如何驅(qū)動(dòng)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新？
——基于技術(shù)可供性視角的機(jī)制與證據(jù)

謝衛(wèi)紅，李淑熒，李忠順，鄒玉坤，郭海珍

（1.廣東工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣州 510520；2.廣東工業(yè)大學(xué)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)治理實(shí)驗(yàn)室，廣州 510520；3.廣東省制造業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新研究中心，廣州 510520；4.廣東工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，廣州 510520；5.廣東工業(yè)大學(xué)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略研究中心，廣州 510520）

一、引言

隨著德國工業(yè)4.0 的發(fā)展，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)為驅(qū)動(dòng)力的第四次工業(yè)革命在全球范圍內(nèi)興起，引領(lǐng)了新一輪以“數(shù)字化”為特征的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新變革浪潮。作為制造業(yè)的關(guān)鍵領(lǐng)域，智能制造受到國家的高度關(guān)注與支持。在習(xí)近平新時(shí)代中國特色社會(huì)主義思想指導(dǎo)下，國家相繼出臺(tái)《中國制造2025》《關(guān)于支持新業(yè)態(tài)新模式健康發(fā)展意見》《“十四五”智能制造發(fā)展規(guī)劃》等一系列政策和措施，旨在推動(dòng)智能制造企業(yè)充分利用數(shù)字技術(shù)發(fā)展自主可控的核心技術(shù)和創(chuàng)新體系，提升數(shù)字化創(chuàng)新能力。同時(shí)，黨的二十大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，“沒有信息化就沒有現(xiàn)代化”“加快開展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，打造具有國際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群”，明確提出要以數(shù)字化開創(chuàng)高質(zhì)量發(fā)展新局面。數(shù)字化創(chuàng)新因其深刻的數(shù)字技術(shù)內(nèi)涵和廣闊的應(yīng)用前景，不僅為智能制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化發(fā)展提供了契機(jī)，也為打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)和建設(shè)數(shù)字中國提供了重要支撐。以海爾集團(tuán)和德國西門子公司為例，它們利用新一代信息技術(shù)分別構(gòu)建COSMOPlat 數(shù)字化工廠平臺(tái)和推出數(shù)字化車間，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的數(shù)字化升級(jí)和協(xié)同化管理，從而顯著提升產(chǎn)品的生產(chǎn)效率與質(zhì)量。這些成功案例表明，數(shù)字化創(chuàng)新在智能制造企業(yè)的發(fā)展中扮演著關(guān)鍵角色，有助于企業(yè)構(gòu)建新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。然而，根據(jù)智能制造評(píng)估評(píng)價(jià)公共服務(wù)平臺(tái)數(shù)據(jù)，截至2023 年11 月，約61.15%的中國制造企業(yè)的智能制造能力成熟度仍處于一級(jí)及以下水平，僅有6.25%的制造企業(yè)達(dá)到了四級(jí)及以上水平①數(shù)據(jù)來自智能制造評(píng)估評(píng)價(jià)公共服務(wù)平臺(tái)網(wǎng)站，具體網(wǎng)址見https：//www.c3mep.cn/dataBoard？subPlatformId=1。。這意味著中國制造企業(yè)在智能制造領(lǐng)域仍存在很大的發(fā)展空間，同時(shí)也面臨著核心技術(shù)壁壘、智能化轉(zhuǎn)型緩慢，以及數(shù)字化創(chuàng)新實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)不足等困難。而智能制造企業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)技術(shù)前沿陣地的中堅(jiān)力量，盡管面臨更復(fù)雜的技術(shù)環(huán)境和挑戰(zhàn)，但在數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新方面一直是制造業(yè)中的“領(lǐng)頭羊”與“佼佼者”，在當(dāng)前數(shù)字化時(shí)代扮演著至關(guān)重要的角色，領(lǐng)導(dǎo)著制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展。因此，研究智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的內(nèi)在機(jī)制，探索數(shù)字化資源的應(yīng)用策略和技術(shù)手段，是當(dāng)前業(yè)界和學(xué)術(shù)界亟需關(guān)注、討論和解決的重要課題，其研究結(jié)果不僅對(duì)于智能制造領(lǐng)域的決策者和從業(yè)人員具有實(shí)際意義，而且對(duì)于傳統(tǒng)制造企業(yè)或其他高科技企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新能夠提供有價(jià)值的參考與啟示。

近年來，數(shù)字化創(chuàng)新已逐漸成為學(xué)術(shù)界的研究焦點(diǎn)（Boland et al，2007；Yoo et al，2010725；Nambisan et al，2017；Jahanmir and Cavadas，2018；謝衛(wèi)紅等，202020；Cheng and Wang，2021；秦佳良和余雪梅，2023）。通過對(duì)創(chuàng)新流程和創(chuàng)新結(jié)果兩個(gè)視角的研究，一種綜合性的數(shù)字化創(chuàng)新定義得到廣泛認(rèn)可，即數(shù)字化創(chuàng)新是不同主體通過重組數(shù)字化資源進(jìn)行的各種“數(shù)字化”活動(dòng)，包括新產(chǎn)品、新服務(wù)、新流程、新商業(yè)模式的創(chuàng)造（Abrell et al，2016；謝衛(wèi)紅等，202021；閆俊周等，2021）。研究者們通過各種研究方法，如理論分析、案例研究、問卷調(diào)查等，從概念內(nèi)涵（Hund et al，2021）、創(chuàng)新生態(tài)（楊偉和劉健，2021；諸葛凱等，2022；孫永磊等，2023）、影響路徑（王玉榮等，2022；張海麗等，2023；葉丹等，2023）等角度對(duì)數(shù)字化創(chuàng)新進(jìn)行探討。然而，現(xiàn)有研究主要關(guān)注數(shù)字化創(chuàng)新的“后果”，如研究數(shù)字化創(chuàng)新對(duì)區(qū)域發(fā)展路徑、經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響（李曉娣和饒美仙，2023；甄俊杰等，2023），或者對(duì)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生的影響（夏天添，2022；李婉紅和王帆，2023；Liu et al，2023），對(duì)于智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的“前因”尚待深入研究。

關(guān)于數(shù)字化創(chuàng)新影響因素的研究，學(xué)者們提出了多種觀點(diǎn)（Ferreira et al，2019；Trocin et al，2021；姜瑞，2021；王新成和李桓，202185；孫忠娟等，2021），但尚未達(dá)成一致。綜合數(shù)字化創(chuàng)新過程和結(jié)果兩個(gè)角度，影響因素包括創(chuàng)業(yè)者或管理者的個(gè)人特征、企業(yè)數(shù)智能力、數(shù)字戰(zhàn)略、數(shù)字化資源、內(nèi)部組織環(huán)境等方面（劉洋等，2020204；梁玲玲等，2022；洪江濤和張思悅，20233）。然而，關(guān)于數(shù)字化投入（如數(shù)字化人才、數(shù)字應(yīng)用等）對(duì)數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)生的影響，學(xué)者們存在不同看法。一方面，他們認(rèn)可企業(yè)數(shù)字化投入對(duì)數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)生積極作用；另一方面，他們開始關(guān)注“數(shù)字化悖論”現(xiàn)象（肖仁橋等，2021；余菲菲等，2022；王旭等，2022；成瓊文和陸思宇，2022；龐瑞芝和劉東閣，202298）。數(shù)字化悖論指的是，在企業(yè)實(shí)施數(shù)字化初期，數(shù)字技術(shù)能為企業(yè)帶來創(chuàng)新績(jī)效與利潤的大幅提高，但當(dāng)過度運(yùn)用數(shù)字技術(shù)時(shí)，企業(yè)將面臨信息過載等問題，現(xiàn)有的資源和能力基礎(chǔ)將無法與企業(yè)深入發(fā)展數(shù)字化的決策相適應(yīng)，且數(shù)字物化成本對(duì)創(chuàng)新投入將產(chǎn)生擠出效應(yīng)，使企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效不升反降。

與傳統(tǒng)企業(yè)創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新不同，數(shù)字化創(chuàng)新的本質(zhì)在于對(duì)數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用（Yoo et al，2012；Mangematin et al，2014；Henfridsson et al，2018；Bogers et al，2022）。數(shù)字技術(shù)具有可重新編程性、可供性、可生成性等特性，通過不同組合可以產(chǎn)生不同的價(jià)值實(shí)現(xiàn)路徑（Lyytinen，2022）。這使得數(shù)字化創(chuàng)新具有自生長性與融合性等顯著特質(zhì)，例如結(jié)合產(chǎn)品特征進(jìn)行再塑造與再創(chuàng)新、突破產(chǎn)業(yè)邊界束縛實(shí)現(xiàn)跨產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新等（柳卸林，2020）。技術(shù)可供性理論為數(shù)字化創(chuàng)新提供了解釋機(jī)制（Autio et al，2018；程聰?shù)龋?022）。該理論強(qiáng)調(diào)，不同數(shù)字技術(shù)在不同情境下被不同行為主體感知到的行動(dòng)可能性也會(huì)不同，在技術(shù)工具、行為主體及情境三個(gè)方面持續(xù)互動(dòng)作用下將產(chǎn)生各種各樣、難以預(yù)測(cè)的行為結(jié)果（謝衛(wèi)紅等，2022214）。

