出口制造业服务化与实际工资水平

2019-03-14 10:53马述忠许光建
关键词:服务化生产率产品质量

马述忠 许光建

(浙江大学 经济学院, 浙江 杭州 310027)

一、 问题的提出

改革开放四十年来,我国经济持续高速增长,已成为公认的“世界工厂”。然而,随着国际经济格局的深刻调整,尤其是2008年金融危机后,我国经济社会发展的主要矛盾发生了根本性变化。中共十九大报告指出,当前我国社会的主要矛盾已经转变为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。对此,国家提出了供给侧结构性改革的战略构想,一方面从供给端切入,着手解决供给失灵问题,缓解结构性产能过剩的痼疾[1],改变我国出口制造业长期从事出口加工贸易的现状;另一方面,从需求端入手,避免经济波动导致的失业与消费降级问题,缓解出口需求不足的负面影响,着力提高居民的可支配收入水平。

从供给端来看,我国经济发展过程中已出现了一些新业态,如以电子商务为代表的信息化和以生产性服务业为代表的服务化。所谓制造业服务化,指的是制造业企业通过提高顾客参与、增加服务要素投入和供给等方式,最终实现价值链中各利益相关者价值增值的一种经济现象[2]。一方面,信息化是制造业实现服务化的一个重要前提。随着信息技术在通信、金融、销售和运输等非生产领域中的应用越来越广泛,生产中服务投入的比例也越来越高,以发达国家为例,企业纯粹的制造成本占总成本的比例已不足20%[3]。根据Richard Baldwin“两次解绑”理论,当前全球经济正处于无厂化、信息化的二次解绑时期,制造业企业的服务化趋势越来越明显[4]。另一方面,服务化是信息化发展的内在需求。企业要降低生产组织的内部成本、提高生产效率,关键在于提高产品附加值,信息技术的应用将越来越多,信息技术员工、营销人员的比例也会越来越高。

从需求端来看,由于我国经济下行压力增大,居民杠杆率上升速度过快,消费降级压力很大,如何提升企业盈利能力、保证居民收入稳定增长是当前亟待解决的重要问题。在总结相关文献的基础上,结合制造业转型升级的现状,本文发现一个经济现象:服务化水平越高的企业,其工资水平也越高,反之则反。那么,服务化与实际工资水平之间存在相关关系吗?服务化如何提高实际工资水平?这是一个现实意义很强的问题,但鲜有学者对此进行研究。本文将在总结相关理论文献、借鉴经典的异质性企业理论的基础上,提出制造业服务化提升实际工资水平的理论猜想,并进行实证检验。

