效果推理對制造企業服務創新的影響機制:一個被調節的雙重中介模型

徐國長，陳萬明，戴克清

(1.南京航空航天大學 經濟與管理學院，江蘇 南京 211106；2. 安徽建筑大學 經濟與管理學院，安徽 合肥 230601)

0 引言

在“雙循環”新發展格局下，我國經濟環境的復雜性和不確定性不斷提升[1]，以物聯網、云計算、人工智能、大數據及區塊鏈等信息技術驅動的數字經濟模式成為社會經濟發展的新引擎和新動能[2]。在此背景下，制造企業面臨激烈的市場競爭，傳統運營模式難以滿足日益多樣化和個性化的市場需求。要在逐漸白熱化的市場競爭中立足并建立差異化優勢，必須以服務主導邏輯為基礎開展服務創新，促進傳統制造型企業向制造服務型企業轉型，實現生產結構調整和價值鏈升級[3,4]。

制造企業服務創新是指以制造服務為核心導向，以制造資源匹配再利用為載體，以機會識別利用為切入點，以新服務開發、生產服務流程改造、營銷設計等為手段的跨邊界、跨網絡企業創新活動[5]。數字經濟時代，外部環境復雜性和不確定性導致企業管理者難以預測市場變化趨勢，制造企業如何開展服務創新？現有研究主要從兩個方面探究制造企業服務創新實現路徑：一是聚焦于外部知識獲取層面，王琳等(2021)研究指出，通過與咨詢、法律、研發等8類知識服務機構聯結能夠促進制造企業雙元服務創新；李綱等[6]認為，由顧客、供應商、競爭者、高校、研究院所和政府部門等外部組織與群體構成的外部網絡影響制造企業知識獲取，進而提升企業服務創新績效。二是聚焦于內部資源應用層面，Witell等[7]基于服務創新組織面臨的嚴重資源約束發現，4種關鍵資源拼湊能力可以影響服務創新；趙益維等(2020)研究指出，制造企業可以憑借信息技術能力整合多種資源促進新服務理念和方式產生。制造企業服務創新研究尚處于起步階段，一方面，學者們從行為策略層面初步探究其前置因素，而對于戰略決策層面的研究稍顯匱乏；另一方面，外部環境不確定性導致傳統因果推理理論在服務創新領域的應用失效。此時，不確定情境下效果推理決策邏輯可以為制造企業服務創新提供新的理論視角。

基于效果推理決策邏輯，機會和資源是影響制造企業服務創新的兩大重要因素，市場機會既是服務創新的起點，也是服務創新的核心要素，資源是服務創新不可或缺的支撐要素。從本質看，制造企業服務創新本身便是機會開發與資源利用的行為過程，實現機會—資源一體化是其內在要求[8]。在數字經濟時代，市場環境與顧客需求的快速變化以及行業技術環境變革等導致制造企業面臨較高的環境不確定性。在此情境下，制造企業應如何搜尋、識別乃至獲取、利用市場機會，促進服務創新？同時，制造企業服務創新需要改變現有資源利用模式，但由于資源惰性，企業原有制造型資源無法滿足服務化資源需求，難以將制造型資源轉移到服務業(趙亞普、張文紅，2012)，導致企業面臨資源短缺困境。制造企業該如何克服資源惰性，實現制造型資源的匹配再利用，促進服務創新？基于此，在不確定性環境下，效果推理決策邏輯可以為制造企業服務創新提供新的理論支撐，機會塑造和資源拼湊的有機組合構成了制造企業服務創新的重要路徑。一方面，效果推理從外部利益相關者處獲取多樣化知識、信息和資源，幫助企業利用機會塑造策略推敲、修改最初想法，挖掘并捕捉企業內外部服務創新機會[9]，加快服務創新進程。另一方面，效果推理通過對現有制造型資源的認知和外部服務型資源獲取，實現資源更優配置重組，打破資源約束困境，促進服務創新優勢形成和速度提升[10-11]。因而，在環境不確定性情境下，機會塑造和資源拼湊可以為效果推理促進制造企業服務創新搭建橋梁。

