制造业服务化对全球价值链地位升级的影响研究

摘 要：当前，中国制造业处于全球价值链中低端位置，利用数字化技术加快服务化转型是增强制造业竞争力的关键。本文基于2010—2021年中国制造业数据，实证检验服务化对制造业全球价值链地位的影响，并通过技术创新产出和中国数字经济发展水平探究其影响机制。研究发现：第一，制造业服务化能显著提升中国制造业全球价值链地位；第二，制造业服务化通过促进技术创新来推动我国制造业全球价值链攀升；第三，数字经济发展能正向调节服务化对制造业价值链地位的提升作用；第四，制造业服务化更有利于中低技术制造业的GVC地位攀升，对于高技术制造业的影响不显著。文章结论进一步完善了制造业服务化对价值链地位影响的机制研究，为中国制造业利用数字经济推动服务化转型提供参考意义。

关键词：制造业服务化；全球价值链地位；技术创新；数字经济发展；数字化技术

中图分类号：F719 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）07（b）--05

改革开放以来，中国制造业迅速融入全球价值链，成为世界第一制造业大国。然而，当前全球价值链调整，制造业呈现出高端化、智能化、服务化趋势。在这个过程中，各国产业资本和技术密集程度不断提高，中国正失去其廉价劳动力的优势，传统的发展模式难以持续，中国制造业长期处于全球价值链的中低端。在此背景下，我国制造业如何“破局”成为当下的重点。

近年来，新一轮的科技革命以及数字经济正蓬勃发展，为中国制造业服务化转型带来了新的机遇。“十四五”规划提出“发展服务型制造新模式，推动制造业高端化智能化绿色化。”利用数字化技术推动制造业从生产型制造向服务型制造转变，是我国制造业提升竞争力和迈向价值链中高端的重要途径。

基于此，本文利用2010—2021年中国制造业数据，通过技术创新和数字经济发展水平来分析制造业服务化对GVC地位的影响机制，并探究该影响在不同技术水平的制造业之间是否存在差异。

1 理论机制与研究假说

现有研究表明，制造业服务化对GVC地位攀升有积极作用（匡增杰等，2023）[1]。制造业服务化增强了产品的市场竞争力，还为传统的制造产品增加了更多的附加值（刘新争和侯景懿，2023）[2]，提高了企业的利润率。此外，服务化使得制造业能够更灵活地利用要素，包括技术、资本、劳动等。祝树金等（2021）[3]发现制造业服务化与资源配置效率之间呈现显著的倒U型关系，但国内目前还尚处于上升阶段。因此，本文提出假设1：

H1：制造业服务化显著提升了制造业全球价值链地位。

胡昭玲等（2017）[4]研究发现，制造业服务化能通过技术创新促进产业转型升级。服务化转型要求制造业各部门不断提升技术水平和服务质量，通过优化生产流程来提高生产效率和灵活性，同时改善资源配置，减少成本（罗军，2018）[5]，促进企业技术革新（刘维刚和倪红福，2018）[6]。制造业服务化要求企业不仅要对产品进行创新，还需要在服务模式、业务流程和客户体验等方面进行创新。李靖华等（2019）[7]认为制造业服务化本质就是一种商业模式创新，有利于综合不同领域的知识和技术，促进协同创新。Hausmann等（2007）[8]提出用出口技术复杂度衡量制造业GVC地位，而技术创新对出口复杂度升级有显著的促进作用（李丹和董琴，2022）[9]。因此，本文提出假设2：

H2：制造业服务化通过增强技术创新促进全球价值链地位的升级。

数字经济提供了更广阔的市场和更高效的交易平台，使得制造业企业能够更便捷地与全球各地的服务提供商和客户合作。通过数字化平台，制造业企业可以快速获取并整合全球范围内的服务资源提升服务化水平（谢富胜等，2019）[10]，从而增强其国际竞争力。同时，数字经济发展为制造业提供了先进的数字化技术，能够使制造业创新其服务化产品，满足客户的个性化需求（焦勇和刘忠诚，2020）[11]。从生产角度看，数字化技术发展不仅能显著提高企业的服务化水平（赵宸宇，2021）[12]，还能推动技术创新和产业结构升级（丁玉龙和秦尊文，2021）[13]。因此，本文提出假设3：

