全球價值鏈差異性嵌入方式如何影響產能利用率？

孔海濤 張小鹿

摘?要：在對外開放戰略升級和國內產能過剩的雙重背景下，本文將全球價值鏈（GVC）與產能利用率置于統一框架，分析不同GVC嵌入方式對產能利用率的影響機制，并利用2000-2014年中國工業行業全球價值鏈和產能利用率的匹配數據進行實證檢驗。研究表明：前向GVC參與度提高有利于產能利用率提升，后向GVC參與度提高則對提升產能利用率不利。具體而言，前向GVC參與主要通過技術進步而非投資對產能利用率產生影響；后向GVC參與影響產能利用率的技術進步渠道不顯著，其主要通過加大投資降低了產能利用率。進一步研究發現，抑制后向GVC參與對產能利用率的負向作用可成為現階段提升產能利用率的重點，鼓勵競爭和加強環境規制水平是可行措施。

關鍵詞：全球價值鏈；產能利用率；技術進步；投資

中圖分類號：F061.5??文獻標識碼：A??文章編號：1001-148X（2023）05-0039-12

收稿日期：2023-02-21

作者簡介：孔海濤（1978-），男，河南焦作人，講師，博士，研究方向：產業經濟學；張小鹿（1988-），本文通訊作者，男，山東濰坊人，助理研究員，博士，研究方向：發展經濟學。

基金項目：河南財政金融學院科研啟動基金項目，項目編號：2020BS007；國家自然科學基金青年項目，項目編號：72203121。

一、引?言

作為一種全球生產組織和治理機制，GVC通過國際分工對全球生產要素和貿易流向空間再配置的過程，勢必對一國產能利用狀況產生重要影響［1］。事實上，伴隨著先進技術和管理經驗的不斷引進，以及研發資金和人才的積累，中國企業技術水平得以明顯提升，GVC參與程度逐步深化，其嵌入GVC的方式也正在由后向參與向前向參與轉變［2］，這一變化必然對嵌入GVC的產能利用率效應產生重要影響。本文基于價值鏈差異性嵌入方式視角，探究中國企業所處的GVC分工體系如何影響國內產能利用率，其作用機制又是什么以及怎樣提升產能利用率等問題，對于化解過剩產能、實現中國經濟高質量發展，具有重要理論價值和現實意義。

從理論上講，嵌入GVC方式改變可以從多個方面對產能利用率產生影響。前向GVC參與企業在全球生產網絡中主要承擔產品設計、高端制造、營銷等職能［3］，這些高附加值生產環節的高技術水平要求，將大量低技術企業阻止在門外，減弱國內企業的跟風投資效應，避免嵌入GVC導致投資擴大造成的產能利用率下降；前向GVC參與企業在價值鏈中較多扮演“價值輸出”角色，能夠獲取豐厚利潤［4］，為企業自主創新和技術研發提供資金保障，有利于促進技術進步，提升產能利用率。后向GVC參與企業在全球生產網絡中主要從事原料供應、生產裝配與制造等低技術水平工作［5］，進入門檻較低，可能引發由嵌入GVC導致投資擴大而降低產能利用率；后向GVC參與企業在全球生產網絡中大多處于低附加值生產環節，獲利能力有限［6］，很難將充足資源投入到產品創新和技術研發領域，自身技術進步受限，影響產能利用率提升。

目前已有相關文獻就全球價值鏈地位與產能利用率之間的關系進行了探討。其中，有文獻基于全球價值鏈視角研究了中國鋼鐵行業產能過剩的形成機制，從國內價值鏈、全球價值鏈和對外貿易結構三個層次詮釋中國鋼鐵行業在低端鎖定狀態下的產能過剩形成機制［7］。其一方面僅從理論上進行定性分析，缺乏定量檢驗，使得結論說服力不強；另一方面僅考慮低端鎖定狀態下的中國鋼鐵行業產能過剩的形成機制，分析不夠全面。還有學者在測度中國制造業全球價值鏈地位和產能利用率基礎上，實證分析了全球價值鏈地位提升對產能過剩的影響［8］。但該文僅就嵌入GVC地位對產能過剩的影響進行分析，沒有考慮不同的GVC嵌入方式對產能利用率影響的差異性。

另一類相關文獻就經濟開放與產能過剩之間的關系進行了研究，多涉及產能利用率提升的途徑。現有研究認為對外直接投資對產能利用率的提升具有顯著促進作用，且對發展中國家的直接投資對產能利用率的提升作用更大［9］。有文獻基于“一帶一路”背景，對我國2014年前后對外直接投資行業格局進行實證研究，發現我國向“一帶一路”沿線國家的直接投資在產能過剩和造成污染的行業明顯增加，表明我國的“一帶一路”對外直接投資在各個領域有一定的選擇性，并且這種選擇性與東道國的制度質量有關［10］。從這些文獻可以看出，在開放環境下，投資是影響產能利用率的重要途經。

與現有研究成果相比，本文的貢獻可能在于：（1）將全球價值鏈與產能利用率納入統一分析框架，從前向GVC參與和后向GVC參與兩種嵌入方式對產能利用率的深刻影響進行全面評估，擴展了有關產能利用率影響因素研究的視野。現有文獻尚未就不同GVC嵌入方式的產能利用率效應及其影響機制進行專門研究，不能很好地解釋GVC參與對產能利用率產生的差異性影響。（2）梳理歸納不同GVC嵌入方式對產能利用率影響渠道差異性的基礎上，從技術進步和投資兩個渠道實證檢驗不同GVC嵌入方式對產能利用率的影響機制。（3）對于產能利用率的測度，本文選擇更符合現實情況的超越對數生產函數。相較于多數文獻采用的科布—道格拉斯生產函數和里昂惕夫生產函數，超越對數生產函數在考慮投入要素之間交互效應和替代效應的同時，還考慮時間變化因素的影響，因而更具普遍意義，能夠有效降低因函數設定形式不當造成的估計誤差。

