“两业融合”下生产性服务发展与制造企业绩效

易恩文 杨慧玲 卢俊杰

摘 要：先进制造与现代服务“两业”融合发展既“保持制造业比重基本稳定”又“促进服务业繁荣发展”。基于价值链分工理论的视角，本文运用2002-2012年全国投入产出表和中国工业企业数据，探究生产性服务业发展对制造企业转型升级的影响。研究发现，在制造业企业的转型升级过程中，关系型生产性服务契合于小规模制造企业的需求能力，结构型生产性服务更合适实力雄厚的大企业，而中型企业利润遭受了“双重挤压”。机制检验发现，生产性服务促进制造企业转型升级有两种渠道，关系型生产性服务通过发挥规模经济效应为制造企业降低成本，结构型生产性服务为企业创造差别化而提高其产品附加值。进一步研究表明，生产性服务的数字化和智能化能够提升服务效率、降低服务成本，从而促进大中小企业融通创新。推动政府主导平台搭建与大型企业向智慧服务转型是实现制造企业高质量发展的重要途经。

关键词：制造企业绩效；生产性服务；两业融合；价值链分工

中图分类号：F719  文献标识码：A  文章编号：1001-148X（2023）04-0029-09

收稿日期：2022-11-26

作者简介：易恩文（1995-），男，四川达州人，博士研究生，研究方向：中国特色社会主义政治经济学与数字经济；杨慧玲（1971-），女，四川成都人，教授，博士生导师，研究方向：马克思主义政治经济学理论与社会主义市场经济理论；卢俊杰（1994-），男，浙江宁波人，博士研究生，研究方向：马克思主义经济理论与基础设施建设。

基金项目：国家社会科学基金西部项目“创新链内生视域中服务业与制造业融合发展研究”，项目编号：22XJL003。

一、引 言

党的二十大强调必须“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国”。这是我国在面临经济服务化、逆全球化以及以美国为首的西方发达国家企图通过“断链”“脱钩”等手段扼制中国崛起等国内外经济发展局势主动采取的战略抉择。我国早在2021年发布的“十四五”规划中就明确了建设制造强国的现实路径，即通过现代服务业与先进制造业的深度融合协同，既“保持制造业比重基本稳定”，又“促进服务业繁荣发展”。据世界银行数据显示，20世纪90年代以来美、日、英、德等发达国家制造业占GDP的比重与服务业之间的差距持续拉大。总体来看，尽管中国服务业与制造业增加值之比绝对水平明显低于上述发达国家，但服务化趋势同样不容忽视，原因在于发达国家的产业结构普遍存在“两个70%”现象，即服务业占GDP的70%、生产性服务业占服务业的70%，而中国后者不足50%［1］。我国服务业的这种相对独立发展趋势，不仅不利于制造业创新升级，而且可能产生“鲍莫尔病”。

回顾既有研究，从产业发展的中观视角来看，生产性服务发展提高制造业绩效主要基于分工理论、价值链理论与集聚经济理论等三大理论。首先，依据古典经济学的分工理论，制造业与生产性服务业的分离与融合实际上是分工深化的结果。以此为基础，格鲁伯和沃克（1993）［2］借鉴奥地利学派的生产迂回学说，认为生产性服务不仅增加了制造业的价值链环节，而且增加的环节还能将人力、知识资本传送至制造业的运作过程，从而大大提高了制造业经营绩效；顾乃华（2010）［3］从比较优势出发认为制造企业将服务外包能够集中资源和精力专注于核心业务，从而提高专业化水平和生产效率。其次，迈克尔·波特的价值链理论为学界将机制研究渗透到更微观的层面提供了理论基础。郑吉昌和夏晴（2005）［4］认为生产性服务业促进制造业绩效提升的作用体现在注入高质量生产要素、增值产品价值以及形成企业非价格竞争优势等三方面。最后，根据集聚经济理论，生产性服务业集聚不仅能够促进自身规模和质量提升，还能通过学习效应、竞争效应以及知识和技术外溢效应等机制［5-6］，促进制造业专业化分工和价值链延伸，从而实现制造业高质量发展。从生产性服务发展提高制造业绩效的机制分析来看，已有研究结果表明交易成本的中介效应明显［7］，但生产制造成本和制造业生产规模并不显著［8］。从生产性服务发展提高制造企业经营绩效的微观视角来看，已有文献从理论上分析了生产性服务提升制造业企业不同价值增加活动效率的差异机制［9］，也通过实证分析验证了生产性服务对制造业企业获利能力［10］、创新能力［11］以及生产效率［12］等的促进作用，Bessen（2020）［13］还发现IT行业的发展显著提高了头部公司的工业总产值和市场份额。

