中國企業參與全球價值鏈分工的就業效應分析

盧仁祥

內容摘要：全球價值鏈分工已經成為當代國際分工的主要模式，促進了新一輪世界產業結構的調整。中國作為最大的發展中國家，其企業也積極地融入這種全新的國際分工模式，對其經濟的發展產生了一系列深遠的影響，就業效應就是其中的一個突出表現。本文在分析全球價值鏈分工就業效應的經濟原理和傳導途徑的基礎上，利用中國工業制造企業參與全球價值鏈分工的相關數據對中國企業參與全球價值鏈分工的就業效應進行了實證分析，指出了中國企業應更加積極地參與全球價值鏈分工，以使其就業效應得到進一步體現。

關鍵詞：全球價值鏈分工 異質性企業 就業效應

全球價值鏈分工就業效應的經濟學分析

與傳統的國際分工不同，全球價值鏈分工不再以產品為客體，而是以產品生產經營的某一工序為客體，參與分工的企業具體從事某一價值鏈環節，專業化從事零配件生產或者提供研發、設計和售后服務等。從中可以看出，每一環節的活動最后必須通過適當形式的組織管理后，才能完成整個價值鏈活動，實現產品的價值，給參與分工的企業帶來利潤。因此，在全球各地的參與分工的企業，必須將其所處環節生產出來的零配件或所提供的服務通過貿易方式轉移到某一特定地點進行最后的加工組裝，再通過銷售渠道推向市場。可以看出，這種全新的分工方式具有很強的貿易創造效應，尤其是對中間產品貿易的創造效應。基于此，近年來零部件等中間產品的貿易獲得了快速發展，在整個世界貿易中的比重逐步提高。

根據經濟學中外貿易乘數理論可知，一國或地區的出口增長以后，將能有效拉動一國或地區經濟發展，并提高就業水平，從而提高一國或地區的國民收入水平。當然，在全球價值鏈分工下的就業效應相對復雜些，要分具體情況而定。通常在全球價值鏈分工中控制核心價值鏈環節的企業多為發達國家的企業，其通常要從其他國家進口相關的零部件等中間產品，從而導致本國就業的減少，即產生負的就業效應；而居于非核心價值鏈環節的企業則是發展中國家的企業，通常要將其加工的零配件出口，從而增加本國的就業崗位，提高本國的就業水平，即產生正的就業效應；但是，當發達國家再將部分最終產品出口時，又可以創造部分就業崗位，產生正的就業效應。因此，全球價值鏈分工對發展中國家的就業通常為正，可以很好的提高其就業水平，吸納多余勞動力，而對發達國家的就業效應要相對復雜的多。

全球價值鏈分工就業效應的傳導途徑

全球價值鏈分工主要是通過將產品的生產過程予以分割和標準化后，由于各環節的投入要素比例存在差異，因此可以將價值鏈的不同環節依據世界各地的資源稟賦優勢進行布局，并通過完全或不完全契約的方式組織整個產品的價值鏈活動，以達到全球資源的最優配置，將傳統分工優勢細化到產品生產的每個環節，提升競爭力，擴大利潤空間。在價值鏈全球布局的過程中，主導企業在對一些生產工序進行全球布局時必然涉及產業的國際轉移，即將一些工序轉移到最有優勢的國家或地區進行，如將勞動要素密集型環節轉移到勞動力資源豐富的發展中國家進行，就能降低成本，提高利潤。當一些生產環節轉移到某國或地區，必然要和當地的勞動力資源結合，因此將拉動轉入國的就業，提高當地的就業率。當然，在具體產業轉移過程中所采取的形式會有所不同，如采取不完契約的形式，即主導企業將部分工序外包給別國的企業進行，以帶動所在國企業的生產，增加當地的就業水平；另外，主導企業還可以采取完全契約的形式，即通過到國外設立企業的一體化投資形式，進行部分工序的價值創造活動，通過雇傭當地勞動力的形式來增加當地的就業水平。不論采取何種形式進行全球價值鏈活動，至少可以看出，其對轉入國的就業拉動效應是顯而易見的。

