“双重嵌入”能提升企业产能利用率吗※——来自中国制造业企业调查数据的经验证据

内容提要：基于世界银行关于中国制造业企业的微观调查数据，实证检验了既嵌入本地产业集群又嵌入全球价值链的“双重嵌入”对企业产能利用率的影响。结果显示，在控制其他条件不变时，“双重嵌入”对企业产能利用率具有显著且稳健的正向促进作用，其主要通过重置内部生产和缓解资源错配实现企业产能利用率的提升。企业面对的法律环境和公共基础设施不同，“双重嵌入”对产能利用率的影响也有所不同，“双重嵌入”对企业产能利用率的促进作用在法律环境较好的地区优于法律环境较差的地区，在公共基础设施完善的地区优于公共基础设施欠缺的地区。据此，从企业和政府角度提出对策建议，保证企业“双重嵌入”的顺利运转，以发挥其在双循环背景下稳定经济增长的重要微观主体作用。

一、 引言与文献综述

改革开放后特别是加入世界贸易组织以来，得益于全球生产网络的层层切片及中国自然资源和廉价劳动力的丰富供应，全球经济中的“位置悖论”被打破(Porter，1998)，中国产业发展逐渐形成地方集聚与全球分散共存并有机接轨的“结构树”模式，组织上具体表现为企业既嵌入本地产业集群又嵌入全球价值链的“双重嵌入”形式(刘志彪和吴福象，2018)。“双重嵌入”使大量中小企业抱团参与全球价值链，并基于其比较优势专注于特定领域生产，带来中国经济产值、贸易总量的飞速跃升，近20年来，国内生产总值平均环比增长11.86%，进出口贸易总额平均环比增长11.57%，但需要注意的是，该成果的背后是大进大出的“底部代工”，容易造成重复引进、趋同生产等增长假象。由此看来，推动经济发展方式转变的着眼点非止于经济总量的扩张，更在于经济质量的提升(刘志彪，2019)，即促进产品结构的升级换代，减少低效率的产能过剩(范剑勇和冯猛，2013)。据统计，2006年以来，全国工业产能利用率年均值一直徘徊在76%左右，低于欧美国家统计的合意区间下界，这显然不利于产业升级与经济可持续发展，长此以往，将面临陷入“拉美陷阱”的风险，即经济于高速运转中原地踏步(Gereffi和Hempel，1996)。中共十九大明确提出深化供给侧改革，坚持去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板、优化存量资源、扩大优质增量供给、实现供需动态平衡等目标，《中国制造2025》也制定了深入推进制造业结构调整，推动传统产业向中高端迈进，逐步化解产能过剩等举措。上述政策无不体现了政府提升企业产能利用率、减少低端无效供给的决心与态度。那么，在双循环发展背景下，随着企业“双重嵌入”态势的蓬勃发展，其产能利用率发生了怎样的变化？两者之间又存在怎样的关联机制？上述问题有必要给予详细探究，以判断企业未来运行模式与提质增效路径。

