服務化對制造業轉型升級的影響
——基于重慶制造行業面板數據的實證分析

唐國鋒，李 丹

（1. 重慶工商大學管理科學與工程學院；2.重慶工商大學重慶現代商貿物流與供應鏈協同創新中心，重慶 400067；3.西南政法大學經濟學院，重慶 401120）

十九大報告指出“建設現代化經濟體系，必須把發展經濟的著力點放在實體經濟上”。制造業是實體經濟的主體，是技術創新的主戰場，同時也是供給側結構性改革的重要領域。當前，全球制造業正處于轉換發展理念、調整失衡結構、重構競爭優勢的關鍵節點，西方國家紛紛推出以高端、智能、綠色和服務為目標的制造業轉型升級計劃，如美國出臺《先進制造業伙伴計劃》、德國提出“工業4.0”戰略、英國發布《英國制造業2025》、日本制定《日本制造業白皮書》等［1-2］。眾多的制造業轉型升級計劃都內含了制造業服務化的發展傾向，制造業服務化不是“去制造業”或單純地轉向生產性服務業，而是制造企業為提高競爭力，實現產業轉型升級，把產業鏈以制造為中心轉變為以服務為中心［3］。

重慶作為傳統制造業工業基地，改革開放以來，經過多次的產業改造和升級，己經形成了門類較為齊全、具有相當規模和水平的制造業體系，但制造業發展水平與建設國家重要現代制造業基地的目標仍有較大差距［4］。2019 年4 月《重慶市推動制造業高質量發展專項行動方案（2019—2022 年）》提出了建設鏈群完整、生態完備、特色明顯和發展質量效益顯著的國家先進制造業重鎮的產業轉型升級發展目標，推動制造業與現代服務業深度融合成為重點工作任務之一。據此，研究服務化對制造業產業轉型升級的影響具有重要意義。

1 文獻綜述

與本文相關的研究主要涉及制造業服務化內涵、制造業轉型升級內涵及測度、服務化對制造業轉型升級的作用3 個方面。

1.1 制造業服務化內涵

《中國制造2025》強調要“推動生產型制造向服務型制造轉變”。制造業服務化的概念最早是在1988 年由學者Vandermerwe 等［5］提出，用以描述制造企業由向客戶僅僅提供實物產品或實物產品及售后服務的模式向提供“產品+服務”運營模式轉變，從而帶來附加價值的過程。后續學者在制造業服務化內涵研究方面，主要圍繞服務化在促進制造企業經營績效提升、競爭優勢獲取方面的重要作用展開研究，比較有代表性的觀點有：Lindberg等［6］通過分析服務要素在制造業企業向客戶企業提供的產品中所占比重，認為制造業服務化是指制造業企業面向客戶需求、以服務為導向，從生產實體產品為中心向以提供服務產品為中心的轉變過程；Schmenner［7］認為制造業服務化是制造業企業組織能力、過程的創新，是由傳統的實物產品系統向產品服務系統轉變的過程。國內有關制造業企業服務化的研究最早起源于1999年學者郭躍進［8］發表在《中國工業經濟》期刊上的《論制造業的服務化經營趨勢》一文。文章指出，制造業發展的重要趨勢是制造業服務化，而這種趨勢是由技術進步、微利競爭和用戶需求發展等因素共同決定的。后續國內學者研究的關注點側重于對制造業服務化理論的“本土化研究”。劉繼國［9］認為制造業服務化內涵包括投入服務化、產出服務化兩個維度；藺雷等［10］從服務增強差異化競爭優勢的角度對制造業服務化的內涵進行探究，認為制造業服務化是增強制造業企業完全產品差異化競爭力、有效避免惡性價格競爭的主要手段。

