張百珍 張 捷 張伯超

一 引言及文獻(xiàn)述評(píng)

20世紀(jì)90年代以來，參與全球價(jià)值鏈(Global Value Chain,GVC)分工成為各國(guó)經(jīng)濟(jì)快速融入全球化的主導(dǎo)路徑。中國(guó)以勞動(dòng)力、土地等要素比較優(yōu)勢(shì)嵌入到GVC分工體系中，被譽(yù)為“世界工廠”。然而，新冠疫情大流行、俄烏沖突等“黑天鵝”事件接踵而至，逆全球化和單邊制裁甚囂塵上，發(fā)達(dá)國(guó)家產(chǎn)業(yè)“再本土化”等因素疊加，近年來國(guó)際貿(mào)易和國(guó)際投資大幅萎縮，全球供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈危機(jī)頻發(fā)，中國(guó)制造業(yè)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，重構(gòu)全球價(jià)值鏈的需求也日益迫切。在此百年未有之大變局加速演進(jìn)背景下，提升我國(guó)制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，讓“中國(guó)智造”高質(zhì)量發(fā)展，成為亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題(余姍，2021)[1]。與此同時(shí)，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革席卷全球，隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)快速融合，創(chuàng)造出全新的商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值由2005年的2.6萬(wàn)億元擴(kuò)張到2020年的39.2萬(wàn)億元，成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)最強(qiáng)勁的增長(zhǎng)極。而全球已有超過170個(gè)國(guó)家或地區(qū)發(fā)布了“數(shù)字戰(zhàn)略”，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的新引擎、產(chǎn)業(yè)升級(jí)的新路徑、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)(張艷萍等，2021)[2]。當(dāng)前我國(guó)正處于加快構(gòu)建新發(fā)展格局的重要戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變期，探討如何構(gòu)筑數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢(shì)，通過數(shù)字化賦能提升制造業(yè)在全球價(jià)值鏈中的參與程度，對(duì)在更高水平上實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)的相互促進(jìn)意義十分重大。

本研究與以下三類文獻(xiàn)密切相關(guān)。第一類是數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究。Don Tapscott(1995)最早在《Digital Economy》一書中提及“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”概念。之后，諸多學(xué)者和組織分別從經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、投入產(chǎn)出、商業(yè)模式、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)等視角廣泛探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義(裴長(zhǎng)洪等，2018)[3]。被學(xué)者普遍接受的數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義是以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體、以信息化為重要推力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)(G20,2016)[4]，包括數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字化治理和數(shù)據(jù)價(jià)值化(Tapscott，1996[5]；中國(guó)信息通信研究院，2020[6])等四大形態(tài)。其后，學(xué)者開始探討如何測(cè)算數(shù)字經(jīng)濟(jì)，主要采用的核算方法有兩種：一是直接核算法，即計(jì)算數(shù)字產(chǎn)業(yè)化與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的規(guī)模；二是指標(biāo)體系核算法，即采用國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算、增加值剝離以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)衛(wèi)星賬戶構(gòu)建(楊仲山和張美慧，2019[7]；續(xù)繼和唐琦，2019[8])等方法測(cè)算城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。不同于上述文獻(xiàn)，本文聚焦于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化對(duì)中國(guó)制造業(yè)參與全球價(jià)值鏈分工的影響。

第二類是全球價(jià)值鏈研究。1994年，Gereffi等首次提出“全球價(jià)值鏈”概念，為分析一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力提供了新視角(何文彬，2020)[9]。其后，Humphrey和Schmitz(2002)[10]探討了全球價(jià)值鏈的治理模式，Gereffi(2002)[11]等根據(jù)市場(chǎng)交易的復(fù)雜程度、識(shí)別交易的能力和供應(yīng)能力，將全球價(jià)值鏈的治理模式細(xì)分為市場(chǎng)型(Market)、模塊型(Modular)、關(guān)系型 (Relational)、領(lǐng)導(dǎo)型(Captive)和科層型(Hierarchy)。隨著世界投入產(chǎn)出表權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)WIOD、OECD、GTAP、ADB-ICIO的陸續(xù)問世，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始對(duì)全球價(jià)值鏈進(jìn)行量化分析。目前GVC量化分析的主流模型是Koopman et al.(2010)[12]提出的KPWW測(cè)算模型和Wang et al.(2017)[13]提出的WWZ模型。由于Wang et al.(2017)[13]將一國(guó)的出口總值分解為16個(gè)部分，實(shí)現(xiàn)了貿(mào)易增加值的完全分解，故其對(duì)GVC地位指數(shù)、參與度指數(shù)和長(zhǎng)度指數(shù)的測(cè)算最為全面。接下來，學(xué)者們從不同角度分析了全球價(jià)值鏈各維度的影響因素，例如人工智能(呂越等，2020)[14]、金融結(jié)構(gòu)(盛斌和景光正，2019)[15]、制造業(yè)服務(wù)化(潘安等，2020)[16]、 外資引入(李向毅等，2021)[17]、服務(wù)貿(mào)易自由化(韓民春和楊承奧，2021)[18]、突發(fā)公共衛(wèi)生事件(汪亞楠等，2021)[19]等對(duì)GVC分工地位的影響。但這些文獻(xiàn)多從GVC地位指數(shù)、參與度指數(shù)進(jìn)行單維度或雙維度分析，涉及到GVC長(zhǎng)度的研究較少。徐博等(2021)[20]研究認(rèn)為中間品關(guān)稅減讓可以延長(zhǎng)企業(yè)的前后向價(jià)值鏈長(zhǎng)度。閆云鳳和趙忠秀(2018)[21]將中國(guó)參與全球價(jià)值鏈的生產(chǎn)鏈長(zhǎng)度分為純國(guó)內(nèi)、傳統(tǒng)貿(mào)易和GVC生產(chǎn)鏈，得出隨著我國(guó)制造業(yè)嵌入GVC，大部分細(xì)分行業(yè)的生產(chǎn)鏈長(zhǎng)度以及純國(guó)內(nèi)、傳統(tǒng)貿(mào)易和GVC生產(chǎn)鏈長(zhǎng)度都變長(zhǎng)了的結(jié)論。本文著重從制造業(yè)整體層面分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)GVC長(zhǎng)度的影響。

