王嘉嘉，劉 園

（內(nèi)蒙古科技大學經(jīng)濟與管理學院，內(nèi)蒙古 包頭 014017）

0 引言

制造業(yè)是我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的支柱產(chǎn)業(yè)之一。在改革開放時期，我國制造業(yè)憑借自身的優(yōu)勢資源逐漸成為經(jīng)濟增長的主要驅(qū)動力，其中汽車工業(yè)在我國經(jīng)濟發(fā)展中起到了重要的推動作用。近幾年，生態(tài)環(huán)境惡化與能源耗竭等問題給傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)燃油汽車發(fā)展受到阻礙，多家傳統(tǒng)汽車企業(yè)逐步停止燃油汽車的整車生產(chǎn)，而新能源汽車日益成為汽車產(chǎn)業(yè)應對市場環(huán)境的主要戰(zhàn)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(xù)占領消費市場。但在此過程中，新能源汽車企業(yè)也面臨著市場競爭不斷加劇導致企業(yè)盈利空間不斷被壓縮、產(chǎn)品售后問題增加以及相關產(chǎn)品配套設施服務不完善等問題。從發(fā)達國家的相關經(jīng)驗中可知，在全球經(jīng)濟整體放緩、倡導綠色發(fā)展的新形勢背景下，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)將難以適應新的發(fā)展趨勢。為了使企業(yè)重獲市場競爭優(yōu)勢以及實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，服務化成為傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要舉措，這也促使傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)的發(fā)展重心逐漸由產(chǎn)品導向轉(zhuǎn)變?yōu)榉諏颉?/p>

隨著新能源汽車企業(yè)不斷推進服務化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的實施，制造業(yè)務與服務業(yè)務互斥以及服務化轉(zhuǎn)型力度不足等現(xiàn)象逐漸凸顯，進而導致企業(yè)轉(zhuǎn)型進程受阻。而在當前數(shù)字技術發(fā)展的背景下，數(shù)字化能夠在一定程度上賦能產(chǎn)品服務，緩解制造業(yè)企業(yè)服務化轉(zhuǎn)型過程中所面臨的困境。同時眾多學者的研究表明，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)平臺、云計算等數(shù)字技術對于提升企業(yè)績效和企業(yè)效率具有積極影響。因此，為了有效提升服務化轉(zhuǎn)型的效率，企業(yè)開始運用數(shù)字化手段為服務化賦能，構(gòu)建產(chǎn)品與服務之間的集成系統(tǒng)，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(yè)企業(yè)運用數(shù)字化技術提升服務化水平的研究尚處于初級階段，同時數(shù)字化影響服務化與企業(yè)績效的具體機制尚不明晰。

綜上所述，本文將基于現(xiàn)有文獻，梳理服務化、數(shù)字化與企業(yè)績效的研究內(nèi)容，并以78 家新能源汽車企業(yè)為研究對象，搜集相關研究數(shù)據(jù)，試圖實證研究以下問題：對于新能源汽車企業(yè)而言，服務化轉(zhuǎn)型與企業(yè)績效間的關系是什么？數(shù)字化在兩者之間是否起到調(diào)節(jié)作用？該調(diào)節(jié)作用是否為積極的？這些研究將為新能源汽車企業(yè)更高效地進行服務化轉(zhuǎn)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(yè)上市公司，對特定行業(yè)的具體分析較少，尤其對高新技術產(chǎn)業(yè)的服務化轉(zhuǎn)型關注度較低。本文選擇新能源汽車制造業(yè)作為研究對象，探討服務化發(fā)展對該行業(yè)企業(yè)的影響，為新能源汽車產(chǎn)業(yè)高效實現(xiàn)服務化轉(zhuǎn)型提供一定的參考。第二，本文在研究新能源汽車制造業(yè)服務化對企業(yè)績效影響的基礎上，加入數(shù)字化發(fā)展這一變量進行實證檢驗，進一步探討數(shù)字化發(fā)展在兩者之間的作用，為正確理解數(shù)字化發(fā)展作用提供方向，同時為實現(xiàn)高質(zhì)量服務化轉(zhuǎn)型提供新思路。

1 理論基礎與研究假設

1．1 制造業(yè)服務化與企業(yè)績效

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

第二，服務化對企業(yè)績效存在復雜的作用。一些學者在深入分析后表示，制造業(yè)服務化與企業(yè)績效呈現(xiàn)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(yè)服務化與企業(yè)價值之間呈顯著的倒U 形關系，當企業(yè)過度開發(fā)服務項目而忽略自身發(fā)展需求時，企業(yè)價值可能會下降。

