余東華 張恒瑜

(山東大學 經濟學院，濟南 250100)

提要： 以數字經濟為背景，分析了制造業(yè)企業(yè)出現“服務化困境”的原因，研究了以數智化轉型提升企業(yè)績效、突破“服務化困境”的作用機制。在理論分析的基礎上，采用2008—2020年A股制造業(yè)上市公司面板數據，檢驗了“服務化-績效”的非線性關系，測算了制造業(yè)企業(yè)服務化水平和數智化水平，實證檢驗了數智化轉型對制造業(yè)企業(yè)“服務化-績效”的影響程度和作用機制。研究結果顯示，制造業(yè)企業(yè)服務化程度與企業(yè)績效水平之間的關系呈現“馬鞍形”，存在“服務化困境”；數智化轉型能夠產生創(chuàng)新效應和成本效應，對“服務化-績效”起到正向調節(jié)作用，幫助企業(yè)突破“服務化困境”。在推動制造業(yè)與服務業(yè)深度融合的進程中，加快制造業(yè)數智化轉型，發(fā)展基于數字要素的服務型制造業(yè)和生產性服務業(yè)，能夠推動制造業(yè)高質量發(fā)展。

引 言

新工業(yè)革命時代，大數據、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈、物聯網等新一代信息技術的快速發(fā)展和廣泛應用，正重塑著全球產業(yè)鏈、價值鏈和供應鏈，服務型制造、智能制造、數字化制造等正在成為繼機械化制造、標準化制造、自動化制造之后的新型制造方式。進入高質量發(fā)展新階段后，為適應我國制造業(yè)發(fā)展需要和世界制造業(yè)變革趨勢，國家出臺和實施了“制造強國”方略，推動服務型制造業(yè)加快發(fā)展。2016年，工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展改革委、中國工程院等聯合發(fā)布的《發(fā)展服務型制造專項行動指南》明確提出，推動服務型制造向專業(yè)化、協同化、生態(tài)化、智能化方向發(fā)展，加快我國由制造大國向制造強國轉型升級，提高中國制造業(yè)綜合競爭力。2020年9月4日，習近平總書記在中國國際服務貿易交易會全球服務貿易峰會上強調:“我們要順應數智化、網絡化、智能化發(fā)展趨勢，共同致力于消除‘數字鴻溝’，助推服務貿易數智化進程?！眹摇笆奈濉币?guī)劃也明確指出，實施“上云用數賦智”行動，加快建設數字經濟、數字產業(yè)、數字社會、數字政府和數字民生，以數智化轉型驅動生產方式、生活方式和生態(tài)治理方式變革。以“數字化+智能化”為核心的數智化轉型已經成為推動我國經濟社會高質量發(fā)展的重要方向。

在產業(yè)融合發(fā)展的大趨勢下，服務環(huán)節(jié)帶來的收益已成為制造業(yè)企業(yè)產品價值增值的重要組成部分，但是服務化并非總能提升制造業(yè)企業(yè)盈利能力。Gebauer研究發(fā)現，11.1%的制造企業(yè)通過提供服務得到了40%以上的收入，但超過35%的企業(yè)通過提供服務獲得的收入不到10%[1]。也就是說，在制造業(yè)與服務化融合過程中可能出現“服務化困境”，過度服務化和不當服務化都會對制造業(yè)企業(yè)的盈利能力產生負向作用，使企業(yè)掉入“服務化陷阱”。起源于德國和瑞士機械設備制造業(yè)的“服務化困境”引起學術界的關注，一些學者開始對制造企業(yè)“服務化-績效”關系進行實證檢驗，發(fā)現二者之間確實存在負相關關系或者負相關階段[2]。國內外很多著名制造企業(yè)由于無法突破“服務化困境”而不得不經歷“服務化失敗”和“去服務化過程”[3]。對于正處于由大變強進程中的我國制造業(yè)企業(yè)而言，要不要繼續(xù)加快服務化進程，服務化對企業(yè)績效的影響如何，我國制造業(yè)企業(yè)是否存在“服務化困境”，如何突破“服務化困境”？這些都是關系制造業(yè)能否實現高質量發(fā)展的重要問題。

以智能化、大數據、元宇宙、云計算發(fā)展為主要特征的新一輪工業(yè)革命正在悄然興起，引領人類進入“數智化時代”，全球制造業(yè)競爭力正在從傳統的資本和勞動要素驅動向知識、信息、技術、數據等高端要素驅動轉變。據測算，到2030年，人工智能和新一代信息技術將推動全球GDP 年均增長1.2%，超過了蒸汽機、信息通信技術擴散所引致的0.3%、0.6%的年均增長效應。數智化轉型對企業(yè)績效、全要素生產率都會產生顯著的提升作用[4]，數智化發(fā)展顯著提升了生產率，證偽了“索洛悖論”[5]。數字經濟背景下的制造業(yè)服務化不僅強調服務要素的數量，更強調投入要素的種類和質量。制造業(yè)服務化和數智化是相輔相成的，發(fā)達國家正在利用生產智能化、設備智能化、能源管理智能化和供應鏈管理智能化等實現大規(guī)模定制，通過快速反應、提供個性化產品等途徑獲取競爭優(yōu)勢。中國制造業(yè)數智化發(fā)展水平與服務創(chuàng)新之間也存在顯著的正向交互效應[6]，是新時代推動制造業(yè)企業(yè)服務化轉型和提升國際競爭力的強大動力[7]。數字經濟背景下，制造業(yè)服務化進程需要與企業(yè)數智化轉型相互融合。

大量文獻分別研究了服務化和數字化對制造業(yè)發(fā)展的影響，在數字經濟背景下將服務化與數智化結合起來，研究制造業(yè)數智化轉型對突破“服務化困境”和高質量發(fā)展的影響的文獻較少。本文將構建分析服務化與企業(yè)績效之間非線性關系的理論模型和制造業(yè)服務化與數智化的交互效應模型，研究數字經濟時代制造業(yè)企業(yè)數智化轉型對突破“服務化困境”的影響。這對于推動我國由制造業(yè)大國向制造業(yè)強國轉型、實現制造業(yè)高質量發(fā)展具有重要的現實意義。

一、作用機制與研究假說

(一)制造業(yè)服務化與“服務化困境”

