论文部分内容阅读
摘 要:从人力资本积累效应和融资约束缓解效应阐释了营商环境质量影响制造业服务化的机制,并结合我国2008-2013年市场化数据与中国工业企业数据库的匹配数据构建企业维度的面板计量模型进行实证检验。研究表明,优化营商环境对企业制造业服务化转型具有显著的促进效应,而人力资本积累和融资约束缓解发挥了重要的中介作用;异质性分析发现,因企业出口行为、所有制类型、所属行业及地区的差异,营商环境质量改善对企业制造业服务化转型具有不同的影响效应。研究结论为持续提升营商环境质量,推动制造业高质量发展提供了重要的政策启示。
关键词:营商环境质量;制造业服务化;人力资本积累效应;融资约束缓解效应
一、引言
我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。一方面,优化营商环境,构建市场化、法制化、国际化生产经营环境,是促进经济高质量发展的主要抓手。在放宽市场准入、精简行政审批、加快知识产权保护制度建设和强化监督检查【 资料来源:中华人民共和国中央人民政府,http://www.gov.cn/zhengce/content/2018-11/08/content_5338451.htm。】等众多举措下,中国营商环境得到了极大改善。根据世界银行发布的《2020年营商环境报告》,在全球190个经济体中,中国营商环境质量排名位居第31位,相较于2019年上升了15位;连续两年成为全球营商环境改善幅度最大的十大经济体之一。另一方面,在大数据、云计算、物联网等新一代信息技术应用日益广泛与深入的背景下,全面深刻理解制造业高质量发展内涵,是加快构建经济发展新格局,推动质量发展的重要依托。杨虎涛(2020)认为“质”是制造业发展的重要“引擎”,制造业与服务业的深度融合为实现制造业“质”的提升提供了有益思路。制造业服务化作为制造业与服务业融合发展的新型产业形态,能够有效加快制造业转型升级,提高制造业发展质量。值得注意的是,虽然我国制造业发展已经深度嵌入全球价值链,但大多数企业仍处于价值链低端,制造业服务化水平远低于发达国家。因此,随着德国“工业4.0”战略、以美国为代表的发达国家的“制造业回归”战略的实施,中国制造业企业亟需通过服务化战略突破“低端锁定”困境,推动制造业企业向价值链中高端攀升,实现中国经济“量”与“质”的双提升。在此背景下,研究我国如何通过优化营商环境,推动企业制造业服务化进程,对提高我国全球价值链分工地位,实现“中国制造”战略目标具有重要的现实意义和理论借鉴。
与本文研究最密切相关的文献主要涉及营商环境质量与制造业服务化等研究主题。首先,关于营商环境质量的研究主要集中在以下两个方面:一是营商环境质量指标的测算。现有研究主要从制度质量、市场化进程、贸易便利化等方面对其进行测度(Knack和Keefer,1995;Acemoglu等,2001;魏婧恬等,2017;刘斌等,2019);此外,董志强等(2012)基于世界银行公布的营商环境调查数据进行了综合测算;徐现祥等(2019)以商事制度改革为出发点,从工商营业执照、各类许可证、市场监管和互联网+政府服务四个维度构建营商环境质量评价指标。二是营商环境质量的影响效应研究。从宏观层面来看,营商环境质量通过促进生产性私人投资和增加创业活动两个方面推动区域经济发展(董志强等,2012);夏后学等(2019)研究认为优化营商环境对消除企业寻租影响、促进市场创新有积极作用;刘斌等(2019)基于贸易便利化视角,分析营商环境对提高全球价值链参与程度的影响。从微观层面来看,营商环境质量对技术创新、生产效率以及企业绩效等方面具有正向影响。Acemoglu等(2007)从制度环境视角,分析营商环境对技术进步的促进作用;徐浩和冯涛(2018)研究表明优化营商环境对技术创新具有显著的推动作用;魏婧恬等(2017)研究认为营商环境改善有利于企业全要素生产率的提高;许和连和王海成(2018)研究表明优化营商环境有利于降低企业交易成本,推动企业绩效水平的提升。其次,关于制造业服务化的研究主要涉及两个方面:一方面是制造业服务化的驱动因素。现有研究表明以技术创新(Santamaría等,2012)和人力资本(Falk和Peng,2013)为核心的高端服务要素投入有利于制造业服务化转型,还有学者认为制造业垂直专业化程度、资本构成和创新能力等因素对企业制造业服务化转型具有推动作用(戴翔,2016)。另一方面是从微观视角研究服务化对制造业企业的影响。现有研究认为,制造业服务化對企业生产率、企业绩效、技术进步和企业出口等方面具有推动作用。Reiskin等(1999)、Grossman和Rossi-Hansberg(2010)研究表明制造业服务化通过提高企业服务要素质量推动企业生产率提升。Fang等(2008)、Eggert(2011)研究表明制造业服务化有利于企业获得更高的利润收入;进一步,陈丽娴(2017)和肖挺(2018)研究认为企业异质性会导致制造业服务化对企业绩效产生不同的影响效应。刘维刚和倪红福(2018)研究发现间接和国外服务化对制造业企业生产技术提高具有促进作用。Lodefalk(2014)发现制造业企业投入服务要素增加将显著提高企业产品的国际竞争力。还有学者认为制造业服务化有助于企业出口二元边际的优化(刘斌和王乃嘉,2016)、出口国内贸易增加值的提升(许和连等,2017)和出口产品质量的改善(祝树金等,2019)。
综上所述,目前关于制造业服务化影响效应的研究已较为翔实,但鲜有涉及制造业服务化驱动因素的考察,特别是目前缺乏从营商环境质量视角,来研究其对微观企业制造业服务化的影响。本文可能的边际贡献主要包括:(1)研究视角方面。本文关注营商环境质量对制造业服务化的影响,丰富了营商环境影响制造业企业价值链攀升的研究。同时,本文从人力资本积累效应和融资约束缓解效应两方面阐释了营商环境质量对制造业服务化的影响机制,进一步深化了营商环境质量影响制造业服务化转型的理解与识别。(2)研究内容方面。本文基于营商环境质量定义详尽阐述了使用市场化指数作为代理变量的科学性;并综合运用地区市场化数据与中国工业企业数据库的匹配数据,实证检验了营商环境质量对制造业服务化的影响效应及作用机制,与既有文献相比更能反映我国区域内部营商环境质量【 世界银行企业数据库提供的宏观营商环境质量数据虽然具有国际可比性,但是其仅考虑了中国北京和上海两个城市的样本,而北京和上海作为中国的经济中心,营商环境质量好是不言而喻的。因此,其存在一定样本选择性偏误。】(张三保等,2020)对企业层面制造业服务化的影响效应。(3)研究结论方面。本文研究表明优化营商环境质量对制造业服务化具有显著的推动作用,其中人力资本积累和融资约束缓解是主要作用渠道,研究结论对于提高我国区域营商环境质量和促进制造业企业发展具有现实意义。 二、营商环境质量影响制造业服务化的机制分析【 感谢审稿人对本文机制分析提出的有益建议。】
(一)营商环境质量影响制造业服务化的直接作用机制
具有丰富的知识型生产资料和较强抗风险能力的企业可能更倾向于选择制造业服务化战略,这是因为制造业服务化不仅能够提高企业生产效率增加产品数量,而且对提高产品质量与扩大产品范围也具有积极作用,换言之,制造业服务化更有利于培育企业核心竞争力,提高企业存续能力与盈利能力(陈丽娴,2017)。企业作为营商环境的微观个体,其势必会受到所在区域营商环境质量的影响(邓悦等,2019)。一方面,制造业服务化是制造业企业在生产过程中对知识密集型服务要素投入的增加,即企业进行服务化转型需要增加知识、技术、信息等服务要素投入。《优化营商环境条例》指出,优化营商环境有利于构建现代市场体系,促进各类生产要素的自由流动与资源的优化配置。这意味着改善营商环境质量为制造业企业获得服务要素提供了制度保障,在很大程度上有助于企业进行服务化转型。另一方面,优化营商环境能够有效促进不同市场主体公平、有序地参与市场竞争,优化市场结构,调整企业要素投入结构,进而提高制造业服务化水平。王小波和李婧雯(2016)解释了上述理论,基于2001-2011年投入产出数据进行实证检验,表明市场结构失衡将抑制中间服务要素投入结构优化,进而阻碍制造业服务化。综上,营商环境质量与企业制造业服务化之间存在正向关系。
(二)营商环境质量影响制造业服务化的中介作用机制
制造业企业进行服务化转型不是一蹴而就的事情,人才和资本是影响企业服务化转型的关键因素(解季非,2018)。一方面,高层次人力资本是技术前沿的代表,在企业人力资本积累和高级化进程中,人才及知识要素的快速积累,有利于加快企业技术积累与进步(Rammer等,2009),提高企业服务化转型能力。唐志芳和顾乃华(2018)研究认为人才以及知识资本要素投入有利于推动制造业服务化转型。另一方面,制造业企业进行服务化转型时需要信息、研发、售后服务等高级生产要素的投入,产生了大量的融资需求,因此缓解企业融资约束对服务型制造转型具有积极作用。刘斌等(2016)研究表明金融机构通过发挥“储蓄池”的功能,缓解企业资金流动约束,进而提高企业制造业服务化水平。进一步,本文从人力资本积累效应和融资约束缓解效应两个方面阐述营商环境质量影响制造业服务化的中介作用机制。
1.人力资本积累效应
营商环境质量的有效提升可以促进人力资本积累。一方面,改善营商环境质量能够建立健全的人力资源市场体系,促进人力资本有序流动与配置【 资料来源:《优化营商环境条例》,http://www.gov.cn/zhengce/content/2019-10/23/content_5443963.htm。】。已有文獻表明,破除制约人才、技术和数据等要素自由流动的障碍可以推动企业人力资本积累(刘瑞明等,2017)。此外,戴魁早等(2020)研究认为各类生产要素配置的效率提高与优化能够推动企业人力资本结构向高级化方向转变。另一方面,优化营商环境有助于推动税收政策的持续深化,促进企业物质要素与人力资本的优化配置,调整企业人力资本结构。刘啟仁和赵灿(2020)利用一个简单的“双层嵌套型CES生产函数”模型解释了上述现象,研究表明税收激励政策的实施有利于增加企业对技能劳动力的需求。因此,提高营商环境质量无疑会更好地发挥企业人力资本要素禀赋结构改善带来的技术进步对制造业服务化转型的促进作用。如中国中钢集团公司由钢铁生产公司发展为钢铁生产全流程的制造服务型公司,IBM公司通过技术积累与进步成功从电脑硬件制造业转型为知识密集型的IT服务提供商。
2.融资约束缓解效应
改善营商环境质量能够有效缓解融资约束。契约是营商环境的重要特征之一,良好的契约环境有利于降低借贷双方间不确定性和信息不对称程度,遏制企业机会主义行为,降低金融机构信贷风险,缓解企业融资约束。杨畅和庞瑞芝(2017)构建了一个“不完全契约企业最优债务”模型以解释上述现象,并运用中国制造业企业数据进行实证检验,研究表明优化契约环境可以显著降低企业融资成本,提高融资水平。另一方面,优化营商环境,加强金融市场化建设,构建多层次资本市场体系,拓宽企业融资渠道和增加融资机会(吕承超和王媛媛,2019),有利于企业资金融通。Whited和Wu(2006)研究表明金融市场完善程度对企业融资约束具有至关重要的作用。因此,优化营商环境通过提高企业信息披露质量和拓展企业融资渠道,提高企业融资能力,降低服务型制造转型成本,最终实现制造业企业服务化转型。如通用电气公司通过大力发展其资本服务公司为通用电气的工业部门的技术研发提供资金支持,进而成功转变为“技术+管理+服务”于一体的新型通用电气公司。
基于此,本文认为营商环境质量通过加速人力资本积累和降低融资约束,推动企业制造业服务化转型。
三、计量模型、变量与数据
(一)计量模型设定
基于前文的机制分析,借鉴刘斌和王乃嘉(2016)、夏后学等(2019)的研究,构建出如下的基准模型:
lnserdipt=β0+β1lnmarketpt+β2Controls+μp+μt+εipt(1)
式中,下标i、p和t分别表示企业、省份和年份。被解释变量lnserdipt表示位于省份p的企业i在t年时的制造业服务化水平的对数值;核心解释变量为lnmarketpt,表示省份p在t年时的营商环境质量指标的对数值;βi为估计系数。Controls为控制变量集合,包括全要素生产率、资本劳动比、企业存续年限、企业规模、企业绩效和市场竞争程度。μp和μt分别表示省份固定效应和年份固定效应,εipt为残差项。为解决模型可能存在的异方差问题,借鉴韩峰等(2020)的研究将标准误聚类到企业层面。 (二)变量的选择与测算
1.被解释变量:制造业服务化
早期学者主要基于世界银行公布的投入产出表测算制造业服务化水平(刘斌和王乃嘉,2016)。考虑到制造业仅有18个行业,而微观企业的样本远超过制造业行业的个数,因此基于投入产出表测算制造业服务化水平在一定程度上并不能准确反映企业服务化水平。鉴于此,本文借鉴许和连等(2017)、刘维刚和倪红福(2018)的方法构建我国微观企业维度制造业服务化水平。具体测算如下:
Serdi=(adexpensei+fincosti+salefeei)outputcuri(2)
其中,Serdi表示企业i的制造业服务化水平,adexpensei、fincosti和salefeei分别表示企业i的管理费用、财务费用和销售费用,outputcuri表示企业i的工业总产值。
