數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散機(jī)理

李玉娟 ,羅建強(qiáng),2

(1.江蘇大學(xué) 管理學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;2.江蘇大學(xué) 中國農(nóng)業(yè)裝備產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

技術(shù)為核-產(chǎn)品承載-服務(wù)創(chuàng)新是制造業(yè)服務(wù)化的典型路徑,但三者間的關(guān)系受企業(yè)資源和能力的約束會(huì)有承接斷裂現(xiàn)象產(chǎn)生。制造企業(yè)通過激發(fā)企業(yè)資源活力,擴(kuò)散產(chǎn)品創(chuàng)新結(jié)果,將其體現(xiàn)于服務(wù)提供過程,實(shí)現(xiàn)制造企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的更大化。但服務(wù)提供過程的創(chuàng)新活躍性與客戶享受價(jià)值的遞減性影響著企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造,而數(shù)字技術(shù)正以海量儲存、深度挖掘和高效處理數(shù)據(jù)的優(yōu)勢破解這一僵局,并重塑行業(yè)生態(tài)與競爭格局。數(shù)字化賦能制造企業(yè)既實(shí)現(xiàn)了后臺產(chǎn)品創(chuàng)新不斷涌現(xiàn),又觸發(fā)了前臺服務(wù)創(chuàng)新層級迭代,使得產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)創(chuàng)新(以下簡稱“兩類創(chuàng)新”)相互代入性增強(qiáng)[1],形成了產(chǎn)品、軟件和服務(wù)三者集成的綜合解決方案。

承載于產(chǎn)品實(shí)體的服務(wù)是制造企業(yè)在產(chǎn)品技術(shù)存續(xù)期內(nèi)實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值的常用手段,如陜西汽車以整車為載體,搭建商用車全生命周期服務(wù)平臺,開發(fā)了融資租賃、車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)等增值性服務(wù)業(yè)務(wù)。數(shù)字化環(huán)境為制造企業(yè)創(chuàng)新營造了良好的場景,產(chǎn)品運(yùn)行或客戶使用過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)使得兩類創(chuàng)新更為活躍,同時(shí)數(shù)據(jù)所生成的知識為產(chǎn)品創(chuàng)新提供了良好條件和豐富資源,即數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新過程與結(jié)果所產(chǎn)生的知識成為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新的中介。尤其在數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)對知識獲取發(fā)生了質(zhì)和量的變化,從僅能獲取產(chǎn)品使用、功能缺陷和改進(jìn)意見等顯性知識過渡到汲取客戶潛在需求并開拓新市場的隱性知識。數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)通過數(shù)據(jù)決策優(yōu)化創(chuàng)新資源配置[2],驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新由漸進(jìn)性向顛覆性變化,呈輻射狀強(qiáng)化了創(chuàng)新主體間的黏結(jié)關(guān)系[3],但也需要防范因服務(wù)創(chuàng)新過于超前或滯后而產(chǎn)生產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散失敗的風(fēng)險(xiǎn)。

制造企業(yè)數(shù)字化在增強(qiáng)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性和協(xié)調(diào)性的同時(shí),有效推進(jìn)了兩類創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展,數(shù)字賦能所涌現(xiàn)的大量知識促進(jìn)兩類創(chuàng)新發(fā)展的作用愈加顯著。數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)借助知識轉(zhuǎn)化,實(shí)現(xiàn)服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新在企業(yè)實(shí)踐中得到不斷印證,如小米科技、海爾集團(tuán)等利用數(shù)字技術(shù)連接物理本體和使用過程,獲取云端大量產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)與客戶感知信息,實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品創(chuàng)新的精準(zhǔn)研發(fā)。但數(shù)字化環(huán)境下知識在反哺過程中的擴(kuò)散程度尚不明晰,即創(chuàng)新遭遇客戶拒絕導(dǎo)致擴(kuò)散失敗,利用服務(wù)創(chuàng)新過程中沉淀的大量數(shù)據(jù)/信息提煉后形成的知識指導(dǎo)企業(yè)創(chuàng)新、減少企業(yè)試錯(cuò)成本至關(guān)重要。為此,本文構(gòu)建數(shù)字化環(huán)境下服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型,揭示服務(wù)創(chuàng)新過程獲取的知識對產(chǎn)品創(chuàng)新的作用機(jī)理。同時(shí),借助Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型,解析數(shù)字化環(huán)境下兩類創(chuàng)新內(nèi)外部因素變化對顯/隱性知識轉(zhuǎn)化利用的影響,凸顯數(shù)字賦能企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造過程中數(shù)字化水平對反哺作用的重要性。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在:①破解產(chǎn)品創(chuàng)新被低端鎖定的困境,豐富制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)途徑,促進(jìn)制造企業(yè)服務(wù)化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,實(shí)現(xiàn)制造企業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下產(chǎn)品適應(yīng)性創(chuàng)新。②利用Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型,探索數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)兩類創(chuàng)新的關(guān)聯(lián)性,揭示制造企業(yè)數(shù)字化水平、內(nèi)外部因素以及知識轉(zhuǎn)化對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,豐富兩類創(chuàng)新的研究維度。③基于知識轉(zhuǎn)化的視角,拓展經(jīng)典Bass模型的使用范圍和運(yùn)用場景,契合產(chǎn)業(yè)數(shù)字化背景下創(chuàng)新擴(kuò)散的市場特征。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 數(shù)字化環(huán)境下兩類創(chuàng)新關(guān)系

隨著場景式-泛用式-交互式數(shù)字化實(shí)踐的深入,數(shù)字技術(shù)正逐漸打破制造企業(yè)的創(chuàng)新壁壘,通過內(nèi)生性和外生性資源整合,構(gòu)建能力資源聚合體[4],加速產(chǎn)品與服務(wù)的迭代及擴(kuò)散。數(shù)字化環(huán)境改變了制造企業(yè)運(yùn)營模式,推動(dòng)了企業(yè)生產(chǎn)要素優(yōu)化重組,促進(jìn)了企業(yè)漸進(jìn)性和顛覆性產(chǎn)品創(chuàng)新。同時(shí),數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)為主動(dòng)引領(lǐng)市場變化,踐行著基于產(chǎn)品的服務(wù)創(chuàng)新,旨在利用服務(wù)拓展企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的時(shí)空并增強(qiáng)客戶黏性[5]。

