張建芳，高惠君，喬雅欣

（南通理工學院，江蘇 南通 226001）

1 引言

歐美發(fā)達國家的制造業(yè)企業(yè)逐步向產(chǎn)業(yè)價值鏈的高端環(huán)節(jié)轉移，從低附加值的組裝、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)向具有高附加值的產(chǎn)品設計、研發(fā)等環(huán)節(jié)移動，通過研發(fā)掌握產(chǎn)品的核心技術，提高了產(chǎn)品價值，增強了企業(yè)核心競爭力。我國制造業(yè)的總體特征是雖大不強，一些產(chǎn)品的核心技術、新產(chǎn)品的測試仍然依賴德美等國家，與此同時，東南亞地區(qū)效仿我國傳統(tǒng)的制造業(yè)發(fā)展方式，以更低廉的勞動力成本承接發(fā)達國家的制造加工產(chǎn)業(yè)，與我國形成較為激烈的競爭。20世紀80年代，國外學者提出了制造業(yè)服務化的設想，指出制造企業(yè)不僅是一個產(chǎn)品的生產(chǎn)者，只有向消費者提供商品與服務為一體的業(yè)務才能獲得長遠發(fā)展。21世紀初，我國企業(yè)對制造業(yè)服務化展開了進一步研究，提出服務要貼合客戶的需求，融合產(chǎn)品和服務，有利于企業(yè)的增值和績效的增長。

2 江蘇省制造企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀

2016-2021 年，江蘇省規(guī)模以上工業(yè)增加值增速分別是7.7%、7.5%、5.1%、6.2%、6.1%、6.7%。在面對世界經(jīng)濟放緩、中美經(jīng)貿(mào)摩擦等眾多不利因素的情況下，江蘇省2016-2018年的工業(yè)增加值增速逐步下降，但2019年呈現(xiàn)上升趨勢，2020年受疫情沖擊，較2019年下降了0.1%。江蘇省制造業(yè)的主營業(yè)務收入從2016年的15.66 萬億元逐年下降，到2019年下降了3.25 萬億元，在2020年出現(xiàn)了增長，比2019年增加了0.59 萬億元。利潤總額從2016年的1.05 萬億元下降到2019年的0.69 萬億元，2020年出現(xiàn)小幅反彈，增加到0.76 萬億元。可見，2016-2019年江蘇省制造業(yè)效益呈下降趨勢，2020年有所改善。同時，蘇南、蘇中、蘇北發(fā)展不平衡，蘇南工業(yè)總產(chǎn)值始終處于領先地位，但增長速度不如蘇中和蘇北。2021年，蘇南、蘇中、蘇北規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長12.6%、13.3%和13.8%，三大區(qū)域增長速度相差不大。

3 江蘇省制造企業(yè)服務化與績效關系的實證研究

3.1 研究假設

在制造業(yè)企業(yè)服務化水平較低時，對于顧客來說，他們不會將購買產(chǎn)品時享受的服務作為其購買的產(chǎn)品，而是作為產(chǎn)品的附加物，只有個別顧客會專門購買這種服務。與之相對，從制造企業(yè)的角度來看，服務化僅僅作為其實現(xiàn)商品推廣的方案，而不是作為收入的主要來源。在這個過程中，制造企業(yè)由于投入成本高、員工服務意識差等問題對企業(yè)績效產(chǎn)生抑制作用，導致經(jīng)營效率和企業(yè)績效降低。當制造業(yè)服務化不斷成熟時，顧客與員工對服務的認知度比較高，此時，企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營效率將得到提高，因此，制造業(yè)服務化能夠對企業(yè)績效起到提升作用。綜上所述，本文提出以下假設：制造企業(yè)服務化與績效之間呈U 型關系，即先下降到拐點之后再上升，換言之，企業(yè)在服務化轉型的初期，二者間呈負相關關系，而當企業(yè)服務化成熟后，二者間呈正相關關系。

