在政府支持下，数字化创新、能力提升和组织敏捷性成为推动企业绩效的关键因素

《Journal of Innovation & Knowledge》：Digital innovation, capabilities, and organizational agility as drivers of firm performance under government support

　　Nga Thuy Thanh Le | Phuong Van Nguyen | Khoa Tien Tran | Demetris Vrontis | Anh Thi Chau Nguyen
越南国立大学胡志明市分校公共管理中心

**摘要**
本研究探讨了在政府创新支持背景下，数字创新、数字能力、技术能力、组织敏捷性与企业绩效之间的相互关系。基于资源基础观、知识基础观和新制度理论，本研究利用越南300家制造业企业的数据，开发并实证检验了一个综合性框架。通过部分最小二乘结构方程建模方法评估了直接和间接路径，结果表明数字创新促进了组织敏捷性，进而提升了企业绩效，从而证实了其完全的中介效应。数字能力显著影响技术能力和企业绩效，而技术能力在部分程度上起到了中介作用，并对绩效结果有直接贡献。相比之下，政府支持并未调节数字创新或技术能力，这表明制度支持主要起到合法性赋予的作用，而非直接产生实际影响。这些发现揭示了与创新相关的能力如何提升企业绩效的机制，也表明了政策干预在新兴经济体中的有效性有限。因此，本研究为管理者提供了将数字化转型与内部能力建设相协调的实践建议，同时也为政策制定者提供了调整创新支持方向、以促进真正的能力提升而非仅仅是程序合规的启示。

**引言**
数字化转型日益被认为是不确定环境中提升竞争力和适应能力的关键驱动因素。近期研究表明，结合了技术基础设施和知识管理的动态信息技术能力使企业能够创新并提升敏捷性（Yoshikuni et al., 2024）。同时，当数字创新和知识整合能与组织流程有效结合时，数字化还能促进可持续绩效（Favoretto et al., 2022）。这些观点表明，数字化转型不仅提升运营效率，还能推动可持续和基于知识的增长。人工智能（AI）、大数据分析、云计算和物联网（IoT）等技术的快速普及为商业模式创新、客户参与和运营效率创造了新的机会（Matarazzo et al., 2021; Xie & Wang, 2023）。然而，仅靠数字技术本身不足以持续产生绩效提升；它们的价值源于包括战略、结构、文化和跨职能协作在内的互补组织能力的发展与协同（Hortovanyi et al., 2023; Proksch et al., 2024）。因此，相关研究从关注技术采纳转向了理解企业如何重新配置内部能力以从数字化转型中获取价值。

尽管研究方向有所转变，但研究成果仍存在碎片化现象，具体表现为对数字创新、数字能力和技术能力的研究要么单独进行，要么将它们视为概念上的等同物，从而限制了理论清晰度和可比性（Van Veldhoven & Vanthienen, 2022）。最新研究表明，企业会根据不同的能力配置追求数字化、可持续性或两者结合的战略方向，但这种差异导致了不同的绩效结果（Hein et al., 2026; Palmié et al., 2025）。虽然一些研究指出数字能力可通过改善机会识别和资源重组来提升企业绩效（Kim & Jin, 2024），但对数字能力与其他相关能力在集成系统中的互动机制仍缺乏深入探讨。这种碎片化突显了一个关键的研究空白：即缺乏对不同数字能力如何共同塑造企业绩效的连贯和综合性理解。

同时，也有研究探讨了数字化、可持续性与企业绩效之间的关系，但理论和实证层面的研究结果仍不一致（Palmié et al., 2025）。虽然数字化转型通常被认为能同时提升可持续性和绩效，但实证证据表明其效果是间接的，并取决于内部能力，而非数字投资的直接结果（Appiah-Kubi et al., 2025）。因此，数字化转型并非直接转化为企业绩效，而是通过尚未明确界定的内部过程实现的。尽管数字技术可以促进跨组织和生态系统边界的知识转移与共创（S. Wang & Zhang, 2024; Zheng et al., 2025），但这些过程如何通过提升敏捷性和能力发展来促进绩效的机制仍需进一步研究。

除了企业层面的能力和内部转型过程外，另一个未充分研究的领域是制度环境的作用，尤其是政府支持。政府越来越多地提供财政激励、法规框架和创新政策来促进数字化转型（Favoretto et al., 2022; Truong et al., 2024; Van Veldhoven & Vanthienen, 2022）。通过减少不确定性和促进生态系统参与，制度支持可以增强数字能力的效应并提升绩效（Appiah-Kubi et al., 2025; Yin et al., 2025）。然而，关于政府支持如何影响或放大内部转型努力的价值（尤其是在动态或资源受限的环境中）的实证证据尚不充分。越南的制造业为研究这些热点提供了特别相关的背景，因为制造业在该国经济发展中占据核心地位，也被广泛认定为数字化升级和工业4.0倡议的关键领域（Truong et al., 2024）。国家政策框架（如2020年和2030年的国家数字化转型计划）强调了制造业在推进工业4.0倡议中的作用（越南政府，2020）。然而，在新兴经济体中，数字化转型往往受到结构和能力限制的制约，阻碍了数字举措向企业绩效的有效转化（He et al., 2023; Valdez-Juárez & Castillo-Vergara, 2021）。在越南背景下，企业间的数字化准备程度存在差异，尤其是制造业，该行业面临资源和能力的限制。

最新研究进一步指出，数字化转型结果具有异质性和依赖性，而非在所有企业和环境中都呈现一致性的积极效果（Hein et al., 2026; Palmié et al., 2025）。还有证据表明，数字举措并不会自动转化为企业绩效，而是取决于企业发展和部署内部能力的能力（Kim & Jin, 2024）。此外，数字技术通过促进跨组织和生态系统边界的知识转移与共创创造价值，但其绩效效应仍依赖于具体情境（Zheng et al., 2025）。这些制度和结构特征使得越南成为研究数字创新、内部能力和政府支持如何共同塑造企业绩效的理想场所。

