全球价值链嵌入对区域创新的激励效应研究

匡祥琳

（百色学院，广西 百色 533000）

一、引言

习近平总书记在2021 年5 月召开的第十次全国代表大会上强调：“坚持把科技自立自强作为国家发展的战略支撑，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，加快建设科技强国，实现高水平科技自立自强。”[1]至此，如何提升区域创新能力成为社会各界普遍关注的热点。实现区域创新的关键在于技术与资源吸纳能力，而全球价值链嵌入产生的最直接效应就是技术扩散与知识溢出。随着全球价值链嵌入程度逐步深化，其对一国区域创新发展产生“激励效应”的同时[2]，也会致使发展中国家陷入“低端锁定”陷阱，最终对区域创新能力提升产生负向影响[3，4]。由此看来，嵌入全球价值链与创新发展之间的联系十分紧密。在新时代背景下，探讨全球价值链嵌入如何影响创新发展，对于推动创新产业升级具有重要的现实意义。

现有文献对全球价值链嵌入与创新发展关系的讨论较为丰富[5，6]，但仍有以下不足之处：一是创新指标测算应符合引领发展的第一动力理念，但现有的指标核算方法在权重确定方面存在主观因素干扰，缺乏足够客观性；二是全球价值链发展是创新能力提升的重要力量，然而全球价值链嵌入对区域创新的影响效果尚未被充分阐明，作用渠道还未得到明确检验。基于此，文章选取基准回归模型和面板门槛模型，实证检验中国嵌入全球价值链对区域创新的影响机理，并探索前者对后者可能存在的潜在影响。

二、全球价值链嵌入影响区域创新的理论机制

1.全球价值链嵌入对区域创新产生“学习效应”

全球价值链嵌入主要通过吸收技术和进口中间产品来提升区域创新能力。一方面，为适应国际市场的激烈竞争，中国在全球价值链嵌入过程中不得不提升自身技术水平，这会促使产品实现工艺和功能创新，进而为提升区域创新能力奠定基础。同时，全球价值链嵌入过程其实也是融入国际市场的过程，在此期间形成的敏锐市场鉴别力和先进管理方法为国家整体创新能力的提升奠定深厚基础。另一方面，全球价值链在重构过程中会溢出技术与“学习效应”，促使各区域得以进口高技术含量的中间产品，进而提升创新水平。同时，进口的多样化中间产品能够降低区域内生产成本与创新成本，提升创新意愿，促使科研人员与研发投入更好聚焦于创新这一关键环节。借助全球价值链嵌入这一方式，区域内企业可以及时获取国际市场产品信息，在激烈的市场竞争中积累经验，并对区域创新产生“学习效应”。除此之外，在嵌入全球价值链进程中，中国致力于优化科学布局和研发布局，以在区域创新中占据重要位置。具体而言，企业微观层面，融入全球价值链发展框架，促进各类资源要素向企业集聚，引致区域实现创新性发展。制度设计层面，中国积极推动企业竞争优势重构，转变发展战略和途径，不断完善科技创新体制机制，健全科技规划体系和运行机制，推动实现区域内人才、资源与技术的一体化创新。国际合作层面，多层次、多领域国际合作，为扩大本国贸易规模、促进区域创新创造了有利条件。

2.全球价值链嵌入对区域创新产生“俘获效应”

全球价值链嵌入对区域创新产生正向影响效应的同时，也会对其产生抑制作用，主要表现为时常陷入发达国家“低端锁定”陷阱[7]，即“俘获效应”。一方面，中国的区域创新多从低端进入全球价值链，容易对发达国家形成依赖，减少对创新的支出，降低区域自主创新可能性。加之，中国与其他发达国家的体制机制方面存在较大差异，双方在合作过程中易形成产业链和创新链“脱钩”现象，不利于对本国区域创新形成正向外溢效应。另一方面，中国在全球价值链嵌入过程中会逐步建立属于自己的品牌，进而与链上发达国家形成竞争关系。值此背景，发达国家将通过设置诸多技术门槛、利用知识产权保护等手段对中国进行打压，并利用价格优势抢占市场，进一步降低自主创新能力。同时，面对全球价值链表现出的新特点与新趋势，生产链、供应链、创新链出现本地化和短小化态势，导致中国被排除在全球价值链分工体系之外。此外，全球价值链可能出现的陡化态势，会对中国区域创新产生不利影响。综上，中国低端嵌入全球价值链会对区域创新产生“俘获效应”，抑制区域创新能力提升。

