大數據驅動互聯網供應鏈產品服務能力測度研究

姚樹俊 許俊寶

1（西安財經大學公共管理學院，西安 710100）2（西安統計研究院，西安 710100）

引言

《“十四五”數字經濟發展規劃》 指出，“新一輪科技革命和產業變革深入發展，數字化轉型已經成為大勢所趨，受內外部多重因素影響，我國數字經濟發展面臨的形勢正在發生深刻變化”。因此，要依靠信息技術驅動創新，不斷催生新產業新業態新模式，用新動能推動經濟社會新發展。大數據是數字經濟時代供應鏈創新發展的重要支撐，制造企業借助供應鏈數字化平臺，運用大數據、云計算、區塊鏈等數字化技術，打造互聯網供應鏈，從而實現對供應鏈各環節精確化管理，暢通數據管理渠道，整合資源配置，優化產品服務，增強抗風險能力，提高供應鏈整體效率水平，進一步推動制造企業互聯網供應鏈產品服務創新。

當前，中國制造企業數字化轉型進程不斷加快，互聯網大數據已經成為驅動工業安全生產和高質量發展的重要生產要素。由于數據信息具有時效性、規模性、多樣性等特征，且市場環境日趨復雜和充滿不確定性，以壓縮成本、提高質量為驅動的傳統供應鏈產品服務能力已不能滿足當今社會的需求。因此，亟需將大數據和供應鏈各環節進行深度融合，強化制造企業的產品服務能力和創新能力，從而為客戶提供更加有效、更加個性化、更加專業化的產品服務組合，進一步提升互聯網供應鏈韌性，獲得更大的商業和社會利益。不同于傳統供應鏈的產品服務能力，互聯網供應鏈的產品服務能力基于互聯網數字平臺，以大數據為核心驅動力，表現出高度的動態性、復雜性、精確性和持續創新性［1］。在大數據驅動下，供應鏈的發展在使制造企業生產制造更貼近客戶的同時，也對制造企業產品服務持續創新提出了更高的要求，不僅強調提供適應性服務的能力，以滿足客戶的特定性要求，更需要應對大數據背景下環境高度不確定性的影響，為客戶提供更多的增值服務。據此，大數據驅動互聯網供應鏈產品服務能力是指制造企業在面臨內外部環境變化時，通過互聯網數字平臺對數據要素進行深度分析，使管理者利用精準充足的信息進行科學決策，及時調整自身生產結構與銷售模式，以最小成本為客戶提供最高滿意度的創新性服務水平。

然而，現有研究多以供應鏈地理分布為依據，剖析制造業數字化發展狀況，從供應鏈柔性和敏捷性等方面深入分析互聯網供應鏈產品服務能力［2］，且通過理論探討如何促進互聯網供應鏈創新發展。鮮有研究從外部環境、多元能力和客戶交互等維度系統性刻畫互聯網供應鏈產品服務能力，進行互聯網供應鏈產品服務能力評價體系的構建，且大數據驅動產品服務能力創新措施有待進一步明確。基于此，本文從環境支持、資源配置、研發能力、營銷能力、管理能力、知識創新和客戶交互7個層面利用Malmquist 統計測度模型和Krige 模型，建立了互聯網供應鏈產品服務創新能力統計測度體系，并提出大數據驅動的創新策略，對互聯網供應鏈產品服務能力的提升具有一定的理論意義。

1 文獻綜述

1.1 互聯網供應鏈

隨著新興數字技術發展，進一步激發了互聯網的潛能，互聯網與供應鏈的深度融合形成現代供應鏈的新模式，使供應鏈管理不再局限于傳統的單向供應鏈，而是借助互聯網形成一個多向的、開放的供應鏈網絡［3-6］。對運輸、采購、倉儲、生產調度、客戶服務等供應鏈的主要環節都產生了深刻影響［6］。互聯網供應鏈的深入發展，打破了傳統的地理和時空限制，將原料供應商、原料生產商、產品經銷商等有機整合在一起，提升了供應鏈資源的整合速度，形成一個完整的企業價值增值鏈［7，8］。不僅實現了供應鏈信息溯源和節點間的高效互動，緩和了牛鞭效應，還提高了供應鏈服務水平和風險抵御能力，提升了供應鏈效率和效益［9-11］。同時還加速形成跨界融合的智慧供應鏈新業態，實現環境績效和經濟績效的雙贏［12］，成為構建現代化供應鏈體系和經濟高質量發展的關鍵助力［13］。

