數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新路徑探析

董海林，陳菊紅（博士生導(dǎo)師），張 樂

一、引言

制造企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新是制造商堅持“服務(wù)主導(dǎo)邏輯”、提供與其產(chǎn)品直接相關(guān)的衍生服務(wù)，以成功實現(xiàn)客戶鎖定，重塑差異化競爭優(yōu)勢的變革過程。近年來，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等數(shù)字技術(shù)的興起，為制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新帶來革命性動力源泉（Coreynen 等，2017）。在數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下，制造企業(yè)的服務(wù)業(yè)務(wù)由傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗的被動響應(yīng)服務(wù)轉(zhuǎn)型升級為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)預(yù)測和智能決策服務(wù)，通過不斷優(yōu)化流程，提升組織敏捷性和服務(wù)創(chuàng)新能力（Li 等，2022；董華和陳蕾，2021）賦能企業(yè)價值創(chuàng)造。然而，制造企業(yè)通過不斷投資遠(yuǎn)程診斷、數(shù)據(jù)倉庫及各種可視化方法，以拓展服務(wù)價值的創(chuàng)造空間，卻未得到理想的收益增長（Kohtam?ki 等，2020）。其根本原因在于制造企業(yè)服務(wù)化的本質(zhì)是一個動態(tài)創(chuàng)新的過程，受到內(nèi)部資源能力與外部環(huán)境的協(xié)同影響（Liu 等，2022）。相較于對數(shù)字技術(shù)和設(shè)施投資的重視，企業(yè)往往忽視了內(nèi)部資源能力與外部環(huán)境的協(xié)調(diào)匹配，這很可能是導(dǎo)致數(shù)字技術(shù)投資收益存在差異的主要原因。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，厘清制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵驅(qū)動因素，幫助企業(yè)“內(nèi)外兼修”提升服務(wù)創(chuàng)新績效，是亟待解決的現(xiàn)實問題。

綜觀已有研究，制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新受到諸多因素的影響，包括戰(zhàn)略一致性（Lightfoot，2011）、商業(yè)模式創(chuàng)新（陳菊紅等，2020）、戰(zhàn)略柔性（Bock 等，2012）、創(chuàng)新能力（趙宸宇，2021）等內(nèi)部因素及網(wǎng)絡(luò)嵌入（Powell等，1996）、技術(shù)動蕩性（Coreynen 等，2017）、制度關(guān)聯(lián)（Baum 和Oliver，1996）等外部因素。以上研究為厘清制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響因素做出了重要貢獻(xiàn)，但缺乏對制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新復(fù)雜過程的還原。大部分研究關(guān)注單一因素對制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響，聚焦于數(shù)字技術(shù)這一外部驅(qū)動要素（Liu 等，2022；趙宸宇，2021；Ardolino等，2018），而忽視了影響制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的多重并發(fā)的因素和路徑。例如：Ardolino 等（2018）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)不僅可以幫助制造企業(yè)使用平臺數(shù)據(jù)精準(zhǔn)決策、簡化操作、快速響應(yīng)客戶需求并發(fā)現(xiàn)新的市場機(jī)會，還可以優(yōu)化關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程增強(qiáng)供應(yīng)鏈協(xié)同，提升企業(yè)的動態(tài)運(yùn)營能力和競爭優(yōu)勢（Yu 等，2021），但卻未考慮到外部環(huán)境是否存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。Liu等（2022）基于動態(tài)能力理論和技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散理論，探討了移動通信技術(shù)對制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的驅(qū)動機(jī)理，分析了隱性服務(wù)知識共享、組織學(xué)習(xí)、內(nèi)部資源整合與優(yōu)化配置的“橋接”作用，同時考慮創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，但卻未進(jìn)一步研究要素之間協(xié)同配合對服務(wù)創(chuàng)新績效的影響?？梢?，現(xiàn)有研究缺乏對內(nèi)外部因素協(xié)同視角下服務(wù)創(chuàng)新路徑的探討。然而，制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新是一個內(nèi)外部多重要素交互作用的復(fù)雜整體（Storey等，2016），僅考察單個因素的凈效應(yīng)無法有效揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的多元路徑以及不同要素間的聯(lián)動效應(yīng)。

本研究遵循“外部環(huán)境—內(nèi)部能力—協(xié)同聯(lián)動”的理論邏輯，基于組態(tài)視角探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響機(jī)制及實現(xiàn)路徑。具體而言，本文通過實證分析回答如下問題：外部環(huán)境和內(nèi)部動態(tài)能力如何協(xié)同促進(jìn)制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新？數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響機(jī)制和路徑是什么？為了解決上述問題，本文選取178 家利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行服務(wù)創(chuàng)新的制造企業(yè)，運(yùn)用fsQCA 方法探討制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的組態(tài)路徑。

本文可能的研究貢獻(xiàn)有：①基于協(xié)同理論，提出了一個綜合框架來分析制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新，揭示了外部環(huán)境與內(nèi)部資源能力之間的協(xié)同耦合對服務(wù)創(chuàng)新的影響。本研究響應(yīng)了Kohtam?ki等（2020）的呼吁，考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新復(fù)雜機(jī)制，拓展了制造企業(yè)服務(wù)化的相關(guān)研究。②為緩解制造企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)服務(wù)創(chuàng)新的結(jié)果爭議提供新解，為服務(wù)創(chuàng)新的差異化經(jīng)濟(jì)結(jié)果提供新證據(jù)。③方法層面，利用fsQCA 方法探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下制造企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新，動態(tài)還原了制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的復(fù)雜過程。以往研究大多關(guān)注實現(xiàn)制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的凈效應(yīng)，忽視了前因條件的協(xié)同聯(lián)動對服務(wù)創(chuàng)新的影響，通過定性比較分析探究出導(dǎo)致同一結(jié)果的多條路徑，豐富了制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新研究方法，可為制造企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型實踐提供科學(xué)指導(dǎo)。

