全球價值鏈參與度對中國制造業全要素生產率及其變化率的影響

張建清 胡尊深

（武漢大學經濟與管理學院，武漢 430072）

制造業是衡量一個國家綜合國力的重要標志，改革開放之初中國制造業就率先踏上對外開放之路，加入WTO 以后，中國制造業進一步融入全球價值鏈分工，在近20 年里，中國是全球價值鏈分工參與程度提高幅度最大的國家之一，中國制造業的迅速發展與深入參與全球價值鏈分工密切相關。目前我國正致力于建設現代化經濟體系，而制造業轉型升級又是中國經濟轉型升級的重要內容，其中如何在新的國際分工背景下提升創新能力、實現生產率增長是解決這一問題的核心內容之一，在中國制造業面臨經濟逆全球化、貿易保護主義盛行和尖端科技封鎖這些巨大挑戰下，努力發展核心科技，不受制于人才是中國制造業的必由之路，那么該如何面臨世界經濟發展帶來的巨大挑戰，我國制造業該進一步深化參與國際分工，還是順應貿易保護主義，又該如何突破制造業生產率增速瓶頸，GVC參與度對TFP的影響是否具有行業異質性，TFP的提升主要依靠技術效率的提升還是技術進步的提升，上述問題對正在深度參與國際分工的中國制造業來說，具有非常重要的現實意義。

基于在參與GVC分工背景下中國對外貿易面臨的一系列新機遇和新挑戰，我們需要從GVC參與度視角出發，重新審視參與全球價值鏈分工的生產率效應，從而實現中國制造業行業生產率的進一步升級。

1 文獻綜述

1.1 全球價值鏈參與對制造業TFP 作用的相關研究

多數學者認為參與全球價值鏈分工對于本國制造業生產率進步存在促進作用。從制造業企業層面來看，孫學敏和王杰（2016）［1］從微觀企業的角度進行了實證研究，得出了嵌入全球價值鏈不僅使得企業獲得更大的利潤，還能顯著提升微觀企業生產率的結論；劉維林等（2014）［2］認為，我國制造業在參與全球價值鏈生產過程中，出口技術復雜度得到顯著提升，但是我國出口技術復雜度的提升大多來自于全球價值嵌入鏈附加值的貢獻，大多企業仍是處于加工組裝的低技術水平階段；張少軍和劉志彪（2013）［3］對制造業1998～2009 年的面板數據進行了考察，得出了全球貿易是國際技術外溢的有效渠道，可以提高國內企業的技術水平的結論；王智新和趙景峰（2019）［4］研究認為，開放式創新和全球價值鏈嵌入對增強制造業企業技術創新績效具有顯著作用；呂越等（2017）［5］認為，參與全球價值鏈可以顯著提升制造業企業TFP，目前我國企業仍處在生產率促進效應區間；Bloom 等（2016）［6］利用面板數據分析發現，在受中國進口產品影響最大的企業中，以專利衡量創新的絕對量會增加，且中國的進口競爭會導致企業內部技術變革的增加。

從制造業行業層面來看，劉冬冬等（2021）［7］通過實證研究得出參與全球價值鏈分工有利于制造業工藝升級，但會抑制制造業產品升級的結論；王玉燕等（2014）［8］通過實證研究測算出我國絕大多數工業行業價值鏈嵌入技術效應存在上升趨勢；馬建峰和趙田明娣（2022）［9］將制造業行業按技術異質性和出口異質性對全球價值鏈地位對制造業行業全要素生產率的影響進行研究，得出了全球價值鏈地位的提高會提升制造業行業全要素生產率且在出口技術型行業中促進效應最為明顯的結論。

