安徽制造業服務化水平測度及評價

文/宋盛楠（安徽省社會科學院）

制造業是國民經濟的主體。當前，安徽處于工業化中后期，制造業約占經濟總量的四成，對經濟增長的貢獻超過50%。先進制造業是安徽現代經濟體系建設的主導力量，更是提高安徽經濟發展質量的主動力和主引擎。目前，制造業服務化已成為國內外制造業企業獲得競爭優勢的有效途徑，也是制造業企業長期發展的方向和趨勢。本文從微觀視角下的2011—2016年（因部分影響因素2017年數據缺失，故選取安徽制造業上市企業2011—2016年數據進行實證研究）安徽制造業上市企業的服務化發展入手，運用描述性統計分析和時間序列數據的分析方法，構建新時代下安徽制造業上市企業長期績效和服務化程度的實證計量模型，橫向剖析近年來安徽制造業服務化發展趨勢，并縱向分析安徽制造業服務化短板和具體約束因素，嘗試以針對性的對策建議切實提高安徽未來制造業服務化發展水平。

一、制造業服務化影響企業績效的文獻分析

目前，國內外學者在研究區域制造業服務化程度對績效的影響時，主要從產業和企業兩個視角展開。產業視角下，一般基于區域內某產業某年的投入產出數據進行整體研究[1-3]；企業視角下，有對制造業企業進行調查問卷和基于制造業上市公司數據的兩種樣本選取方式[4，5]。而制造業服務化影響企業績效的成果中，現有三種結論：促進論、U型論、馬鞍型（倒U型）或雙峰型論。由此可見，制造業服務化程度與績效之間的關系較為復雜，可能存在二次或三次非線性關系。

二、安徽制造業服務化評價的實證檢驗

1.制造業服務化績效評價的指標體系

（1）制造業服務轉型績效指標

《中央企業綜合績效評價管理暫行辦法》（國務院國資委令第14號）中，明確規定了企業績效評價指標，是我國企業績效評價的權威標準。這些指標是：盈利能力狀況、資產質量狀況、債務風險狀況、經營增長狀況和補充資料。本文選取前四方面指標中的基本指標作為企業績效指標，分別為凈資產收益率（roe）、總資產周轉率（tat）、資產負債率（debt）和營業收入增長率（oigr）。為了消除可能存在的異方差影響，對所有企業績效指標都進行對數化處理，即lnroe、lntat、lndebt、lnoigr，成為本文的因變量。

（2）影響因素代表指標

為了全面測算制造業服務化程度與績效的相關性，本文將公司規模（size）、成立年限（year）、公司性質（ownership）、員工素質（quality）4個影響因素納入模型中分析。其中，總資產代表公司規模，安徽制造業國有上市公司占比代表公司性質，安徽制造業上市公司擁有大專及以上學歷或中級以上職稱的員工比例代表員工素質。對公司規模、成立年限也進行對數化處理，即lnsize、lnyear，與ownership、quality一起構成模型自變量中的控制變量。

2.安徽制造業服務化程度的描述性統計分析

本文使用企業財務數據中“主營外業務收入”作為服務收益，以企業開展服務業收益占企業營業總收入的比重作為服務化指標，進行安徽制造業服務化程度的測算。則制造業服務化程度的計算公式為：service=主營外業務收入/營業總收入。

從圖1可以看出，2011—2016年安徽制造業服務化程度值的偏度值是0.528232，大于0，整個樣本分布向右偏；峰度值為1.531981，小于正態分布的標準值3，樣本分布的凸起狀況較正態分布不明顯；樣本的平均值和中位值都為正，可以看出6年中安徽制造業服務化程度整體呈現上升態勢，服務化轉型效果短期內較好；服務化程度的波動性較大；6年的服務化程度值中，超過平均值的有2個，其余4個都低于平均值，兩者所占比例相差33.3個百分點。

圖1 2011—2016年安徽制造業服務化程度的描述性統計圖

3.安徽制造業服務轉型影響績效的實證模型

（1）因變量的單位根檢驗

本文研究的數據為典型的時間序列數據，在進行多元回歸前，必須要對數據進行單位根檢驗，確保所有變量的平穩性，避免產生偽回歸現象使得最終的多元回歸結果出現偏差。

將因變量引入Eviews9.0軟件并選擇附加不同的趨勢項和漂移項，得到檢驗結果：4個因變量的單位根在2011—2016年的原始數據序列上是平穩的，可以進行下一步的多元回歸。

