区域间制造业投入服务化与企业跨地区投资
2023-11-08陈丽娴许容清
阳 扬,陈丽娴,许容清
(1.中共中央党校(国家行政学院) 研究生院,北京 100091;2.广东外语外贸大学 经济贸易学院, 广州 510420)
一、引言
在中国改革的进程中,地方政府为推动辖区经济发展,往往采用行政力量干预企业自由进出本地市场,造成严重的地区封锁和部门分割(刘志彪、孔令池,2021)[1]。这一行为严重背离市场一体化发展的目标,阻碍生产要素在地区间自由流动,并限制企业跨地区投资发展,不利于国民经济的可持续发展。2022年5月25日,国务院召开全国稳住经济大盘会议,提出要进一步打通产业链上下游衔接堵点。“十四五”规划和2035年远景目标也提出,要加快构建以国内大循环为主、国内国际双循环相互促进的新发展格局。因此在中国经济发展的新时期,为释放经济发展动能,形成统一的国内大市场,需要打破地区行政壁垒,充分发挥比较优势,统筹推动地区协同发展。落实到经济微观主体的企业,应根据各地区优势资源和自然禀赋,在中国各地区合理布局和投资发展,有助于优化区域经济布局和促进区域协调发展。
根据制造业上市公司的相关统计数据,2020年制造业上市公司有2532家,其中有跨地区投资行为的企业2138家,占比84.44%;企业跨地区投资的子公司数量由2004年的4324家增加至2020年的27904家,年均增长率为12.36%(1)作者根据国泰安经济金融研究数据库的附注其他项目中的“上市公司子公司情况表”进行整理获得。。由此看出,制造业企业跨地区投资发展已成为常态(Masulis等,2011;曹春方等,2019)[2~3]。其中,服务要素作为制造业重要的中间投入品,为制造业企业提供研发设计、仓储运输和商务咨询等服务内容,对制造业生产技术革新、增加产品附加值和提高国际竞争力提供了强有力的支持。当两地区间有紧密的上下游业务往来时,意味着两地区产业关联度较高,产业间存在广泛的、复杂的技术经济联系。比如A地区制造业企业投入使用B地区的服务要素,可能会吸引A地区企业在B地区投资子公司,即地区间对服务要素的投入会影响企业跨地区投资发展的战略决策。因此,区域间制造业投入服务化水平的提高是否会影响企业跨地区投资发展呢?
关于企业跨地区投资发展背后的原因,学者们从多方面进行了探讨。其中,部分学者从交通基础设施、异地商会、产业政策和财政激励等企业发展的外部环境进行实证探究。如:马光荣等(2020)[4]利用上市公司的异地投资数据,研究认为交通基础设施是影响企业资本跨地区流动的重要因素。 Cai和Szeidl(2018)[5]、曹春方和贾凡胜(2020)[6]基于异地商会的正式社会网络研究,发现异地商会显著促进家乡所在地企业的跨地区发展。程玲等(2021)[7]则基于省际面板数据,研究发现异地商会同样会显著促进从原籍地到当地的贸易流出,省际贸易增加了10%。Dai等(2021)[8]从产业政策的视角出发,研究认为企业倾向于在产业政策支持的地区投资子公司。范子英、周小昶(2022)[9]基于财政激励的角度,研究指出企业所得税分享改革显著促进国有企业增加异地子公司的数量。Abdi和Aulakh(2017)[10]基于美国205家企业,分析认为环境的不确定性会显著降低企业跨地区投资经营。另外,还有学者基于企业内部的关联视角进行分析。夏立军等(2011)[11]基于政企纽带的视角,发现企业高管拥有的政企纽带能帮助企业到其他省份投资子公司。曹春方等(2018)[12]基于身份认同的视角,研究指出母公司会更多在CEO的家乡建立异地子公司。曹春方等(2019)[3]从地区间信任的视角切入,发现母公司所在地与异地间的信任程度越高,集团在该地建立异地子公司的数量越多。刘善仕等(2020)[13]研究指出,企业信任氛围显著提高跨地区投资比例。
综上所述,可以发现国内外学者从企业发展的内外部环境视角探讨了企业跨地区投资的原因,这为本文的研究提供了理论基础。除了上述原因之外,企业内部如对生产要素可获得性和便利性也是制约其可持续发展的重要因素。尤其随着中国劳动力红利消失,劳动力成本急剧攀升,中国制造业企业亟需重新界定核心能力,实现高质量发展。制造业企业以实物要素投入转为以服务要素投入,是企业价值链重构和竞争优势重塑的过程。那么,区域间制造业投入服务化水平提高是否会影响企业跨地区投资行为呢?为回答这一问题,本文利用2007、2010、2012、2015和2017年的区域间投入产出表,测算区域间制造业投入服务化水平;并基于2004—2020年的A股上市公司相关数据,手工整理获得制造业企业跨地区投资的子公司数量,构建省份配对的数据结构,实证分析区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响效应和作用机理。以及基于多维度进行异质性分析,包括企业跨地区投资业务类型、制造业要素密集型、投入服务业行业和地理位置差异的视角,并分组实证探究。
