杨以文1,2，周勤1，毛春梅2，李卫红2
(1.东南大学经济管理学院，江苏南京210009；2.南京审计大学经济学院，江苏南京211815)
摘要：中国制造业通过嵌入全球价值链参与国际分工，全球价值链位置演化呈现收敛趋势。利用TiVA数据库提供的数据，采用附加值贸易法对中国制造业全球价值链位置进行测度。结果发现，1995-2014年，中国制造业全球价值链位置演化经历了3个阶段(GVC1.0、GVC2.0、GVC3.0)，在GVC1.0时期全球价值链位置不断下降，在GVC2.0时期全球价值链位置加速上升，在GVC3.0时期全球价值链位置稳步上升。构建全球价值链位置收敛计量检验模型，分别对中国制造业全球价值链位置的绝对σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛进行检验。结果表明：中国制造业全球价值链位置演化存在绝对σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛，但是中高技术和高技术制造业行业全球价值链位置演化存在绝对β发散和条件β收敛。研究结论可为促进我国制造业不同行业迈向全球价值链更高位置提供新证据。
关键词：制造业；全球价值链位置；行业异质性；绝对收敛；条件收敛
YangYiwen1,2,ZhouQin1,MaoChunmei2,LiWeihong2
(1.SchoolofEconomicsandManagement,South-eastUniversity,Nanjing210009,China;2.SchoolofEconomics,NanjingAuditUniversity,Nanjing211815,China)
KeyWords:Manufacturing;GlobalValueChainPosition;IndustryHeterogeneity;AbsoluteConvergence;ConditionalConvergence
收稿日期：2020-04-01
基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目(18YJC630228)；江苏省社会科学基金项目(18EYB005)；全国统计科学研究项目(2018LY44)；中国博士后科学基金第61批面上项目(2017M611645)；江苏高校哲学社会科学研究基金项目(2018SJA0315)；江苏高校优势学科建设工程基金项目(PAPD)；南京审计大学政府审计学院重点招标项目(GASA161017)；江苏社会科学基金重点项目(19EYA002)；江苏省研究生科研创新计划项目(SJKY19_1563)
作者简介：杨以文(1981—)，男，安徽芜湖人，博士，东南大学经济管理学院博士后，南京审计大学经济学院副教授、硕士生导师，研究方向为创新经济；周勤(1963—)，男，浙江安吉人，博士，东南大学经济管理学院教授、博士生导师，研究方向为创新经济；毛春梅(1996—)，女，江苏宿迁人，南京审计大学经济学院硕士研究生，研究方向为产业创新；李卫红(1976—)，男，湖北蕲春人，博士，南京审计大学经济学院副教授，研究方向为创新经济。
DOI：10.6049/kjjbydc.2019090252
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
中图分类号：F260
文献标识码：A
