数字-实体融合与制造企业全球价值链升级：基于社会-技术系统视角

《Systems》：Digital–Real Fusion and Global Value Chain Upgrading in Manufacturing Firms: From a Socio-Technical Systems Perspective

　　

全球价值链（GVCs）正受到贸易政策不确定性、地缘政治碎片化、供应链中断以及数字技术加速扩散的重新配置。基于社会-技术系统视角，本研究区分了数字与制造知识的技术子系统、惯例与资源配置的社会-组织子系统，以及连接供应商与客户的组织间协调界面。利用2008年至2024年中国上市制造企业的面板数据，以及基于专利引用的跨领域技术融合度量，研究人员检验了数字-实体融合与企业层面GVC升级之间的关联。GVC升级以企业层面增加值率作为代理变量，并使用两种替代度量进行评估。结果显示存在正向且统计显著的关联。渠道分析提供了与知识重组与创新能力、资源配置效率与全要素生产率（TFP），以及供应链协调与韧性相一致的证据。该关联在专利技术基础更强、国有企业、处于竞争更激烈行业、以及位于数字基础设施更先进地区的企业中更为显著。进一步分析表明，贸易政策不确定性暴露与GVC升级负相关，而数字-实体融合削弱了这一负向关联。GVC升级代理变量也与企业经营绩效正相关。

**论文解读：数字-实体融合与制造企业全球价值链升级——基于社会-技术系统视角**

**一、研究背景与问题**
全球价值链（GVC）正经历结构性转型，贸易政策不确定性、地缘政治碎片化、供应链中断以及数字技术加速扩散重塑了全球生产组织方式。制造企业传统依赖规模生产和低劳动力成本的优势逐渐减弱，在加工组装环节中面临创新能力弱、资源利用效率低、产品差异化不足等问题，难以从全球生产网络中获取更高价值。数字-实体融合（digital–real technology fusion）——即数字技术知识与制造知识、生产流程及组织系统的深度整合——被视为推动制造企业从低附加值活动向研发、设计、品牌等高附加值功能升级的潜在路径。然而，现有研究多聚焦于数字化采纳的广度，缺乏对跨领域技术重组的精细度量，且未从社会-技术系统（socio-technical systems）视角明确区分技术子系统、社会-组织子系统及组织间协调界面。为此，本研究旨在回答：数字-实体融合是否有助于制造企业实现GVC升级？其作用机制是什么？能否帮助企业在外部冲击中保持韧性？

**二、研究内容与结论**
本研究利用2008-2024年中国A股上市制造企业面板数据（37,440个观测值），构建基于专利引用的数字-实体融合指标（lnDR_it），以企业增加值率作为GVC升级的代理变量，采用双向固定效应模型进行基准回归。结果显示，数字-实体融合与GVC升级之间存在正向且统计显著的关联（系数为0.0042，约1.7%标准差），表明该关联是增量性的而非颠覆性。通过工具变量（同组其他企业平均融合水平与1984年城市固定电话线数交互项）、滞后变量、高维固定效应（行业-年份和地区-年份）以及机器学习（Post-Lasso和DS-Lasso）等方法控制内生性后，结论保持稳健。渠道分析验证了三条社会-技术路径：知识重组与创新能力、资源配置效率与全要素生产率（TFP）、供应链协调与韧性。异质性分析表明，该关联在专利技术基础更强、国有企业、竞争更激烈行业以及数字基础设施更发达地区的企业中更为显著。进一步分析发现，贸易政策不确定性暴露与GVC升级负相关，而数字-实体融合能削弱这一负向效应；GVC升级本身也与企业经营绩效（Tobin’s Q）正相关。论文发表在《Systems》。

**三、关键方法**
本研究使用的关键技术方法包括：1）基于专利引用的数字-实体融合测度：通过识别非数字制造专利对数字核心专利的引用，衡量跨领域技术重组强度；2）双向固定效应模型作为基准回归；3）工具变量法：以同一规模组内其他企业的平均数字-实体融合水平与1984年城市固定电话线数（每万人）的交互项作为工具变量；4）滞后变量（一期滞后）和高维固定效应（行业-年份和地区-年份）缓解内生性；5）机器学习稳健性检验：Post-Lasso和DS-Lasso；6）渠道检验：分别以知识重组广度与创新产出、全要素生产率（LP方法）、供应链协调与韧性综合指标作为中介变量（机制一致证据）。样本来源为中国A股上市制造企业（2008-2024年）。

