《国际贸易问题》2014年第5期
经贸论坛
垂直专业化分工
对我国企业价值链影响的非线性效应
赵增耀沈能
摘要：本文利用投入产出法分离了进口中间品的技术含量，得到国内生产部分
的技术含量作为我国企业在全球价值链中的地位估计值，并实证考察了垂直专业化
分工对我国企业价值链地位影响的非线性关系。研究发现：我国出口产品结构存在
“虚高”现象，这种产业结构的“虚高”现象与我国深度介入国际垂直专业化分工
密切相关；面对西方跨国公司的价值链治理，垂直专业化分工对我国企业价值链地
位的影响呈现显著的倒U型曲线关系；在嵌入全球价值链初期，我国企业通过不
断地满足发达国家价值链治理的参数、接受发达国家的技术指导与培训或通过“干
中学”效应，促进了其在全球价值链中的升级，但是随着垂直专业化水平的不断加
深，其生产环节受到了发达国家价值链治理的“锁定”，从而抑制了价值链的升级。
关键词：垂直分工；价值链；非线性
DOI:10.13510/j.cnki.jit.2014.05.003
一、引言
在全球生产网络中，同一个产品的生产工序（研发、设计、生产、组装、营销
等）被配置到不同的国家（地区），从而将多个国家（地区）链接到特定产品的生
产链条上，形成一个以价值增值链为纽带的国际垂直专业化生产体系 （Hummel
etal，2001）。一方面，参与垂直专业化分工为发展中国家融入全球经济、实现技
术进步并最终实现价值链地位提升提供了契机，历史上亚洲“四小龙”的成功转型
就有力地证明了落后国家和地区可以凭借参与全球生产网络逐步实现技术升级和价
值链提升；另一方面，发展中国家在参与垂直专业化分工过程中也面临着价值链地
位“固化”和“贫困化增长”的风险。如Lalletal.（2005）研究发现，相比东亚
和拉丁美洲地区的发展中国家，位于南亚地区的巴基斯坦、孟加拉、斯里兰卡等国
家对纺织品出口依赖程度过高，始终停留在全球价值链的低端环节。因此，深入探
究垂直专业化分工对我国产业技术升级和价值链提升的影响具有重要的现实意义。
作为新兴的市场经济体，我国20世纪90年代中后期快速加入国际垂直专业化分
工之中，在全球生产网络中的重要性与日俱增。参与垂直专业化分工不仅在很大程
[基金项目]国家自然科学基金（70773079；71373168；71373169）；江苏省青蓝工程中青年学术带头人计划资助。
赵增耀：苏州大学东吴商学院215021电子信箱：zzy63@sina.com；沈能：苏州大学东吴商学院。
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度上影响着我国产品结构和产业结构的演进，也影响着我国企业在全球价值链中所
处的地位（胡昭玲，2007）。但现有文献关于垂直专业化分工与我国价值链地位关系
的研究主要集中在理论层面，研究方法也以企业或行业案例为主，大样本的实证研
究较少，而且相关实证研究的结论分歧较大。一些研究发现垂直专业化分工总体上
促进了我国制造业的价值链提升（徐毅等，2008；唐海燕等，2009；Xu，2009；邱
斌，2012）；有些学者认为垂直专业化分工对我国价值链升级的影响存在行业差异
（刘庆林等，2010；张明志等，2011）；还有学者认为垂直专业化分工对我国价值链
地位的影响呈现先扬后抑的阶段性特征（马红旗，2012）；甚至部分学者认为垂直专
业化分工对我国制造业尤其是进料加工的技术升级产生了负面影响（姚志毅，2010）。
以上对我国实际状况莫衷一是的研究结论引发了相关思考：第一，以往文献对
于垂直专业化分工与价值链关系的探讨是在线性关系的思路框架下开展的，事实
上，垂直专业化分工与价值链地位之间并非是简单线性关系。从整体上看，基于西
方跨国公司领导的全球价值链治理和全球战略布局约束，后发国家参与其中对于其
全球价值链的影响必然呈现阶段性特征（马红旗，2012）。从个体来看，考虑到后
发国家资源禀赋、制度特征、发展战略等条件的巨大差异，后发国家是否必然受制
于西方全球价值链治理约束以及影响机制都会存在较大不同；第二，导致以往文献
产生截然不同研究结论的一个重要原因在于对价值链地位的测度存在较大分歧。不
管是利用产业国际竞争力（贸易竞争力）反映的价值链地位（张小蒂等，2006；胡
昭玲，2007；张明志等，2011），还是从出口技术含量（技术复杂度）角度衡量的
价值链地位（Haussmann，2005；樊纲，2006；杨汝岱等，2008；江小涓，2007；
邱斌等，2012），他们的一个共同点是都把出口产品作为一个整体去衡量一个国家
（地区）的产品国际竞争力或出口技术含量，而没有考虑国家间在不同价值链环节
上的分工，把一国国内从事的生产环节的技术含量从整个出口产品的技术含量中分
离出来；第三，垂直专业化生产已经成为全球制造业生产的主要组织形式，尤其是
我国已经深度参与其中，国际垂直专业化分工在很大程度上已经内生于经济发展和
制度变迁，因此在模型设计时不应该将其视为外生解释变量，尤其是研究生产组
织、技术进步与经济增长的关系时，内生性控制问题就会显得格外重要。
针对以往文献的不足，本文拟在以下方面进行拓展：一是以垂直专业化分工为
基础，利用投入产出表将出口产品中所包含的直接和间接进口中间品的技术含量剔
