数字化投入对制造业全球价值链地位的影响

王 领,黄 容

(上海理工大学 管理学院,上海 200090)

引 言

2020年4月9日国务院印发的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确提出要“加快培育数据要素市场”。数字经济逐渐渗透到传统制造业中,全球价值链重构和数字化浪潮下,企业需要抓住机遇培育新动能、挖掘新价值增长点,跳出低端陷阱,向全球价值链高端攀升。过去几年里,制造业数字化转型的整体成熟度正在进一步提升,数字化转型逐渐从制造业龙头企业扩散至中小企业。《中国制造2025》指出:“在新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇,国际产业分工格局正在重塑,必须紧紧抓住这一重大历史机遇,把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国。”近年来以美国为首的西方国家掀起反全球化思潮,使国际贸易的扩张受阻,世界经济发展处于低谷,我国对外贸易和国内经济也受到巨大冲击。中国能否通过促进数字技术向制造业渗透、提高生产要素的配置效率,从而推动制造业转型升级以及提升其全球价值链地位是一个具有重要理论和现实意义的课题。

一、文献综述

随着数字经济的蓬勃兴起,学术界对数字经济正展开积极研究。数字经济最早由美国学者Don Tapscott(1995)[1]提出,泛指伴随互联网技术出现的新型经济活动。2016年OECD发布的报告进一步拓展了数字经济的内涵,认为物联网、大数据和云计算等新技术以及相关的社会经济活动也属于数字经济的范畴。中国通信院发布的《中国数字经济发展白皮书(2020年)》提出数字经济的生产要素为信息和数字化知识,融合数字技术与实体经济来提升智能化水平[2]。学者们对数字经济的界定也有各自的看法,例如李长江(2017)依据数字信息的三个环节(产生、传播和处理)将数字经济划分成三个阶段(数字化、网络化和智能化),三个阶段不相互排斥[3]。逄建和朱欣民(2013)认为,数字经济运用数据和通信技术,以物联网为中介实现交易与合作的数字化[4]。尽管学术界关于数字经济的理解不尽相同,但学者们一致认为数字经济发展离不开信息技术的不断升级与应用。目前我国尚未有学者提出完整的关于数字经济的衡量方法。万晓榆等(2019)在前人研究基础上加入了数字化治理和数字知识型人才供给两项指标来衡量数字经济发展[5]。同时,数字化红利也逐渐成为研究焦点。《中国数字经济发展白皮书》(2017)认为投入数字化是指生产技术、生产设备和人才等的数字化,它是企业数字化转型的关键所在[6]。

目前国内外关于全球价值链的测度在微观和宏观上都取得了突破性的进展。早期学者们多采用垂直专业化率、国内增加值率等来度量,例如,利用单个国家的投入产出表,Hummels等(2011)和Koopman等(2008)分别测算了OECD国家的垂直专业化率[7]和中国国内增加值率[8]。随着世界投入产出表的制定,学者们开始利用增加值分解以及前后生产长度来衡量全球价值链地位。Koopman等(2010)通过构建总贸易分解核算框架,提出了全球价值链地位指数和参与度指数的计算方法[9]。王直等(2015)扩展了Koopman的研究,提出了基于增加值的贸易分解核算体系[10]。以数字技术为核心的工业4.0时代,技术革新能促进传统制造业行业向全球价值链上游攀升,实现产业升级。刘亮等(2021)从理论与实证角度证明了智能化的应用有利于增强出口增加值率与技术复杂度,从而提升全球价值链地位[11]。吕越等(2020)借助中国工业企业微观数据,实证检验人工智能促进中国加工贸易企业参与全球分工;并且人工智能可以通过降低企业成本和提高企业的生产率来提升其全球价值链分工程度[12]。裘莹和郭周明(2019)提出了数字经济推进中小企业价值链升级的四种效应(网络连接效应、成本节约效应、价值创造效应和价值链治理效应),以及四种动态机制(初始连接阶段、全面发展阶段、层级跃升阶段和高水平参与阶段)[13]。

