戴娜DAI Na

（北京信息科技大学，北京 100192）

0 引言

近些年来，全球制造业发生了深刻的变革，其中制造业服务化转型方兴未艾。中国素有制造大国之称，但多年以来，我国在世界生产链条中所创收的价值却明显是不对等的。在服务化成为全球经济发展趋势的今天，我国的传统制造业于内面临着产品市场竞争力不足市场产能过剩等问题；于外面临着西方制造业强国掌握产业核心技术、占据全球经济平台，对我国传统制造业带来冲击的问题，在内外部问题的双重制约下，传统制造业企业的竞争优势被大大削弱。在这一背景下，一部分制造业企业选择了将制造产品与相关服务进行融合，其经营方式从仅提供简单的商品向发展服务化转型升级。服务化战略能够引导制造业企业向价值链的上下游，即两端的服务环节攀升，创造更多的价值，是企业增强经营能力、提升企业绩效的关键手段。

而在理论研究方面，直至九十年代后期，我国才开始有制造业服务化相关的研究文献，研究内容大多集中在对服务化理念的梳理以及对制造业服务化战略的动机和影响因素的定性分析上。可以说，截至目前，我国对制造业产出服务化的研究还处于初级阶段，有待继续拓展与深入。

1 文献综述

Theodore Levitt[1]是最早提出服务化生产模式的学者，他认为企业应将生产出的产品与顾客服务相结合，有意识地与顾客加强联系，从而收获更高的顾客满意度。而制造业服务化的概念最早是由Vandermerwe 等[2]定义为企业从仅供应产品或产品附带服务，向以顾客需求为中心提供“产品服务包”的转变[3]。该观点在这一领域的后续研究中影响力最大。Szalavetz[4]提出Tertiarization（第三产业化），认为制造业具有投入和产出两个层次的服务化。

我国学者对制造业服务化的相关研究开展较晚，郭跃进[5]认为，“制造业服务化的表现是企业在经营过程中将业务从制造产品向提供服务的领域扩展”。蔺雷等[6]将制造业服务化描述为：“制造业企业通过服务增强自身产品的竞争力来实现产品价值的提升”。刘继国[7]结合国内外的理论研究提出了制造业服务化分为投入和产出两类的概念：“投入服务化是指为生产制造环节提供的服务；产出服务化是指将服务作为产品或产品的一部分提供给顾客”。

国内外学者在不同产业背景下对制造业服务化与企业绩效的关系开展研究时，由于学者们选择的研究方法和研究指标以及对相关指标的衡量方式的不同，得出的研究结果也截然不同。总体上认为二者的关系大致包括线性、非线性以及非相关关系等三种不同的类型。

与现有研究相比，本文的创新之处在于从产出服务化角度出发，利用我国制造业A 股上市企业2010-2020 年的经营数据进行实证分析探究我国制造业产出服务化对的企业绩效影响，以期为制造业这一成熟行业中的转型升级提供可靠参考。

2 研究假设

由于我国服务化整体起步较晚且发展受限，产出服务化的发展远远滞后于制造水平，这就导致企业在服务化转型初期很难满足如设计咨询等服务业务的需求。当制造业企业依托长期积累的人才和技术资源开始进行服务化转型尝试的初期，基于产品提供的服务业务收入较低，但是这一过程的范围经济效果明显，能够显著提升企业市场竞争力。随着制造业企业逐步向价值链高端迈进，制造产品与服务产品的附加值也在不断增长。因此，产出服务化在企业转型前期对企业绩效具有明显的促进作用。

但由于我国制造业企业在产出服务化转型初期普遍提供的服务类型为技术含量偏低和缺乏规模经济等劣势的传统型服务业务，持续增加服务投入容易导致成本提高和企业绩效受到抑制的问题。企业的利润会随着产出服务化程度的加深而逐步下降，当企业为了维持产出服务化带来的绩效增长而继续或加大力度提高产出服务化程度，就需要拓展服务业务范围或加大产品生产规模，这可能导致企业运营与组织的成本压力加大，使企业面临“服务化困境”的情况，企业绩效也面临受损下滑。

因此，结合我国制造业现状，本文提出如下假设：

H1：我国制造业产出服务化与企业绩效之间存在倒“U”型的相关关系。

3 数据来源与模型构建

3.1 数据来源

本文以证监会发布的《上市公司行业分类指引（2012修订版）》为标准，选取我国沪深两市的制造业A 股上市公司作为研究样本。本文选择的研究区间为2010-2020年，数据主要来源于希施玛（原国泰安）数据库、WIND 数据库以及企业年报。为了获得研究期内企业的连续经营数据，本文对样本企业进行了多次筛选，基于企业数据的可获得性，最终从收集数据中筛选出了共807 家满足条件的样本企业。

