技术创新与全球价值链升级

凌 丹，张小云

(武汉理工大学经济学院，湖北 武汉 430070)

1 问题的提出

参与、维持、升级是发展中国家从外围进入中心的三步走策略。改革开放以来，中国凭借资源禀赋和人口红利等比较优势嵌入欧美等发达国家主导的GVC[1]，近来，国内的人口老龄化和环境问题、国外的“再工业化”和新兴经济体的低端嵌入，使中国继续依靠传统生产要素嵌入GVC举步维艰，“挤出效应”显现，中国制造业存在与GVC脱钩的可能[2]，且目前部分高端产业呈现“高端产业低端化”现状，三步走策略受到不同程度的挑战。技术创新作为高级生产要素可以以低成本创造高附加值，积累GVC升级各个阶段所需的各项核心技术，为GVC升级发挥重要作用。但是依据国际分工理论和国家竞争优势理论，一个国家不可能所有的产业同时都处于GVC的高端，因此产业升级有先后。研究技术创新投入产出对不同行业的影响差异，以及何种行业应该优先升级是本文探讨的主要问题。

2 文献综述及理论假设提出

关于技术创新与GVC升级的讨论，大致沿着四个方面展开，一是从定性定量层面讨论GVC升级过程技术创新的必要性；二是技术创新作为解释变量的指标选取及其创新投入与创新产出的关系；三是针对发达国家设置的层层阻碍，发展中国家GVC升级的治理、机制和路径；四是新兴经济体的“低端分流”逐步对中国的GVC升级形成新挑战。前三个方面的研究有助于中国为不同的产业量身定做“嵌入”GVC高端的针对性政策，后一个方面的对策研究有助于防止中国被“挤出”GVC。

关于技术创新在GVC升级中的突出作用，定性分析方面，John等[3]认为GVC升级的四个阶段中，前两个阶段的升级不会受到GVC治理者的阻碍，新兴国家一旦完成后两阶段升级会削弱GVC治理者的核心竞争力，国际买家和关键技术持有企业将阻碍这一升级，限制GVC内部的知识流动[4]。因此为了完成由过程升级到链条升级的完整环节，撇清与国际买家的关系，进行自我技术创新，获得增值能力和控制能力的提升[5]则显得必要；GVC升级是在“不进则退”的激烈竞争中进行的，其结果为生产更复杂的产品、有效率地生产、转移到新的高附加值环节[6]，对产品质量、生产效率的高标准无不透露着对技术的迫切要求；白雪洁等[7]认为，一个产业的GVC升级过程是竞争力来源由要素成本向核心技术转化的过程；发达国家在既有技术领域内的技术优势将不断巩固其在GVC的地位，发展中国家不能跳出既有技术轨道对其产业发展空间带来的约束，只能亦步亦趋地追随发展中国家的技术转移成果[8]，呈现“强者更强，弱者更弱”的局面。定量分析方面，张奎亮[9]从分工程度、获得利益和出口复杂度三个维度系统地对制造业GVC地位的影响因素进行分析，得出制造业行业技术水平影响显著。张天天[10]和黎峰[11]分别实证分析得出，研发投入是实现GVC升级的最基础性因素；制造业作为中国的支柱产业，其在国际分工中的地位引起诸多学者关注，周升起等[12]和岑丽君[13]运用TiVA(增加值贸易)统计标准和方法，构建“GVC地位指数”测度了中国制造业及其各部门在GVC中的地位，发现中国制造业及其各部门在GVC的地位很低，且劳动密集型、资源密集型部门在国际分工中的占比明显高于资本、技术密集型，认为这些现状是创新活动不够所致，但并没有指出是技术创新的哪一部分对GVC升级构成瓶颈，从而在制定政策过程中不能有所侧重。

对于技术创新本身，有学者做了投入产出关系方面的研究，王红霞等[14]认为创新投入是技术创新的必要条件，但是创新产出在价值创造中也起着不可忽视的作用；付宏等[15]通过DEA方法测度各省份创新效率，得出创新效率与创新投入之间没有必然的因果关系。技术创新是一个从投入到产出的完整过程，因此本文在以往只将技术创新投入纳入技术创新指标的基础上加入技术创新产出，以综合反映技术创新，其影响两类产业GVC升级的机制如下。

