产业技术学习能力、技术溢出和产业聚集对价值链地位作用机制研究——双循环格局下广州汽车制造业的实证.pdf

全国流通经济155区域经济产业技术学习能力、技术溢出和产业聚集对价值链地位作用机制研究双循环格局下广州汽车制造业的实证焦亮（广东南华工商职业学院，广东 广州 510507）摘要：后疫情时代技术封锁和贸易壁垒等外部不利因素影响加剧，研究产业价值链地位的内在因素驱动机制迫切而必要。本文构建了产业学习能力、技术溢出和产业聚集作用于国内和全球价值链地位的 GMM 模型，运用结构方程模型检验技术学习与溢出及产业聚集驱动国内以及全球价值链的路径，并结合广州汽车制造业进行了实证。研究表明，中国广州汽车产业价值链地位持续低于其他汽车生产大国、提升速度并不理想，广州汽车产业在全球和国内价值链地位主要由技术溢出拉动，同时汽车制造业产业聚集及生产服务业协同聚集效应转化为成本优势，进而带动价值链地位提升作用也较为明显，广州汽车制造业累计知识积累在模型中的回归路径估计系数为负，显示广州汽车科研投入与价值链地位呈现反向负相关关系，广州汽车制造业的科研转化效率有待改进和提高。关键词：产业技术学习能力；技术溢出；产业聚集；产业价值链地位；作用机制中图分类号：F127文献识别码：A文章编号：2096-3157（2023）15-0155-05随着全球经济渐次复苏，各国产业升级活动纷纷重新启动，中国经济在后疫情时代下逐渐回暖，如何在国内外市场新一轮增长中获得先机、占领价值链高地成为中国各大产业部门关注的重点。面对发达国家不断升级的技术压制和贸易壁垒，中国减少对发达国家主导的全球价值链的过度依赖，推动国内和区域产业价值链重构将是破解发展障碍的必然选择1。创新、知识扩散和分工机制是产业升级的主要力量2，也是建立自主发展型价值链网络的关键3，它们从内外两方面对提升制造产业的价值链地位产生重大作用。中国汽车产业仍处于低技术含量、低附加值的中下游生产阶段，其他国家和地区的汽车贸易产品对中国产品仍有较强替代效应4，研究汽车制造业价值链地位的驱动机制迫切而必要。本文根据广州汽车制造业的历史发展数据，在明确同各大汽车生产国价值链地位差距的基础上，进一步实证分析产业学习能力、技术溢出和产业聚集作用于国内与全球价值链地位的机制及路径，力求为汽车产业部门完善自主型产业链战略和政府制订“双循环”产业政策提供参考。一、文献综述与研究假设产业全球价值链地位，是伴随着生产制造的全球垂直化分工和资源在全球范围内配置而出现的概念，它反映了特定产业主体在“价值增值链”中价值创造和分配的地位差异。产品的价值是由产业链上的全体成员共同创造的，产业升级通过市场主体及其集群的价值链地位升高而体现。现有的产业价值链地位影响因素研究从产业主体内外两方面做了大量理论和实证分析，外部因素研究主要涉及要素禀赋、基础设施、技术转移、FDI、制度环境、生产服务业协同等，内部因素主要涉及人力资本、产品出口复杂度、产业聚集、产业技术学习、技术创新等5。既有研究多从提升价值链地位内外动力的单一因素展开，对内外多个因素在国内外双循环下产业价值链地位作用机制的实证研究很少。1.产业技术学习能力与价值链地位Gereffi 提出产业地位提升是市场主体（企业、国家）在特定产业的专业分工中，通过改善投入、技术和产出，使单件产品的价值和单位产出的增加值（率）由低而高，实现利润可持续的最大化，从而谋求在市场竞争中的比较优势6。产业技术学习是指学习者对先进技术的引入、对技术溢出的消化吸收，以及在此基础上的技术再创新7。Witt 在对全球演化经济学研究的调查中发现，“创新和技术变迁”被认为是演化经济学迄今为止最为重要的研究领域，也是推动产业升级、经济发展的最主要力量之一8。Sturgeon 等（2010）认为，由于学习和设计能力不足，发展中国家的合约制造商更倾向于向平台领导企业购买高度模块化的整体解决方案，其中蕴藏着陷入“模块化陷阱”的巨大风险9。