數(shù)字化環(huán)境下聚焦需求端的服務(wù)創(chuàng)新與供給端的產(chǎn)品創(chuàng)新相輔相成,關(guān)系愈加緊密。產(chǎn)品創(chuàng)新對服務(wù)創(chuàng)新具有支撐作用,即產(chǎn)品作為服務(wù)的有形展示與證據(jù),支撐服務(wù)創(chuàng)新及其價(jià)值增值的實(shí)現(xiàn)[6]。數(shù)字化環(huán)境下產(chǎn)品智能化水平趨高支持了高階服務(wù)的開發(fā),同時(shí)數(shù)字技術(shù)可供性、動(dòng)態(tài)性與開放性能夠增強(qiáng)服務(wù)價(jià)值的客戶感知,更易于實(shí)現(xiàn)服務(wù)價(jià)值最大化[7]。服務(wù)創(chuàng)新對產(chǎn)品創(chuàng)新具有促進(jìn)作用,即制造企業(yè)數(shù)字化能夠營造出多主體參與、多元化場景并存的交互與交易環(huán)境,客戶在服務(wù)體驗(yàn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)/信息,經(jīng)數(shù)據(jù)聚變、技術(shù)轉(zhuǎn)化及擴(kuò)能效應(yīng),成為促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新的重要來源,從而前瞻性改善產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)性能,推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新由漸進(jìn)性向顛覆性轉(zhuǎn)變[8]。當(dāng)前文獻(xiàn)從不同角度詮釋了兩類創(chuàng)新間的新關(guān)系,如服務(wù)創(chuàng)新水平高的企業(yè)采用激進(jìn)式的產(chǎn)品創(chuàng)新具有短視性,而中等服務(wù)創(chuàng)新水平有助于企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新的發(fā)展[9]。若將服務(wù)增強(qiáng)和技術(shù)創(chuàng)新納入同一框架,制造企業(yè)通過提高資源配置效率能夠增加產(chǎn)品創(chuàng)新機(jī)會(huì)并促進(jìn)服務(wù)創(chuàng)新[10];制造企業(yè)若將產(chǎn)品或服務(wù)植入數(shù)字化環(huán)境,能夠探尋顛覆性或前瞻性的服務(wù)創(chuàng)新路徑,并調(diào)整傳統(tǒng)產(chǎn)品創(chuàng)新思維[11]。然而,數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)兩類創(chuàng)新關(guān)系尚需明確。

1.2 服務(wù)創(chuàng)新過程的知識涌現(xiàn)

當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)與知識經(jīng)濟(jì)交織豐富了制造企業(yè)的創(chuàng)新來源。中國制造企業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用優(yōu)勢不斷得以增強(qiáng),創(chuàng)新頻繁發(fā)生于制造與服務(wù)的交叉域。數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)演變過程所沉淀的海量客戶數(shù)據(jù)/信息,不僅增強(qiáng)了企業(yè)內(nèi)部制造流程與外部服務(wù)業(yè)務(wù)間的銜接,而且加速了企業(yè)內(nèi)部知識與外部知識的集成[12],為制造企業(yè)資源整合與價(jià)值共創(chuàng)提供了新主張。

數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)依據(jù)業(yè)務(wù)屬性、產(chǎn)品類型與技術(shù)含量向市場提供了多樣化的服務(wù),產(chǎn)生了不同類型的知識[13]。如涉及產(chǎn)品研制、調(diào)試、監(jiān)控、維護(hù)、升級和回收等的產(chǎn)品生命周期服務(wù),制造企業(yè)提取產(chǎn)品不同階段的數(shù)據(jù)和知識,有針對性地提供增值服務(wù),并聚焦未來產(chǎn)品創(chuàng)新方向,促進(jìn)企業(yè)以結(jié)構(gòu)化方式挖掘高質(zhì)量的產(chǎn)品創(chuàng)意,有效更新產(chǎn)品技術(shù)[14]。如考慮客戶產(chǎn)品購買力、使用用途、使用頻率的交易服務(wù)(按時(shí)間/次數(shù)收費(fèi)),企業(yè)能夠通過收集體現(xiàn)客戶需求的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),深度挖掘與聚類分析此類數(shù)據(jù),豐富產(chǎn)品創(chuàng)意[15]。隨著數(shù)字技術(shù)嵌入對象類型的增加,產(chǎn)品知識蘊(yùn)含量激增(如智能汽車),兩類創(chuàng)新協(xié)同性得以增強(qiáng)。數(shù)字化環(huán)境能夠強(qiáng)化知識溢出效應(yīng)并提高創(chuàng)新效率[16]、降低企業(yè)創(chuàng)新的成本和風(fēng)險(xiǎn)[17]、實(shí)現(xiàn)更高價(jià)值的新產(chǎn)品提供[18]。因此,數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)利用供需交互所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),能驅(qū)動(dòng)所存儲的客戶數(shù)據(jù)/信息由離散趨向收斂,實(shí)現(xiàn)外部客戶知識與企業(yè)內(nèi)部知識耦合,極大地提升知識的獲取、整合效率[19]。但數(shù)字化環(huán)境下知識如何銜接制造企業(yè)兩類創(chuàng)新關(guān)系的作用機(jī)理尚需挖掘。

1.3 數(shù)字化環(huán)境下知識對產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散的影響

制造企業(yè)創(chuàng)新能力的提升不僅在于創(chuàng)新意念的產(chǎn)生,更需要?jiǎng)?chuàng)新結(jié)果在市場中的擴(kuò)散[20]。信息獲取和行為決策支持下的創(chuàng)新擴(kuò)散過程決定著企業(yè)創(chuàng)新價(jià)值的實(shí)現(xiàn),即蘊(yùn)含于產(chǎn)品或服務(wù)的創(chuàng)新若得到社會(huì)認(rèn)同與市場采納,才能實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新價(jià)值,否則只會(huì)產(chǎn)生沉沒成本[21]。Lee等[22]將創(chuàng)新擴(kuò)散定義為“隨時(shí)間推移,創(chuàng)新通過特定溝通渠道在潛在采用群體中傳播和共享的過程”,在此過程中,新的信息、數(shù)據(jù)和知識不斷產(chǎn)生并傳播,顯化著創(chuàng)新的意義。

