三重價值鏈耦合協調發展對企業綠色全要素生產率的影響

陳姝興 鐘欣鵬 鄭凌峰

摘要 省內價值鏈、國內價值鏈和全球價值鏈（三重價值鏈）的融合發展，是暢通國內國際雙循環，也是中國企業經濟軟著陸的關鍵抓手。在高質量發展有序推進的背景下，綠色全要素生產率成為衡量企業發展的重要指標，因此有必要探討三重價值鏈耦合協調發展對企業綠色全要素生產率的影響。該研究利用世界投入產出表、中國多區域投入產出表、上市公司數據測算了三重價值鏈耦合協調度，基于SBM方法測算包含非期望產出的綠色全要素生產率，整合得到770家上市公司2012年、2015年和2017年的平衡面板數據，通過多維固定效應回歸考察三重價值鏈耦合協調度對企業綠色全要素生產率的影響，研究結果表明：①存在三重價值鏈耦合協調度提升→GVC嵌入度深化→企業綠色全要素生產率增長的正向傳播機制，但效果隨著企業的要素密集度增加呈現遞減趨勢。②機制研究和異質性分析表明，前向耦合協調發展為企業綠色全要素生產率帶來更有效和長期的動能，而后向耦合協調發展為勞動密集型企業帶來短期顯著的綠色生產率提升。基于此，該研究提出了布局本土產業、協調三鏈關系的相關政策建議：①地方政府應發揮主觀能動性，評估本地企業優勢，保證在政策制定上更加微觀具體，勞動密集型的省份或行業有效利用三重價值鏈的協調發展為企業的轉型升級奠定基礎，為地方行業的協同發展打通阻礙。②在要素投入端，注重對地方高新技術企業的資源分配，同時區域間合作完成生產供應端的高度集成，增強前向耦合協調發展對于企業內涵式增長能力的促進效應，兼顧供應鏈流程的綠色環保標準。③加強省域間的政策協調性和交易通達性，提高各地區企業省域間的市場專業化分工，而非單獨地嵌入GVC市場，利用集聚效應推動產業全面升級，打破國內市場循環的技術壁壘。

關鍵詞 三重價值鏈耦合協調度；綠色全要素生產率；多維固定效應；門限效應

中圖分類號 F061. 5 文獻標志碼 A 文章編號 1002-2104（2024）03-0151-15 DOI：10. 12062/cpre. 20231019

20世紀以來，信息通信技術的快速發展與全球運輸業的迅猛擴張觸發了一場國際貿易變革大潮。根據2021年OECD和WTO的統計數據，約有60%～70%的全球貿易是在全球價值鏈（以下簡稱GVC）中進行的，這種生產模式由于其低成本和高回報的優勢，已成為全球制造商的首選，逐漸演化為現代經濟的重要組成部分［1］。中國作為世界最大的制造業國家和消費市場，在全球價值鏈分工中扮演著重要的角色。因此，在國內供需結構快速更迭的背景下，必須將本土產業活動與全球價值鏈進行對接，在全球價值鏈、國內價值鏈（以下簡稱NVC）與省內價值鏈（以下簡稱PVC）之間打造出一種更高效的協同機制［2］，以實現資源配置的帕累托改進，提高經濟效率。

在國際貿易“新常態”背景下，全球貿易受到地緣政治沖突和保護主義思潮的影響，出現了短暫的回落。與此同時，NVC和PVC在全球分工深化的過程中逐漸孕育。在這樣的背景下，GVC、NVC及PVC的三重價值鏈的耦合協調成為推動中國經濟持續發展的關鍵策略。鑒于此，本研究首次從三重價值鏈耦合協調的視角觀察其對企業綠色全要素生產率的影響。由于受CEADS數據庫最新核算數據所限，為保證測算結果的普適性和一般性，利用2012、2015、2017年共3年的CEADS、WIOD和中國上市公司平衡面板數據，對如下幾個問題展開深入探討：三重價值鏈耦合協調度的提升是否帶來了GVC地位的提升，是否提升了企業的綠色全要素生產率？進一步地，異質性企業是否對耦合協調度的變化具有相同的敏感度？前（后）向耦合協調度是否對企業的綠色全要素生產率有非對稱影響？

1 文獻綜述

現有研究認為，GVC對企業全要素增長率既有積極影響［1-3］，也有負面影響。呂越等［4］研究發現，國有企業嵌入全球價值鏈的過程中面臨突出的生產率下降問題；蘇丹妮等［5］的研究結果表明，在GVC上游參與度較高的企業更有可能通過實施戰略隔離策略，弱化本地化聚集經濟對企業生產率的正向溢出效應，在GVC下游參與度較高的企業則更容易陷入價值鏈領導者的競爭壓力中。總的來說，中國制造業在GVC中的地位呈“V”型，即先下降后上升［6］。然而，關于GVC對中國企業全要素生產率的影響研究仍停留在國際貿易層面，缺乏基于國內國際雙循環和可持續發展背景的考察。劉斌等［7］研究發現第三服務業和制造業企業通過“垂直水平”雙效應提升了企業出口產品品質；邱斌等［8］通過研究全球生產網絡對中國出口復雜度的影響，發現全球生產網絡促進了中國制造業價值鏈提升。而綠色全要素生產率是衡量企業高質量發展的新興指標，識別國內國際兩個市場背后，真正影響中國企業綠色全要素生產率的計量研究空缺尚需彌補，這也是本研究以三重價值鏈耦合協調度作為核心解釋變量的一次嘗試。

