离岸服务外包对制造业全要素生产率的影响

杨继军 方 锐

一、引言与文献综述

当前，各国制造业呈现出服务化程度日益深化的趋势，服务要素在制造业的生产和运作中发挥着愈发重要的作用。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确指出，要“推动现代服务业同先进制造业、现代农业深度融合”。随着新一轮信息技术的发展，制造业正逐渐摆脱单一生产的形态并向着生产与服务相融合的形态转变，服务化转型已成为推动制造业高质量发展的必然要求。国际分工的不断深化和细化使得一国制造企业的服务要素投入来源也不再只是企业内部和国内的服务部门，制造企业逐渐开始将生产链中的服务环节外包给国外服务部门，而离岸服务外包已成为各国制造业服务化转型的重要方式。同时，全要素生产率(TFP)是衡量一国制造业发展水平的关键指标，而提高全要素生产率是经济高质量发展的动力源泉。因此，研究离岸服务外包对制造业全要素生产率的影响，是适应经济全球化趋势的客观要求，也是推进中国制造业服务化转型、提升制造业发展水平以及推动经济高质量发展的必然选择。

目前，关于离岸服务外包和全要素生产率的研究主要从以下三个方面展开。一是离岸服务外包率的测算。当前对于外包的研究主要使用FH指数、DJ指数和垂直专业化(vertical specialization，VS)指数来测度行业层面的外包水平。Feenstra和Hanson(1996，1999)提出的FH指数基于投入产出表和贸易数据，用某一行业使用的进口中间投入占总中间投入的比重来度量这一行业的外包水平，但这一方法假定一国各行业的进口中间品使用比例是相同的，这一假定会导致计算结果存在误差。Daveri和Jona-Lasinio(2008)提出的DJ指数与FH指数并无本质上的区别，只是对数据的利用不同，并克服了“相同假定比例”带来的缺陷，在简化了计算的同时也提高了计算的准确度。Hummels等(2001)将VS指数定义为出口中的进口中间品的比重，或是出口中所包含的国外价值部分，因此该指数主要反映的是贸易结构，适用于承包方的外包水平测度。在此基础上，尹今格等(2019)进一步梳理了国内目前使用较为广泛的服务外包测度指标，并基于增加值视角对服务外包指标进行重新构建，揭示了中国对各经济体的服务外包水平。由于本文拟从发包方的视角进行研究，在综合考虑了计算的难度和精度后，最终使用DJ指数对各国制造业部门的离岸服务外包率进行测度。

二是全要素生产率的测算。目前全要素生产率的测度方法主要分为参数方法和非参数方法两类。最常用的参数方法是索洛残差法，即在假定规模报酬不变和希克斯中性技术进步的前提下，采用柯布-道格拉斯生产函数并运用普通最小二乘(OLS)方法估计资本和劳动投入的产出份额，然后将产出增长率扣除各要素投入增长率后的残差来测算全要素生产率的增长。因此，索洛残差法计算的全要素生产率即为技术进步率。此外，参数方法中还包括半参数方法，如OP法(Olley & Pakes，1996)和LP法(Levinsohn & Petrin，2003)，这类方法适用于测算微观层面的全要素生产率。非参数方法中，最具代表性的是数据包络分析-曼奎斯特(DEA-Malmquist)指数方法，其中Malmquist指数最初由瑞典经济学家Sten Malmquist于1953年提出，Färe等(1994)基于DEA方法进一步将Malmquist指数变为实证指数，并将其分解为技术效率变动、规模效率变动和技术进步三部分。

三是离岸服务外包对全要素生产率的影响。关于离岸服务外包与制造业生产效率的研究最早可以追溯到比较优势理论。Arndt(1997、1998)在一般均衡框架下将离岸外包的假设加入要素禀赋理论，证明了外包可以使接发包双方都集中于具有比较优势的生产环节从而提高生产率。Egger等(2001)在此基础上进一步发现低技能生产环节的外包能够带动低技能部门的中性技术进步和工资水平提升并带动工人的积极性，因此促进了生产率的提升。Grossman 和 Helpman(2001)分析了企业的内部化和外包决策行为，发现外包不仅能够降低企业的经营成本，而且能够促使企业通过专业化生产获得“干中学”效应。Chen 和 Shen(2021)将离岸外包以及在岸外包纳入同一框架，研究其对中国全球价值链升级的影响，结果表明离岸外包能够促进全要素生产率的提升以推动中国全球价值链向中高端攀升。但Baum等(2022)以专利和全要素生产率衡量离岸外包与技术变革之间的关系，发现离岸外包与全要素生产率间不存在显著的相关关系。

