集聚優勢與價值鏈攀升：阻力還是助力

戴 翔 徐 柳 張為付

(1.無錫太湖學院，江蘇 無錫 214064；2.南京審計大學，江蘇 南京 211815；3.南京財經大學，江蘇 南京 210023)

一、問題提出

中共十九大報告指出，要“促進我國產業邁向全球價值鏈中高端，培育若干世界級先進制造業集群”，這在一定程度上揭示出了價值鏈升級和產業集聚的內在聯系。20世紀80年代以來，產業空間布局在全球價值鏈的影響下發生了巨大改變：其一是不同國家和地區依照其自身資源稟賦差異參與不同的生產環節；其二是資源稟賦相似的國家和地區參與具備相同要素密集度特征的生產環節，產業集聚也因此產生。改革開放以來，中國最為開放的東部沿海地區(諸如長三角地區和珠三角地區)深度參與且全面嵌入全球價值鏈分工體系，從而出現了一些產業集聚現象(陳建軍 等，2008)。毋庸置疑，作為經濟活動最為突出的地理特征，產業集聚可以在很大程度上推動經濟增長，是一個國家(地區)生產率的體現和競爭的優勢所在。產業集聚先降低集群內融資成本，進而通過提升信貸資源的分配效率形成長期的“信貸資源配置效應”，區域產業結構由此得到升級(王永進 等，2013)。然而，也有研究認為，在全球價值鏈分工背景下，“長三角”和“珠三角”等地區的產業集聚發展雖然迅速，但與此同時制造業過度集聚導致的資源匱乏和成本上升等，進而引發了明顯的“產業同構”現象，可謂“成也集聚，敗也集聚”(沈能 等，2014)。正如有些實證研究所指出的那樣，中國目前仍舊位于全球價值鏈分工體系的中低端(陳明 等,2018;任志成 等,2017)。中國融入全球價值鏈分工體系確實催生了大量的產業集聚，尤其是地理空間方面的產業集聚(張少軍 等，2017；袁媛，2018)。“無效和低端供給過多”的產能過剩與“有效供給和中高端供給不足”現象并存，這可能正是上述負面效應的表現形式，也是中國提出要深化供給側結構性改革的重要現實依據。

鑒于此，處于全球價值鏈低端的中國制造業亟需向上攀升的關鍵期，本文所要研究的正是集聚優勢能否促進制造業價值鏈攀升。而探討這一問題，不僅有助于加深對產業集聚與價值鏈攀升之間關系的理解，也有利于順利實現中共十九大報告提出的“促進我國產業邁向全球價值鏈中高端，培育若干世界級先進制造業集群”的戰略目標。

二、文獻綜述

在國內外已有研究中，直接研究產業集聚對價值鏈升級影響的文獻并不多見，已有研究多從價值鏈層面出發間接探討產業集聚對價值鏈升級的可能影響。這類文獻主要從以下兩個角度探討二者之間聯系：一是全球價值鏈中產業集聚的升級路徑；二是全球價值鏈對產業集聚的影響。這些文獻均涉及到產業集聚和價值鏈升級，從而對本文研究具有一定的啟示作用和借鑒意義。

在攀升路徑方面，學者們運用全球價值鏈框架深入分析產業集聚嵌入路徑。Kaplinsky et al.(2000)將產業集群升級分為過程升級、產品升級、功能升級和鏈的升級四種方式，且產業集群升級方式即按上述順序逐步進行。文嫮等(2004)以建筑陶瓷產業為例，分析產業集群在意大利和西班牙如何以嵌入全球價值鏈為契機實現升級和發展，以至于最終主導全球產業的動態變化，最終得出以下結論：本土產業集群必須不斷調整其與全球價值鏈的關系，以實現產業持續升級。張輝(2006)提出，地方產業集群在全球價值鏈崛起的過程是在“不進則退” 的激烈競爭中實現的，在全球價值鏈片斷化后，各個價值鏈之間的價值層級既緊密合作又相互激烈競爭，各地的產業集群在升級和反升級之間始終存在著對抗。張杰等(2006)從地方產業的集群蜂窩型、專業市場領導型、主企業領導型和混合型等四種基本形態特征的劃分著手，探究了地方產業集群在不同組織架構和分工協作關系中升級的技術創新路徑。

在產業集群嵌入全球價值鏈的影響研究中，多數研究認為嵌入全球價值鏈對于產業集群升級具有顯著促進作用。Bazan et al.(2003)以巴西地區鞋業集群為例研究認為，產業集群升級方式與價值鏈本身密切相關：美國鏈的企業工藝升級最快，但功能升級最差；歐洲鏈的企業功能升級比美國鏈的企業要好；拉美和國內鏈上的企業功能升級最顯著，但工藝和產品升級水平較低。朱有為等(2005)通過分析美、日、歐的計算機、電子、汽車以及通訊設備的制造業領域后發現，20世紀80年代末90年代初出現了“價值鏈模塊化”現象，這不僅加速了國際制造業分工格局的調整，還有效帶動了一批新興工業化國家(地區)以及發展中國家(地區)制造業的快速發展，因此中國應當充分利用全球制造業價值鏈模塊化所產生的機遇，積極參與國際制造業價值鏈分工體系，以實現制造業的升級。賈生華等(2006)通過分析浙江產業集群的結構特點及其融入價值鏈的程度差異的研究結果表明：價值鏈中的價值增值在不同環節并不相同，只有不斷提升價值鏈位置才能實現持續增值。

