制造企业服务增强对技术创新及企业绩效的影响

王保利，杨 欣

(西安理工大学 经济与管理学院，陕西 西安 710054)

0 引言

20世纪70年代后，“服务增强”逐渐成为 “去工业化”背景下欧美国家制造企业提升利润的主要途径。所谓“服务增强”，是指制造企业在提供产品的基础上，利用服务获取竞争优势的现象[1]。Malleret[2]、Felber等[3]分别从市场、战略和环境视角指出，服务增强具有提升客户满意度、建立非技术性差异化优势、改进产品利用率等多重效益。

近年来，在全球化与超竞争趋势下，以华为、陕鼓等为首的我国制造企业纷纷加大服务投资力度，试图从中获利。然而相关调查数据显示，81%以上的中国制造企业服务净利润贡献率不足10%，远远低于西方发达国家。“高投入”与“低收入”的巨大反差使得管理者不得不重新审视我国制造企业服务增强战略的作用效果。

随着制造业实践不断发展，目前学者主要从以下3个维度对我国制造企业服务增强展开研究：①通过理论分析，阐述我国服务增强产生的背景[4]、内在特征[5]、价值创造过程等[6]；②采用案例研究方法，解析服务增强影响因素及实施动态过程等[7,8]；③实证检验服务增强后的财务绩效[9,10]。既有研究表明，不同于西方发达国家的高端服务增强，我国多数制造企业缺乏核心技术支撑而不具备提供高层次服务的能力。当前，我国尚未彻底完成“工业化”，技术创新仍是制造企业建立竞争优势的最主要途径，服务增强居于次要位置[11]。因此，要想深入理解中国情境下服务增强的作用效果，不仅要考虑其对企业绩效的直接作用，还应研究企业技术创新在其中的作用。然而，除了少数学者如柏昊、王娟等，极少有文献考虑服务增强对技术创新的作用关系。

基于上述思路，同时考虑到外部环境对企业战略的重要作用，本文以我国制造企业为研究对象，旨在探明以下问题：我国制造企业的服务增强如何影响企业绩效？环境动荡性是否以及如何调节服务增强与企业绩效的关系？创新驱动背景下，服务增强能否通过技术创新对企业绩效产生影响？ 厘清服务增强与技术创新及企业绩效之间的关系，可为我国制造企业的资源配置与战略决策提供路径支持。

1 研究假设

1.1 服务增强与企业绩效

Saccani[12]的最新研究明确指出，若忽略制造企业服务增强的复杂性与差异性而考虑资源转化问题，将会因不同类别服务增强的异质性而影响研究结果的可靠性。鉴于此，本文将探讨不同类别服务增强对企业绩效产生何种影响，并沿用Mathieu等对服务增强的分类方法，将其分为支持企业产品的服务(Service Supporting the Supplier's Product,SSP)与支持客户行为的服务(Service Supporting the Client'S Action,SSC)。前者仍以产品为核心，主要指低复杂性、标准化、低附加值、与有形产品高度关联的服务，企业实施SSP的目的是保证供应商提供的产品能够正常运行，实现产品价值的最大化；而后者则脱离了对有形产品的依附，以客户为中心，并将服务作为独立的产品，通过个性化与定制化特征确保客户特殊需求的满足或组织使命的推进，实现顾客价值最大化的同时保证服务的高附加值[13,14]。

作为核心产品的附加物，SSP旨在通过无偿或低价的有偿服务增强产品竞争力、提升客户满意度，进而促进企业绩效。SSP的成功实施不仅要求供应商提供高质量服务，更要保证这些服务能降低客户成本[15]。在SSP实施初期，企业优先为大客户提供当前市场迫切需要的服务以增强有形产品的差异化竞争优势，提高有形产品销量。基于已有技术、渠道、客户等资源共享，制造企业相较于专业服务提供商具备更强的成本优势，从而保证围绕整个产品生命周期提供的服务能获取一定的附加收入，进而改善企业绩效。然而，随着SSP的不断推进，企业需要投入更多人力、物力以不断开发新服务，学习成本不断上升。另外，由于SSP范围和广度增加，企业内部管理成本和协调难度大幅提高，并可能打破原有利益平衡机制，降低企业生产效率。因此，一定范围内的SSP能有效提升企业绩效，但是在该业务上投入过多资源，将产生负面影响。

