制造企业数字化、服务化与企业绩效基于调节中介模型的研究

制造企业数字化、服务化与企业绩效基于调节中介模型的研究一、概述随着科技的快速发展，数字化和服务化已经成为制造业转型的重要方向。数字化通过应用信息技术提升制造效率，而服务化则通过提供附加服务增强产品价值。这两种转型方式不仅改变了制造企业的运营模式，也对其企业绩效产生了深远影响。如何理解这种影响以及其中的机制仍然是一个待解决的问题。本文旨在探讨制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，并基于调节中介模型，分析其中的复杂机制。本研究首先将对数字化和服务化的概念进行界定，并探讨它们在制造企业中的应用。我们将分析这两种转型方式如何影响企业绩效，包括生产效率、市场份额、客户满意度等方面。在此基础上，我们将构建调节中介模型，以揭示数字化、服务化与企业绩效之间的中介变量和调节变量。通过实证研究，我们将验证这个模型的适用性，并为企业制定数字化和服务化战略提供参考。本研究旨在深入探讨制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，以期为企业转型提供理论支持和实践指导。我们相信，通过深入研究这一问题，我们将能够更好地理解制造企业转型的内在逻辑，并推动制造业向更高效、更可持续的方向发展。1.研究背景与意义随着信息技术的迅猛发展和广泛应用，数字化已成为制造企业转型升级的重要方向。数字化不仅改变了企业的生产方式，也深刻影响了企业的服务模式和商业模式。同时，服务化转型也是制造企业适应市场需求、提升竞争力的关键路径。在这一背景下，研究制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，具有重要的理论价值和现实意义。理论上，数字化和服务化是制造企业转型发展的两大核心驱动力。现有研究多从单一维度出发，探讨数字化或服务化对企业绩效的影响，缺乏对两者综合作用机制的深入研究。本研究基于调节中介模型，旨在系统分析数字化、服务化与企业绩效之间的复杂关系，揭示其中的中介机制和调节因素，为理论界提供更全面、深入的认识。实践上，制造企业面临着激烈的市场竞争和不断变化的市场需求。数字化和服务化转型是制造企业提升竞争力、实现可持续发展的关键。本研究通过实证分析，探讨数字化、服务化对企业绩效的影响路径和机制，为制造企业制定有效的战略决策提供科学依据。同时，本研究也有助于政府和企业更好地理解数字化和服务化转型的重要性，为相关政策的制定和实施提供参考。本研究不仅有助于丰富和发展制造企业数字化、服务化与企业绩效关系的理论体系，也为制造企业实践提供了有益的指导和借鉴。通过深入研究数字化、服务化与企业绩效之间的关系及其机制，本研究将为制造企业的转型升级和可持续发展提供有力支持。2.研究目的与问题随着信息技术的飞速发展，制造企业面临着前所未有的数字化转型压力。数字化转型不仅涉及企业内部生产流程的优化，更涉及到企业服务模式的创新。在数字化、服务化转型的过程中，企业绩效的变化及其影响因素一直是业界和学术界关注的焦点。特别是在全球化和市场竞争日益激烈的背景下，如何有效地实现数字化转型和服务化升级，进而提升企业绩效，成为制造企业亟待解决的问题。本研究旨在深入探讨制造企业数字化、服务化转型与企业绩效之间的关系。我们尝试构建一个调节中介模型，以揭示数字化转型和服务化升级如何影响企业绩效，并探讨其中的调节因素和中介机制。通过深入分析这些因素和机制，我们希望为制造企业提供理论支持和实践指导，帮助企业更好地应对数字化转型和服务化升级的挑战，从而实现企业绩效的持续提升。（3）这些调节因素如何影响数字化转型和服务化升级与企业绩效之间的关系？（4）是否存在中介变量，能够解释数字化转型和服务化升级对企业绩效的影响路径？通过回答这些问题，我们期望能够为制造企业在数字化转型和服务化升级的过程中提供理论支持和实证依据，帮助企业制定更加科学、有效的战略决策，进而实现持续的企业绩效提升。3.研究范围与限制本研究旨在探讨制造企业数字化、服务化转型与企业绩效之间的关系，并基于调节中介模型进行深入分析。在实际研究过程中，存在一些范围和限制，需要在此进行明确说明。本研究主要聚焦于制造企业的数字化和服务化转型过程，以及这些转型如何影响企业的绩效。虽然这些转型过程在当前经济环境中具有重要意义，但本研究并未涉及其他类型的企业或行业。研究结论可能不适用于非制造企业或其他行业。本研究采用了调节中介模型作为理论框架，以分析数字化、服务化与企业绩效之间的关系。虽然这一模型在相关研究中得到了广泛应用，但也可能存在某些局限性。例如，模型可能无法涵盖所有影响企业绩效的因素，或者某些变量之间的关系可能更为复杂，无法简单地用线性关系来描述。本研究在数据采集和分析方面也存在一定限制。研究数据主要来源于问卷调查和公开数据，可能无法完全反映企业的实际情况。由于样本数量和地域分布的限制，研究结论的普适性可能受到一定影响。未来研究可以通过扩大样本规模、改进数据采集方法等方式来提高研究的准确性和可靠性。本研究主要关注了数字化、服务化转型对企业绩效的直接影响，但未深入探讨这些转型如何与其他企业战略和运营活动相互作用。未来研究可以进一步拓展这一领域，以更全面地理解制造企业数字化、服务化转型的机制和影响。二、文献综述随着信息技术的迅猛发展和全球竞争的加剧，制造企业面临着前所未有的挑战和机遇。数字化和服务化转型已成为制造企业提升竞争力、实现可持续发展的重要手段。本文旨在通过调节中介模型，深入探讨制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，以期为企业的战略转型提供理论支持和实践指导。在数字化方面，相关文献指出，数字化技术如大数据、云计算、人工智能等的应用，能够有效提升制造企业的生产效率、降低成本、优化供应链管理，并推动产品创新和服务模式的创新。数字化不仅改变了企业的内部运营方式，还使得企业能够更好地满足客户需求，提高市场竞争力。