侯曉曄　苑春薈

摘 要：本文基于全球42個國家15年的面板數(shù)據(jù)，采用動態(tài)GMM和隨機(jī)前沿分析方法（SFA）分析了制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響。分析結(jié)果顯示，在制造業(yè)服務(wù)化水平方面，發(fā)達(dá)國家略領(lǐng)先于發(fā)展中國家，在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率方面，發(fā)達(dá)國家遠(yuǎn)超于發(fā)展中國家。進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響是滯后的，其對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響隨時間由正轉(zhuǎn)負(fù)。制造業(yè)服務(wù)化對中低端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的提升作用相對較強(qiáng)，當(dāng)期的制造業(yè)服務(wù)化只對發(fā)達(dá)國家生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率有正向影響。本文的研究成果對推動我國兩業(yè)融合發(fā)展，促進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有一定的啟示作用。

關(guān)鍵詞：制造業(yè)服務(wù)化;生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率;SFA;動態(tài)面板GMM

中圖分類號：F410文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-5192（2021）03-0090-07doi：10.11847/fj.40.3.90

The Influence of Manufacturing Serivice on the Efficiency of Producer Service

——Empirical Analysis of Dynamic GMM and SFA Methods Based on Panel Data

HOU Xiao-ye1，2， YUAN Chun-hui1

（1.School of Economics and Management， Beijing University of Posts and Telecommunications， Beijing 100876， China; 2.China Academy of Industrial Internet， Beijing 100102， China）

Abstract：Based on the 15-year panel data of 42 countries， this paper analyzes the impact of manufacturing service on producer service efficiency by dynamic GMM and stochastic frontier analysis（SFA）. The results show that the developed countries are slightly ahead of the developing countries in terms of the service level of manufacturing， and the developed countries are far more efficient than the developing countries in terms of producer service. The impact of manufacturing service on producer service efficiency is lagging behind， and its impact on producer service efficiency changes from positive to negative over time. Manufacturing service has a strong effect on the efficiency of low-end producer services， and the current manufacturing service only has a positive impact on the efficiency of producer service in developed countries. The research results of this article have a certain enlightenment effect on promoting the integrated development of the two industries in our country and promoting the high-quality development of the manufacturing industry.

Key words：manufacturing service; producer service efficiency; SFA; dynamic panel GMM

1 引言

當(dāng)前，在我國跨越“中等收入陷阱”的關(guān)鍵時刻，去工業(yè)化的現(xiàn)象出現(xiàn)得有些早，這會導(dǎo)致制造業(yè)的發(fā)展受阻，而當(dāng)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的關(guān)聯(lián)度高時，會同樣阻礙服務(wù)業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而導(dǎo)致整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展受阻。制造業(yè)的技術(shù)滲透效應(yīng)、外匯儲備效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)只有在增加值比重超過30%的時候，實(shí)施去工業(yè)化，不會影響經(jīng)濟(jì)增長，因?yàn)榉?wù)業(yè)可以充當(dāng)新的引擎。但如果制造業(yè)增加值比重低于30%，這時候急于實(shí)施去工業(yè)化，可能會增加掉入“中等收入陷阱”的風(fēng)險。中國目前的服務(wù)業(yè)增長速度過快，工業(yè)占比的下降速度過快，這就讓中國出現(xiàn)了過快去工業(yè)化的現(xiàn)象，并且還存在明顯的“鮑莫爾成本病”現(xiàn)象。因此中國主要面臨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已經(jīng)“轉(zhuǎn)型”但并未實(shí)現(xiàn)“升級”的問題。那么如何在推動服務(wù)業(yè)發(fā)展的過程中，提升服務(wù)業(yè)的效率，并且防止落入中等收入陷阱，這就可以選擇制造業(yè)服務(wù)化的發(fā)展方式。并且隨著制造業(yè)企業(yè)提高服務(wù)要素占比的同時會促進(jìn)附加值的增加，提升產(chǎn)品競爭力，有效降低成本，進(jìn)而推動制造業(yè)升級，最終推動整體產(chǎn)業(yè)升級和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展

