工業互聯網平臺賦能、價值共創與制造企業服務化績效研究

萬 興 劉 靜

（南京財經大學工商管理學院，南京 210023）

引 言

制造業作為國民經濟發展的支柱力量，是一個國家經濟實力和競爭力的重要標志與依托。中國制造業面臨“大而不強” 的發展難題。黨的二十大報告指出“構建優質高效的服務業新體系，推動現代服務業同先進制造業深度融合”①。制造企業開始由提供產品轉變為提供產品和服務的“捆綁包”，也就是服務化（Servitization）［1］。我國制造業服務化所帶來的增加值總額從2012 年的8769.6 億元增加至2017 年的15679.4 億，增長了78.8%，可見服務化對制造業的支撐作用越來越明顯［2］。當前我國制造業服務化率高達98.01%，但服務化層次較低［3］，服務化價值未充分釋放。有效的資源管理與網絡關系管理有助于制造企業服務化。如福海制氣集團在服務化過程中通過價值共創有助于企業整合內外資源、實現跨組織協同，從而提供個性化服務［4］。

與此同時，工業互聯網平臺已經成為工業4.0時代的基礎設施，能夠賦能制造企業的服務化［5］。工業互聯網平臺作為工業互聯網的中樞，是依托智能技術，通過智能連接、數據采集、匯聚以及分析，實現制造業數字化、網絡化、智能化發展的云平臺［6］。已有研究表明工業互聯網平臺可以有效促進制造企業實施服務化［7］。現有學者主要從兩類視角出發。一類是從技術角度，關注平臺上匯集的各種技術資源對制造企業服務化的影響［7－9］； 另一類從平臺的架構出發，研究平臺的模塊化結構對制造企業服務化的影響［10－12］。

現有關于工業互聯網平臺促進制造企業服務化的研究大多采用案例研究等質性研究方法，但未能深入揭示平臺影響服務化績效的作用機理，忽視了平臺生態系統中企業網絡與資源共享的作用，且缺乏基于主流理論的解釋。本文在演繹基礎上提出假設，通過調研和收集一手數據驗證，結論更具代表性。基于現有文獻的缺口，本文關注兩個問題： （1） 工業互聯網平臺賦能如何影響制造企業服務化績效？ （2） 工業互聯網平臺賦能如何通過價值共創影響制造企業服務化績效？

1 文獻綜述

1.1 工業互聯網平臺

我國將工業互聯網平臺視作一種基于云制造的平臺，使制造業與“互聯網＋” 完美結合，將制造資源數字化，實現資源連接與資源配置，滿足用戶個性化需求［6］。其背后的理念就是收集和集成工業資產和設備中的數據，再輔以技術支持以保證工業資產和設備的運營，并提供一個市場，鏈接平臺、企業和顧客，促進各方之間的交互［13］。工業互聯網平臺能夠賦能制造業數字化、網絡化、智能化的發展［14］。在數字化方面，平臺使用者通過安裝傳感器、聯網設備等，實時捕捉設備數據將工業資源數據化［15］； 在網絡化方面，工業互聯網不僅能構建企業間多對多的蜂巢化關系［15，16］，還能實現設備與產品的互聯協作［17］； 在智能化方面，平臺上集成信息技術，助力智能工廠形成，實現智能化生產［15］與決策［16］，包括實時管理運營［18］、優化客戶體驗［19］及促進新服務研發［20］等。可見工業互聯網平臺賦能是通過提供數據基礎設施和各種信息技術，促進萬物互聯和信息共享，將工業資源數據化，驅動用戶生成個性化數據以支持企業的智能化生產與決策。

1.2 制造企業服務化

制造企業服務化是由僅提供產品到提供產品和服務的“捆綁包” 所體現［1］。制造企業服務化可增強企業競爭優勢［21］，增加企業價值［22］，穩定收入來源［23］等。然而實施服務化可能會降低企業的盈利能力［24］。這表明企業實施服務化可能會受到一些因素的影響從而產生不同的結果，如企業文化［25］、企業資源與能力［26］、市場競爭強度、行業特征［27］等因素均會對服務化帶來影響。與此同時，隨著數字技術的發展，越來越多的學者關注“數字服務化” 研究［28］，即通過使用數字技術改進現有的服務［29］，如Jin 等［17］從價值鏈的角度發現，服務化制造商使用物聯網能夠擴展其價值鏈從而更好地為顧客服務、提高盈利能力，還可以創新企業的商業模式［30］。制造企業服務化績效是企業服務化的結果，是衡量服務化效果的重要指標［31］。因此本文用制造企業服務化績效來評估企業實施服務化的效果。