除，从而真实测算最终出口品中的国内技术含量，并以此确定我国制造业各行业在
全球价值链中的地位；二是以我国的行业面板数据为样本，采用包括动态GMM在
内的多种方法对内生性问题的影响程度进行判定和控制，提高估计结果的稳健性，
以缩小学术界的意见分歧。
二、我国制造业价值链地位的测度
在垂直分工体系中，一国出口最终品通过进口中间品转移了大量的国外价值和
技术，为此，本文试图在Haussmann（2007）方法的基础上，考虑垂直分工中进口
中间品的技术含量对最终出口品的影响，将直接进口中间品和间接进口中间品的技
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术含量从最终品中剔除，以此测算出国内生产环节的技术含量，从而确定各国在全
球价值链所处的地位。
按照Haussmann（2007）的测算方法，令 X表示国t年的出口总额，等于国t
t
j
j
j
å
年所有产品出口额的总和，即 Xjt
=
xtkj；表示国t年的人均GDP。那么国t年k
Y
t
j
j
j
k
产品的技术含量TV为：
t
kj
x
å
t
kj
Xj
t
å
TV
t
kj
=
Yj
t
（1）
j
j xtkj/Xjt
考虑到投入产出表的部门口径与式（1）中的指标口径不一致，本文利用产品
占部门出口的比重进行加权，得到部门层面的技术含量。令X表示国t年l部门的出
t
j
j
å
口额，等于 j国t年所有产品出口额的总和，即 Xjt
=
j
xtklj，那么国t年l部门出口产
k
品包含的全部技术含量为：
TSI
t
lj
=
åk x
t
klj
TV
t
kj
（2）
Xlj
t
但式（2）仅是部门出口产品的全部技术含量，并未剔除进口中间品中所包含
的国外技术含量。接下来令 α表示l部门生产单位出口产品所需要的进口中间品； l
t
lj
部门出口产品包含的全部技术含量包括两部分：一部分是 l部门进口中间品的技术
含量TSI，等于各中间品技术含量与中间品进口比重，另一部分是 l部门出口产品
t
flj
中的国内生产部分的技术含量TSId，全部技术含量表示为：
t
flj
TSI
t
lj
=α
t
lj
TSI
t
flj
+(1-α
t
lj
)TSId
t
lj
（3）
由于本文重点考察的是国内生产的技术含量，因此 l部门的国内技术含量可以
表示为：
TSId
t
lj
=(α
t
lj
´TSI)/(1-α
t
lj
)-(α
t
lj
´TSI
t
flj
)/(1-α )
t
lj
（4）
α
t
即为Hummels等（2001）定义的垂直专业化比例，考虑到进口中间品可能不
lj
是一次性投入，有可能在国内生产部门多次循环使用，所以进口中间品应该包括所
有的直接进口投入和间接进口投入，可进一步表示为:
α
t
lj
=λAj
M
[I-Aj
D
]
-1X /X
t
jk
（5）
lj
| |
= m
ilj
n ´ n
其中，A
M
j
代表国l部门出口产品的进口中间投入系数矩阵，元素milj为
j
| |
j
j国l部门出口产品中所需的来自i的进口中间投入， ADj = dilj n ´ n代表国l部门出口产
j
品的国内中间投入系数矩阵，元素dilj为国l部门出口产品所需的来自部门i的国内中
D
间投入。利用里昂惕夫逆矩阵[I-A ]-1可以解决进口中间投入在最终出口之前在国
内生产部门中循环使用的问题，它可以视为一个无穷几何级数。根据研发密度，经
济合作与发展组织（OECD）将所有行业分为4个技术层次部门，根据以上方法，
可以计算出各国4个部门出口的全部技术含量和国内技术含量。为了确定我国制造
业各行业在全球价值链中的地位，本文做了跨国比较。根据OECD投入产出数据
库、PennWorldTable等资料来源中包含的国家（地区），本文选择并测算了30个
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样本国家（地区）出口产品的技术含量
①
。所使用的数据源为OECD编制的投入产
出数据库（2010）和联合国COMTRADE国际贸易数据库。其中，人均GDP采用国
际元计价并经过购买力平价调整以消除美元波动的影响。
表1列出了我国1995-2005年4个技术层次部门和所有部门出口产品所含的全
部技术含量与国内技术含量，并进行了国际排名。测算结果表明，我国所有部门及
4个技术层次部门出口产品的国内技术含量均低于全部技术含量，其中高技术部门
尤为突出。1995-2005年期间，尽管我国出口产品所含的全部技术含量和国内技术
含量趋于增长，但其国际排名下降明显，与全部技术含量排名相比，国内技术含量
的国际排名下降幅度更大。比如1995年我国出口产品全部技术含量在30个国家和
地区中位于第27位，而到了2005年，全部技术含量位于第28位，而1995年我国出
口产品的国内技术含量在30个国家和地区中位于第27位，到了2005年，国内技术
含量在30个国家和地区中倒数第一。从4个技术层次部门的情况来看，也大体显现
了类似的趋势。以高技术部门为例，虽然出口产品全部技术含量不断提高，但通过
跨国比较发现，1995年我国全部技术含量排名28，尽管2000年排名上升至27位，
