数字赋力中国制造业重构动能效应测度

何文彬

（新疆财经大学金融学院，新疆 乌鲁木齐830012）

随着世界经济和产业格局的剧烈调整，由科技引领的产业革命带动着全球价值链变形重构。一方面，客观上新兴产业的动能推动全球价值链分构重解；另一方面，在技术革新周期快速缩短的大背景下，发展中国家的部分产业已然利用后发优势实现赶超，主动谋求全球价值链再造。我国对外面临国际贸易额缩减、贸易壁垒增强，对内面临资源约束限制、产业转型压力加剧的困境，处于从依赖“人口红利”、“资源优势”的竞争优势向培育后发产业优势的过渡阶段，依赖低廉的人力成本及政策支持的传统制造业已处于全球价值链的低端，急需新的发展动力推动传统制造业突破限制，朝着数字化、科技化的方向转变。据世界银行披露的数据，我国制造业占GDP 的比重基本保持在30%以上，制造业是国民经济的重要组成部分，因而，加速数字经济与制造业的融合发展，对促进我国制造业转型、保持经济高质量发展和提高制造业在全球价值链位置具有重要的作用。

一、理论脉络、研究现状、概念剖析

1.理论溯源及研究现状

（1） 数字经济助推制造业发展的文献综述

Don Tapscott[1]在《数字经济》中最早提及“数字经济”概念。Manyika 等[2]都认同数字经济能有效的推动如制造业等基础行业的转型升级；Walker[3]直接将数据作为制造业新型且最为关键的生产要素。在国内，赵西三[4]较早系统研究数字经济与制造业关系，点明数字经济将会是中国实现“弯道超车”、加快迈向全球价值链中高端的途径；马名杰等[5]将关注点放在数字技术公司和网络平台上，指出制造业数字化能带来规模经济优势、低成本、完善产业配套等优势；李春发等[6]基于制造业产业链视角，提出制造业产业链条上的“消费商”和工业互联网将成为制造业转型的新兴代表，提出加强制造业数字基础设施建设、发挥核心企业的引领作用等建议。

（2） 制造业全球价值链升级及量化测度的文献综述

首次提出“价值链”这一概念的是美国战略学家Poter[7]；Gereffi[8]提出“全球商品链”，价值链由产业环节细化为产品环节；2001年Gereffi 率先对“全球价值链”进行界定，提出全球价值链是国际范围内产业或产品的分工，包括为实现商品价值参与生产、销售、回收的所有组织及企业。

Sampath(2018)[9]提出处于全球价值链低端的发展中国家即使跟随处于价值链中高端路径的国家，也难以实现“跨越式”发展；Oconnor(2006)[10]和Christensen(2015)[11]进一步将创新分为三个层级：改进、渐进与突破阶段，这三个阶段对企业生产经营的影响力依次增强。国内的谭人友等(2016)[12]提出技术变革对发展落后国家是提升其全球价值链位置的重要机遇。

全球价值链测量方法多样，运用较多的是Koopman[13]提出的KPWW 方法，分别从国家、产业、企业层面衡量全球价值链参与度。Wang 等[14]基于KPWW 提出的WWZ 方法成为国内研究全球价值链的主流方法。在测度应用方面，文东伟等[15]利用2009年OECD 数据库，基于HIY 分析框架，认为中国制造业垂直专业化水平较低，但增速惊人；刘琳[16]等发现中国1995-2011年中国出口复杂度指数逐年增大，技术复杂度也在增加。也有部分学者使用其他的方法研究全球价值链，如孙天阳等[17]从社会网络分析方法(SNA)分析全球价值链网络的发展特征，李馥伊[18]在数字经济框架内定量分析我国制造业在全球价值链中的位置。

2.相关概念剖析

世界正处于由工业经济向以智能数字化为特征的数字经济转变，处于经济转型期的各国都在积极探索数字经济发展的新技术、新路径与新机制。由于数字经济诞生时间相对较短，其具体内涵的界定不一，综合分析国内外资料，研究认为：数字经济是独立于一般意义上的产业又与其他产业相互交融发展的经济形态，数字经济独立性表现在它不依赖于某一特定产业，是以数字技术为基础的经济活动的综合，但是数字经济以其超强的正外部性能与各产业融合发展。从数字经济结构分析，其包含数字产业化与产业数字化两部分，数字产业化也被称为数字经济基础部分，即普遍所称的信息产业；产业数字化是指传统的第三产业运用数字技术带来的生产效率与质量的提升。