与本文主题相关的文献可以归纳为两类。一是关于企业“双重嵌入”问题的研究，主要探讨企业“双重嵌入”对企业绩效与竞争能力的影响。目前国内外关于地方和全球经济分析主要集中在产业集群和全球价值链的单项研究，关于企业“双重嵌入”的研究较少。国外学者的研究侧重于原子式企业内外部联系的作用讨论。Mcevily和Zaheer(1999)通过对美国制造商的分层抽样检测，提出企业在关系网络中的嵌入是获得竞争力的重要来源，地理集群中的企业若能具备丰富的桥梁网络，并与区域机构保持联系，就能很好地获取信息、想法和机会。Bathelt等(2002)探讨了经济活动的集聚及与知识创造的空间关系，认为企业需要超越地理集群边界，建立通往其他地方知识体系的通道以促进企业成长。Lee等(2010)基于韩国初创科技企业数据，考察了内部能力和外部网络对企业绩效的影响，其中，内部能力对企业绩效具有显著促进作用，外部网络中只有与风险投资相关的联系能预测企业绩效。国内研究侧重于对比分析或采用交互项来估计出口集聚的生产率效应。赵永亮等(2014)针对中国30个省份的全要素生产率测算和相应的核密度对比，认为集聚出口环境下的企业具有生产率优势，双重学习能力和异质性程度明显。陶锋等(2018)基于出口频率进行分组比较，发现地方集聚对企业生产率的影响依赖于企业出口频率，产业集聚不利于纯内销企业的生产率提升，但有利于经常出口企业的生产率增长。苏丹妮等(2020)分析了全球价值链和产业集聚对企业生产率的交互作用，认为全球价值链分工地位的提升削弱了本地化产业集聚对企业生产率的正向影响。二是关于企业产能利用率问题的研究，主要探讨企业产能过剩的原因及产能利用率的影响因素与提升策略。国内外的研究侧重有所不同。国外学者多认为产能利用率是调整企业经营政策的工具，并未予以过多关注。最经典的当属Spence(1977)的竞争保持理论，即寡头垄断企业保持一定的闲置产能可以作为应对竞争者的“报复装置”从而提高产业进入壁垒。Dixit(1980)鉴于不可撤销的投资事实对上述论点提出质疑，认为企业并不希望建立那些若竞争者没有进入就会闲置的产能，并指出已建立闲置产能的企业可通过改变初始条件而获利，但该观点有一定的前提限制。Bulow等(1985)、Allen等(2000)对上述争论重新验证并恢复了Spence(1977)的初始直觉，认为持有一定的闲置产能可以有效阻止潜在竞争者的大规模进入。国内研究基于中国市场竞争的非完全性主要侧重于产能过剩的原因及产能利用率的影响因素探讨。认可度最高的当属林毅夫(2007)率先提出的由有限理性和信息不对称导致的“投资潮涌”现象，该论点成为中国产能过剩研究的重要源起。王文甫等(2014)基于大企业和中小企业的模拟对比分析，认为地方政府干预导致了严重的非周期性产能过剩。贾润崧和胡秋阳(2016)通过测算中国制造业企业的产能利用率，发现市场过于分散、企业规模过小是产能利用率低下的主导因素，地方政府的重复建设在其中起推动作用。

总体而言，目前文献缺乏对企业“双重嵌入”与产能利用率关系的直接研究，本文试图在以下方面做出突破：首先，首次将“双重嵌入”引入计量视野并将其与产能利用率纳入同一框架，不同于前人的分组比较和交互代理，本文直接设置“双重嵌入”变量，探讨“双重嵌入”对企业产能利用率的影响，研究视角更为直观，研究方法更为新颖；其次，运用中介效应模型，对“双重嵌入”与企业产能利用率之间的关联机制与影响路径进行推理和演绎，研究框架更为清晰，研究内容更为充实；再次，与宏观地域和中观产业数据不同，本文使用世界银行对中国企业执行的微观调查数据，对“双重嵌入”与产能利用率之间的关系进行实证检验，研究过程更为详实，研究结果更为客观；最后，对于模型中可能存在的内生性问题，本文尝试采用处理效应模型和更换大样本数据进行应对，较大程度上提高了研究结论的真实性与可靠性。

二、 机理分析与研究假设

根据企业微观生产和宏观调配等生产链条安排，本文将产能利用率分为重置内部生产和缓解资源错配两个维度，两者均旨在提升产品适配度，缩小实际生产和潜在目标之间的差距，进而提升企业产能利用率。

重置内部生产侧重于通过加强集约生产、增加后方补给来发挥作用。首先，“双重嵌入”能够增强企业生产设备的流通，实力较强的企业通过将陈旧设备转移到集群中的同类落后企业，通过转移边际资产进行松绑，为引进先进设备腾出空间，更新生产规格，降低资产专用性，保持产能更新(戴翔等，2018)；其次，“双重嵌入”能够整合本地集群与全球价值链中的人力资本合作，对从全球广泛涉猎的技术溢出进行筛选与过滤，并输送到集群内部进行深度开发，促进生产技术广度与深度的有机结合，增强企业的吸收与应用能力，更好地服务于产品生产；最后，“双重嵌入”能够通过集体组织和协调行动，克服中小企业的单独行动，打造分工清晰、前后关联的企业簇群，并与全球价值链深入对接，形成块状鲜明、链式紧凑的完整产业结构，扩大资源选择范围，缓解有效供给不足(Vijay，2009)。

