數字技術與價值鏈長度：延伸還是縮短？

孫文婷 甘清華

摘?要：本文基于2000—2018年經濟合作與發展組織國家間投入產出表和對外經濟貿易大學全球價值鏈指標數據庫，實證研究數字技術和價值鏈長度之間的關系。研究發現，數字技術與價值鏈長度之間呈倒U型關系，即發展初期數字技術有滯后效應，隨后帶來價值鏈的延伸，當發展體量過大時，發展失調又帶來價值鏈縮短。創新水平和人力資本水平對價值鏈長度起正向促進作用，數字技術通過創新水平和人力資本水平的倒U型關系影響價值鏈長度。同時，由于不同行業特征以及不同價值鏈類型差別，數字技術對價值鏈長度的影響還具有異質性。調節效應表明，作為數字技術應用和發展的高質量體現和成果展示，產業智能化對數字技術與價值鏈長度的倒U型關系也起正向調節作用，產業智能化水平較高時，曲線會變得陡峭且拐點推遲出現，進而促進數字技術的高質量發展，這有助于全球價值鏈的進一步發展。

關鍵詞：數字技術；價值鏈長度；短鏈化；倒U型曲線

中圖分類號：F49；F113??文獻標識碼：A??文章編號：1001-148X（2024）01-0001-11

收稿日期：2023-07-10

作者簡介：孫文婷（1991—），女，江蘇淮安人，博士研究生，研究方向：數字經濟、價值鏈；甘清華（1989—），女，山東鄒城人，博士研究生，研究方向：創新、統一大市場。

基金項目：國家自然科學基金青年項目“城市群空間結構演變的經濟增長效應及影響機制研究：基于模型優化視角”，項目編號：42101183；南京大學長江三角洲經濟社會發展研究中心暨區域經濟轉型與管理變革協同創新中心重大項目，項目編號：CYD-2020018。

一、引言與文獻綜述

技術進步帶來信息成本和運營成本的下降，產品的價值創造由單個國家完成轉變為多個國家間合作完成，產業內分工逐漸向產品內分工發展，生產和貿易網絡在全球范圍內深化形成全球價值鏈，給世界經濟的蓬勃發展帶來了新的契機。然而，中、美貿易沖突的擴大引致?“逆全球化”思潮逐漸加劇、新冠疫情擴大帶來了供應鏈中斷風險、俄烏沖突等地緣政治風險致使經濟進一步動蕩，全球價值鏈出現了縱向縮短、橫向區域化、更加注重價值鏈安全等趨勢。全球價值鏈收縮、生產的“短鏈化”成為全球價值鏈重構的重要表現之一［1-2］。與此同時，數字經濟憑借其發展速度、廣泛的輻射范圍，正在成為推動全球要素資源重組的關鍵力量，并引致全球經濟結構和全球競爭格局發生深刻變化。數字技術的網絡化、去中介化、平臺化等特征顯著改變了價值鏈長度的變化趨勢，為價值鏈縮短提供了技術基礎。這與數字技術的發展有利于分工的深化以及全球價值鏈進一步深化發展的傳統觀念相悖，因此，系統分析數字技術對全球價值鏈長度變化的影響機制，厘清其影響因素并有效應對其變化顯得尤為重要。

早期探討“全球競爭與位階重整”時認為，“重構”是相關經濟主體為保持或提升價值創造單元在國際分工網絡中的競爭地位，進行鏈條或環節的創新、延展、分解、融合、轉移等結構性調整的過程，最終重置本國的價值鏈地位和利益分配規則［3］；現階段“GVC重構”是價值鏈分工在縱向和橫向維度上的“伸”與“縮”及網絡節點的位移，在縱向布局上表現出生產階段的精簡，鏈條縮短，在橫向布局上表現出地理空間的集聚，更加關注價值鏈的安全問題［4］。因此，數字經濟影響價值鏈重構的相關研究可以分為以下三種：一是數字經濟對價值鏈參與度與出口國增加值變化的影響。數字化是全球價值鏈升級的驅動力之一，有助于發展中國家參與高附加值的生產活動，企業的數字化能力對產品復雜度有著顯著的正向影響［5］；數字技術通過降低信息不對稱等路徑促進中國企業出口國內增加值率的提高［6］。二是數字經濟對價值鏈位置、上游度等方面的影響，探索數字技術如何影響價值鏈攀升從而改變國家間貿易利益分配格局。數字經濟滲透通過貿易成本降低與人力資本結構升級雙渠道促進全球價值鏈分工地位的提升；并且認為數字經濟通過技術創新能力與資源配置效率等渠道顯著提升全球價值鏈上游度［7］。三是數字經濟對價值鏈橫向和縱向上伸縮的影響。全球價值鏈的產生主要源于產業間分工向產業內分工和產品內分工的轉化，數字技術能夠打破時空限制促進供需平衡，有助于企業將更多的業務流程離岸外包，世界經濟逐漸形成多層次多維度交織融合的復雜價值鏈網絡；與此同時，信息通信新技術應用下的產業鏈條重構表現變短變快更加智能的特征，這在一定程度上會削弱產業外遷的動力、增強產業回遷的引力［8］。更多的研究關注數字經濟對價值鏈出口增加值以及價值鏈位置的影響，但隨著價值鏈重構的收縮停滯特征凸顯，數字技術對價值鏈縱向及橫向布局的影響亟須厘清。

生產鏈長度即產品生產階段的數量，用增加值被計算為總產出的次數來表示，生產鏈長度越長表示分工越細化，全球價值鏈發展越深化［9］。國內使用產品比例增加、貿易自由化均能延長價值鏈長度［10-11］，而數字服務貿易壁壘通過降低服務要素投入和提高中間品貿易成本等渠道顯著縮短了價值鏈長度，尤其是縮短了上游行業的前向價值鏈長度及下游行業的后向價值鏈長度［12］。數字經濟通過提升生產率水平、降低成本和增強產業關聯等渠道推動價值鏈長度增加，深化價值鏈分工［13-14］。同時，數字化既減少了勞動力成本對整體生產成本的影響，又允許數字企業縮短價值鏈的長度［15］。由此可見，數字技術對價值鏈長度的影響結論并不一致。