因此，本文基于效果推理理論，構建制造企業服務創新“邏輯—行為—結果”研究框架，實證分析不確定環境下效果推理對制造企業服務創新的影響機制，探究機會塑造、資源拼湊在效果推理與服務創新間的雙重中介效應，并進一步分析環境不確定性在效果推理與機會塑造、資源拼湊間的調節效應。本文將效果推理理論延伸至服務創新領域，拓寬其應用情境，豐富效果推理對制造企業服務創新的內在作用機理研究，為制造企業服務創新實踐提供有益的參考。

1 理論基礎與研究假設

1.1 效果推理

傳統因果推理邏輯是基于決策者能夠事先預測未來而制定決策的，但在不確定性環境下，環境快速變動造成預測及計劃失效[12]，進而導致因果推理無法有效解釋決策問題。基于此，Sarasvathy[13]提出效果推理理論，發現在不確定性環境下，決策者從既有手段出發，在企業可承受損失和可接受風險范圍內，通過與企業利益相關者形成戰略聯盟以獲取其先前承諾，并通過多次實驗識別多種潛在機會、整合稀缺資源，充分利用外部偶發事件等權變因素創造可能結果。根據Chandler等[14]的研究成果，效果推理包括柔性、實驗、先前承諾及可承受損失等4個維度。其中，柔性維度是指決策者不排斥且擅長利用意外事件，在面對意外事件帶來的新手段、新信息和新機會時進行改變[15]；實驗維度是指在企業能力范圍內迭代試錯，不斷修正工作程序及步驟[16]；先前承諾維度是指通過與利益相關者達成戰略合作聯盟獲取外部知識、信息及資源，分擔企業決策過程中的高風險成本，降低不確定性，并致力于構建一個可能的未來[17]；可承受損失維度是指為了控制風險，將決策過程中的資源及成本投入設定在損失可承受的范圍內[18]。

效果推理最初被應用于新創企業創業決策過程，隨著研究的深入，學者們嘗試將效果推理理論拓展至在位企業創新情境，探究其能否成為不確定情境下指導企業決策的一般理論。Brettel等[19]重構創新情境下的效果推理構念并開發相應的測量方式，將效果推理分成4個子維度，發現效果推理邏輯能夠驅動企業創新能力提升；Alsos等[20]利用旅游企業數據進行實證分析，結果表明，效果推理的不同維度對企業創新具有不同影響；Velu等[21]實證研究發現，效果推理正向促進商業模式創新；崔連廣等[22]指出，效果推理能夠從認知、思維、實踐等要素層面，啟發不確定情境下的企業思考、決策和行動等。上述文獻將效果推理理論拓展至創新領域，對于制造企業而言，效果推理理論同樣適用于解決其服務創新過程中面臨的環境不確定性和資源約束困境，但已有研究尚未闡釋效果推理對制造企業服務創新的作用機制。因此，從機會—資源一體化視角出發，探究不確定性環境下，效果推理通過機會塑造和資源拼湊雙元路徑對制造企業服務創新的影響機制具有重要意義。

1.2 效果推理與服務創新

制造企業服務創新是指將服務主導邏輯融入企業傳統產品創新技術能力，突破能力剛性制約，加快制造與服務協同發展，更新價值創造模式，促進生產型制造向服務型制造轉變[4,23]。服務創新過程中的制造企業與創業企業類似，面臨環境不確定性和資源約束困境，亟需決策邏輯層面的指導。效果推理是指決策者在不確定情境下，從既有資源出發，識別潛在機會并整合稀缺資源，通過與內外部環境的交流互動提高管理認知水平，進而作出決策[24]。效果推理最初被應用于創業領域中創業老手的決策情境，隨著大數據、人工智能等驅動的數字經濟時代來臨，效果推理應用情境不斷豐富，逐漸被嘗試應用于未來不可預測、目標模糊的一般性創新決策情境，而此決策情境正好契合制造企業服務創新過程。

