制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對雙元產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響研究

摘"要：數(shù)智化為制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新帶來了新的環(huán)境，本文提出數(shù)智化知識整合概念，并將企業(yè)雙元產(chǎn)品創(chuàng)新能力劃分為漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力和突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力，基于“資源基礎(chǔ)觀”理論和“知識整合”理論，構(gòu)建了數(shù)智化轉(zhuǎn)型-數(shù)智化知識整合-雙元?jiǎng)?chuàng)新能力（突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力、漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力）之間的鏈?zhǔn)疥P(guān)系概念模型，以國內(nèi)208家制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)作為樣本進(jìn)行實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)：制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對其漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力具有顯著的正向影響，對其突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的正向影響不顯著；數(shù)智化知識整合對數(shù)智化轉(zhuǎn)型與漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力之間的關(guān)系發(fā)揮中介作用；環(huán)境不確定性對數(shù)智化轉(zhuǎn)型與漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力之間的關(guān)系發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)智化轉(zhuǎn)型；創(chuàng)新能力；數(shù)智化知識整合；環(huán)境不確定性

中圖分類號：F272文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001-148X（2024）04-0130-07

一、引"言

數(shù)字轉(zhuǎn)換和數(shù)字升級已經(jīng)成為制造業(yè)發(fā)展的主要趨勢，隨著數(shù)智技術(shù)在產(chǎn)品、服務(wù)和流程中的廣泛應(yīng)用，基于這一趨勢的新型制造企業(yè)正加速實(shí)施數(shù)智化轉(zhuǎn)型?！皵?shù)智化”一詞最早是由北京大學(xué)“知本財(cái)團(tuán)”課題組提出的，是對“數(shù)字智商”的闡釋，是數(shù)字化和智能化兩個(gè)過程的有機(jī)融合。其中，“數(shù)字化”可以理解為是將物理世界映射到匯聚大量數(shù)據(jù)的虛擬世界的過程，“智能化”則是要發(fā)揮這些大數(shù)據(jù)的價(jià)值作用。目前關(guān)于數(shù)智化轉(zhuǎn)型的研究尚處于萌芽階段，不少學(xué)者針對如何促進(jìn)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型提出了具有指導(dǎo)性的意見，主要圍繞人才管理數(shù)智化轉(zhuǎn)型、財(cái)務(wù)管理數(shù)智化轉(zhuǎn)型、供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型升級和內(nèi)部控制建設(shè)等方面展開，但尚未有學(xué)者探討企業(yè)成功實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型后將會對其產(chǎn)品創(chuàng)新能力帶來怎樣的激勵(lì)效應(yīng)。產(chǎn)品創(chuàng)新能力是產(chǎn)品研發(fā)在各種實(shí)踐活動(dòng)中不斷提供具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值、社會價(jià)值、生態(tài)價(jià)值的新思想、新理論、新方法和新發(fā)明的能力。根據(jù)Wernerfelt（1984）的“資源基礎(chǔ)觀”理論，企業(yè)的數(shù)智化資源將轉(zhuǎn)化成組織的能力，而在組織的各種能力結(jié)構(gòu)中產(chǎn)品創(chuàng)新能力是非常重要的組織能力，目前學(xué)者們普遍認(rèn)為按創(chuàng)新的新穎程度可將產(chǎn)品創(chuàng)新劃分為漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新和突破式產(chǎn)品創(chuàng)新，突破式產(chǎn)品創(chuàng)新強(qiáng)調(diào)偏離原有技術(shù)路徑而引入全新的產(chǎn)品，顛覆傳統(tǒng)市場或創(chuàng)造新市場［1］，而漸進(jìn)式創(chuàng)新指通過逐步改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品、服務(wù)或流程，增加其性能、功能或效率的創(chuàng)新［2］。二者的區(qū)別在于，突破式創(chuàng)新常常具有較高的風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，但能帶來巨大的回報(bào)和市場優(yōu)勢；漸進(jìn)式創(chuàng)新相對來說更為安全和可控，更適合在已有的市場上推動(dòng)增長和鞏固市場地位。

