樓 永，趙 鑠，郝鳳霞

(同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092)

0 引言

加快構(gòu)建以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局，是“十四五”規(guī)劃提出的事關(guān)中國發(fā)展全局的重大戰(zhàn)略任務(wù)，對未來高質(zhì)量發(fā)展、高標(biāo)準(zhǔn)市場體系建設(shè)及高水平對外開放具有根本性指導(dǎo)意義。制造企業(yè)是構(gòu)建雙循環(huán)新發(fā)展格局的重要主體，其高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系到經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展全局。產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型是制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的兩大內(nèi)生動(dòng)力：產(chǎn)品創(chuàng)新聚焦價(jià)值鏈上游，強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品質(zhì)量和創(chuàng)新性[1]，以進(jìn)一步滿足客戶需求或開辟新的市場；服務(wù)轉(zhuǎn)型則關(guān)注價(jià)值鏈下游，強(qiáng)調(diào)服務(wù)鏈條拓展和延伸，以此提高客戶粘性和產(chǎn)品附加值[2]?，F(xiàn)實(shí)中，越來越多的企業(yè)選擇在生產(chǎn)經(jīng)營實(shí)踐中同時(shí)推進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型兩種戰(zhàn)略，期望實(shí)現(xiàn)兩者協(xié)同效應(yīng)。然而，受資源和能力的影響，制造企業(yè)同步推進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略往往會(huì)產(chǎn)生資源爭奪現(xiàn)象，導(dǎo)致企業(yè)資源沖突[3,4]。因此，為促進(jìn)兩者交互對企業(yè)績效產(chǎn)生積極影響，兩者間關(guān)系亟待協(xié)調(diào)。當(dāng)前，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等底層數(shù)字技術(shù)的發(fā)展與融合，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變革和經(jīng)濟(jì)增長格局產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響[5]。在數(shù)字技術(shù)滲透和賦能下，傳統(tǒng)制造企業(yè)數(shù)字化程度迅速提升，為協(xié)調(diào)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型間的資源沖突帶來轉(zhuǎn)機(jī)[6]。數(shù)字技術(shù)能夠通過實(shí)時(shí)收集和分析客戶行為數(shù)據(jù)，深度挖掘客戶在使用產(chǎn)品或接受服務(wù)過程中的潛在問題，并將其反饋到產(chǎn)品和服務(wù)中，創(chuàng)造出更多供需價(jià)值，進(jìn)而有效降低產(chǎn)品和服務(wù)間的協(xié)調(diào)成本，促進(jìn)制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同，對于實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

現(xiàn)有研究從不同視角探討產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型間的復(fù)雜關(guān)系，在實(shí)踐層面初步達(dá)成數(shù)字技術(shù)有助于促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略協(xié)同的結(jié)論。但鮮有文獻(xiàn)探討兩者間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系，尤其是數(shù)字化情境下的互動(dòng)關(guān)系。本文梳理數(shù)字技術(shù)促進(jìn)企業(yè)競爭力提升的因果邏輯，將產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型納入同一框架，通過構(gòu)建產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型關(guān)系模型，利用Python文本挖掘技術(shù)構(gòu)建數(shù)字化指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化情境下產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的交互效應(yīng)，解析數(shù)字技術(shù)調(diào)節(jié)兩種戰(zhàn)略的作用機(jī)理，從而充分發(fā)揮數(shù)字化對制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的引領(lǐng)作用。

