光电设备制造业的GVC参与对就业的影响

9.14.3.1　变量说明与数据来源

借鉴格林韦等（Greenaway et al.，1999）的研究思路和方法，利用Cobb-Douglas生产函数，加入衡量参与全球价值链的指标——参与度指数和位置指数，以此来分析参与全球价值链对各国劳动力就业数量的影响。模型设定如下：

式（3）中，α0～α6表示回归系数；μi表示地区效应；Ti表示时间效应；εit表示随机误差项；Lit为被解释变量，表示i国（或地区）t年份光电设备制造行业的劳动力就业人数；GVC_Parit和GVC_Posit为模型的主要解释变量，分别表示光电设备制造业全球价值链参与度和位置指数。

GVC位置指数在计算时已经进行过对数处理，因此此处直接将其计入模型。全球价值链分工对发展中国家的就业影响通常为正，可以吸纳多余劳动力，提高其就业水平。但是全球价值链分工对发达国家的就业影响相对比较复杂：发达国家通常主要出口技术密集型的核心零部件，同时进口发展中国家组装加工的其他零部件等中间产品，从而导致本国就业减少。但是，当发达国家再将部分最终产品出口时，又可以创造就业岗位，产生正的就业效应（卢仁祥，2014），因此这两个解释变量的预期符号不确定。考虑到一国光电设备制造业的产值、劳动力工资水平（W）以及一国的研发投入（RD）、劳动力受教育程度（HE）都可能会影响该国该行业的劳动力i就业数量，因此在回归中分别引入上述控制变量Yit、Wit、RDit、HEit，表示国（或地区）年份光电设备制造行业的总产值（行业发展规模）、劳动力工资水平（劳动力价格）、研发投入占GDP的比重（技术进步）、高等学校入学率（教育水平）。根据奥肯定律，经济增长会导致对劳动力需求增多，促进就业水平提高。因此，行业总产值的预期符号为正。根据供需原理，作为劳动力价格的工资水平越高，企业面临的成本就会越高，对劳动力的需求就会降低，导致就业水平下降，预期符号为负。考虑到发达经济体和发展中经济体处于光电设备制造业价值链生产的不同环节，技术进步和劳动力技能对就业的影响不同，因此研发投入和教育水平的预期符号不确定。

数据来源如下：与全球价值链相关的GVC_Parit和GVC_Posit是根据TiVA数据库中的数据计算得来，同时各经济体光电设备制造业总产值也来自该数据库；光电设备制造业劳动力就业人数以及劳动力工资水平数据均来自WIOD社会经济账户；由于WIOD数据库中提供的工资水平数据采用本国货币表示，因此需要将其转化为美元，各年度世界货币兑换美元的汇率来自世界银行数据库；各国研发投入占GDP的比重以及高等学校入学率数据也来自世界银行数据库。虽然世界投入产出表提供了40个经济体1995—2011年35个行业的数据，但由于部分经济体社会经济账户中光电设备制造业各经济体完整的劳动力工资数据年限跨度为1995—2009年，又由于研发投入和高等学校入学率数据的可获得性，最终选择31个国家作为样本^[21]，时间跨度为2000—2009年。

9.14.3.2　模型估计与实证分析

面板数据回归模型的设定首先要考虑选择固定效应模型、随机效应模型还是混合回归模型。首先对模型进行F检验来确定选用固定效应模型还是混合模型，然后利用Hausman检验判定建立固定效应模型还是随机效应模型，经检验最终选用固定效应模型较为合适。但为了便于比较以及说明结果的稳健性，在探讨各国光电设备制造业参与全球价值链与就业的关系时也同时给出了随机效应模型的回归结果，此后探讨不同发达程度的国家以及前后向参与度时则不再展示随机效应的回归结果。

表1分析的是各经济体光电设备制造业参与全球价值链对该国该行业就业的影响。其中第（1）列、第（2）列分别表示对全部国家总体数据进行回归的固定效应和随机效应结果：从第（1）列可以看到，除了GVC_Pos外，其他变量均通过了显著性检验；ln GVC_Par的系数为负且通过了1%水平的显著性检验，说明各经济体光电设备制造业参与度指数每提高1个百分点，各经济体该行业对劳动力的相对需求降低0.175%。GVC参与度对就业的影响在整体国家样本中为负，是因为在全球化生产之前，所有的生产环节都是在国内完成，既包括上游的研发设计也包括下游的组装加工，而这些环节都会对国内的劳动力就业产生拉动作用。加入全球价值链之后，发达国家将下游生产环节、发展中国家将上游生产环节“外包”出去一部分，这两部分所能拉动的国内就业就会相应减少。同时，一国光电设备制造业GVC参与程度越深入，被“外包”出去的环节在国内生产中所占比例就越低，劳动者就业数量就越少，因此GVC参与度系数为负。行业总产值的系数为正，与预期相同，反映出光电设备制造业的发展会对就业产生促进作用。劳动力工资系数为负，意味着工资上升会提高企业的生产成本，从而降低对劳动力的需求。研发投入和高等学校入学率系数为正，说明一国提高对研发部门的资金支持、提高劳动者的受教育程度可以增加光电设备制造业的就业数量。