但2005年又降为29。出口产品国内技术含量的国际排名下降速度更明显，1995年
排名第25位，2000年降为第27位，2005年降为第29位。以上数据一定程度上表明
了20世纪90年代以来我国出口产品结构的演进确实存在着“虚高”现象，出现
了产业间升级与产业内升级的背离现象。尽管我国出口产品的国内技术含量不断上
升，但由于价值链中的技术升级速度明显低于其他国家和地区，使得我国制造业在
全球价值链的地位不断下滑。
表1我国4个技术层次制造部门出口最终品所含的全部技术含量和国内技术含量
（单位：国际元）
全部技术含量
国内技术含量
2000年
部门
1995年
2000年
2005年
1995年
2005年
规模
排位
28
规模
15965
18044
20320
21092
17577
排位
28
规模
排位
28
规模
排位
28
规模
15305
17337
19469
19883
16707
排位
28
规模
排位
29
低技术部门
中低技术部门
中高技术部门
高技术部门
所有部门
14102
17100
17522
17911
15651
18163
21616
21804
21099
20369
13784
16881
16779
17395
15216
17342
20866
20018
16109
18968
29
30
28
24
26
23
30
30
30
30
30
30
28
27
29
25
27
28
27
28
28
27
28
30
资料来源：笔者利用联合国COMTRADE国际贸易数据库与OECD投入产出表计算而得。
三、模型、数据与方法
1.模型设定
为了检验垂直专业化分工对我国企业价值链地位的非线性影响，在 Hauss-
①30个国家（地区）包括发展中国家：中国、印度、印度尼西亚、巴西、南非、土耳其；亚洲新兴工业经
济体：中国台湾、韩国；发达国家：日本、美国、加拿大、英国、德国、法国、意大利、西班牙、葡萄牙、奥
地利、希腊、丹麦、挪威、荷兰、比利时、爱尔兰、芬兰、澳大利亚、新西兰；转型经济体：斯洛伐克、波兰。
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mannetal.（2007）成本发现模型的基础上，本文引入垂直专业化分工程度的二次
方项，用以验证垂直专业化分工与价值链地位的非线性关系,首先构建基本的静态
面板数据回归模型：
TSId =α +α GPN +α GPNit
2
+α X +εit
（6）
it
0
1
it
2
3
it
其中，TSId为各行业以出口产品的国内技术含量和附加值代表的全球价值链地
位；GPN表示垂直专业化分工程度，用Hummelsetal.（2001）定义的垂直专业化
指数衡量；GPN
2
是其平方项；可以根据α和α的符号判断垂直专业化分工程度与价
1 2
值链地位的关系； X为其他控制变量所组成的向量集； i和t分别表示各行业和年
份；α0 -α3为待估参数；ε为随机扰动项。
式（6）隐含假定了价值链地位不存在调整的滞后效应。但实际上，一方面，
部分影响价值链升级的因素，尤其是物资资本、研发投入、FDI等具有存量因素特
征的变量调整无法瞬时完成；另一方面，价值链地位对于这些变量的敏感度也会决
定滞后效应的大小。因此，本文利用局部调整模型思路将滞后效应纳入回归模型，
并考虑其他解释变量和控制变量，构建动态面板回归模型如下：
TSId =β +β TSIdi, t- 1 +β MAR +β D ×GPN +β GPN +β GPNit +β CAPit
2
5
it
0
1
2
it
3
i
it
4
it
5
（7）
+β HUM+β RD+β SC+ηit
6
7
8
其中，β0 -β8为待估参数，为随机扰动项。
η
本文对控制变量 X做出如下选择，滞后一期的价值链地位（TSIdi, t- 1）：该变量
用以控制各行业的初始状态差异，并在一定程度上降低垂直专业化分工变量具有的
潜在内生性问题。经济自由度（MAR）：该变量主要考察制造业面临的制度因素，
以跨国面板数据为研究样本的文献一般采用FraserInstitution发布的经济自由度数
据集（EconomicFreedomIndexes）。由于行业数据的限制，本文选取行业私有经济
比重反映经济自由度，用1-行业国有及国有控股企业工业增加值比重来反映。另
外，为了考察垂直分工对价值链影响的行业差异，本文引入一个反映行业要素密集
度的虚拟变量（Di ×GPN）。当取1时表示i行业为资本密集型行业，当取0时则
D
i
D
i
表示i行业是劳动密集型行业。
除上述三个基本控制变量外，本文还根据相关文献结合数据的可得性选取了以
下4个诱发机制变量。物资资本投资（CAP）：用固定资产存量占工业增加值的比
重进行度量，固定资本不包括存货。本文采用普遍使用的固定资产永续盘存法计算
固定资本。借鉴李小平（2007）的做法计算不变价的固定资本存量，即在按不变价
计算的基年固定资本存量基础上将每年固定资产变化额（用相邻两年的固定资产净
值增加额代替）累加得到工业部门的固定资本存量值；人力资本水平（HUM）：反
映技能偏向型劳动力的就业比重，采用科技活动人员占从业人数的比重表示；研发
