全球價值鏈位置對中國行業內生產要素報酬差距的影響
——基于WIOD數據庫的實證研究

蔣庚華 吳云霞

(1.山西大學 經濟與管理學院，山西 太原 030006；2.山東大學 經濟學院，山東 濟南 250100)

財貿研究2017.8

全球價值鏈位置對中國行業內生產要素報酬差距的影響
——基于WIOD數據庫的實證研究

蔣庚華1，2吳云霞1

(1.山西大學 經濟與管理學院，山西 太原 030006；2.山東大學 經濟學院，山東 濟南 250100)

基于“微笑曲線”相關理論，對中國在全球價值鏈上位置的變動影響中國行業內生產要素報酬差距進行了相應理論分析，并結合世界投入產出數據庫中的相關數據進行了實證檢驗。研究結果表明，隨著中國向全球價值鏈的兩端移動，將顯著擴大中國的資本、高技術勞動、中技術勞動與低技術勞動在生產要素報酬上的差距，對資本報酬與低技術勞動報酬之比的影響最大，高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比次之，中技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比最小；服務行業在全球價值鏈上位置的變動對高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比、資本報酬與低技術勞動報酬之比的影響顯著大于貨物行業。

全球價值鏈位置；生產要素；報酬差距

一、引言

隨著對外開放水平的不斷提升和融入全球生產體系程度的日益加深，中國對外貿易得到了快速發展，對外貿易額由1978年的206.4億美元上升到2014年的43015.3億美元，對外貿易順差更是達到3830.6億美元①數據來源：2015年中國統計年鑒。。中國對外貿易的快速增長不僅表現在對外貿易額總量上的增長，也體現在不同用途產品對外貿易的增長。其中，中國制造業中間產品出口由1995年的529.64億美元提高到2011年的8851.06億美元，年均增長率達到了19.24%(尹偉華，2015)。對外貿易不僅會促進勞動力就業，增加生產要素收入報酬，也會對中國不同生產要素收入分配產生影響，從而導致不同生產要素收入報酬差距擴大。

20世紀60、70年代以來，信息技術快速發展，運輸成本降低，國際貿易的交易成本也隨之下降。按照技術水平和要素配置的不同，企業的產品生產過程可以劃分為不同環節，并相應配置到不同的國家進行生產和貿易，最終逐步形成全球價值鏈。由于不同國家的生產要素稟賦和產品技術水平存在差異，各國可以選擇具有比較優勢的生產環節，并利用自身比較優勢來參與國際分工，由此獲得國際貿易所帶來的好處。

由于全球價值鏈中不同生產環節技術水平存在差異，對不同生產要素的使用也存在著差別，從而導致處于不同全球價值鏈位置的國家、不同國內生產要素報酬之間存在差距。因而，一國在全球價值鏈位置的變化對該國生產要素報酬差距究竟會產生何種影響就是值得研究的問題，研究這一問題有助于從理論上探究參與全球價值鏈對一國生產要素報酬差距的影響，同時也為解決中國不同生產要素收入分配差距問題提供新的視角。

