產業政策如何影響GVC升級
——基于資源錯配的視角

張鵬楊 朱 光 趙祚翔

(北京工業大學 1.經濟與管理學院 2.北京現代制造業發展研究基地,北京 100124；3.中國人民大學 應用經濟學院,北京 100872； 4.中國科學院 科技戰略咨詢研究院,北京 100190)

一、引言及文獻綜述

當前全球分工模式正在由產業內分工向產品內分工演進，各國集中于專業化生產某些產品或專注于生產產品的某些環節，全球價值鏈(Global Value Chain,簡寫GVC)得以形成并不斷發展，然而目前中國相關產業總體上仍處于全球價值鏈的中低端(1)2016年12月商務部等7部門聯合下發《關于加強國際合作提高我國產業全球價值鏈地位的指導意見》。。中共十九大報告指出，要促進中國產業邁向全球價值鏈中高端，因此引導和促進中國在全球價值鏈升級將成為未來政府工作的重點，而產業政策則是政府施政的重要手段。對于產業政策實施效果如何進行評價，國內外學者分別從經濟增長、出口、企業生產率、企業創新等多個層面進行了考察，然而卻未得出一致性的結論(宋凌云 等,2013;陳釗 等,2015;余明桂 等,2016;Farla,2015)。一般而言，政府依靠產業政策來彌補市場失靈，那么對于全球價值鏈升級，產業政策究竟起到何種效果呢？產業政策又是如何影響全球價值鏈升級的？本文將對這些問題進行研究。

政府干預與資源錯配之間存在明顯的相關關系(陳雨露 等,2010;韓劍 等,2014;Tombe et al.,2015)。在政府干預過程中，產業政策的作用表現在兩個方面：一方面，政府為了優先發展資本密集型行業，實行稅收、補貼等扭曲要素價格的產業政策，從而使得資源流向缺乏自生能力的企業中(Lin et al.,2009)，形成了資源錯配的局面；另一方面，為了尋求自我保護，部分企業積極與政府建立政治關聯(Chen et al.,2011)，企圖影響政府配置公共資源的產業政策偏好(楊其靜，2011)，這加劇了資源錯配問題。產業政策實際上是政府引導資源流向的重要方式，而這種政府引導資源的方式可能會造成資源錯配。

對資源錯配的影響與后果，少數研究考察資源錯配對GVC升級的影響，而大多數研究則聚焦對企業生產率影響。Syverson(2011)研究指出，有限的資源沒有得到優化配置是中國企業生產率較低的重要原因。Hsieh et al.(2009)研究發現，如果資源得到有效配置，那么中國制造業全要素生產率將會提高86.6%～115.1%。生產要素在企業間的扭曲配置會以直接和間接的方式影響全要素生產率的提高(Banerjee et al.,2010)。其中，直接方式體現在對在位企業邊際產出的影響(Banerjee et al.,2005)，而間接方式則體現在對潛在企業進入、退出市場決策的影響(Buera et al.,2011)。對于出口企業，資源錯配會導致中國低生產率企業進入出口市場，導致“生產率悖論”普遍存在(戴覓 等，2014)。劉竹青等(2017)發現，地方政府以培育當地企業為目的，管制與引導生產要素價格，使得中國的要素價格長期被低估，從而促使大量低效率的企業有機會進入市場并進行出口。

中國的產業政策以各種形式存在于諸多領域(江小涓,1993)，然而對于促進出口企業，特別是加工貿易企業的發展，一項重要的產業政策即為出口加工區(Export Processing Zones,簡寫為EPZ)政策。陳釗等(2015)就使用該項產業政策對出口進行了研究，本文則使用該項產業政策來進一步探究其對全球價值鏈升級的影響。綜合已有文獻可知，已有文獻對產業政策實施效果的研究結論并不一致，且少有專門從資源錯配視角探討產業政策影響GVC升級的文獻，即使存在相關研究的文獻，也并未能深入挖掘資源錯配視角下產業政策影響GVC升級的原因。因此，本文可能在以下三個方面進行創新：(1)以出口加工區的“主導產業”扶持政策進行“準自然實驗”，從企業層面研究產業政策對GVC升級的影響，拓展了產業政策效果僅局限在經濟增長、出口、生產率及企業創新等方面的研究；(2)通過研究在不同資源配置的行業中出口加工區“主導產業”扶持政策對GVC升級的差異化影響，從而探討資源錯配在產業政策影響GVC升級中扮演的角色；(3)探索資源錯配路徑下產業政策影響GVC升級的原因，以此揭示產業政策通過資源錯配影響GVC升級的可能渠道。

