生产性服务业开放对企业出口国内附加值率影响研究

赵春明 刘珊珊 李 震

一、引言及文献综述

生产性服务要素本身具有高附加值和高技术密集度的特性，发达国家先进的生产性服务业为其长期占据全球价值链（Global Value Chain，GVC）顶端提供有力支撑。然而，远超过制造业的服务业外资利用额以及不断扩大的服务贸易逆差，都在一定程度上验证了中国需要依托服务进口弥补国内生产性服务供给不足。“十四五”规划针对“实行高水平对外开放”明确指出“坚持实施更大范围、更宽领域和更深层次的对外开放”，这必然要求中国进一步扩大服务业和生产性服务业开放水平。那么，这一举措能否破解国内生产性服务业发展不足难题，推动中国企业在参与全球分工的过程中向全球价值链中高端环节攀升？本文旨在考察生产性服务业开放对中国企业出口国内附加值率（Domestic Value Added Ratio，DVAR）的影响。

国内外学者普遍将企业出口国内附加值率作为反映真实贸易利得和GVC 分工地位的有效指标（张杰等，2013；Kee 和Tang，2016），部分学者分别从FDI 进入（毛其淋和许家云，2018）、进口自由化（魏悦羚和张洪胜，2019）、制造业上游垄断（李胜旗和毛其淋，2017）等角度探究企业出口DVAR 变动的影响因素。通过对现有文献的梳理，不难发现，目前涉及服务业开放的相关研究多集中于外资进入视角，探究其对企业绩效的影响，研究发现服务业开放能够提高企业生产率（Arnold 等，2011）、优化出口市场结构（孙浦阳等，2018）、促进制造业出口增长（Deswal，2020）、推动企业GVC 分工地位升级（张丽等，2021）。而生产性服务本身具有知识密集型、技术密集型和高附加值等特性，作为制造业生产的“黏合剂”，生产性服务业投入能够为制造业产品嵌入更多“高级要素”（刘斌等，2016），扩大生产性服务业开放能有效推动制造业服务化水平和制造业GVC分工地位的提升（顾雪芹，2020）。与本文最接近的两篇文献分别来自邵朝对等（2020）、吕越和余骁（2022），前者从服务业外资参股开放政策角度探究其对企业出口DVAR 的正向影响，后者发现服务业开放对企业出口DVAR 的即期效应为负。目前学术界关于服务业开放对企业出口DVAR 影响的探讨尚有争议，且笼统地分析服务业开放会掩盖生产性服务业与制造业相互作用的内在机制。鉴于此，本文聚焦生产性服务业，系统考察生产性服务业开放与中国制造业企业出口DVAR 的关系，试图为实现企业在参与全球分工中向高附加值环节攀升探寻一条可行路径，对助力中国对外贸易转型升级具有重要的理论和实践意义。

本文试图从以下三个方面推进既有研究：（1）研究视角上，不难发现，以往关于服务业开放的研究多集中于宏观产业层面或外资开放，本文聚焦于生产性服务业这一制造业中间投入的高级要素，全面分析生产性服务业开放对企业出口DVAR 的微观效应；（2）理论机理上，本文将生产性服务要素作为中间投入纳入企业生产函数，揭示了服务业开放政策如何影响企业出口DVAR 的渠道机制，加深了对生产性服务业开放与企业出口DVAR 背后的逻辑链条的认识；（3）研究内容上，本文不仅从生产性服务业类别、企业贸易方式等多角度深入探讨生产性服务业开放对企业出口DVAR 的差异化影响，还充分考察了生产性服务业开放对企业进入退出和出口贸易方式转型的动态演进特征，发现生产性服务业开放不仅有利于推动行业内高附加值企业进入和低附加值企业退出的动态更替，还能有效促进企业出口贸易方式转型升级，这在一定程度上为政府破解“低端锁定”陷阱找到了思路。