表1　各国光电设备制造业参与全球价值链与国内就业回归结果(www.xing528.com)

续表

注：括号内为P值，“***”“**”“*”分别代表1%、5%和10%的显著性水平。

由于WIOD数据库中既包含大部分OECD成员国，也包括一些新兴经济体和发展中国家，因此为了说明上述结果的稳健性，排除发达国家和发展中国家某些潜在因素对回归结果的干扰，依据国际惯例，按照人均GDP10 000美元作为发达国家和发展中国家的分类标准，将31个国家分为发达国家和发展中国家两大类，对数据再次进行回归，结果见表1第（3）列、第（4）列和表2第（2）列、第（3）列。表1的第（3）列和第（4）列分析的是发达国家和发展中国家光电设备制造业参与GVC对就业的影响：对发达国家而言，只有行业总产值和高等学校入学率通过了5%的显著性水平检验，其他变量对就业均没有产生显著影响；相比之下，发展中国家的大部分变量均通过了显著性检验，且各个系数的符号与总体经济体数据分析时一致。可以看到，全球价值链参与度对发展中国家就业的影响要大于发达国家，这是因为发展中国家从事光电设备制造业的加工组装等劳动密集型的下游环节，参与该行业的劳动者数量相对发达国家更丰裕，因此参与度对发展中国家就业的影响更显著。值得注意的是，高等学校入学率对发达国家光电设备制造业就业的影响为负，而对发展中国家的影响为正。这与两类国家在该行业全球价值链上所处的位置不同有关。发达国家位于价值链的上游，主要控制该产业的研发、设计等环节，技术的发展较为成熟，高技能劳动者对普通劳动者的替代作用比较强，而且社会中高技能劳动者越多，这种替代作用就越明显，因此系数为负；发展中国家位于价值链生产的下游，光电设备制造业在这些国家属于高新技术产业，近几年发展中国家开始重视自主研发，努力向价值链的上游攀升。随着国家高等学校入学率的提高，社会上高技能劳动力的数量会大幅增加，这些高技术人才在市场供需矛盾的引导下进入该行业工作。同时由于技术水平的局限性以及行业发展的不成熟，并不会对一般劳动力产生替代效应，从而导致光电设备制造业就业人数增加。

为了得到更准确的结果，在此进一步将全球价值链参与度分解为前向参与度和后向参与度两方面，针对前向参与和后向参与对光电设备制造业就业的影响进行分析，设定的回归方程如下：

表2第（1）列分析的是各国光电设备制造业GVC前向参与度和后向参与度对就业的影响，可以看出后向参与度的系数显著为负，说明一国光电设备制造业GVC后向参与度越高，本国本行业就业量就越少，即产生负的就业效应，而在总体国家样本中前向参与度的系数不显著。第（2）列和第（3）列分别为发达国家和发展中国家GVC前后向参与度对国内就业的影响，发达国家GVC前向参与度的就业效应为负（系数为 - 0.149），说明发达国家主要以前向参与即通过向其他国家或地区提供中间产品的方式参与光电设备制造业全球价值链的生产过程，且前向参与度越高，所需的就业数量越少。前向参与度提高说明更多地向其他国家提供原材料和核心零部件，因此下游从事组装加工环节的劳动力更多地转移到国外，而更集中于提供核心零部件的上游环节的生产，从而拉动就业的能力下降；同时由于相关技术水平逐渐成熟，生产所需劳动力数量降低，而需要更多的资本和研发投入。发展中国家GVC前后向参与度系数均为负（ - 0.237、 - 0.372），即参与度每提高1个单位，该行业的劳动力就业数量就减少0.237%和0.372%。这些国家近年来由于技术水平的提高，逐渐向其他国家提供初级制成品，同时由于机械化生产的使用，企业出于利润最大化的考虑，可能会解雇一部分低技能劳动力，致使劳动力数量下降。发展中国家后向参与度提高说明更多地从其他经济体进口中间产品，原本使用本国劳动力生产的原材料和元部件被替换为国外劳动力，因此，存在后向参与度对劳动力就业的负效应。同时，后向参与度提高意味着更多地从事加工组装等劳动密集型环节，因此，存在后向参与度对劳动力就业的正效应。根据上文分析结果，后向参与度提高产生的正效应是小于负效应的，因此系数为负。

表2　各国光电设备制造业GVC前后向参与度与国内就业回归结果

续表

注：括号内为P值，“***”“**”“*”分别代表1%、5%和10%的显著性水平。