《国际贸易问题》2015年第11期
经贸论坛
全球价值链嵌入能提升工业转型升级效果吗
——基于中国工业面板数据的实证检验
王玉燕
林汉川
摘要：国内外环境的新趋势与新特征，导致中国工业转型升级迫在眉睫。本文
基于经济效益、技术创新、结构优化以及绿色驱动四大要素，构建工业转型升级效
果评价体系，并运用1999-2012年23个工业行业的面板数据，测算中国工业转型升
级效果。测算结果表明，中国工业转型升级效果变动较大，整体呈上升趋势，其中
转型升级效果最高的是高技术工业，其次是劳动密集型的传统工业，接着依次是技
术密集型与资本密集型的传统工业。实证检验结果显示：（1）GVC嵌入程度的加
深有利于推动中国工业转型升级，但推动作用在劳动密集型以及高技术工业中较为
显著；（2）工业化进程的加快、高技术工业的发展、行业内竞争性的加强以及经济
自由度的提升能够推动中国工业转型升级，然而目前金融业的发展非但没能有效推
动工业发展，反而限制了工业转型升级的推进。
关键词：全球价值链嵌入；工业；转型升级效果；面板数据
DOI:10.13510/j.cnki.jit.2015.11.005
引言
全球经济增长格局新变化、科技创新和新兴产业发展新突破、全球化生产方式
大变革等国际环境的新趋势，与中国价值链低端锁定、粗放型发展方式难以为继、
四大发展战略的要求以及“四化”同步战略等国内环境的新特征，导致中国工业已
进入只有加快实施转型升级才能实现持续健康发展的关键时期。 1999-2013年间，
中国加工贸易进口额占中间产品进口总额比重平均高达 60.551%，表明中间产品进
口大部分用于加工贸易。然而加工贸易这种“两头在外”的贸易形式，导致中国在
全球价值分工体系中位于低附加值的加工组装等中低端环节，对上游的研发与下游
的品牌环节基本无话语权。正是由于这种低端嵌入全球价值链（GVC），导致中国
产品附加值比较低。例如，2010年中国工业增加值率仅为 26.5%，而发达国家均在
35%以上，美国、德国超过 40%。另外，中国所从事的生产制造与加工组装，资源
[基金项目]国家自然科学基金重点项目（71332007）；安徽大学引进人才科研建设经费资助项目（J10117700102）；对
外经济贸易大学优秀博士学位论文培育基金项目（73600016）；安徽大学区域经济与城市发展协同创新中心
开放招标课题（QYXT2014005）。
王玉燕：安徽大学经济学院，对外经济贸易大学中小企业研究中心 230601电子信箱： 2006wangyuyan@
163.com；林汉川：对外经济贸易大学国际商学院。
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消耗大、环境污染强，因此屡遭外国的反倾销调查，如 2008-2013年，美国、欧盟
分别对中国发起 37件和43件反倾销调查，对中国出口造成严重的影响。因此，开
展GVC嵌入对中国工业转型升级的影响研究，对提升中国工业国际竞争力及转变
中国经济发展方式起着至关重要的作用。
目前关于 GVC嵌入对产业升级影响的研究大多集中在理论层面，基本逻辑是
产业升级的层次与路径与嵌入不同类型 GVC相关，并且不同的 GVC治理模式对发
展中国家的产业升级具有不同的影响。Gereffi and Korzeniewicz（1994）根据驱动
力来源，将全球价值链分为生产者驱动与购买者驱动两种动力模式。 Henderson
（1998）进一步认为生产者驱动注重提升核心技术能力，而购买者驱动注重培养核
心市场能力。以上两种类型的 GVC在动力根源、核心能力等诸多方面存在着差
异，并且有着不同的游戏规则（张辉，2004，2006）。目前对产业升级较统一的定
义是低附加值状态向高附加值状态的转变（Humphrey and Schmitz，2002；
Poon，2004），升级过程存在层次性，如工艺升级→产品升级→功能升级→链条升
级（Gereffi，1999；Kaplinsky and Morris，2001；金京等，2013），并且受到不同
价值链治理模式的影响（Gereffi et al.，2005；俞荣建和文凯， 2011）。在此基础
上，国内学者一方面探讨全球价值链下地方产业集群产生、发展以及升级路径与战
略（黎继子等，2005；吴义爽和蔡宁，2010）；另一方面，实证检验全球价值链嵌
入对提升中国出口产品技术复杂度以及推动行业技术进步的作用（邱斌等，2012；
华广敏，2012；张宗庆和郑江淮，2013；程大中，2014；刘维林等，2014；王玉燕