二、理论分析

本文将生产性服务业开放引入企业生产过程，假设代表性企业采用规模报酬不变的柯布-道格拉斯生产函数：

其中，ϕ、L、K和S分别表示生产率、劳动、资本和生产性服务要素中间投入。生产性服务是先进生产力的代表，具有知识密集型和技能密集型的特点，上游服务业开放伴随着显著的技术溢出，与此同时，国外高质量服务中间投入的进入对于本土企业产生竞争效应和溢出效应，在两者的共同作用下，将推动下游本土制造业企业生产率的提升（Arnold 等，2011）。因此，本文合理假设企业生产率ϕ是生产性服务业开放水平ε的增函数，即∂ϕ(ε)∕∂ε>0。各要素的产出弹性分别为αL、αK、αS，且αL+αK+αS= 1，三类要素投入价格分别为w、r、ps。企业按照成本最小化原则组织生产，根据成本最小化理论，有：

企业边际成本可以表示为：

服务要素中间投入S是进口中间投入SI和国内中间投入SD的CES 函数。参考Kee 和Tang（2016）对企业出口DVAR的测算方法，企业出口DVAR可表示为：

将式（5）、式（8）代入式（7）进一步可解得DVAR的具体表达式：

由于ϕ和是关于ε的函数，因此DVAR也是ε的函数，DVAR对ε求偏导可得：

假说1：生产性服务业开放能够促进企业出口DVAR的提升。

假说2：生产性服务业开放通过提高企业生产率、降低国内中间品相对价格两条渠道提高企业出口DVAR。

三、模型设定与数据说明

（一）计量模型设定

结合前文理论分析，本文设定基本计量模型如下：

式（13）中i、j、t分别表示企业、行业和时间，DVARijt为处于制造业行业j的企业i在t时期的出口国内附加值率。ser-openjt为生产性服务业开放度，是本文的核心解释变量。X为其他控制变量，具体包括：企业规模（size），采用企业员工数的对数表示；企业资本密集度（lnklr），采用企业人均固定资本存量表示；企业年龄（age），采用当年年份减企业开业年份加1的对数表示；本土企业虚拟变量（domestic），若企业为国有企业，则记为1，否则为0；行业集中度（HHI），采用二位码行业层面的赫芬达尔指数衡量行业集中度，该指数越大行业垄断程度越高；行业规模（lnva），采用行业总产出的对数表示；进口投入关税率（tariff），关税减让也会对企业出口DVAR 产生重要影响，为了排除同期关税政策引发贸易自由化对结论的影响，本文进一步控制了二位码行业层面的进口关税。为尽量避免遗漏变量偏误产生的影响，模型分别加入了企业固定效应δi和时间固定效应δt，考虑到部分企业会转换行业，例如2000—2013年持续存在的1375家企业中，约40%的企业所属的二位码行业类别曾发生过更换，进一步加入行业固定效应（δj），εijt为随机误差项。

（二）核心指标构建

1.被解释变量：企业出口DVAR

本文借鉴Kee 和Tang（2016）、张杰等（2013）的研究，识别出口企业进口的中间品，并考虑中间代理商导致的间接进口、国内企业使用的原材料包含部分国外要素等问题，从微观层面测算企业出口国内附加值率(DVARijt)：

其中ITMijt表示企业的中间投入额。

2.核心解释变量：生产性服务业开放度

既有文献对服务业开放程度的测度方法主要有两类：第一类是用FDI或进口贸易额相关的“事后”指标，但这类指标普遍存在联立内生性问题；第二类是采用OECD 发布的对外直接投资限制指数，这一“事前”指标能有效削弱双向因果效应引致的内生性问题。本文选取第二类指标测算生产性服务业开放度：

