呂 越，呂云龍，莫偉達

（1. 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學 中國WTO研究院，北京 100029；2. 南開大學 經(jīng)濟學院，天津 300071；3. 南開大學 中國特色社會主義協(xié)同創(chuàng)新中心，天津 300071）

一、引 言

20世紀60年代以來，全球生產(chǎn)分工體系經(jīng)過幾十年的發(fā)展，逐漸形成了以跨地區(qū)、跨國家的生產(chǎn)鏈條(全球價值鏈)為特征的新型分工模式。在此期間，中國先后成為第一大貿(mào)易國、第二大對外投資國以及全球價值鏈中參與程度最高的國家之一（呂越和呂云龍，2016）。另外，雖然《中國統(tǒng)計年鑒2016》的數(shù)據(jù)顯示，自加入世界貿(mào)易組織以來，中國城鄉(xiāng)就業(yè)人數(shù)年均增長約295萬，但正如十九大報告所強調(diào)的，“我國社會主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾?！笔聦嵣希貐^(qū)之間、行業(yè)之間、所有制類型之間的就業(yè)增長水平和差異仍然存在。作為最大的民生問題，就業(yè)問題直接關(guān)系到人民的福利水平提升和社會的穩(wěn)定發(fā)展。因此，如何通過開放探尋一條繼續(xù)增加就業(yè)，同時逐步消除行業(yè)、地區(qū)和所有制之間的就業(yè)差距的道路，必將是未來較長時間里從強調(diào)增長到關(guān)注結(jié)構(gòu)性改革的重中之重，更是進一步推動形成全面開放新格局，充分發(fā)揮深度融入全球價值鏈分工體系福利效應(yīng)的應(yīng)有之義。這為本文的研究提供了極好的視角?不僅關(guān)注價值鏈嵌入后就業(yè)的總體效應(yīng)，更因思考價值鏈嵌入的就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，包括對不同地區(qū)、產(chǎn)業(yè)、所有制類型企業(yè)的異質(zhì)性影響以及內(nèi)在的影響機制，從而為實現(xiàn)“十三五”規(guī)劃中“保就業(yè)”戰(zhàn)略目標提供更加切實可行的優(yōu)化路徑支持。

現(xiàn)有文獻分別從就業(yè)水平和就業(yè)結(jié)構(gòu)的視角對價值鏈嵌入的就業(yè)效應(yīng)進行了討論。一方面，Hijzen和Gorg（2005）采用英國制造業(yè)的就業(yè)數(shù)據(jù)開展研究，發(fā)現(xiàn)勞動力豐裕、低工資的國家的就業(yè)在價值鏈嵌入過程中得到促進。McMillan（2010）認為培訓和技術(shù)提升是價值鏈嵌入過程中發(fā)展中國家就業(yè)質(zhì)量提升的原因。盧仁祥（2014）研究表明，不包括間接帶動的就業(yè)，中國參與全球價值鏈分工活動直接吸納了約1 800萬到2 100萬勞動力，價值鏈嵌入的就業(yè)中的80%來源于發(fā)展中國家和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型國家。另一方面，從就業(yè)結(jié)構(gòu)角度看，F(xiàn)alk和Koebel（2001）針對發(fā)達國家就業(yè)結(jié)構(gòu)的研究發(fā)現(xiàn)，外包因素的存在是發(fā)達國家高技能技術(shù)工人就業(yè)得以增長的原因。李強（2014）利用2006?2009年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的相關(guān)數(shù)據(jù)研究了我國企業(yè)以“貿(mào)易型”與“產(chǎn)業(yè)型”方式嵌入全球價值鏈的就業(yè)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)這兩種方式雖然都能提高就業(yè)數(shù)量，且對高技能工人就業(yè)發(fā)揮的作用更大。馬風濤和段治平（2015）、聶聆和李三妹（2016）利用世界投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)，分別發(fā)現(xiàn)參與全球價值鏈分工促進高技能工人的相對就業(yè)以及參與GVC 分工對中國制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的就業(yè)具有促進作用。

本文使用2000?2006年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和中國海關(guān)進出口貿(mào)易數(shù)據(jù)庫的合并數(shù)據(jù)，實證檢驗價值鏈嵌入對就業(yè)的影響。本文的研究發(fā)現(xiàn)，全球價值鏈嵌入對就業(yè)有顯著的促進作用。進一步地，我們的研究還發(fā)現(xiàn)企業(yè)嵌入全球價值鏈會通過三個渠道促進就業(yè)水平的提高，即出口效應(yīng)、中間品替代效應(yīng)和跨國公司價值鏈布局效應(yīng)。在異質(zhì)性分析中，我們發(fā)現(xiàn)尤其是資本密集型企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)和民營企業(yè)，在參與全球價值鏈的過程中極大地促進了就業(yè)的增加。本文隨后的研究表明，嵌入價值鏈時間越長的企業(yè)，獲得的就業(yè)促進效應(yīng)越為突出。此外，我們還基于企業(yè)嵌入價值鏈的連續(xù)行為，發(fā)現(xiàn)就業(yè)水平與價值鏈嵌入度成倒“U”形關(guān)系，即邊際改善效應(yīng)從遞增向遞減轉(zhuǎn)變。