不同于SSP的“间接增强”，SSC通过为客户创造独特价值直接获取高额利润。首先，SSC更强调对客户自身“造血”能力或再生能力延展性的提升，而不是提供单次、被动的产品故障技术支持，因而更容易提升客户感知价值、增强客户粘性并培养忠诚客户；其次， SSC是企业生产制造知识与人力资本的高度融合，具有高复杂性、低可见性及因果模糊性，使得产品竞争对手或专业服务提供商很难在短时间内模仿，进而在一定程度上保证了企业的独占性优势，使企业获得长期收益；最后，SSC通常需要客户深度参与以及高强度人际互动，MGarcia-Murillo & HAimabi[16]指出，这种亲密关系不仅有利于降低交易成本与运作成本，更会促进顾客与企业间隐性知识传递，进而创造更高价值。基于此，提出如下假设：

H1a:支持企业产品的服务增强对企业绩效产生倒U型影响;

H1b:支持客户行为的服务增强对企业绩效产生显著正向影响。

1.2 技术创新的中介作用

从已有文献看，服务增强与技术创新均是当前我国制造企业关注的重点，然而多数研究倾向于将二者视为两个独立单元，对服务增强与技术创新之间关系的论述略有不足。柏昊等[17]认为，作为制造商与客户间沟通的载体，服务增强不仅通过差异化、价值创造等功能特征直接作用于企业绩效，也会通过影响技术创新间接引起企业绩效变化。

(1)服务增强与技术创新。SSP战略能为企业洞悉顾客深层次需求、发现创新机会创造条件，进而促使企业以市场为导向，提升技术创新成功率。一方面，通过提供与产品相关联的售前、售中、售后服务，帮助制造企业探索和集成丰富的市场知识，并深入了解整个产品生命周期中存在的技术缺口，进而为企业开展更符合市场需求的技术创新活动提供信息资源[18]。另一方面，SSP战略的实施使得企业更加频繁地与客户接触，不断强化顾企关系，进一步捕获客户潜在需求，且在B2B情境中，某些用户可能会亲自对产品进行“二次开发”，进而为制造商形成示范效应[19]，实现创新资源流入、溢出双向互动。一般来讲，广泛的SSP能使企业获取大量新知识和识别新机会，降低技术创新风险，但这并不意味着企业的SSP投入越多越好。由于SSP战略的实质是通过服务质量弥补实体产品技术端质量的不足[20]，可以在短期内提升产品竞争力，但是当企业更多依赖SSP战略，试图通过低成本劳动力要素取代高昂的资本投入时，企业技术创新意愿就会降低，且受“组织惯性”的负面影响，创新行为将大量减少。此外，SSP提供的多为标准化服务，带来的市场信息与创新知识易产生重叠，进而造成知识基础功能性冗余，且其中有用的知识也只是意味着有创新成功的可能性，具体实现还需要更多的创新研发投入。同时，过度SSP可能带来更高的机会成本，造成资源次优配置，不利于企业技术创新。

在资源有限性与创新风险性等约束条件下，SSC战略通过与客户、供应商、金融保险机构等组织高效互动、深度整合资源与信息，不仅有助于制造企业获取大量外部异质性知识，为组织内部技术创新提供互补性资源，还能优化企业资源配置，为技术创新提供要素基础和资金基础，最终缩短技术创新周期、改善技术创新质量[21]。首先，在支持客户的产品研发、生产与商业化行为过程中，顾企双方需要共同就解决方案进行探讨、交流和学习，客户深度介入非常有利于双方亲密关系的形成，进而有效促进缄默知识转移和创造，提升技术创新效率[22]；其次，以客户为导向的SSC战略通常要求企业与产业链上下游组织协作，通过资源共享与优势互补提高资源利用率，且该互动性网络中的多样性知识有利于弥补企业内部知识不足，扩大组织知识存量，提升企业技术创新产出能力；最后，与SSP相反，SSC战略将引导企业以技术、知识、人才等高端要素替代传统低端要素，推动稀缺资源流入，进而促使企业突破组织惯性、提升技术创新执行能力[23]。

基于此，提出如下假设：

H2a:支持企业产品的服务增强对技术创新产生倒U型影响;

