杨仁发 郑媛媛

摘要：提高能源利用效率是破解保护与发展突出矛盾，推动生态文明建设取得新进步的必然选择。本文基于2007-2019年中国地级市面板数据，理论分析并实证检验制造业服务化对城市能源利用效率的非线性影响，并进一步探讨突破非线性关系、实现制造业服务化节能效应的路径选择。研究结果表明，制造业服务化与能源利用效率呈倒“U”型关系，制造业服务化在适度区间内显著推动能源利用效率的提升。提高环境规制强度和城市创新能力是助推制造业服务化突破“适度区间”，实现制造业服务化转型与能源利用效率提升双赢局面的有效路径。因此，在推进城市服务化转型过程中，一要聚焦制造业服务化的质量，提高生产性服务投入，提高城市创新能力，优化服务投入结构，二要进一步加大环境规制强度，设立合理的地方环保支出并进行有效监管。

关键词：制造业服务化；能源利用效率；倒“U”型关系：突破路径

中图分类号：F427文献标识码：A文章编号：1001-148X（2023）03-0039-10

收稿日期：2022-08-09

作者简介：杨仁发（1977-），男，江西赣州人，教授，博士生导师，研究方向：产业经济与区域经济；郑媛媛（1995-），女，安徽合肥人，博士研究生，研究方向：产业经济学。

基金项目：国家社科基金后期资助一般项目“中国数字经济与制造业深度融合研究”，项目编号：21FJYB045；安徽省教育厅课题研究生科研项目“服务型制造‘稳就业的理论分析与实证检验”，项目编号：YJS20210062；安徽省高校学科（专业）拔尖人才学术资助项目，项目编号：gxbjZD2022002。

一、引言与文献综述

《新时代的中国能源发展》中提出：“积极优化产业结构，大力发展低能耗的先进制造业、高新技术产业、现代服务业”，能源利用效率提高的途径之一是能源从低效率工业部门流向高效率的服务业部门［1］。这是因为与实物要素相比，服务要素的清洁属性能够产生“生态效率”，而制造业服务化能够提升投入端和产出端服务要素的占比，实现“经济—环境”的双赢。但也有文献研究表明长期以来我国服务业发展中的能耗问题被忽略，我国服务业发展也并非绿色［2］。现阶段我国制造业服务化转型是否能够提高能源利用效率？伴随服务业扩张，对服务化引发的产业空心化和不成熟的去工业化的担忧随之而来，发展中国家过度发展服务业会使得经济失去支撑，从而陷入中等收入陷阱［3］，发达国家的再工业化也成为夯实本国实体经济的重要抓手。制造业是经济增长中的“基石”和“引擎”，“保持制造业比重基本稳定”是我国在服务化趋势下的重要准则。制造业服务化转型并非程度越深越好［4］，制造业服务化节能效应的发挥是否也存在“适度区间”？

面对日益尖锐的能源环境矛盾，提高能源利用效率是摆脱资源环境约束的重要手段之一，学术界就提高能源利用效率、降低能源消耗做出诸多探讨。其一是能源利用效率的测算及比较问题，Miketa和Mulder（2005）［5］测算对比56个国家的能源生产率后发现，各国间绝对能源生产率水平的差异逐渐缩小。邹艳芬（2013）［6］构建涵盖企业、居民和政府三个消费群体的指标体系来测算各国能源利用效率，对比后得出我国能源利用效率整体偏低的结论。深入分析我国行业或企业的能源利用效率后发现，部分超大企业和重点能耗产品的产品能耗强度的降低甚至达到世界领先水平，同行业的企业间能源利用效率差距过大是导致整体水平偏低的原因［7］。其二是能源利用效率的影响因素和提升路径，学者基于产业集聚、对外贸易、技术进步、规制政策［8-11］等方面，探讨经济发展中诸多因素对我国能源利用效率的影响，并对提升我国能源利用效率，降低能源消耗提出可行路径。