等，2014）。以上研究虽涉及GVC嵌入下工业转型升级的一个或少许几个问题，但
很难全面、准确地反映GVC嵌入对工业转型升级的影响。
那么，GVC嵌入能够推动中国工业转型升级吗？GVC嵌入如何来衡量与测度？
如何评价中国工业转型升级效果？行业异质性特征如何作用于GVC嵌入对工业转型
升级的影响？基于此，本文利用GVC理论，基于王玉燕等（2014）测算GVC嵌入程
度数据，运用中国工业行业面板数据，构建指标体系评价中国工业转型升级效果，实
证检验GVC嵌入对工业转型升级效果的影响以及行业异质性因素的作用。
一、中国工业转型升级效果评价
（一）中国工业转型升级评价指标体系
一切影响工业部门生产要素和生产条件的因素，最终均会成为工业转型升级的
必备条件。结合相关前期研究成果，本文认为，中国工业转型升级的要素指标主要
包括经济效益、技术创新、结构优化以及绿色驱动等四大要素，具体包含 18项细
化指标（如表1所示）。一般来说，在工业转型升级中，经济效益是中心任务，技
术创新是关键环节，结构优化是强大动力，绿色驱动是重要着力点。
（二）中国工业转型升级效果评价
1.数据来源与处理。由于《国民经济行业分类》（GB/T4754-2011）对中国工业
行业分类比《投入产出表》更细致，为保证前后分析的一致性，需对上文工业行业
类别进行合并整理，具体参见王玉燕等（2014）。本文将合并整理后的23个工业行
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表1
中国工业转型升级评价指标体系
一级指标
二级指标
三级指标
单位
作用方向
A11总资产贡献率
A12工业利税率
A21工业成本费用利润率
%
%
%
+
+
+
A1资产收益
A经济效益
A2成本支出
B1创新投入
B2创新产出
C1工业结构
C2对外贸易
A22全员劳动生产率
万元/人
%
%
件/万人
%
%
%
%
%
吨标准煤/万元
千瓦时/元
吨标准煤/万元
吨/万元
%
+
+
+
+
+
+
+
+
B11 R&D经费支出占工业总产值比重
B12 R&D人员占从业人数比重
B21每万人发明专利拥有量
B22新产品产值占工业总产值比重
C11私营工业企业产值比重增速
C12国有及国有控股工业产值占比降速
C21出口交货值占工业产值比重
C22三资工业企业产值占比
D11单位工业增加值能耗
D12单位工业产值电耗
D13单位工业产值煤耗
D21单位工业产值二氧化碳排放量
D22工业废水排放达标率
B技术创新
C结构优化
+
﹣
﹣
﹣
﹣
+
D1资源节约
D2环境保护
D绿色驱动
D23工业固体废物综合利用率
%
+
资料来源：作者整理。
业（A1-A23）作为决策单元，时间跨度为 1999-2012年。除二氧化碳排放外，所有
数据均来自历年《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国工业经济统计年
鉴》、《中国工业统计年鉴2013》以及《中国经济普查年鉴2004》。分行业二氧化碳
排放量以各行业煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然气消费量为
基础，根据联合国政府间气候变化委员会提供的方法计算得到，各类能源消费量数
据来自历年《中国能源统计年鉴》。
2.评价方法与过程。本文借鉴樊纲等（2003）采用因子分析方法处理相关数
据，测算中国工业转型升级效果指数。具体测算过程中，本文首先为消除量纲与量
级的影响，对所有原始数据进行标准化处理；然后信度与效度检验结果显示，各年
①
数据Cronbach’s Alpha均大于0.7，并且均通过Bartlett球形度检验；再次根据累计贡
献率达85%和特征值大于1的原则，确定主成份个数，并计算主成份得分；最后，根
据方差贡献率设定主成份权重，计算综合因子得分，即工业转型升级效果指数。
3.转型升级效果评价。表 2列示了 1999-2012年中国工业转型升级效果指数测
算结果。整体上看，1999-2012年中国工业转型升级效果变动频率较大，呈现“先
升后降，又升又降，再升再降，还升还降”的变化趋势，但整体上该指数呈上升状
态。中国工业转型升级指数的行业均值由 1999年0.242上升到 2012年的0.405，增
幅为 67.290%。具体来看，各行业指数均值由 1999年 0.242上升到 2001年 0.326，
而到2002年则降为 0.264；之后开始上升，直到 2005年升至较高的 0.442；2006年
