數(shù)字化對嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新淺析

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內(nèi)容摘要：嵌入式流通服務(wù)化的技術(shù)創(chuàng)新是制造業(yè)從產(chǎn)品競爭走向服務(wù)競爭的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型路徑選擇。本文基于Python軟件抓取的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，以制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型為切入點(diǎn)，構(gòu)建數(shù)字化影響嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新的理論分析框架，并通過多重中介效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。基準(zhǔn)回歸發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化對嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新水平的改善明顯，在控制變量后的改善效果大幅降低；金融發(fā)展是技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)提升的重要支撐，市場集中度過高削弱技術(shù)創(chuàng)新的積極性。中介效應(yīng)檢驗(yàn)表明，數(shù)字化對組織化水平的優(yōu)化有利于嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的提升，數(shù)字化對供應(yīng)鏈的完善有利于嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的提升。

關(guān)鍵詞：嵌入式流通服務(wù)化；技術(shù)創(chuàng)新；數(shù)字化

嵌入式流通服務(wù)的本質(zhì)是供應(yīng)鏈服務(wù)、信息服務(wù)和資金流服務(wù)的綜合體，能夠在市場細(xì)分、決策輔助及消費(fèi)者挖掘等領(lǐng)域促進(jìn)制造業(yè)價值鏈攀升。因此，嵌入式流通服務(wù)的技術(shù)創(chuàng)新是制造業(yè)從產(chǎn)品競爭走向服務(wù)競爭的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型路徑選擇。本文在既有研究的基礎(chǔ)上，從數(shù)字化視角下的制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型內(nèi)在機(jī)理出發(fā)，構(gòu)建多重中介模型實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化影響嵌入式流通服務(wù)化的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。

一、理論分析框架

嵌入式流通服務(wù)是指流通產(chǎn)業(yè)為制造業(yè)企業(yè)向價值鏈上下游高質(zhì)量延伸而提供的倉儲、物流、租賃以及交通運(yùn)輸?shù)确?wù)業(yè)務(wù)。嵌入式流通服務(wù)通過打造適合產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢的多元化服務(wù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的互補(bǔ)，而數(shù)字化背景下的嵌入式流通服務(wù)能夠充分借助數(shù)字技術(shù)的自我參照優(yōu)勢引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型中不斷提升替代型服務(wù)供給能力，通過創(chuàng)新柔性化、模塊化和精細(xì)化的流通組織模式等提升流通服務(wù)的技術(shù)創(chuàng)新水平。

（一）數(shù)字化運(yùn)營促進(jìn)嵌入式流通服務(wù)與企業(yè)產(chǎn)品的融合

產(chǎn)品是服務(wù)化的物質(zhì)載體。數(shù)字化運(yùn)營助力制造業(yè)企業(yè)形成系統(tǒng)的消費(fèi)者洞察體系和精準(zhǔn)營銷體系，在市場下沉中將嵌入式流通服務(wù)滲透到產(chǎn)品的消費(fèi)挖掘和消費(fèi)拓展中，引導(dǎo)沖動型消費(fèi)和實(shí)時性消費(fèi)，擴(kuò)大從眾型消費(fèi)，培育個性型消費(fèi)，實(shí)現(xiàn)嵌入式流通服務(wù)的技術(shù)創(chuàng)新由經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動，提升創(chuàng)新效率。首先，企業(yè)的數(shù)字化運(yùn)營可以建立消費(fèi)數(shù)據(jù)庫，在消費(fèi)下沉的市場中把握消費(fèi)者的購物偏好和消費(fèi)習(xí)慣，從線上和線下雙維度實(shí)施精準(zhǔn)營銷策略，打造智慧購物體驗(yàn)。其次，數(shù)字化運(yùn)營有助于識別顧客和分析消費(fèi)行為。識別顧客的途徑是通過全渠道的顧客視圖、分析消費(fèi)周期和細(xì)分消費(fèi)維度，從企業(yè)供給端進(jìn)行消費(fèi)全體的篩選，更好的把握消費(fèi)生命周期形成周期性的精準(zhǔn)營銷方案；分析消費(fèi)行為的途徑是通過數(shù)字化運(yùn)營把握多元消費(fèi)渠道的流通信息，通過對消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)周期比對形成消費(fèi)者購物心理和交叉購物的研究趨勢，有利于企業(yè)市場競爭力的提升。最后，數(shù)字化運(yùn)營中的企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建為嵌入式流通服務(wù)的技術(shù)創(chuàng)新提供技術(shù)支撐。通過數(shù)字化大數(shù)據(jù)平臺能夠整合企業(yè)銷售信息和市場動態(tài)消費(fèi)信息，在平臺上締結(jié)更多的利益共同體形成“聯(lián)盟生態(tài)”，既有利于企業(yè)對產(chǎn)品與服務(wù)的消費(fèi)層次引導(dǎo)，又能夠?qū)崿F(xiàn)聯(lián)盟企業(yè)流通服務(wù)數(shù)據(jù)的信息共享，進(jìn)一步激發(fā)創(chuàng)新活力。基于此，提出假設(shè)：數(shù)字化通過優(yōu)化嵌入式流通服務(wù)化組織水平產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。

