價值共創視角下制造業服務化企業服務價值實現路徑研究

高素英，陳雨婷，馬曉輝

(河北工業大學 經濟管理學院，天津 300401)

一、引言

數字經濟時代，以云計算、大數據、人工智能等為代表的新一代信息通信技術正不斷激發傳統產業的發展活力，引領新一輪產業革命[1]。我國高度重視數字化對制造業轉型升級的推動作用，《中國制造2025》等文件中明確強調要推進信息化與工業化深度融合，助力中國制造業高質量發展。數字化技術的廣泛滲透是賦能制造業服務化轉型的關鍵。一方面，數字化技術為制造業企業提供了更為廣闊的服務化創新空間，擴展了價值鏈長度與服務業務范圍，使企業產品的增值部分更靠近服務環節，便于滿足客戶多樣化的服務需求[2]；另一方面，數字化技術能深化制造業企業的服務創新程度，促進客戶關系由交易型向伙伴型轉變，提升價值創造、價值傳遞和價值獲取等流程的效率[3]。基于信息技術搭建的大數據平臺為制造業企業基于平臺模式的服務化轉型提供技術支持，可以強化制造業企業數據收集、分析和處理能力[4]。

隨著經濟服務化趨勢的日益加深，服務化逐漸成為企業拓寬盈利空間的重要利器。服務要素具備的差異性、無形性和不可分離性，使得企業易于獲得難以被競爭對手模仿或代替的競爭優勢[5]。在實踐領域，部分制造業企業通過引入顧客參與，整合分散化的制造與服務資源，重塑產業價值鏈，提升顧客和企業價值，實現了一定程度的服務化轉型[6]。但隨著制造業企業服務化進程的推進，企業單獨或企協作完成價值創造已經不再適用當前企業的價值創造邏輯，價值創造應由價值網絡中各方利益相關者共同合作完成，即價值共創[7]。制造業服務化過程中，服務內容逐步由簡單向復雜、低端向高端方向發展，知識、信息等資源逐步成為價值創造的主導要素從而促進價值鏈的升級[8]，提升企業整體的價值創造能力從而獲得持續的競爭優勢[9]。

實現價值創造是制造業服務化的根本目的[10]，現有研究視角多聚焦于對制造業服務化模式、效應、動因、影響因素等方面。雖然部分文獻從微觀層面探究制造業服務化的運行機制，但基于系統觀視角剖析制造業服務化企業的價值共創實現路徑尚存研究空間。本文以價值共創視角出發，基于系統動力學理論，采用定性與定量相結合的分析方法，系統性地探究制造業企業開展服務化活動過程中的價值共創實現路徑，在揭示各利益主體的動態演化過程中挖掘制造業服務化企業服務價值實現路徑的影響因素及作用機理。本研究有助于學界及實業界厘清制造業企業開展服務化活動過程中的關鍵要素及其內在關聯，深入理解企業與利益相關者間的因果關系，完善和改進各方利益主體參與制造業服務化的方式及途徑，把握制造業服務化結構性轉型中價值共創的動態發展變化規律提供參考，對實施服務化戰略的制造企業具有重要的指導意義。

二、文獻綜述

早在1988年Vandermerwe和Rada就提出了制造業服務化的概念，他們指出越來越多的現代制造企業由僅僅提供產品向提供以客戶為中心的商品、服務、支持和知識的組合轉變[11]。服務化也可以看作是一種價值創造功能，可以有效地推動傳統產業轉型升級、實現經濟高質量發展，意味著制造業向價值鏈“微笑曲線”的兩端提升[12]。從價值鏈“微笑曲線”看，制造業服務化是依托上、中、下游的價值鏈延伸來實現企業價值增值[13]。價值鏈網絡化的發展，使得制造業企業的生產運營不再局限于維護自身價值鏈的完整性及圍繞自身價值鏈的企業價值創造[14]，驅動價值鏈改變傳統的單向思維，向多元化思維轉變，將關注重點從企業自身利益轉向關注不同類型主體(顧客、產品要素供應商、服務要素提供者)之間的價值協同與創造[15]。因此，以宏觀視角來看，制造業服務化依然是沿著價值鏈延伸發展的；以微觀視角來看，制造業服務化則是通過價值網絡由各方利益主體間互動完成的價值共創活動來實現的[16]。