1.2 全球價值鏈參與度對制造業TFP 影響機理的研究

目前關于全球價值鏈參與度對制造業TFP增長率的影響的相關研究文獻較少，更多的是關于參與全球價值鏈分工對生產率影響機制的研究，本文對該影響機制進行梳理分析得出全球價值鏈參與度對制造業TFP增長率的影響作用。Humphrey 和Schmitz （2002）［10］認為，在參與全球價值鏈分工體系下，發展中國家的代工企業會獲得發達國家的技術支持，從而促進技術進步；楊伊等（2022）［11］認為，嵌入全球價值鏈可以使得國內資源型產業從高端價值鏈的企業獲得先進的技術和生產設備、科學的管理方式等；潘秋晨等（2019）［12］通過實證研究發現全球價值鏈嵌入能通過鏈中學效應、中間品效應、競爭效應來促進我國裝備制造業技術轉型升級，且表現為邊際遞增趨勢，但同時也有發達國家技術封鎖、知識可獲得性因素等制約效應的存在；余東華和田雙（2019）［13］指出，GVC嵌入有利于通過知識擴散效應等渠道推動制造業轉型升級，但同時會產生低端鎖定和吸收門檻效應制約技術水平的進一步發展；張少軍和劉志彪（2013）［3］認為，制造業企業參與全球貿易可以獲得技術外溢，但同時我國嵌入全球價值鏈的內資企業容易被主導性企業封鎖；Rodrik和田慧芳（2006）［14］認為，中國早期積極對外開放，以技術轉移為條件，通過引進外資合作辦廠等一系列措施，模仿、吸收外國技術，支持本國制造業的發展勞動力會跨部門、跨空間的向生產率高的部門轉移，因此那些有較高技術含量的出口部門的行業收益也隨之擴展到國內整個市場。由此可見，全球價值鏈參與度對制造業TFP產生促進作用的同時，又會對TFP增長率產生一定的制約作用，由于制約因素的存在，可能會使得TFP增長率呈現為非線性結果。

綜上，多數實證研究表明，積極參與國際分工能促進制造業行業企業生產率發展，但是關于對制造業TFP變化率的影響研究僅僅停留在機制分析層面，并沒有深入研究GVC參與度對制造業TFP變化率的影響，基于此，本文從GVC參與度的視角，選取2001～2021 年OECD 數據庫和ADB數據庫同中國制造業進行匹配數據，重新審視了GVC參與度對制造業TFP及其變化率的研究。

2 行業GVC 參與度影響制造業TFP 及其變化率的機理分析

2.1 GVC 參與度對制造業行業TFP 的促進效應

本文參考全球價值鏈嵌入對出口國技術創新的影響，認為全球價值鏈參與度同樣會對出口國生產率進步產生促進效用，其渠道主要是通過影響制造業行業技術進步率從而影響制造業行業全要素生產率，本文認為GVC參與度主要通過以下3 點要素來影響一國制造業行業全要素生產率：

（1） “學習效應”，即一國國內制造業在參與價值鏈分工環節的過程中，通過國與國之間的進出口貿易、知識產權學習、引進國外高端設備、并購等途徑實現生產技術知識的溢出［3］。

（2） “生產要素效應”，即在參與全球價值鏈分工的過程中，一國國內的制造業憑借價值鏈分工合作可以用相對較低的成本引進相對較高質量、較多品種、較大規模的資本、技術、中間產品等，同時也能在一定范圍內提升企業的成本加成，從而能夠擴大一國內部的制造業生產需求，技術水平不斷得到提升［15，16］；另外，參與全球價值鏈過程中外資企業對處于價值鏈低端國家進行生產性投資時，往往會雇傭本國工人并對其進行技術培訓，從而使得本國技術型人力資本數量上升。

（3） “競爭效應”，在參與全球價值鏈生產的過程中，發達國家外資企業參與國內市場競爭過程中一般占據主導地位，必將使得國內制造業受到嚴重威脅，但這也會迫使本國制造業主動提升自身的研發技術水平，以尋求價值鏈分工環節高處攀升，保持自身的生產地位，從而促進技術進步［6，17］。

