异质性企业与全球价值链嵌入_基于效率和融资的视角_吕越.docx

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1、异质性企业与全球价值链嵌入 : 基于效率和融资的视角 吕越罗伟刘斌 内 容 提 要 本 文采用 4种方法测算了企业在全球价值链 （ GVC)中的嵌入程 度，考察效率和融资约束对企业参与全球价值链的影响。研究发现：高效率企业 更倾向嵌入全球价值链，而融资约束会形成阻碍 ;动态研究发现，融资约束对企北 参与 GVC的消极影响仅体现在企业是否参与 GVC的决策上，而效率对企业的 GVC参与程度也存在显著影响。此外，本文还发现效率与 GVC嵌入呈现 U型关 系。这些发现对深入理解 “ 走出去 ” 战略的合理性和必要性以及突破 “ 价值链低 端锁定 ” 困局提供了有益的理论探索。 关 键 词 全 球 价

2、 值 链 企 业 异 质 性 生 产 效 率 融 资 约 束 一引言 全球经济一体化和通讯信息技术发展催生了国际生产分割、全球采购、外包、公司 内贸易等新型的生产和贸易模式，促使全球价值链 （ Global Value Chain， GVC)在各国 之间不断延展细化，并逐步塑造了国际分工与贸易的新体系 （ Gereffi， 1999; Humphrey *吕越、刘斌 :对外经济贸易大学中国 WTO研究院 100029;罗伟 (通讯作者 ） :南开大学 APEC研究中心 300071;电子信箱 :nklvyue 126. com(吕越 ）； weiluonk gmail. com(罗伟 ）； l

3、iubin2C04boy 126. com(刘斌 ） 。 作者感谢国家自然科学基金 “ 新常态下源于中国的全球公司的发展策略研究 ” 、对外经济贸易大学中国 WTO 研究院重点研究基地专项课题 （ 14ZXWT002、 对外经济贸易大学中央高校基本科研业务费专项资金项目 (CXTD4-08)及教育部重点研究基地自设研究项目 （ 2015)的资助。感谢人民大学经济学院王孝松、张杰，对外经 济贸易大学中国 WTO研究院屠新泉的帮助。感谢匿名审稿人的有益意见。当然，文责自负。 世界经济 * 2015年第 8期 四 异质性企业与全球价值链嵌入 :基于效率和融资的视角 _ 和 SChmitz， 2000

4、)。 传统的国家制造已经转变为 “ 世界制造 ” ，货物贸易也已变成 “ 任 务贸易 ”（ Escaith和 Inomata,2011)。 这一新趋势挑战了国际贸易理论对企业国际化 的认识。 在 “ 世界制造 ” 的时代，企业不再提供全部产品，而仅仅负责其中的一个或 部分任务 ,其出口（或产出）价值包含来自从国外进口的中间投入品，自身创造的增加 值仅构成其中的一部分一一可能是很小的一部分。因此，除继续用出口分析企业的国 际化外，还应该对企业在全球价值链中的参与程度予以更多关注。 本文结合国际贸易理论对企业异质性的最新关注，探讨了效率、融资等常见的 异质性因素与企业参与全球价值链的关联 。一 方

5、面，我们试图证明，企业在全球价 值链中的参与程度存在较大差异，且这种差异与企业的其他异质性因素存在内在联 系，而非现有 GVC分析框架所假定的 企业只从事价值链的一个任务，其 GVC 嵌入程度取决于模型设定的价值链细分程度，企业的 GVC位置取决于所选任 务在价 值链中的位置；另一方面，我们通过估计企业效率和融资与全球价值链参与度之间 相关性系数的方向和大小，为后续构建异质性企业参与全球价值链的理论模型提供 经验证据。 为实现上述目标，需要进一步分析 3个问题 :第一，详细测算中国企业在全球价值 链中的嵌人度。我们将在企业海关数据的基础上，采用 4种不同的方法从微观层面测 算企业出口的海外增加