二、理論假說

產能利用率即實際產出與潛在產出（產能）的比值。提升產能利用率的途徑主要有兩條：一是增加實際產出。生產中的實際產出主要受技術進步、生產效率等因素的影響，由技術創新不足導致的企業升級緩慢是產能利用率提升的一大阻力［11］，提升企業技術水平，能夠使實際產出更加接近生產前沿，有利于產能利用率提升。二是減少投資、降低產能。在企業實際產出水平一定時，減少投資、降低產能，可以有效化解過剩產能，提升產能利用率。因此，本文主要沿著技術進步和投資兩條主線分析全球價值鏈嵌入對產能利用率的影響機制。

企業嵌入全球價值鏈的方式主要有前向參與和后向參與兩種。其中，前向GVC參與企業，相對處于GVC分工中的高附加值生產環節；而后向GVC參與企業，相對嵌入GVC分工中的低附加值生產環節。

（一）前向GVC參與對產能利用率的影響機制

前向GVC參與企業在GVC分工中處于高附加值生產環節，更多充當“價值輸出”角色，為融入GVC的其他生產企業提供研發、設計、營銷等服務。這種“高技術門檻”將國內很多低技術企業拒之門外，很難在國內形成投資的“潮涌現象”。因此，前向GVC參與主要通過技術進步而非投資對產能利用率產生影響。具體而言：

前向GVC參與通過促進技術進步提升產能利用率。前向GVC參與企業面臨以下兩方面的壓力來提升自身的技術水平。第一，更高的產品和標準要求。嵌入GVC的發展中經濟體企業，為了達到價值鏈主導企業對出口產品的高質量要求，以及國外消費市場對產品的嚴苛技術標準，必須按照這些要求和標準，來提升自身技術水平和產品質量。第二，激烈競爭。一方面，嵌入GVC的本土企業，將面臨來自國外市場的激烈競爭，為進一步提升自身產品的國際競爭力，必須不斷進行技術革新；另一方面，在國內市場與國際市場融合過程中，嵌入GVC的本土企業，還會面臨來自價值鏈相同生產環節企業的激烈競爭，為了在競爭中勝出，本土企業將主動提升研發創新能力，促進技術進步，以便“逃離競爭”［12］。

前向GVC參與企業的技術提升可能受到價值鏈主導企業的阻擊，不利于產能利用率提升。嵌入GVC的發展中經濟體企業升級，一般按照工藝升級、產品升級、功能升級、鏈條升級的進程進行［13］。當發展中經濟體企業通過自主創新向更高級的功能升級或鏈條升級時，將對價值鏈主導企業的壟斷地位和既得利益構成威脅，此時便會受到價值鏈主導企業的阻擊，或者其利用自身的價值鏈壟斷優勢，迫使本土企業形成大量的專用性資產，擠壓技術研發資金，不利于前向GVC參與企業的技術進步。基于上述分析，本文提出如下假說：

H1：前向GVC參與主要通過技術進步而非投資對產能利用率產生影響。

H2：前向GVC參與對產能利用率的影響取決于技術進步的正、負兩種效應的大小。

（二）后向GVC參與對產能利用率的影響機制

后向GVC參與通過促進技術進步提升產能利用率。第一，嵌入GVC生產網絡的本土企業可以從國外進口技術含量高、工藝復雜的中間投入品，這些隱含技術和知識的中間品，通過商品貿易形式實現技術溢出［14］。第二，跨國公司為提升自身所在價值鏈的整體運行效率，會在全球范圍內優化產業鏈布局，并將其擁有的前沿知識和先進技術，透過外商直接投資向東道國進行知識轉讓和技術溢出，促進本土企業技術進步［15］。

后向GVC參與可能抑制技術進步不利于產能利用率提升。發展中經濟體在勞動力成本、用地價格及政策優惠等方面具備競爭優勢，本土企業容易通過低端制造環節嵌入GVC生產網絡，短期內可以獲得較大收益。但長期來看，后向GVC參與可能對技術進步不利。第一，長期以來，發達國家或國外跨國公司牢牢掌控全球價值鏈主導權，給予后向GVC參與企業的技術支持和價值分配極為有限。當后向GVC參與企業用盡融入全球生產網絡的全部收益，嘗試進一步提升自身技術水平和利潤時，會受到創新和資本積累等方面的限制，被“鎖定”在加工生產環節，即在附加值較低的環節嵌入使企業難以獲取進行創新所必需的資本積累，限制企業技術進步。第二，后向GVC參與企業在全球生產網絡中往往扮演“價值輸入”角色，能夠以低成本進口高質量、高技術的中間產品，這種“兩頭在外”的加工貿易模式和國際市場上更高質量的中間品替代，可能減少企業自主創新的動力，極易陷入“創新惰性”陷阱［16］，不利于促進技術進步。第三，進口企業對國外技術溢出吸收能力的大小除取決于東道國的經濟、社會、制度等因素外，自身的吸收能力也至關重要，當企業技術吸收能力達到最低門檻時，才能較好應用跨國公司的先進技術［17］。后向GVC參與企業，受制于自身學習吸收能力低的限制，對于全球價值鏈的高端技術很難真正完全吸收，限制技術擴散。由此，提出如下假說：