1.2 產品服務能力

產品服務能力是指供應商在一段時間內能夠提供的產品服務的數量，是企業滿足客戶服務需求的能力［14，15］。當前越來越多的客戶從過去僅關注產品功能轉向注重產品所能衍生出的價值，制造企業不僅要為客戶提供有形的產品，還需提供無形的服務［16］。這迫使制造企業開始重視構建其產品服務能力，不斷推出創新的產品和服務，以滿足客戶的個性化需求。學術界也高度重視對產品服務能力的研究，姚樹俊和陳菊紅（2016）［17］結合服務成本與不同渠道權利結構下均衡結果之間的變化關系，提出適應不同客戶需求的產品服務能力運營策略。Suifan 等（2021）［18］研究探討了知識基礎設施對產品服務創新的影響，并認為創新文化和情緒智力是推動這一創新過程的關鍵助力。Pe?alba-Aguirrezabalaga 等（2021）［19］強調了具備獲取內外部知識資源的能力是提高產品服務創新效率的關鍵。Li 等（2022）［20］將目標一致性、信息和通信技術的應用確定為影響企業產品服務能力的主要因素，為共享經濟下實現可持續的新型產品服務系統提供經驗證據。張振剛等（2022）［21］提出并驗證了“產品-服務-軟件系統”在數字化與服務化之間發揮橋接作用，分析了3 種數字服務能力賦能機制的形成機理及其對產品服務創新的重要作用。

1.3 能力測度

能力測度可以幫助政府和企業充分了解自身發展的優勢與不足。對于能力測度研究，不同年份的效率值不具有可比性，不能簡單地以每年的效率結果進行時序對比分析，需要動態地分析效率情況。Malmquist 指數模型能夠良好反應不同時期效率值的變化情況，因而被廣泛用于能力測評研究。陳俊龍和唐秋（2022）［22］基于新發展理念構建了中國共享制造企業高質量發展效率指標體系，利用2018～2020年我國39 家共享制造企業的面板數據并通過三階段DEA-Malmquist 指數模型對我國共享制造高質量發展效率進行動態測度。吳云旋（2022）［23］評估了我國21 個物流樞紐城市的貿易競爭力，并借助空間計量模型實證檢驗其經濟溢出效應，為物流樞紐城市的未來發展提供了理論指導。Nguyen 等（2022）［24］利用對越南服裝紡織業的績效進行測度，實證結果展示了2016～2020年期間越南所有服裝和紡織企業的效率和平均效率，并找到了一種可行的替代方法來處理效率低下的問題。Siddiqui（2021）［25］利用Malmquist指數分析了印度24 家壽險公司年度生產率，對政策制定者、實踐者和決策者都提供了重要見解。鐘學思和朱琳琳（2021）［26］測算了珠江-西江經濟帶11 市旅游效率，并進一步分析其時空差異特征，為全面提升珠江-西江經濟帶旅游業效率和水平提供了重要的參考依據。韓素芬和王鑫斌（2021）［27］對2012～2019年我國30 個省（區、市）的創新效率進行測度，探究了創新效率變化的原因，并提出可行的提升策略。

綜上所述，在大數據技術驅動下，互聯網與供應鏈的融合發展已成為主要趨勢，對企業構建產品服務能力有著積極的影響，也引起了學術界的廣泛關注。然而，目前針對互聯網供應鏈產品服務能力測度的研究較為鮮見。為彌補不足，本文考慮互聯網供應鏈產品服務創新能力多層次、動態化等特征構建其統計指標體系，基于Malmquist 指數對我國制造業企業互聯網供應鏈產品服務創新能力進行實證研究，從互聯網供應鏈視角豐富了現有產品服務能力的研究，為制造業企業提升其產品服務能力提供一定的方法指導。