與積極的促進作用觀點形成鮮明反差的是，也有一些研究認為：嵌入價值鏈在產業集群升級中的作用效果較為復雜，甚至呈現出抑制作用。Gereffi et al.(2012)認為，由于價值鏈嵌入，工藝和產品升級得到很大發展，但同時也抑制了功能升級；工藝和產品升級在市場關系型價值鏈中升級較慢，但功能升級比較快；網絡型價值鏈雖然給升級提供有益條件，但對發展中國家生產商則比較困難。俞榮建等(2008)對“浙商嵌入全球價值鏈導致價值絕對量增加，但價值份額卻在下降”這一現象研究認為：價值權利的下降導致了價值份額的減少；全球價值鏈理論的價值與“浙商”長久利益背道而馳，“浙商”的現實困境證明其價值鏈升級實際是“偽升級”。熊宇(2011)認為，中國制造業很難在由發達國家主導的全球價值鏈分工體系中獲得升級，只有開發和搶占本土終端市場才能在發達國家控制國際終端市場的情況下實現制造業升級。劉維林(2012)認為，基于功能價值鏈的延伸，發展中國家難以突破價值鏈“低端鎖定”，而通過嵌入與產品結構關聯的子價值鏈，并以子價值鏈逐漸“包抄”主價值鏈中高端位置，這對于實現本土企業產業集群升級很有必要。

在價值鏈分工角度上，產業集群升級本質屬于價值鏈攀升，上述產業集聚與價值鏈關系的研究文獻能夠為我們認識產業集聚優勢提供一定的借鑒和啟發，然而這些研究卻對集聚優勢是否以及如何影響價值鏈攀升這一問題語焉不詳，本文正是對這一問題進行深入探討。與現有文獻相比，本文可能的貢獻在于：第一，著重探討集聚優勢是否以及如何影響全球價值鏈攀升；第二，區分不同類型的產業集聚優勢可能會影響制造業的全球價值鏈攀升；第三，鑒于學術界對于產業集聚和價值鏈升級之間的關系存在爭論與不同看法，產業集聚優勢和價值鏈升級之間可能存在一種非對稱、非線性的關系，本文對此問題再次進行理論探討和實證檢驗；第四，考察集聚優勢對不同要素密集度特征的制造業行業攀升價值鏈的影響是否具有顯著差異性。對上述問題的回答，不僅能夠拓展我們對于制造業價值鏈升級影響因素的認識，而且可以有效厘清制造業產業集聚是否以及如何更好地助推價值鏈攀升。

三、理論分析及待檢驗理論假說

本節從理論角度闡述產業集聚對價值鏈攀升的可能影響。Weber(1909)認為，聚集經濟是一個從初級階段上升到高級階段的連續過程，企業在初級階段基于規模經濟實現集聚優勢，高級階段則依托組織間的聯系實現地方工業化，在經歷這兩個階段后則形成了一定的產業集群。具體而言，初級階段時某些企業通過擴大自身規模方式實現對行業內的生產、銷售等一定程度的支配，這一形式被稱為行業集中度效應；高級階段時，已經達到一定規模的企業通過加強相互聯系形成一種集聚效應，這一表現形式為地區專業化效應。因此，集聚優勢對價值鏈攀升的影響需要區分行業集中度和地區專業化所產生的不同作用。

從行業集中度角度出發，由于影響某產業集中程度的基本因素是規模經濟，因此行業集中度在一定程度上具有規模經濟效應。一般而言，在特定的市場中，規模經濟發展水平越高，大企業的效率就越高，其競爭力也就越強，相應的市場份額越大，市場集中度越高；反之則相反。企業因自身經營規模擴大引發的行業規模擴張會導致同一產業企業產生集聚效應。這種集聚效應可以增加中間品的供給種類，降低中間品的價格，企業遵循成本最小化原則必然會增加對進口中間品的使用。一方面，中間品種類對企業生產效率產生正向影響(Amiti et al.,2007;Topalova et al.,2011)，而生產率的提高對外向型企業產品升級具有積極影響(Amiti et al.,2007;Bas et al.,2015)；另一方面，中間品種類的增加，使得企業可供選擇的中間品種類增多，企業也必然根據利潤最大化原則選擇成本較低的中間品用于生產，而把富余的資金投入到產品研發、產品創新等生產環節。價值鏈的分工雖屬不同生產環節的分工，但本質上仍然是分割并聚焦不同要素密集度特征的環節和階段，比如勞動密集型或者技術密集型產業的生產環節和階段。總體上，價值鏈的攀升即是所謂的從價值鏈低端環節向高端環節的邁進，要素密集度特征層面體現在從勞動密集型向技術密集型生產環節和階段轉變。毋庸置疑，企業如果能夠加大產品研發、創新力度，必然能夠從源頭上進一步促進產品的價值鏈攀升，這是助推價值鏈攀升的重要機制。但也可能存在另外一種情況，即行業集中度更多體現的是市場勢力和壟斷程度，此種規模經濟也會帶來一些壟斷意義的負面影響，諸如效率相對較低、研發積極性不高等，從而抑制價值鏈攀升。據此，我們提出了理論假說1：