三、模型设定、变量选择及数据

1.模型设定

基于上述全球价值链嵌入对区域创新产生的“学习效应”和“俘获效应”，不同嵌入程度对区域创新会产生不同约束或激励效果，故判定复杂机制下二者可能存在较大的非线性关系。为此，引入区域创新的对数进行检验，具体基准回归模型如式(1)：

其中，c 代表省份，t 代表年份，Re_inct代表区域创新，GVC_Parct代表全球价值链参与度，α(c=1，2)用以形容变量的估计系数，Xcontrol表示控制变量，μc和εct分别代表区域固定效应和随机干扰项。

依据王春杨、张超(2013)[8]研究结论，全球价值链能促使先进技术扩散和知识溢出，造成区域创新存在一定空间依赖性。由此，文章推断全球价值链嵌入对区域创新的激励效应具有一定空间特征，构建如式(2)的空间计量模型检验其空间特征。

其中，λ 代表空间滞后系数，W 代表空间矩阵，ρ 代表空间误差系数，υct代表正态分布随机扰动项。

尽管中国在全球价值链中参与度较高，但受限于主要出口产品类型、产品国际竞争力等因素，全球价值链嵌入程度可能会迎来双重进阶时期[9]。因此，全球价值链嵌入的深度进阶可能对区域创新产生非线性激励。故文章进一步构建如式(3)的面板门槛模型。

其中，Tct代表门槛变量，φ为门槛值，I(·)的取值决定于括号内条件是否成立，若成立，取值为1；反之，则取值为0。

2.变量选择

（1） 解释变量

全球价值链参与度(GVC_Par)。参照王静(2020)[10]的研究，文章将全球价值链参与度作为全球价值链嵌入的代理指标，并且进一步将全球价值链参与度分解为前向关联参与度(GVC_Par_Plf)、后向关联参与度(GVC_Par_Plb)。纵观现有关于全球价值链参与度的研究发现，传统垂直专业化指标可能存在高估或低估误差，容易忽视满足一国本土最终需求的部分生产活动。故文章进一步借鉴刘冬冬(2020)[11]研究方法，在充分考量重复计算前提下，依据生产活动的不同类型，分解一国行业层面的国内增加值和最终产品，测度全球价值链的前向关联参与度和后向关联参与度。其中，前向关联参与度衡量的主要是全球价值链相关国内增加值及其引发的总产出；后向关联参与度衡量的是从第一次作为主要投入品到最终生产的过程，中间进口中呈现出国外增加值的平均生产长度。

首先，基于总体产业关联计算全球价值链参与度指数，测度一国产业部门出口的中间产品经直接进口国二次加工后出口第三国的国内增加值。计算公式如下：

其中，Z 代表出口总额，LV 代表间接国内附加值出口，FV代表出口中的国外附加值。

在上式基础上，进一步参照杨蕙馨、张红霞(2020)[12]的分解模型，将全球价值链中生产链的位置定义为两种生产长度之比，得到如下计算公式：

其中，GVC_Par_Plf 代表全球价值链前向关联的生产链长度，GVC_Par_Plb 则代表全球价值链后向关联的生产链长度。

（2） 被解释变量

区域创新(Re_in)。衡量区域创新的指标一般有新型产品销售盈利额和专利。其中，专利能够直观反映创新成果与价值，而新型产品销售盈利额的形成需要一定机会成本，同时受外界不确定因素影响也较大。因此，文章以专利作为衡量区域创新水平的首要指标。传统意义上的专利指标通常以专利申请数量与授权数量加以衡量。其中，专利授权数量耗时较长，且易受外部因素影响，致使研究结果出现偏差。故为全面考量各类型专利具备的创新价值，文章借鉴曹耀艳、詹爱岚(2013)[13]的研究方法，对实用型、外观设计型专利和发明专利分别赋权0.2、0.3、0.5，最终运用加权专利申请数量衡量区域创新。

