制造業產出服務化對企業績效的作用機制
——基于產品市場競爭的視角

魏作磊 王鋒波

一 引 言

“制造業核心競爭力的提升依賴于先進制造業和現代服務業的深度融合”，此為習近平總書記在中央全面深化改革委員會會議中對產業融合發展提出的深刻見解。制造業服務化作為先進制造業與現代服務業融合的重要內涵之一，是推動制造業向全球價值鏈中高端邁進的重要戰略路徑，同樣也是制造企業謀求高績效，轉向新業態，實現高質量發展的重要抓手。從生產關系角度看，制造業服務化分為投入服務化和產出服務化，產出服務化反映了制造企業向“微笑曲線”兩端服務環節轉型，而在這一過程中，制造企業生產環節中知識、技術等服務要素的密集度持續提高，從而作用于制造業產出服務化績效效應，制造業產出服務化發展水平也就成為影響企業績效的重要因素。

隨著中國人口紅利消失以及國際競爭持續加劇，中國制造企業亟需重新定義其核心競爭力，以推動產業轉型升級進程。《中國制造2025》中明確提出，“加快推進裝備制造業與新一代信息技術服務業深度融合是實現智能制造工程的重要戰略路徑。”因此，加快制造業服務化發展是中國經濟發展形勢所需。本文首先基于產品市場競爭視角，從市場勢力和產品差異化兩方面總結了制造業產出服務化對企業績效的作用機制，其次以2008-2018年中國滬深A股上市公司數據為基礎，運用PSM-DID方法對制造業產出服務化與企業績效的關系進行了實證檢驗，最后根據研究結論得到了實現制造業產出服務化績效效應的相關政策啟示。

二 文獻綜述

關于制造業服務化與企業績效的關系，學界較多關注兩個方面：一是制造企業服務化績效效應的實現效果，二是制造企業服務化績效效應的作用機理。國外學者大多認為制造業服務化與企業績效間存在正效應關系(Mathieu，2001[1]；Oliva和Kallenberg，2003[2]；Watanabe和Hur，2004[3]；Brax，2005[4])。國內學者從服務創新(曲婉等，2012[5]；姜鑄和李寧，2015[6])、服務化演進(胡查平和汪濤，2016[7]；王滿四等，2018[8])、制造業轉型升級(陳麗嫻和沈鴻，2017)[9]以及就業技能結構視角(羅軍，2019)[10]均驗證了此觀點。陳麗嫻和沈鴻(2017)[9]通過構建服務化測算指標，基于中國滬深A股上市公司數據，運用傾向得分匹配的雙重差分法(PSM-DID)檢驗了制造企業服務轉型對企業績效和要素結構的影響，發現服務化戰略的實施顯著提升了企業績效與要素結構水平，但此研究并未進一步對制造業服務化績效效應的作用機制進行實證探究。另有部分學者認為制造業服務化水平與企業績效間存在多種關系。Baveja et al.(2004)[11]、Neely(2008)[12]分別通過案例分析與實證研究發現制造業服務化與企業盈利能力間呈負效應關系，而Reinartz 和Ulaga(2008)[13]、Kohtamki et al.(2012)[14]、徐振鑫等(2016)[15]、江積海和沈艷(2016)[16]、夏秋和胡昭玲(2018)[17]則認為這一現象一般只出現在發展不成熟的制造企業服務化戰略實施初期，當越過風險期后，企業績效才能實現提升，即制造業服務化與企業績效間呈現正“U”型關系。陳潔雄(2010)[18]認為制造企業服務化戰略實施初始階段更易吸引市場“關注”，企業利潤水平可快速提高，隨著服務化程度持續加深，企業盈利水平則會不增反降，與服務化水平呈倒“U”型關系。Kastalli和Looy(2013)[19]、李靖華等(2015)[20]對上述觀點提出質疑，認為其可能忽略了服務化程度進一步加深雖會導致企業資源配置效率下降，盈利能力暫時降低，但企業自發調整與管理調控可逐漸改變這一配置情況，進而促進企業績效的再次提升，因此制造業服務化與企業績效間應為“先上升、后下降、再上升”的“馬鞍”型關系。