制造業(yè)服務化是指制造業(yè)企業(yè)從僅提供實物產品轉向以客戶需求為導向，向客戶提供包含物品、支持、自我服務和知識等在內的“服務包”，實現從產品到“產品+服務”的轉變過程[8]。在服務化發(fā)展成熟階段，“服務包”主要為客戶提供一整套的增值服務，成為制造業(yè)企業(yè)生產產品的價值所在并逐漸成為增加值的主要來源之一。根據“服務包”為客戶創(chuàng)造價值的不同，可以將服務業(yè)劃分為基礎型服務和提升型服務兩大類。其中，基礎型服務緊緊圍繞產品展開，如運輸、維修、安裝等；提升型服務是指面向價值增值、以客戶需求為導向的服務，例如研發(fā)設計、遠程監(jiān)控、設備租賃等，此類服務的價值創(chuàng)造能力和潛力更大[9]。制造業(yè)服務化過程是制造與服務相融合、形成服務型制造的過程，是企業(yè)提供與產品相關的服務或整體解決方案的商業(yè)模式創(chuàng)新。服務型制造是制造環(huán)節(jié)與服務環(huán)節(jié)相互融合的新型產業(yè)形態(tài)，是一種新的先進制造模式。通過客戶參與、產業(yè)鏈延伸、服務要素投入等，制造業(yè)服務化能夠實現各利益相關者的價值增值[10]。通過對傳統制造方式和服務型制造方式的對比可以看出，融入數字經濟背景后，制造業(yè)服務化是在數智驅動下，要素投入更集中于知識和技術密集型中間服務，制造業(yè)企業(yè)以滿足客戶個性化需求為中心，以產品為載體，進行柔性生產、提供產品全生命周期服務，是集數字化、網絡化、智能化生產方式于一體的而形成的高級產業(yè)形態(tài)(見圖1)。制造業(yè)產品的服務環(huán)節(jié)逐步回歸制造業(yè)企業(yè)，促進制造業(yè)產業(yè)形態(tài)由產品型制造向服務型制造升級，最終實現多主體價值共創(chuàng)共享的生態(tài)體系。

盡管制造業(yè)企業(yè)實施服務化戰(zhàn)略被普遍認為是為了擴大市場競爭優(yōu)勢、實現績效增長，但并非在每個發(fā)展階段都能順利實現這一目標。Gebauer等[1]認為，制造業(yè)企業(yè)開展服務業(yè)務可能會對企業(yè)績效產生負面影響，他將這一現象稱為制造業(yè)的“服務化悖論”，也稱作“服務化困境”。不少研究都證實在服務化過程中的確存在服務化與企業(yè)績效的負相關階段，即存在“服務化困境”。Neely[2]認為由于服務型企業(yè)需要支付更高的工資和運營成本，“服務化-績效”存在U形曲線關系。制造業(yè)服務化在長期和短期中對企業(yè)發(fā)展的影響存在差異。從長期來看，制造業(yè)服務化能夠提高企業(yè)盈利能力和創(chuàng)新能力；在短期中，服務化可能導致制造業(yè)企業(yè)管理成本和經營成本上升，從而出現“服務化困境”。肖挺[11]以中國上市制造企業(yè)為樣本，驗證了服務化企業(yè)并未在績效上贏得相對于非服務化企業(yè)的競爭優(yōu)勢，反而在涉足服務領域后短期內陷入“服務化困境”，幾年后才會呈現服務化與企業(yè)利潤及銷售收入的正相關性。Kastalli、Looy[12]和李靖華等[13]則分別通過研究大型跨國設備制造商和中國部分上市公司發(fā)現，服務化和企業(yè)盈利能力之間存在負相關關系。正是因為“服務化困境”的存在，一些制造業(yè)企業(yè)開始了“去服務化”過程。

圖1 傳統型制造與服務型制造的對比

從制造業(yè)企業(yè)內部看，導致其陷入“服務化困境”的因素是復雜的，企業(yè)組織和文化路徑依賴慣性、資源的稀缺性、產品的服務承載力的有限性、產品鏈和價值鏈重組的風險性以及對需求的認知錯位等，都有可能使得企業(yè)陷入“服務化困境”。從外部看，企業(yè)面對的市場環(huán)境變幻莫測、國際需求波動較大、行業(yè)技術迭代更新迅速以及客戶具有異質性和易變性等，也是引發(fā)“服務化困境”的重要因素?！胺栈Ь场蓖ǔ０ㄒ韵聝煞N情形：(1)制造業(yè)企業(yè)在進行服務化投入前，未綜合考慮自身資源與制造能力，過度開發(fā)了服務項目或無法順利地將原本的競爭優(yōu)勢拓展到新的服務業(yè)務中，又因為缺少相應的人才和平臺，導致無法在短期內收回資金，造成開展服務業(yè)務的成本大于收益；(2)由于服務的無形性、易逝性等特征，客戶難以提前判斷服務質量和其與自身需求的匹配程度，導致其不愿承認服務帶來的價值增值并支付相應的費用，使得服務化企業(yè)利潤降低，從而出現“服務化困境”[9]。

制造業(yè)服務化與企業(yè)績效的非線性關系在不同的發(fā)展階段受到不同因素的影響，并且影響程度不同，這需要聯系具體階段進行深入分析(見圖2)。在服務化初期，傳統制造企業(yè)開始尋求向價值鏈“微笑曲線”兩端躍升，逐步向客戶提供滿足其個性化需求的差異化服務支持。制造業(yè)企業(yè)能夠通過外購服務或外包服務提高生產效率，降低要素投入成本、生產成本和交易成本[14]。在服務化初期階段，率先進行服務化的企業(yè)可以獲得更高增加值，通過技術擴散和外溢，其他企業(yè)較容易進行模仿和引進服務化的成功經驗和成果，提高了整個制造業(yè)行業(yè)的服務化水平和企業(yè)收益，也促進了企業(yè)的技術創(chuàng)新。由于傳統制造業(yè)企業(yè)習慣于關注有形資產和生產規(guī)模的擴張，轉型所需的技術、人才等無形資產比較薄弱，造成了投入趨向于低端服務領域，服務化水平較低。進入集中發(fā)展階段，制造業(yè)服務化水平已經推進到一定程度，企業(yè)面臨路徑依賴轉換的困難逐步顯現，服務化后很難及時轉變價值主張、定價與營收模式、企業(yè)組織和管理方式等，企業(yè)的經營成本和管理復雜程度會大幅提升。在技術擴散后，還可能會出現“潮涌現象”，行業(yè)內出現大量同質產品和服務，造成產能過剩和績效下降。技術擴散使得上下游服務業(yè)務的邊際獲利能力降低、制造和組裝環(huán)節(jié)獲利增加，“微笑曲線”逐漸向下彎曲，甚至出現“倒微笑曲線”，制造環(huán)節(jié)顯得更加重要。如果企業(yè)沒有具備足夠的制造能力和資源基礎，再盲目發(fā)展服務業(yè)務可能會陷入“服務化困境”。在集中發(fā)展階段末期和成熟階段，新一代信息技術、產業(yè)平臺等應用水平趨于成熟，產品中知識型和創(chuàng)新性的服務要素密集度提高，可以帶來產品和服務種類增加，識別需求的能力大幅提高，供需匹配度得以提升，服務業(yè)務的收益再次成為主要增加值來源；產業(yè)間、企業(yè)間的技術研發(fā)、產品設計、資源分配等環(huán)節(jié)實現共享，將全面打破產業(yè)間壁壘，多產業(yè)、多主體價值共創(chuàng)共享的服務生態(tài)模式更加健全，從而形成全面協作的立體可持續(xù)發(fā)展生態(tài)體系，從而增強企業(yè)獲利能力[15]。