其中，j表示制造业部门，k表示生产性服务业部门，t表示时间。式（16）右侧的bjkt是通过WIOD 数据库中的世界投入产出表测算的完全消耗系数，反映了t时期制造业行业j的k类生产性服务投入渗透度；FDI-Restrationkt为OECD 公布的服务业行业FDI 限制指数，其数值越大说明该经济体对外资开放度越低。ser-openjt表示制造业j行业的生产性服务业开放度，其值越小，表示生产性服务业开放度越高。

（三）数据来源与处理说明

本文选取2000—2013年中国工业企业和中国海关数据库，根据田巍和余淼杰（2013）的方法将其匹配合并，考虑到2010年数据质量较差，可能会对本文的结论产生影响，故剔除了2010年的样本数据。本文还选取2016 版WIOD 数据库中的世界投入产出表（WIOTs）和OECD 公布的服务业FDI 限制指数数据库，主要用于测算生产性服务业开放度水平。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

根据式（13）构建的模型进行实证检验，基准回归结果见表1。表1 第（1）列为不加入协变量和固定效应的初步结果，核心解释变量生产性服务业开放（ser_open）的系数显著为负，初步说明生产性服务业开放可以促进企业出口DVAR 的提升，第（2）列为加入协变量但不加入固定效应的回归结果，第（3）列在第（2）列的基础上加入了时间固定效应，第（4）列在第（3）列的基础上进一步控制了企业固定效应和行业固定效应，可以发现核心解释变量ser_open均显著为负，这说明生产性服务业开放的限制程度越大，企业出口DVAR 越小。反过来说，生产性服务业开放水平越高，企业出口DVAR 越高，即生产性服务业开放能有效提高企业出口DVAR 水平，改善企业获利能力，验证了本文的假说1。此外，考虑到企业生产率是企业参与国际贸易及融入全球分工的重要决定因素，为避免遗漏变量产生的估计偏误，验证本文控制变量选取的可行性，本文加入企业全要素生产率（tfp）作为控制变量，其基准回归系数-0.4011（表1第（5）列）与第（4）列不加入企业tfp时的-0.4050 基本一致，这说明本文的控制变量选取可行。因此，本部分不再将企业全要素生产率加入控制变量，企业全要素生产率作为中介变量的机制分析会在后文做详细验证。

表1 基准回归结果

（二）稳健性检验

1.内生性处理

基准回归可能存在内生性问题。一方面，生产性服务业开放作用于企业出口DVAR，另一方面，出口DVAR 较高的企业为了扩大市场份额，更有可能游说政府进一步扩大相关生产性服务业开放。此外，中国政府可能因发展战略型产业、扶持弱势产业等原因，有选择地扩大服务贸易开放。因此，本文选取除中国外其他金砖四国（俄罗斯、巴西、南非、印度）的加权生产性服务业开放水平（ser_open_ivjt）作为ser-openjt的工具变量，以处理潜在的内生性问题。一方面，俄罗斯、巴西、南非和印度四国的服务业开放水平与中国企业出口DVAR 无关，满足外生性；另一方面，金砖五国均为发展中大国，相互之间的国际合作加强了彼此之间在对外开放政策方面的相关性，满足相关性。工具变量ser_open_ivjt的构造方法如下：

其中，ser-fri-ivt为其余金砖四国的对外直接投资限制指数的加权平均值。

上式weightBt是根据中国与B国（俄罗斯、巴西、南非、印度）的经济发展水平相似度计算的其余金砖四国的权重，具体计算方式如下：

本文利用两阶段最小二乘法（2SLS）进行内生性检验，回归结果见表2第（1）列。LM 检验通过了工具变量的有效性检验，F 检验拒绝了弱工具变量的原假设。在控制企业、行业和时间固定效应后，用式（17）构造的ser_open_ivjt作为工具变量进行两阶段最小二乘回归，结果显示ser_open回归系数显著为负，再次验证了生产性服务业开放对企业出口DVAR的促进作用。