1 文獻(xiàn)綜述

產(chǎn)品創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展內(nèi)在要求與市場經(jīng)濟(jì)相結(jié)合的產(chǎn)物，服務(wù)轉(zhuǎn)型則是企業(yè)適應(yīng)激烈市場競爭的表現(xiàn)，兩者共同影響制造企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益?，F(xiàn)有研究從不同視角探討產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型間的復(fù)雜關(guān)系。學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為，產(chǎn)品作為衍生服務(wù)的實(shí)物載體，服務(wù)價(jià)值創(chuàng)造必須以產(chǎn)品創(chuàng)新為基礎(chǔ)，兩者呈現(xiàn)相互促進(jìn)、互為補(bǔ)充的動(dòng)態(tài)關(guān)系，具體表現(xiàn)為產(chǎn)品創(chuàng)新推動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)型，服務(wù)轉(zhuǎn)型反過來促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新。一方面，產(chǎn)品創(chuàng)新是制造企業(yè)為客戶提供解決方案和增值服務(wù)的重要前提。Hwang等[7]認(rèn)為，基于產(chǎn)品的資源和能力可以幫助制造企業(yè)有效管理服務(wù)業(yè)務(wù)，高技術(shù)含量的產(chǎn)品創(chuàng)新能夠促進(jìn)產(chǎn)品差異化形成，進(jìn)而引發(fā)內(nèi)部需求，并推動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)型。另一方面，服務(wù)轉(zhuǎn)型是推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新以維持企業(yè)差異化優(yōu)勢的必然要求。Brax等[8]認(rèn)為，服務(wù)轉(zhuǎn)型能夠拉近企業(yè)與市場間的距離，提升客戶反饋頻率與質(zhì)量，有利于企業(yè)挖掘客戶真實(shí)需求，從而促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新。此外，部分學(xué)者從產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同性視角出發(fā)，分析兩者可能具有的互補(bǔ)功能。例如，Eggert等[9]發(fā)現(xiàn)，實(shí)施產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同戰(zhàn)略對企業(yè)績效的影響大于單獨(dú)實(shí)施產(chǎn)品創(chuàng)新或服務(wù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，尤其在競爭激烈、客戶高度集中的情境下，這種影響尤為顯著；肖挺[10]發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型存在顯著互補(bǔ)效應(yīng)，并且從更長的時(shí)間看，同時(shí)推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型能夠促進(jìn)企業(yè)知識(shí)存量增加，使其具有更好的發(fā)展?jié)摿?；Teece[11]指出，企業(yè)市場開發(fā)失敗的主要原因在于制造商未能向客戶提供可靠的服務(wù)。產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型間的復(fù)雜關(guān)系不能僅僅以互補(bǔ)性加以解釋，從資源觀視角看，資源和能力是企業(yè)形成差異化競爭優(yōu)勢的基礎(chǔ)，只有考慮企業(yè)自身資源基礎(chǔ)，才能制定出最優(yōu)戰(zhàn)略[12]。由于企業(yè)資源是固定的，當(dāng)傳統(tǒng)制造企業(yè)開始進(jìn)行服務(wù)轉(zhuǎn)型時(shí)，需要對其擁有的資源重新分配[13]。企業(yè)資源的稀缺性會(huì)制約產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展，通常表現(xiàn)為兩者對企業(yè)有限資源的競爭，進(jìn)而難以帶來利潤[14]，不利于制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。Valtakoski[15]指出，雖然服務(wù)轉(zhuǎn)型有助于企業(yè)整合客戶資源，提升與客戶交流的頻率和質(zhì)量，有利于企業(yè)知識(shí)積累，但也會(huì)加劇產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型間的資源沖突問題。此外，部分學(xué)者將產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型看作是企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的兩種邏輯范式，發(fā)現(xiàn)只有在一定條件下服務(wù)轉(zhuǎn)型才能對產(chǎn)品創(chuàng)新起正向調(diào)節(jié)作用[16]。從產(chǎn)品、服務(wù)融合視角看，產(chǎn)品、服務(wù)不匹配會(huì)導(dǎo)致企業(yè)陷入服務(wù)化悖論，進(jìn)一步加劇企業(yè)資源沖突問題。陳漫等(2016)指出，只有制造企業(yè)服務(wù)化戰(zhàn)略與產(chǎn)品戰(zhàn)略存在匹配關(guān)系，才能夠顯著促進(jìn)企業(yè)績效提升。反之，企業(yè)實(shí)施服務(wù)化戰(zhàn)略對企業(yè)績效并無顯著促進(jìn)作用。尤其當(dāng)制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力較強(qiáng)而服務(wù)保障能力較弱時(shí)，企業(yè)往往容易忽視客戶需求變化，其提供的產(chǎn)品解決方案難以滿足客戶需求[17]。此時(shí)，企業(yè)通過服務(wù)獲得的客戶反饋信息往往與已有知識(shí)和智力資本高度重合，無益于發(fā)揮服務(wù)化對產(chǎn)品創(chuàng)新的倒逼作用。

現(xiàn)有研究揭示了產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型間的作用關(guān)系或影響方式，為進(jìn)一步研究提供了基礎(chǔ)，但仍有一定的局限性。首先，既有研究大多探討產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型的單向關(guān)系，在微觀層面上產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)機(jī)制依然是一個(gè)“黑箱”，有待深入研究；其次，大多數(shù)研究仍停留在案例分析層面，導(dǎo)致研究過于單薄且缺乏必要的理論支持；最后，數(shù)字化情境下產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型間的互動(dòng)關(guān)系如何受企業(yè)數(shù)字化的調(diào)節(jié)影響尚處于研究空白，有待進(jìn)一步解析。本文認(rèn)為，僅研究產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型兩者間的單向關(guān)系，以此為制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供理論和實(shí)證依據(jù)，而忽略產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)機(jī)制以及數(shù)字化的調(diào)節(jié)作用，有可能導(dǎo)致制造企業(yè)在快速發(fā)展過程中遭遇資源沖突問題，最終不利于制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。基于以上研究現(xiàn)狀，結(jié)合中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實(shí)背景，本文從知識(shí)基礎(chǔ)觀出發(fā)，著重分析制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系，以期在彌補(bǔ)現(xiàn)有研究缺口的同時(shí)，為制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供一定的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)。

