全球生產網絡下產業領導力影響了知識溢出嗎

戴 翔，林益安

(1.南京審計大學 經濟學院，江蘇 南京 211815;2.無錫太湖學院 商學院，江蘇 無錫 214064)

0 引言

第二次世界大戰后，尤其是20世紀80年代以來經濟全球化的一個突出特征就是國際分工形態發生深刻變化，即從以最終產品為界限的國際分工模式逐步演變為以產品增值環節和階段為界限的新型國際分工模式。伴隨跨國公司開始在全球范圍內構建生產網絡，企業創新成果不再局限于企業自身受益，同時通過溢出效應使網絡內其它企業也獲益。這是因為，一方面，生產網絡構建本身就包括產業創新網絡的全球布局，如當前的研發國際化就具有顯著的技術和知識溢出效應[1]；另一方面，在復雜的全球生產網絡結構中，任何節點或階段取得的創新成果均會通過整個生產網絡產生知識溢出效應，使產業鏈中的所有企業能夠共享研發成果，從而有助于提升產業整體生產效率[2]。然而值得注意的是，在全球分工網絡或者產業鏈形成過程中，同一產業鏈中的不同產業集群或產業集團的地位出現分化，部分產業集群、產業集團或因占據優越地理區位，或因憑借雄厚財力支持，或因取得政府政策支持，逐漸在產業鏈中占據優勢[3]，成為產業網絡中的核心產業集群和產業集團。通常而言，核心產業集群控制了該產業鏈條的大部分稀缺性壟斷資源，同時，掌握著產業創新升級的關鍵技術[4]，進而具備控制和領導整個產業鏈的領導力，并依靠其對產業鏈的領導力控制產品供給。

基于傳統國際分工模式的研究表明，創新能夠通過貿易產生溢出效應。該類研究主要從國家宏觀層面和企業微觀層面展開分析。在國家宏觀層面，發達經濟體對發展中經濟體的產品出口會對其生產效率[5]及創新績效[6]等產生正向影響。在企業層面，根據競爭力差異，企業分化為核心企業和非核心企業。其中，核心企業具有企業控制力，由于企業間存在控制力悖論，導致上述控制力對其附屬的非核心企業創新績效存在正反兩方面作用[7]。總之，基于傳統國際分工模式，目前的研究側重于從國家宏觀層面或企業微觀層面探討核心主體對非核心主體創新績效的作用機制，并未涉及產業中觀層面的分析。

此外，也有部分文獻基于全球產業鏈分工背景，探討知識溢出問題并取得了具有啟發意義和借鑒價值的研究成果。現有研究表明，全球化使創新成果能夠伴隨產品跨國流動而擴散，進而在不同主體間生成以跨境流動產品為載體的創新績效關聯影響機制[8]，進而導致創新主體對非創新主體績效產生一定影響，如發展中經濟體融入全球產業鏈和價值鏈能獲得更多專業技術以及進入貿易網絡的機會[9]。同時，在基于全球產業鏈和價值鏈的知識溢出影響機制方面，已有文獻探討了產業集聚和區域文化[10]、地區經濟水平[11]、國際供應鏈[12]以及人力資本投資[13]等對知識溢出的正向促進作用。在研究視角上，針對全球產業鏈和價值鏈知識溢出效應的研究也主要聚焦于國家宏觀層面或企業微觀層面。更確切地說，大多數學者基于宏觀視角研究促進產業知識溢出的宏觀影響因素，與此同時，部分學者將視角聚焦于微觀層面，以公司為案例，研究核心企業控制力對知識溢出的影響。但是，與基于傳統國際分工模式的研究類似，從全球產業鏈分工視角出發的研究未在產業中觀層面展開進一步探討和分析。