知識整合理論認(rèn)為，企業(yè)必須對所獲得的知識進(jìn)行整理和融合，對原有知識體系進(jìn)行重構(gòu)，才能形成新的核心知識體系。按照知識整合理論的觀點(diǎn)，數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)必須將數(shù)智化轉(zhuǎn)型所獲得的大數(shù)據(jù)和智能化方面的知識進(jìn)行整合，才能夠促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新能力。知識整合的概念是由Henderson和Clark首次提出的，在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們從能力視角、關(guān)系學(xué)視角對知識整合進(jìn)行界定。盡管視角不同，但學(xué)者們對知識整合的本質(zhì)認(rèn)識是一致的，都強(qiáng)調(diào)對離散知識以及不同來源、載體、功用的知識進(jìn)行組合或者將互補(bǔ)知識資源黏合在一起［3］。但數(shù)智化轉(zhuǎn)型所獲得的知識與企業(yè)傳統(tǒng)經(jīng)營過程中獲得的知識具有顯著的不同，因此，為了區(qū)別數(shù)智化轉(zhuǎn)型背景下的知識整合與傳統(tǒng)知識整合的差異，本文提出了“數(shù)智化知識整合”的概念，數(shù)智化知識整合是指企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的運(yùn)用實(shí)現(xiàn)了對要素投入數(shù)據(jù)的采集、整合和分析，有效解決了信息碎片化、不對稱和不完備等問題，有利于企業(yè)對內(nèi)外部信息進(jìn)行知識的有效融合。而企業(yè)新的核心知識體系的形成又將會促進(jìn)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新行為、創(chuàng)新績效以及創(chuàng)新能力向更高層次發(fā)展。因此，本文擬以數(shù)智化知識整合這一變量作為數(shù)智化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新能力之間的中介變量。此外，根據(jù)環(huán)境感知理論，環(huán)境不確定性是企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新的重要影響因素，而環(huán)境不確定性實(shí)際上來源于顧客、技術(shù)和競爭者與市場發(fā)生的聚合反應(yīng)。不同維度的環(huán)境不確定性會對企業(yè)不同類型的創(chuàng)新行為產(chǎn)生不同的影響［4］。在高度不確定的環(huán)境中，數(shù)智化轉(zhuǎn)型可以幫助企業(yè)降低風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)現(xiàn)機(jī)會以及提供靈活性和快速響應(yīng)的能力，從而增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新能力。

以往數(shù)智化轉(zhuǎn)型研究主要聚焦供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型升級和內(nèi)部控制建設(shè)等方面，缺乏制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對其產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響研究，本研究提出了數(shù)智化知識整合概念，將企業(yè)雙元產(chǎn)品創(chuàng)新能力劃分為漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力和突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力，基于“資源基礎(chǔ)觀”理論和“知識整合”理論，構(gòu)建企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型-數(shù)智化知識整合-雙元產(chǎn)品創(chuàng)新能力的鏈?zhǔn)疥P(guān)系概念模型，并將制造業(yè)企業(yè)作為研究對象，將環(huán)境不確定性作為調(diào)節(jié)變量，擬從整體上研究這些變量之間的作用關(guān)系。有效彌補(bǔ)了當(dāng)前創(chuàng)新理論框架下數(shù)智化轉(zhuǎn)型與產(chǎn)品創(chuàng)新能力關(guān)系研究的不足，對深化數(shù)智化轉(zhuǎn)型研究、拓展產(chǎn)品創(chuàng)新能力理論具有重要意義。

二、研究假設(shè)

（一）制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與產(chǎn)品創(chuàng)新能力

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的交互發(fā)展日益緊密，產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)和商業(yè)模式的更新與變革在不斷加速，企業(yè)流程再造周期加快，其創(chuàng)新突破的空間上限也得以擴(kuò)展［5］。同時(shí)，數(shù)智技術(shù)具有明顯的外溢性與共享性，能幫助企業(yè)突破由于時(shí)空障礙而帶來的企業(yè)邊界，接觸到全球范圍內(nèi)的前沿技術(shù)與知識［6］。一方面，企業(yè)數(shù)智化技術(shù)轉(zhuǎn)型和數(shù)智化運(yùn)營轉(zhuǎn)型能夠幫助企業(yè)打破信息壁壘，降低彼此信息不對稱可能導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，智能平臺的搭建有利于企業(yè)與上下游企業(yè)進(jìn)行低成本的合作，在節(jié)省資金的同時(shí)獲得更高的創(chuàng)新績效，積極促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新能力的提升。同時(shí)，企業(yè)邊界的模糊使得各創(chuàng)新主體之間的交流和學(xué)習(xí)更加密切，促進(jìn)創(chuàng)新想法與創(chuàng)新行動(dòng)在外部環(huán)境與企業(yè)內(nèi)部之間加速流動(dòng)［7］。