基于全球價值鏈參與度對本國制造業TFP影響的分析，本文提出假設1。

假設1：一國在參與全球價值鏈分工生產的過程中，對本國制造業生產率進步具有正向促進作用，這將導致一國制造業在參與全球價值鏈的過程中生產率水平不斷上升，并有追趕發達國家的趨勢。

2.2 GVC 參與度對制造業行業TFP 增長率的非線性作用

可以看到的是，GVC參與度主要通過影響一國制造業技術進步，進而影響全要素生產率，并且GVC參與度的提升會使得一國制造業全要素生產率進步。但GVC參與度對制造業行業TFP增長率的影響卻不是一成不變的，由于制約因素的存在，GVC參與度會對制造業行業TFP增長率產生非線性作用，GVC參與度主要通過以下3 種渠道對TFP增長率產生非線性影響：

（1） 制造業參與國際分工獲得的技術溢出效應的影響主要取決于本國制造業吸收技術知識能力的大小，如我國的知識產權、人力資本、經濟消費水平與發達國家有著較大的差距，從而技術知識的吸收能力是有限的［18，19］，若無法通過吸收技術知識及時提升自身競爭水平，則會很容易被制約在TFP增長率低端水平。

（2） 在一國參與全球價值鏈分工的過程中，國內的制造業會受到國外制造業更為激烈的競爭，發達國家會利用自身的技術、市場和營銷的優勢，制約本國制造業技術進步［20，10］，使得TFP增長率處在低水平狀態。

（3） 隨著參與國際分工的進一步加深，一國制造業的技術水平也會相應增加，技術水平的增加會使得制造業自身吸收技術水平能力加強，并能夠弱化發達國家對本國制造業的技術制約，從而使得TFP增長率回升。

基于全球價值鏈參與度對本國制造業TFP增長率影響的分析，本文提出假設2。

假設2：一國在參與全球價值鏈分工生產的過程中，由于制約因素的存在，GVC參與度的變化將會對TFP增長率產生非線性作用，參與國際分工初期，由于制約因素的存在會使TFP增長率下降，而隨著嵌入程度加深，制造業生產率水平的進一步提升將會弱化制約作用的影響，增長率便會開始回升，從而使得TFP的變化率整體呈現U 型曲線。

3 計量模型、變量及數據說明

3.1 實證模型設定

本文用TFP和TFP＿r來分別表示全要素生產率和全要素生產率的增長率，其中，TFP＿r由當期TFP與上一期TFP的比值來決定，當TFP＿r＞1，說明當期TFP比上期TFP上升，反之則下降，如果TFP＿r＝1，則說明該行業當期TFP相較于上一期TFP水平持平，同時本文加入GVC平方項來考察GVC參與度對TFP＿r的非線性影響。根據之前的機制分析和假設1，本文將模型設定為式（1），旨在分析全球價值鏈參與度對制造業行業TFP的影響；根據機制分析和假設2，將模型設定為式（2），旨在分析全球價值鏈參與度對制造業行業TFP變化率的影響：

在上式中，i代表行業，t代表年份；參數TFPit和TFP＿rit均為被解釋變量，分別代表我國i行業t年的全要素生產率和我國i行業t年的全要素生產率的變化率；GVCit為解釋變量，代表我國i行業t年的全球價值鏈參與度；Xit為控制變量，是將要加入的其他控制變量所構成的向量集，包括行業資本勞動比率（lnfactor）、行業集中度（focus）、行業規模（lnscale）、行業開放度（open）；μi代表行業固定效應；ηt代表時間固定效應，εit為隨機擾動項。

3.2 全球價值鏈參與度（GVC＿participationit）測算

目前有很多指標可以衡量全球價值鏈嵌入，如全球價值鏈地位指數、全球價值鏈參與度指數、垂直專業化率、國外增加值率等指標，本文選取全球價值鏈參與度（GVC＿participationit）指標來衡量全球價值鏈嵌入，Koopman 等（2010）［21］提出了GVC 參與度指數的計算公式：