基于此，本文將以謝衛(wèi)紅等（202021）提出的數(shù)字化創(chuàng)新概念為基礎(chǔ)，圍繞技術(shù)可供性理論，構(gòu)建“技術(shù)-行為主體-情境”理論分析框架，并通過對(duì)學(xué)者們的相關(guān)研究進(jìn)行梳理和分析，選取智能制造企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用實(shí)證分析等方法研究智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)因素，以期為這類企業(yè)在數(shù)字化創(chuàng)新過程中的決策提供參考。

本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先，在中國智能制造企業(yè)數(shù)字化背景下，結(jié)合對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的梳理，深入探討了智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)要素，為進(jìn)一步理解數(shù)字化創(chuàng)新提供了新穎的視角；其次，從技術(shù)可供性的視角出發(fā)，構(gòu)建“技術(shù)-行為主體-情境”理論分析框架，深入分析技術(shù)層面、行為主體層面及情境層面對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響。研究成果有助于豐富有關(guān)數(shù)字化創(chuàng)新過程、機(jī)理及運(yùn)行機(jī)制等方面的研究成果，不僅為智能制造企業(yè)制定數(shù)字化創(chuàng)新優(yōu)化策略提供有益的參考，還有助于國家提高智能制造能力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

（一）理論基礎(chǔ)

圍繞數(shù)字化創(chuàng)新的研究，技術(shù)可供性理論為研究智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)因素提供了一個(gè)全面且富有洞察力的視角。因此，本文在技術(shù)可供性理論的基礎(chǔ)上構(gòu)建了“技術(shù)-行為主體-情境”的理論分析框架，將企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)因素歸納為技術(shù)層面、行為主體層面和情境層面三個(gè)維度，并分別選取相應(yīng)指標(biāo)展開研究。

1.技術(shù)可供性概念

可供性（affordance）的概念最早是由美國生態(tài)心理學(xué)家James Gibson 提出，指的是環(huán)境或物體為行為對(duì)象（如動(dòng)物、人類等）提供的行動(dòng)可能性，這種可能性具有兩面性，涵蓋積極與消極兩方面，與行為對(duì)象的主觀態(tài)度、行為密切相關(guān)（Gibson，1986）。隨后，Norman（2002）對(duì)可供性進(jìn)行了深入闡述，指出可供性是事物的可感知和真實(shí)屬性，包括決定如何使用事物的基本屬性，如磁盤可以推動(dòng)、球可以投擲或拍打等。

隨著研究的發(fā)展，學(xué)者們逐步將其應(yīng)用于信息系統(tǒng)領(lǐng)域。Markus 和Silver（2008）創(chuàng)造性地提出與信息技術(shù)（IT）相關(guān)的“功能可供性”概念，認(rèn)為信息系統(tǒng)的功能和特性對(duì)用戶在特定行動(dòng)與目標(biāo)中的選擇和決策產(chǎn)生各種潛在影響。這一研究強(qiáng)調(diào)了可供性的關(guān)系屬性，推動(dòng)可供性理論在人機(jī)交互領(lǐng)域的進(jìn)步。相似的，從關(guān)系視角上看，技術(shù)可供性可被認(rèn)為是行為主體與技術(shù)在互動(dòng)中產(chǎn)生的行動(dòng)可能性，即信息技術(shù)為行為主體帶來行動(dòng)可能性，同時(shí)行為主體具備的目標(biāo)和利用信息技術(shù)的能力也會(huì)塑造技術(shù)特征（Cousins and Robey，2015；洪江濤和張思悅，20236）。例如，一款社交媒體應(yīng)用可以為用戶提供與朋友交流、分享照片等目標(biāo)行動(dòng)的可能性，而用戶可以利用該應(yīng)用來實(shí)現(xiàn)社交需求或其他目標(biāo)行為；另外，從行為視角上看，技術(shù)可供性更強(qiáng)調(diào)行為主體的能動(dòng)性。行為主體的目標(biāo)導(dǎo)向、認(rèn)知模式和行為能力等特征會(huì)影響其對(duì)技術(shù)可供性的理解，因此同一技術(shù)對(duì)象對(duì)不同行為主體將產(chǎn)生不同的目的與行為可能性（劉祎和王瑋，2019156）。例如，對(duì)于云計(jì)算技術(shù)，企業(yè)經(jīng)理人會(huì)將云計(jì)算技術(shù)視為成本節(jié)約和資源整合的工具，并將其用于優(yōu)化IT 資源配置和降低成本；而軟件開發(fā)者則會(huì)將云計(jì)算技術(shù)視為便捷平臺(tái)，并用于加速軟件開發(fā)和部署，提高創(chuàng)新效率。但由于技術(shù)可供性是一種潛在的行動(dòng)可能性，其具體的實(shí)施方式、使用效果會(huì)根據(jù)其所在情境不同而產(chǎn)生顯著差異，從而影響行為主體與技術(shù)互動(dòng)以共同實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)的成效（Mesgari et al，2018）。例如，F(xiàn)acebook 作為社交媒體平臺(tái)，它在大學(xué)校園情境下將促進(jìn)師生交流與學(xué)生社交，而在商業(yè)企業(yè)情境下將推動(dòng)企業(yè)與客戶之間的互動(dòng)與營銷。

總體而言，技術(shù)可供性的概念可被定義為不同情境下行為主體能動(dòng)地與技術(shù)主體持續(xù)互動(dòng)，所產(chǎn)生的各種結(jié)果的可能性（謝衛(wèi)紅等，2022212）。該理論為智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)因素的探討提供了獨(dú)特的研究視角，揭示“同樣的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于不同企業(yè)會(huì)產(chǎn)生不同程度、不同形式的創(chuàng)新結(jié)果”這一問題的原因在于技術(shù)、行為主體及情境三者的影響。因此，為深入探討智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)因素與優(yōu)化策略，本文將技術(shù)可供性理論運(yùn)用于此背景展開研究。

2.技術(shù)可供性理論分析框架

技術(shù)可供性理論強(qiáng)調(diào)，技術(shù)所帶來的各種可能性是由技術(shù)工具、行為主體和情境三方面共同影響的（劉祎和王瑋，2019157；林培望，2021；謝衛(wèi)紅等，2022216）。因此，本文從技術(shù)可供性視角出發(fā)，構(gòu)建“技術(shù)-行為主體-情境”理論分析框架，分別選用企業(yè)信息技術(shù)投入、首席信息官及數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境三個(gè)指標(biāo)代表各層面，研究其對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新帶來的影響效果。

關(guān)于技術(shù)層面，技術(shù)工具一般指信息技術(shù)及其組成部分，包括具有物理形態(tài)和虛擬形態(tài)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化平臺(tái)等。這些技術(shù)工具具備的核心功能屬性和特征為用戶行為提供了潛在可能性，既具有支持性，又具有約束性，進(jìn)而影響用戶產(chǎn)生不同的認(rèn)知和行為（Shao et al，2020）。因此，本文選取企業(yè)信息技術(shù)投入作為技術(shù)層面的變量。信息技術(shù)投入不僅有助于智能制造企業(yè)建立和完善數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，還能推動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)流程、管理服務(wù)加快數(shù)字化步伐，為企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新提供所需的技術(shù)支持和平臺(tái)。

關(guān)于行為主體層面，行為主體主要指使用技術(shù)的特定用戶或組織內(nèi)部利用技術(shù)工具的用戶集合（Strong et al，2014）。當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)工具被一位用戶或一群用戶使用時(shí)，技術(shù)功能會(huì)被用戶不斷挖掘，其發(fā)揮的作用將根據(jù)行為主體使用方式的不同而不同（Gibson，1986）。例如，計(jì)算能力是一項(xiàng)數(shù)字技術(shù)，它有可能被用于運(yùn)行模擬，但使用該技術(shù)的用戶需要獨(dú)自或通過與組織內(nèi)部員工交流互動(dòng)發(fā)現(xiàn)其使用潛力（Vyas et al，2006）。通過對(duì)技術(shù)不同的理解，以及使用技術(shù)的不同目標(biāo)導(dǎo)向，行為主體能夠發(fā)揮主觀能動(dòng)性利用這些工具并創(chuàng)造新的見解（Cetindamar and Abedin，2020）。因此，本文選取企業(yè)首席信息官的任用情況作為行為主體層面的變量。首席信息官在制定和執(zhí)行企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新規(guī)劃方面發(fā)揮著重要作用，不僅能為智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新提供方向和支持，還能夠結(jié)合企業(yè)自身需求有目的地與技術(shù)主體進(jìn)行互動(dòng)，促進(jìn)企業(yè)在生產(chǎn)、管理和服務(wù)等方面的數(shù)字化創(chuàng)新突破。

關(guān)于情境層面，情境主要指在特定時(shí)間內(nèi)，事情發(fā)展或個(gè)體行為活動(dòng)的狀況、情勢(shì)或即時(shí)條件（蘇敬勤和張琳琳，2016）。情境是主體互動(dòng)的場(chǎng)所，在為主體提供相關(guān)信息、激發(fā)主體行動(dòng)潛力的同時(shí)，對(duì)主體之間的互動(dòng)還起著促進(jìn)或約束作用，持續(xù)影響技術(shù)可供性的結(jié)果（謝衛(wèi)紅等，2022215）。因此，本文選取數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境作為情境層面的變量。數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境為智能制造企業(yè)提供了一個(gè)技術(shù)與行為主體、企業(yè)與企業(yè)之間互動(dòng)的場(chǎng)所，有利于促進(jìn)企業(yè)、同行之間在數(shù)字化創(chuàng)新方面的學(xué)習(xí)和交流，為智能制造企業(yè)創(chuàng)造大量技術(shù)進(jìn)步與創(chuàng)新機(jī)會(huì)，釋放企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新活力。