理論假說1：以行業集中度所表征的產業集聚優勢對制造業攀升全球價值鏈的影響可能具有不確定性。

與行業集中度所表征的集聚優勢不同，地區專業化更多強調的是集聚企業間的分工、交流與合作，這也是產業集聚向更高層次發展的表現和結果，因而對制造業攀升全球價值鏈的影響是確定的，并且這一影響也是正向積極的。產業集聚理論表明，同一產業的企業通過地區專業化可以實現人力資本和中間產品的規模效應，進而促進信息擴散和技術交換。知識擴散、信息傳播和知識溢出可以通過企業生產信息傳播和專業技術人員流動來完成，從而促進產業結構的優化。知識溢出是同行業信息交換的結果，在其他條件不變的情況下，企業間的這種信息交流合作產生的知識溢出可以降低企業的邊際成本，進而提高企業在研發、創新等方面的投入。如上所述，研發創新是促進價值鏈攀升的正向作用機制。因此，地區專業化層面的集聚優勢可以促進價值鏈攀升。基于上述分析，進而提出理論假說2：

理論假說2：以地區專業化為代表的產業集聚優勢將顯著提升制造業的全球價值鏈位置。

不論是行業集中度還是地區專業化，以此表現的產業集聚優勢對價值鏈攀升的影響可能都不是一個簡單的正向或者負向的線性效應，而更可能是非線性的效應。換言之，集聚優勢在價值鏈不同階段對價值鏈攀升具有不同影響。之所以存在這種情況：一方面是由于在價值鏈不同環節和階段，其集聚優勢的正面或者負面效應不盡相同。例如，處于價值鏈高端的知識和技術密集度環節和階段，此類產業集聚所形成的溢出效應作用機制會更為明顯，所謂的集聚優勢對價值鏈攀升的作用可能就會比較顯著；另一方面，處于價值鏈不同環節和階段，通常也意味著進一步升級的邊際空間和邊際困難也不盡相同，因此，產業集聚對其影響以及相應的顯著性可能存在差異。通常而言，在全球價值鏈分工條件下，不同生產環節和階段往往意味著具有不同的要素密集度特征，特別在價值鏈高端具有更多的技術和知識密集型方面的特征，而在全球價值鏈低端則具有勞動密集型方面的特征，處于中間階段可能資本密集型方面特征較為突出。需要特別指出的是，即便在具有不同要素密集度特征的產業內，處于不同價值鏈分工環節和階段同樣也有高低端之分。例如，即便是勞動密集型產業，研發和裝配加工也有不同，即具有不同的要素密集度特征。因此，產業集聚優勢對制造業全球價值鏈攀升的影響可能會存在著門檻值效應，并且不同部門的門檻值也不盡相同。據此提出理論假說3：

理論假說3：產業集聚優勢對制造業價值鏈攀升的影響在不同行業可能不盡相同，且不同行業具有不同的門檻值效應。

四、模型設定與數據說明

上述關于產業集聚對價值鏈升級影響的分析及其待檢驗假說仍然停留在理論層面，缺乏實證數據方面的支撐，尤其是缺少來自中國經驗的證據。接下來利用中國經驗的數據，對上述理論假說進行邏輯一致性的實證檢驗。

(一)模型設計與變量說明

(1)被解釋變量的選取與測度。對于全球價值鏈中每個國家或行業的融入位置的測度，本文借鑒目前普遍采用的Koopman et al.(2013)的方法，以測算中國各行業在全球價值鏈分工中的地位。Koopman et al.(2013)構造的全球價值鏈分工地位的測度公式如下：

(1)

其中：GVC_position是全球價值鏈分工地位；E表示傳統總值核算法下的出口總值；IV表示該國中間品在所有其他國家出口中的間接投入；FV表示該國所有出口中包含的其他國家的增加值投入，該指標越大，說明該國在全球價值鏈中分工地位越高，否則表明該國在全球價值鏈中分工地位越低。

(2)核心解釋變量的選取及測度。根據工業區位理論以及前文闡述的理論機制，我們將行業的集中度指數以及行業的地區專業化程度指數作為核心解釋變量。行業集中度是衡量整個行業市場集中度的指標，可以用來反映市場競爭與壟斷程度；行業所在地區專業化程度則可以較好地反映行業專業化分工協作的優勢。