本文的边际贡献如下:首先,基于企业内部的要素投入视角,探究区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响,拓展和丰富了企业内部环境对企业跨地区投资发展的相关研究。其次,构建理论模型框架,分析区域间制造业投入服务化通过降低地区间交易成本和提高地区间服务要素联系的机制促进企业跨地区投资,丰富了影响机理和回答了如何影响的问题。最后,从企业跨地区投资业务类型、地理位置、制造业要素密集型和投入服务业行业的异质性视角,探究区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资是否存在差异性的影响,使本文政策建议的提出更有针对性。
二、理论分析与研究假设
依据企业空间扩张规律,区域间产品生产或服务之间的关联形成生产通道,是企业跨地区投资的原因之一。而区域间制造业投入服务化,反映了一个地区部门的生产与其他地区部门发生的数量经济关系,表明两地区间的产业关联度较高。其中,服务业尤其是生产性服务业是制造业企业的重要中间投入品,是企业生产活动上下游的延伸,对于保持企业生产过程连续性具有重要意义,会深刻影响企业投资行为。因此,本文将探讨区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响效应和作用机制。
(一)区域间制造业投入服务化与企业跨地区投资
区域间制造业投入服务化水平提高,意味着两地区间的产业关联水平较高,产业部门间存在技术经济联系。根据产业关联的生产技术联系,本地区产业部门会结合自身的生产技术特点、产品结构特性等,对所需相关产业部门的产品和服务提出技术标准、质量等要求。因此,由于服务业尤其生产性服务业是制造业重要的中间投入品,A地区制造业在生产经营过程中投入B地区服务业越多,说明A地区制造业发展与B地区服务业存在紧密的供给与需求联系,其对B地区服务要素获取的多寡会制约其可持续发展。比如,武汉明德生物科技股份有限公司为获得当地的市场和渠道优势,与郑州博睿医学检验实验室合资在郑州设立明德河南生物科技有限公司。新三板企业谷实生物为实现公司的战略布局和完善整个集团上下游产业链,在佳木斯设立谷实种羊繁育子公司。即母公司为了确保获得长足的服务要素供给,如研发创新、金融商务和销售服务等服务内容,会选择将涉及到相关业务和价值链上下游的子公司跨地区投资发展。刘新争(2016)[14]研究也认为,上下游产业存在关联是影响地区间产业转移的重要因素。因此,区域间制造业投入服务化水平提高,企业跨地区投资后不仅临近服务要素市场,还可以获得知识和技术密集型的专业性服务,确保相关业务内容有更好的发展。为验证上述分析,提出如下研究假设:
假设1:提高区域间制造业投入服务化水平会显著促进企业跨地区投资。
(二)区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响机理
区域间制造业投入服务化水平提高通过降低地区间交易成本促进企业跨地区投资。根据新经济地理学和集聚外部性理论,经济活动因地理空间邻近而获益。区域间制造业投入服务化引发的服务要素集聚,有助于发挥自身比较优势构筑完善的营销服务网络,形成规模经济和范围经济(Kindstrm et al.,2013)[15]。而企业为临近服务要素市场,选择跨地区投资,有效解决了劳动力跨地区流动和交流产生的交易成本。比如,企业为获取销售和售后服务,会将最终产品的组装和包装业务选址在消费者市场所在地区,减少长距离运输和缩短售后响应时间。另外,企业选择在其大量密集投入服务要素的地区投资,弱化信息传递链条,促进需面对面交流信息的充分理解和吸收,提升上下游业务的交易效率。具体而言,企业跨地区投资时受地方保护与市场分割的影响,往往面临较高的交易成本,包括企业在目标地市场、目标地营商环境、法治环境的信息搜寻成本。区域间制造业投入服务化水平提高,吸引企业打通价值链上下游环节而选择跨地区投资。进一步地,企业可以避免原先知识和信息多环节传递造成的错误,提高信息的对称性,防止机会主义行为的产生(Bhattacharya et al., 2015)[16]。因此,由于区域间制造业投入服务化水平提高,企业在不同地区间的上下游业务的交易成本显著降低,企业跨地区投资意愿也会相应提升。
