江蘇省制造企業服務化對績效的影響

張建芳 高惠君 喬雅欣

【摘? 要】在“制造+服務”的模式下，制造業服務化成為最重要的變革之一。論文以江蘇省2010-2019年194家制造業上市公司的數據為樣本，以總資產收益率衡量企業績效水平，以服務化收入占主營業務收入比重衡量企業服務化程度，分析得出制造業服務化對企業績效產生U型影響，并給出相關建議。

【關鍵詞】制造業服務化;企業績效;江蘇省

【中圖分類號】F424? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2022）08-0135-03

1 引言

歐美發達國家的制造業企業逐步向產業價值鏈的高端環節轉移，從低附加值的組裝、生產等環節向具有高附加值的產品設計、研發等環節移動，通過研發掌握產品的核心技術，提高了產品價值，增強了企業核心競爭力。我國制造業的總體特征是雖大不強，一些產品的核心技術、新產品的測試仍然依賴德美等國家，與此同時，東南亞地區效仿我國傳統的制造業發展方式，以更低廉的勞動力成本承接發達國家的制造加工產業，與我國形成較為激烈的競爭。20世紀80年代，國外學者提出了制造業服務化的設想，指出制造企業不僅是一個產品的生產者，只有向消費者提供商品與服務為一體的業務才能獲得長遠發展。21世紀初，我國企業對制造業服務化展開了進一步研究，提出服務要貼合客戶的需求，融合產品和服務，有利于企業的增值和績效的增長。

2 江蘇省制造企業的發展現狀

2016-2021年，江蘇省規模以上工業增加值增速分別是7.7%、7.5%、5.1%、6.2%、6.1%、6.7%。在面對世界經濟放緩、中美經貿摩擦等眾多不利因素的情況下，江蘇省2016-2018年的工業增加值增速逐步下降，但2019年呈現上升趨勢，2020年受疫情沖擊，較2019年下降了0.1%。江蘇省制造業的主營業務收入從2016年的15.66萬億元逐年下降，到2019年下降了3.25萬億元，在2020年出現了增長，比2019年增加了0.59萬億元。利潤總額從2016年的1.05萬億元下降到2019年的0.69萬億元，2020年出現小幅反彈，增加到0.76萬億元。可見，2016-2019年江蘇省制造業效益呈下降趨勢，2020年有所改善。同時，蘇南、蘇中、蘇北發展不平衡，蘇南工業總產值始終處于領先地位，但增長速度不如蘇中和蘇北。2021年，蘇南、蘇中、蘇北規模以上工業增加值同比增長12.6%、13.3%和13.8%，三大區域增長速度相差不大。

3 江蘇省制造企業服務化與績效關系的實證研究

3.1 研究假設

在制造業企業服務化水平較低時，對于顧客來說，他們不會將購買產品時享受的服務作為其購買的產品，而是作為產品的附加物，只有個別顧客會專門購買這種服務。與之相對，從制造企業的角度來看，服務化僅僅作為其實現商品推廣的方案，而不是作為收入的主要來源。在這個過程中，制造企業由于投入成本高、員工服務意識差等問題對企業績效產生抑制作用，導致經營效率和企業績效降低。當制造業服務化不斷成熟時，顧客與員工對服務的認知度比較高，此時，企業的生產經營效率將得到提高，因此，制造業服務化能夠對企業績效起到提升作用。綜上所述，本文提出以下假設：制造企業服務化與績效之間呈U型關系，即先下降到拐點之后再上升，換言之，企業在服務化轉型的初期，二者間呈負相關關系，而當企業服務化成熟后，二者間呈正相關關系。

3.2 變量設定

本文采用總資產收益率（ROA）來衡量企業績效;解釋變量為制造業服務化，采用收入比重法進行衡量，即用服務性收入占主營業務收入的比重來衡量服務化水平，關于服務性收入的界定，使用制造企業財務報表中的“其他業務收入”作為服務性收入;選取企業上市年數（AGE）、資產負債率（DEBT）、企業規模（SIZE）這3個變量作為控制變量（見表1）。

3.3 模型設定

為分析制造業服務化與企業績效的關系，本文根據相關控制變量、自變量以及企業績效構建模型，模型公式如下：

ROAi=α0+α1SRi+α2SR+α3AGEi+α4DEBTi+α5SIZEi+ε

式中，ROA為制造業企業績效;SR為制造業服務化程度，SR2為SR的二次項;AGE、DEBT、SIZE為該模型的控制變量;α0為常數項;ε為隨機誤差項。

3.4 數據來源與處理

本文選取江蘇省194家制造業上市公司2010-2019年的數據為樣本，數據的來源包括中財網、巨潮資訊網和同花順軟件，數據具有可靠性。樣本所涵蓋的行業不僅包括食品加工業、紡織業、酒水飲料加工業等日用消費品制造業，還包括醫藥以及計算機、通信和其他電子設備制造業等高技術制造業。由此可見，研究樣本的選取具有全面性。本文首先使用Excel軟件對數據按指標、年份進行匯總，其次使用SPSS 26軟件進行實證分析。