图 生產性服务提高制造企业绩效的内在机制

综上所述，既有研究对生产性服务发展提升制造企业经营绩效进行了有益探索，但仍存在以下拓展空间：（1）现有研究对生产性服务优化制造业绩效的理论逻辑分析集中在中观产业维度，而对微观视角下不同类型生产性服务发展如何提高制造企业经营绩效的理论与实证分析尚不多见。（2）两业融合是在企业层面实现的，而制造企业资产规模作为影响企业是否进行服务外包的重要因素并未受到足够重视，进一步地不同类型生产性服务发展对不同规模制造企业经营绩效提升作用的分异特征背后的内在机理也有待深入考察。（3）既有研究将生产性服务发展衡量简化为省级层面生产性服务业增加值或就业人数，这种投入或产出的单一维度忽视了生产性服务业作为中间投入的投入产出综合关系，而且对生产性服务的数字化与智能化影响研究也不多见。基于此，本文可能有如下边际贡献：（1）将分工理论与价值链理论有机衔接，用于分析生产性服务发展促进制造业企业升级的理论逻辑，并利用中国工业企业数据进行微观层面的实证检验。（2）从理论和实证双重维度分析不同类型生产性服务提高制造企业经营绩效的资产规模异质性，并以营销成本和产品附加值为中介分析产生异质性背后的内在机理。（3）以投入产出表为基础从投入与产出的综合维度测度中国城市层面的生产性服务密度作为衡量生产性服务的指标，并实证分析了生产性服务的数字化与智能化对制造企业经营绩效的数字赋能。

二、理论分析与研究假设

科技进步不断推动分工深化，大规模服务外包提高了服务和生产的专业化水平，提升了制造业企业的生产效率和价值创造能力。波特将制造业企业生产活动分为基本活动和辅助活动，其中基本活动涉及产品的物质创造及其销售、转移给买方和售后服务的各项活动，辅助活动包括财务、计划、人事、技术开发及采购等环节［14］。随着分工的深化，上述环节逐渐从制造业企业中独立出来走向专业化，生产性服务业正是在这个过程中形成的。借鉴刘明宇等（2010）［9］对生产性服务的关系性和结构性嵌入的划分，我们将制造业企业基本活动的外包服务称为关系型生产性服务，主要涉及入厂物流、维修服务、销售代理以及客服等；辅助活动的外包服务称为结构型生产性服务，包括财务、人力资源、技术研发和采购租赁等，对应原则如上图所示。

关系型生产性服务主要通过规模经济效应降低制造业企业成本，从而提升制造企业绩效：（1）大规模物流外包不仅能够摊薄单次运输成本、仓库的建设成本以及装卸成本，而且能促使大型运输工具、物流配送系统、大型专业化仓库和装卸机的使用，降低第三方物流的经营成本，从而降低制造业企业的物流费用；（2）维修服务外包后其运营成本将会因维修人员工作经验的提升、维修设备和系统成本的分摊以及传感器、云系统等专业设备的使用而下降，从而降低企业的维修费用；（3）销售代理一方面能够集中货源信息，有效组织物流规模经济，另一方面会因多企业客户共享销售渠道而提高渠道利用率，使房租水电、广告和人力等成本覆盖在更多产品上，从而降低销售费用；（4）共享售后服务系统同样能通过客服人员工作效率提升和售后服务系统成本分摊带来企业销售费用的下降。由此可见，制造企业通过向关系型生产性服务的外包，利用其规模经济效应而节约自身生产成本实现报酬递增。当然，由于服务外包不可避免地产生交易成本，比如对所交易的商品或劳务进行度量、合同签订过程中的耗费以及合同执行过程中的监督与纠偏等挤压规模经济效应，因此，只有当外包带来的成本节约超过企业自制的耗费时外包才是经济的。