作為不確定情境下的競爭性決策理論，Chandler等[14]研究指出，效果推理包括柔性、實驗、先前承諾及可承受損失4個維度。對于制造企業而言，首先，在不確定且快速變化的環境下保持柔性，能夠有效規避服務創新初期不必要的資源浪費[22]，并且借助新出現的事件契機，促進產品制造向制造服務順利轉變。其次，通過實驗推出新產品、新服務對激勵創造力和開展服務創新工作具有顯著作用[25]。再次，制造企業的利益相關者能夠為企業服務創新提供必要的信息和資源以降低風險水平[26]。例如，對于先前承諾的客戶，企業可以根據實際訴求信息，量身打造相應的產品和服務，進而減少服務創新過程中不確定性風險下的資源投入等[14]。最后，基于可承受損失原則的資源投入雖然有范圍限制，但從企業整體層面看，可承受損失在降低風險成本的同時能夠在一定程度上促進服務創新。根據上述分析，效果推理決策邏輯的柔性、實驗、先前承諾及可承受損失4個維度均在一定程度上促進制造企業服務創新。因此，本文提出以下研究假設：

H1：效果推理正向影響服務創新。

1.3 機會塑造的中介作用

識別、評估并利用市場機會是企業創新的起點，制造企業服務創新是企業根據內外部情境變化不斷塑造機會，實現制造跨界服務的過程。機會塑造是指決策者不斷整合內外部資源，在此基礎上對最初的想法進行漸進式地推敲和修改，直至機會成型且具有操作性，從而創造和獲取機會的動態過程[27]。效果推理通過與利益相關者建立戰略合作，幫助企業獲取多樣化知識、信息及資源，提升企業戰略選擇的多樣性，促進企業機會塑造(夏李慧、羅彪，2021)。具體而言，柔性原則可以提升企業靈活度和包容度，幫助決策者正視意外事件，將意外事件視為可利用的資源，抓住意外事件中的契機激發靈感，塑造企業服務創新機會(鐘榴等，2019)。實驗原則通過不斷迭代試錯，鼓勵員工探索創新，幫助企業在實驗中獲取反饋信息和知識等，理解并捕捉服務創新機會，測試機會的可行性[14]，從而找到最適合企業服務創新的發展方向。先前承諾原則通過與利益相關者構建戰略合作，拓寬企業學習渠道，從利益相關者處獲取多樣化知識和資源，擴充潛在服務創新機會池[13]。同時，結合顧客等利益相關者的實際訴求，創造更具針對性的企業服務創新機會，提高企業對于市場機會的響應能力[16]。可承受損失原則強調避免內部資源過度消耗[19]，提高資源利用效率，鼓勵企業創造性地挖掘資源潛在價值，識別潛在聯系，學習隱性知識，將資源最大限度地投入到最具潛力的研究方向，控制機會塑造風險，降低企業機會塑造成本[16]。因此，在制造企業服務創新過程中，效果推理決策邏輯對于企業機會塑造具有重要促進作用。

機會塑造包括重新配置、轉換和手段導向3個維度，以新方式重新組合資源，重點在于創造和捕捉機會[9]，對于制造企業服務創新機會識別與利用至關重要。具體而言，一方面，機會塑造幫助企業挖掘內部服務創新機會。通過資源重新配置和維度轉換創造性地整合原有制造型資源，在對最初的想法進行漸進式推敲和修改過程中，制造企業能夠從內部挖掘滿足外部市場環境需求的服務機會，從而促進服務創新[28]。另一方面，機會塑造能夠幫助企業捕捉外部服務創新機會。手段導向作為機會塑造的子維度，促使制造企業與外部利益相關者溝通及合作，有利于企業從外部市場發展和環境變化中捕捉服務創新機會[29]并不斷修正直至機會成型，從而推動服務創新實施。由此，效果推理決策邏輯正向影響機會塑造，進而促進企業服務創新。因此，本文提出以下研究假設：

