制造业产出服务化对企业绩效的作用机制——基于产品市场竞争的视角

魏作磊 王锋波

一 引 言

“制造业核心竞争力的提升依赖于先进制造业和现代服务业的深度融合”，此为习近平总书记在中央全面深化改革委员会会议中对产业融合发展提出的深刻见解。制造业服务化作为先进制造业与现代服务业融合的重要内涵之一，是推动制造业向全球价值链中高端迈进的重要战略路径，同样也是制造企业谋求高绩效，转向新业态，实现高质量发展的重要抓手。从生产关系角度看，制造业服务化分为投入服务化和产出服务化，产出服务化反映了制造企业向“微笑曲线”两端服务环节转型，而在这一过程中，制造企业生产环节中知识、技术等服务要素的密集度持续提高，从而作用于制造业产出服务化绩效效应，制造业产出服务化发展水平也就成为影响企业绩效的重要因素。

随着中国人口红利消失以及国际竞争持续加剧，中国制造企业亟需重新定义其核心竞争力，以推动产业转型升级进程。《中国制造2025》中明确提出，“加快推进装备制造业与新一代信息技术服务业深度融合是实现智能制造工程的重要战略路径。”因此，加快制造业服务化发展是中国经济发展形势所需。本文首先基于产品市场竞争视角，从市场势力和产品差异化两方面总结了制造业产出服务化对企业绩效的作用机制，其次以2008-2018年中国沪深A股上市公司数据为基础，运用PSM-DID方法对制造业产出服务化与企业绩效的关系进行了实证检验，最后根据研究结论得到了实现制造业产出服务化绩效效应的相关政策启示。

二 文献综述

关于制造业服务化与企业绩效的关系，学界较多关注两个方面：一是制造企业服务化绩效效应的实现效果，二是制造企业服务化绩效效应的作用机理。国外学者大多认为制造业服务化与企业绩效间存在正效应关系(Mathieu，2001[1]；Oliva和Kallenberg，2003[2]；Watanabe和Hur，2004[3]；Brax，2005[4])。国内学者从服务创新(曲婉等，2012[5]；姜铸和李宁，2015[6])、服务化演进(胡查平和汪涛，2016[7]；王满四等，2018[8])、制造业转型升级(陈丽娴和沈鸿，2017)[9]以及就业技能结构视角(罗军，2019)[10]均验证了此观点。陈丽娴和沈鸿(2017)[9]通过构建服务化测算指标，基于中国沪深A股上市公司数据，运用倾向得分匹配的双重差分法(PSM-DID)检验了制造企业服务转型对企业绩效和要素结构的影响，发现服务化战略的实施显著提升了企业绩效与要素结构水平，但此研究并未进一步对制造业服务化绩效效应的作用机制进行实证探究。另有部分学者认为制造业服务化水平与企业绩效间存在多种关系。Baveja et al.(2004)[11]、Neely(2008)[12]分别通过案例分析与实证研究发现制造业服务化与企业盈利能力间呈负效应关系，而Reinartz 和Ulaga(2008)[13]、Kohtamki et al.(2012)[14]、徐振鑫等(2016)[15]、江积海和沈艳(2016)[16]、夏秋和胡昭玲(2018)[17]则认为这一现象一般只出现在发展不成熟的制造企业服务化战略实施初期，当越过风险期后，企业绩效才能实现提升，即制造业服务化与企业绩效间呈现正“U”型关系。陈洁雄(2010)[18]认为制造企业服务化战略实施初始阶段更易吸引市场“关注”，企业利润水平可快速提高，随着服务化程度持续加深，企业盈利水平则会不增反降，与服务化水平呈倒“U”型关系。Kastalli和Looy(2013)[19]、李靖华等(2015)[20]对上述观点提出质疑，认为其可能忽略了服务化程度进一步加深虽会导致企业资源配置效率下降，盈利能力暂时降低，但企业自发调整与管理调控可逐渐改变这一配置情况，进而促进企业绩效的再次提升，因此制造业服务化与企业绩效间应为“先上升、后下降、再上升”的“马鞍”型关系。