结构型生产性服务主要通过专业化效应提升制造企业资源配置效率和产品附加值，提升制造企业绩效：（1）企业非核心财务业务外包，不仅能够通过财务公司获得专业支持提升财务管理效率、提高会计信息质量，还能使本企业财务人员学习先进经验从而提高企业整体财务管理水平、管理者决策能力以及企业品牌形象；（2）人力资源服务可以通过人才资源的优化配置和员工的专业培训等，满足制造企业对知识智力的需要；（3）研发外包不仅能够帮助企业获得其他研发机构的科技资源和研发力量，还能集中自身有限资源专攻核心技术，从而帮助企业获取关键技术、提升品牌形象、缩短研发周期以抢占市场份额；（4）采购或租赁服务则能够帮助制造企业购得或租得先进的机器设备，提高生产效率。基于此，本文提出以下研究假设：

H1：生产性服务发展对制造企业的经营绩效具有正向促进作用。

值得注意的是，制造企业能否进行服务外包会受到企业资本规模的约束。任何企业都要依靠成本优势和产品差异化参与市场竞争。如上所述，一方面关系型生产性服务主要是为制造企业节约成本，同时其自身为了实现低成本的规模经济效应，希望与更多的制造企业合作以充分利用其固定资本，因此对所嵌入单个制造企业的规模要求较低，甚至制造企业规模越小，从关系型生产性服务外包所获得的成本节约越显著；另一方面，结构型生产性服务主要为制造企业创造差异化，差异化的产品或者服务通常成本高昂［14］，因此，不仅结构型生产性服務自身不仅需要更高的进入门槛，而且要求其所服务的制造企业也具有相当的服务购买能力。可见，结构型生产性服务带来的专业化效应更多惠及大型企业，中小企业则面临融资难、转型难、创新难等现实困境。相比大型企业与小微企业，中型企业不仅在关系型服务外包中的成本节约有限，而且还可能在小微企业通过服务外包获得规模经济中丧失自身原有的相较于小微企业的规模优势；同时，中型企业受限于自身资本规模与融资能力，也难以通过结构型服务外包实现创新升级、提升产品附加值。基于此，本文提出以下研究假设：

H2：关系型生产性服务更利于小微型制造企业绩效提升，结构型生产性服务则更利于大型企业，而中型企业绩效可能在“两业融合”中受益甚少，甚至遭受“双重挤压”。

H2a：关系型生产性服务通过规模经济效应对平均成本的节约会随着企业规模的增大而递减。

H2b：结构型生产性服务能够通过专业化效应提高大企业产品附加值，从而提升其盈利能力；但会由于强化垄断而对中小企业盈利产生负向影响。

随着数字经济时代的到来，生产性服务的数字化持续提高，在“工业40”和“智能制造”等重大战略加持下，数字化生产性服务在制造企业生产投入中占据愈加重要的地位，能够推动制造企业经营绩效实现新的跃升。从降低经营成本的维度来看，数字化生产性服务能够促进制造业信息与产品高度融合，产品信息的运输物流成本几近于零，从而能够降低制造企业的运输成本；不仅如此，数字化生产性服务能够极大缓解信息不对称，让企业间协作的交易成本大幅下降，而且其“零边际成本”和“信息集散地”特性会大大降低销售费用、提高物流效率，从而大中小制造业企业的成本都能在规模经济、范围经济以及长尾效应等多重加持下显著下降，强化服务外包带来的成本节约效应。从增加产品附加值的维度来看，研发设计、金融服务等生产性服务数字化变革后嵌入制造业系统，一方面“产品+解决方案+服务”等整体智能解决方案产品服务包获得全面发展并被广泛采用，数字技术的零边际成本和正网络外部性能够使得工业互联网平台等数字化生产性服务“普惠性”增强；另一方面数字金融也能通过金融创新活动为传统金融体系中遭受规模歧视的中小企业提供充足的融资支持，帮助中小制造企业进行规模扩张和结构转型，这无疑会冲击原本规模较大企业的垄断地位，为其经营绩效带来不利影响。基于此，本文提出如下研究假设：

