《国际贸易问题》2015年第12期
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嵌入全球价值链是企业提高生产率
的更好选择吗
——基于倾向评分匹配的实证研究
席艳乐
贺莉芳
摘要：嵌入全球价值链是否是企业提高生产率的更好选择是当前颇具现实意义
和理论价值的一个话题。本文基于2000-2006年中国工业企业数据库和海关进出口
数据库的匹配数据，结合倾向评分匹配对该问题做了较为细致的解答，以期为中国
企业走出“价值洼地”，进而实现向微笑曲线两端延伸提供微观经验指导。结果显
示：嵌入全球价值链的确会使企业的全要素生产率发生“溢价”，并且，该效应在
时间上存在延续性，在程度上具有渐进性，但这种提升作用很有可能仅是企业通过
生产工艺流程和组织管理模式等非技术性创新因素简单“改进”劳动生产效率而非
以技术性创新因素实质提升资本生产效率以及深化资本的结果；不同嵌入路径下企
业生产率的获得情况存在差异，其中，先出口然后再以中间品进口进一步嵌入全球
价值链的企业所获得的生产率收益最大；嵌入全球价值链对企业生产率的影响不单
单局限于事后，亦同样存在于事前，这可能与其在嵌入之前所做的筹备工作有关。
关键词：全球价值链；生产率；嵌入路径；事前效应；倾向评分匹配
DOI:10.13510/j.cnki.jit.2015.12.004
引言
以发达国家国际大买家为主导的价值链体系在全球范围内铺陈开来，中国企业
借助劳动力资源廉价且丰富的“先天优势”以及入世的“东风”在其中占据一席之
地，由是引致了中国外贸领域的“双高”——高中间品进口与高出口。近年来，伴
随着全球化进程的推进以及国内政策措施的同步跟进，这一“双高”格局得以强化
乃至固化。据统计，在 2001-2013年间，中间品进口额经历了年均 19.75%的增长，
截至2013年，已占同期进口额的 72.74%和贸易额的 34.11%；与之相对的出口额则
以年均 20.21%的增幅稳步攀升，截至 2013年，已高达 22090.07亿美元，稳居世界
[基金项目]本文受 2015年度国家自然科学基金青年项目（71503271）、2014年度教育部人文社会科学青年项
目（14YJC790137）的资助。
席艳乐：中南财经政法大学工商管理学院 430073电子信箱：helen6160@126.com；贺莉芳：中南财经政法
大学工商管理学院。
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第一大货物出口国。这在一定程度上表明中国企业嵌入全球价值链的程度日渐加
深，但接踵而至的问题是，对于中国企业而言，嵌入全球价值链究竟是否明智，企
业可从中获取何种利益？生产率是企业核心竞争力所在，事关企业的可持续发展，
有鉴于此，企业的生产率是否存在“溢价”遂成为评判其嵌入决策恰当与否的核心
依据。当前中国企业在参与全球价值链体系的过程中普遍面临低层次、低附加值的
窘境，显然，全面揭示企业嵌入全球价值链的生产率效应并更进一步刻画其中的作
用机制可为企业提升其在全球价值链中所处的层次与地位以免陷入“价值洼地”的
泥淖提供可行思路。然而，学界尚未就此给出相应的微观解读。
本文旨在填补当前研究的空白，尝试以中国工业企业数据库与海关进出口数据库
的匹配数据中初期不嵌入但从样本期内某一年份开始嵌入全球价值链的企业也即新
①
嵌入企业为核心样本，采用倾向评分匹配为每一家新嵌入企业构造“反事实”，通过
②
比较嵌入与不嵌入两种情境下的生产率差异以客观评价嵌入全球价值链对企业生产率
所产生的因果效应。特别地，本文通过追踪其嵌入当期及此后一年、两年乃至三年的
生产率状况以反映这种因果效应的时间递推性。除此之外，本文还通过引入多种生产
率衡量指标、细分企业嵌入路径与检验事前效应对该问题做了拓展分析，以期更进一
步揭示该生产率效应的内在机理并为企业更好地融入全球价值链给出经验指导。
一、文献述评
（一）出口的生产率效应
多国经验表明，出口企业的生产率水平高于非出口企业（Wagner，2008，范
剑勇和冯猛，2013），对此部分学者揣测，可能是学习效应使然。具体地，学习效
应存在三种可能的作用形式：首先，出口使企业可以接触到技术先进且富创新能力
的国际买家，在交流的过程中可以享受由此带来的技术溢出或者技术转移（Shar-
ma & Mishra，2011）；其次，市场规模的扩大使企业能够充分挖掘生产潜力，实
现规模经济（Feder，1983）；最后，为了迎合国外消费者更为严苛甚至近乎挑剔的
产品要求（如质量），出口企业可能需要改进生产工艺、升级设备，期间将不可避
免地产生生产率的“溢价”（Bernard & Wagner，1997）。
然而，与之相关的经验检验结论却尚不明晰。部分文献对出口学习效应的存在
性予以肯定。如 De Loecker（2007）考察发现，出口使斯洛文尼亚制造业企业在
出口当期获得了约8.8%的全要素生产率增长，此后该效应持续强化，与非出口企业
的全要素生产率差距亦随之拉大。钱学锋等（2011）基于中国工业企业数据库的研
究同样发现，出口会使企业发生全要素生产率的提升。但大多数文献未有找到可以
支持出口学习效应的经验证据，如Alvarez & López（2005）关于智利企业的研究、
①遵照Baldwin & Yan（2014）的界定方法，本文以同时从事中间品进口与出口作为企业嵌入全球价值
链的标识。诚然，这种界定方法稍显粗糙，但除此之外，目前尚未有发现其它更好的识别方法。
②具体研究过程中，本文采用核匹配法，原因在于，该方法以所有对照组企业的加权平均值来构造处理