3.2 變量設定

本文采用總資產(chǎn)收益率（ROA）來衡量企業(yè)績效；解釋變量為制造業(yè)服務化，采用收入比重法進行衡量，即用服務性收入占主營業(yè)務收入的比重來衡量服務化水平，關于服務性收入的界定，使用制造企業(yè)財務報表中的“其他業(yè)務收入”作為服務性收入；選取企業(yè)上市年數(shù)（AGE）、資產(chǎn)負債率（DEBT）、企業(yè)規(guī)模（SIZE）這3 個變量作為控制變量（見表1）。

表1 變量設定一覽表

3.3 模型設定

為分析制造業(yè)服務化與企業(yè)績效的關系，本文根據(jù)相關控制變量、自變量以及企業(yè)績效構建模型，模型公式如下：

式中，ROA 為制造業(yè)企業(yè)績效；SR 為制造業(yè)服務化程度，SR2為SR 的二次項；AGE、DEBT、SIZE 為該模型的控制變量；α0為常數(shù)項；ε 為隨機誤差項。

3.4 數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取江蘇省194 家制造業(yè)上市公司2010-2019年的數(shù)據(jù)為樣本，數(shù)據(jù)的來源包括中財網(wǎng)、巨潮資訊網(wǎng)和同花順軟件，數(shù)據(jù)具有可靠性。樣本所涵蓋的行業(yè)不僅包括食品加工業(yè)、紡織業(yè)、酒水飲料加工業(yè)等日用消費品制造業(yè)，還包括醫(yī)藥以及計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)等高技術制造業(yè)。由此可見，研究樣本的選取具有全面性。本文首先使用Excel 軟件對數(shù)據(jù)按指標、年份進行匯總，其次使用SPSS 26軟件進行實證分析。

3.5 實證分析

3.5.1 描述性分析

如表2所示，在對各變量的描述性分析中，總資產(chǎn)收益率的最大值為0.541 3，說明該公司的利潤在總資產(chǎn)中的占比為54.13%，最小值為-0.377 1，說明公司的凈利潤為負數(shù)處于虧損狀態(tài)。服務化的最大值為0.593 8，最小值為0.000 1，這說明制造企業(yè)之間的服務化差距較大。企業(yè)上市年數(shù)的均值為10.40，最大為26，最小為0，這說明樣本中企業(yè)上市年數(shù)分布較為廣泛。資產(chǎn)負債率的最大值為0.916 4，該企業(yè)的財務風險比較高，資產(chǎn)負債率的均值為0.373 2，說明所選的樣本企業(yè)資產(chǎn)負債率水平較為合理。企業(yè)規(guī)模的均值為12.428 8，最大值為15.627 9，最小值為10.083 9，說明所選企業(yè)之間存在規(guī)模上的差距，但是差距在一定的范圍內。綜上所述，本文選取的變量均在合理范圍之內，數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定，沒有出現(xiàn)異常值。

表2 各變量描述性統(tǒng)計

3.5.2 相關性分析

如表3所示，變量和ROA 之間存在顯著關系，顯著水平為1%。SR 與ROA 之間的相關系數(shù)是-0.148，呈顯著負相關關系，AGE 和ROA 之間的相關系數(shù)是-0.292，DEBT 和ROA

表3 變量的相關性統(tǒng)計結果

之間的相關系數(shù)是-0.302，SIZE 和ROA 之間的相關系數(shù)是-0.149，3 個控制變量與ROA 存在負相關的顯著關系，變量的選擇滿足數(shù)據(jù)分析要求。