二、 文献回顾

目前,关于出口制造业转型升级的文献主要集中在对生产率、全球价值链、产品质量、市场势力等异质性因素的研究上,关于制造业服务化的研究则相对较少。

生产率方面,根据新新贸易理论的异质性企业假说[5]和国际经验[6],一方面,从事外贸生产的企业的生产率一般高于内销企业,因为出口企业在销售渠道、运输成本、产品差异化程度、营销与新产品创新等方面比非出口企业更有优势,这种效应被称为“自选择效应”;另一方面,出口企业在出口过程中能更快、更早地接触国际市场信息、新技术标准,其生产率相对更高,这种在出口中产生的生产率差异被称为“出口学习效应”。产品质量方面,根据Kugler等[7]、Fan等[8]、Hallak等[9]的研究,高生产率的企业会选择高品质的投入品,生产高质量的产品,并以高昂的价格出售给发达国家。陈丰龙等利用Khandelwal提出的嵌套Logit质量阶梯模型[10],测算了中国27个制造业行业的出口产品质量指数及其质量阶梯,认为技术密集型行业的产品质量略高于资本密集型和劳动密集型行业,且人力资本与对外开放度的提升有利于出口产品质量的提升,而研发投入的效应并不明显[11]。樊海潮等根据Johnson的研究框架[12],对中国制造业贸易数据进行了实证研究,发现出口价格、出口产品质量与生产率之间存在显著正向关系,不同所有制企业的产品质量也有差异,私营与集体企业的产品质量普遍较低,中国制造业企业符合异质性产品产量模型,按照不同分类标准(产品、行业)得出的结论略有差异[13]。许家云等的研究发现,总体来看,人民币升值促进了企业出口产品质量提升,而且可以显著缩短出口低质量产品企业的出口持续期[14]。在全球价值链方面,研究内容主要集中在全球价值链地位的测算以及中国制造业企业嵌入全球价值链的影响上。全球价值链指的是全球生产网络中,某一国家的产业在特定生产阶段所获得的增加值收入。全球价值链地位的测算方法基本上基于KPWW模型,数据来源于GATP和WIOD数据库[15]。中国学者对这个模型进行了拓展,认为中国制造业企业参与全球价值链分工对自身技术改进与创新、竞争力的提升以及企业利润的增加都有积极作用[16-18]。在市场势力方面,学者们主要关注两个方面,一是将加成率异质性因素引入新新贸易理论的基本模型,二是解释中国企业低价出口之谜。根据相关文献,出口企业的加成率比非出口企业的加成率要高,且加成率与出口企业的生产率呈显著正相关[19-20]。许家云等认为,中国对外直接投资可以显著提高企业加成率,且投资高收入国家带来的提升比投资低收入国家要大[14]。盛丹等认为,中国政府长期的出口退税、补贴政策以及出口企业行业内部的过度竞争是中国出口制造业企业加成率过低的主要原因[21]。黄先海等从微观制造角度解释中国出口企业加成率过低的原因,其内因是中国出口企业选择进口全球价值链地位较低的中间品,其外因是企业面临的融资约束。此外,黄先海等还认为,出口企业低加成率是较低的生产率水平下“最优出口产品质量选择”所带来的一种阶段性现象[22-23]。

关于制造业服务化的研究主要集中在制造业服务化的测算、影响因素以及制造业服务化促进产业发展方面。目前,主要采用四种方法测算制造业服务化指标:一是采用全球上市公司数据库(OSI-RIS database),通过计算制造业上市公司中提供服务业务的企业的比例及其提供服务业务所产生的收入占总收入的比重等指标来衡量;二是通过问卷调查来考察制造业的服务投入情况;三是将单个企业的经营性服务收入占企业总收入的比重作为制造业服务化投入水平的替代变量进行测算;四是采用WIOD数据库中的投入—产出表,计算制造业行业消耗其他服务行业的系数,或者计算一国(产业)出口的国内外内涵服务增加值比例作为制造业服务化的代理变量[24-27]。关于影响制造业服务化的因素,目前的研究结论大同小异,制造业垂直专业化程度、服务贸易开放度、国内服务业发展水平、制造业资本有机构成、制造业创新能力以及经济发展水平等均对制造业服务化产生影响[25]。关于制造业服务化促进产业转型升级方面的研究主要包括四个方面:一是制造业服务化深化了分工机制[28],二是制造业服务化创新了要素投入机制[29],三是制造业服务化降低了贸易成本,四是制造业服务化提升了全要素生产率[30]、企业全球价值链地位、企业技术复杂度[24]和产品质量[13]。

本文将在新新贸易理论框架内,将制造业服务化作为一个重要的异质性因素引入制造业企业实际工资水平研究,提出制造业服务化提升实际工资水平的两个理论假说,实证考察制造业服务化影响实际工资水平的内在机制,并提出相应的政策建议。

三、 理论假说

根据经典的H-O-S理论,国际贸易的深度发展必将带来工资的均等化,企业面临的劳动供给曲线是无限弹性的,短期冲击并不会对工资产生任何影响。在背离完全竞争假设之后,企业就拥有定价权,那么企业利润将与工资形成互动效应,劳动供给曲线向上倾斜,其原因可能是劳动力市场短期的“摩擦效应”,如搜寻与流动成本、信息成本,也可能是工人的异质性偏好[31-34]。本文观点与上述理论一致,本质上仍是生产异质性理论的一个拓展分析,不同的是将“制造业服务化”这一变量纳入异质性企业工资调整的研究,并进一步考察了制造业服务化提高异质性企业工资水平的作用机制。本文提出两个理论假说:

假说1:制造业企业服务化的现实过程中存在着“扩展边际”和“集约边际”效应。

扩展边际(扩展式)指的是制造业企业通过开设更多的服务部门、雇佣更多的服务人员,增加服务开支,提升服务化投入比例所带来的工资水平提升的现象。随着制造业企业的服务化,更多的制造业企业将增设分销、运输、信息和金融等部门,以改变之前服务依附于生产部门的状况,需要雇佣更多的专业化人才或对原有工人进行相关专业知识培训,比如,出口企业在营销领域的拓展需要大量专业性营销人员,企业的信息化管理也需要专业性技术服务人才,这将直接提高企业的平均工资水平。值得注意的是,扩展边际对实际工资水平的影响往往具有两面性,除了上述明显的收入效应,还有培训成本、固定成本置换等替代效应,可能会使企业的利润水平下降。因此,扩展边际对企业工资水平的综合影响取决于这两个效应的强弱,一般而言,考虑到工资黏性的影响,收入效应可能强于替代效应。

集约边际(集约式)指的是制造业企业在信息化和服务化过程中采用新的生产和服务模式,不断压缩生产和运营成本,创造更好的贸易环境,并通过提升企业生产率、加成率、产品质量来提高企业的利润和工资水平。信息化带来的电子商务模式如B2B、B2C、C2B、O2O等,大大提升了企业利润;另外信息化消除或缓解了企业管理、生产与贸易的信息不对称问题,降低了信息的搜寻成本和交流成本,这也将对工资水平产生正向影响[35]。

假说2:制造业服务化提升实际工资水平的三个微观机制是全要素生产率、价格加成率、产品质量。

一是全要素生产率,根据异质性企业理论,生产率作为关键的异质性因素通常决定了企业的出口与否和盈利水平,高生产率的企业往往具有较高的工资水平。服务化对全要素生产率的影响,一方面是通过服务投入提升企业的劳动生产率,这对工资水平的影响主要是扩展式的;另一方面,服务化水平提升是企业管理创新、组织创新、制度创新的一个综合体现,会导致全要素生产率的提升,这对工资水平的影响主要是集约式的。

二是价格加成率。信息化与服务化带来的新商业模式直接影响了企业的加成率(定价权)。根据经典的垄断生产理论,较高的垄断势力可以获取更多的利润,然而,出口企业生产的产品如果差异很小或行业内竞争非常激烈,那么,即使从某一行业的整体来看,某国的国际市场占有率很高,出口企业的市场势力也可能很小,产品的价格很低,从而对工资水平产生很大的消极影响[30-31];当然,如果由此产生薄利多销效应,也会提升企业的工资水平。反之,如果出口企业的产品具有很强的异质性,那么该企业的市场势力就比较大,利润就丰厚,相应的工资水平也会更高。因此,加成率对企业工资水平的影响主要是集约式的。

三是产品质量,根据新新贸易理论,产品质量高的企业更容易出口,也能够获得更好的绩效。制造业服务化短期内可能难以提升产品质量,但长期来看,其创新效应无疑会提升企业的产品质量,从而促进制造业实际工资的调整[4,8,36-38]。产品质量对企业工资水平的影响主要也是集约式的。

四、 模型、变量与数据

(一) 模型设计

1.基准模型

基于理论分析与典型事实,本文设计了一个计量模型用来检验制造业服务化对实际工资水平的影响机制,实际估计的基准模型如下:

Wit=β0+β1Servicejit+Xβ+vj+vt+vi+εjit

(1)

其中,j、i、t分别表示行业、企业和年份。Wit表示剔除价格因素[注]本文用GDP平减指数作为价格因素的指标,相对PPI和CPI而言,其涵盖领域更为全面。后的实际工资并取对数,Servicejit表示服务化变量,X表示包括行业、引力变量在内的一系列控制变量,vj、vi、vt分别代表行业、企业和时间的固定效应。值得注意的是,β1是在企业、行业等其他变量的控制下,服务化带来的工资效应的一个粗略估计,该系数显著大于0,意味着企业服务化会提升实际工资水平。

2.机制检验

根据理论假设,本文构造了如下计量模型用于检验服务化影响出口企业实际工资水平的内在机制。由于样本中存在大量内销企业,简单地将其忽略会产生样本选择偏差,本文借鉴刘斌等的方法采用Heckman两阶段估计予以纠偏[24]。第一阶段的估计是企业是否出口的Probit模型:

P(exitjit=1)=Φ(α0+α1Servicejit+Xα+vj+vt+vi+εjit)

(2)

其中,j、i、t分别表示行业、企业和年份。被解释变量exitijt是表示出口与否的虚拟变量(0或1,出口交货值大于0时为1,否则为0)。X表示包括行业、企业、引力变量在内的一系列控制变量。Heckman第二阶段的估计为:

Factorjit=β0+β1Servicejit+Xβ+Imrjit+vj+vt+vi+εjit

(3)

其中,Factorjit表示服务化的三个作用机制(企业全要素生产率、价格加成率和产品质量),同时在Heckman第二阶段中引入反米尔斯比率Imrjit以克服样本选择偏差。

(二) 变量解释

1.实际工资水平(W)。根据部分经典文献[39],实际工资水平可以由当期应付工资总额除以全部职工,并剔除价格因素再取对数来衡量。

2.制造业服务化(Service)。服务化可以直接从WIOD投入—产出表中求得。具体而言,如果制造业行业消耗金融、交通、信息和分销等服务类、技术类行业[注]根据国民经济行业分类与代码(GB/4754—2011),本文中的金融主要涉及金融中介活动;交通包括内陆运输、水路运输、航空运输以及其他支持和辅助运输的活动、旅行社运输等;信息包括邮递与电信;分销包括零售业(包括机动车辆、摩托车和家用物品的维修)、批发贸易和佣金贸易、燃料零售等。的程度很高,就意味着整个行业制造业服务化水平较高,反之则相反。

目前分析行业间消耗的方法主要是直接消耗系数法和完全消耗系数法[24,26]。前者求的是制造业在生产过程中直接消耗服务类、技术类行业的数量,后者指的是制造业在生产过程中间接与直接消耗服务类、技术类行业(包括进口部门)的数量总和。为了全面考察服务化,本文采用完全消耗系数作为衡量制造业服务化的指标,并将其作为核心解释变量,公式如下:

(4)

其中,第一项表示j行业对i行业的直接消耗数量,第二项表示第一轮间接消耗,第三项表示第二轮间接消耗,以此类推。

利用已有数据,本文检验了制造业服务化与实际工资水平的相关关系,计算得到Pearson相关系数为0.175 5(p值为0),由此可见服务化对实际工资水平总体上具有正向作用。

3.加成率(markup)。本文沿用Domowitz等的思路,将加成率表示为产品价格与边际成本之比[38]:

(5)

其中,advalueit表示企业的工业增加值。

4.企业的生产率(TFPit)。本文计算了两个TFP指标,一个是行业层面的,采用DEA非参数方法;一个是企业层面的,基于参数估计的OP法。选择OP法是因为其他方法(如ACF、LP法)会使用中间投入作为投资的代理变量,计算过程中涉及价格换算等因素,可能导致生产率估计有偏,而OP法可以很好地解决C-D函数中企业资产和TFP的同时性偏差、非平衡面板问题[40-42]。

5.产品质量(Qualityit)。产品质量的测算一般基于事后反向代入法,但质量与价格往往存在严重的内生性,本文借鉴张杰等的方法[43],利用企业中间产品进口国的汇率作为解决企业出口产品价格和产品需求之间内生性问题的工具变量,并进行标准化处理。

6.行业、企业以及国家层面的控制变量。行业层面的控制变量包括:(1)行业产出规模(行业总产出并取对数);(2)行业生产率;(3)资本密集度(行业实收资本/劳动人数,并取对数);(4)高水平劳动者比例(行业高技能员工占总员工数的比重)。企业层面的控制变量包括:(1)融资约束[注]根据阳佳余的方法,本文选取企业现金流量占总资产比重作为衡量企业融资约束的一个代理变量。参见阳佳余《融资约束与企业出口行为:基于工业企业数据的经验研究》,载《经济学》2012年第4期,第1503-1524页。;(2)企业成立时间(当年年份-开业年份+1);(3)企业相对规模(企业总产值占企业所在行业总产值比重);(4)企业资本密集度(企业固定资产净值年平均余额/从业人数);(5)所有制虚拟变量,包括国有企业、集体企业、法人企业、私人企业、外商(包括港澳台地区)企业。国家层面的控制变量:(1)引力模型相关变量,包括贸易伙伴国GDP数据、人口数据、贸易距离等;(2)制度文化相关变量,包括经济制度自由程度(1为自由,2为半自由,3为不自由)、贸易伙伴是否为WTO伙伴国。