强度（RD）：用科技活动经费占产品销售收入的比重表示；企业平均规模（SC）：
用规模以上工业增加值表示。考虑到我国参与全球生产网络的方式主要是加工贸易
和FDI渠道，因此，参与全球生产网络与贸易和投资开放本质上是一个事物的两个
方面，故模型不纳入贸易和FDI变量。另外，由于数据不可得，假设各行业面临相
同的服务水平（金融、物流、通信等方面），故模型也不纳入服务变量。相关数据
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来自于历年的《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》等。
2.数据样本
本文采用的数据来源于经济合作与发展组织（OECD）编制的投入产出数据库
（2010）。需要指出的是，考虑到OECD投入产出表中的产业分类标准是按《国际标
准产业分类》（ISIC3.0）制定的，与我国国民经济产业分类标准有部分出入，所以本
文以我国国民经济产业分类标准为基准，将其整合为27个制造业细分行业。此外，
投入产出表是不连续编制，其中公布了我国1995年、1997年、2000年、2002年和
2005年的投入产出总表、进口使用投入产出表和国内使用投入产出表。借鉴文东伟
和冼国明（2009）以相近年份数据进行替代的做法，以1997年替代1996年和1998
年，以2000年替代1999年和2001年，以2002年替代2003年和2004年，以2005替
代2006年和2007年。数据处理方面，用以1995年为基期的工业品出厂价格指数对工
业增加值进行价格平减。
表2
各变量说明
变量类型
符号
涵义
度量指标及说明
预期符号
被解释变量
TSId
价值链地位
出口产品国内技术含量
GPN
垂直专业化分工程度
—
垂直专业化指数
+
重点考察变量
GPN2
垂直专业化指数的平方项
滞后一期
-
TSIdt-1
MAR
前一期价值链地位
经济自由度
+
基本控制变量
1-国有及国有控股企业工业增加值比重
资本-劳动投入比例与工业平均值进行比较
固定资本存量/工业增加值
科技活动人员占从业人数比重
科技活动经费占产品销售收入比重
规模以上工业增加值
+
D ×GPN
行业要素密集度与GPN连乘
物资资本投资
人力资本积累
研发强度
不确定
i
CAP
HUM
RD
+
+
+
+
传导机制变量
SC
企业规模
3.参数估计方法
动态面板数据同样也可能存在因解释变量滞后项与随机扰动项相关而导致的内
生性问题，因此传统估计方法（固定效应模型或随机效应模型）和工具变量法也并
非是有效的（CameronandTrivedi，2009）。SYS-GMM可分为一步法和两步法估
计。两步SYS-GMM估计相对于一步估计是渐进有效的，而且两步法不容易受异方
差的干扰，但是在有限样本条件下，两步法的标准误可能产生向下偏倚。对此，本
文利用WindMeijer（2005）方法对两步法标准差的偏差进行矫正。但是SYS-GMM
估计结果是否一致取决于新增工具变量的有效性，因此有必要利用 Hansen检验
（AB检验）判断工具变量的选择是否合理。
另外，垂直专业化分工与价值链地位除了存在倒U型曲线关系外，还有可能存
在N型或倒N型的三次曲线关系。为此，本文还采用了两种非线性方法——门限面
板回归（TPR）和非线性最小二乘回归（NLS），以及聚合最小二乘法（POLS）、固
定效应（FE）和随机效应（RE）等作为辅助分析方法，力求通过不同的检验方法
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对两者关系进行识别。其中TPR是由Hansen（1999）提出的，其原理是将某门槛
变量纳入回归模型中，构建分段函数，并对门槛效应进行显著性检验，其门限值和
个数由系统内生给定。该方法通过一个渐进分布理论对待估参数设定置信区间，并
运用自举法（Bootstrap）估计门限值的显著性。由于本文考察的是垂直专业化分工
程度自身对价值链地位的非线性影响，因此将垂直专业化分工（GPN）设定为其自
身的门限变量。门限值可能不止一个，现实中可能会出现多个，以两门槛为例，在
（13）式的基础上设定双门限面板模型：
TSId =φ +φ GPN I(GPN£ξ )+φ GPN I(ξ <GPN£ξ2)
it
0
11
it
1
12
it
1
（8）
+φ GPN I(GPN>ξ )+φ X +μ +σ it
13
it
2
2
it
i
其中，φ、φ为待估参数，ξ和ξ为两个门限值，且ξ1 <ζ2，φ、φ和φ13分别为
0
2
1
2
11
12
GPN在门限值区制内对价值链地位的影响系数； I(×)为示性函数，当括号中条件满
足时，I(取值为1，否则为0；为行业个体效应；σ为随机扰动项。
×)
μ
i
本文可以利用各门限区制所对应的系数符号对两者之间的曲线关系做出判断：
如当φ11
>0 φ <0且φ13不显著时，两者可能存在倒U型曲线关系，反之则为U型曲
，
12
线关系，当φ11
>0φ <0且φ >0时，两者可能存在N型曲线关系，反之为倒N型曲
12
13
线关系，依次类推。
4.分析结果及讨论
由门限效应检验结果可知，垂直专业化分工对价值链地位存在显著的单一门限