二、制度背景與準自然實驗設計

(一)制度背景

為了加強與完善對加工貿易的管理，鼓勵企業擴大外貿出口規模，中國自2000年4月開始成立一系列由海關監管的出口加工區。2000年國務院在《關于中華人民共和國海關對出口加工區監管的暫行辦法的批復》中對出口加工區的特殊性做出了明確界定：一是對出口加工區區內企業生產所需的機器、設備、模具及其維修用零配件等實施免稅政策；二是對區內為加工出口產品所需的原材料、零部件、元器件、包裝物料及消耗性材料等提供服務的企業實施保稅政策。在不斷發展過程中，出口加工區已經形成了手續簡化、辦事高效快捷運作的管理模式。出口加工區政策措施實施，降低了區內企業的生產成本，對于推動中國企業參與GVC具有重要作用。值得注意的是，國家在出口加工區成立之初，為了促進在當地形成產業集群，還在每一個出口加工區設定了主導產業，從而形成了出口加工區扶持“主導產業”政策，即具有土地優惠、融資便利以及補貼鼓勵等方面政策支持。由于中國工業企業數據庫與海關數據庫在2000—2006年間匹配度較高，并且中國出口加工區的成立主要分布在2002—2005年間(2)未選用2001年、2006年及以后年份的原因：一是不利于反映本文連續分析樣本期內價值鏈位置演變情況；二是在進行政策沖擊分析時，也不具有非常強的說服力。，因此本文選擇的研究時間跨度為2000—2006年。

(二)準自然實驗設計：區域選擇與“主導產業”識別

本文參考陳釗等(2015)的方法，構建“準自然實驗”，由此需要對出口加工區的所在區域以及“主導產業”進行識別：

(1)區域選擇。將出口加工區所在城市中的出口企業作為研究樣本，但出于提高產業政策識別精準度的目的，對這些樣本從兩方面進行了處理：一是“主導產業”使用的行業分類標準從三位碼提高到四位碼，以求更加準確地識別“主導產業”；二是由于同一地級市有可能在不同時期成立多個出口加工區，當出口加工區在縣級市成立時，本文以該縣級市的出口企業為研究樣本，只有當最后一個出口加工區成立時，才將該地級市內的所有出口企業列入研究樣本。此外，由于上海的出口加工區較多，這些出口加工區之間在地域范圍上存在交叉重疊，且早在2000年就已成立了出口加工區，本文剔除了上海的出口加工區樣本。

(2)“主導產業”識別。由于《中國開發區審核公告目錄》(2006版)列舉的出口加工區“主導產業”多為戰略性產業，且傳統行業多為高檔服裝等行業，而這與中國工業企業數據庫的分類標準差異較大，因此需要對二者進行匹配處理：一是《國民經濟行業分類》在2002年進行了修訂，修訂前后4位碼行業層面存在較大的變化，因此本文根據《國民經濟行業1994與2002新舊類目對照表》進行4位碼行業的調整；二是國民經濟行業與“主導產業”的匹配，先將樣本使用到的35個出口加工區“主導產業”進行分類，接下來將涉及到的38個產業與國民經濟4位碼行業進行一一匹配，最后根據匹配的結果確定出口加工區“主導產業”所包含的企業。