2 理論與假設(shè)

知識(shí)基礎(chǔ)觀認(rèn)為，隱性知識(shí)具有價(jià)值性、稀缺性以及難以模仿等特征，是企業(yè)核心競爭力的重要來源[18]。企業(yè)隱性知識(shí)創(chuàng)造與整合的關(guān)鍵在于服務(wù)化水平，后者能夠直接影響企業(yè)資源整合效果，對產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展起決定性作用。因此，探討產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型的交互效應(yīng)必須結(jié)合服務(wù)化水平進(jìn)行具體分析。

當(dāng)企業(yè)服務(wù)化水平較低時(shí)，受限于技術(shù)、知識(shí)及人力資本等高端服務(wù)要素投入不足，開展服務(wù)的廣度和深度不夠，企業(yè)與客戶互動(dòng)機(jī)會(huì)較少，此時(shí)企業(yè)通過服務(wù)獲得的客戶需求反饋信息大多集中在產(chǎn)品使用、功能缺陷和改進(jìn)意見等顯性知識(shí)上[16]，而此部分知識(shí)通常與企業(yè)已有知識(shí)重合度較高，會(huì)加劇內(nèi)部資源沖突問題，無益于服務(wù)化對產(chǎn)品創(chuàng)新的倒逼作用，難以促進(jìn)企業(yè)競爭優(yōu)勢形成。另一方面，由于服務(wù)管理與傳統(tǒng)生產(chǎn)制造活動(dòng)的業(yè)務(wù)邏輯存在較大差異，企業(yè)推進(jìn)服務(wù)轉(zhuǎn)型需要對其組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程進(jìn)行重組[19]，需要投入新的資源，甚至占用其它業(yè)務(wù)資源，進(jìn)而打破企業(yè)原有資源配置平衡，促使企業(yè)不確定性上升，導(dǎo)致內(nèi)部管理成本和外部運(yùn)營成本大幅提高，造成產(chǎn)品和服務(wù)在資金、人力及企業(yè)文化上發(fā)生沖突，從而不利于產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同。然而，隨著服務(wù)化水平提升，以知識(shí)為主導(dǎo)的高端服務(wù)要素嵌入企業(yè)產(chǎn)品價(jià)值鏈，產(chǎn)品和服務(wù)從生產(chǎn)到銷售各環(huán)節(jié)緊密結(jié)合，優(yōu)質(zhì)、全面、個(gè)性化的服務(wù)能夠提升客戶信任度和忠誠度，以及客戶反饋頻率和質(zhì)量，傳遞出大量隱性知識(shí)。隱性知識(shí)獲取與整合有助于企業(yè)獲取客戶在各階段的潛在需求信息,使其能夠有針對性地對產(chǎn)品與服務(wù)進(jìn)行研發(fā)和設(shè)計(jì),拓展制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新深度和效度，從而實(shí)現(xiàn)價(jià)值創(chuàng)造[20]。同時(shí)，隨著服務(wù)轉(zhuǎn)型不斷深入，企業(yè)在組織結(jié)構(gòu)及業(yè)務(wù)流程重構(gòu)方面投入的資源漸趨平穩(wěn)，產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型間的資源沖突問題得到緩解。因此，當(dāng)服務(wù)化水平較高時(shí)，產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型交互對企業(yè)績效具有積極影響，表現(xiàn)為協(xié)同效應(yīng)?；谏鲜龇治?，本文提出以下假設(shè)：

H1:制造企業(yè)同時(shí)推進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型兩種戰(zhàn)略，隨著服務(wù)化水平提升，兩者交互對企業(yè)績效的影響呈正U型。