二、文獻(xiàn)回顧與模型構(gòu)建

制造業(yè)服務(wù)創(chuàng)新是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，動蕩復(fù)雜的外部環(huán)境倒逼企業(yè)不斷探索利用數(shù)字技術(shù)，優(yōu)化內(nèi)部資源能力配置，完善服務(wù)創(chuàng)新支撐體系，挖掘客戶服務(wù)需求（Storey 等，2016）。協(xié)同理論是揭示復(fù)雜系統(tǒng)演化進(jìn)程的重要理論分支，反映了系統(tǒng)內(nèi)相互聯(lián)系、相互影響、相互制約要素通過協(xié)調(diào)整合，從而保證系統(tǒng)整體效應(yīng)的發(fā)揮。協(xié)同理論認(rèn)為內(nèi)部因素和外部因素能夠形成“合力”，推動制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新。從外部環(huán)境來看，一方面，外部環(huán)境為制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新帶來契機(jī)，如新一代信息技術(shù)能夠有效支持企業(yè)的數(shù)字化運(yùn)營，促進(jìn)服務(wù)功能和服務(wù)渠道的拓展，縮短了企業(yè)創(chuàng)新的過程，提高了企業(yè)創(chuàng)新的準(zhǔn)確性和效率（Liu 等，2022）。另一方面，基于數(shù)字化平臺與內(nèi)外部合作伙伴構(gòu)建共生系統(tǒng)，通過組織學(xué)習(xí)和開放式創(chuàng)新強(qiáng)化相互之間的知識共享，以滿足不斷變化的客戶需求（Li 和Liu，2014）。從組織內(nèi)部來看，在VUCA（不穩(wěn)定、不確定、復(fù)雜和模糊）環(huán)境下，現(xiàn)有的運(yùn)營模式會被迅速侵蝕和顛覆，此時的動態(tài)能力是保持競爭力的必要條件（Wilden 和Gudergan，2015）。企業(yè)應(yīng)有效協(xié)調(diào)和重新配置內(nèi)外部資源和能力，通過組織學(xué)習(xí)增強(qiáng)其戰(zhàn)略靈活性以獲得持續(xù)的競爭優(yōu)勢（Teece等，1997）。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，通過將數(shù)字技術(shù)嵌入組織和流程，對內(nèi)外部資源進(jìn)行重構(gòu)與整合，以促進(jìn)業(yè)務(wù)模式改變和流程創(chuàng)新。通過既有研究可知，外部環(huán)境和內(nèi)部動態(tài)能力是影響制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。Lu 和Yang（2004）將環(huán)境不確定性分為技術(shù)和市場不確定性。蘇敬勤和劉靜（2013）認(rèn)為動態(tài)能力包括三個方面：市場感知能力、資源配置能力和組織學(xué)習(xí)能力。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，數(shù)字化能力能夠更好地反映企業(yè)對外部環(huán)境的感知能力。基于此，本文最終從內(nèi)外兩個層面確定了5 個前因條件。內(nèi)部動態(tài)能力培育層面包括數(shù)字化能力（Digital capability）、組織學(xué)習(xí)能力（Organizational learning capability）、資源協(xié)奏能力（Resource orchestration capability），企業(yè)外部環(huán)境層面的影響因素主要包括技術(shù)不確定性（Technical uncertainty）和市場不確定性（Market uncertainty）。據(jù)此構(gòu)建本文的理論框架，如圖1所示。

圖1 理論框架

（一）內(nèi)部動態(tài)能力層面

動態(tài)能力指企業(yè)感知市場變化、抓住機(jī)會、重新配置內(nèi)外部資源以保持競爭力的能力（Teece 等，1997）。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，公司通過利用數(shù)字設(shè)備和渠道（如軟件平臺和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）跨區(qū)域和市場收集與新興客戶行為相關(guān)的數(shù)據(jù)，從而更好地感知和抓住商業(yè)機(jī)會，優(yōu)化現(xiàn)有流程和資源利用（Mikalef 等，2019）。根據(jù)動態(tài)能力理論，將數(shù)字化能力、組織學(xué)習(xí)能力及資源協(xié)奏能力概念化為基于數(shù)字技術(shù)的動態(tài)能力。數(shù)字化能力能有效反映動態(tài)能力的感知維度，組織學(xué)習(xí)能力及資源協(xié)奏能力分別反映動態(tài)能力中的抓住機(jī)會、重新配置內(nèi)外部資源兩個維度。