綜上可見，基于傳統國際分工模式對知識溢出效應問題的探討雖然涉及到核心與非核心關系，但與當前國際分工已經演變為全球產業鏈和價值鏈的分工形態完全不同，因此需要重新分析和評估溢出機制與效應等，同時，現有研究鮮有基于中觀層面的探討。而基于全球產業鏈和價值鏈分工的探討中，一方面同樣鮮有基于產業層面的專門研究，另一方面缺乏對產業鏈上不同領導力的考察和區分，由此可能對技術溢出產生一定影響。本文根據已有研究，通過構造衡量產業集群對產業價值鏈的控制力指標，研究產業集群控制力對產業集群和產業集團內知識溢出的影響。鑒于此，本文將聚焦于產業層面，研究核心產業領導力對產業內知識溢出的促進效用。該研究一方面可以進一步細化國家宏觀層面的知識溢出效用與影響機制，另一方面，可以將視角從企業拓展至產業層面，完善國家、產業、企業3個不同視角下的知識溢出理論。更重要的是，研究產業領導力對知識溢出的促進作用，能夠為處于生產過程中不同位勢的產業集群實現持續發展提供理論依據。本文的創新之處在于：第一，在研究視角上聚焦于產業層面的領導力對產業內知識溢出的促進作用；第二，在模型構建上提出了產業領導力綜合衡量方法；第三，在研究過程中采用固定效應模型同時分析多個產業，以獲得更穩健的結論。此外，本文還進一步驗證了地理區位對知識溢出的影響機制。

1 理論分析與研究假設

在微觀層面，王偉光等[7]將核心企業控制力定義為產業創新網絡中的企業依托價值資本和關系資本演化形成的協調成員創新行為的能力。基于微觀產業創新網絡，核心企業能夠帶動其輻射的非核心企業開展區域性產業創新研發，提升集群在全球產業鏈中的核心競爭力，并在中觀層面形成以核心產業集群和產業集團為中心、中小產業區為外圍的宏觀產業創新網絡。

在中觀層面，傳統分工模式下的國際貿易主要集中于獨立分工生產的產品，即分工和貿易的邊界是最終產品，在該前提下，產業內的知識溢出方式僅局限于特定區域內企業之間的互聯互通。由于成本或政策限制，產業集群和產業集團的研發創新雖然在一定程度上可以通過對外貿易形成擴散與傳播，但效果不佳，難以實現區域間的鏈條式傳導。在全球貿易發展至以中間產品為主要內容后，或者說國際分工演進至全球產業鏈和價值鏈的當前，基于成本降低、政策開放引致的生產地域性分散有助于產業集群和產業集團以更廣泛視角統籌全球資源，實現生產效率提升與生產模式優化[14]。隨著價值鏈的延伸，一些產業集群和產業集團憑借其所在地區的政策支持、資源稟賦、對外開放程度以及核心產業控制力等宏微觀因素，形成全球或局部的產業控制力[15]，該控制力強度和范圍存在差異，擁有優勢的一方能夠憑借其整體能力迅速實現價值鏈壟斷以及地位提升，成為價值鏈中的核心產業集群和產業集團。而有形、無形資源相對匱乏的一方，其控制力和影響范圍僅限于價值鏈局部，且依賴于與核心產業集群和產業集團的聯系實現價值創造及積累。另一方面，核心產業集群和產業集團擁有資金、技術、設備、信息等關鍵資源，同時，憑借有力的政策扶持控制諸多中小產業區，導致其處于相對劣勢地位，進而產生基于供給和需求層面的路徑依賴[16]。核心產業控制力使核心產業集群和產業集團能夠主導中小產業區的外部中間產品及最終產品供求，影響整個產業價值鏈創新方向與速度，以及中小產業區之間的跨產業關系締結，同時，會對中小產業區與核心產業集群、產業集團等利益共同體的關系結構演化產生促進作用，塑造網絡組織間的分工協作體系。在該條件下，產業集群和產業集團之間不再局限于單純的價值交換，更多地是促進技術研發在全球流動。此時，價值鏈參與程度能綜合反映產業集群和產業集團在價值鏈中的貢獻程度。另一方面，Jones等[17]的研究表明，經濟體參與全球產業鏈和價值鏈生產分工體系，能夠顯著提升生產效率與技術溢出效應，從而促進經濟增長。基于此，本文對王偉光等[7]提出的企業控制力概念在產業中觀層面進行拓展，將核心產業控制力定義為核心產業集群和產業集團基于政策、資源稟賦影響下的價值鏈參與程度，以及對非核心產業集群和產業集團創新行為的影響能力。