表2 内生性处理及稳健性检验结果

2.替换变量

（1）企业出口DVAR 的企业衡量指标。中国加工贸易企业使用的国内原材料含有的国外产品份额介于5%至10%之间（Koopman等，2014)），基于此，本文将式（15）中的0.05设为0.1重新测算企业出口DVAR，发现生产性服务业开放系数仍在1%的显著性水平上显著为负，见表2 第（2）列，这说明前文基准回归结果是稳健的。

（2）生产性服务业开放的其他衡量指标。除对外直接投资限制指数外，OECD还发布了涵盖会计、电信、物流等22个行业的服务贸易限制指数（STRI），本文考虑用基于STRI测算的服务业开放度（ser_stri）替换式（13）中的核心解释变量，进行稳健性检验，回归结果见表2第（3）列，更换指标后，ser_stri回归系数的大小及其显著性与基准回归结果基本一致，进一步说明生产性服务业开放对企业出口DVAR有显著的促进作用。

3.考虑极端值的影响

为避免极端值造成的样本偏差对结论的影响，本文对主要变量进行上下5%的缩尾处理，基准回归在剔除异常值的样本数据中依然成立，见表2第（4）列，即基准回归结果是稳健的。

（三）异质性分析

1.基于细分生产性服务业类别的异质性检验

考虑中国当前服务业发展相对落后、各类别生产性服务业发展不均衡的现实背景，本文考察了不同生产性服务业开放对企业出口DVAR 的异质性影响。借鉴许吴永亮和王恕立（2018）的研究，对不同类别的生产性服务业分类讨论②。表3 第（1）至（5）列分别展示了五类生产性服务业开放对企业出口DVAR 的实证结果。其中批发零售服务、信息通信服务和专利科技服务三类生产性服务业开放均对企业出口DVAR 具有显著的促进作用。批发零售服务开放从消费者驱动的全球价值链出发，学习国外营销和信息管理经验，完善“生产—消费—生产”的反馈机制，专利科技服务开放有助于跨国企业技术合作、创新融合及规则制定，提高企业出口DVAR。值得关注的是，信息通信服务业开放对企业出口DVAR 的促进作用最大，系数绝对值为2.2434，远高于其他两类生产性服务业。原因可能在于，大数据、人工智能等信息通信服务的发展，不仅有效减缓了生产者和消费者之间的信息摩擦，降低了信息搜寻成本、沟通成本和交易成本，大幅提高生产和贸易效率，还催生了数字经济的创新发展，为实现企业数字化交易、提升企业附加值的创造能力创造了有利条件。表3第（2）列运输仓储服务开放在10%的显著性水平上显著为正，表明运输仓储服务业开放会降低企业出口DVAR。原因可能在于：一方面，中国交通运输服务业存在政府行政干预，多为国有企业和集体企业垄断，往往借助政府“集中力量办大事”，运输仓储服务业限制程度越高，本土企业越能获得规模经济效应，从而使得企业出口DVAR 越高；另一方面，仓储、运输建设前期需要大量成本投入，短期内可能会对企业利润和出口DVAR 产生负面影响。金融保险服务业开放系数不具备统计显著性，见表3 第（4）列。可能的原因是，中国金融保险服务部门发展起步晚，市场化程度低，制度、人才、技术等无形资产和知识资产基础均较为薄弱，国内金融制度建设落后，与发达资本主义国家存在较大差距，如果盲目追求金融保险服务的大幅开放，可能导致企业资源配置效率降低、生产经营和管理复杂程度提高，不利于提高企业出口DVAR。进一步加入金融保险服务开放度的平方项（ser_f2）回归分析，发现金融服务开放对制造业企业出口DVAR 的影响显著呈U型关系③。金融开放程度超过一定阈值后，国内金融市场的市场化程度提高，企业获取金融服务的渠道增加，金融服务效率及资金使用率提高，对企业出口DVAR的提升产生积极影响。

