制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響研究

摘"要：在全球供應(yīng)鏈不確定性加劇和制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的背景下，本文以2012—2023年中國制造業(yè)A股上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)服務(wù)型制造對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響。研究發(fā)現(xiàn)，在服務(wù)型制造發(fā)展過程中，隨著制造業(yè)服務(wù)化水平的提高，供應(yīng)鏈韌性隨之提升，主要的作用機(jī)制在于服務(wù)化轉(zhuǎn)型有助于緩解牛鞭效應(yīng)，服務(wù)化提高供應(yīng)鏈韌性存在著供應(yīng)鏈后向溢出效應(yīng)。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，高新技術(shù)企業(yè)以及具有較高人工智能水平的企業(yè)，服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性的促進(jìn)效應(yīng)更加顯著。

關(guān)鍵詞：制造業(yè)服務(wù)化；供應(yīng)鏈韌性；服務(wù)型制造；牛鞭效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F2741；F424文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1001-148X（2025）01-0112-10

收稿日期：2024-09-04

作者簡介：劉亭立（1975—），女，陜西韓城人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：資本市場(chǎng)會(huì)計(jì)、公司治理與創(chuàng)新；云世紀(jì)（2001—），男，安徽阜陽人，碩士研究生，研究方向：制造業(yè)服務(wù)化、公司治理與創(chuàng)新。

基金項(xiàng)目：國家社科基金面上項(xiàng)目“新時(shí)代背景下跨層次公司社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)雙元?jiǎng)?chuàng)新的影響研究”，項(xiàng)目編號(hào)：18BGL090；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目"“混合所有制改革背景下集團(tuán)化管理與國企創(chuàng)新研究”，項(xiàng)目編號(hào)：19YJC630129。

一、引"言

我國的工業(yè)化進(jìn)程已進(jìn)入向后工業(yè)化階段縱深推進(jìn)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期，在此背景下，形成中國經(jīng)濟(jì)增長新動(dòng)力，經(jīng)濟(jì)發(fā)展新優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的抓手就在制造業(yè)。“制造業(yè)富國”是發(fā)展理論的重要觀點(diǎn)，更是發(fā)展中國家實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展的“扶梯”和“引擎”［1］。隨著第五次科技浪潮的興起，制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的邊界逐漸模糊，服務(wù)型制造已經(jīng)成為世界制造業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)，越來越多的制造企業(yè)從提供傳統(tǒng)的制造產(chǎn)品向提供融入大量服務(wù)要素的產(chǎn)品系統(tǒng)轉(zhuǎn)變［2］。美國、德國、日本等發(fā)達(dá)國家的產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展一直走在世界第一梯隊(duì)，也正是制造業(yè)服務(wù)化的快速發(fā)展讓歐美發(fā)達(dá)國家處于價(jià)值鏈的高端。2016年，工業(yè)和信息化部發(fā)布的《發(fā)展服務(wù)型制造專項(xiàng)行動(dòng)指南》標(biāo)志著國家層面正式啟動(dòng)服務(wù)型制造的系統(tǒng)推進(jìn)。2023年，中共中央、國務(wù)院發(fā)布的《質(zhì)量強(qiáng)國建設(shè)綱要》提出進(jìn)一步促進(jìn)制造業(yè)向服務(wù)型制造轉(zhuǎn)型，將服務(wù)型制造作為國家長遠(yuǎn)發(fā)展戰(zhàn)略。2024年5月，工信部印發(fā)了《服務(wù)型制造標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》，為制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型提供了規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化的指導(dǎo)。

黨的二十大報(bào)告提出“要著力提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平”，黨的二十屆三中全會(huì)進(jìn)一步明確提出要“健全提升產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性和安全水平制度”，供應(yīng)鏈韌性指的是在面對(duì)各種干擾時(shí)，供應(yīng)鏈能夠維持其核心功能，并能迅速恢復(fù)到正常運(yùn)作狀態(tài)的能力。Christopher和Peck（2004）將其定義為系統(tǒng)在受到干擾后恢復(fù)原狀或移動(dòng)到新的更理想狀態(tài)的能力［3］。供應(yīng)鏈韌性不僅關(guān)系到企業(yè)的生存和發(fā)展，還是國家經(jīng)濟(jì)安全的重要保障。構(gòu)建具有高度韌性的供應(yīng)鏈，以增強(qiáng)其對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)的抵抗力和恢復(fù)力，已成為學(xué)界和實(shí)務(wù)界關(guān)注的核心問題。特別是在全球經(jīng)濟(jì)一體化和不確定性增加的背景下，供應(yīng)鏈的高效運(yùn)作成為保障產(chǎn)業(yè)鏈穩(wěn)定、提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和維護(hù)國家經(jīng)濟(jì)安全的關(guān)鍵因素。提高供應(yīng)鏈韌性不僅能直接提升企業(yè)的績效和市場(chǎng)反應(yīng)速度，還間接推動(dòng)了整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同發(fā)展和創(chuàng)新能力。

服務(wù)型制造作為兩業(yè)融合的新模式新業(yè)態(tài)，拓寬了傳統(tǒng)制造業(yè)的邊界，從而調(diào)整企業(yè)的供應(yīng)鏈位置，這會(huì)對(duì)供應(yīng)鏈韌性帶來何種影響？其作用機(jī)制和傳導(dǎo)路徑是什么？對(duì)上述問題的回答不僅有助于深入揭示制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)機(jī)理，回應(yīng)服務(wù)型制造的產(chǎn)業(yè)政策；還能進(jìn)一步豐富供應(yīng)鏈韌性影響因素研究，為構(gòu)建高質(zhì)量供應(yīng)鏈體系提供理論支撐。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：（1）改進(jìn)了微觀層面對(duì)制造業(yè)服務(wù)化程度的度量方式，基于產(chǎn)出視角更準(zhǔn)確客觀地衡量了制造企業(yè)的服務(wù)化程度；（2）考察了制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響，豐富了現(xiàn)有制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的研究；（3）明確了制造業(yè)服務(wù)化影響供應(yīng)鏈韌性的機(jī)理，拓展了供應(yīng)鏈韌性的影響因素及其路徑研究。本文不僅為制造企業(yè)提供新的管理理念和工具，還為政策制定者在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展方面提供了重要參考。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

1.制造業(yè)服務(wù)化的經(jīng)濟(jì)后果

Vandermerwe和Rada（1988）最早提出制造業(yè)服務(wù)化的概念，制造業(yè)服務(wù)化是通過顧客參與、服務(wù)要素的投入和供給，最終實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈中各利益相關(guān)者的價(jià)值增值［4］。創(chuàng)新和增值是制造業(yè)服務(wù)化的核心，它推動(dòng)企業(yè)不僅要專注于物理產(chǎn)品的生產(chǎn)和銷售，還要專注于滿足客戶的更廣泛需求。這種轉(zhuǎn)變使得企業(yè)能夠與客戶建立更緊密的關(guān)系，提供更為個(gè)性化的服務(wù)，從而增強(qiáng)客戶忠誠度和企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。目前制造業(yè)服務(wù)化經(jīng)濟(jì)后果研究主要集中在價(jià)值鏈位置提升和企業(yè)績效等方面。