(1)全球价值链位置测度和比较研究。不同学者从不同角度，利用不同数据且采用不同方法对全球价值链位置进行测度和比较。Lall等[3]从不同国家产业投入要素和产出产品差异，测度并比较不同国家或地区嵌入全球价值链位置的异同；Fally[4]从投入产出视角测度不同行业上游度，并依此反映不同行业全球价值链位置；Koopman[5]基于不同国家、地区和产业前后向参与度，建立衡量不同国家、地区和产业全球价值链位置的指数(KPWW)，该指数被广泛运用于测度世界不同国家、地区和行业的全球价值链位置；尹彦罡和李晓华[6]利用世界附加值贸易数据，使用KPWW方法测算我国制造业全球价值链位置，并与世界其它国家制造业全球价值链位置进行对比研究；赵登峰等[7]基于KPWW方法建立了GVC位置指数、参与度指数和相对牵引力指数，分别测度并比较中国与发达国家不同行业全球价值链位置指数变化情况；王英等[8]基于附加值贸易数据库(TIVA)，对中国装备制造业整体和各行业全球价值链参与度及位置进行测度，并与日本、美国、德国等发达国家进行了比较研究。
(2)全球价值链位置变动效应研究。周维富[9]基于中国产业国际分工地位变化特征，指出制造业全球价值链位置越高越有利于化解产能过剩、提升能源利用效率；刘瑶[10]利用OECD-TiVA数据，构建基于不同国家和产业的面板计量模型，实证检验发现一个国家参与全球价值链程度越高，工资差距也越大；陈雯和孙照吉[11]利用1995-2009年世界投入产出数据，检验发现一个国家制造业全球价值链位置上升，将会导致单位增加值出口中的劳动要素含量下降，并能够促进该行业转型升级；吴云霞和蒋庚华[12]利用WIOD数据，实证检验发现，中国参与全球价值链位置变化，缩小了高技能劳动力和中低技能劳动力间的工资收入差距；刘磊等[13]认为全球价值链位置提高能够促进制造业能源利用效率提升，在这一过程中，制造业生产效率、出口贸易和研发活动起到中介作用。
(3)全球价值链位置变动影响因素研究。Chintrakarn[14]以美国经验数据检验发现，严格的环境规制会制约行业技术效率和技术进步，从而不利于全球价值链相对位置提升；余长林[15]指出FDI流入的技术溢出效应有助于促进东道国全球价值链位置提升；刘敏等[16]从产业转移、规模经济、技术溢出和要素配置等角度分析指出“一带一路”产能合作对全球价值链位置提升具有积极作用，并利用面板数据模型进行了检验；罗军[17]利用世界投入产出数据库，实证检验生产性服务业效率和贸易自由化对我国制造业全球价值链位置提升的调节效应；余振等[18]从“催化剂效应”和“润滑剂效应”两个角度，指出贸易摩擦对中国企业攀升全球价值链中高端具有积极作用；仲志源[19]以世界投入产出表数据，测度我国不同类型生产性服务业对全球价值链位置提升的作用，发现运输、信息、金融及房地产等的正向作用显著；丁一兵、张弘媛[20]指出美国对中国商品提出反倾销，有利于中国制造业减少全球价值链低端产品和环节，间接刺激中国制造业将生产环节向全球价值链上游移动。
(4)全球价值链位置提升对策建议。顾乃华[21]指出，制造业通过增加研发投入获取更多核心技术和关键要素，能够增强企业在全球价值链上的谈判实力，进而间接促进全球价值链位置提升；李宏和陈圳[22]通过构建制度约束的门槛效应模型，实证检验世界39个国家制度约束对全球价值链位置作用的异质性，指出中国处于制度红利期，通过优化制度能够提升全球价值链位置；戴翔等[23]利用中国经验数据，检验发现中国企业对外直接投资规模扩大能够显著促进全球价值位置提升，并指出扩大对外直接投资是提升全球价值链位置的重要途径；王孝莹[24]不仅对中国制造业整体全球价值链位置进行了分析，还与发达国家进行比较，指出必须借助“互联网+”形成新型商业模式，推进技术创新和制造业人才体系建设，以促进GVC位置提升；黄琼和李娜娜[25]利用TiVA数据库，通过构建面板数据模型实证检验影响中国制造业全球价值链攀升的因素，发现人力资本、技术创新、制度环境、公共服务等因素对GVC位置提升具有促进作用。
2.2.1测度方法选择
(1)
全球价值链位置指数(GVC_Position)越大，表明该国某产业在全球价值链所处位置越高。其中，GVC_Positionij表示j国i产业在GVC中所处的位置，IVij表示j国i产业间接增加值出口，FVij表示j国i产业出口的最终产品的国外增加值，Eij表示j国i产业以增加值统计的出口值。
2.2.2中国制造业全球价值链位置演化经验性特征2.2.2.1中国制造业分行业全球价值链位置演化经验性特征