二、我国制造业数字化重构发展动态

1.我国制造业数字化历史纵向对比

从规模上看，我国数字经济处于逐年增加的状态，从2002年的1.2万亿扩张到2018年的31.3万亿，16年的时间增加了25 倍，数字经济占GOP 的比重由2002年的10%增加到2018年的34.8%，可以说数字经济是助推我国经济发展的重要动力。制造业内部行业数字经济两极化明显，2017年我国制造业数字经济占比前20 的部门中，排名第一的和最后的分别是24.2%和5%，其中排名靠前的多为机械化程度高、技术投入力度大的行业，说明数字经济与具备这些特征的制造业融合效果好。

2.我国制造业数字化横向对比

据相关数据统计，2018年47个国家数字经济总规模超过30.2万亿美元，占全部GDP 总比重达到40%，美国、中国、日本、德国和英国属于排名靠前的国家，美国和中国的数字经济规模最大，分别是1.5万亿和0.9689万亿美元，约占47个国家总规模的5%和3.2%；就内部构成分析，产业数字化成为推动数字经济发展的主力军，各国产业数字化占比均大于50%，其中德国高达90%；从各国工业数字化占GDP 的比重分析各国数字经济的发展状况，日本、英国、爱尔兰、美国、德国和韩国工业数字化占比逾30%，其中韩国高达44.5%，而我国在数字工业化阶段发展较为滞后(18.3%)；此外，从各国ICT（数字化、网络化、智能化） 制造业规模比较世界主要国家的发展情况看，2018年中国规模最大（5446 亿美元），其次是美国（2155 亿美元），我国ICT 制造业规模远超世界其他国家；最后，对比分析了我国与国外工业互联网平台应用分布行业，发现国外在工业行业运用互联网平台的是设备管理服务(49%)、生产进程管控(24%)和企业运营管理(18%)，我国则运用于生产进程管理(32%)、设备管理服务(32%)和企业运营管理(18%)，不难发现我国工业行业运用互联网平台不如国外普遍，应用环节集中于运程监控和生产流程环节。

重复低效率的制造业必定会被与数字经济高度融合的新兴产业所代替，全球价值链的数字化转型是必然趋势。我国数字制造业近些年虽然发展迅速，但内部结构及应用层面与发达国家仍有较大的差距，接近消费端的产业数字化发展表现较好，但是依托政策推力与高资源消耗的行业推行数字化尚处于单点试行阶段。

三、我国制造业数字化重构进程中垂直专业化与全球价值链参与度分析

1.部门层面中国制造业数字化进程中的垂直专业化水平

一国或者地区参与制造业全球价值链既可以从产品生产流程的上游（主要指研发设计方面），也可从下游（主要指加工组装零配件） 参与。Hummels(2001)[19]据此提出前向(VSI)与后向(VS)垂直专业化指数的概念，前向垂直专业化指数反映的是一国或者地区出口对他国供应链的贡献程度，后者则反映一国或者地区出口对进口的依赖程度。文章选择C05-C22作为我国制造业部门，依次计算我国C05-C09、C10-C14、C15-C18、C19-C22的后向垂直专业化指数（图1），直观反映这些制造业部门出口中含有的上游国家的增加值，即对进口的依存度。

从这18个行业的整体走势分析，几乎所有的部门呈现倒U型，在2005年前后达到最高点后基本处于下降的状态，这与我国鼓励制造业转型升级、提升制造业技术水平的政策息息相关。从制造业具体部门分析可以看出，我国制造业中对外依存度较高的有炼焦及石油加工业、电子产品及光学产品制造业等知识、技术密集型产业，较低的部门有食品饮料制造业、基础制药业等劳动力、资源密集型行业，说明我国制造业中技术密集型行业在全球价值链环节上对国外增加值依存度较高，而劳动力密集型行业被固化在全球价值链的低端环节。

图1 部门层面我国制造业数字化进程中垂直专业分工示意图

2.部门层面中国制造业数字化进程中的全球价值链参与度

表1 所示的是2000-2014年我国制造业C05-C22全球价值链参与指数分项指标情况。“简单”与“复杂”是指商品跨越过境的次数，“简单”指跨越一次国境，“复杂”是跨越国境在两次及以上。我国制造业行业的全球价值链参与度处于0.311～1.432 之间，差异较大；基于时间跨度，C06、C08、C12、C19这四个部门价值链参与度增速较高，除C10和C15两个部门出现明显的下降之外，剩余的部门或保持平稳的增长或出现小幅的波动，可知我国制造业正由中低端向中高端迈进，虽然样本期只包含2014年之前的数据，但就世界其他国家制造业发展历程分析，实现全球价值链攀升不是一朝一夕就能完成的，因而，表1 所涵盖的期间与数据具备一定的参考意义。