圖2 制造業(yè)企業(yè)“服務化-績效”關系

從以上分析可知，制造業(yè)服務化與績效之間的關系是非線性的，當服務化水平較低時，服務化與績效之間的關系為正向相關，當服務活動的規(guī)模處于中間水平時，服務績效關系中存在一個拐點，二者關系由正轉負，服務化會導致企業(yè)出現虧損甚至破產。隨著服務化水平的繼續(xù)提高和新技術的引入，“服務化-績效”關系又變?yōu)檎蛳嚓P，績效可能比以前還要高?；谝陨戏治觯疚奶岢鲆韵卵芯考僭O:

H1：制造業(yè)企業(yè)服務化水平與企業(yè)績效之間的關系是非線性的，呈現出“馬鞍形”，在制造業(yè)服務化發(fā)展中期存在“服務化困境”。

“服務化困境”的存在會降低制造業(yè)企業(yè)發(fā)展服務業(yè)的熱情和信心，影響制造與服務的融合發(fā)展，容易導致企業(yè)發(fā)展停滯不前，進而影響制造業(yè)轉型升級和高質量發(fā)展。因此，尋找突破“服務化困境”的機制和提升服務化績效的渠道非常重要。對于制造業(yè)企業(yè)應該如何有效突破“服務化困境”，實現產業(yè)有機融合，已有研究較少，尤其是缺乏理論機制分析。部分學者從價值主張、組織文化、管理方式、商業(yè)模式等方面，研究了如何改進服務化與績效之間的關系[1]。制造業(yè)企業(yè)“服務化困境”直接表現為開展服務業(yè)務的投入大于收入，對企業(yè)績效產生了負面影響；沒有形成支撐服務化發(fā)展的制造基礎而過度發(fā)展服務業(yè)，并且企業(yè)提供的產品和服務未能精確匹配市場客戶的需求。因而，避免制造業(yè)企業(yè)陷入“服務化困境”或者幫助其突破“服務化困境”，需要提升企業(yè)的創(chuàng)新能力，推動要素重新組合和優(yōu)化配置，實現成本降低和效率增加。

(二)制造業(yè)服務化進程中的數智化轉型與企業(yè)績效

伴隨著新一代信息技術的深層次演化與升級，人類正由傳統工業(yè)經濟時代向信息技術驅動的平臺經濟與數智社會轉變。數字化、智能化、網絡化等正在成為各行各業(yè)實現高質量發(fā)展的新主題，大規(guī)模定制、定制化服務、3D打印、系統解決方案等革命性制造方式逐步出現。數字經濟背景下，制造業(yè)企業(yè)的服務化轉型不僅是業(yè)務種類的拓展，更重要的是服務質量的提升，這要求企業(yè)具備更先進的知識和技術資源。在新一代信息技術的驅動下，產業(yè)正在從信息化向以云計算為基礎、人工智能為引擎的智能化升級，智能云平臺將加速制造業(yè)的數智化轉型。數智化轉型是數字化技術發(fā)展到人工智能技術更高階段的產物，是數字化發(fā)展中大數據分析和處理與智能化過程中的機器學習、人工智能等智能技術的融合與應用。數智化包含了“數字智慧化”“智慧數字化”等要義，不僅強調在大數據中加入人工智能，使數據增值升值，提高大數據的效用，還要求把人的智慧管理起來，實現“人工”到“智能”的轉變；在此基礎上，將這兩個過程結合起來，構成人機的深度對話，實現深度學習，形成人機一體的新生態(tài)。制造業(yè)數智化轉型指的是，應用“5G+工業(yè)互聯網”、新一代人工智能技術，在智能制造縱向集成、橫向集成、端到端集成的基礎上，推進企業(yè)內部、企業(yè)與相關合作企業(yè)之間、企業(yè)與顧客之間以及價值網絡中不同企業(yè)之間，基于數據要素和數字技術的合作、協同與共享，通過數字化與智能化的深度融合提升制造業(yè)智慧化、數字化、網絡化水平的過程。數智化轉型是數字技術和智能技術賦能制造業(yè)高質量發(fā)展的過程，包括研發(fā)設計、生產制造、發(fā)展模式、商業(yè)生態(tài)和品牌、商品、營銷、物流等多環(huán)節(jié)多維度的數智化改造[16]。

在微觀企業(yè)層面，數智化背景下的萬物互聯互通和大數據、云計算、區(qū)塊鏈、工業(yè)互聯網、平臺型組織等新時代產物重塑著資源配置方式，打破了傳統企業(yè)組織生產與服務過程中的時空限制，基于用戶網絡效應打造全新的經濟生態(tài)圈[17]。人工智能技術的迅速發(fā)展，算法、數據與算力成為企業(yè)生產全過程的重要抓手，基于算法嵌入的產品與服務，正在成為數智化生產和決策的重要應用場景?；诖髷祿C器學習、智能數據挖掘等的人工智能技術，為制造業(yè)企業(yè)的自動決策、自動生產、自動反饋與自動監(jiān)管等提供了技術支撐，不僅可以實現對人力勞動的替代，而且還能實現人機協作，加快技術和工藝發(fā)明創(chuàng)新，推動戰(zhàn)略、組織、人才、財務、運營系統變革與創(chuàng)新。在數智化時代，數據已經成為一種新的生產要素，并在不斷重塑生產要素供給體系，而且數據完全打破了資源稀缺這一傳統限制，為服務化的轉型和發(fā)展創(chuàng)造了無限可能[18]。數智化轉型將引導企業(yè)聚焦數字化、智能化、網絡化和新科技、新產品、新業(yè)態(tài)等要素，推動企業(yè)建立適應云端化、集中化、智能化演進需要的網絡運維體系，夯實數智化精細服務能力，深化“場景+策略”精準服務，通過智能云端化提升企業(yè)價值創(chuàng)造能力。因此，數智化轉型可以從收益和成本兩方面緩解或突破“服務化困境”，企業(yè)通過提高制造過程的數智化水平，進一步增強差異化競爭優(yōu)勢，從而帶來更多收益，并在此過程中重構生產要素組合，實現降本增效。

