制造業出口服務化對城市服務業就業水平和質量的影響

摘要：制造業與服務業的深度融合是中國經濟高質量發展的重要路徑，其對就業的影響需要評估。綜合運用并匹配中國236個地級城市、中國經濟普查和人口普查數據庫、海關進出口企業數據庫等多個大樣本庫，運用投入產出技術核算出制造業出口產品的服務化程度，研究制造業出口產品的服務化水平對本地勞動力市場的影響。研究發現：制造業出口生產每增加1000美元的服務要素投入/勞動力，城市服務業就業上升0.455%，其對就業的拉動作用，受城市勞動力供給彈性、城市勞動者技能水平的制約。進一步分析表明，制造業出口服務化從就業環境、就業狀況等多維度提升了城市整體就業質量，并帶動了高端服務業就業。本文既為推進二三產業融合，助推中國經濟高質量發展提供經驗支持，也為進一步推進勞動力要素市場改革，更好地發揮服務業“就業穩定器”的作用提供決策參考。

關鍵詞：制造業出口服務化；服務業就業；就業質量；勞動力供給

一、引言

制造業企業生產的產品價值中包含越來越多的服務元素，這是制造業服務化的結果。比如華為公司生產的手機附帶拍照、閱讀、音樂等各項服務功能。另據《世界貿易報告》數據顯示，在2020年全球出口的制造業產品中包含的服務附加值已占到總價值的53%。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標的建議》提出，要推動現代服務業和制造業深度融合，發展服務型制造，助推制造業優化升級和高質量發展。在中國，制造業企業生產的產品大約有60%出口到世界各地，有些年份甚至達到70%～80%根據UNcomtrade進出口數據和國家統計局制造業增加值數據，經本文作者計算得到。。當前，經濟全球化進程放緩世界經濟不確定性增加，“中國制造”亟待從出口的數量擴張向質量提升轉變。黨的“二十大”報告提出，推進高水平對外開放，加快建設“貿易強國”，制造業出口的服務化轉型是中國對外貿易高質量發展、實現從出口大國到出口強國轉型的重要路徑。制造業服務化，可以是生產過程的服務化，如投入產品研發設計，生產的信息化網絡化應用；也可以是產出品的服務化，如為產出品提供軟件技術支持等配套服務、為新產品的使用提供培訓和維護等（Falk和Peng，2013）；還可以是貫穿于整個產品價值實現的運輸和金融等服務。這些服務要素投入直接或間接增加了社會對服務業的需求，創造了相應的服務業就業崗位。

黨的二十屆三中全會提出，完善就業優先政策，促進高質量充分就業。當前，外部環境帶來的不利影響增多，國內有效需求不足，就業問題突出。據國家統計局最新數據顯示，2023年，全國城鎮調查失業率為5.2%，其中16～24歲青年調查失業率為20.4%，創2018年有統計以來最高水平。黨的“二十大”報告指出，就業是最基本的民生，強化就業優先政策，健全就業促進機制，并做出了促進高質量充分就業的重大部署。在2024年10月份召開的二十屆中央政治局第十四次集體學習，習近平總書記特別強調，在這個不確定性因素增多的時期，“各級政府要把就業當作頭等大事來抓”，“堅持擴大就業容量和提升就業質量相結合，促進高質量充分就業……持續促進就業質的提升和量的持續增長”。據中國社會科學院財經戰略研究院2023年發布的《平臺社會經濟價值研究報告》顯示，當年服務業就業人員占全部就業人員的比重為48.1%，報告還預測到2025年服務業從業人員占全部就業的比重將達到54.96%，由此可見，服務業充當了“就業穩定器”的作用。隨著全球價值鏈布局調整和我國勞動力成本的上升，一些低端制造業逐步向東南亞地區轉移，勞動者面臨失業風險（張晶和陳志龍，2021）。不過，隨著制造業與服務業的深度融合，各類服務要素加入企業生產中，一方面整個社會擴大了對金融服務、技術研發、產品設計等資本、技術、知識密集型服務要素的需求，吸納大量的生產性服務業就業。另一方面，又能通過乘數效應擴大生活性服務業部門就業，從而能夠有效緩解產業轉移帶來的負面影響，實現“保就業”的目標。

本文結合制造業與服務業之間的投入產出關系，探究制造業出口服務化對服務業就業水平和高質量就業的影響，哪類服務業受影響最大，就業的增長受哪些因素制約，制造業服務化又是如何促進高質量就業的。本文有以下增量貢獻：（1）考察制造業出口服務化這一高質量發展路徑對就業產生的影響。已有文獻研究了招商引資等制造業數量擴張對服務業就業的拉動作用，一般帶動的是住宿餐飲等低端服務業就業。本文運用投入產出分析，測算出制造業出口的服務化程度，并據此分析制造業通過服務化這一效率提升路徑對服務業就業的影響。（2）深入挖掘制造業出口服務化對各城市服務業就業起作用的約束條件及其可能的促進機制，為進一步推動勞動力要素市場改革提供參照條件。研究發現，制造業服務化對就業的拉動強度大小，受制于城市勞動力供給彈性及勞動者技能水平。（3）本文除了聚焦就業水平之外，同樣關注城市就業的質量。研究發現，制造業出口服務化提高了城市整體的就業質量，制造業出口服務化除拉動一般性服務業就業以外，更重要的是，還帶動了高端服務業的高質量就業。

