數(shù)字化背景下制造業(yè)服務(wù)化對(duì)全要素生產(chǎn)率影響研究

摘" 要：本文基于2017--2019年廣東省A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，從數(shù)字化調(diào)節(jié)效應(yīng)角度，闡述了數(shù)字化轉(zhuǎn)型加強(qiáng)服務(wù)化作用效果，二者交互影響推動(dòng)企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的內(nèi)在機(jī)理。本文采用文本挖掘法構(gòu)造了企業(yè)層面的數(shù)字化程度指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化對(duì)服務(wù)化作用效果的調(diào)節(jié)效應(yīng)，得出結(jié)論：在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，制造企業(yè)服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率之間存在先抑后揚(yáng)的正U型關(guān)系，且數(shù)字化對(duì)二者關(guān)系具有正向的調(diào)節(jié)作用。最后根據(jù)結(jié)論提出相應(yīng)建議，為制造企業(yè)的服務(wù)化轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了現(xiàn)實(shí)路徑。

關(guān)鍵詞：制造業(yè)服務(wù)化；數(shù)字化；全要素生產(chǎn)率

中圖分類號(hào)：F425文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-9052（2023）10-0043-03

作者簡(jiǎn)介：張學(xué)淼（1999.07—" ），女，漢族，北京人，首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

引言

自深化改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)制造業(yè)發(fā)展迅速且持續(xù)，支撐著我國(guó)世界大國(guó)地位。但與目前世界先進(jìn)水平相比，我國(guó)制造業(yè)依舊停留在全球產(chǎn)業(yè)鏈的低端，為縮短中國(guó)制造業(yè)與發(fā)達(dá)國(guó)家的距離，必須加快中國(guó)制造企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的步伐，切實(shí)提高其在全球產(chǎn)業(yè)鏈中的分工地位。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了制造業(yè)與供應(yīng)鏈上下游相融合，從而提供更加個(gè)性化、柔性化的產(chǎn)品和服務(wù)。然而，在當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，制造業(yè)服務(wù)化對(duì)全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，以下簡(jiǎn)稱TFP）的作用效果會(huì)受何影響。部分學(xué)者認(rèn)為制造業(yè)服務(wù)化對(duì)于TFP的提高有積極的影響作用，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展在提升自身效率的同時(shí)會(huì)使得制造業(yè)投放在中間服務(wù)產(chǎn)品上的成本減少，同時(shí)，技術(shù)與知識(shí)密集型高水平服務(wù)要素的增加會(huì)令TFP得到顯著增強(qiáng)［1］；從全球價(jià)值鏈的視角來(lái)分析，制造業(yè)企業(yè)在全球價(jià)值鏈中的嵌入程度越高，服務(wù)化對(duì)TFP的促進(jìn)作用越顯著［2］。但也有學(xué)者通過(guò)研究證明二者間的關(guān)系有多種可能：U型、倒U型、馬鞍型以及無(wú)明顯聯(lián)系［3］；知識(shí)和資本密集型高質(zhì)量服務(wù)要素投入對(duì)TFP有顯著促進(jìn)作用，而簡(jiǎn)單低質(zhì)量的服務(wù)投入所帶來(lái)的促進(jìn)效用并不顯著［4］；進(jìn)出口占比及人力資本等因素對(duì)制造業(yè)服務(wù)化產(chǎn)出形成的促進(jìn)作用效果是顯著的，但對(duì)應(yīng)的投入服務(wù)化水平等因素卻會(huì)對(duì)其造成阻礙與約束［5］。

因此二者間存在兩面性特點(diǎn)［6］，盲目進(jìn)行服務(wù)化轉(zhuǎn)型會(huì)放大服務(wù)化對(duì)制造業(yè)的負(fù)面影響，阻礙生產(chǎn)率進(jìn)步，繼而陷入經(jīng)營(yíng)困境，企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身發(fā)展能力進(jìn)行服務(wù)化轉(zhuǎn)型［7］。

綜上，關(guān)于制造業(yè)服務(wù)化對(duì)TFP的影響效果，已有研究尚未達(dá)成一致。因此結(jié)合當(dāng)下數(shù)字化背景，從微觀視角探究二者間的關(guān)系十分有必要。

一、理論分析與研究假設(shè)

（一）服務(wù)化與TFP的關(guān)系

在傳統(tǒng)制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型初期，服務(wù)化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與其內(nèi)部資源配置和外部競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境之間矛盾的加劇往往導(dǎo)致成本攀升。服務(wù)化轉(zhuǎn)型導(dǎo)致的企業(yè)在短期內(nèi)大量資金成本需求的產(chǎn)生，將擠占、壓縮企業(yè)原本的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，而內(nèi)部機(jī)制與流程設(shè)計(jì)的不完善又會(huì)導(dǎo)致服務(wù)環(huán)節(jié)難以高效運(yùn)轉(zhuǎn)，這無(wú)疑會(huì)對(duì)企業(yè)TFP產(chǎn)生負(fù)面影響。

