集聚优势与价值链攀升：阻力还是助力

戴 翔 徐 柳 张为付

(1.无锡太湖学院，江苏 无锡 214064；2.南京审计大学，江苏 南京 211815；3.南京财经大学，江苏 南京 210023)

一、问题提出

中共十九大报告指出，要“促进我国产业迈向全球价值链中高端，培育若干世界级先进制造业集群”，这在一定程度上揭示出了价值链升级和产业集聚的内在联系。20世纪80年代以来，产业空间布局在全球价值链的影响下发生了巨大改变：其一是不同国家和地区依照其自身资源禀赋差异参与不同的生产环节；其二是资源禀赋相似的国家和地区参与具备相同要素密集度特征的生产环节，产业集聚也因此产生。改革开放以来，中国最为开放的东部沿海地区(诸如长三角地区和珠三角地区)深度参与且全面嵌入全球价值链分工体系，从而出现了一些产业集聚现象(陈建军 等，2008)。毋庸置疑，作为经济活动最为突出的地理特征，产业集聚可以在很大程度上推动经济增长，是一个国家(地区)生产率的体现和竞争的优势所在。产业集聚先降低集群内融资成本，进而通过提升信贷资源的分配效率形成长期的“信贷资源配置效应”，区域产业结构由此得到升级(王永进 等，2013)。然而，也有研究认为，在全球价值链分工背景下，“长三角”和“珠三角”等地区的产业集聚发展虽然迅速，但与此同时制造业过度集聚导致的资源匮乏和成本上升等，进而引发了明显的“产业同构”现象，可谓“成也集聚，败也集聚”(沈能 等，2014)。正如有些实证研究所指出的那样，中国目前仍旧位于全球价值链分工体系的中低端(陈明 等,2018;任志成 等,2017)。中国融入全球价值链分工体系确实催生了大量的产业集聚，尤其是地理空间方面的产业集聚(张少军 等，2017；袁媛，2018)。“无效和低端供给过多”的产能过剩与“有效供给和中高端供给不足”现象并存，这可能正是上述负面效应的表现形式，也是中国提出要深化供给侧结构性改革的重要现实依据。

鉴于此，处于全球价值链低端的中国制造业亟需向上攀升的关键期，本文所要研究的正是集聚优势能否促进制造业价值链攀升。而探讨这一问题，不仅有助于加深对产业集聚与价值链攀升之间关系的理解，也有利于顺利实现中共十九大报告提出的“促进我国产业迈向全球价值链中高端，培育若干世界级先进制造业集群”的战略目标。

二、文献综述

在国内外已有研究中，直接研究产业集聚对价值链升级影响的文献并不多见，已有研究多从价值链层面出发间接探讨产业集聚对价值链升级的可能影响。这类文献主要从以下两个角度探讨二者之间联系：一是全球价值链中产业集聚的升级路径；二是全球价值链对产业集聚的影响。这些文献均涉及到产业集聚和价值链升级，从而对本文研究具有一定的启示作用和借鉴意义。

在攀升路径方面，学者们运用全球价值链框架深入分析产业集聚嵌入路径。Kaplinsky et al.(2000)将产业集群升级分为过程升级、产品升级、功能升级和链的升级四种方式，且产业集群升级方式即按上述顺序逐步进行。文嫮等(2004)以建筑陶瓷产业为例，分析产业集群在意大利和西班牙如何以嵌入全球价值链为契机实现升级和发展，以至于最终主导全球产业的动态变化，最终得出以下结论：本土产业集群必须不断调整其与全球价值链的关系，以实现产业持续升级。张辉(2006)提出，地方产业集群在全球价值链崛起的过程是在“不进则退” 的激烈竞争中实现的，在全球价值链片断化后，各个价值链之间的价值层级既紧密合作又相互激烈竞争，各地的产业集群在升级和反升级之间始终存在着对抗。张杰等(2006)从地方产业的集群蜂窝型、专业市场领导型、主企业领导型和混合型等四种基本形态特征的划分着手，探究了地方产业集群在不同组织架构和分工协作关系中升级的技术创新路径。

在产业集群嵌入全球价值链的影响研究中，多数研究认为嵌入全球价值链对于产业集群升级具有显著促进作用。Bazan et al.(2003)以巴西地区鞋业集群为例研究认为，产业集群升级方式与价值链本身密切相关：美国链的企业工艺升级最快，但功能升级最差；欧洲链的企业功能升级比美国链的企业要好；拉美和国内链上的企业功能升级最显著，但工艺和产品升级水平较低。朱有为等(2005)通过分析美、日、欧的计算机、电子、汽车以及通讯设备的制造业领域后发现，20世纪80年代末90年代初出现了“价值链模块化”现象，这不仅加速了国际制造业分工格局的调整，还有效带动了一批新兴工业化国家(地区)以及发展中国家(地区)制造业的快速发展，因此中国应当充分利用全球制造业价值链模块化所产生的机遇，积极参与国际制造业价值链分工体系，以实现制造业的升级。贾生华等(2006)通过分析浙江产业集群的结构特点及其融入价值链的程度差异的研究结果表明：价值链中的价值增值在不同环节并不相同，只有不断提升价值链位置才能实现持续增值。

