滑冰制造业的数字化转型能力与创新绩效：一种基于半监督学习（SEM）与人工神经网络（ANN）的混合分析方法

《Scientific Reports》：Digital transformation capabilities and innovation performance in skating manufacturing: a hybrid SEM–ANN analysis

　　

摘要

在专业制造领域,数字化升级与企业开发灵活的IT基础设施、敏捷的响应能力、系统集成以及战略性的数字愿景密切相关。然而,现有实证研究较少探讨这些数字化制造能力是如何与利基设备制造领域的创新绩效相互关联的。本研究采用混合SEM-ANN模型,分析了中国广东和浙江地区滑冰设备制造企业的数字化转型能力配置。通过偏最小二乘结构方程模型和人工神经网络分析,对383名高层及中层管理人员的调查数据进行了处理。SEM分析结果显示:数字化愿景(β = 0.039, p = 0.026)、IT灵活性(β = 0.070, p = 0.003)和IT敏捷性(β = 0.187, p = 0.001)通过商业模式创新对创新绩效具有正向的间接影响。而IT集成则表现出显著的负面影响(β = ?0.030, p = 0.049),表明系统集成并未促进预期的正向间接效应。该模型解释了商业模式创新方差的66.6%和感知创新绩效方差的19.0%。人工神经网络分析表明,IT灵活性是创新绩效的最强预测因子,其次是数字化愿景和IT敏捷性,其标准化重要性值分别为100%、73.7%和41.8%。这些发现为广东和浙江地区滑冰设备制造企业中数字化转型能力与创新绩效之间的关系提供了具体案例支撑。