目前與本文研究主題較為接近的文獻鮮見，且大多傾向于單一價值鏈（GVC、NVC和PVC）對企業全要素生產率的影響：呂越等［9］發現高效率會給企業帶來更大的意愿嵌入GVC，而效率卻與企業的GVC嵌入呈現顯著的“U”型關系；呂越等［10］發現GVC嵌入的生產率效應在國有企業和加工貿易企業中不顯著；孫學敏等［11］研究發現國有企業在GVC嵌入過程中的生產率效應最高，外資企業次之，民營企業最低；Zhang［12］發現制造業在全球價值鏈中的分工地位越高，服務化生產率效應越高，且從國家異質性角度分析，國外服務要素投入的正向促進效應更加突出。相對而言，NVC和PVC對企業全要素生產率影響的研究則較少，更多的是探究NVC對于企業產出的支撐作用［13］、PVC出口增加值率與當地發展水平的關系［14］。

在環境規制要求下，綠色全要素生產率相較全要素生產率更能衡量企業的發展潛力［15］，甚至還會因政策的滯后性反受環境規制的抑制［16］。因此，選取綠色全要素生產率作為本研究的被解釋變量進行研究更加合理。

現有少部分研究基于投入產出測算企業綠色全要素生產率：馮杰等［17］采用SBM模型，對中國省際綠色全要素生產率進行了深入研究，發現中國企業綠色經濟發展的不平衡性愈加明顯；喻旭蘭等［18］研究發現，隨著中國“雙碳”目標的推進實施，企業的創新投入遭受擠壓，從而導致綠色全要素生產率的持續下滑。因此，要實現具有中國特色的國內國際雙循環與世界經濟融合的順利過渡，關鍵在于從上到下引導中國企業改革產業鏈供應鏈，以期提升中國在GVC中的地位（也即GVC嵌入程度），進而幫助中國企業有效地提高綠色全要素生產率［19］。呂越等［10］研究發現，企業可以通過中間品效應、大市場效應和競爭效應來參與GVC改善生產率，且GVC的嵌入與企業生產效率改進之間存在倒“U”型關系，這使得企業能在供應鏈上獲得足夠的經濟利潤，以避免在面對環保約束時削減研發投入。汪鋒等［20］也指出，產業結構優化和市場化改革對綠色全要素生產率的增長具有正向推動作用。此外，王巧然［21］發現，市場化程度的提高是數字經濟影響城市群綠色全要素生產率的重要傳導機制。上官緒明等［22］的研究指出，要實現“金山銀山”與“綠水青山”并存的高質量發展愿景，不僅需要中央引導地方政府進一步強化環境規制的“倒逼效應”和深化科技創新供給側結構性改革，還需在區域間構建經濟高質量發展協同機制。三重價值鏈耦合協調度的提升是暢通國內國際市場、擴大貿易參與、暢通經濟循環的抓手，可有效彌補地區間供需的結構性漏洞。因此，提高三重價值鏈耦合協調度對中國企業提高綠色全要素生產率具有至關重要的意義。

與以往研究相比，本研究的邊際貢獻可能在于：首先，綜合考慮了三重價值鏈對企業綠色全要素生產率的影響，將GVC嵌入度作為中介變量，分析三重價值鏈耦合協調度對中國企業綠色全要素生產率的影響；其次，在借鑒蘇丹妮等［5］和王彬等［23］相關研究的基礎上，對企業三重價值鏈前（后）向耦合協調度進行測度；最后，基于要素密集度的三門限模型和地區、行業異質性分析，實現了宏觀層面的省級三重價值鏈耦合協調度對于微觀層面不同類型企業的異質性分析。

2 理論分析及研究假設

自Koopman等［24］提出GVC嵌入度的測度后，越來越多的學者開始研究GVC嵌入度與中國全要素生產率的關系。發達國家持有更先進的技術和更多的創新，中國與該類國家進行貿易的過程中，可以直接獲得其“ 技術外溢”［25］，通過長期的“學習效應”［26］，逐步掌握技術彌補自身產業缺陷，促使自身企業發展進步。價值鏈升級理論強調企業通過工藝優化、產品提升、功能強化和部門（鏈條）的晉級路徑逐漸提升在GVC中的地位，在GVC中的網絡影響力和超額利潤將相應增長，進一步增強了在GVC中的控制能力，從而推動企業生產效率的迅速增長［27-28］。眾多實證研究也證實，當企業通過優化生產流程、調整產品配置、采用新技術等措施，沿著價值鏈升級的“階梯”攀升至高端位置時，其全要素生產率將得到相應提升［29-30］。

然而，并非企業GVC嵌入度越高企業的全要素生產率愈高。王玉燕等［31］利用1999—2012年的23個工業行業面板數據，分析了工業行業在GVC中的嵌入程度和全要素生產率的變化，結果表明：雖然GVC的嵌入能夠推動全要素生產率，但同時存在一種抑制效應，這導致全GVC的嵌入與全要素生產率呈倒“U”型關系。呂越等［10］利用了2000—2006年中國工業企業數據庫、中國海關進出口數據庫的微觀企業數據，以及2001—2011年世界投入產出數據庫（WIOD）與中國工業企業數據庫的融合數據，佐證了全球價值鏈嵌入和企業生產率的倒“U”型關系。隨著馮杰等［17］關于合意產出和非合意產出的提出，李蘭冰［32］創新性地引入方向性距離函數，將環境污染納入非合意產出，并利用Malmquist?Luenberger指數量化了企業綠色全要素生產率，將企業綠色全要素生產率作為衡量企業生產力水平的指標，發現企業綠色全要素生產率的增長依賴于技術進步的單輪驅動模式，技術進步增速下滑和生態效率下降是其增速放緩的主要原因；孫學敏等［11］發現中國各行業尤其是制造業參與GVC主要通過與發達國家進行研發合作、中間品進出口貿易提高企業的研發效率和技術水平。

