彭冬冬

(中共福建省委黨校 工商管理教研部，福州 350001)

一、引言

20世紀(jì)90年代來，世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一大特征是以產(chǎn)品內(nèi)分工為表現(xiàn)形式的價(jià)值鏈分工體系在全球范圍內(nèi)建立，價(jià)值鏈分工成為全球分工網(wǎng)絡(luò)的主導(dǎo)形式(Antras et al，2013)[1]。中國依托豐富的勞動(dòng)力資源，承接全球價(jià)值鏈中的部分生產(chǎn)環(huán)節(jié)，成為全球最重要的制造業(yè)生產(chǎn)平臺(tái)(Gereffi et al，2004)[2]。根據(jù)“斯托爾伯—薩繆爾森定理”，全球價(jià)值鏈參與度的加深將會(huì)提升制造業(yè)工人的工資。如圖1所示，2000—2005年中國的全球價(jià)值鏈參與度和制造業(yè)平均工資呈現(xiàn)出同步上升的態(tài)勢，這與“斯托爾伯—薩繆爾森定理”的預(yù)測相一致。然而在全球價(jià)值鏈分工體系中，發(fā)達(dá)國家從事研發(fā)、銷售等環(huán)節(jié)，掌握著絕對的話語權(quán)，而發(fā)展中國家則被發(fā)達(dá)國家“俘獲”在低端的生產(chǎn)組裝環(huán)節(jié)上(Mayer， 2002)[3]。中國作為全球價(jià)值鏈參與度最深的發(fā)展中國家之一，是不是也遭受這樣的“俘獲”？一旦中國被“俘獲”在全球價(jià)值鏈的低端，那么參與全球價(jià)值鏈的制造業(yè)企業(yè)的利潤空間勢必被壓縮，進(jìn)而對企業(yè)工人的工資產(chǎn)生不利影響。同時(shí)，如圖1所示，中國全球價(jià)值鏈參與度在2006年以后開始下降，而制造業(yè)平均工資仍然保持上升的態(tài)勢，這一“背離”令人費(fèi)解。那么，參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資實(shí)際影響到底是什么呢？顯然，對這方面問題進(jìn)行深入研究，既可以幫助我們?nèi)胬斫庵袊谌騼r(jià)值鏈分工中的位置，又可以為中國擺脫對外貿(mào)易“貧困性增長”提供有價(jià)值的參考。

圍繞參與全球價(jià)值鏈如何影響制造業(yè)工人工資這一問題，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了一定的研究。相關(guān)文獻(xiàn)按照研究視角可以分為兩大類。第一類文獻(xiàn)考察了參與全球價(jià)值鏈分工對工資差距的影響。胡昭玲和李紅陽(2016)發(fā)現(xiàn)，全球價(jià)值鏈分工位置下降是不同技能勞動(dòng)力之間工資差距擴(kuò)大的重要原因，在價(jià)值鏈嵌入位置50%分位以上，分工位置下降擴(kuò)大了熟練勞動(dòng)力之間工資差距；而在50%分位以下，分工位置下降擴(kuò)大了非熟練勞動(dòng)力之間工資差距[4]。周昕(2017)使用WIOD和TIVA的數(shù)據(jù)分析了全球價(jià)值鏈分工對高技能勞動(dòng)力相對工資的影響發(fā)現(xiàn)，參與全球價(jià)值鏈分工提高了我國制造業(yè)高技能勞動(dòng)力的相對工資，擴(kuò)大了高技能工人和低技能工人之間的工資差距[5]。高運(yùn)勝等(2017)基于WIOD數(shù)據(jù)庫，檢驗(yàn)了參與全球價(jià)值鏈分工對工資差距的影響，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)參與國際垂直專業(yè)化分工程度提高，縮小了熟練和非熟練勞動(dòng)力的工資差距[6]。第二類文獻(xiàn)則直接分析了參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資水平的影響。Baumgarten等(2013)基于德國1996—2002年個(gè)體層面的微觀數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了離岸外包對個(gè)人工資的影響，發(fā)現(xiàn)離岸外包使得技能水平和工作任務(wù)單一的制造業(yè)工人工資降低[7]。Hummels等(2014)基于丹麥私人部門“企業(yè)—工人匹配數(shù)據(jù)”的研究發(fā)現(xiàn)，離岸外包提高了高技能工人的工資，降低了低技能工人的工資；在工人的技能水平不變的情況下，離岸外包降低了從事常規(guī)工作工人的工資，提高了密集使用數(shù)學(xué)、語言以及社會(huì)科學(xué)知識(shí)工作的工人工資[8]。Parteka等(2016)使用9個(gè)歐洲國家以及美國個(gè)體層面的微觀數(shù)據(jù)，研究了參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的影響，結(jié)果表明，全球價(jià)值鏈參與度的提高顯著地降低了這些發(fā)達(dá)國家特別是老牌歐盟成員國中低學(xué)歷以及從事常規(guī)勞動(dòng)工人的工資[9]。

圖1 2000—2014年中國制造業(yè)平均工資與全球價(jià)值鏈參與度的變動(dòng)趨勢

數(shù)據(jù)來源：制造業(yè)平均工資的數(shù)據(jù)來自2001—2015年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》；全球價(jià)值鏈參與度是作者基于2000—2014年世界投入產(chǎn)出表計(jì)算而得。

這些文獻(xiàn)對參與全球價(jià)值鏈與制造業(yè)工人工資之間的關(guān)系進(jìn)行了有益探索，但是相關(guān)研究仍存在一些不足：第一，在理論層面上，這些研究大都以“斯托爾伯—薩繆爾森定理”為基礎(chǔ)。然而，全球價(jià)值鏈分工不僅是一種生產(chǎn)模式，而且是一種組織和治理力量。參與全球價(jià)值鏈可能通過低端俘獲效應(yīng)對發(fā)展中國家制造業(yè)工人的工資產(chǎn)生影響，因此需要進(jìn)行更深入的理論機(jī)制分析。第二，在實(shí)證層面上，國內(nèi)學(xué)者側(cè)重于檢驗(yàn)參與全球價(jià)值鏈分工對工資差距的影響，而針對參與全球價(jià)值鏈如何影響制造業(yè)工人工資的研究并不多見。國外學(xué)者就參與全球價(jià)值鏈分工如何影響制造業(yè)工人工資這一問題進(jìn)行了細(xì)致的研究，但是這些研究都是基于發(fā)達(dá)國家個(gè)體層面數(shù)據(jù)進(jìn)行的。由于發(fā)達(dá)國家與發(fā)展中國家在全球價(jià)值鏈分工體系中所處地位、所從事的生產(chǎn)環(huán)節(jié)具有很大區(qū)別，因此其研究結(jié)論難以適用于發(fā)展中國家。