1.2 制造業轉型升級內涵及測度

有關制造業轉型升級的概念最早可追溯到1999年由學者Koren 等［11］提出，是指制造業企業為實現由低附加值產業向高附加值產業轉變所導致的競爭基礎、產業結構以及產業界限發生根本性變化的過程。后續學者主要圍繞制造業轉型升級的類型、重點和影響因素等方面對制造業轉型升級內涵進行拓展研究，比較有代表性的有：Wilkinson 等［12］指出，服務化是制造業企業轉型升級的主要類型之一，其有利于促進企業價值分布由制造環節向服務環節轉移；莊志彬［13］指出，制造業轉型升級的重點主要包括包括優化技術和產品結構、改善組織結構、優化產業及優化企業內部結構4 個方面；孔偉杰［14］指出制造業轉型升級的影響因素可以分為內部因素和外部因素，主要包括區位因素、產業集聚、技術創新能力和政府R&D 投入等。有關制造業轉型升級測度方面的研究，學術界并無一致認識，國內外學者主要采用了制造業產業總產值、制造業增加值率、制造業利潤率、出口復雜度、地區工業利潤率和制造業全要素生產率等來衡量制造業轉型升級［15-20］。

1.3 服務化對制造業轉型升級的影響

學術界有關該問題的研究最早始于Neely［21］基于OSIRIS 數據庫收集了25 個不同國家10 028 個上市制造業企業的數據，通過對制造業企業12 種不同類型服務化策略進行分析后，發現實施制造業服務化戰略的企業在銷售收入方面要優于傳統制造業企業。后續學術界針對服務化對制造業轉型升級影響方面的研究中，比較有代表性有：劉志彪［22］結合長三角地區的發展情況，探討發展現代生產性服務業與調整優化制造業結構之間的關系，研究認為生產性服務業是制造業知識密集化的構成要素，其與制造業在空間上具有協同定位的效應；金澤虎等［23］采用耦合協調度模型核算制造業與生產性服務業的相互關聯度，并應用計量模型實證分析了生產性服務進口對制造業轉型升級帶來的影響；蘇晶蕾［24］測量分析了全國各省在2006—2015 年間生產性服務業的專業化集聚水平和多樣化集聚水平，以及對制造業轉型升級的影響；張志醒等［16］從服務投入角度，采用實證分析方法分析了生產服務化在制造業轉型升級進程中的作用以及不同服務類型作用的差異性；孟萍莉等［25］基于灰色關聯理論的研究方法，利用中國2006—2014 年的相關數據，對生產性服務業FDI、OFDI 對制造業產業結構升級的影響進行實證分析；郭根龍等［26］采用制造業投入產出比率作為衡量制造業升級的指標，分別從總體和高端服務進口兩個層面來研究高端服務進口對我國制造業升級的影響；Kastalli 等［27］通過研究發現對客戶企業滿意度有重要影響效果的勞動密集型生產性服務業投入量與制造業企業銷售收益成正相關關系，而與企業總體收益成負相關關系；Gebauer 等［28］認為，盡管長期來看，制造業服務化能夠提高企業盈利能力和創新能力，進而推動企業轉型升級，然而就短期而言，服務化可能導致制造業企業管理成本和經營成本的上升，使得轉型升級過程中存在“服務化悖論”現象。

綜上，學術界已有針對服務化對制造業轉型升級影響的研究，但現有研究大多從生產性服務業角度出發進行研究，相關研究已表明服務化對制造業轉型升級具有重要推動作用，但受服務化成本制約，企業在實施服務化進程中可能出現“服務化悖論”現象。盡管張志醒等［16］從服務投入化的角度研究了服務化對制造業轉型升級的作用，但該研究未對制造業各細分行業服務投入與制造業產業轉型升級的關系進行計量分析，并且也未對制造業企業實施服務化進程中的出現的“悖論”現象進行說明。鑒于此，本文將重慶市制造業按照3 種類型16 個細分產業進行劃分，基于2007—2015 年間投入產出表及統計年鑒數據，以完全消耗系數表征制造業服務化水平，以制造業分行業總產值對數化數據作為產業轉型升級衡量指標，首先對制造業產業結構、服務化水平進行分析；隨后建立基于面板數據的FERM模型（Fixed Effects Regress Model，固定效應回歸模型），對重慶市制造業產業轉型升級與服務化水平及其他投入要素的關系進行計量分析；最后得出相應結論及啟示。