1.數(shù)字化能力。數(shù)字化能力是指在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)驅(qū)動，對企業(yè)現(xiàn)有的資源、結(jié)構(gòu)、價值及邊界等要素進(jìn)行重構(gòu)，培育和構(gòu)建將數(shù)字經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)化為商業(yè)模式創(chuàng)新的能力，是企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要支撐（René 等，2020）。具有數(shù)字化能力的企業(yè)可以通過新的數(shù)字渠道（如數(shù)字平臺、數(shù)字系統(tǒng)等）強(qiáng)化對外部環(huán)境的動態(tài)掃描，及時感知外部環(huán)境和消費(fèi)需求的變動，并通過市場資本化敏捷性和運(yùn)營調(diào)整敏捷性及時抓住機(jī)遇，對現(xiàn)有資源和流程進(jìn)行重新配置以提升企業(yè)績效。同時，通過有效感知和識別消費(fèi)偏好，以最快的響應(yīng)速度、完善的交付流程為用戶提供優(yōu)質(zhì)的交易體驗，進(jìn)而提升客戶對企業(yè)的認(rèn)同感、忠誠度，最終實現(xiàn)與客戶價值共創(chuàng)的目的（Agarwal 等，2020）。Papadopoulos 等（2020）認(rèn)為，即使在極端混亂動蕩的外部環(huán)境中，數(shù)字化能力依然是企業(yè)保持生產(chǎn)連續(xù)性的重要保障。

2.組織學(xué)習(xí)能力。組織學(xué)習(xí)能力是指組織為了適應(yīng)外部環(huán)境的變化，學(xué)習(xí)主體通過知識的獲取、分配、解讀和組織記憶塑造核心競爭力的能力，是提高企業(yè)績效的關(guān)鍵因素和組織競爭優(yōu)勢的重要來源（Chadwick和Raver，2015）。在組織內(nèi)部，學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)的企業(yè)通過鼓勵部門成員間更加開放、高效地溝通對話（Amabile等，1996），在企業(yè)內(nèi)部營造創(chuàng)新文化氛圍，激發(fā)員工創(chuàng)新意識，培育創(chuàng)新能力，增強(qiáng)團(tuán)隊凝聚力，從而為實現(xiàn)創(chuàng)新積聚力量。隨著制造企業(yè)服務(wù)型創(chuàng)新活動的開展，實體生產(chǎn)資料逐漸被服務(wù)型生產(chǎn)資料所取代。通過組織學(xué)習(xí)，企業(yè)可以獲得前沿的市場信息、知識和其他面向服務(wù)的生產(chǎn)資料，并在此基礎(chǔ)上提供精益服務(wù)（Feng等，2020）。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，很多公司基于兼容性分析技術(shù)、社交媒體以及企業(yè)運(yùn)營的云平臺或網(wǎng)絡(luò)等設(shè)施，通過組織學(xué)習(xí)和合作伙伴之間有效的知識共享，塑造組織創(chuàng)新所需的核心能力，并通過外部網(wǎng)絡(luò)新信息的注入擴(kuò)展現(xiàn)有的知識庫，知識獲取能力越高，在給定時期內(nèi)可以收集到的外部知識就越多，最終可能會提升創(chuàng)新績效（Connell等，2014）。

3.資源協(xié)奏能力。資源協(xié)奏能力指企業(yè)有效地構(gòu)建、捆綁和利用資源組合以實現(xiàn)企業(yè)績效的能力。資源協(xié)奏理論認(rèn)為，管理者對資源采取行動的能力比資源本身更能有效揭示企業(yè)價值創(chuàng)造（Sirmon 等，2011）。Wang 等（2020）強(qiáng)調(diào)資源協(xié)奏是促進(jìn)創(chuàng)新的重要動態(tài)能力，對于緩解企業(yè)內(nèi)部沖突和提高資源互補(bǔ)性至關(guān)重要。已有研究表明，面對動蕩復(fù)雜的市場環(huán)境，擁有較強(qiáng)資源協(xié)奏能力的企業(yè)不僅可以保障企業(yè)以最短的時間、最低的成本迅速進(jìn)行資源的拼湊，還可以使企業(yè)對現(xiàn)存資源進(jìn)行新的分解、重構(gòu)，從而創(chuàng)造出新的資源組合方案，構(gòu)建新的能力與競爭優(yōu)勢。同時，對資源的重新配置不僅限于企業(yè)內(nèi)部，還包括組織外部資源。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，企業(yè)通過構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺或網(wǎng)絡(luò)，更高效地實現(xiàn)資源的接入、獲取與整合；通過數(shù)字平臺強(qiáng)化了與利益相關(guān)者之間的溝通協(xié)作，形成創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)（Akter 等，2020），在與價值共創(chuàng)參與者的互動中，不斷強(qiáng)化對現(xiàn)有資源和知識的整合利用，更精準(zhǔn)、更前瞻地識別服務(wù)創(chuàng)新的機(jī)會，積極響應(yīng)客戶的個性化需求，優(yōu)化交易體驗，增強(qiáng)客戶黏性（He 等，2019）。

（二）外部環(huán)境層面

企業(yè)的生存和發(fā)展與環(huán)境密切相關(guān)。制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新不是孤立的實踐，而是企業(yè)與環(huán)境共同演化的結(jié)果。隨著全球化和新技術(shù)的不斷迭代，客戶異質(zhì)化趨勢更加顯著。從動態(tài)能力視角來看，企業(yè)應(yīng)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，通過各種數(shù)字渠道收集差異化信息，從而跟蹤客戶需求和偏好，并基于市場洞察進(jìn)行領(lǐng)先于競爭對手的服務(wù)創(chuàng)新（羅建強(qiáng)和蔣倩雯，2020）。因此，外部環(huán)境不確定性是數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的重要驅(qū)動力。借鑒Lu 等（2004）的研究，本文將環(huán)境不確定性分為技術(shù)不確定性和市場不確定性。