服务化方面，文献普遍认为，制造企业通过提供附加服务，如定制化产品、售后支持、维修保养等，能够增强与客户的粘性，提高品牌忠诚度，从而实现企业价值的增值。服务化转型不仅能够为企业带来额外的收入来源，还能够促进企业与客户之间的深度互动，为企业创造更大的竞争优势。关于企业绩效，文献普遍认为，企业绩效是一个多维度的概念，包括财务绩效、市场绩效、运营绩效等多个方面。数字化和服务化转型对企业绩效的影响表现在多个层面，如提高收入、降低成本、增加市场份额、提高客户满意度等。在调节中介模型方面，文献指出，企业外部环境、内部管理能力、企业文化等因素在数字化、服务化与企业绩效之间起到重要的调节作用。这些因素不仅影响数字化和服务化转型的实施效果，还影响转型过程中企业内部的资源配置和决策效率。制造企业数字化、服务化与企业绩效之间存在着密切的关系。本文将在前人研究的基础上，进一步深入探讨这一关系的内在机理，以期为制造企业的战略转型提供有益的理论支撑和实践指导。1.制造企业数字化转型的相关研究随着信息技术的飞速发展和普及，数字化转型已成为制造企业提升生产效率、优化产品质量、降低成本并实现可持续发展的关键途径。数字化转型是制造企业应对市场竞争、技术更新和客户需求变化等挑战的重要策略。在数字化转型的过程中，制造企业通过引入先进的信息技术和智能化设备，实现生产流程的数字化管理。这不仅提高了生产效率，缩短了交付周期，还有助于企业快速响应市场变化。同时，数字化转型还有助于优化产品质量，通过智能设备和物联网技术的应用，企业可以实时监控产品生产、运输、销售等各个环节，确保产品质量的稳定性和安全性。数字化转型的另一个重要方面是服务化。制造企业通过提供个性化的产品和服务，满足客户的多样化需求，增强企业的市场竞争力。数字化转型和服务化相结合，可以提高企业的生产效率和产品质量，进而提升客户满意度和忠诚度，为企业创造更大的价值。在数字化转型的过程中，制造企业需要关注人力资源管理的中介作用。数字化转型和服务化对人才的需求较高，企业需要加强人员培训、招聘等人力资源管理措施，确保技术人员和普通员工都能适应数字化转型所带来的变化。有效的人力资源管理对制造企业数字化转型的实施和绩效提升起到关键作用。制造企业数字化转型是一个复杂而必要的过程。通过数字化和服务化的结合，企业可以提升生产效率、优化产品质量、满足客户需求并实现可持续发展。在未来的研究中，我们将进一步探讨数字化转型对制造企业绩效的影响机制，以及如何通过有效的人力资源管理促进数字化转型的成功实施。2.制造企业服务化转型的相关研究制造企业服务化转型是指制造企业从传统的以产品制造为核心向提供综合性服务转变的过程。这一转型不仅是企业发展战略的调整，也是适应全球经济环境变化的必然选择。近年来，随着制造业竞争的加剧和消费者需求的多样化，制造企业服务化转型已成为研究的热点。在服务化转型的过程中，制造企业需要深入了解服务化的内涵与特征，明确转型的动力机制，并探讨适合自身的转型模式。服务化转型不仅涉及企业内部的生产流程、组织结构、人力资源等方面的调整，还需要企业与外部环境的互动和协调。转型过程中可能遇到的问题与挑战也不容忽视。制造企业服务化转型的相关研究主要集中在以下几个方面：对服务化转型的内涵与特征进行界定和描述，以便企业能够准确把握转型的方向和目标。分析制造企业服务化转型的动力机制，包括内部驱动力和外部推动力，揭示转型的深层次原因。再次，探讨制造企业服务化转型的模式和路径，为企业提供具体的转型指导。通过对国内外制造业服务化转型案例的分析，总结转型的成功经验和教训，为其他企业提供参考和借鉴。针对制造企业服务化转型过程中可能遇到的问题与挑战，提出相应的政策建议和解决方案。在服务化转型的过程中，制造企业需要关注数字化技术的应用和发展。数字化技术不仅可以提高企业的生产效率和产品质量，还可以为企业提供更丰富的服务手段和渠道。制造企业应该充分利用数字化技术的优势，推动服务化转型的深入发展。制造企业服务化转型是一个复杂而系统的过程，需要企业全面考虑自身的实际情况和外部环境的变化。通过深入研究和实践探索，制造企业可以逐步实现服务化转型，提高企业的核心竞争力和市场地位。3.企业绩效及其评价体系的研究企业绩效是指企业在一定时期内，通过其运营活动所取得的业绩和效果。在数字化和服务化转型的背景下，企业绩效的评价不再仅仅局限于传统的财务指标，而是更加注重非财务指标，如客户满意度、内部流程效率、创新能力和员工满意度等。这些非财务指标在很大程度上反映了企业在数字化转型和服务化升级过程中的竞争力和可持续发展能力。对于制造企业而言，数字化和服务化转型的目的是提高生产效率、降低成本、增强市场竞争力，并最终实现可持续的企业绩效增长。在评价企业绩效时，需要构建一个全面、科学的评价体系，该体系应涵盖财务指标和非财务指标，以全面反映企业在数字化转型和服务化升级过程中的综合表现。在构建企业绩效评价体系时，可以借鉴现有的绩效评价模型和方法，如平衡计分卡（BSC）、关键绩效指标（KPI）等。这些模型和方法可以帮助我们更加系统地分析和评价企业在不同维度上的表现，从而为企业的战略决策和运营管理提供有力支持。为了更好地理解数字化和服务化转型对企业绩效的影响，还需要对调节中介模型进行深入研究。调节中介模型可以帮助我们揭示数字化转型和服务化升级过程中，不同因素如何相互作用，共同影响企业绩效的变化。通过深入研究这一模型，我们可以更加清晰地认识到数字化和服务化转型对企业绩效的调节和中介作用，从而为企业制定更加科学、有效的战略和策略提供理论支持。对企业绩效及其评价体系的研究是制造企业数字化、服务化转型过程中的重要环节。通过构建全面、科学的评价体系，并深入研究调节中介模型，我们可以更好地理解和评价企业在数字化转型和服务化升级过程中的综合表现，为企业的可持续发展提供有力保障。4.调节中介模型在企业管理领域的应用调节中介模型作为一种重要的理论工具，在企业管理领域具有广泛的应用价值。该模型不仅有助于深入理解企业数字化、服务化与企业绩效之间的复杂关系，还能为企业制定有效的管理策略提供指导。调节中介模型有助于揭示企业数字化和服务化对企业绩效的影响机制。