中国制造“低端锁定”破局之路:基于国内外双循环的新视角

马 丹,郁 霞,翁作义

(1.西南财经大学 a.中国社会经济统计研究中心,b.统计学院,四川 成都 611130;2.深圳前海微众银行股份有限公司,广东 深圳 518000)

一、引 言

20世纪70年代,去工业化现象在美英为代表的发达国家普遍存在,伴随着全球工业革命浪潮,产业布局和分工体系在全球范围内发生新一轮转移,欧美发达国家逐步将低端制造业向新兴发展中国家转移。同时期,中国实施改革开放政策,以土地和劳动力成本优势嵌入全球分工体系,成为制造业大国和世界制造中心。自2001年加入世界贸易组织(WTO)以来,中国进出口贸易规模持续扩张,不断深化融入全球分工体系的程度。2020年7月31日,WTO发布的最新《世界贸易统计数据》报告显示,2019年中国出口贸易值排名全球第一,出口贸易值占比由1973年的10%增长至13.2%,其中制造业出口额占比92.9%,占世界制造业出口总额的18%。

然而,处在全球价值链(GVC)分工体系不同位置的生产者在此过程中的获益存在较大差异。特别是2008年世界金融危机爆发后,全球生产组织方式发生了重大变化,欧美主要发达国家相继推出“再工业化”战略,美国通过了“制造业促进法案”,德国政府推出“工业4.0”高科技战略计划。此轮再工业化的核心并非简单恢复制造业在经济增长中的份额,而是大力发展高端制造业,打造工业竞争力,价值链中制造环节的竞争更为激烈,除环境污染、劳动力剥削等负外部性问题外,越来越多的关注开始聚焦在全球分工为生产者带来的增加值上。台湾科技企业家施振荣最早提出“微笑曲线”理论,指出在产品生产过程中,掌握知识产权的上游和拥有品牌服务的下游能创造更高的附加值,而负责产品生产的中间区域所能获得的增加值较低。

微笑曲线理论很快得到国内外众多价值链研究学者的讨论和验证[1-4]。新一轮的工业升级是制造业突破低端锁定,攀升价值链的关键时期。2007年,中国开始调整优化出口贸易结构,限制劳动密集型、低技术含量的加工贸易类商品出口,“十三五”规划纲要提出实施制造强国战略,要求实现制造业从大到强的转变。今年以来,面对新冠疫情带来的全球分工体系的冲击,党中央指出要形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局,培育新形势下中国参与国际合作和竞争新优势,进一步明确了国民经济内循环的重要性和发展双重价值链的必要性。然而,与单纯的参与国内价值链和全球价值链相比,参与双重价值链分工对中国制造业增加值率是否有显著提升?发展双重价值链是否有助于制造业突破“微笑曲线”的整体锁定和链段锁定?这些问题尚待研究。

在此背景下,本文利用WIOD世界投入产出表、中国区域间投入产出表、中国工业企业数据库、海关数据库等综合数据。首先,基于增加值传递步长测算中国制造业在全球价值链中的上下游生产长度[5];其次,在宏观层面构造不同行业的上下游相对位置,在微观层面识别中国参与对外贸易的企业计算其增加值率,从产出供给和投入需求角度在宏微观层面验证了中国制造业的价值链形态整体符合“微笑曲线”特征,发现中国制造业“微笑曲线”整体下移和链端平缓化的趋势;最后,构造了反映国内外双循环的双重价值链参与度、双重价值链上游度、双重价值链下游度等核心变量,证明双重价值链的分工方式是中国制造业突破“微笑曲线”低端锁定的有效路径。

二、国内外文献综述

围绕“微笑曲线”和本土制造业低端锁定问题进行文献梳理,与本文相关的文献主要是两类:第一是关于制造业“微笑曲线”的测算研究;第二是关于制造业在微笑曲线中攀升路径的研究。