二、文獻綜述與研究假說

已有文獻大多關注制造業就業的乘數效應，即制造業就業增加對服務業就業的作用大小。當外生沖擊促使制造業部門擴張，新建企業吸納了制造業工人，進而增加餐飲、起居、醫療和商業服務等日常生活服務產品的需求，可以促進當地生活性服務業就業。Moretti（2010）最早研究了制造業就業的乘數效應，發現1個制造業非技術崗位可以帶動1.04個服務業就業，技術部門的制造業乘數效應更突出，達到了2.52。Auricchio（2017）則認為由于勞動力流動性低，住房供應緊張等原因，意大利制造業就業對服務部門的就業帶動作用幾乎為0。Jones和Yang（2018）則發現俄亥俄州的制造業就業乘數為1.2。一些學者對中國制造業的就業乘數做了測算（如袁志剛和高虹，2015；賴德勝和高曼，2017；Wang和Chanda，2018），該乘數因區域不同而存在差異，長期乘數和短期乘數也有所不同。如張川川（2015）估算，在進出口沖擊下，制造業新增1個就業崗位，帶動0.4～0.6個服務業就業。以上文獻主要關注制造業數量擴張帶來新增雇傭工人的生活需求增加，帶動生活性服務業就業增加。然而，既有研究較少涉及制造業在自身效率提升過程中，譬如制造業的服務化轉型對服務業就業所產生的影響。有關中國制造業服務化對就業影響的現有研究尚淺，尤為缺少深層次的考察。一些代表性的研究包括，肖挺（2015）認為提高產業融合程度可以增加服務業從業人員比重。肖挺（2016）進一步研究了制造業進出口強度對生產性服務業就業比重的影響。杜傳忠（2020）采用全國層級的制造業行業數據，研究制造業服務化對就業規模的影響。上述研究或采用省份層面數據，或運用全國性的行業層級數據，缺乏細粒度的考量，且對其中的作用機制、異質性問題等缺少深層次分析。本文依托地級市層面的數據，從城市間的特征差異出發，更細致地探究制造業服務化如何影響城市服務業就業，又將受到哪些城市特征的調節影響。在此基礎上，本文進一步從城市就業質量以及服務業就業結構優化以及兩個渠道檢驗了對于城市服務業就業質量的影響，豐富和發展了有關制造業服務化與就業的相關研究。

信息和通訊技術的發展促成制造業和服務業快速融合，其中，制造業服務化是二者融合發展的主要體現（夏杰長和肖宇，2019）。作為制造業效率提升的重要途徑之一制造業服務化，不僅拉動了服務業數量擴張及其就業增長，還帶動了服務業就業的高質量增長。

第一，制造業服務化拉動服務業就業增長的直接效應。制造業服務化產生對生產性服務的需求，直接促進本地生產性服務業人員就業。比如產品生產前期投入更多研發設計環節，增加對科學研究人員的需求。生產過程中的信息化網絡化應用，對計算機和軟件業領域人才需求增加。制造業服務化帶動產品質量提升和價值鏈升級，制造業出口競爭力增強，外貿代理商等精通出口業務的人才需求增加。制造業在供應鏈管理、咨詢、廣告、法律等專業服務附加值活動的增加直接帶動這些領域的人員就業。這其中很大部分屬于高端服務業生產性服務業和生活性服務業的分類標準依據國家統計局劃分標準，在此基礎上，參考余泳澤和潘研（2019）的研究，將“信息傳輸、計算機服務和軟件業，金融業，租賃和商業服務業，科研、技術服務和地質勘查業”界定為高端服務業，基本上涵蓋了生產性服務業，其余行業界定為非高端服務業。就業人員。Falk和Peng（2013）對18個歐盟國家的數據研究發現，制造業服務化水平提高推動了服務業就業比重上升，尤其對于服務業中技術水平較高的崗位，如管理者、專家工程師等增加更多，對低技能崗位（文員、銷售員）沒有明顯作用。隨著制造業企業效率的提高，生產規模擴張、專業化分工增加、生產階段更多，需要更多的非生產性工人，如工程師、管理者來組織和管理生產，生產性服務業及就業人數隨之擴大（Francois，1990）。基于上述分析，本文提出以下待驗證的假說：

H1：制造業服務化直接帶動生產性服務業人員就業，尤其是高端生產性服務業的就業。

第二，制造業服務化拉動服務業就業增長的間接效應。首先，制造業服務化帶動生產性服務業就業的增加，新增就業人員對于家政、洗護、維修等居民服務，住宿餐飲等生活服務，以及教育、醫療、文化等公共品服務的需求相應增加，間接刺激了這些生活性服務業行業的就業。其次，制造業服務化提高制造業企業的生產效率，制造業工人收入增加，對生活性服務品需求增加，這同樣會導致對生活性服務業就業需求的增加。然而，服務業就業人數最終能否增加，取決于本地勞動力的供給彈性。當一個城市的勞動力供給缺乏彈性，譬如受戶籍制度限制，勞動力不能自由流入城市，那么生產性服務就業需求增加的結果是該行業工資水平上升，其他行業的勞動力會被吸引并流入這些生產性服務業行業，這將會擠出并減少其他行業包括生活性服務業行業人員的就業。

基于上述分析，本文提出以下兩個待驗證的假說：

H2：制造業服務化對城市生活性服務業就業有促進作用，該作用的發揮效果取決于城市勞動力的供給彈性。

H3：綜合H1和H2，制造業服務化可以提升城市生產性服務業和生活性服務業就業，即提升城市服務業總體就業水平。

第三，制造業服務化帶動服務業就業高質量增長。制造業服務化從以下兩個方面促進高質量就業。一方面是如前所分析，生產性服務業對制造業的改造將直接拉動城市高端服務業就業。制造業產業鏈上游的生產性服務投入將直接帶動研發設計、工程師等知識密集型人員的就業，下游對售后服務、廣告、客戶維護等服務要素的投入，將產生對于市場咨詢、廣告、律師等專業服務業等高素質人才的需求。貫穿于整個產品實現的自動化、信息化等平臺技術的應用也將催生對于信息技術和軟件業的人才需求。另一方面，制造業服務化通過提高企業績效，升級價值鏈并提升國際競爭力兩個渠道增加企業利潤，從而提高城市勞動者的工資收入。具體而言，首先，高端服務要素、先進管理經驗的引入節約了當地企業的生產成本，企業獲得競爭優勢，其在國內市場的市場勢力增強（呂越等，2023），企業因此獲取更多利潤。其次，諸多研究表明，制造業服務化升級了價值鏈，企業在國際市場的競爭優勢增強，獲得更高附加值（劉斌和王乃嘉，2016；戴翔，2020）。這兩種效應都將增加制造業企業的利潤以及提高制造業企業員工的工資水平。制造業企業利潤增加將會進一步增加對生產性服務業勞動者的需求，通過這種供應鏈傳導，提高了參與其生產環節的生產性服務業勞動者的工資水平；制造業企業員工工資的上漲，其對生活性服務的購買力增強，又將增加城市生活性服務業勞動力的工資水平。勞動報酬增加正是國際勞工組織衡量“體面勞動”和就業質量的一個重要指標。綜上，本文提出以下假說：

