中国GVC分工深化对制造业出口国内增加值率的影响

2024-04-09 17:58何达开王维然
新疆财经大学学报 2024年1期

何达开 王维然

摘要:生产非一体化与贸易一体化的全球价值链分工格局下,出口贸易中增加值的属地与属权进一步分离,中间品贸易成为国际贸易的主要形式。在此背景下,生产分工深化能否提高国际贸易真实利得?文章使用UIBE-GVC数据库数据,基于前后向生产分工视角,构建实证模型研究生产分工深化对出口国内增加值率(DVAR)的影响,结果显示:前向生产分工深化能够显著提高DVAR,后向生产分工深化则对DVAR产生抑制作用;前向生产分工深化对中技术制造业DVAR提高的促进作用最明显,后向生产分工深化则能够提高高技术制造业DVAR。基于此,今后应优化OFDI与FDI目的国与目,加大自主研发投入力度,掌握关键中间品核心技术,保障生产性服务业良好发展,提高以DVAR衡量的对外贸易利得。

关键词:前向生产分工深化;后向生产分工深化;DVAR;中间品贸易;GVC

中图分类号:F273                 文献标志码:A              文章编号:1671-9840(2024)01-0020-11

DOI:10.16713/j.cnki.65-1269/c.2024.01.003

The Impact of the Deepening of China's GVC Division of Labor

on Domestic Value-Added Rate of Manufacturing Exports

HE Dakai, WANG Weiran

(Xinjiang Normal University, Urumqi 830017, China)

Abstract: Under the global value chain division of labor pattern of disintegration of production and integration of trade, the territory and ownership of added value in export trade are further separated, and intermediate goods trade has become the main form of international trade. In this context, can deepening the division of labor in production improve the real benefits of international trade? Based on the UIBE-GVC database and from the perspective of deepening the division of labor in forward and backward production, this paper constructs an empirical model to study the impact of production division on DVAR. The results show that deepening the division of labor in forward production can significantly improve DVAR, while deepening the division of labor in backward production has an inhibitory effect on DVAR; the deepening of forward production division of labor has the most significant promoting effect on the improvement of DVAR in high-tech manufacturing industry, while backward production division of labor can improve DVAR in high-tech manufacturing industry. Based on this, in the future, it is of great necessity to optimize the selection of destination countries and industries for OFDI and FDI, increase investment in independent research and development, conquer core technologies of key intermediate products and promote the coordinated development of productive service industry to improve foreign trade gains measured by DVAR.

Key words: deepening division of labor in forward production; deepening division of labor in backward production; DVAR; intermediate goods trade; GVC

一、問题的提出

现代通信技术和物流业的快速发展,使得生产运输成本大幅降低,生产分工日益细化,产品生产过程被分割成不同的生产环节,国家之间的静态比较优势被整合为全球动态比较优势,中间品贸易全球生产网络随之兴起。此时,产品从概念、设计研发、部件制造、组装到最后制成品营销等所有任务的组合中,价值的产生与实现在参与地区间不断往复,形成全球价值链(Global Value Chain,简称GVC)。制造业的模块化生产模式使得中间品贸易占国际贸易的比重约为67%[1]。中间品贸易占比快速提高反映出GVC分工的快速演进,参与GVC分工的国家在上下游生产链条中被紧密联系在一起。伴随着生产链条的不断延伸,生产结构也日益复杂。生产迂回理论认为,生产阶段越多、生产效率就越高。生产链条的延伸通常意味着全球生产和贸易效率的提高。但针对AirPods、iPad、iPhone等国际化产品增加值分解的相关研究显示,在这种由无工厂制造商主导的序贯生产中,我国组装一个iPad出口至美国的增加值是144美元,但实际获得的增加值只有约4美元,仅这4美元能被统计为国内生产总值1。扩大外贸出口是现阶段拉动我国经济增长的“三驾马车”之一,但片面强调出口规模,忽视出口中对GDP产生贡献的实际增加值,则无法客观反映出口对经济的拉动作用[2]。作为衡量一个开放经济体产业与贸易升级的重要绝对量指标,出口国内增加值不可避免会受到出口总值的影响,某开放经济体规模巨大的出口总值总会相应拉高出口国内增加值。出口国内增加值率(Domestic Value Added Ratio,简称DVAR)作为相对量指标,衡量的是单位传统出口中创造的出口国内增加值,能准确刻画出口获得增加值的能力。作为全球货物贸易第一大出口国,我国的DVAR仍处于较低水平[3]。在超越国界的碎片化序贯生产中,传统的出口总值已无法准确反映一国的国际分工地位,而DVAR能够度量一个经济体的投入产出效益,是衡量一国经济增长质量的重要指标[4]。出口商品实际体现的是出口国生产该商品所创造的增加值出口,商品之间的贸易转换为增加值的贸易,不同经济体分享同一产品的增加值,使其成为各自GDP的一部分。虽然我国加工贸易占出口总额的比重已超过50%,但其多涉及对进口原材料进行初级加工或出口产品组装,国内中间品投入和国内增加值占比较低。制造业是我国实体经济高质量发展的根本保障,随着经济全球化进程不断加快,提高制造业DVAR对于我国加快建设制造强国和实现制造业高质量发展具有重要的现实意义。

