制造业服务化对行业创新绩效的影响

[摘要]产业融合背景下，制造业服务化成为经济提质增效的有效途径。为探究服务化转型对行业创新绩效的影响，基于2002—2018年中国制造业行业面板数据，采用固定效应模型展开实证研究，并对技术吸收能力的中介作用进行检验，同时结合我国服务化发展特征展开扩展分析。结果表明：制造业服务化对创新绩效产生“U”型影响，我国当前整体制造业服务化水平尚处于“U”型曲线下降区；制造业服务要素投入可通过提高技术吸收能力，间接对创新绩效发挥作用；相比于劳动密集型和资本密集型行业，技术密集型制造业服务化对创新绩效的驱动效果更显著。研究为有效推进服务化转型进程、扩展制造业创新发展路径提供了理论参考。

[关键词] 制造业服务化；创新绩效；技术吸收能力;要素禀赋

一、 引言

近年来贸易保护主义抬头、要素成本上升、市场需求疲软等系列挑战使我国经济陷入“内忧外患”，经济增长遭受阻力，传统以“快”取胜的发展模式已经难以为继，如何以“质”取胜，成为我国经济转型发展亟待解决的问题。在转型攻坚之际，制造业服务化战略应运而生，2016年工信部、国家发改委和中国工程院三部门基于我国经济发展需要联合印发了《发展服务型制造专项行动指南》1，经过几年的行业发展实践，服务化战略成效显著。2020年《关于进一步促进服务型制造发展的指导意见》再次明确制造业服务化对国民经济的支撑引领作用，为推动制造业创新发展、实现2025强国目标助力2。制造业服务化为制造业“稳占比”“固支撑”“谋发展”“促创新”提供了新的路径。

现有研究多将创新作为服务化转型影响制造业价值链地位、产品附加值以及行业生产效率的作用渠道[1-3]。然而，创新作为经济发展的源泉和动力、产业发展的核心要素，是保持行业竞争优势、提高核心竞争力的关键，服务化战略能否有效改善创新绩效及其具体实现路径均有待探究。部分学者关注到服务化转型对创新的驱动效应，吴敬伟等从成本角度出发，认为制造业服务化通过促进产业专业化分工，加速了规模经济的形成，使创新活动可利用资源增加[4]；陈伟等从要素调整层面切入，指出服务化转型可改变要素投入结构，增加研发资本，进而改善创新绩效[5]；张颖等从顾客需求层面出发，关注到服务化对创新的差异化影响，但对影响渠道的挖掘尚待扩充[6]。

同已有研究相比，本研究做出以下扩展：（1）研究内容。以往研究多关注制造业服务化对创新绩效的积极影响，本研究进一步考虑到不同制造业服务化发展水平对创新的差异化影响，展开非线性关系研究，并纳入我国制造业服务化转型的特征事实分析，明确我国当前制造业服务化水平所处阶段，增强研究的现实意义。（2）研究视角。以往研究虽探讨了服务化转型对创新发展的影响渠道，但结合服务化技术吸收特征展开的路径研究尚不足，本研究从技术吸收视角切入，深入探究制造业服务化对创新绩效的影响机理，为服务型制造驱动创新发展和高质量转型提供理论依据，同时扩展创新的实现路径。

二、 研究假设

1. 制造业服务化与创新绩效

由于传统制造业具有低附加值特点，仅依靠自有资源和经验，难以有效改善创新绩效，因此制造业服务化作为对传统发展模式的改进，体现在由提供产品向“产品+服务”转变[7]。服务要素嵌入可有效拓展传统制造业可用资源，为产品创新提供更多可能。具体而言，制造业服务化对创新绩效的影响具有成本效应、需求挖掘效应以及竞争激励效应。

从供给侧来看，制造业在原有基础上增加服务要素投入会引致企业生产、经营以及管理成本等系列成本[3]，服务化战略实施初期生产模式改变产生的成本效应尤为明显。此外，在服务化转型的要素结构调整初期，生产要素和服务要素之间尚未实现协调配置，服务要素在制造业不同生产工序之间的“粘合”和“衔接”作用受限[8]，需投入大量成本以提高服务要素配置效率。因此在制造业服务化战略实施前期，制造业平均成本增加导致规模不经济，阻碍创新绩效改善；随着服务嵌入水平不断提高，制造业要素配置能力提升，企业在产品生产、服务供给以及经营管理方面不断积累经验，制造业成本有效下降，规模经济得以实现。