组企业的匹配企业，可以提高数据的使用率。在本文对照组与处理组企业数量悬殊的现实情况下，这种处理
方式的优势得以凸显。
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Eliasson et al.（2009）关于瑞典企业的研究以及Ranjan & Raychaudhuri（2011）关
于印度企业的研究。不仅如此，由于采用不同的生产率衡量指标，某些文献的结果
甚至还呈现混合性。如 Amendolagine et al.（2008）在意大利企业中发现，企业的
劳动生产率和全要素生产率仅在出口当期发生了为期一年的显著增长，而张杰等
（2009）却以 1999-2003年中国本土制造业企业为样本数据研究得到，在出口之后
中国企业的全要素生产率得到了显著的提升，但其劳动生产率、资本生产率以及资
本深化程度却基本没有发生明显的改变。
（二）中间品进口的生产率效应
在全球化背景下，发展中国家的企业对中间品进口的依赖渐增， Sharma &
Mishra（2015）将其中的原因概括为两点：其一，中间品是技术扩散的重要载体
（Romer，1987；Coe & Helpman，1995；Frankel & Romer，1999）。通过进口高
质量的中间品，发展中国家的企业可以接触到发达国家的先进技术，在学习和吸收
的过程中得以提高自身的生产率水平；其二，企业的产出、生产率水平与中间品的
种类密切相关（Grossman & Helpman，1993）。当面临更大的中间品选择余地时，
企业的生产率也很有可能得以增长，特别是对于生产过程中需要运用多种特定投入
品的企业而言，这一渠道的作用更为明显（Lawrence & Weinstein，1999）。
然而，对中间品进口生产率效应的检验结果却较为模糊。大多数文献认同中间品
进口有助于提升企业的全要素生产率。如Amiti & Konings（2007）基于1991-2001
年印度尼西亚企业层面的数据考察发现企业的全要素生产率可以从中间品贸易自由化
中受益。Kasahara & Rodrigue（2008）在对智利制造业企业的检验过程中得到，1979-
1986年间企业因进口中间品获得了3.4%-22.5%的全要素生产率“溢价”。同样地，陈
勇兵等（2012）关于中国企业的研究、Sharma（2014）关于印度企业的研究也得到
了基本类似的结论。与之相对的是，Van Biesebroeck（2003）对哥伦比亚企业的检验
结果显示该效应为负，而少部分文献在使用不同的生产率衡量指标的过程中还发现了
迥异的结果，如Sharma & Mishra（2015）在1994-2006年的印度制造业企业中发现，
中间品进口虽然能显著提升企业的全要素生产率，但却没有显著影响其劳动生产率。
上述文献与本文研究密切相关，为本文提供了颇为夯实的研究基础。本文所做
的贡献主要在于以下三个方面：首先，拓展研究视角。本文探讨了对于现阶段的中
国而言颇具现实紧迫性但学界尚未敏锐感知到的一个话题——嵌入全球价值链对企
业生产率的影响，是对当前研究维度的一个有益补充；其次，改进研究方法。文章
运用倾向评分匹配方法控制研究过程中可能出现的内生性问题，由此尽可能地逼近嵌
入行为影响企业生产率的真实本质。不仅如此，本文在核心指标——生产率的测度上
既使用了全要素生产率这一常规做法，也借鉴张杰等（2009）的做法考虑了劳动生产
率、资本生产率以及资本劳动比这三项生产率拓展指标，使得对于生产率的估计更为
全面、细致；最后，深化研究内容。本文以实时追踪的形式跟踪得到企业在嵌入当
期以及其后一年、两年乃至三年的生产率获得情况。以此为基准，本文又扩展分析
了不同嵌入路径下企业生产率的变动状况以及更进一步检验了嵌入行为对企业生产
率的事前效应，最终得以形成关于嵌入全球价值链的生产率效应的系统性认知。
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二、模型与方法
假定企业i初期不嵌入但于时期t开始嵌入全球价值链，TFP表示企业i在时期t
it
的生产率水平，那么，企业i在时期t因嵌入全球价值链而产生的平均生产率效应为：
{
ATT=E TFP
|
} {
|
} {
|
}
（1）
1
it
-TFPit
0
Entry =1 =E TFP
1
it
Entry =1 -E TFPit
0
Entry =1
it
it
it
其中，二值变量Entry =1表示初期不嵌入但从样本期内某一年份开始嵌入全球
it
价值链的企业，反之则表示同期未嵌入全球价值链的企业。观察 （1）式可以发
现，式中前半部分E{TFPit |Entry =1}可以观测而得，但后半部分 E{TFPit |Entry =1}
1 0
it it
却无从知晓，对此，为嵌入企业构建“反事实”，以非嵌入企业（对照组）的生产
率状况近似代替嵌入企业（处理组）实际嵌入但假设非嵌入情境下的生产率状况。
具体操作过程中，本文根据 Rosenbaum & Rubin（1983）给出的建议，以倾向评
分匹配技术进行两者的“配对”。
倾向评分匹配的关键在于，基于若干个可观测到的个体特征，为参与者与非参
与者生成倾向评分，之后，再借助该得分在处理组与对照组之间建立对应关系。落
实到本文，首先需要估计得到处理组企业与对照组企业嵌入全球价值链的决策概
率，即所谓的“倾向评分”：
{
|
Kt - 1}
（2）
P =p Entry =1 X
k
it
其中，下标k={i，j}，k=i表示处理组企业，k=j表示对照组企业；X表示嵌入
kt-1
前一期的企业特征（非嵌入状态），参考已有文献，我们将X设置为出口前一期