值（门限值为24.23%），而双重和三重门限效应均未通过显著性水平检验，初步
②
推断两者可能存在二次曲线关系。从表3中模型1的参数估计结果可知，在门限值
为24.23%的前后两个区制内，垂直专业化分工系数分别为0.0942和-0.0433，且分
别通过了1%和5%的显著性水平，这和假说1中两者倒U型曲线关系是一致的，这
说明垂直专业化分工在拐点（24.23%）前后对价值链分别表现出显著的促进和抑
制作用。模型2采用NLS非线性法，对包含垂直专业化分工三次方项的（17）式进
行估计，结果同样说明两者存在倒U型曲线关系，垂直专业化分工的一次方项系数
显著为正和二次方项系数显著为负，三次方项系数不显著。模型1和模型2均属于
静态模型，未考虑价值链变动滞后效应，那么在动态模型中两者是否依然存在倒U
型曲线关系呢？本文在模型3中采用基于SYS-GMM方法的动态面板模型对包含垂
直专业化分工三次方项的（17）式进行估计。和模型2估计结果一样，垂直专业化
分工一次方和二次方项系数高度显著，且一正一负，三次方项并不显著。以上结果
表明：无论是普通静态模型还是考虑滞后效应并控制内生性的动态模型，不管是采
用无具体非线性形式的TPR方法，还是采用三次方程形式的NLS和SYS-GMM方
法，均拒绝了三次曲线关系的假定，表明垂直专业化分工与价值链地位两者之间存
在倒U型关系。接着，本文集中就倒U型曲线关系进行多角度的计量检验。
模型4给出了能有效控制内生性并考虑动态效应的SYS-GMM方法对（7）式的
估计结果。与模型3一致，两者的倒U型曲线关系依然存在。残差显著存在一阶自
②限于篇幅，对于全球生产网络对价值链的门限效应检验结果本文不进行详细报告，有兴趣的读者可向
作者索取。
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相关而不存在二阶自相关，Hansen统计量不显著，检验均符合GMM估计的要求，
表明模型3和模型4选用的工具变量是有效合理的，不存在工具变量过度识别的问
题。值得注意的是，当选取的工具变量较弱或样本过小时，动态面板GMM估计量
容易产生较大的偏倚（李文星，2008）。Bood（2002）提出了判断是否满足偏倚程
度的方法，由于包含被解释变量滞后项的POLS和FE的估计量分别是向上和向下偏
倚的，如果被解释变量滞后项的GMM估计量介于POLS和FE的估计量之间，那么
GMM估计量未发生明显偏倚。鉴于此，模型5和模型6中分别给出了引入价值链滞
表3
整体估计结果
解释变量
模型1
模型2
模型3
模型4
模型5
模型6
模型7
模型8
模型9
0.2956
模型10模型11
0.4338
***
0.4851
***
0.6645
***
0.2861
***
0.4035
***
TSIdt-1
（0.0037）
（0.0356）
（0.0652）（0.0908）（0.1029）
0.0445
***
0.0317
***
0.0373
***
0.0459
***
0.0261
***
0.0091
***
0.0309
***
0.0657
***
0.0867
*
0.0241
***
MAR
（0.0046）（0.0048）
（0.0031）
（0.0071）
（0.0064）（0.0018）（0.0032）（0.0033）（0.2367）（0.0476）（0.0014）
0.0231
**
0.0214
***
0.0318
**
0.0254
**
0.0192
**
0.0348
***
0.0163
***
0.0075
***
-0.0061
*
0.0252
**
0.0092
**
Di×GPN
（0.0010）（0.0071）
（0.0054）
（0.0016）
（0.0042）（0.0022）（0.0033）（0.0056）（0.0022）（0.0137）（0.0035）
0.0942
***
0.0543
***
0.0631
***
0.0698
**
0.0542
**
0.0421
**
0.0377
**
0.0155
***
0.0351
**
0.0548
**
0.0332
**
GPN(GPN£ζ1)
（0.0034）（0.0022）
（0.0069）
（0.0057）
（0.0021）（0.0116）（0.0055）（0.0030）（0.0041）（0.0258）（0.0060）
-0.0433
**
-0.0542
**
-0.0539
***
-0.0559
***
-0.0434
***
-0.0297
*
-0.0343
*
-0.0860
***
-0.0556
-0.0272-0.0089
* *
GPN
2
(GPN£ζ1)
（0.0007）（0.0040）
（0.0064）
（0.0014）
（0.0060）（0.0142）（0.0150）（0.0025）（0.0623）（0.0183）（0.0040）
0.0148
-0.0075
GPN
CAP
3
（0.0256）
（0.0084）
0.0229
***
0.0330
***
0.0284
***
0.0220
***
0.0343
**
0.0247
**
0.0190