通过引入调节变量和中介变量，可以更加全面地探讨数字化和服务化对企业绩效的直接影响以及它们之间的间接影响。这有助于企业更加清晰地认识到数字化和服务化转型的重要性，以及如何通过调节和中介机制优化企业运营。调节中介模型可以帮助企业识别并应对不同情境下的管理挑战。在不同的市场环境和企业背景下，数字化和服务化对企业绩效的影响可能有所不同。通过引入调节变量，可以探讨不同情境下这些影响的变化情况，从而为企业制定更加针对性的管理策略提供依据。调节中介模型还可以为企业评估和改进管理策略提供有效工具。通过实证研究和数据分析，可以检验模型中各变量之间的关系，并评估现有管理策略的效果。这有助于企业发现存在的问题和不足，进而制定改进措施，优化管理策略，提升企业绩效。调节中介模型在企业管理领域具有广泛的应用前景。通过运用这一模型，企业可以更加深入地理解数字化和服务化对企业绩效的影响机制，识别并应对不同情境下的管理挑战，评估和改进管理策略，从而实现更加高效和可持续的发展。三、理论框架与研究假设随着信息技术的飞速发展，制造企业正逐步从传统的生产模式向数字化、服务化转型。这种转型不仅改变了企业的运营方式，也对企业的绩效产生了深远影响。为了深入探究这一转型过程中的内在机制，本文构建了以数字化、服务化为核心的理论框架，并结合调节中介模型进行分析。该理论框架主要包括三个部分：数字化、服务化，以及它们与企业绩效之间的关系。数字化主要关注企业在信息技术应用、数据管理等方面的能力服务化则强调企业从单纯的产品制造向提供综合性服务转变的趋势。这两者共同作用于企业绩效，形成了一种复杂的互动关系。假设1：数字化对企业绩效具有直接的正向影响。随着数字化程度的提升，企业的运营效率、市场响应速度等方面将得到优化，从而提高企业绩效。假设2：服务化对企业绩效具有直接的正向影响。通过向服务型制造转变，企业能够拓展业务范围，增加收入来源，进而提升企业绩效。假设3：数字化对服务化具有正向影响。数字化技术的应用将推动企业从传统的制造向服务化转型，使企业能够更好地满足客户需求，提供个性化的服务。假设4：服务化在数字化与企业绩效之间起到中介作用。即数字化通过推动服务化转型，间接影响企业绩效。假设5：存在一些调节变量（如企业规模、行业特点等）会影响数字化、服务化与企业绩效之间的关系。这些调节变量可能强化或弱化上述关系，需要在研究中加以考虑。1.构建调节中介模型的理论框架本研究旨在探讨制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，并基于调节中介模型构建相应的理论框架。数字化和服务化是现代制造企业转型升级的重要方向，对于提升企业绩效具有关键作用。两者对企业绩效的影响并非孤立存在，而是受到多种内外因素的影响和调节。本研究引入调节中介模型，以全面解析数字化、服务化与企业绩效之间的复杂关系。我们明确了数字化和服务化对企业绩效的直接影响。数字化通过提高生产效率、优化资源配置、降低成本等方式，直接提升企业绩效。服务化则通过增加产品附加值、拓展市场渠道、提升客户满意度等途径，同样对企业绩效产生积极影响。我们识别了影响数字化和服务化效果的调节变量。这些调节变量包括企业内部环境（如组织结构、企业文化等）、外部环境（如政策环境、市场需求等）以及数字技术和服务能力等因素。这些变量对数字化和服务化的实施效果具有调节作用，即在不同的环境下，数字化和服务化对企业绩效的影响程度会有所不同。我们构建了调节中介模型的理论框架。该框架以数字化和服务化为自变量，企业绩效为因变量，调节变量为中介变量。通过引入中介变量，我们可以更深入地理解数字化和服务化对企业绩效的影响机制，并揭示调节变量在其中的重要作用。本研究构建的调节中介模型理论框架，为深入探讨制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系提供了理论基础和研究框架。后续研究可在此基础上，进一步探讨各变量之间的具体关系和作用机制，为企业实现数字化转型和服务化升级提供理论支持和实践指导。2.提出研究假设我们假设制造企业数字化对企业绩效具有直接影响。数字化通过引入先进的信息技术和数据分析工具，能够提升企业的生产效率、降低成本、优化供应链管理，并增强企业的市场竞争力，从而直接提升企业的绩效水平。我们假设制造企业服务化对企业绩效具有积极影响。随着制造业向服务型转变，企业通过提供定制化服务、增强客户体验和构建服务生态系统，能够拓展业务领域、增加收入来源，并提升客户满意度和忠诚度，从而间接提升企业的绩效。进一步，我们假设制造企业数字化和服务化之间存在交互作用，并共同影响企业绩效。数字化为服务化提供了技术支持和数据基础，而服务化则拓展了数字化的应用场景和商业模式。这种交互作用将产生协同效应，共同推动企业绩效的提升。我们引入调节变量，假设企业内外部环境因素（如政策环境、市场需求、技术创新等）对数字化、服务化与企业绩效之间的关系具有调节作用。这些因素可能影响数字化和服务化的实施效果，进而改变它们对企业绩效的影响路径和强度。我们提出的研究假设旨在探讨制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的直接和间接关系，以及内外部环境因素对这些关系的调节作用。通过实证分析，我们将验证这些假设的合理性，为制造企业实现数字化和服务化转型提供理论支持和实践指导。四、研究方法与数据收集本研究采用定量与定性相结合的研究方法，旨在全面深入地探讨制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，并基于调节中介模型进行实证分析。本研究采用的主要研究方法包括文献研究、问卷调查和统计分析。通过文献研究，梳理和归纳制造企业数字化、服务化与企业绩效的相关理论和研究成果，为本研究提供理论支撑。运用问卷调查法，收集制造企业数字化、服务化、企业绩效以及调节中介变量的相关数据。通过统计分析，检验调节中介模型的有效性，并探讨各变量之间的关系。为确保数据的准确性和可靠性，本研究采用多种方式收集数据。通过企业官方网站、年报等公开渠道获取企业的基本信息和财务数据。