數(shù)智化轉(zhuǎn)型一方面為企業(yè)提供了更多收集動(dòng)態(tài)環(huán)境信息的數(shù)字設(shè)備和渠道，幫助企業(yè)更好地感知和把握市場變化，迎合消費(fèi)者目前的消費(fèi)需求［8］；另一方面，數(shù)智技術(shù)的嵌入增強(qiáng)了企業(yè)重組、利用和獲取內(nèi)外資源的能力，使企業(yè)在配置資源方面產(chǎn)生獨(dú)特的創(chuàng)新優(yōu)勢［9］。因此，制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型策略的實(shí)施將會通過降低采購、營銷、物流等方面的資源配置和渠道運(yùn)營成本，以更低的成本滿足市場的個(gè)性化需求［10］；拓寬數(shù)據(jù)挖掘空間，加快市場需求響應(yīng)速度；支持協(xié)同和開放，加深企業(yè)與供應(yīng)商、合作伙伴、高校和科研機(jī)構(gòu)的合作關(guān)系等渠道積極促進(jìn)企業(yè)漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的培育和提高。

然而，突破式創(chuàng)新能力要求企業(yè)聚焦顧客的將來需求和潛在需求，在企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行偏離原有技術(shù)軌跡并采用最新技術(shù)的創(chuàng)新，或是根據(jù)識別到的新市場設(shè)計(jì)出新的模式，去顛覆原有業(yè)態(tài)或改變消費(fèi)者的消費(fèi)模式［1］。這就意味著企業(yè)必須精準(zhǔn)把握消費(fèi)者的將來需求和潛在需求。消費(fèi)者的需求受社會、經(jīng)濟(jì)、文化和技術(shù)等多方面因素的影響，其變化具有不確定性和復(fù)雜性，同時(shí)，消費(fèi)者的需求往往涉及心理和情感層面，比如個(gè)人喜好、價(jià)值觀、情緒等，這些因素是主觀的和個(gè)體特定的，往往難以完全透露或量化，現(xiàn)有的市場分析難以進(jìn)行技術(shù)精準(zhǔn)分析、估計(jì)和捕捉這種非結(jié)構(gòu)化信息，限制了對消費(fèi)者需求的深入理解和準(zhǔn)確預(yù)測，但數(shù)智化轉(zhuǎn)型下可以利用大數(shù)據(jù)和智能化分析對消費(fèi)者的消費(fèi)行為進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，分析和預(yù)測消費(fèi)者的潛在消費(fèi)需求和未被滿足的消費(fèi)需求，刺激企業(yè)研發(fā)新產(chǎn)品以滿足這部分消費(fèi)者的需求，從而促進(jìn)了企業(yè)突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

H1：制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對其突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力有正向影響作用。

H2：制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對其漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力有正向影響作用。

（二）制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與數(shù)智化知識整合

在企業(yè)進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型的過程中，“中臺”是其數(shù)智技術(shù)的核心載體［11］，該技術(shù)可以幫助企業(yè)解決“數(shù)據(jù)孤島”問題，建立企業(yè)內(nèi)外系統(tǒng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)并實(shí)現(xiàn)其融合，構(gòu)建成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)［12］。具體來說，數(shù)智化技術(shù)轉(zhuǎn)型和數(shù)智化運(yùn)營轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、知識融合和知識重構(gòu)，“中臺”與數(shù)智技術(shù)的融合能幫助企業(yè)對內(nèi)部關(guān)鍵性知識進(jìn)行快速、全面的識別與篩選，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將零散的知識轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的知識大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)梳理與歸類功能。同時(shí)，依靠“中臺”建立起來的跨平臺融合能力能幫助企業(yè)從所有數(shù)字化應(yīng)用中獲取實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。這就要求企業(yè)能利用數(shù)智化技術(shù)培育新舊數(shù)據(jù)資產(chǎn)的差別化管理能力，在積累新知識的同時(shí)迭代保留部分有價(jià)值的舊知識。當(dāng)“中臺”融合到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)之后，企業(yè)可以通過有效的知識共享來增加經(jīng)驗(yàn)、積累基礎(chǔ)知識和消化新獲取的知識，借此獲得更強(qiáng)的知識整合能力［13］。并且基于組織知識基礎(chǔ)理論，組織的知識存量、知識結(jié)構(gòu)與知識共享成正比，知識共享帶來的組織內(nèi)外個(gè)體與團(tuán)隊(duì)之間的高效溝通互動(dòng)又能促進(jìn)企業(yè)知識整合能力的提高［14］。因此，企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型將通過幫助企業(yè)獲得更多知識與信息對其數(shù)智化知識整合起到促進(jìn)作用?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H3：企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對其數(shù)智化知識整合有正向影響作用。

