数字服务贸易对我国制造业服务水平的影响研究

全球经济数字化转型大环境之下，数字服务贸易属于新出现的业务形态，它给我国传统制造业服务化转型带来的推动力量变得越发突出，本项研究采用文献分析，理论推导，实证检测等手段，全面论述数字服务贸易的概念特点，制造业服务水平所包含的意义及其考量准则，塑造起数字服务贸易与制造业服务化转型的理论架构，进而深入剖析数字服务贸易借助技术革新促进，资源调配改良，产业链协作优化，市场需求带动等途径给制造业服务水平造成的重要影响。通过搜集相关数据，搭建起计量经济模型展开实证分析，证明了数字服务贸易对于制造业服务水平存在的积极影响，探究了影响的途径和效果，根据研究结果得出结论，数字服务贸易明显改善了我国制造业的服务水平，给制造业转型升级赋予了新的动力，按照这些发现，文章给出了促使数字服务贸易同制造业融合得更深，改良政策环境，增进国际协作等方面的对策提议，为我国制造业的高质量发展奉献智慧和力量。1.1.1研究背景伴随着数字技术加快迭代，以网络化、智能化、数字化等特征出现的数字服务贸易（DST）随之产生，它成了世界经济增长的新动力源，在面对全球要素资源再配置以及国际生产网络重构时，数字服务贸易在带动全球经济进步、推进产业变革、提升全球贸易效能等方面变得愈发关键，给经济高品质成长赋予了强有力的支撑力量，按照商务部发表的《2022年数字贸易发展与合作报告》中的资料表明，2021年全世界跨境数字服务贸易的体量达3.86万亿美元，比上年增长了14.3%。数字服务贸易排名的前五位国家中，美国居首位，其后依次是爱尔兰、英国、德国以及中国，由此能够看出欧美发达国家在数字服务贸易发展上的主导地位，而中国作为唯一一个发展中国家在此方面亦表现出强大的实力，数字服务贸易既改变了传统服务贸易的模式，又给各国经济的增长增添了新的动力，对于中国这样一个制造业大国而言，数字服务贸易的发展必然会对制造业服务水平的提升产生影响。但是我国长期以来处在国际价值链的中低端位置，这点不能忽略，如今我国发展的内外部环境正在发生改变，制造业的产业竞争态势也遭遇了从未有过的冲击，全球制造业格局出现重大调整，不确定性因素增多，这就让我国制造业既遇到困难，又蕴藏着新的机遇。从国内环境看，我国制造业面临着多重压力：能源、原材料价格持续上涨，劳动力成本比较优势减弱，土地成本飙升，资源环境约束趋严，传统制造业发展动力不足，产品附加值不高，缺乏关键核心技术，产业结构不合理等问题仍然存在REF_Ref3566\r[1]。从国际角度来讲，我国制造业正承受着发展中国家和发达国家的双重挤压，一方面，发展中国家凭借自身低成本劳动力的优势，逐步蚕食我国在全球价值链低附加值环节的市场份额，我国赖以发展的劳动力优势在低端制造市场面临挑战；另一方面，发达国家和地区不断推进“再工业化”战略，政府对市场竞争的干预不断加强，通过加大对高端制造业的发展规划和政策引导，推动高端制造业快速发展[2]，而我国在高端制造业方面并没有形成明显优势，导致我们在国际市场竞争中仍然处于较为被动的地位。近些年，我国政府非常重视服务型制造的发展，把服务型制造当作先进制造业转型升级的关键方向，通过《中国制造2025》等文件的出台，政府既体现出我国制造业改良升级的急迫性，又给很多企业指明了未来的走向，这种战略转型，将会让我国制造业来一次质的跨越，而且会给企业带来前所未有的发展机会。《中国制造2025》里，政府第一次清楚地提出了促使生产性制造向着服务型制造转变的宏远目的，这种转变想要加快制造同服务的融合进程，推进制造业整体改善和升级，之后，国家又通过《发展服务型制造专项行动指南》之类的文件，进一步具体化了服务型制造的发展目的，关键任务和保证手段，给企业实际操作给予了强有力的引导。这一系列政策的接连出台，给我国制造业的服务化转型指明了方向，在数字经济愈发蓬勃的今天，通过数字化的手段来提升制造业服务化的水平，是我国在新一轮科技革命与产业变革中，作出的明智选择，它不仅有利于我国制造业在全球竞争中占据优势地位，也将为消费者带来更好的服务体验。在此背景下，深入探究数字服务贸易对我国制造业服务水平的影响，有着重大的理论和实际价值，在理论层面上，有益于充实并完善国际贸易理论，产业融合理论，给进一步探究数字经济时代产业发展的内在规律给予新的视角和思路。从实际角度看，可以为我国制造业企业制订恰当合理的战略发展策略给予决策支撑，帮助它们充分利用数字服务贸易的优势来完成服务化转型，而且还能给政府部门制订有关政策给予参照，推进数字服务贸易同制造业的密切融合，促使我国制造业朝着高质量方向发展，改进我国在全球产业链上的地位。