因此，在可持續發展背景下單一地從GVC嵌入度考察會扭曲對企業綠色全要素生產率的評價。根據蘇慶義［33］得出的GVC參與程度與NVC關聯度的正向關系，以及王彬等［23］對于三重價值鏈耦合協調度的定義，本研究認為：三重價值鏈耦合協調度不僅較好地體現了國內不同產業的關聯程度，更是在一定程度上代表著國家產業布局由NVC通過技術進步向GVC的轉變升級［34］，彌補了GVC對企業綠色全要素生產率影響評估的縱向維度，反映了中間商品在“省域-國家-全球”日益密切且復雜流動的關系。

綜上所述，三重價值鏈耦合協調度、GVC嵌入度和企業綠色全要素生產率間存在正向傳播機制，三重價值鏈耦合協調度提升才是促進GVC嵌入度深化的根本原因，故選取三重價值鏈耦合協調度作為核心解釋變量，GVC嵌入度作為中介變量探究其對于企業綠色全要素生產率的影響，以全面評估三重價值鏈耦合協調發展對企業綠色全要素生產率的影響。

值得思考的是，中國GVC嵌入度的提高確實帶來了中國在全球價值鏈地位的提升和企業綠色全要素生產率的進步嗎？就現狀而言，國外企業出于自身的既得利益，為維持自身在價值鏈中的領導地位，對高端技術進行壟斷，使中國企業在國際分工體系中只能從事低附加值、低技術含量的加工組裝活動。此外，國外企業在控制GVC下游合作企業“技術溢出”空間的同時，依托“比較優勢”和替代效應等對中間品供應商進行壓價，致使中國出口企業的利潤總額更多依靠數量的堆積和擴張，產生“比較優勢錯覺”［35］。更令人擔憂的是，目前中國參與GVC的地位提升主要來自中國制造業的優勢地位，并且“勞動密集型”制造業部門的GVC地位明顯高于“資本、技術密集型”和“資源密集型”制造業部門［36］，故實際上中國企業大多面臨著較為嚴峻的行業擠壓和“低端鎖定”的風險［37］。從微觀層面觀察，中國不同類型的企業在參與GVC分工時也有不同的表現。張孜豪等［38］發現研發設計與其他技術服務業、信息服務業的開放，對制造業攀升GVC的促進作用相較其他生產性服務業更為顯著；任志成等［35］研究發現，中國上市公司參與GVC而獲取的開放紅利更顯著地體現在資本和技術密集型企業上。因此，中國價值鏈地位的提升會表現為GVC嵌入度的提升，但中國價值鏈地位提升的關鍵在于三重價值鏈耦合協調度的提升。

進一步地，企業綠色全要素生產率的發展更多地受到國內地區性環境規制的影響。田利軍等［39］以航空公司為研究對象，發現中國碳排放權交易機制在遏制航空碳排放、提升航空公司綠色全要素生產率方面效果顯著；馮杰等［17］通過SBM模型發現中國省際的企業綠色全要素生產率差距顯著。因而，就已有研究分析，中國企業大都面臨價值鏈“低端鎖定”的風險，且難以避免環境規制帶來的負向空間溢出效應［22］，在GVC下游參與度越高的企業其本地產業空間集聚性愈強，受地區環境政策的影響也愈大，異質性企業的綠色全要素生產率在面對三重價值鏈耦合協調度提升時表現各有不同。因此，在已有研究成果的基礎上，本研究創新性地結合中國GVC、NVC和PVC同時發展的現實，參考王彬等［23］的“嵌入式投入產出表”，構造三重價值鏈耦合協調度，從宏觀層面彌補了原有的從GVC嵌入度衡量企業綠色全要素生產率而缺乏內生性考量的不足；其次，結合中國產業布局 將三重價值鏈耦合協調度分為前（后）向，增強了所用模型的微觀適應性；最后，運用包含非期望產出的SBM 模型測量企業綠色全要素生產率，并將企業專業化分工指標作為工具變量，由于模型結合了學術界最新的“包含非期望產出的SBM模型”和企業的社會特征，所得結論可信度更高。最終提出假說1。

假說1：三重價值鏈耦合協調度的提升，會帶來中國GVC嵌入地位的提升，進而提高中國企業的綠色全要素生產率。

盡管價值鏈上游參與度能部分反映出中國企業的技術發展水平及其所在行業的領導地位，但下游參與度在衡量中國在全球貿易中的規模方面也具有重要意義。提高下游參與度為中國企業帶來了更廣闊的市場和更廉價的中間產品。根據中國近年來在GVC的地位和制造業發展情況，可以看出中國制造業整體及內部各部門在GVC中的地位相對較低，但由此帶來的經濟效益不容忽視。中國經濟的產業轉型升級所需的資本積累仍然需要企業更多參與跨區域的商品貿易（省內、國內、全球）來實現。基于這一觀點，提出假設2。

