數字化知識管理與制造業企業技術創新：基于動態能力視角

收稿日期：2023-03-21" 修回日期：2023-05-04

基金項目：國家自然科學基金項目（72263005）；海南省自然科學基金項目（723MS041）;海南省哲學社會科學規劃項目（HNSK（YB）23-36）

作者簡介：邵兵（1980-），男，湖北黃石人，東北大學工商管理學院博士研究生，海南師范大學經濟與管理學院副教授，研究方向為數字經濟與技術創新；匡賢明（1978-），男，江西泰和人，博士，中國（海南）改革發展研究院副院長、研究員，研究方向為中國改革理論與實踐；王翚（1982-），女，福建惠安人，博士，海南大學經濟學院副教授，研究方向為數字貿易。

摘" 要：隨著數字技術與知識管理的融合，數字化知識管理正在成為企業獲取技術競爭優勢的新手段。基于動態能力理論，以2007-2021年滬深A股上市公司中制造業企業數據為樣本，實證分析數字化知識管理對企業技術創新的影響及作用機制。研究發現：數字化知識管理對企業技術創新有顯著正向影響，其主要通過吸收能力、適應能力和創新能力發揮作用。研究結論不僅可從數字化知識管理角度拓展和深化數字化轉型與技術創新理論研究，也可為企業實施數字化知識管理、促進技術創新提供啟示。

關鍵詞：數字化知識管理；技術創新；吸收能力；適應能力；創新能力

DOI：10.6049/kjjbydc.2023030519

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）""""" 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：F272.4

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）14-0111-11

0" 引言

制造業是立國之本、強國之基，是實體經濟的重要基礎。在數字經濟背景下，中國的制造業企業也正在進行數字化轉型。2022年11月習近平總書記在黨的二十大報告中指出：“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合。”推動制造業加速轉向數字化、網絡化、智能化，已經成為中國制造業高質量發展的必然選擇。

關于數字化轉型促進中國制造業企業技術創新及其作用機制的研究剛剛起步［1］。理論上，研究者們將數字化轉型作為整體概念，研究其對技術創新的影響，忽略了數字化轉型的可分解性和復雜系統流程性，不利于指導制造業企業數字化轉型實踐，也無法回答數字化轉型促進技術創新的具體作用機制。其中，數字化知識管理是數字化轉型的首要環節。一方面，數字化轉型涵蓋組織機構、業務流程、產品和服務、商業模式等方面［2-4］，其中，組織層面數字化轉型涉及關鍵業務，進而影響產品和流程，引起商業模式變革［5］，因此組織層面數字化轉型決定數字化轉型的其它方面。另一方面，數字化轉型需要以數字化知識管理為中心，促進組織結構扁平化、柔性化、網絡化和虛擬化［6］，進而實現組織變革。因此，企業數字化知識管理作為組織變革的決定性影響因素，具體包括業務流程、產品與服務、商業模式等方面創新。

因此，本文提出數字化知識管理概念，研究其對制造業企業技術創新的影響，并從動態能力視角分析其作用機制。一方面，數字化轉型是企業利用數字化技術進行變革的整體概念。數字化知識管理是數字化轉型的首要環節，也是其根基和邏輯起點；另一方面，知識管理的顯著特點是信息化，而數字化知識管理的特點表現為智能化、平臺化、結構化、顯性化等。此外，動態能力是研究數字化轉型的理論基礎［7］，數字化知識管理作為數字化轉型的首要環節，通過在知識獲取、知識整合、知識吸收、知識應用以及創新環節的數字技術應用促進動態能力形成［8］，提升企業技術創新能力［9］。

基于此，本文以2007-2021年滬深A股上市制造業企業為樣本，探究企業數字化知識管理能否促進企業技術創新以及影響機制。本文可能的貢獻在于：①提出數字化知識管理概念，不同于以往學者采取問卷調查獲取數據的研究方法，本文使用文本分析法量化數字化知識管理，利用上市公司面板數據分析數字化知識管理水平，進而拓展知識管理研究方法，深化數字化轉型研究；②驗證數字化知識管理對企業技術創新的正向影響，證實吸收能力、適應能力和創新能力在兩者間的中介作用，揭示中國制造業企業數字化轉型的底層邏輯——數字化知識管理，啟發研究者進一步解構數字化轉型過程機制。同時，將動態能力與數字化知識管理相結合，拓展動態能力理論。