第三，服務化不影響企業(yè)績效。Samarrokhi等［10］（2014）研究表明，企業(yè)服務化戰(zhàn)略并不能為企業(yè)帶來穩(wěn)定的優(yōu)勢，服務化與企業(yè)利潤之間的關系并不明顯。

通過對相關文獻進行系統(tǒng)梳理，發(fā)現(xiàn)關于新能源汽車企業(yè)服務化與績效關系的研究成果相對較少。而在現(xiàn)有文獻中，對服務化與企業(yè)績效之間存在非線性關系的觀點持認可態(tài)度的占較大比重，且大多數(shù)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(yè)作為高新技術制造企業(yè)，其服務化戰(zhàn)略的實施對企業(yè)績效的影響效果會隨著服務化程度的逐步加深而發(fā)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(yè)服務化與企業(yè)績效間呈U形關系。

H2：新能源汽車企業(yè)服務化與企業(yè)績效間呈倒U形關系。

1．2 服務化、數(shù)字化與企業(yè)績效

針對數(shù)字化與企業(yè)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(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對公司績效具有積極影響。然而，有部分學者認為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)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(shù)字化轉(zhuǎn)型的前期投入成本較高，企業(yè)短時間內(nèi)無法得到相應的回報。

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

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

H3：數(shù)字化對新能源汽車企業(yè)服務化與企業(yè)績效之間的關系存在調(diào)節(jié)作用。

2 研究設計

2．1 樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

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

本文數(shù)據(jù)皆來源于Wind 數(shù)據(jù)庫，運用Stata17．0 軟件對數(shù)據(jù)進行相關處理和分析，并對樣本數(shù)據(jù)進行1%和99%分位數(shù)縮尾處理，防止異常值出現(xiàn)影響分析結(jié)果。

2．2 變量定義

2．2．1 企業(yè)績效

本文的被解釋變量為企業(yè)績效。企業(yè)績效的衡量指標通?？梢苑譃樨攧湛冃c非財務績效兩類，本文選擇財務綜合指標來反映企業(yè)績效。學者們在衡量企業(yè)財務績效時多選擇凈資產(chǎn)收益率與總資產(chǎn)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(yè)的營運能力，為了清晰地反映服務化對企業(yè)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(yè)的經(jīng)營情況。具體的指標測量方法是將ROA與ROE進行結(jié)合并加權處理［17］，計算公式如下：

2．2．2 制造業(yè)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(yè)服務化業(yè)務收入占營業(yè)收入的比重，以此反映企業(yè)的服務化程度。同時，根據(jù)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(shù)字化

本文的調(diào)節(jié)變量為數(shù)字化。在具體測量過程中，通過人工整理獲取78 家企業(yè)2016—2020年的年報，利用Python 的文本挖掘技術對企業(yè)年報中所涉及的“大數(shù)據(jù)”“云平臺”“物聯(lián)網(wǎng)”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(tǒng)計。另外，為了防止不同詞頻之間數(shù)量差異過大導致研究結(jié)果的準確程度較低，本文參考樓永等［18］（2022）的測量方法，對數(shù)字化詞頻的結(jié)果進行離散化處理。對同一年份不同企業(yè)的數(shù)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(shù)的數(shù)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(shù)的賦值為3。

2．2．4 控制變量

根據(jù)相關研究，本文選取企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年限、營業(yè)收入增長率和股權集中度等作為影響企業(yè)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(jù)服務化、企業(yè)績效、數(shù)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(yè)樣本個體，t代表研究的樣本年度，ε為隨機誤差，α為常數(shù)項，β為回歸系數(shù)。

同時，為了檢驗數(shù)字化的調(diào)節(jié)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(shù)字化的交互項（Serv×Digit）以及服務化二次項與數(shù)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(yè)中企業(yè)服務化以及服務化的平方項與企業(yè)績效的關系（H1、H2）；模型（4）用來檢驗數(shù)字化在企業(yè)服務化與企業(yè)績效之間的作用關系（H3、H4）。

3 實證分析

3．1 描述性統(tǒng)計分析

基于研究樣本的描述性統(tǒng)計結(jié)果如下：在企業(yè)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(yè)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?？梢钥闯?，我國部分新能源汽車企業(yè)在持續(xù)推進服務化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，服務化業(yè)務占主營業(yè)務收入的比重逐漸上升；而一些企業(yè)服務化轉(zhuǎn)型進程較慢，仍處于起步階段，企業(yè)之間的服務化水平差距較大。在數(shù)字化方面，樣本最大值為3．00，最小值為0．00，標準差為0．83?？梢钥闯?，新能源汽車企業(yè)已開始注重數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展，但各企業(yè)之間存在較大差距，部分企業(yè)尚未進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其他變量的標準差均處于正常范圍內(nèi)，沒有異常的樣本值（見表2）。