(2)制造业不同行业全球价值链位置差异较大。处于GVC位置最低水平为电子和光学仪器行业，虽然该行业全球价值链位置也保持上升趋势，尤其自2004年以后，上升幅度在加大，但与其它行业相比，仍然处于较低水平。电子和光学仪器行业属于高技术制造业，其中很多高端技术和核心技术被国外跨国公司封锁，要实现升级和攀升全球价值链中高端难度很大，关键在于我国很多电子和光学仪器行业都是通过代工和加工方式嵌入全球价值链，形成了一定的路径依赖，所以导致全球价值链位置水平较低。处于GVC较高的行业为食品、饮料、烟草业以及其它制造业及回收加工业等，因为这些行业处于低技术行业，很多技术都是开放性技术，较容易获得，也是跨国公司控制和封锁较低的行业，这些制造业相对容易攀升全球价值链中高端。
(3)制造业不同行业全球价值链位置呈现收敛趋势。制造业不同行业全球价值链位置虽然差异较大，但自2007年以后，不同行业全球价值链位置呈现不断收敛趋势，不同行业间的全球价值链位置差异逐渐缩小。一方面表现为处于全球价值链较高阶段的制造业行业在向更高阶段价值链攀升过程中，会遇到更多不确定性和未知的新知识领域，进而限制了价值链攀升速度；另一方面，一些处于全球价值链较低阶段的制造业行业，逐渐向全球价值链中高阶段攀升，这些行业通过加强与全球价值链上不同企业间的互动协作，不断增强自身技术学习和创新能力，并逐渐增强在全球价值链上的谈判能力和市场竞争力，进而促进这些行业向全球价值链更高阶段攀升。两方面趋势的共同作用，使得我国制造业不同行业全球价值链位置表现为一种收敛趋势(见图1)。
2.2.2.2全球价值链位置界定与阶段划分
自从2000年左右中国加入全球价值链以来，中国制造业企业充分利用政策和人口红利，使得中国逐渐成为“世界工厂”。尤其是在金融危机发生以后，世界主要发达国家主导的全球价值链受到以中国为代表的新兴经济体的冲击，发达国家跨国公司对其主导的全球价值链上各种任务进行再调整，促使中国和其它新兴经济体在全球价值链上位置不断升级并得以巩固，谈判能力逐步增强[26]。本文利用增加值分解方法，测度1995-2014年中国制造业GVC位置，从中国制造业GVC位置变动趋势(见图2)可知，自1995年以来中国制造业参与全球价值链基本可分为3个阶段：全球价值链1.0阶段、全球价值链2.0阶段、全球价值链3.0阶段。
(1)全球价值链1.0阶段(1995-2003年)。该阶段中国制造业规模迅速扩大，全球价值链位置却呈下降趋势。中国制造业以低端分工嵌入全球价值链，主要是以加工组装和代工形式为主，依靠我国低成本劳动力禀赋、强政府资源动员能力、低税率优惠和低管制成本等比较优势，迅速形成巨大产能的“世界工厂”。此阶段，中国制造业企业对自主创新需求不足，对攀升全球价值链中高端的动力不足，导致该阶段中国制造业规模不断扩大，全球价值链位置却呈下降趋势，这也与国内创新体制与全球价值链未形成良性互动和协调关系有关。
图1中国制造业分行业全球价值链位置变化
图2中国制造业全球价值链位置变化
(2)全球价值链2.0阶段(2004-2009年)。该阶段中国制造业规模继续扩大，全球价值链位置不断上升。中国制造业比较优势发生变化，主要依赖低成本高技能劳动力、强政府资源动员能力、强国内市场规模优势，使得中国制造业规模继续扩大。此阶段，我国制造业在低端产业已经开始构建国内价值链，并与跨国公司、各种机构合作开展研发创新等，制造业企业对掌握自主知识产权的原始创新需求增强，我国制造业更是抓住了世界经济不景气的良好时机，敏锐加强与全球价值链上下游合作并进行资源、要素重组和整合，对国家技术创新体制和机制进行相应调整和优化，为我国制造业全球价值链位置不断提升奠定了良好基础。
