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摘 要
文章基于超越对数生产函数，根据世界投入产出数据库的相关数据，实证检验了全球价值链参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响，结果表明，中国全球价值链参与率程度的提高，将扩大资本和高技术劳动与中、低技術劳动在行业内生产要素报酬上的差距;虽然全球价值链前向参与率和全球价值链参与率的提高均扩大了资本和高技术劳动与中技术劳动和低技术劳动在生产要素报酬上的差距，但全球价值链前向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响大于全球价值链后向参与率对其的影响;全球价值链参与率对货物行业的行业内生产要素报酬差距的影响程度大于其对服务行业的影响程度。
关键词 全球价值链参与率 生产要素 报酬 差距
一、引 言
改革开放以来，随着中国融入世界经济体系进程的加深，中国与世界各国之间的经济联系也在不断加深。根据作者对相关数据的计算表明，中国货物贸易依存度、货物贸易出口依存度和货物贸易进口依存度分别由1978年的9.65%、4.56%和5.09%上升到2015年的35.81%、20.59%和15.22%，对外贸易在中国经济中的作用日益显著。兴起于20世纪60年代的全球价值链，使跨国公司可以根据各国要素禀赋和生产成本的差异，将不同生产环节分别配置于不同的国家和地区从事生产，这一方面导致在一国的对外贸易中出现了所谓的“所见非所得”现象，即一国所出口的产品的价值并不能代表该国在对外贸易中所获得的价值（A.Maurer and C.Degain，2012）;另一方面，依据传统的贸易总量数据来计算对外贸易依存度并不能准确地反映一国对于对外贸易的依赖程度。基于这一问题，R.Koopman、W.Powers、Z.Wang和S.J.Wei（2010）构建了全球价值链参与率（简称GVC参与率）指标，用于描述一国参与全球价值链的程度。作者根据WIOD数据库的相关计算表明，中国33个行业33个行业分别为：c1农林牧渔业、c2采矿业、c3食品、饮料及烟草加工业、c4纺织及纺织制品、c5皮革及鞋类制造业、c6木材及木制品业、c7造纸及印刷业、c8石油加工、炼焦及核燃料加工业、c9化学及化学制品业、c10橡胶及塑料制品业、c11其他非金属矿物制品业、c12基本金属及金属制品业、c13机械设备制造业、c14电气和光学设备制造业、c15交通运输设备制造业、c16其他制造业、c17电力燃气和水的生产供应业、c18建筑业、c19批发业、c20零售业、c21住宿和餐饮业、c22内陆运输业、c23水运运输业、c24航空运输业、c25辅助性和附属性运输活动、旅行社活动服务业、c26邮政通信业、c27金融保险业、c28房地产业、c29租赁与商业服务业、c30公共管理、国防和社会保障服务业、c31教育服务业、c32医疗卫生和社会福利业、c33其他社团、个人和社会服务业。的平均GVC参与率由1995年的12.28%上升到2009年的13.69%，17个货物贸易行业的平均GVC参与率由1995年的14.77%上升到2009年的17.21%，16个服务行业的平均GVC参与率则由1995年的9.79%上升到2011年的10.16%，这也进一步说明了，中国融入全球价值链的程度在不断加深。
随之而来的一个问题是，在中国融入全球价值链，获得与之相关的收益的同时，中国在全球价值链的参与程度，是否会影响到中国不同生产要素在生产要素报酬上的差距？对于这一问题的研究，将有助于评估参与全球价值链对中国生产要素报酬所产生的影响。基于上述分析，本文拟基于全球价值链的角度，对这一问题进行实证研究。
二、文献综述
第一，在对一国全球价值链参与程度测算方法的相关研究中，对一国全球价值链参与程度测算方法的基础是对一国出口按照附加值来源进行分解，在此基础上来构建相关的测算指标。D.Hummels、J.Ishii和K.M.Yi.（2001）基于单国投入产出表，构建了用于计算一国出口中的进口中间投入品的垂直专业化指数（简称HIY模型）。HIY模型的主要缺陷在于：首先，由于HIY模型使用的是单国投入产出表，其所计算的结果准确无法反映一国出口对各国进口中间投入品的依赖程度刘琳.中国参与全球价值链的测度与分析——基于附加值贸易的考察[J].世界经济研究，2015（6）：71-83.，第二，HIY模型只能计算出一国出口中的进口成分，但无法准确地依据出口产品的用途对一国的出口产品进行分解。因此，在HIY模型的基础上，R.Koopman 等（2010）基于国家间非竞争型投入产出表，将一国出口分解为直接出口的国内附加值、间接出口的国内附加值、再进口的国内附加值和外国附加值等部分，提出了全球价值链参与率（GVC参与率）的计算方法。G.Daudin、 C.Rifflart和D.Schweisguth（2011）将包含在最终品中的附加值按照附加值的来源进行分解，分别计算了出口中进口投入份额、间接出口到第三国的份额、加工后再出口回到母国的份额等几部分内容。R.C.ohnson和 G.Noguera（2012）进一步提出了用于计算一国出口的国内附加值中被第三国所吸收的部分产值的计算方法。Z.Wang、S.J.Wei和K.F.Zhu（2013）则从国家/双边、国家/行业、双边/行业等不同层面，提出了测算一国出口中的国内附加值和外国附加值的方法。
第二，在参与全球价值链对一国生产要素收入分配影响的相关研究中，国内外学者主要是在相关理论模型的基础上，通过使用发达国家或是发展中国家的相关数据，实证研究参与全球价值链对一国不同技术水平劳动者工资报酬差距的影响。针对发达国家的研究表明，参与全球价值链将扩大不同技术水平劳动者的工资差距（R.C.Feenstra and G.H.Hanson，1996;M.P.Timmer，et al.，2014 ;等）。在针对中国的实证研究中，得到的结论分为两种观点：一种观点认为参与全球价值链将扩大中国不同生产要素在生产要素报酬上的差距（C.Bai and Z.Qian，2010;张少军，2015;等）。另一种观点认为，中国参与全球价值链将扩大资本和技术密集型行业中不同技术水平劳动者的收入差距，缩小劳动密集型行业内不同技术水平劳动的工资差距（李瑞琴，2014;胡昭玲和李红阳，2015;刘瑶，2016;等）。 通过上述对相关文献梳理来看，第一，在一国参与全球价值链程度的测算方法上，国内外学者主要是以投入产出表作为基础数据来源，以HIY模型作为基本分析模型，构建用于测算一国参与全球价值链程度的指标;第二，在参与全球价值链对一国行业内生产要素报酬差距影响的研究中，虽然国内外学者所使用的样本有所差异，但结论多为参与全球价值链将扩大一国不同生产要素在生产要素报酬上的差距。上述研究中仍有两点略显不足：第一，在一国参与全球价值链程度的测算上，主要以一国出口中的国外附加值作为替代指标，较少有学者使用可以直接测算一国参与全球价值链程度的指标来对这一问题进行分析;第二，鉴于中国作为发展中国家，资本在中国经济发展和出口中具有十分重要的作用，单纯地研究参与全球价值链对中国不同技术水平劳动者工资差距的影响，其所得到的结论可能会有失代表性。综合上述分析，本文的主要创新在于：以世界投入产出数据库的相关数据为基础，采用全球价值链参与率（GVC参与率）作为分析一国参与全球价值链程度的指标，对参与全球价值链程度对中国行业内生产要素报酬差距的影响进行研究。
三、理论框架
在全球价值链条件下，一国参与全球价值链的程度取决于一国进口和出口的中间产品的数量，具体来看，根据Koopman 等（2010）对一国GVC参与率的定义，由间接出口的附加值（即作为中间品出口到第三国，再由第二国生产用于第三国最终消费的最终品中的国内附加值）和出口中的外国附加值构成（上述两部分分别简称为GVC前向参与率和GVC后向参与率），因此，一国参与全球价值链的对该国行业内生产要素报酬差距的影响，则应由GVC前向参与率和GVC后向参与率对该国行业内生产要素报酬差距的影响来决定。
接下来，本文假设存在资本、高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动这4种生产要素，根据微笑曲线示意图（如图1所示熊珍琴，赵春明.工序分工条件下中美贸易利益分配研究[J].北京：人民出版社，2016：131.），处于全球价值链上游的生产环节，主要是研发和零部件生产环节，其技术水平相对较高，因此，在生产过程中，会使用相对更多的资本和高技术劳动，使用相对较少的中技术劳动和低技术劳动;处于全球价值链下游的生产环节，主要是加工环节和最终产品的生产环节，其技术水平相对较低，因此，在生产过程中，对中、低技术劳动的需求会相对较多。由于相对于中技术劳动和低技术劳动，资本和高技术劳动中所包含的技术水平更高，相应地，其生产要素报酬也更高，因此，参与国际贸易或全球价值链，对行业内生产要素报酬差距的影响，将存在两种可能：一是进一步扩大资本和高技术劳动与中、低技术劳动的报酬差距，二是缩小资本和高技术劳动和中、低技术劳动的报酬差距。
从GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）对中国行业内生产要素报酬差距的影响来看，由于间接出口的国内附加值主要来自中间品出口的国内附加值，相对于最终品的生产，中间品的生产处于全球价值链的上游环节，在全球价值链中所处的位置更高，技术水平和国内附加值率也更高，因此，在国内附加值的构成上，相对于处在全球价值链下游的生产环节，其在生产国内附加值所使用的资本和高技术劳动相对较多，中技术劳动和低技术劳动相对较少。上述分析表明，随着中国GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）的增加，所使用的中国国内的资本和高技术劳动也相应增加。根据上述分析，本文提出第一个假说。
假说1：GVC前向参与率的增加，将扩大中国不同生产要素在行业内要素报酬上的差距。
从出口中的外国附加值（GVC后向参与率）对一国行业内生产要素报酬差距的影响来看，由于这一部分主要是中间投入品的进口，程惠芳、丁小义和翁杰（2014）认为，中间品进口会通过要素替代效应和要素需求创造效应影响一国的工资收入分配程惠芳，丁小义，翁杰.国际产品内分工模式对中国工业部门收入分配格局的影响研究[J].中国工业经济，2014（7）：58-70.。替代效应指中间品进口相当于出口国生产要素替代进口国要素被投入生产，减少了对进口国生产要素的需求，降低了进口产品密集使用的生产要素的使用，缩小了其与进口国稀缺要素之间在生产要素報酬上的差距。要素创造效应指中间品进口导致行业生产规模的相对扩张，增加了对生产要素的需求。因此，中间品的进口对进口国行业内生产要素分配的影响取决于上述两种效应的综合作用。鉴于目前中国属于资本和高技术劳动相对稀缺的国家，因此，预期中间品进口更有可能将通过要素需求创造效应提高资本和高技术劳动者的生产要素报酬，扩大其与中、低技术劳动者在生产要素报酬上的差距，综合上述分析，本文提出第2个假说。
假说2：中国后向参与率的增加，将扩大中国不同生产要素报酬在行业内要素报酬上的差距。
GVC参与率为GVC前向参与率和GVC后向参与率之和，根据假说1和假说2，由于GVC前向参与率的增加和GVC后向参与率的增加均将扩大中国不同生产要素在行业内生产要素报酬上的差距，因此，本文进一步提出第3个假说。
假说3：中国GVC参与率的上升，将扩大中国不同生产要素在行业内生产要素报酬上的差距。
从GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）和GVC后向参与率（出口中的外国附加值）对中国行业内生产要素报酬差距的影响来看，根据前文的分析，GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）可以直接增加中国对资本和高技术劳动的使用，从而增加资本和高技术劳动的生产要素报酬，GVC后向参与率（出口中的外国附加值）只是通过由行业生产规模扩张导致的要素需求创造效应，间接带动了资本和高技术劳动的增加，因此，本文预期，相对于GVC后向参与率（出口中的外国附加值），GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）对中国行业内生产要素报酬差距上的影响可能更大。根据上述分析，本文提出第4个假说。
假说4：虽然GVC前向参与率和GVC后向参与率的增加，都将扩大行业内生产要素报酬上的差距;从影响大小上看，前向参与率对中国不同生产要素行业内报酬差距的影响程度将大于后向参与率对其的影响程度。 图1 微笑曲线示意图
Baumol-Fuchs假说提出服务业存在生产率滞后的问题刘丹鹭.什么影响了服务业的生产率？——一个研究综述.产业经济评论[J].2013（3）：115-132.，这其中的核心则在于，相对于货物行业，在服务行业中，不同生产要素之间较难实现替代。从参与全球价值链对中国货物行业和服务行业中的不同生产要素在行业内生产要素报酬差距的影响来看，相对于服务行业，融入全球价值链后，货物行业更可能根据全球价值链的要求来改变行业内生产要素配置，使用相对丰裕的生产要素来代替相对稀缺的生产要素，从而降低行业的生产成本。基于上述分析，本文提出第5个假说。
假说5：随着中国参与全球价值链程度的提高，其对货物行业的行业内生产要素报酬差距的影响程度高于其对服务行业的影响程度。
四、中国全球价值链参与率和行业内生产要素报酬变化
（一）测算方法和数据来源
在对中国全球价值链参与率的测算上，本文以R.Koopman 等（2010）所提出 “GVC参与率”作为测算指标，其计算公式为：
GVC_participation=IVirEir+FVirEir （1）
其中， IVir 表示 r 国 i 行业间接附加值出口， FVir 表示 r 国 i 行业出口中的国外附加值， Eir 表示 r 国 i 行业的总出口。根据公式（1），GVC参与率（ GVC_participation ）由两部分构成， IVirEir 又称 GVC 前向参与率，表示 r 国 i 行业出口的中间产品被进口国用于生产最终产品并出口到第三国的程度，该指数越高，表明在全球价值链上 r 国就越处于价值链的上游。 FVirEir 又称 GVC 后向参与率，该指数越高，表明在全球价值链上 r 国越处于价值链的下游。
对中国不同行业的行业内生产要素报酬差距的测算，参考了蒋庚华（2016）的计算方法，采用不同行业资本、高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动的报酬分别占全部生产要素报酬的比重作为衡量指标。若某种生产要素报酬在全部生产要素报酬中所占比重上升，而其他生产要素报酬所占比重下降，则该生产要素与其他生产要素在生产要素报酬上的差距扩大;若存在两种以上生产要素报酬所占比重上升，则需比较各种生产要素所占比重上升的变化幅度，由此来断定不同生产要报酬之间差距的变化。
在相关数据来源方面，文中的相关数据来自世界投入产出数据库（WIOD）中的国家间非竞争型投入产出表（WIOT）和社会—经济账户表（SEA表）。
WIOD数据库自公布以来，在2013年和2016年进行了两次更新，新的投入产出表所统计的时间、国家（地区）、行业都发生了变化，但并没有将SEA表进行更新。为了便于分析和保持数据来源的一致性，本文所使用的数据期限仍为1995-2009年。
（二）中国全球价值链参与率变化
根据公式（1），图2计算了1995-2009年中国GVC参与率的变化趋势，从中可以发现，第一，这一时期中国各行业GVC参与率均值总体呈先上升再下降的变化趋势，各行业GVC参与率的均值由1995年12.28%上升到2007年17.08%后逐年下降，2009年下降到13.05%，略高于1995年水平;第二，从GVC后向参与率和GVC前向参与率的绝对量来看，GVC后向参与率显著高于GVC前向参与率，这进一步说明了，中国处于全球价值链的下游生产环节;第三，从GVC后向参与率与GVC前向参与率的变化趋势来看，GVC前向参与率呈逐年上升趋势，GVC后向参与率则先上升后下降。
图2 1995-2009年中国各行业全球价值链参与率均值变化趋势
数据来源：根据WIOD数据库中的相关数据计算而得。
图3进一步计算了中国各货物贸易行业和服务贸易行业的GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率的均值的变化趋势，从中可以发现，第一，无论是GVC參与率、GVC前向参与率还是GVC后向参与率，货物贸易行业的均值均显著高于服务贸易行业，这说明，相对于服务贸易行业而言，货物贸易参与全球价值链的程度更深;第二，从变化幅度来看，服务贸易行业GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率的变化幅度高于货物贸易行业，说明相对于货物贸易行业，服务贸易行业融入全球价值链的速度更快。
图3 1995-2009年中国货物行业和服务行业全球价值链参与率均值变化趋势
数据来源：根据WIOD数据库中的相关数据计算而得。
五、模型、变量和数据
在这一部分，本文采用超越对数生产函数作为基本的计量方程，考虑到被解释变量滞后期对解释变量所可能产生的影响，同时参考了蒋庚华（2016）的计量方程，在计量方程中加入被解释变量的滞后1期作为解释变量，来实证研究GVC参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响。最终建立如下计量方程：
Srn=λ0+θ0Sm，t-1+γ1 ln Y+τ1 ln gvc
+τ2 ln ita+τ3 ln pr+τ4 ln K+τ5 ln iner （2）
Swn=λ1+θ1Swn，t-1+γ2 ln Y+ρ1 ln gvc
+ρ2 ln ita+ρ3 ln pr+ρ4 ln K+ρ5 ln iner （3）
Sqn=λ2+θ2Sqn，t-1+γ3 ln Y+φ1 ln gvc
+φ2 ln ita+φ3 ln pr+φ4 ln K+φ5 ln iner （4）
Smn=λ3+θ3Smn，t-1+γ4 ln Y+ω1 ln gvc
+ω2 ln ita+ω3 ln pr+ω4 ln K+ω5 ln iner （5） 其中， Sin （ i=r，w，q，m ）为第 i 种生产要素报酬在总成本中的比重。
