數字化轉型對制造企業技術創新能力的影響研究

趙琳瑞 李海霞 周慧慧

文章編號：1008-7133（2022）02-0071-12

摘 要： 在推動數字中國建設和高質量發展的關鍵時期，制造企業紛紛進行數字化轉型，進而深入企業技術創新各個環節，為技術創新提供了良好的動力與發展氛圍。本文構建了數字化轉型對制造企業技術創新能力影響的概念模型，通過問卷調查法收集數據，運用SPSS和AMOS軟件對問卷數據進行分析和假設檢驗。研究結果表明：數字化戰略轉型、數字化組織變革轉型、數字化業務流程轉型和數字化技術應用轉型對制造企業技術創新能力有明顯的促進作用;探索性學習能夠正向調節制造企業數字化轉型與技術創新能力的關系;利用性學習正向調節制造企業數字化戰略轉型、數字化技術應用轉型與技術創新能力的關系。

關 鍵 詞： 數字化轉型;技術創新能力;組織學習;制造企業

DOI： 10.16315/j.stm.2022.02.008

中圖分類號： F426

文獻標志碼：A

Research on the impact of digital transformation on the technological innovation capability of manufacturing enterprises

ZHAO Linrui， LI Haixia， ZHOU Huihui

（School of Economics and Management， Harbin University of Science

and Technology， Harbin 150080， China）

Abstract： Manufacturing enterprises have carried out digital transformation， and then went deep into each link of enterprise technological innovation， providing a good impetus and development atmosphere for technological innovation， in the critical period of promoting the construction of digital China and highquality development. This paper constructs a conceptual model of the impact of digital transformation on technological innovation capability of manufacturing enterprises， and then collects data through questionnaire survey. Meanwhile SPSS and AMOS are used to analyze the questionnaire data and test the hypothesis. The results show that the transformation of manufacturing enterprises' digital strategy， digital organization， digital business process and digital technology application can significantly promote the technological innovation capability. Exploratory learning can positively regulate the relationship between digital transformation and technological innovation capability of manufacturing enterprises. Exploitative learning positively moderates the relationship between digital strategic transformation， digital technology application transformation and technological innovation capability of manufacturing enterprises.

Keywords：digital transformation; technological innovation capability; organizational learning; manufacturing enterprises

以5G為基礎的云計算、物聯網（IoT）、大數據等新一代數字技術進步并得以迅猛發展，這種發展趨勢必然對當前人類生產生活方式、經濟增長形勢及國際生產格局產生重要影響。在全球數字化、網絡化與智能化的動態環境中，制造業是當之無愧的現代工業基石，同時也體現著國家的生產力發展水平。我國正處在從經濟高速增長向高質量發展轉變的歷史關鍵時期，新一代信息技術正利用其自身的創新性、滲透性、帶動性等特點為制造企業數字化轉型發展提供契機。

數字化時代企業需要的是開拓創新，而非因循守舊。創新能使企業在激烈的競爭市場中占有先發優勢，在我國創新驅動發展的戰略下，制造企業逐漸認知到創新發展的重要性，而技術創新更是重中之重。黨的十九大指出要以企業為創新主體，市場為創新導向，建立產學研深度融的技術創新體系。2021年政府工作報告中指出要“依靠創新推動實體經濟高質量發展，培育壯大新動能”，推動我國制造企業技術創新能力的整體提升。

基于此，本文以制造企業為研究對象，通過問卷調查和實證分析，探究制造企業數字化轉型與技術創新能力之間的作用關系，深化和擴展制造企業數字化轉型與技術創新能力理論體系，為制造企業技術創新能力影響因素研究提供新路徑和理論支持。此外，加深制造企業人員尤其是決策者對數字化轉型的重視程度，增強企業為數字化轉型所持續投資的積極性，幫助企業了解自身數字化轉型所處階段以及與行業內領先企業的差距，進而更客觀、全面地制定提升企業技術創新能力的戰略對策。