假說2：相較于前向耦合協調度，三重價值鏈的后向耦合協調度更能為中國在GVC 分工中的主要部分——“勞動密集型”產業帶來短期顯著的提升。

與此同時，王嵐［6］發現融入價值鏈的方式不同，對中國不同技術層面行業的國際分工地位影響存在差異。根據上述機制分析和相關企業研究，中國GVC上游參與度的提升象征著中國各行業更多地承擔產品設計、品牌創新和關鍵零部件生產等高附加值環節［10］。各行業通過提升GVC上游參與度，逐漸成為全球相關產業的領導者，擺脫過去的“被俘獲”境況，參與到行業前沿，對提升企業綠色全要素生產率具有更有效更長期的作用。同時，為了彌補既往研究構造GVC上游參與度指標空間維度不夠深入的不足，本研究基于上述機制分析，創新性地以三重價值鏈前向耦合協調度作為核心解釋變量，研究其對企業綠色全要素生產率的影響，引出假說3。

假說3：三重價值鏈前向耦合協調度的提升，能為中國綠色全要素生產率的提升帶來更有效和長期的動能。

3 模型設定與變量說明

3. 1 三重價值鏈耦合協調度的測算

3. 1. 1 嵌入式投入產出表

由于涉及價值鏈各環節的協調和整合，因此不能僅依賴GVC嵌入度作為主要的解釋變量，需要一種更全面和綜合的價值鏈測量指標。為此，本研究借鑒Meng等［1］和王彬等［23］的研究方法，采用中國碳核算數據庫的多區域投入產出表、亞洲開發銀行（ADB）發布的世界投入產出表，進行省內、國內和國際的投入產出中間品和最終產出的匹配，并以是否有省際中間品貿易、國內中間品貿易和國際中間品貿易價值鏈為標準劃分省內、國內和全球價值鏈［40］，根據行業分類將中國多區域投入產出表30個部門與世界投入產出表56部門合并統一為21部門，分類合并方式參考王彬等［23］研究所使用的嵌入式世界投入產出表，由此構建了2012、2015、2017年基于省份、國家、世界層面的投入產出表。

投入產出表具體構建方法如下：為了方便數據的可比性，本研究統一EMIIOT的21個行業代碼作為研究樣本①。確定樣本后，首先對ADB世界投入產出表與中國多區域投入產出表中行業數量的不對應進行一致性處理。其次，將中國多區域投入產出表嵌入ADB世界投入產出表中，并假設進出口系數保持不變：以中國多區域投入產出表中各省份的數值比例為基礎和EPS平臺提供的中國分省份行業間雙邊貿易數據，測算了中國各省份21部門與世界其他國家和地區的出口、進口數據。最后，使用雙比例擬合RAS方法，從縱向將中間投入與增加值加總，求得總投入與中間投入和增加值的比例，再將總產出作為行控制量，中間投入產出作為列控制量，代入Python編入循環遍歷，使嵌入式投入產出表達到行列加和平衡。

3. 1. 2 構建省內、國內和全球層面的列昂惕夫逆矩陣

為了計算省級層面的三重價值鏈前（后）向參與度及前（后）向耦合協調度，借鑒高敬峰等［40］關于省內列昂惕夫逆矩陣的定義，使用省內列昂惕夫逆矩陣P = （I - AP ）-1，國內列昂惕夫逆矩陣N = （I - AN ）-1，全球列昂惕夫逆矩陣G = （I - AG ）-1。其中：AP 表示中國各省省內直接消耗系數矩陣，AN 表示中國國內直接消耗系數矩陣，AG 則根據各國直接消耗系數矩陣A計算求得，I表示單位矩陣。

3. 1. 3 前向參與度的測算

借鑒蘇丹妮等［5］關于企業層面GVC前向參與度測算方法，構造省級層面投入產出表，同時消除不同企業帶來的異質性差異，測算公式如下：

3. 1. 4 后向參與度的測算

為了保證最終計算所得后向耦合協調度與前向耦合協調度數據處于同一維度，借鑒文獻［23，41-42］的研究思路，計算省內、國內和全球價值鏈后向參與度。

首先，從投入產出表總體來看，行向的總產出等于中間使用部分與最終使用部分之和，該生產關系以矩陣形式表達如下：

AX + Y = X （4）

其中：X 表示總產出列向量；Y 表示最終產品列向量；A 表示直接消耗系數矩陣。使用矩陣G 表示全球列昂惕夫逆矩陣，即G = （I - A）-1，則式（4）可以表述為：

X = （I - A）-1Y = GY （5）

使用行向量V 表示增加值系數，并將其轉化成對角矩陣形式V?，將列向量Y 轉化成對角矩陣形式Y?，最終得到矩陣V?GY?。

之后，將V?GY? 變換為V?GY? = V?PY? + V?（N - P ）Y? +V?NAFGY?，其中V?PY?表示省內價值鏈，V?（N - P ）Y?表示國內價值鏈，V?NAFGY?表示全球價值鏈（AF 表示非國內直接消耗系數矩陣）。

3. 1. 5 前（后）向三重價值鏈耦合協調度的測算

參考王彬等［23］的方法測算省內、國內和全球價值鏈耦合協調度，分析各省份三重價值鏈的協調發展程度。具體公式如下：

3. 2 企業綠色全要素生產率的測算

企業綠色全要素生產率的測算，因為DEA模型生產可能性集合的不同假設和效率指標的不同選取而各有不同，尤其是在將能源和污染物加入模型作為新的投入和產出后，更是衍生出了期望產出和非期望產出兩大概念，亦即目標產出和環境污染排放產出。而馮杰等［17］研究發現，目前學術界使用不同的DEA模型會顯著地影響省級綠色全要素生產率，且不同效率測度指標的選取對結果的影響遠遠小于不同的生產前沿面假設帶來的影響。本研究進一步分析發現，SBM模型更符合綠色全要素生產率的現實含義。企業綠色全要素生產率的測算參考馮杰等［17］基于松弛的模型，以及李蘭冰等［43］對期望產出和非期望產出的定義，最終得到770家上市公司2012、2015、2017年的綠色全要素生產率，公式如下：

