孙华平 杜秀梅
摘要 文章结合目前低碳经济发展的大背景,采用理论与实证相结合的方法,通过引入新的交互项对模型进行创新,从而对全球价值链嵌入与我国产业碳生产率之间的内在关系做了理论分析与实证检验。首先从技术创新效应、结构升级效应、环境规制效应和低端锁定效应等四个维度分析了全球价值链嵌入程度和嵌入地位对产业碳生产率的内在影响机制,然后通过匹配TIVA数据库进行全球价值链(GVC)的测度,并进行实证检验。研究发现:第一,全球价值链嵌入程度和地位对中国产业碳生产率具有不同的差异性影响。总体而言,全球价值链嵌入程度会显著促进产业碳生产率,而全球价值链嵌入地位则与我国工业碳生产率呈显著负向关系。第二,全球价值链嵌入不仅直接影响碳生产率,而且通过技术创新等交互效应间接影响碳生产率。我国在全球价值链中的嵌入地位显著抑制了技术研发对产业碳生产率的积极作用。在目前阶段提升环境规制的强度会降低嵌入程度对中国工业碳生产率的促进作用。第三,全球价值链嵌入对中国碳生产率的影响存在行业异质性,资本密集型行业的价值链嵌入会显著促进中国产业碳生产率。研究认为:在目前阶段我国需要继续加深全球价值链的嵌入程度,同时应鼓励产业在全球价值链地位的攀升。为此,需要调整好环境规制的强度,合理把握环境规制力度,努力提高能源利用效率,加快能源结构转型,推动产业结构向低碳清洁化升级;不断加快科技创新力度,尽量提升具有更高附加值的前向参与,以利于我国产业碳生产率的跃迁。
关键词 全球价值链;嵌入程度;嵌入地位;碳生产率;环境规制
中图分类号 F062.9
文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2020)07-0027-11DOI:10.12062/cpre.20200309
作为全球第二大经济体,中国在其发展过程中产生的环境污染越来越受到世界范围内的关注,尤其是碳排放问题。众所周知,我国是世界上产煤大国之一,煤炭在我国的能源总消费结构中占据了约60%的份额。2018年,我国消耗了46.4亿t标准煤,相较于十年前增长了14.34亿t标准煤;碳排放总量约为100亿t,超过美国和欧盟碳排放量的总和。庞大的能源消耗也给我国的环境污染治理带来了巨大压力。面对日益严峻的碳减排形势,我国政府早在2007年便提出了大力发展低碳经济的战略思路。在当前全球价值链(GVC)重构和我国注重节能减排的背景下,努力提高我国产业碳生产率具有重要的理论与实践价值。
我国工业部门产生的碳排放量巨大,碳生产率却不高。统计资料显示,工业部门总产值占全国GDP总量的比例长期以来维持在40%左右,而终端能源消费量占全国终端能源消费量的70%以上。因此,不管是在经济发展中还是环境治理问题上,工业部门都居于重要的地位。在当前应对气候变化条件下,中国工业部门的发展面临着两大紧迫任务:一是要转变能源结构降低二氧化碳排放量,二是要保障各部门的经济稳步增长。因此,迫切需要寻求一条能兼顾两者的途径。在低碳经济发展背景下,我国实现减少碳排放和保持经济增长双重目标的唯一出路在于提高碳生产率[1-4]。周波和张成[5]对行业整体和分组情况预测显示,行业整体在2020年的直接碳生产率预测值将低于最低标准的16.71%,因此提高我国的碳生产率迫在眉睫。
随着信息技术的不断发展,国与国之间的经济贸易联系更加紧密,国际商务合作的深度和广度不断拓展。总体而言,中国产业嵌入全球价值链中的附加值仍然不高,处于相对低端锁定和被俘获的状态[6]。虽然我国在全球价值链中的嵌入程度一直处于上升态势,且在很多工业领域嵌入度可以达到70%以上,但是嵌入地位一直不高,这反映了在全球价值链的嵌入进程中我国一直相对处于下游阶段,产业自主可控能力较低。余泳泽等[7]认为发达国家的大型跨国公司牢牢占据着价值链的高端环节,例如研发和核心技术等,而中国制造业却面临着被锁定在价值链低端环节的风险,只能从事相对简单的生产组装和加工环节。周升起等[8]研究发现无论自身比较还是国际间比较,中国“劳动密集型”制造业部门在GVC中的国际分工地位,明显高于“资本、技术密集型”和“资源密集型”制造业部门。
本文正是基于上述研究背景来展开分析。目前对于全球价值链和产业碳生产率关联机制的研究颇少,更缺乏对其内生原因和传导机理的探究。现有文献针对全球价值链做了很多研究,但是大多集中在全球价值链嵌入的结构测度[9-11]、影响效应[12]以及升级策略等[13]。吕越等[14]在贸易全球化背景下对嵌入全球价值链是否导致了中国制造的低端锁定进行了实证检验。而关于碳生产率的研究也大多在于对其宏观测度[15-17]和分析影响因素[18-19]及收敛性[2]等方面。全球价值链嵌入与碳生产率相结合的研究才刚刚开始:陶长琪和徐志琴[20]发现全球价值链分工地位和参与度对进出口隐含碳排放强度的影响是相反的,分工地位会对贸易隐含碳排放强度起到明显的负作用;余娟娟[21]基于PSM匹配及倍差法的微观视角探究了企业加入全球价值链后对其排污强度的影响。
