòu)建理論框架如圖2所示。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量測(cè)量

本研究問(wèn)卷測(cè)量題項(xiàng)主要來(lái)源于國(guó)內(nèi)外已有成熟量表，并結(jié)合具體情境修改而成，采用Likert 7點(diǎn)打分法測(cè)量，范圍從1“非常不符合”到7“非常符合”。為確保量表質(zhì)量，本文對(duì)英文量表進(jìn)行翻譯—回譯，并通過(guò)與企業(yè)高管訪談完善量表。具體而言，借鑒Shen等^[14]、Wei等（2021）的研究成果，將數(shù)字創(chuàng)新分為效率型、新穎型、融合型3種類型共9個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行測(cè)量。參考侯光文和劉青青（2022）、Nasiri等（2020）的研究成果，將數(shù)字化能力細(xì)分為數(shù)字協(xié)同能力、數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力和數(shù)字價(jià)值化能力3類共9個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行測(cè)量。借鑒余芬和樊霞（2021）、Bajpai等（2022）的研究成果，采用每年是否納入預(yù)算、投入金額和數(shù)字化項(xiàng)目3個(gè)題項(xiàng)對(duì)數(shù)字化投入持續(xù)性進(jìn)行測(cè)量。借鑒余傳鵬等（2020）、余菲菲等（2022）的研究量表，將企業(yè)績(jī)效分為財(cái)務(wù)績(jī)效和創(chuàng)新績(jī)效共9個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行測(cè)量。

2.2 數(shù)據(jù)收集

本文采用問(wèn)卷調(diào)查方式收集一手?jǐn)?shù)據(jù)并開(kāi)展實(shí)證研究，問(wèn)卷調(diào)查對(duì)象為引進(jìn)數(shù)字技術(shù)、開(kāi)展數(shù)字創(chuàng)新的制造企業(yè)，問(wèn)卷填寫(xiě)者均為企業(yè)中高層領(lǐng)導(dǎo)者，主要通過(guò)以下渠道發(fā)放問(wèn)卷：第一，利用已承擔(dān)的國(guó)家級(jí)、?。ㄊ校┘?jí)相關(guān)縱向研究項(xiàng)目以及與企業(yè)合作開(kāi)展的橫向研究項(xiàng)目，參加由政府部門(mén)、行業(yè)協(xié)會(huì)組織的企業(yè)家座談會(huì)，現(xiàn)場(chǎng)向企業(yè)高層管理者發(fā)送問(wèn)卷并回收；第二，在廣東省工業(yè)和信息化廳開(kāi)設(shè)的智能制造發(fā)展專題研修班、高端裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)與管理專題研修班等課堂上，向企業(yè)高層管理者發(fā)放問(wèn)卷；第三，借助華南理工大學(xué)校友向企業(yè)高層管理者進(jìn)行發(fā)放問(wèn)卷。問(wèn)卷回收后，剔除無(wú)法匹配、反向題與正向題回答相同的問(wèn)卷，最終得到有效問(wèn)卷251份。整體而言，樣本企業(yè)覆蓋不同規(guī)模、年齡、產(chǎn)業(yè)性質(zhì)、產(chǎn)業(yè)屬性和產(chǎn)業(yè)鏈位置企業(yè)，具有較強(qiáng)的代表性，有效樣本基本特征如表1所示。

3 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 信度與效度檢驗(yàn)

（1）評(píng)估測(cè)量項(xiàng)目的因子載荷值。表2結(jié)果顯示，效率型數(shù)字創(chuàng)新（0.732～0.805）、新穎型數(shù)字創(chuàng)新（0.772～0.826）、融合型數(shù)字創(chuàng)新（0.774～0.809）、數(shù)字協(xié)同能力（0.650～0.808）、數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力（0.757～0.841）、數(shù)字價(jià)值化能力（0.722～0.820）、數(shù)字化投入持續(xù)性（0.779～0.857）、企業(yè)績(jī)效（0.728～0.825）等變量因子載荷值均大于0.6，表明研究題項(xiàng)的因子載荷值符合要求。