3. 3 企業GVC嵌入度的測算

參考Koopman等［24］提出的GVC地位指數測度方法，根據上市公司的投入產出表剖析產出的國內附加值率（DVAR）和國外附加值率（FVAR），由公式（16）測算各企業GVC嵌入度指數：

且出口產品的國內附加值率與國外附加值率之和應為1，所以有：

任志成等［35］認為傳統HIY、KWW等方法難以將視角下放至微觀企業的價值鏈測度層面，故結合了多位學者基于企業微觀數據關于國外附加值率FVAR 指數的測度方法。本研究借鑒此方法對企業的國外附加值率進行測算。

假設加工貿易進口值完全等于加工貿易出口值，即加工貿易進口值將全部轉移到出口商品中，但是部分一般貿易進口產品會流入國內市場，應該按比例轉入一般貿易出口；受限于企業規模、聲譽等因素，企業的出口行為可能需要中間貿易商的協助，因此參考張杰等［44］確定真實進出口的方法處理中間貿易商問題。計算公式如下：

實際計算中，使用企業營業收入替換企業國內銷售值，將FVAR 代入公式即可得到各企業GVC地位指數，也即GVC嵌入度。

3. 4 三鏈耦合協調度與企業綠色全要素生產率的多維固定效應模型

選擇多維固定效應回歸模型，分析整體及前（后）向三重價值鏈耦合協調度對各企業綠色全要素生產率的影響機制。在控制變量的選取方面，參考了任志成等［35］控制變量的選取思路。被解釋變量、核心解釋變量及控制變量的說明見表1。

為了減小異質性的影響，將省份、行業和年份進行固定，建立整體及前（后）向三重價值鏈耦合協調度對企業綠色全要素生產率的基準回歸模型如下：

3. 5 企業要素密集度為門檻變量的三門限模型

三重價值鏈耦合度對企業綠色全要素生產率的影響不僅取決于外部條件，還受到企業自身特點的影響。現有研究多按企業是否勞動密集或技術密集進行分類研究其綠色全要素生產率，因此選取企業要素密集度作為門檻變量，將企業劃分為勞動密集型企業、資本密集型企業和技術密集型企業，采用面板門限回歸方法，分別進行三種門限檢驗：①HI0 表示不存在門限，HI1 表示至少存在一個門限θ1；②HI0I表示只存在一個門限，HI1I表示至少存在兩個門限θ1、θ2；③HI0II表示只存在兩個門限，HI1II表示少存在三個門限。當HI0I 成立時，不再檢驗③，并以此建立門限面板回歸模型。

3. 6 GVC中介變量回歸

三重價值鏈耦合協調度提升對于企業綠色全要素生產率的提高具有更廣泛和長效的促進作用，且主要通過提升GVC嵌入度來實現。首先，中國產業正處在擺脫“低端鎖定”的轉型期：由于參與方式不同，前向嵌入度與綠色全要素生產率呈“U”型關系，而后向嵌入度則呈現截然相反的結果［45］。因此，不平衡、不協調的全球價值鏈嵌入方式勢必會對地區資源產生非必要的消耗，在環境政策約束下會影響企業的全要素生產率，尤其是基于能源消耗約束下的綠色全要素生產率。而王彬等［23］、蘇慶義［33］研究發現，三重價值鏈耦合協調度較好地體現了國內價值鏈關聯度及地區間的資源流通效率，并與GVC嵌入度呈現明顯的正向因果關系，蘇丹妮等［5］對于GVC地位的闡釋更是印證了該結論，即GVC地位的提升代表著企業技術進步和專業分工程度的提升，最終實現為企業綠色全要素生產率的提高。因此，本研究認為三者間存在較為明顯的“三重價值鏈耦合協調度提高→GVC嵌入度深化→綠色全要素生產率進步”機制，并且也發現單純以投入產出測算所得GVC嵌入度來衡量其對企業綠色全要素生產率的影響不免有失偏頗，三重價值鏈耦合協調度指標從空間維度較好地彌補了GVC嵌入度單一衡量標準的不足，因此選取GVC嵌入度作為價值鏈耦合協調度與企業綠色全要素生產率的多維固定效應模型的中介變量。公式如下：

4 實證分析

4. 1 數據來源及預處理

本研究使用的世界投入產出表來自亞洲開發銀行（ADB）；中國多區域投入產出表源自中國碳核算數據庫（CEADs），最新版本截至2017年；上市公司數據來自CSMAR數據庫和中國海關進出口數據庫；公司綠色全要素生產率借鑒李蘭冰［32］的計算方法，使用上市公司數據整理計算所得。由于所需上市公司數據來源不同，故使用Python 進行數據匹配。首先，借鑒呂越等［10］和Upward等［41］的方法，將CSMAR 數據和海關數據進行匹配。其次，考慮到企業可能存在名稱變更的情況，根據企業名稱、企業法人和年份進行對應。最后，針對上一步匹配失敗的企業，根據企業所在地郵政編碼和企業電話號碼的后7位進一步進行匹配。數據不足三年的上市公司，根據股票代碼進入券商交易網（上海證券交易所官網）尋找年報補充相關數據，最終得到770家上市公司2012、2015、2017年的平衡面板數據，共計2 310條。

