制造业投入服务化对碳生产率影响的理论建模和实证检验
摘要：制造业投入服务化有利于制造业提高劳动生产率，且具有生态效益。在短期内，制造业服务化的发展会引起碳生产率的降低；但随着制造业服务化发展到一定程度，服务化对碳生产率的负向影响转为正，促进制造业碳生产率的提高。碳生产率与制造业服务化之间存在非线性关系且呈U型。
关键词：制造业投入服务化；碳生产率；珠三角
中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）06-0081-06
一、文献综述与问题提出
由于制造业链条上制造活动的利润空间缩减，全球的经济活动已由制造为中心逐渐向以创新和服务为中心转变，制造企业的竞争优势也不仅停留在产品本身，而是通过增加服务投入（制造业投入服务化）和提供服务（制造业产出服务化）来增加其核心产品的价值。随着社会分工不断深化、专业化水平不断提升和资源效率不断提高，越来越多企业实施制造业投入服务化的发展战略。制造业投入服务化是制造企业在生产经营过程中越来越倾向于投入服务要素而减少实物要素投入的现象，制造业投入服务化不仅能提高制造企业生产效率，还能降低生产过程中对自然资源的依赖程度从而减少对资源的过渡消耗和对环境的破坏。
生产性服务被视为制造业的中间投入品。许多学者从理论和实证的角度证实了服务的中间投入、生产性服务业的发展有利于制造业提高生产率。格鲁伯和沃克（1993）利用奥地利迂回学说提出，生产性服务在制造业中将人力资本和知识资本这两种能提高最终产出增加值的资本导入生产过程，进而提高生产过程的营运效率、经济规模以及其他投入要素的生产率，促进制造业的发展[1]。Ethier（1982）则将D-S效用函数重新解释为一种生产函数，经过数理推导，他得出结论：新产品的引进能够提高厂商的生产率[2]。Siegel&Griliches（1992）认为，上世纪80年代制造业全要素生产率提高与使用外购服务的多少成弱相关关系[3]。Francois&Reinert（1996）发现，制造企业对中间服务或者生产服务的需求与国家收入水平有着密切关系[4]。Karaomerlioglu &Carlaaon（1999）提出生产性服务业是制造业生产率提高的基础[5]。Raa&Wolff（2001）提出服务中间投入的增长与制造业部门的生产率提高具有正相关关系[6]；Arnold et al（2007），Wolfmayr（2008）等利用投入产出表，通过实证检验得出结论：不管是发达国家还是发展中国家，生产性服务业的发展对制造业升级、全要素生产率的提高都有促进作用[7] [8]。
另外，国外学者从企业战略的角度出发研究制造业服务化的价值。Grawal et al.（2012）和Chesbrough（2011）认为服务化有助于产品本身性能以及顾客价值创造，非实证研究表明了制造业服务化战略及其经济利益的存在[9] [10]。Fang et al.（2008）和Suarez et al.（2011）研究证明服务化与企业业绩成U型关系[11] [12]。Visnjic et al.（2012）认为尽管对于制造企业实施服务化能否提高制造企业生产率的研究结果并未统一，但更多的研究证据表明了服务化具有提高产品价值和顾客价值的能力[13]。
然而，一些学者对制造业实施服务化持谨慎态度，认为服务化并非对制造企业总带来正面效应。Gebauer et al（2005）突出服务化的挑战，认为服务化所要求的文化和组织的变化往往导致公司无法充分利用服务化的机会，也就是存在“服务悖论”，认为服务化可能引起企业经营成本和管理复杂程度大幅上升，从而服务化所获得的收益增长的难度比预期高得多[14]。Mathieu（2001）也曾提出，实施服务战略的制造企业需要考虑两种可能出现的特殊成本：竞争成本和政治成本[15]。Cook（2006）认为采取服务化战略的厂商有必要对原有的组织实行重大变革，如优化人力资源、成立新的部门、掌握更全面的专业知识，这要求投入大量的管理时间及财务资源[16]。Neely（2008）认为服务化实施的决定能使得制造业利润提高，但其程度对制造业利润却有负面作用[17]。Fang et al（2008）认为直到企业达到特定的服务收入级别的时候，他们才能获得可观的财务回报[11]。实施的障碍包括管理层缺乏意识、组织设计和信息技术存在不足缺乏合适的文化[18]。
Mont（2004a）也赞成此说法。陈艳莹、周娟（2009）从生态效益的角度对制造企业的服务化进行了研究，通过理论和实证证明制造业服务化确实能够产生生态效益[19]。