(一)关于“微笑曲线”测算的研究

对“微笑曲线”的测算主要是从计算产业参与全球分工获得的增加值入手,其测算主要需要两方面的数据,一是全球分工体系的贸易增加值核算;二是产业在全球分工体系位置的测算,即上游度和下游度的计算。全球碎片化分工体系下,增加值在各个生产环节之间的分配问题很早就引起了商界和学术界的关注。早期研究理论聚焦在具体的产品或公司发展上,如针对个人电脑产业和苹果公司产业链的典型研究等,更多从经验角度和价值分布规律进行讨论[6]。随着全球价值链测度研究的发展,特别是以Koopman等为代表的全球价值链出口增加值分解研究的深入[7-8];Daudin等使得“统计幻象”的问题得以解决,研究者可以利用世界投入产出表将出口增加值合理划分到各个国家和地区[9-10]。同期,大量关于一国整体及其行业在价值链的位置测度研究开始涌现,受到数据限制,行业上游度和下游度指数的最初测算基于国家层面的投入产出表,Antrs、Miller在此理论框架下进行了拓展,基于WIOD国际投入产出表计算了产出上游度和投入下游度指标,反映了产业间关联的强度[11-12]。

在上游度、下游度研究的基础上,国内外学者围绕“微笑曲线”是否存在展开了系列实证研究。Ye等构建了多国模型下的全球价值链估算模型,发现中国制造业确实存在上下游高,中游低的“U”型增加值分布形态[1]。Rungi等使用欧盟国家企业层面的数据验证了“微笑曲线”的存在,但曲线形态在国家层面存在较大差异[3]。国内学者倪红福基于广义增加值平均传递步长探讨了产业部门层面的“微笑曲线”是否存在,发现中国电子和光学仪器制造业呈现“微笑曲线”形态,而纺织制造业并不存在,故产业层面的“微笑曲线”不具普适性,仅为某些高科技产业的特殊形态[2]。潘文卿和李跟强则从产出供给和投入需求双重视角展开测算,认为“微笑曲线”理论解释了中国制造业增加值率的分布,但制造业升级和获利能力的提升不能单纯依靠行业在微笑曲线位置上的移动[4]。高翔等利用世界投入产出表、中国工业企业数据库和海关数据,发现中国制造业中劳动密集型行业和资本密集型行业存在“微笑曲线”[13]。

(二)制造业“低端锁定”的攀升研究

“微笑曲线”的中游低附加值正是低端锁定问题在全球分工体系下的典型表现。在全球价值网络体系中,大型跨国公司与本土企业的地位并不对等,跨国公司常常通过掌握的核心技术和品牌增值效应挤压本土企业的利润空间,将其长期锁定在价值创造的底部[14]。宗文基于价值链条的研发、制造、营销营运阶段,提出中国企业要突破价值网络上的低端锁定,需价值链条上的横向升级和价值网络上的纵向升级同步推进[15]。刘维林从产品架构的角度对本土企业的GVC攀升给出了建议,主要是企业GVC嵌入策略的四重转变,包括低端转高端、被动转主动、静态转动态等[16]。郝凤霞和张璘从“经济租”的角度分析了中国制造业被低端锁定的缘由,认为发展中国家应通过自主研发、并购等途径攀向“微笑曲线”的高处,实现产业升级[17]。以上研究以案例分析和企业管理理论为主,并未从实证角度给出数据支持,王磊和魏龙基于WIOD数据和KPWW方法比较了中国制造业的嵌入GVC的“低端锁定”和“挤出效应”,发现当前中国制造业在中高端环节尚未建立绝对优势,而低端环节劳动力成本的上涨已存在“挤出风险”[18]。但其研究主要从就业规模和质量反映中国制造业的“低端锁定”是否存在,尚未在微观层面进行讨论。吕越、陈帅和盛斌首次突破了“低端锁定”研究停留在案例分析的困境,基于2000—2006年的中国知识产权数据库、中国工业企业数据库和中国海关数据库的合并数据,发现全球价值链确实导致中国本土制造业陷入了“低端锁定”,嵌入全球价值链对企业研发创新行为具有显著的抑制作用,并发现导致“低端锁定”的原因不仅来自于发达国家对技术升级的压制和俘获,还与本土企业自身缺乏吸收能力和对国外中间品的过度依赖有关[19]。