制造業(yè)服務(wù)化對(duì)企業(yè)價(jià)值鏈位置提升具有顯著的促進(jìn)作用。通過將服務(wù)元素嵌入傳統(tǒng)制造過程中，制造企業(yè)不僅提升了產(chǎn)品的附加值，還能夠增強(qiáng)其在價(jià)值鏈中的競(jìng)爭(zhēng)力。服務(wù)能夠提高企業(yè)參與國際供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)鏈的程度和地位、有利于產(chǎn)品向價(jià)值鏈高端攀升［5］。制造企業(yè)通過吸納優(yōu)質(zhì)服務(wù)要素，優(yōu)化了資源配置效率［6］，降低企業(yè)生產(chǎn)成本，產(chǎn)生規(guī)模效益［5］，提高制造企業(yè)的生產(chǎn)效率［7］。在制造業(yè)服務(wù)化過程中，技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的主要路徑［8］，其不僅有利于加強(qiáng)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，還可有效推動(dòng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

制造業(yè)服務(wù)化對(duì)企業(yè)績效的影響有不同的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為服務(wù)化程度的提高對(duì)績效具有顯著的促進(jìn)效應(yīng)，包括增加收入或利潤［9］，降低成本［6］等。在服務(wù)化過程中，重新組合服務(wù)要素與其他生產(chǎn)要素會(huì)不可避免地會(huì)對(duì)企業(yè)原有的架構(gòu)、體系、內(nèi)外部環(huán)境等造成一種“破壞”與革新［7］，這可以更直接地推動(dòng)企業(yè)的生產(chǎn)模式變革，減少生產(chǎn)冗余，降低企業(yè)的生產(chǎn)和管理成本［10］，并提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力［11］。但另一種觀點(diǎn)認(rèn)為服務(wù)化戰(zhàn)略并非總能帶來更優(yōu)的財(cái)務(wù)績效，即存在“服務(wù)化悖論”。Neely（2008）研究發(fā)現(xiàn)實(shí)施服務(wù)化戰(zhàn)略的企業(yè)凈利潤低于純產(chǎn)品制造企業(yè)［12］，擴(kuò)大服務(wù)業(yè)務(wù)的投資會(huì)導(dǎo)致服務(wù)產(chǎn)品的增加和成本的增加，卻不會(huì)產(chǎn)生預(yù)期的高回報(bào)。近期的研究關(guān)注了數(shù)字化和服務(wù)化的關(guān)系及其對(duì)績效的交互影響。有研究證實(shí)數(shù)字化在服務(wù)化和創(chuàng)新績效之間扮演了重要的中介角色［10］，數(shù)字化和服務(wù)化之間的有效互動(dòng)對(duì)于改善企業(yè)財(cái)務(wù)績效具有積極影響。

2.供應(yīng)鏈韌性相關(guān)研究

在高度不確定性和充滿風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境中，韌性成為供應(yīng)鏈必須考慮的關(guān)鍵問題。目前，對(duì)于供應(yīng)鏈韌性的概念界定已達(dá)成共識(shí)。供應(yīng)鏈韌性是指供應(yīng)鏈在應(yīng)對(duì)市場(chǎng)潛在風(fēng)險(xiǎn)和不確定沖擊時(shí)，能夠及時(shí)調(diào)整至正常狀態(tài)甚至更理想狀態(tài)的能力［13］。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估和監(jiān)控是構(gòu)建韌性供應(yīng)鏈的基礎(chǔ)［3］，冗余設(shè)計(jì)，如備用供應(yīng)商、額外庫存或備用生產(chǎn)能力，被視為應(yīng)對(duì)潛在中斷的有效手段，通過多樣化的供應(yīng)基礎(chǔ)、模塊化產(chǎn)品設(shè)計(jì)或靈活的生產(chǎn)系統(tǒng)，是應(yīng)對(duì)市場(chǎng)和環(huán)境變化的關(guān)鍵。近期的研究關(guān)注了數(shù)字技術(shù)對(duì)供應(yīng)鏈管理帶來的革命性影響［14］。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)提高供應(yīng)鏈的韌性產(chǎn)生了積極的影響［15］，其顯著降低了供應(yīng)鏈上游供應(yīng)商、下游客戶以及供應(yīng)鏈整體集中度，推動(dòng)了供應(yīng)鏈配置多元化［16］，提升了供應(yīng)鏈效率［17］。有研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化協(xié)同和數(shù)字金融對(duì)供應(yīng)鏈的韌性也都具有重要作用，數(shù)字化協(xié)同加強(qiáng)了供應(yīng)鏈內(nèi)外合作的能力，有助于應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)和不確定性，從而提高供應(yīng)鏈的韌性［18］。

綜上所述，現(xiàn)有制造企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)后果的研究主要集中于企業(yè)自身和全球價(jià)值鏈兩個(gè)維度，鮮有文獻(xiàn)從供應(yīng)鏈視角進(jìn)行考量。制造企業(yè)服務(wù)化的過程本質(zhì)上是內(nèi)在價(jià)值鏈的延伸，是否有助于增強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性尚有研究缺口。同時(shí)，有關(guān)供應(yīng)鏈韌性的研究較少關(guān)注到制造企業(yè)新業(yè)態(tài)新模式的影響?；诖?，本文的研究將進(jìn)一步從緩解信息不對(duì)稱，消減牛鞭效應(yīng)的角度，對(duì)服務(wù)型制造模式影響供應(yīng)鏈韌性進(jìn)行拓展。

（二）研究假設(shè)

制造業(yè)服務(wù)化是一種通過提供增值服務(wù)來增強(qiáng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力和客戶價(jià)值的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。海爾的COSMOPlat模式是一個(gè)典型的例子，COSMOPlat強(qiáng)調(diào)制造與服務(wù)的融合，致力于為企業(yè)提供包括改造、運(yùn)營升級(jí)等企業(yè)全生命周期的生態(tài)服務(wù)，通過創(chuàng)新生產(chǎn)方式提升了供應(yīng)鏈管理能力，使得海爾能更好地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求的變化，降低供應(yīng)鏈的脆弱性。這一現(xiàn)實(shí)案例為實(shí)證檢驗(yàn)服務(wù)型制造影響供應(yīng)鏈韌性的機(jī)制和路徑奠定了基礎(chǔ)。

發(fā)展服務(wù)型制造或?qū)嵤┓?wù)化戰(zhàn)略使制造企業(yè)從單純的產(chǎn)品提供轉(zhuǎn)向提供產(chǎn)品-服務(wù)系統(tǒng)，這種轉(zhuǎn)變通常由客戶需求驅(qū)動(dòng)，或企業(yè)管理層預(yù)見到服務(wù)業(yè)務(wù)的價(jià)值［19］。首先，通過定制化服務(wù)滿足客戶的個(gè)性化需求，從而提高客戶的滿意度和忠誠度［20］，進(jìn)而促使客戶更傾向與企業(yè)建立長期合作關(guān)系，提供穩(wěn)定的訂單需求信息，這有助于企業(yè)進(jìn)行精確的生產(chǎn)規(guī)劃，避免生產(chǎn)過剩或短缺，進(jìn)而提高生產(chǎn)效率和供應(yīng)鏈的響應(yīng)能力［4］。其次，服務(wù)化也會(huì)促使制造企業(yè)與供應(yīng)鏈上下游合作伙伴建立更緊密的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)信息的高效共享［21］，提高供應(yīng)鏈的透明度和協(xié)調(diào)性，從而減少因信息不對(duì)稱導(dǎo)致的庫存積壓或短缺問題，進(jìn)而提升供應(yīng)鏈的整體效率。此外，服務(wù)化還會(huì)幫助制造企業(yè)更好地了解客戶的實(shí)際使用情況和需求變化，從而優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃和流程［7］。企業(yè)可以根據(jù)客戶反饋和使用數(shù)據(jù)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃和庫存策略，減少生產(chǎn)過程中的浪費(fèi)和冗余，提升生產(chǎn)效率［22］。精準(zhǔn)的生產(chǎn)計(jì)劃會(huì)減少庫存積壓和物流成本，提高供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率。這種前瞻性的服務(wù)使供應(yīng)鏈在面對(duì)市場(chǎng)需求波動(dòng)和外部沖擊時(shí)能夠迅速調(diào)整，保持高效運(yùn)作，減少生產(chǎn)和物流中斷帶來的損失［23］。