C06、C08、C12、C19四个部门价值链参与度提高的主要原因是复杂的跨境交易，早期促进我国国际贸易额增加的正是这些行业带来的广阔贸易市场，后期随着国家对这些产业政策由提量转向提质，传统行业的生产环节趋于流程化和模块化，部分生产流程向外转移也成为可能，因此这些传统部门具有较高的跨境次数；C15、C19、C20、C21四个部门的价值链参与度主要是简单的一次跨境交易，这些行业属于资源、技术密集型行业。

四、中国制造业数字化重构进程中向全球价值链高端攀升影响因素分析

考虑到数据的可得性，文章将制造业数字化定义为通讯和信息服务于制造业各部门的投入。在实证部分将研发强度与数字化投入的交互项作为衡量数字经济推动制造业价值链高端化的影响效应。至于制造业具体部门，将我国统计年鉴中的制造业分类目录按照相近原则一一对应为C05-C22部门。

1.模型构建及变量选择

借鉴李馥伊(2018)的研究，构建的模型(1)～(2)对行业固定效应及时间固定效应进行控制。选择的变量见表2。

2.全行业实证结果分析

表3 展示的是模型的实证结果，(1)展示的是不加入交互项的实证结果，(2)和(3)分别加入Ent_num（部门企业数量） 和R&D（研发投入） 后的实证结果。首先分析基准模型，Dig_in 的回归系数在1%置信水平下显著为正，说明国内通讯和信息产业投入对我国制造业部门高端化产生显著的正向影响；其次，控制变量中的Dem（海外需求）、Siz（产出规模）、Cap（资本存量）、K/L（要素回报率） 显著，其中的Siz 和Cap 的系数为负值，与理论相背，可能的解释是资本这一生产要素在样本期内并不能推动我国制造业向高端化发展，说明我国制造业行业的资本带来的效力不如其他生产要素。在纳入Ent_num 和R&D 作为交互项后，Dig_in 仍显著为正，控制变量的符号与显著性也未发生较大变化，但是Ent_num 和R&D 交互项的系数不显著，可能是因为我国制造业部门内部产业结构差异巨大，各部门的研发投入力度与成果转化能力不尽相同，故对推动制造业高端发展没有显著影响。

3.分行业实证结果分析

经过上述对制造业整体进行初步验证后，发现制造业内部可能存在较大的差异，故文章将18个行业划分为低知识密集度(C05-C09)、中低知识密集度(C10-C16、C22)、中高知识密集度(C17-C20、C21)三个群组分别验证。

据表4 结果，对制造业分组验证后，三个群组表现出显著的差异。在以劳动力、资源密集型为代表的低知识密集度部门中，通信业与信息技术行业（数字化） 投入不显著且符号为负，说明数字化投入对这些部门的效应不强，且强行推行数字化会冲减这些部门由劳动力或者资源带来的规模效力；数字化投入对中低知识密集度与中高知识密集度两个群组产生显著的正向效应，且后者的系数高于前者，说明数字化投入对知识密集型部门的融合效果更佳，知识密集型行业可通过数字化投入加速其向价值链高端化进程，且行业对知识要素要求越高助推作用更强。从交互项看，Ent_num 交互项仅对中高知识密集度行业在10%的置信水平下为负，R&D 也是如此，或许是因为知识密集度较高的行业特点决定其对研发费用的投入高，且规模越大所需投入越高，在数字化大背景下，这些行业为促进行业发展更愿意将研发费用投向智能化及信息化方向。

表1 2000-2014年中国制造业C5-C22 全球价值链参与度

表2 变量含义释义表

4.稳健性检验

在稳健性检验过程中，考虑用前向垂直专业化分工指数（VSIi，t） 衡量i 部门的全球价值链参与度，替代原模型的GVCi，t，前者是一国或地区的中间产品增加值对他国供应链的影响，从某种程度上同样可以反映一国参与全球价值链的高低。再次，对原模型中的数字化投入指标(Dig_ini，t)，用全球通信业和信息服务业Dig_inwi，t及国内i 部门通讯业与信息服务业的投入占总产出的比重从地域及相对值角度予以替换。最后，采用滞后一期的方法消除模型内生性等统计问题。实证结果显示主要变量的显著性以及系数的方向未发生实质性变化，说明原模型通过稳健性检验。