（2）服務化程度的單位根檢驗

對service及service2分別進行單位根檢驗，得到檢驗結果：二者的單位根在2011—2016年的原始數據序列上平穩，可以進行下一步的多元回歸。

（3）控制變量的單位根檢驗

控制變量中，lnyear=ln（目標年－制造業上市公司成立時間）；ownership=國有制造業上市公司數量/制造業企業數量；quality=制造業上市公司素質員工總數/員工總數。將4個控制變量引入Eviews9.0軟件并選擇附加不同選項，得到單位根檢驗結果：4個控制變量的單位根在2011—2016年的原始數據序列上平穩。

（4）制造業服務轉型影響績效的多元回歸分析

表1 制造業服務化程度影響企業盈利能力的多元回歸結果

通過使用Eviews9.0進行回歸分析[6]，發現制造業服務化程度與企業資產質量及企業債務風險之間的相關性不明顯，無法得出回歸結論。因此，下文僅對安徽制造業服務化程度影響企業盈利能力和企業經營增長的相關性進行研究，分析相關結論。

①制造業服務化程度影響企業盈利能力的回歸模型分析

回歸結果中（見表1），方程的擬合優度R2=0.999568，修正擬合優度(R2)=0.997839，同時，lnroe與service2、service、ownership、lnyear回歸的方程顯著性好，變量分別在5%和10%的水平下通過T檢驗，方程有效性好。由此可得多元回歸方程為：

由方程可知：service2的回歸系數為負，在5%的水平下通過T檢驗且相關性顯著，說明安徽2011—2016年制造業服務化程度與企業盈利能力之間的相關曲線為倒U型，也即公司的服務化改革中出現了初期紅利以及利潤中期淪陷的問題，“服務化困境”真實存在；ownership的回歸系數為正，在10%的水平下通過T檢驗且相關性顯著，說明實施制造業服務化的企業性質與企業績效之間正相關；lnyear的回歸系數為正，在5%的水平下通過T檢驗且相關性顯著，說明實施制造業服務化的企業成立年限與企業績效之間正相關。

表2 制造業服務化程度影響企業經營增長的多元回歸結果

②制造業服務化程度影響企業經營增長的回歸模型分析

回歸結果中（見表2），方程的擬合優度R2=0.956976，lnoigr與 lnsize、service2、lnyear的回歸方程擬合優度高，變量擬合好，3個自變量均在5%的水平下通過T檢驗，方程有效性好。由此可得多元回歸方程為：

由方程可知：lnoigr與service回歸結果不顯著，service2的回歸系數為負，在5%的水平下通過T檢驗且相關性顯著，同樣說明安徽制造業企業“服務化困境”存在；lnsize的回歸系數為負，在5%的水平下通過T檢驗且相關性顯著，說明實施制造業服務化的企業規模與企業績效之間負相關；lnyear的回歸系數為正，在5%的水平下通過T檢驗且相關性顯著，說明實施制造業服務化的企業成立年限與企業績效之間正相關。

三、結論及建議

安徽2011—2016年制造業服務化程度與企業績效的回歸曲線是倒U型，說明制造業服務化困境實際存在，即服務化程度上升到一定程度后，會給制造企業帶來負面效應。

（1）對回歸結果作進一步闡釋。2個因變量中有1個與服務化程度service相關且回歸系數通過T檢驗，lnoigr雖然與service回歸不顯著，但與service2顯著相關，說明制造業服務化程度對企業績效有明顯影響。

（2）“服務化困境”與我國制造業發展的大環境密切相關。

目前，我國制造業企業大多已進行服務化轉型，企業根據自身條件選擇向產業鏈的上游或下游延伸；部分龍頭企業還成立了自己的融資租賃公司等同類型的金融及類金融企業，可直接推動解決企業融資難題，增強制造企業的核心競爭力和資金的流動能力；少數制造企業服務化發展已處于行業前列。但同時，我國一些經濟較發達地區的制造業與生產性服務業的融合并不充分，不論是制造能力還是服務環境都依然粗放，國外的先進經驗很難復制實施。

根據數據和實證模型分析，得到如下啟示：制造企業進行服務化時必須對服務化困境作充分準備。由于企業資源融合存在困難和沖突，因此，選擇制造企業的服務化領域時不能盲目跟風，必須在謹慎審度市場實際需求和自身資源約束的基礎上，逐步提升服務能效，實現制造價值向服務價值延伸。

（3）安徽制造業上市公司成立年限顯著影響績效水平，制造企業成立年限越長，制造業績效越好。

兩個回歸方程中，因變量與lnyear的回歸系數均為正且顯著，說明成立年限對制造業績效的影響程度較大，公司成立年限越長，施行服務化轉型時，越能給企業帶來盈利能力和經營增長能力的提升。同樣，在安徽成立時間越長的制造業企業越適宜進行服務化發展，不僅可以實現企業的多元化經營，而且可以給企業帶來很大程度的蓬勃發展。