GVC＿participationit表示該國t年行業i的全球價值鏈參與度指數，該指數越高，說明該國產業的國際分工度越高，反之則越低。IVit為該國i產業t年輸出給其他國家的中間品貿易額，FVit為該國i產業t年最終產品出口中外國進口產品或中間品的價值；EXit為該國i產業t年以增加值來衡量的總出口量；IVit／EXit表示該國產業i出口中的間接增加值占其總出口的比重，被稱為“前向參與度”，FVit／EXit表示該國產業i出口最終產品中包含的國外增加值比率，被稱為“后向參與度”。數據來源于OECD 數據庫和對外經濟貿易大學全球價值鏈研究院數據庫。

3.3 制造業數據選取及分類

本文按照OECD 行業分類，為了統一口徑，將中國制造業28 個行業分類及代碼進行了合并整理，最終按照OECD 標準整理成16 個制造業細分行業，同時，參照馬建峰和趙田明娣（2022）［9］對制造業的分類方法將16 個制造業行業分為資源勞動密集型和知識技術密集型兩類。最后，根據OECD （2021） 發布的世界投入產出表數據和中國工業統計年鑒等數據，將研究時期定位在2001～2021 年，由于OECD 數據庫相關數據目前只更新到2018 年，本文選用ADB 數據庫相關數據來進行后續研究。

表1 制造業行業名稱、編碼及分類

3.4 全要素生產率（TFP）測算

目前學術界有很多關于測算TFP的方法，本文選取DEA－Malmquist 指數來計算2001～2021 年中國制造業分行業TFP，DEA－Malmquist 指數采用非參數形式來構建生產函數，可以很大程度避免內生性和主觀設定生產函數帶來的估計誤差，DEA－Malmquist 指數法測算出的結果為TFP的變化率，本文將其定義為TFP＿r，將其累乘得到全要素生產率TFP。Malmquist 生產率指數（TFPCH）設定為：

其中x代表投入，y代表產出，dt（xt＋1，yt＋1）代表以第t期技術表示的第t＋1 期距離函數；dt（xt，yt）代表以第t期技術表示的當期距離函數；dt＋1（xt＋1，yt＋1）代表以第t＋1 期技術表示的當期距離函數；dt＋1（xt，yt）代表以第t＋1 期技術表示的第t期距離函數。

TFPCH指數可以分解為技術進步指數（TECHCH）和技術效率指數（EFFCH）：

技術進步指數函數（TECHCH）測度兩個時期技術邊界的移動，體現的是生產在t期和t＋1 期之間技術進步的程度；而技術效率指數函數（EFFCH）測度兩時期間觀察對象對最佳實踐邊界的追趕程度，反應的是有效利用生產資源的程度。

產出指標：本文以各行業的工業總產值作為產出變量，其中工業總產值按照工業品出廠價格指數平減為2001 年基期的可比價。

投入指標：勞動投入（l）指標利用各行業全部從業人員平均數（萬人）代替；資本投入（k）指標使用固定資產凈值（億元）來代替，并用固定資產價格指數來進行調整，轉化為2001 年基期可比價。

3.5 控制變量說明

行業資本勞動比率（lnfactor）。該指標衡量的是制造業行業的要素稟賦結構。本文用行業固定資產凈值年平均余額／該行業全部從業人員年平均人數并取對數來表示，一般而言資本深化程度越高，人均占用的固定資產越高，個人的價值效用越大，技術進步效應也越明顯。

行業集中度（focus）。行業集中度表示市場的集中程度，一般來說行業集中度越高，壟斷因素就越高，不利于技術進步。本文用大中型工業企業總產值占全部工業總產值比重表示。