2.核心解释变量:营商环境质量
《优化营商环境条例》明确指出营商环境质量是企业等市场主体在市场经济活动中所涉及的体制机制性因素和条件。换言之,营商环境质量就是指企业从创办到破产退出均可能受到政务服务质量、要素市场质量和法律制度质量优劣的影响,这为准确评估营商环境质量提供了理论依据和有益思路。由政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度以及市场中介组织和法治制度环境(王小鲁等,2019)五个方面构成的市场化指数与营商环境质量的定义不谋而合,其充分考虑了政务服务质量、市场环境质量、要素市场质量、法治保障质量等方面对企业生产经营的影响。进一步,与世界银行企业数据库提供的营商环境质量数据相比,该指标不仅考虑了政府行为,还增加了市场环境内容,更能反映出中国省际间营商环境质量的差异程度。此外,本文还将市场化指数与2008年世界银行报告的中国主要城市营商环境质量指数【 于文超和梁汉平(2019)将2008年世界银行报告的中国主要城市的营商环境质量指数与市场化指数进行相关性检验,结果表明Pearson 相关系数,高达 0.890,且在1%水平上显著。】、徐现祥等(2019)测度的营商环境质量指数进行检验分析【 本文将市场化指数与徐现祥等(2019)测算的营商环境质量指数结果进行比对,发现这二者的营商环境质量得分排名前10的省份基本一致。】,为本文所选择的营商环境质量奠定了现实基础。
图1显示了2008-2013年中国营商环境质量指数的演变趋势。在样本观察期内,中国营商环境质量指数总体呈现出上升趋势,由2008年的5.59增长到2013年的6.31,6年间的增长幅度为0.72。具体来说,考虑到不同地区之间的营商环境质量可能存在较大差异,这里根据经济发展水平,考虑到数据的可获得性,将中国30个样本省份【 剔除数据异常的西藏地区,剔除数据缺失的港澳台地区,最终考察中国30个样本省份营商环境质量发展水平。】划分为东部、中部和西部地区【 东部:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南;中部:山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部:内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。】。在2008-2013年,东部地区营商环境质量指数最高,均值为7.32。中部地区营商环境质量指数较高,均值为5.62。西部地区营商环境质量指数最低,均值为4.50。其中,仅有东部地区营商环境质量始终处于最优状态,而中、西部地区营商环境质量一直未超越全国平均水平。换言之,中、西部地区营商环境质量较差。
3.控制变量
(1)全要素生产率。现有研究对企业全要素生产率的测算主要使用OP(Olley-Pakes)和LP(Levinsohn-Petrin)的方法。但由于中国工业企业数据库中缺失2008年和2009年的工业增加值和中间品投入信息的相关数据,本文借鉴Head和Ries(2003)的方法,近似估计企业全要素生产率,具体的估计方法如下:
tfpi=lnYiLi-s×lnKiLi(3)
其中,tfpi表示企业i的全要素生产率,Yi表示以企业i的工业总产值近似替换其工业增加值,Ki表示企业i的固定资产,Li表示企业i的年末从业人员数,s表示资本贡献度,并将其设定为13(Hall和Jones,1999)。
(2)资本劳动比。该指标在一定程度上可以反映企业的要素禀赋结构,若资本劳动比值越大则说明该企业越倾向于资本密集型企业,反之则越倾向于劳动密集型企业。借鉴祝树金等(2019)的方法对企业资本劳动比进行测算,具体测算方法如下:
klratioi=netvaluefixassetiemploymenti(4)
其中,klratioi表示企业i的资本劳动比,netvaluefixasseti表示企业i的固定资产净值年平均余额,employmenti表示企业i的年末从业人数。
(3)企业存续年限。企业存续时间越长,企业积累的生产经验越丰富,因此企业存续年限对企业制造业服务化转型具有重要影响。本文采用当年年份减去企业成立年份进行衡量。
(4)企业规模。企业规模越大,意味着企业具有更高质量的人力资本积累、先进的生产技术以及丰裕的资本,对提高企业转型能力具有积极的促进作用。这里运用企业年末从业人数对企业规模进行衡量。考虑到大多数制造业企业存在大量的低层次人力资本,可能削弱企业规模对制造业服务化转型的正向影响;但当高层次人力资本积累超过一定阈值时,企業规模抑制制造业服务化转型这一效应将弱化,故在模型中加入企业规模的平方项。
(5)企业绩效。肖挺(2018)研究表明企业之所以选择制造业服务化战略往往是因为其营业利润受损或是受到外部环境的刺激而愿意进行企业战略的调整。此外,从投资视角而言,绩效好的企业比绩效不好的企业更有能力涉足新的领域。由此可见,企业绩效是影响企业是否进行制造业服务化转型的重要因素,本文采用企业销售利润率【 企业销售利润率=利润总额/产品销售额.】来表征企业绩效水平。 (6)市场竞争程度。市场竞争在一定程度上迫使企业寻求新的盈利模式,其主要通过技术革新和服务创新的方式提高企业核心竞争力,王小波和李婧雯(2016)研究认为市场竞争度对企业进行制造业服务化转型具有积极的推动作用。这里采用赫芬达尔-赫希曼指数来测度市场竞争程度。
(三)数据来源与处理
中国工业企业数据库和《中国分省份市场化指数报告(2018)》是本文的主要数据来源。中国工业企业数据的样本期为1998-2013年,市场化指数样本期为1997-2016年,但由于樊纲等(2011)测算的1997-2009年的市场化指数与王小鲁等(2019)测算的2008-2016年的市场化指数在统计口径和基期选择等方面存在差异,故不能将两者测算的市场化指数进行简单合并;进一步地,为了与工业企业数据库进行匹配,本文选择了王小鲁等(2019)测算的2008-2013年市场化指数作为营商环境质量代理变量。其中,制造业服务化的原始数据来源于中国工业企业数据库中的管理费用、财务费用、销售费用以及工业总产值;营商环境质量的原始数据主要来源于《中国分省份市场化指数报告(2018)》。控制变量测算所需要的年末从业人数、固定资产、企业成立时间等数据均来自中国工业企业数据库。中国工业企业数据库与营商环境质量数据进行匹配是计量模型进行有效估计的重要前提,本文基于中国省市县地区代码将中国工业企业数据库与营商环境质量数据进行有效对接。数据的描述性统计见表1。
四、基准回归与稳健性检验
(一)基准回归结果
表2报告了营商环境质量对制造业服务化的基准回归结果。第(1)列为模型中没有加入控制变量,仅包含营商环境质量及固定效应,结果表明营商环境质量的估计系数显著为正,营商环境质量指标值每改善1%,制造业服务化水平大约提高0.435%。第(2)~(7)列在模型(1)的基础上,依次加入了全要素生产率、资本劳动比、企业存续年限、企业规模、企业绩效和市场竞争程度等控制变量,营商环境质量的估计系数符号与显著性均未发生改变。考虑到营商环境质量评价指数的维度为省份-年份,故在模型(7)的基础上将标准误聚类到省级层面,结果表明其主要结论依然成立(如表2第(8)列所示)。實证结果与前文理论分析一致,说明优化营商环境在总体上可以显著提高制造业服务化水平,与现有关于优化营商环境质量有利于经济发展的研究结论一致(董志强等,2012)。无论是以美国为代表的发达国家极力推进的“制造业回归”战略,还是中国制造业高质量发展战略,都揭示了制造业将价值链向以服务为中心转变是世界经济发展的必然趋势。因此,中国应进一步改善营商环境质量,建设发展软环境,这不仅是巩固和提升制造业服务化水平的基石,也是加快实现制造业企业高质量发展的重要战略。
各控制变量的回归系数符合预期。企业全要素生产率与制造业服务化之间存在负向关系,这是因为全要素生产率较高的企业进行服务化转型的意愿较低(陈丽娴,2017)。资本劳动比变量的估计系数显著为正,意味着制造业企业进行服务化转型离不开资本和高端服务要素的投入。随着“工业4.0”“5G时代”以及智能制造的不断发展,制造业企业将持续增加资本、技术、人才等高端要素的投入,加快制造业服务化进程。企业存续时间越长,积累的经验越丰富,动态能力体系趋于完善(祝树金等,2019),进而有利于企业制造业服务化转型。企业规模与制造业服务化之间存在正“U”形关系,即企业规模与制造业服务化之间存在一个阈值,当制造业企业处于服务化转型初期,由于企业存在大量固定资产与低质量
人力资本,导致企业缺乏创新能力,短期内将阻碍制造业服务化转型;而当企业高质量人力资本积累到一定阶段时,人力资本结构优化带来的竞争优势弥补了低端要素的负效用,有助于企业发挥规模效应,推动制造业服务化进程。企业绩效变量的估计系数显著为正,这意味着盈利能力强的企业更有能力提高其技术研发水平,为企业进行服务化转型奠定技术基础。市场竞争程度对企业制造业服务化转型具有积极的促进作用,可能是因为随着数字经济的迅猛发展,市场竞争程度进一步加剧,迫使企业通过增加研发、规划和营销等服务性生产要素的投入推动企业服务创新能力的提高,与王小波和李婧雯(2016)研究结论一致。
(二)稳健性检验
考虑到基准回归结果可能存在估计偏误的问题,本文通过改变样本范围、替换关键变量指标、考虑内生性问题等方面对基准回归结果进行稳健性检验。
1.改变样本范围
考虑到样本数据可能存在异常值、数据缺失和错误等问题,本文对观测样本范围进行了调整。表3第(1)~(4)列依次报告的是:(1)将非平衡面板调整为平衡面板;(2)对企业制造业服务化在1%水平上进行双边缩尾处理;(3)对企业制造业服务化在1%水平上进行双边断尾处理;(4)由于中国工业企业数据库2010年数据缺失较为严重(陈林,2018),删除2010年的数据。其回归结果均表明营商环境质量的估计系数显著为正,即优化营商环境显著推动了制造业服务化转型,与主要结论一致。
2.替换被解释变量
现有研究主要基于企业的服务费用(刘斌和王乃嘉,2016)和服务收入(肖挺,2018)两个视角核算企业制造业服务化水平。考虑到不同视角刻画的企业制造业服务化水平可能存在明显差异,这里将从企业服务收入视角对其进行测度,并进一步检验不同视角下优化营商环境对企业制造业服务化的影响效应。借鉴江积海和沈艳(2016)与肖挺(2018)的研究,采用其他业务收入【肖挺(2018)研究认为企业服务收入理论上应当包含在“其他业务收入”项目中。根据《会计通则》可知“其他业务收入”中包含服务性收入和其他杂项收入。鉴于数据的可获得性,本文并没有剔除“其他业务”收入中的杂项。】占营业收入的比重从企业服务收入视角刻画企业制造业服务化水平【本文进一步将企业费用视角和企业收入视角核算的企业制造业服务化水平进行相关性检验,结果表明两者之间存在明显的正向相关性。】。表3第(5)列为改变企业制造业服务化核算方法后的估计结果,研究表明营商环境质量每改善1%,企业制造业服务化水平提高约0.313%,这意味着优化营商环境质量对企业制造业服务化转型具有积极的推动作用。同时也表明优化营商环境质量对不同视角下测算的企业制造业服务化均具有明显的正向影响。 3.内生性问题
前文基准回归模型的内生性问题可能主要是由遗漏变量和双向因果关系导致的,一方面,模型可能遗漏了与营商环境质量和制造业服务化共同相关的变量;另一方面,营商环境质量与制造业服务化之间可能存在双向因果关系,企业制造业服务化转型行为很大程度上受企业自身生产结构和经营状况的影响,进行服务化转型的企业往往拥有较丰富的人才及知识资本要素和充足的资金,在一定程度上也就意味着该地区营商环境质量相对较佳。为解决由内生性问题引致的估计偏误,本文采用营商环境质量一阶滞后项作为工具变量进行两阶段最小二乘估计(2SLS)。进一步地,通过“弱工具变量检验”和“识别不足检验”来验证所选工具变量的有效性,结果显示,Cragg-Donald Wald F检验值为540000,远大于10%的临界值16.38,可以拒绝“存在弱工具变量”的原假设;LM检验P值为0.0000,在1%水平上拒绝“工具变量识别不足”的原假设;因此,基于以上分析认为使用营商环境质量一阶滞后项作为工具变量是合理的。表3第(6)列是在考虑模型存在内生性问题后的估计结果,营商环境质量变量的估计系数与基准回归结果基本一致,表明营商环境质量与制造业服务化之间存在正向因果关系,即优化营商环境有助于企业进行制造业服务化转型。
五、企业异质性分析与机制检验
(一)异质性分析
考虑到企业异质性因素可能会影响营商环境质量对制造业服务化的作用,因此本部分将根据企业出口行为、所有制类型、所属行业和地区对观测样本进行划分,考察营商环境质量对企业高质量服务化转型的异质性影响。
1.基于企业是否出口的异质性分析