1 文獻回顧

1.1 數字化轉型

經濟全球化是不可逆轉的歷史大勢，由于新一代信息技術的快速迭代創新，我國制造企業的生存與發展都面臨著巨大的壓力，在此種情景下，數字化轉型對制造企業來說勢在必行。制造企業數字化轉型是利用數字技術改變現有業務流程、戰略模式和組織變革，幫助企業創造和獲取更多價值[1 ]。周志明[2]提出數字化轉型企業從思想上深入變革，以數字技術為手段，對涉及企業發展關鍵點進行徹底優化，如企業技術層面、組織結構、業務流程等，實現資源的高度利用和共享，為企業帶來更高效益。數字化轉型是制造企業利用數字技術解決不確定性、復雜性問題，實現業務改進，從而提升企業運營效率和技術創新能力的戰略變革[3 ]。制造企業數字化轉型運用數字技術，將數據作為核心驅動要素，重塑組織結構、業務流程、商業模式和戰略思維，與企業利益相關者實現緊密相連和價值共創，以提高企業競爭力[4 ]。

綜上所述，數字化轉型內涵不僅可以從改變戰略、技術支撐、業務模式、管理理念和組織變革等角度解釋，也可以從系統性、綜合性角度解釋。結合已有研究，本文將制造企業數字化轉型的定義如下：制造企業將多種數字技術與先進制造技術深度融合，實現對數字世界的精細把控，以數據為關鍵要素充分發揮其價值創造作用，實現戰略轉型、重大組織變革、業務流程優化改進，提升企業核心價值和能力，推動企業進行深度重構，為傳統制造企業轉型升級賦能，最終目的是增強核心競爭力。因此本文將制造企業數字化轉型劃分4個維度：數字化戰略轉型、數字化組織變革轉型、數字化業務流程轉型和數字化技術應用轉型。

1.2 技術創新能力

企業技術創新能力是為應對日益加劇的全球競爭壓力下增強企業競爭力的關鍵要素。學者們分別從資源投入與資源整合、戰略定位、動態過程、系統綜合等不同視角研究。從資源投入視角，Cheng等[5 ]提出技術創新能力包含技術、產品、過程、知識、經驗和組織，并由新產品開發、生產、運用、應對等四方面組成。從資源整合視角，有學者提出技術創新能力是指企業運用信息技術，重新整合相關知識與信息，在這個過程中，企業發明出相關技術并能總結、掌握實踐經驗的能力[6 ]。基于企業戰略定位，Slater等[7]從目標市場的選擇和實現市場導向的方式兩方面提高企業技術創新能力，使企業保持競爭優勢并進行的顛覆性創新。還有學者逐漸摒棄對技術創新能力的靜態視角，Cheng[8]認為靜態的技術創新能力已經不能滿足可持續發展和企業間日益激烈的競爭要求，而向動態過程角度演進，由感知環境變換能力、適應組織和運營需求能力以及創新能力三部分組成。許慶瑞等[9]探討產品和工藝的組合創新，采取戰略觀、動態觀和組合觀，建立企業技術創新核心能力。從綜合角度出發，付睿臣等[10]提出技術創新能力是制造企業技術創新活動過程中涵蓋技術創新的投入能力、研發能力、制造能力、營銷能力、管理能力等多種能力的綜合。

目前關于技術創新能力的研究，學者們從資源投入、資源整合、戰略定位、創新過程、動態視角等多方面提出不同的看法。本文研究的制造企業技術創新能力，注重客戶潛在需求與了解市場發展趨勢，是保證制造企業能應對高度動蕩外部環境的必備條件，制造企業技術創新是復雜的過程，需要充分挖掘企業內外部資源，并合理配置到企業技術創新活動中，采用獨創性的技術工藝，保持持續的創新研發優勢，并通過新產品等技術創新成果有效實現企業價值，是動態的綜合能力。