[1]，而將制造業(yè)和服務(wù)業(yè)區(qū)分對待，并制定單獨(dú)的產(chǎn)業(yè)政策的做法已經(jīng)過時[2]。那么制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響如何？是否能夠起到有效的推動作用？針對此種發(fā)展趨勢又該制定怎樣的產(chǎn)業(yè)政策？這是本文的研究重點(diǎn)。已有關(guān)于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展和制造業(yè)相關(guān)的研究主要是從制造業(yè)的需求角度開展的，當(dāng)需求比較低端時，會影響生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)技術(shù)提升，進(jìn)而阻礙產(chǎn)業(yè)高端化發(fā)展[3]。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)屬于相互促進(jìn)的關(guān)系，其中促進(jìn)作用較大的，是制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。在制造業(yè)產(chǎn)能過剩時，就會減少對高端生產(chǎn)性服務(wù)的需求，因此阻礙了兩者的耦合[4]。隨著制造業(yè)服務(wù)化程度的加深，制造業(yè)對服務(wù)業(yè)的需求不斷加大，進(jìn)而推動了服務(wù)業(yè)的發(fā)展[5～13]。另一些研究主要是針對制造業(yè)升級和制造業(yè)服務(wù)化之間的非線性關(guān)系展開的，原因可能在于實(shí)施服務(wù)化而增加的成本，并且還存在因?yàn)橘Y源約束而失去的改進(jìn)機(jī)會，還包括溝通協(xié)調(diào)成本和服務(wù)所得收益之間的關(guān)系[14，15]。

相較于以往的研究，本文的創(chuàng)新點(diǎn)為：第一，以往圍繞制造業(yè)服務(wù)化開展的研究較多，但較少研究制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響。本文采用42個國家2000～2014年的面板數(shù)據(jù)，利用實(shí)證研究方法分析了制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響。第二，以往有關(guān)制造業(yè)服務(wù)化的實(shí)證研究通常采用企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，較少使用產(chǎn)業(yè)宏觀數(shù)據(jù)。本文采用的是全球的制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)宏觀數(shù)據(jù)。從發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家兩個不同的角度，分析制造業(yè)服務(wù)化對不同技術(shù)水平生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的不同影響，并比較了發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家在制造業(yè)服務(wù)化和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率水平方面的差異。這些結(jié)論不僅豐富了制造業(yè)服務(wù)化和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的相關(guān)研究，還對推動我國兩業(yè)融合發(fā)展，制定有針對性的措施建議提供支撐。

2 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

制造業(yè)服務(wù)化是指在制造業(yè)的全部投入和產(chǎn)出中，服務(wù)這一要素所占比重提高，從而使得制造業(yè)通過服務(wù)轉(zhuǎn)型并逐漸實(shí)現(xiàn)價值增值的一個動態(tài)過程。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)最初是由制造行業(yè)分離出來的，作為一種中間投入不直接用來消費(fèi)，能夠滿足企業(yè)和其它組織生產(chǎn)活動的新興行業(yè)。與發(fā)展中國家相比，發(fā)達(dá)國家的制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展較早，其制造業(yè)服務(wù)化實(shí)踐始于上世紀(jì)60年代，近年來發(fā)達(dá)國家制造業(yè)服務(wù)化呈明顯上升趨勢，隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展和個性化需求的日益增多，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)極大提高了工業(yè)企業(yè)對用戶數(shù)據(jù)的感知和分析能力，為制造業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期管理提供了技術(shù)支撐，極大提高了制造業(yè)服務(wù)化能力。近年來，發(fā)達(dá)國家都通過加固制造業(yè)的頂層設(shè)計來適應(yīng)制造業(yè)服務(wù)化的大趨勢。發(fā)達(dá)國家一般不通過經(jīng)濟(jì)或行政手段直接干預(yù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，而是加強(qiáng)對標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范建設(shè)來支持和引導(dǎo)制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展。發(fā)達(dá)國家生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)較好，其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，很大程度上取決于服務(wù)外包和服務(wù)貿(mào)易的推動，在它們的推動下，發(fā)達(dá)國家的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)占服務(wù)業(yè)的比重迅速增大[16]。相對而言，發(fā)展中國家的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)較弱。由此，提出假設(shè)：

假設(shè)1 發(fā)達(dá)國家在制造業(yè)服務(wù)化和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率方面都優(yōu)于發(fā)展中國家。