本研究基于三种理论框架：资源基础观（RBV）、知识基础观（KBV）和新制度理论（NIT）。从内部资源的角度来看，RBV解释了内部能力（如技术能力和数字能力）如何通过价值创造和资源协同发挥可持续竞争优势（Barney, 1991）。KBV进一步强调了知识过程（如数字创新和组织敏捷性）在驱动企业适应和战略更新中的核心作用（Grant, 1996）。NIT则指出了外部制度力量（如政府要求和激励措施）如何塑造企业行为和能力部署（Greenwood et al., 2017）。尽管这些理论受到越来越多的学术关注，但很少有研究将这些概念整合在一个框架内进行综合考察，也缺乏系统性地评估制度支持如何影响它们对企业绩效的综合效应，特别是在新兴经济体的制造业背景下。因此，本研究提出了一个综合模型，并通过越南制造业企业的数据实证检验了这些能力的联合效应以及政府支持的调节作用。研究解决了以下问题：
- 数字创新和各种能力维度如何独立及共同影响企业绩效？
- 组织敏捷性在数字创新与企业绩效之间的关系中扮演何种中介角色？
- 政府支持在多大程度上调节了数字创新、技术能力与企业绩效之间的联系？

本研究通过更细致地分析企业的数字相关能力，为数字化转型研究做出了贡献。它不仅将数字创新、数字能力和技术能力视为可互换的要素，还探讨了它们在单一实证体系中的相互关系和协作机制。同时，通过明确检验组织敏捷性的中介作用，解释了以往研究中不一致的发现，并扩展了制度视角，挑战了公共干预能够均匀增强数字化转型结果的假设。总体而言，这些发现突显了该研究的理论和实践意义，为新兴经济体中的企业和管理者提供了更完整的解释。

**文献综述**
**资源基础观与知识基础观**
资源基础观提供了一个基础性解释，说明企业如何通过有效管理有价值的内部资源来实现卓越绩效（Cuthbertson & Furseth, 2022; Truong et al., 2024）。根据这一观点，当资源具有价值、稀缺、难以模仿且不可替代时，企业就能获得可持续竞争优势（Barney, 1991; Barney et al., 2021）。在本研究中，技术能力和数字能力被视为战略资源，使企业能够利用数字技术和基础设施创造差异化价值。这些能力嵌入在组织常规和累积的知识中，使其难以被模仿，因此对效率、创新和持续竞争力至关重要（Heredia et al., 2022）。RBV为企业识别哪些内部资源对数字经济中的绩效最为关键提供了有力工具。

然而，RBV主要关注企业拥有这些资源，而较少关注环境变化时这些资源的重组和应用方式。知识基础观将知识视为企业最关键和动态的资源（Cooper et al., 2023; Grant, 1996; Khin & Ho, 2019），认为决定长期成功的关键是企业创造、分享、整合和应用知识的能力。在数字时代，这一观点尤为重要，因为组织必须不断解读技术进步，整合多样化的知识来源，并将数字和技术能力转化为创新和组织敏捷性。

**新制度理论**
虽然内部能力至关重要，但企业并非孤立运作，而是嵌入在更广泛的制度环境中。新制度理论提供了另一种解释视角，说明外部压力（尤其是来自政府和监管机构的压力）如何塑造组织实践和战略响应（DiMaggio & Powell, 1983; Greenwood et al., 2017）。具体而言，NIT指出了三种影响组织行为的制度机制：强制性压力（如法律、补贴和政策要求）、规范性压力（如行业标准和职业规范）和模仿压力（如对成功企业的模仿）。基于这一框架，本研究重点关注政府支持作为强制性制度因素在调节数字创新、技术能力与企业绩效之间的联系中的作用。

综上所述，RBV、KBV和NIT的整合为本研究提供了理论基础。RBV解释了数字和技术能力的战略价值，KBV阐明了这些能力如何转化为数字创新和组织敏捷性，NIT则强调了制度环境对这些内部过程有效性的影响。为便于理解，表1总结了各概念的理论基础，并展示了三种理论视角如何共同构建研究模型（见表1）。

**表1. 理论基础**
| 构念 | 主要理论视角 | 理论依据 |
|--------------|-----------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 数字创新 | RBV | 战略资源，促进价值创造 |
| 技术能力 | RBV | 企业特有的技术资产 |
| 数字能力 | KBV | 知识的重组与应用 |
| 组织敏捷性 | KBV | 动态运用知识以实现适应 |
| 政府支持 | NIT | 制度压力和合法性 |
| 企业绩效 | RBV/NIT | 内部与外部协调的结果 |

**注释**
- 数字创新：涉及利用数字技术和架构创造或显著提升产品、服务或流程，不同于数据转换（数字化）或现有技术对现有活动的改进（Cheng & Wang, 2022; Vargo et al., 2024）。在工业环境中，这种创新通常来自数字和物理组件的重组以及其中嵌入的知识。基于知识为基础的价值（KBV）理论，数字创新被视为一种知识密集型能力，它整合了多种知识来源，促进了集体学习，并能够创造新的信息（Kohli & Melville，2019）。因此，数字技术在促进跨组织和生态系统边界的知识转移和共创中发挥着关键作用，使企业能够整合分散的知识并产生新的创新成果（Zheng等人，2025）。此外，研究表明，对于成熟的制造企业而言，数字创新最体现在产品、服务和运营流程中（Yin等人，2025），而商业模式转型则较少被强调（Matarazzo等人，2021；Verhoef等人，2021）。据此，本研究以企业为分析单位，特别关注运营层面的数字创新，这与以往研究的实践方法一致。

