价值链参和度对全要素生产率的影响,本文是关于价值链相关论文写作参考范文和全要素生产率和价值链和影响类大学毕业论文范文.
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一、引言与文献综述
“推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革,提高全要素生产率”,这是总书记在十九大上提出的发展目标之一,也是全要素生产率首次在党的全国代表大会报告中被提出.可见, 全要素生产率在经济发展中起着十分重要的作用.此外,随着世 界贸易的不断发展和技术的不断革新,国家之间的相对距离越来 越近,全球各国的贸易联系也日益紧密.自 20 世纪末以来,全球价值链 (Global Value Chain, C) 在广度和深度上不断发展.在广度方面,参与 C 的国家和行业的数量呈不断增长态势 ；在深度方面,特定产品或者服务的 C 分工不断细化,生产工序的国际分化程度进一步增加.而且越来越多的新兴经济体参与到 C 中, 在 C 贸易中的比重越来越大.以中国为例,中国从计划经济向市场经济转型就是一个深度嵌入全球价值链的过程.然而,伴随C 参与度逐步上升,参与 C 会对国家和行业的全要素生产率造成什么样的影响呢？对于经济处于不同水平的国家和不同类型的行业又有什么不一样的影响呢？在这样的背景下,本文通过对多个国家和行业的数据展开分析.
有关C 和全要素生产率的研究也在不断发展.在国家层面, 刘洪愧和谢谦（2017）[1] 通过对欧盟的 WIoD 数据库,利用 18 个新兴经济体的从 1995-2009 年的数据,探究了 15 个制造行业的垂直专业化程度与其全要素生产率的关系.他们得出总的垂直专业化度对新兴经济体全样本的 tFP 没有显著影响,但对中等发达新兴经济体以及中国的 tFP 都有显著促进作用,然而,就发展中新兴经济体而言,较高的垂直专业化度对 tFP 甚至有显著的负向影响.因此,他们得出 C 总体参与度对每类新兴经济体tFP 的影响确实存在差异,且与发展程度紧密相关.
在企业层面,吕越、黄艳希和陈勇兵（2017）从一个更为微 观的角度,探究了中国企业在全球价值链嵌入中生产率的改善效 应.他们基于 2000 － 2006 年中国工业企业数据库、中国海关进出口数据库的微观企业数据以及 2001 － 2011 年 WIoD 与中国工业企业数据库的合并数据,发现参与全球价值链可以有效提高中 国企业的生产效率,但随着中国企业与发达国家的技术距离缩短, 可能面临价值链“低端锁定”风险.这也表明了拥有不同技术的 企业在价值链带来的生产率提升上存在着潜在的差异.
然而,现有文献仍然存在着诸多缺陷.首先,外国学者的研究大多是针对发达国家的研究,而忽视了正在逐步参与 C 的其他发展中国家在 C 中的作用.即使是针对正在加深与 C 联
系的新兴经济体的研究,也只局限于单个国家层面,而没有从所有发展中国家或者低收入国家的整体层面去考察,进而难以发现
C 参与对这些价值链下游国家的影响,所以不能得出一般性的普适性结论.其次,大部分学者没有比较行业之间的差别.本文试图弥补现在文献的不足,即全面系统研究各种类型的经济体参与 C 的生产率效应.为了探究不同发展程度的经济体参与 C 的生产率效应是否不同,我们首先区分出四类经济体,从以下方面展开 ：一是研究来自不同发展程度国家的价值链参与程度对
tFP 的影响是否不同 ；二是分析中国的各个行业参与 C 带来的生产率效应的相互差别.
本文的边际贡献主要体现在 ：一是对主要经济体进行分类, 通过经济发展水平区分出不同类型的经济体,进而实证研究各种 类型的经济体参与 C 的生产率效应是否具有异质性,因此探究是否所有经济体都能从参与 C 中得到生产率的收益.二是对中国各行业参与 C 的生产率效应做进一步的研究.研究不同行业的 C 参与是否在生产率提升上的存在着异质性的差异,从而有助于政府根据不同的行业的特质和现状,给出关于 C 参与更为合理的政策建议,进一步从参与跨国的生产分工中提高行业的要 素生产率.
二、理论机制
1.直接效应
（1）全球分工有助于产品生产环节的专业化.C 的本质为生产的国际分工,根据比较优势理论和 Ho 模型,各国根据要素和技术禀赋专注于不同的产品生产或者同一产品的不同生产环节, 最终各国的生产率都会受益.
（2）C 有利于规模成本降低.通过参与 C,各国可以专一化生产,于是把大量同质化的生产环节集中到同一地区,甚至可以形成产业园区.这样就会使人力或资本或中间产品的成本降低,进而提升生产效率.
（3）更多的进出口有助于技术进步.主导价值链的发达国家 进口先进机器设备、原材料等中间投入品,一方面将直接通过投入 产出效应提高发展中国家的劳动生产率 ；另一 方面发展中国家可以以较低成本学习与吸收发达国家的已有技术实现自身技术进步.此外,产业内产业间的技术溢出也将带动生产效率的发展进步.
