工业互联网平台赋能、价值共创与制造企业服务化绩效研究

万 兴 刘 静

（南京财经大学工商管理学院，南京 210023）

引 言

制造业作为国民经济发展的支柱力量，是一个国家经济实力和竞争力的重要标志与依托。中国制造业面临“大而不强” 的发展难题。党的二十大报告指出“构建优质高效的服务业新体系，推动现代服务业同先进制造业深度融合”①。制造企业开始由提供产品转变为提供产品和服务的“捆绑包”，也就是服务化（Servitization）［1］。我国制造业服务化所带来的增加值总额从2012 年的8769.6 亿元增加至2017 年的15679.4 亿，增长了78.8%，可见服务化对制造业的支撑作用越来越明显［2］。当前我国制造业服务化率高达98.01%，但服务化层次较低［3］，服务化价值未充分释放。有效的资源管理与网络关系管理有助于制造企业服务化。如福海制气集团在服务化过程中通过价值共创有助于企业整合内外资源、实现跨组织协同，从而提供个性化服务［4］。

与此同时，工业互联网平台已经成为工业4.0时代的基础设施，能够赋能制造企业的服务化［5］。工业互联网平台作为工业互联网的中枢，是依托智能技术，通过智能连接、数据采集、汇聚以及分析，实现制造业数字化、网络化、智能化发展的云平台［6］。已有研究表明工业互联网平台可以有效促进制造企业实施服务化［7］。现有学者主要从两类视角出发。一类是从技术角度，关注平台上汇集的各种技术资源对制造企业服务化的影响［7－9］； 另一类从平台的架构出发，研究平台的模块化结构对制造企业服务化的影响［10－12］。

现有关于工业互联网平台促进制造企业服务化的研究大多采用案例研究等质性研究方法，但未能深入揭示平台影响服务化绩效的作用机理，忽视了平台生态系统中企业网络与资源共享的作用，且缺乏基于主流理论的解释。本文在演绎基础上提出假设，通过调研和收集一手数据验证，结论更具代表性。基于现有文献的缺口，本文关注两个问题： （1） 工业互联网平台赋能如何影响制造企业服务化绩效？ （2） 工业互联网平台赋能如何通过价值共创影响制造企业服务化绩效？

1 文献综述

1.1 工业互联网平台

我国将工业互联网平台视作一种基于云制造的平台，使制造业与“互联网＋” 完美结合，将制造资源数字化，实现资源连接与资源配置，满足用户个性化需求［6］。其背后的理念就是收集和集成工业资产和设备中的数据，再辅以技术支持以保证工业资产和设备的运营，并提供一个市场，链接平台、企业和顾客，促进各方之间的交互［13］。工业互联网平台能够赋能制造业数字化、网络化、智能化的发展［14］。在数字化方面，平台使用者通过安装传感器、联网设备等，实时捕捉设备数据将工业资源数据化［15］； 在网络化方面，工业互联网不仅能构建企业间多对多的蜂巢化关系［15，16］，还能实现设备与产品的互联协作［17］； 在智能化方面，平台上集成信息技术，助力智能工厂形成，实现智能化生产［15］与决策［16］，包括实时管理运营［18］、优化客户体验［19］及促进新服务研发［20］等。可见工业互联网平台赋能是通过提供数据基础设施和各种信息技术，促进万物互联和信息共享，将工业资源数据化，驱动用户生成个性化数据以支持企业的智能化生产与决策。

1.2 制造企业服务化

制造企业服务化是由仅提供产品到提供产品和服务的“捆绑包” 所体现［1］。制造企业服务化可增强企业竞争优势［21］，增加企业价值［22］，稳定收入来源［23］等。然而实施服务化可能会降低企业的盈利能力［24］。这表明企业实施服务化可能会受到一些因素的影响从而产生不同的结果，如企业文化［25］、企业资源与能力［26］、市场竞争强度、行业特征［27］等因素均会对服务化带来影响。与此同时，随着数字技术的发展，越来越多的学者关注“数字服务化” 研究［28］，即通过使用数字技术改进现有的服务［29］，如Jin 等［17］从价值链的角度发现，服务化制造商使用物联网能够扩展其价值链从而更好地为顾客服务、提高盈利能力，还可以创新企业的商业模式［30］。制造企业服务化绩效是企业服务化的结果，是衡量服务化效果的重要指标［31］。因此本文用制造企业服务化绩效来评估企业实施服务化的效果。