1.技術(shù)不確定性。技術(shù)不確定性是指技術(shù)變化的不可預(yù)測性與技術(shù)路線圖的動態(tài)性，表現(xiàn)為技術(shù)的復(fù)雜性和新穎性。高水平的技術(shù)不確定性意味著企業(yè)必須及時調(diào)整其業(yè)務(wù)活動，不斷更新現(xiàn)有的技術(shù)以保持市場的競爭地位（Zeng 等，2020）。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新型數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，促使公司不斷反思和重塑其商業(yè)模式，不斷優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程。主要表現(xiàn)為在原有產(chǎn)品中嵌入數(shù)字技術(shù)，充分利用數(shù)字技術(shù)的連接作用將客戶納入服務(wù)創(chuàng)新過程中，通過動態(tài)搜集客戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識別消費(fèi)需求，提升企業(yè)的市場洞察力和響應(yīng)能力，以獲得更高的客戶價值（Verhoef 等，2021；孟佩和徐宏毅，2022）。一方面，企業(yè)通過使用先進(jìn)的分析技術(shù)，處理和分析大量數(shù)據(jù)（數(shù)量、種類、速度、準(zhǔn)確性和價值），從而促進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動下的決策，提升決策質(zhì)量（Loebbecke 和Picot，2015）。另一方面，通過云計算、深度學(xué)習(xí)等方法，研發(fā)人員能精準(zhǔn)識別隱性知識，并將存在于企業(yè)內(nèi)外部的隱性創(chuàng)新知識轉(zhuǎn)化為模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化的顯性知識，對現(xiàn)有的資源和流程組合進(jìn)行整合、更新，提升組織運(yùn)營效率（Olden和Jackson，2002）。

2.市場不確定性。市場不確定性是指市場的消費(fèi)者結(jié)構(gòu)、容量及偏好不斷變化增加了企業(yè)的壓力，進(jìn)而迫使企業(yè)不斷改進(jìn)產(chǎn)品服務(wù)、縮短產(chǎn)品的生命周期以適應(yīng)市場變化的需求（Fisher，2012）。區(qū)別于傳統(tǒng)的以供給為導(dǎo)向的規(guī)?；倪\(yùn)營模式，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，企業(yè)堅持以消費(fèi)者需求為中心的價值創(chuàng)造邏輯（Matarazzo 等，2021），通過搭建數(shù)字平臺，構(gòu)建以消費(fèi)者為中心，集生產(chǎn)與服務(wù)于一體的定制化、柔性化、精細(xì)化的生產(chǎn)方式，充分滿足客戶多樣性需求。異質(zhì)性和不可預(yù)測的外部環(huán)境給公司帶來了壓力，迫使企業(yè)通過大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施或IT 支持技術(shù)來管理多個業(yè)務(wù)目標(biāo)（Dutot等，2014），并通過大數(shù)據(jù)分析聚合龐雜的數(shù)據(jù)信息，分析整合挖掘隱性知識，幫助企業(yè)跨越“知識鴻溝”，提升企業(yè)的前瞻性和對新機(jī)會的識別能力，通過快速響應(yīng)市場需求增加客戶滿意度，從而提升企業(yè)績效。

三、研究設(shè)計

（一）研究方法

定性比較分析方法（QCA）是一種基于集合論和模糊代數(shù)的組態(tài)方法，用來解釋多重并發(fā)因果關(guān)系（Fiss，2011），是管理、營銷、創(chuàng)新等領(lǐng)域解決因果關(guān)系復(fù)雜性的重要工具（杜運(yùn)周等，2021）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，制造企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新路徑探索適合用QCA 方法分析。首先，QCA是結(jié)果導(dǎo)向的，可以識別出產(chǎn)生高、非高服務(wù)創(chuàng)新績效的不同條件組態(tài)，相較于傳統(tǒng)的定量研究方法對單一要素凈效應(yīng)的分析，fsQCA 能夠有效揭示數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的多元路徑以及內(nèi)外部前因要素間的聯(lián)動效應(yīng)。其次，可以檢驗產(chǎn)生高和非高服務(wù)創(chuàng)新績效的因果非對稱性。相較于csQCA和mvQCA，fsQCA 采用了隸屬度分配方法，側(cè)重于研究內(nèi)外部前因條件在不同程度上的變化對服務(wù)創(chuàng)新績效的影響，提高了研究質(zhì)量。最后，fsQCA對樣本量的要求相對較低，特別適合對中小樣本的分析。

（二）研究樣本和數(shù)據(jù)

本研究在正式發(fā)放問卷之前，通過系列訪談了解到數(shù)字化部、信息管理、研發(fā)部門等制造企業(yè)的管理者可成為本研究的潛在調(diào)研對象，他們能夠深度參與數(shù)字化轉(zhuǎn)型與服務(wù)創(chuàng)新。同時，樣本企業(yè)須來源于服務(wù)型制造較發(fā)達(dá)的地區(qū)，且提供產(chǎn)品延伸服務(wù)超過2 年、數(shù)字化轉(zhuǎn)型超過1 年的制造企業(yè)。本文采取滾雪球式的抽樣方法，通過實地走訪現(xiàn)場，并通過向大型科技園或產(chǎn)業(yè)園發(fā)放問卷和發(fā)送微信鏈接等方式對制造企業(yè)數(shù)字化部門經(jīng)理、信息經(jīng)理、研發(fā)部門經(jīng)理等中高層管理者進(jìn)行調(diào)研，總計發(fā)放調(diào)查問卷245 份，回收206份，剔除無效問卷（題項回答雷同、矛盾、填寫時間較短等）后，最終得到有效問卷178 份，有效回收率為72.65%。樣本基本情況如表1 所示，可知企業(yè)的年限、規(guī)模、性質(zhì)及行業(yè)分布較為均勻。