6、值率 (Foreign Value Added Rate,FVAR),综合考虑一般贸易和 加工贸易使用进口中 间投人的差异，一般贸易进口品被区分为消费品、中间投人品和 资本品的可能性以及通过贸易代理商间接进口等问题 ;第二，系统综述已有涉及企业 异质性与贸易的研究，并以此为基础构建异质性企业与全球价值链研究的分析框架 ; 第三，估算导致企业异质性的因素（效率和融资 )如何影响价值链嵌人的静态、动态效 应以及非线性关系。 下文结构安排为 :第二部分是文献综述 ;第三部分为企业国内增加值的测算和数 据说明 ;第四部分为核心经验分析 ;第五部分为扩展性分析 ;最后为结论性评述。 GVC对评判国家全球

7、竞争力的影响已经得到广泛关注。世界贸 易组织总干事拉米指出：相对于贸易总 量，增加值贸易 （ trade in value added)是更好地衡量世界贸易的方法，能更真实地反映全球贸易运行。 K FH _等（ 2012)、Hummels等 （ 2001)以及 Antrils (2 13)的研究进一步指出一国出口增加值可分解为国内增 加值和国外增加值，其中国外部分反映了一国垂直专业化水平或全球价值链嵌人度 （ Vertical Specification,简 称 VC),该指标可以反映一国参与国际贸易过程中真实贸易利得，逐渐成为广泛应用的国际生产分工的综合性 统计指标。 世界经济 * 2015

8、年第 8期 .30 吕越罗伟刘斌 二文献综述 (一 )异质性和企业国际化研究的发展 异质性贸易理论从企业层面对贸易的原因进行了全新的解释，认为企业出口时会 面临较大数额的固定成本，包括获得外部市场信息、目标国消费者偏好及建立分销渠 道等，因此，只有效率足够高的企业才能克服较髙的出口固定成本实现出口 （ Melitz， 2003;Bemard等， 2003)。此后，针对异质性与企业国际化研究的扩展，主要从影响企 业国际化的异质性因素着手，其中要素成本角度的扩展研究是重要组成部分之一。 事实上，决定企业生产成本的因素不仅有生产效率，还有企业获得各种要素的成 本。以代表性的科布 -道格拉斯函数 （

9、)为例，企业的成本函数 C(W， r， v4, y) =VH( 式 中 史 为 常 数 ， 等 于 1_ ) ，除与效率 4负相关， 与产出 F正相关外，还与企业工资水平 w和资本利息 r正相关。异质性贸易理论假定 企业间面临的要素成本 (工资 w、资本利息 r)相同，异质性仅表现在效率 4上。 然 而，由于金融市场摩擦普遍存在，故企业获取外部资金需要支付额外的融资成本存在 巨大差异。通常情况下，出口贸易都需提前垫付大量资金用于研发开支和产品更新、 市场调研、广告以及固定资本的设备投资等固定成本。此外，还需支付可变成本开支 如中间投人品购买、提前支付的工人工资以及土地或设备的租金等。对于大多数

10、企业 来说，这部分资金是企业无法从未来的销售收入或内部现金流来完全满足的。即便需 要筹集的资金相同，融资能力不同的企业在不完全金融市场筹集这部分资金时也将存 在成本差异。因此， Chaney(2005)与 Manova(2006)等将融资因素通过不同的渠道引 入到企业对外贸易的决策模型中，成为除效率以外解释企业贸易行为的又一重要原 因 。 Berman 和 H6ricourt( 2010 )、 Minetti 和 Zhu( 2011)及 Feenstra 等 （ 2014 )的经验研 究支持了上述发现。 此外，根据 Hottman等 (2014)的综述，除了效率和融资因素外，影响企业贸易的因

11、素还包括 :产品质量 (Eslava等， 2014;Sch tt， 2004);盈利能力（利润 ）（ De Loecker和 越来越多的研究发现效率并非是解释企业国际化行为差异的唯一原因。 Bernard等 (2003)与 Mayer和 Ottavi_(2007)分别对美国和比利时进行经验研究发现 ,虽然效率因素是解释企业国际化问题的重要原因，但是 其解释力较为有限。 世界经济 * 2015年第 8期 _ 31 . 异质性企业与全球价值链嵌入 :基于效率和融资的视角 _ Warzynski， 2 12;De Loecker等， 2014);固定成本 （ Das等， 2007 );提供多产品的能