三、資源錯配與企業GVC位置的測度

(一)資源錯配的測度

關于資源錯配的測度，Hsieh et al.(2009)利用全要素生產率價值(Revenue Productivity，TFPR)的離散程度來衡量資源配置效率。這一方法雖得到廣泛應用，然而卻存在以下幾方面不足：(1)這一方法建立在企業生產規模報酬不變的基礎上，然而一旦該假設不成立，以全要素生產率價值衡量資源錯配就不再合適；(2)假設中國的行業要素產出彈性與美國是一樣的，然而這并不符合實際情況；(3)雖然全要素生產率價值對數方差大致反映了資源配置的扭曲程度，但也反映了企業間生產率的離散程度，然而計算出的資源配置扭曲數值會與實際結果偏差較大。基于此，本文利用龔關等(2013)的方法，使用資本的邊際產出價值(Marginal Revenue Productivity of Capital,MRPK)的離差和勞動的邊際產出價值(Marginal Revenue Productivity of Labor,MRPL)的離差分別測算中國制造業行業內企業間的資本扭曲和勞動力扭曲程度。

在使用龔關等(2013)的方法測算MRPK和MRPL時，也使用了LP方法測算企業全要素生產率的離差，用以衡量資源錯配狀況；同時，我們對兩種方法測算結果進行了比較，結果均表明：樣本期內中國的資源錯配狀況是趨于改善的。這也與龔關等(2013)的測算結果一致，從而證實測算結果是準確且可靠的(3)由于篇幅限制，本文將不再陳述以上兩種方法測算的資源錯配程度結果，讀者如有興趣，可向作者索要。。

(二)企業層面GVC位置測度

已有測算GVC位置的研究大多集中于行業層面(Koopman et al.,2010;Antràs et al.,2012)，而從微觀的企業層面進行測算則存在較大的困難。Chor et al.(2014)、唐宜紅等(2018)提出了以加權方法測算企業“上游度”位置辦法，并以此作為衡量其全球生產鏈位置，本文則借鑒該方法來測算企業的GVC位置。這一辦法的具體做法是：首先，依據Antràs et al.(2012)提出的方法，測算中國各個行業的上游度；其次，以各企業出口產品在各個行業的份額為權重對行業GVC位置進行加權，GVC位置測算方法如式(1)所示：

(1)

借助上述測算方法，對中國2000—2006年35個出口加工區所在地區的制造業出口企業的GVC位置進行了測算,具體結果見表1。表1測算結果表明，不論是從整體意義上，還是從不同的貿易類型、制造業類型的角度上，中國制造業企業在樣本期內GVC位置均呈現上升趨勢。

表1 企業GVC位置測算結果的統計描述(4)由于篇幅限制，本文僅僅陳列了4年的GVC位置的測算結果與統計描述，如讀者有興趣，其他年份數據可向作者索要。

四、產業政策如何影響GVC升級的實證研究

(一)內生性討論和模型設定

在考察出口加工區“主導產業”政策對GVC升級的影響時，如果僅選擇“主導產業”企業進行研究，則有很大可能會忽視“非主導產業”企業GVC的變化，從而可能會造成“選擇性偏誤”等內生性問題。因此，本文以國家級出口加工區的“主導產業”扶持政策作為外生沖擊變量來設計“準自然實驗”：一方面，通過設置實驗組和對照組方式考察出口加工區地區“主導產業”與“非主導產業”的產業政策實施效果，以有效克服了樣本選擇性偏誤問題；另一方面，準自然實驗可以有效解決產業政策與GVC升級之間反向因果關系造成的估計結果有偏問題，從而可以得到無偏估計結果。由此，具體計量回歸模型設定如下：

Pscjt=α0+β1Dcs+β2Dcs×Tt+β3Tt+βX+γj+γc+γt+εscjt

(2)

在式(2)中，Pscjt表示出口加工區所在的城市c四位碼行業j中的企業s第t年的GVC位置；Dcs為不隨時間變化的出口加工區成立之初設定的“主導產業”虛擬變量，當該行業為所處出口加工區地區扶持的“主導產業”時，設定為1，否則為0；Tt為不隨行業變化的時間虛擬變量，在出口加工區成立及成立以后設定為1，否則為0；交叉項Dcs×Tt的估計系數β2表示出口加工區“主導產業”政策實施后相比“非主導產業”對企業GVC位置的影響，是本文重點觀察的估計系數，當β2<0時，表示出口加工區成立前后“主導產業”的GVC位置下降，即出口加工區的“主導產業”政策并不利于出口企業的GVC升級。