表3 基于生产性服务业类别的异质性回归结果

2.基于生产性服务业技术水平的异质性检验

不同技术水平的生产性服务业开放对企业出口DVAR 的作用大小可能不同。本文参考彭水军和袁凯华（2016）的做法，分别对低技术生产性服务业和中高技术生产性服务业④分组回归。表3 第（6）到（7）列回归结果表明，扩大中高技术生产性服务业开放对企业出口DVAR 的提升作用大于低技术生产性服务业。原因在于，中高技术生产性服务业具有知识密集型特征，内涵更高增加值，开放中高技术生产性服务业有助于通过技术溢出和竞争效应释放本土生产性服务业发展潜力，完善本土服务要素中间投入市场，为制造业企业嵌入更多国内服务要素投入，提高企业出口DVAR。

3.基于企业所在地区异质性检验

中国东部地区与中西部地区在经济发展结构、服务业发展水平等方面差异较大，根据企业所属区域，将样本划分为东部地区⑤企业和中西部地区企业两个子样本进行分组回归，实证结果见表4（1）（2）两列。中西部地区ser_open系数不显著，这说明生产性服务业开放主要作用于东部地区，提高东部地区企业在全球价值链中的获利能力。其潜在原因是东部地区产业结构完备，制造业和服务业共聚水平较高，能够从生产性服务业开放中获得更多的成本降低和技术创新，而中西部地区发展受限于相对落后的经济发展结构，多为资源依赖型企业，制造业和服务业融合程度不高，且企业技术捕获能力有限，因此生产性服务业开放对中西部地区企业作用尚不明显。

表4 基于企业类别的异质性回归结果

4.基于企业所有制异质性检验

国有企业和非国有企业在经营目的、市场认可度方面存在较大区别，因此，本文进一步按照企业所有制进行分样本回归，表4 第（3）列和第（4）列回归结果显示，非国有企业出口DVAR 受到生产性服务业开放促进作用显著，而国有企业则受益不明显。导致上述结果的可能原因在于，以“社会利益最大化”的国有企业对市场的敏感性较低，而以“经济利益最大化”的非国有企业对市场的敏感性较高，当服务市场进一步扩大开放时，非国有企业迅速作出反应，灵活调整生产投入计划，通过服务外包等以相对较低的价格获得服务要素中间投入，降低投入成本，在国际贸易中获取更多附加值。

5.基于企业贸易方式的异质性检验

不同贸易方式的企业在对外贸易中获利能力不同，本文分别对纯一般贸易企业、加工贸易企业和混合贸易企业进行回归分析，发现生产性服务业开放有助于提高加工贸易企业和混合贸易企业的出口DVAR，但对于纯一般贸易企业无显著影响，见表4第（5）至（7）列。可能的原因是，当生产性服务业开放水平提高时，一方面，由于企业之间的上下游关联效应、技术溢出效应和进口竞争效应，使得企业服务要素中间投入成本降低，进而企业出口DVAR 提高；另一方面，生产性服务业开放使得企业进口更多的国外服务要素中间投入，进而直接导致企业出口DVAR 降低，这两种作用相互抵消。由于加工贸易企业主要从事外包活动，且享受进口中间品关税减免优惠政策，生产性服务业开放降低了加工贸易企业发包方在全球生产网络中的配置成本，因此加工贸易企业出口DVAR 显著增加；而一般贸易企业虽然也从技术溢出效应中受益，但一般贸易企业不享受中间品关税优惠政策，且在产品研发、设计等高附加值环节需要进口更多高级服务要素中间投入，这一过程直接降低了一般贸易企业的出口DVAR。

（四）机制检验

上述研究表明生产性服务业开放显著提高企业出口DVAR，本节结合前文理论分析，重点探讨生产性服务业开放对企业出口DVAR 的作用机制。在微观企业内部，企业能否通过服务开放带来的技术溢出效应和竞争效应提高生产率，进而推动企业出口DVAR 的提升？从贸易本身来看，企业能否通过生产性服务业开放带来的市场上中间服务投入种类增加和国内服务投入价格相对下降，提升企业出口DVAR？