区域间制造业投入服务化水平提升通过提高地区间服务要素联系促进企业跨地区投资。第一,区域间制造业投入服务化引起以知识、技术和信息为主导的服务要素嵌入企业生产经营过程,有助于加强地区间服务要素联系。服务业尤其生产性服务业是知识和技术密集型行业,区域间制造业投入服务化水平提高,意味着地区制造业向企业价值链两端的高附加值环节延伸,表明地区间服务要素建立起紧密的联系。进一步地,企业为了获得数量和质量均有保障的服务要素,会选择在制造业投入服务要素密集的地区建立子公司。第二,区域间制造业投入服务化水平提高,表明劳动力和资本等生产要素在地区间存在流动,进而意味着地区间服务要素建立联系。同样,依据产业关联理论,提高区域间制造业投入服务化水平有助于增加地区间的服务要素供给,进而有利于缓解企业跨地区投资对服务要素的需求,企业跨地区投资的积极性也得以提高。Whittington et al.(2009)[17]研究也指出,本地企业为获得技术、知识等服务要素的正向外部性,会选择设址在高科技企业的周边。同样地,制造业企业为投入金融商务、仓储物流和品牌设计等服务要素,邻近服务要素集聚地,会倾向于在投入服务要素的地区投资。
为验证上述分析,提出如下研究假设:
假设2:区域间制造业投入服务化通过降低地区间交易成本、提高地区间服务要素联系的机制促进企业跨地区投资发展。
三、计量模型、变量度量与实证结果分析
(一)计量模型设定
为探究区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响效应,本文基于2004—2020年的省份-省份配对数据,构建如下计量模型:
invijt=α+βserijt+γZijt+λit+ηjt+εijt
(1)
式(1)中,下标t表示年份,i表示母公司所在省份,j表示子公司所在省份。invijt表示企业跨地区投资,以省份i所有母公司在省份j投资的子公司数量的自然对数衡量。serijt表示省份i制造业对省份j服务业的完全消耗系数,即省份i制造业生产经营投入省份j服务要素(2)考虑到数据的可获得性,本文借鉴苏丹妮等(2019)[18]的研究并结合年份就近原则,在分析2004—2007年、2008—2010年、2011—2013年、2014—2016年、2017—2020年五个时间段的区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响与机制时,分别对应采用的是2007、2010、2012、2015和2017年区域间投入产出表。。控制变量有省份间经济发展水平差异、省份间人力资本水平差异、省份间财政支出水平差异、省份间交通基础设施水平差异、省份间工资水平差异。为避免存在遗漏变量,λit和ηjt分别表示母公司所在省份-年份固定效应、子公司所在省份-年份固定效应,用以控制母公司和子公司所在省份层面随时间变化的所有经济社会因素。εijt表示随机扰动项。
(二)变量度量
1. 企业跨地区投资(inv)
利用CSMAR经济金融研究数据库的公司研究系列的财务报表附注的“上市公司子公司情况表”中的相关信息刻画企业跨地区投资指标。倘若母公司所在省份与子公司所在省份不同,则表示企业有跨地区投资行为。为得到省份-省份层面的配对数据,主要处理方式如下:首先,针对研究对象为制造业企业,依据证监会2012年版的行业分类,剔除行业属性不是制造业的母公司。其次,剔除母公司和子公司在同一个省份的子公司样本。再次,剔除持股比例小于50%的母公司和持股比例不详的子公司样本。再次,根据子公司注册地和子公司名称判断公司所在省份,对于无法判断地理位置的子公司,则通过高德地图进行搜索获得。最后,为获得省份-省份配对层面的企业跨地区投资研究样本,本文将同一省份的母公司数量加总,以及将它们跨地区投资的子公司数量加总,由此得到省份i的所有母公司在省份j投资的子公司数量,并对其取对数。研究样本区间为2004—2020年,总共有30*29*17=14790个样本(不包括西藏、港澳台)。
2. 区域间制造业投入服务化(ser)