傳統價值創造理論認為顧客不會參與商品的價值創造過程，是價值的消耗者[17]。然而在服務主導邏輯下，價值由企業、顧客及供應商合作創造，顧客直接參與產品設計與生產運作等流程，供應商則間接協助來促進價值創造，服務交換與資源整合是多方主體共創價值的重要媒介[18]。制造業企業實現服務化轉型的進程展示了價值創造邏輯從商品主導邏輯向服務主導邏輯的演變，知識型、創新型服務的融入推動制造企業由提供產品價值向提供用戶價值轉變，表明服務融合是價值交換實現的基礎[19]。服務化轉型將要素和能力整合成以提供服務價值為目的的合作網絡，為顧客創造新價值[20]。實際上，制造業服務化不僅僅是服務與產品的簡單組合，而且還是以顧客為核心，顧客與企業合作共創使用價值的過程[21]。隨著服務化程度的提高，供應商、戰略伙伴等主體紛紛參與價值創造，價值創造的載體由價值鏈向復雜價值網絡轉變。價值網絡的本質是一個價值交換系統，網絡價值的創造和傳遞過程是一個或多個企業、顧客、供應商及合作伙伴之間復雜的動態交易過程，制造業服務化實際上就是由多方主體聯合組成的復雜價值網絡，通過相互交流、協同創造服務價值的過程[22-23]。制造業服務化價值網絡的構建聚焦于企業自身，在服務化活動中將價值鏈斷裂為價值模塊，并利用價值網絡中各方主體的資源與能力，整合和重建成為更具競爭力的價值系統[24-25]。

服務價值的實現離不開企業、顧客與合作伙伴間的協同互動。制造業企業與顧客、合作伙伴間基于異質性資源、能力、技術的優勢互補，能有效地推進相關流程整合，快速響應顧客需求，為顧客提供更優質的服務[26]。制造業企業、顧客與合作伙伴同時也能共享服務價值的增值部分，增強合作意愿，實現顧客滿意度等感知價值的提升，從而形成服務價值共創的動態循環[27]。服務價值共創模式能有效地提高了價值鏈的運作效率。從制造業企業角度來看，顧客與合作伙伴分享的知識與技能可以完善企業自身的不足，有利于提升企業研發能力，促進新產品開發和服務創新活動的順利開展；從顧客角度來看，顧客可以根據自身需求對產品和服務提出改進意見，顧企間的互動一方面能促進新產品和服務的開發，另一方面可以更好地滿足顧客心理需要，提高顧客滿意度；從合作者角度來看，與制造業企業的及時溝通和協作能促進資源合理利用，降低生產成本和經營風險，確保服務質量和效率。競爭對手也屬于潛在的戰略合作資源，基于網絡外部性的價值模塊整合，上下游企業間由競爭關系轉變為競合關系，通過資源與技術的共享實現企業的產品和服務創新，合作共享已經成為當前服務化企業新的發展理念。

在現有研究的基礎上，本文提出如下三個觀點：(1)價值共創視角下的制造業服務化是企業以滿足顧客個性化需求為出發點，借助價值網絡與顧客、戰略合作伙伴等組成利益共同體，依托多方主體間的協同互動，為核心產品提供附加服務來創造價值的過程；(2)制造業企業開展服務化活動的過程中，多方利益相關者都會產生相應價值，服務價值是多方價值的統一與共贏；(3)服務價值的創造與傳遞是同步進行的，有利于各利益主體自身的價值增值，進而形成服務價值共創共享的動態循環。服務價值的實現過程受到多元主體的綜合影響，因此本文擬采用系統動力學方法，對服務價值共創系統進行研究。