12、力 (Arkolakis和 Muendler， 2010;Mayer等， 2014)等。不过他们的研究也指出，效率和产 品质量在 CES弹性和垄断竞争框架下是同质的。 (二 )全球价值链下的异质性贸易理论新发展 全球价值链的发展已经得到了学界的广泛关注，并引发了多种新型分析框架的构 建。根据 Antics和 R ssi-Hansberg(2009)的综述 ,这些分析框架大体可以分为两个基 本类别 :一类关注价值链如何在全球布局，着重分析如何在具有不同技术水平或要素 禀赋的国家之间组织生产，代表性的文章包括 Jones和 KierkowskiUOOl)、 Gr SSman和 Rossi-Hans

13、berg(2.008)、 Costinot 等 （ 2013)以及 Baldwin 和 Robert-Nicou X X (2) 其中， FW表示企业出口国外增加值率 ;相应的 W表示企业出口中的国外增加 值； M、 I和 i?分别表示企业的进口、出口和国内销售 ;上标和 分别用于表示加工 我们也根据会计准则等对样本中指标缺失、指标异常等问题进行处理，具体见谢千里等 (2008)的方法。 Upward等 (2013)最终匹配样本数为 11 965,但其剔除了工业行业中的部分行业，导致匹配的数据少于 本文的匹配结果。 HIY的方法假定进口的中间产品以相同比例用于出口生产和国内销售。但事实上，中国

14、的出口贸易中 加工贸易占据了巨大比重，这些加工贸易往往使用更多的中间投人品，导致采用这种方法测算国内增加值时可能 存在高估的风险。 Upwaid等 (2013)尝试了较弱的假设替代强假设的做法，如假定只有特定类别的进口品才会被企业用作 中间投人，而不再假定企业所有进口都用作中间投人 ;以及利用纯出口企业（出口交货值占销售额的比重超过 95%的企业 ） 的数据 ,分析一般贸易进口的中间投人同比例地应用在国内销售和一般贸易出口中的现实性。他们 的分析 表明，基于这些假设具有相当的合理性，可以得到较为可靠的分析绪果。 世界经济 * 2015年第 8期 35 异质性企业与全球价值链嵌入 :基于效率和融

15、资的视角 贸易或一般贸易。在具体计算过程中，企业的进口和出口数据来源于海关统计明细 ; 国内销售数据来源于工业企业普查数据，由企业销售产值减去出口交货值计算得 到， 对于企业销售额小于出口交货值的企业，我们假定出口的国外增加值 （ K)等于 加工贸易进口 （ )加上一般贸易进口 （ )。对于计算过程中出现的国外附加值 超过总出口的情况，我们将企业出口的国内附加值率设为 0,国外增加值率设为 1。 2. Upward等 （ 2013)方法的改进 考虑 BEC的产品分类。由于 Upward等 (2013)的原始测算方法中蕴含一个强假设 :进口产品都作为中间投入使用。根据中 国对加工贸易的政策，不管

16、是来料加工还是进料加工，进口产品都被用作出口贸易品 生产的中间投人，所以这个假设对于加工贸易是较为合理的。但是，在现实中一般贸 易进口可能既被用于中间投人使用，也可能作为最终产品直接用于国内销售。在方法 1的基础上， Upward等 (2013)进一步将 HS产品编码转换为 Broad Economic Categories (BEC)产品编码 ,区分出哪些进口品将用作中间投人 (M),而哪些用于消费品 （ C)或 资本品 (X)。企业出口的国外增加值率的计算公式如下： FVAR = X. W + X LM mAD + X0) X (3) 上述表达式中，除 AC变量外，其他变量都与方法 1的测

17、算公式一致。 AC表示 BEC产品分类下的中间产品，而不包括消费品 （ C)和资本品（幻。 3. 张杰等 (2013)考虑贸易代理商问题的方法。由于进出口经营权的行政限制及 自身能力和资金的限制，许多中国企业的进出口依靠中间贸易商 (intermediary firms) 间接实现。这些企业可能使用海外产品作为中间投入，但这些并不是直接通过海关进 口所得，而是间接从中间贸易商购买。这种现象将导致我们低估企业进口的中间投入 额。如果只考虑海关数据库中名称包含 “ 进出口 ” 、 “ 经贸 ” 、 “ 贸易 ” 、 “ 科贸 ” 或 “ 外经 ” 的中间贸易商，其数目已达 32 162家，累计进口

