创新视角下制造企业服务化对企业绩效的影响研究

潘蓉蓉 罗建强,2 杨子超

(1.江苏大学管理学院;2.江苏大学中国农业装备产业发展研究院)

1 研究背景

当前,中国多数制造企业仍遵循产品主导逻辑,徘徊于价值链中低端,创新效率提升与盈利能力塑造难以兼顾,导致产品同质化现象突出,企业获利空间倍受挤压。为突破“红海”市场竞争僵局,传统制造企业正围绕产品全生命周期,衍生或嵌入价值增值服务,转型过程被称为制造企业服务化[1]。现有研究肯定了服务化对绩效的促进作用[2],但不同企业的服务类型、资源禀赋与服务质量等存在差异,从而影响了服务化的实施效果。相较于服务化发展较为成熟的先行企业,目前仍有多数企业对服务化踌躇不前,囿于寻找转型方向、权衡投入资金与定位转型模式。因此,为激励更多企业践行服务化,充分享受服务化带来的绩效红利,需要解决如下关键实际问题:服务化进程中,创新和数字化如何影响不同类型服务的获利能力?

创新是支撑制造企业高质量发展的重要手段。作为服务化转型的始点,创新驱动着产品的迭代更新,表现为制造企业将先进技术与知识投入产品研发设计,改造产品结构和升级服务流程,赋能服务的价值创造[3]。创新行为和创新投入强度综合反映企业创新能力,双元创新理论认为,依据创新性质与幅度,创新行为被分为利用式与探索式[4,5]。此外,企业创新行为存在特定目的与绩效预期,创新投入强度反映企业的战略导向与决策意愿,影响着产品、服务与技术的先进性水平[6]。因此,解析创新行为与创新投入强度对服务化实施成效的影响具有重要的现实意义。

随着人工智能、区块链、云计算、大数据等数字技术的迅猛发展,企业实践呈现出以数字化赋能服务化转型的特点。数字化可重塑联结供需的业务流程,实现面向前台交互与后台制造的智能化升级[7],创新了企业传统商业模式,加快了跨组织、跨部门的数据共享、流程再造与业务协同,提升了服务化盈利能力,实现了与客户关系的长期自然绑定。然而,埃森哲《中国企业数字转型指数》中指出,2020年中国仅有11%的企业数字化转型成效显著,且由于缺乏跨组织、跨部门协作的意识与能力,致使数字化投资成本增加了7.7%,大量消耗了企业的人力与资金。因此,厘清VUCA市场环境中数字化对服务化实施效果的影响,是制造企业服务化转型中必须考虑的现实问题。

现有关于制造企业服务化与企业绩效关系的研究结论存在较大的差异[8]。尽管已有文献针对“服务化-绩效”关系进行了深入探讨,但多数研究将服务化视作一个整体,未能清晰刻画不同价值创造导向的服务类型影响企业绩效变化的规律,且较少有文献回答不同服务化类型间的内在关系。此外,创新与数字化在服务化实践中日趋重要,厘清其对服务化实施效果的影响具有重要的现实意义。基于上述背景,本研究将在理论层面考察不同价值创造导向的服务化与企业绩效关系,并探索创新行为、创新投入强度及数字化对服务化与企业绩效关系的影响。

本研究的主要贡献在于:首先,在对服务化分类的基础上,深挖不同价值创造导向下服务化对企业绩效的影响,分析服务化类型间的内在关系,揭示服务化发展具有转型阶段的递进性与不可替代性,有益补充了与制造企业服务化相关的理论研究。其次,从创新视角考虑服务化转型中的创新活动,探究了利用式、探索式创新行为与创新投入强度对两类服务化实施效果的影响,论证了不同主导逻辑下所对应的服务化与创新行为的匹配关系,丰富了创新理论应用于制造企业服务化转型的相关研究成果。最后,揭示了数字化在制造企业服务化转型中的赋能效应,明确了数字化不仅是提升企业绩效的加速器,更能助推多类客户导向型增值服务的涌现。