內生經濟增長理論認為，經濟增長有一個不可忽視的因素是社會知識積累。數智化時代為知識和信息的傳播、存儲創(chuàng)造了條件，而以指數級快速增長的知識和信息資源為制造業(yè)服務化提供了動力。下面，通過整合和拓展Blanchard模型[19]，對生產產品和服務的生產率進行異質性分析，從理論層面分析數智化轉型化通過影響創(chuàng)新能力和差異化競爭優(yōu)勢而對制造業(yè)服務化所發(fā)展產生的影響。

(1)

(2)

其中，消費和服務的價格指數和用于產品及服務的總支出，均為外生給定；wg為產品生產的勞動力工資，ws為提供服務的勞動力工資(wg=ws=w)。

有了消費者行為和生產者行為的基本假定之后，就可以分析制造業(yè)企業(yè)服務化轉型的策略選擇[20]。企業(yè)的利潤函數為收益減去成本，對企業(yè)利潤最大化求解，可得:

maxπi=pigQig+pisQis-wi(Lig+Lis)

(3)

(4)

此時，相關市場上客戶對企業(yè)i所提供的產品或服務的消費量等于產品或服務的產出量(Qig=Yig，Qis=Yis)。其中，Qig和Qis分別表示產品和服務的消費量，Yig和Yis分別表示產品和服務的產出量。通過利潤最大化求解，可得企業(yè)服務收入與產品收入為：

(5)

(6)

假設制造業(yè)企業(yè)提供服務所獲得的收入與總收入之比為G，服務收入與產品收入之比為H:

且1/G=1+1/H

(7)

式(6)對τ求導，可得:

(8)

式(7)對τ求導，可得:

(γ-1)τγ-2

(9)

其中，γ-1>0，?Ris/?τ>0，?H/?τ>0，?G/?τ>0。由式(8)可知，數智化轉型能夠提高企業(yè)的服務收入，因而會提高企業(yè)的總收入；由式(9)可知，制造業(yè)企業(yè)數智化轉型對企業(yè)服務化水平的影響為正。這表明在其他條件不變的情況下，企業(yè)服務化水平隨著數智化轉型的進程而不斷提高。在數字經濟時代，以上作用機制是通過數智化轉型對制造業(yè)企業(yè)績效所產生的創(chuàng)新效應和成本效應而實現的。

(1)創(chuàng)新效應。數智化轉型本身屬于價值鏈上游的技術進步，不僅有利于價值鏈中游的產品制造，也有利于價值鏈下游的服務創(chuàng)新。加快數智化轉型進程是增強企業(yè)自身優(yōu)勢、掌握發(fā)展主動權的重要手段。在制造環(huán)節(jié)應用智能化設備和數字化技術，能夠突破生產制造中的瓶頸問題、增強企業(yè)的制造能力，進而提高生產能力，提高產品的服務承載力，促使企業(yè)跟隨行業(yè)技術迭代變化，避免出現過度服務化。以智能制造為核心、以數據驅動為基礎，采用智能化手段能夠突破生產制造中的瓶頸制約問題。利用生產制造環(huán)節(jié)的自感知、自學習、自決策、自執(zhí)行、自適應，對生產現場“人機料法環(huán)”多源異構數據的全面采集和深度分析，發(fā)現并消除導致效率瓶頸與產品缺陷的深層次原因，減少制造過程中的不確定性，實現提質增效和降本降耗。同時，數智化發(fā)展中采用的大量通用技術具有滲透性，能夠帶動企業(yè)相關生產技術的革新，不僅能夠提升企業(yè)的生產能力和產品的服務承載力，還能夠應用于經濟社會各個行業(yè)、各個環(huán)節(jié)，促進互補式創(chuàng)新的發(fā)展(見圖3)。

制造業(yè)企業(yè)在進行服務化轉型時更依賴于實時信息處理和對客戶需求的及時反饋，數據要素是差異化競爭的資源和解決供需錯配問題的核心要素。從企業(yè)角度看，創(chuàng)造難以模仿的差異化競爭優(yōu)勢是擺脫同質化競爭的關鍵。通過大數據、物聯網構架起全產業(yè)鏈的溝通平臺，采用機器學習、數據挖掘等新技術在服務化和數智化發(fā)展過程中通過重構人機邊界，將生產過程中的海量數據與專家經驗結合而實現智能決策，并進一步從“人智驅動”向“數智驅動”轉變。通過獲取客戶的行為和消費數據，為客戶進行“數字畫像”，盤活“客戶資產”，對企業(yè)所開展的服務進行引導性創(chuàng)新，形成獨特的差異化競爭優(yōu)勢。從客戶角度看，與個性化生產相匹配的是柔性組織，信息是“廣播式”傳遞的，每個人都可以成為信息發(fā)布的節(jié)點。這樣就可以引導客戶與企業(yè)的生產制造直接對接，減少了信息壁壘，降低了信息不對稱程度；利用開放共享的平臺，消費者能夠參與產品的設計、生產、制造、服務等生命周期的全過程，提高產品和服務的滿意度以及支付附加費用的意愿度，從而提高企業(yè)的收入和利潤。差異化競爭優(yōu)勢的塑造能夠幫助企業(yè)建立“隔離機制”，利用知識、人才等的復雜化、隱性化、專有化實現高度的因果模糊性，形成難以模仿的競爭優(yōu)勢，在客戶心中建立起明顯的差異化形象，制造產品和服務的主觀差異化[21]。