开始又降为 0.300，而 2007年又回升至 0.386；2008年受金融危机的影响降至
0.309，之后开始复苏，直到 2011年增至最高的 0.455，而到 2012年出现短暂的下
滑，降至0.405。表明该指数变动频率较高，但各行业变动趋势基本一致。
①具体来说，对正向指标进行极大值标准化处理，而对逆向指标则进行极小值标准化处理。
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表21999-2012年中国工业转型升级指数
工业行业
1999
0.119
0.279
0.213
0.213
0.320
0.268
0.303
0.277
0.260
0.244
0.238
0.186
0.173
0.283
0.272
0.298
0.310
0.373
0.316
0.258
0.120
0.080
0.169
2000
0.194
0.490
0.312
0.288
0.373
0.349
0.351
0.340
0.318
0.284
0.321
0.262
0.271
0.354
0.370
0.386
0.405
0.458
0.397
0.336
0.141
0.131
0.265
2003
0.245
0.469
0.298
0.299
0.412
0.379
0.424
0.377
0.366
0.354
0.375
0.325
0.321
0.390
0.395
0.463
0.452
0.538
0.498
0.368
0.168
0.263
0.257
2006
0.221
0.412
0.229
0.223
0.327
0.259
0.299
0.280
0.288
0.226
0.313
0.226
0.279
0.285
0.381
0.450
0.405
0.536
0.422
0.278
0.194
0.232
0.143
2009
0.291
0.330
0.298
0.323
0.399
0.349
0.370
0.358
0.361
0.326
0.401
0.326
0.310
0.374
0.485
0.523
0.495
0.573
0.515
0.357
0.198
0.276
0.153
2012
0.317
0.422
0.334
0.346
0.437
0.381
0.415
0.398
0.408
0.321
0.439
0.353
0.364
0.423
0.512
0.540
0.534
0.624
0.568
0.386
0.273
0.340
0.188
均值
0.261
0.423
0.308
0.308
0.394
0.351
0.374
0.363
0.351
0.288
0.373
0.305
0.311
0.372
0.437
0.467
0.459
0.527
0.475
0.349
0.198
0.249
0.203
煤炭开采和洗选业
石油和天然气开采业
金属矿采选业
非金属矿采选业
食品制造及烟草加工业
纺织业
纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业
木材加工及家具制造业
造纸印刷及文教体育用品制造业
石油加工、炼焦及核燃料加工业
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、专用设备制造业
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
仪器仪表制造业
其他制造业
电力、热力的生产和供应业
燃气生产和供应业
水的生产和供应业
资料来源：作者计算。
注：限于篇幅，只列出部分年份，其余历年数据可向作者索取。
分行业来看，工业转型升级指数行业均值最高的五个行业依次是：计算机、通
信和其他电子设备制造业（0.527）、仪器仪表制造业（0.475）、交通运输设备制造
业（0.467）、电气机械及器材制造业（0.459）、通用、专用设备制造业（0.437），
均为高技术工业行业，表明高技术工业依托其独有的技术优势，获得较强的转型升
级动力。而转型升级指数均值最低的五个行业依次是：电力蒸汽热水生产供应业
（0.198）、自来水的生产和供应业（0.203）、煤气的生产和供应业（0.249）、煤炭采
选业（0.261）、石油加工及炼焦业（0.288），均为传统工业。传统产业的技术、工
艺以及装备均较落后，其生产设施、工艺水平较低，先进产能的比重较低，亟需运