其一，在GVC背景下，发达国家凭借知识、技术等领域的垄断优势，在国际分工体系中处于GVC高端环节获取高额利润，同时将低效益、粗放型产业向以劳动力、资源为比较优势的发展中国家转移，形成了“中心”与“外围”的国际分工模式。对于传统的非技术密集型制造业而言，其特征是技术创新投入不足，以纺织业为例，2005—2014年，研发资金投入强度仅维持在0.3%左右，研发人员强度最高不到0.9%，这与计算机通信电子制造业相差3倍多(2005—2014年，计算机通信电子制造业研发资金投入强度均为1%以上，研发人员强度均在3%以上)，凭借传统的低成本要素嵌入GVC，随着人口红利的消失和环境的恶化导致的成本上升，中国越来越不受发达国家大型跨国公司的青睐，导致中国离“中心”越来越远，为了向“中心”靠近，首要的是要实现比较优势的动态转化。通过柯布-道格拉斯生产函数，可以看出一国经济增长的源泉有要素禀赋的增长和技术进步，目前的经济形势使中国依靠要素禀赋增长已难以为继，唯一的选择就是技术进步，技术创新可以促进技术进步，产品的价格为其生产要素的价格与生产效率倒数的乘积。首先，技术进步可以提高生产效率，在要素价格升高的情况下，生产效率的大幅提高同样可以降低生产成本，为特定生产环节创造比较优势；其次，技术进步有劳动节约型技术进步和资本节约型技术进步，这两种技术进步均可实现对传统生产要素的节约，要素需求的疲软将在一定程度上放缓其价格上涨，创造比较优势；最后，随着技术进步，产业的技术含量越来越多，传统要素含量越来越少，此时的要素禀赋由原来的传统要素转变为技术，技术的价格越来越低，实现劳动力资源比较优势向技术比较优势的动态转变，为嵌入高端环节创造条件，因此向传统产业投入更多研发资金和研发人员，创新动力增加，为形成高增值率的核心技术、品牌优势提供了更多可能，同时降低传统要素价格，实现技术与成本的良性循环。以上几方面的作用共同促成这类产业的劳动资源要素密集度降低、技术密集度提高，且由以往的仅仅依靠成本优势转为技术与成本并重的良性循环，实现由专注加工、组装环节的“世界工厂”向连接发展中国家和新兴经济体的“夹心层中心”转变，最终达到升级的目的。

由此我们提出假设一：技术创新可以促进GVC升级，但技术创新投入对非技术密集型制造业的GVC地位提升影响更大。

其二，对于技术密集型制造业而言，其特征是技术创新投入高。在GVC背景下，很多技术密集型制造业承接的并不是高端技术环节，比如我国光伏产业虽然发展迅速，但仅仅承接简单制造环节，这样容易陷入高端产业低端化的恶性循环，造成“飞地经济”以及生产研发活动的隔离[16]。刘琳等[17]运用增加值的方法，计算出口的国内技术复杂度与全部技术复杂度的差距，发现中高技术产业的差距大，其出口包含大量进口中间品成分，从事较低的加工组装环节，并未掌握核心关键技术。这类产业由于技术含量高，极易受到跨国企业掣肘，影响GVC升级。因此这类产业首要解决的问题是自我核心技术的积累，脱离对跨国企业技术的依赖。GVC升级对知识资本的需求颇高，知识资本在市场中的地位关键，谁拥有丰富的知识资本，谁就更易主导GVC。在GVC升级的四个阶段中，知识资本的具体作用表现为：①过程升级阶段：软件和系统形式的计算机化信息、有效率的生产线有助于获得成本优势和范围经济，在既定的产品价格下实现单位产品的增值。②产品升级阶段：计算机辅助设计(CAD)形式的计算机化信息、有关顾客偏好或产品销售的数据库有助于识别市场需求，开发新产品；先进技术可以提高产品质量和增加更复杂的功能，差异化的产品更容易赢得市场青睐，市场供求机制的作用使产品在市场上可以获得高价。③功能升级阶段：创新性财富(新理念、基础研发、产品设计、品牌建设和营销，要将多种形式的知识资本整合在一起)有助于新理念成功商业化，附加值的环节也相应增多，在这一阶段，极易受到国际买家和关键技术持有企业的“核心技术锁定”，此时运用核心技术可以突破锁定，获得增值能力和控制能力的提升。④链条升级阶段：核心技术、先进的管理技能和灵活的组织结构。此阶段是GVC升级的最高阶段，不仅涉及核心的硬技术，还包括软技术，不仅拥有核心元件知识，还具有把各种元件组成一个架构的整体思想，善于洞察行业发展趋势，重视对前瞻性技术的研发与设计，适时地将产业融入GVC的相应环节并根据实际情况进行环节转换，达到最终摒弃低端环节引领GVC高端环节的目的。在中国，技术都拥有严苛的知识产权保护，可以防止知识资本的外泄，有利于技术的内生积累和正向循环[18]，更好地作用于这类产业的GVC升级。