1.3 數字化轉型與技術創新能力關系

現有研究中，企業數字化轉型對創新發展的影響過程，強調數字技術在支持和促成企業創新方面發揮關鍵作用，使得企業創新軌跡發生改變，在改善企業運營模式，構建創新機制，優化企業創新過程、創新能力、創新績效等方面舉足輕重。從創新理論發展角度，Nambisan等[11]認為數字技術運用會顛覆現有創新管理理論，從根本上改變企業新產品和服務的性質和結構，企業對創新成果和過程進行不懈的整理和重構，催生新的價值創造和價值分配途徑，為在數字世界中重塑研究創新管理提供廣泛的基礎。從數字化轉型所來顛覆性變革角度，Savastano等[12]提出數字技術的快速發展導致整個制造業價值鏈和運營模式發生巨大改變，通過開放式創新，以及讓客戶參與產品和服務的開發設計和創建過程，顯著提高企業創新能力。從多學科角度，Verhoef等[1]認為數字化轉型涉及戰略、組織、供應鏈、信息技術和營銷等多方面綜合變化，進行數字化轉型的企業需要以創新降低成本和滿足客戶體驗為目標，提高企業技術創新能力和企業績效。從數字化轉型研究的整體脈絡出發，嚴子淳等[13]采用定性與定量相結合的方式，解析其演化過程，研究結果表明數字化轉型情境下，數字技術通過創造新業態、新產品和新服務重構產業戰略和商業模式，推動產業在與數字化轉型的相關活動中進行價值獲取和價值創造。

綜上所述，已有企業數字化轉型對創新發展的影響，研究強調數字技術在支持和促成企業創新方面發揮關鍵作用，使得企業創新軌跡發生改變，顯著改善企業運營模式，構建創新機制，優化企業創新過程、創新能力、創新績效等。上述文獻為本文影響因素變量的選取提供參考價值。

2 研究假設

2.1 數字化轉型對技術創新能力的影響

數字經濟的發展使得企業創新被提升到前所未有的高度，在此情境下，制造企業進行數字化戰略轉型，會深度探究客戶行為規律，挖掘客戶潛在需求，建立客戶至上的數字化思維，及時發現“用戶痛點”，進而積極改進向客戶所提供的產品和服務[14 ]，有助于企業及時把握新興市場變化趨勢，降低制造企業技術創新活動的不確定性和風險性，提高企業新產品創新成功率，提升企業技術創新能力。數字技術強大的顛覆和融合能力引領制造企業進行數字化戰略轉型，為企業創新行為提供技術支撐[15 ]。同時制造企業面臨的經營環境也出現深刻改變，制造企業數字化戰略轉型有利于促進外部環境與自身內部運營協調匹配，幫助企業掌握當前市場中新產品的基本信息以及未來發展方向，進而制造企業生產出極具競爭力的新產品以占領市場，先于企業競爭者產出技術創新成果，最終體現為制造企業技術創新能力的提升，據此提出假設：

H1a：制造企業數字化戰略轉型對技術創新能力具有正向影響。

數字技術誘使制造企業組織更為柔性化，會提升企業對不同職能崗位員工的溝通、協作、互助合作要求，提高員工技術創新積極性，促進制造企業開展技術創新活動[16 ]。此外，受數字化沖擊，數字化組織變革轉型能將企業數字資源與產品、服務等組織資源快速重組，企業創新周期縮短，提高企業技術成果變現能力[17 ]。制造企業進行數字化組織變革轉型，會適應性改變制造企業組織結構，敏捷地應對動態市場環境變化，在一定條件下進行試錯并快速創新，幫助企業獲取先發優勢，制造企業迅速整合資源推出新產品、新技術等創新成果[18 ]，提高制造企業技術創能力，據此提出假設：

