中圖分類號：F425 文獻標識碼：A

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：文章編號：1001-7348（2025）14-0106-08

0 引言

2023年9月，習(xí)近平總書記在新時代推動?xùn)|北全面振興座談會上強調(diào)，“加快傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化改造，推動產(chǎn)業(yè)鏈向上下游延伸，形成較為完善的產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)集群。主動對接國家戰(zhàn)略需求，整合和優(yōu)化科教創(chuàng)新資源，加大研發(fā)投人，掌握更多關(guān)鍵核心技術(shù)”。在數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟深度融合的全球浪潮下，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為企業(yè)重塑競爭優(yōu)勢的核心戰(zhàn)略。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)快速滲透，企業(yè)不僅需要應(yīng)對技術(shù)迭代的挑戰(zhàn)，更需通過培育動態(tài)能力實現(xiàn)資源敏捷配置與戰(zhàn)略重構(gòu)，從而驅(qū)動創(chuàng)新績效持續(xù)提升[1]。當前，企業(yè)創(chuàng)新績效提升愈發(fā)依賴于數(shù)字化轉(zhuǎn)型與動態(tài)能力的協(xié)同效應(yīng)[。一方面，數(shù)字技術(shù)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動決策（如客戶需求預(yù)測算法）和資源云化配置（如跨部門共享研發(fā)平臺），賦予企業(yè)快速感知市場變化、重構(gòu)資源以適應(yīng)不斷變化環(huán)境的能力（池毛毛，2020）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非簡單的技術(shù)堆砌，其實質(zhì)是數(shù)字技術(shù)與組織能力深度融合。在這一過程中，創(chuàng)新績效提升既依賴于技術(shù)賦能下的資源敏捷配置，更受制于組織內(nèi)部動態(tài)能力演化效率。另一方面，部分學(xué)者卻持不同觀點，數(shù)字化轉(zhuǎn)型需匹配特定組織條件（如管理能力、結(jié)構(gòu)適配），否則可能導(dǎo)致資源錯配、核心能力下降，甚至抑制創(chuàng)新。企業(yè)對數(shù)字化的嵌入若脫離組織適配，則可能因“動態(tài)能力缺口”導(dǎo)致創(chuàng)新效率下降[3]。在此背景下，作為技術(shù)落地的核心載體，研發(fā)人員可能成為調(diào)和“技術(shù)賦能”與“組織慣性”矛盾的關(guān)鍵[4]。盡管現(xiàn)有研究已關(guān)注到動態(tài)能力的中介效應(yīng)[5]，以及相關(guān)權(quán)變因素的調(diào)節(jié)作用[6]，但仍存在以下局限：其一，主體性缺失。動態(tài)能力的“感知一捕捉一重構(gòu)\"循環(huán)多被抽象為組織過程，在創(chuàng)新過程中個人主體性的微觀行為如何催化或抑制這一過程尚未明晰。其二，忽視雙向作用?，F(xiàn)有研究從組織層面揭示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過動態(tài)能力影響創(chuàng)新績效的路徑[7]，對人力資本維度缺少關(guān)注，研發(fā)人員對動態(tài)能力演化的作用有待深入探討。

本文可能的理論貢獻如下：第一，拓展動態(tài)能力視角下數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響創(chuàng)新績效的研究視角，將研發(fā)人員個體視角嵌人“感知一捕捉一重構(gòu)\"循環(huán)鏈條，揭示研發(fā)人員對動態(tài)能力演化以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。第二，構(gòu)建“技術(shù)一能力一人力\"三元交互框架，將研發(fā)人員視為動態(tài)能力與數(shù)字技術(shù)間的權(quán)變因素，揭示其對“感知—捕捉一重構(gòu)\"鏈條的潤滑作用。

1 理論分析與研究假設(shè)

1.1 吸收能力理論

動態(tài)能力是企業(yè)快速調(diào)整內(nèi)外部資源以及應(yīng)對外部環(huán)境變化的能力[8]。隨著全球經(jīng)濟快速增長，市場環(huán)境的不穩(wěn)定性凸顯，企業(yè)依靠強勢地位及內(nèi)部資源積累所構(gòu)建的競爭優(yōu)勢面臨挑戰(zhàn)[9]。因此，企業(yè)需要將動態(tài)能力融入日常管理，以適應(yīng)環(huán)境變化、重塑資源結(jié)構(gòu)、保持核心競爭力[10]