考虑到出口型企业与非出口型企业之间的差异,根据中国工业企业数据库中提供的“出口交货值”指标将制造业企业划分为出口型企业与非出口型企业【若出口交货值大于零则为出口型企业,否则为非出口型企业。】。表4第(1)~(2)列分别报告了基于企业是否出口的分组回归结果。从中可以发现,优化营商环境对出口型企业和非出口型企业服务化转型均具有促进作用,但对出口型企业的影响效应显著大于非出口型企业。对于出口型企业而言,优化营商环境为其发展提供了优质的人力资本和充足的资金;在出口前,该类型企业会通过增加研发、设计、营销等高端服务要素的投入,提高出口产品质量和增加附加值,同时企业也将拥有更强的吸收能力(戴觅和余淼杰,2012);在出口后,企业能够有效地学习和吸收国外先进的生产技术和管理经验,提升企业自主创新能力,进而推动企业服务化转型。非出口型企业以初级产品的生产加工为主,其人才、资本、技术等高端服务要素投入与储备不足,企业转型能力较差;但伴随着营商环境质量的改善,以知识及人才为主导的服务要素嵌入非出口型企业,对企业技术深化和创新具有直接的推动作用,为企业进行服务化转型奠定了要素基础。因此,相较于非出口型企业而言,出口型企业可以发挥自身优势,增加服务型生产要素的投入,提高企业出口产品质量和服务,推动企业服务化转型,进而提升企业在全球生产网络中的地位。
2.基于企业所有制类型的异质性分析
表4第(3)~(5)列依次报告了基于企业所有制类型【根据中国工业企业数据库中提供的“登记注册类型”指标将企业划分为国有企业、外资企业和民营企业。】的分组回归结果。可以发现,对于国有企业而言,营商环境质量变量的估计系数并不显著,在一定程度上可以认为营商环境质量对国有企业服务化还未发挥效用;优化营商环境对外资企业服务化具有抑制效应,而对民营企业服务化则具有明显的正向影响。可能的原因在于,制造业企业在进行服务化转型过程中可能陷入“服务化-利润陷阱”即涉及服务化的企业并没有比未涉及服务化的企业获得更多的绩效(肖挺,2018),因此外资企业以牺牲企业利润为前提进行服务化转型的意愿较低;其次,外资企业面对优化营商环境带来的制度优势和市场红利等影响的适应性较低,这无疑会阻碍外资企业服务化转型活动的开展;而对于民营企业而言,优化营商环境有助于缓解市场与企业之间的信息不对称、加快市场化进程,为民营企业进行高质量人力资本积累和获取外部融资提供保障,由此揭示出优化营商环境质量可以有效地推动民营企业服务化转型,与现有关于构建市场化、法制化营商环境有利于激发民营企业发展活力的研究结论一致(于文超和梁平汉,2019)。
3.基于企业所属行业的异质性分析
考虑到制造业不同行业企业技术特征的差异性,根据国家统计局颁布的《技术产业(制造业)分类》(2013)【资料来源:国家统计局,http://www.stats.gov.cn/statsinfo/auto2073/201310/t20131030_450341.html。】,将观测样本分为高技术行业和低技术行业。表5第(1)~(2)列汇报了基于企业所属行业异质性的分组回归结果。可以发现,营商环境质量对高技术行业企业和低技术行业企业服务化的影响系数均显著为正。相对于高技术行业企业而言,优化营商环境对低技术行业企业服务化的影响更大,营商环境质量指标值每改善1%,低技术行业企业服务化水平大约提高0.401%。可能的原因是营商环境质量的不断改善,促进了市场竞争,低技术行业企业为应对严峻的市场竞争势必会通过调整产业结构,转变生产方式,提升企业核心竞争力,从而对制造业服务化转型产生正向影响。另一方面,企业制造业服务化转型不仅需要承担因开拓新市场和搜寻信息导致的成本上升压力,还需要面临由于企业管理和运营成本增加引致的经营风险;优化营商环境质量意味着企业有能力获取更多商業融资,能够有效地缓解低技术行业企业服务化转型的成本约束,这无疑会拓展企业研发创新能力的深度与广度,推进低技术行业企业服务化进程。
4.基于企业所属地区的异质性分析
中国不同区域的营商环境质量发展水平存在较大差异,本文根据企业所属地区经济发展水平划分为东部、中部和西部地区进行分组检验。表5第(3)~(5)列分别报告了相应的回归结果。可以发现,优化营商环境对东、中、西部地区企业制造业服务化转型均具有显著的促进作用,其中对中部地区企业的影响最明显。可能的原因在于,中国营商环境质量建设的区域差异十分明显,东部地区制度质量、市场完善程度、基础设施建设整体水平远高于中西部地区,对营商环境质量改善敏感度较低,制造业企业进行服务化转型的意愿低;对于中部地区而言,近年来政府加快中部地区营商环境质量改善,经济、社会、法律体制等各方面均有显著的改善,能够从营商环境质量中获得高质量的人力资本积累和商业信用融资,推动制造业企业自主研发和抗风险能力的提升,从而对企业制造业服务化的促进效应更为显著;西部地区营商环境质量虽表现出较强的增长态势,但整体仍处于最低水平,企业学习和吸收能力较差,不能够把握营商环境质量改善带来的发展机遇,且西部地区多为资源依赖型企业(许和连等,2017),因此优化营商环境对西部地区企业服务化转型的影响效应较小。 (二)机制检验
基于前文的机制分析,本文认为优化营商环境对人力资本积累和融资约束缓解可能存在正向影响【 这里人力资本积累和融资约束缓解仅是营商环境质量众多侧面中的一个。】,并且通过人力资本积累和融资约束缓解的中介效应进一步作用于企业制造业服务化转型。这里借鉴温忠麟等(2014)中介效应检验“三步法”实证检验营商环境质量影响制造业服务化转型的渠道,首先将制造业服务化变量对营商环境质量变量以及相关解释变量进行回归,其次是将中介变量对包含营商变量在内的相关解释变量进行回归,最后将制造业服务化变量对营商环境质量变量、中介变量以及相关解释变量进行回归。具体检验模型构建如下:
lnserdipt=ν0+ν1lnmarketpt+ν2Controls+μp+μt+εipt(5)
Mipt=α0+α1lnmarketpt+α2Controls+μp+μt+ξipt(6)
lnserdipt=η0+η1lnmarketpt+η2Mipt+η3Controls+μp+μt+ωipt(7)
其中,Mipt表示中介变量,其他变量含义与(1)式相一致。根据中介效应检验原理,如果检验回归系数ν1显著,则继续中介效应分析,否则停止分析;若α1和η2全部显著,则表明中介效应显著,无需再进行中介效应的Sobel检验,若α1和η2至少有一个不显著则需进行中介效应的Sobel检验,Sobel检验结果显著说明中介效应显著,否则不显著。
1.人力资本积累效应
优化营商环境有利于企业获得丰富的人才资源,促进企业人力资本积累,为生产研发提供新动能,进而推动企业高质量的制造业服务化。为检验人力资本积累效应渠道,这里利用企业平均工资刻画企业人力资本积累。这是因为高层次劳动力获得更高的劳动报酬,即平均工资高意味着该企业拥有高质量的人力资本积累。当然该指标并不能十分准确地衡量企业的人力资本积累情况,但也具有一定的合理性。
表6第(1)~(3)列报告的是人力资本积累作为中介变量的回归结果。第(1)列为模型(5)的回归结果;第(2)列为中介变量人力资本积累作为被解释变量的回归结果,可以发现营商环境质量变量的估计系数显著为正,说明优化营商环境对人力资本积累具有明显的正向影响,促进企业人力资本积累;第(3)列为(7)式的回归结果,营商环境质量与人力资本积累在一定水平上对企业制造业服务化均具有正向影响【 表6第(3)列的回归结果表明人力资本积累变量显著而营商环境质量变量不显著,根据温忠麟等(2004)的研究可以将其判定为完全中介效应,但是观察到营商环境质量变量的P值为0.383,这意味着营商环境质量在一定程度上也是显著的,故本文将人力资本积累效应判定为部分中介效应。】,与第(1)列结果相比,营商环境质量变量的估计系数由0.424下降为0.0763,意味着人力资本积累起到了部分中介效应,是营商环境质量作用于企业制造业服务化的重要渠道之一。由此揭示出市场化、法制化营商环境质量有利于人力资本流动,加速企业人力资本积累,有利于企业实现高质量的制造业服务化。
2.融资约束缓解效应
优化营商环境有利于缓解企业融资约束,不仅降低了企业转型成本,而且增加了企业研发投入。为检验融资约束缓解效应渠道,这里鉴张杰(2015)的研究,采用应付账款与企业总资产比值的对数值作为融资约束缓解的代理变量,该指标值越大,说明企业面临的融资环境越好。
表6第(4)~(5)列报告的是融资约束缓解作为中介变量的回归结果。第(4)列为融资约束缓解变量对营商环境质量变量及相关解释变量的回归结果,表明优化营商环境有利于企业有能力获得更多的商业信用融资;第(5)列为(7)式的回归结果,营商环境质量变量、融资约束缓解变量都有显著为正的估计系数,与第(1)列回归结果相比,在控制了中介变量融资约束缓解之后营商环境质量变量的估计系数变小了,毋庸置疑,融资约束缓解是营商环境质量影响企业制造业服務化转型的另一条重要渠道。
综上所述,构建市场化、法制化、国际化营商环境通过人力资本效应和融资约束缓解效应对企业制造业服务化转型产生积极了影响。
六、结论与启示
优化营商环境、推进制造业服务化是全球经济发展的必然趋势,是提高制造业全球价值链嵌入地位的重要推动力,是增强企业竞争力与经济效益的主要途径。基于以上背景,本文结合我国2008-2013年市场化数据与中国工业企业数据库的匹配数据,考察了营商环境质量对制造业服务化的影响效应,研究发现:首先,营商环境质量通过人力资本积累效应和融资约束缓解效应对企业制造业服务化产生影响,即优化营商环境质量降低了市场的不确定性,促进人力资本积累和融资约束缓解,企业研发设计能力和服务创新能力得到有效提升,进而推动企业高质量制造业服务化转型。其次,营商环境质量对制造业服务化的影响效应在企业是否出口、所有制类型、所属行业和地区方面存在明显的异质性。具体地,营商环境质量对出口型企业具有更强的影响效应;优化营商环境对民营企业服务化转型具有积极的促进作用,相反,对国有企业尚未产生影响效应,对外资企业具有抑制效应;相较于高技术行业企业而言,营商环境质量对低技术行业企业服务化转型的影响作用更大;营商环境质量的改善对东、中、西部企业服务化均产生正向影响,其中对中部地区企业的影响最明显。
本文关注营商环境质量对制造业服务化的影响,对于实现我国制造业高质量发展和促进制造业价值链攀升具有重要的启示意义。改善营商环境质量会促进经济资源优化配置,有利于制造业企业进行高质量的服务化转型。这意味着,推进要素市场配置改革,激发各类要素措施,加快人才流动、技术创新和数字经济发展,优化制造业企业生产经营环境,将切实保障企业有能力获得更多的高质量要素资源和政策支持,深化制造环节与服务环节的融合。协同推进减税降费和“放管服”改革,不仅是降低企业经营负担的关键性举措,也是重塑政府与市场关系的内在要求,持续构建市场化、法制化、国际化营商环境,有助于缓解企业融资约束,促进企业进行高质量的服务化转型。考虑到区域之间营商环境质量发展水平存在明显差异,各地区政府要始终坚持实事求是,一切从实际出发的工作原则,遵循客观发展规律,构建符合自身发展要求的、有特色的营商环境质量。与此同时,企业应顺应时代发展潮流,抓住优化营商环境质量带来的历史机遇,不仅要积极培育和吸引高质量知识及人才资本为企业提供服务化专业技术人才,还要合理运用商业信用融资为企业研发投入和服务化转型提供资金保障,推进企业制造业服务化转型,实现制造业“质”与“量”的双提升。 参考文献:
[1]邓悦、 郑汉林、 郅若平, 2019:《放管服”改革对企业经营绩效的影响——来自中国企业-劳动力匹配调查(CEES)的经验证据》,《改革》第8期。[Deng Yue, Zheng Hanlin and Zhi Ruoping, 2019, The Impact of Deregulation & Regulation & Service Reform on Promoting Enterprise Performance: Empirical Evidence from the China Employer-Employee Survey (CEES), Reform, 8.]
[2]陈丽娴,2017:《制造业企业服务化战略选择与绩效分析》,《统计研究》第9期。 [Chen Lixian, 2017, Strategic Choice and Performance Effect of Servitization of Manufacturing Firms, Statistical Research, 9.]
[3]陈林,2018:《中国工业企业数据库的使用问题再探》,《经济评论》第6期。 [Chen Lin, 2018, Re-exploring the Usage of China’s Industrial Enterprise Database, Economic Review, 6.]
[4]董志强、魏下海、汤灿晴,2012:《制度软环境与经济发展——基于30个大城市营商环境的经验研究》,《管理世界》第4期。 [Dong Zhiqiang, Wei Xiahai and Tang Chanqing, 2012, Institutional Soft Environment and Economic Development: An Empirical Study Based on the Business Environment in 30 Major Cities, Management World, 4.]