H4：制造業服務化將促進城市服務業的高質量就業。

鑒于中國制造業生產的產品有60%以上的比例出口，本文重點關注制造業出口產品的服務化，這對于貿易高質量發展和貿易強國建設都具有重要意義。Fredrik等（2014）基于瑞典的微觀企業數據表明，相對于雇傭低技能的文員和操作工人，從事出口的企業需要雇傭更多的高技能工人來從事諸如跨國溝通、涉外商務、海運保險以及國際結算等業務，這些“白領”工人一般來自生產性服務業的不同部門。在很多文獻中，制造業被認為是可貿易部門，而服務業是不可貿易部門在Jones和Yang（2018）的文獻中，農業和制造業歸為可貿易部門，服務業為不可貿易部門。Frocrain和Giraud（2018）認為可貿易部門和不可貿易部門的劃分隨時間演變，他運用嚴格的方法通過對當前法國的數據進行分析，得出服務業中除了旅游、空運、賭博歸為可貿易部門，其他服務業都屬于不可貿易部門，而大部分的制造業都是可貿易部門。Falk和Peng（2013）進一步認為生產性服務業主要是通過國內企業來提供的。。Frocrain和Giraud（2018）就認為法國制造業出口每增加100個崗位能夠帶動64個不可貿易部門的就業。不同于聚焦中國制造業出口對制造業就業的研究（唐東波，2012；羅明津和靳玉英，2019），本文著眼于研究作為可貿易部門的制造業，通過出口參與全球貿易，其服務化程度對國內相對不可貿易部門服務業就業的影響。

本文余下部分結構如下：第三節簡單描述我國制造業服務化的特征事實及與其他國家的差距；第四節構建計量模型，對數據和變量做說明；第五節報告基準回歸結果，進行穩健性檢驗；第六節是對高質量就業的考察；最后總結本文的觀點，討論相關政策含義。

三、中國制造業服務化的特征事實與差距

（一）中國制造業服務化的現狀

有關制造業服務化的測度，劉斌和王乃嘉（2016）、許和連等（2017）、高翔和袁凱華（2020）等做了相關前期研究。本文主要采用劉斌和王乃嘉（2016）的方法即服務業的完全消耗系數來構建，即同時考慮制造業生產中服務要素直接投入和間接投入的比重來衡量制造業的服務化水平。具體計算公式如下：

Servitizationcompletejm=ajm+∑nl=1ajlalm+∑nk=1∑nl=1ajkaklalm+…

其中，j代表服務業，m表示制造業。ajm表示生產1單位m制造業產品對j服務業的直接消耗量，即直接消耗系數，第二項表示生產1單位m制造業產品第一輪對j服務業的間接消耗量，第三項表示第二輪對j的間接消耗量，依此類推。

根據WIOD為便于跨國比較，這里用WIOD計算制造業服務化程度。的2000-2014年世界投入產出表，測算出我國制造業服務化程度。隨著時間的推移，除少數幾個行業以外，絕大多數制造業行業的服務要素投入（以完全消耗系數計）均有提高。不過，同期制造業中服務要素直接投入的比重（以直接消耗系數計）提升不明顯。直接消耗系數與完全消耗系數之間的差距有擴大，這說明，制造業服務化主要通過其中間品的間接服務投入而不是直接服務投入增加的方式實現的。

從細分行業來看，相對于低技術行業來說，高技術制造業行業例如計算機、電子產品制造、電氣設備的制造以及汽車、掛車和半掛車制造的完全消耗系數和直接消耗系數均較高，服務要素投入的完全消耗系數在0.5以上。而一些勞動密集型產業如食品、飲料、煙草制品的制造以及家具的制造完全消耗系數僅為0.36，這說明相比于低技術行業，高技術的制造業行業有更高的服務業投入。

（二）與其他國家的差距

本文進一步比較了中國同幾個主要國家的制造業服務化水平，盡管從完全消耗系數來看，除加拿大以外，中國同其他國家的差距不是非常明顯。但是，我國制造業對服務業的直接消耗系數差距較大，相比同期的美國、日本和加拿大，以及巴西和印度的值都要小很多。制造業生產中直接消耗的服務要素比重低，與其他國家相比有較大差距，說明中國企業在生產過程中，相比于直接投入，更多的是依賴于服務業的間接投入。

四、變量、數據及計量模型

（一）計量模型及變量設置

參考Autor等（2013）、Ouyang和Yuan（2024）等的研究建立如下回歸模型：

ΔSer_Empcjt=β1ΔSer_Exposurecjt+β2ΔManu_Exposurect+β3X′ct+τj+rp+φt+εct（1）

其中，ΔSer_Empcjt表示城市c服務業j就業人數的變化率（取對數）。X′ct表示城市c的人口、教育、經濟狀況等控制變量。具體包括人均GDP，控制城市經濟發展水平；第三產業占GDP比重，衡量該城市的產業結構；此外還控制了人均工資水平、人口密度（單位面積的人口數量）、教育水平（該地區高等院校在校生占比）、固定資產投資占GDP比重以及外商投資占固定資產投資比重。τj為行業層面固定效應，rp為省份層面固定效應，φt為時間固定效應。本文采用2000-2013年期間的數據。核心變量ΔSer_Exposurecjt衡量制造業出口的服務化水平對當地勞動力市場的沖擊。該變量借鑒Autor等（2013）、Ouyang和Yuan（2024）以及張川川（2015）的研究，它是某地區制造業出口產品生產的服務化水平與該地區初始年服務業勞動力數量的比值。變量設置考慮了制造業出口的服務化程度，同時兼顧要素需求變動對勞動力市場的沖擊。由于各城市服務業發展情況不同，基期職工數量存在明顯差異，相同的要素需求變動對勞動力市場的沖擊不同，因此這里除以該地區基期勞動力的數量，具體公式如下：

