创新在基于价值捕捉的产业升级中的作用

董广茂，徐靖伟，张冬敏

(西安工业大学 经济管理学院,西安 710021)

创新是经济发展的根本动力[1-2]。中国经济自1978年实施改革开放以来，经过了40多年的高速增长后，亟待将之前的要素驱动发展模式转换为创新驱动发展模式，基于创新驱动的制造业产业升级是实现这种发展模式转换的关键组成部分，将提高技术创新能力等同于产业升级是一种主流的观点。在这种主流观点下，有学者研究认为，对新兴市场的国家，创新在产业升级中的作用就是企业通过创新向产业链高端攀升[3-4]，从而将产业升级与向产业链高端攀升等同起来。这种产业升级模式的前提是产业链上的价值，即获利潜力的分布是稳定的。产业链的位置越高，其潜在的获利能力越高。近年来，随着人们对创新的价值捕捉属性日益关注，这个观点受到挑战。如果创新者的价值创造必须依赖于相关的互补品，创新者可能因这种互补性而难以捕捉到令其满意的价值份额。在经济全球化背景下，任何国家的产业在一定程度上均嵌入在全球产业链中，因此，某一国的产业技术创新能力的提升不足以保证其产业获利能力和获利水平的提升。在20世纪创新的这种属性被发现[5]，已有文献对创新的价值创造与价值捕捉相分离的现象未足够重视。事实上，产业链上企业通过创新所进行的价值捕捉活动以及相应的竞争，可能会导致产业链的不同环节之间发生价值迁移的现象，使产业链上原先的高端位置发生迁移[6-8]，如果某一国的技术创新不足以保证产业链上的价值向自己迁移，这种无法兼顾价值创造和价值捕捉的技术创新，所实现的产业升级更多的可能是表面的。有学者指出增值能力是制约中国制造业产业升级的关键因素，他们发现位于产业链高端的高技术行业其增值能力低于位于产业链低端的低技术行业[9]，以增加值率来衡量，部分中国企业占据产业链的高端环节却未必获得高利润。有学者运用世界投入产出表(World Input-Output Table，WIOT)的相关数据测算中国制造业近年来的增加值率并分析其变动情况，结果表明，中国的某些制造业行业在向产业链高端攀升的同时，其增加值率甚至呈现逐年降低的趋势[3]。可见，通过技术创新向产业链中高端攀升不同于增值能力的提高。

本文以WIOT和我国制造业相关数据分析，试图从价值捕捉的角度揭示技术创新在我国制造业产业升级中的作用。本文不否定产业升级与技术创新之间关系的主流观点，尝试提出一个基于创新价值捕捉属性研究产业升级的新视角，揭示技术创新在以价值捕捉为导向的产业升级中的作用，对我国制造业的产业升级战略将具有一定的理论和政策价值。

1 模型构建

1.1 理论基础

价值捕捉是布兰德伯格和斯图尔特1996年提出的基于价值的战略理论中与价值创造相对的一个概念[10]。借鉴文献[6]对美国计算机产业相关数据的分析，发现产业链上一个环节的研发支出方面越不平衡，该环节可能成为其提高增值能力的瓶颈，如果企业能够嵌入该瓶颈环节，拉大其与其他企业在创新上的能力差距，能够通过技术创新捕捉到整个产业中尽可能多的价值。

发展中国家的技术水平往往落后于发达国家，通过实现技术追赶能够减少其与发达国家的瓶颈效应，进一步提升自身价值捕捉的水平[11-12]。我国制造业目前的发展、制造业技术和制造业企业与发达国家制造业企业之间的创新差距越小，其价值创造的能力越强，可以为提高我国制造业的价值捕捉水平创造条件[10]。

提高我国制造业价值捕捉的能力和水平，提高其技术创造的技术复杂度是一个重要机制。创新的复杂度越高，产业链上的其他企业便难以通过模仿来获取创新者创造的价值，因此技术壁垒可能成为阻止其他企业捕捉企业自身创造价值的一种隔离机制，从而提升企业自身的价值捕捉能力[13]。技术复杂度的提升对创新效率有积极影响[14]，从创新广度看，技术复杂度较高的产业能够产生相对广泛的价值网络，除了自身形成技术壁垒外，能够通过其在价值网络中创造的相互依赖性关系，从其他利益相关方获取价值。因此，产业本身的技术复杂度越高，其创新的价值捕捉效应越强。

1.2 回归模型

产业升级实质是为了提高全球产业链上价值捕捉能力。根据基于价值的战略理论[11]，技术创新在产业升级中的作用是通过利用其价值创造和价值捕捉这两个属性实现的，价值创造是价值捕捉的必要但非充分的条件，通过技术创新获得并提高价值捕捉能力是产业升级的关键与核心。因此建立回归模型为