H3：后向GVC參與通過技術進步對產能利用率產生影響，但影響方向和大小取決于正負兩種效應的對比。

后向GVC參與通過加大國內投資，不利于產能利用率提升。后向GVC參與企業在價值鏈中承擔原料供應、生產裝配、加工制造等職能，由于這些生產環節所需技術水平低，企業較易進入。當發展中經濟體企業憑借資源和成本優勢通過后向參與嵌入GVC后，可以利用GVC的優質廉價中間品全球采購系統和產品全球銷售網絡迅速降低生產成本、擴大生產規模，提高自身利潤水平［18-19］，這一方面會刺激后向GVC參與企業加大投資，另一方面也會吸引大量低技術水平的本土企業進入該領域，形成投資“潮涌現象”，進而可能誘發產能過剩，不利于產能利用率提升。由此，本文提出如下假說：

H4：后向GVC參與通過加大投資不利于產能利用率提升。

三、模型設定、指標構建與選取及數據說明

（一）模型設定

該部分將通過構建計量經濟模型，實證檢驗嵌入全球價值鏈對產能利用率的影響。具體模型設定如下：

CUit=α0+α1GVCP_fit+α2GVCP_bit+βXit+μi+μt+εit?（1）

其中，i表示某個工業行業，t表示年份。被解釋變量CUit表示i工業行業t年的產能利用率；GVCP_fit表示i工業行業t年前向GVC參與度；GVCP_bit是i工業行業t年后向GVC參與度；Xit為控制變量，是一系列可能直接影響被解釋變量的指標，包括技術進步（Tec）、行業投資（Inv）、市場需求（Growth）、對外開放（Open）等；μi是行業固定效應，用于剔除一些短期內不受時間變化影響的因素；μt是時間固定效應，主要用來控制特定年份影響工業行業的宏觀經濟政策和外部沖擊因素；εit是隨機擾動項。

（二）指標構建與選取

1.產能利用率指標測度。對于產能利用率的測度，現有文獻主要采用峰值法、生產函數方法、成本函數方法等。鑒于現有產能利用率測度方法的局限性，本文選擇隨機前沿分析方法進行產能利用率測算。與部分文獻選擇科布—道格拉斯生產函數和里昂惕夫生產函數不同，我們選擇更符合現實情況的超越對數生產函數形式，即：

lnYit=δ0+δ1t+12δ2t2+12δ3（lnK2+12δ4（lnL2+12δ5lnKlnL+δ6tlnK+δ7tlnL-uit?（2）

式中，Y為實際產出，i表示某工業行業，t為時間變量，K和L分別為資本投入和勞動投入；u為無效率項，且服從u～N+（μ，σ2u）。

為了使用一步法進行估計，將生產效率函數設定為如下形式：

uit=γ0+γ1ω1t+γ2ω2t+γ3ω3t+εit?（3）

式中的ω1、ω2、ω3分別表示市場化程度、行業規模和行業出口占行業總產值的比重。

當uit=0時，（2）為潛在產出（產能）：

lnY*it=δ0+δ1t+12δ2t2+12δ3（lnK2+12δ4（lnL2+12δ5lnKlnL+δ6tlnK+δ7tlnL??（4）

產能利用率的計算公式為：cuit=YitY*it

基于上面產能利用率公式的測算結果，發現2000-2014年間，中國工業行業整體的產能利用率在60%-70%之間此處采用對應年份各工業行業的產能利用率的均值表示當年工業行業整體的產能利用率。，與產能利用率79%-82%的合意區間有一定差距，說明我國工業行業產能利用并不充分，存在產能過剩。通過不同年份產能利用率核密度圖（右圖）可以發現，整體上，核密度曲線在2001年、2007年和2014年不斷向右移動，這表明整體而言，我國工業行業的產能利用率在不斷提高；但是，三條曲線的波峰位置不斷上升且左移，反映了兩個重要信息，一是我國各工業行業的產能利用率出現收斂，某種程度反映出各工業行業的產能布局更加協調；二是更重要的，多個工業行業的產能利用率出現了下降，而且正在向左偏離79%-82%的合意區間，這些變化應該引起高度

圖?不同年份各工業行業的產能利用率核密度圖

重視。不考慮年份，考察各產能利用率發現：我國產能利用率表現出明顯的行業異質性，比如，煉焦、精煉石油產品制造行業的年均產能利用率僅為35.8%，而電氣設備制造行業的年均值則達到了88.06%。

2.全球價值鏈嵌入程度測算。本文借鑒Wang等學者的研究方法測算全球價值鏈嵌入程度［20］。首先，建立一個包含M個國家N個部門的投入產出模型。將總產出X分解為中間產品和最終產品兩部分，即X=AX+Y。以S國的生產活動為例進行分解：

Xs=AssXs+∑Mr≠sAsrXr+Yss+∑Mr≠sYsr=AssXs+Yss+E?（5）

式中，E=∑Mr≠sAsrXr+∑Mr≠sYsr，表示S國出口到R國的中間產品與最終產品之和，即S國的總出口。

（5）式變形為：

Xs-AssXs=Yss+E（6）

（I-Ass）Xs=Yss+E（7）

（7）式兩邊同乘以（I-Ass）-1?可得：

Xs=（I-Ass）-1Yss+E）（8）

令Lss=（I-Ass）-1，則（8）式可以簡化為：

Xs=LssYss+E）（9）

將總出口根據中間品、最終品和最終目的使用國進行分解，可以得到國家部門層面的國內增加值的前向分解：

Vs′=Vs︿LssYss+Vs︿Lss∑Mr≠sYsr+Vs︿Lss∑Mr≠sAsrLrrYrr+Vs︿Lss∑Mr≠sAsr∑MuBruYus+Vs︿Lss∑Mr≠sAsr（∑MuBru∑Mt≠sYut-LrrYrr）（10）