然而，关于制造业服务化对企业绩效影响的作用机制研究相对薄弱。杨慧等(2012)[21]认为服务型制造企业可通过创造差异化优势获取溢价效应，进而促进企业绩效的提升。童有好(2015)[22]通过理论分析发现，“互联网+”是实现制造业服务化绩效效应的有效途径。陈漫和张新国(2016)[23]提出制造企业嵌入式与混入式服务转型假设，并进行实证检验，发现嵌入式服务转型能显著提升企业绩效，混入式则带来企业绩效水平的明显下降。王娟和张鹏(2019)[24]从技术溢出视角出发，发现制造企业服务化战略与技术溢出的交互作用可有效提升企业绩效水平。解季非(2018)[25]通过数值实验和案例分析方式，从产品层面探讨了制造企业的四种服务化路径，发现选择何种路径取决于制造企业的自身条件和所面临的市场环境，但其并未就产品市场竞争环境作进一步实证探讨。

总的来看，现有文献或是运用实证模型探究制造业服务化绩效效应的实现效果，或是侧重通过理论和案例分析探讨制造业服务化对企业绩效提升的实施路径，但对中国制造业服务化绩效效应的作用机制研究仍很薄弱。与现有研究相比，本文的边际贡献可能在于：(1)研究方法的选择。本文选用能更好地控制内生性的准自然实验法(倾向得分匹配的双重差分法，PSM-DID)探究制造业产出服务化对企业绩效的影响；(2)研究视角的选取。本文基于产品市场竞争视角，从市场势力和产品差异化两方面探究制造业产出服务化对企业绩效的作用机制，并提出研究假设进行实证检验，补充现有研究。

三 研究假设

根据环境配置理论，企业的管理方式与发展战略应适应其外部环境，特别是市场竞争环境(王锋波，2020)[26]。在服务化战略实施过程中，本文认为制造企业可通过以下两个作用机制改善市场竞争环境，进而促进企业绩效水平的提升。

一是“市场势力”效应。市场势力是企业获取同业竞争优势的重要方式，其综合体现了企业的定价和市场垄断能力(闵连星等，2015)[27]。在服务化战略实施过程中，产出方面，制造企业可通过提供优质服务业务获得客户的满足感和认同感，进而提升客户的依赖度和忠诚度，获取同业竞争优势(Vandermerwe和Rada，1988)[28]；投入方面，制造企业在初期可以以大量资本投入构建市场壁垒，提升市场势力，赢得竞争优势(Gebauer et al.，2011)[29]。徐忠等(2009)[30]、陈甬军和杨振(2012)[31]、李绍东和唐晓华(2013)[32]通过研究发现，市场势力和企业盈利能力显著正相关。王锋波(2020)[26]认为在制造业服务化战略背景下，市场势力将在制造企业服务转型与企业绩效间发挥关键作用。实际上，Wise和Baumgartner(1999)[33]较早就发现在制造业服务化初期，市场势力就是一种重要的战略工具。闵连星等(2015)[27]以中国沪深A股上市公司数据为基础，对制造业服务化战略与企业经营绩效的关系进行了检验，发现企业市场势力与两者的关系密切，并在制造业服务化绩效效应实现过程中发挥关键作用。基于此，本文提出假设1。

假设1：企业市场势力在制造业产出服务化与企业绩效间发挥中介作用，即制造业产出服务化可通过提高企业市场势力促进企业绩效水平的提升。

二是“产品差异化”效应。获取差异化的产品竞争优势，进而提升企业的绩效水平，是制造企业实施服务化战略的重要原因(Bowen et al.，1989[34]；Yamin et al.，1999[35]；赵玻，2005[36]；芮明杰和李想，2007[37]；程巧莲和田也壮，2008[38]；Ulaga和Reinartz，2011[39]；袁东阳等，2014[40])。Yamin et al.(1999)[35]研究发现，在企业财务绩效水平提升过程中，产品差异化发挥重要作用。赵玻(2005)[36]持相同观点，认为在企业绩效提升过程中，产品差异化是促进企业获取市场势力，进而提升企业绩效水平的关键。Ulaga和Reinartz(2011)[39]通过实证研究进一步指出，制造企业中服务支持、员工互动等服务要素正逐渐替代产品、价格等传统要素成为差异化的核心竞争要素。袁东阳等(2014)[40]基于案例分析发现，产品差异化战略有助于企业获得市场垄断地位并持续盈利。基于此，本文提出假设2。