針對這些不足，本文力圖在以下幾個(gè)方面進(jìn)行拓展：一是本文從理論上將探討參與全球價(jià)值鏈分工影響制造業(yè)工人工資的微觀機(jī)制；二是以中國個(gè)體層面微觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用Heckman兩階段模型，檢驗(yàn)參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的實(shí)際影響；三是從技能水平、崗位、企業(yè)性質(zhì)以及區(qū)位等四個(gè)方面考察參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的差異化影響。

二、機(jī)制分析

價(jià)值鏈分工是目前經(jīng)濟(jì)全球化的重要組織形式之一，各國參與全球價(jià)值鏈分工必然會(huì)對本國的勞動(dòng)者收入產(chǎn)生深刻影響。20世紀(jì)90年代初期中國依托廉價(jià)的勞動(dòng)力資源，迅速融入到全球價(jià)值鏈分工，發(fā)展成為“世界工廠”，制造業(yè)工人的工資也得以提高。但是，近年來，中國在全球價(jià)值鏈分工中卻面臨著低端鎖定的困局，而且參與全球價(jià)值鏈分工對中國制造業(yè)工人工資的影響也變得模糊不定。本文將簡單分析參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資可能產(chǎn)生兩種不同性質(zhì)的影響效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上提出檢驗(yàn)的理論假說。

一是促進(jìn)效應(yīng)。主要通過以下兩個(gè)機(jī)制發(fā)揮作用：一是要素收入效應(yīng)。20世紀(jì)90年代初中國依托豐富的勞動(dòng)力資源，通過承接跨國生產(chǎn)中勞動(dòng)力密集型環(huán)節(jié)的方式參與全球價(jià)值鏈分工。根據(jù)“斯托爾伯—薩繆爾森定理”，這必然會(huì)增加對勞動(dòng)力的需求，并相應(yīng)提高制造業(yè)工人工資。劉杜若等(2014)使用2005年中國人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了貿(mào)易開放對我國制造業(yè)工人工資水平的影響，發(fā)現(xiàn)貿(mào)易開放對我國制造業(yè)工人的工資水平有明顯的促進(jìn)作用[10]。二是生產(chǎn)率效應(yīng)。有文獻(xiàn)證明，企業(yè)參與全球價(jià)值鏈可以顯著提升其生產(chǎn)率。Baldwin等(2014)發(fā)現(xiàn)，在加拿大那些與高收入國家有經(jīng)貿(mào)往來的企業(yè)，可以通過出口或者進(jìn)口的“學(xué)習(xí)效應(yīng)”，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的快速增長[11]。孫學(xué)敏和王杰(2016)基于中國制造業(yè)企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)也發(fā)現(xiàn)，參與全球價(jià)值鏈有益于提高企業(yè)生產(chǎn)率。根據(jù)邊際生產(chǎn)率工資理論，工資是由企業(yè)邊際生產(chǎn)率所決定的，勞動(dòng)邊際產(chǎn)出越大，制造業(yè)工人工資越高[12]。因此，參與全球價(jià)值鏈分工，可以通過提升生產(chǎn)效率提高制造業(yè)工人工資。

二是抑制效應(yīng)。隨著中國全球價(jià)值鏈分工參與度的加深，中國在國際分工中也面臨著低端鎖定的局面，這意味著參與全球價(jià)值鏈分工可能會(huì)對中國制造業(yè)工人工資產(chǎn)生不容忽視的負(fù)面影響。一是利潤低端化效應(yīng)。一方面，中國參與全球價(jià)值鏈分工的典型特征是“出口引致進(jìn)口”(張杰 等，2014；Feng et al，2016)[13][14]，國外公司通過嚴(yán)格的質(zhì)量要求、設(shè)計(jì)要求等進(jìn)入壁壘迫使中國代工企業(yè)向國外進(jìn)口高附加值的零部件等中間產(chǎn)品。大規(guī)模進(jìn)口國外價(jià)格昂貴的中間品，極大地增加了企業(yè)的生產(chǎn)成本，使得中國代工企業(yè)的利潤被嚴(yán)重壓縮。另一方面，發(fā)達(dá)國家會(huì)將勞動(dòng)密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié)分散到不同的發(fā)展中國家。由于勞動(dòng)密集型生產(chǎn)的市場進(jìn)入門檻較低，發(fā)展中國家代工企業(yè)之間低價(jià)競爭勢必形成(Mayer，2002；張少軍，2015)[3][15]，降低了參與全球價(jià)值鏈分工企業(yè)的獲利空間。中國工人在生產(chǎn)中處于弱勢地位，因此企業(yè)利潤的下降必然會(huì)促使企業(yè)壓低制造業(yè)工人工資。二是低端俘獲效應(yīng)。發(fā)展中國家的全球價(jià)值鏈分工地位和利潤較低，為了提高話語權(quán)與利潤率，企業(yè)必須通過自主創(chuàng)新來實(shí)現(xiàn)鏈條升級或功能升級。然而，這與發(fā)達(dá)國家的利益相沖突，必然會(huì)遭到發(fā)達(dá)國家的控制與阻礙(Gibbon et al，2008)[16]。Schmitz(2004)指出，大多數(shù)的發(fā)展中國家在參與到全球價(jià)值鏈分工后，被發(fā)達(dá)國家鎖定在低附加值的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從而在全球?qū)用嫘纬煞@與被俘獲的格局[17]。張杰和鄭文平(2017)基于企業(yè)層面微觀數(shù)據(jù)探討了參與全球價(jià)值鏈分工對中國企業(yè)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)以加工貿(mào)易方式參與全球價(jià)值鏈抑制了中國本土企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，在一定程度上驗(yàn)證了中國企業(yè)遭遇的全球價(jià)值鏈低端俘獲效應(yīng)[18]。低端俘獲效應(yīng)的存在使得中國企業(yè)無法通過價(jià)值鏈升級來提高利潤率和勞動(dòng)的邊際產(chǎn)出，對制造業(yè)工人的工資水平產(chǎn)生了不利的影響。