VAR,it=α0+α1IRD,it+α2GAP,it+α3TC，it+α4CAR,it+

α5HHI,it+α6VSI,it+εit。

(1)

式中：VAR,it为中国i产业的第t年的增加值即产业升级水平，是基于价值捕捉对产业升级的一种度量；IRD,it为中国i产业的第t年的产业研发强度；GAP,it为中国i产业的第t年与领先国家i产业的第t年的创新差距；TC,it为中国i产业的第t年的技术复杂度，衡量中国i产业技术创新的特点；CAR,it为中国国内i产业的第t年的国家研发强度；HHI,it为中国i产业的第t年的产业集中度或竞争程度；VSI,it为中国i产业的第t年的垂直专业化程度；α0，α1，α2，α3，α4，α5，α6分别为相应回归系数；εit为随机干扰项。变量GAP,it着重刻画技术创新的价值创造属性，IRD,it和TC,it着重刻画技术创新的价值捕捉属性；控制变量有CAR,it，HHI,it和VSI,it等3个变量，分别控制技术外溢、产业竞争程度和产业一体化程度对因变量的影响。

2 回归分析

2.1 数据与变量

本文采用WIOT数据，以及《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》和《世界银行数据库》的相关数据。WIOT数据包括43个经济体的制造业，其产值占到全球产值的85%以上，可以认为WIOT反映了全球制造业产业链的整体情况。

式(1)中，VAR,it为中国i产业的第t年增加值占全球i产业增加值总额的比例，能够在一定程度上反映一个国家不同产业的产业升级状况。以VAR,it衡量产业升级的优点在于不强调企业在全球产业链上位置高低，强调企业的价值捕捉能力，其计算方法为

(2)

式中：VADC,it为中国i产业的第t年的增加值，增加值的经济含义是产品产业链从上游到中下游流转过程中的价值增值；VAD，mit为m国i产业的第t年的国内增加值；M为世界投入产出表中收录的国家总数。WIOT收录了43个国家的相关投入产出数据，因此M=43。

IRD,it为自变量产业研发强度，是对中国i产业的第t年的研发支出占全球第t年该产业研发支出总额的比例加以度量。相比传统的创新指标，产业研发强度反映创新的价值捕捉属性，其计算方法为

(3)

式中:IRDC,it为中国i产业的第t年的研发支出;IRD，mit为m国i产业的第t年研发支出，M=43。该指标越大，表示中国i产业的第t年在产业链层面具有相对较高的创新能力。

GAP,it为自变量创新差距，是企业某项指标与国际前沿水平的差距。借鉴文献[6]，[14]方法，运用领先产业研发强度与中国产业研发强度的差额来衡量中国产业和领先国家产业的创新差距，该指标的计算方法为

(4)

式中:KIN,it为第t年全球i产业中研发支出占比最高产业所对应的研发支出比例；IRD,mit为m国i产业的第t年研发支出，M=43。该指标越小，意味着中国在创新方面越接近全球i产业的国际领先水平，如果中国i产业本身的研发支出比例在全球达到最高，该指标的数值为0。

为反映创新本身的价值捕捉属性，文中引入技术复杂度这一自变量，采用文献[15]的计算方法，其计算公式为

(5)

式中:xC,kt为中国i产业k产品第t年的出口额;XC,it为中国i产业的第t年出口总额;Pk为k产品出口国(中国)人均国内生产总值的加权平均数，权重为中国k产品出口额占中国出口总额的比例。

式(1)中控制变量的度量如下。

对于国家研发强度CAR,it。由于产业之间存在知识溢出，一个产业中企业创新的价值捕捉能力不仅来自自身的创新，可能来自产业之间创新的溢出效应[5]，因此有必要将这种溢出效应加以控制以突出产业自身技术创新的价值捕捉效应。为此，本文选择国家研发强度作为控制变量，计算方法为我国i产业的第t年研发支出总额与该年总产出的比值。

对于产业集中度HHI，it。当一个产业所处环境的产业集中度较强时，则有利于该行业通过垄断获取高利润[2]。学术界关于产业集中度的衡量方法主要有两种：一种是基于收入比重的计算方法，如赫芬达尔指数；另一种是基于产出比重的计算方法，其经济含义为某产业产出额占总产出的比重。本文选取第二种计算方法衡量中国制造业各产业的产业集中度，计算方法为中国i产业的第t年的总产出与中国制造业第t年的整体总产出比值。

对于垂直专业化指数VSI，it。依据文献[5]理论框架，互补品例如计算机操作系统和计算机硬件，其存在是影响价值捕捉的重要因素，垂直专业化水平能够决定企业对互补品的依赖程度，因此垂直专业化水平成为企业价值捕捉过程中的一项影响因素。该指标的计算方法为1减去产业增加值与总产出之比。

