作者：(德)斯特劳斯
出版社：浙江大学出版社
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服务科学：基础、挑战和未来发展试读：
编者序
1．研究服务科学的必要性
近年来，服务业已在发达国家的经济中占有举足轻重的地位。在很多国家，服务业所占的国内生产总值及从业人员都超过了70％。统计数据令人印象深刻，但是人们还是会低估服务的作用。现在，越来越多的公司开始提供完整独立的服务或包含大量面向客户服务的解决方案。
人们普遍认为，服务的经济价值应该通过重点关注服务研究和服务教育而反映到学术领域上，然而事实并非如此。虽然越来越多的专著、期刊论文和国际会议都与服务科学相关，研究关注度明显提升，但其迄今为止还没有形成独立的学科。目前，服务研究主要被认为是管理科学，尤其是营销科学的一部分，因此，研究范围相当有限。由于缺乏跨学科的方法，目前的服务研究并不能满足服务型公司的需求，它们需要将面临的复杂问题整合到服务研究中。除此之外，服务在学术教育领域也没有得到很好的发展，大部分大学毕业生不能胜任服务领域相关的工作，这些已经工作的大学生们很难取得相应的职业资格。因此，我们可以说，学术界不能满足服务经济的需求。深入分析这些情况，将为推进服务研究和服务教育的发展，乃至服务学科的建立，提供一个发展契机。
IBM从产业型计算机制造商转型为技术型服务公司，率先发起了对服务科学的必要性、理念、设计和实现的广泛讨论。IBM勾画了SSME（服务科学、管理和工程）这种跨学科方法的远景，并将SSME定义为用科学、管理和工程的方法来创建知识体系，并为服务问题提出解决方案的一种应用方法。SSME前进的内在动力在于公共的行动呼吁，且在其视界内能广泛交流。
SSME在国际上引发了强烈反响。德国的IBM、Roland Berger（罗兰·贝格）咨询公司、西门子和Ingolstadt（因戈尔施塔德）学校的服务管理委员会共同成立了一个团队，该团队的主要任务是定义服务科学，为未来关于该学科的讨论提供一个平台。该团队的工作成果发表在一份白皮书中，它定义了服务科学这个新学科的一些基础概念。
2．服务科学概念的组成
服务科学被定义为一个新的科学概念，旨在用跨学科的方法，通过学术界和服务业的深度合作来解决服务经济中的复杂问题。服务科学作为一个独立学 科，包括服务研究、对学生和从业人员的教育培训。相应地，对于服务科学的理解可以分为三个关键部分：跨学科的学术研究、学术界和企业界的紧密合作以及服务资格认证。（1）跨学科的学术研究。
服务科学概念的第一个部分是跨学科的学术研究。服务生产中的复杂问题难以从单学科的角度解决，需要进行跨学科的调研，从多个角度寻求解决方案。因此，跨学科及跨部门的合作是非常必要的：一方面，需要整合管理学与市场营销学的观点；另一方面，需要结合信息技术、工程科学以及社会科学的观点。我们期望通过不同学科的模型、方法等的结合和交叉，产生新的面向服务的知识体系。（2）学术界和企业界的紧密合作。
服务科学概念的第二个部分是学术界和企业界的紧密合作。服务科学被看做应用科学，旨在为具体的服务问题提供解决方案。这是以大学和企业间的研究和发展的密切交互为前提的，需要多方的努力来促进这些不同的研究人员和研究机构的合作，具体包括研究问题的共同定义和选择，研究项目的合作执行，以及对解决方案的共同审核。这样有利于学术界和企业界间知识的传递，是一个双赢的过程：大学的研究人员能从新问题和新观点中获益；与科研机构合作的服务企业通过发展市场潜在的经济吸引力来更快发展关于服务的概念。（3）服务资格认证。
服务科学不仅形成了新的研究课题，也在学校机构的教育中占有一定领域，即为服务企业员工提供学历资格认证。因此，服务科学概念的第三部分即为：对希望从事服务业的学生和服务业从业人员的教育培训，后者可能需要研究生学历，以此作为其在服务领域的事业开端。企业界和学术界都要有自己的硕士计划，需要指定特定的课程来体现服务科学的跨学科本质，包括管理学、社会学、心理学、法律学以及信息技术和工程科学的内容。这些硕士计划必须保证学生能够获得服务相关知识，以及服务职位要求的关键条件和软技能。
3．服务科学研究的阻力和努力
大部分人认为，服务科学有必要发展成为一个独立的研究和教育领域，但目前还没有实现。这意味着该目标的实施存在很大的障碍和阻力。我们需要详细分析这些障碍和阻力，以便向目标迈出实际而有前景的一步。
从传统意义上说，独立学科历来与跨学科的研究和教育对立。同样的问题也存在于课程设置上，学生如果想更换研究方向，必须经过繁琐费时的过程。另外，单学科的研究范围狭小，使人们有更多的机会发表论文，以及更快地获得权威的学术地位。因此，跨学科的研究可能会不利于科学研究者的职业发展，某些学科的特定背景的差异也使问题复杂化。
在服务科学领域，学术界和工业界的紧密合作存在很多障碍，这是由很多因素造成的，例如，学术界缺乏服务研究的传统和基础，低估服务科学作为一个课题的必要性。另外，对于企业研究问题的定义和研究课题的执行，学术界也存在一贯的保守心理。
从企业的角度来看，时间、巨大的商业压力和资源的匮乏，阻碍了他们对公共研究项目的持续性投入。此外，合作双方追求的利益和激励机制也非常不同，研究人员的主要目的是发表高质量的研究成果，需要投入大量的时间；而公司的主要目标是在短期内获得经济效益。另外，企业员工和科学研究者之间也存在语言和心态上的差异。
如果有强有力的政治、经济措施来打破院系和学科的界限，大学才有可能冲破这些阻碍，建立新的跨学科的学院。此外，还需要建立新的研究成果评估模式来为研究人员提供较好的职业发展机会。就企业来说，他们需要以对待传统技术研究的严谨态度来对待服务研究，必须提供持续的资金和人力资源投入，进行不间断的研究。对双方而言，大家都需要一种激励机制来维持合作。国家也必须提供强有力的政策支持，使改革和议案得以顺利实施。
4．本书的主要贡献
