服務化、數字化與新能源汽車企業績效

王嘉嘉，劉 園

（內蒙古科技大學經濟與管理學院，內蒙古 包頭 014017）

0 引言

制造業是我國產業結構的支柱產業之一。在改革開放時期，我國制造業憑借自身的優勢資源逐漸成為經濟增長的主要驅動力，其中汽車工業在我國經濟發展中起到了重要的推動作用。近幾年，生態環境惡化與能源耗竭等問題給傳統汽車產業帶來了巨大的挑戰。傳統燃油汽車發展受到阻礙，多家傳統汽車企業逐步停止燃油汽車的整車生產，而新能源汽車日益成為汽車產業應對市場環境的主要戰略選擇。在國家政策扶持下，新能源汽車銷量逐年上升，并陸續占領消費市場。但在此過程中，新能源汽車企業也面臨著市場競爭不斷加劇導致企業盈利空間不斷被壓縮、產品售后問題增加以及相關產品配套設施服務不完善等問題。從發達國家的相關經驗中可知，在全球經濟整體放緩、倡導綠色發展的新形勢背景下，傳統產業結構與經濟結構將難以適應新的發展趨勢。為了使企業重獲市場競爭優勢以及實現產業結構轉型升級，服務化成為傳統制造業轉型升級的重要舉措，這也促使傳統制造業企業的發展重心逐漸由產品導向轉變為服務導向。

隨著新能源汽車企業不斷推進服務化轉型戰略的實施，制造業務與服務業務互斥以及服務化轉型力度不足等現象逐漸凸顯，進而導致企業轉型進程受阻。而在當前數字技術發展的背景下，數字化能夠在一定程度上賦能產品服務，緩解制造業企業服務化轉型過程中所面臨的困境。同時眾多學者的研究表明，物聯網、大數據平臺、云計算等數字技術對于提升企業績效和企業效率具有積極影響。因此，為了有效提升服務化轉型的效率，企業開始運用數字化手段為服務化賦能，構建產品與服務之間的集成系統，進而為更多客戶提供周到的售后服務［1］。然而，目前針對制造業企業運用數字化技術提升服務化水平的研究尚處于初級階段，同時數字化影響服務化與企業績效的具體機制尚不明晰。

綜上所述，本文將基于現有文獻，梳理服務化、數字化與企業績效的研究內容，并以78 家新能源汽車企業為研究對象，搜集相關研究數據，試圖實證研究以下問題：對于新能源汽車企業而言，服務化轉型與企業績效間的關系是什么？數字化在兩者之間是否起到調節作用？該調節作用是否為積極的？這些研究將為新能源汽車企業更高效地進行服務化轉型提供參考借鑒。

本文的貢獻在于：第一，目前相關研究大多基于整體的制造業上市公司，對特定行業的具體分析較少，尤其對高新技術產業的服務化轉型關注度較低。本文選擇新能源汽車制造業作為研究對象，探討服務化發展對該行業企業的影響，為新能源汽車產業高效實現服務化轉型提供一定的參考。第二，本文在研究新能源汽車制造業服務化對企業績效影響的基礎上，加入數字化發展這一變量進行實證檢驗，進一步探討數字化發展在兩者之間的作用，為正確理解數字化發展作用提供方向，同時為實現高質量服務化轉型提供新思路。

1 理論基礎與研究假設

1．1 制造業服務化與企業績效

服務化是制造業企業轉型的重要途徑，通過對國內外學者針對服務化與企業績效關系的研究進行梳理，可將其具體分為3類。

第一，服務化與企業績效呈線性相關［2］。制造業服務化是通過增加相關服務進而打造新的競爭優勢以及提高實物價值的過程。在針對服務化與企業績效關系的初期研究中，較多學者基于不同行業環境提出了不同見解。陳菊紅等［3］（2020）認為，產品導向的服務化正向促進企業績效提升。與之相反，國外學者Rosenberg 等［4］（2010）則表明，服務化戰略的實施會給企業帶來不利影響。企業在推進服務化轉型的過程中會進行組織戰略的重新制定和資源的重新配置，這可能導致公司戰略目標失焦，出現服務化悖論情況［5］。

