中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率的影響

王 俊，銀成鉞

（東北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130117）

一、引 言

制造業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有重要地位。據(jù)工信部2022 年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)制造業(yè)增加值占全球的比重從2012 年的22.5%提高到2021 年的近30%，持續(xù)保持世界第一制造大國(guó)地位。我國(guó)制造業(yè)雖然取得了舉世矚目的成就，但同時(shí)也出現(xiàn)了勞動(dòng)力老齡化的瓶頸，人口紅利的消退導(dǎo)致制造業(yè)發(fā)展速度不斷放緩，后工業(yè)時(shí)代如何提升制造業(yè)效率已成為我國(guó)制造業(yè)發(fā)展面臨的最為嚴(yán)峻的問(wèn)題之一。［1-2］

制造業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵是制造業(yè)效率的提升，而僅僅依靠制造業(yè)自身智能化發(fā)展來(lái)提升效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。眾多研究表明，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對(duì)提升制造業(yè)效率有明顯的推動(dòng)作用，而近年來(lái)大量生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)出現(xiàn)智能化趨勢(shì)。產(chǎn)業(yè)智能化屬于經(jīng)濟(jì)學(xué)中剛剛興起的研究領(lǐng)域，其核心思想是將智能化手段運(yùn)用到產(chǎn)業(yè)中，從而促進(jìn)某一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出增加。產(chǎn)業(yè)智能化體現(xiàn)為人工智能的大規(guī)模應(yīng)用，是將智能化運(yùn)用到三大產(chǎn)業(yè)中，包括在企業(yè)采購(gòu)、物流生產(chǎn)、管理、技術(shù)創(chuàng)新和服務(wù)等領(lǐng)域的運(yùn)用。［3-4］隨著智能化進(jìn)程的加速，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也逐步過(guò)渡至智能化時(shí)代，并衍生出智能金融服務(wù)、智能物流服務(wù)、智能研發(fā)服務(wù)、智能信息服務(wù)、智能營(yíng)銷服務(wù)等多種生產(chǎn)性服務(wù)的新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)品。因此，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化也是運(yùn)用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出增加?，F(xiàn)有研究主要圍繞產(chǎn)業(yè)智能化水平對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級(jí)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、勞動(dòng)、收入及就業(yè)等方面的影響展開(kāi)。［5-7］至于產(chǎn)業(yè)智能化能否提升產(chǎn)業(yè)效率的問(wèn)題，研究表明人工智能的進(jìn)步可能提高全要素生產(chǎn)率，尤其是企業(yè)能源效率和材料使用效率可以得到改善。［8］云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)通過(guò)補(bǔ)充與替代現(xiàn)有的生產(chǎn)要素，可以不同程度地提升資本與勞動(dòng)生產(chǎn)率。［9］智能化是通過(guò)技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用，甚至人工智能政策都會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)效率產(chǎn)生影響。［10］可見(jiàn)，現(xiàn)有研究成果主要是從定性的角度分析產(chǎn)業(yè)智能化水平如何影響產(chǎn)業(yè)效率，而鮮有研究從定量角度研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率的影響。

本文的主要?jiǎng)?chuàng)新在于：其一，界定了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化的內(nèi)涵，構(gòu)建了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并測(cè)度了全國(guó)及29 個(gè)省、市、自治區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平；其二，實(shí)證分析了中國(guó)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率的影響。