通過梳理相關文獻可知，關于數字技術和價值鏈重構方面的研究成果較多，但鮮有從國際角度分析數字技術對價值鏈長度的影響，特別是在短鏈化的國際經濟背景下，實證分析數字技術對價值鏈長度的影響可以為進一步參與國際分工的未來發展提供借鑒意義。本文可能的邊際貢獻如下：（1）將數字技術和價值鏈長度納入同一研究框架，基于價值鏈重構的現實考量，探究數字技術和價值鏈長度的影響。通過引入數字技術二次項證實數字技術和價值鏈長度的倒U型關系，證實了數字技術的不協調發展有可能造成生產的短鏈化并進行異質性分析。（2）探究了數字技術對價值鏈長度影響的機制，證實數字技術通過創新效應和人力資本效應影響價值鏈長度。（3）進一步探究了產業智能化對價值鏈長度以及數字技術和價值鏈長度倒U型關系的影響，發現產業智能化是數字化發展的高質量成果的體現，可以使價值鏈長度的拐點向右移動，有助于價值鏈的深化。

二、理論分析與研究假設

（一）數字技術對價值鏈長度的影響

在數字技術發展初期，數字經濟規模效應和網絡效應還未充分凸顯，數字技術對價值鏈長度的促進作用存在滯后性。隨著數字技術進一步發展，數字技術并不從屬特定國家和特定行業的特點使其技術溢出效應顯著，數字技術打破了交流溝通的時間和空間界限，為全球分工提供了技術支持。數字要素的普遍使用使降低成本效應和提高效率效應更加凸顯。數字技術促使更多價值鏈的參與主體以不同的方式參與到全球分工中來，功能分離和空間分離實施的技術基礎得到保證，全球生產活動價值鏈鏈長得到延伸。

當數字技術的投入和使用進入“超速”階段，數字技術和全球經濟發展、社會發展之間出現失調，數字技術延伸價值鏈長度的作用逐漸被削弱。這主要表現在兩個方面：一是價值鏈向“數字價值鏈”轉變。數字技術能夠改變生產模式和價值鏈治理模式，為價值鏈業務分散程度的降低提供技術支持，從而縮短價值鏈長度。在生產模式方面，模塊化技術帶來的技術進步改變了傳統的生產工藝、融合了部分生產工序，從而減少了生產環節，驅動生產的“短鏈化”。對于生產過程的前期，數字技術可以減少新產品的開發周期，幫助企業簡化采購流程，機器學習等技術可以彌補人力學習周期過長的不足，有利于企業迅速做好生產準備工作；在生產過程中期，以3D打印技術為典型代表的分布式生產方式，能夠將部分項目的生產流程縮短近95%，弱化“功能分離”縮短價值鏈長度，同時3D技術作為一種柔性生產方式，可以代替一部分人力勞動，為發達國家的制造業回流提供技術基礎；在生產階段的后期，信息和通信技術可以通過提高生產計劃、物流、庫存管理和設備維護的效率，特別是通過將來自不同組織的數據集成到一個連貫的系統中來優化業務運作［16］，實現簡化流程和環節縮短價值鏈長度。在價值鏈治理方面，數字技術應用的表現之一平臺經濟改變了價值鏈的治理模式，使價值鏈治理模式由傳統的消費者驅動或生產者驅動轉變為平臺驅動［17］。平臺驅動模式帶來的去中介化使得原有的生產鏈模式由層層遞進的長鏈條模式變為扁平的網絡化模式；同時，已有研究表明，平臺企業作為原生數字企業，具有較強的價值捕獲能力，平臺企業的橫向、縱向戰略整合加速了行業寡頭和壟斷趨勢的形成［18］。扁平的網絡化模式和壟斷趨勢的形成都會驅動短鏈化的產生。二是在這階段經濟體不再尋求一貫的擴張發展，部分發達國家以及某些特定行業掌握核心技術反而致力于向價值鏈高端發展以獲得更多增加值，將數字技術應用于價值鏈安全和價值鏈韌性的培養和建立。因此，具有數字技術優勢的國家和行業更傾向于直接將數字技術應用于改變生產模式和治理模式，避免技術成果的外溢以尋求盡快占據優勢地位，并利用數字技術優勢實施兼并和壟斷、建立進入門檻。企業通過數字技術提高生產率來彌補生產成本和貿易成本后才會選擇出口，使得數字技術本身的“逆全球化”特征更加明顯?；诖?，本文提出以下假設：

H1：數字技術對價值鏈長度的影響隨數字技術水平的提高呈現延伸效應向縮短效應轉變的倒U型結構。

（二）數字技術影響價值鏈長度的機制分析

1.創新效應。創新水平的提升可以提高價值鏈主體之間的關聯程度，從而深化價值鏈分工，延長價值鏈長度；由于數字技術對創新水平的影響呈倒U型關系，因此數字技術通過創新效應影響價值鏈長度。

創新水平的提升能夠延長價值鏈長度體現在以下兩個方面：一是創新水平的提升有助于增強價值鏈關聯程度。在企業方面，數字技術在遠程交流等方面的應用既為企業間的合作打破時間和空間的限制，也為空間分離提供了可能的技術條件和風險控制渠道。上游企業通過數字技術可以更加便捷地發現下游客戶，為客戶提供柔性定制服務；下游企業通過數字技術能夠尋求到更符合自身要求的供應商；在產業方面，數字技術有助于模糊制造業和服務業的邊界，制造業數字化有助于制造業向上下游環節延伸，服務業數字化有助于發展生產性服務業，制造業和服務業的融合可以推動產業鏈條的延長。二是創新水平的提升有助于做大“蛋糕”，擴大體量。生產組織方式和產出模式的變革創新，可以推動價值鏈參加主體數量的增加。在企業方面，中小企業利用數字技術深耕細分行業，掌握絕對優勢成為隱形冠軍。數字技術在電子商務領域的應用既有助于中小賣家參與交易，催生出大批個人店鋪，又能幫助“網紅”“主播”等職業在社交領域成為一股新興力量。生產鏈上參與主體的增加有助于生產鏈延展。在產業方面，創新水平提升不僅有利于催生出人工智能等新興行業，促進戰略性新興產業高質量發展，也給傳統行業帶來新的活力。參與主體和活動節點的增加均能促進生產活動的功能分離，擴大經濟總量，從而帶來價值鏈的延展。