然而，關于制造業服務化對企業績效影響的作用機制研究相對薄弱。楊慧等(2012)[21]認為服務型制造企業可通過創造差異化優勢獲取溢價效應，進而促進企業績效的提升。童有好(2015)[22]通過理論分析發現，“互聯網+”是實現制造業服務化績效效應的有效途徑。陳漫和張新國(2016)[23]提出制造企業嵌入式與混入式服務轉型假設，并進行實證檢驗，發現嵌入式服務轉型能顯著提升企業績效，混入式則帶來企業績效水平的明顯下降。王娟和張鵬(2019)[24]從技術溢出視角出發，發現制造企業服務化戰略與技術溢出的交互作用可有效提升企業績效水平。解季非(2018)[25]通過數值實驗和案例分析方式，從產品層面探討了制造企業的四種服務化路徑，發現選擇何種路徑取決于制造企業的自身條件和所面臨的市場環境，但其并未就產品市場競爭環境作進一步實證探討。

總的來看，現有文獻或是運用實證模型探究制造業服務化績效效應的實現效果，或是側重通過理論和案例分析探討制造業服務化對企業績效提升的實施路徑，但對中國制造業服務化績效效應的作用機制研究仍很薄弱。與現有研究相比，本文的邊際貢獻可能在于：(1)研究方法的選擇。本文選用能更好地控制內生性的準自然實驗法(傾向得分匹配的雙重差分法，PSM-DID)探究制造業產出服務化對企業績效的影響；(2)研究視角的選取。本文基于產品市場競爭視角，從市場勢力和產品差異化兩方面探究制造業產出服務化對企業績效的作用機制，并提出研究假設進行實證檢驗，補充現有研究。

三 研究假設

根據環境配置理論，企業的管理方式與發展戰略應適應其外部環境，特別是市場競爭環境(王鋒波，2020)[26]。在服務化戰略實施過程中，本文認為制造企業可通過以下兩個作用機制改善市場競爭環境，進而促進企業績效水平的提升。

一是“市場勢力”效應。市場勢力是企業獲取同業競爭優勢的重要方式，其綜合體現了企業的定價和市場壟斷能力(閔連星等，2015)[27]。在服務化戰略實施過程中，產出方面，制造企業可通過提供優質服務業務獲得客戶的滿足感和認同感，進而提升客戶的依賴度和忠誠度，獲取同業競爭優勢(Vandermerwe和Rada，1988)[28]；投入方面，制造企業在初期可以以大量資本投入構建市場壁壘，提升市場勢力，贏得競爭優勢(Gebauer et al.，2011)[29]。徐忠等(2009)[30]、陳甬軍和楊振(2012)[31]、李紹東和唐曉華(2013)[32]通過研究發現，市場勢力和企業盈利能力顯著正相關。王鋒波(2020)[26]認為在制造業服務化戰略背景下，市場勢力將在制造企業服務轉型與企業績效間發揮關鍵作用。實際上，Wise和Baumgartner(1999)[33]較早就發現在制造業服務化初期，市場勢力就是一種重要的戰略工具。閔連星等(2015)[27]以中國滬深A股上市公司數據為基礎，對制造業服務化戰略與企業經營績效的關系進行了檢驗，發現企業市場勢力與兩者的關系密切，并在制造業服務化績效效應實現過程中發揮關鍵作用。基于此，本文提出假設1。

假設1：企業市場勢力在制造業產出服務化與企業績效間發揮中介作用，即制造業產出服務化可通過提高企業市場勢力促進企業績效水平的提升。

二是“產品差異化”效應。獲取差異化的產品競爭優勢，進而提升企業的績效水平，是制造企業實施服務化戰略的重要原因(Bowen et al.，1989[34]；Yamin et al.，1999[35]；趙玻，2005[36]；芮明杰和李想，2007[37]；程巧蓮和田也壯，2008[38]；Ulaga和Reinartz，2011[39]；袁東陽等，2014[40])。Yamin et al.(1999)[35]研究發現，在企業財務績效水平提升過程中，產品差異化發揮重要作用。趙玻(2005)[36]持相同觀點，認為在企業績效提升過程中，產品差異化是促進企業獲取市場勢力，進而提升企業績效水平的關鍵。Ulaga和Reinartz(2011)[39]通過實證研究進一步指出，制造企業中服務支持、員工互動等服務要素正逐漸替代產品、價格等傳統要素成為差異化的核心競爭要素。袁東陽等(2014)[40]基于案例分析發現，產品差異化戰略有助于企業獲得市場壟斷地位并持續盈利。基于此，本文提出假設2。