（3） 调节变量

调节变量。借鉴Zahra&George(2002)[14]研究方法，设置了以下两个调节变量：区域间技术差距(TG)，下设中国大型科创企业与发达国家专利被引用次数差距1 个衡量指标。吸收能力(AC)，下设获取能力、消化能力、转换能力、利用能力4 个维度。在此基础上，进一步参照庞兰心等(2019)[15]、解学梅等(2019)[16]测度方法，将引进先进技术经费之和、消化与吸收技术经费、技术改造经费、R&D 经费内部支出作为衡量吸收能力4个维度的具体指标。

（4） 控制变量

控制变量。参考已有研究文献，立足于直接与间接激励两个视角，文章从内外部因素两条传导路径选取了以下控制变量。其中，内部因素变量包括：研发强度(Rdc)，主要以研发中心内部经费支出与GDP 比值加以衡量；技术扩散(Tech)，通过技术市场成交额在GDP 中所占比重体现；研发人员(Rdp)，通过每万名研发人员的全时当量体现。外部因素变量包括：对外开放(Open)，通过外商直接投资在GDP 中的占比衡量；经济发展(Gdp)，通过各地区人均GDP 体现；政府支持(Gove)，通过研发经费中政府投入资金比重体现。

3.数据来源

在充分考量文章研究使用数据的可得性后，基于中国2011—2020 年30 个省份（不含西藏和港澳台地区） 面板数据展开相关实证研究。同时，为避免异方差情况出现，将全文所有原始数据均进行对数处理。原始数据主要来源于对外经贸大学全球价值链研究院、UIBE_GVS index 数据库、欧洲专利局全球专利数据库。另外，出于对现实情况考察，东部地区凭借发达工业基础等优势吸引了大量外来先进技术，其在全球价值链中参与度一直占整个国家嵌入全球价值链的绝大部分；而中、西部地区全球价值链参与度却非常有限。这导致全球价值链对区域创新的影响极可能存在显著地区差异性。各变量描述性统计如表1 所示。

表1 变量描述性统计

四、实证分析与结果

1.基准估计分析

为确定固定效应模型对回归分析的适用性，采用Hausman检验法对前文基准回归模型展开实证检验。检验结果显示P 值小于0.01，故选用固定效应模型回归分析全球价值链嵌入对区域创新的激励效应，具体分析结果如表2 所示。其中，模型(1)、(3)、(5)仅考察了核心解释变量对区域创新产生的激励效应，而模型(2)、(4)、(6)中增加了对控制变量的考察。

表2 基准估计结果

由表2 可知，无论是否增加控制变量，全球价值链嵌入对区域创新的影响值均显著为正，具有正向激励效应。这说明全球价值链分工体系能够加速全球范围内资本、技术流通速度，实现知识溢出与技术转移，为区域创新提供新动能。式(1)～(6)是全球价值链参与度分解指数的估计结果，结果显示：全球价值链的前向关联嵌入深度、后向关联嵌入深度都对区域创新产生一定激励效应，但效果存在明显异质性。具体表现为“前向关联嵌入深度＞后向关联嵌入深度”，这说明后向嵌入深度会通过国际间知识溢出效应正向促进区域创新能力提升，前向嵌入深度会随着区域吸收能力、技术差距拉大推动区域创新。然而，当区域间技术差距过小或过大时，相较前向嵌入深度，后向嵌入深度对区域创新的正向激励效应并不显著。