与积极的促进作用观点形成鲜明反差的是，也有一些研究认为：嵌入价值链在产业集群升级中的作用效果较为复杂，甚至呈现出抑制作用。Gereffi et al.(2012)认为，由于价值链嵌入，工艺和产品升级得到很大发展，但同时也抑制了功能升级；工艺和产品升级在市场关系型价值链中升级较慢，但功能升级比较快；网络型价值链虽然给升级提供有益条件，但对发展中国家生产商则比较困难。俞荣建等(2008)对“浙商嵌入全球价值链导致价值绝对量增加，但价值份额却在下降”这一现象研究认为：价值权利的下降导致了价值份额的减少；全球价值链理论的价值与“浙商”长久利益背道而驰，“浙商”的现实困境证明其价值链升级实际是“伪升级”。熊宇(2011)认为，中国制造业很难在由发达国家主导的全球价值链分工体系中获得升级，只有开发和抢占本土终端市场才能在发达国家控制国际终端市场的情况下实现制造业升级。刘维林(2012)认为，基于功能价值链的延伸，发展中国家难以突破价值链“低端锁定”，而通过嵌入与产品结构关联的子价值链，并以子价值链逐渐“包抄”主价值链中高端位置，这对于实现本土企业产业集群升级很有必要。

在价值链分工角度上，产业集群升级本质属于价值链攀升，上述产业集聚与价值链关系的研究文献能够为我们认识产业集聚优势提供一定的借鉴和启发，然而这些研究却对集聚优势是否以及如何影响价值链攀升这一问题语焉不详，本文正是对这一问题进行深入探讨。与现有文献相比，本文可能的贡献在于：第一，着重探讨集聚优势是否以及如何影响全球价值链攀升；第二，区分不同类型的产业集聚优势可能会影响制造业的全球价值链攀升；第三，鉴于学术界对于产业集聚和价值链升级之间的关系存在争论与不同看法，产业集聚优势和价值链升级之间可能存在一种非对称、非线性的关系，本文对此问题再次进行理论探讨和实证检验；第四，考察集聚优势对不同要素密集度特征的制造业行业攀升价值链的影响是否具有显著差异性。对上述问题的回答，不仅能够拓展我们对于制造业价值链升级影响因素的认识，而且可以有效厘清制造业产业集聚是否以及如何更好地助推价值链攀升。

三、理论分析及待检验理论假说

本节从理论角度阐述产业集聚对价值链攀升的可能影响。Weber(1909)认为，聚集经济是一个从初级阶段上升到高级阶段的连续过程，企业在初级阶段基于规模经济实现集聚优势，高级阶段则依托组织间的联系实现地方工业化，在经历这两个阶段后则形成了一定的产业集群。具体而言，初级阶段时某些企业通过扩大自身规模方式实现对行业内的生产、销售等一定程度的支配，这一形式被称为行业集中度效应；高级阶段时，已经达到一定规模的企业通过加强相互联系形成一种集聚效应，这一表现形式为地区专业化效应。因此，集聚优势对价值链攀升的影响需要区分行业集中度和地区专业化所产生的不同作用。

从行业集中度角度出发，由于影响某产业集中程度的基本因素是规模经济，因此行业集中度在一定程度上具有规模经济效应。一般而言，在特定的市场中，规模经济发展水平越高，大企业的效率就越高，其竞争力也就越强，相应的市场份额越大，市场集中度越高；反之则相反。企业因自身经营规模扩大引发的行业规模扩张会导致同一产业企业产生集聚效应。这种集聚效应可以增加中间品的供给种类，降低中间品的价格，企业遵循成本最小化原则必然会增加对进口中间品的使用。一方面，中间品种类对企业生产效率产生正向影响(Amiti et al.,2007;Topalova et al.,2011)，而生产率的提高对外向型企业产品升级具有积极影响(Amiti et al.,2007;Bas et al.,2015)；另一方面，中间品种类的增加，使得企业可供选择的中间品种类增多，企业也必然根据利润最大化原则选择成本较低的中间品用于生产，而把富余的资金投入到产品研发、产品创新等生产环节。价值链的分工虽属不同生产环节的分工，但本质上仍然是分割并聚焦不同要素密集度特征的环节和阶段，比如劳动密集型或者技术密集型产业的生产环节和阶段。总体上，价值链的攀升即是所谓的从价值链低端环节向高端环节的迈进，要素密集度特征层面体现在从劳动密集型向技术密集型生产环节和阶段转变。毋庸置疑，企业如果能够加大产品研发、创新力度，必然能够从源头上进一步促进产品的价值链攀升，这是助推价值链攀升的重要机制。但也可能存在另外一种情况，即行业集中度更多体现的是市场势力和垄断程度，此种规模经济也会带来一些垄断意义的负面影响，诸如效率相对较低、研发积极性不高等，从而抑制价值链攀升。据此，我们提出了理论假说1：