为了比较GVC前向参与率和GVC后向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响，本文进一步构建了以下4个计量方程，用于衡量前向参与率和后向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响。
Srn=λ0+θ0S rn ，t-1+γ1 ln Y+τ1 ln iv+τ2 ln fv
+τ3 ln ita+τ4 ln pr+τ5 ln K+τ6 ln iner （6）
Swn=λ1+θ1Swn，t-1+γ2 ln Y+ρ1 ln iv+ρ2 ln fv+ρ3 ln ita
+ρ4 ln pr+ρ5 ln K+ρ6 ln iner （7）
Sqn=λ2+θ2Sqn，t-1+γ3 ln Y+φ1 ln iv+φ2 ln fv+φ3 ln ita
+φ4 ln pr+φ5 ln K+φ6 ln iner （8）
Smn=λ3+θ3Smn，t-1+γ4 ln Y+ω1 ln iv+ω2 ln fv+ω3 ln ita
+ω4 ln pr+ω5 ln K+ω6 ln iner （9）
（二）相关变量说明和数据来源
1.被解释变量。 Srn ：行业中资本报酬占全部生产要素报酬比重，方程（2）和方程（6）中的被解释变量; Swn ：行业中高技术劳动报酬占全部生产要素报酬比重，方程（3）和方程（7）中的被解释变量; Sqn ：行业中技术劳动报酬占全部生产要素报酬比重，方程（4）和方程（8）中的被解释变量; Smn ：行业中低技术劳动报酬占全部生产要素报酬比重，方程（5）和方程（9）中的被解释变量。
2.主要解释变量。 ln gvc ：中国不同行业GVC参与率对数，方程（2）至方程（4）的主要解释变量; ln fv ：中国不同行业GVC后向参与率的对数， ln iv ：中国不同行业GVC前向参与率的对数，上述两个变量为方程（5）～方程（9）的主要解释变量。
3.控制变量。 ln Y ：中国不同行业总产出对数，衡量行业产出对行业内生产要素报酬差距的影响; ln pr ：行业全员劳动生产率对数，根据该行业的附加值与全部从业人员之比计算而得，衡量生产率对行业内不同生产要素报酬差距的影响; ln K ：行业资本存量对数，衡量行业规模对于行业内不同生产要素报酬差距的影响; ln ita ：行业进口渗透率对数，该变量作为有效关税的替代变量，衡量有效关税对中国行业内生产要素报酬差距的影响; ln iner ：行业外贸依存度，衡量行业对世界市场的依赖程度对行业内部不同生产要素报酬差距的影响。
数据来源上，本文计算GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率的数据来自WIOD数据库中的国家间投入产出表，不同生产要素报酬、行业总产出、全员劳动生产率、行业资本存量、行业对外贸易依存度的相关数据来自于WIOD数据库中的社会—经济账户表（SEA）。剔除部分行业数据中的某些年份数据为0的情况，本文最终选取了33个行业作为分析样本。样本描述性统计如表1所示。
表1 样本描述性统计
六、计量结果及分析
在这部分中，本文首先采用最小二乘法（OLS）对GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响进行实证研究，以作为分析问题的基准，其次，考虑到可能存在的内生性问题，采用系统广义矩估计（系统GMM）对GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率对中国行业内生产要素报酬的影响进行研究，并与采用最小二乘法（OLS）所估计出来的结果进行比较;再次，采用稳健性分析，通过替换自变量，进一步分析计量结果的稳健性;最后，考虑到货物行业和服务行业可能存在的差异，采用分组回归，分别研究GVC参与率对货物行业和服务行业的行业内生产要素报酬差距的影响。
（一）整体回归
表2 最小二乘法（OLS）回归结果
注：小括号内 t 值，*表示在10%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，***表示在1%的显著性水平下显著。
表2显示了采用最小二乘法（OLS）对方程（2）-方程（9）进行估计的结果，其中，第2-4列是GVC参与率对行业内生产要素报酬影响的基准回归结果，第5-8列区分了GVC前向参与率和GVC后向参与率，分别对GVC前向参与率和GVC后向参与率对行业内生产要素报酬差距的影响进行基准回归。
在表2的基础上，考虑到可能存在的内生性问题，本文进一步采用系统广义矩估计（系统GMM）方法，使用因变量和主要自变量的滞后1-4期作为工具变量，对8个计量方程进行估计，估计结果如表3所示。根据表3的计量结果， Arellano-Bond（1） 检验和 Arellano-Bond（2） 檢验表明，在至少10%的显著性水平下，每个回归方程扰动项的差分均存在一阶自相关，不存在二阶自相关，可以接受扰动项不存在自相关的原假设; Sargan 统计量表明，每个计量方程的工具变量均是有效的。
表3 全球价值链参与率对中国行业内生产要素报酬的影响：实证结果
注：小括号内 t 值，*表示在10%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，***表示在1%的显著性水平下显著。
通过对比表2和表3的计量结果可以发现，本文所主要关系的三个变量 ln gvc 、 ln iv 和 ln fv 采用最小二乘法（OLS）所估计出的系数与采用系统GMM方法估计的结果，在系数符号的方向上基本一致，因此，接下来，本文将以表3的计量结果作为分析基础，来分析参与全球价值链对中国行业内生产要素报酬差距的影响。 根据表3的计量结果，在1%的显著性水平下，主要解释变量对被解释变量的影响都是显著的。根据方程（2）至方程（5）的计量结果可以发现，GVC参与率将显著提高资本和高技术劳动在全部生产要素报酬中所占的份额，降低中技术劳动和低技术劳动在全部生产要素报酬中所占的份额，这一方面验证了前文中的假说3，也进一步说明了，参与全球价值链，将扩大资本和高技术劳动与中、低技术劳动在行业内生产要素报酬上的差距。从系数的大小来看，GVC参与率对资本报酬所占份额的影响最大，对中技术劳动报酬所占份额的影响最小。根据表3中方程（6）至方程（9）的计量结果，在至少5%的显著性水平下，GVC前向参与率对资本报酬和高技术劳动所占比重变化的影响为正，对中技术劳动和低技术劳动报酬所占比重的影响为负，GVC后向参与率对资本和高技术劳动报酬所占比重的影响为正，对中技术劳动和低技术劳动这2种生产要素报酬所占比重的影响为负，说明GVC前向参与率和后向参与率的增加显著增加了资本和高技术劳动在行业内生产要素报酬中所占的份额，降低了中技术劳动和低技术劳动在行业内生产要素报酬中所占的份额，扩大了资本和高技术劳动与中、低技术劳动在生产要素报酬上的差距。从系数上看，GVC前向参与率对资本、高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动这4类生产要素报酬所占比重变化的影响程度大于GVC后向参与率对这4类生产要素行业内生产要素报酬差距的影响，说明相对于GVC后向参与率，即相对于出口中的外国附加值所占比重，GVC前向参与率，即间接出口的国内附加值所占比重对中国行业内生产要素报酬差距的影响更大，验证了前文中的假说1、假说2和假设4，即，由于中国间接出口的国内附加值，更多是中间品出口中的国内附加值，相对于最终品，中间品的技术含量更高，包含在中间品出口中的国内附加值使用了相对更多的资本和高技术劳动，因此，相对于GVC后向参与率，GVC前向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响更大。
（二）稳健性检验
在表3的基础上，本文采用替换度量指标的方法进行稳健性检验，在指标选择上，参考郭沛和李亚成（2016）的方法，将资本报酬/低技术劳动报酬、高技术劳动报酬/低技术劳动报酬、中技术劳动报酬/低技术劳动报酬作为新的衡量指标，采用系统GMM方法进行进一步分析，结果如表4所示。回归结果显示，主要解释变量GVC参与率对被解释变量资本报酬、高技术劳动报酬、中技术劳动报酬影响的估计系数均通过了1%的显著性水平的检验，且对资本和高技术劳动报酬的影响系数为正，对中技术劳动报酬的影响系数为负。即GVC参与率的提高显著提高了资本和高技术劳动报酬所占份额，降低了中技术劳动所占份额，扩大了资本和高技术劳动报酬与中技术劳动报酬的差距。区分GVC前向参与率和GVC后向参与率以后，主要解释变量的估计系数仍然通过了1%的显著性水平检验，估计结果与前三列一致，说明表3中的各个计量方程有着相对较好的稳健性。
表4 稳健性检验结果
注：小括号内 t 值，*表示在10%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，***表示在1%的显著性水平下显著。
（三）分组回归