Teece[11]闡述了動態(tài)能力概念，并基于動態(tài)能力理論框架，以戰(zhàn)略制定為導(dǎo)向，為企業(yè)提升自身競爭力指明方向。動態(tài)能力被視為與日常經(jīng)營密切相關(guān)且與基礎(chǔ)能力不同的高級能力。Cohen等（1990）提出，吸收能力是企業(yè)對外部知識進行吸收與轉(zhuǎn)化應(yīng)用的能力。其中，知識吸收側(cè)重吸收知識的潛力，強調(diào)從外部搜尋和獲取所需知識的潛在能力；知識轉(zhuǎn)化與應(yīng)用側(cè)重吸收知識的現(xiàn)實應(yīng)用，關(guān)注知識獲取的實際意義。根據(jù)吸收能力理論，企業(yè)可被視為一個知識池，通過持續(xù)吸收新知識確保對外部市場的有效響應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，Zahra等[12]認為，吸收能力本質(zhì)上是動態(tài)能力，能夠感知環(huán)境變化、捕獲環(huán)境機會，并通過動態(tài)調(diào)整內(nèi)部資源要素組合實現(xiàn)環(huán)境適應(yīng)。

1.2數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效

企業(yè)通過制定創(chuàng)新戰(zhàn)略尋求外部創(chuàng)新機會，緊跟數(shù)字化、智能化發(fā)展潮流，實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，從而提升創(chuàng)新績效與培育核心競爭力。數(shù)字化轉(zhuǎn)型被認為是企業(yè)借助人工智能等新興技術(shù)對自身業(yè)務(wù)進行調(diào)整，以解決復(fù)雜、不確定性等問題，從而提升創(chuàng)新能力與運營效率。隨著時間推移，我國制造企業(yè)更加關(guān)注數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)創(chuàng)新績效的影響如下：

（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于信息知識實時共享，制造企業(yè)從中捕獲發(fā)展機會，進而提出價值主張并實現(xiàn)價值創(chuàng)造[13]。借助數(shù)字技術(shù)，制造企業(yè)能夠聯(lián)系各利益相關(guān)者，適應(yīng)快速市場與技術(shù)環(huán)境變化，從而發(fā)現(xiàn)并抓住內(nèi)外部創(chuàng)新機會。

（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平較高的制造企業(yè)能夠利用數(shù)字技術(shù)（如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等）為自身創(chuàng)新活動提供支撐，進而改變創(chuàng)新發(fā)展模式（周青，王燕靈，2020）。

（3）數(shù)字技術(shù)有助于制造企業(yè)提升創(chuàng)新效率，將傳統(tǒng)創(chuàng)新流程模塊化、數(shù)字化，使創(chuàng)新過程更加便捷、高效（郭朝先等，2022）。同時，借助數(shù)字技術(shù)，制造企業(yè)能夠?qū)?chuàng)新流程進行監(jiān)控，使創(chuàng)新流程更加透明。

（4）數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于制造企業(yè)降低創(chuàng)新成本。創(chuàng)新是一個不斷試錯的過程，風險較高、周期較長。隨著時間推移，中國制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平不斷提升。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于制造企業(yè)通過降低調(diào)整成本和管理預(yù)期抑制成本粘性。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可降低制造企業(yè)信息搜尋成本，有助于其獲取創(chuàng)新資源，進而提高創(chuàng)新績效。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H₁ ：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向影響。

1.3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與吸收能力

吸收能力是企業(yè)獲得前沿信息、適應(yīng)激烈競爭環(huán)境、整合內(nèi)外資源并將其轉(zhuǎn)化為知識的能力。數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)字技術(shù)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支撐。在數(shù)字化浪潮中，信息吸收與管理能力顯得尤為重要。借助創(chuàng)新數(shù)據(jù)庫，制造企業(yè)能夠掌握具體場景、技能和方法，并提升自身數(shù)據(jù)獲取與分析能力。

在經(jīng)營過程中，大多數(shù)制造企業(yè)逐漸形成固有產(chǎn)品模式和生產(chǎn)模式。上述模式下，制造企業(yè)生產(chǎn)效率進一步提升，但企業(yè)能力難以得到提升，從而導(dǎo)致自身陷入“創(chuàng)新困境”。在數(shù)字化改造中，重構(gòu)創(chuàng)新發(fā)展模式有助于制造企業(yè)主動適應(yīng)重大變革的沖擊，通過突破既有慣性提升自身吸收能力，進而吸收技術(shù)領(lǐng)域相關(guān)知識[14]

