全球价值链定位的影响因素

有关全球价值链定位的影响因素研究,Koopman等（2010）提出全球价值链定位指标（GVC＿Position）,从增加值的视角来衡量一个国家和地区在全球价值链分工中的定位,Antràs等（2012）以“上游度”来衡量全球价值链定位,并利用美国的数据实证发现美国行业的技术密集度与上游度之间具有显著的负相关关系。

国内学者曾铮和张亚斌（2005）通过分析要素结构、技术能力和分工迂回度变动后一个国家嵌入价值链的变动情况,证明要素结构、技术能力和分工迂回度是一个国家（地区）在工序分工中价值链定位的基本影响因素。黄先海和杨高举（2010）通过构建加权的增加值—生产率指数研究中国高技术产业的全球价值链定位,发现劳动生产率的明显进步是中国高技术产业全球价值链定位快速提高的原因。郭晶和赵越（2012）对高技术产业全球价值链定位的影响因素进行跨国实证,结果表明高技术产业全球价值链定位的提升主要依赖于人力资本要素尤其是创新型人力资本,而研发经验和经济规模未对其全球价值链定位产生积极影响。胡昭玲和宋佳（2013）通过研究出口价格的变化分析中国的全球价值链定位,表明规模经济、研发投入、良好的融资条件和制度因素以及外商直接投资能促进全球价值链定位提升,而在中高技术行业,人力资源禀赋对出口价格和全球价值链定位也有正向影响。以上成果为本书提供了很好的视角和借鉴。

1.理论分析

基于前文分析,影响全球价值链定位的因素至少应该包括以下两方面。

首先,从生产法的角度,出口产品包含的增加值可以分解为资本、劳动力、土地、技术等生产要素的收入报酬。因此,出口产品生产的要素投入及组合即参与全球价值链分工的国内要素数量及质量很大程度上影响其全球价值链定位。

其次,基于增加值的角度,出口产品的国内生产配套差异如出口导向与进口替代、加工贸易与一般贸易、中间品进口或国内配套等,很大程度上决定了其参与全球价值链的方式及角色进而影响其全球价值链定位。

综上所述,出口部门的要素禀赋结构、国内生产配套水平都是影响一个行业全球价值链定位的主要因素。

2.模型设定

按照以上思路,从行业的层面出发,以部门的要素禀赋结构、国内生产配套为主要解释变量,除此之外,引入衡量规模经济的出口规模占比作为控制变量,构建计量模型如下：

其中下标i、t分别表示国家及行业,因而,模型中涉及以下四个变量。

（1）全球价值链定位。

全球价值链定位指标（GPO）反映的是i国t部门在全球价值链分工中的定位,根据式（4.1）,该指标越大,表明该部门在全球价值链的位置越靠近上游（原材料、研发、设计、物流配送、市场营销、售后服务等）,其单位产品出口包括的本国（地区）增加值越高；反之该指标越小,表明该部门在全球价值链的位置越靠近下游（零部件生产、成品组装等）,其单位产品出口包括的本国（地区）增加值越低。考虑到许多数据结果为负数无法取对数,以GVC＿Position＋1代表全球价值链定位,即GPO＝GVC＿Position＋1,数据根据WIOD数据库计算而得。

（2）要素禀赋结构。

通常生产过程的要素投入包括劳动力、资本、技术等等,本书以资本劳动比（K/L）来衡量生产中的资本投入,该指标越大,表明生产中资本要素投入越多,属于资本密集型部门,反之则表明生产中劳动要素投入越多,属于劳动密集型部门；以高级技能劳动力占比（LH/L）来衡量生产中的技术投入,该指标越大,表明生产中技术要素投入越多,属于技术密集型部门。数据根据WIOD数据库计算而得。

（3）国内生产配套水平。

全球价值链分工中,生产对国内增加值的贡献很大程度上取决于该产业链条在国内分布的比重,尤其是中间品的获得方式,是更多依赖国内生产配套还是依赖进口。以生产部门中间品消耗中国内配套的比重来衡量国内生产配套水平（domestic supply,DS）,数据根据WIOD数据库计算而得。

（4）行业出口份额。

从全球出口市场的角度,行业出口份额是指该国（地区）某部门的出口规模占全球总出口规模的比重。以出口规模占比（export market share,EMS）来衡量行业出口份额,以此分析出口规模与全球价值链定位的关系。数据根据WIOD数据库计算而得。

主要变量的描述性分析见表4.2。

表4.2　主要变量的描述性分析

3.实证检验

（1）全行业样本的实证分析。

采用FGLS估计方法,使用Stata12.0计量软件,利用WIOD数据库中40个国家（地区）的制造部门出口截面样本就全球价值链定位的影响因素进行实证检验。鉴于2008年全球金融危机对全球贸易的打击,以及各国（地区）贸易保护政策对国际分工及贸易流向的影响,采用2007年的数据进行实证。同时考虑到被解释变量与解释变量可能存在的双向因果关系,采用解释变量的滞后一期值以尽量克服内生性问题。在研究方法上,首先就14个主要制造业部门全行业样本数据对式（4.2）进行估计,分析全球价值链定位影响因素的一般规律。

从估计结果（见表4.3）可以看出,所有解释变量具有较好的显著性,且不存在明显的多重共线性及异方差。在要素禀赋结构解释变量基础上,依次加入国内生产配套水平（DS）、行业出口份额（EMS）后,除资本劳动比（K/L）变得不显著,其他解释变量表现出较好的稳健性,由此可得出以下结论：