Humphrey 等（2004）研究显示，一些发展中国家凭借国内市场发育而成国家价值链（NVC）中的本土企业或网络，表现出很强的功能升级与链升级的能力10。刘明宇等（2012）研究认为，俘获型的价值网络缺乏自主演进的动力和能力，发展中国家要实现产业结构优化，提高分工水平是关键，必须建立自主发展型的价值网络3。理论研究显示，被全球价值链俘获的发展中国家制造业受产业学习能力制约，很难升级到价值链更高位置，国内价值链地位的提升有助于改变这一现状。全国流通经济156区域经济技术学习能力体现为提升产业而展开的一系列技术活动的能力，包括基本的操作、复杂的工程技术和技术创新，其过程不仅包括从经验中学习，还包括从工程活动和正式的研发活动中学习11。从经验中学习和从研究开发中学习是技术学习过程中两个重要的组成部分，并且两种学习相互作用、相互影响，共同作用于产业技术能力的提升12。以“新熊彼特主义”为代表的众多研究显示，技术学习创新是产业升级、提升价值链地位的关键，产业技术学习能力可以从“干中学”和“研中学”两方面分析评价。本文据此提出假设：假设 1：产业经验学习能力对于产业价值链地位有着显著的正向影响；假设 2：产业研发技术学习能力对于产业价值链地位有着显著的正向影响；假设 3：国内价值链地位对于全球价值链地位有着显著的正向影响。2.技术溢出与价值链地位经济增长理论引入了技术溢出的概念，认为技术溢出通过社会总资本存量来传导到所有厂商。Ertur 等（2007）在索洛模型的基础上构建了包含技术溢出的经济增长模型并采用空间计量方法进行了实证13。杨俊等认为城市拥有较高的技术溢出水平是城市产业结构创新和经济增长稳定发展的源泉，不同地区的行业技术溢出发展水平是有所差异的14。Beheraet 等研究认为，技术溢出效应在产业内能够促进溢出方和接收方在主导技术上的合作研发和创造性应用，形成具有所谓“扩散创新能力”的产业链，从而拉动产业升级15。Wang 的研究发现区际技术溢出和外商直接投资技术溢出都会促进产业增长16。何雄浪等研究认为，本地技术溢出效应的增强会强化产业聚集力17。通过溢出效应知识技术在产业内及产业间不断扩散，这种联动效应会通过不同主体间知识、技能和专业的整合互补影响产业的演进。基于此提出假设：假设 4：产业技术学习能力对于技术溢出有着显著的正向影响；假设 5：技术溢出对产业价值链地位存在显著正向影响；假设 6：技术溢出对产业集聚存在显著正向影响。3.产业聚集对价值链地位的影响产业分工的空间形态表现为制造业和生产性服务业的集聚。黄凯南等研究显示，技术结构和制度结构的共同演化是产业升级的重要驱动力18。李子彪等通过阈值协整模型对中国生物制造业检验表明，产业聚集度过高或过低对该产业创新能力有一定的影响19。任阳军等研究显示生制造业集聚和生产性服务业集聚对一定区域的产业绿色创新效率有着不同的影响机制20，喻胜华等的研究则深入分析了生产性服务业的专业化集聚和多样化集聚对制造业价值链攀升的不同影响21。以上研究表明，产业聚集是产业技术学习创新作用产业升级、影响价值链地位的重要中介，本文提出如下理论假设：假设 7：生产性服务业集聚对价值链位置有着显著的正向影响；假设 8：制造业集聚对产业价值链影响存在显著的正向影响；假设 9：制造业与生产服务业协同聚集对产业价值链地位存在显著正向影响。根据以上分析和假设，本文构建产业技术学习能力、技术溢出技术驱动高产业价值链地位提升的路径假设，包括产业技术学习能力、技术溢出、产业聚集、国内价值链地位、全球价值链地位 5 个变量及 9 条路径，如图 1 所示。图1产业技术学习能力、技术溢出与产业聚集提升价值链地位路径假设二、产业技术学习能力、技术溢出与产业聚集对广州汽车制造业价值链地位驱动作用分析产业价值链地位的主要驱动因素是产业技术学习能力、技术溢出和产业聚集，广州汽车制造业在中国汽车工业中占有重要地位，为验算其在为在全球价值链中的位置及各个因素的驱动作用同时考虑异方差的消除，根据前文分析和假设，提出产业价值链地位多元回归半对数模型（1）。