缓解资源错配侧重于通过合理配置企业直接和间接、主要与次要生产活动来发挥作用。首先，“双重嵌入”能够提高市场活跃度，增强企业对合作对象和竞争对手的选择空间与识别能力，打造集群内部良好的竞合关系，增强本土企业应对国际大买家的讨价还价能力，拓展企业生产边界(刘志彪和凌永辉，2020)；其次，“双重嵌入”能够通过企业外包服务的应用，深化管理、研发、财务、法律、风险评估等区域服务机构的支持力度，减少市场失灵、体制扭曲等恶性竞争与政府寻租问题，增强企业资源投放聚焦力与全球参与能动性，促进产品深度开发；最后，“双重嵌入”能够促进企业组织的扁平化发展，本土强大的后援支撑能够促使企业精简库存，减少生产冗杂与信息超载，摒弃集群中企业机构臃肿、各自为政等现象，通过企业内部能力集成和外部创新关联专注于新技术研发与国际产能合作，减少低端无效生产(Carlino和Kerr，2015)。综上所述：本文提出以下研究假设：

假设1：“双重嵌入”能够显著提升企业产能利用率；

假设2：“双重嵌入”主要通过重置内部生产和缓解资源错配实现企业产能利用率的提升。

为进一步验证“双重嵌入”相较于“单重嵌入”在提升企业产能利用率方面是否确实存在优势，本文同时对单重嵌入产业集群和单重嵌入全球价值链的产能利用率效应进行分析。对于单重嵌入产业集群来说，虽然集群中企业交流短时间内能够通过成本降低、资源共享、知识溢出等促进企业过剩产能的出清和新产品的开发，但单重嵌入产业集群使得企业缺乏与外界的沟通和联系，长此以往会造成本地集群的熵变与锁定，通过生产惯性与研发盲点造成路径依赖(Li等，2015)，进而使得门槛降低、成员拥挤与恶性竞争加剧，最终导致东北等老工业基地等集群衰落现象的频发。对于单重嵌入全球价值链来说，企业过多关注全球市场拓展而忽视本土市场培育容易造成主客场失衡，由于本地互动和联合生产的缺乏而出现产业“孔雀东南飞”等产业空心化(任志诚和张幸，2020)，造成资产回缩、人员流失等飞地转移现象。但需要注意的是，企业嵌入全球价值链可以通过底部代工压缩发展进程，整合内部生产，减少盲目投资，通过中间品引进、技术溢出、竞争学习等效应促进工艺升级、产品升级、功能升级等链条攀升，一定程度上可以抵消产业空心化对产能利用率的负面影响。据此，本文进一步提出以下研究假设：

假设3：单重嵌入产业集群不利于企业产能利用率的提升；

假设4：单重嵌入全球价值链对企业产能利用率的影响不确定。

三、 研究设计

1. 模型构建

根据上述理论分析，结合本文所使用的数据，构建以下模型来验证“双重嵌入”对企业产能利用率的影响：

CUips=α0+α1doubleips+α2Xips+μips

(1)

其中，CU表示企业产能利用率，double表示企业“双重嵌入”，X为一系列控制变量，i、p、s为企业、城市和行业部门，μ为随机误差项。

2. 变量选取

被解释变量企业产能利用率(CU)。产能利用率为实际与潜在生产规模之比，计算潜在生产规模的方法不同，产能利用率的最终测算结果也有所不同。世界银行关于中国企业的微观调查数据针对企业产能使用情况进行了统计，获得了学界的较大认可，本文直接采用企业当年呈报的产能利用率数值来表示。

解释变量企业“双重嵌入”(double)。首先，关于产业集群变量，借鉴张杰等(2007)的做法，根据企业“当年与竞争对手、客户、顾客在同一地区的比例”构建企业是否嵌入产业集群的虚拟变量，三者均值大于0则为1，否则为0；为保证变量设置的合理性，本文还采用“企业是否位于产业园区、工业加工区”来进行稳健性检验，是为1，否为0。其次，关于全球价值链变量，借鉴Baldwin和Yan(2014)的做法，采用企业“既进口中间投入品又出口产成品”来衡量企业是否嵌入全球价值链，其中进口变量由“企业近两年来进口原材料的入关时间”来判断，根据企业调查问卷，若原材料入关时间具体准确则企业实施了进口活动，若入关时间缺失，则认为没有进口；出口变量根据企业财务报表中的出口总额设置，若数值大于0则企业实施了出口活动，若数值为0则没有出口活动；该衡量标准强调了全球生产链条的顺序和往返，体现了企业“为出口而进口”的专业化分工特性。最后，综合陶锋等(2018)、苏丹妮等(2020)的方法，根据产业集群和全球价值链的数值设置“双重嵌入”变量，若“产业集群嵌入”为1且“全球价值链嵌入”为1，则“双重嵌入”为1，即企业既嵌入产业集群又嵌入全球价值链，否则为0，见图1。