但隨著服務(wù)化戰(zhàn)略的推進(jìn)，不適應(yīng)轉(zhuǎn)型的制造企業(yè)將面臨被市場(chǎng)所淘汰或重新回到純制造領(lǐng)域，而成功跨過(guò)轉(zhuǎn)型初期不利局面的企業(yè)，其功能設(shè)計(jì)及內(nèi)部機(jī)制改革逐漸趨于完善，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)積累，其在技術(shù)、內(nèi)部流程及機(jī)制、人員技能等方面的投資效應(yīng)逐步發(fā)揮積極作用。此外，隨著市場(chǎng)整體對(duì)服務(wù)化趨勢(shì)的接受度提高，消費(fèi)者對(duì)服務(wù)產(chǎn)品的價(jià)值認(rèn)知程度也在不斷提升，服務(wù)化轉(zhuǎn)型初步取得成效，進(jìn)而對(duì)生產(chǎn)率的積極影響超過(guò)消極影響。

綜上，提出假設(shè)H1：制造業(yè)服務(wù)化水平與企業(yè)TFP之間存在先抑后揚(yáng)的“U型”關(guān)系。

（二）數(shù)字化程度的調(diào)節(jié)作用

數(shù)字化背景在一定程度上通過(guò)減少市場(chǎng)扭曲和資源錯(cuò)配提高企業(yè)TFP，通過(guò)對(duì)數(shù)字化技術(shù)手段的應(yīng)用，可以使勞動(dòng)者在空間和時(shí)間上的壁壘降低，對(duì)勞動(dòng)要素分配效率進(jìn)行了優(yōu)化。此外數(shù)字化技術(shù)可以促進(jìn)生產(chǎn)加工及設(shè)計(jì)進(jìn)行不斷的創(chuàng)新與變革，使得生產(chǎn)工藝的水平與精密性增強(qiáng)，進(jìn)而促進(jìn)TFP大幅提高［8］。

隨著制造企業(yè)數(shù)字技術(shù)應(yīng)用的廣度與深度逐漸增加，制造企業(yè)服務(wù)升級(jí)優(yōu)化形式的多元化特點(diǎn)以及服務(wù)水平不斷提升，服務(wù)化轉(zhuǎn)型將更為順利，同時(shí)各類服務(wù)化模式能夠通過(guò)多種多樣的數(shù)字技術(shù)手段進(jìn)行匹配與結(jié)合，對(duì)企業(yè)價(jià)值共創(chuàng)水平與顧客合作關(guān)系進(jìn)行強(qiáng)化，促進(jìn)傳統(tǒng)制造企業(yè)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字服務(wù)化企業(yè)，便于對(duì)顧客開(kāi)展成本低、效率高、個(gè)性化的數(shù)字化服務(wù)業(yè)務(wù)，從而令企業(yè)取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)企業(yè)業(yè)績(jī)與效率的增長(zhǎng)。

綜上，提出假設(shè)H2：企業(yè)數(shù)字化程度對(duì)服務(wù)化水平與TFP之間的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）計(jì)量模型設(shè)定

根據(jù)理論層面的分析可推測(cè)，二者存在非線性關(guān)系，因此構(gòu)建模型（1）：

lntfpi=α0+β0seri+β1ser2i+∑X+εi （1）

其中，i為企業(yè)，lntfp為制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率，ser和ser2分別為制造業(yè)企業(yè)服務(wù)化水平及其二次項(xiàng)，X為一系列控制變量，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

此外，為了驗(yàn)證數(shù)字化程度對(duì)二者關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文在模型（1）的基礎(chǔ)之上，加入了制造業(yè)數(shù)字化程度（dig）及其與服務(wù)化水平的交互項(xiàng)（int），得到模型（2）：

lntfpi=α0+β0seri+β1ser2i+β2digi+β3inti+β4int_2i+∑X+εi（2）

（二）變量說(shuō)明

被解釋變量：全要素生產(chǎn)率采用LP法測(cè)算，選取上市公司營(yíng)業(yè)總收入作為產(chǎn)出變量，員工總數(shù)和固定資產(chǎn)凈值分別作為勞動(dòng)和資本要素投入的代理變量。

核心解釋變量：服務(wù)化數(shù)據(jù)來(lái)自WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。借鑒劉斌［9］，將服務(wù)化水平定義為銷售、管理、財(cái)務(wù)及研發(fā)費(fèi)用之和與工業(yè)總產(chǎn)值之比。

