重点产业政策,央地政策差异与产业全球价值链升级.pdf
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1、产业规划为全球价值链升级提供重要推力,是政府实现内循环与外循环良性协作的重要手段之一,而不同层级政府的政策实施方向则体现了国家发展战略与地方比较优势之间的平衡。文章基于海关数据和重点产业政策数据,利用工具变量法探究央地产业规划差异对出口企业价值链升级的影响和作用渠道。结果表明,中央产业规划通过提高一般贸易的国内增加值率(DVAR)来推动产业全球价值链升级,而地方产业规划则通过提高加工贸易的DVAR这一折衷路径来实现升级效应。此外,还发现升级效应在企业所有制类型和经营规模中存在异质性,而国内要素占比、生产率和创新效率是传导差异升级效应的重要渠道。文章揭示了不同层级政府在产业全球价值链升级中的差异
2、化效用,为未来产业规划政策的实施空间与调整方向提供了新的视角与思路。关键词:产业规划全球价值链升级重点产业政策国内增加值率DOI:10.19592/ki.scje.401740JEL分类号:F14,F18,L52中图分类号:F740文献标识码:A文章编号:1000-6249(2023)08-015-20一、引言2018年以来,在中美贸易战、新冠疫情、国际动荡形势等多重外生冲击影响下,中国于2020年提出“双循环,新格局”的新发展战略,主张以内循环为主、国内国际双循环相互促进,意图通过激活国内市场的庞大需求、建立完善的现代产业体系为中国经济的可持续发展注入新的动力。产业政策也因此频频出台。如何发
3、挥市场优势、借助产业政策推动产业的转型升级,以更好地嵌入全球价值链分工体系、实现内外双循环的相互促进,已成为当前政府亟需解决的核心问题。现有研究中关于产业政策与产业转型升级之间关系的研究成果颇丰,但大多是基于单一的政策工具的角度入手,忽略了产业政策的实施往往伴随着多种政策工具的组合运用,无法从全局视角综合评估产业政策的经济效应。近年来,随着对各类产业政策效应的讨论愈加深入,越来越多的文献开始转向使用政府五年*张婕,中山大学岭南学院、广东省发展和改革研究院,Email:,通讯地址:广州市越秀区应元路5号,邮编:510030;余壮雄(通讯作者),暨南大学产业经济研究院、暨南大学产业大数据应用与经济
4、决策研究实验室,Email:yuzx-。感谢匿名审稿专家的宝贵意见,作者文责自负。基金项目:教育部哲学社会科学重大攻关项目“畅通国内大循环、促进国内国际双循环的市场设计研究”(21JZD025);国家自然科学基金一般项目“基于监督机器学习的Rubin因果范式研究:模型构建与设定检验”(72073039);广东省自然科学基金面上项目“RCEP框架下的区域产业合作与价值链攀升”(2023A1515010407);中央高校基本科研业务费专项资金资助(19JNKY04)。15重点产业政策,央地政策差异与产业全球价值链升级规划中的重点产业政策数据,从全局性角度讨论产业政策的效果(宋凌云、王贤彬,2013
5、;赵婷、陈钊,2020)。但是,各省份会在国家五年规划的基础上出台符合本省发展情况的五年规划。因此,重点产业政策的执行很多时候是中央与地方政府之间目标的权衡。不同层级政府产业政策的差异在实践中也会带来不同的效应;张莉等(2017)、余壮雄等(2020)就发现中央与地方重点产业政策对城市工业用地与产业绿色发展的影响存在明显差异。那么,国家“统一方向”的五年规划与省份“因地制宜”的五年规划在推动中国产业全球价值链升级中分别扮演怎样的角色?带来哪些不同的效果?这些问题都有待深入详细地探究与分析。另一方面,有关全球价值链的研究始终是国际贸易领域中令人瞩目的研究议题,而反映企业产品结构的国内增加值率(D
6、omestic Value-Added Ratio,DVAR)作为全球价值链地位的量化指标,是相关研究中不可忽视的一环。从学术的角度来看,自从Hummels et al.(2001)使用投入产出表来计算垂直专业化程度以来,有关DVAR的研究日见其多。特别是,针对中国产品DVAR的研究已成为近年国际贸易领域研究的热点之一(Upward et al.,2013;Kee and Tang,2016;毛其淋、许家云,2018;高翔等,2020)。从政府的角度来看,中国商务部等七个部门于2016年联合下发的 关于加强国际合作提高中国产业全球价值链地位的指导意见 中指出,应稳步提升中国单位出口的增加值比重