2 制造業產業結構分析

采用描述性統計分析方法基于投入產出表分析重慶市制造業產業結構。由于投入產出表每五年發布一次，逢2 和7 的年份發布原始表和調整表，若有逢0 和5 的年份則發布延長表，本文分析數據主要來源于重慶經濟信息網發布的2007—2015 年間的投入產出表（2017 年尚未發布）。按照投入產出表中對制造業的分類，并參考張志醒等［16］采用的分類方法，將制造業分為勞動密集型、資本密集型和技術密集型3 種類型，共16 個細分產業，見表1。

表1 不同要素密集型制造業產業分類

按照表1 中的產業分類方式，對2007—2015 年間重慶市不同要素密集型制造業產業產出比重情況進行分析，得出結論如表2 所示：

表2 2007—2015 年重慶市不同要素密集型制造業產業產出比重

由表2，可以看出2007 年至2015 年重慶市技術密集型制造業產業產出比重整體呈上升趨勢，資本密集型制造業產業產出比重整體呈下降趨勢，勞動密集型制造業產出比重呈現出先升后降的波動趨勢。從部分時間段看，2007 年至2010 年勞動密集型制造業產業產出比重有所增加、技術密集型制造業比重有所下降，其原因在于：此期間我國東部沿海地區抓住了國際產業轉移的機會，實現了經濟跨越式發展，進入了產業結構調整和市場拓展階段，已有部分產業向中西部地區轉移趨勢明顯，重慶市則充分利用要素綜合成本較低、勞動力資源豐富等優勢，圍繞將重慶打造成中國西部地區最大的家電、造紙、制鞋基地和西部服裝之都的目標，積極承接東部沿海地區輕紡產業轉移，重點推進完善家電、造紙及紙制品、制鞋、煙草、酒類飲料、調味食品、紡織絲綢、服裝等8 個產業鏈，承接了東部沿海地區轉移的較多勞動密集型加工制造業，以及部分技術密集型產業；2010 年至2015 年間，勞動密集型產業產出比重逐漸下降，而技術密集型產業呈現上升趨勢，在產業結構轉型、勞動力成本上升等背景下，勞動密集型產業逐漸出現向馬來西亞、越南等東南亞國家轉移趨勢，并且重慶市承接東部地區產業轉移的層次逐漸提高，轉移的重點逐步向資本密集型和技術密集型產業轉化。此外，資本密集型制造業產業產出比重一直呈現下降趨勢，主要是由于其產業規模相對穩定，受經濟波動影響較小，在制造業產業結構調整、轉型升級和規模擴張過程中呈現出下降趨勢。

3 服務化水平及其影響統計分析

制造業服務化主要包括產出服務化和投入服務化兩個方面，鑒于產出服務化難以測算，因此目前學術界主要以制造業投入服務化程度來反映制造業服務化水平。投入服務化的測算主要是以投入產出法中完全消耗系數（包括直接消耗系數、間接消耗系數）的計算為依據。其中，直接消耗系數主要反映某個產業部門在生產過程中直接消耗其他部門產出量的比例，可用如下數學公式表示：