假设2：产品差异化在制造业产出服务化与企业市场势力间发挥中介作用，即制造业产出服务化可通过提升企业的产品差异化水平，进而提高企业市场势力，并最终影响企业绩效。

四 制造业产出服务化对企业绩效影响的实证分析

(一)样本数据选取与变量说明

1. 样本数据选取

本文的研究对象为制造企业，研究样本选取自中国沪深A股上市公司，研究期间为2008-2018年。在实证分析前，首先对数据进行筛选与预处理。具体原则和步骤为：第一，选取2008年作为研究起始年份，一是保证会计准则的一致性(2006年会计准则有较大更改)，二是减弱2008年金融危机对实证结果的影响；第二，删除2016年12月31日之后上市的制造企业，保证样本企业有两年以上的平稳经营；第三，去除2008-2018年期间出现倒闭或破产的样本企业，确保考察期内数据连续、可得；第四，剔除有PT、ST、*ST标注以及数据缺失不全的样本企业。经筛选与预处理后，本文最终获得1987家有效样本企业数据。原始数据来源于CSMAR数据库和WIND数据库，部分缺失数据通过企业网站和企业年报手动补充。

为了便于制造业产出服务化绩效效应的区域对比，本文将31个省、市、自治区划分为三大区域，并与样本企业注册地匹配对应，具体为：经济发达的东部地区，包括北京、上海、天津、广东、浙江、江苏、福建、山东、河北、海南；经济较发达的中部地区，包含湖南、湖北、河南、江西、安徽、山西、内蒙古、黑龙江、吉林、辽宁；经济发展潜力较大的西部地区，包括新疆、西藏、青海、甘肃、陕西、重庆、四川、贵州、云南、广西、宁夏。

2. 变量测算

(1)因变量——托宾Q值。企业绩效的衡量指标众多，如企业销售增长率、营业净利润率、基本每股收益以及资产报酬率等，但作为单一指标其难以综合反映企业多方面的绩效水平，且更易被企业管理者操纵(陈丽娴和沈鸿，2017)[9]。因此，参考Yermack(1996)[41]、Fang et al.(2008)[42]的研究，用综合指标托宾Q值度量企业的绩效水平，本文托宾Q值的测算公式借鉴陈漫和张新国(2016)[23]的做法，具体为：

Qit=(CMVit+NCMVit+Lit)/TotalAssetsit

式中Qit、CMVit、NCMVit、Lit、TotalAssetsit依次表示企业i在时间t的托宾Q值、流通股市值、非流通股市值、负债净值以及总资产账面价值。

(2)核心解释变量——制造业产出服务化水平。制造业服务化按生产关系分为投入服务化和产出服务化两种。前者重点分析制造企业服务转型时投入品的结构(刘斌和王乃嘉，2016[43]；解季非，2018[25])，投入产出分析是其首选研究方法，但受限于数据可得性，投入服务化研究难度颇大；后者旨在探究制造企业提供服务业务的形态和具体内容(陈丽娴和沈鸿，2019[44]；魏作磊和王锋波，2020[45])，是学界关注的重点。本文从产出服务化角度探究制造企业服务转型对企业绩效的影响和作用机理时，需要解决的难题是如何对制造企业的产出服务化水平进行刻画。随着制造业与服务业融合程度的加深，二者边界日趋模糊，因此如何通过“物质”和“服务”准确区分制造企业的产出，是测算制造业产出服务化水平的关键。为了准确地衡量制造业产出的服务行为，本文借鉴陈丽娴和沈鸿(2019)[44]、魏作磊和王锋波(2020)[45]的统计方法，使用公开可获得的上市公司财务数据和主营业务信息等资料，获取本文所需的原始数据。具体步骤如下：第一，依据制造企业的主营业务构成、主营产品名称等信息，结合《2017年国民经济行业分类(GB/T 4754-2017)》，初步筛选、识别该企业是否开展产出服务化业务。若开展，设服务化虚拟变量MSR=1，否则MSR=0；第二，以企业年报为基础，查阅主营业务收入构成中服务业务收入占比，作为制造业产出服务化水平(MSR_ratio)。

