全球價值鏈參與對企業(yè)工資的影響研究

李 磊 劉 斌 丁 勇

(1．南開大學 國際經(jīng)濟研究所，天津 300071；2．對外經(jīng)濟貿(mào)易大學 WTO研究院，北京 100029；3. 中國民航大學 經(jīng)濟與管理學院，天津 300300)

全球價值鏈參與對企業(yè)工資的影響研究

李 磊1劉 斌2丁 勇3

(1．南開大學 國際經(jīng)濟研究所，天津 300071；2．對外經(jīng)濟貿(mào)易大學 WTO研究院，北京 100029；3. 中國民航大學 經(jīng)濟與管理學院，天津 300300)

在我國企業(yè)參與全球價值鏈程度日益加深的背景下，本文利用2000～2013年《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》和《中國海關數(shù)據(jù)庫》計算了企業(yè)全球價值鏈參與情況，并使用面板固定效應方法研究了企業(yè)參與全球價值鏈對其工資的影響。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)參與全球價值鏈促進了人均工資的提升，該結論在加入滯后項以及使用雙重差分的方法控制內(nèi)生性后均十分穩(wěn)??；參與全球價值鏈的企業(yè)支付的工資比出口企業(yè)更高，企業(yè)參與全球價值鏈的工資溢價效應對重工業(yè)、私營企業(yè)和技術密集型企業(yè)更大，全球價值鏈對高技能工人工資的促進作用更大。從提升我國勞動者工資水平的角度來說，需要繼續(xù)推進和深化我國企業(yè)參與全球化的進程。

全球價值鏈；工資；技能水平；出口；勞動力市場；工資溢價效應

一、引言

伴隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展，全球價值鏈(global value chains, GVCs)對勞動力市場的影響變得愈發(fā)重要。國際化企業(yè)比純粹國內(nèi)企業(yè)更具有生產(chǎn)效率，也會雇傭更多的工人。在沒有太多失業(yè)以及勞動力市場功能完善的市場中，企業(yè)將支付給工人更高的工資。當然，這一正向效應能否實現(xiàn)受制于發(fā)展中國家實際勞動力市場中的種種限制。參與全球價值鏈對勞動力市場產(chǎn)生影響的另一種途徑是通過對技能勞動力的相對需求實現(xiàn)的。在全球價值鏈中存在許多不同的活動，其中一些是高技能密集的(例如研發(fā))，而另外一些是相對的非技能勞動力密集的(例如組裝)，一個國家參與全球價值鏈情況將對不同技能的勞動力帶來不同的影響。如果參與全球價值鏈的部門是較高技能密集型的，則對技能勞動力的相對需求會增加。如果相對需求變動過大，將會導致不同技能水平工人的就業(yè)差距和工資差距不斷擴大。

雖然全球價值鏈對整個世界經(jīng)濟如此重要，但由于難以從內(nèi)部網(wǎng)絡的交易中獲得數(shù)據(jù)，經(jīng)濟學家們對此問題的研究相對較少。主要的文獻集中于研究出口對工資的影響。現(xiàn)在已有大量的證據(jù)支持出口企業(yè)相比非出口企業(yè)支付更高的工資[1][2][3][4]。然而，也有學者的研究發(fā)現(xiàn)如果繼續(xù)控制各種勞動力市場機制(例如出口企業(yè)工人的能力，工人和工作之間匹配的質(zhì)量)，那么出口企業(yè)的工資溢價將不再顯著[5]。工人的技能水平會在其中產(chǎn)生重要的影響，因為在勞動力市場中的不同技能部門，增加的勞動力需求分配并不均勻，所以每種情況下相應的工資變化也并不一樣。一般認為，企業(yè)出口的工資溢價會偏向高技能工人[6][7][8]，企業(yè)出口對技術工人工資增長率的正向影響高于非技術工人。然而，也有學者的研究發(fā)現(xiàn)以上結論并不總是成立，貿(mào)易自由化對工資不平等程度的影響方向，依賴于開放度的水平；當貿(mào)易成本從非常高的水平下降時，工資不平等程度是先增長后下降的[4]。