目前工业互联网平台对制造企业服务化的影响研究主要在理论层面。制造企业在服务化过程中，由于缺乏服务资源的积累难以开展服务业务，会产生资源不足等问题［32］，还会面临复杂的网络关系［33］。尽管已有研究表明平台可通过产品、服务和信息模块组合管理这种复杂性［10，11］，但多为定性研究，缺乏实证探讨平台如何促进制造企业服务化成功及应对相关问题的研究。因此需要从新的理论视角探讨工业互联网平台是如何赋能企业资源的获取与利用以及应对复杂的网络关系。

1.3 价值共创

价值共创是指行为主体间的资源整合与服务交换，进而建立服务生态系统的一系列活动［34］。服务主导逻辑（Service－Dominant Logic）认为，价值是由顾客定义，企业只是提出价值主张，通过与顾客及其他利益相关者发生互动从而进行价值的共同创造［35］，因此高质量的互动合作是价值共创的源泉，互动合作的过程实际上就是各主体之间的服务交换［36］。根据服务主导逻辑，当潜在资源转化为特定利益时，就产生了价值创造［37］。从这个意义上讲，资源没有内在价值，而是需要应用和整合才能产生价值［38］。服务主导逻辑认为由于没有人拥有足够的资源来创造价值，因此需要网络对网络（Network－to－Network）的关系，这种关系通过资源整合网络汇聚在价值创造上［38］。在这种观点下，资源整合是一个面向多向网络的过程，各方为了自己的利益和他人的利益而独特地整合多种资源［39］。可见价值共创是价值创造主体通过互动合作和资源整合而共同创造价值的过程［38，40，41］。因此本文将价值共创分为互动合作和资源整合两个维度。

2 理论基础与研究假设

服务主导逻辑将服务定义为通过对操作性资源的应用来实现自身或他人利益的过程［42］，其强调资源需要通过应用和整合才能产生价值，而单独的个体资源总是有限的，所以需要在一个关系网络中整合各种资源［38］，因此，服务主导逻辑具有以网络为中心的视角［43］。该理论指出价值是通过顾客和商品之间的互动产生［35］，由顾客和其他参与者共同创造［42］，制造企业需要与顾客发生互动从而与顾客进行价值共创［35］，而工业互联网平台在物联网等技术的作用下可实现关联企业间的网络化关系［17］，智能连接利益相关者，有助于企业间的互动合作。在服务主导逻辑中，资源是一切可以利用的东西［44］，可以分为对象性资源（Operand Resources）和操作性资源（Operant Resources），并主张操作性资源是企业竞争优势、战略效益的根本来源［45］。在工业互联网平台情境下，数字技术既是对象性资源也是操作性资源［43］。作为对象性资源，可以对企业服务化起到支持或促进的作用［43］，如大数据可以引导企业整合资源以提供服务化产品［32］； 作为操作性资源，可以是企业提供服务的发起者或参与者［43］，如随着人工智能的发展，对话机器人可以成为价值创造的参与者［46］。

根据服务主导逻辑的价值共创观点，工业互联网平台通过赋能制造企业操作性资源以及引导其应用，强化企业间紧密互动合作，优化价值共创，从而促进服务化转型。图1 展示了工业互联网平台赋能制造企业服务化的作用机理。