目前工業互聯網平臺對制造企業服務化的影響研究主要在理論層面。制造企業在服務化過程中，由于缺乏服務資源的積累難以開展服務業務，會產生資源不足等問題［32］，還會面臨復雜的網絡關系［33］。盡管已有研究表明平臺可通過產品、服務和信息模塊組合管理這種復雜性［10，11］，但多為定性研究，缺乏實證探討平臺如何促進制造企業服務化成功及應對相關問題的研究。因此需要從新的理論視角探討工業互聯網平臺是如何賦能企業資源的獲取與利用以及應對復雜的網絡關系。

1.3 價值共創

價值共創是指行為主體間的資源整合與服務交換，進而建立服務生態系統的一系列活動［34］。服務主導邏輯（Service－Dominant Logic）認為，價值是由顧客定義，企業只是提出價值主張，通過與顧客及其他利益相關者發生互動從而進行價值的共同創造［35］，因此高質量的互動合作是價值共創的源泉，互動合作的過程實際上就是各主體之間的服務交換［36］。根據服務主導邏輯，當潛在資源轉化為特定利益時，就產生了價值創造［37］。從這個意義上講，資源沒有內在價值，而是需要應用和整合才能產生價值［38］。服務主導邏輯認為由于沒有人擁有足夠的資源來創造價值，因此需要網絡對網絡（Network－to－Network）的關系，這種關系通過資源整合網絡匯聚在價值創造上［38］。在這種觀點下，資源整合是一個面向多向網絡的過程，各方為了自己的利益和他人的利益而獨特地整合多種資源［39］。可見價值共創是價值創造主體通過互動合作和資源整合而共同創造價值的過程［38，40，41］。因此本文將價值共創分為互動合作和資源整合兩個維度。

2 理論基礎與研究假設

服務主導邏輯將服務定義為通過對操作性資源的應用來實現自身或他人利益的過程［42］，其強調資源需要通過應用和整合才能產生價值，而單獨的個體資源總是有限的，所以需要在一個關系網絡中整合各種資源［38］，因此，服務主導邏輯具有以網絡為中心的視角［43］。該理論指出價值是通過顧客和商品之間的互動產生［35］，由顧客和其他參與者共同創造［42］，制造企業需要與顧客發生互動從而與顧客進行價值共創［35］，而工業互聯網平臺在物聯網等技術的作用下可實現關聯企業間的網絡化關系［17］，智能連接利益相關者，有助于企業間的互動合作。在服務主導邏輯中，資源是一切可以利用的東西［44］，可以分為對象性資源（Operand Resources）和操作性資源（Operant Resources），并主張操作性資源是企業競爭優勢、戰略效益的根本來源［45］。在工業互聯網平臺情境下，數字技術既是對象性資源也是操作性資源［43］。作為對象性資源，可以對企業服務化起到支持或促進的作用［43］，如大數據可以引導企業整合資源以提供服務化產品［32］； 作為操作性資源，可以是企業提供服務的發起者或參與者［43］，如隨著人工智能的發展，對話機器人可以成為價值創造的參與者［46］。

根據服務主導邏輯的價值共創觀點，工業互聯網平臺通過賦能制造企業操作性資源以及引導其應用，強化企業間緊密互動合作，優化價值共創，從而促進服務化轉型。圖1 展示了工業互聯網平臺賦能制造企業服務化的作用機理。