7、,逐步缩小与发达经济体差距;可见政府亦认同国内增加值率这一衡量国际贸易中收益分配的指标对于中国制造业实现真正的全球价值链攀升的重要意义。而2018年的中美贸易战将国际贸易中的利益分配问题推向风口浪尖,更是引发了有关产业政策在外贸领域的应用与效应问题的激烈争论。在此背景下,本文以重点产业政策为切入点,考察其对出口产品DVAR的影响,以探究产业政策对全球价值链升级的效果,更加具有现实意义。图1行业平均DVAR趋势图图2重点产业出口趋势图从价值链地位看,20002013年间,中国出口产品的平均DVAR(具体测算方法见下文)呈现不断上升的态势,说明中国的全球价值链参与程度不断加深。其中,非重点产业的平
8、均DVAR较为稳定的围绕0.6上下波动,主要的DVAR提升源于国家和省份所支持的重点产业,如图1所示。受到金融危机影响,2008年后中国的全球价值链参与程度出现急剧下降的波动趋势。但从整体来看,无论是国家还是省份的重点产业平均DVAR均呈现出明显的右上方倾斜趋势。与之相对应的,由图2可以发现,国家和省份支持的重点产业出口额也呈现出明显的右上方倾斜态势,且波动趋势同规划期162023年第8期交接年和金融危机冲击相吻合。因此,我们猜测,重点产业政策的实施对于提升中国出口产品的DVAR,推动产业实现价值链攀升具有积极作用。但由于不同层级政府所支持的重点产业既有重叠又有差异,是谁的政策效应在推动出口产
9、品DVAR提升这一问题仍未可知,需要进一步地深入探讨。本文的贡献主要体现在:(1)虽然已有文献肯定了重点产业政策的出口导向特征(Yu et al.,2020),但关于重点产业政策与国内增加值率之间关系的研究还比较少,而本文为这支文献进行了有益的补充。(2)本文进一步考察中央与地方政府产业政策的差异化对企业贸易行为的影响,丰富了现有产业规划差异文献的研究内容。(3)从重点产业政策的角度出发,系统考察了重点产业政策对中国出口产品DVAR的影响机制,对已有研究进行有益补充的同时,为重点产业政策的未来调整方向提供了切实可行的路径支持。本文余下部分的结构安排如下:第二部分是文献综述;第三部分介绍了指标测
10、度、数据与回归模型设定;第四部分为实证结果与回归分析;第五部分是机制检验结果;第六部分进行总结。二、文献综述与本文研究相关的文献主要有两块:一是关于产业政策的政策效应,特别是重点产业政策对产业与经济发展的影响,以及不同层级产业规划之间关系与作用的异质性;二是关于全球价值链升级的影响机制,特别是企业层面的DVAR的测算与影响机制。(一)产业政策、政策效应与规划差异有关产业政策与产业转型升级之间关系的研究一直是学术界研究的热点问题。高新区政策方面,Wang and Wei(2010)指出政府为资助高新技术产业开发区所提供的政策优惠是中国与发达国家贸易结构重叠程度加深与出口产品国内价值上升的关键;出
11、口退税政策方面,出口退税率的提升能够显著推动出口增长(王孝松、谢申祥,2010),促进产业的转型升级(陈明艺、陈飞,2012);政府补贴政策方面,邢斐等(2016)发现政府补贴是推动出口转型升级的重要力量,且研发补贴与出口补贴政策一齐实施能够更有效地促进出口转型升级。但相关的研究大多立足于个别具体的政策工具进行分析,无法真实反映多项政策工具组合运用的现实情况,也难以综合评估产业政策带来的总体经济效应。与单个具体的政策工具不同,政府五年规划中的重点产业政策作为一项全局性的产业政策,在实施中通常配合使用补贴、税收优惠、利率优惠和贷款支持等多种手段(Yu et al.,2020),能够更好地捕捉产业
12、政策对特定行业或企业的支持,已经开始被广泛使用在相关的研究中。从文献来看,当前基于五年规划的重点产业政策的实证分析主要集中在资源配置(蔡庆丰、田霖,2019)与生产效率(张莉等,2019;王贤彬、陈春秀,2020)。近年来,学者开始探索重点产业政策对贸易的影响,认为重点产业政策会推动企业出口边际的扩张(余壮雄等,2020),来实现出口增长(Yu et al.,2020),并诱发企业进行出口业务再分配(余壮雄等,2021)。遗憾的是,虽然已有的研究肯定了重点产业政策对出口扩张的促进作用,但这种出口扩张是否能实现产业全球价值链的升级仍然没有定论,相关的研究严重不足,显然与其重要性不相匹配。与政策效