行業規模（lnscale）。該指標越大則代表制造業行業規模越大。本文用該行業的工業總產值／行業全部從業人員平均人數并將其取對數來表示。

行業開放度（open）。該指標越大則代表制造業行業開放度越高。本文用該行業出口交貨值／行業總產值表示。

另外，在本文機制檢驗與貢獻分析中加入中介變量：行業外資利用度（FDI），用外商直接投資占固定資產凈值的比重來表示。

以上數據均來自于《中國工業統計年鑒》，變量描述性統計見表2。

表2 描述性統計

4 實證結果分析

4.1 回歸結果分析

根據Hausman 檢驗結果，本文采用固定效應回歸分析全球價值鏈參與度對我國制造業TFP及其變化率的影響效果。

表3 列（1）、（3）為解釋變量TFP及TFP＿r基于基準模型、不加入控制變量、考慮在行業年份固定效應情況下，GVC參與度對中國制造業行業TFP及其變化率影響的回歸結果。可以看到，GVC參與度對制造業行業TFP的影響在1%的水平上顯著，具有顯著的正向促進作用，這印證了本文提出的假設1，對TFP＿r的影響在1%的水平上顯著，具有顯著的“U” 型影響，這印證了本文提出的假設2。

表3 基準回歸結果

控制變量中，列（2）、（4） 中資本勞動比率對數的系數皆顯著為負，表明資本勞動比率越高，越不利于我國制造業行業TFP和TFP＿r的發展；列（2） 中行業集中度為正但不顯著，說明行業集中度對我國制造業行業TFP影響不大；列（4）中行業集中度系數顯著為正，說明大中型企業產值比例的提升有利于制造業行業TFP＿r的發展；列（2）、（4） 行業規模系數顯著為正，說明制造業行業規模越大，越有利于制造業行業TFP和TFP＿r的發展；列（2）、（4） 的行業開放度系數不顯著，說明行業開放度對制造業行業TFP和TFP＿r的影響并不大。

4.2 穩健性檢驗和內生性檢驗

為了使本文研究結果更加穩健并分析內生性問題，本文采取如下方法來進行內生性檢驗和穩健性檢驗。

4.2.1 內生性分析

考慮到可能存在遺漏變量與解釋變量相關和解釋變量與被解釋變量相互影響等因素而產生內生性問題，本文參考呂越（2017）［5］的做法，將解釋變量GVC＿participation滯后1 期作為工具變量，采取兩階段最小二乘法（2SLS）進行回歸，以消除當期影響，具體結果見表4 列（1）、（2），可以看到Kleibergen－Paaprk LM 和Kleibergen－Paaprk Wald F 統計量都表明工具變量的選取具有合理性，且內生性檢驗結果與基本回歸結果基本保持一致。

表4 內生性檢驗和穩健性檢驗

4.2.2 替換解釋變量

本節將解釋變量全球價值鏈參與度指數GVC＿participation用垂直專業化率VSS進行替代，垂直專業化率公式為：

VSSit表示t年行業i的全球價值鏈垂直專業化率；FVAit表示i行業t年出口產品國外增加值部分；PDCit為重復計入部分；EXit表示i行業t年出口總金額。具體回歸結果見表4 列（3）、（4），結果顯示，顯著性仍然沒有很大變動，回歸結果顯著，全球價值鏈參與度對全要素生產率及其變化率依舊呈現促進關系和“U 型” 關系，說明回歸結果是穩健的。

4.2.3 變更樣本

本節參考梁經偉等（2022）［22］的做法，采取以下3 種方式進行檢驗：（1） 將最大年份（2019～2021 年）和最小年份（2001～2003 年）進行剔除后回歸；（2） 在總樣本中隨機抽取80%的樣本進行回歸分析；（3） 剔除極端值，為避免一些極端值干擾樣本回歸結果，將解釋變量和被解釋變量最高99%和最低1%的樣本進行剔除后回歸，具體回歸結果見表5 列（1）～（6），可以看到，在進行樣本的一系列變更后解釋變量的顯著性和符號都沒有很大變動，該檢驗同樣表明回歸結果是穩健的。