新型的分工模式有助于細化產業創新網絡，進而引發更多研發成果外溢[18]，而分化后的核心產業集群和非核心產業集群是否強化了知識外溢效果還有待進一步實證。據此，本文提出如下理論假設：

H1:核心產業集群和產業集團控制力能夠正向促進產業集群、產業集團間的知識溢出效應。

知識溢出源自有意或無意識的知識流動。Ahuja等[19]認為，流動過程存在正外部性，使得研發者無法完全控制其產出的知識成果，從而產生知識外溢。王偉光等[20]的研究表明，知識溢出程度受地理范圍限制，地理位置毗鄰的企業間緊密合作，更有利于促進包含專有資產性質的隱性知識溢出。Keller等[21]估算出，知識產出者與知識接收者在162km內，50%的知識能夠被接收者吸收，而在2 000km處只有5%的知識被吸收。Nelson等[22]認為，企業基于自身能力、日常活動以及發展戰略等方面積累的經驗和知識，是難以復制、相對獨立和稀缺的專有創新資源。在微觀層面，張雄林和剛蕾[23]認為，知識溢出與空間聚集緊密關聯，地理距離與經濟主體間的中間阻力具有顯著正向關系，使得鄰近區域的相關主體憑借地理上的鄰近，借助非正式渠道開展知識交流變得更加容易，知識溢出的獲得成本也相應更低，從而提高了企業創新產出。同時，Howells等[24]認為，企業間密切、深層次的“面對面”R&D 合作及人才流動，有助于核心企業向中小企業的知識溢出；Tomlinson等[25]認為，基于供應鏈關系形成的網絡關系更有助于增強中小企業創新能力。可見，從微觀層面看，地理空間是影響知識溢出的重要因素。

在中觀層面，整個產業創新績效的提升依賴于核心產業集群和產業集團對非核心中小產業區在供求方面的價值控制能力。核心產業集群和產業集團的控制力越強，產業內的生產分工與合作關系越緊密，這樣既能保證產業間、地區間創新合作的廣度和深度，又能促進產業內的知識流動與再創新。核心產業集群和產業集團的創新產出更多依賴于客觀條件，不同的客觀條件導致溢出效果存在差異，如關稅壁壘產生區域間溢出差異。核心產業集群和產業集團的全球產業鏈、價值鏈參與度與對外貿易強度，是影響產業集群和產業集團間價值溢出的關鍵因素。對于核心產業集群和產業集團來說，其前向與后向價值鏈參與度越大，越容易獲得宏觀政策支持，獲取全球經濟發展紅利。從產業中觀層面看，隨著地理距離增大，可能存在兩種效應：一方面，正如以往基于微觀層面的研究所證實的，隨著地理距離增大，兩地區貿易成本增加，導致價值流動速度遠不如鄰近地區，因此出現了貿易過程中的滯后性，這種滯后性會影響產業控制力強度，進而降低知識溢出強度；另一方面，隨著地理距離增大，各區域間的地域差異逐漸顯現，這種地域性差異包含文化差異、制度差異等，上述差異會對核心產業集群和產業集團的領導力產生一定排斥作用，使得該地區的信息、資源流入減少，導致該產業科技發展滯后，進一步影響國內產業創新研發，對產業升級產生負向影響。因此，本文提出研究假設：