1" 理論與假設

1.1" 知識管理與數字化知識管理

國內外學者對知識管理進行了大量研究。從目的來看，知識管理通過創造、獲取和使用知識以提升創新績效［10］。從過程來看，知識管理涉及知識創造、存儲和索引、轉移以及應用4個過程（Maryam等，2012）。隨著大數據、人工智能等數字技術發展與應用［11］，知識管理進入數字化階段。數字化知識管理利用數字化技術，識別、獲取、分析、應用以及創造新知識，有助于提升組織技術創新能力。

然而，學者們很少關注到數字化知識管理與知識管理間的巨大差異，只是將數字化知識管理視作知識管理的延續。兩者無區別地對待可能導致的問題是：①無法區分數字化技術和知識管理對企業技術創新的影響，也不能回答技術創新是由數字化技術還是知識管理導致的，更無法清晰解釋技術創新形成機理和路徑；②不利于企業打造數字化知識管理能力，由于無法區別數字化知識管理與知識管理，因而無法從知識智能化、社區化、平臺化、結構化、顯性化等方面構建數字化知識管理能力；③不利于數字化轉型的具體實施，無法從企業內部解構數字化轉型流程，因而無法從微觀層面有效探索和指導企業數字化轉型。關于傳統知識管理與數字化知識管理的區別主要體現在7個方面，具體見表1。

1.2" 數字化知識管理與技術創新

基于數字化知識管理與知識管理的差異，數字化知識管理對技術創新的影響集中體現在外部知識獲取、知識共享、隱性知識顯性化、知識結構化、知識創新等方面。

第一，數字化知識管理通過拓展知識獲取渠道，促進技術創新。數字化知識管理不僅通過拓展知識獲取渠道促進技術創新［12］，而且通過提高知識分享效率促進技術創新。一方面，在傳統的知識管理中，知識來源往往基于人工判斷和識別，而數字化知識管理通過語義搜索引擎進行智能化搜索，節省了識別海量數據的時間成本，而且能提高搜索效率，有利于技術人員高效自主學習，提升研發技能。例如，組織通過自然語言處理（NLP）技術，利用機器學習和智能搜索，將非結構化和半結構化信息轉化為結構化知識，能迅速獲取與關鍵詞相關的語義信息，提高技術人員學習效率。另一方面，傳統知識管理大多通過紙質文本獲取知識，而數字化知識管理通過內外渠道，可應用批量下載、格式轉換、存儲等技術，獲取豐富的文本、圖片、音頻、視頻等信息。例如使用Python代碼，從特定網站自動“爬取”批量信息和知識，然后使用音頻、圖片、視頻識別等技術，轉化為文本信息并存儲到大規模數據庫中，為智能搜索奠定基礎。此外，數字化知識管理利用知識社區、知識平臺拓展知識獲取渠道，極大豐富了信息總量，為提升價值、提高工作效率發揮了重要作用。例如技術人員從開源技術平臺（中國的CSDN平臺，國外的GitHub平臺）獲取某段代碼或程序模塊，不僅能提高工作效率，而且提升了技術能力。外部客戶知識搜集有利于產品改進和創新。Cui amp; Wu［13］研究指出，多方知識共享為思路創新提供方向指引；Bugshan［14］從客戶角度研究知識共享與創新關系，認為在知識共享過程中，不僅客戶向企業創新部門積極分享創新知識，而且企業也可以通過客戶交流獲取第三方知識，因此知識獲取渠道拓展有利于技術創新。

第二，數字化知識管理有助于促進知識共享，提升技術創新能力。在數字化環境下，知識共享既存在于技術研發合作中，也存在于聯盟等創新協作中，使得企業創新系統形成一個囊括從供應商到消費者、從企業內部到外部利益相關者的知識共享網絡。學者們使用實證研究方法探究開放式創新與創新績效關系，證實開放式創新對創新績效具有積極影響［15-16］。其邏輯為：企業內外部創新主體共享知識是開放式創新的前提，創新主體將獲取的知識與自身知識融合，最終提升創新績效。此外，數字技術有利于促進企業合作與交流，實現知識共享，啟發企業創意和靈感，促進技術、生產工藝和商業模式等方面創新，進而對創新績效產生積極影響［17］。