表1 樣本特征

（三）變量測量

為提高變量測量的有效性和分析的準(zhǔn)確性，本文采用當(dāng)前被廣泛認(rèn)可的成熟量表對研究變量進(jìn)行測量，反復(fù)修正并構(gòu)建了適用于本研究情境下的Likert五級量表。

1.數(shù)字化能力。參考Zhou 和Wu（2010）、Khin 等（2018）的研究成果，通過以下5 個題項進(jìn)行測量：獲取重要的數(shù)字技術(shù)，發(fā)現(xiàn)新的數(shù)字機(jī)會，積極應(yīng)對數(shù)字轉(zhuǎn)型，掌握最先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)，利用數(shù)字技術(shù)開發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品/服務(wù)/流程。

2.組織學(xué)習(xí)能力。借鑒Baker 等（1999）的研究成果通過以下3 個題項進(jìn)行測量：學(xué)習(xí)能力是本單位的競爭優(yōu)勢，通過學(xué)習(xí)改進(jìn)工作是最主要的價值觀之一，將學(xué)習(xí)視為組織生存的必要條件。

3.資源協(xié)奏能力。參考Sirmon 等（2011）、Wang等（2020）的研究成果，從構(gòu)造、綁定和運(yùn)用三個方面進(jìn)行測量：吸收各類知識和資源的能力，整合各類知識和資源的能力，利用各類知識和資源的能力。

4.環(huán)境的不確定性。參考Jaworski 和Kohli（1993）的研究成果，將其劃分為技術(shù)不確定性和市場不確定性兩個維度，每個維度由3 個題項進(jìn)行測量。技術(shù)不確定性包括以下3 個題項：可以在行業(yè)內(nèi)通過技術(shù)突破使新產(chǎn)品/服務(wù)的創(chuàng)意成為可能，所在行業(yè)的技術(shù)變革速度非?？欤谛袠I(yè)內(nèi)的核心產(chǎn)品技術(shù)日新月異。

5.服務(wù)創(chuàng)新績效。參考Cooper 和Kleinschmidt（2007）的研究，從客戶、服務(wù)收入、行業(yè)影響、成本控制四個方面進(jìn)行測量，相應(yīng)的題項包括：新服務(wù)質(zhì)量達(dá)到了客戶預(yù)期的目標(biāo)，服務(wù)收入所占比例不斷增長，設(shè)計的服務(wù)對行業(yè)有很大影響，設(shè)計的服務(wù)符合預(yù)期成本。

（四）信度效度檢驗

如表2 所示，信度檢驗方面，各潛變量的Cronbach'α 系數(shù)值和組合信度CR 均大于0.8，兩指標(biāo)均超過信度檢驗的良好閾值水平（0.8），說明量表的內(nèi)部一致性較高。效度檢驗方面，各題項的因子載荷均大于0.6，平均方差萃取值均大于0.5，說明問卷的聚合效度較好；同時，χ2/df=1.141，RMSEA=0.028，CFI=0.988，NFI=0.931，IFI=0.988，GFI=0.910，說明模型擬合度較好。因此，問卷具有較高的信效度。

表2 信效度分析結(jié)果

（五）校準(zhǔn)

校準(zhǔn)是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為0-1 集合隸屬度的表達(dá)形式（Fiss 等，2011）。本文數(shù)據(jù)來源于問卷調(diào)查，采用Likert五級量表，遵循fsQCA 方法對定距類數(shù)據(jù)校準(zhǔn)的操作標(biāo)準(zhǔn)，參考Fiss 等（2011）和Misangyi 等（2017）的做法采用三值模糊集，并結(jié)合樣本的實際分布特征將最大值、平均值和最小值設(shè)定為完全隸屬、交叉點(diǎn)、完全不隸屬三個校準(zhǔn)錨點(diǎn)，并利用fsQCA 軟件完成對所有原始數(shù)據(jù)的校準(zhǔn)。具體如表3所示。

表3 校準(zhǔn)

四、數(shù)據(jù)分析

（一）必要條件分析

在組態(tài)路徑分析之前，有必要對前因條件展開必要性檢驗。杜運(yùn)周等（2020）的研究認(rèn)為，如果一致性系數(shù)大于0.9，則一般可將前因條件視為結(jié)果的必要條件。由表4 可知，數(shù)字化能力、組織學(xué)習(xí)能力、資源協(xié)奏能力、技術(shù)不確定性與市場不確定性的一致性均低于0.9，說明任何單一因素均不是制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的必要條件。因此，有必要將前因變量納入組態(tài)分析中。