第三類是數(shù)字經(jīng)濟(jì)與全球價(jià)值鏈關(guān)系的研究。目前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與全球價(jià)值鏈細(xì)分角度相結(jié)合的研究較少。李馥伊(2018)[22]基于WIOD世界投入產(chǎn)出表測(cè)量行業(yè)數(shù)字化水平，以通訊與信息服務(wù)對(duì)各個(gè)制造業(yè)部門的投入作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)，首次系統(tǒng)分析了行業(yè)層面數(shù)字化水平對(duì)全球價(jià)值鏈升級(jí)的影響，這為其他學(xué)者研究行業(yè)層面數(shù)字化水平提供了參考。后續(xù)學(xué)者采用此方法拓展研究維度。張艷萍(2021)[2]將研究維度拓展為3個(gè)指標(biāo)，選取計(jì)算機(jī)和電子產(chǎn)品、郵政和通訊業(yè)、電信業(yè)三個(gè)行業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)部門，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)部門對(duì)中國(guó)各制造部門的增加值投入量來衡量數(shù)字化水平，然后從GVC廣度和高度兩個(gè)維度分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)全球價(jià)值鏈分工的影響。張晴和于津平(2021)[23]將指標(biāo)拓展為8個(gè)，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字化媒體、數(shù)字化交易三個(gè)方面估算企業(yè)層面的數(shù)字化水平，得出制造業(yè)數(shù)字化水平對(duì)企業(yè)全球價(jià)值鏈分工地位有顯著提升作用。齊俊妍和任奕達(dá)(2021)[24]在上述方法的基礎(chǔ)上，測(cè)算國(guó)家數(shù)字化發(fā)展水平，再乘以行業(yè)數(shù)字化比率作為行業(yè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)滲透指標(biāo)，得出行業(yè)數(shù)字化滲透會(huì)提升制造業(yè)GVC地位的結(jié)論。上述文獻(xiàn)雖然做了有益探索，但存在兩點(diǎn)不足：一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)量指標(biāo)維度較窄，如測(cè)算行業(yè)層面數(shù)字化水平?jīng)]有將數(shù)字技術(shù)、數(shù)字服務(wù)、數(shù)字金融納入。本文擬對(duì)照城市層面的數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)量指標(biāo)，參考中國(guó)信通院、歐盟等的測(cè)量方法，進(jìn)一步拓展產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平的測(cè)量維度。二是鮮有文獻(xiàn)將GVC長(zhǎng)度指數(shù)納入分析框架，多從GVC地位指數(shù)進(jìn)行單維度或雙維度分析。事實(shí)上，GVC長(zhǎng)度(即生產(chǎn)分割步長(zhǎng))是價(jià)值鏈分析的有力工具，它從生產(chǎn)細(xì)分的維度測(cè)度產(chǎn)業(yè)間聯(lián)系(倪紅福，2016)[25]。GVC長(zhǎng)度既關(guān)系到分工效率，又深刻影響全球供應(yīng)鏈的安全，在新冠疫情后重建全球價(jià)值鏈的過程中，需要重新審視與GVC長(zhǎng)度相關(guān)的效率和安全的關(guān)系。

本文的邊際貢獻(xiàn)是：(1)研究視角上，不同于既有的國(guó)家和城市層面數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究，本文從行業(yè)角度考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中國(guó)制造業(yè)嵌入全球價(jià)值鏈的影響，同時(shí)將GVC長(zhǎng)度引入分析框架，考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中國(guó)制造業(yè)參與GVC的綜合影響。(2)通過動(dòng)態(tài)面板實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)GVC分工兩個(gè)維度的正向影響，并進(jìn)行行業(yè)異質(zhì)性分析。(3)研究方法上，借鑒歐盟和中國(guó)信通院測(cè)算的城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)字公共服務(wù)三方面構(gòu)建10個(gè)二級(jí)指標(biāo)衡量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化水平。(4)機(jī)制分析上，將國(guó)家之間的冰山貿(mào)易成本拓展到產(chǎn)業(yè)層面，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)冰山貿(mào)易成本，同時(shí)測(cè)算資源配置效率和技術(shù)創(chuàng)新指數(shù)進(jìn)行中介效應(yīng)分析。

后文結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分討論數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)參考全球價(jià)值鏈分工的影響機(jī)制，提出研究假說；第三部分為計(jì)量模型構(gòu)建與變量說明；第四部分為實(shí)證結(jié)果分析；第五部分為機(jī)制檢驗(yàn)；第六部分為結(jié)論與研究展望。

二 影響機(jī)制與研究假說

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)一國(guó)制造業(yè)參與GVC的影響機(jī)制可以從兩個(gè)維度來測(cè)量：一是GVC參與度指數(shù)，用于衡量一國(guó)產(chǎn)業(yè)在全球價(jià)值鏈的參與程度，指標(biāo)數(shù)值越大，則參與程度越深。二是GVC長(zhǎng)度指數(shù)，指一國(guó)產(chǎn)業(yè)部門在從原材料到最終產(chǎn)品的全球生產(chǎn)過程中所承擔(dān)的階段(環(huán)節(jié))數(shù)量，即從初級(jí)要素的提供者到最終產(chǎn)品的使用者之間的距離(孟祺，2021)[26]。那么，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)參與GVC的兩個(gè)維度究竟是通過哪些機(jī)制產(chǎn)生影響的呢？本文刪繁就簡(jiǎn)，將主要影響機(jī)制歸納如下。

(一)成本節(jié)約效應(yīng)