设计针对制造企业的数字化、服务化以及企业绩效的问卷，向制造企业发放。问卷内容经过多次讨论和修订，确保问题的有效性和针对性。为扩大样本范围和提高数据质量，本研究还通过行业协会、专业论坛等渠道邀请制造企业填写问卷。收集到的数据将使用SPSS等统计软件进行处理和分析。对问卷数据进行描述性统计分析，了解样本的基本特征和分布情况。运用结构方程模型（SEM）等统计分析方法，检验调节中介模型的有效性，并探讨制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系。通过回归分析等方法，进一步探讨各变量之间的内在机制和影响因素。本研究将采用定量与定性相结合的研究方法，通过问卷调查和统计分析等手段，深入探讨制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，并基于调节中介模型进行实证分析。这将为制造企业实现数字化转型和服务化升级提供理论支持和实践指导。1.研究方法的选择与说明本研究旨在深入探究制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，并基于调节中介模型进行分析。为实现这一目标，我们选择了多种研究方法，确保研究的全面性和准确性。我们采用了文献综述法。通过对国内外相关文献的梳理和综述，我们了解了制造企业数字化、服务化与企业绩效的研究现状和发展趋势，为本研究提供了理论基础和参考依据。我们采用了实证研究方法。通过收集制造企业的数字化、服务化及企业绩效的相关数据，运用统计分析方法，探究它们之间的内在联系和规律。我们采用了问卷调查的方式收集数据，样本涵盖了多家不同规模和行业的制造企业，确保了数据的代表性和广泛性。为了更深入地分析数字化、服务化与企业绩效之间的关系，我们还采用了案例研究方法。通过对一些典型的制造企业进行深入调查和分析，我们了解了它们在数字化、服务化转型过程中的具体做法和经验教训，为本研究提供了丰富的实践案例和启示。我们还采用了定性与定量相结合的研究方法。在数据分析过程中，我们不仅进行了描述性统计分析和相关性分析，还运用了结构方程模型等高级统计方法，对数字化、服务化与企业绩效之间的关系进行了深入探究，并检验了调节中介模型的适用性。2.数据来源与收集方法本研究的数据来源主要基于对中国制造企业的广泛调研。考虑到制造业的多样性和复杂性，我们特别关注那些具有代表性的、处于不同发展阶段和涉及不同行业领域的制造企业。数据收集工作采用了多种方法以确保信息的全面性和准确性。我们采用了问卷调查的方式，设计了一份详尽的问卷，涵盖了企业数字化、服务化转型的多个方面，以及与企业绩效相关的指标。问卷通过线上和线下两种渠道进行发放，目标企业包括大型制造集团、中型企业和小型企业，以确保样本的多样性。为了获取更为深入和具体的信息，我们还进行了实地访谈。我们选择了若干具有代表性的企业进行深度访谈，通过与企业高管、部门经理等关键人物的交流，了解他们对企业数字化、服务化转型的看法、实践经验以及遇到的挑战。我们还从公开渠道收集了大量的二手数据，包括企业年报、行业报告、政府统计数据等，以补充和验证问卷调查和实地访谈所得的数据。在数据处理方面，我们采用了统计分析和定性分析相结合的方法。对问卷调查所得的数据进行了统计分析，包括描述性统计、相关性分析和回归分析等，以揭示数字化、服务化转型与企业绩效之间的关系。对实地访谈所得的数据进行了定性分析，通过内容分析、主题提炼等方法，深入探讨了企业转型过程中的关键因素和机制。本研究采用了多种数据来源和收集方法，旨在全面、深入地探讨制造企业数字化、服务化转型与企业绩效之间的关系。通过综合运用问卷调查、实地访谈和二手数据等多种方法，我们获得了丰富而详实的数据资料，为后续的分析和研究提供了坚实的基础。3.变量定义与测量本研究涉及的主要变量包括制造企业数字化、服务化、企业绩效以及调节中介模型中的调节变量。为了确保研究的准确性和可靠性，我们采用了科学、严谨的变量定义与测量方法。制造企业数字化是指利用数字技术对企业生产、管理、销售等各个环节进行数字化改造和提升。在本研究中，我们参考了国内外相关研究成果，结合中国制造业的实际情况，通过问卷调查和实地访谈的方式，从数字化基础设施建设、数字化技术应用、数字化人才培养等方面对制造企业数字化进行了测量。服务化是指制造企业由单纯的产品提供者转变为解决方案提供商，通过提供增值服务、定制化服务和全生命周期服务等手段，满足客户的多样化需求。为了准确测量服务化水平，我们借鉴了国内外服务化研究的相关成果，从服务创新、服务范围、服务质量等方面设计了问卷，并通过专家评审和实地调研进行了验证。企业绩效是指企业在一定时期内实现的经营成果和经济效益。在本研究中，我们采用了财务指标和非财务指标相结合的方式对企业绩效进行了测量。财务指标主要包括营业收入、净利润、总资产周转率等非财务指标则包括客户满意度、市场份额、创新能力等。通过问卷调查和公开数据收集，我们对企业绩效进行了全面、客观的评估。调节中介模型中的调节变量是指能够影响自变量和因变量之间关系的变量。在本研究中，我们选取了外部环境因素作为调节变量，包括政策环境、市场环境、技术环境等。为了准确测量这些环境因素，我们参考了国内外相关研究成果，结合中国制造业的实际情况，设计了问卷，并通过专家评审和实地调研进行了验证。五、数据分析与结果本研究采用了定量分析方法，通过收集制造企业的相关数据，运用统计软件对数据进行了处理和分析。我们对样本数据进行了描述性统计分析，以了解各变量的分布情况。随后，我们运用结构方程模型（SEM）对提出的假设进行了检验。在数据分析过程中，我们首先检验了各变量的正态性、线性关系和测量模型的信度与效度。结果表明，各变量均符合正态分布，且测量模型具有良好的信度和效度，为后续的分析提供了可靠的基础。接着，我们运用结构方程模型对研究假设进行了检验。结果表明，数字化和服务化对企业绩效具有显著的正向影响，且这种影响受到调节中介模型的影响。具体来说，数字化和服务化通过提升企业创新能力和运营效率，进而提升企业绩效。