制造业服务化：我国制造业升级的一个现实性选择（下）

    由于我国制造业服务化仍处于起步阶段，现有数据时间跨度太短以及计量模型的内在特征，决定了我们无法对我国制造业服务化升级进行全面地检验。但是从目前掌握的数据来看，我们可以对现阶段我国制造业服务化的效应进行检验，由此，本文提出下列两个假设：

    假设1：现阶段，我国制造业服务化程度与制造企业盈利能力之间具有负相关关系。

    假设2：当我国制造业服务化达到一定的程度之后，服务化程度与制造企业盈利能力之间会出现拐点，呈现出正相关关系。

    如果假设1和假设2同时成立，则可判断我国制造业服务化程度与制造企业盈利能力之间具有“正U型”关系。

    为了检验上述两个假设，结合我国制造企业面临的现实情况，本文建立了以服务化率和服务化率的二次方为核心解释变量，以企业盈利能力为被解释变量的计量模型，对我国制造业服务化的绩效效应进行实证研究。其他控制变量的选择既来自于企业绩效理论，又来自于对企业绩效实证研究的成熟结果。模型的基本形式设定如下：

    模型中的β0代表截距项，εij代表随机误差项，下标i和j分别表示第i个企业和第j年。模型形式采用固定效应模型，模型中的变量定义见表2：

表2 模型简介

    模型采用2008—2014年的最新数据。由于企业年报中没有直接给出服务业务收入的数据，本文借鉴黄婷婷的方法，利用企业其他业务收入对企业服务业务收入进行近似替代，企业其他业务收入来自于我国A股市场，行业代码为C12-C42（烟草制造业在A股市场没有上市公司）所有制造业上市公司年报。企业营业总收入、员工总数、资本密度、研发强度、销售费用率、资产收益率、管理成本、财务成本、应发工资、应交税费等数据均来自于万德（Wind）数据库，行业集中度根据中国工业经济统计年鉴分行业数据及各行业规模前4名的企业数据整理计算而来。我国A股市场制造业上市公司共1789家，理论上应该能搜集到12523条数据，但是有些上市公司是最近两年才上市的，年报不齐，有的上市公司虽然提供了年报，但是年报中并未提供其他业务收入的数据，这导致解释变量4278条数据损失，占总数据量的34.16%。数据的缺失并非人为因素导致，也不存在规律性，所以缺失的那部分数据并不会对影响模型结果造成过多的影响，模型依然有效。为了防止变量的异常值对模型结果产生影响，本文对所有变量进行了0.01分位点的缩尾处理。

    从模型的结果来看（见表3），解释变量fwhl非常显著，系数为负，说明现阶段企业盈利能力随着服务化率的增加而降低，假设1成立。解释变量fwhl2非常显著，系数为正，说明企业盈利能力与服务化率之间存在拐点，服务化率大于拐点之后，企业盈利能力与服务化率之间呈现正相关关系。解释变量fwhl的系数的绝对值较小，而解释变量fwhl2的系数的绝对值较大，这意味着随着服务化率的提高，企业盈利能力会有短暂地下降，而后上升，拐点的出现较快，符合预期。由于假设1和假设2同时成立，说明企业盈利能力与服务化率之间存在“正U型”的关系，模型结果合理，符合预期。图1直观地显示了企业盈利能力和服务化率之间的关系。

表3 模型检验结果

图1 企业盈利能力和服务化率之间的关系

    虽然模型结果满足预期，前面的两大假设也得到了证实，但为了保证模型结果的可靠性，文章对模型进行了稳健性检验。在稳健性检验中，我们将采用多种方法进行检验。第一，更换被解释变量；第二，更换模型的形式；第三，考虑到模型可能存在内生性问题，利用系统GMM方法进行验证。稳健性检验的结果如表2所示，在稳健性检验中，我们发现，两个核心解释变量的显著性和系数的符号都非常稳健，原实证结果合理可信。