18、额大约占总进口额的 22%。从 2000 2 6年的发展趋势看，中间贸易商的重要性呈下降趋势，特别是 2001年中国正式加 入 WT0以后，这种下降趋势更为明显，说明中国加入 WT0后对进出口经营权审批的 这种处理方式和 Upward等 (2013)保持一致，会致使部分企业的国内销售和出口之和与销售总产值并不 相等。另一种替代的做法是使用销售额与加工贸易出口额的差值代替国内销售和一般贸易出口的加总。在理论 上这两种算法应该得到相同结果，但由于企业可能通过贸易公司间接出口，固在实际数据常存在差距。即便如 此 ,对于本文的分析而言，两种计算公式得到的结论一致。 联合国网站提供了 BEC 和 HS

19、海关编码转换表， http:/unstats. un. oig/unsd/cr/registry/regdnld. asp? Lg = 世界经济 * 2015年第 8期 36 放开，导致了企业直接进出口规模的增长。然而，各年 （ 即使在 2004年后）企业使用 中间代理贸易商的进出口数量比例也相当大。如果不考虑中国企业使用中间代理贸 易商进口的中间品和资本品，必将严重低估中国出口企业的 FVAR。 如果考虑中间贸 易商的问题， 那么企业出口的实际附加值将为： FVAR = X X (4) 其中， 、飑和分别表示企业实际的国外附加值、实际加工贸易进口额和 实际一般贸易中间投入进口额。要计算企业出

20、口的实际海外增加值率，我们需要在方 法 2的基础上对企业加工贸易进口和一般贸易中间投入进口额进行调整。 由于无法直接观察到企业通过中间贸易商间接进口的数据，我们采用了 Ahn等 (2011)与张杰等 (2013)所建议的方法。首先识别出名称中包含 “ 进出口 ” 、 “ 经贸 ” 、 “ 贸易 ” 、 “ 科贸 ” 或 “ 外经 ” 的中间贸易商 ;接着计算特定产品 ft (6位 HS编码 )的进口 总额中，这类中间贸易商累积进口占总进口的份额 m4，并假定其他企业进口该产品 的总额中通全中间贸易商的间接进口份额等于 ;最后用下面的公式估算企业实际 加工贸易进口额和实际一般贸易中间投人进口额。

21、 螞 = 5 ； t 为企业通过加工贸易进口的产品 （ 5) * 1 - m ML = .77 J为企业通过一般贸易进口的中间投入品 4.基于 Upward等 (2013)、 张杰等 (2013)及 Kee和 Tang (2013)的考虑，前述的 3 种方法均假定企业出口的海外附加值来源于进口或间接进口的中间投人。然而，事实 上，企业使用的国内原材料中，也有部分含有国外产品的份额， Koopman等 (20 2)认 为这一份额在 5% 10%之间，这种现象出现的原因可能是，前述通过中间贸易商的 间接进口，也可能是企业通过普通进出口企业的间接进口 （ 张杰等 ,2013)， 更可能的 情况是，国

22、内中间投人中包含海外附加值的成分。针对这种情况，我们构造了第 4种 计算出口国外附加值率的方法。即： vAf W+r + * 5Wr+r) 1 假设对于特定产品，所有企业从贸易代理商进口额占总进口的比例相同。 具体的测算方法可以参见张杰等 (2013)的研究。 世界经济 * 2015年第 8期 .37 异质性企业与全球价值链嵌入 :基于效率和融资的视角 其中，表示企业中间投入额，上式相当于假定企业国内中间投人中，有 5%为 海外附加值。 我们根据前述 4种企业的国外增加值率测算方法，运用整合后的工业企业数据和 海关数据，测算了本文的核心被解释变量 全球价值链的嵌人程度。总体来说，采 用方法 3

23、和 4修正后的国外增加值率要普遍高于方法 1和 2的测算结果其中以造 纸及纸制品业、废弃资源和废旧材料回收加工业和化学纤维制造业的国外增加值占比 最高 (见图 1)。平均来看，我们采用方法 4和方法 3测算的企业国外增加值率要高于 方法 1近 8%左右。此外，从具体行业来看，占中国出口贸易额 42%的通信设备、计算 机及其他电子设备制造业的国外增加值率也较高（列第 5位 ），说明中国主要优势出 口行业中很大一部分的原材料和中间产品投人依赖于国外的进口，同时该行业在全球 价值链中的参与程度也较为突出。 图 1行业层面的 4种国外增加值率对比 说明 :横轴各行业代码分类，与国民经济行业分类与代码

