我國制造業服務化的經濟效應及發展路徑

何瓊

內容摘要：服務化是制造業產業結構升級，培育新的經濟增長點的重要方式。新常態經濟下，如何選擇合理路徑，把握服務化轉型契機，切實提升企業經濟效益和競爭力，是企業亟待解決的現實問題。以我國滬深A股制造業上市公司為樣本，采用非平衡面板模型，對制造業服務化水平與企業績效之間的關系研究表明：制造業服務化水平與企業績效之間呈“U型”關系，資本結構、成本結構和資本占有水平對企業績效也產生重要影響。

關鍵詞：制造業服務化 ? 經濟效應 ? 優化路徑

制造業服務化的內涵與趨勢分析

（一）制造業服務化的內涵與動因

制造業服務化的經營模式至少包含四個重大轉變：一是企業出售的是包含相關服務的產品，不再僅局限于產品的供給;二是消費者的支付不再是一次性的，可能會隨著獲得的服務進展而分次支付;三是消費者在產品維護環節不再負有責任，而是由銷售企業負責后續的產品維護;四是部分企業在出售產品時可能會保持產品的相關權力，比如產品的產權。制造業服務化本身屬于產業結構優化升級的范疇，是經濟全面服務化的展現。

研究發現，誘導制造業服務化的關鍵因素有三：

第一，企業提升核心競爭力的需求進行轉型升級是制造業服務化的根本動力。不同企業同類產品之間的同質化現象越來越嚴重，制造業依靠自身產品獲利的空間越來越小。而企業對自身產品的服務化改進不像產品技術創新那樣容易模仿，因此制造業通過對自身產品的服務化改進來提升競爭力推動產業升級成為了其健康發展的不二之選。

第二，企業通過創新以不斷滿足多元市場需求是制造業服務化的內在訴求。消費者需求多元化的趨勢愈發明顯，在對消費者服務過程中了解消費者的訴求，進而對產品進行改進是制造業服務化的內在動力。

第三，大數據信息時代的企業經營模式變化是推動制造業服務化的外在動力。信息時代下，制造業的銷售渠道不再局限于線下銷售，越來越多的企業銷售是在線上完成的。企業還可以通過大數據技術分析消費者的消費偏好，從而實現精準營銷。

（二）我國制造業服務化發展的現狀和趨勢

從1997-2016年我國服務業增加值及其占GDP百分比的變化趨勢來看。20年間，我國服務業增加值從1997年的27903.8萬億增加到2016年的383365萬億，增加了12.74倍，平均年增長達到63.69%。服務業增加值占GDP的比重從1997年的35%增加到2016年的51.6%，平均年增加2.37%。可見，隨著經濟的快速發展，服務業總產值及其占GDP比重呈現快速上升趨勢。

表1提供了我國制造業提供的服務類型。根據wind數據庫篩選和整理，當前我國制造業提供的服務類型至少涵蓋了如表1所示的22種類型，這些服務從基礎的產品安裝、維修和養護，延伸到設備租賃、軟件開發、會展培訓等高端服務類型。

圖1顯示了2001-2014年制造業對服務業的直接消耗系數和完全消耗系數。直接消耗系數代表了制造業每提供一單位最終產品所直接耗用的服務部門產品和服務的數量。該系數越高，說明我國服務業對制造業的影響越大。完全消耗系數指的是制造業每生產出一單位的產品所直接和間接耗用的服務業的產品和服務數量。完全消耗系數度量了在制造業中服務業的整體投入水平，該指數越高，說明制造業的整體投入水平越高。2001-2002年制造業對服務業的直接消耗系數有所增加，2003-2008年該系數逐年下降，從1.51下降到1.23。2009年之后該系數緩慢上升，但都維持在1.3左右。同樣的，2001-2002年完全消耗系數有小幅增加，2003-2005年緩慢下降，隨后在2009年達到波峰，2009年后變化較為平緩，維持在3.3左右。可見，我國制造業對服務業的直接消耗系數和完全消耗系數波動較小，說明服務化的發展沒有出現較大的波動，發展勢頭較為平緩。