（10）式右邊第一項Vs︿LssYss）表示滿足自身需求的最終產品中所包含的國內增加值；第二項（Vs︿Lss∑Mr≠sYsr）表示出口到國外的最終產品中所包含的國內增加值；第三項（Vs︿Lss∑Mr≠sAsrLrrYrr）表示S國出口的中間產品所包含的國內增加值直接被R國吸收的部分，用V_GVC_R表示；第四項（Vs︿Lss∑Mr≠sAsr∑MuBruYus）表示以中間產品形式出口的增加值又返回S國并被最終需求吸收的部分，用V_GVC_D表示；第五項（Vs︿Lss∑Mr≠sAsr（∑MuBru∑Mt≠sYut-LrrYrr））表示S國出口的中間產品中所包含的增加值間接被R國吸收或再出口到其他國家的部分，用V_GVC_F表示。

同理，將一國家部門層面生產最終產品所需的增加值可以作如下后向分解，最終結果為：

Ys′=VsLssYss︿+VsLss∑Mr≠sYsr︿+∑Mr≠sVrLrrArsLssYss︿+Vs∑Mr≠sBsrArsLss∑MtYst︿+∑Mr≠sVr（∑Mu≠rBruAusLss∑MtYst︿-LrrArsLssYss︿）（11）

（11）式等號右邊包括五項，其中第一項（VsLssYss︿）表示為滿足S國生產國內需求的最終產品所需要的國內增加值；第二項（VsLss∑Mr≠sYsr︿）表示為滿足國外最終產品生產所需要的國內增加值；第三至五項表示包含在進口中間品中的增加值，分別用Y_GVC_R、Y_GVC_D和Y_GVC_F表示。

根據（10）和（11）式的分解，定義前向GVC參與度指數（GVCP_f）和后向GVC參與度指數（GVCP_b）為：

GVCP_f=V_GVC_RVs′+V_GVC_DVs′+V_GVC_FVs′（12）

GVCP_b=Y_GVC_RYs′+Y_GVC_DYs′+Y_GVC_FYs′（13）

前向GVC參與度指數（GVCP_f）衡量的是全球價值鏈生產和貿易活動產生的增加值占整個行業增加值（GDP）的份額；而后向GVC參與度指數（GVCP_b）衡量的是涉及跨國生產活動的國內和國外成分對一國最終產品生產的貢獻比例。一個國家（行業）的前向GVC參與度指數（GVCP_f）越高，表明該國（行業）更多以為其他國家（行業）生產提供中間投入品的方式參與到全球價值鏈分工體系；后向GVC參與度指數（GVCP_b）越高，表明該國（行業）生產最終品所需的增加值更多來自其他國家或地區。這兩個指數的相對值可以表明一個國家（部門）在全球生產網絡中的地位，例如前向GVC參與度大于后向GVC參與度時，意味著該國（行業）更積極地參與全球價值鏈的上游生產活動，處于全球價值鏈上相對較高的生產環節，更多地充當“價值”輸出角色。

3.控制變量。參考現有研究，選取如下控制變量：（1）技術進步（Tec），采用各行業規模以上工業企業R&G經費內部支出來表示，用來反映各工業行業對先進技術的引進和吸收強度。由于2009年之前的R&G經費內部支出統計數據以大中型工業企業為統計口徑，因此，本文采用2009年規模以上工業企業R&D經費內部支出占大中型工業企業R&D經費內部支出的比值來推算2009年以前的研發經費數據。（2）行業投資（Inv），采用各工業行業投資額與工業總產值的占比來替代。其中，各工業行業投資額等于行業當期固定資產原價與前一期固定資產原價之差，工業總產值（當年價格）數據從2013年開始不再統計，本文使用各行業工業銷售產值（當年價格）來替代。（3）市場需求（Growth），采用各工業行業銷售收入增長率表示。從2006年開始，統計年鑒不再對各工業行業的銷售收入數據進行統計，因此，本文對于從2006年開始的各工業行業銷售收入數據使用各行業主營業務收入數據來替代。（4）對外開放（Open），采用各工業行業的出口交貨值占行業銷售收入的比重來表示。由于2001年工業行業出口交貨值數據缺失，本文采用行業出口交貨值占行業工業總產值的比例來推算。（5）資本密集度（Capital），用人均固定資產凈值占行業總產值的比重表示。（6）競爭強度（Compete），采用勒納指數來衡量，該指標越大行業集中度越高，競爭程度相應越低。勒納指數等于行業增加值與勞動補償之差占行業總產值的比重。其中，勞動補償用行業工資總額替代；行業增加值2005年的數據缺失，2008年之后由于統計口徑變化不再統計，因此，本文在假設各行業增加值年度增長率等于整個工業行業增加值年度增長率基礎上，以行業增加值年度增長率為基礎推算得到。（7）國有企業比重（Soe），采用行業國有及國有控股企業產值占各行業總產值的比重表示。其中，2004年行業國有及國有控股企業產值數據缺失，采用2003年和2005年的均值替代；2000年、2005年和2014年統計口徑變為行業國有控股企業產值，近似用行業國有控股企業產值數據替代行業國有及國有控股企業產值數據。