考虑到货物行业和服务行业可能存在的差异，表5进一步比较了GVC参与率对货物行业和服务行业不同生产要素行业内要素报酬差距的影响。根据表3的计量结果，在至少10%的显著性水平下， Arellano-Bond（1） 和 Arellano-Bond（2） 检验表明，每个回归方程扰动项的差分均存在一阶自相关，不存在二阶自相关，可以接受扰动项不存在自相关的原假设; Sargan 统计量表明，每个计量方程的工具变量均是有效的。从系数的绝对值来看，在至少10%的显著性水平下，GVC参与率对每个方程被解释变量的影响都是显著的。从回归系数来看，GVC参与率扩大了货物行业和服务行业各自内部的资本和高技术劳动与中技术劳动和低技术劳动在行业内生产要素报酬上的差距;从GVC参与率对货物行业和服务行业不同生产要素行业内生产要素报酬差距影响的对比来看，GVC参与率对货物行业的行业内生产要素报酬差距的影响程度大于其对服务行业的影响程度，这一方面验证了前文的假说5，另一方面也说明了，相对于服务行业，中国货物行业内部不同生产要素报酬差距更容易受到中国融入全球价值链的影响这一事实。
表5 全球价值链参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响：分组回归
注：小括号内 t 值，*表示在10%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，***表示在1%的显著性水平下显著。
七、主要结论和政策启示
本文首先分析了GVC参与率对一国生产要素报酬差距影响的理论机制，其次，根据世界投入产出数据库的相关数据，分析了1995-2009年中国全球价值链参与率、前向参与率、后向参与率和中国不同行业内部不同生产要素报酬的变化趋势，最后，基于超越对数生产函数，实证检验了全球价值链参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响，在已有文献的基础上，本文的边际贡献则在于，第一，基于Koopman等（2010）提出的全球价值链参与率的计算方法，实证研究了全球价值链參与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响，第二，通过将全球价值链分解为前向参与率和后向参与率，进一步实证研究了全球价值链前向参与率和全球价值链后向参与率对中国行业内生产要素报酬差距所产生的影响。
本文得出以下主要结论：
第一，中国各行业全球价值链参与率均值总体呈先上升再下降的变化趋势，GVC后向参与率高于GVC前向参与率;
第二，货物行业的全球价值链参与率高于服务行业，说明相对于服务行业，货物行业参与全球价值链的程度更深，但从变化幅度来看，服务行业融入全球价值链的速度相对更快;
第三，从资本、高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动4种生产要素报酬占中国全部生产要素报酬比重的变化来看，资本报酬在全部生产要素报酬中所占比重最高，高技术劳动报酬在全部生产要素报酬中所占比重最低，资本报酬和高技术劳动报酬所占比重逐年上升。 第四，提高全球價值链参与率将扩大资本和高技术劳动与中、低技术劳动在行业内生产要素报酬上的差距，且对资本报酬的影响最大，对中技术劳动报酬的影响最小;
第五，GVC前向参与率扩大了资本和高技术劳动与中、低技术劳动在生产要素报酬上的差距，GVC后向参与率扩大了资本与高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动在行业内生产要素报酬上的差距，且GVC前向参与率对中国行业内4种生产要素报酬差距的影响大于GVC后向参与率对其的影响;
第六，全球价值链参与率对货物行业的行业内生产要素报酬差距的影响程度大于其对服务行业的影响程度。
本文的政策启示主要在于，在进一步融入全球价值链，获取全球价值链收益的同时，也要警惕其在中国行业内生产要素收入分配方面所造成的负面影响，因此，需要通过鼓励企业和职业院校通过合作来增加对中、低技术劳动者的在职培训，以提高中、低技术劳动者的技术水平;通过增加对中、低技术劳动者的转移支付等方法，保证其与高技术劳动者在要素报酬方面的差距不被过分拉大。
参考文献：
[1]程惠芳，丁小义，翁杰.国际产品内分工模式对中国工业部门收入分配格局的影响研究[J].中国工业经济，2014，（7）.
[2]胡昭玲，李红阳.参与全球价值链对我国工资差距的影响——基于分工位置角度的分析[J].财经论丛，2016 （1）.
[3]李瑞琴.国际产品内贸易对中国收入分配的效应研究[M].北京：经济科学出版社，2014.
[4]刘琳.中国参与全球价值链的测度与分析——基于附加值贸易的考察[J].世界经济研究，2015（6）.
[5]刘瑶.参与全球价值链拉大了收入差距吗——基于跨国跨行业的面板分析[J].国际贸易问题 ，2016（4）.
[6][美]罗伯特·C· 芬斯特拉著，唐宜红主译.高级国际贸易：理论与实证[M].北京：中国人民大学出版社，2013.
[7]任保全， 刘志彪， 任优生. 全球价值链低端锁定的内生原因及机理——基于企业链条抉择机制的视角[J].世界经济与政治论坛， 2016（5）.
[8]黄海峰.中国制造业及其细分行业在全球价值链中的价值增值获取能力研究——基于投入产出和生产分割视角[J].现代经济探讨，2016（8）.
[9]熊珍琴，赵春明.工序分工条件下中美贸易利益分配研究[J].北京：人民出版社，2016.
[10]张少军.全球价值链降低了劳动收入份额吗——来自中国行业面板数据的实证研究[J].经济学动态，2015 （10）.
[11]Bai， C， Z Qian.The Factor Income Distribution in China： 1978—2007[J].China Economic Review， 2010， 21（4）.
[12]Daudin， G， Rifflart， C，Schweisguth， D.Who Produces for Whom in the World Economy？ [J].Canadian Journal of Economics，2011，44（4）.
[13] Feenstra，R C，Gordon. H. Hanson. Globalization，Outsourcing，and Wage Inequality[J]. American Economic Review，1996，86 （2）.
[14]Feenstra，R C， G Hanson. Productivity Measurement and the Impact of Trade and Technology on Wages： Estimates for the U.S.，1972-1990[R]. NBER Working Paper，No.9717，2003.
[15]Hummels，D， J Ishii， K M Yi. The Nature and Growth of Vertical Specialization in World Trade[J].Journal of International Economics，2001，（54）.
[16]Johnson， R C，Noguera， G.Accounting for Intermediates： Production and Trade in Value Added[J].Journal of International Economics，2012，86（2）.
[17]Koopman，R et al. Give Credit to Where Credit is Due： Tracing Value Added in Global Production Chains[R].NBER Working Papers，No.16426，2010.
[18]Maurer，A，C Degain.Globalization and trade flows：What you see is not what you get！[J].Journal of International Economics and Policy，2012（3）.
[19]Timmer，M. The World Input-Output Database （WIOD）：Contents， Sources and Methods[R].WIOD Working Paper，No.10，2012.
[20]Timmer， M P， et al. Slicing Up Global Value Chains[J]. Journal of Economic Perspectives， 2014， 28（2）.
[21]Timmer， M， E Dietzenbacher， B Los， R Stehrer， G J de Vries.An Illustrated User Guide to the World Input-Output Database： the Case of Global Automotive Production[J].Review of International Economics， 2015，23（3）.
[22]Wang， Z，Wei， S J，Zhu K F.Quantifying International Production Sharing at the Bilateral and Sector Levels [R].NBER Working Paper， No.19677，2013.