3.2 模型构建

本文借鉴Heckman 等[8]和陈丽娴等[9]的研究方法。第一步，首先，根据样本企业是否提供服务业务将样本划分为存在产出服务化的处理组和不存在产出服务化的控制组。再选取企业规模（SIZE）、企业资产负债率（LEV）和基本每股收益（EPS）作为匹配协变量，利用模型（1）来评估制造业产出服务化的倾向得分值[10]。

其次，令处理组和控制组的倾向得分分别为R∧i和R∧j，C（i）代表与处理组个体相匹配的控制组个体的集合，使用最近邻匹配方法：

由表1 所示的平衡性差异表可知，协变量匹配前（Unmatched）在处理组和控制组的差异显著，而匹配后（Matched）的偏离度则均在5%以下，差异显著减弱，说明本文选择的匹配协变量可行。

第二步，设置时间变量Aftert：根据企业是否开展产出服务化将年份设定为Aftert=1 和Aftert=0。若企业i 在时间t 的企业绩效为Pit，则ΔP1i和ΔP0i分别代表企业i 开展产出服务化前后的企业绩效之差，企业开展产出服务化后企业绩效的变化为：

其中，控制组在同一时期的企业绩效可以用来代替处理组实施产出服务化前的服务化水平，所以有E（ΔP0i│

经过上述步骤，可得到基于双重差分法的基准回归方程：

上式中，制造业产出服务化系数θ 为核心观测数值。X′it为表示企业特征的控制变量，δt和εit分别表示时间固定效应和随机误差项。

4 变量设定与统计分析

4.1 变量设定与测算方法

①被解释变量——企业绩效。总资产收益率（ROA）作为常用的财务绩效指标，在考核企业管理水平以及运营能力时能够清晰地反映企业的经营能力以及竞争实力，所以采用这一指标更为适宜。与此同时，本文还引入了销售净利率（NEPR）作为替代变量，以保障实证结果的可靠性。

②解释变量——制造业产出服务化程度。制造业产出服务化作为制造业企业向价值链两端进行业务拓展的价值活动，其研究要点就在于区分制造业企业所提供服务业务的类别与内容。本文在区分制造业企业所提供的制造产品与服务业务的过程中，借鉴了陈丽娴等[9]的方法：首先，结合《2017 年国民经济行业分类（GB/T 4754-2017）》对企业主营业务中的服务业务进行初步的手工筛选。如果企业开展了产出服务业务，设产出服务化变量MOS=1，否则MOS=0；其次，根据企业主营业务收入中的产品类报表的数据，计算出企业服务业务收入在主营业务收入中的占比，以此代表制造业的产出服务化水平（MOS_ratio）。

③控制变量。本文选取的控制变量包括：1）企业资产负债率（LEV）；2）企业规模（SIZE），由于上市企业总资产规模较大，所以本文以总资产的自然对数代表企业规模（SIZE）；3）基本每股收益（EPS）。具体的变量设定及测算方法见表2。

表2 变量的设定与测算

4.2 变量的统计分析

表3 中的统计结果显示了各变量的描述性特征，总资产收益率（ROA）和销售净利率（NEPR）两个指标的总体表现说明本文所选样本企业的财务绩效指标水平均在正常范围内。制造业产出服务化水平（MOS_ratio）仅为3.7%，也说明我国制造业上市企业的产出服务化整体处于较低水平。

表3 变量描述性统计

表4 呈现的相关系数矩阵显示制造业产出服务化水平（MOS_ratio）在1%的水平上与总资产收益率（ROA）和销售净利率（NEPR）两个绩效指标存在显著的负相关关系，这一情况与预期的假设（H1）不符。但从整体结果来看，本文选取的变量间基本存在显著的相关关系，样本企业的数据具有一定的可靠性。

表4 变量的相关系数矩阵

5 实证检验与结果分析

为了对比倾向得分匹配前后企业绩效受制造业产出服务化影响结果的差异，本文首先采用Hausman 检验和F检验来判断选择哪种模型来进行分析。Hausman 检验和F检验结果均表明支持固定效应模型。

表5 Hausman 检验

另外，本文在使用DID 方法估计前先对平行趋势假设进行了检验。pre 代表政策发生前，current 代表政策发生时，post 代表政策发生后，从表7 平行趋势检验的结果可以看到，产出服务化的政策发生前总资产收益率（ROA）不存在显著差异，而从current 期间数据开始显著，说明产出服务化政策正向促进了企业绩效的提升，最后post 值的变化也可以表明这近似是一个产出服务化政策逐渐发挥作用的过程。