二、文獻綜述

本文的研究與兩類問題直接相關：一是對于一國在全球價值鏈中所處的位置的測算；二是參與全球價值鏈對一國生產要素報酬差距影響因素的研究。

在對一國全球價值鏈所處位置進行測算的相關研究方面，主要是對一國出口附加值進行分解的基礎上進行的，因此需要整理對附加值來源進行分解方面的相關文獻，并對一國在全球價值鏈所處位置的測算方法文獻進行綜述。在對一國出口附加值進行分解方面，國內外學者均以投入產出表為數據基礎。Hummels et al.(1999)提出計算一國出口中的進口中間投入品的方法，以此來測算一國出口的外國附加值的垂直專業化指數(簡稱HIY模型)。然而HIY模型中存在兩個關鍵的假設：一是出口產品和國內最終消費品對進口中間投入品的依賴程度相同，這一假設在中國并不存在，因為中國加工貿易占出口比重較大；二是進口中不存在間接的國內成分，即排除了一國向另一國出口的中間品，并最終經加工后再返銷給本國的情況。在對HIY模型的改進方面，Koopman et al.(2011)在國家層面將一國出口中的國內附加值分解為：最終品出口中的國內附加值、用于進口國直接消費的中間品出口中的國內附加值、間接出口的中間產品中的國內附加值、出口后又回到本國的中間出口中的本國附加值。由于一國總貿易層面與雙邊貿易層面、行業層面對一國出口中的附加值進行分解的結果并不一致，Wang et al.(2013)從雙邊貿易和行業兩個層面，將一國出口產品的國內附加值分解為16個部分。

在對一國出口附加值按照附加值來源進行分解的基礎上，國內外學者進一步對一國在全球價值鏈所處的位置進行了測算，具體主要包括兩類方法：一是采用GVC地位指數，這可以作為測算一國在全球價值鏈中所處位置的指標(Koopman et al.，2011；王嵐，2014；王嵐 等，2015)；二是使用投入產出分析中的上下游度指標，這是分析一國在全球價值鏈中所處的位置的測算指標。在采用上游度作為測算指標的相關研究中，如Fally(2011)對美國制造業在全球價值鏈中的位置的測算；采用下游度指標測算全球價值鏈中的位置方面，如胡昭玲等(2016)對中國參與全球價值鏈程度的測算等。

在參與全球價值鏈對一國生產要素收入分配影響的相關研究方面。Feenstra et al.(1996)針對美國的實證研究表明，參與全球價值鏈顯著擴大了美國不同技術水平工人的工資差距。Feenstra et al.(1997)針對墨西哥數據的實證研究表明，由于美國公司將大量中間產品的制造業外包給墨西哥的企業，從而提高了對墨西哥高技術工人的需求，拉大了墨西哥工資差距。李瑞琴(2014)基于超越對數生產函數的實證研究表明，參與全球價值鏈縮小了中國勞動密集型行業、資本密集型行業的行業內熟練勞動力和非熟練勞動力之間的收入差距，擴大了技術密集型行業的熟練勞動力和非熟練勞動力之間的工資差距。張少軍(2015)認為，通過價格驅動、低端鎖定和世界勞動力市場一體化效應三種參與全球價值鏈渠道，降低了發展中國家勞動力的工資和勞動收入占國民收入的份額。在對中國全球價值鏈位置影響生產要素報酬差距的研究中，胡昭玲等(2016)基于下游度指標，通過對參與全球價值鏈影響中國工資差距的研究表明，分工位置下滑導致不同技能勞動力之間的工資差距擴大，具體表現為：在價值鏈嵌入位置50分位以上， 熟練勞動力之間的工資差距擴大更快；在50分位以下，非熟練勞動力之間的工資差距擴大更快。劉瑤(2016)利用OECD-TiVA數據的實證研究表明，一國全球價值鏈參與度和全球價值鏈位置指數是影響工資差距的主要因素，參與度越高、參與位置越是處于下游，工資差距越大。

通過上述簡要的文獻梳理可以發現：第一，在對一國參與全球價值鏈程度的測算方法相關研究上，主要以投入產出表為基礎，把HIY模型作為基本方法，進而計算GVC地位指數或上下游度指數；第二，在參與全球價值鏈對一國生產要素收入分配差距影響的相關研究方面，多采用計量分析的方法來研究參與全球價值鏈對一國勞動收入差距的影響，所得到的結論多為參與全球價值鏈將擴大一國不同技術勞動者工資收入的差距，而較少研究全球價值鏈上位置的移動是否會對一國生產要素收入差距產生影響。基于此，本文的創新之處在于：基于WIOD數據庫的相關數據，以GVC地位指數作為測算一國在全球價值鏈中的位置指標，將生產要素分為資本、高技術勞動、中技術勞動和低技術勞動，進而從理論和實證兩個方面研究全球價值鏈位置對中國生產要素收入分配差距的影響。