文章基于超越对数生产函数，根据世界投入产出数据库的相关数据，实证检验了全球价值链参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响，结果表明，中国全球价值链参与率程度的提高，将扩大资本和高技术劳动与中、低技術劳动在行业内生产要素报酬上的差距;虽然全球价值链前向参与率和全球价值链参与率的提高均扩大了资本和高技术劳动与中技术劳动和低技术劳动在生产要素报酬上的差距，但全球价值链前向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响大于全球价值链后向参与率对其的影响;全球价值链参与率对货物行业的行业内生产要素报酬差距的影响程度大于其对服务行业的影响程度。
关键词 全球价值链参与率 生产要素 报酬 差距
一、引 言
改革开放以来，随着中国融入世界经济体系进程的加深，中国与世界各国之间的经济联系也在不断加深。根据作者对相关数据的计算表明，中国货物贸易依存度、货物贸易出口依存度和货物贸易进口依存度分别由1978年的9.65%、4.56%和5.09%上升到2015年的35.81%、20.59%和15.22%，对外贸易在中国经济中的作用日益显著。兴起于20世纪60年代的全球价值链，使跨国公司可以根据各国要素禀赋和生产成本的差异，将不同生产环节分别配置于不同的国家和地区从事生产，这一方面导致在一国的对外贸易中出现了所谓的“所见非所得”现象，即一国所出口的产品的价值并不能代表该国在对外贸易中所获得的价值（A.Maurer and C.Degain，2012）;另一方面，依据传统的贸易总量数据来计算对外贸易依存度并不能准确地反映一国对于对外贸易的依赖程度。基于这一问题，R.Koopman、W.Powers、Z.Wang和S.J.Wei（2010）构建了全球价值链参与率（简称GVC参与率）指标，用于描述一国参与全球价值链的程度。作者根据WIOD数据库的相关计算表明，中国33个行业33个行业分别为：c1农林牧渔业、c2采矿业、c3食品、饮料及烟草加工业、c4纺织及纺织制品、c5皮革及鞋类制造业、c6木材及木制品业、c7造纸及印刷业、c8石油加工、炼焦及核燃料加工业、c9化学及化学制品业、c10橡胶及塑料制品业、c11其他非金属矿物制品业、c12基本金属及金属制品业、c13机械设备制造业、c14电气和光学设备制造业、c15交通运输设备制造业、c16其他制造业、c17电力燃气和水的生产供应业、c18建筑业、c19批发业、c20零售业、c21住宿和餐饮业、c22内陆运输业、c23水运运输业、c24航空运输业、c25辅助性和附属性运输活动、旅行社活动服务业、c26邮政通信业、c27金融保险业、c28房地产业、c29租赁与商业服务业、c30公共管理、国防和社会保障服务业、c31教育服务业、c32医疗卫生和社会福利业、c33其他社团、个人和社会服务业。的平均GVC参与率由1995年的12.28%上升到2009年的13.69%，17个货物贸易行业的平均GVC参与率由1995年的14.77%上升到2009年的17.21%，16个服务行业的平均GVC参与率则由1995年的9.79%上升到2011年的10.16%，这也进一步说明了，中国融入全球价值链的程度在不断加深。
随之而来的一个问题是，在中国融入全球价值链，获得与之相关的收益的同时，中国在全球价值链的参与程度，是否会影响到中国不同生产要素在生产要素报酬上的差距？对于这一问题的研究，将有助于评估参与全球价值链对中国生产要素报酬所产生的影响。基于上述分析，本文拟基于全球价值链的角度，对这一问题进行实证研究。
二、文献综述
第一，在对一国全球价值链参与程度测算方法的相关研究中，对一国全球价值链参与程度测算方法的基础是对一国出口按照附加值来源进行分解，在此基础上来构建相关的测算指标。D.Hummels、J.Ishii和K.M.Yi.（2001）基于单国投入产出表，构建了用于计算一国出口中的进口中间投入品的垂直专业化指数（简称HIY模型）。HIY模型的主要缺陷在于：首先，由于HIY模型使用的是单国投入产出表，其所计算的结果准确无法反映一国出口对各国进口中间投入品的依赖程度刘琳.中国参与全球价值链的测度与分析——基于附加值贸易的考察[J].世界经济研究，2015（6）：71-83.，第二，HIY模型只能计算出一国出口中的进口成分，但无法准确地依据出口产品的用途对一国的出口产品进行分解。因此，在HIY模型的基础上，R.Koopman 等（2010）基于国家间非竞争型投入产出表，将一国出口分解为直接出口的国内附加值、间接出口的国内附加值、再进口的国内附加值和外国附加值等部分，提出了全球价值链参与率（GVC参与率）的计算方法。G.Daudin、 C.Rifflart和D.Schweisguth（2011）将包含在最终品中的附加值按照附加值的来源进行分解，分别计算了出口中进口投入份额、间接出口到第三国的份额、加工后再出口回到母国的份额等几部分内容。R.C.ohnson和 G.Noguera（2012）进一步提出了用于计算一国出口的国内附加值中被第三国所吸收的部分产值的计算方法。Z.Wang、S.J.Wei和K.F.Zhu（2013）则从国家/双边、国家/行业、双边/行业等不同层面，提出了测算一国出口中的国内附加值和外国附加值的方法。
第二，在参与全球价值链对一国生产要素收入分配影响的相关研究中，国内外学者主要是在相关理论模型的基础上，通过使用发达国家或是发展中国家的相关数据，实证研究参与全球价值链对一国不同技术水平劳动者工资报酬差距的影响。针对发达国家的研究表明，参与全球价值链将扩大不同技术水平劳动者的工资差距（R.C.Feenstra and G.H.Hanson，1996;M.P.Timmer，et al.，2014 ;等）。在针对中国的实证研究中，得到的结论分为两种观点：一种观点认为参与全球价值链将扩大中国不同生产要素在生产要素报酬上的差距（C.Bai and Z.Qian，2010;张少军，2015;等）。另一种观点认为，中国参与全球价值链将扩大资本和技术密集型行业中不同技术水平劳动者的收入差距，缩小劳动密集型行业内不同技术水平劳动的工资差距（李瑞琴，2014;胡昭玲和李红阳，2015;刘瑶，2016;等）。 通过上述对相关文献梳理来看，第一，在一国参与全球价值链程度的测算方法上，国内外学者主要是以投入产出表作为基础数据来源，以HIY模型作为基本分析模型，构建用于测算一国参与全球价值链程度的指标;第二，在参与全球价值链对一国行业内生产要素报酬差距影响的研究中，虽然国内外学者所使用的样本有所差异，但结论多为参与全球价值链将扩大一国不同生产要素在生产要素报酬上的差距。上述研究中仍有两点略显不足：第一，在一国参与全球价值链程度的测算上，主要以一国出口中的国外附加值作为替代指标，较少有学者使用可以直接测算一国参与全球价值链程度的指标来对这一问题进行分析;第二，鉴于中国作为发展中国家，资本在中国经济发展和出口中具有十分重要的作用，单纯地研究参与全球价值链对中国不同技术水平劳动者工资差距的影响，其所得到的结论可能会有失代表性。综合上述分析，本文的主要创新在于：以世界投入产出数据库的相关数据为基础，采用全球价值链参与率（GVC参与率）作为分析一国参与全球价值链程度的指标，对参与全球价值链程度对中国行业内生产要素报酬差距的影响进行研究。
三、理论框架
在全球价值链条件下，一国参与全球价值链的程度取决于一国进口和出口的中间产品的数量，具体来看，根据Koopman 等（2010）对一国GVC参与率的定义，由间接出口的附加值（即作为中间品出口到第三国，再由第二国生产用于第三国最终消费的最终品中的国内附加值）和出口中的外国附加值构成（上述两部分分别简称为GVC前向参与率和GVC后向参与率），因此，一国参与全球价值链的对该国行业内生产要素报酬差距的影响，则应由GVC前向参与率和GVC后向参与率对该国行业内生产要素报酬差距的影响来决定。
接下来，本文假设存在资本、高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动这4种生产要素，根据微笑曲线示意图（如图1所示熊珍琴，赵春明.工序分工条件下中美贸易利益分配研究[J].北京：人民出版社，2016：131.），处于全球价值链上游的生产环节，主要是研发和零部件生产环节，其技术水平相对较高，因此，在生产过程中，会使用相对更多的资本和高技术劳动，使用相对较少的中技术劳动和低技术劳动;处于全球价值链下游的生产环节，主要是加工环节和最终产品的生产环节，其技术水平相对较低，因此，在生产过程中，对中、低技术劳动的需求会相对较多。由于相对于中技术劳动和低技术劳动，资本和高技术劳动中所包含的技术水平更高，相应地，其生产要素报酬也更高，因此，参与国际贸易或全球价值链，对行业内生产要素报酬差距的影响，将存在两种可能：一是进一步扩大资本和高技术劳动与中、低技术劳动的报酬差距，二是缩小资本和高技术劳动和中、低技术劳动的报酬差距。
从GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）对中国行业内生产要素报酬差距的影响来看，由于间接出口的国内附加值主要来自中间品出口的国内附加值，相对于最终品的生产，中间品的生产处于全球价值链的上游环节，在全球价值链中所处的位置更高，技术水平和国内附加值率也更高，因此，在国内附加值的构成上，相对于处在全球价值链下游的生产环节，其在生产国内附加值所使用的资本和高技术劳动相对较多，中技术劳动和低技术劳动相对较少。上述分析表明，随着中国GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）的增加，所使用的中国国内的资本和高技术劳动也相应增加。根据上述分析，本文提出第一个假说。
假说1：GVC前向参与率的增加，将扩大中国不同生产要素在行业内要素报酬上的差距。
从出口中的外国附加值（GVC后向参与率）对一国行业内生产要素报酬差距的影响来看，由于这一部分主要是中间投入品的进口，程惠芳、丁小义和翁杰（2014）认为，中间品进口会通过要素替代效应和要素需求创造效应影响一国的工资收入分配程惠芳，丁小义，翁杰.国际产品内分工模式对中国工业部门收入分配格局的影响研究[J].中国工业经济，2014（7）：58-70.。替代效应指中间品进口相当于出口国生产要素替代进口国要素被投入生产，减少了对进口国生产要素的需求，降低了进口产品密集使用的生产要素的使用，缩小了其与进口国稀缺要素之间在生产要素報酬上的差距。要素创造效应指中间品进口导致行业生产规模的相对扩张，增加了对生产要素的需求。因此，中间品的进口对进口国行业内生产要素分配的影响取决于上述两种效应的综合作用。鉴于目前中国属于资本和高技术劳动相对稀缺的国家，因此，预期中间品进口更有可能将通过要素需求创造效应提高资本和高技术劳动者的生产要素报酬，扩大其与中、低技术劳动者在生产要素报酬上的差距，综合上述分析，本文提出第2个假说。
假说2：中国后向参与率的增加，将扩大中国不同生产要素报酬在行业内要素报酬上的差距。
GVC参与率为GVC前向参与率和GVC后向参与率之和，根据假说1和假说2，由于GVC前向参与率的增加和GVC后向参与率的增加均将扩大中国不同生产要素在行业内生产要素报酬上的差距，因此，本文进一步提出第3个假说。
假说3：中国GVC参与率的上升，将扩大中国不同生产要素在行业内生产要素报酬上的差距。
从GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）和GVC后向参与率（出口中的外国附加值）对中国行业内生产要素报酬差距的影响来看，根据前文的分析，GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）可以直接增加中国对资本和高技术劳动的使用，从而增加资本和高技术劳动的生产要素报酬，GVC后向参与率（出口中的外国附加值）只是通过由行业生产规模扩张导致的要素需求创造效应，间接带动了资本和高技术劳动的增加，因此，本文预期，相对于GVC后向参与率（出口中的外国附加值），GVC前向参与率（间接出口的国内附加值）对中国行业内生产要素报酬差距上的影响可能更大。根据上述分析，本文提出第4个假说。
假说4：虽然GVC前向参与率和GVC后向参与率的增加，都将扩大行业内生产要素报酬上的差距;从影响大小上看，前向参与率对中国不同生产要素行业内报酬差距的影响程度将大于后向参与率对其的影响程度。 图1 微笑曲线示意图
Baumol-Fuchs假说提出服务业存在生产率滞后的问题刘丹鹭.什么影响了服务业的生产率？——一个研究综述.产业经济评论[J].2013（3）：115-132.，这其中的核心则在于，相对于货物行业，在服务行业中，不同生产要素之间较难实现替代。从参与全球价值链对中国货物行业和服务行业中的不同生产要素在行业内生产要素报酬差距的影响来看，相对于服务行业，融入全球价值链后，货物行业更可能根据全球价值链的要求来改变行业内生产要素配置，使用相对丰裕的生产要素来代替相对稀缺的生产要素，从而降低行业的生产成本。基于上述分析，本文提出第5个假说。
假说5：随着中国参与全球价值链程度的提高，其对货物行业的行业内生产要素报酬差距的影响程度高于其对服务行业的影响程度。
四、中国全球价值链参与率和行业内生产要素报酬变化
（一）测算方法和数据来源
在对中国全球价值链参与率的测算上，本文以R.Koopman 等（2010）所提出 “GVC参与率”作为测算指标，其计算公式为：
GVC_participation=IVirEir+FVirEir （1）
其中， IVir 表示 r 国 i 行业间接附加值出口， FVir 表示 r 国 i 行业出口中的国外附加值， Eir 表示 r 国 i 行业的总出口。根据公式（1），GVC参与率（ GVC_participation ）由两部分构成， IVirEir 又称 GVC 前向参与率，表示 r 国 i 行业出口的中间产品被进口国用于生产最终产品并出口到第三国的程度，该指数越高，表明在全球价值链上 r 国就越处于价值链的上游。 FVirEir 又称 GVC 后向参与率，该指数越高，表明在全球价值链上 r 国越处于价值链的下游。
对中国不同行业的行业内生产要素报酬差距的测算，参考了蒋庚华（2016）的计算方法，采用不同行业资本、高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动的报酬分别占全部生产要素报酬的比重作为衡量指标。若某种生产要素报酬在全部生产要素报酬中所占比重上升，而其他生产要素报酬所占比重下降，则该生产要素与其他生产要素在生产要素报酬上的差距扩大;若存在两种以上生产要素报酬所占比重上升，则需比较各种生产要素所占比重上升的变化幅度，由此来断定不同生产要报酬之间差距的变化。
在相关数据来源方面，文中的相关数据来自世界投入产出数据库（WIOD）中的国家间非竞争型投入产出表（WIOT）和社会—经济账户表（SEA表）。
WIOD数据库自公布以来，在2013年和2016年进行了两次更新，新的投入产出表所统计的时间、国家（地区）、行业都发生了变化，但并没有将SEA表进行更新。为了便于分析和保持数据来源的一致性，本文所使用的数据期限仍为1995-2009年。
（二）中国全球价值链参与率变化
根据公式（1），图2计算了1995-2009年中国GVC参与率的变化趋势，从中可以发现，第一，这一时期中国各行业GVC参与率均值总体呈先上升再下降的变化趋势，各行业GVC参与率的均值由1995年12.28%上升到2007年17.08%后逐年下降，2009年下降到13.05%，略高于1995年水平;第二，从GVC后向参与率和GVC前向参与率的绝对量来看，GVC后向参与率显著高于GVC前向参与率，这进一步说明了，中国处于全球价值链的下游生产环节;第三，从GVC后向参与率与GVC前向参与率的变化趋势来看，GVC前向参与率呈逐年上升趋势，GVC后向参与率则先上升后下降。
图2 1995-2009年中国各行业全球价值链参与率均值变化趋势
数据来源：根据WIOD数据库中的相关数据计算而得。
图3进一步计算了中国各货物贸易行业和服务贸易行业的GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率的均值的变化趋势，从中可以发现，第一，无论是GVC參与率、GVC前向参与率还是GVC后向参与率，货物贸易行业的均值均显著高于服务贸易行业，这说明，相对于服务贸易行业而言，货物贸易参与全球价值链的程度更深;第二，从变化幅度来看，服务贸易行业GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率的变化幅度高于货物贸易行业，说明相对于货物贸易行业，服务贸易行业融入全球价值链的速度更快。
图3 1995-2009年中国货物行业和服务行业全球价值链参与率均值变化趋势
数据来源：根据WIOD数据库中的相关数据计算而得。
五、模型、变量和数据
在这一部分，本文采用超越对数生产函数作为基本的计量方程，考虑到被解释变量滞后期对解释变量所可能产生的影响，同时参考了蒋庚华（2016）的计量方程，在计量方程中加入被解释变量的滞后1期作为解释变量，来实证研究GVC参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响。最终建立如下计量方程：
Srn=λ0+θ0Sm，t-1+γ1 ln Y+τ1 ln gvc
+τ2 ln ita+τ3 ln pr+τ4 ln K+τ5 ln iner （2）
Swn=λ1+θ1Swn，t-1+γ2 ln Y+ρ1 ln gvc
+ρ2 ln ita+ρ3 ln pr+ρ4 ln K+ρ5 ln iner （3）
Sqn=λ2+θ2Sqn，t-1+γ3 ln Y+φ1 ln gvc
+φ2 ln ita+φ3 ln pr+φ4 ln K+φ5 ln iner （4）
Smn=λ3+θ3Smn，t-1+γ4 ln Y+ω1 ln gvc
+ω2 ln ita+ω3 ln pr+ω4 ln K+ω5 ln iner （5） 其中， Sin （ i=r，w，q，m ）为第 i 种生产要素报酬在总成本中的比重。