2.异质效应检验

区域创新系统是在特定区域环境中经由不同创新主体交织形成，故不同主体、不同区域与城乡嵌入全球价值链对创新发展所产生的激励效应均有所不同。科研机构、高校、工业企业是专利申请数量排名靠前的创新主体，东、中、西部地区是中国主要区域划分方式，农村和城镇可以代表城乡创新水平。为此，基于上述三大创新主体、三大区域和两大城乡分群深入考量全球价值链嵌入对区域创新水平的异质性。具体结果见表3。

表3 不同创新主体、区域与城乡的异质性结果分析

通过分析表3 可知，从创新主体异质性视角出发，全球价值链嵌入对不同创新主体产生的正向激励效应存在一定差异性，具体表现为“科研机构＞高校＞工业企业”。这可能是由于高校与科研机构更加注重基础型研发工作，能够最大程度吸收嵌入全球价值链的溢出技术，而大多工业企业更为注重应用型创新。同时，全球价值链嵌入能够助推三大创新主体实现互联互通，为区域创新高质量发展提供极大助力。从区域异质性视角出发，东、中、西部地区嵌入全球价值链所产生的创新激励效应均有所不同，其中东部地区和西部地区全球价值链嵌入所产生的创新激励效应更为显著，具体可表现为“西部地区＞东部地区＞中部地区”。分析其原因，西部地区经济发达程度较为落后，各类创新资源相对匮乏，全球价值链嵌入能够为西部地区发展潜力较大省市的资本、技术流动提供重要平台。这将会为西部地区破解创新融资约束、先进技术引进难等问题提供极大益处，故对西部地区创新的边际效应更加显著。从城乡异质性视角出发，回归结果显示，全球价值链嵌入对农村和城镇创新水平均呈现正向影响，但对农村来说效果并不显著。可能的原因是：城镇居民的收入与素质普遍较高，有能力接收全球价值链嵌入带来的好处；加之，城镇的基础设施较为完善，为全球价值链嵌入奠定基础，一定程度上帮助城镇提高创新水平。然而，囿于文化教育水平低、就业机会少，众多地区依然处于“弱势地位”，无法有效承接全球价值链嵌入带来的优势，使得农村创新水平相对较低。

3.进一步分析

（1） 非线性特征分析

随着嵌入深度和广度的提高，全球价值链嵌入对区域创新的激励效应可能呈现非线性特征。为此，检验方法主要采用面板门槛模型。一方面，在经过多重门槛自抽样检验后可知，全球价值链嵌入对区域所产生的激励效应存在技术扩散、政府支持、研发人员、对外开放门槛特征。另一方面，利用分门槛对全球价值链嵌入的非线性创新激励效应做出估计。具体估计结果如表4 所示。

表4 非线性特征的估计结果

通过分析表4 面板门槛模型的回归结果来看，全球价值链嵌入在其自身的门槛效应之下与区域创新间大致呈现“V”型的非线性关系。当对外开放数值大于1.272 时，全球价值链嵌入对区域的创新激励效果从0.313 下滑至0.285。分析其原因可能是中国对外开放水平提高到一定程度时，国外先进技术会大量被引进国内，而国内各区域的创新能力并不足以支撑其完全吸收先进技术。当研发人员数值大于2.201 时，全球价值链嵌入对区域的创新激励效果从0.316 上升至0.364；当政府支持数值大于2.187 时，全球价值链对区域的创新激励效果从0.302上升至0.356；当技术扩散数值大于0.599 时，全球价值链嵌入对区域的创新激励效果从0.212 上升至0.247。这主要是由于科研人员、政府支持及科创企业技术扩散均有助于区域创新能力提升，同时区域间创新差距也会不断缩小。从整体来看，全球价值链嵌入在技术扩散、政府支持、研发人员单一门槛约束下，对区域创新表现为正向促进作用，且呈现边际递增趋势；而在对外开放单一门槛约束下，对区域创新的正向促进作用表现为边际递减态势。因此，未来中国应加大高素质研发人员投入比例、技术扩散与政府支持力度，优化对外开放结构。