（三）數(shù)智化知識整合的中介作用

對進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型的制造企業(yè)來說，為了建立有利于數(shù)智化知識整合的組織學(xué)習(xí)文化，搜集各種顯性知識、隱性知識、基礎(chǔ)知識和創(chuàng)造性知識是一項(xiàng)基礎(chǔ)性的工作，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型發(fā)展的組織知識體系的建立意味著企業(yè)會在產(chǎn)品和流程等創(chuàng)新事項(xiàng)上有很好的績效表現(xiàn)，即組織知識整合能力越強(qiáng)，企業(yè)創(chuàng)新水平越高［15］，越能夠促進(jìn)企業(yè)的漸進(jìn)式創(chuàng)新能力和突破式創(chuàng)新能力的提升。

企業(yè)的數(shù)智化技術(shù)轉(zhuǎn)型和數(shù)智化運(yùn)營轉(zhuǎn)型往往能夠促進(jìn)企業(yè)對各種知識的整合，數(shù)據(jù)挖掘、知識融合和知識創(chuàng)造的過程包含了知識的搜尋、獲取、吸收、共享和增值等環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)的層層遞進(jìn)最終會反映到知識創(chuàng)新能力的提升上［16］。數(shù)字信息技術(shù)能夠幫助企業(yè)獲取和整合更多來自供應(yīng)鏈上的高價(jià)值知識，而這些知識能夠有助于企業(yè)構(gòu)建一種應(yīng)對市場需求變化的創(chuàng)新行為［17］，表現(xiàn)在創(chuàng)意生成、研究開發(fā)、生產(chǎn)和商業(yè)化以及新技術(shù)推廣等方面［18］，使企業(yè)的外部創(chuàng)意知識獲取效率與吸收能力、內(nèi)部創(chuàng)意知識挖掘能力、創(chuàng)意知識整合和創(chuàng)造能力與創(chuàng)新主體之間的知識共享能力、新技術(shù)試驗(yàn)分析能力以及新產(chǎn)品完善能力得到提升，從而促進(jìn)了企業(yè)漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力和突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升。

可見，數(shù)智化轉(zhuǎn)型的成功能幫助企業(yè)從外部獲得更多的資源，對內(nèi)部現(xiàn)有資源進(jìn)行更科學(xué)的監(jiān)管與協(xié)調(diào)，進(jìn)而通過創(chuàng)新、整合等方式對可獲得的資源加以利用，從而創(chuàng)造出獨(dú)特的競爭優(yōu)勢或發(fā)展路徑，培育出適應(yīng)新時(shí)代發(fā)展的創(chuàng)新能力?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

H4：數(shù)智化知識整合在制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型和突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力間具有中介作用。

H5：數(shù)智化知識整合在制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型和漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力間具有中介作用。