现有文献实证检验了数字经济对全球价值链地位有积极影响。杨慧梅和江璐(2021)区分数字产业化和产业数字化,采用主成分分析法衡量数字经济发展水平,发现数字经济有利于提升全要素生产率[14]。黄群慧等(2019)运用一般均衡分析,建立理论模型论证了制造业提高企业生产率的三个途径,即降低交易成本、优化资源配置以及加快创新[15]。刘璇(2021)实证研究发现数字经济有利于增强我国企业研发能力、开发高附加值产品与服务以及深度参与全球分工。但我国企业的数字技术应用范围较小,大多数中小企业数字化程度低,分工地位有待提升[16]。齐俊妍和任奕达(2021)基于国家层面对数字经济不同维度的测度和行业数字强度,验证了数字经济对全球价值链分工的积极作用,数字经济渗透对中低技术制造业与信息通信服务业全球价值链分工地位提升的影响最大[17]。综上,数字技术的发展可以通过降低成本和促进研发水平来提升制造业生产效率,借助技术外溢效应和创新效应实现产业转型升级,从而提升制造业全球价值链地位。

在已有研究的基础上,本文试图借助世界投入产出表来分析数字化投入对制造业全球价值链地位的影响,并验证其作用机制。本文与以往研究的区别在于:第一,研究视角上,现有文献大多基于生产效率的视角,研究数字经济对制造业生产效率或全要素生产率的影响,而本文则将数字化投入和制造业全球价值链地位纳入统一框架下,从全球价值链视角研究数字要素投入的提升效应。第二,研究内容上,基于行业特点将制造业行业分为劳动密集型、资本密集型和技术密集型,从行业异质性角度分析不同类型制造业行业的数字要素投入对制造业全球价值链地位的影响。第三,研究方法上,已有文献基于中小企业的微观数据,探究企业互联网化对制造业中小企业全球价值链参与度的影响,本文则采用行业数据,实证分析数字化投入对制造业全球价值链地位的提升作用,并从专业化程度和产品多样性两个渠道探究其作用机制。

二、理论分析与研究假设

本文基于全球价值链理论,从专业化程度和产品多样性两个角度探讨数字化投入对制造业全球价值链地位影响机制(如下图所示)。

一方面,数字化投入可以实现智能生产替代简单劳动,企业从低技术含量的简单生产转向高技术含量的复杂化生产,提高垂直专业化率;机器智能化学习,不断优化生产流程,提高精确度,实现产品升级。另一方面,企业借助数字技术构建弹性的生产网络,根据市场需求灵活调整生产计划,扩大产品差异化,并通过推进产品制造业服务化,加速企业研发设计的创新,增加产品多样性。基于此,本文提出如下研究假设:

H1:数字化投入能够促进制造业全球价值链地位攀升

(一)数字化投入与专业化程度

在数字经济蓬勃发展背景下,数字化信息技术成为企业乃至整个行业先进生产力水平的代表,数字化投入在一定程度上决定了行业的生产效率和生产专业化程度。首先,数字技术的应用一方面可以使企业业务流程向数字化转变,高效传递决策流和物流等信息,加快其价值链融入的速度;另一方面企业将其生产系统数控化、自动化以及智能化改造,设备精确度提升,生产流程标准化,生产效率提高,数字技术实现智能生产代替简单劳动力生产。其次,互联网和大数据的运用有利于企业减少资源错配,优化其要素配置,调整生产结构至最优水平。柔性化的生产流程帮助企业降低生产成本,将数字化思维融入产业链中,推进企业高效率运营。借助互联网信息平台,跨国公司能够更准确地获取更多供应商与承包商信息,从中挑选更优质的合作伙伴,降低了因信息不对称产生的试错成本;同时可以避过经销商或代理商,减少多层中介流程,直达最终消费者。企业聚焦于细分领域的核心技术,实现垂直专业化水平的提升。最后,数字技术可以替代劳动力进行繁重简单的工作,多余劳动者有机会提升自身工作技能,从事更富有专业性的工作。企业从低技术含量的简单生产转向高技术含量的标准化生产,提高产品精确度。制造业企业利用工业互联网和云计算等数字平台能降低搜寻成本和交易成本,提升贸易便利化水平,使企业更容易参与国际分工,获取高质量进口品更便捷,将进口中间品投入本国生产中,增加产品的多样性,提升产品质量。基于此,本文提出如下研究假设:

H2:数字化投入能够通过提高生产的专业化程度来提升制造业全球价值链地位

(二)数字化投入与产品多样性

数字经济打破了地理空间距离对国际贸易的限制,企业借助数字平台能更高效地寻找匹配的供应商,产生价值链的连接作用。企业获得了更多的市场信息,并将业务整合到线上平台,开始了国际贸易,为了满足多样化的国外需求,企业需要进行生产技术改造,提升组织管理能力,完成工艺升级。首先,数字平台降低运输、交易渠道费用以及企业搜索高质量中间投入品信息成本,帮助企业匹配优质供应商,以相对低价获取优质进口中间投入品,构建弹性的生产网络,根据市场需求灵活调整生产计划,进一步细分目标市场,扩大产品间的差异。其次,数字技术帮助企业推进产品制造向服务化转化,包括生产流程创新、产品设计创新和生产经营管理创新;根据多样化的市场需求,创造新的要素组合方式,增强产品市场竞争力。最后,企业牢牢锁定价值链最上游,增强产品创新与设计能力,针对特殊需求群体,提供个性化定制服务;专注自身优势领域,在产品的生产和质量方面精益求精,增强行业影响力,争取获得制定行业制造标准的权利。基于以上分析,本文提出如下研究假设:

H3:数字化投入有利于企业针对不同消费需求提高生产技术,增加产品多样性,促进产品功能和质量升级,从而推动全球价值链地位提升

三、研究设计

(一)模型设定

为了实证检验数字化投入对中国制造业全球价值链地位的影响,本文构建计量分析模型如下:

GVCit=β0+β1digit+β2controlsit+δi+μt+εit

(1)

其中,下标i和t分别表示制造业行业和时间;δi、μt和εit分别表示行业固定效应、时间固定效应以及随机误差项;GVCit表示全球价值链地位,digit表示数字化投入,具体见指标构建;controlsit代表各控制变量:(1)资源禀赋用人均固定资产来衡量,它在一定程度上衡量了制造业行业的生产能力,从而反映出当下行业所拥有的生产技术水平,进而影响到全球价值链地位。(2)行业规模用制造业的行业总产出来衡量,当行业达到一定的生产规模,就可以在全球范围内配置资源,积累核心技术并控制关键生产环节,从而提升全球价值链地位。(3)资本劳动比率用行业资本存量与从业人数之比表示,资本劳动比能反映该行业的生产效率和技术水平,从而影响其在全球生产环节中的地位。(4)国有化程度用行业实收资本的国有资本占比表示,国有资本的投向能反映政府对行业发展的掌控,其带来的一系列政策性支持能影响行业的发展,从而影响制造业全球价值链地位。

(二)指标构建

1.被解释变量

本文被解释变量为制造业全球价值链地位。WWZ(2013)[18]在KWW(2014)[19]的基础上进一步把总出口分解成16项,Koopman(2010)[9]基于贸易增加值分解的角度提出全球价值链地位指数的衡量方法,目前大多数研究也采用的这种方法,本文借鉴其思路计算全球价值链地位指数,计算公式如下:

(2)

式中,i和j分别代表行业和国家,GVCij表示中国制造业全球价值链地位指数,IVij表示中国中间品出口的国内增加值,FVij表示出口中的国外增加值,Eij表示制造业行业出口总额。全球价值链地位指数越大,该国制造业某行业中间品的国内增加值越大,处于全球价值链上游位置;反之,全球价值链地位指数越小,该国某行业进口的中间品所含的国外增加值越大,处于全球价值链下游位置。