已有文献分别阐述了制造业投入服务化的经济效益和环境效益，并未涉及两者的综合影响。在低碳经济发展的大背景下，制造业升级战略的实施是为了同时实现经济目标和环境目标，单独研究制造业投入服务化的经济效益和环境效益不能完整体现制造业投入服务化对于低碳经济发展的影响。鉴于此，本文根据专业化和分工理论等得出相关假设，首次尝试以碳生产率（GDP/二氧化碳排放）作为体现制造业投入服务化的经济和生态的综合效益的指标，参考环境技术理论，以能源、资本和劳动作为投入要素，制造业工业总产值和CO2分别作为合意产出和非合意产出，采用C-D函数构造包含制造业投入服务化的碳生产率的模型；最后用珠三角的数据实证检验所提出的的假说，以此研究制造业服务化与低碳经济之间的关系。
二、理论假设与模型构建
（一）理论假设
首先，奥地利迂回生产理论认为，越发迂回的生产过程使用更为专业的劳动力与更多的资本，并且其生产步骤增加，这样增加了中间投入的数目，从而能够提高生产力。格鲁伯和沃克（1993）利用此学说提出，生产性服务在制造业中实质上是在充当人力资本和知识资本的传送器，最终将这两种能提高最终产出增加值的资本导入生产过程之中，进而提高生产过程的营运效率、经济规模以及其他投入要素的生产率，促进制造业的发展。另外，根据专业化分工理论，制造业投入服务化是企业分工发展到一定程度的产物，在经济全球化的背景下，企业无法单独完成所有业务，通过专业化分工的不断深化，各企业发挥各自的专业优势，取长补短，集中发展自身优势环节而将其他环节外包，再向外部购入所需的产品和服务作为投入要素，进而提高企业的生产效率，增加产出，继而提高碳生产率。相对于没有制造背景的完全服务性企业，产品制造商对于服务进入制造环节的方式、时点和内容等方面都具有很大优势。
根据以上理论，笔者认为在制造业实施投入服务化初期，会导致碳生产率降低，但长期来看，制造业成功实施投入服务化的战略能投入更多专业的服务要素，提高生产率，减少能源使用，达到碳减排，从而提高碳生产率。
为此，本文提出如下假说：在短期内，制造业服务化的发展会引起碳生产率的降低；但随着制造业服务化发展到一定程度，服务化对碳生产率的负向影响转而为正，促进制造业的碳生产率的提高，碳生产率与制造业服务化之间的确存在非线性关系且呈U型。
（二）模型构建
Fare等（2007）最早提出环境生产技术（The Environmental Production Technology）的概念，指生产过程中，生产单位除了生产人们希望获得的合意产出（如GDP、粮食等）还会不可避免地生产一些人们不愿意获得的“副产品”（非合意产出，如SO2、面源污染物等）[20]。这就需要构造出一个既包含合意产出（Desirable or Good Output，简称：g），又包含非合意产出（Undesirable or Bad Output，简称：b）的生产可能性集合，经常称之为环境生产技术。环境生产技术和非期望产出现阶段主要被用来测算环境效率，冯金丽等（2010）结合我国碳减排目标，将二氧化碳作为非期望产出，对1994—2002年间中国各省工业技术效率进行测算，并利用环境管制、工业结构等变量对技术效率差异进行了解释。能源、资本和劳动作为经济增长模型中的投入要素为许多学者采用，产出则分为合意和非合意两类[21]。本文沿用这一思路，以能源（E）、资本（K）和劳动力（L）作为投入，以制造业行业产值（Yg）为合意产出，以二氧化碳排放（Yb）为非合意产出。本文采用C-D函数形式，分别得出决定制造业行业产值（Yg）和二氧化碳（Yb）的公式：
由碳生产率的概念可知，碳生产率不仅能反映经济增长，又能反映环境约束，本文选用碳生产率作为被解释变量。根据碳生产率的定义，本文结合制造业行业产值（Yg）和二氧化碳（Yb）的公式，得出决定制造业行业碳生产率（CP）的公式如下：
根据本文第二部分的分析，认为制造业服务化既有经济效应，即对合意产出Yg存在影响，又有环境效应，即对非合意产出Yb起作用，从而不可避免会对碳生产率（■）产生影响，因此将制造业投入服务化（S）纳入模型后可得公式（4），如下：
其中，CP表示制造业碳生产率，S表示投入服务化程度，K、L和E分别代表资本、劳动力和能源。？姿i为随行业但不随时间变化的效应，？酌t为随时间但不随行业变化的效应，uit为随机误差项。为了检验服务化程度与碳生产率之间是否存在非线性关系，在原模型的基础上加入服务化的平方项，得到新的模型2如下：