1.1.2研究意义理论意义从研究视角看，以前的研究大多着重分析制造业数字化或者服务化各自带来的影响，还有各种因素怎样影响制造业数字化或者服务化，但是数字化到底怎样影响服务化这方面，探讨得比较少，本文通过对制造业数字化带动服务化的深入分析，从理论和实证两个层面，全方位阐述了数字化怎样推动企业服务化进程，充实了有关企业数字化战略作用的研究体系，给制造企业如何向服务化转型提供了一条切实可行的道路。而且，当前学界在讨论数字经济影响的时候，大多从宏观的跨国层面入手，对比不同国家、不同制造业行业在数字经济大潮下的表现区别，本文却另辟蹊径，从微观的企业角度出发，创建起一套剖析企业数字化发展对企业服务化影响的研究架构，这样的新视角既给有关研究增添了一抹色彩，又为深入认识制造企业服务化转型给予了宝贵的参照。（2）实践意义在数字化时代，数字服务贸易已经成为全球经济发展的新引擎，我国制造业正处于转型升级的关键阶段，数字服务贸易能够促进传统制造业转型升级，向高端产业链延伸，为世界各国的产业布局提供新机遇，我国也应该抓住数字服务贸易发展的新机遇，重视数字服务贸易对我国制造业服务化的作用，推动制造业高质量发展。通过深入剖析企业数字化和服务化间的关联，我们可较为全面地认识到我国数字服务贸易发展给制造业企业服务化水平带来的真实影响，而且可以给企业赋予在应对国内外竞争压力的时候怎样有效地调节内部资源安排来做到差别化发展的宝贵提议，这项研究同样有益于我们更深层次地领悟数字服务贸易怎样对制造业服务化水平造成影响，进而给企业找寻符合自己特性的服务化转型路径给予强有力的引导，通过针对不同性质，规模，地区以及行业背景的企业展开细致的异质性分析，我们期望帮助各种类型的企业更好地把握数字化时代的机会，精准定位市场需求，进而明显改善它们的服务化水平。1.2研究内容与研究方法1.2.1研究内容本研究的主要内容大致能分成五个核心部分，其一为问题创建部分，此部分会全方位剖析数字服务贸易和制造业服务水平的大背景及其研究意义，从而为后面的研究工作形成根基，在此之上清晰地阐述出本文所关注的问题，并确立好针对这个问题的研究内容及研究手段，进而指出关于这个主题可能存在的革新之处以及不足，给这个领域增添新的看法和思索，其二属于特征事实部分，重点在于搜集有关数字服务贸易与制造业服务水平的文献资料，以此来为后续的论文创作赋予理论支撑。其三依据相关理论，深入探究新经济理论、专业化分工理论和产业关联理论等基本原理，把这些当作基础性的理论架构，然后剖析数字服务贸易怎样影响到制造业服务水平，根据前面提到的理论基础提出对应的研究假设。同时关注了技术创新、产业结构的中介效应和人力资本的调节效应，在此基础上提出了相关的假设。第四部分是实证分析。将采用面板数据模型，通过收集的数据对数字服务贸易与制造业服务水平的关系进行实证检验，验证研究假设；按照国家的发展水平不同和制造业行业要素密集度不同进行异质性检验；对数字服务贸易对制造业服务水平的影响进行中介效应和调节效应的机制检验。第五部分是结论和政策建议。从上述的实证结果中可以得出数字服务贸易对制造业服务水平有积极的影响，根据检验的结果进行总结并提出相应的对策建议。1.2.2研究方法文献研究法。通过全面而细致地查阅国内外有关数字贸易，数字服务贸易，制造业服务化等方面的学术文献，力求做到系统梳理并准确把握当下数字服务贸易与制造业服务水平研究的最新态势与前沿状况，借助收集，整理，阅览相关文献，可以帮助我们形成稳固的理论根基，从而有力推动后续研究向纵深发展，更为关键之处在于，经过对比剖析不同研究角度，方法以及实证成果，我们能够更加清楚地看出数字服务贸易左右制造业服务水平的主要途径及其潜藏机理。实证分析法，创建计量经济学模型，选择数字服务贸易规模，服务化投入强度这些重要指标，依靠可靠的面板数据来执行回归分析，进而精确度量数字服务贸易给我国制造业服务化水平带来的改进效果。定性和定量分析法。通过分析数字服务贸易对制造业服务水平的积极影响；深入进行定量研究，通过实证研究，运用固定效应模型，进行详细研究，对数字服务贸易对制造业服务水平的影响进行研究；本文将总结并得出主要的研究结论，这些结论是在上述深入分析的基础上得出的，同时，本文也将根据上述研究得出的一系列有针对性的建议。1.3可能的创新点与不足之处1.3.1可能的创新点从创新点来说，本文重点表现在如下几处：其一，研究视角更新，着重考察数字服务贸易给我国制造业服务水平带来的影响，更具指向性与现实价值，过往研究大多着眼于数字服务贸易给制造业总体发展或者全球价值链位置造成的影响，而对于制造业服务水平这个重要层面却很少涉及，其二，研究内容革新，细致探究数字服务贸易怎样作用于制造业服务水平，而且展开全方位的异质性分析。