双重价值链、空间溢出与制造业增长

杨红彦 翟伟峰

摘 要：基于中国区域间投入产出表和增加值核算框架，本文测算了中国省际地区参与双重价值链的程度，并构建国内价值链、全球价值链、市场化改革、交通网络等对制造业增长的空间影响的实证分析框架，考察产业间关联的空间溢出效应、溢出效应的异质性及动态演进过程。研究发现：参与国内价值链和全球价值链分工均促进了制造业增长，前者的空间溢出效应为正且存在地区的异质性，后者相反；参与双重价值链对低技术行业产出的促进作用高于其对高技术行业的作用，出口升级可促进本地制造业增长且空间溢出效应为正。进口投入占比直接降低本地制造业增长，且对低技术行业产出的负效应大于高技术行业；市场化改革、交通网络和资本劳动比例促进制造业增长。

关键词：国内价值链；全球价值链；空间溢出；知识溢出；TFP

中图分类号：F1254  文獻标识码：A  文章编号：1001-148X（2023）04-0038-09

收稿日期：2022-06-16

作者简介：杨红彦（1984-），女，河北石家庄人，讲师，博士，研究方向：经济地理学、劳动经济学；翟伟峰（1976-）男，河北石家庄人，副教授，博士，研究方向：技术创新。

基金项目：河北省省级科技计划资助项目“区域内外价值链联动、空间技术溢出对河北产业升级的影响研究”，项目编号：21557636D。

一、引 言

全球价值链受益于规模化和专业化，各个国家基于比较优势参与国际分工，成为国际化生产的某一环节［1］。然而随着部分发达国家逆全球化和供应链脱钩的趋势进一步蔓延，制造业空心化的欧美发达国家，纷纷制定了重返制造业战略，并在高科技领域实行封锁以期保持技术优先。欧美国家的技术限制延缓了我国高端产业升级的进程，同时地域临近的发展中国家以低廉的劳动力优势，承接和吸引了相关部分产业，推动中低端产业链向东南亚转移。发达国家制造业回流和发展中国家制造业转移这两方面的挤压使得我国参与全球价值链分工的风险剧增。

随着国内循环的国内大市场条件已然具备，利用国内价值链升级国内各个生产环节也成为新旧产能转化的重要途径。中国已形成比较成型的经济区：京津冀、长三角、珠三角、成渝以及西北地区，经济区内地域临近，周边地区围绕中心城市集聚，这种集聚产生的外部性在影响本区域经济活动的同时也对周边邻接地域的产业活动产生影响。不仅如此，除了地域临近，制度政策临近和文化的临近有助于凝聚上下游产业的关系，使得地域间的产业配置有很强的内在关联。产业的空间集聚可通过中间投入的规模经济和空间溢出，延伸产业价值链。受全球价值链和国内价值链的双重嵌入的影响，产业的增长与升级过程中伴随产业空间布局的变迁。产业的空间布局不仅取决于各地域的比较优势、要素禀赋等，而且随着集聚和扩散相反的力量变化的保持动态演变。不同区域间产业的空间关联和区域经济互动的空间溢出对于产业的空间演变有重要的作用［2］。

本文依据KWW（2014）［3］的研究思路和方法构建产业国内和国际的垂直化分工模型，利用中国省际之间的投入产出表，综合考虑价值链的地域分工生产体系特征，将空间地理的因素整合到实证分析中，在完成空间溢出的地域差异和不同技术类型的产业差异的考察后，深入探索空间溢出的作用机制。

二、核心指标的测度：国内价值链和全球价值链

鉴于国内价值链嵌入度对经济增长和新旧产能转化的重要性日益凸显，本文对投入产出的理论加以拓展应用，基于增加值贸易核算体系，利用我国区域间投入产出数据测算省际地区中间投入和最终产出流动的本地增加值（国内价值链）、出口的国内增加值（全球价值链）以及进口投入，量化省际地区参与国内外分工的垂直化程度，为实证省际地区参与双重价值链（国内价值链和全球价值链）对产业增长的影响提供数据支撑。