24、(GB/T4754-2002) 致 c 方法 1没有考虑对进口产品类型的区分，导致了对国外增加值比重的测算会高于方法 2。 方法 3和 4是 在方法2基础上的进一步修正，不仅考虑区分进口产品类型，还考虑了贸易中间商等问题。事实上，消费品和资 本品的进口占进口总额的比重为 18%左右，但是中间品贸易商进口占总进口比重为 22%。因此，这就可能会导 致方法 3和 4虽然剔除了非中间产品进口的部分，但仍然会出现国外增加值占比高于方法 1的现象。但这一现 象并不是在所有行业中都存在 ,如行业 15和 36中方法 1的测算结果就髙于方法 3。 世 界经济 * 2 15年第 8期 .38 (三 )企业异质

25、性的指标测算 本文选取生产效率和融资约束两个代表性的企业异质性因素作为分析的重点，具 体指标设定及与全球价值链嵌入度的统计描述见后文分析。 1.生产效率。我们采用 Levinsohn和 Petrin(2003)的方法测算全要素生产率（简 称 LP方法），该方法解决了普通最小二乘 （ OLS)回归过程中相互决定的偏差 （ simultaneity bias) 所引起的内生性问题和样本选择偏差 (selection bias) 问题，也可以很好地 解决 Olley和 Pakes( 1996,简称0P方法）方法中 “ 零投资 ” 的现象引起样本截断的问 题。在实际测算中我们对每一个 4位行业的生产函

26、数参数分别进行测算，并采用 各年 中国统计年鉴中制造行业的生产者价格指数进行通货膨胀调整。此外，在稳健性 分析中，我们还采用了 0P方法测算的全要素生产率作为 LP方法的替代，以确保测算 的估计结果的稳健性。 图 2中，我们将企业按照效率水平的高低划分为 10组，并将其对应的 4种方法测 算的国外增加值率列于图中。从中可以直观地看到，随着企业效率水平的提高， 4种 方法测算的企业国外增加值率显著提高，其中以第 4种方法测算的结果表现最为突 出。这在一定程度上支持了效率水平越高使得企业在全球价值链中嵌人程度越高的 结论，但仍需后续经验分析做进一 步验证。 m I 2 m /ii 3 m ifti

27、： *1 围 2效率水平与 4种方法测算的企业 FVAR 方法丨方法2纜/y法31方法1 图 3融资约束与 4种方法测算的企业 FVAR 2融资约束。由于不同的指标都无法完全反映企业融资状况的全貌，我们借鉴 Cleary(1999)、 MuSS 和 Schiav (2008)及阳佳余 (2010)等的思路，采用融资约束综合 指标测试企业融资状况。具体来说，我们构建了综合指标来衡量企业面临的融资约 束，包括 11个分指标 :企业规模、有形资产净值、销售净利率、利息支出占比、现金存量 世界经济 * 2015年第 8期 39 异质性企业与全球价值链嵌入 :基于效率和融资的视角 _ 占比、资产收益率、

28、商业信贷比率、偿债能力、清偿比率、流动性比率及流动性约束。对 每个企业每年 11个分指标分别按照从大到小排序后分段进行打分赋值，然后将每个 企业的每个指标的赋值进行加总 (标准化处理 ） 得到企业的融资约束综合指标，该指 数越大，表明企业所受到的融资约束越严重。此外，在稳健性分析中，我们还采用了经 验研究中较常采用的流动性比率作为融资约束的替代指标（该指标通过测算流动资 产与流动负债的差值占总资产的比率得到），该指标越大表明企业的流动性越强，面 临的融资约束相对越小。 在图 3中，我们将企业按照融资约束综合指标的大小排序后分为 10组，并分别将 对应的 4种方法测算的国外增加值率采用柱状图的方