诸多研究均证实产业结构调整可以影响能源利用效率，但二者间的关系如何尚无定论。部分学者实证研究二、三产业占比对能源利用效率的影响后发现，以“退二进三”为主导的产业结构调整能够提升能源利用效率。工业化进程的不同阶段产业结构也呈现不同特征，产业结构与能源利用效率间也并非简单的线性关系，且产业结构调整质量对提升能源效率更加重要［12］。虽然产业结构对能源利用效率的影响并不明确，但学者们均提出以简单的“腾笼换鸟”来推动服务业发展的产业结构调整是不可取的。制造业服务化作为服务型经济发展的重要方向，一方面通过附着在产品中的服务实现价值共创，替代了原本能源投入实现的价值增值部分，实现清洁生产［13］，另一方面高端服务要素所具备的知识密集型属性，能够催生技术进步来推动能源效率的提升［14］。Rothenberg（2007）［15］通过对部分制造业企业服务化转型案例进行分析，发现在成本和政策法规驱动下企业以服务取代产品，通过提供系列服务延长产品使用周期、减少传统产品使用，实现企业的环境效益。Zhang等（2022）［16］实证检验美国制造业上市企业服务化对环境绩效的影响，发现制造业服务化显著推动企业的环境绩效，并且企业的吸收能力和人力资本产出效率发挥着正向的调节作用。进一步聚焦到制造业服务化的节能减排效应，祝树金等（2020）［17］实证检验发现我国制造业服务化有利于推动能源强度的降低，机制分析表明技术创新和要素结构优化发挥正的中介效应。黄玉霞和谢建国（2019）［18］基于碳减排视角，发现制造業服务化通过生产效率提高效应、能源要素替代效应和结构优化效应三条渠道显著降低碳排放强度。

总的来看，目前已有研究多侧重于探讨制造业服务化的经济效应，而关注制造业服务化能否改善资源消耗或环境污染的文献较少。基于此，本文通过构建城市面板数据，实证检验制造业服务化对城市能源利用效率的影响，本文可能存在以下几点贡献：（1）创新性从城市层面探讨制造业服务化与能源利用效率的相关关系，理论层面深入探讨制造业服务化对能源利用效率可能存在的非线性影响，并进行实证检验。（2）从环境规制、政府环保支出及城市创新能力提升三方面对制造业服务化与能源利用效率间“适度区间”的突破路径选择进行探讨。（3）我国城市发展与能源使用情况存在差异，城市层面区分城市区位、能源消耗水平和资源禀赋情况，行业层面将制造业划分为劳动密集型、资本密集型和知识密集型，将服务业划分为生产性服务业和其他服务业，细致探究制造业服务化对能源利用效率的异质性问题。

二、理论分析

制造業服务化过程中服务要素投入制造业生产，能够推动制造业技术进步、价值链升级和资源配置优化，从而有利于提高能源利用效率。但当制造业服务化超过“适度区间”，过度服务化扭曲要素配置造成效率损失以及服务化引发的规模扩张带来的能源回弹等均将不利于能源效率提升。另外，城市发展特征、制造业服务化转型质量存在区别，制造业服务化对能源利用效率的影响也存在差异。

（一）基础性研究假说

制造业服务化对能源利用效率的影响效应主要体现在三个方面：技术进步效应。制造业服务化的重要特征是服务要素（尤其是高端的生产性服务要素）增加到生产投入中，高端服务要素所蕴含的高质量人力资本和知识资本有利于企业技术创新［19］。企业基于降低生产成本或获得环保特性从而提高产品差异化等出发点投资节能技术开发，获得环境效益，推动能源利用效率。价值链升级效应。服务能够创造更多价值增值，企业追求利润最大化会向价值链两端延伸，从简单的加工装配、贴牌生产模式向提供研发、咨询等的“产品+服务”模式转变，有利于推动价值链升级从而避免成为发达国家的“污染避难所”，同时我国也会倾向将技术含量低、资源消耗大的产业进行转移，推动能源利用效率的提升。通过出口产品及配套服务，能够树立自主研发优势，破解发达国家的“低端锁定”，实现价值链升级，提升能源利用效率。资源配置优化效应。制造业服务化通过将技术、信息等高级生产要素投入生产过程，推动各类要素“内部化”动态匹配获取竞争力，节约企业的生产成本，规避部分信息搜寻成本和交易成本，推动资源配置的优化。资源配置效率的改善有效提高我国全要素生产率，而全要素生产率的提升使得同样的能源消耗获得更多产出，资源由低效率部门向高效率部门流动，最终有利于能源利用效率提升［20］。

服务化对能源利用效率也存在不利影响。当企业过度服务化时，竞争成本和调整成本的增加会对抑制技术创新［21］。制造业企业核心战略向服务环节的过度倾斜，会导致企业产品和服务的脱节，追求“大而全”的服务业务拓展也会分化企业资源，最终降低企业效益，抑制企业创新投入。生产过程中存在一个使得资源配置效率达到最优的比例水平，当服务要素投入过度，服务要素和生产要素匹配难以同时达到规模经济，反而会降低生产效率，对能源利用效率的提升产生不利影响。能源回弹效应也是造成制造业服务化对能源利用效率产生的不利影响的原因，制造业服务化催生的绿色创新可能会引起产品或企业能源消耗的降低和能源效率的提升，但从社会整体来看，技术进步会提高生产率从而通过产品成本减少引起价格的下降，增加产品需求，推动企业扩大生产，最终引发能源消费总量的增加，降低能源利用效率。基于此，本文提出如下假说：