表4 必要條件分析

（二）組態(tài)分析

在完成校準(zhǔn)和必要條件分析后，采用fsQCA3.0 對制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的前因組態(tài)進(jìn)行定性比較分析。首先，構(gòu)建真值表，得到制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新前因條件的不同組態(tài)，本文共涉及5個前因條件，共形成25個不同的邏輯組合。然后，參考Ragin（2008）的做法將案例頻數(shù)設(shè)置為原始案例數(shù)的1.5%，本文共有案例數(shù)178 個，因此將頻數(shù)確定為3，并保留樣本數(shù)大于3 的邏輯條件組合；最后，參考Fiss 等（2011）和杜運(yùn)周等（2020）的做法將原始一致性的閾值設(shè)定為0.8，PRI 一致性閾值設(shè)定為0.7，并對保留的邏輯條件組合進(jìn)行重新編碼，最終得出引致高服務(wù)創(chuàng)新績效的3 個前因組態(tài)：外部環(huán)境驅(qū)動型、技術(shù)—雙元能力促進(jìn)型、市場—資源協(xié)同型，以及2 條非高服務(wù)創(chuàng)新組態(tài)：動態(tài)能力缺失型、技術(shù)—資源缺失型。由表5 可知，5 個組態(tài)的一致性分別為0.880、0.923、0.833、0.871和0.892，總體一致性為0.865與0.884。高服務(wù)創(chuàng)新績效的總體覆蓋度為0.612，非高服務(wù)創(chuàng)新績效的總體覆蓋度為0.515。

表5 制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的組態(tài)分析

1.產(chǎn)生高服務(wù)創(chuàng)新績效的路徑分析。

（1）外部環(huán)境驅(qū)動型。具體是指在路徑H1 中，技術(shù)不確定性和市場不確定性作為制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的核心因素，數(shù)字化能力是輔助條件。組態(tài)1 反映了當(dāng)外部的技術(shù)、市場不確定性較高，并適配一定程度的數(shù)字化能力可作為解釋高績效的充分條件，將該組態(tài)命名為外部環(huán)境驅(qū)動型。因為相較于傳統(tǒng)的制造部門，企業(yè)的服務(wù)化業(yè)務(wù)更依賴于利用數(shù)字技術(shù)對市場信息的及時處理和對客戶需求的及時響應(yīng)（羅建強(qiáng)等，2020）。因此，制造企業(yè)應(yīng)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型契機(jī)，快速獲取新技術(shù)、新信息、新知識，精準(zhǔn)預(yù)測消費(fèi)偏好，以開發(fā)新產(chǎn)品和新服務(wù)。同時，在復(fù)雜動態(tài)的外部環(huán)境下，制造企業(yè)通過提升數(shù)字化能力，持續(xù)動態(tài)監(jiān)控市場環(huán)境，并根據(jù)客戶需求重構(gòu)業(yè)務(wù)流程，增強(qiáng)企業(yè)運(yùn)營活動的敏捷性及服務(wù)創(chuàng)新效率。該組態(tài)的一致性為0.880，原始覆蓋度為0.281，說明該組態(tài)能夠解釋28.1%的樣本企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新案例。該組態(tài)的案例企業(yè)中，陜西汽車控股集團(tuán)有限公司（簡稱“陜汽集團(tuán)”）是一家從事重卡制造及汽車零部件研發(fā)、生產(chǎn)銷售的企業(yè)，面對市場需求的不確定性及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮，陜汽集團(tuán)持續(xù)關(guān)注客戶經(jīng)營全過程，創(chuàng)新開展車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)（天行?。CO 托管服務(wù)等一系列增值服務(wù)業(yè)務(wù)，并依托數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)鏈成員構(gòu)建共生共贏商用車產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。外部環(huán)境的驅(qū)動成為該企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的重要因素。

（2）技術(shù)—雙元能力促進(jìn)型。具體是指在路徑H2中，數(shù)字化能力、資源協(xié)奏能力和技術(shù)不確定性作為制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的核心因素，市場不確定性則是輔助因素。在這一構(gòu)型中，企業(yè)通過將新一代信息技術(shù)應(yīng)用在產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)、企業(yè)管理和客戶關(guān)系維護(hù)等價值鏈環(huán)節(jié)，打破了信息孤島，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)和知識在企業(yè)內(nèi)部的充分交流和共享。同時，數(shù)字化能力有利于企業(yè)實時洞察外部環(huán)境機(jī)會與威脅，并幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)數(shù)字推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的機(jī)會，從而前瞻性地布局市場。而資源協(xié)奏能力可以針對外部發(fā)展機(jī)會，加速對現(xiàn)有資源的重構(gòu)，促使企業(yè)不斷獲取、吸收并利用內(nèi)外部知識和資源，為服務(wù)創(chuàng)新提供必要的“資源池”。因此，企業(yè)只有在其資源、知識與能力以互補(bǔ)的方式布署時，才能充分釋放資源與能力的全部潛力，該研究結(jié)論與Helfat 等（2009）的結(jié)論一致。該組態(tài)的一致性為0.923，原始覆蓋度為0.451，說明該組態(tài)能解釋45.1%的樣本企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新案例。該組態(tài)的典型案例中，江蘇魚躍醫(yī)療設(shè)備股份有限公司（簡稱“江蘇魚躍”）是一家醫(yī)療器械企業(yè)，其核心競爭力來源于智能制造新模式，主要是通過構(gòu)建“智慧魚躍”大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺進(jìn)行智能運(yùn)維、在線監(jiān)測，以及故障自診斷等不斷提升數(shù)字化能力與資源協(xié)奏能力，為傳統(tǒng)醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展提供了可參考樣本。