國內(nèi)學者也研究了中國出口對工資的影響，例如，李靜和彭飛、張川川發(fā)現(xiàn)出口顯著提高了在業(yè)者的收入水平[9][10]。包群和邵敏的研究發(fā)現(xiàn)中國出口擴張模式存在顯著的“低工資增長、高勞動生產(chǎn)率增長”的依賴特征以及以加工貿(mào)易為主的擴張?zhí)卣鳎@種出口擴張模式顯著抑制了工資增長速度的提高[11]。陳波和賀超群的研究發(fā)現(xiàn)，中國出口發(fā)展也導致了技術與非技術工人之間工資差距的擴大[12]。直接研究全球價值鏈參與對工資影響的文獻不多。周昕采用 WIOD 和TIVA 數(shù)據(jù)庫從行業(yè)層面分析了全球價值鏈分工對技能相對工資的影響，研究結果表明，參與全球價值鏈分工總體上提高了我國制造業(yè)高技術勞動力的相對工資[13]。胡昭玲和李紅陽利用WIOD數(shù)據(jù)庫研究發(fā)現(xiàn)，全球價值鏈分工位置的下滑擴大了不同技能勞動力之間的工資差距，在價值鏈嵌入位置50%分位以上，分工位置下滑主要擴大了熟練勞動力之間的工資差距；而在50%分位以下，分工位置下滑主要擴大了非熟練勞動力之間的工資差距[14]。陳繼勇等從出口國內(nèi)附加值的角度對中國異質(zhì)性企業(yè)的工資決定進行了實證分析，研究發(fā)現(xiàn)：出口國內(nèi)附加值的提升可以顯著促進中國出口企業(yè)工資水平提高[15]。

由以上分析可知，現(xiàn)有研究多關注出口的工資效應，直接研究全球價值鏈參與對工資影響的文獻較少，而且主要從行業(yè)層面展開。而中國加入WTO以來，我國企業(yè)參與全球價值鏈的程度日益加深，企業(yè)參與全球價值鏈會影響其支付的平均工資，不同類型企業(yè)參與全球價值鏈對工資的影響會存在區(qū)別，同時企業(yè)參與全球價值鏈對不同勞動力群體工資的影響也會存在差異。因此，本文的創(chuàng)新點在于：(1)本文從企業(yè)層面研究參與全球價值鏈的工資效應①。具體的，論文使用2000～2013年中國統(tǒng)計局的《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》和中國海關的《中國海關數(shù)據(jù)庫》數(shù)據(jù)判斷企業(yè)參與全球價值鏈情況，研究企業(yè)參與全球價值鏈對其工資的影響，并使用多種方法控制內(nèi)生性，保證了論文結論的穩(wěn)健性；(2)論文比較了參與全球價值鏈的企業(yè)與僅出口的企業(yè)對工資影響的大小，并對比分析了不同類型企業(yè)全球價值鏈參與對工資影響程度的差異；(3)論文研究了全球價值鏈參與的工資溢價效應在不同勞動力群體中的差異。論文的結果表明：首先，企業(yè)參與全球價值鏈能夠顯著促進企業(yè)人均工資提高，在使用滯后項以及雙重差分的方法控制內(nèi)生性后，這一結論依然穩(wěn)??；其次，參與全球價值鏈對企業(yè)工資的促進作用比出口更大；再次，企業(yè)參與全球價值鏈對工資的影響在不同行業(yè)、不同所有制類型和不同技術密集度的企業(yè)間存在差異，企業(yè)參與全球價值鏈的工資溢價效應對重工業(yè)、私營企業(yè)和高技術密集型企業(yè)更大；最后，全球價值鏈的工資溢價效應對不同勞動力群體的影響存在差異，其對高技能工人工資的影響更大。

本文接下來的結構安排如下：第二部分為計量分析框架，包括對數(shù)據(jù)的說明，構建基本回歸模型并對變量進行描述；第三部分報告企業(yè)參與全球價值鏈對工資影響的基本估計結果；第四部分進一步分析了全球價值鏈參與和出口對企業(yè)工資影響的差異，參與全球價值鏈對不同行業(yè)、不同所有制類型、不同技術密集度企業(yè)以及不同技能勞動力群體的影響差異；第五部分是結論及政策建議。

二、計量分析框架

本文采用的數(shù)據(jù)主要來源于兩個數(shù)據(jù)庫：中國統(tǒng)計局的《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》和中國海關的《中國海關數(shù)據(jù)庫》，數(shù)據(jù)時間段為2000～2013年②。我們對《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》進行了如下處理：剔除同年重復的記錄；剔除一些關鍵性指標缺失或明顯錯誤的記錄(如工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)、從業(yè)人員、實收資本數(shù)值為0或為負)；去除了企業(yè)規(guī)模較小的樣本(從業(yè)人數(shù)小于8)；剔除了流動資產(chǎn)超過總資產(chǎn)的企業(yè)或固定資產(chǎn)凈值超過總資產(chǎn)的企業(yè)[16][17][18]。本文參照田巍和余淼杰的方法，采用“兩步法”對兩個數(shù)據(jù)庫的企業(yè)數(shù)據(jù)進行匹配：第一步，利用企業(yè)名稱和年份，采用未剔除任何企業(yè)的原始工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)與海關數(shù)據(jù)進行匹配；第二步，用企業(yè)所在地郵政編碼和電話號碼的后七位，將那些用企業(yè)名稱沒有合并成功的樣本再次合并[18]。

