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本文作者：簡曉彬1，2周敏1作者單位：1中國礦業(yè)大學管理學院2空軍勤務學院財務系

價值鏈攀升狀況的測度

眾所周知，價值鏈“微笑曲線”的兩端如研發(fā)、設計及品牌、營銷等才是價值鏈高端環(huán)節(jié)，而中間的生產制造處于價值鏈的低端環(huán)節(jié)，如何科學客觀地反映制造業(yè)價值鏈攀升狀況，既涉及到對價值鏈概念的理解，也涉及到相關指標數據的可獲得性。從概念出發(fā)，如果能夠搜集到反映制造業(yè)行業(yè)的研發(fā)、設計、品牌、營銷及利潤、經濟效益、競爭優(yōu)勢等第一手數據，可能最能反映出制造業(yè)行業(yè)的價值鏈位置及其攀升狀況。但是，由于種種原因，我國各類統(tǒng)計年鑒缺乏對這一類數據的詳細統(tǒng)計，因此，從數據的可獲得性考慮，本文擬構建一個指標體系來測度制造業(yè)各行業(yè)價值鏈攀升狀況。

(一)測度指標體系

波特的價值鏈概念主要體現的是制造業(yè)企業(yè)的經濟效益及利潤水平，因此，制造業(yè)價值鏈攀升主要是體現基于研發(fā)、設計及品牌、營銷等方面形成的創(chuàng)造經濟效益及提高利潤水平的綜合能力。為此，根據數據的可獲得性，本文擬構建一個包含工業(yè)增加值率、利潤率、全員勞動生產率、產值利稅率、銷售利稅率、成本費用利潤率、流動資產周轉次數等七大指標的綜合測度指標體系，如表1所示。

(二)數據來源

各指標值的確定，選取2000－2010年共11年的統(tǒng)計分析指標來對江蘇省制造業(yè)二位數行業(yè)價值鏈攀升狀況進行測度，由于2003年以前沒有單獨統(tǒng)計工藝品及其他制造業(yè)、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)兩個行業(yè)，為統(tǒng)一起見，本文剔除了這兩個行業(yè)，從而確定了28個制造業(yè)行業(yè)作為分析對象。①數據全部來源于2001－2011年《江蘇統(tǒng)計年鑒》中規(guī)模以上工業(yè)行業(yè)相關數據。對統(tǒng)計年鑒中沒有直接列出的相關評價指標數據，則根據相關統(tǒng)計指標計算得出。

(三)測算模型

由多指標進行價值鏈攀升狀況的綜合測度時，要以各項評價指標的各變差說明樣本在多維空間的相對地位。但是將單項變差綜合為總變差時會產生以下問題:(1)各指標的單位不一樣;(2)各指標的數量級或者說指標的大小差異很大;(3)指標間存在一定相關關系，存在信息重復現象。應該在變差信息損失較少的前提下，減少工作量，用較少的新變量代替較多的原變量。主成分分析法能夠克服指標難以選取和權重難以確定的困難，采用主成分分析法進行綜合實力評估正好可以幫助我們完成去量綱、去相關、定權數、降維四項基本工作。值得指出的是，主成分用于綜合實力評估，權數是在變換中產生，不是人為確定，是從信息角度確定的?？紤]到主成分分析法的上述優(yōu)點，這里選擇主成分分析法進行綜合測算。