隨著時間推移，制造企業(yè)內(nèi)部溝通更加頻繁，不同制造企業(yè)間的矛盾也逐步緩和。從知識轉(zhuǎn)換與利用角度，企業(yè)可頻繁地與其它企業(yè)或機構(gòu)溝通，進而獲取異構(gòu)信息流和資源。當制造企業(yè)從外部網(wǎng)絡(luò)獲取異構(gòu)資源時，能夠創(chuàng)造更多價值，進而對知識進行轉(zhuǎn)化與利用[15]。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H₂ ：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)吸收能力具有正向影響。

1.4 吸收能力與創(chuàng)新績效

企業(yè)吸收能力包括學(xué)習(xí)、掌握新知識以及解決問題并創(chuàng)造新知識的能力。吸收能力有助于制造企業(yè)識別、篩選、吸收并整合知識信息，確保其符合創(chuàng)新目標和流程，進而提升創(chuàng)新績效。換言之，吸收能力主要從3個方面影響制造企業(yè)創(chuàng)新績效，分別是知識吸收與篩選、消化與應(yīng)用。

數(shù)字經(jīng)濟時代，有效將所獲取的創(chuàng)新資源轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)出愈加重要。Tsai等[1]研究發(fā)現(xiàn)，如果企業(yè)具備一定的吸收能力，則該企業(yè)能夠識別內(nèi)外部信息，吸收這些信息中有用的部分并將其運用于經(jīng)濟活動。部分研究表明，企業(yè)吸收能力往往與其創(chuàng)新能力呈正向相關(guān)關(guān)系[17]。技術(shù)創(chuàng)新有賴于企業(yè)對新知識、新信息的轉(zhuǎn)化與利用，企業(yè)通過對新知識、信息進行評估與篩選，獲得創(chuàng)新所需的知識。

除知識獲取與篩選外，知識消化并應(yīng)用同樣是制造企業(yè)創(chuàng)新過程中的重要環(huán)節(jié)。消化外部知識是一個意會過程，通過這一過程，企業(yè)能夠?qū)⒁延兄R資源與外部知識資源相關(guān)聯(lián)，為創(chuàng)新活動奠定基礎(chǔ)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使企業(yè)變革業(yè)務(wù)模式，進而優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，這離不開企業(yè)對知識與信息的吸收與應(yīng)用。企業(yè)可利用外部知識資源并根據(jù)環(huán)境變化更新知識資源，從而避免“能力陷阱”。企業(yè)對知識的應(yīng)用旨在基于已吸收的知識信息提升現(xiàn)有創(chuàng)新能力。在創(chuàng)新資源識別、吸收過程中，企業(yè)需要將新知識應(yīng)用于自身創(chuàng)新實踐。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H₃ ：制造企業(yè)吸收能力對其創(chuàng)新績效具有正向影響。

1.5 吸收能力的中介作用

已有研究發(fā)現(xiàn)，借助吸收能力，制造企業(yè)能夠感知外部環(huán)境變化，并及時對市場偏好進行分析，進而吸收外部資源、拓展自身認知范疇，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型進度。

（1）在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)會與其它企業(yè)構(gòu)建通用數(shù)字平臺。數(shù)字平臺和參與者間的聯(lián)系有助于異質(zhì)性資源聚集，借助數(shù)字技術(shù)，各企業(yè)數(shù)字化平臺間實現(xiàn)互聯(lián)。實際上，互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)能夠?qū)⑵髽I(yè)內(nèi)部和外部相關(guān)信息連接起來。基于數(shù)字化、智能化平臺，借助較強的吸收能力，制造企業(yè)對相關(guān)信息及知識資源進行吸收、轉(zhuǎn)化，進而在海量數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息，并將其應(yīng)用于自身創(chuàng)新活動[18]

（2）數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)提升吸收能力，進而提升創(chuàng)新績效。在數(shù)字化生態(tài)環(huán)境下，企業(yè)與外界融合，突破組織壁壘。借助數(shù)字技術(shù)，制造企業(yè)能夠加快獲取利益相關(guān)方信息的速度，包括經(jīng)銷商、消費者、合作企業(yè)和競爭對手。數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于制造企業(yè)更新內(nèi)部知識，加快吸收外部知識和資源，整合內(nèi)外部信息并將其融入創(chuàng)新戰(zhàn)略和流程，進而提升創(chuàng)新績效。同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于制造企業(yè)將支持數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)能力升級為更高級別、具備獨特性且無法輕易被取代的動態(tài)能力。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H₄ ：吸收能力在制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效之間發(fā)揮中介作用。

1.6研發(fā)人員占比的調(diào)節(jié)作用

研發(fā)人員是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的決定性因素?，F(xiàn)有研究對 Ramp;D 人員與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系持以下觀點：一種觀點認為，無論是專利數(shù)量還是新產(chǎn)品銷售收入，研發(fā)人員占比對兩者均具有顯著正向影響；另一種觀點認為，如果企業(yè)無限制增加研發(fā)人員數(shù)量，反而不利于其后續(xù)創(chuàng)新活動[19]。鑒于此，本文將對研發(fā)人員占比與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系作進一步分析。