为了比较GVC前向参与率和GVC后向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响，本文进一步构建了以下4个计量方程，用于衡量前向参与率和后向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响。
Srn=λ0+θ0S rn ，t-1+γ1 ln Y+τ1 ln iv+τ2 ln fv
+τ3 ln ita+τ4 ln pr+τ5 ln K+τ6 ln iner （6）
Swn=λ1+θ1Swn，t-1+γ2 ln Y+ρ1 ln iv+ρ2 ln fv+ρ3 ln ita
+ρ4 ln pr+ρ5 ln K+ρ6 ln iner （7）
Sqn=λ2+θ2Sqn，t-1+γ3 ln Y+φ1 ln iv+φ2 ln fv+φ3 ln ita
+φ4 ln pr+φ5 ln K+φ6 ln iner （8）
Smn=λ3+θ3Smn，t-1+γ4 ln Y+ω1 ln iv+ω2 ln fv+ω3 ln ita
+ω4 ln pr+ω5 ln K+ω6 ln iner （9）
（二）相关变量说明和数据来源
1.被解释变量。 Srn ：行业中资本报酬占全部生产要素报酬比重，方程（2）和方程（6）中的被解释变量; Swn ：行业中高技术劳动报酬占全部生产要素报酬比重，方程（3）和方程（7）中的被解释变量; Sqn ：行业中技术劳动报酬占全部生产要素报酬比重，方程（4）和方程（8）中的被解释变量; Smn ：行业中低技术劳动报酬占全部生产要素报酬比重，方程（5）和方程（9）中的被解释变量。
2.主要解释变量。 ln gvc ：中国不同行业GVC参与率对数，方程（2）至方程（4）的主要解释变量; ln fv ：中国不同行业GVC后向参与率的对数， ln iv ：中国不同行业GVC前向参与率的对数，上述两个变量为方程（5）～方程（9）的主要解释变量。
3.控制变量。 ln Y ：中国不同行业总产出对数，衡量行业产出对行业内生产要素报酬差距的影响; ln pr ：行业全员劳动生产率对数，根据该行业的附加值与全部从业人员之比计算而得，衡量生产率对行业内不同生产要素报酬差距的影响; ln K ：行业资本存量对数，衡量行业规模对于行业内不同生产要素报酬差距的影响; ln ita ：行业进口渗透率对数，该变量作为有效关税的替代变量，衡量有效关税对中国行业内生产要素报酬差距的影响; ln iner ：行业外贸依存度，衡量行业对世界市场的依赖程度对行业内部不同生产要素报酬差距的影响。
数据来源上，本文计算GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率的数据来自WIOD数据库中的国家间投入产出表，不同生产要素报酬、行业总产出、全员劳动生产率、行业资本存量、行业对外贸易依存度的相关数据来自于WIOD数据库中的社会—经济账户表（SEA）。剔除部分行业数据中的某些年份数据为0的情况，本文最终选取了33个行业作为分析样本。样本描述性统计如表1所示。
表1 样本描述性统计
六、计量结果及分析
在这部分中，本文首先采用最小二乘法（OLS）对GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响进行实证研究，以作为分析问题的基准，其次，考虑到可能存在的内生性问题，采用系统广义矩估计（系统GMM）对GVC参与率、GVC前向参与率和GVC后向参与率对中国行业内生产要素报酬的影响进行研究，并与采用最小二乘法（OLS）所估计出来的结果进行比较;再次，采用稳健性分析，通过替换自变量，进一步分析计量结果的稳健性;最后，考虑到货物行业和服务行业可能存在的差异，采用分组回归，分别研究GVC参与率对货物行业和服务行业的行业内生产要素报酬差距的影响。
（一）整体回归
表2 最小二乘法（OLS）回归结果
注：小括号内 t 值，*表示在10%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，***表示在1%的显著性水平下显著。
表2显示了采用最小二乘法（OLS）对方程（2）-方程（9）进行估计的结果，其中，第2-4列是GVC参与率对行业内生产要素报酬影响的基准回归结果，第5-8列区分了GVC前向参与率和GVC后向参与率，分别对GVC前向参与率和GVC后向参与率对行业内生产要素报酬差距的影响进行基准回归。
在表2的基础上，考虑到可能存在的内生性问题，本文进一步采用系统广义矩估计（系统GMM）方法，使用因变量和主要自变量的滞后1-4期作为工具变量，对8个计量方程进行估计，估计结果如表3所示。根据表3的计量结果， Arellano-Bond（1） 检验和 Arellano-Bond（2） 檢验表明，在至少10%的显著性水平下，每个回归方程扰动项的差分均存在一阶自相关，不存在二阶自相关，可以接受扰动项不存在自相关的原假设; Sargan 统计量表明，每个计量方程的工具变量均是有效的。
表3 全球价值链参与率对中国行业内生产要素报酬的影响：实证结果
注：小括号内 t 值，*表示在10%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，***表示在1%的显著性水平下显著。
通过对比表2和表3的计量结果可以发现，本文所主要关系的三个变量 ln gvc 、 ln iv 和 ln fv 采用最小二乘法（OLS）所估计出的系数与采用系统GMM方法估计的结果，在系数符号的方向上基本一致，因此，接下来，本文将以表3的计量结果作为分析基础，来分析参与全球价值链对中国行业内生产要素报酬差距的影响。 根据表3的计量结果，在1%的显著性水平下，主要解释变量对被解释变量的影响都是显著的。根据方程（2）至方程（5）的计量结果可以发现，GVC参与率将显著提高资本和高技术劳动在全部生产要素报酬中所占的份额，降低中技术劳动和低技术劳动在全部生产要素报酬中所占的份额，这一方面验证了前文中的假说3，也进一步说明了，参与全球价值链，将扩大资本和高技术劳动与中、低技术劳动在行业内生产要素报酬上的差距。从系数的大小来看，GVC参与率对资本报酬所占份额的影响最大，对中技术劳动报酬所占份额的影响最小。根据表3中方程（6）至方程（9）的计量结果，在至少5%的显著性水平下，GVC前向参与率对资本报酬和高技术劳动所占比重变化的影响为正，对中技术劳动和低技术劳动报酬所占比重的影响为负，GVC后向参与率对资本和高技术劳动报酬所占比重的影响为正，对中技术劳动和低技术劳动这2种生产要素报酬所占比重的影响为负，说明GVC前向参与率和后向参与率的增加显著增加了资本和高技术劳动在行业内生产要素报酬中所占的份额，降低了中技术劳动和低技术劳动在行业内生产要素报酬中所占的份额，扩大了资本和高技术劳动与中、低技术劳动在生产要素报酬上的差距。从系数上看，GVC前向参与率对资本、高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动这4类生产要素报酬所占比重变化的影响程度大于GVC后向参与率对这4类生产要素行业内生产要素报酬差距的影响，说明相对于GVC后向参与率，即相对于出口中的外国附加值所占比重，GVC前向参与率，即间接出口的国内附加值所占比重对中国行业内生产要素报酬差距的影响更大，验证了前文中的假说1、假说2和假设4，即，由于中国间接出口的国内附加值，更多是中间品出口中的国内附加值，相对于最终品，中间品的技术含量更高，包含在中间品出口中的国内附加值使用了相对更多的资本和高技术劳动，因此，相对于GVC后向参与率，GVC前向参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响更大。
（二）稳健性检验
在表3的基础上，本文采用替换度量指标的方法进行稳健性检验，在指标选择上，参考郭沛和李亚成（2016）的方法，将资本报酬/低技术劳动报酬、高技术劳动报酬/低技术劳动报酬、中技术劳动报酬/低技术劳动报酬作为新的衡量指标，采用系统GMM方法进行进一步分析，结果如表4所示。回归结果显示，主要解释变量GVC参与率对被解释变量资本报酬、高技术劳动报酬、中技术劳动报酬影响的估计系数均通过了1%的显著性水平的检验，且对资本和高技术劳动报酬的影响系数为正，对中技术劳动报酬的影响系数为负。即GVC参与率的提高显著提高了资本和高技术劳动报酬所占份额，降低了中技术劳动所占份额，扩大了资本和高技术劳动报酬与中技术劳动报酬的差距。区分GVC前向参与率和GVC后向参与率以后，主要解释变量的估计系数仍然通过了1%的显著性水平检验，估计结果与前三列一致，说明表3中的各个计量方程有着相对较好的稳健性。
表4 稳健性检验结果
注：小括号内 t 值，*表示在10%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，***表示在1%的显著性水平下显著。
（三）分组回归