全球價(jià)值鏈分工是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到高級(jí)階段即全球化階段的產(chǎn)物。楊格(1996)[27]的分工理論表明，分工能否演進(jìn)取決于分工效率的提升與由此帶來的因中間環(huán)節(jié)增多而導(dǎo)致交易成本上升的比較，如果效率提升足以彌補(bǔ)因此而帶來的成本上升，那么分工就能夠演進(jìn)和細(xì)化。國(guó)際分工產(chǎn)生的跨境交易(如談判、簽約、通關(guān)、檢驗(yàn)、物流、保險(xiǎn)、金融等)成本較高，如果數(shù)字技術(shù)能夠在一定程度上突破這些障礙(尤其是其中的大部分制度性障礙)，國(guó)際貿(mào)易的交易成本將會(huì)大大減少，從而推動(dòng)國(guó)際分工深入發(fā)展。

新新貿(mào)易理論的代表人物Melitz(2003)[28]認(rèn)為企業(yè)出口受兩種因素影響：進(jìn)入國(guó)際市場(chǎng)的固定成本和企業(yè)的可變成本。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可有效降低企業(yè)的這兩種成本，進(jìn)而影響企業(yè)的國(guó)際分工參與度和長(zhǎng)度。主要原因有三：一是數(shù)字技術(shù)能夠降低價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)由于信息不對(duì)稱所產(chǎn)生的交易成本，特別是無(wú)紙化貿(mào)易、電子認(rèn)證、電子簽名、線上談判等技術(shù)顯著減少了貿(mào)易環(huán)節(jié)的交易成本(Jullien，2012[29]；Schor，2017[30])。二是以人工智能和云計(jì)算為基礎(chǔ)的智慧物流可以實(shí)現(xiàn)貨物分揀、包裝、運(yùn)輸、存儲(chǔ)一體化，數(shù)字技術(shù)還使企業(yè)可以實(shí)時(shí)掌握物流狀況，顯著降低物流成本。三是在線翻譯克服了線上交易的語(yǔ)言鴻溝，可以提高溝通的效率和頻次，降低溝通成本。

質(zhì)言之，首先，數(shù)字技術(shù)使企業(yè)參與全球價(jià)值鏈的溝通協(xié)調(diào)成本下降、合作效率提高，顯著降低了企業(yè)進(jìn)入國(guó)際市場(chǎng)的門檻，使中小企業(yè)能夠參與國(guó)際貿(mào)易，快速融入全球價(jià)值鏈，提高產(chǎn)業(yè)的全球價(jià)值鏈參與度。再次，為節(jié)約成本和提高效率，數(shù)字技術(shù)驅(qū)使分工的功能連接向模塊化和標(biāo)準(zhǔn)化方向演變，使企業(yè)更加專注于專業(yè)化生產(chǎn)，朝著“專精特新”的路線演進(jìn)，有利于拓展一國(guó)產(chǎn)業(yè)在全球價(jià)值鏈上的長(zhǎng)度。

假說1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低國(guó)際貿(mào)易成本深化制造業(yè)的GVC參與度，同時(shí)促使國(guó)際分工向模塊化演進(jìn)，進(jìn)一步促進(jìn)垂直專業(yè)化和延長(zhǎng)GVC長(zhǎng)度。

(二)技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)

數(shù)字技術(shù)作為一種全新的生產(chǎn)力，對(duì)供給側(cè)的深刻影響主要體現(xiàn)在技術(shù)創(chuàng)新。一是數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和有效應(yīng)用有助于縮短研發(fā)周期，促進(jìn)企業(yè)研發(fā)效率與研發(fā)能力提升(郭海和韓佳平， 2019)[31]。同時(shí)，企業(yè)利用數(shù)字技術(shù)改造生產(chǎn)設(shè)備，有利于提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、增強(qiáng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。二是數(shù)字技術(shù)增強(qiáng)了企業(yè)整合外部創(chuàng)新資源與鏈接外部環(huán)境的能力，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈的創(chuàng)新協(xié)作與整合，有助于破解研發(fā)瓶頸(李唐等，2020)[32]。三是數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用喚醒了個(gè)性化、多樣化的小眾需求，使私人訂制、DIY設(shè)計(jì)等商業(yè)模式大增，激發(fā)出“長(zhǎng)尾經(jīng)濟(jì)”的潛力，增強(qiáng)了供應(yīng)鏈柔性，有利于提升制造業(yè)在全球價(jià)值鏈上的價(jià)值增長(zhǎng)空間。四是數(shù)字平臺(tái)的廣泛應(yīng)用顯著降低各行業(yè)的投資和技術(shù)門檻，使中小企業(yè)融入全球價(jià)值鏈變得更為容易。質(zhì)言之，數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新效應(yīng)主要通過提高分工效率來增強(qiáng)制造業(yè)在全球價(jià)值鏈上的比較優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而增加制造業(yè)的GVC參與度和生產(chǎn)長(zhǎng)度。

假說2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、提高生產(chǎn)效率推動(dòng)制造業(yè)在全球價(jià)值鏈中的參與度和生產(chǎn)長(zhǎng)度增加。

(三)資源配置優(yōu)化效應(yīng)