(3)全球价值链3.0阶段(2010年至今)。该阶段中国制造业质量不断上升，全球价值链位置提升速度下降。中国制造业全球价值链进入3.0阶段，中国制造业企业利用国内市场规模优势，形成一批拥有核心技术的品牌产品，一些制造业行业将低端环节分布于其它发展中国家，并能够主导部分制造业全球价值链中端，但在全球价值链高端仍与发达国家跨国公司存在较大差距。另外，虽然该阶段已经开始逐渐融入全球创新链，并形成全球价值链与全球创新链“双轮”驱动局面，但由于受到制造业内部研发资源和体制机制的限制，再加上发达国家的再工业化战略及其对中国制造业核心和关键技术的封锁，导致此阶段全球价值链位置提升速度下降。
因此，为促进中国制造业高质量发展，一方面应继续依赖国内门类齐全、独立完整的制造业体系以及不断增长的超大规模国内市场需求，释放自主创新动能，激发国内创新体系活力；另一方面，开放国内创新体系，引进国际创新要素和主体，加强竞争，鼓励国内创新体系与全球创新网络对接，为中国企业占据高端价值链提供更高水平的创新资源。
(2)
(3)
上式中，i表示行业，t表示年份，N表示行业总数，S表示标准差，gvc表示全球价值链位置，表示全球价值链位置均值。
图3利用1995-2014年中国制造业全球价值链位置变异系数，反映中国制造业整体和3类行业全球价值链位置σ收敛情况。从中国制造业整体看，变异系数基本保持逐渐缩小趋势，表明中国制造业整体全球价值链位置差异正在逐渐缩小；从3类行业看，低技术制造业全球价值链位置变异系数波动较大。但是，自2009年以后，变异系数变动较为平缓，收敛于制造业整体水平，表明低技术行业全球价值链位置差异逐渐缩小，与其它技术类型制造业全球价值链位置的差异基本保持相当水平；中低技术制造业变异系数变化较为平缓，表现为缓慢缩小趋势，表明中国中低技术制造业全球价值链位置差异呈现出缓慢缩小趋势；中高技术与高技术行业制造业GVC位置变异系数存在小幅波动。总体而言，无论从制造业整体还是低技术、中低技术、中高和高技术行业看，全球价值链位置变异系数均呈收敛趋势。
图3中国制造业全球价值链位置变异系数
为弥补上述直观分析偏差，本文参考战炤磊等[28]构建的计量模型对制造业GVC位置的σ收敛情况进行再检验，具体回归模型如下：
cvit=c+αt+εit
(4)
σit=c+λt+εit
(5)
表1σ收敛检验回归结果
被解释变量样本行业系数R2F-statisticProb.全部行业-0.0061***0.456015.090.001低技术行业-0.0078**0.57693.870.000标准差中低技术-0.0053***0.9188203.600.000中高和高技术-0.0031***0.467315.790.001全部行业-0.0058***0.476016.210.001低技术行业-0.0075***0.537414.660.001变异系数中低技术-0.0056***0.9046187.430.000中高和高技术-0.0028***0.494116.060.001
本文借鉴Barro&Sala-I-Martin和Bernard&Durlauf的β收敛经典模型，采用如下模型对我国制造业各行业全球价值链位置变化进行绝对β收敛检验。
(6)
上式中，gvci,t表示第i个行业第t年的全球价值链位置，T表示考察期，为行业i在t时期到t+T时期的全球价值链位置年增长率；ln(gvci,t)为行业i在t时期的全球价值链位置的自然对数。α为常数项，β为我国制造业各行业全球价值链位置的收敛系数，εi,t为模型随机误差项。若β<0，且通过显著性检验，则表示中国制造业各行业全球价值链位置变动存在绝对收敛；若β>0，且通过显著性检验，则表示存在绝对发散。由于中低、中高和高技术制造业全球价值链位置存在负值，鉴于取对数原因，本文参考朱江丽、李子联的做法，对所有全球价值链位置数值都加0.5，进而确保所有全球价值链位置数值均为正值，同时并未改变不同行业全球价值链位置的相对变动趋势。