理论假说1：以行业集中度所表征的产业集聚优势对制造业攀升全球价值链的影响可能具有不确定性。

与行业集中度所表征的集聚优势不同，地区专业化更多强调的是集聚企业间的分工、交流与合作，这也是产业集聚向更高层次发展的表现和结果，因而对制造业攀升全球价值链的影响是确定的，并且这一影响也是正向积极的。产业集聚理论表明，同一产业的企业通过地区专业化可以实现人力资本和中间产品的规模效应，进而促进信息扩散和技术交换。知识扩散、信息传播和知识溢出可以通过企业生产信息传播和专业技术人员流动来完成，从而促进产业结构的优化。知识溢出是同行业信息交换的结果，在其他条件不变的情况下，企业间的这种信息交流合作产生的知识溢出可以降低企业的边际成本，进而提高企业在研发、创新等方面的投入。如上所述，研发创新是促进价值链攀升的正向作用机制。因此，地区专业化层面的集聚优势可以促进价值链攀升。基于上述分析，进而提出理论假说2：

理论假说2：以地区专业化为代表的产业集聚优势将显著提升制造业的全球价值链位置。

不论是行业集中度还是地区专业化，以此表现的产业集聚优势对价值链攀升的影响可能都不是一个简单的正向或者负向的线性效应，而更可能是非线性的效应。换言之，集聚优势在价值链不同阶段对价值链攀升具有不同影响。之所以存在这种情况：一方面是由于在价值链不同环节和阶段，其集聚优势的正面或者负面效应不尽相同。例如，处于价值链高端的知识和技术密集度环节和阶段，此类产业集聚所形成的溢出效应作用机制会更为明显，所谓的集聚优势对价值链攀升的作用可能就会比较显著；另一方面，处于价值链不同环节和阶段，通常也意味着进一步升级的边际空间和边际困难也不尽相同，因此，产业集聚对其影响以及相应的显著性可能存在差异。通常而言，在全球价值链分工条件下，不同生产环节和阶段往往意味着具有不同的要素密集度特征，特别在价值链高端具有更多的技术和知识密集型方面的特征，而在全球价值链低端则具有劳动密集型方面的特征，处于中间阶段可能资本密集型方面特征较为突出。需要特别指出的是，即便在具有不同要素密集度特征的产业内，处于不同价值链分工环节和阶段同样也有高低端之分。例如，即便是劳动密集型产业，研发和装配加工也有不同，即具有不同的要素密集度特征。因此，产业集聚优势对制造业全球价值链攀升的影响可能会存在着门槛值效应，并且不同部门的门槛值也不尽相同。据此提出理论假说3：

理论假说3：产业集聚优势对制造业价值链攀升的影响在不同行业可能不尽相同，且不同行业具有不同的门槛值效应。

四、模型设定与数据说明

上述关于产业集聚对价值链升级影响的分析及其待检验假说仍然停留在理论层面，缺乏实证数据方面的支撑，尤其是缺少来自中国经验的证据。接下来利用中国经验的数据，对上述理论假说进行逻辑一致性的实证检验。

(一)模型设计与变量说明

(1)被解释变量的选取与测度。对于全球价值链中每个国家或行业的融入位置的测度，本文借鉴目前普遍采用的Koopman et al.(2013)的方法，以测算中国各行业在全球价值链分工中的地位。Koopman et al.(2013)构造的全球价值链分工地位的测度公式如下：

(1)

其中：GVC_position是全球价值链分工地位；E表示传统总值核算法下的出口总值；IV表示该国中间品在所有其他国家出口中的间接投入；FV表示该国所有出口中包含的其他国家的增加值投入，该指标越大，说明该国在全球价值链中分工地位越高，否则表明该国在全球价值链中分工地位越低。

(2)核心解释变量的选取及测度。根据工业区位理论以及前文阐述的理论机制，我们将行业的集中度指数以及行业的地区专业化程度指数作为核心解释变量。行业集中度是衡量整个行业市场集中度的指标，可以用来反映市场竞争与垄断程度；行业所在地区专业化程度则可以较好地反映行业专业化分工协作的优势。