由此我们提出假设二：技术创新可以促进GVC升级，但技术创新产出对技术密集型制造业的GVC地位提升影响更大。

针对发达国家设置的层层阻碍，发展中国家GVC升级的治理、机制和路径方面研究比较成熟。John Humphrey、Hubert Schmitz将GVC治理模式由低到高分为公平市场型、网络型、准层级制和层级制4种类型，公平市场型主要依靠价格机制协调经济活动，买卖双方处于平等地位，而层级制主要依靠行政命令协调生产活动，买方处于主体地位。发展中国家嵌入GVC过程中，由于技术差距，其生产能力一定程度上受制于发达国家准层级制的治理模式，这种准层级制相当于后来提出的俘获型，这也是对当前发展中国家被动接受分工的概括，因此发展中国家跳出既有被动分工模式的有效方法是提高技术水平，逐步缩小与发达国家的技术差距。GVC主导者治理的动力机制研究也不断丰富完善，Gereffi等[19]最早提出生产者驱动和购买者驱动的二元驱动机制，前者强调研发设计等上游环节的价值创造，后者强调品牌、营销等下游环节的价值创造，之后张辉[20]发现一个链条上存在许多“枢纽”环节，同时可以创造高的利润，从而在二元驱动机制基础上增加了混合驱动机制，由此我们得到的启示是不能拘泥于某一个环节的技术创新，而要全环节把控，为获取高附加值积累内生动力。对于路径的研究，学者们大多沿着“微笑曲线”展开论述，曾繁华等以战略性新兴产业为例说明升级的不同阶段在微笑曲线的动态变换，Gereffi[22]研究发现地方产业集群嵌入GVC的模式按时间顺序可分为制造工艺升级→产品升级→功能升级→价值链升级，具体表现为Hobday[23]提出的OEA(组装)→OEM(代工生产)→ODM(自主生产)→OBM(自有品牌生产)的GVC升级路径。GVC升级归结于企业自身生产能力的提高，企业能够从劳动力、资源密集型的生产活动升级到技术、资本密集型的生产活动，并将新的生产模式移植到其他产品的生产过程，因此产业升级的趋势是未来的产业都将成长为技术、资本密集型产业。

对发展中国家而言，以上关于GVC升级的探讨都是基于与发达经济体相比，但这个过程也伴随着与同等类型发展经济体国际竞争的过程。新兴经济体凭借更低的劳动力成本嵌入GVC，低技术劳动力向高技术劳动力的转移，使得中国无法在“逐底竞争”中获得优势，出现挤出风险[24]。长期处于低端环节，不升级至高附加值环节，随着工资更低、资源禀赋更丰富的经济体融入GVCs，部分新兴经济体可能与发达经济体脱钩，无法继续参与GVC 分工[25]，即产生“挤出效应”。John Humphrey等[26]最先描述了GVC中不升反降的“挤出效应”：巴西西诺斯谷的制鞋业为耐克、阿迪代工，专注于生产制造环节，在20 世纪60 年代相当兴盛，但到了90 年代，迅速被更具价格优势的中国制鞋业取代，市场份额下降，当地的制鞋业也陷入萧条。发展中经济体为了避免被挤出GVC，将触发竞相降低产品价格的“逐底竞争”，但目前的人口老龄化现状无法支持中国的“逐底竞争”，为提供各个产业GVC升级的可能，首先要保证各个产业能够参与GVC。因此在一国资源有限的情况下，何种产业应优先升级是亟需考虑的问题，归根结底是升级效率谁高的问题。辛娜[27]运用空间计量经济模型研究发现，在一定的空间范围内，技术创新具有正溢出效应，且技术创新能力越强的地区升级效率越低，反之越高，这主要是因为技术创新能力强的地区产生空间外溢效应，在自身遭遇部分损失的同时使技术创新能力弱的地区得到部分好处。在全球背景下，各行业通过复杂的生产网络产生联系，已跨越空间界限，技术溢出优势明显。王岚等[28]通过研究中国制造业嵌入全球价值链路径，发现制造业的行业技术水平与增值能力负相关，行业技术水平越低，增值能力越强。