不仅从不同要素密集型制造业的差异出发，还从样本国经济发展水平、服务要素投入来源等维度进行分析，从而对二者的关系有了更丰富的认识。三是研究方法的创新，实证研究中使用多种检验方法以保证结果的可靠性，使用工具变量法解决内生性问题，替换变量法和分样本回归进行稳健性检验，研究结论更有说服力。1.3.1不足之处第一，现有研究大多集中于数字贸易宏观效应，数字服务贸易的微观作用机制研究仍然属于理论探索范畴，数字服务贸易价值创造路径的数理推导以及传导机制的实证检验急需突破；第二，在实证方面，由于资料的精确度和可用性限制，本文采用了大多数学者选择的统计学方法，但统计偏差和变量遗漏的风险无法完全排除。

文献综述本文立足于研究问题，梳理了国内外相关文献。具体包括数字服务贸易概念与影响因素、制造业服务水平概念与衡量指标的文献梳理，为之后的问题分析、解决提供养分。2.1数字服务贸易2.1.1数字服务贸易的概念数字贸易成为国际贸易新趋势和新形式，数字服务贸易是数字贸易中重要的一部分，也是目前学界讨论的热点问题。大部分国内外学者都认为数字服务贸易与数字经济密切相关，即数字服务贸易是数字经济的重要组成部分，认为数字服务贸易是通过数字技术对产业结构进行优化，开发出新的产品，进而影响全球贸易的方式和内容REF_Ref1866\r[3]。2012年，美国经济分析局首次明确提出了数字服务贸易（DST）这一概念，将其定义为与信息通信技术有关且在跨境服务贸易中起着重要作用的范畴REF_Ref2918\r[4]。随着时间的推移，数字服务贸易的概念在国际上得到了广泛的应用，其涵盖的范围也由不同的组织和国家进行了扩展，从而能够更加全面地了解数字服务贸易的多种特性，并为后续的研究以及政策制定工作提供帮助。在2015年度联合国贸发会的定义中，将数字服务贸易描述为通过信息通讯网络远程提供的各种服务，包括六大服务贸易领域REF_Ref4291\r[5]。但是我国商务部在2018年发布的《中国数字服务贸易报告》中也明确提出数字服务贸易是数字贸易的重要部分，其发展需要数字信息技术的不断发展，不仅推动了传统产业的数字化转型，也催生了由新技术带来的全新的经济形态REF_Ref4658\r[6]。国内学者也对数字服务贸易的概念进行了更加深刻的讨论。OECD从数字贸易的角度分析，王拓就对数字服务贸易的概念进行了更加详细的描述，他认为数字服务贸易是在数字贸易的基础上加上新的数字服务内容而产生的一种新模式REF_Ref4327\r[7]。张秋平等人认为数字服务贸易是基于通信技术进行贸易活动的贸易形式，将数字货物贸易排除在外REF_Ref4385\r[8]。2.1.2数字服务贸易的分类目前数字服务贸易发展尚不成熟，所以对于数字服务贸易分类标准的研究也是一直在进行的。目前全球普遍认为数字服务贸易是依托互联网等数字技术手段，通过信息通信网络跨境传输交付的产品和服务贸易。但是对数字服务贸易具体分类和范围，学者之间存在较大分歧。目前数字服务贸易发展尚不成熟，其成熟度有待提高，因此对于数字服务贸易分类标准的研究工作也在不断深入。《国际服务贸易统计手册2010》（MSITS2010）认为数字服务贸易包含保险和养老金服务、信息通信服务、运输服务、金融服务、经营租赁服务等多个产业。经济合作与发展组织（OECD）于2019年对数字服务贸易的分类做出了更为全面、系统的归纳，提出了广义和狭义两个分类概念。狭义上的数字服务贸易指通过现代化的技术手段实现数字化转型的传统服务，广义上的数字服务贸易在狭义概念的基础上进一步包括了人工智能、云计算等创新型数据服务REF_Ref8280\r[9]。虽然我国在全球数字服务业中处于领先地位，但是依然存在很大的发展空间和潜力，因此我国对数字服务贸易分类准则进行大量的研究，不断探寻适合自己国家发展的分类准则，在《中国数字贸易发展报告2020》中将数字服务贸易详细地划分成各种不同的类别，其中包含知识产权和使用费服务、个人文化和娱乐服务、跨境电子商务服务、保险和养老金服务、金融服务、其他商业服务、电子计算机信息服务以及农业、工业当中涉及到的跨境数字技术服务等REF_Ref7718\r[10]。我国的一些学者也给出了许多分类准则，但是因为相关的数据分布比较零散，所以很难形成统一的细分标准，而且有些数据可能由于获取起来相对困难，进而会造成研究结果出现一定程度上的偏差。