在数字经济快速发展的背景下,数据在生产力提升中的倍增效应越来越明显,已成为推动我国经济发展的关键生产要素。制造业企业作为国家支柱产业,拥有着雄厚的基础资源和成熟完善的制度政策,为我国经济高质量发展提供了力量源泉。然而,创新动力不足导致制造业在转型升级的道路上举步维艰,制约着我国核心竞争力和国际地位的提高。在“中国制造2025”和“数字赋能发展,创新引领未来”战略背景下,制造企业如何借助大数据技术促进创新绩效的提升成为亟待解决的问题。基于此,本文以知识重构作为中介变量,研究探讨数据赋能与制造业企业创新绩效之间的关系,揭示数据赋能影响企业创新绩效的主要路径和作用机制。首先,梳理国内外现有文献资料,将数据赋能从能力的视角进行重新定义,划分为资源整合能力、深度分析能力以及智能应用能力三个维度;其次,对相关文献进行整理和归纳,梳理各变量之间的内在逻辑和作用机理,构建概念模型并提出相应的研究假设;再次,根据现有文献的相关量表,结合本文具体情境进行修改,以制造业企业为研究对象设计并发放本研究的调查问卷,进行预试问卷分析,修改和完善形成正式问卷,进行大规模发放和回收;最后,采用SPSS26.0和AMOS26.0软件进行数据处理和实证分析,具体包括数据质量检验、差异性分析、回归分析,并采用结构方程模型来进一步验证研究假设。总体来说,数据赋能对企业创新绩效的正向影响关系显著,知识重构在数据赋能对企业创新绩效的影响关系中也起到部分中介作用,但数据赋能的细分维度中智能应用能力对知识深化重构的正向促进作用尚未得到验证,并且在智能应用能力对企业创新绩效的影响作用中,知识深化重构的中介作用没有得到支持。本文聚焦于制造业企业,从微观层面实证检验了数据赋能如何影响企业创新绩效,为制造业转型升级提供理论指导;同时,从企业和政府层面为制造业企业更好的发挥竞争新优势提出相应对策建议。