完全消耗系數是指某個產業部門生產單位最終產品時，需要直接和間接消耗的其他產業部門的產品或者服務數量，它是直接消耗和間接消耗的全面反映。可由如下公式表示：

完全消耗系數可以用直接消耗系數的矩陣形式進行表示，如下式所示：

式（3）中，B表示產業部門j對產業部門i的完全消耗系數矩陣，A表示產業部門j對產業部門i的直接消耗系數矩陣，I表示單位陣。

3.1 制造業總體服務化水平分析

以Park［29］對服務業劃分標準為參考，將投入產出表中42 個中間投入部門涉及的17 個服務業部門劃分為生產性服務業（主要包括信息傳輸、計算機服務和軟件業，金融業，房地產業，租賃和商務服務業，科學研究和技術服務業，綜合技術服務業，金屬制品、機械和設備修理服務）、分銷服務業（主要包括交通運輸與倉儲業、郵政業、批發和零售業）、其他7 個服務業部門（住宿和餐飲業、水利、環境和公共設施管理業，居民服務和其他服務業，教育，衛生、社會保障和社會福利業，文化、體育和娛樂業、公共管理和社會組織）劃分為社會及居民服務業。本文以2007—2015 年間的重慶市投入產出表為分析基礎，結合公式（1）～（3），測算重慶市制造業對三大類服務業的完全消耗系數以表征制造業服務化水平，經計算可得表3：

表3 2007—2015 年重慶市制造業對服務業消耗系數

將表3 中直接消耗系數、完全消耗系數繪制成柱狀圖，如圖1 所示：

圖1 2007—2015 年重慶市制造業服務化水平

由圖1，結合表3 可以看出，2007 年至2012年間制造業服務化水平大體相當，完全消耗系數在25.8%～26.59%之間波動；2015 年制造業服務化水平最高，完全消耗達到了46.77%。制造業對服務業的完全消耗系數與完全消耗系數之間差距較大，特別是2015 年，表明制造業直接消耗服務業的比例不高，制造業“服務內置化”問題較為嚴重。

3.2 不同類型制造業服務化水平分析

按前文所述將制造業分為勞動密集型制造業、資本密集型制造業、技術密集型制造業，結合公式（1）～（3），測算不同制造業類型對服務業的完全消耗系數以表征服務化水平，并繪制折線圖，結果如表4 及圖2 所示：

表4 2007—2015 年重慶市不同類型制造業對服務業完全消耗系數

圖2 2007—2015 年重慶市不同類型制造業服務化水平

從圖2 可以看出，2007—2015 年間，技術密集型制造業服務化水平呈增長趨勢，且在3 種類型制造業中增長幅度最大，2015 年已達到55.33%；勞動密集型制造業服務化水平呈先降后升趨勢，2015 年增長幅度最大，服務化水平達到41.58%；資本密集型制造業服務化水平呈先升后降再升趨勢，2015 年服務化水平達到45.86%。

3.3 分行業服務化水平對產業發展影響

針對表1 所列出的16 個制造業行業，結合公式（1）～（3）按行業分別計算其2007—2015 年間的完全消耗系數，用于描述不同行業的服務化水平。為直觀反映服務化水平對產業發展的影響，本文選擇各行業總產值對數化數據作為產業發展的刻畫指標，對服務化水平及產業發展程度進行繪圖，得到一系列折線圖，如圖3 所示。

圖3 分行業服務化水平對產業發展程度的影響

從圖3 中各子圖的橫坐標刻度可以看出，不同行業的服務化水平參差不齊，“食品制造和煙草加工業”“紡織業”等勞動密集型行業的服務化水平總體低于“通用、專用設備制造業”“交通運輸設備制造業”等技術密集型行業；不同行業服務化水平對產業發展的影響也有明顯差異，部分行業如“紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業”“化學工業”“金屬冶煉和壓延加工業”“通用專業設備制造業”“交通運輸設備制造業、通訊設備”“計算機和其他電子設備制造業”等表現為服務化水平提升有效促進了行業發展，但也有部分產業表現出服務化水平與行業發展關系不穩定，出現鋸齒狀圖形，如“食品與煙草加工業”“金屬制品業”等，甚至有部分行業表現出一定的負向關系，如“造紙印刷和文教用品制造業”“工藝品及其他制造業”，圖形的前半段呈現出產業發展程度隨著服務化水平的提高略有下降。