綜上所述，參與全球價(jià)值鏈分工會(huì)通過要素收入效應(yīng)、生產(chǎn)率效應(yīng)、利潤低端化效應(yīng)與低端俘獲效應(yīng)對工資產(chǎn)生疊加影響，再加上世界經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化及中國的特殊國情[19-22]，使得參與全球價(jià)值鏈分工對中國制造業(yè)工人工資的實(shí)際影響需要通過實(shí)證研究予以確定。

三、模型設(shè)定、變量選擇與數(shù)據(jù)說明

1.模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的實(shí)際影響，我們建立以下計(jì)量模型：

wagei=α0+α1gvcj+γXj+βZi+μi

(1)

其中，i代表個(gè)人，j代表省份。wage表示制造業(yè)工人的月平均工資水平(取對數(shù))，gvc表示省份全球價(jià)值鏈分工參與度(取對數(shù))，X為省份層面的特征變量，Z為個(gè)體層面的特征變量，μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。α1刻畫了參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的影響。要利用方程(1)得到無偏的估計(jì)結(jié)果，難點(diǎn)在于并不是所有人都在制造業(yè)工作并獲得工資。如果簡單將未在制造業(yè)就業(yè)的個(gè)體從樣本剔除，那么會(huì)造成樣本選擇問題，進(jìn)而導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果存在偏誤。為了克服樣本選擇偏差，本文采用Heckman兩階段模型來估計(jì)參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的影響。首先，我們使用Probit模型估計(jì)就業(yè)選擇方程：

Pr(empi)=(α0+α1gvcj+γXj+βZi+μi)

(2)

其中，emp是一個(gè)虛擬變量，如果個(gè)體i在制造業(yè)工作則取1，否則取0。根據(jù)方程(2)計(jì)算出逆米爾斯比率(λ)，然后將其代入方程(1)得到工資決定方程：

wagei=α0+α1gvcj+γXj+βZi+λi+μi

(3)

2.變量選擇

(1)全球價(jià)值鏈分工參與度的計(jì)算。全球價(jià)值鏈分工是指產(chǎn)品生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)不局限于一國而是分布在不同的國家，各個(gè)國家根據(jù)其比較優(yōu)勢參與某一個(gè)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)。在全球價(jià)值鏈分工模式下，一國需要從他國進(jìn)口中間產(chǎn)品進(jìn)行加工再生產(chǎn)，然后以中間產(chǎn)品或最終產(chǎn)品的形式出口到國外。因此，Hummels等(2001)將全球價(jià)值鏈分工參與度定義為出口產(chǎn)品中進(jìn)口中間品所占的比重[23]。根據(jù)這一定義，邵朝對和蘇丹妮(2017)給出了省份層面全球價(jià)值鏈分工參與度的計(jì)算公式[24]：

(4)

(2)控制變量的選取。為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，在省份與個(gè)體層面加入其他控制變量。在省份層面引入的控制變量有6個(gè)：一是最低工資，馬雙等(2012)通過研究發(fā)現(xiàn)，最低工資每提高10%，制造企業(yè)的平均工資將會(huì)上漲0.4%左右[25]；二是平均房價(jià)，陸銘等(2015)指出，房價(jià)上漲會(huì)通過減少勞動(dòng)力流入、降低勞動(dòng)力供給來提高工人的工資水平[26]；三是市場化程度，用各地的市場化指數(shù)來衡量；四是城市化率，用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎貋砗饬浚晃迨峭赓Y規(guī)模，用各地外商投資企業(yè)投資總額來來表示；六是區(qū)域虛擬變量，設(shè)置東部地區(qū)和西部地區(qū)兩個(gè)虛擬變量。在個(gè)體層面引入的控制變量有7個(gè)：年齡、年齡的平方、是否為城市戶口、是否為男性、婚否、受教育年限以及健康程度。

3.數(shù)據(jù)說明

計(jì)算省份層面全球價(jià)值鏈分工參與度需要用到2009年中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫。中國海關(guān)數(shù)據(jù)庫詳細(xì)地記錄了貿(mào)易企業(yè)的每一條交易信息，為了測度省份層面全球價(jià)值鏈分工參與度，我們對該數(shù)據(jù)庫進(jìn)行以下處理：第一，剔除貿(mào)易中間商；第二，根據(jù)海關(guān)數(shù)據(jù)庫中的企業(yè)編碼將每筆交易與省份進(jìn)行匹配；第三，將省份層面的加工進(jìn)口、加工出口與一般出口交易記錄進(jìn)行加總，得到省份層面的加工進(jìn)口額、加工出口額以及一般出口額；第四，在一般進(jìn)口的交易記錄中，根據(jù)BEC產(chǎn)品分類標(biāo)準(zhǔn)與HS2007海關(guān)編碼的對照表，只保留中間產(chǎn)品，將其在省份層面加總得到地區(qū)的中間品一般進(jìn)口額；第五，貿(mào)易中間商的存在可能使各省份表現(xiàn)出過度進(jìn)口或過度出口(張杰 等，2013；Kee et al，2016)[27-28]，為了計(jì)算各省份的實(shí)際進(jìn)出口額，我們參考張杰等(2013)的方法，使用國家層面貿(mào)易代理商中間產(chǎn)品進(jìn)口占總中間產(chǎn)品進(jìn)口的比重替代各省份從貿(mào)易代理商進(jìn)口的中間產(chǎn)品比例，使用國家層面貿(mào)易代理商出口占總出口的比重替代各省份通過貿(mào)易代理商出口的產(chǎn)品比例[27]。