關于行業集中度(記為Ind)的測度，目前主要有絕對集中度以及赫芬達爾-赫希曼指數等幾種方法。在測度產業集中度指數時，為了更好地反映行業在整個世界市場中的集中程度，同時囿于數據可獲性，本文采用中國某行業的總產出占世界同行業產出的比重作為該指標的代理變量。

關于地區專業化(記為Local)的測度，目前學術界也存在很多具體方法和相應的指標。其中區位熵指數、Krugman專業化指數和Ellison-Glarser系數得到了廣泛的認可。同樣考慮到數據可獲性以及各行業地區專業化程度計算的一致性，本文采用行業內中型企業的數量與行業企業總數的比例作為該指標的代理變量。

(3)其他控制變量的選取及其測度。囿于計量結果的穩健性以及對被解釋變量的解釋力度，此外還在計量模型中納入以下控制變量：行業層面員工數(Ln emp)、行業層面的出口顯示性比較優勢指數(RCA)、行業層面出口規模(Export)、行業層面研發支出課題投入經費(Ln rd)、行業層面流動資產周轉次數(Num)。選取以上五個因素作為控制變量的原因如下：

第一，一般而言，與規模較小的行業相比，規模較大的行業在從事促進其所有權優勢的經濟活動時具備更強的能力，這些經濟活動往往在很大程度上能夠促進價值鏈的升級，而現有研究反映行業規模水平時多采用行業員工數。同時，行業的員工數越多，一定程度上可以反映該行業可能具有更加顯著的分工效應。在以跨國公司為主導的價值鏈分工體系中，行業內分工效應的增強顯然可以在一定程度上影響價值鏈升級。基于行業層面員工數水平值波動較大，為減輕數據的波動性，因此取行業層面員工數的對數作為控制變量。

第二，行業層面的出口顯示性比較優勢指數是反映國家(地區)特定行業對外發展程度的重要指標。通常而言，接觸與全球化發展有關的經驗可以顯著促進處于全球化節點的企業國際化。因此可以猜測，這種影響同樣存在于產業層面，產業層面的出口顯示性比較優勢指數計算公式如下：

(2)

其中，EXit表示第i個行業地區第t年的出口值；Xit表示第i個行業第t年的總產值；RCA值接近1，表明該行業處于平均水平，此時無所謂相對優勢或劣勢，RCA值大于1，表示該行業的出口比重高于所考察地區的平均水平，即該地區該行業的外向型程度較高，RCA值小于1，則表示該地區該行業的外向型程度較低。

第三，出口規模的不斷擴大有利于提升行業對國際市場的了解，從而為進一步融入全球價值鏈打下基礎。張杰等(2007)研究發現，在兩國貿易過程中，位于價值鏈低端的發展中國家主要提供價格低廉的勞動力和資源等，而發達國家一般提供先進的技術和設備等并間接促進發展中國家的技術升級。因此，兩者之間的聯系會隨著貿易規模的擴大而進一步增強。換言之，出口規模會影響價值鏈升級。出口規模指標以當年行業出口總值占行業總產值比例表示。

第四，通常情況下，選取內部支出作為衡量R&D的代理指標。實際上R&D支出是指內部支出和外部支出的總和，內部支出是指R&D活動的實際支出，外部支出是指委托外單位用于研發活動的實際支出。為避免重復計算委托單位和實施單位的支出情況，因此進行R&D活動的內部支出一般統計實施單位的經費。但從以上分析也可發現這一統計方法的缺陷，即：為了避免重復計算僅統計內部支出，這會在一定程度上降低R&D活動支出。為了避免這一問題，本文使用研發支出課題投入經費作為R&D活動的代理指標，這將能夠從行業研發課題角度較為精準地度量R&D活動力度。當然，為了避免指標波動幅度過大，要將此指標的對數值納入計量模型。

第五，流動資產周轉次數指的是企業某一時期主營業務收入凈額在平均流動資產總額中所占比重。而衡量企業資產利用率的一個重要指標即是流動資產周轉次數。同樣，行業層面的流動資產周轉次數也能用來衡量行業的資產利用率。一般情況下，該指標越大，流動資產周轉率越快，利用率越高。同時，流動資產利用率越高則相當于增加了流動資產投入，進而增強了盈利能力，盈利能力的增強顯然能夠影響價值鏈的升級。

綜上，本文設定的計量模型如下：

Gvc_poit=α+β·Indit+γ·Localit+φ·xit+δi+δt+εit

(3)