从表2检验结果看，制造业整体β系数小于0，且通过1%水平下的显著性检验，说明制造业全球价值链位置存在绝对β收敛。因此，从制造业整体层面看，一些全球价值链位置较低的高技术和中高技术行业位置提升较快，逐渐实现与低技术和中低技术全球价值链位置差距缩小，进而使得我国制造业整体全球价值链位置收敛，与上文σ收敛结果相符。该收敛趋势的产生主要是由于低技术和中低技术制造业在嵌入全球价值链初期阶段，可以十分便利地从全球价值链上获得大量显性知识和隐性知识，并得益于全球价值链上跨国公司指导和知识溢出，使得全球价值链位置攀升速度较快。但是，当全球价值链达到一定阶段后，由于缺乏高科技行业及核心技术品牌支撑，导致攀升更高价值链难度加大、速度减缓。另外，一些中高技术行业嵌入全球价值链初期，由于自身技术基础和人才基础薄弱，价值链攀升难度较大，上升速度较慢。但是，随着我国外部技术环境和中高技术行业自身能力提升，不仅能从全球价值链上获取越来越多的知识，而且形成了较为强大的学习和创新能力，使得中高技术行业全球价值链位置上升速度加快，进而出现整体制造业全球价值链位置收敛趋势。
表2制造业分行业全球价值链位置绝对β收敛检验结果
变量低技术中低技术中高和高技术全部行业α0.0105***0.0043***0.0159***0.0984***β-0.0022***-0.0014**-0.0039*-0.0204***R20.54480.61020.63210.6424AdjR20.51800.59630.60220.6197F-statistic19.3422.3424.1924.65收敛性收敛收敛发散收敛
注：*、**和***分别表示绝对β收敛检验结果在10%、5%和1%水平上显著，下同
但是，高技术行业绝对β系数为正值，表明在高技术行业内部全球价值链位置差距呈现分化，部分行业全球价值链位置上升很快，另外部分全球价值链位置上升速度较慢，主要由于我国高技术行业发展基础不同，要素禀赋、外部竞争状况差异导致不同高技术行业全球价值链位置攀升难度和国外封锁程度不同，促使差距加大。
本文借鉴Miller&Upadhyay[29]的做法，采用面板数据固定效应模型对全球价值链位置变化条件β收敛进行检验，其优势在于不仅不需要增加其它解释变量，还可以避免遗漏关键变量所产生的伪回归问题[30]。具体采用如下计量模型对中国制造业各行业全球价值链位置变化进行条件β收敛检验。
(7)
其中，gvci,t和gvci,t-1分别表示i行业t时期与t-1时期的中国制造业全球价值链位置变化值，α为常数项，β为制造业各产业全球价值链位置的收敛系数，ε为模型随机误差项。若β<0且通过显著性检验，则说明存在条件β收敛；若β>0且通过显著性检验，则说明存在条件β发散。为平滑我国制造业面临的国内外经济周期波动和外部因素的影响，本文以2年为一个时期对1995-2014年进行分段，最终得到10个时期，然后利用分期面板数据进行计量回归，具体回归结果如表3所示。
表3制造业分行业全球价值链位置条件β收敛检验结果
变量低技术行业中低技术行业中高和高技术行业全部行业α1.21630.9573***2.1073***0.7664***β-1.1674**-2.1886***-1.0651**-2.2537***R20.57720.59530.54940.6013AdjR20.56280.56430.51180.5764F-statistic22.1830.1626.0232.31收敛性收敛收敛收敛收敛
从表3回归结果可见：无论是从中国制造业整体还是从制造业分行业看，中国制造业全球价值链位置变化条件β收敛系数均小于0，且至少都通过5%水平下的显著性检验，表明中国制造业全球价值链位置变化存在条件β收敛。从制造业分行业全球价值链位置变化看，无论是低技术制造业还是中低技术制造业、高技术制造业全球价值链位置变化均存在明显的条件收敛。这说明，无论是从制造业整体还是从制造业分行业看，全球价值链位置都在逐渐趋向各自的稳态。虽然制造业不同行业差异较大，但在中国高技能劳动力和强政府动员能力的支撑下，各行业全球价值链位置演化都趋向于稳定上升趋势。