综上所述,国内外学者对“微笑曲线”和“低端锁定”问题开展了大量研究工作。“微笑曲线”的相关研究主要集中在对中国制造业整体和分行业的“微笑曲线”存在验证,鲜有文献关注“微笑曲线”随时间变化的下移趋势和其本身形态的变化,而“低端锁定”的相关研究则主要集中为锁定原因分析和相应的攀升建议。现有文献并未捕捉到“微笑曲线”和“低端锁定”的深层关系,“微笑曲线”的下移和形态变化正是低端锁定的两种表现形式,即曲线链端的平缓化和曲线位置的整体下移。所谓链端的平缓化,主要表现为“微笑曲线”的开口变大,在固定产业的上游或下游分工位置时,企业的增加值率更低;曲线位置的整体下移则更关注底部的位置下移,从事中游制造区段的企业在激烈的“逐低竞争”中不断被压缩利润空间,所获得的增加值率不断降低。

本文利用宏微观数据发现了“微笑曲线”的下移趋势和平缓化,并将此问题与“低端锁定”进行统一,厘清其内在的逻辑联系,对已有文献进行了补充。基于此,不同于产业升级、技术进步等横向路径,引入了双重价值链分工体系对纾困“低端锁定”困境进行分析。文献所及,本文首次尝试从中国价值链的链段整体攀升和链条位置升级两个角度全面分析依托国内外双循环,构建GVC和NVC双重价值链,走出“低端锁定”的可能路径,对立足内生发展能力,参与全球竞争具有重要参考价值。

三、“微笑曲线”存在及下移验证

本部分使用的数据包括2016年发布的2000年至2014年WIOD世界投入产出表及2002—2012年的中国企业数据库(1)下文对企业参与双重价值链分工的讨论需利用本国省域区域间投入产出表(2002年、2007年、2010年和2012年)计算关键参数β、up、down等,样本的时间区间为2002年至2012年,为保证研究样本统一,此处未对2000年、2001年和2013年工业企业数据进行讨论。,参考Cai和Liu研究,对工业企业数据库进行了如下处理:首先保留工业总产值、工业销售额、固定资产净值等关键变量不存在信息缺失的样本[20];其次,剔除了从业人员小于8和不符合会计规则的样本;最后,利用相邻年份数据,对工业增加值和中间投入合计两个关键变量缺失年份的数据进行插补。

(一)各产业上下游生产长度计算

借鉴YE等的研究,本文将“生产长度”定义为某一行业从初始增加值投入到最终产品被消费的平均生产阶段,即该部门增加值被重复计算为总产出的次数,以此衡量在生产链条中各国各产业的上下游相对位置和该产业链的长度。

国际投入产出表中,从产出角度看,有行平衡关系:

X=AX+Y=(I-A)-1Y=BY

(1)

其中,X和Y分别表示各国家各部门的总产出和最终需求,A和B分别是直接消耗矩阵和完全消耗系数矩阵,即列昂惕夫逆矩阵,表示在某种最终产品的生产过程中,各部门相关产品直接消耗和间接消耗的总和,有:

B=I+A+A2+A3+…

(2)

从投入角度纵向看,定义增加值系数向量为V,其中vj=vaj/Xj,vaj表示某国家某部门的增加值,即固定资产折旧、劳动者报酬、生产税净额和营业盈余的和。同样可得列平衡关系:

(3)

(4)

(5)

(6)

相应的,从列看,部门的角色为下游使用者,显示了本部门的最终产品生产如何拉动所有上游行业的增加值,体现了部门间的后向关联,对矩阵(5)沿列加和变换可得

v1b1j+v2b2j+…+vNbNj=1

VB=V(I+A+A2+A3+…)=uT

(7)

展开式(6)和式(7),第一项分别表示通过前向联系和后向联系,某最终产品的第一次生产过程中为各国各部门带来的增加值占比,第二项表示通过前向联系和后向联系,某最终产品的第二次生产过程带来的增加值占比,以此类推,后续项代表了在更多轮的生产过程中的增加值占比。基于两种不同的产业关联,本文定义使用的两类生产长度,基于前向联系的上游生产长度Up_length和基于后向联系的下游生产长度Down_length。

(8)

