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1、全球价值链嵌入、数字经济与产业升级基于中国城市面板数据的研究内容摘要：全球价值链嵌入对中国产业高级化与合理化发展具有深远影响，而数字经济对全球价值链嵌入的产业升级效应起到了不可忽视的作用。基于 2000-2013 年中国工业企业数据库和海关数据库合并数据测算得到全国315个地级市的全球价值链嵌入度样本，实证检验全球价值链嵌入度对我国产业高级化和合理化的影响。研究发现：城市层面全球价值链嵌入与产业结构高级化、合理化间存在非线性关系，其中全球价值链嵌入与产业高级化呈倒U型曲线关系，与产业合理化呈正U型曲线关系。扩展研究表明，数字经济的发展加强了全球价值链嵌入的产业升级效应，但存在诸多异质性，特别是
2、内陆非省会城市进口学习的吸收能力不足，盲目发展数字经济反而易形成路径依赖和低端锁定。应着重把握内源式突破及适度的全球价值链嵌入，分阶段、分地区、有秩序地发展数字经济，有效发挥数字经济对全球价值链嵌入的产业升级效应的积极调节作用，促进我国产业结构优化升级并最终实现提质增效。关键词：全球价值链嵌入；产业升级；数字经济；U型曲线关系；城市层面正文入世二十年，嵌入全球价值链（global value chain，简称GVC）对中国产业升级产生了重要影响。然而随着全球价值链要素禀赋格局深刻变革以及数字化转型日益深化，发展数字经济对嵌入全球价值链的产业升级效应起到了不可忽视的作用。打造数字经济新优势，协同
3、推进数字产业化和产业数字化转型，以新动能推动新发展是中国产业升级的重点方向之一。各地区能否实现产业优化升级，除依托于企业进口学习的吸收能力，还取决于该地区能否突破“价值链路径依赖”，融合数字经济和国内大循环走出一条高创新能力、高附加值道路。因此，在全球价值链数字化重构的趋势下，中国如何全方位把握数字经济发展机遇，在有效吸收来自全球价值链上的创新资源要素的基础上，以内源式突破促进各地区产业高级化与合理化发展，对最终实现产业优化升级与提质增效具有重要意义。与本研究相关的文献主要有三类：1） GVC嵌入度的测算研究。Hummels 等、Koopman等、王直等、Wang 等基于单国投入产出表或世界投
4、入产出表从行业层面对 GVC 嵌入进行核算。Upward等 、张杰等、吕越等、Kee 等则利用微观大样本数据，从企业层面进行测算和研究。在此基础上，邵朝对等进一步从省级层面测算了区域GVC嵌入度。2） GVC嵌入对产业升级的影响研究，主要包含GVC治理、GVC攀升的内涵与影响机制。GVC嵌入主要通过参与国际分工的学习吸收效应实现产业升级。Gereffi和苏杭等研究发现，发展中国家通过嵌入GVC，承接发达国家外包的生产装配任务，学习吸收进口中间品所包含的知识技术，提高生产效率和技术水平，进而实现产业升级。Humphrey等将产业升级划分为四个不同阶段：工艺升级、产品升级、功能升级及跨产业升级，并
5、提出“链主”企业虽能帮助发展中国家地方产业实现前两个升级，但会阻止其实现功能升级和跨产业升级。刘志彪等、吕越等学者认为，以简单加工方式嵌入全球价值链分工易被“低端锁定”，难以实现产业升级和GVC攀升。故如何通过GVC嵌入和内源式增长实现产业和GVC螺旋式双升级，成为发展中国家面临的难题。3） 数字经济发展对 GVC 嵌入的影响研究。信息传导机制方面，李馥伊、何文彬认为数字化投入通过提升劳动力水平、创造新生产要素、降低交易成本等渠道实现 GVC 攀升。驱动机制方面，荆林波等指出，数字经济驱动消费者成为价值创造的重要力量，打破GVC“二元驱动”机制并为GVC攀升提供新动能。要素投入方面，肖旭等认为