第三，數字化知識管理有助于促進隱性知識轉化為顯性知識，提升技術創新能力。Madhavan amp; Grover［18］指出，技能類隱性知識有助于促進產品創新和新技術開發，而認知類隱性知識也對創新產生正向影響。在知識獲取、應用和創新過程中，數字化知識管理利用數字化技術將隱性知識可視化，有助于員工理解并應用知識，提升工作效率和能力，促進技術創新。

第四，數字化知識管理通過知識結構化，提升技術創新能力。傳統知識管理在進行信息分析時主要依靠人工，易受到主觀因素影響，且效率較低。在數字化知識管理下，可利用機器學習、認知計算等技術對知識進行拆分、重組和聚類，將半結構化和非結構化知識轉化為結構化知識，縮短研發和設計時間，快速滿足客戶需求。例如，AI通過創新系統流程，降低人力和成本約束，助力企業提高研發效率，縮短研發流程，優化企業內部組織，最終提高組織創新績效。

第五，數字化知識管理有利于知識創新。知識創新貫穿于知識管理全流程，數字化知識管理有助于促進知識創新，提升技術創新效果。一方面數字化知識管理為員工節省識別、獲取、分析知識的時間，為知識創新提供時間保障；另一方面數字化知識管理促進知識共享網絡平臺和知識創新網絡平臺形成，為組織創新提供基礎支撐。例如云計算技術有助于企業進行知識存儲，優化知識管理流程，提高知識共享效率，為知識社區、創新社區形成與發展提供技術保障。

綜上所述，本文提出如下研究假設：

H1：數字化知識管理促進企業技術創新。

1.3" 數字化知識管理、動態能力與技術創新

Wangamp; Ahmed［19］提出，動態能力包括吸收能力、適應能力和創新能力。諸多學者研究了吸收能力［20］、適應能力［21］和創新能力［22］對技術創新的正向影響，但是有關數字化知識管理對動態能力3個維度影響的研究較少。

數字化知識管理有助于提高吸收能力。Cohen amp; Levinthal［23］認為，吸收能力是企業識別、消化和利用外部新知識，并將其推向商業化應用的能力。本文認為數字化知識管理能夠通過數字技術促進知識識別、獲取和應用。一是，面對海量數據，企業利用大數據、自然語言處理、機器學習等技術，高效地分析信息價值，有助于提升外部資源識別能力。二是，企業在運用語義搜索、人工智能搜索技術時，能大幅降低知識搜尋成本、交易成本和運營成本［24］，并在數字化、密集化創新網絡中不斷獲取互補性資產，降低試錯成本（戚聿東等，2020），從而促進企業知識獲取能力提升［25］。三是，企業借助虛擬仿真、數字孿生和可視化等技術，將非結構化知識轉化為結構化、可視化知識，實現隱性知識顯性化［26］，進而有助于提高企業的知識應用和轉化效率。此外，數字化知識管理有利于促進內外部員工學習、交流、討論、實踐，改善組織知識融合系統，促進組織創新能力提升［27］。因此，知識交叉與融合是創新的重要來源之一［28］，數字化知識管理技術為其創造了條件。據此，本文提出如下研究假設：

H2：吸收能力在數字化知識管理與技術創新間發揮中介作用。

數字化知識管理有助于提升組織適應能力。企業進行市場機會挖掘時，需要識別與評估客戶信息［29］。企業利用數字化知識管理中的語義分析和搜索技術，廣泛采集產品銷量、服務次數、關注程度、體驗評價等信息，通過關鍵詞詞頻判斷市場需求變化，從而快速調整企業生產以滿足客戶需求。因此，具有較高適應能力的企業可以根據市場變化及時作出調整，克服組織慣性，增強企業環境適應力［30］，最終提升技術創新成效。據此，本文提出如下研究假設：

H3：適應能力在數字化知識管理與技術創新間發揮中介作用。

數字化知識管理有助于提升企業創新能力。數字化知識管理水平較高企業一般具有良好的學習氛圍，有利于吸收外部知識，形成新知識，促進企業創新能力提升。特別是伴隨智能化和交互性社區及平臺的大量涌現，具有較強創新能力的企業可通過數字化知識管理，利用大數據和人工智能技術高效整合知識，節省研發時間和成本，啟發創新者靈感，從而促進技術創新。據此，本文提出如下研究假設：

