方明 朱章禮

【關(guān)鍵詞】 制造業(yè)服務(wù)化; 全要素生產(chǎn)率; 政府補助; 汽車制造業(yè)

【中圖分類號】 F275.5? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2022）05-0077-07

一、引言

改革開放以來，我國汽車工業(yè)逐步發(fā)展壯大，在國民經(jīng)濟發(fā)展和重大社會變革中起到了強大的引領(lǐng)作用?！吨袊嚬I(yè)發(fā)展報告（2021）》提出，2021年是“十四五”開局之年，汽車產(chǎn)業(yè)迎來了變革升級與格局重塑的最佳時機，新能源汽車產(chǎn)業(yè)跨入了發(fā)展新階段，未來產(chǎn)業(yè)分工會進一步向新興國家轉(zhuǎn)移，競爭態(tài)勢將更加激烈，作為制造業(yè)的標桿，汽車制造業(yè)的發(fā)展對行業(yè)乃至區(qū)域經(jīng)濟有著舉足輕重的影響。當(dāng)前我國汽車零部件對國外生廠商的依賴性依舊較大，部分中小型企業(yè)缺乏核心競爭力，難以參與到國際競爭中，而企業(yè)內(nèi)部則普遍存在生產(chǎn)效率水平參差不齊的問題。

關(guān)于如何提升我國制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)率，國內(nèi)學(xué)者主要從宏觀層面展開研究，對外直接投資[1]，資本深化[2]，消費升級、收入分配[3]等對企業(yè)生產(chǎn)率均有明顯的作用。此外，政府的行為和政策引導(dǎo)也會顯著影響企業(yè)的生產(chǎn)率變動，如財政分權(quán)[4]、營商環(huán)境優(yōu)化[5]，其中關(guān)于政府補助的研究最多，但相關(guān)學(xué)者卻持相反的觀點：一部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，政府補助對生產(chǎn)率有明顯的促進作用[6-7]，但考慮到滯后時卻表現(xiàn)為抑制作用[8]，也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)政府補助滋生了企業(yè)尋租行為，從而表現(xiàn)為逆向變動關(guān)系[9]。這些研究為如何提升制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提供了一定的理論支撐，但卻忽略了制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的現(xiàn)狀，實踐表明制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級已成為不可避免的趨勢，為了獲得更高的附加值，增強企業(yè)核心競爭力，服務(wù)化成為越來越多制造業(yè)企業(yè)的選擇。那么從企業(yè)內(nèi)部來看，服務(wù)化是否會影響制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率？作為政府常用的政策工具之一，政府補助對二者之間的關(guān)系又會產(chǎn)生怎樣的影響？

基于此，本文從企業(yè)內(nèi)生視角構(gòu)建制造業(yè)服務(wù)化評價體系，探討制造業(yè)服務(wù)化對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，以及政府補助在兩者關(guān)系中的作用。本文的貢獻在于：（1）目前學(xué)者關(guān)于服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系多集中在宏觀層面，本文聚焦于企業(yè)內(nèi)部，通過構(gòu)建制造業(yè)服務(wù)化評價體系，從微觀層面考察服務(wù)化對全要素生產(chǎn)率的影響。（2）進一步探討政府補助在服務(wù)化與企業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系中的作用，為辯證看待政府補助的“雙刃劍”效應(yīng)提供思路。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）制造業(yè)服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率

國外學(xué)者發(fā)現(xiàn)服務(wù)化確實會顯著促進企業(yè)生產(chǎn)率的提升。Bellos[10]發(fā)現(xiàn)服務(wù)化、可持續(xù)性和生產(chǎn)力之間的積極關(guān)系;Marco[11]發(fā)現(xiàn)數(shù)字化和服務(wù)化戰(zhàn)略的協(xié)同作用能引導(dǎo)更高的生產(chǎn)率產(chǎn)出。國內(nèi)學(xué)者也從宏觀層面驗證服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率之間存在線性或非線性關(guān)系。線性關(guān)系主要表現(xiàn)為正向促進作用，服務(wù)化通過高效企業(yè)管理、高質(zhì)量的人力資本來促進全要素生產(chǎn)率的提升[12]，區(qū)分投入來源發(fā)現(xiàn)，高端化服務(wù)投入促進效應(yīng)顯著[13]。非線性關(guān)系表現(xiàn)為“U型”，且發(fā)達國家的U型拐點在制造業(yè)投入服務(wù)化水平約為83%的位置[14]、倒U型[15]和馬鞍型[16]。