二、文献综述

(一)关于生产分割程度的研究

生产分割程度高低可理解为生产分工阶段数量的多少,体现了生产分工的深化程度。在GVC分工模式下,产品分工转为工序分工,国际贸易中生产分割的碎片化趋势进一步扩大,生产分割的碎片化程度决定了一国嵌入GVC中工序环节的多少,进而决定其出口增加值的高低。生产分工概念最早可追溯到亚当·斯密的“国富论”,他认为劳动分工与财富密不可分,专业化分工能够提高经济效率。在经济全球化背景下,国际贸易中生产分割程度不断提高,国家间的贸易不再局限于最终产品,产品生产的某一阶段参与贸易的程度也越来越高。学界从宏观与微观层面对生产分割程度进行了研究。宏观层面上:Hummels[5]以中间品贸易额作为衡量生产分割程度的指标,中间品贸易额越大,表明生产分割程度越高;张小蒂[6]计算得出中国的生产分割程度高于发达国家但低于新兴工业化国家,并呈继续深化的趋势。微观层面上:Hanson[7]研究发现多数国家参与全球生产分割的程度都在不断提高;Grossman[8]认为生产分工深化会对贸易模式和利得产生影响;刘庆林[9]研究发现生产分工深化能够提高企业生产率,且对企业生产率的促进作用有明显的行业异质性;但刘维刚[10]以生产阶段数衡量生产分割程度,发现国际生产分割程度与企业生产率呈倒U形关系,并表现出企业异质性。早期研究主要采用中间品价值占总产出的比重来测度生产分割程度。Hummels[5]以出口产品中进口中间品价值占总中间品价值的比重测度生产分工深化程度。Antràs[11]、倪红福[12]认为单从贸易角度考虑无法反映产业结构复杂程度,以平均传染步长来反映生产结构复杂程度能够更好地反映生产分割对生产率的影响,基于此,前者采用基于单国投入产出模型的生产阶段数来测度生产分割程度,后者引入全球投入产出模型构建生产阶段数指标,以此反映生产分割程度对制造业部门生产分工地位的影响。

(二)关于出口国内增加值的研究

相关研究主要围绕如何更准确地分解测度出口国内增加值,以更好地反映经济事实以及出口国内增加值的影响因素。测度方法分为采用投入产出表计算的宏观测度方法与采用企业数据计算的微观测度方法。宏观测度方面,对于投入产出表的修正优化是准确反映出口国内增加值的关键因素。由于竞争性投入产出表无法区分部门生产投入所消耗的中间品是来自进口还是由本国生产,因而假设国产中间品与进口中间品具有完全替代性;非竞争性投入产出表考虑到国产中间品与进口中间品的不完全替代性,将投入的中间品区分为国产中间品与进口中间品,因而得到了更广泛的使用。刘遵义[13]研究发现美国对中国单位出口对美国国内增加值的贡献是中国对美国单位出口对中国国内增加值贡献的2倍有余,但中国对美国出口货物贸易总值却是美国对中国出口货物贸易总值的4倍有余。Koopman[14]计算发现中国在加入WTO之前的出口国内增加值率约为50%。祝坤福[2]以反映中国加工贸易的非竞争性投入产出表计算发现中国加工出口的国内增加值率远低于非加工出口,这是因为加工贸易通常只涉及最终品尤其是高技术产品的组装,而芯片、驱动、存储器等核心技术中间品包含大量国外附加值,从而造成国内增加值偏低。较早对出口国内增加值的研究多采用案例分析方法,之后则主要采用HIY方法,即使用单国投入产出表研究GVC对要素价格、分工模式收入的影响,但HIY的两个强假设条件1无法客观准确描述GVC的事实与特征。随着数据统计的完善,后续研究降低了HIY的两个不符合现实情况的强假设门槛[15]。Stehrer[16]进一步从最终品的增加值来源分解构建统计模型,Koopman[17]在此基础上从国家层面将出口总值分解为9项,但未深入到部门层面。王直[18]将增加值进一步区分为来源国增加值与来源部门增加值,从而将出口总值分解为16项,首次将产业部门增加值前后向联系都纳入统一分析框架。微观测度方面,Upward[19]基于中国工业企业数据库与海关贸易数据库计算企业出口国内增加值率,发现2003—2006年中国企业出口的平均国内增加值率由53%提高至60%。Kee[20]考虑到企业间接贸易与进口中间品的区分问题,其估算结果与Upward[19]有较大出入。张杰[21]将贸易代理商、中间品间接进口、资本品进口折旧等因素纳入研究,对模型進行了优化。Kee[22]借用宏观层面的投入产出测算企业出口国内增加值率中的国外部分。高翔[23]运用投入产出表,将返回并被本国吸收的出口国内附加值和纯重复计算的出口国内附加值纳入中国企业出口DVAR的测算框架。