（四）環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用

環(huán)境不確定性越強(qiáng)，企業(yè)越難憑借已有資源來維持在市場上的競爭優(yōu)勢，越可能通過增加研發(fā)投入、加大創(chuàng)新資源的維護(hù)、利用和轉(zhuǎn)化來提升自己的創(chuàng)新能力［19］。同時(shí)，高度的市場不確定性迫使管理者需要更多的市場數(shù)據(jù)來做出明智的決策，導(dǎo)致制造企業(yè)對市場信息的需求上升，倒逼企業(yè)在運(yùn)作過程中積極應(yīng)用數(shù)智技術(shù)，進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型的相關(guān)實(shí)踐。企業(yè)需要靈活應(yīng)對不確定性，加強(qiáng)敏捷性和適應(yīng)性，將數(shù)智化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新戰(zhàn)略相結(jié)合，以在不確定環(huán)境中實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)式創(chuàng)新和突破式創(chuàng)新的平衡。這包括更好的市場洞察、風(fēng)險(xiǎn)管理、合作伙伴關(guān)系以及持續(xù)不斷的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，以應(yīng)對快速變化的市場和技術(shù)環(huán)境?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

H6：環(huán)境不確定性在制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力作用過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

H7：環(huán)境不確定性在制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力作用過程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

綜合上述分析，本文提出以下概念模型，如圖1所示。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）抽樣

本研究于2022年7月至2023年4月采用隨機(jī)抽樣，選擇市場化程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、中、低等三個(gè)地區(qū)開展數(shù)據(jù)收集，通過東中西部地區(qū)五個(gè)城市（浙江杭州市、河北石家莊市、湖北武漢市、湖南長沙市、貴州貴陽市）的經(jīng)濟(jì)與信息化部門、企業(yè)聯(lián)合會和科技部門獲得數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)的名單，再通過實(shí)地調(diào)研和電子郵件向數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)發(fā)放調(diào)查問卷，通過電話提醒和提醒函等方式促進(jìn)受訪企業(yè)參與調(diào)研。調(diào)查問卷分兩部分，第一部分調(diào)查的內(nèi)容主要是數(shù)智化轉(zhuǎn)型、環(huán)境不確定性和企業(yè)統(tǒng)計(jì)信息，問卷調(diào)查對象為數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)的總經(jīng)理（或主管研發(fā)部門的副總經(jīng)理）或研發(fā)部門負(fù)責(zé)人；第二部分調(diào)查問卷的調(diào)查內(nèi)容為數(shù)智化知識整合、產(chǎn)品創(chuàng)新能力（包括突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力和漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力），問卷調(diào)查對象為數(shù)智化轉(zhuǎn)型企業(yè)研發(fā)部門的研發(fā)人員。對同一調(diào)研對象企業(yè)，將兩部分調(diào)查問卷配對合并成為一份完整的調(diào)查問卷，共發(fā)放配對問卷264份，回收有效問卷208份，有效回收率78.79%。為了讓被調(diào)查公司對本研究有深入的了解，在調(diào)查過程中詳細(xì)向被調(diào)查公司介紹了數(shù)智化轉(zhuǎn)型、數(shù)智化知識整合、突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力、漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力和環(huán)境不確定性等4個(gè)變量的含義。樣本特征如表1所示。通過Harman單因子檢測方法檢測，發(fā)現(xiàn)各個(gè)變量問卷的同源偏差（CMV）并不顯著。

（二）量表設(shè)計(jì)

對于數(shù)智化轉(zhuǎn)型的量表設(shè)計(jì)，本研究參考了池毛毛等（2022）［20］的量表，包含數(shù)智化技術(shù)轉(zhuǎn)型和數(shù)智化運(yùn)營轉(zhuǎn)型兩個(gè)維度，共設(shè)計(jì)了6個(gè)題項(xiàng)；對于數(shù)智化知識整合的量表設(shè)計(jì)，本研究參考了王琳等（2022）［21］的研究結(jié)論以及劉思萌和呂揚(yáng)（2019）［22］的量表，包含了數(shù)據(jù)挖掘、知識融合和知識重構(gòu)等三個(gè)維度，共設(shè)計(jì)了12個(gè)題項(xiàng)；對于突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的量表設(shè)計(jì)，本研究借鑒Zhou等（2005）［23］和李先江（2013）［24］的量表，共包括4個(gè)題項(xiàng)；對于漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的量表設(shè)計(jì)，本研究借鑒Zhou等（2005）［23］和李先江（2013）［24］的量表，共包括4個(gè)題項(xiàng)；對于環(huán)境不確定性的量表設(shè)計(jì)，本研究參考了Zhang和Li（2010）［25］的量表，共設(shè)計(jì)了3個(gè)題項(xiàng)。

（三）信度和效度檢驗(yàn)