关于行业集中度(记为Ind)的测度，目前主要有绝对集中度以及赫芬达尔-赫希曼指数等几种方法。在测度产业集中度指数时，为了更好地反映行业在整个世界市场中的集中程度，同时囿于数据可获性，本文采用中国某行业的总产出占世界同行业产出的比重作为该指标的代理变量。

关于地区专业化(记为Local)的测度，目前学术界也存在很多具体方法和相应的指标。其中区位熵指数、Krugman专业化指数和Ellison-Glarser系数得到了广泛的认可。同样考虑到数据可获性以及各行业地区专业化程度计算的一致性，本文采用行业内中型企业的数量与行业企业总数的比例作为该指标的代理变量。

(3)其他控制变量的选取及其测度。囿于计量结果的稳健性以及对被解释变量的解释力度，此外还在计量模型中纳入以下控制变量：行业层面员工数(Ln emp)、行业层面的出口显示性比较优势指数(RCA)、行业层面出口规模(Export)、行业层面研发支出课题投入经费(Ln rd)、行业层面流动资产周转次数(Num)。选取以上五个因素作为控制变量的原因如下：

第一，一般而言，与规模较小的行业相比，规模较大的行业在从事促进其所有权优势的经济活动时具备更强的能力，这些经济活动往往在很大程度上能够促进价值链的升级，而现有研究反映行业规模水平时多采用行业员工数。同时，行业的员工数越多，一定程度上可以反映该行业可能具有更加显著的分工效应。在以跨国公司为主导的价值链分工体系中，行业内分工效应的增强显然可以在一定程度上影响价值链升级。基于行业层面员工数水平值波动较大，为减轻数据的波动性，因此取行业层面员工数的对数作为控制变量。

第二，行业层面的出口显示性比较优势指数是反映国家(地区)特定行业对外发展程度的重要指标。通常而言，接触与全球化发展有关的经验可以显著促进处于全球化节点的企业国际化。因此可以猜测，这种影响同样存在于产业层面，产业层面的出口显示性比较优势指数计算公式如下：

(2)

其中，EXit表示第i个行业地区第t年的出口值；Xit表示第i个行业第t年的总产值；RCA值接近1，表明该行业处于平均水平，此时无所谓相对优势或劣势，RCA值大于1，表示该行业的出口比重高于所考察地区的平均水平，即该地区该行业的外向型程度较高，RCA值小于1，则表示该地区该行业的外向型程度较低。

第三，出口规模的不断扩大有利于提升行业对国际市场的了解，从而为进一步融入全球价值链打下基础。张杰等(2007)研究发现，在两国贸易过程中，位于价值链低端的发展中国家主要提供价格低廉的劳动力和资源等，而发达国家一般提供先进的技术和设备等并间接促进发展中国家的技术升级。因此，两者之间的联系会随着贸易规模的扩大而进一步增强。换言之，出口规模会影响价值链升级。出口规模指标以当年行业出口总值占行业总产值比例表示。

第四，通常情况下，选取内部支出作为衡量R&D的代理指标。实际上R&D支出是指内部支出和外部支出的总和，内部支出是指R&D活动的实际支出，外部支出是指委托外单位用于研发活动的实际支出。为避免重复计算委托单位和实施单位的支出情况，因此进行R&D活动的内部支出一般统计实施单位的经费。但从以上分析也可发现这一统计方法的缺陷，即：为了避免重复计算仅统计内部支出，这会在一定程度上降低R&D活动支出。为了避免这一问题，本文使用研发支出课题投入经费作为R&D活动的代理指标，这将能够从行业研发课题角度较为精准地度量R&D活动力度。当然，为了避免指标波动幅度过大，要将此指标的对数值纳入计量模型。

第五，流动资产周转次数指的是企业某一时期主营业务收入净额在平均流动资产总额中所占比重。而衡量企业资产利用率的一个重要指标即是流动资产周转次数。同样，行业层面的流动资产周转次数也能用来衡量行业的资产利用率。一般情况下，该指标越大，流动资产周转率越快，利用率越高。同时，流动资产利用率越高则相当于增加了流动资产投入，进而增强了盈利能力，盈利能力的增强显然能够影响价值链的升级。

综上，本文设定的计量模型如下：

Gvc_poit=α+β·Indit+γ·Localit+φ·xit+δi+δt+εit

(3)