H2b:支持客户行为的服务增强对技术创新产生显著正向影响。

(2)技术创新与企业绩效。技术创新是指首先将新产品或新工艺引入市场并实现商业性转化。长期以来，技术创新被认为是企业绩效增长最重要的内在驱动力。一方面，在同质化恶性竞争中，企业通过技术创新改进生产过程或提供差异化产品，进而拓展利润空间，提升企业绩效；另一方面，持续的技术创新有利于建立和强化企业技术壁垒，增加被模仿成本，从而保证企业在领域内获得更多利润。基于此，提出如下假设：

H3：技术创新对企业绩效产生显著正向影响。

综上所述，服务增强不仅对企业绩效具有直接作用，也会通过技术创新对企业绩效产生间接作用，故提出如下假设：

H4a:技术创新在支持企业产品的服务增强与企业绩效间发挥非线性中介作用;

H4b:技术创新在支持客户行为的服务增强与企业绩效间发挥中介作用。

1.3 环境动荡性对服务增强与企业绩效间关系的调节作用

环境动荡性反映组织发展面临的外部环境不可预测程度和变化速度。依据Szász Levente 等[24]的研究，服务增强被认为是降低环境威胁性而采取的可行战略。具体而言，当环境动荡性较低时，客户需求和市场技术相对稳定，经由外部关系网络搜索获得的知识和资源容易与企业内部已有知识形成重叠，而这些冗余信息难以为企业管理决策提供价值参考，从而弱化了服务增强对企业绩效的积极作用。但是随着环境动荡性程度增加，组织面临更高的不确定性和风险性，服务增强可使企业及时识别和理解快速变化的市场信息，进而帮助其提升决策效率、获取先发优势。此外，高度动荡环境中，市场竞争尤为激烈，同质化产品的获利空间被挤压，而服务增强能扩大产品差异化或提升客户价值的边际效益。此外，与产品相比，服务具有“反经济周期”特性，动荡环境中的服务增强可以有效平衡产品销售带来的波动，保证企业拥有稳定的现金流[25]。

基于此，提出如下假设：

H5a:环境动荡性正向调节支持企业产品的服务增强与企业绩效的关系;

H5b:环境动荡性正向调节支持客户行为的服务增强与企业绩效的关系。

综上所述，构建本文研究模型，如图1所示。

图1 理论模型

2 研究设计

2.1 样本与数据

选取中国制造企业作为调查对象，主要基于以下原因：首先，改革开放以来，制造业对经济增长的贡献率基本保持在40%左右，当前我国经济发展进入新常态，制造业发展水平和质量显得尤为重要；其次，相较于其它产业，制造业市场发育程度更高，行业内同质化竞争更为激烈，制造企业进行服务增强或技术创新的动机更为强烈，并且对此有更深刻的认识，能更好地理解研究涉及的变量与测量题项等含义并作出有效回应。

早期关于服务增强作用的研究多是直接采用上市公司财务数据，一方面，直接通过“服务业务收入占比”、“服务提供数量”等单题项测量，很难准确掌握企业实施服务增强的程度，加大了测量误差[26]；另一方面，上市公司本身规模较大、实力较强，且在政策优惠等方面占据更多优势，仅选择这部分样本所得研究结论的代表性和普适性受到质疑。因而近年来，越来越多的学者采用问卷调查形式，通过管理者主观评价获取企业服务增强信息。同时，技术创新、企业绩效、技术动荡性等主要变量也可通过问卷调查获得。由此，本文选择问卷调研的形式获取数据。

在正式调研之前，先后咨询本校专家以及徐工集团和陕鼓集团市场部、质量保证部、研发管理部等部门主管的意见，对问卷题项进行反复修订；进一步将修订后问卷发放给100位在校MBA、EMBA，并对最终回收到的76份有效问卷进行t检验和因子分析等，结果表明问卷设计良好。正式问卷调查主要采取“滚雪球抽样法”，通过老师、校友、朋友等引荐与调研对象取得联系。调研历时10个月，共发放问卷652份，回收408份，回收率为62.58%，剔除无效问卷(数据缺失、有错误值 )后，得到有效问卷356份，有效率87.25%。样本基本信息见表1。

表1 样本基本信息

2.2 变量测量

所有变量测量均采用国内外成熟量表，并结合实地调研和专家咨询进行适当调整，较好地保证了测量量表的信效度。各研究变量采用Likert 7级量表进行测度，1为“非常不同意”，7为“非常同意”。