H3：生产性服务数字化水平提升能够优化制造企业经营绩效，促进大中小制造企业协调发展。

三、研究设计

（一）数据来源

本文所使用数据主要包括2002-2012年中国工业企业数据库、全国投入产出表以及2000年全国人口普查分县资料。中国工业企业数据是学界研究微观制造企业相关问题最常用的数据之一，但也存在诸如指标部分缺失、指标大小异常、测度误差明显等问题，借鉴杨汝岱（2015）［15］的做法，我们对数据进行了相应处理：（1）只保留行业门类为“制造业”的样本；（2）剔除营业时间缺失和营业状态非在营的样本；（3）剔除部分不符合基本逻辑关系的错误记录；（4）剔除企业就业人数小于8的样本；（5）对资产报酬率进行上下1%的缩尾处理。由于2002-2012年间全国投入产出表只有2002年、2005年、2007年、2010年和2012年五年数据，且工企数据库中2010年数据存在大量缺失，考虑到一个城市生产性服务的发展水平在较短时期内具有相对稳定的特征，我们相应只保留2002年、2005年、2007年、2011年和2012年工业企业数据。

（二）计量模型与指标设定

为验证生产性服务发展提升制造企业经营绩效的影响效应，我们将基本回归模型设定为：

Lnprofit_ait=β0+β1Lnservice_bit+β2Lnservice_sit+θControli，ct+γt+φj+εit

其中下标i表示制造业企业，j表示行业（两位数行业代码），c表示城市，t表示时间。被解释变量Lnprofit_ait表示制造企业经营绩效，核心解释变量Lnservice_bit和Lnservice_sit分别表示关系型和结构型生产性服务；Controli，ct表示企业和城市层面的控制变量。γt和φj分别表示时间和行业固定效应，分别控制不可观测的时间和行业特征（二分位行业代码）对企业经营绩效的影响。进一步地，各指标设定说明如下：

被解释变量。由于制造业企业服务外包的根本驱动力在于追求利润最大化和数据的可得性，我们借鉴Duchin等（2020）［16］的做法，用资产报酬率（Profit_a）衡量制造企业经营绩效。为验证基准回归的稳健性，我们还使用了企业利润总额（profit）的对数值作为企业经营绩效的代理变量。

解释变量。已有研究通常将生产性服务业的增加值及其占GDP的比重、就业人员占总就业人员的比重以及中间投入率作为衡量生产性服务的指标。这些做法主要存在两点不足：其一，对生产性服务行业外延的界定缺乏一定的理论和政策支撑；其二，由于缺乏城市投入产出表数据，现有生产性服务测度大多是全国或省级层面的，导致研究无法深入到城市层面，然而我国城市生产性服务集聚具有很强的空间相关性［17］。鉴于此，本文在测度生产性服务时做了如下尝试：（1）根据前文理论分析中关于生产性服务的划分与国家统计局发布的《生产性服务业分类（2015）》，结合2002-2012年全国投入产出表数据与2000年全国人口普查分县资料确立了生产性服务的行业对应原则限于篇幅，未将具体的行业对应原则置于文中，留存备索。，将关系型生产性服务界定为“交通运输、仓储和邮政业”“居民服务、修理和其他服务业”“批发和零售业”“信息传输、软件和信息技术服务业”，结构型生产性服务界定为“金融业”“租赁和商务服务业”“科学研究和技术服务业”；（2）借鉴Acemoglu & Restrepo（2020）［18］計算城市机器人密度的做法，本文运用2002-2012年全国投入产出表和2000年全国人口普查分县资料计算了全国334个城市层面的生产性服务密度，计算公式如下：

Servicec，t=∑Ss=1（Employs，c，t=2000Employc，t=2000·Services，tEmploys，t=2000）

其中S表示生产性服务业的合集，Servicec，t表示城市c在年份t投入的生产性服务数量，Services，t表示行业s在年份t投入的生产性服务总量，Employs，t=2000表示行业s在2000年的就业人数，Employc，t=2000表示城市c在2000年的就业人数，Employs，c，t=2000表示城市c的行业s在2000年的就业人数。

控制变量。参考已有文献，我们分别选取了企业和城市层面的控制变量，前者包括全要素生产率（Tfp）、规模（Labor）、所有制性质、企业年龄（Age）、资产负债率（Leverage）以及所得税利润比（Intpro）等指标，具体测算方法如表1所示。借鉴李春顶和尹翔硕（2009）［19］的做法，Tfp=lnQL-13lnKL，其中Q为工业总产值，L为从业人员数，K为资本投入；用全部从业人员年平均人数的对数值衡量企业规模。我们根据企业当年实收资本中各项不同来源的资本金占比是否超过50%，将企业所有制分为国有（Nation）、私营（Privacy）、港澳台（Gat）以及外资（Foreign）四种类型，并以私营企业为基准。城市层面的控制变量是城市经济发展水平（PerGDP）、第三产业增加值（Thrind）和固定资产（Fix）占GDP比重，制造业企业的经营状况通常会受到其所在城市的经济发展水平和产业基础等的影响。

