供需匹配的产业升级效应及其机制研究——基于全球价值链视角的实证检验

王静

供需匹配的产业升级效应及其机制研究——基于全球价值链视角的实证检验

王静

北京大学马克思主义学院，北京 100871

详细信息

作者简介:
王静(1993-)，女，黑龙江鹤岗人，北京大学马克思主义学院博士研究生

中图分类号: F062.9
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出版历程
- 收稿日期: 2021-03-29
- 网络出版日期: 2021-11-11
- 刊出日期: 2021-09-28

The Industrial Upgrading Effect and Its Mechanism of Supply and Demand Matching: Based on the Perspective of GVCs

WANG Jing

School of Marxism, Peking University, Beijing 100871, China

摘要

摘要: 我国的产业发展正面临国内供需不相适配和国外价值链重构的双重困局。基于世界投入产出表2000—2014年间43个国家56个产业的数据，构建产业层面的供需匹配程度与产业升级指标，使用固定效应估计、动态面板工具变量估计和系统GMM估计方法，从全球价值链视角考察供需匹配程度提高与产业升级之间的关系，并检验其具体影响机制。研究发现：供需匹配对产业升级具有显著影响，供需匹配程度提高1%，产业升级水平将提高1.874%；供需匹配主要通过垂直专业化程度加深、产业链分工位置改善两个正向机制和研发投入减少的负向机制影响产业升级。鉴此，我国应大力推广反向定制模式以继续提升供需匹配程度，同时应鼓励企业培育核心竞争优势、增加研发投入等，以充分发挥供需匹配改善对产业升级的促进作用。
- 供需匹配 /
- 供需匹配程度 /
- 产业升级 /
- 产业升级效应 /
- 全球价值链 /
- 垂直专业化 /
- 产业链分工位置
Abstract: China's industry is confronted with both the imbalance between domestic supply and demand, and the reconstruction of the global value chains(GVCs). Based on the data of 56 industries in 43 countries from 2000 to 2014, this paper creates indicators of matching degree of supply and demand in industrial level and industrial upgrading, and examines the relationship between the improvement of supply and demand matching and industrial upgrading, and its specific mechanisms by using fixed effect estimation, dynamic panel instrument variable estimation and systematic GMM estimation from the GVCs perspective. The study finds that the matching of supply and demand has a significant impact on industrial upgrading; the degree of matching between supply and demand increases by 1%, and the level of industrial upgrading will increase by 1.874%; the matching of supply and demand affects industrial upgrading mainly through two positive mechanisms, the deepening of vertical specialization and the improvement of division position in GVCs, and one negative mechanism-reduced investment. In view of the findings, China should vigorously promote the "reverse customization" model to continue to improve the degree of matching between supply and demand. At the same time, enterprises should be encouraged to cultivate core competitive advantages and increase investment in research and development, so as to give full play to the improvement of supply and demand matching to promote industrial upgrading.
- supply and demand matching /
- matching degree of supply and demand /
- industrial upgrading /
- industrial upgrading effect /
- global value chain /
- vertical specialization /
- position of industrial chain division

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表 1 2018年我国部分行业的需求满足度

行业	需求满足度	行业	需求满足度
石油和天然气开采产品	0.419	视听设备	1.419
水上旅客运输	0.490	家具	1.422
黑色金属矿采选产品	0.492	工艺美术品	1.424
航空旅客运输	0.495	船舶及相关装置	1.463
有色金属矿采选产品	0.611	文教、体育和娱乐用品	1.484
电子元器件	0.728	计算机	1.591
有色金属及其合金	0.802	通信设备	1.613
住宿	0.811	纺织制成品	1.707
广播、电视、电影和影视录音制作	0.822	其他电气机械和器材	2.125
合成材料	0.838	广播电视设备和雷达及配套设备	2.395
注: 表中数据由作者根据2018年的中国投入产出表数据计算得到。

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表 2 主要变量的描述性统计

变量	观测值	均值	标准差	最小值	最大值
产业升级对数(lnIU)	34 563	4.278	2.275	-15.259	11.536
供需匹配程度对数(lnSDMI)	36 960	-0.190	0.044	-1.396	-0.013
研发投入对数(lnRD)	2 872	3.822	2.303	-6.215	10.954
垂直专业化对数(lnVS)	19 913	-1.471	1.038	-10.204	-0.005
上游度对数(lnU)	36 960	0.740	0.380	0	5.410
资本深化程度对数(lnkper)	19 473	5.444	2.226	0.083	16.109
人力资源禀赋对数(lnl)	19 489	3.627	2.075	-3.912	12.445
增加值对数(lnva)	19 481	4.835	2.014	-1.419	14.259
产业规模对数(lngo)	19 490	9.372	3.111	-0.105	21.011
注: 表中数据由作者根据2016年版的WIOD数据计算得到。

