文献综述（或调研报告）：
随着经济发展过程中资源枯竭、环境恶化等能源环境问题日益突出，可持续发展的公平性、可持续性、共同性原则逐渐深入人心，越来越多的学者将能源和环境要素纳入到全要素生产率核算框架进行研究，由此测算出的全要素生产率称为绿色全要素生产率（Green Total Factor Productivity，GTFP）或者环境全要素生产率，与传统的TFP相伴比，它能够更好地反映可持续发展视角下的生产效率和技术进步。Chuang等（1997）第一次运用方向距离函数提出Malmquist-Luenberger指数，将非期望产出纳入到TFP的核算和分析框架，测算了1986-1990年瑞典39家造纸厂的绿色TFP。此后，学者们从不同的视角、不同的研究对象、不同的测算模型出发对绿色全要素生产率进行了大量研究和分析，不断拓展广度和深度。相较于国外自Chuang等人研究之后就出现大量研究绿色TFP的相关文献，国内开始关注绿色TFP的时间较晚，李俊和徐晋涛（2009）测算了包含环境污染变量的TFP,将测算结果与传统的全要素生产率测算结果对比，发现两者之间存在着很大的差异,他们将这种包含有害产出的全要素测算值称为“绿色全要素生产率”。此后，国内学者也逐渐开始了有关绿色TFP的研究。因此，我国关于绿色TFP的文献在近十年才开始增多，文献总量相对较少。
绿色TFP的测算方法主要包括索洛余值法、随机前沿法等参数法和指数法、数据包络分析（DEA）法等非参数法。其中，参数法需要构造生产函数，而非参数法则无需构造生产函数（李君，2019）。普遍使用的方法有包含非期望产出的SBM模型及将包含非期望产出的方向距离函数（DDF）应用于Malmquist模型的Malmquist-Luenberger指数法。高投入、高能耗、高污染的工业发展模式是造成日益严重的环境污染的重要原因，因此工业层面是绿色TFP研究的焦点。孙燕铭和孙晓琦（2018）运用DEA-Malmquist模型,测算了2006—2016年长三角城市的工业绿色TFP，分析发现在大多数年份绿色TFP低于传统TFP,技术进步率是促进绿色TFP提升的重要因素。全良等（2019）运用全局SBM方向性距离函数测算了中国30个省份工业绿色TFP,分析发现样本期内工业绿色TFP有小幅增长,纯技术进步对其起到了主要的拉动作用,而纯效率变化则是产生了抑制作用。吕康娟等（2017）运用DEA-Malmquist指数法对中国制造业分行业的绿色TFP进行核算，研究分析样本期内技术进步是驱动制造业效率提升的主要动力，环境规制则是绿色TFP增长的重要成因。值得注意的是，不止工业，农业（岳会等，2019）、物流业（刘战豫等，2018）、金融业（葛鹏飞等，2018）等其他行业的绿色TFP同样也是学者研究的热点，
除了行业层面，学者们还从省际、国际等地域层面对绿色TFP进行研究。胡晓珍和杨龙（2011）研究发现考虑环境污染因素后,中国29个省份的TFP增长率显著下降,地区之间经济增长的差距主要是技术进步率的差异引起的。而刘华军和李超（2018）则发现污染治理生产率的差距是导致中国不同地区绿色TFP地区差距形成的主要原因。齐绍洲和徐佳（2018）研究发现贸易开放有利于“一带一路”沿线国家绿色TFP的提高,而且进口贸易比出口贸易更有助于促进这些国家绿色技术进步。
未来提升经济发展的质量和效益关键在于提升绿色TFP，因此学者们一直十分重视分析研究绿色TFP的影响因素，如环境规制、创新能力、城市化率、技术水平、产业结构等因素（董会忠等，2019；吴新中，2018；马晓琪，2019；全良等，2019）。张帆（2017）通过构建包含金融发展与绿色TFP的熊彼特内生增长模型研究发现，金融发展能够同时促进TFP和绿色TFP的增长,而且金融发展水平越高，促进作用越小。张敏等（2019）的研究发现当期研发投入强度和以化石燃料为主的能源结构对中国工业绿色TFP提高有着显著的负作用。由于数据不同、研究方法不同等原因，学者们关于FDI对中国绿色TFP的影响存在着不同结论，原毅军等（2015）运用SBM方向性距离函数与Luenberger生产率指数,研究表明FDI对中国绿色TFP没有产生显著的直接影响；朱东波等（2017）借助省级动态面板数据与系统GMM方法研究发现FDI主要集中在污染性行业，不利于中国工业转型升级，证实了“污染天堂假说”；而朱文涛等（2019）运用SBM方向距离函数与ML指数测算中国29个省份绿色TFP的研究结果是FDI显著促进了绿色TFP的增长。