(3)中介变量——市场势力和产品差异化。迈克尔·波特(1997)[46]指出：“市场竞争是市场经济的基本特征，其目的是区别市场上同类经济主体，以实现收益水平提高、自身实力增强和战略目标推进。” 闵连星等(2015)[27]认为，“市场势力和产品差异化是刻画市场竞争环境的关键指标，可用于描述制造企业以服务为导向的战略决策与外部环境之间的相互作用。”市场势力在本文中指市场垄断势力，采用勒纳指数(MKP)测算，具体方法为：MKP=(P-MC)/P，式中MKP、MC和P依次代表勒纳指数、边际成本和产品价格。但边际成本和产品价格属于企业核心机密数据，获取通常受限。因此，本文采用Kale和Loon(2011)[47]、张益明(2011)[48]的处理方式，运用主营业务成本与主营业务收入代替边际成本与产品价格，改进测度勒纳指数。在产品差异化水平刻画方面，本文以销售收入/主营业务收入度量(王志强和洪艺珣，2009)[49]。

(4)控制变量——企业特征。本文选取企业相关特征作为控制变量，企业相关特征是绩效水平的重要影响因素，具体包括：企业偿债能力，用企业资产负债率(DEBT)衡量；企业规模(SIZE)，以企业员工总数的自然对数度量；企业年龄(AGE)，以2019减去企业成立年份测算。具体变量定义及测度方法见表1。

表1 变量定义及其测度

(二)计量模型设定

内生性问题会对实证结果造成重大估计偏误，影响研究的准确性和真实性。因此，为解决双向因果、多重共线性以及遗漏变量等内生性问题，本文提出了如下方案。(1)双向因果问题。制造企业为获取高绩效水平，实施服务化战略，这是经济学正向思维。然而，当制造企业的绩效水平很高时，知识、技术、信息等生产要素的密集度也会不断提高，为区别同类市场主体，赢得竞争优势，制造企业更有可能实施以服务为导向的发展战略。因此，本文采用DH(Dumitrescu-Hurlin)面板因果检验(1)DH(Dumitrescu-Hurlin)面板因果检验是以格兰杰时间序列因果检验为基础拓展而来，用于检验面板数据因果关系的一种方法，由Dumitrescu和Hurlin于2012年提出。对实证数据进行预分析，结果发现核心观测系数Z-bar值和Z-bar tilde值均不显著，故排除了高绩效水平诱发制造企业服务转型的因果问题。(2)多重共线性问题。为判断解释变量间是否存在多重共线性，本文进行了膨胀因子(VIF)检验，发现各变量的VIF最大值为2.19(远小于临界值10)，说明解释变量间不存在多重共线性。(3)遗漏变量问题。宏观经济形势、企业管理层变动、高层次人才比重等众多因素共同决定了制造企业服务化战略的实施。为缓解遗漏变量问题造成的估计偏误，本文在基准模型中加入年份、企业所有制等固定效应进行实证检验。

在分析服务化战略实施前后制造企业绩效的变化时，通常做法是在不开展服务业务和开展服务业务的情况下，比较同一制造企业的绩效差异，但实际上无法实现。此外，制造企业实施的服务化战略并不是政府等外部主体针对企业实施的普适性政策，而是企业根据自身业务发展和经济趋势做出的战略调整，该决策与企业所有制属性、行业类别、组织结构等息息相关，内生性更强。因此，本文选择能更好地控制内生性的准自然实验法(倾向得分匹配的双重差分法，PSM-DID)探究制造业产出服务化对企业绩效的影响。

1. 倾向得分匹配-双重差分法(PSM-DID)

