數字經濟對中國生產性服務業全球價值鏈升級的影響研究

阮 晨

（杭州電子科技大學經濟學院，浙江 杭州 310018）

一、引言

目前，對于生產性服務業GVC的研究主要集中在與制造業GVC升級的關系上。白清（2015）基于生產性服務業和制造業的產業關聯特征分析了生產性服務業促進制造業升級的內在機理和機制。仲志源等（2018）重點分析了不同種類的生產性服務業對我國制造業GVC地位提升的影響，結果顯示生產性服務業對我國制造業全球價值鏈攀升有著明顯的促進作用；崔日明等（2020）認為提升制造業中生產性服務業占比能夠顯著提高我國制造業全球價值鏈分工地位及參與度；孟祺等（2021）從生產性服務業的視角出發，研究發現投入生產性服務業能夠有效推動我國制造業GVC長度的延伸，并且存在行業異質性。

將生產性服務業視作產業的研究起步較晚，其中也鮮少有對生產性服務業全球價值鏈升級的研究。賈根良等（2012）提出生產性服務業占據了全球價值鏈的體統中的關鍵位置，其核心功能是憑借其強大的研發能力從而掌握整個價值鏈；繆子菊（2018）以生產性服務業全球價值鏈為研究對象，研究發現生產性服務業全球價值鏈是在國際分工深化、信息技術發展等情況下形成的，首先在發達經濟體形成，正在向發展中國家滲透；黃蕙萍等（2020）對生產性服務業的GVC進行了系統的實證分析，研究發現生產性服務業GVC的活動主體不斷增加，分工程度不斷深化。我國生產性服務業的后向參與度在日漸提高，但是前向參與度仍然較低，其中技術以及制度因素和生產性服業的GVC參與度提高有著密切聯系。

與此同時，數字經濟對全球價值鏈升級的研究目前還處于初級階段，現有的研究視角多集中于數字經濟對制造業全球價值鏈升級的影響作用上，缺乏對服務業尤其是生產性服務業的關注。何文彬（2020）對我國各個制造行業貿易增加值等進行多維度分析，得出了數字化對我國的中低和中高知識密集型制造業GVC升級起著顯著的正向效應。陽鎮等（2021）提出新一輪的技術革命加速了全球價值鏈的數字化轉型但同時也面臨著諸如核心技術“卡脖子”等問題的風險。基于此，本文將探討考察中國生產性服務業的發展現狀并且通過實證檢驗數字經濟的快速發展對中國生產性服務業嵌入全球價值鏈的影響，最終給出相應的對策與建議。

二、中國生產性服務業發展現狀

生產性服務業與其他服務業最本質的不同是生產性服務業為生產者提供的是中間服務，它不為直接消費者所需要，該特性決定了生產性服務業與其上下游企業有著高度聯系，體現為協同發展和空間上的集聚效應。本文依據ISIC REV4.0以及國家統計局公布的生產性服務業分類統計標準（2019）將生產性服務業界定為研發設計與其他技術服務、貨物運輸、倉儲和郵政快遞服務、信息服務、金融服務、保險服務等，歸總后如表1所示。

表1 生產性服務業對照表

2010年～2019年中國生產性服務業及其細分行業的增加值如表2所示，從表2中可以看出這十年來中國生產性服務業占GDP的比重從2010年的23.82%上漲至2019年的30.72%。從細分行業來看交通運輸、倉儲和郵政業增長幅度最大，增長了51.42%，其次是批發和零售業以及金融業，分別增長了45.72%和40.23%。除此以外，科學研究、技術服務和地質勘探業增長了31.12%，信息傳輸、軟件和信息業增長了30.49%，租賃和商業服務業增長了28.89%。