本研究的边际贡献在于,通过构建理论模型进一步厘清了全球价值链嵌入影响产业碳生产率的内在机制,并通过对工业细分行业的异质性检验分析其影响的差异性,这对于促进我国开放型经济的低碳转型具有重要的理论意义。同时,从环境规制等视角提出了推进制度性开放的实施策略,这不仅有利于提升我国产业碳生产率,而且对应对日益严峻的国际减排压力具有重要的现实意义。
1 全球价值链嵌入对产业碳生产率的影响机制分析
随着经济全球化的不断深入发展,贸易活动早已超越了国界,在此背景下Gereffi[22]首次引入了“全球价值链”,并且针对价值链的动态升级和治理机制做了阐述[23-24]。全球价值链的嵌入程度是指我国参与国际分工的程度,主要表现为承接中间品加工的份额以及中间品出口在全球价值链增加值中的占比狀况;全球价值链的嵌入地位则是指我国在参与国际分工时的位置,主要表现为在全球价值链中是处于技术研发等核心上游地位还是简单加工组装等中下游的次要位置。由于全球价值链嵌入程度和地位在内涵上是不同的,所以其带来的影响传导路径也是有差异的。因此影响机制主要分为两部分,分别为全球价值链嵌入程度和嵌入地位对产业碳生产率的影响机制。
1.1 全球价值链嵌入程度对产业碳生产率的影响机制
1.1.1 技术创新效应
技术创新效应是指嵌入全球价值链的企业通过学习、模仿、吸收主导企业的先进技术,实现现有技术的重新整合,以提升整体生产率[12]。嵌入全球价值链主要通过以下几个方面来推动技术创新:一是出口倒逼机制,即为了实现产品走出去的目标迫使其产品达到别国的技术要求。二是知识溢出效应,在全球价值链嵌入的过程中,跨国公司避免不了技术和知识的外溢,中国企业正是通过技术的外部性来获得产品和技术水平提升。三是全球市场的竞争效应。在中国市场与各国市场加速融合的进程中,我国已经成为世界上最大的加工厂,为了不断提高全球市场竞争力,中国企业必须提升自身产品的品质,因此需要不断进行技术升级和产品创新。
但是全球价值链的嵌入带来的技术创新效应也不是线性增加的,也有可能存在负面影响。它的负面作用主要体现在以下三个方面:一是对GVC的过度依赖会增加价值链低端锁定的风险;二是嵌入全球价值链导致的创新惰性,会减弱技术溢出的吸收能力;三是发达国家跨国公司的“俘获效应”导致价值链攀升难[14]。因此技术创新效应是否推动了碳生产率也不是肯定的,其结论有待本文的实证部分验证。
1.1.2 结构升级效应
结构升级效应是指提升全球价值链的嵌入地位会带来产业的结构升级。随着一国在全球价值链分工体系中的地位不断攀升,其产业结构也不断实现转型升级。一般我们认为产业结构升级方式表现为由第一产业和第二产业向第三产业逐渐转变,或者由劳动密集型产业向资本密集型和技术密集型产业升级。许南和李建军[25]指出,在全球价值链下,由于不同价值链中既包含劳动密集型生产环节,也包括资本和技术密集型生产环节,因此动态地看,全球价值链嵌入会具有结构升级效应。而产业结构升级也会带动能源消费结构升级,进而减少碳排放,提高我国产业的碳生产率。
从另一角度看,发达国家的跨国企业为防止代工企业对其垄断地位和利益产生威胁,会进一步阻碍发展中国家企业进行功能升级和产业链升级。因此,张杰和刘志彪[26]认为以劳动密集型产品出口为主的国家容易被发达国家的全球价值链链主所“俘获”,达到其“结构封锁”的目的,使发展中国家被锁定在低附加值、高污染的低端环节,陷入困境和“陷阱”,难以实现产业结构升级。
1.1.3 环境规制效应
环境规制是政府或者组织为了保护环境而形成的一种有形制度或无形的约束性力量[27]。环境规制效应主要是指各国环境管制水平的提高对碳生产率的影响。长期看,伴随着各国在全球价值链嵌入程度的不断加深,全球的环境规制标准也在不断上升。就我国而言,随着国家对生态文明的重视及时代的不断进步,我国居民对于环境保护的意识也在不断提高。因此,对工业生产的环境管制也会随之趋严,这就会导致一些在我国发展的高污染企业向外国转移或者改善其污染状况。同时,随着世界各国都逐步提升环境规制标准,那么作为发展中的一员,为了更好地实施“走出去”战略,我国企业也必须使其出口产品达到国际标准,积极研制减排技术,发展绿色科技,进而提高行业碳生产率水平。另外,前期一些通过环境外包到我国进行直接投资的跨国企业,为了应对我国日趋严苛的环境管制,也会积极采用先进的低碳生产设备并提升绿色管理水平,从而影响该行业的碳排放,间接提升产业碳生产率。