倾向得分匹配-双重差分法的核心思想分两步：第一步，为处理组制造企业寻找特征相近的样本企业作为控制组；第二步，以匹配的样本数据为基础进行双重差分估计。本文匹配企业的倾向得分法，借鉴了Rosenbaum和Rubin(1983)[50]、Heckman et al.(1997)[51]的研究。第一步：首先，区分处理组(产出服务化制造企业)和控制组(非产出服务化制造企业)。本文依据制造企业是否存在产出服务化业务，将样本企业划分为处理组和控制组；其次，选择协变量评估制造业产出服务化的倾向得分值，并为处理组企业寻找具有相似特征的控制组企业。本文选择的匹配协变量有营业总收入(LNOI)、企业规模(SIZE)、基本每股收益(EPS)和企业偿债能力(DEBT)，此类变量反映了制造企业是否实施产出服务化战略(王锋波，2020)[26]。本文使用式(1)的logit回归估计模型，估计制造业产出服务化的倾向得分值。

logit(MSRit=1)=ρ(LNOI,SIZE,EPS,DEBT)

(1)

(2)

式(2)中C(i)代表与处理组企业相匹配的来自于控制组企业的研究样本集合，且对于每个处理组企业i，仅有唯一的控制组企业j属于该样本集合C(i)。

为确保倾向得分估计结果的准确可靠，本文进行了匹配协变量的平衡性检验和共同支撑假设的检验。表2为本文所选择的匹配协变量与平衡性检验结果，图1展示了共同支撑假设的检验结果。由表2可知，匹配前，处理组和控制组之间存在明显差异；匹配后，两者具有相似特征，差异并不显著，并且协变量的偏离度控制在1%-5%之间，意味着本文选择的匹配方法可行。图1检验结果表明匹配后，各匹配协变量筛选出的处理组和控制组的倾向得分核密度基本一致(图1)，与匹配前形成鲜明对比，再次表明本文所选择的匹配方法和协变量是准确的，匹配结果可靠。

表2 匹配协变量及平衡性检验

图1 匹配前后处理组与控制组的倾向得分核密度分布

第二步，根据倾向得分匹配结果，设置两个虚拟变量：(1)定义制造企业产出服务化虚拟变量MSRi。处理组的研究样本设定“MSRi=1”，表明制造企业存在产出服务化业务；匹配后控制组的研究样本设定“MSRi=0”，表示制造企业不存在产出服务化业务。(2)设置时间虚拟变量Aftert。制造企业开展产出服务业务之前的年份Aftert=0，开展产出服务业务之后Aftert=1。以制造企业绩效为例，假设制造企业i在时间t的绩效为Qit，ΔQi1和ΔQi0分别代表处理组和控制组企业在考察的两个时间节点的绩效之差。依据双重差分法，制造企业实施服务化战略后绩效的变化可以表示成：

τ=E(τi│MSRi=1)=E(ΔQi1│MSRi=1)-E(ΔQi0│MSRi=1)

(3)

式(3)中，E(ΔQi0│MSRi=1)表示处理组制造企业在不开展产出服务化业务时的服务化水平(即“反事实”)，其可利用倾向得分匹配后得到的控制组在相同时期的企业绩效变化作为替代值，即E(ΔQi0│MSRi=1)=E(ΔQi0│MSRi=0)。因此，

τ=E(τi│MSRi=1)=E(ΔQi1│MSRi=1)-E(ΔQi0│MSRi=0)

(4)

综上，得到如下双重差分法的基准回归估计方程：

Qit=α+βMSRi+γAftert+θMSRi*Aftert+μX′it+δt+εit

(5)

式(5)中，核心系数θ的估计值是本文关注重点，其正负与大小分别反映制造企业服务转型对企业绩效影响的方向和程度。X′it表示企业特征控制变量，δt和εit分别表示时间固定效应和随机误差项。

2. 中介效应模型设定

为验证“市场势力”效应和“产品差异化”效应假设是否成立，本文构建了中介效应模型，引入市场势力(MKP)和产品差异化(PS)两个中介变量，探究其在制造业产出服务化与企业绩效间发挥的作用。具体如下：