Down_length=V(1I+2A+3A2+…)=VB2

(9)

上游生产长度Up_length衡量某行业的增加值到达最终消费的距离,若Up_length的数值较大,说明该产业的产品距离最终消费的平均生产长度较长,需经过较多生产流程才能到达最终消费,则该产业位于价值链的上游部分;相反,较小的Up_length值说明该产业的产品仅需少量的生产流程即可到达最终消费阶段,则该产业更接近价值链的下游部分。另一方面,下游生产长度Down_length则从最终产品的角度出发,衡量了通过价值链后向联系,某产业的最终产品生产需要经历的平均生产阶段。若某产业所得Down_length的数值较大,说明该产业距离其各个中间产品供应商的距离较远,则该产业更靠近消费环节,与消费者的距离更近,生产流程也较为复杂;Down_length值较小,则说明该产业距其供应商更近,生产流程更为简单。表1给出了按照上述方法计算的中国2000年、2005、2010年和2014年的平均和代表性行业的上下游生产长度。

由表1可看出,中国整体参与全球价值链的上下游生产长度在逐年增长,制造业代表性行业产业链的生产长度也表现出明显上升。随着对外开放程度的加深和全球大分工方式的转变,产品内分工逐渐代替产业内分工成为全球价值链主要的分工方式,产品生产阶段在全球范围内更加细分。以2000年和2014年的结果为例,图1展示了中国各产业基于前后向联系的上下游生产长度,实线和虚线分别为2014年和2000年所有行业的上下游平均生产长度。观察可得,2014年中国参与全球价值链的上游和下游生产长度均在2000年之上。上游平均生产长度Up_length较大的产业有“采矿和采石”“电力,燃气,蒸汽和空调供应”“林业和伐木业”“化学品和化学产品的制造”“焦炭和精炼石油产品的制造”“纸和纸制品的制造”,这些产业多为原材料制造业,在产品的生产制造中处于上游位置;上游平均生产长度Up_length较小的产业则为“行政和支助服务活动”“计算机编程,咨询等相关信息服务活动”“教育”“公共行政和国防及强制性社会保障”等最终消费产品或服务。下游平均生产长度Down_length较大的产业则包括“电气设备的制造”“汽车,拖车和半挂车的制造”“计算机,电子和光学产品的制造”“橡胶和塑料制品的制造”“制造其他运输设备”等。车辆制造、计算机制造作为工业和信息技术发展的集大成者,从零部件生产到加工装配,生产流程更为复杂,同时更近消费端;下游平均生产长度Down_length较小的产业有“农作物和动物的生产,狩猎和相关的服务活动”“电信”“零售业”“批发贸易”“金融服务活动,保险和养老基金除外”等,这些行业更多为生产与消费同时发生的服务行业,生产流程相对简单,故与生产者距离较近,所得结果与经济现实相符。

表1 代表年份中国平均和代表性行业的上下游生产长度

图1 2000年和2014年中国各产业的上下游生产长度

(二)宏观层面价值链曲线构造

(10)