第二，服務化對企業績效存在復雜的作用。一些學者在深入分析后表示，制造業服務化與企業績效呈現出U 形［6］、倒U 形［7］和馬鞍形關系［8］，即服務化水平對績效的影響是存在風險拐點的。趙艷萍等［9］（2020）同樣指出，制造業服務化與企業價值之間呈顯著的倒U 形關系，當企業過度開發服務項目而忽略自身發展需求時，企業價值可能會下降。

第三，服務化不影響企業績效。Samarrokhi等［10］（2014）研究表明，企業服務化戰略并不能為企業帶來穩定的優勢，服務化與企業利潤之間的關系并不明顯。

通過對相關文獻進行系統梳理，發現關于新能源汽車企業服務化與績效關系的研究成果相對較少。而在現有文獻中，對服務化與企業績效之間存在非線性關系的觀點持認可態度的占較大比重，且大多數學者認為兩者之間存在U 形或倒U 形關系。筆者認為，新能源汽車企業作為高新技術制造企業，其服務化戰略的實施對企業績效的影響效果會隨著服務化程度的逐步加深而發生改變，即進入風險拐點階段。因此，本文提出以下研究假設：

H1：新能源汽車企業服務化與企業績效間呈U形關系。

H2：新能源汽車企業服務化與企業績效間呈倒U形關系。

1．2 服務化、數字化與企業績效

針對數字化與企業績效之間的關系，學者們分別從不同角度對其進行了詮釋與解讀。胡青［11］（2020）研究發現，數字化轉型對公司績效具有積極影響。然而，有部分學者認為，數字化轉型與企業績效之間的關系并不顯著［12］。郭馨梅等［13］（2020）研究表明，由于數字化轉型的前期投入成本較高，企業短時間內無法得到相應的回報。

在數字化與服務化的相關研究方面，大多數學者均采用定性分析的方法，認為數字化發展有助于服務化轉型［14］。張遠和李煥杰［15］（2022）研究表明，數字化轉型可以通過組織變革對服務化產生積極的影響。但也存在不同觀點，譚清美和陳靜［16］（2016）發現，數字化發展在服務化能力和企業績效的作用關系中存在風險拐點，呈現倒U形趨勢。

根據上述文獻可知，數字化對服務化與企業績效之間關系的影響可以分為兩個方面。一方面，企業憑借自身數字化轉型優勢進一步擴大服務化的作用范圍，為客戶提供更多的優質線上服務，促進企業績效的提升。另一方面，企業在數字化轉型的初期需要資金、技術等要素的投入，且轉型成果對企業的影響可能存在滯后性，進而導致企業成本增加，弱化服務化對企業績效的影響。因此，本文提出以下研究假設：

H3：數字化對新能源汽車企業服務化與企業績效之間的關系存在調節作用。

2 研究設計

2．1 樣本選擇及數據來源

近年來新能源汽車行業逐漸發展壯大，在制造業和市場經濟中占據重要地位。本研究對2016—2020 年78 家新能源汽車上市企業的共390 個研究樣本進行分析，所選企業主要從事新能源汽車整車制造、零部件生產等。為了保證研究數據的完整性以及研究結果的準確性，本文對所搜集的數據進行預處理：首先，選擇2016—2020 年連續5 年的指標數據作為研究對象；其次，為了防止出現異常值情況，本文剔除了標有ST 與ST*企業的相關數據以及發生重大變動的企業數據；最后，為了保證數據的連貫性，本文剔除了相關缺失數據以及2015年12月31日之后上市的企業數據。經過上述篩選，最終獲得了6 個細分行業78家企業連續5年的研究樣本。

本文數據皆來源于Wind 數據庫，運用Stata17．0 軟件對數據進行相關處理和分析，并對樣本數據進行1%和99%分位數縮尾處理，防止異常值出現影響分析結果。

2．2 變量定義

2．2．1 企業績效

本文的被解釋變量為企業績效。企業績效的衡量指標通常可以分為財務績效與非財務績效兩類，本文選擇財務綜合指標來反映企業績效。學者們在衡量企業財務績效時多選擇凈資產收益率與總資產收益率。由于短期指標相較于長期指標能夠更好地反映企業的營運能力，為了清晰地反映服務化對企業績效的影響，本文采用短期績效指標中的盈利能力指標來衡量企業的經營情況。具體的指標測量方法是將ROA與ROE進行結合并加權處理［17］，計算公式如下：

