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内容提要：多年以来，尽管缺乏充分的理论依据和实证支持，但所谓高附加值化是制造业升级的方向一说却一直是国内产业结构研究领域的主流看法，同时也是我国政府产业政策的重要主张。本文基于2014年全球72个国家的截面数据以及1997-2014年全球58个国家的面板数据，就经济增长和制造业发展过程中的高附加值化趋势是否存在作了多项实证检验，所有的相应分析结果均不支持这一说法。在此基础上，本文对1995-2013年19个OECD国家的分行业面板数据的研究还表明，至少在大类层面上，没有证据确定某一产业在各国或多数国家属于高（低）附加值产业，增加值率的相对高低只是少数产业的固有属性，高附加值产业的经济增长也并非相对较快。由此本文认为，经济增长和产业结构转换固然有着诸多特征乃至规律可循，但盈利动机驱使之下的企业行为未必就会造就一个所谓高附加值化的趋势，同时提高增加值率也不宜作为政府产业升级政策的具体目标之一。
关键词：高附加值;产业升级;制造业;增加值率;趋势
一、问题的由来
在国民经济核算体系中，附加值（value-added）亦称增加值，是指企业或产业在一定时期内生产的产品或提供的劳务的货币总额中减去消耗的产品或劳务的货币额之后的余额，它反映了企业或产业生产经营活动所创造的全部价值。而所谓高附加值企业或产业，则是指增加值率（亦称附加值率，系增加值与总产值的百分比率）相对较高的企业或产业。作为衡量单位产出附加值高低的基本指标，在给定企业或产业的前提下，增加值率越高，则单位产出的附加值越大，即单位中间投入值的最终产出值越大。
在我国产业结构研究领域，高附加值产业作为产业升级方向也一直为我国相关领域的主流研究所推崇。早在1994年，国家计委规划司课题组[1]便已指出，推进产业结构高加工度化是我国经济发展的一个趋势性选择。该文还解释了产业结构高度化的概念源于日本， 其含义是通过使用新技术和工艺从而使劳动生产率提高更快， 获得更高的附加价值。 在“十二五”规划编制的有关决策咨询研究中，中国社会科学院工业经济研究所课题组（2010）[2]提出，高附加值化、高加工度化、高技术化的工业结构，有利于国际分工地位不断提高的工业结构的转型和优化升级。通过制定相应政策，引导和推动“十二五”期间工业结构的调整和优化升级。不仅如此，由于增加值率能够反映中间投入的相对消耗水平，因此按照经济学的逻辑，增加值率提高自然意味着資源投入的相对节约，以致在相关研究中，许多学者认为工业增加值率较高乃是工业经济效益较好的重要表现之一[3-7];或直接把增加值率与产业技术进步相关联，认为较高的产业增加值率是其创新收益较佳或是技术较先进的表现[8-10]，把较高的增加值率看作是产业高端化的标志之一[11]。另外，在近年来我国政府所推进的产业结构转型升级战略中，提高工业增加值率也受到了前所未有的重视。其中，国务院2011年颁布的《工业转型升级规划（2011-2015年）》提出，坚持把提高发展的质量和效益作为转型升级的中心任务，并以提高工业附加值水平为突破口①。国务院在2015年发布的《中国制造2025》中更明确地强调，作为制造强国的战略目标之一，2020年我国制造业增加值率应比2015年提高2个百分点，至2025年时制造业增加值率则应比2015年提高4个百分点②。
尽管如此，上述主流学说和政策主张在如下两个方面仍然有着若干根本性的问题未能获得足够的证据支持或是充分的实证检验：
（1）如何界定高附加值产业？对于什么样的产业才是高附加值产业，即增加值率达到怎样的水平才算是高的，学术界其实一直未给出一个绝对衡量标准。正因为如此，在诸多相关研究中，主流方法采用的是相对标准，即通过各产业增加值率的比较，将增加值率相对较高的产业视为高附加值产业。虽然这一做法从学理上看并无不妥之处，但也产生了一系列需要进一步讨论的问题：增加值率相对较高是否属于高附加值产业的固有特性？也就是说，在经济增长过程中，各产业之间增加值率的相对高低不会发生显著变化么？对于某一时期某个高附加值产业而言，其是否可能会在另一时期成为增加值率相对较低的产业？同样，对于那些所谓低附加值产业来说，它们是否有可能因增加值率的提高而在某一时期成为高附加值产业？
（2）工业或制造业的高附加值化趋势确实存在么？即使高附加值产业的界定难题可以得到解决，所谓制造业发展的高附加值化趋势迄今仍很少见有较具普遍性和说服力的实证分析。其中尤其需要通过实证检验来解释清楚的四个重要问题是：随着工业化的进程和经济增长，一国工业或制造业的增加值率会逐步提高么？对于不同国家而言，它们工业或制造业的增加值率是否与各自的经济发展水平高度相关？发达国家工业或制造业增加值率是否普遍高于发展中国家？高附加值产业的经济增长是否相对较快？
为此，本文拟基于联合国工业发展组织（UNIDO）、世界银行（WB）以及经济合作与发展组织（OECD）的相关统计数据，就高附加值化作为制造业升级方向一说加以较为全面的审视。
二、制造业增加值率的国际比较：横截面分析
如果高附加值化确实是制造业升级的趋势所在，那么一个不难得出的推理便是：一国经济或制造业发达程度与其制造业增加值率应该是显著正相关的，并且还可以认为发达国家制造业的增加值率在总体上应相对高于发展中国家。
（一）初步分析③
需要说明的是，UNIDO出版的《国际工业统计年鉴》和OECD制造业统计每年都存在着不同程度的数据缺失。为尽可能多地增加样本国家数量，我们选取了距今较近且数据缺失较少的2014年作为横向比较分析的年份，纳入分析范围的则有72个国家。初步统计显示，2014年各国制造业增加值率的差距较大。其中，增加值率最高的达52.72%（哈萨克斯坦），最低的仅为15.54%（科威特）;增加值率在10%-20%之间的有8个国家，在20%-30%之间的有34个国家，在30%-40%之间的有23个国家，在40%-50%之间的有5个国家，在50%-60%之间则有2个国家。另据计算，2014年这72个国家制造业增加值率的算术平均值为28.99%，中位数为28.47%，标准差为7.46%，标准差系数为0.26。 首先基于2014年各国统计数据，分别对增加值率与人均GDP、人均制造业增加值的关系进行参数曲线拟合，函数模型暂且设定为以下四种常见形式：
Y=α1+β1X+ε1（1）
Y=α2+β2lnX+ε2（2）
Y=α3+β3X+γX2+ε3（3）
Y=α4+β4Xn+ε4（4）
其中，Y表示人均GDP或人均制造業增加值，X表示增加值率，αi表示截距项，βi和γ为相应模型中含X项的待估系数，εi为各残差项，服从均值为0、方差为σ2的正态分布。通过最小二乘法对上述四类模型进行拟合，拟合效果参见表1和表2。
由表中各类模型的调整的R2值（可决系数）可知，这四类模型对于样本数据的拟合效果都不好，制造业增加值率与人均GDP、人均制造业增加值之间并不具有上述四种较为常见的函数关系。为此，我们进一步考虑对样本国家制造业增加值率与人均GDP、人均制造业增加值之间的关系进行非参数曲线拟合。由于非参数估计法并不事先限定变量间的具体关系形式，对数据的具体分布也不做任何要求，故尔其拟合效果通常更为稳健。笔者所选取的非参数估计法用到的估计量为“局部加权散点光滑估计量”（Locally Weighted Scatterplot Smoothing，LOWESS），该估计量选用“三三核”（Tricubic Kernel），同时使用可变带宽（依数据的稠密程度而定），其对于极端值更为稳健，并且缓解了在两端估计不准的边界问题。在拟合过程中，鉴于带宽太大得到的曲线会过于光滑，甚至接近直线，以致拟合结果较差，而带宽太小则随机误差项噪音未被消除，曲线太不光滑，以致拟合结果缺乏意义，为此本文采用交叉核实（Cross Validation，CV）的方法来确定最优带宽，最终选定的带宽水平为2.578。