表2 變量描述性統(tǒng)計

3．2 相關性分析

本文所選變量的相關性分析結(jié)果如表3 所示。服務化與企業(yè)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(lián)性；企業(yè)的營業(yè)收入增長率（Growth）、股權集中度（Share）、企業(yè)年限（Age）與企業(yè)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(jié)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(jié)果如表4 所示。由表4 中第1 列可知企業(yè)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(yè)服務化與企業(yè)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(jié)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(jié)果

模型（2）的基準回歸結(jié)果如表4 中第1 列所示。根據(jù)回歸結(jié)果可知：首先，該模型具有顯著的統(tǒng)計學意義。其次，從控制變量來看，部分控制變量與企業(yè)績效是顯著相關的，其中營業(yè)利潤增長率（Growth）與企業(yè)績效在1%的水平上正相關，表明營業(yè)利潤增長率的提升在一定程度上能夠促進企業(yè)績效的提升。究其原因，企業(yè)經(jīng)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(jīng)營效益，這種現(xiàn)象被稱為規(guī)模經(jīng)濟效應。在規(guī)模經(jīng)濟的影響下，新能源汽車企業(yè)在生產(chǎn)過程中逐步實現(xiàn)專業(yè)化協(xié)作，生產(chǎn)成本降低促使企業(yè)效益提升。而企業(yè)年限（Age）與企業(yè)績效之間呈負相關關系。其原因可能是新能源汽車企業(yè)在近幾年不斷加大服務化轉(zhuǎn)型和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的力度，雖然這些舉措為企業(yè)帶來了一定的經(jīng)濟效益，但在具體的轉(zhuǎn)型過程中企業(yè)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(tǒng)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(yōu)度更好；最后，服務化二次項（Serv2）與企業(yè)績效之間的回歸系數(shù)為-0．115，且在1%的水平上顯著。因此，新能源汽車企業(yè)服務化與企業(yè)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(yè)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(jù)描述性統(tǒng)計分析得出的樣本Serv取值為［0，0．570］，極值點在該區(qū)間內(nèi)，同時在5%的水平上拒絕原假設。除此之外，由于斜率在區(qū)間內(nèi)存在負號，可知所選樣本中的服務化與企業(yè)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(yè)服務化與企業(yè)績效之間存在的倒U 形關系。近年來關于數(shù)字化與服務化之間的關系研究較多，而對于數(shù)字化與企業(yè)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(shù)字化以及服務化與數(shù)字化的交互項進行回歸分析，具體結(jié)果如表4 中第3 列所示。從回歸結(jié)果來看，數(shù)字化的回歸系數(shù)為-4．832，且在1%的水平上顯著，表明在2016—2020年的轉(zhuǎn)型過程中，樣本企業(yè)數(shù)字化對企業(yè)績效并沒有產(chǎn)生積極的影響。其原因主要在于新能源汽車企業(yè)在轉(zhuǎn)型初期，需要大量的資金、人力、物力投入來發(fā)展數(shù)字技術，同時數(shù)字化為企業(yè)帶來的成果具有滯后性，并非短期內(nèi)就能展現(xiàn)的。

通過加入服務化一次項、二次項與數(shù)字化的交互項后的回歸分析，對假設H3進行驗證。從回歸結(jié)果可知，相較于模型（2），第3 列的R2值為0．329，模型的擬合優(yōu)度更好。另外，從第3 列中各變量的回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，Serv與Digit的交互項系數(shù)為0．056，而Serv2與Digit的交互項系數(shù)為0．085，且通過了5%水平的顯著性檢驗，即數(shù)字化在新能源汽車企業(yè)服務化與企業(yè)績效的關系中存在顯著的調(diào)節(jié)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(shù)字化的調(diào)節(jié)效應，結(jié)果表明數(shù)字化產(chǎn)生的是正向調(diào)節(jié)效應，高水平的數(shù)字化促使服務化與企業(yè)績效關系的曲線形態(tài)更為平緩，績效水平更高。

3．4 穩(wěn)健性檢驗

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

表5 控制個體時間回歸分析結(jié)果

第1 列是模型3 的回歸結(jié)果。可以看出，服務化一次項、二次項的回歸系數(shù)雖有所變動，但仍然呈現(xiàn)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(yè)績效之間的關系未發(fā)生改變。同時，控制變量都基本保持穩(wěn)定，進一步證實了假設H2。