考虑到货物行业和服务行业可能存在的差异，表5进一步比较了GVC参与率对货物行业和服务行业不同生产要素行业内要素报酬差距的影响。根据表3的计量结果，在至少10%的显著性水平下， Arellano-Bond（1） 和 Arellano-Bond（2） 检验表明，每个回归方程扰动项的差分均存在一阶自相关，不存在二阶自相关，可以接受扰动项不存在自相关的原假设; Sargan 统计量表明，每个计量方程的工具变量均是有效的。从系数的绝对值来看，在至少10%的显著性水平下，GVC参与率对每个方程被解释变量的影响都是显著的。从回归系数来看，GVC参与率扩大了货物行业和服务行业各自内部的资本和高技术劳动与中技术劳动和低技术劳动在行业内生产要素报酬上的差距;从GVC参与率对货物行业和服务行业不同生产要素行业内生产要素报酬差距影响的对比来看，GVC参与率对货物行业的行业内生产要素报酬差距的影响程度大于其对服务行业的影响程度，这一方面验证了前文的假说5，另一方面也说明了，相对于服务行业，中国货物行业内部不同生产要素报酬差距更容易受到中国融入全球价值链的影响这一事实。
表5 全球价值链参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响：分组回归
注：小括号内 t 值，*表示在10%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，***表示在1%的显著性水平下显著。
七、主要结论和政策启示
本文首先分析了GVC参与率对一国生产要素报酬差距影响的理论机制，其次，根据世界投入产出数据库的相关数据，分析了1995-2009年中国全球价值链参与率、前向参与率、后向参与率和中国不同行业内部不同生产要素报酬的变化趋势，最后，基于超越对数生产函数，实证检验了全球价值链参与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响，在已有文献的基础上，本文的边际贡献则在于，第一，基于Koopman等（2010）提出的全球价值链参与率的计算方法，实证研究了全球价值链參与率对中国行业内生产要素报酬差距的影响，第二，通过将全球价值链分解为前向参与率和后向参与率，进一步实证研究了全球价值链前向参与率和全球价值链后向参与率对中国行业内生产要素报酬差距所产生的影响。
本文得出以下主要结论：
第一，中国各行业全球价值链参与率均值总体呈先上升再下降的变化趋势，GVC后向参与率高于GVC前向参与率;
第二，货物行业的全球价值链参与率高于服务行业，说明相对于服务行业，货物行业参与全球价值链的程度更深，但从变化幅度来看，服务行业融入全球价值链的速度相对更快;
第三，从资本、高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动4种生产要素报酬占中国全部生产要素报酬比重的变化来看，资本报酬在全部生产要素报酬中所占比重最高，高技术劳动报酬在全部生产要素报酬中所占比重最低，资本报酬和高技术劳动报酬所占比重逐年上升。 第四，提高全球價值链参与率将扩大资本和高技术劳动与中、低技术劳动在行业内生产要素报酬上的差距，且对资本报酬的影响最大，对中技术劳动报酬的影响最小;
第五，GVC前向参与率扩大了资本和高技术劳动与中、低技术劳动在生产要素报酬上的差距，GVC后向参与率扩大了资本与高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动在行业内生产要素报酬上的差距，且GVC前向参与率对中国行业内4种生产要素报酬差距的影响大于GVC后向参与率对其的影响;
第六，全球价值链参与率对货物行业的行业内生产要素报酬差距的影响程度大于其对服务行业的影响程度。
本文的政策启示主要在于，在进一步融入全球价值链，获取全球价值链收益的同时，也要警惕其在中国行业内生产要素收入分配方面所造成的负面影响，因此，需要通过鼓励企业和职业院校通过合作来增加对中、低技术劳动者的在职培训，以提高中、低技术劳动者的技术水平;通过增加对中、低技术劳动者的转移支付等方法，保证其与高技术劳动者在要素报酬方面的差距不被过分拉大。
参考文献：
[1]程惠芳，丁小义，翁杰.国际产品内分工模式对中国工业部门收入分配格局的影响研究[J].中国工业经济，2014，（7）.
[2]胡昭玲，李红阳.参与全球价值链对我国工资差距的影响——基于分工位置角度的分析[J].财经论丛，2016 （1）.
[3]李瑞琴.国际产品内贸易对中国收入分配的效应研究[M].北京：经济科学出版社，2014.
[4]刘琳.中国参与全球价值链的测度与分析——基于附加值贸易的考察[J].世界经济研究，2015（6）.
[5]刘瑶.参与全球价值链拉大了收入差距吗——基于跨国跨行业的面板分析[J].国际贸易问题 ，2016（4）.
[6][美]罗伯特·C· 芬斯特拉著，唐宜红主译.高级国际贸易：理论与实证[M].北京：中国人民大学出版社，2013.
[7]任保全， 刘志彪， 任优生. 全球价值链低端锁定的内生原因及机理——基于企业链条抉择机制的视角[J].世界经济与政治论坛， 2016（5）.
[8]黄海峰.中国制造业及其细分行业在全球价值链中的价值增值获取能力研究——基于投入产出和生产分割视角[J].现代经济探讨，2016（8）.
[9]熊珍琴，赵春明.工序分工条件下中美贸易利益分配研究[J].北京：人民出版社，2016.
[10]张少军.全球价值链降低了劳动收入份额吗——来自中国行业面板数据的实证研究[J].经济学动态，2015 （10）.
[11]Bai， C， Z Qian.The Factor Income Distribution in China： 1978—2007[J].China Economic Review， 2010， 21（4）.
[12]Daudin， G， Rifflart， C，Schweisguth， D.Who Produces for Whom in the World Economy？ [J].Canadian Journal of Economics，2011，44（4）.
[13] Feenstra，R C，Gordon. H. Hanson. Globalization，Outsourcing，and Wage Inequality[J]. American Economic Review，1996，86 （2）.
[14]Feenstra，R C， G Hanson. Productivity Measurement and the Impact of Trade and Technology on Wages： Estimates for the U.S.，1972-1990[R]. NBER Working Paper，No.9717，2003.
[15]Hummels，D， J Ishii， K M Yi. The Nature and Growth of Vertical Specialization in World Trade[J].Journal of International Economics，2001，（54）.
[16]Johnson， R C，Noguera， G.Accounting for Intermediates： Production and Trade in Value Added[J].Journal of International Economics，2012，86（2）.
[17]Koopman，R et al. Give Credit to Where Credit is Due： Tracing Value Added in Global Production Chains[R].NBER Working Papers，No.16426，2010.
[18]Maurer，A，C Degain.Globalization and trade flows：What you see is not what you get！[J].Journal of International Economics and Policy，2012（3）.
[19]Timmer，M. The World Input-Output Database （WIOD）：Contents， Sources and Methods[R].WIOD Working Paper，No.10，2012.
[20]Timmer， M P， et al. Slicing Up Global Value Chains[J]. Journal of Economic Perspectives， 2014， 28（2）.
[21]Timmer， M， E Dietzenbacher， B Los， R Stehrer， G J de Vries.An Illustrated User Guide to the World Input-Output Database： the Case of Global Automotive Production[J].Review of International Economics， 2015，23（3）.
[22]Wang， Z，Wei， S J，Zhu K F.Quantifying International Production Sharing at the Bilateral and Sector Levels [R].NBER Working Paper， No.19677，2013.