綜上，制造業(yè)服務(wù)化通過降低訂單波動(dòng)、提高信息共享和精準(zhǔn)生產(chǎn)計(jì)劃降低供應(yīng)鏈潛在的波動(dòng)，從而提高供應(yīng)鏈韌性?；诖耍疚奶岢鋈缦卵芯考僭O(shè)：

H1：隨著制造業(yè)服務(wù)化程度提高，供應(yīng)鏈韌性隨之提高。

在供應(yīng)鏈管理中，需求信息從下游向上游傳遞過程中會(huì)出現(xiàn)需求變異放大效應(yīng)，即牛鞭效應(yīng)。牛鞭效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致庫存水平過高或短缺，增加了供應(yīng)鏈的運(yùn)營成本和不確定性，而信息不對(duì)稱是導(dǎo)致牛鞭效應(yīng)的一個(gè)關(guān)鍵因素［24］。

制造業(yè)服務(wù)化有助于緩解信息不對(duì)稱。首先，服務(wù)化導(dǎo)向的企業(yè)通過增強(qiáng)與供應(yīng)商和客戶的聯(lián)系，增加了信任度，促進(jìn)了信息透明度和數(shù)據(jù)共享［21］，特別是通過信息技術(shù)的使用，制造商能夠更有效地傳遞需求信息。其次，服務(wù)化也促進(jìn)了供應(yīng)鏈各方的信息共享和協(xié)同決策。服務(wù)化推動(dòng)企業(yè)與供應(yīng)鏈伙伴之間建立了更加緊密和協(xié)同的關(guān)系，通過共享關(guān)鍵市場(chǎng)信息和需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)了整個(gè)供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)性和一致性［25］。在傳統(tǒng)制造模式中，各個(gè)環(huán)節(jié)的信息往往是孤立的，缺乏有效的溝通和協(xié)調(diào)。而服務(wù)化轉(zhuǎn)型后，制造企業(yè)與客戶、供應(yīng)商之間建立了更加緊密的合作關(guān)系，通過信息系統(tǒng)和平臺(tái)共享關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)情報(bào)，減少了信息在傳遞過程中的失真以及信息不對(duì)稱帶來的誤判［21］。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取和分析，精準(zhǔn)掌握市場(chǎng)需求動(dòng)態(tài)，有利于企業(yè)作出更加準(zhǔn)確的生產(chǎn)和庫存決策。這種需求驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈模式減少了中間環(huán)節(jié)的需求放大效應(yīng)，大大降低了供應(yīng)鏈中的不確定性和波動(dòng)性［13］。

社會(huì)交換理論強(qiáng)調(diào)信任和互惠在商業(yè)關(guān)系中的重要性。緊密的合作關(guān)系可以增強(qiáng)信任，從而提高信息共享的透明度和準(zhǔn)確性。服務(wù)化通過轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的交易關(guān)系為合作伙伴關(guān)系，推動(dòng)了供應(yīng)鏈成員之間的緊密合作和信任建設(shè)［26］。當(dāng)供應(yīng)鏈各方信任度增加時(shí)，企業(yè)更愿意共享需求預(yù)測(cè)、庫存水平和生產(chǎn)計(jì)劃等關(guān)鍵信息［27］，這種實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的信息共享使得供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)能夠迅速響應(yīng)市場(chǎng)需求變化，減少需求預(yù)測(cè)中的不確定性和波動(dòng)性，并減少信息不對(duì)稱［28］。服務(wù)化轉(zhuǎn)型中的互惠機(jī)制也起到了關(guān)鍵作用。通過提供高質(zhì)量的服務(wù)，制造企業(yè)獲得了客戶的信任和忠誠［21，29］，使得供應(yīng)鏈中的各方更愿意合作，共同應(yīng)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)和需求變化。企業(yè)通過建立長期、互惠的合作關(guān)系，可以有效地提高供應(yīng)鏈的整體協(xié)調(diào)性和響應(yīng)速度，從而降低需求波動(dòng)帶來的不利影響。綜上，制造業(yè)服務(wù)化影響供應(yīng)鏈韌性的機(jī)制主要在于削弱或緩解了供應(yīng)鏈中的牛鞭效應(yīng)。基于此，本文提出如下研究假設(shè)：

H2：隨著制造業(yè)服務(wù)化程度提高，牛鞭效應(yīng)得以削弱或緩解，從而提高了供應(yīng)鏈韌性。

本文的研究框架如圖1所示。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文的研究對(duì)象為2012—2023年中國A股制造業(yè)上市公司，數(shù)據(jù)來源：（1）制造企業(yè)服務(wù)化的數(shù)據(jù)，以WIND數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，通過手工搜集和整理獲得；（2）供應(yīng)鏈韌性的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）；（3）控制變量數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。以上數(shù)據(jù)按照以下原則進(jìn)行篩選：第一步，剔除ST、*ST公司數(shù)據(jù)；第二步，剔除研究期間關(guān)鍵數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的樣本。最終，得到21326個(gè)公司-年度觀測(cè)值。為了避免異常值的干擾，對(duì)所有連續(xù)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行了1%和99%的Winsorize縮尾處理。

圖1"研究框架

（二）變量設(shè)計(jì)

1.解釋變量

制造業(yè)服務(wù)化程度。現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從行業(yè)和宏觀層面采用完全消耗系數(shù)和直接消耗系數(shù)度量制造業(yè)服務(wù)化［6］，本文采用文本分析與財(cái)務(wù)比率相結(jié)合的方式從微觀層面測(cè)度制造企業(yè)的服務(wù)化程度。主要步驟為：（1）按照國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB/T4754-2017）中服務(wù)業(yè)的劃分，篩選出與服務(wù)業(yè)務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵詞。主要關(guān)鍵詞為：安裝、維修、保養(yǎng)、專業(yè)性服務(wù)、培訓(xùn)、金融、融資租賃、咨詢、保險(xiǎn)等，共計(jì)49個(gè)。相較于已有研究，本文在服務(wù)業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞的確定與檢索上進(jìn)行了改進(jìn)創(chuàng)新。例如，很多前人的關(guān)鍵詞選取有“銷售”“運(yùn)輸”"“零售”"“檢測(cè)”等，認(rèn)為這些關(guān)鍵詞代表著企業(yè)的服務(wù)業(yè)務(wù)。但對(duì)所有檢索關(guān)鍵詞的手動(dòng)篩查，我們發(fā)現(xiàn)有些關(guān)鍵詞存在不合理或者偏誤。例如在包含“銷售”“運(yùn)輸”“零售”“檢測(cè)”等關(guān)鍵詞的主營業(yè)務(wù)中，該企業(yè)的業(yè)務(wù)全稱是“材料銷售”“智慧零售終端”“運(yùn)輸設(shè)備”“微生物檢測(cè)技術(shù)系列產(chǎn)品”等非服務(wù)業(yè)務(wù)。對(duì)此，本文進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)，如將“檢測(cè)”更改為“對(duì)外檢測(cè)”等，確保了數(shù)據(jù)的可靠性。（2）檢索樣本企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入明細(xì)數(shù)據(jù)，將其中包含指定關(guān)鍵詞的業(yè)務(wù)劃分為服務(wù)業(yè)務(wù)。（3）以服務(wù)業(yè)務(wù)收入占主營業(yè)務(wù)收入的比例測(cè)度服務(wù)化程度［9］，計(jì)算服務(wù)收入占比作為服務(wù)化程度指標(biāo)。