制造業(yè)服務(wù)化初期，制造業(yè)會產(chǎn)生對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的大量需求，從而推動生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率迅速提升。但很多制造業(yè)企業(yè)在服務(wù)化過程中會采用加大投資的做法，用來拓展服務(wù)業(yè)務(wù)、增加服務(wù)種類，而由于組織文化、組織結(jié)構(gòu)、內(nèi)部流程、供應(yīng)鏈合作、資源整合等組織因素的僵化，以及企業(yè)資源稀缺造成的對制造和服務(wù)兩項業(yè)務(wù)領(lǐng)域資源配比的失衡，會削弱已有業(yè)務(wù)的競爭優(yōu)勢，進(jìn)而制約了傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)服務(wù)化的進(jìn)程，也抑制了服務(wù)化過程中對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的需求，從而阻礙了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的提升[17]。由此，提出假設(shè)：

假設(shè)2 制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響存在滯后效應(yīng)。

在制造業(yè)服務(wù)化的過程中，因?yàn)橹圃鞓I(yè)關(guān)鍵共性制造技術(shù)薄弱等關(guān)鍵原因，制造業(yè)產(chǎn)品以低端為主，附加值不高，數(shù)字化能力不足，制造業(yè)企業(yè)本身的創(chuàng)新能力未達(dá)到一定水平，未能通過利潤驅(qū)動的方式增加生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中技術(shù)創(chuàng)新要素的投入，因此在最開始對低端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)需求較多，而隨著制造業(yè)服務(wù)化逐漸發(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新不斷加深，逐漸增加了對金融等中端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的需求。但由于創(chuàng)新水平還未達(dá)到一定高度，未能增加對高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的需求，因此未能有效推動高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展[18]。由此，提出假設(shè)：

假設(shè)3 制造業(yè)服務(wù)化對中低端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的提升作用相對較強(qiáng)。

發(fā)達(dá)國家的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的基礎(chǔ)較好，因此制造業(yè)服務(wù)化的時間更早，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)從制造業(yè)中分離出去的時間更早，發(fā)展得也比較成熟，因此隨著制造業(yè)服務(wù)化的發(fā)展，制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的需求日益增強(qiáng)，從而進(jìn)一步推動生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展[19]。而發(fā)展中國家因?yàn)橹圃鞓I(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的基礎(chǔ)都相對較差，因此制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展得比較晚，所以在制造業(yè)服務(wù)化的初步階段，可能還無法對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生明顯影響，而隨著制造業(yè)服務(wù)化的不斷深化，對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響才逐漸顯現(xiàn)[20]。由此，提出假設(shè)：

假設(shè)4 制造業(yè)服務(wù)化對發(fā)達(dá)國家生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的正向影響相對較強(qiáng)。

3 模型的設(shè)定與變量說明

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文采用的數(shù)據(jù)庫，一是世界銀行數(shù)據(jù)庫，二是世界投入產(chǎn)出（WIOD 2016）數(shù)據(jù)庫，共采用了42個國家的2000年至2014年的面板數(shù)據(jù)。關(guān)于數(shù)據(jù)最新性的說明，有關(guān)世界各個國家各個行業(yè)的投入產(chǎn)出的數(shù)據(jù)，通常采用的都是WIOD數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，而WIOD數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)自2016年之后就沒有更新，因此本文已經(jīng)采用的是目前所能獲得的最新數(shù)據(jù)。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率是本文的因變量，制造業(yè)服務(wù)化水平是自變量，本文采用的控制變量有創(chuàng)新能力、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市化水平、人力資本水平，各變量的具體測量指標(biāo)和數(shù)據(jù)來源見表1。

3.2 變量設(shè)置

3.2.1 因變量

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率是因變量，具體采用隨機(jī)前沿分析方法 （SFA）進(jìn)行測算。SFA方法是一種考慮隨機(jī)噪聲的參數(shù)化方法，能夠識別各種因素對效率的影響，在估計效率的時候鑒別力比較強(qiáng)[21，22]。產(chǎn)出變量采用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值，投入變量采用勞動力資本存量和資本存量[23，24]。具體公式如下

teit=β0+β1lnkit+β2lnempit+Vit-Uit（1）

其中te為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率，k為資本投入，emp為勞動力投入，i為國家，t為年份，Vit為隨機(jī)擾動項，Uit為技術(shù)非效率項。