H1：制造业服务化与城市能源利用效率间呈现非线性关系。

（二）拓展性研究假说

不同区域经济发展情况、发展模式不同，制造业服务化对能源利用效率的影响也存在差别。从经济发展水平来看，东部地区凭借良好的区位条件和创新基础，率先发展高新技术产业，大力推动现代服务业发展，依托数字化技术的深度应用，实现了制造业服务化的快速发展，东部地区产业结构优化推动了能源消耗与经济发展的“脱钩”，已经走上绿色、可持续发展的道路，因此制造业服务化对东部地区能源利用效率的提升影响甚微［22］。与之相反的是，早期中西部地区为了快速实现经济发展往往降低环境标准以吸引投资和承接高污染、高耗能产业，从而造成环境福利的损失和能源粗放式消耗。中西部地区发展制造业服务化，能够推动地区产业结构升级，激发技术创新，有效提高能源利用效率，但中西部地区目前产业结构较单一，产业发展仍需依靠劳动、资本和资源投入，未实现创新驱动，若一味追求制造业服务化转型反而造成资源配置效率下降，最终不利于能源利用效率提升。从能耗水平和资源丰裕度来看，资源型城市依赖矿产资源的开采和加工，产业体系中传统产业比重偏高，服务业发展滞后，经济结构性矛盾并未得到解决，资源型城市通过制造业服务化是破解“资源诅咒”的途径，但与非资源型城市相比，资源型城市能源利用效率普遍不高，制造业服务化更能推动资源型城市能源利用效率的提高。基于此，本文提出如下假说：

H2：城市制造业服务化发展水平、能源消耗水平不同，制造业服务化对能源利用效率的影响也存在差异。

不同要素密集度的制造业和服务业对能源需求不同，技术水平也不同，因此制造业服务化对能源利用效率的影响也存在差异。从制造业要素密集度异质性来看，知识密集型制造业采用创新驱动的生产模式，生产实现集约化，能源利用效率最高。劳动密集型制造业生产过程中以劳动要素为主导，而资本密集型产业包括重化工业、冶金和矿采选业，是传统的高耗能、高排放产业，严重依赖资源的投入，能源利用效率最低，不同要素密度制造业进行服务化转型，制造业服务化对能源利用效率的影响也存在差别。从服务业要素密集度异质性来看，高质量的服务投入具有更高质量的价值增值和附加值创造能力，能够推动生产率的提升。生产性服务业作为中间投入行业，其具有的知识密集、低能耗、高产出的特征，成为“稳增长”和“促减排”的重要突破口，生产性服务业通过将研发、设计等服务要素嵌入到工业生产中，推动发展模式从依赖资源投入的粗放型发展向依赖知识、技术和信息的集约型发展转变，推动能源利用效率的提升。但制造业企业若生产中出于获取经营收益的目的过度投入对生活性服务业等其他要素投入，开展过多非核心业务形成“大而全”的发展模式，反而挤占企业研发资金、造成资源错配，从而拉低能源利用效率。基于此，本文提出如下假说：

H3：不同要素密集度制造业和服务业存在差异，服务化转型对能源利用效率的影响也不同。

三、研究设计

（一）典型事实

下图汇报了2007年、2010年、2013年、2016年和2019年中国地级市能源利用效率核密度的动态变化，2007和2010年核密度图呈现明显的“双峰”分布，说明城市间能源利用效率差距较大，部分城市的能源强度过高。“十一五”期间，我国加强节能减排工作，《国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》及《节能减排综合性工作方案》对节能减排工作提出约束性指标，推动高耗能城市的能源强度的降低及能源利用效率的提高，2010年偏右的高能源强度峰值开始回落。“十二五”期间，我国对节能减排力度进一步加大，出台《节能减排“十二五”规划》《“十二五”节能减排综合性工作方案》等一系列指导文件，限制高耗能、高污染行业发展规模和速度，制定《产业结构调整指导目录》来鼓励淘汰落后产能，制定《万家企业节能低碳行动实施方案》，对重点用能单位进行监控管理，力求大幅度提高能源利用效率，2010年后，核密度图逐渐转换为偏左的“单峰”分布，城市间能源利用效率差距逐渐缩小，高能耗城市能源强度进一步降低。“十三五”期间，我国继续推进节能减排工作，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》强调“必须坚持节约资源和保护环境的基本国策”，对今后节能减排工作提出更多要求。“十一五”以来，我国逐渐建立起一套系统的节能减排政策体系，节能减排工作取得不菲成绩，2007—2019年，核密度曲线峰值不断左移，表明地级市整体能源利用效率持续提升，且城市间差距进一步缩小。