2.被解釋變量

供應(yīng)鏈韌性。借鑒劉駿和張義坤（2023）的研究［17］，本文選取存貨周轉(zhuǎn)期的自然對(duì)數(shù)測(cè)度供應(yīng)鏈韌性，存貨周轉(zhuǎn)期通過一年內(nèi)營業(yè)成本與平均存貨之間的比例關(guān)系計(jì)算得到。之所以采用存貨周轉(zhuǎn)期度量供應(yīng)鏈韌性主要基于以下三點(diǎn)考慮：一是較短的存貨周轉(zhuǎn)期表明企業(yè)能夠更迅速地將存貨轉(zhuǎn)換為銷售收入，降低存貨持有成本和資金占用，提高資金利用效率，存貨周轉(zhuǎn)期能夠有效反映供應(yīng)鏈管理的效率。二是存貨周轉(zhuǎn)期能夠揭示供應(yīng)鏈的整體運(yùn)作狀況，高效的供應(yīng)鏈管理可以顯著縮短存貨周轉(zhuǎn)期，減少各環(huán)節(jié)的庫存積壓和斷貨風(fēng)險(xiǎn)，從而提升供應(yīng)鏈的靈活性和響應(yīng)速度。三是存貨周轉(zhuǎn)期數(shù)據(jù)易于獲取和計(jì)算。相較于其他供應(yīng)鏈韌性指標(biāo)，存貨周轉(zhuǎn)期的數(shù)據(jù)更為易得。因此，存貨周轉(zhuǎn)期作為供應(yīng)鏈韌性的度量指標(biāo)，因其能夠反映企業(yè)存貨管理效率、揭示供應(yīng)鏈運(yùn)作狀況以及易于獲取和計(jì)算的特點(diǎn)，成為評(píng)估供應(yīng)鏈韌性的有效工具。

3.控制變量

本文從企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營能力和治理結(jié)構(gòu)等不同方面選取變量以控制可能對(duì)供應(yīng)鏈韌性產(chǎn)生的潛在影響。主要包括：總資產(chǎn)收益率、企業(yè)成長性、固定資產(chǎn)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)自由現(xiàn)金流、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、股權(quán)集中度、董事會(huì)規(guī)模、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡。本文還控制了個(gè)體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。表1展示了本文所用變量的具體測(cè)量說明。

（三）模型設(shè)定

本文構(gòu)建了模型（1）來檢驗(yàn)制造業(yè)服務(wù)化程度與供應(yīng)鏈韌性之間的關(guān)系。

Reck，t=α0+α1Serk，t+ΣControls+FirmFE+YearFE+εk，t（1）

式（1）中，下標(biāo)k表示企業(yè)，t表示年份，Reck，t表示企業(yè)k在t年的供應(yīng)鏈韌性，其值越大供應(yīng)鏈韌性越小。Serk，t表示企業(yè)k在t年的服務(wù)化程度，∑Controls表示一系列企業(yè)層面的控制變量。α為待估系數(shù)；FirmFE、YearFE分別表示個(gè)體固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)，εk，t表示誤差項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。其中，對(duì)于制造業(yè)服務(wù)化程度（Ser）來說，其均值為0139，中位數(shù)為0028，說明我國制造業(yè)服務(wù)化程度普遍偏低且差異較大，有待進(jìn)一步提升。這里需要說明，服務(wù)化程度（Ser）的最大值1并不是代表該企業(yè)當(dāng)年的業(yè)務(wù)收入全是服務(wù)收入。由于年報(bào)中企業(yè)披露營業(yè)收入產(chǎn)品分類有限，比如某A企業(yè)年報(bào)中把業(yè)務(wù)收入分成了五大類，此時(shí)該五大類產(chǎn)品可能都包含服務(wù)收入，但并不代表它的收入全是服務(wù)業(yè)務(wù)收入，可以理解為服務(wù)化滲透到了該企業(yè)的每項(xiàng)業(yè)務(wù)中，它的服務(wù)化程度較高。同理，最小值0也是如此。

（二）基準(zhǔn)回歸

表3列示了制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性影響的總體檢驗(yàn)結(jié)果。表3列（1）為僅考慮了核心解釋變量、個(gè)體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的回歸結(jié)果；列（2）為加入了控制變量后的回歸結(jié)果，列（3）為在控制了個(gè)體和年度固定效應(yīng)后，并且在計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤時(shí)考慮了行業(yè)和省份兩個(gè)變量的雙重聚類效應(yīng)的回歸結(jié)果。列（1）結(jié)果表明，在1%的顯著性水平上，制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性有顯著正向影響，即制造業(yè)服務(wù)化顯著提高了供應(yīng)鏈韌性。列（2）結(jié)果表明即使在加入了控制變量、個(gè)體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)之后，制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性的回歸系數(shù)依然在1%的水平上顯著。列（3）結(jié)果表明考慮了行業(yè)和省份地區(qū)的雙重聚類效應(yīng)后結(jié)果依然穩(wěn)健。即制造業(yè)服務(wù)化程度越高，供應(yīng)鏈韌性越高，驗(yàn)證了假設(shè)H1。這說明制造企業(yè)進(jìn)行服務(wù)化轉(zhuǎn)型且隨著服務(wù)化程度的提高，企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性會(huì)隨之提高。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用以下方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。主要包括：（1）替換自變量。借鑒趙宸宇（2021）的方法［9］，構(gòu)建制造業(yè)服務(wù)化業(yè)務(wù)范圍廣度變量用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)，即按照服務(wù)業(yè)務(wù)關(guān)鍵詞檢索企業(yè)是否開展該類業(yè)務(wù)，若開展該類業(yè)務(wù)則數(shù)值為1，反之為0，之后將企業(yè)當(dāng)年數(shù)值加總，得到代表制造企業(yè)服務(wù)化范圍廣度的變量。（2）替換因變量。目前學(xué)界對(duì)供應(yīng)鏈韌性的度量方法多種多樣，學(xué)界常用的還有營業(yè)周期、非產(chǎn)成品庫存等。因此，本文分別采用營業(yè)周期和非產(chǎn)成品庫存替換因變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。（3）改變樣本年份區(qū)間。由于我國在2016年出臺(tái)《發(fā)展服務(wù)型制造專項(xiàng)行動(dòng)指南》，標(biāo)志著我國開始正式全力向服務(wù)型制造建設(shè)邁進(jìn)，這種政策性影響較為明顯，因此本文將樣本區(qū)間改為2016—2023年。（4）進(jìn)一步控制行業(yè)、省份、城市層面固定效應(yīng)。本文在已經(jīng)控制了個(gè)體、年份固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，又對(duì)行業(yè)、省份、城市層面進(jìn)行了固定效應(yīng)的控制。以上結(jié)果顯示均是穩(wěn)健的限于篇幅，"該檢驗(yàn)結(jié)果未展示，"如有需要，可向作者索取。。