基于以上研究现状，本文借鉴《国际服务贸易统计手册2010》的分类标准，将数字服务贸易划分为保险服务、电子计算机及信息服务、金融服务、个人服务、知识产权服务和其他商业服务六个大类，以便于后续的研究能够有更清晰明确的分类。2.2制造业服务水平2.2.1制造业服务化内涵制造业服务化是推动现代制造业转型发展的重要途径，对于加快现代化进程，提升附加值及国际竞争力有着战略意义，学术界针对制造业服务化内涵的解读重点放在两个角度上，第一点在于服务向制造环节的拓展和渗入，Vandermerwe和Rada（1988年）率先提出“产品-服务包”（Product-ServiceBundles）这个概念，着重表现出企业通过有形产品同无形服务紧密结合来创造价值，这就打破了传统产品与服务之间的二元划分界限，Reiskin等人（1999年）接着表明，服务化实际上就是制造商把服务融入到自身的核心价值诉求当中，从而塑造起独特的市场竞争障碍。其二，制造活动转向服务领域。Szalavetz（2003）从价值链重构的角度对服务化进行定义，即服务化包含了双重演化：一方面，企业内部支撑性服务的效率跃升为企业竞争力的主要构成部分；另一方面，终端服务复杂度的提高成为消费者价值感知的主要载体。Eswaran与Kotwal（2002）从全球分工的角度出发，将服务化定义为制造业上下游环节向专门的服务部门转移的过程REF_Ref12548\r[11]。国内学者在此基础上展开进一步理论建构，促使内涵本土化拓展。赵一婷，刘继国(2008)总结出服务化的三种实践模式：服务主导型、产品-服务捆绑型、服务内嵌型REF_Ref14899\r[12]。周大鹏(2010)构建起三维分析框架，包含生产投入服务化、产出服务化、商业模式服务化，系统地表现了服务化的多层次特性REF_Ref14925\r[13]。郭怀英(2013)具有革新性地从供需双侧解构服务化动力，供给侧重视技术融合和组织变革，需求侧看重消费升级倒逼服务增值，给认识制造业服务化给予动态均衡视角REF_Ref14951\r[14]。2.2.2制造业服务水平的测度全球制造业正在经历一场深刻的服务化转型，以争取服务优势为主要特征的竞争态势日趋激烈，关于如何准确衡量制造业服务水平的问题，学界已展开过许多充实而细致的研究工作，本文从投入产出角度出发，着重分析产出层面的测度手段及不足之处。（1）产出服务水平测度第一，从产出和服务水平方面来看，关于产出服务水平的测度大多都是从企业的角度出发，一般采用收入比重分析法、经营范围分析法等。收入比重法是通过财务数据挖掘来获取服务化程度的，Fang等（2008）和陈丽娴（2017）以上市公司年报为基础，把主营业务收入分解成服务收入和非服务收入两个部分，建立服务化率测算模型，在此基础上，陈漫、张新国（2016）又引入了嵌入式服务与混入式服务的二分法，分别讨论了企业服务业务与其主营产品之间的关系，并深入分析了二者对企业绩效的不同影响REF_Ref9301\r[15]。从收入结构特征出发，将“其他业务收入”或“非主营业务收入”作为服务收入，也有学者从服务广度和服务深度两个维度衡量企业服务化水平，具体是从服务广度上用企业涉足的服务类型数量来衡量业务多元化程度；从服务深度上用产品导向型服务项目的专业化水平来衡量服务嵌入能力，该框架强调服务化战略更应该注重质量而非数量，对我国制造业转型升级有重要启示REF_Ref10029\r[16]。。但以上方法也存在一些不足之处，一方面，早期企业公开的财务数据不全，数据存在缺陷，导致不能全面、准确地反映企业的服务收入情况。不同企业在年报中对服务收入的界定也存在很大差别，使得比较不同企业服务水平变得很困难。另一方面，服务收入涉及的范围很广，除了咨询、技术、培训、设计、修理维护等服务外，还包括很多其他种类的服务。并没有明确的规定到底哪些收入属于服务收入，各类型服务收入的界限又是如何划分的，这就可能会导致在测度服务化水平时产生偏差或不一致。所以，用收入比重分析法、经营范围分析法来测度企业服务水平是否准确值得商榷。（2）投入服务水平测度首先是从微观的角度来分析。从微观角度出发，制造业和服务业之间存在劳动力流动的趋势。Roger等（2017）对丹麦制造业进行实证研究，发现2008-2016年制造业劳动力向服务业净转移率为12.7%，服务部门就业人数年均增长率为3.8%，远高于制造业的1.2%REF_Ref11100\r[17]。劳动力正在从制造业向服务业转移，服务部门的员工数量也在逐年增加。服务人员的增加意味着企业可以提供更全面、更个性化的服务，以满足市场日益多样化的需要。