3.5.3 回歸分析

本文基于全樣本研究制造業(yè)服務化對企業(yè)績效的影響，表4 列出了回歸結果。與第（1）列相比，第（2）列公式中增加了服務化二次項數(shù)據(jù)。從表4 第（1）列可以看出F值為63.560，通過了F檢驗，調整后的R2為0.160，這說明變量對被解釋變量的解釋能力為16%，制造業(yè)服務化、企業(yè)上市年數(shù)、資產(chǎn)負債率與被解釋變量之間均呈現(xiàn)顯著負相關關系，企業(yè)規(guī)模這一變量呈正相關關系。在第（2）列的結果中F值為52.011，通過了F檢驗，說明數(shù)據(jù)具有顯著的統(tǒng)計學意義，企業(yè)上市年數(shù)、資產(chǎn)負債率與企業(yè)績效之間均存在顯著的負相關關系，回歸系數(shù)分別為-0.002、-0.092，企業(yè)規(guī)模與企業(yè)績效為顯著正相關關系，系數(shù)為0.005。調整后的R2為0.162，這說明變量對被解釋變量的解釋能力為16.2%，相比第（1）列擬合度有所上升，模型的解釋能力增強。制造業(yè)服務化一次項與企業(yè)績效之間的回歸系數(shù)為負且通過了顯著性檢驗，制造業(yè)服務化二次項與企業(yè)績效之間的回歸系數(shù)為正，這說明制造業(yè)企業(yè)在進行服務化戰(zhàn)略轉型時會出現(xiàn)企業(yè)績效下降的情況，但是當制造業(yè)服務化度過拐點時，企業(yè)績效將會隨著制造業(yè)服務化程度的加深呈現(xiàn)上升的趨勢。服務化初期不僅沒有提升績效反而使得企業(yè)績效下降，這導致很多企業(yè)在服務化變革的初期就選擇放棄。此外，回歸分析結果表明，制造業(yè)服務化一旦越過臨界點，就會對企業(yè)績效產(chǎn)生促進作用，即制造業(yè)服務化與企業(yè)績效之間存在U 型關系，這與前文的假設相一致。

表4 回歸分析結果

根據(jù)表4 變量的系數(shù)，將模型的表達式具體化為（i為樣本的序數(shù)）：0.092DEBTi+0.005SIZEi

經(jīng)計算，制造業(yè)服務化對企業(yè)績效產(chǎn)生U 型影響的服務化拐點值為0.3，即服務化的程度小于0.3 時，企業(yè)績效隨著服務化程度的增加而降低，但當制造業(yè)企業(yè)度過服務化拐點時，企業(yè)的服務化程度提升能夠促進績效的增長。計算公式：SR=-α1/2α2。式中，α1、α2分別為模型中SR、SR2的系數(shù)值。

3.5.4 分地區(qū)回歸分析

根據(jù)地區(qū)的不同，將全樣本按照蘇南、蘇中、蘇北進行劃分，進一步探討制造業(yè)服務化對企業(yè)績效的影響是否和地區(qū)有關。對不同地區(qū)制造業(yè)服務化與企業(yè)績效關系的研究可以使政府關注各地區(qū)的差異，在制定制造業(yè)服務化相關政策時更契合地區(qū)實際情況。

由表5 可知，蘇南的制造業(yè)企業(yè)服務化一次項和二次項分別在1%、10%的水平上顯著。其中，服務化一次項與企業(yè)績效是負相關的，服務化二次項與企業(yè)績效是正相關的，換言之，制造業(yè)服務化對企業(yè)績效產(chǎn)生的影響與全樣本回歸結果一致，均為U 型影響。從制造業(yè)服務化對企業(yè)績效產(chǎn)生影響變化的拐點來看，蘇南地區(qū)的制造業(yè)服務化拐點是0.2，該值低于全樣本的拐點0.3，這說明在制造業(yè)服務化改革過程中蘇南地區(qū)處于領先地位。對于蘇中地區(qū)來說，制造業(yè)服務化一次項對企業(yè)績效的影響為顯著負相關，制造業(yè)服務化二次項對企業(yè)績效的影響為正相關，這與全樣本中制造業(yè)企業(yè)的回歸結果相一致。從拐點來看，蘇中地區(qū)的拐點為0.33，該值高于全樣本的拐點，從拐點的角度可以發(fā)現(xiàn)，蘇中地區(qū)的制造業(yè)企業(yè)服務化水平略低于江蘇省整體水平。對于蘇北地區(qū)來說，制造業(yè)服務化一次項對企業(yè)績效的影響呈負相關關系，制造業(yè)服務化二次項與企業(yè)績效呈正相關關系，可以看出服務化一次項和二次項的符號與全樣本的回歸結果一致。