其中：下標i、t分別表示行業、年份；δi為行業固定效應；δt為時間固定效應；εit為隨機效應；xit表示上述各控制變量；其余變量符合前文所述情況。

(二)數據來源與描述性統計

全球價值鏈分工地位的測度數據來源于世界投入產出數據庫(WIOD)。需要明確的是，WIOD已經發布了兩個版本的世界投入產出表，分別是2013年發布的1995—2011年世界投入產出數據和2016年發布的2000—2014年世界投入產出數據。具體而言，世界投入產出表的最新版本不僅將往年的數據進行了更新，而且將表中的35個部門細分為56個，其中制造業部門由14個增加至19個，國家(地區)也增至44個；另外，表格制定方式也不同于往年，由以前的每國一表變更為每年一表。考慮到數據的連續性以及有效性，本文利用WIOD提供的2016年世界投入產出數據庫數據，基于上述測度方法測算2000—2014年行業層面17個制造業的全球價值鏈分工地位[注]世界投入產出表中第20類行業為汽車、掛車這兩類行業合并數據。世界投入產出數據庫中第23類行業為機械和設備的修理和安裝，此類行業在世界投入產出數據庫中很多年份的產出為0，因此在分析時剔除此類行業。。行業集中度、行業層面的出口顯示性比較優勢指數、行業層面出口規模數的測度數據來源于2000—2014年世界投入產出數據庫；地區專業化、行業層面員工數、行業層面研發支出課題投入經費、行業層面流動資產周轉次數的測度數據來源于《中國科技統計年鑒》。各關鍵變量的描述性統計見表1。

表1 各指標描述性統計

為了避免計量分析可能出現的多重共線性問題，計算了各關鍵解釋變量的相關系數，具體見表2。觀察表2報告的相關系數矩陣發現，各關鍵解釋變量之間沒有顯著的共線性問題。

表2 相關系數矩陣

五、實證結果及分析

(一)基于總樣本的回歸結果

我們首先基于總樣本層面進行OLS回歸分析。在回歸分析中，我們以行業集中度指數和地區專業化指數作為基礎變量，依次納入其他控制變量進行OLS回歸分析。這種處理方法使得回歸結果更加穩健和令人信服。表3給出的是從制造業細分產業層面對集聚優勢影響價值鏈升級所做的OLS回歸分析結果。

表3 集聚優勢影響價值鏈升級的OLS回歸結果

注：估計系數下()內的數字為系數估計值的t統計量；*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。下同。

在表3的估計結果中，列(1)僅將行業集中度和地區專業化指數作為解釋變量。結果表明，行業集中度指數估計值為負數，且在10%的顯著性水平下通過了檢驗。換言之，以行業集中度為表現的產業集聚優勢，其對制造業攀升全球價值鏈具有顯著的負向作用。之所以出現這一結果，說明了前述關于待檢驗理論假說1分析中負面影響超過正面影響，從而出現了總體上不利于價值鏈攀升的回歸結果。地區專業化指數估計值為正數，且在1%的顯著性水平下通過檢驗，即地區專業化程度越高，其在全球價值鏈中的分工地位越高。通常情況下，地區專業化水平越高，行業內部的信息交流和技術擴散會增加，由此促進行業價值鏈的升級。表3中列(2)—(6)的回歸結果是在計量方程中依次納入行業層面員工數、顯示性比較優勢指數、出口規模、研發支出以及流動資產周轉次數后得到的回歸結果。在納入上述各解釋變量后，行業集中度和地區專業化對價值鏈升級的影響以及顯著性基本沒有發生變化。具體而言，在列(2)—(6)的各估計結果中，行業集中度的系數估計值總是為負值，且至少在10%的顯著性水平下通過檢驗；地區專業化的系數估計值總是為正值，且至少在10%的顯著性水平下通過檢驗。這一結果使得前文的理論假說1和理論假說2基本得到證實。

至于其他解釋變量，表3列(2)—(6)的估計結果表明，行業層面員工數的系數估計值始終為正，并且始終在10%的顯著性水平下通過檢驗。正如前文所述那樣，行業員工數在一定程度上可以用來表示行業規模水平。一方面，規模越大的行業更有能力從事研發等對其所有權優勢具有積極影響的經濟活動；另一方面，規模越大的行業有更加明顯的內部分工效應。在列(3)中，顯示性比較優勢指數的系數估計值為負值，但并沒有通過顯著性檢驗；值得說明的是，盡管列(4)—(6)中的系數估計值為正，但也沒有通過顯著性檢驗，這一結果表明以此變量表示的全球化節點更為顯著或者外向型發展程度相對較高的產業對其自身價值鏈升級具有一定的推動作用，但這種效應并不明顯。在列(4)—(6)的回歸結果中，出口規模的系數估計值始終為負，且在10%的顯著性水平下通過檢驗。出現這一結果的可能原因是:在考察期間內，中國主要依靠出口附加值較低的產品來擴大出口規模，因此出口規模的擴大會在一定程度上抑制價值鏈的升級。R&D的估計系數始終為正，且在列(5)—(6)的回歸結果中始終在5%的顯著性水平下通過檢驗。這一結果與理論預期基本是一致的。流動資產周轉次數在列(6)中的估計系數為正值，且在5%的顯著性水平下通過檢驗，這一結果表明行業活力確實能夠顯著促進價值鏈升級。