本文的創新之處在于：一是，立足多目標視角，從顧客、企業以及合作者多角度進行系統整體性分析，探究三者的行為如何影響服務價值共創及其實現路徑；二是，利用系統動力學的特點對制造業企業實施服務化的過程進行動態反饋分析，使其更加貼近現實環境；三是，將顧客參與程度、服務質量系數以及大數據能力等影響因素的動態變化納入模型考慮，旨在促進多方利益主體實現自身價值最大化，以供制造業企業參考。

三、系統因果模型和流圖構建

(一)研究方法

系統動力學源于1956年J.W.Forrester教授為探究生產管理等企業問題而提出的系統仿真方法。其本質是通過建立數學模型和構建系統因素內的聯系機制來逐層挖掘變量之間的動態因果關系，并根據系統內部組成要素互為因果的反饋特點，從系統的內部結構來尋找問題發生的根源，是一門認識系統問題和解決系統問題的橫向學科。

系統動力學模型作為一種交叉綜合的仿真模型，已經普遍運用于價值網絡、價值共創等復雜性動態演化規律的研究中。劉祎基于系統動力學的仿真探究工業互聯網平臺情境下制造業企業服務化的適應性機制[28]；李力等對OIAs價值共創的路徑進行系統動力學仿真預測，以探尋開放度對企業價值共創的影響機理[29]；溫馨和賈俊秀運用系統動力學模型研究顧客參與研發過程的價值共創機理[30]。張旭梅等通過構建多價值鏈網絡效應的系統動力學模型來分析競爭型企業的組間和組內網絡效應及其變化對用戶規模和各參與主體收益的影響[31]。因此，從系統的視角出發，通過建立制造業服務化企業服務價值實現路徑的仿真模型，模擬分析多方利益主體共創服務價值的動態變化，有助于綜合了解內部構成要素之間的相互關系，為探究服務價值共創系統的內在機理做出一定的貢獻。

(二)系統邊界及假設條件

圖1 服務價值共創框架

系統動力學認為應將與研究問題密切相關的重要變量劃入邊界，而剔除其他不相關或相關性較小的變量，因此在構建模型前需要先對系統邊界進行界定。依據前文觀點，本文認為制造業服務化是一個動態的價值共創活動，即制造業企業、顧客與其他利益相關者在價值網絡內協同創造服務價值的過程。服務價值是各參與方在服務化活動中獲得價值的總和[32]。本文以顧客價值、企業價值及合作者價值分別權衡顧客、制造業企業與合作者在共同參與服務化活動過程中所獲得的價值，由此分析三方利益主體共創服務價值的路徑。在服務價值創造、傳遞、實現過程中出現頻率最多的前因變量是服務質量，結果變量是顧客滿意和顧客忠誠等[33-35]。因此，本文以此為依據，將服務價值共創的參與主體界定為：制造業服務化企業、顧客及戰略合作伙伴，并結合上述構成要素作為模型邊界。基于此，可建立服務價值共創框架圖(如圖1所示) 。

系統動力學關注從系統內部產生，在系統內部產生的動態交互作用。為了有效地減輕外生性因素對服務價值共創系統的影響，聚焦關鍵邏輯和構念從而降低模型復雜性[36]，本文基于系統內部，從多方利益主體的行為模式出發，提出如下系統的結構假設。

假設1：服務價值由制造業企業及其利益相關者等共同創造，服務價值的實現是一個連續、漸進的過程。

假設2：本文中所提到的顧客指最終顧客，包括組織與個人，不考慮顧客欺凌、粗暴等不當行為產生的負面影響。

假設3：制造業企業與供應商等合作企業協同制造產品的生產能力可以滿足最終顧客的需求，即不會因為缺貨處于供不應求的狀態。

(三)因果關系圖分析

因果關系圖是將復雜系統里各個變量因素利用因果關系連接成一條或多條因果反饋回路的繪圖工具，其能有效地將復雜變量之間的關系進行透明化和直觀化地展示，是構建系統動力學模型的關鍵步驟。因此，本文在對制造業服務化實現價值共創總體結構進行分析的基礎上，以各參與主體互動行為為主線，建立了制造業服務化價值共創系統的因果關系圖(如圖2所示)。