三、理論框架

由于構建參與全球價值鏈對一國生產要素收入分配影響的理論模型較為困難，研究者大多采用實證研究的方式來對二者之間的關系進行分析，而下文則試圖梳理參與全球價值鏈對一國生產要素收入分配的影響的理論機制。

目前，對價值鏈的分析主要基于“微笑曲線”理論進行的，熊珍琴等(2016)對“微笑曲線”上各環節及其附加值(增值率)進行了具體的描述和分析，具體見圖1。從圖1可以發現，處于“微笑曲線”上游環節和下游環節的研發設計、品牌運作等生產環節的附加值(增值率)較高，處于微笑曲線底部的組裝環節的附加值(增值率)較低。由于“微笑曲線”中各生產環節的技術水平存在差異，不同生產環節所使用的生產要素也存在差異，處于“微笑曲線”兩端的生產環節對資本和技術的要求要高于處于底部的生產環節，對于資本和高技術勞動的需求也較高；處于“微笑曲線”底部的生產環節，由于所需技術水平相對較低，對低技術勞動者的需求較高。由于處于“微笑曲線”中的不同位置對資本和不同技術水平的勞動者的需求不一致，因而全球價值鏈位置不同會影響一國生產要素的報酬差距。全球價值鏈的所處位置對勞動者報酬差距影響的研究結論，也證實了這種現象的存在(胡昭玲 等，2016；劉瑤，2016)。

圖1 “微笑曲線”示意圖

上述分析表明，一國全球價值鏈所處位置將會對生產要素報酬差距產生影響，當一國在全球價值鏈上移動時，將導致該國不同生產要素報酬差距發生變化。根據圖1的“微笑曲線”示意圖，當一國由底端環節向下游的生產環節移動時，由于全球價值鏈的下游生產環節多為服務環節，其對高技術勞動的需求大于處于底端的組裝環節和代工環節；當一國由底端環節向下游生產環節移動時，將擴大資本、高技術勞動、中技術勞動、低技術勞動在生產要素報酬上的差距；當一國由底端環節向其上游生產環節移動時，由于全球價值鏈上游生產環節為零件生產環節和研發設計環節，一般屬于服務環節或技術密集型生產環節，其對資本和高技術勞動的需求大于代工環節和組裝環節；當一國由全球價值鏈底端環節向全球價值鏈上游生產環節移動時，將擴大資本、高技術勞動與中技術勞動、低技術勞動在生產要素報酬上的差距。上述分析也表明，當一國在全球價值鏈上移動時，所處位置的變化對生產要素報酬差距的影響可能將是非線性的，并呈現出“U”型的變化趨勢。

因此，根據上述分析結論，同時鑒于處于“微笑曲線”兩端的生產環節多使用資本和高技術勞動者這一事實，本文提出下文需要進行實證檢驗的理論假說：全球價值鏈的位置及其變化對一國生產要素收入分配的影響是非線性的，并呈現“U”型的變化特點，當一國向全球價值鏈兩端移動時，將擴大一國不同生產要素的收入分配差距。

四、中國在全球價值鏈中的位置和生產要素報酬差距的變化趨勢

(一)測算方法和數據來源

1.中國在全球價值鏈位置的測算方法

在對中國所處全球價值鏈位置的測算上，本文以Wang et al.(2013)提出的雙邊貿易中的附加值進行分析的方法為基礎，借鑒了Koopman et al.(2011)、王嵐(2014)等的計算方法，以此測算中國與全球主要國家(地區)在全球價值鏈中所處的位置。具體計算公式如下：

(1)