（二）數(shù)字化供應(yīng)鏈優(yōu)化嵌入式流通服務(wù)技術(shù)創(chuàng)新過程

數(shù)字化供應(yīng)鏈的應(yīng)用有助于企業(yè)更精準(zhǔn)的識別產(chǎn)品市場中的隱形知識，并促使隱形知識轉(zhuǎn)化為企業(yè)內(nèi)部的標(biāo)準(zhǔn)化顯性知識，有利于嵌入式流通服務(wù)創(chuàng)新知識的積累和識別。數(shù)字供應(yīng)鏈路徑在數(shù)字化場景的“賦能”下實(shí)現(xiàn)嵌入式流通服務(wù)有效完成篩選商品質(zhì)量、監(jiān)控商品狀態(tài)、信息化管理資金流和物流，提升企業(yè)的新自營能力。技術(shù)創(chuàng)新過程的優(yōu)化體現(xiàn)在庫存優(yōu)化、物流配送優(yōu)化和存儲空間管理上等方面。其中庫存優(yōu)化的途徑是通過數(shù)字化場景來分析企業(yè)存儲成本、預(yù)測消費(fèi)需求并管理庫存成本；物流配送優(yōu)化的途徑是通過數(shù)字化場景來分析供應(yīng)商、管理采購商和管理發(fā)貨等；存儲空間管理的途徑是通過數(shù)字化場景來分析消費(fèi)模式和進(jìn)行商品分類選擇；產(chǎn)品組合的途徑是通過數(shù)字供應(yīng)鏈匹配消費(fèi)者需求與商品信息，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)信息和交互信息的共享；產(chǎn)品布局的途徑是數(shù)字供應(yīng)鏈科學(xué)布局上架空間，并在不同地區(qū)的消費(fèi)者偏好差異下進(jìn)行差別化的布局，合理選擇布局時間節(jié)點(diǎn)和空間位置?；诖?，提出假設(shè)：數(shù)字化通過完善嵌入式流通服務(wù)化供應(yīng)鏈產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。

二、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

（一）數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)的可得性以及制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出的時間節(jié)點(diǎn)，本文實(shí)證對象選擇為滬深A(yù)股制造業(yè)板塊的上市企業(yè)（剔除ST股、*ST股和上市不足一年的新股），時間樣本選擇為2014-2020年。數(shù)據(jù)來源。數(shù)字化原始數(shù)據(jù)通過Python軟件對樣本企業(yè)歷年年報的數(shù)字化和數(shù)字技術(shù)進(jìn)行關(guān)鍵詞抓取，企業(yè)年報數(shù)據(jù)來自上交所和深交所官網(wǎng)；制造業(yè)原始數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、WIND數(shù)據(jù)庫和CNRDS數(shù)據(jù)庫；流通服務(wù)的企業(yè)部分?jǐn)?shù)據(jù)來自Python軟件的關(guān)鍵詞抓取，行業(yè)部分?jǐn)?shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、Wind數(shù)據(jù)庫和商務(wù)部業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的內(nèi)貿(mào)流通統(tǒng)計監(jiān)測信息服務(wù)平臺。