表1呈现了主要变量的描述性统计结果。样本期间内所有制造业企业的平均利润率为1225%，平均利润总额为9851万元。2002-2012年间全国生产性服务的平均投入密度为364万/人，其中关系型生产性服务168万/人，而同期全国结构型生产性服务投入密度仅为098万/人，表明我国不仅生产性服务投入总体水平偏低，而且结构型生产性服务的发展远滞后于关系型生产性服务。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

表2报告了关系型和结构型生产性服务影响制造业企业经营绩效的基本回归结果。在模型（1）-（3）中，关系型和结构型生产性服务均显著促进了制造业企业经营绩效的提升。这可能是因为一方面关系型生产性服务能够使众多制造企业共用物流系统、销售渠道以及客户服务等基础设施，使用企业越多越能摊薄服务提供商的固定成本，从而强化规模经济效应、降低服务成本，提高制造企业服务外包带来的经营绩效提升；另一方面，结构型生产性服务则能够为制造企业缓解融资约束、提高人力资本水平，帮助制造企业通过研发向价值链高端延伸，从而提高其经营绩效。由此，假设H1得以验证。在同时加入了企业和城市层面控制变量的模型（3）中，企业的全要素生产率和规模均对制造业企业经营绩效提升产生了显著的正向促进作用，而企业资产负债率、年龄和所得税上缴则显著降低了企业经营绩效，并且国有、外资以及港澳台企业相比私营企业均具有更低的利润回报。企业所在城市的固定资产投入和经济发展水平显著提高了制造业企业的盈利水平，这可能是因为固定资产投资更高和经济更发达的城市为制造业企业提供了良好的产业基础；第三产业占比的上升显著降低了企业经营绩效，这可能是因为第三产业的发展会由于占用资本和人力等资源而对制造业企业利润产生挤出效应。

为进一步验证假设H2，即不同类型生产性服务对不同资产规模制造业企业经营绩效的差异作用，我们在表3中报告了按企业资产规模进行的分样本回归结果。检验结果与理论预期基本一致，关系型生产性服务对小微企业经营绩效具有明显的正向促进作用，但关系型生产性服务对其他规模企业的经营绩效产生了负向影响，这是因为小微企业通过第三方物流、销售代理等方式提升了市场占有率，从而挤占了部分其他规模企业的市场份额。结构型生产性服务则显著提升了大型企业的经营绩效，但对中小企业的经营绩效产生了负向影响，且小微企业遭受的损失最大，这是由大型企业通过融资、研发外包等优势强化了其垄断地位，自身获取超额利润的同时使得其他规模企业的相对弱势地位更加明显，从而挤压了它们的盈利空间。此外，关系型和结构型生产性服务同时对中型企业的经营绩效均有负向作用，并在1%的水平下显著，这表明它们的经营绩效确在两业融合过程中遭受了“双重挤压”。因此，假设H2得以验证。

（二）稳健性检验

1经营绩效衡量的差异。衡量企业经营绩效的指标是否准确是影响结论稳健与否的关键因素。为避免资产报酬率限定利润和规模之间的线性关系而导致分样本回归结果非稳健，我们采用企业利润总额的对数值作为被解释变量重新估计。结果显示限于篇幅，稳健性检验部分的实证结果未做报告，如有需要可向作者索取。，关系型和结构型生产性服务对不同规模制造业企业经营绩效的影响与前文结论基本一致，这表明生产性服务的影响效应是稳健的。

2企业异质性。生产性服务对制造企业经营绩效的作用还会受到企业自身异质性的影响，比如聚集在工业城市的企业会因集聚效应提升其经营绩效，这显然与两业融合无关。为排除此干扰，第一，将一些大量集聚在工业城市这里主要指整个分析区间内样本分布超过20000个的城市。的企业样本予以剔除，我们剔除了杭州市、苏州市和无锡市等10个制造业企业大量集聚城市的样本点，发现结果与前文的回归结果完全一致；第二，剔除资产报酬率最高和最低两端各5%的企业样本点，结果依然非常稳健。这两方面的分析都表明在考虑企业异质性因素后，研究结论并未受到影响。