2.1 工业互联网平台赋能与制造业企业服务化绩效

工业互联网平台对制造企业服务化绩效的赋能体现在3 个方面。（1） 制造业通过为产品及设备配置传感器，实现企业生产流程数据化，将原本抽象的、模糊的经验积累过程具象化为具有操作性的具体数据、流程［16］，实现生产“后端” 的数字化［33］，同时通过对产品生命周期内的信息跟踪与反馈，对制造业原有的服务形式做出改善，提高服务能力并为用户带来新的价值［47］； （2） 利用大数据能力实现对各个业务中运营数据的追溯与监控，可以实现对每一个业务运营情况的实时管理［18］，及时发现问题并立马采取行动进行优化改进，提升运营效率； 在海量顾客数据的基础上通过大数据分析，精准洞察和挖掘顾客在兴趣、消费习惯、功能偏好和使用情景等方面的需求差异，从而针对性地为其提供关联服务［48］，提高服务提供的效率； （3） 企业运用超级计算、海量的顾客数据、持续迭代的算法和数学建模，更为深入地了解和精准预测顾客真实需求，将产生的新的顾客知识用以指导制造企业开发符合或引领市场期待的前瞻性服务，从而俘获新顾客并提高市场份额［49］，实现“前端” 的数字化［33］。实施服务化的制造企业可以通过工业互联网平台赋能帮助企业提供精准化服务，更好满足顾客需求，从而提升企业服务化绩效。因此，本文提出研究假设：

H1： 工业互联网平台赋能对制造企业服务化绩效具有正向影响。

2.2 工业互联网平台与价值共创

服务主导逻辑视顾客为积极的价值共创者，强调知识和技能等操作性资源的重要性。企业作为价值主张者，需与顾客互动以共创价值，并整合相关资源，优化价值创造过程。工业互联网平台对制造企业互动合作的确有促进作用。（1） 工业互联网平台通过物联网技术赋予企业连接内外部人、物、信息的能力，形成企业之间多对多的蜂巢化网络关系［15］，将分离的制造业、顾客与供应商转变为实时互动的价值共创者［50］； （2） 相对于制造企业，平台拥有更多的资源［51］，吸引更多制造企业加入，扩大价值创造者数量与角色多样性，提升互动合作广度［52］； （3） 通过平台形成企业之间多对多的蜂巢化关系也使得顾客和利益相关者建立紧密合作，深化互动合作深度，形成战略伙伴关系［50］。

工业互联网平台赋能有助于制造企业的资源整合。（1） 制造企业可以使用工业互联网平台提供的各种信息技术资源，在连接外部资源的同时全面了解自身资源基础，有助于识别未充分开发的资源［53］； （2） 使用平台能够整合多方数据，产生前所未知的市场洞察力，引导资源的使用方向，有助于企业快速编排手边资源，迅速抓住机会和应对挑战［32］； （3） 平台在云计算、人工智能等的支撑下形成强大的算法、算力［48］，推动了隐形信息、知识显性化［54］，其中隐形资源也更容易被挖掘和被赋予新的价值，从而实现资源的创造性整合［55］。由此，本文提出如下假设：

H2a： 工业互联网平台赋能对制造企业的互动合作具有正向影响。

H2b： 工业互联网平台赋能对制造企业的资源整合具有正向影响。

2.3 价值共创与制造企业服务化绩效

服务主导逻辑强调资源需经应用和整合方能产生价值，个体资源有限，需借助关系网络整合多方资源［38］。因此，主张与利益相关者合作，在关系网络中整合资源，以优化价值创造与利益实现［39］。互动合作对制造企业的服务化绩效影响体现在加强与利益相关者的互动。与顾客的对话有助于建立紧密关系，掌握需求变化，为服务创新指明方向。如通过与顾客的交互，顾客往往会更直接的参与到服务产品的升级开发过程中［56］，增强顾客的情感依赖［32］和感知价值［57］。同时，与供应商的互动有助于管理服务化过程中的供应不确定性和复杂性［25］。

资源整合可以应对制造企业服务化过程中服务资源不足的问题。（1） 资源整合能够更灵活地开发和提供各种服务［58］，通过对技术资源的整合可以降低技术成本并带来技术创新［59］，从而促进制造企业更好进行新服务的开发； （2） 资源整合通过突破企业内外部现有资源的原有属性，重新组合现有资源，赋予资源新的价值、用途，在服务化转型过程中能够更好的满足个性化市场需求［60］；（3） 企业将外部的异质性资源与现有资源整合，通过整合形成的新资源不仅提升了服务价值、为顾客带来新服务，还可以抢占新用户市场、增加市场份额。由此，本文提出如下假设：