其中：Eir為i國r行業的出口額；IVir為i國r行業出口中的國內附加值；FVir為i國r行業出口中的外國附加值。

該測算公式基于以下的思想：如果一國處于上游環節，它會通過向其他國家提供原材料或者中間品的方式參與國際生產。對于這樣的國家，其間接價值增值(IV)占總出口的比例就會高于國外價值增值(FV)的比例。相反，如果一國處于生產的下游環節，就會大量使用來自別國的中間品進行生產，此時IV會小于FV。該指標越大，表明一國在國際生產鏈上所處的位置就越高；該指標越小，則表明一國在國際價值鏈上的位置越靠近下游環節。

2.生產要素報酬差距的測算方法

在對生產要素報酬差距的測算方法上，本文參考了郭沛等(2016)對不同技術勞動者工資報酬的測算方法，使用兩個指標來測算中國生產要素報酬：一是計算資本與勞動者報酬之比；二是將低技術勞動者報酬作為基準，分別計算資本、高技術勞動者報酬、中技術勞動者報酬與低技術勞動者報酬之比。

3.相關數據來源

對中國在全球價值鏈中的位置進行測算的數據，源于世界投入產出數據庫(WIOD)中的國家間非競爭型投入產出表(WIOT)，該投入產出表包括：40個主要國家和地區(包括中國)；除上述40個國家和地區之外國家和地區的35個行業(包括1個農業行業、16個工業行業和18個服務行業)的國家間投入產出數據。計算中國各行業不同生產要素報酬的數據，來自于世界投入產出數據庫中的社會—經濟賬戶表(SEA表)，該表提供了不同行業中的資本報酬以及高、中、低三種技術勞動者報酬的相關數據，高、中、低三種技術勞動的分類以1997年版教育國際標準分類(ISCED)為基礎，將只接受過第二階段基礎教育以下的勞動者定義為低技術勞動者，將接受第二階段教育但未接受高等教育的勞動者定義為中級技術勞動者，將接受高等教育及以上教育的勞動者定義為高技術勞動者。

在數據使用方面，WIOD數據庫分別于2013年和2016年進行了更新，2013年主要將WIOT表中數據更新到了2011年，沒有將SEA中與中國相關的數據更新；2016年將數據更新到2014年，但2000—2014年行業分類與前一版相比發生了變化，且沒有將SEA表中的數據進行更新，目前SEA表中的涉及中國的數據年限仍為1995—2009年，WIOT中更新的行業也較難與中國工業行業分類中的相關數據進行較為準確的匹配。因此，為了便于分析，本文所使用的數據的期限仍為1995—2009年。

(二)中國在全球價值鏈中位置的變化趨勢

圖2顯示了1995—2009年中國33個行業(包括1個農業行業、16個制造業行業、16個服務業行業)*由于機動車和摩托車銷售維修、燃料零售業和家政服務業存在數據為0的情況，因此將這兩個行業予以剔除，最終選擇了33個行業。在全球價值鏈所處的平均位置、貨物行業和服務業各自行業在全球價值鏈中所處的平均位置的變化情況。從中可以發現：第一，總體來看，中國各行業普遍處于全球價值鏈的下游環節，2004年之前中國各行業在全球價值鏈中所處的位置是在下降的，2008年后下降趨勢有所緩解，各行業在全球價值鏈中所處的平均位置有所上升；第二，相對于貨物行業，服務行業在全球價值鏈中的位置更高，更靠近全球價值鏈上游環節，這也從側面說明了：相對于服務業，貨物行業從外國進口更多的中間產品來生產最終產品，中國的貨物行業更靠近最終產品的生產。