本书对服务科学相关概念的探讨以国际上对服务科学的现状、机会和局限性的讨论为基础。2006年在Ingolstadt举行了第一届德国服务科学会议，本书基于该会议对服务科学所进行的陈述和讨论。本书主要分为五个核心主题：①服务科学的基础；②服务科学的五个视角；③服务科学的学科建设；④理论与实践的结合；⑤服务科学展望。
在服务科学基础部分，Jim Spohrer提出服务科学研究的动机，使用了术语“服务科学、管理和工程（SSME）”。他同时回顾了现有的服务研究方法以及能够为服务通用理论的产生作出贡献的关键学科。以此为基础，SSME被认为是一个新的学科和研究领域，它能够填补目前专业学科的不足，为服务知识体系的形成作出贡献。Dieter Spath、Walter Ganz、Thomas Meiren和Bernd Bienzeisler的论文同样强调了建立服务科学学科的必要性。另外，作者还对德国的公立服务研究进行了综述。文章主要描述了服务工程中创新研究领域的演化过程，该领域体现了服务科学的主要特征，如跨学科以及研究者和实践者之间的紧密合作。
在服务科学的五个视角部分，Bernd Stauss归纳总结了当前服务相关的研究内容，并讨论了服务科学概念相关的未解决问题。同时，他重点指出了在建立服务科学学科的过程中可能遇到的挑战和问题。五份报告从不同研究角度对服务进行了详细讨论。
Metka Stare和Luis B. Rubalcaba从产业的视角提出了服务科学研究的现状和未来发展。参考欧洲服务研究网络（RESER），他们指出了当前服务科学研究的一些弱点和缺点。RESZR由不同专业的人员组成，因此可以视为跨学科的研究交流平台。
Martin Bichler提出了一个问题：如果将服务科学设计为解决所有服务企业的共同问题的学科，那么这个学科是否过于一般？他强调服务创新，服务科学家要具备很强的创新能力，深刻理解商业流程的建模和优化技术，因此，他们需具有计算机科学、信息系统、运筹学以及社会科学等领域的综合知识。
Walter Ganz在他的报告中指出了当前服务研究中的许多不足。他指出了某些领域对服务研究的特定需求，包括服务创新、服务国际化、经济转型过程、技术和服务的关系，以及服务产品设计。
Mary Jo Bitner和Stephen W.Brown强调了服务科学在商学院的出现和演化过程。亚利桑那州立大学服务领导中心的首席执行官指出，商学院投入到服务管理的资源与服务对经济的重要性并不相称。作者指出了目前的商业发展趋势，并说明了这些趋势将如何影响跨学科服务科学建设课程的发展。
服务科学的学科建设部分，Klaus-Peter Fähnrich、Kyrill Meyer和Gerhard Heckelmann、Markus Schwarz分别从科学家、实践者的角度来说明服务科学的学科建设。他们都回答了以下问题：现行服务教育的不足，是否需要在大学开设独立的服务科学课程？服务科学课程建设面临的挑战和商业角色等。从中可以看到他们的异同点。例如，Klaus-Peter Fähnrich和Kyrill Meyer质疑是否有必要在大学开设独立的服务科学课程，他们主张将现有的课程逐渐转为面向服务的课程。相反，Gerhard Heckelmann和Markus Schwarz认为，从实践者的角度来看，的确存在独立开设服务课程的必要。
学术界和企业界的完美结合部分，首先，Kai Engelmann解答以下两个问题：服务业如何发展成为经济最重要的构成部分？服务业在知识社会背景下如何发展？在此基础上他讨论了如何改善服务部门的创新流程，描述了他对服务科学的学术领域的理解，勾画了学术界和企业界合作的一种新模式。
Bo Edvardsson和Anders Gustafsson描述了他们在瑞典卡尔斯塔德大学服务研究中心担任学者和主管的经历。他们从四个方面讨论了学术界和企业界合作的现象：①从商务和学术的角度上看合作的原因；②合作的组织方式以及关于合作的角色和职责分配的协议；③资金；④互相学习。
在服务科学展望部分，代表信息学的Tilo Böhmann、Stefanie Jahner和Helmut Krcmar阐述了大学和企业合作的好处和挑战。他们以西门子IT Solution和慕尼黑大学服务技术实验室合作的“IT服务的动态价值网研究中心”为案例。
Anja Gieseke、Uwe Hermann（Siemens AG）和Matthias K.Hartmann （IBM Deutschland）的文章反映了服务实践者的观点。Anja Gieseke和Uwe Hermann强调了服务和服务创新对于电子工程的重要性，描述了一种与学术界合作的创新方式及未来可能的合作方式。
Matthias K.Hartmann从服务创新的角度概述了IBM的观点。他着重说明了IBM对服务创新的理解，及其在合作中成功进行服务创新的关键因素。【1】
本书的内容有限，并不能代表一门成熟的学科，主要记录了第一届德国服务科学会议的内容，它将激发不同学科、不同企业的科学家和从业者之间的讨论，从而将服务科学建为一个独立的学科领域。我们希望这本书能激励大家真正行动起来，建立服务科学的时机已经成熟了！
注释【1】编辑们要感谢Matthias Gouthier博士（因戈尔施塔特管理学院）和Andrea Wiedemann（罗兰·贝格咨询公司）在第一届德国服务科学会议上孜孜不倦的工作和决策，以及为本书所作的贡献。最后，还要感谢罗兰·贝格语言服务中心的校对工作
1 服务科学、管理和工程
1.1 SSME的背景
服务经济包括工业经济中的服务部分，以及制造业、农业、渔业和矿业中的服务部分。过去50年的GDP统计数据和制造企业的年度财务报表显示出服务经济的惊人增长速度。服务型企业在1000强排名中的数量逐渐增加（如Google），以及许多非服务型企业（如John Deere）服务利润的增加都反映了这个经济现实。