（二）變量說明

核心被解釋變量：嵌入式流通服務(wù)化的技術(shù)創(chuàng)新水平（TEC）。借鑒張遠(yuǎn)等（2022）等學(xué)者的普遍研究方法，選擇通過倉儲、道路運(yùn)輸和郵政為關(guān)鍵詞抓取的上市制造業(yè)企業(yè)申請專利數(shù)量。核心解釋變量：數(shù)字化水平（DIG）。基于國家大力扶持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，企業(yè)在年報中會存在相關(guān)數(shù)字化的信息，而數(shù)字化投資水平是最為直接和可獲得數(shù)據(jù)的變量。本文參考眾多學(xué)者的研究思路，選擇樣本企業(yè)的數(shù)字化投資水平衡量數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度?？刂谱兞浚寒a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（STRU），制造業(yè)產(chǎn)值占GDP比重；宏觀經(jīng)濟(jì)水平（PGDP），人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的對數(shù)；市場集中度（RAT），制造業(yè)的赫芬達(dá)爾指數(shù)；金融水平（FIN），年末貸款余額于存款余額之比。

（三）模型構(gòu)建

本文實(shí)證的目的在于考察數(shù)字化是否通過優(yōu)化組織水平和完善供應(yīng)鏈對嵌入式流通服務(wù)化產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，即檢驗(yàn)前文理論分析框架的假設(shè)是否成立。根據(jù)上述研究目標(biāo)，構(gòu)建中介效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。具體說明如下：假設(shè)中介效應(yīng)模型中的中介變量為M，包括嵌入式流通服務(wù)化的組織水平（COR）和供應(yīng)鏈水平（SUC）；嵌入式流通服務(wù)化的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)為upc；隨機(jī)擾動項(xiàng)為ε；地區(qū)和時間變量分別是i和t；控制變量為control；時間效應(yīng)為v；個體效應(yīng)為u，最終設(shè)定的實(shí)證模型如下：