全球價值鏈分工就業效應的國際現狀

在全球價值鏈分工條件下，企業成為國際分工的主體，弱化了傳統的以國家為界限的分工，將國際分工的優勢細化到產品的每個價值鏈環節，對各參與企業所在國的就業產生了巨大影響。

（一）全球視角

據測算（見表1），2010年全球價值鏈分工活動的主要形式總共產生的銷售額超過2萬億美元，絕大部分分布于發展中國家；其中合約制造和服務外包形式占1.1 至1.3 萬億美元，特許經營形式的價值達到了3300 至3500 億美元，許可經營模式的價值達到占3400至3600 億美。這些全球價值鏈活動對世界就業產生了巨大影響。根據貿發會議的統計數據，不包括間接帶動的就業，主要形式的全球價值鏈分工活動直接吸納的勞動力約為1800萬到2100萬人，主要分布在合約制造、服務外包和特許經營等，80%是位于發展中國家和經濟轉型國家。可見，全球價值鏈活動對全球就業的拉動，尤其是發展中經濟體就業的促進效應是非常顯著的。

（二）行業與國別視角

在全球價值鏈分工中，電子行業由于技術成熟成為了需要大量雇傭勞動力和與其他服務行業關聯效應較強的行業，從而成為全球價值鏈分工的典型行業。以美國為例，2009年美國電子硬件行業的從業人數達到了110多萬人，加上與之相關的計算機設計服務、電訊、數據處理和信息服務等相關的下游行業，其總就業人數達到了近270萬人。全球價值鏈分工對于發展中國家的就業促進效應是非常明顯的，根據《2011年世界投資報告》顯示耐克運動鞋的生產基本上是外包給了美國之外的企業，其在33個國家有近600家工廠，主要分布在發展中國家，一共為30萬人提供了就業崗位。

根據中間類產品貿易統計數據可知，電子類中間產品貿易在全球價值鏈分工中地位至關重要，在前50位中間產品貿易中的比重從1998年的24.4%增長到2006年的43.3%，在整個中間產品貿易中的比重從1998年的8.1%增長到2006年17.4%，年均增長率高達13.8，是所有中間產品貿易中增長最快的一類產品（見表2）。此外，在過去20多年中，包括中國在內的東亞等地電子類中間產品的貿易增長也是非常迅速的，如中國大陸2006年電子類中間產品進口占到了全球的18.9%，同期出口占比也高達11.7%；與1991年相比，進口增長152倍多，而出口增長216倍多。可見，僅從電子類產品的全球價值鏈分工的快速發展來看，其對分工參與國的就業拉動效應是非常明顯的。endprint

中國企業參與全球價值鏈分工的就業現狀

改革開放初期，中國企業缺乏人力資本、技術和管理經驗等戰略性要素，為此只能利用中國廉價勞動力優勢積極參與國際分工。發達國家的很多企業為了在全球優化配置資源，將傳統的國際分工優勢發揮至每一生產工序或環節，極大化自己的利潤，也積極將一些產品的生產、加工、組裝等一些勞動密集型生產工序配置到擁有豐富勞動力資源優勢的中國，由中國的企業承擔這樣鏈接。中國企業作為接包方，完成了這些價值鏈接后，又將這些中間產品出口出去。這種模式經過一定時間的發展，逐步演化為現在的“三來一補”形式，即通常所說的加工貿易方式。中國企業通過積極融入國際分工，發揮了勞動力資源優勢，解決了大量閑置勞動力的就業問題，促進了國民經濟的發展。

由表3可以看出，中國工業制造企業積極參與全球價值鏈分工，使大量的國內閑置勞動力得到利用。這在中國一些傳統優勢行業及新興行業表現的非常明顯，如紡織業、服裝及皮革制造業、家居制造業和通信、計算機及其他電子設備制造業。這些行業吸納了大量的勞動力，并呈現出較大的增長趨勢。而其余的一些工業制造行業，雖然也吸納了一定數量的勞動力就業，但是帶動的就業人數總體呈現下降趨勢。這反映出中國企業通過積極參與全球價值鏈分工帶動就業時存在較大的行業差異。