研發(fā)人員占比對制造企業(yè)創(chuàng)新的影響主要體現(xiàn)如下：一方面，相較于二次創(chuàng)新，制造企業(yè)初始創(chuàng)新需要更多研發(fā)投入和人才支持；相較于企業(yè)其他員工，研發(fā)人員占比越大，說明企業(yè)對研發(fā)工作越重視，創(chuàng)新工作越好開展。另一方面，隨著研發(fā)水平不斷提高，科技創(chuàng)新能力得以增強、科技傳播速度得以加快、科技成果轉(zhuǎn)化率得以提升，對技術(shù)進步影響最顯著的因素是研發(fā)人員[20]。

除對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響外，研發(fā)人員占比還對制造企業(yè)吸收能力產(chǎn)生影響。在制造企業(yè)內(nèi)部，研發(fā)人員通過與外部交流將外部知識引入企業(yè)，再利用外部知識生產(chǎn)新產(chǎn)品，由此形成個人層面的吸收能力。然而，企業(yè)吸收能力不是員工個人吸收能力的總和，它還需要員工之間知識共享。因此，研發(fā)人員占比是影響企業(yè)層面吸收能力的重要因素。綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

H₅ ：研發(fā)人員占比調(diào)節(jié)制造企業(yè)吸收能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效之間的中介作用。

綜上所述，本文構(gòu)建理論概念模型如圖1所示。

2 研究設(shè)計

2.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

考慮到2008年國際金融危機的影響，本文將初始時間定為2009年，研究樣本為2009—2022年中國制造業(yè)A股上市企業(yè)。對數(shù)據(jù)進行以下處理：第一，剔除樣本期被ST和 ? ST的公司；第二，剔除數(shù)據(jù)缺失比較嚴重的企業(yè)；第三，對所有變量進行上下 1% 的縮尾處理，以規(guī)避異常值對模型估計的影響。最終，本文得到1207家企業(yè)，共計15338個觀測值。上市企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫、中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利數(shù)據(jù)庫以及新浪財經(jīng)等網(wǎng)站。

2.2 變量定義

2.2.1被解釋變量：創(chuàng)新績效 （Eip ）

創(chuàng)新績效是指對企業(yè)或某個機構(gòu)通過新產(chǎn)品研發(fā)、流通或?qū)嵤┠硞€項目所獲全部產(chǎn)出的綜合評價?，F(xiàn)有企業(yè)創(chuàng)新績效評價方法如下：一種是依托知識產(chǎn)權(quán)，以企業(yè)專利授權(quán)或申請數(shù)量為計量標準；另一種是以新產(chǎn)品銷售額為創(chuàng)新績效的衡量標準。從數(shù)據(jù)獲取角度而言，企業(yè)專利數(shù)據(jù)的可得性明顯優(yōu)于銷售收入數(shù)據(jù)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新成果之間可能存在時間延遲，因此本文采用滯后一期專利授權(quán)數(shù)量衡量企業(yè)創(chuàng)新績效。參考婁琬婷等（2024）的做法，本文以企業(yè)專利授權(quán)數(shù)量的自然對數(shù)作為企業(yè)創(chuàng)新績效的衡量指標。

2.2.2 解釋變量：數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Edt）

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)在引入數(shù)字技術(shù)的基礎(chǔ)上，將數(shù)字技術(shù)融入核心業(yè)務(wù)中，以實現(xiàn)自身業(yè)務(wù)與結(jié)構(gòu)調(diào)整為目的的高水平轉(zhuǎn)型。借鑒吳非等（2021）的研究成果，本文計算上市公司年度報告中數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞出現(xiàn)瀕次，以此評估企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中，上市公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞頻來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。本文對關(guān)鍵詞詞頻進行統(tǒng)計匯總，得到衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總指標。數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞主要包括5類技術(shù)，即人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)以及數(shù)字技術(shù)。