29、法列于图中。从图中可以看到， 4种方法测算的结果均表明，面临融资约束越大的企业，其国外增加值率越小，且这一 现象在第 4种测算方法中表现得最为突出。这在一定程度上为我们提供了一个重要 的统计结论，即融资约束的扩大会阻碍企业在全球价值链中的参与程度。我们将在后 续的计量分析中提供更加翔实的经验证据。 3.其他控制变量。除核心变量外，我们还控制了其他可能影响价值链嵌入的因 素。 企业规模，根据全部从业人员数指标排序，将所有企业划分为 3个类型 :大规 模、中规模和小规模企业，通过虚拟变量的形式引人该指标。 （ 2)企业年龄，运用以下 公式得到企业成立时间 :企业成立时间 =当年年份 -企业开业年份

30、 +1。 （ 3)行业集中 度，采用企业的销售额占 4分位行业总销售额百分比的平方和来计量企业所处行业的 赫芬达尔 -赫希曼指数 (Heifindahl-Hirschman Index， HHI)Q （ 4)所有制，在后续的工 具变量估计中引人企业的所有制类型虚拟变量作为企业融资约束的代理指标。具体 的估算方法 是按照企业注册投资资本所占比重 （ 50% )来区分（余淼杰， 2010;聂辉 华等， 2012)，包括私有、国有、港澳台和外商投资 4种类型。 （ 5)研发能力，选取新产 品产值占销售产值的比重作为反映企业研发创新能力的指标，该指标越大表明企业的 研发创新能力越强。 （ 6)加工贸易

31、占比，我们将引人加工贸易占总出口额的比重作为 控制变量，该指标越大表明特定企业从事加工贸易的业务份额越高。 在计算该指数过程中，我们借鉴张杰等 (2013)采用两种方法来计算各 4分位的行业总销售额 :一是采用 既有规模以上企业的各 4分位的行业总销售额 ;二是采用递推方法估算 0中国在 2004年进行了第一次全国经济 普査，于是可以获得 2004年 4分位的行业总销售额。我们采用的变通方法是，假定每年进人样本范围 （ 规模以 上 )企业的全部销售额与全行业实际销售额的比值不变，通过复制 2004年样本销售额和全行业销售额比值的方 式推算出其他年份的全行业销售额。在此基础上再计算企业所处行业的

32、 HHI。 世界经济 * 2015年第 8期 .40 吕越罗伟刘斌 四经验分析 在本节中，我们分别采用 4种方法测算的国外增加值 作为被解释变量，以考察经 典文献中的效率异质性和金融异质性对全球价值链嵌入的影响。此外，我们还对可能 存在的内生性问题进行了多维度的稳健性检验。 (一 ) 基本回归分析 深人分析本文被解释变量企业的国外增加值占比后发现，该变量有明显的范围限 制，取值位于 (， 1)的区间内。因此，我们采用了针对删失数据的常用处理方法 Tobit 估计，并考虑数据存在的上下门限问题，设定了估计模型的左删失和右删失，即采用双 限制 Tobit估计，结果见表 1。其中，第 (1) (4)

33、列为采用不同企业国外增加值测算方 法得到的作为被解释变量，效率作为核心被解释变量的回归结果。第 （ 1)列采 用方法 1测算的国外增加值率作为解释变量，结果显示，效率的改善在统计和经济意 义上都可提升企业全球价值链嵌人程度。第 (2)列的国外增加值率是在第 （ 1)列方法 的基础上，考虑了 BEC对中间产品进口分类后，仅引入作为中间投入部分的中间产品 进口的调整测算方法得到的估计结果，可以看出效率因素对国外增加值的正向促进作 用依然突出，且与第 （ 1)列的估计系数差别不大。第 (3)列采用张杰等 (2013)的测算 方法，即考虑了实际贸易中的代理商问题后的测算，效率因素仍然对企业出口的国外

34、增加值具有显著正向作用，系数与前两个估计较为接近。第 （ 4)列为 Kee和 Tang (2013)与张杰等 (2013)的测算方法，即对中间贸易行为进行调整后的测算，该估计结 果与前述的分析结论一致，即效率水平的提高将促进企业在全球价值链中的参与程 度。由于 Tobit模型的估计系数并未直接反映边际效应，因此，为验证本文核心结论 , 我们进一步测算了核心解释变量的边际效应 (见表 1第二部分 ） 。以第 （ 1)列为例，效 率提高单位标准差，将导致提高 3.5%，故效率是影响企业价值链嵌人的重要指 标，且通过了 1%显著性水平的检验。总体来说，效率对企业在全球价值链的嵌入具 有显著正向作用，