3.2.2 自變量

制造業(yè)服務(wù)化水平是自變量，采用制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的完全消耗系數(shù)進(jìn)行測算[25]。具體公式如下

misij=αij+∑nk=1αikαkj+∑ns=1

∑nk=1αisαskαkj+…（2）

其中misij代表制造業(yè)服務(wù)化程度，第一項是第j部門對第i服務(wù)部門的直接消耗，接下來是第一輪間接消耗，后面第n+1項為第n輪間接消耗。

3.2.3 控制變量

采用人均GDP（現(xiàn)價美元）衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用高等學(xué)校入學(xué)率衡量人力資本水平，采用研發(fā)支出占GDP的比例衡量創(chuàng)新能力，采用城市人口占總?cè)丝诘陌俜直群饬砍鞘谢健?/p>

3.3 模型設(shè)定

本文分析制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的動態(tài)影響時，主要采用了廣義矩估計（GMM）方法[26]。此方法有助于解決可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，并且在有單位根的情況下，分析結(jié)果一樣有效[27，28]。模型設(shè)定如下

teit=αi+λteit-1+β1lnmis+β2lnmisit-1+β3lnicit+

β4lndedit+β5lnulit+β6lnhclit+εit （3）

其中αi是個體固定效應(yīng)，εit是隨機(jī)干擾項，i是各國家，t是各年份。

4 實(shí)證結(jié)果分析

為進(jìn)一步深入分析，將樣本分為發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家兩類，將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)按照低技術(shù)、中技術(shù)、高技術(shù)分為三類。并按照行業(yè)分類將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)分為金融保險業(yè)（K64-K66）、信息通訊業(yè)（J61-J63）、運(yùn)輸倉儲業(yè)（H49-H53）、生產(chǎn)性支持服務(wù)（I）、專業(yè)科技服務(wù)業(yè)（M69-M75）和批發(fā)零售業(yè)（G45-G47），其中專業(yè)科技服務(wù)（M69-M75）和信息通訊服務(wù)（J61-J63）屬于高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，金融保險服務(wù)（K64-K66）和生產(chǎn)性支持服務(wù)（I）屬于中端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，批發(fā)零售服務(wù)（G45-G47）和運(yùn)輸倉儲服務(wù)（H49-H53）屬于低端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。

4.1 發(fā)達(dá)和發(fā)展中國家制造業(yè)服務(wù)化和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率水平比較

由表2可知，在采用完全消耗系數(shù)測算制造業(yè)服務(wù)化和隨機(jī)前沿方法測算生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率后發(fā)現(xiàn)，2000～2014年，發(fā)達(dá)國家的制造業(yè)服務(wù)化水平為0.370，發(fā)展中國家為0.329，發(fā)達(dá)國家水平微微領(lǐng)先于發(fā)展中國家。而兩者在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率方面差異較大，發(fā)達(dá)國家為0.490，發(fā)展中國家為0.176，發(fā)達(dá)國家生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率是發(fā)展中國家的2.8倍。由此可知，發(fā)達(dá)國家在制造業(yè)服務(wù)化和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率方面都優(yōu)于發(fā)展中國家，假設(shè)1得到驗(yàn)證。中國制造業(yè)服務(wù)化水平為0.268，處在比較落后的位置，更低于發(fā)展中國家平均值0.329，原因可能在于中國制造業(yè)企業(yè)整體發(fā)展水平較低，采用的生產(chǎn)方式還是以加工組裝為主，還處在全球價值鏈的低端環(huán)節(jié)。中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率為0.102，仍處于較低的水平，且低于發(fā)展中國家平均值0.176，這可能是因?yàn)橹袊墓I(yè)化程度不高，所以對于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的“擠出效應(yīng)”不強(qiáng)。

4.2 GMM估計結(jié)果

4.2.1 制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響

制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率影響的GMM估計結(jié)果見表3。首先對模型的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示二階自相關(guān)檢驗(yàn)AR（2）的p值都大于5%，Sargan檢驗(yàn)p值都大于5%，證明擾動項無自相關(guān)且所有工具變量的設(shè)定均有效，因此模型的設(shè)定基本有效。其次GMM