H2a：效果推理正向影響機會塑造；

H2b：機會塑造正向影響服務創新；

H2c：機會塑造在效果推理與服務創新之間發揮中介作用。

1.4 資源拼湊的中介作用

資源是創新不可或缺的支撐要素，決策者需要制定合理的資源獲取與利用策略以確保服務創新過程順利進行，制造企業服務創新資源短缺困境主要在于企業原有制造型資源無法滿足服務型資源需求。資源拼湊是資源受限情境下的組織決策方式，其基本思想是基于企業未充分利用或隱藏分散資源的戰略性組合，解決新問題、發現新機會，快速響應市場變化，創造獨特用戶價值，實現組織創新[10]。效果推理主要從現有制造型資源認知和外部服務型資源獲取兩個方面促進資源拼湊，通過有效合理的資源配置重組，提高資源靈活度和服務化匹配度，進而緩解服務創新資源短缺困境。第一，在制造型資源識別認知方面，企業在可承受損失范圍內利用柔性原則[15]，從手頭既有資源出發，通過實驗迭代試錯提升對于現有制造型資源的認知水平，創造性地挖掘出制造型資源潛在服務價值，提高資源使用效率，進而促進資源合理配置[30]。第二，在服務型資源獲取方面，企業利用先前承諾原則與客戶、供應商、政府等利益相關者達成戰略合作聯盟，分擔決策過程中的高風險成本，降低資源獲取門檻[13]，獲取服務創新所需的服務型資源，有利于制造企業建立多元化資源基礎，保證資源拼湊策略順利實施[10]。因此，制造企業運用效果推理決策邏輯，可以在充分識別現有制造型資源的基礎上，從利益相關者處獲取相應的服務型資源，通過資源拼湊對企業資源進行配置重組。

Witell等[7]認為，資源拼湊主要包括解決資源短缺、利用可得資源、重組資源即興發揮及建立內外部聯系等4種關鍵能力，不同形式的資源拼湊能力可以從多角度緩解資源短缺問題，從而促進服務創新。第一，資源拼湊的利用可得資源、重組資源即興發揮和解決資源短缺能力，引導企業靈活使用資源，形成新的創新優勢。資源拼湊幫助企業對手頭可得資源進行整合重組，改變資源利用方式，賦予資源新價值、新用途，發揮資源優勢，提高制造型資源服務化匹配度，擺脫特定資源的依賴性，提升服務創新的新穎性[31]，促使企業形成新的創新優勢。第二，資源拼湊的內外部聯系建立能力，可以幫助企業構建資源供需平衡模式，提升服務創新速度。通過資源拼湊，制造企業即刻行動，在充分了解外部顧客實際訴求的基礎上，改變企業原有制造型資源供給方式[10]，重新配置資源，實現資源創新性利用。制造型資源通過重組、跨領域交叉可以更好地滿足顧客個性化需求[32]，提高服務創新過程中的資源靈活性，使得企業快速響應市場，進而提升服務創新速度。由此，效果推理決策邏輯正向影響資源拼湊，從而促進企業服務創新。因此，本文提出以下研究假設：

H3a：效果推理正向影響資源拼湊；

H3b：資源拼湊正向影響服務創新；

H3c：資源拼湊在效果推理與服務創新之間發揮中介作用。

1.5 環境不確定性的調節作用

環境不確定性是制造企業服務創新過程中面臨的重要情境，主要反映外部環境變化的不穩定性和不可預測性程度[33]。環境不確定性是影響制造企業服務創新過程中決策邏輯選擇的重要權變因素，企業面臨的環境不確定性越高，要素間的因果關系越模糊，就越傾向于運用效果推理決策邏輯[30]。在高環境不確定性情境下，決策者無法感知和預測未來變化趨勢，預測、評估及規劃等理性因素發揮的作用有限，直覺、即興等非理性因素發揮的作用增強[34]。制造企業更多地依賴于效果推理決策邏輯，一方面，通過與利益相關者建立戰略合作關系，借助外界力量獲取企業服務創新所需的知識、信息和資源等，同時抓住不確定性中蘊含的契機，塑造服務創新機會[29]；另一方面，制造企業更迫切地需要認知整合內部制造型資源，并獲取外部服務型資源，通過資源拼湊策略完成資源配置重組，以緩解服務創新過程中的資源短缺問題[13]。在低環境不確定性情境下，企業可以在準確分析及預測未來變化趨勢的基礎上，尋求最佳目標及方案。此時，制造企業更多地依賴于因果推理決策邏輯(崔連廣等，2020)，而忽視效果推理決策邏輯，導致制造企業服務創新過程中效果推理對機會塑造、資源拼湊的作用減弱。基于上述分析，環境不確定性會對效果推理與機會塑造、資源拼湊間的關系產生影響。因此，本文提出以下研究假設：