ΔSer_Exposurecjt=∑mwjmΔEXcmtLcj（t-1）（2）

其中，c表示城市，j表示某一個服務行業，根據國家統計局的分類，具體包括信息傳輸、計算機和軟件業，批發和零售業，金融業，住宿餐飲業等生產性和生活性服務業行業。m表示某一制造業細分行業，wjm表示行業m與j服務業之間的投入產出完全消耗系數，即1單位m制造業的總產出消耗所有服務業j的服務要素價值量，既包括直接消耗還包含通過其他中間品的間接消耗，統稱為完全消耗。為了更精確反映出各行業之間投入產出的動態變化，2000-2003年各產業的投入產出關系采用《中國投入產出表1997》，2004-2007年用《中國投入產出表2002》，2010-2013年的數據對應《中國投入產出表2007》。ΔEXcmt表示c城市在t時間段m制造業行業出口總額的變化，并經過工業生產者出廠價格指數調整。Lcj（t-1）表示c城市j行業t-1年勞動力數量。

其中，ΔManu_Exposurect代表制造業出口強度。參考Ouyang和Yuan（2024）的做法，在回歸中加入制造業出口強度，以代表制造業出口強度對服務業就業的影響，該指標用一定時間內某城市c制造業出口的變化與制造業m職工基數的比值來表示：

ΔManu_Exposurect=∑mΔEXcmt∑mLcm（t-1）（3）

（二）數據說明

1.數據來源

本文采用了四套數據。微觀層面數據主要來自于全國經濟普查微觀數據庫、中國海關進出口企業數據庫（2000-2013年），城市層面數據來源于2000-2013年《中國勞動統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》以及《中國統計年鑒》，選取了236個地級及以上城市市轄區。制造業與服務業產業之間的投入產出關系來自于《中國投入產出表》（1997版、2002版及2007版），此外，衡量勞動力流動特征還用到第五次和第六次人口普查數據。

2.數據處理

本文采用幾個步驟對數據進行匹配：首先，參考鐵瑛等（2019）的方法，根據企業海關編碼的前五位，將企業與企業所在的地級市進行匹配。由于海關代碼前五位的地區信息沒有具體區分縣級市和地級市，采用手工查閱方式將縣級市對應于其被管轄的地級市，將數據匯總成“城市-HS六位碼-貿易方式”、“省份-HS六位碼-貿易方式”層面。在匹配之前，我們剔除海關數據中遺漏了關鍵信息的樣本。

其次，將《中國投入產出表》與海關產品代碼表匹配。這里又分為三個步驟：（1）由于海關數據2007版、2002版和1996版的HS編碼不統一，我們先利用WITS提供的匹配方法，將海關2007版HS6位碼與2002版、1996版HS6位碼統一成2007版的HS六位碼。（2）由于本文采用了2003-2013年的數據，時間跨度較長，為得到更準確的測算結果，我們啟用不同年份的投入產出表。但1997版、2002版的投入產出表按照1994年的國民經濟行業分類表編制，2007年投入產出表根據2002版行業分類表編制，我們統一到2002年的國民經濟行業分類GB/T4754-2002。（3）將海關HS產品代碼和國民經濟行業分類GB/T代碼關聯，從而將海關數據庫的HS產品對應到相應時段的中國投入產出表。具體來講，我們將1999-2003年海關數據對應到《中國投入產出表1997》，2004-2007年海關數據對應到《中國投入產出表2002》，2010-2013年海關數據對應到《中國投入產出表2007》。

最后根據城市名稱，匹配海關進出口企業數據與《中國城市統計年鑒》中城市層面信息，形成“產品-貿易方式-行業-城市”數據，具體包括出口產品的金額、出口方式、所屬行業及該行業與服務業投入產出關系，產品來源地及該城市的就業、人口、經濟發展、產業結構等信息。

3.變量的描述性統計

各主要變量的描述性統計結果如表1所示，共包括31個省份236個城市。

五、實證檢驗與結果分析

（一）基準回歸結果

表4報告了基準回歸的結果，回歸（1）僅控制時間固定效應，回歸（2）同時包括時間、行業和地區固定效應，回歸（3）和回歸（4）加入表示城市特征的控制變量，所有回歸控制了穩健性標準誤。結果顯示，制造業服務化程度的回歸系數為正，且在1%的水平上顯著，說明制造業出口產品生產的服務化程度越高，服務業就業增長越快。根據列（4）的系數，在出口產品生產中每增加1000美元/勞動力的服務要素可以增加0.455%的服務業就業。從控制變量系數來看，城市人均收入水平、人口密度、第三產業比重以及受教育水平均對城市本地服務業就業有正向促進作用，其他控制變量的系數不顯著。

（二）穩健性檢驗

1.工具變量

盡管本文用差分的方法避免了一些不隨時間變化的遺漏變量偏誤，卻沒有解決服務業對制造業的反向因果關系問題。事實上，服務業與制造業之間彼此促進，共同發展。制造業的發展、其服務化程度的提高帶動了服務業就業，同時服務業就業人數的增加以及服務業自身的擴張，同樣會提高制造業企業的生產效率（顧乃華，2010；許和連等，2017），提升制造業的服務化水平從而通過“投入-產出關系”進一步對服務業就業產生影響。針對這一內生性問題，本文參考Autor等（2013）、Ouyang和Yuan（2024）的研究構建如下工具變量：

ΔSer_ExposureIVcjt=∑mwjmΔEX（p-c）mtLcj（t-1）（4）

其中，ΔEX（p-c）mt指同一個省份中除了城市c之外的其他地區在m制造業出口額的平均值。選擇這一工具變量的理由如下：一方面，同一個省份中各城市受到同樣產業政策的影響且處于相近的地理位置，具有相對一致的出口比較優勢，出口量之間存在高度相關性，即該變量和自變量有較強的相關性。但另一方面，大多數服務貿易的消費具有及時性和不可運輸性，比如運輸業、倉儲業、郵電通信業以及批發零售業，其供給主要是為了滿足當地市場的需求，對其他城市影響較小，即該變量與被解釋變量相關性較小。