接下来,借鉴Barro&Sala-I-Martin(1992)、Bernard&Durlauf(1996)的计量模型，进一步研究我国制造业全球价值链位置条件β收敛。制造业全球价值链位置变化主要受到行业研发投入、劳动生产率及行业规模等因素的影响。因此，本文在模型中增加行业研发投入、劳动生产率、行业规模等控制变量，具体检验方程如下：
(8)
式(8)中，controli,t表示i行业第t年的控制变量，具体选择研发投入(res)、劳动生产率(labor)、行业平均规模(scale)3个控制变量，变量含义与上文相同。①研发投入：主要以各行业研发支出与行业总产值之比进行衡量。一般而言，行业研发投入越多，行业创新产出规模扩大，越能够提升行业全球价值链位置。因此，本文预测该变量回归系数为正值；②行业规模变量：主要以行业总产值与行业内企业数量之比进行测度。行业规模越大，行业谈判能力越强，越有利于全球价值链攀升。因此，预测该变量回归系数为正值；③劳动生产率变量：主要利用行业增加值与从业人员之比进行测度。一般而言，行业劳动生产率越高，越有利于降低成本，并提高在行业中的竞争位置，进而有利于全球价值链位置提升。因此，预测该变量回归系数为正值。本文利用固定效应面板模型，对中国制造业全球价值链位置变化的条件β收敛进行检验，具体结果见表4。
从表4回归结果可见，中国制造业整体及分行业回归系数均为负数，且都通过显著性检验，表明中国制造业整体和各行业内部都存在条件收敛特征。该模型回归结果与表3相比，拟合优度明显提高，模型解释力显著增强。中高技术和高技术行业在增加控制变量后，仍然存在条件收敛。中高技术制造业不存在绝对收敛，但存在条件收敛，表明中高技术和高技术行业内各行业由于研发投入、行业规模、开放程度等因素不同，进而趋向于自身稳态，但没有趋向于一个共同的稳态。另外，研发投入、行业规模和开放程度对提升全球价值链位置的影响显著，但劳动生产率的作用并不显著，不同行业情况不同。
表4行业全球价值链位置条件β收敛再检验结果
变量低技术行业中低技术行业中高和高技术行业整体行业α0.0967***0.1125***0.0722***0.0767***β-0.0738**-0.0538***-0.0651**-0.0105**λ10.0055*0.0121*0.0067**0.0266**λ20.0116***0.08640.10510.0782λ30.0059*0.0750*0.00170.0117*AdjR20.67760.68140.70110.6698F-statistic0.63510.65280.66760.6213F-statistic25.3229.7733.5423.16收敛性收敛收敛收敛收敛
研发投入对提升全球价值链位置具有显著提升作用。营造良好的营商环境，激励企业加大研发投入，可为全球价值链位置提升助力。
行业规模对全球价值链位置提升的作用对低技术行业影响显著，对其它行业及整体制造业的影响作用并不显著。这可能是由于全球价值链位置提升更多依靠核心技术和自主品牌等，行业规模扩大并不一定能够带来行业创新水平提高，导致中低、中高和高技术制造业并不能提高全球价值链位置。但是，在低技术行业领域，行业内企业竞争更多依赖于企业规模。企业规模越大，越有可能占据市场竞争有利位置，越容易形成对价值链的控制权。因此，在低技术行业领域，行业规模越大，越有利于提升全球价值链位置。
劳动生产率提高对低技术、中低技术行业和整体制造业全球价值链位置提升作用显著，对中高技术和高技术的作用不显著。这可能是由于，中高技术和高技术全球价值链提升更多依赖于研发投入和核心技术支撑，劳动生产率提高带来的成本节约对全球价值链提升的作用并不显著。但是，低技术和中低技术行业全球价值链位置提升，仍然依赖于劳动生产率提升。这可能是由于劳动力生产率提高能够提升行业价值链位置，劳动生产率越高的行业越有利于占据全球价值链中高端。本文对中国制造业全球价值链不同阶段位置变化收敛性进行实证检验，结果如表5所示。
表5分时期制造业全球价值链位置条件β收敛结果