制造业的“服务化”这个概念最早由Vandermerwe和Rada（1988）提出，他们对服务化的解释是制造业企业由只提供物品或物品与附加服务转向提供物品-服务包。完整的“物品-服务包”包括物品、服务、支持、自我服务和知识，并且服务在其中居主导地位，是增加值的主要来源。随着国内外学者的持续理论研究和企业的不断实践探索，制造业服务化的涵义不断丰富。Baines等（2009）指出制造业服务化是企业转型升级，提高市场竞争力的一种重要策略和手段。Szalavetz（2003) 认为制造业服务化具有两层含义：一是人力资源管理、产品设计开发、价值链管理、法律服务、金融服务等内部服务的效率对制造业企业竞争力的重要性已超过了传统的决定因素。二是与产品相关的外部服务对顾客来说日益重要，如运输、安装、维修和系统管理等。刘继国（2007）总结了国外学者对制造业服务化这一概念的表述，提出制造业服务化包含两个层次的含义，一是投入服务化，即服务要素作为中间投入在制造业的全部投入中占据着越来越重要的地位；二是产出服务化，即服务产品在制造业的全部产出中所占比重越来越高。本人论文中也将借鉴制造业中间投入服务化这一概念，研究制造业中间投入服务化对制造业绿色TFP的影响。
随着全球制造业普遍服务化的趋势日益凸显，学者们也愈加重视制造业服务化的经济效应，这些研究大多基于企业视角。姜铸和李宁（2015）基于西安地区181家制造企业的样本数据，研究发现制造企业的服务化程度对企业绩效有显著的正向影响。王丹和郭美娜（2016）发现上海上市制造企业的服务化已成为普遍现象,但多处于服务化的初级或中级阶段。夏秋和胡昭玲（2018）基于跨国面板数据研究发现制造业投入服务化对企业TFP存在'U型'影响,在制造业投入服务化水平较低时对TFP有抑制作用,经过拐点后则有促进作用。何琼（2019）以我国沪深A股制造业上市公司为样本进行研究,发现制造业服务化水平与企业绩效之间也呈现“U”型关系。制造业结构的服务化对制造业向“微笑曲线”两端攀升的重要作用，使得制造业服务化与价值链升级之间的关系成为了学者研究的一项重要课题。刘斌等（2016）利用投入产出表与工业企业数据等合并数据,研究发现制造业服务化提高了我国企业价值链的参与程度及在价值链体系中的分工地位。吕云龙和吕越（2017）基于40个国家和地区制造业行业的样本进行研究，发现制造业出口服务化能够显著提高制造业行业的国际竞争力，其中出口电信化和金融化与在岸服务外包的影响相对较大。郑玉和戴一鑫（2018）的研究则发现制造业投入服务化总体上能够显著提升制造业行业，尤其是制造业中间品出口的国际竞争力。
关于制造业服务化对制造业全要素生产率的影响，国内外相关文献较少，主要聚焦于服务中间投入对制造业TFP的影响机制以及作为中间投入的不同服务要素对制造业TFP影响的异质性。Wolff（1999）基于14个OECD国家的投入产出表分析发现制造业生产的专业化和中间服务投入对制造业生产率的提高具有明显促进作用。Arnold等（2006）基于世界银行的10个撒哈拉以南非洲国家的1000多家企业的数据研究发现，通信、电力和金融服务等服务绩效与企业生产率之间存在着显著的正相关关系。江静（2007）通过研究发现中国制造业效率的提升,本质上是来自于服务业的投入，两者之间较强的关联度主要体现在制造业内部生产环节与服务投入环节的互动、社会化的专业分工等方面。顾乃华（2010）借助中国2002年工业行业的投入产出表数据,研究发现工业投入服务化程度的提高对工业增加值率和全要素生产率的提高具有显著促进作用，且区域层面的改革开放能够调节行业层面投入服务化对全要素生产率的作用效果。吕越等（2017）使用2000-2006年中国工业企业数据和世界投入产出表等合并数据，通过构建基于柯布道格拉斯生产函数的模型运用投入产出分析法进行研究，分析发现在GVC分工体系下制造业服务化能够显著促进中国企业TFP的提高，其中电信业的服务投入影响最大, 金融业次之，交通运输业和批发零售业影响最小。周念利等（2017）研究发现制造业企业的服务化程度与其TFP之间呈“倒U型”关系，当前中国制造业中间投入服务化水平低于理论上的“最优”临界值,因此要提高制造业TFP实现转型升级必须增加服务投入，提高制造业服务化水平。王娟等（2019）研究发现结合技术溢出的制造业服务化与中国工业TFP之间呈'U'型关系,且不同类型、不同程度的制造业服务化不能完全有效地提高工业TFP。郑国姣等（2019）研究发现基于新型国际分工的GVC视角下的中国装备制造业投入服务化对绿色TFP提升具有促进作用,且考虑服务投入异质性后发现高端服务投入对绿色TFP的促进效应显著高于低端化服务投入。
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