用先进的高新技术改造提升传统产业。
考虑到行业异质性对转型升级效果的影响，本文借鉴王玉燕等（2014）分类方法，
依据要素密集程度，将工业行业分为包括劳动密集型、资本密集型与技术密集型的传统
工业以及高技术工业。不同要素密集类型工业行业转型升级指数的均值显示，转型升
级效果最高的是高技术工业，其次是劳动密集型的传统工业，接着依次是技术与资本
密集型的传统工业，高技术工业远远高于传统工业，这与中国行业发展方式基本吻合。
二、计量模型、变量与数据
（一）计量模型
本文重点考察全球价值链嵌入对中国工业转型升级效果的影响，为此构建如下
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计量模型：
Upgrade =α+β GVC +β Z +I +T +εi,t
（1）
i,t
1
i,t
z
i,t
i
t
被解释变量 Upgrade表示工业转型升级指数，解释变量 GVC是该行业嵌入
i,t
i,t
GVC的程度，Z是将要加入其它控制变量所构成的向量集，I表示行业个体控制变
i,t
i
量，T表示时间虚拟变量，i∈[1,23]表示各截面工业行业，t∈[1,14]代表年份，α是常
t
数项向量，β是系数，β是系数向量，ε是随机扰动项。
1
z
i,t
（二）变量设定与数据来源
1.GVC嵌入程度。目前国内外大部分学者用垂直专业化指数来表示一国跨国生
产分割程度（Hummels et al.，2001；北京大学中国经济研究中心课题组， 2006；
张少军和刘志彪，2013；王玉燕等，2014），然而垂直专业化理论和GVC理论都是
以同一产品不同工序的空间分布或跨国配置为基础。王玉燕等（2014）根据各工业
行业投入产出表，借鉴生产非一体化指数计算方法，测算中国 23个工业行业切入
GVC程度，本文将该指数作为解释变量。
2.控制变量。本文在已有文献基础上，加入工业化水平、技术进步、行业集中
度、经济自由度、金融服务水平作为控制变量。（1）工业化水平（LnAGDP）。某
i,t
一阶段的工业化水平决定了其工业转型升级效果的高低，本文根据产业经济学通行
算法，采用人均 GDP来衡量，它大致可以刻画某年度所处的工业化阶段。（2）高
技术工业发展（HIGH）。高技术工业发展水平越高，将会带动整个工业转型升级
i,t
效果的提升。本文用高技术工业产值占工业总产值比重来表示。（ 3）行业集中度
（CONCE）。行业集中度表示市场结构因素，集中度较高的行业竞争程度相对较
i,t
低，不利于转型升级的推进。本文用大中型工业企业工业总产值占全部工业总产值
比重表示。（4）经济自由度（FREE）。经济自由度水平越高，市场化水平就越
i,t
高，政府对经济的干预就越少，有利于完善市场经济体制，推动工业转型升级。本
文用经济自由度指数来衡量。（5）金融服务水平（FIN）。金融业是重要的服务
i,t
业，它涉及工业转型升级过程中资金类生产要素供给水平与质量（石军伟和王玉
燕，2013），为此采用金融业增加值占GDP比重来衡量其创新能力与服务水平。
3.数据来源。本文分析对象为上文合并整理后的 23个工业行业，时间区间为
1999-2012年。为此分析截面为 23个，样本延续期为 14年，共得到 322个观测值。
各工业行业转型升级指数与 GVC嵌入程度数据根据上文计算得到。除自由度指数
外，所有数据均来自历年《中国工业经济统计年鉴》、《中国工业统计年鉴2013》、
《中国经济普查年鉴2004》以及《中国统计年鉴》。人均GDP数据根据以 1999为基
期折算为可比价。中国经济自由度指数来自《华尔街日报》和美国传统基金会发布
的1999-2012年的年度报告。
三、实证结果与分析
（一）实证方法与相关系数
1.估计方法。面板数据容易产生异方差与序列相关的问题，可能会导致 OLS估
计失效（邱斌等，2008；王玉燕等， 2014）。为消除异方差和序列相关的不良影
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响，本文首先采用 Hausman检验来确定选择固定效应还是随机效应，然后分别运
用Wald Test与Wooldridge Test检验是否存在组间异方差或者组内自相关，最后采
用比混合回归以及面板 FE或RE更有效分析方法——FGLS（广义最小二乘法）来
修正以上两个问题（王华和黄之骏，2006；刘维林等，2014）。若Hausman检验显
示为固定效应时，则加入行业效应与时间效应，实现FGLS的固定效应模型估计。