從上述一系列圖表分析可以看出，不同行業服務化水平在2007—2015 年間均有不同程度的提高，但對于行業發展的影響有很大的差異，這種差異是否與服務化水平及其他投入要素有關，成為亟需探究的問題，以便為制造業服務化轉型升級提供有效借鑒。本文擬在前文描述統計以及對重慶市制造業服務化水平分析基礎上，建立如下3 個假設：

H1：服務化水平的變化將影響制造業轉型升級；

H2：不同類型制造業產業對服務化的敏感程度不同；

H3：服務化水平不是制造業轉型升級的決定因素，需與其他投入要素協調發展。

為驗證上述假設是否成立，本文將對重慶市制造業產業轉型升級與服務化水平及其他投入要素的關系進行計量分析。

4 計量模型建立及分析

4.1 模型的設定

為實證分析生產服務化對制造業產出的影響，建立基于面板數據的計量模型如下：

其中，i表示產業；t表示部門；表示各制造行業的產值水平；表示制造行業服務化水平；表示無法觀測到的產業固定效應；表示控制變量；表示不隨時間變化的固定效應；是隨機誤差項。

4.2 變量說明與數據來源

（1）被解釋變量。本文選用的被解釋變量原始數據為重新分類整理后的16 個制造行業的總產值，為了在估計中消除不同行業規模不一致帶來的估計誤差，對總產值數據進行對數變換，用該數據表征行業轉型升級水平，記為。觀測時間為2007—2015 年，共16 個行業，總計144 個觀測數據。數據來自相關年份的《中國工業統計年鑒》《重慶統計年鑒》。

（2）解釋變量。為實證制造業服務化對制造業產出的影響，本文選用的核心解釋變量為制造行業生產服務化水平（記為Serve），采用基于投入產出表計算出的各產業對服務行業的完全消耗系數來表示。因投入產出表的數據非連續，通過計算2007、2010、2012、2015 年的完全消耗系數，并用均值法補齊其他年份數據。數據來自2007、2010、2012、2015 年的重慶市投入產出表。

4.3 全樣本回歸結果

分別對全樣本數據分別進行固定效應回歸、隨機效應回歸以及混合回歸，回歸結果如表5 所示。

表5 全樣本回歸結果

從表5 中的結果來看，雖然混合回歸在多個變量系數的顯著性上均優于固定效應模型及隨機效應模型，但是LR 檢驗的結果強烈拒絕了不存在個體隨機效應的原假設，不應進行混合回歸。此外，隨機效應回歸分析的結果相比固定效應回歸分析，雖然在某些變量系數的顯著性上有了一定的提高，同時整個模型的R2也從57.95%提升到了63.56%，但是依據表5 中最后一行Hausman 檢驗的結果，其顯著性0.035 4 小于0.05，因此可以認為使用固定效應模型更為合理。

從固定效應模型得到的回歸方程如下 ：

結合表5 中各項參數檢驗結果來看，上述模型表明：

（1）服務化水平增加1 單位將導致制造業產值水平提升226.05%。從上文的分析可知，在過去的近10 年間，服務化水平經歷了一個由低至高的發展階段，制造業各產業總體服務化水平提升了約20%，帶來的產值水平進步約為45%。制造業服務化程度的提升仍有較大空間，應該在產業發展過程中注意服務化水平的變化，與其他投入要素協調供應；

（2）勞動投入每增加1 萬人，則制造業產值水平提升18.59%，遠遠不及服務化水平變化帶來的影響。2007—2015 年間的勞動總投入約增長3 萬人，帶來的產值水平進步約55.8%。從這點來看，大幅增加制造企業的勞動投入將會有效增加產值，但值得注意的是這同時帶來更高的企業成本，近年來的勞動投入增速已放緩，意味著通過勞動投入來獲得產值提升是有瓶頸的；