[5]戴觅、余淼杰,2012:《企业出口前研发投入、出口及生产率进步——来自中国制造业企业的证据》,《经济学(季刊)》第1期。 [Dai Mi and Yu Miaojie, 2012, Pre-export R&D, Exporting and Productivity Gains: Evidence from Chinese Manufacturing Firms, China Economic Quarterly, 1.]
[6]戴翔,2016:《中国制造业出口内涵服务价值演进及因素决定》,《经济研究》第9期。 [Dai Xiang, 2016, Evolution and Determinants of Service Added Value Embodied in China’s Manufactured Exports, Economic Research Journal, 9.]
[7]戴魁早、李晓莉、骆莙函,2020:《人力资本结构高级化、要素市场发展与服务业结构升级》,《财贸经济》第10期。[Dai Kuizao, Li Xiaoli and Luo Junhan, 2020, Human Capital Structure Upgrading, Factor Market Development and Service Industry Structure Upgrading, Finance & Trade Economics, 10.]
[8]韓峰、庄宗武、李丹,2020:《国内大市场优势推动了中国制造业出口价值攀升吗?》,《财经研究》第10期。[Han Feng, Zhuang Zongwu and Li Dan, 2020, Does the Advantage of Large Domestic Markets Promote the Export Value of China’s Manufacturing Industry?, Journal of Finance and Economics, 10.]
[9]刘斌、魏倩、吕越、祝坤福,2015:《制造业服务化与价值链升级》,《经济研究》第3期。[Liu Bin, Wei Qian, Lü Yue and Zhu Kunfu, 2015, Servitization of Manufacturing and Value Chain Upgrading, Economic Research Journal, 3. ]
[10] 刘斌、王乃嘉,2016:《制造业投入服务化与企业出口的二元边际——基于中国微观企业数据的经验研究》,《中国工业经济》第9期。 [Liu Bin and Wang Naijia, 2016, Input Servitization of Manufacturing and Dual Margins of Firms’ Export——An Empirical Study Based on the Data of Chinese Micro-enterprise, China Industrial Economics, 9.]
[11] 刘瑞明、亢延锟、黄维乔,2017:《就业市场扭曲、人力资本积累与阶层分化》,《经济学动态》第8期。 [Liu Ruiming, Kang Yankun and Huang Weiqiao, 2017, Employment Market Distortion, Human Capital Accumulation and Class Differentiation, Economic Perspectives, 8.] [12] 刘维刚、倪红福,2018:《制造业投入服务化与企业技术进步:效应及作用机制》,《财贸经济》第8期。 [Liu Weigang and Ni Hongfu, 2018, Service Input of Manufacturing and Enterprise Technological Progress:Effects and Mechanism, Finance & Trade Economics, 8.]
[13] 刘斌、王乃嘉、李川川,2019:《贸易便利化与价值链参与——基于世界投入产出数据库的分析》,《财经研究》第10期。 [Liu Bin, Wang Naijia and Li Chuanchuan, 2019, Trade Facilitation and GVC Participation: An Analysis Based on the World Input-Output Database, Journal of Finance and Economics, 10.]
[14] 刘啟仁、赵灿,2020:《.税收政策激励与企业人力资本升级》,《经济研究》第4期。[Liu Qiren and Zhao Can, 2020, Tax Incentives and Upgrading Firms’ Human Capital, Economic Research Journal, 4.]
[15] 吕承超、 王媛媛, 2019:《金融发展、贸易竞争与技术创新效率》, 《管理学刊》第4期。[Lv Chengchao and Wang Yuanyuan, 2019, The Impact of Financial Development and Trade Competition on Technology Innovation Efficiency, Journal of Management, 4.]
[16] 唐志芳、顾乃华,2018:《制造业服务化、全球价值链分工与劳动收入占比——基于WIOD数据的经验研究》,《产业经济研究》第1期。 [Tang Zhifang and Gu Naihua, 2018, Manufacturing Servitization, Global Value Chain Specialization and Labor Income Share: An Empirical Research Based on WIOD Data,Industrial Economics Research, 1.]
[17] 江积海、沈艳,2016:《制造服务化中价值主张创新会影响企业绩效吗?——基于创业板上市公司的实证研究》,《科学学研究》第7期。[Jiang Jihai and Shen Yan, 2016, Sevitization, value proposition innovation and manufacturing service performance:An empirical study based on Chinese growth manufacturing enterprise, Studies in Science of Science, 7.]
[18] 温忠麟、张雷、侯杰泰、刘红云,2004:《中介效应检验程序及其应用》,《心理学报》第5期。 [Wen Zhonglin, Zhang Lei, Hou Jietai and Liu Hongyun, 2004, Testing and Application of the Mediating Effects, Acta Psychologica Sinica, 5.]
[19] 王小波、李婧雯,2016:《中国制造业服务化水平及影响因素分析》,《湘潭大学学报(哲学社会科学版)》第5期。[Wang Xiaobo and Li Jingwen, 2016, The Level and Influence Factors Analysis of Manufacturing Servitization in China, Journal of Xiangtan University(Philosophy and Social Sciences), 5.]
[20] 魏婧恬、葛鹏、王健,2017:《制度环境、制度依赖性与企业全要素生产率》,《统计研究》第5期。 [Wei Jingtian, Ge Peng and Wang Jian, 2017, Institution Environment, Institution Dependence and Enterprise TFP, Statistical Research, 5.]
[21] 王小鲁、樊纲、余文静,2019:《中国分省份市场化指数报告(2018)》,社会科学文献出版社。 [Wang Xiaolu, Fan Gang and Yu Wenjing, 2019, China’s Sub-Provincial Marketization Index Report(2018),Social Science Literature Publishing House.]
[22] 许和连、成丽红、孙天阳,2017:《制造业投入服务化对企业出口國内增加值的提升效应——基于中国制造业微观企业的经验研究》,《中国工业经济》第10期。 [Xu Helian, Cheng Lihong and Sun Tianyang, 2017, The Effect of the Input Servitization of Manufacturing on Upgrading Export Domestic Value Added of Enterprises—Empirical Evidence from Chinese Micro-enterprise, China Industrial Economics, 10.] [23] 许和连、王海成,2018:《简政放权改革会改善企业出口绩效吗?——基于出口退(免)税审批权下放的准自然试验》,《经济研究》第3期。 [Xu Helian and Wang Haicheng, 2018, Will Streamlining Administration and Delegating Power Improve Export Performance? A Quasi-natural Experiment Based on Decentralization of Export Tax Rebates, Economic Research Journal, 3.]
[24] 肖挺,2018:《“服务化”能否为中国制造业带来绩效红利》,《财贸经济》第3期。 [Xiao Ting, 2018, Can Chinese Manufacturing Get Performance Dividend through Servitization, Finance & Trade Economics, 3.]
[25] 徐浩、冯涛,2018:《制度环境优化有助于推动技术创新吗?——基于中国省际动态空间面板的经验分析》,《财经研究》第4期。 [Xu Hao and Feng Tao, 2018, Does the Optimization of Institutional Environment Help to Promote Technological Innovation? Empirical Analysis Based on China’s Provincial Dynamic Space Panels, Journal of Finance and Economics, 4.]
[26] 解季非,2018:《制造企业服务化路径选择研究》,《中国管理科学》第12期。 [Xie Jifei, 2018, Research on Path Selection of Servitization of Manufacturing Enterprises, Chinese Journal of Management Science, 12.]
[27] 夏后学、谭清美、白俊红,2019:《营商环境、企业寻租与市场创新——来自中国企业营商环境调查的经验证据》,《经济研究》第4期。 [Xia Houxue, Tan Qingmei and Bai Junhong, 2019, Business Environment, Enterprise Rent-seeking and Market Innovation: Evidence from the China Enterprise Survey, Economic Research Journal, 4.]
[28] 徐现祥、林建浩、李小瑛,2019:《中国营商环境报告(2019)》,社会科学文献出版社。[Xu Xianxiang, Lin Jianhao and Li Xiaoying, 2019, China Business Environment Report(2019),Social Science Literature Publishing House.]
[29] 楊畅、庞瑞芝,2017:《契约环境、融资约束与“信号弱化”效应——基于中国制造业企业的实证研究》,《管理世界》第4期。 [Yang Chang and Pang Ruizhi, 2017, Contract Environment, Financing Constraints and the Effect of Signal Weakening: An Empirical Study Based an Chinese Manufacturing Enterprises, Management World, 4.]
[30] 于文超、梁平汉,2019:《不确定性、营商环境与民营企业经营活力》,《中国工业经济》第11期。 [Yu Wenchao and Liang Pinghan, 2019, Uncertainty, Business Environment and Private Enterprises’ Vitality, China Industrial Economics, 11.]
[31] 杨虎涛,2020:《制造业高质量发展既要重“量”更要重“质”》,《经济日报》第11期。 [Yang Hutao, 2020, The High-quality development of manufacturing requires both quantity and quality, Economic Daily News, 11. ]
[32] 张杰,2015:《金融抑制、融资约束与出口产品质量》,《金融研究》第6期。 [Zhang Jie, 2015, Financial Depression, Financing Constraints and the Quality of China’s Export Products, Journal of Financial Research, 6.]
[33] 祝树金、谢煜、段凡,2019:《制造业服务化、技术创新与企业出口产品质量》,《经济评论》第6期。 [Zhu Shujin, Xie Yu and Duan Fan, 2019, Manufacturing Servitization, Technological Innovation and Quality of Export Products, Economic Review, 6.]
[34] 张三保、康璧成、张志学,2020:《中国省份营商环境评价:指标体系与量化分析》,《.经济管理》第4期。[Zhang Sanbao, Kang Bicheng and Zhang Zhixue, 2020, Evaluation of Doing Business in Chinese Provinces: Indicator System and Quantitative Analysis, Business Management Journal, 4.] [35] Acemoglu, D., Johnson, S. and Rosinson, JA., 2001, The Colonial Origins of Comparative Development: An Empirical Investigation, American Economic Review, 91(5):1369-1401.
[36] Acemoglu, D., Antràs, P. and Helpman, E., 2007, Contracts and Technology Adoption, American Economic Review, 97(3):916-943.
[37] Eggert, A., Hogreve, J., Ulaga, W. and Muenkhoff, E., 2011, Industrial services, product innovations, and firm profitability: A multiple-group latent growth curve analysis, Industrial Marketing Management,40(5):661-670.
[38] Fang, E (ER)., Palmatier, R. W. and Steenkamp, J-BE., 2008, Effect of Service Transition Strategies on Firm Value, Journal of Marketing, 72(5):1-14.
[39] Falk, M. and Peng, F., 2013, The increasing service intensity of European manufacturing, Service Industries Journal, 33(15-16):1686-1706.
[40] Grossman, G. M. and Rossi-Hansberg, E., 2010, External Economies and International Trade Redux, Quarterly Journal of Economics, 125(2):829-858.
[41] Hall, R. E. and Jones, C. I., 1999, Why Do some Countries Produce so Much More per Worker Than Others?,Quarterly Journal of Economics, 114(1):83-116.
[42] Head, K. and Ries, J., 2003, Heterogeneity and the FDI versus export decision of Japanese manufacturers, Journal of the Japanese & International Economies, 17(4):448-467.
[43] Knack, S. and Keefer, P., 1995, Institutions and Economic Performance: Cross-Country Tests Using Alternative Institutional Measures, Economics & Politics, 7(3):207-227.
[44] Lodefalk, M., 2014, The role of services for manufacturing firm exports, Review of World Economics,150(1):59-82.
[45] Reiskin, E. D., White, A. L., Johnson, J. K. and Votta, T. J., 1999, Servicizing the Chemical Supply Chain, Journal of Industrial Ecology, 3(2/3):19-31.
[46] Rammer, C., Czarnitzki, D., and Spielkamp, A., 2009, Innovation success of non-R&D-performers: Substituting technology by management in SMEs, Small Business Economics, 33(1):35-58.
[47] Santamaría, L., Jesús, N. M. and Miles, I., 2012, Service innovation in manufacturing firms: Evidence from Spain, Technovation, 32(2):144-155.
[48] Whited, T., and Wu, G., 2006, Financial Constraints Risk, The Review of Financial Studies, 19(2):531-559.
How Does Quality of Business Environment Affect the Manufacturing Servitization:Evidence from the Firm Level Data
Zhu Shujin, Zhang Fenglin and Wang Zixuan
(School of Economics and Trade, Hunan University) Abstract: This research attempts to explain the influence mechanism of the quality of business environment on manufacturing servitization from the perspective of the human capital accumulation effect and the financial constraint mitigation effect, by building a panel measurement model in the micro-enterprise dimension, and empirically testing the matching data based on the marketization data of China from 2008 to 2013 and that of the Chinese industrial enterprise database. The study results show that the business environment exerts a big promotional effect to the transformation of manufacturing servitization, while the human capital accumulation and the financing constraints relief both play an important intermediary role. In the heterogeneity analysis, it is indicated that, due to the differences existing in the export behavior as well as the types of ownerships, industries and regions pertaining to the enterprises, the optimizing efforts on the quality of the business environment have different effects on their transformation of manufacturing servitization. This research provides important policy implications for the continued increase in the quality of business environment and the promotion of the high quality development of manufacturing industries.