图1 “双重嵌入”变量设置思路图

本文的控制变量包括：企业年龄(age)。企业成立时间的长短在一定程度上决定了企业的经营活力与管理弹性，对企业产能利用具有较大影响，本文采用“调研年份-企业成立时间”的对数来衡量企业年龄。企业规模(size)。企业规模的大小直接影响企业生产效率与转型速度，本文根据“企业当年正式员工人数”的对数来表示企业规模，通过与世界银行提供的辅助数据对比，这里将企业正式员工和临时员工同时为0的样本设为缺失值。市场竞争程度(com)。企业在市场中面临的竞争对手数量直接影响产品销售和进一步生产，同时，竞争激烈程度也关系到企业经营政策的选择与运行，本文根据企业在主要产品市场所面临竞争对手数量的赋值来衡量市场竞争程度(Lee等，2010；路江涌等，2012)，“1-3”赋值为1，“4-6”赋值为2，“7-15”赋值为3，“16-100”赋值为4，“超过100”赋值为5，数值越大，表示市场竞争程度越高。企业成长性(devp)。企业成长能力对企业的资产投资和规模扩张具有重要作用，为企业新产品研发和技术改革提供支持，进而对产能利用率产生影响，本文采用“企业当年销售产值较上一年销售产值增长率的对数”作为企业成长性的代理变量。线上销售(onsale)。线上销售通过作用于企业对外沟通能力与订单成交速度对产能利用率产生影响，本文根据企业当年“互联网或邮箱销售额占销售总额的比例”来设置虚拟变量(马述忠和房超，2020)，数值大于0，“线上销售”为1，否则为0。土地税费缴纳(land)。土地税费缴纳会对企业投资与扩张产生影响，进而通过企业后续经营与战略选择对产能利用率产生影响，本文根据企业当年缴纳土地税费的数值设置虚拟变量，数值大于0则为1，否则为0。

3. 数据来源与描述性统计

本文数据来源于2003年世界银行对中国18个大中型城市进行的投资环境调查，包括本溪、长春、长沙、重庆、大连、贵阳、哈尔滨、杭州、江门、昆明、兰州、南昌、南宁、深圳、温州、武汉、西安、郑州，涉及了沿海和欠发达的中西部地区，每个城市选择了100～150家企业，共计2400家企业，地区选择和样本设置较为合理。调查问卷的主要内容包括企业概况、创新能力、产品或服务认证、市场环境、客户关系、供应商关系、政企关系、基础设施、劳动力状况、国际贸易、财务状况、董事会信息及企业经营状况等，内容覆盖较为全面。基于本文的研究内容，通过对比世界银行提供的正式和辅助文件，删除了样本中的非制造业企业和7家包含在交通运输设备制造行业中的通信服务企业，同时，将数据中“不知道”或“不回答”的选项，设为缺失值。

选择该数据作为基准研究，首先，考虑到“双重嵌入”的大规模流行开始于中国加入世界贸易组织以后，该数据节点正好处于此事件之后，具有较高的研究价值(马述忠和房超，2020)；其次，该数据对企业地理位置分布进行了详细刻画，能够清楚地判断企业是否位于产业集群中，为核心变量的选取提供了支持，这是其他年份调查数据无法做到的；最后，该数据得到路江涌团队的广泛使用且其学术成果多次在权威期刊发表(路江涌等，2012；余林徽等，2014)，数据质量获得有效保证。由于本文计量过程中采用了机制检验模型，为保证模型中系数的可比性，这里将前文基准回归与后续机制检验所需变量中具有缺失值的样本删除，保证基准回归与机制检验的样本一致，最终使用样本数为1223家企业。表1为变量的描述性统计结果，同时，各变量之间的相关系数和回归模型的方差膨胀因子均说明模型不存在多重共线性问题。