6、数字经济与产业相融合，使得数据成为一种核心要素，通过扩展企业生产边界，优化传统要素配置，提升产业效率，实现产业升级的“乘数效应”。唐文进等则通过实证检验，发现数字经济对产业结构升级具有长期的促进作用。熊立春等也发现以数字技术赋能的数字贸易正成为主导新经济全球化的重要推动力。在研究内容上，现有文献侧重于假设GVC对地区产业结构高级化、合理化的影响是线性的，尚未考虑随着 GVC 嵌入度加深对地区产业发展的质变效果，忽略不同水平嵌入度的影响差异。此外，现有文献较少将数字化、信息化作为调节变量研究其对GVC嵌入与产业升级关系的影响，特别是针对不同地区之间影响差异的研究不足，忽略全球价值链数字化重构趋势
7、下的地方产业升级效应；并且多从企业、行业或省级层面出发，鲜有从城市层面进行研究。因此本文以GVC理论解析GVC嵌入度对产业高级化与合理化的影响逻辑，构建城市层面GVC嵌入度的测算指标，考察GVC嵌入度对产业高级化与合理化的影响，以及数字经济对其影响的异质性调节效应，并尝试从进口学习效应差异的角度解释地区间的异质性。一机理分析（一）GVC嵌入对产业结构高级化的影响产业升级包括产业结构高级化（又称产业高度提升）和产业结构合理化两个维度。其中，产业结构高级化的特征是第三产业比重不断增加，故以产业比例关系衡量。在GVC嵌入度较低时，城市嵌入GVC主要通过发挥进口学习效应和出口竞争效应实现产业结构高级化
8、。进口中间品多以高技术半成品和核心零部件为主，其中隐含的国外知识和技术，可通过进口城市的学习而获取，一方面通过“消化吸收再创新”的路径实现生产效率的飞跃，另一方面通过地方企业间的生产关联网络而扩散，进而提升城市整体生产效率和竞争力，实现产业结构高级化。此外，城市通过嵌入GVC参与全球生产网络，实现其目标市场的多元化，在面临较大出口竞争压力下，倒逼GVC嵌入城市进行工艺升级、产品升级、功能升级并最终实现产业升级。而随着GVC嵌入度的加深，路径依赖会阻碍产业高级化发展。城市过度依赖进口中间品，缺乏自主创新能力，最终因逆向技术扩散和人力资本流失而抑制产业结构高级化。GVC中的发达国家主导企业为满足核
9、心利益并降低交易风险，往往会帮助上游企业实现工艺升级和产品升级，而对于可能危及其核心利益的功能升级和产业升级则尽力遏制。因此，发展中国家的城市嵌入发达国家主导的准层级治理GVC，为满足苛刻和多样化需求的买方，能较快实现工艺升级和产品升级，而功能升级和产业升级的路径通常被阻断，难以进入高壁垒、高行业集中度的 GVC 高附加值环节，并被锁定在加工、装配等低端活动。因此，本文提出第一个假说。H1：GVC嵌入度与产业结构高级化之间存在非线性关系，主要表现为倒U型曲线关系，即随着GVC嵌入度的加深，产业结构高度先上升后下降。（二）GVC嵌入对产业结构合理化的影响产业结构合理化指标侧重产业间的协调发展与效
10、率均衡，以三次产业间劳动生产率的差异衡量，因此各产业间劳动生产率的差异越小，产业结构越合理。城市通过发挥GVC嵌入的进口学习效应和竞争效应实现了部分产业劳动生产率的提高，加剧不同产业间劳动生产率的差异，致使产业结构趋于不合理。在产业结构转型升级的背景下，资源要素从低效产业流向高效产业。劳动生产率较高的产业吸引更多的劳动要素流入，随着劳动要素的流入，劳动生产率相应下降；而劳动生产率较低的产业则向外流出更多的劳动要素，劳动生产率相应提高，在此机制下，各产业间的劳动生产率趋于均衡。因此随着国内市场分割被打破以及要素流动自由化，产业结构逐步趋于合理。与此同时，城市可通过嵌入GVC提高当地产业集聚程度，
11、推动技术经由地方企业间的生产关联网络向上下游扩散，提高前向和后向关联产业的生产率和技术水平，促进各产业间的平衡发展。因此，提出本文的第二个假说。H2：GVC嵌入度与产业结构合理化之间存在U型曲线关系，即随着GVC嵌入度的加深，产业结构合理化程度先下降后上升。（三）数字经济对GVC嵌入影响产业升级的调节作用数据作为新的投入要素，在经济发展中的作用日益凸显，同时成为驱动全球价值链重构的趋势性影响因素之一。数据要素具有可复制、可快速传播共享、边际成本低等优势，不同于其他生产要素符合边际报酬递减规律，数据要素可无限复制和共享的特征打破了有限要素投入对产出的限制，使得规模报酬递增和无限增长成为可能。以数