（3）市場—資源協(xié)同型。具體是指在路徑H3 中，資源協(xié)奏能力和市場不確定作為制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的核心因素，在這一路徑中即使缺乏數(shù)字技術(shù)也能幫助企業(yè)實現(xiàn)理想的服務(wù)創(chuàng)新績效。這一構(gòu)型可以解釋制造企業(yè)在服務(wù)創(chuàng)新的過程中面臨資源短缺的困境。外部市場需求的變化迫使制造企業(yè)從產(chǎn)品主導(dǎo)邏輯向服務(wù)主導(dǎo)邏輯轉(zhuǎn)變，也促使企業(yè)對資源協(xié)奏的實施。通過對現(xiàn)有資源的再配置或與新資源的重新組合，可以創(chuàng)造出全新的資源組合方案，提升了資源使用的靈活性，確保企業(yè)以較快的速度、較低的成本獲得服務(wù)創(chuàng)新所需的資源。同時，協(xié)奏的及時性會帶來良好的顧客消費(fèi)體驗，有利于增強(qiáng)顧客對企業(yè)的認(rèn)同感。該組態(tài)的一致性為0.833，原始覆蓋度為0.377，說明該組態(tài)能解釋37.7%的樣本企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新案例。該組態(tài)的典型案例中，陜西博菲特流體控制裝備制造有限公司（簡稱“博菲特”）是一家主營工業(yè)閥門、航空航天閥門、管線控制設(shè)備等的設(shè)計和制造及零部件委托加工的裝備制造企業(yè)。面對客戶對產(chǎn)品技術(shù)參數(shù)及安全性的重視及差異化定制需求，博菲特與延長石油集團(tuán)、陜西燃?xì)饧瘓F(tuán)、陜西煤業(yè)等上下游企業(yè)建立了良好的合作關(guān)系，并與吉林大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)簽訂合作協(xié)議，通過成果轉(zhuǎn)化、資源共建共享成為零泄漏閥門制造商與能源控制系統(tǒng)解決方案服務(wù)商。

2.產(chǎn)生非高服務(wù)創(chuàng)新績效的路徑分析。

（1）動態(tài)能力缺失型。具體是指在路徑L1 中，數(shù)字化能力、組織學(xué)習(xí)能力與資源協(xié)奏能力三種核心因素缺失，即使有技術(shù)的輔助存在，也會導(dǎo)致較低的服務(wù)創(chuàng)新績效。原因在于，雖然數(shù)字技術(shù)的發(fā)展為制造企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型提供了良好的契機(jī)，然而因為企業(yè)自身能力不足，不能有效利用信息技術(shù)動態(tài)感知市場需求，導(dǎo)致現(xiàn)有組織資源、能力與市場需求無法精準(zhǔn)匹配，從而降低了對市場的響應(yīng)能力；組織學(xué)習(xí)能力的缺乏降低了企業(yè)的知識獲取和吸收，導(dǎo)致企業(yè)不能及時識別服務(wù)缺陷或運(yùn)營障礙，增加了運(yùn)營的風(fēng)險；企業(yè)還缺乏對內(nèi)外部資源及流程的有效整合、更新，過度依賴組織慣性使商業(yè)模式趨于僵化，降低了組織柔性和創(chuàng)新主動性，從而限制了價值創(chuàng)造活動。

（2）技術(shù)—資源缺失型。具體指在路徑L2 中，技術(shù)不確定和資源協(xié)奏能力核心缺失，組織學(xué)習(xí)能力以邊緣條件形式存在會導(dǎo)致服務(wù)創(chuàng)新績效的低下。原因在于：一方面企業(yè)面臨的外部環(huán)境不鼓勵技術(shù)創(chuàng)新，對自身的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、管理及大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的重視程度不夠，導(dǎo)致企業(yè)難以利用技術(shù)變革的機(jī)遇優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和管理服務(wù)流程，制約了企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新；另一方面，技術(shù)創(chuàng)新不足還制約了企業(yè)對開放式創(chuàng)新生態(tài)的構(gòu)建，不利于合作伙伴之間的信息交流共享與異質(zhì)性知識獲取；同時，企業(yè)缺乏對內(nèi)外部知識和資源整合和利用，降低了新服務(wù)開發(fā)的效率及市場響應(yīng)的能力。

3.穩(wěn)健性檢驗。本文通過調(diào)整一致性閾值的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。借鑒張明（2020）的做法將一致性閾值由0.8調(diào)整到0.85，結(jié)果顯示：高績效的組態(tài)中，一致性水平及解的覆蓋度均未發(fā)生變化；非高績效的組態(tài)中；總體解的一致性略有升高（0.922），解的覆蓋度略有下降（0.453），但路徑與之前完全一致。綜上所述，本文結(jié)論具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)語

（一）研究結(jié)論

本研究遵循“外部環(huán)境—內(nèi)部能力—協(xié)同聯(lián)動”的邏輯，以178 家服務(wù)型制造企業(yè)為研究對象，基于協(xié)同理論確定了制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素，利用fsQCA 方法從內(nèi)外部層面探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響機(jī)制，得到如下結(jié)論：