H1b：制造企業數字化組織變革轉型對技術創新能力具有正向影響。

數字化時代，制造企業結合新興數字技術，采用敏捷制造、精益生產等方式對企業生產進行全流程數字化改造[19 ]，提高制造企業產品生產制造的自動化程度，進而提高企業生產效率，加快生產新產品，提高制造企業技術創新能力。制造企業數字化業務流程轉型，使得企業業務與數字技術真正產生交互，重塑業務流程標準，快速識別市場需求并精細化投放業務資源，使企業運營更快速高效，提升企業生產力與生產效率。在產品研發生產流程中，企業運用柔性控制技術、虛擬仿真技術等先進數字技術，能幫助企業迅速改善產品和生產工藝，提升企業工藝創新的效率與質量，生產創新性更高和精度更高的新產品，提升制造企業技術創新能力[20 ]，據此提出假設：

H1c：制造企業數字化業務流程轉型對技術創新能力具有正向影響。

何帆等[21]通過考察數字化轉型對企業產生的經濟后果，認為企業支持數字技術研發和應用能充分挖掘數據空間，提升企業內部運轉效率，催化多樣化創新成果。制造企業數字化技術應用轉型使用ERP、CRM、MES等軟件技術能實現部門間信息資源協同共享，傳感器、監控設備、計算機終端、存儲設備等硬件技術能實現企業信息數據化，幫助企業對市場變化迅速作出相應[22 ]，為制造企業技術創新提供數據和技術支撐，更準確直觀、方便快捷地建立數字化產品模型，提高新產品設計和制造成功率，并快速進入市場，提高制造技術創新能力，據此提出假設：

H1d：制造企業數字化技術應用轉型對技術創新能力具有正向影響。

2.2 組織學習的調節作用

隨著數字技術的快速顛覆與發展，企業間競爭逐漸加劇，為應對復雜多變的動態環境，提升企業的生存能力，組織學習勢在必行。組織學習理論主要強調企業獲取吸收內外部知識，改變自身認知和行為以應對環境變化。March[23]將組織學習劃分為探索性學習、利用性學習2個維度。探索性學習的本質是組織嘗試新選擇和探索新機會，包含搜索、靈活、冒險、改變和創造外部新知識的活動;利用性學習包含篩選、提煉、效率、實施、改進和升華現有知識等相關活動，是指組織提煉、延伸現有的范式、能力和技術。曹勇等[24]強調組織學習是組織內外部獲取的知識、經驗進行整合利用以指導組織的生產經營，在此基礎上的探索性學習是對組織新資源、新知識的探索和獲取，進而提升組織創新性;利用性學習通過對組織已有能力和范式的延伸，進而提高企業運行效率。本文從探索性學習、利用性學習兩維度分析組織學習，作為不同的學習方式，二者對組織的發展來說都是不可或缺的。制造企業既要通過探索性學習方式發現、搜索新領域中的新機會、新知識，以增強制造企業適應未來市場競爭和環境變化的能力，又要通過利用性學習方式挖掘和提煉現有領域的知識和技術，拓展知識資源的深度和內容，提高效率和當前市場占有率，進而保障企業短期利潤。

2.2.1 探索性學習的調節作用假設

在數字經濟時代，制造企業為謀求競爭力和長遠的生存發展，勢必會為滿足未來市場需求及應對市場風險進行探索性學習。企業的研發團隊會通過探索性學習積累素材，知識是決定制造企業數字化轉型的重要因素[25 ]，在技術更新迭代速度不斷加快的當代，數字化轉型已然是制造企業發展的必然趨勢，只有企業不斷探索新知識、新技術，才可以適應數字化轉型的過程，在制造企業創新效率提升進程中發揮著更為顯著的作用[26 ]。探索性學習的重點在于制造企業學習新的方法和途徑，走出“知識孤島”和“信息孤島”。隨著物聯網、大數據技術的應用與發展，制造企業構造數字化、集成化的系統，加速信息資源的收集與反饋，會大大縮短企業探索新知識、新技術的時間，并拓展學習渠道，有助于打破企業既有模式，彌補組織柔性不足，提升生產運營效率，進行有效的數字化戰略變革，實現在數字化情境下制造企業轉型升級[27 ]，從而推動企業技術創新活動的順利進行，有效提升企業對新市場、新工藝和新產品的掌握速度，更快引入技術先進產品來維持企業績效，進而提升技術創新能力。因此，探索性學習正向影響制造企業數字化轉型對技術創新能力的作用效果，保證企業良好的技術創新氛圍，及時開發出更滿足客戶偏好的創新成果。