H2：隨著地理距離增大，地理距離加權的產業領導力對非核心產業區的創新效率有負向效應。

H2a：地理距離增大對核心產業領導力有負向影響；

H2b：地理距離增大導致核心產業集群、產業集團與非核心產業區的制度距離增大，進而降低非核心產業區的創新效率。

H2c：地理距離增大導致核心產業集群、產業集團與非核心產業區的文化距離增大，進而降低非核心產業區的創新效率。

2 模型構建與數據選擇

2.1 指標選取、測度及數據說明

(1)被解釋變量選取與測度。本文的被解釋變量為專利申請數量(Patentsikt)。沿用Piermartini[12]使用的專利申請數作為衡量產業創新的指標。專利申請數綜合反映了一國在各個產業領域的創新研發績效。本文依據全球五大知識產權局統計的以IPC標準分類的22個國家、29個產業專利申請數作為被解釋變量。在數據來源上，由于各國政策環境、專利申請費存在差異，專利數可能無法真實反映產業創新成果，因此本文選取各國在全球五大專利局申請的產業專利數。其原因在于，包含中國專利局、日本專利局、韓國專利局、歐洲專利局、美國專利局在內的全球五大專利局的世界認可度較高，影響范圍基本覆蓋了全球所有高收入、中高收入以及中等收入國家，因此數據更完整；另一方面，五大專利局擁有相同的申請標準，能夠控制不同主客觀因素對專利申請數有效性的影響。在數據選取上，首先，為了保證數據的完整性及合理性，本文根據五大專利局統計的各國分產業專利申請數量中統計數據完整的22個國家作為數據截面，同時，根據五大專利局數據庫中統計的2012-2017年各國分產業專利申請數量作為被解釋變量數據來源。此外，由于專利局數據依照IPC4標準對產業進行分類，為了與被解釋變量保持一致，本文對照IPC4標準分類表與ISIC/Rev.4分類表，將產業分類進行對照轉化，并以此篩選出29個產業作為被解釋變量的最終數據。

(2)解釋變量選取與測度。本文第一個核心解釋變量為產業控制力l_departmentijt。產業分工地位可以反映產業領導能力。毛海歐等[26]通過研究發現，生產位置可以影響產業地位。因此，本文參考上述研究，通過對22個國家29個產業的生產位置數據進行排序，篩選出各產業中生產位置最高的作為該產業鏈核心產業，同時，基于產業集群和產業集團控制力的定義，以該產業全球產業鏈和價值鏈參與指數加權的進出口額之和，作為非核心產業區對核心產業集群和產業集團產品供求的依賴程度，同時，除以非核心產業區產業增加值衡量非核心產業區產出的依賴指數，即核心產業控制力系數。基于此，本文構造如下控制力系數計算公式：

l_departmentijt=

(1)

其中，i、j分別表示非核心產業區所在國家、核心產業集群與產業集團所在國家，k、t分別表示產業和時間，l_departmentijkt表示t時j國核心產業k對i國k產業的控制力，GVCPt_fjt、GVCPt_bjt分別表示j國價值鏈前向參與度指數及價值鏈后向參與度指數，Exportijkt代表產業出口，GDPikt代表產業增加值，以上數據來源于對外經貿大學創建的UIBE GVC Indicators數據庫。其中，GVCPt_fjt、GVCPt_bjt采用Wang，Wei，Yu等[27]提出的價值鏈參與度衡量方法。

本文第二個核心解釋變量為地理距離加權的產業領導系數dis_lij。該解釋變量研究產業控制力隨地理距離變化對非核心產業集群和產業集團的影響，其中，Disij代表i、j兩國地理距離。根據理論分析，隨著地理距離擴大，產業控制力會有正反兩個方面的影響，但其負向影響大于正向影響，最終效應為負。因此，本文引入以地理距離加權的產業控制力系數探究上述種影響是否顯著。因此，將其計算方式定義為：

dis_lij=ln(Disij)×l_departmentijkt

(2)

其它變量選擇。i國k產業t時期的研發投入rdikt。某產業創新效率直接受到該產業創新研發投入的影響。因此，為了避免方程可能存在的內生性問題，本文加入i國k產業t時期的研發投入衡量指標。該指標數據來自世界銀行公布的各國R&D投入占GDP的百分比與中央財經大學UIBE GVC Indicators數據庫搜集的各國各產業年產出之積。

同時，為了保證研究回歸的穩健性，構造另一組控制力系數衡量指標，其計算方式如下：

L_departmentijkt=

(3)

其中，Poi_upjt、Poi_downjt分別表示產業前向生產長度及產業后向生產長度，其數據來源于UIBE GVC Indicators數據庫，計算方法依據Wang、Wei & Yu等[28]構建的生產長度衡量模型。

Wang、Wei & Yu等[28]的研究表明，一國產業基于價值鏈的生產長度決定了該產業在價值鏈中的位置，長度較大的企業可以吸附更多非核心產業進行生產與研發，提升生產效率與產品轉換效率。因此，用生產長度對產業進出口數據進行加權，同樣能夠比較準確地衡量該核心產業領導能力。