H3：数字经济发展能够正向调节制造业服务化对全球价值链地位的影响。

2 研究设计

2.1 模型构建

为研究制造业服务化对制造业GVC地位的影响，本文构建基准回归模型如下：

其中，GVC_P表示我国制造业全球价值链地位，Serit表示制造业服务化水平，Xit表示所有控制变量，ηt、γm分别为行业和时间固定效应，εit为误差项。

2.2 变量选取与数据来源

2.2.1 变量选取

（1）被解释变量。本文的被解释变量为全球价值链地位（GVC_P），参考Koopman等[14]的方法，采用一国某产业向其他国家出口的中间产品数的对数与该国产业所使用的进口中间产品数的对数之差，来测算一国某产业的全球价值链地位指数，如式（2）所示：

其中，IVit表示r国i产业向其他国家出口中间品的贸易增加值，FVit表示r国i产业出口的最终品中包含的国外增加值，Eit表示r国i产业总的出口增加值。

（2）核心解释变量。本文的核心解释变量是制造业服务化水平（Ser），参考刘斌等（2016）[15]的方法，利用一单位制造业在生产过程中的服务投入量来衡量制造业的服务化程度，具体使用完全消耗系数作为代理变量。完全消耗是直接消耗与间接消耗之和，直接消耗指某产业一单位的产出所需另一行业的直接投入量，计算公式为：，其中Sij表示制造业j所消耗的来自服务业i的产出，Mj表示制造业j的总产出。间接消耗则包括通过中间品和中间品的生产部门对服务业的间接消耗，因此完全消耗系数的计算公式如下：

其中，右边第一项aij是制造业j对服务业i的直接消耗，第二项是制造业j通过中间品的生产部门k对服务业i的第一轮间接消耗，第三项为第二轮间接消耗，依此类推。

（3）控制变量。参考潘安等（2020）[16]的研究，本文的控制变量包括：人均GDP（pgdp）、政府影响程度（gov）、市场规模（lnscale）、产业结构（lnstructure）。

2.2.2 样本选取与数据来源

本文选取2010—2021年我国制造业数据作为样本数据，其中计算GVC地位和制造业服务化水平的原始数据来自ADB-MRIO数据库，专利申请数来自《中国科技统计年鉴》，其他数据来自国家统计局、《中国统计年鉴》。

3 实证结果分析

3.1 基准回归分析

本文使用固定效应模型实证检验制造业服务化对其GVC地位的影响，均控制了行业和时间固定效应。表1的列（1）表明，在未添加控制变量时，服务化（Ser）的回归系数在1%的水平上显著为正；而在列（2）中，加入了所有控制变量后，服务化的回归系数为0.408，仍在1%的水平上显著为正，这意味着我国制造业服务化能够促进制造业GVC地位的提升，验证了假设1。

3.2 稳健性分析

本文采用替换核心变量和缩短样本期间的方式检验结果的稳健性。参考綦良群等（2023）[17]的方法，使用直接消耗系数（Ser_direct）替代制造业服务化指标，并采用前文的双固定效应模型进行回归。表2列（1）中直接消耗系数的回归系数在1%水平上显著为正，与前述基准回归结果一致。此外，由于疫情期间，全球的生产经营均受到严重影响，因此将样本周期缩短至疫情之前，结果如表2列（2）所示，服务化的系数仍在1%的水平上显著为正，再次检验了结论的稳健性。

3.3 内生性检验

由于服务化和制造业GVC升级之间可能存在互为因果的问题，即制造服务化能促进GVC地位升级，而制造业GVC地位的提高也能够促进服务化进程，本文选用工具变量法缓解隐含的内生性问题。借鉴许和连（2017）[18]的做法，将滞后一期制造业服务化作为工具变量进行两阶段最小二乘回归。具体结果如表3所示，表3列（1）为第一阶段回归，滞后一期服务化（L.Ser）的回归系数为正，且在5%水平显著，即工具变量与服务化是高度正相关的。在弱识别检验中，最小特征统计值F为71.77，远高于10%的临界值16.38，说明本文选取的工具变量是有效的。列（2）是第二阶段回归，在考虑了潜在的内生性问题后，服务化水平的回归系数仍然在1%的水平上显著为正，基准回归结果成立。