本文使用的個(gè)體層面的數(shù)據(jù)來源于2010年中國家庭追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)庫(CFPS)中的成人數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫樣本涵蓋了除新疆、西藏、青海、內(nèi)蒙古、寧夏、海南之外的25個(gè)內(nèi)地省份(市、自治區(qū))，其內(nèi)容包括了個(gè)人的工作狀態(tài)、收入水平、受教育水平等個(gè)人信息*目前文獻(xiàn)中，CFPS數(shù)據(jù)庫常用的時(shí)間跨度是2010—2012年。由于2011年CFPS數(shù)據(jù)庫樣本量極少(僅顯示有49人在制造業(yè)工作)，而2012年CFPS數(shù)據(jù)庫中就業(yè)的工作崗位、單位性質(zhì)這兩個(gè)變量缺失，因此本文選取2010年CFPS的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。。各地市場化水平的數(shù)據(jù)來自樊綱等(2010)編制的中國市場化指數(shù)報(bào)告[29]，各地區(qū)最低工資的數(shù)據(jù)來自各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，其他省份層面的數(shù)據(jù)均來自中國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站中的省份年度庫。表1給出了本文所用變量的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 變量的含義與描述性統(tǒng)計(jì)

在進(jìn)行正式的回歸分析以前，我們先通過散點(diǎn)圖形式直觀地觀察參與全球價(jià)值鏈分工和制造業(yè)工人工資的關(guān)系。從圖2中可以看出，全球價(jià)值鏈參與度和制造業(yè)工人工資表現(xiàn)出一種正相關(guān)的關(guān)系，這似乎說明參與全球價(jià)值鏈分工可以提高制造業(yè)工人工資，但這也可能是因?yàn)楫媹D時(shí)沒有控制與全球價(jià)值鏈參與度和制造業(yè)工人工資同時(shí)相關(guān)的變量引起的。因此，在圖3中我們進(jìn)一步畫出全球價(jià)值鏈參與度和控制住省份特征后制造業(yè)工人工資的散點(diǎn)圖*具體做法是用工資對省份層面的特征變量做回歸，得出工資的殘差項(xiàng)即為控制省份特征后的工資。。其顯示，此時(shí)全球價(jià)值鏈參與度和制造業(yè)工人工資表現(xiàn)出一種負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

圖2 全球價(jià)值鏈參與度和制造業(yè)工人工資

圖3 全球價(jià)值鏈參與度和控制省份特征后的制造業(yè)工人工資

四、實(shí)證結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2報(bào)告了公式(2)與公式(3)的估計(jì)結(jié)果，本文采用在省份層面聚類的標(biāo)準(zhǔn)誤差來克服潛在的異方差與組內(nèi)自相關(guān)問題對回歸結(jié)果的影響。表2的第(1)(2)列中沒有加入控制變量，結(jié)果顯示參與全球價(jià)值鏈分工促進(jìn)了制造業(yè)工人的勞動(dòng)參與，并對制造業(yè)工人的工資產(chǎn)生了不顯著的正向影響。這一結(jié)果的出現(xiàn)，可能是因?yàn)樵诨貧w中遺漏了與全球價(jià)值鏈參與度相關(guān)而且會(huì)影響制造業(yè)工人工資的變量。因此，在表2的第(3)(4)列中加入省份層面的特征變量，結(jié)果表明全球價(jià)值鏈參與度的提高對制造業(yè)工人工資產(chǎn)生了負(fù)面的影響，但是這一影響并不顯著。在表2的第(5)(6)列中進(jìn)一步控制住個(gè)體層面的特征變量，結(jié)果顯示此時(shí)全球價(jià)值鏈參與度的估計(jì)系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，意味著參與全球價(jià)值鏈分工顯著降低了制造業(yè)工人工資。具體而言，全球價(jià)值鏈參與度每提高一個(gè)百分點(diǎn)，制造業(yè)工人工資就會(huì)下降0.321 7個(gè)百分點(diǎn)。在表2的第(6)列中，逆米爾斯比率的估計(jì)系數(shù)通過了5%的顯著水平下檢驗(yàn)，說明傳統(tǒng)工資估計(jì)方程會(huì)存在樣本選擇偏誤，證明本文使用Heckman兩步選擇法具有合理性。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

注：表中括號內(nèi)為在省份層面聚類的標(biāo)準(zhǔn)誤差，***、**、*分別表示變量在1%、5%和10%的水平上顯著，下表同。

其他控制變量也對制造業(yè)工人工資產(chǎn)生了重要的影響。就省份層面的指標(biāo)而言：第一，最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提高會(huì)降低制造業(yè)工人工資，這不符合我們的預(yù)期。其原因可能是，最低工資標(biāo)準(zhǔn)的上升提高低收入制造業(yè)工人工資，但也會(huì)促使企業(yè)用資本替代勞動(dòng)降低高收入工人的議價(jià)能力，而在本文的樣本中僅有12.5%的制造業(yè)工人工資小于當(dāng)?shù)氐淖畹凸べY標(biāo)準(zhǔn)，這使得在進(jìn)行總體估計(jì)時(shí)最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提高顯著地抑制了制造業(yè)工人工資的增長。第二，房價(jià)越高，制造業(yè)工人的工資越高。房價(jià)推高了地區(qū)的生活成本，為了吸引勞動(dòng)力流入，制造業(yè)企業(yè)必須提高工資(陸銘 等，2015)[26]。第三，市場化水平對制造業(yè)工人的工資有著顯著的正向影響，市場化轉(zhuǎn)型可以通過“提高就業(yè)創(chuàng)造率”和“降低就業(yè)破壞率”增加勞動(dòng)需求(毛其淋 等，2016)[30]，進(jìn)而提高制造業(yè)工人工資。就個(gè)體層面的指標(biāo)而言：適中的年齡、城鎮(zhèn)戶口、男性、更高的受教育年限以及更健康的身體都會(huì)給制造業(yè)工人帶來更高的工資。已婚的制造業(yè)工人工資更高，這可能是因?yàn)榛楹筘?zé)任感增強(qiáng)、家庭內(nèi)部專業(yè)化分工以及與家庭成員對自己工作的幫助有關(guān)。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