基于中国科学院地理科学与资源研究所以及国家统计局编制的2007、2010、2012、2015和2017年区域间投入产出表测算区域间制造业投入服务化水平,该投入产出表详细记录了各地区各部门的产品在本地区和其他地区的投入和使用情况,以及各地区不同部门产品在各地区最终需求的使用状况。本文采用投入产出法中的完全消耗系数刻画区域间制造业投入服务化水平,表征了省份i制造业与省份j服务业行业之间的技术经济联系。省份i制造业对省份j服务业的直接消耗和间接消耗的总和构成了省份i制造业对省份j服务业的完全消耗,最终得到省份i-省份j配对的制造业投入服务化水平(3)制造业行业包括:a食品和烟草;b纺织品;c纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品;d木材加工品和家具;e造纸印刷和文教体育用品;f石油、炼焦产品和核燃料加工品;g化学产品;h非金属矿物制品;i金属冶炼和压延加工品;j金属制品;k通用设备;l专用设备;m交通运输设备;n电气机械和器材;o通信设备、计算机和其他电子设备;p仪器仪表。其中,借鉴陈丽娴(2016)、王家庭等(2019)的研究[19~20],a-e为劳动密集型制造业,f-j为资本密集型制造业,k-p为技术密集型制造业。服务业行业包括:a批发和零售;b交通运输、仓储和邮政业;c住宿和餐饮;d信息传输、计算机服务和软件业;e金融业;f房地产业;g租赁和商务服务业;h科学研究、技术服务和地质勘查业;i水利、环境和公共设施管理;j居民服务、修理和其他服务;k教育;l卫生和社会工作;m文化、体育和娱乐;n公共管理、社会保障和社会组织。其中,参考国民经济行业分类标准(GB/T 4754-2017),b、d-e、g-h为生产性服务业行业,其余为非生产性服务业行业。。测算公式如下:
(2)
其中,serijk表示省份i制造业行业k对省份j服务业的完全消耗系数,右侧第一项表示对服务业行业的直接消耗量;第二项为生产第k制造业行业的产品,第一轮间接消耗的服务业行业的量;第三项为生产第k制造业行业的产品,第二轮间接消耗的服务业行业的量,后面以此类推。
3.控制变量
借鉴曹春方和贾凡胜(2020)[6]、程玲等(2021)[7]的研究,在模型中加入一系列控制变量,用以控制母公司所在地和子公司所在地之间的省份特征。(1)省份间经济发展水平差距(gdp_diffijt),地区较高的经济发展水平是吸引企业跨地区投资的重要因素,采用t年i省份与j省份的人均国内生产总值比值表示。(2)省份间人力资本水平差距(edu_diffijt),人力资本是企业获得科技创新和保持市场竞争力的重要基础,地区较高的人力资本水平会吸引企业跨地区投资。采用t年i省份与j省份的人均受教育年限差值刻画人力资本水平差距。(3)省份间财政支出水平差距(fics_diffijt),充足的财政支持会显著影响企业在地区间的布局和投资,使用t年i省份与j省份的财政支出占国内生产总值比重的差值度量。(4)省份间交通基础设施水平差距(infra_diffijt),便捷的交通基础设施会显著降低企业生产和交易成本,进而会吸引企业到该地区投资设立子公司。运用省份铁路营业里程、公路里程与内河航道里程之和的自然对数表征各地区的交通基础设施水平,并取差值获得省份间交通基础设施水平差距的指标。(5)省份间工资水平差距(wage_diffijt),工资水平会影响企业的用工成本,同样会对企业跨地区投资产生影响,采用t年i地区与j地区的平均职工工资差值表示。
(三)基准回归
采用固定效应模型分析区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响,基准回归结果见表1。(1)列为只加入固定效应的回归结果,(2)列为同时加入控制变量和固定效应后的模型估计结果。结果均显示,区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响效果显著为正。从估计系数来看,区域间制造业投入服务化水平每提高1%,企业跨地区投资数量分别提升8.0%、7.8%。此外,由于本文被解释变量的取值范围存在“左边断尾”,属于“受限被解释变量”,因此在检验满足正态性与同方差性的基础上,采用Tobit模型重新进行检验。估计结果见(3)至(4)列,同样发现在加入控制变量和固定效应后,区域间制造业投入服务化的系数依然在1%的水平上显著为正。上述研究结论表明区域间制造业投入服务化会显著促进企业跨地区投资,即企业为加强地区间关联,临近服务要素市场,会选择跨地区投资发展。这也验证了研究假设1。
(四)稳健性检验
本文的稳健性检验主要通过以下几种方式展开:
1. 采用企业新增跨地区投资的子公司数量作为被解释变量
主要通过构建企业跨地区投资子公司的存量指标分析区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响,可能存在历史投资遗留的问题。为规避历史投资带来的影响,本文以制造业上市公司在跨地区的新增子公司数量表征其在该地的发展情况,对原模型的结论进行稳健性检验。估计结果见表2中(1)列,可以发现区域间制造业投入服务化的系数在10%的水平上显著为正,这说明本文的估计结果稳健。