赵宸宇（2021）从服务人员结构方面对企业服务化程度的度量从服务人员结构方面着手REF_Ref12338\r[18]。也有学者提出，制造费用，管理费用以及财务费用的中间投入主要是为企业服务的支出，因此这三个项目就构成了服务水平投入的主要评测维度。其次是从宏观层面的分析。目前亚洲开发银行、经合组织等国际组织已经编制了覆盖世界主要经济体的部门投入产出表，使用直接消耗系数和完全消耗系数来计算服务化水平REF_Ref12697\r[19]。这种方法不仅考虑了制造业对服务的直接消耗，还考虑了它通过其他产业间接消耗的服务，所以从这个角度来看，提供了一个非常全面和深刻的视角来衡量制造业的服务化进程REF_Ref12834\r[20]。通过对已有研究展开剖析，并联系制造业上市公司的特点，本文确定把营销活动投入占营业收入的比例当作衡量企业层面服务化程度的关键指标，其具体度量会在后文中予以论述，而且，为加强研究的稳固性，本文又选取企业服务人员所占比重当作补充指标来加以验证，通过比较不同度量手段得出结果是否一致，可以更好地认识制造业上市公司的服务化水平，从而给后面的研究给予更可信且有效的依照。

数字服务贸易对我国制造业服务水平的影响数字经济的浪潮下，数字服务贸易凭借自身独有的优势与潜力，正逐步成为推动全球贸易发展的新动力，对于我国制造业来说，数字服务贸易的出现既意味着挑战也蕴含着转型升级的巨大机会，本章将会探究数字服务贸易给我国制造业服务水平造成影响的机制，剖析其影响途径及效果。3.1数字服务贸易对制造业服务创新的推动作用数字服务贸易凭借多样化的数字技术和数字服务，给制造业服务更新赋予了强大动力，云计算，大数据，人工智能这些技术的加入，既优化了制造业的智能化水平，又推动了服务模式更新和升级REF_Ref12962\r[21]。像远程监测，预估性维修这类新服务模式的产生，大幅改善了制造业的服务效率和客户满意程度。数字服务贸易对企业研发创新有着重要作用，进而影响制造业服务化水平。已有学者研究发现互联网的应用能够促进我国制造业创新，使得创新相关企业增加创新投入REF_Ref4003\r[22]。随着数字技术的发展和数字产品不断出现，数字要素在企业生产中的投入越来越多，为企业的研发创新注入了新动力，说明数字技术在制造业的广泛应用能够促进企业的创新研发。数字服务贸易涵盖金融、计算机、知识产权使用、商业咨询等诸多领域当中，这些贸易对象蕴含着极为宝贵的信息，像是珍贵的数据资源、前沿的知识技术以及先进的管理理念等等，这些都是制造业服务化进程中必不可少的高端中间投资，企业若能吸收并应用这些先进知识技术，或许便能达成突破性的创新成果，而且，数字服务自身就具备损耗低、流动性强、价值高等特性，这些特点使得数字服务可以有效地推动制造业服务化进程，削减企业的运作开支，进而给研发革新活动赋予稳固根基REF_Ref4062\r[23]。更重要的就是数字服务贸易降低了信息不对称壁垒，减少了信息搜寻的成本，增加了数字服务产品多样，从而提高了数字服务的可获得性，使得企业有机会购买到更好的、更便宜的数字服务，降低了企业的采购成本和获取成本，这样企业就可以把更多的钱投入到研发等活动当中去，这样可以提高制造业的服务化水平，通过引入国外高知识、高技术的多样化数字服务进行生产，可以促进企业储存更多人才以应对使用这些高端服务技术，数字服务还可以提高研发的成功率、缩短研发的时间，激励企业进行技术革新，提高制造业企业的服务化水平REF_Ref4265\r[24]。数字服务贸易在降低企业创新试错成本、研发创新方面具有不可替代的作用。3.2数字服务贸易对制造业资源配置的影响数字服务贸易对于服务资源的优化配置有明显的成效，可以解决服务资源低效或无效配置的问题。一方面，数字服务贸易可以弥补服务要素获取的空白，使资源得到优化配置。另一方面，数字服务贸易可以提供多种服务要素的选择，可以替代本国市场上较为落后的要素。由于每个国家的基础建设、技术水平等不同，造成了各个国家之间的“数字鸿沟”较大，数字服务贸易可以促进服务要素的跨境流动，大量的发达国家优质的数字资源可以流入数字发展水平较差的国家市场，大量的发达国家优质的数字资源可以流入数字发展水平较差的国家市场。这为制造业企业接触本国市场难以获取的多样化的数字服务资源提供机会，缓解数字服务资源的无效应用问题，促进制造业服务化水平提升REF_Ref4490\r[25]。同时数字服务可以与人力、物质资源相配合，产生协同效应。利用数字信息技术的赋能，使得服务要素可以在制造业企业的生产中更好地与劳动、资本等要素相结合，实现要素资源由低生产率企业流向高生产率企业，从而优化资源配置，减少无效服务投入，促进制造业服务水平的提升。