H4：創新能力在數字化知識管理與技術創新間發揮中介作用。

2" 研究設計

2.1" 樣本選擇與數據來源

本文以 2007—2021 年滬深A股上市公司中的制造業企業為樣本。根據中國證監會2012年發布的《上市公司行業分類指引》，制造業共有31個大類行業，本文樣本涉及29個大類行業，見表2。其中，專用設備制造業、計算機、通信和其它電子設備制造業以及儀器儀表制造業的數字化知識管理均值較高， 反映出這些行業上市公司的數字化知識管理水平較高。本文的企業研發投入、專利申請量等數據主要來源于萬得（WIND）金融數據庫、國泰安（CSMAR）和CHOICE數據庫，中介變量和控制變量數據根據基礎數據變換或計算得到，主要解釋變量數據根據制造業上市公司年報信息整理而得。為排除極值對樣本估計量的影響，對連續變量作前后1%縮尾處理，得到樣本量為 2 719家公司，時間跨度15年，總共21 972個年度觀測值。

2.2" 自變量測算

自變量數字化知識管理借鑒吳非等［31］的研究方法，采用文本分析法提取上市公司年報中有關數字化知識管理的關鍵詞并進行詞頻計數，以衡量企業數字化知識管理水平。為了保證選取的關鍵詞科學合理，通過 Python 語言編寫爬蟲程序，從證監會指定網站整理上海證券交易所、深圳證券交易所制造業上市公司年度報告，并通過“迅捷轉換器”提取所有PDF文本內容，轉化為TXT格式，以便后續的特征詞篩選。具體步驟如下：第一步，文獻搜索。從“中國知網”下載2014年1月1日至2022年10月1日公開發表的關于“知識管理”“組織學習”文獻，為了保證文獻質量，選擇受到“國家自然科學基金”“國家社會科學基金”“教育部人文社會科學研究項目”資助的文獻，分別為116篇和135篇。第二步，文獻關鍵詞提取。利用Python的“jieba”分詞模塊，對中文文獻進行分詞，去除停用詞，按照由高到低的詞頻進行排列，從251篇文獻中提取關鍵詞根。第三步，關鍵詞擴展。參照胡媛媛等［32］的方法，繼續編寫Python程序，使用Word2Vec機器學習算法模塊對企業年報文本進行訓練。由于年報文本數據量大，而且2021年報涵蓋之前的數字化知識管理成果，因此以2021年報文本作為訓練集，生成算法模型，然后利用訓練好的算法模型進行近義詞聯想與擴展，最后得到97個關鍵詞，見表3。最后，編寫Python程序，從2007-2021年的制造業上市公司年報中進行關鍵詞檢索和詞頻統計，并以年度和公司面板數據形式進行加總，對其加1后取自然對數，得到數字化知識管理指標，即lnkmdt。

本文使用文獻確定關鍵詞詞根，并利用機器學習算法擴展關鍵詞。其合理性體現為以下幾點：一是上市公司年報文本分析法在國內頂級期刊頻頻出現，說明此種方法逐漸被學者接受。這是因為公司年報中披露的信息含有報告期內企業經營狀況回顧和未來發展展望。數字化知識管理是制造業企業數字化轉型的首要環節，其信息也應包含在年報中（胡楠等，2021）。二是通過文獻提取關鍵詞根，并利用機器學習算法擴展關鍵詞，減少了人為干預，具有一定客觀性。三是文獻分析與變量相關性分析的一致性，部分說明數字化知識管理變量衡量的合理性。 本文樣本的數字化知識管理水平與吸收能力、適應能力和創新能力的相關系數顯著，分別為0.141、0.115和0.216，與理論分析結果一致。由于數字化知識管理是數字化轉型的首要環節，兩者間存在一定相關性，通過驗證兩者相關性側面印證數字化知識管理變量的合理性。本文使用趙宸宇［33］的數字化轉型分詞詞典中的99個關鍵詞，統計各關鍵詞詞頻，加總后對其加1取自然對數，得到數字化轉型指標（dt），然后計算數字化知識管理（lnkmdt）和數字化轉型（dt）間的相關性。其相關系數顯著（0.325），說明數字化知識管理與數字化轉型密切相關，與理論分析一致。以上均印證了由詞頻法提取的數字化知識管理變量有效。