2.间接效应
（1）中间品进口的生产率效应.高质量中间品在参与 C 各个经济体之间的流动,加速了技术扩散,并且降低了生产成本.
这对生产链的上下游都能够促进生产率的进步.
（2）全球竞争有利于企业提升效率.Andrew B. Bernard（1999）
[8] 指出出口会使市场的竞争变的激烈,从而导致出口商通过自我进步提高效率来适应环境.因此,在参与 C 的过程中,企业的生产效率会上升.同样的,根据 melitz(2003) 异质性企业贸易理论, 出口企业比非出口企业的生产率更高,这种更高的生产率是通过 长期竞争而形成的市场均衡.参与 C 分工的企业都是出口导向型企业,竞争和淘汰机制要求它们的生产率更高,否则很难在激 烈的市场竞争中生存.因此,在 C 分工背景下形成的均衡生产率也会更高.
3. 负面效应
对于技术差距过大或者处于C 中相对不利位置的发展中经济体,参与C 可能会对其生 产率产生一定的负面效应.（1）抑制研究和开发（R&D）以及技术进步.发展中经济体企业作为低技术的一方,本来从事R&D 就存在着高风险、高成本和低收益的状况,而在C 的参与中,将面对更多的国际竞争者和它们高技术产品,这将会抑制本国的技术进步.
（2）依赖于发达国家导致极少的增加值.面临着生产技术上的差距以及中间品成本的差距,发展中经济体很可能选择进口中间产品和服务,而不是自主开发,从而陷于生产的某一固定环节.
这将导致对发达经济体的大幅依赖,不利于价值链的稳定性,更会对行业的生产效率产生不利的影响.
鉴于上述源于多方面的机制,对于不同发展程度的国家、不同技术水平的行业来说,每类机制作用的大小和方向也不一样,难以通过理论机制来逐推到演绎,因此借助于实证分析来探究结果.
三、模型方法与数据来源
1. 全要素生产率指标TFP
本文通过索洛残差来测算各国家各行业的全要素生产率.为了得到一个测度准确且具有普适性的指标,本文沿用了Solow(1957) 提出的TFP 计算方法.在理论上,首先根据C-D 生产函数,我们得到：等式左侧的ln A 即为TFP 的估测值.而在实际中,本文采用Levinsohn and Petrin (2003) 提出lp-TFP 测算方法.数据来源为WIOD, social economical account.
2. 价值链参与度指数cpt
参照WWYZ 的分解框架,各行业价值链参与度cptijt 采用的公式为,它反映了一国的某一行业产出价值中流入C 部分占总增加值的比重.V_C 来自WIOD 的投入产出表,V_a 来自WIOD,SEA 账户的总增加值指标.
3. 其他控制变量Z
考虑到除了C 参与度,还有很多其他影响行业生产率的因素,我拟加入如下的控制变量.行业开放程度open、行业人均实际资本存量pcap 和行业高技术工人比重hs 来自于WIOD,SEA 账户.Open 的计算公式为,反映了出口额占产出额的比重.因为生产率与资本密切相关,方程中加入人均资本存量来体现资本的密集程度,为资本总补偿除以雇佣总人数.最后行业高技术工人的比重反映了高技术劳动力的构成.
除此之外,方程中还加入了国家该年的总GDP 以及FDI 在GDP 中的比重,数据均来自WDI database.另外,由于C 参与对生产率的影响有着滞后效应,所以方程中采用的C 参与度的滞后项cptt-1.并且为了更好地去除序列相关,本文加入了TFP的滞后项TFP_lag 构建动态面板模型,来保证回归结果的正确性和可靠性.关于本文中有关制造业与非制造业行业的分类标准,参考了刘海云（2012）的分类标准,将c3-c16 划为制造业,其他行业划为非制造业.
4. 回归方程
根据上述的选取指标以及分类结果,我们最终获得了从1995到2009 年共15 年的40 个国家35 个行业的数据.对部分数据取了自然对数,最终回归的计量方程如下：
其中α 是个体特征变量,τ 为时间固定效应,u 为随时间和个体一起变化的其他不相关影响因素.
四、实证结果
1. 各行业TFP 的变化趋势
之前我们对各行业的TFP 变化趋势有了一个大致的认知,现在我们通过一张更为细致的图,寻找一些与行业异质性有关的结论.我们选取与出口关系更为紧密的1-16 行业,并将时间分为等长的两段,比较各行业TFP 在这两个时间段内增长的区别.得到下面两个结论：
（1）在涉及到出口的这些行业里,我们可以看到对于大部分行业,行业TFP 在1995 年到2000 小幅增长,而在2000 年到2005 年间大幅增长.这与中国2002 年加入WTO 贸易组织,加深了各行业全球价值链的参与紧密相关.