组织敏捷性
组织敏捷性是指企业察觉环境变化并通过快速重组资源和流程有效响应的能力（Teece等人，2016；Zitkiene & Deksnys，2018）。KBV理论将敏捷性视为一种知识驱动的能力，这种能力通过组织惯例和网络调动了嵌入在个体中的分布式专业知识（Alamsjah & Asrol，2023；Rafi等人，2022）。敏捷性强调知识被迅速感知、共享并通过惯例实施的速度。其核心属性包括响应性、灵活性、速度和竞争力（Chan等人，2019）。
从动态能力的角度来看，敏捷性被定义为实施感知、抓住和转变惯例的能力，使企业能够快速且出人意料地检测变化并重组资源（Li等人，2021）。在数字化转型的时代，敏捷性越来越依赖于双重能力，即在探索新机会与利用核心业务之间取得平衡，这依赖于综合性的数字战略、敏捷的开发方法、跨职能协作以及包容风险的文化（Ebert & Duarte，2018；Menon & Suresh，2021）。在本研究中，组织敏捷性被视为企业层面的能力，使制造企业能够迅速适应市场、政策环境和合作伙伴关系中的变化，通过调整流程和决策结构来保持竞争力。

技术能力
技术能力基于资源基础的观点，指的是企业积累的知识，这种知识使其能够获取、适应和创造技术，以及设计和开发新的流程和产品（Bell & Pavitt，1995；Malhotra等人，2022；C. L. Wang & Ahmed，2007）。它涵盖了生产和运营中嵌入的技术知识和专长，包括使用信息和通信技术来支持整个价值链中的协调和决策（Heredia等人，2022）。在本研究中，技术能力被概念化为企业层面的能力，反映了技术资源的深度及其在组织内部及外部系统的应用（Valdez-Juárez & Castillo-Vergara，2021）。技术能力被视为嵌入在人员、惯例和流程中的组织能力，而不仅仅是离散技术资产的集合（Chen等人，2025）。这种概念化涵盖了企业在生产和流程活动中有效管理和应用技术知识的能力，从而说明了制造企业如何在动态环境中发展出可持续的竞争力（Hein等人，2026；Pigola等人，2025）。

数字能力
数字能力指的是组织调动、整合和重组数字资源（如基础设施和数据）以支持全企业范围内的转型和创新的能力。它反映了数字技术如何嵌入组织流程、结构和文化中，以实现适应性和数据驱动的运营，而不仅仅是拥有特定的技术资产。这一视角强调管理视野、有效的资源协调以及以转型为导向的文化作为数字能力的关键维度（Baiyere等人，2025）。它还包括数字系统的架构特性，如可编程性和数据化，这些特性有助于跨职能的协调和与外部利益相关者的互动（Lyytinen等人，2016）。从绩效的角度来看，数字能力增强了企业识别机会、重组资源并有效利用数字技术以提升企业绩效的能力（Kim & Jin，2024）。在本研究中，数字能力被概念化为企业层面的能力，通过跨组织边界协调数字资源，从而在数字化转型背景下促进组织的适应性和响应性（Proksch等人，2024）。作为一种全企业范围的能力，数字能力支持业务运营中的协作和创新，有助于在动态环境中提高敏捷性和竞争力（Heredia等人，2022）。

政府对创新的支持
政府对创新的扶持包括政策、项目和监管工具，通过这些手段，公共部门为参与数字化转型的企业提供资源、激励和合法性。从制度角度来看，这种支持反映了通过减少不确定性和引导企业采取社会可接受的做法来塑造组织行为的监管机制（AlNuaimi等人，2022；Tariq等人，2024）。以往的研究确定了多种形式的政府支持，包括财政激励（如补助金、税收减免和贷款）、帮助企业建立新能力的创新开发计划（Pandey等人，2022）以及促进知识交流和联合创新的多利益相关者合作（Tariq等人，2024）。这些举措的有效性取决于更广泛的制度环境，包括法律框架、执法质量、行业标准以及市场资源的获取。这种制度基础设施反过来又影响企业的战略方向，增强合法性，并塑造数字化转型的轨迹（Appiah-Kubi等人，2025；He等人，2023）。因此，在本研究中，政府支持被概念化为财政和监管机制的结合，这些机制直接影响制造企业发展和部署数字及创新相关能力以追求绩效提升。