为了进一步考察服务化是否通过对资本、劳动和能源产生影响进而影响碳生产率，本文将服务化分别与资本、劳动力和能源的对数相乘，改进后得到如下模型3：
CP表示制造业的碳生产率，用制造业各行业的工业总产值与二氧化碳排放量之比来表示，其中工业总产值用各行业工业品出厂价格指数进行平减。
K表示资本存量，本文借鉴张海洋（2005）的做法，使用行业固定资产净值年平均余额衡量制造业的资本存量，同样也用各行业的工业品出厂价格指数进行平减[22]。
L表示劳动力，本文以统计年鉴中的各行业全部从业人员年平均人数表示。
E表示能源投入，本文以统计年鉴中的各行业能源消耗总量来表示。
S表示制造业的投入服务化程度。目前学术界对制造业投入服务化的研究方法有两种：一是通过C-D函数的改进形式，将自变量由资本和劳动力扩大到能源、原材料和服务，通过估计生产函数来考察服务投入对制造业产出和生产率的影响。另外一种方式是采用投入产出表计算制造业依赖度系数来衡量制造业投入服务化水平。由于按照人为地从特定服务部门出发来分析的划分方法，无法全面反映生产性服务业的发展状况及其影响，因此一般采用投入产出法。本文采用投入产出法来测算制造业服务化程度。另外，从研究范围来看主要分为两个方面：一是公司层面，另外一个是行业层面。由于处于转型中的中国制造业，公司层面数据无法揭示其制造业服务化全局，故本文采用行业层面数据进行研究。
三、数量描述与实证分析
（一）数据描述
1. 数据来源及统计分析。作为全球重要的制造业基地，珠三角制造业面临着诸多的问题，如制造业以价值链低端环节的劳动密集型行业为主，技术含量较低，缺乏竞争力，导致珠三角制造业生产率低、资源消耗大、环境污染严重以及产品的附加值低。随着资源环境约束日益增大以及制造业链条上制造活动的利润空间逐渐缩减，珠三角制造业面临产业升级的迫切需要。因此，以珠三角为例进行研究具有现实意义。
文中采用广东省2002年、2005年（延长表）、2007年投入产出表计算所得的依赖度系数来度量珠三角的制造业服务化程度。表中包括42个部门，属于制造业的有17个行业①，由于工业品及其他制造业数据缺失从而将其排除在外，故本文研究广东省16个制造业行业。由于广东省统计年鉴中不存在制造业分行业的各类能源消耗总量，本文参考岳超等人的做法来计算碳生产率中二氧化碳排放量，按照广东省制造业各行业的能源消耗总量占广东省全部行业的能源消耗总量的比重进行分摊②。本文所用数据来自于2002年、2005年和2007年的《广东统计年鉴》，2002年、2005年和2007年的广东省投入产出表。表1为各变量的统计特征，其中服务化程度的均值为0.097，制造业的碳生产率的均值为2.315。
2. 基于数据的分析。2001年、2004年和2006年珠三角制造业碳生产率水平变化不大，年平均碳生产率分别为2.33、2.35和2.36，2006年较之前两年有所提高，具体来说：食品制造及烟草加工业、交通运输设备制造业的上升幅度最大。珠三角碳生产率存在较为明显的行业差异，如图1所示，交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、通信设备、计算机用其他电子设备制造业和仪器仪表及文化办公用机械制造业的碳生产率明显高于其他行业，其波动性最大的是交通运输设备制造业（见图1）。
2004年制造业服务化水平较2001年整体上有所下降，2006年与2004年相比略有上升，但同时波动范围也增大。这与现阶段我国制造业的某些特性有关，虽然发达国家的服务业中制造服务业占比为70%，但对于处于工业化中后期的中国，尤其是以加工贸易为主要发展方式的珠三角制造业来说，对于生产性服务需求不强烈，或者向制造业服务化转型并没有形成趋势，甚至由于服务化实施过程中的重重障碍，制造业会降低服务化程度。具体来说，有的制造业服务化程度大大提高，如食品制造及烟草加工业和工艺品及其他制造业的服务化提高程度分别在64%和73%；有的行业的服务化程度大幅下降，石油加工、炼焦及核燃料加工业、金属冶炼及压延加工业、通用、专用设备制造业和仪器仪表及文化办公用机械制造业的服务化程度均逐年下降。这反映出不同行业面对竞争环境所采取的策略不同（见图2）。
（二）实证分析
本文采用面板模型对数据进行回归分析，面板数据回归分为固定效应估计和随机效应估计两种，本文采用豪斯曼检验来选择用固定效应模型还是随机效应模型，豪斯曼检验的结果表示接受原假设，采用随机效应模型进行估计，反之，则采用固定效应模型。由于本文样本时间只有3年，且不连续，因此不考虑时间效应，加入虚拟项对个体效应进行估计时得到的结果不显著，故本文不考虑个体和时间效应。文中使用stata11进行回归，结果如表2所示。
