王 俊，銀成鉞

（東北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，吉林 長春 130117）

一、引 言

制造業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有重要地位。據(jù)工信部2022 年統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，中國制造業(yè)增加值占全球的比重從2012 年的22.5%提高到2021 年的近30%，持續(xù)保持世界第一制造大國地位。我國制造業(yè)雖然取得了舉世矚目的成就，但同時也出現(xiàn)了勞動力老齡化的瓶頸，人口紅利的消退導(dǎo)致制造業(yè)發(fā)展速度不斷放緩，后工業(yè)時代如何提升制造業(yè)效率已成為我國制造業(yè)發(fā)展面臨的最為嚴(yán)峻的問題之一。［1-2］

制造業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵是制造業(yè)效率的提升，而僅僅依靠制造業(yè)自身智能化發(fā)展來提升效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。眾多研究表明，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展對提升制造業(yè)效率有明顯的推動作用，而近年來大量生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)出現(xiàn)智能化趨勢。產(chǎn)業(yè)智能化屬于經(jīng)濟(jì)學(xué)中剛剛興起的研究領(lǐng)域，其核心思想是將智能化手段運用到產(chǎn)業(yè)中，從而促進(jìn)某一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出增加。產(chǎn)業(yè)智能化體現(xiàn)為人工智能的大規(guī)模應(yīng)用，是將智能化運用到三大產(chǎn)業(yè)中，包括在企業(yè)采購、物流生產(chǎn)、管理、技術(shù)創(chuàng)新和服務(wù)等領(lǐng)域的運用。［3-4］隨著智能化進(jìn)程的加速，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)也逐步過渡至智能化時代，并衍生出智能金融服務(wù)、智能物流服務(wù)、智能研發(fā)服務(wù)、智能信息服務(wù)、智能營銷服務(wù)等多種生產(chǎn)性服務(wù)的新模式、新業(yè)態(tài)、新產(chǎn)品。因此，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化也是運用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)產(chǎn)出增加?，F(xiàn)有研究主要圍繞產(chǎn)業(yè)智能化水平對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與升級、經(jīng)濟(jì)增長、勞動、收入及就業(yè)等方面的影響展開。［5-7］至于產(chǎn)業(yè)智能化能否提升產(chǎn)業(yè)效率的問題，研究表明人工智能的進(jìn)步可能提高全要素生產(chǎn)率，尤其是企業(yè)能源效率和材料使用效率可以得到改善。［8］云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)通過補充與替代現(xiàn)有的生產(chǎn)要素，可以不同程度地提升資本與勞動生產(chǎn)率。［9］智能化是通過技術(shù)進(jìn)步增長的方式實現(xiàn)對全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用，甚至人工智能政策都會對產(chǎn)業(yè)效率產(chǎn)生影響。［10］可見，現(xiàn)有研究成果主要是從定性的角度分析產(chǎn)業(yè)智能化水平如何影響產(chǎn)業(yè)效率，而鮮有研究從定量角度研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率的影響。

本文的主要創(chuàng)新在于：其一，界定了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化的內(nèi)涵，構(gòu)建了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的評價指標(biāo)體系并測度了全國及29 個省、市、自治區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平；其二，實證分析了中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率的影響。

