中国高技术产业价值链全球地位及其影响因素——基于省际面板数据分析

李晶晶 张 卿

(中共广东省委党校，广州 510053)

党的十九届五中全会明确提出了“十四五”时期加快发展现代产业体系，推动经济高质量发展的战略部署。“十四五”时期是中国经济转变发展方式、优化经济结构、转化经济增长动力、推动制造业高质量发展、实现制造业从大国向强国迈进、建设现代化经济体系的关键期。在此现实背景下，加快提升高技术产业价值链地位乃至国际竞争力显得尤为重要。本文研究目的在于从省级层面测度高技术产业全球价值链地位，找出当前影响中国高技术产业价值链的因素。分析这些影响因素在经济发展水平不同地区与不同行业是否存在异质性？未来实现高技术产业全球价值链提升的着力点在哪里？如何在保证高技术产业安全的基础上确保产业链升级与创新？解答这些问题无疑具有重要的现实意义。

1 文献综述

在价值链主导的全球贸易新格局下，对价值链尤其是资本密集型高技术产业的研究，越来越成为国内外学者研究的重点。现有研究主要聚焦于3个方面：价值链分工地位测算(Antràs)[1]，价值链分工地位升级的驱动因素(Grossman和Helpman)[2]，发展中国家价值链地位升级的路径选择(Gereffi)[3]等。

对价值链全球地位测度是本文的首要问题，现有的主要方法是计算出口复杂度。戴魁早利用中国高技术产业1995—2013年的面板数据实证考察了中国各地区普遍存在的要素市场扭曲如何影响出口复杂度，该文在对我国出口技术复杂度的测算上进行了创新性的改造[4]。凌丹和邹梦婷基于中国高技术产业价值链，构建了面板模型，研究了金融支持和研发创新对出口复杂度的影响，认为金融支持、研发创新以及两者的交互变量均与出口复杂度呈现正相关关系[5]。

找出中国高技术产业“大而不强”的原因，促进中国高技术产业不断迈向全球价值链的中高端是本文需要解决的问题。罗伟和吕越的研究表明，FDI强化了中国融入全球价值链的深度和复杂度，促使中国制造业在融入过程中向全球价值链下游移动[6]。施炳展和邵文波从产品质量视角的研究出发，认为外资虽然使中国企业出口产品质量总体呈上升趋势，但外资对本土企业产品质量也产生了不利影响[7]。

分析现有相关文献，中外学者对全球价值链测度、全球价值链的变化趋势以及影响因素进行了广泛且深入的研究，为进一步研究提供了理论基础和方法参考。本文在以往研究的基础上，从中国区域发展及行业发展的异质性出发，综合考虑FDI、经济发展、制造业服务化等多种因素共同对中国及中国不同区域价值链水平与地位的影响进行分析。

2 研究设计

2.1 指标选择

2.1.1 被解释变量——高技术产业价值链全球地位

本文采用Hausmann提出的“出口技术复杂度”来衡量不同地区价值链的地位和水平。考虑到数据的可得性以及本文的研究意义，我们借鉴戴魁早的方法，构建适合省域面板数据的复杂度计算公式。该指数越高，表明一国或地区出口产品的技术含量越高，就越能够在激烈的贸易竞争中占据优势。t时期某一行业的出口复杂度(ECHkt)计算公式如下：

(1)

其中，xikt表示i地区t时期k行业出口额，Xit表示i地区t时期的出口总额，Yit表示i地区t时期的人均GDP。将t时期某一行业的技术复杂度按地区汇总可得到汇总后的行业面板数据(TECHkt)：

(2)

在式(2)的基础上，通过以下公式计算具体到某一省市或区域的高技术出口复杂度(TECjt)：

(3)

其中，xjkt表示j地区t时期高技术产业内k行业的出口额，Xjt表示j地区t时期高技术产品的出口总额，最终可以得到中国不同地区高技术产品出口的复杂程度。

2.1.2 解释变量

经济发展水平(AGDP)。一般来说，一国或地区的经济发展水平越高，说明该国或地区对高技术生产要素掌握的也越多，越有利于该国或地区参与全球价值链分工，在全球价值链分工中的位置越高。本文选取各省区市人均GDP(万元)来衡量不同地区的经济发展水平。

制造业服务化(INT)。理论与实践表明，发达经济体制造业出口复杂度居高的一个重要原因在于不断加大知识密集型、技术和人力资本密集型的生产性服务投入。这些服务要素的涌入促进了制造业生产率和技术进步，提高了制造业出口复杂度乃至国际价值链、竞争力地位。本文根据全国投入产出表，采用制造业总产出中生产性服务业中间投入占比来衡量制造业的服务化程度。