企業(yè)數(shù)字化變革實(shí)質(zhì)上是以數(shù)字流動(dòng)的相對確定性應(yīng)對技術(shù)進(jìn)步和市場波動(dòng)的不確定性，提高資源配置優(yōu)化效率[21]，對制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同交互起催化促進(jìn)作用。一方面，數(shù)字化能夠有效促進(jìn)價(jià)值鏈資源協(xié)同整合。由于服務(wù)管理與傳統(tǒng)生產(chǎn)制造活動(dòng)的業(yè)務(wù)邏輯存在差異，企業(yè)在推進(jìn)服務(wù)轉(zhuǎn)型過程中，其價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程都會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化[19]，給企業(yè)資源配置帶來難題。就實(shí)踐看，數(shù)字技術(shù)有助于企業(yè)組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程重構(gòu)，誘使組織產(chǎn)生適用性變革(劉政等，2020)。數(shù)字化可以通過對企業(yè)“物流”“人流”“信息流”“資金流”進(jìn)行整合優(yōu)化，提升企業(yè)內(nèi)部各領(lǐng)域的關(guān)聯(lián)性、協(xié)調(diào)性，實(shí)現(xiàn)包括產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型在內(nèi)的各流程環(huán)節(jié)執(zhí)行力全面升級[22]。另一方面，數(shù)字化有助于企業(yè)組織柔性能力提升[23]，進(jìn)而對外部環(huán)境不確定性變化作出快速響應(yīng)。企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)提供的信息對客戶行為、需求偏好等規(guī)律進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，能夠迅速捕捉客戶潛在需求，精準(zhǔn)、高效地對服務(wù)方案進(jìn)行柔性化調(diào)整[24]，進(jìn)而在較低成本條件下滿足客戶對產(chǎn)品和服務(wù)的差異化需求，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品/服務(wù)協(xié)同的良性循環(huán)。概括而言，數(shù)字化能夠有效緩解價(jià)值鏈資源協(xié)同整合帶來的耦合難題，并提升企業(yè)響應(yīng)外部不確定性的柔性化能力，從而促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展?；谏鲜龇治觯疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

H2：數(shù)字化能夠促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展，使得兩者交互的U型曲線拐點(diǎn)向左移動(dòng)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 計(jì)量模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的交互影響以及數(shù)字化的調(diào)節(jié)作用，本研究設(shè)定以下模型：

Fpi,t=β0+β1Rdi,t+β2Servi,t+β3Serv2i,t+β4Rdi,t×Servi,t+β5Rdi,t×Serv2i,t+∑Controli,t+yeart+provincei+industryi+εi,t

(1)

Fpi,t=β0+β1Rdi,t+β2Servi,t+β3Serv2i,t+β4Rdi,t×Servi,t+β5Rdi,t×Serv2i,t+β6Rdi,t×Servi,t×Digitali,t+β7Rdi,t×Serv2i,t×Digitali,t+∑Controli,t+yeart+provincei+industryi+εi,t

(2)

其中，i代表不同行業(yè)或地區(qū)，t代表年份，Control代表所有控制變量，yeart、provincei、industryi分別是年份、省份、行業(yè)固定效應(yīng)，εi,t為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

進(jìn)一步地，為探討數(shù)字化的調(diào)節(jié)作用，本文借鑒朱丹等[25]對非線性關(guān)系拐點(diǎn)的分析方法，構(gòu)建假設(shè)回歸方程如下：

Fpi,t=β0+β1Rdi,t+β2Servi,t+β3Serv2i,t+β4Rdi,t×Servi,t+β5Rdi,t×Serv2i,t+β6Rdi,t×Servi,t×Digitali,t+β7Rdi,t×Serv2i,t×Digitali,t

(3)

令Serv的一階偏導(dǎo)等于0，得到拐點(diǎn)表達(dá)式：

(4)

在此基礎(chǔ)上，為探尋數(shù)字化對拐點(diǎn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，需要對式(4)進(jìn)一步求Digital偏導(dǎo)：

(5)

該偏導(dǎo)的正負(fù)取決于分子β2β7Rd+β4β7Rd2-β3β6Rd-β5β6Rd2的大小。其中，Rd以研發(fā)強(qiáng)度平均值代替，若偏導(dǎo)小于0，則說明Serv*為單調(diào)遞減函數(shù)，即隨著Digital值的增大而遞減，曲線拐點(diǎn)向左移動(dòng)，反之曲線拐點(diǎn)向右移動(dòng)。

3.2 變量選取與數(shù)據(jù)說明

3.2.1 被解釋變量

企業(yè)績效采用息稅前利潤率衡量。在以往研究中，息稅前利潤率經(jīng)常被用于衡量企業(yè)盈利能力和經(jīng)營效率[26]，以息稅前利潤在總營收中的比值表征。此外，本研究選擇每股收益、總資產(chǎn)報(bào)酬率以及凈資產(chǎn)收益率作為企業(yè)績效替換指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

3.2.2 解釋變量

(1)產(chǎn)品創(chuàng)新。本文選取研發(fā)強(qiáng)度衡量產(chǎn)品創(chuàng)新，采用企業(yè)研發(fā)投入在總營收中的比值表征。與企業(yè)專利申請相比，以研發(fā)強(qiáng)度作為產(chǎn)品創(chuàng)新的測度更能夠克服創(chuàng)新的偶然性[27]。