（2）以內(nèi)部一致性Cronbach's α系數(shù)和組合信度系數(shù)（Composite Reliability，CR）進(jìn)行信度檢驗(yàn)，以平均方差萃取量（Average Variance Extracted，AVE）衡量收斂效度。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字創(chuàng)新（0.873）、數(shù)字化能力（0.866）、企業(yè)績(jī)效（0.903）的Cronbach's α系數(shù)大于0.8，所有變量的Cronbach's α系數(shù)大于0.6。除數(shù)字協(xié)同能力的CR值為0.799外，其它變量的CR值均大于0.8，表明研究變量測(cè)量具有較高的內(nèi)部一致性。所有變量的AVE值均高于可接受水平（0.5），說(shuō)明變量收斂效度較高。

3.2 共同方法偏差分析

本文采用研究程序設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)后檢驗(yàn)兩種方法控制并識(shí)別共同方法偏差^[21]。首先，隱藏問(wèn)卷研究目的和變量含義，以盡量減少社會(huì)期望偏差。其次，在問(wèn)卷中隨機(jī)分配測(cè)量項(xiàng)目并設(shè)置部分反向題，以檢查受訪者是否認(rèn)真填答。此外，本文承諾保護(hù)受訪者的隱私，以緩解填答者的擔(dān)憂。最后，采用Harman 單因素檢驗(yàn)，結(jié)果表明，第一個(gè)因素能解釋15.299%的方差，低于40%的標(biāo)準(zhǔn)，總解釋方差為68.420 %。由此說(shuō)明，共同方法方差的影響并不嚴(yán)重。表3為各變量描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性分析結(jié)果。

3.3 假設(shè)檢驗(yàn)

本研究采用分層次回歸方法進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表4～6所示。此外，本文采用方差膨脹因子（VIF）對(duì)多重共線性問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，VIF值均小于2.0，故回歸模型不存在多重共線性。

（1）通過(guò)回歸檢驗(yàn)數(shù)字創(chuàng)新、數(shù)字化能力和企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，結(jié)果如表4所示?？刂葡嚓P(guān)變量的影響后，由模型（1）可知，數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效的回歸系數(shù)顯著（β=0.539，t=9.372，p<0.001），假設(shè)H₁得到實(shí)證數(shù)據(jù)支持。由模型（2）可知，數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字化能力的回歸系數(shù)顯著（β=0.690，t=17.803，p<0.001），假設(shè)H₂得到實(shí)證數(shù)據(jù)支持。由模型（3）可知，數(shù)字化能力與企業(yè)績(jī)效的回歸系數(shù)顯著（β=0.904，t=11.927，p<0.001），假設(shè)H₃得到實(shí)證數(shù)據(jù)支持。由Baron＆Kenny（1986）的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法可知，數(shù)字化能力在數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用，假設(shè)H₄通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)。

（2）將數(shù)字創(chuàng)新的細(xì)分維度效率型數(shù)字創(chuàng)新、新穎型數(shù)字創(chuàng)新和融合型數(shù)字創(chuàng)新，以及數(shù)字化能力的細(xì)分維度數(shù)字協(xié)同能力、數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力、數(shù)字價(jià)值化能力納入回歸模型，結(jié)果如表5所示。由模型（4）可知，新穎型數(shù)字創(chuàng)新（β=0.294， p<0.001）、融合型數(shù)字創(chuàng)新（β=0.270， p<0.001）與企業(yè)績(jī)效具有正相關(guān)關(guān)系，而效率型數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效的正相關(guān)關(guān)系未得到數(shù)據(jù)支持。由模型（5）可知，效率型數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字協(xié)同能力具有正相關(guān)關(guān)系（β=0.482， p<0.001）。由模型（6）可知，新穎型數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力具有正相關(guān)關(guān)系（β=0.617， p<0.001）。由模型（7）可知，融合型數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字價(jià)值化能力具有正相關(guān)關(guān)系（β=0.595， p<0.001）。由模型（8）可知，數(shù)字協(xié)同能力（β=0.218， p<0.001）、數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力（β=0.336， p<0.001）、數(shù)字價(jià)值化能力（β=0.326， p<0.001）均與企業(yè)績(jī)效具有正相關(guān)關(guān)系。因此，根據(jù)Baron＆Kenny（1986）的研究成果，假設(shè)H₅未獲得數(shù)據(jù)支持，假設(shè)H₆和假設(shè)H₇通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)。由此表明，新穎型數(shù)字創(chuàng)新通過(guò)數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力促進(jìn)企業(yè)績(jī)效水平提升，融合型數(shù)字創(chuàng)新通過(guò)數(shù)字價(jià)值化能力促進(jìn)企業(yè)績(jī)效水平提升。