虽然服务经济增长迅速，但服务本身却没有一个广为接受的定义。此外，服务的生产力、质量、兼容性、创新性仍处在初级发展阶段。以医疗服务为例，实现医疗的创新需要占用常规医疗的资源用于疑难杂病。结果，虽然产生了实质性的进步，但医院的运转效率却明显降低了。
在描述理解创新和服务的缓慢过程中，Gallouj（2002）提到：“……现代经济包括服务经济和创新经济。矛盾的是，在服务业中，现代经济并不被视为创新经济，而是这样一种经济：服务企业为创新作出的努力与其从主要经济总量中获取的资源成比例，服务与创新就像两个互不相干的平行宇宙。”
关于服务经济的基础研究进度缓慢，主要原因有以下6类。（1）服务业的多样性及其与应用领域的结合，使人们很难发现服务经济的通用性原理。（2）“服务低产出”的误解使投资减少。（3）“服务的生产效率低且难以提高”的误解同样会造成投资减少。（4）无法通过专利或其他手段保护服务创新是造成投资减少的又一个因素。（5）用于建立服务基础理论的数据往往是机密和私有的，难以获取。（6）服务研究的多学科交叉本质，意味着分学科单独发展不如合作研究取得的进展大。
过去的20年，全球范围内对服务业的研究有加速的趋势（Tien和Berg，2006）。例如，服务管理、服务运作、服务市场营销及其他服务相关课程已在商学院中开展，且有完善的教材、期刊和会议。工学院的运筹学、工业和系统工程课程都将研究重点从工厂生产转移到了服务运作和服务价值链上。此外，计算机系也开始研究和讲授关于Web服务、面向服务架构、数据中心经济学以及网络信息服务技术的课程。社会科学，尤其是经济学，已开始研究服务的生产、供应和消费。著名的经济学家William Baumol曾在20世纪六、七十年代研究过服务的非生产性本质，也已开始为服务的研究和投资出谋划策，并总结说：“……创新活动的本质就是服务活动。”
政府和咨询公司也意识到现在是一个很好的机遇，并打算在服务的研究上有所发展。例如，美国国家工程院在2003年《学术研究对工业性能的影响》报告中总结道：“……研究表明，服务业极大地推动了产学互动。服务业占美国国内生产总值的80％以上，从业人员包括很多科学家和工程人员，信息技术主要为服务业服务。对大多数制造型企业来说，企业的竞争变成服务（如后勤、销售以及客户服务）的竞争。服务基础设施（如财务、交通、通讯和医疗）的创新与生产力的提高已对其他经济领域的生产效率和性能产生了深远影响。然而，学术研究此前并不关心服务的商业需求，也没有为满足服务的商业需要而进行组织。由大学负责的服务业研究面临的挑战包括：①对系统和工业工程概念的应用；②技术研究与社会科学、管理、政策研究的整合；③教育、培训理工科毕业生掌握处理管理、政策和社会问题的能力。”
中国政府将“现代服务业”列入了2006—2010年的“十一五”计划，这是政府对服务创新做出反应的例子。2006年，德国加强了在第六届服务工程年会上公布的“服务创新”纲要的执行力度，随后又召开了第一届德国服务科学年会。最近，澳大利亚在布里斯班的昆士兰大学举办了第15届服务前沿年会，该会议在“Colin Clark”楼召开（Colin Clark是第一个对全球服务业的经济增长进行统计的经济学家）。同年，日本科技局以服务创新为主题，创建了一个供工业界、学术界和政府合作的论坛。在过去10年中，欧盟在服务创新方面处于领先地位，并取得了卓越的成绩。2006年7月的ACM通讯杂志开辟了服务科学专栏，专题报道了全球在服务研究领域的进展，并且探讨了发展服务科学所需的跨学科合作。
相对于其他新兴的研究领域，如纳米技术、生物信息学和网络架构等，政府进一步投资服务研究的最大障碍或许在于缺乏服务的基础理论，该理论应包含服务研究的问题、工具、方法和理论及其与实际的结合。一方面，有人认为经济学或复杂系统科学是研究服务基础理论的出发点；另一方面，有人认为由于服务在经济中的普遍性，专业领域会为服务研究提供帮助，如生物信息学为医疗创新提供了基础，该观点还主张服务主要是应用科学或者实用科学，并非深奥的理论学科，不具备进行独立理论研究的价值；另一部分人认为在大型、通用、复杂的服务科学和一些小的特定应用服务科学之间存在着中立区域。
下一节将介绍服务研究团队内的两大成果，由此得出一个广义的服务理论。接着，将介绍10个与服务的基础理论密切相关的学科和领域。最后，演绎推理了以SSME和服务系统为中心的基础理论。
1.2服务研究方法
本节介绍两种服务基础理论研究方法：“统一服务理论”由服务运营和管理理论衍生而来；“演化服务中心逻辑”由服务市场营销理论衍生而来。
Sampson和Froehle（2006）在《统一服务理论的基础与含义》中，首次提出了统一服务理论的需求，并列出了优良归纳理论的六大标准（Locke, 2005）。（1）基于观察和数据。（2）通过指出自身与其他概念的区别来定义概念。（3）集成概念并解决明显的矛盾。（4）定义因果关系。（5）需要时间来发展。（6）概念是开放式的，允许扩展和重用。
这个理论的起点是“客户通过服务流程为生产流程提供有意义的输入”，强调客户的输入是必需的，并且将生产流程定义为服务流程，以区别于制造业等，并进一步定义了输入、客户和生产流程，指出客户输入是服务管理问题的核心部分。