(二)計量模型構建

為了研究企業(yè)參與全球價值鏈是否增加了企業(yè)人均工資，我們以企業(yè)支付的人均工資wage作為被解釋變量，以企業(yè)是否參與全球價值鏈作為主要解釋變量建立如下線性計量模型：

(1)

其中i代表企業(yè)，j代表行業(yè)，t代表年份；wage代表企業(yè)人均工資，用本年應付工資總額除以年末從業(yè)人數(shù)衡量；gvc代表企業(yè)是否參與了全球價值鏈；CV為影響企業(yè)人均工資的其他控制變量集合，γ為企業(yè)固定效應，δ為行業(yè)固定效應，it是誤差項。在模型(1)中我們主要關注的系數(shù)是α，其為正說明企業(yè)參與全球價值鏈增加了企業(yè)人均工資，反之則降低了企業(yè)的人均工資。

(三)全球價值鏈參與的衡量

根據(jù)全球價值鏈的定義，我們借鑒Upward等和張杰等的方法，測算微觀企業(yè)的全球價值鏈參與程度。具體通過國外增加值比率，即出口產(chǎn)品中實際使用的進口中間品占企業(yè)出口總額的比重表示企業(yè)參與全球價值鏈的程度，測算公式如下：

本文通過對巖石破裂兩種不同類型傳感器接收的聲發(fā)射信號進行時頻分析，發(fā)現(xiàn)信號之間存在差異性與共性，主要結論如下：

(2)

其中，GVCF表示價值鏈參與程度(國外增加值率)，X表示出口額，F(xiàn)VA表示國外增加值，D表示國內(nèi)銷售額，XO表示一般貿(mào)易出口額，MO是一般貿(mào)易項下的實際中間品進口額，MP是加工貿(mào)易項下的實際中間品進口額。

為了準確計算企業(yè)參與全球價值鏈程度，我們需要獲得企業(yè)的中間品進口額，我們將HS產(chǎn)品編碼轉(zhuǎn)換為BEC產(chǎn)品編碼，從而識別出中間品[19][20]。另外，我國許多進口企業(yè)是通過間接貿(mào)易方式(通過貿(mào)易中間商)進口產(chǎn)品，企業(yè)實際使用的進口中間品與海關企業(yè)數(shù)據(jù)庫中報告的進口額并不一致。如果不考慮貿(mào)易中間商，就會低估企業(yè)的中間品進口額。但是海關數(shù)據(jù)庫并沒有報告每個企業(yè)通過貿(mào)易中間商的中間品進口額，在現(xiàn)有條件下，我們假設所有企業(yè)的間接進口比率相等(即通過貿(mào)易中間商的平均中間品進口比率)。我們采用Ahn等的方法，將海關數(shù)據(jù)庫中企業(yè)名稱中包含“進出口”“外經(jīng)”“貿(mào)易”“經(jīng)貿(mào)”“科貿(mào)”等信息的企業(yè)歸為貿(mào)易中間商[21]。但是我們無法精確識別每個企業(yè)通過貿(mào)易中間商的中間品進口額，因此為了結論的穩(wěn)健性，我們采用兩種方法計算企業(yè)的全球價值鏈參與度，當識別貿(mào)易中間商時，得到GVCF_1；不考慮貿(mào)易中間商時，得到GVCF_2③。

進一步地，我們通過GVCF來構建企業(yè)是否參與全球價值鏈的虛擬變量gvc：

(3)