由此我们提出假设三：应优先进行非技术密集型制造业的升级。

3 嵌入高端化实证研究

3.1 指标选取

(1)被解释变量。在GVC分工体系下，增加值的核算方法能够更为准确地反映一国的贸易所得。这里运用KPWW方法对GVC地位指数进行测算，其具体的表达式为：

GVC-Positionir=ln(1+IVir/EXir)-ln(1+FVir/EXir)

(1)

GVC-Positionir表示r国i产业在GVC中的地位，该指数越大，表示r国i产业在GVC的地位越高，反之越低。IVir表示r国i产业的间接出口增加值，即包含在出口中间品经进口国加工后又出口至第三国的本国增加值，FVir表示r国i产业的国外增加值，即包含在进口中间品中加工后再出口的国外增加值，EXir表示出口额。文章选取世界投入产出表(WIOD)数据库[29]作为数据的来源，此数据库包括2000—2014年世界44个主要经济体和56个部门的投入产出数据，完整地反映了各个部门GVC的发生过程，便于精确计算出口增加值的来源及去向。按照增加值的分解思路，Koopman[30]提出了一国各个产业出口增加值在世界各经济体各产业的分配向量，以三国模型为例：

(2)

分块矩阵对角线表示出口产品的本国增加值DV，左右相邻的两项表示出口产品的间接国内增加值IV，即出口中间品的增加值，非对角线表示出口产品的外国增加值FV，即出口贸易中进口中间品的增加值，以r国为例：

(2)解释变量与控制变量。选取技术创新投入和创新产出作为解释变量，由于文章数据基于行业层面，考虑到行业间差异，解释变量均采用强度表征，创新投入为R&D内部经费支出强度和R&D人员全时当量强度，创新产出为有效专利申请强度和新产品销售收入强度。由于影响GVC地位指数的因素除了技术创新，还有其他变量，选取国内生产配套水平、行业出口份额、要素禀赋结构作为控制变量，具体见表1。

表1 变量名称、变量说明、变量符号及数据获得

3.2 模型的设定

技术创新是一个复杂的过程，从发生创新投入活动到产生效益具有一定的时滞性，由于时间跨度不长，文章对技术创新投入变量做滞后一期的处理。由于各个变量都是比例变量，所以在黎峰(2015)的模型上进行改进，去掉对数形式，设置该模型如下：

GPOit=C0+C1Rdjfit-1+C2Rdryit-1+C3Pait+C4Npit+C5Stit+C6Dsit+C7Emsit+εit

(3)

在面板数据的模型选取上，文章主要是基于经验的考虑，首先研究的是样本空间经济关系；其次，由于各个行业性质的差异，比如资源密集型行业的生产较多地运用国内的资源，因此国内增加值本身比较高，而技术密集型行业的生产更多地依靠核心技术，若国内不能掌握核心技术，则国内增加值相对低，从这个层面来说，各个行业在GVC中的地位的起点是有差异的。基于以上两方面的考虑，最终选择面板数据的变截距固定效应模型。

3.3 结果分析

(1)解释变量的相关性检验。由于实际中技术创新投入和创新产出可能存在一定的相关性，为了避免模型的多重共线性造成的伪回归问题，回归前需对解释变量进行相关性检验。这里使用变量的相关系数矩阵进行检验，结果见表2。