表2 2000年和2014年中国部分制造业价值链曲线系数

由表2可知,8组系数估计值的二次项系数均在0.05的显著性水平下大于0,行业的上下游相对位置与其增加值率的价值链曲线均表现出开口朝上,两端高、中间低的“微笑曲线”形态。特别的,观察四个行业2000年至2014年代表年份的曲线形态,见下图2-1、图2-2、图2-3和图2-4所示,“微笑曲线”表现出三个明显特征。其一,各产业链的生产长度有明显的增长,表明随着全球分工体系的不断深化,各产业链生产过程的分工更加细致,经历的阶段变的更长;其二,2010年后“微笑曲线”出现了明显的下移趋势,下移趋势表现为形态不变的情况下价值链曲线的整体下移,随着分工的细致,在生产各环节激烈的全球市场竞争下,虽然产业链的总体增加值规模在上升,每单位最终产品带来的增加值却被摊薄了;其三,“微笑曲线”的形态在近年还表现出了逐渐平缓的趋势(2)为避免曲线过多导致互相重叠和图例混乱的问题,此处仅展示2000年、2001年、2002年、2012年、2013年和2014年的价值链曲线,全部年份的价值链曲线系数结果备索。,平缓趋势表现为在同一上下游相对位置固定的情况下,行业增加值率的下滑,假设“微笑曲线”未发生整体下移,随着曲线开口变大,处于同样生产位置的行业仍然会遭受增加值率的流失。该结果暴露出中国部分制造业在全球价值链生产过程中经历的低端锁定,且这种锁定是整体微笑曲线下移和链端平缓化的双重低端锁定。除上述提到的四个行业,本文同时发现“木材、木制品和软木制品的制造,家具除外;制造稻草和编结材料制品(R7)”“制造其他非金属矿物制品(R14)”“基础金属的制造(R15)”“制造金属制品,机械和设备除外(R16)”“电气设备的制造(R18)”“机械设备的制造(R19)”等行业的价值链曲线形态均符合“微笑曲线”的特征并存在曲线下移和平缓化的现象,这些行业多涉及大量的加工组装,劳动密集型特征明显,这与高翔等的研究结论一致(3)本文同样发现部分制造业行业存在与“微笑曲线”形态相反的“武藏曲线”,包括“食品饮料烟草品制造(R5)”“纸制品制造(R8)”“家具制造;其他制造业(R22)”等,由于本文重点研究集中在“微笑曲线”价值链形态,故未单独列出。。

a.化工品和化学产品制造价值链形态

b.橡胶和塑料制品的制造价值链形态

c.汽车、拖车和半挂车的制造价值链形态

d.计算机、电子和光学产品的制造价值链形态

(三)微观层面基于生产长度的价值链测度

上述结果从宏观层面验证了中国制造业“微笑曲线”的存在及其下移和平缓的趋势,本部分将从微观企业层面出发对该结论进行验证,设定如下线性模型:

(11)

其中,Yit为企业i第t年的增加值率,Up_lengthjt为核心解释变量,代表行业j第t年的上游生产长度,包含上游生产长度的一次项和二次项,Xit为模型的控制变量,用于识别企业异质性,包括反映企业规模的产值和反映企业经营特点的资本密集度。其中,企业规模用企业当年工业总产值的对数衡量,企业资本密集度用企业固定资产合计与从业人数比值的对数来衡量。核心变量下游生产长度Down_lengthjt同上做替换可得。

表3给出了2002年和2012年企业层面模型的估计结果。在不考虑企业异质性的基准回归中(表3第1至第4列结果),上游生产长度的二次项和下游生产长度的二次项均在0.01的显著性水平下大于零,曲线开口朝上。比较2002年和2012年的系数结果可发现,核心变量二次项的系数估计结果在变小,曲线的开口在变大。加入控制变量,在考虑企业异质性的情况下(表3第5至第8列结果),核心变量的系数大小和趋势与基准回归保持一致,控制变量的加入不影响核心变量的估计结果。综上,“微笑曲线”的存在、下移趋势及平缓化在微观企业层面仍然成立。

表3 2002年和2012年中国工业企业价值链曲线系数

四、走出“低端锁定”:国内外双重价值链的经验证据

上文研究从宏微观层面验证了中国制造业“微笑曲线”的存在及下移,本部分关注引入了国内价值链(NVC)的双重价值链分工体系,考察企业参与双重价值链的程度和位置对其增加值率的影响。

(一)数据说明及处理

涉及的数据包括世界投入产出表(WIOD),中国区域间投入产出表(4)《中国2002年30省区间投入产出表》由中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心编制,《中国2007年30省区市区域间投入产出表》《中国2010年30省区市区域间投入产出表》和《中国2012年31省区市区域间投入产出表》由中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室编制。(2002年、2007年、2010年和2012年),中国工业企业数据库、中国海关数据库和中国专利数据库。在剔除工业企业数据库异常数据的基础上,参考已有文献匹配方法(钱学锋等(2013);余淼杰等(2011)),首先按照企业名称和年份变量进行匹配,针对未匹配的样本按照电话号码后7位及邮政编码字段进行二次匹配,最后将两次匹配结果取并集,筛选出存在进出口行为的工业企业。文章涉及多个大型宏微观数据库,完成样本匹配后需对行业进行统一对应。其中,WIOD世界投入产出表包含56个部门,区域间投入产出表分别包含3部门(2002年、2007年、2010年)和31部门(2012年),微观数据主要利用工业企业数据库行业类别2位码,依照各部门含义将所有行业部门统一对应为18部门,详细情况见附表3。