(二)基于要素密集度特征的分樣本回歸結果

為進一步分析不同要素密集度特征的制造業部門行業集中度和地區專業化對價值鏈升級的影響，揭示不同制造業部門的產業集聚對其價值鏈升級影響存在的差異性，接下來將17個制造業部門按照要素密集度特征進行分類。根據WIOD數據庫構建的相關說明以及部分學者如戴翔等(2017)對WIOD數據庫中相關產業的劃分，此處再將WIOD數據庫中17個制造業部門按照要素密集度特征劃分為勞動密集型制造業、資本密集型制造業和技術密集型制造業等三大類[注]勞動密集型：紡織品、服裝、皮革和相關產品制造(r6)；木材、木材制品及軟木制品的制造(家具除外)、草編制品及編織材料物品制造(r7)；家具制造以及其他制造業(r22)。資本密集型：食品、飲料、煙草制品制造(r5)；紙和紙制品制造(r8)；記錄媒介物的印刷及復制(r9)；焦炭和精煉石油產品制造(r10)；橡膠和塑料制品制造(r13)；其他非金屬礦物制品制造(r14)；基本金屬制造(r15)；機械設備除外的金屬制品制造(r16)。技術密集型：化學品及化學制品制造(r11)；基本醫藥產品和醫藥制劑制造(r12)；計算機、電子產品和光學產品制造(r17)；電力設備制造(r18)；未另分類的機械和設備制造(r19)；交通運輸設備制造(r20、r21)。。據此，我們將基于要素密集度分類的制造業OLS回歸結果報告于表4。

表4 基于要素密集度分類的制造業OLS回歸結果

表4報告了基于不同要素密集度分類的制造業產業集聚對價值鏈攀升的影響。觀察表4勞動密集型、資本密集型、技術密集型三類制造業與表3總樣本的回歸結果可以發現：以行業集中度和地區專業化為表現的產業集聚優勢影響價值鏈攀升具有行業差異性。具體而言，行業集中度表示的產業集聚優勢對勞動密集型行業在全球價值鏈位置的攀升具有微弱的正向作用，對資本密集型行業具有顯著的負向作用，而對技術密集型行業影響則未表現出顯著性。這一差異性結果表明，在產業集聚發展的初期，其對勞動密集型產業攀升全球價值鏈是有一定的推動作用的，但是對于資本密集型產業而言，壟斷等低效率因素可能發揮著更加主動的作用，從而在一定程度上抑制了價值鏈攀升。而對于技術密集型行業而言，行業集中度雖然更多反映的是市場勢力等壟斷因素，但行業屬性特征決定了其對價值鏈攀升可能不具備顯著影響。以地區專業化表示的產業集聚優勢，在所有分樣本中的系數估計值均為正，且通過了顯著性統計檢驗，但在不同的分樣本組中其作用大小有別。具體而言，產業集聚在地區專業化層面的優勢，對技術密集型制造業行業的價值鏈攀升促進作用最大，其次是對資本密集型行業，最后是對勞動密集型行業。這表明行業越是處于高端領域，更為高級化的產業集聚所帶來的優勢對價值鏈攀升的作用會越明顯。由此可見，基于要素密集度特征的分樣本回歸結果部分證實了理論假說3。

(三)面板門檻回歸結果

結合前文制造業細分產業層面的回歸結果，同時基于要素密集度分類的制造業OLS回歸結果可以得出以下結論：行業集中度與地區專業化對制造業價值鏈攀升的影響可能存在非對稱和非線性的特點。因此，當變量門限不同時，自變量對因變量的影響存在巨大的差異性。為此，需要建立面板門限模型刻畫門限變量和被解釋變量之間的非對稱和非線性關系。鑒于各行業的行業集中度和地區專業化存在較大差異，以及集聚效應的兩種形式均存在滯后效應，我們將行業集中度和地區專業化的滯后一期作為門檻變量分別進行討論，以此來考察各行業最優的行業集中度和地區專業化。

以行業集中度滯后一期作為門檻變量，其公式設定為：

Gvc_po=α+β1Ind+β21Indt-1·I(Ind≤λ1)+β22Ind·I(Ind>λ1)+β3Local+

β4Ln emp+β5RCA+β6Export+β7Ln rd+β8Num+ε

(4)

其中:λ為待估計的門檻值;I(Ind)為指標函數。

接下來檢驗行業集中度滯后一期是否存在單、雙重門限，其結果如表5所示。由表5中p值可知，總樣本以及各分樣本雙重門檻效應至少在10%顯著性水平下通過檢驗。為進一步說明行業集中度程度作為門檻變量對不同要素密集型行業可能存在的影響，進一步對不同樣本做門檻回歸，結果如表6所示。