由圖2中可見，制造業服務化價值共創系統中的因果關系主要存在以下6條反饋回路：

回路1：服務價值→顧客推薦率→顧客數量→經濟收益→增加價值→企業價值→服務價值

該回路為正反饋回路，表明顧客在感知到服務價值的情況下會增強向他人推薦的意愿，顧客推薦率的提高將吸引更多的顧客購買企業的產品或服務，由此獲得的經濟收益將提高員工、股東等利益相關者的相應權益。增加價值可以綜合反映不同利益相關者共同創造的價值，比如股息紅利、員工薪酬、利息支出等。相較于傳統的利潤指標，增加價值體現了企業與多方利益主體共同創造的價值，作為企業價值的目標變量，增加價值的提高會在一定程度上影響企業價值[37]，進而可以使企業從組織層面、員工層面、戰略層面來推動服務化轉型。組成跨部門服務小組以及時響應顧客需求，幫助企業員工樹立良好的服務意識。以此來為廣泛的客戶群體提供優質服務，并構建良好的服務氛圍，從而實現服務價值的最大化。

回路2：服務價值→顧客滿意度→顧客忠誠度→品牌價值→企業價值→服務價值

該回路為正反饋回路，表明顧客感知到的服務價值會提高顧客滿意度，顧客在滿意的基礎上愿意與企業維持長期購買關系，形成顧客忠誠并提高重復購買該企業產品或服務的程度。顧客忠誠是品牌價值形成的來源，從顧客角度來看，品牌價值包含了顧客對于品牌的感知質量與感知價值，即顧客感知到的利得與其所付出成本之間的關系[38]。從企業角度看，品牌價值作為一種無形資產反映了企業的競爭優勢和市場影響力。企業與顧客、員工和其他利益相關者的互動關系就是創造品牌價值的過程，基于顧客忠誠度的提高能有效地傳播企業的品牌價值，進而影響企業價值，企業價值的提升促使各部門高度協同和緊密配合，為客戶提供更加精細化、個性化的服務，對服務價值具有積極影響。

回路3：服務價值→顧客滿意度→顧客認可度→顧客需求→顧客價值→服務價值

該回路為正反饋回路，表明服務價值能提高顧客的滿意度，令顧客認可企業的產品或服務，顧客需求得到滿足的同時會使顧客對企業提供的產品和服務形成符合實際的期望，從而實現顧客價值，顧客價值作為顧客參與服務化活動的付出所得，其價值的提高會促進服務價值的生成。顧客在參與到產品的設計、開發、生產等流程中，會憑借自身擁有的操作性資源，充分發揮主觀能動性，創造出個性化使用價值。顧客將獲得的顧客價值及消費體驗，結合自身對產品的使用感和對企業提供服務的情感傾向，在平臺和社交網絡分享[39]，這些信息又成為全新的價值資源，為潛在目標顧客提供參考和引領，吸引他們加入制造業服務化的價值共創體系，開啟新一輪的價值共創活動。

回路4：服務價值→顧客推薦率→顧客數量→經濟收益→關系收益→交易成本→運作效率→合作者價值→服務價值

該回路為負反饋回路，與回路1類似，服務價值的提升有利于顧客向他人做正面推廣，擴大的顧客群體為企業帶來更多的經濟收益，合作者也能從中獲得更多的關系收益，這將進一步增強合作雙方的信任，使企業之間產生更緊密的聯系。在企業與合作者的合作中，與經濟活動相關的資源依托于實際業務，彼此間緊密的合作有助于降低交易成本，提高運作效率，使合作者獲得價值增值，從而能更有效地支持顧客的一系列業務流程，增加業內影響力、合作舒適度等感知價值，實現服務價值增值。