H3a： 制造企业的互动合作对其服务化绩效具有正向影响。

H3b： 制造企业的资源整合对其服务化绩效具有正向影响。

2.4 价值共创的中介作用

根据服务主导逻辑，制造企业作为价值主张提出者，通过与顾客和其他利益相关者互动参与到价值创造，需积极开发互动过程［35］。在服务主导逻辑下，企业关注的对象从对象性资源转变为操作性资源，认为操作性资源是效益的根本来源，并且所有社会和经济行为体都是资源整合者［61］。工业互联网平台连接多方，形成企业之间多对多的蜂巢化关系［15］，实现实时互动合作，灵活适应市场变化，应对服务化所带来的复杂网络关系。互动过程中产生的大量数据，通过大数据分析，获得顾客的需求信息，在平台算法、算力的赋能下指导企业整合内外部资源，克服企业服务资源短缺困境，实现价值链上多主体的价值共创，满足市场和顾客个性化、定制化需求［62］，如增材制造的应用助力企业灵活生产，满足高水平定制需求［20］，进而提升服务化绩效。由此，本文提出如下假设：

H4a： 制造企业的互动合作在工业互联网平台赋能与其服务化绩效之间起中介作用，即工业互联网平台赋能通过促进制造企业的互动合作，从而影响其服务化绩效。

H4b： 制造企业的资源整合在工业互联网平台赋能与其服务化绩效之间起中介作用，即工业互联网平台赋能通过促进制造企业的资源整合，从而影响其服务化绩效。

综上所述，构建了本文的研究模型，见图2。

3 研究设计

3.1 样本与数据收集

企业使用工业互联网平台运营有两种模式：自建与加入现有平台。截止2023 年第三季度末，我国工业互联网平台达到50 家，连接设备近9000万台套，建设近万家数字化车间和智能工厂②。本文主要调研使用工业互联网平台的中国制造企业员工，涵盖普通员工与管理层。工业互联网平台深刻影响企业全流程的生产运作与经营管理，不同层级员工因其使用功能与服务的不同，对平台的使用体验与感知存在显著差异。特别地，基层员工与中高层管理者对工业互联网平台推动企业服务化的认知存在明显差异，这些差异对本文研究具有重要意义。因此，本文借助问卷星制作电子问卷线上发放，并覆盖不同层级员工。通过调研江苏省工业互联网标杆工厂，联系相关制造企业从业人员填写转发扩散，并在相关MBA 班级群等渠道有偿发放电子问卷。经预调研验证适配度后，通过QQ 群、QQ 频道、知乎等社交渠道加入有关工业互联网平台和制造企业的群，并与群内相关人员咨询关于工业互联网平台的发展以及在企业的应用，进行一对一有偿问卷发放。为确保样本符合研究要求及数据可靠性，本文有意识地控制问卷发放途径，专注于智能制造、工业互联网应用等群组，并尽量针对管理人员进行发放，以减少数据误差。问卷中设置逻辑关联题项，要求被调查者如实回答是否使用工业互联网平台，不使用则问卷自动结束并视为无效，以确保样本与研究需求相符。

本文一共发放了问卷649 份，回收383 份有效问卷，问卷有效回收率为59.01%，具体样本情况见表1。被调查者中，本专科及以上学历的占比达96.60%，接受过高等教育的同时具有工业互联网平台的使用经验，能够较好理解问卷的题项并作出合适的回答。从被调查者职务级别来看，高层、中层、基层3 类管理者总共占比68.90%，普通员工占比31.10%。从企业基本信息来看，被调查企业中，各个制造行业均有所涉及。提供的服务类型比例相差不大，并且有企业同时提供两种或两种以上的服务类型。