（四）內(nèi)生性分析

本文分別從以下三個(gè)方面進(jìn)行了內(nèi)生性檢驗(yàn)：第一，遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。借鑒現(xiàn)有研究的方法［6］，采用制造業(yè)服務(wù)化變量的滯后一期作為工具變量，以2SLS方法進(jìn)行重新估計(jì)。此外，本文還借鑒Wang等（2023）的方法［30］，采用企業(yè)所在行業(yè)中除了企業(yè)k以外的t年企業(yè)的平均服務(wù)化水平滯后一期作為工具變量檢驗(yàn)。第二，關(guān)于樣本選擇，鑒于可能存在的選擇性偏誤，本文采用了傾向得分匹配方法（PSM）。本文以制造企業(yè)服務(wù)化程度上三分位數(shù)為臨界點(diǎn)，將全樣本劃分為服務(wù)化程度高組和服務(wù)化程度低組，之后對(duì)服務(wù)化程度高組企業(yè)進(jìn)行傾向得分匹配，匹配后進(jìn)行回歸分析。第三，本文還以2016年《發(fā)展服務(wù)型制造專項(xiàng)行動(dòng)指南》作為政策沖擊，采用了PSM-DID方法檢驗(yàn)了服務(wù)型制造政策的實(shí)施對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響。以上結(jié)果系數(shù)方向與顯著性均沒有明顯差異，均驗(yàn)證了基準(zhǔn)結(jié)論的可信度限于篇幅，"該檢驗(yàn)結(jié)果未展示，"如有需要，可向作者索取。。

五、機(jī)制檢驗(yàn)與異質(zhì)性分析

（一）機(jī)制分析

根據(jù)前文理論分析，制造業(yè)服務(wù)化會(huì)通過緩解牛鞭效應(yīng)從而提高供應(yīng)鏈韌性。牛鞭效應(yīng)本質(zhì)上是供需波動(dòng)偏離度在供應(yīng)鏈上由于信息失真而逐級(jí)放大，參考Shan等（2014）［31］的度量方法，本文通過測(cè)算單個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)波動(dòng)對(duì)需求波動(dòng)的偏離來度量牛鞭效應(yīng)，如式（2）所示。

Bullwhipi，t=Var（Productioni，t）Var（Demandi，t）（2）

式（2）中，Var（）代表波動(dòng)性，分子和分母分別是公司生產(chǎn)和需求的波動(dòng)性。如果這個(gè)比率大于"1（即公司的生產(chǎn)波動(dòng)大于需求波動(dòng)），則認(rèn)為存在牛鞭效應(yīng)，且值越大牛鞭效應(yīng)越強(qiáng)。

其中：Production為企業(yè)產(chǎn)量，Productioni，t"="Demandi，t"+"Inventoryi，t"-"Inventoryi，t-1；Demand為企業(yè)需求量，以銷售成本衡量，Inventory為企業(yè)年末庫存凈值。

參考溫忠麟和葉寶娟（2014）［32］的研究，設(shè)定如下中介模型進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)：

MVk，t=β0+β1Serk，t+ΣControls+FirmFE+YearFE+εk，t（3）

Reck，t=δ0+δ1Serk，t+δ2MVk，t+ΣControls+FirmFE+YearFE+εk，t（4）

其中，MVk，t是本文的中介變量牛鞭效應(yīng)（Bullwhip）。Reck，t表示供應(yīng)鏈韌性。Serk，t表示企業(yè)服務(wù)化程度，∑Controls表示一系列企業(yè)層面的控制變量。FirmFE、YearFE分別表示個(gè)體固定效應(yīng)、年份固定效應(yīng)，εk，t表示誤差項(xiàng)。由于模型（1）中α1是顯著的，因此只需觀測(cè)模型（3）中β1和模型（4）中δ2的顯著性。若二者均顯著，則存在中介效應(yīng)?；貧w結(jié)果如表4所示。

由表4列（1）可知，制造業(yè)服務(wù)化（Ser）與牛鞭效應(yīng)（Bullwhip）在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，表明制造業(yè)服務(wù)化程度越高，牛鞭效應(yīng)就越低。在表4列（2）中同時(shí)加入服務(wù)化（Ser）和牛鞭效應(yīng)（Bullwhip）進(jìn)行回歸，牛鞭效應(yīng)（Bullwhip）與供應(yīng)鏈韌性在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，表明牛鞭效應(yīng)越低，供應(yīng)鏈韌性越高?？梢娭圃鞓I(yè)服務(wù)化通過降低牛鞭效應(yīng)從而提高了供應(yīng)鏈韌性，即驗(yàn)證了假設(shè)H2。牛鞭效應(yīng)產(chǎn)生的根源在于供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)由于掌握信息的不均衡而導(dǎo)致需求預(yù)測(cè)和庫存管理的偏差，從而放大需求波動(dòng)。制造業(yè)服務(wù)化戰(zhàn)略通過服務(wù)提供和先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用，加強(qiáng)了供應(yīng)鏈伙伴間的聯(lián)系，降低了信息不對(duì)稱，優(yōu)化了生產(chǎn)和庫存管理。而且，服務(wù)化經(jīng)常使用的數(shù)字化技術(shù)如物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，提升了信息傳遞的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，減少了信息延遲和失真，從而有效降低了需求變異放大效應(yīng)。這一機(jī)制的存在也驗(yàn)證了社會(huì)交換理論，即企業(yè)通過服務(wù)提供和高頻互動(dòng)，獲得了客戶的信任和承諾，提升了信息的透明度和準(zhǔn)確性。此外，服務(wù)化轉(zhuǎn)型中的互惠機(jī)制使供應(yīng)鏈各方更加愿意合作，共享市場(chǎng)情報(bào)和生產(chǎn)計(jì)劃，協(xié)調(diào)供需，共同應(yīng)對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)和需求變化，進(jìn)而減少因需求波動(dòng)引起的庫存過?；蚨倘眴栴}。

（二）異質(zhì)性分析

前文分析討論了制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響，檢驗(yàn)了其作用機(jī)制。下文將著重考慮制造企業(yè)的技術(shù)特征異質(zhì)性，分別從是否屬于高新技術(shù)企業(yè)和人工智能水平高低兩個(gè)維度，考察制造業(yè)服務(wù)化程度與供應(yīng)鏈韌性關(guān)系的橫截面差異。