(2)服務(wù)轉(zhuǎn)型。參照肖挺等[28]的方法，采用企業(yè)其它業(yè)務(wù)收入對企業(yè)服務(wù)業(yè)務(wù)收入進(jìn)行近似替代，然后采用企業(yè)服務(wù)業(yè)務(wù)收入除以企業(yè)營業(yè)總收入得到企業(yè)服務(wù)化程度，這是目前在服務(wù)化程度測量方面最能夠兼具客觀和微觀的指標(biāo)。

3.2.3 調(diào)節(jié)變量

本文參考曹啟中等[29]構(gòu)建的數(shù)字化詞庫，利用Python文本挖掘技術(shù)對企業(yè)年報(bào)中提到的“人工智能”“大數(shù)據(jù)”“云計(jì)算”等關(guān)鍵字進(jìn)行中文分詞，并提取出相應(yīng)關(guān)鍵詞所在語句，對其進(jìn)行詞頻分析及人工檢查，進(jìn)一步確認(rèn)上市公司企業(yè)年報(bào)是否提及或使用相應(yīng)的關(guān)鍵詞。目標(biāo)關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率越高，說明公司數(shù)字化程度越高。此外，為了避免數(shù)字化各關(guān)鍵詞披露詞頻差異過大而影響分析結(jié)果，本研究對數(shù)字化詞頻結(jié)果作離散化處理。若年度報(bào)告中沒有提及某關(guān)鍵詞，則變量取0；在有關(guān)鍵詞出現(xiàn)的情況下，對當(dāng)年樣本企業(yè)數(shù)字化詞頻數(shù)據(jù)進(jìn)行排序并求出三分位數(shù)，小于第一分位數(shù)的數(shù)據(jù)用1表示，大于第三分位數(shù)的數(shù)據(jù)用3表示，介于兩個(gè)分位數(shù)之間的數(shù)據(jù)則用2表示，由低到高分別賦值為1～3。

3.2.4 控制變量

在財(cái)務(wù)方面，本文選擇企業(yè)規(guī)模、持續(xù)經(jīng)營時(shí)間、資產(chǎn)負(fù)債率作為控制變量；在公司治理方面，本文選擇董事會(huì)規(guī)模、第一大股東持股比例以及高管持股比例作為控制變量。此外，本文控制了年份、省份以及行業(yè)固定效應(yīng)。

表1 變量說明Tab.1 Variable description

3.3 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

2012年發(fā)布的《“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》聚焦物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)研發(fā),強(qiáng)調(diào)互聯(lián)網(wǎng)思維,明確了信息化與工業(yè)化融合發(fā)展方向?？紤]數(shù)據(jù)可得性，本文選取2012—2019年A股制造業(yè)上市公司作為研究樣本，并按照以下標(biāo)準(zhǔn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選：①由于樣本期從2012年開始計(jì)算，故剔除2011年以前上市的公司；②剔除樣本期間被ST、*ST等特殊處理及退市的公司；③剔除樣本期間主營業(yè)務(wù)發(fā)生重大變化的樣本公司；④剔除樣本期間企業(yè)年報(bào)經(jīng)營范圍描述中不包含任何服務(wù)相關(guān)業(yè)務(wù)的企業(yè)樣本；⑤剔除樣本期間企業(yè)年報(bào)中未披露任何數(shù)字化信息的企業(yè)樣本；⑥剔除其它數(shù)據(jù)缺失或異常的公司。經(jīng)過篩選處理，最終確定樣本來自668家制造業(yè)上市公司，共5 344個(gè)樣本觀測值。此外，由于個(gè)別數(shù)據(jù)存在較大標(biāo)準(zhǔn)差，為了消除異常值的影響，使研究結(jié)果具有可靠性，對所有連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行上下1%分位數(shù)的縮尾處理。本文財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于Wind金融終端與國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，上市公司年報(bào)文本信息通過Python文本挖掘獲取。

4 實(shí)證結(jié)果與檢驗(yàn)

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2為樣本各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，分析表中數(shù)據(jù)可知：

(1)企業(yè)財(cái)務(wù)績效均值為9.4%，最小值為-37.7%，最大值為44.7%，表明不同企業(yè)發(fā)展水平存在顯著差異。

(2)樣本期間我國制造業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新程度和服務(wù)化均值分別為4.5%、2.5%，總體上仍然處于較低水平，與發(fā)達(dá)國家相比存在一定差距。