表5 行業集中度滯后一期門檻值及檢驗

注：每個樣本后第一行Single代表單一門限回歸，Double代表雙門限回歸，其中“/”前后分別代表雙門限回歸的兩個估計值；RSS、MSE、Fstat、Prob分別表示殘差平方和、均方誤差、F統計量、概率值；Crit10、Crit5、Crit1分別表示10%、5%、1%的置信水平。

表6 以行業集中度為門檻變量的回歸結果

注：估計系數下( )內的數字為系數估計值的t統計量；*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平；L.Ind_0、L.Ind_1、L.Ind_2分別表示當地區專業化程度小于第一個門檻值、介于兩個門檻值之間以及大于第二個門檻值時，其對全球價值鏈分工地位的影響程度；P值報告的是F檢驗的p值。

從表6中L.Ind_0、L.Ind_1以及L.Ind_2三個變量回歸系數大小可以看出，行業集中度對全球價值鏈分工地位的影響在不同樣本和不同區間內均存在較大差異，其影響并非單調遞增或者單調遞減，而是存在“遞增-遞減”或者“遞減-遞增”的復雜情況。換言之，行業集中度對價值鏈分工地位的影響存在“U型”或者“倒U型”關系。以資本密集型行業為例：當行業集中度程度位于第一個門檻值(即2.144)之下時，其對價值鏈分工地位的提升具有消極影響，行業集中度每提升1%時，價值鏈分工地位相應會降低4%；當行業集中度位于第一個門檻值(2.144)與第二個門檻值(2.116)之間時，其對價值鏈分工地位提升的積極影響相對減小，行業集中度每提升1%時，價值鏈分工地位會相應降低1.8%；當行業集中度程度位于第二個門檻值之上時，其對價值鏈分工地位提升的積極影響進一步增強，行業集中度每提升1%時，價值鏈分工地位會相應降低5.3%。同樣的方法用于其他樣本的分析結果也表明，行業集中度對不同行業的價值鏈分工狀況的影響具有差異性。

以地區專業化滯后一期作為門檻變量，其公式設定為：

Gvc_po=α+β1Local+β21Localt-1·I(Local≤λ1)+β22Local·I(Local>λ1)+β3Local+

β4Ln emp+β5RCA+β6Export+β7Ln rd+β8Num+ε

(5)

同樣地，λ為待估計的門檻值；I(Local)為指標函數。

對地區專業化滯后一期存在單、雙重門限的檢驗結果如表7所示。由表7中p值可以看出，總樣本和各分樣本至少在5%顯著性水平下具有雙重門檻效應。因此，為進一步說明地區專業化作為門檻變量對不同要素密集型行業可能存在的影響，我們進一步對不同樣本做了門限回歸，其結果如表8所示。

表7 地區專業化滯后一期門限值及檢驗

注：同表5。

從表8中L.Local_0、L.Local_1以及L.Local_2變量回歸系數大小可以看出，地區專業化對不同樣本和不同區間內全球價值鏈分工地位的影響均存在較大差異，其影響并非單調遞增或者單調遞減，而是存在“遞增-遞減”或者“遞減-遞增”的復雜情況。同樣，地區專業化程度對價值鏈分工地位的影響存在“U型”或者“倒U型”關系。以技術密集型產業為例,當地區專業化程度位于第一個門檻值(即0.742)之下時，其對價值鏈分工地位的正向提升作用相對較弱，地區專業化每提升1%時，價值鏈分工地位相應提升約1.9%；當地區專業化程度位于第一個門檻值(0.742)與第二個門檻值(0.804)之間時，顯著提高了價值鏈分工地位，即地區專業化每提升1%時，價值鏈分工地位提升7.1%；當地區專業化程度高于第二個門檻值時，其對價值鏈分工地位提升的促進作用有所減弱，地區專業化每提升1%時，價值鏈分工地位提升3.8%。同樣的方法分析其他樣本可以得出,地區專業化對價值鏈分工地位的影響在不同行業具有差異性。

總之，基于總樣本、分樣本以及門檻回歸的結果可見，前文的理論假說1—3基本得到了較好的邏輯一致性計量檢驗證明。

表8 以地區專業化為門檻變量的回歸結果

注：同表6。

(四)穩健性檢驗結果

(1)基于內生性處理的穩健性檢驗結果。由于經濟慣性的作用，被解釋變量的上一期可能會對下一期產生影響，即上一期的全球價值鏈分工地位狀況會影響本期全球價值鏈分工地位。因此,將被解釋變量的滯后一期作為解釋變量納入到式(4)中，由此可以得到式(6)：

Gvc_poi,t=α+α1Gvc_poi,t-1+β·Indi,t+γ·Locali,t+φ·xi,t+δi+δt+εi,t

(6)