表2列出了各變量問項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)化載荷系數(shù)最小值、復(fù)合信度（CR）、各因子抽取的平均方差（AVE）及Cronbach’s"α系數(shù)值，通過表2檢驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，上述各指標(biāo)取值均符合規(guī)定范圍要求，表明各變量量表設(shè)計(jì)不但信度較好，而且收斂效度也較高。

對數(shù)智化轉(zhuǎn)型、數(shù)智化知識整合、突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力、漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力和環(huán)境不確定性等變量利用AMOS"17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)施驗(yàn)證性因子分析，以檢驗(yàn)上述五個(gè)變量之間的區(qū)分效度。分析結(jié)果表明，在各項(xiàng)指標(biāo)上五因子基準(zhǔn)模型（χ2/df=2.187，CFI=0.948，TLI=0.936，IFI=0.947，RMSEA=0.065）要比另外幾個(gè)模型表現(xiàn)更優(yōu)，顯示各量表的區(qū)分效度較好。

四、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

對數(shù)智化轉(zhuǎn)型、數(shù)智化知識整合、突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力、漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力和環(huán)境不確定性等變量利用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)分析軟件實(shí)施描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)分析，分析發(fā)現(xiàn)各個(gè)變量之間例如企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與數(shù)智化知識整合（r=0.58，plt;0.01）、企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力（r=0.08，pgt;0.05）、企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型與漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力（r=0.44，plt;0.01）、的關(guān)系均已顯現(xiàn)出來，這為本研究進(jìn)一步驗(yàn)證相關(guān)假設(shè)奠定了基礎(chǔ)。

（二）主效應(yīng)檢驗(yàn)

采用層級線性回歸分析法進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，表3模型3僅是包含了控制變量，模型4增加了自變量（數(shù)智化轉(zhuǎn)型），模型4的ΔR2較小，顯示模型解釋力不理想，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的正向影響不顯著（β=0.07，Pgt;0.05），假設(shè)H1沒有得到檢驗(yàn)。模型6僅是包含了控制變量，模型7增加了自變量（數(shù)智化轉(zhuǎn)型），模型7的ΔR2顯著提高，顯示模型解釋力增強(qiáng)，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對企業(yè)漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力有顯著正向影響（β=0.31，Plt;0.05），假設(shè)H2得到檢驗(yàn)。模型1僅是包含了控制變量，模型2增加了自變量（數(shù)智化轉(zhuǎn)型），模型2比模型1的ΔR2顯著提高，顯示模型解釋力增強(qiáng)，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型對企業(yè)數(shù)智化知識整合有顯著正向影響（β=0.36，Plt;0.05），假設(shè)H3得到檢驗(yàn)。

（三）數(shù)智化知識整合的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

通過表3進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，由于數(shù)智化轉(zhuǎn)型對企業(yè)突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力以及數(shù)智化知識整合對突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響均不顯著，因此，無需檢驗(yàn)數(shù)智化知識整合對數(shù)智化轉(zhuǎn)型與突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力之間的中介效應(yīng)，假設(shè)H4不成立。數(shù)智化轉(zhuǎn)型正向影響數(shù)智化知識整合（β=0.36，Plt;0.05，模型2），數(shù)智化轉(zhuǎn)型正向影響漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力（β=0.31，Plt;0.05，模型7），在引入數(shù)智化知識整合以后，數(shù)智化轉(zhuǎn)型對漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的回歸系數(shù)明顯降低并且顯著性也明顯降低（β=0.22，Plt;0.05，模型8），表明數(shù)智化知識整合發(fā)揮部分中介作用。

（四）環(huán)境不確定性調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

在表4中，第1步表示控制變量、自變量（數(shù)智化轉(zhuǎn)型）和調(diào)節(jié)變量（環(huán)境不確定性）對因變量（漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力）的回歸模型；第2步表示控制變量、自變量（數(shù)智化轉(zhuǎn)型）、調(diào)節(jié)變量（環(huán)境不確定性）和自變量與調(diào)節(jié)變量的交互性對因變量（漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力）的回歸模型。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，第2步的F檢驗(yàn)為顯著，膨脹因子VIF值遠(yuǎn)小于10（閾值），說明本研究所涉及的變量之間的重合問題不嚴(yán)重。因變量漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的第2步顯示，企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型和環(huán)境不確定性的交互項(xiàng)對企業(yè)漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力存在顯著正向影響（β=0.16，Plt;0.05），說明環(huán)境不確定性對數(shù)智化轉(zhuǎn)型與漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力之間的正向調(diào)節(jié)作用顯著，因此假設(shè)H7得到驗(yàn)證。由于數(shù)智化轉(zhuǎn)型對突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力作用不顯著，因此無須驗(yàn)證環(huán)境不確定性對兩者的調(diào)節(jié)效應(yīng)，假設(shè)H6不成立。