2．2．2 制造業服務化

本文的解釋變量為服務化程度。其中，服務化收入的測量參考張遠和李煥杰［15］（2022）的做法。計算企業服務化業務收入占營業收入的比重，以此反映企業的服務化程度。同時，根據本文的研究假設，在具體的實證分析過程中，加入服務化程度的二次方項一并進行分析，進而判斷服務化與績效之間存在何種非線性關系。

2．2．3 數字化

本文的調節變量為數字化。在具體測量過程中，通過人工整理獲取78 家企業2016—2020年的年報，利用Python 的文本挖掘技術對企業年報中所涉及的“大數據”“云平臺”“物聯網”等關鍵詞進行中文分詞處理，并對其所在語句進行提取，然后進行人工核查以及詞頻統計。另外，為了防止不同詞頻之間數量差異過大導致研究結果的準確程度較低，本文參考樓永等［18］（2022）的測量方法，對數字化詞頻的結果進行離散化處理。對同一年份不同企業的數字化詞頻由低到高進行程度劃分，并將其分別賦值為1、2、3。其中，低于第一分位數的數字化用1 來表示，在1 與3 之間的用2 來衡量，超出第三分位數的賦值為3。

2．2．4 控制變量

根據相關研究，本文選取企業規模、企業年限、營業收入增長率和股權集中度等作為影響企業績效的控制變量。

具體的變量說明如表1所示。

表1 變量定義

2．3 模型設計

本研究根據服務化、企業績效、數字化三者之間的關系進行建模。

在模型（2）中，i代表研究的企業樣本個體，t代表研究的樣本年度，ε為隨機誤差，α為常數項，β為回歸系數。

同時，為了檢驗數字化的調節作用，在原本的基礎回歸模型上依次加入服務化一次項與數字化的交互項（Serv×Digit）以及服務化二次項與數字化的交互項（Serv2×Digit），檢驗模型如下。

在上述模型中，模型（2）和（3）主要用來檢驗新能源汽車企業中企業服務化以及服務化的平方項與企業績效的關系（H1、H2）；模型（4）用來檢驗數字化在企業服務化與企業績效之間的作用關系（H3、H4）。

3 實證分析

3．1 描述性統計分析

基于研究樣本的描述性統計結果如下：在企業績效方面，樣本最大值為44．54，最小值為-114．00，標準差為13．42，可以看出新能源汽車企業之間的財務績效水平存在一定的差距。在服務化方面，樣本最大值為28．44，最小值為0．00，標準差為2．97。可以看出，我國部分新能源汽車企業在持續推進服務化轉型戰略，服務化業務占主營業務收入的比重逐漸上升；而一些企業服務化轉型進程較慢，仍處于起步階段，企業之間的服務化水平差距較大。在數字化方面，樣本最大值為3．00，最小值為0．00，標準差為0．83。可以看出，新能源汽車企業已開始注重數字化轉型發展，但各企業之間存在較大差距，部分企業尚未進行數字化轉型。其他變量的標準差均處于正常范圍內，沒有異常的樣本值（見表2）。

表2 變量描述性統計

3．2 相關性分析

本文所選變量的相關性分析結果如表3 所示。服務化與企業績效在1%的水平上顯著相關，表明兩者之間存在一定的關聯性；企業的營業收入增長率（Growth）、股權集中度（Share）、企業年限（Age）與企業績效之間均存在顯著的相關性，并通過多重共線性檢驗。

表3 相關性分析結果

3．3 基準回歸分析

本研究采用OLS 模型進行回歸分析，具體結果如表4 所示。由表4 中第1 列可知企業績效與控制變量的線性回歸關系；第2 列加入了解釋變量服務化的一次項（Serv）與二次項（Serv2）進行具體分析，進一步探索制造業服務化與企業績效之間存在的非線性關系。同時，本文通過Hausman檢驗與F檢驗對模型的選擇進行判斷。從檢驗結果可知，本研究應選擇固定效應模型進行分析。