（三）數據說明與變量描述

全球價值鏈嵌入程度的數據來源于世界投入產出數據庫（WIOD）和UIBE?GVC?Index?數據庫，由于該數據庫的時間范圍為2000-2014年，并且有14個細分行業與中國工業行業數據相匹配，所以本文選取2000-2014年14個細分行業木材制品業（除家具制造）及紙制品制造；印刷和記錄媒介復制業；煉焦、精煉石油產品制造；化學原料和化學制品制造業；藥品原料和藥品制劑制造業；橡膠和塑料制品業；非金屬礦物制品業；金屬制品業；計算機、電子和光學產品制造業；電氣設備制造；其他運輸設備業；家具制造業；電力、燃氣熱力及空調系統供應；水的收集、處理及供應業。全部國有及規模以上非國有企業的面板數據來進行實證檢驗。產能利用率計算所需的相關數據、控制變量數據來源于各年度的《中國工業經濟統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》，因2005年的《中國工業經濟統計年鑒》數據全部缺失，本文采用插值法將相應數據補齊。具體變量描述性結果見表1。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

根據模型（1），對全球價值鏈嵌入與產能利用率之間的關系進行回歸，結果如表2所示。其中，第（1）-（2）列是前向GVC參與的回歸結果。第（1）列僅考慮核心解釋變量前向GVC參與度（GVCP_f）；第（2）列在此基礎上加入控制變量。從結果中可以看出，無論是否加入控制變量，前向GVC參與度（GVCP_f）的系數均為正，并且至少在5%的水平顯著，表明前向GVC參與度（GVCP_f）提升有利于產能利用率提高，本文研究假設H2得到驗證。一個行業前向GVC參與度（GVCP_f）越高，意味著該行業更多以提供中間投入品的方式，參與到全球價值鏈生產網絡體系，在全球價值鏈中處于相對較高端的生產環節，扮演價值輸出角色。這種以技術優勢提供中間投入品的全球價值鏈參與方式，一方面，會面臨全球價值鏈高端生產環節（也是高附加值的生產環節）的激烈競爭，倒逼其不斷進行技術創新，保持技術優勢，提升技術水平，有利于促進產能利用率提升；另一方面，還可能受到全球價值鏈主導企業阻擊，迫使自身進行原始創新，有利于產能利用率提升。這一路徑的邏輯是全球價值鏈鏈主為維護自己的壟斷地位和既得利益，避免過多的全球價值鏈參與者進入高附加值生產環節，必然會利用自身優勢對進入高端生產環節的參與者進行阻擊，這樣前向GVC參與企業將很難從外部獲得技術溢出，只能通過提升自身原始創新能力，獲得鏈條或功能升級，促進產能利用率提升。

表2中第（3）-（4）列是后向GVC參與的回歸結果。從中發現，后向GVC參與度（GVCP_b）的估計系數顯著為負，表明后向GVC參與度（GVCP_b）提升對產能利用率產生不利影響，不能有效促進產能利用率提升，本文研究假設H3得到驗證。主要是因為，后向GVC參與企業大多嵌入全球價值鏈的低端生產環節，一方面可以增加企業利潤，促進當地經濟增長，但由于低端制造環節對企業的生產技術能力要求不高，所需的資本投入也有限，這可能引發企業投資的“潮涌現象”，造成產能過剩，不利于產能利用率提升；另一方面也會增加企業的技術創新惰性，導致自身技術水平難以提升，不利于提升產能利用率。

（二）穩健性檢驗

1.替代被解釋變量。為了減少使用單一方法度量產能利用率產生的誤差，本文以哈佛大學Jorgenson團隊建立的KLEMS框架為基礎，采用二次型短期可變成本函數，根據對偶性原理來計算產能利用率［21］。具體來說，產能利用率（CUD）的計算公式為：

CUD=VC-VCKKt-1-VCΔKΔKtVC+pKKt-1（14）

其中，VC為短期可變成本函數，pK為資本服務價格。

VCK=VCKt-1（15）

VCΔK=VCΔKt（16）

參考相關文獻，短期可變成本VC設為如下形式：

VCpLt，pEt，Kt-1，ΔKt，Yt，Tt=

α0+αlpLt+αepEt+αtTt+αTlTtpLt+αTeTtpEt+αelpLtpEt+12αllpLt2+12αeepEt2Yt+αKKt-1+12αKKKt-12+12αKKΔKt21Yt+αlkpLtKt-1+αeKpEtKt-1+αTKKt-1Tt（17）

利用上述思路計算產能利用率（CUD），并用其替代CU指標，對模型（1）的回歸結果進行穩健性檢驗，結果如表3中的第（1）、（2）列所示。其中，前向GVC參與度（GVCP_f）的估計系數顯著為正，后向GVC參與度（GVCP_b）估計系數顯著為負，這與基準回歸結果相一致，說明本文的研究結論具有一定的穩健性。

2.內生性問題處理。為了有效識別全球價值鏈嵌入對行業產能利用率的影響，本文采用工具變量方法來解決內生性問題。首先，構建分組平均值作為工具變量，采用工業—年份的全球價值鏈參與度平均值作為內生解釋變量的工具變量［22］。通常情況下，該平均值與全球價值鏈嵌入高度相關，但不與產能利用率直接相關，符合工具變量的選擇邏輯。采用分組平均值作為工具變量的回歸結果如表3中第（3）、（4）列所示，發現核心解釋變量的符號與顯著性均與基準回歸結果保持一致。其次，參考現有文獻的通常做法，選擇核心解釋變量的滯后項作為工具變量，以緩解模型可能存在的內生性問題。滯后項工具變量的回歸結果如表3中的第（5）、（6）列所示，可以看出，工具變量分別通過了識別不足、弱工具變量和過度識別檢驗，表明工具變量的選擇是合理的，并且關鍵解釋變量估計系數的符號和顯著性均沒有變化，這同時也驗證了本文研究結論的穩健性。