但是，數字技術作為一種要素加入生產函數，在邊際遞減規律作用下，持續增加數字要素投入將導致單位投資效用下降［19］。數字技術對創新效應的影響是一個不斷演化的過程，呈現“創新潛力滯后—創新融合釋放—創新績效牽制”的倒U型非線性變化軌跡［20］。

2.人力資本效應。人力資本越豐富，參與價值鏈的優勢越明顯，生產分工越深入，價值鏈長度越長，但是數字技術對人力資本水平的影響呈現倒U型關系，因此數字技術通過人力資本效應影響價值鏈長度。

對于發展中國家而言，勞動力比較優勢一直是參與國際分工的切入點之一，發達國家將附加值低的勞動密集型生產環節外包給發展中國家，發展中國家憑借廉價的勞動力資源參與分工獲取相應利益［21］。同時，人力資本的“干中學”帶來巨大的正外部性，推動發展中國家更好地加入國際分工，延長價值鏈長度。對于發達國家而言，創新型人力資本有助于獲取更多附加值，占據價值鏈高端環節，將其他環節離岸外包至其他國家，從而延長價值鏈長度。有關數字技術對勞動力的影響主要分為兩種：一種是數字技術的發展對勞動力產生互補效應，數字技術的使用有利于降低成本、提高效率，從而帶來規模擴張或產生新的業態，由此增加了對勞動力的需求；另一種是數字技術對勞動力產生替代效應，自動化和智能化應用取代了一部分勞動力崗位，且帶來業內競爭的加劇，使得部分企業被淘汰，從而減少了對勞動力的需求。替代效應和互補效應的同時存在導致數字技術對勞動力需求不是線性的，與庫茲涅茨提出的工業化進程中經濟發展與收入差距的倒U型曲線假說具有相同特征［22］。因此，本文提出以下假設：

H2：數字技術通過創新效應和人力資本效應影響價值鏈長度。

（三）關于產業智能化的調節作用

產業智能化對數字技術影響價值鏈長度的調節效應表現在兩個方面：一是對倒U型曲線的陡峭程度的影響，曲線越陡峭，說明產業智能化起正向調節作用，反之為負向調節作用。二是產業智能化對拐點的作用，拐點向左移動說明使得“短鏈化”的拐點提前到來，向右移動說明推遲“短鏈化”拐點的到來。

產業智能化能夠強化數字技術與價值鏈長度的倒U型關系，并且延遲“短鏈化”的到來。產業智能化是指應用以工業機器人為主的現代智能化工具和方法，提高生產效率，增強經濟水平。產業智能化發展是數字技術的進一步具體應用，是數字經濟高質量發展的靶向路徑，工業機器人的使用對勞動力的正向調節主要表現為以下兩點：一方面，當數字技術水平較低時，數字技術的創新效應和人力資本效應很難發揮作用，此時，工業機器人的使用智能化能夠通過提高產品質量促進技術接受度較高的國家、自動化高的行業、競爭激烈的行業的全球價值鏈攀升，提高價值鏈長度［23］，強化了數字技術對全球分工深化的影響。另一方面，隨著數字技術水平的進一步提高，價值鏈長度達到一定程度時，出于大國競爭形勢的影響，價值鏈發展重點轉向安全和韌性，數字技術推動簡化工序以及減少外包，此時，智能化水平的勞動替代效應更加明顯，發達國家能夠使用機器人進行自動化生產減少了外包，加快了外包回流的速度［24］，強化了數字技術的“短鏈化”效應。同時，產業智能化作為信息化和工業化融合的典型表現，產業智能化能夠緩解數字技術使用初期的滯后效應，促使從延伸價值鏈向縮短價值鏈的拐點向右移動。因此，本文提出以下假設：

H3：產業智能化對數字技術與價值鏈長度的倒U型結構起正向調節作用，使得拐點向右移動。

三、研究設計

（一）模型設定與變量選取

本文要研究的核心問題之一是探究數字技術對價值鏈長度的影響，結合相關理論分析，設定以下面板模型：

PLijt=β0+β1lnDIGijt+β2lnDIGijt2+βcZ+μi+μj+μt+εijt??（1）

其中i代表不同經濟體，j代表行業，t代表時期，被解釋變量PL表示一個經濟體不同部門的總生產長度，反應價值鏈的長度，具體測算方法在下文進行詳述。lnDIG表示數字技術水平，測算方法也在下文詳述。同時，考慮到數字技術對價值鏈長度的影響未必是線性的，引入數字技術的二次項lnDIG2。Z為控制變量，主要包括經濟體—行業—年份三個維度的變量（Zijt）和經濟體—年份兩個維度的變量（Zit），具體有：（1）出口國內增加值（lnDVA），按照本土效應，一國某行業的國內增加值越大，表明該行業越具有比較優勢，從而通過外包等方式進入國際市場，進而影響價值鏈長度。（2）國內生產總值（lnGDP），一個國家的GDP影響生產工藝的改進，從而改變生產環節的順序和環節。（3）制造業占比（IND），不同的產業結構使得不同企業在價值鏈上下游的集聚不同，制造型產業向服務型產業轉變有利于企業更接近需求端，從而影響生產階段。（4）開放程度（OPEN），使用出口占GDP的比重衡量。對外開放程度影響生產在全球不同國家之間的分布，從而影響價值鏈長度。（5）教育水平（EDU），通過高等教育入學率來衡量，是重要的人力資本相關變量，能夠影響專業化水平，促進外包的發生。μi、μj和μt分別為經濟體、行業和時間固定效應，ε為隨機擾動項。