(3)企業(yè)數(shù)字化水平均值為0.689，標(biāo)準(zhǔn)差為0.571相對較大，表明企業(yè)間數(shù)字化水平存在顯著差異。結(jié)合圖1看，樣本期間企業(yè)數(shù)字化增長趨勢顯著，自2015年以來增長幅度有所放緩，日趨平穩(wěn)。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.2 Descriptive statistics of the main variables

(4)從行業(yè)分布來看，計(jì)算機(jī)、通信和其它電子設(shè)備制造業(yè)(C39)以及電氣機(jī)械和器材制造業(yè)(C38)等裝備制造業(yè)擁有較高的數(shù)字化水平，這與裝備制造業(yè)特點(diǎn)有關(guān)。裝備制造業(yè)產(chǎn)品技術(shù)含量高、生產(chǎn)工藝精密，組織過程復(fù)雜，對研發(fā)水平、技術(shù)實(shí)力等方面要求較高，因而對數(shù)字技術(shù)需求更加強(qiáng)烈，如圖2所示。

4.2 實(shí)證結(jié)果分析

4.2.1 產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型交互效應(yīng)研究

對模型分別進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，相較于隨機(jī)效應(yīng)模型，固定效應(yīng)模型更符合本文數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征。因此，本文選取固定效應(yīng)模型作為主要計(jì)量模型，估計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3中，模型1僅包含核心解釋變量，模型2加入控制變量，模型3則在此基礎(chǔ)上對年份、省份及行業(yè)作進(jìn)一步控制。表3模型3顯示，產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型二次方的交互項(xiàng)(rd*serv2)系數(shù)顯著為正(系數(shù)=16.90，p<0.01)，表明制造企業(yè)同時(shí)實(shí)施產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的效果受服務(wù)化水平的影響，隨著服務(wù)化水平提高，兩者關(guān)系表現(xiàn)為U型非線性關(guān)系。具體來看，當(dāng)服務(wù)化水平較低時(shí)，制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型的交互項(xiàng)(rd*serv)系數(shù)顯著為負(fù)(系數(shù)=-2.391，p<0.01)，但是這一作用存在一個(gè)拐點(diǎn)，在企業(yè)服務(wù)化率超過這個(gè)拐點(diǎn)之后，同步推進(jìn)兩種戰(zhàn)略將會(huì)對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著正向影響(系數(shù)=16.90，p<0.01)，表現(xiàn)為協(xié)同效應(yīng)。H1得到證實(shí)，制造企業(yè)同時(shí)推進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型兩種戰(zhàn)略，隨著服務(wù)化水平提升，兩者交互對企業(yè)績效的影響呈正U型曲線。

圖1 數(shù)字化程度時(shí)間變化趨勢Fig.1 Changing trend of digitization

4.2.2 數(shù)字化的調(diào)節(jié)作用

表4模型3顯示，當(dāng)企業(yè)服務(wù)化水平較低時(shí)，數(shù)字化水平對制造企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型兩者交互關(guān)系的調(diào)節(jié)項(xiàng)(rd*serv*digital)系數(shù)顯著為負(fù)(系數(shù)=-4.500，p<0.01)，表明數(shù)字化本身并不能直接獲取企業(yè)所需隱性知識(shí)，而是扮演催化劑角色。在服務(wù)化水平較低的初始階段，產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型處于相互適應(yīng)狀態(tài)，此時(shí)引進(jìn)數(shù)字技術(shù)反而會(huì)加重企業(yè)成本負(fù)擔(dān)。隨著服務(wù)化水平提升，數(shù)字化會(huì)對產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型兩者交互(rd*serv2*digital)的積極影響起強(qiáng)化作用(系數(shù)=7.508，p<0.05)，使產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型兩者交互能夠產(chǎn)生更積極的協(xié)同效應(yīng)。

圖2 制造業(yè)各行業(yè)數(shù)字化程度Fig.2 Digitalization degress of various industries in the manufacturing industry

表3 產(chǎn)品創(chuàng)新與制造業(yè)服務(wù)化對企業(yè)績效交互影響的回歸分析結(jié)果Tab.3 Regression analysis results of the interactive impact of product innovation and manufacturing servitization on corporate performance

表4 數(shù)字化對產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型交互的調(diào)節(jié)作用分析結(jié)果Tab.4 Analysis results of the moderating effect of digitalization on the interaction of product innovation and service transformation