模型設定與數據選擇

（一）理論假設

制造業服務化能改善企業的產品結構，提高企業產品多樣性以滿足不同的消費者需求從而有助于企業績效的提升。但制造業服務化并不一定可以改善企業績效，原因如下：第一，新的服務項目需要經營成本和管理成本，需要雇傭新的專業員工實施和管理，這些成本的增加和管理難度的提升可能并不能完全依靠銷售的增加來彌補。第二，服務化過程可能會增加內部隱形的交易費用。服務化戰略的實施必然會觸動部分企業員工和領導的既得利益，這部分人會對企業服務化發展產生抵觸心理，從而阻撓企業的服務化發展進程。第三，制造業企業的服務化發展意味著企業需要進入新的市場領域進行競爭，競爭的對象不僅包括原有的競爭對手，還包括原有服務行業的企業。第四，服務化進程的推進需要大量的資金和人才支持。巨大的資金投入可能會使得企業陷入財務危機，企業也難在短期內雇傭到足夠多的專業化人才。因此，制造業服務化發展可能導致企業陷入“服務化陷阱”。

如企業能處理好服務化發展初期的問題而進入健康發展期，企業所有為服務化進行的投資和管理制度改革將會發揮正向效應，從而提高企業績效。這一階段是服務化發展的黃金階段，隨著服務能力和服務質量的穩健提升，企業利潤會呈現較快增長，促進服務質量的提升。但黃金階段不是一直持續進行的，隨著企業服務化的不斷加深，其服務水平和服務化程度有可能超過企業資源稟賦承受的范圍，使得服務化發展成為企業正常發展的阻礙，發生過度服務化，這將會給企業帶來嚴重的負面沖擊，導致企業可能出現資金鏈條斷裂、財務危機頻發、內部管理失控、產品升級不能滿足市場需求等問題。

圖2顯示了上述分析的基本邏輯：在T1時期，由于企業存在各種問題使得制造業服務化發展并不能促進企業績效的提高;在T2時期，隨著企業服務化水平的深入和企業內部制度變遷的落實，制造業服務化會提升企業績效，并且二者呈現正向相關性;在T3時期，企業可能會出現過度服務化問題，抑制了企業績效。由于我國制造業還處在服務化的初級階段，和過度服務化發展階段還有較長的距離。因此本文假設：制造業服務化和企業績效之間呈現“U型”型關系。

（二）數據來源與變量計算

本文選取2004-2017年滬深A股中制造業公司為樣本，并剔除了如下企業：一是上市代碼前面有ST、*ST、PT標志的企業;二是數據嚴重缺失的企業;三是上市周期小于3年的企業;四是在樣本期間破產倒閉的企業;五是數據明顯屬于異常值的企業。最終獲得14年約25690個非平衡面板數據。數據主要來源于Wind數據庫，并利用CSMAR數據庫進行了比對分析，個別數據利用招銀證券年報板塊進行了補充。

本文被解釋變量是企業績效。常見的衡量企業績效有兩種，一種是市場類指標，一種是企業類指標。為合理反映企業績效的變化，本文同時采用市場類指標托賓Q值和企業類指標總資產回報率ROA進行模型估計。

本文核心解釋變量是制造業服務化水平SER。如果企業總營業收入中服務類收入的比重越大，即說明企業的制造業服務化水平越高，因此，制造業服務化水平一般采用服務類收益占總營業收入的比重予以反映。由于服務類收入在會計上直接計入其他業務收入，且企業財務報告并不直接報告企業服務類收益數據，所以利用營業收入中其他業務收入的比重衡量。本文的其他控制變量及其計算方法如表2所示。

（三）模型設定

本文采用非平衡面板模型進行估計。本文的基本模型如式（1）和式（2）。其中Qit代表第i個企業第t期的托賓Q值，SERit代表第i個企業第t期的服務化水平，SER2it代表第i個企業第t期的服務化水平的平方，controlj代表第j個控制變量，由于表2中一共有11個控制變量，所以j的最大值是11。ROAit代表第i個企業第t期的總資產回報率。式（3）和式（4）是式（1）和式（2）的展開形式，本文主要對式（3）和式（4）進行估計。

實證模型分析

（一）描述性統計

描述性統計結果表明：市場類企業績效指標托賓Q和市凈率PB的均值大于中位數，說明部分制造業市場類績效拉高了全樣本的績效水平。但是企業類績效指標的均值小于中位數說明部分制造類企業績效水平拉低了全樣本的企業類績效指標水平。企業服務化水平的均值小于中位數，說明部分企業服務化水平較低，拉低了全樣本的制造業服務化水平。