（二）研究假設(shè)

1.技術(shù)工具的可供性：企業(yè)信息技術(shù)投入與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新

在新一代信息通信技術(shù)迅猛發(fā)展的背景下，信息技術(shù)在智能制造企業(yè)價(jià)值鏈內(nèi)外的各個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)用日益深入，為企業(yè)生產(chǎn)、市場(chǎng)營銷和運(yùn)營管理等業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供了關(guān)鍵的信息和數(shù)字服務(wù)，推動(dòng)智能制造企業(yè)加快數(shù)字化和智能化發(fā)展的步伐（栗曉云等，2023）。在智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新進(jìn)程中，信息技術(shù)作為關(guān)鍵的數(shù)字化資源，具有對(duì)智能制造企業(yè)生產(chǎn)制造模式、組織結(jié)構(gòu)形式、業(yè)務(wù)流程等產(chǎn)生根本性和顛覆性影響的能力（李倩，2020）。信息技術(shù)通過緩解創(chuàng)新資源對(duì)接的時(shí)空約束、提升數(shù)據(jù)傳輸與儲(chǔ)存的體量、豐富數(shù)據(jù)獲取類別、提高創(chuàng)新資源整合水平和提升研發(fā)決策能力等5 個(gè)方面，賦能創(chuàng)新主體有效利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品、生產(chǎn)流程等方面的數(shù)字化創(chuàng)新（楊帆，2021；張昕蔚，2019）。因此，信息技術(shù)投入有利于智能制造企業(yè)的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與先進(jìn)技術(shù)工具應(yīng)用，幫助企業(yè)更好地挖掘潛在市場(chǎng)機(jī)會(huì)、優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和改善運(yùn)營效率，從而提升智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的績(jī)效水平。

基于此，本文提出假設(shè)1：

企業(yè)信息技術(shù)投入對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新具有正向影響（H1）。

2.主體能動(dòng)的可供性：企業(yè)首席信息官與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新

數(shù)字技術(shù)作為數(shù)字化創(chuàng)新的核心要素（劉洋，2020202），獨(dú)具數(shù)據(jù)同質(zhì)化（data homogenization）與可重新編程性（reprogrammable functionality）兩大特性（Yoo et al，2010726）。在數(shù)字化創(chuàng)新過程中，高層管理者的關(guān)注與支持對(duì)于數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的成功實(shí)施至關(guān)重要（王新成和李垣，202184）。作為智能制造企業(yè)信息技術(shù)發(fā)展的引領(lǐng)者，首席信息官具備卓越的戰(zhàn)略遠(yuǎn)見、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略規(guī)劃能力和組織變革能力，不僅能夠挖掘數(shù)字技術(shù)賦能企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的各種可行性，將數(shù)字技術(shù)與企業(yè)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)深度融合，還可以向組織成員傳達(dá)數(shù)字技術(shù)的重要性與優(yōu)勢(shì)，激發(fā)企業(yè)員工數(shù)字化創(chuàng)新熱情與積極性，致力于智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展（張延林等，2021）。此外，相較于其他高管，首席信息官對(duì)數(shù)字技術(shù)具有更為深刻的認(rèn)知與理解，他能夠與智能制造企業(yè)信息技術(shù)所產(chǎn)生的“可供性”相互作用，形成各種“化學(xué)反應(yīng)”（洪江濤和張思悅，20233），從而不斷產(chǎn)生新的數(shù)字化創(chuàng)新實(shí)踐想法，推動(dòng)智能制造企業(yè)更好地應(yīng)用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新。

基于此，本文提出假設(shè)2 和假設(shè)3：

設(shè)置首席信息官對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新具有正向影響（H2）；

首席信息官與信息技術(shù)的交互作用對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新具有正向影響（H3）。

3.情境支撐的可供性：數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，智能制造企業(yè)在數(shù)字化創(chuàng)新方面獲得了前所未有的機(jī)遇。一方面，在良好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，新興數(shù)字技術(shù)能夠突破時(shí)間和空間的限制，深度融入智能制造企業(yè)的經(jīng)營模式、組織結(jié)構(gòu)及研發(fā)生產(chǎn)等環(huán)節(jié)中，最大限度釋放數(shù)據(jù)價(jià)值。這不僅推動(dòng)了智能制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新，還加快了智能制造企業(yè)之間的合作創(chuàng)新、資源共享和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高數(shù)字化創(chuàng)新效率（趙平，2023）。另一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了有益的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施條件，優(yōu)化了營商環(huán)境與創(chuàng)新環(huán)境，降低了企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)增強(qiáng)了企業(yè)開展創(chuàng)新活動(dòng)的信心（申明浩等，2022）。對(duì)智能制造企業(yè)來說，數(shù)字技術(shù)具有“創(chuàng)造性破壞”與“創(chuàng)造性建設(shè)”的雙重性，企業(yè)在進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新時(shí)也將面臨一定的風(fēng)險(xiǎn)。但是穩(wěn)定的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境能夠降低信息不對(duì)稱在企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新項(xiàng)目中所產(chǎn)生的阻礙作用，賦能企業(yè)更全面快速地搜集經(jīng)營數(shù)據(jù)信息與客戶需求意見，解決企業(yè)存在的問題與不足，規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（杜金柱和扈文秀，2023），使數(shù)字技術(shù)成為智能制造企業(yè)的“創(chuàng)造性建設(shè)”，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化創(chuàng)新。

基于此，本文提出假設(shè)4：

數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新具有正向影響（H4）。

綜上，構(gòu)建的研究模型具體如圖1 所示。

圖1 研究模型

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

相較于傳統(tǒng)制造業(yè)，智能制造企業(yè)具備先進(jìn)的技術(shù)能力和智能化水平，屬于知識(shí)和技術(shù)密集型企業(yè)，其技術(shù)特征十分突出，在應(yīng)用前沿?cái)?shù)字技術(shù)方面展現(xiàn)出較強(qiáng)的主觀能動(dòng)性和客觀基礎(chǔ)，是數(shù)字化創(chuàng)新研究領(lǐng)域中富有代表性的企業(yè)。因此，本文將選取智能制造企業(yè)作為研究樣本，更深入、細(xì)致地研究企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)因素，為相關(guān)企業(yè)開展數(shù)字化創(chuàng)新活動(dòng)提供有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)參考。本文遵循《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類（2021）》（國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布）中關(guān)于智能制造業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)我國2016 年以前上市的A 股制造業(yè)上市公司進(jìn)行遴選，共計(jì)篩選出556 家符合條件的智能制造上市公司作為初始研究樣本，樣本期為2016—2021年。為確保數(shù)據(jù)的完整性與科學(xué)性，采用以下步驟對(duì)樣本進(jìn)行篩選與處理：①剔除樣本期內(nèi)ST（special treatment）、*ST 類企業(yè)及退市企業(yè)樣本；②剔除關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的企業(yè)樣本；③剔除2016—2021 年連續(xù)6年數(shù)字化創(chuàng)新專利數(shù)量為0 的企業(yè)樣本；④利用線性插值法對(duì)部分缺失的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。經(jīng)過以上處理，最終獲得2016—2021 年380 家智能制造上市公司的樣本數(shù)據(jù)，共計(jì)2280 個(gè)觀測(cè)值。數(shù)據(jù)來源情況如下：智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新數(shù)據(jù)來自國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局綜合服務(wù)平臺(tái)；首席信息官數(shù)據(jù)來自智能制造企業(yè)年度報(bào)告中披露的信息；數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局、各省政府工作報(bào)告，以及北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心；其他數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

（二）變量設(shè)定

1.被解釋變量

企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新（lnPatent）。近年來，數(shù)字化發(fā)展不僅給智能制造企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)的爆發(fā)式增長，也為其創(chuàng)造了獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。智能制造企業(yè)的發(fā)展已越來越重視數(shù)字化，各大智能制造企業(yè)的數(shù)字化產(chǎn)品如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)。在現(xiàn)有研究中，由于目前智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的定性數(shù)據(jù)難以獲取，暫無直接識(shí)別企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的指標(biāo)，學(xué)者們多采用問卷測(cè)量（謝鵬等，2023；田澤等，2023）或?qū)＠谋咀R(shí)別（胡增璽和馬述忠，2023）的方式衡量企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新。因此，鑒于數(shù)據(jù)的可獲性，本文參考王新成和李桓（202186）、崔煜雯等（2023）、李小青和何瑋萱（2022）的做法，選用數(shù)字化創(chuàng)新專利數(shù)量加1 后取自然對(duì)數(shù)的值作為智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的衡量指標(biāo)，記為lnPatent。其中，數(shù)字化創(chuàng)新專利指的是企業(yè)當(dāng)年申請(qǐng)的與數(shù)字技術(shù)相關(guān)的專利，其具體測(cè)度方法如下：首先，通過人工查閱與數(shù)字化相關(guān)的多篇文獻(xiàn)，根據(jù)戚聿東和蔡呈偉（2020）、吳非等（2021）、黃漫宇和王孝行（2022）、張吉昌和龍靜（2022a）、郭彤梅等（2023）等學(xué)者們的研究結(jié)果，確定104 個(gè)與數(shù)字化技術(shù)專利相關(guān)表述的關(guān)鍵詞（表1），構(gòu)建“企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新”文本分析字典，其中包含57 個(gè)底層數(shù)字技術(shù)關(guān)鍵詞與47 個(gè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用實(shí)踐關(guān)鍵詞；其次，通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局綜合服務(wù)平臺(tái)的高級(jí)檢索功能，在該平臺(tái)上將表1 中的關(guān)鍵詞與樣本智能制造企業(yè)當(dāng)年申請(qǐng)的所有專利摘要信息進(jìn)行匹配，只要該專利摘要信息包含表1 中的任一關(guān)鍵詞即可視為數(shù)字化創(chuàng)新專利；最后，匯總得到樣本智能制造企業(yè)在2016—2021 年申請(qǐng)的與數(shù)字化創(chuàng)新相關(guān)的專利數(shù)量。當(dāng)智能制造企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新專利數(shù)量越多，則表示智能制造企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新績(jī)效越高。