随后，Sampson和Froehle（2006）致力于将他们的研究成果与之前基于无形性、异构性、同时性（不可分割性）、易腐性和客户参与（参见（Lovelock和Gummesson, 2004））等服务观点统一起来。他们提出，“客户参与”被某些学者称为“联产”（Bitner等，1997）的本质原因是其对“客户输入”的狭义理解。“联产”过多地被理解为客户作为劳动力参与到生产过程中去，事实上他们同样也提供财物和信息。他们还提到Chase（1981）的客户联系理论与其理论非常相关，即用户输入包括前台服务（真实客户）和后台服务（虚拟客户）（Metters, 2006; Shostack, 1984）。客户输入的内容和方式是其他框架的研究重点，包括Schmenner（1986）的服务流程矩阵，Wemmerlov（1990）的技术化、客户联系程度和服务主体（货物、信息、人）框架，Kellogg和Nie（1995）的服务流程或服务包矩阵，Napolean和Gaimon（2004）的标准化/不可预测输入框架。用户输入的本质（确定和不确定的）和用户输入的双向流，已被认为是一种双层双向的服务供应链（Fitzsimmons和Fitzsimmons, 2006）。B2B服务和供应链管理领域也被认为是未来研究的重点。
Sampson和Froehle（2006）从三方面提出了统一服务理论涉及的操作问题。（1）能力和需求管理（订座系统，非高峰期的定价策略，自助服务，时间心理学等）。（2）质量管理（改进客户的筛选能力，管理客户期望，创建并公开服务质量的客观标准和度量标准，等等）。（3）策略管理。对策略管理来说，Porter（1980）提到的成本及其他类型都能转换成一种用户输入的方式。例如，成本领导策略可以通过自助服务的方式实现，通过筛选和市场细分将具有相同输入的客户归类，并通过整合用户输入的优化方式区别用户，如亚马逊的图书推荐系统。
Sampson和Froehle（2006）断言，由于服务涉及用户输入，所有的管理问题都不同于服务。此外，他们的统一服务理论满足优良理论的标准：①基于大量文献和对多种行业的观察；②定义了服务，并将其从某种程度上与传统制造业的概念区分开来；③在共有的基础上整合已有的服务管理模型；④描述了多种服务现象的原因（如客户输入的需求）；⑤基于他人及经验的研究；⑥从应用的角度来开放式地定义服务。
Vargo和Lusch（2004）主张在市场营销中采用服务中心逻辑取代过去两个世纪处于统治地位的商品中心逻辑，这一理论也取得了很大进展。为了得到服务的基础理论，首先必须发展服务中心逻辑，以建立服务的概念、世界观及基础命题的集合。为了促进服务中心逻辑的演化，Lusch和Vargo（2004）提出了8个待验证的基础命题。
命题一：专业技术与知识的应用是基本交流单元。
命题二：间接交流掩盖基本交流单元。
命题三：服务提供的商品是销售机制。
命题四：知识是竞争优势的基础来源。
命题五：所有经济都是服务经济。
命题六：客户是共同生产者。
命题七：企业只能提供有价值的建议。
命题八：以服务为中心的视角是面向客户的。
Vargo和Lusch（2004）定义了“服务”的本质概念，即：通过应用自身的能力使另一方获益。他们倾向于采用术语“service”（单数形式，表流程），以区别于“services”（复数形式，表无形的商品）。他们认为：“价值是共同创造的”；强调关系型市场，而非事务型市场；焦点从“供操作的资源”（名词）向“操作资源”（动词）转变；预测所有经济都是服务经济。基于这个定义，所有交易都是服务交易。
将服务中心逻辑与Sampson和Froehle（2006）的“客户输入是所有流程的一部分”的观点相关联，并不直接与命题二相关。Vargo和Lusch（2004）指出，商品中心逻辑意味着商品质量是标准化的质量，从本质上说很适合开展自助服务。它们具有确定性、生产消费分离、标准化和存在性（Parasuraman等，1985）特性。服务中心逻辑将提供服务的能力和消费服务的能力变为关注的焦点，并或多或少地将它们放在对等的地位。虽然复杂的自助服务可能需要消费者具备很强的专业能力，但是，自助服务仍是服务业的主要竞争者。例如，己病己医面临的挑战，自助的医疗服务有诸多限制（如在事故后不清醒状态下为自己做手术）。尽管如此，可能有人还会认为在这种情况下机器人医生是理想的自助服务工具。
在Vargo和Lusch（2004）的《服务中心逻辑：是什么，不是什么，可能是什么》中强调了这种世界观的演化本质。在“可能是什么”部分中，他们预测了服务中心逻辑的4个研究方向：①市场营销范例转移的基础；②公司理论；③经济理论的重定向；④社会理论的重定向。八个基础命题以市场范例转移为目标，因此，后三个研究方向可能会需要更多的基础命题。例如，公司理论研究方向在讨论了企业家开办新公司的重要性之后，这样一个基础命题应被提出：企业的生存法则是将零散的专业技能集成，转化为复合的服务，以符合市场的需求。
将服务中心逻辑转化为服务的基础理论还需要付出很多努力。如果服务的实际应用是为了其他实体的利益，且所有交流都是服务间的（间接且专业化），那么，这就需要理解实体、能力、交流、利益、间接和专业化。在Hunt（2000）的《竞争的基础理论：资源、能力、生产力、经济增长》中提出了类似的概念基础。作为资源领先理论，Hunt提出了9个与新古典主义经济理论相对立的前提假设：①行业内外的需求是多样、动态的；②客户信息是昂贵且不完整的；③大众目标受制于个人利益；④公司的目标高于财务表现；⑤公司信息是昂贵且不完整的；⑥公司的资源包括财务、实物、规划、人员、组织和信息；⑦资源是异构的，且部分可移动；⑧管理者的职责是辨别、理解、创造、选择、实现和修改策略；⑨竞争性的动态环境具有不稳定、易激化的特点，且具有内在的创造性。将服务基础理论建立在实体间竞争基础理论上具有一定优势。商业和专业服务是服务经济中增长最快的一部分（美国就业前景展望），但在服务研究相关文献中，并没有详尽地描述B2B服务研究。实体间竞争的资源优势理论能更好地适应服务经济全球化和技术外包化的发展趋势。此外，服务市场的主要竞争实际上是消费者（借助于自助服务）竞争。一个显而易见的竞争优势就是为不同的国家、城市、公司、大众（甚至他们自己可以做得更好）提供服务。
下一节将从其他学科的角度来讨论服务基础理论。
1.3 其他学科