2 理论分析与研究假设

2.1 制造企业服务化与企业绩效

制造企业服务化与企业绩效的相关论述如下。

(1)制造企业服务化分类服务化是制造企业构筑差异化竞争优势的重要战略,其获利能力与服务化类型密切相关[8]。当前研究关于服务化存在多种分类依据,如SOUSA等[9]认为,服务化的价值创造能力存在基础与高级两类;赵艳萍等[8]则将服务提供分为基础型与提升型;孙晓华等[10]指出,服务业务分为嵌入式与混入式;CHEN等[11]根据服务提供对象的差异,将服务化分为面向产品与面向客户;TUKKER[12]提出了产品导向、使用导向与结果导向服务化。以此为参考,本研究兼顾服务的价值创造导向与能力,将服务化细分为产品与客户导向型。产品导向型服务化是在服务化初期,为延伸产品功能而向客户提供与产品紧密捆绑的服务的过程;客户导向型服务化是在服务化发展期与成熟期,为提升客户效用而衍生高附加值服务的过程。该分类方式遵从了制造企业服务化是由产品主导逻辑向客户主导逻辑转变的过程。因此,考虑两类服务化实施目的与过程的差异,提出两类服务化与企业绩效关系的假设。

(2)产品导向型服务化与企业绩效服务化转型初期,制造企业为弥补产品功能或质量的不足,向客户提供产品导向型服务以更好地提升销量。该类服务提供具有鲜明的被动迎合性,且标准化与通用化程度较高,易被模仿[10]。然而,产品与服务捆绑销售的综合利润依旧超过产品或服务的单独出售,如凭借售后维保、备件供应等服务可延长产品的使用寿命,服务提供由质保期内的免费趋向保修期外的收费,且服务提供过程中产品专有零配件的供应可绑定客户群体,服务的规模效益得以彰显[13]。此外,虽然产品主导逻辑下的服务提供难以创造较大利润,但基于新一代信息技术的赋能,该类服务提供模式亦可实现改造升级,如传统的维修维护服务在数字技术赋能下可发展为远程监控、在线检测、预防性维护等高附加值服务[14],此时服务的价值创造能力将得以扩展。据此,提出如下假设:

假设1a产品导向型服务化实施可促进企业绩效的提升。

(3)客户导向型服务化与企业绩效拓宽服务广度与增强服务深度是服务化深入推进的表现,此时制造企业遵循客户主导逻辑,提供技术与知识蕴含量更高的客户导向型服务,能够面向客户问题生成集成解决方案,提升客户效用与感知服务价值的能力,并促进合作主体间的价值共创[15]。由于客户导向型服务凝结了卓越的技术、丰富的知识与广泛的资源,服务提供兼具高度定制化与智能化特性,其价值创造能力与客户问题解决能力远超产品与服务的简单叠加,保障了供需关系的长期自然绑定[13]。同时,为确保客户需求的有效收集,该类服务提供可促进供需信息的实时交互与反馈,显化了客户隐性需求,提高了服务提供的精准度,降低了集成解决方案的生成与交付成本,为制造企业在VUCA的市场环境中抢得了先机[16],有效提升了企业绩效。据此,提出如下假设:

假设1b客户导向型服务化实施可促进企业绩效的提升。

2.2 创新的调节作用

创新行为存在过程复杂性与结果未知性,将创新成果转化为具备市场竞争优势的新产品或新服务需要大量知识与资产的投入,客户感知创新价值的滞后会增大创新失败的风险。因此,需厘清双元创新行为与创新投入强度对两类服务化实施成效的影响。双元创新作用于服务化的过程见图1。

图1 双元创新行为的作用

(1)利用式创新行为的调节作用利用式创新需要开拓的新资源类别较少,创新风险与成本较低[17],有利于企业投入低水平的服务来匹配客户需求,从而提高客户满意度并实现市场下沉,加快产品导向型服务化提升企业绩效的速率。但利用式创新的助推作用长期将趋向悖反[18],原因在于利用式创新是组织内部资源拼凑的过程,无须大范围“试点”,倾向于在熟悉、成熟、邻近领域搜寻相关知识、信息与技术,长期将导致企业对现有资源搜寻路径、方式及方向产生依赖,不利于异质性服务的生成,甚至可能阻碍原始创新知识的诞生,闭塞了新资源获取渠道[19]。据此,提出如下假设:

假设2a利用式创新行为对“产品导向型服务化-绩效”关系存在倒U形调节作用。

(2)探索式创新行为的调节作用在探索式创新初期,制造企业需投入大量的要素成本,依托全新的产品结构衍生高度定制化的客户导向型服务[18,20]。此时,探索式创新面临创新难度与市场不确定程度双向增高的风险[21],易造成与客户导向型服务资源的挤兑,由此削弱了客户导向型服务化成效。然而,随着该类创新的持续开展,技术蕴含量较高的新产品涌现,客户感知服务效用的能力增强[22],客户导向型服务化提升企业绩效的优势被放大,亦可获得高额的利润回报[23]。此外,探索式创新的模仿与扩散难度较大,同行企业难以通过“逆向工程”实现模式的复制,提升了潜在竞争者的准入壁垒,独占的核心能力优势支持客户导向型服务化开辟新的细分市场、发展新的分销渠道,加速了企业绩效的上升。据此,提出如下假设:

假设2b探索式创新行为对“客户导向型服务化-绩效”关系存在U形调节作用。

(3)创新投入强度的调节作用在新产品、新服务与新技术开发方面,高强度的创新投入能使制造企业发挥组织间协同优势,灵活调度、汲取并有效转化内外部优质知识资源,提高创新效率与成功率[24],有效缩短新产品、新服务与新技术的研发周期,实现既有创新能力的升级。在供需交互方面,增强创新投入力度为制造企业搭建交互平台提供了充沛的人力保障与技术支持,企业可据此精准感知并分析客户偏好[6],强化了两类服务化对客户效用的提升效应。在赋能价值创造方面,创新投入强度对企业市场竞争力具有关键影响,增大投入强度既有助于企业原始资金的积累和创新先发优势的形成,又能便利于价值链内各主体间知识与技术资源的共享以及信息的自由流通,提高了服务化转型的效率与质量。据此,提出如下假设:

假设2c创新投入强度对“产品导向型服务化-绩效”存在正向调节作用。

假设2d创新投入强度对“客户导向型服务化-绩效”存在正向调节作用。

2.3 数字化的调节作用

在两类服务化实践过程中,数字化利用自主分析、判断、决策、执行等优势保障了前台客户参与和后台敏捷制造,实现了客户异质性问题解决与平台各主体价值共创[3,7]。在服务资源获取方面,企业可依托具有主体多元、效率高效、成果共享、创新持续等特征的数字平台发挥集约效应,以开源开放的模块接口实现各主体资源互联共享[25]。在主体交互方面,数字技术助力供应链上下游多主体共同参与服务提供过程,以协同客户需求、高效生产和精准服务为转型路径,增强制造企业对客户隐性需求与知识信息的转化效率[7]。在服务提供方面,数字化的连接、数据、算法等功能可以有效解决供需交互中信息失真、数据标准不一、运营成本高等问题[26],赋能企业向价值链高端攀升,由此增强两类服务化对企业绩效的提升作用。据此,提出如下假设:

假设3a数字化对“产品导向型服务化-绩效”关系存在正向调节作用。

假设3b数字化对“客户导向型服务化-绩效”关系存在正向调节作用。

3 研究设计

3.1 样本选择与数据来源

选取2013～2021年沪深两市国家/省/市级技术创新示范、国家/省/市级服务型制造示范、中国智能制造百强等企业作为研究对象,该类企业较早践行了服务化、数字化与创新活动,一定程度上能代表当前中国制造企业服务化、数字化与创新活动的现状。数据收集过程遵循以下步骤:①依据企业年报披露的“经营业务范围”和官网数据,剔除未表明开展服务化的企业;②剔除ST、*ST和数据严重缺失的样本企业。经过筛选后最终获得385家企业的2 948条有效观测值。数据主要来源于企业年度报表、国泰安数据库、锐思数据库等。

3.2 变量说明与定义

本研究各变量的说明与定义如下。

(1)被解释变量企业绩效。以净资产收益率(ROE)作为企业绩效的衡量指标,净资产收益率表示现有项目活动对企业净资产的利用效率,能够有效反馈开展产品导向型和客户导向型服务化为制造企业带来的盈利能力。

(2)解释变量产品导向型服务化(PS)和客户导向型服务化(CS)。借鉴NEELY[27]对服务的分类标准,将产品导向型服务化分为:维护和安装、设计和研发、运输和仓储、采购服务、技术培训以及零售和分销6类;将客户导向型服务化分为:咨询、外包和运营、租赁、集成、金融以及知识产权和房地产服务6类。“0”表示未实施该项目,“1”表示实施了该项目,累加得到的数值为该企业产品导向型与客户导向型服务化的水平。

(3)调节变量双元创新行为、创新投入强度以及数字化。双元创新行为包括利用式创新(EPI)与探索式创新(EI),借鉴汪建等[28]的观点,选取实用新型和外观设计专利数反映利用式创新对产品和服务现有技术的变更,选择发明专利数反映探索式创新对产品和服务关键技术的变革,并对两者加1后取自然对数进行平滑。参考严若森等[29]的做法,以研发投入在企业资产总额的占比作为创新投入强度(RD)的衡量标准。