本文基于盛斌等（2020）［4］的分析框架，假设一国有G个地区和N个产业，地区之间同时存在中间投入品流动、最终消费品流动和出口，其中地区的中间投入品包括进口中间品。所以一地区一个行业的产出xi等于中间品投入（本地投入aiixi和流入其他地区的投入∑Gj≠iaijxj）、最终消费（本地消费yii和流入其他地区的消费∑Gj≠iyij）和出口之和ei。假定aij=Xijxj为直接消耗系数，含义是第j部门对第i部门的技术经济联系，bij=aij+∑nk=1bikakj为完全消耗系数，定义为i地区行业对其他地区的流出。模型如下：

在以上定义的基础上，可计算直接增加值份额矩阵。在处理回流问题时，采用苏庆义（2016）［5］的做法放松域内出口产品没有回流的假定，将进口中间品进一步分为纯进口部分和回流部分，并借助世界投入产出表实现二者分离和中间投入品增加值、出口增加值、纯进口和回流增加值的测算。

国内价值链的测算：增加值测算方法采用了KWW（2014）［3］的方式，见公式（2）。其中为i地区对其他地区包括中间品和最终需求的流出，总流出具体分解为9项，Vs和Ars分别是相应省份的增加值系数矩阵和技术系数矩阵，s、r代表s省份和r省份，Bss为里昂惕夫逆矩阵阵，Yss表示最终需求。其中前六项的和即为省际流出的本地增加值，衡量省际地区参与国内分工的程度，视为国内价值链。后续稳健部分的检验指标我国行业出口国内增加值率（lnvs_rate）的测算是利用WIOD的世界投入产出表的分解。

全球价值链的测算：采纳盛斌等（2020）［4］的估计方法，利用出口增加值矩阵（vb）的对角矩阵乘以相应省份的行业出口值来测算出口的本地增加值，量化省际地区参与全球分工的程度，视为全球价值链。

三、模型设计与数据选取

制造业产出的增长不仅依赖于自身要素禀赋、地理区位、自身比较优势等因素，还存在空间的依赖性［6］。本文在完成全球价值链（出口的本地增加值率）和国内价值链（省际之间中间品和最终品流动的增加值率）测算的基础上，构建地理相邻空间权重矩阵，探索影响制造业增长的相关因素的空间效应。在解释空间溢出效应方面空间杜宾模型比较适合本文的研究目的。借鉴韩峰和阳立高（2020）［7］的研究，考虑地区（省际）流出本地增加值、进口以及出口的本地增加值通过空间溢出对周边地区制造业产业增长的影响。

（一）计量模型的设定

yit为制造业增长变量，由人均增加值来衡量；gvcit为全球价值链，由出口的本地增加值对出口的占比来衡量；nvcit为国内价值链，由省际之间中间品和最终品流出的增加值与总流出的占比来衡量；出口和省际之间中间品和最终品流出的增加值由本文的第二部分测算，invcit是进口投入占比。

yit=ρ∑j≠iWijyjt+β1igvcit+β2invcit+β3iinvcit+α1i∑j≠iWijgvcjt+α2i∑j≠iWijnvcjt+α3i∑j≠iWijinvcjt+γx→+εit（3）

其中x变量包含了基础设施的建设的变量（mile），用于量化基础设施对制造业人均产出的影响，因为基础设施的发展降低了物流的成本，增强了中心城市和地域的辐射；lnklr变量是资本劳动占比的对数，衡量人均资本对制造业人均产出的作用；市场化改革作为顶层制度设可计引导产业的长期发展，是决定产业结构的关键变量之一，依据多数文献的做法，采用市场化指数（con_zn）作为市场制度变革的代理变量。