表1 主要变量的描述性统计

四、 实证分析

1. 基本回归分析

为保证实证过程的严谨性，首先，进行未控制行业和地区的基本最小二乘法回归，作为参照系，结果如表2列(1)所示；其次，控制企业所属行业和地区特征(industry和city)，进行完整的最小二乘法回归，结果如表2列(2)所示，这是本文的基准回归；再次，根据前文分析的产业集群替换变量对企业“双重嵌入”重新组合，得到新的核心解释变量(double0)并纳入回归，结果如表2列(3)所示。

在控制其他条件不变时，无论是参照回归、完整回归还是替换变量之后的计量检验，都表明“双重嵌入”对企业产能利用率具有显著且稳健的正向促进作用，这与前文的理论分析与研究假设保持一致，说明“双重嵌入”能够综合产业集群和全球价值链中的优质因素，改进生产过程，优化资源配置，促进企业产能利用率的提升，达到1+1>2的效果。至此，本文的研究假设得到基本验证。就控制变量而言：企业年龄对产能利用率具有显著的负面影响，可能的原因是，企业成立时间越长，企业生产经营越平稳，对新思想、新想法的接受程度越弱，企业内部改革和外部更新越缓慢，造成生产困惑与路径锁定，不利于产能利用率的提升。企业规模对产能利用率具有正面影响，可能的原因是，企业规模越大，企业实力越强，管理章程与组织架构也更为科学，有利于增强企业应对行业竞争与投资风险的底气及技术研发与生产更新的能力，进而促进企业产能利用率的提升。市场竞争程度对产能利用率具有负面影响，可能的原因是，市场竞争越激烈，企业面临的生存压力越大，特别是对于中小企业来说，虽能够通过倒逼效应促进内部革新，但不足以支撑企业的持久发展，很有可能因此成为龙头企业的钳制目标，丧失企业自主性，这里市场竞争程度不利于产能利用率的提升。企业成长性对产能利用率具有显著的正面影响，可能的原因是，企业成长性越强，产品生产规模越大，企业设备使用率越高，实际产值越高，同时，企业成长速度越快，说明企业的经营活力越强，更容易激发创新思维，开发新产品，开拓新市场，促进产能利用率的提升。线上销售对企业产能利用率具有显著的正面影响，可能的原因是，线上销售产品能够打破实地市场分割，减少地域壁垒对企业销售的负面影响，同时，线上销售拉近了企业与顾客及供应商之间的距离，节约了沟通成本，提高了合约执行力，因而能够显著促进企业产能利用率的提升。土地税费缴纳对企业产能利用率具有显著的正面影响，可能的原因是，土地税费缴纳有助于企业根据政府政策合理规划利用土地，摒弃盲目扩张等粗放落后的生产模式，开展创新环保等集约高效的发展范式，提高已有资源利用效率和投入产出比，促进企业产能利用率的提升。

表2 基本回归结果

2. 内生性处理

本文的研究模型可能会因不可测因素而产生选择偏差问题，进而对实证结果产生干扰。为提高研究结果的可靠性，这里尝试寻找工具变量进行处理效应模型估计，之后更换世界银行2005年关于中国制造业企业的大样本微观调查数据再次验证，尽可能将内生性问题的影响降到最低。

(1) 寻找工具变量。具体而言，本文选择1995年企业所在城市的医疗水平变量(iv)。根据数据可得性，这里采用企业所在城市市辖区的医生总人数与医院数量的比值即医生容积率来表示。选取该指标的原因主要有两点：一是满足工具变量的相关性。一般来说，城市医疗水平一定程度上代表了该城市的人口容量与经济发展状况，城市医疗水平越高，区域要素的流动性越高，市场运行活力越强，能够明显促进地区产业集群的形成和全球价值链的参与。二是满足工具变量的外生性。城市医疗水平的高低会通过人口流动、区域交流等对城市经济发展产生影响，进而对企业产能利用率产生间接影响，但直接影响较小。另外，1995年处于市场化改革之后的中小企业全面发展阶段，企业内外依存度增强，更易于后续相关性分析，且1995年的指标作为历史数据，对现阶段企业产能利用率的影响很小，更能保证工具变量的外生性。