假設2：產品差異化在制造業產出服務化與企業市場勢力間發揮中介作用，即制造業產出服務化可通過提升企業的產品差異化水平，進而提高企業市場勢力，并最終影響企業績效。

四 制造業產出服務化對企業績效影響的實證分析

(一)樣本數據選取與變量說明

1. 樣本數據選取

本文的研究對象為制造企業，研究樣本選取自中國滬深A股上市公司，研究期間為2008-2018年。在實證分析前，首先對數據進行篩選與預處理。具體原則和步驟為：第一，選取2008年作為研究起始年份，一是保證會計準則的一致性(2006年會計準則有較大更改)，二是減弱2008年金融危機對實證結果的影響；第二，刪除2016年12月31日之后上市的制造企業，保證樣本企業有兩年以上的平穩經營；第三，去除2008-2018年期間出現倒閉或破產的樣本企業，確保考察期內數據連續、可得；第四，剔除有PT、ST、*ST標注以及數據缺失不全的樣本企業。經篩選與預處理后，本文最終獲得1987家有效樣本企業數據。原始數據來源于CSMAR數據庫和WIND數據庫，部分缺失數據通過企業網站和企業年報手動補充。

為了便于制造業產出服務化績效效應的區域對比，本文將31個省、市、自治區劃分為三大區域，并與樣本企業注冊地匹配對應，具體為：經濟發達的東部地區，包括北京、上海、天津、廣東、浙江、江蘇、福建、山東、河北、海南；經濟較發達的中部地區，包含湖南、湖北、河南、江西、安徽、山西、內蒙古、黑龍江、吉林、遼寧；經濟發展潛力較大的西部地區，包括新疆、西藏、青海、甘肅、陜西、重慶、四川、貴州、云南、廣西、寧夏。

2. 變量測算

(1)因變量——托賓Q值。企業績效的衡量指標眾多，如企業銷售增長率、營業凈利潤率、基本每股收益以及資產報酬率等，但作為單一指標其難以綜合反映企業多方面的績效水平，且更易被企業管理者操縱(陳麗嫻和沈鴻，2017)[9]。因此，參考Yermack(1996)[41]、Fang et al.(2008)[42]的研究，用綜合指標托賓Q值度量企業的績效水平，本文托賓Q值的測算公式借鑒陳漫和張新國(2016)[23]的做法，具體為：

Qit=(CMVit+NCMVit+Lit)/TotalAssetsit

式中Qit、CMVit、NCMVit、Lit、TotalAssetsit依次表示企業i在時間t的托賓Q值、流通股市值、非流通股市值、負債凈值以及總資產賬面價值。

(2)核心解釋變量——制造業產出服務化水平。制造業服務化按生產關系分為投入服務化和產出服務化兩種。前者重點分析制造企業服務轉型時投入品的結構(劉斌和王乃嘉，2016[43]；解季非，2018[25])，投入產出分析是其首選研究方法，但受限于數據可得性，投入服務化研究難度頗大；后者旨在探究制造企業提供服務業務的形態和具體內容(陳麗嫻和沈鴻，2019[44]；魏作磊和王鋒波，2020[45])，是學界關注的重點。本文從產出服務化角度探究制造企業服務轉型對企業績效的影響和作用機理時，需要解決的難題是如何對制造企業的產出服務化水平進行刻畫。隨著制造業與服務業融合程度的加深，二者邊界日趨模糊，因此如何通過“物質”和“服務”準確區分制造企業的產出，是測算制造業產出服務化水平的關鍵。為了準確地衡量制造業產出的服務行為，本文借鑒陳麗嫻和沈鴻(2019)[44]、魏作磊和王鋒波(2020)[45]的統計方法，使用公開可獲得的上市公司財務數據和主營業務信息等資料，獲取本文所需的原始數據。具體步驟如下：第一，依據制造企業的主營業務構成、主營產品名稱等信息，結合《2017年國民經濟行業分類(GB/T 4754-2017)》，初步篩選、識別該企業是否開展產出服務化業務。若開展，設服務化虛擬變量MSR=1，否則MSR=0；第二，以企業年報為基礎，查閱主營業務收入構成中服務業務收入占比，作為制造業產出服務化水平(MSR_ratio)。