（二）核心變量測度

1.被解釋變量：價值鏈長度（PL）。從s國的i行業到r國j行業最終產品的增加值的平均生產長度為：

PLvy=V︿BBY︿V︿BY︿（2）

其中V是GN×1的直接增加值系數向量，B=（I-A）-1，是里昂惕夫逆矩陣，Y是GN×1的最終產品列向量。將矩陣PLvy沿著橫向相加，可得到前向聯系的平均生產長度PLv，衡量不同行業每一單位增加值引致的總產出，表示行業要素投入到最終消費的生產階段數。前向生產鏈越長，說明該行業下游生產階段越多。將矩陣PLvy沿著列向加總，得到一個行業的最終消費品引致的中間投入，即基于后向聯系的平均生產長度PLy。后向價值鏈生產長度衡量了最終產品的單位價值所誘發的所有上游行業的總中間投入。后向生產鏈越長，最終產品在具有的上游生產階段就越多。本文將前向聯系的生產長度和后向聯系的生產長度取平均值，形成本文的被解釋變量：

PL=（PLv+PLy）/2（3）

圖1顯示了2000—2018年前向聯系價值鏈長度、后向聯系價值鏈長度以及兩者的均值的變化趨勢。以兩者均值所代表的價值鏈長度為例，可以看出2000—2008年，經歷了下降之后，總體呈現上升趨勢，其價值鏈長度上升了37%?？赡苁芙鹑谖C的影響，2009年的價值鏈長度比2008年下降了15%，之后到2018年一直呈現曲折緩慢下降的趨勢。從整體來看，2018年和2000年相比，價值鏈的長度是增加的，表明盡管世界經濟的發展趨勢是全球化，價值鏈的趨勢是延伸發展，但仍然表現為價值鏈變短的收縮態勢。

圖1?2000—2018年價值鏈長度趨勢圖????????????圖2?代表行業價值鏈長度

生產鏈可以分為三個部分，分別為：PLD表示從一個行業到另一個行業國內生產長度；PLRT表示傳統貿易的雙邊生產長度；PLGVC表示全球生產活動的雙邊長度。PLGVC又可以分為簡單全球價值鏈PLGVCS和復雜全球價值鏈PLGVCD和PLGVCF。圖2?展示了C06食品飲料煙草、C07紡織及紡織品、C11化學和化學制品、C13塑膠與塑料制品、C16金屬制造品、C17電腦電子產品、C18電氣設備、C20機動車與掛車半掛車等八個代表性制造業的價值鏈長度比較。八個行業均是全球價值鏈長度大于國內價值鏈長度，復雜價值鏈長度大于簡單價值鏈長度，這是因為全球活動的價值鏈涉及不同的國家以及更多的中間品貿易，而將中間品再次投入生產導致多次過境的復雜價值鏈長度必定大于增加值僅過境一次的簡單價值鏈長度。同時，還可以看出，化學和化學制品行業的價值鏈長度最長，為290，其次為橡膠和塑料制品的261；紡織和紡織品行業的價值鏈長度最短，為208，其次為食品飲料煙草行業的211。低技術行業的價值鏈較短，可能因為其生產技術已經成熟穩定，工序相對簡單；而中技術行業的價值鏈較長，可能因為這些行業多作為中間品，會經過多次跨境再投入生產。

2.解釋變量：數字技術（lnDIG）。本文借鑒王彬等（2023）測算產業數字化的方法［25］，以投入為導向使用V︿BY︿矩陣測算各經濟體各行業的數字技術投入量，V︿BY︿矩陣沿著列向的元素，指各經濟體各行業生產要素增加值在各經濟體各行業產品生產過程中的來源分布狀況，表現為某經濟體某行業使用各經濟體各行業要素進行生產而產生的增加值。因此，將“高數字強度行業”投入到各行業使用的量即為數字技術使用量，即公式（4）：

DIG=∑Ns=1V︿siBsrijYrj?（4）

其中i為高數字強度行業。參考Calvino?等（2018）［26］對“行業數字強度”的分類，選定以下行業為高數字強度行業：C17電腦、電子和光學設備、C20機動車與掛車半掛車、C21其他運輸設備、C34通訊業、C35信息技術和其他信息服務業、C36金融和保險業、C38科學技術行業、C39管理和支持服務以及C44其他服務業。本文的解釋變量采取對數字技術取對數的方式，lnDIG=ln?（DIG+1）。

（三）數據來源與處理

本文數據主要來自2000—2018年經濟合作與發展組織國家間投入產出表（OECD?ICIO?Tables）、對外經濟貿易大學全球價值鏈指標數據庫（UIBE?GVC?Index）、世界銀行的世界發展指數數據庫（WDI）以及國際機器人聯合會（IFR）數據庫。其中，數字技術指標來源于經濟合作與發展組織（OECD）國家間投入產出表，主要用于測算不同經濟體不同行業的數字技術使用水平，該投入產出表共包含66個經濟體，考慮到數據可得性，本文去掉臺灣省，選擇65個經濟體；共劃分為45個行業，其中C01—C05為第一產業，C06—C22為制造業，C23—C45為服務業。價值鏈長度指標來源于UIBE公布的OECD國家間投入產出表價值鏈長度，其中包括前向聯系生產長度、后向聯系生產長度以及前向和后向聯系的國內價值鏈長度、傳統貿易價值鏈長度和全球價值鏈長度，經濟體和行業的選擇與OECD國家間投入產出表一致?？刂谱兞恐嘘P于出口國內增加值指標來源于UIBE?GVC?Index，其他控制變量包括穩健性分析中使用的控制變量均來自WDI。調節效應中使用的產業智能化數據來源于IFR，該數據提供國家—行業年份的機器人安裝量和保有量。主要變量的描述性統計如表1所示。