從企業(yè)層面探討制造業(yè)服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，基于現(xiàn)有文獻的研究，本文認為制造業(yè)服務(wù)化對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在兩個階段。在第一階段，服務(wù)化導(dǎo)致部分要素被動轉(zhuǎn)移到服務(wù)業(yè)，從而影響制造業(yè)本身技術(shù)進步，由于深化分工的影響也造成了一定的成本增加，同時在服務(wù)化的初期，企業(yè)尚未直觀感受到服務(wù)環(huán)節(jié)的高收益性，對于轉(zhuǎn)型升級也缺乏一定的動力，因此初期的服務(wù)化不利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。在第二階段，企業(yè)逐漸意識到延伸產(chǎn)品鏈，走服務(wù)化轉(zhuǎn)型是制造業(yè)的必經(jīng)之路，服務(wù)業(yè)逐漸發(fā)展產(chǎn)生積極的外部效應(yīng)，同時知識、技術(shù)等要素的持續(xù)投入累積成生產(chǎn)優(yōu)勢，企業(yè)能夠合理分配制造與服務(wù)環(huán)節(jié)的資源，促進資源利用率的提升，通過分工專業(yè)化、降低交易成本、技術(shù)外溢等途徑提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率?；诖?，本文提出假設(shè)1。

H1：制造業(yè)服務(wù)化對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)出U型趨勢，具體表現(xiàn)為初期服務(wù)化抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率，伴隨服務(wù)化進程的推進，企業(yè)內(nèi)外部實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟，服務(wù)化最終能有效提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

由于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的來源不同，進一步分解為技術(shù)效率與技術(shù)進步。相關(guān)研究表明，制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型會通過資本要素的提升、市場需求的推動等途徑，提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)[17]。企業(yè)進行服務(wù)化轉(zhuǎn)型的過程中，通過技術(shù)創(chuàng)新不斷提升研發(fā)水平和智能制造水平。因此，不論是對技術(shù)的更迭還是利用效率，制造業(yè)服務(wù)化均能起到促進作用?；诖?，本文提出假設(shè)2。

H2：制造業(yè)服務(wù)化對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用來源于技術(shù)進步與技術(shù)效率的雙輪驅(qū)動。

（二）制造業(yè)服務(wù)化、政府補助與全要素生產(chǎn)率

現(xiàn)有研究對于政府補助與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系尚未形成定論，對于政府補助在制造業(yè)服務(wù)化與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間調(diào)節(jié)作用的研究則更少。一方面，政府補助主要會通過激勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來影響制造業(yè)服務(wù)化與企業(yè)全要素之間的關(guān)系。企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型本身會提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)，從而促進技術(shù)進步，提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，而政府補助能為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動提供穩(wěn)定的資金支持，降低制造業(yè)企業(yè)陷入研發(fā)困境的可能性，同時長期持續(xù)性的政府補助有利于增強企業(yè)創(chuàng)新的信心，激勵企業(yè)加大研發(fā)投入力度。另一方面，由于補貼與項目的錯配會導(dǎo)致企業(yè)的尋租行為。由于信息不對稱，往往難以甄別企業(yè)哪些項目需要或者值得政府補貼，從而有可能會把資金投向低效率的項目[18]，同時考慮到資金的收益性，在分配政府補助時，更傾向于分給目前已有成效、成功率高的項目，但這些項目反而不存在資金壓力。在監(jiān)管前瞻性、有效性不足的環(huán)境下，若給予大量的補助金額，會導(dǎo)致企業(yè)不再將補助用于擴大生產(chǎn)規(guī)?；蛟黾友邪l(fā)投入中，扭曲了政府補助的初衷，不利于企業(yè)技術(shù)效率和規(guī)模效率的提高?；诖?，本文提出假設(shè)3、假設(shè)4。

H3：政府補助對制造業(yè)企業(yè)服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系起到正向調(diào)節(jié)作用。

H4：政府補助對制造業(yè)企業(yè)服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系起到負向調(diào)節(jié)作用。