基于上述分析，本文提出如下研究假設：

H2a：探索性學習在制造企業數字化戰略轉型對技術創新能力的影響中起正向調節作用;

H2b：探索性學習在制造企業數字化組織變革轉型對技術創新能力的影響中起正向調節作用;

H2c：探索性學習在制造企業數字化業務流程轉型對技術創新能力的影響中起正向調節作用;

H2d：探索性學習在制造企業數字化技術應用轉型對技術創新能力的影響中起正向調節作用。

2.2.2 利用性學習的調節作用假設

資源基礎理論強調企業利用其獨特且稀有的、不可復制的高價值資源取得競爭優勢，而利用性學習增加對企業現有資源的認知深度，挖掘現有資源的潛在價值[28 ]，企業資源和知識技能更為深刻化，提高現有資源吸收效率。制造企業利用其現有獨特的資源優勢能準確認知到企業數字化轉型過程中的問題與缺陷，并對數字化轉型中遇到的困難進行反復優化與改善，規避企業轉型的風險并創造機會，幫助企業制定合理的中長期戰略規劃，優化組織結構[29 ]。此外，利用性學習通過對制造企業現有生產技術、運行方法和操作程序的積累，并對外部獲取現有的新資源、新技術的消化與應用，有助于拓展生產運營和業務流程，促進數字技術的應用，提升制造企業技術創新資源擁有量，進而企業的技術創新行為會得以加強，從而促進企業整體技術創新活動，更快推出新產品[30 ]，提升企業技術創新效率，增強企業技術創新能力。

基于上述分析，本文提出如下研究假設：

H3a：利用性學習在制造企業數字化戰略轉型對技術創新能力的影響中起正向調節作用;

H3b：利用性學習在制造企業數字化組織變革轉型對技術創新能力的影響中起正向調節作用;

H3c：利用性學習在制造企業數字化業務流程轉型對技術創新能力的影響中起正向調節作用;

H3d：利用性學習在制造企業數字化技術應用轉型對技術創新能力的影響中起正向調節作用。

綜上分析，構建數字化轉型對制造企業技術創新能力影響的概念模型，如圖1所示。

3 研究設計

3.1 量表設計與變量測量

充分參照國外學者的研究成果，對數字化轉型、技術創新能力、組織學習等變量所開發的成熟度量表進行整理，并借鑒權威的且被廣泛接受和使用的量表，結合研究目的，形成符合本研究的量表題項。在此基礎上，將研究變量間的邏輯關系及測量題項的具體設計向權威專家請教，并反復討論。本研究先對制造企業進行小范圍的預調研，整合并記錄在問卷填寫中制造企業中高層管理者所提出的問題，征求建設性意見和反饋，并基于此進一步調整問卷的設計層次、問卷表達與表達措辭，修正含有歧義、表達復雜模糊的題項，保證問卷內容清晰易懂。制造企業技術創新能力是由多方面因素共同作用的。因此，除了制造企業數字化轉型各維度變量外，還有一些外部變量可能會對制造企業技術創新能力產生影響，本文需要對這些變量進行控制，參照現有研究成果，它們分別是企業規模和企業年齡。

問卷采用Likert 7級量表，對于每一個測量題項，1～7分分別表示從“完全不同意”到“完全同意”，測量指標和參照來源，如表1所示。

3.2 樣本收集

問卷調研最終目的是為了獲取有效客觀的數據。本文將研究對象確定為正在處于數字化轉型中的制造企業，即根據《2021年中國制造企業名錄》隨機選擇，本研究主要選擇江蘇、山東、浙江、安徽、廣東、山西等地，有代表性、典型性的制造企業調研。在對制造企業問卷調查前，先對企業進行電話訪談，在得到該企業愿意配合調研，且正進行數字化轉型的答復后，才確定該企業為本文研究對象，同時保證樣本選取的隨機性。