表1 “企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新”文本分析字典

為了檢驗(yàn)本文構(gòu)建的數(shù)字化創(chuàng)新指標(biāo)的合理性和客觀性，參考張吉昌等（2023）的檢驗(yàn)方式，從內(nèi)容效度、結(jié)構(gòu)效度、效標(biāo)效度三個(gè)方面對(duì)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。首先，內(nèi)容效度方面需檢驗(yàn)數(shù)字化創(chuàng)新指標(biāo)能否真實(shí)地反映智能制造企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新水平。因此本文對(duì)樣本企業(yè)在2016—2021 年的數(shù)字化創(chuàng)新專利數(shù)量進(jìn)行匯總與排序，抽取專利數(shù)量排名前五的智能制造企業(yè)（分別為珠海格力電器股份有限公司、美的集團(tuán)股份有限公司、海爾智家股份有限公司、大族激光科技產(chǎn)業(yè)集團(tuán)股份有限公司、沈陽新松機(jī)器人自動(dòng)化股份有限公司），通過查閱企業(yè)年報(bào)與官網(wǎng)中關(guān)于數(shù)字化創(chuàng)新的內(nèi)容，認(rèn)為該指標(biāo)能真實(shí)反映企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新現(xiàn)狀。其次，結(jié)構(gòu)效度方面需檢驗(yàn)構(gòu)建的數(shù)字化創(chuàng)新指標(biāo)能否有效預(yù)測(cè)假設(shè)。因此本文在對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行控制后，實(shí)證檢驗(yàn)得出企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新在1%水平上顯著促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，與羅佳等（2023）的結(jié)論一致。最后，效標(biāo)效度方面需驗(yàn)證構(gòu)建的數(shù)字化創(chuàng)新指標(biāo)與其近似指標(biāo)是否具有相關(guān)性，如果具有顯著的相關(guān)性，則說明該指標(biāo)具有效標(biāo)效度。因此，參考黃先海和王瀚迪（2022）的方法，用IPC（international patent classification）專利分類號(hào)識(shí)別出的企業(yè)數(shù)字技術(shù)專利作為近似指標(biāo)，得出企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新與該近似指標(biāo)在1%水平上呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。綜合上述檢驗(yàn)結(jié)果，可以得出本文構(gòu)建的數(shù)字化創(chuàng)新指標(biāo)合理、客觀，可進(jìn)一步展開研究。

2.核心解釋變量

企業(yè)信息技術(shù)投入（InICT）。企業(yè)信息技術(shù)投入主要指的是企業(yè)信息化建設(shè)過程中產(chǎn)生的各項(xiàng)信息化、數(shù)字化投入，分為信息技術(shù)硬件投入、軟件投入兩部分。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，衡量企業(yè)信息技術(shù)投入的方式主要有三種，分別是用信息技術(shù)軟件和硬件的投資總和與總資產(chǎn)的比值來衡量（龐瑞芝和劉東閣，2022103）；用信息技術(shù)硬件和軟件的投資總和來衡量（劉飛和田高良，2019）；或用信息技術(shù)硬件和軟件投資總和取對(duì)數(shù)后的值來衡量（舒?zhèn)サ龋?021）。為排除企業(yè)規(guī)模因素的干擾，使測(cè)量結(jié)果更加全面與準(zhǔn)確，本文將參考舒?zhèn)サ龋?021）的做法，采用信息技術(shù)硬件和軟件投資總額加1 取自然對(duì)數(shù)后的值作為智能制造企業(yè)信息技術(shù)投入的衡量指標(biāo)。其中信息技術(shù)硬件投資額通過合計(jì)智能制造企業(yè)固定資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中電子設(shè)備、微型電子計(jì)算機(jī)等與數(shù)字化有關(guān)項(xiàng)目的年末余額得出；信息技術(shù)軟件投資額通過合計(jì)智能制造企業(yè)無形資產(chǎn)明細(xì)項(xiàng)中計(jì)算機(jī)軟件、系統(tǒng)（除研發(fā)項(xiàng)目）、數(shù)據(jù)庫等與數(shù)字化相關(guān)項(xiàng)目的年末余額得出。

企業(yè)首席信息官（chief information officer，CIO）。首席信息官是企業(yè)中專門從事信息化方面領(lǐng)導(dǎo)工作的高層管理人員，他們不僅擁有技術(shù)和商務(wù)兩方面的知識(shí)，還能靈敏地感知新興技術(shù)的發(fā)展，靈活地將新興信息技術(shù)和商業(yè)策略緊密結(jié)合并運(yùn)用到企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略中，為公司業(yè)務(wù)發(fā)展嵌入新的數(shù)字化屬性。由于中國數(shù)字信息技術(shù)發(fā)展起步較晚，很多智能制造企業(yè)尚未真正設(shè)立首席信息官一職，其對(duì)應(yīng)的職位更多的是IT 經(jīng)理、技術(shù)總監(jiān)等職務(wù)，同時(shí)國家工信部曾于2021 年12 月在《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中開始明確提出推廣首席數(shù)據(jù)官（chief data officer，CDO）制度，以推動(dòng)各行業(yè)企業(yè)設(shè)立首席數(shù)據(jù)官一職引領(lǐng)企業(yè)數(shù)字化發(fā)展，因此本文將結(jié)合上述情況并參考彭宇（2010）、王新成和李桓（202286）的做法，通過Python 和手工相結(jié)合查找上市公司披露的高管職位信息和年度報(bào)告，整理得到企業(yè)是否設(shè)置首席信息官、首席數(shù)據(jù)官或相似職位的相關(guān)信息。如果智能制造企業(yè)設(shè)置了CIO、CDO 或相似職位，則對(duì)該變量設(shè)為1；否則為0。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境（Envir）。近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展已成大勢(shì)所趨，成為世界各國實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎。為衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，學(xué)者們提出了不同的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和測(cè)度方法，例如趙濤等（2020）從互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)從業(yè)人員數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)出、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)及數(shù)字金融普惠發(fā)展5 個(gè)方面來測(cè)度城市層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)；王軍等（2021）從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展載體、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境4 個(gè)維度全方位構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)量指標(biāo)體系等。綜合參考各學(xué)者和組織機(jī)構(gòu)的測(cè)量方法與思路，參考王軍等（2021）、金燦陽等（2022）的做法，從數(shù)字發(fā)展基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化及數(shù)字化環(huán)境4 個(gè)維度構(gòu)建中國省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表2），運(yùn)用主成分分析法計(jì)算得出各省份每年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合得分，以此來衡量各省的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)展水平。該指標(biāo)分?jǐn)?shù)越高，則代表該省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境越好。其中，鑒于數(shù)據(jù)的可獲性，未含西藏地區(qū)及港澳臺(tái)地區(qū)。

表2 中國省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.控制變量

為了更加全面分析智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響因素，本文參考肖陽和張曉飛（2021）、胡澤民和方玲（2020）的研究成果，將引入企業(yè)規(guī)模（Scale）、企業(yè)年齡（Age）、營業(yè)收入增長率（Grow）、股權(quán)集中度（Stock）4個(gè)指標(biāo)作為控制變量，以降低研究成果受非關(guān)鍵因素的影響程度。

綜上，各變量的具體定義見表3。

表3 智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新影響因素變量指標(biāo)度量

（三）模型設(shè)定與實(shí)證策略

為檢驗(yàn)上述研究假設(shè)，構(gòu)建以下4 個(gè)基準(zhǔn)回歸模型：模型（1）、模型（2）與模型（4）分別檢驗(yàn)企業(yè)信息技術(shù)投入、企業(yè)首席信息官與數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)生的影響；在模型（1）與模型（2）的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型（3），以驗(yàn)證企業(yè)信息技術(shù)投入與首席信息官之間的交互作用對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響。在準(zhǔn)備面板數(shù)據(jù)回歸分析之前，本文根據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果確立采用固定效應(yīng)模型展開面板回歸分析。

其中：lnPatent為被解釋變量企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新；lnICT、CIO、Envir分別為核心解釋變量企業(yè)信息技術(shù)投入、首席信息官任職情況及企業(yè)所在省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境；Controls為控制變量集合，包括企業(yè)規(guī)模（Scale）、企業(yè)年齡（Age）、營業(yè)收入增長率（Grow）、股權(quán)集中度（Stock）；Year和Ind分別為年份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)；i為公司；t為年份；a0為截距項(xiàng)；β、γ為待估系數(shù)；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