随着制造业服务化趋势的不断推进和服务贸易的迅速发展，国内学者也开始关注离岸服务外包与全要素生产率的关系。李平和杨慧梅(2017)基于发包与承包的双重视角，实证检验了离岸服务外包对制造业全要素生产率的影响，结果表明发包显著促进了中国制造业全要素生产率的提升，并且提升作用会随行业技术密集度的增加而增大。姚星等(2017)测算了2003-2011年中国各行业的全要素生产率及其分解项，以及各部门的制造、服务离岸外包率及其前、后向溢出效应变量，考察了两种离岸外包对各行业全要素生产率的影响及其内在机制。刘天琦和刘京星(2020)则基于逆向服务外包视角，探究其对制造业全要素生产率的影响，结果表明逆向服务外包能够显著促进制造业全要素生产率增长。王岚(2020)的研究发现，由于国内服务投入对技术效率的抑制作用比规模效应带来的促进作用更加持久，导致其与中国制造业全要素生产率呈U型关系，而国外服务投入与制造业全要素生产率呈倒U型关系。祝树金等(2021)采用中国工业企业数据和世界投入产出数据库(WIOD)的匹配数据实证检验了服务型制造业对以企业加成率分布的资源配置效率的影响，研究发现二者呈倒U型关系。彭继宗和郭克莎(2022)运用系统广义矩估计(GMM)模型考察了制造业投入服务化对生产率的影响，发现制造业服务化对生产率增长具有抑制作用，但国外服务投入能够显著促进制造业生产率增长。

与既有文献相比，本文的创新之处主要体现在以下三个方面：第一，本文选取36个国家的18个制造业部门作为研究样本，获取离岸服务外包影响制造业全要素生产率的国际经验证据，并进行跨国比较，从而有助于深入考察离岸服务外包的生产率效应；第二，本文进一步将36个国家划分为发达国家和发展中国家，并实证考察离岸服务外包对不同发展水平国家的制造业全要素生产率产生影响的差异，以及接包国发展水平不同时离岸服务外包生产率效应的差异；第三，本文实证检验离岸服务外包通过促进制造业部门人力资本水平升级从而提升其全要素生产率的路径机制。

二、理论分析与研究假设

关于离岸服务外包对制造业全要素生产率影响的理论机制主要包括以下三个层面的内容。一是技术层面。企业的离岸服务外包行为是进口本国不具备比较优势的服务产品的行为，而在使用外国具有更高技术水平的服务投入的过程中，制造业企业能够学习和模仿其中蕴含的高新技术，并运用到自身的生产流程中，进而提升生产效率；同时，在学习和模仿的过程中也能够提升自身的技术创新能力，从而实现技术进步。离岸服务外包的技术溢出对于中国等发展中国家的制造业技术进步能够起到很大的促进作用，主要原因在于发展中国家通常自主创新能力较低，研发人员供给不足，而在外包的过程中发挥学习和模仿的能力，在掌握外国先进技术的基础上对其进一步改良和创新，这能够极大降低发展中国家实现技术进步的难度和成本。外包为企业创造了与接包方(技术源)直接接触的机会，也就创造了技术溢出的路径。外包双方作为合作伙伴，存在频繁的信息交流和沟通，这使得发包方能够更充分地掌握服务投入中的技术以及更加高效地将服务投入应用于生产流程中。接包方向发包方提供技术指导、人才培训等配套服务，也有助于发包企业技术创新能力和人力资本水平的提升。研发创新本身属于服务活动，企业将研发等服务环节外包给国外厂商能够直接获得新技术，而将先进的技术应用于生产中则可以显著地提升生产率。

二是规模效应层面。卢锋(2007)指出，某一产品生产过程中的各个环节的最佳规模可能不同，如果将所有环节集中于单个企业内进行，则难以达到各个环节的最佳规模；而外包作为产业内分工的一种形式，使得不同的生产环节分散至不同的单位，从而使各个环节均达到最佳规模成为可能。同时，生产性服务如研发服务、金融服务和软件服务等，往往需要专业的团队才能够完成，如果将这些专业的服务环节局限于企业内部进行，将面临高昂的成本和较大的困难，难以实现企业内部的规模经济。制造业企业的离岸服务外包即是将生产中所涉及的服务环节交给国外专业的服务供应商完成，这使得制造业企业能够免于从事自身并不擅长的服务环节，从而将全部生产要素投入专业化程度更高的制造环节。这种分工使得企业的规模扩大，不变的固定成本被增加的产出分摊，平均成本下降，从而实现规模报酬递增。离岸服务外包引致的企业生产规模的扩大也能够产生学习效应，即“干中学”效应也能够促使企业获得规模效益。具体来说，离岸服务外包使得制造业企业实现专业化生产，生产规模得到扩大，这促使企业的工人、技术人员和管理者均能够更快地积累经验，工人的生产操作更加熟练，技术人员能够更加高效地改良技术，管理者则具备了更加丰富的管理经验，由此整个企业的生产效率得以显著提升。