基于表4回歸結(jié)果，進(jìn)一步研究數(shù)字化對產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型交互關(guān)系的影響。將模型3相應(yīng)的回歸系數(shù)代入式(5)中，結(jié)果顯示系數(shù)為負(fù)，表明U型曲線的拐點(diǎn)會(huì)隨著企業(yè)數(shù)字化程度提升而左移。此外，由于模型3中部分變量系數(shù)不顯著，為確保結(jié)果的準(zhǔn)確性，分別代入模型1、模型2的系數(shù)，得到的結(jié)論與前文一致。H2得到驗(yàn)證，即數(shù)字化能夠促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展，使兩者交互的U型曲線拐點(diǎn)向左移動(dòng)。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文采用替換檢驗(yàn)方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。就產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型的交互效應(yīng)而言，考慮到已有研究采用每股收益eps、總資產(chǎn)報(bào)酬率roa以及凈資產(chǎn)收益率roe等變量作為企業(yè)績效衡量指標(biāo)，本文將息稅前利潤率替換為每股收益eps，并采用總資產(chǎn)報(bào)酬率roa以及凈資產(chǎn)收益率roe作為被解釋變量。結(jié)果顯示，產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型的二次項(xiàng)(rd*serv2)交互系數(shù)均顯著為正，進(jìn)一步證實(shí)了H1。為了進(jìn)一步減少詞庫選擇或語義偏差引起的誤差，本研究將數(shù)字化分位數(shù)替換為虛擬變量，若年度報(bào)告中沒有提及某關(guān)鍵詞，則數(shù)字化虛擬變量設(shè)為0，反之則設(shè)為1，結(jié)果如表5所示。

5 異質(zhì)性分析

考慮到所有制類型與規(guī)模差異，不同企業(yè)在政策偏好、組織結(jié)構(gòu)及企業(yè)文化等方面均存在差異。本文從企業(yè)性質(zhì)與企業(yè)規(guī)模視角出發(fā)，進(jìn)一步考察產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型兩者交互對企業(yè)績效的影響是否存在顯著異質(zhì)性表現(xiàn)。

5.1 基于企業(yè)所有制類型的異質(zhì)性分析

企業(yè)所有制類型回歸結(jié)果如表6所示。從產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型的交互效應(yīng)看，隨著企業(yè)服務(wù)化水平提高，無論是國有企業(yè)還是民營企業(yè)，同時(shí)實(shí)施兩種戰(zhàn)略(rd*serv2)對企業(yè)績效均具有顯著促進(jìn)作用。而且，相較于民營企業(yè)(系數(shù)=14.94，p<0.01)，國有企業(yè)的戰(zhàn)略實(shí)施效果(系數(shù)=40.10，p<0.01)更為顯著。國有企業(yè)引進(jìn)數(shù)字技術(shù)對產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型兩者交互關(guān)系的調(diào)節(jié)作用并不顯著，僅對民營企業(yè)的調(diào)節(jié)作用顯著(系數(shù)=7.910，p<0.05)，這是由于國有企業(yè)中具有逐級上報(bào)、逐層批復(fù)的繁瑣決策程序，因而會(huì)阻礙企業(yè)數(shù)字化變革。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Tab.5 Robustness test results

表6 基于企業(yè)所有制類型的異質(zhì)性分析結(jié)果Tab.6 Heterogeneity analysis results based on the types of enterprise ownership

5.2 基于企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析

基于企業(yè)規(guī)模中位數(shù)，將總樣本劃分為大型企業(yè)和中小企業(yè)兩組樣本進(jìn)行回歸分析，實(shí)證結(jié)果如表7所示。隨著服務(wù)化水平提升，大型企業(yè)與中小企業(yè)同時(shí)實(shí)施產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型(rd*serv2)戰(zhàn)略對企業(yè)績效均具有顯著促進(jìn)作用，而且對中小企業(yè)財(cái)務(wù)績效的促進(jìn)作用(系數(shù)=21.03，p<0.1)大于大型企業(yè)(系數(shù)=9.049，p<0.05)。這是由于中小企業(yè)精簡化、扁平化的組織結(jié)構(gòu)賦予企業(yè)更強(qiáng)的機(jī)動(dòng)性，能夠加快組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程重組，促進(jìn)產(chǎn)品與服務(wù)結(jié)合。此外，數(shù)字化僅對大型企業(yè)具有顯著調(diào)節(jié)作用(系數(shù)=44.36，p<0.01)，對中小企業(yè)的影響則不顯著。這是由于規(guī)模較大的企業(yè)通過數(shù)字技術(shù)引進(jìn)，對原有冗余組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，挖掘出更多潛在資源，能夠更好地促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略協(xié)同。

表7 基于企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性分析結(jié)果Tab.7 Results of heterogeneity analysis based on enterprise scale