H4a：環境不確定性正向調節效果推理與機會塑造間的關系，即環境不確定性越高，效果推理對機會塑造的正向影響越強，反之效果推理對機會塑造的正向影響越弱；

H4b：環境不確定性正向調節效果推理與資源拼湊間的關系，即環境不確定性越高，效果推理對資源拼湊的正向影響越強，反之效果推理對資源拼湊的正向影響越弱。

根據上述分析，本文構建理論模型如圖1所示。

圖1 理論研究模型Fig.1 Theoretical research model

2 研究設計

2.1 數據與樣本

本文利用問卷調查收集數據，研究樣本主要來自江蘇、浙江、上海、安徽等長三角地區成立超過兩年且服務化超過1年的制造企業(馮文娜等，2020)，問卷調查遵循以下3個步驟：首先，進行問卷設計。根據圖1理論模型，采用中英互譯方式翻譯英文成熟量表，修改有明顯歧義的題項。邀請課題組中兩位教授、兩位在企業擔任中高層管理者的在職博士生以及3位博士研究生對問卷進行探討，結合中國情境，從規范性、合理性、可理解性及簡潔性等角度對問卷中可能存在的問題提出意見，修改后形成問卷初稿。其次，開展預調研。為避免所設計的問卷與企業現實存在偏差，依托課題組資源，2020年12月邀請江蘇省10家制造企業中高層管理者填寫問卷，向受訪者闡明研究主題，就問卷內容、措辭及格式等方面開展半結構化訪談，依據訪談反饋結果進一步完善問卷內容，形成問卷終稿。最后，開展正式調研。正式問卷調查時間為2021年2～5月。利用MBA班級資源、課題組成員關系資源及地區企業名錄，向同意調研的制造企業發放問卷500份，調查問卷均由企業中高層領導者填寫完成，實際回收343份，剔除其中信息不一致及填寫不完整等無效問卷35份，得到有效問卷308份，問卷有效回收率為61.6%。

樣本特征如下：在所有受訪者中，男性居多，占67.5%。在樣本企業中，國有企業、民營企業、三資企業及其它分別占比9.5%、63.1%、20.9%、6.5%。采用員工數量衡量企業規模，其中，50人以下占15.4%，51～100人占27.3%，101～150人占25.9%，151～200人占20.7%，200人以上占10.7%。企業年齡2～5年占24.5%，6～10年占30.1%，11～15年占27.6%，16年以上占17.8%。總體來看，樣本具有較好的代表性。

2.2 變量測量

基于已有研究的成熟量表，根據上文問卷設計過程，結合我國實際情境對變量測量題項進行篩選調整。測量題項均采用李克特7級量表，其中，1代表“完全不同意”，7代表“完全同意”。效果推理測量參考Chandler 等[14]開發的量表，包括“我們能保證足夠的柔性，以及時開發利用新機會”、“我們與供應商、顧客等建立了大量的合作關系，以減少不確定性”等12個題項。機會塑造測量主要參考Zahra等[9]開發的量表，根據預調研過程作適當刪減，包括“我們及時把握并修正初步想法，以獲取市場機會”等3個題項。資源拼湊測量主要參考Senyard等[35]的量表，包括“我們有信心利用現有資源應對新挑戰”“我們整合手頭資源和其它可廉價獲得的資源以解決新問題”等8個題項。環境不確定性測量參考楊卓爾等(2016)的量表，包括“顧客需求變化很快”“行業技術變革速度很快”等5個題項。服務創新測量主要參考Walker[36]的量表，根據預調研過程進行適當修改，包括“不改變與客戶的關系，而開發新的服務”等3個題項。控制變量方面，已有研究表明，企業規模、企業年齡及企業所有制等因素可能會對因變量服務創新產生影響(趙益維等，2020)，為避免上述因素的干擾，本文將其作為控制變量納入研究模型。