35、效率水平越高的企业越可以通过更加便利化的方式进口国外原材料 或者零部件作为生产的中间投人，提升了企业在全球价值链中的嵌人程度。 表 1的第 (5) （ 8)列分别为增加融资约束作为核心解释变量的回归分析结果。 总体来看，在控制了效率因素后，融资约束对企业出口的国外增加值率具有显著的阻 世界经济 * 2015年第 8期 .41 异质性企业与全球价值链嵌入 :基于效率和融资的视角 表 1 基础性回归 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 方法 1 方法 2 方法 3 方法 4 方法 1 方法 2 方法 3 方法 4 第一部分 ;回归结果 效率 0.070* 0.063 w

36、 0.068 0.037w 0.068* 0.061 0.066 0.036 (57.32) (53.35) (51.79) (44.26) (52.53) (48.76) (47.42) (40.62) 融资约束 -0.009 (-6.98) -0.008- (-6.76) -0.008 w (-6.29) -0.004“* (-5-12) 是否为中等 -0.078 w -0.081 -0.088w -0.066 -0.078 -0.082* -0.089* -0.066* 规模 (-8.57) (-9.21) (-8.98) (-10.29) (-8.59) (-9.24) (-9.04)

37、 (-10.31) 是否为小型 -0.098 * -0.094 -0.097* -0,079* -0.098* -0.094* 0,097 * -0.079 w 规模 (-13.40) (-13.26) (-12.33) (-15.19) (-13.41) (-13.29) (-12.37) (-15.08) 研发投人 0.102* 0.078 * 0.089* 0.043 0.102 0.077* 林 0,08V 0.043w (15.32) (11.97) (12.35) (9.29) (15.14) (11.79) (12.19) (9.21) 企业年龄 -0.0057 M 、 0.00

38、7， -0.005” -0.010 -0.006* -0.007 -0.005 林 -0.010* (-2.81) (-3.67) (-2.21) (-7.72) (-2.71) (-3.61) (-2.15) (-7.27) 市场集中度 0.196* 0.162* 0.197w 0.186* 0.195 * 0.160* 0.196* 0.186* (8.52) (7.23) (7.94) (11.45) (8.39) (7.12) (7.83) (11.34) 加工贸易占 0.609 * 0,633 0.757* 0.482* 0.606* 0,630“* 0.754* 0.480* 比

39、(167.04) (178.77) (191.15) (190.86) (164.42) (176.05) (188.34) (187.65) 是否为国有 0.049w 0.046 0.055 w 0.010* 0.051 0.048 w 0.057 o.oir* 企业 (6.42) (6.06) (6.57) (1-90) (6.62) (6.28) (6.79) (2.16) 是否为外资 0.182* 0.200* 0.214“* 0.0645* 0 179 0.198* 0.212 * 0.064*林 企业 (46.81) (52.60) (50.97) (25.42) (45.54)

40、(51.33) (49.73) (24.71) 是否为港澳 0 243 *“ 0.257* 0_ 275 0.098 0.240* 0.255* 0.273“* 0.098 台企业 (66.44) (71.89) (69.50) (41.00) (64.50) (69.98) (67.71) (40.04) 杳粉： Off -0.845 晰 -0.815”* -0.865 w -0.142*. -0.773w -0_745 林 . -0.795 * -0.109w (-38.95) (-38.67) (-37.01) (-9.58) (-31.38) (-31.16) (-29.95) (-6

41、.50) 第二部分 .边际效应 效率 0.035 * 0.031#* 0.032 * 0.026* 0.035 * 0.030* 0.031* 0.026* (58.07) (53.94) (52.37) (44.42) (53.13) (49.23) (47.89) (40.74) 融资约束 0.004 -0.004* -0_004_. -0.003w (-6.99) (-6.77) (-6.29) (-5.12) 样本数 150 425 150 425 150 425 150 564 147 071 147 071 147 071 147 209 说明 :括号中的值是系数的 T统计量 ;w