即樣本企業(yè)i在t期參與了全球價值鏈，則gvc=1，反之，gvc=0。由此，獲得兩種全球價值鏈參與的變量(gvc_1和gvc_2)。

(四)控制變量的選取

在已有經(jīng)驗文獻的基礎上，我們選取如下控制變量：企業(yè)就業(yè)規(guī)模(emp)，為企業(yè)就業(yè)總數(shù)；企業(yè)成立年限(age)，用當年與企業(yè)注冊成立年的差值表示；資本密集度(kl)，用企業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額除以企業(yè)年末就業(yè)人數(shù)衡量④；企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模(size)，用企業(yè)總資產(chǎn)衡量；利潤率(profit)，用企業(yè)利潤總額除以企業(yè)銷售收入衡量；負債率(debt)，用企業(yè)負債除以企業(yè)資產(chǎn)衡量。對于以上5個變量，論文均對其取自然對數(shù)。另外，本文參照Brandt等的做法，按照企業(yè)的登記注冊類型將企業(yè)劃分為國有企業(yè)、集體企業(yè)、私營企業(yè)、港澳臺資企業(yè)和外資企業(yè)，并構造了5個企業(yè)登記注冊類型的二值虛擬變量：國有企業(yè)(soes，國有企業(yè)取1，反之為0)、集體企業(yè)(coes，集體企業(yè)取1，反之為0)、私營企業(yè)(private，私營企業(yè)取1，反之為0)、港澳臺企業(yè)(hmtie，港澳臺企業(yè)取1，反之為0)、外資企業(yè)(fies，外資企業(yè)取1，反之為0)[22]。下文還將研究參與全球價值鏈對不同技能勞動力工資的影響差異，設置變量高技能工人占全部就業(yè)人員的比重(skill)，用受過大專及以上教育程度的工人數(shù)占總就業(yè)比重衡量。表1是主要變量的描述性統(tǒng)計。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

三、計量結果分析

論文首先研究企業(yè)參與全球價值鏈對其平均工資的影響，表2是基本的計量結果。列(1)～(4)使用第一種價值鏈參與指標，列(5)～(8)使用第二種價值鏈參與指標。這里使用面板固定效應和逐步加入控制變量的方法進行分析，其中第(1)列和第(5)列控制企業(yè)年齡、資本密集度與企業(yè)規(guī)模，第(2)列和第(6)列進一步控制企業(yè)負債和企業(yè)利潤率，第(3)列和第(7)列進一步控制企業(yè)所有制類型固定效應和行業(yè)固定效應。六個方程的結果顯示企業(yè)參與全球價值鏈對其平均工資具有顯著正向的影響，根據(jù)第(3)列的回歸結果，參與全球價值鏈的企業(yè)比沒有參與全球價值鏈的企業(yè)多支付了4.15%的工資。

以上研究表明，全球價值鏈參與能夠增加企業(yè)的人均工資。但是該結論仍然可能受到內(nèi)生性的干擾，內(nèi)生性產(chǎn)生的原因一般有兩種：一是遺漏變量，二是雙向因果關系。對于遺漏變量產(chǎn)生的內(nèi)生性，我們可以在方程中加入盡可能多的控制變量部分解決。而雙向因果關系的降低，則可以通過引入解釋變量和控制變量的滯后項解決。我們?nèi)匀徊捎脙煞N方法測度全球價值鏈參與，回歸結果見表2列(4)和列(8)。結果顯示，全球價值鏈參與的滯后項(列(4)和列(8)中第1行)對企業(yè)人均工資的影響仍然顯著為正，系數(shù)的大小也沒有明顯的變化，其他變量的顯著性也沒有明顯改變，表明雙向因果關系對本文基本結論并沒有明顯的影響。

雖然引入滯后項能夠降低雙向因果關系產(chǎn)生的內(nèi)生性，但是計量方程中仍然可能存在測量誤差和遺漏變量產(chǎn)生的內(nèi)生性，由于難以尋找企業(yè)參與全球價值鏈的工具變量，所以我們進一步使用傾向得分匹配(propensity score matching，PSM)，加上雙重差分(difference-in-differences，DID)的方法進行穩(wěn)健性檢驗。我們構建二元虛擬變量dui，設dui=1表示企業(yè)i參與全球價值鏈，dui=0則表示企業(yè)i沒有參與全球價值鏈。同時構造時間虛擬變量dt，設dt =0表示企業(yè)參與全球價值鏈之前的時期，dt=1則表示企業(yè)參與全球價值鏈之后的時期。將樣本期間參與全球價值鏈的企業(yè)視為處理組，

表2 全球價值鏈對企業(yè)人均工資影響的基準分析

注：括號中數(shù)值為對應變量估計系數(shù)的穩(wěn)健標準誤。*、**、***分別代表估計系數(shù)在10%、5%、1%的水平上是顯著的。以下表同。

將樣本期間始終沒有參與全球價值鏈，但是與那些參與全球價值鏈較為相似的企業(yè)視為對照組。論文使用傾向得分匹配的方法為處理組尋找最為合適的對照組企業(yè)⑤。估計方程設定如下：

ln(wit)=a0+a1du+a2dt+α3du×dt+∑βCVit+δj+εit

(4)