三是资源配置层面。资源的有效配置是提升生产率的重要途径，制造业企业通过服务外包能够实现对内部资源的重新配置，使资源由低效率的环节转移至高效率的环节，从而提升其全要素生产率。在外包的过程中，企业通常会经历三个步骤以实现资源的优化配置从而提升生产效率：首先，审视自身涉及的所有业务以及生产中的各个环节，并找出核心业务及擅长的生产环节；其次，将非核心业务和并不擅长的生产环节外包给生产成本更低的外部供应商执行；再次，企业得以将内部的全部人力、物力和财力等资源以及管理的注意力集中于发展企业自身的核心业务上。由此可以看出，服务外包能够促使制造业企业免受自身并不擅长的服务环节之扰，提升其全要素生产率。

由此，本文提出如下研究假设：

假设1：离岸服务外包能够促进制造业部门全要素生产率的提升。

已有大量研究表明，服务外包在一定程度上能够提升发包方的人力资本水平；李惠娟和蔡伟宏(2018)进一步指出，离岸生产性服务外包能够通过人力资本的中介效应提升发展中国家的产业结构。首先，离岸服务外包的技术溢出效应使得发包方接触到进口服务中间品的先进技术，而发包方通过不断学习、吸收和模仿，在掌握国外先进技术的同时，能够形成自身的技术创新能力；同时，发包方能够通过接受接包方的技术指导、人员培训等获取技术外溢，其劳动力的技术水平和管理能力都将得到提升，进而推动生产率的提升。其次，外包促使发包方专业化生产，达成规模经济，并进一步发挥“干中学”效应，加快生产经验的积累，促进熟练工快速形成；同时，管理人员在更大规模的专业化生产下，管理组织能力得到更充分的锻炼。由此，发包方的整体人力资本水平得到提升，从而进一步提高生产效率。此外，离岸服务外包使得制造业企业和部门专注于自身核心业务的发展并优化制造业部门内部的资源配置，而发包方能够将更多资源投入有助于提升人力资本的活动，如员工培训、人才招募、产学研合作等，进而提升生产效率。由此，本文提出如下研究假设：

假设2：离岸服务外包能够通过促进制造业部门人力资本水平升级提升其全要素生产率。

三、计量模型、变量测度与数据来源

(一)计量模型设定

本文构建检验离岸服务外包对制造业全要素生产率影响的面板数据模型如下：

ln=+ln++++

(1)

式(1)中，ln为年国制造业部门的全要素生产率的对数值，ln为年国制造业部门的离岸服务外包率的对数值，为控制变量集合，和分别为国别-行业固定效应和时间固定效应，为随机扰动项。为了消除异方差和极端值对回归结果的影响，本文对计量模型中的所有变量进行了对数处理。进一步地，本文将式(1)的被解释变量替换为DEA-Malmquist指数的3个分解项，分别进行回归，以分析离岸服务外包影响制造业全要素生产率的内部原因，具体的回归模型如下：

ln=+ln++++

(2)

ln=+ln++++

(3)

ln=+ln++++

(4)

其中，、和分别表示年国制造业部门的纯技术效率、规模效率和技术进步。

(二)变量说明

1.核心解释变量：离岸服务外包率()

目前学术界普遍接受的离岸服务外包率的测算方法主要是FH指数及DJ指数，考虑到后者能够克服FH指数忽略国别和行业差异及“相同比例假定”的缺陷，测算精度更高，因此本文采用DJ指数测算各国制造业部门的离岸服务外包率，根据WIOD提供的国家间非竞争性投入产出表对各国制造业部门的全要素生产率进行测算。DJ指数将离岸服务外包率定义为某一行业使用的来自国外服务部门的中间服务投入占该行业总中间投入的比重。具体公式为：

(5)

其中，和表示国家，和分别表示制造业部门和服务业部门，表示年份，表示年国制造业部门使用的来自国服务业部门的服务中间投入量，表示年国制造业部门的总中间投入，则即为根据指数方法测算的年国制造业部门的离岸服务外包率。WIOD提供的2016版世界投入产出表(WIOT)的行业划分标准依据的是联合国国际标准产业分类第四版(ISIC_Rev4)，该标准中包含了56种行业，包括19个制造业和33个服务业。在19个制造业中，考虑到机械设备的维修和安装行业本身具有一定的服务属性并且数据不完整，本文将该行业剔除，选择余下的18个制造业部门(在WIOD中的编号为c5-c22)。对于服务业的选取，鉴于本文的研究重点是离岸服务外包的生产率效应，而非生产性服务业(如住宿和餐饮服务业、出版服务业等)，可能无法对制造业的生产活动产生实质性的影响，本文根据国家统计局发布的《生产性服务业统计分类(2019)》选取了33个服务业中的18个生产性服务业，编号为c28-c35、c39-c43和c45-c49。