2. 重新测算被解释变量
将模型中被解释变量的测算指标用企业跨地区投资的子公司员工数量代替,重新探究区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资规模的影响效应。估计结果见表2中(2)列,可以发现区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的促进作用通过了1%的显著性检验,这同样说明了前文估计结果的准确可靠。
3. 替换核心解释变量
因投入产出表非连续年份的更新,以及为获得区域间制造业投入服务化的规模指标,采用区域间制造业投入服务化水平与该地区制造业总产值的乘积来衡量区域间制造业投入服务化规模大小,并用其替换核心解释变量,重新探究区域间制造业投入服务化规模对企业跨地区投资的影响。估计结果见表2中(3)列,同样,区域间制造业投入服务化规模的系数显著为正,这也说明本文研究结论稳健。
4. 新增制度距离变量
5. 混合横截面数据的实证回归
本文测算区域间制造业投入服务化的基础数据源自2007、2010、2012、2015和2017年区域间非竞争型投入产出表,单独利用这5年混合横截面数据回归。估计结果见表3中(1)列,结果显示,区域间制造业投入服务化的系数仍显著为正,这表明本文研究结论稳健。
表3 稳健性检验结果(2)
6. 采用核心解释变量的滞后一期回归
在探究区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响效应时,时滞性问题不能忽视。具体而言,区域间制造业投入服务化当期发生变化时,企业面临的区域间生产技术联系也在发生改变,而企业依据外部环境变化调整经营需要一定时间,即企业生产要素配置需滞后一期或滞后几期才能优化调整。因此,进一步采用滞后一期的区域间制造业投入服务化作为核心解释变量,探究区域间产业关联程度提高对企业跨地区投资的时滞效应。此外,滞后一期数据有助于解决反向因果关系带来的内生性问题,依据滞后一期设定,当期企业跨地区投资无法影响一年之前的区域间制造业投入服务化情况,可以验证估计结果的可靠性。估计结果见表3中(2)列,可以发现区域间制造业投入服务化的系数方向不变且显著,这表明区域间制造业投入服务化对企业调整内部经营决策具有长期效应,也说明估计结果稳健可靠。
7. 工具变量法
尽管在基准模型中控制母公司省份—年份固定效应、子公司省份—年份固定效应,这在一定程度上帮助解决遗漏变量带来的内生性问题。此外,本文将核心解释变量滞后一期,以处理反向因果关系带来的内生性问题。然而,上述两种办法都只能处理某一方面的内生性问题。因此,进一步采用份额移动法来构造Bartik工具变量(赵奎、后青松、李巍,2021;干春晖、姜宏,2022)[24~25],解决其他可能存在的内生性问题。份额移动法的基本思路是运用个体初始份额与总体增长率估计出历年数值,该模拟值与实际值的相关度较高,满足相关性条件;但其与模型的残差项不相关,满足外生性条件。具体而言,构建Bartik工具变量如下:IVijt=serij,t0×(1+Gcountry,t)。其中,t0表示初始年份,具体是指2004年。serij,t0表示初始区域间制造业投入生产性服务业水平,Gcountry,t表示全国层面的制造业投入服务化增长率。生产性服务业是制造业企业的重要中间投入品,区域间制造业投入生产性服务业与区域间制造业投入服务业高度相关。全国层面的制造业投入服务化增长率对于某个省份来说是外生的。因此,将两个变量交乘得到的Bartik工具变量,很好地处理了遗漏变量等多种原因带来的内生性问题,并得到一致估计。
表3中(3)至(4)列报告了Bartik工具变量的两阶段回归结果。在第一阶段中,工具变量的系数显著为正,系数值为0.403,表明份额移动法估计得到的区域间制造业投入服务化水平与实际区域间制造业投入服务化水平较为接近。第二阶段回归中,Kleibergen-Paaprk LM统计量的P值小于1%,拒绝“工具变量识别不足”原假设,Kleibergen-Paaprk F统计量大于Stock-Yogo 弱识别检验的10%临界值(16.380),拒绝“工具变量弱识别”原假设,证明Bartik工具变量具有合理性。这说明在使用Bartik工具变量后,区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资仍有显著的促进作用。
四、影响机制与异质性分析
(一)影响机制检验