从制造业转型的角度来说，数字服务可以推动制造业从传统的劳动密集型向技术密集型转变。从企业内部运营的角度来说，数字服务的应用加大了制造业企业对于专业化技术人才的需求，为企业提供了更加专业的人才知识和技能；开放法律、管理咨询等数字服务，有利于促进企业内部服务要素的升级和管理效率的提高，从而提高组织运营效率REF_Ref4562\r[26]。制造业企业可以外包中间服务，把精力集中在附加值更高的制造环节上，增加高端数字服务中间投入，数字服务的投入使用必然需要完善企业相关的信息基础设施，从而促进企业内部的知识流转，缓解资源无效配置等现象。

数字服务贸易对我国制造业服务水平影响的实证分析为进一步实证检验数字服务贸易对我国制造业服务水平的影响，本章将通过行业年份固定效应模型，实证检验数字服务贸易与我国制造业服务水平之间的关系。4.1模型设定与变量选取4.1.1模型设定本文参照曹宁越（2024）的方法进行模型设定，制造业服务水平数据来自于国泰安数据库，选取的是2012-2022年沪深A股上市的制造业企业，共1385家企业。已剔除异常值、ST以及*ST股以及缺失值，并进行1%的缩尾，共4558的样本量。数字服务贸易数据和其他控制变量数据来自于EPS数据库，采取的是31省份的数据。为了检验数字服务贸易水平对制造业服务化的影响，本文基于前人的研究，将基准模型设定如下：y1ij式4.1中，下标i代表不同省份，j代表时间年份,y1ij为i省份在j年的制造业服务水平；xij为i省份在j年我国数字服务贸易额占商品和服务贸易总额比重；z5ij为i省份在j年财政支持力度；z6ij为i省份在j年技术市场发展水平；z8ij为i省份在j年社会消费水平；z10ij为i省份在j年信息化水平；z11ij为i省份在j年研发强度；β0是截距项；β1，β2，β3，β44.1.2变量选取被解释变量：制造业服务水平（y1）。制造业服务水平的衡量参考李靖华（2015）的方法——制造企业服务数量*制造企业服务深度，通过整合与拓展，本研究从服务数量和服务深度两个维度来衡量服务化程度REF_Ref12\r[27]。在服务数量维度上，主要参考Neely（2008）和陈洁雄（2010）的研究方法，以此规避“服务销售”数据难以获取的问题REF_Ref65\r[28]。具体将服务细分为10类，涵盖物品基础性服务（如维修、维护、安装、检测等基础服务）、咨询与培训服务、租赁服务、运营外包及工程服务、销售服务（含分销、批发、零售、国际贸易）、金融服务（为客户和分销商提供融资支持）、代理服务、软件开发及平台服务、设计服务（如集成方案设计）以及物流及运输服务。考虑到不同服务在属性和深度上存在差异，例如一般性售后服务（维修、维护、安装等）与集成解决方案相比，后者服务深度更高。因此，本研究在服务数量的基础上进行加权处理。依据安筱鹏（2012）对服务模式及阶段的分类，经整合后，将服务模式划分为产品延伸服务（面向产品）、整体性解决方案（面向方案）、功能性服务（面向应用）三类REF_Ref133\r[29]。将上述10类服务分别归入这三种服务模式，以服务深度为权重对服务数量进行加权，弥补了Neely（2008）和陈洁雄（2010）在指标衡量方面的局限。解释变量(x)：我国各省份数字服务贸易额占商品和服务贸易总额比重。在借鉴韩晶（2021）的研究基础上，本文采用数字服务贸易额在商品与服务贸易总额中所占的比重，来衡量数字服务贸易的发展水平REF_Ref2413\r[30]。控制变量：通过对文献进行梳理以及考虑数据可获得性，本文选取了财政支持力度、技术市场发展水平、社会消费水平、基础设施、研发强度这5个控制变量，数据来源、变量含义如REF_Ref18986表STYLEREF1\s4-1所示。财政支持力度：政府对制造业相关领域资金投入的规模与强度，反映政策扶持程度。技术市场发展水平：技术交易市场的活跃程度和成熟度，体现技术转化应用能力。社会消费水平：全社会用于消费的支出能力和消费需求的旺盛程度。信息化水平：社会在信息基础设施、信息技术应用等方面的发展程度。研发强度：制造业企业在研发投入方面的力度，反映创新能力的投入情况。考虑到实证分析的准确性，设置了稳健性检验，将被解释变量进行替换。替换的制造业服务水平的衡量(y)，参考陈丽娴（2017）的研究成果，参考Fang等（2008）以及陈漫和张新国（2016）的研究方法REF_Ref963\r[31]，具体操作如下：首先，通过查阅企业经营产品名称、产品类型以及经营范围等信息，对企业是否开展服务业务进行初步判定。