非参数曲线拟合结果图1、图2同时汇报了变量间的散点图以及一元线性函数模型的拟合结果。结果表明，与一元线性函数模型相比，非参数拟合得到的曲线斜率是不断变化的，这反映了制造业增加值率与人均GDP、人均制造业增加值之间的关系并非一成不变，更不单单始终都呈现出正相关的关系。
对这些样本国家数据的进一步计算还显示：增加值率与人均GDP的Spearman相关系数为-13.25%（P值为0.267），Pearson相关系数为-8.4%（P值为0.4842）;增加值率与人均制造业增加值的Spearman相关系数为-19.8%（P值为0.0955），Pearson相关系数为-8.94%（P值为0.4552）。所以，就本文所考察的72个样本国家而言，由一国人均GDP或人均制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间似乎并无显著正相关性可言。
（二）卡方检验
考虑到问题的复杂性，为进一步深化研究，我们按照人均GDP和制造业增加值率两个维度对全球72个国家进行分组，构建二维频数列联表，并通过卡方检验探究这两类经济属性间是否具有独立性。其中，参照世界银行2014年发布的世界各经济体收入分组标准④，将72个样本国家分为两组：人均GDP在1045美元至12735美元之间为中等收入国家，高于12735美元为高收入国家。由于增加值率分类并无权威标准可以借鉴，本文考虑以算术平均值为界，将样本国家分为两组，即增加值率高于平均值的国家为高增加值率国家，增加值率低于平均值的国家为低增加值率国家。
72个样本国家的分组结果如表3所示。在42个高收入国家中，居然有24个国家的制造业增加值率相对较低，占比达57.1%;而在30个中等收入国家中，却有16个国家的制造业增加值率相对较高，占比亦达53.3%。就此而言，我们显然并不能得出高收入国家的制造业增加值率相对较高的判断。为此笔者设定原假设为：各国制造业增加值率分布与人均GDP分布相互独立。卡方检验结果显示（参见表4），不能拒绝原假设。
依据同样的思路，我们按照人均制造业增加值和制造业增加值率两个维度对全球72个国家进行分组，构建二维频数列联表，并通过卡方检验探究这两类经济属性间是否具有独立性。其中，人均制造业增加值分类并无权威标准可以借鉴，故本文同样考虑以算术平均值为界，将样本国家分为两组，而各国增加值率的分组则同前文所述。这些样本国家的具体分组情况如表5所示。笔者进一步设定原假设为：各国制造业增加值率分布与人均制造业增加值分布相互独立。表6的卡方检验结果同样显示：不能拒绝原假设。
由此我们得出的一个初步结论：从横截面分析来看，一国制造业增加值率的高低与其经济发展水平、制造业发展水平之间并不具有显著正相关性，不能简单地把若干发达国家制造业增加值率较高的事实作为判断产业升级方向的依据，更不足以将所谓高附加值化视为所谓产业结构转换的规律。
三、 各国制造业增加值率的变迁：进一步比较
（一）1997-2014年各国制造业的经济增长及增加值率的变迁
本节我们基于1997-2014年全球58个国家的统计数据⑤，考察分析期间各国制造业增加值率的变迁态势，以进一步检验所谓高附加值化是否就是制造业升级方向。因为如果这一学说成立，那么随着一国经济特别是制造业的增长，其制造业增加值率似乎也应该呈上升态势。
一方面，如表7所示，1997-2014年间全部58个样本国家的GDP均有所增长，按可比价格（2010年价格）计算的年均增长率最高值达9.5%（中国），最低值为0.4%（意大利）。与此同时，各国制造业增加值率的变动态势则不尽相同。其中，肯尼亚、埃及、蒙古的制造业增加值率总体上呈显著上升态势;多达26个国家的增加值率则未见有显著上升或下降趋势，仅仅只是随时间或小幅或大幅上下波动;而半数国家的制造业增加值率却呈现出明显的下降态势。这至少表明，在1997-2014年间，各国制造业增加值率的变迁与其GDP增长之间未见有明显的关联，更没有随经济的增长而普遍提高。 另一方面，在制造业增加值有据可查的51个国家中，期间有46个国家的该项指标实现了不同程度的增长（按2010年价格计算）;不过与此同时，制造业增加值率呈显著上升态势的仅有肯尼亚、蒙古2国，呈显著下降态势的却有22个国家，未见有显著上升或下降态势的也有22个国家。此外，在制造业出现负增长的5个国家中，塞浦路斯、希腊的制造业增加值率呈现出显著下降态势，余下3个国家则未见有显著上升或下降。就此而言，在1997-2014年间，各国制造业增加值率的变迁与其制造业的增长之间也不存在明显的关联，绝大多数国家的制造业增加值率并没有随制造业的增长或下降而发生相应的提高或降低。
不仅如此，我们还基于1997-2014年上述样本国家的混合截面数据，分别计算了GDP、制造业增加值与制造业增加值率之间的相关系数。结果表明：制造业增加值率与GDP的Spearman相关系数为1.58%（P值为0.6210），Pearson相关系数为17.73%（P值为0.000）;制造业增加值率与制造业增加值的Spearman相关系数为0.86%（P值为0.7940），Pearson相关系数为20.09%（P值为0.000）。显然，这再次证明：就这些样本国家而言，由GDP或制造业增加值所反映的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之間并无较为明显的正相关性可言。
当然需要指出的是，受数据可得性限制，上述分析的时间跨度较短，以致其结论未必有足够说服力。为能在更长的时期内考察一国制造业的发展是否呈现出高附加值化趋势，下文专门对1947-2017年美国制造业的发展作了相应分析。
（二）美国的经验
据美国商务部所属的经济分析局（下简称BEA）统计⑥，1947-2017年间，除了少数年份之外，美国制造业总体上呈持续增长之势，按可比价格（2012年价格）计算的年平均增长率约为3.0%，比同期美国GDP年均增长率低0.2个百分点。同时，制造业占美国GDP的比重则大致呈逐步下降之势，其中最高年份（1953年）的比重达28.1%，而最低年份（2016年）的比重仅为11.1%，两者相差17个百分点。另一方面，虽然少数年份有所波动，但期间美国人均GDP与人均制造业增加值均在总体上呈现出持续增长态势，按可比价格（2012年价格）计算的人均GDP和人均制造业增加值年平均增长率分别为2.0%、1.8%。
与此相对应，1947-2017年美国制造业增加值率既未出现较大幅度的上升，又未见有明显的下降，而大致呈上下小幅波动的态势（参见图3）。其中最高值为39.3%（1957年），最低值为32.4%（1980年），平均值为36.4%，标准差仅为1.8%，标准差系数也只有0.05。显然，仅就对图3的初步观察而言，期间美国制造业附加值率的变迁与其经济增长和制造业增长之间似乎并无相关性。