回路5：服務價值→顧客推薦率→顧客數量→經濟收益→增加價值→股東投資→研發投入→技術創新水平→軟硬件設施優化→資源支持能力→合作者價值→服務價值

該回路為正反饋回路，表明服務價值會促進顧客向其他顧客進行口碑傳播，由此增加的顧客數量可以為企業帶來一定的經濟利益。與此同時，穩定的客戶群體能增強制造業企業對合作者的顧客資源支持能力，有利于激勵其長期合作的意愿，且這種合作意愿會隨著資源支持水平的提升而增長。由此促進合作者價值增值，使合作者加強與企業及時溝通協調的意愿，確保服務效率與服務質量，實現服務價值的高效創造。

回路6：服務價值→顧客推薦率→顧客數量→經濟收益→增加價值→政府補貼→研發投入→技術創新水平→軟硬件設施優化→服務質量→顧客價值→服務價值

該回路為正反饋回路，表明服務價值的提升使顧客樂于向他人做正面推薦，由此產生的口碑效應將吸引更多的顧客購買企業的產品或服務，由此獲得的經濟收益有益于增加價值的提升，增加價值的提高帶來的政府所得額的增加促使政府愿意為企業提供補貼，當企業受到政府補貼時，就有足夠的意愿與資金實力進行研發活動，提升技術創新水平來優化企業提供服務的軟硬件設施，為顧客提供更高質量的服務，實現顧客價值訴求，從而最終促進服務價值的生成。

圖2 服務價值共創系統因果關系

(四)系統流程圖分析

存量流量圖是系統動力學模型進行動態演化分析的基礎，其通過數學方程將各個子系統以及子系統內部因素有機結合起來，將研究對象置于系統中去考察，模擬反饋回路隨時間而變化的過程。通過上述因果關系圖分析制造業服務化過程中服務價值共創的影響因素及其間的邏輯關系，為了進一步表達各因素間的本質，本文將依據制造業服務化價值共創系統的因果關系，繪制出存量流量圖并進行定量研究(詳見圖3)。

圖3 服務價值共創系統流程

系統流圖中共有1個狀態變量,并對應3個速率變量，以及21個輔助變量和6個常量，共31個變量。取INITIAL TIME=0，FINAL TIME=100，TIME STEP=10，主要結構方程設計及說明如下。

1.狀態變量方程設計

服務價值=INTEG(企業價值+合作者價值+顧客價值，1)，該式表示服務價值的初始值為1，且服務價值=企業價值+合作者價值+顧客價值

2.流率變量方程設計

顧客價值=DELAY1I(產品使用率+顧客參與程度+服務質量+ABS(顧客需求)，20，1)

企業價值=DELAY1I(運作效率×0.3+品牌價值×0.4+增加價值×0.2，20，1)

合作者價值=DELAY1I(品牌價值×0.1+資源支持能力×0.4+運作效率×0.4，20，1)

3.輔助變量方程設計

顧客滿意度=IF THEN ELSE((服務價值×0.5)>0.2，服務價值×0.5，0)

構建思路：顧客滿意度體現了顧客滿意的程度，此公式表明當顧客滿意度小于0.2時，顧客將不愿意再參與價值創造與傳遞活動。

顧客認可程度=DELAY1(顧客滿意度×0.6, 20 )

顧客需求=ABS(顧客需求量)×需求識別能力×顧客認可程度

構建思路：顧客需求由顧客需求量、需求識別能力、顧客認可程度等三個因素共同決定，這三者與顧客需求均為正相關。

顧客忠誠度=DELAY1(服務價值×0.5+顧客滿意度×0.4，20)