目前,創(chuàng)新擴(kuò)散情景由技術(shù)導(dǎo)向回歸社會(huì)需求,邊界從有限產(chǎn)品擴(kuò)散向無限融合創(chuàng)新擴(kuò)散拓展。數(shù)字化環(huán)境下各創(chuàng)新參與主體間創(chuàng)新擴(kuò)散頻繁發(fā)生,創(chuàng)新規(guī)模和范圍不斷擴(kuò)張,創(chuàng)新以非線性的動(dòng)態(tài)方式展開[23]。創(chuàng)新擴(kuò)散的研究對象發(fā)生著由要素探索(如產(chǎn)品價(jià)格、廣告費(fèi)等)和聚焦應(yīng)用場景的具象研究,轉(zhuǎn)移到機(jī)制與方法的研究。數(shù)字化環(huán)境下產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散、社交媒體創(chuàng)新擴(kuò)散成為該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)[24]。王展昭[25]考慮了品牌競爭影響因素和重復(fù)購買的調(diào)節(jié)效應(yīng),通過構(gòu)建小世界網(wǎng)絡(luò)情景下的新產(chǎn)品擴(kuò)散閾值模型,探究了品牌競爭與新產(chǎn)品擴(kuò)散間的影響關(guān)系。唐中君等[26]基于網(wǎng)絡(luò)社交平臺用戶轉(zhuǎn)發(fā)動(dòng)機(jī),提出了改進(jìn)Bass模型的產(chǎn)品信息擴(kuò)散模型,研究了明星效應(yīng)、產(chǎn)品信息質(zhì)量等因素對產(chǎn)品信息擴(kuò)散的影響。徐建中等[27]將改進(jìn)的Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型和演化博弈綜合,分析了政府規(guī)制行為對制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新行為的演化及擴(kuò)散影響。上述研究表明,數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)創(chuàng)新頻繁發(fā)生、企業(yè)業(yè)務(wù)范圍不斷得以拓展。制造企業(yè)與客戶在新的交互/交易方式下,面向客戶問題解決的兩類創(chuàng)新不斷被修正,產(chǎn)品功能和結(jié)構(gòu)以及服務(wù)提供方式都將在擴(kuò)散中動(dòng)態(tài)迭代[28]。具體表現(xiàn)為企業(yè)內(nèi)部及其與市場間的知識流動(dòng),以及創(chuàng)新參與者間的資源整合和價(jià)值進(jìn)化[29]。由此產(chǎn)生的結(jié)果是承載于產(chǎn)品的新服務(wù)更易于為客戶接受[30],接受過程所產(chǎn)生的知識驅(qū)動(dòng)了產(chǎn)品創(chuàng)新能力的提升,促進(jìn)了新產(chǎn)品的市場認(rèn)同[31]。

綜上所述,首先,現(xiàn)有研究以協(xié)同能力、動(dòng)態(tài)資源和創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)等理論為基礎(chǔ),分別探索了制造企業(yè)兩類創(chuàng)新的價(jià)值共創(chuàng)過程。遵循“能力-行為-結(jié)果”的邏輯,研究了組織柔性、客戶介入和數(shù)字平臺能力等對兩類創(chuàng)新績效產(chǎn)生的影響。但數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)兩類創(chuàng)新行為交織涌現(xiàn),相互支持并相互滲透的作用機(jī)理仍有待進(jìn)一步揭示。其次,現(xiàn)有研究基于客戶需求導(dǎo)向的視角,聚類挖掘客戶數(shù)據(jù),探尋兩類創(chuàng)新的機(jī)會(huì)識別路徑,以此構(gòu)建了知識搜尋、知識吸收與兩類創(chuàng)新的關(guān)系模型,進(jìn)一步分析了對兩類創(chuàng)新的影響。但基于知識轉(zhuǎn)化的視角探究兩類創(chuàng)新的研究主要聚焦單一創(chuàng)新維度,即創(chuàng)新結(jié)果僅關(guān)注了服務(wù)創(chuàng)新或產(chǎn)品創(chuàng)新,缺乏以知識為紐帶探究兩類創(chuàng)新的相互作用關(guān)系。最后,現(xiàn)有研究對制造企業(yè)創(chuàng)新擴(kuò)散的分析側(cè)重于技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)、擴(kuò)散路徑和影響因素等方面,數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)兩類創(chuàng)新擴(kuò)散渠道與模式打破了傳統(tǒng)創(chuàng)新擴(kuò)散規(guī)律,社交媒體、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代模式逐步替代了大眾媒體傳播、人際網(wǎng)絡(luò)傳播等傳統(tǒng)模式,知識在創(chuàng)新過程中的作用愈加顯著。但從知識轉(zhuǎn)化的視角探析數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的作用機(jī)理仍有待深究。因此,本文從兩類創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的角度構(gòu)建Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型,探索數(shù)字化環(huán)境下服務(wù)創(chuàng)新經(jīng)知識凝練反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的作用機(jī)理,以精準(zhǔn)產(chǎn)品創(chuàng)新方向,進(jìn)而優(yōu)化衍生出更具價(jià)值創(chuàng)造力的創(chuàng)造性解決方案。

2 問題描述與研究方法

2.1 問題描述

制造企業(yè)產(chǎn)品發(fā)布會(huì)產(chǎn)生實(shí)際和潛在購買群體,制造企業(yè)拓展價(jià)值創(chuàng)造時(shí)往往會(huì)基于既定產(chǎn)品技術(shù)開發(fā)滿足潛在購買群體需求的新服務(wù),實(shí)現(xiàn)基于產(chǎn)品的服務(wù)價(jià)值最大化。數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)新服務(wù)在逐漸為客戶感知和采納的過程中,留存了大量多元異構(gòu)的客戶數(shù)據(jù),借助數(shù)字技術(shù)將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用以指導(dǎo)產(chǎn)品創(chuàng)新的知識,有益于產(chǎn)品迭代創(chuàng)新并為客戶所采納,且實(shí)際購買群體規(guī)模將隨之?dāng)U大,產(chǎn)品創(chuàng)新的市場采納度得以提高。具體創(chuàng)新過程如圖1所示。

圖1 數(shù)字化環(huán)境下服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新過程Fig.1 The process of service innovation back-feeding product innovation in the digital environment

數(shù)字化環(huán)境下兩類創(chuàng)新在協(xié)同發(fā)展過程中存在相互支持的關(guān)系,開始狀態(tài)是制造企業(yè)承載既有產(chǎn)品技術(shù)向客戶提供確保產(chǎn)品功能穩(wěn)健實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)性服務(wù)(如維修維護(hù)服務(wù)),實(shí)際和潛在購買群體自然劃分,此時(shí)數(shù)字技術(shù)是以保障產(chǎn)品功能的角色而存在。制造企業(yè)為擴(kuò)展新市場和謀求更大的價(jià)值創(chuàng)造,采取了以提供高級服務(wù)為目標(biāo)的服務(wù)創(chuàng)新(如定制化服務(wù)),此時(shí)數(shù)字技術(shù)承擔(dān)著提取客戶需求信息和便利新服務(wù)提供的雙重角色。但當(dāng)發(fā)現(xiàn)先進(jìn)服務(wù)需要更高級的產(chǎn)品技術(shù)支持實(shí)現(xiàn)時(shí),制造企業(yè)將利用沉淀的數(shù)據(jù)汲取知識,面向服務(wù)開展產(chǎn)品創(chuàng)新,此時(shí)數(shù)字技術(shù)起著促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新的作用。