表3 使用雙重差分法時全球價值鏈對企業(yè)人均工資的影響

變量(1)gvc_1(2)gvc_2du*dt0.1276***0.1274***(0.0055)(0.0052)du-0.2033***-0.2013***(0.0086)(0.0081)dt0.00320.0029(0.0112)(0.0107)控制變量有有行業(yè)虛擬變量有有常數(shù)項0.3238***0.3721***(0.0470)(0.0424)觀測值93198101522R20.43770.4329

式(4)中i和t分別表示企業(yè)和時間，wit和εit分別為企業(yè)平均工資和擾動項，交互項du×dt的估計系數(shù)α3度量了企業(yè)參與全球價值鏈對企業(yè)平均工資的真實影響，α3>0意味著參與全球價值鏈的企業(yè)工資的增幅大于沒有參與全球價值鏈的企業(yè)。論文使用匹配后的數(shù)據(jù)并基于倍差法進行了分析，具體結果如表 3 所示。其中列(1)和列(2)我們分別采用兩種方法估計的全球價值鏈參與，并加入企業(yè)年齡、資本密集度、企業(yè)規(guī)模、負債情況、利潤率、企業(yè)所有制固定效應和行業(yè)固定效應。結果顯示企業(yè)參與全球價值鏈對其人均工資存在顯著的正向影響，根據(jù)列(1)的結論，參與全球價值鏈企業(yè)的人均工資比沒有參與全球價值鏈的企業(yè)高12.76%。

四、參與全球價值鏈對企業(yè)工資影響的進一步分析

(一)參與全球價值鏈和出口的工資效應差異

已經(jīng)有很多研究表明出口對企業(yè)人均工資有促進作用。由于企業(yè)參與全球價值鏈的一個主要特

表4 參與全球價值鏈和出口的工資效應比較分析

征就是出口。一個顯而易見的問題就是，企業(yè)參與全球價值鏈是否比出口更能夠促進企業(yè)人均工資提升。為了研究這個問題，我們保留了僅出口與參與全球價值鏈的企業(yè)樣本進行分析，結果見表4。表4列(1)顯示，參與全球價值鏈的企業(yè)與僅出口的企業(yè)相比，其人均工資高出1.73%。列(2)則顯示，參與全球價值鏈的企業(yè)與僅出口的企業(yè)相比，其人均工資高出1.87%。這表明，如果企業(yè)能夠利用全球生產(chǎn)網(wǎng)絡，并積極參與全球價值鏈，則能夠比僅出口的企業(yè)提供更高的工資。

(二)參與全球價值鏈對不同所有制類型企業(yè)工資的影響差異

上文的研究顯示，參與全球價值鏈對企業(yè)人均工資具有顯著正向的影響，但是這種影響是平均意義上的，忽略了不同所有制企業(yè)的差異?？紤]到不同所有制企業(yè)在工資制定機制及靈活性上的差異，我們將樣本按照企業(yè)所有制分為國有、集體、私營、港澳臺和外資企業(yè)，研究全球價值鏈參與的工資溢價效應在不同所有制企業(yè)間的差異。當采用第一種價值鏈參與變量時，結果顯示(見表5)，全球價值鏈參與的工資溢價效應對內(nèi)資企業(yè)的影響較大，對外資企業(yè)的影響較小。具體對于內(nèi)資企業(yè)來說，全球價值鏈參與的工資溢價效應對私營企業(yè)的影響較大，為7.91%；對國有企業(yè)和集體企業(yè)的影響較小，分別為4.82%和3.09%。表6使用第二種價值鏈參與變量，結論基本一致。私營企業(yè)市場化程度較高，工資制定更為靈活的企業(yè)如果參與全球價值鏈則能夠提供更高的工資。

表5 參與全球價值鏈對不同所有制類型企業(yè)人均工資的影響(價值鏈一)

表6 參與全球價值鏈對不同所有制類型企業(yè)人均工資的影響(價值鏈二)