其中：下标i、t分别表示行业、年份；δi为行业固定效应；δt为时间固定效应；εit为随机效应；xit表示上述各控制变量；其余变量符合前文所述情况。

(二)数据来源与描述性统计

全球价值链分工地位的测度数据来源于世界投入产出数据库(WIOD)。需要明确的是，WIOD已经发布了两个版本的世界投入产出表，分别是2013年发布的1995—2011年世界投入产出数据和2016年发布的2000—2014年世界投入产出数据。具体而言，世界投入产出表的最新版本不仅将往年的数据进行了更新，而且将表中的35个部门细分为56个，其中制造业部门由14个增加至19个，国家(地区)也增至44个；另外，表格制定方式也不同于往年，由以前的每国一表变更为每年一表。考虑到数据的连续性以及有效性，本文利用WIOD提供的2016年世界投入产出数据库数据，基于上述测度方法测算2000—2014年行业层面17个制造业的全球价值链分工地位[注]世界投入产出表中第20类行业为汽车、挂车这两类行业合并数据。世界投入产出数据库中第23类行业为机械和设备的修理和安装，此类行业在世界投入产出数据库中很多年份的产出为0，因此在分析时剔除此类行业。。行业集中度、行业层面的出口显示性比较优势指数、行业层面出口规模数的测度数据来源于2000—2014年世界投入产出数据库；地区专业化、行业层面员工数、行业层面研发支出课题投入经费、行业层面流动资产周转次数的测度数据来源于《中国科技统计年鉴》。各关键变量的描述性统计见表1。

表1 各指标描述性统计

为了避免计量分析可能出现的多重共线性问题，计算了各关键解释变量的相关系数，具体见表2。观察表2报告的相关系数矩阵发现，各关键解释变量之间没有显著的共线性问题。

表2 相关系数矩阵

五、实证结果及分析

(一)基于总样本的回归结果

我们首先基于总样本层面进行OLS回归分析。在回归分析中，我们以行业集中度指数和地区专业化指数作为基础变量，依次纳入其他控制变量进行OLS回归分析。这种处理方法使得回归结果更加稳健和令人信服。表3给出的是从制造业细分产业层面对集聚优势影响价值链升级所做的OLS回归分析结果。

表3 集聚优势影响价值链升级的OLS回归结果

注：估计系数下()内的数字为系数估计值的t统计量；*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平。下同。

在表3的估计结果中，列(1)仅将行业集中度和地区专业化指数作为解释变量。结果表明，行业集中度指数估计值为负数，且在10%的显著性水平下通过了检验。换言之，以行业集中度为表现的产业集聚优势，其对制造业攀升全球价值链具有显著的负向作用。之所以出现这一结果，说明了前述关于待检验理论假说1分析中负面影响超过正面影响，从而出现了总体上不利于价值链攀升的回归结果。地区专业化指数估计值为正数，且在1%的显著性水平下通过检验，即地区专业化程度越高，其在全球价值链中的分工地位越高。通常情况下，地区专业化水平越高，行业内部的信息交流和技术扩散会增加，由此促进行业价值链的升级。表3中列(2)—(6)的回归结果是在计量方程中依次纳入行业层面员工数、显示性比较优势指数、出口规模、研发支出以及流动资产周转次数后得到的回归结果。在纳入上述各解释变量后，行业集中度和地区专业化对价值链升级的影响以及显著性基本没有发生变化。具体而言，在列(2)—(6)的各估计结果中，行业集中度的系数估计值总是为负值，且至少在10%的显著性水平下通过检验；地区专业化的系数估计值总是为正值，且至少在10%的显著性水平下通过检验。这一结果使得前文的理论假说1和理论假说2基本得到证实。

至于其他解释变量，表3列(2)—(6)的估计结果表明，行业层面员工数的系数估计值始终为正，并且始终在10%的显著性水平下通过检验。正如前文所述那样，行业员工数在一定程度上可以用来表示行业规模水平。一方面，规模越大的行业更有能力从事研发等对其所有权优势具有积极影响的经济活动；另一方面，规模越大的行业有更加明显的内部分工效应。在列(3)中，显示性比较优势指数的系数估计值为负值，但并没有通过显著性检验；值得说明的是，尽管列(4)—(6)中的系数估计值为正，但也没有通过显著性检验，这一结果表明以此变量表示的全球化节点更为显著或者外向型发展程度相对较高的产业对其自身价值链升级具有一定的推动作用，但这种效应并不明显。在列(4)—(6)的回归结果中，出口规模的系数估计值始终为负，且在10%的显著性水平下通过检验。出现这一结果的可能原因是:在考察期间内，中国主要依靠出口附加值较低的产品来扩大出口规模，因此出口规模的扩大会在一定程度上抑制价值链的升级。R&D的估计系数始终为正，且在列(5)—(6)的回归结果中始终在5%的显著性水平下通过检验。这一结果与理论预期基本是一致的。流动资产周转次数在列(6)中的估计系数为正值，且在5%的显著性水平下通过检验，这一结果表明行业活力确实能够显著促进价值链升级。