(三)生产分割程度对出口国内增加值的影响研究

生产分割可以提升企业获取中间品投入的质量和多样性,从而更好满足企业特定需求,提高生产率。但直接研究生产分割程度对出口国内增加值影响的文献较少。龙飞扬[24]通过WIOD数据库包含的43个国家及其部门的全球投入产出表,基于前向与后向生产分工视角,研究发现前向与后向生产分工深化均会促进DVAR提高。刘庆林[9]将中国参与国际分割的进口中间品分为两类,一类是直接用于加工贸易出口的产品,另一类是用于非加工贸易内销或一般贸易出口的产品,发现非加工贸易生产分割对生产率提高的促进作用明显高于加工贸易。魏悦羚[25]认为中间品与原材料关税降低能够明显提高企业DVAR,由于中国进口的中间品份额持续降低,来自国内生产的中间品份额呈扩大趋势[26]。马丹[27]以出口产品最终所属权作为出口分解的依据测算国际贸易带来的增加值份额,发现中间品内向化能够显著促进DVAR提高。国际分工深化程度能够体现中间品与原材料的贸易自由化程度,中间品贸易额也能够体现国际分工深化程度[5],中间品贸易比重提高意味着制造业模块化程度提高,生产国能够以较小的子系统生产复杂技术产品。中间品贸易比重提高还意味着跨境流动次数增多,有利于打破贸易壁垒,提高出口效率。

三、变量选取与模型设定

(一)变量选取

1.解释变量。本文的解释变量为生产分割程度。张志明[28]认为在全球生产分工体系中,一国承接一种产品的生产,在某一增值生产工序中所创造的增加值以中间品为载体继续出口至第三国,被第三国以中间品的形式继续加工后再出口,即国内出口增加值在GVC中至少跨境2次或参与至少2条GVC生产网络,则表明该国嵌入GVC分工程度较深。国内出口增加值在GVC中跨境少于2次或参与少于2条GVC生产网络,则表明该国嵌入GVC分工程度较浅。本文参考Wang[29]的做法,引入生产平均长度作为GVC分工深化程度即生产分割程度的衡量指标。生产长度即序贯生产过程中生产投入要素创造的增加值被统计为总产出的平均次数,其能够刻画增加值诱发总产出的能力,具体为对应的增加值与累计总产出的比值。生产平均长度越长代表生产分工深化程度越高。我国制造业传统的粗放型增长模式使得加工贸易占对外贸易的比重较大,而以来料加工与进料加工为主要模式的加工贸易位于GVC生产分工下游,更接近需求端,此时表现为相较于该生产环节上游,其生产分工深化程度更高。基于此,本文将生产平均长度分为前向生产平均长度(PLv)与后向生产平均长度(PLy)。前向生产平均长度越长代表前向生产分工深化程度越高,基于产业间的前向关联,意味着该行业多为相对下游的生产部门提供中间品投入,在产业链条中处于相对靠前的位置。后向生产平均长度越长代表后向生产分工深化程度越高,基于产业间的后向关联,意味着该行业多为相对上游的生产部门提供中间品投入,在产业链条中处于相对靠后的位置。

前向生产平均长度指生产要素投入后所流向的所有位于序贯生产环节下游的相关生产活动的平均阶段数,其行业在产业链中的位置通常与需求端距离较远。基于前向关联视角,前向生产平均长度的计算公式为:[PLv=VBBYuVBYu=VBBYVBY=VBXVX=Gu]。其中:[V]为直接增加值系数的对角矩阵;[B]为里昂惕夫逆矩阵;[X]为总产出;[Y]为最终使用产品的消耗系数的对角矩阵;[u]为1×KN阶单位向量的转置;[G]为高斯逆矩阵1;[Gu]表示将高斯逆矩阵[G]进行横向加总,得到某国家部门投入1单位增加值所诱发的总产出,能够追踪某国家部门投入的增加值在所有下游部门的流转动向。前向生产平均长度越长,说明某国家部门的增加值在下游生产阶段被统计为总产出的频数越大,所流向的下游工序环节越多,即前向生产分工深化程度越高。

