大數據、服務化水平對制造企業績效的影響

　　摘要:隨著市場競爭的日益激烈和消費需求的多樣變化，傳統制造企業需要通過服務化轉型來保持競爭優勢.利用2018年中國上市制造企業的樣本數據實證檢驗了大數據、服務化水平對企業績效的影響機理，結果表明:大數據技術的應用對企業績效具有顯著正向影響，服務化水平在該影響過程中發揮中介作用，員工素質正向調節服務化水平與企業績效之間的關系.最后，從政府和企業角度提出了實現大數據驅動下制造企業服務化轉型升級，促進企業績效提升的政策建議.

　　關鍵詞:大數據;服務化水平;員工素質;企業績效

　　從1988年Vandermerwe和Rada最早提出“服務化”一詞以來[1]，制造企業的服務化引起了研究者的重視.劉繼國認為，制造業服務化指制造企業為了獲取競爭優勢，將價值鏈由以制造為中心向以服務為中心轉變[2].Baines等人指出服務化是一種組織能力和過程創新，通過從賣產品向賣產品服務系統的轉變來更好地創造價值[3].2015年《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中明確鼓勵制造企業利用大數據、云計算、物聯網等技術，實現從制造向“制造+服務”的轉型升級.

　　制造業論文范例：振興河北省農業機械制造業問題芻議

　　工信部規劃司司長羅文在《以大數據助力制造強國建設》中指出，大數據作為新一代信息技術和產業發展的重要方向，對制造業研發設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全產業鏈產生重要影響.隨著經濟社會的快速發展，傳統制造業呈現出如下特征:人口紅利消失、要素成本上漲、客戶需求變化以及市場競爭激烈等.制造企業如何突破原有的組織結構、生產方式和商業模式，實現服務化轉型升級，搶占價值鏈的制高點，成為亟待解決的問題.以大數據、云計算、物聯網等為代表的新一代信息技術的發展與應用，對傳統制造企業造成了一定沖擊，同時也促進這些企業加速調整以適應新變化.

　　大數據等技術的應用是否加快了制造企業的服務化轉型?是否促進了企業的績效提升?制造企業在服務化轉型過程中受到何種因素的影響?本文擬選取2018年中國上市制造企業的樣本數據對上述問題進行探討和分析，驗證大數據等技術的應用是否驅動了制造企業的服務化轉型升級，同時引入員工素質作為邊界條件變量，以期揭示員工素質如何對制造企業服務化水平和企業績效的關系施加影響，幫助政府和制造企業采取相應措施積極推動服務化戰略實施，擺脫服務化轉型困境，促進企業績效提升.

　　1理論基礎與研究假設

　　1.1大數據與企業績效

　　Akter等[4]指出企業應用大數據來提供個性化服務或定制產品、制定動態定價策略和開拓新市場等，可以提升客戶滿意度，提高效率和降低成本，從而促使企業績效的提升.徐國虎等[5]認為大數據技術可以幫助企業深度挖掘客戶的交易信息，完成對客戶的全方位分析，精準預測客戶的潛在需求，拓寬客戶群體，實現利潤的持續增長.

　　已有學者通過開發大數據量表進行問卷調查，證實大數據既可以直接對企業績效產生積極影響，也可以通過過程導向動態能力、組織學習的中介作用對企業績效產生積極影響，業務戰略一致性正向調節大數據和企業績效之間的關系[6-8].Hooi等[9]指出大數據是制造企業業務流程監控、供應鏈可視性、制造智能化以 及業務轉型的推動者，可以為企業帶來豐厚的利潤.由此，本文提出以下假設:H1:大數據等技術的應用對制造企業的績效具有顯著正向影響.

　　1.2服務化水平的中介作用

　　姜鑄等[10]認為，在制造企業服務化轉型過程中，以服務為載體深入了解客戶需求的差異性和多變性，從而為其提供個性化定制服務，能夠顯著提升企業的績效.制造企業提供服務的種類和數量越多，客戶獲得的感知價值和滿意度越高，企業的績效越好.孫文清[11]通過調查4個省份高新技術制造企業的服務化績效，驗證了服務化能極大提高總體績效.無論是支持客戶產品的服務化還是支持客戶行為的服務化，都能促進制造企業績效的提升[12].