3内生性问题处理。模型有可能存在解释变量与某些随时间变化的遗漏变量相关的潜在风险，例如对生产性服务的投入是由于企业业绩不佳，为促进效率提升而被迫增加的，这种情况下生产性服务就是内生解释变量。为此，我们以某城市所在省其他城市的平均生产性服务密度作为该城市生产性服务的工具变量［20］，并运用面板工具变量模型处理内生性问题。一般而言，一个城市制造企业的盈利状况不会对其他城市生产性服务投入产生影响，满足外生性；但同时由于处在同一省份内的城市往往会受到全省经济发展战略的统筹规划的影响，而在生产性服务的投入上具有明显的协同，满足相关性。结果表明，不同类型生产性服务影响不同规模企业经营绩效的差异效应依旧存在。此外，工具变量相关检验也表明本文工具变量的选取是合理的。

五、内在机制分析

（一）关系型生产性服务通过降低企业成本提升经营绩效

为验证假设H2a，本文分析了关系型生产性服务提升制造企业经营绩效的内在机制。根据会计准则规定，企业的营销费用主要包括包装费、运输费、广告费以及为销售产品而专设的销售机构的费用，这涵盖了理论分析中作为传导中介的多数成本。因此，我们选用工企数据库中营销费用与主营业务收入的比值（Cost）作为中介变量进行内在机制分析，结果如表4所示。表中（1）、（3）、（5）列汇报了关系型生产性服务对小微、中型和大型制造业企业营销成本的节约作用，结果表明关系型生产性服务显著降低了所有规模企业的营销成本。（2）、（4）、（6）列则汇报了将企业营销成本同关系型生产性服务一起加入模型后对不同规模制造业企业经营绩效的影响。从中介效应的数值来看，小微企业是最小的，这说明虽然关系型生产性服务充分发挥了其规模经济效应，从而相比大中企业更明显地降低了其营销成本，但中小企业在将这一过程延续到利润增加的结果上出现了困难，可能的原因就在于中小企业产品竞争力弱，即使成本降低，相比大企业仍不具有优势。而中型和大型企业则能够很好把握住营销成本降低带来的益处，将其以很低的“损失率”转换成了企业利润。因此，相比大型企业，中小企业通过关系型生产性服务提升经营绩效的“堵点”在于将产品销售以更有利的价格实现，这有赖于其产品附加值的提升。

（二）结构型生产性服务通过提升企业产品附加值增强其经营绩效

为验证假设H2b，本文分析了结构型生产性服务提升制造企业绩效的内在机制。产品的市场附加值是结构型生产性服务提升企业盈利的重要传导机制。我们用企业毛利率（Lnprice）衡量企业产品附加值，因为企业毛利率反映的是一个商品经过生产转换内部系统以后增值的部分，代表了单位投入的生产能力，因此这样的衡量是合理的。结果如表5所示，其中第（1）、（3）、（5）列表明结构型生产性服务显著提高了大中型制造业企业的产品附加值，但对小微企业产品附加值并没有显著提升作用；第（2）、（4）、（6）列汇报了结构型生产性服务与产品附加值同时加入模型时对企业盈利状况的影响，结果表明结构型生产性服务对企业经营绩效的直接效应为负，这是可能因为企业购买结构型生产性服务需要挤占自身资源，企业规模越大购买结构型生产性服务后留下用于从事直接生产活动的資本越多，从而挤占造成的利润损失越小。反观企业产品附加值对所有规模企业的经营绩效提升都有显著的促进作用，这表明中小企业在将产品附加值转化成利润方面的能力并不比大型企业弱。由此可见，结构型生产性服务提升制造业企业经营绩效的“堵点”在于高昂的服务成本。

六、生產性服务数字化提高制造企业经营绩效

为验证假设H3，本文分析了生产性服务的数字化变革对制造企业经营绩效的影响。 “信息通信技术服务”“计算机软件”以及“计算机和信息服务”均是美国商务部经济分析局（USBEA）所界定的数字化生产性服务的重要内容，因此本文借鉴钱丽等（2022）［21］的做法，选用“信息传输、软件和信息技术服务业”的投入密度来衡量生产性服务的数字化（Lninf）水平，以小微企业为基准构造虚拟变量，并采用引入交乘项的方式检验生产性服务的数字化对不同规模企业经营绩效的影响。

