□文/李成良 李单梅 任燕红
（河南科技大学管理学院 河南·洛阳）
［提要］ 制造业作为立国之本、强国之基，其服务化水平能否提高企业价值，是我国经济高质量发展的关键。本文基于我国2016～2018年1，335家制造业上市公司的平衡面板数据，构建面板门限模型，研究制造业企业服务化水平对企业价值的门限效应与非线性关系。结果表明：制造业企业服务化水平对企业价值的影响存在着显着的双门限效应。制造业企业服务化水平处于较低水平时，对企业价值的影响不显着；随着服务化水平的进一步提高，对企业价值的积极影响不断加强。但是，服务化水平达到一定程度时，对企业价值的积极影响将会下降。因此，我国制造业企业服务化发展过程中，要警惕门限效应的存在，不宜过低或者过高。
一、引言
党的十九大报告明确提出我国经济要由高速度发展转向高质量发展的要求，制造业作为立国之本、强国之基，是实现我国经济高质量发展的关键。现代制造业作为社会不断分工以后形成的产物，所生产的产品具有明显的单一性，这种由技术熟练的工人按照标准化模式生产的产品已远远不能满足社会的需求。在技术变革的热潮下，很多公司希望通过产品创新来完成自身的转型，然而一些嗅觉敏锐的公司发现单一的技术变革并不能彻底解决问题。制造业新的发展模式得到不断探索，其中，制造业的服务化倾向得到越来越多学者的认可。现代信息技术的飞速发展使得企业能够更加快速高效的感知顾客需要，对市场变化做出快速反应，这为制造业服务化奠定良好基础。
制造业服务化概念的提出时间比较晚，学术界尚未形成统一观点。此概念最早是由Vandermerwe和Rada（1988）提出，他们的定义是“制造业企业由仅仅提供物品向提供完整的物品——服务包转变，整个‘包’不仅包含物品，还包含相关的服务、支持、自我服务和知识等。”他们认为企业之所以要进行服务化的转变，是因为制造业服务化能够给企业带来更多的不可模仿、持续性的竞争优势，而且服务化所获得的收益占据了企业收益的很大一部分。Reiskin和White（1999）等学者在Vandermerwe的基础上将其延伸为“服务化是制造商由生产产品向提供服务转变的动态过程”。Fishbein（2000）和Makower（2001）等认为，服务化就是“卖产品的功能或服务，而不是卖产品本身”，制造业服务化是一种功能经济，是其产品功能作用不断凸显的过程。国内学者对制造业服务化的研究相对较少，较早进行相关研究的学者是郭跃进（1999），他认为“制造业服务化经营不是重新进入到一个全新的服务行业，而是对原来制造业功能的发展，是企业产品价值和使用价值的延伸与拓展”。刘继国、李江帆（2007）提出了较为经典的结论，他将制造业服务化分为两个部分，一是投入服务化；二是产出服务化。该学者通过研究发现产出服务化无论是在企业收益还是环境收益方面对于我国制造业企业都具有现实意义。
对于制造业服务化的动力与实现途径，国内学术界多借鉴赵勇（2012）等学者的分类方法，他们认为内部动因和外部动因这两大方面是制造业服务化的动力因素，外部动力因素包含环境、顾客需求、竞争者和产业链价值四大方面；内部动力因素则分为员工的推动与支持和改善环境与绩效两大方面。相关学者们也对服务化过程中的保障因素进行了总结，指出组织战略和文化、组织结构和流程、组织资源和能力等对整个企业服务化效果至关重要。
对于制造业服务化的路径研究，学者们有着不同的论述。郭朝先（2019）认为制造业与现代服务业融合主要有三条途径：（1）制造业服务化；（2）现代服务业向制造业拓展；（3）借助于平台实现两者相互融合。简兆权、伍卓深（2011）从微笑曲线着手，根据服务化过程中的企业价值链规律归纳出四种典型的制造业服务化路径：（1）下游产业链服务化。这是制造业服务化的初级阶段，由Wise和Baumgartner（1999）提出，适用于大多数企业。企业介入营销、品牌管理以及各种产品延伸和增值服务等产业链下游环节来提升企业价值。（2）上游产业链服务化。Davies（2003）指出企业可通过参与研发设计规划等阶段提升企业创新能力，为企业高级服务化提供技术支撑。该路径与下游产业链服务化一样，风险较小，适用于大多数规模较小、缺少服务化经验的企业。（3）上下游产业服务化。这是制造业服务化的高级路径，针对业绩领先的大型企业。这条路径是前两条路径的结合和延伸，服务化程度更为彻底，与此同时，企业也承担更大的风险。（4）完全去制造化。这是上一条路径的进一步深化，当企业在产业链中处于绝对优势地位时，可以将制造业完全外包，保留核心技术，全面提升企业竞争力。
