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

闵颖华

（同济大学经济与管理学院，上海 200092）

1.引言

制造业始终是引领国家经济增长、社会繁荣发展的引擎。随着第四次工业革命的兴起，全球制造业正经历着全新的技术和全新的商业模式的荡涤，来自西方世界的技术封锁以及东南亚廉价劳动力为优势的产业竞争为中国制造业的转型升级带来了前所未有的挑。2018年12月的中央经济工作会议将“推动制造业高质量发展”列为19年重点工作任务首项，会议指出，要推动先进制造业和现代服务业深度融合，坚定不移建设制造强国。特别是作为中国近代重要的民族工业发祥地，上海近年来却由于用地成本和人力成本等生产要素的成本上升，面临制造业陆续迁出的困境。在土地、安全、人口、环保等重重因素的制约下，如何引领“上海制造”再出发，发展为全国高端制造业中心，服务化必然是不容忽视的重要一环。

制造业服务化，是指原先被严格定义为制造商的企业，创造性地将服务整合进产品，使制造商距离客户和客户的潜在需求更近 (Vandermerwe and Rada，1988)。服务化对于企业的市场竞争、创新战略、人力资本等均具有积极意义（Gebauer et al.，2011；孙文清，2016；Bustinza et al.，2013）。特别是在全球化的背景下，服务化对制造业出口竞争力有着重要意义，制造企业通过服务化能增加出口概率（刘斌等，2016），提高出口产品质量（王思语等，2018）。然而，尽管大量研究论证了服务化为制造业带来的收益，现实情况却发现许多制造企业都面临着服务化转型的困难，并没有发展出一条能互补现有产品业务的可盈利的服务化道路，最终“服务化失败”。一些实证研究发现服务化并不是单向提升或者降低绩效，而是与具体环境背景和组织因素有关（Fang et al. 2008，Kohtamaki et al.2013，肖挺等 2016）。本文以上海制造业为背景，通过上海的投入产出表，试图实证探究上海制造业能否得益于服务化之举以及其中“服务化困境”的存在性，以期为重振“上海制造”提供实证参考和政策建议。

2.实证结果

本文借鉴干春晖等（2015）分析产业结构合理化和高级化对经济增长影响时的做法，构建如下计量模型：

本文所有数据均来源于上海市投入产出表与2002—2018年的《上海统计年鉴》，由于上海市每5年组织一次投入产出调查，因此本文的研究基于2002年、2007年、2012年三个年份的上海市投入产出数据。其中，制造业服务化水平利用上海投入产出表中的数据来构建服务化水平的指标。产业绩效采用制造行业从业人员的人均产值（per capita product，PCP）来表征。全要素生产率采用三阶段DEA来测算Malmquist指数计算得到。

3.服务化对产业绩效的影响

本文分别采用了混合最小二乘法、固定效应模型、随机效应模型对服务化如何影响制造业的产业绩效进行估计。

从表1中可以看到，无论使用何种估计方法，服务化水平S的系数均无一例外地为负，并且几乎均在1%的水平上显著。再看交乘项的系数，无一例外地在1%的水平上显著为正，印证了服务化投入对制造业产出绩效的非线性影响，由此，本文的假设1得到支持。

表1 服务化对产业绩效的回归结果

4.服务化对全要素生产率的影响

同分析服务化对产业绩效的影响时一样，本文也采用了四种估计方法来为服务化对TFP的影响选择最合适的估计，将结果列式在表2中。回归结果与服务化对产业绩效非常相似，服务化水平S的系数在1%的显著性水平上为负，由此，本文的假设2成立。

表2 服务化对全要素生产率TFP的回归结果

5.结论与建议

本文基于2002—2018年的《上海统计年鉴》以及2002年、2007年和2012年的上海市投入产出表研究了上海制造业投入服务化的发展情况以及服务化对制造业产出绩效、全要素生产率的影响情况，研究发现：

①在2002年至2012年这段时期，上海整体的制造行业服务化水平呈现逐年下降趋势，但其强度仍然高于全国平均水平。②上海制造业的全要素生产率始终在提高。③对于自身生产绩效和生产效率不够高的制造行业而言，确实存在“服务化困境”。

基于此，若不加区分地在全行业激进地进行服务化转型可能会适得其反，使得原本在生产制造方面就落后的产业顾此失彼，陷入制造、服务两头不得益的困境。而对于表现优异的制造行业，其产出绩效和生产率已经处于领先水平，服务化能帮助优秀的制造业收获更好的绩效及更高的生产率，为其长远发展提供动力和保障。