（二）数据说明

中国30个省级区域间投入产出表（不包括西藏）样本期为2002年、2007年、2010年、2012年、2015年、2017年来自于统计年鉴、中国科学院和CEADS网站，用来测算全球价值链、国内价值链和进口投入占比。为了与世界投入产出表的行业的分类一致和统计口径的一致，本文将不同年份的制造业行业合并为15个行业食品制造及烟草加工业；纺织业；木材加工及家具制造业；造纸、印刷业记录媒介的复制及文教体育用品制造业；石油加工及炼焦业；化学工业；非金属矿物制品业；金属冶炼及压延加工业；金属制品业；通用设备制造业；交通运输设备制造业；电气机械及器材制造业；通信设备计算机及其他电子设备制造业；仪器仪表文化办公机械制造业；其他制造业。；各省劳动力、固定资本原值、交通里程数据等来自中国劳动统计年鉴和中国统计年鉴，计算过程中的价格指数来自中国价格统计年鉴，市场化指数取值樊纲等（2019）［8］的《中国市场化指数》。

（三）空间相关性分析

限于篇幅本文列出解释变量进口投入占比2002年、2007年、2010年、2012年、2015年、2017年份通讯行业的空间莫兰指数（见图1）。可以看到莫兰指数为正，进口占比存在空间相关关系。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

本文采用空间面板模型进行估计。为了便于对比空间杜宾模型和其他空间模型的结果，表1列出了空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）、空间自相关模型（SAC）和空间杜宾模型（SDM）的估计结果，其中空间杜宾回归基于方程（3），其他模型的方程，鉴于篇幅不再列出。（1）、（2）列采用空间滞后模型分析，（3）、（4）列基于空间误差模型分析，（5）、（6）列利用SAC模型回归，（7）、（8）列是SDM模型回归。（1）、（3）、（5）、（7）模型的权重矩阵为邻接矩阵Wij，当i=j时Wij=0，此外Wij=1，本文在处理海南省邻近省份时，依據惯例认为海南省与广东省和广西壮族自治区相邻。（2）、（4）、（6）、（8）模型的权重矩阵为地理反距离矩阵Wij，当i=j时Wij=0；此外Wij=1/dij，dIJ是省份之间距离通过省会间经纬度的坐标计算。结果显示国内价值链的系数显著为正，表明省际之间中间品循环和最终品的循环促进了制造业的增长。这一系数在SAR、SEM、SAC和SDM模型中分别为0174、0204、0187和0192，比较稳定差异不大，经各项LR检验适用SDM模型。各省参与全球价值链分工（出口创造的增加值率）对制造业产业增长的作用显著为正，SDM模型结果显示，每1%的出口增加值率的增长带来约0126%（邻接权重矩阵）或0114%（反距离权重矩阵）左右的产业增长。资本劳动比的增长促进了产业增长，SDM模型估计系数分别为021（邻接权重矩阵）或0211（反距离权重矩阵）。交通里程数的系数刻画了基础设施对产业增长的影响，虽然在SDM模型估计下不够显著，但符号为正，在某种程度表明基础设施成为产业增长的助力。市场化指数的系数在SDM模型估计下显著为正的0125或0311，表明市场化制度的改革和市场环境的改善，将助力制造业产业的产出增长，即市场化改革是制造业产业增长的制度保证，有助于降低企业的运营成本和稳定市场预期。

总体来看，两种空间权重矩阵SDM模型的估计结果基本一致，虽然空间系数rho在两种权重矩阵的估计分别为0165和0249显著为正。然而根据莱思政和佩斯［9］的观点空间杜宾模型的点估计结果并不是解释空间外溢效应和解释变量影响的依据，需要进一步参考直接效应和间接效应来解释相关变量的影响。表2给出直接和间接效应的估计结果。