第一,总体看来,行业的资本密集度与全球价值链定位并没有表现出显著的相关性,资本要素投入增加并不能有效改善出口部门的全球价值链定位。

第二,行业的技术密集度与全球价值链定位表现出显著的正相关关系,表明技术要素投入的增加能有效改善出口部门的全球价值链定位。这与Antràs等（2012）、曾铮和张亚斌（2005）、黄先海和杨高举（2010）、郭晶和赵越（2012）、胡昭玲和宋佳（2013）等的结论也相符合。

第三,出口产品的国内生产配套水平与全球价值链定位表现出显著的正相关关系,表明提升国内生产配套水平能有效改善出口部门的全球价值链定位。

第四,行业出口份额与全球价值链定位表现出显著的负相关关系,表明出口规模的扩大不利于出口部门全球价值链定位的提升。

表4.3　全球价值链定位影响因素的估计结果（全行业样本）

注：括号内为t值,*表示在10%的置信区间上显著,**表示在5%的置信区间上显著,***表示在1%的置信区间上显著。

（2）分行业样本的实证分析。

在全样本数据分析基础上,进而分别采用14个主要制造业部门的出口分样本再次进行估计（见表4.4至表4.6）,在验证一般规律的同时也分析该影响的行业异质性。

表4.4　全球价值链定位的影响因素估计结果（分样本一）

注：括号内为t值,*表示在10%的置信区间上显著,**表示在5%的置信区间上显著,***表示在1%的置信区间上显著。

表4.5　全球价值链定位的影响因素估计结果（分样本二）

续表

注：括号内为t值,*表示在10%的置信区间上显著,**表示在5%的置信区间上显著,***表示在1%的置信区间上显著。

表4.6　全球价值链定位的影响因素估计结果（分样本三）

注：括号内为t值,*表示在10%的置信区间上显著,**表示在5%的置信区间上显著,***表示在1%的置信区间上显著。

从估计结果可以看出,大部分解释变量具有较好的显著性,且不存在明显的多重共线性及异方差,由此可得出以下结论：

首先,从行业的层面看,全球价值链定位与该部门要素禀赋结构存在明显的关联关系。在14个部门中,仅有石油加工炼焦及核燃料加工、交通运输设备、木材及制品三个部门要素禀赋结构的估计系数不显著,而其余大多数部门的全球价值链定位均与该部门的要素禀赋结构明显正相关,表明部门要素禀赋结构的优化有利于全球价值链定位的提升。

具体而言,资本密集度提高对全球价值链定位提升贡献显著的部门包括电子及光学设备、皮革毛皮及制鞋、通用及专用设备制造、资源综合利用、纺织及制品五个部门；技术密集度提高对全球价值链定位提升贡献显著的部门主要有金属压延及制品、化学原料及制品、食品饮料烟草、非金属矿物制品、造纸纸制品及印刷、橡胶和塑料制品六个部门。

其次,国内生产配套水平对全球价值链定位提升影响显著。从所有部门样本来看,国内生产配套水平均与部门全球价值链定位呈现明显的正相关关系,表明加强国内生产配套有利于部门全球价值链定位的提升。

电子及光学设备产业是生产国际化水平最高的产业之一,以该行业为例分析国内生产配套水平对全球价值链定位的影响。图4.2显示,一个国家（地区）某部门的全球价值链定位与其国内生产配套水平呈现明显的正相关关系。国内生产配套水平越高,该部门的全球价值链定位越有利；反之,国内生产配套水平越低,即中间品进口占比越高,该部门的全球价值链定位越处于不利地位。

图4.2　国内生产配套水平对全球价值链定位影响的散点图（电子及光学设备产业,2007年）

资料来源：作者根据WIOD数据库测算而得。

再次,行业出口规模对全球价值链定位影响明显。从所有部门样本来看,行业出口规模均与部门全球价值链定位呈现明显的负相关关系。这一定程度上反映了全球价值链的分工特征,通常处于全球价值链上游（如重要资源能源、高端服务环节）的国家（地区）如俄罗斯、美国等更多出口的是能源资源、核心零部件等中间品；处于全球价值链中游（如关键零部件、半成品制造环节）的国家（地区）如德国、韩国等更多出口的是关键零部件、半成品等中间品；而处于加工组装等价值链低端环节的国家（地区）更多承担生产和出口制成品的角色。由于在产品价值上,制成品包括了能源资源、零部件等中间品价值,故表现为越靠近全球价值链上游的国家（地区）出口规模越小,而越靠近全球价值链下游的国家（地区）出口规模越大。

3.稳健性检验

通常对估计结果的稳健性检验有两个方法：一是采用另外一种估计方法对原模型再进行一次估计,二是选择一个与原模型中核心解释变量相关的变量,用新的变量来代替原来的解释变量来进行估计。采用稳健性最小二乘法估计对式（4.2）再次估计以进行稳健性检验,结果如表4.7所示。

表4.7　全球价值链定位影响因素的稳健性检验

续表

注：括号内为t值,*表示在10%的置信区间上显著,**表示在5%的置信区间上显著,***表示在1%的置信区间上显著。

稳健性检验结果显示,运用稳健性最小二乘法估计后,各解释变量的符号及显著性基本一致,表明模型估计结果是稳健的。因而,从行业的角度,要素禀赋结构、国内生产配套水平以及出口市场份额均是影响一个部门全球价值链定位的重要因素。

综上所述,从增加值的角度出发,全球价值链定位反映的是部门参与全球价值链分工的方式及角色。通常全球价值链上游定位意味着单位出口产品创造的本国（地区）增加值相对较高。而决定这种行业异质性的影响因素主要包括部门的要素禀赋结构、国内生产配套水平以及出口市场份额差异。具体而言,部门的要素禀赋结构、国内生产配套水平与其全球价值链定位显著正相关,其中国内生产配套水平对提升全球价值链定位的影响更为重要,而部门的出口市场份额与其全球价值链定位呈现负相关关系。