數(shù)字化對嵌入式流通服務化技術(shù)創(chuàng)新淺析

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內(nèi)容摘要：嵌入式流通服務化的技術(shù)創(chuàng)新是制造業(yè)從產(chǎn)品競爭走向服務競爭的戰(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)服務化轉(zhuǎn)型為切入點，構(gòu)建數(shù)字化影響嵌入式流通服務化技術(shù)創(chuàng)新的理論分析框架，并通過多重中介效應模型進行實證檢驗?；鶞驶貧w發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化對嵌入式流通服務化技術(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。中介效應檢驗表明，數(shù)字化對組織化水平的優(yōu)化有利于嵌入式流通服務化技術(shù)創(chuàng)新效應的提升，數(shù)字化對供應鏈的完善有利于嵌入式流通服務化技術(shù)創(chuàng)新效應的提升。

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

嵌入式流通服務的本質(zhì)是供應鏈服務、信息服務和資金流服務的綜合體，能夠在市場細分、決策輔助及消費者挖掘等領(lǐng)域促進制造業(yè)價值鏈攀升。因此，嵌入式流通服務的技術(shù)創(chuàng)新是制造業(yè)從產(chǎn)品競爭走向服務競爭的戰(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)服務化轉(zhuǎn)型內(nèi)在機理出發(fā)，構(gòu)建多重中介模型實證檢驗數(shù)字化影響嵌入式流通服務化的技術(shù)創(chuàng)新效應。

一、理論分析框架

嵌入式流通服務是指流通產(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、租賃以及交通運輸?shù)确諛I(yè)務。嵌入式流通服務通過打造適合產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢的多元化服務實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品和服務的互補，而數(shù)字化背景下的嵌入式流通服務能夠充分借助數(shù)字技術(shù)的自我參照優(yōu)勢引導產(chǎn)業(yè)服務化轉(zhuǎn)型中不斷提升替代型服務供給能力，通過創(chuàng)新柔性化、模塊化和精細化的流通組織模式等提升流通服務的技術(shù)創(chuàng)新水平。

（一）數(shù)字化運營促進嵌入式流通服務與企業(yè)產(chǎn)品的融合

產(chǎn)品是服務化的物質(zhì)載體。數(shù)字化運營助力制造業(yè)企業(yè)形成系統(tǒng)的消費者洞察體系和精準營銷體系，在市場下沉中將嵌入式流通服務滲透到產(chǎn)品的消費挖掘和消費拓展中，引導沖動型消費和實時性消費，擴大從眾型消費，培育個性型消費，實現(xiàn)嵌入式流通服務的技術(shù)創(chuàng)新由經(jīng)驗驅(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)字化運營可以建立消費數(shù)據(jù)庫，在消費下沉的市場中把握消費者的購物偏好和消費習慣，從線上和線下雙維度實施精準營銷策略，打造智慧購物體驗。其次，數(shù)字化運營有助于識別顧客和分析消費行為。識別顧客的途徑是通過全渠道的顧客視圖、分析消費周期和細分消費維度，從企業(yè)供給端進行消費全體的篩選，更好的把握消費生命周期形成周期性的精準營銷方案；分析消費行為的途徑是通過數(shù)字化運營把握多元消費渠道的流通信息，通過對消費習慣和消費周期比對形成消費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)字化運營中的企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建為嵌入式流通服務的技術(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)品與服務的消費層次引導，又能夠?qū)崿F(xiàn)聯(lián)盟企業(yè)流通服務數(shù)據(jù)的信息共享，進一步激發(fā)創(chuàng)新活力?；诖?，提出假設(shè)：數(shù)字化通過優(yōu)化嵌入式流通服務化組織水平產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應。

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

數(shù)字化供應鏈的應用有助于企業(yè)更精準的識別產(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)部的標準化顯性知識，有利于嵌入式流通服務創(chuàng)新知識的積累和識別。數(shù)字供應鏈路徑在數(shù)字化場景的“賦能”下實現(xiàn)嵌入式流通服務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、預測消費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模式和進行商品分類選擇；產(chǎn)品組合的途徑是通過數(shù)字供應鏈匹配消費者需求與商品信息，實現(xiàn)消費信息和交互信息的共享；產(chǎn)品布局的途徑是數(shù)字供應鏈科學布局上架空間，并在不同地區(qū)的消費者偏好差異下進行差別化的布局，合理選擇布局時間節(jié)點和空間位置?；诖?，提出假設(shè)：數(shù)字化通過完善嵌入式流通服務化供應鏈產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應。

二、實證檢驗與結(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，本文實證對象選擇為滬深A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；流通服務的企業(yè)部分數(shù)據(jù)來自Python軟件的關(guān)鍵詞抓取，行業(yè)部分數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》、Wind數(shù)據(jù)庫和商務部業(yè)務系統(tǒng)中的內(nèi)貿(mào)流通統(tǒng)計監(jiān)測信息服務平臺。