以上的結(jié)果表明，全球價(jià)值鏈參與度的加深會(huì)對制造業(yè)工人工資產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，為了考察這一結(jié)論的可靠性，本文從五個(gè)角度進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(1)剔除金融危機(jī)的影響。本文的被解釋變量是2009年金融危機(jī)期間制造業(yè)工人的勞動(dòng)參與和工資水平，而金融危機(jī)又可能同時(shí)影響全球價(jià)值鏈參與度和工人的就業(yè)狀況。一方面，金融危機(jī)期間中國的對外貿(mào)易嚴(yán)重受挫，國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，2009年中國貿(mào)易總額增速為-16.27%，貿(mào)易規(guī)模的萎縮使得企業(yè)利潤下降甚至破產(chǎn)，對制造業(yè)工人的勞動(dòng)參與和工資產(chǎn)生了消極的影響；另一方面，金融危機(jī)期間中國政府為了刺激經(jīng)濟(jì)，實(shí)施了4萬億財(cái)政刺激計(jì)劃，這也會(huì)對貿(mào)易和制造業(yè)工人的就業(yè)產(chǎn)生影響。為了剔除金融危機(jī)對回歸結(jié)果的影響，我們在回歸元中加入各個(gè)省份2009年的進(jìn)口增速、出口增速以及政府支出規(guī)模，表3的前兩列展示了相應(yīng)的估計(jì)結(jié)果*為了使政府支出規(guī)模更能反映政府對經(jīng)濟(jì)干預(yù)程度，文章借鑒邵朝對和蘇丹妮(2017)的做法，將政府支出規(guī)模定義為扣除科教文衛(wèi)等公共性支出后地方政府支出占GDP的比重。?？梢钥闯?，在第(2)列中，全球價(jià)值鏈參與度的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，表明金融危機(jī)并不會(huì)對本文的核心結(jié)論產(chǎn)生顯著影響。

(2)兩階段最小二乘回歸。在基準(zhǔn)回歸中，我們從多個(gè)層面控制省份特征，希望解決遺漏變量問題，然而在模型中我們沒有控制地區(qū)的勞動(dòng)資源稟賦、文化環(huán)境等因素，使得上文的估計(jì)結(jié)果仍可能存在偏誤*由于被解釋變量為個(gè)體勞動(dòng)參與或工資，而核心解釋變量定義在省份層面，存在反向因果關(guān)系的可能性很低，因?yàn)楸疚恼J(rèn)為估計(jì)結(jié)果可能存在的內(nèi)生性問題是由遺漏變量導(dǎo)致的。。為了解決這一內(nèi)生性問題，文章借鑒黃玖立和李坤望(2006)的思路，使用省份的地理特征構(gòu)造國外市場鄰近度[31]，然后將國外市場鄰近度作為全球價(jià)值鏈參與的工具變量，進(jìn)行兩階段最小二乘回歸*沿海省份的國外市場接近度為該省的內(nèi)部距離，內(nèi)陸省份的國外市場鄰近度為到最近沿海省份的公路距離與該沿海省份的內(nèi)部半徑之和。。其背后的邏輯是：省份的地理特征并不會(huì)直接影響制造業(yè)工人的勞動(dòng)參與和工資，并且國外市場鄰近度與全球價(jià)值鏈參與度密切相關(guān)，二者呈現(xiàn)一種明顯的正向關(guān)系(見圖4)。表3 的(3)(4)列顯示了具體的估計(jì)結(jié)果，拉格朗日統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果表明模型不存在識(shí)別不足的問題，沃爾德統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果表明模型不存在弱工具變量的問題。在模型中內(nèi)生變量與工具變量的個(gè)數(shù)相同，因此不存在過度識(shí)別的問題。可以看出，使用兩階段最小二乘法后，參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的抑制效應(yīng)依然明顯，表明本文的核心結(jié)論是穩(wěn)健的。

圖4 國外市場鄰近度與全球價(jià)值鏈參與度

(3)更換解釋變量的測度。加工貿(mào)易是中國參與全球價(jià)值鏈的重要方式，對于推動(dòng)中國貿(mào)易的高速增長發(fā)揮了巨大作用。國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，1992—2014年加工貿(mào)易出口占比一直在50%以上。此外，加工貿(mào)易具有“兩頭在外”的性質(zhì)，是發(fā)達(dá)國家在全球價(jià)值鏈中俘獲發(fā)展中國家的重要機(jī)制(張杰 等，2017)[18]。因此，本文借鑒賀燦飛和陳航航(2017)的做法，使用各個(gè)省份加工貿(mào)易占比重新測算全球價(jià)值鏈參與度[32]。表3 的(5)(6)列顯示，全球價(jià)值鏈參與度的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，表明參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人的勞動(dòng)參與和工資均產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響。除了使用海關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)測度省份層面的全球價(jià)值鏈參與度外，也有學(xué)者使用省份間的非競爭性投入產(chǎn)出表測算各地區(qū)的全球價(jià)值鏈參與度(蘇慶義，2016)[33]*之所以在基礎(chǔ)回歸中不使用該方法，是因?yàn)槟壳爸挥?007與2010年省份間的非競爭性投入產(chǎn)出表，而本文的被解釋變量為2009年的工資水平。。因此我們還基于2007年省份間的非競爭性投入產(chǎn)出計(jì)算各省份的全球價(jià)值鏈參與度，表3 的(7)(8)列顯示的相應(yīng)估計(jì)結(jié)果表明，本文的核心結(jié)論依然保持不變。

表3 剔除金融危機(jī)的影響、兩階段最小二乘回歸與更換解釋變量的測度

續(xù)表3

解釋變量剔除金融危機(jī)的影響兩階段最小二乘回歸更換解釋變量的測度就業(yè)方程工資方程就業(yè)方程工資方程就業(yè)方程工資方程就業(yè)方程工資方程(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)個(gè)體特征控制控制控制控制控制控制控制控制拉格朗日統(tǒng)計(jì)量27.440[0.000]沃爾德統(tǒng)計(jì)量27.418{16.38}卡方值6 863.1441 959.0914 147.9193 452.96擬合優(yōu)度0.188 70.289 90.283 50.190 40.280 20.187 30.281 1 樣本量19 8981 75019 8981 75019 8981 75019 8981 750