四、實證結果分析

（一）基準回歸

為檢驗數字技術對價值鏈長度的影響，對方程（1）進行固定效應檢驗，控制經濟體—行業—年份三個維度。表2報告了數字技術對價值鏈長度的基本回歸結果。表2的列（1）中沒有加入控制變量，列（2）加入控制變量，結果顯示數字技術的一次項系數為00185，二次項系數為-00015，均在1%的水平上顯著。結果顯示，數字技術對價值鏈長度的效應呈現倒U型關系，表明數字技術對價值鏈“短鏈化”的影響存在一個閾值，當數字技術的水平未達到閾值，數字技術顯著促進價值鏈延伸，超過臨界值后，數字又導致價值鏈長度變短。為了對數字技術和價值鏈的倒U型關系進行檢驗，使用Hanns等（2016）［27］的方法進行檢驗。每一列底部列出了U型檢驗的結果，可以看出U型關系仍然存在。檢驗結果顯示，lnDIG的拐點為6122，在取值范圍［0，13856］內，即當數字技術水平低于6122時，不斷增加數字技術要素的使用會深化價值鏈連接；而當數字技術水平高于6122時，繼續增加數字技術要素的投入使用會帶來全球生產的短鏈化，由此驗證了假設H1和假設H2。樣本期內大部分經濟體的各行業位于拐點左側，表明當前發展階段，數字技術的發展進一步促進產業內分工和產品內分工，提高分工復雜度，延伸價值鏈長度。

在控制變量方面，出口國內增加值的系數在1%水平上顯著為正，說明國內增加值可以促進價值鏈長度延伸，主要是因為國內增加值越高越有利于發揮本土優勢進行外包，從而使價值鏈延長。國內生產總值對價值鏈長度的系數在1%水平上顯著為負，這可能是因為國內生產總值較高的國家多為發達國家，具有較成熟、簡化的工序，價值鏈長度較短。制造業占比的系數在1%水平上顯著為正，表明制造業占比越高，價值鏈長度越長，這可能是因為和服務業相比，制造業的加工生產環節更復雜，生產工序更多。開放水平的系數在1%水平上顯著為正，說明開放水平越高，越有可能進行中間品的進口、加工再出口，復雜全球價值鏈越發達，價值鏈長度越長。教育水平對價值鏈長度的影響系數為負，但不顯著?？刂谱兞康挠绊懪c預期相符。

（二）內生性問題的處理

盡管在基準回歸中，已經通過控制國家層面、行業層面、年份層面的控制變量以及三個維度的固定效應等方法減小內生性的影響。為了進一步緩解內生性問題，本文采用滯后期工具變量方法，即以數字技術和其二次項的滯后一階以及滯后二階作為當期數字技術及其二次項的工具變量。同時為檢驗所選取的工具變量的有效性，本文進行相關工具變量檢驗?；貧w結果如表2列（3）—（4）所示，列（3）為一階滯后項作為工具變量的回歸結果，lnDIG的系數為00220，在1%水平上顯著，lnDIG2的系數為-00017，在1%水平上顯著，且通過了Kleibergen-Paap?rk?LM識別不足檢驗，在1%的水平上拒絕了原假設“工具變量識別不足”，并且通過了Kleibergen-Paap?rk?Wald?F弱工具檢驗，檢驗值51000遠大于Stock-Yogo檢驗10%水平上的臨界值703。列（4）報告了二階滯后項作為工具變量的回歸結果，lnDIG的系數為00223，在1%水平上顯著，lnDIG2的系數為-00018，在1%水平上顯著，同樣通過工具變量識別不足檢驗和弱工具檢驗。內生性檢驗的結果再次驗證了數字技術和價值鏈長度的倒U型關系。

（三）穩健性檢驗

1.更換控制變量

將回歸模型的控制變量變為人均國內生產總值的對數（lnPGDP）、服務業占比（SER）以及政府對研發活動的投入（GOV）后，回歸結果見表3的列（1），數字技術一次項系數為0089，二次項系數為-00055，均在1%水平上顯著。且拐點為810在樣本取值范圍內，通過U型關系檢驗。因此，數字技術對價值鏈長度的倒U型關系是穩健的。

2.更換被解釋變量

使用平均生產步長（APL）代替原有價值鏈長度的指標作為被解釋變量，計算方法為前向聯系的平均生產步長和后向聯系的平均生產步長的均值，結果如表3的列（2）。數字技術一次項系數為00182，二次項系數為-00006，均在1%水平上顯著。數字技術對價值鏈長度的倒U型關系是穩健的。

3.改變樣本范圍

2008年是價值鏈發展歷程中比較重要的一年，全球金融危機直接引起了價值鏈的重塑。金融危機對價值鏈長度的影響主要表現在兩個方面：一是金融危機直接造成的破產、停工使生產活動不再連續，價值鏈出現短暫的停滯；二是各經濟體的風險防范意識更加強烈，發達國家采取措施促進制造業回流，發展中國家可能更進一步被鎖定在價值鏈低端，甚至和全球價值鏈斷裂。本文改變實證分析的樣本范圍，選擇金融危機發生之前的2000—2007年進行回歸，結果見表3的列（3），數字技術一次項系數為00104，二次項系數為-00011，均在1%水平上顯著。通過U型檢驗，結果是穩健的。

4.縮尾檢驗

數據測算過程中可能存在一定的誤差導致變量中存在異常值。為了解決這一問題，本文對解釋變量和被解釋變量采取1%、99%分位數縮尾處理并再次回歸，回歸結果見表3的列（4）。其中，數字技術一次項系數顯著為-0029，二次項系數顯著為0007，拐點為254，在樣本取值范圍內，通過U型檢驗。因此數字技術對價值鏈的倒U型關系是穩健的。