三、制造業(yè)服務(wù)化評價體系

關(guān)于制造業(yè)服務(wù)化水平，大部分學(xué)者單獨從投入服務(wù)化或產(chǎn)出服務(wù)化的維度進行測度，以此來代替企業(yè)服務(wù)化程度，但也有學(xué)者試圖從理論研究的方向搭建綜合的企業(yè)服務(wù)化水平評價體系?；谫Y源基礎(chǔ)觀，企業(yè)是能力與資源的集合體，隨著外部環(huán)境的變化，企業(yè)的競爭優(yōu)勢逐漸從擁有稀缺性資源轉(zhuǎn)向到對資源的配置和利用，對資源的配置形成了企業(yè)的能力?；诖?，本文從企業(yè)內(nèi)生視角出發(fā)，構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部資源、企業(yè)能力和治理結(jié)構(gòu)3個維度共10個指標的制造業(yè)服務(wù)化評價體系。

（一）企業(yè)內(nèi)部資源

1.有形資源。傳統(tǒng)的資源基礎(chǔ)觀認為，資產(chǎn)專用性是企業(yè)核心競爭力的重要資源，但在服務(wù)化轉(zhuǎn)型的過程中，支持企業(yè)核心競爭力的資源稟賦要求不盡相同。從固定資產(chǎn)來看，固定資產(chǎn)占比越高，資產(chǎn)靈活變現(xiàn)的能力就越差，而服務(wù)化涉及到內(nèi)部資源結(jié)構(gòu)的重新整合，故而資源結(jié)構(gòu)調(diào)整的阻礙也越大;從自由現(xiàn)金流來看，自由現(xiàn)金流水平越高，企業(yè)承擔(dān)風(fēng)險的能力越強，也越趨向于多元化投資。本文用固定資產(chǎn)粘性和自由現(xiàn)金流衡量有形資源。

2.人力資本。與物質(zhì)資本相比，人力資本具有更強的能動性，并且相比普通員工的素質(zhì)，領(lǐng)導(dǎo)者的能力對服務(wù)化轉(zhuǎn)型效果的影響更明顯[19]。本文用董監(jiān)高中碩士學(xué)歷占比衡量人力資本。

3.資本累積。服務(wù)化轉(zhuǎn)型意味著企業(yè)從“產(chǎn)品”邁入“產(chǎn)品+服務(wù)”的經(jīng)營模式，對于新涉及的領(lǐng)域必然會面臨一系列風(fēng)險，企業(yè)要想得以存續(xù)并且持續(xù)性發(fā)展，必然要求不斷累積財富[20]，資本存量的增加能給企業(yè)進行服務(wù)化變革強有力的支撐。本文用資本保值增值率來衡量資本累積。

（二）企業(yè)能力

1.技術(shù)創(chuàng)新能力。技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)自我賦能的核心環(huán)節(jié)，研究發(fā)現(xiàn)一般的制造業(yè)企業(yè)都會提供基于產(chǎn)品的基礎(chǔ)服務(wù)，而技術(shù)賦能服務(wù)才是服務(wù)化過程中的核心增值環(huán)節(jié)，因此企業(yè)的核心技術(shù)能力越強，越有利于服務(wù)化轉(zhuǎn)型。本文用研發(fā)投入強度衡量企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。

2.盈利能力。當(dāng)企業(yè)處于高盈利水平時，具備開展服務(wù)化轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢，企業(yè)擁有較多的凈現(xiàn)金流，對短期的“服務(wù)化困境”具有“補貼”作用;當(dāng)企業(yè)處于低盈利水平時，為尋求新增長點，倒逼企業(yè)進行服務(wù)化。本文用凈資產(chǎn)收益率衡量企業(yè)的盈利能力。

3.組織管理能力。戰(zhàn)略變革需要與組織各要素相匹配，服務(wù)化對企業(yè)自身組織管理提出了更高的要求。企業(yè)組織管理能力越強，越能靈活應(yīng)對外部環(huán)境變化，合理配置和整合內(nèi)部資源，越有利于服務(wù)化。本文用總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率衡量企業(yè)的組織管理能力。

（三）治理結(jié)構(gòu)

1.股權(quán)結(jié)構(gòu)。企業(yè)實施服務(wù)化戰(zhàn)略的根本目的是增加企業(yè)財富，研究表明，股權(quán)集中度與公司多元化發(fā)展是負向關(guān)系，控股股東股權(quán)比例越大，其通過多元化攫取私利的可能性越小，因此股權(quán)越集中越難以進行服務(wù)化轉(zhuǎn)型。本文用股權(quán)集中度衡量企業(yè)的股權(quán)結(jié)構(gòu)。