(二)双重价值链参与程度测度

依赖国际投入产出表和中国区域间投入产出表,借鉴Wang等提出的行业增加值分解模型,已有研究在宏观层面探讨了中国省区市在双重价值链中嵌入的角色,并构建了国内价值链嵌入度和全球价值链嵌入度等指标予以衡量,但两链条的嵌入度指标仍相互独立,未整合在一起,同时微观层面的研究尚为空白[21-24]。参照宏观层面双重价值链参与程度的设计思路,利用微观层面数据构造了企业国内国外双重价值链参与度指标β1,公式如下:

(12)

其中,iimptotal_is代表行业s中的企业i进口中间产品总额,由中国工业企业数据库和中国海关数据库匹配后的数据集整理计算得到;inputis为行业s中企业i生产经营过程中的中间投入总额,来源于工业企业数据库;δs代表行业s中的企业使用的从本国其他区域流入的中间产品占比,由于企业层面的该参数不便获得,文章基于中国区域间投入产出表测算国内中间产品的流动,并用行业层面结果近似代替。从式(12)可看出,双重价值链的参与程度由两部分构成,一部分是企业参与全球价值链GVC的部分,定义为企业生产经营中使用的进口中间产品占全部中间投入的比重,体现企业对国外市场供给的依赖,在文献中也被定义为企业进口强度[26-27];另一部分则是企业参与国内价值链NVC的部分,表现为来自国内其他区域的中间投入占全部中间投入的比重,体现企业对中国内部市场供给的依赖。如下式(13)式(14),将双重价值链的两部分拆分即可分别得到全球价值链参与度β2和国内价值链参与度β1。

(13)

(14)

特别需要说明的是,考虑到贸易代理商等的存在,有可能存在企业间接进口中间产品的问题,参考张杰等方法,关于企业进口的中间产品总额iimptotal_is进行了如下处理:首先,根据联合国广义经济分类标准BEC和海关数据库的HS产品编码识别进口中的中间产品;其次,考虑到我国进出口贸易现实,对贸易代理商进行识别并调整得到企业真实的进口中间产品金额。由于进出口经营权和企业自身资金、规模、能力等方面的限制,部分企业的进出口行为依赖贸易代理商完成,这导致了海关统计的进口中间品金额和企业实际投入使用的进口中间品金额存在差异。参考已有文献处理方法[28-29],本文将企业名称中含有“贸易”“经贸”“外经”“进出口”和“科贸”等内容的企业识别为进出口贸易代理商,并对非贸易代理商的进出口企业的中间产品进口额做如下变换:

iimptotal_is=iimpcustom_is+iimpagent_is

(15)

其中,iimptotal_is代表企业i的中间产品进口额的真实值,iimpcustom_is代表企业i的中间产品进口在海关统计中的数值,iimpagent_is代表企业通过间接进口,从进出口贸易代理商获得的进口中间产品额,该部分金额无法从现有统计中直接观测,由贸易代理商进口中间产品的比例进行推算。综上,令ω代表中间产品进口额占总进口额的比重,k表示不同的贸易方式,ωk表示第k种贸易方式的中间产品进口占比,ωk,agent_s表示贸易代理商在第k种贸易方式的中间产品进口占比,企业i中间产品的真实进口额iimptotal_is可由式(15)改写为式(16)。与进口一致,企业的实际中间产品出口额和实际出口总额也可按同样的方式进行估计。

(16)

(三)双重价值链分工位置测算

(17)

类似的,将企业上游度(up)的测算拓展到双重价值链层面,采用中国区域间投入产出表和WIOD对间接流出和出口的中间产品所带来的增加值占总出口的比例进行测算,用行业层面结果近似代替,企业双重价值链上游环节参与度可表示为:

(18)