5.動態效應檢驗

考慮到數字技術的解釋變量對價值鏈長度的影響可能存在滯后性，選取價值鏈長度的滯后一期（L.PL）和滯后兩期（L2.PL）作為解釋變量，引入方程進行回歸，同樣進行國家、行業和年份多維控制，回歸結果見表3的列（5）和列（6）?？梢园l現，價值鏈長度滯后一期估計系數為0948，通過1%水平上顯著性檢驗；數字技術的估計系數為00034，數字技術二次項的估計系數為-00003，通過1%水平上顯著性檢驗。價值鏈長度滯后兩期的估計系數顯著為正，數字技術滯后一期和滯后兩期的系數分別顯著為負數和正數，通過U型檢驗。說明價值鏈長度存在累計效應，數字技術對價值鏈的影響仍然與前文結果一致，具有穩健性。

（四）異質性分析

1.行業異質性分析

樣本中包括45個行業，其中C01—C05為農林牧漁和采礦業，C06—C22為制造業，C23—C45為服務相關行業。數字技術對不同行業價值鏈長度影響也不同。對三個行業分別進行回歸，結果詳見表4。結果顯示，第一產業中數字技術要素的投入水平和價值鏈長度呈負相關，這說明數字技術的提升能夠縮短這些行業的價值鏈長度，這可能是因為傳統產業的生產要素相對比較落后，數字技術帶來的技術進步促使技術更新迭代，從而精簡了生產流程。比如數字技術賦能農業的機械化生產和集約化運營，使得農業生產的種植采摘流程簡化，甚至與接下來的物流運輸環節無縫銜接，縮短了產業鏈。數字技術對制造業價值鏈長度的系數顯著為正，數字技術二次項和制造業價值鏈長度之間的系數不顯著，說明數字技術的發展促進制造業價值鏈的延伸。這可能是因為數字技術的發展有利于制造型企業提高生產效率，降低生產成本，為制造型企業與上下游企業建立更多的聯系、參與更多的生產環節提供技術支撐。在服務業方面，數字技術一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，且拐點為5596，在樣本區間［013809］中，所以數字技術和服務業價值鏈長度呈現顯著的倒U型關系，與整體樣本一致。這可能是因為在數字技術發展初期，數字技術整合了服務業各種分散的資源，將低頻需求的服務集合起來形成規模效應，從而延伸了服務業價值鏈，隨著該技術在此行業內普及，企業不再將該技術致力于業務擴張，而是尋求更多的增加值獲取，價值鏈長度由延伸向縮短轉變。

2.價值鏈類別差異性分析

根據生產鏈的定義，生產鏈長度可以分為國內價值鏈長度、傳統貿易價值鏈長度和全球價值鏈長度，且分別使用數字技術對這三種價值鏈長度進行回歸，結果見表5。結果表明，數字技術與國內價值鏈的長度呈負相關，當數字技術水平越高，國內價值鏈長度就越短，這可能是因為數字技術剛發展時，由于國內市場更易于數字技術的應用使得生產的工藝流程創新，交流的便利性使得區域間的合作更加緊密，導致價值鏈縮短。同時，數字技術打破了時間和空間的界限有助于生產運營活動在更廣泛的空間中進行，使得企業致力于全球價值鏈的發展；數字技術發展與傳統貿易價值鏈長度之間呈現顯著的倒U型關系，即數字技術先促進價值鏈的延伸再導致價值鏈縮短；數字技術與全球價值鏈長度呈U型關系，當數字技術小于5759時，數字技術的發展促使全球價值鏈的縮短，當數字技術大于拐點值，數字技術的發展使得全球價值鏈長度延長。這是因為在數字技術發展初期，更多的發達國家更多地占據數字技術優勢地位，建立進入門檻，將數字技術水平較低的發展中國家俘獲在價值鏈低端，使其擁有較短的價值鏈長度。隨著數字技術的發展，其降低成本效應和提高效率效應開始凸顯，不同經濟體均利用數字技術參與全球生產，由此使得價值鏈長度延伸。

五、進一步研究

（一）數字技術影響價值鏈長度的機制檢驗

前文考察了數字技術對價值鏈長度的影響效應，為了進一步揭示數字技術影響價值鏈長度的路徑，本文借鑒Edwards?和Lambert（2007）的方法使用中介效應模型進行檢驗［28］，具體見公式（5）—（6）。

PLijt=γ0+γ1lnDIGijt+γ2lnDIGijt2+γ3M+γ4lnDIGijt×M+γcZ+μi+μj+μt+εijt（5）

M=δ0+δ1lnDIGijt+δ2lnDIGijt2+δcZ+μi+μj+μt+εijt?（6）

根據前文理論分析，選用創新水平（INNOV）以及人力資本水平（LAB）作為中介變量。公式（5）可以檢驗出價值鏈長度與數字技術一次項、二次項、作為中介的創新水平和勞動力水平以及數字技術和中介變量交互項之間的效應；公式（6）可以檢驗出數字技術對創新水平和勞動力水平的非線性關系。對于創新水平的衡量，本文采取企業和居民申請的項目之后取對數來測算；人力資本水平使用勞動者人數占總人口的比例來測算。創新水平的中介效應回歸結果見表6的列（1）—（2）?？梢钥闯鰯底旨夹g與創新水平之間呈倒U型關系，納入INNOV及其與DIGE的交互項后，?INNOV的系數顯著為正，交互項顯著為負數，表明創新水平能促進價值鏈長度延伸，數字技術通過與創新水平的倒U型關系影響價值鏈長度，但是數字技術和創新的交叉項與價值鏈長度的關系不顯著，創新與價值鏈長度的關系不受數字技術的影響。人力資本水平的中介效應回歸結果見表6的列（3）—（4）。列（3）結果顯示，數字技術一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，表明數字技術和勞動力水平之間存在倒U型關系。列（4）的結果納入了人力資本水平和數字技術的交互項，人力資本水平對價值鏈長度起正向促進作用。本部分研究表明創新水平和人力資本水平是數字技術影響價值鏈長度可能的中介變量。