参考吴非等[30]的研究,对于数字化(DIG)的测度应包含底层技术运用与技术实践应用两维度。其中,大数据分析是数字资源,云计算是数字设备,物联网是数字传输,区块链是数字信息,人工智能为数字智能,五位一体共同构成了数字化底层技术;同时,以数字化在制造领域的应用场景为补充,将数字化的技术实践应用分为:移动互联网、3D打印和增材制造、混合/增强/虚拟/拓展现实、数字孪生、自动化、工业互联网以及远程监控7类,共计12类。“0”表示未实施该项目,“1”表示实施了该项目,累加得到的数值为该企业的数字化水平。

(4)控制变量借鉴现有研究,选取管理费用率(MER)、企业规模(SIZE)、股权集中度(CO)、企业成长性(OR)、现金比率(CR)作为控制变量。

本研究各变量及说明见表1。

表1 变量及说明

4 实证分析

4.1 描述性统计与相关性分析

借助Stata软件对各变量开展描述性统计与相关性分析,结果见表2。

表2 描述性统计与相关性分析(N=2 948)

表2中,PS均值为2.699,CS均值为2.042,表明当前中国制造企业尚处于服务化转型初期,倾向于从产品导向型维度开展服务化;EPI均值为2.853,EI均值为1.698,说明当前企业倾向于采取利用式创新赋能转型升级;DIG均值为4.839,意味着多数制造企业数字化仍处于培育阶段。同时,相关性检验发现,变量间相关系数的绝对值均未超过0.5,即不存在相关系数过高问题;各变量的方差膨胀因子(VIF)值均低于2,表明可忽略多重共线性问题。

4.2 回归分析

通过Hausman检验,表明应选择固定效应模型进行回归分析。同时,对各交乘项变量进行中心化处理,以避免多重共线性问题。

(1)制造企业服务化与企业绩效关系检验两类服务化与企业绩效关系的回归分析结果见表3。由表3列(1)可知,PS系数为0.648(p<0.01),表明产品导向型服务化可提升企业绩效,假设1a得证;列(2)中,CS系数为0.705(p<0.01),表明客户导向型服务化与绩效呈显著的正相关关系,假设1b得证。

表3 两类服务化与企业绩效关系的回归分析(N=2 948)

(2)创新的调节作用检验双元创新行为与创新投入强度调节作用的回归分析结果见表4。由表4列(3)可知,产品导向型服务化与利用式创新平方项交乘系数为-0.055(p<0.05),表明利用式创新对“产品导向型服务化-绩效”存在显著的倒U形调节作用,假设2a得证;列(5)中,客户导向型服务化与探索式创新平方项交乘系数为0.067(p<0.01),表明探索式创新对 “客户导向型服务化-绩效” 存在显

表4 双元创新行为与创新投入强度调节作用的回归分析(N=2 948)

著的U形调节作用,假设2b得证。此外,由列(4)和列(6)可知,两类服务化与创新投入强度交乘系数分别为14.241(p<0.01)、9.850(p<0.01),表明创新投入强度可增强两类服务化提升企业绩效的能力,假设2c与假设2d得证。

(3)数字化的调节作用检验数字化调节作用的回归分析结果见表5。由表5列(7)和列(8)可知,两类服务化与数字化交乘系数分别为0.059(p<0.1)、0.050(p<0.1),表明数字化可增强两类服务化提升企业绩效的能力,假设3a与假设3b得证。

表5 数字化调节作用的回归分析(N=2 948)

4.3 稳健性检验

为确保结论的可靠性,对回归分析结果进行稳健性检验(见表6):①改变两类服务化与数字化的衡量方法,对产品导向型服务化和客户导向型服务化设置虚拟变量,分别记作CP和KH,若该企业实施了产品或客户导向型服务化则赋值为“1”,未实施则赋值为“0”;对于数字化(SZ)的衡量,参考吴非等[30]的研究,构建制造企业数字化术语词典,并对企业年报相关语段进行文本分析,提取总词频并取自然对数加以平滑。②更换回归方式,采用最小二乘法进行稳健性检验。由表6可知,结果与回归分析基本保持一致,说明回归分析结论具有较高的可信度。

表6 稳健性检验(N=2 948)