0.0375
**
0.0928
0.0562
0.0351
***
（0.0049）（0.0010）
（0.0008）
（0.0025）
（0.0019）（0.0050）（0.0167）（0.0070）（0.1135）（0.0530）（0.0085）
0.0910
***
0.0725
***
0.0723
***
0.0762
***
0.0657
***
0.0414
***
0.0697
***
0.0243
***
0.0650
0.0473
**
0.0437
***
HUM
RD
（0.0005）（0.0070）
（0.0071）
（0.0016）
（0.0011）（0.0113）（0.0087）（0.0059）（0.0574）（0.0187）（0.0043）
0.2040
***
0.1757
***
0.2540
***
0.2322
***
0.3546
***
0.4320
***
0.3652
***
0.1891
***
0.4356
**
0.3445
0.5640
***
（0.0232）（0.0079）
（0.0113）
（0.0030）
（0.0223）（0.0033）（0.010）（0.0045）（0.2776）（0.4936）（0.0380）
0.0412
*
0.0515
0.0752
0.0732
*
0.0721
*
0.0455
0.0252
0.0042
-0.0712
*
0.0445
**
0.0647
**
SC
（0.0140）（0.0512）
（0.0645）
（0.0332）
（0.0041）（0.0445）（0.0362）（0.0051）（0.0440）（0.0256）（0.0250）
1.4228
***
1.0857
***
1.6877
***
1.5459
**
2.5777
***
2.9072
***
1.9266
***
3.2816
***
2.4348
***
1.9327
**
2.0430
***
常数项
估计方法
（0.051）（0.0554）
静态TPR静态NLS
（0.0814）
SYS-GMM
（0.2731）
SYS-GMM
（0.0767）（0.1151）（0.0840）（0.0683）（0.1427）（0.5675）（0.0987）
动态POLS动态FE动态NLS静态NLS静态POLS静态FE静态RE
曲线关系
倒U型倒U型
倒U型
27.22
倒U型
26.27
倒U型
倒U型倒U型 倒U型
线性
倒U型倒U型
拐点或门限值（%）
24.23
25.70
25.50
25.13
24.59
25.29
—
21.28
19.07
参数联合检验值（P）1.36*10
4
5.02*10
4
1.28*10
5
2.40*10
5
3.40*10
3
69.0654
189.8793
152.7601
136.5657
135.3709
1.02*10
4
（0.000）（0.000）
（0.000）
0.9242
（0.000）
0.9450
（0.000）
0.7794
（0.000）（0.000）（0.000）
（0.000）（0.000）（0.000）
R
2
0.6555
—
0.5768
—
0.6152
—
0.6278
—
0.5976
—
0.4714
0.5578
0.5983
AR（1）检验值（P）
AR（2）检验值（P）
Hansen检验值（P）
-6.36（0.00）6.08（0.00）
1.88（0.07）1.58（0.12）
222.65（1.00）211.84（0.9）
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
—
注：系数下方括号内数值为标准误；*、**和***分别表示1%、5%和10%的显著水平，以下各表同。
-30-
《国际贸易问题》2014年第5期
经贸论坛
后一期的动态POLS和动态FE的估计结果，比较发现，模型4滞后一期价值链系数
0.4851确实处于模型5和模型6对应系数的中间，表明SYS-GMM估计结果并未产
生明显的偏倚。作为参照，模型7和模型8分别给出了采用NLS方法的动态和静态
估计结果，发现垂直专业化分工的一次方和二次方项系数也体现出了明显的倒U型
曲线关系。但模型8的系数显著性程度更高，说明引入价值链滞后项所带来的内生
性问题明显影响了模型的估计效果。
最后，为了进一步验证内生性问题在实证检验中的重要性，本文还在模型9-
模型11中分别报告了POLS、FE和RE这三种被相关文献广泛采用的普通静态模型
方法的估计结果，从而对内生性问题的影响程度和GMM估计结果的稳健性进行考
察。通过比较可知，除模型9中的个别变量外，大部分变量的系数符号与模型4的
估计结果一致，但显著程度有所下降，尤其是在模型8和模型9中，有些系数变得
不再显著。这从一定程度上证明了内生性问题明显存在，如果不对其进行必要的控
制，将显著影响估计结果的稳健性和可信性。值得注意的是，采用静态POLS的模
型9中的垂直专业化分工二次项系数虽然为负，但并不显著，而一次项系数显著为
正，说明如果仅以未对个体效应、内生性问题予以控制的POLS的估计结果作为判