此外，式(2)中還加入了一系列的控制變量X，企業層面的變量包括企業規模(ln scal)、企業年齡(age)、企業勞動生產率(TFP)、企業人均總產值(rjzcz)、企業所有制性質等；城市層面的特征變量包括出口加工區所在城市第t年累計國家級開發區的數量(Qua_na)、累計省級開發區的數量(Qua_pro)、累計國家級開發區的規劃面積(Area_na)與累計省級開發區的規劃面積(Area_pro)等；本文還控制了行業(ISIC行業)固定效應和城市固定效應。

(二)數據來源

本文主要使用四個方面的相關數據。(1)出口加工區和其他開發區數據。出口加工區“主導產業”的相關信息主要來源于2006年國家發改委公布的《中國開發區審核公告目錄》，部分出口加工區信息來源于各出口加工區網站和相關政策文件。實證分析中使用的其它國家開發區、省級開發區的數量和規劃面積等來源于《中國開發區名錄》。(2)工業企業的相關數據。這一數據主要包括測算資源錯配時使用的變量和部分控制變量，其中企業規模以雇傭人數的對數值表示，企業勞動生產率為LP方法測算的全要素生產率。(3)中國海關數據。使用中國海關數據庫中相關企業的出口產品方面信息測算出口企業GVC位置；此外，企業出口貿易方式、所有制性質、企業所屬行業類型等也來源于中國海關數據庫。(4)行業GVC位置數據。在計算行業層面的GVC位置時，使用世界投入產出數據庫中的世界投入產出表數據。

(三)基準回歸

對式(2)進行估計，結果在表2中進行匯報。表2列(1)表明，出口加工區“主導產業”扶持政策對GVC升級存在負向影響，這與已有文獻的一般預期結論是不一致的，如陳釗等(2015)就發現，出口加工區“主導產業”扶持政策對出口具有促進作用。但本文的研究結論實際上也是存在理論依據的，戴覓等(2014)發現中國存在“生產率悖論”，即由于大量加工貿易企業的存在，中國大多數出口企業并非生產率水平高。由于本文研究的是出口加工區政策，出口加工區成立雖然帶來了中國出口規模的擴大，然而卻并不利于出口附加值的提升和GVC升級，也存在“GVC悖論”。

產業政策影響GVC升級很可能是由于產業政策造成的資源錯配引起的，那么，在不同資源錯配程度的行業，產業政策對GVC升級又存在何種差異化影響呢？根據上文的計算結果，分別以MRPL標準差和四分位差中0.7和1作為區分勞動力資源錯配高低的臨界點，以MRPK標準差和四分位差中1.2和1.5作為區分資本資源錯配高低的臨界點。在不同資源錯配情形下對式(2)進行分樣本回歸，結果如表2列(2)—(9)所示。列(2)、列(3)對比可見，當行業內勞動錯配程度較低時，產業政策的實施對于企業GVC升級并無明顯影響，而僅當勞動錯配程度較高時，產業政策的實施對于企業GVC升級才具有顯著的負向作用。更換界定勞動資源錯配高低的臨界點后，列(4)、列(5)依然呈現出與列(2)、列(3)相同的結論。接下來，本文再分樣本檢驗不同資本扭曲下產業政策對GVC升級的影響。列(6)—(9)均表明，在資本扭曲程度高的情形下，產業政策對GVC升級存在負向影響，反之則影響并不顯著。

綜合表2的檢驗結果表明，在資源錯配路徑下存在產業政策對GVC升級的影響，出口加工區的“主導產業”扶持政策可能帶來資源扭曲，從而不利于GVC升級，僅當扭曲程度不明顯時這種負向影響才會消失。