外商直接投资(FDI)。对于新兴经济体和发展中国家来说，通过开展外商直接投资形成网络化的全球生产布局，并与全球贸易网络、服务网络和专利网络协同发展，是一国由低层次被动参与全球价值链向构建以自我为主导的区域价值链和全球价值链转变的重要途径。本文直接采取国家统计局公布的FDI数据(亿元)，并预先进行对数化处理。

2.1.3 控制变量

考虑到遗漏解释变量会造成模型估计有误，本文参考以往研究，结合上文的分析，选择如下控制变量。投资水平(INVEST)，用各省区市固定资产投资占当年GDP的比重来表示。研发水平(RDPEOPLE)，用各省区市高技术产业研发人员(万人)表示。创新能力，用当年专利申请数(千件)表示。营商环境(LAWER)，用各省区市当年律师人数(千人)表示。

2.2 数据说明

本文采用的高技术产业相关数据来源于《中国高技术统计年鉴》，制造业投入服务化数据根据《中国投入产出表》计算而得，其他数据来源于中国及各省区市历年统计年鉴。在数据的处理上，针对个别年份缺失数据用前后年份均值替代或用平均增长率进行填补。为消除通胀的影响，本文对所有以货币为单位的变量均以2005为基期进行平减处理。为减少异方差的影响，对外商直接投资(FDI)进行对数化处理。最终得到2005—2018年期间28个省区市①的面板数据。

2.3 模型建立

为了准确衡量我国高技术产业的影响因素，本文将上述诸因素引入到同一个模型中，建立以下面板数据模型：

GVCikt=β0+β1rgdpikt+β2lnfdiikt+β3intikt+β4Controlsikt

(4)

模型中各变量下标i、k、t分别表示区域、行业和年份。GVC表示全球价值链地位，本文用省区市出口复杂度(TEC)和行业出口复杂度(ECH)表示。Controls代表控制变量，β0为常数项，ε为随机扰动项，ln表示对变量取自然对数，上文已给出其余各变量的简称，此处不再赘复。

为更准确地反映各因素对高技术产业的影响，有必要确定面板数据模型的具体形式。通过构造F统计量用于比较个体固定效应模型(FE)和混合回归模型(POLS)，通过Hausman检验比较选择固定效应模型(FE)和随机效应模型(RE)，结果表明采用固定效应模型(FE)的解释力更强。下文如无特殊说明，均采用固定效应模型(FE)。

3 实证分析

本文首先采用逐步回归法对全样本进行基准回归。其次，通过地区与行业面板数据进行异质性分析。最后，分别从模型、分时间段和对被解释变量进行分位数回归这3个层面进行稳健性检验。

3.1 基准估计结果分析

表1展示了基准回归结果，其中列1是仅增加解释变量后的结果，列2是在列1的基础上增加投资水平与营商环境后的结果，列3为增加全部控制变量后的结果。

表1 基准模型实证结果(被解释变量：TECit)

在没有增加控制变量时，解释变量对出口复杂度的影响均显著。随着控制变量的引入，解释变量对出口复杂度的影响大小略有降低，但显著性水平及回归系数的方向仍保持不变。具体来看，在加入全部控制变量后，经济发展水平对高技术出口复杂度的影响在1%的显著性水平下为正，即经济发展水平越高，越有利于出口复杂度的提升，这与钟祖昌等的研究结论[8]一致。对中国高技术产业出口复杂度的影响在1%的显著性水平下也为正，说明对中国企业或产业发展带来的挤出效应总体小于由此带来的学习效应。这与罗伟和吕越等学者的研究结论一致。值得注意的是，制造业投入服务化对高技术产业出口复杂度的影响在1%的显著性水平下为负，说明制造业总产出中生产性服务业占比的提升并没有很好地促进出口复杂度的提升。可能存在两方面的原因一是制造业投入服务化水平越高的行业，服务贸易壁垒对其价值链分工的逆向冲击越大；二是当前中国生产性服务业发展存在对内对外开放程度较低、与制造业融合度较低、种类少且质量低等问题[9]，导致生产性服务业对制造业发展的影响存在局限性。

对控制变量进行分析可以发现，投资水平对出口复杂度的影响在1%的显著性水下为正，说明地区投资水平越高，越有利于该地区制造业出口复杂度的提升。创新能力与营商环境对出口复杂度的影响同样为正，这与皮建才和赵润之的研究结论[10]一致。地区R&D人员对出口复杂度的影响在10%的显著性水平下为负，说明R&D人员数量的提升并没有促进价值链地位即出口复杂度的提升。