1.基于高新技術(shù)企業(yè)的異質(zhì)性分析

高新技術(shù)企業(yè)通常在創(chuàng)新能力、技術(shù)應(yīng)用和資源整合方面具有優(yōu)勢(shì)。通過異質(zhì)性分析，既可以深入理解這些企業(yè)在實(shí)施服務(wù)化戰(zhàn)略時(shí)如何利用其技術(shù)優(yōu)勢(shì)，顯著提升供應(yīng)鏈韌性，又有助于識(shí)別技術(shù)水平在供應(yīng)鏈優(yōu)化過程中的關(guān)鍵作用，揭示不同企業(yè)在服務(wù)化進(jìn)程中的表現(xiàn)差異。本文基于各省市地方政府部門對(duì)上市公司的資質(zhì)認(rèn)定信息，將樣本公司分為高新技術(shù)企業(yè)樣本組和非高新企業(yè)樣本組，數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。分組回歸結(jié)果見表5列（1）和列（2），可以發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)服務(wù)化程度對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響在屬于高新技術(shù)樣本組中，其回歸系數(shù)無論是顯著性水平還是絕對(duì)值均大于非高新技術(shù)企業(yè)樣本組的系數(shù)，說明制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性的促進(jìn)作用在高新技術(shù)企業(yè)中更大。

通常而言，高新技術(shù)企業(yè)具備更強(qiáng)的創(chuàng)新能力和技術(shù)儲(chǔ)備，這使得它們?cè)趯?shí)施服務(wù)化過程中能夠更有效地利用先進(jìn)的數(shù)字化技術(shù)和信息系統(tǒng)。通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工智能等技術(shù)的應(yīng)用，高新技術(shù)企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的信息收集、傳遞和處理，顯著減少信息不對(duì)稱現(xiàn)象，從而更好地優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，提升供應(yīng)鏈韌性。此外，高新技術(shù)企業(yè)在實(shí)施服務(wù)化過程中，通常具備更強(qiáng)的資源整合能力和系統(tǒng)優(yōu)化能力。這些企業(yè)在進(jìn)行服務(wù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型時(shí)，能夠更有效地整合內(nèi)部資源和外部資源，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和管理模式，提升供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)性和運(yùn)作效率。這一研究結(jié)果表明在服務(wù)化背景下，高新技術(shù)的使用對(duì)供應(yīng)鏈管理的重要戰(zhàn)略意義，也更加證實(shí)了先進(jìn)技術(shù)的使用以及信息共享能力對(duì)于緩解牛鞭效應(yīng)和提高供應(yīng)鏈韌性的重要意義。

2.基于人工智能水平的異質(zhì)性分析

人工智能技術(shù)對(duì)制造業(yè)服務(wù)化和供應(yīng)鏈韌性的影響具有重要的異質(zhì)性分析意義。不同企業(yè)在人工智能技術(shù)應(yīng)用上的差異可能導(dǎo)致其在實(shí)施服務(wù)化戰(zhàn)略時(shí)表現(xiàn)出不同的效果。通過基于人工智能水平的異質(zhì)性分析，可以揭示高水平人工智能應(yīng)用企業(yè)與低水平人工智能應(yīng)用企業(yè)在供應(yīng)鏈韌性提升方面的不同表現(xiàn)，幫助理解人工智能技術(shù)水平在服務(wù)化過程中所起的具體作用。本文以國泰安數(shù)據(jù)庫中企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型下技術(shù)驅(qū)動(dòng)評(píng)分（包括人工智能技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)）為基礎(chǔ)，根據(jù)不同行業(yè)分年度的技術(shù)驅(qū)動(dòng)評(píng)分中位數(shù)將樣本組分為高人工智能技術(shù)水平樣本組和低人工智能技術(shù)水平樣本組，分別進(jìn)行回歸分析。結(jié)果如表5列（3）和列（4）所示，可以發(fā)現(xiàn)，相較于低人工智能水平企業(yè)樣本組，制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響在高人工智能水平企業(yè)樣本組中更加顯著，說明制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性的促進(jìn)作用在高人工智能技術(shù)水平企業(yè)中更強(qiáng)。

通常而言，高水平的人工智能技術(shù)顯著提升了供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的信息處理能力和決策能力。人工智能水平較高的企業(yè)能夠利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)供應(yīng)鏈中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)，減少信息不對(duì)稱和信息延遲，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，優(yōu)化庫存管理和生產(chǎn)計(jì)劃，從而有效降低牛鞭效應(yīng)，提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和效率。而且，高水平的人工智能應(yīng)用增強(qiáng)了供應(yīng)鏈的自動(dòng)化和智能化程度，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的需求預(yù)測(cè)、庫存管理、物流調(diào)度等功能，從而減少人為決策帶來的誤差和延遲。這不僅提高了各環(huán)節(jié)的協(xié)同效率，還通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化，進(jìn)一步提升了供應(yīng)鏈的靈活性和適應(yīng)性。此外，人工智能技術(shù)促進(jìn)了供應(yīng)鏈各方的信息共享和協(xié)同合作。先進(jìn)的信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠?qū)崿F(xiàn)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)信息共享和透明化管理，供應(yīng)鏈各方可以更高效地進(jìn)行信息交流和協(xié)同決策，減少信息不對(duì)稱帶來的負(fù)面影響，提升供應(yīng)鏈整體的運(yùn)作效率和穩(wěn)定性。這一研究結(jié)果表明人工智能在服務(wù)化的信息共享和決策過程中具有重要地位。

六、進(jìn)一步分析

上市公司和上下游企業(yè)所形成的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)，反映了大量企業(yè)與多個(gè)不同類型的供應(yīng)商和客戶合作的特點(diǎn)。作為供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，制造業(yè)上市公司服務(wù)化轉(zhuǎn)型可能通過供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)引起上下游的連鎖反應(yīng)，供應(yīng)鏈韌性的提高效應(yīng)在供應(yīng)鏈上下游中是否存在溢出效應(yīng)，具體反應(yīng)強(qiáng)度如何，還需進(jìn)一步的檢驗(yàn)。為厘清這一問題，本文聚焦制造業(yè)上市公司上下游企業(yè)，對(duì)上游供應(yīng)商和下游客戶的供應(yīng)鏈韌性分別進(jìn)行檢驗(yàn)分析。本文基于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（CNRDS）記錄的上市企業(yè)境內(nèi)的前五大供應(yīng)商和前五大客戶的企業(yè)名稱等信息，剔除供銷名單中未披露企業(yè)名稱的供應(yīng)商和客戶以及非上市企業(yè)，識(shí)別出制造業(yè)上市公司的上下游企業(yè)的股票代碼并進(jìn)行了匹配，共獲得7076個(gè)觀測(cè)值，其中包括3359個(gè)制造業(yè)上市公司-上游企業(yè)-年份觀測(cè)值和3717個(gè)制造業(yè)上市公司-下游企業(yè)-年份觀測(cè)值。經(jīng)過匹配后的數(shù)據(jù)為本文進(jìn)一步研究制造業(yè)服務(wù)化對(duì)上下游企業(yè)供應(yīng)鏈韌性的影響提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐。

本文構(gòu)建了模型（5）來檢驗(yàn)制造業(yè)服務(wù)化與上下游企業(yè)供應(yīng)鏈韌性之間的關(guān)系。

Recj，t=γ0+γ1Serk，t+ΣControls+FirmFE+YearFE+εj，t（5）

其中："Recj，t表示制造企業(yè)k的上游供應(yīng)商或下游客戶企業(yè)j在t年的供應(yīng)鏈韌性，其值越大供應(yīng)鏈韌性越小。γ為待估系數(shù)，其余變量同式（1）。除此之外，本文將制造企業(yè)服務(wù)化程度滯后一期，對(duì)上游企業(yè)和下游企業(yè)分別進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表6。