6 研究結(jié)論與啟示

6.1 研究結(jié)論

作為制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，越來越多的企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營實(shí)踐中，同時(shí)實(shí)施產(chǎn)品創(chuàng)新戰(zhàn)略和服務(wù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，期望實(shí)現(xiàn)兩者協(xié)同效應(yīng)。已有研究從不同視角探討產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型間的復(fù)雜關(guān)系，但鮮有文獻(xiàn)探討兩者間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系，尤其缺乏刻畫數(shù)字化情境下的兩者關(guān)系。本文從知識(shí)基礎(chǔ)觀出發(fā)，對兩者交互效應(yīng)及數(shù)字化的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行討論，基于A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出相應(yīng)結(jié)論并檢驗(yàn)其穩(wěn)健性，得到主要結(jié)論如下：

(1)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型效果受服務(wù)化水平的影響，隨著服務(wù)化水平不斷提高，兩者表現(xiàn)為U型非線性關(guān)系。服務(wù)化水平關(guān)系著企業(yè)隱性知識(shí)創(chuàng)造與整合，能夠直接影響企業(yè)資源整合效果。當(dāng)服務(wù)化水平較低時(shí)，資源沖突的負(fù)向影響大于知識(shí)補(bǔ)充的正向影響，不利于產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同。但是，當(dāng)服務(wù)化達(dá)到一定程度后，知識(shí)補(bǔ)充的作用會(huì)抵消資源沖突的影響。

(2)數(shù)字化能夠促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展，使兩者交互的U型曲線拐點(diǎn)向左移動(dòng)。一方面，數(shù)字化能夠有效促進(jìn)價(jià)值鏈資源協(xié)同整合，誘使組織產(chǎn)生適應(yīng)性變革，幫助企業(yè)資源配置效率提升；另一方面，數(shù)字化能夠幫助企業(yè)提升柔性能力，實(shí)現(xiàn)對外部環(huán)境變化的快速響應(yīng)。需要明確的是，數(shù)字化本身并不能幫助管理層直接獲取企業(yè)隱性知識(shí)，而是扮演產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型的催化劑角色。

(3)大型企業(yè)民營企業(yè)引進(jìn)數(shù)字技術(shù)對產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型交互的調(diào)節(jié)效果更顯著。一方面，惡劣的生存環(huán)境決定了民營企業(yè)更有動(dòng)力推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化變革；另一方面，相較于中小企業(yè)，大型企業(yè)擁有更豐富的潛在資源，數(shù)字技術(shù)能夠幫助其挖掘釋放出更大的潛力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)字化變革的價(jià)值輸出。

6.2 研究啟示

(1)管理者應(yīng)明確產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型交互作用軌跡，以便更好地應(yīng)對不同服務(wù)化水平下同時(shí)實(shí)施兩種戰(zhàn)略所面臨的耦合問題。當(dāng)服務(wù)化水平較低時(shí)，管理者應(yīng)預(yù)見高服務(wù)化水平與產(chǎn)品創(chuàng)新結(jié)合產(chǎn)生的積極作用，進(jìn)一步加快服務(wù)轉(zhuǎn)型，同時(shí)加強(qiáng)企業(yè)資源管理，確保資源分配的合理性；當(dāng)服務(wù)化水平較高時(shí)，管理者應(yīng)努力發(fā)揮在客戶隱性知識(shí)獲取方面的服務(wù)化優(yōu)勢，推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新，不斷推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略協(xié)同，促進(jìn)制造企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

(2)管理者應(yīng)立足制造企業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)視角，基于企業(yè)性質(zhì)、規(guī)模，綜合考慮企業(yè)資源基礎(chǔ)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力對產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的影響，適時(shí)引進(jìn)數(shù)字技術(shù)，提升企業(yè)發(fā)展階段與戰(zhàn)略的契合度，以緩解來自于組織結(jié)構(gòu)與業(yè)務(wù)流程重構(gòu)、價(jià)值鏈資源協(xié)同整合帶來的耦合難題，從而鞏固產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型間的互動(dòng)耦合關(guān)系。

6.3 研究不足與展望

(1)本研究采用A股制造業(yè)上市公司披露數(shù)據(jù)，存在選擇性偏差問題，無法歸納出制造業(yè)普遍性規(guī)律。如果能夠通過調(diào)研獲取更為細(xì)致的微觀數(shù)據(jù)，則可以深化對產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型交互作用的理解。

(2)本研究未考慮制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的差異性。各細(xì)分行業(yè)在組織結(jié)構(gòu)與業(yè)務(wù)流程上存在差異，因而產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的交互影響及數(shù)字化的調(diào)節(jié)作用也可能存在差異，未來可以結(jié)合細(xì)分行業(yè)類型進(jìn)行深入分析。