12、字技术融入实体经济，可优化GVC嵌入的进口学习效应，加快企业间和产业间的技术扩散，促进产业结构趋于高级化和合理化（图1）。数字经济包括产业数字化和数字产业化两个方面。其中，产业数字化的发展打破了地区间的市场分割，对促进资源要素自由流动、形成国内统一大市场起到了重要作用，有效推动资源要素流向高效产业，加快了产业结构合理化的进程。因此发展产业数字化会强化GVC 嵌入的产业合理化效应。另一方面，发展数字产业化需要投入较多的资本和高水平劳动力，对于经济规模小、资本存量少、高水平人力资源匮乏的城市，可能会通过数字产业的虹吸效应进一步加剧地方产业间的发展差距，不仅不利于产业结构合理化，也因其他产业资源要素
13、的匮乏而不利于整体产业高度的提升。因此，提出本文的第三个假说。H3：数字经济对GVC嵌入的产业升级效应发挥正向调节作用，但对部分欠发达城市GVC嵌入的产业升级效应发挥负向调节作用。二模型构建、变量选取及数据来源（一）模型构建本文将重点考察城市层面上的全球价值链嵌入对产业升级的影响，构建计量模型如下： 其中，下标i表示城市，t表示年份；被解释变量IUit表示产业升级指数，包括产业结构高级化指数IHit和产业结构合理化指数IRit；核心解释变量GVCit表示全球价值链嵌入程度；Xit表示一系列控制变量，包括市场化水平marit、城镇化水平napit、交通基础设施水平 lnfreiit、出口贸易水平
14、exp_gdpit、外商直接投资fdi_gdpit、人力资本水平univit、是否为省会城市capiit等；ui和t分别表示地区和时间固定效应；it为随机扰动项。（二）变量选取1.业升级指数。本文借鉴付凌晖的方法构建产业结构高级化指数。首先构建一组产业层次由低向高排列的三维向量Y1=(1, 0, 0)，Y2=(0, 1, 0)，Y3=(0, 0, 1)；其次构建一组三次产业增加值占GDP 比重的三维向量 Y0=(y1,0, y2,0,y3,0)，然后计算其与Y1，Y2，Y3的夹角1，2和3：其中n=1, 2, 3；最终得到产业结构高级化指数：同时，借鉴韩永辉等的做法构建产业结构偏离指数：其中Y
15、it和Lit分别为i城市在t时期的增加值和从业人数，Yint和Lint分别为i城市n产业在t时期的增加值和从业人数。SRit越趋于 0，意味着产业结构越合理；SRit越大，产业结构越偏离均衡状态。鉴于SRit是负向指标，为方便讨论，本文取其倒数作为产业结构合理化指标：2.全球价值链嵌入度。构建城市层面全球价值链嵌入度指标的步骤如下。第一，借鉴Upward等，将中国工业企业数据库与中国海关数据库合并。第二，区分企业加工贸易和一般贸易，并将HS产品编码转换为BEC产品编码，进一步区分企业进口产品中的纯中间品投入、资本品和消费品。第三，借鉴张杰等考虑贸易代理商的方法，计算产品k经贸易代理商的进口额占
16、总进口额的比重mk，进而估算出企业j的一般贸易实际进口额和加工贸易实际进口额。第四，借鉴吕越等关于GVC嵌入度的微观测度方法，计算企业j层面GVC嵌入度：其中D表示企业国内销售产值，由中国工业企业数据库中的工业销售产值减去出口交货值得到；X0表示企业一般贸易出口额；X表示企业总出口额。第五，通过中国工业企业数据库识别企业所属城市，并构建城市层面GVC嵌入度指标：对于城市国外附加值超出总出口的情况，本文参照吕越等将其GVC嵌入度设为1。3.控制变量。参照已有文献的做法，本文选取控制变量如下：市场化水平（mar），以各城市非国有企业员工数量占城市总就业人数的比重衡量；城镇化水平（nap），以各城市