首先采用Kleibergen-Paap rk LM statistic进行不可识别检验，结果显著拒绝原假设，同时使用Cragg-Donald Wald F指标进行弱工具变量检验，结果显示不存在弱工具变量，至此，工具变量的相关性得到证明。需要说明的是，在“恰好识别”的情况下，很难从统计上直接检验工具变量的外生性，这里借鉴方颖和赵扬(2011)的间接验证方法，首先将企业“双重嵌入”回归于城市医疗水平，结果显著，之后，将产能利用率分别回归于控制“双重嵌入”时的城市医疗水平和未控制“双重嵌入”时的城市医疗水平，发现，在控制企业“双重嵌入”时，城市医疗水平并不显著，而未控制企业“双重嵌入”时，城市医疗水平显著。这说明城市医疗水平并不能对企业产能利用率产生直接影响，仅通过企业“双重嵌入”对企业产能利用率产生一定的间接影响。鉴于本文的核心解释变量为0-1变量，满足处理效应模型使用需求，这里分别采用两步法和最大似然估计法，处理结果如表3所示。

两步法中工具变量的回归系数为0.5056，在1%水平上显著，“双重嵌入”对企业产能利用率的影响虽为正但不显著；最大似然估计法中工具变量的回归系数为0.5076，在1%水平上显著，“双重嵌入”对企业产能利用率具有一定的正面影响，同时，这里似然比检验结果没有拒绝原假设，p值为0.36，且工具变量的Hausman检验结果也不显著，说明本文计量过程不存在严重的内生性，可以选择信任前文的实证分析。需要说明的是，由于工具变量聚焦于城市层面，为避免出现多重共线性，处理过程中并未控制行业和地区变量，仅为最小二乘法参照回归，为弥补上述不足，本文进一步更换大样本数据继续验证。

表3 处理效应模型回归结果

(2) 更换数据样本。本文进一步采用世界银行2005年关于中国30个省份120个城市12400家企业进行的大规模采样调查再次验证。被解释变量仍采用企业呈报的产能利用率数值。解释变量中，关于产业集群变量，由于数据缺乏对产业集群变量的直观统计，本文计算企业当年所在120个城市各制造业行业的区位商来构建产业集群虚拟变量，即企业所在城市制造业各行业生产总值与该城市制造业生产总值总和的比例除以全国制造业各行业生产总值与全国制造业生产总值总和的比例，需要指出的是，对于缺乏工业总产值数据的城市，如沧州、衡阳、襄阳、宜昌，这里采用省级各行业生产总值数据来代替，根据计算结果，若“区位商大于1”则“产业集群嵌入”为1，否则为0；关于全球价值链变量，仍根据企业近两年来进口原材料的入关时间和出口总额来设置进出口变量，并构建全球价值链指标，若“企业既进口中间品又出口产成品”则“全球价值链嵌入”为1，否则为0。上述两个变量都为1时，“双重嵌入”为1，否则为0。控制变量中，分别选取企业年龄、企业规模、高管经验、员工培训、市场分割、政府干预，其中，企业年龄、企业规模的衡量与前文一致；高管经验由“现任总经理任职年数”的对数表示，数值越大，经验越丰富；员工培训由“企业是否对职工进行职业培训”来表示，是为1，否为0；市场分割由“地方保护在企业投资过程中的阻碍程度”来表示，数值越大，市场分割越严重；政府干预由“企业是否设置专业人员处理与政府相关的事务”来表示，是为1，否为0。为保证实证结果的稳健性，这里将产能利用率大于0等极端值样本及变量缺失值样本予以删除，回归结果如表4所示。“双重嵌入”与企业产能利用率仍显著正相关，控制行业和地区前后的回归系数分别为0.0341和0.0220，在1%水平上显著，与前文结果保持一致，总体而言，企业“双重嵌入”程度越高，企业产能利用越有效。

表4 大样本数据验证

3. 异质性分析

企业面对的软硬件环境不同，“双重嵌入”与产能利用率之间的关系也有所不同。通过总结前人文献，结合本文分析，选取法律环境和公共基础设施进行异质性分析。

(1) 法律环境异质性。根据“法律体系在商业环境中维护合同和产权的可能性”进行法律环境分类，均值以上为法律环境较好，均值以下为法律环境较差。结果如表5所示。通过比较分析发现，法律环境较好的样本中，“双重嵌入”与企业产能利用率显著正相关；法律环境较差的样本中，“双重嵌入”与企业产能利用率之间的关系并不明显。可能的解释为：法律环境较好的地区，市场主体产权明晰，竞争目标明确，知识产权保护体系完善，信息传递与知识溢出质量较高，能够有效支持企业的正常运行与转型升级，促进企业生产改进和资源优化，为“双重嵌入”与产能利用率之间的关联提供了厚实的软件环境；法律环境较差的地区，企业无效扎堆现象严重，市场主体鱼龙混杂，产品质量参差不齐，核心知识成果得不到有效保护，模仿跟随多于自主创新，恶性竞争扭曲企业创新动机(张杰等，2007)，企业之间开展有机合作的积极性减弱，“双重嵌入”对企业产能利用率的促进作用受到影响。