2.变量处理。在分析全球价值链嵌入对工业转型升级效果影响时，必须考虑的
问题是：工业转型升级的效果同样会影响全球价值链嵌入。为避免互为因果导致的
内生性问题对结果产生偏误，本文以解释变量 GVC滞后一期作为工具变量进行回
归。另外，由于公式（1）引入较多的控制变量，可能存在多重共线性的问题，为
②
此在作回归前首先分析各主要变量间的相关关系。从变量间 Pearson相关系数来
看，经济自由度指数、金融业增加值比重均与人均 GDP以及高技术工业产值比重
与经济自由度指数存在一定的相关关系。为控制多重共线性对回归结果带来的影
③
响，本文将人均 GDP、高技术工业产值比重、经济自由度与金融业增加值比重等
控制变量依次放入模型逐次回归，最后再全部放入回归模型。
（二）GVC嵌入推动效应检验
1.GVC 嵌入
表3中国工业转型升级效果与GVC嵌入回归结果
对工业转型升级
（1）
FGLS
0.699***
（11.380）（11.776）（18.995）（18.995）
0.003
（0.133）
0.134***
（5.447）
（2）
FGLS
0.741***
（3）
FGLS
0.792***
（4）
FGLS
0.792***
（5）
FGLS
0.304***
（4.796）
-0.049**
整体推动效应。
表3中方程（1）-
（4）为依次放入
人均 GDP 、高技
术工业产值比
重、经济自由度
与金融业增加值
比重等控制变量
的回归结果，方
程（5）为加入所
有控制变量的回
归结果，所有模
型统计检验均在
1%水平上显著，
且方程（5）与方
程（1） -（4）结
果相比，所有控
解释变量
L.GVC
CONCE
LnAGDP
HIGH
0.003
（0.123）（-1.337）（-1.337） （-2.406）
-0.021
-0.021
2.676***
（18.374）
0.697
（1.619）
22.156***
（16.534）
7.334***
（13.635）
-28.049***
6.618***
（6.145）
FREE
-20.862***
（-6.145）（-11.608）
1.417***
FIN
-0.988***
（-4.444）（0.087）（-5.622）（7.717）（-17.938）
No
No
299
219.316***
289.770***
0.012
0.011
-3.125***
-33.718***
CONS
行业效应
时间效应
N
No
No
299
180.316***
173.320***
0.864
No
No
299
208.143***
261.080***
0.850
No
No
299
210.824***
266.840***
2.633
Yes
Yes
299
5664.800***
296.590***
0.215
Chi2
Wald Test
Wooldridge Test
Hausman Test
2.000
3.000
2.160
5.430*
9.890***
注：①*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01；②括号内数值为相应 z统计量；③回
归估计所用软件为 Stata12.0； ④ Wald Test用来检验是否存在异方差,
Wooldridge Test用来检验是否存在自相关,若拒绝原假设则说明存在异方差或
自相关。下同。
②首先GVC变量当期与滞后一期呈显著强正相关，其次当期回归误差项与滞后一期 GVC变量不相关，
表明将GVC变量滞后一期作为代理工具变量是合理有效的，参见Wooldridge（2002）。
③限于篇幅，未列示Pearson相关系数，感兴趣的读者可直接向作者索取。
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制变量结果均无显著变化。所有 GVC嵌入对工业转型升级效果的影响系数均在 1%
的水平上显著为正，表明 GVC嵌入程度的加深有利于推动中国工业的转型升级。
目前中国主要通过加工贸易的形式，广泛地参与全球价值链分工，一方面，分工程
度的细化与深化，使得中国能够充分发挥劳动力廉价的比较优势，发达国家将大量
生产制造环节转移到中国，从而带动中国工业生产效益的提升；另一方面，促进了
工业技术水平以及管理方式的更新升级，从而有效提升中国工业整体生产的质量与
水平（胡昭玲，2007）。也就是说，全球价值链嵌入程度的加深，有利于中国比较