表2 不同資源錯配程度下出口加工區“主導產業”政策對GVC升級的影響

注：***、**和*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平，括號中的數字為標準誤；回歸在企業層面進行了聚類標準誤(cluster)處理；由于篇幅限制，本文在正文中僅對主要解釋變量進行了匯報。

(四)平行性趨勢假設檢驗

平行性趨勢假設檢驗的內涵為：在檢驗政策沖擊發生后，實驗組相比對照組是否發生了實質性的變化。在本文中，只有當產業政策產生作用后，出口加工區地區“主導產業”相對于“非主導產業”的企業GVC位置發生了明顯的相對變化，此時雙重差分的估計結果是可靠的。因此，本文進行了平行性趨勢假設檢驗。我們將回歸結果繪制成圖形進行展示，具體情況可見圖1。

由圖1可以看出，當勞動扭曲程度較低時，出口加工區成立前后“主導產業”與“非主導產業”間的企業GVC位置均并無明顯的變化，呈現波動變化，然而當勞動扭曲程度較高時，在出口加工區成立之前“主導產業”與“非主導產業”間的企業GVC位置并無明顯變化趨勢，但當出口加工區成立后，“主導產業”GVC位置平均值相比“非主導產業”迅速下降，表現為平行性趨勢檢驗的交叉項回歸系數在出口加工區成立后顯著為負。由此也可以得出以下結論：在勞動資源錯配嚴重的情形下，出口加工區“主導產業”扶持政策對GVC升級存在負向影響。

圖1出口加工區政策影響GVC升級的平行趨勢假設檢驗圖

注：圖1中，橫軸表示距離發生政策沖擊的時間，“0”(紅色垂線)代表政策沖擊發生當年，負值代表政策沖擊發生前，正值代表政策沖擊發生之后；縱軸代表實驗組與對照組之間效應的差，“0”值以上代表實驗組的GVC位置平均值比對照組大，“0”值以下則相反。

同理，圖2展示的是不同程度資本扭曲下出口加工區“主導產業”扶持政策對GVC升級的影響，影響結果與勞動扭曲情形下的結論一致。

圖2出口加工區政策影響GVC升級的平行趨勢假設檢驗圖

注：同圖1

五、穩健性檢驗

為了確保上述結論的可靠性，本文從多個角度進行了穩健性檢驗，主要包括以下方法：改變資源錯配的代理變量，改變GVC升級的衡量指標，加強實驗組與對照組的匹配強度，考慮企業空間轉移效應以及剔除計劃單列市的影響。

(一)以全要素生產率離差衡量資源錯配

由于資源錯配的存在，導致企業間存在生產率分散化現象，實際上行業內也普遍存在這種現象(Syverson,2011)，而生產率分散化是資源錯配最直接的體現。本文使用全要素生產率的四分位差和標準差作為衡量資源錯配的代理變量，以替代前文使用的勞動扭曲和資本扭曲，回歸結果如表3所示。表3列(1)表明，整體上，出口加工區的“主導產業”扶持政策使得其GVC位置相對于“非主導產業”有所降低，即出口加工區的“主導產業”政策并未能促進其GVC升級。根據全要素生產率的計算結果，我們選取0.4和0.2作為其四份位差和標準差中衡量資源錯配程度高低的臨界值(5)根據本文中測算的TFP的離差統計而選取的。。列(2)—(5)結果也表明，在資源錯配程度較低的行業，產業政策對GVC升級的負向影響并不明顯，而在資源錯配程度較高的行業，這種負向影響則非常顯著。這一結果穩健檢驗了上文結論。

注：***、**和*分別代表1%、5%和10%的顯著性水平，括號中的數字為標準誤；本文的控制變量、選取的固定效應和聚類標準誤(cluster)處理均同表2。下同。