(3)中介變量——市場勢力和產品差異化。邁克爾·波特(1997)[46]指出：“市場競爭是市場經濟的基本特征，其目的是區別市場上同類經濟主體，以實現收益水平提高、自身實力增強和戰略目標推進。” 閔連星等(2015)[27]認為，“市場勢力和產品差異化是刻畫市場競爭環境的關鍵指標，可用于描述制造企業以服務為導向的戰略決策與外部環境之間的相互作用。”市場勢力在本文中指市場壟斷勢力，采用勒納指數(MKP)測算，具體方法為：MKP=(P-MC)/P，式中MKP、MC和P依次代表勒納指數、邊際成本和產品價格。但邊際成本和產品價格屬于企業核心機密數據，獲取通常受限。因此，本文采用Kale和Loon(2011)[47]、張益明(2011)[48]的處理方式，運用主營業務成本與主營業務收入代替邊際成本與產品價格，改進測度勒納指數。在產品差異化水平刻畫方面，本文以銷售收入/主營業務收入度量(王志強和洪藝珣，2009)[49]。

(4)控制變量——企業特征。本文選取企業相關特征作為控制變量，企業相關特征是績效水平的重要影響因素，具體包括：企業償債能力，用企業資產負債率(DEBT)衡量；企業規模(SIZE)，以企業員工總數的自然對數度量；企業年齡(AGE)，以2019減去企業成立年份測算。具體變量定義及測度方法見表1。

表1 變量定義及其測度

(二)計量模型設定

內生性問題會對實證結果造成重大估計偏誤，影響研究的準確性和真實性。因此，為解決雙向因果、多重共線性以及遺漏變量等內生性問題，本文提出了如下方案。(1)雙向因果問題。制造企業為獲取高績效水平，實施服務化戰略，這是經濟學正向思維。然而，當制造企業的績效水平很高時，知識、技術、信息等生產要素的密集度也會不斷提高，為區別同類市場主體，贏得競爭優勢，制造企業更有可能實施以服務為導向的發展戰略。因此，本文采用DH(Dumitrescu-Hurlin)面板因果檢驗(1)DH(Dumitrescu-Hurlin)面板因果檢驗是以格蘭杰時間序列因果檢驗為基礎拓展而來，用于檢驗面板數據因果關系的一種方法，由Dumitrescu和Hurlin于2012年提出。對實證數據進行預分析，結果發現核心觀測系數Z-bar值和Z-bar tilde值均不顯著，故排除了高績效水平誘發制造企業服務轉型的因果問題。(2)多重共線性問題。為判斷解釋變量間是否存在多重共線性，本文進行了膨脹因子(VIF)檢驗，發現各變量的VIF最大值為2.19(遠小于臨界值10)，說明解釋變量間不存在多重共線性。(3)遺漏變量問題。宏觀經濟形勢、企業管理層變動、高層次人才比重等眾多因素共同決定了制造企業服務化戰略的實施。為緩解遺漏變量問題造成的估計偏誤，本文在基準模型中加入年份、企業所有制等固定效應進行實證檢驗。

在分析服務化戰略實施前后制造企業績效的變化時，通常做法是在不開展服務業務和開展服務業務的情況下，比較同一制造企業的績效差異，但實際上無法實現。此外，制造企業實施的服務化戰略并不是政府等外部主體針對企業實施的普適性政策，而是企業根據自身業務發展和經濟趨勢做出的戰略調整，該決策與企業所有制屬性、行業類別、組織結構等息息相關，內生性更強。因此，本文選擇能更好地控制內生性的準自然實驗法(傾向得分匹配的雙重差分法，PSM-DID)探究制造業產出服務化對企業績效的影響。

1. 傾向得分匹配-雙重差分法(PSM-DID)