进一步计算还表明，美国制造业增加值率与GDP的Spearman相关系数为-42.19%（P值为0.0002），Pearson相关系数为-37.13%（P值为0.0014）;其与制造业增加值的Spearman相关系数为-42.59%（P值为0.0002），Pearson相关系数为-37.85%（P值为0.0011）;其与人均GDP的Spearman相关系数为-41.99%（P值为0.0003），Pearson相关系数为-40.16%（P值为0.0011）;其与人均制造业增加值的Spearman相关系数为-41.25%（P值为0.0004），Pearson相关系数为-38.06%（P值为0.0011）。显然，期间美国制造业附加值率的变迁与经济增长和制造业增长之间非但没有呈现出正相关关系，反而呈现出一定的负相关性。
四、大国样本和中等收入国家样本：进一步分析
（一）大国样本⑦
众所周知，关于多国经济的比较研究常常受限于样本国家之间在人口、地理、资源条件和经济总量等方面的悬殊差异，以致聚焦大国经济也因其可比性程度明显较高而常常成为这种比较研究的重要补充。为此，我们在上文所考察的72个样本国家中，选取了20个大国作为比较研究对象，进一步探讨制造业附加值率与经济发展水平的关系。鉴于钱纳里等（Chenery， et al.，1986）[12]曾把1970年人口超过2000万的国家列为大国，同时考虑到1970-2014年全球人口年均增长率为1.6%，据此我们本文所考察的大国界定为2014年时人口不低于3939.4万的国家，即1970年时拥有2000万人口的国家按照1.6%增长率计算的至2014年时的人口。
如表8所示，2014年各大国制造业增加值率的差距较大，其中最高达41.36%（巴西），最低仅为16.44%（伊朗）;同时，制造业增加值率在10%-20%之间的有3个国家，在20%-30%之间的有8个国家，在30%-40%之间的有6个国家，在40%-50%之间的有3个国家。另据计算，全部20个样本国家当年制造业增加值率的算术平均值为28.77%，中位数为29.32%，标准差为7.76%，标准差系数为0.27。
粗略观察表明，在这20个大国样本中，无论是制造业增加率与人均GDP之间，还是制造业增加值率与人均制造业增加值之间，似乎并不存在可直接观察到的相关性。进一步计算则显示，增加值率与人均GDP的Spearman相关系数为20.6%（P值为0.3835），Pearson相关系数为18.05%（P值为0.4463）;增加值率与人均制造业增加值的Spearman相关系数为3.01%（P值为0.8998），Pearson相关系数为4.83 %（P值为0.8396）。由此可以认为，从横截面分析来看，即使在大国样本中，由一国人均GDP或人均制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间也似乎不存在显著相关性。
在此基础上，我们继续基于这些大国1997-2014年的统计数据⑧，考察分析期间各国制造业增加值率的变迁态势。如表9所示，较之1997年，2014年各大国GDP均有所增长，按可比价格（2010年价格）计算的GDP年均增长率最高值达9.5%（中国），最低也实现了0.4%（意大利）的年增长。与此同时，各国制造业增加值率的变动态势不尽相同。其中，即使有所波动，但期间肯尼亚、埃及的制造业增加值率呈显著上升态势;另有7个国家的增加值率则未见有显著上升或下降趋势，仅仅只是随时间或小幅或大幅地频繁波动;而多达10国家的制造业增加值率却呈现出明显的下降态势。这至少表明，在1997-2014年间，各国制造业增加值率的变迁与其GDP增长之间未见有明显的关联，更没有随经济的增长普遍发生相应的提高。 另一方面，在有关数据齐全的16个大国中（不包括埃及、中国、俄罗斯）1997-2014年多达14个大国的制造业增加值实现了一定程度的增长（按2010年价格计算）。在这14个国家中，仅肯尼亚的制造业增加值率呈显著上升态势，而制造业增加值率呈显著下降态势的却有8个国家，另有5个国家未见有显著上升或下降趋势。此外，意大利、英国的制造业增加值年均增长率均为负值，不过这两个国家的制造业增加值率并未见有显著上升或下降趋势。由此可见，在1997-2014年间，各国制造业增加值率的变迁与其制造业的增长之间未见有明显的关联，并且大多没有随制造业的增长或下降而发生相应的提高或降低。
我们还基于1997-2014年这16个国家的面板统计数据计算了GDP、制造业增加值各自与制造业增加值率之间的相关系数，结果表明：制造业增加值率与GDP的Spearman相关系数为-0.34%（P值为0.9517），Pearson相关系数为23.28 %（P值为0.000）;制造业增加值率与制造业增加值的Spearman相关系数为1%（P值为0.8645），Pearson相关系数为24.92%（P值为0.000）。就此而言，在诸大国范围内，由一国GDP或制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间似乎也无显著相关性可言。
（二）中等收入国家样本⑨
鉴于产业升级学说主要关注的是发展中国家经济，为此我们同样在第二部分所述的72个样本国家中，选择30个中等收入国家专门加以进一步的分析。按照世界银行2014年发布的世界各经济体收入分组标准，人均GDP不高于1045美元为低收入国家，人均GDP在1045-12735美元之间为中等收入国家，高于12735美元为高收入国家。
如表10所示，2014年30个中等收入国家制造业增加值率的差距较大，其中最高达41.98%（吉尔吉斯斯坦），最低仅为16.44%（伊朗）;同时，制造业增加值率在10%-20%之间的有4个国家，在20%-30%之间的有11个国家，在30%-40%之间的亦有11个国家，在40%-50%之间的有4个国家。另据计算，全部30个样本国家最新年份增加值率的算术平均值为30.16%，中位数为30.19%，标准差为7.38%，标准差系数为0.24。这些国家制造業增加值率与人均GDP和人均制造业增加值的关系则分别如图6和图7所示。
初步观察显示，无论是制造业增加率与人均GDP之间，还是制造业增加值率与人均制造业增加值之间，似乎并不存在可直接观察到的相关性。对这30个中等收入国家的相关数据的计算又表明：增加值率与人均GDP的Spearman相关系数为-6.3%（P值为0.7392），Pearson相关系数为-7.5%（P值为0.6948）;增加值率与人均制造业增加值的Spearman相关系数为3.01%（P值为0.8998），Pearson相关系数为4.83 %（P值为0.8396）。由此可以认为，在这30个中等收入国家范围内，由一国人均GDP或人均制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间似乎也无显著相关性可言。
为进一步揭示中等收入国家经济发展水平与制造业增加值率之间的关系，我们接着以其中19个国家为对象（余下11个国家考察期间的数据缺失较多），考察其1997-2014年各国的经济增长和制造业增加值率的变迁（参见表11）。统计表明：