（二）產業智能化的調節效應檢驗

為了驗證假設H3，探究產業智能化在數字技術影響價值鏈長度中所發揮的作用，本文構建了以下模型：

PLijt=γ0+γ1lnDIGijt+γ2lnDIGijt2+γ3lnDIGijt×lnROBit+γ4lnDIGijt2×lnROBit+γcZ+μi+μj+μt+εijt（7）

其中，i代表不同經濟體，j代表行業，t代表時期，本文將65個行業分為第一、第二和第三產業，使用國際機器人聯合會（IFR）數據庫中的工業機器人保有量（ROB）來定義產業智能化水平。調節變量在U型關系中的調節作用表現在兩個方面：一是曲線斜率的變化，利用lnDIGijt×lnROBit和lnDIGijt2×lnROBit的系數表示，當前者和后者的系數分別顯著為負數和正數時，表明產業智能化對數字技術和價值鏈長度的U型關系有加強作用，產業智能化水平越高，數字技術和價值鏈長度之間的U型關系越陡峭；相反，當系數分別顯著為正數和負數時，說明產業智能化對兩者的U型關系有削弱作用，產業智能化水平越高，數字技術和價值鏈長度之間的U型關系越平坦。二是曲線拐點的移動，當γ1γ5-γ2γ4>0時，拐點向右移動；當γ1γ4-γ2γ3<0時，拐點向左移動。表6的列（5）報告了全部樣本產業智能化的調節效應檢驗結果。結果顯示，lnDIGijt×lnROBit的系數顯著為負，lnDIGijt2×lnROBit的系數顯著為正，說明U型關系變得陡峭。在拐點之前，產業智能化加強了數字技術延伸價值鏈長度的影響；在拐點之后，也加強了數字技術縮短價值鏈長度的影響，即產業智能化強化了數字技術的短鏈和延長鏈的效應。同時，γ1γ4-γ2γ3>0，拐點向右移動，說明產業智能化推遲了價值鏈長度由延伸向縮短的轉變，由此可見，產業智能化的調節作用是一致的。產業智能化不僅推遲了數字技術導致短鏈化的拐點，還強化了數字技術對價值鏈長度影響的程度。

六、結論和建議

本文利用2000—2018年65個經濟體的面板數據，檢驗了數字技術和價值鏈長度的非線性關系，分析了不同行業和不同類型價值鏈從縮短到延伸的拐點，探討了產業智能化和創新水平對數字技術—價值鏈長度關系的調節效應，并進行了地區異質性分析。主要結論如下：第一，數字技術與價值鏈長度之間存在倒U型關系，在使用工具變量、更換控制變量、更換被解釋變量、更換樣本范圍、縮尾檢驗和動態效應檢驗之后，倒U型關系依然穩健。這說明，數字技術的發展能夠促進全球生產分工，延伸價值鏈長度。第二，不同行業以及不同價值鏈類型的倒U型關系具有異質性，數字技術對不同技術水平的制造業和不同的全球價值鏈長度的影響也不同。第三，數字技術通過創新水平和人力資本水平影響價值鏈長度變化，產業智能化能夠促進價值鏈延伸，并且使得價值鏈由延伸向短鏈化轉變的拐點向右移動，有利于全球價值鏈的復雜化和深化發展。

基于以上結論，對我國經濟發展提出以下政策建議：第一，繼續強力發展數字技術，更加深入地參與國際分工，通過促進價值鏈長度延伸來獲取更多增加值［29］。這不僅需要加強計算機、信息技術等基礎數字技術行業的發展，也需要發展其他高強度數字技術行業，比如交通工具、金融和保險以及科學技術等行業。第二，遵循差異化原則，根據具體情況實施不同政策。對于處在延伸效應的行業和地區，引導數字技術和價值鏈深化的同步發展；對于處于縮短效應的行業和地區，對數字技術發展進行結構性調整，實現數字技術和深化全球價值鏈的協調均衡發展［30］。第三，強化數字技術的高質量發展及數字技術應用的成果產出。推動數字技術向數智化方向發展，積極推動工業機器人的高滲透率，加強人工智能在各行業的應用。

參考文獻：

［1］?張輝，吳尚，陳昱.全球價值鏈重構：趨勢、動力及中國應對［J］．北京交通大學學報（社會科學版），2022，21（4）：54-67.

［2］?周禛.全球產業鏈重構趨勢與中國產業鏈升級研究［J］．東岳論叢，2022，43（12）：129-136.

［3］?MilbergW，?Winkler?D.?Trade?Crisis?and?Recovery：?Reconstruction?of?Global?Value?Chain?Policy?Research［R］．?Working?Paper，2010.

［4］?宋怡茹，喻春嬌，白旻.中國高技術產業如何參與全球價值鏈重構？［J］．科學學研究，2021，39（9）：1564-1573+1603.

［5］?Karishma，?B.?Digital?Technologies?and?“Value”?Capture?in?Global?Value?Chains：?Empirical?Evidence?from?Indian?Manufacturing?Firms［R］．WIDER?Working?Paper，?2019.

［6］?沈國兵，袁征宇.互聯網化對中國企業出口國內增加值提升的影響［J］．財貿經濟，2020，41（7）：130-146.

［7］?齊俊妍，任奕達.數字經濟發展、制度質量與全球價值鏈上游度［J］．國際經貿探索，2022，38（1）：51-67.

［8］?戴翔，?張雨，?劉星翰.?數字技術重構全球價值鏈的新邏輯與中國對策［J］．?華南師范大學學報（社會科學版），?2022（1）：?116-129+207.

［9］?Wang?Z，?Wei?S?J，?Yu?X?D.?Characterizing?Global?Value?Chains：?Production?Length?and?Upstreamness［R］．NBER?Working?Paper，2017.