二、理論分析

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的關(guān)系的理論基礎(chǔ)主要依托價值鏈理論。邁克爾·波特于1985 年首次提出價值鏈的概念，他認(rèn)為企業(yè)價值創(chuàng)造的過程一般通過兩類活動來實現(xiàn)，一類是與企業(yè)經(jīng)營直接相關(guān)的基本活動，包括研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)作業(yè)、物料運輸、市場銷售、售后服務(wù)等；另一類是與企業(yè)生產(chǎn)活動沒有直接關(guān)系的支持活動，包括采購、技術(shù)研發(fā)、人力資源管理、財務(wù)管理等。一個企業(yè)價值鏈的形成過程可以被看作是這些相互關(guān)聯(lián)的生產(chǎn)經(jīng)營活動構(gòu)造的企業(yè)活動集合體幫助企業(yè)實現(xiàn)價值增值的動態(tài)過程。隨著分工的不斷深化和競爭的加劇，一些早期在企業(yè)內(nèi)部完成的價值鏈活動從企業(yè)內(nèi)部剝離出來，成為獨立的中間服務(wù)生產(chǎn)者并通過市場交換將生產(chǎn)性服務(wù)有償提供給制造業(yè)。［11］從微笑曲線來看，我國制造業(yè)的優(yōu)勢體現(xiàn)在微笑曲線的中間環(huán)節(jié)，即生產(chǎn)制造。雖然中間環(huán)節(jié)經(jīng)濟(jì)附加值較低，但我國制造業(yè)依靠廉價勞動力仍舊換取了全球市場份額。然而近年來人口老齡化趨勢導(dǎo)致我國人口紅利逐步消失，加之生產(chǎn)要素價格逐年提高，依靠低成本攫取高額利潤的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢已不復(fù)存在，制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)附加值需要向微笑曲線兩側(cè)附加值較高的研發(fā)和營銷環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移，而借助生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提升制造業(yè)研發(fā)與營銷等環(huán)節(jié)的創(chuàng)新水平，無疑有助于制造業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)品附加值的增加和中間加工制造環(huán)節(jié)的減少。因此，以往在研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的關(guān)系時，多選擇價值鏈理論來闡述二者之間的關(guān)系。

然而，隨著信息技術(shù)水平的不斷發(fā)展，原有的價值鏈理論已經(jīng)不能完全反映產(chǎn)業(yè)間的關(guān)系，于是價值網(wǎng)的概念應(yīng)運而生。該理論最初由Merce管理顧問公司的亞德里安·斯萊沃斯基于1998 年提出，他認(rèn)為企業(yè)成員之間應(yīng)通過資源共享和優(yōu)勢互補共同為顧客提供服務(wù)。美國學(xué)者大衛(wèi)·波維特進(jìn)一步豐富了價值網(wǎng)理論，他主張將傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)作融入新的價值網(wǎng)，企業(yè)需要將價值鏈上的各個環(huán)節(jié)結(jié)合數(shù)字信息技術(shù)，形成新的價值創(chuàng)造方式，從而突破自身內(nèi)部價值鏈的限制，與外部其他企業(yè)的價值鏈相互關(guān)聯(lián)，形成合作協(xié)同關(guān)系，構(gòu)建更優(yōu)的價值共創(chuàng)聯(lián)合體。隨著信息技術(shù)和智能化技術(shù)的不斷發(fā)展，原本價值鏈中研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等模塊在新技術(shù)的作用下可以突破原有的鏈狀順序被重新塑造，企業(yè)可以用網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化的方式來創(chuàng)造價值?？梢姡瑑r值網(wǎng)形成的過程是價值鏈重構(gòu)的過程，企業(yè)間的價值鏈關(guān)系在信息化和智能化時代演變成價值網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，實現(xiàn)了由關(guān)注價值增值和成本控制到關(guān)注價值共創(chuàng)的轉(zhuǎn)變。面對客戶對高質(zhì)量產(chǎn)品和服務(wù)的需求，價值網(wǎng)需要具備靈活、高效、可靠、成本低、可定制等特性，以適應(yīng)不斷變化的市場需求。［12］