2.1 工業互聯網平臺賦能與制造業企業服務化績效

工業互聯網平臺對制造企業服務化績效的賦能體現在3 個方面。（1） 制造業通過為產品及設備配置傳感器，實現企業生產流程數據化，將原本抽象的、模糊的經驗積累過程具象化為具有操作性的具體數據、流程［16］，實現生產“后端” 的數字化［33］，同時通過對產品生命周期內的信息跟蹤與反饋，對制造業原有的服務形式做出改善，提高服務能力并為用戶帶來新的價值［47］； （2） 利用大數據能力實現對各個業務中運營數據的追溯與監控，可以實現對每一個業務運營情況的實時管理［18］，及時發現問題并立馬采取行動進行優化改進，提升運營效率； 在海量顧客數據的基礎上通過大數據分析，精準洞察和挖掘顧客在興趣、消費習慣、功能偏好和使用情景等方面的需求差異，從而針對性地為其提供關聯服務［48］，提高服務提供的效率； （3） 企業運用超級計算、海量的顧客數據、持續迭代的算法和數學建模，更為深入地了解和精準預測顧客真實需求，將產生的新的顧客知識用以指導制造企業開發符合或引領市場期待的前瞻性服務，從而俘獲新顧客并提高市場份額［49］，實現“前端” 的數字化［33］。實施服務化的制造企業可以通過工業互聯網平臺賦能幫助企業提供精準化服務，更好滿足顧客需求，從而提升企業服務化績效。因此，本文提出研究假設：

H1： 工業互聯網平臺賦能對制造企業服務化績效具有正向影響。

2.2 工業互聯網平臺與價值共創

服務主導邏輯視顧客為積極的價值共創者，強調知識和技能等操作性資源的重要性。企業作為價值主張者，需與顧客互動以共創價值，并整合相關資源，優化價值創造過程。工業互聯網平臺對制造企業互動合作的確有促進作用。（1） 工業互聯網平臺通過物聯網技術賦予企業連接內外部人、物、信息的能力，形成企業之間多對多的蜂巢化網絡關系［15］，將分離的制造業、顧客與供應商轉變為實時互動的價值共創者［50］； （2） 相對于制造企業，平臺擁有更多的資源［51］，吸引更多制造企業加入，擴大價值創造者數量與角色多樣性，提升互動合作廣度［52］； （3） 通過平臺形成企業之間多對多的蜂巢化關系也使得顧客和利益相關者建立緊密合作，深化互動合作深度，形成戰略伙伴關系［50］。

工業互聯網平臺賦能有助于制造企業的資源整合。（1） 制造企業可以使用工業互聯網平臺提供的各種信息技術資源，在連接外部資源的同時全面了解自身資源基礎，有助于識別未充分開發的資源［53］； （2） 使用平臺能夠整合多方數據，產生前所未知的市場洞察力，引導資源的使用方向，有助于企業快速編排手邊資源，迅速抓住機會和應對挑戰［32］； （3） 平臺在云計算、人工智能等的支撐下形成強大的算法、算力［48］，推動了隱形信息、知識顯性化［54］，其中隱形資源也更容易被挖掘和被賦予新的價值，從而實現資源的創造性整合［55］。由此，本文提出如下假設：

H2a： 工業互聯網平臺賦能對制造企業的互動合作具有正向影響。

H2b： 工業互聯網平臺賦能對制造企業的資源整合具有正向影響。

2.3 價值共創與制造企業服務化績效

服務主導邏輯強調資源需經應用和整合方能產生價值，個體資源有限，需借助關系網絡整合多方資源［38］。因此，主張與利益相關者合作，在關系網絡中整合資源，以優化價值創造與利益實現［39］。互動合作對制造企業的服務化績效影響體現在加強與利益相關者的互動。與顧客的對話有助于建立緊密關系，掌握需求變化，為服務創新指明方向。如通過與顧客的交互，顧客往往會更直接的參與到服務產品的升級開發過程中［56］，增強顧客的情感依賴［32］和感知價值［57］。同時，與供應商的互動有助于管理服務化過程中的供應不確定性和復雜性［25］。

資源整合可以應對制造企業服務化過程中服務資源不足的問題。（1） 資源整合能夠更靈活地開發和提供各種服務［58］，通過對技術資源的整合可以降低技術成本并帶來技術創新［59］，從而促進制造企業更好進行新服務的開發； （2） 資源整合通過突破企業內外部現有資源的原有屬性，重新組合現有資源，賦予資源新的價值、用途，在服務化轉型過程中能夠更好的滿足個性化市場需求［60］；（3） 企業將外部的異質性資源與現有資源整合，通過整合形成的新資源不僅提升了服務價值、為顧客帶來新服務，還可以搶占新用戶市場、增加市場份額。由此，本文提出如下假設：