一方面，期间这19个中等收入国家的GDP均有所增长，按可比价格（2010年价格）计算的GDP年均增长率最高值为9.5%（中国），最低也达到了2.3%（墨西哥）。与此同时，各国制造业增加值率的变动态势却不尽相同。其中，即使有所波动，但肯尼亚、蒙古、埃及的制造业增加值率呈显著上升态势;制造业增加值率呈现出明显下降态势的国家有5个;其余11个国家制造业的增加值率则未见有显著上升或下降趋势，仅仅只是随时间或小幅或大幅地频繁波动。就此而言，在1997-2014年间，这些国家制造业增加值率的变迁与其GDP增长之间在总体上似乎未见有明显的关联，更没有随经济的增长普遍发生相应的提高。
另一方面，1997-2014年，除埃及、保加利亚和中国数据缺失外，其余16个国家的制造业增加值也都实现了不同程度的增长。其中，按可比价格（2010年价格）计算的制造业增加值年均增长率最高值达6.9%（印度），最低也有1.4%（巴西）。不过在这16个国家中，仅肯尼亚、蒙古的制造业增加值率呈显著上升态势，制造业增加值率呈显著下降态势的有3个国家，余下11个国家的制造业增加值率则未见有显著上升或下降趋势。换而言之，期间这19个中等收入国家的制造业增加值率的变迁与其制造业的增长之间至少在总体上未见有明显的关联，更大多未随制造业增长而发生相应的提高。
此外，我们还基于1997-2014年这16个中等收入国家的面板统计数据，计算了GDP、制造业增加值各自与制造业增加值率之间的相关系数。结果表明：制造业增加值率与GDP的Spearman相关系数为-4.7%（P值为0.4231），Pearson相关系数为-13.19%（P值为0.0234）;制造业增加值率与制造业增加值的Spearman相关系数为2.04%（P值为0.7372），Pearson相关系数为-5.41%（P值为0.3722）。就此而言，至少在数据可得的这16个中等收入国家范围内，由一国GDP或制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间似乎也不存在显著的相关性。
五、制造业各产业增加值率及变迁的国际比较
为解答“增加值率相对较高是否属于高附加值产业的固有特性？”、“高附加值产业的增长相对较快么？”两项议题，我们基于OECD及世界银行的相关统计数据，对19个OECD国家制造业各大类产业增加值率的现状及变迁作了比较分析⑩。 （一）OECD國家制造业各产业增加值率：横截面观察
由数据可得性所致，我们选取数据缺失相对较少且距今较近的2013年作为横截面观察的年份。有关统计显示（参见表12），按国际标准行业分类（ISIC，Rev4.0），2013年同一制造业大类产业的增加值率在各国之间有着不同程度的差距。其中各国焦炭及石油炼制品业增加值率的离散度最大，其标准差为11.3%，标准差系数高达1.22;而各国印刷及记录媒体复制业、橡胶及塑料制品业、其他非金属矿物制品业、机械设备业增加值率的离散度则相对较小，其标准差系数均为0.12。这至少表明：在制造业大类产业层面，各国同一产业的增加值率并不处于相似水平，往往某一产业的增加值率在部分国家制造业中相对较高，而在其他国家制造业中却相对较低。
（二）OECD国家制造业中的高附加值产业
迄今为止，学术界尚未给出判定高附加值产业的绝对衡量标准。为此，本文采用相对标准对OECD国家制造业中的高附加值产业进行界定，即通过各产业增加值率的比较，将增加值率相对较高的产业视为高附加值产业。
首先，本文基于1995-2013年19个OECD国家的统计数据，利用加权平均法计算历年这些国家制造业各产业的增加值率，计算公式如下：
产业A增加值率=∑19i=1第i个国家产业A增加值∑19i=1第i个国家产业A总产值
接着，本文以历年这些国家制造业各产业增加值率的算术平均值为界，将增加值率不低于当年算术平均值的产业视作该年的高附加值产业，进而对期间OECD国家高低附加值产业分布格局的变动情况加以考察。
1995-2013年OECD国家制造业中高低附加值产业分布格局变迁显示（参见表13），高附加值似乎只是期间部分产业的固有属性。具体表现在：其一，部分行业早期属于高附加值产业，随着时间推移，却又逐渐演变成了低附加值产业，包括焦炭及石油炼制品、皮革及相关产品以及其他交通运输设备业3个产业;其二，部分行业早期属于低附加值产业，随着时间推移，则逐渐演变成了高附加值产业，包括食品/饮料/烟草制品、纺织品/服装以及木材及木（含软木）制品3个产业;其三，计算机、电子及光学产品业较为特殊，它在2001年、2002年临时成为低附加值产业，而在其余年份则始终属于高附加值产业;其四，1995-2013年间，有7个产业一直居于高附加值产业之列，同时另有5个产业一直居于低附加值产业之列。
（三）1995-2013年高、低附加值产业的增长特征
值得关注的是，在本文所考察的19个OECD国家中，按照当年价格计算，1995-2013年它们各产业增加值合计均出现了负增长（参见表14），各产业年均增长率的算术平均值为-4.05%。
其中，在1995-2013年间始终居于高附加值产业之列的7个产业中，印刷及记录媒体复制、其他非金属矿物制品、金属制品、电气设备、家具/其他制造/机械和设备的修理及安装5个产业的增加值均出现了较大程度的负增长，其年均增长率分别为-5.07%、-5.18%、-4.80%、-4.44%、-6.40%;同时，在期间始终处于低附加值产业之列的5个产业中，化工原料及产品、橡胶及塑料制品、基本金属、汽车（含挂车和半挂车）4个产业的增加值负增长程度相对较小，其年均增长率分别为-3.32%、-2.39%、-1.95%、-1.25%。由此可见：就OECD样本国家而言，高附加值产业增加值的增长并不一定相对较快。
在此基础上，我们进一步考察了1996-2013年上述OECD国家各个产业历年加权平均增加值率与各产业历年合计增加值增长率之间的相关性。计算结果表明，各产业加权平均增加值率与各产业合计增加值增长率的Spearman相关系数为仅为-0.98%（P值为0.8564），Pearson相关系数为-3.08%（P值为0.5703）。显然，这再次证明：就OECD样本国家而言，高附加值产业增加值的增长并不一定相对较快。
六、结论及反思
本文的基本结论是：虽然部分发达国家的制造业及其部分大类产业的增加值率相对较高，但高附加值化并不是各国制造业升级的方向，相应学说和政策主张有必要进一步寻求有力的理论和实证依据。文中支持这一论断的四项实证分析结果是：第一，基于2014年全球72个国家的相应数据，无论采用常见形式的参数模型拟合、非参数曲线拟合、计算Spearman相关系数和Pearson相关系数，还是通过构建二维频数列联表进行卡方检验，都表明了一国制造业增加值率的高低与其经济发展水平、制造业发展水平之间并不具有显著正相关性。第二，对1997-2014年全球58个国家的相应数据进行观察、计算以及进一步统计分析表明，各国制造业增加值率的变迁与其GDP和制造业增加值的增长之间未见有明显的关联，更没有随经济增长而普遍发生相应的提高。第三，关于大国样本和中等收入国家样本的横截面分析和动态研究都表明，至少在各自样本范围内，制造业增加值率与经济发展水平和制造业发展水平似乎都不存在明显的关联，其亦不存在随经济增长或制造业增长而逐步上升的普遍态势。第四，对19个OECD国家制造业各产业的横截面数据分析表明，至少在大类层面上，各国同一产业的增加值率有着显著的差异，没有证据表明某一产业在各国都是高（低）附加值产业;而各国各产业1995-2013年的演变显示，期间只有少数产业始终处于增加值率相对较高（低）的状态，并且各产业的增加值率与其增加值增长率之间亦不存在正向的关联，那些所谓高附加值产业的增长并未相对较快。