③
kt-1
企业的生产率、企业规模、财务状况、企业类型、所处省份和行业类型。
④ ⑤
之后，我们在对照组中寻找与处理组企业 P值相同或相近的企业。需要明确
k
的是，匹配结果的有效与否是以条件独立和共同支持假设为先决条件的。对此，一
般的检验方法是，借鉴 Smith & Todd（2005）的做法，对匹配变量做平衡性检验
（此处以生产率TFP为例）：
100
Nt
∑
∑
[TFP -
i
[w(P ,P )TFPj]
i j
i∈(En tr y = 1)
j∈(En tr y = 0)
Bias(TFP )=
kt
kt
（3）
Vari∈(En tr y = 1)(TFP )+Var
= 0)(TFPj)
i
j∈(En tr ykt
kt
2
其中，N表示在时期 t开始嵌入全球价值链的企业数， w（P，P）表示为TFPj
t
i
j
所赋的权重。匹配后 Bias（TFP）的绝对值越小，则表明匹配的“质量”越高，反
之则反是。而至于以何值作为匹配“质量”好坏的界限，本文采用 Rosenbaum &
Rubin（1985）的方法，将标准偏误的绝对值超过该界限的匹配认定为效果不佳。
在估计嵌入全球价值链对企业生产率的因果效应时，为消除不随时间变化的不
③这些文献包括Eliasson et al.（2009）和Baldwin&Yan（2014）等。
④本文选择以Levinsohn&Petrin（2003）的LP法作为全要素生产率的主要衡量方法，旨在弥补传统索洛
残差估计中所存在的“同时性”偏误和“样本选择”偏误并进一步克服由OP法所带来的样本损失。
⑤囿于篇幅限制，笔者在此未列出匹配变量的详细介绍。如有需要，可向笔者索取。
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可观测因素的干扰、提高非参数估计的准确性，本文借鉴 Blundell & Dias
（2000）的做法，在倾向评分匹配中又引入倍差法的思想，由此构造出如下两种用
以衡量企业嵌入全球价值链的生产率效应的指标：
1
∑
∑
ATTI
S
=
[(TFPit+ s -TFP )-
t i∈(En try = 1)
w(P，P )(TFPit+ s -TFP )]
（4）
（5）
N
it-1
i
j
it-1
j ∈ (En tr y = 0)
kt
kt
1
N
S
∑ ∑
(TFPit+ s -TFPit-1)
ATTC
S
=
[
t i∈(En try = 1) s = 0
kt
S
∑ ∑
-
w(P，P )(TFPit+ s -TFP )]
i j
it-1
s = 0 j ∈ (En tr y = 0)
kt
其中，s=0，1，……S表示时间跨度。相应地，（4）式表示新嵌入企业在进入
后第s期的单期生产率获得情况，（5）式表示新嵌入企业在嵌入当期到嵌入后 S期
的累积生产率获得情况。
三、数据处理说明与描述性统计
（一）数据处理说明
本文所用数据源于中国工业企业数据库与海关进出口数据库。其中，前者包含
1998-2007年所有国有企业及规模以上非国有企业的生产经营状况，可以衡量企业
的生产率水平，后者则包含 2000-2006年进出口企业的贸易信息，可从中甄别出参
与全球价值链的企业。由于以单一数据库无法同时获得企业的生产率水平和全球价
值链参与情况，因而只得根据公共字段对两个数据库的信息进行对应。具体地，本
文在对应过程中主要做了以下三个方面的工作：首先，剔除工业企业数据库中的异
常值或者缺失值；其次，识别海关进出口数据库中企业具体的贸易类型；最后，将
海关进出口数据库中企业的进出口信息对应至工业企业数据库。结合以上信息，
⑥
我们将同时参与中间品进口与出口的企业称之为全球价值链嵌入者，反之则称之为
非全球价值链嵌入者。另外，匹配数据库中的企业基本属制造业企业，为排除可能
的干扰，本文仅保留二位数行业代码为 13-43的制造业企业。更进一步，考虑到烟
草制品业（行业代码为16）以及贸易中间商的特殊性，本文又删去了有关烟草制
⑦
品业和贸易中间商的所有观测值。经过筛选，本文最终获得一个时间跨度为 2000-
2006年，囊括 58512家全球价值链嵌入者、 424431家非全球价值链嵌入者，总计
1217231条记录的大型面板数据集。
（二）特征事实
在全球化浪潮下，中国企业踊跃加入全球价值链。本文所用数据显示，在2000-
2006年间，全球价值链嵌入者基本呈逐年增多的态势，由2000年的14018家上升到
2006年的30391家，年均增长15.3%，可见，有相当一部分企业开始或者已经具备全
球化的战略视野，企图以参与全球分工的方式为自身谋取福利。然而，不容忽视的是，
⑥关于工业企业数据库与海关进出口数据库的匹配方法可参见逯宇铎等（2014）。
⑦根据Tang & Zhang（2012）的方法，我们将企业名称包含“外贸”、“外经”、“工贸”和“科贸”等
字眼的企业认定为贸易中间商。
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企业在参与全球价值链的过程中也存在角色的转变。以相邻两年为考察期将中国企业
的存在类型分为四类：新嵌入者、退出者、持续嵌入者和持续不嵌入者，其中，前两
类存在状态的转变，而后两者则维持原有状态不变。统计结果表明，诚然，全球价值
链嵌入者的队伍在逐渐壮大，但其在总体中的比重依然不高，仍有约87%的企业坚持
游离在全球价值链之外，而在那些有嵌入行为的企业中，约18%的企业选择在嵌入一
年之后就退出全球价值链。根据嵌入路径的不同将新嵌入者细分类型之后还可以发现，