表6列（1）結(jié)果表明制造企業(yè)服務(wù)化顯著提升了上游企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性。列（2）結(jié)果顯示服務(wù)化對(duì)制造企業(yè)下游企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性并無顯著性影響。制造企業(yè)在服務(wù)化轉(zhuǎn)型過程中，通過準(zhǔn)確理解和滿足客戶需求，不僅優(yōu)化了自身運(yùn)營，還通過信息共享機(jī)制將這些需求傳遞給上游供應(yīng)商，從而顯著提高了上游企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性。服務(wù)化使制造企業(yè)更加深入地了解客戶的具體需求和期望。通過提供定制化服務(wù)和解決方案，制造企業(yè)能夠收集和分析大量客戶數(shù)據(jù)，明確市場(chǎng)需求的變化趨勢(shì)。這種對(duì)客戶需求的精準(zhǔn)把握，使制造企業(yè)在制定生產(chǎn)計(jì)劃和庫存管理策略時(shí)更加高效和精準(zhǔn)。制造企業(yè)可能將這些收集到的客戶需求及自身需求信息與上游供應(yīng)商進(jìn)行實(shí)時(shí)共享。信息共享機(jī)制使上游供應(yīng)商能夠及時(shí)獲得制造企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃和需求預(yù)測(cè)，從而更好地調(diào)整自身的生產(chǎn)和供應(yīng)策略。這種信息的透明度和實(shí)時(shí)性，減少了信息不對(duì)稱帶來的不確定性和誤差，提高了供應(yīng)鏈的整體協(xié)調(diào)性。通過這種信息共享，上游供應(yīng)商不僅可以更準(zhǔn)確地了解制造企業(yè)的需求，還能夠優(yōu)化自身的生產(chǎn)流程和庫存管理。這種協(xié)調(diào)性和靈活性的提升，有助于降低供應(yīng)鏈的運(yùn)營成本，縮短交貨周期，從而整體提升供應(yīng)鏈的效率。這種需求透明度和協(xié)同效應(yīng)，顯著提高了上游企業(yè)供應(yīng)鏈的效率和競(jìng)爭(zhēng)力，體現(xiàn)了服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈管理的重要價(jià)值。

表6列（3）和列（4）分別匯報(bào)了滯后一期制造企業(yè)服務(wù)化分別對(duì)上游供應(yīng)商和下游客戶供應(yīng)鏈韌性的影響。在對(duì)制造業(yè)服務(wù)化變量滯后一期后，對(duì)上游企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性影響依然顯著，對(duì)下游企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性依然無顯著影響。這說明制造企業(yè)服務(wù)化對(duì)下游企業(yè)并未產(chǎn)生顯著的溢出效應(yīng)。可能的原因在于，雖然制造企業(yè)通過服務(wù)化更加了解了客戶的需求，據(jù)此以安排更適合自己的生產(chǎn)計(jì)劃，并將客戶需求連同自身需求信息共享給上游企業(yè)。而這種信息共享機(jī)制對(duì)于下游企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃和庫存周轉(zhuǎn)影響甚微。這也驗(yàn)證了下游企業(yè)的響應(yīng)能力和市場(chǎng)敏感度受自身下游企業(yè)的需求影響更大，而非其上游企業(yè)。所以服務(wù)化帶來的信息共享機(jī)制受益更多的是上游企業(yè)和制造企業(yè)本身。

七、結(jié)論與啟示

制造業(yè)服務(wù)化是兩業(yè)深度融合的重要方向，是服務(wù)型制造建設(shè)的核心路徑之一。近年來，在工信部等部門推動(dòng)下，我國制造業(yè)服務(wù)化不斷深化，成為推動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要機(jī)制。在此背景下，本文以2012—2023年我國A股制造業(yè)上市公司為研究樣本，通過多元線性回歸、傾向得分匹配、PSM-DID以及工具變量法等多種方法實(shí)證檢驗(yàn)了制造業(yè)服務(wù)化程度對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響。研究結(jié)論如下：（1）服務(wù)化轉(zhuǎn)型會(huì)促進(jìn)制造企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性的提升，供應(yīng)鏈韌性提升的主要機(jī)制在于服務(wù)化會(huì)顯著削弱牛鞭效應(yīng)。（2）制造業(yè)服務(wù)化對(duì)供應(yīng)鏈韌性的影響具有顯著的異質(zhì)性效應(yīng)，具體來說，高新技術(shù)企業(yè)、人工智能水平高的企業(yè)，服務(wù)化程度對(duì)供應(yīng)鏈韌性的促進(jìn)效應(yīng)更加顯著。（3）制造業(yè)服務(wù)化提高供應(yīng)鏈韌性有顯著的后向溢出效應(yīng)，即提高了其上游企業(yè)的供應(yīng)鏈韌性。

基于上述研究結(jié)論，本文得到以下啟示：

（1）服務(wù)化轉(zhuǎn)型企業(yè)應(yīng)注重促進(jìn)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的信息共享和協(xié)同合作。建立統(tǒng)一的供應(yīng)鏈信息平臺(tái)，推動(dòng)上下游企業(yè)之間的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享和協(xié)同決策，增強(qiáng)供應(yīng)鏈的整體協(xié)調(diào)性和靈活性。

（2）本文的研究結(jié)論與有關(guān)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型和加大投資的政策指引相契合，為政府和監(jiān)管部門進(jìn)一步細(xì)化政策組合，引導(dǎo)制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效率的發(fā)展提供了理論支撐。應(yīng)鼓勵(lì)企業(yè)加大在信息技術(shù)和智能制造領(lǐng)域的投資，推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)在服務(wù)型制造中的廣泛應(yīng)用。這些技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提升供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的信息透明度和響應(yīng)速度，減少信息傳遞中的延遲和失真，優(yōu)化客戶關(guān)系和供應(yīng)鏈管理，從而有效緩解牛鞭效應(yīng)，并提升整體供應(yīng)鏈韌性。

（3）應(yīng)通過一系列鼓勵(lì)和支持措施，推動(dòng)制造企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型，提升技術(shù)應(yīng)用水平，促進(jìn)信息共享和協(xié)同合作，提升企業(yè)服務(wù)化管理能力，推動(dòng)行業(yè)整體進(jìn)步和供應(yīng)鏈韌性的全面提升，不斷推動(dòng)制造業(yè)向智能化方向發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

［1］"黃群慧，黃陽華，賀俊，等."面向中上等收入階段的中國工業(yè)化戰(zhàn)略研究［J］．中國社會(huì)科學(xué)，2017（12）：94-116.

［2］"朱宏任，陳立輝."中國服務(wù)型制造發(fā)展報(bào)告（2022）"［M］．北京："社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2023：8-18.

［3］"Christopher"M，Peck"H."Building"the"Resilient"Supply"Chain［J］．The"International"Journal"of"Logistics"Management，2004，15（2）：1-14.

［4］"Vandermerwe"S，Rada"J."Servitization"of"Business："Adding"Value"by"Adding"Services［J］．European"Management"Journal，1988，6（4）：314-324.