从需求侧来看，服务要素投入可有效扩展制造业价值空间。在服务经济背景下，制造业从专注“物”的创造转变到关注“人”的需求，服务要素嵌入强化了客户关联，可有效发掘客户潜在需求，加快企业创新活动，提高制造企业产品竞争优势。同时，通过服务反馈引导客户参与产品的价值创造过程[9]。此外，通过提供跨产品生命周期的服务可提高客户满意度和忠诚度，进而改善创新绩效[10]。

从市场竞争环境来看，服务要素因其高附加值特征成为提高制造业核心竞争力的有效手段。一方面，在产业链低端化困扰下，制造业亟待提升自身抗风险能力，而服务要素的嵌入可以加速价值链的延伸[11]，服务化推动了制造业向价值链前端的研发环节、产品营销以及品牌创造环节的转变，有助于实现“高附加值”转型，改变我国制造业低端发展现状，有助于实现“竞争逃避”，另一方面，制造业服务化作为产业融合发展战略，模糊了行业边界，扩大了竞争市场，在“优胜劣汰”的市场机制下，制造业创新激励增强[4]，为维持持久竞争优势，企业会致力于创新绩效的提高。

然而，我国在服务化转型过程中“服务化悖论”突显，服务化战略往往难以有效发挥其创新驱动效应。结合国际服务化发展进程来看，虽然我国服务化战略在向前推进，但服务化水平同很多发达国家相比依然落后[12]。在较低服务化水平下，面临系列服务要素投入成本，服务业务规模受限，要素配置效率降低，客户交互作用尚浅，阻碍了制造业创新成效的正常发挥。随着服务要素的不断嵌入，服务化战略对客户需求的挖掘效果渐佳，创新资源利用效率改善，创新绩效提高[13]。

基于以上理论分析，本文提出假设1：

H1：制造业服务化对创新绩效影响呈“U”型，即服务要素投入水平只有达到“拐点”，才可有效改善创新绩效。

2. 技术吸收能力的中介效应

技术吸收能力代表了企业引进、消化、吸收外部技术，并将其转化为自身产出的能力[14]。制造业企业技术吸收能力的提高离不开开放式的发展环境，不同于传统封闭发展模式，跨组织边界的开放式环境为制造业企业获取外部资源提供了可能，企业将外部知识、技术转化为内在储备的能力取决于服务化战略实施程度，发展阶段不同，技术吸收能力也有所差异[15]。作为实现高质量发展的重要战略，制造业服务化为企业技术吸收能力的改变创造了条件，通过改变技术吸收能力可以间接对创新绩效产生影响。

首先，服务要素嵌入可畅通行业间信息交流，影响技术吸收能力。产业融合之前，制造业与服务业之间知识、信息、技术交流存在较大阻碍，易引发信息非对称和交易成本过高等问题。制造业服务化可有效降低制造业与服务业之间的信息沟通成本和学习成本，促进跨行业资源流动，加快知识溢出，拓展了技术吸收能力的培育渠道，同时可以降低企业内部研发成本，提高新产品产出效益[16]。其次，服务化转型阶段，实现从“需求挖掘”到“需求满足”的过渡，需不断提高制造业技术吸收能力，塑造产品差异化竞争优势，扩大产品市场份额，驱动创新绩效提高。此外，制造业可通过学习效应不断积累经验，改善技术吸收能力，技术吸收能力越强，产品研发生产效率越高[17]。上游研发通过传导效应带动下游生产，加快新产品开发速度，驱动制造业创新能力提高和创新绩效改善，为制造业可持续发展提供前提和保障[18]。

当服务要素投入处于较低水平，服务要素与生产要素融合尚浅，前期成本的大幅增加可能引发“资源挤占”问题，阻碍高技术人力资本投入，导致制造业行业对外部知识的吸收转化能力受限，服务化转型难以提高创新绩效；随着服务化水平不断提高，产品与服务逐渐适配，制造业技术吸收能力得到改善[19]，能够有效满足客户潜在需求，进而快速适应不断变化的市场环境，提高制造业创新绩效。