17、非农人口比重表示；交通基础设施水平（lnfrei），以货运总量（万吨）取对数表示；出口贸易水平（exp_gdp），以城市出口总额占GDP比重衡量；外商直接投资（fdi_gdp），以城市 FDI 占GDP比重衡量；人力资本水平（univ），以城市普通高等学校数量表示；是否为省会城市（capi），若城市为省会城市，capi取值为1，反之为0。（三）数据来源本文将中国工业企业数据库与中国海关数据库进行匹配，计算得到2000-2013年全国 315个城市的 GVC 嵌入度；使用2001-2014 年中国城市统计年鉴，计算各城市产业升级指数、市场化水平、城镇化水平、交通基础设施水平、外商直接投资及人力资
18、本水平；此外，由Wind 数据库计算得到各城市的出口贸易水平。（四）描述性统计分析各变量描述性统计结果如表 1 所示。样本期内，产业结构高级化指数介于 5.265 至 7.570 之间，均值为 6.293；产业结构合理化指数介于 0.034 至 16.009 之间，均值为 1.580。GVC嵌入度介于 0 到 1 之间，均值为 0.145，即各城市出口总额中大约有 14.5%的增加值源于国外，另约有 85.5%的增加值源于国内。三回归结果及分析（一）基准回归结果表 2 报告了城市 GVC 嵌入度对产业升级影响的基准回归结果。其中，模型 1-模型 5 考察了城市GVC 嵌入度对产业结构高级化的影
19、响，模型 6 考察了其对产业结构合理化的影响。在未纳入控制变量、不考虑固定效应且仅考察线性关系时，城市GVC嵌入度的系数显著为正（模型1）。模型2加入解释变量的平方项，城市GVC嵌入度的系数显著为正，平方项系数显著为负，根据Hanns 等对U型关系的判断方法，该模型通过U型关系检验（表 3），即城市GVC嵌入度与产业高级化之间呈倒U型曲线关系。在对模型进行了Hausman检验后，本文根据检验结果采用固定效应对数据进行处理。在模型2的基础上，模型 3控制了时间效应和省份效应，且同样通过U型关系检验。模型 4引入控制变量，结果依然显著，且U型关系依然成立，拐点位于GVC=0.337 之处，即当GV
20、C嵌入度低于 0.337 时，不断加深GVC嵌入度可提升产业高度，而当GVC嵌入度高于 0.337 时，继续加深GVC嵌入度会降低产业高度，由此验证了 H1。样本期内GVC嵌入度均值为 0.145，大部分城市位于拐点左侧，仍处于 GVC嵌入促进产业高级化的阶段。虽然模型 4验证了GVC嵌入度对产业高级化的影响，但可能存在逆向因果问题，地区实现产业升级也会提高其在全球的竞争力，该地区企业或产业可进一步寻求更广泛的海外市场，同时全球竞争力的提高也会增强其企业或产业的价值链治理能力，在全球范围内获取更为优质的中间品投入，进而影响 GVC嵌入度。因此本文将核心解释变量滞后一期进行验证，所得结果如模型
21、5，滞后期的GVC嵌入度与产业结构高级化依然呈显著的倒U型关系。又由于当期产业高级化指数不影响前期GVC嵌入度，从而验证了本文结论。为全面考察产业结构升级的各个维度，模型 6 将被解释变量更换为产业结构合理化指数，结果显示 GVC 嵌入度与产业结构合理化指数之间存在正 U 型曲线关系。该曲线拐点位于GVC=0.267 之处，在拐点左侧，不断加深GVC嵌入度促使产业结构偏离均衡状态，在拐点右侧，继续加深GVC嵌入度促进产业结构趋于合理化，由此验证了H2。样本期内GVC嵌入度均值为 0.145，大部分城市位于拐点左侧，仍处于GVC嵌入促进产业结构不合理的阶段。（二）稳健性检验为进一步验证回归结果的
22、稳健性，本文通过替换核心解释变量与被解释变量指标进行再验证：借鉴徐德云构建新的产业结构高级化指数；参考干春晖等的泰尔指数构建新的产业结构合理化指数；参照Upward 等不考虑贸易代理商问题，计算得到新的GVC嵌入度。在更换解释变量与被解释变量后，GVC 嵌入度与产业高级化依然呈显著的倒 U型曲线关系，与产业合理化呈显著的正 U型曲线关系，且拐点与基准回归的结果较为接近。此外，本文存在遗漏变量、双向因果等可能导致内生性的潜在问题。故参考李锴等、胡艺等的思路，选取各城市至最近沿海港口距离的对数 （distance） 及其平方项 （distance2） 作为工具变量。另外选取各城市 GVC 嵌入度滞