3.去除特殊樣本。在本文的研究時間范圍內，2008年由美國次貸危機導致歐美乃至世界需求下降，對中國產品出口和產能利用率產生不利影響。根據本文計算，與2007年相比，中國產能利用率在2008年、2009年分別下降了5.3%和5.8%。如若不消除2008年金融危機的影響，可能會低估全球價值鏈嵌入對產能利用率的正向作用。為了排除2008年次貸危機的影響，去除2008年、2009年的樣本，以其余13年的子樣本進行穩健性檢驗，檢驗結果如表3中的第（7）、（8）列所示。結果顯示，本文重點關注的核心解釋變量的系數符號和顯著性沒有發生明顯改變，表明回歸結果具有穩健性。

4.行業驅動力差異性。全球價值鏈可以分為生產者驅動和購買者驅動兩種。一般來說，生產者驅動的價值鏈是技術和資本密集型產業，例如汽車、計算機、航空等；購買者驅動的價值鏈以勞動密集型的傳統產業為主，例如服裝、鞋帽、家具制造等行業。本文將樣本劃分為生產者驅動和購買者驅動兩類生產者驅動行業包括煉焦、精煉石油產品制造；化學原料和化學制品制造業；藥品原料和藥品制劑制造業；計算機、電子和光學產品制造業；電氣設備制造；其他運輸設備業；電力、燃氣熱力及空調系統供應。購買者驅動行業包括木材制品業（除家具制造）及紙制品制造；印刷和記錄媒介復制業；橡膠和塑料制品業；非金屬礦物制品業；金屬制品業；家具制造業。，回歸結果如表3中第（9）-（12）列所示。從表中的結果來看，無論是生產者驅動還是購買者驅動，核心變量的估計結果不變，進一步證明本文核心研究結論的穩健性。

（三）影響機制檢驗

根據理論分析可知，前向GVC參與通過技術進步影響產能利用率，后向GVC參與通過技術進步和投資對產能利用率產生影響。為了檢驗該作用機制，本文在模型（1）基礎上，建立如下計量模型：

CUit=γ0+γ1GVCP_fit*Tecit+γ3GVCP_fit+βX+μi+μt+εit?（18）

CUit=δ0+δ1GVCP_bit*Tecit+δ3GVCP_bit+βX+μi+μt+εit（19）

CUit=θ0+θ1GVCP_bit*Invit+θ3GVCP_bit+βX+μi+μt+εit（20）

其中，交互項GVCP_fit*Tecit?、GVCP_bit*Tecit?、GVCP_bit*Invit的系數?γ1、δ1和θ1是關注的核心。模型（18）、（19）、（20）的回歸結果分別對應表4中的第（1）、（2）、（3）。從結果（表4）中發現，第（1）列中交互項（GVCP_f?*Tec）的系數在10%的水平上顯著為正，說明前向GVC參與通過促進技術進步而不是投資提升了產能利用率本文實證發現前向GVC參與通過投資影響產能利用率的機制不顯著，結果留備索。，本文研究假設H1得到驗證。第（2）列中交互項（GVCP_b?*Tec）的系數為正，但沒有通過至少10%的顯著性檢驗，表明后向GVC參與通過技術進步渠道對產能利用率的提升作用十分微弱。第（3）列中交互項（GVCP_b?*Inv）的系數在1%的水平上顯著為負，說明后向GVC參與通過擴大投資降低了產能利用率，本文研究假設H4得到驗證。

（四）差異性分析

1.行業技術吸收能力差異性。面對相同的外部技術溢出，企業技術吸收能力的差異，會導致技術進步差異，進而影響全球價值鏈嵌入的產能利用率效應。企業技術吸收能力的大小主要受到技術基礎的影響，而后者則與研發強度密切相關，因此采用研發強度來衡量企業的技術吸收能力。由于研發投入不但可以帶來不同的知識基礎，還能夠協助企業從外部資源中吸收知識，提升企業外部資源內生化的能力，即研發投入較大的企業，技術吸收能力也較強。本文沿用多數文獻的做法，采用行業科研經費占工業總產值的比重來表示技術吸收能力。

根據行業科研經費占工業總產值的比重（研發強度），將工業行業劃分為技術吸收能力較低組和技術吸收能力較高組兩個子樣本將科研經費占工業總產值比重大于均值的行業歸為技術吸收能力較高組，小于均值的歸為技術吸收能力較低組。。表5中的第（1）、（2）列是技術吸收能力較低組回歸結果，第（3）、（4）列是技術吸收能力較高組回歸結果。通過比較發現：第一，后向GVC參與度（GVCP_b）提升對產能利用率的影響效應，在技術吸收能力較低組和技術吸收能力較高組之間無差異，并且與全樣本回歸的結果相一致。第二，前向GVC參與度（GVCP_f）提升對產能利用率的影響效應，在技術吸收能力較低組不顯著，而在技術吸收能力較高組顯著為正。其原因可能是：技術吸收能力較低的企業，由于自身技術水平與國外先進技術差距較大，很難消化、吸收嵌入GVC帶來的技術溢出，這一方面使得前向GVC參與度提升無法通過技術進步渠道對產能利用率產生影響，另一方面后向GVC參與度提升主要通過投資渠道對產能利用率產生負向作用。