2.3" 因變量測算

由于本文研究主題是數字化知識管理對技術創新的影響，因此以研發投入衡量技術創新存在不確定性等問題，而以產出結果衡量技術創新水平能夠直接反映制造業企業數字化轉型成效。因此，參照黎文靖和鄭曼妮［34］的研究，以企業專利申請數量衡量技術創新（lntpat）。

2.4" 中介變量測算

大部分研究對動態能力的測量采用問卷調查法并使用截面數據，無法洞察其隨時間演變的規律。因此，參考楊林等（2020）的做法，從組織和時間角度對吸收能力、適應能力和創新能力進行測量。具體操作如下：①創新能力（rd），將研發投入強度和技術人員占比兩個指標進行標準化后求和得到；②吸收能力（absorb），用研發支出與營業收入之比度量；③適應能力（adap），將廣告收入、研發投入和資本支出的變異系數取負值。

2.5" 其它變量

參照余明桂等［35］和He amp; Tian［36］的研究，設置以下控制變量：上市年限（lnage），采用當年年份減去公司上市年份并取自然對數；企業規模（lnsize），采用公司年末總資產并取自然對數；產權性質（gov），國有企業取1，非國有企業為0；資產收益率（roa），采用企業凈利潤與年度平均資產總額的比值（%）；資產負債率（lev），采用企業總負債與總資產之比（%）；股權集中度（oneshare），采用第一大股東持股比例（%）；營業收入增長率（growth），即當年營業收入與上年營業收入之差除以上年營業收入（%）；兩職兼任（dual）：董事長兼任總經理為1，否則為0；獨立董事比例（indrat），即獨立董事人數占董事會總人數的比例（%）。變量定義見表4。

2.6" 描述性統計及相關性分析

如表5、表6所示，描述性統計分析結果顯示，數字化知識管理平均值為0.12，說明我國上市公司實行數字化知識管理的數量偏少。相關性分析結果顯示，僅有吸收能力和創新能力中介變量相關系數大于0.5，表明變量間不存在多重共線性問題。

3" 數字化知識管理對技術創新的影響

3.1" 基本回歸分析

由于樣本公司數量為2 719家，如果采用個體固定效應模型，將包含較多虛擬變量，降低模型估計自由度，并且我國數字化轉型正處于起步階段，僅有少部分企業實施數字化知識管理，數值變化較小，可能導致參數估計偏差。考慮到數字化知識管理對企業技術創新的影響，構建控制行業和時間的基準固定效應模型如下：

lntpati，t=α+β1lnkmdti，t+β2CVsi，t+ΣtYeart+Σjindj+εi，t（1）

其中，lntpati，t表示上市公司i在時間t的技術創新，lnkmdti，t表示上市公司i在時間t的數字化知識管理，CVsi，t為控制變量，包含lnsizei，t、lnagei，t、levi，t、oneholdi，t、growthi，t、roai，t、govi，t、duali，t、indrati，t，ΣtYeart和Σjindj分別為年份與行業固定效應，εi，t為隨機誤差項。

表7第（1）列為以專利申請量為被解釋變量的基準回歸結果，可以發現，數字化知識管理（lnkmdt）顯著正向影響企業技術創新，即隨著企業數字化知識管理水平提升，企業技術創新能力增強，假設H1得證。

3.2" 內生性處理

數字化知識管理對企業技術創新的正向影響可能存在內生性問題，這是因為技術創新能夠提高企業市場價值，激勵企業重視人才培養，同時加大數字化知識管理投入，從而形成數字化知識管理促進企業技術創新的良性循環。由于內生性問題可能帶來估計偏誤，因此本文擬從以下幾方面緩解內生性問題。

（1）工具變量法。借鑒Fisman amp;Svensson［37］的工具變量構造方法，選取同區域和同行業其它企業均值作為工具變量（lnkmdt_mean）。由于行業內部存在競爭與協作關系，企業通過標桿管理進行模仿，并通過吸引行業技術人才和內部人才培養方式，提升知識轉化效率，從而形成競爭力。區域競爭態勢和行業特點會影響企業數字化知識管理水平，但對企業技術創新沒有直接影響。工具變量檢驗結果顯示：Kleibergen-Paap rk LM 的P值小于0.01，拒絕不可識別的原假設；Kleibergen-Paaprk的Wald F統計量為351.354，遠大于10％的Stock-Yogo標準（16.38），拒絕弱工具變量的原假設。由表6的回歸結果可知，第（2）列為工具變量第一階段估計結果，工具變量lnkmdt_mean系數顯著為正，符合工具變量的相關性要求；第（3）列為第二階段估計結果，其顯示數字化知識管理回歸系數顯著為正，說明控制部分內生性問題后，數字化知識管理對企業技術創新的顯著正向影響仍然存在。