圖3 創(chuàng)新效應的產生機制

(2)成本效應。在數字經濟時代，數智化轉型使得數字技術和智能技術與制造業(yè)企業(yè)研發(fā)設計、生產制造、運營服務等環(huán)節(jié)深度融合，突破傳統工業(yè)的狹隘邊界，逐步實現全要素的重新組合，能夠降低企業(yè)自身的交易成本、生產成本、管理成本等。通過平臺整合供需雙方的資源，開展集成化、輕量化、智能化、協同化、敏捷化設計，實現共享資源的可視化、可量化、可控化和可交易化，形成系統解決方案，緩解了信息不對稱問題，降低了時間浪費，減少了隱性成本。長期的有效互動和頻繁交流，不僅能夠鞏固企業(yè)與客戶之間的合作關系，還能建立起以信任為基礎的“情感紐帶”，有效降低“敲竹杠”等機會主義行為發(fā)生概率，降低了吸引和維護用戶的成本?；谙闰灁祿蛿底謱\生技術對物理實體的孿生預測，在虛擬環(huán)境中進行產品設計、優(yōu)化和管理，能夠減少制造過程中的不確定性和物理世界因反復試驗而造成的物質與時間的浪費，大幅降低企業(yè)試錯成本且不斷提升生產效率及產品質量。依靠低成本的傳感器網絡，建立全面、實時、高效的數據采集體系，支撐多元工業(yè)數據的采集，實現企業(yè)對工業(yè)現場“啞設備、啞崗位”的數智化改造，員工工作強度大大降低、實現工廠“少人化”和“無人化”生產。數智化轉型能夠提高企業(yè)計劃控制力與響應能力，通過產銷協同大幅降低了在制品和制成品庫存。通過網絡化平臺整合分散的生產、供應鏈和銷售資源，實現跨部門、跨層級的業(yè)務互聯與分工合作，推動生產方式由線性鏈式向網絡協同式轉變，促進資源共享、業(yè)務優(yōu)化和效率提升。

基于以上分析，提出以下假設:

H2：數智化轉型能夠增強企業(yè)的制造能力和創(chuàng)新能力，通過利用數據分析和個性化生產等途徑提高差異化競爭優(yōu)勢，帶來產業(yè)鏈主要環(huán)節(jié)的成本節(jié)約，通過創(chuàng)新效應和成本效應正向調節(jié)“服務化-績效”之間的關系，能夠幫助制造業(yè)企業(yè)突破“服務化困境”。

二、實證研究設計

(一)數據來源

選取 2008—2020年A股制造業(yè)上市公司作為研究樣本，數據主要來自國泰安數據庫和wind數據庫。為獲得可用于實證分析的制造業(yè)企業(yè)面板數據，對所有制造業(yè)樣本企業(yè)進行篩選。具體篩選原則和步驟為：首先，依據“證監(jiān)會2012版行業(yè)分類”中的“制造業(yè)”代碼篩選，確定制造業(yè)企業(yè)樣本分布于C30～C40等行業(yè)，所選樣本行業(yè)內的企業(yè)具有更明顯的服務化傾向，且為制造業(yè)發(fā)展的重點領域。其次，剔除*ST、ST標注的、員工人數小于500人的和其他數據缺失嚴重的企業(yè)樣本。最后，為確保研究的樣本企業(yè)至少有兩年以上的上市經歷和相對穩(wěn)定的經營狀況，剔除了2018年12月31日后上市的以及中間退市的企業(yè)。經初步篩選后，最終得到 371家滿足條件的制造業(yè)企業(yè)，形成非平衡面板數據。在整理服務化和數智化指標時還匹配了巨潮資訊網中公開的上市公司年報中的財務數據和數智化關鍵詞信息等。

(二)主要變量的界定

(1)被解釋變量為企業(yè)績效(ROA)，是指企業(yè)盈利的能力，使用總資產收益率來測度企業(yè)績效。

(2)解釋變量為服務化水平，包括服務化率(Ser)、服務廣度(Sers)和服務深度(Serd)。從產出視角，以服務業(yè)務收入占主營業(yè)務收入的比例，測度服務型制造變量。借鑒陳麗嫻和沈鴻[22]的統計方法，使用公開可獲得的上市公司財務數據和主營業(yè)務數據等信息，主要數據來自 Wind 數據庫中的主營業(yè)務收入構成部分。具體步驟如下：首先，根據主營業(yè)務構成中是否包含“服務”來識別制造企業(yè)中的服務業(yè)務，包括基礎性服務和提升性服務兩類，有關“服務”的關鍵詞如表1中的細分服務關鍵詞所示。其次，將制造企業(yè)主營構成中包含上述關鍵詞的業(yè)務劃分為服務業(yè)務，并計算相應的主營業(yè)務收入構成中的相關服務收入占比來表示制造業(yè)企業(yè)的服務化率。數據缺失或者主營業(yè)務類型不明確的，通過查詢公司當年年報進行手工核實。通常而言，服務化水平越高，表明該企業(yè)的服務型制造程度越高。最后，根據主營業(yè)務收入構成中的服務業(yè)務涉及的種類和領域，對服務業(yè)務類型進行分類統計(見表1)，測算服務化的廣度和深度。服務化廣度為提供的服務業(yè)務種類數量，共計13種；服務化深度為按照劃分為產品導向型(編號1、2類服務)、基礎服務導向型(編號3～10類服務)、高級服務導向型(編號11～13類服務)三種程度遞增的服務，分別賦值深度1～3。

表1 服務化廣度和服務化深度的衡量標準

表2 數智化轉型的關鍵詞組合

(4)控制變量。鑒于影響企業(yè)績效因素是復雜多樣的，為減少因模型設定帶來的計量偏誤，在數據可得性的基礎上，選取企業(yè)相關特征作為控制變量。在模型中加入的控制變量包括企業(yè)所有制(Soe)、年齡(Age)、規(guī)模(Size)、流動比率(Lip)、營運資金占比(WCR)、流動負債占比(CDR)。

(三)計量模型設定

首先，為了驗證理論假說1，本文建立了如下計量模型:

ROAit=α0+α1Serit+αControls+FirmFE+YearFE+εit

(10)

ROAit=α0+α1Serit+α2Serit2+α3Serit3+αControls+FirmFE+YearFE+εit

(11)

式(10)和(11)主要用于檢驗制造業(yè)企業(yè)服務化與企業(yè)績效之間的總體關系及非線性關系。模型中，下標i表示企業(yè)，t表示年份，α0表示截距項，FirmFE和YearFE 分別表示企業(yè)固定效應和年份固定效應，εit為誤差項。