二、理論分析

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的關(guān)系的理論基礎(chǔ)主要依托價(jià)值鏈理論。邁克爾·波特于1985 年首次提出價(jià)值鏈的概念，他認(rèn)為企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的過(guò)程一般通過(guò)兩類活動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)，一類是與企業(yè)經(jīng)營(yíng)直接相關(guān)的基本活動(dòng)，包括研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)作業(yè)、物料運(yùn)輸、市場(chǎng)銷售、售后服務(wù)等；另一類是與企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)沒(méi)有直接關(guān)系的支持活動(dòng)，包括采購(gòu)、技術(shù)研發(fā)、人力資源管理、財(cái)務(wù)管理等。一個(gè)企業(yè)價(jià)值鏈的形成過(guò)程可以被看作是這些相互關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)構(gòu)造的企業(yè)活動(dòng)集合體幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值的動(dòng)態(tài)過(guò)程。隨著分工的不斷深化和競(jìng)爭(zhēng)的加劇，一些早期在企業(yè)內(nèi)部完成的價(jià)值鏈活動(dòng)從企業(yè)內(nèi)部剝離出來(lái)，成為獨(dú)立的中間服務(wù)生產(chǎn)者并通過(guò)市場(chǎng)交換將生產(chǎn)性服務(wù)有償提供給制造業(yè)。［11］從微笑曲線來(lái)看，我國(guó)制造業(yè)的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在微笑曲線的中間環(huán)節(jié)，即生產(chǎn)制造。雖然中間環(huán)節(jié)經(jīng)濟(jì)附加值較低，但我國(guó)制造業(yè)依靠廉價(jià)勞動(dòng)力仍舊換取了全球市場(chǎng)份額。然而近年來(lái)人口老齡化趨勢(shì)導(dǎo)致我國(guó)人口紅利逐步消失，加之生產(chǎn)要素價(jià)格逐年提高，依靠低成本攫取高額利潤(rùn)的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)已不復(fù)存在，制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)附加值需要向微笑曲線兩側(cè)附加值較高的研發(fā)和營(yíng)銷環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移，而借助生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提升制造業(yè)研發(fā)與營(yíng)銷等環(huán)節(jié)的創(chuàng)新水平，無(wú)疑有助于制造業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品附加值的增加和中間加工制造環(huán)節(jié)的減少。因此，以往在研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的關(guān)系時(shí)，多選擇價(jià)值鏈理論來(lái)闡述二者之間的關(guān)系。

然而，隨著信息技術(shù)水平的不斷發(fā)展，原有的價(jià)值鏈理論已經(jīng)不能完全反映產(chǎn)業(yè)間的關(guān)系，于是價(jià)值網(wǎng)的概念應(yīng)運(yùn)而生。該理論最初由Merce管理顧問(wèn)公司的亞德里安·斯萊沃斯基于1998 年提出，他認(rèn)為企業(yè)成員之間應(yīng)通過(guò)資源共享和優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)共同為顧客提供服務(wù)。美國(guó)學(xué)者大衛(wèi)·波維特進(jìn)一步豐富了價(jià)值網(wǎng)理論，他主張將傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)作融入新的價(jià)值網(wǎng)，企業(yè)需要將價(jià)值鏈上的各個(gè)環(huán)節(jié)結(jié)合數(shù)字信息技術(shù)，形成新的價(jià)值創(chuàng)造方式，從而突破自身內(nèi)部?jī)r(jià)值鏈的限制，與外部其他企業(yè)的價(jià)值鏈相互關(guān)聯(lián)，形成合作協(xié)同關(guān)系，構(gòu)建更優(yōu)的價(jià)值共創(chuàng)聯(lián)合體。隨著信息技術(shù)和智能化技術(shù)的不斷發(fā)展，原本價(jià)值鏈中研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等模塊在新技術(shù)的作用下可以突破原有的鏈狀順序被重新塑造，企業(yè)可以用網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化的方式來(lái)創(chuàng)造價(jià)值?？梢?jiàn)，價(jià)值網(wǎng)形成的過(guò)程是價(jià)值鏈重構(gòu)的過(guò)程，企業(yè)間的價(jià)值鏈關(guān)系在信息化和智能化時(shí)代演變成價(jià)值網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了由關(guān)注價(jià)值增值和成本控制到關(guān)注價(jià)值共創(chuàng)的轉(zhuǎn)變。面對(duì)客戶對(duì)高質(zhì)量產(chǎn)品和服務(wù)的需求，價(jià)值網(wǎng)需要具備靈活、高效、可靠、成本低、可定制等特性，以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)需求。［12］