中國企業參與全球價值鏈分工就業效應的實證分析

（一）變量選擇

就業（Employment）。就業就是待驗證模型中的因變量，其主要根據1998-2009年中國海關公布的14個工業制造行業的出口企業就業數據整理而得。

全球價值鏈分工參與程度（VSS）。該變量數據來源主要是依據中國海關統計1998-2009年14個工業制造行業數據、1998-2009年聯合國貿易統計司UNCOMTRADE公布的年度統計數據以及1997、2002和2007年的中國投入產出表而計算出的VSS數據。

勞動生產率（Productivity）。該變量根據1998-2009年中國海關統計中的14個工業制造行業的出口企業工業增加值數據和就業人數數據的計算求得。

行業規模（Scale）。該變量數據主要依據中國海關統計1998-2009年14個中國工業制造行業的企業產值數據計算而得。

資本投入要素（Capital）。該變量數據主要依據中國海關統計1998-2009年14個中國工業制造行業的企業固定資產凈值數據計算而得。

（二）模型設定

為了考察全球價值鏈分工對中國就業的影響，本文擬根據上述選定的變量構建如下計量模型，并運用1998-2009年的中國14個工業制造行業的面板數據進行實證檢驗。

在上式中，β0為常數項，β1、β2和β3分別表示對應自變量的系數；Employmenti表示中國工業制造行業i行業的就業人數，VSSi為中國工業制造行業i行業參與全球價值鏈分工程度的數據，Productivityi表示中國工業制造行業i行業的平均勞動生產率，Scalei表示中國工業制造行業i行業的產值規模；ε為模型的隨機擾動項。依據中國各工業制造行業本身數據建立模型，并據此對中國各工業制造行業企業參與全球價值鏈分工的影響因素進行實證分析時，由于使用樣本自身的效應進行分析，故應該采用固定效應模型。在具體分析時，考慮到各行業的差異性和克服誤差序列相關問題，下文將采用廣義加權最小二乘法的變截距模型進行實證分析。

（三）估計結果及效應檢驗

如表4所示，對上述檢驗模型進行效應檢驗的結果為：采用似然比（LR）來對其進行檢驗，以確定固定效應模型是否合適，模型效應檢驗的P值為0.0000，可以斷定在5%的顯著性水平下拒絕原假設，所以采用固定效應模型是合適的；對沒有取差分的VSS？變量采用LLC和IPS檢驗方法進行平穩性檢驗，結果顯示不論同質單位根檢驗還是異質單位根檢驗相伴概率均小于5%，可以認定是平穩的；運用Pedroni檢驗方法對模型中變量間的協整關系進行檢驗，在5%顯著性水平下，僅同質性備擇檢驗的Panel v和統Panel PP統計量和相伴概率無法通過檢驗，不能拒絕不存在協整關系的原假設，而同質性備擇檢驗的Panel rho、Panel ADF和異質性備擇檢驗Group rho、Group PP、Group ADF的統計量和相伴概率均拒絕原假設，說明變量間存在同質性協整或異質性協整關系。

（四）檢驗結果的分析和說明

第一，全球價值鏈分工的參與程度、資本要素投入、勞動生產率水平、和規模經濟因素都是就業水平的重要影響因素。其中全球價值鏈分工參與程度與就業水平正向相關，說明中國工業企業參與全球價值鏈分工程度的提高會促進就業；資本要素投入與就業水平正向相關，表明隨著各行業資本投入要素的增加，同樣也會增加對勞動力的需求；規模經濟因素也與就業水平正相關，表明企業規模的擴大對提高就業水平具有明顯的推動作用；勞動生產率與就業負相關，表明技術與勞動力的替代性，隨著勞動生產率的提升，就業水平將下降。

第二，全球價值鏈分工對中國14個工業制造行業企業的就業推動作用存在明顯的差異。回歸模型中各行業的截距項差異較大，表明全球價值鏈分工對中國各制造行業的就業效應不同。對于截距項為負的行業來說，就業效應將會被弱化；而對于截距項為正的行業來說，其就業效應將進一步提升。從截距項為正的行業分布來看，基本上仍然分布在中國的傳統優勢行業，如服裝和家具制造等勞動密集型行業以及非金屬礦物制品和其他制造行業。