在智能化時代，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)出現(xiàn)智能化發(fā)展趨勢，在為制造業(yè)提供中間服務(wù)時，可以通過智能化手段和技術(shù)為制造業(yè)提供更為精確和個性化的定制服務(wù)，推動網(wǎng)絡(luò)、資源、信息和物質(zhì)流等在價值網(wǎng)內(nèi)快速流動，為制造業(yè)提供更為高效、低價和可靠的服務(wù)，從而對制造業(yè)的交易成本和生產(chǎn)效率產(chǎn)生影響。［13］同時，采用智能化服務(wù)可以實現(xiàn)以制造業(yè)企業(yè)需求為中心，通過智能化的基礎(chǔ)設(shè)施連接和信息共享來實現(xiàn)優(yōu)勢互補，通過密切合作共同創(chuàng)造更大價值，從而滿足制造業(yè)企業(yè)的需求。智能化程度低的制造業(yè)企業(yè)可以借助生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)提供的智能化產(chǎn)品及服務(wù)，將材料采購、研發(fā)設(shè)計、加工生產(chǎn)、倉儲、物流、銷售配送、售后服務(wù)等流程無縫銜接形成高效智能化的生產(chǎn)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，并通過物聯(lián)網(wǎng)平臺對企業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行重構(gòu)和整合，從而降低成本，提升制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)效率。依靠生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)為制造業(yè)部門提供技術(shù)與經(jīng)驗支持，是促使制造業(yè)專注于核心研發(fā)、智能制造的輔助力量的必然選擇。［14］因此，根據(jù)價值網(wǎng)理論，本文認(rèn)為發(fā)展并利用智能化的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是提升我國制造業(yè)效率的重要方式，可以有效實現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)參與制造業(yè)價值網(wǎng)優(yōu)化，提升制造業(yè)效率。

三、實證研究

（一）變量定義

1.被解釋變量：本文的被解釋變量為制造業(yè)效率（Y），選取制造業(yè)勞動生產(chǎn)率作為代理指標(biāo)，具體采用我國制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)的總產(chǎn)值與行業(yè)從業(yè)人數(shù)計算的勞動生產(chǎn)率之和代表制造業(yè)總體效率。

2.解釋變量：本文的解釋變量為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平（sczn）。國外學(xué)者關(guān)于產(chǎn)業(yè)智能化的衡量主要是為了解決產(chǎn)業(yè)發(fā)展的具體問題，故大多選擇單一指標(biāo)進(jìn)行測度，未能構(gòu)建健全的測度體系。國內(nèi)學(xué)者多從宏觀層面測度產(chǎn)業(yè)智能化，如孫早和侯玉琳借鑒了由國家工業(yè)和信息化部構(gòu)建的工業(yè)化和信息化融合的指標(biāo)體系，構(gòu)建了工業(yè)智能化水平測度指標(biāo)體系，這開創(chuàng)了國內(nèi)利用指標(biāo)體系方法測度具體產(chǎn)業(yè)智能化研究的先河。［7］本文在孫早和侯玉琳研究的基礎(chǔ)上，從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化基礎(chǔ)、智能化應(yīng)用、智能化效益三部分構(gòu)建生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的測度指標(biāo)（見表1），并采用熵值法客觀衡量各個指標(biāo)的權(quán)重，最終計算出生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化的總體水平。

表1 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平測度指標(biāo)體系

3.控制變量：本文的控制變量在已有對制造業(yè)效率研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合產(chǎn)業(yè)智能化的研究視角，選取了固定資產(chǎn)投資、研發(fā)創(chuàng)新水平、人力資本水平、外商投資水平4 個指標(biāo)作為控制變量。

（1）固定資產(chǎn)投資（fai）。使用各個省份年度獲得的社會固定資產(chǎn)投資與該地區(qū)生產(chǎn)總值的比值作為影響制造業(yè)效率的控制變量。

（2）研發(fā)創(chuàng)新水平（res）。選擇工業(yè)企業(yè)發(fā)明專利數(shù)作為衡量產(chǎn)業(yè)效率的代理變量。

（3）人力資本水平（hum）。人力資本水平會通過提升管理效率和創(chuàng)新效率來提高制造業(yè)效率，故本文選取每十萬人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)（人/10 萬人）作為衡量人力資本水平的代理變量。

