本书采用的是2006—2015年期间四个行业部门、153家企业的平衡面板数据，实证分析首先从服务化对于利润率的影响开始，表4-3展示了基准回归的估计结果。前两列报告的分别是未置入以及置入控制变量的OLS估计结果，前期的服务化虚拟变量与利润率存在正向相关性，服务化程度对利润率的影响大于1，即利润率但OLS估计没有对内生性问题做任何的处理。即使在（3）（4）中采用LDV模型中引入因变量滞后项控制样本选择效应，服务化虚拟变量仍然体现出正相关性，只是由于加入了之前绩效的冲击之后，正向系数下降了近40%，这也表明企业的利润水平受过往影响较大，简单最小二乘法会高估服务化对企业盈利能力的影响。前四列的估计结果都展示出服务化给制造企业带来利润上的帮助，但在（5）（6）中采用工具变量进一步控制内生性问题之后，平均干预效应出现了与之前不同的结果。服务化对于绩效产生的是负向作用，且系数非常显著，服务化会导致利润率的下滑，当企业决定服务化之后，来年企业的利润率平均将降低约0.06个百分点。由此大体上本书可以做如下判断，企业如果进行服务化，仍将面临绩效下滑，那么其选择服务化的动机将并非完全追求利润，而更多是被产业转型大势所驱，或者说是一种面对竞争而选择防守的战略。如果不对双向因果效应进行控制，则会大大高估服务化对绩效盈利能力的影响，值得警惕。

表4-3　服务化决策对企业利润率的影响估计回归

续表：

注：指标SER系数是为平均干预效应（ATE），本表所有回归均控制了年份与行业交互项（即δj，t）的固定效应，括号内为标准误值，*、**与***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著，以下诸表皆同。此外，后两列回归中采用滞后两期值作为服务化滞后一期值的工具变量，模型的Hausman检验结果表明可以拒绝解释变量皆为外生的假设，证明了采用的工具变量的必要性。(www.daowen.com)

接下来，本书将分析服务化对人员结构以及产品销售额的影响进行分析，将公式（4-3）的因变量替换为人员结构以及产品销售额，基准回归的结果展示在表4-4之中。根据表4-3的结果，不处理内生性以及样本选择效应，其结果可能与事实相去甚远，因此接下来的部分只展示添加了控制变量（企业固定资产存量）以及年份与行业的交互项固定效应基础上LDV-Ⅳ估计方法下（即表4-3第6列估计模型）的计量结果。结果显示企业是否进行服务化与企业产品销售额之间呈负相关的关系，即企业服务化会导致企业产品销售额的降低，其原因在之前也做过解释，即企业从事服务业则势必削弱其主要的业务投入，从而造成企业产品销售额的减少。而且从影响力度上，估计系数达到了-1.165，企业一旦进入服务化则产品销售要承受更大的压力，这与产业所预期的服务化助长产品销售有一定的出入，这也表明我国上市企业所进行的服务化并不是完全围绕自身产品而展开进行，即是一种达克斯等（Dachs，2013）所指出的“产品无关性”服务创新。事实上我国当下诸多企业所进行的业务拓展也相对较为盲目，譬如我国大型国有制造企业从事利润高、相关性却比较弱的房地产开发等现象屡屡见诸报端^[2]。表4的结果还显示本书仍然采用工具变量的技术方法分析服务化对企业员工中技术人员数量的影响进行了估计，结果则显示企业进行服务化对于技术型员工人数产生的平均干预效应达到了0.119，企业开始服务化之后，翌年企业的技术性员工比重平均将增长0.119%，根据数据核算，样本企业平均员工人数4654人，这意味着5.54个技术人员岗位的增长，企业服务化有助于其人员结构的知识化的作用应当得到肯定。必须指出尽管技术性人员比重受服务化正向影响，但实证研究在总体上给笔者的感观是，在缓解了内生性问题后，服务化对于企业绩效整体上更多呈现的是负面效应，之前诸多案例研究也指出制造企业在服务化过程中想获取收益难度颇大（Gebauer等，2005；Matinez等，2010）。

表4-4　服务化决策对人员结构及产品销售收入的影响估计结果（LDV-Ⅳ方法）