2.簡單全球價值鏈嵌入與復雜全球價值鏈嵌入差異性。根據增加值（VA）跨越邊界的次數，將全球價值鏈區分為簡單嵌入與復雜嵌入兩種。其中，VA僅跨越邊界一次的定義為簡單全球價值鏈嵌入，VA跨越邊界兩次或兩次以上的定義為復雜全球價值鏈嵌入。由公式（10）和（11）中各項的經濟含義可知，（V_GVC_R）與（Y_GVC_R）僅涉及一次增加值（VA）的跨界轉移，參與簡單全球價值鏈活動；（V_GVC_D）、（V_GVC_F）、（Y_GVC_D）、（Y_GVC_F）四類經濟活動中的增加值（VA）涉及兩次或兩次以上跨界轉移，參與復雜全球價值鏈生產。簡單全球價值鏈參與度、復雜全球價值鏈參與度的計算公式為：

GVCP_f_s=V_GVC_RVs′（21）

GVCP_f_c=V_GVC_DVs′+V_GVC_FVs′（22）

GVCP_b_s=Y_GVC_RYs′?（23）

GVCP_b_c=Y_GVC_DYs′+Y_GVC_FYs′（24）

其中，（21）表示前向簡單GVC參與度；（22）表示前向復雜GVC參與度；（23）表示后向簡單GVC參與度；（24）表示后向復雜GVC參與度。

本文就簡單GVC嵌入與復雜GVC嵌入對產能利用率影響的差異性進行實證檢驗，回歸結果如表6中的第（1）-（4）列所示。第（1）和第（3）列的回歸結果顯示，GVCP_f_s和GVCP_f_c的系數為正，但均不顯著，表明前向簡單GVC參與度和前向復雜GVC參與度提升對產能利用率的影響不明顯。第（2）和第（4）列回歸結果顯示，后向簡單GVC參與度（GVCP_b_s）的估計系數顯著為負，后向復雜GVC參與度（GVCP_b_c）的系數為正，并通過1%的水平檢驗，表明后向簡單GVC參與度提升不利于產能利用率提高，而后向復雜GVC參與度提升則有利于產能利用率提高。

3.全球價值鏈嵌入對產能利用率的動態影響。為進一步考察全球價值鏈嵌入對產能利用率的動態影響，本文采用分時間段回歸方法進行檢驗［23］，結果如表7所示。從中可以看出，前向GVC參與（GVCP_f）對產能利用率的影響為正并逐漸減弱，而后向GVC參與（GVCP_b）對產能利用率的影響為負且逐漸增強。其原因可能在于，隨著中國企業嵌入全球價值鏈的地位不斷提升，一方面，通過前向GVC參與方式獲取技術進步的難度逐漸加大，導致其對產能利用率的正向影響逐漸減弱，另一方面，通過后向GVC參與方式帶來的投資擴大效應遠大于技術進步效應，進而對產能利用率的負向作用逐漸增強。

五、產能利用率提升路徑：后向GVC參與的產能過剩之破局限于篇幅，未匯報該部分回歸結果，可索取。

前文研究表明，前向GVC參與有助于提升產能利用率，而后向GVC參與則不利于產能利用率提高。值得注意的是，2008年后，本文研究的14個行業中，有8個行業的后向GVC參與程度持續高于前向參與2008年后后向GVC參與度大于前向GVC參與度的行業分別是木材制品業（除家具制造）及紙制品制造、印刷和記錄媒介復制業、化學原料和化學制品制造業、藥品原料和藥品制劑制造業、非金屬礦物制品業、金屬制品業、電氣設備制造以及計算機、電子和光學產品制造業。。那么，在多個行業后向GVC參與程度持續較高的既定事實下，如何破解產能過剩困局，實現中國經濟高質量發展？機制檢驗結果顯示，后向GVC參與通過加大國內投資降低產能利用率，加劇產能過剩。因此，遏制后向GVC參與企業的盲目投資是化解過剩產能，提升產能利用率的可行路徑。當產能過剩嚴重時，一方面政府應積極提供良性市場競爭環境，引導企業兼并重組，充分發揮市場選擇作用，建立有效的企業退出機制；另一方面還應合理地控制新建和在建產能，采取環境規制政策，提升環保能耗標準。基于此，本文將從鼓勵競爭和環境規制兩方面提出后向GVC參與的產能過剩困境破解方案。

（一）鼓勵競爭

后向GVC參與企業主要處于價值鏈上生產裝備、加工制造等低技術水平生產環節，較低的進入和退出門檻，極易引發投資的“潮涌現象”，誘發產能過剩。因此，斬斷后向GVC參與加大國內投資渠道是化解過剩產能，提升產能利用率的可行思路之一。有研究表明市場機制主導下的企業退出可以有效減輕過度投資，為了檢驗通過鼓勵市場競爭能否削弱后向GVC參與的產能利用率效應，在模型（1）基礎上建立如下擴展模型：

CUit=φ0+φ1GVCP_bit*Competeit+φ3GVCP_bit+βX+μi+μt+εit（25）

其中，Compete是競爭強度或行業集中度，用勒納指數衡量；交互項（GVCP_b*Compete）的系數?φ1是關注的核心。從回歸結果中發現，后向GVC參與度（GVCP_b）的估計系數顯著為負，而后向GVC參與和競爭強度交互項（GVCP_b*Compete）的估計系數在5%的顯著水平為正，表明隨著行業集中度的加大，企業后向GVC參與對產能利用率的抑制作用得以減弱。因此，后向GVC參與行業在兼并收購機制作用下的集中度逐漸上升，一定程度上可以有效遏制盲目投資，提升產能利用率。

（二）環境規制

環境規制一方面通過增加后向GVC參與企業的投資成本，將規模小、實力弱的企業排除在外，避免“投資潮涌”現象，另一方面合理的環境規制設計能夠倒逼后向GVC參與企業進行自主創新，促進技術進步［24］，進而發揮出后向GVC參與通過技術進步對產能利用率提升的正向促進作用。本文在基準回歸模型基礎上建立如下擴展模型：