四、基準(zhǔn)實(shí)證結(jié)果與經(jīng)濟(jì)解釋

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表4 呈現(xiàn)了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。所選樣本包括了380 家智能制造企業(yè)，時(shí)間跨度為2016—2021 年。在細(xì)分行業(yè)類別方面，共涵蓋了6 個(gè)類別，分別是電氣機(jī)械及器材、汽車、運(yùn)輸設(shè)備、通用設(shè)備、儀器儀表和專用設(shè)備制造業(yè)。被解釋變量企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新（lnPatent）的均值為1.140，標(biāo)準(zhǔn)差為1.226，最小值和最大值分別為0 和7.397，這表明智能制造企業(yè)在數(shù)字化創(chuàng)新水平方面存在較大差異。從解釋變量方面分析，智能制造企業(yè)的信息技術(shù)投入（lnICT）最小值為0，最大值為23.125，這表明各企業(yè)在信息技術(shù)投入方面存在較大差距。關(guān)于首席信息官（CIO）一職的任用情況，數(shù)據(jù)顯示有40.7%的智能制造企業(yè)設(shè)置了首席信息官或類似職位，這意味著大多數(shù)智能制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型和發(fā)展方面給予了較高的重視。此外，樣本企業(yè)所在省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)展水平（Envir）的平均值為0.751，表明大多數(shù)智能制造企業(yè)所處地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，為企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新提供了政策、經(jīng)濟(jì)、文化和技術(shù)支持。從控制變量方面分析，企業(yè)規(guī)模（Scale）和股權(quán)集中度（Stock）在不同智能制造企業(yè)之間存在較大差異，這說明所選樣本涵蓋了大中小型智能制造上市公司，具有廣泛的代表性，而其他控制變量的數(shù)據(jù)均處于合理范圍。

表4 描述性分析

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

1.技術(shù)、行為主體層面變量對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響

依據(jù)先前構(gòu)建的模型，表5 展示了技術(shù)與行為主體層面變量對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果。列（1）與列（2）中，僅考慮年份和行業(yè)固定效應(yīng)，分析結(jié)果顯示，智能制造企業(yè)信息技術(shù)投入（lnICT）及企業(yè)首席信息官（CIO）均與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新（lnPatent）在1%顯著水平上呈正相關(guān)關(guān)系。這表明，在智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新過程中，信息技術(shù)投入為企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新提供了關(guān)鍵基礎(chǔ)，有助于引領(lǐng)企業(yè)的數(shù)字化發(fā)展，顯著提升智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新水平，驗(yàn)證了假設(shè)H1。此外，首席信息官作為智能制造企業(yè)信息化建設(shè)的核心領(lǐng)導(dǎo)者，在數(shù)字化創(chuàng)新戰(zhàn)略實(shí)施方面發(fā)揮了顯著作用，推動(dòng)企業(yè)采用各種新興數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新、流程創(chuàng)新等創(chuàng)新活動(dòng)，驗(yàn)證了假設(shè)H2。在列（3）和列（4）中，納入相關(guān)控制變量回歸之后，上述結(jié)論依然成立。更進(jìn)一步地，將技術(shù)與行為主體層面的交互項(xiàng)與技術(shù)、行為主體層面變量一同進(jìn)行回歸分析，以探討技術(shù)與行為主體之間產(chǎn)生的交互作用對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響效果。列（5）的結(jié)果顯示，首席信息官與企業(yè)信息技術(shù)投入的交互項(xiàng)（lnICT×CIO）在1%水平上與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。這意味著首席信息官在智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新過程中與企業(yè)信息技術(shù)投入產(chǎn)生積極的交互作用，能靈活應(yīng)用企業(yè)信息技術(shù)以驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展，驗(yàn)證了假設(shè)H3。

表5 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

除此之外，表5 的回歸結(jié)果揭示了控制變量與智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新之間的關(guān)系，在一定程度上符合理論預(yù)期。根據(jù)列（3）～列（5）的結(jié)果，可以觀察到智能制造企業(yè)年齡（Age）與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。這一發(fā)現(xiàn)表明，相較于年輕的智能制造企業(yè)，成熟的智能制造企業(yè)可能擁有更豐富的資源和人際網(wǎng)絡(luò)，這些優(yōu)勢(shì)在一定程度上使其能夠應(yīng)對(duì)數(shù)字化創(chuàng)新帶來的風(fēng)險(xiǎn)，并在企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展過程中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。同樣，智能制造企業(yè)規(guī)模（Scale）對(duì)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這意味著智能制造企業(yè)的規(guī)模越大，其數(shù)字化創(chuàng)新的成效可能越為顯著?，F(xiàn)階段中國智能制造企業(yè)還處于智能化轉(zhuǎn)型初期，智能制造企業(yè)規(guī)模的合理擴(kuò)張有助于提高數(shù)字化創(chuàng)新所帶來的規(guī)模效益，從而形成人才、資金與技術(shù)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)利潤最大化。與此同時(shí)，智能制造企業(yè)股權(quán)集中度（Stock）、營業(yè)收入增長率（Grow）與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新之間的關(guān)系未通過顯著性檢驗(yàn)。這一結(jié)果可能暗示企業(yè)股權(quán)集中度、營業(yè)收入增長率與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的關(guān)系尚不明確，需要進(jìn)一步研究來加以確認(rèn)。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)與內(nèi)生性處理

為了評(píng)估指標(biāo)解釋能力與研究方法的穩(wěn)健性，并提高研究結(jié)論的可靠性，本文將采用多種方法對(duì)回歸模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，分別為剔除部分因素影響（如2020 年新冠肺炎疫情）、前置兩期被解釋變量、替換被解釋變量、回歸模型更替，以及采用工具變量方法，試圖解決可能存在的內(nèi)生性問題。

（1）剔除部分因素影響。智能制造企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新活動(dòng)，一方面依賴企業(yè)內(nèi)部的人力、物力與財(cái)力支持；另一方面與外部環(huán)境的發(fā)展趨勢(shì)密切相關(guān)。2020 年，新冠肺炎疫情在全球范圍內(nèi)迅速蔓延，給智能制造企業(yè)的經(jīng)營發(fā)展帶來諸多難題與挑戰(zhàn)?？紤]到新冠肺炎疫情這一因素可能對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)生干擾，本文剔除2020—2021 年的樣本后重新進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。如表6 的列（1）～（3）所示，智能制造企業(yè)信息技術(shù)投入（lnICT）、首席信息官（CIO）及企業(yè)信息技術(shù)投入與首席信息官的交互項(xiàng)（lnICT×CIO）均與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新（lnPatent）呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，這一結(jié)果與先前的分析一致。

（2）滯后性問題。鑒于信息技術(shù)投入與首席信息官對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新可能具有一定的滯后性影響，本文引入企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的前置兩期項(xiàng)進(jìn)行回歸分析。具體而言，將被解釋變量智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新數(shù)據(jù)前置兩年（F2.lnPatent）重新納入回歸檢驗(yàn)。表6 的列（4）～列（6）的回歸結(jié)果表明，核心解釋變量仍具有顯著影響，與先前的結(jié)論相符。

（3）替換被解釋變量。考慮到衡量智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的方法差異可能對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生影響，本文參考黃先海和王瀚迪（2022）對(duì)企業(yè)數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新的衡量方法，依據(jù)國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類與國際專利分類參照關(guān)系表（2021）》②文件來源于國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站，具體網(wǎng)址見https：//www.gov.cn/gongbao/content/2021/content_5625996.htm。對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化類產(chǎn)業(yè)相關(guān)國際專利分類（IPC）的界定，將企業(yè)專利申請(qǐng)信息中包含相應(yīng)IPC 的發(fā)明專利數(shù)量作為數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新專利（Innovation）指標(biāo)，替代原被解釋變量企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新（lnPatent），以進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。表6 的列（7）～列（9）的結(jié)果表明，企業(yè)信息技術(shù)投入、首席信息官及兩者的交互作用顯著促進(jìn)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新，與先前的結(jié)論相符。

（4）回歸模型更替。一方面，借鑒唐松等（2020）和凌士顯等（2023）的方法，采用控制“行業(yè)×年份”的高階聯(lián)合固定效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)；另一方面，鑒于被解釋變量企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新（lnPatent）采用專利數(shù)據(jù)衡量，存在較多0 值和左截尾現(xiàn)象，本文采用Tobit 模型重新進(jìn)行檢驗(yàn)。表6 的列（1）～列（6）的結(jié)果與先前結(jié)論相一致。

（5）內(nèi)生性處理。在前述的穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文對(duì)被解釋變量企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新進(jìn)行了前置2 期處理，以盡可能消除“數(shù)字化創(chuàng)新績(jī)效越高的智能制造企業(yè)，越會(huì)加大對(duì)企業(yè)信息技術(shù)的投入，以及更加愿意引進(jìn)首席信息官、首席數(shù)據(jù)官等數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)人才”這一反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。但該做法并不能完全解決回歸方程中存在遺漏變量等內(nèi)生性偏差的問題，因此，在沒有合適的工具變量的條件下，參考Lewbel（1997）提出的不借助外部因素構(gòu)建有效內(nèi)部工具變量的方法，借鑒李唐等（2020）、張吉昌和龍靜（2022b）構(gòu)建工具變量的研究思路，分別選用企業(yè)信息技術(shù)投入與按行業(yè)-省份分類的企業(yè)信息技術(shù)投入平均值差額的三次方（IVICT）、企業(yè)首席信息官任用情況的滯后1 期項(xiàng)（L.CIO），以及企業(yè)信息技術(shù)投入滯后1 期項(xiàng)（L.ICT）與企業(yè)首席信息官任用情況滯后1 期項(xiàng)（L.CIO）的交互項(xiàng)（L.ICT×L.CIO）作為企業(yè)信息技術(shù)投入（lnICT）、企業(yè)首席信息官（CIO）及其兩者交互項(xiàng)（lnICT×CIO）的工具變量，并采用兩階段最小二乘（2SLS）回歸方法就企業(yè)信息技術(shù)投入、首席信息官及其兩者交互項(xiàng)對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響效應(yīng)重新進(jìn)行回歸估計(jì)。