(四)測度結果

利用SPSS軟件首先對表1中各指標數據進行主成分分析，并對關鍵結果進行解釋。指標數據因子分析適宜性檢驗結果如表2所示。當KMO值越大，表示變量間的共同因素愈多，初始變量適合進行因素分析，一般情況KMO值不能小于0．5。從表2可以看出，無論從KMO還是Bartlett球形檢驗卡方值為3765．384(自由度為21)，達到充分顯著性水平，代表初始指標間有共同因子存在。表3的因子載荷矩陣表明，因子1在工業(yè)增加值率、利潤率、產值利稅率、銷售利稅率、成本費用利潤率這五個指標上具有較高的載荷量，將因子1命名為營銷創(chuàng)利因子。因子2在流動資產周轉次數、全員勞動生產率兩大指標上具有較高載荷量，將因子2命名為營運創(chuàng)新因子。從累計方差貢獻率(表4)可知，上述因子累計貢獻率已達87．257%，超過85%，說明這兩個因子包括了這七個指標的絕大多數信息，用這兩個因子來測度江蘇省制造業(yè)二位數行業(yè)的信息支持是充分的。用回歸法計算江蘇省制造業(yè)各行業(yè)各公共因子得分，以累計方差貢獻率為權重計算各行業(yè)由兩個主成分因子得到的綜合得分，以此綜合得分作為評價江蘇省制造業(yè)各行業(yè)價值鏈攀升狀況的測度結果，來分析制造業(yè)價值鏈攀升與地區(qū)專業(yè)化、企業(yè)規(guī)模、外貿出口之間的相互關系。下面，本文利用江蘇省制造業(yè)二位數行業(yè)數據，以各行業(yè)價值鏈攀升狀況為被解釋變量，以行業(yè)地區(qū)專業(yè)化水平、企業(yè)規(guī)模和外貿出口為解釋變量，通過構建面板數據模型，對前文的4個假設進行計量檢驗。

計量模型和實證分析結果

(一)指標變量的確定及模型的選擇

指標變量的確定中，制造業(yè)價值鏈攀升用前文主成分分析所得的江蘇省制造業(yè)二位數細分行業(yè)的因子綜合得分來反映，地區(qū)專業(yè)化水平用制造業(yè)各行業(yè)區(qū)位商來表示，企業(yè)規(guī)模用制造業(yè)各行業(yè)企業(yè)平均規(guī)模(行業(yè)總產值/企業(yè)單位數)來表示，外貿出口用各行業(yè)出口率(出貨值/總產值)表示。其中，區(qū)位商是區(qū)分地域分工格局的基本指標，旨在說明區(qū)域某種產業(yè)或產品生產的專業(yè)化水平，因而也是現代經濟學中常用的分析區(qū)域產業(yè)布局和優(yōu)勢產業(yè)的指標。為分析方便，分別用符號jzl、qws、dtgm、ckl代表制造業(yè)行業(yè)價值鏈攀升狀況、行業(yè)地區(qū)專業(yè)化水平、企業(yè)規(guī)模、外貿出口4個指標變量。采用面板數據模型進行研究，需要確認是固定效應模型還是隨機效應模型。由于本文選取的時點數低于截面數，且研究的目的是僅以樣本自身效應為條件進行推論，而非推斷更廣范圍的總體效應，所以采用固定效應的面板模型［30］。由于固定效應模型又分混合回歸模型、變截距模型和變系數模型三種類型，且非平穩(wěn)序列容易產生偽回歸，所以下面首先對各指標序列的平穩(wěn)性和協整性進行檢驗，然后檢驗固定效應模型類型，最后利用靜態(tài)、動態(tài)兩種模型進行固定效應估計。為減少誤差，實證分析之前，對所有數據均作取自然對數處理。

(二)單位根檢驗

為防止出現偽回歸，必須檢驗時間序列的平穩(wěn)性。近年來許多文獻認為，由于面板數據相對于截面和時間序列數據有著更多的優(yōu)勢，因而基于面板數據的單位根檢驗結果更為可靠［31］。與一般時間序列單位根檢驗方法不同，面板數據單位根檢驗的常用方法有6種，即LLC、Breitung、Hadri、IPS、Fisher-ADF和Fish-er-PP檢驗法。6種方法中，LLC、Breitung和Hadri檢驗法均假設面板數據中各截面序列具有相同的單位根過程，與實際情況相去較遠;IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP檢驗法則允許面板數據中各截面序列具有不同的單位根過程，比較符合現實，為此，本文選擇IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP這3種檢驗法對各個變量同時檢驗，結果如表5。由表5可見，在1%的顯著性水平下，價值鏈攀升、地區(qū)專業(yè)化、企業(yè)規(guī)模、外貿出口這4個變量都是非平穩(wěn)的一階單整序列。