2.管理層激勵。從長遠看，服務(wù)化有利于穩(wěn)步提升企業(yè)的經(jīng)濟效益，因此股權(quán)激勵能夠促使管理層從長遠角度考慮，使得管理層的行為符合企業(yè)的長期發(fā)展要求。本文用管理層持股比例度量企業(yè)管理層激勵水平。

3.董事會治理。董事會是公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)的重要組成部分，相比而言，獨立董事具有更高的獨立性。獨董能從外部視角客觀地看待企業(yè)戰(zhàn)略決策，并利用其資源、能力和經(jīng)驗幫助企業(yè)決定是否進行服務(wù)化轉(zhuǎn)型以及何時轉(zhuǎn)型最佳等問題。本文用董事會中獨立董事占比衡量企業(yè)董事會治理水平。

四、研究設(shè)計

（一）樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

作為制造業(yè)的標桿，汽車制造企業(yè)的發(fā)展對制造業(yè)行業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟起著重要作用。本研究以2014—2019年我國汽車制造業(yè)上市企業(yè)為初始樣本。為保證數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性，剔除ST與？觹ST公司、相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本，剔除2014年及以后主營業(yè)務(wù)發(fā)生變化的公司，最終獲得44家企業(yè)樣本。樣本數(shù)據(jù)來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理均基于Stata15.0和Excel軟件。

（二）變量定義

1.全要素生產(chǎn)率（TFP）。基于DEA-Malmquist模型測算企業(yè)全要素生產(chǎn)率變化率，投入指標選用年均從業(yè)人數(shù)、年均固定資產(chǎn)和流動資產(chǎn)的合計數(shù)，產(chǎn)出指標選取凈利潤作為經(jīng)濟類產(chǎn)出，并進一步分解為技術(shù)效率指數(shù)（Effch）和技術(shù)進步指數(shù)（Techch）。以2013年為基期，計算出2014—2019年汽車制造業(yè)各樣本公司的全要素生產(chǎn)率（TFP）、技術(shù)效率（TE）和技術(shù)進步（TC）。

2.制造業(yè)服務(wù)化（SER）。本文選擇構(gòu)建指數(shù)法，對制造業(yè)服務(wù)化水平進行測度，依據(jù)上述制造業(yè)服務(wù)化評價體系，采用熵權(quán)法測算制造業(yè)服務(wù)化指數(shù)。

3.政府補助（SUB）。政府通過財政補貼、政府采購、稅收優(yōu)惠等方式對企業(yè)進行資助?？紤]到相關(guān)數(shù)據(jù)的可度量性，本文不再區(qū)分直接補助和間接補助，統(tǒng)一以企業(yè)年報附注中披露的政府補助項目為基礎(chǔ)進行度量。

4.控制變量?？刂谱兞渴侵赣绊懫髽I(yè)投資效率的其他因素?；谝延醒芯康某Ｒ?guī)做法，本文選取企業(yè)規(guī)模（SIZE）、所有權(quán)性質(zhì)（SOE）、資本密集度（KIN）、資產(chǎn)負債率（LEV）作為控制變量。

具體變量定義見表1。

（三）模型設(shè)定

為檢驗我國汽車制造業(yè)服務(wù)化與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，設(shè)定如下基準回歸模型：

其中，i代表樣本企業(yè)個體，t代表樣本年度，εi，t為隨機擾動項，α和β為待估參數(shù)。

為了更加準確地區(qū)分全要素生產(chǎn)率的來源，本文將TFP進一步分解為技術(shù)效率（TE）和技術(shù)進步（TC），對分解后的變量也進行回歸，回歸模型如下：

為檢驗政府補助的調(diào)節(jié)作用，在原有基準回歸模型中加入了制造業(yè)服務(wù)化與政府補助的交互項（SER×SUB），調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

五、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

由表2可以看出，TFP最大值為2.692，最小值為0.598，標準差為0.262，說明汽車制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率在不同年份、不同企業(yè)之間存在較大的差異。SER最小值為0.464，最大值為0.822，說明汽車制造業(yè)企業(yè)服務(wù)化進程不一，部分企業(yè)服務(wù)化程度較高，而部分企業(yè)處于剛起步階段，對于汽車制造業(yè)來說，推進企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型有待持續(xù)進行。