图能源利用效率变化趋势

（二）模型構建

基于前文理论综述和典型事实分析，本文选取2007-2019年276个地级市的相关数据实证检验制造业服务化对城市能源利用效率的影响，为验证制造业服务化对能源利用效率的非线性影响，加入制造业服务化的二次项，计量模型设计如下：

engeffit=α0+α1servit+α2serv2it+θΧit+γyear+γcity+εit（1）

其中， engeffit为城市i在时间t的能源利用效率， servit为城市i在时间t的制造业服务化程度，Xit为一系列控制变量，包括产业结构（isit）、经济发展水平（pgdpit）及其平方项（pgdp2it）、城市规模（scaleit）、新型基础设施水平（trafit）和工资水平（wageit），γcity和γyear为城市和时间固定效应，εit为误差项。

（三）指标选择和数据来源

1能源利用效率（engeff）：诸多研究表明地区能源消费总量与灯光总量存在相关关系［23］，借鉴史丹和李少林（2020）的做法［11］，以各城市夜间灯光总量（DN）进行赋权将各省能源消费总量分解到各地级市，采用地级市能源消费总量与实际GDP的比值来衡量，单位为吨标准煤/万元，该值越大说明能源利用效率越低，越小说明能源利用效率越高，计算公式如下：

energyct=energypt/DNct（2）

engeffct=energyct/GDPct（3）

2制造业服务化（serv）：从服务要素投入视角入手，采用2002年、2007年、2012年和2017年中国区域投入产出表中的制造业对服务业的完全消耗系数计算出P省（自治区、直辖市）的制造业服务化程度，如公式（4）：

servpij=apij+∑nk=1apikapkj+∑ns=1∑nk=1apisapskapkj+……（4）

其中式（4）第一项为P省制造业j对服务业i直接消耗量，第二项和第三项分别表示对第一轮和第二轮的间接消耗，其后依此类推。在计算各省制造业服务化程度的基础上，本文参考罗军（2020）［24］的做法，将各省制造业服务化程度按照城市c第二产业增加值与GDP的比值分解到地级市，得到地级市制造业服务化程度，如公式（5）：

servcij=servpij×outci/GDPc（5）

3控制变量：（1）产业结构（is）。工业是能源消费的主要产业，第二产业占比越少，能源利用效率越高，采用城市第二产业增加值与GDP比值的对数来衡量。（2）经济发展水平（pgdp）。经济发展水平越高，消费偏好越倾向于节能环保，考虑到经济发展水平与环境污染可能存在的非线性关系，本文加入了经济发展水平的平方项，采用人均GDP的对数值来衡量。（3）城市规模（scale）。能源作为城市发展的必需要素投入，城市规模的扩大有利于产生集聚经济效应，推动能源利用效率提高，采用城市常住人口的对数值来衡量。（4）新型基础设施水平（traf）。新型基础设施的完善能够产生溢出效应，推动各类要素效率提高，采用城市人均年末拥有电话数来衡量。（5）工资水平（wage）。工资水平的提高一方面产生成本效应不利于能源利用效率的提升，但也会激发结构提升效应，提升能源利用效率，采用城市职工平均工资来衡量。

鉴于数据的可得性和连续性，本文最终选择2007—2019年276个城市作为研究样本，西藏自治区、台湾地区、澳门特别行政区和香港特别行政区不纳入分析范围，数据来自《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和2007年、2012年、2015年、2017年各省（市、自治区）投入产出表，部分缺漏值采用插值法和移动平均法进行补齐。

四、实证结果与分析

（一）基准回归结果

首先通过Hausman检验判定所用模型是固定效应还是随机效应，根据模型可知，Hausman检验量为18284，在1%的显著性下拒绝原假设，说明存在固定效应，因此本文选用固定效应模型来检验制造业服务化对城市能源利用效率的影响。