鑒于數字化轉型等相關概念的難度、制造企業中高層管理人員對數字化轉型的熟悉程度、調查對象的專業化水平，均影響問卷調研效率，因此調查對象確定為企業的中層和高層的管理人員，從而使研究結論更為可靠。本文借助問卷調查平臺，在線發布，并利用人際關系如老師、同學等，委托代發;以電子郵件的形式，發送給被調研對象，調研對象填寫完畢后發送到指定的調研回收郵箱等方式回收問卷。

本次調研累計共發放正式問卷500份，其中實際回收413份，回收率82.6%。數據收集中剔除了那些無法被明確劃分為數字化轉型企業的調查問卷、同一性回答和答題時間過短等無效問卷共91份， 得到有效問卷322份，最終有效回收率77.97%。

3.3 描述性統計分析

在本次調研中，在制造企業隸屬行業方面，本研究考慮到制造業行業的分散度、制造行業內企業數字化生產運營的動機、進行數字化轉型的必要性與重視程度等因素，選擇的樣本企業覆蓋電氣機械和器材制造業、通用設備制造業等8個細分行業，保證數據的全面性和多樣性。制造企業數字化轉型時間在一年以上到三年的占比最大，為55.90%;制造企業轉型時間在三年以上占全體樣本數的31.37%;一年及以下所占比例是12.73%，可知所選取制造企業在數字化轉型方面已積累一定經驗。此外，企業成立時間劃分為6年以下，6～10年，10～20年，20年以上，其中成立在6年及以上公司占比達65.22%，說明樣本的企業運營較穩定，其所反映制造企業數字化轉型對企業技術創新能力的影響較可信，具有參考價值。采用員工人數衡量制造企業的規模，300人以上的公司占比達到68.95%。

4 實證結果

4.1 信度分析與效度分析

運用SPSS23.0和AMOS24.0軟件對量表的信度與效度進行分析。在信度檢驗上，問卷數字化戰略轉型、數字化組織變革轉型、數字化業務流程轉型、數字化技術應用轉型、技術創新能力、探索性學習、利用性學習的Cronbach's ɑ系數分別為0.880、0.910、0.913、0.906、0.905、0.883、0.874，均大于0.8，表明量表信度符合要求，通過檢驗。效度檢驗上，首先對檢驗樣本的充分性，KMO系數與Bartlett球形度檢驗顯著性系數均通過檢驗，各變量的因子載荷值均大于0.6，表明探索性因子分析效果良好。本文進一步采用驗證性因子分析（CFA），檢驗各變量的模型擬合效果、聚合效度和區分效度，結果表明模型各擬合指標均滿足適配標準，擬合效果較好;標準化因子載荷系數大于0.7，AVE大于0.5，CR大于0.7，量表聚合效度較好，如表2所示;此外AVE平方根大于因子之間相關系數，表明量表有良好的區別效度，如表3所示。

4.2 相關性分析

以322份有效樣本數據為基礎，運用SPSS 23.0進行變量間相關性分析，如表3所示。由表3可知，研究的各變量之間存在顯著正相關關系，進一步證明前文的研究模型和假設具有可操作性與可行性，可進行深入分析。變量數字化轉型、組織學習和技術創新能力之間存在顯著正相關關系，如表4所示。

4.3 回歸分析

4.3.1 數字化轉型對制造企業技術創新能力的回歸分析

模型（1）～（5）利用了SPSS23.0回歸對數字化轉型與制造企業技術創新能力的關系進行了檢驗，如表5所示。

其中，模型（1）檢驗了控制變量與技術創新能力的關系。從模型（1）的檢驗結果可以看出，企業年齡系數顯著為正（β=0.156，P值<0.05），說明企業年齡能促進技術創新能力的提升;企業規模對技術創新能力的顯著性P值大于0.05，說明企業規模對制造企業技術創新能力沒有顯著作用。