（二）基準回歸分析

本文所選取的樣本為2014—2019年汽車制造企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，同時具有時間和截面特征，通過Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)，固定效應(yīng)模型更優(yōu)，故本文模型均采用固定效應(yīng)模型進行回歸。模型1的基準回歸結(jié)果如表3中（1）列所示。整體樣本中，制造業(yè)服務(wù)化（SER）一次項回歸系數(shù)為負數(shù)，且在5%水平上顯著，二次型回歸系數(shù)在5%水平上顯著為正。表明制造業(yè)服務(wù)化與我國汽車制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）之間呈現(xiàn)顯著的U型曲線關(guān)系，隨著服務(wù)化水平的提高，汽車制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率經(jīng)歷先下降后上升的趨勢，該檢驗結(jié)果與H1結(jié)論相符。從控制變量來看，其回歸結(jié)果均顯著，企業(yè)規(guī)模對全要素生產(chǎn)率顯著為正，說明對汽車制造業(yè)來說，擴大規(guī)模有利于擴大生產(chǎn)能力，提高生產(chǎn)率;資本密集度顯著為負，說明固定資產(chǎn)要素的投入未能為全要素生產(chǎn)率提供幫助，由此判斷汽車制造業(yè)尚處于勞動密集階段，還是以勞動要素投入為主。

進一步探討TFP變化的來源，將TFP分解為技術(shù)效率（TE）和技術(shù)進步（TC），分別作為被解釋變量進行回歸，回歸結(jié)果如表3。（2）列和（4）列為控制變量情況下制造業(yè)服務(wù)化與TE、TC的回歸結(jié)果。制造業(yè)服務(wù)化的一次項與TE回歸的系數(shù)為負，且在1%水平上顯著，二次項回歸系數(shù)為正且在5%水平上顯著，其U型趨勢與模型1回歸結(jié)果一致;對TC的回歸結(jié)果，一次項為負，二次項為正，但均不顯著，初步說明服務(wù)化主要是通過技術(shù)效率而非技術(shù)進步來影響TFP。加入控制變量后的結(jié)果如（3）列和（5）列所示，TE的回歸結(jié)果顯著性有所下降，但一次項和二次項的系數(shù)未變，整體趨勢仍然呈現(xiàn)U型;TC的回歸結(jié)果均不顯著。加入控制變量后的結(jié)果進一步驗證的制造業(yè)服務(wù)化主要是以技術(shù)效率來影響TFP的變動，這與本文的H2存在差異。服務(wù)化對技術(shù)進步的影響不顯著，分析可能是因為企業(yè)初期進行服務(wù)化轉(zhuǎn)型時，盲目開展服務(wù)業(yè)務(wù)，導(dǎo)致過多的勞動要素流向服務(wù)環(huán)節(jié)，造成了制造環(huán)節(jié)的要素缺失，明顯地影響了制造環(huán)節(jié)的技術(shù)更迭進步。

上文驗證了汽車制造業(yè)企業(yè)服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率之間的U型關(guān)系，現(xiàn)有文獻對于政府補助與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系尚未形成定論，而關(guān)于政府補助在服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率之間作用的研究則較少。因此本文在基準回歸模型1的基礎(chǔ)上加入政府補助（SUB）以及政府補助與服務(wù)化的交互項（SER×SUB），探討政府補助在兩者之間的作用，回歸結(jié)果如表4所示。（6）列中顯示政府補助的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為負，表明政府補助本身不利于汽車制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提升。從（7）列的回歸結(jié)果來看，政府補助的系數(shù)在1% 的水平上顯著為負，但服務(wù)化與政府補助的交互項的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正。與（6）列相比，各控制變量與TFP的關(guān)系沒有發(fā)生實質(zhì)性變化，且交互項系數(shù)為正，說明對于汽車制造業(yè)企業(yè)來說，政府補助能正向調(diào)節(jié)服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，因此H3得到支持，H4不成立。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.制造業(yè)服務(wù)化的重新估計

為進一步考察制造業(yè)服務(wù)化與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系是否穩(wěn)健，本文改變制造業(yè)服務(wù)化衡量指標。借鑒Visnjic et al.[21]的研究方法，采用經(jīng)營范圍分析法作為制造業(yè)服務(wù)化水平的替代指標。由于國泰安中的經(jīng)營范圍信息比較簡單，本文利用Python軟件對樣本公司的年報進行爬蟲，爬取年度報告中第三節(jié)公司業(yè)務(wù)概要的第一部分，即報告期內(nèi)公司從事的主要業(yè)務(wù)，對經(jīng)營范圍信息進行適當(dāng)?shù)难a充，并最終統(tǒng)計企業(yè)提供各類別服務(wù)項目的數(shù)量。