为了避免多重共线性的存在，本文依次将控制变量加入回归，所得结果如表1所示，制造业服务化一次项系数为-29966，二次项系数为45044，且均在1%的显著系水平上显著，表明制造业服务化与城市能源利用效率存在显著的倒“U”型关系，假说H1得以验证。当城市开始制造业服务化转型，一方面具有清洁性和知识密集性的服务要素嵌入生产，激发技术创新改进生产方式，优化资源配置效率提高生产率，推动价值链地位攀升以环境友好、高技术复杂度产品嵌入价值链，提高能源利用效率。另一方面，制造业服务化通过发展维修、维护、回收、环保技术开发等业务，在整个产品周期内提供更有效的设计、更长的使用寿命，从而减少能源消耗。当制造业服务化程度超过“适度区间”，企业开展服务化所造成的成本提升使得企业陷入“服务化困境”，企业经营收益下降会挤占企业节能减排资金。企业通过发展服务业务形成比较优势从而扩大生产规模，生产扩大进一步推动能源使用，降低能源利用效率。

从控制变量来看，工业是消耗能源的主要部门，因此第二产业占比越高，越不利于能源利用效率的提升。人均收入水平一次项为负，二次项为正，表明经济发展水平与能源利用效率之间也存在倒“U”型关系，我国经济发展水平提升，能源利用效率不断提高，能源消耗逐渐减少，但当经济发展达到拐点，能源消耗与经济增长可能出现“复钩”，目前我国城市经济发展水平还远未达到拐点，经济发展仍显著提升能源利用效率。城市规模和新型基础设施水平显著提升能源利用效率，但工资水平的上升对能源利用效率的提升发挥不利影响。

（二）稳健性与内生性检验

为避免其他因素引发的内生性问题，文章将从以下几个方面进行稳健性和内生性检验：

其一是更换制造业服务化衡量方式，采用各市服务业从业人员占全部从业人员数作权重，重新衡量各市制造业服务化水平，回归结果如表2列（1）所示，制造业服务化与能源利用效率仍呈现显著的倒“U”型关系，本文主要结论仍成立。其二是剔除政策影响，“节能减排”作为一项基本国策，政府也出台多项规章制度来提高能源利用效率，因此在考察制造业服务化对能源利用效率的影响时，要剔除相关政策对能源利用效率的影响，参考史丹和李少林（2020）［11］的做法，剔除2009年、2010年和2013年推行的《关于开展节能与新能源汽车示范推广试点工作的通知》中入选的三批共26个试点城市，剔除节能减排财政政策综合示范以来入选的三批共30个试点城市，回归结果如列（2）所示，制造业服务化与能源利用效率仍呈现显著的倒“U”型关系，本文结论依旧成立。

其三是工具变量法，由于存在一些不可观测因素的原因导致遗漏变量造成回归结果的不准确，制造业服务化转型也可能是因为能源价格冲击或受能源利用效率影响而产生反向因果造成内生性问题，本文构建两阶段最小二乘法模型，采用制造业服务化滞后一期为工具变量进行回归，如列（3）所示，F值大于10表明工具变量的选择是合理的，制造业服务化与能源利用效率之间仍是显著的倒“U”型关系，本文基本结论得证。其四是制造业服务化滞后一期，考虑到制造业服务化对能源利用效率的影响存在一定的时滞，因此本文考察制造业服务化滞后一期对当期能源利用效率的影响，回归结果如列（4）所示，制造业服务化与能源利用效率间仍显著为倒“U”型关系，本文主要结论依旧成立。

（三）拓展性分析：突破路径选择

由基准回归结果看出，制造业服务化对能源利用效率的影响为非线性的倒“U”型关系，当制造业服务化程度不断提高跨越适度区间，制造业服务化会抑制能源利用效率的提升，陷入“服务化—能源困境”之中。制造业服务化顺应全球制造业分工深度重塑，培育新发展动能，构建现代产业体系的重要手段，继续推动制造业服务化创新发展是推动经济高质量发展的正确选择，因此必须突破“服务化—能源困境”，实现制造业服务化发展和能源利用效率提升的双赢。

能源资源的稀缺性和环境问题的外部性是导致能源利用低效率的原因，政府通过“看得见的手”进行调节是解决能源外部性的有效手段，企业开展服务化的首要动机是获得更多收益，因此节能目标往往不被重视，而政府行为能够起到有效的调节作用。政府对城市节能减排管理主要可以分为政府规制和环保支出。环境规制是政府推动节能减排的首选工具，环境污染必然伴随能源消耗，政府通过增加企业污染排污成本，推动企业转变生产方式，提高生产效率。通过环境规制设立准入门槛，使得高耗能产品退出市场从而淘汰高耗能、高污染企业。高环境规则会迫使高耗能产业从环境成本高的国家或地区转移，从而避免成为发达国家的“污染避难所”。环境规制也是应对能源回弹效应的有效手段，环境规制使得企业将节能减排约束纳入生产函数中，纠正企业资源错配，主动进行环保升级改造，推动非能源要素和清洁能源替代能源要素，抑制因服务化创新引起的需求增加导致能源消耗的增长。