Key Words:Quality of Business Environment; Manufacturing Servitization; Human Capital Accumulation Effect; Financing Constraint Relief Effect
責任编辑 郝 伟
关键词:营商环境质量;制造业服务化;人力资本积累效应;融资约束缓解效应
一、引言
我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。一方面,优化营商环境,构建市场化、法制化、国际化生产经营环境,是促进经济高质量发展的主要抓手。在放宽市场准入、精简行政审批、加快知识产权保护制度建设和强化监督检查【 资料来源:中华人民共和国中央人民政府,http://www.gov.cn/zhengce/content/2018-11/08/content_5338451.htm。】等众多举措下,中国营商环境得到了极大改善。根据世界银行发布的《2020年营商环境报告》,在全球190个经济体中,中国营商环境质量排名位居第31位,相较于2019年上升了15位;连续两年成为全球营商环境改善幅度最大的十大经济体之一。另一方面,在大数据、云计算、物联网等新一代信息技术应用日益广泛与深入的背景下,全面深刻理解制造业高质量发展内涵,是加快构建经济发展新格局,推动质量发展的重要依托。杨虎涛(2020)认为“质”是制造业发展的重要“引擎”,制造业与服务业的深度融合为实现制造业“质”的提升提供了有益思路。制造业服务化作为制造业与服务业融合发展的新型产业形态,能够有效加快制造业转型升级,提高制造业发展质量。值得注意的是,虽然我国制造业发展已经深度嵌入全球价值链,但大多数企业仍处于价值链低端,制造业服务化水平远低于发达国家。因此,随着德国“工业4.0”战略、以美国为代表的发达国家的“制造业回归”战略的实施,中国制造业企业亟需通过服务化战略突破“低端锁定”困境,推动制造业企业向价值链中高端攀升,实现中国经济“量”与“质”的双提升。在此背景下,研究我国如何通过优化营商环境,推动企业制造业服务化进程,对提高我国全球价值链分工地位,实现“中国制造”战略目标具有重要的现实意义和理论借鉴。
与本文研究最密切相关的文献主要涉及营商环境质量与制造业服务化等研究主题。首先,关于营商环境质量的研究主要集中在以下两个方面:一是营商环境质量指标的测算。现有研究主要从制度质量、市场化进程、贸易便利化等方面对其进行测度(Knack和Keefer,1995;Acemoglu等,2001;魏婧恬等,2017;刘斌等,2019);此外,董志强等(2012)基于世界银行公布的营商环境调查数据进行了综合测算;徐现祥等(2019)以商事制度改革为出发点,从工商营业执照、各类许可证、市场监管和互联网+政府服务四个维度构建营商环境质量评价指标。二是营商环境质量的影响效应研究。从宏观层面来看,营商环境质量通过促进生产性私人投资和增加创业活动两个方面推动区域经济发展(董志强等,2012);夏后学等(2019)研究认为优化营商环境对消除企业寻租影响、促进市场创新有积极作用;刘斌等(2019)基于贸易便利化视角,分析营商环境对提高全球价值链参与程度的影响。从微观层面来看,营商环境质量对技术创新、生产效率以及企业绩效等方面具有正向影响。Acemoglu等(2007)从制度环境视角,分析营商环境对技术进步的促进作用;徐浩和冯涛(2018)研究表明优化营商环境对技术创新具有显著的推动作用;魏婧恬等(2017)研究认为营商环境改善有利于企业全要素生产率的提高;许和连和王海成(2018)研究表明优化营商环境有利于降低企业交易成本,推动企业绩效水平的提升。其次,关于制造业服务化的研究主要涉及两个方面:一方面是制造业服务化的驱动因素。现有研究表明以技术创新(Santamaría等,2012)和人力资本(Falk和Peng,2013)为核心的高端服务要素投入有利于制造业服务化转型,还有学者认为制造业垂直专业化程度、资本构成和创新能力等因素对企业制造业服务化转型具有推动作用(戴翔,2016)。另一方面是从微观视角研究服务化对制造业企业的影响。现有研究认为,制造业服务化對企业生产率、企业绩效、技术进步和企业出口等方面具有推动作用。Reiskin等(1999)、Grossman和Rossi-Hansberg(2010)研究表明制造业服务化通过提高企业服务要素质量推动企业生产率提升。Fang等(2008)、Eggert(2011)研究表明制造业服务化有利于企业获得更高的利润收入;进一步,陈丽娴(2017)和肖挺(2018)研究认为企业异质性会导致制造业服务化对企业绩效产生不同的影响效应。刘维刚和倪红福(2018)研究发现间接和国外服务化对制造业企业生产技术提高具有促进作用。Lodefalk(2014)发现制造业企业投入服务要素增加将显著提高企业产品的国际竞争力。还有学者认为制造业服务化有助于企业出口二元边际的优化(刘斌和王乃嘉,2016)、出口国内贸易增加值的提升(许和连等,2017)和出口产品质量的改善(祝树金等,2019)。
综上所述,目前关于制造业服务化影响效应的研究已较为翔实,但鲜有涉及制造业服务化驱动因素的考察,特别是目前缺乏从营商环境质量视角,来研究其对微观企业制造业服务化的影响。本文可能的边际贡献主要包括:(1)研究视角方面。本文关注营商环境质量对制造业服务化的影响,丰富了营商环境影响制造业企业价值链攀升的研究。同时,本文从人力资本积累效应和融资约束缓解效应两方面阐释了营商环境质量对制造业服务化的影响机制,进一步深化了营商环境质量影响制造业服务化转型的理解与识别。(2)研究内容方面。本文基于营商环境质量定义详尽阐述了使用市场化指数作为代理变量的科学性;并综合运用地区市场化数据与中国工业企业数据库的匹配数据,实证检验了营商环境质量对制造业服务化的影响效应及作用机制,与既有文献相比更能反映我国区域内部营商环境质量【 世界银行企业数据库提供的宏观营商环境质量数据虽然具有国际可比性,但是其仅考虑了中国北京和上海两个城市的样本,而北京和上海作为中国的经济中心,营商环境质量好是不言而喻的。因此,其存在一定样本选择性偏误。】(张三保等,2020)对企业层面制造业服务化的影响效应。(3)研究结论方面。本文研究表明优化营商环境质量对制造业服务化具有显著的推动作用,其中人力资本积累和融资约束缓解是主要作用渠道,研究结论对于提高我国区域营商环境质量和促进制造业企业发展具有现实意义。 二、营商环境质量影响制造业服务化的机制分析【 感谢审稿人对本文机制分析提出的有益建议。】
(一)营商环境质量影响制造业服务化的直接作用机制
具有丰富的知识型生产资料和较强抗风险能力的企业可能更倾向于选择制造业服务化战略,这是因为制造业服务化不仅能够提高企业生产效率增加产品数量,而且对提高产品质量与扩大产品范围也具有积极作用,换言之,制造业服务化更有利于培育企业核心竞争力,提高企业存续能力与盈利能力(陈丽娴,2017)。企业作为营商环境的微观个体,其势必会受到所在区域营商环境质量的影响(邓悦等,2019)。一方面,制造业服务化是制造业企业在生产过程中对知识密集型服务要素投入的增加,即企业进行服务化转型需要增加知识、技术、信息等服务要素投入。《优化营商环境条例》指出,优化营商环境有利于构建现代市场体系,促进各类生产要素的自由流动与资源的优化配置。这意味着改善营商环境质量为制造业企业获得服务要素提供了制度保障,在很大程度上有助于企业进行服务化转型。另一方面,优化营商环境能够有效促进不同市场主体公平、有序地参与市场竞争,优化市场结构,调整企业要素投入结构,进而提高制造业服务化水平。王小波和李婧雯(2016)解释了上述理论,基于2001-2011年投入产出数据进行实证检验,表明市场结构失衡将抑制中间服务要素投入结构优化,进而阻碍制造业服务化。综上,营商环境质量与企业制造业服务化之间存在正向关系。
(二)营商环境质量影响制造业服务化的中介作用机制
制造业企业进行服务化转型不是一蹴而就的事情,人才和资本是影响企业服务化转型的关键因素(解季非,2018)。一方面,高层次人力资本是技术前沿的代表,在企业人力资本积累和高级化进程中,人才及知识要素的快速积累,有利于加快企业技术积累与进步(Rammer等,2009),提高企业服务化转型能力。唐志芳和顾乃华(2018)研究认为人才以及知识资本要素投入有利于推动制造业服务化转型。另一方面,制造业企业进行服务化转型时需要信息、研发、售后服务等高级生产要素的投入,产生了大量的融资需求,因此缓解企业融资约束对服务型制造转型具有积极作用。刘斌等(2016)研究表明金融机构通过发挥“储蓄池”的功能,缓解企业资金流动约束,进而提高企业制造业服务化水平。进一步,本文从人力资本积累效应和融资约束缓解效应两个方面阐述营商环境质量影响制造业服务化的中介作用机制。
1.人力资本积累效应
营商环境质量的有效提升可以促进人力资本积累。一方面,改善营商环境质量能够建立健全的人力资源市场体系,促进人力资本有序流动与配置【 资料来源:《优化营商环境条例》,http://www.gov.cn/zhengce/content/2019-10/23/content_5443963.htm。】。已有文獻表明,破除制约人才、技术和数据等要素自由流动的障碍可以推动企业人力资本积累(刘瑞明等,2017)。此外,戴魁早等(2020)研究认为各类生产要素配置的效率提高与优化能够推动企业人力资本结构向高级化方向转变。另一方面,优化营商环境有助于推动税收政策的持续深化,促进企业物质要素与人力资本的优化配置,调整企业人力资本结构。刘啟仁和赵灿(2020)利用一个简单的“双层嵌套型CES生产函数”模型解释了上述现象,研究表明税收激励政策的实施有利于增加企业对技能劳动力的需求。因此,提高营商环境质量无疑会更好地发挥企业人力资本要素禀赋结构改善带来的技术进步对制造业服务化转型的促进作用。如中国中钢集团公司由钢铁生产公司发展为钢铁生产全流程的制造服务型公司,IBM公司通过技术积累与进步成功从电脑硬件制造业转型为知识密集型的IT服务提供商。
2.融资约束缓解效应
改善营商环境质量能够有效缓解融资约束。契约是营商环境的重要特征之一,良好的契约环境有利于降低借贷双方间不确定性和信息不对称程度,遏制企业机会主义行为,降低金融机构信贷风险,缓解企业融资约束。杨畅和庞瑞芝(2017)构建了一个“不完全契约企业最优债务”模型以解释上述现象,并运用中国制造业企业数据进行实证检验,研究表明优化契约环境可以显著降低企业融资成本,提高融资水平。另一方面,优化营商环境,加强金融市场化建设,构建多层次资本市场体系,拓宽企业融资渠道和增加融资机会(吕承超和王媛媛,2019),有利于企业资金融通。Whited和Wu(2006)研究表明金融市场完善程度对企业融资约束具有至关重要的作用。因此,优化营商环境通过提高企业信息披露质量和拓展企业融资渠道,提高企业融资能力,降低服务型制造转型成本,最终实现制造业企业服务化转型。如通用电气公司通过大力发展其资本服务公司为通用电气的工业部门的技术研发提供资金支持,进而成功转变为“技术+管理+服务”于一体的新型通用电气公司。
基于此,本文认为营商环境质量通过加速人力资本积累和降低融资约束,推动企业制造业服务化转型。
三、计量模型、变量与数据
(一)计量模型设定
基于前文的机制分析,借鉴刘斌和王乃嘉(2016)、夏后学等(2019)的研究,构建出如下的基准模型:
lnserdipt=β0+β1lnmarketpt+β2Controls+μp+μt+εipt(1)
式中,下标i、p和t分别表示企业、省份和年份。被解释变量lnserdipt表示位于省份p的企业i在t年时的制造业服务化水平的对数值;核心解释变量为lnmarketpt,表示省份p在t年时的营商环境质量指标的对数值;βi为估计系数。Controls为控制变量集合,包括全要素生产率、资本劳动比、企业存续年限、企业规模、企业绩效和市场竞争程度。μp和μt分别表示省份固定效应和年份固定效应,εipt为残差项。为解决模型可能存在的异方差问题,借鉴韩峰等(2020)的研究将标准误聚类到企业层面。 (二)变量的选择与测算
1.被解释变量:制造业服务化
早期学者主要基于世界银行公布的投入产出表测算制造业服务化水平(刘斌和王乃嘉,2016)。考虑到制造业仅有18个行业,而微观企业的样本远超过制造业行业的个数,因此基于投入产出表测算制造业服务化水平在一定程度上并不能准确反映企业服务化水平。鉴于此,本文借鉴许和连等(2017)、刘维刚和倪红福(2018)的方法构建我国微观企业维度制造业服务化水平。具体测算如下:
Serdi=(adexpensei+fincosti+salefeei)outputcuri(2)
其中,Serdi表示企业i的制造业服务化水平,adexpensei、fincosti和salefeei分别表示企业i的管理费用、财务费用和销售费用,outputcuri表示企业i的工业总产值。
2.核心解释变量:营商环境质量