假设的提出
以往的研究表明，数字创新使企业能够适应动态环境，发现市场机会，增强客户参与度，并提供数据驱动的服务（Cheng & Wang，2022；Hanelt等人，2021；Lyytinen等人，2016）。通过数字化的信息流、实时决策和跨职能协作，数字创新支持跨职能协调，并加快了组织对变化的响应速度（AlNuaimi等人，2022；El-Haddadeh，2020）。因此，数字创新被广泛认为是组织敏捷性的关键前提条件。除了在塑造内部响应性方面的作用外，数字创新还与提升企业绩效有关。通过将分析和自动化嵌入产品开发和服务提供中，企业可以提高效率和质量，甚至改善成本结构（Proksch等人，2024）。在客户要求数字化产品和服务的市场中，数字创新通过软件和数据层增强了物理产品，实现了新的服务和可持续的收入模式（Favoretto等人，2022；Matarazzo等人，2021）。实证证据表明，数字创新与更高的客户满意度、更大的市场占有率以及中小企业和现有企业更好的财务成果有关（Hanelt等人，2021；Khin & Ho，2019；Truong等人，2024）。然而，这些绩效收益的实现程度可能取决于企业将数字举措转化为协调行动的能力，尤其是在制度和技术条件不平衡的新兴制造环境中，如越南。基于此，本研究提出以下假设：
H1. 数字创新与组织敏捷性呈正相关。
H2. 数字创新与企业绩效呈正相关。
以往的研究将技术能力视为创新和竞争力的根本驱动力（Pigola等人，2025；Valdez-Juárez & Castillo-Vergara，2021）。大多数研究都从正面方向探讨了这种关系，表明具备强大技术能力的企业能够实现更出色的创新成果（El-Haddadeh，2020）。然而，对于数字创新如何促进技术能力的积累和更新这一反向过程关注较少。从动态能力的角度来看，数字创新促进了持续学习和技术知识的创造，这些知识重塑了组织惯例和资源配置（Kohli & Melville，2019；Teece等人，2016；Truong等人，2024）。通过鼓励实验和新兴技术的整合与扩展，数字举措推动企业深化技术能力并扩大运营范围（Massa等人，2023）。因此，数字创新不仅应被视为技术能力的结果，还应被视为其持续发展的驱动力。据此，提出以下假设：
H3. 数字创新与技术能力呈正相关。
组织敏捷性和企业绩效
以往的研究强调了组织敏捷性作为一种关键能力，使企业能够调动分散的知识并将其转化为及时的战略和运营行动（AlNuaimi等人，2022；Teece等人，2016）。从动态能力的角度来看，敏捷性使企业能够感知、抓住并重组资源，以便在不确定和复杂的环境中抓住机会并减轻威胁（Chan等人，2019；H. Li等人，2021）。实证研究进一步证实，具有更高敏捷性的企业能够更快地响应市场变化，更快速地进行产品创新，并获得更高的客户满意度，从而提升财务和战略绩效（Li等人，2020；Rafi等人，2022）。尽管有这些证据，但在数字化转型研究中常常忽视了敏捷性，研究重点往往在于技术采纳或 innovation process，而不是组织如何发展从这些努力中获取价值所需的响应性（Zitkiene & Deksnys，2018）。因此，将敏捷性视为直接的性能驱动因素对于理解企业如何将响应性转化为具体成果至关重要。据此，提出以下假设：
H4. 组织敏捷性与企业绩效呈正相关。
数字能力已被广泛认为对实验、平台整合和 IT 驱动的流程更新具有基础性作用（Gyamerah等人，2025；Proksch等人，2024）。它反映了企业利用数字资源来增强组织活动中的协调、学习和适应性的能力。以往的研究表明，数字能力有助于改善决策、流程整合和在动态环境中的响应性，从而创造支持卓越企业绩效的条件（Heredia等人，2022；Kim & Jin，2024）。先前研究还指出，数字能力通过降低成本、提高运营效率以及在波动条件下的灵活性和响应性直接促进企业绩效（Davies等人，2023；Ferreira等人，2024；Heredia等人，2022）。然而，研究结果并不一致，一些研究报告效果较弱或不显著（Martínez-Caro等人，2020；Usai等人，2021）。相比之下，面向最终消费者的企业从先进的数字能力中获益更大，而企业对企业可能需要额外的投资才能将数字化转化为可衡量的财务收益（Wielgos等人，2021）。这些混合结果表明，数字能力可能不仅仅通过直接影响来影响企业绩效。此外，数字能力还在塑造其他企业能力方面发挥着重要作用。特别是通过支持数据集成、流程协调和知识应用，数字能力可以促进技术能力的开发、更新和有效利用，进而提升运营和绩效成果（Grego等人，2025；Heredia等人，2022）。因此，数字能力可以被视为一种补充能力，促进技术升级而非替代技术能力。据此，提出以下假设：
H5. 数字能力与技术能力呈正相关。
H6. 数字能力与企业绩效呈正相关。
技术能力被认为是企业将数字资源转化为卓越成果的核心机制（Pigola等人，2025）。它使组织能够根据战略目标吸收、适应和升级技术，从而将数字潜力转化为产品、流程和运营效率的改进（Valdez-Juárez & Castillo-Vergara，2021）。实证研究一致表明，具备强大技术能力的企业能够实现更高水平的创新、生产力和韧性，在动荡的市场中超越竞争对手。尽管技术能力对企绩效的积极影响得到广泛认可，但一些研究报告指出这种关系的强度和显著性在不同行业和发展背景下存在差异（Fitz-Oliveira & Tello-Gamarra，2024；Nascimento等人，2025）。比较分析进一步表明，在具有先进制度框架和更高技术成熟度的经济体中，绩效提升更为明显（Heredia等人，2022）。因此，在新兴制造环境中测试技术能力作为绩效的直接决定因素尤为重要。由此得出以下假设：
H7. 技术能力与企业绩效呈正相关。
制度理论认为，外部压力，特别是政府政策和激励措施，影响企业如何发展和部署能力以实现绩效成果（DiMaggio & Powell，1983；Greenwood等人，2017）。因此，政府通过补贴、拨款和基础设施项目的支持可以减少与创新相关的不确定性，使新的实践合法化，并鼓励实验，从而增强数字创新和技术能力的绩效效应（Valdez-Juárez & Castillo-Vergara, 2021）。最近的证据提出了两种互补的观点，说明政府支持如何影响创新结果。He等人（2023）表明，以政府为导向的创新政策通过促进知识溢出和组织间学习产生了积极的外部性，尽管其对创新质量的影响取决于制度协调的程度。相比之下，Truong等人（2024）发现，在越南的制造业领域，政府支持通过发展内部能力和有效的知识管理提高了企业绩效。这些发现共同表明，政府干预可以通过生态系统层面的学习和企业层面的能力建设来促进创新。然而，其绩效效应仍然取决于制度质量和吸收能力。因此，在越南检查这种调节作用尤为重要，因为大多数制造企业在数字成熟度不均衡和资源有限的情况下运营。基于此，提出了以下假设：

H8. 政府对创新的支持调节了数字创新与企业绩效之间的关系。
H9. 政府对创新的支持调节了技术能力与企业绩效之间的关系。

图1展示了所提出的研究模型，说明了数字创新、数字能力、技术能力、组织敏捷性和企业绩效之间的关系。此外，该模型还包括控制变量，如企业规模和企业年龄，以解释企业间的潜在差异，并增强实证分析的稳健性。

为了构建调查样本，研究团队与包括胡志明市纺织和服装刺绣协会以及工业园区管理委员会在内的关键行业利益相关者合作。通过这种合作，获得了符合研究标准的750家制造企业的名单，涵盖了越南工业环境中的各种制造子行业和企业规模。从这份名单中随机选取了500家企业，以确保广泛的覆盖范围，同时考虑到预期的无回应和数据筛选。尽管采用了简单的随机抽样方法，但仍努力包括来自不同子行业的企业，以减少潜在的抽样偏差并提高代表性。2024年10月至2025年3月期间，作者和受过培训的研究助理对选定的企业进行了面对面的问卷调查。受访者包括董事会成员、部门负责人和项目经理，因为这些角色直接负责战略监督、运营政策以及行政程序的实施。