42、、 分别表示在 1%、 5%、 10%水平上显著。我们控 制了时间、省份和行业固定效应。下表同。 世界经济 * 2015年第 8期 .42 同时，效率因素对企业国外增加值的正向作用并不因为金融异质性的加人而发生明显 改变，对应回归分析结果。总体来看，在控制了效率因素后，融资约束对企业的国外增 加值具有显著的阻碍作用。同时，效率因素对企业国外增加值的正向作用并不因为金 融异质性的加入而发生明显改变，这也在一定程度上说明，与效率因素类似，金融异质 性是解释企业贸易行为以及贸易增加值的又一重要原因 （ Man va， 2006)。 此外，效率 因素对企业国内增加值率的正效应依然显著成立，与第一部分的

43、分析结论一致，效率 7JC平的提高将深化中国企业在全球价值链中的嵌人程度。我们还进一步对基础回归 中核心估计系数的边际效应进行了测算，结果表明效率对价值链嵌人的积极效应和融 资约束对价值链嵌入的负面影响仍在 1%的显 著性水平下成立。 (二 ) 稳健性讨论 1.逆向因果和样本选择性偏差的讨论。企业参与全球价值链可能逆向影响企业 的效率和融资约束，进而造成估计结果的不一致，因此我们使用效率和融资约束滞后 1期作为工具变量 ,对原估计模型进行工具变量 (IV-Tobit)估计。表 2第 （ 1) (4)列 工具变量估计的 Wald检验表明，原模型存在内生性问题。同时，引人工具变量后的 F 检验表明

44、，模型的工具变量不存在弱工具变量问题。通过对表 2中第 （ 1) (4)列工 具变量估计结果的分析发现，前述核心结论仍然稳健成立，效率对企业的国外增加值 具有显著的正向作用，且这一效应在处理了可能存在的内生性问题后表现得更为突 出，而融资约束则会在一定程度上抑制企业的垂直专业化水平。 此外，企业国际化决策包括是否国际化以及国际化程度两个阶段，如果忽略两阶 段决策受到不同因素或相同因素不同程度影响的可能性，将误估效率和融资对企业国 际化的影响。为了尽可能减少样本选择性偏差，我们采用了 Heckman两步法对原模 型进行再估计，并借鉴 Baldwin和 Yan(2014)的方法将企业是否嵌人全球价

45、值链作为 选择模型的被解释变量，我们将方法 4的估计结果列于表 2的第 (5 )和 (6)列中，其 中第 (5)列为结果方程，第 (6)列为选择方程。与前述分析一致，效率和融资仍是影响 企业嵌人全球价值链程度的重要指标，且分别具有显著的促进和抑制作用。同时，在 选择模型时，我们还发现效率会显著促进企业选择参与全球价值链的行为，融资约束 则会显著抑制企业参与全球价值链的选择。此外，经过测算估计方程的 p值为 . 926, 拒绝了 “ H。 ： p =0” 的原假设，即采用选择模型处理样本选择偏差问题是合理的。 限于篇幅，仅报告了采用方法 4测算的结果 ,下同。 世界经济 * 2015年第 8期

46、.43 - 异质性企业与全球价值链嵌入 :基于效率和融资的视角 表 2 逆向因果和样本选择性偏差的分析 IV-Tobit Heckman 效率 融资约束 是否为中等规模 是否为小型规模 研发投入 企业年龄 市场集中度 加工贸易占比 是否为国有企业 是否为外资企业 是否为港澳台企业 是否出口到发达国家 常数项 Wald检验 F检验 样本数 (i) (2) 0.097 0.087*， * (43.14) (40.05) -0.021 * -0.019* (-9.39) (-8.77) -0.068 -0.068* (-5.73) (-6.00) -0.082* -0.079* (-8.57) (-

47、8.53) 0.071 0.048* (8.35) (5.82) 0.005 0.004 (1_62) (1-39) 0.051 0.027 (1.64) (0.89) 0.573* 0.597 * (137.64) (147.75) 0.083 * 0.076* (8.57) (8.00) 0.199 * 0.216， (42.48) (46.97) 0.253* 0.267 * (55.76) (60.10) -1.385 w -1.313 (-35.83) (-34.98) (3) (4) 0.094_ 0.054w (39.12) (33.51) -0.020* -0_ 012 * (-8.67) (-7.76) -0.071 * -0.055* (-5.64) (-6.28) -0.079* -0.069* (-7.79) (-9.63) 0.054*