表4 全樣本回歸分析結果

模型（2）的基準回歸結果如表4 中第1 列所示。根據回歸結果可知：首先，該模型具有顯著的統計學意義。其次，從控制變量來看，部分控制變量與企業績效是顯著相關的，其中營業利潤增長率（Growth）與企業績效在1%的水平上正相關，表明營業利潤增長率的提升在一定程度上能夠促進企業績效的提升。究其原因，企業經營利潤的增加可以為其提供更多的資本，進而影響自身的經營效益，這種現象被稱為規模經濟效應。在規模經濟的影響下，新能源汽車企業在生產過程中逐步實現專業化協作，生產成本降低促使企業效益提升。而企業年限（Age）與企業績效之間呈負相關關系。其原因可能是新能源汽車企業在近幾年不斷加大服務化轉型和數字化轉型的力度，雖然這些舉措為企業帶來了一定的經濟效益，但在具體的轉型過程中企業消耗的資本也會對自身造成一定程度的不利影響。

從表4 中第2 列的基準回歸分析中可以看出：首先，該模型通過了F 檢驗，具有顯著的統計學意義；其次，該模型加入服務化變量后的R2值有所上升，擬合優度更好；最后，服務化二次項（Serv2）與企業績效之間的回歸系數為-0．115，且在1%的水平上顯著。因此，新能源汽車企業服務化與企業績效間的關系曲線為倒U 形，即兩者之間存在一定的風險拐點，假設H2成立。

同時，為了進一步檢驗服務化與企業績效之間的倒U形關系，本文選擇Utest進行檢驗。首先，通過計算得出的極值點為0．118，而根據描述性統計分析得出的樣本Serv取值為［0，0．570］，極值點在該區間內，同時在5%的水平上拒絕原假設。除此之外，由于斜率在區間內存在負號，可知所選樣本中的服務化與企業績效間呈倒U形變動趨勢。

上述對模型（3）的具體分析驗證了新能源汽車企業服務化與企業績效之間存在的倒U 形關系。近年來關于數字化與服務化之間的關系研究較多，而對于數字化與企業績效之間的關系尚未形成定論。因此，本文在模型（3）的基礎上加入數字化以及服務化與數字化的交互項進行回歸分析，具體結果如表4 中第3 列所示。從回歸結果來看，數字化的回歸系數為-4．832，且在1%的水平上顯著，表明在2016—2020年的轉型過程中，樣本企業數字化對企業績效并沒有產生積極的影響。其原因主要在于新能源汽車企業在轉型初期，需要大量的資金、人力、物力投入來發展數字技術，同時數字化為企業帶來的成果具有滯后性，并非短期內就能展現的。

通過加入服務化一次項、二次項與數字化的交互項后的回歸分析，對假設H3進行驗證。從回歸結果可知，相較于模型（2），第3 列的R2值為0．329，模型的擬合優度更好。另外，從第3 列中各變量的回歸系數可以發現，Serv與Digit的交互項系數為0．056，而Serv2與Digit的交互項系數為0．085，且通過了5%水平的顯著性檢驗，即數字化在新能源汽車企業服務化與企業績效的關系中存在顯著的調節作用，假設H3成立。同時，本文借鑒朱丹和周守華［19］（2018）、趙艷萍等［20］（2021）的研究思路進一步分析數字化的調節效應，結果表明數字化產生的是正向調節效應，高水平的數字化促使服務化與企業績效關系的曲線形態更為平緩，績效水平更高。

3．4 穩健性檢驗

為了進一步確保研究結果的可靠性，本文采用控制時間法進行穩健性檢驗。首先分析在年份變動的情況下新能源汽車企業服務化與企業績效之間的關系，其次將相關數據重新進行回歸檢驗，結果如表5所示。

表5 控制個體時間回歸分析結果

第1 列是模型3 的回歸結果。可以看出，服務化一次項、二次項的回歸系數雖有所變動，但仍然呈現倒U 形走勢，且二次項在1%的水平上顯著，表明在對個體進行時間控制后，原本的服務化與企業績效之間的關系未發生改變。同時，控制變量都基本保持穩定，進一步證實了假設H2。

從第2 列的結果中可以看出，模型具有良好的擬合優度；服務化二次項與數字化的交互項在5%的水平上正向顯著，且控制變量與企業績效關系的顯著性仍保持穩定。這一結果表明，數字化在服務化與企業績效的關系中依舊起到了顯著的調節作用，證明了實證結果的穩健性。