在分发的500份问卷中，收到了361份回复，回复率为72.2%。在分析之前，所有回复都经过了数据质量筛选。共有61份回复因缺失值或响应模式一致而被排除，后者定义为至少在两个多项目构块中的所有项目都有相同的响应，表明响应变化不足。最终样本包含300份回复。

为了评估排除过程是否引入了系统性偏差，将包括和排除的案例在可观察的组织和受访者特征上进行了比较，包括员工人数、企业年龄和受访者角色。这些比较表明没有显著差异，表明数据质量筛选没有系统地扭曲样本。最终样本规模为300家企业，为实证分析提供了足够的统计功效，并反映了制造业领域的显著异质性。

表2展示了样本的人口统计特征。受访者主要是部门经理（50%），其次是项目经理（35%）和董事会成员（15%），表明数据来自具有相关管理职责的个人。就企业规模而言，大多数企业雇用了超过500名员工（54%），这反映了大型制造企业的广泛代表性，同时也包括了小型企业以确保多样性。关于企业年龄，大多数企业已经运营了超过20年（57.33%），反映了成熟的工业基础，其余的分布在较年轻的企业中。总体而言，样本涵盖了多样化的管理角色和企业特征，支持了分析的稳健性。

基于数据收集过程，本节描述了本研究关键构念的测量方法。测量项目来自先前研究中的验证量表，并通过焦点小组讨论和试点测试进行了改进，以确保其情境相关性和清晰度。数字创新使用Tariq等人（2024）的五个项目进行测量；组织敏捷性使用AlNuaimi等人（2022）的六个项目进行评估；技术能力使用Valdez-Juárez和Castillo-Vergara（2021）的五个项目进行捕捉，而数字能力使用Proksch等人（2024）的七个项目进行测量。Proksch等人（2024）的测量项目主要捕捉企业的数字基础设施和技术资源。虽然这些指标反映了实现数字化转型所需的基础要素，但它们可能无法完全代表更高级的企业整体能力发展。政府支持使用Truong等人（2024）的四个项目进行评估，企业绩效使用同一来源的五个项目进行测量。所有测量项目的详细信息见附录表A1。

为了提高可靠性和确保问卷适合当地情况，进行了试点测试和调整过程。问卷首先被翻译成越南语，然后根据Brislin（1980）的正式协议重新翻译成英语，由双语专家解决任何差异，以确保语义和概念上的等效性。两位学术评论家和五位高级制造高管评估了措辞和内容的理论一致性及实际清晰度，并进行了微调。对35位来自不同制造子行业的经理进行的试点调查显示，项目清晰、响应一致且量表可靠，为主数据收集提供了坚实的基础。

为了测试所提出的模型，本研究采用了PLS-SEM方法。这种技术在管理和信息系统研究中得到了广泛应用，因为它允许在复杂模型中同时估计多个因变量和自变量之间的关系。当构念既作为预测变量又作为结果时，PLS-SEM尤其适用，因此是本研究的合适选择。此外，PLS-SEM对正态性假设的违反具有鲁棒性，这在基于调查的研究中是一个常见问题。与基于协方差的SEM不同，PLS-SEM可以处理较小的样本量和非正态分布的数据，同时仍能产生可靠的参数估计。此外，它被认为适用于包含中介效应的模型，因为它可以解释测量误差并提供间接关系的准确估计（Chin, 1998; Rehman et al., 2021）。鉴于这些优势，包括其解决潜在内生性和同时模拟中介效应的能力，PLS-SEM被认为是本研究的最佳分析方法。

由于本研究使用了自我报告的问卷来捕捉内部和外部构念，因此仔细处理了潜在的共同方法偏差（CMB）问题。在数据收集过程中采取了减少偏差的措施：告知受访者没有“正确”或“错误”的答案，并且他们的参与将保持匿名。这些指导旨在减少评估焦虑并阻止社会期望的响应（Podsakoff et al., 2003）。除了这些程序控制外，还进行了Kock（2015）推荐的统计测试，使用全共线性方法计算每个潜在构念的全共线性方差膨胀因子（FCVIF）。当所有FCVIF值都低于推荐的3.3阈值时，可以认为数据没有严重的CMB问题。如表3所示，所有构念的FCVIF值都远低于3.3，确认共同方法偏差不是显著问题，也没有影响结果的有效性。

表3显示了所有构念的标准化指标载荷范围在0.786到0.946之间，并且具有统计显著性，超过了指标可靠性的推荐阈值0.50。内部一致性令人满意，每个构念的Cronbach’s alpha值和复合可靠性值均高于0.70。收敛有效性得到支持，因为每个构念提取的平均方差大于0.50（Hair et al., 2022）。对于区分有效性，应用了异特质-单特质比率（HTMT）和Fornell-Larcker标准。如表4所示，所有HTMT值都低于0.90阈值（Hair et al., 2022），并且每个构念的AVE的平方根（表3中的粗体对角线）超过了与其其他构念的相关性（Fornell & Larcker, 1981）。这些结果共同证实了本研究中反映性构念的稳健可靠性和有效性。

结构模型的解释力通过内生变量的R2值进行了评估。企业绩效、技术能力和组织敏捷性的R2值分别为0.571、0.418和0.212。这些值是令人满意的，因为0.13被视为最低可接受阈值，而0.26被视为相当的解释力水平。预测相关性通过盲法程序获得的Q2值进行了评估。根据Henseler和Sarstedt（2013）的基准（0.35为高，0.15为中，0.02为低），组织敏捷性（0.203）、技术能力（0.390）和企业绩效（0.543）的Q2值表明具有中等到强的预测相关性（Hair et al., 2022）。