基于上述方法，本文测算了2000-2014年36个国家制造业部门的离岸服务外包水平。图1表明，样本期内各国制造业离岸服务外包的平均水平呈现出不断上升的趋势。其中，2000-2006年制造业离岸服务外包水平缓慢上升；在2010年之后，各国制造业离岸服务外包平均水平出现一定程度的波动。从不同类型国家看，发达国家制造业的离岸服务外包水平是发展中国家的1.5—2倍。主要原因在于发展中国家的制造业大多处在以劳动力比较优势为基础的承接发达国家劳动密集型装配加工环节的发展阶段，其服务化的程度和对服务要素的需求都相对较低，因此离岸服务外包活动也相对较少；而发达国家则大多已步入高端制造的发展阶段，主要将研发设计、核心部件的生产等服务化程度更高的核心环节保留在国内，促使其在全球范围寻找合适的服务投入，而将劳动密集型的业务流程如销售、呼叫中心等非核心环节外包至劳动力低廉的发展中国家，导致其制造业较发展中国家有着更高的离岸服务外包水平。

图1 2000-2014年样本国家制造业离岸服务外包平均水平

2.被解释变量：全要素生产率()

在全要素生产率测算方法的选择上，本文选取基于DEA-Malmquist指数测算36个国家的18个制造业部门的全要素生产率。基于Malmquist指数测度的期到+1期的生产率变动指数可以表示为：

(6)

其中，和分别代表投入和产出，和+1分别代表时期，则和+1分别为以期技术为参照的期和+1期的距离函数。若+1期的Malmquist指数大于1，则表示+1期的生产率较期有所提升；若等于1则表示生产率没有变动；若小于1，则表示生产率下降。根据Färe等(1994)的研究，可以对式(6)进行进一步分解，如式(7)所示。

(+1，+1;，)

(7)

其中，等号右侧的三项分别为纯技术效率变动、技术进步和规模效率变动。纯技术效率变动指决策和管理方式以及资源配置方式带来的生产率变动；技术进步指技术因素引起的生产率变动；规模效率变动则是指由规模报酬变动造成的生产率变动。

具体地，本文使用软件DEAP2.1测算各国制造业部门的全要素生产率。在假定规模报酬可变的前提下，将各国制造业部门的投入设置为资本投入和劳动投入两种，产出则为各部门的实际产出。投入产出数据均来自WIOD于2016年发布的社会经济账户(social economic account，SEA)；资本投入数据来自SEA中的行业名义资本存量(nominal capital stock)，由于2016版SEA并没有提供资本存量的价格指数，本文使用各国的国内生产总值(GDP)平减指数(以2010年为基期)对各国各制造业部门的名义资本存量进行平减；劳动投入则使用SEA提供的各国各制造业部门的雇佣人数(number of persons engaged)衡量；产出使用SEA中的行业总产出(gross output)，并利用SEA提供的总产出价格指数(price levels gross output，以2010年为基期)对各行业总产出进行平减。由于Malmquist指数测算的是相对于上一年全要素生产率的变化率，而本文的研究内容是离岸服务外包对制造业全要素生产率的影响，而不是其对全要素生产率的变化率的影响，在进行实证检验之前，本文借鉴邱爱莲等(2014)的方法，将各国制造业部门2000年的均设定为1，则2001年各部门的为该部门2000年的乘以该部门2001年的Malmquist指数，其余年份以此类推。

图2显示了2000-2014年样本国家制造业的纯技术效率变动、规模效率变动和技术进步的均值。其中，纯技术效率变动的均值除2013年外均大于1(2013年的纯技术效率变动均值为0.993)，表明各国制造业的纯技术效率整体呈现出不断上升的趋势，各国制造业部门的管理决策方式和资源配置方式都在日益优化。规模效率变动的均值则是在2008年、2011年和2013年出现了小于1的情形，其余年份均大于1，这可能主要是受全球金融危机的冲击，导致全球需求下降和贸易发展低迷，制造业企业的经营遭遇极大阻力，难以形成规模经济。技术进步的变动起伏较多，在2003年、2004年、2007年和2012年均出现了下降，且纯技术效率变动和规模效率变动的均值在技术进步均值较高的年份(如2005年、2009年和2013年)都相对较低，这表明制造业部门的技术进步可能对其纯技术效率和规模效率存在一定的挤出效应，即当企业投入大量资源用于研发创新时，必然在一定程度上挤出生产规模或造成资源的不合理配置，从而取得了技术上的升级但损失了纯技术效率和规模效率。