［10］馬風濤，李俊.制造業產品國內增加值、全球價值鏈長度與上游度——基于不同貿易方式的視角［J］．國際貿易問題，2017（6）：129-139.

［11］黃新飛，彭杰，趙一佳.貿易自由化、全球價值鏈與資源配置效率［J］．東南大學學報（哲學社會科學版），2022，24（2）：48-60+147.

［12］趙曉斐，何卓.數字服務貿易壁壘與價值鏈長度［J］．中南財經政法大學學報，2022（3）：139-150.

［13］劉宇英，盛斌.數字經濟與全球價值鏈國內鏈長［J］．財經研究，2023，49（4）：35-49.

［14］楊仁發，鄭媛媛.數字經濟發展對全球價值鏈分工演進及韌性影響研究［J］．數量經濟技術經濟研究，2023，40（8）：69-89.

［15］余南平，欒心蔚.國際政治經濟競爭范式的轉變：從全球價值鏈到戰略價值鏈［J］．歐洲研究，2023，41（4）：79-102+7.

［16］隋小寧.數字化對企業生產環節和價值運作活動的影響分析——以制造企業為例［J］．商展經濟，2020（14）：64-67.

［17］郭周明，裘瑩.數字經濟時代全球價值鏈的重構：典型事實、理論機制與中國策略［J］．改革，2020（10）：73-85.

［18］匡愛平，汪明峰，張英浩.數字化重塑全球-地方互動的研究進展與展望［J］．地理科學進展，2023，42（2）：380-391.

［19］羅瑾璉，王象路，耿新.數字化轉型對企業創新產出的非線性影響研究［J］．科研管理，2023，44（8）：1-10.

［20］唐要家，王鈺，唐春暉.數字經濟、市場結構與創新績效［J］．中國工業經濟，2022（10）：62-80.

［21］李靜.初始人力資本匹配、垂直專業化與產業全球價值鏈躍遷［J］．世界經濟研究，2015（1）：65-73+128.

［22］鄭麗琳，劉東升.機器人應用與勞動力就業：替代還是互補？——基于22個經濟體數據的經驗分析［J］．統計研究，2023，40（3）：126-138.

［23］周洺竹，綦建紅，張志彤.人工智能對全球價值鏈分工位置的雙重影響［J］．財經研究，2022，48（10）：34-48+93.

［24］劉燦雷，張靜，高超.中國產業智能化與智能產業發展——政策驅動視角［J］．南開經濟研究，2023（7）：126-145.

［25］王彬，高敬峰，宋玉潔.?數字經濟對三重價值鏈協同發展的影響［J］．統計研究，2023，40（1）：18-32.

［26］Calvino?F，?Criscuolo?C，?Marcolin?L，?et?al.?A?taxonomy?of?Digital?Intensive?Sectors［R］．?OECD?Science，Technology?and?Industry?Working?Papers，?2018.

［27］Haans?R，?Pieters?C，?He?Z.?Thinking?About?U：?Theorizing?and?Testing?U-and?Inverted?U-Shaped?Relationships?in?Strategy?Research［J］．?Strategic?Management?Journal，?2016，37（7）：1177-1195.

［28］Edwards?J，?Lambert?L?S.?Methods?for?Integrating?Moderation?and?Mediation：?A?General?Analytical?Framework?Using?Moderated?Path?Analysis［J］．?Psychological?Methods，2007，12（1）：1-22.

［29］倫蕊，郭宏，蒲小梅.國際生產短鏈化的行業表現、現實影響與中國應對［J］．經濟縱橫，2023（2）：63-72.

［30］王家榮，陳錦然，李陳華.流通業數字化投入與國內價值鏈分工深度［J］．商業經濟與管理，2023（12）：22-36.

Digital?Technology?and?the?Length?of?Value?Chain：?Stretching?or?Shortening

SUN?Wenting1ab，GAN?Qinghua2

（1.Nanjing?University，a.Yangtze?River?Delta?Economic?and?Social??Development?Research?Center，

b.School?of?Business，Nanjing?210093，China;2.School?of?Economics?and?Management，

Southeast?University，Nanjing?211189，China）

Abstract：?This?paper?empirically?investigates?the?relationship?between?digital?technology?and?value?chain?length?based?on?the?2000-2018?OECD?inter-country?input-output?tables?and?UIBE?GVC?Index?database.?It?finds?that?there?is?an?inverted?U-shaped?relationship?between?digital?technology?and?the?length?of?the?value?chain.?That?is，?digital?technology?has?a?lag?effect?in?the?early?stages?of?development，?which?subsequently?leads?to?the?extension?of?the?value?chain.?When?the?development?volume?is?too?large，?development?imbalances?will?lead?to?the?shortening?of?the?value?chain.?The?level?of?innovation?and?the?level?of?human?capital?play?a?positive?role?in?promoting?the?length?of?the?value?chain，?and?digital?technology?affects?the?length?of?the?value?chain?through?an?inverted?U-shaped?relationship?between?the?level?of?innovation?and?the?level?of?human?capital.?At?the?same?time，?the?impact?of?digital?technology?on?the?length?of?value?chain?is?heterogeneous?due?to?the?different?industry?characteristics?and?value?chain?types.?The?moderating?effect?shows?that，?as?a?high-quality?manifestation?and?achievement?display?of?the?application?and?development?of?digital?technology，?industrial?intelligence?plays?a?positive?regulatory?role?in?the?inverted?U-shaped?relationship?between?digital?technology?and?value?chain?length.?When?the?level?of?industrial?intelligence?is?high，?the?curve?will?become?steeper?and?the?inflection?point?will?be?delayed.?Promoting?the?high-quality?development?of?digital?technology?will?help?the?further?development?of?the?global?value?chain.

Key?words：digital?technology;?the?length?of?value?chain;shortening?of?value?chain;inverted?U-shaped?curve

（責任編輯：趙春江）