為進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字化能力、數(shù)字協(xié)同能力、數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力、數(shù)字價(jià)值化能力的中介效應(yīng)，借鑒Preacher＆Hayes（2008）的研究成果，本文采用Bootstrap法，在樣本量5 000、糾偏校正95%置信區(qū)間下再次進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。由表6可知，數(shù)字創(chuàng)新的中介效應(yīng)與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系效應(yīng)顯著（效應(yīng)值=0.623， SE=0.066），95%的置信區(qū)間（0.449， 0.709）不包含零，進(jìn)一步支持假設(shè)H₄。新穎型數(shù)字創(chuàng)新的中介效應(yīng)與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系效應(yīng)顯著（效應(yīng)值=0.139， SE=0.042），95%的置信區(qū)間（0.075， 0.238）不包含零，進(jìn)一步支持假設(shè)H₆。融合型數(shù)字創(chuàng)新通的中介效應(yīng)與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系效應(yīng)顯著（效應(yīng)值=0.122， SE=0.043），95%的置信區(qū)間（0.050， 0.219）不包含零，進(jìn)一步支持假設(shè)H₇。需要注意的是，效率型數(shù)字的中介效應(yīng)與企業(yè)績(jī)效關(guān)系效應(yīng)不顯著，95%的置信區(qū)間（-0.008， 0.080）包含零，表明H₅未通過(guò)中介效應(yīng)檢驗(yàn)。

（3）對(duì)數(shù)字化投入持續(xù)性的調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表7所示。在回歸檢驗(yàn)前，本文對(duì)交互項(xiàng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由模型（10）可知，數(shù)字化投入持續(xù)性和數(shù)字創(chuàng)新的交互項(xiàng)與企業(yè)績(jī)效正相關(guān)（β=0.100， p<0.01），假設(shè)H₈得到支持。由模型（11）可知，數(shù)字化投入持續(xù)性和數(shù)字創(chuàng)新的交互項(xiàng)與數(shù)字化能力正相關(guān)（β=0.067， p<0.01），假設(shè)H₉得到支持。由模型（12）可知，數(shù)字化投入持續(xù)性和效率型數(shù)字創(chuàng)新的交互項(xiàng)與數(shù)字協(xié)同能力正相關(guān)（β=0.075， p<0.01），假設(shè)H₁₀得到支持。由模型（13）可知，數(shù)字化投入持續(xù)性和新穎型數(shù)字創(chuàng)新的交互項(xiàng)與數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力相關(guān)關(guān)系不顯著，假設(shè)H₁₁未得到支持。由模型（14）可知，數(shù)字化投入持續(xù)性和融合型數(shù)字創(chuàng)新的交互項(xiàng)與數(shù)字價(jià)值化能力相關(guān)關(guān)系不顯著，假設(shè)H₁₂未得到實(shí)證數(shù)據(jù)支持。由此表明，持續(xù)性數(shù)字化投入有利于企業(yè)通過(guò)數(shù)字創(chuàng)新重構(gòu)數(shù)字化能力，從而促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升。對(duì)于效率型數(shù)字創(chuàng)新而言，持續(xù)性數(shù)字化投入能夠強(qiáng)化其與數(shù)字協(xié)同能力的關(guān)系；對(duì)于新穎型和融合型數(shù)字創(chuàng)新而言，持續(xù)性數(shù)字化投入的積極作用不顯著。

4 結(jié)語(yǔ)

4.1 研究結(jié)論

為探究數(shù)字創(chuàng)新促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升的過(guò)程機(jī)理，打開(kāi)二者關(guān)系的“黑箱”，本文構(gòu)建“創(chuàng)新行為—能力演化—績(jī)效結(jié)果”基本框架，以251家中國(guó)制造企業(yè)為研究對(duì)象，通過(guò)理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：