（2） 内生性分析

为确保最终核心估计结果保持一致，文章进一步展开了内生性讨论。基于唐松等(2020)[17]的研究方法，将互联网普及率作为研究所需工具变量。结果显示，作为单一工具变量，互联网普及率并不能有效缓解内生性问题。为此，文章尝试构建移动电话普及率、互联网普及率双重工具变量展开IV-2SLS 估计检验。检验结果显示，双重工具变量被视为有效，且可以促使全球价值链对区域创新产生正向激励效应。综上可知，在内生性讨论基础上，文章得出的关键结论具有可靠性。

五、结论与对策建议

文章以2011—2020 年中国30 个省份面板数据作为研究样本，实证检验全球价值链嵌入对区域创新的激励效应。研究结果显示：第一，全球价值链参与度及其分解指数均能正向激励区域创新，且能够通过空间外溢效应激励其他区域开展创新活动。相较后向参与度，全球价值链前向参与度对区域创新的激励效应更为显著。第二，全球价值链嵌入对区域的创新激励效应存在显著异质性特征。在不同创新主体层面，全球价值链嵌入的激励效应表现为“科研机构＞高校＞工业企业”；在不同区域层面，全球价值链嵌入的激励效应表现为“西部地区＞东部地区＞中部地区”；在城乡层面，全球价值链嵌入对城镇创新的激励效应较农村明显。第三，全球价值链嵌入在其自身的门槛效应之下与区域创新间大致呈现“V”型的非线性关系。在技术扩散、政府支持、研发人员门槛约束下，全球价值链嵌入对区域的创新激励效应呈现边际递增态势；而在对外开放单一门槛约束下，全球价值链嵌入对区域创新的激励效应表现为边际递减趋势。

针对上述研究结论，文章提出如下政策建议：第一，打造高能级产业创新平台。要想促进区域创新协调发展，国家应鼓励离岸中心、离岸科技孵化器的研发，让市场中更多主体参与区域创新发展，推动跨区域创新发展向市场导向转变。同时，相关部门应鼓励区域利用优势产业，打造国家级技术创新中心。联合科研院校与其他领军企业推进建设特色产业创新基地，加快“产学研用”开放式协同创新，为促进区域创新奠定基础。未来更多创新平台以及产业园区需要通过跨区域实现，为此，区域内企业应加强与境外机构的合作，吸收境外先进技术与优秀人才，使得跨区域创新合作成为区域创新发展的主流。第二，以国家战略科技力量为核心促进区域创新。区域创新要以国家战略目标为导向，瞄准前沿科技创新主战场，主动承接和融入国家创新战略体系。相关区域应积极争取国家重要基础设施建设任务，强化区域科技创新引领能力与使命担当。用好国家战略科技力量产出的创新成果与前沿产品，强化其辐射效应以及人才集聚效应，为建设具有竞争力的创新人才队伍奠定基础。例如，作为全国首批创新型试点的安徽省，充分利用国家战略科技力量，并统筹自身资源力量驱动创新发展能力，为国内其他区域创新发展提供经验借鉴。第三，实现国内价值链与全球价值链的高效对接。一方面，中国一直秉持对外开放政策，与跨国公司建立了广泛合作关系，使得对外贸易投资进入高速增长期。在此基础上，中国应进一步深入参与全球价值链分工，借鉴与吸收链上发达国家溢出的先进技术与资源，强化在全球价值链中的地位。另一方面，中国现已进入市场对资源发挥配置作用的阶段，这为推动建立高效的国内价值链网络提供重要支持。基于此，国家应加快构建由自己主导的区域价值链，在新一轮全球价值链嵌入以及重构中抢占先机，创造区域创新的国际竞争优势。