《表5 变量间相关系数矩阵》

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《嵌入全球价值链会导致中国制造的“低端锁定”吗》

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GVC嵌入度可能不是严格外生的，如果确实如此，那么上述基准回归估计结果将是有偏和非一致的。为了检验回归结果是否受到内生性干扰，我们进一步采用工具变量两阶段最小二乘法（2SLS）进行了内生性回归。由于GVC嵌入度是一个较为复杂的概念，目前的文献也并未提出较为有效的工具变量。因此，为了保证回归结果的稳健，本文先后使用了3类工具变量进行了2SLS工具变量回归，具体结果见表4。首先，列（1）和列（4）我们以企业的加工贸易占比（加工贸易出口额占总出口的比重）作为价值链嵌入度的工具变量，我们发现加工贸易占比与企业研发状态并没有很强的相关性（相关系数矩阵见表5），但其与GVC嵌入度有很强的相关性，相关系数达到0.72，可作为工具变量使用。GVC嵌入度与贸易类型有显著相关性，是因为加工贸易比重越高意味着企业出口产品中将使用更多的进口投入品，因此企业在价值链中的嵌入程度也愈深。其次，参照相关文献的惯例（李锴、齐绍洲，2011；余林徽等，2014），内生变量的行业均值以及变量的滞后一期都是有效的工具变量。因为这些变量仅与内生变量有很强的相关性，但与误差项并没有显著相关性。表5是变量间的相关性矩阵，从矩阵中可知，工具变量与内生变量GVC嵌入度保持较强的相关性，但与被解释变量相关性较弱。表4的列（2）和列（5）我们使用了企业在GB/T2002四分位行业中的GVC嵌入度均值作为企业GVC嵌入度的工具变量；列（3）和列（6）使用了企业GVC嵌入度的滞后一期作为工具变量。