然而,由于环境规制短期内往往增加了企业的综合成本,因而会影响其盈利水平。所以环境规制对碳排放和碳生产率的影响存在两种相反的观点:一是“绿色悖论”,Sinn[28]认为“好的意图不总是引起好的行为”,有时候环境规制政策的实施反而加速了温室气体的排放,比如著名的回弹效应问题;二是“倒逼减排”,张华和魏晓平[29]認为环境规制的出台和实施能够倒逼企业加速技术创新,进而实现结构升级与动能转换,并最终实现节能减排。因此环境规制效应是否推动了碳生产率也是不确定的,有待于实证检验。
1.1.4 低端锁定效应
低端锁定主要是指中国企业在价值链中一直处于下游的位置,仅仅从事较为基础的低端加工环节,技术创新能力都比较薄弱,无法实现价值链攀升[30]。全球价值链嵌入通过低端锁定效应来影响碳生产率主要体现在两方面。一是中国在改革开放初期的生产力水平较低,在加入全球价值链的起点时刻,只能选择较为简单的加工组装环节。由于我国和一些发达国家的技术水平存在较大差异,因此即使在低端环节其生产技术也比我国先进,嵌入有利于提升我国企业的生产技术水平。随着时间推移,嵌入惯性会导致锁定效应,即后期的一些外包环节可能已经严重滞后于我国的工业发展水平,表现为不仅生产环节技术含量很低,而且带来的碳排放居高不下,随之带来的连锁污染问题也愈发严重,因此降低了我国的产业碳生产率。二是一种“俘获”效应[8,14,26],即发达国家为了不让中国在技术以及创新发展上超越他们,通过采用专利池等各种知识产权手段阻碍我国自主研发[3-4]。而中国企业为了获取代工资格并保住国际市场份额,被迫锁定在低附加值和高碳排放的环节,影响到产业碳生产率的提升。
1.2 全球价值链嵌入地位对产业碳生产率的影响机制
由于全球价值链上游研发位置的附加值相对较高,而中下游的加工组装环节污染密集度高但附加值不高,因此如果我国产业的嵌入地位依旧处于价值链中下游的话,碳生产率就会受到负面影响。全球价值链嵌入地位对产业碳生产率的影响主要体现在以下两个方面,一是嵌入地位带来的技术创新倒逼效应,二是嵌入地位引发的产业结构升级效应。这两种效应在全球价值链的嵌入程度中也有体现。
目前我国大多数工业行业参与全球价值链主要停留在加工制造环节,因此要实现价值链的攀升就需要大力推进技术创新,尤其是开放式创新。所以企业在全球价值链嵌入地位的提升过程中也会伴随着技术升级的效应,而技术创新效应往往会正向影响碳生产率。全球价值链的嵌入地位越高代表越靠近研发,高研发密度的行业碳生产率自然较高。同时嵌入地位到达一定的阶段也会具有结构升级效应,即随着嵌入地位的逐步提升,高科技产业和清洁低碳类产业在国家政策的支持下迅速成长,企业通过嵌入全球价值链地位的提升进一步获取知识溢出的正外部性,进而实现产业碳生产率的跃迁。我国各地新兴的生态工业园示范区就走出了一条“资源消耗低、科技含量高”的新型工业化之路。本文假定全球价值链的嵌入地位主要通过技术创新效应和结构升级效应来影响工业碳生产率,原因在于嵌入地位的提升一般伴随着技术创新和结构升级。
全球价值链嵌入位置的技术进步效应具有动态性。关于全球价值链嵌入地位和产业碳生产率的关系目前并没有权威的统一结论,这主要取决于一国或地区所处的经济发展阶段。如果经济发展水平较低,那么嵌入全球价值链对产业碳生产率的影响可能是负面的。谢会强等[31]认为这阶段提升嵌入地位主要体现在出口结构的升级,即由原来的劳动密集型出口转为资本密集型和技术密集型出口为主,而其加工组装的实质并没有发生根本变化,因此该阶段的嵌入位置对碳生产率的影响是并不总是积极的。所以,我们认为在全球价值链嵌入初期并不会提升产业碳生产率,因为其嵌入地位并没有得到实质上的改善。伴随着一国经济发展和实质性嵌入地位的逐步上升,技术创新和产业结构升级效应会越来越明显,在该阶段会显著提升嵌入国的产业碳生产率。在GVC嵌入的后期阶段,由于经济已经比较成熟和稳定,其自身的研发能力和创新水平都有了明显的上升,甚至在某些产业领域已经处于领跑或领先地位,在该阶段产业嵌入地位的上升空间比较有限。因为和此时的经济发展水平相比,自主研发已经比嵌入全球价值链更为重要而有效率。
2 模型设计、测度方法及数据来源
2.1 模型设计
通过上述影响机制的理论分析,参考杨翔等[2]以及张成等[32]关于碳生产率的影响因素研究选取控制变量。为了更好地验证影响机制,借鉴谢会强等[31]的研究,在嵌入程度和嵌入地位模型中均加入了相对应的交互项,具体计量分析模型如下:
cpit=α0+α1GVCpa+α2GVCpa×Xit+α3Zit+μi+φt+εit(1)
cpit=β0+β1GVCpo+β2GVCpo×Xit+β3Zit+μi+φt+εit (2)
本文核心自变量为GVC的嵌入程度及地位,因变量是产业碳生产率,其他影响碳生产率的变量设置为控制变量Z。控制变量具体包括:外商对华直接投资水平(FDI),本文用外商资本和港澳台资本占我国实收资本的比重来表示。能源结构(ES),表征我国的能源消费结构,本文用煤炭消耗量占能源总消耗量的比重来表示。能源效率(EE),即单位能源所带来的经济效益。能源利用效率越高说明单位能源带来的经济效益更多,理论上来说会提高产业碳生产率。行业结构(IS),即能源密集型行业与其他行业的相对份额,该变量能够说明工业中各类行业的占比,我们用各行业的销售产值占工业总销售产值来表示。