同时，市场环境和企业内部因素在数字化和服务化与企业绩效之间起到了调节作用，而企业能力和战略导向则起到了中介作用。为了进一步揭示各变量之间的关系，我们还进行了路径分析和中介效应检验。结果表明，数字化和服务化对企业绩效的直接效应显著，同时它们还通过提升企业创新能力和运营效率等中介变量间接影响企业绩效。市场环境和企业内部因素在数字化和服务化与企业绩效之间的调节作用也得到了验证。本研究通过实证分析发现，数字化和服务化对制造企业绩效具有显著的正向影响，且这种影响受到调节中介模型的影响。这为制造企业实现数字化转型和服务化升级提供了有益的启示和参考。1.描述性统计分析在《制造企业数字化、服务化与企业绩效基于调节中介模型的研究》这篇文章的“描述性统计分析”段落中，我们将对研究样本的基本情况进行详细阐述。我们将对参与研究的制造企业进行总体描述，包括企业所在地、规模、成立时间以及主营业务等信息。通过对这些基础数据的统计，我们可以初步了解研究样本的整体分布情况。我们将对制造企业数字化水平进行描述性统计分析。这包括企业数字化投入、数字化技术应用程度、数字化人才培养等方面的情况。通过对这些数据的分析，我们可以了解企业在数字化进程中的发展现状和差异。同时，我们还将对制造企业服务化水平进行描述性统计分析。这涉及企业服务业务占比、服务创新能力、客户满意度等方面的指标。通过对这些数据的梳理和分析，我们可以了解企业在服务化转型过程中的实际情况和成效。我们还将对企业绩效进行描述性统计分析。这包括企业的经济效益、市场份额、创新能力等方面的综合评价。通过对这些数据的统计分析，我们可以初步判断企业绩效与数字化、服务化水平之间的关系。在描述性统计分析过程中，我们将采用图表、表格等多种形式直观地展示数据，并对关键指标进行解释和说明。这将有助于读者更好地理解研究样本的基本情况，并为后续的深入分析和研究奠定基础。本段落的描述性统计分析旨在全面展示研究样本的基本情况，为后续的研究提供详实的数据支持。通过这一分析，我们可以初步了解制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，为后续的研究提供有益的参考。2.调节中介效应的检验在探究制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系时，调节中介效应的检验是一个不可或缺的部分。调节中介模型是指当一个变量通过中介变量影响另一个变量时，这一影响受到第三个变量的调节。在这个模型中，中介变量和调节变量共同作用于因变量，形成了一种复杂的交互效应。为了检验调节中介效应，我们采用了结构方程模型（SEM）的分析方法。我们构建了一个包含数字化、服务化、中介变量和调节变量的理论模型，并提出了相应的假设。接着，我们利用问卷调查收集的数据，通过SEM方法对模型进行了拟合和检验。在检验过程中，我们关注了两个关键方面：一是中介效应的存在性，即数字化是否通过服务化这一中介变量影响企业绩效二是调节效应的存在性，即调节变量是否对中介效应产生了显著的影响。为了更深入地探究这两个方面，我们还进行了一系列的诊断和验证工作，包括路径系数的显著性检验、模型的拟合度评估等。通过这一系列的检验和分析，我们发现数字化确实通过服务化这一中介变量对企业绩效产生了积极的影响，而调节变量则对这一中介效应起到了显著的调节作用。这一发现为我们深入理解制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系提供了新的视角和启示。通过结构方程模型的检验和分析，我们验证了调节中介效应在制造企业数字化、服务化与企业绩效关系中的存在性和重要性。这为未来的研究和实践提供了有益的参考和借鉴。3.研究假设的验证为了验证本文提出的关于制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的调节中介模型，本研究采用了定量与定性相结合的研究方法。在数据收集方面，我们针对国内不同规模的制造企业进行了广泛的问卷调查，并结合深度访谈，以获取更为详尽和深入的企业运营数据。通过描述性统计分析，我们对样本企业的基本情况进行了概述，包括企业的规模、行业分布、数字化程度以及服务化水平等。在此基础上，运用结构方程模型（SEM）对假设模型进行了拟合检验。SEM分析结果显示，数字化程度和服务化水平对企业绩效均有显著的正向影响，这初步验证了我们的假设。为了更深入地探讨数字化、服务化与企业绩效之间的关系，我们还引入了调节变量和中介变量。通过回归分析，我们发现某些调节变量，如企业战略导向和市场环境，对数字化和服务化与企业绩效之间的关系具有显著的调节作用。这意味着在不同的战略导向和市场环境下，数字化和服务化对企业绩效的影响可能会有所不同。中介变量的分析也揭示了数字化和服务化如何影响企业绩效的内在机制。我们发现，通过提升创新能力、优化运营流程以及增强客户关系管理等中介变量，数字化和服务化能够更有效地促进企业绩效的提升。这一发现为我们理解数字化和服务化如何转化为实际的企业绩效提供了重要的理论支持。通过定量与定性相结合的研究方法，本研究验证了制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的调节中介模型。研究结果表明，数字化和服务化对企业绩效具有显著的正向影响，并受到企业战略导向和市场环境的调节。同时，创新能力、运营流程优化和客户关系管理等中介变量在数字化和服务化与企业绩效之间发挥了重要的作用。这些发现对于制造企业如何有效推进数字化和服务化战略，以及如何在不同的市场环境下调整和优化其战略方向具有重要的指导意义。未来研究可以进一步探讨数字化和服务化在不同行业、不同规模制造企业中的具体应用和实践效果，以及如何通过精细化管理和持续创新来不断提升企业绩效。同时，也可以考虑引入更多的调节变量和中介变量，以更全面地揭示数字化和服务化与企业绩效之间的复杂关系。六、研究结果讨论本研究基于调节中介模型，深入探讨了制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系。