調(diào)節(jié)變量：數(shù)字化程度，借鑒戚聿東和蔡呈偉［10］，使用Python對(duì)2018年制造業(yè)全部A股上市公司的企業(yè)年報(bào)進(jìn)行文本挖掘分析，將各企業(yè)年報(bào)內(nèi)數(shù)字化相關(guān)詞頻占當(dāng)年數(shù)字化關(guān)鍵詞總量的比值作為度量指標(biāo)，該指標(biāo)在一定程度上反映了企業(yè)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重視程度。

結(jié)合已有研究，本文加入如下控制變量：資本密集度，選取企業(yè)年末固定資產(chǎn)凈值與從業(yè)人員數(shù)量之比；工資水平、研發(fā)創(chuàng)新能力及無(wú)形資產(chǎn)，分別使用人均薪酬、研發(fā)費(fèi)用和無(wú)形資產(chǎn)的對(duì)數(shù)值；企業(yè)年齡根據(jù)當(dāng)年年份減公司創(chuàng)建年份加一并取對(duì)數(shù)來(lái)衡量；公司屬性、規(guī)模及是否出口以虛擬變量的形式引入（國(guó)有、大型、出口企業(yè)取1；非國(guó)有、中小型、非出口企業(yè)取0）。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)自WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，選取2018年廣東省制造業(yè)A股上市企業(yè)作為樣本，剔除2016年后上市的公司，以此確保樣本最少有兩年的上市經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)相對(duì)穩(wěn)定，剔除業(yè)績(jī)不佳的ST、ST*公司，并根據(jù)企業(yè)官網(wǎng)對(duì)少量數(shù)據(jù)缺失值加以補(bǔ)充，最終選取356家企業(yè)。

三、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

由表1第1列可知，制造業(yè)服務(wù)化一次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，二次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，此結(jié)果和上文設(shè)定的預(yù)期假設(shè)相吻合，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景之下制造業(yè)服務(wù)化和TFP之間呈正U型關(guān)系。

結(jié)合數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景，進(jìn)一步探究數(shù)字化對(duì)服務(wù)化效果的調(diào)節(jié)作用。由表1第2列可知，主效應(yīng)即制造業(yè)服務(wù)化水平的系數(shù)在1%的水平上顯著，同時(shí)二者的交互項(xiàng)系數(shù)在5%的水平上顯著，這表明數(shù)字化對(duì)服務(wù)化作用效果的調(diào)節(jié)效應(yīng)存在。此外，交互項(xiàng)系數(shù)與主效應(yīng)符號(hào)相同，這意味著調(diào)節(jié)變量對(duì)主效應(yīng)具有正向強(qiáng)化作用，假設(shè)H2成立。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文通過(guò)更換核心解釋變量服務(wù)化水平的衡量方式對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過(guò)測(cè)算非生產(chǎn)人員人數(shù)占比來(lái)作為企業(yè)服務(wù)化人員結(jié)構(gòu)的代理變量。由表1第3、4列結(jié)果可知相關(guān)結(jié)論均未發(fā)生實(shí)質(zhì)改變，模型穩(wěn)健。

結(jié)語(yǔ)

綜上，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，制造企業(yè)服務(wù)化與TFP之間存在先抑后揚(yáng)的正U型關(guān)系，且數(shù)字化對(duì)二者關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，即數(shù)字化程度的提高可以加強(qiáng)服務(wù)化水平對(duì)TFP的影響。中到高水平的服務(wù)化與高水平的數(shù)字化相結(jié)合，可以大幅提高企業(yè)TFP。

基于以上結(jié)論，本文提出如下建議：首先，制造企業(yè)應(yīng)當(dāng)重視數(shù)字化發(fā)展對(duì)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的推動(dòng)作用。應(yīng)加快數(shù)字化人才的引進(jìn)與數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，加強(qiáng)企業(yè)智能制造工廠建設(shè)。其次，企業(yè)可以通過(guò)對(duì)生產(chǎn)需求與產(chǎn)品銷售等數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，挖掘其中獨(dú)具價(jià)值的“數(shù)據(jù)”要素資產(chǎn)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)重新利用，更好地為客戶提供服務(wù)。最后，從政府的角度來(lái)看，應(yīng)通過(guò)體制機(jī)制改革與適當(dāng)?shù)慕?jīng)費(fèi)補(bǔ)貼，為處于服務(wù)化轉(zhuǎn)型初期的企業(yè)提供良好的轉(zhuǎn)型條件，幫助其跨越服務(wù)化陷阱，更平穩(wěn)地進(jìn)入生產(chǎn)率高速提升階段。

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