大数据赋能的辽宁装备制造企业服务化绩效研究

摘 要：装备制造业作为制造业中的脊梁，助力其高质量发展是实現我国制造强国战略目标的关键，而辽宁地区作为我国装备制造业三大基地之一，以大数据赋能驱动实现产业的服务化转型升级，提高企业的服务化绩效是其发展新趋势。本文以产品生命周期理论、比较优势理论、价值链理论为基础，探讨了大数据赋能、技术创新能力与装备制造企业服务化绩效之间的关系，建立了整体概念模型，提出相关研究假设，并将正式问卷向辽宁省内装备制造企业进行发放。运用SPSS 24.0和AMOS 25.0软件对样本数据进行实证分析与假设检验，最终得出结论并加以分析讨论。鉴于此，丰富与扩展了大数据赋能的研究领域，也为提高辽宁省装备制造企业服务化绩效提供了可行的理论路径。

关键词：大数据赋能;技术创新能力;装备制造企业：服务化绩效

1研究假设

1.1 研究假设

结合变量间理论关系的分析，本文提出了以下假设：

H1：大数据赋能显著正向影响装备制造企业服务化绩效

H2：大数据赋能正向影响技术创新能力

H3：技术创新能力正向影响装备制造企业服务化绩效

H4a：研发技术创新能力在大数据赋能与装备制造企业服务化绩效之间起到中介作用

H4b：服务技术创新能力在大数据赋能与装备制造企业服务化绩效之间起到中介作用

H4c：市场感知能力在大数据赋能与装备制造企业服务化绩效之间起到中介作用

2样本数据收集与实证分析

2.1样本数据收集

本文研究采用判断抽样法，从辽宁省沈阳、大连、鞍山、抚顺、丹东、营口、锦州等地方共抽取40个的装备制造企业样本，选取开展服务化的装备制造企业进行问卷的发放。在本研究中，作者为保证样本量的准确程度，最终得到312份有效问卷。

2.2 实证分析

前文通过对三者间的关系提出了关联假设，借助三个变量相对较为成熟的测量量表，进行了每个变量的维度测量，而后通过发放问卷收集数据，运用SPSS 24.0软件与AMSO 25.0软件对其进行了实证研究，得出了最终结果并加以分析。

2.21 结构方程模型路径检验

本研究在信效度检验与相关性分析结果均为通过的前提下，通过建立结构方程模型，分析大数据赋能、技术创新能力与企业服务化绩效之间的关系。如表2结果显示，绝对拟合指数中适配度指数（ GFI） 和渐进残差均方和平方根（RMSEA） 都在限制水平之上（χ2/df=1.739 ，GFI=0.905 ，NFI=0.940 ，IFI=0.973 ，TLI=0.970  CFI=0.973 ，RMSEA=0.039） 。因此，本研究的测量模型与调研的实际数据契合度较高，模型的适配度良好。

本研究通过对辽宁装备制造企业进行问卷调研，运用线性回归和结构方程模型探讨大数据赋能、技术创新能力与装备制造企业服务化绩效之间的关系，得出如下基本结论：第一，通过实证研究发现，大数据赋能能够对装备制造企业服务化绩效起到颇为显著的正向效用。适当的数据赋能为企业提供了提高组织效率和服务业务创新性的手段，把握数据赋能对企业服务化绩效的积极作用，借助数据赋能的发展实现产品服务化的迭代升级，为企业谋取更大的经济效益[1]。第二，大数据赋能对技术创新能力有正向影响。在大数据环境下企业运用较强的数据挖掘与处理能力吸收战略伙伴的知识溢出，充裕自身的知识库，从而加快涌现企业新技术的数量，飞速提升新技能的质量[2]，稳步提升新技术的创新速度，因此数据赋能对技术创新能力起到了一定程度的推动力。第三，技术创新能力在数据赋能与装备制造企业服务化绩效之间存有中介效应。数据赋能为技术创新能力的培养提供了更多的可能性与发展渠道，帮助企业提高了研发创新能力与更新了服务资源组合，加强了市场感知程度与反应能力[3]，当企业的技术创新能力不断提升时，企业服务化的运营效率得以提升，相关的管理成本、交易成本与创新成本得以降低，装备制造企业服务化绩效也随之稳步提高。

参考文献：

[1] 孙新波，苏钟海，钱雨，张大鹏.数据赋能研究现状及未来展望[J].研究与发展管理，2020，32（02）：155-166.

[2] 周文辉，王鹏程，杨苗.数字化赋能促进大规模定制技术创新[J].科学学研究，2018，36（08）：1516-1523.

[3] 范秀成，杜琰琰.顾客参与是一把“双刃剑”———顾客参与影响价值创造的研究述评[J].管理评论，2012（10）：167-174.

作者简介：

孙笑闻 性别：女，出生年月： 1997 年 10 月 23 日 ，民族：汉 ，籍贯：辽宁省鞍山市，学历：硕士研究生，研究方向：大数据.