Qit=α1+β1MSRi+γ1Aftert+θ1MSRi*Aftert+μ1X′it+δt+εit

(6)

Wit=α2+β2MSRi+γ2Aftert+θ2MSRi*Aftert+μ2X′it+δt+εit

(7)

Qit=α3+β3MSRi+γ3Aftert+θ3MSRi*Aftert+φWit+μ3X′it+δt+εit

(8)

式(6)-式(8)中，Wit表示中介变量，其余变量与前文一致。中介效应检验步骤：(1)实证检验方程(6)，回归系数θ1表示制造业产出服务化对企业绩效影响的总效应，预期为正；(2)实证检验方程(7)和(8)，得到系数估计值θ2和φ。若两者均显著，表示存在中介效应，进一步分析系数估计值θ3，当θ3显著且小于、大于或等于θ1时，说明市场势力和产品差异化对企业绩效的影响为正效应、负效应或无影响；若两者均不显著或只有一个显著时，需对θ2*φ进行bootstrap法检验，若通过则按照步骤(1)、 (2)进行操作，若不通过，则说明不存在中介效应。

(三)实证分析

1. 全样本实证分析

为对比PSM处理前后制造业产出服务化对企业绩效影响的差异。本文在PSM处理前，利用普通最小二乘法和固定效应进行实证分析；在PSM处理后，以基准回归模型为基础，依次加入年份、地区等固定效应，探究制造业产出服务化与企业绩效间的关系，回归结果见表3。Hausman 检验结果表明，支持固定效应模型。由表3列(1)、列(2)PSM处理前的OLS和FE回归结果可知，制造业产出服务化在1%显著水平下均提高了企业绩效托宾Q值。制造业产出服务化程度每增加1%，托宾Q值将分别提高0.0094%和0.0081%。列(3)、列(4)为基于倾向得分匹配的双重差分法(PSM-DID)的估计结果，基准回归、年份、地区和企业所有制效应结果均显示，交互项MSRi*Aftert的系数估计值θ为正且显著，表明制造企业服务转型能明显提升企业绩效水平。

表3 制造业服务化对企业绩效的影响

2. 分区域与所有制实证分析

为对比不同区域与所有制下制造业产出服务化绩效效应，将31个省、市、自治区划分为三大区域，以及按照所有制属性将制造企业样本划分为国有、民营、外资以及其他四类，依次实证检验不同区域与所有制属性的制造业产出服务化绩效效应，回归结果如表4和表5所示。由表4可知，东部、中部地区制造业产出服务化绩效效应的实证结果与全样本高度一致，交互项MSRi*Aftert的系数估计值均显著为正，说明制造企业服务转型对该区域企业绩效水平的提升具有显著促进作用；而西部地区制造业服务转型的企业绩效提升作用并不明显。这可能是因为，与西部地区制造企业相比，东部、中部地区制造企业拥有先天地理等优势，较易实现高层次人才和低层次劳动力集聚，更能保障多层次服务化人才需求，进而促进企业绩效的快速提升。

表4 制造业产出服务化绩效效应的区域对比

表5 制造业产出服务化绩效效应的所有制属性对比

由表5可知，民营企业的实证结果与全样本较为一致，无论是基准回归还是加入年份、地区、所有制固定效应以及控制变量，交互项MSRi*Aftert的系数估计值均显著为正，意味着民营制造企业实施服务化战略显著提升了企业的绩效水平。国有企业和外资企业服务转型并未提升企业的绩效水平，在外资企业反而影响为负。这可能是因为，民营企业决策主体产权更明晰，在服务转型时决策更迅速，效果也更加明显(陈丽娴和沈鸿，2017)[9]；国有企业在市场准入、资源要素配给等方面优势突出，且其经营旨在“做大做强”，对服务转型动力较弱，市场机遇反应略显迟缓，即使实施服务化战略对企业绩效的改善也较小；外资企业出于核心技术保护等原因，多将价值链低端的制造、组装等环节外包于我国(傅元海等，2014)[52]，而将研发设计、产品架构、市场营销等核心环节留在本国，因此外资企业实施服务化战略对企业绩效的改善较小。