23、后一期项 （lag GVC） 及其平方项 （lagGVC2） 作为工具变量。在控制固定效应和工具变量的双重效应下，GVC 嵌入度与产业高级化呈显著的倒 U型关系，与产业合理化仍呈显著的正U型关系，且估计系数较基准回归更大，说明此前基准回归低估了GVC嵌入度的影响。（三）异质性分析1.沿海城市与内陆城市。由于沿海与内陆的产业政策、对外开放水平、经济规模差异较大，GVC嵌入对产业升级的影响也不尽相同，因此本文依照潘文卿等的方法将全国划分为沿海和内陆地区城市，分别考察不同地区城市的GVC嵌入对产业升级的影响，回归结果如表4所示。其中，模型1结果表明，沿海城市GVC嵌入与产业高级化之间呈显著的倒U型关
24、系，且沿海城市产业高度由上升转为下降的拐点比全国整体水平高出 0.017。模型 3 结果显示，内陆城市GVC嵌入与产业高级化之间为线性关系，且前者系数显著为正，但绝对值较小。即内陆城市GVC嵌入虽显著促进产业结构趋于高级化，但影响有限。模型 2和模型 4 分别考察了沿海和内陆城市 GVC 嵌入度对产业合理化的影响，U 型曲线拐点分别为 0.192 和0.308，即随着GVC嵌入度的加深，沿海城市比内陆城市更早到达产业结构由不合理转为合理的临界点。由此可见，沿海城市依托对外开放的便利区位条件，通过嵌入GVC的进口学习效应和出口竞争效应，为产业升级注入了新动能；而内陆城市由于对外开放水平较低，产业
25、政策、创新政策等与沿海地区有一定差距，通过嵌入GVC影响产业升级的效果有限。2.“四大增长极”城市与非“四大增长极”城市。以长江三角洲区域一体化、粤港澳大湾区、京津冀一体化、成渝地区双城经济圈所支撑的“四大增长极”城市与非“四大增长极”城市在产业、创新政策、人力资本水平、经济发展规模等方面有较大差异，GVC 嵌入的产业升级效应可能有所不同。因此本文将样本划分为“四大增长极”城市与非 “四大增长极”城市，回归结果如表 4所示。模型 5和模型 7结果表明，两类城市GVC嵌入度与产业高级化之间均呈显著的倒U型曲线关系，且“四大增长极”城市的拐点小于基准回归中的拐点，其可能原因为成渝地区双城经济圈在样
26、本中的作用较其他三个区域更为突出。若样本为除成渝地区双城经济圈之外的“三大增长极”，结果与模型 1 一致，说明沿海城市与内陆城市间的差异能更好地解释GVC嵌入对产业高级化影响的异质性。模型 6 和模型 8 结果表明“四大增长极”城市和非“四大增长极”城市GVC嵌入度与产业合理化之间均呈显著的U型曲线关系，且前者的拐点小于基准回归，后者的拐点大于基准回归。由此可见，“四大增长极”城市嵌入 GVC 有利于产业合理化，而非“四大增长极”城市嵌入GVC仍处于不利于产业合理化的阶段；在产业高级化维度上，“四大增长极”城市比非“四大增长极”城市更早到达拐点，其可能原因在于沿海、内陆之间的异质性比增长极、非
27、增长极之间的异质性更显著，能够更好地解释GVC嵌入的产业升级效应。3.行业技术属性。不同技术属性行业的GVC嵌入度对地区产业升级的影响可能同样存在异质性，因此本文按照行业技术属性将样本划分为高、中、低技术行业。首先识别企业出口产品所属行业，其次参照OECD对不同技术属性行业的划分标准，计算分属于三类行业的所有企业GVC嵌入度，最后根据企业所在地汇总至城市层面，得到高、中、低三类技术行业GVC嵌入度的城市面板，回归结果如表 4所示。模型9、模型 11、模型 13结果显示，高、中、低技术行业GVC嵌入度与产业高级化之间均呈显著的倒U型关系，拐点均大于基准回归。模型 10和模型 12表明，高、中技术