当然，受数据可得性所致，本文也存在着明显不足。首先，本文所选取的样本既未能包括更多乃至所有国家，更未能覆盖更长的历史过程，以致本文充其量仅属于一项基于较大随机样本的实证研究结果，其说服力似乎还欠充分。其次，从产业层面来说，本文局限于大类产业，未能透析小类乃至进一步细分的产业，从而使得相应研究结论过于粗略，缺乏足够的说服力。第三，囿于议题，本文的实证分析方法虽然简单明了，但其粗浅之处自然也是不容否认的。
关键词：高附加值;产业升级;制造业;增加值率;趋势
一、问题的由来
在国民经济核算体系中，附加值（value-added）亦称增加值，是指企业或产业在一定时期内生产的产品或提供的劳务的货币总额中减去消耗的产品或劳务的货币额之后的余额，它反映了企业或产业生产经营活动所创造的全部价值。而所谓高附加值企业或产业，则是指增加值率（亦称附加值率，系增加值与总产值的百分比率）相对较高的企业或产业。作为衡量单位产出附加值高低的基本指标，在给定企业或产业的前提下，增加值率越高，则单位产出的附加值越大，即单位中间投入值的最终产出值越大。
在我国产业结构研究领域，高附加值产业作为产业升级方向也一直为我国相关领域的主流研究所推崇。早在1994年，国家计委规划司课题组[1]便已指出，推进产业结构高加工度化是我国经济发展的一个趋势性选择。该文还解释了产业结构高度化的概念源于日本， 其含义是通过使用新技术和工艺从而使劳动生产率提高更快， 获得更高的附加价值。 在“十二五”规划编制的有关决策咨询研究中，中国社会科学院工业经济研究所课题组（2010）[2]提出，高附加值化、高加工度化、高技术化的工业结构，有利于国际分工地位不断提高的工业结构的转型和优化升级。通过制定相应政策，引导和推动“十二五”期间工业结构的调整和优化升级。不仅如此，由于增加值率能够反映中间投入的相对消耗水平，因此按照经济学的逻辑，增加值率提高自然意味着資源投入的相对节约，以致在相关研究中，许多学者认为工业增加值率较高乃是工业经济效益较好的重要表现之一[3-7];或直接把增加值率与产业技术进步相关联，认为较高的产业增加值率是其创新收益较佳或是技术较先进的表现[8-10]，把较高的增加值率看作是产业高端化的标志之一[11]。另外，在近年来我国政府所推进的产业结构转型升级战略中，提高工业增加值率也受到了前所未有的重视。其中，国务院2011年颁布的《工业转型升级规划（2011-2015年）》提出，坚持把提高发展的质量和效益作为转型升级的中心任务，并以提高工业附加值水平为突破口①。国务院在2015年发布的《中国制造2025》中更明确地强调，作为制造强国的战略目标之一，2020年我国制造业增加值率应比2015年提高2个百分点，至2025年时制造业增加值率则应比2015年提高4个百分点②。
尽管如此，上述主流学说和政策主张在如下两个方面仍然有着若干根本性的问题未能获得足够的证据支持或是充分的实证检验：
（1）如何界定高附加值产业？对于什么样的产业才是高附加值产业，即增加值率达到怎样的水平才算是高的，学术界其实一直未给出一个绝对衡量标准。正因为如此，在诸多相关研究中，主流方法采用的是相对标准，即通过各产业增加值率的比较，将增加值率相对较高的产业视为高附加值产业。虽然这一做法从学理上看并无不妥之处，但也产生了一系列需要进一步讨论的问题：增加值率相对较高是否属于高附加值产业的固有特性？也就是说，在经济增长过程中，各产业之间增加值率的相对高低不会发生显著变化么？对于某一时期某个高附加值产业而言，其是否可能会在另一时期成为增加值率相对较低的产业？同样，对于那些所谓低附加值产业来说，它们是否有可能因增加值率的提高而在某一时期成为高附加值产业？
（2）工业或制造业的高附加值化趋势确实存在么？即使高附加值产业的界定难题可以得到解决，所谓制造业发展的高附加值化趋势迄今仍很少见有较具普遍性和说服力的实证分析。其中尤其需要通过实证检验来解释清楚的四个重要问题是：随着工业化的进程和经济增长，一国工业或制造业的增加值率会逐步提高么？对于不同国家而言，它们工业或制造业的增加值率是否与各自的经济发展水平高度相关？发达国家工业或制造业增加值率是否普遍高于发展中国家？高附加值产业的经济增长是否相对较快？
为此，本文拟基于联合国工业发展组织（UNIDO）、世界银行（WB）以及经济合作与发展组织（OECD）的相关统计数据，就高附加值化作为制造业升级方向一说加以较为全面的审视。
二、制造业增加值率的国际比较：横截面分析
如果高附加值化确实是制造业升级的趋势所在，那么一个不难得出的推理便是：一国经济或制造业发达程度与其制造业增加值率应该是显著正相关的，并且还可以认为发达国家制造业的增加值率在总体上应相对高于发展中国家。
（一）初步分析③
需要说明的是，UNIDO出版的《国际工业统计年鉴》和OECD制造业统计每年都存在着不同程度的数据缺失。为尽可能多地增加样本国家数量，我们选取了距今较近且数据缺失较少的2014年作为横向比较分析的年份，纳入分析范围的则有72个国家。初步统计显示，2014年各国制造业增加值率的差距较大。其中，增加值率最高的达52.72%（哈萨克斯坦），最低的仅为15.54%（科威特）;增加值率在10%-20%之间的有8个国家，在20%-30%之间的有34个国家，在30%-40%之间的有23个国家，在40%-50%之间的有5个国家，在50%-60%之间则有2个国家。另据计算，2014年这72个国家制造业增加值率的算术平均值为28.99%，中位数为28.47%，标准差为7.46%，标准差系数为0.26。 首先基于2014年各国统计数据，分别对增加值率与人均GDP、人均制造业增加值的关系进行参数曲线拟合，函数模型暂且设定为以下四种常见形式：
Y=α1+β1X+ε1（1）
Y=α2+β2lnX+ε2（2）
Y=α3+β3X+γX2+ε3（3）
Y=α4+β4Xn+ε4（4）
其中，Y表示人均GDP或人均制造業增加值，X表示增加值率，αi表示截距项，βi和γ为相应模型中含X项的待估系数，εi为各残差项，服从均值为0、方差为σ2的正态分布。通过最小二乘法对上述四类模型进行拟合，拟合效果参见表1和表2。
由表中各类模型的调整的R2值（可决系数）可知，这四类模型对于样本数据的拟合效果都不好，制造业增加值率与人均GDP、人均制造业增加值之间并不具有上述四种较为常见的函数关系。为此，我们进一步考虑对样本国家制造业增加值率与人均GDP、人均制造业增加值之间的关系进行非参数曲线拟合。由于非参数估计法并不事先限定变量间的具体关系形式，对数据的具体分布也不做任何要求，故尔其拟合效果通常更为稳健。笔者所选取的非参数估计法用到的估计量为“局部加权散点光滑估计量”（Locally Weighted Scatterplot Smoothing，LOWESS），该估计量选用“三三核”（Tricubic Kernel），同时使用可变带宽（依数据的稠密程度而定），其对于极端值更为稳健，并且缓解了在两端估计不准的边界问题。在拟合过程中，鉴于带宽太大得到的曲线会过于光滑，甚至接近直线，以致拟合结果较差，而带宽太小则随机误差项噪音未被消除，曲线太不光滑，以致拟合结果缺乏意义，为此本文采用交叉核实（Cross Validation，CV）的方法来确定最优带宽，最终选定的带宽水平为2.578。