通过实证分析，得出了一系列有趣且富有启示性的结论。研究发现数字化对制造企业绩效具有显著的正向影响。这一结果验证了数字化转型对于提升企业运营效率、降低成本、增强市场竞争力等方面的重要作用。随着数字化技术的不断发展和应用，制造企业应加大对数字化转型的投入，充分利用数字技术提升企业的整体绩效。服务化转型也被证实对制造企业绩效具有积极的影响。服务化转型能够帮助制造企业拓展业务领域，提升产品附加值，增强客户粘性。在制造业与服务业日益融合的背景下，制造企业应积极向服务型制造转型，以适应市场需求的变化和获取更高的绩效。更为值得关注的是，本研究还发现数字化和服务化之间存在显著的交互作用，且这种交互作用对企业绩效的影响更为显著。这意味着数字化和服务化转型并不是孤立的，而是应该相互融合、相互促进。制造企业在进行数字化转型的同时，应注重服务化转型的推进，以实现数字化和服务化的协同效应，从而提升企业绩效。本研究还探讨了调节变量对数字化、服务化与企业绩效关系的影响。结果表明，一些调节变量如企业规模、行业特征等会对数字化、服务化与企业绩效的关系产生调节作用。制造企业在推进数字化和服务化转型时，应充分考虑企业自身的特点和行业环境，制定符合自身发展需求的转型策略。本研究揭示了制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的复杂关系，并深入探讨了调节变量对这三者关系的影响。这些结论为制造企业推进数字化和服务化转型提供了有益的参考和启示。未来研究可进一步拓展样本范围、引入更多调节变量以更深入地探讨数字化、服务化与企业绩效之间的关系。1.研究结果对理论框架的验证与修正本研究基于调节中介模型，深入探讨了制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系。通过实证分析，我们验证了理论框架的有效性和适用性，同时也发现了一些新的规律和现象，对原有的理论框架进行了修正和完善。我们的研究结果验证了数字化和服务化对制造企业绩效的积极影响。数字化通过提高生产效率、降低成本、优化资源配置等方式，显著提升了企业的运营绩效而服务化则通过深化客户关系、拓展业务领域、增加附加值等手段，有效增强了企业的市场竞争力。这些发现与现有的理论观点相吻合，进一步证实了数字化和服务化是制造企业实现转型升级的重要途径。我们的研究还发现数字化和服务化之间存在显著的交互作用，共同影响着企业绩效。数字化为服务化提供了技术支撑和数据基础，使得服务化能够更加精准、高效地满足客户需求而服务化则为数字化提供了应用场景和市场需求，推动数字化在更广泛的领域和更深层次上发挥作用。这种交互作用使得数字化和服务化在提升企业绩效方面表现出更强的协同效应。我们的研究还发现一些调节变量在数字化、服务化与企业绩效关系中起着重要作用。例如，企业规模、行业特点、市场环境等因素都会影响数字化和服务化的实施效果和企业绩效的提升程度。这些调节变量的引入丰富了理论框架的内涵和外延，使得我们对数字化、服务化与企业绩效关系的理解更加全面和深入。本研究的结果不仅验证了理论框架的有效性，还发现了新的规律和现象，对原有的理论框架进行了修正和完善。这些发现对于指导制造企业实现数字化、服务化转型升级具有重要的理论价值和实践意义。未来我们将继续关注这一领域的研究动态和实践进展，不断深化对数字化、服务化与企业绩效关系的认识和理解。2.制造企业数字化、服务化转型对企业绩效的影响分析随着全球经济的深入发展和市场竞争的日益激烈，制造企业正面临前所未有的转型压力。特别是近年来，随着数字化和互联网技术的飞速进步，企业纷纷将目光投向数字化转型，力求通过提升内部运营的智能化、自动化水平，实现更高效的生产和更精准的市场响应。同时，服务化转型也逐渐成为制造企业的重要战略选择，通过提供附加服务，企业能够增强与客户的黏性，开辟新的利润增长点。数字化和服务化转型对制造企业绩效的影响是多方面的。数字化转型能够显著提升企业的运营效率。通过引入先进的生产管理系统和数据分析工具，企业能够实现对生产流程的实时监控和优化，减少资源浪费，提高产出质量。数字化转型还能够加强企业与供应商、客户之间的信息对接，减少交易成本，加速资金周转。服务化转型有助于制造企业构建更稳固的客户关系网络。在提供基础产品的同时，通过延伸服务链条，企业能够更深入地了解客户的需求和偏好，从而推出更加个性化的产品和服务。这种紧密的客户联系不仅能够增加客户黏性，还能够为企业带来稳定的收入来源。转型过程中也存在一定的风险和挑战。例如，数字化转型需要大量的资金投入和技术支持，而服务化转型则需要企业具备强大的品牌影响力和服务能力。随着市场的不断变化，企业需要不断更新和完善自身的转型战略，以适应日益激烈的市场竞争。制造企业在进行数字化和服务化转型时，需要综合考虑自身的实际情况和市场环境，制定科学合理的转型策略。同时，企业还需要加强内部管理，提升员工的综合素质和专业技能，确保转型过程的顺利进行。只有企业才能够充分利用转型带来的机遇，实现可持续发展和长期盈利。3.调节中介效应在制造企业转型过程中的作用机制在探讨制造企业数字化、服务化转型与企业绩效之间的关系时，调节中介效应起着至关重要的作用。调节中介模型为我们提供了一个框架，用以理解这一过程中不同变量如何相互作用，并影响企业的最终绩效。数字化和服务化转型不仅是制造企业适应市场变化和客户需求的重要手段，也是提升竞争力的关键途径。数字化转型涉及企业运营管理的各个方面，如生产流程优化、供应链管理等，而服务化转型则侧重于从单一的产品制造商转变为提供综合解决方案的服务提供商。这两种转型方式相互交织，共同推动企业的转型升级。在这一过程中，调节变量发挥着重要的调节作用。例如，企业内部的创新能力、市场导向等因素可以影响数字化转型的速度和效果。同样，服务化转型也受到企业组织架构、文化氛围等调节变量的影响。这些调节变量不仅直接影响数字化转型和服务化转型，还通过中介变量间接影响企业绩效。中介变量在这一模型中扮演着桥梁的角色。它们连接了转型过程和企业绩效，将转型的效果传递给最终的绩效表现。