此外，由于上述各關鍵解釋變量對制造業全球價值鏈分工地位(GVC)的影響可能存在著雙向作用關系，即：集聚優勢程度的提高可能對價值鏈攀升產生影響，反過來價值鏈攀升也會引致集聚優勢的變化。因此，可能存在的“互為因果”問題會影響到模型回歸結果的穩健性和可靠性。為此，在依次將上述各主要解釋變量逐步作為內生變量進行控制后，對動態面板數據模型重新進行系統GMM回歸估計，所得結果報告于表6。所謂逐步將各個解釋變量都控制為內生變量進行逐步回歸是指表9列(1)僅引入Ind和Local兩個解釋變量，并在回歸中設定該二者為內生變量回歸而得；列(2)進一步引入Ln emp，再將Ind、Local以及Ln emp設定為內生變量進行回歸。以此類推，直到全部變量均控制為內生變量進行回歸為止。

從表9的檢驗結果看，在考慮經濟慣性的作用以及控制了各關鍵解釋變量的內生性影響后，與前述表3的回歸結果相比可以發現，各關鍵解釋變量的回歸系數值的正負性和顯著性均未發生實質性變化，從而在一定程度上表明前述檢驗結果的穩健性和可靠性。

表9 基于內生性處理的穩健性檢驗結果

注：*、**、***分別表示回歸結果在10%、5%、1%置信水平下通過顯著性檢驗；AR(1)、AR(2)檢驗的零假設為殘差不存在一階、二階自相關；Sargan、Hansen檢驗的零假設為工具變量與殘差無相關性，即模型不存在過度識別；Wald檢驗的零假設為回歸方程解釋變量系數聯合顯著。下同。

(2)基于替代變量的穩健性檢驗結果。學術界除了使用全球價值鏈分工地位指數作為價值鏈分工地位測度指標外，Koopman et al.(2013)提出的出口國內附加值率(DVR)和Johnson et al.(2012)開發的國內附加值出口占比(VAXR)也是測度價值鏈分工地位的常用指標。為此，我們再使用上述兩個指標分別作為價值鏈分工地位的替代變量對式(6)進行重新估計，所得結果匯報于表10。

表10 基于替代變量的穩健性檢驗結果

(續表10)

被解釋變量:DVR(1)(2)被解釋變量:VAXR(3)(4)Num-0.032**(2.68)-0.030**(2.56)常數項0.074**(2.58)-0.385**(-2.13)-0.096*(-1.95)-0.689**(-2.91)AR(1)0.10410.15280.13190.1032AR(2)0.43280.39760.43270.3824Sargan1.00000.95401.00000.9602Hansen1.0001.0001.0001.000Wald0.0000***0.0000***0.0000***0.0000***

根據表10的回歸結果可以發現，無論是采用出口國內附加值率(DVR)還是采用國內附加值出口占比作為全球價值鏈分工地位的替代變量，各關鍵解釋變量的回歸結果與前述各表相比均未發生實質性變化，進一步說明了前述回歸結果的穩健性和可靠性。對于各變量的回歸結果，此處不再一一贅述。

六、結論及政策啟示

產業集聚是否影響以及如何影響制造業價值鏈攀升這一問題，目前尚無直接研究。本文從產業集聚的地區專業化和行業集中度兩個層面出發，在利用WIOD最新版本的世界投入產出表的基礎上，實證研究了產業集聚對價值鏈分工地位的影響。研究結果表明：從總體層面看，以行業集中度為表現的產業集聚優勢對攀升全球價值鏈具有抑制作用，以地區專業化為表現的產業集聚優勢對價值鏈攀升具有積極促進作用；從分樣本層面看，以行業集中度為表現的產業集聚優勢，對勞動密集型產業攀升全球價值鏈具有較弱的正向促進作用，對資本密集型產業呈現出顯著的負向作用，而對于技術密集型產業的作用不顯著；從面板門檻回歸結果看，將行業集中度和地區專業化分別作為門檻變量，其對不同要素密集型制造業以及不同門檻區間內的影響具有顯著差異，基本呈現出“正U型”或者“倒U型”影響曲線。

本文研究不僅有助于深化對影響制造業攀升全球價值鏈的因素認識，也有助于更好發揮中國制造業的集聚優勢，從而更好地促進價值鏈攀升，具體的政策啟示主要有：

首先，在中國當前的制造業布局和價值鏈分工條件下，行業集中度和地區專業化對不同要素密集度特征制造業的影響不盡相同，因此，根據產業類型有針對性地提出不同的產業集聚政策對中國攀升價值鏈影響效應具有重要意義和作用；其次，客觀認識和正確判斷不同類型制造業的地區專業化和行業集聚程度。產業集聚對價值鏈攀升的影響并不是一蹴而就的，更不是線性和對稱性的影響，而是具有顯著的非線性門檻特征。因此，在實施產業集聚政策的過程中，應根據不同產業的行業集中度和地區專業化程度理性判斷各類產業攀升全球價值鏈的難易程度、空間大小和政策強弱。總之，根據不同類型產業以及各類產業的集聚程度，有針對性、科學合理地實施產業集聚政策，這對中國制造業攀升全球價值鏈尤為重要。