相比于已有文獻，本文的主要貢獻有以下幾個方面：（1）現(xiàn)有研究中關(guān)于全球價值鏈、垂直一體化或中間品貿(mào)易的就業(yè)效應(yīng)討論大多以行業(yè)層面研究為主，如盛斌和馬濤（2008）、臧旭恒和趙明亮（2011）、張志明等（2016）等。然而，企業(yè)在全球價值鏈中的參與程度存在較大差異，而非現(xiàn)有GVC分析框架所假定的那樣，企業(yè)只從事全球價值鏈分工的一個環(huán)節(jié)，以及企業(yè)GVC嵌入程度只取決于模型設(shè)定的價值鏈分工程度（呂越等，2017）。因此，這些行業(yè)層面的研究必然會掩蓋很多微觀的證據(jù)，而忽略了行業(yè)中企業(yè)的個體異質(zhì)性。本文將創(chuàng)新性地利用企業(yè)層面數(shù)據(jù)，進行價值鏈嵌入的異質(zhì)性研究，以期給出微觀層面的研究結(jié)果。（2）在指標構(gòu)建上，本文借鑒目前最前沿的微觀企業(yè)層面價值鏈指標測度方法?Kee和Tang（2016）等的研究思路，并結(jié)合中國企業(yè)實際貿(mào)易行為中的貿(mào)易代理商和間接進口等問題對已有指標進行了多維度的調(diào)整和完善，從而構(gòu)建出更符合中國實際的價值鏈嵌入度指標。在測算中，我們采用2000?2006年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和中國海關(guān)進出口貿(mào)易數(shù)據(jù)庫的微觀大數(shù)據(jù)合并庫，對前述指標進行測度。這對于現(xiàn)有企業(yè)層面研究（李磊等，2017）只采用傳統(tǒng)的價值鏈測度指標而言，有了一定的改進，從而得以更為準確地界定企業(yè)參與價值鏈的程度和評估其福利效應(yīng)。（3）考察全球價值鏈的福利效應(yīng)不可避免地會面臨嚴峻的內(nèi)生性問題，這與現(xiàn)有異質(zhì)性廠商理論所強調(diào)的生產(chǎn)率高、雇員數(shù)多、規(guī)模大的企業(yè)往往更有可能開展國際化行為的“自選擇效應(yīng)”本身存在顯然的逆向因果問題（Bernard等，1995；Melitz，2003）。因此，如何才能更準確地分析價值鏈嵌入的就業(yè)效應(yīng)在很大程度上取決于更加準確的實證方法選取，以克服簡單回歸分析所無法有效控制的內(nèi)生性問題。與現(xiàn)有研究 （臧旭恒和趙明亮，2011；李磊等，2017）有所不同，我們將目前主流的兩類匹配方法進行了統(tǒng)籌運用，即采用了傾向得分匹配方法-倍差法（PSM-DID）考察企業(yè)是否嵌入價值鏈行為的就業(yè)效應(yīng)，以及采用廣義傾向得分匹配法（GPS）考察價值鏈嵌入是連續(xù)變量時的就業(yè)效應(yīng)，從而在盡可能控制內(nèi)生性的情況下，更為準確地評估企業(yè)價值鏈嵌入的就業(yè)效應(yīng)。（4）與現(xiàn)有研究僅考察價值鏈嵌入的就業(yè)效應(yīng)程度（李磊等，2017）不同，我們還探索性地檢驗價值鏈嵌入的就業(yè)效應(yīng)的影響機制，包括出口效應(yīng)、中間品進口替代效應(yīng)和跨國公司價值鏈布局效應(yīng)，通過上述三個可能的影響渠道分析，進而探究企業(yè)嵌入價值鏈的就業(yè)效應(yīng)的深層次機理。（5）此外，本文還基于不同所有制、行業(yè)和地區(qū)的特征，考察了企業(yè)價值鏈嵌入對就業(yè)的異質(zhì)性影響。

二、文獻綜述和理論機制

由于中國本土企業(yè)參與全球價值鏈體系的出口和進口行為之間存在一種特定的內(nèi)在聯(lián)系，被稱為“出口引致進口”機制（Feng等，2016），因此不可將中間產(chǎn)品進口和產(chǎn)品出口割裂開來單獨研究，否則將無法得到與中國企業(yè)參與全球價值鏈分工實際相符合的客觀事實（張杰和鄭文平，2017）。為此，本文將通過出口、中間品進口以及跨國公司的價值鏈布局效應(yīng)等三個渠道分析嵌入全球價值鏈如何影響企業(yè)員工的就業(yè)效應(yīng)。

（一）出口的就業(yè)促進效應(yīng)

從現(xiàn)有文獻來看，出口可以通過規(guī)模效應(yīng)、組合效應(yīng)、聯(lián)動效應(yīng)等帶動就業(yè)增長。Chen等（2012）利用投入產(chǎn)出模型對2002年和2007年的加工貿(mào)易與一般貿(mào)易的就業(yè)效應(yīng)進行考察，發(fā)現(xiàn)其對勞動力需求的擴大都有推動作用，但是一般貿(mào)易出口對就業(yè)的拉動量要大于加工貿(mào)易。類似地，來自中國的經(jīng)驗證據(jù)也發(fā)現(xiàn)了相同的結(jié)論。例如，史青和李平（2014）利用中國工業(yè)企業(yè)的行業(yè)面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過規(guī)模效應(yīng)、組合效應(yīng)、聯(lián)動效應(yīng)擴大對勞動力的需求；周申和李春梅（2006）、毛日昇（2009）的研究發(fā)現(xiàn)，工業(yè)制成品貿(mào)易對勞動力需求有正向影響，且勞動密集型產(chǎn)品的出口對勞動力需求的帶動占總就業(yè)的50%以上；梁平等（2008）基于我國省際面板數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易出口的確會提高就業(yè)水平；此外，衛(wèi)瑞與莊宗明（2015）、張志明等（2016）利用投入產(chǎn)出模型測算了中國1995?2009年22個行業(yè)的出口增加值，利用結(jié)構(gòu)分析法對影響就業(yè)效應(yīng)的因素進行分析，發(fā)現(xiàn)增加值出口、貿(mào)易自由化和外包對大部分行業(yè)就業(yè)有拉動作用。