优势的发挥以及规模经济效应的实现，从而优化工业资源的配置、降低工业生产成
本以及提高工业整体生产效率，最终推动中国工业转型升级。
2.GVC嵌入推动效应的行业异质性特征。为了剖析 GVC嵌入对工业转型升级
效应影响的行业异质性特征，本文分别对劳动密集型、资本密集型、技术密集型以
及高技术工业作回归分析，结果见表 4。首先看劳动密集型工业以及高技术工业，
GVC嵌入程度对工业转型升级效果影响的系数分别为 0.176、0.204，在5%的水平
上显著，表明劳动密集型工业以及高技术工业的 GVC嵌入程度加深对工业转型升
级具有显著的正向推动作用。然而技术密集型工业的 GVC嵌入程度对工业转型升
级效果的影响系数在 10%水平上显著为负，另外资本密集型工业的系数虽不显著，
但同样为负数，表明资本与技术密集型工业 GVC嵌入程度的加深一定程度上限制
了该类行业转型升级的推进。以上结果与王岚（2014）和周升起等（2014）测算中
国制造业GVC国际分工地位的结论基本一致，劳动密集程度较高行业的 GVC国际
分工地位明显高于技术或资本密集程度较高的行业。
在GVC国际分工体系中以及发达国家产业转移背景下，劳动密集型行业能够
有效发挥劳动力比较优势，从世界各国大量进口原材料、零部件和仪器设备，获得
发达国家的技术外溢或者
表4分行业回归结果
学习的机会，实现出口技
劳动密集型
FGLS
0.176**
（2.226）
2.922***
（17.403） （4.830）
25.265***
资本密集型
FGLS
-0.206
（-1.277）（-1.897） （2.198）
0.376***
技术密集型
FGLS
-0.460*
高技术工业
FGLS
0.204**
解释变量
L.GVC
LnAGDP
HIGH
术水平的提升（Gross-
man， G.M.
and
Help-
0.400***
（4.142）
0.368***
（5.423）
man，1993；刘维林等，
2014），并且能够获得快
速的工艺流程升级和产品
升级的空间（刘志彪和张
杰，2007）。然而对于普
通技术工业行业来说，
GVC地位指数甚至为
负，技术水平在国际上竞
争力相对较弱，尤其是当
中国试图建立自己的核心
技术时，就对发达国家的
既得利益构成威胁，便会
（16.392）
-0.095**
（-2.438）（-3.749） （2.534）
-0.141***
0.132**
CONCE
FREE
8.093***
（13.037）
-30.437***
（-10.924）（-2.488）（-2.528）（-1.767）
-37.166***
（-17.132）（-4.505）（-3.710）（-5.238）
Yes
Yes
78
2350.137***
3.650
-4.102**
-4.506**
-2.632*
FIN
-2.877***
-2.916***
-2.904***
CONS
行业效应
时间效应
N
No
No
No
No
No
No
104
39.958***
162.050***
0.121
52
56.663***
5.770
14.399**
2.200
65
121.270***
3.450
0.023
1.540
Chi2
Wald Test
Wooldridge Test
Hausman Test
1.023
7.460**
0.390
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经贸论坛
《国际贸易问题》2015年第11期
遭到发达国家的俘获与封锁，利用各种手段来阻碍和控制中国代工生产体系的升级
进程（刘志彪和张杰，2007；王玉燕等，2014）。
3.相关控制变量回归结果。（1）工业化水平。回归系数显著为正，表明中国所
处的工业化水平的提升能够显著带动中国工业的优化升级。人均收入水平的提升导
致需求结构的变动，从而推动工业化阶段的演进（郭克莎，2000），使得工业结构
得到调整与转型（何德旭和姚战琪，2008），从而推动中国工业的转型升级。（2）
高技术工业发展。整体上看，高技术工业产值比重显著为正，表明高技术工业发展
能够推动技术进步的积累与生产效率改进水平的提升，从而带动整个工业转型升级
步伐的加快。从分行业结果来看，高技术工业比重的加大能够有效带动劳动密集型
工业的转型升级，而并不一定能必然促进资本密集型以及普通技术类工业的转型升
级，表明对于资本密集型以及普通技术类工业而言，除了扩大其产值规模外，应当