(二)以出口國內附加值率作為GVC升級的代理指標

在以GVC為主導的國際分工形勢下，出口國內附加值率(The Ratio of Domestic Value Added in Exports to Gross Exports,簡寫DVAR)是反映一國貿易利得的重要指標；DVAR的上升可以體現中國在價值鏈上的攀升(Kee et al.，2016)。因此，本文使用DVAR這一指標進行穩健性檢驗，回歸結果如表4所示。表4列(1)表明，出口加工區成立后，“主導產業”企業的DVAR比“非主導產業”顯著下降，即出口加工區的產業扶持政策總體上對于所扶持企業DVAR的提升存在消極作用。列(2)—(5)結果顯示，在勞動和資本扭曲較為嚴重的行業，出口加工區的“主導產業”扶持政策對GVC升級具有顯著負向作用。

表4 穩健性檢驗：以DVAR衡量GVC升級

(三)加強實驗組與對照組的匹配程度(PSM-DID)

“自然實驗”法要求實驗組與對照組具有一定程度的相似性，只有兩者在近似相同的情況下才能準確地估計出政策沖擊的真實效果。對本文基本結論可靠性的一種擔憂是，以“主導產業”為實驗組、“非主導產業”為對照組設計的研究方法，是否會因為二者本身差異性造成其對產業政策的適應程度有所不同，從而產生了上述結果。為此，采用傾向匹配得分法(Propensity Score Matching Methods,PSM)解決這一問題。在對照組的“非主導產業”中選取與實驗組“主導產業”較為相似的企業，選取參考指標包括企業層面的出口規模、就業職工人數、工業總產值、財務費用、利潤總額、全要素生產率等，同時還控制了4位碼行業固定效應和2位碼地區省份固定效應。使用PSM將實驗組與對照組進行匹配后，將匹配后各指標與匹配前各指標進行對比后發現，匹配之后大部分變量的標準偏差有所降低，說明匹配后的對照組與實驗組的相似性進一步增強(6)由于篇幅限制，本文不再匯報使用傾向匹配得分法匹配前后各變量的統計性描述，如有興趣可向作者索要。。

以實驗組和匹配后的對照組樣本對式(2)重新進行計量回歸，結果在表5中匯報。表5可得出的基本結論依然穩健：整體上，出口加工區成立后“主導產業”的GVC位置比“非主導產業”下降了，且在勞動力、資本錯配程度較高的行業表現得尤為明顯。

表5 穩健性檢驗：PSM篩選對照組

(四)考慮空間轉移

由于本文的研究對象為基于地點(Place-based)的產業政策，且加工貿易企業的GVC位置一般相對較低，而出口加工區成立的主要目的是加強對加工貿易企業進行扶持和管理，因此出口加工區可能會吸引大量加工貿易企業進入，從而導致“主導產業”的平均GVC位置迅速下降，而非扶持政策導致出口加工區內原有企業GVC位置下降。因此，考慮到企業空間轉移對回歸結果帶來的影響，本文剔除了新增企業樣本，僅使用了2001—2005年間持續存在出口的企業樣本進行回歸(7)由于本文選用2002—2005年成立的出口加工區做“準自然實驗”，因此選用2001—2005年間持續存在出口的企業作為樣本。，具體結果見表6所示。如表6所示，回歸結果與上文的研究結論基本一致。

表6 穩健性檢驗：考慮企業的空間轉移

(五)剔除計劃單列市

對本文基本結論的另外一種擔心是，由于產業政策是地方政府引導經濟發展的重要手段，其它產業政策也有可能對出口加工區企業的GVC升級產生影響。在本文的實驗設計中，雖然控制了當期其它類型國家或省級開發區對GVC升級的影響，然而在某些產業政策實施較為頻繁的地區，仍然存在開發區以外產業政策影響出口加工區內企業GVC升級的現象。作為特殊省轄市的計劃單列市不僅具有相當于省一級的經濟管理權限，還享有政治經濟體制改革的綜合試點權力，且收支與中央政府直接掛鉤，因此有可能較為頻繁使用產業政策。為了排除上述可能性對估計結果的影響，進一步加強對其它產業政策影響的控制，本文剔除了沈陽、南京、寧波、福州、濟南、青島、廣州等7個計劃單列市(8)截止到1993年，國務院共先后設立14個計劃單列市，包括：沈陽、大連、長春、哈爾濱、南京、寧波、廈門、青島、武漢、廣州、深圳、成都、重慶、西安。1994年國務院決定撤銷省會城市的計劃單列，并將原14個計劃單列市加上杭州、濟南設立為副省級城市。這些城市的經濟與立法權限并未發生變化，因此本文認為這些城市依然是計劃單列市。的出口加工區，以排除計劃單列市頻率較高的產業政策對估計結果的影響。利用剔除計劃單列市的出口加工區企業的數據重新對式(2)進行回歸，結果如表7所示。由表7可以看出，在剔除其它產業政策影響的情況下，回歸結果仍支持本文的預期結論。