（4）外商投資水平（fdi）。改革開放以來，外商直接投資大力促進(jìn)了我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，尤其是促進(jìn)了我國制造業(yè)發(fā)展。某一地區(qū)引入外商投資可以增加資本、技術(shù)等多方面投入，從而有利于制造業(yè)效率的提高。本文用外商直接投資與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值衡量外商投資水平。

（二）數(shù)據(jù)來源及模型設(shè)定

由于一些產(chǎn)業(yè)年鑒數(shù)據(jù)的更新具有滯后性，部分?jǐn)?shù)據(jù)只能采集到2019 年，故本文選取2006 ～2019年中國29 個省級地區(qū)（除西藏、青海）的面板數(shù)據(jù)為研究樣本，原始數(shù)據(jù)來自2006 ～2020 年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國電子信息產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》以及國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)/分析平臺等。個別缺失數(shù)據(jù)通過插值法進(jìn)行估算補齊。同時，為去除價格的影響，對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值和制造業(yè)產(chǎn)值等數(shù)據(jù)以2006 年為基期進(jìn)行平減處理。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)能源消耗數(shù)據(jù)和折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的細(xì)分行業(yè)選取方面，對照我國《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，著重考察智能化發(fā)展突出的細(xì)分行業(yè)，按照數(shù)據(jù)的可獲取性、統(tǒng)計口徑的一致性、弱化內(nèi)生性等要求，本文最終將“金融業(yè)”“租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)”“科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)”“交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”及“批發(fā)和零售業(yè)”五個細(xì)分行業(yè)納入到生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的研究范疇。由于五個細(xì)分行業(yè)諸多統(tǒng)計數(shù)據(jù)并沒有被全部涵蓋，所以就行業(yè)層面而言，對其進(jìn)行分別測度缺乏一定的科學(xué)性，因此本文主要結(jié)合熵值法測度全國及各個地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平。為去除異方差的影響，對制造業(yè)效率、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化、固定資產(chǎn)投資、研發(fā)創(chuàng)新水平、人力資本水平、外商投資水平取自然對數(shù)。變量描述性統(tǒng)計如表2 所示。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

為了檢驗生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化與制造業(yè)效率之間的關(guān)系，本文建立如下基本檢驗?zāi)Ｐ停?/p>

在模型（1）中，i和t分別表示地區(qū)和時間，Yit表示制造業(yè)效率，sczn表示生產(chǎn)性智能化水平，α0為常數(shù)項，α1代表生產(chǎn)性智能化對制造業(yè)效率的影響系數(shù)，Z 表示控制變量，包括固定資產(chǎn)投資（fai）、研發(fā)創(chuàng)新水平（res）、人力資本水平（hum）、外商投資水平（fdi）。μi表示地區(qū)異質(zhì)項，δt表示時間異質(zhì)項，εit表示隨機誤差項。

（三）基準(zhǔn)性檢驗結(jié)果

根據(jù)模型（1），對2006 ～2019 年我國29 個省級地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，由于存在省區(qū)的個體效應(yīng)，因而回歸時選用混合效應(yīng)模型，并通過豪斯曼（Hausman）檢驗來確定個體效應(yīng)存在的兩種形式——固定效應(yīng)模型（FE）和隨機效應(yīng)模型（RE），最終檢驗p值為0.0000，小于0.1，拒絕原假設(shè)，故選擇固定效應(yīng)模型，其基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表3 所示。其中，模型（1）為采用隨機效應(yīng)模型的檢驗結(jié)果，模型（2）至模型（4）為采用固定效應(yīng)模型的檢驗結(jié)果，模型（2）控制了地區(qū)固定效應(yīng)，模型（3）控制了時間固定效應(yīng)，模型（4）為時間地區(qū)雙向固定效應(yīng)模型。

表3 2006 ～2019 年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率的基準(zhǔn)檢驗結(jié)果