模型中的X表示前述理论分析中的四大机制变量,μi表示工业各行业的个体效应,φt表示时间效应,εit表示其他扰动项。
研发投入(R&D),该变量代表了行业技术进步和创新情况,使用各行业的研发投入金额来表示。环境规制(ER),表示环境管制程度,用工业废水和废气治理投入额与工业销售产值的比值来表示。低端锁定水平(Lock),即在全球价值链中我国所处的低附加值环节的制造地位,用出口产品国内增加值与行业销售产值的比值来表示。该指标为反向指标,比值越大表示锁定效应越弱。产业结构(CYJG),用第二产业占GDP的比值来衡量。
2.2 关于全球价值链程度和地位的测度
计算全球价值链的嵌入程度和地位,本文使用Koopman et al[33-34]提出的KWW的算法,具体公式如下:
GVCpo=ln(1+IVirEir)-ln(1+FVAirEir)(3)
GVCpa=IVirEir+FVAirEir(4)
其中,i表示产业,r表示国家,IVir表示r国i产业作为中间品投入隐含在进口国加工后出口到第三国的最终产品中的间接增加值,该指标反映r国i产业在全球价值链上中间品出口增加值的状况。FVAir表示r国i产业最终出口产品中包含的外国增加值,即r国i产业出口最终产品中隐含的国外进口中间品价值。Eir表示r国i产业的总出口。
ln(1+IVirEir)表示r国i行业的全球价值链前向参与度,ln(1+FVAirEir)表示r国i行业的全球价值链后向参与度。
2.3 关于工业碳生产率的测算
本文采取单要素碳生產率测算方法,主要是由于全要素碳生产率分析方法中需要用到的投入数据与自变量有可能存在相关关系,从而影响回归结果。另外,测算也需要各产业的资本形成总额数据,而目前我国相关统计年鉴中没有给出各产业资本形成总额及相应的指数。虽然可以采用一些近似指标来替代,但是由于资本数据计算过程比较复杂,会增大统计误差,也会直接影响到计算结果和分析结论[16]。另外一个原因是在节能减排实践中设定的目标大多都是单要素能源效率指标,如联合国气候变化公约给出的也是单要素框架下的减排责任安排[35]。借鉴Kaya和Yokobori[36]的测度方法,定义产业碳生产率为单位CO2所带来的经济效益,具体计算方法如下:
CPit = Saleit CO2 it (5)
其中,i代表行业,t代表年份。Saleit表示i行业在t年的销售产值,CO2it表示i行业在t年的二氧化碳排放量。
根据我国化石能源消耗包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气等8种能源的消耗数量,计算得到各年的碳排放量:
CO2 = ∑8i = 1CO2, i = ∑8i = 1Ei ×NVCi ×CEFi ×
COFi ×4412(6)
其中,Ei表示化石燃料的消耗量,NVC是化石燃料的低位发热量,CEF是化石燃料的含碳量,COF是碳氧化因子。本文根据《中国工业统计年鉴》以及IPCC提供的各类化石能源含碳量计算出化石燃料的碳排放系数(见表1)。
2.4 数据来源
本文研究对象为中国大中型工业企业的细分行业,由于统计口径和世界标准不一致,将《中国工业统计年鉴》
中35个工业细分行业与OECD中的TIVA数据库进行了行业匹配,匹配后的具体行业为15个,另外也包含了工业总计数据。借鉴谢会强等[31]以及罗安琪[37] 的研究方法,我们对TIVA数据库官网发布的分行业数据(ISIC Rev.32、ISIC Rev.43)和中国工业行业统计口径对比核验之后,具体行业匹配见表2。本文其他的数据均来自2005—2015《中国工业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、国家统计局和TIVA数据库。
3 实证结果分析及检验
3.1 实证结果分析
由于TIVA数据库目前仅更新到2015年,并且在2005—2015这十几年中正是中国产业参与全球价值链相对比较活跃的时期,因此基于数据的可得性和有效性,本文选取2005—2015年中国15个工业细分行业的面板数据进行实证分析,包含工业总体数据的样本数量为176,使用的实证分析软件为Stata15版。在进行面板回归之前,分别对模型进行了豪斯曼(Hausman)检验,结果均在1%的显著性水平下拒绝原假设,因此选择固定效应模型。随后又进行了沃尔德(Wald)检验和伍德里奇(Wooldridge)参数检验,来判定该模型是否具有组间异方差、组内自相关和组间同期相关,具体结果见表3。