此外，本文根據現有研究揭示的可能影響知識溢出的關鍵因素，在計量模型中加入如下控制變量：①i國在t時刻的產出GDPit，該數據來源于世界銀行數據庫公布的全球各國年產出數據；②j國k產業在t時刻的產出GDPjkt，該數據來源于世界銀行數據庫公布的全球各國年產出數據；③i國在t時刻的人均產出GDPPCit，該數據來源于世界銀行數據庫公布的全球各國人均產出數據；④i國研究人員數量researcherjt，該數據來源于聯合國教科文組織數據統計研究所公布的全球各國研究人員數量。

2.2 模型構建

基于以上分析，為研究產業核心控制力與地理距離加權的產業控制力對非核心產業區知識溢出效用的影響，參考Roberta 等[12]研究知識溢出的方法，構建如下計量模型：

leadijkt=l_departmentijt×ln(GDPjkt)

(4)

其中，leadijkt代表以產業控制力系數加權的j國k產業在t時期對i國k產業的領導能力，將j國k產業t時期產出用產業控制力系數進行加權，以衡量j國k產業產出通過價值鏈領導對i國k產業創新研發的作用，其系數反映了該效用強度。同時，為進一步驗證回歸穩健性，構建另一核心變量進行穩健性回歸，其方程如下：

Leadijkt=L_departmentijt×ln(GDPjkt)

(5)

由于無法完全排除變量遺漏問題，因此加入國家固定效應、產業固定效應與年份固定效應，以保證回歸穩健性。其中，國家固定效應、產業固定效應和年份固定效應分別用γi、κi以及ηt表示。

3 實證結果與分析

3.1 基準回歸結果分析

表1報告了產業控制力對產業內知識溢出促進作用的基準回歸結果，為了避免異方差等問題帶來的影響，在估算過程中采用穩健標準誤對異方差進行處理(后文亦采用同樣方法)。表1第(1)列反映了考慮R&D投入與產業控制力核心變量但未考慮其它非觀測變量的固定效應回歸結果；第(2)列是考慮了計量模型所有可觀測變量，但沒有控制其它非觀測變量的固定效應回歸結果；第(3)列是在第(1)列的基礎上考慮了國家固定效應的回歸結果；第(4)-第(6)列為依次對所有可觀測變量控制國家固定效應、產業固定效應、年份固定效應后的回歸結果。第(1)列回歸結果表明，產業控制力(lead)系數估計值為0.048，且通過了顯著性統計檢驗，說明核心產業控制力對知識流動具有積極促進作用；第(2)列回歸結果顯示，在加入所有可觀測變量后，產業控制力(lead)系數仍然為正且通過了顯著性統計檢驗，說明在考慮其它可觀測解釋變量后，核心產業控制力對知識流動具有正向促進作用。據此，前文理論假設H1得到初步驗證。進一步觀察第(2)列回歸結果可以看出，以地理距離加權的產業控制力系數為-0.339，且通過了顯著性檢驗，說明地理距離加權的控制力對知識溢出有顯著負向影響，因此理論假設H2也得到了初步驗證。第(3)列回歸結果顯示，加入國家固定效應后對核心產業控制力(lead)的系數為0.042，與第(1)列相比，有小幅下降但仍然保持高度顯著；第(4)-(6)列回歸結果表明，在依次控制其它非觀測固定效應的條件下，無論是影響方向，還是系數估計值的顯著性方面，產業控制力(lead)及距離加權的產業控制力(dis_l)系數估計值均沒有發生實質性改變，說明檢驗結果具有較好穩健性，進一步驗證了前文的理論假設。