2.2.3中介變量：吸收能力 （Ac ）

研發(fā)活動本身是知識生產(chǎn)的過程。企業(yè)通過持續(xù)研發(fā)積累內(nèi)部知識庫（如技術(shù)專利、工藝經(jīng)驗），這是消化外部知識的基礎(chǔ)（張振剛等，2015）。吸收能力本質(zhì)上是前期相關(guān)知識存量的函數(shù)，而研發(fā)是構(gòu)建這種存量的核心途徑[19]?，F(xiàn)有相關(guān)研究測量變量的指標包括研發(fā)支出的自然對數(shù)、人均研發(fā)費用支出、研發(fā)支出占主營業(yè)務(wù)收人的比值等[21]。相較于其它指標，研發(fā)強度更能反映出企業(yè)對研發(fā)活動的重視程度，研發(fā)強度高的企業(yè)更可能擁有與外部前沿技術(shù)相關(guān)的知識，從而能更有效識別和理解外部信息。高研發(fā)強度表明企業(yè)將資源長期配置于創(chuàng)新活動，這種戰(zhàn)略導(dǎo)向會促使組織建立外部技術(shù)環(huán)境監(jiān)測機制。借鑒肖靜等（2023）的做法，本文采用制造企業(yè)Ramp;D強度衡量企業(yè)吸收能力。

2.2.4調(diào)節(jié)變量：研發(fā)人員占比（RDperson）

研發(fā)人員主要包括科技活動人員數(shù)量、研發(fā)人員數(shù)量和研發(fā)人員比重?？紤]到在制造企業(yè)中，研發(fā)人員占比是衡量企業(yè)研發(fā)能力和創(chuàng)新潛力的重要指標，研發(fā)的核心是知識創(chuàng)造與應(yīng)用，高度依賴研發(fā)人員的專業(yè)知識、技能和創(chuàng)造力。研發(fā)人員占比能夠直接體現(xiàn)企業(yè)在人力資本上的投入規(guī)模，是創(chuàng)新活動的重要影響因素。同時，Cohenamp;Levinthal（1990）指出，吸收能力依賴于組織內(nèi)部知識基礎(chǔ)的深度。研發(fā)人員占比高，意味著企業(yè)能更快理解外部技術(shù)信息，客觀性、可操作性和理論關(guān)聯(lián)性，其成為衡量研發(fā)人員的核心指標。因此，借鑒現(xiàn)有研究成果[7]，本文選擇研發(fā)人員占比，即研發(fā)人員在企業(yè)全體人員中所占比重，反映企業(yè)對研發(fā)工作的重視程度。

2.2.5 控制變量

為了確保研究結(jié)果的準確性，本文對企業(yè)年齡、企業(yè)盈利能力、企業(yè)規(guī)模和負債規(guī)模進行控制。

（1）企業(yè)年齡（Age）?？紤]到老牌企業(yè)可能積累了更多行業(yè)知識和管理經(jīng)驗，而新企業(yè)可能更具靈活性但缺乏資源，這可能對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響，從而影響本文研究結(jié)果。因此，本文采用企業(yè)成立年份與觀測年度的時間差表示企業(yè)年齡。

（2）盈利能力（ROE）。考慮到盈利能力提升可能是企業(yè)創(chuàng)新成功的原因而非結(jié)果（如利潤提升為創(chuàng)新提供資金），需要對其進行控制以避免內(nèi)生性問題。凈資產(chǎn)收益率更能反映不同規(guī)模企業(yè)盈利能力，因而本文采用凈資產(chǎn)收益率衡量盈利能力。

（3）企業(yè)規(guī)模（Size）。研究表明，企業(yè)規(guī)模越大，企業(yè)越可能投入精力進行研發(fā)創(chuàng)新，即企業(yè)規(guī)模作為非解釋變量也會對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響（WEI-RU等，2007）?？傎Y產(chǎn)涵蓋企業(yè)擁有的全部經(jīng)濟資源，包括流動資產(chǎn)和長期資產(chǎn)，能夠綜合體現(xiàn)企業(yè)財務(wù)實力和資源儲備。相較于員工人數(shù)或營業(yè)收入，總資產(chǎn)更能反映不同類型制造企業(yè)特性。因此，本文使用企業(yè)期末總資產(chǎn)的ln值評估企業(yè)規(guī)模。

（4）負債規(guī)模（Debt）。考慮到高負債企業(yè)面臨更大的償債壓力，可能減少長期投資（如研發(fā)）以維持現(xiàn)金流，進而影響企業(yè)創(chuàng)新，需要加以控制。因此，本文采取企業(yè)總負債的ln值衡量負債規(guī)模。

本文主要變量說明如表1所示。

2.3 研究方法

本文采用Bootstrap方法驗證吸收能力的中介作用，以及研發(fā)人員占比的調(diào)節(jié)作用。為確保結(jié)果的穩(wěn)健性，采用逐步法[22]、依次法[23]進一步檢驗調(diào)節(jié)效應(yīng)與被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)，并構(gòu)建兩個回歸方程如式（1）（2）所示。