CUit=φ0+φ1GVCP_bit*Erit+φ3GVCP_bit+Erit+βX+μi+μt+εit（26）

其中，Er是環境規制水平，其為正向指標，該指標值越大，表示環境規制水平越高；后向GVC參與（GVCP_b）和環境規制（Er）的交互項（GVCP_b*Er）系數的符號和顯著性是關注的重點，預計顯著為正。

本文采用單位污染排放的治理支出來衡量行業環境規制水平（Er）表示。其中，行業廢水、廢氣設施年度運行費用表示污染治理支出，廢水排放量、廢氣排放量表示污染物排放情況。由于《中國環境統計年鑒》中2000年-2003年的數據缺失，本文使用2004年-2014年數據進行測度。

回歸結果顯示，后向GVC參與和行業集中度交互項（GVCP_b*Er）的估計系數在5%的顯著水平為正，表明隨著環境規制水平提升，后向GVC參與對產能利用率的抑制作用得到削弱。因此，提升國內環境規制水平可以顯著降低后向GVC參與對產能利用率提升的不利影響。

六、結論與啟示

本文將全球價值鏈與產能利用率置于統一框架下，分析了不同方式的GVC嵌入對產能利用率的影響機制，并在測度前向GVC參與度、后向GVC參與度以及產能利用率基礎上，通過建立計量模型進行實證檢驗和分析，得出相關研究結論。具體如下：第一，前向GVC參與度提升有利于產能利用率提高，其主要通過技術進步渠道產生作用。第二，后向GVC參與度提升對產能利用率影響為負，不能有效促進產能利用率提升。第三，后向GVC參與影響產能利用率的技術進步渠道不顯著，其主要通過加大投資抑制產能利用率提升。第四，前向GVC參與對產能利用率的促進作用只在技術吸收能力較高行業中發揮作用，而在技術吸收能力較低行業的效果微弱；與前向GVC參與不同，后向GVC參與對產能利用率的影響不因行業技術吸收能力差異而不同。第五，鼓勵市場競爭和提升環境規制水平有助于減弱后向GVC參與對產能利用率產生的不利影響。

本文的研究對于從全球價值鏈視角化解過剩產能有如下啟示。第一，政府應重視全球價值鏈參與對產能利用率的影響，并對前向和后向GVC參與區別對待。具體而言，積極引導企業通過前向關聯嵌入GVC，規避以追求短期經濟利益通過后向關聯嵌入GVC低端環節的傳統做法，逐步形成嵌入GVC高端環節的經濟外循環與基于國內價值鏈（NVC）的內循環相互聯通的國內國際經濟雙循環格局，助推中國經濟高質量發展。第二，通過鼓勵技術創新實現嵌入GVC企業的價值鏈升級，審慎對待企業的大規模投資。堅決貫徹執行創新驅動的經濟發展戰略，營造全社會的創新氛圍，積極引導企業創新的方向與重點，鼓勵企業彌補自身在產品設計、市場營銷以及高端制造等方面的短板，實現中國企業由GVC低端環節向高端環節的升級；研判行業發展趨勢，注意引導企業進行合理投資。第三，制定嵌入GVC企業的分流機制，鼓勵技術吸收能力強的企業積極參與全球價值鏈的前向嵌入，引導技術吸收能力較弱的企業注意內功修煉，多途徑實現自身對新技術的消化、吸收。第四，抑制后向GVC的對產能利用率的負向作用應該是提升產能利用率的重要途徑，其中鼓勵市場競爭，建立企業退出機制和提高環境規制水平，防止企業過度投資可以成為有效措施。

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How?does?the?Different?Ways?of?Participation?in?GVC?Affect?the?Industrial?Capacity

Utilization——A?Study?Based?on?Dual?Channels?of?Technological?Progress?and?Investment

KONG?Hai-tao1，?ZHANG?Xiao-lu2

（1.?Institute?of?Tourism，Henan?Finance?University，Zhengzhou?451464，China;?2.Institute?for?Innovation

and?Development，?and?Institute?of?Economics?of?School?of?Social?Sciences，Tsinghua?University，

Beijing?100084，China）

Abstract：?Under?the?dual?background?of?the?strategic?upgrade?of?opening?up?and?domestic?overcapacity，?this?paper?puts?Global?Value?Chain（GVC）?and?industrial?capacity?utilization?into?a?unified?framework，?and?analyzes?the?influence?mechanism?of?the?different?ways?of?participation?in?GVC?affect?the?industrial?capacity?utilization，?and?uses?the?matched?data?of?GVC?and?industrial?capacity?utilization?of?Chinas?industrial?sector?from?2000?to?2014?for?empirical?test.?The?results?show?that?the?increase?of?the?forward?participation?in?GVC?is?conducive?to?the?improvement?of?industrial?capacity?utilization，?while?the?increase?of?the?backward?participation?in?GVC?has?a?negative?impact?on?industrial?capacity?utilization.?Specifically，?the?forward?participation?in?GVC?affects?industrial?capacity?utilization?mainly?through?technological?progress?rather?than?investment.?The?backward?participation?in?GVC?reduces?industrial?capacity?utilization?mainly?by?increasing?investment?rather?than?technological?progress.?Further?analysis?finds?that?inhibiting?the?negative?effect?of?backward?participation?in?GVC?on?capacity?utilization?can?be?the?focus?of?improving?capacity?utilization?at?this?stage，?and?encouraging?competition?and?strengthening?environmental?regulation?level?are?also?the?feasible?measures.

Key?words：global?value?chain;?industrial?capacity?utilization;technological?progress;?investment

（責任編輯：李江）