后向生产平均长度指满足最终产品需求时,增加值流向的所有位于序贯生产环节上游的相关生产活动的平均阶段数,其行业在产业链中的位置通常与生产端距离较远。基于后向关联视角,后向生产平均长度的计算公式为:[PLy=uVBBYuVBY=VBBYVBY=uB]。其中:[uB]表示将里昂惕夫逆矩阵的元素列向加总,得到某国家部门生产1单位最终产品所带动的上游行业的总投入价值,可以追溯某国家部门最终产品在所有上游部门的流转动向;其余变量含义如前。后向生产平均长度越长,说明某国家部门生产最终产品所涉及的上游生产工序环节数越多,即后向生产分工深化程度越高。

2.被解释变量。本文的被解释变量为出口国内增加值率(DVAR)。借鉴王直[18]的研究,其计算过程如下:定义世界经济系统中共有K个国家,每个国家有N个部门,Z为国内中间品使用投入,D为进口中间品使用投入,Y为国内最终品使用投入,H為进口最终品使用投入,Z、D、Y、H均为N×N矩阵;X、W为1×N列向量;Va为N×1行向量。根据投入产出理论,利用增加值系数可计算出最终需求对产出的拉动作用。按照投入产出表行向建立数学关系式[AX+Y=X],移项可得[X=(I-A)-1Y],令[B=(I-A)-1],则B矩阵即为里昂惕夫逆矩阵,表示1单位最终使用需要多少产出。由于一国总产出等于总投入,即等于国内中间品使用投入Z、国内最终品使用投入Y、国外中间品使用投入D、国外最终品使用投入H四者之和,而进口中间品与最终品投入之和等于总出口,因此可得:

[ADX+YD+AFX+YF=ADX+YD+E=X]                                      (1)

式(1)中,[AD]矩阵为国内直接投入系数的[KN×KN]的分块对角矩阵,[AF]矩阵为进口投入系数的分块非对角矩阵,即对别国部门进口中间品的直接消耗,直接消耗系数可以分为国内产品直接消耗系数矩阵与进口产品直接消耗系数矩阵,即[A=AD+AF]。式(1)移项可得:

[(1-AD)X=YD+E]                                                              (2)

式(2)等号左边乘以[(1-AD)-1]可得[X=(1-AD)-1YD+(1-AD)-1E],令[L=(1-AD)-1],则[L]矩阵表示国内里昂惕夫逆矩阵,将其代入前式可得[X=LYD+LE=LYD+L(AFX+YF)=LYD+LAFX+LYF],再代入[X=BY],将V变换为对角矩阵[V],并将[YD]、[YF]、Y分别变换为对角矩阵[YD]、[YF]、[Y],则由式(2)可得:

[VBY=VLYD+VLYF+VLAFBY=VLYD+VLYF+VLAFLY+(VLAFBY-VLAFLY)]        (3)

式(3)中,[VBY]矩阵中元素代表国家部门层面直接或间接用于生产特定国家部门最终产品的总增加值。从矩阵行向来看,每一行代表被其他国家部门最终品生产过程中吸收的本国部门创造的增加值,体现的是增加值的去向路径;从矩阵列向来看,每一列代表本国家部门生产最终品吸收的其他国家部门的增加值,体现的是增加值的来源路径。

由于[VBY]代表总增加值SVA,即包含最终产品生产过程中产生的国内增加值与使用的国外增加值,因此可以将式(3)分解为4项,每一项均为KN阶矩阵。对于国家层面而言,生产活动的增加值可以分为3类:第一类为完全由国内生产创造并由国内吸收的增加值[VLYD],不涉及跨境。第二类为最终产品出口所产生的增加值[VLYF],这部分增加值只能被别国吸收。第三类为中间品进出口包含的增加值[VLAFB][Y],这部分增加值按照跨境次数可进一步分为简单跨境生产增加值[VLAFL][YD]与复杂跨境生产增加值([VLAFBY-VLAFLYD])。前者表明中间品出口增加值直接被进口吸收,不再涉及第三国出口;后者则意味着中间品出口增加值经进口国进行再生产后出口至第三国被直接吸收或再加工生产出口。

[VLYD]为完全由国内生产创造并由国内吸收的增加值,不涉及国际贸易,其不属于参与国际分工的增加值部分,因此可以得到基于Koopman[17]产业前向关联分解的出口国内增加值VAX_F,VAX_F=[VLYF+VLAFLYD+VLAFBY-VLAFLYD],则基于产业前向关联角度的出口国内增加值率VAX_FR=[VAX_FSVA]1。