構建思路：顧客忠誠度的獲得以一個最低的顧客滿意度為基礎，且顧客之所以忠誠一個企業，不僅因為該企業能提供顧客所需要的產品，更重要的是企業能通過優質服務為顧客提供更多的服務價值，而在現實中顧客忠誠的形成是一種長期、反復購買和使用企業的產品與服務的行為，所以此公式中的一階延遲函數反映了顧客忠誠度在模型進行20天后形成。

需求識別能力=數據挖掘能力×0.6

數據挖掘能力=大數據能力×0.6

服務質量=軟硬件設施優化+服務要素投入率+服務質量系數

軟硬件設施優化=技術創新水平×0.6

品牌價值=DELAY1(顧客忠誠度×0.4+技術創新水平×0.4 , 15)

技術創新水平=研發投入×0.5

研發投入=政府補貼×0.3+股東投資×0.2

政府補貼=增加價值×政府補貼因子

股東投資=增加價值×0.3

資源支持能力=關系收益×顧客群體×軟硬件設施優化

產品使用率=技術創新水平×0.4

顧客推薦率=DELAY1(服務價值×0.3, 15)

顧客數量=DELAY1(ABS(顧客推薦率)×0.4，15)

關系收益=經濟收益×0.3 經濟收益=顧客數量×0.35

增加價值=經濟收益×0.4 運作效率=交易成本×0.3

4.常量方程設計

顧客參與程度=0.3 大數據能力=0.3 服務質量系數=0.4

服務要素投入量=0.5 政府補貼因子=0.2 顧客需求量=0.4

四、模擬仿真及應用

(一)模型檢驗

1.模型的適用性檢驗

基于價值共創視角下的服務價值共創實現路徑是一個多變量且含有多重反饋機制的復雜系統，一般的線性方法很難分析和量化系統中的各種不確定性因素。而系統動力學對于動態、多變、復雜的研究問題具有較強的適用性[40]。服務價值共創過程受多元主體的綜合影響，因而探究制造業企業服務價值的實現路徑問題，應該從系統的視角出發，采用系統動力學方法來進行。

2.直觀與運行檢驗

該檢驗方法主要通過系統動力學軟件自帶的方程檢驗以及量綱檢驗功能對模型合理性進行檢驗。檢驗結果顯示：模型試運行未出現錯誤，且各方程等式兩邊量綱一致，模型試運行未產生病態結果。因此，本文所構建的仿真模擬模型是合理的。

3.有效性檢驗

對模型有效性進行檢驗有助于判斷所建立的模型能否準確地反映所研究問題的特點及其變化規律。本文選定顧客價值、企業價值和合作者價值作為重要的模型邊界，在既定參數下，觀察模型邊界的動態變化。考慮到價值共創是一個相對較為抽象的概念，為此運用理論檢驗的方式，對模型的有效性、合理性和可靠性進行驗證，系統仿真結果如圖4所示。

由圖(4a)看出，顧客價值總體呈現增加的趨勢，且在開始的20天內增長速度緩慢，隨后增長趨勢加快。在價值共創視角下，顧客價值是企業和顧客共同創造的,是顧客對企業產品或服務的感知與評價。顧客在與制造業企業進行服務化活動的過程中，通過企業提供的個性化產品與服務，顧客個性化的價值需求逐漸被滿足，效用不斷增大，顧客價值隨之提升。

由圖(4b)看出，企業價值在仿真時間的前30天內呈下降趨勢，但下降趨勢較小，30天之后呈現大幅度增長的趨勢。因為制造業企業在為顧客提供產品或服務的初始過程中，顧客與企業雙方由于信息不完全、溝通不順暢等因素會造成短期內企業運作不合理，導致生產和服務效率低下，帶來部分企業價值的浪費。企業對其資源配置、組織結構、業務流程等進行優化調整后，能更好地提升企業績效，從而實現企業價值的增值。

