检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:冯文娜[1] 马佳琪 Feng Wenna;Ma Jiaqi
机构地区:[1]山东大学管理学院
出 处:《复印报刊资料(企业管理研究)》2022年第5期66-78,共13页ENTERPRISE MANAGEMENT
基 金:国家哲学社会科学基金重大招标课题“两业融合推动中国制造业高质量发展研究”(项目编号ZD083)。
摘 要:大数据分析能力提升制造企业服务化绩效的机理在于“精益共创”,即成本降低与价值增值的同时实现。笔者使用321份制造企业问卷调查数据,在以结构方程模型检验包含大数据分析技术能力、管理能力和人才能力在内的大数据分析能力对制造企业服务化财务绩效与非财务绩效影响的基础上,进一步验证IT与业务战略匹配在此影响过程中的调节作用。研究发现,制造企业服务化财务绩效与非财务绩效均随着大数据分析技术能力、管理能力和人才能力的提高而提高;随着IT与业务战略匹配程度的加深,大数据分析能力与制造企业服务化绩效间的正向关系被加强;大数据分析能力对制造企业服务化绩效的直接作用及IT与业务战略匹配的调节作用不受制造企业IT投资优先权与IT角色定位的影响。本研究探讨了大数据分析能力影响制造企业服务化绩效的内在机理,所得结论拓展了数字经济、价值共创理论的研究边际,丰富了服务化研究的现有文献,为制造企业通过数字化促进服务化提供了理论依据。
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