企业的节能减排成本会挤占生产成本降低企业收益，企业进行节能环保的意愿难以调动，导致服务化和能源利用效率不能实现良性互动，对企业发放节能减排补贴是重要的解决手段。财政环保支出是推动企业扩大节能减排投资规模的重要推动力，政府通过对进行节能环保等绿色领域投资的企业进行财政补贴的倾斜，弥补企业进行绿色技术创新造成的生产成本的减少，解决企业因绿色技术创新外溢产生的外部性而不愿进行绿色投資的顾虑，帮助企业克服市场融资不足造成的资金瓶颈，推动企业在服务化过程中进行更多的节能减排投资。政府环保补助对企业绿色创新也存在挤出效应，企业可能会为迎合政府的环保要求进行非意愿的环保投资，甚至在政府支配下进行资源配置。政府的绿色补贴会挤出企业绿色投资，且补贴资金的使用难以监管，会造成绿色投资的无效率［25］。

城市创新能力也能在服务化影响能源利用效率中发挥重要的调节作用。创新能力是制造业企业开展服务化的支撑，创新主导型产业更具有服务化的优势和动力，其产品的集成能力强、复杂度高，更能够搭载各类增值服务，足够的自主创新能力能够更好消化转化嵌入的各类知识密集的服务要素，提高产品质量和性能，增强企业竞争力，成功实现服务化转型。当企业服务化逐渐向研发设计等高端环节攀升，绿色技术进步引发生产技术的改进更加困难，创新能力提升能够有效突破服务化过程中的绿色创新瓶颈，推动能源利用效率的进一步提高。

基于此，本文进一步探究环境规制、环保补贴和创新驱动三条路径下，能否突破“服务化—能源困境”，实现制造业服务化的“经济—环境”双赢。变量衡量如下：（1）环境规制（er）参考叶琴等（2018）［26］的做法，利用城市污染物排放强度来衡量。（2）环保支出（expe）参考徐瑛等（2021）［27］的做法，以城市财政支出与所在省（市、直辖区）财政支出的比重为权重，与各省节能环保支出乘积来衡量。（3）创新能力（cre）参考蒋殿春等（2021）［28］的做法，利用城市发明专利的数量来衡量。将交互项嵌入基准模型中进行检验，模型设定如下：

energyit=α0+α1servit+α2serv2it+α3Mit+α4Mit×servit+α5Mit×serv2it+θΧit+γyear+γcity+εit （6）

其中Mit为环境规制（er）、环保支出（expe）和城市创新（cre），其余变量设定与上文一致。主要关注交互项系数α4和α5的显著性。

回归结果如表3所示，环境规制与制造业服务化二次项交乘不显著，环境规制存在线性调节作用，环境规制与制造业服务化的交互项系数为-10860，且在1%的显著性水平下显著，即在环境规制约束下，制造业服务化能够显著提高能源利用效率，彰显出政府规制在服务化影响能源利用效率中不可或缺的作用，前期因服务化而引发的技术进步、生产、管理改进的节能效应被释放，产业规模扩大就会引发能源消耗的进一步扩大，但环境规制约束企业在服务化程度进一步扩大中避免引起能源回弹，政府监管让企业将节能减排纳入企业生产函数，纠正资源错配，存在的环境成本也会推动企业加大绿色研发，提高能源利用效率。环保支出与制造业服务化交乘项一次项系数为00713，二次项系数为-00646，且均在10%的显著性水平上显著，当政府环保支出超过一定阈值后，制造业服务化能够显著提升能源利用效率，当环保支出较小无法激励企业更换生产设备、加大绿色研发，但环保支出会挤出企业绿色投资，因此服务化无法推动能源利用效率提升，当环保支出达到一定规模，环保支出会弥补企业绿色技术进步的外部性，资金的倾斜会鼓励服务化企业开展环保服务，进行绿色研发。城市创新与制造业服务化二次项交乘不显著，城市创新存在线性调节作用，交互性系数为-31112，且在1%的显著性水平下显著，表明城市创新能力增强下服务化有利于能源利用效率提升，城市创新能力决定着服务要素投入质量，当城市创新能力不强时制造业服务化更多开展的是运输、销售等低端服务化，对能源利用效率的提升作用很小，当城市创新能力提高，研发设计等高端服务要素投入替代能源要素，最终提高能源利用效率。政府加强环境规制，提高城市创新能力是突破“服务化—能源困境”，助推制造业服务化提高能源利用效率的重要路径。