表3 全行业模型结果

5.实证结论

我国从开始融入全球价值链处于下端，到逐步实现向中高端延伸，在制造业内部已出现明显的两级分化，传统制造业被固化在下游，知识、密集型行业由于缺乏驱动力而在向上端转变时困难。随着国内外环境的异变及产业数字化转型的趋势，数字化经济将会成为推动我国制造业高端化的强大力量。考虑到制造业内部各行业生产环节、技术要求、要素密集度等原因导致行业差异巨大，文章根据18个行业特征的相似性，将其分为三个群组：低知识密集度行业、中低知识密集度行业及中高知识密集型行业，得出数字化投入对中低知识密集度行业和中高知识密集度行业有显著的正效应，且知识密集度越高，数字化与产业契合度越高，越能推动这些行业融入全球价值链高端位置；而对于以劳动力、资源为推动力的制造业行业，推行数字化反而会降低这些行业本身具备的规模效应，削弱其在价值链的竞争优势，因此，在实行制造业数字化的实践中，盲目加大数字化投入，可能会造成“大水漫灌”的负面作用。知识密集型行业虽能以更高的效率促进产业升级，但是劳动力密集型行业促就业仍是劳动力市场的重点，若其能实现向技术创新转变，是促进我国经济发展又一关键点。推动传统制造业由产业链条后端简单的组装向前端的关键部件设计研发、制定技术标准等关键环节转变，对于已经掌握核心技术并在全球价值链具备一定竞争力的制造业产业，应向强化品牌效应、提高创新能力等方向发展，增强与先进企业的国际合作，打破向价值链高端发展的技术壁垒。

五、政策建议

1.加快制造业数字化重构总部布局

首先，政府应突破思维限制，在产业政策上引导制造业向高端化发展，推进制造业领域的基础技术研究，加快构建制造业数字化发展的前瞻性设计，组成一批跨产业、跨地域的数字经济发展示范园区，在该区域内给予资金、资源上的优待，促进重大创新成果转化为产业发展基础动力；其次，地方政府结合区域禀赋优势布局制造业，最大限度释放本区域发展潜力，避免区域间同质化竞争；再次，着力发展数字经济生态圈，健全有关数字经济的市场法律体系，构建区域间信息共享、信息安全保密、知识产权权属清晰的市场运行机制；最后，厘清我国制造业在全球价值链中的位置及后续攀升路径，一方面继续深化实行“一带一路”倡议及区域经济合作，巩固我国在周边区域及世界范围的话语权，提升在全球价值链网络的影响力；另一方面，关注我国数字经济的外溢效应，向世界其他国家发出积极信号，为制造业数字化的融合发展提供友好的外部环境。

表4 分组计量模型结果

2.充分发挥市场引领作用

第一，保持深化改革的总基调，充分发挥市场在配置资源、协调利益主体的自适应机制，坚持竞争中性原则，对不同规模、所有制的企业因时因势的制定产业政策，发挥产业内的龙头企业、优势企业的示范作用；第二，成立专项基金，支持新兴产业、高科技产业挂牌上市、股权质押、并购等资本运作手段，多方面解决产业数字化基础设施建设的资金约束；第三，支持国际合作，鼓励国外具备相应风险管理能力和管理资质的跨国企业与我国数字经济龙头企业在技术、信息等的合作，借助于“一带一路”建设的机遇，推动沿线国家大数据、云计算的基础设施建设，推广数字经济总体布局。

3.以技术创新为抓手，加强新基建建设

第一，提高财政与资本市场对战略新兴产业的资金支持，以此增强知识、技术储备为数字经济发展提供充分的技术保障，促进制造业数字化全流程建设，形成跨学科、跨领域的协同发展新理念；第二，促进新工业发展，构建工业领域的数据服务，提高数字化在前端研发、中端生产维修、后端物流配送的运用范围，促使制造业企业职能多元化：由产品制造商向综合服务单位转变；第三，重点布局“新基建”行业，建成高效、高质、信息安全度高的基建体系，促进电力、能源供应绿色化、智能化，提高基础设施数字化使用效率。