**四、研究结果**
**5.1 基准回归结果**：数字-实体融合（lnDR_it）与GVC升级代理变量（增加值率）正向相关，系数在1%水平显著，支持H1。
**5.2 内生性与识别检验**：工具变量回归（第一阶段F统计量显著，Kleibergen-Paap rk LM拒绝不可识别，Cragg-Donald Wald F大于临界值）显示lnDR_it系数仍显著为正；滞后一期解释变量消除反向因果；高维固定效应去除行业-年份和地区-年份冲击后结论稳健。
**5.3 稳健性检验**：
- 5.3.1 替代因变量：使用国内出口增加值率（lndvar）和出口技术复杂度（ETS）作为GVC升级替代变量，结果仍显著。
- 5.3.2 机器学习稳健性：Post-Lasso和DS-Lasso方法排除控制函数设定偏差，lnDR_it系数仍显著。
- 5.3.3 额外稳健性：城市层面聚类标准误、排除2008和2020-2022年、排除信息通信行业、排除直辖市后，系数仍显著。
**5.4 机制一致渠道检验**：
- 5.4.1 知识重组与创新能力：融合变量正向影响创新产出与重组广度（熵权法综合指标），且该渠道变量在GVC回归中显著，与H2一致。
- 5.4.2 资源配置效率与全要素生产率（TFP）：融合变量正向影响TFP（LP方法），TFP在GVC回归中显著，与H3一致。
- 5.4.3 供应链协调与韧性：融合变量正向影响综合指标（库存周转率、供应商/客户集中度、运营稳定性），该渠道变量在GVC回归中显著，与H4一致。
**5.5 异质性分析**：
- 5.5.1 企业异质性：专利技术基础强（高于中位数）的企业系数显著，弱的企业不显著；国有企业（SOEs）系数显著，非国有企业不显著（Chow检验差异显著）。
- 5.5.2 行业与地区异质性：高竞争行业（1-HHI高于中位数）系数显著，低竞争行业不显著；高数字基础设施地区系数显著，低基础设施地区不显著（Chow检验p<0.05）。
**6.1 数字-实体融合、外部冲击暴露与GVC升级**：贸易政策不确定性暴露（Shock）与GVC升级负相关（系数-0.0184，p<0.01），融合与Shock的交互项系数为正（0.0075，p<0.05），表明融合缓解了不确定性对GVC升级的负面影响。
**6.2 经济有效性检验**：lnDR_it和GVC升级代理变量均与Tobin’s Q正相关，提示价值捕获是融合影响市场估值的一条路径。

**五、总结讨论与结论**
讨论部分指出，本研究与现有数字转型和GVC升级文献形成互补，强调数字-实体融合并非孤立的技术采纳，而是需要组织互补性（如吸收能力、融资条件、竞争压力、基础设施）方能生效。社会-技术系统视角的三条渠道对应技术、组织、组织间三个子系统，异质性结果进一步支持了互补性论点。

**研究结论**：利用2008-2024年中国上市制造企业面板数据，本研究发现数字-实体融合显著促进企业层面全球价值链（GVC）升级。与广义数字化指标不同，基于引用的度量捕捉了数字与制造知识的重组，显示数字技术已嵌入企业发明活动而非表面化采纳。该结果在替代度量、样本调整、滞后变量、机器学习控制选择、工具变量估计和高维固定效应下稳健。效应通过三条社会-技术渠道实现：强化知识重组与创新、改善资源配置与全要素生产率、增强供应链协调与韧性。这些发现表明数字-实体融合是累积性组织能力而非独立技术投入。其升级效应在技术基础更好、国有企业、竞争更激烈行业以及数字基础设施更强地区的企业中更显著。数字-实体融合还缓解了外部冲击对GVC升级的负面影响，而GVC升级进一步改善企业经营绩效。总体而言，本研究通过展示跨领域技术重组支持国内价值创造、竞争力和韧性，扩展了数字转型与GVC升级研究。