重新估計的制造業(yè)服務(wù)化（SER_NUM）與企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）及分解（TE、TC）的回歸結(jié)果如表5中（8）—（10）列所示。從回歸結(jié)果來看，制造業(yè)服務(wù)化的系數(shù)大小雖有變化，但核心解釋變量仍然在5%的水平上顯著，服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系仍然表現(xiàn)為U型關(guān)系，并且控制變量都基本保持相對穩(wěn)定，這一結(jié)果在較大程度上證實了相應(yīng)實證結(jié)果的可靠性。

2.企業(yè)全要素生產(chǎn)率的重新估計

當(dāng)前估算企業(yè)TFP絕對數(shù)量的方法主要有OLS、OP和LP，本文選用LP方法重新估算企業(yè)全要素生產(chǎn)率。選擇企業(yè)的營業(yè)收入代表產(chǎn)出（y）、固定資產(chǎn)凈額代表資本存量（k）、員工人數(shù)來表示勞動投入（l），用企業(yè)現(xiàn)金流量表中的購買商品接受勞務(wù)支付現(xiàn)金這個指標來衡量中間投入（m），并對各指標取對數(shù)。

制造業(yè)服務(wù)化（SER）與企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP_LP）的回歸結(jié)果如表5中（11）列所示。從回歸結(jié)果來看，制造業(yè)服務(wù)化的一次項仍然在5%的水平上顯著為負，二次項在5%的水平上顯著為正，服務(wù)化與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系仍然表現(xiàn)為U型關(guān)系，進一步驗證了前文實證結(jié)果的可靠性。

六、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文以2014—2019年我國A股上市的汽車制造業(yè)公司為樣本，從企業(yè)內(nèi)生視角構(gòu)建制造業(yè)服務(wù)化評價體系，實證檢驗了制造業(yè)服務(wù)化、政府補助對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，最終得出以下結(jié)論：（1）2014—2019年期間，汽車制造業(yè)服務(wù)化水平呈現(xiàn)出波動上升的趨勢，在2017年有小幅度的回落，隨后又逐步上升，說明服務(wù)意識逐漸滲透，越來越多的企業(yè)將服務(wù)化戰(zhàn)略納入到公司的長期計劃中;（2）制造業(yè)服務(wù)化與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間存在顯著的U型關(guān)系，從企業(yè)全要素生產(chǎn)率變化的來源來看，服務(wù)化對技術(shù)效率的影響表現(xiàn)為顯著的U型，但對技術(shù)進步的影響并不顯著;（3）政府補助對于服務(wù)化與企業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系起著正向調(diào)節(jié)作用。

（二）對策建議

我國作為制造業(yè)大國，全球分工格局的改變要求我國制造業(yè)企業(yè)積極探索新的發(fā)展方向，以從容應(yīng)對挑戰(zhàn)。目前我國制造業(yè)總體仍處于工業(yè)化階段，從服務(wù)中間要素投入來看，第二產(chǎn)業(yè)服務(wù)投入率仍處于較低水平。因此，制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型尚有較大的發(fā)展空間，需要政企聯(lián)動，共謀制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展。

從政府角度出發(fā)：（1）在服務(wù)化初期，政府應(yīng)當(dāng)穩(wěn)步推進，避免急于求成，作為宏觀經(jīng)濟的調(diào)控者需要有序引導(dǎo)制造業(yè)企業(yè)進行服務(wù)化轉(zhuǎn)型;（2）政府應(yīng)充分重視服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的互動關(guān)系，大力支持生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展，合理配置制造業(yè)與服務(wù)業(yè)之間的各種生產(chǎn)資源，實現(xiàn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展;（3）政府應(yīng)適度控制補貼強度，合理匹配補貼金額與項目，全過程有效監(jiān)督，督促企業(yè)自主創(chuàng)新，提升生產(chǎn)率。

從企業(yè)角度出發(fā)：（1）企業(yè)應(yīng)正確認識服務(wù)化過程中表現(xiàn)出的“雙刃劍”特征，民營企業(yè)尤其應(yīng)該重視服務(wù)化轉(zhuǎn)型的機遇;（2）合理利用政府補助資金，加大研發(fā)投入，實現(xiàn)技術(shù)上的突破，逐步形成核心競爭力;（3）進一步提升技術(shù)效率，建立相適應(yīng)的內(nèi)部流程及管理制度，提升管理水平和資源利用率，從而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

【參考文獻】

[1] 李夏玲，殷鳳，王志華.對外直接投資對母國全要素生產(chǎn)率的影響[J].統(tǒng)計與決策，2020，36（7）：113-117.