3.5 實證分析

3.5.1 描述性分析

如表2所示，在對各變量的描述性分析中，總資產收益率的最大值為0.541 3，說明該公司的利潤在總資產中的占比為54.13%，最小值為-0.377 1，說明公司的凈利潤為負數處于虧損狀態。服務化的最大值為0.593 8，最小值為0.000 1，這說明制造企業之間的服務化差距較大。企業上市年數的均值為10.40，最大為26，最小為0，這說明樣本中企業上市年數分布較為廣泛。資產負債率的最大值為0.916 4，該企業的財務風險比較高，資產負債率的均值為0.373 2，說明所選的樣本企業資產負債率水平較為合理。企業規模的均值為12.428 8，最大值為15.627 9，最小值為10.083 9，說明所選企業之間存在規模上的差距，但是差距在一定的范圍內。綜上所述，本文選取的變量均在合理范圍之內，數據較為穩定，沒有出現異常值。

3.5.2 相關性分析

如表3所示，變量和ROA之間存在顯著關系，顯著水平為1%。SR與ROA之間的相關系數是-0.148，呈顯著負相關關系，AGE和ROA之間的相關系數是-0.292，DEBT和ROA之間的相關系數是-0.302，SIZE和ROA之間的相關系數是-0.149，3個控制變量與ROA存在負相關的顯著關系，變量的選擇滿足數據分析要求。

3.5.3 回歸分析

本文基于全樣本研究制造業服務化對企業績效的影響，表4列出了回歸結果。與第（1）列相比，第（2）列公式中增加了服務化二次項數據。從表4第（1）列可以看出F值為63.560，通過了F檢驗，調整后的R2為0.160，這說明變量對被解釋變量的解釋能力為16%，制造業服務化、企業上市年數、資產負債率與被解釋變量之間均呈現顯著負相關關系，企業規模這一變量呈正相關關系。在第（2）列的結果中F值為52.011，通過了F檢驗，說明數據具有顯著的統計學意義，企業上市年數、資產負債率與企業績效之間均存在顯著的負相關關系，回歸系數分別為-0.002、-0.092，企業規模與企業績效為顯著正相關關系，系數為0.005。調整后的R2為0.162，這說明變量對被解釋變量的解釋能力為16.2%，相比第（1）列擬合度有所上升，模型的解釋能力增強。制造業服務化一次項與企業績效之間的回歸系數為負且通過了顯著性檢驗，制造業服務化二次項與企業績效之間的回歸系數為正，這說明制造業企業在進行服務化戰略轉型時會出現企業績效下降的情況，但是當制造業服務化度過拐點時，企業績效將會隨著制造業服務化程度的加深呈現上升的趨勢。服務化初期不僅沒有提升績效反而使得企業績效下降，這導致很多企業在服務化變革的初期就選擇放棄。此外，回歸分析結果表明，制造業服務化一旦越過臨界點，就會對企業績效產生促進作用，即制造業服務化與企業績效之間存在U型關系，這與前文的假設相一致。

根據表4變量的系數，將模型的表達式具體化為（i為樣本的序數）：ROAi=0.057-0.003SRi+0.005SR-0.002AGEi-0.092DEBTi+0.005SIZEi

經計算，制造業服務化對企業績效產生U型影響的服務化拐點值為0.3，即服務化的程度小于0.3時，企業績效隨著服務化程度的增加而降低，但當制造業企業度過服務化拐點時，企業的服務化程度提升能夠促進績效的增長。計算公式：SR=-α1/2α2。式中，α1、α2分別為模型中SR、SR2的系數值。

3.5.4 分地區回歸分析

根據地區的不同，將全樣本按照蘇南、蘇中、蘇北進行劃分，進一步探討制造業服務化對企業績效的影響是否和地區有關。對不同地區制造業服務化與企業績效關系的研究可以使政府關注各地區的差異，在制定制造業服務化相關政策時更契合地區實際情況。