表1 基準回歸結果Fig.1 Benchmark regression results

對于控制變量，非核心產業區總產出GDP(lngdp)系數為負且通過了顯著性統計檢驗，說明非核心產業區產出提高會導致產業創新效率下降。其可能的原因是，對于非核心產業區來說，其采用的技術相對落后，生產效率較低，該國總產出增加主要來自稟賦投入增加。因此，對于非核心產業區來說，其增加的產出絕大部分源于生產成本增加，同時，由于非核心產業區存在對核心產業集群和產業集團的路徑依賴，缺乏創新研發激勵。隨著產出增大，更多的資源被用于擴大生產而非創新研發，進而導致非核心產業區的創新研發進一步滯后，產生負向影響。核心產業區各產業的總產出(lngdp2)系數為正且通過了顯著性統計檢驗，說明核心產業集群和產業集團的產出越高，其應用創新研發的比例也就越高，進而導致有意或無意的知識外溢越多，促進了知識流動。非核心產業區的人均總產出(lngdpp)系數為正且通過了顯著性統計檢驗，說明與總產出不同，人均產出反映了單位勞動力的稟賦收益，單位稟賦收益越高說明該國生產率越高，進而有助于將部分產出用于創新研發。因此，人均GDP越高，產出效率越高，進而正向影響該國創新績效。非核心產業區研發人員數量(lnreri)系數為正且通過了顯著性統計檢驗，說明產業創新能力同樣受到研究人員數量的影響，研究人員是直接參與本國創新研發的關鍵變量，其數量對產業創新具有顯著正向影響。據此，前文理論假設H1、H2得到進一步驗證。

3.2 穩健性回歸結果及分析

3.2.1 替換核心解釋變量的穩健性回歸

為了驗證基準回歸的穩健性，通過替換核心解釋變量leadijkt以及dis_lij的計算方法,重構核心解釋變量Leadijkt以及dis_Lij，據此進行穩健性回歸，回歸結果見表2。

從回歸結果可以看出，兩種核心解釋變量Leadijkt和dis_Lij對非核心產業區創新成果的影響仍然保持顯著，且控制變量的回歸結果與基準回歸結果基本相同，說明前文基準回歸是穩健的。

表2 替換核心變量的OLS估計回歸結果Fig.2 OLS estimation regression results of replacing core variables

3.2.2 基于產業性質的分樣本回歸結果

產業創新能力受到其所屬產業性質的影響，部分產業利潤轉化率較高且資本周轉速度快，導致不同產業創新能力存在差異，這種影響可能由于未對產業性質進行區分而被掩蓋，影響回歸估計結果的準確性和精確性。因此，為了進一步驗證回歸結果的穩健性，按照被解釋變量所屬產業性質，將其劃分為農業、工業、服務業3組進行回歸，所得回歸估計結果見表3。其中，第(1)列、第(3)列、第(5)列未加入控制變量；第(2)列、第(4)列及第(6)列加入控制變量。從回歸結果可以看出，第(1)列和第(2)列中核心解釋變量(lead)均不再顯著，其原因是組內統計量較小且存在較多數據缺失，無法獲得準確的統計結果。第(3)-(6)列回歸結果顯示，核心解釋變量(lead)、距離加權的核心解釋變量(dis_l)與基準回歸結果基本一致。上述回歸結果驗證了本文的理論假設，即知識溢出效應確實在不同屬性產業間具有異質性。相對而言，在工業和服務領域，知識更容易透過全球生產網絡產生溢出效應；農業由于自身屬性以及在全球生產網絡構建中滯后于制造業和服務業，其知識溢出效應相對不顯著。

表3 基于產業性質的分樣本回歸結果Fig.3 Sub-sample regression results based on industrial nature

3.2.3 基于區域劃分的分樣本回歸結果

實際上，在全球產業鏈和價值鏈演進過程中，仍然具有較強的區域價值鏈特征。因此，為了進一步驗證回歸結果的穩健性，按照被解釋變量所屬區域，將其劃分為歐洲、亞洲、美洲4組進行回歸。由于大洋洲僅有一個樣本，因此不對其進行回歸分析。回歸估計結果如表4所示，其中，第(1)列、第(3)列、第(5)列未加入控制變量，第(2)列、第(4)列及第(6)列加入控制變量。從回歸結果可以看出，第(3)列和第(4)列中兩者不再顯著，原因是統計數據缺失的樣本主要集中在亞洲國家，因此估計偏差較大。除此之外，其它各列中的核心解釋變量(lead)、距離加權的核心解釋變量(dis_l)與基準回歸結果基本相同，說明回歸結果具有穩健性。