大部分企业选择直接由无出口和无中间品进口的状态过渡到既有出口又有中间品进口
的状态，而很少有企业选择循序渐进，先进口中间品再以出口或者先出口再以进口中
间品进一步嵌入全球价值链。将时间轴进一步扩展至2000-2006年后发现，以更长的
时间维度仍能观察到之前的现象，但嵌入状态不稳定的情况愈显严峻，而企业关于嵌
入路径的偏好亦表现得更为明显。因此，总结起来，参与全球价值链在目前尚属少部
分企业的行为，且这种行为具有明显的不稳定性和路径偏好。
⑧
那么，这些企业的生产率水平又如何呢？以 LP法测算得到的全要素生产率作
为企业生产率水平的衡量依据，图 1给出了不同类型企业生产率水平的直观描绘。
结果显示，退出者与持续嵌入者的生产率水平基本重合，相较持续不嵌入者具有明
显的优势，但相较新嵌入者仅具有微弱的优势，由此可见，但凡有嵌入行为的企业
均有高于其它企业的生产率水平，但至于其中的因果关系——生产率高的企业才能
嵌入全球价值链（自我选择效应）还是嵌入全球价值链导致生产率的提高（学习效
应）仍留待商榷。进一步，细分嵌入路径的企业生产率分布状况显示，相较一次性
完成全球价值链嵌入过程的企业，分阶段嵌入全球价值链体系的企业具有生产率上
的显著优势，但这种优势产生的具体原因（是由事前的出口或者进口经历所造成
的，还是由事后完全融入全球价值链所导致的）尚无从考证。
图1
不同类型企业全要素出产率的核密度分布图
⑧囿于篇幅限制，笔者在此未列出 2000-2006年企业全球价值链嵌入状况的统计结果，如有需要，可向
笔者索取。
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四、倾向评分匹配估计结果
（一）初探企业嵌入全球价值链的生产率效应
如前所述，本文选取两类企业——初期不嵌入（至少持续不嵌入三年）但从样
本期内某一年份开始嵌入的企业以及始终坚持不嵌入的企业，其中，前者为处理
⑨
组，后者为对照组。另外，考虑到嵌入全球价值链的生产率效应可能会因嵌入年份
的不同而有所差异，本文又根据嵌入年份将处理组样本细分为 2003年、2004年、
2005年和2006年开始嵌入的企业。利用前一年的企业特征，本文对这四类企业进
行倾向评分匹配并做平衡性检验。在此基础上，本文估计得到嵌入行为对企业全
⑩
要素生产率的因果效应，结果如表1所示。
表1基于LP法的PSM估计结果
2002
2003
2004
2005
ATTI
ATTC
ATTI
ATTC
ATTI
ATTC
ATTI
ATTC
0.203***
0.203***
0.157***
（4.94）
0.157***
0.241***
（9.90）
0.335***
0.241***
（9.90） （12.557）（12.557）
0.567***
0.228***
0.228***
s=0
s=1
（5.33）
（5.33）
（4.94）
0.284***
（5.58）
0.374***
（8.63）
0.409***
（8.82）
0.482***
（7.87）
0.853***
（6.65）
1.259***
（7.91）
0.309***
（11.70）
0.374***
（12.65）
0.461***
（8.71）
0.831***
（9.65）
（14.083）（13.35）
s=2
s=3
注：ATT表示单期的 ATT值，ATT列表示累积的 ATT值；s表示时间跨度；N和N分别表示匹配中所用到的
I
C
T
C
处理组和对照组企业的数量；括号中的数值是经Bootstrap50次后所得到的t值；“***”、“**”和“*”分别表
示在1%、5%和10%的水平上显著（表2、表3和表4同）。
可以看到，表中所有的 ATT值均显著大于 0，表明嵌入全球价值链的行为确实
使企业的全要素生产率发生了“溢价”。有许多学者已在中国寻找到了可以支撑从
事出口或者中间品进口有助于提高企业全要素生产率的经验证据（张杰等，2009；
陈勇兵等，2012）。直观上来讲，嵌入全球价值链的企业因同时从事中间品进口与
出口，很有可能也会获得全要素生产率的提升，本文的实证结果俨然已证实这一猜
想的正确性。具体地，企业可能通过以下三种渠道实现全要素生产率的提高：一是
在更为广阔的国际市场中，企业可充分发挥其规模效应，学习新技术和新产品以提
高创新能力；二是企业可获得价格更低、质量更高、种类更丰富的中间投入品，将
其投入生产以提高效率、降低成本；三是来自国际市场的压力迫使企业提高效率以
保持其竞争力。与此同时，嵌入行为对企业全要素生产率的影响还表现出明显的时
间延续性和程度渐进性。以2003年开始嵌入全球价值链的企业为例（对应于表1中
⑨2000年之前的嵌入经历将干扰我们对于嵌入行为的生产率效应的判断。依现有数据可推算，约7.9%、
2.5%、0.9%的企业在退出一年、两年和三年之后又重新嵌入。为此，我们要求企业在嵌入之前有至少三年的不
嵌入经历，以此将企业偶然退出的概率控制在1%以下或者至少部分消弭其先前嵌入行为所遗留的生产率效应。
⑩囿于篇幅限制，笔者在此未列出倾向评分及平衡性检验结果。如有需要，可向笔者索取。
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2002项下的估计结果），受益于全球价值链，其全要素生产率在嵌入当期增长了
20.3%，此后各年又相继增长了 28.4%、37.4%以及 40.9%，四年累积提升 125.9%，
而这一结论在其它三组企业也得到了较为充分的体现。另外，企业的嵌入年份不
同，其全要素生产率的获得程度也会因此而有些微的差别。在嵌入当期， 2003年