（四）异质性检验

1区域异质性

不同地区經济发展水平、能源利用效率存在差异，因此制造业服务化对能源利用效率的影响也存在不同，按照经济发展水平和地理位置的不同将样本分为东部和中西部，按照能源消耗情况，逐年计算单位GDP能耗的均值，高于均值的归为高消耗城市，低于均值的归为低消耗城市。按照不同地区产业发展对能源的依赖程度，依照《关于印发全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020年）》的判定，将样本分为资源型城市和非资源型城市，所得回归结果如表4所示。

从经济发展水平异质性来看，制造业服务化对东部地区能源利用效率的影响并不显著，主要是东部地区在发展初期已经通过将高污染、高耗能产业转移或升级实现了能源利用效率的提升，通过发展高新技术产业已经形成创新驱动的发展模式，因此制造业服务化对能源利用效率的影响不显著。制造业服务化对中西部地区能源利用效率呈显著的倒“U”型关系，制造业服务化在一定“适度区间”内能够推动能源利用效率的提高。分能耗水平来看，制造业服务化对高能耗地区和低能耗地区的能源利用效率均呈现非线性的倒“U”型关系，但与低能耗地区相比，高耗能地区拐点更偏右，可能是因为高耗能地区囿于能源利用效率低，制造业服务化所推动的产业升级，服务化引领技术创新催生的绿色技术进步效应、资源配置优化效应等提升能源利用效率的积极效应更需要持续释放，才能够更好提升高耗能地区能源利用效率，实现节能减排。同样的，制造业服务化对资源型城市和非资源型城市的能源利用效率也呈现倒“U”型关系，且资源型城市的拐点要偏右，资源型城市能源消费结构单一、要素禀赋结构扭曲，制造业服务化能够改变以高污染、高耗能的第二产业为主导产业的产业结构使资源型城市实现节能减排，与非资源型城市而言，制造业服务化对资源型城市的边际作用更高，作用效果更好，假说H2得以验证。

2行业异质性

制造业不同行业对能源需求存在差别，且制造业不同行业服务化效果也大相径庭，按照制造业行业要素密集程度，将制造业分为劳动密集型、资本密集型和知识密集型三类。生产性服务业由于具有高知识性、高人力资本性，是承载技术进步，推动产业升级的重要要素，将服务业分为生产性服务业和其他服务业两类。对不同要素密度制造业服务化与能源利用效率进行回归，结果如表5所示。

模型（1）、（2）、（3）是分制造业要素密集度的回归结果，劳动密集型制造业服务化和知识密集型制造业服务化对能源利用效率的影响呈现显著的倒“U”型，资本密集型制造业服务化对能源利用效率的影响不显著，主要是因为资本与能源是互补关系的，在我国经济发展中，早期在“GDP增长锦标赛”的竞争模式下，地方政府更偏好发展资本密集型产业，根据国务院出台的《高耗能行业重点领域能效标杆水平和基准水平（2021）》中对高耗能行业的界定中，高耗能产业绝大部分属于资本密集型产业，能源利用效率低，因此制造业服务化对资本密集型产业的能源利用效率提升效应的影响并未显现。模型（4）、（5）是分服务要素投入的回归结果，生产性服务投入下制造业服务化显著推动能源利用效率提升，生产性服务业通过将大量人力资本和知识资本引入制造业，推动制造业生产效率，激发企业绿色技术进步，推动制造业从依赖资源投入到依赖技术创新的发展模式转变，有效提升能源利用效率。其他服务业投入下制造业服务化对能源利用效率的影响也为倒“U”型，当服务化超过拐点反而会抑制能源利用效率，是因为制造业企业过多发展消费型服务业务或生产性服务业务会偏离企业核心战略，不利于企业资源的有效配置，造成能源利用效率的下降，假说H3得以验证。