表5 法律环境异质性

(2) 公共基础设施异质性。以“当年企业正常运行中断电的次数”为代表来进行公共基础设施分类，均值以下为公共基础设施建设较为完善，均值以上为公共基础设施建设较为欠缺。结果如表6所示。通过对比分析发现，在公共基础设施建设较为完善的样本中，“双重嵌入”与企业产能利用率显著正相关；在公共基础设施建设较为欠缺的样本中，“双重嵌入”与企业产能利用率之间的关系并不明显。可能的解释为：公共基础设施建设较为完善的地区，企业生产负荷压力较小，库存容量设置合理，市场运行较为平稳，现代化办公等关联产品适用性较高，有足够的资金和空间开展分工合作，促进企业生产改进和资源优化，为“双重嵌入”与产能利用率之间的关联提供了扎实的硬件环境；而公共基础设施较为欠缺的地区，企业经常面临断电断水等服务脱载问题，使得设备闲置，原材料、中间品等投入浪费，间接成本攀升，生产计划断层，无法满足产品的多样性和高质量要求(Kalim，1998)，企业之间开展有机合作的积极性减弱，“双重嵌入”对企业产能利用率的促进作用受到影响。

表6 公共基础设施异质性

五、 作用机制探讨

由上文分析可知，“双重嵌入”对企业产能利用率的影响主要通过重置内部生产和缓解资源错配来发挥作用，本文据此设置相应的中介效应模型。重置内部生产方面(reset)，采用企业“当年生产设备更新投资”的对数值来表示，数值越大，代表企业重置内部生产的能力越强；缓解资源错配方面(allocation)，采用企业“当年销售产值与招待差旅费比值”的对数来表示，数值越大，代表企业缓解资源错配的能力越强。本文借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)提出的检验方法，建立相应的中介效应模型：

CUi=α0+α1doublei+α2Xi+μi

(2)

mediationi=β0+β1doublei+β2Xi+δi

(3)

CUi=γ0+γ1doublei+γ2mediationi+γ3Xi+εi

(4)

其中，CU表示企业产能利用率，double表示企业“双重嵌入”，mediation为中介变量，分别为重置内部生产和缓解资源错配，X为一系列控制变量。

检验过程为：首先，检验方程(2)中的系数α1，即核心解释变量对被解释变量的总效应是否显著，若显著，则中介效应成立，否则遮掩效应成立。其次，检验方程(3)、方程(4)中的系数β1和γ2，若两个系数都显著，则间接效应显著，进行下一步分析，若至少有1个系数不显著，对原假设β1×γ2=0进行验证，若验证通过，则间接效应显著，否则停止分析。再次，检验方程(4)中的系数γ1，若不显著，则直接效应不显著，存在完全中介效应，若显著，进行下一步分析。最后，比较β1×γ2和γ1的符号，若符号一致，存在部分中介效应，汇报中介效应占总效应的比例，否则存在遮掩效应，汇报间接效应和直接效应之比的绝对值。需要说明的是，为保持和前文回归的一致性，这里的回归模型均采用稳健标准误，但并不影响后续sobel和bootstrap的检验。

1. 重置内部生产的中介效应

在重置内部生产方面，由表2可知，“双重嵌入”与企业产能利用率显著正相关，说明总体中介效应成立；由表7可知，“双重嵌入”对中介变量重置内部生产具有积极影响，在1%水平上显著，回归系数为1.0560，且两者都对企业产能利用率具有正面促进作用，分别在5%和1%水平上显著，回归系数为0.0416和0.0125，即间接效应显著；同时，发现β1×γ2和γ1的符号一致且加入中介变量之后的回归系数小于基准回归系数，说明在“双重嵌入”与企业产能利用率的关系中，重置内部生产存在部分中介效应。根据bootstrap和sobel检验结果，发现中介效应占总效应的比例为24.13%。