(四)实证分析

利用上述计算的核心解释变量,考察企业参与双重价值链分工的程度和位置对其增加值率的影响,探寻同步发展国内及国外价值链是否为突破制造业低端锁定的有效路径,模型设定如下:

Yit=β0t+β1tXit+ut+αi+εijt

(19)

(20)

表4 企业增加值率与双重价值链嵌入的关系(基准回归)

根据表4结果可发现,企业参与双重价值链的程度及上下游分工位置均对其增加值率有显著的正向影响,其中,参与程度是从价值链曲线的整体角度反映双重价值链分工体系的积极作用,对应突破微笑曲线整体下移趋势的低端锁定,参与位置则从价值链曲线的链端角度反映了引入NVC分工体系对企业增加值率提升的效用,随着双重价值链分工位置向微笑曲线链端移动,增加值率逐渐升高,反映对微笑曲线平缓化趋势低端锁定的突破。关注价值链参与程度的三个变量β。其中,双重价值链参与度β1对企业增加值率的提升效果最大,单纯的全球价值链参与度β2对企业增加值率同样表现出正显著效应,但该效用明显小于双重价值链参与度,而仅参与国内价值链(β3)则对企业增加值率表现出负向影响,该结果进一步证明了发展双重价值链分工体系是当今国际分工格局下最优的生产路径,一昧投入全球价值链生产或囿于国内分工中都无法发挥产业链对企业创收的最大效用。

在式(18)中加入控制变量,在控制企业异质性、企业创新意愿和市场分割的情况下考察核心解释变量对企业增加值率影响的稳定性。企业异质性方面的控制变量包括企业规模、资本密集度和企业年龄的对数。企业创新意愿反映企业是否具有高技术选择意愿,该变量由工业企业数据库与中国专利数据库合并后整理得到,若企业在当期获得授权的专利名称中包含“智能制造”、“机器人”、“信息技术”、“云计算”、“VR”等字段(5)具体使用的关键词包括互联网、机器人、计算机、交换机、局域网、路由器、物联网、新能源、以太网、云计算、智能化、区块链、分布式、服务器、防火墙、嵌入式、供应链、自然语言处理、深度学习、机器学习、神经网络、图像处理、图像识别、图形处理、网络密码、文字识别、信息安全、信息技术、移动通信、印刷技术、语音交互、语音识别、知识图谱、无人驾驶、高端装备、智能家居、智能制造、VR、3D等,共计130个。,则认为企业该时期具有高技术选择意愿,设该时期前为创新意愿为,该时期后(包括该时期)为1。市场分割度seg的计算参考吕越和盛斌等研究[33],采用价格法计算,衡量地区间的市场分割程度,反映各地方保护主义通过行政手段对外地企业生产要素进入的限制或对当地生产要素流出的限制。表5～表7列出了价值链参与度核心变量模型中加入控制变量的结果。

表5 双重价值链参与度β1对企业增加值率的影响

表6 全球价值链参与度β2对企业增加值率的影响

表7 国内价值链参与度β3对企业增加值率的影响

根据以上结果可看出,加入控制变量后,价值链参与度的三个关键核心解释变量的系数大小关系和显著性与基准回归保持一致,且系数值与基准回归相差较小,体现了核心解释变量对企业增加值率的强解释作用。控制变量中,企业规模和年龄对企业增加值率有显著的负向影响,该结果与Ruigi(2017)使用欧盟企业数据库得到的结果类似,企业规模越大,其创造增加值的效率越低,略有不同的是企业资本密集度对中国制造业企业的增加值率表现出正显著效应。创新意愿作为企业高新技术发展的积极性和创新能力,对企业增加值率有显著的带动作用。由于市场分割对国内区域经济循环进行了限制,影响了企业的规模经济收益,其对企业增加值率提升有明显的抑制效应,这与吕越等(2018)的研究结论一致。