估計結(jié)果顯示，滯后一期的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率對當(dāng)期的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的正向影響在1%的水平上顯著，說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展具有持續(xù)性。制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的當(dāng)期作用系數(shù)為0.605，通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，滯后一期的作用系數(shù)為-0.260，在5%的顯著水平上顯著。這說明隨著時間的發(fā)展，制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響從正向轉(zhuǎn)為負(fù)向，存在滯后效應(yīng)，假設(shè)2得到驗(yàn)證。從系數(shù)大小來看，滯后一期的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率對當(dāng)期生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響（0.629）大于制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的當(dāng)期影響（0.605），說明制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響還不夠強(qiáng)烈。

4.2.2 制造業(yè)服務(wù)化對不同技術(shù)水平生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響

制造業(yè)服務(wù)化對不同技術(shù)水平的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率影響的GMM估計結(jié)果見表4。結(jié)果顯示，當(dāng)期制造業(yè)服務(wù)化對中低端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率產(chǎn)生的正向影響較大，分別為0.049和0.037且在1%水平上顯著，而對高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的促進(jìn)作用相對較小，為0.015且不顯著，假設(shè)3得到驗(yàn)證。原因可能在于制造業(yè)服務(wù)化未能有效推動生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)創(chuàng)新，即在制造業(yè)服務(wù)化的過程中，制造業(yè)本身的創(chuàng)新能力未達(dá)到一定水平，未能通過利潤驅(qū)動的方式增加生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中技術(shù)創(chuàng)新要素的投入，因而未能有效推動高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展。

4.2.3 發(fā)達(dá)和發(fā)展中國家制造業(yè)服務(wù)化對不同技術(shù)水平生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率影響的差異

發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率影響的GMM估計結(jié)果見表5和表6。結(jié)果顯示，當(dāng)期的制造業(yè)服務(wù)化對發(fā)達(dá)國家的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率有正向影響，系數(shù)為0.202且在1%水平上顯著，發(fā)展中國家為0.008且不顯著，假設(shè)4得到驗(yàn)證。當(dāng)期的制造業(yè)服務(wù)化對發(fā)展中國家各個水平的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率都無顯著影響，但是滯后一期的制造業(yè)服務(wù)化會抑制發(fā)展中國家高端（-0.042）、低端（-0.079）的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率，并且對低端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的抑制作用更大?？赡芤?yàn)榘l(fā)展中國家制造業(yè)基礎(chǔ)在開始階段還比較弱，在發(fā)展制造業(yè)服務(wù)化的過程中，制造業(yè)實(shí)力也在不斷增強(qiáng)，但因?yàn)榘l(fā)展質(zhì)量不高，因此無法有效促進(jìn)高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的提升，并且隨著制造業(yè)服務(wù)化程度的加深，又會對低端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)生一定的抑制作用。

4.3 穩(wěn)健性分析

為了驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用固定效應(yīng)模型（FE）和隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）進(jìn)行對比分析。表3～表6檢驗(yàn)結(jié)果顯示，制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的當(dāng)期作用顯著為正，系數(shù)分別為0.055、0.047，滯后一期的作用顯著為負(fù)，系數(shù)均為-0.053;當(dāng)期制造業(yè)服務(wù)化對中低端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率產(chǎn)生的正向影響較大，F(xiàn)E系數(shù)分別為0.050、0.034且顯著，RE系數(shù)分別為0.050、0.038且顯著;當(dāng)期的制造業(yè)服務(wù)化只對發(fā)達(dá)國家的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率有顯著正向影響，系數(shù)分別為0.053、0.046。上述檢驗(yàn)和實(shí)證分析結(jié)果一致，說明本文實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果具有穩(wěn)健性。

5 結(jié)論與政策建議

我國仍處在還未完全實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的階段，但卻呈現(xiàn)出工業(yè)增加值比重快速下降的現(xiàn)象，出現(xiàn)了過早去工業(yè)化的特征，并且開始重點(diǎn)實(shí)施以服務(wù)為主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，推動從工業(yè)經(jīng)濟(jì)向服務(wù)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型。鑒于當(dāng)前制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合趨勢越來越強(qiáng)烈，而制造業(yè)服務(wù)化作為兩業(yè)融合的趨勢之一，研究其對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響具有重要意義。本文利用42個國家2000～2014年15年的面板數(shù)據(jù)，采用GMM和SFA方法，分析了發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家在制造業(yè)服務(wù)化和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率方面的差異，并針對不同技術(shù)水平的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率進(jìn)行對比分析。同時，研究了制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的動態(tài)影響，得出以下結(jié)論：