非参数曲线拟合结果图1、图2同时汇报了变量间的散点图以及一元线性函数模型的拟合结果。结果表明，与一元线性函数模型相比，非参数拟合得到的曲线斜率是不断变化的，这反映了制造业增加值率与人均GDP、人均制造业增加值之间的关系并非一成不变，更不单单始终都呈现出正相关的关系。
对这些样本国家数据的进一步计算还显示：增加值率与人均GDP的Spearman相关系数为-13.25%（P值为0.267），Pearson相关系数为-8.4%（P值为0.4842）;增加值率与人均制造业增加值的Spearman相关系数为-19.8%（P值为0.0955），Pearson相关系数为-8.94%（P值为0.4552）。所以，就本文所考察的72个样本国家而言，由一国人均GDP或人均制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间似乎并无显著正相关性可言。
（二）卡方检验
考虑到问题的复杂性，为进一步深化研究，我们按照人均GDP和制造业增加值率两个维度对全球72个国家进行分组，构建二维频数列联表，并通过卡方检验探究这两类经济属性间是否具有独立性。其中，参照世界银行2014年发布的世界各经济体收入分组标准④，将72个样本国家分为两组：人均GDP在1045美元至12735美元之间为中等收入国家，高于12735美元为高收入国家。由于增加值率分类并无权威标准可以借鉴，本文考虑以算术平均值为界，将样本国家分为两组，即增加值率高于平均值的国家为高增加值率国家，增加值率低于平均值的国家为低增加值率国家。
72个样本国家的分组结果如表3所示。在42个高收入国家中，居然有24个国家的制造业增加值率相对较低，占比达57.1%;而在30个中等收入国家中，却有16个国家的制造业增加值率相对较高，占比亦达53.3%。就此而言，我们显然并不能得出高收入国家的制造业增加值率相对较高的判断。为此笔者设定原假设为：各国制造业增加值率分布与人均GDP分布相互独立。卡方检验结果显示（参见表4），不能拒绝原假设。
依据同样的思路，我们按照人均制造业增加值和制造业增加值率两个维度对全球72个国家进行分组，构建二维频数列联表，并通过卡方检验探究这两类经济属性间是否具有独立性。其中，人均制造业增加值分类并无权威标准可以借鉴，故本文同样考虑以算术平均值为界，将样本国家分为两组，而各国增加值率的分组则同前文所述。这些样本国家的具体分组情况如表5所示。笔者进一步设定原假设为：各国制造业增加值率分布与人均制造业增加值分布相互独立。表6的卡方检验结果同样显示：不能拒绝原假设。
由此我们得出的一个初步结论：从横截面分析来看，一国制造业增加值率的高低与其经济发展水平、制造业发展水平之间并不具有显著正相关性，不能简单地把若干发达国家制造业增加值率较高的事实作为判断产业升级方向的依据，更不足以将所谓高附加值化视为所谓产业结构转换的规律。
三、 各国制造业增加值率的变迁：进一步比较
（一）1997-2014年各国制造业的经济增长及增加值率的变迁
本节我们基于1997-2014年全球58个国家的统计数据⑤，考察分析期间各国制造业增加值率的变迁态势，以进一步检验所谓高附加值化是否就是制造业升级方向。因为如果这一学说成立，那么随着一国经济特别是制造业的增长，其制造业增加值率似乎也应该呈上升态势。
一方面，如表7所示，1997-2014年间全部58个样本国家的GDP均有所增长，按可比价格（2010年价格）计算的年均增长率最高值达9.5%（中国），最低值为0.4%（意大利）。与此同时，各国制造业增加值率的变动态势则不尽相同。其中，肯尼亚、埃及、蒙古的制造业增加值率总体上呈显著上升态势;多达26个国家的增加值率则未见有显著上升或下降趋势，仅仅只是随时间或小幅或大幅上下波动;而半数国家的制造业增加值率却呈现出明显的下降态势。这至少表明，在1997-2014年间，各国制造业增加值率的变迁与其GDP增长之间未见有明显的关联，更没有随经济的增长而普遍提高。 另一方面，在制造业增加值有据可查的51个国家中，期间有46个国家的该项指标实现了不同程度的增长（按2010年价格计算）;不过与此同时，制造业增加值率呈显著上升态势的仅有肯尼亚、蒙古2国，呈显著下降态势的却有22个国家，未见有显著上升或下降态势的也有22个国家。此外，在制造业出现负增长的5个国家中，塞浦路斯、希腊的制造业增加值率呈现出显著下降态势，余下3个国家则未见有显著上升或下降。就此而言，在1997-2014年间，各国制造业增加值率的变迁与其制造业的增长之间也不存在明显的关联，绝大多数国家的制造业增加值率并没有随制造业的增长或下降而发生相应的提高或降低。
不仅如此，我们还基于1997-2014年上述样本国家的混合截面数据，分别计算了GDP、制造业增加值与制造业增加值率之间的相关系数。结果表明：制造业增加值率与GDP的Spearman相关系数为1.58%（P值为0.6210），Pearson相关系数为17.73%（P值为0.000）;制造业增加值率与制造业增加值的Spearman相关系数为0.86%（P值为0.7940），Pearson相关系数为20.09%（P值为0.000）。显然，这再次证明：就这些样本国家而言，由GDP或制造业增加值所反映的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之間并无较为明显的正相关性可言。
当然需要指出的是，受数据可得性限制，上述分析的时间跨度较短，以致其结论未必有足够说服力。为能在更长的时期内考察一国制造业的发展是否呈现出高附加值化趋势，下文专门对1947-2017年美国制造业的发展作了相应分析。
（二）美国的经验
据美国商务部所属的经济分析局（下简称BEA）统计⑥，1947-2017年间，除了少数年份之外，美国制造业总体上呈持续增长之势，按可比价格（2012年价格）计算的年平均增长率约为3.0%，比同期美国GDP年均增长率低0.2个百分点。同时，制造业占美国GDP的比重则大致呈逐步下降之势，其中最高年份（1953年）的比重达28.1%，而最低年份（2016年）的比重仅为11.1%，两者相差17个百分点。另一方面，虽然少数年份有所波动，但期间美国人均GDP与人均制造业增加值均在总体上呈现出持续增长态势，按可比价格（2012年价格）计算的人均GDP和人均制造业增加值年平均增长率分别为2.0%、1.8%。
与此相对应，1947-2017年美国制造业增加值率既未出现较大幅度的上升，又未见有明显的下降，而大致呈上下小幅波动的态势（参见图3）。其中最高值为39.3%（1957年），最低值为32.4%（1980年），平均值为36.4%，标准差仅为1.8%，标准差系数也只有0.05。显然，仅就对图3的初步观察而言，期间美国制造业附加值率的变迁与其经济增长和制造业增长之间似乎并无相关性。
进一步计算还表明，美国制造业增加值率与GDP的Spearman相关系数为-42.19%（P值为0.0002），Pearson相关系数为-37.13%（P值为0.0014）;其与制造业增加值的Spearman相关系数为-42.59%（P值为0.0002），Pearson相关系数为-37.85%（P值为0.0011）;其与人均GDP的Spearman相关系数为-41.99%（P值为0.0003），Pearson相关系数为-40.16%（P值为0.0011）;其与人均制造业增加值的Spearman相关系数为-41.25%（P值为0.0004），Pearson相关系数为-38.06%（P值为0.0011）。显然，期间美国制造业附加值率的变迁与经济增长和制造业增长之间非但没有呈现出正相关关系，反而呈现出一定的负相关性。