更加注重发展的内在质量。（3）行业集中度。表 3中综合方程（5）的大中型工业
企业产值比重系数显著为负，表明大中型工业企业产值比重越低，工业转型升级效
果就越好。可能的原因在于大中型工业企业产值比重越低，行业内部各企业间的竞
争性就越强，使得企业开始注重长期利益以及可持续发展，推进工业的节能减排，
从而能够促进转型升级的实现。然而就高技术工业而言，该指标系数显著为正，表
明在该行业中大中型工业比重越高，越有利于推动转型升级。这与高技术工业的特
征相关，该类产业知识和技术密集极高，往往相关投入很大，一般小企业很难具备
相应的条件。（4）经济自由度。结果显示，经济自由度水平越高，市场化程度就越
高，政府对经济的干预就越少，那么经济结构的转型与改革能够推动中国工业的转
型升级。（5）金融业服务水平。表 3所有回归结果中金融业增加值占 GDP比重的
系数全为负数，均通过 1%显著性水平检验，表明样本期内金融业增加值比重越
高，工业转型升级效果越低，结果有点出乎意料。不过已有学者研究发现，经济分
工的不断深化以及金融业专业化的推进会导致金融业与制造业相分离 （瞿强，
2001）。而这将会产生三个方面的问题：第一，金融业的发展会给制造业带来动荡
（Rajan，2006），而且金融创新将会使经济发展放缓（Laeven et al.，2011）；第
二，金融机构本身存在的问题会导致在与制造业发生关联过程中出现不稳定因素
（Gennaioli et al.，2012）；第三，只有与制造业发展规模相匹配的时候，金融业才
能满足制造业发展的融资需求（林毅夫等，2003），然而目前中国金融业的发展滞
后于制造业发展需要，没能有效支持制造业的发展（段一群等，2009）。这些问题
的存在，导致目前中国金融业发展一定程度上限制了工业转型升级的推进。
4.稳健性检验。为保证上文研究结果的可靠性，本文作两个方面的稳健性检
验：（1）重新定义观测期。本文选取 2004-2012年作为观测期重新进行回归分析。
（2）样本剔除法。为消除非随机性以及异常值对回归结果的影响，本文剔除掉占
5%比例的 GVC嵌入程度最高与最低的样本后重新进行回归分析。两类稳健性检
④
验结果均显示，与原模型相比，所有回归系数值、符号以及显著性并未产生较大变
④限于篇幅，未列示稳健性检验结果，感兴趣的读者可直接向作者索取。
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《国际贸易问题》2015年第11期
经贸论坛
动，表明上文研究结论具有较强的稳健性。
四、主要结论与政策启示
本文构建指标体系测算中国工业转型升级效果指数，实证检验 GVC嵌入对工
业转型升级效果的影响以及行业异质性因素的作用。结果发现，中国工业转型升级
效果整体上呈上升趋势，高技术工业明显高于传统工业。另外， GVC嵌入的加深
有利于推动中国工业转型升级，但推动作用在劳动密集型以及高技术工业中较为显
著。本文研究结论具有以下几点启示：（1）继续发挥中国的比较优势，构建自己的
全球价值链战略。目前绝大多数参与全球价值链分工的企业仍处于工艺升级与产品
升级阶段，能够获得转型升级的机遇。但对于技术密集型的传统工业而言，当历经
到更高级的功能升级或者链条升级时，会遭遇到发达国家的封锁与压制，难以取得
更有效的转型升级效果。对这类工业而言，可以避开与发达国家的正面竞争，转战
到发展中国家，发挥其独特的比较优势，构建起以自身为核心的价值链体系。（2）
打破金融垄断局面，发挥金融业对实体经济发展的带动作用。目前中国金融业的发
展主要存在着金融垄断和金融抑制的问题，从而导致金融业一定程度上侵占了制造
业的利润。为此，应当打破金融垄断的局面，让利于制造业。一方面，推行浮动利
率政策，优化社会资金分配，降低制造业的融资成本，提供资金使用效率；另一方
面，完善制造企业信息披露制度，解决资金需求与使用的信息不对称问题，构建完
善的资本运作体系。（3）加强自主创新能力和高层次人力资本的培养，推动全球价值
链上游攀升。一方面，政府应当制定相关政策引导国内工业企业提升零部件生产质量
与工艺，推动产业内分工，增强装备制造业的自主研发能力；另一方面，由于高层次
人力资本的缺乏依然是限制中国工业企业提升价值链地位的重要因素，应当加大人力
资本投入，优化基础教育体系，吸引国内外高层次人才。（4）以两化融合带动产业升
级，将战略性新兴产业打造为全球价值链的高端。一方面，深入推进信息技术与制造
企业的研发设计、生产过程以及企业管理的融合，提升制造自动化、智能化以及管