3.4 中介效应

本文从创新产出的视角探究服务化影响制造业GVC地位的作用机制，参考保永文（2017）[19]的做法，本文采用专利申请数（Patent）作为技术创新的代理变量。首先采用逐步回归法进行检验，进一步采用Bootstrap自抽样法，通过重复抽样500次来确保逐步回归的稳健性，结果如表4所示。列（1）表明服务化对制造业GVC地位的直接效应为0.408。表4列（2）是制造业服务化与技术创新产出的回归结果，服务化的系数1.65在5%的水平上显著为正，说明制造业服务化能够显著提高制造业的技术创新产出。表4列（3）中服务化和技术创新的回归系数分别在1%和5%的水平上显著为正，还显示在加入技术创新变量后制造业服务化对GVC地位的影响系数为0.378，因此存在部分中介效应。同时，在Bootsrap抽样检验结果中，95%的中介效应置信区间内不包含0，进一步证实了制造业服务化通过促进技术创新来提高GVC地位，假设2成立。

3.5 调节效应

本文借鉴唐要家等（2022）[20]对数字经济发展水平的衡量方法，构建如表5所示的数字经济发展指标，然后对指标进行标准化处理，使用熵权法确定各指标的权重，得到30个省级数字经济发展指数，最后通过加权平均求和得到中国的数字经济发展水平指数，记为Dige。

检验结果如表6所示，列（2）在列（1）的基准回归基础上加入了数字经济发展水平（Dige）以及其与服务化水平的交乘项，可以观察到列（2）服务化的回归系数在5%的水平上显著为正，交乘项的回归系数在10%的水平上显著为正，两者系数符号一致，说明数字经济发展对制造业服务化提升其GVC地位起到正向调节作用，验证了假设3。可能的原因在于，数字经济发展为制造业的生产、供应和服务提供了先进的数字技术，同时为技术创新提供了新的机遇。这有助于制造业提升生产效率和产品质量，提供更多样化、个性化的产品服务，从而提高产品附加值。

3.6 异质性分析

为探究不同技术水平的制造业细分行业进行服务化转型对GVC地位的影响是否存在差异，本文将样本行业分为低、中、高技术水平三组分别进行回归。表7列（2）和（3）的中低技术制造业服务化的回归系数均在1%的水平上显著为正；而表7列（1）高技术制造业的服务化系数则不显著。这表明相对于高技术制造业，中低技术制造业进行服务化转型对提升GVC地位的作用更大。可能的原因在于，高技术制造业的竞争力主要来自技术含量和产品质量带来高附加值，而服务要素的贡献相对较小；但中低技术制造业技术门槛较低，更容易进行服务化转型，可通过服务化增加其产品附加值，进而提升在全球价值链中的地位。

4 结论与启示

本文基于2010—2021年中国制造业数据，实证检验制造业服务化对全球价值链地位的影响。在机制检验中，通过技术创新进行中介效应检验，针对我国数字经济发展水平进行调节效应检验。同时，分析制造业服务化对GVC地位的影响是否在不同技术复杂度的制造业中存在差异。本文得出以下结论：（1）中国制造业服务化能够促进制造业GVC地位的攀升；（2）制造业服务化通过提高技术创新来促进全球价值链地位的提升；（3）数字经济发展水平能够强化制造业服务化对全球价值链地位的提升作用；（4）制造业服务化的发展更有利于中低技术制造业的GVC地位攀升，对于高技术制造业的影响不显著。

基于上述结论，本文得出如下启示：第一，政府和制造业企业需稳步推进服务化转型，提供定制化或增值服务，以提升产品附加值和市场竞争力；第二，政府应继续贯彻落实研发创新政策，加大对研发创新的资金支持，鼓励企业增加研发投入，提高效率和质量；第三，制造业企业应积极发展数字化技术，将数字化技术贯穿生产、供应等过程，利用数字化技术加强售后服务和提供定制化解决方案，从而提升生产效率、产品质量和服务水平，提升产品附加值；第四，政府应针对不同技术水平的制造业制定相应政策，加强中低技术制造业的服务要素投入，建立可分享创新技术资源的平台，鼓励高技术产业向低技术产业传授先进科技服务。

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