通過表3 可以看出，無論是隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化系數(shù)顯著為正，表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率起促進(jìn)作用這一結(jié)果具有穩(wěn)定性。從固定效應(yīng)的回歸結(jié)果來看，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平在1%水平上顯著，為0.136，說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平對我國制造業(yè)效率具有明顯的促進(jìn)作用。研發(fā)創(chuàng)新水平和人力資本水平的回歸系數(shù)顯著為正，說明在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的背景下，高水平人才和技術(shù)創(chuàng)新、研發(fā)能力等與制造業(yè)效率的提升息息相關(guān)，這也符合智能制造發(fā)展的趨勢。而固定資產(chǎn)投資和外商投資水平的系數(shù)在固定模型效應(yīng)下并不顯著，但是系數(shù)為正?？傮w而言，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化可以促進(jìn)我國制造業(yè)效率的提升，為制造業(yè)發(fā)展助力。

（四）穩(wěn)健性檢驗

通過前文對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平和制造業(yè)效率關(guān)系的基準(zhǔn)檢驗，結(jié)果表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平對制造業(yè)效率具有顯著的促進(jìn)作用。為了進(jìn)一步檢驗這一關(guān)系的穩(wěn)健性，本文結(jié)合已有研究采用如下兩種方式再次進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。其一，在自變量生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的測度上，借鑒孫早和侯玉琳對產(chǎn)業(yè)智能化衡量的方法，采用主成分分析法對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化體系指標(biāo)進(jìn)行合成與測量（sczn1）。其二，對于被解釋變量制造業(yè)效率采用不同的方法進(jìn)行計算，運用產(chǎn)出率作為制造業(yè)效率的代理變量（產(chǎn)業(yè)增加值/產(chǎn)值）。由于制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)增加值統(tǒng)計口徑不一致，導(dǎo)致大多數(shù)年份數(shù)據(jù)缺失，故采用工業(yè)增加值與總產(chǎn)值來代替制造業(yè)增加值與產(chǎn)值，從而計算得出制造業(yè)效率（Y1）。如表4 所示，模型（1）～（3）為采用固定效應(yīng)模型檢驗結(jié)果，模型（1）控制了地區(qū)固定效應(yīng)，模型（2）控制了時間固定效應(yīng)，模型（3）為時間地區(qū)雙向固定效應(yīng)模型。通過表4 可以看出，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平無論是雙向固定還是針對時間和地區(qū)的分布固定，其對制造業(yè)效率的影響在1%的水平上是顯著的，其值為0.009，這一結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的檢驗結(jié)果保持一致，并沒有因生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的測度變化和制造業(yè)效率的指標(biāo)變化而產(chǎn)生變化，因此，我們推斷出生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率提升的結(jié)果是穩(wěn)健的。控制變量中研發(fā)創(chuàng)新水平、人力資本水平和固定資產(chǎn)投資都有不同程度的正向顯著性，這也充分說明制造業(yè)的高速發(fā)展過程除了依賴大量資金的投入，也十分依賴科技創(chuàng)新和高質(zhì)量人力資本等生產(chǎn)要素的投入，這與前文的基準(zhǔn)研究結(jié)論較為一致。