第三，全球價值鏈分工參與程度對就業的推動效應小于規模經濟因素和資本要素對就業的推動效應。從回歸模型對應變量的系數可以看出，全球價值鏈分工參與程度VSS的系數為0.145064，與規模經濟因素的系數0.560260還有較大差距。但是，值得慶幸的是，目前中國企業參與全球價值鏈分工的程度還比較低，隨著參與全球價值鏈分工的逐步深入，其對中國的就業效應將大幅提高。

結論

全球價值鏈分工作為一種全新的分工模式，在分工的成因、原則和利益分配上都與傳統的國際分工有著很大的不同，引發了新一輪的世界產業結構調整。中國企業為了能參與國際市場競爭，也積極地融入了這種全新的國際分工模式中，對國內的就業起到了較大的促進作用。但是，這種推動效應主要表現在一些傳統的優勢行業上，如服裝和家具制造等勞動密集型行業以及非金屬礦物制品和其他制造行業。對于部分行業來說，分工引發的就業效應有待進一步增強。此外，與規模經濟因素和資本要素對就業的促進效應相比，全球價值鏈分工的就業效應還相對較小，有著較大的提升空間。由此可見，隨著中國企業參與全球價值鏈分工程度的進一步深入，其對就業的促進作用將會進一步增強，參與全球價值鏈分工未來將成為促進就業、緩解國內就業壓力的一個重要途徑。

參考文獻：

1.曹明福，李樹民.全球價值鏈分工：從國家比較優勢到世界比較優勢[J].世界經濟研究，2006（11）

2.孔琳，楊全文.中國制造業廠商在全球價值鏈分工中的地位及成因分析[J].理論界，2010（3）

3.劉利民，崔日明.我國各行業國際產品內貿易發展水平—基于垂直專業化指數的測算[J].國際經貿探索，2011（4）

4.劉林清，譚力文.產業國際競爭力的二維評價—全球價值鏈背景下的思考[J].中國工業經濟，2006（12）

5.宗毅君.國際產品內分工與中國經濟[M].上海三聯書店，2010endprint

中國企業參與全球價值鏈分工的就業現狀

改革開放初期，中國企業缺乏人力資本、技術和管理經驗等戰略性要素，為此只能利用中國廉價勞動力優勢積極參與國際分工。發達國家的很多企業為了在全球優化配置資源，將傳統的國際分工優勢發揮至每一生產工序或環節，極大化自己的利潤，也積極將一些產品的生產、加工、組裝等一些勞動密集型生產工序配置到擁有豐富勞動力資源優勢的中國，由中國的企業承擔這樣鏈接。中國企業作為接包方，完成了這些價值鏈接后，又將這些中間產品出口出去。這種模式經過一定時間的發展，逐步演化為現在的“三來一補”形式，即通常所說的加工貿易方式。中國企業通過積極融入國際分工，發揮了勞動力資源優勢，解決了大量閑置勞動力的就業問題，促進了國民經濟的發展。

由表3可以看出，中國工業制造企業積極參與全球價值鏈分工，使大量的國內閑置勞動力得到利用。這在中國一些傳統優勢行業及新興行業表現的非常明顯，如紡織業、服裝及皮革制造業、家居制造業和通信、計算機及其他電子設備制造業。這些行業吸納了大量的勞動力，并呈現出較大的增長趨勢。而其余的一些工業制造行業，雖然也吸納了一定數量的勞動力就業，但是帶動的就業人數總體呈現下降趨勢。這反映出中國企業通過積極參與全球價值鏈分工帶動就業時存在較大的行業差異。

中國企業參與全球價值鏈分工就業效應的實證分析

（一）變量選擇

就業（Employment）。就業就是待驗證模型中的因變量，其主要根據1998-2009年中國海關公布的14個工業制造行業的出口企業就業數據整理而得。

全球價值鏈分工參與程度（VSS）。該變量數據來源主要是依據中國海關統計1998-2009年14個工業制造行業數據、1998-2009年聯合國貿易統計司UNCOMTRADE公布的年度統計數據以及1997、2002和2007年的中國投入產出表而計算出的VSS數據。