圖2 1995—2009年中國各行業在全球價值鏈中所處的平均位置

數據來源：根據WIOD數據庫中的相關數據計算而得。

圖3 1995—2009年中國不同生產要素報酬比值變化趨勢

數據來源：根據WIOD數據庫中的SEA中相關數據計算而得。

(三)中國不同行業生產要素報酬差距的變化趨勢

圖3表示了1995—2009年中國不同生產要素報酬比值變化趨勢。從圖3中可以發現：第一，資本勞動報酬比值呈逐年提高的趨勢，說明相對于勞動者報酬，資本報酬數值逐年上升，資本報酬與勞動者報酬之間的差距也在不斷擴大；第二，從資本、高技術勞動、中技術勞動等三種生產要素報酬與低技術勞動者生產要素報酬的差距來看，高技術勞動與低技術勞動在要素報酬方面差距最大，中技術勞動與低技術勞動差距次之，資本與技術勞動差距最小；第三，資本報酬與低技術勞動報酬之間差距呈逐年上升的趨勢，說明相對于低技術勞動者報酬，資本報酬是在不斷增加的，其與低技術勞動者之間的要素報酬差距是不斷擴大的；第四，高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比、中技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比呈先上升后下降的趨勢，其拐點出現在2003年前后，說明隨著2003年后中國出臺大量旨在縮小不同技術水平的勞動者報酬差距的政策，不同技術勞動者之間要素報酬差距呈不斷縮小的趨勢。

五、模型、變量和數據

在這一部分中，將實證檢驗全球價值鏈位置對中國生產要素收入報酬差距的影響，在具體模型的設定上：首先，由于研究的是中國在全球價值鏈位置的變化對生產要素報酬差距的影響，因此參考郭沛等(2016)對變量取差分方法來體現因變量和自變量變化，因而先對所有變量取差分；其次，由于全球價值鏈位置對生產要素報酬差距的影響可能是非線性的，因此本文在自變量上加入全球價值鏈位置的平方項；最后，考慮到生產要素報酬差距的前一期值可能會影響當期值，本文在計量模型中加入了因變量的滯后一期項。

最終，分別建立用于檢驗全球價值鏈位置對中國資本與低技術勞動在要素報酬差距影響、全球價值鏈位置對中國高技術勞動與低技術勞動在要素報酬差距影響、全球價值鏈位置對中國中技術勞動與低技術勞動在要素報酬差距影響的計量模型，具體公式如下：

(2)

(3)

(4)

其中，Δhit為中國各行業資本與低技術勞動報酬的差分；Δqit為中國各行業高技術勞動與低技術勞動報酬的差分；Δmit為中國各行業中技術勞動與低技術勞動報酬的差分；Δgvcit為中國各行業在全球價值鏈位置的差分；Xit為控制變量，主要包括Δipr和Δpr，Δipr為進口滲透率的差分，進口滲透率計算公式為進口與國內消費之比，用以衡量行業對國外的依賴程度；Δpr為全員勞動生產率的差分，這是不同行業技術水平的衡量指標，可利用各行業的附加值與從業人數之比計算而得； Δ(Kit

Yit)為t時期i行業的資本產出比的差分，Kit為固定資本存量，資本產出比越高的行業，可以作為衡量各行業規模的變量；Δw為人均工資的差分，代表各行業的勞動成本。

具體解釋變量和各被解釋變量的數據均來自于WIOD數據庫中的WIOT表和SEA表。部分行業的控制變量可能存在為0的情況，本文最終選取33個行業作為分析對象，共計480個樣本，取差分后共447個樣本。變量的描述性統計如表1所示。

表1 樣本描述性統計

六、計量結果及分析

根據式(2)、式(3)和式(4)的公式設定，同時考慮到本文所研究的主要是參與全球價值鏈對中國生產要素收入分配差距的影響，因此將Δgvcit和(Δgvcit)2兩項作為主要內生變量來考慮，使用被解釋變量的至多4期滯后值和解釋變量的1到5期滯后值作為工具變量，并采用動態面板數據系統廣義矩估計法(系統GMM)作為估計方法對上述三個方程進行估計，計量結果如表2所示。

表2 全球價值鏈位置對中國生產要素收入分配差距的影響：計量結果

注：()內為t值；*表示在10%的顯著性水平下顯著，**表示在5%的顯著性水平下顯著，***表示在1%的顯著性水平下顯著； AR(1) 和AR(2) 檢驗的零假設分別是模型不存在一階和二階自相關，統計量的原假設為工具變量是有效的。下表同。