（二）變量說明

核心被解釋變量：嵌入式流通服務化的技術(shù)創(chuàng)新水平（TEC）。借鑒張遠等（2022）等學者的普遍研究方法，選擇通過倉儲、道路運輸和郵政為關(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）?；趪掖罅Ψ龀制髽I(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鏈對嵌入式流通服務化產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應，即檢驗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，構(gòu)建中介效應模型進行實證檢驗。具體說明如下：假設(shè)中介效應模型中的中介變量為M，包括嵌入式流通服務化的組織水平（COR）和供應鏈水平（SUC）；嵌入式流通服務化的技術(shù)創(chuàng)新效應為upc；隨機擾動項為ε；地區(qū)和時間變量分別是i和t；控制變量為control；時間效應為v；個體效應為u，最終設(shè)定的實證模型如下：

（四）實證結(jié)果與分析

基準回歸?？紤]到非觀測效應對模型估計結(jié)果的干擾，本文通過軟件Stata15.1選擇面板固定效應模型進行估計。表1給出了數(shù)字化對嵌入式流通服務化技術(shù)創(chuàng)新水平級基準回歸結(jié)果。可以看出，數(shù)字化對嵌入式流通服務化技術(shù)創(chuàng)新水平的基準影響系數(shù)為1.326，且通過了5%統(tǒng)計顯著性檢驗，在控制變量后的基準影響系數(shù)大幅降低，為0.163，但仍通過了10%統(tǒng)計顯著性檢驗。該結(jié)果證實了數(shù)字化對嵌入式流通服務化的技術(shù)創(chuàng)新總體上存在正向改善效應，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)新效應的改善最為明顯，且通過了1%統(tǒng)計顯著性檢驗。本文認為，數(shù)字化下的制造業(yè)服務化轉(zhuǎn)型更多依賴資本要素的投入，在當前企業(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)新效應具有一定的負向影響，且通過了5%統(tǒng)計顯著性檢驗。本文認為，嵌入式流通服務化的目標在于提升企業(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化供給的積極性。中介效應檢驗。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化的組織水平和供應鏈產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應。本文進一步檢驗嵌入式流通服務化的組織水平和供應鏈水平是否為數(shù)字化產(chǎn)生技術(shù)創(chuàng)新效應的中介變量。其中，服務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）等學者所證實，本文不再贅述。供應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化技術(shù)創(chuàng)新效應的中介效應檢驗結(jié)果。根據(jù)COR-TEC的中介效應檢驗系數(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)新效應十分明顯，基準中介效應比例為29.4%，控制變量后的中介效應比例為44.2%，且均通過了Sobel檢驗。檢驗結(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)字化提升服務化的技術(shù)創(chuàng)新效應。在控制變量后，金融水平對技術(shù)創(chuàng)新效應產(chǎn)生了顯著的正向改善，宏觀經(jīng)濟發(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化技術(shù)創(chuàng)新的改善。根據(jù)SUC-TEC的中介效應檢驗系數(shù)，數(shù)字化通過完善嵌入式流通供應鏈產(chǎn)生的技術(shù)創(chuàng)新效應十分明顯，基準中介效應比例為30.3%，控制變量后的中介效應比例為46.1%，且均通過了Sobel檢驗。檢驗結(jié)果說明嵌入式流通服務化的技術(shù)創(chuàng)新對完備數(shù)字供應鏈的需求十分強烈，其原因是完備的數(shù)字供應鏈代表了企業(yè)上下游供應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)信任度的提升強化了合作關(guān)系中共享顯性知識的需求動機，有利于嵌入式流通服務化創(chuàng)新知識的積累和識別，從而提升技術(shù)創(chuàng)新效應。穩(wěn)健性檢驗。為保證實證估計結(jié)果的穩(wěn)健性，進一步采用替代變量法進行檢驗。一是用滬深A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）的服務化技術(shù)創(chuàng)新效應替代原被解釋變量，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)的比例替代服務化水平。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果見表3?？梢钥闯?，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，可以證明實證估計是可靠有效檢驗。

三、結(jié)論

本文從數(shù)字化視角下的制造業(yè)服務化轉(zhuǎn)型內(nèi)在機理出發(fā)，構(gòu)建多重中介效應模型實證檢驗了數(shù)字化影響嵌入式流通服務化的技術(shù)創(chuàng)新效應。主要研究結(jié)論如下：基準回歸結(jié)果表明，數(shù)字化對嵌入式流通服務化技術(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)新效應的提升提供了重要支撐，市場集中度過高降低了服務化技術(shù)創(chuàng)新的積極性。中介效應檢驗結(jié)果表明，數(shù)字化通過促進組織分權(quán)優(yōu)化組織化水平，有利于嵌入式流通服務化技術(shù)創(chuàng)新效應的提升。數(shù)字化通過完善嵌入式流通供應鏈顯著提升服務化的技術(shù)創(chuàng)新效應。金融發(fā)展正向改善了技術(shù)創(chuàng)新效應，宏觀經(jīng)濟發(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。

作者:王曉軍 單位:湖南人文科技學院商學院