2.3 共同方法偏差

從程序設計和統計計量兩個方面降低共同方法偏差風險。首先，在程序設計上，每個構念的測度量表都包括多個題項，并且將預測變量和校標變量的測量題項隨機放置在問卷的不同位置。其次，在統計分析上，采用Harman單因子分析檢驗是否存在共同方法偏差問題。本文納入所有構念測量題項進行未旋轉探索性因子分析，共有4個因子的特征值大于1，且第一個因子僅解釋了總方差的23.14%，小于臨界值40%。因此，本文數據不存在顯著共同方法偏差問題，研究結果是值得信賴的。

2.4 信效度檢驗

本研究利用SPSS22.0與MPLUS7.4 軟件進行信度和效度檢驗，各變量檢驗結果如表1所示。其中，信度方面，各變量的Cronbach's α值(CA)均大于0.7，說明量表具有較好的信度。收斂效度方面，各題項因子載荷均大于0.5，各變量平均方差萃取值(AVE)均大于0.5，各變量組合信度值(CR)均大于0.7，說明量表具有較好的收斂效度。內容效度方面，變量測量量表均參考已有成熟量表，并根據研究內容，通過中英互譯、專家評價及預調研等方式進行修正，確保調查問卷具有良好的內容效度。區分效度方面，變量平均方差萃取值(AVE)大于 0.5，結合表2，各變量AVE值的平方根均大于所有相關系數。同時，結合驗證性因子分析結果，五因子模型擬合度良好，χ2/df=1.481，RMSEA=0.047，SRMR=0.040，CFI=0.953，TLI=0.949，說明五因子模型區分效度良好。

3 實證分析

3.1 相關性分析

所有變量描述性統計結果、相關性系數及核心變量的AVE值平方根如表2所示。其中，效果推理與機會塑造(r=0.471，p<0.001)、資源拼湊(r=0.506，p<0.001)及服務創新(r=0.590，p<0.001)均顯著正相關，機會塑造與服務創新(r=0.601，p<0.001)顯著正相關，資源拼湊與服務創新(r=0.486，p<0.001)顯著正相關，為研究假設驗證奠定了基礎。

3.2 回歸分析

本研究采用分層回歸方法對主效應、中介效應及調節效應進行檢驗，其中，主效應及中介效應檢驗結果如表3所示。表3模型5檢驗企業所有制、企業規模及企業年齡等控制變量對因變量服務創新的影響。模型6在模型5的基礎上加入自變量效果推理，根據模型6可知，效果推理對制造企業服務創新具有顯著正向影響(β=0.462，p<0.001)，假設H1得到驗證。

中介效應檢驗。根據溫忠麟等[37]的研究成果，首先，自變量效果推理對因變量服務創新影響的總效應已經在主效應檢驗中得到驗證。其次，間接效應第一階段，根據模型2，效果推理對機會塑造的正向影響顯著(β=0.499，p<0.001)，假設H2a得到驗證。同時，根據模型4，效果推理對資源拼湊的正向影響顯著(β=0.502，p<0.001)，假設H3a得到驗證。再次，間接效應第二階段，根據模型8，機會塑造對服務創新的正向影響顯著(β=0.288，p<0.001)，假設H2b得到驗證。同時，資源拼湊對服務創新的正向影響顯著(β=0.290，p<0.001)，假設H3b得到驗證。最后，直接效應，根據模型8，效果推理對服務創新正向影響顯著(β=0.173，p<0.01)。綜上所述，機會塑造和資源拼湊的部分中介效應顯著，假設H2c和假設H3c得到驗證。

表1 信度與效度檢驗結果Tab.1 Results of reliability and validity test

表2 描述性統計及相關性分析結果Tab.2 Results of descriptive statistics and correlation coefficients