模型（2）～（5）分別檢驗制造企業數字化轉型的四個維度（數字化戰略轉型、數字化組織變革轉型、數字化業務流程轉型、數字化技術應用轉型）與制造企業技術創新能力的關系。從模型（2）～（5）的檢驗結果可以看出，數字化戰略轉型、數字化組織變革轉型、數字化業務流程轉型、數字化技術應用轉型的系數均顯著為正（β=0.375、0.401、0.329、0.423，P<0.01），說明數字化戰略轉型、數字化組織變革轉型、數字化業務流程轉型、數字化技術應用轉型的提高能促進技術創新能力的提升，因此可以得出假設H1a，H1b，H1c，H1d通過驗證。

4.3.2 探索性學習對數字化轉型與制造企業技術創新能力的調節效應

探索性學習對制造企業數字化轉型與技術創新能力的調節作用的回歸分析結果，如表6所示。將數字化轉型4個維度和探索性學習進行中心化處理，構建二者乘積項得到交互項，并將交互項引入回歸方程中驗證假設。

在檢驗調節效應時，各變量引入回歸方程的順序是：模型（6）引入控制變量和解釋變量，模型（7）引入控制變量、解釋變量和調節變量，模型（8）把各交互項引入回歸的方程中。結果顯示，模型（6）、（7）、（8）調整后的R2均增大，數字化戰略轉型、數字化組織變革轉型、數字化業務流程轉型、數字化技術應用轉型與探索性學習交互作用顯著為正（β=0.190、0.216、0.147、0.179，P<0.01）。由此可見，探索性學習能增強數字化轉型對制造企業技術創新能力的正向作用，假設H2a、H2b、H2c和H2d成立。

4.3.3 利用性學習對數字化轉型與制造企業技術創新能力的調節效應

利用性學習對數字化轉型與制造企業技術創新能力的調節作用的回歸分析結果如表7所示，將數字化轉型4個維度和利用性學習進行中心化處理，構建二者乘積項得到交互項，并將交互項引入回歸方程中驗證假設。

在檢驗調節效應時，各變量引入回歸方程的順序是：模型（9）同時引入控制變量、解釋變量和調節變量，模型（10）把各交互項引入回歸的方程中。結果顯示數字化戰略轉型、數字化技術應用轉型與利用性學習交互作用顯著為正（β=0.143、0.167，P<0.01），數字化組織變革轉型、數字化業務流程轉型與利用性學習交互作用不顯著（β=0.055、0.091，P>0.05）。由此可見，利用性學習能增強數字化戰略轉型、數字化技術應用轉型對制造企業技術創新能力的正向作用，假設H3a、H3d成立，而假設H3b、H3c不成立。

5 結論與啟示

5.1 研究結論

制造企業數字化轉型的4個維度數字化戰略轉型、數字化組織變革轉型、數字化業務流程轉型和數字化技術應用轉型能顯著地促進制造企業技術創新能力提升。制造企業聚焦價值定位，制定明晰的數字化轉型方向、愿景和整體性戰略規劃，把握市場動態發展趨勢，有利于減少技術創新活動中的風險因素，提高技術創新成果產出效率，快速占領市場。數字技術是制造企業組織變革的催化劑，而數字化組織變革轉型能深層次改變組織結構，加強部門間溝通協作，提升企業成員創新積極性，快速匹配重組數字資源，有效縮短創新周期，進而使得制造企業快速推出技術創新成果，提升技術創新能力。制造企業數字化業務流程轉型能提升業務精準度和效率，讓企業運營模式更為快速高效，進而提升企業生產力、生產效率和生產質量，增強技術創新能力。制造企業數字技術研發與應用能促進產品與工藝設計精度，提升企業技術創新成功率，催化出多樣技術創新成果，以此提升制造企業技術創新能力。

探索性學習在數字化轉型與制造企業技術創新能力之間產生顯著正向調節作用。制造企業形成探索性的學習思維方式，能有效打破企業既有模式，強化數字化轉型動力，增強組織結構柔性，提升企業應變性與靈活性，進而增加制造企業技術創新實現形式，產生更多技術創新成果，從而提升制造企業技術創新能力。