　　李天柱等[13]提出實施服務化戰略面臨一系列的風險和不確定性，企業需要掌控一系列條件才能為服務化戰略提供支撐，而以云計算、物聯網等新信息技術為代表的信息化網絡是基礎條件，大數據的應用是制造企業服務化運作最重要的條件之一.應用大數據來提升制造企業績效的過程并不是一蹴而就的，通過大數據來拓展具有盈利空間的服務業務從而提升服務化水平，抵消所付出的成本，為制造企業獲取持久競爭優勢提供新途徑，進而對企業績效產生積極影響.由此，本文提出以下假設:H2:服務化水平在大數據和制造企業績效之間起到中介作用，大數據能夠通過影響服務化水平對企業績效產生影響.

　　1.3員工素質的調節作用

　　制造企業服務化戰略的實施需要單獨設立服務部門，面臨人員服務技能的重新培訓，對員工的素質要求更高[3].當員工具有較強的學習能力或者具備更多的服務業務背景時，制造企業的服務業務更容易開展，受過良好教育的、以服務為導向的員工更容易與客戶進行良好的互動，從而獲取客戶的需求和反饋信息[14]，當員工對來自其客戶的信號敏感時，通過信息共享實現創新的可能性就更大，更有利于企業獲取競爭優勢，提高整體盈利能力[15].

　　寧進[16]認為制造企業產生收益的途徑主要有兩方面:一是降低產品的服務成本，向價值鏈高端延伸;二是將每個員工的知識積累和技能與企業的活動特點結合起來，實現專業化分工.而制造企業在服務提供活動中，需要及時準確地把握市場、客戶等的變化，需要員工深入了解客戶的差異化需求，需要制造和服務部門之間的協同合作和良好溝通，這些都要求員工具備一定的服務知識、服務技能和溝通技能，保障企業通過服務化提升績效[17].基于上述分析，本文提出以下假設:H3:服務化水平對制造企業績效具有顯著正向影響;H4:員工素質能夠正向調節服務化水平和制造企業績效之間的關系.

　　2研究設計

　　2.1變量測量

　　(1)因變量:企業績效衡量績效的指標主要有會計指標和價值指標，會計指標基于企業的財務報表數據，反映企業的經營狀況，如總資產收益率、凈資產收益率等;價值指標基于市場對企業價值的衡量，反映企業追求價值最大化的經營目標，如經濟增加值、托賓q值等.本文研究大數據驅動下制造企業服務化水平對企業績效的影響，關注在員工素質的調節下，服務業務的提供能否增加制造企業的收益，而凈資產收益率能夠反映企業的盈利能力，是衡量上市企業競爭能力和發展能力的關鍵指標，所以本文借鑒衛力和陳慧君(2019)[18]的研究，采用凈資產收益率作為企業績效(ROE)的衡量指標.

　　(2)自變量:大數據從已有文獻來看，大數據的測度通常是通過李克特量表進行問卷調查而獲得的[5-9].Gupta和George(2016)從大數據資源獲取、大數據分析、大數據應用三個維度來評價大數據在制造企業的應用情況[6].張季平和陶君成等(2020)基于大數據的可挖掘性、多樣性、真實性和價值性特征來測度大數據[19].但是基于上市公司數據來測度大數據(DATA)在制造企業的應用情況并不多見，本文統計樣本企業年報是否提供“數據化服務”這一服務種類，并且統計企業網站中是否涉及大數據、云計算或物聯網等技術的應用，“提供數據化服務或者應用這些技術為1，否則為0”.(3)中介變量:服務化水平學者們常采用的測度方法主要有四種:投入產出法、問卷調查法、收入比重法和經營范圍分析法.

　　鑒于上市公司的年報所獲得的數據信息的真實性和可靠性能得到較好的保障，從年報中可以較清晰地獲得制造企業經營范圍信息，本文擬采用經營范圍分析法，來測度制造企業服務化水平.經營范圍分析法的基礎是對制造企業提供的服務范圍進行分類，以往的分類主要基于在服務化過程中服務與產品誰處于主導地位.