《优化营商环境条例》明确指出营商环境质量是企业等市场主体在市场经济活动中所涉及的体制机制性因素和条件。换言之,营商环境质量就是指企业从创办到破产退出均可能受到政务服务质量、要素市场质量和法律制度质量优劣的影响,这为准确评估营商环境质量提供了理论依据和有益思路。由政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度以及市场中介组织和法治制度环境(王小鲁等,2019)五个方面构成的市场化指数与营商环境质量的定义不谋而合,其充分考虑了政务服务质量、市场环境质量、要素市场质量、法治保障质量等方面对企业生产经营的影响。进一步,与世界银行企业数据库提供的营商环境质量数据相比,该指标不仅考虑了政府行为,还增加了市场环境内容,更能反映出中国省际间营商环境质量的差异程度。此外,本文还将市场化指数与2008年世界银行报告的中国主要城市营商环境质量指数【 于文超和梁汉平(2019)将2008年世界银行报告的中国主要城市的营商环境质量指数与市场化指数进行相关性检验,结果表明Pearson 相关系数,高达 0.890,且在1%水平上显著。】、徐现祥等(2019)测度的营商环境质量指数进行检验分析【 本文将市场化指数与徐现祥等(2019)测算的营商环境质量指数结果进行比对,发现这二者的营商环境质量得分排名前10的省份基本一致。】,为本文所选择的营商环境质量奠定了现实基础。
图1显示了2008-2013年中国营商环境质量指数的演变趋势。在样本观察期内,中国营商环境质量指数总体呈现出上升趋势,由2008年的5.59增长到2013年的6.31,6年间的增长幅度为0.72。具体来说,考虑到不同地区之间的营商环境质量可能存在较大差异,这里根据经济发展水平,考虑到数据的可获得性,将中国30个样本省份【 剔除数据异常的西藏地区,剔除数据缺失的港澳台地区,最终考察中国30个样本省份营商环境质量发展水平。】划分为东部、中部和西部地区【 东部:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南;中部:山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部:内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。】。在2008-2013年,东部地区营商环境质量指数最高,均值为7.32。中部地区营商环境质量指数较高,均值为5.62。西部地区营商环境质量指数最低,均值为4.50。其中,仅有东部地区营商环境质量始终处于最优状态,而中、西部地区营商环境质量一直未超越全国平均水平。换言之,中、西部地区营商环境质量较差。
3.控制变量
(1)全要素生产率。现有研究对企业全要素生产率的测算主要使用OP(Olley-Pakes)和LP(Levinsohn-Petrin)的方法。但由于中国工业企业数据库中缺失2008年和2009年的工业增加值和中间品投入信息的相关数据,本文借鉴Head和Ries(2003)的方法,近似估计企业全要素生产率,具体的估计方法如下:
tfpi=lnYiLi-s×lnKiLi(3)
其中,tfpi表示企业i的全要素生产率,Yi表示以企业i的工业总产值近似替换其工业增加值,Ki表示企业i的固定资产,Li表示企业i的年末从业人员数,s表示资本贡献度,并将其设定为13(Hall和Jones,1999)。
(2)资本劳动比。该指标在一定程度上可以反映企业的要素禀赋结构,若资本劳动比值越大则说明该企业越倾向于资本密集型企业,反之则越倾向于劳动密集型企业。借鉴祝树金等(2019)的方法对企业资本劳动比进行测算,具体测算方法如下:
klratioi=netvaluefixassetiemploymenti(4)
其中,klratioi表示企业i的资本劳动比,netvaluefixasseti表示企业i的固定资产净值年平均余额,employmenti表示企业i的年末从业人数。
(3)企业存续年限。企业存续时间越长,企业积累的生产经验越丰富,因此企业存续年限对企业制造业服务化转型具有重要影响。本文采用当年年份减去企业成立年份进行衡量。
(4)企业规模。企业规模越大,意味着企业具有更高质量的人力资本积累、先进的生产技术以及丰裕的资本,对提高企业转型能力具有积极的促进作用。这里运用企业年末从业人数对企业规模进行衡量。考虑到大多数制造业企业存在大量的低层次人力资本,可能削弱企业规模对制造业服务化转型的正向影响;但当高层次人力资本积累超过一定阈值时,企業规模抑制制造业服务化转型这一效应将弱化,故在模型中加入企业规模的平方项。
(5)企业绩效。肖挺(2018)研究表明企业之所以选择制造业服务化战略往往是因为其营业利润受损或是受到外部环境的刺激而愿意进行企业战略的调整。此外,从投资视角而言,绩效好的企业比绩效不好的企业更有能力涉足新的领域。由此可见,企业绩效是影响企业是否进行制造业服务化转型的重要因素,本文采用企业销售利润率【 企业销售利润率=利润总额/产品销售额.】来表征企业绩效水平。 (6)市场竞争程度。市场竞争在一定程度上迫使企业寻求新的盈利模式,其主要通过技术革新和服务创新的方式提高企业核心竞争力,王小波和李婧雯(2016)研究认为市场竞争度对企业进行制造业服务化转型具有积极的推动作用。这里采用赫芬达尔-赫希曼指数来测度市场竞争程度。
(三)数据来源与处理
中国工业企业数据库和《中国分省份市场化指数报告(2018)》是本文的主要数据来源。中国工业企业数据的样本期为1998-2013年,市场化指数样本期为1997-2016年,但由于樊纲等(2011)测算的1997-2009年的市场化指数与王小鲁等(2019)测算的2008-2016年的市场化指数在统计口径和基期选择等方面存在差异,故不能将两者测算的市场化指数进行简单合并;进一步地,为了与工业企业数据库进行匹配,本文选择了王小鲁等(2019)测算的2008-2013年市场化指数作为营商环境质量代理变量。其中,制造业服务化的原始数据来源于中国工业企业数据库中的管理费用、财务费用、销售费用以及工业总产值;营商环境质量的原始数据主要来源于《中国分省份市场化指数报告(2018)》。控制变量测算所需要的年末从业人数、固定资产、企业成立时间等数据均来自中国工业企业数据库。中国工业企业数据库与营商环境质量数据进行匹配是计量模型进行有效估计的重要前提,本文基于中国省市县地区代码将中国工业企业数据库与营商环境质量数据进行有效对接。数据的描述性统计见表1。
四、基准回归与稳健性检验
(一)基准回归结果
表2报告了营商环境质量对制造业服务化的基准回归结果。第(1)列为模型中没有加入控制变量,仅包含营商环境质量及固定效应,结果表明营商环境质量的估计系数显著为正,营商环境质量指标值每改善1%,制造业服务化水平大约提高0.435%。第(2)~(7)列在模型(1)的基础上,依次加入了全要素生产率、资本劳动比、企业存续年限、企业规模、企业绩效和市场竞争程度等控制变量,营商环境质量的估计系数符号与显著性均未发生改变。考虑到营商环境质量评价指数的维度为省份-年份,故在模型(7)的基础上将标准误聚类到省级层面,结果表明其主要结论依然成立(如表2第(8)列所示)。實证结果与前文理论分析一致,说明优化营商环境在总体上可以显著提高制造业服务化水平,与现有关于优化营商环境质量有利于经济发展的研究结论一致(董志强等,2012)。无论是以美国为代表的发达国家极力推进的“制造业回归”战略,还是中国制造业高质量发展战略,都揭示了制造业将价值链向以服务为中心转变是世界经济发展的必然趋势。因此,中国应进一步改善营商环境质量,建设发展软环境,这不仅是巩固和提升制造业服务化水平的基石,也是加快实现制造业企业高质量发展的重要战略。
各控制变量的回归系数符合预期。企业全要素生产率与制造业服务化之间存在负向关系,这是因为全要素生产率较高的企业进行服务化转型的意愿较低(陈丽娴,2017)。资本劳动比变量的估计系数显著为正,意味着制造业企业进行服务化转型离不开资本和高端服务要素的投入。随着“工业4.0”“5G时代”以及智能制造的不断发展,制造业企业将持续增加资本、技术、人才等高端要素的投入,加快制造业服务化进程。企业存续时间越长,积累的经验越丰富,动态能力体系趋于完善(祝树金等,2019),进而有利于企业制造业服务化转型。企业规模与制造业服务化之间存在正“U”形关系,即企业规模与制造业服务化之间存在一个阈值,当制造业企业处于服务化转型初期,由于企业存在大量固定资产与低质量
人力资本,导致企业缺乏创新能力,短期内将阻碍制造业服务化转型;而当企业高质量人力资本积累到一定阶段时,人力资本结构优化带来的竞争优势弥补了低端要素的负效用,有助于企业发挥规模效应,推动制造业服务化进程。企业绩效变量的估计系数显著为正,这意味着盈利能力强的企业更有能力提高其技术研发水平,为企业进行服务化转型奠定技术基础。市场竞争程度对企业制造业服务化转型具有积极的促进作用,可能是因为随着数字经济的迅猛发展,市场竞争程度进一步加剧,迫使企业通过增加研发、规划和营销等服务性生产要素的投入推动企业服务创新能力的提高,与王小波和李婧雯(2016)研究结论一致。
(二)稳健性检验
考虑到基准回归结果可能存在估计偏误的问题,本文通过改变样本范围、替换关键变量指标、考虑内生性问题等方面对基准回归结果进行稳健性检验。
1.改变样本范围
考虑到样本数据可能存在异常值、数据缺失和错误等问题,本文对观测样本范围进行了调整。表3第(1)~(4)列依次报告的是:(1)将非平衡面板调整为平衡面板;(2)对企业制造业服务化在1%水平上进行双边缩尾处理;(3)对企业制造业服务化在1%水平上进行双边断尾处理;(4)由于中国工业企业数据库2010年数据缺失较为严重(陈林,2018),删除2010年的数据。其回归结果均表明营商环境质量的估计系数显著为正,即优化营商环境显著推动了制造业服务化转型,与主要结论一致。
2.替换被解释变量
现有研究主要基于企业的服务费用(刘斌和王乃嘉,2016)和服务收入(肖挺,2018)两个视角核算企业制造业服务化水平。考虑到不同视角刻画的企业制造业服务化水平可能存在明显差异,这里将从企业服务收入视角对其进行测度,并进一步检验不同视角下优化营商环境对企业制造业服务化的影响效应。借鉴江积海和沈艳(2016)与肖挺(2018)的研究,采用其他业务收入【肖挺(2018)研究认为企业服务收入理论上应当包含在“其他业务收入”项目中。根据《会计通则》可知“其他业务收入”中包含服务性收入和其他杂项收入。鉴于数据的可获得性,本文并没有剔除“其他业务”收入中的杂项。】占营业收入的比重从企业服务收入视角刻画企业制造业服务化水平【本文进一步将企业费用视角和企业收入视角核算的企业制造业服务化水平进行相关性检验,结果表明两者之间存在明显的正向相关性。】。表3第(5)列为改变企业制造业服务化核算方法后的估计结果,研究表明营商环境质量每改善1%,企业制造业服务化水平提高约0.313%,这意味着优化营商环境质量对企业制造业服务化转型具有积极的推动作用。同时也表明优化营商环境质量对不同视角下测算的企业制造业服务化均具有明显的正向影响。 3.内生性问题
前文基准回归模型的内生性问题可能主要是由遗漏变量和双向因果关系导致的,一方面,模型可能遗漏了与营商环境质量和制造业服务化共同相关的变量;另一方面,营商环境质量与制造业服务化之间可能存在双向因果关系,企业制造业服务化转型行为很大程度上受企业自身生产结构和经营状况的影响,进行服务化转型的企业往往拥有较丰富的人才及知识资本要素和充足的资金,在一定程度上也就意味着该地区营商环境质量相对较佳。为解决由内生性问题引致的估计偏误,本文采用营商环境质量一阶滞后项作为工具变量进行两阶段最小二乘估计(2SLS)。进一步地,通过“弱工具变量检验”和“识别不足检验”来验证所选工具变量的有效性,结果显示,Cragg-Donald Wald F检验值为540000,远大于10%的临界值16.38,可以拒绝“存在弱工具变量”的原假设;LM检验P值为0.0000,在1%水平上拒绝“工具变量识别不足”的原假设;因此,基于以上分析认为使用营商环境质量一阶滞后项作为工具变量是合理的。表3第(6)列是在考虑模型存在内生性问题后的估计结果,营商环境质量变量的估计系数与基准回归结果基本一致,表明营商环境质量与制造业服务化之间存在正向因果关系,即优化营商环境有助于企业进行制造业服务化转型。
五、企业异质性分析与机制检验
(一)异质性分析
考虑到企业异质性因素可能会影响营商环境质量对制造业服务化的作用,因此本部分将根据企业出口行为、所有制类型、所属行业和地区对观测样本进行划分,考察营商环境质量对企业高质量服务化转型的异质性影响。
1.基于企业是否出口的异质性分析
考虑到出口型企业与非出口型企业之间的差异,根据中国工业企业数据库中提供的“出口交货值”指标将制造业企业划分为出口型企业与非出口型企业【若出口交货值大于零则为出口型企业,否则为非出口型企业。】。表4第(1)~(2)列分别报告了基于企业是否出口的分组回归结果。从中可以发现,优化营商环境对出口型企业和非出口型企业服务化转型均具有促进作用,但对出口型企业的影响效应显著大于非出口型企业。对于出口型企业而言,优化营商环境为其发展提供了优质的人力资本和充足的资金;在出口前,该类型企业会通过增加研发、设计、营销等高端服务要素的投入,提高出口产品质量和增加附加值,同时企业也将拥有更强的吸收能力(戴觅和余淼杰,2012);在出口后,企业能够有效地学习和吸收国外先进的生产技术和管理经验,提升企业自主创新能力,进而推动企业服务化转型。非出口型企业以初级产品的生产加工为主,其人才、资本、技术等高端服务要素投入与储备不足,企业转型能力较差;但伴随着营商环境质量的改善,以知识及人才为主导的服务要素嵌入非出口型企业,对企业技术深化和创新具有直接的推动作用,为企业进行服务化转型奠定了要素基础。因此,相较于非出口型企业而言,出口型企业可以发挥自身优势,增加服务型生产要素的投入,提高企业出口产品质量和服务,推动企业服务化转型,进而提升企业在全球生产网络中的地位。