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表 3 供需匹配对产业升级的影响

变量	固定效应估计	面板工具变量估计	系统GMM估计
产业升级滞后一期(lnIU_t-1)	0.531^***	4.071^***	-0.082^***
	(0.031)	(0.786)	(0.025)
产业升级滞后二期(lnIU_t-2)	0.017	-3.013^***	-0.053^***
	(0.018)	(0.765)	(0.013)
供需匹配程度对数(lnSDMI)	0.303^***	1.874^***	2.418^***
	(0.107)	(0.957)	(0.241)
资本深化对数(lnkper)	-0.084^***	0.010	-0.856^***
	(0.014)	(0.008)	(0.096)
人力资源禀赋对数(lnl)	-0.125^***	-0.028^***	-0.641^***
	(0.019)	(0.010)	(0.158)
增加值对数(lnva)	0.480^***	0.003	-1.800^***
	(0.026)	(0.014)	(0.212)
产业规模对数(lngo)	0.092^***	-0.004	3.445
	(0.030)	(0.013)	(0.175)
国家固定效应(K)	控制	控制	控制
行业固定效应(I)	控制	控制	控制
常数项	-1.507^***	0.031	-4.792^***
	(0.135)	(0.080)	(0.558)
观测值	25 371	23 290	25 371
R²	0.8831	0.882
F/Wald检验P值	0	0
AR(1)P值			0
AR(2)P值			0.294
AR(3)P值			0.722
Sargan检验P值			0.829
注：^、^和^**分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；括号内为标准误；表中数据根据2016年版的WIOD数据计算得到。

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表 4 中介效应检验结果

变量	垂直专业化		分工位置		研发投入		综合
	模型1	模型2	模型3	模型4	模型5	模型6	模型7
	垂直专业化	产业升级对数	上游度对数	产业升级对数	研发投入对数	产业升级对数	产业升级对数
垂直专业化对数		-0.147^**					-0.021^**
(lnVS)		(0.068)					(0.011)
上游度对数				-0.260^***			-0.061^*
(lnU)				(0.101)			(0.094)
研发投入对数						-0.042^*	-0.034^*
(lnRD)						(0.038)	(0.0027)
供需匹配程度对数	-0.174^***	1.854^*	-0.038^**	1.828^*	3.892^***	3.510^***	3.295^***
(lnSDMI)	(0.056)	(1.669)	(0.017)	(0.951)	(0.904)	(0.464)	(0.433)
资本深化程度对数	-0.008^***	0.001	-0.000	0.007	-0.139^**	-0.011^*	-0.009
(lnkper)	(0.002)	(0.008)	(0.000)	(0.007)	(0.068)	(0.006)	(0.006)
人力资源禀赋对数	-0.014^***	-0.103^**	-0.001^**	-0.047^***	-0.123	-0.014	-0.005
(lnl)	(0.002)	(0.044)	(0.000)	(0.016)	(0.090)	(0.009)	(0.009)
增加值对数	0.046^***	0.057^**	-0.003^***	-0.014	0.155	0.028^**	0.020
(lnva)	(0.004)	(0.029)	(0.001)	(0.016)	(0.103)	(0.013)	(0.014)
产业规模对数	-0.043^***	-0.115^**	0.003^***	-0.002	0.596^***	-0.005	0.013
(lngo)	(0.004)	(0.056)	(0.001)	(0.013)	(0.104)	(0.012)	(0.016)
国家固定效应(K)	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
行业固定效应(I)	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
滞后期	控制	控制	控制	控制	控制	控制	控制
常数项	0.068^***	0.087	0.001	0.282^*	-0.105	0.592^***	0.549^***
	(0.015)	(0.122)	(0.004)	(0.167)	(0.423)	(0.092)	(0.087)
观测值	23 032	23 141	21 267	23 290	4 046	4 046	4 010
Wald检验	0	0	0	0	0	0	0
注：^、^和^**分别表示在1%、5%和10%的水平下显著；括号内为标准误。文中数据由作者采用Stata计算得到。

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