表1 样本描述性统计结果

3.2 变量测量

本文在已有成熟量表的基础上，咨询多位学者，根据本文的研究情景对量表进行修改，并经过试发放、反馈修改等环节以提高问卷的有效性和科学性。问卷采用Likert 五点量表进行测度。工业互联网平台赋能（PE）参考郑勇华等［63］的相关量表。互动合作（IC）参考Prahalad 和Ramaswamy［36］、孙永波等［64］的量表。资源整合（RI）参考蔡莉和尹苗苗［65］、邓渝［66］的量表。制造企业服务化绩效（SP）参考Raddats 等［26］的研究量表。考虑当前工业互联网平台在制造企业中的应用情况，控制变量包括企业规模（SZ）、年龄（AG）、研发投入（RDI）以及平台使用年限（PUT）。

3.3 信度和效度分析

信效度检验结果见表2。Cronbach's α 值和CR 值均高于0.8，信度达标。通过对问卷中的所有条目进行旋转的探索性因子分析，提取特征值大于1 的因子为主成分因子，共提取了4 个因子，累积方差解释率为60.261%。得到KMO 值为0.934，Bartlett 球形检验的显著性为0.000。因子载荷均高于0.5，各变量的平均提取方差（AVE）均大于0.5。此外，测量模型拟合指数CMIN/DF ＝1.367、RMSEA ＝0.031、GFI ＝0.937、IFI ＝0.979、CFI ＝0.979 等均符合标准，模型适配度达标。

表2 信效度检验结果

3.4 共同方法偏差检验

本文利用Harman 单因素来检验工业互联网平台赋能、互动合作、资源整合和制造企业服务化绩效的量表是否存在共同方法偏差。采用SPSS24.0软件对所测量表的所有题项进行未旋转的主成分因子分析，提取出特征值大于1 的因子共4 个，最大因子方差解释率为36.846%，小于总解释方差的40%，因而不存在明显的共同方法偏差问题。

4 实证分析与假设检验

4.1 描述性统计

表3 展示了各变量的均值、标准差及相关系数矩阵。结果表明，各研究变量两两之间存在显著的正相关关系，且相关系数均小于AVE 的平方根，与研究预期一致，为进一步分析提供必要的前提。

表3 各变量均值、标准差及相关系数

4.2 假设检验

4.2.1 层级回归分析

本文采用SPSS24.0 进行层级回归分析。（1）分别以互动合作、资源整合为结果变量构建模型1（M1）和模型3（M3），加入控制变量（企业规模、企业年龄、研发投入、平台使用年限）； 模型2（M2）和模型4（M4）在M1 和M3 的基础上加入自变量（平台赋能）； （2） 以服务化绩效为结果变量构建模型，分层加入控制变量、自变量、互动合作变量和资源整合变量，构建模型5（M5）、模型6（M6）、模型7（M7）和模型8（M8），其中M5 加入控制变量，M6 在M5 的基础上加入自变量，M7 和M8 在M6 的基础上分别加入互动合作变量和资源整合变量，结果如表4 所示。

表4 变量回归分析结果

由M2、M4 和M6 可知，在控制相关变量以后，平台赋能分别与服务化绩效（c＝0.465，ρ＜0.01）、互动合作（a1 ＝0.476，ρ＜0.01）、资源整合（a2 ＝0.398，ρ＜0.01）存在显著正相关关系，由此假设H1、H2a、H2b 均得到支持。由M7 可知，在加入互动合作后，互动合作对服务化绩效产生显著的正向影响（b1 ＝0.306，ρ＜0.01），并且平台赋能对服务化绩效的回归系数由c＝0.465 下降为c1 ＝0.320，并仍在ρ＜0.01 水平下显著，表明互动合作在平台赋能与服务化绩效间发挥了部分中介效应，并且互动合作的间接效应强度（a1b1/c）为31.398%，由此，假设H3a、H4a 得到支持。同理，由M8 可知，资源整合在平台赋能与服务化绩效间发挥了部分中介效应，并且资源整合的间接效应强度（a2b2/c）为24.086%，由此，假设H3b、H4b 也得到支持，图3 显示了模型框架的参数结果。