检验结果均显示两个模型存在异方差和自相关的问题。为了矫正偏差,使用全面可行广义最小二乘法(FGLS)方法,运行结果见表4。
表4给出了GVC嵌入程度和嵌入地位对碳生产率的实证结果。其中模型(1)~(3)为GVC嵌入程度的回归结果,(4)~(6)为GVC嵌入地位的回归结果。从结果来看,两个模型均比较显著,在数据样本中GVC嵌入程度与产业碳生产率呈显著正向影响,而GVC嵌入地位则与我国工业碳生产率呈显著负向影响。从本文的影响机制来看,一些影响变量在加入交互项之后,和产业碳生产率也有明显的显著性影响,而且嵌入程度和地位的显著性依旧很强。这说明全球价值链嵌入不仅直接影响产业碳生产率,而且也通过交互效应间接影响产业碳生产率。
从两个模型共同的控制变量来看,外商直接投资对碳生产率的显著性具有差异,在嵌入程度模型中系数主要是负的,这说明FDI在样本量期间对产业碳生产率是负向影响;而在嵌入地位模型中有正有负。从行业结构来看,不管在嵌入程度模型还是在嵌入地位模型中,该变量与产业碳生产率均呈现显著负相关。可见目前我国的工业行业
结构还不够优化,重工业或者高耗能行业占比还相对较大,导致行业结构对碳生产率提高有一定的阻碍作用。能源结构与产业碳生产率也是显著负相关的,这说明煤炭在能源消耗中占比越大,对环境的压力就越大,带来的碳生产率越小。在能源效率方面则是效率越高,产业碳生产率越高。从其他四个变量来看,两类不同的模型其影响也是不一样的,这主要与加入的交互项不一致有关。
单独的来看模型(1)~(3),可知在嵌入程度对碳生产率的影响中,环境规制对碳生产率的影响是积极的,这说明目前而言,提升环境规制的强度对碳生产率来说是起到促进作用的。低端锁定和产业碳生产率的回归结果是显著正相关,由于使用反向测度指标,这说明对于嵌入程度来说,低端锁定效应会显著降低碳生产率,而且影响会由于交互效应而加强。产业结构的回归系数显著为正,说明我国工业的节能减排政策取得了较好效果。研发投入和产业碳生产率呈现显著正相关关系,进而嵌入程度和研发投入的交互项系数也显著为正,说明全球价值链嵌入通过技术创新效应对碳生产率的影响是积极的,但是交互效应下单一的技术创新效应并非会提高碳生产率,这可能与我国目前处于“低端锁定”的现状有关。在俘获下的低端阶段提升研发投入力度对碳生产率来说并没有促进作用,反而可能会被挤出市场,华为在美国市场的遭遇就是典型案例。从嵌入程度的影响机制来看,四个交互項都很显著,说明的确存在交互效应。全球价值链嵌入程度和环境规制的交叉项为负,说明在目前阶段提升环境规制的强度会降低嵌入程度对中国工业碳生产率的促进作用。全球价值链嵌入程度与产业结构的交互项显著为负,说明产业结构与嵌入程度的交互效应不利于产业碳生产率的提升。全球价值链嵌入程度和技术创新的交叉项系数显著为正,说明在提升技术创新水平的情况下,全球价值链嵌入对中国工业碳生产率的促进作用更明显。
从模型(4)~(6)回归结果可以看出,嵌入地位对碳生产率的影响呈现显著负相关,说明在样本期间我国在全球价值链中的嵌入地位不利于我国工业碳生产率水平提升。这主要由于中国工业在价值链嵌入初期多是以“三来一补”的加工贸易形式为主,后来虽然我国加入了WTO,但是参与加工组装的外包本质并没有得到根本改变。在嵌入地位模型中,低端锁定和研发投入及环境规制对碳生产率的影响正相关,说明不论是改善低端锁定效应还是提高技术发展水平或加强环境规制都会显著促进产业碳生产率的提高;而产业结构对碳生产率是显著负相关,说明强化以第二产业为主的产业结构对碳生产率来说是消极的。从嵌入地位的交互影响机制来看,全球价值链嵌入地位和技术创新的交互项为负数,说明目前阶段我国在全球价值链中的嵌入地位显著抑制了技术研发对产业碳生产率的积极作用;全球价值链嵌入地位和产业结构的交互项显著为正,说明在目前阶段嵌入地位倒逼工业节能减排的结构变迁效应已对碳生产率的提升起到促进作用,这也验证了前文分析的嵌入地位的动态结构升级效应。
为了进一步深入分析全球价值链情况对中国工业碳生产率的影响,在嵌入程度和地位的基础上,我们又将其分为前向参与度和后向参与度。前向参与度主要反映一国产业为世界各国提供中间产品的程度和能力;后向参与度是指在价值链的下游环节中隐含的进口中间产品比重,主要反映的是一国或区域为获得最终产品的增加值而对外国中间品的依赖度。表5是对前向和后向参与度分别回归的结果。
可以看出,前向参与度和后向参与度对碳生产率的影响是不一样的。前向参与度和产业碳生产率是显著负相关,说明我国产业前向参与度水平较低,从而抑制了中国工业碳生产率的提升;后向参与度和产业碳生产率之间呈现显著的正相关关系,这表示后向参与度越高越会提高中国工业的碳生产率。实证结果印证了目前我国产业在全球价值链上的低端锁定状态。虽然积极提高后向参与度有利于加深全球价值链的嵌入程度,但不利于我国进一步攀升价值链地位。在低碳发展的背景下,未来我国产业应尽量提升具有更高附加值的前向参与,以利于我国产业碳生产率的跃迁。