3.控制变量。本文的控制变量包括行业技术水平(mhva_sh)、行业生产率(ln_mvapc)、行业资本规模(ln_tfa)、行业集中度(HHI)。行业技术水平较高意味着能够承接技术含量更高的中间品生产任务,减少在序贯生产分工中对进口中间品的依赖,从而对DVAR产生影响,采用中高技术产业增加值占制造业增加值的比重衡量。行业生产率较高意味着相同的投入能够获得更多的产出,对生产要素的利用更加高效,有利于制造业由粗放式增长向集约式增长转变,采用人均制造业增加值的对数值衡量。行业资本规模越大越容易形成规模经济,能够降低企业的边际成本,提高销售利润率,有助于企业进行创新生产,采用固定资本形成总额占GDP的比重衡量。行业集中度越高表明市场竞争越激烈,能够使资源配置到更具效率的优势产能企业,采用赫芬达尔指数衡量。

(二)模型构建

本文基于前向与后向生产关联视角,分别建立模型考察生产分工深化对制造业DVAR的影响,模型具体形式如式(4)、式(5)所示:

[DVARtv=α0+α1PLv+γcontrol+μt+μv+εtv]                                   (4)

[DVARtv=β0+β1PLy+γcontrol+μt+μv+εtv]                                    (5)

上式中:[DVAR]表示单位出口总值所创造的对GDP具有实际拉动效应的出口国内增加值;[PLv]、[PLy]分别表示前向生产平均长度、后向生产平均长度;[control]為控制变量;[μt]、[μv]为时间、行业固定效应。

四、制造业行业现状分析

(一)制造业细分行业平均生产长度

在GVC垂直专业化分工中,制造业部门增加值需沿工序链条经过多个生产环节才能被最终吸收。平均生产长度作为能够反映GVC分工的生产工序频数的指标,能够体现生产端到需求端的复杂程度,反映一国某行业在GVC链条中的位置。表1为2007—2021年制造业细分行业1前向平均生产长度和后向平均生产长度计算结果。

由表1可知,C07、C08的前向平均生产长度(PLv)较长,分别为4.022、4.156,说明造纸及纸制品业、印刷和记录媒介的复制业,以及石油加工、炼焦及核燃料加工业的增加值被下游工序环节统计为总产出的频数较大,需要经过4~5个生产阶段才能被最终吸收,在生产链条中其中间品被加工再生产的次数较多,前向分工深化程度较高,嵌入GVC程度相对较深。但这两个行业为资本密集型制造业,需要消耗大量能源,由此可见我国制造业主要通过高消耗、高投入的传统路径嵌入GVC分工。C15、C16的PLv较短,分别为2.346、2.327,说明电气和光学设备制造业、其他制造业及废弃资源和旧材料回收加工业的增加值需要经过2~3个生产阶段才能被最终吸收,提供的中间品被下游生产环节再加工的次数较少,前向分工深化程度较低,嵌入GVC程度相对较浅。较长的前向平均生产长度代表在生产链条上相对靠近上游生产端,能够为下游的生产部门提供较多中间品;较短的前向平均生产长度则代表在生产链条上相对靠近下游需求段,能够为下游部门提供的中间品有限。C14、C15的后向平均生产长度(PLy)较长,分别为3.702、3.660,说明交通运输设备制造业、电气和光学设备制造业的后向分工深化程度较高,其初始投入阶段增加值在序贯生产中需要经过3~4个生产阶段才能被最终吸收。C03、C16的PLy较短,分别为2.833、2.623,说明食品、饮料制造业,以及其他制造业及废弃资源和旧材料回收加工业的后向分工深化程度较低,初始投入阶段增加值需要经过2~3个生产阶段才能被最终吸收。后向平均生产长度通常与加工贸易有关。后向平均生产长度越长,表示部门生产的最终品或者提供的中间品包含上游部门更多的增加值,即部门通常更依赖进口中间品生产。综合来看,C07、C08、C09、C10的整体生产阶段数较多,而C13、C14、C15的整体生产阶段数较少。生产阶段数代表生产分工的深化程度,生产分工深化可促使在序贯生产中的上下游企业间产生密切联系,先进技术与缄默知识在企业之间流动,形成“干中学”“学中干”效应;生产分工深化还意味着动态比较优势较明显,资源配置更高效。更多国家或地区参与生产分工,能够提升企业获取中间品投入的质量和多样性,满足企业特定生产需求。目前,我国在中高技术制造业行业中的生产分工深化程度有待进一步提升。