注：[ ]內(nèi)數(shù)值為相應(yīng)統(tǒng)計(jì)量的p值，﹛﹜內(nèi)為Stock-Yogo檢驗(yàn)10%水平的臨界值。

(4)更換被解釋變量的測度。首先，參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人的影響不僅局限于工作狀態(tài)和工資的改變，還可能是工作時(shí)間的變化。當(dāng)工人每月的工作天數(shù)或者每天的工作小時(shí)數(shù)發(fā)生變動(dòng)時(shí)，使用月工資度量工人的工資水平就會(huì)產(chǎn)生誤差。為了穩(wěn)妥起見，本文還使用工人的日工資和小時(shí)工資重新測度制造業(yè)工人的工資水平。表4第(1)(4)列的結(jié)果顯示，無論是使用月工資還是小時(shí)工資作為被解釋變量，參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的抑制作用均非常明顯。其次，補(bǔ)貼和獎(jiǎng)金也可能是工人工資收入的重要來源，如果參與全球價(jià)值鏈分工對補(bǔ)貼和獎(jiǎng)金有積極的影響，其對制造業(yè)工人工資的抑制作用將會(huì)減弱，反之亦然。為了識(shí)別補(bǔ)貼和獎(jiǎng)金對估計(jì)結(jié)果的影響，本文將工資定義為基本工資、補(bǔ)貼與獎(jiǎng)金之和。表4的(5)(6)列的結(jié)果顯示，全球價(jià)值鏈參與度的估計(jì)系數(shù)依然顯著為負(fù)，并且相比于表2的第(6)列的基準(zhǔn)結(jié)果，此時(shí)參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的抑制效應(yīng)更加明顯，這意味著全球價(jià)值鏈參與度的提高也對補(bǔ)貼和獎(jiǎng)金產(chǎn)生不利影響。

表4 更換被解釋變量的測度

(5)使用企業(yè)層面的數(shù)據(jù)。為了更加準(zhǔn)確地度量制造業(yè)工人工資，并且考察參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的差異化影響，本文在基準(zhǔn)回歸中使用個(gè)體層面的微觀數(shù)據(jù)。然而參與全球價(jià)值鏈分工更多是企業(yè)行為，而工資水平也受到企業(yè)特征的影響，使得基于個(gè)體層面微觀數(shù)據(jù)的分析不可避免地忽視了企業(yè)或行業(yè)層面的異質(zhì)性特征。為了檢驗(yàn)上文核心結(jié)論的穩(wěn)健性，我們使用2000—2006年中國工業(yè)企業(yè)庫和海關(guān)數(shù)據(jù)庫的合并數(shù)據(jù)，重新估計(jì)參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的影響。在回歸分析中，我們將職工的平均工資作為被解釋變量，借鑒呂越等(2017)的方法計(jì)算企業(yè)層面的全球價(jià)值鏈參與度[21]，并且引入全要素生產(chǎn)率、固定資產(chǎn)規(guī)模、補(bǔ)貼總額、融資約束以及年齡五個(gè)控制變量。表5的結(jié)果顯示，全球價(jià)值鏈參與度的估計(jì)系數(shù)依然顯著為負(fù)，表明使用個(gè)體層面的微觀數(shù)據(jù)所得到的結(jié)論是穩(wěn)健的。

表5 企業(yè)層面數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果

注：括號內(nèi)為在企業(yè)層面聚類的標(biāo)準(zhǔn)誤。

五、差異化分析

1.技能差異

中國參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的影響，會(huì)因?yàn)閯趧?dòng)力技能水平的不同而存在差異。原因在于，豐富的低技能勞動(dòng)力是中國的比較優(yōu)勢，中國企業(yè)依托此優(yōu)勢以生產(chǎn)勞動(dòng)密集型產(chǎn)品生產(chǎn)或承接資本技術(shù)密集型產(chǎn)品組裝環(huán)節(jié)等方式參與到全球價(jià)值鏈分工。根據(jù)“斯托爾伯—薩繆爾森定理”，這必然會(huì)增加對低技能工人的需求，提高低技能工人的工資收入。因此，參與全球價(jià)值鏈分工產(chǎn)生的要素收入效應(yīng)更有利于低技能工人的工資的提高，進(jìn)而從整體上弱化參與全球價(jià)值鏈分工對低技能工人工資的抑制作用。

現(xiàn)有文獻(xiàn)基本按照學(xué)歷來劃分工人的技能水平，學(xué)歷越高意味著技能水平也越高。本文把小學(xué)以下學(xué)歷作為基準(zhǔn)組，將全球價(jià)值鏈參與度與初中學(xué)歷、高中學(xué)歷和大專及以上學(xué)歷的交叉項(xiàng)加入回歸方程中。從表6的(1)(2)列可以看出，工人的技能水平越高，參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的抑制作用就越明顯。具體而言，全球價(jià)值鏈參與度每提高1%，低學(xué)歷制造業(yè)工人的工資會(huì)下降0.18%，而大專及以上學(xué)歷制造業(yè)工人的工資卻會(huì)下降0.44%。

2.崗位差異

除了技能差異，崗位差異也會(huì)作用于參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的抑制效應(yīng)。中國作為“世界制造工廠”，在全球價(jià)值鏈分工中承接的都是加工、組裝和簡單制造等環(huán)節(jié)，產(chǎn)品研發(fā)、銷售等環(huán)節(jié)則大多在國外。在這一背景下，全球價(jià)值鏈參與度的上升必然會(huì)增加中國生產(chǎn)性工人的需求，降低對銷售、管理崗位工人的需求。因此，參與全球價(jià)值鏈分工所引致的要素收入效應(yīng)會(huì)更有利于生產(chǎn)性工人工資的提高，而對銷售、管理崗位工人的工資產(chǎn)生不利影響。因此，我們預(yù)測從整體上參與全球價(jià)值鏈分工對生產(chǎn)性工人工資的抑制作用較小。

2010年的CFPS數(shù)據(jù)庫詳細(xì)記錄了制造業(yè)工人的工作類型，包括“管理者”、“日常銷售人員”、“技術(shù)型生產(chǎn)工人”以及“非技術(shù)型生產(chǎn)工人”，我們將“日常銷售人員”作為對照組，在工資選擇方程的回歸元中加入全球價(jià)值鏈參與度與管理者、技術(shù)性生產(chǎn)工人和非技術(shù)型生產(chǎn)工人的交叉項(xiàng)。表6的第(4)列表明，參與全球價(jià)值鏈分工對管理者以及日常銷售人員工資的抑制作用更加明顯，而對生產(chǎn)工人特別是非技術(shù)型生產(chǎn)工人工資的抑制作用較小，這與我們的預(yù)測相一致。

3.企業(yè)性質(zhì)差異

當(dāng)某一地區(qū)全球價(jià)值鏈參與度很高時(shí)，該區(qū)域內(nèi)對勞動(dòng)力需求增加，制造業(yè)工人的勞資議價(jià)能力隨之增強(qiáng)。由于外資企業(yè)能夠在全球范圍內(nèi)布局組織生產(chǎn)，具有“用腳投票”的特點(diǎn)，這使得相比于外資企業(yè)，制造業(yè)工人在本土企業(yè)中具有更高的議價(jià)能力，因此我們預(yù)測參與全球價(jià)值鏈分工對本土企業(yè)工人工資的抑制作用較弱。