（2） 我们发现1—10 行业整体的TFP 增长较为显著, 而11—15 行业增长较为微弱.可以看出,1-10 行业偏向于低技术劳动,更多的涉及原材料；而11-16 行业更多地包括了一些需要技术的产品,例如电子光学仪器,制造机械等等.这两类行业TFP增长程度的差异反映出参与全球价值链,对我国的低技术行业的促进作用较大,而对高技术行业的促进作用不是特别明显.这不仅说明了价值链的参与对生产率的促进作用具有异质性,还体现了促进作用的程度与行业技术密集程度关系密切.
2. 各行业C 的变化趋势
上图为我国33 个行业在4 个时间点上的C 参与度变化图.我们可以很清晰的看出,在前3 个各时间点上,大部分行业的价值链参与度都是逐渐上升,并且2000—2005 年的上升幅度更大,这与我国加入WTO 的时间点和TFP 的变化趋势相吻合.此外,在2009 年几乎所有的行业均遭受了不同程度的C 参与度下降,预计这与2008 年发生的金融危机密切相关.虽然我国受到冲击较小,但在全球贸易参与深化的格局下,自身贸易的供给和需求方很可能发生波动,导致自己受到牵连.
3. 分不同样本的回归
根据世界货币基金组织IMF 的《世界经济展望2012》的划分标准,我将样本中的40 个国家分为发达经济体与发展中经济体,然后分别对全样本和两个分样本进行回归,来进一步探究.经过回归,得到如下结果：
从上表可以看出,对于40 个国家的全体样本,价值链参与对各行业TFP 的推动作用是十分显著的,而对于样本中的发达经济体和发展中经济体,此效果有所不同.由此可知,C 参与对于各类经济体的影响确实存在着差异,且于发展程度密切相关.结合上文中分析的理论机制,可能有以下几点原因：（1）发达经济体在全球价值链中占据主导地位,通过比较优势获得更为廉价的劳动力,得到生产率在成本方面的提高.（2）由于发达国家在高技术工人比例h_hs、开放程度open 方面均优于发展中国家,所以在技术的吸收方面会强于发展中国家.（3）对于发展中经济体,参与C 对TFP 的影响不明显,可能是由于发展中国家普遍技术资本水平不高,仅依赖于劳动密集型产业,面对全球贸易格局下的竞争,不利于其积累资本技术.
4. 分不同行业的研究
接着我们把35 个行业划分为制造业与非制造业,来探究它们之间的差异性.上表中前两列是所有国家样本中制造业与分制造业的分贝回归,后两列是对中国加入WTO 后制造业与其他行业的分别回归.我们可以看出,首先对于制造业,无论是中国还是所有国家,其C 参与对TFP 都有着显著地促进作用.并且在中国这个作用特别明显,其他不变时C 参与每增加1%,行业TFP能增加2.07%.而对于其他非制造行业,中国和世界的影响都不显著.这说明在这些行业,全球的联系还不是很紧密,或者C参与没能有效地转移到生产率的提高的方向上.最后,中国2002年以后,C 参与对TFP 的显著影响也与加入WTO 贸易组织关联紧密,证明了加强全球贸易对我国的额制造业具有很强的战略发展意义.
五、结论与政策建议
在详细介绍了研究背景和目前文献状况之后,本文讨论了经济体参与 C 对其生产率影响的 3 个主要方面,然后运用最新的C 分解框架和最普遍的 tFP 计算方法,得到了 C 参与度和行业 tFP等相关数据.本文发现：第一,我国在 1995 年到 2009 年之间, tFP 和 C 参与度都有显著地增长.同时,劳动密集型行业相对于技术密集型行业在 tFP 的增长上更为突出.在 2005—2009 年间,由于世界的上 08 年的金融危机,各行业 C 参与度都有所下降,表明全球价值链参与深入的背景下,各国贸易更容易受到其上下游国家的影响.第二,不同发展程度的国家其价值链参与带来的生产率效应有所不同.发达国家普遍受益于全球贸易,而发展中国家往往处于价值链不利地位.第三,价值链参与给不同行业带来的影响也有所不同.
本研究为价值链参与对全要素生产率的作用机制提供了一个新视角,也为各经济体和各行业在 C 参与、tFP 及其相互影响上提供了经验证据.基于上述的结论,本文提出以下政策建议 ：首先,我国应积极参与全球价值链分工,提高各行业参与度,从开放中吸取生产经验、管理能力和研发技术,不断提高 tFP.同时,各行业自身要加强研发投入,避免过度依赖于其他国家.对于技术较为落后的行业,国家应给予一定的补贴和激励,改善生产技术,要在 C 参与中获得 tFP 的全面提升.最后,对于非制造行业,国家可以为其制定适宜的政策,让它们从 C 参与中获得更多在生产、管理和科技上的进步.促使各个行业在开放的经济新格局下能够获益于价值链参与,学习上下游企业的优点,全面提高自身的 tFP.
参考文献 ：
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