傾向得分匹配-雙重差分法的核心思想分兩步：第一步，為處理組制造企業尋找特征相近的樣本企業作為控制組；第二步，以匹配的樣本數據為基礎進行雙重差分估計。本文匹配企業的傾向得分法，借鑒了Rosenbaum和Rubin(1983)[50]、Heckman et al.(1997)[51]的研究。第一步：首先，區分處理組(產出服務化制造企業)和控制組(非產出服務化制造企業)。本文依據制造企業是否存在產出服務化業務，將樣本企業劃分為處理組和控制組；其次，選擇協變量評估制造業產出服務化的傾向得分值，并為處理組企業尋找具有相似特征的控制組企業。本文選擇的匹配協變量有營業總收入(LNOI)、企業規模(SIZE)、基本每股收益(EPS)和企業償債能力(DEBT)，此類變量反映了制造企業是否實施產出服務化戰略(王鋒波，2020)[26]。本文使用式(1)的logit回歸估計模型，估計制造業產出服務化的傾向得分值。

logit(MSRit=1)=ρ(LNOI,SIZE,EPS,DEBT)

(1)

(2)

式(2)中C(i)代表與處理組企業相匹配的來自于控制組企業的研究樣本集合，且對于每個處理組企業i，僅有唯一的控制組企業j屬于該樣本集合C(i)。

為確保傾向得分估計結果的準確可靠，本文進行了匹配協變量的平衡性檢驗和共同支撐假設的檢驗。表2為本文所選擇的匹配協變量與平衡性檢驗結果，圖1展示了共同支撐假設的檢驗結果。由表2可知，匹配前，處理組和控制組之間存在明顯差異；匹配后，兩者具有相似特征，差異并不顯著，并且協變量的偏離度控制在1%-5%之間，意味著本文選擇的匹配方法可行。圖1檢驗結果表明匹配后，各匹配協變量篩選出的處理組和控制組的傾向得分核密度基本一致(圖1)，與匹配前形成鮮明對比，再次表明本文所選擇的匹配方法和協變量是準確的，匹配結果可靠。

表2 匹配協變量及平衡性檢驗

圖1 匹配前后處理組與控制組的傾向得分核密度分布

第二步，根據傾向得分匹配結果，設置兩個虛擬變量：(1)定義制造企業產出服務化虛擬變量MSRi。處理組的研究樣本設定“MSRi=1”，表明制造企業存在產出服務化業務；匹配后控制組的研究樣本設定“MSRi=0”，表示制造企業不存在產出服務化業務。(2)設置時間虛擬變量Aftert。制造企業開展產出服務業務之前的年份Aftert=0，開展產出服務業務之后Aftert=1。以制造企業績效為例，假設制造企業i在時間t的績效為Qit，ΔQi1和ΔQi0分別代表處理組和控制組企業在考察的兩個時間節點的績效之差。依據雙重差分法，制造企業實施服務化戰略后績效的變化可以表示成：

τ=E(τi│MSRi=1)=E(ΔQi1│MSRi=1)-E(ΔQi0│MSRi=1)

(3)

式(3)中，E(ΔQi0│MSRi=1)表示處理組制造企業在不開展產出服務化業務時的服務化水平(即“反事實”)，其可利用傾向得分匹配后得到的控制組在相同時期的企業績效變化作為替代值，即E(ΔQi0│MSRi=1)=E(ΔQi0│MSRi=0)。因此，

τ=E(τi│MSRi=1)=E(ΔQi1│MSRi=1)-E(ΔQi0│MSRi=0)

(4)

綜上，得到如下雙重差分法的基準回歸估計方程：

Qit=α+βMSRi+γAftert+θMSRi*Aftert+μX′it+δt+εit

(5)

式(5)中，核心系數θ的估計值是本文關注重點，其正負與大小分別反映制造企業服務轉型對企業績效影響的方向和程度。X′it表示企業特征控制變量，δt和εit分別表示時間固定效應和隨機誤差項。

2. 中介效應模型設定

為驗證“市場勢力”效應和“產品差異化”效應假設是否成立，本文構建了中介效應模型，引入市場勢力(MKP)和產品差異化(PS)兩個中介變量，探究其在制造業產出服務化與企業績效間發揮的作用。具體如下：