2 互聯網供應鏈產品服務能力測度

2.1 互聯網供應鏈產品服務能力指標體系

科學的指標體系構建需要解讀相關領域政策及文獻。《“十四五”大數據產業發展規劃》 強調，“數據對提高生產效率的乘數作用不斷凸顯，成為最具時代特征的生產要素”，“數據要素是數字經濟深化發展的核心引擎”；《“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃》 指出，“將培育新產品新模式新業態、推進行業領域數字化轉型、筑牢融合發展新基礎、激發企業主體新活力、培育跨界融合新生態作為未來發展的主要任務”。姚樹俊和陳菊紅（2016）［17］提出運營策略是影響互聯網供應鏈產品服務能力的重要因素，且互聯網供應鏈產品服務能力具有多層次、動態化、精準性等特征。據此，本文從外部環境、資源配置、研發能力、營銷能力、管理能力、知識創新和客戶服務7 個維度，構建互聯網供應鏈產品服務能力統計指標體系，以全面準確地檢測互聯網供應鏈產品服務創新能力水平。本文建立的互聯網供應鏈產品服務能力指標體系見表1。

表1 互聯網供應鏈產品服務能力指標體系

2.2 互聯網供應鏈產品服務能力測度模型

通過引入Malmquist 指數，從多角度、多層面分析互聯網供應鏈產品服務能力。本文以每個制造業行業作為一個決策單元，構造每一個時段“互聯網＋供應鏈”產品服務能力的最優值，把每個制造業行業產品服務能力測度值同最優值進行比較，以此對各決策單元效率變化、技術進步、技術效率變動進行測度。Malmquist 指數是由技術效率變化指數EC和技術水平變化指數TC的乘積組成，技術效率變化指數EC又可被分解為純技術效率變化指數PEC和規模效率變化指數SEC的乘積。通過指數分解，可以進一步分析影響制造企業互聯網供應鏈產品服務能力的主要因素。

在固定規模報酬，要素可變的條件下，從t到t＋1 時期，Malmquist 指數的函數表達式為：

式（1）中：（xt＋1，yt＋1）、（xt，yt）表示制造企業在t＋1 和t時期產品服務創新能力投入和產出向量；Dt0、Dt＋10 表示制造企業在t＋1 和t時期產品服務創新能力投入和產出的距離函數。以t時期技術Tt為基準條件，Malmquist 指數可表示為：

以t＋1 時期技術Tt＋1為基準條件，Malmquist指數表示為：

將Malmquist 指數進行分解，Malmquist 指數表示為：

當EC＞1 時效率上升，EC＜1 時效率下降，EC＝1時效率不變；TC＞1 時，技術進步，TC＜1 時，技術退步，TC＝1 時，技術無變化。MI0（xt-1，yt＋1，xt，yt）＞1 時互聯網供應鏈產品服務能力上升，MI0（xt＋1，yt＋1，xt，yt）＜1 時互聯網供應鏈產品服務能力降低，MI0（xt＋1，yt＋1，xt，yt）＝1 時互聯網供應鏈產品服務能力不變。

3 實證研究

結合互聯網供應鏈產品服務能力指標體系，本文選取環境支持能力、資源配置能力、研發能力、營銷能力、管理能力、知識創新能力和客戶交互能力作為投入指標，選取互聯網供應鏈產品服務能力作為產出指標。參照《國民經濟行業分類標準》，本文選擇2014～2021年制造業企業數據作為研究樣本，運用Malmquist 模型測度制造企業在各年份的互聯網供應鏈產品服務創新能力，運用軟件DEAP 2.1 分析各年份制造業企業互聯網供應鏈產品服務創新能力的Malmquist 指數及分解項均值（如表2所示）。具體數據來源于《中國統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》 和其他官方發布的統計調查數據。

表2 互聯網供應鏈產品服務創新能力平均變動及其分解結果

由表2 可知，互聯網供應鏈產品服務創新能力平均值為1.285，平均增長率為28.5%。從分解結果看，技術水平、技術效率、純技術效率和規模效率均對互聯網供應鏈產品服務能力增長有促進作用。為進一步探索不同影響因素對互聯網供應鏈產品服務創新能力的作用，本文從21 個具體指標出發測算互聯網供應鏈產品服務能力，如表3所示。

表3 各指標互聯網供應鏈產品服務創新能力變動及分解

由表3 的分解結果可知，不同指標對互聯網供應鏈產品服務能力的影響差異較大。高于平均值的指標有16 個，前5 個指標依次是客戶服務體驗報告（G2）、服務研發投入（C2）、資源的轉化利用能力（B3）、互聯網技術環境支持（A2）、向客戶推廣新服務的數量（G3）；小于互聯網供應鏈產品服務能力平均值的影響因素指標有7 個，其中最低的5 個指標是戰略管理能力（E2）、營銷人才的數量（D1）、營銷渠道的多樣化（D2）、新服務市場開拓能力（D3）、政策法規支持（A1）。

