《Innovation and Green Development》：When digital becomes green: Reconfiguring dynamic capabilities for circular futures
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实现可持续成果已成为企业的关键战略优先事项，尤其在日益面临环境压力的新兴经济体中。在此背景下，向循环经济（Circular Economy, CE）转型与追求基于净零（Net-zero）的绿色绩效（Net-zero-based green performanc
实现可持续成果已成为企业的关键战略优先事项，尤其在日益面临环境压力的新兴经济体中。在此背景下，向循环经济（Circular Economy, CE）转型与追求基于净零（Net-zero）的绿色绩效（Net-zero-based green performance, NGP）作为互补路径日益凸显，旨在将经济增长与环境退化脱钩。这些可持续目标越来越依赖企业的生态创新（eco-innovation）能力与驾驭数字能力的能力。研究人员基于310家越南企业的数据，采用多项式回归结合响应面分析（Response Surface Analysis, RSA），考察数字感知（Digital Sensing Capability, DSC）、数字获取（Digital Capturing Capability, DCC）与数字转化（Digital Transforming Capability, DTC）三类能力之间的一致与不一致如何影响其绿色转型（Green Transition, GTR），进而作用于生态创新绩效、循环经济实践（Circular Economy Practices, CEP）与净零成果。研究发现，数字能力间更高程度的协同一致性显著增强GTR绩效，进而驱动更强的生态创新与可持续成果。结果为数字能力对齐如何塑造企业可持续轨迹提供新见解，并为管理者与政策制定者展示数字转型举措的战略整合如何加速绿色转型、推进发展中国家循环与净零目标提供实践启示。
研究背景与问题提出
可持续发展要求企业将社会价值与环境责任嵌入战略，而非仅关注传统财务绩效。在新兴经济体如越南，企业面临制度薄弱、数字基础设施碎片化与资源约束，使循环经济（CE）与基于净零的绿色绩效（NGP）落地困难。既有文献多将数字能力作为独立预测变量，忽视了数字感知（DSC）、数字获取（DCC）与数字转化（DTC）三类数字动态能力（Digital Dynamic Capabilities, DDC）之间的配置与对齐机制。动态能力理论（Dynamic Capabilities Theory, DCT）虽提供感知—获取—转化序列，但在数据密集、技术驱动的绿色转型中需延伸至数字域。因此，研究人员提出：可持续成果并非单一数字能力强度的线性产物，而是能力间协同一致性的涌现属性，通过绿色转型（GTR）与生态创新中介作用于CEP与NGP。该研究发表于《Innovation and Green Development》，以310家越南企业为样本填补上述缺口。
主要技术方法概括
研究人员于2025年6至8月从越南胡志明市、同奈、平阳、岘港、河内五大经济中心，通过商会与行业名录分层抽取运营满5年的制造与服务企业，定向向CEO及中高层管理者发放问卷，回收310份有效样本。测量采用七点李克特量表，题项译制经双语回译校验。先以SPSS与AMOS检验信度（Cronbach's α、组合信度CR、平均方差萃取AVE）与区分效度（Fornell-Larcker与HTMT）；主体结构关系用偏最小二乘结构方程模型（Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM）与bootstrapping检验；数字能力二元（不）一致效应用多项式回归与响应面分析（Polynomial Regression with Response Surface Analysis, PRA）建模；行业边界条件通过SmartPLS中复合模型测量不变性（Measurement Invariance of Composite Models, MICOM）与多组分析（Multi-Group Analysis, MGA）比较制造与服务业。
研究结果
2.1 可持续成果：循环经济与净零绿色绩效
CE被界定为通过修复、再利用、再制造与回收维持材料使用的再生模式；NGP指企业平衡温室气体排放与等效削减/移除的效能。二者共同支撑气候与广义可持续目标。
2.2 动态能力理论
DCT由Teece等定义为整合重构内外部资源以应对环境变化的组织能力，含感知、获取（seizing）、转化三过程。研究将其数字域重指定为DSC（识别解释数字与环境信号）、DCC（获取同化数字资源与知识）、DTC（基于数字输入重构流程与结构），构成DDC三维微基础。
2.3 假设推演与检验结论
H1（DSC→GTR）获支持（β=0.249, p<0.001）；H2（DCC→GTR）不成立（β=0.016, p>0.05），越南语境下碎片化数字基建限制其直接转化；H3（DTC→GTR）强显著（β=0.599, p<0.001）。H4a（DSC-DCC高—高一致提升GTR）获PRA支持（一致斜率0.840, p<0.001），H5a（不一致负向）未显出显著曲率；H4b（DCC-DTC一致）与H5b（不一致负向）均获支持（一致斜率0.780, p<0.001；不一致斜率-0.450, p<0.001）。H6（GTR→生态产品创新EDI）与H7（GTR→生态过程创新ECI）显著（β=0.688与0.779, p<0.001）。H8（EDI→CEP/NGP）与H9（ECI→CEP/NGP）全样本成立（β=0.472/0.308/0.359/0.359, p<0.001）。H10行业调节部分成立：ECI→CEP路径在服务业（β=0.592）远强于制造业（β=0.139, p>0.05），GTR→ECI亦存在组间差异（MGA p=0.012），证实制造靠物料回收、服务靠去物质化与流程数字化的异质循环逻辑。
讨论与结论翻译浓缩
讨论指出，研究将CEP与NGP从“单能力直接产出”重构为“能力对齐→GTR→生态创新→可持续产出”的配置性涌现结果，突破线性能力—绩效逻辑。DDC并非替代DCT，而是其在数字—绿色转型中的操作化；DCC在越南直接效应失效揭示资源—执行鸿沟，说明孤立投资数字工具而无转化能力反而造成冗余。PRA相较调节中介能刻画能力高低匹配的非对称曲面，MICOM+MGA确认部分测量不变下行业边界稳健。
结论部分译文：研究表明，企业数字动态能力内部更高程度的协同一致性（尤其DSC-DCC与DCC-DTC对齐）显著提升绿色转型绩效，并经由生态产品与过程创新链式驱动循环经济实践与净零绿色绩效；其中数字转化能力是绿色转型最强直接前因，数字获取能力需借由转化环节间接生效。绿色转型作为执行层中介机制，将数字能力潜势转为可测环境行动。行业类型调节生态过程创新至CEP路径，服务业较制造业更易将流程数字化转为循环收益。研究为发展中国家企业通过数字—绿色能力配置加速脱碳与循环转型提供理论与政策依据。