（二）中間品進口的替代效應(yīng)

通過進口國外的中間投入可以提高企業(yè)生產(chǎn)率，從而產(chǎn)生替代效應(yīng)，導致就業(yè)水平下降。Greenaway等（1998）通過對英國進口與就業(yè)關(guān)系的研究，認為進口會通過開放程度的擴大來提升勞動生產(chǎn)率進而縮小對勞動力的需求。但來自中國的經(jīng)驗證據(jù)卻發(fā)現(xiàn)，這一替代效應(yīng)的產(chǎn)生是有條件的，它取決于勞動力本身的技術(shù)水平。唐東波（2012）利用中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)來自發(fā)達國家的中間品進口有利于提高制造業(yè)行業(yè)高技能勞動力的需求，來自亞非拉國家的中間品進口則會減少對高技能勞動力的需求。進一步地，程盈瑩和趙素萍（2016）利用1997?2008年中國制造業(yè)13個部門數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)最終產(chǎn)品國外增加值比例的上升使得我國對高技能勞動力的需求減少，而中間品的國外增加值比例及出口的外國附加值重復(fù)計算部分的增加則會增加高技能勞動力的需求。

（三）跨國公司的價值鏈布局效應(yīng)

伴隨全球生產(chǎn)分工體系的日漸深化，發(fā)達國家將部分生產(chǎn)環(huán)節(jié)或任務(wù)轉(zhuǎn)移到發(fā)展中國家（謝申祥等，2016），從而帶動了這部分轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)。Feenstra等（1996）發(fā)現(xiàn)發(fā)達國家向發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移的產(chǎn)業(yè)相對于發(fā)展中國家而言是高技術(shù)型產(chǎn)業(yè)，因而會擴大發(fā)展中國家對高技術(shù)勞動力的需求。Arndt（1997）認為發(fā)達國家向發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移高技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)會擴大對高技術(shù)工人的需求，轉(zhuǎn)移低技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)則會擴大對低技術(shù)勞動力的需求。

基于上述機制，我們得以提出本文待驗證的核心假說：

假說1：給定其他條件不變時，全球價值鏈嵌入會提高企業(yè)的就業(yè)水平。

假說2：給定其他條件不變時，全球價值鏈嵌入會通過出口效應(yīng)、中間品進口替代效應(yīng)以及跨國公司價值鏈布局效應(yīng)提高企業(yè)的就業(yè)水平。

進一步地，根據(jù)素稟賦理論（H-O理論），一個國家會選擇自身擁有的相對豐富的要素生產(chǎn)用于出口的產(chǎn)品，并且從他國進口本國相對稀缺的要素生產(chǎn)的產(chǎn)品。在全球價值鏈中，每個國家必然會利用其擁有的相對豐富的要素加入到全球的價值鏈分工中。勞動力資源豐富和低工資的國家在價值鏈嵌入過程中就業(yè)得到快速增長（Farole，2016）。中國作為一個勞動要素豐富的國家，勞動密集型部門有很大的比較優(yōu)勢，在嵌入全球價值鏈的過程中，主要承接了跨國公司全球價值鏈布局的勞動密集型環(huán)節(jié)，從而得以出口大量勞動密集型產(chǎn)品，反映到對勞動力的需求上，就會產(chǎn)生對就業(yè)的促進作用。基于此，我們提出假說3：

假說3：給定其他條件不變時，相比于其他產(chǎn)業(yè)，勞動密集型產(chǎn)業(yè)嵌入全球價值鏈會顯著提高企業(yè)的就業(yè)水平。

中國國土面積廣袤，地區(qū)間的自然條件、發(fā)展歷史、社會經(jīng)濟的特點千差萬別，使得東、中、西部地區(qū)之間存在巨大的差異，這些差距導致不同地區(qū)的開放度、吸收能力、營商環(huán)境存在極大差別，從而影響了各地區(qū)的價值鏈嵌入就業(yè)效應(yīng)發(fā)揮?；诂F(xiàn)有研究的情況來看，東中部地區(qū)的開放度和經(jīng)濟發(fā)展水平往往比西部地區(qū)更高，因而導致更高的價值嵌入度（陳豐龍和徐康寧，2012；蘇慶義，2016）。同時，東中部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和城市配套也相對完善，從而具有更好的融入全球分工的吸收能力，使得參與全球價值鏈后的出口就業(yè)促進效應(yīng)和跨國公司價值鏈布局效應(yīng)得以更充分的發(fā)揮，從而帶動更大范圍的就業(yè)增長?；诖耍覀兲岢鋈缦录僬f：

假說4：給定其他條件不變時，相比于西部地區(qū)，東部地區(qū)和中部地區(qū)企業(yè)嵌入全球價值鏈會顯著提高其就業(yè)水平。

此外，跨國公司是全球價值鏈下新型分工模式形成與發(fā)展的主要推動者（WTO，2014）。事實上，全球價值鏈分工的發(fā)展就是跨國公司進行全球資源優(yōu)化配置的結(jié)果。由于跨國公司在專有資產(chǎn)、品牌、技術(shù)專利以及全球生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)等方面的優(yōu)勢，使其可以通過全球價值鏈分工獲得更加優(yōu)質(zhì)和低廉的中間投入，從而極大地降低生產(chǎn)成本（Halpern等，2015）?；谥袊L期的勞動力密集型要素成本優(yōu)勢，由跨國公司進入所帶來的就業(yè)效應(yīng)會更為突出地表現(xiàn)為對勞動力資源的需求，從而起到帶動本地就業(yè)的效果。如毛日昇（2009）利用中國1999?2007年329個制造業(yè)面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)FDI通過產(chǎn)出的擴張對制造業(yè)勞動力需求產(chǎn)生了顯著且重要的影響?；诖?，我們提出假說5：