第一，制造企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新不是由單一要素驅(qū)動的，而是由技術(shù)和市場的外部“推力”以及數(shù)字化能力、組織學(xué)習(xí)能力、資源協(xié)奏能力的內(nèi)部“拉力”相互作用驅(qū)動的。必要性分析結(jié)果表明，各個前因條件的一致性均低于0.9，說明任何單一因素均不是服務(wù)創(chuàng)新的必要條件。這一結(jié)論在一定程度上揭示了制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的復(fù)雜性，制造企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新是內(nèi)外部因素協(xié)同聯(lián)動的結(jié)果。

第二，產(chǎn)生高服務(wù)創(chuàng)新績效的路徑有3 條：外部環(huán)境驅(qū)動型、技術(shù)—雙元能力促進(jìn)型、市場—資源協(xié)同型。路徑H1（外部環(huán)境驅(qū)動型）中，技術(shù)和市場的不確定性是影響制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的核心條件，當(dāng)外部的技術(shù)、市場不確定性較高，并適配一定程度的數(shù)字化能力可作為解釋高績效的充分條件。路徑H2（技術(shù)—雙元能力促進(jìn)型）則需要外部技術(shù)環(huán)境、內(nèi)部數(shù)字化能力與資源協(xié)奏能力的有效匹配以實現(xiàn)較高的服務(wù)創(chuàng)新績效。該組態(tài)表明，較高的服務(wù)創(chuàng)新績效需要制造企業(yè)充分利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的契機(jī)“修煉自身內(nèi)功”，提升數(shù)字化能力和資源協(xié)奏能力，通過“內(nèi)外兼修”實現(xiàn)服務(wù)創(chuàng)新。路徑H3（市場—資源協(xié)同型）是以市場不確定性和資源協(xié)奏能力為核心條件，輔助一定的組織學(xué)習(xí)能力的適配模式。該組態(tài)表明外部市場的不確定性與資源協(xié)奏能力發(fā)揮核心作用，組織學(xué)習(xí)能力發(fā)揮補(bǔ)充性作用，由此構(gòu)成的條件組態(tài)會誘發(fā)高服務(wù)創(chuàng)新績效。

第三，產(chǎn)生非高服務(wù)創(chuàng)新績效的路徑有2 條，分別是核心能力缺失型與技術(shù)—資源缺失型。路徑L1（核心能力缺失型）中，數(shù)字化能力、組織學(xué)習(xí)能力與資源協(xié)奏能力三種核心因素缺失，即使有技術(shù)不確定的輔助推動，也會導(dǎo)致較低的服務(wù)創(chuàng)新績效。該組態(tài)表明，自身核心能力不足是導(dǎo)致低績效的充分條件。路徑L2（技術(shù)—資源缺失型）中，技術(shù)不確定性和資源協(xié)奏能力核心缺失，組織學(xué)習(xí)能力以邊緣條件形式存在，會導(dǎo)致服務(wù)創(chuàng)新績效的低下。由此可知，導(dǎo)致制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的原因呈現(xiàn)非對稱性特征。

（二）研究啟示

一是重視外部環(huán)境的影響。面對充滿競爭、動蕩及模糊性的市場環(huán)境，制造企業(yè)應(yīng)抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型契機(jī)，不斷優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和服務(wù)流程，增強(qiáng)組織柔性和市場需求的響應(yīng)能力，以更好地識別服務(wù)機(jī)會并提供新的價值主張。二是制造企業(yè)應(yīng)從戰(zhàn)略高度重視對數(shù)字化能力、資源協(xié)奏能力與組織學(xué)習(xí)能力的塑造，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)在科學(xué)預(yù)測消費(fèi)偏好、精準(zhǔn)靶向決策、產(chǎn)品服務(wù)研發(fā)、遠(yuǎn)程運(yùn)維監(jiān)控等方面的作用；通過構(gòu)建數(shù)字化平臺與外部合作伙伴建立共生關(guān)系，有利于異質(zhì)性資源與知識的獲取、整合和利用，為企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新提供必要的資源和能力支持；同時，構(gòu)建學(xué)習(xí)型組織，企業(yè)內(nèi)部應(yīng)重視員工的學(xué)習(xí)能力的提升，通過向員工提供發(fā)展及成長誘因（如授權(quán)、良好的職業(yè)發(fā)展機(jī)會等）匯集員工的巧思、巧創(chuàng)，提升企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新能力。三是提升企業(yè)的市場響應(yīng)意識及內(nèi)外部資源的管理能力，通過對零散、冗余的資源進(jìn)行重新組配，形成柔性的資源使用機(jī)制，有效應(yīng)對企業(yè)在服務(wù)創(chuàng)新中出現(xiàn)的資源困境。

（三）不足與展望

本文的不足體現(xiàn)在：一是前因變量存在挖掘空間。本研究只關(guān)注環(huán)境不確定性和內(nèi)部能力對企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的影響。未來可以基于不同的理論角度深入挖掘其他前因條件，如企業(yè)網(wǎng)絡(luò)、組織柔性等，探索數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新的多元機(jī)制。二是樣本可以進(jìn)一步優(yōu)化。本文數(shù)據(jù)主要來自于制造業(yè)較發(fā)達(dá)的省份的多個細(xì)分行業(yè)，未來可以通過增加不同區(qū)域的樣本增強(qiáng)結(jié)論普適性。另外，還可以深入挖掘各細(xì)分行業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下服務(wù)創(chuàng)新的具體規(guī)律，細(xì)化研究粒度以提升結(jié)論的現(xiàn)實指導(dǎo)價值。

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