    四、我国制造业服务化的升级路径

    改革开放以来，我国凭借低成本要素优势，通过加工制造等低附加值环节嵌入全球价值链，获得制造业规模的快速扩张，成为世界第一制造大国，然而我国制造业在量上的扩张并没有给制造业的发展带来质的转变和竞争力的增强。随着经济全球化程度的日益深入和跨国公司价值链治理能力的加强，一方面，以东盟国家为主的新兴经济体也通过“复制”我国的发展方式，以更低廉的要素价格吸引外部投资，嵌入制造业全球价值链的制造加工环节，实现制造业的高速发展，在低端市场上与我国形成强烈的竞争态势。另一方面，欧美发达国家不仅通过全球价值链治理功能，压缩我国制造企业的利润空间，而且对我国制造企业进行技术封锁，打压我国制造企业进行价值链升级的能力，企图将我国制造业锁定在低端环节。就在我国制造业面临高端被封锁、低端有竞争、生产成本不断上涨的三大困境之时，国内外制造业服务化的发展趋势以及成功经验，却为我国制造业的发展指明了一条切实可行的升级路径。根据制造业服务化的演化特征，从传统型制造到服务型制造的升级主要会经历如图2所示的以下阶段：

图2 我国制造业服务化升级路径

    第一阶段，大数据产业、信息通讯产业和智能化产业的高速发展。制造业服务化的核心环节是消费者大数据的搜集、传递、处理和使用，而对这些环节起支撑作用的技术分别是大数据技术、信息通讯技术和智能化技术。大数据技术保障消费者大数据的顺利搜集和处理，大数据处理结果能够帮助制造企业显示和引导消费者偏好，发现和培育新的市场需求。信息通讯技术保障相关数据能够在消费者和制造企业之间高效、保真的传递，为制造企业的在线服务业务提供畅通的信息通讯渠道。智能化技术保障消费者大数据的处理结果顺利转化为能够满足消费者需求的产品和服务。大数据产业、信息通讯产业和智能化产业是制造业服务化升级的基础，因此，想要实现制造业的服务化升级，就必须大力发展这三个产业。对于大数据产业，关键在于扩展数据来源和提高数据处理能力，建议政府和企业着力培养大数据人才，共享基础数据。对于信息通讯产业，由于存在较强的网络外部性特征，建议政府扩大信息基础设施投资，构建全国性的大数据网络平台。对于智能化产业，重点在于培养自主创新能力，建议政府和企业改革科技创新的激励机制，加大科技创新投入，重视科技型人才队伍建设。

    第二阶段，创新主导型产业率先服务化，带动其他产业服务化。从目前的成功案例来看，服务化升级较为成功的企业大多属于创新主导型产业。创新主导型产业主要由创新能力强、技术进步快的技术密集型产业、资本密集型产业或同时具有技术密集和资本密集特征的产业组成。创新主导型产业的产品具有技术复杂度高、集成能力强、更新换代快、产品功能多等特征，易于搭载各类增值服务，提高产品价值。因此，创新主导型产业比其他产业更具有服务化升级的优势和动力，能够率先进行服务化升级，促进产业的长足发展。成功实现服务化升级的产业具有较强的正外部性，它们的成功不仅能给其他产业带来先进技术、创新成果和数据资源，更能为其他产业的服务化升级带来丰富的经验和强大的动力，加快其他产业服务化升级的步伐。对于创新主导型产业，政府产业政策的重点要着力于培养服务化升级的内生能力，扫除服务化升级的制度性障碍，让创新主导型产业率先实现服务化升级，带动其他产业共同升级。对于市场主导型产业和规模主导型产业，政府产业政策的重点要着力于推广服务化升级的发展理念，提高产业运作的数字化程度，为服务化升级打好基础。

    第三阶段，实现从产品型制造到服务型制造的转变。在创新主导型产业的积极带领下，制造业会进入到全面服务化升级的阶段，服务化水平不断提升，创新能力逐年改善，竞争力不断加强，盈利能力稳步提高，最终实现从产品型制造到服务型制造的转变。产品型制造主要通过低附加值环节嵌入产品价值链，在价值链中处于被治理的不利地位，而服务型制造主要通过集成高附加值环节嵌入产品价值链，在价值链中处于有利的治理地位。在实现产业形态从产品型制造到服务型制造的转变后，政府产业政策的重点要着力于维护良性的市场环境，鼓励技术和制度创新，保持服务型制造的竞争优势。