第一，在制造業(yè)服務(wù)化水平方面，發(fā)達(dá)國家略領(lǐng)先于發(fā)展中國家，而在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率方面，發(fā)達(dá)國家遠(yuǎn)超于發(fā)展中國家。第二，制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率存在滯后效應(yīng)，隨著時間的推移，制造業(yè)服務(wù)化對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的影響由正轉(zhuǎn)負(fù)。第三，制造業(yè)服務(wù)化對中低端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率產(chǎn)生的正向影響較大，對高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的促進(jìn)作用相對較小。第四，制造業(yè)服務(wù)化對發(fā)達(dá)國家生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的正向影響相對較強(qiáng)。

政策建議如下：第一，我國應(yīng)該大力推動制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展。原因主要在于我國制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)不夠牢固，這時如果只一味地追求去工業(yè)化，或者一味地只推動制造業(yè)服務(wù)化，則無法有效促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展。因此，要推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)，為兩業(yè)融合提供技術(shù)服務(wù)，推動制造業(yè)和服務(wù)業(yè)融合創(chuàng)新發(fā)展;壯大已有的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的發(fā)展，組織搭建產(chǎn)業(yè)協(xié)作平臺，推動數(shù)據(jù)共享和網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造;組織建設(shè)綜合服務(wù)平臺，為兩業(yè)融合發(fā)展提供法律、金融、咨詢等方面的服務(wù)。

第二，我國更要重視推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。發(fā)達(dá)國家在實(shí)施制造業(yè)服務(wù)化的初期就能夠顯著地對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率起到提升作用，原因主要在于發(fā)達(dá)國家制造業(yè)本身的發(fā)展基礎(chǔ)較好。但我國制造業(yè)質(zhì)量不高，發(fā)展基礎(chǔ)還比較弱，因此，不但要大力推動發(fā)展制造業(yè)服務(wù)化，更要注重制造業(yè)本身的高質(zhì)量發(fā)展，從而減少對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的阻礙。因此，要積極開展制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)政策制定工作。

第三，我國應(yīng)制定功能性產(chǎn)業(yè)政策。在產(chǎn)業(yè)融合背景下，制定的產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)該從選擇性產(chǎn)業(yè)政策轉(zhuǎn)向功能性產(chǎn)業(yè)政策。即不要直接選擇制造業(yè)或服務(wù)業(yè)中的某一領(lǐng)域進(jìn)行扶持，而是將重點(diǎn)放在基礎(chǔ)設(shè)施完善方面。積極發(fā)揮市場在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的主導(dǎo)作用，要大力建設(shè)基礎(chǔ)共性技術(shù)研發(fā)平臺，建立并鞏固創(chuàng)新機(jī)制，推動制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，推動創(chuàng)新成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化，并加快構(gòu)建制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、研發(fā)創(chuàng)新、金融投資、人力資本等協(xié)同發(fā)展的產(chǎn)業(yè)體系。

參 考 文 獻(xiàn)：

[1]Ciriaci D， Palma D. Structural change and blurred sectoral boundaries： assessing the extent to which knowledge-intensive business services satisfy manufacturing final demand in western countries[J]. Economic Systems Research， 2016， 28（1）： 55-77.

[2]Lodefalk M. Servicification of manufacturing-evidence from Sweden[J]. International Journal of Economics and Business Research， 2013， 6（1）： 87-113.

[3]Buera F J， Kaboski J P. The rise of the service economy[J]. American Economic Review， 2012， 102（6）： 2540-2569.

[4]宣燁.要素價格扭曲、制造業(yè)產(chǎn)能過剩與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展滯后[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2019，（3）：91-104.

[5]Yuan F， Gao J， Wang L， et al.. Co-location of manufacturing and producer services in Nanjing， China[J]. Cities， 2017， 63（3）： 81-91.

[6]Baines T， Bigdeli A Z， Bustinza O F， et al.. Servitization： revisiting the state-of-the-art and research priorities[J].