Qit=α1+β1MSRi+γ1Aftert+θ1MSRi*Aftert+μ1X′it+δt+εit

(6)

Wit=α2+β2MSRi+γ2Aftert+θ2MSRi*Aftert+μ2X′it+δt+εit

(7)

Qit=α3+β3MSRi+γ3Aftert+θ3MSRi*Aftert+φWit+μ3X′it+δt+εit

(8)

式(6)-式(8)中，Wit表示中介變量，其余變量與前文一致。中介效應檢驗步驟：(1)實證檢驗方程(6)，回歸系數θ1表示制造業產出服務化對企業績效影響的總效應，預期為正；(2)實證檢驗方程(7)和(8)，得到系數估計值θ2和φ。若兩者均顯著，表示存在中介效應，進一步分析系數估計值θ3，當θ3顯著且小于、大于或等于θ1時，說明市場勢力和產品差異化對企業績效的影響為正效應、負效應或無影響；若兩者均不顯著或只有一個顯著時，需對θ2*φ進行bootstrap法檢驗，若通過則按照步驟(1)、 (2)進行操作，若不通過，則說明不存在中介效應。

(三)實證分析

1. 全樣本實證分析

為對比PSM處理前后制造業產出服務化對企業績效影響的差異。本文在PSM處理前，利用普通最小二乘法和固定效應進行實證分析；在PSM處理后，以基準回歸模型為基礎，依次加入年份、地區等固定效應，探究制造業產出服務化與企業績效間的關系，回歸結果見表3。Hausman 檢驗結果表明，支持固定效應模型。由表3列(1)、列(2)PSM處理前的OLS和FE回歸結果可知，制造業產出服務化在1%顯著水平下均提高了企業績效托賓Q值。制造業產出服務化程度每增加1%，托賓Q值將分別提高0.0094%和0.0081%。列(3)、列(4)為基于傾向得分匹配的雙重差分法(PSM-DID)的估計結果，基準回歸、年份、地區和企業所有制效應結果均顯示，交互項MSRi*Aftert的系數估計值θ為正且顯著，表明制造企業服務轉型能明顯提升企業績效水平。

表3 制造業服務化對企業績效的影響

2. 分區域與所有制實證分析

為對比不同區域與所有制下制造業產出服務化績效效應，將31個省、市、自治區劃分為三大區域，以及按照所有制屬性將制造企業樣本劃分為國有、民營、外資以及其他四類，依次實證檢驗不同區域與所有制屬性的制造業產出服務化績效效應，回歸結果如表4和表5所示。由表4可知，東部、中部地區制造業產出服務化績效效應的實證結果與全樣本高度一致，交互項MSRi*Aftert的系數估計值均顯著為正，說明制造企業服務轉型對該區域企業績效水平的提升具有顯著促進作用；而西部地區制造業服務轉型的企業績效提升作用并不明顯。這可能是因為，與西部地區制造企業相比，東部、中部地區制造企業擁有先天地理等優勢，較易實現高層次人才和低層次勞動力集聚，更能保障多層次服務化人才需求，進而促進企業績效的快速提升。

表4 制造業產出服務化績效效應的區域對比

表5 制造業產出服務化績效效應的所有制屬性對比

由表5可知，民營企業的實證結果與全樣本較為一致，無論是基準回歸還是加入年份、地區、所有制固定效應以及控制變量，交互項MSRi*Aftert的系數估計值均顯著為正，意味著民營制造企業實施服務化戰略顯著提升了企業的績效水平。國有企業和外資企業服務轉型并未提升企業的績效水平，在外資企業反而影響為負。這可能是因為，民營企業決策主體產權更明晰，在服務轉型時決策更迅速，效果也更加明顯(陳麗嫻和沈鴻，2017)[9]；國有企業在市場準入、資源要素配給等方面優勢突出，且其經營旨在“做大做強”，對服務轉型動力較弱，市場機遇反應略顯遲緩，即使實施服務化戰略對企業績效的改善也較小；外資企業出于核心技術保護等原因，多將價值鏈低端的制造、組裝等環節外包于我國(傅元海等，2014)[52]，而將研發設計、產品架構、市場營銷等核心環節留在本國，因此外資企業實施服務化戰略對企業績效的改善較小。