其次，借助企业年报，深入查看营业收入构成情况，采集各制造业企业的服务业务收入数据，进而将企业主营业务收入清晰划分为服务业务收入与非服务业务收入。其中，服务业务的界定遵循《国民经济行业分类标准》（GB/T4754—2011）①。基于后续实证分析的需求，从两个维度对制造业服务化进行测度：其一，运用虚拟变量对企业是否拥有服务业务予以定性判断。若制造业企业主营业务构成涵盖服务业务，该变量取值为1；若不包含，则取值为0。其二，依据服务业务收入在企业总收入中所占比重，精准定义企业的服务化程度REF_Ref358\r[32]。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s11变量及数据来源变量名称变量含义数据来源制造业服务水平制造企业服务数量*制造企业服务深度国泰安数据库各省份数字服务贸易额占商品和服务贸易总额比重我国各省份的数字服务贸易发展水平EPS数据库财政支持力度一般公共预算支出/gdpEPS数据库技术市场发展水平技术市场成交额/gdpEPS数据库社会消费水平社会消费品销售总额/gdpEPS数据库信息化水平邮电业务总量/gdpEPS数据库研发强度R&D经费内部支出/gdpEPS数据库4.1.3变量统计特征在进行回归分析之前，本文首先对主要变量进行描述性统计分析，REF_Ref19642表STYLEREF1\s4-2展示了数字服务贸易对我国制造业服务水平的影响及相关解释变量的描述性统计结果。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s12描述统计表变量样本量均值中位数标准差最小值最大值y145582.88321.914112x45580.7920.8690.1940.1560.998z545580.1840.1640.05400.1100.406z645580.02100.01200.02700.001000.161z845580.4100.4070.04200.2390.500z1045580.07200.05500.05300.01900.227z1145580.02400.02400.009000.005000.0630本研究对各变量进行描述性统计分析，结果显示：被解释变量制造业服务水平（y1）样本量为4558,均值2.883、中位数2，呈右偏态，标准差1.914,最大值12、最小值1,地区间差异显著；解释变量我国各省份数字服务贸易额占商品和服务贸易总额比重（x）样本量同为4558，均值0.792、中位数0.869，左偏态，标准差0.194，最大0.998、最小0.156，省份间发展不均衡。控制变量方面，财政支持力度（z5）、社会消费水平（z8）、研发强度（z11）离散程度较小，数据相对稳定；技术市场发展水平（z6）、信息化水平（z10）离散程度较大，地区差异明显。各变量的上述特征为深入研究数字服务贸易对制造业服务水平的影响奠定了基础。通过皮尔逊相关系数对各变量之间的线性关系进行检验，检验结果如REF_Ref19737表STYLEREF1\s4-3所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s13相关性分析y1xz5z6z8z10z11y11x0.105***1z50.027*-0.638***1z60.033**0.136***0.120***1z80.026*-0.028*-0.106***0.125***1z100.103***0.061***0.160***-0.0200-0.061***1z110.058***0.408***-0.229***0.768***0.01000.033**1***、**、*分别为1%、5%以及10%下的显著性水平，下同。被解释变量制造业服务水平（y1）与解释变量我国各省份数字服务贸易额占商品和服务贸易总额比重（x）呈现显著正相关关系，相关系数为0.105，在1%的显著性水平下通过检验，这表明数字服务贸易额占比的提高对制造业服务水平有促进作用。在控制变量方面，制造业服务水平（y1）与财政支持力度（z5）在10%的显著性水平下呈正相关，相关系数为0.027，与技术市场发展水平（z6）在的5%显著性水平下正相关，系数为0.033；与社会消费水平（z8）在10%的显著性水平下正相关，系数是0.026；与信息化水平（z10）在1%的显著性水平下正相关，相关系数为0.103；与研发强度（z11）在1%的显著性水平下正相关，系数为0.058，说明这些控制变量在不同程度上与制造业服务水平呈正向关联。解释变量x与控制变量z5呈现显著负相关，系数为-0.638，意味着财政支持力度的增加可能会抑制数字服务贸易额占比；x