(三) 数据来源

本文的主要数据来源于中国工业企业数据库、中国海关进出口企业数据库、世界投入—产出数据库(WIOD)、社会经济账户数据库(Socio Economic Accounts,SEA)、CEPII贸易引力数据集(CEPII Gravity Dataset)、Freedom House[注]Freedom House是一个专门评价各国制度自由程度的非政府国际组织,本文引用了其发布的各国民主自由程度指标,网址为www.freedomhouse.org/。和国际货币基金组织数据库(IFS)以及中国统计年鉴。其中,投入—产出表来源于WIOD数据库,行业层面的控制变量基本来自SEA,贸易引力数据来自CEPII,贸易自由度来自Freedom House,实际有效汇率来自IFS,OP法计算的生产率来源于中国工业企业数据库与中国海关数据库(2000—2006年)的匹配数据。需要说明的是,本文在数据匹配之前先对工业企业数据库进行重新编码以解决同一企业在不同年份代码不统一的问题,并将统一企业的海关出口数据按贸易方式加总为年度数据,之后使用企业名称以及企业电话号码后7位与6位邮政编码组成的13位代码[5],作为双重识别变量对两个数据库进行匹配。为了提高数据质量,匹配后的数据同时剔除了工业总产值、固定资产合计、全部职工等一些重要经济指标数值为0的样本,最终得到123 769个数据样本[注]保留的数据年份为2000年、2001年、2002年、2003年和2005年,占总观测值比重分别为15.84%、17.72%、18.66%、17.72%和30.06%。。所有数据均剔除了价格和汇率的影响,相应的价格指数与汇率数据取自国家统计局。

表1 描述性统计

五、 实证分析

(一) 基准回归

表2报告了制造业服务化对实际工资水平的影响,模型(1)为最小二乘估计(OLS),(2)—(4)控制了固定效应、行业变量、国家变量。估计结果显示,四个模型中服务化(Service_Inde)的估计系数均在1%水平上显著为正,这说明制造业服务化确实有利于提升实际工资水平,与本文的理论假说一致。

表2 基准回归

注: 括号内为标准误,*、**、***分别代表p<0.1,p<0.05,p<0.01,下表同。

(二) 稳健性检验

为了进一步检验回归结果的可靠性,本文对总体效应的回归结果进行了稳健性检验,稳健性估计的主要方法是系统GMM、替换变量、50次抽样回归。表3报告了三种稳健性检验的结果。由于企业出口行为具有持续性,会产生内生性问题,本文将一阶滞后项引入方程,采用系统GMM进行估计,第(1)列显示Service_Inde的系数仍然显著为正,与基准回归完全一致。模型(2)替换了完全消耗系数方法计算的服务化指标(Service_Inde),改用直接消耗系数计算的服务化指标(Service_De),估计结果变化不大。模型(3)采用随机抽样的方式抽取1/3的样本进行回归,计算50次抽样的平均结果,估计结果仍与基准回归保持一致。

表3 稳健性检验

续表3

六、 异质性分析

(一) 基于企业所有制形式的异质性

这一部分主要探讨不同所有制结构下制造业企业服务化与工资水平的关系。表4报告了国有企业、集体企业、私营企业及外资企业(包含港澳台地区)的回归结果,四种所有制企业存在明显差异:模型(1)和(2)的Service_Inde的系数并不显著,模型(3)和(4)则与基准模型的估计一致,但系数要大很多。这表明私营和外资企业的服务化带来的绩效更显著,对实际工资水平的影响更大。

表4 关于企业所有制形式的估计

续表4

(二) 基于服务投入的异质性

表5报告了服务投入的四个投入领域(分销、交通、信息和金融)对实际工资影响的标准化回归结果(估计方法采用2sls回归)。标准化处理的方法如式(5)所示:

(5)