由表5可知，蘇南的制造業企業服務化一次項和二次項分別在1%、10%的水平上顯著。其中，服務化一次項與企業績效是負相關的，服務化二次項與企業績效是正相關的，換言之，制造業服務化對企業績效產生的影響與全樣本回歸結果一致，均為U型影響。從制造業服務化對企業績效產生影響變化的拐點來看，蘇南地區的制造業服務化拐點是0.2，該值低于全樣本的拐點0.3，這說明在制造業服務化改革過程中蘇南地區處于領先地位。對于蘇中地區來說，制造業服務化一次項對企業績效的影響為顯著負相關，制造業服務化二次項對企業績效的影響為正相關，這與全樣本中制造業企業的回歸結果相一致。從拐點來看，蘇中地區的拐點為0.33，該值高于全樣本的拐點，從拐點的角度可以發現，蘇中地區的制造業企業服務化水平略低于江蘇省整體水平。對于蘇北地區來說，制造業服務化一次項對企業績效的影響呈負相關關系，制造業服務化二次項與企業績效呈正相關關系，可以看出服務化一次項和二次項的符號與全樣本的回歸結果一致。

4 結論與建議

4.1 研究結論

由上文實證分析結果可以看出，制造業服務化與企業績效之間存在U型關系。在制造業服務化初期，制造業企業會出現成本上升、企業內部資源搶奪等問題，導致制造業服務化與企業績效之間呈負相關關系，即企業績效會隨著服務化程度的加深下降。但這并不意味著制造業企業不值得投入大量人力、財力、物力去實施服務化戰略，因為從長期來看，當制造業企業的服務化水平超過某個臨界點時，制造業企業會逐步適應服務化帶來的挑戰，實現制造業務與服務業務的融合，企業績效會隨著服務化程度的加深而實現提升。因此，制造業企業實施服務化戰略是獲取競爭優勢的一種有效途徑，但是服務化本身也會為企業帶來巨大的挑戰，所以在這個過程中需要處理服務化程度低時存在的組織內部矛盾、資源矛盾、成本問題等。在分地區回歸分析中，本文發現蘇南地區的制造業服務化對企業績效的影響為U型，其拐點低于江蘇省平均水平，這說明蘇南地區的制造業服務化處于江蘇省領先水平;蘇中地區制造業服務化對企業績效的影響為U型，其拐點高于全樣本拐點，這說明蘇中地區服務化轉型的效果低于江蘇省平均水平，同時，蘇中地區的服務化拐點也高于蘇南地區，說明蘇南地區服務化轉型的效果優于蘇中地區;蘇北地區制造業服務化對企業績效的影響不顯著，但是制造業服務化的系數正負與全樣本保持一致。

4.2 對策建議

4.2.1 落實人才戰略規劃

鼓勵企業發展科技研發、金融服務等具有高附加值的服務業務，提升企業的自主創新能力，推動制造業的產業結構升級，提升企業的競爭能力。與此同時，應進一步借助招聘會、人才交流會等活動進行人才引進并完善相關的社會保障體系。

4.2.2 實施差異化指導

由于目前江蘇省內各地區之間制造業發展存在顯著差距，應針對不同區域進行差異化指導。蘇南地區交通便利，利用靠近上海的地理位置優勢，經濟發展明顯快于蘇中、蘇北地區。在鼓勵蘇南地區制造業企業加快服務化轉型的同時，也要加大對蘇中、蘇北地區企業資金、技術、人才投入，促進各地區共同發展。

4.2.3 做好長期準備，順利度過轉型初期

制造服務化與企業績效之間的關系是復雜的。在初始階段，針對服務化的投資并沒有促進企業績效的增長。一些企業的職業經理人經歷了服務化投資的低谷，不愿意實施服務化轉型。因此，制造企業應該在服務化轉型之前做好心理準備，并對企業績效下降有正確的認知。企業應積極應對這一階段，繼續推進服務化的深入，而不是停留在簡單的初級服務化階段。

【參考文獻】

【1】Vandermerwe S，Rada J.Servitization of Business： Adding Value by Adding Services[J].European Management Journal，1988，6（4）：314-324.

【2】White A L，Stoughton M，Feng L.Servicizing：The Quiet Transition to Extended Product Responsibility[R].Boston：Tellus Institute，1999.

【3】孫林巖，李剛，江志斌，等.21世紀的先進制造模式——服務型制造[J].中國機械工程，2007（19）：2307-2312.

【4】周大鵬.制造業服務化研究——成因、機理與效應[D].上海：上海社會科學院，2010.

【5】Neely A.Exploring the Financial Consequences of the Servitization of Manufacturing[J].Operations Management Research，2008，1（2）：103-118.

【6】徐振鑫，莫長煒，陳其林.制造業服務化：我國制造業升級的一個現實性選擇[J].經濟學家，2016（9）：59-67.

【基金項目】江蘇省高校哲社項目《江蘇制造業服務化程度對企業績效的影響》（2020SJA1638）。

【作者簡介】張建芳（1978-），女，江蘇南通人，副教授，從事會計核算研究。