图3 模型路径系数图

4.2.2 中介效应检验

本文为进一步验证中介效应成立，利用Bootstrap 方法再次检验［67］。计算Bootstrap 样本量为5000，95%的置信区间，结果见表5。从表中可以看出，两条路径的下限值（Boot CI 下限）和上限值（Boot CI 上限）均为正，不包含零，表明平台赋能不仅能直接作用于服务化绩效，而且也能通过互动合作和资源整合作用于服务化绩效，且互动合作和资源整合的中介效应显著，并起到部分中介作用。由此，再次支持了假设H4a 和H4b。

表5 Bootstrap 中介结果

5 研究结论与讨论

5.1 研究结论

本文的研究目标是探索工业互联网平台赋能与制造企业服务化绩效的关系及其作用机制。为解决该问题，本文以使用工业互联网平台的制造企业为研究对象，基于服务主导逻辑，通过对回收的383 份有效问卷数据进行分析。得到以下主要结论： 工业互联网平台赋能有助于制造企业提升其服务化绩效； 工业互联网平台赋能通过价值共创的两个维度（互动合作和资源整合）正向影响制造企业服务化绩效。

5.2 理论启示

本文在理论方面的启示体现在两方面。

（1） 丰富了数字平台赋能研究。①相较于消费互联网平台主要实现供需匹配从而促进交易［52］，主要扮演双边（多边）市场的角色［68］。工业互联网平台更深入地渗入到企业内部的研发、生产与运营等环节［16，18，33］，赋能企业智能制造［15］和企业商业模式创新［30］等，助力企业创新产品并实现服务化转型，更多扮演了创新平台的角色［69］。因此，本文研究揭示了工业互联网平台赋能与消费互联网平台赋能的重要差异； ②现有研究多关注技术资源与模块化架构在服务化复杂性处理中的作用，而本文揭示了资源整合与互动合作在解决资源不足与复杂网络关系困境中的新途径，并通过实证研究验证了相关假设，从而深化了工业互联网平台赋能对制造企业服务化影响的理解。

（2） 基于主流理论揭示工业互联网平台赋能和制造企业服务化绩效的作用机制。前人研究数字平台或数字技术对服务化的影响研究所用理论大多是吸收能力理论［63］、动态能力理论［19，55］以及资源拼凑理论［32，49］等，本文引入服务主导逻辑视角，服务主导逻辑具有以网络为中心的视角并关注服务的过程和服务过程中的资源和能力，有助于解释制造企业在面临复杂的网络关系以及资源不足等问题时，通过工业互联网平台赋能，实现与利益相关者的价值共创从而促进企业实施服务化的作用机理。

5.3 现实意义

本文的研究可用于指导实践，具有以下现实意义。

（1） 工业互联网平台应持续提升数字技术，确保数据采集、存储、分析和应用的完善，实现设备、产品与用户的全面协同，促进制造业高质量发展。同时，应重视平台上数据的安全性和隐私保护，确保企业转型发展的数字化过程安全可控； （2） 在数字经济背景下，制造企业应积极融入平台经济，借助平台与利益相关者互动合作，整合资源与能力，通过价值共创实现服务创新和市场抢占； （3） 企业应积极响应国家政策，利用工业互联网等数字技术培育发展服务型制造，实现降本增效的同时，提升竞争优势和顾客满意度，这既是顺应时代发展的需要，也是企业自身发展的必然选择。

5.4 不足与展望

本文研究尚存不足。（1） 内生性问题是不可避免的，未来可通过实验室或准实验方法降低其影响； （2） 本文采用一手数据，可能受主观认知影响，未来可结合二手数据或纵向数据进行深入分析； （3） 市场环境、平台类型、服务化类型等因素对平台赋能与服务化绩效的关系尚未探讨，需进一步研究。

注释：

①资料来源： 《习近平： 高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告》，新华网，http：/ /www.news.cn/politics/cpc20/2022－10/25/c＿1129079429.htm，2022 年10 月25 日。

②资料来源： 《中国工业互联网产业经济发展白皮书（2023 年）》，https：/ /china－aii.com/newsinfo/6693387.html，2023 年12 月25 日。