（2）傾向得分匹配法（PSM 法）。為進一步緩解選擇偏誤問題，采用PSM檢驗內生性。根據企業是否進行數字化知識管理分為處理組和對照組，若企業進行數字化知識管理，lkmdt編碼為 1，設定為處理組，反之編碼為 0，設定為對照組，結合前文所述的一系列控制變量（lnsize、lnage、lev、onehold、growth、roa、gov、dual和indrat），同時，控制時間和行業作為匹配變量，使用 Logit 回歸計算傾向得分，選擇一對一最近鄰匹配，將匹配得到的樣本分別進行回歸。表7為PSM檢驗結果，可以發現，第（4）列中企業技術創新的平均處理效應值（ATT）為0.274 5，在1%水平上顯著（T-stat為5.03），表明進行數字化知識管理的上市公司相較于其它上市公司，其技術創新水平高出0.274 5。然后，對匹配樣本進行回歸檢驗，結果表明，數字化知識管理（lnkmdt）系數顯著為正，該結果與基準回歸結果一致。

（3）Heckman兩階段模型法。為緩解可能存在的樣本選擇偏誤問題，使用Heckman兩階段模型進行檢驗。第一階段，除選取與主回歸模型一樣的控制變量、時間虛擬變量以及行業虛擬變量外，以相同時間段、相同區域的其它企業數字化知識管理水平均值作為外生變量（ivprovin），構建Probit回歸模型，計算逆米爾斯比率（IMR），檢驗這些特征變量是否影響數字化知識管理（lkmdt）。這是因為數字化知識管理水平會受到區域數字化資源影響，但是對單個企業技術創新沒有直接影響。第二階段，將IMR作為控制變量加入主回歸模型，檢驗可能存在的選擇性偏誤。檢驗結果顯示，逆米爾斯比率（IMR）估計系數具有統計顯著性，且外生變量（ivprovin）系數非常顯著，表明存在數字化知識管理分布偏差。因此，有必要檢驗樣本自選擇對基準回歸結果的影響。在加入IMR后，數字化知識管理（lnkmdt）對專利申請量（lntpat）的回歸系數顯著，為0.271 2，與基準回歸結果基本一致。綜上所述，控制選擇性偏差后，研究假設H1依然成立。

3.3" 其它穩健性檢驗

為了驗證基準模型穩健性，進行以下測試：①替換因變量，以企業發明專利申請量加上1并取其自然對數（lninpat）測度；②考慮到數字化知識管理的累積效應，即數字化知識管理的軟硬件投入、經驗和效果在后期繼續發揮作用，因此采用滯后一期的數字化知識管理（l.lnkmdt）作為解釋變量；③分樣本檢驗，考慮到國有企業與非國有企業的差異性，將樣本企業劃分為國有企業和非國有企業兩組，分別進行檢驗；④剔除異常年份樣本，這是因為在樣本區間內存在3個可能影響企業技術創新的重要事件，因此按照吳非［31］的做法，剔除2008 年（全球金融危機）和2015年（中國股災），以及2020年和2021年（新冠疫情）數據，本文最終選取 2010-2014年和2016-2019年數據進行回歸。

如表8所示，控制時間和行業變量后，數字化知識管理對企業技術創新有顯著正向影響，說明基準模型結論非常穩健。

4" 機制路徑檢驗

上述研究充分論證了數字化知識管理對企業技術創新的影響，但需要注意的是，作用機制尚不明晰。因此，本文將分別對適應能力、吸收能力和創新能力3種作用渠道進行檢驗。借鑒Baron amp; Kenny［38］的思路，并參照溫忠麟等［39］的逐步回歸法，結合Bootstrap方法進行Sobel中介因子檢驗，以證實中介效應存在。

lntpati，t=α+α1lnkmdti，t+Σα2CVsi，t+ΣtYeart+Σjindj+εi，t（2）

Mediatori，t=θ+θ1lnkmdti，t+Σθ2CVsi，t+ΣtYeart+Σjindj+εi，t（3）

lntpati，t=δ+δ1lnkmdti，t+δ2Mediatori，t+Σδ3CVsi，t+ΣtYeart+Σjindj+εi，t（4）

式（2）（3）（4）中，CVsi，t為控制變量（lnsize、lnage、lev、onehold、growth、roa、gov、dual和indrat），ΣtYeart為控制時間變量，Σjindj為控制行業變量。