对于国内服务要素中间投入品对进口中间品的替代效应，囿于服务要素中间品价格数据可获性，本文借鉴闫志俊和于津平（2019）的做法，根据海关数据库HS8位码产品进出口记录数据，采用行业出口中间品种类数（newvarijt）衡量国内服务中间投入价格，中间产品种类越多，服务中间投入价格越低。本文借鉴许和连等（2017）的方法测算企业全要素生产率（tfpijt），用以衡量竞争效应和技术溢出效应。为了从实证角度进一步验证这两条影响路径，本文利用两步法进行机制检验。第一步将中间变量（newvarijt）和（tfpijt）对核心解释变量进行回归，考虑到生产性服务业开放对行业内服务要素中间投入品种类和企业全要素生产率随时间变动的自身发展趋势，式（18）和（19）进一步控制了θjt；第二步将被解释变量企业出口DVAR 同时对核心解释变量与中间变量的交互项以及中间变量水平项做回归。机制检验模型设定如下：

表5 报告了作用机制的回归结果。表5 第（1）（3）列检验第一步生产性服务业开放与作为中间变量的企业出口中间品种类和企业全要素生产率之间的关系。生产性服务业开放对企业出口中间品种类和企业全要素生产率的系数显著为负，说明生产性服务业开放可以显著提高企业出口中间品种类和企业全要素生产率。生产性服务是制造业中间品和最终品生产过程中的重要中间投入，开放生产性服务为国内中间品供应商带来技术溢出，有助于提高国内服务市场竞争程度、降低国内服务产品价格、提高服务产品种类和质量。表5 第（2）（4）列汇报了第二步检验的结果，我们关注的中间品种类和全要素生产率与生产性服务业开放的交互项显著为负，与理论预期一致，这说明生产性服务业开放强化了企业中间品种类和企业全要素生产率对企业出口DVAR 的促进作用。此外，企业出口中间品种类数和企业全要素生产率均与企业DVAR 正相关，这意味着企业出口中间品种类的增加和企业全要素生产率的提高能促进企业DVAR的提升。

表5 机制检验回归结果

上述研究验证了生产性服务业开放的确可以通过降低国内中间品相对价格、提高企业全要素生产率两条路径影响企业出口DVAR，假说2得到验证。

五、进一步扩展分析

前文研究已较为详细地验证了生产性服务业开放有助于推动企业在全球价值链中向高附加值环节攀升，但尚未探讨这一效应的动态演变特征。那么，生产性服务业开放能否促进行业内高附加值企业进入和低附加值企业退出⑥的企业动态更替？能否推动企业由加工贸易出口向一般贸易出口转型升级？本节重点探讨这两个方面的问题。

（一）企业进入退出的动态更替

为了进一步考察生产性服务业开放能否促进行业高附加值企业进入和低附加值企业退出的动态更替，本文借鉴邵朝对等（2021）的做法，构建交乘项的计量模型：

ser-openjt×entryit和ser-openjt×exitit为核心解释变量，其中entryit为新进入企业虚拟变量，exitit为退出企业虚拟变量。参考Brandt 等（2017）的做法，由于本节关注行业内企业的进入退出效应，仅控制行业固定效应和时间固定效应，估计系数β1、β2分别表示生产性服务业对企业出口DVAR 的影响受新进入企业和退出企业市场的调节作用，预计交互项系数β1、β2均为负值。