两种权重矩阵估计结果显示，国内价值链对产出增长的影响为正，间接效应和直接效应均为正值，意味着省际间流出不仅促进本地区产业增长，同时对临近的其他省市地区的外溢效应比较明显。而各省参与全球价值链分工对产业增长的直接效应为正，意味着出口本地增加值率越高，产业增长越快，间接效应为负值，表明地区之间出口对周边地区产业增长产生了负面作用，是“虹吸”非“溢出”。部分省份由于资源流向比较优势、资源禀赋和优惠产业政策的中心城市，导致本区域低质量发展和产业结构升级动力不足的问题，而自身高耗能高污染的产业发展由此带来的环境负荷和能源问题又进一步制约了周边地区的产业增长。本地区纯进口所占比重（invc）直接效应为-0184和-0177，意味着进口的增加值对产业增长的影响为负，进口占比的增加将对产业增长形成向下的压力，间接效应为正表明进口的中间品越多，对其他地区的产业增长有正向的溢出的作用。可能的原因是随着进口中间品的增长，其他周边地区可获得的资源更多，资源竞争的压力减小，成本降低从而促进产业增长。资本劳动占比的估计系数表明资本劳动占比越高可以促进本地区产业增长，对周边地区的产业增长也有正面促进作用，且直接效应占主导。交通设施的建设能够降低交通成本，引导知识扩散，促进知识的扩散平衡地区间的知识差异［10］，可以看到交通设施变量的总效应约8876，其中直接效应占7365。市场化的制度改革的总效应在两种权重矩阵的估计结果分别为0155和0418。直接效应远远大于间接效应，说明市场化改革对本地区的产业增长有正向促进效应，对临近周边的空间溢出效应虽然低于直接效应，但仍是正向的促进作用，原因可能是地方政府在制定相关市场化改革的政策时，通常采用“试点”后推广的策略，而且成熟的市场化政策通过“示范效应”和地方政府官员的地区流动，加强地区之间同质化市场改革的同质化趋势，弱化空间扩散效应，造成间接效应远低于直接效应［7］。

（二） 地区异质性结果分析

由于各地资源禀赋、技术结构和比较优势的差异，空间效应可能存在地域异质性。本部分依据相关政策和研究惯例，将30个省份（因数据缺失不包括西藏）中的东部沿海的11个省市划分为东部地区、8个省份划分为中部地区以及11个省份划分为西部地区，分别构建东部地区、中部地区和西部地区的邻接矩阵和反地理矩阵，基于空间杜宾（SDM）模型进行回归分析，核心变量的估计结果见表3：第（1）、（3）、（5）的权重矩阵为邻接矩阵，（2）、（4）、（6）的权重矩阵为反地理矩阵。

空间溢出的效应在东部省份并不显著，在中部和西部省份比较显著。对于东部省份，国内价值链对产业增长的作用为0236，对于中部地区，这一系数0344。而西部地区这一系数未通过统计意义上显著性检验。各省参与国际价值链分工对制造业产业增长的影响在东部地区并不显著，在中西部地区的统计显著性区域差异不大。可能的原因是我国东部地区作为出口的龙头区域，增加值较低，未能充分发挥拉动产业增长升级的带动作用。进口投入占比的系数在东部地区样本估计结果通过统计意义上显著性检验，符号为负，表明在中间投入品自由化降低产业的增长；在中部地区样本估计结果通过统计意义上显著性检验，符号为负值，在西部地区估计结果并未通过显著性检验。国内价值链影响产业增长的总效应在邻接矩阵权重下东部地区、中部地区和西部地区分别为053、-0686、0348，在反距离矩阵权重下总效应分别为0347、-1449和1062。参与国际价值链的直接效应为正，间接效应为负值，表明了空间效应阻碍了周边地区的产业增长。

（三）高低技术行业估计结果分析

安施思等［11］研究发现研发的收益取决于企业下游发明带来的收益和技术溢出到竞争对手的成本，当企业的自身研发能够内化为较高的生产率时，企业投资研发的意向更强烈，反之企业将减少研发投入，当前的经济现实是企业的技术与高端的技术差距越大，技术溢出的效应更大，相反企业的技术越接近高端技术，高端技术企业技术封锁的动机越强烈。本文根据技术差距将制造业行业划分为高新技术产业和低技术行业产业。由内生增长理论可知，技术创新是产业升级的关键因素，“十四五”规划明确提出要显著提升创新能力，实现产业基础迈向高级化、产业链现代化的目标。