为验证假设2,采用中介效应模型检验区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响机制。构建的计量模型如下:
Mijt=α+βserijt+γZijt+λit+ηjt+εijt
(3)
invijt=α+βserijt+κMijt+γZijt+λit+ηjt+εijt
(4)
其中,Mijt为中介变量,包括地区间交易成本效应和地区间服务要素联系效应。对于地区间交易成本(cos),本文借鉴潘文卿和李跟强(2017)[26]、陈强远等(2018)[27]的研究,基于国家铁路行政区地区间货物交流数据度量,采用公式(5)进行度量。eij、eji分别表示省份i向省份j发送的铁路货运量、省份j向省份i发送的铁路货运量;vi、vj分别表示省份i和省份j的全社会货运量;wi、wj分别表示省份i和省份j向其余的省份发送的铁路货运总量;s表示铁路货运量占全社会货运量的比重;ζ表示替代弹性,依据现有研究,取值为8。对于地区间服务要素联系(pse),本文借鉴陈丽娴(2023)[28]的方法,将引力模型引入到地区间服务要素联系的研究,并通过构造相应指标对两地区间服务业从业人员在t时期的流动量进行测算。测算公式如式(6)所示。kij表示引力常数;pit、pjt分别表示年份t省份i和省份j的服务业从业人员数量;dij表示省份i和省份j之间的中心位置距离,利用高德地图获取地区间公路里程来衡量。数据来源为《中国交通年鉴》《中国统计年鉴》。其余变量含义同式(1)。
(5)
(6)
中介效应检验结果如表4所示。其中,(1)至(2)列报告了地区间交易成本效应的结果,可以发现区域间制造业投入服务化的系数为-0.001,且在1%水平上显著,表明区域间制造业投入服务化水平提高显著降低了地区间交易成本。通过对比表1中(2)列与表4中(2)列的ser系数可知,区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资存在降低交易成本的中介效应,并且降低地区间交易成本的中介效应占比为5.93%。同时,Sobel检验的Z值大于5%显著性水平上的临界值,进一步表明存在中介效应。(3)至(4)列报告了地区间服务要素联系效应的结果,发现区域间制造业投入服务化的系数在1%水平上显著为正,数值为0.012,说明提高区域间制造业投入服务化水平有助于加强地区间服务要素联系。同样根据表1中(2)列ser系数与表4中(4)列ser系数的比较结果可知,区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资存在提高地区间服务要素联系的中介,并且这一中介效应占比为32.61%。另外,Sobel检验的Z值为18.38,同样大于5%显著性水平上的临界值,也证实确实存在中介效应。上述估计结果验证了假设2,即提高区域间制造业投入服务化水平,意味着地区间的产品和服务的供给和需求渠道相对畅通,有助于降低地区间交易成本和提高地区间服务要素联系,进而促进企业跨地区投资。
表4 影响机制检验结果
(二)异质性与进一步分析
1.企业跨地区投资的业务异质性分析
由于企业跨地区投资的业务种类多样,不同的业务种类对于服务要素的需求存在显著差异,那么,区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资不同的业务是否有异质性影响呢?将企业跨地区投资的业务划分为制造业务和服务业务,因此按照制造业企业跨地区投资所有子公司数据的获取方法,手动重新整理得到企业跨地区投资制造子公司和服务子公司的数量,并对其取对数和分组进行回归,估计结果见表5。从表5可以看出,无论是否加入控制变量和固定效应,区域间制造业投入服务化的系数均显著为正。这表明区域间制造业投入服务化既显著促进企业跨地区投资制造子公司,也显著促进企业跨地区投资服务子公司。这可能是因为对于制造子公司,服务要素已成为制造业企业重要的生产要素,服务化有利于促进制造业企业技术进步、减弱能源消耗强度和提高生产效率(祝树金等,2020;彭继宗、郭克莎,2022)[29~30]。因此,区域间制造业投入服务化水平越高,企业越能有效获取当地的研发、金融和商务等服务内容,以及提升企业附加值,企业跨地区投资制造子公司的意愿越强烈。对于服务子公司,服务要素尤其是生产性服务业集聚水平越高,外溢效果越明显(余泳泽等,2016;程中华等,2017)[31~32],企业设立服务子公司能有效降低交易成本与增强地区间服务要素联系,因此企业跨地区投资服务子公司的意愿显著。
表5 企业跨地区投资的业务异质性实证结果
2.要素密集型异质性与投入服务业行业异质性分析