其中,Xit表示分销等四个领域的变量,σx表示方差。

估计结果显示,各领域服务投入对实际工资水平的影响大小排序为:分销领域、交通领域、金融领域、信息领域,并且显著为正。由此可得以下结论:(1)分销与交通类服务投入对外贸企业实际工资水平的影响最为显著,值得注意的是,国内近年来兴起的外贸综合服务行业和政府“电子口岸”“单一窗口”的建设提供了展销与出口报关一站式服务,大大便利了传统中小企业的出口。(2)金融服务的投入对企业实际工资水平的影响也非常大,这与众多研究一致,因为宽松的融资条件可以为企业扩大再生产、研发新产品提供支持[44-45]。(3)信息服务投入的影响也显著为正,信息投入对企业建立通达的信息网络、减少企业的时间与信息成本具有重要意义,尤其是近年来跨境电子商务蓬勃发展,制造业企业在信息化服务方面的投入将越来越大。

表5 要素结构异质性的估计结果

续表5

七、 作用机制

表6第(1)列报告了Heckman第一阶段的估计结果,第(2)—(4)列分别报告了Service对TFP、Markup、Quality的回归结果。根据第(2)列的回归结果,我们发现Service_Inde的系数在1%的水平上显著为正,说明制造企业的服务化确实提升了企业的全要素生产率。此外,Pdcvlue_Go、ln Emp_density均在1%水平上显著为正,这意味着扩大企业规模、提升资本密集度也是提高生产率的有效手段。根据第(3)列的回归结果,Service_Inde的系数在5%的水平上显著为负,说明服务化的确能降低企业的加成率,这与理论假设完全一致,说明样本内企业倾向于以降价来提升企业销售规模,进而实现企业实际工资的提升。根据第(4)列的回归结果,Service_Inde的系数虽然为正但并不显著,这意味着企业的服务化并未促进产品质量的跃升,究其原因,可能是观测时间处于20世纪初,中国制造业行业的产品质量普遍不高,产品质量并未给中国企业带来销售优势。

表6 Heckman估计结果

续表6

注: (1)为Heckman第一阶段估计,(2)—(4)分别为Heckman第二阶段估计。

八、 结论与建议

当前中国互联网经济发展非常亮眼,外贸综合服务行业和跨境电商平台异军突起,在金融、报关、物流、销售等各个层面为传统制造业出口商尤其是小微企业提供了全面的帮助,丰富了商业模式,节约了企业的各种成本。与此同时,制造业企业的服务投入比例越来越高,制造业服务化亦成为潮流,这无疑是制造业企业的一次“转型红利”。基于此,本文利用历史数据对制造业服务化与出口制造企业实际工资水平进行了实证研究,并得出以下结论:(1)制造业服务化带来的集约效应与扩展效应可以直接提升企业的实际工资水平;(2)制造业服务化可以通过提升生产率、降低产品价格(加成率)的方式强化出口企业薄利多销的优势,提升实际工资水平;(3)不同领域的服务投入所带来的影响差异很大,对实际工资的影响力度由高到低排序为分销领域、交通领域、金融领域、信息领域。因此,提高制造业的服务化水平对稳定经济增长具有明显的积极作用。

根据研究结论,本文提出以下政策建议:第一,大力促进制造业服务化水平提升。供给侧结构性改革的相关改革措施应当落实到实际生产领域,重视“稳增长、促改革、调结构”的微观目标的实现,制造业服务化是一个很好的切入角度,可以大力发展生产性服务业,培育新的经济增长点。第二,政府应积极培养良好的电子商务发展环境,包括支持电子商务基础设施建设,建立和完善电子商务综合实验区,扶植一批外综服企业、跨境电商服务平台,同时需要为制造业企业降低实际税负,降低融资成本,减少企业的转型阵痛。第三,鼓励传统制造业企业以积极的态度主动融入信息化发展的大潮流,利用信息技术实现自身生产的战略性转变,合理提升制造业企业服务投入比例,加快制造业企业的转型。

猜你喜欢
服务化生产率产品质量
制造企业服务化程度、服务化模式和服务化收益研究
质量鉴定中产品质量特性及重要度确认的重要性
中国城市土地生产率TOP30
航天外包产品质量控制方法研究
航天产品质量控制及提升方法研究
基于行业异质性的制造业服务化对生产效率的非线性影响研究
加强PPE流通领域产品质量监督
制造业服务化对企业竞争力的影响
跟踪导练(三)4
外资来源地与企业生产率