假說5：給定其他條件不變時，外資企業(yè)嵌入全球價值鏈對就業(yè)的促進效應(yīng)要高于其他所有制類型的企業(yè)。

三、計量模型、變量與數(shù)據(jù)

（一）計量模型構(gòu)建

本文主要是為了研究全球價值鏈嵌入對就業(yè)的影響，在此類研究過程中，混合性偏差和選擇性偏差往往會干擾估計結(jié)果。在推斷兩個變量之間的因果關(guān)系時，我們認為采用控制協(xié)變量的隨機實驗法是理想的。具體而言，我們可以通過研究企業(yè)嵌入GVC和不嵌入GVC時的就業(yè)情況差異來實現(xiàn)。在現(xiàn)實中，無法觀察到嵌入GVC企業(yè)在沒有嵌入時的就業(yè)情況，因此本文將采用傾向得分匹配方法（PSM），根據(jù)De Loecker（2007）的做法，將企業(yè)全要素生產(chǎn)率和企業(yè)年齡等協(xié)變量作為匹配標準，將樣本期內(nèi)嵌入GVC的企業(yè)設(shè)為控制組，以此反映GVC企業(yè)在沒有嵌入GVC時的就業(yè)情況。同時，我們采用了倍差法（DID）來消除一些不可觀測因素可能導致的結(jié)果偏差。

首先，我們將樣本分為兩組，嵌入GVC企業(yè)作為處理組，非嵌入GVC企業(yè)作為對照組。假設(shè)企業(yè)i在t時期開始嵌入GVC，用表示嵌入GVC企業(yè)i在t+s時期的就業(yè)水平，用表示嵌入GVC企業(yè)i在t+s時期不嵌入GVC時的就業(yè)水平。我們采用了Heckman等（1997）的方法，將嵌入GVC對就業(yè)的影響，即處理組企業(yè)的平均處理效應(yīng)（average effect of treatment on the treated，ATT）表示為：其中，表示嵌入GVC企業(yè)i在不嵌入GVC情況下的就業(yè)水平。由于它是不可估測的，因此為了能夠估計出式（1），必須構(gòu)建一個反事實觀測值來替代，我們用對照組企業(yè)在t+s期的就業(yè)水平替代。為了降低精確匹配存在的高緯度問題，本文采用“傾向得分”（Rosenbaum和Rubin，1983）作為距離函數(shù)進行匹配。首先需要確定企業(yè)是否嵌入 GVC 的決策概率，基于現(xiàn)有文獻（De Loecker，2007；呂越等，2016），我們選取了企業(yè)全要素生產(chǎn)率（lntfplp）、融資約束（fin）、工資（lnwage）、資本產(chǎn)出比（lnkg）、企業(yè)年齡（age）和企業(yè)規(guī)模（scale）等變量作為匹配變量，構(gòu)建了以下probit模型：

根據(jù)式（2），可得到傾向得分值p。傾向得分匹配方法是按照處理組企業(yè)與對照組之間傾向得分值的相近程度對兩者進行配對。對PSM匹配之后的樣本進行倍差法估計，利用實驗期前后因變量的變化減去控制組在實驗期前后因變量的變化，得到實驗的“凈效應(yīng)”。因此我們得到了如下的模型：

（二）指標構(gòu)建說明

1.全球價值鏈嵌入（gvc）。以Upward等（2013）為代表的學者較早對企業(yè)層面的出口國內(nèi)附加值進行了系統(tǒng)測度。在他們的研究中，存在一個關(guān)鍵假設(shè)，即假定企業(yè)所有進口品都是中間投入品，這一假設(shè)對于一般貿(mào)易進口來說則意味著其進口品將同比例地用于生產(chǎn)國內(nèi)銷售和一般貿(mào)易出口產(chǎn)品，對于加工貿(mào)易進口來說則意味著全部進口都用作加工貿(mào)易出口所需中間投入。基于此，我們可以得到企業(yè)出口國外附加值率，即全球價值鏈嵌入度的計算公式如下：

其中，GVC表示企業(yè)的全球價值鏈嵌入度；VF表示企業(yè)出口中的國外附加值；M、X和D分別表示企業(yè)的進口、出口和國內(nèi)銷售；上標p和o分別表示加工貿(mào)易和一般貿(mào)易。在具體計算過程中，企業(yè)的進口和出口數(shù)據(jù)來源于海關(guān)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫；國內(nèi)銷售由企業(yè)銷售產(chǎn)值減去出口交貨值計算得到，數(shù)據(jù)來源于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。對于企業(yè)銷售額小于出口交貨值的企業(yè)，我們假定出口的國外附加值（VF）等于加工貿(mào)易進口（Mp）加上一般貿(mào)易進口（Mo）。

結(jié)合中國實際的貿(mào)易情況，我們分別對中間投入部分、貿(mào)易代理商以及間接進口等問題進行了調(diào)整，并借鑒Kee和Tang（2016）等處理方法，對Upwards等（2013）基本測算方法進行了改進，從而得到了以下企業(yè)出口國內(nèi)附加值率的測度公式：

其中，GVC′表示改進后的企業(yè)全球價值鏈嵌入度，MT表示企業(yè)中間投入額。上式相當于假定企業(yè)的國內(nèi)中間投入中，有5%為海外附加值。和分別表示企業(yè)的實際加工貿(mào)易進口額和實際一般貿(mào)易中間投入進口額，其中對中間產(chǎn)品的分類方法來自BEC產(chǎn)品分類下的中間產(chǎn)品界定。