例如，数字化转型可能通过提高生产效率和客户满意度等中介变量来提升企业绩效而服务化转型则可能通过增加服务收入、提升品牌形象等中介变量来实现绩效提升。调节中介效应在制造企业数字化、服务化转型与企业绩效之间扮演着关键的角色。它不仅揭示了不同变量之间的相互作用机制，也为我们提供了理解企业转型过程的新视角。通过深入研究这一模型，制造企业可以更好地把握转型的关键要素，制定更有效的转型策略，从而实现更好的绩效表现。七、结论与建议本研究以制造企业为研究对象，深入探讨了数字化、服务化与企业绩效之间的关系，并基于调节中介模型进行了实证分析。研究发现，数字化对制造企业服务化有显著的正向影响，服务化在数字化与企业绩效之间起到了中介作用，而市场环境调节了数字化对服务化的影响，以及服务化对企业绩效的影响。制造企业应加快数字化转型进程。数字化转型不仅是技术层面的革新，更是企业战略层面的重大调整。制造企业应通过引进先进的信息技术、培养数字化人才、优化业务流程等手段，提高数字化水平，为服务化转型提供坚实基础。制造企业应积极推动服务化转型。服务化转型是制造企业适应市场需求、提升竞争力的重要途径。企业应结合自身资源和能力，逐步向服务型制造转变，提供定制化、个性化、智能化的服务，以满足客户多样化的需求。制造企业应关注市场环境的变化。市场环境对企业战略选择和经营绩效具有重要影响。企业应密切关注市场动态，及时调整战略方向，抓住市场机遇，应对市场挑战。制造企业应构建数字化、服务化与企业绩效的协同机制。数字化、服务化与企业绩效之间存在相互影响、相互作用的关系。企业应通过构建协同机制，实现数字化、服务化与企业绩效的良性互动，推动企业持续健康发展。本研究为制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系提供了有益的理论支持和实证依据。制造企业应结合自身实际情况，制定合适的数字化、服务化转型战略，不断提升企业绩效和市场竞争力。1.研究结论研究发现制造企业数字化对企业绩效具有显著的正向影响。数字化技术的引入和应用，不仅提高了企业的生产效率，降低了运营成本，还通过数据驱动的管理决策，增强了企业的市场竞争力。数字化成为制造企业提升绩效、实现转型升级的重要途径。服务化转型在制造企业中也表现出积极的绩效效应。随着制造业向服务型制造业的转型，企业开始从单纯的产品提供转向综合解决方案的提供，这种转型有助于增强客户粘性，提升品牌影响力，从而增加企业的经济收益。本研究还发现数字化和服务化在提升企业绩效过程中存在明显的交互作用。数字化能够加速服务化转型的进程，而服务化转型又能够深化数字化的应用，两者相互促进，共同提升企业绩效。在调节中介模型的分析中，本研究还探讨了影响数字化和服务化转型与企业绩效关系的内外部因素。研究发现，企业规模、行业特性、市场环境等外部因素，以及企业战略、组织结构、管理水平等内部因素，均对上述关系具有调节作用。这些因素的合理配置和优化，有助于增强数字化和服务化转型对企业绩效的积极影响。本研究得出制造企业数字化、服务化与企业绩效之间存在积极的正向关系，并受到内外部调节因素的影响。制造企业应当充分利用数字化和服务化转型的机遇，不断优化内部管理，提升市场竞争力，以实现可持续的绩效增长。2.对制造企业的实践建议制造企业应明确数字化转型的核心价值。数字化不仅是技术的升级，更是企业运营模式、管理方式和服务模式的全面革新。企业需制定清晰的数字化转型战略，确保技术与业务战略的高度融合。在数字化转型过程中，企业应注重数据的收集、分析和应用，通过数据驱动决策，优化生产流程，提升产品质量和服务水平。制造企业应积极探索服务化转型的路径。服务化转型不仅有助于企业拓展新的收入来源，还能增强客户粘性和市场竞争力。企业可以通过提供定制化、智能化的产品和服务，满足客户的多元化需求。同时，企业应建立完善的服务体系，确保服务质量的稳定性和可靠性。再次，制造企业应充分利用调节中介机制，提升企业绩效。调节中介机制在数字化和服务化转型中发挥着重要作用，企业可以通过优化内部资源配置、加强内外部合作等方式，充分发挥这一机制的优势。例如，企业可以与供应商、客户等建立紧密的合作关系，共同推动数字化和服务化转型的进程。企业还可以加强与科研机构、高校等机构的合作，引入先进的技术和人才，推动创新发展和技术进步。制造企业应持续关注市场动态和技术趋势，及时调整企业战略和业务模式。在面对激烈的市场竞争和技术变革时，企业应保持敏锐的洞察力和应变能力，确保在变革中保持领先地位。同时，企业还应加强员工培训和文化建设，提升员工的数字化素养和服务意识，为企业的转型发展提供有力的人才保障。制造企业应从数字化转型、服务化转型、利用调节中介机制和持续关注市场动态等方面入手，全面提升企业绩效和市场竞争力。在未来的发展中，只有不断创新和变革的企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。3.研究不足与展望尽管本研究通过调节中介模型深入探讨了制造企业数字化、服务化与企业绩效之间的关系，但仍存在一些研究不足和需要进一步探索的领域。本研究主要关注了数字化和服务化对企业绩效的直接影响，以及它们之间的中介和调节作用。实际上，制造企业数字化和服务化的转型过程可能涉及更多的内外部因素，如企业文化、组织结构、市场环境等。这些因素可能同时影响数字化、服务化以及企业绩效，因此在未来的研究中，需要更全面地考虑这些内外部因素，以更准确地揭示数字化和服务化转型的内在机制。本研究的数据主要来源于问卷调查和二手数据，虽然具有一定的代表性，但仍可能存在偏差。未来的研究可以通过实地访谈、案例研究等多种方法，获取更丰富、更深入的数据，以验证和完善本研究的结论。本研究主要关注了数字化和服务化对企业绩效的短期影响，但对于它们对企业长期竞争力的影响尚未进行深入研究。未来的研究可以从长期视角出发，探讨数字化和服务化如何影响企业的持续创新能力、品牌影响力等长期竞争力指标。本研究主要关注了制造企业，但数字化和服务化的转型趋势并不局限于制造业。未来的研究可以将视野扩展到其他行业，如服务业、农业等，以揭示数字化和服务化转型在不同行业中的共性和差异。