在智能化時(shí)代，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)出現(xiàn)智能化發(fā)展趨勢(shì)，在為制造業(yè)提供中間服務(wù)時(shí)，可以通過(guò)智能化手段和技術(shù)為制造業(yè)提供更為精確和個(gè)性化的定制服務(wù)，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、資源、信息和物質(zhì)流等在價(jià)值網(wǎng)內(nèi)快速流動(dòng)，為制造業(yè)提供更為高效、低價(jià)和可靠的服務(wù)，從而對(duì)制造業(yè)的交易成本和生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響。［13］同時(shí)，采用智能化服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)以制造業(yè)企業(yè)需求為中心，通過(guò)智能化的基礎(chǔ)設(shè)施連接和信息共享來(lái)實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，通過(guò)密切合作共同創(chuàng)造更大價(jià)值，從而滿足制造業(yè)企業(yè)的需求。智能化程度低的制造業(yè)企業(yè)可以借助生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提供的智能化產(chǎn)品及服務(wù)，將材料采購(gòu)、研發(fā)設(shè)計(jì)、加工生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、物流、銷售配送、售后服務(wù)等流程無(wú)縫銜接形成高效智能化的生產(chǎn)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行重構(gòu)和整合，從而降低成本，提升制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)效率。依靠生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)為制造業(yè)部門(mén)提供技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)支持，是促使制造業(yè)專注于核心研發(fā)、智能制造的輔助力量的必然選擇。［14］因此，根據(jù)價(jià)值網(wǎng)理論，本文認(rèn)為發(fā)展并利用智能化的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是提升我國(guó)制造業(yè)效率的重要方式，可以有效實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)參與制造業(yè)價(jià)值網(wǎng)優(yōu)化，提升制造業(yè)效率。

三、實(shí)證研究

（一）變量定義

1.被解釋變量：本文的被解釋變量為制造業(yè)效率（Y），選取制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率作為代理指標(biāo)，具體采用我國(guó)制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)的總產(chǎn)值與行業(yè)從業(yè)人數(shù)計(jì)算的勞動(dòng)生產(chǎn)率之和代表制造業(yè)總體效率。

2.解釋變量：本文的解釋變量為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平（sczn）。國(guó)外學(xué)者關(guān)于產(chǎn)業(yè)智能化的衡量主要是為了解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展的具體問(wèn)題，故大多選擇單一指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度，未能構(gòu)建健全的測(cè)度體系。國(guó)內(nèi)學(xué)者多從宏觀層面測(cè)度產(chǎn)業(yè)智能化，如孫早和侯玉琳借鑒了由國(guó)家工業(yè)和信息化部構(gòu)建的工業(yè)化和信息化融合的指標(biāo)體系，構(gòu)建了工業(yè)智能化水平測(cè)度指標(biāo)體系，這開(kāi)創(chuàng)了國(guó)內(nèi)利用指標(biāo)體系方法測(cè)度具體產(chǎn)業(yè)智能化研究的先河。［7］本文在孫早和侯玉琳研究的基礎(chǔ)上，從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化基礎(chǔ)、智能化應(yīng)用、智能化效益三部分構(gòu)建生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的測(cè)度指標(biāo)（見(jiàn)表1），并采用熵值法客觀衡量各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，最終計(jì)算出生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化的總體水平。

表1 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平測(cè)度指標(biāo)體系

3.控制變量：本文的控制變量在已有對(duì)制造業(yè)效率研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合產(chǎn)業(yè)智能化的研究視角，選取了固定資產(chǎn)投資、研發(fā)創(chuàng)新水平、人力資本水平、外商投資水平4 個(gè)指標(biāo)作為控制變量。

（1）固定資產(chǎn)投資（fai）。使用各個(gè)省份年度獲得的社會(huì)固定資產(chǎn)投資與該地區(qū)生產(chǎn)總值的比值作為影響制造業(yè)效率的控制變量。

（2）研發(fā)創(chuàng)新水平（res）。選擇工業(yè)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)作為衡量產(chǎn)業(yè)效率的代理變量。

（3）人力資本水平（hum）。人力資本水平會(huì)通過(guò)提升管理效率和創(chuàng)新效率來(lái)提高制造業(yè)效率，故本文選取每十萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)（人/10 萬(wàn)人）作為衡量人力資本水平的代理變量。