為了檢驗(yàn)這一假說，本文在工資選擇方程的回歸元中加入全球價(jià)值鏈參與度與外資企業(yè)的交叉項(xiàng)來驗(yàn)證這一假說。正如表6第(6)列的結(jié)果所示，全球價(jià)值鏈參與度×外資企業(yè)的估計(jì)系數(shù)為-0.112，并且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，使得預(yù)測得到驗(yàn)證。

4.地區(qū)差異

中國地域廣袤，區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡。因此，有必要進(jìn)一步考察參與全球價(jià)值鏈分工對制造業(yè)工人工資的影響是否存在區(qū)域差異。本文將中部地區(qū)作為對照組，并在方程中加入全球價(jià)值鏈參與度與東部地區(qū)、西部地區(qū)的交叉項(xiàng)進(jìn)行回歸。表6的(8)列的結(jié)果顯示，參與全球價(jià)值鏈分工對中東部地區(qū)制造業(yè)工人的工資產(chǎn)生了顯著的抑制作用，但是卻提高了西部地區(qū)制造業(yè)工人的工資。對此結(jié)果的一種可能解釋是，西部地區(qū)制造業(yè)很不發(fā)達(dá)，農(nóng)村集聚了大量年輕的剩余勞動(dòng)力，參與全球價(jià)值鏈分工可以為當(dāng)?shù)厝颂峁┐罅康木蜆I(yè)機(jī)會(huì)，并且提高其收入水平；反之，在中東部地區(qū)勞動(dòng)力工資較高，并且老齡化程度嚴(yán)重，青年勞動(dòng)力比較匱乏，很多企業(yè)出現(xiàn)“用工荒”，參與全球價(jià)值鏈分工的企業(yè)傾向于雇傭西部地區(qū)廉價(jià)勞動(dòng)力或者使用資本替代勞動(dòng)，降低了對本地區(qū)制造業(yè)工人的需求，進(jìn)而降低了本地區(qū)工人的制造業(yè)工資水平*使用分位數(shù)回歸發(fā)現(xiàn)，隨著工人工資的提升，參與全球價(jià)值鏈分工對工人工資的抑制作用愈加明顯。。

表6 差異化分析

續(xù)表6

解釋變量技能差異崗位差異企業(yè)性質(zhì)差異地區(qū)差異就業(yè)方程工資方程就業(yè)方程工資方程就業(yè)方程工資方程就業(yè)方程工資方程(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)參與度×管理者-0.121 1**(0.049 0)參與度×技術(shù)性生產(chǎn)工人0.073 2*(0.042 6)參與度×非技術(shù)性生產(chǎn)工人0.103 0**(0.042 9)參與度×外資企業(yè)-0.112 0***(0.030 6)參與度×東部地區(qū)0.055 6(0.308 7)0.088 5(0.149 8)參與度×西部地區(qū)0.222 7(0.246 2)0.593 2**(0.223 1)逆米爾斯比率1.155 8(1.008 2)1.930 0*(1.024 1)2.122 4**(0.941 6)2.170 9**(0.989 3)省份特征控制控制控制控制控制控制控制控制個(gè)體特征控制控制控制控制控制控制控制控制卡方值3 829.6853 716.6232 901.1223 469.829擬合優(yōu)度0.188 10.289 90.187 10.320 90.186 90.290 20.187 20.284 8樣本量19 8981 75019 8721 72419 8981 75019 8981 750

注：本表中“全球價(jià)值鏈參與度”簡寫為“參與度”。

六、研究結(jié)論與啟示

20世紀(jì)90年代初期，中國憑借豐富的勞動(dòng)力資源嵌入全球價(jià)值鏈中的勞動(dòng)密集型生產(chǎn)環(huán)節(jié)，使得工人工資水平迅速提升。然而，近年來，隨著多重效應(yīng)的疊加作用，參與全球價(jià)值鏈分工對中國制造業(yè)工人工資的影響也變得模糊不定。本文結(jié)合中國海關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與CFPS數(shù)據(jù)庫，使用Heckman兩階段模型從個(gè)體微觀層面實(shí)證檢驗(yàn)了參與全球價(jià)值鏈分工對中國制造業(yè)工人工資的影響。檢驗(yàn)結(jié)果表明，全球價(jià)值鏈參與度的加深顯著降低了制造業(yè)工人工資。在剔除金融危機(jī)的影響、處理內(nèi)生性問題、更換解釋變量與被解釋變量的測度以及更換回歸數(shù)據(jù)后，該結(jié)論依然穩(wěn)健成立。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，參與全球價(jià)值鏈分工對高技能工人、非生產(chǎn)性工人、外資企業(yè)工人以及中東部地區(qū)工人工資的抑制作用更加明顯。這些證據(jù)一定程度上證實(shí)了中國企業(yè)在全球價(jià)值鏈中主要從事微利化的加工、組裝環(huán)節(jié)，并且面臨著被低端鎖定的困局。

本文的結(jié)論并不否認(rèn)在特定發(fā)展階段參與全球價(jià)值鏈分工對中國勞動(dòng)者收入所起到的促進(jìn)作用，但同時(shí)也從另一個(gè)角度指出中國在全球價(jià)值鏈分工中不僅面臨著其他發(fā)展中國家的激烈競爭，也面臨著被發(fā)達(dá)國家“俘獲”在價(jià)值鏈底端的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)本文的研究結(jié)論可以得到如下啟示：第一，從提高制造業(yè)工人工資的角度來說，勞動(dòng)者技能的提升與價(jià)值鏈升級存在互補(bǔ)效應(yīng)。文章的結(jié)論表明，全球價(jià)值鏈參與度越高，高技能工人的工資也就越低，因此僅僅通過提高勞動(dòng)者技能來提升工人的工資收效有限。這就要求中國制造業(yè)向創(chuàng)造更多國內(nèi)附加值的價(jià)值鏈中高端邁進(jìn)，促使勞動(dòng)者技能的工資溢價(jià)效應(yīng)充分發(fā)揮。第二，由于價(jià)值鏈升級離不開創(chuàng)新，因此必須進(jìn)一步實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，完善科技創(chuàng)新體系，鼓勵(lì)和支持企業(yè)進(jìn)行自主創(chuàng)新，通過自主創(chuàng)新來實(shí)現(xiàn)鏈條升級或功能升級，突破低端鎖定的困局，最終提升工人的工資水平。

參考文獻(xiàn)：

[1] ANTRAS P， CHOR D. Organizing the global value chain[J]. Econometrica，2013，81(6)：2127-2204.