4 結論與啟示

4．1 研究結論

本文以2016—2020 年新能源汽車上市企業為研究對象，通過實證分析檢驗企業服務化與企業績效間的關系，從實證結果中可以得出以下結論。

第一，新能源汽車企業服務化與企業績效之間存在倒U 形關系，說明新能源汽車企業在實施服務化轉型戰略的過程中并未給企業績效帶來持續的積極影響。在轉型初期階段，企業適當開拓服務業務和加大服務業務的投入力度能夠使其獲得消費者關注，進而提高企業的盈利能力與發展能力，使得企業績效整體呈現波動式上升趨勢。但該積極作用存在一定的風險拐點。當企業服務化轉型力度逐漸加大時，企業容易忽略自身實際情況而盲目加大服務業務的拓展投入力度，從而導致企業受到“服務化悖論”的影響，成本負擔增加，企業的績效水平受到威脅。

第二，基于檢驗數字化調節效應的目的，在模型中引入服務化與數字化的交互項進行實證研究。從回歸結果來看，數字化在服務化與企業績效之間起顯著的調節作用。高水平的數字化能夠通過賦能服務化轉型更好地提升企業的績效水平，從而加大服務化轉型對企業績效的積極影響，同時也可以緩解“服務化悖論”給企業績效帶來的負面影響。在進行服務化轉型的過程中，企業通過大數據、智能化技術為服務化轉型注入新的發展動力，促使自身原有的服務、經營效率大幅度提升；智能化技術的引入使得“產品+服務”模式得到進一步拓展，能夠為客戶提供更為周到的個性化服務，進而提高企業的盈利能力，提升自身發展效率。

4．2 對策建議

第一，本研究發現，在一定程度上服務化對企業績效有著顯著的影響。但從實證結果中可以看出，當企業服務化轉型達到一定階段時，若企業忽略自身的資源條件以及服務業務質量，盲目擴大服務業務，則會使企業績效受到影響。因此，新能源汽車企業在進行服務化轉型的過程中，應根據自身資源狀況，在不影響其他業務的基礎上進行轉型。企業可以就已開展的服務業務提高服務質量，并加強服務數據的收集，緊跟市場需求變化，針對性地擴大服務業務，滿足消費者的需求。

第二，在進行服務化轉型的過程中，企業應加強市場調研以及收集客戶反饋，從而制定出符合企業自身經營狀況、資金狀況的計劃方案；同時，企業還應結合自身的實際情況判斷其轉型力度，再制定出符合企業自身實際的服務化計劃。此外，在增加服務要素投入時，也要管理與控制企業在服務化轉型中的費用投入，以此避免因盲目追求短期效益而脫離企業實際情況進行轉型，從而陷入“服務化困境”。

第三，通過實證結果發現，數字化發展在服務化與企業績效的關系中起正向調節的作用，說明新能源汽車企業在進行服務化轉型過程中，需要把握數字化發展的趨勢，合理運用數字技術，實現技術上的突破，從而幫助企業提高服務質量，創造更多價值。現階段，互聯網、信息化平臺、大數據以及智能化技術等的出現為傳統制造業的轉型帶來了新的發展契機，眾多制造業企業開始借助數字化技術實施服務化轉型的新升級，而互聯網技術、物聯網技術、大數據以及云平臺的應用能夠助力企業建立更好的服務平臺。新能源汽車企業可以通過數字技術構建網絡服務平臺，更加高效地為客戶提供售后服務，收集客戶對產品的反饋，實現針對性的服務；網絡服務平臺可以幫助企業持續監測產品的使用狀態，進而能夠及時解決產品的問題。同時，數字技術可以提高自動化、智能化的服務質量，有助于降低企業的人力成本，減小成本問題給企業績效造成的影響；當企業服務化轉型達到一定程度時，企業可以利用人工智能實現自動化服務，進一步提高服務效率，增強企業競爭力。

4．3 不足與展望

本文在現有研究的基礎上探討服務化轉型對新能源汽車企業績效產生了何種影響，并加入數字化轉型作為調節變量加以分析。由于企業服務化轉型是一個較為漫長的過程，所跨年份較多，因此本文所選擇的時間跨度仍有待進一步擴大。同時，在后續的研究中可進一步分析企業實施服務化轉型的具體路徑，運用有效的評價方法探討企業服務化轉型過程中企業績效的變動情況，為我國傳統制造業服務化轉型提供更多的參考依據。另外，本研究并未充分考慮影響企業績效的所有因素，未來的相關研究可進一步思考對企業績效產生影響的其他因素，進而完善服務化轉型對企業績效影響的研究。