表3中的列（1）是工具變量的回歸結果。其中不可識別檢驗強烈拒絕原假設，說明工具變量和自變量相關，弱識別檢驗統計值較大，拒絕工具變量和自變量相關性弱的原假設，這兩個檢驗的結果說明工具變量有效。從工具變量的回歸結果來看，核心變量的系數仍然為正且在1%水平上顯著，仍可以得到制造業生產的服務化程度提高能夠促進服務業就業這一結論。

2.其他衡量核心變量指標

接下來用直接消耗系數替換基準回歸中的完全消耗系數，重新度量制造業服務化指標，進行穩健性檢驗。回歸結果見表3列（2）～列（3），回歸結果依然穩健，制造業生產中服務要素投入的增加對服務業就業有明顯的促進作用。考慮到上海、北京和天津這三個特大型城市的特殊性，剔除這三個城市之后，系數和顯著性基本保持不變。

3.不同維度數據的補充驗證

參考鐵瑛等（2019）的方法，對數據維度進行放縮處理，即將城市層面的數據放縮至省級層面，采用1999-2013年省級層面數據反復驗證，回歸結果見表3中的列（4）～列（6）。列（4）的回歸結果表明，改變數據維度后，系數依然顯著為正。進一步地，利用相鄰省份的平均出口作為本省出口的替代，加權其生產過程中的服務要素需求構造工具變量，以緩解內生性問題，結果匯報在列（5），2SLS回歸系數和基準回歸結果基本一致，同樣表明，制造業服務化程度的提高，增加了對生產性服務中間品的需求，創造了新的就業崗位。表3中的列（6）是用直接消耗系數，替代完全消耗系數，重新計算了省級層面的制造業服務化指標并進行回歸，核心指標系數仍然顯著為正。由此，我們得到了一致的穩健的結果。

4.考慮其他經濟和政策的沖擊

在樣本2000-2013年觀測期內，中國于2001年加入WTO，在2008年遭遇全球金融危機，這些沖擊可能會影響服務業就業和制造業服務化。加入WTO給中國帶來最直接的影響就是出口增長，中國逐步成為“世界工廠”，吸引了更多工人到制造業就業，服務業就業吸引力下降。另外，城市制造業就業工人增加可能會派生出對某些服務行業特別是生活性服務業的需求，進而增加服務業就業，總體而言，制造業出口增長對服務業就業影響不明確。從表4中的回歸結果可以看到引入的制造業出口變量系數值為負，但不顯著，說明其對服務業就業影響不明確。作為進一步的補充驗證，我們剔除第一個分段即剔除掉中國加入WTO之前2000年和2001年的觀測值，重新進行回歸，回歸結果見表4的列（1），結果穩健。2008年中國遭遇全球金融危機，外需下滑，外向型城市受到更大沖擊。因此，首先我們構造了一個金融危機虛擬變量，將2008年及2009年設置為1，其他年份設置為0（之所以只設置2008年和2009年這兩年，是因為其后年份出口量恢復至金融危機之前的水平），并與制造業出口強度變量進行交互，加入回歸方程；另一種做法是剔除受金融危機沖擊較大的外向型城市即東部沿海地區再進行回歸，結果分別見表4中的列（2）和列（3）。可以看到，核心變量制造業出口服務化的系數依然穩健，說明加入金融危機沖擊后，核心結論保持不變。此外，我們還加入了地區乘以年份，以及行業乘以年份固定效應，以控制更多的外生性政策和經濟沖擊，回歸結果依然穩健（表4的列（4）、列（5））。

（三）勞動力供給的影響

1.增加勞動力供給數量的影響：戶籍分割和勞動力供給彈性

制造業出口服務化對服務業中間品需求的增長，增加了對于服務業就業崗位的需求，但是，服務業就業最終能否增加，取決于本地勞動力的供給彈性。中國獨特的戶籍分割制度，使得非戶籍人口在務工地無法享受與當地居民同等的醫保和子女入學等社會福利，嚴重限制了勞動力在城市之間以及城鄉之間的自由流動（陳靜敏等，2008），各地區勞動力的供給彈性存在差異。有文獻注意到全球化進程中中國制造業的發展和勞動力供需彈性之間的關系（史青和張莉，2017）。

為考察勞動力供給彈性差異對服務業就業的影響，這里采用中華人民共和國第五次（2000）和第六次（2010）人口普查的數據，參考袁志剛和高虹（2015）的研究，以城市移民（戶籍在外省，居住在本地）占城市總人口的比重來衡量各城市勞動力供給彈性。該數值越大，說明該城市勞動力的流動性較強，勞動力供給充足。我們引入城市移民占比和制造業服務化程度的交互項，回歸結果如表5中的列（2）所示，交互項的系數顯著為正，說明在勞動力數量充足，供給彈性較大的地區，制造業服務化對服務業就業事實上的拉動作用更明顯。為了更清晰地展示勞動力供給彈性的作用程度，我們將移民占比指標按其分位數大小分為幾個區間，以代表不同勞動力供給彈性的組別，并構造其和服務要素投入的交互項進行回歸。在不同分組中，我們只報告服務要素投入和城市移民占比最高組交互項回歸的結果，回歸結果如表5中的列（3）、列（4）、列（5）所示，對比這三列交互項的系數值可以看出，移民數量所占比重排名在前10%分位的城市即勞動力供給彈性越高的城市組，其制造業服務化對服務業就業的系數值最大，作用最強。而排名前50%的城市作用最弱，排名前25%的城市作用效果次之。

2.提高勞動力質量的影響：城市中更多高技能工人

劉志彪（2006）認為，大部分服務業尤其是生產性服務業具有知識資本和技術資本密集的特征，對人力資本的要求較高。因此，我們認為，具有更大高技能勞動力占比的城市，制造業服務化帶動的服務業就業可能更高，接下來我們對此進行驗證。由于各統計年鑒沒有分城市的技能勞動力占比數據，本文借助中國經濟普查企業數據庫，參考Chen等（2017）的研究，將高技能工人定義為獲得大專及以上學歷的從業人員。計算每個地級市CBT二位碼行業層面的高技能工人占所有職工的比例：

skillc=∑mskillcm∑mlcm

（5）

其中，下標c表示城市，skillc表示該城市高技能勞動力所占比重，skillcm指的是該城市細分行業m的高技能勞動力數量，lcm是該城市行業m雇傭工人總量，之所以利用經濟普查數據庫，主要是由于該數據庫有本文需要的技能勞動力信息，即各企業雇傭的職工學歷及職稱情況，我們可以加總獲得分城市分行業層面的數據。