3.2 稳健性检验
为了证实本文结果的稳定性和有效性,我们对模型进行了稳健性检验。在稳健性检验中使用PCSE方法,即面板校正标准误。为了更加说明数据的不唯一性,替换了控制变量中的环境规制指标,使用各个行业的规制强度,并非工业整体的规制强度。具体检验结果见表6。
从上面两个检验可以看出,虽然替换了估计方法,但是核心变量结果依旧显著并且系数符号并没有发生改变,说明本文的模型和结论具有稳健性,因此通过了稳健性检验。
3.3 行业异质性检验
本文根据要素密集度将工业行业细分为三组,分别为劳动密集型行业、资本密集型行业和技术密集型行业。结合陈丰龙和徐康宁[38]、何斌锋等[39]相关文献,得到的具体分类见表7。
根据三组分类,分别对每一组进行了回归,做具体的异质性分析,结果见表8。
可以看出,GVC嵌入对我国工业碳生产率的影响确实存在行业异质性。从嵌入程度的异质性来看,劳动密集型行业的全球价值链嵌入程度和碳生产率不具有明显的相关性。资本密集型行业显示出强烈的正相关关系,也就是说其嵌入程度越大越会明显提高其碳生产率;技术密集型行业提升GVC的嵌入程度会降低碳生产率,这可能由于我国技术密集型行业本身发展不足,还未达到正向促进碳生产力率的阶段。
从嵌入地位的行業异质性来看,只有资本密集型行业提升全球价值链嵌入地位才会促进我国工业碳生产率的增长,这也证实了前述理论分析。劳动密集型行业提升嵌入地位由于只是改变了出口结构,并没有改变从事加工组装的低端锁定状态,导致其和碳生产率呈现负相关关系。由于资本密集型行业的产出附加值水平比劳动密集型行业更高,碳排放也相对较少,导致其与碳生产率之间呈现显著正相关的关系,说明在资本密集型行业提升全球价值链的嵌入地位对碳生产率的提高具有重要意义。
4 结论与建议
改革开放40多年的发展历程表明嵌入全球价值链有利于我国工业化程度的提升。然而是不是嵌入越深就越有利于提高产业碳生产率呢?本文通过理论分析和实证检验得出以下相关研究结论,并给出相应的政策建议。
第一,全球价值链的嵌入程度和地位对中国产业碳生产率具有不同的差异性影响。总体而言,全球价值链嵌入程度会显著促进产业碳生产率,而全球价值链嵌入地位则与我国工业碳生产率呈显著负向关系。因此我国需要继续强化全球价值链嵌入程度,鼓励工业各行业积极参与国际分工。政府在鼓励吸引外资的同时也应鼓励企业积极
走出去,不断提高嵌入的程度和深度,以利于更进一步促进我国产业碳生产率的提高。全球价值链嵌入地位的负向影响正是印证了我国目前产业总体上的低端锁定位置,其负面效应提示我们应加快价值链攀升的步伐,尽快改善低端锁定的地位。
第二,全球价值链嵌入不仅直接影响产业碳生产率,而且通过交互效应间接影响产业碳生产率。能源效率的提升总是能提高碳生产率,而环境规制对碳生产率提升也具有积极的促进作用,但在目前阶段提升环境规制的强度会降低嵌入程度对中国工业碳生产率的促进作用。因此应努力提高中国工业各行业参与全球价值链的长度和深度,合理把握环境规制力度并努力提高能源利用效率。从嵌入地位的交互影响机制来看,全球价值链嵌入地位和技术创新的交互项为负数,说明目前阶段我国在全球价值链中的嵌入地位显著抑制了技术研发对产业碳生产率的积极作用。这说明需要不断加快科技创新力度,积极参与价值链,进一步获取知识溢出的正外部性,加快自主创新的步伐,以便于更好加入到全球化分工中去。而从行业结构来看,在嵌入程度模型和嵌入地位模型中和产业碳生产率均呈现显著负相关,说明重工业或者高耗能行业占比还是相对较大,导致目前的行业结构对碳生产率提高有一定的阻碍作用。能源结构与产业碳生产率也是显著负相关的,因此应加快能源结构转型,推动产业结构向低碳清洁化升级。
第三,GVC嵌入对我国工业碳生产率的影响确实存在行业异质性。从嵌入地位的行业异质性来看,在劳动密集型行业提升嵌入地位只是改变了出口结构,并没有改变从事加工组装的低端锁定状态。政府应更加鼓励资本密集型行业积极加入全球价值链,提升我国技术密集型行业的核心竞争优势,积极提高碳生产率水平。另外,前向参与度和后向参与度对产业碳生产率的影响是不一样的。
虽然积极提高后向参与度有利于加深全球价值链的嵌入
程度,但不利于我国进一步攀升价值链地位。在低碳发展的背景下,未来我国产业应尽量提升具有较高附加值的前向参与,以利于我国碳生产率的跃迁。
(编辑:刘照胜)
参考文献
[1]BEINHOCKER E, OPPENHEIM J, IRONS B, et al. The carbon productivity challenge: curbing climate change and sustaining economic growth[R]. McKinsey Global Institute, 2008.