表7 平行趋势检验回归

表8 显示了基于倾向得分匹配的双重差分法的分析结果，从表中结果可以发现，制造业产出服务化对企业绩效影响的实证结果为产出服务化水平的一次项（MOS_ratio） 对总资产收益率（ROA） 和销售净利率（NEPR）两个因变量的回归系数均显著为正，而产出服务化水平的二次项（MOS_ratio2）对总资产收益率（ROA）和销售净利率（NEPR）的回归系数显著为负，近似于一个开口向下的抛物线，证明了制造业产出服务化与企业绩效存在明显的倒“U”型趋势的关系，这一结果与本文的假设H1 基本一致。这说明在企业开展产出服务化初期，企业的服务业务数量和服务收入的增加将促进企业绩效的提升，但超出一定的范围后，企业产出的服务业务数量继续增加，则会导致企业绩效下降。总的来说，制造业产出服务化与企业绩效之间呈现出“先上升，后下降”的倒“U”型曲线趋势。

表8 制造业产出服务化对企业绩效的影响

6 结论与政策建议

6.1 研究结论

本文基于我国制造业A 股上市企业2010-2020 年的经营数据，研究制造业产出服务化对企业绩效的影响及二者之间的关系形态，研究结论如下：

制造业产出服务化与企业绩效之间近似呈现“先上升、后下降”的倒“U”型走势关系。总体来看，形成这一趋势的原因在于制造业企业在刚开始发展产出服务化业务时，企业一般会从自身的资源和技术优势入手开展服务，从而能够很好地与制造产品发挥协同效应，所以此时提供的服务很容易获得顾客的“青睐”，企业绩效也得到显著的改善和提高。但此后当竞争企业也进行了产品升级或服务化转型时，同行业制造业企业之间的竞争再次激烈起来。服务化升级伴随着产出服务化投入的逐渐增加，短期内却又很难回利，导致企业绩效受负面影响。

但从长期来看，产出服务化可能存在时间上的滞后性，再结合我国制造业企业产出服务化发展的经验以及我国经济发展情况，可以预见当产出服务化程度提升到较高水平时，又会促使下降的企业绩效重新提高。使得制造业产出服务化对企业绩效的影响效果可能会近似呈现“先上升，后下降，再上升”的马鞍型曲线变化。得出这一结论是由于产出服务化是一个长期的战略，其影响不会立竿见影地体现在企业绩效的增长上，而是需要经过长期的技术变革与资源聚集才能达到以此提高企业绩效的目标。因此，我国开展产出服务化转型升级的制造业企业在转型过程中可能会面临“服务化困境”，使得企业绩效增长缓慢甚至有所降低。但是当企业的产出服务化程度逐渐增长之后，就可能促进企业绩效再次显著提高。

6.2 政策建议

基于上述分析，本文对我国制造业实施产出服务化战略转型的过程提出以下对策建议。

①政府层面：推行产出服务化政策，助力企业度过“服务化困境”。从我国制造业发展现状来看，不同行业的制造业企业进行产出服务化时面临的困难也不尽相同，需要我国政府对制造业企业依据不同行业特征推出相关惠企政策，从而助力企业顺利度过“服务化困境”。如鼓励企业绩效提升显著的企业分享实施产出服务化过程中的经验和困境，实现资源互补，拉动行业整体绩效。而对于部分偏远地区的制造业企业来说，政府制定政策时可以考虑提供更加宽松的融资环境以及简约却不失标准的检验流程，从而有利于企业切实得到政府对产出服务化的支持，增强企业实施产出服务化的信心、成功度过“服务化困境”并有效提高企业绩效。

②企业层面：合理规划目标，把握市场时机。从制造业产出服务化对企业绩效的影响会经历上升与下降动态变化的研究结果可以看出，制造业企业在实施产出服务化之前，需要合理规划企业目标，不能获得短期利润就急于求成，一味加大投入，反而要保持冷静，对企业绩效可能的下降有一个合理的预期，减少成本、避免决策失误。同时，也要制定有效措施，做好准备度过可能出现的困境。另外，随着制造业服务化的发展，企业需要具有灵敏的市场嗅觉和前瞻性，对行业未来发展作出正确预判，及时进行产出服务化转型，规避被市场淘汰的风险。总而言之，对产出服务化水平较低的制造业企业而言，应注意评估自身的产出服务化战略，准备好应对到达服务化拐点后的相应措施，以期减少未来付出的成本；对于产出服务化水平已经较高，但企业绩效处于下降趋势的企业来说，在积极应对困境的同时也应该注意总结转型过程中遇到的问题，重新规划企业的发展战略，把握住有利于企业发展的市场时机。