AC_i，t=α₀+α₁Edt_i，t-1+λ₁Age_i，t+λ₂Size_i，t+ （20X ?_?3ROE_i，t+λ₄Debt_i，t+φ_i+λ_t+ε_i （1）

Eip_i，t=c₀+c₁Edt_i，t-1+bAC_i，t+λ₁Age_i，t+ λ₂Size_i，t+λ₃ROE_i，t+λ₄Debt_i，t+φ_i+λ_t+ε_i （2）

其中， Ei?_i，t 為制造企業(yè) i 第 χ_t 年的創(chuàng)新績效，Edt_i，t-1?Ac_i，t 分別表示制造企業(yè) i 第 t-1 年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)，以及企業(yè) i 第 χ_t 年的吸收能力， Age_i，t 、 分別代表企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)盈利能力以及負債規(guī)模， φ_i…λ_t 分別代表行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)， ε_i 代表隨機誤差項。

基于Bootstrap法檢驗?zāi)Ｐ椭斜徽{(diào)節(jié)的中介效應(yīng)同樣涉及兩個回歸方程，如式（3）（4）所示。

AC_i，t=α₀+α₁Edt_i，t-1+α₂RDPerson_i，t+α₃Edt_i，t ×RDPerson_i，t+λ₁Age_i，t+λ₂Size_i，t+λ₃ROE_i，t+ λ₄Debt_i，t+φ_i+λ_t+ε_i （3）

Eip_i，t=c₀+c₁Edt_i，t-1+c₂RDPerson_i，t+b₁AC_i，t Sizei，t+λ₃ROE_i，t+λ₄Debt_i，t+φ_i+λ_t+ε_i （4）

3 數(shù)據(jù)分析

3.1描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析

表2、表3為變量描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析結(jié)果。結(jié)果表明，制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與創(chuàng)新績效呈正相關(guān)關(guān)系，與吸收能力呈正相關(guān)關(guān)系；吸收能力與創(chuàng)新績效呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系；研發(fā)人員占比與創(chuàng)新績效、吸收能力呈正相關(guān)關(guān)系。各變量方差膨脹因子均小于10，說明各變量間不存在嚴重的多重共線性問題。

由表2可知，制造企業(yè)創(chuàng)新績效方差較大，說明我國制造企業(yè)創(chuàng)新水平呈現(xiàn)兩極分化的格局，創(chuàng)新水平較高企業(yè)與創(chuàng)新水平較低企業(yè)差距顯著。由數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標描述性統(tǒng)計結(jié)果可知，我國制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在較大進步空間。由研發(fā)人員占比數(shù)據(jù)可知，我國制造企業(yè)研發(fā)人員開發(fā)水平存在兩極分化的情況。吸收能力的平均值僅為 8.43% ，說明我國制造企業(yè)對研發(fā)投入的重視不足。

3.2 假設(shè)檢驗

（1）采用Bootstrap方法檢驗制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效的關(guān)系，結(jié)果如表4所示。Bootstrap重復(fù)抽樣10000次，結(jié)果顯示，總效應(yīng)系數(shù)在 95% 的置信區(qū)間不涵蓋 0（95%CI=[16.552 1，19.329 1]） ，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，假設(shè) H₁ 得到驗證。

（2）分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型與吸收能力的關(guān)系，Bootstrap重復(fù)抽樣10000次，最終得到式（1）中系數(shù) α₁ 在 95% 的置信區(qū)間不涵蓋 0（95%）₀CI=[0.0278，0.0448] ， α₁ =0.03? （見表4）。由此說明，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對制造企業(yè)吸收能力具有顯著正向影響，假設(shè) H₂ 被驗證。進一步驗證吸收能力對制造企業(yè)創(chuàng)新績效的影響，結(jié)果表明，吸收能力對制造企業(yè)創(chuàng)新績效具有顯著正向影響?95%CI=3.1294，6.9212] ），假設(shè) H₃ 得到驗證。

（3）本文采用Bootstrap方法檢驗式（1）和式（2）中的系數(shù)乘積，以此判斷中介效應(yīng)是否存在且是否顯著，結(jié)果顯示， 95% 置信區(qū)間不包含0（ 95% CI= [0.034 9，0.058 9]; ，說明中介效應(yīng)顯著（見表4）。此時，式（2）中的系數(shù) Φ_C1 顯著，說明吸收能力在制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度與創(chuàng)新績效之間發(fā)揮部分中介作用，假設(shè) H₄ 得到驗證。