全球價(jià)值鏈分工是根據(jù)各國(guó)要素稟賦優(yōu)勢(shì)來配置資源的產(chǎn)物。數(shù)字經(jīng)濟(jì)不僅帶來數(shù)據(jù)這一新要素，還通過新技術(shù)、新組織、新業(yè)態(tài)對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)的要素稟賦及配置方式產(chǎn)生影響，在很大程度上改變了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)，推動(dòng)了資源要素的重組和優(yōu)化配置。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過資源配置優(yōu)化效應(yīng)提升了制造業(yè)在全球價(jià)值鏈中的參與程度。首先，數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)的資本配置效率。數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使企業(yè)將更多的資金用于高效率、高附加值的數(shù)字化改造上，如建設(shè)智能化的生產(chǎn)線、數(shù)字車間、智慧物流、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等，這些投資提高了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和管理水平，有力地推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，使高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)獲得迅猛發(fā)展。其次，數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化了勞動(dòng)力配置效率。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化大大減少了重復(fù)勞動(dòng)，精簡(jiǎn)了用工數(shù)量，使高技能勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到附加值更高的部門尋求發(fā)展，從而使全產(chǎn)業(yè)的人力資本結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化。人力資本具有技術(shù)溢出效應(yīng)，高技能勞動(dòng)力的聚集增強(qiáng)了企業(yè)的研發(fā)效率和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。其三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高要素的總體配置效率。企業(yè)利用算法和智能識(shí)別系統(tǒng)開展柔性制造，即時(shí)調(diào)配生產(chǎn)過程中的要素資源，避免了資源錯(cuò)配和浪費(fèi)(Acemoglu和Autor,2019)[33]。資源配置效率的優(yōu)化推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)要素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新體系、組織形態(tài)、商業(yè)模式等進(jìn)行變革，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，提升其在全球價(jià)值鏈中的參與程度。

假說3：數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化資源配置提升一國(guó)制造業(yè)在全球價(jià)值鏈分工中的參與度。

三 計(jì)量模型構(gòu)建與變量說明

(一)模型設(shè)定

本文建立如下計(jì)量模型考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中國(guó)制造業(yè)嵌入全球價(jià)值鏈的影響：

GVCpartiit=α2+β2Digit+γ2∑Controlit+Vt+θit

(1)

GVClengthit=α3+β3Digit+γ3∑Controlit+φt+ζit

(2)

其中，GVCpartiit、GVClengthit分別表示我國(guó)制造業(yè)i行業(yè)t時(shí)間的全球價(jià)值鏈參與度指數(shù)、長(zhǎng)度指數(shù)。Dig表示行業(yè)的數(shù)字化水平，Control表示控制變量合集。V、φ表示時(shí)間固定效應(yīng)，θ、ζ表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(二)變量測(cè)度及數(shù)據(jù)說明

1.被解釋變量

本文依據(jù)Wang et al.(2017)[13]對(duì)一國(guó)出口的分解方法，構(gòu)建中國(guó)制造業(yè)的GVC參與度和長(zhǎng)度指標(biāo)，并借助世界投入產(chǎn)出表的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度。根據(jù)世界投入產(chǎn)出表，利用總產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)和行業(yè)平衡條件可以將增加值分解為：

(3)

其中，Ass為s國(guó)國(guó)內(nèi)對(duì)s國(guó)的消耗系數(shù)矩陣；Asr為r國(guó)對(duì)s國(guó)的消耗系數(shù)矩陣；Es*為s國(guó)的總出口列向量。

兩邊同乘Lss=(I-Ass)-1(里昂惕夫逆矩陣)：

Xs=(I-Ass)-1Yss+(I-Ass)-1Es*=LssYss+LssEs*=Lss(Yss+Es*)

(4)

進(jìn)一步，對(duì)總出口按中間產(chǎn)品、最終產(chǎn)品和最終吸收目的地進(jìn)行分解，可以得到：

(5)

(6)

由此可知，一國(guó)行業(yè)的國(guó)內(nèi)增加值由三部分構(gòu)成：一是V_D部分，該部分增加值不涉及國(guó)際貿(mào)易，生產(chǎn)的產(chǎn)品純粹滿足國(guó)內(nèi)最終需求。二是V_RT，指本國(guó)出口直接被進(jìn)口國(guó)吸收的最終產(chǎn)品增加值。三是中間產(chǎn)品出口的國(guó)內(nèi)增加值，包含了全球價(jià)值鏈的全部跨境生產(chǎn)環(huán)節(jié)。該部分可進(jìn)一步分解為：(3a)隱含在中間產(chǎn)品出口中的增加值，被進(jìn)口國(guó)用來加工生產(chǎn)并在其國(guó)內(nèi)直接消費(fèi)；(3b)出口的中間品被進(jìn)口國(guó)作為原材料用于生產(chǎn)，然后出口本國(guó)；(3c)產(chǎn)品被進(jìn)口國(guó)加工生產(chǎn)后再出口到第三國(guó)，跨境兩次或以上。

(1)全球價(jià)值鏈參與度

全球價(jià)值鏈參與度指標(biāo)用于衡量一國(guó)產(chǎn)業(yè)在全球價(jià)值鏈中的參與程度，指標(biāo)數(shù)值越大，則參與越深。Hummels et al.(2001)[34]提出，一國(guó)可以通過前向聯(lián)系和后向聯(lián)系兩種途徑參與全球價(jià)值鏈分工，其構(gòu)建的全球價(jià)值鏈參與度指數(shù)被學(xué)界廣泛采用。但此方法存在兩個(gè)缺陷：一是將出口總額作為分母，當(dāng)一些行業(yè)出口規(guī)模很小時(shí)，容易高估其GVC參與度(張艷萍等，2021)[2]；二是未考慮進(jìn)口中間品被本國(guó)直接吸收的貿(mào)易方式。Wang et al.(2017)[13]拓展Hummels的理論，構(gòu)建了新的GVC參與度指數(shù)，包含一國(guó)參與GVC的全部環(huán)節(jié)。分別用GVC前向參與度和后向參與度表示，此方法彌補(bǔ)了Hummels測(cè)度方法的不足。公式如下：

(7)

(8)

(9)