接下來，本文構造高技能勞動力占比和制造業服務化的交互項進行回歸，結果如表6所示。可以看到，交互項系數顯著為正，這說明在高技能勞動力占比更高的城市，制造業服務化對服務業就業的推動作用更強。進一步地，列（3）～列（5）構造了高技能勞動力占比的分位數和服務化程度的交互項，系數均顯著為正，并且高技能勞動力占比越靠前的城市組，其制造業服務化對服務業就業的作用越大，系數依次遞減。

六、城市服務業高質量就業

（一）制造業出口服務化與城市就業質量提升

黨的二十大報告提出，“強化就業優先政策，健全就業促進機制，促進高質量充分就業”，高質量就業是高質量發展的內在要求，更是滿足人民群眾對美好生活向往的重要途徑。在文獻中，國際勞工組織（ILO）的“體面勞動”被視為就業質量的廣泛定義。就業質量作為一個多維指標，又有宏觀和微觀之分。宏觀的就業質量，主要是指一個國家或地區的就業環境或就業能力，具體包括經濟發展水平、就業服務、失業率、就業公平、勞動保障等諸多指標（賴德勝等，2011）。微觀上的就業質量，則從勞動者個人出發，包括勞動報酬、勞動時間、工作穩定性、工作價值等維度（MuonzDeBustillo等，2011）。賴德勝等（2011）構建了地區層面衡量就業質量的6個維度50個三級指標綜合估算了中國各省區的就業質量，戚聿東等（2020）借鑒賴德勝等（2011）的方法，采用20多個指標四種賦權方法估算了中國各省的就業質量。本文在參考借鑒以上文獻的基礎上進一步推進，用25個指標并采用4種賦權法估算了中國236個地級市層面的就業質量。在此基礎上，回歸分析制造業出口服務化對地級市就業質量的提升作用。本文構建的地級市就業質量指標體系如表7所示，包括4個一級指標和11個二級指標。數據主要來自《中國勞動統計年鑒》和《中國城市統計年鑒》，由于各城市編制指標的體系沒有統一，因此相較于省級指標，地級市層面體現工作質量的指標較少一些。

借鑒戚聿東等（2020）的做法，本文分別用熵權法、CRITIC法、等權重法和組合賦權法將以上11個二級指標綜合測算得出各地級市就業質量得分。

1.熵權法

熵權法根據每個指標的離散程度賦予一個權重，再根據每個指標的權重綜合加權得到就業質量得分。其具體計算步驟如下：

（1）數據標準化處理：

X′pq=Xpq-min（Xpq）max（Xpq）-min（Xpq）

X″pq=max（Xpq）-Xpqmax（Xpq）-min（Xpq）

其中，Xpq代表城市p的第q個指標，X′pq是對正向指標標準化后的結果，X″pq是對負向指標標準化后的結果。

（2）計算第q項指標的熵值：

eq=-1lnk∑pp=1VpqlnVpq

其中，Vpq代表q指標項下城市p占該指標的比重，即：

Vpq=Xpq∑pp=1Xpq

（3）計算各項指標權重：

wq=eq∑qq=1eq

最后，對所有指標計算加權平均值，即得到熵權法各城市就業質量綜合得分：

Scorep=∑qq=1wqX′pq

2.CRITIC法

CRITIC法的權重依據指標的標準差和相關系數進行，若該指標的標準差越大，則說明數據波動越大，包含的信息越多，權重越高。而指標之間的相關系數越大，說明數據的沖突性越小，則權重越低，具體計算步驟同熵權法。再將各個指標標準化之后，計算各指標的標準差和指標之間的相關系數，再給出各指標的權重，最后計算加權平均，得到CRITIC法城市就業質量綜合得分。

3.等權重法

等權重法對所有指標賦予相同的權重，即認為各指標對就業質量的重要性相同，各指標衡量了就業質量的不同方面。

4.組合賦權法

即將以上三種方法得到的均值作為權重，對三個指標進行加權求和。

表8是分別將以上四種方法計算的各地級市就業質量評分作為因變量進行回歸的結果。從中可以看出，無論是用哪種方法衡量，制造業出口服務化水平均顯著提升了城市整體的就業質量，原因如前所述，制造業服務化提高了企業在國內市場勢力以及在國際市場的競爭力，改進了城市的就業環境和就業狀況，并提高了勞動者的報酬。

（二）制造業出口服務化與高端服務業就業

為了更深入地展開對服務業就業質量的考察，本文進一步將服務業分為高端服務業和非高端服務業兩大類，以衡量制造業出口服務化是否對服務業就業結構造成影響，從而對服務業就業質量產生的影響。參考國家統計局分類標準及余泳澤和潘妍（2019）的研究，本文將高端服務業界定為包括“信息傳輸、計算機服務和軟件業，金融業，租賃和商業服務業，科研、技術服務和地質勘查業”，非高端服務業定義為除以上行業之外剩下的服務業行業，具體包括“交通、倉儲、郵電業，住宿和餐飲業，房地產業，水利、環境和公共設施管理業，居民服務、修理和其他服務業，教育，衛生和社會工作，文化、體育和娛樂業，公共管理、社會保障和社會組織”。

通過構建是否為高端行業的虛擬變量，考察制造業出口服務化對非高端服務業就業和高端服務業就業之間的差異性影響，回歸結果如表9所示。在列（1）和列（2）中，使用分組回歸進行檢驗，從系數大小來看，制造業出口服務化對于高端服務業就業的影響明顯高于非高端服務業就業。此外，在列（3）中對制造業出口服務化和是否為高端行業進行了交互，交互項結果顯著為正，說明制造業出口服務化對于高端服務業就業的提升效果顯著強于非高端服務業，促進了城市服務業就業的結構升級，推動了服務業的高質量就業。

