单希彦

（对外经济贸易大学 国际经济贸易学院，北京 100029）

0 引言

我国在国际贸易领域的地位与日俱增，已经成为世界经济发展不可或缺的发展动力和引擎，我国的迅猛发展正是得益于世界性工业大分工的发展模式。然而世界性工业大分工在促进我国经济繁荣、提升人民生活水平的同时，也在逐渐拉大我国的收入差距。

对于世界工业分工所引起的中间产品贸易对于工资报酬的差异化研究，主要是从20世纪70年代开始的，大部分研究都认为：由于世界生产加工业分工的形成，使得原本属于发达国家的工作岗位被一些落后国家给分走，最后导致其国内自身劳动力工资和报酬方面的差异愈加明显。当然也有一些美国学者指出不能将本国的劳动力报酬差异简单的归于资本向别国输出，认为二者之间没有必然的联系，而认为是科技进步所导致的劳动力之间的工资和报酬的差异化。近年来我国在此领域的研究还不多，且实证分析并未得出定论。本文通过对众多研究成果进行对比发现，我国在中间产品对工资差距影响方面的理论成果仍较为缺乏，多从整体行业或者地区的层面研究中间产品贸易对相对工资差距的影响，鉴于此，本文将从制造业细分行业的角度，研究中间产品出口贸易与中间产品进口贸易对我国的熟练劳动力与非熟练劳动力相对工资差距的影响，并将行业密集度所起作用加入其中，为该问题提供新的研究视角与空间。

1 模型构建、变量选取和数据说明

本文以Feenstra和Hanson（2003）提出的理论为依托，并结合生产过程中熟练劳动力需求估计法创立实证模型，然后以此作为分析工具对我国2001—2016年制造业28个细分行业的数据进行分析。与此同时，将劳动力的熟练程度纳入到考虑的范围之内，对我国现阶段中间产品进口和出口贸易过程当中产生的工资差距进行对比。

1.1 模型构建

假设生产产品n需要投入Kn（资本）、Hn（熟练劳动力）以及Ln（非熟练劳动力）。而它们所建立起来的生产函数为：Yn=f( )Ln，Hn，Kn，Zn，式中的最后一项 Zn代表影响产量的外生结构性变量。本文把非熟练劳动力的工资与熟练劳动力的工资分别用WL、WH表示，则可建立短期成本函数：Cn=C( )WH，WL，Kn，Yn，Zn，因为在短期生产成本函数中，利润最大化是企业追求的目标，要达到该目标就需要使得成本最小化，为了达到资源的最优配置、降低成本，就必须将其劳动力的熟练程度纳入到考虑的范围之内，这也是短期生产函数的主要考虑因素，具体公式如下：

通过对上式两边取对数得到对数模型：

对上式进行对数型泰勒二次展开，然后两边对lnWH求导可以得到：

从上式可以看出K（资本存量）、Y（产出值）会影响到成本，另一个影响成本的重要因素是结构性变量Z，可以将其分解为tech（技术进步变量）与中间产品贸易变量。为了更细致地考察中间产品贸易变量对工资差距带来的影响以及影响的程度高低，本文将中间产品贸易变量分解为中间产品进口贸易变量import和中间产品出口贸易变量export，得到最终计量模型：

其中，i表示的是不同行业的对应值，t表示的是不同年份的对应值，β是被估计参数，λi为是行业效应，Øt代表的是时间效应，μit是随机误差项。

1.2 变量选取

1.3 数据说明

本文中的数据来源于2001—2016年的《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》和联合国COMTRADE数据库，数据包括了我国制造业行业中的28个细分行业①制造业28个细分行业包括：食品加工业、食品制造业、饮料制造业、烟草加工业、纺织业、服装及其他纤维制品制造业、皮革毛皮羽绒及其制品业、木材加工及竹藤棕草制品业、家具制造业、造纸及纸制品业、印刷业记录媒介的复制、文教体育用品制造业、石油加工及炼焦业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、橡胶制品业、塑料制品业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、金属制品业、普通机械制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业。共448个观测值。K（资本存量变量）和Y（产出变量）这两个变量的数据都来自于2001—2016年的《中国统计年鉴》。相比之下，tech（技术进步变量）由制造业28个细分行业的R&D支出加总得到，数据由《中国科技统计年鉴》计算得到。