(二)基于要素密集度特征的分样本回归结果

为进一步分析不同要素密集度特征的制造业部门行业集中度和地区专业化对价值链升级的影响，揭示不同制造业部门的产业集聚对其价值链升级影响存在的差异性，接下来将17个制造业部门按照要素密集度特征进行分类。根据WIOD数据库构建的相关说明以及部分学者如戴翔等(2017)对WIOD数据库中相关产业的划分，此处再将WIOD数据库中17个制造业部门按照要素密集度特征划分为劳动密集型制造业、资本密集型制造业和技术密集型制造业等三大类[注]劳动密集型：纺织品、服装、皮革和相关产品制造(r6)；木材、木材制品及软木制品的制造(家具除外)、草编制品及编织材料物品制造(r7)；家具制造以及其他制造业(r22)。资本密集型：食品、饮料、烟草制品制造(r5)；纸和纸制品制造(r8)；记录媒介物的印刷及复制(r9)；焦炭和精炼石油产品制造(r10)；橡胶和塑料制品制造(r13)；其他非金属矿物制品制造(r14)；基本金属制造(r15)；机械设备除外的金属制品制造(r16)。技术密集型：化学品及化学制品制造(r11)；基本医药产品和医药制剂制造(r12)；计算机、电子产品和光学产品制造(r17)；电力设备制造(r18)；未另分类的机械和设备制造(r19)；交通运输设备制造(r20、r21)。。据此，我们将基于要素密集度分类的制造业OLS回归结果报告于表4。

表4 基于要素密集度分类的制造业OLS回归结果

表4报告了基于不同要素密集度分类的制造业产业集聚对价值链攀升的影响。观察表4劳动密集型、资本密集型、技术密集型三类制造业与表3总样本的回归结果可以发现：以行业集中度和地区专业化为表现的产业集聚优势影响价值链攀升具有行业差异性。具体而言，行业集中度表示的产业集聚优势对劳动密集型行业在全球价值链位置的攀升具有微弱的正向作用，对资本密集型行业具有显著的负向作用，而对技术密集型行业影响则未表现出显著性。这一差异性结果表明，在产业集聚发展的初期，其对劳动密集型产业攀升全球价值链是有一定的推动作用的，但是对于资本密集型产业而言，垄断等低效率因素可能发挥着更加主动的作用，从而在一定程度上抑制了价值链攀升。而对于技术密集型行业而言，行业集中度虽然更多反映的是市场势力等垄断因素，但行业属性特征决定了其对价值链攀升可能不具备显著影响。以地区专业化表示的产业集聚优势，在所有分样本中的系数估计值均为正，且通过了显著性统计检验，但在不同的分样本组中其作用大小有别。具体而言，产业集聚在地区专业化层面的优势，对技术密集型制造业行业的价值链攀升促进作用最大，其次是对资本密集型行业，最后是对劳动密集型行业。这表明行业越是处于高端领域，更为高级化的产业集聚所带来的优势对价值链攀升的作用会越明显。由此可见，基于要素密集度特征的分样本回归结果部分证实了理论假说3。

(三)面板门槛回归结果

结合前文制造业细分产业层面的回归结果，同时基于要素密集度分类的制造业OLS回归结果可以得出以下结论：行业集中度与地区专业化对制造业价值链攀升的影响可能存在非对称和非线性的特点。因此，当变量门限不同时，自变量对因变量的影响存在巨大的差异性。为此，需要建立面板门限模型刻画门限变量和被解释变量之间的非对称和非线性关系。鉴于各行业的行业集中度和地区专业化存在较大差异，以及集聚效应的两种形式均存在滞后效应，我们将行业集中度和地区专业化的滞后一期作为门槛变量分别进行讨论，以此来考察各行业最优的行业集中度和地区专业化。

以行业集中度滞后一期作为门槛变量，其公式设定为：

Gvc_po=α+β1Ind+β21Indt-1·I(Ind≤λ1)+β22Ind·I(Ind>λ1)+β3Local+

β4Ln emp+β5RCA+β6Export+β7Ln rd+β8Num+ε

(4)

其中:λ为待估计的门槛值;I(Ind)为指标函数。

接下来检验行业集中度滞后一期是否存在单、双重门限，其结果如表5所示。由表5中p值可知，总样本以及各分样本双重门槛效应至少在10%显著性水平下通过检验。为进一步说明行业集中度程度作为门槛变量对不同要素密集型行业可能存在的影响，进一步对不同样本做门槛回归，结果如表6所示。

