五、价值链分工与长三角地区资本形成：基于产业层面数据的经验验证

（一）计量模型和指标选取

我们主要采用如下形式的计量模型：

Yit=α+βXit+ε

其中，i表示截面序列的个数，t表示时间序列的个数，Y为被解释变量资本形成率，X为一组解释变量向量，α为常数项，β为解释变量系数，ε为误差项或干扰项。为了鉴定随机效应和固定效应，并有效解决方程的内生性问题，我们会就随机效应、固定效应和工具变量方法同时进行估计，就估计结果进行比较。

我们就指标选取说明如下：利用分行业的固定资本形成总额和总产值的比例来衡量资本形成率，并作为被解释变量。解释变量中包括：

第一，每个工业行业参与全球价值链分工活动的程度（X1），该指标的计算我们将在后文详细说明。

第二，行业属性（X2），考虑到每个行业的生产特点不同，其资本使用的规模和比例是不同的，比如说工厂层面上的石油加工和炼焦业相比纺织业而言，需要更多的土地面积和更昂贵的机器设备，相应的资本规模就要大得多，为此，我们采用分行业的人均资本存量来衡量行业对资本需求的差异。

第三，要素替代效应（X3），当某一行业的劳动力使用成本相对较高，那么该行业中的企业可能就更倾向于采用资本对劳动力进行替代，为了反映两类要素之间的替代性，我们采用平均工资水平来衡量劳动力成本并进一步地反映这种替代效应。

第四，所有权差异（X4），考虑到中国目前仍处于转轨经济过程中，市场化进程并不是在所有行业层面平行推进，不同行业中政府过去持有的国有资产的退出在时间、规模上都会有所不同，对于一些基础性产业政府始终是保持着严格的控制，此类行业的资本供给上具有制度性优势，我们采用行业中国有企业产值的比重来反映所有权差异对行业资本形成的影响。

第五，规模效应（X5），当行业处于最优规模经济条件时，其对资本的需求量可能更大，为了反映市场规模变化对投资的影响，我们采用行业销售收入的年增速来衡量产业的规模经济效应，基于数据的可得性和方便性，笔者采用主营业务收入来替代总的销售收入。

第六，资本使用成本（X6），资本使用本身带来的成本，主要包括利息支出和折旧，但考虑到在资本形成核算时已经扣除了折旧因素，这里只考虑利息支出这一因素，采用分行业的利息支出来衡量其资本使用成本。

具体指标及其衡量见表3—1。

（二）数据处理

1．行业合并说明

目前国内最新的行业分类标准是依照《国民经济行业分类标准》2002版进行划分的，其中工业部门分为采矿业、制造业以及电力、燃气及水的生产和供应业三个大类，39个中类和191个小类。对于新分类标准行业，我们剔除了废弃资源和废旧材料回收加工、工艺品以及其他制造业三个行业；将食品加工和食品制造业进行合并；合并电力、蒸汽、水以及煤气的生产和供应行业。对于2002年以前的分类标准，笔者进行的行业合并规则如下：1993—1994年的饲料加工合并到食品加工和制造中；采盐业和木材采运业合并到非金属及其他采选业；合并食品加工和制造业；剔除了其他制造业；合并电力、蒸汽、水以及煤气的生产和供应行业。

2．资本存量测算

资本存量可以依据资本形成以及固定资产投资的数据推算获得，一般的研究多采用国际通用的永续盘存法进行测量，当年的资本存量为上一年的资本存量加上当年的投资额，再减去折旧，该方法有如下形式的计算公式：

Kt+1=Kt+（1-δt）It

上式中，K是t年的资本存量，δ是t年的投资额，I是t年的折旧率。采用永续盘存法计算当年的资本存量，关键在于确定基年的资本存量、计算固定资产投资的平减指数以及确定折旧率。

3．价值链分工指数测算

从现有的文献来看，还没有专门对价值链分工程度进行度量的方法，回顾我们之前介绍“价值链分工”概念时，可以知道该概念在某种程度上和“垂直专业化”最为近似，因此我们可以借鉴对垂直专业化的测量方法。目前关于垂直专业化的测量方法主要包括：阿德尔曼（Adelman,1955）的价值增值法和哈米尔斯（Hummels etc.,2001）的投入产出法。

价值增值法的计算公式如下：

其中VCS是价值链分工指数，M是中间投入量，VA是价值增值，Y是总产出。这表明，IPS可以用中间投入相对总产出的比例来衡量，而总产出中又包括中间投入和价值增值，所以用价值增值来计算。