我們還進一步地根據(jù)測算的價值鏈嵌入度指標，將樣本中的企業(yè)區(qū)分為GVC企業(yè)和非GVC企業(yè)，并在圖1中繪制了GVC企業(yè)和非GVC企業(yè)的就業(yè)效應(yīng)核密度圖。根據(jù)圖1可知，GVC企業(yè)就業(yè)水平的核密度曲線相對于非GVC企業(yè)明顯右偏，這在一定程度上說明了GVC企業(yè)的平均就業(yè)水平要高于非GVC企業(yè)。

2.其他變量。此外，我們還控制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率（lntfplp）、融資約束（fin）、企業(yè)工資（wage）、資本產(chǎn)出比（lnkg）、企業(yè)規(guī)模（scale）和企業(yè)年齡（age）等其他企業(yè)層面的特征。

（三）數(shù)據(jù)說明

我們通過對2000?2006年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和中國海關(guān)進出口貿(mào)易數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進行整合，從而構(gòu)建出本文使用的微觀數(shù)據(jù)樣本。在數(shù)據(jù)合并時，借鑒Upward等（2013）的做法，通過兩步法對數(shù)據(jù)進行逐步整理。

圖1 GVC企業(yè)與非GVC企業(yè)就業(yè)核密度圖

四、計量結(jié)果及分析

（一）傾向得分匹配估計結(jié)果

本文將企業(yè)分為GVC企業(yè)和非GVC企業(yè)，t檢驗的結(jié)果拒絕了GVC企業(yè)和非GVC企業(yè)不存在差異的原假設(shè)，因此在嵌入GVC之前，兩種類型企業(yè)具有很大的差異性。經(jīng)過傾向得分匹配以后，所有變量標準化偏差小于10%，并且t檢驗結(jié)果無法拒絕GVC企業(yè)和非GVC企業(yè)無系統(tǒng)差異的原假設(shè)，即GVC企業(yè)和非GVC企業(yè)在全要素生產(chǎn)率、融資約束、工資、資本產(chǎn)出比、企業(yè)年齡和企業(yè)規(guī)模等因素上不存在顯著差異，而且匹配后的標準差減小幅度都非常大，因此本文選擇的匹配變量和匹配方法是有效的，估計結(jié)果也是可靠的。①由于篇幅限制，本文未列出平衡性檢驗結(jié)果，感興趣的讀者可以向作者索取。

（二）基準回歸結(jié)果

將樣本按照PSM進行配對后，利用模型（3）對樣本進行回歸分析，結(jié)果列于表1。從列（1）中可發(fā)現(xiàn)GVC系數(shù)顯著為正，說明嵌入GVC企業(yè)的就業(yè)水平要顯著高于非嵌入GVC企業(yè)。GVC×t這一交叉項系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說明嵌入GVC提高了企業(yè)的就業(yè)水平。列（2）中，將時間、省份、行業(yè)固定效應(yīng)進行了控制，交叉項系數(shù)仍然顯著。之后，我們將匹配比例做了改變，分別利用1:3和1:5的比例檢驗倍差法結(jié)果是否受到不恰當?shù)钠ヅ溆^測值和樣本量大小的影響（包群等，2011）。從表1的列（3）和列（4）中，我們看到交叉項系數(shù)仍然是顯著的，并且與基準結(jié)果系數(shù)大小相差不大，因此本文的估計結(jié)果比較穩(wěn)健。

表1 基準結(jié)果

（三）倒“U”形就業(yè)效應(yīng)?基于GPS的再分析

上述分析主要利用了PSM-DID法。實踐過程中，我們發(fā)現(xiàn)該方法不能處理連續(xù)性效應(yīng)的影響，從而容易導致對信息處理的不全面，因為企業(yè)的價值鏈嵌入程度是分布于[0，1]間的連續(xù)變量，包含著更豐富的信息。因此我們采用廣義傾向得分法（Generalized Propensity Score，GPS），用于規(guī)范分析企業(yè)的價值鏈嵌入程度的影響效應(yīng)，幫助我們研究價值鏈嵌入對就業(yè)的影響。

我們首先采用了Papke和Wooldridge（1996）提出的Fraction Logit模型來估計全球價值鏈嵌入度的概率，并加入了企業(yè)全要素生產(chǎn)率、企業(yè)融資約束、工資水平、資本產(chǎn)出比、企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年齡等因素之后進行回歸，并將2000?2006年、2000年、2001年、2002年、2003年、2004年、2005年和2006年的Fraction Logit模型的估計結(jié)果進行分析。②由于篇幅限制，本文未列出Fraction Logit模型的回歸結(jié)果，感興趣的讀者可以向作者索取。本文發(fā)現(xiàn)，高效率、工資較高或者高資本產(chǎn)出比的企業(yè)更加傾向于嵌入價值鏈，而融資約束會阻礙企業(yè)深入嵌入價值鏈，這與呂越等（2015）得出的研究結(jié)論一致。同時我們也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)成立時間越長、資本密集度越高的企業(yè)，價值鏈的嵌入程度也越高。