表3 中介效應檢驗結果Tab.3 Test results of mediating effect

調節效應檢驗。本文根據Sharma等[38]的調節效應檢驗方法檢驗環境不確定性的調節效應，結果如表4所示。根據模型10，自變量效果推理與調節變量環境不確定性的交互項系數(β=0.143，p<0.05)顯著為正，說明環境不確定性在效果推理與機會塑造間的正向調節效應顯著，假設H4a得到驗證。根據模型12，自變量效果推理與調節變量環境不確定性的交互項系數(β=0.176，p<0.01)顯著為正，說明環境不確定性在效果推理與資源拼湊間的正向調節效應顯著，假設H4b得到驗證。

為進一步驗證調節效應，分別在高環境不確定性(均值+1個標準差)和低環境不確定性(均值-1個標準差)情境下繪制效果推理與機會塑造、資源拼湊的關系圖(見圖2)。根據圖2可知，環境不確定性正向調節效果推理與機會塑造、資源拼湊的關系，再次驗證假設H4a、H4b。

表4 調節效應結果Tab.4 Test results of moderating effect

圖2 環境不確定性的調節效應Fig.2 Moderating effect of environmental uncertainty

3.3 穩健性檢驗

本文在原有理論模型框架下進行穩健性檢驗，具體做法是對自變量效果推理進行虛擬化處理，根據效果推理變量數據的中位數對數據進行高水平、低水平二分化虛擬賦值(低水平效果推理賦值為0，高水平效果推理賦值為1)，采用虛擬化效果推理替代原變量進行分層回歸分析(朱秀梅、董釗，2021)。實證結果表明，與原實證檢驗結果相比，回歸系數數值發生了細微變化，但主效應、雙重中介效應及調節效應的顯著性并未改變。因此，本研究結論具有較好的穩健性。

4 結論與討論

4.1 研究結論

本文基于效果推理理論，探究效果推理決策邏輯對制造企業服務創新的影響機制，基于機會—資源一體化視角探討機會塑造、資源拼湊在效果推理與服務創新間的雙重中介作用路徑，并在此基礎上進一步剖析環境不確定性在效果推理與機會塑造、資源拼湊間的調節效應。

(1)效果推理能夠促進制造企業服務創新。在制造企業服務創新過程中，外部環境的復雜性和不確定性導致企業管理者難以預測未來市場變化趨勢，進而導致傳統因果推理決策邏輯失效。此時，效果推理在戰略決策層面發揮替代作用，從柔性、實驗、先前承諾及可承受損失4個維度幫助制造企業識別機會、重組資源和降低風險成本等，從而促進服務創新。

(2)機會塑造和資源拼湊在效果推理與服務創新間發揮雙重中介作用。制造企業服務創新要解決的兩個關鍵問題：一是服務型新機會識別和獲取；二是突破資源惰性約束，實現資源匹配再利用。企業決策者通過效果推理與利益相關者構建戰略合作關系，拓寬企業機會識別和資源利用渠道，進而促進服務創新。一方面，效果推理可以提升企業識別、獲取外部信息機會的及時性，為漸進式推敲、修改最初的想法及創造捕捉機會奠定基礎，進而通過機會塑造促進服務創新。另一方面，效果推理能夠提升企業對制造型資源的認知水平、促進服務型資源獲取，幫助企業有效利用資源拼湊策略重組資源，促進服務創新。

(3)環境不確定性正向調節效果推理與機會塑造、資源拼湊間的關系。效果推理對機會塑造、資源拼湊的作用受外部環境影響，具體而言，環境不確定性越高，效果推理對機會塑造及資源拼湊的促進作用越強；反之，效果推理對機會塑造及資源拼湊的正向影響越弱。進一步地，實證檢驗結果發現，環境不確定性在效果推理和資源拼湊關系間的調節效應(β=0.176，p<0.01)稍強于其在效果推理與機會塑造關系間的調節效應(β=0.143，p<0.05)，說明相較于機會塑造，資源拼湊對環境不確定性更敏感。