2.基于企业所有制类型的异质性分析
表4第(3)~(5)列依次报告了基于企业所有制类型【根据中国工业企业数据库中提供的“登记注册类型”指标将企业划分为国有企业、外资企业和民营企业。】的分组回归结果。可以发现,对于国有企业而言,营商环境质量变量的估计系数并不显著,在一定程度上可以认为营商环境质量对国有企业服务化还未发挥效用;优化营商环境对外资企业服务化具有抑制效应,而对民营企业服务化则具有明显的正向影响。可能的原因在于,制造业企业在进行服务化转型过程中可能陷入“服务化-利润陷阱”即涉及服务化的企业并没有比未涉及服务化的企业获得更多的绩效(肖挺,2018),因此外资企业以牺牲企业利润为前提进行服务化转型的意愿较低;其次,外资企业面对优化营商环境带来的制度优势和市场红利等影响的适应性较低,这无疑会阻碍外资企业服务化转型活动的开展;而对于民营企业而言,优化营商环境有助于缓解市场与企业之间的信息不对称、加快市场化进程,为民营企业进行高质量人力资本积累和获取外部融资提供保障,由此揭示出优化营商环境质量可以有效地推动民营企业服务化转型,与现有关于构建市场化、法制化营商环境有利于激发民营企业发展活力的研究结论一致(于文超和梁平汉,2019)。
3.基于企业所属行业的异质性分析
考虑到制造业不同行业企业技术特征的差异性,根据国家统计局颁布的《技术产业(制造业)分类》(2013)【资料来源:国家统计局,http://www.stats.gov.cn/statsinfo/auto2073/201310/t20131030_450341.html。】,将观测样本分为高技术行业和低技术行业。表5第(1)~(2)列汇报了基于企业所属行业异质性的分组回归结果。可以发现,营商环境质量对高技术行业企业和低技术行业企业服务化的影响系数均显著为正。相对于高技术行业企业而言,优化营商环境对低技术行业企业服务化的影响更大,营商环境质量指标值每改善1%,低技术行业企业服务化水平大约提高0.401%。可能的原因是营商环境质量的不断改善,促进了市场竞争,低技术行业企业为应对严峻的市场竞争势必会通过调整产业结构,转变生产方式,提升企业核心竞争力,从而对制造业服务化转型产生正向影响。另一方面,企业制造业服务化转型不仅需要承担因开拓新市场和搜寻信息导致的成本上升压力,还需要面临由于企业管理和运营成本增加引致的经营风险;优化营商环境质量意味着企业有能力获取更多商業融资,能够有效地缓解低技术行业企业服务化转型的成本约束,这无疑会拓展企业研发创新能力的深度与广度,推进低技术行业企业服务化进程。
4.基于企业所属地区的异质性分析
中国不同区域的营商环境质量发展水平存在较大差异,本文根据企业所属地区经济发展水平划分为东部、中部和西部地区进行分组检验。表5第(3)~(5)列分别报告了相应的回归结果。可以发现,优化营商环境对东、中、西部地区企业制造业服务化转型均具有显著的促进作用,其中对中部地区企业的影响最明显。可能的原因在于,中国营商环境质量建设的区域差异十分明显,东部地区制度质量、市场完善程度、基础设施建设整体水平远高于中西部地区,对营商环境质量改善敏感度较低,制造业企业进行服务化转型的意愿低;对于中部地区而言,近年来政府加快中部地区营商环境质量改善,经济、社会、法律体制等各方面均有显著的改善,能够从营商环境质量中获得高质量的人力资本积累和商业信用融资,推动制造业企业自主研发和抗风险能力的提升,从而对企业制造业服务化的促进效应更为显著;西部地区营商环境质量虽表现出较强的增长态势,但整体仍处于最低水平,企业学习和吸收能力较差,不能够把握营商环境质量改善带来的发展机遇,且西部地区多为资源依赖型企业(许和连等,2017),因此优化营商环境对西部地区企业服务化转型的影响效应较小。 (二)机制检验
基于前文的机制分析,本文认为优化营商环境对人力资本积累和融资约束缓解可能存在正向影响【 这里人力资本积累和融资约束缓解仅是营商环境质量众多侧面中的一个。】,并且通过人力资本积累和融资约束缓解的中介效应进一步作用于企业制造业服务化转型。这里借鉴温忠麟等(2014)中介效应检验“三步法”实证检验营商环境质量影响制造业服务化转型的渠道,首先将制造业服务化变量对营商环境质量变量以及相关解释变量进行回归,其次是将中介变量对包含营商变量在内的相关解释变量进行回归,最后将制造业服务化变量对营商环境质量变量、中介变量以及相关解释变量进行回归。具体检验模型构建如下:
lnserdipt=ν0+ν1lnmarketpt+ν2Controls+μp+μt+εipt(5)
Mipt=α0+α1lnmarketpt+α2Controls+μp+μt+ξipt(6)
lnserdipt=η0+η1lnmarketpt+η2Mipt+η3Controls+μp+μt+ωipt(7)
其中,Mipt表示中介变量,其他变量含义与(1)式相一致。根据中介效应检验原理,如果检验回归系数ν1显著,则继续中介效应分析,否则停止分析;若α1和η2全部显著,则表明中介效应显著,无需再进行中介效应的Sobel检验,若α1和η2至少有一个不显著则需进行中介效应的Sobel检验,Sobel检验结果显著说明中介效应显著,否则不显著。
1.人力资本积累效应
优化营商环境有利于企业获得丰富的人才资源,促进企业人力资本积累,为生产研发提供新动能,进而推动企业高质量的制造业服务化。为检验人力资本积累效应渠道,这里利用企业平均工资刻画企业人力资本积累。这是因为高层次劳动力获得更高的劳动报酬,即平均工资高意味着该企业拥有高质量的人力资本积累。当然该指标并不能十分准确地衡量企业的人力资本积累情况,但也具有一定的合理性。
表6第(1)~(3)列报告的是人力资本积累作为中介变量的回归结果。第(1)列为模型(5)的回归结果;第(2)列为中介变量人力资本积累作为被解释变量的回归结果,可以发现营商环境质量变量的估计系数显著为正,说明优化营商环境对人力资本积累具有明显的正向影响,促进企业人力资本积累;第(3)列为(7)式的回归结果,营商环境质量与人力资本积累在一定水平上对企业制造业服务化均具有正向影响【 表6第(3)列的回归结果表明人力资本积累变量显著而营商环境质量变量不显著,根据温忠麟等(2004)的研究可以将其判定为完全中介效应,但是观察到营商环境质量变量的P值为0.383,这意味着营商环境质量在一定程度上也是显著的,故本文将人力资本积累效应判定为部分中介效应。】,与第(1)列结果相比,营商环境质量变量的估计系数由0.424下降为0.0763,意味着人力资本积累起到了部分中介效应,是营商环境质量作用于企业制造业服务化的重要渠道之一。由此揭示出市场化、法制化营商环境质量有利于人力资本流动,加速企业人力资本积累,有利于企业实现高质量的制造业服务化。
2.融资约束缓解效应
优化营商环境有利于缓解企业融资约束,不仅降低了企业转型成本,而且增加了企业研发投入。为检验融资约束缓解效应渠道,这里鉴张杰(2015)的研究,采用应付账款与企业总资产比值的对数值作为融资约束缓解的代理变量,该指标值越大,说明企业面临的融资环境越好。
表6第(4)~(5)列报告的是融资约束缓解作为中介变量的回归结果。第(4)列为融资约束缓解变量对营商环境质量变量及相关解释变量的回归结果,表明优化营商环境有利于企业有能力获得更多的商业信用融资;第(5)列为(7)式的回归结果,营商环境质量变量、融资约束缓解变量都有显著为正的估计系数,与第(1)列回归结果相比,在控制了中介变量融资约束缓解之后营商环境质量变量的估计系数变小了,毋庸置疑,融资约束缓解是营商环境质量影响企业制造业服務化转型的另一条重要渠道。
综上所述,构建市场化、法制化、国际化营商环境通过人力资本效应和融资约束缓解效应对企业制造业服务化转型产生积极了影响。
六、结论与启示
优化营商环境、推进制造业服务化是全球经济发展的必然趋势,是提高制造业全球价值链嵌入地位的重要推动力,是增强企业竞争力与经济效益的主要途径。基于以上背景,本文结合我国2008-2013年市场化数据与中国工业企业数据库的匹配数据,考察了营商环境质量对制造业服务化的影响效应,研究发现:首先,营商环境质量通过人力资本积累效应和融资约束缓解效应对企业制造业服务化产生影响,即优化营商环境质量降低了市场的不确定性,促进人力资本积累和融资约束缓解,企业研发设计能力和服务创新能力得到有效提升,进而推动企业高质量制造业服务化转型。其次,营商环境质量对制造业服务化的影响效应在企业是否出口、所有制类型、所属行业和地区方面存在明显的异质性。具体地,营商环境质量对出口型企业具有更强的影响效应;优化营商环境对民营企业服务化转型具有积极的促进作用,相反,对国有企业尚未产生影响效应,对外资企业具有抑制效应;相较于高技术行业企业而言,营商环境质量对低技术行业企业服务化转型的影响作用更大;营商环境质量的改善对东、中、西部企业服务化均产生正向影响,其中对中部地区企业的影响最明显。
本文关注营商环境质量对制造业服务化的影响,对于实现我国制造业高质量发展和促进制造业价值链攀升具有重要的启示意义。改善营商环境质量会促进经济资源优化配置,有利于制造业企业进行高质量的服务化转型。这意味着,推进要素市场配置改革,激发各类要素措施,加快人才流动、技术创新和数字经济发展,优化制造业企业生产经营环境,将切实保障企业有能力获得更多的高质量要素资源和政策支持,深化制造环节与服务环节的融合。协同推进减税降费和“放管服”改革,不仅是降低企业经营负担的关键性举措,也是重塑政府与市场关系的内在要求,持续构建市场化、法制化、国际化营商环境,有助于缓解企业融资约束,促进企业进行高质量的服务化转型。考虑到区域之间营商环境质量发展水平存在明显差异,各地区政府要始终坚持实事求是,一切从实际出发的工作原则,遵循客观发展规律,构建符合自身发展要求的、有特色的营商环境质量。与此同时,企业应顺应时代发展潮流,抓住优化营商环境质量带来的历史机遇,不仅要积极培育和吸引高质量知识及人才资本为企业提供服务化专业技术人才,还要合理运用商业信用融资为企业研发投入和服务化转型提供资金保障,推进企业制造业服务化转型,实现制造业“质”与“量”的双提升。 参考文献:
[1]邓悦、 郑汉林、 郅若平, 2019:《放管服”改革对企业经营绩效的影响——来自中国企业-劳动力匹配调查(CEES)的经验证据》,《改革》第8期。[Deng Yue, Zheng Hanlin and Zhi Ruoping, 2019, The Impact of Deregulation & Regulation & Service Reform on Promoting Enterprise Performance: Empirical Evidence from the China Employer-Employee Survey (CEES), Reform, 8.]
[2]陈丽娴,2017:《制造业企业服务化战略选择与绩效分析》,《统计研究》第9期。 [Chen Lixian, 2017, Strategic Choice and Performance Effect of Servitization of Manufacturing Firms, Statistical Research, 9.]
[3]陈林,2018:《中国工业企业数据库的使用问题再探》,《经济评论》第6期。 [Chen Lin, 2018, Re-exploring the Usage of China’s Industrial Enterprise Database, Economic Review, 6.]
[4]董志强、魏下海、汤灿晴,2012:《制度软环境与经济发展——基于30个大城市营商环境的经验研究》,《管理世界》第4期。 [Dong Zhiqiang, Wei Xiahai and Tang Chanqing, 2012, Institutional Soft Environment and Economic Development: An Empirical Study Based on the Business Environment in 30 Major Cities, Management World, 4.]
[5]戴觅、余淼杰,2012:《企业出口前研发投入、出口及生产率进步——来自中国制造业企业的证据》,《经济学(季刊)》第1期。 [Dai Mi and Yu Miaojie, 2012, Pre-export R&D, Exporting and Productivity Gains: Evidence from Chinese Manufacturing Firms, China Economic Quarterly, 1.]