模型1的豪斯曼检验结果显示拒绝原假设，应采用固定效应模型的回归结果，表2结果显示，制造业服务化程度、资本和劳动对于制造业碳生产率的影响不显著，无法检验珠三角制造业服务化对碳生产率是否具有线性影响，其能源投入增加1%，制造业碳生产率相应会降低57%。制造业服务化对碳生产率的线性影响具有不确定性的原因，一方面可能是现阶段中国制造业处于国际产业链分工的低端环节、服务的内部化严重而外部化发展不足；另一方面，珠三角生产性服务业主要向第三产业提供服务，2001—2009年生产性服务业对第三产业贡献度一直保持在50%以上③，制造业所吸收的生产性服务业的比重较少，从而难以观察到制造业投入服务化对于碳生产率的线性影响。
鉴于模型1的线性结果不显著，模型2在模型1的基础上加入制造业服务化程度的平方项，以检验碳生产率与制造业服务化程度之间是否存在非线性关系。豪斯曼检验结果显示拒绝原假设，应采用固定效应模型的回归结果，结果表明：服务化的一次项、二次项的系数的显著水平均在5%以下，一次项系数仍为负，二次项系数为正，表明碳生产率与制造业服务化之间的确存在非线性关系且呈U型，即在短期内，制造业服务化的发展会导致碳生产率的降低，但当制造业服务化发展到一定程度，服务化对碳生产率的负向影响转而为正，起到促进制造业的碳生产率提高的作用。第二部分提出的假说得到验证。
鉴于模型1、2中资本和劳动力对于碳生产率的影响不显著，本文尝试从非中性技术进步的角度来进行分析，在模型3中加入了资本、劳动和能源的对数，模型3中豪斯曼检验拒绝原假设，认为固定效应模型更合适：lnK×S、lnL×S和lnE×S的估计系数分别为-7.429、8.478和3.603，但只有lnL×S的系数通过1%的显著性水平，说明制造业服务化是“劳动节约型”的。制造业投入服务化的前提是制造业将服务外包，而服务外包往往伴随着较大规模的人员流动，这种人员分流有助于提升制造企业的竞争力和劳动生产率。尤其是服务投入来源于生产性服务业的制造业服务化可以减少所需劳动力，这有利于提高制造业的劳动生产效率。虽然模型3中lnE×S的系数为正，但由于系数不显著，可能由于现阶段珠三角投入服务化水平相对来说不高，从影响能源投入的角度对碳生产率的间接作用并不明显；资本对碳生产率的直接影响较为显著，说明投入服务化未通过对资本产生显著影响来促进碳生产率的提高。
四、结论与展望
（一）结论
本文通过数学模型的分析，认为制造业企业实施投入服务化战略的确能影响碳生产率。企业实施制造业投入服务化初期面对尚未成熟的生产性服务业市场，不能获得公平价格下优质的服务，加之企业实施服务化自身成本（竞争成本和政治成本）的增加，会降低制造业的生产效率，虽然投入服务化能降低制造业企业能源的投入，但相对于生产效率的降低来说，幅度相对较小，所以制造业投入服务化初期，碳生产率是降低的。但长期来看，制造业投入服务化作为专业化分工所带来的结果，增强了企业的竞争优势，足以抵消实施前期对碳生产率所带来的负面影响。
（二）研究局限和未来研究展望
由于投入产出表出版时间间隔较长，且广东省2010年投入产出延长表未出版，给本文的研究增加了局限性。由于产出服务化程度难以测度，本文没涉及制造业产出服务化对碳生产率的影响。另外，本文未深入研究制造业投入服务化对碳生产率的影响机制，未来这是一个很重要的研究领域，可以揭示制造业服务化如何影响低碳经济的发展，为制造业的转型升级提供理论支持。
注释：
①合并后的17个行业依次为：1食品制造及烟草加工业、2纺织业、3纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业、4木材加工及家具制造业、5造纸印刷及文教体育用品制造业、6石油加工、炼焦及核燃料加工业、7化学工业、8非金属矿物制品业、9金属冶炼及压延加工业、10金属制品业、11通用、专用设备制造业、12交通运输设备制造业、13电气机械及器材制造业、14通信设备、计算机用其他电子设备制造业、15仪器仪表及文化办公用机械制造业、16工艺品及其他制造业、17废品废料业。
②笔者借鉴陈诗一的做法将广东省总的原煤、原油和天然气乘以各自的排放系数得出二氧化碳排放总量，再乘以各制造行业能源消耗总量与广东省能源消耗总量的比值，从而得出各制造业行业的二氧化碳排放量。
③根据《广东省统计年鉴》相关数据整理。
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责任编辑、校对：高钟庭