lnESt=+1SAt+2MAt+3R+4lnXt+5lnKSt+6lnTSt +t （1）模型（1）中被解释变量（价值链地位指标）、解释变量（产业技术学习能力指标、技术溢出指标、产业聚集指标）各变量符号含义与指标计算公式如表 1 所示。1.产业价值链地位多元回归模型中变量的测度表1价值链地位回归模型指标体系变量指标变量符号计算公式或依据产业学习能力累计产量xt以2004年为基准求广州汽车产量累计值累计知识积累量KStKSt=(1-)KSt-1+RDt-tag产业聚集产业聚集度MAt汽车制造业人数占本地区从业人员数比重汽车制造业人数占全国从业人员数比重生产服务业聚集生产服务业区位商SAt生产性服务业增加值占本地区GDP比重生产性服务业增加值占全国GDP比重产业协同聚集广州汽车制造与生产服务业协同聚集度R1-|MAT-SAT|MAT+SAT|技术溢出专利申请数量TSt广州汽车制造业专利申请数量产业国内价值链地位显性比较优势RCAt广州汽车制造业产值占本地区GDP比重汽车制造业产值占全国GDP比重产业全球价值链地位产业出口复杂度ESt ESi=PRODYKmk-1xikxiHausman 的产业出口复杂度（ES）指标是根据产业出口商品的技术结构进行该产业全球价值链地位测评的，产业出口技术复杂度越高，则该地区产业所获取的附加值越高、在全球价值链中的地位也越高；反之，产业出口产品技术复杂度低的国家与地区，产品竞争力弱、所获取的附加值低，全球价值链地位也越低。本文研究产业全球价值链地位采用 Hausman（2007）全国流通经济157区域经济出口复杂度指数作为测度指标，产业国内价值链地位采用显性比较优势来测度。技术学习是为了使产业提升其技术能力而展开的一系列的技术活动，包括基本的操作、复杂的工程技术和技术创新，其过程不仅包括从经验中学习，还包括从工程活动和正式的研发活动中学习4，本文对产业技术学习能力的测度将通过累计产量和知识积累量计算获得两个指标，生产服务业、制造业的聚集将通过区位商指标测度，各个指标的计算如表 1所示。2.产业技术学习能力、技术溢出与产业聚集对产业价值链地位的驱动作用分析（1）单位根检验为客观地反映广州汽车产业、生产服务业聚集度、产业协同聚集度、产业学习率与产业价值链地位的数量关系、确保研究结果的稳健性，首先需要确定各个变量序列的平稳性。本文采用 ADF 法检验模型（1）中各变量时间序列的平稳性。基于EVIEWS9 软件得到的检验结果如表 2 所示。表2 模型（1）变量ADF检验结果变量检验设定形式ADFP值临界值（5%）检验结论lnXt（c，t，0）-14.52340.0001-3.7912I（0）lnKSt（c，t，0）-3.59780.0791-3.42（10%）I（0）SAt（c，0，0）-1.3100.596-3.081I（1）（c，0，2）-4.4780.005-3.120I（0）MAt （c，0，0）-2.2650.194-3.0810I（1）（c，0，2）-5.9920.0004-3.120I（0）R（c，0，0）-2.6620.105-3.099I（1）（c，0，2）-6.6020.0003-3.175I（0）lnTSt （c，t，0）-4.1150.039-3.933I（0）lnESt（c，0，0）-3.13200.0472-3.0989I（0）由 表 2 可 知：在 5%显 著 水 平 下，变 量 lnXt、lnKSt、lnTSTt、lnESt统计量均小于临界值，变量序列为平稳序列 I（0），检验结果表明适合做回归分析，在 5%显著水平下，模型（1）中变量产业聚集指标 SAt、MAt、R 的 ADF 统计量明显大于临界值，它们为一阶单整变量 I（1），二阶差分处理后方能通过 5%显著水平的平稳性检验，进一步做协整检验表明三者在 5%显著性水平下存在一个协整关系：At=SAt+0.179MAt+1.045R，At在此定义为产业聚集度。对模型 1 调整为模型（2）：lnESt=+1At+2lnXt+3lnKSt+4l