图2 2000-2014年样本国家制造业Malmquist指数分解项的均值

3.控制变量

本文设定如下控制变量：(1)行业规模()，用制造业部门从业人数衡量。(2)资本劳动比()，用制造业部门实际资本存量与从业人数的比值衡量。(3)市场规模()，用一国的国内生产总值衡量。市场规模越大，制造业部门就越可能扩张自身的生产规模，从而提高规模效率。(4)研发环境()，用一国研发支出占国内生产总值的比重来衡量。一国研发支出的比重大，说明该国可能具备较好的研发创新环境，其企业具有较强的创新意识，其制造业部门就更有可能实现技术进步。(5)制造业增加值占比()，用一国制造业增加值占该国GDP的比重衡量。一国制造业增加值的占比越高，说明其国民经济更加依赖制造业部门，其制造业水平也可能更高，则制造业部门的全要素生产率也会更高。(6)信息基础设施()，用一国每百万人中互联网使用人数衡量。如今，信息技术已成为制造业生产的关键要素，完善的信息基础设施能够为制造业生产率的提升提供支持。(7)经济自由度()，采用美国传统基金会发布的全球经济自由度指标衡量。

(三)数据来源

本文的数据主要来自WIOD的世界投入产出表(WIOT)和社会经济账户(SEA)及世界银行世界发展指标(WDI)数据库。测算全要素生产率和离岸服务外包率所需的投入产出相关数据来自WIOD，该数据库提供了43个国家(地区)56个行业2000-2014年的相关数据，本文研究所涉及的制造业行业涵盖了WIOD中c5-c22共18个部门。本文控制变量的数据主要来自WIOD和WDI数据库。受限于数据的完整性和可测算性，本文剔除了保加利亚、塞浦路斯、拉脱维亚、卢森堡、俄罗斯、中国台湾和土耳其共7个经济体，选择其余36个国家(地区)的18个制造业细分行业作为样本，时间跨度为2000-2014年，最终得到的样本数量为9720个。

四、基本回归结果

(一)基本回归分析

本文首先对式(1)进行回归估计，同时为了进一步消除非观测效应，采取逐步控制固定效应的方法。表1的列(1)-列(3)分别为未控制固定效应、只控制国别-行业固定效应，以及同时控制了国别-行业和年份双向固定效应的回归结果。由表1可以看出，离岸服务外包水平的回归系数始终在1%的水平上显著为正，这表明离岸服务外包能够显著促进制造业部门全要素生产率的提升，从而验证了本文提出的假设1。同时，随着逐步对计量模型控制固定效应，离岸服务外包的系数值也随之增大，初步证明了本文所得结果的稳健性。

此外，本文将测算得出的衡量各国制造业部门全要素生产率的Malmquist指数分解为纯技术效率指数()、规模效率指数()和技术进步指数()三项，并根据式(2)-式(4)进行回归，结果如表1的列(4)-列(6)所示。表1列(4)、列(5)的结果显示，离岸服务外包率对纯技术效率和规模效率的回归系数均在1%的水平上显著为正，这表明制造业企业将其不擅长的服务环节外包给国外专业的服务提供商，使其能够将企业内部有限的资源集中于自身核心业务的生产和经营，优化了企业内部的资源配置；同时，核心业务的生产经营规模也随之扩大，使得企业生产的单位成本下降，规模经济效应得以实现，从而进一步提升纯技术效率和规模效率。表1的列(6)为离岸服务外包率对制造业技术进步指数的回归结果，结果显示离岸服务外包对制造业部门的技术进步具有显著的抑制作用。可能的原因在于，一方面，外包的技术溢出效应能否发挥作用取决于发包方对先进技术的学习吸收能力；另一方面，外包可能会导致发包方对外部技术的依赖，从而对其研发创新活动产生挤出效应(刘丹鹭和岳中刚，2011)。

表 1 基本回归结果

(续表)