本节讨论与服务基础理论相关的学科。每个学科致力于创造一个知识体，以便于该学科的专业人士用以解释现象、回答问题、解决社会问题。本节涉及的基础理论服务的10个领域是：①经济和法律；②运筹学；③工业工程；④计算机科学；⑤信息科学；⑥MBA和管理咨询；⑦管理信息系统和知识管理；⑧组织研究和组织学习；⑨城市规划、生态系统服务和自然服务；⑩复杂科学和社会系统研究的复杂自适应系统。本节为了凸显与学科和领域研究的交叉，广泛地引用了维基百科。1．经济和法律
经济是研究人类活动的社会科学，涉及产品的生产、分配和服务的消费。微观经济学是经济学的一个分支，关注个体、家庭、公司或企业（包括营利性和非营利性组织、政府和非政府机构）。宏观经济学考虑整个国家和全球的经济，有许多经济学的分支涉及服务基础理论，其中计量经济学是较为重要的一个领域，它致力于用变量衡量经济收益并找出这些变量间的关系。例如：计量经济学家正在研究如何衡量服务生产力、质量、灵活性和创新。实验经济学或行为经济学则是比较新的领域，通过实验了解人类的决策过程。信息经济学旨在了解信息如何影响家庭、公司和国家的经济决策。此外，复杂经济学（与演化经济学强烈相关）旨在通过模拟经济实体及其决策过程，统一宏观经济学和微观经济学。对经济增长与产业经济学的研究与服务的基础理论密切相关，因为技术进步或者能力改善是这些模式的组成部分，另一个重要部分是体制经济学研究的领域。由于空间关系在服务中的重要性，城市经济学、经济地理学和国际经济学（国际贸易）有很大的相关性。
法律和经济之间的联系对服务有重大的影响，它不仅影响国际贸易和公司间的服务合同，而且影响新的公平和可持续发展的服务的设计。“法律和经济学或法律的经济分析都是法律学的术语，并且借鉴了经济学方法和理念。律师和法律学者所用的‘法律和经济’术语是指将经济学方法应用到法律问题。由于法律体系和政治体系的重叠，一些法律和经济学的问题，也在政治经济学和政治科学里提出来。在美国，法律的经济学分析已经有极其重要的影响，司法部门按一定规【1】则利用经济分析、法律与经济理论”。
服务的基础理论需要借鉴和结合经济学的许多领域。我们必须明白经济实体生产和消费服务时的价值副产物。实体内部服务的起源是【2】什么，实体间服务的起源是什么，经济实体（家庭、公司、城市、国家）间服务的生产和消费优于某些形式的自助服务，是双赢的价值主张。“……比较优势理论解释了即使有一方能生产的服务更廉价并涵盖多个方面，两个企业实体仍能从服务贸易中获益的原因：重要的不是绝对的生产成本，而是两个实体生产不同服务的难易程度”。这个【3】【4】概念在现代国际贸易理论中非常重要。服务的基础理论中，不仅仅是生产成本，消费成本（Womack和Jones, 2005）也扩充了比较优势概念。2．运筹学“运筹学（OR），或称操作研究，是跨学科的科学，将科学方法如数学建模、统计和决策算法部署到复杂的实际问题中去，关注公司内操作的协调和执行，组织的特性在本质上来说是无形的。使用OR的最终目的是为科学问题寻求较好的解决方案，以提高和优化公司的效能。运筹学和管理科学经常被认为是同义的：管理科学相对更关注商业管理问题，而运筹学与工业工程密切相关。工业工程需更多地从工程角度考虑问题，工业工程师通常把运筹技术作为主要工具。运筹学的主要研究工具是统计、优化、随机、排队论、博弈论、图论和仿真。由于这些领域的计算本性，运筹学与计算机科学关系密切，运筹学研究员也经常使用定制或成品软件。运筹学因其可以观察和改进整个系统，而不是仅仅关注系统的特定元素（尽管这也很常用）而出名。在给定系统性质、改进目标、时间及计算能力限制的前提下，运筹学研究员判断哪种技术是最合适的。因此，运筹学研究中的人力因【5】素是至关重要的，因为OR技术本身并不能自主解决问题”。
服务的基础理论必须借鉴和结合运筹学，许多涉及服务运筹和管理的实际问题中都用到了运筹学的相关方法：后台办公室服务业务，供应链管理，网络设计服务质量保证，舰队调度和野战勤务操作，高效客户关系管理，优化工厂中机器人的自动化和劳动力管理。OR工具和方法可以促进实体内部和实体间的服务性能的演化，平衡生产和消费服务的转移成本，体制中的代理经营和管理服务交易，动态技术能力，以及人口的流动性及其专业化。3．工业工程
工业工程（IE）是工程学科，关注开发、改进、实施和评价由人、知识、设备、能源和材料与工艺组成的系统整体性能。工业工程借鉴工程分析、数学、物理、社会科学、哲学、工业分析和设计的原则和方法，说明、预测和评估系统的结果。工业工程师的职责是减少时间、金钱、材料、能源和其他资源的浪费。大多数的工程学科只应用于某个特定领域，而工业工程几乎适用于每一个产业。应用工业工程的例子有：缩短主题公园的排队时间，精简手术室，向世界各地分发产品，制造更便宜和更可靠的汽车。“工业工程师”这一术语原本只适用于制造业，现已扩展到服务及其他行业，如运筹学、系统工程、人机工程和质量工程等在保证质量的前提下制造更多的产品，提高生产力，【6】这使得工业工程师的工作更有效。
服务的基础理论应该借鉴工业工程和系统工程。以上的分析清楚地显示了从工业工程到服务的转移，重点描述了改进系统时必须考虑的元素（人、知识、设备、能源、材料和过程）。最近涌现的服务工程和工程系统设计领域的结合，可以引发更多的讨论，工业工程和系统工程课也教授化学、物理和过程的改进方法。4．计算机科学
计算机科学是研究计算机系统的科学，计算机科学家以推进信息技术的发展为己任。从允许自助服务的零售业电子商务网站到人工智能和机器人，计算机科学正在推进多种实用服务的发展，对Web服务、面向服务的体系架构和网络服务的研究呈上升趋势。
计算机科学中与服务的基础理论相关的是多代理系统。计算机科学中，多代理系统（MAS）是指由若干代理组成的，能够达到单个代理或孤立系统所难以完成的目标的系统。对于多代理系统的本质存在诸多争议，有人认为这些代理是自治的。例如，一个家用地面清洁机器人只需要人类的启动操作，可以认为是自治的。而实际上，所有的代理都是在人类监控下工作的，更进一步说，对人越重要的代理活动，受到人类的控制也越多。事实上，人们不是需要自治系统，而是需要互助系统。也可认为MAS包含人类，人类与社会通常也能被看做多代理系统的实例。即便所有代理个体的决策都很简单，多代理系统仍然能够表现出自组织特点和复杂的行为。MAS的研究主题包括：①信念、需求和目的（BDI）；②合作和协作；③组织；④通信；⑤谈判；⑥分布式问题的解决；⑦多代理学习；⑧科学组织；⑨【7】可靠性和容错性。