开始嵌入的企业获得了20.3%的全要素生产率提升，但2004年开始嵌入的企业仅获
得了15.7%，而2005年与2006年开始嵌入的企业却获得了 24.1%和22.8%，这一现
象广泛存在于此后的一年、两年，在此不做赘述。
（二）再探企业嵌入全球价值链的生产率效应
1.基于拓展的生产率衡量方法的分析
生产率是本文研究的关键所在，若仅以全要素生产率作为衡量企业生产率水平
的惟一指标，存在“偏听偏信”的风险。根据张杰等（2009）的建议，本文又引入
了对企业劳动生产率（工业增加值与雇员人数之比），资本生产率（工业增加值与
固定资产净值之比）以及资本劳动比（固定资产净值与雇员人数之比）的考量，具
体估计结果如表2所示。需要指出的是，因企业全要素生产率的获得情况在各组间
相差不大，在此本文仅以2003年开始嵌入的企业为例进行拓展分析。
表2基于拓展的生产率衡量方法的PSM估计结果
s=0
s=1
s=2
s=3
（A）结果变量：劳动生产率
0.0956***
0.0977**
0.0818*
（1.65）
0.275***
（2.83）
0.0849**
ATTI
（2.81）
（2.14）
（2.45）
0.0956***
0.192***
0.360***
ATTC
（2.81）
（3.36）
（2.89）
（B）结果变量：资本生产率
0.0324
（1.27）
0.0324
0.00513
（0.20）
0.0371
-0.0198
（-0.65）
0.0174
-0.0240
（-0.81）
-0.00647
（-0.07）
ATTI
ATTC
（1.27）
（0.86）
（0.26）
（C）结果变量：资本劳动比
0.0604*
（1.83）
0.0604*
0.0318
（0.97）
0.0922
0.0495
（1.30）
0.142
0.0184
（0.44）
0.160
ATTI
ATTC
（1.83）
（1.63）
（1.53）
（1.31）
结果显示，在嵌入当期，企业的劳动生产率显著增加了 9.56%，其后一年、两
年以及三年又相继增长了9.77%、8.18%和8.18%，四年累积增加36%。劳动生产率
是对劳动效率的有效测度，但显然，相较嵌入行为对企业全要素生产率的贡献，这
方面的影响显得较为微弱和缓慢；嵌入行为对企业资本生产率的影响从嵌入当期至
嵌入后三年一直表现出下降的态势，相应的数值也由 3.24%跌至-2.4%，四年累积
为负，但不管是即期效应还是累积效应，结果均不显著，表明嵌入全球价值链并未
显著提高企业资本生产率。资本生产率反映的是企业生产设备的生产效率，从这个
角度来讲，嵌入行为或许无益于改进企业的生产设备以使其更高效地运转；在嵌入
当期，企业的资本劳动比显著提升了 6.04%，此后，虽然资本劳动比仍有缓慢且微
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弱的增加，但统计上均不显著，表明嵌入行为对企业资本劳动比的正向影响仅限于
嵌入当期。资本劳动比是资本深化程度的体现，我们认为，企业之所以在嵌入当期
发生资本深化，可能是因为初期企业需要大量购置机器设备以适应全球价值链的生
产体系。以上三个指标的检验结果在一定程度上也折射出中国企业参与全球价值链
的生产率获得来源。具体地，中国企业凭借廉价且丰富的劳动力资源嵌入全球价值
链，但嵌入之后可能仍单纯地倚仗生产工艺流程和组织管理模式等非技术性创新因
素“改进”这种资源的生产效率而并没有用技术性创新因素实质性地提升资本生
产效率或者深化资本以维持甚至增强自身的竞争力，在“人口红利”殆尽的大背景
下，显然，这种生存方式的可持续性仍有待斟酌。
2.基于不同全球价值链嵌入路径的分析
如前所述，企业在嵌入路径的选择方面存在不同的偏好。为了比较不同嵌入路
径下企业生产率的获得情况，本文将处理组企业分成三组—— 无贸易（无中间品进
口和出口）企业同时开始中间品进口和出口、中间品进口企业开始出口以及出口企
业开始进口中间品（为方便起见，以下简称第 I类企业、第 II类企业和第 III类企
业），并分别对其进行倾向评分匹配估计，结果如表3所示。需要指出的是，为了
全面衡量企业的生产率水平，我们在此后的估计过程中同样纳入了对劳动生产率、
资本生产率以及资本劳动比这三个拓展指标的考量。
表3基于不同嵌入路径的PSM估计结果
（I）无贸易企业同时开始
中间品进口与出口
（II）中间品进口企业
开始出口
（III）出口企业开始
进口中间品
s=0
s=1
s=2
s=3
s=0
s=1
s=2
s=3
s=0
s=1
s=2
s=3
（A）结果变量：全要素生产率
0.221*** 0.293*** 0.381*** 0.449***
0.139
0.261** 0.347*** 0.371*** 0.235*** 0.398*** 0.499*** 0.505***
ATTI
ATTC
（3.91）（3.64）（5.39）（7.08）（1.52）（2.33）（2.71）（3.26）（3.74）（5.26）（5.90）（6.46
0.221*** 0.511*** 0.887*** 1.327*** 0.397** 0.742** 1.110*** 0.235*** 0.624*** 1.118*** 1.622***
（3.91）（4.73）（5.40）（6.54）（1.52）（2.23）（2.37）（3.58）（3.74）（5.82）（5.91）（6.38
）
0.139
）
（B）结果变量：劳动生产率
0.116*
0.0718
0.0231
0.0949
0.304
0.0730
0.0730
0.186**
0.258