表5 變更樣本穩健性檢驗

4.3 異質性分析

4.3.1 行業技術異質性

為了研究行業異質性，本文參考馬建峰和趙田明娣（2022）［9］的制造業行業分類方法，從制造業行業技術異質性視角來進行分析，表6 列（1）結果顯示，資源勞動密集型行業全球價值鏈參與度的估計系數在0.05 水平上顯著但系數較低。列（3） 結果顯示，知識技術密集型行業全球價值鏈參與度的估計系數在0.01 的水平上顯著且有更高的系數。因此，在技術異質性視角下，GVC國際參與程度的提高對中國制造業行業TFP的促進作用在知識技術密集型行業中體現得最為明顯。

表6 技術異質性分析

列（2） 結果顯示，資源勞動密集型行業全球價值鏈參與度及其平方項的估計系數并不顯著。列（4） 結果顯示，知識技術密集型行業全球價值鏈參與度的估計系數及其平方項都在0.01 的水平上顯著。因此，在技術異質性視角下，GVC國際參與程度的提高對中國制造業行業TFP＿r的“U 型” 影響在知識技術密集型行業中體現得最為明顯。

4.3.2 行業時點異質性

為了分析金融危機是否對我國制造業行業全球價值鏈參與度和生產率產生了沖擊，本文選取2008年為時間節點，分析了全球金融危機之前（2001～2008 年）和全球金融危機之后（2009～2021 年）全球價值鏈參與度對我國制造業行業TFP及其變化率的影響。

表7 列（1）、（2） 分別代表2008 年之前全球價值鏈參與度對TFP及其變化率的影響，可以看到的是，在全球金融危機爆發之前，全球價值鏈參與度對制造業行業TFP是有顯著正向作用的，說明參與國際分工能顯著提升我國制造業行業TFP，但列（2） 回歸結果表明全球價值鏈參與度對TFP＿r的U 型影響并不顯著，表明全球價值鏈參與度對TFP＿r的影響隨機。

表7 列（3）、（4） 代表2008 年之后全球價值鏈參與度對TFP及其變化率的影響，從列（3）回歸結果可以看到全球價值鏈參與度對制造業行業TFP成U 型影響，表明金融危機的爆發確實對我國制造業行業的生產率產生了嚴重影響，原因可能在于金融危機爆發波及全球制造業行業，參與國際分工度不深的行業抵御金融沖擊的風險能力差，受到的金融損失就更嚴重，但是對于一些參與國際分工更深的全球性企業，自身抵御金融沖擊的能力比絕大多數企業都要強，受到的沖擊可能并沒有那么嚴重，仍然能從參與國際分工中得到生產率的提升。列（4） 回歸結果表明全球價值鏈參與度對TFP＿r的影響呈顯著U 型關系。

5 機制檢驗與貢獻分析

5.1 影響機制檢驗

根據機理分析里的假設，參與國際分工能通過境外企業投資而獲得技術外溢，進而提升制造業行業企業生產率，本節認為GVC參與度通過中介變量FDI對制造業TFP產生影響，FDI對于生產率的進步存在外溢效應，具體而言建立以下模型：

其中FDIit為i行業t年的外商直接投資占固定資產凈值的比值。表8 報告了中介效應檢驗的回歸結果，結果表明該模型存在部分中介效應，從列（2） 的回歸結果可以看出GVC參與度能顯著提升FDI，列（3） 回歸結果表明FDI的提升又能顯著提升制造業行業TFP，證明上述機制檢驗的結果是可行的。

表8 機制檢驗回歸結果

列（4） 回歸結果表明，全球價值鏈參與度同外資利用度的交互項乘積為正，表明全球價值鏈參與度通過外資利用度FDI的間接作用對制造業全要素生產率的提升產生了正面的促進作用。

5.2 效率貢獻與技術貢獻分析

基于前文分析，已經得出了參與全球價值鏈對我國制造業行業全要素生產率及其變化率有顯著影響的結論，但全球價值鏈參與度的深化到底是通過提高要素利用效率從而提高全要素生產率還是通過提高技術效率從而提高全要素生產率或是兩者皆有呢，本節進行了進一步探討。