表5 分地區(qū)回歸分析結果

4 結論與建議

4.1 研究結論

由上文實證分析結果可以看出，制造業(yè)服務化與企業(yè)績效之間存在U 型關系。在制造業(yè)服務化初期，制造業(yè)企業(yè)會出現(xiàn)成本上升、企業(yè)內部資源搶奪等問題，導致制造業(yè)服務化與企業(yè)績效之間呈負相關關系，即企業(yè)績效會隨著服務化程度的加深下降。但這并不意味著制造業(yè)企業(yè)不值得投入大量人力、財力、物力去實施服務化戰(zhàn)略，因為從長期來看，當制造業(yè)企業(yè)的服務化水平超過某個臨界點時，制造業(yè)企業(yè)會逐步適應服務化帶來的挑戰(zhàn)，實現(xiàn)制造業(yè)務與服務業(yè)務的融合，企業(yè)績效會隨著服務化程度的加深而實現(xiàn)提升。因此，制造業(yè)企業(yè)實施服務化戰(zhàn)略是獲取競爭優(yōu)勢的一種有效途徑，但是服務化本身也會為企業(yè)帶來巨大的挑戰(zhàn)，所以在這個過程中需要處理服務化程度低時存在的組織內部矛盾、資源矛盾、成本問題等。在分地區(qū)回歸分析中，本文發(fā)現(xiàn)蘇南地區(qū)的制造業(yè)服務化對企業(yè)績效的影響為U 型，其拐點低于江蘇省平均水平，這說明蘇南地區(qū)的制造業(yè)服務化處于江蘇省領先水平；蘇中地區(qū)制造業(yè)服務化對企業(yè)績效的影響為U 型，其拐點高于全樣本拐點，這說明蘇中地區(qū)服務化轉型的效果低于江蘇省平均水平，同時，蘇中地區(qū)的服務化拐點也高于蘇南地區(qū)，說明蘇南地區(qū)服務化轉型的效果優(yōu)于蘇中地區(qū)；蘇北地區(qū)制造業(yè)服務化對企業(yè)績效的影響不顯著，但是制造業(yè)服務化的系數(shù)正負與全樣本保持一致。

4.2 對策建議

4.2.1 落實人才戰(zhàn)略規(guī)劃

鼓勵企業(yè)發(fā)展科技研發(fā)、金融服務等具有高附加值的服務業(yè)務，提升企業(yè)的自主創(chuàng)新能力，推動制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)結構升級，提升企業(yè)的競爭能力。與此同時，應進一步借助招聘會、人才交流會等活動進行人才引進并完善相關的社會保障體系。

4.2.2 實施差異化指導

由于目前江蘇省內各地區(qū)之間制造業(yè)發(fā)展存在顯著差距，應針對不同區(qū)域進行差異化指導。蘇南地區(qū)交通便利，利用靠近上海的地理位置優(yōu)勢，經(jīng)濟發(fā)展明顯快于蘇中、蘇北地區(qū)。在鼓勵蘇南地區(qū)制造業(yè)企業(yè)加快服務化轉型的同時，也要加大對蘇中、蘇北地區(qū)企業(yè)資金、技術、人才投入，促進各地區(qū)共同發(fā)展。

4.2.3 做好長期準備，順利度過轉型初期

制造服務化與企業(yè)績效之間的關系是復雜的。在初始階段，針對服務化的投資并沒有促進企業(yè)績效的增長。一些企業(yè)的職業(yè)經(jīng)理人經(jīng)歷了服務化投資的低谷，不愿意實施服務化轉型。因此，制造企業(yè)應該在服務化轉型之前做好心理準備，并對企業(yè)績效下降有正確的認知。企業(yè)應積極應對這一階段，繼續(xù)推進服務化的深入，而不是停留在簡單的初級服務化階段。