表7 報(bào)告了工具變量的回歸結(jié)果。由列（1）、列（3）、列（5）可見，在第一階段回歸中，工具變量IVICT、L.CIO、L.ICT×L.CIO系數(shù)均在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，符合工具變量的相關(guān)性；Kleibergen-Paap rk LM 統(tǒng)計(jì)量分別為95.534、1070.300、32.920，均在1%水平上顯著，通過不可識(shí)別檢驗(yàn)；Cragg-Donald WaldF統(tǒng)計(jì)量分別為3482.81、7074.58、24.999，通過弱工具變量檢驗(yàn)，說明工具變量選取有效。表7 列（2）、列（4）、列（6）為第二階段估計(jì)結(jié)果，結(jié)果顯示在工具變量回歸法下，智能制造企業(yè)信息技術(shù)投入、企業(yè)首席信息官及其兩者交互項(xiàng)的回歸系數(shù)分別在5%、1%、1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，且回歸系數(shù)與顯著性均比原有基準(zhǔn)回歸有一定程度的提高，說明在控制內(nèi)生性問題后，前文結(jié)論依舊穩(wěn)健。

表7 內(nèi)生性檢驗(yàn)

經(jīng)過上述分析，各項(xiàng)檢驗(yàn)均未導(dǎo)致實(shí)質(zhì)性的結(jié)果變化。智能制造企業(yè)信息技術(shù)投入、首席信息官及二者交互過程中產(chǎn)生的效用對(duì)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新具有顯著的積極效應(yīng)。因此，本文結(jié)論具有較高的可靠性與穩(wěn)健性。

五、異質(zhì)性分析

在前文研究基礎(chǔ)上，考慮到企業(yè)信息技術(shù)投入的應(yīng)用情況、首席信息官的發(fā)揮作用與智能制造企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、吸收能力等個(gè)體特征息息相關(guān)，從而影響企業(yè)在數(shù)字化創(chuàng)新方面的策略實(shí)施。因此，接下來將基于智能制造企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和吸收能力展開異質(zhì)性分析，以更好地了解智能制造企業(yè)在數(shù)字化創(chuàng)新過程中的差異化需求與發(fā)展戰(zhàn)略。

（一）基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析

智能制造企業(yè)的不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，可能會(huì)影響企業(yè)信息技術(shù)投入、首席信息官及其兩者交互作用對(duì)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績(jī)效的邊際效應(yīng)。國有智能制造上市企業(yè)通常擁有更多的政策支持和資源優(yōu)勢(shì)，能夠投入更多資源來推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新；而非國有智能制造上市企業(yè)長期處于激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，融資相對(duì)困難，從而在數(shù)字化創(chuàng)新方面的投入與產(chǎn)出將受到一定程度的限制。因此，本文根據(jù)上市企業(yè)是否為國有控股，將企業(yè)樣本劃分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)兩類，分組回歸以探討產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異對(duì)智能制造上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響。

綜合智能制造上市企業(yè)樣本回歸結(jié)果來看，表8 中列（1）～列（6）的結(jié)果表明，信息技術(shù)投入（lnICT）、首席信息官（CIO）及其兩者交互項(xiàng)（lnICT×CIO）對(duì)國有智能制造上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為0.041、0.949、0.085 且均在1%水平上呈顯著為正，對(duì)非國有智能制造上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的回歸系數(shù)分別為0.022、0.712、0.030 且均在1%水平上呈顯著為正，說明技術(shù)、行為主體及其交互作用對(duì)國有智能制造上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用更為明顯。

表8 基于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

可能的原因在于：對(duì)于國有智能制造上市企業(yè)而言，該類企業(yè)更具備政策制度、人才、資金和技術(shù)資源優(yōu)勢(shì)，從而為上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新創(chuàng)造了更有利的內(nèi)部環(huán)境和條件，進(jìn)一步提升企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的能力與績(jī)效。長期以來，國家一直在倡導(dǎo)和鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新。由于國有上市企業(yè)的性質(zhì)和功能定位，它們通常更快意識(shí)到企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新已經(jīng)成為不可回避的時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)，進(jìn)而更積極地響應(yīng)國家的號(hào)召，擁抱數(shù)字化并開展相應(yīng)的數(shù)字化創(chuàng)新活動(dòng)。在國家政策和資源的支持下，國有上市企業(yè)能夠更好地承擔(dān)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)與試錯(cuò)成本，積極為企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新活動(dòng)投入技術(shù)與數(shù)字化人才資源，推動(dòng)企業(yè)自身成為智能制造行業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新標(biāo)桿。此外，經(jīng)過40 多年的改革開放探索實(shí)踐，國有智能制造上市企業(yè)的治理制度和管理制度等方面的改革已初見成效，推動(dòng)國有上市企業(yè)釋放創(chuàng)新活力（孫獻(xiàn)貞，2023）。它們?cè)敢饨邮苄录夹g(shù)與新思維，充分發(fā)揮首席信息官與數(shù)字技術(shù)的交互作用進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新，敏銳捕捉數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)和市場(chǎng)需求，形成更強(qiáng)的國有上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力和競(jìng)爭(zhēng)力。

相較之下，非國有智能制造上市企業(yè)受資金和技術(shù)資源限制，并且自身規(guī)模體量相對(duì)較小，往往容易在激烈的金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中受到排擠，面臨較大的經(jīng)營困境與創(chuàng)新壓力。因此，在缺乏資源覆蓋以平滑企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的情況下，非國有智能制造上市企業(yè)通常會(huì)對(duì)新事物持觀望態(tài)度，更加謹(jǐn)慎對(duì)待新技術(shù)的引入和創(chuàng)新的嘗試，陷入“想轉(zhuǎn)型不能轉(zhuǎn)”“想創(chuàng)新不能創(chuàng)”的局面，開展數(shù)字化創(chuàng)新的意愿更低。與此同時(shí)，也有一些非國有智能制造上市企業(yè)可能未意識(shí)到數(shù)字化創(chuàng)新的重要性，更多偏向于利用信息技術(shù)和人才進(jìn)行日常生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)不確定性較大、回報(bào)期較長的數(shù)字化創(chuàng)新活動(dòng)，從而導(dǎo)致信息技術(shù)投入、首席信息官及其兩者交互作用對(duì)非國有智能制造上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的成效產(chǎn)生較弱的影響。但不可忽視的是，目前也有一些非國有智能制造上市企業(yè)在數(shù)字化創(chuàng)新方面取得杰出成績(jī)，如美的集團(tuán)。這可能是因?yàn)樵摷瘓F(tuán)領(lǐng)導(dǎo)者更具備敢于冒險(xiǎn)與創(chuàng)新的企業(yè)家精神，能夠迅速意識(shí)到數(shù)字化創(chuàng)新對(duì)智能制造企業(yè)的重要性，有勇氣膽識(shí)與戰(zhàn)略遠(yuǎn)見率領(lǐng)上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展。綜合而言，在數(shù)字化創(chuàng)新過程中，國有智能制造上市企業(yè)表現(xiàn)得更為游刃有余和得心應(yīng)手。

（二）基于企業(yè)吸收能力的異質(zhì)性分析

企業(yè)吸收能力指的是企業(yè)對(duì)新知識(shí)和新技術(shù)吸收、掌握、轉(zhuǎn)化并應(yīng)用商業(yè)化的能力（林潤輝和王倫，2023；袁勝超，2022），對(duì)智能制造企業(yè)應(yīng)用數(shù)字技術(shù)開展創(chuàng)新活動(dòng)具有關(guān)鍵作用。當(dāng)前，數(shù)字技術(shù)更新迭代快，這意味著智能制造企業(yè)必須不斷學(xué)習(xí)與應(yīng)用新的數(shù)字技術(shù)，探索數(shù)字化創(chuàng)新的機(jī)會(huì)，以適應(yīng)不斷變化的商業(yè)環(huán)境，避免被市場(chǎng)淘汰。較強(qiáng)的吸收能力有助于智能制造企業(yè)學(xué)習(xí)新的數(shù)字化知識(shí)，并加速與現(xiàn)有知識(shí)元素的同化與整合（杜麗虹和吳先明，2013），從而在企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)各流程中更好地實(shí)現(xiàn)各種新的數(shù)字化組合與創(chuàng)造。相比之下，吸收能力低的智能制造企業(yè)在獲取和應(yīng)用新的數(shù)字化資源上有一定阻礙，制約企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新活動(dòng)。因此，本文參照肖陽和張曉飛（2021）的方法，采用企業(yè)研發(fā)人員總?cè)藬?shù)的自然對(duì)數(shù)來衡量智能制造企業(yè)吸收能力，并依據(jù)中位數(shù)將樣本劃分為兩組，以探討吸收能力差異對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響。其中，高于中位數(shù)者為高吸收能力樣本組，低于中位數(shù)者為低吸收能力樣本組。