根據表3 的分析結果，采用SPSS 18.0 中的組間連接法進行聚類分析，選用歐氏平方距離來度量類與類之間的相似程度，對互聯網供應鏈產品服務創新能力各指標動態聚類分析，結果如表4所示。

表4 互聯網供應鏈產品服務創新能力各指標動態聚類分析結果

根據表4 的聚類分析結果，可以將互聯網供應鏈產品服務創新能力測度指標分為5 類：（1）強效率指標：客戶服務滿意度、服務研發投入和資源的轉化利用效率具有較高的產品服務創新能力；（2）較強效率指標：互聯網技術環境、新產品服務推廣數量、服務研發人員水平、企業治理能力、市場環境和知識創新成果申請量；（3）一般效率指標：研發產出創新度、技術資源投入強度、客戶服務溝通能力和員工知識水平；（4）弱效率指標：創新型人才儲備量、創新管理能力、高層次人才引進數量和戰略管理能力；（5）較弱效率指標：營銷人才的數量、營銷渠道多樣化、新市場開拓能力和政策法規。

4 互聯網供應鏈產品服務能力創新策略

為提升互聯網供應鏈產品服務能力，根據互聯網供應鏈產品服務能力測度指標和數據驗證分析的結果，從客戶服務體驗、知識創新投入、智能化管理、投融資效率和供應鏈治理能力5 個層面，提出有效的創新策略。

4.1 重視客戶服務體驗，完善大數據供應鏈服務體系

制造企業要重視客戶服務體驗，充分認識到客戶需求的多元化發展趨勢，重視對數據信息的即時分析，以大數據為驅動來提高供給側與需求側的互動、反饋、平衡，加強供給側對市場需求的了解和認識，提供具有差異化的高品質產品和服務，以滿足客戶對優質產品和服務的需求，并在產品服務全生命周期每一個環節中都營造良好的服務體驗。同時，加強大數據與互聯網供應鏈服務能力的深度融合，建立數字化質量跟蹤和反饋機制，利用大數據分析進行定向的、多樣的、即時的產品更新換代和服務升級，推出不同類型、不同規格、不同檔次、不同用途的系列產品，進而推動制造企業從傳統生產到數智生產的轉變。

4.2 加大知識創新投入，推動數據驅動供應鏈服務創新

制造企業要重視知識創新投入，提升企業產品服務創新動力，加大研發投入，利用大數據等新興技術，深入挖掘互聯網供應鏈產品服務的價值網絡，建立校企科技研發孵化中心，加速企業產品服務創新成果的轉化。同時，重視提升服務研發人員的能力，培養數據分析與服務創新的復合型人才；另外要提高產品服務協同創新水平，以龍頭企業為中心搭建互聯網供應鏈協作平臺，聯合供應鏈上各個節點企業，對產品、服務信息實行集中控制，集線上線下的物流、信息流、資金流和服務流為一體，推進上中下游企業進行服務創新，以實現規模化和效率化。

4.3 加強智能化管理，打造互聯網供應鏈產品服務生態圈

制造企業應加強智能化管理，利用大數據等新興技術，推進與傳統供應鏈服務深度融合，實現產品和服務供給信息網與客戶終端服務網零距離對接，線上信息與線下服務的有機整合，實現從產品設計、生產研發、售后服務等全部環節的智能化和可視化，在“補鏈”同時，幫助制造企業和互聯網供應鏈實現高效的全面控制，推動互聯網供應鏈“優鏈”和“延鏈”。同時，利用大數據技術賦能互聯網供應鏈產品服務各環節，形成持續創新的“生態驅動”，打造客戶需求與供應鏈產品服務集成的生態系統，為制造企業變革生產方式，創新商業模式提供依據。

4.4 優化供應鏈協同環境，提升數字產品服務投融資效率

政府應持續優化供應鏈協同環境，加速市場化、法治化、國際化發展進程，提高服務質量，加大創新資金扶持力度，對互聯網供應鏈創新型企業進行貸款補貼和項目補助，提升產品服務投融資效率，緩解因環境的復雜化與不確定性給企業帶來的環境壓力。此外，政府和企業也要重視大數據等新興技術的發展，夯實基礎技術，布局前沿技術，不僅要以大數據驅動企業產品和服務的創新發展，還要充分發揮產業協同效用，推動互聯網產業與傳統產業供應鏈管理的協同發展，以“互聯網＋產業”形式提升企業產品服務能力。