(二)稳健性检验

本文对上述主要估计结果从以下三方面开展稳健性分析，回归结果如表2所示。

1.稳健性检验I：核心解释变量滞后一期

考虑到制造业部门开展离岸服务外包活动对其全要素生产率产生实质影响可能存在时间上的滞后，尤其是离岸服务外包通过技术溢出效应对制造业全要素生产率产生影响。一方面，从将研发环节外包给国外专业研发机构，到取得研发成果和技术创新存在一定时滞；另一方面，制造业部门的管理人员和技术工人对进口服务中间品中包含的先进技术进行学习和消化吸收，也需要一定时间才能够实现。因此，本文将式(1)中的核心解释变量替换为离岸服务外包率的滞后一期项，以考察离岸服务外包影响制造业全要素生产率的滞后效应。表2的列(1)、列(2)结果显示，离岸服务外包滞后一期项对制造业全要素生产率仍然具有显著的正向作用，这表明离岸服务外包对生产率的影响的确存在一定的滞后效应，同时也证明本文研究结论是稳健的。

表2 稳健性检验结果

(续表)

2.稳健性检验II：重新划分样本区间

按一定时间间隔对原有样本重新进行划分，以检验模型的回归结果是否稳健。具体地，本文借鉴Anderson和Yotov(2016)的做法，以3年为界，对原有的2000-2014年的样本进行重新划分，即选取2000年、2003年、2006年、2009年和2012年共5年的样本进行回归，结果如表2的列(3)、列(4)所示。可以看出，对样本区间进行重新划分后，离岸服务外包对制造业全要素生产率的回归系数依旧在1%的水平上显著为正，证明了本文计量模型的稳健性。

3.稳健性检验III：缩尾处理

考虑到变量的极大值和极小值可能对本文的研究结果产生影响，本文使用Stata16软件对基准回归模型中的被解释变量和核心解释变量进行前后1%的缩尾处理，即使用全要素生产率和离岸服务外包率的第1百分位和第99百分位的数据替换“异常值”，进一步对本文的研究结果进行稳健性检验。表2的列(5)、列(6)分别报告了在未控制固定效应和控制了固定效应的情况下，对被解释变量和核心解释变量均进行前后1%缩尾处理后的回归结果。结果表明，离岸服务外包对制造业全要素生产率仍然具有显著的正向促进作用，进一步证明了基准回归结果的稳健性。

(三)内生性处理

本文在计量模型中加入了行业层面和国家层面的控制变量，并控制了年份固定效应和国别-行业固定效应，以解决模型中可能存在的因遗漏变量引起的内生性问题。此外，本文的被解释变量与核心解释变量之间也可能存在着一定的双向因果关系，即生产率更高的制造业部门可能本身开展离岸服务外包活动的需求也更大。一方面，生产率较高的制造业部门可能得益于较早地推进制造业服务化的进程，其对于服务要素投入的需求也就更大；另一方面，制造业生产率较高的国家的对外开放程度也可能更高，而服务贸易壁垒也较低，其制造业部门离岸服务外包的成本也就更低。同时，考虑双向因果关系也是导致模型内生性的重要原因之一，本文将模型中的被解释变量全要素生产率的滞后一期和被解释变量离岸服务外包率的滞后一期同时作为工具变量，进行两阶段最小二乘(2SLS)法估计。

表3报告了本文计量模型的内生性处理结果。其中，列(1)为未控制固定效应的2SLS估计结果，可以看出离岸服务外包的回归系数在1%的水平上显著为正，在逐步控制了国别-行业固定效应和年份固定效应后，回归系数的符号和显著性依然没有改变。同时，Kleibergen-Paap rk LM统计量和Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量均通过了检验，说明不存在工具变量识别不足和弱工具变量的问题。因此，在对计量模型进行了内生性处理之后，本文研究所得结论依然成立，即离岸服务外包能够显著提升制造业部门的全要素生产率。

表 3 内生性处理结果

(四)机制检验

根据前文的实证结果可以发现，离岸服务外包对制造业全要素生产率存在显著的正向促进作用，但仍需检验离岸服务外包影响制造业全要素生产率的作用机制。本节将构建衡量制造业部门的人力资本水平的中介变量及中介效应模型，以检验基于人力资本水平升级的影响机制。

对于制造业部门人力资本水平的衡量，本文借鉴了齐俊妍和任奕达(2021)的方法，使用各制造业部门的高技能劳动力的总劳动报酬(_)和总工作时间(_)衡量该部门的人力资本水平，数据来源于WIOD的社会经济账户(SEA)。其中，WIOD-SEA(2013)提供了2000-2009年各行业高技能劳动力的工作时间占比和劳动报酬占比数据，WIOD-SEA(2016)中包含了2000-2014年各行业劳动力总工作时间和各行业从业人员总劳动报酬，本文对两个版本的SEA进行行业匹配后的数据进行相乘，得出各制造业部门高技能劳动力的总劳动报酬和总工作时间。本文设定如下模型来检验离岸服务外包对制造业全要素生产率的影响机制：

ln_=+ln++++

(8)

ln=+ln+ln_++++

(9)

ln_=+ln++++

(10)

ln=+ln+ln_++++

(11)