表7 重置内部生产的中介效应

2. 缓解资源错配的中介效应

在缓解资源错配方面，由表2可知，“双重嵌入”与企业产能利用率显著正相关，说明总体中介效应成立；由表8可知，“双重嵌入”对中介变量缓解资源错配具有积极影响，在1%水平上显著，回归系数为0.4577，且两者都对企业产能利用率具有正面促进作用，分别在5%和1%水平上显著，回归系数为0.0484和0.0141，即间接效应显著；同时，发现β1×γ2和γ1的符号一致且加入中介变量之后的回归系数小于基准回归系数，说明在“双重嵌入”与企业产能利用率的关系中，缓解资源错配存在部分中介效应。根据bootstrap和sobel检验结果，发现中介效应占总效应的比例为11.78%。

表8 缓解资源错配的中介效应

至此，本文的研究假设2得到证明，即“双重嵌入”主要通过重置内部生产和缓解资源错配来提升企业产能利用率。

另外，为进一步说明“双重嵌入”较之“单重嵌入”在提升企业产能利用率方面的优越性，本文对企业单重嵌入产业集群和单重嵌入全球价值链对产能利用率的影响进行补充检验，对应地，将“企业处于产业集群中但未参与全球价值链”设为单重嵌入产业集群(single1)，将“企业参与全球价值链但未处于产业集群中”设为单重嵌入全球价值链(single2)。检验结果如表9所示，控制其他条件不变时，单重嵌入产业集群不利于企业产能利用率的提升，单重嵌入全球价值链则能够明显提升企业产能利用率，该结论与陶锋等(2018)的观点类似。据此，本文的研究假设3和研究假设4得到证实。

表9 单重嵌入回归结果

六、 结论与政策建议

本文利用世界银行关于中国制造业企业的微观调查数据，实证检验了企业“双重嵌入”与产能利用率之间的关系，研究结果显示，在控制其他条件不变时，“双重嵌入”能够中和单重嵌入产业集群和单重嵌入全球价值链的优势与弊端，显著促进企业产能利用率的提升。作用机制分析发现，企业“双重嵌入”主要通过重置内部生产和缓解资源错配来提升产能利用率。异质性分析表明，企业面临的法律环境和公共基础设施不同，“双重嵌入”对产能利用率的影响也有所不同，“双重嵌入”对企业产能利用率的促进作用在法律环境较好的地区优于法律环境较差的地区，在公共基础设施完善的地区优于公共基础设施欠缺的地区。针对上述研究结论，结合双循环发展背景，本文就如何保证企业“双重嵌入”的顺利运转以发挥其在稳定经济增长中的微观主体作用，提出如下政策建议。

对于企业而言，首先，要打造本地企业的有效协作机制，促进联合生产，通过与上下游关联产业和邻近区位竞争企业的交流与合作，了解市场形势与发展方向，通过集群中信息共享、成本节约与知识溢出等提升企业参与全球分工的实力与竞争力；其次，在集群中企业抱团的基础上，积极构建外部传输通道，强化全球价值链参与，通过分段嵌入全球生产网络，压缩产业发展进程，以较短周期实现企业升级，增强企业国际话语权与抗风险能力；最后，加强企业内部组织管理，制定企业既嵌入产业集群又嵌入全球价值链的详细施行政策，培育本地文化根植性，强化外部技术关联，为本地蜂鸣和全球通道的有机融合提供政策支持(Bathelt等，2002)。

对于政府而言，首先，要加强法律法规的制定，完善知识产权保护体系，创造良好的法律运行环境，明确创新产出的归属类别与权益划分，严厉打击信息泄露、成果剽窃等弄虚作假行为，为企业“双重嵌入”的正常运行提供培育土壤；其次，要强化本地基础设施建设，保证企业的正常生产活动，加强产业园、工业区等产业集群硬件主体建设，加大公共服务机构入园入区力度，促成产品展览、协会沟通等国内外信息共享，为企业参与本地集群和全球生产创造实施平台；最后，要适当减少对企业经营、市场运行的过度干预，提高企业参与市场竞争的活力与自由，增强企业进出弹性，支持企业兼并收购，减少僵尸企业滞留与堆积，为双循环背景下链主企业的演变与成长扫清障碍。