表7 穩健性檢驗：剔除計劃單列市

六、資源錯配視角下產業政策影響GVC升級的解釋

(一)理論機制探討：基于企業全要素生產率視角

從資源配置的本質上看，在發展成熟的市場經濟中，資源本應該從低效率企業流向高效率企業，而資源錯配則破壞了資源的自由流動，企業間的生產要素扭曲配置抑制了全要素生產率的提高(Banerjee et al.,2010)；同時，資源錯配帶來企業生產率的顯著下降(Hsieh et al.,2009)。由于中國對生產要素的價格進行管制，限制其流動，使得要素價格長期被低估，產生要素配置扭曲，從而促使大量低效率的企業有機會進入市場并出口，這在加工貿易企業中表現尤為突出，比如“生產率悖論”(戴覓 等,2014)。對出口加工區企業而言，尤其是出口加工區“主導產業”的企業，政府的優惠政策的重點扶持可能造成資源流向低生產率的加工貿易企業，產業政策帶來的資源扭曲和資源錯配可能會造成企業全要素生產率水平的下降。

企業全要素生產率水平與GVC升級有著密切關系。從直接角度看，企業全要素生產率是影響企業GVC升級的重要因素，同時也反映了GVC升級的重要方面。企業生產率的不斷提高是中國制造業企業價值鏈升級的重要原因(余淼杰,2010)。從間接角度來看，由于企業全球價值鏈升級表現為由價值鏈環節中下游向上游攀升，需要企業不斷增強創新能力，突破技術壁壘，而這種技術壁壘的突破與企業全要素生產率息息相關。企業的全要素生產率對企業創新能力存在明顯的促進作用(趙偉 等,2012)。由此可見，全要素生產率是影響GVC升級的重要因素。

企業全要素生產率可能是資源錯配下產業政策影響GVC升級的一個重要路徑。那么，在資源扭曲嚴重的情形下，出口加工區“主導產業”政策對GVC升級具有明顯負向影響，這是否由于資源扭曲造成產業政策影響全要素生產率是明顯負向的作用呢？如果是由全要素生產率引起的，這一因素的貢獻率又有多大？

(二)基于中介效應模型的實證檢驗

接下來將全要素生產率作為中介變量，通過中介效用模型對這一可能存在的路徑進行檢驗。表8報告了中介效應模型的檢驗結果。其中，表8列(1)顯示，出口加工區的“主導產業”政策對企業全要素生產率的影響系數顯著為負，說明產業政策對于企業全要素生產率的提升具有負向作用。列(2)表明，產業政策的實施會抑制“主導產業”企業的GVC升級。列(3)在列(2)的基礎上加入全要素生產率這一中介變量，交叉項系數在列(2)的基礎上有所下降，而同時全要素生產率的回歸系數正向顯著，表明全要素生產率與GVC升級存在明顯的同向影響，而出口加工區的“主導產業”扶持政策造成了全要素生產率下降，從而帶來了GVC位置的下降，全要素生產率對GVC升級中負向貢獻率為-9.68%(9)[-0.031-(-0.034)]/(-0.031)= -9.68%。。