（1）數(shù)字創(chuàng)新能夠顯著提升企業(yè)績(jī)效水平。這一結(jié)論與Hanelt等^[17]的研究結(jié)論一致，豐富了中國(guó)制造企業(yè)經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

（2）數(shù)字創(chuàng)新能夠通過(guò)構(gòu)建數(shù)字化能力促進(jìn)企業(yè)績(jī)效水平提升。這一結(jié)論與Annarelli等^[18]、池毛毛等（2022）的研究觀點(diǎn)一致，并基于能力層次觀提出數(shù)字化能力是高階動(dòng)態(tài)能力這一觀點(diǎn)。

（3）不同類型關(guān)鍵數(shù)字化能力在數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用。具體表現(xiàn)如下：數(shù)字創(chuàng)新擴(kuò)散能力在新穎型數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用；數(shù)字價(jià)值化能力在融合型數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效間發(fā)揮中介作用。由此，本文深化了侯光文和劉青青（2022）、易加斌等^[16]的研究成果，并構(gòu)建了數(shù)字創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的理論模型。

（4）數(shù)字化投入持續(xù)性在企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程中發(fā)揮調(diào)節(jié)作用，既正向調(diào)節(jié)數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，也正向調(diào)節(jié)數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字化能力的關(guān)系。此外，數(shù)字化投入持續(xù)性正向調(diào)節(jié)效率型數(shù)字創(chuàng)新與數(shù)字協(xié)同能力的關(guān)系。由此，體現(xiàn)了持續(xù)性數(shù)字化投入是制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新取得成功的重要情境因素。

4.2 理論貢獻(xiàn)

（1）不同于以往文獻(xiàn)基于單一維度對(duì)數(shù)字創(chuàng)新這一概念進(jìn)行界定^[17]，本文將數(shù)字創(chuàng)新細(xì)分為效率型、新穎型和融合型3種類型，對(duì)于揭示制造企業(yè)不同類型數(shù)字創(chuàng)新行為內(nèi)涵具有重要理論意義。本文進(jìn)一步深化了李振東等（2023）、Shen等^[14]、劉洋等^[2]的研究成果，豐富了制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新概念內(nèi)涵。

（2）不同于既有文獻(xiàn)關(guān)注數(shù)字創(chuàng)新前因^[5-6]，卻忽略了數(shù)字創(chuàng)新對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響^[15]，本文通過(guò)揭示數(shù)字創(chuàng)新促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升的過(guò)程機(jī)制，打開(kāi)了二者關(guān)系的“黑箱”。在張振剛等（2022）、Li等^[20]、侯光文和劉青青（2022）、Hanelt等^[17]、Scott等^[7]研究成果的基礎(chǔ)上，本文提出數(shù)字化能力這一關(guān)鍵中介效應(yīng)，并結(jié)合制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新類型，探討制造企業(yè)不同類型數(shù)字創(chuàng)新行為構(gòu)建的關(guān)鍵數(shù)字化能力，豐富了數(shù)字創(chuàng)新理論研究。

（3）本文加入數(shù)字化投入持續(xù)性這一情境變量，彌補(bǔ)了已有研究的不足，進(jìn)一步凸顯了制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新的長(zhǎng)期效應(yīng)^[7]，拓展了數(shù)字創(chuàng)新理論邊界。

4.3 政策建議

（1）制造企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新應(yīng)高度重視數(shù)字化能力建設(shè)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，制造企業(yè)要想獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，就必須進(jìn)行組織變革，打破既有慣例并構(gòu)建新的數(shù)字化能力，通過(guò)協(xié)同、擴(kuò)散和增值3種作用路徑實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益。

（2）制造企業(yè)應(yīng)進(jìn)行持續(xù)性數(shù)字化投入，從而確保數(shù)字創(chuàng)新取得預(yù)期成效。數(shù)字創(chuàng)新需要大量資金、資源投入，不能“三天打魚(yú)兩天曬網(wǎng)”，既要維持投入強(qiáng)度，也要保持投入持續(xù)性。