（二）模型效應設定

通過對上述變量進行面板單位根檢驗，結果發現Q、ROA、CAP、RES、EPS為一階單整變量I（1），其他變量是平穩變量。對I（1）變量進行面板協整檢驗發現這些變量存在2個以上的長期協整關系，可以直接利用這些數據進行模型構建。表3顯示了本文面板模型的設定效應檢驗。檢驗結果發現：式（3）、式（4）的檢驗結果中F統計量都在1%置信水平上顯著，說明構建固定效應模型要比混合模型效果更好，Hausman檢驗的統計量都在1%或5%置信水平上顯著，說明構建固定效應模型要比構建隨機效應模型效果更好。因此本文對式（3）、式（4）構建固定效應模型。

（三）實證結果分析

表4顯示了實證模型的基本結果，表5顯示了模型的殘差單位根檢驗結果。可以發現：

第一，無論采用市場類績效指標托賓Q值還是采用企業類績效指標ROA，模型的關鍵解釋變量SER的系數都是負值且通過不同顯著性水平的統計性檢驗。SER2的系數都是正值且通過不同顯著性水平的統計檢驗。即企業績效和服務化水平呈現“U”型關系。

第二，變量SCA、CAP、DEB、COS、ROS、LAR、EPS在兩種情況下都顯著，且系數符號符合預期，說明這些變量較好的控制了影響企業績效的其他因素，研究結果較為可靠。變量RES、EBI、HHI和DFL并沒有在兩種情況下都滿足顯著性要求，說明這些因素對企業績效的影響并不具有統一趨勢。

第三，式（3）和式（4）的面板殘差都通過了單位根檢驗，說明模型整體是穩健的。

根據上述結果分析如下：

第一，SER的系數都是負值，SER2的系數都是正值，且均通過統計顯著性檢驗，驗證了服務化水平和企業績效的“U”型關系，符合本文的理論假設。

第二，在控制變量中，企業規模SCA、資本密度CAP、產權比率DEB、非生產性成本COS、銷售凈利率ROS、流動資產周轉率LAR、每股收益EPS在四種績效考核標準中都通過了統計顯著性檢驗，說明這些因素對企業績效的影響較大。ROS和EPS代表了企業的盈利水平，DEB代表了企業的資本結構，COS代表了企業的成本結構，CAP和SCA代表了企業的資本水平。可見，資本結構、成本結構和資本占有水平是影響企業績效的其他關鍵因素。

（四）穩健性檢驗

第一，表4第3列和第5列顯示了利用PB替換Q，用ROE替代ROA之后的實證結果。結果發現，模型的關鍵解釋變量SER的系數都是負值且通過不同顯著性水平的統計性檢驗。SER2的系數都是正值且通過不同顯著性水平的統計檢驗。即企業績效和服務化水平呈現“U”型關系的結論不發生改變，其他控制變量的系數方向也沒有較大變化，模型結果較為穩健。

第二，本文采用Arellano and Bond（1991）提出的系統廣義矩估計法（SYS-GMM）來估計動態模型，結果如表6所示。可見，SER的系數都是負值且通過不同顯著性水平的統計性檢驗。SER2的系數都是正值且通過不同顯著性水平的統計檢驗。即企業績效和服務化水平呈現“U”型關系的結論不發生改變。模型整體是穩健的。

我國制造業服務化的優化路徑分析

從企業角度看：成本管理水平直接影響著企業績效，進而影響服務化發展水平，因此企業應該努力提高成本控制和成本優化管理水平，并根據市場變動不斷優化自身資本結構，從而為制造業服務化提供良好發展環境。此外，需改善企業內部治理機制，妥善解決服務化進程中的人才和資金問題。

從政府角度看：第一，政府應為制造業服務化提供融合發展的環境，并配套相應的發展戰略。在投融資環境、稅收環境、政策環境方面為制造業服務化的發展提供便利，同時努力建設制造業服務化示范區，構建制造業服務化發展的信息平臺，從制造業發展戰略層次進行全國性的和區域性的戰略規劃。第二，政府應進一步改進制造業服務化規制政策體系，努力推進制造業向高端服務化轉型升級。政府在政策規制方面應進行制造業服務化頂層設計，打造制造業服務化方向選擇、模式制定和優化發展的系列支撐框架，將制造業服務化推進升級。

從社會角度看：應致力于培養具有專業服務水平的制造業服務化人才。制造業服務化的健康發展離不開專業性服務人才，社會各界特別是各種中介培訓機構和人力資源管理機構應該有意識的進行制造業服務化專門性人才的培養，為制造業服務化進程提供合適的人才隊伍。

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