(二)制造业细分行业DVAR

表2为2007—2021年制造业细分行业DVAR计算结果。

由表2可知:C03、C16的DVAR较高,平均值约为0.90;C08、C14的DVAR较低,平均值分别约为0.68、0.70。DVAR能够衡量行业在GVC分工中的地位,行业DVAR越高表明该行业出口拉动GDP的能力越强。出口外国增加值率越高,表明出口中的贸易增加值更多被别国吸收。但仅由DVAR并不能准确衡量国际分工地位,不同资源密集型的制造业(如劳动密集型与技术密集型制造业),即使具有相同的DVAR也并不代表其在GVC中的分工地位相同。按照生产要素界定,C03、C04、C05、C06、C07、C16作为典型的劳动密集型制造业,生产的多是初级产品,作为低技术制造业,其对高技术中间品的需求较小,出口品中包含的外国增加值较少。一国出口初级产品或原材料,通常说明该国的DVAR较高,因为初级产品不同于复杂技术产品,本身对进口中间品依赖较弱,再加工的阶段数也相对较少。C03、C04、C05作为典型的劳动密集型低技术制造行业,其DVAR相较其他制造业行业更高。而C13、C14、C15作为中高技术制造行业,其DVAR明显低于其他制造业行业。我国制造业的竞争优势主要在于模块化产品和部分大型复杂装备的加工组装,而世界主要制造强国如美国、德国、日本等国,其主要竞争优势在于基于前沿技术的模块化产品与复杂产品的设计研发能力,以及与商业模式紧密结合的一体化产品的设计研发能力。中高技术制造业DVAR较低表明我国中高技术制造业对关键技术中间品有较强的路径依赖,在制造业的生产出口环节中多以承接来自发达经济体的生产线为主,在国际分工中的地位较低。从DVAR的增长趋势来看,相较于技术密集度较低的制造业,技术密集度较高的制造业的DVAR增长更明显。这表明随着技术水平的不断提升,我国制造业水平逐渐向制造业发达经济体靠拢,即使技术引进难度不断加大,后发优势不断弱化,我国的自主技术创新能力也一直在提升。

五、实证结果分析

本文先对被解释变量、解释变量、控制变量作VIF检验,结果显示平均VIF为2.21,变量最大VIF值为3.39,说明不存在多重共线性问题;再计算相关性矩阵,可知相关系数均小于0.6,表明变量之间不存在较强的相关性1。

(一)基准回归

表3为基准回归结果。

表3中:列(a)、列(b)为不加入控制变量的回归结果,可知PLv对DVAR的影响系数为0.0644、PLy对DVAR的影响系数为-0.1570且均显著;列(c)、列(d)为加入控制变量后的回归结果,可知PLv、PLy对DVAR的影响系数依然显著且方向不变。这说明前向生产分工深化程度的提升能够促进DVAR提高,而后向生产分工深化程度的提升则抑制了DVAR提高。这是因为前向生产分工深化意味着嵌入GVC中的位置更靠近上游的研发设计工序,包含来自上游的中间品的增加值较为有限,并且生产性服务业更易与生产线服务业形成配套,而大量的人力资本及缄默知识通过生产性服务业被引入制造业的生产过程中,成为支撑、引领制造业发展的重要力量。同时,凭借前沿技术对产品的主导设计,能够向链主地位靠近以获得更多来自下游生产环节的增加值。此外,前向生产分工深化还意味着行业所处位置与需求端的距离较远,生产环节更细化。我国制造业在跨越“刘易斯拐点”后,廉价生产要素比较优势不断弱化,整个生产链的静态比较优势被分割为多个工序环节的动态比较优势,产生“部分之和大于整体”的效应,DVAR因此得以提高。后向生产分工深化意味着嵌入GVC中的位置更靠近作为需求端的出口,这类行业多为加工组装业,容易陷入低端锁定。我国制造业在过去的发展中凭借各种形式的加工贸易融入发达经济体所主导的GVC链条,以承接先进制造业生产线转移为主,但只能获取较低的出口增加值。同时,由于更靠近需求端,距离生产端较远,意味着会使用更多来自上游序贯生产环节的中间品,从而使出口中包含更高比重的来自其他生产环节创造的增加值。

控制变量方面,ln_mvapc对DVAR的影响系数显著为正,表明优化生产资源配置能够促进制造业DVAR提高。HHI对DVAR的影响系数显著为正,表明市场竞争性越强,企业研发投入越多,从而可促进DVAR提高。mhva_sh对DVAR的影响系数显著为正,表明行业技术水平提升能够促进DVAR提高。ln_tfa对DVAR的影响系数显著为负,可能是因为较大的资本规模会减少企业的现金流,增加投资的机会成本,从而对DVAR产生负向影响。

(二)稳健性检验

1.替换因变量。王直[18]基于产业部门后向联系分解得到被国外吸收的国内增加值(DVA),以此从双边部门层面分解出口总值,此时DVA=VAX_B即产业前向分解的增加值出口。而产业部门前向关联的增加值出口VAX_F在双边部门层面与DVA并不相等,因为VAX_F有隐含于其他部门出口的本部门增加值被第三国吸收1。DVA为国外最终需求拉动的本国增加值,而VAX_F能够度量国家部门总出口创造的最终被外国吸收的国内增加值,因此用前向关联视角替换后向关联视角能够检验结论的稳健性。本文借鉴龙飞扬[24]做法,以VAX_F/SVA衡量出口国内增加值率VAX_FR。在剔除部分极端值与标准化处理后,回归结果(限于篇幅未列示)显示,前向生产平均长度对出口国内增加值率的影响系数依然显著且方向不变,与前文结论一致,表明基准回归结果稳健。