(2)全球價(jià)值鏈長(zhǎng)度

全球價(jià)值鏈長(zhǎng)度被定義為從一個(gè)國(guó)家產(chǎn)業(yè)部門原始投入到另一個(gè)國(guó)家最終產(chǎn)品的過程中的平均生產(chǎn)階段數(shù)量。長(zhǎng)度反映了生產(chǎn)過程分工細(xì)化的復(fù)雜程度，可以反映一國(guó)產(chǎn)業(yè)的上下游情況(Wang et al.,2017)[13]。GVC長(zhǎng)度越長(zhǎng)，產(chǎn)業(yè)鏈條越長(zhǎng)，表明該部門參與GVC分工越深入，同時(shí)也表明分工的風(fēng)險(xiǎn)增加?？偟纳a(chǎn)長(zhǎng)度(PLv)可以分為純國(guó)內(nèi)生產(chǎn)長(zhǎng)度(PLv_D)、傳統(tǒng)貿(mào)易生產(chǎn)長(zhǎng)度(PLv_RT)和全球價(jià)值鏈生產(chǎn)長(zhǎng)度(PLv_GVC)。全球價(jià)值鏈生產(chǎn)長(zhǎng)度又分為兩部分：一是進(jìn)口方直接吸收的產(chǎn)出和增加值(PLv_GVC_S)，二是進(jìn)口方加工再出口的產(chǎn)出和增加值(PLv_GVC_C)。PLv和PLv_GVC計(jì)算公式為：

(10)

(11)

其中，Xv_GVC_S指該部門增加值對(duì)應(yīng)的被s國(guó)直接吸收的總產(chǎn)出，Xv_GVC_C指該部門增加值對(duì)應(yīng)的被s國(guó)再加工出口的總產(chǎn)出。V_GVC_S代表該部門中間品出口(被s國(guó)直接吸收)所包含的國(guó)內(nèi)增加值，V_GVC_C代表該部門中間品出口(被s國(guó)再加工出口)所包含的國(guó)內(nèi)增加值。

2.核心解釋變量——制造業(yè)數(shù)字化水平

數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)參與全球價(jià)值鏈的影響主要體現(xiàn)于制造業(yè)數(shù)字化部分(張艷萍，2021)[2]，即制造業(yè)利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)的價(jià)值增值。本文借鑒齊俊妍和任奕達(dá)(2021)[24]的思路，利用Calvino et al.(2018)[35]通過ICT接入、ICT使用、機(jī)器人利用率等多維指標(biāo)測(cè)算“行業(yè)數(shù)字強(qiáng)度分類”的結(jié)果，篩選出具備中高技術(shù)強(qiáng)度的數(shù)字行業(yè)與WIOD數(shù)據(jù)庫(kù)世界投入產(chǎn)出表中的行業(yè)進(jìn)行匹配，匹配時(shí)綜合參考國(guó)際三大數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)算機(jī)構(gòu)(歐盟、OECD、聯(lián)合國(guó)國(guó)際電信聯(lián)盟)及國(guó)內(nèi)三大數(shù)字經(jīng)濟(jì)測(cè)算機(jī)構(gòu)(中國(guó)信息通信研究院、中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)研究院、上海社科院)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵的界定，得到數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字公共服務(wù)、數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新3個(gè)維度10個(gè)行業(yè)(如表1所示)，進(jìn)而測(cè)算行業(yè)數(shù)字化水平代表。本文運(yùn)用完全消耗系數(shù)核算行業(yè)數(shù)字化水平，用于衡量制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，計(jì)算公式如下：

表1 測(cè)度行業(yè)數(shù)字化水平的綜合指標(biāo)

(續(xù)上表)

(12)

其中，Digdj表示制造業(yè)j部門的數(shù)字化水平，adj表示制造業(yè)j部門對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托部門d的直接消耗，等號(hào)右邊第二項(xiàng)表示第一輪間接消耗，第三項(xiàng)表示第二輪間接消耗，依次類推。

3.控制變量

4.數(shù)據(jù)來源與變量描述性統(tǒng)計(jì)

首先，在計(jì)算全球價(jià)值鏈參與度、長(zhǎng)度指標(biāo)時(shí)，本文使用最新的2016年版WIOD數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)結(jié)合對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)全球價(jià)值鏈研究院UIBE數(shù)據(jù)庫(kù)，考察時(shí)段為2001—2014年。其次，行業(yè)出口額、行業(yè)就業(yè)人數(shù)來自《WIOD-SEA數(shù)據(jù)庫(kù)》，平均關(guān)稅率來源于《聯(lián)合國(guó)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)》，行業(yè)FDI、行業(yè)總產(chǎn)出來源于《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，行業(yè)勞動(dòng)報(bào)酬來自《世界銀行世界發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)》，公司營(yíng)業(yè)收入來自《國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)》。最后，本文將中國(guó)工業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)中的27個(gè)細(xì)分行業(yè)與WIOD數(shù)據(jù)庫(kù)中的制造業(yè)細(xì)分行業(yè)進(jìn)行匹配，得到17個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)(1)17個(gè)行業(yè)包括：C5、C6、C8-C22(按照WIOD世界投入產(chǎn)出表)。。各變量描述性統(tǒng)計(jì)分析見表2。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四 實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文使用雙向固定效應(yīng)模型和全面FGLS考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)制造業(yè)GVC兩個(gè)維度的影響，表3為基準(zhǔn)回歸結(jié)果。估計(jì)結(jié)果顯示：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)GVC參與度和長(zhǎng)度都有顯著影響，且影響系數(shù)為正，說明產(chǎn)業(yè)數(shù)字化有利于降低中小企業(yè)進(jìn)入國(guó)際市場(chǎng)的門檻，提升其GVC參與度；并且使得企業(yè)更專注于核心業(yè)務(wù)發(fā)展，深化專業(yè)分工，使得產(chǎn)業(yè)的GVC長(zhǎng)度變長(zhǎng)。全面FGLS考慮組內(nèi)自相關(guān)、組間異方差和同期相關(guān)性，被認(rèn)為是更有效率的估計(jì)方法，得到的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈參與度和長(zhǎng)度影響的系數(shù)都相對(duì)較小(0.442<0.636，0.295<0.838)。

表3 基準(zhǔn)回歸

(續(xù)上表)