具體而言，建立模型（9） 和模型（10），分別是將EC和TC替換掉式（1） 中的TFP得來，旨在分析全球價值鏈參與度對技術效率和技術進步率的影響：

其中ECit為我國制造業i行業t年的技術效率指數（EFFCH），TCit為我國制造業i行業t年的技術進步指數（TECHCH），其余變量在前文都有所介紹，本節不再介紹。

表9 列（1）、（2） 是將技術效率指數（EFFCH）作為被解釋變量，列（1） 為未加入控制變量的情形，列（2） 為加入控制變量的情形，可以看到，在有無控制變量的情況下，全球價值鏈參與度的提升對制造業技術效率的影響都不顯著。列（3）、（4） 是將技術進步指數（TECHCH）作為被解釋變量，列（3） 為沒加入控制變量的情形，列（4） 為加入控制變量的情形，可以看到，在有無控制變量的情況下，全球價值鏈參與度的提升對制造業技術進步都存在顯著影響。由此可見，全球價值鏈參與度的提升對制造業行業技術效率的提升作用并不明顯，而對制造業行業技術進步率有顯著促進作用，這進一步印證了本文在機制分析里的假設，全球價值鏈參與度主要是通過影響技術進步水平進而對全要素生產率產生影響的。

表9 EC、TC 回歸結果

6 結 論

本文利用2001～2021 年OECD 數據庫和中國制造業進行匹配數據，并通過DEA－Malmquist 指數測算了中國制造業的全要素生產率，研究了全球價值鏈參與度對中國制造業行業TFP及其變化率的影響，得出了以下研究結論：

（1）GVC參與度主要通過“學習效應”、“競爭效應” 等因素對制造業行業TFP產生正向促進作用，GVC參與度對TFP增長率會產生非線性作用，參與國際分工初期，由于制約因素的存在使TFP增長率下降，而隨著嵌入程度加深，制造業生產率水平進一步的提升將會弱化制約作用的影響，增長率便會開始回升，呈現出U 型影響。

（2）GVC參與度雖然對制造業行業TFP及其變化率產生影響，但卻有顯著的行業異質性，在資源勞動密集型行業中，全球價值鏈參與度的變化對制造業行業全要素生產率及其變化率的影響并不顯著，但在知識技術密集型行業中，全球價值鏈參與度的變化對制造業行業全要素生產率及其變化率具有顯著影響；我國制造業行業受到金融危機的沖擊較為嚴重，參與國際分工深入的企業能更好地抵御金融危機的沖擊。

（3） 全球價值鏈參與度會通過提高外資利用度來促進制造業TFP，將TFP拆分為技術效率和技術進步率后，實證結果表明GVC參與度的提升對制造業行業的技術效率的影響并不顯著，而對技術進步率有顯著正向影響，這說明GVC參與度主要是通過提升制造業行業技術進步水平進而提升TFP。

基于以上研究結論，本文提出以下3 點政策建議：

（1） 價值鏈參與一直是深入推動我國全要素生產率提升的重要途徑之一，我們要充分利用這一渠道，不斷從國際分工中獲得技術進步和生產率的提升；提升制造業國際競爭力，增強國際競爭技術制約抵抗力，突破全球價值鏈對制造業行業全要素生產率促進作用的增長率瓶頸，從而使得制造業行業全要素生產率獲得更進一步的發展。

（2） 對具有不同技術水平特征的行業給予相應的政策措施引導。對于知識技術密集的高技術行業，政府可采取產業科技政策引導其資源流動，優化資源錯配程度，并加大對行業和企業技術創新的支持力度，引導培育企業核心競爭力。對于資源勞動密集的低技術行業，可以著力引導制造業企業轉型升級，促進勞動力同高技術相結合，提升吸納技術促進生產率進步的能力。

（3） 重視行業外資對我國制造業生產率進步的促進作用，加大外資引進力度，充分利用外資對我國制造業的技術溢出效應；重視技術進步對我國制造業生產率的貢獻作用，構建技術與生產率之間的協同創新體系。