2.内生性检验。由于可能出现遗漏变量或双向因果导致的内生性问题,DVAR水平的改变也会影响前后向生产分工的深化。当制造业某行业的DVAR提高时,该行业更多企业能够走出去,优化全球外包布局和我国制造业嵌入GVC生产链条的位置,并增加对外直接投资的主动性选择,从而对该行业的生產阶段数产生影响。当制造业某行业的DVAR降低时,以跨国公司为载体的外商直接投资出于逐利动机,会降低在该制造业行业的投入,减少生产线,从而对该行业的生产阶段数产生影响。基于此,本文将前后向生产平均长度滞后一期作为工具变量进行内生性检验。结果(限于篇幅未列示)显示:第一阶段F值大于10,说明拒绝弱工具变量假设;第二阶段的回归结果表明,前向与后向生产平均长度的影响系数仍然显著且方向不变,表明基准回归结果稳健。

(三)行业异质性分析

本文根据制造业行业技术密集度的差异,将其分为低技术、中技术、高技术制造业2,考察前后向生产分工对其DVAR的影响,结果如表4所示。

由表4可知,PLv对低技术、中技术、高技术制造业DVAR的影响均显著为正,PLy对低技术、中技术制造业DVAR的影响显著为负,与基准回归结果一致。其中,PLv对中技术制造业DVAR提高的促进作用最大,其次是高技术制造业、低技术制造业。这可能是因为前向生产分工深化更靠近生产研发端,在该阶段的技术溢出或缄默知识在与低技术制造业技术差距较大时无法被有效吸收,因而对低技术制造业DVAR提高的促进作用有限。随着技术水平的提升,高技术制造业可能会面临来自链主出于维护自身利益而进行的高端挤压,其所形成的价值链压迫会让嵌入价值链的高技术制造业无法突破高附加值环节,从而阻碍其DVAR提高。PLy对高技术制造业DVAR的影响由基准回归结果中的显著为负变为显著为正,可能的原因是对于高技术制造业而言,与同处技术前沿的以大型跨国公司为代表的链主在技术水平方面的差距不大,具备较高的技术水平和较大的市场规模,因此其后向生产分工深化的技术俘获效应大幅减弱。同时,后向生产分工深化意味着行业的相对生产位置处于偏下游,作为更接近需求端的下游生产环节,高技术制造业可以更好地与需求端的生产性服务业融合发展,提高其DVAR。

六、研究结论与政策建议

(一)研究结论

本文引入非竞争性投入产出表,计算我国制造业前后向生产平均长度与出口国内增加值率,结果显示我国高技术制造业对关键技术中间品有较强的路径依赖,在国际分工中的地位较低,其DVAR明显低于低技术制造业。整体来看,我国制造業在GVC分工中处于相对下游的位置,尤其是高技术制造业。实证结果表明,制造业前向生产分工深化能够促进DVAR提高,而后向生产分工深化会抑制DVAR提高。异质性分析结果表明:前向生产分工深化对中技术制造业DVAR提高的促进作用更明显,其次是高技术制造业、低技术制造业;后向生产分工深化对高技术制造业DVAR的提高具有促进作用,但抑制了低技术制造业、中技术制造业DVAR的提高。在我国制造业生产成本不断提高的背景下,发达经济体将劳动和资本密集型制造业的生产链条转移至东南亚国家,并引导高端制造业回流,我国制造业面临“低端挤出”与“高端封锁”的两难局面。当前我国还未完全实现工业化,制造业却面临着全要素生产率下降的不利局面。

(二)政策建议

基于以上研究结论,本文提出如下政策建议:一是进一步优化OFDI与FDI目的国,鼓励制造业企业走出去,在GVC中根据自身的动态比较优势找准合适的嵌入位置,提高中间品自由化贸易程度和生产分割程度,有针对性地在共建“一带一路”国家设立生产线,更好融入GVC分工链条。二是加大研发经费投入力度,掌握关键中间品技术,增强高技术制造业企业的基础创新国内生产配套能力,引进专业化人才以积累制造业所需的高级生产要素,实现关键技术自立自强,降低对国外核心技术的依赖,抵御来自技术前沿的GVC主导者的增加值俘获。三是充分发挥国内超大市场规模的作用,释放内需潜力。生产分工深化使我国嵌入GVC链条的程度更深入,生产性服务业外部化是分工深化、专业化程度提升的表现,尤其生产性服务业处于生产上游的研发设计环节,其无形产出能够促进产业结构优化。在现代化物流与通信技术的支持下,要加强融合制造业数字化发展,保障生产性服务业良好发展,提高以DVAR衡量的对外贸易利得。

参考文献:

[1]JOHNSON R C,NOGUERA G.Accounting for intermediates:production sharing and trade in value added[J].Journal of                   international economics,2012(2):224-236.