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

4 結(jié)論與啟示

4．1 研究結(jié)論

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

第一，新能源汽車企業(yè)服務化與企業(yè)績效之間存在倒U 形關系，說明新能源汽車企業(yè)在實施服務化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的過程中并未給企業(yè)績效帶來持續(xù)的積極影響。在轉(zhuǎn)型初期階段，企業(yè)適當開拓服務業(yè)務和加大服務業(yè)務的投入力度能夠使其獲得消費者關注，進而提高企業(yè)的盈利能力與發(fā)展能力，使得企業(yè)績效整體呈現(xiàn)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(yè)服務化轉(zhuǎn)型力度逐漸加大時，企業(yè)容易忽略自身實際情況而盲目加大服務業(yè)務的拓展投入力度，從而導致企業(yè)受到“服務化悖論”的影響，成本負擔增加，企業(yè)的績效水平受到威脅。

第二，基于檢驗數(shù)字化調(diào)節(jié)效應的目的，在模型中引入服務化與數(shù)字化的交互項進行實證研究。從回歸結(jié)果來看，數(shù)字化在服務化與企業(yè)績效之間起顯著的調(diào)節(jié)作用。高水平的數(shù)字化能夠通過賦能服務化轉(zhuǎn)型更好地提升企業(yè)的績效水平，從而加大服務化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效的積極影響，同時也可以緩解“服務化悖論”給企業(yè)績效帶來的負面影響。在進行服務化轉(zhuǎn)型的過程中，企業(yè)通過大數(shù)據(jù)、智能化技術為服務化轉(zhuǎn)型注入新的發(fā)展動力，促使自身原有的服務、經(jīng)營效率大幅度提升；智能化技術的引入使得“產(chǎn)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(yè)的盈利能力，提升自身發(fā)展效率。

4．2 對策建議

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

第二，在進行服務化轉(zhuǎn)型的過程中，企業(yè)應加強市場調(diào)研以及收集客戶反饋，從而制定出符合企業(yè)自身經(jīng)營狀況、資金狀況的計劃方案；同時，企業(yè)還應結(jié)合自身的實際情況判斷其轉(zhuǎn)型力度，再制定出符合企業(yè)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(yè)在服務化轉(zhuǎn)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(yè)實際情況進行轉(zhuǎn)型，從而陷入“服務化困境”。

第三，通過實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化發(fā)展在服務化與企業(yè)績效的關系中起正向調(diào)節(jié)的作用，說明新能源汽車企業(yè)在進行服務化轉(zhuǎn)型過程中，需要把握數(shù)字化發(fā)展的趨勢，合理運用數(shù)字技術，實現(xiàn)技術上的突破，從而幫助企業(yè)提高服務質(zhì)量，創(chuàng)造更多價值?，F(xiàn)階段，互聯(lián)網(wǎng)、信息化平臺、大數(shù)據(jù)以及智能化技術等的出現(xiàn)為傳統(tǒng)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型帶來了新的發(fā)展契機，眾多制造業(yè)企業(yè)開始借助數(shù)字化技術實施服務化轉(zhuǎn)型的新升級，而互聯(lián)網(wǎng)技術、物聯(lián)網(wǎng)技術、大數(shù)據(jù)以及云平臺的應用能夠助力企業(yè)建立更好的服務平臺。新能源汽車企業(yè)可以通過數(shù)字技術構(gòu)建網(wǎng)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(chǎn)品的反饋，實現(xiàn)針對性的服務；網(wǎng)絡服務平臺可以幫助企業(yè)持續(xù)監(jiān)測產(chǎn)品的使用狀態(tài)，進而能夠及時解決產(chǎn)品的問題。同時，數(shù)字技術可以提高自動化、智能化的服務質(zhì)量，有助于降低企業(yè)的人力成本，減小成本問題給企業(yè)績效造成的影響；當企業(yè)服務化轉(zhuǎn)型達到一定程度時，企業(yè)可以利用人工智能實現(xiàn)自動化服務，進一步提高服務效率，增強企業(yè)競爭力。

4．3 不足與展望

本文在現(xiàn)有研究的基礎上探討服務化轉(zhuǎn)型對新能源汽車企業(yè)績效產(chǎn)生了何種影響，并加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為調(diào)節(jié)變量加以分析。由于企業(yè)服務化轉(zhuǎn)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(xù)的研究中可進一步分析企業(yè)實施服務化轉(zhuǎn)型的具體路徑，運用有效的評價方法探討企業(yè)服務化轉(zhuǎn)型過程中企業(yè)績效的變動情況，為我國傳統(tǒng)制造業(yè)服務化轉(zhuǎn)型提供更多的參考依據(jù)。另外，本研究并未充分考慮影響企業(yè)績效的所有因素，未來的相關研究可進一步思考對企業(yè)績效產(chǎn)生影響的其他因素，進而完善服務化轉(zhuǎn)型對企業(yè)績效影響的研究。