第一，吸收能力的中介效應（absorb）。表9中第（1）—（3）列結果分別對應式（2）、式（3）和式（4）。回歸結果顯示，首先，總效應系數、直接效應系數、間接效應系數a及b均十分顯著，故吸收能力存在中介效應。其次，通過Bootstrap方法進行Sobel中介因子檢驗，進一步證實中介效應存在（Sobel Z值分別為4.953，p＜0.01，中介效應為4.4%），說明吸收能力在數字化知識管理與企業技術創新關系中發揮中介作用，研究假設H2得證。

第二，適應能力的中介效應（adap）。首先，進行逐步回歸檢驗，表9中第（1）（4）和（5）列分別對應式（2）（3）和（4）。回歸結果顯示，總效應系數、直接效應系數、間接效應系數a及b均十分顯著，故適應能力存在中介效應。其次，通過Bootstrap方法進行Sobel中介因子檢驗，進一步證實適應能力的中介效應存在（Sobel Z值分別為3.128，p＜0.01，中介效應為7.61%），故研究假設H3成立。可能的原因是，企業通過數字化知識管理，能直接或間接地將知識等戰略資源投向技術研發、產品與服務以及商業模式等創新環節，最終促進企業技術創新。

第三，創新能力的中介效應（rd）。表9中第（1）（6）和（7）列分別對應式（2）（3）和（4）。回歸結果顯示，總效應系數、直接效應系數、間接效應系數a及b均十分顯著，故創新能力存在中介效應。通過Bootstrap方法進行Sobel中介因子檢驗，進一步證實創新能力的中介效應存在（Sobel Z值分別為7.195，p＜0.01，中介效應為12.30%），說明創新能力在數字化知識管理與企業技術創新關系中發揮中介作用，即研究假設H4得證。

5" 結論與啟示

實證研究發現，數字化知識管理對企業技術創新具有顯著正向影響，該影響通過吸收能力、適應能力和創新能力發揮作用。本文的理論貢獻體現在以下方面：首先，提出了數字化知識管理概念，采用文本分析法從上市公司年報中提取關鍵詞并對其量化，深化了數字化轉型和知識管理研究，也拓展了數字化知識管理研究方法；其次，從吸收能力、適應能力和創新能力角度分析數字化知識管理對企業技術創新的影響，充實了動態能力理論。研究不僅豐富了數字化轉型維度，而且拓展了動態能力與數字化知識管理理論研究。

本文研究對制造業企業實施數字化轉型具有重要參考價值：一是，數字化轉型的根基在于數字化知識管理。大多數企業非常重視數字化轉型對技術創新的促進作用，但實際效果堪憂。主要原因是：企業管理者誤把數字化轉型視為一個整體，認為實施數字化轉型就一定能提升企業技術創新。這種觀念忽視了數字化轉型在企業系統中的流程性和邏輯性，誤導了數字化轉型實施。數字化轉型的邏輯起點是數字化知識管理，通過數字化知識管理積蓄組織和員工創新能力，進而提升企業技術創新水平。因此，制造業企業在數字化轉型過程中利用數字技術，促使傳統知識管理轉向智能化、平臺化，非結構化知識轉變為結構化知識，促進隱性知識顯性化，進而提升知識獲取、整合、吸收以及應用能力，最終提升企業技術創新水平。二是，不斷提升企業動態能力。企業通過數字化知識管理，能夠及時識別、獲取與應用外部信息，并將市場反饋及時傳達給研發設計部門，以更好地滿足客戶個性化和定制化需求。同時，企業可重新配置資本、生產力等戰略性資源，提高資源匹配度和柔性，增強企業適應能力；良好的企業氛圍有助于增強員工分享意愿，以開放的心態吸收和融合外部知識，在知識交互中促進技術創新能力提升。在產業轉型升級和經濟不確定背景下，企業應謹慎選擇多元化戰略。