由此,目標(biāo)市場客戶群體發(fā)生著潛在購買群體趨小而實(shí)際購買群體趨大的變化,產(chǎn)生這種變化的關(guān)鍵是數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新過程中涌現(xiàn)的知識對產(chǎn)品創(chuàng)新的反哺作用,研究問題具化到以知識轉(zhuǎn)換為橋梁,揭示服務(wù)創(chuàng)新如何反哺產(chǎn)品創(chuàng)新及其新產(chǎn)品的市場擴(kuò)散規(guī)律。

2.2 研究方法

依據(jù)供需決策過程信息來源和決策行為的不同,新產(chǎn)品和新服務(wù)的消費(fèi)群體劃分為潛在購買群體和實(shí)際購買群體,為探究潛在購買群體轉(zhuǎn)化為實(shí)際購買群體的過程,Bass模型將該轉(zhuǎn)變過程歸因于受創(chuàng)新效應(yīng)和模仿效應(yīng)的影響。其中,創(chuàng)新效應(yīng)反映潛在購買群體受廣告、價(jià)格等外部因素影響自發(fā)形成的創(chuàng)新群體,模仿效應(yīng)反映潛在購買群體受客戶間信息交流等內(nèi)部因素的影響跟隨形成的模仿群體。Bass模型能夠刻畫客戶對新產(chǎn)品與新服務(wù)主動(dòng)采納行為和受已采納者影響的被動(dòng)采納行為,轉(zhuǎn)變過程如圖2所示。

圖2 Bass模型的轉(zhuǎn)變過程Fig.2 The transformation process of Bass model

Bass模型雖能呈現(xiàn)新產(chǎn)品推出市場后,累積采納者數(shù)量和新增采納者的變化趨勢[25],但數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用模糊了兩類創(chuàng)新階段劃分,縮短了創(chuàng)新擴(kuò)散時(shí)間,制造企業(yè)兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的結(jié)構(gòu)、渠道和模式發(fā)生了變化,兩類創(chuàng)新擴(kuò)散過程和結(jié)果間的動(dòng)態(tài)關(guān)系變得更為復(fù)雜?？紤]到在兩類創(chuàng)新擴(kuò)散過程中Bass模型的外部影響效應(yīng)產(chǎn)生于服務(wù)創(chuàng)新的結(jié)果表現(xiàn),內(nèi)部影響效應(yīng)來源于產(chǎn)品創(chuàng)新的客戶跟隨,以及Bass模型能夠刻畫制造企業(yè)從產(chǎn)品研發(fā)、投入市場到技術(shù)完善、最終推廣的產(chǎn)品創(chuàng)新全過程,潛在購買群體從獲知、感知、評價(jià)到最終享用服務(wù)全過程。為此,本文利用Bass模型來揭示數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的作用機(jī)理,以及經(jīng)知識物化而生成新產(chǎn)品的市場擴(kuò)散程度。以影響服務(wù)創(chuàng)新擴(kuò)散的內(nèi)外部因素作用于產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散為觀察點(diǎn),預(yù)測服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的成效,以減少制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新的試錯(cuò)成本。

3 數(shù)字化環(huán)境下服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新模型構(gòu)建

經(jīng)典Bass模型認(rèn)為創(chuàng)新擴(kuò)散受到兩方面因素影響:一是以大眾傳媒為主的外部因素,潛在使用者在廣告、新聞等大眾傳媒的影響下快速獲取產(chǎn)品外觀、功能等信息,以渲染、強(qiáng)化創(chuàng)新擴(kuò)散;二是以口碑傳播為主的內(nèi)部因素,潛在采納者在已采納者的影響下感知產(chǎn)品的可靠性、耐用性等,以獲得更全面、專業(yè)的產(chǎn)品使用信息。經(jīng)典Bass模型的基本假設(shè)包括:市場容量不隨時(shí)間變化而改變,一類創(chuàng)新擴(kuò)散不受其他類型創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,創(chuàng)新擴(kuò)散過程內(nèi)外部因素的影響程度恒定不變,不存在供給約束等。而數(shù)字化環(huán)境下上述假設(shè)被逐漸打破,因此,揭示數(shù)字化環(huán)境下服務(wù)創(chuàng)新過程中涌現(xiàn)的知識對產(chǎn)品創(chuàng)新的反哺作用,需要對經(jīng)典Bass模型進(jìn)行修正。

3.1 兩類創(chuàng)新的相互作用

兩類創(chuàng)新分別作為制造企業(yè)服務(wù)化的外在表現(xiàn)和內(nèi)在基礎(chǔ),具有伴生性,由此形成如服務(wù)衍生、產(chǎn)品服務(wù)集成創(chuàng)新等。為探析知識在兩類創(chuàng)新協(xié)同過程中的作用,分別建立兩類創(chuàng)新擴(kuò)散模型。假設(shè)t時(shí)刻服務(wù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新的客戶累積采納量分別為S(t)和N(t),根據(jù)經(jīng)典Bass模型可得:

式中:M1為服務(wù)創(chuàng)新的市場容量;M2為產(chǎn)品創(chuàng)新的市場容量;F1(t)為t時(shí)刻客戶采納服務(wù)創(chuàng)新的累積比例;F2(t)為t時(shí)刻客戶采納產(chǎn)品創(chuàng)新的累積比例,且F1(0)=0,F2(0)=0。兩類創(chuàng)新市場容量不同是源于制造企業(yè)存在借助競爭對手的產(chǎn)品開發(fā)面向終端市場的新服務(wù)。

假設(shè)f1(t)是t時(shí)刻服務(wù)創(chuàng)新采納數(shù)量占市場容量比例的概率密度函數(shù),f2(t)是t時(shí)刻產(chǎn)品創(chuàng)新采納數(shù)量占市場容量比例的概率密度函數(shù),則t時(shí)刻客戶采納兩類創(chuàng)新的累積比例為:

根據(jù)經(jīng)典Bass模型的基本等式關(guān)系,在t時(shí)刻新增采納兩類創(chuàng)新的客戶數(shù)量與已采用數(shù)量呈線性關(guān)系,因此可得兩類創(chuàng)新在t時(shí)刻新增采納比例的概率密度函數(shù)與未采用者比例的比值為:

式中:p1表示服務(wù)創(chuàng)新外部因素的影響程度;p2表示產(chǎn)品創(chuàng)新外部因素的影響程度(p1>0,p2>0);q1表示服務(wù)創(chuàng)新內(nèi)部因素的影響程度;q2表示產(chǎn)品創(chuàng)新內(nèi)部因素的影響程度(q1>0,q2>0)。

通過式(5)、(6)可得t時(shí)刻f1(t)和f2(t)分別為:

假設(shè)s(t)為t時(shí)刻新增服務(wù)創(chuàng)新采納量,n(t)為t時(shí)刻新增產(chǎn)品創(chuàng)新采納量,則兩類創(chuàng)新累積采納量分別為:

數(shù)字化環(huán)境下產(chǎn)品創(chuàng)新的主要?jiǎng)?chuàng)意源自承載于產(chǎn)品的服務(wù)由創(chuàng)新到提供過程中累積的客戶數(shù)據(jù)。數(shù)字技術(shù)在產(chǎn)品中的嵌入更有益于客戶數(shù)據(jù)的獲取和處理以及新知識的形成,能助推服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的實(shí)現(xiàn)。該過程中,制造企業(yè)兩類創(chuàng)新形成附隨擴(kuò)散關(guān)系,即產(chǎn)品創(chuàng)新的擴(kuò)散以服務(wù)創(chuàng)新擴(kuò)散為基礎(chǔ),產(chǎn)品創(chuàng)新的市場容量受到服務(wù)創(chuàng)新累積采納量的影響,兩類創(chuàng)新賦能與反哺協(xié)同交替以滿足潛在市場需求[32]。同時(shí),產(chǎn)品創(chuàng)新的市場容量M2受服務(wù)創(chuàng)新累積采納量S(t)的影響,且M2占S(t)的比例隨時(shí)間的變化而變化[33]?？紤]數(shù)字化環(huán)境下知識對產(chǎn)品創(chuàng)新的滲透作用,以及客戶采納新產(chǎn)品受與該產(chǎn)品相關(guān)的服務(wù)感知影響,產(chǎn)品創(chuàng)新的市場容量與服務(wù)創(chuàng)新所能擴(kuò)充的市場存在非線性關(guān)系。綜合上述因素,數(shù)字化環(huán)境下產(chǎn)品創(chuàng)新的市場容量和服務(wù)創(chuàng)新累積采納量之間存在如下關(guān)系:

式中:δ為產(chǎn)品創(chuàng)新市場容量的時(shí)間影響參數(shù)。若δ>0,則客戶對服務(wù)創(chuàng)新的采納在時(shí)間上先于產(chǎn)品創(chuàng)新;若δ<0,則客戶對服務(wù)創(chuàng)新的采納在時(shí)間上后于產(chǎn)品創(chuàng)新。k為服務(wù)創(chuàng)新過程產(chǎn)生的顯/隱性知識轉(zhuǎn)化利用率,k>0。ε為其他因素影響下客戶采納產(chǎn)品創(chuàng)新的增量,ε>0。

3.2 數(shù)字化水平對內(nèi)外部因素的影響

經(jīng)典Bass模型中影響創(chuàng)新被客戶采納的內(nèi)外部因素影響程度恒定不變,但隨著制造企業(yè)服務(wù)化和數(shù)字化水平的提升,實(shí)物產(chǎn)品嵌入了大量數(shù)字技術(shù),使得產(chǎn)品趨向智能化和服務(wù)趨向數(shù)字化,逐漸改變了影響客戶采納的內(nèi)外部因素。

(1) 外部因素。經(jīng)典Bass模型外部因素主要涉及宣傳、推廣和大眾傳媒等。在數(shù)字化環(huán)境下客戶對新服務(wù)與新產(chǎn)品的認(rèn)知發(fā)生改變,當(dāng)制造企業(yè)外部環(huán)境獲取信息的數(shù)字化程度越高時(shí),兩類創(chuàng)新擴(kuò)散將愈加顯著。但由于客戶采納量的累積以及市場容量的約束,外部因素對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響最終會(huì)趨于平緩,達(dá)到相對穩(wěn)定的客戶積累量。

(2) 內(nèi)部因素。經(jīng)典Bass模型內(nèi)部因素主要是客戶間口頭交流產(chǎn)品和服務(wù)的相關(guān)屬性(如信息、價(jià)格等)。制造企業(yè)數(shù)字化能加速客戶對新產(chǎn)品和新服務(wù)的認(rèn)同速度,提高企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)/信息的傳遞和處理能力,當(dāng)制造企業(yè)數(shù)字化程度愈高時(shí),則愈有利于兩類創(chuàng)新的擴(kuò)散。與外部因素的影響效果類似,數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)內(nèi)部因素對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響將呈現(xiàn)先加速后趨于平緩的趨勢。

由于影響客戶采納新產(chǎn)品和新服務(wù)的內(nèi)外部因素發(fā)生了改變,故將內(nèi)外部因素的影響程度設(shè)為自然對數(shù)函數(shù)[32],分別刻畫數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)內(nèi)外部因素對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,即:

式中:u1為服務(wù)創(chuàng)新的外部影響系數(shù);u2為產(chǎn)品創(chuàng)新的外部影響系數(shù);v1為服務(wù)創(chuàng)新的內(nèi)部影響系數(shù);v2為產(chǎn)品創(chuàng)新的內(nèi)部影響系數(shù);h(t)為t時(shí)刻制造企業(yè)的數(shù)字化水平。

3.3 數(shù)字化環(huán)境下服務(wù)創(chuàng)新結(jié)果的知識轉(zhuǎn)化

數(shù)字技術(shù)不斷改變著制造企業(yè)的運(yùn)營模式,新服務(wù)提供過程沉淀了大量客戶交易數(shù)據(jù)及產(chǎn)品使用數(shù)據(jù),若將其轉(zhuǎn)化為支持產(chǎn)品創(chuàng)新的知識,將更有助于客戶采納新產(chǎn)品。為刻畫知識轉(zhuǎn)化在兩類創(chuàng)新間的傳導(dǎo)作用,用k表示服務(wù)創(chuàng)新對產(chǎn)品創(chuàng)新滲透的影響,體現(xiàn)為服務(wù)創(chuàng)新過程產(chǎn)生的顯/隱性知識轉(zhuǎn)化利用率。其中,k1為顯性知識轉(zhuǎn)化利用率,k2為隱性知識轉(zhuǎn)化利用率。由于顯性知識轉(zhuǎn)化主要受外部因素的影響,隱性知識轉(zhuǎn)化主要受內(nèi)部因素的影響[34],故數(shù)字化環(huán)境下基于知識轉(zhuǎn)化維度,服務(wù)創(chuàng)新對產(chǎn)品創(chuàng)新的滲透影響為

式中:a為顯性知識流轉(zhuǎn)系數(shù);b為隱性知識流轉(zhuǎn)系數(shù);p1表示服務(wù)創(chuàng)新外部因素的影響程度;q1表示服務(wù)創(chuàng)新內(nèi)部因素的影響程度。

3.4 修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型

綜合考慮制造企業(yè)兩類創(chuàng)新間的反哺關(guān)系、數(shù)字化環(huán)境對創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,以及知識在反哺過程中的滲透作用,數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的擴(kuò)散模型為:

假設(shè)當(dāng)t=0 時(shí),服務(wù)創(chuàng)新客戶累積采納量S(0)=0,產(chǎn)品創(chuàng)新客戶累積采納量N(0)=0,由式(13)～(15)可得數(shù)字化環(huán)境下產(chǎn)品創(chuàng)新的市場容量和兩類創(chuàng)新累積采納量分別為:

對S(t)和N(t)求導(dǎo),可得t時(shí)刻兩類創(chuàng)新的新增采納量為:

為利用改進(jìn)的Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型,揭示數(shù)字化環(huán)境下內(nèi)外部因素對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散程度的影響,顯/隱性知識流轉(zhuǎn)系數(shù)對產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散的作用機(jī)理,以及凸顯改進(jìn)的Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型的先進(jìn)性,本文借助實(shí)例,旨在驗(yàn)證數(shù)字化環(huán)境下服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散對企業(yè)的重要意義。

4 實(shí)例驗(yàn)證

4.1 實(shí)例選擇

為驗(yàn)證制造企業(yè)兩類創(chuàng)新協(xié)同過程中的反哺特征,以及改進(jìn)Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型在兩類創(chuàng)新間的先進(jìn)性和適用性,本文選取數(shù)字化和服務(wù)化成效顯著的小米科技有限公司(簡稱“小米科技”)作為實(shí)例分析對象,理由包括:

(1) 小米科技自2010 年成立以來,抓住互聯(lián)網(wǎng)“窗口”機(jī)遇期,充分借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字技術(shù)衍生了大量硬件信息增值服務(wù)和產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)服務(wù),具有顯著的數(shù)字化和服務(wù)化特性,于2017年入選第一批國家級服務(wù)型制造示范企業(yè)。

(2) 小米科技以智能手機(jī)為載體,MIUI系統(tǒng)為核心,利用智能產(chǎn)品生態(tài)圈的供需深度交互優(yōu)勢,開發(fā)新穎服務(wù)的同時(shí),捕獲小米論壇、微博等信息交流平臺“米粉”數(shù)據(jù),用以預(yù)判市場發(fā)展方向和實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)新,其服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新特點(diǎn)顯著。

(3) 小米科技數(shù)字技術(shù)的廣泛運(yùn)用和深入實(shí)踐,以及依托強(qiáng)大的品牌效應(yīng)、龐大的米粉群和領(lǐng)導(dǎo)者的行業(yè)聲譽(yù),能夠快速支持實(shí)現(xiàn)潛在客戶對公司新產(chǎn)品和新服務(wù)的價(jià)值感知,充分反映數(shù)字化環(huán)境下創(chuàng)新擴(kuò)散的內(nèi)外部因素影響特性。

4.2 數(shù)據(jù)收集與處理

小米科技于2018年香港上市,公司披露數(shù)據(jù)具有權(quán)威性和真實(shí)性。由于MIUI是基于Android系統(tǒng)深度優(yōu)化、定制、開發(fā)的第三方手機(jī)操作系統(tǒng),MIUI月活躍數(shù)量能夠反映選定時(shí)段新增用戶和老用戶登錄MIUI的數(shù)量,能表征用戶對MIUI操作系統(tǒng)承載新服務(wù)的采納量。為此,將每季度累計(jì)“MIUI全球月活躍數(shù)量”作為服務(wù)創(chuàng)新的累積采納量。同時(shí),由于IoT具有智能感知、識別和管理的優(yōu)勢,易形成互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò),能夠支持小米手機(jī)精準(zhǔn)控制和管理設(shè)備,故將每季度累計(jì)“連接的IoT設(shè)備數(shù)”作為產(chǎn)品創(chuàng)新的累積采納量。數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 小米科技各季度“MIUI全球月活躍數(shù)量”及“連接的IoT設(shè)備數(shù)”Tab.1 “MIUI global monthly active quantity” and “Connected IoT devices” of Xiaomi technology in each quarter

為衡量小米科技數(shù)字化水平,本文利用數(shù)字化收入占總收入的比值表示,將數(shù)字化水平界定為“底層技術(shù)運(yùn)用”與“技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”[35]。其中,“底層技術(shù)運(yùn)用”采用“互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)收入”刻畫,“技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用”采用“IoT 與生活消費(fèi)品收入”反映。以小米科技年報(bào)中每個(gè)季度“互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)收入”與“IoT 與生活消費(fèi)品收入”總和占該季度總收入的比值作為該季度數(shù)字化水平的增長率,如表2所示。則t時(shí)段小米科技的數(shù)字化水平衡量公式為

表2 小米科技各季度“互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)收入”“IoT與生活消費(fèi)品收入”及總收入Tab.2 “Internet service revenue”,“IoT and consumer goods revenue” and total revenue of Xiaomi technology in each quarter

式中:RIoT(t)為t時(shí)段“IoT 與生活消費(fèi)品收入”;R互聯(lián)網(wǎng)(t)為t時(shí)段“互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)收入”;R總(t)為t時(shí)段總收入,h(0)=0。

制造企業(yè)數(shù)字化水平具有累積效應(yīng),以2010年8月MIUI系統(tǒng)首個(gè)內(nèi)測版推出為初始點(diǎn),將2010年9、10、11、12月作為第1個(gè)時(shí)段,以此類推。但小米科技在2018年上市前數(shù)據(jù)不完整,依據(jù)2018年后“IoT 與生活消費(fèi)品收入”(RIoT(t))、“互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)收入”(R互聯(lián)網(wǎng)(t))和“總收入”(R總(t))真實(shí)值趨勢與指數(shù)函數(shù)接近,據(jù)此可利用指數(shù)模型推斷2018年以前三者的數(shù)據(jù)。由此,2010年迄今的RIoT(t)、R互聯(lián)網(wǎng)(t)和R總(t)散點(diǎn)圖如圖3 所示。依據(jù)式(25),各時(shí)段數(shù)字化水平如圖4所示。

圖3 RIoT(t)、R互聯(lián)網(wǎng)(t)與R總(t)擬合結(jié)果Fig.3 Fitting results of RIoT (t),RInternet (t),and RTotal(t)

圖4 小米科技2010年迄今數(shù)字化水平Fig.4 The digitization level of Xiaomi technology since 2010

由圖3、4可知,小米科技每年各季度的“互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)收入”“IoT 與生活消費(fèi)品收入”及總收入均呈上升趨勢。其原因之一是數(shù)字技術(shù)水平的提高及核心底層技術(shù)架構(gòu)的完善,驅(qū)動(dòng)了小米科技品牌效應(yīng)延伸及產(chǎn)品迭代,形成了豐富的應(yīng)用場景,實(shí)現(xiàn)了知識的沉淀及生態(tài)圈的外延。小米科技數(shù)字化水平的提高為迭代產(chǎn)品和復(fù)雜生態(tài)場景的融合創(chuàng)新提供了有效支撐,構(gòu)筑了數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)橋梁,增強(qiáng)了前端場景運(yùn)用、中間數(shù)據(jù)知識沉淀、后端產(chǎn)品創(chuàng)新的銜接性。