企业作为制造业服务化的主要载体，其价值变化是衡量制造业服务化效果的直接标准。目前，我国学者在制造业服务化对企业价值的影响研究方面，尚处于初步探索阶段。例如，刘维刚、倪红福（2018）通过匹配中国工业企业数据和全球投入产出表数据，实际验证了制造业投入服务化与企业技术之间有异质性特征。除此之外，龙飞扬、殷凤（2019）通过构建中介效应模型，验证了制造业投入服务化可以显着提升企业的生产效率与创新效率。然而，我们认为，制造业服务化对企业价值的影响存在门限效应，不仅仅表现为积极的或者消极的。因此，本文通过构建面板门限回归模型，研究制造业服务化对企业价值的非线性关系，为我国今后制造业服务化的发展政策提出可借鉴的实践参考。
二、模型构建与实证分析
（一）模型构建。为了研究制造业服务化对企业价值的影响关系，同时考虑到门限变量的存在，本文构建面板门限模型进行实证研究。同时，将企业偿债能力、发展能力和营运能力等指标作为控制变量纳入模型，模型的基本形式如下：
其中，i表示公司，t表示年份，vit表示企业价值，β表示系数，servit表示制造业服务化水平，dtlit表示综合杠杆、ocfrit表示现金流量比率、tarit表示总资产周转率、npcait表示流动资产净利润率、roeit表示净资产收益率、darit表示资产负债率、napsit表示每股净资产。
（二）变量及数据选择。本文以2016～2018年我国制造业上市公司为研究对象进行数据筛选，按照如下条件进行公司剔除：一是已被证监会做了ST、*ST标识的上市公司；二是在2016～2018财年中数据缺失严重的企业。经过公司筛选之后，最终我们的研究样本包含了1，335家上市公司在2016～2018年期间三年的数据，数据来源于国泰安数据库，经过数据整理得到了平衡面板数据。
变量的具体选择如下：
1、被解释变量。考虑到模型估计的稳健性，我们同时选择企业价值倍数（ev）、托宾Q值（q）、市盈率（pe）三个指标分别作为被解释变量，构建三个模型。一是企业价值倍数，该指标全面反映了企业的整体能力，属于整体性评估，既包括了股权也包括了债权，较好地规避了高杠杆经营企业对实证分析结果的影响；二是托宾Q值，该指标为“市值/（资产总计—无形资产净额—商誉净额）”，反映了企业的重置价值与市场价值之间的关系，该指标既有市场价值又有企业本身所拥有的资产价值；三是市盈率，市盈率是最常见的市场评价企业价值的指标之一，可以通过直观的股价来反映企业的价值，该指标在一定区间内较好的反映企业价值，且被市场广泛接受，所以本文也采用了该指标。
2、核心解释变量。由于本文的研究重点是制造业服务化水平对于企业价值的影响，所以如何找到一个能够较好地描述制造业服务化水平的指标就显得格外重要，鉴于目前国内的会计准则、企业实际情况来说，大多数服务化的收入反映在财务报表上的营业外收入中，再加之利润是最能反映企业经营状况的，所以本文以“营业外收入占比=（营业外收入-营业外支出）／利润总额”来衡量制造业企业服务化水平，同时，将该核心解释变量设定为本模型的门限变量。
3、控制变量。本文选取了几个重要的财务指标作为控制变量。一是现金流量比率（ocfr），该指标为经营活动产生的现金流量净额与流动负债的比值，该比率从一个动态的现金支付能力角度衡量了企业的短期偿债能力，比一般的偿债能力指标更具有代表性。其比值越高，说明企业的短期偿债能力越强。二是流动资产净利润率（npca），该指标为净利润/流动资产平均余额，其中流动资产平均余额为流动资产期末余额与流动资产期初余额的算术平均数，该指标全面反映了企业流动资产的利用效果。同时，也反映了企业的盈利能力，盈利能力是反映公司未来企业价值的一个重要指标。三是净资产收益率（roe），该比率为净利润/股东权益平均余额，其中股东权益平均余额为股东权益期末余额和股东权益期初余额的算术平均数。净资产收益率是评估企业价值非常重要的指标，也是一个可以衡量股东资金使用效率的重要指标。它体现了自有资金获得净收益的能力，具有很强的综合性。四是总资产周转率（tar），该比率为营业收入/平均资产总额，其中平均资产总额为资产合计的期末余额与资产合计的期初余额的算术平均数。该指标衡量了资产投资规模与销售水平之间的配比情况，反映了企业的营运能力，表明了企业的资产利用率。