理现代化的水平。另一方面，加快推进信息技术与传统工业、高端装备制造业以及
生产性服务业的融合。利用信息技术加快对传统工业的技术改造，并发挥其在高端
装备制造业发展中的支撑与渗透作用，提升数字化、智能化以及物联化水平；充分
发挥生产性服务业的催化剂作用，建立全面的两化融合支撑体系。另外，根据两化
融合的需要，大力发展新一代移动通信、集成电路、新能源等战略性新兴产业，增
强其自主研发能力，力图掌握关键核心技术，从而跃居于全球价值链的高端。
需要指出的是，本文关于中国工业转型升级效果提升以及 GVC嵌入加深能够
推动工业转型升级的相关结论，是针对中国工业整体分析而言的。要想更全面考察
GVC嵌入对工业转型升级的作用，还需从不同类型工业企业或者 GVC不同驱动类
型以及治理模式进一步展开实证研究，这也是未来相关的研究重点。
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（责任编辑
武齐）
Effects of Global Value Chain Embeddedness on Industrial Transformation
and Upgrading: An Empirical Study on China’s Industrial Panel Data
WANG Yu–yan LIN Han–chuan
Abstract: This paper constructs an index system to evaluate the effect of in-
dustrial transformation and upgrading based on four elements of economic perfor-
mance, technological innovation, structural optimization and green driving. Using
the panel data of 23 industries from 1999 to 2012, this paper measures the in-
dex of the effect of industrial transformation and upgrading. The results show
that the overall effect is increasing. The effect on high technology industries is
the highest, followed by that on the labor intensive industries. Industries with the
least effects are the technology intensive industries and capital intensive indus-
tries. Empirical results indicate that the deepening of the degree of GVC embed-
dedness has a positive impact on industrial transformation and upgrading, which
is significant in labor intensive and high technology industries. In addition, pro-
moting industrialization, enhancing proportion of high–tech industry, lowering in-
dustry concentration and enhancing economic freedom are conducive to industrial
transformation and upgrading. But at present the development of finance hinders
industrial transformation and upgrading.
Keywords: GVC embeddedness; Industry; Effect of transformation and up-
grading; Panel data
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