4 進一步拓展分析

上述研究發現，地理距離加權的產業控制力對非核心產業區的創新效率具有負向影響，根據理論分析，本文認為地理距離對控制力具有兩方面作用。首先，地理距離擴大會導致核心產業控制力下降；其次，隨著地理距離擴大，地理距離加權的控制力增強，核心產業區與非核心產業區的文化差異、制度差異增大，進而導致非核心產業區對控制力的排斥作用，負向影響非核心產業區的創新績效。為了驗證該假設，本文對兩個方向的影響作進一步驗證，以深入探究產業領導力在知識溢出中的作用。

4.1 地理距離對控制力的抑制作用檢驗

為了驗證地理距離對控制力的抑制作用，構建如下計量檢驗方程：

leadijkt=β0+β1ln(Disij)+β2(rdikt)+β3GDPit+β4ln(GDPjkt)+β5ln(GDP_Pit)+β6ln(researcherikt)+γi+κi+ηt+εijkt

(6)

同時，為了驗證回歸結果的穩健性，將被解釋變量(leadijkt)替換為Leadijkt并進一步作穩健性回歸，回歸結果如表5所示。

表5報告了地理距離對控制力的抑制作用檢驗結果，為了保證回歸結果的穩健性，每次回歸都控制了國家固定效應、產業固定效應以及年份固定效應。其中，第(1)列和第(3)列分別展示了未加入控制變量時地理距離對產業控制力影響的回歸結果，第(2)列和第(4)列分別列示了加入所有可觀測變量后地理距離對產業控制力的影響。從第(1)列可以看出，地理距離(lnd)的系數為-0.197且具有顯著性影響；從第(2)列可以看出，在加入所有可觀測變量后，地理距離(lnd)的系數為-0.197，較模型(1)有所下降，但仍保持顯著。據此可以看出，隨著地理距離擴大，核心產業控制力呈現出遞減趨勢，由此本文的機制假設H2a得到驗證。從表5第(3)列及第(4)列回歸結果可以看出，在替換被解釋變量后，回歸結果仍然保持為負且比較顯著，證明了回歸結果的穩健性。

表4 基于區域劃分的分樣本回歸結果Fig.4 Sub-sample regression results based on regional division

表5 地理距離對控制力的抑制作用回歸檢驗結果Fig.5 Regression test results of the inhibitory effect of geographical distance on control

4.2 地理距離加權的控制力中介效應檢驗

本文認為地理距離加權的控制力對非核心產業區創新效率的負向作用來自地理距離加權的控制力提升，核心產業區及非核心產業區之間的文化差異及制度差異增大，導致對控制力的排斥作用。因此，本文參考Kogut 和Singh[29]構建的文化距離測度指數CDij測度兩國文化異質性，其表達式如下：

(7)

Cdij表示i、j兩國的文化距離指數；Iik及Ijk分別表示兩國第k維度的得分。根據Kogut 和Singh(1988)的分析，兩國文化異質性可通過計算個人主義、權力距離、男性氣質、不確定性規避、長期導向和放縱指數6個維度獲得；Vk表示所有樣本國家k維度分數的方差。

另一方面，本文根據De Groot等[30]構造的制度異質性指數Idij測度制度異質性。

(8)

Idij表示i、j兩國的制度距離指數；Jik及Jjk分別表示兩國第k維度的得分。根據De Groot 等[30]的分析，兩國制度異質性可通過腐敗控制、政府管制效率、政治穩定性、監管質量、法治環境和民主議政程度6個維度計算；Vk表示所有樣本國家k維度分數的方差。

為了驗證地理距離加權的控制力對非核心產業區創新效率的負向作用，采用中介效應模型進行相關檢驗。本文構造的檢驗模型如下：

Cdij=β0+β1leadijkt+β2Disij+γi+κi+εijkt

(9)

Idij=β0+β1leadijkt+β2Disij+γi+κi+εijkt

(10)

ln(Patentsikt)=β0+β1ln(rdikt)+β2leadijkt+β3dis_lij+β4Cdij+β5Idij+γi+κi+εijkt

(11)