（4）外商投資水平（fdi）。改革開(kāi)放以來(lái)，外商直接投資大力促進(jìn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，尤其是促進(jìn)了我國(guó)制造業(yè)發(fā)展。某一地區(qū)引入外商投資可以增加資本、技術(shù)等多方面投入，從而有利于制造業(yè)效率的提高。本文用外商直接投資與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量外商投資水平。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及模型設(shè)定

由于一些產(chǎn)業(yè)年鑒數(shù)據(jù)的更新具有滯后性，部分?jǐn)?shù)據(jù)只能采集到2019 年，故本文選取2006 ～2019年中國(guó)29 個(gè)省級(jí)地區(qū)（除西藏、青海）的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，原始數(shù)據(jù)來(lái)自2006 ～2020 年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)/分析平臺(tái)等。個(gè)別缺失數(shù)據(jù)通過(guò)插值法進(jìn)行估算補(bǔ)齊。同時(shí)，為去除價(jià)格的影響，對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值和制造業(yè)產(chǎn)值等數(shù)據(jù)以2006 年為基期進(jìn)行平減處理。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)和折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)來(lái)源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》。在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的細(xì)分行業(yè)選取方面，對(duì)照我國(guó)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，著重考察智能化發(fā)展突出的細(xì)分行業(yè)，按照數(shù)據(jù)的可獲取性、統(tǒng)計(jì)口徑的一致性、弱化內(nèi)生性等要求，本文最終將“金融業(yè)”“租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)”“科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)”“交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)”及“批發(fā)和零售業(yè)”五個(gè)細(xì)分行業(yè)納入到生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的研究范疇。由于五個(gè)細(xì)分行業(yè)諸多統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并沒(méi)有被全部涵蓋，所以就行業(yè)層面而言，對(duì)其進(jìn)行分別測(cè)度缺乏一定的科學(xué)性，因此本文主要結(jié)合熵值法測(cè)度全國(guó)及各個(gè)地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平。為去除異方差的影響，對(duì)制造業(yè)效率、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化、固定資產(chǎn)投資、研發(fā)創(chuàng)新水平、人力資本水平、外商投資水平取自然對(duì)數(shù)。變量描述性統(tǒng)計(jì)如表2 所示。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

為了檢驗(yàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化與制造業(yè)效率之間的關(guān)系，本文建立如下基本檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

在模型（1）中，i和t分別表示地區(qū)和時(shí)間，Yit表示制造業(yè)效率，sczn表示生產(chǎn)性智能化水平，α0為常數(shù)項(xiàng)，α1代表生產(chǎn)性智能化對(duì)制造業(yè)效率的影響系數(shù)，Z 表示控制變量，包括固定資產(chǎn)投資（fai）、研發(fā)創(chuàng)新水平（res）、人力資本水平（hum）、外商投資水平（fdi）。μi表示地區(qū)異質(zhì)項(xiàng)，δt表示時(shí)間異質(zhì)項(xiàng)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（三）基準(zhǔn)性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)模型（1），對(duì)2006 ～2019 年我國(guó)29 個(gè)省級(jí)地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，由于存在省區(qū)的個(gè)體效應(yīng)，因而回歸時(shí)選用混合效應(yīng)模型，并通過(guò)豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)來(lái)確定個(gè)體效應(yīng)存在的兩種形式——固定效應(yīng)模型（FE）和隨機(jī)效應(yīng)模型（RE），最終檢驗(yàn)p值為0.0000，小于0.1，拒絕原假設(shè)，故選擇固定效應(yīng)模型，其基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表3 所示。其中，模型（1）為采用隨機(jī)效應(yīng)模型的檢驗(yàn)結(jié)果，模型（2）至模型（4）為采用固定效應(yīng)模型的檢驗(yàn)結(jié)果，模型（2）控制了地區(qū)固定效應(yīng)，模型（3）控制了時(shí)間固定效應(yīng)，模型（4）為時(shí)間地區(qū)雙向固定效應(yīng)模型。