表2 2010年～2019中國生產性服務業細分行業增加值（億元）

以上數據表明，我國生產性服務業近年來處于逐步增長當中，但是增長較為緩慢，具有較大的成長空間。尤其值得注意的是，近五年來生產性服務業增加值占GDP的比重的增速較之前有所下滑，2017年出現負增長。與此同時，生產性服務業的細分行業發展較為不均，以信息傳輸、軟件和信息業為代表的高技術服務業的增加值雖然持續增長，但總體占比不高，直至2019年其占GDP的比重為11.02%，然而以批發和零售業為代表的低技術生產性服務業仍舊占據較大比重。作為從制造業內部分化出來的產業，生產性服務業對于先進制造業的發展起著重要的輔助作用，在我國大力發展制造強國的背景下，要加快生產性服務業的發展速度，重點推進高技術生產性服務業的發展，提升其全球價值鏈的參與程度。

三、研究設計

1.計量模型設定

參考張艷萍等（2020）對數字經濟促進制造業全球價值鏈升級的相關研究，本文構建數字經濟對生產性服務業GVC升級的面板數據模型如下：

這個項目是非常具有吸引力的，包含中國、歐盟、美國和俄羅斯在內的35個國家已經對這個項目投入了150億英鎊(約合人民幣1 367億)的資金。而且從經濟角度來講，核聚變能不會比化學燃料制造的電能更加昂貴。

其中：下標i和t分別表示行業和年份，GVCpati，t表示生產服務業i行業t時期的GVC參與度，DEi，t表示i行業t時期的生產服務業行業數字經濟水平；α是截距項；β、γ表示待估計參數；Ci，t為控制變量集合；ν代表個體效應、θ代表時間效應；εi，t指代隨機擾動項。模型同時控制了行業固定效應和時間固定效應。

2.變量設計

（1）被解釋變量：全球價值鏈參與度指數

基于Wang等（2017）創立的WWYZ2017模型對以往出口分解模型，分解一國內部的生產增加值去向（前向）和來源（后向）。其構建模型如下：

其中：V_D總計跨越國際0次，該環節未參與GVC分工，用于滿足國內最終需求；V_RT表示最終需求出口中的國內增加值部分；后三項均存在跨境生產，屬于V_GVC；V_GVC_R總計跨境一次，是進口國進口中間產品用以生產滿足本國需求的最終產品；V_GVC_D表示返回出口國且被吸收的國內增加值； V_GVC_F表示為間接被進口國吸收或者重新被出口到第三國的增加值。

Wang等（2017）從不同角度分解了生產活動，其中GVCptF為前向參與度，用以考察行業中國際貿易環節增加值在部門總增加值中所占比重，GVCptB為后向參與度，用以考察利用跨境生產的所有資源而得的最終產品所占部門總增加值的比重，全球價值鏈參與度（GVCpat）即為這兩項的比值。

（2）解釋變量：行業數字經濟水平

借鑒齊俊妍等（2021）的做法，通過對ICT產業投資、ICT中間產品采購，機器人利用率、ICT專家與在線銷售等不同維度核算“行業數字強度”的分類結果，篩選出具備中高數字強度行業并與世界投入產出數據庫（WIOD）完成匹配，用中高數字經濟行業對中國各生產性服務業部門的增加值投入量（DE）來衡量行業數字經濟水平。其中，中高數字強度行業的WIOD分類代碼分別為C7～C9、C17～C23、C28～C30、C37～C43、C45～C50以及C54。

（3）控制變量

影響我國生產性服務業全球價值鏈升級的因素主要包括行業規模、行業人均資本存量、要素回報以及勞動生產率等。其中行業規模（Scal）用行業總產出來衡量，行業人均資本存量（Capi）用行業資本存量和行業勞動人數的比值來衡量，要素回報（KL）用行業資本回報和勞動力回報的比值來衡量，勞動生產率（Prod）用行業增加值同受雇傭勞動數量的比值來衡量。

3.數據說明

（1）行業對接說明

依據前文整理的生產性服務行業對照表選取WIOTS所涉及的13個生產性服務業。

（2）數據來源

本文選取WIOD數據庫最新的世界投入產出表（WIOTS）中13個生產性服務業行業2000年～2014年的面板數據作為樣本。其中全球價值鏈參與度及行業數字經濟水平所需數據來源于WIOD2016年發布的世界投入產出表和對外經貿大學全球價值鏈UIBE數據庫。控制變量所需數據來源于WIOD發布的社會經濟賬戶。