(三)參與全球價值鏈對不同行業(yè)類型企業(yè)工資的影響差異

我們將樣本按照行業(yè)的類別進行區(qū)分，研究全球價值鏈對不同行業(yè)企業(yè)人均工資的影響差異。論文將樣本按照輕工業(yè)和重工業(yè)進行分組回歸，輕工業(yè)多是勞動密集的，而重工業(yè)多是資本密集的，這兩種類型行業(yè)對資源稟賦的不同要求會影響其對全球價值鏈的參與，也會影響其提供給勞動力的工資。分組研究的結果顯示(見表7)，全球價值鏈參與對不同行業(yè)類型企業(yè)人均工資的影響存在一定的差異，全球價值鏈參與對輕工業(yè)企業(yè)人均工資的影響較小，對重工業(yè)企業(yè)人均工資的影響較大。表7中列(1)和列(2)的結果顯示，在輕工業(yè)中，參與全球價值鏈的企業(yè)比沒有參與全球價值鏈的企業(yè)人均工資高1.2%，而在重工業(yè)中，參與全球價值鏈的企業(yè)比沒有參與全球價值鏈的企業(yè)人均工資高5.61%。列(3)和列(4)中我們采用第二種方法計算的全球價值鏈，結果是類似的。重工業(yè)企業(yè)參與全球價值鏈比輕工業(yè)企業(yè)產(chǎn)生了更高的工資溢價。

表7 參與全球價值鏈對不同行業(yè)類型企業(yè)人均工資的影響

考慮到不同技術密集度行業(yè)對技能人才的需求不同，高新技術企業(yè)對高技能人才需求更大，同時企業(yè)提供給高技能勞動力的工資一般會高于低技能勞動力，因此不同技術密集度企業(yè)參與全球價值鏈后對不同技能勞動力需求的變動會影響到企業(yè)平均工資。我們按照我國《高新技術行業(yè)目錄與代碼》將全部行業(yè)分為高新技術行業(yè)和非高新技術行業(yè)，對其分別進行回歸。結果顯示(見表8)，全球價值鏈參與對高新技術企業(yè)工資的影響更大。根據(jù)列(1)和列(2)的結果，高新技術企業(yè)參與全球價值鏈的工資溢價效應為5.82%，而非高新技術企業(yè)參與全球價值鏈的工資溢價效應只有3.04%。當采用第二種全球價值鏈衡量方式時(見列(3)和列(4))，這種差異依然存在。高新技術企業(yè)參與全球價值鏈后比非高新技術企業(yè)提供了更高的工資，這可能是由兩方面原因造成的：其一是，高新技術企業(yè)參與全球價值鏈后增加了對高技能工人的需求；其二是，高新技術企業(yè)參與全球價值鏈后提供給高技能工人更高的工資。

表8 參與全球價值鏈對不同技術密集度企業(yè)人均工資的影響

(四)參與全球價值鏈對不同技能勞動力工資的影響差異

進一步，我們關注全球價值鏈對不同技能勞動力群體的影響是否存在差異。中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫沒有報告不同技能勞動力的平均工資，因此論文無法直接對此進行檢驗。不過2004年是普查年份，該年的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫提供了不同受教育程度勞動力的就業(yè)數(shù)據(jù)，我們可以采用加入交叉項的方式對此問題進行研究。具體的，我們將受過大專及以上教育程度的勞動力視為高技能工人，將受過高中及以下教育程度的勞動力視為低技能工人，構造一個企業(yè)技能工人比例的變量，并將其與全球價值鏈的交叉項引入方程。當該交叉項的系數(shù)為正時，表明高技能工人越多的企業(yè)，參與全球價值鏈對其人均工資的影響越大。這也可以間接表明，全球價值鏈對高技能工人工資的影響更大。具體的，我們構建了如下的計量模型：

ln(wagei)=c+α1gvci+α2gvci×skilli+α3skilli+∑βCVi+δj+εi

(5)

表9 全球價值鏈參與、勞動者技能水平與企業(yè)人均工資

變量(1)gvc_1(2)gvc_2gvc0.0624***0.0577***(0.0047)(0.0050)gvc×skill0.2926***0.3337***(0.0657)(0.0720)skill0.2410***0.2429***(0.0568)(0.0573)控制變量有有行業(yè)虛擬變量有有常數(shù)項1.6811***1.6794***(0.0135)(0.0135)觀測值205232205232R20.25630.2562

其中skill是企業(yè)高技能工人占全部就業(yè)人數(shù)的比例，其他變量與模型(1)相同，我們在模型中主要關注的系數(shù)是α2，其為正說明企業(yè)參與全球價值鏈對高技能工人平均工資的影響更大，反之則對低技能工人平均工資的影響更大。

本文首先對交叉項中高技能工人就業(yè)比例進行了中心化處理，即在高技能工人就業(yè)比例平均值處對全球價值鏈的影響進行估計。表9報告了面板固定效應的回歸結果，在控制其他變量后，無論全球價值鏈參與采用哪一種衡量方式，全球價值鏈參與和高技能工人比例的系數(shù)均顯著為正，表明參與全球價值鏈促進了企業(yè)人均工資提高，同時，企業(yè)支付給高技能工人更高的工資。進一步的，參與全球價值鏈和高技能工人比例交叉項的系數(shù)也顯著為正，這意味著，對于那些高技能工人占比較高的企業(yè)，全球價值鏈對企業(yè)人均工資的影響更大，這表明參與全球價值鏈對高技能工人工資的促進作用更大。