结果如表6所示，可以看到生产性服务的数字化水平显著提高了小微企业的经营绩效，产出弹性高达016，而生产性服务的数字化与中型企业、大型企业的交乘项都是负的，且与大型企业交互项的回归系数绝对值更大，这说明生产性服务的数字化变革有利于打破大型企业的市场垄断地位，为中小企业发展争取更多的生存空间。原因可能在于，数字技术本身具有零边际成本和正网络外部性的显著特征，生产性服务数字化变革后一方面关系型生产性服务能够进一步强化其规模经济和范围经济效应，从而以更加低廉的服务成本为各类规模制造企业提供服务，降低他们的物流、售后服务等成本；另一方面结构型生产性服务则能够拓展其服务外包的适用范围，使其专业化效应让更小规模制造企业受益。但是，规模较大企业不仅在规模经济强化中成本节约效应受益较少，而且还会因专业化效应蔓延弱化自身垄断地位，从而享受到的“数字红利”不及中小企业。因此，生产性服务数字化变革在一定程度上能够进一步优化制造企业经营绩效，促进大中小企业协调发展，由此假设H3得以验证。

七、结论及启示

大力发展以服务型制造为重要方向的先进制造业与现代服务业深度融合是现阶段深化供给侧结构性改革的重要内容，关键在于充分发挥生产性服务业在促进制造业企业转型升级中的支撑引领作用，为两业融合夯实微观基础。我们通过价值链分工理论构建了微观层面不同类型生产性服务促进不同规模制造业企业经营绩效提升的统一性分析框架，并基于中国工业企业数据库和全国投入产出表进行了实证检验，研究发现：（1）关系型和结构型生产性服务分别更利于小微和大型企业盈利，但中间规模企业利润遭受了“双重挤压”，在考虑经营绩效测度与企业异质性等系列稳健性检验后，上述结论依然稳健；（2）关系型生产性服务提升中小企业经营绩效的“堵点”在于自身产品附加值低，而要通过结构型生产性服务外包提高产品附加值就必须降低服务成本；（3）生产性服务的数字化变革能够提高服务效率、降低服务成本，促进大中小制造业企业经营绩效的协调发展，从而深化两业融合。

根据以上结论，得到如下启示：（1）2021年中央经济工作会议针对我国当前制造业大企业“大而不强”、中小企业市场竞争力弱和升级能力不足的问题，明确提出要提升制造业核心竞争力，既要培育一批具有国际竞争力的大企业、又要培育一批在细分领域掌握独门绝技的“专精特新”与“单项冠军”企业，各地区应根据自身工业结构出台适宜的、能够促进“两业”在微观层面深度融合的差异化政策。（2）通过大力发展工业互联网平台、智慧物流、科技金融以及智能制造整体解决方案等提升生产性服务的数字化和智能化水平，提高服务效率的同时降低服务成本，这是疏通生产性服务与制造业企业深度融合“堵点”的关键举措，也是促进大中小企业协调发展的重要路径。（3）由于以平台经济为主要内容的生产性服务数字化更有利于中小企业，而它们又无力满足搭建平台的资源要求，因此需要由政府主导统筹各方资源，构建全国统一的工业互联网平台，充分发挥社会主义制度集中力量办大事的独特优势。（4）推动科技含量高、创新能力强的大型制造业企业向生产性服务领域延伸，为其他制造业企业提供智慧服务，从而带动更多中小企业融入供应链、创新链，实现产业链上中下游、大中小企业融通创新，真正形成“制造即服务、服务即制造”的两业融合新业态。

参考文献：

［1］ 刘斌，魏倩，吕越，祝坤福.制造业服务化与价值链升级［J］．经济研究，2016，51（3）：151-162.

［2］ 格鲁伯，沃克. 服务业的增长：原因和影响［M］．上海：三联书店，1993.

［3］ 顾乃华.生产性服务业对工业获利能力的影响和渠道——基于城市面板数据和SFA模型的实证研究［J］．中国工业经济，2010（5）：48-58.

［4］ 郑吉昌，夏晴.论生产性服务业的发展与分工的深化［J］．科技进步与对策，2005（2）：13-15.

［5］ 张红霞，张语格.制造业与生产性服务业协同对行业创新效率的影响研究［J］．江西社会科学，2022，42（2）：137-148.