[2]杨翔,李小平,周大川.中国制造业碳生产率的差异与收敛性研究[J].数量经济技术经济研究, 2015 (12):3-20.
[3]SUN H P, GENG Y, HU L X, et al. Measuring Chinas new energy vehicle patents: a social network analysis approach[J]. Energy. 2018,153: 685-693.
[4]SUN H P, BLESS K E, SUN C W, et al. Institutional quality, green innovation and energy efficiency[J]. Energy policy, 2019,135:111002.
[5]周波,张成.中国工业部门碳生产率的时空演变及其预测[J].常州大学学报(社会科学版),2016,17(3):60-64,96.
[6]刘志彪.重构国家价值链:转变中国制造业发展方式的思考[J].世界经济与政治论坛,2011(4):1-14.
[7]余泳泽,容开建,苏丹妮,等.中国城市全球价值链嵌入程度与全要素生产率——来自230个地级市的经验研究[J].中国软科学,2019(5):80-96.
[8]周升起,兰珍先,付华.中国制造业在全球价值链国际分工地位再考察——基于Koopman等的“GVC地位指数”[J].国际贸易问题,2014(2):3-12.
[9]樊茂清,黄薇.基于全球价值链分解的中国贸易产业结构演进研究[J].世界经济,2014,37(2):50-70.
[10]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].中国社会科學,2015(9):108-127, 205-206.
[11]倪红福.全球价值链位置测度理论的回顾和展望[J].中南财经政法大学学报,2019(3):105-117,160.
[12]余东华,田双.嵌入全球价值链对中国制造业转型升级的影响机理[J].改革,2019(3):50-60.
[13]王涛,赵晶,姜伟.中国制造业在全球价值链分工中的地位研究[J].科技管理研究,2017,37(19):129-138.
[14]吕越,陈帅,盛斌.嵌入全球价值链会导致中国制造的“低端锁定”吗?[J].管理世界,2018,34(8):11-29.
[15]祝树金,余嘉佳,唐曼艳. 我国行业碳生产率度量及演化动态[J].经济数学,2015,32(2):27-33.
[16]张丽峰.基于DEA模型的全要素碳生产率与影响因素研究 [J].技术经济,2013,233(3):142-149.
[17]徐如浓,吴玉鸣,邹小芃.浙江省制造业碳生产率变动差异与收敛性研究[J].华东经济管理,2019,33(3):12-18.
[18]刘晨跃,徐盈之.中国碳生产率演绎的驱动因素研究——基于细分行业的视角[J].中国地质大学学报(社会科学版),2016,16(4):45-54.
[19]李小平,王树柏,郝路露.环境规制、创新驱动与中国省际碳生产率变动[J].中国地质大学学报(社会科学版),2016,16(1):44-54.
[20]陶长琪,徐志琴.融入全球价值链有利于实现贸易隐含碳减排吗?[J].数量经济研究,2019,10(1):16-31.
[21]余娟娟.全球价值链嵌入影响了企业排污强度吗——基于PSM匹配及倍差法的微观分析 [J].国际贸易问题, 2017 (12):59-69.
[22]GEREFFI G. International trade and industrial upgrading in the apparel commodity chain [J]. Journal of international economics, 1999,48(1): 37-70.
[23]GEREFFI G, HUMPHREY J, STURGEON T. The governance of global value chains [J]. Review of international political economy, 2005, 12(1): 78-104.
[24]GEREFFI G,LEE J. Economic and social upgrading in global value chains and industrial clusters: why governance matters [J]. Journal of business ethics, 2016,133(1):25-38.
[25]许南,李建军.产品内分工、产业转移与中国产业结构升级[J].管理世界,2012(1):182-183.
[26]张杰,刘志彪.需求因素与全球价值链形成——兼论发展中国家的“结构封锁型”障碍与突破[J].财贸研究,2007(6):1-10.
[27]赵玉民,朱方明,贺立龙.环境规制的界定、分类与演进研究[J].中国人口·资源与环境,2009,19(6):85-90.