H3a： 制造企業的互動合作對其服務化績效具有正向影響。

H3b： 制造企業的資源整合對其服務化績效具有正向影響。

2.4 價值共創的中介作用

根據服務主導邏輯，制造企業作為價值主張提出者，通過與顧客和其他利益相關者互動參與到價值創造，需積極開發互動過程［35］。在服務主導邏輯下，企業關注的對象從對象性資源轉變為操作性資源，認為操作性資源是效益的根本來源，并且所有社會和經濟行為體都是資源整合者［61］。工業互聯網平臺連接多方，形成企業之間多對多的蜂巢化關系［15］，實現實時互動合作，靈活適應市場變化，應對服務化所帶來的復雜網絡關系。互動過程中產生的大量數據，通過大數據分析，獲得顧客的需求信息，在平臺算法、算力的賦能下指導企業整合內外部資源，克服企業服務資源短缺困境，實現價值鏈上多主體的價值共創，滿足市場和顧客個性化、定制化需求［62］，如增材制造的應用助力企業靈活生產，滿足高水平定制需求［20］，進而提升服務化績效。由此，本文提出如下假設：

H4a： 制造企業的互動合作在工業互聯網平臺賦能與其服務化績效之間起中介作用，即工業互聯網平臺賦能通過促進制造企業的互動合作，從而影響其服務化績效。

H4b： 制造企業的資源整合在工業互聯網平臺賦能與其服務化績效之間起中介作用，即工業互聯網平臺賦能通過促進制造企業的資源整合，從而影響其服務化績效。

綜上所述，構建了本文的研究模型，見圖2。

3 研究設計

3.1 樣本與數據收集

企業使用工業互聯網平臺運營有兩種模式：自建與加入現有平臺。截止2023 年第三季度末，我國工業互聯網平臺達到50 家，連接設備近9000萬臺套，建設近萬家數字化車間和智能工廠②。本文主要調研使用工業互聯網平臺的中國制造企業員工，涵蓋普通員工與管理層。工業互聯網平臺深刻影響企業全流程的生產運作與經營管理，不同層級員工因其使用功能與服務的不同，對平臺的使用體驗與感知存在顯著差異。特別地，基層員工與中高層管理者對工業互聯網平臺推動企業服務化的認知存在明顯差異，這些差異對本文研究具有重要意義。因此，本文借助問卷星制作電子問卷線上發放，并覆蓋不同層級員工。通過調研江蘇省工業互聯網標桿工廠，聯系相關制造企業從業人員填寫轉發擴散，并在相關MBA 班級群等渠道有償發放電子問卷。經預調研驗證適配度后，通過QQ 群、QQ 頻道、知乎等社交渠道加入有關工業互聯網平臺和制造企業的群，并與群內相關人員咨詢關于工業互聯網平臺的發展以及在企業的應用，進行一對一有償問卷發放。為確保樣本符合研究要求及數據可靠性，本文有意識地控制問卷發放途徑，專注于智能制造、工業互聯網應用等群組，并盡量針對管理人員進行發放，以減少數據誤差。問卷中設置邏輯關聯題項，要求被調查者如實回答是否使用工業互聯網平臺，不使用則問卷自動結束并視為無效，以確保樣本與研究需求相符。

本文一共發放了問卷649 份，回收383 份有效問卷，問卷有效回收率為59.01%，具體樣本情況見表1。被調查者中，本專科及以上學歷的占比達96.60%，接受過高等教育的同時具有工業互聯網平臺的使用經驗，能夠較好理解問卷的題項并作出合適的回答。從被調查者職務級別來看，高層、中層、基層3 類管理者總共占比68.90%，普通員工占比31.10%。從企業基本信息來看，被調查企業中，各個制造行業均有所涉及。提供的服務類型比例相差不大，并且有企業同時提供兩種或兩種以上的服務類型。