基于以上分析，本文提出假设2：

H2a：制造业服务化可显著改善技术吸收能力。

H2b：制造业服务化可通过技术吸收渠道影响行业创新绩效。

三、 研究设计

1. 数据来源

依据国民经济行业分类划分标准可将制造业归为16个部门①，根据数据可得情况，选取2002—2018年的制造业行业数据作为样本数据，研究数据主要来源于《全国投入产出表》《中国科技统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》以及中经数据库，对于部分年份缺失数据，采用移动平均法补足。

2. 变量测度

（1）解释变量：制造业服务化（ser）

制造业服务化代表了服务要素在制造业产品生产中的嵌入程度，衡量了单位产品产出所消耗的服务数量。因此，本文从投入产出角度入手，借鉴刘斌的方法，对制造业部门服务要素的直接消耗和完全消耗情况展开测度[20]。直接消耗系数反映了制造业部门单位产出所直接消耗的服务，可表示为[ser_directsm=asm=xsmxm]，其中s，m=1，2，[…]，n；[xm]代表制造业m部门的最终产出，[xsm]代表制造业m部门产品产出中直接消耗的中间服务s。完全消耗系数法不仅考虑到制造业部门直接服务投入，也考虑到其间接服务消耗，可用公式表达为如下形式：

将其简化为：

为进一步明确直接消耗系数和完全消耗系数之间的关系，可通过矩阵运算实现：

设直接消耗系数矩阵[A=a11a12…a1na21a22…a2n⋮⋮⋱⋮an1an2…ann]，则完全消耗系数矩阵[B=（I-A）-1-I]。考虑到完全消耗系数法同直接消耗系数法相比，更为完整地揭示了制造业部门与服务部门的直接和间接联系，因此本文采用完全消耗系数法计算制造业服务化水平，直接消耗系数法则用来检验实证结果的稳健性。

（2）被解释变量：创新绩效（innov）

学者们通常从专利数量和新产品产出数量两个层面对创新展开衡量，然而，在企业现实经营中，存在大量“僵尸专利”和“专利泡沫”。在国家创新驱动发展战略支持下，专利资助政策激发了企业创新活力，但信息不对称和监督缺失导致逆向选择问题频发，很多专利仅作为企业获取政策优惠的手段[21]，因此，虽然专利申请授权量较大，但其市场转化率尚待提升。此外，由于我国制造业行业部门众多，所生产的产品种类及产品生产周期等均存在较大差异，仅考虑新产品产出数量无法体现创新的经济绩效。相比之下，新产品销售收入占比更能反映创新成效。因此，本研究采用制造业行业部门新产品销售收入占主营业务收入的比值来衡量创新绩效[22]。

（3）中介变量：技术吸收能力（absorb）

人力资本结构一定程度上反映了行业技术吸收能力，创新之本在于人，行业对人才的吸纳程度决定了其对外部知识、技术的吸收学习能力，人力资本技术水平高低决定了行业部门对外部知识吸收、转化、应用能力，影响着行业创新活力[23]。基于以上考虑，本研究借鉴曲如晓等的做法采用研发人员数量与行业总就业人数的比值衡量技术吸收能力[24]。

（4）控制变量

行业资产负债率（ROL）以制造业行业总负债与总资产比值表示；研发费用成本（RDE），以制造业各行业研发经费内部支出的对数表示；创新环境（environ）以制造业各部门有研发机构的企业占比来表示。此外，在模型中加入行业固定效应（vm）和年份固定效应（vt）以控制行业特征和时间特征对研究结果的影响。

3. 描述性统计和多重共线性分析

为观察样本数据特征并判断变量间的多重共线性，利用Stata软件对数据展开描述性统计分析并计算方差膨胀因子（VIF）大小，结果如表1所示。

描述性统计结果显示，制造业服务化水平最小值为0.0292，最大值为0.5849，均值为0.1969，对比发现，数据整体呈现出左偏态势，反映出我国当前制造业服务化水平整体较低；此外，创新绩效最小值为0.0209，最大值为6.1986，表明制造业各行业创新绩效参差不齐，差距较大；自变量的方差膨胀因子均小于2，解释变量间不存在严重多重共线。