28、行业GVC嵌入度对产业合理化无显著影响；模型 14 表明，低技术行业GVC嵌入度与产业合理化之间呈显著的U型关系，拐点大于基准回归。由此可见，所有技术水平行业嵌入GVC均有利于产业高级化，但低技术行业嵌入GVC更多参与装配、组装环节，不利于产业合理化。四扩展性分析：全球价值链嵌入、数字经济与产业升级由前文分析，在进口学习、路径依赖等效应的作用下，GVC嵌入与产业结构高级化、合理化之间存在倒U型和正U型关系。作为产业升级的双刃剑，如何有效发挥GVC嵌入对产业结构高级化和合理化的正向影响，推迟到达产业高度转为下降的拐点，并较早达到产业结构趋于合理的拐点，成为重要且有益的探讨。打造数字经济新优势，协
29、同推进数字产业化和产业数字化转型，以新动能推动新发展是“十四五”时期产业升级的重点方向之一。在数字经济时代，数据作为可复制、共享和快速传播的新要素，对企业进口学习效应和出口竞争效应都将产生深远影响。因此，为探讨在全球价值链数字化重构趋势下，中国各城市嵌入GVC的产业升级效应是否发生了变化，本文接下来将数字经济纳入研究框架，分析其在GVC嵌入度对产业升级的影响关系中起到了何种调节作用。（一）数字经济的调节作用现有关于数字经济测度的研究主要集中于省级数字经济指标体系构建或数字普惠金融指数，限于相关维度数据可得性，较少从城市层面构建。本文在杨慧梅等、段小梅等构建方法的基础上，首先从数字经济投入及产出
30、维度选取五个分项指标共同衡量数字经济发展水平，分别包括：信息传输，计算机服务和软件业从业人员比重，国际互联网用户数，电信业务总量，年末移动电话用户数，邮政业务总量。其次运用主成分分析法得到市级数字经济发展水平（digi）。为衡量数字经济对GVC嵌入影响产业升级的调节效应，本文在基准模型中，加入数字经济、数字经济与GVC嵌入度的交互项：Hanns 等证明调节变量对U型关系的调节作用存在两方面。第一是曲线拐点的移动，由于拐点GVC* = (-1- 3digi)/ (22+24digi)，其移动取决于调节变量digi，因此求拐点对digi的偏导GVC*/digi = 0.5(14-23)/ (2+4
31、digi)2，若14- 23 0，拐点向右移动，若14- 23 0，拐点向左移动 。第二是曲线斜率的变化，当曲线为正 U 型时，若4显著为正，曲线变陡峭，若4显著为负，曲线变平坦；当曲线为倒U型时，若4显著为正，曲线变平坦，若4显著为负，曲线变陡峭。表 5 报告了数字经济的调节作用，图 2 为其更直观的体现，表 5 中模型 1 至模型 6 分别对应图 2-1至图 2-6。其中，模型 1 至模型 3 为产业高级化维度。模型 1 拐点右移说明数字经济推迟了产业高度由上升转为下降的拐点；GVC嵌入度平方项与数字经济的交互项系数显著为负，即倒U型曲线变陡峭，在拐点前数字经济强化了GVC嵌入提升产业高度
32、的影响，在拐点后则加剧GVC嵌入降低产业高度的作用，即数字经济放大了GVC嵌入的产业升级效应和降级效应，这与图 2-1 相符。模型 2 拐点同样右移，但GVC嵌入平方项与数字经济的交互项系数不显著，即沿海城市数字经济同样推迟产业高度转为下降的拐点，但由于沿海城市数字经济发展较快，其对产业高度的影响较全国其他地区更弱。模型3 显示内陆城市数字经济对GVC嵌入促进产业高级化的影响具有显著的负向调节作用。模型 4 至模型6 为产业合理化维度。从拐点移动方向上看，数字经济提前了全国整体和沿海城市产业结构趋于合理的拐点，但推迟了内陆城市的拐点。从曲线斜率变动上看，沿海城市GVC嵌入平方项与数字经济的交互
33、项系数显著为正，而全国整体和内陆城市GVC嵌入平方项与数字经济的交互项系数不显著，表明数字经济仅显著放大了沿海城市GVC嵌入的产业合理化效应。由此可见，数字经济的调节效应具有两面性和异质性。一方面，数字经济推迟了GVC嵌入导致“低端锁定”的拐点，提前了产业结构趋于合理化的拐点；另一方面，数字经济放大了GVC嵌入对产业升级的影响，强化其积极影响，同时加剧其消极影响。此外，数字产业化的门槛较高，内陆城市通常缺乏大量优质资本和劳动力，若盲目发展数字经济可能会导致资源要素流向第三产业，进一步加剧产业结构不合理；而其他行业资源要素的匮乏也不利于整体产业高度的提升。因此沿海城市更易得益于数字经济的调节作用