4. 2 描述性統計分析

4. 2. 1 省級三重價值鏈耦合協調度

如圖2所示，中國各省份的三重價值鏈耦合協調度存在非均衡性，在時間維度上也呈現明顯的變化，與王彬等［23］的測算結果基本相符。

中國東部區域耦合協調度普遍優于西部地區，沿海城市耦合協調度普遍優于內陸城市。以上海市為例，三年內的耦合協調度分別為0. 545、0. 543和0. 541，均位列全國第一，其次是浙江、廣東、江蘇、天津、北京和福建；內陸城市的耦合協調度明顯低于沿海城市，且均出現逐年下滑或來回波動的趨勢。出現該現象的主要原因是國際局勢動蕩，國內產業正經歷結構性調整，各省份本土企業在向世界市場發展的同時，國內價值鏈、省內價值鏈也更易受到世界市場的沖擊，因此三重價值鏈耦合協調度可能因為對市場的適應性調整而出現部分時期的回落。

圖3為2012、2015、2017年各省份前、后向耦合協調度對比。從圖中可以看出，上海的后向耦合協調度在該時間段內保持第一，3年間前向耦合協調度最高的是天津（2012）、上海（2015）和浙江（2017）。

根據前（后）向耦合協調度的年度差異，重慶、海南、山東、河北、福建、遼寧、天津、江蘇、廣東、浙江、上海可視作高耦合協同發展地區，青海、甘肅、四川、新疆、寧夏、內蒙古、陜西、湖南、湖北、黑龍江、安徽、吉林、江西、河南可視作低耦合協同發展地區，山西、北京可視作高耦合失調發展地區，西藏、貴州、云南、廣西可視作低耦合失調發展地區。

綜上所述，各省份的三重價值鏈耦合協調度與其經濟水平呈正相關。東部地區省內、國內和全球價值鏈的耦合協調發展水平明顯比中西部高。一方面，東部地區因為發展較快的原因，成為主要的人口流入地，因此地區間的貿易較為頻繁；另一方面，沿海港口貿易是中國進出口貿易的主要方式，內陸城市主要服務于國內、省內的價值鏈，而沿海城市長期以來形成與國際發展接軌的全球貿易，東西部企業要素流動共同促進國內國際雙循環的高速發展。

4. 2. 2 上市公司相關數據

表2展示了公司層面的主要變量的描述性統計結果。

4. 3 三重價值鏈耦合協調度對企業綠色全要素生產率的影響

4. 3. 1 基準回歸

根據公式（9）采用多維固定效應模型進行回歸，結果見表3。結果顯示，三重價值鏈耦合協調度對企業綠色全要素生產率有顯著的正向影響，且通過了1%的顯著性檢驗，為假說1的證明提供了必要條件。加入資本回報率與財務費用率變量后，三重價值鏈的耦合協調程度對企業綠色全要素生產率的促進效應仍然顯著。在加入了企業要素密集度變量后，三重價值鏈的耦合協調度對企業綠色全要素生產率的促進可能受到企業類型影響。進一步加入企業規模、管理費用成本變量后，三重價值鏈的耦合協調度對企業綠色全要素生產率效應有一定的下降，但對其顯著性影響較小。

通過回歸結果可以看出，三重價值鏈耦合協調度對企業綠色全要素生產率的提升有著直接的正向效應，并且從已有研究結論可知，GVC嵌入度的提高也會帶來企業綠色全要素生產率的提高，這也在一定程度上說明了三重價值鏈耦合協調度的提升與GVC嵌入度的提高間有著一定的協同效應，假說1則在下文的機制檢驗中得到了更為具體的證明。價值鏈在傳遞中間產品的同時，還傳遞著理論知識和高端科技。各省份依托各自的區位優勢參與到全球價值鏈和國內價值鏈專業化分工中，提升了對資源的利用程度，加快了技術進步，從而有效推動當地企業的綠色全要素生產率提升。全球價值鏈、國內價值鏈所形成的模塊化生產和分工方式，為中國原本技術相對落后的企業參與到技術和資本密集型產品的生產中提供了機會，促使這些企業通過“干中學”效應提升自身技能，獲得技術外溢的收益。尤其是在當今信息充分交流的時代，一些發達國家和地區企業將部分技術開源，使得價值鏈參與者能夠與技術所有者更直接地互動，有效提升了國內企業的生產效率和產品增加值。總體來看，在整個路徑中，省內價值鏈、國內價值鏈、全球價值鏈都發揮著至關重要的作用，三條價值鏈環環嵌套，任何一個環節存在短板，勢必會導致“木桶效應”，可見三重價值鏈的協調發展對中國經濟發展具有十分重要的作用。

4. 3. 2 要素密集度門限下三鏈耦合度對企業綠色全要素生產率的影響

由理論分析可知，三重價值鏈耦合度對企業綠色全要素生產率的影響不僅取決于外部條件，還受到企業自身特性的影響。其中，要素密集度是區分企業性質的重要指標。按企業要素密集度不同可把企業劃分為勞動密集型企業、資本密集型企業和技術密集型企業。根據蘇丹妮等［5］、呂越等［37］的研究，中國勞動密集型、資本密集型和技術密集型企業在參與全球價值鏈時的分工地位各有不同，因此三重價值鏈耦合協調度對其綠色全要素生產率的影響存在較大差異。為了驗證上述假設，進一步采用面板門限回歸方法，以企業要素密集度為門限變量進行檢驗，即分別進行了3. 5中所設3組假設檢驗，表4報告了兩種門限回歸檢驗結果。