五、結論及政策建議

自加入WTO以來，我國企業(yè)參與全球價值鏈的程度日益加深，對我國勞動力市場產(chǎn)生了深刻的影響。本文利用中國統(tǒng)計局《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》和中國海關《中國海關數(shù)據(jù)庫》中的企業(yè)層面數(shù)據(jù)，計算了企業(yè)參與全球價值鏈的程度，并深入研究了企業(yè)參與全球價值鏈對其工資的影響。本文主要得到了以下幾點結論：第一，企業(yè)參與全球價值鏈能夠顯著促進企業(yè)的人均工資提高。這種正向影響不受全球價值鏈參與估算方法、控制變量范圍的影響。我們加入滯后項以及使用雙重差分的方法控制內(nèi)生性后，結論也十分穩(wěn)健。第二，參與全球價值鏈的企業(yè)與僅出口的企業(yè)相比，參與全球價值鏈對企業(yè)工資的促進作用更大。第三，企業(yè)參與全球價值鏈對工資的影響在不同行業(yè)、不同所有制類型和不同技術密集度的企業(yè)間存在差異，企業(yè)參與全球價值鏈的工資溢價效應對重工業(yè)、私營企業(yè)和高技術密集型企業(yè)更大。第四，全球價值鏈的工資溢價效應對不同勞動力群體的影響存在差異，參與全球價值鏈對高技能工人工資的影響更大。

本文的研究一方面豐富了國內(nèi)外有關工資理論方面的研究文獻，另一方面也有助于理解近年來中國工資增長及其變動來源。更為重要的是，本文的研究還具有明顯的政策含義，即從提升我國勞動者工資水平的角度來說，需要繼續(xù)推進和深化我國企業(yè)參與全球化的進程。需要注意的是，對于中國的制造業(yè)企業(yè)來說，參與全球價值鏈比單純的出口規(guī)模擴張更有意義。中國制造業(yè)需要注意利用全球分工所帶來的效率提升，通過強化產(chǎn)品創(chuàng)新來促進產(chǎn)品價值鏈的延長和出口國內(nèi)附加值的提升，并最終實現(xiàn)員工收入的提升。根據(jù)本文的研究，企業(yè)參與全球價值鏈對高技能勞動力收入的提升高于低技能勞動力，因此從實現(xiàn)共同富裕的角度，需要從兩方面進行努力：一方面需要注意穩(wěn)定低技能勞動力收入，包括降低個人所得稅中低收入階層的稅負，保障勞動力最低工資水平，使低技能勞動力的工資也能夠隨企業(yè)績效的提高得到相應增長；另一方面，需要加強職業(yè)技能培訓和再教育投入等以提高個體的技能水平，實現(xiàn)人力資本從勞動力密集向技術密集轉(zhuǎn)變。

注釋：

①陳繼勇等(2016)的文章研究的是參與全球價值鏈的企業(yè)出口增加值含量對工資的影響，而本文的研究視角是企業(yè)是否參與全球價值鏈對工資的影響。

②《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》2008～2009年并沒有提供企業(yè)工資的數(shù)據(jù)，因此本文實際使用的數(shù)據(jù)時間段為2000～2007年和2010～2013年。

③BEC分類以及更詳細的計算方法，需要的讀者可以向作者索取。

④2008～2009年《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》沒有提供企業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額，我們用固定資產(chǎn)合計減折舊替代。

⑤我們選用了企業(yè)的生產(chǎn)率、資本勞動比、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成立時間和企業(yè)所在行業(yè)進行匹配。我們采用逐年進行匹配的方式，并且使用一對一的最近鄰匹配法。

[1] Van Biesebroeck,J. Exporting Raises Productivity in Sub-saharan African Manufacturing Firms[J]. Journal of International Economics, 2005, 67(2): 373—391.

[2] De Loecker,J. Do Exports Generate Higher Productivity? Evidence from Slovenia[J]. Journal of International Economics, 2007, 73(1): 69—98.

[3] Ranjan,P., Raychaudhuri,J. Self-selection vs Learning: Evidence from Indian Exporting Firms[J]. Indian Growth and Development Review, 2011, 4(1): 22—37.

[4] Helpman,E., Itskhoki,O., Muendler,M.A., Redding,S.J. Trade and Inequality: From Theory to Rstimation[Z]. National Bureau of Economic Research, 2012.