S（熟练劳动力工资占工资总额的比重）中的制造业28个细分行业的工资总额数据可以从《中国劳动统计年鉴》中计算获得。由于没有制造业28个细分行业的熟练劳动力工资数据，这里用分行业大中型工业企业科技人员劳务费来代表，数据由《中国科技统计年鉴》各期计算得到。

从联合国COMTRADE数据库可以得到我国中间产品的进口贸易额与出口贸易额，并且从盛斌（2008）中可知，《国民经济核算体系》（SNA3.0）的工业制造业两位码与联合国BEC分类的商品代码之间存在着对应关系，因此，本文根据这种对应关系将中间产品贸易贸易额数据汇总到行业，从而得到我国工业制造业细分行业的中间产品进口贸易额数据（import）与中间产品的出口贸易额数据（export）。

2 实证分析

2.1 各变量的描述性统计

各变量的描述统计结果如表1所示。

表1 变量的描述统计

2.2 总体样本估计结果

本文的数据是典型的面板数据，实证模型也是典型的面板数据模型。而固定效应模型（FE）与随机效应模型（RE）是面板数据模型的两种，决定用哪一种模型取决于Hausman检验的结果。

表2是固定效应模型（FE）与随机效应模型（RE）的回归结果，模型1是围绕中间产品进口贸易额带来的工资影响进行的，相比之下，模型2则围绕中间产品出口贸易额展开。模型1是以中间产品进口贸易额的自然对数作为核心解释变量，模型2是以中间产品出口贸易额的自然对数作为核心解释变量。

表2 中间产品进口贸易对相对工资差距的影响

Hausman的值在模型1、模型2中分别为35.26、29.34，P值分别为0.000、0.000，所以应该拒绝随机效应模型，选择固定效应模型。

从表2可以看出，中间产品进口贸易额lninput的系数显著为正（系数为0.128，在1%下显著），这个结果与前期对它的设想相一致，由此说明制造业的工资差距会伴随着不断增长的中间产品进口贸易额而拉大。出现这种情况的原因是：我国处于国际大分工体系的中间环节，而上游原材料与下游的产成品大多是在国外完成。通过分析联合国COMTRADE数据库可以得知，我国进口的中间产品中半成品与零部件所占的比例已经由2001年的28%上升到2016年的62%，百分比比例增长了两倍还多。且这些半成品和零部件中电子元器件、计算机零部件、通讯器材零部件、电工器材零部件和汽车零部件所占比例较大，这些零部件和半成品的装配建立在劳动力熟练程度较高的基础上，这也意味着产品的数目和劳动力需求之间呈现出明显的正相关关系，这样必然会导致我国熟练劳动力与非熟练劳动力的相对工资差距变得更大。

同样从表2可以看出，我国中间产品出口贸易变量估计系数显著为正（系数为0.087，在1%显著性水平上显著），说明在制造业发展过程当中，如果中间产品出口贸易呈现出不断增加的基本态势，就会导致熟练劳动力工资份额不断增长。需要指出的是，尽管一些作为生产加工行业中间环节的工作，对于发达国家来说是一些技术水平低、科技含量少、劳动强度大且利润较小的环节，但是对于我国来说还是属于一些技术含量较高且需要大量人力的高科技行业，由于我国是制造业大国，必然会承接很多发达国家的中间产品生产任务，这样就扩大了这个细分行业对熟练劳动力的需求量，从而扩大了该行业的相对工资差距。