0.195
0.160
0.119** 0.209*** 0.222*** 0.196***
ATTI
ATTC
（1.80）（1.13）（0.26）（1.38）（0.67）（2.08）（1.62）（1.17）（2.26）（3.17）（3.38）（2.95
）
0.116*
0.187
0.212
0.450*
0.609*
0.119** 0.325*** 0.544*** 0.739***
（1.80）（1.52）（1.22）（1.21）（0.67）（1.25）（1.90）（1.71）（2.26）（3.18）（3.58）（4.15
）
（C）结果变量：资本生产率
0.0397
-0.0329
-0.0320
-0.0283 -0.0967** -0.0264 -0.0739
-0.0745
0.0435
0.0714
0.0487
0.000679
ATTI
ATTC
（0.90）（-0.79）（-0.66）（-0.45）（-2.23）（-0.43）（-0.91）（-0.82）（1.07）（1.46）（1.30）（0.01
-0.0525 -0.0967** -0.123 0.163
（0.90）（0.08）（-0.18）（-0.34）（-2.23）（-1.15）（-1.07）（-1.11）（1.07）（1.53）（1.41）（1.13
）
0.0397
0.00710
-0.0246
-0.190
-0.258
0.0435
0.115
0.163
）
（D）结果变量：资本劳动比
-0.00460 -0.0272
（0.84）（0.24）（-0.09）（-0.39）（0.57）（0.89）（1.47）（1.10）（1.67）（0.87）（1.38）（1.60）
0.0374
0.0134
0.0842
0.106
0.186
0.138
0.0892*
0.0451
0.0937
0.111
ATTI
0.0374
0.0508
0.0462
0.0191
0.0842
0.191
0.376
0.515
0.0892*
0.134
0.228
0.339*
ATTC
（0.84）（0.40）（0.33）（0.09）（0.57）（0.76）（0.86）（1.07）（1.67）（1.35）（1.29）（1.91）
非技术性创新因素也即不涉及技术性变化的创新因素。按照熊彼特的说法，“创新”是指在生产体系
中引入从未有过的生产要素以及生产条件的新组合，既有可能涉及到技术性变化的创新（如新技术的开发以
及原有技术的新应用），也有可能涉及到在组织管理模式、外部制度环境等方面的非技术性变化的创新。
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《国际贸易问题》2015年第12期
研究发现，嵌入行为的生产率效应因嵌入路径的不同而有所差异。具体地，从
全要素生产率指标来看，不管是单期还是累积第 III类企业所获得的生产率“溢
价”最多，第 I类企业次之，第 II类企业居末。出口的全要素生产率效应往往与技
术创新联系在一起，由于技术的学习、吸收乃至应用是一个相当缓慢的过程，因而
这种生产率效应的积累也需要耗费一定的时间成本（Baldwin & Gu，2004），但与
之相对的中间品进口的全要素生产率效应却是“立竿见影”的，国外低成本、高质
量、多种类的中间品可很快投入生产，因而企业可以较快享受到由此带来的生产率
“福利”（Baldwin & Yan，2014）。从拓展的生产率衡量指标来看，劳动生产率指
标的估计结果显示，第 III类企业嵌入行为的长短期劳动生产率效应显著为正，且
从嵌入当期至此后两年，单期影响程度趋强，至嵌入后三年才有所弱化，四年累积
达73.9%。而第I类企业仅在嵌入当期有 11.6%的劳动生产率“溢价”，且四年累积
不显著。第 II类企业虽然仅在嵌入后一年获得了 18.6%的劳动生产率提升，但四年
累积达 60.9%，较之第 I类企业略好；资本生产率指标的估计结果显示，在嵌入当
期及此后一至三年，第 I类企业的资本生产率效应大多为负，第 III类企业均为正，
但不管是前者还是后者，在统计上均不显著。第II类企业的资本生产率在嵌入当期
发生了9.67%的显著削减，此后效果不显著；资本劳动比指标的估计结果显示，第
III类企业从全球价值链中获得的资本深化程度最高，这类企业在嵌入当期发生了
8.92%的生产率提升，四年累积 33.9%。而第 II类企业的估计结果虽为正，但不显
著，第I类企业的估计结果前期为正，后期转负，但依然不显著。综合以上四个指
标后比较发现，第 III类企业的综合表现最佳。究其原因可能在于：其一，这类企
业在关注提高劳动生产率之余还兼顾深化资本；其二，之前的出口经历为其后续开
展中间品进口做了铺垫，使得他们在处理进口中间品时显得更为轻松、高效。但可
惜的是，将近80%的全球价值链嵌入企业所选择的嵌入路径是缺乏效率的。
3.嵌入全球价值链的生产率效应在企业嵌入之前是否存在
作为有组织有纪律的经营个体，企业的决策往往先于行动，联系本文，这也就
意味着企业嵌入全球价值链的决策很有可能发生在企业实际嵌入之前，那么，期间
是否也产生了企业生产率的“溢价”呢？为此，本文估计得到企业嵌入前一年
（s=-1）以及前两年（s=-2）的生产率效应，具体结果如表 4所示。需要指出的是，
为了控制自我选择效应，之前的研究我们一直以嵌入前一年的企业特征变量进行处
理组与对照组的匹配，但这种匹配方式之于此时的研究对象俨然是不合适的，极有
可能低估嵌入之前的生产率效应。受到 Eliasson et al.（2009）的启发，本文以