[5] Krishna,P., Poole,J.P., Senses,M.Z. Trade Liberalization, Firm Heterogeneity, and Wages: New Evidence from Matched Employer-employee Data[Z]. World Bank Policy Research Working Paper Series, 2011.

[6] Isgut,A. What's Different about Exporters? Evidence from Colombian Manufacturing[J]. Journal of Development Studies, 2001, 37(5): 57—82.

[7] Alvarez,R., Lopez,R.A. Exporting and Performance: Evidence from Chilean Plants[J]. Canadian Journal of Economics, 2005, 38(4): 1384—1400.

[8] Unel,B. Firm Heterogeneity, Trade, and Wage Inequality[J]. Journal of Economic Dynamics & Control, 2008, 34(8):1369—1379.

[9] 李靜，彭飛. 出口企業(yè)存在工資紅利嗎?——基于1998～2007年中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2012，(12): 20—37.

[10] 張川川. 出口對就業(yè)、工資和收入不平等的影響——基于微觀數(shù)據(jù)的證據(jù)[J]. 經(jīng)濟學(季刊)，2015,(3): 1611—1630.

[11] 包群，邵敏. 出口貿(mào)易與我國的工資增長: 一個經(jīng)驗分析[J]. 管理世界，2010，(9): 55—66.

[12] 陳波，賀超群. 出口與工資差距: 基于我國工業(yè)企業(yè)的理論與實證分析[J]. 管理世界，2013，(8): 6—15.

[13] 周昕. 全球價值鏈分工如何影響高技術勞動力相對工資?——基于我國制造業(yè)部門的研究[J]. 財經(jīng)論叢，2017，(4):1—9.

[14] 胡昭玲，李紅陽. 參與全球價值鏈對我國工資差距的影響——基于分工位置角度的分析[J]. 財經(jīng)論叢，2016，(1):11—18.

[15] 陳繼勇，王保雙，蔣艷萍. 企業(yè)異質(zhì)性、出口國內(nèi)附加值與企業(yè)工資水平——來自中國的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 國際貿(mào)易問題，2016，(8):74—84.

[16] 聶輝華，江艇，楊汝岱. 中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的使用現(xiàn)狀和潛在問題[J]. 世界經(jīng)濟，2012，(5): 142—158.

[17] Cai,H., Liu,Q. Competition and Corporate Tax Avoidance: Evidence from Chinese Industrial Firms[J]. The Economic Journal, 2009, 119(537): 764—795.

[18] 田巍，余淼杰. 企業(yè)生產(chǎn)率和企業(yè) “走出去” 對外直接投資: 基于企業(yè)層面數(shù)據(jù)的實證研究[J]. 經(jīng)濟學(季刊)，2012，(2): 383—408.

[19] Upward,R., Wang,Z., Zheng,J. Weighing China’s Export Basket: The Domestic Content and Technology Intensity of Chinese Exports[J]. Journal of Comparative Economics, 2013, 41(2): 527—543.

[20] 張杰, 陳志遠, 劉元春. 中國出口國內(nèi)附加值的測算與變化機制[J]. 經(jīng)濟研究, 2013,(10): 124—137.

[21] Ahn,J.B., Khandelwal,A.K., Wei,S.J. The Role of Intermediaries in Facilitating Trade[J]. Journal of International Economics, 2011, 84(1): 73—85.

[22] Brandt,L., Van Biesebroeck,J., Zhang,Y. Creative Accounting or Creative Destruction? Firm-level Productivity Growth in Chinese Manufacturing[J]. Journal of Development Economics, 2012, 97(2): 339—351.

(責任編輯：易會文)

2017-03-08

國家自然科學基金重點項目“推動經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的機制與政策研究”(71333007)；中國博士后科學基金面上一等資助“全球價值鏈、技術進步對我國勞動力市場的影響研究”(2014M560174)；天津市科技發(fā)展戰(zhàn)略研究計劃項目“全球價值鏈視角下基于《中國制造2025》的天津市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級問題研究”(15ZLZLZF00170)；天津市科技發(fā)展戰(zhàn)略研究計劃項目“天津市航空航天產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展思路”(16ZLZDZF00110)

李 磊(1980— )，男，安徽宿州人，南開大學國際經(jīng)濟研究所、跨國公司研究中心、中國特色社會主義經(jīng)濟建設協(xié)同創(chuàng)新中心副研究員； 劉 斌(1984— )，男，山東濰坊人，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學WTO研究院副研究員； 丁 勇(1972— )，男，天津人，中國民航大學經(jīng)濟與管理學院教授。

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