根據上述檢驗對數據進行門限面板模型回歸，結果見表5。結果顯示，隨著企業要素密度超過第一門限值和第二門限值水平，三重價值鏈耦合協調程度對企業綠色全要素生產率的促進效應逐步遞減。這反映了三重價值鏈耦合協調程度對勞動密集型企業的生產效率提升作用最大。中國主要依靠廉價勞動力嵌入全球價值鏈從事加工組裝生產環節，使得勞動密集型產業得以快速發展，形成規模效應。與此同時，長期陷于“低端鎖定”與“路徑依賴”的事實［38］，也導致國內外價值鏈耦合度不高，協調失衡現象最為嚴重。因此，三重價值鏈耦合協調程度的提高能夠顯著改善勞動密集型產業現狀，提高生產率，但極易受到地區環境規制影響，驗證了假說2。

4. 4 異質性分析

4. 4. 1 價值鏈前（后）向耦合度嵌入異質性

表6為價值鏈嵌入異質性回歸結果。結果顯示，價值鏈前向耦合度對企業綠色全要素生產率的促進程度大于后向耦合度，省內、國內和全球價值鏈的協調發展更多是從要素投入端促進企業單位生產效率的提高，同時根據蘇丹妮等［5］的研究，參與全球價值鏈上游的企業占據的環節具有較強的產品附加值“俘獲”能力，能夠獲得更多的利益分配，因此以三重價值鏈前向參與度為基礎測算的三重價值鏈前向耦合協調度對企業綠色全要素生產率具有更卓著的提升效果；另外，從被解釋變量的角度出發，上官緒明等［22］的研究也證實了價值鏈前向耦合度越高的企業越不容易受到地方環境規制的影響，且有利于降低研發支出，驗證了假說3，在顯著降低研發投入成本的同時，提升資源利用率，減少對于資源的依賴。

4. 4. 2 地區和行業異質性

表7展示了地區和行業的異質性回歸結果。通過表7中的地區異質性回歸系數可知，在東中部省份，三重價值鏈耦合協調度對企業綠色全要素生產率具有促進作用。東中部省份地理位置優越，企業資本積累雄厚，對外開放水平較高，環境規制的短期負面溢出效應較小，東中部省份各企業通過中間品出口形式，更多地參與到全球生產活動中。同時在供給方面，東中部省份企業的最終產品也更多地來自國外。因此三重價值鏈耦合協調發展引致生產要素充分流動、各環節循環暢通，最終使得東中部企業的資源利用效率得以提高。西部省份的企業生產創造的增加值更多地流向了國內地區，因此西部省份相對更多地參與到省內和國內價值鏈中。相比于東中部省份，西部省份的企業要想參與到全球的生產活動中，可能需要付出更多的成本，犧牲部分生產效率，也面臨地區性的環境規制。

在行業異質性方面，非制造業行業的回歸系數小于制造業回歸系數，說明在行業領域，制造業的三鏈耦合協調度對促進企業綠色全要素生產率的提高作用大于農業、采選業及服務業等非制造業。

4. 5 機制檢驗

由前文理論分析可知，省內價值鏈、國內價值鏈和全球價值鏈的耦合協調發展可以通過深化企業的GVC嵌入程度進一步促進企業綠色全要素生產率的提高。因此，將企業GVC嵌入度作為中介變量，使用因果逐步回歸法檢驗企業GVC嵌入程度的中介效應，構建中介效應模型，表8列（1）—列（3）分別對應公式（21）的檢驗回歸結果。

由列（1）—列（3）中的回歸系數可知，GVC嵌入度對三重價值鏈耦合協調度促進企業綠色全要素生產率的中介效應成立，結合已有研究結論和4. 3. 1基準回歸結果，驗證了假說1：三重價值鏈耦合協調度的提升→企業GVC嵌入度的深化→企業綠色全要素生產率增長。三重價值鏈耦合協調發展可以在很大程度上降低國內外包成本，增加區域間的要素交流，使得地區集聚性帶來的技術創新顯示出更強的空間溢出效應。同時有助于發揮中國超大規模市場優勢，充分挖掘內需潛力，整合行業上下游資源，有利于國內生產鏈與跨國公司全球供應鏈直接開展“鏈條對鏈條”的競爭，通過競爭使得未能參與全球價值鏈或處于價值鏈最底層企業進入國內價值鏈領導者隊伍，間接參與全球價值鏈上游分工，進而促使國內企業全球價值鏈升級［39］。

4. 6 穩健性檢驗

首先，本研究運用變量替換法、數據縮尾與截尾等方法進行穩健性檢驗。由表9可知，三鏈耦合協調度能夠促進企業綠色全要素生產率提升的基本結論具有穩健性。

其次，袁淳等［45］認為，當來自市場的外部交易成本過高時，企業傾向于將交易置于企業內部進行，即發展縱向一體化，以規避外部交易成本。但一體化也同時面臨不容忽視的內部管控成本，當內部管控成本高于外部交易成本時，企業傾向于將交易置于市場中開展，即發展專業化。企業專業化分工指標（VSI）既表示企業的專業化程度，也在一定程度上顯示出當地三重價值鏈間的耦合協調發展程度，該工具變量顯然與企業所在地的三重價值鏈耦合協調發展程度高度相關，并且從公司財務核算角度和VSI 的計算方式可以看出該指標與模型其他解釋變量不相關，因此選取其作為工具變量。采用兩階段工具變量回歸法并對核心解釋變量三鏈耦合度進行了Ⅳ檢驗，在通過了排他性和相關性檢驗的前提下，選取企業專業化分工指標（VSI）作為工具變量，借鑒袁淳等［45］的修正價值增值法進行測算（表10）。由表10可知，三重價值鏈耦合協調度系數為20. 038，t 值為1. 89，在5%的水平上顯著，在上一步穩健性檢驗的基礎上，顯著性水平上得到了進一步提升。