2.2 回归结果

本文运用Stata14.0计算软件对产业数据进行回归分析。包含控制变量的基准回归模型回归结果见表1，由表1可以看出，在模型1中，各控制变量对因变量的影响程度均显著，表明选择的控制变量合理；在模型2中，考虑产业研发强度和技术复杂度指标对因变量的影响，其结果在统计上是显著的，表明中国制造业产业研发强度对产业升级具有显著的正向影响，技术复杂度对产业升级有一定程度的抑制作用；在模型3中，将产业研发强度替换为创新差距加入模型中，其回归系数为负且显著，说明中国制造业在产业研发强度方面与国际领先水平差距越小，越有利于产业升级；在模型4中，同时考虑产业研发强度、创新差距、技术复杂度和控制变量，为全模型，其回归结果均显著，且与模型2和模型3的结果一致。考虑到本文通过增加值定义产业升级，以上模型的数据结果表明，研发支出在产业链层面所占比例越高的中国产业，其增加值的水平越高，该部分价值增值主要来源于中国制造业价值创造能力的提升；该比例与国际领先水平的差距越小，越有利于中国产业增加值的水平提升，该部分价值增值主要体现为中国制造业价值捕捉能力的提升。

由于本文选取的两个自变量中均含有产业研发强度指标，在变量的相关性分析结果中，产业研发强度和创新差距两个变量之间的相关系数绝对值为0.485。该结果低于0.5，表明不存在严重的多重共线性问题，但仍然存在一定程度的相关关系。为使回归结果更加稳健，单独将产业研发强度和创新差距变量中的领先国家产业研发强度进行回归，回归结果详见模型5和模型6有关数据，从表1看出，结论仍然成立。

表1 回归结果

注：*，**，***分别为在10%，5%，1%的水平上显著；括号内数值为t统计量；N为样本数量;F为F分布(检验);P为显著性检验量值;KIN,it为模型参数。

有研究发现创新从投入到产出的过程具有一定程度的滞后效应[7]。为此，文中单独将数据滞后一期和二期的数据进行回归，回归结果见表2。

表2 滞后效应的回归结果

注：*,**,***分别表示在10%,5%,1%的水平上显著；括号内的数值为t统计量;N为样本数量;F为F分布(检验)；P为显著性检验量值。

从表2看出，产业研发强度的回归系数在滞后两期时显著增大，从0.042增加到0.136，表明产业研发强度对产业升级的影响存在滞后效应，并且该滞后效应在滞后两期时达到最大；创新差距的回归结果在滞后一期和两期后并不显著，这表明创新差距对产业升级的影响在时间上不存在滞后效应；技术复杂度变量在未滞后时的回归系数为负值，且结果显著，滞后一期和二期后的回归系数逐渐由负过渡到正，分别为-0.003，-0.002，0.006，表明我国制造业技术复杂度的提升在短期内尚不足以对我国制造业的价值捕捉能力和产业升级带来积极影响，长期来看，提高技术复杂度对产业升级具有显著的正向影响。

根据控制变量的回归结果可以看出，国家研发强度在未滞后和滞后一期时对产业升级具有显著的负向影响，在滞后二期时回归系数由负过渡到正，表明国家整体创新水平的增长长期来看对产业升级具有一定的促进作用。产业集中度在未滞后时对产业升级具有显著的正向影响。垂直专业化指数的回归结果和产业集中度类似，同样对产业升级具有显著的正向影响，意味着一个产业的垂直专业化指数越高，越有利于其在产业链的范围内捕捉到更多的价值。从产业链的视角来看，垂直专业化水平越高的产业，由于能控制产品生产加工的整个过程，其对上下游厂商的依赖程度相对较低，这些产业所创造的价值难以被产业链上相邻环节的利益相关者获取。

3 结 语

技术创新是产业升级的根本驱动力，其价值创造与价值占有两种属性相分离的可能性应引起足够的重视，由此导致有意或无意地将创新的这两种属性等同起来，重视创新的价值捕捉是产业升级中创新的另一个重要的决定性因素。以全球产业链为视角，利用世界投入产出表和我国制造业的相关面板数据，通过回归分析从价值捕捉的角度研究技术创新在中国制造业产业升级中的作用，研究发现：从创新差距的角度来看，随着中国制造业创新能力逐渐接近国际领先水平，其价值捕捉能力会逐渐提高，其机制在于创新的价值创造能力的提高；技术复杂度的提升在短期内尚不足以对我国制造业的价值捕捉能力带来积极影响，长远来看，技术复杂度的提升对我国制造业利用创新的价值捕捉属性，在全球产业链上进行价值捕捉具有实质性作用。本文提供了研究技术创造与产业升级关系的新视角，表明从认识到技术创新的不同属性在产业升级中的不同作用以及两者之间的关系十分重要，对我国这样的发展中的赶超型国家，通过技术创新实现产业升级具有较强的理论和实践意义。