(二) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換變量

本文使用制造業(yè)數(shù)字化直接消耗系數(shù)作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的替代變量進(jìn)行回歸分析。結(jié)果顯示，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)制造業(yè)GVC參與度和長(zhǎng)度均有促進(jìn)作用，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，證明了研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)I

(續(xù)上表)

2.運(yùn)用其他計(jì)量方法

內(nèi)生性處理。本文選取兩個(gè)工具變量解決由解釋變量?jī)?nèi)生性可能導(dǎo)致的估計(jì)偏誤問題。首先借鑒Nunn ( 2014)[38]、齊俊妍和任奕達(dá)(2021)[24]的方法，使用1984年固定電話數(shù)量乘以行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)用戶資源配置作為工具變量。Goldsmith-Pinkham et al.(2020)[39]將這種形式的工具變量稱為份額轉(zhuǎn)移(Shift-Share)，在本文中，份額對(duì)應(yīng)為1984年固定電話數(shù)量，用以衡量歷史上數(shù)字基建的發(fā)展程度。工具變量計(jì)算公式為：

(13)

其中，phone1984為1984年固定電話數(shù)量，Hit為行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)用戶資源配置，Value_addit表示行業(yè)增加值，labor_indit表示行業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量，User_intt表示互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量。數(shù)據(jù)分別來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、WIOD-SEA數(shù)據(jù)庫(kù)、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。為穩(wěn)健起見，本文選取行業(yè)數(shù)字化水平滯后一期作為第二個(gè)工具變量，同時(shí)對(duì)工具變量的外生性和有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，確保不存在弱工具變量問題。估計(jì)結(jié)果如表5所示，核心解釋變量系數(shù)均顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈參與度有推動(dòng)作用、有利于延長(zhǎng)GVC分工長(zhǎng)度。這進(jìn)一步證實(shí)了本文研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)II

3.動(dòng)態(tài)面板估計(jì)

將基準(zhǔn)模型(1)、 (2)擴(kuò)展為動(dòng)態(tài)模型，采用系統(tǒng)GMM進(jìn)行估計(jì)。方程設(shè)為：

GVCit=α4+β4Digit+hGVCit-1+γ4∑Controlit+λt+εit

(14)

GVCit表示GVC參與度指數(shù)和長(zhǎng)度指數(shù)。本文內(nèi)生變量選取GVCit的滯后一期和Dig, 控制變量視為外生變量，工具變量選取內(nèi)生變量的兩階及更高階的滯后項(xiàng),對(duì)GMM方程采用兩步估計(jì)法進(jìn)行迭代，結(jié)果報(bào)告在表5列(3)、 列(4)。AR(2)的P值大于0.1，表明隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)。Hansen檢驗(yàn)說明工具變量有效，不存在過度識(shí)別問題。由結(jié)果可知，無(wú)論是GVC參與度指數(shù)還是長(zhǎng)度指數(shù)，其一階滯后項(xiàng)和行業(yè)數(shù)字化水平都顯著通過檢驗(yàn)，說明全球價(jià)值鏈參與度和長(zhǎng)度具有長(zhǎng)期積累效應(yīng)，此結(jié)論與景光正和盛斌(2021)[40]研究結(jié)果一致，也進(jìn)一步驗(yàn)證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)制造業(yè)參與全球價(jià)值鏈兩個(gè)維度的提升作用。

(三)行業(yè)異質(zhì)性分析

國(guó)內(nèi)學(xué)者分析制造業(yè)行業(yè)異質(zhì)性時(shí)，主要有兩種劃分方法：第一種從要素稟賦視角，將制造業(yè)分為勞動(dòng)密集型行業(yè)、資本密集型行業(yè)和技術(shù)密集型行業(yè)(康淑娟，2018[41]；張艷萍等，2021[2])。第二種是參照OECD劃分標(biāo)準(zhǔn)，基于技術(shù)密集度將制造業(yè)分為高技術(shù)行業(yè)、中技術(shù)行業(yè)和低技術(shù)行業(yè)(何文彬，2018[9]；孫瑜康等，2019[42])。本文采用第二種分類，將制造業(yè)劃分為低技術(shù)、中技術(shù)和高技術(shù)行業(yè)(見表6)。

表6 基于技術(shù)密集度的行業(yè)分類

表7行業(yè)異質(zhì)性估計(jì)結(jié)果顯示：(1)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)高技術(shù)行業(yè)、中技術(shù)行業(yè)、低技術(shù)行業(yè)全球價(jià)值鏈參與度均有顯著正向影響，但影響幅度有所不同。數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中技術(shù)行業(yè)全球價(jià)值鏈參與度的影響最大，對(duì)高技術(shù)行業(yè)全球價(jià)值鏈參與度的影響最小。主要原因可能是中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(尤其是關(guān)鍵技術(shù))對(duì)國(guó)外的依賴性強(qiáng)，發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)華技術(shù)封鎖和出口限制嚴(yán)格，即使產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，對(duì)一些“卡脖子”技術(shù)的自主創(chuàng)新仍然需要時(shí)間，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全球價(jià)值鏈參與度的影響效果暫時(shí)相對(duì)有限。(2)數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了企業(yè)生產(chǎn)成本和貿(mào)易成本，大大促進(jìn)低技術(shù)行業(yè)參與全球價(jià)值鏈分工。(3)在全球價(jià)值鏈長(zhǎng)度上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中低技術(shù)行業(yè)的影響并不明顯，對(duì)高技術(shù)行業(yè)有顯著影響，這符合現(xiàn)實(shí)。高技術(shù)行業(yè)如手機(jī)、汽車、飛機(jī)等，在2001—2014年樣本期內(nèi)隨著全球供應(yīng)鏈一體化程度不斷加深，各國(guó)根據(jù)自身的稟賦優(yōu)勢(shì)和成本差異逐漸形成了較成熟的分工形態(tài)，分工越來越細(xì)。以蘋果為例，其零部件供應(yīng)商主要分布在中國(guó)(391家)、日本(139家)和韓國(guó)(32家)，每個(gè)企業(yè)只專注于其中的某個(gè)環(huán)節(jié)和零部件,做到高度專業(yè)化，提高生產(chǎn)效率。所以，高技術(shù)行業(yè)的全球價(jià)值鏈長(zhǎng)度更長(zhǎng)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響更顯著。