同经济学、运筹学和工业工程一样，计算机科学也要处理复杂系统的建模问题，研究提高系统性能的新方法和新工具。但是，社会开销和经济开销在前三个学科的建模过程中会更显著，并且从社会经济学的角度来看，一个改进的系统更具生产性。在计算机科学中，开销通常和程序复杂度或算法的空间复杂度和时间复杂度相关。计算机科学家参与到机制设计理论的研究中，以协调对开销的两种理解。“机制设计是博弈论的一个子领域，通过建立一个能够满足所有设计者意图结构，以满足特定输出的博弈规则。这样，这个博弈可以被认为实现了要求的产出，其强度依赖于使用的解决方案。大多数机制设计中的结果已经由经济学家们实现，但是也有数学家、计算机科学家和电子工程师在这个领域中继续工作。机制设计的一个应用是创建市场，如拍卖；第二个应用是设计匹配算法，如给医学院毕业生分配实习任【8】务；第三个应用是提供公共物品和设计政府征税机制。”
服务的基础理论将借鉴计算机科学的概念为服务建模，特别是利用多代理系统和机制设计理论。此外，服务计算（涉及的技术能力和标准都围绕Web服务和面向服务的体系架构）正在快速发展为一个专业的计算领域。多代理系统参考了一些分布式人工智能领域的研究，大量借鉴了MMORPGs（多人多角色在线角色扮演游戏）。MMORPGs内的工会，如魔兽世界是未来在线服务交换的培养皿。5．信息科学
信息科学是一个跨学科的科学，主要关注信息的收集、分类、操作、贮存、检索和分发。信息科学研究公司对知识的应用，人与人之间的互动，公司系统和信息系统。信息科学经常被当作计算机科学的一个分支来研究，并认为其与认知科学和社会科学密切相关。信息科学侧重从利益主体的角度来认识问题，然后应用需要的信息（及其他）技术。换句话说，它首先处理问题而不是技术。近年来，信息科学考虑了人机交互、组件、语义Web、价值敏感设计、迭代流程设计，以及人们产生、使用和查找信息的方式。有人将信息学理解为信息科学的同义词，但这两个是不同的概念。由于信息学的快速发展及其跨学科的性质，目前难以确定“信息学”的确切含义。区域差异和国际术语使问题复杂化，如医学信息领域，大部分现今所谓的“信息学”以前被称为“信息科学”。当图书馆专家开始使用“信息科学”来指代他们的工作时，计算机科学家使用了“信息学”作为回应，以示区别。在英国，“信息科学”被当作一种研究自然的、人工智能或工程【9】化的、信息处理的系统科学。
涉及信息服务的服务业发展迅速。经济实体的四种类型（家庭、公司、城市和国家）在实体内部或实体之间有两个层次的双向服务供应链。服务的基础理论需要借鉴信息科学的相关内容。6．工商管理硕士和管理咨询
工商管理硕士（MBA）是经济管理硕士学位，吸引了不同学科领域的人。MBA起源于美国的工业化时期，目的是为公司寻求科学的管理方法。MBA为学生提供各种课程，包括经济学、组织行为学、市场营销、会计（活动成本）、财务、策略、业务管理、国际商务、信息技术管理、创新管理、人力资本管理、风险与保险管理、财务工程、电子采购、电子商务、政府政策、策略咨询以及管理咨询。【10】
管理咨询（也称策略咨询）指通过分析已有的业务问题和未来发展计划来帮助公司提高业绩的活动，有专门从事此类咨询服务的公司。管理咨询涉及定义和培养最佳实践、技术分析、可变管理、培养技巧、发展策略，甚至包括局外人看来的简单优势。业务顾问，通常提供识别问题的正式框架或方法，或提出更快更有效的执行业务的方法。管理咨询在非商业领域越来越普遍。由于专业咨询需求的增长，其他行业，如政府、类似政府的机构和非营利机构正开展类似的经营以帮助私营企业的发展。管理咨询和其他咨询实践之间没有清楚的界【11】线，如信息技术咨询。
服务的基础理论必须大量借鉴应用MBA模式的公司和企业管理咨询实践中的知识。技术管理和创新管理跟公司的发展密切相关，正式的建模公司的工具仍处在初级阶段，但如果这些工具存在并广泛使用的话，OR、IE和管理咨询之间的结合将是可能的。7．管理信息系统和知识管理
管理信息系统涵盖了从信息技术应用到商业问题的学科，也称信息技术管理。对信息系统的研究，通常是商业和商务管理学科（常与软件工程相关），整合计算机系统。应区别信息技术管理与计算机科学：计算机科学在本质上更理论，主要处理计算机软件制造和硬件设计；信息技术服务管理更注重实践性。在商业中，信息系统支持商业【12】过程和操作、决策和制订竞争策略。
知识管理（KM）是指公司收集、管理及使用知识的方式。通过向公司引入一系列用于识别和捕获知识、技术诀窍、专家意见和其他智力资产的方法改进公司效益和学习能力的方法。知识管理程序通常和公司的具体目标联系在一起，如：提高公司业绩，使公司更具竞争优势，或实现更高层次的创新。知识转移（KM的一个方面）一直以另一种形式（如讨论、师傅带徒弟模式、专业培训和指导）存在，自20世纪后期以来，通过知识库和专家系统，以及其他知识存储形式，KM程序试图主动地评价和管理知识资本积累和应用的过程。因此，KM综合了各种思想和实践，与以下几个方面有关：①知识经济领域的智力资本和脑力工作者；②学习型公司的思想；③各种授权公司的实践，如记录社区和公司内部专家信息的黄页；④各种有利的技术，如知识库和专家系统、帮助台、企业内网和外网、内容管理，维基和文件管理。虽然知识管理程序与公司学习的主动性密切相关，但因其主要关注特定知识集、隐性知识和显性知识之间的区别、管理中的复杂面、智力资源的评估和使用、新的公司角色和职责如行政知识【13】主任的出现，与公司学习仍有差异。信息经济学理论的实践体现在信息系统的管理和知识管理上。在企业层面的服务基础理论需要借鉴和结合这些领域的知识。这些领域中的技术变革的步伐和新方法，不但能够成就公司竞争优势和良好的业绩，也是企业间和企业内部的服务生产和消费的主要来源。8．组织研究和组织学习