表4的（1）-（4）列是高技术行业样本估计结果，（5）-（8）列是低技术行业样本估计结果，经检验SDM无法转换为SEM模型，SDM模型比较适用。第（1）列的SDM估计结果依据的空间权重矩阵是反地理矩阵，（3）列的SDM估计结果依据的空间权重矩阵是邻接矩阵。可以看到高技术行业地区之间的参与国内价值链分工对产业增长的影响显著为正，但明显低于低技术行业地区参与国内价值链分工的产业增长效应，意味着随着技术增长的速度趋缓区域间技术差距变小。各省参与全球价值链分工对本地区的产业增长有促进作用，空间效应为负。与基准结果基本一致，可能是竞争效应，削弱了周边地区经济增长的能力。进口投入占比直接降低本地的產出增长，且对低技术行业的替代效应大于高技术行业。考虑到技术演进的路径依赖，本文加入被解释变量的空间滞后项，其主要参数估计结果并无明显变动。滞后项的系数显著为正，且高技术行业样本的估计系数大于低技术行业的估计结果，印证了技术程度越高的行业，产业增长演进的路径依赖效应越显著。综合考虑短期和长期的效应，发现国内价值链对产业增长的短期直接效应和长期直接效应均显著为正，但是低技术行业由参与国内价值链分工带来的产业增长大于高技术行业的相应效应，且低技术行业由参与国内价值链分工对周边地区带来的产业阻滞效应大于高技术行业；低技术行业由参与全球价值链分工带来的产业增长效应也高于高技术行业的相应效应，但是短期直接效应和长期直接效应在低技术行业样本通过了显著性检验且符号为正，表明参与全球价值链分工是产业增长推动力量，短期间接效应和长期间接效应为负值意味着阻碍了周边地区的产业增长。综上估计结果可见，不同技术水平行业空间效应存在差异性。

（四）稳健性检验

表5第（1）、（3）、（5）列的回归模型以邻接矩阵作为权重矩阵，其他列的回归模型以反距离矩阵作为权重矩阵。为了进一步解决出口的内生性问题，本文用我国各行业在世界的出口国内增加值率（LNVS_RATE）作为各省参与全球价值链分工的代理变量，（1）、（2）结果显示各省参与全球价值链分工直接促进了产业增长，同时阻碍了周边邻接的其他省份制造业产业增长，与基准估计结果基本一致。意味着各省之间在出口市场上的竞争效应，促进了本地区产业增长，不利于周边地区的产业增长。

出口升级可能会改变这一趋势，本文进一步估计各省出口升级对产业增长的影响，（3）、（4）列基于线性比较优势指标RCA（BALASSA，1965）［12］构建出口动态升级的虚拟变量来刻画省际出口升级的状态。其中，c，i，t分别代表地区（省份）、行业和时间，exp表示出口。当RCA指标比上一年提升时，虚拟变量处理为1，意味着出口产品的显性比较优势在本国市场上竞争力提升，视为产品升级，反之相反。

RCAc，i，t=（expc，i，t/∑i，texpc，i，t）/（∑c，texpc，i，t/∑c，i，texpc，i，t）

估计结果不显著，符号为正，但是正向的直接效应通过了8%的水平上的检验，这意味着随着省际的出口升级，正向的促进效应开始显现；正向显著的间接效应可能的原因是地区间低质化恶性竞争逐步转向适宜本地自身比较优势的生产模式，省际之间的空间关联和匹配的增强有助于带动周边邻接的省份的产业增长。在完成国内和全球价值链等因素对产业增长的静态影响分析后，本文寻求在估计模型中加入被解释变量的一阶滞后项以缓解内生问题，另一方面可考察不同地区的要素禀赋差异，技术差异和相关产业政策配套的差异，导致产业升级可能存在的路径依赖，（5）、（6）列估计结果显示滞后项的系数显著为正，印证产业增长的惯性效应。