3. 制造业产出服务化对企业绩效影响的机制分析

制造业产出服务化可通过改变市场竞争环境，进而提升企业的绩效水平。为验证“市场势力”效应和“产品差异化”效应假设是否成立，本文构建中介效应模型，引入市场势力和产品差异化两个中介变量，探究其在制造业产出服务化与企业绩效间发挥的作用，中介效应模型实证结果见表6与表7，其中模型1为方程(6)的实证结果，模型2、4、5为方程(7)的实证结果，模型3和模型6为方程(8)的实证结果。

表6 制造业产出服务化绩效效应的作用机制分析

(1)全样本机制分析

表6为制造业产出服务化绩效效应的全样本作用机制分析结果。模型2交互项MSR*After的系数估计值与模型3市场势力的系数估计值均显著为正，意味着中介效应存在。模型1交互项MSR*After的系数估计值显著为正，且大于模型3交互项MSR*After的系数估计值，说明“市场势力”正效应存在，即市场势力在制造业产出服务化与企业绩效间发挥中介作用，假设1成立；同样，模型4交互项MSR*After的估计系数与模型5、6产品差异化的估计系数均显著为正，模型1交互项MSR*After的估计系数显著为正，且大于模型4、5交互项MSR*After的估计系数，表明“产品差异化”正效应存在，即假设2成立。

(2)异质性机制分析

表7为制造业产出服务化绩效效应的异质性作用机制分析结果。该异质性机制分析包括区域异质性分析和所有制属性异质性分析。具体分析步骤：首先，按所有制属性将制造企业样本划分为国有、民营、外资以及其他四类；其次，与前文划分的三大区域分组进行中介效应检验。由表7可知，东部、中部地区以及民营制造企业的估计结果与全样本(表6)较为一致，表明“市场势力”效应和“产品差异化”效应在此类别样本中存在，假设1与假设2成立。观察西部地区、国有、外资以及其他制造企业的估计结果，发现模型2交互项MSR*After的系数估计值与模型3市场势力的系数估计值均显著为正，意味着中介效应存在；但模型1交互项MSR*After的系数估计值为正且不显著，并大于模型3交互项MSR*After的系数估计值，说明在此类别下，制造业产出服务化能有效提高企业的市场势力，但并未促进企业绩效水平的提升，即假设1不成立。进一步观察得到，模型4交互项MSR*After的估计系数与模型5、6产品差异化的估计系数均显著为正，模型1交互项MSR*After的估计系数为正且不显著，并大于模型4、5交互项MSR*After的估计系数，意味着制造业产出服务化可通过提升企业的产品差异化水平，进而提高企业市场势力，但并未影响企业的绩效水平，即假设2不成立。这可能是因为，与东部、中部地区以及民营制造企业相比，西部地区先天地理优势不足，人力资本集聚层次不高，在实施服务化战略初期虽能提升企业市场势力与产品差异化水平，但其绩效效应的实现可能需要较长时间；国有企业在服务转型初期，虽能依靠市场准入与资源要素优先配给等优势提升企业市场势力与产品差异化水平，但受体制、机制的制约，服务转型可能会分割公司内部既得利益者的利益(Mathieu，2001)[1]，导致其抵触推进服务转型(陈丽娴和沈鸿，2017)[9]。外资企业大都是跨国企业子公司，主要利用我国廉价劳动力以及资源禀赋获取超额收益，但服务转型则需依靠高端服务型人才，人才引进导致经营成本上升，企业绩效提升不明显。

表7 制造业产出服务化绩效效应的异质性作用机制分析

(续上表)

(续上表)

(四)稳健性检验(2)限于篇幅，本文只列出了制造业产出服务化绩效效应作用机制的稳健性检验结果，没有报告制造业产出服务化绩效效应的全样本、分区域与所有制稳健性检验结果，备索。