進一步地，我們對高端服務業中的細類行業進行了分組回歸分析。由表10可見，除金融業以外，對其他幾類高端服務業的就業都有顯著的拉動作用。制造業出口服務化程度提高，帶動信息傳輸、計算機軟件業以及租賃商貿服務業、科學研究和技術服務業的就業，近些年我國的信息化和工業化融合加速，以及電子商務、互聯網生產服務平臺對傳統制造業的改造，增加了對這類服務業就業人員的需求。對咨詢法律廣告等專業服務業的就業影響較大，說明我國制造業企業在供應鏈管理、咨詢、廣告、會計審計等專業服務方面的需求增加，由此促進了這類高端就業人員增加。制造業出口服務化程度提高，增加了對于科學研究、技術服務等領域的人員就業的需求。這些行業對勞動者的學歷和技能要求較高，其工資收入也比較高，屬于高質量就業。余泳澤和潘研（2019）認為，一個城市高端服務業相比于非高端服務業占比的上升，意味著服務業結構的優化和升級，必將帶動就業結構優化和升級，增加對高技能勞動力的需求，影響勞動者的就業能力和工資水平，提升服務業就業質量（戚聿東等，2020）。

七、結論與政策建議

制造業與服務業的深度融合是實現我國產業升級和經濟高質量發展的重要路徑，制造業出口產品生產過程的服務化是建設貿易強國的重要途徑，然而，現有研究較少關注在這一轉型過程中對本地勞動力市場可能帶來的影響。基于《中國城市統計年鑒》、中國經濟普查數據庫、中國人口普查數據庫、海關進出口企業數據庫，本文研究了制造業出口在生產過程中的服務化程度對本地服務業就業的影響。研究發現，城市制造業出口服務化程度的提高，顯著促進了本地服務業就業的增加。平均來看，制造業生產的服務要素投入每增加1000美元/勞動力，帶來當地服務業就業上升0.455%。內生性問題處理、核心指標替換、不同維度數據的驗證均表明本文的研究結論是穩健的。進一步研究發現，這種影響對服務業就業拉動作用的大小受到勞動力市場供給彈性，以及地區勞動力人力資本水平的影響。那些人口流動較多、勞動力供給彈性大的城市，制造業出口服務化對服務業就業的拉動作用更強。此外，提高城市勞動力的技能和受教育水平，同樣可以促進服務業就業人數的增加，這是由于一些服務業尤其是生產性服務業自身知識資本和技術資本密集型特征所決定的，其與高技能勞動力對接更好。

進一步分析表明，制造業出口服務化從就業環境、就業狀況等多方面提升了城市整體就業質量。此外，制造業服務化不僅拉動了一般性服務業，還帶動了高端服務業的高質量就業。其中，從受影響的服務業行業來看，對生產性服務業的信息傳輸、計算機和軟件業，咨詢廣告法律等專業服務的就業拉動最大，這反映了在制造業生產服務化過程中，信息化和工業化融合帶來的電子商務、互聯網平臺對制造業的改造，以及對供應鏈管理、咨詢、廣告等專業服務需求的大幅增加，從而拉動這些高端服務業的高質量就業。

基于本文的研究，我們有以下一些政策建議：（1）制造業出口服務化促進了就業增長，因此，應大力推動制造業與服務業融合，將生產型制造升級為服務型制造，在建設貿易強國的同時提升本地的就業水平和就業質量。從以往的研究中可以發現，招商引資等制造業企業數量擴張帶來就業增長，但僅限于帶動住宿餐飲、批發零售等低端服務業就業。本文進一步研究發現，制造業服務化這一效率提升路徑，還能帶動信息傳輸計算機軟件、咨詢法律等高端服務業就業。（2）研究還表明，盡管制造業出口服務化推動了服務業就業質和量的提升，但要發揮這一作用，很大程度上取決于當地勞動力供給的數量及勞動者的素質。因此，要進一步深化要素市場改革，建立統一、開放的勞動力市場，促進勞動力在城鄉之間、地區之間、行業之間的靈活流動，避免勞動力供給無法匹配需求帶來的城市勞動力工資上漲和勞動力短缺問題，做到“人盡其才，才盡其用”。（3）由于制造業服務化所需要的生產性服務業人員，其所要具備的專業知識具有專業化、高技能化的特點，因此，不僅要注重高等教育等公共教育投資，高等教育培養的人才培養還應與時俱進，與當下社會需求對接，并注重對人才的個性化培養。更重要的是，要強化勞動者的再教育和在職培訓，建立專業化的高端人力資源服務體系，提高并不斷優化勞動者的技能水平，以期更好地匹配制造業服務化對高技能、專業化勞動者的需求。