五、进一步扩展：影响机制检验

空间溢出源于集聚的外部性，中间投入品的共享和知识溢出是集聚外部性的重要渊源［13］。省际间区间贸易是空间溢出的重要载体，企业之间共享中间投入品的种类和数量，有利于降低中间品投入的价格节约成本，增加收益，创造增加值［14-15］。省际间贸易流动带来的知识溢出可以升级工艺、节约成本、优化产业链带动产业增长，是经济增长的核心渊源。本文将检验中间投入共享和知识溢出作为国内价值链空间溢出的机制。张可（2019）［16］基于空间中介效应检验空间集聚的创新机制，本文参考这一做法，设定以下模型检验空间溢出的机制：

yit=ρ∑j≠iWijyjt+β1igvcit+β2invcit+β3iinvcit+α1i∑j≠iWijgvcjt+α2i∑j≠iWijnvcjt+α3i∑j≠iWijinvcjt+γx→+εit （4）

Mit=λ1igvcit+λ2invcit+λ3iinvcit+φx→+εit（5）

yit=φMit+η0∑j≠iWijyjt+η1igvcit+η2invcit+η3iinvcit+ζ1i∑j≠iWijgvcjt+ζ2i∑j≠iWijnvcjt+ζ3i∑j≠iWijinvcjt+ζ0x→+εit（6）

各省参与国内价值链分工对周边地区溢出可通过中间投入品共享这一机制实现，本文选择产业间前向联系作为中介变量，采用区域投入产出数据来测度这一指标。

选择全要素生产率作为国内价值链对周边地区知识溢出的中介变量，采用Malmquist Productivity Index来测算省级15个制造行业的全要素生产率。全要素生产率测算中，劳动力数据以各省相应制造业行业的平均用工人数来衡量，资本存量用各省相应制造业行业固定资产净值衡量，产出以各省制造业行业的工业销售产值衡量。方程（1）式是本文的基准方程，M为中介变量包括中间投入共享变量（pre_industry）和全要素生产率（TFPCH），其他变量的定义不变。如果第（3）个式子中介变量M的系数显著，存在非完全中介效应，需要计算中介效应占比。 如果第（3）个式子中系数M不显著，视为完全中介效应。表明国内价值链完全通过中间投入共享和全要素生产率实现溢出效应。

表6第（1）列报告了国内价值链（nvc）对产业增长的影响，估计系数显著为正，表明中间投入共享可显著提升制造业的产业增长。第（2）列报告了中介变量中间投入共享对国内价值链、全球价值链及其他影响因素的回归，系数显著为正0119，表明每1%省际流出增加值率的增长带动0119%左右的中间投入的增长。第（3）列在第1列的基础上加入中介变量进行SDM回归，估计结果显示中介变量前向联系的系数显著为证，空间滞后项的系数为正值，与前文估计结果一致。第（4）列报告了中介变量全要素生产率（TFP）对国内价值链、全球价值链等因素的回归，国内价值链（nvc）的系数显著为正，表明随着省际之间中间品和最终品的流动会促进全要素生产率的提升。在第（1）列估计方程里加入中介变量TFP进行SDM估计得到第（5）列的估计结果，中介变量的估计系数显著为正，表明知识溢出对制造业产业增长产生了正向的促进作用，并且空间滞后项的系数为正值，与前文估计结果一致。第（6）列同时报告了中介变量中间投入共享和知识溢出的回归系数，二者均通过显著性检验，表明中间投入共享和知识溢出是国内价值链（nvc）促进产业增长的空间溢出机制。此外中间投入共享和知识溢出的Sobel检验统计量为207和211，也佐证了中介变量的显著性。

六、研究结论

由于地理区域、要素禀赋以及技术等因素，产业增长存在路径依赖，本文基于2002年、2007年、2010年、2012年、2015年和2017年中国区域间投入产出表，借鉴空间杜宾模型，探索产业间关联的空间溢出效应、溢出效应的异质性及动态演进过程。结论如下：

（1）各省参与国内价值链分工促进了产出增长，间接效应和直接效应均为正值，说明国内价值链对临近的其他省市地区的外溢效应比较明显。对于东部省份，省际参与国内价值链分工对产业增长的作用为0236，对于中部地区，这一系数0344，西部地区未通过统计意义上检验。国内价值链对不同技术类型行业的影响不同，对低技术行业相对高技术行业的产业增长有更高的提升作用。