四、大国样本和中等收入国家样本：进一步分析
（一）大国样本⑦
众所周知，关于多国经济的比较研究常常受限于样本国家之间在人口、地理、资源条件和经济总量等方面的悬殊差异，以致聚焦大国经济也因其可比性程度明显较高而常常成为这种比较研究的重要补充。为此，我们在上文所考察的72个样本国家中，选取了20个大国作为比较研究对象，进一步探讨制造业附加值率与经济发展水平的关系。鉴于钱纳里等（Chenery， et al.，1986）[12]曾把1970年人口超过2000万的国家列为大国，同时考虑到1970-2014年全球人口年均增长率为1.6%，据此我们本文所考察的大国界定为2014年时人口不低于3939.4万的国家，即1970年时拥有2000万人口的国家按照1.6%增长率计算的至2014年时的人口。
如表8所示，2014年各大国制造业增加值率的差距较大，其中最高达41.36%（巴西），最低仅为16.44%（伊朗）;同时，制造业增加值率在10%-20%之间的有3个国家，在20%-30%之间的有8个国家，在30%-40%之间的有6个国家，在40%-50%之间的有3个国家。另据计算，全部20个样本国家当年制造业增加值率的算术平均值为28.77%，中位数为29.32%，标准差为7.76%，标准差系数为0.27。
粗略观察表明，在这20个大国样本中，无论是制造业增加率与人均GDP之间，还是制造业增加值率与人均制造业增加值之间，似乎并不存在可直接观察到的相关性。进一步计算则显示，增加值率与人均GDP的Spearman相关系数为20.6%（P值为0.3835），Pearson相关系数为18.05%（P值为0.4463）;增加值率与人均制造业增加值的Spearman相关系数为3.01%（P值为0.8998），Pearson相关系数为4.83 %（P值为0.8396）。由此可以认为，从横截面分析来看，即使在大国样本中，由一国人均GDP或人均制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间也似乎不存在显著相关性。
在此基础上，我们继续基于这些大国1997-2014年的统计数据⑧，考察分析期间各国制造业增加值率的变迁态势。如表9所示，较之1997年，2014年各大国GDP均有所增长，按可比价格（2010年价格）计算的GDP年均增长率最高值达9.5%（中国），最低也实现了0.4%（意大利）的年增长。与此同时，各国制造业增加值率的变动态势不尽相同。其中，即使有所波动，但期间肯尼亚、埃及的制造业增加值率呈显著上升态势;另有7个国家的增加值率则未见有显著上升或下降趋势，仅仅只是随时间或小幅或大幅地频繁波动;而多达10国家的制造业增加值率却呈现出明显的下降态势。这至少表明，在1997-2014年间，各国制造业增加值率的变迁与其GDP增长之间未见有明显的关联，更没有随经济的增长普遍发生相应的提高。 另一方面，在有关数据齐全的16个大国中（不包括埃及、中国、俄罗斯）1997-2014年多达14个大国的制造业增加值实现了一定程度的增长（按2010年价格计算）。在这14个国家中，仅肯尼亚的制造业增加值率呈显著上升态势，而制造业增加值率呈显著下降态势的却有8个国家，另有5个国家未见有显著上升或下降趋势。此外，意大利、英国的制造业增加值年均增长率均为负值，不过这两个国家的制造业增加值率并未见有显著上升或下降趋势。由此可见，在1997-2014年间，各国制造业增加值率的变迁与其制造业的增长之间未见有明显的关联，并且大多没有随制造业的增长或下降而发生相应的提高或降低。
我们还基于1997-2014年这16个国家的面板统计数据计算了GDP、制造业增加值各自与制造业增加值率之间的相关系数，结果表明：制造业增加值率与GDP的Spearman相关系数为-0.34%（P值为0.9517），Pearson相关系数为23.28 %（P值为0.000）;制造业增加值率与制造业增加值的Spearman相关系数为1%（P值为0.8645），Pearson相关系数为24.92%（P值为0.000）。就此而言，在诸大国范围内，由一国GDP或制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间似乎也无显著相关性可言。
（二）中等收入国家样本⑨
鉴于产业升级学说主要关注的是发展中国家经济，为此我们同样在第二部分所述的72个样本国家中，选择30个中等收入国家专门加以进一步的分析。按照世界银行2014年发布的世界各经济体收入分组标准，人均GDP不高于1045美元为低收入国家，人均GDP在1045-12735美元之间为中等收入国家，高于12735美元为高收入国家。
如表10所示，2014年30个中等收入国家制造业增加值率的差距较大，其中最高达41.98%（吉尔吉斯斯坦），最低仅为16.44%（伊朗）;同时，制造业增加值率在10%-20%之间的有4个国家，在20%-30%之间的有11个国家，在30%-40%之间的亦有11个国家，在40%-50%之间的有4个国家。另据计算，全部30个样本国家最新年份增加值率的算术平均值为30.16%，中位数为30.19%，标准差为7.38%，标准差系数为0.24。这些国家制造業增加值率与人均GDP和人均制造业增加值的关系则分别如图6和图7所示。
初步观察显示，无论是制造业增加率与人均GDP之间，还是制造业增加值率与人均制造业增加值之间，似乎并不存在可直接观察到的相关性。对这30个中等收入国家的相关数据的计算又表明：增加值率与人均GDP的Spearman相关系数为-6.3%（P值为0.7392），Pearson相关系数为-7.5%（P值为0.6948）;增加值率与人均制造业增加值的Spearman相关系数为3.01%（P值为0.8998），Pearson相关系数为4.83 %（P值为0.8396）。由此可以认为，在这30个中等收入国家范围内，由一国人均GDP或人均制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间似乎也无显著相关性可言。
为进一步揭示中等收入国家经济发展水平与制造业增加值率之间的关系，我们接着以其中19个国家为对象（余下11个国家考察期间的数据缺失较多），考察其1997-2014年各国的经济增长和制造业增加值率的变迁（参见表11）。统计表明：
一方面，期间这19个中等收入国家的GDP均有所增长，按可比价格（2010年价格）计算的GDP年均增长率最高值为9.5%（中国），最低也达到了2.3%（墨西哥）。与此同时，各国制造业增加值率的变动态势却不尽相同。其中，即使有所波动，但肯尼亚、蒙古、埃及的制造业增加值率呈显著上升态势;制造业增加值率呈现出明显下降态势的国家有5个;其余11个国家制造业的增加值率则未见有显著上升或下降趋势，仅仅只是随时间或小幅或大幅地频繁波动。就此而言，在1997-2014年间，这些国家制造业增加值率的变迁与其GDP增长之间在总体上似乎未见有明显的关联，更没有随经济的增长普遍发生相应的提高。