五、结论与启示

本文利用中国省级投入产出表测算城市制造业服务化程度，构建2007-2019年地级市面板数据，实证检验制造业服务化对城市能源利用效率的影响。主要结论有：（1）制造业服务化对城市能源利用效率存在倒“U”型关系，当制造业服务化在适度区间内能够显著推动能源利用效率的提升，当制造业服务化进一步扩大超过拐点后，制造业服务化不利于能源利用效率的提升。（2）提高环境规制、提升城市创新能力是制造业服务化突破“适度区间”，显著提升能源利用效率的有效路径。（3）从城市异质性来看，东部地区制造业服务化对能源利用效率影响不显著，中西部地区制造业服务化与能源利用效率间呈倒“U”型影响。高能耗城市与资源型城市制造业服务化对能源利用效率影响的拐点更右。（4）从要素异质性来看，资本密集型制造业服务化对能源利用效率的影响不显著，生产性服务投入型制造业服务化显著促进了能源利用效率的提升。基于以上结论，本文得出以下政策启示：

第一，深入推进制造业服务化，尤其是加快推动现代服务业与先进制造业的深度融合，发挥制造业服务化的能源利用效率提升效应，实现经济绿色可持续发展。继续推动服务型制造示范企业、项目、平台和城市的遴选工作，发挥引领示范作用，对开展服务业务的企业进行税收减免、设立专项资金等资金支持，推动制造业企业根据自身发展情况和发展战略进行服务化转型。支持企业向价值链上下游延伸，推动制造业服务化模式创新，抓住数字化发展契机，着力发展定制化服务、工业设计服务、节能环保服务等服务业务。鼓励生产性服务业发展和集聚，将更多的生产性服务要素投入生产过程中，替代能源资源要素，推动能源利用效率的提升。

第二，精准把控各行业、各地区制造业服务化的程度和方向，重点提升高耗能产业和高耗能城市的能源利用效率。制造业服务化并不意味着程度越高越好，完全的“去工业化”和“空心化”是不可取的，各地区、各行业应该根据自身发展进行适度的服务化转型，东部制造业服务化转型已经达到一定水平，因此东部地区要追求制造业服务化转型的质量，即增加高知识性的生产性服务业要素的投入知识密集型产业，中西部地区和资源型城市要以制造业服务化为产业结构升级的重要方向，推动产业结构高级化，加快中西部地区和资源型城市高消耗、高污染企业转型、关停或迁移，加大绿色技术研发力度，推动中西部地区和资源型城市能源利用效率。

第三，发挥政策合力，加大环境规制力度，设置适度的节能环保支出，增强城市创新能力，实现城市服务化转型与能源利用效率提升的“双赢”。发展和保护存在矛盾，能源资源存在外部性等赋予能源利用效率提高问题以复杂性，制造业服务化存在适度问题，不能单纯依靠制造业服务化推动能源利用效率，要提高环境规制力度，加强对企业节能减排的监管，增加企业耗能排污成本，激励企业以服务要素替代能源要素，加强对生产规模进一步扩大而造成的能源回弹的管控。政府向企业拨付一定的节能环保补助，推动企业加大节能环保技术开发和投资力度，加快绿色环保技术的溢出［29］。进一步增强城市创新能力，为制造业服务化夯实产业基础，助推高技术服务业高质量发展。

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The Impact of Manufacturing Servitization on Energy Efficiency： Moderate Range

and Breakthrough Path

YANG Ren-faa，b，ZHENG Yuan-yuanb

（Anhui University a. School of economics;b.Institute of innovation and development strategy，

Hefei 230601，China）

Abstract：Improving energy utilization efficiency is an inevitable choice to solve the prominent contradiction between protection and development and promote the construction of ecological civilization to achieve new progress. This paper constructs the panel data of cities in China from 2007 to 2019，theoretically analyzes and empirically tests the nonlinear impact of manufacturing servitization on urban energy utilization efficiency，and further discusses the path selection to break through the nonlinear relationship and realize the energy-saving effect of manufacturing servitization. The research results show that the manufacturing servitization has an inverted “U”-shaped relationship with energy utilization efficiency，and manufacturing servitization significantly promotes the improvement of energy utilization efficiency within a moderate range. Improving the intensity of environmental regulation and urban innovation is an effective way to boost the servitization of the manufacturing industry to break through the “moderate range” and achieve a win-win situation in the transformation of manufacturing servitization and the improvement of energy utilization efficiency. Therefore，in the process of promoting the transformation of urban servitization，we must first focus on the quality of manufacturing servitization，increase investment in productive services，improve urban innovation capabilities，and optimize the structure of service investment. Second， we must further increase the intensity of environmental regulation and establish reasonable Local environmental protection expenditure and effective supervision.

Key words：manufacturing servitization；energy efficiency; inverted “U” relationship；breakthrough path

（责任编辑：周正）