表6 第（1）列和第（2）列分别给出了回归结果，其中，第（1）列以交乘项ser-openjt×entryit为核心解释变量，其对企业出口DVAR 的估计系数显著为负，说明新进入企业能够增强生产性服务业开放对出口DVAR的促进作用；第（2）列以交乘项ser-openjt×exitit为核心解释变量，其对企业出口DVAR的估计系数显著为负，说明企业退出行为同样能够增强生产性服务业开放对企业出口DVAR 的促进作用。此外，考虑到企业出口DVAR 动态演变效应，而回归的被解释变量依然是企业层面，进一步同时控制企业、时间及行业固定效应，以验证结果的稳健性，回归结果见表6 第（3）列和第（4）列。表6 第（5）列进一步汇报了退出企业的probit 模型估计结果。结果显示，退出企业与DVAR 交互项估计系数均显著为正，表明出口DVAR 越高的企业受生产性服务业开放的影响而退出市场的可能性越小，即出口DVAR 越低的企业越有可能退出市场，这意味着生产性服务业开放能有效促进低附加值企业淘汰退出市场。以上研究表明，生产性服务业开放有助于推动行业内低附加值企业退出和高附加值企业进入的动态更替。

表6 企业出口DVAR动态演变：进入退出视角

（二）出口贸易升级的动态演进

前文研究已知，生产性服务业开放对企业出口DVAR 的促进作用主要表现在加工贸易企业和混合贸易企业，那么，生产性服务业开放能否助力企业出口贸易转型升级？为此，本文从总量贸易和增加值贸易两个角度进行实证分析，构建如下计量模型：

从总量贸易来看，式（22）的被解释变量Yijt为企业的一般贸易出口额占企业总出口的比重，用以衡量出口贸易方式转型。表7 第（1）列ser_open的系数显著为负，表明生产性服务业开放有助于提高制造业企业一般贸易出口额占比，初步验证了生产性服务业开放有助于促进企业由加工贸易出口向一般贸易出口转型，推动中国对外贸易结构优化升级。进一步地，本文从一般贸易企业、加工贸易企业和混合贸易企业三个维度定义企业贸易方式的转变，进而考察生产性服务业开放能否引起企业出口贸易方式转型的“质”变。具体来说，当企业出口贸易满足“加工”贸易向“一般”贸易转变或“一般”向“加工”贸易转变时，认为企业出口贸易方式转型发生“质变”，产生贸易升级（up）或贸易降级（down）⑦。

表7 企业出口DVAR动态演变：贸易方式转型视角

表7第（2）列和第（3）列是式（23）从附加值角度分析的回归结果，ser-openjt×upit交乘项系数显著为负，表明加工贸易出口向一般贸易出口转型能够增强生产性服务业开放对企业出口DVAR 的促进作用，从而证明了贸易升级对企业出口DVAR 的重要作用。此外，ser-openjt×downit交乘项系数不显著，表明贸易降级不会随生产性服务业开放对企业出口DVAR 产生影响。表7 第（4）列和第（5）列展示了生产性服务业开放对企业转型影响的probit回归模型实证结果，从“质变”角度分析了生产性服务业开放促进贸易升级——表7第（4）列，同时会抑制贸易降级——表7 第（5）列。综上，从实证角度验证了生产性服务业开放有助于引导出口贸易方式“质变”，推动中国出口贸易转型升级。

六、主要结论和政策启示

本文将生产性服务业开放和企业出口DVAR 纳入统一分析框架中，系统考察了生产性服务业开放与企业出口DVAR的关系，并基于2000—2013年中国微观企业数据库进行实证检验。研究结论表明：（1）生产性服务业开放有助于提高企业出口DVAR，助力中国制造业企业向高附加值环节攀升，这一结论在考虑内生性问题之后依旧稳健。（2）机制检验结果表明，生产性服务业开放通过提高企业全要素生产率、降低国内服务中间品投入价格两条路径提升企业出口DVAR。（3）异质性分析表明，从行业层面来看，批发零售服务、信息通信服务和专利科技服务的开放均能有效提高企业出口DVAR，中高技术生产性服务业开放对企业出口DVAR 的提升作用大于低技术生产性服务业；从企业层面来看，生产性服务业开放主要提升东部地区企业、非国有企业、加工贸易企业和混合贸易企业在参与全球价值链中获取贸易利得能力，促进企业向高附加值环节攀升。（4）进一步地，本文从企业进入退出视角和企业贸易方式转型视角分析了生产性服务业开放对企业出口DVAR 的动态演进特征，发现生产性服务业开放不仅有利于推动行业内高附加值企业进入和低附加值企业退出的动态更替，还能有效促进企业出口贸易方式由加工贸易向一般贸易转型升级。