(1)服务增强。参考Vandermerwe、Rada等[27]的观点，并结合Mathieu、Eggert等[28]的量表，企业产品的服务增强包括“为客户提供预防性保养、维修、维护服务”、“为客户提供技术升级服务”、“为客户提供运行状况监控服务”等5个题项；支持客户行为的服务增强包括“为客户新产品研发提供技术支持”、“为客户业务流程优化提供合理化建议”、“为客户企业产品商业化过程提供咨询服务”等5个题项。

(2)技术创新(TI)。主要借鉴Roberts[29]、杨惠军[30]等的量表，技术创新测量包括“重视技术创新，R&D投入增加”、“积极探索和引入新的产品理念”、“经常研发和生产出在性能上全新的产品”、“改善生产流程，提高生产过程的创新型”、“不断改善现有产品的技术”等6个题项。

(3)环境动荡性(ET)。依据Jaworski等[31]的量表，环境动荡性包含“消费者的需求变化很快”、“难以预测未来2～3年该行业的技术方向”、“行业内竞争程度很残酷”3个题项。

(4)企业绩效(BP)。由于服务增强和技术创新不仅对企业当下的财务绩效产生影响，还会影响企业未来的盈利能力，因此从财务绩效和成长绩效两个方面综合衡量服务增强与技术创新的作用。根据Covin[32]、Tsai[33]等的研究，企业绩效的测量题项包含“销售额提高”、“总利润水平上升”、“盈利能力提升”、“市场份额扩大”、“客户满意度提高”、“吸引新客户能力变强”等6个题项。

(5)控制变量。为获得准确结论，本文结合研究目的和以往研究的做法，对企业年龄、企业规模(用员工数量表示)、企业性质(国企和非国企，分别赋值0与1)3个变量加以控制。

3 实证分析

3.1 同源偏差及信效度检验

由于同一问卷仅由一人填答，容易导致同源偏差问题。本研究采用Podsakoff 等[34]的建议，首先，通过提高题项表达的清晰性、匿名填写问卷等过程设计，降低同源偏差可能带来的影响；其次，以Harman单因素法检验同源偏差，结果显示，第一个因子只解释了方差的33.17%，低于50%，说明不存在严重的同源偏差问题。

表2为样本信效度分析结果。数据表明，各变量的Cronbach's Alpha系数和组合信度值分别介于0.860—0.909、0.862—0.910之间，均大于0.7，表明量表内部一致性较好。在效度方面，所有题项的标准化载荷系数均高于0.60，平均萃取方差AVE大于0.5，且各AVE的平方根均大于该潜变量与其它变量的相关系数。问卷总体KMO值为0.908，Bartlett 球形度检验在0.001水平下显著，说明适合作因子分析。

表2 变量信效度检验结果

3.2 描述性统计及相关性分析

对主要变量进行简单描述性统计及相关分析(见表3)。表中SSP均值远高于SSC，而技术创新的均值介于二者之间，说明我国制造企业当前以低附加值的SSP为主，同时兼顾技术创新。Pearson相关性分析结果表明，SSP与技术创新和企业绩效显著正相关(r=0.316,p<0.01;r=0.437,p<0.01)，SSC与技术创新和企业绩效显著正相关(r=0.533,p<0.01;r=0.473,p<0.01)，技术创新与企业绩效显著正相关(r=0.481,p<0.01)，初步验证了H1b、H2b、H3。

3.3 回归结果与分析

为避免多重共线性，本文采用Cohen 等[35]的建议，在对样本数据进行多元回归之前，对自变量和调节变量进行均值中心化处理。回归分析过程中，对共线性问题进行检测，各模型中最高的VIF值均小于10，说明变量间无明显共线性。检验结果见表4。

表3 研究变量描述性统计与相关系数

在表4中，模型1和模型4仅加入了控制变量，结果表明企业性质与技术创新和企业绩效显著正相关(r=0.143,p<0.01；r=0.275,p<0.01)，企业年龄和企业规模对技术创新与企业绩效的影响不显著，表明非国有制造企业绩效更好。而对于同样性质的企业来说，企业成立时间更长或企业规模更大并不意味着其技术创新水平或企业绩效绩效更好。实际上，由于不具备大企业或成立时间更长的企业所拥有的成本、技术、渠道及品牌等优势，新兴企业或中小企业更有创新动力，且组织结构更为灵活，调整资源配置的成本更低，因而可能获得与其相同的技术创新水平和企业绩效。