尽管本研究在制造企业数字化、服务化与企业绩效的关系方面取得了一定的成果，但仍有许多值得进一步探索和研究的问题。未来的研究可以从多个角度、多个层面出发，更全面地揭示数字化和服务化转型的内在机制，为企业实践提供更有价值的指导。参考资料：在当今数字化转型的时代背景下，制造企业服务化已成为一种趋势，旨在提升企业竞争力并适应市场变化。本文将从嵌入式服务化和混入式服务化的双重视角出发，探讨数字化转型和制造企业服务化的应用机遇和挑战。嵌入式服务化是指将服务要素融入制造企业的各个环节，实现产品全生命周期的管理和服务。这种模式强调对产品从设计、生产到销售、售后等各个环节的服务支持，从而提高产品的附加值和企业的竞争力。在数字化转型过程中，嵌入式服务化主要面临以下机遇和挑战：机遇方面，数字化技术的发展为嵌入式服务化提供了强大的支持。通过物联网、大数据、云计算等技术，企业可以实时获取客户需求和产品状态信息，实现精准研发、生产、销售及售后服务。同时，嵌入式服务化也有助于提升企业的业务范围和盈利能力。挑战方面，嵌入式服务化需要企业全面整合产业链资源，建立高效的服务体系。这涉及到企业组织架构、业务流程、供应链管理等方面的变革，对企业来说是一大挑战。由于嵌入式服务化强调对产品的全生命周期管理，如何保证数据安全和客户隐私也是企业必须面对的问题。混入式服务化是指企业通过与内部业务部门的融合，将服务要素渗透到产品的设计、生产、销售等各个环节。这种模式强调企业内部的协同和创新，以提升产品的用户体验和服务质量。在数字化转型过程中，混入式服务化主要面临以下机遇和挑战：机遇方面，混入式服务化有助于企业实现内部创新和业务拓展。通过鼓励员工参与服务创新，企业可以快速响应市场需求，提高产品竞争力。同时，混入式服务化还有助于企业更好地理解客户需求，优化产品设计，提升用户体验。挑战方面，混入式服务化需要企业具有较强的内部协同和沟通能力。如何激发员工的创新热情、打破部门壁垒、提高信息共享效率成为企业面临的关键问题。混入式服务化还要求企业在产品设计阶段就充分考虑服务要素，这对企业的研发能力和服务意识提出了更高要求。在嵌入式服务化和混入式服务化的双重视角下，数字化转型和制造企业服务化的应用实践将更具针对性和效果。企业需要明确自身的战略目标和市场需求，选择合适的服务化模式。企业需要搭建高效的数字化平台，整合内外部资源，提高服务质量和效率。企业需要行业动态和技术发展趋势，持续优化自身的服务体系和竞争优势。在数字化转型和制造企业服务化背景下，嵌入式服务化和混入式服务化为企业提供了不同的机遇和挑战。企业需根据自身情况选择合适的服务化模式，并数字化技术的发展趋势，以实现持续创新和业务拓展。未来的研究应进一步嵌入式服务化和混入式服务化在实践中的应用效果及其对企业数字化转型和竞争力提升的影响。应对不同行业、不同规模的企业进行深入研究，以提供更具针对性的指导。随着科技的飞速发展，数字化转型已成为许多企业追求的重要目标。在制造行业中，数字化转型与服务化相互促进、不断演进，为企业带来了巨大的商业价值。本文将从嵌入式服务化和混入式服务化的双重视角出发，探讨数字化转型与制造企业服务化的关系。在数字化转型的背景下，嵌入式服务化制造企业将技术、研发、销售、售后服务等各个环节紧密相连，形成一个高度协同的有机整体。嵌入式服务化制造企业的特点在于将服务融入产品研发、生产、销售和售后服务的全过程中，实现产品与服务的深度融合。提高生产效率：通过将服务与产品研发、生产、销售和售后服务深度融合，减少各个环节之间的沟通成本和时间成本，从而提高生产效率。增强产品竞争力：嵌入式服务化制造企业能够根据客户需求定制产品，并为客户提供全方位的服务，从而增强产品的竞争力。实现商业模式创新：嵌入式服务化制造企业可以通过提供服务获取利润，实现商业模式的创新。智能制造：智能制造是数字化转型的重要组成部分，通过引入人工智能、物联网等技术手段，实现生产过程的自动化、信息化和智能化，提高生产效率和产品质量。定制化产品：根据客户需求定制产品，并在产品中融入智能化、个性化的服务，提高产品的附加值和市场竞争力。售后服务：通过数字化技术手段，提供及时、高效的售后服务，提高客户满意度和品牌忠诚度。混入式服务化制造企业将数字化技术应用于产品研发、生产、销售和售后服务等各个环节，使各个环节之间实现高度协同和信息共享。混入式服务化制造企业的特点在于将数字化技术广泛应用于企业各个领域，实现企业全面的数字化转型。提升客户体验：通过应用数字化技术，企业可以更好地了解客户需求，提供更为个性化的服务，从而提升客户体验。优化生产管理：混入式服务化制造企业可以实现生产过程的全面数字化管理，提高生产计划的准确性和生产效率。降低运营成本：通过数字化技术的应用，企业可以优化资源配置，减少浪费，降低运营成本。工业互联网：工业互联网是数字化转型的关键基础设施，通过连接设备、生产系统、供应链等各个环节，实现信息的交互和共享，提高企业生产效率和降低成本。智能供应链：通过应用数字化技术，实现供应链的智能化管理，提高供应链的响应速度和准确性，降低库存成本和缺货风险。数据分析与优化：通过对生产、销售等数据的分析和挖掘，发现存在的问题和改进点，实现企业运营的持续优化和改进。在某些特定领域，数字化转型与制造企业服务化相互融合，共同推动企业的发展。数字化转型为制造企业服务化提供了新的技术手段和商业模式，而制造企业服务化则为数字化转型提供了广阔的应用场景和发展空间。智能制造与服务：在智能制造领域，企业通过数字化转型实现生产过程的自动化、信息化和智能化，并在此基础上提供智能化服务，实现产品与服务的深度融合。定制化产品与服务：制造企业通过嵌入式服务化实现产品定制化，并在产品中融入智能化、个性化的服务，提高产品的附加值和市场竞争力。同时，数字化转型为企业提供了更高效的生产和更精准的客户需求洞察，进一步推动定制化产品和服务的发展。随着科技的飞速发展和全球经济的不断变革，制造业也正经历着前所未有的转型。数字化与服务化成为了制造业转型的重要方向。数字化提高了制造过程的效率，而服务化则提升了企业的商业价值。这两者之间的联动效应如何影响制造企业