13、应相关的另一个重要议题是中央与地方政府之间关系如何影响政策的效应。梳理研究中央与地方政策差异性的文献可以发现,中国独特的政治制度会对各个领域产生影响,仅仅分析17重点产业政策,央地政策差异与产业全球价值链升级国家或省份重点产业政策的经济效应并不能揭示重点产业政策作用机制的全貌,也解释不了不同地区与行业在政策实施后的差异化表现。中国的政治制度并不是一般意义上的中央集权制,中央具有人事任免权,地方则具有区域决策权、自由裁量权(Xu,2011)以及财政上的相对分权(Zhang,2006)。拥有人事任命权的中央政府将GDP增长作为地方官员政绩考核的重要指标,把地方的经济发展与当地的官员晋升联系在一起,
14、在某些时候反而会加大国家与省份发展目标之间的冲突(周黎安,2007)。已有学者注意到中央与地方政府在重点产业政策覆盖范围与效用上的差异。在“九五”到“十二五”期间,国家重点产业政策与省份的重点产业政策的差异率约为50%(宋凌云、王贤彬,2013)。从政策效用来看,在环境保护、生产效率、土地配置效率等方面已发现明显差异。如余壮雄等(2020)发现国家五年规划着眼于经济发展的长期目标,更倾向于发展低碳排放行业,而地方五年规划则更关注短期经济增长,偏向发展高产值的高碳排放行业;宋凌云、王贤彬(2013)验证了省份特有重点产业政策使重点产业TFP 水平显著高于非重点产业,而与省份规划相同的国家重点产业
15、政策对行业TFP 几乎无显著影响;杨继东、罗路宝(2018)认为与国家重点产业政策所覆盖的产业相比,省份重点产业政策提及的重点产业对省份内部土地资源的空间配置影响更大。上述研究表明,中央与地方重点产业政策无论是在目标还是在实际执行中都会存在一定程度的冲突并带来差异化表现。由此,从中央与地方政府目标差异角度探讨重点产业政策在国际贸易领域的影响效应就显得十分重要。(二)全球价值链升级与国内增加值率全球价值链的兴起促成了各类官方国际统计机构以增加值为基础的新贸易统计法则的诞生,也因此掀起以增加值为基础的全球价值链研究热潮。Balassa(1967)曾指出商品的连续生产过程由于国际分工而被切割成一条垂
16、直贸易链,各国根据自己的比较优势选择生产环节将其附加值化,并提出了最早的垂直专业化的概念,而后Hummels et al.(2011)提出系统测度垂直专业化的量化指标,用来衡量各国在某一出口品全球价值链中的地位。国内增加值率作为全球价值链地位的外在表现(Kee and Tang,2016),其测算方法和拓展研究引起了学者们的注意。在宏观层面,学者们多使用投入产出表来直接测算行业或国家在全球价值链中的位置(Koopman et al.,2014;徐久香、拓晓瑞,2016),并验证了价值链嵌入位置与宏观DVAR之间的“微笑曲线”特征(高翔等,2020);与之对应的,微观层面则是利用企业的产出与进出
17、口数据来测算其DVAR,以此探索企业价值链升级的过程与机制(Ma et al.,2015;吕越等,2018)。从影响机制来看,中国加入WTO后,成员之间贸易壁垒的降低使得中国的贸易自由化程度不断加强,由此带来的进口品价格下降会降低上游生产中间品的国内厂商的成本,从而使得国内要素替代国外要素成为可能,最终推动DVAR的提高(Kee and Tang,2016),迈向全球价值链中高端位置(魏悦羚、张洪胜,2019)。其二,高质量进口产品对企业的自主创新具有溢出效用,通过创新推动加成率上升以及提高出口价格,进而提高DVAR(诸竹君等,2018)。其三,毛其淋、许家云(2018)认为外资进入通过前后向
18、关联的溢出效应推动了国内增加值率的提高。其四,出口退税则能够通过推动加工贸易企业转型为一般贸易企业而达到提升国内增加值率的目的(刘信恒,2020)。从已有的文献来看,关于DVAR的影响机制的研究十分丰富,主要机制是通过要素替代、成本加成率、研发创新和出口转型等作用在 DVAR 上。与本文研究方向较为类似的有 Wu et al.(2021),其以增值税转型改革作为政策冲击来探究对出口企业国内附加值率的影响,但其关注点为单一政策工具税收,无法捕捉产业政策支持的整体效应。因此,本文将从综合性政策工具182023年第8期重点产业政策,来补充产业政策与对外贸易内在价值的研究。三、回归模型与数据说明(一)