［5］"劉斌，魏倩，呂越，等."制造業(yè)服務(wù)化與價(jià)值鏈升級(jí)［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2016（3）：151-162.

［6］"祝樹金，羅彥，段文靜."服務(wù)型制造、加成率分布與資源配置效率［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（4）：62-80.

［7］"Frank"A"G，Mendes"G"H"S，Ayala"N"F，et"al."Servitization"and"Industry"4.0"Convergence"in"the"Digital"Transformation"of"Product"Firms："A"Business"Model"Innovation"Perspective［J］．Technological"Forecasting"and"Social"Change，2019，141："341-351.

［8］"李方靜."制造業(yè)投入服務(wù)化與企業(yè)創(chuàng)新［J］．科研管理，2020（7）：61-69.

［9］"趙宸宇."數(shù)字化發(fā)展與服務(wù)化轉(zhuǎn)型——來自制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．南開管理評(píng)論，2021（2）：149-163.

［10］Shen"L，Sun"C，Ali"M."Role"of"Servitization，Digitalization，and"Innovation"Performance"in"Manufacturing"Enterprises［J］．Sustainability，2021，13（17）："9878.

［11］呂越，陳泳昌，華岳."制造業(yè)服務(wù)化與企業(yè)減排［J］．經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2023（2）：139-155.

［12］Neely"A."Exploring"the"Financial"Consequences"of"the"Servitization"of"Manufacturing［J］．Operations"Management"Research，2008，1："103-118.

［13］陶鋒，王欣然，徐揚(yáng)，等."數(shù)字化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈韌性與企業(yè)生產(chǎn)率［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（5）：118-136.

［14］Lotfi"R，Weber"G"W."An"Introduction"to"the"Special"Issue"“Recent"Advances"on"Supply"Chain"Network"Design”［J］．Foundations"of"Computing"and"Decision"Sciences，2022，47（4）："323-326.

［15］Zhao"N，Hong"J，Lau"K"H."Impact"of"Supply"Chain"Digitalization"on"Supply"Chain"Resilience"and"Performance："A"Multi-Mediation"Model［J］．International"Journal"of"Production"Economics，2023，259："108817.

［16］巫強(qiáng)，姚雨秀."企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與供應(yīng)鏈配置：集中化還是多元化［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（8）：99-117.

［17］劉駿，張義坤."數(shù)字化轉(zhuǎn)型能提高企業(yè)供應(yīng)鏈效率嗎？——來自中國制造業(yè)上市公司年報(bào)文本分析的證據(jù)［J］．產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2023（6）：73-86.

［18］趙霞，許雅雯，徐永鋒."數(shù)字化協(xié)同如何影響供應(yīng)鏈韌性——基于資源和關(guān)系整合的分析［J］．產(chǎn)經(jīng)評(píng)論，2023（5）：24-42.

［19］Osterriedernbsp;P."Servitization"of"Manufacturing"Companies."In："Friedli"T，Osterrieder"P，Classen"M.（eds）"Managing"Industrial"Services."Management"for"Professionals［M］．Switzerland："Springer，Cham.，2021：7-13.

［20］Li"X，Wang"X，Zhang"Y，et"al."Spatial"Differences"in"Emission"Reduction"Effect"of"Servitization"of"Manufacturing"Industry"Export"in"China［J］．Emerging"Markets"Finance"and"Trade，2021，57（8）："2331-2355.

［21］Shah"S"A"A，Jajja"M"S"S，Chatha"K"A，et"al."Servitization"and"Supply"Chain"Integration："An"Empirical"Analysis［J］．International"Journal"of"Production"Economics，2020，229："107765.

［22］Doni"F，Corvino"A，Martini"S"B."Servitization"and"Sustainability"Actions."Evidence"from"European"Manufacturing"Companies［J］．Journal"of"Environmental"Management，2019，234："367-378.

［23］Tukker"A."Product"Services"for"A"Resource-Efficient"and"Circular"Economy-A"Review［J］．Journal"of"Cleaner"Production，2015，97："76-91.

［24］楊志強(qiáng)，唐松，李增泉."資本市場(chǎng)信息披露、關(guān)系型合約與供需長鞭效應(yīng)——基于供應(yīng)鏈信息外溢的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．管理世界，2020（7）：89-105.

［25］Davies"P，Liu"Y，Cooper"M，et"al."Supply"Chains"and"Ecosystems"for"Servitization："A"Systematic"Review"and"Future"Research"Agenda［J］．International"Marketing"Review，2023，40（4）："667-692.

［26］Ayala"N"F，Paslauski"C"A，Ghezzi"A，et"al."Knowledge"Sharing"Dynamics"in"Service"Suppliers’"Involvement"for"Servitization"of"Manufacturing"Companies［J］．International"Journal"of"Production"Economics，2017，193："538-553.

［27］Costantino"F，Di"G"G，Shaban"A，et"al."The"Impact"of"Information"Sharing"and"Inventory"Control"Coordination"on"Supply"Chain"Performances［J］．Computers"amp;"Industrial"Engineering，2014，76："292-306.

［28］李青原，李昱，章尹賽楠，等."企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信息溢出效應(yīng)——基于供應(yīng)鏈視角的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（7）：142-159.

［29］邵景波，張君慧，陳正康.在線品牌社區(qū)顧客管理：從顧客參與到顧客契合［M］．北京：中國政法大學(xué)出版社，2023.

［30］Wang"W，Chen"S，Shao"J，et"al."The"Impact"of"Servitization"on"Trade"Credit"in"Manufacturing"Firms："A"Signaling"Theory"Perspective［J］．International"Journal"of"Operations"amp;"Production"Management，2023，43（2）："373-398.

［31］Shan"J，Yang"S，Yang"S，et"al."An"Empirical"Study"of"the"Bullwhip"Effect"in"China［J］．Production"and"Operations"Management，2014，23（4）："537-551.

［32］溫忠麟，葉寶娟."中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展［J］．心理科學(xué)進(jìn)展，2014（5）：731-745.

TheImpact"of"Servitization"on"Supply"Chain"Resilience："Based"onthe"Analysis"of

Mitigating"the"Bullwhip"Effect

LIU"Tingli，"YUN"Shiji

（College"of"Economics"and"Management，Beijing"University"of"Technology，Beijing"100124，China）

Abstract：Under"the"backdrop"of"intensifying"uncertainties"in"global"supply"chains"and"the"servitization"transformation"of"the"manufacturing"sector.This"study"examines"the"impact"of"servitization"on"supply"chain"resilience"usingnbsp;a"sample"of"A-share"listed"manufacturing"companies"in"China"from"2012"to"2023."The"findings"indicate"that"as"the"level"of"servitization"in"the"manufacturing"industry"increases，supply"chain"resilience"is"correspondingly"enhanced."The"primary"mechanism"underlying"this"effect"is"the"mitigation"of"the"bullwhip"effect，with"servitization"also"exhibiting"backward"spillover"effects"on"supply"chain"resilience."Moreover，the"study"demonstrates"that"the"positive"impact"of"servitization"on"supply"chain"resilience"is"more"pronounced"in"high-tech"enterprises"and"firms"with"advanced"levels"of"artificial"intelligence.

Key"words：servitization;"supply"chain"resilience;"service-oriented"manufacturing;"bullwhip"effect

（責(zé)任編輯：趙春江）