组织研究、组织行为和组织理论是与组织的学术研究相关的术语，一般通过经济学、社会学、政治学、人类学和心理学的方法来研究。相关的实践学科包括：人力资源（HR）、工业和组织心理学。组织研究关注组织中个人和群体的动态及组织自身的特性。组织研究试图理解并建模影响组织中的人与人之间的交互活动的因素。与所有社会科学类似，组织行为寻求控制、预测、并解释这些因素，但有控制雇员的行为而引发了伦理上的争议。因此，组织行为学或工业心理学（OB）有时被指控为强权的科学工具，但其在组织发展和成功的道路【14】上起着至关重要的作用。
组织学习是组织理论中的知识领域，它关注组织学习和自适应的模型和理论。在组织发展（OD）过程中，学习性是自适应组织的特点，比如：一个能根据环境（外部和内部）的信号感知变化，并根据这个变化做出适应行为（见自适应系统）的组织就是自适应组织。OD专家主要的工作就是协助其客户从经验中学习，并把学习所得的【15】反馈纳入未来的规划。
这些学术研究领域对企业层面的服务基础理论都很关键。组织学习理论源于Schon, March和Olson, Kim, Nonaka和Takeuchi，及Bontis，不仅促进了组织的不断发展，也促成了软件生产中的准时化标准和六西格玛质量评价方法的产生。9．城市规划、生态系统服务和自然服务
市区、城市或城镇的规划是处理土地使用的学科，它关注大都市、直辖市和小区的硬件、软件和经济的发展。一些专业人士更详细地处理小范围的发展问题，即建筑、园林和城市设计，区域规划较为粗略地关注相对较大范围的发展问题。从历史上看，城市发展在多数情况下是偶然事件的积累而不是精心设计的过程。19世纪，建筑和土木工程学科逐渐兴起，城市规划开始受到这两个新兴学科的影响，它们通过结构设计解决城市问题。然而，20世纪60年代之后，对规划模型的批评（如Jane Jacobs）得到广泛重视，它们将城市规划的范围【16】扩展到经济发展规划、社区规划和社会环境规划等。
生态系统服务类似于经济服务，即自然环境产生有益于人类资源的过程。生态系统服务包括：①提供清洁的水和空气；②作物授粉；③缓解环境危害；④病虫害控制。由生态系统直接提供经济商品是一个越来越热门的研究领域，尤其是经过Gretchen Daily（斯坦福大学保育生物学家）的催化。生态系统服务的概念类似于自然资本。发表于2005年的《千禧年生态系统评估》一文说，60％的生态系统服务【17】正在退化或逐渐消失。
自然服务这个术语指的是自然使人类获益的方式，尤其是那些能被经济术语评价的益处。在20世纪90年代，Robert Costanza和其他自然资本理论家对服务于人的自然服务进行了广泛的分析。自然服务经济大约是每年33万亿美元，大于人为经济活动创造的价值总和的25万亿美元。这个比较的基础是：用完全由人类的基础设施提供的【18】等值服务来替换自然提供的服务。
城市的服务设计是城市规划研究的一部分，服务基础理论的地理和生态系统需要借鉴这一领域的研究成果。10．复杂科学和社会系统研究的复杂自适应系统
复杂自适应系统是复杂系统的具体实例，因为它们具有多样性，由相互关联的要素组成，且具有自适应性，能从经验中学习并改变自己以适应环境。复杂自适应系统（CAS）这个术语由跨学科研究中心——圣塔菲研究所（Santa Fe Institute, SFI）的John H. Holland, Murray Gell-Mann等人提出。复杂科学不是单一的理论——它包含若干理论框架并有高度的跨学科性，寻求关于生活、适应力、可变系统的一些基本问题的答案。复杂自适应系统有股票市场、社会昆虫和蚁群、生物圈和生态系统、大脑和免疫系统、细胞和胚胎、制造业和在文化和社会系统中任何基于组的人类社会，如政党和社区。多代理系统（MAS）和CAS的不同之处在于两者对顶层属性的关注度不同，顶层属性包括自相似性、复杂性、涌现和自组织。MAS可简单地定义为一个由多个代理组成的系统。在CAS中，代理和系统都具有自适应性，且系统是自相似的。CAS是复杂的交互式自适应代理的自相似集【19】合。
为了与服务的基础理论相关，CAS必须着眼于社会系统。举例来说，某些社会科学领域的CAS或基于代理的模型与服务的基础理论密切相关，包括：社会学、政治学、公共政策、家庭、人类学、经济学、经济史、通信、语言学、教育、认知科学和心理学。1. 4 SSME和服务系统
SSME的定义是：将科学、管理和工程学科的知识应用到任务中，使组织获益。现在，SSME紧迫要求工业界、政府和学术界更多地关注系统化服务创新（Spohrer等，2006; Maglio和Spohrer, 2006; Maglio和Spohrer, 2006; Maglio等，2006; Hidaka, 2006）。SSME作为被推荐的学科，它将补充（不是取代）服务知识体系的不足。前面部分提到，许多现有的学科研究生产和消费服务的实体。实体在本质上可能是社会、经济和自然人，但是服务的生产和消费将所有这些实体联系起来。实体拥有相当多的支持服务生产和消费的内部结构，并在生产和消费服务的过程中相互学习。
Sampson和Froehle的统一服务理论，以及Vargo和Lusch的服务主导逻辑侧重于服务关系（客户在生产过程中的投入，通过运用各自的能力在“为了服务交换服务”模式中共同创造价值）。正如Vargo和Lusch指出的，服务真正的竞争对手是自助服务，当然前提是客户有能力并且偏好自助服务。服务的消费者和供应商构成了网络，使得服务和服务的价值能够传递，这两种获得服务的方法也突出了间接服务或虚拟客户端输入（双层双向服务供应链）的可能性。