［6］ 夏伦.产业融合促进了制造业转型升级吗？——基于先进制造业与现代服务业融合的视角［J］．哈尔滨商业大学学报（社会科学版），2021（5）：68-85.

［7］ 贺灵，陈治亚.“两业”融合对制造业价值链攀升的影响及对策探讨［J］．理论探讨，2021（6）：125-131.

［8］ 黄莉芳，黄良文，郭玮.生产性服务业提升制造业效率的传导机制检验——基于成本和规模中介效应的实证分析［J］．财贸研究，2012，23（3）：22-30.

［9］ 刘明宇，芮明杰，姚凯.生产性服务价值链嵌入与制造业升级的协同演进关系研究［J］．中国工业经济，2010（8）：66-75.

［10］Eggert A， Hogreve J， Ulaga W， et al. Industrial Services， Product Innovations， and Firm Profitability： A Multiple Group Latent Growth Curve Analysis［J］． Industrial Marketing Management， 2011，40（5）： 661-685.

［11］Türker M V. A Model Proposal Oriented to Measure Technological Innovation Capabilities of Business Firms： A Research on Automotive Industry［J］． Procedia-Social and Behavioral Sciences， 2012，41（2）： 147-159．

［12］Samet K. R&D， Diffusion， Adoption and Productivity Growth： Literature Review［J］． International Journal of Economic Perspectives， 2011，5（2）： 107-120.

［13］Bessen J. Industry Concentration and Information Technology［J］． Journal of Law and Economics， 2020，63（3）： 531-555.

［14］波特. 竞争优势［M］．北京：华夏出版社，2004.

［15］杨汝岱.中国制造业企业全要素生产率研究［J］．经济研究，2015，50（2）：61-74.

［16］Duchin R， Gao Z， Shu H. The Role of Government in Firm Outcomes［J］． The Review of Financial Studies， 2020，33（12）：5555-5593.

［17］宣烨.生产性服务业空间集聚与制造业效率提升——基于空间外溢效应的实证研究［J］．财贸经济，2012（4）：121-128.

［18］Acemoglu D， Restrepo P. Robots and Jobs： Evidence from US Labor Markets［J］． The Journal of Political Economy， 2020，128（6）：2188-2244.

［19］李春顶，尹翔硕.我国出口企业的“生产率悖论”及其解释［J］．财贸经济，2009（11）：84-90，111，137.

［20］李春涛，宋敏.中国制造业企业的创新活动：所有制和CEO激励的作用［J］．经济研究，2010，45（5）：55-67.

［21］钱丽，魏圆圆，肖仁桥.营商环境对中国省域经济高质量发展的非线性影响——双元创新的调节效应［J］．科技进步与对策，2022，39（8）：39-47.

The Development of Productive Services and the Performance of Manufacturing

Enterprises under the Integration of Two Industries： Based on the

Perspective of Value Chain Division of Labor

YI En-wen， YANG Hui-ling， LU Jun-jie

（School of Economics， Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 611130，China）

Abstract： The integrated development of advanced manufacturing and modern service industries is an effective way to “maintain the basic stability of manufacturing industry” and “promote the prosperity of service industry”. Based on the division of labour in the value chain theory， the impact of the development of productive service industry on the transformation and upgrading of manufacturing enterprises is examined through theoretical and empirical analysis using national input-output tables and Chinese industrial enterprise data from 2002 to 2012. The study finds that in the process of transformation and upgrading of manufacturing enterprises， relational productive services fit the demand capacity of small-scale manufacturing enterprises， while structural productive services are more suitable for large and powerful enterprises， while medium-sized enterprises suffer from “double squeeze”. The mechanism test reveals that there are two channels through which productive services can contribute to the transformation and upgrading of manufacturing enterprises： relational productive services can reduce costs for manufacturing enterprises through economies of scale， and structural productive services can create differentiation for enterprises to increase the value added of their products. Further research shows that the digitalization and intelligence of productive services can improve service efficiency and reduce service costs， thus promoting the integration and innovation of large， medium and small enterprises. Promoting government-led platform building and transformation of large enterprises to smart services is an important way to achieve high-quality development of manufacturing enterprises.

Key words：manufacturing business performance；producer services； integration of the two industries； value chains specialization

（責任编辑：赵春江）