(五)稳健性检验

为保证结论的稳健性,设计了四个方面的稳健性检验,主要包括以下内容:第一,对控制变量进行替换,使用职工人数作为企业规模的替换变量;第二,针对企业异质性进一步分样本讨论,根据企业的贸易类型将出口企业划分为一般贸易企业、加工贸易企业和混合贸易企业(6)一般贸易企业为仅进行一般贸易出口的企业,加工贸易企业为仅进行加工贸易出口的企业,混合贸易企业为既进行一般贸易出口,也进行加工贸易出口的企业。;第三,替换核心变量的构造方式,使用企业出口总额作为双重价值链参与位置down和up的分母;第四,考虑不同阶段下双重价值链的参与位置对企业增加值率的影响,分时期进行讨论。

首先,使用职工人数作为企业规模的替换变量,下表8第(1)至第(3)列给出了使用从业人数对数作为企业规模代理变量的模型结果,第(5)和第(6)列给出了双重价值链分工位置与企业增加值率的模型结果,可发现,替换控制变量后,核心变量系数大小与关系仍与上文研究保持一致,估计结果稳定。

其次,考虑企业异质性因素的影响,进一步对不同贸易类型的出口企业进行了分样本讨论,考察其双重价值链参与程度对企业增加值率的影响。同样方法,分别根据一般贸易企业、加工贸易企业和混合贸易企业的估计结果发现,不同贸易类型的企业分样本回归结果均显著满足核心变量之间的关系,再次验证了发展双重价值链分工体系的必要性。

最后,针对核心变量双重价值链参与位置down和up,变换其构造方式,将分母替换为企业总出口额,进行相应估计结果发现,其对企业增加值率的正向显著影响仍然存在。同时,分时期讨论双重价值链参与位置的不同影响,采用2002—2007年和2008—2012年两个阶段的分样本回归结果,可发现,在2008—2012年间双重价值链参与位置的影响更为显著,2002—2007年则不然。分析原因,从2007年起中国着力调整进出口商品结构,对加工贸易类商品实施进出口限制,国内中间品替代发挥效应,国内外双循环的双重分工开始构建,该结果也是参与双重价值链分工对走出“低端锁定”发挥积极作用的又一佐证。

表8 价值链参与度对企业增加值率影响稳健性检验

五、结论与启示

本文基于WIOD世界投入产出表、中国省(市)区区域间投入产出表、中国工业企业数据库、中国海关数据库、中国专利数据库等宏微观综合数据库,计算了基于前向联系和后向联系的中国各产业在全球价值链中的上下游生产长度,从宏微观层面分别验证了“微笑曲线”在中国制造业行业的存在及下游和平缓化趋势。在此基础上,利用微观数据构建了企业的双重价值链参与程度和双重价值链分工位置等核心变量,分别从“微笑曲线”整体下移和链端下移两个视角探讨突破制造业“低端锁定”的可能路径,进而得到如下结论与启示:

第一,从宏观和微观数据验证了“微笑曲线”在中国制造业行业确实存在,并且随时间推移呈现出整体下移和链端平缓化趋势。这意味着,制造业企业不仅面临着被桎梏于价值链中部底端的风险,还面临着底端竞争过大、获利能力下降和沿链端攀升无效的双重低端锁定风险。

第二,对比各年的上下游生产长度可知,产业链经历的生产阶段在逐年增加,产品生产分工更加细致。中国制造业要摆脱目前国际分工中双重低端锁定的风险,一方面需要应对成本推动型的国际市场竞争,尤其关注到中国劳动力成本上升的问题,降低生产成本,避免单位产量利润被进一步挤压;另一方面重视技术驱动型的产品竞争力升级,提升本土企业技术和研发能力,提高中国制造业的国际竞争力,向“微笑曲线”两侧的链端攀升。

第三,引入国内价值链探讨企业参与不同价值链分工的程度对增加值率的影响发现,参与双重价值链分工对企业增加值率有显著提升,其提升效用稳定高于企业单一参与全球价值链的效果,仅单纯参与国内价值链则对企业增加值率的提升则有显著抑制效应。因此,走出中国制造业面临的全球价值链中的低端锁定困境,需要立足内生发展能力,培养强大的国内市场,发挥国内外两个市场、两种资源良性互动机制,完善层次丰富的垂直分工体系,促进企业自主创新,形成国内产业支撑结构,促进中国制造业向更多元、更高附加值的环节攀升。