考虑到区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的促进作用可能因制造业行业特征和服务化投入行业差异而发生变化。因此,本文接下来实证分析区域间不同要素密集型制造业投入服务化和区域间制造业投入不同服务业行业对企业跨地区投资的异质性影响。
首先,依据制造业要素密集型分类,将制造业划分为劳动密集型、资本密集型与技术密集型,相应测算得到区域间劳动密集型制造业投入服务化、区域间资本密集型制造业投入服务化和区域间技术密集型制造业投入服务化的指标,并分组进行回归。表6中(1)至 (3)列报告了回归结果,对比可以发现,区域间资本密集型制造业投入服务化与区域间技术密集型制造业投入服务化的系数显著为正,分别为0.100、0.111;但区域间劳动密集型制造业投入服务化的系数不显著。这可能是因为劳动密集型制造业主要依赖于劳动要素的投入,对服务要素需求较弱,且该类制造业企业技术含量低,主要投入低技术含量服务,制造业通过跨地区投资获取专业性服务的动力不强,因此区域间劳动密集型制造业投入服务化对企业跨地区投资的促进效果不明显。相反,资本密集型制造业与技术密集型制造业的信息技术水平较高,对服务要素尤其是高端服务要素,如科研、信息等需求较高。因此资本与技术密集型制造业为获得新知识和新技术而选择在临近高端服务要素市场投资,即在投入服务要素密集地区投资子公司,表现为区域间资本和技术密集型制造业投入服务化对企业跨地区投资的促进作用明显。
表6 要素密集型异质性与投入行业异质性的实证结果
其次,对区域间制造业投入不同服务业行业对企业跨地区投资的异质性影响进行分析。依据投入服务差异,将服务业划分为生产性服务业与非生产性服务业。相应地,本文测算得到区域间制造业投入生产性服务业与区域间制造业投入非生产性服务业的指标,并分组进行回归。表6中(4)至(5)列报告了回归结果,可以看出,区域间制造业投入生产性服务业与投入非生产性服务业的系数均显著为正,分别为0.125、0.121。这可能是因为生产性服务业是制造业的重要中间投入品,向制造业产业链上下游的研发设计、市场调研、品牌宣传等环节输入专业性服务。区域间制造业投入生产性服务业水平越高,制造业企业为获取技术等生产要素而跨地区投资的动力越强,因而区域间制造业投入生产性服务业显著促进了企业跨地区投资。另外,非生产性服务业是指为个人生活服务或为提高居民身体素质与文化水平的服务。地区非生产性服务业发展水平越高,公共管理服务效率越高,即房地产业、卫生、一般教育等社会福利越好,企业与个人的认同感越强,越能促进企业到该地投资发展。因此区域间制造业投入非生产性服务业同样显著促进企业跨地区投资。
3.地理位置异质性分析
上述结果表明区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资具有明显的促进作用,但区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资可能存在地域上的不对称性。具体而言,中国东中西部地区发展不平衡。东部地区地理位置优越,较早承接发达国家的产业转移,工业化水平较高;中西部地区工业化水平偏低,部分省份甚至处于工业化初期。地区经济发展水平与制造业发展程度直接影响着该地区对服务要素的需求。工业化水平高、制造业发达的地区往往对服务要素有较大的诉求,与其他地区的服务要素产生关联会促进该地区企业到其他地区进行投资发展。而工业化水平低、制造业发展水平低的地区企业创新能力较弱,对服务要素需求较弱,为临近服务要素市场选择跨地区投资发展的动机不明显。同时,近年来南北经济差距凸显,呈现出与东中西部地区发展差异的类似特征(许宪春等,2021)[33]。因此,基于东中西部地区(4)东部省份有北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中西部省份有吉林、黑龙江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。、南北地区(5)北部省份有北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆;南部省份为上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南。的地理位置差异,区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资是否存在异质性影响,本文将进一步探究。