參考文獻：

[1]陳靜敏、陸銘、陳釗，2008：《勞動力短缺時代有沒有到來》，《經濟學動態》第4期。

[2]戴翔，2020：《制造業服務化與價值鏈攀升：來自中國經驗證據》，《西安交通大學學報（社會科學版）》第5期。

[3]杜傳忠、金文翰，2020：《制造業服務化轉型的就業規模效應》，《當代財經》第12期。

[4]方明月、聶輝華、江艇、譚松濤，2010：《中國工業企業就業彈性估計》，《世界經濟》第8期。

[5]高翔、袁凱華，2020：《中國企業制造業服務化水平的測度及演變分析》，《數量經濟技術經濟研究》第11期。

[6]顧乃華，2010：《生產性服務業對工業獲利能力的影響和渠道——基于城市面板數據和SFA模型的實證研究》，《中國工業經濟》第5期。

[7]賴德勝、蘇麗鋒、孟大虎、李長安，2011：《中國各地區就業質量測算與評價》，《經濟理論與經濟管理》第11期。

[8]賴德勝、高曼，2017：《地區就業崗位的創造——制造業對服務業的就業乘數效應》，《中國人口科學》第4期。

[9]劉斌、王乃嘉，2016：《制造業投入服務化與企業出口的二元邊際——基于中國微觀企業數據的經驗研究》，《中國工業經濟》第9期。

[10]劉志彪，2006：《論現代生產者服務業發展的基本規律》，《中國經濟問題》第1期。

[11]羅明津、靳玉英，2019：《企業出口行為的就業波動效應研究：基于中國工業企業的經驗》，《世界經濟研究》第5期。

[12]呂越、于喆寧、陳泳昌，2023：《制造業服務化的就業效應：空間關聯、影響機制與異質性》，《經濟與管理研究》第1期。

[13]戚聿東、劉翠花、丁述磊，2020：《數字經濟發展、就業結構優化與就業質量提升》，《經濟學動態》第11期。

[14]史青、張莉，2017：《中國制造業外包對勞動力需求彈性及就業的影響》，《數量經濟技術經濟研究》第9期。

[15]唐東波，2012：《垂直專業化貿易如何影響了中國的就業結構？》，《經濟研究》第8期。

[16]鐵瑛、張明志、陳榕景，2019：《人口結構轉型、人口紅利演進與出口增長——來自中國城市層面的經驗證據》，《經濟研究》第5期。

[17]夏杰長、肖宇，2019：《生產性服務業：發展態勢、存在的問題及高質量發展政策思路》，《北京工商大學學報》第4期。

[18]肖挺，2016：《制造業國際貿易對服務化就業結構變遷影響的實證研究》，《世界經濟研究》第11期。

[19]肖挺，2015：《中國制造業服務化的就業效應影響》，《系統管理學報》第6期。

[20]許和連、成麗紅、孫天陽，2017：《制造業投入服務化對企業出口國內增加值的提升效應——基于中國制造業微觀企業的經驗研究》，《中國工業經濟》第10期。

[21]余泳澤，潘妍，2019：《中國經濟高速增長與服務業結構升級滯后并存之謎——基于地方經濟增長目標約束視角的解釋》，《經濟研究》第3期。

[22]袁志剛、高虹，2015：《中國城市制造業就業對服務業就業的乘數效應》，《經濟研究》第7期。

[23]張川川，2015：《地區就業乘數：制造業就業對服務業就業的影響》，《世界經濟》第6期。

[24]張川川，2015：《出口對地區就業、工資和收入不平等的影響》，《經濟學（季刊）》第14卷第4期。

[25]張晶、陳志龍，2021：《勞動力成本上升與中國制造業轉移》，《統計研究》第6期。

[26]AuricchioM.，CianiE.，DalmazzoA.，etal.，2017，TheConsequencesofPublicEmployment：EvidencefromItalianMunicipalities，BankofItalyTemidiDiscussioneWorkingPaper，No.1125.

[27]Autor，D.H.，Dorn，D.andHanson，G.H.，2013，TheChinaSyndrome：LocalLaborMarketEffectsofImportCompetitionintheUnitedStates，AmericanEconomicReview，103（6）：2121＼|2168.

[28]Chen，B.，Yu，M.andYu，Z.，2017，MeasuredSkillPremiaandInputTradeLiberalization：EvidencefromChineseFirms，JournalofInternationalEconomics，109：31＼|42.

[29]Falk，M.andPeng，F.，2013，TheIncreasingServiceIntensityofEuropeanManufacturing，TheServiceIndustriesJournal，33（15）：1686＼|1706.

[30]Francois，J.，1990，ProducerServices，Scale，andtheDivisionofLabor，OxfordEconomicPapers，42（4）：715＼|729.

[31]Fredrik，H.，Fredrik，S.，Carl，D.andZhu，C.，2014，GlobalEngagementandOccupationalStructureofFirms，IFNWorkingPaper，1026.

[32]Frocrain，P.andGiraud，P.N.，2018，TheEvolutionofTradableandNon＼|tradableEmployment：EvidencefromFrance，EconomieetStatistique，503（1）：87＼|107.

[33]Jones，M.andYang，L.，2018，RegionalJobMultipliers，AppliedEconomicsLetters，25（19）：1342＼|1345.

[34]Moretti，E.，2010，LocalMultipliers，AmericanEconomicReview：PapersandProceedings，100（2）：373＼|377.

[35]MunozDeBustillo，R.，Fernandez＼|Macias，E.，Esteve，F.andAnton，J.，2011，EPluribusUnum？ACriticalSurveyofJobQualityIndicators，Socio＼|EconomicReview，9（3）：447＼|475.

[36]Ouyang，D.andYuan，W.，2024，TheflipsideoftheChinasyndrome：LocallabormarketeffectsinChina，ReviewofInternationalEconomics，32（5），2051＼|2094.

[37]Wang，T.andChanda，A.，2018，ManufacturingGrowthandLocalEmploymentMultipliersinChina，JournalofComparativeEconomics，46（2）：515＼|543.

ManufacturingExportServitizationandtheIncreasingEmployment

andtheImprovementofEmploymentQualityofServiceSectors

ChenLin1，YuXiaoyan2andLinZhichao1

（1.SchoolofEconomicsandManagement，EastChinaNormalUniversity;

2.ZhejiangGongshangUniversity）

Abstract：AsthedeepintegrationofmanufacturingandservicesisanimportantpathwayforChinashigh＼|qualityeconomicdevelopment，itsimpactonemploymentrequirescarefulevaluation.Thispapercomprehensivelyutilizesandmatchesdatafrom236Chineseprefecture＼|levelcities，theEconomicCensusofChina，thePopulationCensus，theCustomsImportandExportEnterpriseDatabase，andotherlarge＼|scaledatabases.Andinput＼|outputtechniquesareappliedtocalculatethedegreeofservitizationinmanufacturingexportproducts.Thefindingsindicatethatforeveryadditional$1，000ofserviceinputinmanufacturingproductionperlaborunit，theurbanserviceindustryemploymentratewillincreasebyapproximately0.455%.Thisemployment＼|boostingeffectisconstrainedbytheelasticityofurbanlaborsupplyandtheskilllevelsofurbanlabors.Furtheranalysisshowsthattheservitizationofmanufacturingexportproductsenhancesoverallurbanemploymentqualityfrommultipledimensions，includingtheemploymentenvironmentandemploymentconditions，anddriveshigh＼|qualityemploymentinadvancedservicesectors.ThispaperprovidesempiricalsupportfortheintegrationofthesecondaryandtertiaryindustriestofacilitateChinashigh＼|qualityeconomicdevelopment，andofferspolicyrecommendationsforfurtherimprovinglaborfactormarketreformsandenhancingtheroleoftheservicesectorasan“employmentstabilizer.”

KeyWords：manufacturingservitization;serviceemployment;employmentquality;laborsupply

責任編輯鄧悅