由圖(4c)看出，合作者價值在仿真時間的初始階段有短暫下降趨勢，30天后增長速度較快。合作者價值受到企業運行效率的影響，當企業出現運行效率低下的情況，會提高合作企業的運行成本，降低合作者所感知的合作舒適程度，導致合作者價值增速緩慢。企業經過優化調整之后，能完善協同運作流程，雙方因此獲得更高的生產和服務能力，從而實現合作者價值的大幅度增長。

圖4 系統仿真結果

根據模型的仿真結果可知，一些重要規律的變化趨勢與實際情況的吻合度較高，這表明本模型可以對制造業企業實現服務價值共創的過程進行較為真實的模擬，為實施服務化轉型戰略的制造業企業提供有價值的決策參考。

(二)靈敏度分析

由于制造業服務化實現服務價值共創時各要素之間存在著因果關系，某一參數的變化會引起整個服務價值共創過程的變化，所以本文進一步進行靈敏度分析，依據各變量的重要性對模型中的顧客參與程度、服務質量系數、大數據能力等三個變量進行改變，而保證其他因素數值不變，來探究各要素對服務價值實現的敏感性，具體分析過程如下。

1.顧客參與程度的靈敏度分析

運行復合模擬，在原模型的基礎上，我們將常量顧客參與程度的數值由0.3(current1)分別提高到0.5(current2)和0.7(current3)，來探究它的變化對整個系統的影響。此時服務價值的變化如圖5所示。

圖5 顧客參與程度靈敏度分析

從圖5中可以看出，隨著顧客參與程度的提高，服務價值呈現出逐漸上升的趨勢。由此可知，模型對顧客參與程度具有較高的靈敏度。對其主要原因剖析，考慮顧客通過直接或間接參與企業研發、設計和生產等流程，能夠及時地向企業表達自身的需求，企業也能夠及時地根據顧客的需求對產品和服務進行相應地調整。通過價值共創活動，使顧客形成獨特與難忘的認知體驗、情感體驗和社交體驗等共創體驗，提升服務價值。此外，顧客企業間的互動往往伴隨著異質性資源的流入，企業通過吸收和整合顧客知識等內外部資源，有助于拓展業務范圍和提升服務品質來為顧客提供良好的服務體驗，從而達到提升服務價值的目的。

2.服務質量系數的靈敏度分析

運行復合模擬，在原模型的基礎上，我們將常量服務質量系數的數值由0.4(current1)分別提高到0.6(current2)和0.8(current3)，來探究它的變化對整個系統的影響，此時服務價值的變化如圖6所示。從圖6中可以看出，服務質量系數的提高能促進服務價值的提升，且提升程度逐漸增強。由此可知，模型對服務質量系數具有較高的靈敏度。體驗經濟時代, 顧客不再滿足于企業提供的產品本身，而是更加注重產品背后的服務體驗。當企業提供高質量的服務，顧客更容易對企業產生好感和信賴并產生復購行為，顧客忠誠度隨之提高，反之就會選擇其他可代替品。當服務質量系數得到提高時，顧客能感知到自身的投入與付出能獲得高于成本的價值和收益，顧客效用得到滿足，從而獲得顧客認可，進而最終實現服務價值的提升。

圖6 服務質量系數靈敏度分析

3.大數據能力的靈敏度分析

圖7 大數據能力靈敏度分析

運行復合模擬，在原模型的基礎上，我們將常量大數據能力的數值由0.3(current1)分別提高到0.4(current2)和0.5(current3)，來探究它的變化對整個系統的影響。此時服務價值的變化如圖7所示。從圖7中可以看出，大數據能力數值的提高能提升服務價值，且提升程度逐漸增強。由此可知，模型對大數據能力具有很高的靈敏度。究其原因，大數據能挖掘出顧客的真實需求，從而有助于企業精準提供顧客需要的產品與服務，在有效提升服務效率、增強服務效果的基礎上實現服務價值增值。大數據在制造業服務化企業實現服務價值共創中的作用主要表現在以下三個方面：一是，制造業企業通過大數據技術可以深入挖掘顧客行為數據，精準地把握顧客的需求；二是，大數據技術能提高價值共創主體間的鏈接強度和透明度，縮短企業對顧客需求的響應速度，從而實現個性化需求的高效傳遞并由服務價值來提升顧客滿意度，贏得競爭優勢；三是，大數據技術和其他互聯網技術的使用能夠激發員工潛力，促進企業不同部門員工協作完成產品生產，從而避免企業資源的浪費與閑置，降低企業運營成本,實現企業價值的提升。