（4）本文運用Bootstrap方法檢驗被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)。由表5可知，針對吸收能力這一中介變量，無論其是低水平還是高水平，Bootstrap重復(fù)抽樣10000次，此時 95% 水平下的置信區(qū)間均不涵蓋0，說明研發(fā)人員占比正向調(diào)節(jié)吸收能力的中介效應(yīng)。隨著研發(fā)人員占比提升，間接效應(yīng)增強，說明研發(fā)人員占比在中介效應(yīng)中發(fā)揮一定的調(diào)節(jié)作用，假設(shè) H₅ 成立。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

為了驗證研究結(jié)果的可靠性，本文采用逐步法檢驗中介效應(yīng)，并采用依次法檢驗被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)。

基于逐步回歸法的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果顯示（見表6），在模型1中，自變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型對因變量創(chuàng)新績效具有顯著影響，說明總效應(yīng)成立。在模型2中，自變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型對中介變量吸收能力具有顯著影響。在模型3中，自變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型對因變量創(chuàng)新績效具有顯著影響，且中介變量吸收能力對因變量創(chuàng)新績效的影響顯著。由此說明，吸收能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效之間發(fā)揮部分中介作用。

表7顯示，在模型4中自變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)顯著，模型5中自變量數(shù)字化轉(zhuǎn)型系數(shù)顯著，模型6中中介變量吸收能力系數(shù)顯著，在模型7中中介變量與調(diào)節(jié)變量的交互項（UW）系數(shù)顯著，說明存在有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)，再次驗證了本文假設(shè)。

4結(jié)語

4.1 結(jié)論

（1）制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠正向影響其創(chuàng)新績效。企業(yè)不斷利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化升級、解決相關(guān)問題，進而提升自身創(chuàng)新能力與創(chuàng)新績效。制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高，其創(chuàng)新績效越高。

（2）制造企業(yè)吸收能力在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效間發(fā)揮部分中介作用。制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提升企業(yè)吸收能力，有助于企業(yè)吸收外部創(chuàng)新知識、發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新機會，進而提高創(chuàng)新績效。

（3）制造企業(yè)研發(fā)人員占比能夠調(diào)節(jié)吸收能力的中介作用。制造企業(yè)研發(fā)人員占比越高，越能強化吸收能力在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新績效間的中介作用。

表7基于依次法檢驗的被調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)回歸結(jié)果

4.2建議

（1）制造企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身資源稟賦，加快推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。首先，以整體規(guī)劃為指導(dǎo)，明確數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體目標，同時構(gòu)建有效保障體系，包括組織保障、標準保障、文化保障；其次，整合自身資源，借助專業(yè)數(shù)字化團隊，通過合作推進企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，建立起縱向數(shù)字化體系，實現(xiàn)業(yè)務(wù)在線化、數(shù)據(jù)化；最后，設(shè)計未來企業(yè)數(shù)字化團隊架構(gòu)與核心崗位，培育數(shù)字平臺思維，從而匹配未來企業(yè)數(shù)字化建設(shè)要求。

（2）在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，制造企業(yè)應(yīng)根據(jù)內(nèi)部狀況選擇合適的創(chuàng)新方式和策略，加強對吸收能力的重視。首先，企業(yè)要積極構(gòu)建開放式合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，積極與外部其它組織以及不同類型企業(yè)建立良好的合作關(guān)系，強化吸收能力，為企業(yè)創(chuàng)新活動奠定基礎(chǔ)；其次，企業(yè)應(yīng)將吸收能力培育提升到戰(zhàn)略高度，營造良好的知識學(xué)習(xí)與分享氛圍，從而提升員工吸收能力以及開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)的能力；最后，企業(yè)要增加研發(fā)投人，加強與外界知識信息交流，努力培育吸收能力，從而提升創(chuàng)新績效。

（3）制造企業(yè)要加強自身人才隊伍建設(shè)。首先，企業(yè)要健全研發(fā)人員成果考核評審制度，對不同層次研發(fā)人員采取不同的激勵措施；其次，積極引入海內(nèi)外高層次人才，開展各類培訓(xùn)，與高等院校以及科研機構(gòu)共同培育創(chuàng)新型技術(shù)人才，尤其是具備交叉學(xué)科知識背景的人才；最后，加強人力資本要素投入，增加企業(yè)研發(fā)人員數(shù)量，對高水平研發(fā)人員給予合適的薪資待遇，以防止人才流失。

4.3 局限與展望

本文存在以下不足：CSMAR數(shù)據(jù)庫中制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞詞頻的相關(guān)數(shù)據(jù)僅更新至2022年，因而在數(shù)據(jù)選取年份上存在一定局限性。后續(xù)可以進一步延長研究時限，進行追蹤研究。本研究選擇制造企業(yè)，對于其它行業(yè)企業(yè)而言，結(jié)論的普適性有待進一步驗證。未來可針對不同性質(zhì)企業(yè)展開異質(zhì)性分析，使研究結(jié)論更全面、系統(tǒng)。