在模型1的基础上，模型2加入了SSP与SSP的平方项，结果显示，SSP的平方项系数为-0.110(p<0.01)，说明SSP与技术创新之间存在倒U型关系，即过高或过低的SSP均不利于企业技术创新，H2a得到支持。模型3加入了SSC与SSC的平方项，结果显示， SSC对技术创新的影响显著为正(r=0.440,p<0.01)，且SSC的平方项对技术创新的影响不显著，不存在U型或倒U型关系，H2b得到支持。

同理，模型5和模型6分别检验了SSP与SSC对企业绩效的影响。模型5中SSP的平方项系数为-0.104(p<0.01)，说明SSP与企业绩效之间存在倒U型关系，H1a得到支持。模型6中SSC与企业绩效呈显著正相关关系(r=0.303,p<0.01)，H1b得到支持。

模型7和模型8检验了环境动荡性的调节作用。其中，SSP的平方项与环境动荡性的交互项对企业绩效作用不显著(r=-0.003，p>0.1)，表明SSP与企业绩效之间的倒U型关系不受环境动荡性影响，H5a未通过检验。其原因可能为：一方面， SSP多为标准化服务，实施过程一般由顾企双方的基层员工进行对接，无论在何种环境下通过SSP可获取的有用信息都非常有限；另一方面，动荡环境下，竞争者总是相互模仿并提供类似的SSP项目，使得SSP附加值不断下降，甚至被迫给予客户更多免费服务，上升的成本削弱了SSP“反经济周期”带来的效用，因而环境动荡性不会对SSP与企业绩效之间的关系产生影响。SSC与环境动荡性的交互项系数显著为正(r=0.150,p<0.01)，且相对于模型7，模型8的拟合优度增加(△R2=0.069)，因而认为环境动荡性正向调节SSC与企业绩效之间的关系，H5b得到支持。

表4 回归结果

为进一步明确环境动荡性与SSC的匹配关系，本文绘制调节效应图，如图2所示，当环境动荡性程度较低时，SSC对企业绩效的正向作用较弱；当环境动荡性较高时，SSC对企业绩效的促进作用较强。

图2 SSC与环境动荡性之间的交互作用

模型9检验了技术创新与企业绩效的关系。结果表明，技术创新与企业绩效之间的相关系数显著为正(r=0.230,p<0.01)，H3得到支持。

遵循Hayes&Preacher[36]、陈瑞等[37]的建议，采用Bootsrap方法检验技术创新在服务增强与企业绩效关系间的中介作用。首先，应用SPSS中的Medcurve 插件获取SSP通过技术创新对企业绩效产生的瞬间间接效应，样本量选择5 000，设定SSP与技术创新为二次曲线关系，SSP与企业绩效为二次曲线关系，技术创新与企业绩效为线性关系。检验结果表明(见表5)，在SSP的低(3.700)、中(4.949)、高(6.198)三个水平上，其中介效应在95%的置信区间内均不包含0，瞬间间接效应显著，表明技术创新中介了SSP与企业绩效间的曲线关系，H4a得到验证。其次，应用SPSS中的Process插件验证技术创新在SSC与企业绩效间的中介作用，样本量选择5 000。检验结果表明(见表6)，技术创新的中介效应值为0.146，且95%水平上的置信区间为[0.095,0.210],不包含0，说明技术创新的中介效应显著，H4b得到验证。

表5 SSP通过技术创新对企业绩效产生的瞬间间接效应

表6 技术创新在SSC与企业绩效间的中介作用检验

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文以我国制造企业为研究样本，将服务增强与技术创新纳入同一框架，探究不同类型服务增强对技术创新与企业绩效的影响，并讨论了环境动荡性对服务增强与企业绩效关系的调节作用，得出如下结论：