表1 樣本描述性統計結果

3.2 變量測量

本文在已有成熟量表的基礎上，咨詢多位學者，根據本文的研究情景對量表進行修改，并經過試發放、反饋修改等環節以提高問卷的有效性和科學性。問卷采用Likert 五點量表進行測度。工業互聯網平臺賦能（PE）參考鄭勇華等［63］的相關量表。互動合作（IC）參考Prahalad 和Ramaswamy［36］、孫永波等［64］的量表。資源整合（RI）參考蔡莉和尹苗苗［65］、鄧渝［66］的量表。制造企業服務化績效（SP）參考Raddats 等［26］的研究量表。考慮當前工業互聯網平臺在制造企業中的應用情況，控制變量包括企業規模（SZ）、年齡（AG）、研發投入（RDI）以及平臺使用年限（PUT）。

3.3 信度和效度分析

信效度檢驗結果見表2。Cronbach's α 值和CR 值均高于0.8，信度達標。通過對問卷中的所有條目進行旋轉的探索性因子分析，提取特征值大于1 的因子為主成分因子，共提取了4 個因子，累積方差解釋率為60.261%。得到KMO 值為0.934，Bartlett 球形檢驗的顯著性為0.000。因子載荷均高于0.5，各變量的平均提取方差（AVE）均大于0.5。此外，測量模型擬合指數CMIN/DF ＝1.367、RMSEA ＝0.031、GFI ＝0.937、IFI ＝0.979、CFI ＝0.979 等均符合標準，模型適配度達標。

表2 信效度檢驗結果

3.4 共同方法偏差檢驗

本文利用Harman 單因素來檢驗工業互聯網平臺賦能、互動合作、資源整合和制造企業服務化績效的量表是否存在共同方法偏差。采用SPSS24.0軟件對所測量表的所有題項進行未旋轉的主成分因子分析，提取出特征值大于1 的因子共4 個，最大因子方差解釋率為36.846%，小于總解釋方差的40%，因而不存在明顯的共同方法偏差問題。

4 實證分析與假設檢驗

4.1 描述性統計

表3 展示了各變量的均值、標準差及相關系數矩陣。結果表明，各研究變量兩兩之間存在顯著的正相關關系，且相關系數均小于AVE 的平方根，與研究預期一致，為進一步分析提供必要的前提。

表3 各變量均值、標準差及相關系數

4.2 假設檢驗

4.2.1 層級回歸分析

本文采用SPSS24.0 進行層級回歸分析。（1）分別以互動合作、資源整合為結果變量構建模型1（M1）和模型3（M3），加入控制變量（企業規模、企業年齡、研發投入、平臺使用年限）； 模型2（M2）和模型4（M4）在M1 和M3 的基礎上加入自變量（平臺賦能）； （2） 以服務化績效為結果變量構建模型，分層加入控制變量、自變量、互動合作變量和資源整合變量，構建模型5（M5）、模型6（M6）、模型7（M7）和模型8（M8），其中M5 加入控制變量，M6 在M5 的基礎上加入自變量，M7 和M8 在M6 的基礎上分別加入互動合作變量和資源整合變量，結果如表4 所示。

表4 變量回歸分析結果

由M2、M4 和M6 可知，在控制相關變量以后，平臺賦能分別與服務化績效（c＝0.465，ρ＜0.01）、互動合作（a1 ＝0.476，ρ＜0.01）、資源整合（a2 ＝0.398，ρ＜0.01）存在顯著正相關關系，由此假設H1、H2a、H2b 均得到支持。由M7 可知，在加入互動合作后，互動合作對服務化績效產生顯著的正向影響（b1 ＝0.306，ρ＜0.01），并且平臺賦能對服務化績效的回歸系數由c＝0.465 下降為c1 ＝0.320，并仍在ρ＜0.01 水平下顯著，表明互動合作在平臺賦能與服務化績效間發揮了部分中介效應，并且互動合作的間接效應強度（a1b1/c）為31.398%，由此，假設H3a、H4a 得到支持。同理，由M8 可知，資源整合在平臺賦能與服務化績效間發揮了部分中介效應，并且資源整合的間接效應強度（a2b2/c）為24.086%，由此，假設H3b、H4b 也得到支持，圖3 顯示了模型框架的參數結果。