表5展示了使用PLS-SEM和自举法（5000个子样本）估计的结构模型结果。研究结果表明，数字创新显著提高了组织敏捷性（H1得到支持：β = 0.461，t = 8.239，p < 0.001）。然而，数字创新对企业绩效（H2未得到支持：β = 0.022，t = 0.322，p = 0.747）或技术能力（H3未得到支持：β = ?0.017，t = 0.257，p = 0.797）没有显著影响。组织敏捷性对企业绩效有显著的正向影响（H4得到支持：β = 0.209，t = 3.344，p = 0.001），数字能力显著影响了技术能力（H5得到支持：β = 0.655，t = 13.323，p < 0.001）和企业绩效（H6得到支持：β = 0.504，t = 7.420，p < 0.001）。此外，技术能力对企业绩效也有显著的正向影响（H7得到支持：β = 0.462，t = 7.031，p < 0.001）。政府支持对创新调节效应在数字创新与绩效关系（H8未得到支持：β = 0.018，t = 0.492，p = 0.623）或技术能力与绩效关系（H9未得到支持：β = ?0.030，t = 0.968，p = 0.333）中都不显著。最后，控制变量，即企业规模和企业年龄，对企业绩效没有显著影响。

为了评估关系的实际意义，检查了效应大小（f2）。表5显示，数字能力对技术能力有显著影响（f2 = 0.537），对企业绩效有较小影响（f2 = 0.037）。技术能力对企业绩效有中等影响（f2 = 0.259），而组织敏捷性显示出较小影响（f2 = 0.047）。数字创新对组织敏捷性有中等影响（f2 = 0.269），但对企业绩效（f2 = 0.006）和技术能力（f2 = 0.000）的影响可以忽略不计。同样，政府支持的调节效应也可以忽略不计（f2 = 0.001和0.003）。这些小的或接近零的效应大小进一步解释了H2、H3和H9结果的非显著性，表明这些关系缺乏实质性和统计显著性。

为了评估模型中的中介机制，测试了组织敏捷性和技术能力的间接效应。如表6所示，组织敏捷性完全中介了数字创新与企业绩效之间的关系：虽然从数字创新到绩效的直接路径不显著，但通过敏捷性的间接路径是显著的（p值 = 0.002，t值 = 3.095）。相比之下，技术能力并没有在数字创新与绩效之间的关系中起中介作用，因为其间接效应不显著（p值=0.798）。对于数字能力而言，其对企业绩效的直接和间接效应都是显著的。具体来说，数字能力直接提高了绩效（p值=0.002，t值=3.148），同时也通过技术能力产生了间接效应（p值=0.000，t值=6.305），表明存在部分中介作用。表6展示了中介效应。

假设类型 估计值 t值 p值 决策
H2. DI → FP ?0.060 1.069 0.285 不受支持
DI → OA → FP 间接 0.099 3.095 0.002 完全中介
DI → TC → FP 间接 ?0.008 0.255 0.798 无中介
H6. DC → FP 直接 0.205 3.148 0.002 受支持
DC → TC → FP 间接 0.306 6.305 0.000 部分中介

来源：作者自创。

PLS_predict评估
使用训练样本和保留样本，PLS_predict算法生成了PLS路径模型估计，并评估了其样本外的预测性能（Hair等人，2022年）。当所有PLS预测误差都低于线性模型（LM）时，该模型表现出出色的预测能力；当大多数指标满足这一条件时，其预测能力为中等。表7中的结果表明预测能力为中等，因为所有Q2_predict值均大于零，证实了预测的相关性。此外，PLS-SEM在几个指标上的预测误差低于LM基准，尤其是在与企业绩效和技术能力相关的指标上，而一些指标，特别是在组织灵活性方面，预测误差较高。总体而言，这些发现表明该模型具有可接受的样本外预测性能。

表7. PLS_predict评估
项目 RMSE (PLS–LM) MAE (PLS–LM) Q2_predict
FP1 ?0.003 0.003 0.268
FP2 ?0.010 0.002 0.304
FP3 ?0.010 0.001 0.239
FP4 ?0.013 ?0.013 0.270
FP5 0.008 0.001 0.237
OA1 0.091 0.119 0.164
OA2 0.049 0.076 0.160
OA3 0.067 0.072 0.137
OA4 0.080 0.116 0.167
OA5 0.084 0.117 0.131
OA6 0.165 0.163 0.148
TC1 ?0.049 ?0.020 0.375
TC2 ?0.027 ?0.013 0.302
TC3 ?0.043 ?0.032 0.359
TC4 ?0.008 ?0.006 0.320
TC5 ?0.030 ?0.020 0.338

注：RMSE = 均方根误差；MAE = 均绝对误差。负值表示PLS-SEM的预测误差低于线性模型（LM）。

重要性-绩效地图分析（IPMA）
我们采用了重要性-绩效地图分析（IPMA）来识别影响企业绩效的关键因素。表8中的结果表明，数字能力和技术能力是企业绩效的最关键驱动因素。具体来说，数字能力非常重要但表现中等，表明有较大的改进空间，而技术能力非常重要且表现相对较强，表明企业已经有效地利用了这一能力。组织灵活性显示出中等的重要性和表现，反映了其在价值创造中的支持作用。相比之下，数字创新和政府支持的重要性较低，与其不显著的效应一致，表明它们对绩效结果的直接贡献有限。总体而言，这些发现强调加强内部能力，特别是数字能力和技术能力，对提高企业绩效具有最大的潜力。

表8. 总效应和潜在变量绩效
构念 总效应 企业绩效
数字能力 0.504 6.295
数字创新 0.022 6.326
组织灵活性 0.209 6.245
技术能力 0.462 6.738
政府支持 ?0.016 6.357