[2] 陳汝影，余東華.資本深化、有偏技術(shù)進步與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2020（6）：62-69.

[3] 馬廣程，許堅.消費升級、收入分配與產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升——基于省級動態(tài)面板數(shù)據(jù)[J].管理現(xiàn)代化，2020，40（3）：25-28.

[4] 史貞.財政分權(quán)與企業(yè)全要素生產(chǎn)率：促進還是抑制？——基于地方政府行為的實證檢驗[J].貴州社會科學(xué)，2020（4）：114-122.

[5] 劉軍，關(guān)琳琳.營商環(huán)境優(yōu)化、政府職能與企業(yè)TFP增長新動力——“窗口亮化”抑或“親上加清”[J].軟科學(xué)，2020，34（4）：51-57.

[6] 胡春陽，余泳澤.政府補助與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——對U型效應(yīng)的理論解釋及實證分析[J].財政研究，2019（6）：72-85.

[7] 李政，楊思瑩，路京京.政府補貼對制造企業(yè)全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性影響[J].經(jīng)濟管理，2019，41（3）：5-20.

[8] 李曉鐘，吳振雄，張小蒂.政府補貼對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)生產(chǎn)效率的影響研究——基于滬深兩市2010—2013年公司數(shù)據(jù)的實證檢驗[J].中國軟科學(xué)，2016（2）：105-113.

[9] 焦翠紅，陳鈺芬.R&D補貼、尋租與全要素生產(chǎn)率提升[J].統(tǒng)計研究，2018，35（12）：80-91.

[10] AGRAWAL V，BELLOS I.The potential of servicizing as a green business model[J].Interfaces，2017，63（5）：1545-1562.

[11] MARCO O B，F(xiàn)ERRAN V H，OSCAR B.Uncovering productivity gains of digital and green servitization：implications from the automotive industry[J].Sustainability，2018，10（5）：1524.

[12] 呂越，李小萌，呂云龍.全球價值鏈中的制造業(yè)服務(wù)化與企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].南開經(jīng)濟研究，2017（3）：88-110.

[13] 鄭國姣，常冉.中國裝備制造業(yè)服務(wù)化與綠色全要素生產(chǎn)率研究——基于新型國際分工下的GVC視角[J].技術(shù)經(jīng)濟與管理研究，2019（10）：3-8.

[14] 周念利，郝治軍，呂云龍.制造業(yè)中間投入服務(wù)化水平與企業(yè)全要素生產(chǎn)率——基于中國微觀數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究[J].亞太經(jīng)濟，2017（1）：138-146.

[15] 夏秋，胡昭玲.制造業(yè)投入服務(wù)化能提高全要素生產(chǎn)率嗎——基于成本和風(fēng)險的視角[J].當(dāng)代財經(jīng)，2018（7）：99-111.

[16] 李琳，劉凱.區(qū)域異質(zhì)性視角下制造業(yè)服務(wù)化與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率研究[J].科技進步與對策，2018，35（23）：66-74.

[17] 李帥梅，姚遠，盧■.制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)——基于GMM回歸模型分析[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究，2019（11）：48-51.

[18] 張帆，孫薇.政府創(chuàng)新補貼效率的微觀機理：激勵效應(yīng)和擠出效應(yīng)的疊加效應(yīng)——理論解釋與檢驗[J].財政研究，2018（4）：48-60.

[19] 楊水利，梁永康.制造企業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型影響因素扎根研究[J].科技進步與對策，2016，33（8）：101-105.

[20] 呂長江，梁化軍.關(guān)于企業(yè)資本保值增值問題的再探討[J].會計研究，1998（12）：22-25.

[21] VISNJIC I，NEELY A，WIENGARTEN F.Another performance paradox？：a refined view on the performance impact of servitization[J/OL].Social Science Electronic Publishing，2012.