34、，内陆城市则收获更多的消极影响。由此验证了H3。（二）内陆城市再探究：进口学习还是路径依赖？数字经济为企业进行低成本、高渗透的进口学习创造了条件，理应有利于城市发挥GVC嵌入促进产业升级的机制，但为何内陆城市从中收获更多的消极影响？其进口学习环节是否有所纰漏？为进一步分析其中原因，本部分以产业结构高级化指数为重点，并参考刘维林等的方法探究各地区进口学习的吸收能力，在模型中引入创新指数（innovation）及创新指数与GVC嵌入度的交互项：其中，创新指数innovationit以复旦大学产业发展研究中心的城市创新指数表示。表 6 汇报了不同地区进口学习的吸收能力。模型1结果显示，在控制了城市创
35、新指数对产业高级化的直接贡献 5 的情况下，全国范围的倒U型曲线拐点向左移动，且曲线形状变得更为平坦，即在创新指数的作用下，产业高度下降的拐点被提前，同时GVC嵌入的产业高级化效应被弱化。这表明本土出口企业的吸收能力较弱，未能有效通过进口学习途径吸收中间品所包含的先进技术并促进产业高级化。模型2显示沿海城市倒U型曲线拐点右移且形状变平坦，说明在创新指数的作用下，虽然产业高度下降的拐点有所推迟，GVC嵌入的产业升级空间得到扩展，但GVC嵌入的产业高级化效应被弱化。综合对比模型1、模型2可发现，沿海城市的吸收能力略强于全国整体水平，即沿海城市的吸收能力强于内陆城市。模型3中GVC嵌入与创新指数交互
36、项系数显著为负，同样说明内陆城市吸收能力弱，不仅未能有效吸收中间品附加值所包含的先进技术，甚至产生了路径依赖、逆向技术扩散和人才流失等现象，形成“低端锁定”。模型 4至模型 7考察了不同地区省会与非省会城市的吸收能力差异。模型 4和模型 5结果显示，沿海省会与非省会城市产业高度下降的拐点均向右移动；省会城市倒U型曲线变陡峭，非省会城市GVC嵌入平方项与创新指数交互项系数虽不显著为正，但通过 22%显著性检验，具有一定解释力度，倒U型曲线变平坦。说明在创新指数作用下，沿海省会城市的产业高级化效应得到加强，而非省会城市被削弱，即沿海省会城市的吸收能力强于非省会城市。模型 6和模型 7结果显示，内陆
37、省会城市GVC嵌入与创新指数交互项系数不显著，非省会城市交互项系数显著为负，即内陆省会城市创新指数对GVC嵌入与产业高级化的关系无显著调节作用，而非省会城市创新指数负向调节该关系。由此可见，沿海省会城市进口学习的吸收能力较好，能有效突破低端锁定；沿海非省会城市吸收能力一般，明显弱于省会城市；内陆省会城市吸收能力较弱，对产业高级化并无明显作用；内陆非省会城市吸收能力较差，产生路径依赖、低端锁定等现象。为充分考虑行业技术属性异质性，本文进一步结合行业技术属性考察不同地区的学习效应，回归结果如表 7。模型 1至模型 3显示，在控制了创新指数对产业高级化的直接贡献 5 的情况下，沿海省会城市的高、中技
38、术行业GVC嵌入提前了产业高度转为下降的拐点，低技术行业GVC嵌入则推迟了拐点；虽然GVC平方项与创新指数交互项系数均不显著，但系数符号仍能说明一定问题，高技术行业GVC嵌入在一定程度上弱化了产业高级化效应，中、低技术行业GVC嵌入则强化了产业高级化效应，也即沿海省会城市的低技术行业吸收能力最好，其次是中技术行业，而高技术行业吸收能力最差。模型 4至模型 6结果表明，沿海非省会城市的高、中、低技术行业GVC嵌入均推迟了产业高度转为下降的拐点，但GVC平方项与创新指数交互项系数均为正，说明沿海非省会城市各行业吸收能力较为一般。模型 7至模型 9显示，内陆省会城市的创新指数负向调节高技术行业GVC