3. 制造業產出服務化對企業績效影響的機制分析

制造業產出服務化可通過改變市場競爭環境，進而提升企業的績效水平。為驗證“市場勢力”效應和“產品差異化”效應假設是否成立，本文構建中介效應模型，引入市場勢力和產品差異化兩個中介變量，探究其在制造業產出服務化與企業績效間發揮的作用，中介效應模型實證結果見表6與表7，其中模型1為方程(6)的實證結果，模型2、4、5為方程(7)的實證結果，模型3和模型6為方程(8)的實證結果。

表6 制造業產出服務化績效效應的作用機制分析

(1)全樣本機制分析

表6為制造業產出服務化績效效應的全樣本作用機制分析結果。模型2交互項MSR*After的系數估計值與模型3市場勢力的系數估計值均顯著為正，意味著中介效應存在。模型1交互項MSR*After的系數估計值顯著為正，且大于模型3交互項MSR*After的系數估計值，說明“市場勢力”正效應存在，即市場勢力在制造業產出服務化與企業績效間發揮中介作用，假設1成立；同樣，模型4交互項MSR*After的估計系數與模型5、6產品差異化的估計系數均顯著為正，模型1交互項MSR*After的估計系數顯著為正，且大于模型4、5交互項MSR*After的估計系數，表明“產品差異化”正效應存在，即假設2成立。

(2)異質性機制分析

表7為制造業產出服務化績效效應的異質性作用機制分析結果。該異質性機制分析包括區域異質性分析和所有制屬性異質性分析。具體分析步驟：首先，按所有制屬性將制造企業樣本劃分為國有、民營、外資以及其他四類；其次，與前文劃分的三大區域分組進行中介效應檢驗。由表7可知，東部、中部地區以及民營制造企業的估計結果與全樣本(表6)較為一致，表明“市場勢力”效應和“產品差異化”效應在此類別樣本中存在，假設1與假設2成立。觀察西部地區、國有、外資以及其他制造企業的估計結果，發現模型2交互項MSR*After的系數估計值與模型3市場勢力的系數估計值均顯著為正，意味著中介效應存在；但模型1交互項MSR*After的系數估計值為正且不顯著，并大于模型3交互項MSR*After的系數估計值，說明在此類別下，制造業產出服務化能有效提高企業的市場勢力，但并未促進企業績效水平的提升，即假設1不成立。進一步觀察得到，模型4交互項MSR*After的估計系數與模型5、6產品差異化的估計系數均顯著為正，模型1交互項MSR*After的估計系數為正且不顯著，并大于模型4、5交互項MSR*After的估計系數，意味著制造業產出服務化可通過提升企業的產品差異化水平，進而提高企業市場勢力，但并未影響企業的績效水平，即假設2不成立。這可能是因為，與東部、中部地區以及民營制造企業相比，西部地區先天地理優勢不足，人力資本集聚層次不高，在實施服務化戰略初期雖能提升企業市場勢力與產品差異化水平，但其績效效應的實現可能需要較長時間；國有企業在服務轉型初期，雖能依靠市場準入與資源要素優先配給等優勢提升企業市場勢力與產品差異化水平，但受體制、機制的制約，服務轉型可能會分割公司內部既得利益者的利益(Mathieu，2001)[1]，導致其抵觸推進服務轉型(陳麗嫻和沈鴻，2017)[9]。外資企業大都是跨國企業子公司，主要利用我國廉價勞動力以及資源稟賦獲取超額收益，但服務轉型則需依靠高端服務型人才，人才引進導致經營成本上升，企業績效提升不明顯。

表7 制造業產出服務化績效效應的異質性作用機制分析

(續上表)

(續上表)

(四)穩健性檢驗(2)限于篇幅，本文只列出了制造業產出服務化績效效應作用機制的穩健性檢驗結果，沒有報告制造業產出服務化績效效應的全樣本、分區域與所有制穩健性檢驗結果，備索。