表2 解释变量的相关系数矩阵

由表2可知，各解释变量间的相关系数绝对值均在0.3以下，说明各解释变量间的相关性不大，模型回归不会存在多重共线性问题。

(2)总体稳健性回归分析。为了避免模型的内生性造成的估计有偏问题，需进行稳健性检验，看技术创新是否能稳健地促进GVC升级，文章运用逐步加入控制变量的方法进行回归，结果见表3。模型1不加入控制变量，模型2、3、4逐步加入控制变量。可以看出，解释变量均显著为正，且随着控制变量的逐步加入，模型的拟合优度逐渐增加，因此最终选择模型4作为总体回归分析模型，其结果是稳健的。

解释变量中影响强度最大的是前期Rdjf(研发经费内部支出强度)，其对提升制造业GVC的地位具有显著的积极推动作用。具体来说，前期Rdjf每增加1%，制造业GVC地位提升1.030019%；前期Rdry(研发人员全时当量强度)影响其次，表现为其每增加1%，制造业GVC地位提升0.6804963%；再次是Np(新产品销售收入强度)，其每增加1%，制造业GVC地位提升0.2956166%；最后是Pa(有效专利申请强度)，其每增加1%，制造业GVC地位提升0.3260314%。以上结果表明，技术创新能稳健促进GVC升级。

表3 中国制造业整体回归

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著，下同。

(3)分行业回归分析。选取制造业15个行业作为核算的对象，具体可分为5个技术密集型制造业和9个非技术密集型制造业。关于技术密集型和非技术密集型制造业的划分，借助鲁桐、党印[31]运用聚类分析方法对行业的划分结果，采用两位学者的划分结果是因为聚类分析方法是以各个行业的企业投入的要素密集度为标准，企业层面的数据更契合文章技术创新的变量来源，且这种分类结果来自于2014年，时间较新，更符合企业与时俱进的发展态势，更能反映企业所构成的行业的本质。具体分类见表4。

表4 制造业分组

对于非技术密集型制造业而言(估计结果见表5)，模型的拟合优度(0.8539)良好，整体的显著性(Prob(F)接近0)良好。从促进的强度来看，前期Rdjf(强度)和前期Rdry比Pa和Np对非技术密集型制造业GVC升级具有更大的促进作用，具体表现为前期Rdjf和前期Rdry分别每增加1%，非技术密集型制造业的GVC地位分别提升1.514709%和1.3933143%，Pa和Np分别每增加1%，非技术密集型制造业的GVC地位分别提升0.3630953%和0.4955967%，造成这种结果的原因可以进行如下解释(见图1)：一个产业的整个技术创新周期可以分为流动阶段、转换阶段和专业化阶段，流动阶段的技术创新最活跃，风险最高同时成本最高，需要投入最多的创新要素，转换阶段处于技术创新稳定期，更注重形成创新成果，专业化阶段专注于规模化生产应用，技术创新少。中国自改革开放以来凭借低技术产业的低劳动力成本比较优势参与GVC并获得好处，长期形成了低技术产业的低技术需求观念，不愿意投入创新要素也不愿意承担创新风险，导致中国的非技术密集型制造业创新投入不足，流动阶段成为这类产业的瓶颈阶段，也就没有机会形成技术创新成果，最终也不可能完成升级，因此非技术密集型制造业对技术创新投入的需求弹性大。这支持了假设一，说明传统非技术密集型行业一旦拥有更多创新动力，就为进入转换阶段乃至专业化阶段提供了可能，当迎来新一轮技术突破时，又进入下一个峰值更高的技术创新周期的循环，不断获得技术与成本的双重优势，顺利实现向高端产业的演变。

再考察技术密集型行业(见表5)，模型的拟合优度(0.9735)良好，整体的显著性良好(Prob(F)接近0)。从推动的强度来看，Pa和Np比前期Rdjf和前期Rdry对技术密集型行业具有更大促进作用，表现为Pa和Np分别每增加1%，技术密集型制造业的GVC地位分别提升0.9059611%和0.8744868%，前期Rdjf和前期Rdry分别每增加1%，技术密集型制造业的GVC地位分别提升0.4686272%和0.5872668%，这同样可以运用技术创新周期来解释(见图1)：技术密集型制造业本身具有高技术性质，中国对其投入的创新要素充盈，因而技术创新转换阶段对其尤其重要，前期积累的大量投入需转化为更多的知识资本，在中国的技术都拥有严苛的知识产权保护的环境下，更多知识资本有助于获取更多技术突破，从而更好地作用于GVC升级，通过专业化阶段后进入下一个技术创新周期，最终达到技术正循环与GVC不断升级。白雪洁等[32]运用动态SBM模型测算了中国高技术产业的创新效率，发现现阶段高技术产业创新绩效整体处于较低水平，知识资本不足，无法实现技术正循环与GVC升级的良性互动，所以只能承接“高端产业的低端化生产”。因此创新产出对这类产业显得更重要，验证了假设二。