[6]戴翔,2016:《中国制造业出口内涵服务价值演进及因素决定》,《经济研究》第9期。 [Dai Xiang, 2016, Evolution and Determinants of Service Added Value Embodied in China’s Manufactured Exports, Economic Research Journal, 9.]
[7]戴魁早、李晓莉、骆莙函,2020:《人力资本结构高级化、要素市场发展与服务业结构升级》,《财贸经济》第10期。[Dai Kuizao, Li Xiaoli and Luo Junhan, 2020, Human Capital Structure Upgrading, Factor Market Development and Service Industry Structure Upgrading, Finance & Trade Economics, 10.]
[8]韓峰、庄宗武、李丹,2020:《国内大市场优势推动了中国制造业出口价值攀升吗?》,《财经研究》第10期。[Han Feng, Zhuang Zongwu and Li Dan, 2020, Does the Advantage of Large Domestic Markets Promote the Export Value of China’s Manufacturing Industry?, Journal of Finance and Economics, 10.]
[9]刘斌、魏倩、吕越、祝坤福,2015:《制造业服务化与价值链升级》,《经济研究》第3期。[Liu Bin, Wei Qian, Lü Yue and Zhu Kunfu, 2015, Servitization of Manufacturing and Value Chain Upgrading, Economic Research Journal, 3. ]
[10] 刘斌、王乃嘉,2016:《制造业投入服务化与企业出口的二元边际——基于中国微观企业数据的经验研究》,《中国工业经济》第9期。 [Liu Bin and Wang Naijia, 2016, Input Servitization of Manufacturing and Dual Margins of Firms’ Export——An Empirical Study Based on the Data of Chinese Micro-enterprise, China Industrial Economics, 9.]
[11] 刘瑞明、亢延锟、黄维乔,2017:《就业市场扭曲、人力资本积累与阶层分化》,《经济学动态》第8期。 [Liu Ruiming, Kang Yankun and Huang Weiqiao, 2017, Employment Market Distortion, Human Capital Accumulation and Class Differentiation, Economic Perspectives, 8.] [12] 刘维刚、倪红福,2018:《制造业投入服务化与企业技术进步:效应及作用机制》,《财贸经济》第8期。 [Liu Weigang and Ni Hongfu, 2018, Service Input of Manufacturing and Enterprise Technological Progress:Effects and Mechanism, Finance & Trade Economics, 8.]
[13] 刘斌、王乃嘉、李川川,2019:《贸易便利化与价值链参与——基于世界投入产出数据库的分析》,《财经研究》第10期。 [Liu Bin, Wang Naijia and Li Chuanchuan, 2019, Trade Facilitation and GVC Participation: An Analysis Based on the World Input-Output Database, Journal of Finance and Economics, 10.]
[14] 刘啟仁、赵灿,2020:《.税收政策激励与企业人力资本升级》,《经济研究》第4期。[Liu Qiren and Zhao Can, 2020, Tax Incentives and Upgrading Firms’ Human Capital, Economic Research Journal, 4.]
[15] 吕承超、 王媛媛, 2019:《金融发展、贸易竞争与技术创新效率》, 《管理学刊》第4期。[Lv Chengchao and Wang Yuanyuan, 2019, The Impact of Financial Development and Trade Competition on Technology Innovation Efficiency, Journal of Management, 4.]
[16] 唐志芳、顾乃华,2018:《制造业服务化、全球价值链分工与劳动收入占比——基于WIOD数据的经验研究》,《产业经济研究》第1期。 [Tang Zhifang and Gu Naihua, 2018, Manufacturing Servitization, Global Value Chain Specialization and Labor Income Share: An Empirical Research Based on WIOD Data,Industrial Economics Research, 1.]
[17] 江积海、沈艳,2016:《制造服务化中价值主张创新会影响企业绩效吗?——基于创业板上市公司的实证研究》,《科学学研究》第7期。[Jiang Jihai and Shen Yan, 2016, Sevitization, value proposition innovation and manufacturing service performance:An empirical study based on Chinese growth manufacturing enterprise, Studies in Science of Science, 7.]
[18] 温忠麟、张雷、侯杰泰、刘红云,2004:《中介效应检验程序及其应用》,《心理学报》第5期。 [Wen Zhonglin, Zhang Lei, Hou Jietai and Liu Hongyun, 2004, Testing and Application of the Mediating Effects, Acta Psychologica Sinica, 5.]
[19] 王小波、李婧雯,2016:《中国制造业服务化水平及影响因素分析》,《湘潭大学学报(哲学社会科学版)》第5期。[Wang Xiaobo and Li Jingwen, 2016, The Level and Influence Factors Analysis of Manufacturing Servitization in China, Journal of Xiangtan University(Philosophy and Social Sciences), 5.]
[20] 魏婧恬、葛鹏、王健,2017:《制度环境、制度依赖性与企业全要素生产率》,《统计研究》第5期。 [Wei Jingtian, Ge Peng and Wang Jian, 2017, Institution Environment, Institution Dependence and Enterprise TFP, Statistical Research, 5.]
[21] 王小鲁、樊纲、余文静,2019:《中国分省份市场化指数报告(2018)》,社会科学文献出版社。 [Wang Xiaolu, Fan Gang and Yu Wenjing, 2019, China’s Sub-Provincial Marketization Index Report(2018),Social Science Literature Publishing House.]
[22] 许和连、成丽红、孙天阳,2017:《制造业投入服务化对企业出口國内增加值的提升效应——基于中国制造业微观企业的经验研究》,《中国工业经济》第10期。 [Xu Helian, Cheng Lihong and Sun Tianyang, 2017, The Effect of the Input Servitization of Manufacturing on Upgrading Export Domestic Value Added of Enterprises—Empirical Evidence from Chinese Micro-enterprise, China Industrial Economics, 10.] [23] 许和连、王海成,2018:《简政放权改革会改善企业出口绩效吗?——基于出口退(免)税审批权下放的准自然试验》,《经济研究》第3期。 [Xu Helian and Wang Haicheng, 2018, Will Streamlining Administration and Delegating Power Improve Export Performance? A Quasi-natural Experiment Based on Decentralization of Export Tax Rebates, Economic Research Journal, 3.]
[24] 肖挺,2018:《“服务化”能否为中国制造业带来绩效红利》,《财贸经济》第3期。 [Xiao Ting, 2018, Can Chinese Manufacturing Get Performance Dividend through Servitization, Finance & Trade Economics, 3.]
[25] 徐浩、冯涛,2018:《制度环境优化有助于推动技术创新吗?——基于中国省际动态空间面板的经验分析》,《财经研究》第4期。 [Xu Hao and Feng Tao, 2018, Does the Optimization of Institutional Environment Help to Promote Technological Innovation? Empirical Analysis Based on China’s Provincial Dynamic Space Panels, Journal of Finance and Economics, 4.]
[26] 解季非,2018:《制造企业服务化路径选择研究》,《中国管理科学》第12期。 [Xie Jifei, 2018, Research on Path Selection of Servitization of Manufacturing Enterprises, Chinese Journal of Management Science, 12.]
[27] 夏后学、谭清美、白俊红,2019:《营商环境、企业寻租与市场创新——来自中国企业营商环境调查的经验证据》,《经济研究》第4期。 [Xia Houxue, Tan Qingmei and Bai Junhong, 2019, Business Environment, Enterprise Rent-seeking and Market Innovation: Evidence from the China Enterprise Survey, Economic Research Journal, 4.]
[28] 徐现祥、林建浩、李小瑛,2019:《中国营商环境报告(2019)》,社会科学文献出版社。[Xu Xianxiang, Lin Jianhao and Li Xiaoying, 2019, China Business Environment Report(2019),Social Science Literature Publishing House.]
[29] 楊畅、庞瑞芝,2017:《契约环境、融资约束与“信号弱化”效应——基于中国制造业企业的实证研究》,《管理世界》第4期。 [Yang Chang and Pang Ruizhi, 2017, Contract Environment, Financing Constraints and the Effect of Signal Weakening: An Empirical Study Based an Chinese Manufacturing Enterprises, Management World, 4.]
[30] 于文超、梁平汉,2019:《不确定性、营商环境与民营企业经营活力》,《中国工业经济》第11期。 [Yu Wenchao and Liang Pinghan, 2019, Uncertainty, Business Environment and Private Enterprises’ Vitality, China Industrial Economics, 11.]
[31] 杨虎涛,2020:《制造业高质量发展既要重“量”更要重“质”》,《经济日报》第11期。 [Yang Hutao, 2020, The High-quality development of manufacturing requires both quantity and quality, Economic Daily News, 11. ]
[32] 张杰,2015:《金融抑制、融资约束与出口产品质量》,《金融研究》第6期。 [Zhang Jie, 2015, Financial Depression, Financing Constraints and the Quality of China’s Export Products, Journal of Financial Research, 6.]
[33] 祝树金、谢煜、段凡,2019:《制造业服务化、技术创新与企业出口产品质量》,《经济评论》第6期。 [Zhu Shujin, Xie Yu and Duan Fan, 2019, Manufacturing Servitization, Technological Innovation and Quality of Export Products, Economic Review, 6.]
[34] 张三保、康璧成、张志学,2020:《中国省份营商环境评价:指标体系与量化分析》,《.经济管理》第4期。[Zhang Sanbao, Kang Bicheng and Zhang Zhixue, 2020, Evaluation of Doing Business in Chinese Provinces: Indicator System and Quantitative Analysis, Business Management Journal, 4.] [35] Acemoglu, D., Johnson, S. and Rosinson, JA., 2001, The Colonial Origins of Comparative Development: An Empirical Investigation, American Economic Review, 91(5):1369-1401.
[36] Acemoglu, D., Antràs, P. and Helpman, E., 2007, Contracts and Technology Adoption, American Economic Review, 97(3):916-943.
[37] Eggert, A., Hogreve, J., Ulaga, W. and Muenkhoff, E., 2011, Industrial services, product innovations, and firm profitability: A multiple-group latent growth curve analysis, Industrial Marketing Management,40(5):661-670.
[38] Fang, E (ER)., Palmatier, R. W. and Steenkamp, J-BE., 2008, Effect of Service Transition Strategies on Firm Value, Journal of Marketing, 72(5):1-14.
[39] Falk, M. and Peng, F., 2013, The increasing service intensity of European manufacturing, Service Industries Journal, 33(15-16):1686-1706.
[40] Grossman, G. M. and Rossi-Hansberg, E., 2010, External Economies and International Trade Redux, Quarterly Journal of Economics, 125(2):829-858.
[41] Hall, R. E. and Jones, C. I., 1999, Why Do some Countries Produce so Much More per Worker Than Others?,Quarterly Journal of Economics, 114(1):83-116.
[42] Head, K. and Ries, J., 2003, Heterogeneity and the FDI versus export decision of Japanese manufacturers, Journal of the Japanese & International Economies, 17(4):448-467.
[43] Knack, S. and Keefer, P., 1995, Institutions and Economic Performance: Cross-Country Tests Using Alternative Institutional Measures, Economics & Politics, 7(3):207-227.
[44] Lodefalk, M., 2014, The role of services for manufacturing firm exports, Review of World Economics,150(1):59-82.
[45] Reiskin, E. D., White, A. L., Johnson, J. K. and Votta, T. J., 1999, Servicizing the Chemical Supply Chain, Journal of Industrial Ecology, 3(2/3):19-31.
[46] Rammer, C., Czarnitzki, D., and Spielkamp, A., 2009, Innovation success of non-R&D-performers: Substituting technology by management in SMEs, Small Business Economics, 33(1):35-58.
[47] Santamaría, L., Jesús, N. M. and Miles, I., 2012, Service innovation in manufacturing firms: Evidence from Spain, Technovation, 32(2):144-155.
[48] Whited, T., and Wu, G., 2006, Financial Constraints Risk, The Review of Financial Studies, 19(2):531-559.
How Does Quality of Business Environment Affect the Manufacturing Servitization:Evidence from the Firm Level Data
Zhu Shujin, Zhang Fenglin and Wang Zixuan
(School of Economics and Trade, Hunan University) Abstract: This research attempts to explain the influence mechanism of the quality of business environment on manufacturing servitization from the perspective of the human capital accumulation effect and the financial constraint mitigation effect, by building a panel measurement model in the micro-enterprise dimension, and empirically testing the matching data based on the marketization data of China from 2008 to 2013 and that of the Chinese industrial enterprise database. The study results show that the business environment exerts a big promotional effect to the transformation of manufacturing servitization, while the human capital accumulation and the financing constraints relief both play an important intermediary role. In the heterogeneity analysis, it is indicated that, due to the differences existing in the export behavior as well as the types of ownerships, industries and regions pertaining to the enterprises, the optimizing efforts on the quality of the business environment have different effects on their transformation of manufacturing servitization. This research provides important policy implications for the continued increase in the quality of business environment and the promotion of the high quality development of manufacturing industries.
Key Words:Quality of Business Environment; Manufacturing Servitization; Human Capital Accumulation Effect; Financing Constraint Relief Effect
責任编辑 郝 伟