由表4可以看出，离岸服务外包对制造业部门高技能劳动力的总劳动报酬和总工作时间的回归系数均显著为正，说明离岸服务外包能够促使制造业部门生产中高技能劳动力的贡献增加，进而提升人力资本水平。同时，与表1的基准回归结果相比，表4列(2)、列(4)中离岸服务外包的回归系数均有所减小，表明存在中介效应，即离岸服务外包通过提升制造业部门的人力资本水平促进其全要素生产率的提升，从而验证了本文提出的假设2。其主要原因在于：一方面，接包方向发包方提供技术指导、人才培训等服务，能够提升发包方工作人员的生产技术水平和管理组织能力，进而提升其生产效率；另一方面，离岸服务外包使企业专注于核心业务，在生产中产生“干中学”效应，即随着生产技术逐渐提高，生产经验日益丰富，人力资本水平不断升级，生产效率也随之提升。

表 4 基于人力资本水平升级的机制检验结果

五、离岸服务外包影响制造业全要素生产率的异质性分析

(一)基于发包国性质差异和接包国性质差异的异质性分析

为进一步考察国家性质层面离岸服务外包对制造业全要素生产率产生影响的差异，本文将36个样本国家划分为发达国家和发展中国家，并从发包国和接包国两个视角出发进行研究。一方面，从发包国视角，考察离岸服务外包对不同性质发包国的制造业全要素生产率影响的差异；另一方面，从接包国视角，测算各国各制造业部门将服务环节外包至不同性质的接包国的外包率，以考察接包国性质不同时，离岸服务外包对制造业全要素生产率影响的差异。

表5的列(1)-列(3)报告了总体离岸服务外包、接包国为发达国家的离岸服务外包(_)，以及接包国为发展中国家的离岸服务外包(_)对发达国家的制造业全要素生产率的回归结果。结果表明，总体离岸服务外包和接包国性质不同的离岸服务外包均能够对发达国家的制造业全要素生产率产生显著的促进作用。从回归系数的大小看，接包国为发展中国家的离岸服务外包对发达国家制造业全要素生产率的促进作用更大，这表明发达国家制造业的离岸服务外包活动遵循比较优势原则，将销售、仓储物流等劳动密集型的业务流程服务环节外包至劳动力成本低廉的发展中国家，将研发设计等核心环节保留在国内，使资源得到合理配置，更易实现行业内的规模经济，进而提升全要素生产率。

表 5 基于发包国性质差异和接包国性质差异的异质性分析

(续表)

表5列(5)报告了总体离岸服务外包对发展中国家制造业全要素生产率的回归结果，可以看出总体离岸服务外包对发展中国家制造业全要素生产率同样具有显著的促进作用，且比其对发达国家制造业全要素生产率的促进作用更大，这与马盈盈和盛斌(2018)的研究结论基本一致。表5列(5)、列(6)报告了接包国性质不同的离岸服务外包对发展中国家制造业全要素生产率的回归结果。结果显示，接包国为发达国家的离岸服务外包对发展中国家制造业的全要素生产率能够产生显著的促进作用，且远大于其对发达国家的促进作用，而接包国为发展中国家的离岸服务外包对发展中国家制造业全要素生产率则不具有显著的影响。一般而言，与发达国家相比，发展中国家的服务业基础较为薄弱，制造业部门的服务化程度也相对较低，其制造业部门通过离岸服务外包可以获得国外更加先进优质的服务要素投入，这些服务要素投入能够在其制造业生产过程中发挥更强的“黏合剂”的作用，提高其生产效率；同时，发展中国家制造业的生产技术也相对落后，将研发服务和专业技术服务等外包至科技发达的发达国家，能够产生较强的技术溢出效应，促进了发展中国家制造业部门的技术进步，从而使得全要素生产率得到提升。

(二)基于行业性质差异的异质性检验

本文根据行业要素密集度将涉及的18个制造业部门划分为劳动密集型制造业、资本密集型和技术密集型三类，以考察离岸服务外包对不同要素密集型制造业全要素生产率的影响。由表6可知，离岸服务外包对劳动密集型制造业和技术密集型制造业的全要素生产率具有显著的正向作用，且对劳动密集型制造业的正向促进作用更大，主要原因在于销售、仓储等的业务流程外包均能够促进两种类型的制造业部门的资源配置优化和规模经济效益。具体来说，对于劳动密集型制造业而言，这类业务流程环节在其价值链中占据更加重要的地位；而对于技术密集型制造业，其全要素生产率的提升更多依靠生产技术的升级，研发服务、专业技术服务以及信息技术服务等的离岸外包能够在一定程度上促进其技术进步，但研发成果和技术创新的形成存在一定的时滞，因此离岸服务外包对技术密集型制造业全要素生产率的促进作用要小于其对劳动密集型制造业全要素生产率的促进作用。