　　為了更好地體現出服務化水平層次高低，更好地衡量與測度服務化水平，本文根據上市制造企業年報中出現的服務業務類型，將服務類型分為產品導向服務(包括咨詢服務、培訓服務、租賃服務、運輸服務、安裝與執行服務和維修與保養服務)、過程導向服務(包括金融服務、外包和運營服務、零售與分銷服務、技術服務、物流服務和廢舊物回收服務)以及整合導向服務(包括系統集成服務、管理與咨詢服務、設計與開發服務、整理解決方案、定制化服務和數據化服務)三大類，并認為從產品導向服務到過程導向服務，再到整合導向服務，服務化水平層次依次升高.

　　產品導向服務是以實體產品為基礎的附加服務，脫離實體產品服務則不再存在;過程導向服務是以相關功能為基礎，連接或脫離實體產品，主要向客戶提供相關服務，此時實體產品只是服務的載體，更加強調服務的過程;整合導向服務是指基于客戶需求，向客戶提供個性化服務，此時更注重企業整合資源向客戶提供綜合解決方案的能力.

　　4結論與展望

　　本研究利用上市公司的年報數據驗證了大數據技術的應用對制造企業績效的影響，把服務化水平和員工素質作為情景變量，構建了服務化水平對大數據和企業績效之間關系影響的模型以及員工素質對服務化水平和企業績效調節影響的模型，并進行了中介效應和調節效應的檢驗.

　　研究發現，大數據技術的應用既可以直接對中國上市制造企業績效產生直接正向影響，也可以通過服務化水平的中介作用產生間接正向影響，員工素質能夠正向調節服務化水平和企業績效之間關系.隨著市場競爭的日益激烈和消費需求的多樣變化，越來越多的傳統制造企業喪失了競爭優勢，紛紛開始進行服務化轉型.為了更好地實現大數據驅動下制造企業的服務化轉型升級，促進企業績效的提升，政府和制造企業可以采取以下措施.

　　第一，充分利用大數據、云計算、物聯網等信息技術帶來的契機，促進服務化轉型升級.大數據、云計算、物聯網新一代信息技術的快速發展，為制造企業服務化的創新發展帶來了新的契機.制造企業要將大數據、云計算等技術融入到產品服務提供的全生命周期過程中，建立高效的協同供應鏈管理、營銷管理和服務體系，使得制造企業從單一制造轉向制造服務一體化，實現信息流、資金流、物流、價值流和服務流的五流合一.政府要聯合相關機構和企業建立面向制造業，基于大數據、云計算和物聯網的信息公共服務平臺，降低企業的交易成本、信息搜集成本、生產成本和服務成本等，促進服務創新，推動制造企業服務化戰略的實施.

　　第二，提高員工的知識素養，培養和引進高素質人才.制造企業要加大對服務部門員工的培訓，培養員工的服務意識和溝通技能，使員工理解自身服務角色的價值，主動關注客戶需求并挖掘潛在的服務機會.政府要根據當地制造業服務化的發展重點，建立相應的人才培養和引進機制，充分發揮人才資源開發基金的作用，加大高端高素質人才的引進力度，并且高校要適當改進課程設計，增加設立先進制造和服務管理方面的課程，為制造企業提供專業人才，保證培養的人才和企業的需求相匹配.

　　本文選擇的樣本數據是截面數據，證實目前中國上市制造企業對大數據等技術的應用能夠提升服務化水平，進而促進企業績效的提升，但服務化轉型是一個長期的過程，所以選擇多年的面板數據進行進一步研究可能會使結論更具說服力.此外，由于制造企業還在服務化轉型過程中，提供的信息不夠充分和完備，還沒有明確的指標來測度大數據等技術的應用.另外，本文僅研究了員工素質對服務化水平和企業績效的調節影響，實際上服務導向的組織文化、組織的創新能力等都可以作為調節變量，受研究篇幅以及時間限制，本文沒有對這些變量進行檢驗.上述問題將會在之后的研究中加以解決.

　　參考文獻:

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　　作者：董華，陳蕾

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