表7 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)制造業(yè)GVC影響的行業(yè)異質(zhì)性分析

五 機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)前文分析，數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過貿(mào)易成本節(jié)約、技術(shù)創(chuàng)新和資源配置優(yōu)化三條傳導(dǎo)路徑來影響制造業(yè)細(xì)分行業(yè)參與全球價(jià)值鏈分工，本部分將檢驗(yàn)這三條路徑的有效性。

(一)貿(mào)易成本效應(yīng)的機(jī)制檢驗(yàn)

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過降低貿(mào)易成本促進(jìn)分工效率提升，進(jìn)而影響制造業(yè)參與全球價(jià)值鏈分工。貿(mào)易成本范圍較廣，包括關(guān)稅和非關(guān)稅壁壘成本、營(yíng)銷成本、談判成本、運(yùn)輸成本、客戶服務(wù)成本、語(yǔ)言成本等，不同行業(yè)的測(cè)度口徑很難統(tǒng)一，數(shù)據(jù)收集較難。而Yi(2003)[43]的研究證實(shí)多次跨境交易增大了運(yùn)輸成本對(duì)貿(mào)易的影響。Novy(2006)[44]改進(jìn)引力模型，用冰山貿(mào)易成本替代貿(mào)易成本變量，被學(xué)者廣泛采用。借鑒已有研究，本文構(gòu)建了行業(yè)層面的冰山貿(mào)易成本：

(15)

式(15)中，i表示中國(guó)，j表示除中國(guó)以外其余國(guó)家(地區(qū))，n表示行業(yè)。Costij, n表示中國(guó)第n行業(yè)向世界出口的貿(mào)易成本。Exportij, n表示中國(guó)第n行業(yè)向世界出口的總額，Exportji, n表示世界其余國(guó)家(地區(qū))第n行業(yè)向中國(guó)出口的總額(可以用中國(guó)第n行業(yè)進(jìn)口總額表示)，數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國(guó)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫(kù)(UN Comtrade Database)。GDPi、GDPj分別表示中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和中國(guó)以外世界其余國(guó)家(地區(qū))國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。Exportj, n表示除中國(guó)外世界其余國(guó)家(地區(qū))第n行業(yè)出口總額，Exporti, n表示中國(guó)第n行業(yè)出口總額。s代表中國(guó)和除中國(guó)外其余國(guó)家(地區(qū))可貿(mào)易品的比重，ρ表示替代彈性。為便于計(jì)算，本文參照Milner和McGowan(2013)[45]的做法，設(shè)定s=0.8，ρ=8。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行中介效應(yīng)分析，結(jié)果報(bào)告于表8。由列(3)和列(5)可知，數(shù)字化水平Dig和中介變量Cost的系數(shù)均顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過降低冰山貿(mào)易成本正向影響制造業(yè)的GVC參與度，促使國(guó)際分工向模塊化演進(jìn)，進(jìn)一步促進(jìn)垂直專業(yè)化和延長(zhǎng)GVC長(zhǎng)度。

表8 冰山貿(mào)易成本的機(jī)制檢驗(yàn)

(二)技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的機(jī)制檢驗(yàn)

本文使用各行業(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量衡量一國(guó)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否通過增強(qiáng)企業(yè)創(chuàng)新活力進(jìn)而影響其在全球價(jià)值鏈分工體系中的參與度和長(zhǎng)度，結(jié)果見表9。由列(1)可知，Dig的系數(shù)在1%水平下顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，而列(4)、 列(5)中Dig和Lnpaten的系數(shù)通過檢驗(yàn)且為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新提升制造業(yè)全球價(jià)值鏈長(zhǎng)度。就全球價(jià)值鏈參與度而言，由表9列(3)可知，直接效應(yīng)為0.595，中介效應(yīng)為-0.050，加總到總體效應(yīng)得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)全球價(jià)值鏈參與度提升具有正向效應(yīng)(總效應(yīng)0.545>0)，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)全球價(jià)值鏈參與度提升。但是技術(shù)創(chuàng)新的系數(shù)為負(fù)(-0.019)，存在遮掩效應(yīng)。遮掩效應(yīng)表現(xiàn)為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)符號(hào)相反，屬于廣義中介分析中的概念。即控制技術(shù)創(chuàng)新，可以增強(qiáng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)全球價(jià)值鏈參與度的作用力。本文認(rèn)為呈現(xiàn)遮掩效應(yīng)的主要原因可能有：一是投機(jī)心理導(dǎo)致制造業(yè)企業(yè)過度追求“國(guó)高企”標(biāo)簽。2008年以來，為了扶持制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，政府越來越重視創(chuàng)新，在各方面加大對(duì)高新技術(shù)企業(yè)的獎(jiǎng)勵(lì)補(bǔ)貼，地方政府也相繼出臺(tái)具有吸引力的優(yōu)惠政策，包括減稅、降費(fèi)、給予現(xiàn)金補(bǔ)貼等。如杭州對(duì)高新技術(shù)企業(yè)直接補(bǔ)貼現(xiàn)金60萬(wàn)，每年撥出5000萬(wàn)專項(xiàng)資金開展“雛鷹計(jì)劃”；深圳市給予15%的稅收減免，2019年減免稅收達(dá)136億。大量?jī)?yōu)惠政策吸引企業(yè)紛紛成立“政策優(yōu)惠辦公室”，研讀申報(bào)條件，導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新的目的往往傾向于套取資金而非提升生產(chǎn)效率。二是專利申請(qǐng)重量而不重質(zhì)。我國(guó)專利申請(qǐng)連續(xù)11年全球第一，但是大而不強(qiáng)的格局一直未變，“專利泡沫”說法由來已久，專利申請(qǐng)實(shí)效低下降低制造業(yè)企業(yè)的長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)力。三是過度追求專利申請(qǐng)可能會(huì)引起經(jīng)營(yíng)成本和管理費(fèi)用的提升，弱化制造業(yè)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力(Gebauer et al.,2005)[46]。因此，不顧自身實(shí)際，盲目對(duì)標(biāo)其他地區(qū)或行業(yè)，反而不利于制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和全球價(jià)值鏈參與度的提升，增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)效是當(dāng)前必須重視的問題。