如果VCS=0，那么表明这个行业不存在价值链分工；VCS越大，则表明价值链分工程度越高。但是这种方法，会受到其他影响因素的干扰，比如说，当某个行业在成长的初期阶段，它使用的中间投入可能会比较少，造成指数很低。虽然这个方法只是粗糙地对价值链分工进行衡量，但其优点在于数据获取比较容易。

投入产出法（也被称为HIY方法）是由Hummels, Ishii及Yi（2001）提出的一种基于投入产出表的算法，下面笔者先就这一方法进行详细的介绍，然后对这个方法进行扩展。这种方法反映某个行业出口中所含有的进口中间品比例，那么代表性行业的计算公式为：

其中，X为该行业的出口值，Y为该行业的总产出，M为该行业进口的中间品价值。这种方法对数据要求很高。

综合考虑，我们准备在价值增值法的基础上改进计算。从前面的介绍可以知道，简单的价值增值法只能计算一般意义上的价值链分工，而不能区分来自外部或者说国外的分工活动。为此，我们在一般价值增值法的基础上，做如下改进：

其中，X为行业出口交货值，S为销售产值。通过出口占产值的比例和VCS的乘积来反映行业活动中来自国外价值链分工的程度。

4．数据来源

本章所需的原始数据出自历年《中国统计年鉴》、历年《中国固定资产投资统计年鉴》、历年《中国工业统计年鉴》、历年《中国城市生活和价格年鉴》、《1995年第三次全国工业普查资料摘要》、历年《江苏统计年鉴》、历年《上海统计年鉴》、历年《浙江统计年鉴》以及历年《中国区域经济统计年鉴》。

（三）回归结果及其分析

表3—2给出了基准的关于随机或固定效应的回归结果，分别利用前文中设定的价值链分工指数（X1）、行业属性变量（X2）、劳动替代性变量（X3）、所有权变量（X4）、规模因素变量（X5）和资本成本变量（X6）六个指标对投资率这个被解释变量进行回归，考虑到价值链分工指数（X1）指标可能和资本形成之间存在非线性关系，在方程中引入其平方项。

方程（1）的解释变量包括除了X1变量的平方项和人均资本存量指标之外的变量，Hausman检验值支持随机效应模型，该方程的估计结果显示劳动生产率和资本使用成本对行业资本形成率有负向作用，而所有权和规模因素对资本形成率有提高作用。

对于本章最为关心的变量价值链分工指标而言，结果显示行业参与全球价值链分工程度的加深会提高行业的资本形成率。为了进一步地检验该变量是否存在线性影响，笔者在方程（1）的基础上加入了其平方项，得到方程（2），该方程的Hausman检验值依然支持随机效应模型。方程（2）中的变量系数及其显著性并未发生明显的变化，价值链分工变量的一次项和二次项均为正，这说明该变量和资本形成率之间并不存在线性关系，这更进一步地说明了随着行业参与全球化价值链分工协作生产的逐步深入，行业的资本形成率会呈现加速的局面。

为了考察行业对资本需求属性的不同，笔者在方程（2）的基础上继续加入了人均资本存量变量K/L，结果显示该变量显著为正，这说明了行业的资本属性对其资本形成率存在较大的影响。一般而言，钢铁、汽车制造、石油加工等行业对资本的需求量大，主要的原因在于这些行业的规模经济效应明显，最优生产规模要大于其他行业。本章所关注的并不是行业属性变量对资本形成率的影响，而是在加入或舍去该变量之后，其他变量的变化是怎么样的。在加入该变量之后的方程（3）的Hausman检验值转而支持了固定效应模型，在方程中其他变量的显著性水平未发生显著变化，只是国有比重变量和资本使用成本指标的显著性水平均出现了明显的下降，这说明在加入分工变量和行业属性变量后，行业资本形成率对国企和资本成本的依赖性降低了。

最后，笔者担心由于重工业对资本需求过高会造成模型估计结果出现偏差，因此笔者剔除了电力蒸汽煤气及水生产供应业、石油和天然气开采业、石油加工及炼焦业、烟草加工业、化学纤维制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业和化学原料及化学制品制造业八个行业，估计结果为方程（4）。该方程的Hausman检验支持固定效应模型，该方程的结果同样显示出国有比重变量和资本使用成本指标的显著性水平均出现了明显的下降。笔者认为可能的解释是：在一些大型工业或资本密集型工业部门中的国有比重较大，这主要是由于中国在体制转轨过程中国企改革的“抓大放小”战略造成的，在控制了行业属性后，该变量的显著性则会出现下降；资本形成率对X6的依赖性下降，则可能是由于加入了价值链分工变量的平方项，这表明当行业更多地参与全球价值链分工生产时，其对资本成本的需求弹性会下降。