[2]祝坤福,陈锡康,杨翠红.中国出口的国内增加值及其影响因素分析[J].国际经济评论,2013(4):116-127+7.

[3]李小帆,马弘.服务业FDI管制与出口国内增加值:来自跨国面板的证据[J].世界经济,2019(5):123-144.

[4]沈利生,王恒.增加值率下降意味着什么[J].经济研究,2006(3):59-66.

[5]HUMMELS D,ISHII J,YI K M.The nature and growth of vertical specialization in world trade[J].Journal of international               economics,2001(1):75-96 .

[6]张小蒂,孙景蔚.基于垂直专业化分工的中国产业国际竞争力分析[J].世界经济,2006(5):12-21.

[7]HANSON G,MATALONI R J,SLAUGHTER M J.Vertical production networks in multinational firms[J].Review of                         economics and statistics,2005(4):664-678

[8]GROSSMAN G M,ROSSI-HANSBERG E.Trading tasks:a simple theory of offshoring[J].American economic review,                    2008(5):1978-1997.

[9]刘庆林,高越,韩军伟.国际生产分割的生产率效应[J].经济研究,2010(2):32-43+108.

[10]刘维刚,倪红福,夏杰长.生产分割对企业生产率的影响[J].世界经济,2017(8):29-52.

[11]ANTR?S P,CHOR D,FALLY T,et al.Measuring the upstreamness of production and trade flows[J].American eco-                      nomic review,2012(3):412-416.

[12]倪红福,龚六堂,夏杰长.生产分割的演进路径及其影响因素:基于生产阶段数的考察[J].管理世界,2016(4):                    10-23+187.

[13]刘遵义,陈锡康,杨翠红,等.非竞争型投入占用产出模型及其应用:中美贸易顺差透视[J].中国社会科学,2007                 (5):91-103+206-207.

[14]KOOPMAN R,WANG Z,WEI S J.How much of Chinese exports is really made in China?Assessing domestic value-                     added when processing trade is pervasive[R].Cambridge county:national bureau of economic research,2008.

[15]潘文卿,王豐国,李根强.全球价值链背景下增加值贸易核算理论综述[J].统计研究,2015(3):69-75.

[16]STEHRER R.Trade in value added and the valued added in trade[R].Wiiw working paper,2012.

[17]KOOPMAN R,WANG Z,WEI S J.Tracing value-added and double counting in gross exports[J].American economic                       review,2014(2):459-494.

[18]王直,魏尚进,祝坤福.总贸易核算法:官方贸易统计与全球价值链的度量[J].中国社会科学,2015(9):108-                        127+205-206.

[19]UPWARD R,WANG Z,ZHENG J H.Weighing Chinas export basket:the domestic content and technology intensity                       of Chinese exports[J].Journal of comparative economics,2013(2):527-543.

[20]KEE H L,TANG H W.Domestic value added in Chinese exports:firm-level evidence[M].Hong Kong:The Chinese                       University of Hong Kong Press,2013.

[21]张杰,陈志远,刘元春.中国出口国内附加值的测算与变化机制[J].经济研究,2013(10):124-137.

[22]KEE H L,TANG H W.Domestic value added in exports:theory and firm evidence from China[J].American economic review,                 2016(6):1402-1436.

[23]高翔,刘啟仁,黄建忠.要素市场扭曲与中国企业出口国内附加值率:事实与机制[J].世界经济,2018(10):26-50.

[24]龙飞扬,殷凤.制造业投入服务化与出口产品质量升级:来自中国制造企业的微观证据[J].国际经贸探索,2019                 (11):19-35.

[25]魏悦羚,张洪胜.进口自由化会提升中国出口国内增加值率吗:基于总出口核算框架的重新估计[J].中国工业                   经济,2019(3):24-42.

[26]DUAN Y,DIETZENBACHER E,JIANG X,et al.Why has Chinas vertical specialization declined?[J].Economic systems                 research,2018(2):178-200.

[27]马丹,何雅兴,张婧怡.技术差距、中间品内向化与出口国内增加值份额变动[J].中国工业经济,2019(9):117-135.

[28]张志明,李健敏.中国嵌入亚太价值链的模式升级及影响因素研究:基于双重嵌入视角[J].世界经济研究,2020                 (6):57-72+136.

[29]WANG Z,WEI S J,YU X,et al. Characterizing global value chains:production length and upstreamness[R].Nber                           working papers,2017.

【责任编辑:毕春晖】