2.核心解释变量

本文的核心解释变量为数字化投入水平,用数字要素在制造业行业中的直接消耗系数来衡量,它表示制造业某一行业在生产过程中单位总产出中直接消耗的各数字要素投入的数量。在稳健性检验中,直接用制造业行业生产中的数字要素的总投入水平来衡量,作为直接消耗系数的替代变量。综合考虑中国信息通信研究院、联合国贸发会以及国际标准行业分类(ISIC Rev4.0)的行业划分情况,选择将以下行业作为数字要素投入的来源:(1)C-26电子元件的生产、计算机及周边产品、通信设备、电子消费品的制造、检验、导航和控制设备的制造;(2)J-61有线、无线、卫星及其他电信活动;(3)J-62计算机软件研发、咨询及实施管理;(4)J-63数据信息的储存、处理等服务活动、未另分类的其他信息服务活动。

(三)数据来源

本文的数据主要来源于以下五个部分:一是经济合作与发展组织的贸易增加值数据库(OECD TiVA),该数据库记录了2005—2015年世界主要经济体的增加值贸易情况,借助增加值数据计算全球价值链地位指数。二是世界投入产出表(WIOD),借助最新版本计算我国制造业行业对数字要素的直接消耗系数和数字要素投入的总水平。三是世界投入产出表社会经济账户(WIOD-SEA),其中包含中国制造业行业总产出、从业人员数量以及资本存量,用来计算我国制造业行业规模和资本劳动比率。四是《中国工业经济统计年鉴》,用来计算制造业各行业资源禀赋、国有化程度和劳动生产率。五是《中国科技统计年鉴》,包含制造业各行业新产品开发项目数。各变量衡量指标以及数据来源整理如表1所示。

四、实证结果分析

(一)基准回归

本文采用固定效应进行基准回归,结果如表2所示,其中列(1)为未加入控制变量的回归结果,列(2)-(5)为依次加入控制变量后的回归结果。当不考虑控制变量时,数字化投入的系数在1%的水平上显著为正,即增加数字化投入能促进制造业全球价值链地位的提升,这与预期结果相符,假设H1成立。

表2 基准回归结果

当考虑控制变量时,行业规模的系数在1%的显著水平为负,即行业规模扩大会降制造业的全球价值链地位,这可能是因为当行业规模扩大、产出增加时,企业更倾向于向国外进口中间品,替代原有的从国内购买的中间品,使得出口产品中的国外增加值增多,国内增加值减少,降低了该行业的全球价值链地位。资本劳动比的系数在1%的显著水平为负,即资本劳动比增加会导致制造业全球价值链地位降低,这可能是因为行业的资本劳动比增加意味着该行业的生产条件改善,企业会增加更先进的国外中间品投入来提高产品的质量,出口中国外增加值占比提升,导致全球价值链地位降低。资源禀赋的系数为负,国有化程度的系数为正,但均不显著。

(二)稳健性检验

考虑到回归结果的稳健性和可靠性,本文从两个方面进行稳健性检验:一是替换变量,重新衡量数字化投入指标;二是内生性问题处理,为避免遗漏变量和双向因果关系造成回归结果偏差。稳健性检验结果如表3所示。

表3 稳健性检验回归结果

1.替换变量

基准回归中用制造业行业对数字要素投入的直接消耗系数作为数字化投入的代理变量,此处选择数字要素的总投入替换直接消耗系数,重新衡量数字化投入水平。回归结果如表3列(1)和列(2)所示,其中列(1)为只考虑数字化投入的结果,列(2)为加入控制变量的结果,回归结果与基准回归结果保持一致,再次证明数字化投入有利于制造业全球价值链的提升。

2.内生性问题

考虑到全球价值链地位与直接消耗系数和控制变量之间可能存在双向因果关系,模型设置也可能有遗漏变量的情况,为避免二者造成的内生性问题,本文选择直接消耗系数滞后一期作为工具变量,运用二阶段最小二乘法(2sls)回归来处理可能存在的内生性问题。如表3列(3)和列(4)所示,其中列(3)为仅考虑数字化投入的回归结果,列(4)为加入控制变量后的回归结果,结果与基准回归以及替换变量的回归保持一致,进一步证明了结果的稳健性。

