在数字智能时代，制造企业面临的环境日益表现为不确定性、复杂性和动态性，这使得维持竞争优势成为一项重大挑战（Gao等人，2023；Tian和Hou，2025；Jiao等人，2025）。随着服务在竞争中的重要性日益增加，制造企业不再局限于传统的产品创新战略，而是将服务创新作为提升价值和克服技术壁垒的关键手段（Frank等人，2019；Zhang等人，2026）。
现有的服务创新研究主要集中在服务创新绩效（Hsieh和Hsieh，2015；Hu等人，2009；Liu等人，2022；Xie等人，2021）、服务行为（Bagci等人，2026；Sun等人，2025）、服务能力（Akter等人，2023；Chaudhuri等人，2023）以及服务生态系统（Vaillant等人，2023）等方面。学者们还探讨了不同类型的服务创新，包括基于资源寻求和利用的开放式服务创新（Gianiodis等人，2014；Mina等人，2014；Randhawa等人，2018；Rondi等人，2021）、以隐性知识为特征的激进式服务创新（Kao等人，2026）、由数字技术支持的数字服务创新（Cingolani和Salazar-Morales，2024；Vargo等人，2023），以及旨在改善环境效益的绿色服务创新（Ambulkar等人，2015）。
绿色服务创新是指企业在开发和改进新服务过程中融入环境要素的活动。关于绿色服务创新的研究已经确定了诸如绿色创业导向（Luu，2022）、绿色组织认同（Haldorai等人，2023）、绿色客户参与（Tuan，2021）和绿色培训（Begum等人，2025）等前置因素。此外，研究还揭示了绿色服务创新对消费者品牌认同的积极影响（Dang-Van等人，2023；Hu等人，2025）。值得注意的是，大多数研究集中在服务行业，而针对制造企业的研究较少。在少数使用西班牙制造企业数据的研究中，Opazo-Basaez等人（2024）将绿色服务创新视为绿色技术创新的一个分支，并考察了其对组织和环境绩效的影响。
与此同时，随着数字经济的蓬勃发展，数字知识吸引了众多企业的关注（Jiao等人，2022）。学者们研究了数字知识的创造（Wang等人，2025）、共享（Tonnessen等人，2021）、溢出效应（Colombelli等人，2024）和耦合效应（Li等人，2025）等主题。随着知识体系变得越来越复杂，制造企业正在从多个领域吸收知识，不仅包括数字知识，还包括人工智能知识。学者们也在探索数字智能知识（Luo等人，2025）。因此，如何将数字智能知识作为企业创新实践的强大工具加以利用是一个需要管理者和学者共同探讨的问题。资源协调是指组织通过战略性地管理资源来实现特定目标并创造价值（Yu等人，2025），这可能有助于解决这一问题。本研究结合资源协调理论，并利用新兴的数字智能知识资源，提出了数字智能知识协调这一概念，以促进制造企业的绿色服务创新。
数字智能知识协调可以驱动制造企业内部和外部知识系统的重大变革，影响企业之间的复杂互动关系。企业间关系直接或间接地影响企业创新（Melnychuk和Schultz，2024；Son等人，2024；Xu和Xu，2023），并促使企业积极参与绿色创新活动（Bai等人，2021；Sun等人，2026）。企业间研发（R&D）合作的稳定性、供应关系的充分性以及治理结构的灵活性等关系特征可以被视为企业关系韧性。外部数字智能知识的出现和内部数字智能知识的积累可以为制造企业带来新的活力。这种知识的协调——即数字智能知识协调——可以被视为对企业的刺激。绿色服务创新可以被视为企业在感知到外部刺激后的响应。基于刺激-有机体-反应（SOR）理论（Deborah等人，1991），这一心理学框架解释了外部刺激对反应的影响，本研究将数字智能知识协调与制造企业绿色服务创新之间的关系概念化为刺激-反应关系。然而，作为有机体特征的企业关系韧性是否能够中介这一关系，仍需深入研究。
同时，企业声誉可以影响企业绿色创新活动的有效实施，是企业价值的重要体现（Qiu等人，2020）。强大的企业声誉可以降低内部知识创造与外部知识获取之间的替代性，使企业更好地协调内部和外部数字智能知识，从而支持绿色服务创新（Arduini等人，2023）。因此，企业声誉是否调节数字智能知识协调与制造企业绿色服务创新之间的关系，值得进一步探讨。
总之，本研究提出以下研究问题：数字智能知识协调能否促进制造企业的绿色服务创新？企业关系韧性和企业声誉在这两者之间扮演了什么角色？
为了解决这些问题，本研究使用了2014-2023年间中国上市汽车制造企业的数据。基于SOR理论，构建了“数字智能知识（刺激）–能力构建（有机体）–创新行为（反应）”的研究框架，以探讨数字智能知识协调与制造企业绿色服务创新之间的关系。此外，还研究了企业关系韧性的中介作用和企业声誉的调节作用。研究采用了多种稳健性和内生性检验，并在区域和企业层面进行了六个维度的异质性分析。
本研究的边际贡献如下：首先，在当前数字智能转型和资源协调理论整合的背景下，本研究提出了数字智能知识协调的概念，从规模和效率两个维度对其进行了分析，并提供了数字智能知识能否提升服务创新的系统证据。同时，从数字智能知识协调的角度，探讨了其促进制造企业绿色服务创新的内部机制。因此，它丰富了在双重数字化和服务化背景下制造企业绿色服务创新前置因素的研究。其次，通过从研发、供应和治理三个维度构建企业关系韧性，研究了企业关系韧性在数字智能知识协调与绿色服务创新之间的多重中介作用。最后，本研究将企业声誉纳入绿色服务创新的研究领域，通过企业声誉的视角揭示了数字智能知识协调对制造企业绿色服务创新的影响。
本研究的结构如下：第2节进行理论分析并提出研究假设；第3节介绍实证分析中使用的关键变量、样本和数据；第4节展示数据分析和结果，包括直接效应检验、中介效应检验、调节效应检验、稳健性检验、内生性检验和异质性分析；第5节提供结论和启示。