表8 出口加工區“主導產業”政策影響GVC升級的路徑

接下來，本文探究這一問題：在不同資源扭曲的情況下，全要素生產率的中介效應是否仍然存在。表9報告了在勞動扭曲程度不同的情況下的回歸結果。

表9 勞動力扭曲下出口加工區“主導產業”政策影響GVC升級的路徑

表9列(1)—(3)表明，在勞動力扭曲程度較低的情況下，出口加工區的“主導產業”扶持政策仍然會降低企業的全要素生產率，但由于其對企業GVC位置不存在顯著影響，因此不存在通過全要素生產率影響GVC位置這一作用路徑。在勞動扭曲程度較高的情形下，列(4)—(5)表明出口加工區“主導產業”政策不僅會抑制企業全要素生產率的增長，還會阻礙企業GVC位置的提升。列(4)—(6)結果表明，在勞動力扭曲嚴重的情況下，產業政策會對企業GVC位置產生負向影響，并且存在全要素生產率的中介效應，即出口加工區“主導產業”政策對企業GVC位置下降的部分影響是由于全要素生產率下降造成的，其負向貢獻率約為-6.85%(10)[-0.073-(-0.078)]/(-0.073)= -6.85%。。

表10報告了在不同資本扭曲程度情況下的回歸結果。列(1)—(3)顯示，在資本扭曲程度較低的情況下，出口加工區“主導產業”政策雖然會降低企業全要素生產率，但由于其對企業GVC位置不存在顯著影響，因此并不存在全要素生產率對GVC升級影響的路徑。列(4)—(6)表明，在資本扭曲較為嚴重的情況下，出口加工區“主導產業”政策會通過降低企業全要素生產率方式導致其GVC位置的下降，這一中介效應的負向貢獻率為-13.79%(11)[-0.058-(-0.066)]/(-0.058)= -13.79%。。上述結論不僅證明了全要素生產率這一中介變量的存在，還再次表明資源錯配是中國當前實施產業政策不可忽略的重要因素。

表10 資本扭曲下出口加工區“主導產業”政策影響GVC升級的路徑

七、研究結論與政策啟示

長期以來，中國政府試圖通過多種形式的產業政策提升經濟的發展水平和發展質量，然而大多數產業政策卻是失敗的。對于產業政策失敗的原因，現有研究多從政府過度干預經濟以及比較優勢會決定產業政策實施效果的角度進行分析。值得注意的是，在中國市場化進程中，政府過度干預經濟的又一嚴重后果是生產要素的扭曲和錯配。本文立足于這一現實，以出口加工區的“主導產業”政策為準自然實驗，利用2000—2006年的中國工業企業數據庫、中國海關數據庫等數據，探究了在資源錯配程度不同的行業內產業政策對企業GVC升級的影響。最終得到如下研究結論：整體上，出口加工區“主導產業”政策的實施對于企業GVC升級具有負向影響，然而這種負向影響僅僅在資源錯配嚴重的情況下存在；通過分別考察資本扭曲和勞動扭曲發現，在資本扭曲和勞動扭曲嚴重的情況下負向影響顯著；出口加工區“主導產業”政策對企業全要素生產率的負向影響是產生資源錯配的重要原因。

基于以上研究結論，本文得到如下的政策啟示：

(1)要制定合適的產業政策，規范產業政策的執行過程。產業政策是政府調節經濟的重要手段，如果造成的過度資源錯配可能會與制定產業政策目的相悖，因此制定產業政策應以不造成資源錯配為前提；另外，在產業政策的實施過程中，依靠產業政策調節資源流向應當把握“程度”，需要“適度而為”和“適可而止”，要防止過度干預造成的資源錯配對產業政策效果發揮的影響。

(2)要及時對產業政策進行合理調整，使之與現實經濟環境契合。隨著國際經濟形勢和國內現實的變化，經濟發展目標在不斷調整，而對于與發展目標不相匹配的產業政策應當做出適時調整。當前，在GVC分工迅速發展的國際大背景下，提升一國GVC位置，實現出口方式由“數量積累”向“質量升級”轉型，這已經成為了未來的經濟發展目標，因此需要調整部分產業政策。對本文研究結論而言，應當基于現有目標調整出口加工區政策，實現由出口加工區政策向自貿區政策升級。