表3 2006 ～2019 年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率的基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)表3 可以看出，無(wú)論是隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化系數(shù)顯著為正，表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率起促進(jìn)作用這一結(jié)果具有穩(wěn)定性。從固定效應(yīng)的回歸結(jié)果來(lái)看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平在1%水平上顯著，為0.136，說(shuō)明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平對(duì)我國(guó)制造業(yè)效率具有明顯的促進(jìn)作用。研發(fā)創(chuàng)新水平和人力資本水平的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的背景下，高水平人才和技術(shù)創(chuàng)新、研發(fā)能力等與制造業(yè)效率的提升息息相關(guān)，這也符合智能制造發(fā)展的趨勢(shì)。而固定資產(chǎn)投資和外商投資水平的系數(shù)在固定模型效應(yīng)下并不顯著，但是系數(shù)為正?？傮w而言，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化可以促進(jìn)我國(guó)制造業(yè)效率的提升，為制造業(yè)發(fā)展助力。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

通過(guò)前文對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平和制造業(yè)效率關(guān)系的基準(zhǔn)檢驗(yàn)，結(jié)果表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平對(duì)制造業(yè)效率具有顯著的促進(jìn)作用。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)這一關(guān)系的穩(wěn)健性，本文結(jié)合已有研究采用如下兩種方式再次進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其一，在自變量生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的測(cè)度上，借鑒孫早和侯玉琳對(duì)產(chǎn)業(yè)智能化衡量的方法，采用主成分分析法對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化體系指標(biāo)進(jìn)行合成與測(cè)量（sczn1）。其二，對(duì)于被解釋變量制造業(yè)效率采用不同的方法進(jìn)行計(jì)算，運(yùn)用產(chǎn)出率作為制造業(yè)效率的代理變量（產(chǎn)業(yè)增加值/產(chǎn)值）。由于制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)增加值統(tǒng)計(jì)口徑不一致，導(dǎo)致大多數(shù)年份數(shù)據(jù)缺失，故采用工業(yè)增加值與總產(chǎn)值來(lái)代替制造業(yè)增加值與產(chǎn)值，從而計(jì)算得出制造業(yè)效率（Y1）。如表4 所示，模型（1）～（3）為采用固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)結(jié)果，模型（1）控制了地區(qū)固定效應(yīng)，模型（2）控制了時(shí)間固定效應(yīng)，模型（3）為時(shí)間地區(qū)雙向固定效應(yīng)模型。通過(guò)表4 可以看出，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平無(wú)論是雙向固定還是針對(duì)時(shí)間和地區(qū)的分布固定，其對(duì)制造業(yè)效率的影響在1%的水平上是顯著的，其值為0.009，這一結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的檢驗(yàn)結(jié)果保持一致，并沒(méi)有因生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的測(cè)度變化和制造業(yè)效率的指標(biāo)變化而產(chǎn)生變化，因此，我們推斷出生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率提升的結(jié)果是穩(wěn)健的?？刂谱兞恐醒邪l(fā)創(chuàng)新水平、人力資本水平和固定資產(chǎn)投資都有不同程度的正向顯著性，這也充分說(shuō)明制造業(yè)的高速發(fā)展過(guò)程除了依賴大量資金的投入，也十分依賴科技創(chuàng)新和高質(zhì)量人力資本等生產(chǎn)要素的投入，這與前文的基準(zhǔn)研究結(jié)論較為一致。

表4 2006 ～2019 年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

（五）內(nèi)生性檢驗(yàn)