進一步地，我們利用Fraction Logit模型得到了企業(yè)某一價值鏈嵌入度的概率，然后根據(jù)企業(yè)價值鏈嵌入度及其GPS的平方建模以估計企業(yè)就業(yè)的條件期望，最后得到每一個價值鏈嵌入度與對應(yīng)的GPS組成的反應(yīng)函數(shù)。圖2列出了2000?2006年及其間各年就業(yè)對企業(yè)價值鏈嵌入的“劑量反應(yīng)”函數(shù)。我們發(fā)現(xiàn)，價值鏈嵌入度與企業(yè)的就業(yè)之間存在倒“U”形關(guān)系，也即在未達到一定的價值鏈嵌入度時，企業(yè)的就業(yè)會隨著價值鏈嵌入度的增大而增大，而當價值鏈嵌入度達到拐點后，價值鏈嵌入程度的增加將導致就業(yè)水平的不斷下降。該倒“U”形曲線在嵌入度接近0或1時，斜率的變化率都很大，說明在價值鏈嵌入程度很低或很高時，企業(yè)的就業(yè)水平受價值鏈嵌入的影響較大。企業(yè)的就業(yè)水平和價值鏈嵌入程度具有比較典型的倒“U”形關(guān)系，這可能是因為企業(yè)在價值鏈嵌入程度較低時，我國較低的勞動力成本使得我國能參與到國際分工中，但我國參與的分工位于價值鏈較低端的加工組裝環(huán)節(jié)，加工組裝屬于勞動密集型行業(yè)，其對勞動力需求很大；而隨著價值鏈嵌入程度的不斷上升，企業(yè)在價值鏈嵌入過程中學習到了發(fā)達國家先進的技術(shù)與管理方法，資本的投入也不斷地上升，效率變高以及資本的替代效應(yīng)導致了企業(yè)對勞動力的需求減少，因此在拐點之后，隨著嵌入的增長，就業(yè)水平發(fā)生了下降。

基于此，我們認為有必要進一步對不同產(chǎn)業(yè)、地區(qū)和所有制類型企業(yè)進行異質(zhì)性分析，以及考察伴隨嵌入時間差異性的動態(tài)效應(yīng)。

圖2 總樣本以及各年的“劑量反應(yīng)”函數(shù)

（四）異質(zhì)性分析

1.不同要素密集型企業(yè)的影響差異

由要素稟賦理論（H-O理論）可知，中國作為一個勞動力要素相對豐裕的國家，勞動密集型部門具有出口比較優(yōu)勢，勞動密集型部門參與國際分工會增加國內(nèi)勞動力的需求，從而增加就業(yè)。本文將基于中國微觀企業(yè)數(shù)據(jù)對以上假說進行驗證。根據(jù)江靜等（2007）的做法，本文將樣本分為勞動密集型、資本密集型和技術(shù)密集型企業(yè)，回歸之后的結(jié)果列于表2的列（1）?列（3）中。結(jié)果顯示，資本密集型和技術(shù)密集型企業(yè)的就業(yè)因價值鏈嵌入而得到了顯著的提升，而勞動密集型企業(yè)就業(yè)受到的影響不大。這可能是因為，隨著全球價值鏈分工的不斷深入，企業(yè)已經(jīng)由生產(chǎn)完整產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)閰⑴c產(chǎn)品生產(chǎn)的某一個生產(chǎn)環(huán)節(jié)。中國雖然是一個擁有豐富勞動力資源的國家，但是很大部分的勞動力參與到了資本密集型、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的加工組裝環(huán)節(jié)，因此可以認為中國在資本密集型和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)上具有工序比較優(yōu)勢，這也就解釋了為什么資本密集型與技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)對就業(yè)具有很大的促進作用，而勞動密集型企業(yè)對就業(yè)的促進作用反而不強。

2.不同所有制企業(yè)的影響差異

在價值鏈嵌入過程中，外資企業(yè)不但在中間品渠道上優(yōu)勢巨大，而且各級政府也給予了很大的政策傾斜。我們希望通過考察包括外企在內(nèi)的不同所有制下價值鏈嵌入對企業(yè)就業(yè)的影響，結(jié)果列于表2中的列（4）?列（6）。我們發(fā)現(xiàn)，價值鏈嵌入對民營企業(yè)和外資企業(yè)產(chǎn)生了很顯著的正向影響，并且價值鏈嵌入對民營企業(yè)的就業(yè)促進效應(yīng)大于外資企業(yè)；而對于國有企業(yè)，價值鏈嵌入造成了不顯著的負向影響。價值鏈嵌入對民營企業(yè)的就業(yè)促進效應(yīng)之所以大于外資企業(yè)，可能的原因在于外資進口了大量的中間品，從而形成了對勞動投入的替代。

3.不同地區(qū)的影響差異

不同地區(qū)因地理位置、經(jīng)濟發(fā)展水平和要素稟賦等因素的差異，而使得全球價值鏈嵌入對就業(yè)的影響可能存在差異。本文將總樣本分為東部、中部和西部三個區(qū)域，分別分析全球價值鏈嵌入的就業(yè)效應(yīng)，結(jié)果列于表2的列（7）?列（9）。結(jié)果顯示，全球價值鏈嵌入顯著地促進了東部地區(qū)和中部地區(qū)的就業(yè)，而對西部地區(qū)的影響則不顯著。

表2 基于要素密集度和所有制的分析

（五）企業(yè)嵌入價值鏈的時間分析

如果企業(yè)嵌入價值鏈的時間不同，那么它們在全球價值鏈中的深入程度和地位也會不同，從而對勞動力的需求也會有所差異。我們研究了企業(yè)在價值鏈嵌入不同的年限下，就業(yè)受到的影響情況，結(jié)果列于表3中。可以發(fā)現(xiàn)，在嵌入第一年，價值鏈嵌入對企業(yè)的就業(yè)有正向影響，但是不顯著；隨著嵌入年份的增長，就業(yè)都受到了顯著的正向影響。在初期，因為其并未利用嵌入價值鏈的過程學習到發(fā)達國家先進的技術(shù)和管理經(jīng)驗，所以就業(yè)受到的影響較小，隨著企業(yè)不斷地深入全球價值鏈的分工環(huán)節(jié)，其在全球價值鏈中的地位也會不斷上升，對勞動力的需求也會越來越大。