5 結論與建議

基于世界投入產出表、中國多區域投入產出表及上市公司數據，整合得到770家上市公司2012、2015、2017年的平衡面板數據（共計2 310條），并在此基礎上構建三重價值鏈耦合協調度與企業綠色全要素生產率的基準回歸模型，發現三重價值鏈耦合協調度的提高，對中國企業的綠色全要素生產率具有正向促進作用，該結論在實證結果和經濟發展現實中均得到了驗證，說明三重價值鏈耦合協調度的提升，會帶來GVC嵌入地位的提升，進而提高中國產業的綠色全要素生產率。進一步探究了GVC嵌入度的中介效應與企業要素密集度的門限效應，發現三重價值鏈耦合協調度的提高能夠顯著改善勞動密集型產業現狀，為新發展階段的勞動密集型產業革新提供與過往可比的指標，同時量化其在NVC、PVC、GVC三重價值鏈耦合協調發展進程中企業所處的地位，理論研究的結論可為中國處于價值鏈躍升過渡的微觀主體指明發展的具體方向。同時，三重價值鏈耦合協調發展能為中國目前參與GVC下游的、以勞動密集型為核心特征的制造業產業帶來短期顯著的提升，為擺脫“低端鎖定”確定政策的著力點。異質性分析結果表明，三重價值鏈前向耦合協調度對企業綠色全要素生產率的提高影響更大，說明三重價值鏈前向耦合協調度的提升能為中國綠色全要素生產率的提升帶來更為有效和長期的動能，三重價值鏈前向耦合協調度也凸顯了新興的高新技術企業在經濟全球化中由“供應者”身份所帶來的利益，因此需要進一步打通國內國外的中間供應鏈條，促進高新技術產業平衡國內國外業務，從而更好地抵御全球化的經濟沖擊。總而言之，中國在參與全球經濟的過程中，需同時兼顧本地企業的地區性中間品貿易和全球性的商業合作，以期在給企業帶來短期利潤大量積累的同時，提升企業的內涵式增長能力，減少由于地區性資源稟賦不同引發的環境政策負面效應空間溢出影響，避免落入生產規模提高的“低端鎖定”陷阱和綠色低碳“ 背離式”發展模式。

基于上述研究結論，提出建議如下。

第一，三重價值鏈耦合協調度對以“勞動密集”為特征的企業轉型升級的作用更為突出，故以此為比較優勢的省份和行業應更加重視省內、國內、全球三重價值鏈的協調發展。政府應發揮主觀能動性，評估本地供應鏈、分銷渠道和核心競爭力，制定相關市場激勵政策，調整各級市場間的商品流通。企業應主動與政府相關部門溝通，了解政策導向，爭取更多的政策支持和激勵，同時深化與客戶的關系，提供個性化的服務，確保在價值鏈中的持續增值，針對可能出現的供應鏈中斷、市場波動等風險，做好積極的應對措施，以期實現資源的共享和整合，保障三重價值鏈齊頭并進，暢通國內國際雙循環。

第二，前向耦合協調度對企業綠色全要素生產率的作用更為重要。政府應在要素投入端，注重對高新技術企業的資源分配，促進生產和供應鏈流程的高度集成，著力強化在價值鏈上有競爭力的“鏈主”企業和專精特新企業綠色全要素生產率的長效提升作用，在保證內循環資源流動順暢的同時，積極參與全球生產活動的技術知識交流，加強與供應商的合作力度，確保企業生產和供應流程符合可持續發展標準。企業應加大研發投入，優化人力資本，通過積極參與全球價值鏈分工提升技術水平，并通過三鏈耦合協調發展促進地區間及行業間的知識技術溢出，實現持續的創新，提高核心競爭力，以期最大程度地發揮三鏈耦合協調發展對綠色全要素生產率的促進作用。

第三，為了提升企業的綠色全要素生產率，加強各省域間的政策協調性和交易通達性顯得尤為關鍵。微觀企業要實現綠色、共建、共享發展，各地區不只是融入“GVC專業化分工”，同時也要主動融入PVC和NVC的市場分工。這種策略不僅有助于全球、國內、省內三重價值鏈在地理尺度的協調和整合，借此產生的集聚效應更能夠推動產業全面升級，從而為各地經濟增長帶來持久的動力。根據研究結論，中國各省份的綠色全要素生產率存在明顯的差異，因此加強各省在地理上的集聚效應在改善綠色全要素生產率方面具有極大的潛力和價值。為了實現這一目標，地方政府與中央政府應該緊密合作，出臺統一且有利于長遠發展的相關政策，鼓勵跨區域交易合作，確保資源得到最優化的配置和利用。

當然，由于學術界從微觀方面探討三重價值鏈耦合協調度與企業綠色全要素生產率關系的研究較少，尚未形成相對完善的理論框架，且受到計量模型的限制，難以將企業綠色全要素生產率的所有影響因素考慮在內，加上衡量省內、國內和全球價值鏈的協同發展程度亦是一個較難實現的過程，難以用幾個簡單的量化指標完美詮釋，可能會導致實證結果存在一定的偏差，這是本研究的不足之處。本研究旨在為學術界提供一個新的研究方向與思路，希望開辟省內、國內、全球三重價值鏈協同進步的經濟發展模式，助力國內國際雙循環的暢通。

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（責任編輯：王愛萍）