(三)協整檢驗

由于價值鏈攀升、地區(qū)專業(yè)化、企業(yè)規(guī)模、外貿出口這4個變量都是一階單整，可以進行協整檢驗，本文重點進行2個協整檢驗，一是價值鏈攀升、地區(qū)專業(yè)化、企業(yè)規(guī)模三者之間是否存在協整關系;二是價值鏈攀升與外貿出口之間是否存在協整關系。從表6、表7可以看出，在1%的顯著性水平下，價值鏈攀升、地區(qū)專業(yè)化、企業(yè)規(guī)模三者之間存在協整關系，但價值鏈攀升與外貿出口之間不存在協整關系。

(四)固定效應分析

根據前文分析，以江蘇制造業(yè)價值鏈攀升為被解釋變量，可以建立變截距固定效應面板數據模型，但現有理論只是定性說明何時應該建立靜態(tài)模型，何時應該建立動態(tài)模型，并沒有一個明確的可操作規(guī)范，考慮到本文數據時間長達11年，且制造業(yè)價值鏈攀升也依賴于該行業(yè)過去的水平，靜態(tài)面板估計方法本身容易忽視解釋變量“內生性問題”，加上經濟變量隨機生成過程中固有的動態(tài)性和慣性特征［33］，本文分別建立靜態(tài)和動態(tài)面板模型，并加以比較。從表8、表9的估計結果看，制造業(yè)各行業(yè)價值鏈攀升與地區(qū)專業(yè)化、企業(yè)規(guī)模、外貿出口之間的固定效應估計具有以下特征:(1)在1%的顯著性水平上，靜態(tài)、動態(tài)面板模型固定效應估計結果都是顯著的，但動態(tài)面板模型固定效應估計的系數(絕對值)要小于靜態(tài)模型估計的系數。但從方法上看，動態(tài)檢驗的可信度更高。(2)企業(yè)規(guī)模與價值鏈正相關，而地區(qū)專業(yè)化、外貿出口與價值鏈負相關，表明企業(yè)規(guī)模對制造業(yè)價值鏈攀升具有模型的促進作用，地區(qū)專業(yè)化、外貿出口對制造業(yè)行業(yè)價值鏈沒有表現出明顯的促進作用。(3)在動態(tài)面板模型估計中，價值鏈滯后項系數較大，說明制造業(yè)價值鏈攀升是一個持續(xù)的過程，具有一定的慣性特征。從表10顯示的制造業(yè)各行業(yè)對總體截距的偏離結果看，靜態(tài)偏離系數與動態(tài)偏離系數的結果基本一致，且動態(tài)系數小于靜態(tài)系數。其中，正向偏離較大的行業(yè)主要有印刷業(yè)記錄媒介的復制、醫(yī)藥制造業(yè)、木材加工及竹藤棕草制品業(yè)、服裝及纖維制品制造業(yè)、通用設備制造業(yè)、專用設備制造業(yè)、金屬制品業(yè)、橡膠制品業(yè)、文教體育用品制造業(yè)、儀器儀表及文化辦公用機械制造業(yè)等產業(yè)，以勞動和資本密集型產業(yè)為主，說明這些行業(yè)對其價值鏈攀升具有程度不同的推動作用;負向偏離較大的行業(yè)主要有石油加工及煉焦業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、電子及通信設備制造業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、食品加工業(yè)、化學纖維制造、家具制造業(yè)、食品制造業(yè)、交通運輸設備制造業(yè)等產業(yè)，以資本和知識技術密集型產業(yè)為主，說明這些行業(yè)不僅沒有表現出對其價值鏈攀升應有的推動作用，甚至可能在價值鏈低端環(huán)節(jié)徘徊不前。