(三)行业异质性分析

以不同行业生产的要素密集型特征为依据,将制造业行业分为:(1)劳动密集型:C10-C12(食品、饮料和烟草制品的制造)、C13-C15(纺织品、服装、皮革和相关产品的制造)、C16(木材、木材制品及软木制品的制造、草编制品及编织材料物品的制造)、C31-C32(家具和其他产品的制造); (2)资本密集型:C17(纸和纸制品的制造)、C18(记录媒介物的印制及复制)、C19(焦炭和精炼石油产品的制造)、C20(化学品、化学制品的制造)、C21(基本医药产品和医药制剂的制造)、C22(橡胶和塑料制品的制造)、C23(其他非金属矿物制品的制造)、C24(基本金属的制造); (3)技术密集型:C25(金属制品的制造)、C26(计算机、电子产品和光学产品的制造)、C27(电力设备的制造)、C28(未另分类的机械和设备的制造)、C29(汽车、挂车和半挂车的制造)、C30(其他运输设备的制造)。

表4为行业异质性的回归结果。由表4可知,数字化投入对不同类型制造业行业的全球价值链地位影响具有较大差异性,对劳动密集型行业在1%的水平上具有显著负向影响,说明数字化投入对这些行业的价值链地位攀升效应不强,盲目推行数字化会削减这些传统行业由劳动力或者资源带来的规模效益,甚至最终产生负的效应;对资本密集型和技术密集型行业分别在5%和1%的水平上具有显著的正向影响,这可能是因为相对于劳动密集型行业,资本密集型与技术密集型行业中的数字要素运用范围更广,替代传统生产要素进行高效率生产,因而对资本密集型与技术密集型行业生产效率的提升更为明显;另外,技术密集型行业比资本密集型的影响效果更显著,说明数字化投入在技术密集型行业中的融合效果更佳,技术密集型行业可通过数字化投入加快其全球价值链地位攀升的步伐。

表4 行业异质性分析结果

(四)中介效应分析

为进一步研究数字化投入如何促进制造业全球价值链地位攀升,本文将构建中介效应模型,验证数字化投入是否可以通过提高专业化程度和增加产品多样性来提升制造业全球价值链地位,从而验证假设H2和假设H3,本文采用垂直专业化率和新产品项目数分别衡量中介变量专业化程度和产品多样性,中介效应模型构建如下:

GVCit=α0+α1digit+α2Xit+δi+μt+εit

(3)

Mit=β0+β1digit+β2Xit+δi+μt+εit

(4)

GVCit=γ0+γ1digit+γ2Mit+γ3Xit+δi+μt+εit

(5)

式(4)中,Mit表示中介变量,包括专业化程度VS和新产品项目数PN,其中VS=(MINit÷Yit)×Eit,MINit代表进口中间品总额,Yit代表总产出,Eit代表行业总出口,计算垂直专业化率可以估计一个国家进口中间品在其出口中的占比;Xit表示控制变量,与基准回归模型中的控制变量保持一致。回归结果如表5所示,列(1)和列(2)为垂直专业化率作为中介变量的回归结果,列(3)和列(4)为新产品项目数作为中介变量的回归结果。

表5 中介效应回归结果

比较列(1)和列(2)可知,只考虑数字化投入时,数字化投入系数为正且在1%的水平上显著,表明增加数字化投入能提高行业的垂直专业化率。同时加入数字化投入和垂直专业化率时,两者的系数都显著为正,表明增加数字化投入能显著提高制造业行业的垂直专业化率,从而提升全球价值链地位,即提高行业垂直专业化率有利于制造业全球价值链地位提升,说明提升专业化程度是数字化投入提升全球价值链地位的一个作用机制,假设H2成立。当行业增加数字化投入,例如利用互联网平台和数字化基础设施,企业得以消除繁杂的中间分销环节,缩短与消费者之间的距离,充分了解消费群体的需求,生产与消费高效匹配;另一方面,互联网对贸易双方没有时间和空间上的限制,沟通效率提高,降低双方交易成本,高效率完成需求信息收集。还可以引进机器人或者使用智能设备,将劳动力从重复繁重的流水线工作中释放出来,多余劳动力可以从事更富有技术性的工作,生产流程智能化、标准化,大幅提高行业生产效率,进一步提高专业化程度。专业化的生产有利于产品对接国际标准并提高产品质量,增加了企业参与全球分工的可能性,深度参与全球分工,促进全球价值链地位向更上游提升。