3.2 异质性分析

3.2.1 区域异质性检验

分区域样本的回归结果见表2，表中第1列和第2列为中部地区样本的回归结果，第3列为西部地区样本的回归结果②。对东部地区回归结果的分析可以发现，解释变量即经济发展水平、外商直接投资与制造业投入服务化对东部地区的影响均显著，且影响方向与基准回归保持一致。控制变量中的投资水平、创新能力与营商环境对东部地区价值链地位的影响较为显著，而研发水平并没有对东部地区的价值链水平产生显著影响。比较中部地区的回归结果可以发现，解释变量对中部地区价值链地位的影响也均显著，且从回归系数的绝对值大小来看，经济发展水平、外商直接投资与制造业投入服务化对中部地区的影响要明显高于东部地区。在所考察的控制变量中，只有投资水平对中部地区价值链地位产生了显著影响，其他控制变量均不显著。最后是西部地区。与东中部地区相比，影响西部地区高技术产业价值链地位的因素较少。其中，解释变量中只有经济发展水平在1%的水平下显著，而外商直接投资与制造业投入服务化均不显著。控制变量中，只有创新能力和营商环境对西部地区价值链地位产生了显著影响。

表2 区域异质性实证结果(被解释变量：TECit)

3.2.2 行业异质性检验

如表3所示，从行业视角的异质性分析结果可以发现，在控制其他变量的条件下，经济发展水平与外商直接投资对医药制造业、电子通信业以及航空航天业价值链地位的影响在1%的显著性水平下为正。比较回归系数的大小可以发现，经济发展水平与外商直接投资对电子通信业的影响要高于航空航天业与医药制造业。但制造业投入服务化对医药制造、电子通信、航空航天、计算机与医疗仪器等行业的影响均不显著。可能的原因是医药制造、电子通信以及航空航天等高技术制造业主要受技术或者环境因素的影响，而生产性服务业对这些行业的影响较小，因此制造业服务化并没有显著地促进以上行业价值链地位的提升。

表3 行业异质性实证结果(被解释变量：ECHkt)

在三大解释变量中，只有FDI对计算机行业价值链地位的影响显著，经济发展水平并没有对计算机行业带来显著性影响。可能的原因是与其他行业相比，计算机行业是新兴行业，前期发展主要受西方发达国家的影响，即以“引进”为主。而现如今发展相对较为普及与成熟，因此受国内经济发展的影响相对较小。同时比较系数大小可以发现，对计算机行业的影响系数较大，这进一步说明了计算机行业主要受FDI等因素的影响。与计算机行业相反，经济发展水平对医疗仪器业的影响在1%的显著性水平下为正，而FDI对医疗仪器价值链地位的影响并不显著。可能的原因是与计算机业相比，我国医疗仪器行业主要以国内发展为主，受FDI的影响较小，而国内经济的快速发展对医疗仪器业的发展能够产生有效的正向带动作用。

3.3 稳健性检验

本研究分别针对Tobit模型估计(结果见表4的第1列)、分时间段(结果见表4的第2和第3列)和对被解释变量进行分位数回归(结果见表4的第4～8列)三大层面进行稳健性检验，结果与基准回归基本保持一致，说明模型较为稳健。分时间段回归结果显示，主要解释变量在不同时期均通过了稳健性检验。通过比较系数大小可知，这一影响在2005至2008年期间更加明显。分位数回归结果显示，不同分位点下解释变量对高技术价值链的影响方向与基准回归基本保持一致。

4 结论与政策建议

本文采用省级面板数据，从区域和行业两大角度，分析了2005—2018年期间中国及中国分省区市高技术产业全球价值链地位的影响因素。主要研究结论包括：第一，经济发展水平与外商直接投资对中国高技术产业价值链地位的提升具有显著的正向作用，而制造业投入服务化并没有对价值链地位提升带来正向影响。第二，区域异质性分析发现，经济发展水平、外商直接投资与制造业投入服务化在东部和西部地区的影响较为显著，且中部地区的回归系数绝对值要明显高于东部地区。第三，行业异质性分析可发现，经济发展水平与外商直接投资对医药制造业、电子通信业以及航空航天业价值链地位的影响在1%的显著性水平下为正。计算机业主要受外商直接投资的影响，医疗仪器业主要受经济发展水平的影响。基于上述结论，提出如下建议：由注重出口规模向注重提高出口附加值转变，不断提高价值链全球地位；促进服务业与制造业区域价值链深度融合；加大对内对外开放水平，畅通国内国际双循环。

表4 稳健性检验结果