表9 技術(shù)創(chuàng)新的機(jī)制檢驗(yàn)

(三)資源配置效率的機(jī)制檢驗(yàn)

本文參考劉斌和潘彤(2020)[47]的方法構(gòu)建資源配置效率指標(biāo)，該指標(biāo)由行業(yè)資本配置效率(用行業(yè)資本存量除以行業(yè)總產(chǎn)值表示)、勞動(dòng)力配置效率(用行業(yè)就業(yè)人員數(shù)除以行業(yè)總產(chǎn)值表示)和總體資源配置效率(用行業(yè)資本配置效率與勞動(dòng)力配置效率的算術(shù)平均值表示)三部分組成。由于有三個(gè)核心解釋變量，故使用適合多變量檢測(cè)的Sobel檢驗(yàn)代替逐步回歸法進(jìn)行中介效應(yīng)分析。表10結(jié)果顯示，估計(jì)系數(shù)均顯著，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過優(yōu)化資源配置促進(jìn)了我國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈參與度的深化和長(zhǎng)度的增加。

表10 資源配置效率Sobel檢驗(yàn)

六 結(jié)論與研究展望

本文考察了數(shù)字化轉(zhuǎn)型與我國(guó)制造業(yè)參與全球價(jià)值鏈分工演化之間的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果表明：(1)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中國(guó)制造業(yè)全球價(jià)值鏈參與度和長(zhǎng)度具有顯著的促進(jìn)作用。在更換數(shù)字化轉(zhuǎn)型測(cè)算指標(biāo)后，以上結(jié)論依然穩(wěn)健。(2)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過成本節(jié)約效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和資源配置優(yōu)化效應(yīng)影響制造業(yè)GVC參與度和長(zhǎng)度。技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)GVC參與度的影響機(jī)制中存在一定遮掩效應(yīng)；且在資源配置優(yōu)化效應(yīng)分析中發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于勞動(dòng)力配置效率，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)資本配置效率的促進(jìn)作用更為顯著。(3)在行業(yè)異質(zhì)性分析中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)中技術(shù)行業(yè)全球價(jià)值鏈參與度提升的影響最大。(4)利用系統(tǒng)GMM進(jìn)行動(dòng)態(tài)面板分析，得出數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)制造業(yè)GVC參與度指數(shù)和長(zhǎng)度指數(shù)影響均顯著為正，驗(yàn)證了結(jié)果的穩(wěn)健性。

基于此得到的政策啟示為：(1)完善制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵保障措施，促進(jìn)更多中小企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型嵌入全球價(jià)值鏈。將數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)(新基建)作為發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵抓手，加快數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、共享、安全等環(huán)節(jié)的軟硬件建設(shè)步伐，制定數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)交易、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、隱私保護(hù)等法律法規(guī)，打破數(shù)據(jù)流通壁壘，強(qiáng)化區(qū)域間、行業(yè)間、部門間政策協(xié)同，形成合力，最大限度發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的價(jià)值創(chuàng)造功能。(2)持續(xù)著力于數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵技術(shù)的突破，打造制造業(yè)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力新優(yōu)勢(shì)。專注于產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)短板(尤其是基礎(chǔ)零部件、關(guān)鍵基礎(chǔ)材料、先進(jìn)基礎(chǔ)工藝)的核心技術(shù)研發(fā)，加強(qiáng)國(guó)家戰(zhàn)略科研力量建設(shè)，著力打造高端科研團(tuán)隊(duì)，提升原始創(chuàng)新能力，為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)持續(xù)提供動(dòng)能。(3)加快推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)，提高制造業(yè)嵌入全球價(jià)值鏈的附加價(jià)值。推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)緊密融合，以平臺(tái)經(jīng)濟(jì)為突破口，建設(shè)一批工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展示范區(qū)，打通企業(yè)內(nèi)部及企業(yè)、行業(yè)之間的“數(shù)據(jù)孤島”，激發(fā)實(shí)現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和內(nèi)外高水平循環(huán)的新動(dòng)能。

本研究在以下方面存在進(jìn)一步深化的空間：(1)全球價(jià)值鏈研究已延伸至國(guó)內(nèi)區(qū)域?qū)用?。盛斌?2020)[48]使用區(qū)域投入產(chǎn)出表計(jì)算30個(gè)省級(jí)區(qū)域的國(guó)內(nèi)價(jià)值鏈，將國(guó)內(nèi)價(jià)值鏈和全球價(jià)值鏈進(jìn)行對(duì)比，考察二者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)效應(yīng)，這為本文后續(xù)研究提供了方向。(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)研究越來越趨于微觀層面。新冠疫情蔓延進(jìn)一步凸顯了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要性，數(shù)字技術(shù)在遠(yuǎn)程醫(yī)療、遠(yuǎn)程辦公、在線教育、無(wú)接觸配送等領(lǐng)域的迅速補(bǔ)位，確保了全球產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈的順利運(yùn)行。從微觀視角考察數(shù)字化轉(zhuǎn)型在重構(gòu)全球價(jià)值鏈過程中的作用也是后續(xù)可探討的一個(gè)方向。