与z6

、z10

、z11

均显著正相关，表明技术市场发展水平、信息化水平、研发强度的提升会促进数字服务贸易额占比增加。此外，各控制变量之间也存在着复杂的相关性，如z5

与z6

、z10

正相关，与z8

、z11

负相关等。这些相关性分析结果为后续深入研究各变量间的作用机制以及对制造业服务水平的综合影响提供了重要基础。4.2实证结果分析4.2.1基准回归分析为实证检验数字服务贸易对我国制造业服务水平的影响因素，本文采用固定效应模型进行回归分析，结果如REF_Ref19854表STYLEREF1\s4-4所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s14回归结果分析

(1)(2)y1y1x0.8074***1.5302***(5.3254)(7.2915)z54.7333***(5.4375)z6-2.2679(-1.0376)z82.3747***(3.0488)z104.1506***(3.3418)z119.0648(1.4616)_cons2.2437***-0.6416(18.2617)(-1.2381)N45584558r20.18470.1956括号内为t检验值，下同。从表格中来看，在模型（1）中，解释变量x（我国各省份数字服务贸易额占商品和服务贸易总额比重）系数为0.8074，t值为5.3254，在1%显著性水平下显著，表明数字服务贸易额占比提升对制造业服务水平有显著正向促进作用，常数项也显著，R2为0.1847，说明模型有一定拟合度但仍有提升空间。模型（2）在纳入控制变量后，x的系数增大为1.5302，t值为7.2915，显著性不变，凸显其与制造业服务水平正相关关系的稳健性。控制变量方面，z5（财政支持力度）系数4.7333，t值5.4375，在1%显著性水平下显著，表明财政支持能显著促进制造业服务水平提升；z6（技术市场发展水平）系数-2.2679，t值-1.0376，未达显著水平，说明当前设定下其对制造业服务水平影响不显著；z8（社会消费水平）系数2.2437，t值3.0488，在1%显著性水平下显著，体现对制造业服务水平的正向促进；z10（信息化水平）系数4.1506，t值3.3418，在1%显著性水平下显著，说明信息化水平提升利于制造业服务水平提高；z11（研发强度）系数9.0648，t值1.4616，未显著，表明其对制造业服务水平影响不突出。此模型R2为0.1956，解释能力较模型4.2.2VIF检验为衡量多元线性回归模型中解释变量之间多重共线性严重程度，检验结果如REF_Ref19920表STYLEREF1\s4-5所示。表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s15VIF检验VariableVIF1/VIFz113.6600.273z63.5000.286z52.3300.429x2.0400.490z101.1100.900z81.1100.903MeanVIF2.290方差膨胀因子（VIF）用于检测多元线性回归模型中自变量之间是否存在多重共线性问题。一般认为，当VIF值大于10时，存在严重的多重共线性；VIF值在5-10之间时，存在中等程度的多重共线性；VIF值小于5时，多重共线性程度较低。从表中结果来看，变量z11的VIF值为3.660，z6的VIF值为3.500，z5的VIF值为2.330，x的VIF值为2.040，z10和z8的VIF值均为1.110，所有变量的VIF值均小于5，且均值VIF为2.290，也远低于10。这表明在本研究的模型中，各变量之间不存在严重的多重共线性问题，模型设定较为合理，回归结果相对可靠，能够较为准确地反映各变量对因变量的影响。4.2.3F检验与豪斯曼检验表STYLEREF1\s4-SEQ表\*ARABIC\s16F检验与豪斯曼检验检验类型检验值P值F检验7.650.00豪斯曼检验31.70.00F检验主要用于判断是否应使用固定效应模型而非混合效应模型。此处F检验值为7.65，P值为0.00，由于P值远小于通常设定的显著性水平（如0.05），这表明在统计上有足够证据拒绝原假设，即固定效应模型相较于混合效应模型更为合适，意味着不同个体（如不同省份等）之间存在显著