五、結(jié)論與啟示

本文基于“資源基礎(chǔ)觀”理論和“知識整合”理論，構(gòu)建了數(shù)智化轉(zhuǎn)型-數(shù)智化知識整合-雙元?jiǎng)?chuàng)新能力之間的鏈?zhǔn)疥P(guān)系概念模型，對數(shù)智化轉(zhuǎn)型對雙元產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響進(jìn)行研究，得到如下結(jié)論：

（1）數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠顯著提高制造業(yè)企業(yè)的漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力。這是由于數(shù)智化轉(zhuǎn)型能夠?yàn)槠髽I(yè)提供大量數(shù)據(jù)和分析工具，幫助企業(yè)能夠更加精準(zhǔn)地分析和掌握消費(fèi)者明確表達(dá)出來的現(xiàn)實(shí)需求，把握市場變化，從而通過漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新的研發(fā)來滿足客戶需求，保持產(chǎn)品在市場上的競爭力。

（2）數(shù)智化轉(zhuǎn)型對制造業(yè)企業(yè)突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響不顯著。這是由于突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升需要組織中有助于突破式創(chuàng)新的組織文化、創(chuàng)新人才、技術(shù)水平、資源投入和風(fēng)險(xiǎn)把控等多方面的共同發(fā)力，目前的數(shù)智技術(shù)更多地依賴現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)和云計(jì)算對消費(fèi)者的現(xiàn)有消費(fèi)行為進(jìn)行挖掘和預(yù)測，難以深度剖析他們的潛在需求和未來需求。

（3）數(shù)智化知識整合在企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型影響漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的過程中發(fā)揮中介作用。這一結(jié)論表明，數(shù)智化轉(zhuǎn)型帶來的打破組織邊界的知識網(wǎng)絡(luò)能夠幫助企業(yè)系統(tǒng)化地對多元知識、多結(jié)構(gòu)性知識加以利用，進(jìn)而形成整合協(xié)調(diào)和自主創(chuàng)新的能力。

（4）在數(shù)智化轉(zhuǎn)型促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力提升的過程中，環(huán)境不確定性的正向調(diào)節(jié)作用顯著。這是由于環(huán)境不確定性能夠激發(fā)創(chuàng)新思維、推動(dòng)商機(jī)發(fā)現(xiàn)、促進(jìn)快速決策、促進(jìn)合作和開放創(chuàng)新，這些因素相互作用，提升了企業(yè)的漸進(jìn)式創(chuàng)新能力，使其能夠在不確定的環(huán)境中取得競爭優(yōu)勢。

根據(jù)本文結(jié)論，得到如下啟示：

（1）企業(yè)必須重視數(shù)智化知識整合，促進(jìn)企業(yè)資源整合與利用。隨著競爭的加劇，制造業(yè)企業(yè)往往面臨資源約束，在數(shù)智化轉(zhuǎn)型和知識整合的過程中，企業(yè)必須效整合和利用內(nèi)外部資源，包括大數(shù)據(jù)、海量知識、人工智能技術(shù)等。通過數(shù)智化知識整合，合理利用這些資源，企業(yè)可以提高漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力，更好地響應(yīng)顧客的現(xiàn)實(shí)需求，促進(jìn)企業(yè)持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，數(shù)智化要求企業(yè)根據(jù)數(shù)智化平臺開放性、智能性和靈捷性的本質(zhì)特征將自身置于更豐富的資源網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)分析的決策體系和管控系統(tǒng)，建立各層級和各模塊可以獨(dú)立運(yùn)作的分層模塊化架構(gòu)，并借此實(shí)現(xiàn)組織內(nèi)部甚至外部的資源共享與技術(shù)溢出，打破原有的企業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈邊界，方便企業(yè)對可獲得的知識的采集、整合和分析，從而促進(jìn)企業(yè)漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升。