2000年的变量代替之前 2002年的变量成为匹配变量。另外，为完整起见，本文在
表4中也同样列示了企业嵌入当期至此后一至三年的生产率获得情况。
据表4可知，嵌入全球价值链对企业全要素生产率的影响在嵌入前两年就已经
存在，也即存在事前效应。具体地，在嵌入前两年，企业的全要素生产率增长了
12.3%，其后一年，又增长了23.8%，两年累积增长35.1%，显然，企业在实际嵌入
之前做了相当多的筹备工作，以至于期间发生了生产率“溢价”。基于拓展的生产
率衡量指标还可以发现，嵌入行为对劳动生产率的促进作用可前推至嵌入前一年
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《国际贸易问题》2015年第12期
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（可能与事前所做的
组织管理方式、生
产工艺流程改进有
表4基于事前事后效应的PSM检验结果
s=-2
s=-1
s=0
s=1
s=2
s=3
（A）结果变量：全要素生产率
关）；企业的资本生
产率在嵌入前一年
发生了显著的下降
（企业尝试性的购置
新设备，在与新设
备的“磨合”过程
中，企业机器设备
的运转效率低于往
常）；企业的资本劳
动比不存在显著的
事前效应。另外，
将表4中嵌入当期至
其后三年的企业生
产率获得情况与表1
ATTI
0.123**
0.238***
0.272***
（5.18）
0.622***
（5.62）
0.284***
（5.92）
0.904***
（4.81）
0.371***
（6.78）
1.268***
（6.25）
0.373***
（6.29）
1.633***
（6.65）
（2.48） （4.93）
ATTC
0.123**
0.351***
（2.48）
（4.7）
（B）结果变量：劳动生产率
ATTI
0.0446
0.0952**
0.0846*
（1.69）
0.219*
0.018
（0.33）
0.237
0.0257
（0.46）
0.262
-0.0197
（-0.34）
0.241
（0.87） （2.02）
ATTC
0.0446
0.134
（0.87）
（1.5）
（1.88）
（1.42）
（1.29）
（0.98）
（C）结果变量：资本生产率
ATTI
-0.00412
-0.0631*
-0.0696
-0.0573
-0.0956**
-0.0996*
（-0.12）（-1.67）（-1.46）（-0.99）（-2.55）（-1.90）
ATTC
-0.00412
-0.066
-0.135
-0.191
-0.286
-0.385*
（-0.12）（-1.10）（-1.29）（-1.32）（-1.64）（-1.66）
（D）结果变量：资本劳动比
ATTI
0.0398
0.0607
0.121**
（2.45）
0.221
0.0391
（0.59）
0.26
0.0705
（1.08）
0.331
0.00955
（0.14）
0.340
（0.64） （1.29）
ATTC
0.0398
0.101
（0.64）
（1.1）
（1.41）
（1.18）
（1.36）
（0.95）
和表2相比后可以发现，如果不对自我选择效应加以控制，那么，企业所获得的生产率
效应将面临或被高估或被低估的风险（具体视生产率衡量指标而定），最终不利于
我们准确揭示嵌入行为的生产率效应。
五、结论与政策建议
运用倾向评分匹配方法，本文对中国工业企业数据库中存在全球价值链嵌入行
为的企业的生产率获得状况进行了考察。结果表明，嵌入行为会使企业的全要素生
产率发生“溢价”，并且，这种效应表现出明显的时间延续性（至少持续四年）和
程度渐进性；类似于全要素生产率，企业的劳动生产率在嵌入之后也会产生持续的
增长，但资本生产率没有发生显著的变化，资本劳动比也仅在嵌入当期有 6.04%的
增长，由此猜测，企业全要素生产率的提高很有可能源于劳动生产率的简单改进，
并没有同步提高资本的生产效率以及深化资本；选择以先出口再进行中间品进口的
方式分步嵌入全球价值链的企业获得的生产率效应最大，因而这种方式是嵌入路径
的占优策略选择；嵌入行为对企业生产率的影响还可以前推至嵌入前一年甚至两
年，这可能与企业事前所做的筹备工作有关。
在全球化浪潮下，愈来愈多的中国企业选择嵌入全球价值链，本文的结论在一
定程度上证明了这种决策的正确性，因而包括政府在内的社会各界应对此予以认
同，并大力支持中国企业特别是出口企业有准备地加入全球分工体系。然而，伴随
着中国嵌入全球价值链的程度渐深，对于“低端锁定”的担忧亦日盛。根据本文的
启示，技术性创新因素的缺失是这种担忧的症结所在。为此，中国企业必须将研发
提升到战略性的高度，持续为研发添注资金，并将其成果有效应用到生产环节。与
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《国际贸易问题》2015年第12期
此同时，政府也要为企业创新营造良好的制度环境，以政策引导、激励企业进行研
发活动。在企业、政府的双向作用下，最终达到以创新助推企业生产率增长，向价
值链高端攀爬的效果。
[参考文献]
陈勇兵、仉荣、曹亮，（2012）“中间品进口会促进企业生产率增长吗——基于中国企业微观数据的分析，”
《财贸经济》第3期。
张杰、李勇、刘志彪，（2009）“出口促进中国企业生产率提高吗？——来自中国本土制造业企业的经验证
据：1999-2003，”《管理世界》第12期。