（四）實(shí)證結(jié)果與分析

基準(zhǔn)回歸?？紤]到非觀測效應(yīng)對模型估計結(jié)果的干擾，本文通過軟件Stata15.1選擇面板固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計。表1給出了數(shù)字化對嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新水平級基準(zhǔn)回歸結(jié)果?？梢钥闯觯瑪?shù)字化對嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新水平的基準(zhǔn)影響系數(shù)為1.326，且通過了5%統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)，在控制變量后的基準(zhǔn)影響系數(shù)大幅降低，為0.163，但仍通過了10%統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)。該結(jié)果證實(shí)了數(shù)字化對嵌入式流通服務(wù)化的技術(shù)創(chuàng)新總體上存在正向改善效應(yīng)，但控制變量后的大部分改善效果被產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融水平等因素吸收。從控制變量的回歸系數(shù)看，金融發(fā)展水平對技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的改善最為明顯，且通過了1%統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)。本文認(rèn)為，數(shù)字化下的制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型更多依賴資本要素的投入，在當(dāng)前企業(yè)數(shù)字化投資環(huán)境下的金融支持要素發(fā)揮了更重要的支撐。市場集中度對技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)具有一定的負(fù)向影響，且通過了5%統(tǒng)計顯著性檢驗(yàn)。本文認(rèn)為，嵌入式流通服務(wù)化的目標(biāo)在于提升企業(yè)產(chǎn)品市場競爭優(yōu)勢，而市場集中度過高一定程度上削弱了產(chǎn)品的差異化程度，數(shù)字化降低了嵌入式流通服務(wù)化供給的積極性。中介效應(yīng)檢驗(yàn)。前文理論分析框架提出，數(shù)字化通過優(yōu)化和完善嵌入式流通服務(wù)化的組織水平和供應(yīng)鏈產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。本文進(jìn)一步檢驗(yàn)嵌入式流通服務(wù)化的組織水平和供應(yīng)鏈水平是否為數(shù)字化產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的中介變量。其中，服務(wù)化組織水平用樣本企業(yè)的員工薪酬比例表示，該數(shù)值越大表示企業(yè)集權(quán)程度越高。鑒于該變量的替代邏輯已經(jīng)被潘怡麟（2018）等學(xué)者所證實(shí)，本文不再贅述。供應(yīng)鏈水平的測度借鑒翟偉峰等（2021）的研究思路，選擇樣本企業(yè)前五名銷售和采購供應(yīng)商的銷售額和采購額比例表示。表2給出了數(shù)字化對嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。根據(jù)COR-TEC的中介效應(yīng)檢驗(yàn)系數(shù)，數(shù)字化通過優(yōu)化嵌入式流通組織水平產(chǎn)生的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)十分明顯，基準(zhǔn)中介效應(yīng)比例為29.4%，控制變量后的中介效應(yīng)比例為44.2%，且均通過了Sobel檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果說明企業(yè)組織集權(quán)水平越高，數(shù)字化通過組織水平中介變量產(chǎn)生的技術(shù)創(chuàng)新效果越弱，而嵌入式流通組織分權(quán)有利于數(shù)字化提升服務(wù)化的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。在控制變量后，金融水平對技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)產(chǎn)生了顯著的正向改善，宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響較為微弱，而市場集中度因素弱化了數(shù)字化在組織水平中介變量下對服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新的改善。根據(jù)SUC-TEC的中介效應(yīng)檢驗(yàn)系數(shù)，數(shù)字化通過完善嵌入式流通供應(yīng)鏈產(chǎn)生的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)十分明顯，基準(zhǔn)中介效應(yīng)比例為30.3%，控制變量后的中介效應(yīng)比例為46.1%，且均通過了Sobel檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果說明嵌入式流通服務(wù)化的技術(shù)創(chuàng)新對完備數(shù)字供應(yīng)鏈的需求十分強(qiáng)烈，其原因是完備的數(shù)字供應(yīng)鏈代表了企業(yè)上下游供應(yīng)鏈伙伴之間的緊密關(guān)系，而緊密合作中企業(yè)對專用資產(chǎn)信任度的提升強(qiáng)化了合作關(guān)系中共享顯性知識的需求動機(jī)，有利于嵌入式流通服務(wù)化創(chuàng)新知識的積累和識別，從而提升技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為保證實(shí)證估計結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)一步采用替代變量法進(jìn)行檢驗(yàn)。一是用滬深A(yù)股高端裝備制造業(yè)板塊上市企業(yè)（剔除ST股、*ST股和上市不足一年的新股）的服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)替代原被解釋變量，具體涉及通用設(shè)備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)、汽車制造業(yè)以及儀器儀表制造業(yè)等7個子行業(yè)企業(yè)；二是以樣本企業(yè)中非直接生產(chǎn)崗位職工總數(shù)占企業(yè)員工總?cè)藬?shù)的比例替代服務(wù)化水平。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果見表3。可以看出，核心解釋變量與被解釋變量替換后的估計結(jié)果未發(fā)生明顯改變，可以證明實(shí)證估計是可靠有效檢驗(yàn)。

三、結(jié)論

本文從數(shù)字化視角下的制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型內(nèi)在機(jī)理出發(fā)，構(gòu)建多重中介效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化影響嵌入式流通服務(wù)化的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。主要研究結(jié)論如下：基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，數(shù)字化對嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新水平的改善明顯，在控制變量后的改善效果大幅降低。金融發(fā)展為技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的提升提供了重要支撐，市場集中度過高降低了服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新的積極性。中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)字化通過促進(jìn)組織分權(quán)優(yōu)化組織化水平，有利于嵌入式流通服務(wù)化技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的提升。數(shù)字化通過完善嵌入式流通供應(yīng)鏈顯著提升服務(wù)化的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。金融發(fā)展正向改善了技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響微弱，市場集中度弱化了技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。

作者:王曉軍 單位:湖南人文科技學(xué)院商學(xué)院