来源：作者自创。

讨论
研究结果表明，在越南制造业背景下，数字创新主要促进了组织灵活性，而不是直接提升企业绩效。这些结果与先前的研究一致，这些研究表明数字创新增强了企业感知环境变化和重新配置资源的能力，从而提高了适应性（AlNuaimi等人，2022年；Cheng & Wang，2022年；El-Haddadeh，2020年；Hanelt等人，2021年；Lyytinen等人，2016年）。在新兴经济环境中也报告了类似的间接效应，即数字举措通常在带来可测量的绩效提升之前首先提高了响应能力（Hein等人，2026年）。在这种情况下，数字创新主要通过改善信息整合、实时决策和跨职能协调来创造价值；然而，这些适应性收益并不会自动转化为企业绩效，而是依赖于管理常规、跨职能协调和吸收能力等补充性组织机制。

缺乏直接的绩效效应与大多数文献中的观点相反，这些文献经常报告数字创新与效率、竞争力和盈利能力之间存在正相关（Favoretto等人，2022年；Matarazzo等人，2021年；Pigola等人，2025年；Proksch等人，2024年）。与新兴制造环境中的证据一致，这种差异可以通过数字采用的渐进性和碎片化性质来解释，即创新举措往往局限于特定职能，缺乏系统集成（Hein等人，2026年）。正如El-Haddadeh（2020年）所论述的，数字创新可能增强短期适应性，但不会产生持久的生产力或技术深度的提升。此外，这些收益可能需要时间来实现，因为企业必须首先吸收学习成本并重新设计运营流程才能获得绩效提升（Proksch等人，2024年）。

组织灵活性成为数字举措转化为具体成果的核心机制。这一解释加强了动态能力的观点，即灵活性是不确定性下绩效的关键驱动因素（AlNuaimi等人，2022年；Teece等人，2016年）。与先前研究一致，这些发现强调灵活性是数字创新转化为新兴市场制造环境中与绩效相关成果的主要途径。数字能力和技术能力的互补作用进一步阐明了企业如何从数字化转型中创造价值。数字能力为企业提供了支持学习、协调和有效吸收技术工具的全企业基础，而技术能力使企业能够将这些输入转化为更高效的过程和产品创新。这种解释与基于资源和基于知识的观点一致，这些观点强调数字和技术资源的整合是竞争优势的来源（Grego等人，2025年；Heredia等人，2022年；Kim & Jin，2024年）。

然而，虽然数字能力促进了技术升级，但数字创新本身并不一定能深化核心技术专长，因为许多举措依赖于外部来源或标准化的解决方案，这限制了内部能力的发展。重要的是，这些能力转化为绩效的过程不是自动的，而是取决于企业的战略姿态。最近的证据表明，积极主动的组织战略通过增强创新和协作能力来提高数字系统的有效性，从而放大绩效成果（S. Wang & Zhang，2025年）。因此，具有积极主动战略导向的企业更能激活和利用数字-技术能力之间的联系，而被动的方法可能会限制对绩效收益的获取。

相比之下，政府支持的有限作用表明，在这种背景下，制度干预主要是赋予合法性，而不是实质性地加强企业能力的发展（Appiah-Kubi等人，2025年）。虽然制度理论强调政策激励和强制压力在塑造企业行为中的作用（DiMaggio & Powell，1983年；Greenwood等人，2017年），但先前的研究也指出，公共干预在新兴经济体中往往只鼓励象征性的合规，而不会显著改善绩效（He等人，2023年；Truong等人，2024年）。与这些发现一致，政府支持可能鼓励参与数字举措，但对增强数字创新和技术能力的绩效效应的杠杆作用有限。另一种解释是在数字化转型背景下，横向组织动态的作用更为强大。最近的研究表明，数字供应链内的组织合作促进了资源整合、知识共享和联合问题解决，从而增强了数字举措转化为创新成果的效果（S. Wang & Zhang，2024年）。因此，企业可能更依赖与合作伙伴的网络协作，而不是自上而下的政策支持，这降低了政府支持对绩效成果的可见调节作用。这一发现也可以通过“治理悖论”来解释，即正式的制度支持机制可能会引入官僚主义摩擦和合规负担，使资源转向程序合法性而非实质性的技术升级，从而削弱其调节作用。

中介模式进一步阐明了数字化转型如何创造价值。与先前的研究一致（Palmié等人，2025年），数字创新主要通过组织灵活性影响企业绩效，而不是通过直接效应，强化了其作为关键中介机制的角色。相比之下，数字能力对绩效的影响似乎既通过直接的组织效应，也通过技术能力的发展来发挥，突显了其在促进短期收益和长期能力积累方面的双重作用。

总体而言，这些结果揭示了不同的但相互关联的价值创造路径。数字创新主要通过灵活性提高适应性，数字能力同时增强灵活性和技术能力，而技术能力直接驱动企业绩效。综合来看，这些发现扩展了先前的研究，表明与主流假设相反，数字创新在新兴经济体中并不直接转化为企业绩效，而是通过中介机制发挥作用，特别是组织灵活性，而政府支持对这些关系的调节作用并不显著。因此，这项研究为理解新兴制造业中的数字化转型提供了更切合实际的理解。

贡献、局限性和结论
**理论贡献**
本研究的核心理论贡献在于表明，数字化转型能力并不会通过单一路径影响绩效；相反，数字创新、数字能力、技术能力和组织灵活性通过不同但互补的价值创造机制发挥作用。这项研究通过表明数字创新和数字能力通过不同但互补的机制影响绩效，丰富了基于资源和基于知识的视角。数字创新增强了企业预测和应对变化的能力，提高了组织灵活性。相比之下，数字能力提供了支持绩效的技术基础设施和数据驱动的能力，并促进了技术进步。将这些构念分开处理有助于解决先前研究中将它们互换使用时的不一致之处，并明确它们对竞争力的不同贡献。中介发现进一步推进了对动态能力理解，解释了灵活性和技术能力如何作为价值转换机制。组织灵活性在数字创新与绩效之间的关系中起中介作用，表明创新主要通过提高适应能力和决策响应性来创造价值。技术能力反过来又在数字能力与绩效之间的关系中起中介作用，表明数字资源既产生了即时的效率提升，也促进了长期能力的发展。这些模式揭示了一个顺序过程，即数字能力为技术实力奠定了基础，而组织灵活性将创新转化为运营成果。