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率的影響會(huì)受到內(nèi)生性問(wèn)題的影響，內(nèi)生性的產(chǎn)生主要是因?yàn)檫z漏變量引起的內(nèi)生性問(wèn)題。為了解決此問(wèn)題，前文在基準(zhǔn)模型的檢驗(yàn)中將固定資產(chǎn)投資、研發(fā)創(chuàng)新水平、人力資本水平、外商投資水平等作為控制變量，納入到基準(zhǔn)回歸模型中，并采用固定效應(yīng)模型對(duì)年份和省份進(jìn)行雙向固定，以此來(lái)緩解遺漏變量所帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題。另外，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化與制造業(yè)效率之間也可能存在互為因果的關(guān)系，為了避免雙向因果帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，本文借助工具變量法實(shí)證檢驗(yàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率的影響。在工具變量的選擇方面，由于當(dāng)期的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平會(huì)受到前期智能化水平的影響，所以將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的一階滯后項(xiàng)（iv1）和二階滯后項(xiàng)（iv2）作為相應(yīng)的工具變量，并將兩個(gè)工具變量同時(shí)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化的工具變量。為了檢驗(yàn)過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，通過(guò)兩階段最小二乘法（2sls）檢驗(yàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率的影響。結(jié)果如表5 所示。其中，模型（1）和模型（2）為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的一階滯后項(xiàng)（iv1）作為工具變量的結(jié)果，模型（3）和模型（4）為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的二階滯后項(xiàng)（iv2）作為工具變量的結(jié)果，模型（5）和模型（6）為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的一階、二階滯后項(xiàng)共同作為工具變量的結(jié)果。

表5 工具變量的兩階段估計(jì)結(jié)果

通過(guò)表5 的估計(jì)結(jié)果可以看出，第一階段的估計(jì)結(jié)果中工具變量與自變量表現(xiàn)出顯著的正向關(guān)系，均在1%水平上顯著，符合相關(guān)性條件。工具變量檢驗(yàn)結(jié)果顯示，弱工具變量檢驗(yàn)F 值均超過(guò)顯著性水平10%臨界值，意味著不存在弱工具變量問(wèn)題。在模型（5）和（6）中，將之前兩種工具變量共同放入模型回歸，進(jìn)行過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)，得到過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)P值為0.174，大于0.1，接受原假設(shè)（工具變量為外生變量），認(rèn)為工具變量均是外生，即與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)，說(shuō)明采用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化一階和二階滯后項(xiàng)作為工具變量具有合理性和可行性。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率的估計(jì)系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化能夠顯著提升制造業(yè)效率，與基準(zhǔn)檢驗(yàn)結(jié)論和穩(wěn)健性回歸結(jié)果一致，證明了本文結(jié)論的穩(wěn)健性和可靠性。

四、結(jié)論與建議

本文通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對(duì)制造業(yè)效率存在顯著的正向促進(jìn)作用，并采用固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)了二者之間的因果關(guān)系。選用熵值法和主成分分析法對(duì)指標(biāo)合成的檢驗(yàn)結(jié)果一致，并采用產(chǎn)出率重新測(cè)度我國(guó)制造業(yè)效率，其穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。同時(shí)，運(yùn)用工具變量法緩解互為因果等原因?qū)е碌膬?nèi)生性問(wèn)題，保證研究結(jié)果的一致性。依據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，制造業(yè)企業(yè)要充分利用智能化的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。通過(guò)借助智能化服務(wù)技術(shù)有助于解決制造業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中的各種難題，可極大地提高我國(guó)制造業(yè)效率。制造業(yè)企業(yè)應(yīng)大規(guī)模增加對(duì)智能化生產(chǎn)性服務(wù)的運(yùn)用，增加資金投入，充分打造互聯(lián)網(wǎng)智能化服務(wù)信息、支付、交易等平臺(tái)，充分利用精準(zhǔn)、安全、高效、柔性的智能服務(wù)平臺(tái)，以便在研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等過(guò)程中實(shí)時(shí)調(diào)整投入和計(jì)劃，提升生產(chǎn)效率。

第二，積極培育智能化人才，加大創(chuàng)新研發(fā)的投入。智能化生產(chǎn)中需要更多的智能化人才和高技能勞動(dòng)力，需要借助其先進(jìn)的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來(lái)支撐生產(chǎn)性服務(wù)活動(dòng)的平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)以及靈活應(yīng)對(duì)突發(fā)問(wèn)題。故積極培育智能化人才對(duì)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的提升和制造業(yè)效率的提升都具有重要作用。因此，政府需要投入更多資金，借助產(chǎn)學(xué)研結(jié)合和高?？蒲袡C(jī)構(gòu)的力量，著力培養(yǎng)前沿的專業(yè)型智能化人才，促使低端勞動(dòng)力向智能化人才轉(zhuǎn)變。