变量1995-2003(GVC1.0)2004-2009(GVC2.0)2010-2014(GVC3.0)α-0.1145*-0.0975**0.0998***0.0750**0.1077**0.0995**β0.0361*0.0417**-0.0288*-0.0337**-0.0409**-0.0285**λ10.2061*0.1186*0.0954**λ20.0829***0.1067**0.0756***λ30.05540.0338*0.0738**R20.58120.61070.60120.64570.66540.6358AdjR20.54420.59980.57540.61150.62230.5981F-statistic21.0123.4522.1425.3528.7722.93收敛性分散分散收敛收敛收敛收敛
从1995-2003年全球价值链位置条件收敛系数看，无论是否加入研发投入、行业规模、劳动生产率等控制变量，β的系数均为正值，表明中国制造业全球价值链位置在此期间呈现条件发散特征和趋势。这可能是由于在刚刚加入全球价值链初级阶段，不同行业学习能力差距较大以及自身要素禀赋不同，使得不同行业表现出不同的攀升方向和速度，一些低技术和中低技术制造业由于依赖本地低技能劳动力以及链条上跨国公司技术转移和溢出效应，使得其行业全球价值链位置攀升速度较快。但是，一些中高技术和高技术行业由于自身技术基础薄弱以及中高技能劳动力缺乏，再加上跨国公司对中高端的占据使得全球价值链攀升速度较慢，进而在该阶段制造业全球价值链位置变化呈现条件分散趋势。
从2004-2009年全球价值链位置条件收敛系数看，无论是否加入研发投入、行业规模、劳动生产率等控制变量，β的系数均为负值，表明中国制造业全球价值链位置在此期间呈现条件收敛特征和趋势。该阶段回归结果表明，中国制造业不同行业全球价值链位置攀升速度呈现收敛趋势，具体表现为，低技术和中低技术制造业行业全球价值链位置攀升速度减缓，主要是由于该阶段低技术和中低技术制造业产品受到来自发达经济体中高端产品和新兴经济体中低产品的竞争压力。另外，该阶段中高技术和高技术制造业行业全球价值链位置攀升速度提升，主要是由于国内研发资源、中高技能人才要素供给规模扩大及政府创新支持等。该阶段多重因素的共同作用，促使中国制造业全球价值链位置逐渐趋向统一稳态。
从2010-2014年全球价值链位置条件收敛系数看，无论是否加入研发投入、行业规模和劳动生产率等控制变量，β的系数均为负值，表明中国制造业全球价值链位置在此阶段呈现条件收敛特征和趋势。该阶段回归结果表明，随着制造业企业全球价值链位置整体水平提升，以及GVC治理能力提高、学习能力和吸收能力加强，制造业企业能够从全球价值链知识外溢中获得更多知识，并与跨国公司所主导的GVC争夺中端产品市场，开始组建国内价值链和区域价值链，通过不同价值链间的多重融合和知识扩散，以及制造业不同行业间的频繁互动与相互间的投入产出，使得中国制造业全球价值链位置呈现出不断收敛态势。
本文从中国制造业各行业嵌入全球价值链位置演化经验性特征与规律出发，考察全球价值链位置演化的行业异质性和收敛规律。首先，利用OECD-WTO发布的增加值贸易数据测算中国制造业GVC位置，并对GVC位置收敛特征进行研究。结果发现，中国制造业全球价值链位置演化存在显著的σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛。但是，中高技术和高技术制造业全球价值链位置存在显著的σ收敛、条件β收敛和绝对β发散。
本文仍在一些不足之处：近5年来，中国制造业全球价值链位置已经呈现出一些新的变化特征。但是，由于受到数据限制，本文仅考察了1995-2014年中国制造业全球价值链位置变化趋势和特征。另外，考虑到数据可得性，本文仅仅选择中国制造业12个行业进行研究，未将所有制造业都纳入研究范畴，这些都需要进行研究改进。
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