通过对现有文献的收集整理与分析，我们发现，关于制造企业对知识密集服务业选择的相关研究较为缺乏，对客户企业选择标准的原因及影响因素分析更是不足。有学者就企业对某一服务行业的选择进行了相关的研究，但没有涉及客户整体上对服务企业的选择或是对选择主体或被选择主体进行具体的定位。沈建苗（2008）^［80］对中小企业挑选SaaS服务供应商提出了10条建议，目前，SaaS正在改变整个IT产业的格局，如果IT行业是一个大舞台，那么原来的IT公司就是台上表演的演员，而SaaS服务供应商们就是引座员，用户则是观众。SaaS作为企业电子商务或IT管理体系建立的一整套解决方案，选择合适的SaaS服务供应商意味着企业能够在自身内部管理以及外部市场竞争时做到事半功倍，减少企业运转成本，数倍提升企业产出，这对于资金与相关资源有限的中小企业而言尤为重要。这10条建议分别是：（1）动态计费，（2）安全性，（3）完全基于Web，（4）厂商的经验，（5）升级周期，（6）集成能力，（7）备份，（8）数据中心，（9）可扩展性，（10）监控。在这10条建议中我们可以将其抽象为两个方面，即：成本建议与服务质量建议，采用对SaaS的动态计费能够随时监控市场与服务内容的价值与价格，从而节约企业的成本。建议（2）、（3）、（4）、（5）、（6）、（7）、（8）、（9）及建议（10）都是从各个方面说明高质量服务的重要性，这里的高质量包括两个层面：一是服务产品对客户服务需求的契合度，二是服务过程的安全性，主要是指对客户无形资源的保护。与此同时，我们认为，建议（4）的实际意义不大，因为经验作为一种隐性资源，很难在事前被量化及做出评估。最后，研究者建议一旦客户企业选定了SaaS服务供应商，并且与对方建立了合作关系，最好每半年评估一次厂商的服务，确保上述建议的落实。还有学者对企业在选择IT外包服务进行分析时得出，客户应该在了解IT外包服务供应商的服务类型后，针对价格、人力资源及服务产品的特定对象等因素做出适合自身的选择。秦分队、魏农建（2006）^［81］通过调研发现，目前大多数企业在选择物流外包服务时，没有十分有效的选择标准，只能通过被选择企业硬件上的指标，如企业设备与使用技术等，来判断待选的服务企业是否能够提供专业的物流服务。

综上所述，目前我国对服务企业进行选择时的相关研究，重点在于帮助客户企业寻找高质量的服务，服务的质量与客户企业为服务所付出的成本是其核心内容。我们认为，在这两个目标中，客户企业所付出的成本相对而言较为具体和客观，可以通过服务价格等直观的因素来度量。服务质量则较难度量，特别是用服务企业的人力资源、服务经验等指标来判断的时候，因为这些指标的主观性很强，对于客户企业而言，特别是那些与知识密集服务业并没有较多合作经验的制造客户企业，很难对众多知识密集服务企业内部的真实细节有一个准确具体的把握，待选的知识密集服务企业也会出于自身企业利益的考虑，向客户企业夸大甚至编造某些信息，以获得客户的青睐。所以，本书认为，如何帮助制造客户企业获得高质量的服务的前提是对高质量服务本身做出明确的定位，有句谚语说，“一百个人心中有一百个哈姆雷特”，这句话也能体现出对于服务高质量的定义，众口难调。我国理论界认为，高质量的服务包括客户企业以较低的成本获得满意的服务，但这一观点又能否被日本制造客户所认同？也就是说，价格的高低能否作为高质量服务的一个必要指标，或者仅是一个可选指标？

本书尝试用若干相对于制造客户能够明确判别的指标，通过他们的选择来筛选较为实用的对知识密集服务业的选择标准，并以此对知识密集服务业高质量的服务进行定位。Jorge Cardoso和Amit Sheth（2004）^［82］发现，高质量的服务包括很多具体的指标，如服务传递、服务时效、产品硬件质量、服务花费等。客户依靠高质量的服务，不仅及时地解决了他们自身需要解决的问题并提升了企业的市场竞争力。Sparlin（1982）^［83］在研究中指出，当客户企业在选择服务合作企业时应遵循一系列标准，这些标准还应该有先后选择的顺序，按照其各自不同的重要程度这些指标依次为：（1）服务产品，（2）人力资源，（3）技术资源，（4）过去的业绩，（5）企业的规模，（6）服务花费。在这一系列的指标中，服务产品被作为第一指标，我们推论，这里的服务产品应该是指知识密集服务业所提供的服务是否与客户企业的需求相契合，是一种对服务产品类型的约束，如个人服务产品或企业服务产品。人力资源作为知识的重要载体，最能反映出待选的知识密集服务业所具备的专业素养，知识资源的存量，高端的专业知识素养对于客户企业而言，意味着高质量的知识密集服务得到了绝对的保障。这里的人力资源所拥有的知识资源更多的是一种没有被显性或编码化的知识，也就是服务企业在长期服务输出过程中面对各种难题所获得的经验或教训，这种类型的知识一般没有被显性化，很难从一般的可识别载体，如书本或手册中获取，它往往存在于知识人员的大脑中，且具有较大的主观性，往往是解决现实客户企业现实困难的关键所在。技术资源，作为已被成熟工业化的知识类型，能够以技术形态表现出来，这方便了制造客户清晰地把握服务企业的服务水平，但是由于这种技术知识的显性特征，决定了这类知识的客户导向特征较弱，往往在面对特别客户导向的问题时显得无能为力。我们认为服务企业的过去业绩能够在一定层面上直接反映出服务企业提供的知识密集服务的类型、客户群，并间接反映出过去知识密集服务业带给其客户的满意度，从而体现其服务水平；另一方面，过去的业绩又会在一定程度上蒙蔽客户的双眼，因为在网络时代，当一个经验不足的客户面对众多的知识密集服务企业时，相关信息也可能存在一定的不真实性。企业的规模，对于知识密集服务业而言，并不是其市场竞争力的有力表征，因为作为高度依赖专业知识的知识密集服务业，高端知识的投入与经济利润的产出是其重要的特征。人员的多少、企业的规模并不是一个具有市场竞争力的知识密集服务企业所必需的条件。在这一系列标准中，服务花费被认为是重要性最弱的一个指标，这一点与中国现阶段的研究有着巨大的不同，中国的相关研究认为，花费与质量之间所具有的负相关程度越大，越能说明所购得的服务性价比，我们认为，这也许只是在服务质量一定的情况下，花费越低，对客户的成本减少方面越有益，但在现实中，这一情况很难实现。欧美及日本的研究反映，客户企业往往重视服务的质量，他们认为质量的高低不能被价格上的优势所取代，日本的制造客户更明确表示，价格高的服务往往是高质量的。(www.daowen.com)

接下来的研究中，我们在调查问卷中设计了若干选择指标，希望能让制造客户企业通过这些指标重要程度的选择以及这些指标与客户满意度之间的关系，探究现阶段日本制造客户企业倾向于运用怎样的选择标准去寻找与之合作的知识密集服务企业。这不仅是对日本知识密集服务业客户的选择标准分析，也能为知识密集服务业的发展提供建议，让其在发展自身的过程中找到有效的具体发展指标，并为客户提供更加满意的服务，实现其与客户的双赢。