依据企业注册地址,对样本进行划分,一是将母公司和子公司均划分为南、北部地区,进而母公司和子公司所在省份存在以下四种配对情况,即北部地区(母公司)-北部地区(子公司)、北部地区(母公司)-南部地区(子公司)、南部地区(母公司)-北部地区(子公司)、南部地区(母公司)-南部地区(子公司)。另一种是将母公司和子公司均划分为东部和中西部地区,具体配对情况为东部地区(母公司)-东部地区(子公司)、东部地区(母公司)-中西部地区(子公司)、中西部地区(母公司)-东部地区(子公司)、中西部地区(母公司)-中西部地区(子公司)。本文进一步依据配对情况定义虚拟变量,并构建虚拟变量与核心解释变量交乘项放入基准模型中进行检验。回归结果如表7所示,(1)至(2)列为将样本划分成南、北部地区的实证结果,(3)至(4)列为将样本划分成东、中西部地区的实证结果。
表7 地理位置异质性的实证结果
从南、北部地区的实证结果来看,可以发现区域间制造业投入服务化只是显著促进了南部母公司向北部跨地区投资子公司,而对于南部母公司向南部跨地区投资子公司,以及北部母公司向南部和北部跨地区投资子公司的作用效果不显著。这可能是由于南部地区的制造业水平都相对较高,发展已处于较为稳定的增长状态,为获得北部的市场和渠道优势而选择在北部设立子公司,以及跨地区投资后仍可共享南部服务要素,因而对于跨地区投资的作用显著。从东中西部地区的对比来看,区域间制造业投入服务化对于东部制造业向东部其他地区以及中西部地区的跨地区投资都产生了积极的作用,而对于西部制造业的跨地区投资效果不显著。这可能是因为东部地区的经济发展水平明显高于中西部地区,中西部地区企业面临着技术条件约束,且制造业多来自东部产业转移,大多为资源消耗型或劳动密集型企业,企业技术创新能力较弱,服务化动力不足,获取服务要素诉求也较弱,因而对于跨地区投资的促进作用不显著。
五、结论与启示
制造业服务化意味着制造业企业的生产活动向价值链上下游延伸,从空间视角来看,区域间制造业投入服务化水平提高表明企业内外经济联系加强,越来越多的企业在区域间存在着纵向与横向联系,并影响着企业跨地区投资经营决策。为此,本文利用2007、2010、2012、2015和2017年区域间非竞争型投入产出表测算区域间制造业投入服务化水平,手工整理获取制造业上市公司跨地区投资子公司数量指标,并建立理论和计量模型探究区域间制造业投入服务化对企业跨地区投资的影响效应和作用机制。结果发现:(1)提升区域间制造业投入服务化水平能有效促进企业跨地区投资。(2)降低地区间交易成本与提高地区间服务要素联系是区域间制造业投入服务化促进企业跨地区投资的中介机制。(3)异质性分析发现,从企业跨地区投资的业务视角来看,区域间制造业投入服务化均显著促进企业跨地区投资制造子公司和服务子公司。从要素密集型的视角来看,区域间资本和技术密集型制造业投入服务化均显著促进了企业跨地区投资,但区域间劳动密集型制造业投入服务化对企业跨地区投资的作用效果不明显。从投入行业视角来看,区域间制造业投入生产性服务业和非生产性服务业均显著推进企业跨地区投资。从地理位置视角的作用方向来看,区域间制造业投入服务化显著促进了东部地区母公司在东部、中西部地区投资子公司,以及显著促进了南部地区母公司在北部地区投资子公司。
基于上述研究结论得到政策启示如下:第一,应不断提升区域间制造业投入服务化水平以促进企业跨地区投资发展。区域间制造业投入服务化水平提高有助于企业获取研发创新、金融商务和品牌营销等专业性服务,从而有效降低地区间交易成本,提高地区间服务要素联系,从而实现区域协调发展和统一国内大市场。第二,在推进不同要素密集型制造业企业跨地区投资时,应结合区域间制造业投入服务化的异质性影响而采取不同发展策略。对于资本密集型和技术密集型企业跨地区投资时,可以积极发挥区域间制造业投入服务化带来的正向作用。第三,对于区域间制造业投入不同服务行业的影响,既要推动区域间制造业投入生产性服务业,也要促进区域间制造业投入非生产性服务业。在保障企业对知识、技术和信息等高端服务获取的同时,良好教育、优质医疗等公共服务也是企业跨地区投资看重的重要因素。第四,制造业企业在跨地区投资时,依据投资地区的制造业投入服务化水平高低或服务业集聚程度,均可以选择投资制造子公司或服务子公司。服务业是引领产业向价值链高端攀升的重要力量,对企业跨地区投资制造和服务子公司发挥着同样的作用。第五,针对区域间制造业投入服务化对企业在东、中西部和南、北部地区跨地区投资的影响,应提高全国制造业服务化水平,促使企业向价值链高端环节攀升。对于中西部、北部地区较落后的省份制造业企业,应找准产业定位,积极发挥地区优势,有效承接东部和南部的产业转移。