4.3 參數(shù)擬合與結(jié)果分析

經(jīng)典Bass模型常用的參數(shù)估計(jì)方法是極大似然估計(jì)法、普通最小二乘法和非線性最小二乘估計(jì)法等[36]。根據(jù)上述獲取數(shù)據(jù),采用非線性最小二乘估計(jì)法估計(jì)M1、u1、u2、v1、v2、a、b、δ和ε等參數(shù)[26-37],結(jié)果如表3所示。在數(shù)字化環(huán)境下,隨著小米科技數(shù)字化水平的提升,服務(wù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新累積采納量擬合結(jié)果如圖5所示。根據(jù)式(20)及計(jì)算結(jié)果,產(chǎn)品創(chuàng)新市場容量和產(chǎn)品創(chuàng)新累積采納量隨時(shí)間變化如圖6所示。

表3 創(chuàng)新擴(kuò)散模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果Tab.3 Parameter estimation results of innovation diffusion model

圖5 服務(wù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新累積采納量擬合結(jié)果Fig.5 Fitting results of cumulative adoption of service innovation and product innovation

圖6 產(chǎn)品創(chuàng)新的市場容量與產(chǎn)品創(chuàng)新的累積采納量對比Fig.6 Comparison between market capacity of product innovation and cumulative adoption of product innovation

根據(jù)擬合結(jié)果,服務(wù)創(chuàng)新的擬合優(yōu)度0.996 9,產(chǎn)品創(chuàng)新的擬合優(yōu)度0.996 6,結(jié)果接近于1,表明數(shù)字化環(huán)境下兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的擬合度良好。同時(shí)發(fā)現(xiàn)以下結(jié)論:①兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的內(nèi)外部影響系數(shù)(vi和ui,vi>ui)均大于零,表明小米科技新產(chǎn)品和新服務(wù)的累積采納量與企業(yè)內(nèi)外部影響系數(shù)呈正相關(guān),且受內(nèi)部影響系數(shù)的影響更大。②顯性和隱性知識流轉(zhuǎn)系數(shù)均大于零,表明兩類知識(a和b,a

圖7 內(nèi)外部因素對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響Fig.7 The influence of internal and external factors on diffusion of two types of innovation

由圖7可知,內(nèi)外部因素對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響均隨時(shí)間的增加有所提高,且內(nèi)外部因素對產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散的影響均大于對服務(wù)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響。同時(shí),內(nèi)部因素的作用效果均大于外部因素,體現(xiàn)了供需間及客戶間的交互更有利于潛在購買群體的擴(kuò)大。由圖8可知,顯/隱性知識轉(zhuǎn)化利用率與時(shí)間幾乎呈線性關(guān)系,表明企業(yè)數(shù)字化水平能有效促進(jìn)內(nèi)外部知識的集成、轉(zhuǎn)化和利用,進(jìn)一步強(qiáng)化服務(wù)創(chuàng)新對產(chǎn)品創(chuàng)新的反哺效用。分析上述研究結(jié)果可得,隨著小米科技數(shù)字化投入的不斷增加,“供給-需求”端的黏性逐漸增強(qiáng),產(chǎn)品市場交易更為活躍,企業(yè)處理海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力得以提升,知識的轉(zhuǎn)化利用率和產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散速度不斷提高,凸顯了數(shù)字化環(huán)境下基于知識轉(zhuǎn)化視角的服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新特性。

圖8 服務(wù)創(chuàng)新過程產(chǎn)生的顯/隱性知識轉(zhuǎn)化利用率Fig.8 The conversion and utilization rate of explicit/implicit knowledge generated in the process of service innovation

4.4 模型對比分析

為驗(yàn)證修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型的科學(xué)性與現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)性,本文對比分析經(jīng)典Bass模型兩類創(chuàng)新獨(dú)立擴(kuò)散參數(shù)的變化,即內(nèi)外部因素的影響程度qi和pi不隨時(shí)間的變化而改變,產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散的市場容量恒定,不受服務(wù)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響。計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4 經(jīng)典Bass模型與修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型擬合參數(shù)對比Tab.4 Comparison of fitting parameters between classical Bass model and modified Bass innovation diffusion model

由表4可以發(fā)現(xiàn):①經(jīng)典Bass模型的擬合優(yōu)度均小于修正模型,表明以知識轉(zhuǎn)化和反哺作用為特征的修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型能更好地揭示兩類創(chuàng)新的擴(kuò)散規(guī)律。②經(jīng)典Bass模型服務(wù)創(chuàng)新市場容量小于修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型,但在47個(gè)時(shí)段內(nèi),經(jīng)典Bass模型產(chǎn)品創(chuàng)新的市場容量大于修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型,即在產(chǎn)品市場不斷擴(kuò)增的情形下,消費(fèi)者更多關(guān)注服務(wù)創(chuàng)新而非新產(chǎn)品。③經(jīng)典Bass模型兩類創(chuàng)新擴(kuò)散外部因素的影響程度小于修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型,但經(jīng)典Bass模型兩類創(chuàng)新擴(kuò)散內(nèi)部因素的影響程度均大于修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型。該結(jié)果凸顯了數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使得外部因素的作用效果逐漸增強(qiáng),先進(jìn)的傳播模式和擴(kuò)散渠道正逐步打破信息閉塞的桎梏,吸引潛在購買群體采納創(chuàng)新成果,對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散具有顯著驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。④對比兩模型的方差SSE及均方根RMSE,修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型均優(yōu)于經(jīng)典Bass模型,說明修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型預(yù)測更為精準(zhǔn)。對比結(jié)果表明了修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型能夠揭示數(shù)字化環(huán)境下兩類創(chuàng)新之間的作用機(jī)理,以及數(shù)字化環(huán)境下服務(wù)創(chuàng)新經(jīng)知識轉(zhuǎn)化反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的過程。