表5 制造业分行业回归

4 应对挤出效应的GVC升级效率探索

低端环节劳动力成本上升引发的“挤出风险”成为中国制造业面临的新困境，在探讨GVC升级的同时，前提是保证各行业能参与GVC。资源的稀缺性使各行业同时升级变得不太可能，因此具有战略意义的是明确各产业的升级顺序。下面运用数据包络分析方法(DEA)测度各类产业的升级效率，从而确定哪类产业优先升级。

图1 技术创新演化阶段知识资本数量变化

DEA方法是一种多指标投入和多指标产出的有效性综合评价方法，主要用来评价同类型单位之间的相对有效性问题，是一种非参数的统计分析。和参数统计分析相比，DEA无需设定具体的函数形式，避免了因模型设定误差所造成的统计失误。文章将制造业分为技术密集型和非密集型两类，运用技术创新的4个指标作为投入、GVC升级指数1个指标作为产出，通过Malmquist方法进行运算，具体结果见表6和表7。

表6 技术密集型制造业的升级效率

表7 非技术密集型制造业的升级效率

采用DEA的Malmquist方法计算出的均值是几何平均值，其缺陷是没有考虑各个产业的贡献，因此文章在此基础上进行改进，将表6和表7中均值的计算方法改为加权平均，其加权系数为各产业产值占该类产业产值的比值。

表6显示，技术密集型制造业的全要素生产率变化均值为0.976，小于1，说明升级效率有降低的趋势。表7显示，非技术密集型制造业的全要素生产率变化均值为1.047，大于1，说明升级的效率有上升趋势。将这两类产业进行对比可以发现，非技术密集型制造业通过技术创新进行升级是更有效率的。这可能是因为目前“挤出效应”的风险显现，低技术领域想要逃离此风险的意愿更加强烈，所以一旦集中力量进行技术创新，则升级效果明显。因此，在一国资源有限的情况下，应优先对非技术密集型制造业投入技术创新要素，实现升级。当非技术密集型制造业慢慢演化为技术密集型制造业，彻底脱离挤出风险时，再进行技术密集型制造业的升级，这为文章的假设三提供了支撑。

5 结论与政策建议

本文得出以下结论：

(1)技术创新能稳健地促进GVC升级，对于非技术密集型制造业而言，技术创新活动尤其是技术创新投入的增加可以实现向技术密集型制造业的演变；对于技术密集型制造业而言，技术创新活动尤其是技术创新绩效的提高可以实现“高端产业低端化”向“高端产业高端化”的转变。

(2)非技术密集型制造业的升级效率更高，这与目前这类产业急需脱离“挤出效应”的结论具有一致性。

基于以上结论，给出相应的政策建议：

(1)为了实现GVC升级，要注重技术创新，但不同行业又要有所侧重。对于传统的非技术密集型制造业而言，要在“逐底竞争”中寻求技术突破，激发企业的创新动力，力求获取核心技术，降低产业的平均成本，形成技术与成本的双优势，不断向“中心”靠近，实现由专注加工、组装环节的“世界工厂”向连接发展中国家和新兴经济体的“夹心层中心”转变，进而实现GVC升级；对于技术密集型制造业而言，在激发企业创新动力的基础上，更加注重提升创新绩效，使整个产业拥有更多的知识资本，灵活地作用于GVC升级的各个阶段，形成“高端产业高端化”发展局面。

(2)资源具有稀缺性，短期内优先进行非技术密集型制造业的升级，避免传统产业被“挤出”GVC。中期当非技术密集型制造业慢慢向技术密集型制造业转换时，再进行技术密集型制造业的升级，通过技术密集型制造业的技术溢出效应，形成两种产业升级的良性循环。长期实现“制造中心”向“创造中心”的转变，将技术创新作为一项基本国策，未来随着资源环境的恶化，技术将越来越成为抢占价值链制高点的尚方宝剑。