勞動生產率（Productivity）。該變量根據1998-2009年中國海關統計中的14個工業制造行業的出口企業工業增加值數據和就業人數數據的計算求得。

行業規模（Scale）。該變量數據主要依據中國海關統計1998-2009年14個中國工業制造行業的企業產值數據計算而得。

資本投入要素（Capital）。該變量數據主要依據中國海關統計1998-2009年14個中國工業制造行業的企業固定資產凈值數據計算而得。

（二）模型設定

為了考察全球價值鏈分工對中國就業的影響，本文擬根據上述選定的變量構建如下計量模型，并運用1998-2009年的中國14個工業制造行業的面板數據進行實證檢驗。

在上式中，β0為常數項，β1、β2和β3分別表示對應自變量的系數；Employmenti表示中國工業制造行業i行業的就業人數，VSSi為中國工業制造行業i行業參與全球價值鏈分工程度的數據，Productivityi表示中國工業制造行業i行業的平均勞動生產率，Scalei表示中國工業制造行業i行業的產值規模；ε為模型的隨機擾動項。依據中國各工業制造行業本身數據建立模型，并據此對中國各工業制造行業企業參與全球價值鏈分工的影響因素進行實證分析時，由于使用樣本自身的效應進行分析，故應該采用固定效應模型。在具體分析時，考慮到各行業的差異性和克服誤差序列相關問題，下文將采用廣義加權最小二乘法的變截距模型進行實證分析。

（三）估計結果及效應檢驗

如表4所示，對上述檢驗模型進行效應檢驗的結果為：采用似然比（LR）來對其進行檢驗，以確定固定效應模型是否合適，模型效應檢驗的P值為0.0000，可以斷定在5%的顯著性水平下拒絕原假設，所以采用固定效應模型是合適的；對沒有取差分的VSS？變量采用LLC和IPS檢驗方法進行平穩性檢驗，結果顯示不論同質單位根檢驗還是異質單位根檢驗相伴概率均小于5%，可以認定是平穩的；運用Pedroni檢驗方法對模型中變量間的協整關系進行檢驗，在5%顯著性水平下，僅同質性備擇檢驗的Panel v和統Panel PP統計量和相伴概率無法通過檢驗，不能拒絕不存在協整關系的原假設，而同質性備擇檢驗的Panel rho、Panel ADF和異質性備擇檢驗Group rho、Group PP、Group ADF的統計量和相伴概率均拒絕原假設，說明變量間存在同質性協整或異質性協整關系。

（四）檢驗結果的分析和說明

第一，全球價值鏈分工的參與程度、資本要素投入、勞動生產率水平、和規模經濟因素都是就業水平的重要影響因素。其中全球價值鏈分工參與程度與就業水平正向相關，說明中國工業企業參與全球價值鏈分工程度的提高會促進就業；資本要素投入與就業水平正向相關，表明隨著各行業資本投入要素的增加，同樣也會增加對勞動力的需求；規模經濟因素也與就業水平正相關，表明企業規模的擴大對提高就業水平具有明顯的推動作用；勞動生產率與就業負相關，表明技術與勞動力的替代性，隨著勞動生產率的提升，就業水平將下降。

第二，全球價值鏈分工對中國14個工業制造行業企業的就業推動作用存在明顯的差異。回歸模型中各行業的截距項差異較大，表明全球價值鏈分工對中國各制造行業的就業效應不同。對于截距項為負的行業來說，就業效應將會被弱化；而對于截距項為正的行業來說，其就業效應將進一步提升。從截距項為正的行業分布來看，基本上仍然分布在中國的傳統優勢行業，如服裝和家具制造等勞動密集型行業以及非金屬礦物制品和其他制造行業。

第三，全球價值鏈分工參與程度對就業的推動效應小于規模經濟因素和資本要素對就業的推動效應。從回歸模型對應變量的系數可以看出，全球價值鏈分工參與程度VSS的系數為0.145064，與規模經濟因素的系數0.560260還有較大差距。但是，值得慶幸的是，目前中國企業參與全球價值鏈分工的程度還比較低，隨著參與全球價值鏈分工的逐步深入，其對中國的就業效應將大幅提高。

