中国制造业创新与全球价值链升级

2021-08-10 03:57朱晓曼
今日财富 2021年21期
关键词:创新力分工参与度

朱晓曼

中国制造业在全球价值链中参与程度不高,且面临“低端锁定”陷阱,因此促进我国制造业转型升级已迫在眉睫。本文对2001-2014年中国制造业各行业的全球价值链参与度和分工地位指数进行测算,并使用考虑了专利价值的创新力指数作为创新能力的衡量指标,通过双向固定效应模型系统考察创新能力是否能促进我国制造业全球价值链升级。计量结果包括:创新能力的提高会促进我国制造业行业的GVC参与度和分工地位,这一结果在进行了稳健性检验后仍然显著。

一、引言

随着经济全球化的逐步深化,国际生产分工在各个国家之间更加细化,进而在各参与国之间形成全球价值链(Global Value Chain - GVC)。中国自实行改革开放以来积极融入全球价值链,取得了蓬勃发展。然而,我国制造业长期依靠劳动力成本和资源优势,随之而来的是低质低效和高污染高排放。近年来,我国面临人口老龄化趋势和环境污染问题,优势已渐渐消失。因此提高我国制造业在全球价值链体系中的分工地位和参与程度,是一个刻不容缓的任务。

创新作为一种高级生产要素,对于行业在GVC体系中参与程度和分工地位的提高也能发挥重要作用。因此,本文就创新对以上两个指标的影响展开实证研究,得出结论并给出政策建议。

本文的贡献如下:第一,使用新的指标来度量创新能力。已有文献大多没有注重专利的价值,本文关注产出价值,选择寇宗来和刘学悦(2017)构造的创新力指数作为衡量指标。第二,本文以关注专利价值为前提提出新的政策建议,即具有优秀质量的创新产出才有助于我国制造业转型升级。

二、文献综述

本文从三个方面梳理相关文献。第一类是与GVC参与度和地位指数测算方法相关的文献。Koopman et al.(2010)在将一国出口产品价值根据全球价值链进行增加值分解的基础上得出计算一国某个行业在全球价值链中所处地位和参与程度的指标,即GVC地位指数和GVC参与度。Antras et al.(2012)结合投入产出表,提出两种方法计算某行业在全球生产过程中的上游度,作为该行业全球价值链分工地位的测量指标。Fally(2012)提出上游度和下游度量化生产长度和一部门在生产链中的位置。Wang et al.(2017)则以多区域投入产出表为基础提出全球价值链地位指数的测算方法。

第二类是与创新相关的文献。张杰和郑文平(2017)以研发投入密集度和新产品产出密集度表示创新。Hall & Harhoff(2012)以及黎文靖和郑曼妮(2016)均以专利申请数量度量创新能力。但是,由于我国存在政府补贴和各项专利激励政策,在专利数量迅猛上升的背后,其总体创新含量并未真正提升。因此,有学者开始挖掘专利数据中的信息。Trajtenberg(1990)和Lerner(1994)分别使用专利的被引用数量和企业研发专利的种类作为创新能力的衡量指标。

第三类是关于创新与GVC参与度以及分工地位之间关系的研究。姜超(2018)关注我国具有代表意义的19个行业,发现研发阶段中GVC分工地位与创新效率成正比。耿晔强和白力芳(2019)同时考虑产品属性和增加值属性计算我国制造业GVC地位,实证结果显示研发强度越大,GVC地位越高。凌丹和张小云(2018)的结果则表明,技术创新能促进非技术密集型行业向高端行业转变。

三、计量模型和数据来源

(一)计量模型

本文设定如下方程检验创新对全球价值链参与度和全球价值链分工地位的影响:

GVC-patit(GVC-psit)=β0+β1Innovatoonit+βControlsit+ηi+μt+εit                                                                (1)

其中,下标i和t分别代表行业和年份。GVC-patit和GVC-psit分别表示全球价值链参与度和全球价值链分工地位指数;Innovatoonit为创新能力;Controlsit为一系列行业层面的控制变量。ηi是行业固定效应,μt是年份固定效应,εit是与行业和年份都无关的随机扰动项。

(二)变量说明

1.被解释变量:全球价值链参与度、全球价值链分工地位

本文参考Koopman et al.(2010)基于附加值口径的方法计算全球价值链参与度和全球价值链分工地位:

该方法也被称为KPWW法。其中,i和r分别代表国家和行业。

2.主要解释变量:创新能力

本文选择寇宗来和刘学悦(2017)构造的创新力指数来衡量创新能力。该指数从创新产出角度出发,通过专利更新模型估算不同类别专利的平均价值并测算创新力指数,其中专利价值的大小通过该專利的存续年龄来衡量。通过将每个专利的价值加总到行业层面,就可以计算出行业创新力指数。

3.控制变量

本文使用的控制变量如下所示:(1)行业规模:使用行业从业人数的自然对数衡量行业规模;(2)资本存量:使用各行业名义资本存量的自然对数表示;(3)行业发展水平:使用行业生产总值除以从业人数再取对数表示;(4)R&D投入:使用各行业研究与开发机构R&D经费内部支出取自然对数。

(三)数据来源

本文计算GVC参与度和分工地位指数所使用的数据均来源于2016年版世界投入产出数据库(WIOD)中的2001-2014年世界投入产出表(WIOT)。衡量创新能力的行业创新力指数由寇宗来和刘学悦(2017)构造。控制变量中使用的行业从业人数、资本存量和行业生产总值来源于WIOD中的社会经济账户(SEA),R&D投入来源于2001-2014年《中国科技统计年鉴》。

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