然而，本文也存在一定局限性，如未能對數字化知識管理進行深入挖掘，未來研究可進一步分解為流程數字化、產品和服務數字化、商業模式創新等方面，為深化數字化與知識管理融合研究奠定堅實基礎。

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（責任編輯：胡俊健）

Digital Knowledge Management and Technological Innovation of Manufacturing Enterprises： The Perspective of Dynamic Capabilities

Shao Bing1，2，Kuang Xianming3，Wang Hui4

（1．School of Business Administration， Northeastern University，Shenyang 110167，China；2．School of Economics and Management， Hainan Normal University，Haikou 571158，China；3．China Institute for Reform and Development，Haikou 570311，China;4. School of Economics， Hainan University，Haikou 570228，China）

Abstract：Theoretical researchers have regarded digital transformation as a holistic concept and studied its impact on technological innovation， neglecting the decomposability of digital transformation and the process nature of complex enterprise systems. Thus， the specific mechanisms by which the digital transformation promotes technological innovation await further analysis. Among them， digital knowledge management is the primary link in digital transformation. On the one hand， the main content of digital transformation includes organizational change， business processes， products and services， business models， etc. At the organizational level， digital transformation involves the transformation of key business operations， which in turn affect products and processes， causing changes in business models. On the other hand， digital transformation needs to be centered on digital knowledge management to achieve organizational structure flattening， flexibility， networking， and virtualization， thereby achieving organizational change. Therefore， enterprise digital knowledge management， as a determinant of organizational change， affects the business processes， products and services， and business model innovation of digital transformation.

The article proposes the concept of digital knowledge management， studies its impact on technological innovation in manufacturing enterprises， and analyzes its role mechanism from the perspective of dynamic capabilities. On the one hand， digital transformation is a holistic concept of enterprise digital transformation. Digital knowledge management is the primary link in digital transformation， as well as its foundation and logical starting point. On the other hand， the significant feature of knowledge management is informatization， and digital knowledge management bears intelligent and platform-based characteristics. In addition， dynamic capabilities are the theoretical basis for studying digital transformation. As the primary link in digital transformation， digital knowledge management promotes the formation of dynamic capabilities through digital technology in knowledge acquisition， integration， absorption， application and innovation， enhancing the technological innovation capabilities of enterprises.

Taking the manufacturing enterprises listed on the Shanghai and Shenzhen A-share market from 2007 to 2021 as the sample， this article extracts the root keywords of digital knowledge management through literature， and then uses the information about digital knowledge management in the annual reports of listed companies to expand keywords with the help of machine learning algorithms， thereby constructing a proxy variable for digital knowledge management through the frequency of keyword occurrence. It is found that digital knowledge management has a significant positive impact on technological innovation in enterprises. After mitigating the endogeneity problem through instrumental variables， PSM， and Heckman two-stage model methods， the results are still significant. This impact is mainly through the absorption， adaptation， and innovation capabilities paths.

The conclusions of this study have specific reference value for the digital transformation practices of manufacturing companies. First， the foundation of digital transformation lies in digital knowledge management. Manufacturing companies can use digital technology to transform traditional knowledge management into digital knowledge management that is intelligent， platform-based， and can structure unstructured knowledge and make implicit knowledge explicit. This enhances their ability to acquire， integrate， absorb， apply， and innovate knowledge and promotes the level of technological innovation. Second， the companies should proactively build dynamic capabilities. By actively identifying， acquiring， applying， and transforming external market knowledge through digital knowledge management， companies can provide market information and knowledge feedback to the Ramp;D department， enabling researchers to improve processes and designs based on customer needs and develop products that better meet customers' personalized and customized demands. To ensure the improvement of dynamic capabilities， companies should not only build a digital knowledge management system but also maintain strategic focus， concentrate advantageous resources to achieve strategic goals， especially in selecting a strategic path， i.e.， choosing one of the "service-oriented， digital， or digital service-oriented strategies. Additionally， in the context of manufacturing industry transformation and economic uncertainty， companies should carefully choose a diversified strategy.

In summary， this article reveals the positive impact of digital knowledge management on technological innovation in manufacturing companies and its mechanism. The research conclusions provide new ideas and methods for corporate digital transformation and contribute to the development of dynamic capability theory. In the future， more research can be conducted to explore digital knowledge management and its impact on different industries and countries.

Key Words：Digital Knowledge Management; Technological Innovation; Absorptive Capacity; Adaptive Capability; Innovative Capability