另一方面，1997-2014年，除埃及、保加利亚和中国数据缺失外，其余16个国家的制造业增加值也都实现了不同程度的增长。其中，按可比价格（2010年价格）计算的制造业增加值年均增长率最高值达6.9%（印度），最低也有1.4%（巴西）。不过在这16个国家中，仅肯尼亚、蒙古的制造业增加值率呈显著上升态势，制造业增加值率呈显著下降态势的有3个国家，余下11个国家的制造业增加值率则未见有显著上升或下降趋势。换而言之，期间这19个中等收入国家的制造业增加值率的变迁与其制造业的增长之间至少在总体上未见有明显的关联，更大多未随制造业增长而发生相应的提高。
此外，我们还基于1997-2014年这16个中等收入国家的面板统计数据，计算了GDP、制造业增加值各自与制造业增加值率之间的相关系数。结果表明：制造业增加值率与GDP的Spearman相关系数为-4.7%（P值为0.4231），Pearson相关系数为-13.19%（P值为0.0234）;制造业增加值率与制造业增加值的Spearman相关系数为2.04%（P值为0.7372），Pearson相关系数为-5.41%（P值为0.3722）。就此而言，至少在数据可得的这16个中等收入国家范围内，由一国GDP或制造业增加值所反映出的经济发展水平或制造业发展水平与其制造业增加值率之间似乎也不存在显著的相关性。
五、制造业各产业增加值率及变迁的国际比较
为解答“增加值率相对较高是否属于高附加值产业的固有特性？”、“高附加值产业的增长相对较快么？”两项议题，我们基于OECD及世界银行的相关统计数据，对19个OECD国家制造业各大类产业增加值率的现状及变迁作了比较分析⑩。 （一）OECD國家制造业各产业增加值率：横截面观察
由数据可得性所致，我们选取数据缺失相对较少且距今较近的2013年作为横截面观察的年份。有关统计显示（参见表12），按国际标准行业分类（ISIC，Rev4.0），2013年同一制造业大类产业的增加值率在各国之间有着不同程度的差距。其中各国焦炭及石油炼制品业增加值率的离散度最大，其标准差为11.3%，标准差系数高达1.22;而各国印刷及记录媒体复制业、橡胶及塑料制品业、其他非金属矿物制品业、机械设备业增加值率的离散度则相对较小，其标准差系数均为0.12。这至少表明：在制造业大类产业层面，各国同一产业的增加值率并不处于相似水平，往往某一产业的增加值率在部分国家制造业中相对较高，而在其他国家制造业中却相对较低。
（二）OECD国家制造业中的高附加值产业
迄今为止，学术界尚未给出判定高附加值产业的绝对衡量标准。为此，本文采用相对标准对OECD国家制造业中的高附加值产业进行界定，即通过各产业增加值率的比较，将增加值率相对较高的产业视为高附加值产业。
首先，本文基于1995-2013年19个OECD国家的统计数据，利用加权平均法计算历年这些国家制造业各产业的增加值率，计算公式如下：
产业A增加值率=∑19i=1第i个国家产业A增加值∑19i=1第i个国家产业A总产值
接着，本文以历年这些国家制造业各产业增加值率的算术平均值为界，将增加值率不低于当年算术平均值的产业视作该年的高附加值产业，进而对期间OECD国家高低附加值产业分布格局的变动情况加以考察。
1995-2013年OECD国家制造业中高低附加值产业分布格局变迁显示（参见表13），高附加值似乎只是期间部分产业的固有属性。具体表现在：其一，部分行业早期属于高附加值产业，随着时间推移，却又逐渐演变成了低附加值产业，包括焦炭及石油炼制品、皮革及相关产品以及其他交通运输设备业3个产业;其二，部分行业早期属于低附加值产业，随着时间推移，则逐渐演变成了高附加值产业，包括食品/饮料/烟草制品、纺织品/服装以及木材及木（含软木）制品3个产业;其三，计算机、电子及光学产品业较为特殊，它在2001年、2002年临时成为低附加值产业，而在其余年份则始终属于高附加值产业;其四，1995-2013年间，有7个产业一直居于高附加值产业之列，同时另有5个产业一直居于低附加值产业之列。
（三）1995-2013年高、低附加值产业的增长特征
值得关注的是，在本文所考察的19个OECD国家中，按照当年价格计算，1995-2013年它们各产业增加值合计均出现了负增长（参见表14），各产业年均增长率的算术平均值为-4.05%。
其中，在1995-2013年间始终居于高附加值产业之列的7个产业中，印刷及记录媒体复制、其他非金属矿物制品、金属制品、电气设备、家具/其他制造/机械和设备的修理及安装5个产业的增加值均出现了较大程度的负增长，其年均增长率分别为-5.07%、-5.18%、-4.80%、-4.44%、-6.40%;同时，在期间始终处于低附加值产业之列的5个产业中，化工原料及产品、橡胶及塑料制品、基本金属、汽车（含挂车和半挂车）4个产业的增加值负增长程度相对较小，其年均增长率分别为-3.32%、-2.39%、-1.95%、-1.25%。由此可见：就OECD样本国家而言，高附加值产业增加值的增长并不一定相对较快。
在此基础上，我们进一步考察了1996-2013年上述OECD国家各个产业历年加权平均增加值率与各产业历年合计增加值增长率之间的相关性。计算结果表明，各产业加权平均增加值率与各产业合计增加值增长率的Spearman相关系数为仅为-0.98%（P值为0.8564），Pearson相关系数为-3.08%（P值为0.5703）。显然，这再次证明：就OECD样本国家而言，高附加值产业增加值的增长并不一定相对较快。
六、结论及反思
本文的基本结论是：虽然部分发达国家的制造业及其部分大类产业的增加值率相对较高，但高附加值化并不是各国制造业升级的方向，相应学说和政策主张有必要进一步寻求有力的理论和实证依据。文中支持这一论断的四项实证分析结果是：第一，基于2014年全球72个国家的相应数据，无论采用常见形式的参数模型拟合、非参数曲线拟合、计算Spearman相关系数和Pearson相关系数，还是通过构建二维频数列联表进行卡方检验，都表明了一国制造业增加值率的高低与其经济发展水平、制造业发展水平之间并不具有显著正相关性。第二，对1997-2014年全球58个国家的相应数据进行观察、计算以及进一步统计分析表明，各国制造业增加值率的变迁与其GDP和制造业增加值的增长之间未见有明显的关联，更没有随经济增长而普遍发生相应的提高。第三，关于大国样本和中等收入国家样本的横截面分析和动态研究都表明，至少在各自样本范围内，制造业增加值率与经济发展水平和制造业发展水平似乎都不存在明显的关联，其亦不存在随经济增长或制造业增长而逐步上升的普遍态势。第四，对19个OECD国家制造业各产业的横截面数据分析表明，至少在大类层面上，各国同一产业的增加值率有着显著的差异，没有证据表明某一产业在各国都是高（低）附加值产业;而各国各产业1995-2013年的演变显示，期间只有少数产业始终处于增加值率相对较高（低）的状态，并且各产业的增加值率与其增加值增长率之间亦不存在正向的关联，那些所谓高附加值产业的增长并未相对较快。
当然，受数据可得性所致，本文也存在着明显不足。首先，本文所选取的样本既未能包括更多乃至所有国家，更未能覆盖更长的历史过程，以致本文充其量仅属于一项基于较大随机样本的实证研究结果，其说服力似乎还欠充分。其次，从产业层面来说，本文局限于大类产业，未能透析小类乃至进一步细分的产业，从而使得相应研究结论过于粗略，缺乏足够的说服力。第三，囿于议题，本文的实证分析方法虽然简单明了，但其粗浅之处自然也是不容否认的。