本文的研究结论对中国推进高水平开放、加快对外贸易转型升级、助力贸易强国建设具有重要启示：

第一，加快推动生产性服务业开放进程。要充分考虑制造业企业对不同细分类别生产性服务业的差异化需求，以批发零售、信息通信和专利科技等高附加值生产性服务业开放为重点，而对于金融保险服务业，应先重点强调提升其市场化水平、监管水平和制度保障，创造与之相配套的金融服务系统，贯彻落实支持生产性服务业开放的税收、财政、金融等方面的政策支持，避免盲目扩大金融保险服务部门的开放。在生产性服务业开放推进过程中，也要发挥政府作用，积极引导企业和科研单位的协同创新，推动国内生产性服务业蓬勃发展，并向专业化和价值链高端延伸，使得下游制造业能够有效吸收上游生产性服务业开放带来的先进技术溢出效应，实现“中国制造”向全球价值链中高端环节攀升。

第二，大力发展中西部地区生产性服务业，加快推动中西部地区生产性服务业与制造业高质量融合发展。研究表明，生产性服务业开放对中西部地区和国有企业尚未形成有效的促进作用。为此，一方面，中西部地区仅依靠成本优势和资源优势难以承接东部地区的制造业转移，应强调优化中西部地区产业结构布局，着力扶持信息通信服务、批发零售服务等与制造业生产经营活动密切相关的生产性服务业，为实现制造业梯度转移创造良好的先决条件；另一方面，充分认识国有企业面临大而不强的问题，加快国有企业的前瞻性布局，以布局新产业为契机加快对传统产业的改造，实现业务高端化转型。

第三，抢抓数字经济新机遇，推动企业数字化建设。大数据、人工智能等信息通信服务的发展，催生了数字经济的创新发展，为实现企业数字化交易、提升企业附加值创造了有利条件。为此，一方面，政府应推进信息通信服务业的纵深发展，通过税收优惠等政策鼓励传统产业的数字化转型，鼓励数字经济领域的创新活动；另一方面，通过建设自贸区、跨境电商试点政策等，充分发挥我国跨境电子商务的领先优势，发展贸易新业态，培育外贸竞争新优势，在推动经济高质量发展和贸易强国建设过程中实现“弯道超车”。

注释：

①其中纯一般贸易企业出口份额为0，加工贸易企业出口份额为1，混合贸易企业出口份额介于0到1之间。

②批发零售服务：c28、c29、c30；运输仓储服务：c31、c32、c33、c34、c35；信息通信服务：c37、c38、c39、c40；金融保险服务：c41、c42、c43；专利科技服务：c45、c46、c47、c48、c49。

③ser_open的系数为-2.1137，ser_f2的系数为31.2739，二者均在5%的显著性水平上显著。

④低技术生产性服务业：c28至c35；中高技术生产性服务业：c37至c49（除c44外）。

⑤东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南。

⑥本文将第t+1 期存在而第t 期不存在的企业定义为新进入企业；将第t 期存在但第t+1 期不存在的企业定义为退出企业；将连续存在3年及以上的企业定义为持续存活企业。

⑦当企业在t-1年为加工贸易企业，t年转为一般贸易企业或混合贸易企业，或t-1年为混合贸易企业，t年转为一般贸易企业时，up取值为1，否则为0。当企业在t-1年为一般贸易企业，t年转为加工贸易企业或混合贸易企业，或t-1年为混合贸易企业，t年转为加工贸易企业时，down取值为1，否则为0。