（3）固定資產投入、研發投入則對制造業產值水平影響不顯著。值得注意的是固定資產投入的系數為負數。產業發展初期往往需要大量購置固定資產，但隨著產業發展生命周期的展開，固定資產投入的邊際效用遞減，甚至產生負效應。

4.4 分類型回歸結果

根據全樣本回歸結果，考慮到不同類型的制造業產值水平與服務化水平之間的關系應有所區別，依據表1 對制造業類型的分類方法，本文分別對勞動密集型、資本密集型以及技術密集型三類產業進行回歸，得到結果如表6 所示。

表6 不同類型制造業回歸結果

表6 （續）

由表6 可以明顯看出，勞動密集型以及資本密集型產業的產值水平與服務化水平之間的關系均不顯著，而技術密集型產業得到的回歸結果在各變量系數上均顯著。造成這一差異的原因可能是勞動密集型及資本密集型產業多數為傳統產業，產值提升潛力有限。從前文的分析可以看出，這兩類產業的服務化水平均經歷了不升反降或者停滯不前的階段，可見服務化并非受到密切重視的投入要素，這就不難理解回歸結果上的不顯著。對于技術密集型產業來說，由于技術的飛速發展，對服務化的要求隨之增加，服務化成為提升產值的重要投入要素。

對于技術密集型產業來說，其回歸模型如下：

從上述模型可以看出，服務化水平每增加1 個單位，產值水平將提升239.37%，這與全樣本回歸的結果類似，并且系數略有提高。資本投入以及研發投入的系數均為負數且通過顯著性檢驗，每1 單位的投入增加將分別降低產值水平0.49%及102.51%。研發投入的負向作用尤為明顯，極有可能因為對技術密集型產業而言，資本投入及研發投入均飽和甚至過度（或與服務化水平及勞動投入等其他要素投入不匹配）。在制定產業發展政策時，不要盲目提出加大資本及研發投入的建議，而應努力提升服務化水平這一正向投入。

4.5 分行業回歸結果

針對不同行業的制造業來說，其服務化水平對產業發展的貢獻有所差異，據此本文將分別對前文所劃分的16 類制造行業分別測算服務化水平對產業發展的影響。上文對全樣本回歸結果分析時提出，固定效應模型更為合理，因此對分行業的回歸結果可以進一步兩兩比較，分行業回歸結果如表7 所示：

表7 不同行業回歸結果匯總

對于分行業回歸結果進行分析，得到主要結論如下：

（1）服務化水平對產業發展有負向影響。依照全樣本及分類型回歸分析結果，服務化水平提升總體對制造業產出有正向作用，但分行業結果與之并不完全一致，呈現出“服務化悖論”現象。從回歸結果來看，模型1、2、4、5、6、9、14 的系數均為負數，表明在這些領域，無法通過單純的提升服務化水平來達到促進行業發展的目的，還需與其他生產要素在投入上協同。進一步的，系數為負且統計檢驗顯著的行業僅有模型1，即食品制造和煙草加工業，該行業的特殊之處在于包括煙草加工業。眾所周知，煙草加工業不僅是壟斷行業，且具有巨大健康隱患。對于這類制造業，服務化水平提升對產值的促進（-419.68%）遠遠不及勞動及研發投入帶來的影響（分別為65.94%、697.51%）。對此我們建議，在食品制造和煙草加工業中更加關注資本、勞動及技術的投入，服務化暫時還沒有成為該行業發展的核心要素。

（2）服務化水平對產業發展有正向影響。從回歸結果來看，模型3、7、9、10、11、12、13、15、16 的系數均為正，這與全樣本及分類型回歸結果一致。其中，模型8（石油加工、煉焦和核燃料加工業）、10（金屬冶煉和壓延加工業）、11（通用、專用設備制造業）的服務化水平系數為正且通過顯著性檢驗，每一個單位的服務化水平變化將分別帶來741.53%、543.68%、148.87%的行業產值提升。在通用、專用設備制造業的回歸結果中，還可以看出軟性投入（服務化水平）與硬性投入（資本投入、勞動投入）之間還存在一定的替代效應，意味著在提高服務化水平的前提下，對于資本和勞動的投入可以適當降低，仍然可以達到促進行業發展的目的。