断依据，那么就可能得出我国参与分工有利于价值链升级的单向性偏误结论。另
外，模型3和模型4的参数联合检验及R的结果均明显大于其他模型，说明采用
2
SYS-GMM对内生性问题予以控制可以很大程度提高模型的拟合优度，获得更为理
想的估计效果，其中本文重点关注的模型4的拟合优度效果最佳，从而证明模型4
的设定最为合理，具有最好的解释力。从各模型的拐点值大小来看，大体处于25%
之间。其中，模型4的拐点值为26.27%，除模型3，其他模型的拐点值均小于这一
数值，表明内生性问题会对拐点值存在向下的偏倚性影响。
以上检验表明：无论采用非线性还是线性计量方法、静态模型还是动态模型，
以及采用三次方程还是二次方程，基本结论均表明：垂直专业化分工与我国价值链
地位呈现先升后降的倒U型关系。面对价值链领导者实施的价值链治理，我国企业
价值链升级会受外部因素的左右，当垂直专业化分工小于某个阀值时，即在满足价
值链治理参数的条件下，适度的国际分工有利于产品升级和工艺升级等红利效应的
获取，对我国产品价值链攀升表现出积极作用；但如果后进国家过度依赖全球垂直
分工，尤其是过度发展劳动密集型工序，必然将资本、劳动等有限资源大量吸纳到
低技术、劳动密集型工序，抑制了对资本（技术）密集型工序的投入能力，形成畸
形的产业和贸易结构。随着参与分工的进一步加深，本国企业很难获取国际分工带
来的红利效应，反而产生了对本国企业的挤出效应。对西方跨国公司而言，由于技
术密集型生产工序具有不可替代性或替代弹性小的特点，自然会运用各种方式保持
其技术的竞争优势，一方面，将更多的后发国家纳入全球生产网络，增加劳动密集
型工序的选择替代弹性，同时为劳动密集型工序适度保留稳定微薄的比较利益空
间，增加后发国家的竞争压力，瓦解后发国家劳动密集型企业的研发动力及强化对
非熟练劳动力的依赖；另一方面，运用专利、技术标准以及收购内资企业研发机构
或成立技术研发机构，消解本土企业的技术研发能力并吸纳高素质人力资本。双重
-31-
经贸论坛
《国际贸易问题》2014年第5期
挤出效应进一步削弱本土出口部门的竞争优势，将其锁定在全球价值链的低端。
就其他控制变量来看，最佳模型4中，经济自由度（MAR）的估计系数显著为
正，说明行业市场化程度越高，越可以通过产权效应和竞争效应激发企业的研发动
机，进而提高出口产品的技术复杂度。从行业要素密集度（Di×GPN）虚拟变量估
计系数结果看，垂直专业化分工对价值链地位的影响系数为0.0254。这一结果与张
小蒂、孙景蔚（2006）的实证结论一致，垂直专业化分工对价值链的影响存在行业
差异，对技术（资本）密集型行业的升级作用较为明显，而对劳动密集型行业的影
响不明显。自20世纪90年代中期以来，我国凭借低廉的劳动力和丰富的土地资源
全面参与全球生产网络，但垂直分工对其技术升级的作用有限，这也验证了“资源
诅咒”的观点，有着丰富资源的行业只是简单地利用这种优势，由于技术创新不
足，反而成为进一步升级的桎梏。而我国的技术（资本）密集型行业通过承接发达
国家生产环节的国际转移，较好地发挥了技术转移效应、进口溢出效应和产业关联
效应，提高了这些产业的要素质量和生产效率。
新增长理论认为人力资本和技术创新是经济增长的两个重要途径，两者对价值
链提升的积极作用在实证中也得到验证，人力资本和研发强度的系数为正且高度显
著。国际分工的意义需要人力资本和知识资本来体现，相对于物质资本积累而言，
技能偏向型的人力资本积累能提高技术采用速度，并有助于劳动分工的深化和出口
技术复杂度的提高（Costinot，2009）。这种对比的结果表明，就价值链升级的贡献
度来看，知识的积累要远大于物质因素，但知识要素的积累难度也大得多，因为熟
练劳动力的配置以及知识技术的跨国转移还存在诸多限制，只能通过本国的长期培
育来满足。企业规模回归系数仅通过10%显著性水平，马红旗（2012）认为，企业
规模对价值链升级的影响存在滞后效应，短期内由于企业规模的扩大占用了包括研
发投入和员工技能培训的资金，影响了企业价值链的升级。
根据拟合效果最佳的模型4的拐点值（26.27%），按照2005年的垂直专业化程
度，可以将我国制造业分为两类行业：第一类行业低于拐点值，如化学纤维、塑料
制品、纺织业、食品制造等行业，这些行业处于倒U型曲线的上升阶段，即“网络
馅饼”阶段；第二类行业高于拐点值，如通讯设备、计算机设备、医疗设备等高技
术行业，这些行业处于倒U型曲线的下降阶段，他们已经处于或濒临“网络陷阱”
阶段，这些行业的价值链升级将面临诸多瓶颈。
四、主要结论及建议
1.结论
本文利用我国行业面板数据，以最终出口品国内生产部分的技术含量作为估计我
国制造业各行业在全球价值链中的地位予以度量，在有效控制内生性问题的前提下，
实证考察了参与全球生产网络对我国价值链地位关系的非线性关系，主要结论如下。
（1）尽管我国出口规模不断增加，且出口最终品的全部技术含量不断上升，但
将直接进口中间品和间接进口中间品的技术含量从我国出口最终品中剔除后，发现
我国制造业部门及四个技术层次部门出口产品的国内技术含量均低于全部技术含
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《国际贸易问题》2014年第5期
经贸论坛