五、結論及建議

(一)結論

1.顧客參與程度對服務價值具有較高的靈敏度

隨著服務經濟的到來，服務價值成為價值交付的主要形式，而顧客參與既有助于滿足顧客的多樣化需求，同時也能提高服務交付速度，有效協助多方利益相關者共同完成服務價值的創造、交付與分享過程。

2.服務質量系數對服務價值具有較高的靈敏度

在產品功能、技術日益趨同的當下，顧客已將注意力更多地投射到產品所衍生出的技術性服務支持方面。提高顧客感知的服務質量有助于實現服務價值的提升，幫助企業建立難以被模仿和復制的競爭優勢，獲得長足發展。

3.大數據能力對服務價值具有較高的靈敏度

大數據能力的提高能幫助實施服務化戰略的制造業企業精準地挖掘顧客需求，提供超越顧客預期的服務，從而提升顧客感知到的服務價值。但大數據能力對服務價值的影響有一定延遲，在短期內無法明顯地看出各主體互動間大數據能力作用的影響程度，隨著各主體互動時間的推移，服務價值的提升速度在逐漸加快。

(二)建議

1.提高顧客參與度，促進價值共創循環

顧客參與作為一種資源投入行為，不僅能夠提高服務效率，還有助于企業進行服務創新，是制造業服務化企業實現服務價值共創的重要渠道。制造業企業可以采取報酬激勵、價格激勵、信任激勵等策略來鼓勵顧客參與服務化活動，同時完善共享式服務平臺的搭建。一方面，共享式服務平臺可以促進企業聚焦核心業務，優化組織結構，提高服務運營質量；另一方面，方便顧客之間基于產品使用感和服務體驗的交流與分享，有利于口碑傳播擴大顧客規模從而實現價值的迭代與升值。

2.提高服務質量，激發服務創新活力

制造業企業需逐漸提升服務在產品服務組合中的地位，僅僅依靠產品導向的制造業服務化模式并不能實現價值創造的最大化。在服務經濟時代背景下，服務質量是吸引顧客選擇企業產品的重要影響因素。顧客可以直接感知到企業提供的服務質量，由此產生的顧客滿意度將影響后續服務化活動的開展。但企業在注重服務質量的同時也不能放棄代表核心競爭力的產品，產品質量與服務質量同等重要，若企業過度追求服務質量而忽視產品的創新與質量，無異于緣木求魚，最終面臨被市場淘汰的風險。

3.提高大數據能力，推進價值傳遞效率

制造業企業應注重推動數字經濟與服務化轉型的融合發展，避免出現“信息孤島”現象。加強大數據人才的培育和引進，優化企業大數據支撐平臺，建立健全的信息管理制度，以數據驅動制造業服務化這一新商業模式的創新，通過產品設計優化、挖掘用戶需求、提供增值服務等方面進一步深化服務化進程，實現顧客、企業、供應商等多方利益相關者服務價值的共創共享。

4.向競合思維轉化，共享發展實現雙贏

制造業企業需要優化價值網絡中內外不同利益相關者的協調機制，通過整合價值鏈上下游競合伙伴的知識與信息資源，合理分配價值網絡各參與主體所獲得的利益，以滿足多方生存與發展的需要，進而獲得更多附加價值，將戰略思維由競爭邏輯向共生邏輯轉變，注重與競爭企業合作，通過資源共享推動資源的高效匹配，實現雙贏并創造出更高的價值。