結論

全球價值鏈分工作為一種全新的分工模式，在分工的成因、原則和利益分配上都與傳統的國際分工有著很大的不同，引發了新一輪的世界產業結構調整。中國企業為了能參與國際市場競爭，也積極地融入了這種全新的國際分工模式中，對國內的就業起到了較大的促進作用。但是，這種推動效應主要表現在一些傳統的優勢行業上，如服裝和家具制造等勞動密集型行業以及非金屬礦物制品和其他制造行業。對于部分行業來說，分工引發的就業效應有待進一步增強。此外，與規模經濟因素和資本要素對就業的促進效應相比，全球價值鏈分工的就業效應還相對較小，有著較大的提升空間。由此可見，隨著中國企業參與全球價值鏈分工程度的進一步深入，其對就業的促進作用將會進一步增強，參與全球價值鏈分工未來將成為促進就業、緩解國內就業壓力的一個重要途徑。

參考文獻：

1.曹明福，李樹民.全球價值鏈分工：從國家比較優勢到世界比較優勢[J].世界經濟研究，2006（11）

2.孔琳，楊全文.中國制造業廠商在全球價值鏈分工中的地位及成因分析[J].理論界，2010（3）

3.劉利民，崔日明.我國各行業國際產品內貿易發展水平—基于垂直專業化指數的測算[J].國際經貿探索，2011（4）

4.劉林清，譚力文.產業國際競爭力的二維評價—全球價值鏈背景下的思考[J].中國工業經濟，2006（12）

5.宗毅君.國際產品內分工與中國經濟[M].上海三聯書店，2010endprint

中國企業參與全球價值鏈分工的就業現狀

改革開放初期，中國企業缺乏人力資本、技術和管理經驗等戰略性要素，為此只能利用中國廉價勞動力優勢積極參與國際分工。發達國家的很多企業為了在全球優化配置資源，將傳統的國際分工優勢發揮至每一生產工序或環節，極大化自己的利潤，也積極將一些產品的生產、加工、組裝等一些勞動密集型生產工序配置到擁有豐富勞動力資源優勢的中國，由中國的企業承擔這樣鏈接。中國企業作為接包方，完成了這些價值鏈接后，又將這些中間產品出口出去。這種模式經過一定時間的發展，逐步演化為現在的“三來一補”形式，即通常所說的加工貿易方式。中國企業通過積極融入國際分工，發揮了勞動力資源優勢，解決了大量閑置勞動力的就業問題，促進了國民經濟的發展。

由表3可以看出，中國工業制造企業積極參與全球價值鏈分工，使大量的國內閑置勞動力得到利用。這在中國一些傳統優勢行業及新興行業表現的非常明顯，如紡織業、服裝及皮革制造業、家居制造業和通信、計算機及其他電子設備制造業。這些行業吸納了大量的勞動力，并呈現出較大的增長趨勢。而其余的一些工業制造行業，雖然也吸納了一定數量的勞動力就業，但是帶動的就業人數總體呈現下降趨勢。這反映出中國企業通過積極參與全球價值鏈分工帶動就業時存在較大的行業差異。

中國企業參與全球價值鏈分工就業效應的實證分析

（一）變量選擇

就業（Employment）。就業就是待驗證模型中的因變量，其主要根據1998-2009年中國海關公布的14個工業制造行業的出口企業就業數據整理而得。

全球價值鏈分工參與程度（VSS）。該變量數據來源主要是依據中國海關統計1998-2009年14個工業制造行業數據、1998-2009年聯合國貿易統計司UNCOMTRADE公布的年度統計數據以及1997、2002和2007年的中國投入產出表而計算出的VSS數據。

勞動生產率（Productivity）。該變量根據1998-2009年中國海關統計中的14個工業制造行業的出口企業工業增加值數據和就業人數數據的計算求得。

行業規模（Scale）。該變量數據主要依據中國海關統計1998-2009年14個中國工業制造行業的企業產值數據計算而得。

資本投入要素（Capital）。該變量數據主要依據中國海關統計1998-2009年14個中國工業制造行業的企業固定資產凈值數據計算而得。

（二）模型設定

為了考察全球價值鏈分工對中國就業的影響，本文擬根據上述選定的變量構建如下計量模型，并運用1998-2009年的中國14個工業制造行業的面板數據進行實證檢驗。

在上式中，β0為常數項，β1、β2和β3分別表示對應自變量的系數；Employmenti表示中國工業制造行業i行業的就業人數，VSSi為中國工業制造行業i行業參與全球價值鏈分工程度的數據，Productivityi表示中國工業制造行業i行業的平均勞動生產率，Scalei表示中國工業制造行業i行業的產值規模；ε為模型的隨機擾動項。依據中國各工業制造行業本身數據建立模型，并據此對中國各工業制造行業企業參與全球價值鏈分工的影響因素進行實證分析時，由于使用樣本自身的效應進行分析，故應該采用固定效應模型。在具體分析時，考慮到各行業的差異性和克服誤差序列相關問題，下文將采用廣義加權最小二乘法的變截距模型進行實證分析。