為檢驗“市場勢力”效應和“產品差異化”效應在制造業產出服務化績效效應實現過程中的穩健性。本文用凈資產收益率(ROE)代替托賓Q值衡量企業的績效水平，從全樣本層面與區域、所有制屬性異質性層面探究市場勢力和產品差異化在制造業產出服務化績效效應實現過程中發揮的作用。中介效應模型的回歸結果如表8和表9所示，其中模型7為方程(6)的實證結果，模型8、10、11為方程(7)的實證結果，模型9和模型12為方程(8)的實證結果。

1. 全樣本作用機制穩健性檢驗

表8為全樣本層面的作用機制穩健性檢驗結果。由表8可知，交互項MSR*After的系數估計值符號和顯著性與前文較為一致(表6)，說明“市場勢力”效應和“產品差異化”效應在制造業產出服務化績效效應實現過程中存在，即假設1和假設2成立，實證結果依然穩健可靠。

表8 全樣本作用機制穩健性檢驗

(續上表)

2. 分區域與所有制作用機制穩健性檢驗

表9為異質性層面的作用機制穩健性檢驗結果。由表9可知，東部、中部地區以及民營制造企業的估計結果與表8基本一致，意味著“市場勢力”效應和“產品差異化”效應在此類別下存在，假設1與假設2成立。觀察西部地區、國有、外資以及其他制造企業的估計結果，同樣發現制造業產出服務化能有效提高企業的市場勢力和產品差異化水平，但并未促進企業績效水平的提升，即在此類別下假設1和假設2不成立，實證結果與前文一致。

表9 制造業產出服務化績效效應的異質性作用機制分析

(續上表)

(續上表)

五 結論與啟示

制造業服務化是中國制造業轉型升級和經濟高質量發展的重要戰略路徑。本文基于產品市場競爭視角，著眼于產出服務化，探討制造業產出服務化績效效應的實現效果及其作用機理，主要結論為：(1)制造業產出服務化顯著提升了企業績效，但存在明顯地域與所有制差異。東部、中部地區以及民營制造企業產出服務化對企業績效的提升效果較為顯著，西部地區以及國有制造企業績效的提升在考察期內并不明顯，外資企業產出服務化降低了企業績效水平；(2)制造業產出服務化可通過“市場勢力”效應和“產品差異化”效應共同促進企業績效水平的提升，但在地域與所有制上差異顯著。東部、中部地區以及民營制造企業存在“市場勢力”效應和“產品差異化”效應，西部地區、國有以及外資制造企業產出服務化雖能有效提高企業的市場勢力和產品差異化水平，但對企業績效水平的提升并不明顯。

制造業服務化可以幫助制造企業獲取競爭優勢。改革開放以后，中國制造業長期處于價值鏈低端，比較優勢仍主要體現在加工、制造環節。服務轉型已成為制造企業謀求高績效，轉向新業態，實現高質量發展的重要抓手。據此，可得到以下政策啟示：

第一，良好的市場環境、專業的社會分工是制造業服務化戰略實施的重要前提。我國東、中、西部地區市場環境存在較大差異，政府應當針對不同區域進行差異化政策指導。在鼓勵經濟發達的東部地區制造企業率先實施服務化戰略，并形成示范效應的同時，向中部、西部地區輸送資金、技術、人才等生產要素，營造良好的市場環境，促進東部與中部、西部地區競合、協同發展。

第二，高層次的人力資本、充足的服務人才是制造業服務化的保障。從產業鏈角度看，制造業服務化實為一種價值創造過程，其表現形式為產業鏈中間的生產、組裝環節向“微笑曲線”兩端服務環節不斷延伸、攀升，而在這一過程中人力資本積累至關重要。制造企業服務轉型，拓展新的服務業務時需高層次服務人才協助，而高層次服務人才的供給則依賴于完善的教育制度，健全的人才培養體系以及強而有效的人才培訓方式。

第三，強勁的市場勢力、差異化的產品優勢是制造業服務化績效效應實現的重要路徑。“市場勢力”效應和“產品差異化”效應在制造業服務化績效效應實現過程中發揮重要作用。制造企業可以通過提供優質服務獲取客戶的依賴度和忠誠度，并以大量資本投入構建市場壁壘，提升市場勢力，贏得競爭優勢；亦可通過服務營銷創造差異化產品優勢，提高企業的綜合競爭力，創造更高的經濟效益。