回顾已有的服务相关学科把重点放在由多重元素组成的可交互实体系统，工业界普遍认为：“……关心人、知识、设备、能源、材料和过程组成的集成系统的发展、改善、实施和评价……而工业工程这个术语最初应用于制造业，现在广泛应用于服务业及其他行业。”学术界普遍认为：“……部署科学方法（如数学建模、统计和真实问题的决策算法）的跨学科的科学，这些方法关注组织的协调和运转。组织的本质基本上是非物质的。”多代理系统的文章指出：“在计算机科学中，多代理系统（MAS）是由多个代理组成的系统，能够实现单个代理或者单片机难以实现的目标。人们对代理的本质的理解存在一些争议。此外，代理的活动对人类越重要，就越需要接受监控。事实上，人们很少需要自治系统，而需要相互依存的系统”。
接下来是在其他实体内生产和消费服务的实体的概念。该实体的能力极为重要，如基于客户实体输入调整服务输出的能力，否则客户将会更加倾向于选择自助服务或者来自其他实体的服务。有趣的是，即使系统构件的自治能力迅速发展，人类的作用仍然非常重要。事实是，我们最关心的服务是那些受到法律保护的权利，这些权利（或法律）的定义及其监督和执行（如基本自由、财产权、隐私权等）方式是在生产和消费服务的复杂实体中随着时间的推移而演化的重要服务。
我们称生产和消费服务的实体集为服务系统，以突出其内部结构和外部生态系统。在日常生活中，我们经常遇到四种类型的实体，可以将它们抽象为家庭、公司、城市和国家。公司包括营利性组织、非营利组织、政府机构和非政府机构。对于服务系统而言，营利性组织是典型的实体。营利性组织存在于服务交换的复杂生态系统内，有相当复杂的内部结构，被看成构件集或内部服务系统，拓展了实体内部服务和实体间服务的概念。家庭是一个典型的基础服务系统，因其在所有的社会形式中为未来培养人。因此，《世界人权宣言》16（3）说：“家庭是基本的社会单元，有权受社会和国家保护。”家庭直接或间接地为下一代进入社会作出贡献。企业日益关注员工工作和生活的平衡，城市和国家根据其为家庭提供的生活质量划分等级。因此，考虑家庭、公司、城市和国家这些实体内和实体间服务的生产和消费是研究服务基础理论的重要开始。
我们将服务系统定义为一个由人、技术、其他内部和外部服务系统组成的价值副产物，并且共享信息（如语言和法律）。注意：这是一个递归的定义，强调了服务系统有内部结构（实体内服务）和外部结构（实体间服务），服务系统可直接或间接地与其他的服务系统合作，产生双赢的结果。不要将真实的家庭、公司、城市和国家的概念与服务系统的抽象概念混淆，也不要认为服务系统的类型只局限于这四种。抽象的服务系统省略了很多细节，不过，我们有时会说“公司服务系统”或“公司的服务系统”，这实际上指的是“从我们定义一个服务系统的抽象视角看公司”。
服务系统两端所联系的是个人（通过外部服务系统生产和消费服务）和全球经济（包含许多生产和消费服务的内部服务系统）。完善的服务系统既有内部服务结构又有外部服务结构。个人及其所有属性是特殊的服务系统，即使它们并不完全符合服务系统的定义。
服务的基础理论包括以下3个知识体系。（1）服务系统及其服务。理解新服务系统和新服务的起源，理解服务系统的定义及由服务系统产生和消费的实例。人员、技术、信息、生产过程中用户的角色，以及服务他人的能力。（2）服务系统改进。理解服务系统改进的方式，理解服务系统如何随着投资而改进，包括提高效率（改进计划、方法以及技术）、有效性（改进的衡量标准、目标和关键性能指标）和可维护性（可靠性和多功能性）。（3）服务系统扩展。理解服务系统的改进（新功能）扩展（向外、向上扩展）到其他服务系统的方式，既在服务系统（家庭、公司、城市和国家）内部，也在服务系统之间扩展。复杂服务的生产和消费使服务系统具备更多功能，从而推动实体内部服务和实体间服务的共同演化。生产过程中的用户输入特性（用户转变），使评估能力分布在服务系统中极具挑战性。除非新功能简化成简单的指令列表，使服务系统能通过自助服务实现这些指令，否则就需要一个更复杂的服务转换机制。
基于上述服务基础理论的知识体系，服务科学家需要研究、改进和扩展服务系统。
从公司的角度来看，第1个知识体系和设计新服务相关，第2个知识体系和公司的持续发展相关，第3个知识体系和新功能的扩展相关，简单地说就是：创造（设计的起源）、完善（提高）和变换（扩展）。
最简单的服务通常可以根据职能简化成指令列表，使服务可以相互通信，同时，其他服务系统可通过这些指令获益（通过自我服务）；然后，生产过程中的用户输入问题（Sampson和Frohle, 2006）和使其他服务受益服务的功能（Vargo和Lusch, 2006）被最小化成“告诉我”类型的服务。因此，对话（两个服务系统交换可执行的自助服务功能并达到双赢的效果（双赢并不是强制的））是服务的构成模块。更多复杂的服务分类包括“展示给我看”、“帮助我”和“帮我做”。
现实世界中，一些服务并不能简单地化简成容易执行的指令列表（如骑车、交换业务的供应链）；一些服务系统可能并不具备执行这些指令所需的技能（如企业有一个不了解企业文化和IT系统的新员工）；或是在当前的技术水平上，一个服务系统在硬件条件上不可能执行自助服务（如给自己做心脏外科手术）。一些服务如果没有被特定的实体执行（如由经销商执行电梯安全监控）就会失去其意义；如果执行不妥当，一些功能可能会产生负面影响并对其他服务系统造成潜在风险，因此，可能需要证书以及权限验证来防止意外（如驾驶证和汽车保险、医疗保险和失职行为保险）。服务基础概念必须能够区分日常生活中的服务系统特征和职能。
纯技术系统除去一些特定人员即不能成为一个服务系统。特定人员包括设计和构建人员、操作和维护人员、拆卸和配置人员。维基百科的多代理系统文章提出的观点非常有用：“实际上，人们很少需要
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