根據表2的計量結果：各變量在至少10%的顯著性水平下均通過了顯著性檢驗；AR(1)檢驗和AR(2)檢驗的結果表明，系統GMM方法是適用的；統計量表明，工具變量是有效的。鑒于本文主要關注的是中國在全球價值鏈中的位置對中國生產要素收入分配差距的影響，因此本文只對(Δgvcit)2和Δgvcit兩項進行分析。根據表2的計量結果可知，中國在全球價值鏈位置的變化顯著地影響了各行業不同生產要素收入分配差距，并呈現出“U型”變化趨勢；隨著中國向全球價值鏈兩端移動，顯著擴大了中國的資本、高技術勞動、中技術勞動與低技術勞動在生產要素報酬方面的差距，這也驗證前文的理論假說。通過對比3個公式的計量結果可以發現，一國向全球價值鏈兩端的移動，這對資本報酬與低技術勞動報酬之比影響最大，對高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比影響次之，對中技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比的影響最小。

在表2的基礎上，考慮到貨物行業和服務業在要素密集度上的差別，接下來進一步實證檢驗貨物行業、服務業全球價值鏈上位置的變化對不同生產要素收入分配差距的影響。計量結果如表3所示。

表3 分組回歸計量結果

根據表3中分組回歸的計量結果，在至少10%的顯著性水平下，AR(1)檢驗和AR(2)檢驗結果表明，系統GMM方法是適用的；Sargan檢驗統計量表明，工具變量是有效的。在至少10%的顯著性水平下，貨物行業在全球價值鏈中位置的變化顯著地影響了貨物行業資本與低技術勞動報酬之比、高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比以及中技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比，且這種影響同樣呈現出“U型”變化趨勢；從系數大小來看，貨物行業在全球價值鏈上位置的變化對高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比影響最大，對資本報酬與低技術勞動報酬之比影響次之，對中技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比的影響最小。出現上述現象的原因可能在于：貨物行業在全球價值鏈位置上的變動，將會導致更多使用高技術勞動、資本和中技術勞動這三種生產要素，從而擴大三種生產要素在要素報酬上的差距。由于全球價值鏈兩端更多屬于資本密集型和技術密集型生產環節，因此，相對于中技術勞動，貨物行業更多地使用了高技術勞動和資本兩種生產要素，從而導致中國貨物行業在全球價值鏈上位置的變動對高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比、資本與低技術勞動報酬之比的影響更大。

從服務業在全球價值鏈位置的變化對不同生產要素報酬差距的影響來看，服務業在全球價值鏈的變化對高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比的影響最大，對資本報酬與低技術勞動報酬之比的影響次之，對中技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比的影響雖為正，但并不顯著。出現上述結果的原因可能同樣與服務業在全球價值鏈不同位置上對不同生產要素的需求差距有關。由于絕大多數的服務業可被歸于技術密集型行業和資本密集型行業，因此，服務業在全球價值鏈位置的變動對于中技術勞動和低技術勞動的需求變化相對較小，進而導致服務業在全球價值鏈上位置變動對于技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比的影響不顯著。

從貨物行業與服務業的對比來看，服務業在全球價值鏈上位置的變動對高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比、資本報酬與低技術勞動報酬之比的影響顯著大于貨物行業，上述結果也從另一個角度證明了：相對于貨物行業，服務業在全球價值鏈不同位置上所使用的不同生產要素的差別更大。

七、結論和政策啟示

基于“微笑曲線”相關理論，對中國在全球價值鏈上位置的變動影響行業內生產要素報酬差距進行了相應理論分析，并結合世界投入產出數據庫(WIOD數據庫)相關數據進行了實證檢驗，最終得出以下結論：

第一，總體來看，中國各行業普遍處于全球價值鏈的下游環節，且中國各行業在全球價值鏈中所處的位置是在下降的， 2008年后各行業在全球價值鏈中所處的平均位置有所上升；相對于貨物行業，中國服務業各行業在全球價值鏈中的位置更高，更偏向于全球價值鏈的上游環節。