4.2 理論貢獻

(1)從效果推理新視角重構了制造企業服務創新路徑機制。制造企業服務創新研究尚處于起步階段，其研究視角大多集中于外部知識獲取和內部資源應用兩個方面[6-7]。本文從效果推理理論出發，探究其對制造企業服務創新的影響機制，并基于制造企業服務創新中的機會—資源一體化視角，厘清機會塑造和資源拼湊在效果推理與服務創新關系間的作用路徑。一方面，從決策邏輯層面完善了制造企業服務創新內在機制，深化了服務創新前置因素研究；另一方面，在一定程度上拓展了機會塑造及資源拼湊應用情境。

(2)拓展了效果推理理論應用情境。本文將起源于創業領域的效果推理理論[13]拓展至制造企業服務創新情境，分析效果推理決策邏輯對制造企業服務創新的作用機制，響應了崔連廣等[22]、Harms等[39]關于將效果推理理論推廣至不確定情境下的理論呼吁，豐富了制造企業不確定情境下的管理決策理論和方法。

(3)厘清了效果推理影響機會塑造及資源拼湊的邊界條件。本文通過探究制造企業服務創新進程中，環境不確定性在效果推理與機會塑造、資源拼湊關系間的理論邊界，一方面更好地闡釋制造企業服務創新作用機制；另一方面，通過橫向比較發現，相較于機會塑造，資源拼湊對不確定環境更敏感，為后續比較不同路徑下制造企業服務創新效果奠定了基礎。

4.3 管理啟示

(1)服務創新是我國制造企業價值鏈轉型升級的重要手段。“雙循環”新發展格局下，數字經濟不斷加劇市場環境的復雜性和不確定性，制造企業面臨激烈市場競爭，單純提供硬件產品很難適應消費者的個性化需求[4]。由此，價值鏈轉型升級成為制造企業亟須解決的關鍵問題。制造企業應充分重視服務創新，根據外部環境和消費者需求變化，提升企業價值鏈，實現從生產型制造向服務型制造轉變。

(2)效果推理是制造企業服務創新的決策邏輯基礎。在不確定性市場環境下，決策者要擺脫傳統因果推理決策思維束縛，采用效果推理決策邏輯。通過與利益相關者的戰略合作識別并創造服務創新機會，進而獲取服務創新知識和資源等，在可承受損失范圍內利用企業資源盡量多進行嘗試，在行動和試錯中創造新的機會[34]，“摸著石頭過河”實現企業服務創新。

(3)機會塑造和資源拼湊是制造企業服務創新的重要實現路徑。效果推理從決策層面為制造企業服務創新提供邏輯指導，在實施層面，機會和資源是服務創新不可或缺的兩大重要因素。制造企業在效果推理決策邏輯指導下，可以采用機會塑造和資源拼湊兩種策略，雙管齊下促進服務創新。一方面，企業要利用機會塑造推敲、修改最初的想法，捕捉創造新服務機會；另一方面，企業要充分利用資源拼湊策略重組資源，提高企業原有制造型資源服務化匹配度，從而緩解服務創新中的資源約束問題。

4.4 局限與展望

本文從效果推理視角探究制造企業服務創新內在機制，主要存在以下局限，有待未來研究完善。

(1)樣本選擇存在一定的局限性。本文選擇長三角地區進行調研，研究區域具有一定的代表性，但也可能因為樣本過于集中而對研究結果產生影響。未來研究可以擴大樣本來源，提高研究結論的穩定性和普適性。

(2)數據處理存在一定的局限性。本文采用靜態截面數據進行實證分析，在一定程度上降低了變量間因果關系的可靠程度。未來研究可以借鑒Senyard等[35]的研究范式，采用中國情境下的追蹤數據進行調查，形成相關變量的面板數據庫，從動態性視角考證核心變量間的因果關系，進而完善本研究結論。此外，可以考慮采用縱向案例研究方式探究變量間的動態關系。

(3)效果推理對制造企業服務創新的影響路徑有待完善。本文基于效果推理決策邏輯，考慮行為層面的機會塑造與資源拼湊對服務創新的作用機制，未來研究可進一步探索不同情境下決策者特質、心理等因素在效果推理與服務創新間的作用路徑。