表5 行业集中度滞后一期门槛值及检验

注：每个样本后第一行Single代表单一门限回归，Double代表双门限回归，其中“/”前后分别代表双门限回归的两个估计值；RSS、MSE、Fstat、Prob分别表示残差平方和、均方误差、F统计量、概率值；Crit10、Crit5、Crit1分别表示10%、5%、1%的置信水平。

表6 以行业集中度为门槛变量的回归结果

注：估计系数下( )内的数字为系数估计值的t统计量；*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平；L.Ind_0、L.Ind_1、L.Ind_2分别表示当地区专业化程度小于第一个门槛值、介于两个门槛值之间以及大于第二个门槛值时，其对全球价值链分工地位的影响程度；P值报告的是F检验的p值。

从表6中L.Ind_0、L.Ind_1以及L.Ind_2三个变量回归系数大小可以看出，行业集中度对全球价值链分工地位的影响在不同样本和不同区间内均存在较大差异，其影响并非单调递增或者单调递减，而是存在“递增-递减”或者“递减-递增”的复杂情况。换言之，行业集中度对价值链分工地位的影响存在“U型”或者“倒U型”关系。以资本密集型行业为例：当行业集中度程度位于第一个门槛值(即2.144)之下时，其对价值链分工地位的提升具有消极影响，行业集中度每提升1%时，价值链分工地位相应会降低4%；当行业集中度位于第一个门槛值(2.144)与第二个门槛值(2.116)之间时，其对价值链分工地位提升的积极影响相对减小，行业集中度每提升1%时，价值链分工地位会相应降低1.8%；当行业集中度程度位于第二个门槛值之上时，其对价值链分工地位提升的积极影响进一步增强，行业集中度每提升1%时，价值链分工地位会相应降低5.3%。同样的方法用于其他样本的分析结果也表明，行业集中度对不同行业的价值链分工状况的影响具有差异性。

以地区专业化滞后一期作为门槛变量，其公式设定为：

Gvc_po=α+β1Local+β21Localt-1·I(Local≤λ1)+β22Local·I(Local>λ1)+β3Local+

β4Ln emp+β5RCA+β6Export+β7Ln rd+β8Num+ε

(5)

同样地，λ为待估计的门槛值；I(Local)为指标函数。

对地区专业化滞后一期存在单、双重门限的检验结果如表7所示。由表7中p值可以看出，总样本和各分样本至少在5%显著性水平下具有双重门槛效应。因此，为进一步说明地区专业化作为门槛变量对不同要素密集型行业可能存在的影响，我们进一步对不同样本做了门限回归，其结果如表8所示。

表7 地区专业化滞后一期门限值及检验

注：同表5。

从表8中L.Local_0、L.Local_1以及L.Local_2变量回归系数大小可以看出，地区专业化对不同样本和不同区间内全球价值链分工地位的影响均存在较大差异，其影响并非单调递增或者单调递减，而是存在“递增-递减”或者“递减-递增”的复杂情况。同样，地区专业化程度对价值链分工地位的影响存在“U型”或者“倒U型”关系。以技术密集型产业为例,当地区专业化程度位于第一个门槛值(即0.742)之下时，其对价值链分工地位的正向提升作用相对较弱，地区专业化每提升1%时，价值链分工地位相应提升约1.9%；当地区专业化程度位于第一个门槛值(0.742)与第二个门槛值(0.804)之间时，显著提高了价值链分工地位，即地区专业化每提升1%时，价值链分工地位提升7.1%；当地区专业化程度高于第二个门槛值时，其对价值链分工地位提升的促进作用有所减弱，地区专业化每提升1%时，价值链分工地位提升3.8%。同样的方法分析其他样本可以得出,地区专业化对价值链分工地位的影响在不同行业具有差异性。

总之，基于总样本、分样本以及门槛回归的结果可见，前文的理论假说1—3基本得到了较好的逻辑一致性计量检验证明。

表8 以地区专业化为门槛变量的回归结果

注：同表6。

(四)稳健性检验结果

(1)基于内生性处理的稳健性检验结果。由于经济惯性的作用，被解释变量的上一期可能会对下一期产生影响，即上一期的全球价值链分工地位状况会影响本期全球价值链分工地位。因此,将被解释变量的滞后一期作为解释变量纳入到式(4)中，由此可以得到式(6)：

Gvc_poi,t=α+α1Gvc_poi,t-1+β·Indi,t+γ·Locali,t+φ·xi,t+δi+δt+εi,t

(6)