為驗證數智化轉型對“服務化-績效”的調節(jié)作用，建立制造業(yè)服務化與數智化(DI)的交互效應模型，設定如下:

ROAit=β0+β1Serit+β2DIit+β3Serit×DIit+β4Serit2+β5Serit3+βControls+FirmFE+YearFE+εit

(12)

三、實證檢驗與結果分析

(一)基本回歸估計

利用Hausman 檢驗，基準回歸模型的 HausmanP值小于0.1，因此選擇固定效應模型對假設進行驗證。為避免多重共線性的影響，對有關變量做了中心化處理。

(1)制造業(yè)服務化與企業(yè)績效關系的回歸分析。對式(10)和式(11)進行回歸分析，以檢驗制造業(yè)企業(yè)服務化與企業(yè)績效之間的關系，結果見表3第(1)～(4)列所示。

表3中的第(1)(2)列檢驗了“服務化-績效”之間的關系，服務化的系數均在1%的水平下顯著為正。由此可見，制造業(yè)企業(yè)服務化對企業(yè)績效的提升在總體上起到顯著的正向促進作用。第(3)(4)列檢驗了二者的非線性關系，可以發(fā)現服務化三次項系數在10%水平下顯著為正、服務化與企業(yè)績效之間的關系顯著的呈“馬鞍形”，服務化在總體上能夠促進企業(yè)績效的提高，但“服務化困境”真實存在，且困境起過后服務化對績效的推動力更強，假設H1得到驗證。對式(11)求導，代入表4的系數可得三次函數的兩個極值點為27.72%和58.57%(不加控制變量時為27.88%和55.61%)，制造業(yè)服務化瓶頸期大致位于服務化水平在30%～55%。我國絕大部分制造業(yè)企業(yè)服務化水平處于55%以下，將要或者正在面臨“服務化困境”帶來的績效問題。如果在瓶頸期僅僅增加服務化而沒有更扎實的基礎和能力資源相匹配，企業(yè)難以堅持提供服務，就很難突破困境瓶頸期達到成熟階段。此外，控制變量的實證結果表明，企業(yè)規(guī)模越大，流動比率越高，流動負債比率越高，企業(yè)盈利水平就越高。

表3 服務化、數智化轉型與企業(yè)績效的實證結果

(2)數智化轉型對制造業(yè)“服務化-績效”關系的調節(jié)作用分析。對式(12)進行回歸分析，以檢驗數智化轉型對制造業(yè)企業(yè)“服務化-績效”關系的調節(jié)作用，實證結果見表3中的第(5)～(7)列所示。第(6)列加入控制變量后，制造業(yè)服務化與數智化交互項的估計系數在5%的水平上顯著為正，這表明數智化轉型是制造業(yè)企業(yè)擺脫“服務化困境”的可行路徑。這一估計結果驗證了理論假設H2。進一步分析，參照張峰等[21]的模型，加入了數智化轉型(DI)的二次項，結果見表3中的第(7)列所示。加入控制變量后，制造業(yè)服務化與數智化交互項的估計系數在5%的水平上顯著為正，數智化轉型的二次項與服務化交互項的系數在10%水平下顯著為負，可見數智化轉型對“服務化-績效”的正向調節(jié)作用存在邊際遞減趨勢。此外，結果中的R2偏低，但對于樣本量較多的微觀數據而言是合理的，因此這一結果仍具有解釋力。

(二)穩(wěn)健性檢驗

為了確?；竟烙嫿Y果的可靠性，進行了一系列穩(wěn)健性檢驗，結果見表4所示。

表4 穩(wěn)健型檢驗結果

(1)替換核心變量。將被解釋變量(ROA)替換為凈資產收益率(ROE)，結果見表4第(1)～(3)列。由第(1)(2)列可知，“服務化-績效”的非線性關系呈現“馬鞍形”，再次驗證了“服務化困境”的存在；由第(3)列可見，假設H2再次得到驗證，數智化轉型對“服務化-績效”起到正向調節(jié)作用。

(2)子樣本回歸。為了減少外部經濟環(huán)境影響，對總樣本年份進行縮減。為剔除2008年金融危機和2020年新冠肺炎疫情影響，只保留2009—2019年的數據，檢驗結果見表4中第(4)～(6)列。由第(4)(5)列可知，假設H1再次得到驗證，其結果是穩(wěn)健的；第(6)列再次驗證了假設H2。

(3)對主要變量進行雙邊縮尾。首先，對被解釋變量(ROA)進行雙邊縮尾處理，結果見表4的第(7)列，第(8)列為僅對解釋變量(Ser)進行雙邊縮尾，第(9)列為對被解釋變量(ROA)和解釋變量(Ser)同時進行雙邊縮尾。以上結果均顯示，服務化與數智化轉型的交互項系數顯著為正，表明數智化轉型對“服務化-績效”關系的正向調節(jié)作用的是顯著且穩(wěn)健的。

進一步地，為了解決可能存在的內生性問題，進行工具變量(IV)估計。借鑒易行健等[22]的做法，構建一個“Bartik instrument”(滯后一期的服務化率與總體服務化年增長率的乘積，以2008年為基期)，然后進行2SLS兩階段工具變量估計。由于路徑依賴，當年的經營績效往往會受到當期或近期的服務型化戰(zhàn)略的影響。因而，工具變量的選擇是合理的。表4第(10)列表明制造業(yè)服務化與數智化轉型交互項的估計系數均顯著為正，與基本回歸結果保持了一致，這說明前文所得結果依然成立。

四、機制檢驗和異質性分析

(一)機制檢驗

制造業(yè)數智化水平的提升，增強了企業(yè)的差異化競爭優(yōu)勢和成本優(yōu)勢，從而提高了企業(yè)績效，突破“服務化困境”。

1.創(chuàng)新效應檢驗

通常而言，增加廣告及宣傳投入是企業(yè)實施差異化戰(zhàn)略的重要手段。借鑒王志強和洪藝珣[24]的做法，用銷售費用替代宣傳費用；借鑒Duanmu[25]的模型，建立以下公式度量差異化競爭優(yōu)勢。因而該指標數值越大表明企業(yè)的差異化競爭優(yōu)勢越大。

Difi,j,t=

[1,1]

(13)