圖3 模型路徑系數圖

4.2.2 中介效應檢驗

本文為進一步驗證中介效應成立，利用Bootstrap 方法再次檢驗［67］。計算Bootstrap 樣本量為5000，95%的置信區間，結果見表5。從表中可以看出，兩條路徑的下限值（Boot CI 下限）和上限值（Boot CI 上限）均為正，不包含零，表明平臺賦能不僅能直接作用于服務化績效，而且也能通過互動合作和資源整合作用于服務化績效，且互動合作和資源整合的中介效應顯著，并起到部分中介作用。由此，再次支持了假設H4a 和H4b。

表5 Bootstrap 中介結果

5 研究結論與討論

5.1 研究結論

本文的研究目標是探索工業互聯網平臺賦能與制造企業服務化績效的關系及其作用機制。為解決該問題，本文以使用工業互聯網平臺的制造企業為研究對象，基于服務主導邏輯，通過對回收的383 份有效問卷數據進行分析。得到以下主要結論： 工業互聯網平臺賦能有助于制造企業提升其服務化績效； 工業互聯網平臺賦能通過價值共創的兩個維度（互動合作和資源整合）正向影響制造企業服務化績效。

5.2 理論啟示

本文在理論方面的啟示體現在兩方面。

（1） 豐富了數字平臺賦能研究。①相較于消費互聯網平臺主要實現供需匹配從而促進交易［52］，主要扮演雙邊（多邊）市場的角色［68］。工業互聯網平臺更深入地滲入到企業內部的研發、生產與運營等環節［16，18，33］，賦能企業智能制造［15］和企業商業模式創新［30］等，助力企業創新產品并實現服務化轉型，更多扮演了創新平臺的角色［69］。因此，本文研究揭示了工業互聯網平臺賦能與消費互聯網平臺賦能的重要差異； ②現有研究多關注技術資源與模塊化架構在服務化復雜性處理中的作用，而本文揭示了資源整合與互動合作在解決資源不足與復雜網絡關系困境中的新途徑，并通過實證研究驗證了相關假設，從而深化了工業互聯網平臺賦能對制造企業服務化影響的理解。

（2） 基于主流理論揭示工業互聯網平臺賦能和制造企業服務化績效的作用機制。前人研究數字平臺或數字技術對服務化的影響研究所用理論大多是吸收能力理論［63］、動態能力理論［19，55］以及資源拼湊理論［32，49］等，本文引入服務主導邏輯視角，服務主導邏輯具有以網絡為中心的視角并關注服務的過程和服務過程中的資源和能力，有助于解釋制造企業在面臨復雜的網絡關系以及資源不足等問題時，通過工業互聯網平臺賦能，實現與利益相關者的價值共創從而促進企業實施服務化的作用機理。

5.3 現實意義

本文的研究可用于指導實踐，具有以下現實意義。

（1） 工業互聯網平臺應持續提升數字技術，確保數據采集、存儲、分析和應用的完善，實現設備、產品與用戶的全面協同，促進制造業高質量發展。同時，應重視平臺上數據的安全性和隱私保護，確保企業轉型發展的數字化過程安全可控； （2） 在數字經濟背景下，制造企業應積極融入平臺經濟，借助平臺與利益相關者互動合作，整合資源與能力，通過價值共創實現服務創新和市場搶占； （3） 企業應積極響應國家政策，利用工業互聯網等數字技術培育發展服務型制造，實現降本增效的同時，提升競爭優勢和顧客滿意度，這既是順應時代發展的需要，也是企業自身發展的必然選擇。

5.4 不足與展望

本文研究尚存不足。（1） 內生性問題是不可避免的，未來可通過實驗室或準實驗方法降低其影響； （2） 本文采用一手數據，可能受主觀認知影響，未來可結合二手數據或縱向數據進行深入分析； （3） 市場環境、平臺類型、服務化類型等因素對平臺賦能與服務化績效的關系尚未探討，需進一步研究。

注釋：

①資料來源： 《習近平： 高舉中國特色社會主義偉大旗幟為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告》，新華網，http：/ /www.news.cn/politics/cpc20/2022－10/25/c＿1129079429.htm，2022 年10 月25 日。

②資料來源： 《中國工業互聯網產業經濟發展白皮書（2023 年）》，https：/ /china－aii.com/newsinfo/6693387.html，2023 年12 月25 日。