表4 2006 ～2019 年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

（五）內(nèi)生性檢驗

生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率的影響會受到內(nèi)生性問題的影響，內(nèi)生性的產(chǎn)生主要是因為遺漏變量引起的內(nèi)生性問題。為了解決此問題，前文在基準(zhǔn)模型的檢驗中將固定資產(chǎn)投資、研發(fā)創(chuàng)新水平、人力資本水平、外商投資水平等作為控制變量，納入到基準(zhǔn)回歸模型中，并采用固定效應(yīng)模型對年份和省份進(jìn)行雙向固定，以此來緩解遺漏變量所帶來的內(nèi)生性問題。另外，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化與制造業(yè)效率之間也可能存在互為因果的關(guān)系，為了避免雙向因果帶來的內(nèi)生性問題，本文借助工具變量法實證檢驗生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率的影響。在工具變量的選擇方面，由于當(dāng)期的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平會受到前期智能化水平的影響，所以將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的一階滯后項（iv1）和二階滯后項（iv2）作為相應(yīng)的工具變量，并將兩個工具變量同時作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化的工具變量。為了檢驗過度識別問題，通過兩階段最小二乘法（2sls）檢驗生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率的影響。結(jié)果如表5 所示。其中，模型（1）和模型（2）為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的一階滯后項（iv1）作為工具變量的結(jié)果，模型（3）和模型（4）為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的二階滯后項（iv2）作為工具變量的結(jié)果，模型（5）和模型（6）為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的一階、二階滯后項共同作為工具變量的結(jié)果。

表5 工具變量的兩階段估計結(jié)果

通過表5 的估計結(jié)果可以看出，第一階段的估計結(jié)果中工具變量與自變量表現(xiàn)出顯著的正向關(guān)系，均在1%水平上顯著，符合相關(guān)性條件。工具變量檢驗結(jié)果顯示，弱工具變量檢驗F 值均超過顯著性水平10%臨界值，意味著不存在弱工具變量問題。在模型（5）和（6）中，將之前兩種工具變量共同放入模型回歸，進(jìn)行過度識別檢驗，得到過度識別檢驗P值為0.174，大于0.1，接受原假設(shè)（工具變量為外生變量），認(rèn)為工具變量均是外生，即與擾動項不相關(guān)，說明采用生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化一階和二階滯后項作為工具變量具有合理性和可行性。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率的估計系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化能夠顯著提升制造業(yè)效率，與基準(zhǔn)檢驗結(jié)論和穩(wěn)健性回歸結(jié)果一致，證明了本文結(jié)論的穩(wěn)健性和可靠性。

四、結(jié)論與建議

本文通過實證研究發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化對制造業(yè)效率存在顯著的正向促進(jìn)作用，并采用固定效應(yīng)模型檢驗了二者之間的因果關(guān)系。選用熵值法和主成分分析法對指標(biāo)合成的檢驗結(jié)果一致，并采用產(chǎn)出率重新測度我國制造業(yè)效率，其穩(wěn)健性檢驗結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致。同時，運用工具變量法緩解互為因果等原因?qū)е碌膬?nèi)生性問題，保證研究結(jié)果的一致性。依據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出如下建議：

第一，制造業(yè)企業(yè)要充分利用智能化的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。通過借助智能化服務(wù)技術(shù)有助于解決制造業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)過程中的各種難題，可極大地提高我國制造業(yè)效率。制造業(yè)企業(yè)應(yīng)大規(guī)模增加對智能化生產(chǎn)性服務(wù)的運用，增加資金投入，充分打造互聯(lián)網(wǎng)智能化服務(wù)信息、支付、交易等平臺，充分利用精準(zhǔn)、安全、高效、柔性的智能服務(wù)平臺，以便在研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等過程中實時調(diào)整投入和計劃，提升生產(chǎn)效率。

第二，積極培育智能化人才，加大創(chuàng)新研發(fā)的投入。智能化生產(chǎn)中需要更多的智能化人才和高技能勞動力，需要借助其先進(jìn)的技術(shù)和豐富的經(jīng)驗知識來支撐生產(chǎn)性服務(wù)活動的平穩(wěn)運轉(zhuǎn)以及靈活應(yīng)對突發(fā)問題。故積極培育智能化人才對于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)智能化水平的提升和制造業(yè)效率的提升都具有重要作用。因此，政府需要投入更多資金，借助產(chǎn)學(xué)研結(jié)合和高?？蒲袡C構(gòu)的力量，著力培養(yǎng)前沿的專業(yè)型智能化人才，促使低端勞動力向智能化人才轉(zhuǎn)變。