表3 嵌入時間的分析

五、影響渠道分析

前述分析雖然已經(jīng)就價值鏈嵌入的就業(yè)效應(yīng)進行了探討，且就異質(zhì)性特征下的企業(yè)價值鏈嵌入度的差異化就業(yè)進行了分析，從而在一定程度上解釋了價值鏈嵌入后企業(yè)就業(yè)效應(yīng)可能存在倒“U”形關(guān)系的原因。但是，更為深入的考察是對基于已有文獻和理論框架所提出的三個可能影響機制展開分析。結(jié)合前述分析中提出的三個關(guān)鍵性假說，本文認為全球價值鏈嵌入會通過出口的就業(yè)促進效應(yīng)、中間品進口的替代效應(yīng)以及跨國公司的價值鏈布局效應(yīng)等三個渠道影響企業(yè)的就業(yè)。為此，我們通過如下的模型對影響渠道進行檢驗：

表4為影響渠道的檢驗結(jié)果。根據(jù)列（1）的結(jié)果可以得到，出口顯著促進了就業(yè)的增長，出口會通過規(guī)模效應(yīng)、組合效應(yīng)和聯(lián)動效應(yīng)等帶動就業(yè)增長；而中間品進口則不利于就業(yè)增長（見列（2）），中間品進口會形成對本土就業(yè)的替代。根據(jù)列（3）的結(jié)果，跨國公司的全球生產(chǎn)布局顯著促進了就業(yè)增長，因為跨國公司的生產(chǎn)環(huán)節(jié)向發(fā)展中國家轉(zhuǎn)移會提高發(fā)展中國家的就業(yè)。綜上所述，全球價值鏈分工會通過出口的就業(yè)促進效應(yīng)、中間品進口的替代效應(yīng)以及跨國公司的價值鏈布局效應(yīng)等三個渠道影響就業(yè)。

表4 影響渠道檢驗

六、結(jié)論與啟示

本文整合了2000?2006年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和中國海關(guān)進出口數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，采用了傾向得分匹配-倍差法（PSM-DID）和廣義傾向得分匹配法（GPS），考察了全球價值鏈嵌入過程中不同所有制、不同行業(yè)要素密集型和不同地區(qū)的就業(yè)水平受到影響的異質(zhì)性以及就業(yè)水平與價值鏈嵌入度連續(xù)變量之間的關(guān)系。本文得到的主要結(jié)論有：（1）嵌入全球價值鏈會使就業(yè)水平顯著提高?；趯Σ煌兄?、不同要素密集型企業(yè)的實證研究表明，價值鏈嵌入對就業(yè)的提升效應(yīng)主要存在于資本密集型企業(yè)、技術(shù)密集型企業(yè)、民營企業(yè)和東中部企業(yè)中。（2）價值鏈嵌入時間越長，企業(yè)的就業(yè)提升效應(yīng)越明顯。（3）價值鏈嵌入會通過出口效應(yīng)、中間品進口替代效應(yīng)和跨國公司價值鏈布局效應(yīng)等渠道影響企業(yè)的就業(yè)水平。（4）價值鏈嵌入度與就業(yè)水平呈倒“U”形關(guān)系，這說明價值鏈嵌入度超過某個臨界點之后，對就業(yè)的促進作用將逐漸減弱。

穩(wěn)增長、保就業(yè)、大力提升人民生活水平一直是政府工作的重要內(nèi)容。在目前我國處于外需疲軟、內(nèi)部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的轉(zhuǎn)型時期，我國傳統(tǒng)的勞動力資源優(yōu)勢正在消失，新的優(yōu)勢仍有待培育。2017年的《政府工作報告》指出，未來將力保城鎮(zhèn)就業(yè)增加1 100萬以上，失業(yè)率控制在4.5%，并以更高水平融入全球市場，推動產(chǎn)業(yè)向中高端邁進，才能在新形勢下探索出“促發(fā)展，保民生”的新模式。黨的十九大報告中關(guān)于我國社會主要矛盾已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)化的論斷為今后的民生工作推進提供了一個新的方向，即切實改善就業(yè)，逐步消除地區(qū)、行業(yè)、所有制之間的就業(yè)差距，改善民生的“質(zhì)”與“效”。本文從對外開放的視角為解決該問題提供了可能的思路，即通過擴大嵌入全球價值鏈新型分工體系的深度和廣度，提高我國企業(yè)的民生水準，在現(xiàn)有價值鏈嵌入就業(yè)效應(yīng)突出的地區(qū)、行業(yè)和所有制類型企業(yè)的基礎(chǔ)上，思考如何進一步調(diào)動當前就業(yè)福利效應(yīng)尚未充分發(fā)揮的部門、地區(qū)和行業(yè)中企業(yè)的積極性，從而在結(jié)構(gòu)性改善的基礎(chǔ)上提高民生福祉。

[1]包群，邵敏，侯維忠.出口改善了員工收入嗎？[J].經(jīng)濟研究，2011，（9）：41?54.

[2]陳豐龍，徐康寧.中國出口貿(mào)易垂直專業(yè)化的地區(qū)差異及其影響因素[J].世界經(jīng)濟研究，2012，（6）：52?57.

[3]程盈瑩，趙素萍.垂直專業(yè)化分工對中國勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響——基于全球價值鏈的視角[J].經(jīng)濟經(jīng)緯，2016，（2）：131?136.

[4]江靜，劉志彪，于明超.生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)發(fā)展與制造業(yè)效率提升：基于地區(qū)和行業(yè)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J].世界經(jīng)濟，2007，（8）：52?62.

[5]李磊，盛斌，劉斌.全球價值鏈參與對勞動力就業(yè)及其結(jié)構(gòu)的影響[J].國際貿(mào)易問題，2017，（7）：27?37.