（2）各省参与全球价值链分工可促进产业增长，对周边地区产业增长的作用为负。出口的国内增加值率对制造业产业增长的影响在中西部地区区域差异不大。低技术行业由出口的本地增加值率带来的产业增长效应也高于高技术行业的相应效应，低技术行业的出口的本地增加值率对产业增长的短期直接效应和长期直接效应显著大于零，表明各省参与全球价值链分工是产业增长推动力量，短期间接效应和长期间接效应为负值意味着阻碍了周边地区的产业增长。但是出口的升级促进本地和周边地区的制造业产业增长。

（3）进口中间品投入的比重的增加将对产业增长形成向下的压力，间接效应为正表明进口的中间品越多，对其他地区的产业增长有正向的溢出的作用。东部地区进口投入占比的系数表明在中间投入品自由化未能促进东部地区产业的增长；中部地区进口投入占比的系數为负值表明中部地区中间投入品自由化降低了产业增长，这一系数在西部地区未通过显著性检验。进口投入占比直接降低本地的产出增长，且对低技术行业的替代效应大于高技术行业。

（4）制度环境对本地和周边地区的制造业产业均有促进作用。市场化的制度改革的总效应在两种权重矩阵的估计结果分别为0155和0418。直接效应远远大于间接效应，说明市场化改革是本地区的产业增长的推动力量，对临近周边的空间溢出效应虽然低于直接效应，但仍是产业增长的助力。资本劳动占比的估计系数表明资本劳动占比越高可以促进本地区产业增长，对周边地区的产业增长也有正面促进作用，且直接效应占主导。交通设施的建设能够降低交通成本，引导知识扩散，促进知识的扩散平衡地区间的知识差异。

總之，国际贸易演变过程中，参与全球价值链分工仍是产业增长的重要力量，且随着出口的升级带动了本地制造业和周边地区制造业的增长升级，各省参与国内价值链分工在本地和周边地区的制造业增长过程中的助力效应日益显著。进口投入的占比虽然对本地的产业增长的效应为负，但是通过溢出效应促进了周边地区的产业增长，且长期来看对周边地区产业增长的提升效应大于其对本地区产业增长的促进效应。实证结果与现有的推动出口升级，摆脱价值链低端锁定，扩大进口和国内循环的政策目标相匹配。由于高端技术通过进口途径获取的可能性越来越低，加强自身研发成为产业持续增长的关键途径。另外，制度化改革和交通设施网络的发展也是周边地区产业增长的重要因素。

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Dual Value Chain，Spatial Spillovers and the Growth of Manufacturing Industry

YANG Hong-yan， ZHAI Wei-feng

（School of Busines， Hebei Normal University， Shijiangzhuang 050024， China）

Abstract：Based on the input-output tables and value-added accounting framework in China， this article measures the degree of participation of provincial regions in dual value chains， and constructs an empirical analysis framework for the spatial impact of domestic value chains， global value chains， market-oriented reforms， transportation networks， and other factors on manufacturing growth. It examines the spatial spillover effects of inter industry correlations， the heterogeneity of spillover effects， and the dynamic evolution process.The results of Spatial dubin model show participation in the national value chains and global value chains promote the economic growth. The former has a significant positive spatial spillovers across neighboring provinces and spatial spillovers are heterogeneous in space， while the latter has a negative spatial spillovers.The participation in dual value chains has a bigger positive impact on industries with lower technical level than industries with higher technical level. And the updating of export can promote industrial growth in local provinces and spatial spillovers are positive. The proportion of import directly reduces the growth of local manufacturing industry and the negative effect on the output of low-tech industries is greater than that of high-tech industries. Market reforms， transportation network and ratio of capital-labor promote industrial growth.

Key words：national value chains;global value chains;spatial spillovers;knowledge spillovers;TFP

（責任编辑：周正）