[28]SINN H W. Public policies against global warming: a supply side approach [J].International tax and public finance, 2008(15): 360-394.
[29]張华,魏晓平.绿色悖论抑或倒逼减排——环境规制对碳排放影响的双重效应[J].中国人口.资源与环境,2014,24(9):21-29.
[30]吕越,盛斌.探究“中国制造”的全球价值链“低端锁定”之谜[J].清华金融评论,2018(10):103-104.
[31]谢会强,黄凌云,刘冬冬.全球价值链嵌入提高了中国制造业碳生产率吗[J].国际贸易问题,2018(12):109-121.
[32]张成,王建科,史文悦,等.中国区域碳生产率波动的因素分解[J].中国人口·资源与环境,2014,24(10):41-47.
[33]KOOPMAN R, POWERS W, WANG Z, et al. Give credit where credit is due: tracing value added in global production chains[R/OL].National Bureau of Economic Research, 2010. http://www.nber.org/papers/w16426.
[34]KOOPMAN R, WANG Z, WEI S J. Tracing value-added and double counting in gross exports [J]. American economic review, 2014, 104(2): 459-494.
[35]孙广生,黄祎,田海峰,等. 全要素生产率、投入替代与地区间的能源效率[J].经济研究,2012(9):99-112.
[36]KAYA Y, YOKOBORI K. Environment, energy, and economy: strategies for sustainability [M]. Tokyo: United Nations University Press, 1997.
[37]罗安琪. 中国制造业全球价值链嵌入程度对全要素生产率的影响研究[D].南京:南京大学,2017.
[38]陈丰龙,徐康宁.本土市场规模与中国制造业全要素生产率[J].中国工业经济,2012(5):44-56.
[39]何斌锋,方晟,冯劲.基于工业行业要素密集度的节能减排与稳增长的实证研究[J].工业技术经济,2017,36(1):10-14.
The impact of global value chains participation degree and
position on industrial carbon productivity
SUN Hua-ping DU Xiu-mei
(School of Finance and Economics, Jiangsu University, Zhenjiang Jiangsu 212013, China)
Abstract With the continuous development of economic globalization, the degree of Chinese enterprises embedded in the global value chain (GVC) is gradually deepened, and their position in the global value chain is also rising. A large number of studies on the global value chain have been done, but most of them focus on the structural measurement, upgrading strategy and governance mechanism of the global value chain. Based on the current background of low-carbon economic development, this paper adopts the method of combining theory and empirical analysis, and introduces new interactive terms to innovate the model, so as to make theoretical analysis and empirical test on the internal relationship between the global value chain and Chinas industrial carbon productivity. Firstly, the paper analyzes the internal influence mechanism of the index of participation degree and the index of the position of the global value chain on industrial carbon productivity from four dimensions, namely, technological innovation effect, structural upgrading effect, environmental regulation effect and low-end lock-in effect. Then, it measures the global value chain by matching TIVA database with Chinas industrial data, and finds that: ① The participation degree and position of the global value chain have different influences on Chinas industrial carbon productivity. On the whole, the participation degree of global value chain will significantly promote industrial carbon productivity, while the position of the global value chain has a significant negative relationship with Chinas industrial carbon productivity. ② The embedding of the global value chain not only directly affects carbon productivity, but also indirectly affects carbon productivity through interactive effects such as technological innovation. Chinas embedded position in the global value chain has significantly inhibited the positive role technology research and development play on industrial carbon productivity. At present, increasing the intensity of environmental regulation will reduce the impact of embeddedness on Chinas industrial carbon productivity. ③ Industrial heterogeneity exists in the impact of the global value chain embedding on China's carbon productivity. The value chain embedding of capital-intensive industries will significantly promote Chinas industrial carbon productivity. This study concludes that at present, China needs to continue to deepen its embeddedness in the global value chain, and at the same time, we should continue to encourage the industries to upgrade in the global value chain; therefore, we need to adjust the intensity of environmental regulation, reasonably grasp the strength of environmental regulation, strive to improve the efficiency of energy use, accelerate the transformation of energy structure, and promote the upgrading of industrial structure to low-carbon economy. At the same time, we need to continue to speed up scientific and technological innovation and try to promote forward participation with higher added value, so as to facilitate the transition of Chinas industrial carbon productivity.
Key words global value chain; index of participation degree; index of participation position; carbon productivity; environmental regulation
收稿日期:2019-12-01 修回日期:2020-03-29
作者简介:孙华平,博士,教授,博导,主要研究方向为全球价值链与绿色发展、国际贸易与产业经济。E-mail:shp797@163.com。
基金项目:国家自然科学基金面上项目“基于全球价值链知识溢出的中国区域高碳产业低碳化转型路径研究”(批准号:71774071);
国家自然科学基金国际合作交流项目“内生创新与全球价值链攀升”(批准号:71911540483);江苏省社科基金重点专项“推进江苏深度融入全球创新网络研究”(批准号:20ZLA007);江苏大学青年骨干教师培养工程项目(批准号:5521380003)。