比较列(3)和列(4)可知,只考虑数字化投入时,数字化投入系数为正且在1%的水平上显著,表明加大数字化投入能有效增加行业的产品多样性。同时加入数字化投入和新产品项目数时,两者的系数都在1%的水平上显著为正,表明增加数字化投入能显著增强制造业行业的产品多样性,从而促进全球价值链地位提升,即增加产品多样性有助于提高制造业全球价值链地位,说明产品多样性也能作为数字化投入提升制造业全球价值链地位的一个途径,假设H3得到验证。一方面,数字化投入能推动产品的智能化生产,智能制造能够在自动化生产实践中不断积累知识数据并通过自主学习进行行为与决策优化[20],产品生产的精度更高,扩大了产品的差异化程度,增加了产品功能和受众的多样性;另一方面,数字化投入能降低生产者的搜寻成本,快速了解消费者的消费需求,针对不同消费群体制定个性化产品,数字平台还能帮助企业匹配优质供应商,低价购买优质进口中间投入品,也能增加产品多样性。同时,互联网平台利用大数据分析消费者行为,了解不同群体的消费习惯,信息层层反馈到生产和销售环节,企业可以实现个性化生产和精准营销。消费者被动参与到产品的研发设计、生产制造和销售营销环节,不同消费需求被满足,生产型制造转向服务型制造。

五、结论与启示

本文基于世界投入产出表及制造业行业数据,探讨数字化投入对制造业全球价值链地位的影响,并从专业化程度和产品多样性两个渠道验证其作用机制,根据不同要素禀赋对制造业行业进行异质性分析,主要结论如下:(1)数字化投入能显著促进制造业全球价值链地位提升;行业规模和资本劳动比都不利于制造业全球价值链地位提升。(2)数字化投入对劳动密集型行业的全球价值链地位具有显著负向影响,对资本密集型和技术密集型行业的全球价值链地位具有显著的正向影响,且技术密集型行业的显著性大于资本密集型行业,数字化投入对不同类型制造业行业的全球价值链地位影响具有较大差异性。(3)数字化投入可以通过提高制造业垂直专业化率,从而提升制造业全球价值链地位,数字化投入还可以通过增加制造业产品多样性,进而促进制造业全球价值链地位提升,说明专业化程度和产品多样性对数字化投入促进全球价值链地位攀升具有重要影响。

基于上述结论,本文得到以下启示:

(1)加速投入要素数字化转型。支持企业培养数字化思维,积极推动数字化改造,加快重点行业机器设备的数字化升级,生产流程智能化、柔性化;引导企业运用数字资源,充分发挥数字经济所赋予的优势。(2)政府在制定发展规划时要充分考虑行业的差异性,根据不同行业的发展特点调整数字化要素投入比,可适当增加资本密集型和技术密集型行业的数字要素投入[21]。(3)优化企业资源配置,提高其生产专业化程度。企业运用互联网和大数据有利于企业减少资源错配,减少冗杂的流程从而提高生产效率;运用数控化、智能化的生产流程提高产品的生产精度,有助于产品质量提升,增强企业生产专业化水平。(4)企业要注重产品创新和设计能力,增强产品多样性。企业要善于运用数字平台了解不同消费群体的消费特点及需求,创新要素组合方式,提供个性化定制产品和服务,制订灵活生产计划,提高产品多样性,从而增强市场竞争力,巩固自身优势。