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（責任編輯：張悅）

The Impact of Digital Transformation on Innovation Performance of Manufacturing Enterprises from the Perspective of Absorptive Capacity

Chen Yifei，Gu Ruihan，Xiao Peng （College of Business，Anhui University，Hefei 23o6ol，China）

Abstract：Inthedigital era，digital transformation has becomeanimportantdriving force topromote technological inovation inmanufacturing enterprises.Itcanaffecttheinnovationperformanceof manufacturing enterprises from the following aspects：first，digital transformationfacilitates real-time sharing of informationand knowledge，enabling enterprises toidentify new developmentopportunities，which promotes theformulation of novel value propositions and the realizationof value creation;second，manufacturing enterprises with advanced digital transformation are more likely toharness digital technologyasarobusttechnologicalunderpinning fortheir innovationeforts，therebytransforming their innovationdevelopment models；third，digital technologycan bolster theinovation development model of enterprises，making it more agileand responsive to market demands;fourth，digital transformationcan reduce the innovationcost of enterprises：it significantly inhibitscost stickinessby lowering adjustmentcosts and management expectations，with this inhibitoryeffect being long-lasting；moreover，digital transformationenables full一process monitoringoftheinovation process；finally， digital transformation can improve thequalityand quantityof innovation knowledge that manufacturing enterprise can obtain.Therefore，digitaltransformation exertsaprofoundinfluenceonthe manufacturingindustry，anditssignificance demands the attention of industry stakeholders.

In aditiontotheclose relationship between enterprise digital transformation andits technologicalinnovation，the dynamiccapabilitiesarealsocrucial inthespecific processofbuildingacomprehensive digitalandintellgentenvironmentfor manufacturing enterprises.According tothe studyof dynamic capabilities，the implementation of digital transformation can help enterprises respond to changes in the external environment，and acquire and reshape resources to accelerate the adaptationto the external environment，which in turn enhances the dynamiccapabilities of theenterprise；at the same time，in thecontextof digital transformation，the demand for research and development personnel in the manufacturing enterprises has increased dramaticaly.However，the relationship between the proportion ofRamp;Dpersonnel in these enterprises and their innovation performance remains a subject of debate among scholars. Some researchers posit that the presence of Ramp;Dpersonnel positively influences a companys innovation performance，while others argue that the corelation is notas straightforwardand may involve morecomplex dynamics.Despite this，the literature seldom delves into the role of the proportionoftechnical Ramp;Dpersonnelinthe nexus between acompanys digital transformation andits innovationperformance.Againstthis backdrop，in order to explorehow digital transformation improves firmsinnovation performanceand its specific mechanisms，the studyselects the Chinese manufacturing companies listedonthe A-share market from 20o9 to 2022. Folowing winsorization and other data cleaning procedures，thefinal sample comprises （204號 panies，yieldingatotalof1538observations foranalysis.The studyapplies the Botstrap methodtotest thehypotheses， and applies the stepwise method as wellas the sequential method to further test the robustness of the results.

Thefinalresults show that the digital transformation of manufacturing enterprises positively afects their innovation performance;the absorptive capacity of manufacturing enterprises plays a partial mediating role betwen their digital transformation and innovation performance；the proportionof Ramp;Dpersonnel inmanufacturing enterprises hasa moderating effect on the mediating role played by absorptive capacity，i.e.，when the proportion of Ramp;.D personnel in manufacturing enterprises tothe total numberof employees ishigher，itcanefectively enhance theroleof absorptive capacityin thedigital transformationof enterprises，which willbe more efectivein enhancing the mediating efectof absorptive capacity between enterprise digital transformation and innovation performance.

In practice，enterprises should tailor theirdigital transformation strategies to their resources，seting clear 3-5 year digital goals and establishing support systems fortalent，standards，and culture. They should leverage professional digital teams for integrationandcooperation，creatingeficient digital workshops.Sinceitiscrucialtodesign future digital team structures and platforms，enterprises should focus on absorptive capacity，build open innovation networks，and foster a knowledge-sharingculture toenhance innovation.Inaddition，inorder to strengthen talentdevelopment，itiseential to establish performance evaluation systems，increase Ramp;D personnel number to drive innovation and prevent talent loss. Key Words：Absorptive Capacity；Manufacturing Enterprises;Digital Transformation; Innovation Performance