五是综合杠杆（dtl），该指标为（净利润+所得税费用+财务费用+固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧+无形资产摊销+长期待摊费用摊销）/（净利润+所得税费用）。综合杠杆是财务杠杆和经营杠杆共同所起的作用，综合杠杆的大小用综合杠杆系数来衡量，综合杠杆系数为普通股每股利润变动率与销售量变动率的比值，该指标可以用于衡量销售量的变动对普通股每股收益变动的影响程度。六是每股净资产（naps），该指标为股东权益总额与股本总额股票面额的比值。该指标可以判断企业的内在价值，衡量了公司运用自有资本的效率，反映了公司每股股票代表的股东财富。七是资产负债率（dar），该指标是总负债与总资产的比值，反映了债权人所提供的资本占全部资本的比例。该指标衡量了企业总体的负债水平，同时也是一项衡量公司利用债权人资金进行经营活动能力的指标，也反映债权人发放贷款的安全程度。
（三）实证结果评价。考虑到模型估计的稳健性，同时选择三个指标作为被解释变量，分别构建三个面板门限模型：以企业价值倍数为被解释变量的模型一，托宾Q值为被解释变量的模型二以及以市盈率为被解释变量的模型三。本文对所构建模型的估计采用STATA15软件，三个模型的门限效应检验结果如表1所示。门限个数检验结果表明，模型一在1%的显着性水平下存在两个门限；模型二在5%的显着性水平下存在两个门限；模型三在10%的显着性水平下存在两个门限。（表1）
进一步对本文所构建模型的门限值进行估计，结果如表2所示。模型一的门限值估计结果分别为-0.0671和1.0245；模型二的门限值估计结果是-0.1684与0.3882；模型三的门限值估计结果是0.2095与1.0245。（表2）
三个面板门限模型的估计结果如表3所示。从三个模型的估计结果来看，制造业服务化在第一个区间的估计系数均不显着，这就说明制造业服务化水平过低时对企业价值不会产生显着影响。但当制造业服务化水平达到第二个区间时，其对企业价值就会产生显着影响。随着制造业服务化水平的进一步提高其对企业价值的影响系数有所下降。进一步观察发现，核心解释变量的系数在不同区间具有一致性，表明模型构建的合理性与估计结果的稳健性。（表3）
具体来看，从模型一的估计结果可以看出，当制造业服务化水平低于-0.0671时，其对企业价值的估计系数为0.0001；当制造业服务化水平在-0.0671～1.0245区间时，其对企业价值的估计系数为0.3143，且在1%的水平下显着；随着制造业服务化水平提高到1.0245以上，其对企业价值的估计系数下降到0.0211，且在1%的水平下显着。模型二、模型三与模型一核心解释变量系数估计结果具有较高的一致性，由于篇幅有限，对其经济学解释略去。从控制变量的估计结果可以看出，企业的流动资产利润率（npca），在模型二与模型三中的估计系数分别为1.4281（1%的水平下显着）与388.9844（5%的水平下显着），表明企业对其流动资产的利用效果也会对企业价值产生显着影响。但资产负债率在三个模型中的估计系数均为负数，说明制造业企业的债权结构对企业价值产生了显着的负效应，企业应该降低其负债规模，更好地运用财务杠杆。
表1 门限个数检验结果一览表
表2 门限值估计结果一览表
三、结论及政策
本文基于我国2016～2018年1，335家制造业上市公司的平衡面板数据，分析了制造业服务化水平对企业价值影响的非线性关系以及门限效应。研究结果表明：当制造业的服务化水平较低时，其对企业价值的影响不具有统计显着性。我们认为，产生该现象的主要原因是企业在技术研发、销售等各个生产环节的服务化投入过低，企业只注重了传统的生产环节，并没有在其他的高附加值环节投入过多；当制造业服务化水平提高时，其对企业价值的影响系数获得了显着提高，但这并不意味着制造业企业服务化水平越高越好，过度的服务化会使得这种积极影响下降，这充分说明适当的服务化可以快速提升企业价值，能够起到低投入高回报的效果，但过度服务化会占用企业过多的资源，使服务化成为企业的负担。基于本文的实证研究结论，我们认为：适度的制造业服务化是可以提高企业价值的，过度的制造业服务化会使得其对企业价值的边际效应出现递减的现象。所以，制造业企业应根据自身的实际情况，合理确定其服务化的水平。
表3 门限模型估计结果一览表