4.4 局限與展望

本文存在以下不足：一方面受樣本量的限制，另一方面受截面數(shù)據(jù)的影響。因此，未來(lái)可嘗試基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、專利數(shù)據(jù)等多來(lái)源數(shù)據(jù)衡量企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新投入與產(chǎn)出，進(jìn)一步豐富實(shí)證研究。此外，未來(lái)可進(jìn)一步探討企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新過(guò)程中數(shù)字化能力的情境效應(yīng)，即初始狀態(tài)下數(shù)字化能力對(duì)數(shù)字創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系是否存在差異化影響。

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（責(zé)任編輯：張 悅）

How Digital Innovation of Manufacturing Enterprises Promotes Firm Performance

Zhang Zhengang^1，2， Hu Antao^1，2， Ye Baosheng^1，2

（1. School of Business Administration， South China University of Technology， Guangzhou 510640， China;2. Guangzhou Institute of Digital Innovation，Guangzhou 510640， China）

Abstract：With the rapid development of emerging digital technologies such as cloud computing， the Internet of Things， big data， and artificial intelligence， the innovation of manufacturing enterprises has produced a new paradigm—digital innovation， and it refers to the application of emerging digital technologies and data elements in the innovation process and innovation results of enterprises， including bringing about improvements in production processes， developing new forms of smart products， providing new digital services， and generating digital business models. So more and more manufacturing companies at home and abroad are vigorously implementing digital innovation， such as Midea Group and Tesla， and they have widely applied emerging digital technologies to their process innovation， product innovation and service innovation.

However， there is scant theoretical research in academia to deeply discuss how digital innovation in manufacturing enterprises can improve enterprise performance. The "black box" in which digital innovation affects firm performance is worthy of further exploration. In general， the current research on digital innovation and firm performance is relatively general and superficial， because the concept of digital innovation has not been classified， and the different pathways through which digital innovation affects corporate performance have not been clarified. In addition， there is a lack of research about the dynamics of digital investment in the process of digital innovation. The theoretical gaps above laid the foundation for this study.

Therefore， this paper aims to explore the process mechanism of digital innovation in manufacturing enterprises to promote firm performance. Then it divides digital innovation into three types： efficiency-type， novelty-type， and convergence-type， and classifies digital capabilities into three dimensions： digital synergy capability， digital innovation diffusion capability， and digital value-added capability. And this article proposes three paths of "synergy effect"， "diffusion effect" and "value-added effect" of digital innovation affecting firm performance. Following the logic framework of "innovation behavior - capability evolution - performance results"， taking 251 Chinese manufacturing enterprises as the survey samples， through theoretical analysis and empirical testing， the following conclusions are drawn： （1） digital innovation can significantly improve enterprise performance; （2） digital innovation can promote the improvement of enterprise performance by promoting the reconfiguration of digital capabilities; （3） different types of key digital capabilities play an mediating role between digital innovation and enterprise performance; specifically， digital diffusion capability plays a mediating role between novelty-type digital innovation and enterprise performance，and digital value-added capability plays an intermediary role between convergence-type digital innovation and enterprise performance; （4） the persistence of digital investment plays an important role in the process of enterprise digital innovation， which can positively moderate the relationship between digital innovation and enterprise performance， as well as the relationship between digital innovation and digital capabilities. In addition， it also positively moderates the relationship between efficiency-type digital innovation and digital synergy capability.

Different from the single-dimensional general research on the emerging concept of digital innovation in the previous literature， this paper divides digital innovation into three types of multi-dimensional research involving efficiency， novelty and convergence， which has important theoretical significance for understanding the digital innovation behavior of manufacturing enterprises. Moreover， systematically constructs the process mechanism of digital innovation to promote corporate performance from the perspective of digital capability， and opens the "black box" of the relationship between the two. It further argues that different types of digital innovation can promote different types of digital capability and proposes three paths of "synergy effect"， "diffusion effect" and "value-added effect" of digital innovation affecting firm performance. This result has advanced the theoretical research on digital innovation. Last but not the least， the study introduces the context variable of the persistence of digital investment to the digital innovation research， which makes up for the lack of research on the dynamic dimension of digital investment in the existing research， further highlights the long-term effect of digital innovation in manufacturing enterprises， and enriches the theory of digital innovation. In summary， this paper provides theoretical guidance and practical inspiration for manufacturing companies to successfully carry out digital innovation.

Key Words：Digital Innovation; Digital Capability;Digital Investment; Enterprise Performance;Dynamic Capabilities Theory