Difi,j,t表示在t年行業(yè)j內的企業(yè)i的銷售費用占比，median(DF)j,t表示在t年行業(yè)j的銷售費用占比的中位數，分母表示在t年行業(yè)j內的(DFi,j,t-median(DF)j,t)這一差值的極值，用于進行標準化處理。機制檢驗的結果見表5所示。

表5 機制檢驗實證結果

創(chuàng)新效應即差異化競爭優(yōu)勢帶來的正向作用，見表5中的第(1)(2)列所示。由第(2)列的結果可以看出，數智化轉型對差異化競爭優(yōu)勢的系數在5%水平下顯著為正，表明數智化轉型對制造業(yè)企業(yè)提高差異化競爭優(yōu)勢具有顯著的正向作用；但數智化二次項系數在5%水平下顯著為負，表明此正向作用呈現邊際遞減趨勢，這也是導致上文所述的數智化轉型對“服務化-績效”正向調節(jié)作用邊際遞減的重要原因。邊際遞減的原因可能在于，制造業(yè)企業(yè)初步嘗試更個性化和更現代化的服務業(yè)務提供時，可以大大提高客戶對服務的感知度和滿意度，在進一步轉型中，客戶已經熟知企業(yè)的服務提供方式和種類，對客戶的新刺激減少，數智化轉型帶來的正向作用在逐步減小。

通過服務化類型的廣度和深度的統計分析也可以看出，隨著時間的推移，企業(yè)在提供的服務類型廣度上提升緩慢，大多數企業(yè)沒有盲目增加服務種類，而是從與企業(yè)主營業(yè)務相關的服務向外滲透。而從深度上看，提升更為顯著，數智化的加入是企業(yè)在服務化過程中增加服務化深度的重要原因。從產品導向型服務到基礎服務導向型服務再到高級服務導向型服務，高新技術的應用使得企業(yè)能夠在更高的制造能力基礎上提供服務，利用數據分析、智能決策等與客戶直接聯系，生產更加具有針對性、不可模仿性等特征的產品和服務。服務化廣度和深度的相關實證分析結果見表6所示。

表6 服務化廣度、深度相關檢驗結果

表6中的第(1)列顯示，服務化深度的系數在10%水平下顯著為正，表明服務化深度的提高對企業(yè)差異化競爭優(yōu)勢的塑造起到顯著的促進作用；服務化廣度的系數在1%水平下顯著為負，表明涉獵過多的服務種類則會降低差異化優(yōu)勢。更高層級的產品和服務對于其他競爭對手來說，形成了更高的技術壁壘，更加不容易被模仿和跟進，有利于形成穩(wěn)定的差異化優(yōu)勢，并且意味著對應用戶支付服務增加值的意愿度提高、企業(yè)能夠贏得相應的利潤，反過來激勵企業(yè)提供更高層次的服務業(yè)務，形成服務化發(fā)展的良性循環(huán)。

2.成本效應

借鑒Duanmu的模型[25]，建立以下公式衡量數智化轉型的成本效應(Cost)。該指標數值越大，表明企業(yè)付出單位營業(yè)成本能夠獲得比行業(yè)內同類企業(yè)更高的業(yè)務收入，因而成本競爭優(yōu)勢更大。測算模型如下：

Costi,j,t=

[1,1]

(14)

其中，Costi,j,t表示在t年行業(yè)j內的企業(yè)i的主營業(yè)務收入與營業(yè)成本的比例，median(CL)j,t表示在t年行業(yè)j的主營業(yè)務收入與營業(yè)成本比例的中位數，分母表示在t年行業(yè)j內的(CLi,j,t-median(CL)j,t)這一差值的極值，用于進行標準化處理。

表5中第(3)、第(4)本優(yōu)勢的機制檢驗結果?？梢姅抵腔c服務化交互項的估計系數在1%水平下為正，這表明數智化轉型通過成本效應正向調節(jié)“服務化-績效”之間的關系。由表6第(2)列可知，服務化深度的系數在10%水平下顯著為正，表明在服務化與數智化融合轉型過程中，服務化深度的升級能使得制造業(yè)企業(yè)的要素重新配置，減少環(huán)節(jié)匹配和供需匹配上的運營成本和生產成本。綜上，實證分析的結果多次驗證了數智化轉型在服務化進程中對企業(yè)績效產生了正向調節(jié)效應，并且數智化融入服務化是通過創(chuàng)新效應和成本效應幫助企業(yè)突破“服務化困境”的可行渠道。

(二)異質性分析

(1)所有制分異。按照公司是否為國有企業(yè)劃分為兩組，分組估計結果如表7所示。

表7 基于不同所有制和技術密集度的異質性分析

表7中每組的第(1)列為“服務化-績效”的非線性關系檢驗，第(2)列為加入數智化與服務化交互項后的調節(jié)效應檢驗。結果顯示，“服務化-績效”的正相關關系在國有企業(yè)中更為顯著，“馬鞍形”的非線性關系在所有制分異的分組樣本中差異并不顯著；非國有企業(yè)數智化與服務化的交互項系數顯著為正，而國有企業(yè)組交互項的回歸系數不顯著。綜合比較兩組估計結果，反映了這樣一個基本事實：在開展服務化業(yè)務時，國有企業(yè)更容易陷入困境中，但相比較而言，非國有企業(yè)存在更強的轉型動機來推進數智化且可以通過轉型使得企業(yè)避免陷入“服務化困境”之中。

(2)技術密集度分異。由于行業(yè)間的專業(yè)性有系統性差異，決定了技術上也存在著明顯的行業(yè)差異。按照《高技術產業(yè)(制造業(yè))分類》(2017)精確到國民經濟四分位制造行業(yè)，對照《國民經濟行業(yè)分類》(GB/T 4754-2017)二分位行業(yè)，按照“若一個二分位行業(yè)中包含高技術四分位行業(yè)，則這個二分位行業(yè)屬于高技術行業(yè)”的規(guī)則進行分組，將總樣本分為高技術企業(yè)組和低技術企業(yè)組。實證分析的結果見表7所示。結果顯示，只有低技術企業(yè)新的“服務化-績效”關系呈現顯著的“馬鞍形”，低技術企業(yè)“服務化困境”期大致位于7.86%～82.26%之間?？梢钥闯?，較于總樣本，低技術企業(yè)的“服務化困境”出現得更早、持續(xù)時間更久且程度更深；數智化轉型對“服務化-績效”的調節(jié)作用在技術密度分異的分組樣本中區(qū)分不明顯?？傮w來看，低技術企業(yè)更容易陷入“服務化困境”，而非國有企業(yè)進行的數智化轉型對“服務化-績效”的正向調節(jié)作用更加顯著。