由表9 列（1）～列（6）的結(jié)果可見，技術(shù)層面與行為主體層面的變量——企業(yè)信息技術(shù)投入（lnICT）及首席信息官（CIO）均促進(jìn)了兩組智能制造企業(yè)樣本數(shù)字化創(chuàng)新。然而，從系數(shù)上看，企業(yè)信息技術(shù)投入與首席信息官對(duì)高吸收能力智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)生的積極影響更大。此外，企業(yè)信息技術(shù)投入與首席信息官的交互項(xiàng)（lnICT×CIO）對(duì)高吸收能力智能制造企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新促進(jìn)作用比低吸收能力企業(yè)更為顯著。這一現(xiàn)象可能源于高吸收能力的智能制造企業(yè)在識(shí)別、轉(zhuǎn)化并利用新的數(shù)字技術(shù)和數(shù)字知識(shí)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)方面更加具有人才、技術(shù)與學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)。因此，該類企業(yè)的首席信息官與信息技術(shù)投入能夠更加發(fā)揮積極作用，最大限度地利用數(shù)字知識(shí)與技術(shù)元素來開發(fā)新的數(shù)字產(chǎn)品、研究新的數(shù)字技術(shù)、申請(qǐng)新的數(shù)字專利，從而有效提升智能制造企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新績(jī)效。

表9 基于企業(yè)吸收能力的異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

六、進(jìn)一步討論：數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響

當(dāng)今時(shí)代，智能制造企業(yè)擁抱數(shù)字化創(chuàng)新已成為必然趨勢(shì)。除企業(yè)內(nèi)部充分準(zhǔn)備外，外部環(huán)境亦對(duì)智能制造企業(yè)創(chuàng)新戰(zhàn)略和發(fā)展走向產(chǎn)生舉足輕重的影響。接下來本文將聚焦于情境層面，探討其對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響。

以數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境（Envir）為情境層面變量，通過基準(zhǔn)回歸分析其與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新（lnPatent）之間的關(guān)系。表10 中列（1）的結(jié)果顯示，智能制造企業(yè)所在省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新在1%水平上呈正相關(guān)關(guān)系，驗(yàn)證了假設(shè)H4。這表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境能夠?qū)χ悄苤圃炱髽I(yè)發(fā)展起到引領(lǐng)作用，有利于提升企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新能力。當(dāng)智能制造企業(yè)所在區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境更優(yōu)越時(shí)，其數(shù)字化創(chuàng)新效果尤為顯著。

表10 數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響結(jié)果

為進(jìn)一步探討不同發(fā)展程度的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，智能制造企業(yè)所擁有的信息技術(shù)、首席信息官人才及二者交互作用對(duì)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響差異，本文根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境綜合得分中位數(shù)將樣本分為兩組：強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境與弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境。高于中位數(shù)者為強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境樣本組，低于中位數(shù)者為弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境樣本組。在技術(shù)層面，表10 中的列（2）與列（5）的實(shí)證研究顯示，企業(yè)信息技術(shù)投入（lnICT）在強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新（lnPatent）的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)更顯著；在行為主體層面，列（3）與列（6）的實(shí)證結(jié)果表明首席信息官（CIO）在弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)生的積極影響更大。從技術(shù)與行為主體的交互作用角度來看，無論是在強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境還是弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，首席信息官與企業(yè)信息技術(shù)投入的交互項(xiàng)（lnICT×CIO）均與智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新在1%水平上呈顯著正相關(guān)關(guān)系。然而，兩者的交互作用對(duì)于強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的智能制造企業(yè)開展數(shù)字化創(chuàng)新活動(dòng)的影響更為強(qiáng)烈。

關(guān)于技術(shù)層面的不同影響，這可能是因?yàn)閺?qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的智能制造企業(yè)擁有更為優(yōu)越的外部環(huán)境資源基礎(chǔ)，能夠幫助企業(yè)及時(shí)調(diào)整自身數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略以適應(yīng)外部環(huán)境變化，從而推動(dòng)企業(yè)數(shù)字技術(shù)資源投入與企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)作、生產(chǎn)等方面更加相適應(yīng)、相匹配，實(shí)現(xiàn)智能制造各環(huán)節(jié)上的數(shù)字化創(chuàng)新，取得積極成果。關(guān)于行為主體層面的不同影響，這可能是因?yàn)橹悄苤圃炱髽I(yè)在強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境的推動(dòng)下，正逐漸形成較為先進(jìn)的數(shù)字化思維與理念，能有效借鑒外部數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)，積極探索數(shù)字化創(chuàng)新的實(shí)踐。這種數(shù)字化思維和經(jīng)驗(yàn)的積累，使得企業(yè)在數(shù)字化創(chuàng)新方面日益具備與首席信息官相類似的前瞻性想法與行為，從而降低對(duì)首席信息官的依賴，逐漸發(fā)揮自身的數(shù)字化創(chuàng)新能力與優(yōu)勢(shì)，使得首席信息官在數(shù)字化創(chuàng)新中的作用相對(duì)縮小。但與此同時(shí)，該背景下的首席信息官也相對(duì)接觸到更多先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)與數(shù)字化創(chuàng)新成果，擁有更廣闊的眼界與見識(shí)，能夠結(jié)合企業(yè)所擁有的數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生各種可行的數(shù)字化創(chuàng)新想法并加速其落地和推廣。由此可見，在強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，“數(shù)字化人才+數(shù)字技術(shù)”的緊密搭配將為智能制造企業(yè)帶來更高效的數(shù)字化創(chuàng)新效果。相較之下，在較弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的智能制造企業(yè)則相對(duì)缺乏外部基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)，無法靈敏及時(shí)地反應(yīng)外界的數(shù)字化發(fā)展與變革，此時(shí)首席信息官的角色變得更加重要。具體而言，在弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，首席信息官能夠利用自身在數(shù)字技術(shù)、項(xiàng)目管理等方面的專業(yè)知識(shí)與技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，一方面，向智能制造企業(yè)管理者傳授數(shù)字技術(shù)領(lǐng)域的最新知識(shí)與變化、分享優(yōu)秀企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新戰(zhàn)略與案例，幫助企業(yè)融入數(shù)字化創(chuàng)新思想并實(shí)現(xiàn)發(fā)展目標(biāo)；另一方面，對(duì)智能制造企業(yè)的管理制度進(jìn)行創(chuàng)新變革，積極培養(yǎng)各部門員工的數(shù)字化創(chuàng)新能力與思維，提高企業(yè)員工的數(shù)字化素質(zhì)，從而營造良好的內(nèi)部數(shù)字化創(chuàng)新環(huán)境。然而，囿于外部環(huán)境的制約，即使在弱數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，首席信息官也能夠推動(dòng)智能制造企業(yè)跨越數(shù)字“鴻溝”，突破數(shù)字化難題，擴(kuò)展企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新邊界，但是其與企業(yè)信息技術(shù)相結(jié)合下發(fā)揮的數(shù)字化創(chuàng)新作用仍有很大的提升空間，需要不斷探索和實(shí)踐。

七、結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

在數(shù)字化時(shí)代的大背景下，智能制造企業(yè)需積極投身數(shù)字化創(chuàng)新，以增強(qiáng)其核心競(jìng)爭(zhēng)力，避免在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中被淘汰。本文基于中國2016—2021 年380 家智能制造上市公司的面板數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型，對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)因素從技術(shù)層面、行為主體層面、情境層面及技術(shù)與行為主體層面交互作用進(jìn)行了深入分析。據(jù)此，得出以下結(jié)論：

第一，數(shù)字化資源為智能制造企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新行為提供有力支持，進(jìn)一步增強(qiáng)其數(shù)字化創(chuàng)新的潛在可能性。研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)信息技術(shù)投入與智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新呈正相關(guān)關(guān)系，表明數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施在加速企業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展中具有重要作用。這些基礎(chǔ)設(shè)施為智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，有助于新興數(shù)字技術(shù)在各項(xiàng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)拓展與創(chuàng)新，從而提升智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新績(jī)效。

第二，首席信息官在智能制造企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新中發(fā)揮關(guān)鍵作用，同時(shí)與數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生積極的交互效應(yīng)，有效提高企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展效率。研究發(fā)現(xiàn)首席信息官、首席信息官與企業(yè)信息技術(shù)投入的交互作用對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新具有顯著的正向影響，表明首席信息官在掌握新興數(shù)字技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)與應(yīng)用方面具有獨(dú)到之處，能夠與數(shù)字技術(shù)在學(xué)習(xí)與應(yīng)用中產(chǎn)生持續(xù)的交互作用。這種交互作用在智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的各個(gè)階段中產(chǎn)生積極影響，為智能制造產(chǎn)品生產(chǎn)創(chuàng)新與變革不斷提供新思路和新想法，推動(dòng)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新能力提高和進(jìn)步。

第三，數(shù)字技術(shù)、首席信息官及兩者之間的交互作用對(duì)國有、高吸收能力的智能制造上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新賦能效果更顯著。國有智能制造上市企業(yè)通常具有更多的政策支持與資源優(yōu)勢(shì)，并且內(nèi)部管理體制逐漸完善。這使得它們能夠更積極、無畏地投入數(shù)字化創(chuàng)新活動(dòng)，促進(jìn)首席信息官深度運(yùn)用數(shù)字技術(shù)融入智能制造企業(yè)生產(chǎn)、管理和銷售等環(huán)節(jié)，產(chǎn)生各種數(shù)字化創(chuàng)新可能性，提升國有智能制造上市企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新成效。對(duì)于高吸收能力智能制造企業(yè)而言，其在數(shù)字化技術(shù)和數(shù)字化人才配置方面具有較強(qiáng)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而擁有更高的信息消化能力。這使得首席信息官能夠通過策略規(guī)劃、技術(shù)管理等手段，更好地對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化發(fā)展和智能化升級(jí)進(jìn)行整體優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新目標(biāo)，將創(chuàng)新想法付諸實(shí)踐。