其他解释变量对我国制造业细分行业的影响：（1）资本的对数lnk的系数显著为正（系数分别为0.316，0.193；分别在1%，5%下显著），说明我国资本对劳动力工资差距的影响为正，即我国的资本作为生产要素对熟练劳动力的需求是正向的影响，这是因为我国的资本一般往高技术密集型行业集中，这些行业需要大量的熟练劳动力与之相匹配，所以这样的正向关系也与我国现阶段的国情和发展状况相适应。（2）产出的对数lny的系数为正（数值为0.459,0.244；均在1%下显著），这也意味着效应为正，即该行业的产出增多，则该行业的工资差距就增大，这是由于产出与工资之间也存在正相关关系，而熟练劳动力的工资谈判资本较强，扩大了熟练劳动力与非熟练劳动力的相对工资差距。这也是符合我国国情的。（3）lntech（技术进步变量的对数）的系数显著为正（系数分别为0.368,0.386；均在1%下显著），是因科技水平在不断的向前发展，并随着时间的推移这种增长速度越来越快，而在这种形式下对于参与其中的生产力的科技水平，以及接受教育的水平同样提出了更高的要求，在高科技设备的替代之下大大减少了低素质劳动力的用工量，而这种情况下必然会使得劳动力工资之间的差距更大。

2.3 加入行业密集度虚拟变量的估计结果

技术密集度会随着不同行业而不同，而不同行业的技术密集度会影响到该行业的相对工资差距。本文在原有模型中增加了反映行业技术密集度的虚拟变量（dummy，普通行业值为0①技术密集型行业包括：石油加工及炼焦业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、普通机械制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业。，技术密集型行业的值是1），并将其加入到了新的实证模型之中，加入该变量之后使用固定效应模型与随机效应模型进行估计，具体的估计结果如表3所示。

表3 中间产品进出口贸易额对相对工资差距的影响（2001—2016年）

如表3所示，根据Hausman检验的结果，本文选择固定效应模型，拒绝随机效应模型。中间产品进口贸易额lninput的系数显著为正（系数为0.101，在1%下显著），相对于表2的结果系数值下降了0.027，显著性水平都是1%下显著，并无变化；同样从表3可以看出，我国中间产品出口贸易变量lnexport的估计系数为0.076且在1%显著性水平上显著，相对于表2的结果系数值下降了0.011，均在1%下显著，显著性水平并无变化；lnk（资本的对数）的系数显著为正（系数分别为0.218，0.065；分别在1%，10%下显著），相对于表2的结果系数值分别下降了0.098、0.128,显著性水平由5%下显著下降到10%下显著；lny（制造业各细分行业的产出的对数）的系数显著为正（系数分别为0.178,0.275；均在1%下显著），相对于表2的结果系数值分别上升了0.019、0.031，显著性水平无变化；lntech（技术进步变量的对数）的系数显著为正（系数分别为0.305,0.279；均在1%下显著），相比表2的结果，系数值分别下降了0.063、0.107，系数显著性水平都是1%无变化。

综上所述，通过对表2和表3进行比较可以发现，两表所共有的各种系数都没有大的变化（无论是核心变量还是其他变量以及与之相关的系数都没有大变化），而新增加的dummy系数明显为正值（分别为0.209,0.328;均在1%下显著），这说明我国在技术密集型的行业中相对工资差距相比非技术密集型行业更大。这是因为在技术密集型行业中，相对于非技术密集型行业，对熟练劳动力的需求更大，而对非熟练劳动力的需求更小，从而技术密集型行业的相对工资差距大于非技术密集型行业。

因此，在考虑了行业密集度后，中间产品的进口量与中间产品出口量产生增长时，都会引起我国熟练与非熟练劳动力之间的工资差距扩大。

3 结束语

本文运用我国2001—2016年制造业细分行业的数据，通过实证检验的方式对中间产品进、出口贸易对相对工资差距的影响进行分析。发现在世界大分工模式下中间产品的进口贸易额与出口贸易额产生增长时，都会引起我国熟练劳动力与非熟练劳动力相对工资差距的扩大，并且在技术密集型的领域中熟练劳动力与非熟练劳动力之间的工资差距会更大。

参考文献：

[1]Feenstra R C,Hanson G.Productivity Measurement and the Impact Of Trade and Technology on Wages：Estimates for The U.S.,1972-1990”NBER Working Paper，No，971,2003.

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