表 6 基于制造业要素密集度差异的异质性分析

表6列(2)显示，离岸服务外包对资本密集型制造业的全要素生产率并不存在显著影响，其原因可能在于，诸如金属及金属制品制造业、焦炭和精炼石油产品制造业、电子与通信设备制造业、运输设备制造业等资本密集型制造业，主要是通过使用更先进的生产设备来提高全要素生产率，本身对服务要素的需求远不及技术密集型制造业，在设计研发、生产模式、销售售后等方面并未产生大量的离岸服务外包需求。此外，资本密集型制造业大多具有垄断性质，行业内的企业利用自身雄厚的资金实力和自然资源控制权，制造较高的进入门槛，形成行业内垄断优势以获取巨额垄断利润，较少关注生产效率的问题。

六、结论与建议

本文基于WIOD对36个国家的18个制造业部门2000-2014年的离岸服务外包率和全要素生产率进行测度，考察了离岸服务外包对制造业全要素生产率的影响。研究结果表明，离岸服务外包对制造业全要素生产率具有显著的促进作用，且主要促进了制造业部门的纯技术效率和规模效率提升，但在一定程度上抑制了制造业部门的技术进步。机制检验结果表明，离岸服务外包能够通过促进制造业部门人力资本水平升级这一路径提升全要素生产率。异质性分析结果表明，一方面，离岸服务外包对发达国家制造业全要素生产率的促进作用更大，且发达国家和发展中国家的制造业部门将服务环节外包至其他发达国家均能够促进其全要素生产率提升，而外包至其他发展中国家时，发达国家制造业的全要素生产率能够显著提升，但发展中国家制造业全要素生产率并不会受到显著影响;另一方面，离岸服务外包的生产率效应存在行业异质性，其对劳动密集型制造业全要素生产率的促进作用最大，技术密集型制造业次之，而对资本密集型制造业则没有显著影响。本文的政策建议如下：

第一，进一步推进服务贸易自由化，鼓励并引导企业正确开展制造业离岸服务外包。目前，中国制造业离岸服务外包率较低，主要原因在于服务贸易壁垒较高。因此，应当进一步深化服务贸易开放程度，为制造业企业整合全球资源；同时，需要稳步推进金融业、通信业和科研技术服务业等高端服务业领域的开放，获取优质先进的国外服务要素投入，提供便利的贸易环节和良好的政策保障。此外，政府在为企业创造便利条件、鼓励其开展离岸服务外包活动的同时，须为企业做出必要的引导，促使其根据自身比较优势参与国际分工，外包自身无法达成的服务环节，而不是一味地盲目外包，使资源得到最合理的配置，以充分发挥离岸服务外包的生产率效应。

第二，积极培育高技能劳动力和管理人才与研发人才，增强制造业部门对外部服务要素的吸收能力。制造业企业的离岸服务外包不仅是将生产运营中的服务环节交由外部服务供应商完成，还需要在外包的过程中学习和吸收并形成自身的知识技术和经验。因此，中国应当由原本传统的以低成本低技能劳动力为主的发展战略，转变为以高技能高素质劳动力为核心的发展战略，提升高技能劳动力的利用率，培育并挖掘高素质的管理人才和研发人才，从而充分吸收离岸服务外包的技术溢出，提高全要素生产率。

第三，提升本土服务业尤其是高端服务业水平，打破离岸服务外包中国外上游企业利用技术优势对中国的垄断。鉴于中国服务业基础薄弱，尤其是高端服务业发展水平相对较低，需要加快发展本土服务业，打破发达国家在研发和专业技术服务等高端领域的国际垄断，降低中国制造业企业获取服务要素的成本。与此同时，积极利用新一轮科技革命成果，聚焦制造业关键领域，加强制造业自主创新能力，提升制造业产业链水平，避免过度依赖外部技术，导致出现被发达国家“卡脖子”的现象。

第四，健全和完善服务外包中的交流培训机制，充分发挥离岸服务外包的人力资本升级效应。在服务外包的过程中，接包方向发包方提供技术指导、人员培训等，能够提升发包方的人力资本水平。中国应当积极与服务业先进的国家签订贸易协定，深化双方服务贸易合作；鼓励和指导企业在服务外包合同中签订关于交流培训的条款，充分发挥离岸服务外包对人力资本水平的提升作用，从而提升全要素生产率；同时，强化企业的知识产权意识，避免在学习发包方技术时产生知识产权纠纷。