39、嵌入与产业高级化的关系，对中技术行业有一定正向调节作用，对低技术行业有较为显著的积极调节作用，即内陆省会城市的低技术行业吸收能力最好，高技术行业吸收能力最差。模型 10 至模型 12 显示，内陆非省会城市高技术行业GVC嵌入提前拐点并显著弱化产业高级化效应；中技术行业GVC嵌入虽推迟拐点，但同样显著弱化产业高级化效应；低技术行业GVC嵌入的产业高级化效应同样被创新指数负向调节。因此在综合考虑行业技术属性后，沿海和内陆省会城市的高、中技术行业吸收能力均较弱，无法有效吸收进口中间品所蕴含的知识技术，唯独低技术行业吸收能力较好，反映出省会城市创新资源配置不合理，向低技术行业倾斜较多，而高、中技术行业
40、内源式突破创新不足，多依赖进口核心零部件，无法适应产业转型升级的需要。沿海非省会城市各属性行业吸收能力较为一般。内陆非省会城市仅中技术行业吸收能力一般，高、低技术行业吸收能力均较差，易形成“低端锁定”。城市间吸收能力的差异可能是其在GVC数字化重构背景下产业升级效应差异的根源，内陆城市吸收能力较差，无法通过发展数字经济优化GVC嵌入的进口学习效应，并促进地方产业结构优化升级。五结论与启示在 GVC 数字化重构背景下，GVC 嵌入的产业升级效应也随之发生变化。本文采用 2000-2013年中国工业企业数据库与中国海关数据库的匹配数据，构建城市层面GVC嵌入度指标，系统考察GVC嵌入度对地方产业升
41、级的影响以及数字经济的调节作用。（一）结论1.城市层面GVC嵌入与产业升级间存在非线性关系。其中GVC嵌入度与产业结构高级化呈倒U型曲线关系，主要由进口学习、出口竞争及路径依赖等多重效应综合影响所致；GVC嵌入度与产业结构合理化呈正U型曲线关系，主要由进口学习、出口竞争及产业集聚等多重效应综合影响所致。为得到稳健结果，本文在更换被解释变量、核心解释变量，以及加入工具变量后，上述结论依然成立。2.数字经济对 GVC嵌入与产业升级间 U型关系的调节作用具有两面性和异质性。数字经济推迟了GVC嵌入导致低端锁定的拐点，提前了产业结构趋于合理化的拐点；且同时强化了GVC嵌入的产业升级和降级效应。沿海城市
42、更易得益于数字经济的调节作用，而内陆城市收获更多消极影响。3.探究各地区城市进口学习的吸收能力后发现，进口学习效应的差异可能是城市间在GVC数字化重构背景下产业升级效应差异的根源。沿海省会城市进口学习的吸收能力最好，其次分别为沿海非省会城市、内陆省会城市、内陆非省会城市。特别是内陆非省会城市吸收能力较差，产生路径依赖、低端锁定等现象。在综合考虑行业技术属性后发现，沿海和内陆省会城市的高、中技术行业吸收能力较弱，唯独低技术行业吸收能力较好，反映出省会城市创新资源配置不合理；沿海非省会城市各属性行业吸收能力较为一般；内陆非省会城市高、低技术行业吸收能力均较差，易形成路径依赖和低端锁定。（二）启示1
43、.城市 GVC 嵌入对产业升级具有“双刃剑”效应，故应关注 GVC 嵌入的进口学习、出口竞争、路径依赖、产业集聚等效应的综合影响，确保GVC嵌入度居于合理适度水平，充分发挥GVC嵌入对产业高级化、合理化的有利影响，弱化不利影响。2.沿海城市应以数字经济作为产业升级的重点方向之一，进一步推动产业数字化和数字产业化转型，有效发挥数字经济对GVC嵌入的产业升级效应的积极调节作用。内陆城市则不可盲目发展数字经济，应依照具体情况分阶段、有秩序地进行产业升级。第一阶段需加快构建完善的基础设施、产业政策、人才政策和创新政策，突破路径依赖和人才流失的困境，提升嵌入GVC的产业升级效应，重点优先发展产业数字化转型；第二阶段再发展数字产业化转型，进一步为内陆城市产业升级注入新动能。3.省会城市应进一步优化创新资源配置，改变原有向低技术行业倾斜的配置模式，重点把握内源式突破创新，为产业升级和经济高质量发展提供内生增长动力。沿海非省会城市应充分发挥区位优势，在寻求差异化发展路线的基础上加强与沿海省会城市之间的技术链接。内陆非省会城市可承接沿海先进产业转移，同时畅通外部循环通道。4.加快构建全国统一大市场，促进资源要素自由流动，加快各城市、地区产业间的关联性，充分发挥企业、产业间技术扩散效应，实现全国整体产业结构的优化和升级。注：注释从略31