International Journal of Operations & Production Management， 2017， 37（2）： 256-278.

[7]Cusumano M A， Kahl S J， Suarez F F. Services， industry evolution， and the competitive strategies of product firms[J]. Strategic Management Journal， 2015， 36（4）： 559-575.

[8]Lerch C， Gotsch M. Digitalized product-service systems in manufacturing firms a case study analysis[J].

Research-technology Management， 2015， 58（5）： 45-52.

[9]Mahut F， Daaboul J， Bricogne M， et al.. Product-service systems for servitization of the automotive industry： a literature review[J]. International Journal of Production Research， 2016， 55（7）： 2102-2120.

[10]rsdemir A， Deshpande V， Parlaktürk A K. Is servicization a win-win strategy？ Profitability and environmental implications of servicization[J]. Manufacturing & Service Operations Management， 2019， 21（3）： 674-691.

[11]徐振鑫，莫長煒，陳其林.制造業(yè)服務(wù)化：我國制造業(yè)升級的一個現(xiàn)實(shí)性選擇[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2016，（9）：59-67.

[12]劉暢，馬永軍.制造業(yè)服務(wù)化，政府補(bǔ)貼與企業(yè)績效[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2019，（12）：83-89.

[13]Kohtamki M， Partanen J， Parida V， et al.. Non-linear relationship between industrial service offering and sales growth： the moderating role of network capabilities[J]. Industrial Marketing Management， 2013， 42（8）： 1374-1385.

[14]王嵐.投入服務(wù)化是否提高了中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].國際貿(mào)易問題，2020，（2）：29-43.

[15]Arellano M， Bond S. Some tests of specification for panel data： monte carlo evidence and an application to employment equations[J]. Review of Economic Studies， 1991， 58（2）： 277-297.

[16]王曉紅，王傳榮，彭玉麒.發(fā)展生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)推動二業(yè)融合的國際經(jīng)驗(yàn)及啟示[J].國際貿(mào)易，2013，（8）：18-24.

[17]王文，孫早.制造業(yè)需求與中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率——經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的門檻效應(yīng)[J].財貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2017，38（7）：136-155.

[18]盛朝迅.中美比較視角下我國制造業(yè)發(fā)展存在的問題及對策[J]. 湖北大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2020，（3）：159-168.

[19]黃群慧，霍景東.中國制造業(yè)服務(wù)化的現(xiàn)狀與問題——國際比較視角[J].學(xué)習(xí)與探索，2013，（8）：90-96.

[20]鄧晶，張文倩.生產(chǎn)性服務(wù)貿(mào)易自由化對制造業(yè)升級的影響——基于全球價值鏈視角[J].云南財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2015，31（6）：45-49.

[21]Lin B， Wang X. Exploring energy efficiency in Chinas iron and steel industry： a stochastic frontier approach[J]. Energy Policy， 2014， 72（4）： 87-96.

[22]Afonso A， St. Aubyn M. Public and private inputs in aggregate production and growth： a cross-country efficiency approach[J]. Applied Economics， 2013， 45（32）： 4487-4502.

[23]Hong J， Hong S， Wang L， et al.. Government grants， private R&D funding and innovation efficiency in transition economy[J]. Technology Analysis & Strategic Management， 2015， 27（9）： 1068-1096.

[24]Ma S， Xu G， Zhang H. Input tariff liberalisation and servitisation in manufacturing： evidence from Chinas WTO accession[J]. The World Economy， 2019， 42（12）： 3569-3587.

[25]Bombińska E. International trade in services： some evidence on the influence of international servicification of manufacturing[J]. International Entrepreneurship Review， 2019， 5（2）： 107-117.

[26]李虹靜，彭水軍.中國制造業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)供給結(jié)構(gòu)與效率分析[J].產(chǎn)經(jīng)評論，2019，10（2）：111-123.

[27]Ullah S， Akhtar P， Zaefarian G. Dealing with endogeneity bias： the generalized method of moments（GMM）for panel data[J]. Industrial Marketing Management， 2018， 71（5）： 69-78.

[28]Timmer M P， Dietzenbacher E， Los B， et al.. An illustrated user guide to the world input-output database： the case of global automotive production[J]. Review of International Economics， 2015， 23（3）： 575-605.