此外，由于上述各关键解释变量对制造业全球价值链分工地位(GVC)的影响可能存在着双向作用关系，即：集聚优势程度的提高可能对价值链攀升产生影响，反过来价值链攀升也会引致集聚优势的变化。因此，可能存在的“互为因果”问题会影响到模型回归结果的稳健性和可靠性。为此，在依次将上述各主要解释变量逐步作为内生变量进行控制后，对动态面板数据模型重新进行系统GMM回归估计，所得结果报告于表6。所谓逐步将各个解释变量都控制为内生变量进行逐步回归是指表9列(1)仅引入Ind和Local两个解释变量，并在回归中设定该二者为内生变量回归而得；列(2)进一步引入Ln emp，再将Ind、Local以及Ln emp设定为内生变量进行回归。以此类推，直到全部变量均控制为内生变量进行回归为止。

从表9的检验结果看，在考虑经济惯性的作用以及控制了各关键解释变量的内生性影响后，与前述表3的回归结果相比可以发现，各关键解释变量的回归系数值的正负性和显著性均未发生实质性变化，从而在一定程度上表明前述检验结果的稳健性和可靠性。

表9 基于内生性处理的稳健性检验结果

注：*、**、***分别表示回归结果在10%、5%、1%置信水平下通过显著性检验；AR(1)、AR(2)检验的零假设为残差不存在一阶、二阶自相关；Sargan、Hansen检验的零假设为工具变量与残差无相关性，即模型不存在过度识别；Wald检验的零假设为回归方程解释变量系数联合显著。下同。

(2)基于替代变量的稳健性检验结果。学术界除了使用全球价值链分工地位指数作为价值链分工地位测度指标外，Koopman et al.(2013)提出的出口国内附加值率(DVR)和Johnson et al.(2012)开发的国内附加值出口占比(VAXR)也是测度价值链分工地位的常用指标。为此，我们再使用上述两个指标分别作为价值链分工地位的替代变量对式(6)进行重新估计，所得结果汇报于表10。

表10 基于替代变量的稳健性检验结果

(续表10)

被解释变量:DVR(1)(2)被解释变量:VAXR(3)(4)Num-0.032**(2.68)-0.030**(2.56)常数项0.074**(2.58)-0.385**(-2.13)-0.096*(-1.95)-0.689**(-2.91)AR(1)0.10410.15280.13190.1032AR(2)0.43280.39760.43270.3824Sargan1.00000.95401.00000.9602Hansen1.0001.0001.0001.000Wald0.0000***0.0000***0.0000***0.0000***

根据表10的回归结果可以发现，无论是采用出口国内附加值率(DVR)还是采用国内附加值出口占比作为全球价值链分工地位的替代变量，各关键解释变量的回归结果与前述各表相比均未发生实质性变化，进一步说明了前述回归结果的稳健性和可靠性。对于各变量的回归结果，此处不再一一赘述。

六、结论及政策启示

产业集聚是否影响以及如何影响制造业价值链攀升这一问题，目前尚无直接研究。本文从产业集聚的地区专业化和行业集中度两个层面出发，在利用WIOD最新版本的世界投入产出表的基础上，实证研究了产业集聚对价值链分工地位的影响。研究结果表明：从总体层面看，以行业集中度为表现的产业集聚优势对攀升全球价值链具有抑制作用，以地区专业化为表现的产业集聚优势对价值链攀升具有积极促进作用；从分样本层面看，以行业集中度为表现的产业集聚优势，对劳动密集型产业攀升全球价值链具有较弱的正向促进作用，对资本密集型产业呈现出显著的负向作用，而对于技术密集型产业的作用不显著；从面板门槛回归结果看，将行业集中度和地区专业化分别作为门槛变量，其对不同要素密集型制造业以及不同门槛区间内的影响具有显著差异，基本呈现出“正U型”或者“倒U型”影响曲线。

本文研究不仅有助于深化对影响制造业攀升全球价值链的因素认识，也有助于更好发挥中国制造业的集聚优势，从而更好地促进价值链攀升，具体的政策启示主要有：

首先，在中国当前的制造业布局和价值链分工条件下，行业集中度和地区专业化对不同要素密集度特征制造业的影响不尽相同，因此，根据产业类型有针对性地提出不同的产业集聚政策对中国攀升价值链影响效应具有重要意义和作用；其次，客观认识和正确判断不同类型制造业的地区专业化和行业集聚程度。产业集聚对价值链攀升的影响并不是一蹴而就的，更不是线性和对称性的影响，而是具有显著的非线性门槛特征。因此，在实施产业集聚政策的过程中，应根据不同产业的行业集中度和地区专业化程度理性判断各类产业攀升全球价值链的难易程度、空间大小和政策强弱。总之，根据不同类型产业以及各类产业的集聚程度，有针对性、科学合理地实施产业集聚政策，这对中国制造业攀升全球价值链尤为重要。