利用性學習在數字化轉型與制造企業技術創新能力之間產生正向調節作用，提升技術創新能力。制造企業利用性學習能有效地調整、完善現有技術領域知識技能，在經營活動中應用并深刻化現有知識資源，有助于優化制造企業數字化轉型進程，制定中長期戰略規劃，加快數字技術的消化與應用，提高制造企業技術創新效率。利用性學習在數字化組織變革轉型對制造企業技術創新能力影響中沒有起到調節作用。這可能是因為制造企業現有積累的資源基礎具有獨特性和不可替代性，向其他企業組織變革轉型可借鑒模式局限，進而使得企業數字化組織變革轉型相關經驗不足，形成紙上談兵尷尬境地，部門層級間決策執行力也不足，而不利于技術創新行為的產生。此外，利用性學習在數字化業務流程轉型對制造企業技術創新能力的影響中沒有起到調節作用。可能是由于制造企業獲取外部現有領域的知識、技術轉化為自身隱性資源的能力不足，資源配置水平有限，并且過于依賴自身內部經驗，從而導致制造企業數字化業務流程轉型過程存在阻礙，流程優化動力不強，不能充分提升制造企業技術創新資源擁有量和技術創新能力。

5.2 管理建議

進入新時代，全球正向數字經濟過渡和轉型，制造企業面臨諸多嚴峻的挑戰，技術創新的不確定性和復雜性增加。因此，制造業如何成功數字化轉型，提高技術創新能力是其立足的關鍵。基于上述研究結果，本文提出相應的建議：

1）推動數字化人才隊伍建設。當前制造企業開展數字化轉型所涉及的垂直領域的知識體系具有很強的縱深性，這需要制造企業加強對精通數字技術與業務的復合型人才培養與引進，為制造企業彌補短板并提升技術創新能力打下堅實基礎[40 ]。在數字化人才培養方面，制造企業必須具有前瞻性，健全“選、用、育、留”數字化人才培養制度，精準化培育現有員工對數字化管理、知識、技術的素養以及對數字化設備的操作利用能力，并形成強烈組織歸屬感和文化認同感;在數字化人才引進方面，制造企業要構建優化人才引進政策，完善人才引進機制。此外，制造企業應加強同科研院所與高校的聯合培養，推動產學研的深入合作。

2）實現流程優化。制造企業應結合自身特點和數字化轉型目標，對現有的研發、生產、銷售、客戶服務等流程進行反思和分析，明確數字化情境下企業流程優化的側重點，壓縮、刪除無效消耗、非必要和非增值環節，引進并升級數字技術裝備，通過數字技術在獲取全面且準確的數據支持條件下，增強制造企業在業務流程中的反映速度和決策準確性，使企業形成動態的自我完善機制，進而不斷改進并完善新產品生產工藝，提升制造企業技術創新能力。

3）打造數據驅動型企業。數字化時代，打造數據驅動型的制造企業，應做好數字資源的開發、保護，充分利用數字要素的自我增值和迭代特性，建立企業內部信息系統，并與外部第三方市場監測等系統統一數據口徑，避免數據大量損失，打通數據壁壘并提高數據利用效率。其次，制造企業應建立相應制度規范提高數據的治理水平，做好統籌運營和統一規劃制造企業各部門間的平臺與系統，避免出現數字化轉型過程中數據冗余、質量不高甚至形成新的數字壁壘等問題。此外，制造企業要深入挖掘數據的應用價值，而不是簡單地收集與統計，應將制造企業實際運營場景與數據分析方法相結合，找準制造企業運營生產的突破點，銜接市場需求和企業內部能力，實現業務資源高效運營和精細化投放，充分發揮制造企業技術創新的引擎作用，提升制造企業技術創新能力。

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收稿日期：2022-02-21

作者簡介： 趙琳瑞（1997—），女，碩士研究生;

李海霞（1997—），女，碩士研究生;

周慧慧（1995—），女，碩士研究生.