（三）估計結果及效應檢驗

如表4所示，對上述檢驗模型進行效應檢驗的結果為：采用似然比（LR）來對其進行檢驗，以確定固定效應模型是否合適，模型效應檢驗的P值為0.0000，可以斷定在5%的顯著性水平下拒絕原假設，所以采用固定效應模型是合適的；對沒有取差分的VSS？變量采用LLC和IPS檢驗方法進行平穩性檢驗，結果顯示不論同質單位根檢驗還是異質單位根檢驗相伴概率均小于5%，可以認定是平穩的；運用Pedroni檢驗方法對模型中變量間的協整關系進行檢驗，在5%顯著性水平下，僅同質性備擇檢驗的Panel v和統Panel PP統計量和相伴概率無法通過檢驗，不能拒絕不存在協整關系的原假設，而同質性備擇檢驗的Panel rho、Panel ADF和異質性備擇檢驗Group rho、Group PP、Group ADF的統計量和相伴概率均拒絕原假設，說明變量間存在同質性協整或異質性協整關系。

（四）檢驗結果的分析和說明

第一，全球價值鏈分工的參與程度、資本要素投入、勞動生產率水平、和規模經濟因素都是就業水平的重要影響因素。其中全球價值鏈分工參與程度與就業水平正向相關，說明中國工業企業參與全球價值鏈分工程度的提高會促進就業；資本要素投入與就業水平正向相關，表明隨著各行業資本投入要素的增加，同樣也會增加對勞動力的需求；規模經濟因素也與就業水平正相關，表明企業規模的擴大對提高就業水平具有明顯的推動作用；勞動生產率與就業負相關，表明技術與勞動力的替代性，隨著勞動生產率的提升，就業水平將下降。

第二，全球價值鏈分工對中國14個工業制造行業企業的就業推動作用存在明顯的差異。回歸模型中各行業的截距項差異較大，表明全球價值鏈分工對中國各制造行業的就業效應不同。對于截距項為負的行業來說，就業效應將會被弱化；而對于截距項為正的行業來說，其就業效應將進一步提升。從截距項為正的行業分布來看，基本上仍然分布在中國的傳統優勢行業，如服裝和家具制造等勞動密集型行業以及非金屬礦物制品和其他制造行業。

第三，全球價值鏈分工參與程度對就業的推動效應小于規模經濟因素和資本要素對就業的推動效應。從回歸模型對應變量的系數可以看出，全球價值鏈分工參與程度VSS的系數為0.145064，與規模經濟因素的系數0.560260還有較大差距。但是，值得慶幸的是，目前中國企業參與全球價值鏈分工的程度還比較低，隨著參與全球價值鏈分工的逐步深入，其對中國的就業效應將大幅提高。

結論

全球價值鏈分工作為一種全新的分工模式，在分工的成因、原則和利益分配上都與傳統的國際分工有著很大的不同，引發了新一輪的世界產業結構調整。中國企業為了能參與國際市場競爭，也積極地融入了這種全新的國際分工模式中，對國內的就業起到了較大的促進作用。但是，這種推動效應主要表現在一些傳統的優勢行業上，如服裝和家具制造等勞動密集型行業以及非金屬礦物制品和其他制造行業。對于部分行業來說，分工引發的就業效應有待進一步增強。此外，與規模經濟因素和資本要素對就業的促進效應相比，全球價值鏈分工的就業效應還相對較小，有著較大的提升空間。由此可見，隨著中國企業參與全球價值鏈分工程度的進一步深入，其對就業的促進作用將會進一步增強，參與全球價值鏈分工未來將成為促進就業、緩解國內就業壓力的一個重要途徑。

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