4.5 完善數據安保體系，提升互聯網供應鏈數字治理能力

制造企業要完善數據安全保護體系，大數據技術雖然使企業獲取數據更加扁平化、智能化，但也帶來了數據保護、治理創新等新的挑戰。因此，各制造企業在通過大數據驅動供應鏈產品服務創新的同時，要加強企業數據共享平臺、網絡安全等安全防護建設，防止企業核心數據和用戶個人隱私的泄露。同時，制造企業應通過劃分數據信息等級，來管理獲取數據信息的質量，使得各層級數據變動時可自動實時更新與之相關聯的數據，有效激發不同種類數據間挖掘的價值和潛力，形成數據空間中的集聚效應，確保互聯網供應鏈數據的精準性、即時性和完整性，提升互聯網供應鏈治理能力。

5 結論與展望

5.1 研究結論

在大數據時代背景下，隨著互聯網與供應鏈的深度融合，為傳統制造業改變供應鏈產品服務能力低下的困境帶來了新的發展機遇。本文研究互聯網供應鏈產品服務創新能力測度與提升策略問題，從7 個層面構建了互聯網供應鏈產品服務能力統計指標體系，并利用Malmquist 模型和Krige模型對互聯網供應鏈產品服務創新能力進行了測度分析。研究發現：（1）本文提出的互聯網供應鏈產品服務能力統計測度方法是科學的、合理的、可行的，且互聯網供應鏈產品服務創新能力平均值為1.285；（2）我國制造業互聯網供應鏈產品服務創新能力逐年提升，表明技術水平、技術效率、純技術效率和規模效率均對互聯網供應鏈產品服務能力增長有促進作用；（3）不同指標對互聯網供應鏈產品服務能力的影響差異較大。根據聚類結果，互聯網供應鏈產品服務創新能力測度指標可分為高效率、較高效率、一般效率、低效率和極低效率5 類。

5.2 理論貢獻

本文以大數據驅動為視角，界定互聯網供應鏈產品服務能力內涵特征，拓展了大數據驅動制造企業數字化轉型的可行路徑；提出通過數據驅動供應鏈服務創新，搭建聯合互聯網供應鏈協作平臺，加速數據信息在上中下游企業間的互聯互通，豐富了互聯網供應鏈協同發展理論；通過大數據等新興技術的賦能，使得線上信息與線下服務有機整合，形成持續創新的“生態驅動”，推進客戶需求與供應鏈產品服務集成的生態系統的搭建，為產品服務能力的提升提供一定的理論價值。

5.3 實踐啟示

基于以上研究結論，本文實踐啟示如下：（1）制造企業要重視大數據技術與供應鏈的融合發展，實現供應鏈信息溯源和節點間的高效互動，來緩和因信息扭曲造成的牛鞭效應；（2）聚類分析中客戶服務滿意度、服務研發投入和資源的轉化利用效率等為高效率指標，表明制造企業要重視數據分析與服務創新的復合型人才培養，深入挖掘互聯網供應鏈產品服務的價值網絡，推動數據驅動供應鏈服務創新；（3）優化供應鏈協同環境，制造企業在面臨內外部環境變化時，要積極推進大數據技術賦能各生產環節，形成持續創新的“生態驅動”，打造客戶需求與供應鏈產品服務集成的生態系統，推進制造企業生產服務方式變革。

5.4 研究展望

本文研究雖具有一定的創新貢獻，依然存在可擴展的空間：（1）本文依據國家政策及相關文獻構建互聯網供應鏈產品服務創新能力測度體系，后續可結合產業鏈供應鏈現代化等相關政策，從數字化、智能化角度進一步拓展指標體系；（2）通過聚類分析，在互聯網供應鏈產品服務創新能力測度指標被分為5 類的基礎上，進一步采用相關性分析等方法對各指標影響機理進行深度分析；（3）本文運用Malmquist 模型和Krige 模型對我國整體互聯網供應鏈產品服務創新能力的變動進行解釋，未來可以采用空間計量模型對我國各區域間互聯網供應鏈產品服務創新能力差異進行動態演進分析，提出各區域特色發展的有效創新策略。