该研究还通过证明政府对创新的支持并不会自动提高企业层面能力的有效性，进一步推进了制度理论。在新兴经济体背景下，这种支持似乎主要是赋予合法性，而不是创造实质性的绩效杠杆。这一观察结果为关于制度情境性的讨论做出了贡献，强调只有当政策干预伴随着足够的吸收能力和有效的制度协调时，才能产生有意义的结果。

**实际意义**
这些发现对参与数字化转型的管理者和政策制定者具有实际意义。对于管理者而言，发展强大的数字能力应被视为战略重点。企业应投资于集成的信息技术基础设施、全企业范围的数据管理系统和分析驱动的决策工具，并通过有针对性的培训计划来培养员工的数字技能和数据素养。重要的是，为了确保数字创新转化为绩效，管理者应实施增强灵活性的具体组织惯例，例如建立跨职能项目团队、采取迭代和响应式的工作流程，并在运营层面授权分散决策。为了将这些投资转化为绩效成果，数字创新举措应伴随着促进及时信息共享、适应性决策和跨职能协作的组织灵活性实践。在越南制造业中，虽然积极推广数字化转型，但企业层面的准备程度参差不齐，这些发现强调了持续能力发展的重要性，而不是孤立的技术采用。

从政策角度来看，政府支持的有限调节作用表明，现有计划可能更侧重于程序合规性，而不是实质性能力建设。支持机制应重新设计，以更好地反映企业的发展阶段和资源限制，特别是对于中小型制造商。简化行政程序、使激励措施与学习导向和市场导向的结果保持一致，并将评估标准从象征性指标转向实际效果，可以提高有效性。此外，政策设计应优先考虑直接支持企业能力的机制，例如促进企业层面的实验、减少限制资源分配的合规负担，并鼓励基于结果的评估，而不是基于过程的评估。例如，政府计划可以更加重视共同资助的劳动力培训、企业与企业之间的协作研发，或促进实践学习和知识交流的开放创新平台，从而增强企业的吸收能力和技术能力。

最后，如产业集群、行业协会和产学研伙伴关系等集体机制可以在扩展数字化转型范围方面发挥关键作用。这些网络可以促进技术专长的交流，提供共享学习资源的途径，并促进技术升级的合作，从而放大私营和公共举措对绩效的影响。管理者应积极参与这些网络，以获取互补知识并加速能力发展，特别是在内部资源有限的情况下。

**结论**
本研究考察了越南制造业中数字创新、数字能力、技术能力、组织灵活性和企业绩效之间的相互作用，借鉴了基于资源和基于知识的观点以及新制度理论。研究结果表明，数字创新提升了组织的敏捷性，进而改善了绩效；同时，数字能力直接增强了技术实力和企业的经营成果。技术实力仍然是竞争力的关键来源，这进一步凸显了其在制造业企业中的战略重要性。然而，政府对创新的支持并未调节上述关系，表明当前的政策工具更侧重于合法性的构建，而非实质能力的提升。本研究通过明确数字和技术资源在不同制度条件下如何创造价值，以及强调外部干预在新兴经济体背景下有限的影响，为这一领域做出了贡献。从实际角度来看，它指出了企业需要投资于数字能力和敏捷性的必要性。此外，政策制定者需要重新设计支持措施，以促进真正的能力提升。

**研究的局限性与未来研究建议**
本研究存在若干局限性，为未来的研究指明了方向。首先，研究对象仅限于越南的制造业企业，这可能限制了研究结论在其他行业或制度环境中的普遍适用性。未来的研究可以开展跨行业或不同创新生态系统的比较研究，以验证和扩展研究结果。采用横断面设计也限制了评估政府支持和技术能力发展动态的能力；后续研究应使用纵向数据来追踪企业在接受特定政府创新计划前后的能力积累情况。特别是，准实验方法（如差异-差异分析）将有助于研究人员识别政策干预对技术实力和企业绩效轨迹的因果影响。此外，数字能力的衡量基于数字基础设施和技术资源的指标，虽然这些指标涵盖了重要的前提条件，但可能无法完全反映更高层次的能力，如战略资源协调。因此，研究结果应被视为反映的是基础性的数字能力，尤其是在新兴经济体背景下。

此外，所有变量（包括企业绩效）均通过自我报告的数据进行测量，这可能引入偏差，例如管理层高估和社交意愿效应。尽管采取了程序性和统计性措施来减轻常见方法偏差，但自我报告的绩效指标可能无法完全反映企业的客观实际情况。未来的研究可以通过整合多源数据（如财务档案记录或第三方评估）来验证和补充研究结果。另外，政府支持的衡量基于管理层的感受而非具体的政策工具，未来的研究可以区分纵向和横向政策措施，并探讨项目设计、实施质量和制度协调对企业绩效的影响。

**关于生成式人工智能使用和人工智能辅助的声明**
在撰写本手稿的过程中，作者使用了ChatGPT来协助纠正语法错误和拼写错误，并聘请了专业的英语编辑服务进行校对。作者随后审查、修改并批准了所有内容，并对最终版本的工作负全责。

**作者贡献声明**
- Nga Thuy Thanh Le：写作——审阅与编辑、初稿撰写、方法论设计、数据分析
- Phuong Van Nguyen：写作——审阅与编辑、初稿撰写、可视化分析、验证、监督、资源调配、项目管理、方法论设计、调查研究、资金获取、数据分析
- Khoa Tien Tran：写作——初稿撰写、验证、软件开发、方法论设计、数据分析
- Demetris Vrontis：写作——审阅与编辑、初稿撰写、可视化分析、验证、方法论设计
- Anh Thi Chau Nguyen：写作——初稿撰写、软件开发、方法论设计、数据管理、概念框架构建