(1)不同类别服务增强对企业绩效的作用存在差异性。其中，SSP对企业绩效呈倒U型作用，SSC对企业绩效具有显著促进作用。既有实证研究在探讨服务增强的作用效果时，多将其视为单一构面的变量，并未深入探讨不同类别服务增强作用的异质性，使得当前关于服务增强与企业绩效关系的结论存在较大分歧[38,39]。本文响应Mathieu等[13]的号召，检验了SSP、SSC两种类型服务增强对企业绩效的作用，研究结果不仅可为制造企业服务增强理论的发展提供有益见解,也在一定程度上揭示了我国制造企业服务净利润贡献率远低于国外的原因，即在“低端锁定”、产品质量不足、劳动力成本低廉等特殊国情下，我国制造企业更倾向于通过SSP而非SSC提升产品竞争力[20]，而过度依赖低端服务增强，造成企业内部资源次优配置，并使企业陷入更深层次的陷阱中。

(2)技术创新在服务增强与企业绩效的关系中扮演“桥梁”作用。服务增强的实施及相关研究主要立足于西方发达国家，并未考虑服务增强对技术创新的影响。而在“高端锁死，低端锁定”现状下，我国制造企业采用的是以“服务增强+技术创新”为特征的同步转型路径。因而，从技术创新视角探析服务增强的作用效果，可以更加全面地理解中国情境下服务增强的作用机理。本文研究结论与王娟[40]的观点具有内在一致性，即服务增强可以通过改善各制造环节资源配置效率来增加技术创新机会，但是对低技术水平服务过多投入会导致战略重点丧失，进而阻碍技术创新。

(3)环境动荡性对SSP与企业绩效的关系没有调节作用，但是正向作用于SSC与企业绩效的关系。在改革开放、全球化等浪潮中，环境的高动荡性已成为本土情景限定下组织发展的常态，如何结合环境因素制定恰当战略成为组织管理的核心，但当前鲜有研究考虑环境动荡性对服务增强战略的影响，刘继国[41]以我国三大制造业基地的企业为调研对象，指出市场波动和技术波动均会促使企业采取投入服务化战略。在该研究基础上，本文进一步分析了环境动荡性对不同维度服务增强与企业绩效的调节作用，发现SSC对企业绩效的影响会因为环境动荡性变化而产生差异，但是环境动荡性对SSP与企业绩效的关系没有影响。这一发现不仅拓展了服务增强与企业绩效的权变关系模型，也为企业战略决策制定提供了理论依据。

4.2 管理启示

(1) 区分服务类型，提升企业资源配置效率。尽管服务增强被认为是实现价值链攀升的有效途径，但是管理者也应注意到，不同类别服务增强的作用效果存在差异。相对于SSC的正向促进作用，SSP与企业绩效呈现非线性关系，即SSP可在一定程度上促进企业绩效，但是过高的SSP反而会抑制企业发展。并且在当前我国低端服务日益饱和的趋势下，SSP对企业竞争优势的提升作用可能将进一步降低。因此，我国制造企业在实施服务增强战略过程中，要将企业资源更多地投入到SSC中，避免发生以低端服务取代高端服务投入的“短视”行为。

(2)发挥服务导向性，推动技术创新水平提升。Gebauer[42]等基于资源约束理论，对332家欧洲制造企业的调查结果指出，将企业资源集中于技术创新或服务增强的回报要高于同时实施这两种战略的绩效。因而在缺乏核心技术优势的背景下，我国部分企业试图通过低端服务取代技术创新以获取利润。而本文通过对本土制造企业的研究结果表明，不同于产业相对成熟的西方国家，技术创新仍然能快速提升我国制造企业绩效，并且积极利用服务增强战略实施过程中所形成的关系网络等资源还可以推动企业技术创新效率，实现价值链快速攀升。因而，我国制造企业在面临国内外市场竞争的双重压力下，要充分发挥服务导向性，通过服务过程中的深度参与，进一步获悉市场需求并获取外部异质性知识，提高技术创新效率，最终实现企业绩效提升。

4.3 局限与展望

本研究也存在一些不足：第一，尽管研究选取多源问卷数据增强了结论的可靠性，但仍为截面数据，未来研究可尝试从动态视角出发，采用多案例分析或多时点数据收集等方式对本文结论进行验证；第二，本文仅考察了外部环境动荡性与服务增强的匹配作用，而在管理实践过程中，内部因素(如企业家偏好、企业知识能力等)以及其它外部因素也可能与服务增强产生交互作用，因而后续研究可深入探究其它权变因素对服务增强的影响；第三，作为提升制造企业绩效的两条关键路径，服务增强与技术创新之间的关系机制以及影响二者间关系的边界条件还需进一步理顺。