5 进一步分析

尽管服务化为企业赢得了竞争优势,但若服务提供与客户需求匹配错位,可能导致客户无法感知或低估服务价值,服务化提升企业绩效能力将难以彰显[8]。据此,首先在表3列(1)和列(2)基础上引入平方项以验证两类服务化与绩效是否呈非线性关系。其次,产品导向型服务化积累的资金、知识和技术通常被视为客户导向型服务化开展的基础,但同时践行两类服务化可能会引发资源竞争问题,且数字技术日趋影响服务化的践行成效,因此需厘清两类服务化之间的内在关系以及数字化的影响作用。最后,从两类服务化与双元创新行为概念的界定中,可以推断出某种暗含的匹配结果,即将利用式创新作用于产品导向型服务化、探索式创新作用于客户导向型服务化后的成效可能更为显著。为验证该推论的有效性,进一步分析了利用式创新对“客户导向型服务化-绩效”以及探索式创新对“产品导向型服务化-绩效”的调节作用。进一步分析结果见表7。

表7 进一步分析(N=2 948)

由表7列(17)和列(18)可知,两类服务化平方项系数分别为-0.034(p>0.1)、-0.052(p>0.1),均不显著,表明两类服务化与企业绩效不存在非线性关系,即尚未出现服务悖论。原因可能是当前中国制造企业整体正处于服务化的发展初期,当服务业务有利可图时,制造企业与利益相关者均存在较大的转型意愿;同时,政府积极引导并对相关示范企业给予资金扶持,在内外部利好环境下可有效规避服务悖论。

列(19)的结果显示,产品导向型服务化系数为0.507(p<0.01),表明产品导向型服务化趋于卓越能够促进企业的客户导向型服务化。产品导向型服务化价值的攫取为制造企业累积了知识与经验,开拓了潜在市场,助推客户导向型服务化的创新升级。列(20)的结果显示,产品导向型服务化与数字化交乘系数为0.023(p<0.01),表明数字化增强了产品导向型服务化对客户导向型服务化的促进作用。

列(21)和列(22)的结果显示,产品导向型服务化与探索式创新平方项交乘系数为0.021(p>0.1),客户导向型服务化与利用式创新平方项交乘系数为-0.024(p>0.1),均不显著,表明利用式创新对“客户导向型服务化-绩效”,以及探索式创新对“产品导向型服务化-绩效”不存在显著的调节作用,进一步证实了双元创新行为与两类服务化具有对应匹配关系。

6 结语

本研究主要得出以下结论:①产品导向型服务化与客户导向型服务化均可改善企业绩效,进一步分析发现服务悖论现象尚未出现。此外,产品导向型服务化中凝结的知识与经验是客户导向型服务化的基础,两类服务化呈递进关系,印证了制造企业由产品主导逻辑向客户主导逻辑演进的规律。②利用式创新对“产品导向型服务化-绩效”存在倒U形调节作用,探索式创新对“客户导向型服务化-绩效”存在U形调节作用;进一步分析发现,利用式创新对“客户导向型服务化-绩效”以及探索式创新对“产品导向型服务化-绩效”不存在显著影响,证实了双元创新行为与两类服务化具有对应匹配关系。③创新投入强度增强了两类服务化的价值创造能力。增大创新投入强度使服务化转型具备充足的资源与资金保障,加速了创新成果在两类服务化中的应用与转化,提高了创新的灵活性与成功率,助力制造企业衍生附加值更高的新产品与新服务。④数字化增强了两类服务化与企业绩效的关系,推动了产品导向型服务化向客户导向型服务化的过渡。

本研究的实践启示主要在于:①制造企业应积极应对灵活多变的市场需求,结合既有资源与能力,利用不同类型的服务化手段衍生多元服务内容,并依托数字技术赋能前台客户参与和后台敏捷制造;②制造企业应充分发挥数字化的运营高效性、信息共享性以及创新持续性等优势,创新产品制造与服务提供流程,为企业降本、提质、增效提供技术支持与保障。③在增大服务化转型力度和采取创新行为时应预防“悖论”现象。制造企业应“因事制宜、因时制宜”,制定合理的服务化转型与创新发展路径,以既有资源禀赋与比较优势前瞻性地感知市场需求,利用数字技术赋能创新发展与服务化转型,协同行业内的创新网络主体,升级服务运作流程和商业模式。

此外,本研究也存在以下不足之处:①仅选取信息披露程度相对完整的上市制造企业作为研究对象,未来可扩大样本量,将未上市的中小企业纳入研究范围,进一步增强研究结论的普适性;②虽探讨了创新视角下的两类服务化与企业绩效关系,但这些要素影响两类服务化价值创造的作用机理未能被清晰地刻画。未来研究可结合典型企业案例,揭示服务化进程中创新作用于产品制造、流程管理、商业模式等方面的转型逻辑。