第四，良好的區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境有助于釋放積極信號(hào)，推動(dòng)智能制造企業(yè)的首席信息官與信息技術(shù)在交互中發(fā)揮最大的數(shù)字化創(chuàng)新效能。研究表明，智能制造企業(yè)所在區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)展水平與企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新正相關(guān)。在強(qiáng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，首席信息官與信息技術(shù)投入的交互作用對(duì)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的影響更為顯著。良好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境為智能制造企業(yè)提供了穩(wěn)定、有序的數(shù)字化發(fā)展氛圍，有助于降低環(huán)境不確定性，優(yōu)化數(shù)字化創(chuàng)新環(huán)境。同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境的提升加強(qiáng)了首席信息官對(duì)數(shù)字化發(fā)展的認(rèn)識(shí)和感知，促使其更好地運(yùn)用數(shù)字技術(shù)開展創(chuàng)新活動(dòng)，提高數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)出。此外，良好的區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)展為智能制造企業(yè)提供了重要的創(chuàng)新動(dòng)力，推動(dòng)數(shù)字化人才和產(chǎn)業(yè)的集聚，創(chuàng)造更多的數(shù)字化創(chuàng)新機(jī)會(huì)。借助這些機(jī)會(huì)，智能制造企業(yè)能夠更全面地運(yùn)用數(shù)字技術(shù)，不斷挖掘和發(fā)現(xiàn)新的數(shù)字化創(chuàng)新機(jī)遇。

（二）研究建議

為了推動(dòng)中國智能制造企業(yè)在數(shù)字化創(chuàng)新領(lǐng)域取得顯著成果，提升競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化，本文基于理論探討與實(shí)證分析得出如下針對(duì)性建議：

第一，智能制造企業(yè)要加大數(shù)字化人才及新興數(shù)字技術(shù)投入與建設(shè)。數(shù)字化人才和新一代數(shù)字技術(shù)是推動(dòng)智能制造企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心資源。目前，中國智能制造企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面尚處于初級(jí)階段，產(chǎn)品創(chuàng)新、流程創(chuàng)新和業(yè)務(wù)創(chuàng)新過程中缺乏相關(guān)的數(shù)字化人才和新興數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用。為此，智能制造企業(yè)應(yīng)關(guān)注數(shù)字化人才的重要性，加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的投入與培養(yǎng)，引入首席數(shù)據(jù)官、首席信息官、首席技術(shù)官等數(shù)字技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，以更有效地利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行新產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)流程優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)在核心業(yè)務(wù)中的全面滲透。同時(shí)，智能制造企業(yè)還需加大研發(fā)人員及數(shù)字技術(shù)投入，推動(dòng)底層架構(gòu)優(yōu)化，激發(fā)“云”能力，提升關(guān)鍵軟硬件技術(shù)創(chuàng)新及供給水平，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)字化創(chuàng)新的“自我造血”機(jī)制，提高數(shù)字化創(chuàng)新績(jī)效。

第二，智能制造企業(yè)要注重培養(yǎng)和提升數(shù)字技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的數(shù)字思維方式與技術(shù)能力。數(shù)字技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者作為智能制造企業(yè)的關(guān)鍵知識(shí)型和技術(shù)型領(lǐng)導(dǎo)者，需要具備對(duì)傳統(tǒng)企業(yè)技術(shù)技能、新興技術(shù)和工作流程的深刻認(rèn)知，才能夠?qū)I(yè)務(wù)知識(shí)與信息技術(shù)緊密結(jié)合，推動(dòng)智能制造企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新。因此，智能制造企業(yè)應(yīng)關(guān)注數(shù)字技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的技術(shù)能力和數(shù)據(jù)思維能力培養(yǎng)，例如定期開展產(chǎn)品生產(chǎn)、數(shù)據(jù)工程技術(shù)等基礎(chǔ)技術(shù)培訓(xùn)，以及與其他智能制造企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化創(chuàng)新交流等。這將有助于數(shù)字技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者及時(shí)發(fā)現(xiàn)并調(diào)整智能制造企業(yè)在數(shù)字化創(chuàng)新過程中的不足之處，制定切實(shí)可行的數(shù)字化創(chuàng)新方案，提高創(chuàng)新績(jī)效。

第三，國家要繼續(xù)加強(qiáng)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境建設(shè)，同時(shí)智能制造企業(yè)應(yīng)根據(jù)外部數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不同發(fā)展水平，靈活調(diào)整數(shù)字化創(chuàng)新戰(zhàn)略與措施。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為一場(chǎng)深刻的新經(jīng)濟(jì)革命，是新時(shí)代引領(lǐng)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新和高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。一方面，國家應(yīng)加強(qiáng)數(shù)字中國建設(shè)的整體布局，以“產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化”為主線，推動(dòng)各地?cái)?shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境建設(shè)，營造良好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)生態(tài)環(huán)境，促進(jìn)創(chuàng)新主體與數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境的交互融合，為智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新提供更優(yōu)發(fā)展平臺(tái)。另一方面，對(duì)于位于較為發(fā)達(dá)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的企業(yè)，例如一線城市、沿海城市的智能制造企業(yè)，應(yīng)注重對(duì)先進(jìn)數(shù)字技術(shù)的投入與應(yīng)用，以保持在數(shù)字化創(chuàng)新方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)；而對(duì)于位于較為落后的數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的企業(yè)，例如西北地區(qū)、偏遠(yuǎn)地區(qū)的智能制造企業(yè)，則需要注重?cái)?shù)字化領(lǐng)導(dǎo)人才的培養(yǎng)與配置，引入首席信息官、首席數(shù)據(jù)官等數(shù)字化人才以彌補(bǔ)企業(yè)外部數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不足（如缺乏數(shù)字化標(biāo)桿學(xué)習(xí)、缺乏數(shù)字知識(shí)溢出），從而提升數(shù)字化創(chuàng)新的能力與水平，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的跨越式發(fā)展。

第四，非國有與創(chuàng)新資源相對(duì)欠缺的智能制造企業(yè)應(yīng)勇敢面對(duì)數(shù)字化帶來的挑戰(zhàn)，將數(shù)字化創(chuàng)新戰(zhàn)略納入企業(yè)長期發(fā)展規(guī)劃的重要組成部分。首先，這類智能制造企業(yè)應(yīng)正確認(rèn)識(shí)到數(shù)字化創(chuàng)新的重要性，重視數(shù)字化思維的變革與滲透，以推動(dòng)組織文化轉(zhuǎn)變，提高企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新積極性。其次，這類智能制造企業(yè)可以在正常運(yùn)營和保證利潤的前提下，采取分步驟、分階段、分環(huán)節(jié)的方式開展數(shù)字化創(chuàng)新。具體而言，企業(yè)可以根據(jù)自身生產(chǎn)運(yùn)營情況，選擇局部、小范圍的環(huán)節(jié)作為試點(diǎn)，如生產(chǎn)經(jīng)營的痛點(diǎn)難點(diǎn)環(huán)節(jié)、生產(chǎn)價(jià)值最重要的環(huán)節(jié)等，利用數(shù)字化技術(shù)進(jìn)行試點(diǎn)與改進(jìn)，從而驗(yàn)證數(shù)字化創(chuàng)新的可行性和效果。這樣的方式有利于企業(yè)及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化方案，降低創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)與成本，并逐步將數(shù)字化創(chuàng)新推廣和應(yīng)用于企業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營各個(gè)環(huán)節(jié)。最后，這類智能制造企業(yè)可以與合作伙伴、技術(shù)提供商或科研機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系，積極尋找適合自身需求和可承受的資源投入的數(shù)字化創(chuàng)新解決方案，以獲取所需的技術(shù)和資源。通過這些措施，非國有與創(chuàng)新資源相對(duì)欠缺的智能制造企業(yè)能更好地抓住數(shù)字化創(chuàng)新的機(jī)遇，逐步在數(shù)字化創(chuàng)新活動(dòng)中取得突破，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

（三）研究不足與展望

本文從技術(shù)可供性視角出發(fā)，選取智能制造企業(yè)作為研究樣本，通過實(shí)證分析探討了企業(yè)技術(shù)層面、行為主體層面、情境層面及技術(shù)與行為主體交互作用對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新產(chǎn)生的影響。然而，當(dāng)前該領(lǐng)域的研究尚處于探索階段，未來研究工作可從以下兩方面予以完善。

一方面，變量“企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新”的測(cè)量方法存在一定準(zhǔn)確性問題。在本文中，鑒于數(shù)據(jù)的可得性，主要采用企業(yè)當(dāng)年申請(qǐng)的數(shù)字化類專利數(shù)量來衡量智能制造企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新水平，然而，這一測(cè)度方式目前仍有待進(jìn)一步的完善。因此，未來研究可采用訪談或問卷調(diào)查的方式對(duì)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新水平進(jìn)行更精細(xì)化的測(cè)量，并結(jié)合其他理論探索數(shù)字化創(chuàng)新的測(cè)量方法。

另一方面，未來關(guān)于企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的研究可圍繞智能制造企業(yè)的細(xì)分領(lǐng)域深入探討，例如可以深入研究影響離散型和流程型智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新的異質(zhì)性因素有哪些等等，從而為推動(dòng)智能制造企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新提供更廣泛、更細(xì)致化、更具針對(duì)性的建議。