相較于經(jīng)典Bass模型,修正的Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型在以下方面有顯著改善:①在制造業(yè)數(shù)字化與服務(wù)化實(shí)踐逐漸深入的背景下,產(chǎn)品創(chuàng)新的擴(kuò)散受服務(wù)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響越來越大,修正的Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型引入附隨擴(kuò)散概念,以知識轉(zhuǎn)化為紐帶,將兩類創(chuàng)新的市場容量連接并綜合考量,彌補(bǔ)了經(jīng)典Bass模型市場容量不受其他創(chuàng)新擴(kuò)散影響的缺陷,更符合數(shù)字化環(huán)境下的創(chuàng)新擴(kuò)散發(fā)展特征。②經(jīng)典Bass模型假設(shè)內(nèi)外部影響因素恒定,忽略了制造企業(yè)數(shù)字化水平對創(chuàng)新擴(kuò)散過程內(nèi)外部因素的影響。修正的Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型以制造企業(yè)數(shù)字化為背景,引入數(shù)字化水平和內(nèi)外部影響系數(shù),準(zhǔn)確刻畫了內(nèi)外部因素隨時(shí)間變化對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響程度。③由于知識在服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新過程中的作用愈加顯著,修正的Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型考慮了內(nèi)外部因素對顯/隱性知識轉(zhuǎn)化利用率及其對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,彌補(bǔ)了經(jīng)典Bass模型僅聚焦單一創(chuàng)新擴(kuò)散的局限,凸顯了數(shù)字化環(huán)境下反哺過程中知識的傳導(dǎo)作用。

5 結(jié)論

數(shù)字賦能作用下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新與產(chǎn)品創(chuàng)新之間的關(guān)系愈加緊密和復(fù)雜。本文立足于制造企業(yè)服務(wù)化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的場景,以知識轉(zhuǎn)化為橋梁,解析了數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散過程,構(gòu)建了數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新擴(kuò)散的Bass模型,實(shí)例印證了模型的科學(xué)性與有效性。得到如下研究結(jié)論:

(1) 數(shù)字化環(huán)境下兩類創(chuàng)新相互作用,實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品創(chuàng)新客戶采納的最大化。數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新更為活躍,服務(wù)創(chuàng)新的擴(kuò)散有效帶動(dòng)了產(chǎn)品創(chuàng)新的擴(kuò)散,增大了產(chǎn)品創(chuàng)新的市場容量。

(2) 數(shù)字化環(huán)境下新服務(wù)在為客戶感知的過程中容易留存大量多元異構(gòu)數(shù)據(jù),利用數(shù)字技術(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用以指導(dǎo)產(chǎn)品創(chuàng)新的知識,能夠精準(zhǔn)產(chǎn)品創(chuàng)新的方向并易于為客戶采納。

(3) 數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)數(shù)字化水平越高,信息傳播渠道和模式將越豐富,顯/隱性知識的轉(zhuǎn)化利用率越高效,能夠增強(qiáng)內(nèi)外部因素對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響。其中,外部因素的影響效果逐漸增大,內(nèi)部因素的影響效果逐漸弱化。

(4) 構(gòu)建的修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型能夠精準(zhǔn)刻畫內(nèi)外部因素影響程度變化、數(shù)字技術(shù)和知識轉(zhuǎn)化對兩類創(chuàng)新擴(kuò)散的影響,預(yù)測精度優(yōu)于經(jīng)典Bass模型,更能揭示數(shù)字化環(huán)境下服務(wù)創(chuàng)新經(jīng)知識轉(zhuǎn)化反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的過程,與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化背景下制造企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展規(guī)律吻合。

本文根據(jù)創(chuàng)新擴(kuò)散理論,聚焦知識轉(zhuǎn)化視角,探究了數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新對產(chǎn)品創(chuàng)新的反哺作用,理論貢獻(xiàn)包括:

(1) 拓展和豐富了兩類創(chuàng)新研究的范疇與內(nèi)容。以往研究遵從基于產(chǎn)品的服務(wù)提供觀點(diǎn),認(rèn)為服務(wù)創(chuàng)新跟隨產(chǎn)品創(chuàng)新而呈現(xiàn),但數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新過程沉淀的客戶數(shù)據(jù)/信息能夠支持產(chǎn)品創(chuàng)新,即服務(wù)創(chuàng)新對產(chǎn)品創(chuàng)新具有反哺作用,本文豐富了數(shù)字化環(huán)境下兩類創(chuàng)新的關(guān)系研究。

(2) 構(gòu)建了數(shù)字化環(huán)境下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型。當(dāng)前研究更多關(guān)注數(shù)字化與服務(wù)化交融情境下的服務(wù)創(chuàng)新,目的是創(chuàng)造客戶價(jià)值和提升產(chǎn)品技術(shù)。本文引入數(shù)字化水平,基于知識轉(zhuǎn)化視角,構(gòu)建了修正的Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型,既符合數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新范式,又拓展了創(chuàng)新擴(kuò)散理論的解釋邊界。

數(shù)字化環(huán)境下兩類創(chuàng)新相輔相成的關(guān)系研究將有助于制造企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)拓展市場空間、精準(zhǔn)創(chuàng)新方向,由此得出如下管理啟示:

(1) 數(shù)字化環(huán)境下兩類創(chuàng)新伴生性顯著增強(qiáng)。制造企業(yè)可通過創(chuàng)新服務(wù)形式和內(nèi)容,修正產(chǎn)品主導(dǎo)邏輯下“酒香不怕巷子深”的傳統(tǒng)思維,擴(kuò)大產(chǎn)品擴(kuò)散的市場容量,以提高產(chǎn)品創(chuàng)新的采納速率。

(2) 數(shù)字化環(huán)境下知識在兩類創(chuàng)新間的傳導(dǎo)作用愈加重要。制造企業(yè)欲突破“卡脖子”技術(shù),路徑之一是利用數(shù)字技術(shù)增強(qiáng)供需交互過程中顯/隱性數(shù)據(jù)與信息的獲取和處理能力,生成知識,實(shí)現(xiàn)服務(wù)創(chuàng)新對產(chǎn)品創(chuàng)新的反哺。

(3) 數(shù)字賦能的服務(wù)價(jià)值創(chuàng)造發(fā)生著由面向市場需求單一地提供基礎(chǔ)服務(wù),向提供增值服務(wù)、提煉市場知識、反哺產(chǎn)品創(chuàng)新的多重方式轉(zhuǎn)變。制造企業(yè)提高數(shù)字化水平的目的不能僅限于削減服務(wù)創(chuàng)新成本和提高服務(wù)創(chuàng)新效率,需要注重?cái)?shù)據(jù)、信息和知識助推兩類創(chuàng)新發(fā)展及擴(kuò)散的重要作用。

本文構(gòu)建的修正Bass創(chuàng)新擴(kuò)散模型雖能刻畫兩類創(chuàng)新之間的擴(kuò)散關(guān)系,揭示經(jīng)知識轉(zhuǎn)化的反哺機(jī)理,但受模型構(gòu)建抽象的限制,數(shù)字賦能兩類創(chuàng)新的刻畫還不夠細(xì)膩。同時(shí),本文僅選擇了數(shù)字化和服務(wù)化成功實(shí)踐的典型案例作為實(shí)證研究對象,未來將探索不同行業(yè)以及不同數(shù)字場景下兩類創(chuàng)新的多重價(jià)值創(chuàng)造規(guī)律,為兩類創(chuàng)新研究提供理論增量與實(shí)踐啟示。