5 結論、啟示與展望

5.1 結論

本文圍繞服務化對重慶市制造業轉型升級影響展開定性與定量分析，得出以下結論：

（1）描述性統計顯示，重慶市制造業產業結構不盡合理，盡管高能耗、低附加值的勞動密集型制造業產業比重趨于下降，低能耗、高附加值的技術密集型制造業產業比重趨于上升，但資本密集型制造業產業產出比重整體呈下降趨勢，下滑的速度快于其他類型制造業，一方面說明資本密集型制造業達到一定規模以后，其進一步擴張的空間已經有限；另一方面也說明資本密集型產業對工業經濟增長的貢獻正逐步減弱，產業中還存在較為嚴重的導致資本效率下滑的產能過剩問題。

（2）總體而言，3 種類型制造業服務化水平均有所上升，但就16 個細分行業服務化對轉型升級影響效果而言，則存在正向和負向兩者不同的作用趨勢，在一定情況下服務化對產業轉型升級不但沒有推動作用，反而具有抑制作用，對于勞動密集型產業來說尤為突出，說明該產業中企業所提供的服務未能與原有產品形成良好的協同互補效應。

（3）計量分析驗證了若干假設，即：全樣本、分類型、分行業回歸結果驗證了“假設1：服務化水平的變化將影響制造業產值水平”，總體而言，服務化對重慶市制造業產業轉型升級具有重要影響；分類型回歸結果驗證了“假設2：不同類型制造業產業對服務化的敏感程度不同”，分析結果顯示勞動密集型、資本密集型產業表現為無顯著影響，而技術密集型產業則表現出顯著影響；在全樣本、分類型、分行業回歸結果中，多數對服務化水平顯著的模型中同時會對控制變量（資本、勞動、技術）中的一項及以上表現為顯著，驗證了“假設3：服務化水平不是制造業產值水平的決定因素，需與其他投入要素協調發展”。

5.2 啟示

（1）產業政策制定要與現階段制造業服務化進程中存在的結構性問題為依據。服務化對制造業轉型升級具有明顯推動作用，服務化也成為重慶市推動制造業轉型升級的重要舉措，國家和重慶市都出臺了一系列支持服務型制造發展的政策，但由于制造業行業分類復雜，并且服務化對制造業轉型升級的影響也具有明顯的差異性，因此在制定產業政策時需要以制造業各行業自身發展規律相匹配，提高政策的針對性、靈活性和有效性。如應引導資本密集型制造業提升資本轉換效率，打好資本牌；技術密集型制造業進一步提高服務化水平，在服務化廣度和深度上下功夫，同時加大人力資源投入及技術投入；勞動密集型制造業加強產品投資與服務投資的協同性。

（2）充分利用大數據智能化手段助推制造業服務化發展。制造業企業在服務化進程中可能存在績效下滑的“服務化悖論”現象，從而給產業轉型升級帶來障礙。當前，重慶市正處于以大數據智能化引領產業轉型創新發展的重要戰略機遇期，應積極利用大數據智能化手段推動以顧客需求為中心的服務化產品設計、以信息流程再造為牽引的制造業企業組織結構和流程重組、“制造業+服務”供應鏈的信息共享與協調管理等為重要舉措，不斷加強制造業與服務業的關聯性，推進制造業與現代服務業融合發展。

5.3 研究局限及展望

由于投入產出表發布時間間隔較長，并且重慶市2017 年的投入產出表尚未發布，為本文的研究帶來一定的局限性。重慶市當前正處于以大數據智能化引領產業轉型創新發展的重要戰略機遇期，工業互聯網與制造業正深度融合，測度和分析工業互聯網背景下服務化對制造業產業轉型升級的影響將是未來的重要研究方向。