（2）制造業(yè)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型并不能促進(jìn)突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升，企業(yè)要想提升突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力必須在整個(gè)企業(yè)內(nèi)營造突破式創(chuàng)新文化氛圍，漸進(jìn)式創(chuàng)新和突破式創(chuàng)新各自需要不同的文化氛圍作為支撐，沒有突破式創(chuàng)新文化氛圍，僅靠數(shù)智化轉(zhuǎn)型很難提升企業(yè)的突破式產(chǎn)品創(chuàng)新能力；另外，還需要通過與顧客的深度訪談，誘導(dǎo)和挖掘顧客的潛在需求和將來需求，才能為企業(yè)的突破式產(chǎn)品創(chuàng)新找到方向，同時(shí)，搜尋和發(fā)現(xiàn)市場上的“燈塔顧客”也非常重要，這部分顧客的需求代表了市場未來的消費(fèi)傾向，而這有賴于營銷人員和研發(fā)人員的洞察力、對這部分顧客需求的深刻理解力以及對未來市場的精準(zhǔn)判斷力。

（3）幫助企業(yè)認(rèn)識到環(huán)境不確定性在數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中的重要作用。在數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中，環(huán)境不確定性可能會給企業(yè)的經(jīng)營帶來困惑，影響企業(yè)的市場判斷和發(fā)展方向。通過對環(huán)境不確定性的把握，管理者必須能夠通過大數(shù)據(jù)和云計(jì)算進(jìn)行知識整合，準(zhǔn)確地評估市場變化和機(jī)會，避免誤判和決策失誤，從而推動(dòng)漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升。通過研究環(huán)境不確定性在數(shù)智化轉(zhuǎn)型過程中的作用，企業(yè)可以更好地應(yīng)對市場競爭和變化。漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升可以使企業(yè)在競爭激烈的市場環(huán)境中保持競爭優(yōu)勢。了解數(shù)智化轉(zhuǎn)型下環(huán)境不確定性如何促進(jìn)漸進(jìn)式產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升，可以幫助企業(yè)采取相應(yīng)的策略和措施，更好地適應(yīng)和應(yīng)對環(huán)境變化，增強(qiáng)競爭力。

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LI"Xianjiang，"ZHANG"Ziyi，"LI"Yan

（School"of"Management，nbsp;Wuhan"Institute"of"Techology，"Wuhan"430205，"China）

Abstract："Digitization"and"intelligence"have"brought"new"environments"for"product"innovation"in"manufacturing"enterprises，this"study"proposes"the"concept"of"digital"amp;"intellectual"knowledge"integration，"and"divides"enterprises’"dual"product"innovation"capability"into"incremental"product"innovation"capability"and"breakthrough"product"innovation"capability，"based"on"the"“resource"based"view”"theory"and"“knowledge"integration”"theory，"a"chain"relationship"conceptual"model"is"constructed"between"digital"amp;"intellectual"transformation，"digital"amp;"intellectual"knowledge"integration，"and"dual"innovation"capability"（breakthrough"product"innovation"capability，"incremental"product"innovation"capability），"and"an"empirical"study"was"conducted"using"208"domestic"manufacturing"enterprises"undergoing"digital"amp;"intellectual"transformation"as"samples."Research"has"found"that"the"digitalamp;"intellectual"transformation"of"manufacturing"enterprises"has"a"significant"positive"impact"on"their"incremental"product"innovation"ability，"but"has"no"significant"positive"impact"on"their"breakthrough"product"innovation"ability;"The"integration"of"digital"amp;"intellectual"knowledge"plays"a"mediating"role"in"the"relationship"between"digital"amp;"intellectual"transformation"and"incremental"product"innovation"capabilities;"Environmental"uncertainty"plays"a"positive"moderating"role"in"the"relationship"between"digital"amp;"intellectual"transformation"and"incremental"product"innovation"capabilities.

Key"words：digital"amp;"intellectual"transformation;"innovation"ability;digital"amp;"intellectual"knowledge"integration;"environmental"uncertainty

（責(zé)任編輯：趙春江）