19、回归模型设定为了考察重点产业政策对中国出口产品全球价值链升级的影响,本文分别测算了度量产品全球价值链分工比重的国内增加值率(DVAR)和度量企业产品获得产业政策支持的比重(rKI),并建立如下的回归模型,验证重点产业政策与企业产品全球价值链升级之间的关系:DVAR_Pit=rKI_T(OnlyP)it+Xit+i+t+pt+it(1)DVAR_Oit=rKI_T(OnlyP)it+Xit+i+t+pt+it(2)其中,下标i、p和t分别表示企业、省份和年度;DVAR_P和DVAR_O分别对应企业加工贸易与一般贸易的DVAR;rKI表示企业获得政策支持的比重,具体细分为国家政策支持比重(rKI_
20、T)和省份特有政策支持比重(rKI_OnlyP),指标构建和选取原因请见下文;X为控制变量,包括一般贸易占比、出口比重、企业规模、企业年龄、劳均资本、行业市场集中度;p是省份虚拟变量,t为年度趋势,pt即为省份时间趋势交互项;i、t和it分别为个体固定效应、年度固定效应和随机干扰项。此外,所有回归的协方差计算均聚类到企业层面。1.企业DVAR的测度DVAR是指每件出口的最终产品中剔除国外进口的价值部分后国内企业或国内要素所创造的价值比例。考虑中央政府出于经济长足发展的需要定要支持一般贸易的发展,而地方政府出于对GDP绩效的需要很可能会保护本地区加工贸易的发展,那么,不同贸易类型对政策的反应必然
21、存在差异。因此,本文在Upward et al.(2013)的测算方法的基础上分别计算DVAR:DVAR_Pit=1-MPitEPit(3)DVAR_Oit=1-()MOitEOitDSit+EOitEOit(4)其中,上标P和O分别表示加工贸易和一般贸易;M表示进口中间产品的价值;E表示企业的出口额;DS表示企业内销的销售额,即销售总额减去出口额。考虑到使用进口中间品所生产出的最终产品通常不仅仅用于一般贸易出口,可能还会用于国内销售,MOEO/(DS+EO)表示企业用于一般贸易出口的最终产品中出口部分所使用的中间品价值。本文先匹配工业企业数据库与海关数据库,再计算企业的DVAR,样本期为20
22、002013年。详细的数据处理和计算过程如下。删除进口波动较高的石油、有色金属和黑色金属行业,约占工企样本数的5%。识别中间产品。对于加工贸易,因为中国海关规定,登记为加工贸易进口的产品只能用于生产加工贸易出口产品,因此,我们将所有进口均定义为中间品进口。对于一般贸易,先利用联合国公布的BEC(Broad Economic Categories)分类中的BEC代码来识别中间品,再利用BEC-HS 这里假设一般贸易企业用于内销和出口的产品结构一致。详情参见Upward et al.(2013)。19重点产业政策,央地政策差异与产业全球价值链升级对照表识别出海关HS编码系统中的进口中间品。用企业名
23、称将工业企业数据库与海关数据库合并后,区分加工贸易与一般贸易,据公式计算出企业层面的DVAR。由于有一小部分样本存在进口额大于出口额或销售总额,使得测算得到的DVAR为负值,借鉴Upward et al.(2013)的做法,本文将这类DVAR记为0。2.政策支持比重指标的测度五年规划中有十分详细的一个章节叙述了未来五年政府将重点扶持和发展的行业,即所谓的重点产业政策。本文借鉴Yu et al.(2020)构建的重点产业政策测算框架,手动收集和整理了中央政府与地方政府的五年规划所提到的重点发展和支持的产业,并将其与2002年的国民经济行业代码匹配,形成重点产业政策数据库,数据涵盖“九五”至“十二
24、五”4个五年规划期,全国31个省份以及35个工业2位码细分行业。具体地,如果一个行业属于国家或省份重点支持的产业则定义相应的国家或省份重点产业政策变量为1,否则定义为0。由中国海关数据可知,即使是在二位行业代码分类下,很多企业的出口产品范围仍然会覆盖多个行业;此时,企业出口的产品很可能有一部分属于产业政策支持的重点行业,另一部分则属于非重点行业;本文使用重点产业政策数据与中国海关数据匹配,计算出企业出口产品中重点行业的比重,并以此来度量企业获得政策支持的程度。政策支持比重的测算方法如下:rKI_T(OnlyP)it=jEijt KI_T(OnlyP)jtjEijt=jSijt KI_T(Onl
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- 重点 产业政策 政策 差异 产业 全球 价值链 升级
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