Baldwin J. R., Yan B., (2014)Global Value Chains and the Productivity of Canadian Manufacturing Firms,
Statistics Canada.
Le Bris F., Disdier A. C., Jaud M., (2013)“Linking Firm’s Intermediate Input Imports and Export Perfor-
mances,”European Trade Study Group Fifteenth Annual ConferenceUniversity of Birmingham.
Sharma C., (2014)“Imported Intermediate Inputs, R & D, and Productivity at Firm Level: Evidence from
Indian Manufacturing Industries,”The International Trade Journal 28(3), 246-263.
Sharma C., Mishra R. K., (2015)“International Trade and Performance of Firms: Unraveling Export, Im-
port and Productivity Puzzle,”The Quarterly Review of Economics and Finance 2(1), 1-14.
Tang H., Zhang Y., (2012)“Quality Differentiation and Trade Intermediation,”Development Working Paper-
No. 340.
（责任编辑
蒋荣兵）
Effect of Global Value Chain Participation on Firms’ Productivity
Improvement: A PSM Based Empirical Study
XI Yan–le HE Li–fang
Abstract: Whether participating in the global value chain is a preferred
choice for firms to improve productivity is a topic of realistic significance and
theoretical value. Based on Chinese Industrial Enterprise Database and Customs
Database between 2000 and 2006, this paper uses PSM and a variety of produc-
tivity measures to make a detailed investigation into this question for the purpose
of providing micro empirical evidence for Chinese companies to go out of the
"value depression" and extend to both ends of the smiling curve. The results
show that participating in the global value chain has a durable and progressive ef-
fect on firms’ TFP, but it is likely that this effect is motivated by a simple
"improvement" of labor productivity through non–technological innovation factors
such as the production process and the mode of organization and management
rather than a real improvement of capital productivity and a real deepening of
capital through technological innovation factors; the productivity effect is different
for different participating paths, among which firms who first export and then im-
port intermediate inputs to further participate global value chain gain more produc-
tivity than the other two paths; the productivity effect of participating in the glob-
al value chain exits regardless of being before or after the event, which may be
explained by preparations before the participation.
Keywords: Global value chain; Productivity; Participating path; Prior effect; PSM
-50-