[6]李強.企業(yè)嵌入全球價值鏈的就業(yè)效應(yīng)研究：中國的經(jīng)驗分析[J].中南財經(jīng)政法大學學報，2014，（1）：28?35.

[7]梁平，梁彭勇，黃金.我國對外貿(mào)易就業(yè)效應(yīng)的區(qū)域差異分析——基于省級面板數(shù)據(jù)的檢驗[J].世界經(jīng)濟研究，2008，（1）：48?52.

[8]盧仁祥.中國企業(yè)參與全球價值鏈分工的就業(yè)效應(yīng)分析[J].商業(yè)時代，2014，（21）：42?44.

[9]呂越，羅偉，劉斌.異質(zhì)性企業(yè)與全球價值鏈嵌入：基于效率和融資的視角[J].世界經(jīng)濟，2015，（8）：29?55.

[10]呂越，呂云龍.全球價值鏈嵌入會改善制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率嗎——基于雙重穩(wěn)健-傾向得分加權(quán)估計[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2016，（3）：109?122.

[11]呂越，黃艷希，陳勇兵.全球價值鏈嵌入的生產(chǎn)率效應(yīng)：影響與機制分析[J].世界經(jīng)濟，2017，（7）：28?51.

[12]馬風濤，段治平.全球價值鏈、國外增加值與熟練勞動力相對就業(yè)——基于世界投入產(chǎn)出表的研究[J].經(jīng)濟與管理評論，2015，（5）：72?80.

[13]毛日昇.出口、外商直接投資與中國制造業(yè)就業(yè)[J].經(jīng)濟研究，2009，（11）：105?117.

[14]聶聆，李三妹.制造業(yè)全球價值鏈上中國增加值和就業(yè)解析[J].湖北經(jīng)濟學院學報，2016，（1）：26?32.

[15]盛斌，馬濤.中間產(chǎn)品貿(mào)易對中國勞動力需求變化的影響：基于工業(yè)部門動態(tài)面板數(shù)據(jù)的分析[J].世界經(jīng)濟，2008，（3）：12?20.

[16]史青，李平.再議中國企業(yè)出口的就業(yè)效應(yīng)[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2014，（10）：83?93.

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

[18]唐東波.垂直專業(yè)化貿(mào)易如何影響了中國的就業(yè)結(jié)構(gòu)？[J].經(jīng)濟研究，2012，（8）：118?131.

[19]衛(wèi)瑞，莊宗明.生產(chǎn)國際化與中國就業(yè)波動：基于貿(mào)易自由化和外包視角[J].世界經(jīng)濟，2015，（1）：53?80.

[20]謝申祥，石慧敏，張銘心.談判勢力與戰(zhàn)略性貿(mào)易政策[J].世界經(jīng)濟，2016，（7）：3?23.

[21]臧旭恒，趙明亮.垂直專業(yè)化分工與勞動力市場就業(yè)結(jié)構(gòu)——基于中國工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)的分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2011，（6）：47?57.

[22]張杰，鄭文平.全球價值鏈下中國本土企業(yè)的創(chuàng)新效應(yīng)[J].經(jīng)濟研究，2017，（3）：151?165.

[23]張志明，代鵬，崔日明.中國增加值出口貿(mào)易的就業(yè)效應(yīng)及其影響因素研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2016，（5）：103?121.

[24]周申，李春梅.工業(yè)貿(mào)易結(jié)構(gòu)變化對我國就業(yè)的影響[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2006，（7）：3?13.

[25]Arndt S W.Globalization and the open economy[J].The North American Journal of Economics and Finance，1997，8（1）：71?79.

[26]Chen X，Cheng L K，F(xiàn)ung K C，et al.Domestic value added and employment generated by Chinese exports：A quantitative estimation[J].China Economic Review，2012，23（4）：850?864.

[27]De Loecker J.Do exports generate higher productivity？ Evidence from slovenia[J].Journal of International Economics，2007，73（1）：69?98.

[28]Falk M，Koebel B.A dynamic heterogeneous labour demand model for german manufacturing[J].Applied Economics，2001，33（3）：339?348.

[29]Farole T.Do global value chains create jobs？[R].IZA World of Labor，2016.

[30]Feenstra R C，Hanson G H.Globalization，outsourcing，and wage inequality[J].American Economic Review，1996，86（2）：240?245.

[31]Feng L，Li Z，Swenson D L.The connection between imported intermediate inputs and exports：Evidence from chinese firms[J].Journal of International Economics，2016，101：86?101.

[32]Greenaway D，Hine R C，Wright P.An empirical assessment of the impact of trade on employment in the united kingdom[J].European Journal of Political Economy，1999，15（3）：485?500.

[33]Halpern L，Koren M，Szeidl A.Imported inputs and productivity[J].The American Economic Review，2015，105（12）：3660?3703.

[34]Heckman J J，Ichimura H，Todd P E.Matching as an econometric evaluation estimator：Evidence from evaluating a job training programme[J].The Review of Economic Studies，1997，64（4）：605?654.

[35]Hijzen A，Gorg R.International outsourcing and the skill structure of labor demand in the united kingdom[J].Economic Journal，2005，115（4）：861?879.

[36]Hummels 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.

[37]Koopman R，Wang Z，Wei S.Estimating domestic content in exports when processing trade is pervasive[J].Journal of Development Economics，2012，99（1）：178?189.

[38]Papke L E，Wooldridge J M.Panel data methods for fractional response variables with an application to test pass rates[J].Journal of Econometrics，2008，145（1）：121?133.

[39]Rosenbaum P.The central role of the propensity score in observational studies for causal effects[J].Biometrika，1983，70（1）：41?55.

[40]Upward R.Weighing China’s export basket：The domestic content and technology intensity of Chinese exports[J].Journal of Comparative Economics，2013，41（2）：527?543.