據此所得回歸估計結果如表6所示。

表6第(2)列和第(3)列回歸結果顯示，地理距離增大對制度距離以及文化距離都具有顯著負向影響，而根據第(4)列回歸結果可以看出，制度距離對非核心產業區創新效率的影響顯著為負，因此基本驗證了本文假設H2b，即隨著地理距離增大，制度距離隨之增大，制度異質性增強，進而導致非核心產業區創新效率降低。至于文化距離對非核心產業創新效率的影響，表6所得回歸估計結果并不顯著，說明并沒有證據表明文化距離抑制了知識溢出，即文化距離對知識溢出的作用不確定，從而進一步驗證前文理論假設H2c。

表6 地理距離加權的控制力中介效應檢驗回歸結果Fig.6 Regression results of control mediation effect test weighted by geographical distance

5 結論與啟示

本文從當前全球產業鏈分工角度，以及基于產業鏈不同產業集群和產業集團具有非對稱領導地位的特征與事實出發，利用22個國家29個產業相關數據對核心產業領導力進行定義，驗證了核心產業領導力對知識溢出的影響，分析了地理距離對產業領導力進而間接影響知識溢出的現實效應。研究表明：①產業鏈條中各產業集群和產業集團可以劃分為核心產業區與非核心產業區，而核心產業區對非核心產業區具有一定控制力；②以價值鏈參與度表征的核心產業控制力對知識溢出具有顯著正向影響，這種影響來自核心產業集群和產業集團通過價值鏈參與形式，將創新研發成果輸出至非核心產業區，這種輸出隱藏于價值流動中；③地理距離加權的核心產業控制力對非核心產業區的創新效率具有顯著負向影響，從機制上看，其主要原因是隨著地理距離增大，核心產業區和非核心產業區之間的制度距離拉大，而制度距離對非核心產業區的創新績效具有負向影響。因此，隨著制度距離增大，以地理距離加權的核心產業控制力對非核心產業創新績效的影響顯著為負。

對核心產業集團來說，不斷加大價值鏈參與度，通過構建全球生產網絡促進研發成果溢出，一方面有助于提升產業整體生產效率，提高產業內分工配合的默契度，使核心產業集群和產業集團能夠充分利用產業控制力進行產業轉型升級；另一方面，李騰[31]的研究表明，知識擴散和傳播同樣存在正反饋效應，即非核心產業吸收的外部知識溢出將會轉化為非核心產業深入研發的基礎，最終產生新知識并逆向傳遞給核心產業，促進核心產業創新績效提升。對于非核心產業來說，實施合理有效的對外開放政策，積極參與全球生產，能夠更充分地吸收來自核心產業集團外溢的研發成果，激發本產業集團創造活力，實現價值鏈地位攀升。

在當前全球產業鏈和價值鏈重構的關鍵階段，中國以人類命運共同體理念為引領，積極推動經濟全球化朝著更加開放、包容、普惠、平衡、共贏方向發展。基于本文研究發現，為經濟全球化發展作出更多貢獻，推動全球產業鏈和供應鏈重構，尤其是推動全球產業鏈和價值鏈朝著更加包容的方向發展，中國亟待提升自身在全球產業鏈和價值鏈中的分工地位，強化在區域價值鏈乃至全球產業鏈、價值鏈中的領導力和控制力。據此可見，中共十九大報告提出的“加快促進產業邁向全球產業鏈和價值鏈中高端”的戰略目標，以及“打造世界級的先進制造業產業集群”等觀點，實際上不僅是新階段中國邁向高質量發展的現實需要，也是在經濟全球化走到“十字路口”的關鍵階段更好發揮中國在推動乃至引領新一輪經濟全球化發展中作用的現實需要。考慮到空間地理距離以及由此產生的制度差異等影響，加大推進“一帶一路”倡議，率先從區域價值鏈構建上實現突破，進而實現全球產業鏈和價值鏈分工地位提升，可能是一種切實有效的選擇。此外，考慮到我國在全球產業鏈分工格局中的現實情況，對于一些在全球產業鏈和價值鏈分工中仍然處于中低端的產業而言，需要不斷在競爭與合作中取得優勢，進一步深度融入全球產業鏈價值鏈分工體系，不斷加深與核心產業集群和產業集團的分工及合作。