第二，隨著中國向全球價值鏈的兩端移動，顯著擴大了中國的資本、高技術勞動、中技術勞動與低技術勞動在生產要素報酬方面的差距。隨著中國向全球價值鏈兩端移動，對資本報酬與低技術勞動報酬之比影響最大，對高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比影響次之，對中技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比影響最小。

第三，貨物行業在全球價值鏈位置的變化對高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比的影響最大，對資本報酬與低技術勞動報酬之比的影響次之，對中技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比的影響最小；服務行業在全球價值鏈的變化對服務業高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比的影響最大，對資本報酬與低技術勞動報酬之比的影響次之，對中技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比的影響雖為正，但并不顯著；服務行業在全球價值鏈上位置的變動對高技術勞動報酬與低技術勞動報酬之比、資本報酬與低技術勞動報酬之比影響顯著大于貨物行業。

針對研究結論，本文的政策啟示在于：一是政府要合理分配生產要素，針對貨物行業和服務行業對資本和勞動生產要素的需求不同，要適當引導各生產要素的流向；二是對于勞動要素而言，中國的中、高技術勞動者相對短缺，低技術勞動者雖然總量占比很高，但是技術水平無法適應生產需求，這種不合理的結構有待進一步改善，所以政府要注重低技術勞動者的職業技能培訓，適當的擴大轉移支付力度，提供相應的資金支持，進而提升低技術勞動者的要素報酬，縮小與其他要素的報酬差距；三是對于高技術與低技術勞動者報酬差距擴大的現象，部分原因是高技術勞動者供不應求，導致其報酬走高，所以要不斷提高勞動者技能水平，增加高技術勞動者供給量，縮小報酬差距。

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Abstract: According to the data in World Input-Output database and on the basis of the relevant theoretical framework, this paper empirically studies the impact of changes of China′s position in the global value chain on the compensation of four production factors, that is, China′s capital, high-tech labor, middle-tech labor and low-tech labor. The results show that as China moves to both ends of the global value chain, it will significantly expand the gap between China′s capital compensation, high-tech labor compensation, middle-tech labor compensation and low-tech labor compensation. In detail, the changes of China′s position in the global value chain have the greatest impact on the ratio of capital compensation to low-tech labor, followed by the ratio of high-tech labor compensation to low-tech labor compensation, and the least impact on the ratio of middle-tech labor compensation to low-skilled labor compensation. In addition, the change of service trade position in the global value chain has a greater effect on the ratio of high-tech labor compensation to low-tech labor compensation and the ratio of capital compensation to low-tech labor compensation than goods trade.

Keywords: global value chain position; production factors; compensation disparity

(責任編輯 張 坤)

ImpactofGlobalValueChainPositiononCompensationDisparityofProductionFactorsinChina:EmpiricalResearchBasedontheWorld-OutputDatabase

JIANG GengHua1,2WU YunXia1

(1.School of Economics and Management, Shanxi University, Taiyuan 030006; 2.School of Economics, Shandong University, Jinan 250100)

F74

A

1001-6260(2017)08-0044-09

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.08.005

2017-03-12

蔣庚華(1981--)，男，吉林吉林人，博士，山西大學經濟與管理學院副教授，山東大學經濟學院應用經濟學博士后流動站在站博士后。 吳云霞(1990--)，女，山西朔州人，山西大學經濟與管理學院碩士生。

國家社會科學基金青年項目“全球價值鏈背景下中國增加值貿易要素含量與就業拉動效應研究”(15CJL041)；2016年度教育部人文社會科學研究青年項目“參與全球價值鏈對中國生產要素收入分配的影響及對策研究”(16YJC790039)；山西省高等學校哲學社會科學研究項目“生產性服務業對山西省制造業參與全球價值鏈的影響研究”(115544901003)。