五、 研究結論與政策啟示

隨著新一代信息技術的快速發(fā)展和廣泛應用，全球經濟結構和產業(yè)結構正從工業(yè)型經濟逐漸轉向服務型經濟，服務化正在成為制造業(yè)轉型升級的核心驅動力。我國進入高質量發(fā)展新階段后，制造業(yè)也向著服務化、智能化、綠色化、高級化方向轉型升級。然而，服務化發(fā)展給企業(yè)盈利性方面帶來的不僅僅是簡單的顯著促進作用，由于各種復雜的內外因素綜合作用，制造業(yè)企業(yè)的服務化進程很難實現“一帆風順”，可能出現“服務化困境”。本文分析了制造業(yè)服務化進程中出現“服務化困境”的原因，通過構建服務化與企業(yè)績效的非線性關系模型和制造業(yè)服務化與數智化的交互效應模型，研究了制造業(yè)企業(yè)通過數智化轉型突破“服務化困境”的作用機制。然后，利用2008—2020年A股制造業(yè)上市公司面板數據，測算了服務化和數智化的發(fā)展水平，檢驗了“服務化困境”是否存在以及數智化轉型能否幫助企業(yè)突破困境。通過理論分析和實證研究得到以下結論：(1)制造業(yè)企業(yè)服務化過程中的確存在“服務化困境”，“服務化-績效”之間的關系呈“馬鞍形”；我國大部分制造業(yè)企業(yè)的服務化水平處于55%以下，將要或者正在面臨“服務化困境”帶來的績效問題。(2)數智化轉型能夠產生創(chuàng)新效應和成本效應，影響制造業(yè)企業(yè)服務化進程中的企業(yè)績效。(3)數智化轉型對“服務化-績效”的起到正向調節(jié)作用，是制造業(yè)企業(yè)突破“服務化困境”的有效路徑。(4)制造業(yè)企業(yè)的所有制屬性和技術密集度是影響數智化轉型突破“服務化困境”的重要因素。論文還從服務廣度和服務深度的角度，對以上結論做了進一步闡釋，強調了我國制造業(yè)服務化和數智化發(fā)展需要重視服務化專業(yè)度和服務深度的擴展而非盲目增加服務種類。以上研究結論不僅彌補和豐富了有關制造業(yè)企業(yè)服務化影響效應分析，而且從制造業(yè)服務化視角凸顯了持續(xù)展開數智化轉型這一重大政策的積極意義，對如何發(fā)展服務型制造、如何通過數智化轉型提升制造業(yè)質效，進而推動制造業(yè)高質量發(fā)展具有啟示意義。依據上述研究結論，提出如下政策建議。

一是堅持制造業(yè)服務化轉型和數智化轉型相互融合，推動制造業(yè)高質量發(fā)展。對待服務化轉型和數智化轉型，制造業(yè)企業(yè)不應再躊躇于“要不要轉型”的問題，更應轉向“怎么轉”的問題。制造業(yè)服務化和數智化轉型是現在和未來很長時期里制造業(yè)發(fā)展的總體趨勢，要想適應國內外市場上主要矛盾的變化，要求制造業(yè)企業(yè)進行個性化生產，改善服務質量，提升服務化和智能化水平。然而，需要引起注意的是，企業(yè)發(fā)展服務型制造切忌“脫實向虛”，陷入“服務化困境”。制造業(yè)轉型發(fā)展離不開“制造”這一基礎，制造業(yè)服務化需要建立在產品供給的基礎上，結合產品供給提供“服務包”的有機整合方案，進而提升制造業(yè)核心競爭力，這樣才能鞏固和壯大實體經濟根基。

二是突出數據要素和數字技術的基礎性作用，以人為本推動制造業(yè)轉型升級。在推動我國由制造大國向制造強國轉型過程中需要認識到，比“機器換人”更重要的是“數字換腦”，技術賦能不等于技術萬能，再先進的技術歸根結底是服務于人的需求。在服務化中加入數據、數字技術、智能技術等數智要素，發(fā)揮數據要素和數字技術的基礎性作用；同時，始終將人放在中心位置，將生產者從繁雜的工作中解放出來，使生產過程對生產者的依賴程度降低，提高企業(yè)生存的穩(wěn)定性。在制造業(yè)轉型升級中，要提高員工的數字文化思維和技能，更好地適應全生產周期的數智化轉型。營造有利于制造企業(yè)數智化轉型的發(fā)展環(huán)境，建立產學研基地，通過促進人才引進和人才培養(yǎng)等系列措施，為企業(yè)數智化轉型提供人才支持。

三是引導制造業(yè)企業(yè)“一企一策”發(fā)展服務型制造，通過數智化轉型突破“服務化困境”。服務型制造和數智化轉型沒有針對所有行業(yè)和企業(yè)的“標準答案”，每一家企業(yè)在轉型中都需要探索屬于自己的路子。在實施轉型前，要擁有清晰的戰(zhàn)略規(guī)劃和長遠目標，在制定和實施具體規(guī)劃中，需要結合自身的基礎能力和發(fā)展情況針對轉型中的重點和難點進行突破，個性化地、分階段地定制實施計劃，在實施過程中不斷進行規(guī)劃的優(yōu)化和完善。對待不同類型的行業(yè)和企業(yè)，政府應采取差異化的推進方案：非國有企業(yè)創(chuàng)新動力足但資金和資源較為缺乏，需要政府增大支持力度；國有企業(yè)存在的“所有者缺位”問題容易導致監(jiān)管失靈、創(chuàng)新動力不足，需要強化對國有企業(yè)的監(jiān)督和管控，讓大企業(yè)起到帶頭作用。引導高技術行業(yè)利用技術資源優(yōu)勢建立高級服務導向型服務業(yè)務，激勵企業(yè)開發(fā)高附加值的整體解決方案，建立難以模仿的、可持續(xù)的核心競爭優(yōu)勢，以突破可能出現的“服務化困境”；對于低技術行業(yè)，政府可以引導其重點發(fā)展產品導向型和基礎服務型服務，鼓勵企業(yè)首先實現由產品向服務導向的基礎性轉變，更早地預防落入“服務化困境”。