[2] GEREFFI G， STURGEON T. Globalization， employment and economic development： A briefing paper[R].Sloan Workshop Series in Industry Studies Rockport，2004.

[3] MAYER J. The fallacy of composition：A review of the literature[J]. The World Economy，2004，25(6)：875-894.

[4] 胡昭玲，李紅陽.參與全球價(jià)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(cái)經(jīng)論叢，2016，(1)：11-18.

[5] 周昕.全球價(jià)值鏈分工如何影響高技術(shù)勞動(dòng)力相對工資?——基于我國制造業(yè)部門的研究[J].財(cái)經(jīng)論叢，2017(4)：11-18.

[6] 高運(yùn)勝，王云飛，蒙英華.融入全球價(jià)值鏈擴(kuò)大了發(fā)展中國家的工資差距嗎?[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2017，34(8)：38-54.

[7] BAUMGARTEN D， GEISHECKER I， GORG H. Offshoring， tasks， and the skill-wage pattern [J]. European Economic Review，2013，61(1)：132-152.

[8] HUMMELS D，JOREGNSEN R， MUNCH J R， XIANG C. The wage effects of offshoring：Evidence from Danish matched worker-firm data[J]. American Economic Review，2014，104(6)：1597-1629.

[9] PARTEKA A，WOLSZCZAK-DERLECZ J. Global value chains and wages：International evidence from Linked worker-Industry data[R]. LIS Working Paper Series，2016.

[10] 劉杜若，張明志，蔡宏波.貿(mào)易開放對我國制造業(yè)工人工資的影響研究——來自個(gè)體微觀調(diào)查的證據(jù)[J].國際貿(mào)易問題，2014(5)：3-12.

[11] Baldwin J， Yan B. Global value chain participation and the productivity of Canadian manufacturing firms[J]. Statistics Canada，2014，6(1)：1-24.

[12] 孫學(xué)敏，王杰.全球價(jià)值鏈嵌入的“生產(chǎn)率效應(yīng)”——基于中國微觀企業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].國際貿(mào)易問題，2016(3)：3-14.

[13] 張杰，鄭文平，陳志遠(yuǎn)，王雨劍.進(jìn)口是否引致了出口：中國出口奇跡的微觀解讀[J].世界經(jīng)濟(jì)，2014，37 (6)：3-26.

[14] FENG L， LI Z， SWENSON D L. The Connection between Imported Intermediate Inputs and Exports： Evidence from Chinese Firms [J].Journal of International Economics，2016，101(1)：86-101.

[15] 張少軍.全球價(jià)值鏈降低了勞動(dòng)收入份額嗎——來自中國行業(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2015(10)：39-48.

[16] GIBBON P，BAIR J，PONTE S. Governing global value chains：An introduction[J]. Economy and Society，2008，32(3)：315-338.

[17] SCHMITZ H. Local upgrading in global chains：Recent findings[R]. Paper to be presented at the DRUID Summer Conference，2004.

[18] 張杰，鄭文平.全球價(jià)值鏈下中國本土企業(yè)的創(chuàng)新效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2017，52(3)：151-165.

[19] 趙秋運(yùn)，張建武.中國勞動(dòng)收入份額的變化趨勢及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制新解——基于國際貿(mào)易和最低工資的視角[J].金融研究，2013(12)：44-56.

[20] GLASS A J，SAGGI K. Innovation and wage effects of International outsourcing[J].European Economic Review，2001，45(1)：67-86.

[21] 呂越，黃艷希，陳勇兵. 全球價(jià)值鏈嵌入的生產(chǎn)率效應(yīng)：影響與機(jī)制分析[J].世界經(jīng)濟(jì)，2017，40(7)：28-51.

[22] 盛丹.外資進(jìn)入是否提高了勞動(dòng)者的討價(jià)還價(jià)能力[J].世界經(jīng)濟(jì)，2013，36(10)：54-78.

[23] HUMMMELS D，ISHII J，YI K. The nature and growth of vertical specialization in world trade[J]. Journal of International Economics，2001，54(1)：75-96.

[24] 邵朝對，蘇丹妮.全球價(jià)值鏈生產(chǎn)率效應(yīng)的空間溢出[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017(4)：94-114.

[25] 馬雙，張劼，朱喜.最低工資對中國就業(yè)和工資水平的影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012，47(5)：132-146.

[26] 陸銘，張航，梁文泉.偏向中西部的土地供應(yīng)如何推升了東部的工資[J].中國社會(huì)科學(xué)，2015(5)：59-83.

[27] 張杰，陳志遠(yuǎn)，劉元春.中國出口國內(nèi)附加值的測算與變化機(jī)制[J].經(jīng)濟(jì)研究，2013，48(10)：124-137.

[28] KEE H L，TANG H. Domestic value-added in Chinese exports：Theory and firm evidence from China [J]. American Economy Review，2016，106(6)：1402-1436.

[29] 樊綱，王小魯，朱恒鵬.中國市場化指數(shù)：各地區(qū)市場化相對進(jìn)程報(bào)告[M].北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2013.

[30] 毛其淋，許家云.中間品貿(mào)易自由化與制造業(yè)就業(yè)變動(dòng)——來自中國加入WTO的微觀證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2016，51(1)：69-83.

[31] 黃玖立，李坤望.出口開放、地區(qū)市場規(guī)模和經(jīng)濟(jì)增長[J].經(jīng)濟(jì)研究，2006(6)：27-38.

[32] 賀燦飛，陳航航. 參與全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)與中國出口產(chǎn)品升級[J].地理學(xué)報(bào)，2017，72(8)：1331-1346.

[33] 蘇慶義.中國省級出口的增加值分解及其應(yīng)用[J].經(jīng)濟(jì)研究，2016，51(1)：84-98.