量，而且由于我国在全球价值链中的技术升级速度普遍低于其他国家和地区，使得
我国企业价值链升级问题不单单是触及“天花板效应”，而是我国企业在全球价值
链的地位趋于绝对下降，其中高技术部门尤为明显。20世纪90年代以后，我国高
技术部门出口的激增只不过是抓住了世界产业内分工发展的机会，实际上，我国产
业结构演进存在着“虚高”现象，出现了产业间升级与产业内升级的背离趋势，因
此不得不警惕我国制造业被锁定在全球价值链低端环节，且有快速下滑的倾向，应
采取积极且有效的措施遏制这一势头。
（2）在全球生产网络布局中，后发国家在全球价值链的路径变迁必然受西方跨
国公司领导的全球价值链治理和全球战略布局的约束。参与垂直专业化分工对我国
企业价值链地位的影响呈现出显著的倒U型曲线关系。当垂直专业化分工参与程度
小于倒U型曲线的拐点值时，即在我国逐步适应和满足全球价值链治理参数的前提
下，垂直分工实现了我国产品升级和工艺升级，参与分工成为价值链升级的福音；
一旦过于依赖垂直分工（国外技术）而超过一定的拐点值时，即在价值链领导者实
施的价值链治理背景下，对传统低端加工贸易的过度依赖会被处在价值链高端的西
方跨国公司所“俘获”，诱发我国企业落入“网络陷阱”。
2.建议
为了实现全球生产网络下的企业价值链升级，首先，应鼓励并扶持技术和资本
密集型生产环节的发展。我国企业应该突破传统的静态比较优势的束缚，借“网”发
展，通过嵌入全球生产网络形成新的动态比较竞争优势，逐步超越垂直专业化分工中
的劳动密集型生产环节，向垂直专业化分工中利润更高的生产环节推进；其次，把发
展全球价值链分工和重视国内和国外市场需求结合起来，要追求外向与内向发展战略
的适度平衡，培育外向推动和内生拉动有效结合的产业升级动力机制；最后，加强关
键技术研发，推进业务归核和逆向外包战略。对低附加值的边缘模块和不具有比较
优势的价值链环节实施逆向外包，将这一部分非核心业务转移到其他国家和地区，
专注于基于关键技术的核心业务，摒弃封闭的垂直一体化组织模式，通过柔性契约
网络调配和利用全球资源，建立产业的垂直非一体化布局和开放式创新平台。
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（责任编辑
王瀛）
Non-linearEffectofVerticalSpecializationonChineseEnterprises’sValue
ChainStatus
ZHAO Zen-yao SHEN Neng
Abstract: Using the input-output method to pull away the technological con-
tent of intermediate input, this paper arrives at the estimated status value of Chi-
nese enterprises’ domestic technological content of exports in the global value
chain. Then it empirically investigates the non-linear relationship between vertical
specialization and Chinese enterprises’value status. The result indicates that the
phenomenon of“bubble height” does exist in China’s export structure and this
phenomenon has a close relationship with China’s deep involvement in interna-
tional vertical specialization. In the face of value chain governance of Western
multinational corporations, the relationship between vertical specialization and Chi-
nese enterprises’value chain status takes on an inverted“U” curve significant-
ly. The upgrading of Chinese enterprises’value chain status can be achieved on
the initial stage, but the deepening of participation in vertical specialization can
produce double extrusion effects on China’s local enterprises.
Keywords: Vertical specialization; Value chain; Non-linear effect
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