（3）變量統計特征描述

模型對較大數值的變量做了取對數處理，各個變量的描述性統計如表3所示。其中各個變量的VIF值均小于10，說明不存在多重共線性問題。

表3 變量的描述性統計特征

（4）實證模型估計結果及分析

圖1的初步擬合曲線表明生產性服務業GVC與行業數字經濟水平存在正相關關系。回歸結果（見表4）顯示行業數字經濟水平的回歸系數為正且通過1%的顯著水平，說明行業數字化發展可以顯著提高生產性服務業的GVC參與度。第（2）列和第（3）列逐步增加控制變量，其中第（2）列僅加入行業規模和行業人均資本存量，回歸結果顯示行業數字經濟水平的回歸系數較之前有所增加。表中的第（2）列和第（3）列中lnDE的回歸系數依舊為正，且第（3）列的回歸系數大于第（1）列和第（2）列。由以上結果可知，數字經濟的發展對生產性服務業的全球價值鏈參與度具有顯著的正向效應。

圖1 生產性服務業GVC與行業數字經濟水平擬合曲線

表4 基準回歸結果

由前文分析可知，我國生產性服務業增加值中批發和零售業等勞動力密集型行業的占比較高，數字經濟通過對傳統行業進行賦能，推動了此類產業的數字化轉型和業務模式創新，從而降低生產和貿易成本、提升了行業效率，同時催生了新的業態模式。除此以外，數字技術逐漸打破了生產性服務業之間的行業壁壘，同時也鼓勵企業之間共享信息資源，加快數字化合作，增強了產業生態圈的競爭優勢，從而解釋了為什么數字經濟的發展對提升生產性服務業全球價值鏈參與度起到了重大的促進作用。此外，表4中控制變量的系數符號同以往的研究保持一致，其中lnScal和lnCapi的回歸系數顯著為負，這從側面驗證了我國生產性服務業發展速度較為緩慢，發展前景廣闊。

四、數字經濟驅動我國生產性服務業GVC升級的方向及建議

1.大力發展數字經濟，加快生產性服務業的數字化轉型

面對數字化的高速公路，服務業數字化轉型蘊含著巨大的產業機遇和成長空間。生產性服務業的數字化轉型，首先需要加強基礎設施建設、降低行業轉型壁壘，以運輸業為例，需要進一步建設現代化的智慧物流體系，解決農村電商“最后一公里”難題。其次，需要不斷做大做強我國的數字經濟，加快發展網絡運轉速度和強度，構建萬物互聯的智能社會，助力生產性服務業效率提升。最后，我國生產性服務企業需要進行技術革新、經營模式以及理念的全方面革新，確定清晰的數字化轉型藍圖。

2.建設生產性服務業集聚示范區

結合全國戰略布局，立足于各省市優勢特色產業，推進產業鏈上下游的整合發展，在全國建設具有高質量和高影響力的生產性服務業綜合性集聚示范區和專業型集聚示范區。其中綜合性集聚示范區的功能全面，服務于多種類型的生產性服務業企業，注重資源的整合和共享，專業型集聚示范區則重點打造專業化和高端化的產業集群，專攻特定領域，形成當地特色。其中要重點打造一批軟件信息服務、科技服務、智慧物流、數字貿易等類型集聚示范區。

3.補足生產性服務業人才缺失短板

生產性服務行業缺乏數字化人才，然而隨著產業數字化的進一步發展，這恰恰成為了我國生產服務業全球價值鏈高端化的關鍵。目前的生產性服務業企業缺乏專業的信息化團隊以及既懂得行業也懂得數字化的復合型人才，長此以往將不利于我國生產性服務業的價值鏈升級。基于此，企業應該與高校以及職業院校合作，構建自己的實驗室及智能平臺，同時開展系統化的數字技能培訓，鼓勵企業高層出國培訓并且積極引進具備海外工作經驗的數字化人才，緩解當前的人才缺口。