为检验“市场势力”效应和“产品差异化”效应在制造业产出服务化绩效效应实现过程中的稳健性。本文用净资产收益率(ROE)代替托宾Q值衡量企业的绩效水平，从全样本层面与区域、所有制属性异质性层面探究市场势力和产品差异化在制造业产出服务化绩效效应实现过程中发挥的作用。中介效应模型的回归结果如表8和表9所示，其中模型7为方程(6)的实证结果，模型8、10、11为方程(7)的实证结果，模型9和模型12为方程(8)的实证结果。

1. 全样本作用机制稳健性检验

表8为全样本层面的作用机制稳健性检验结果。由表8可知，交互项MSR*After的系数估计值符号和显著性与前文较为一致(表6)，说明“市场势力”效应和“产品差异化”效应在制造业产出服务化绩效效应实现过程中存在，即假设1和假设2成立，实证结果依然稳健可靠。

表8 全样本作用机制稳健性检验

(续上表)

2. 分区域与所有制作用机制稳健性检验

表9为异质性层面的作用机制稳健性检验结果。由表9可知，东部、中部地区以及民营制造企业的估计结果与表8基本一致，意味着“市场势力”效应和“产品差异化”效应在此类别下存在，假设1与假设2成立。观察西部地区、国有、外资以及其他制造企业的估计结果，同样发现制造业产出服务化能有效提高企业的市场势力和产品差异化水平，但并未促进企业绩效水平的提升，即在此类别下假设1和假设2不成立，实证结果与前文一致。

表9 制造业产出服务化绩效效应的异质性作用机制分析

(续上表)

(续上表)

五 结论与启示

制造业服务化是中国制造业转型升级和经济高质量发展的重要战略路径。本文基于产品市场竞争视角，着眼于产出服务化，探讨制造业产出服务化绩效效应的实现效果及其作用机理，主要结论为：(1)制造业产出服务化显著提升了企业绩效，但存在明显地域与所有制差异。东部、中部地区以及民营制造企业产出服务化对企业绩效的提升效果较为显著，西部地区以及国有制造企业绩效的提升在考察期内并不明显，外资企业产出服务化降低了企业绩效水平；(2)制造业产出服务化可通过“市场势力”效应和“产品差异化”效应共同促进企业绩效水平的提升，但在地域与所有制上差异显著。东部、中部地区以及民营制造企业存在“市场势力”效应和“产品差异化”效应，西部地区、国有以及外资制造企业产出服务化虽能有效提高企业的市场势力和产品差异化水平，但对企业绩效水平的提升并不明显。

制造业服务化可以帮助制造企业获取竞争优势。改革开放以后，中国制造业长期处于价值链低端，比较优势仍主要体现在加工、制造环节。服务转型已成为制造企业谋求高绩效，转向新业态，实现高质量发展的重要抓手。据此，可得到以下政策启示：

第一，良好的市场环境、专业的社会分工是制造业服务化战略实施的重要前提。我国东、中、西部地区市场环境存在较大差异，政府应当针对不同区域进行差异化政策指导。在鼓励经济发达的东部地区制造企业率先实施服务化战略，并形成示范效应的同时，向中部、西部地区输送资金、技术、人才等生产要素，营造良好的市场环境，促进东部与中部、西部地区竞合、协同发展。

第二，高层次的人力资本、充足的服务人才是制造业服务化的保障。从产业链角度看，制造业服务化实为一种价值创造过程，其表现形式为产业链中间的生产、组装环节向“微笑曲线”两端服务环节不断延伸、攀升，而在这一过程中人力资本积累至关重要。制造企业服务转型，拓展新的服务业务时需高层次服务人才协助，而高层次服务人才的供给则依赖于完善的教育制度，健全的人才培养体系以及强而有效的人才培训方式。

第三，强劲的市场势力、差异化的产品优势是制造业服务化绩效效应实现的重要路径。“市场势力”效应和“产品差异化”效应在制造业服务化绩效效应实现过程中发挥重要作用。制造企业可以通过提供优质服务获取客户的依赖度和忠诚度，并以大量资本投入构建市场壁垒，提升市场势力，赢得竞争优势；亦可通过服务营销创造差异化产品优势，提高企业的综合竞争力，创造更高的经济效益。