全球价值链位置对中国行业内生产要素报酬差距的影响——基于WIOD数据库的实证研究

蒋庚华 吴云霞

(1.山西大学 经济与管理学院，山西 太原 030006；2.山东大学 经济学院，山东 济南 250100)

财贸研究2017.8

全球价值链位置对中国行业内生产要素报酬差距的影响
——基于WIOD数据库的实证研究

蒋庚华1，2吴云霞1

(1.山西大学 经济与管理学院，山西 太原 030006；2.山东大学 经济学院，山东 济南 250100)

基于“微笑曲线”相关理论，对中国在全球价值链上位置的变动影响中国行业内生产要素报酬差距进行了相应理论分析，并结合世界投入产出数据库中的相关数据进行了实证检验。研究结果表明，随着中国向全球价值链的两端移动，将显著扩大中国的资本、高技术劳动、中技术劳动与低技术劳动在生产要素报酬上的差距，对资本报酬与低技术劳动报酬之比的影响最大，高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比次之，中技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比最小；服务行业在全球价值链上位置的变动对高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比、资本报酬与低技术劳动报酬之比的影响显著大于货物行业。

全球价值链位置；生产要素；报酬差距

一、引言

随着对外开放水平的不断提升和融入全球生产体系程度的日益加深，中国对外贸易得到了快速发展，对外贸易额由1978年的206.4亿美元上升到2014年的43015.3亿美元，对外贸易顺差更是达到3830.6亿美元①数据来源：2015年中国统计年鉴。。中国对外贸易的快速增长不仅表现在对外贸易额总量上的增长，也体现在不同用途产品对外贸易的增长。其中，中国制造业中间产品出口由1995年的529.64亿美元提高到2011年的8851.06亿美元，年均增长率达到了19.24%(尹伟华，2015)。对外贸易不仅会促进劳动力就业，增加生产要素收入报酬，也会对中国不同生产要素收入分配产生影响，从而导致不同生产要素收入报酬差距扩大。

20世纪60、70年代以来，信息技术快速发展，运输成本降低，国际贸易的交易成本也随之下降。按照技术水平和要素配置的不同，企业的产品生产过程可以划分为不同环节，并相应配置到不同的国家进行生产和贸易，最终逐步形成全球价值链。由于不同国家的生产要素禀赋和产品技术水平存在差异，各国可以选择具有比较优势的生产环节，并利用自身比较优势来参与国际分工，由此获得国际贸易所带来的好处。

由于全球价值链中不同生产环节技术水平存在差异，对不同生产要素的使用也存在着差别，从而导致处于不同全球价值链位置的国家、不同国内生产要素报酬之间存在差距。因而，一国在全球价值链位置的变化对该国生产要素报酬差距究竟会产生何种影响就是值得研究的问题，研究这一问题有助于从理论上探究参与全球价值链对一国生产要素报酬差距的影响，同时也为解决中国不同生产要素收入分配差距问题提供新的视角。

二、文献综述

本文的研究与两类问题直接相关：一是对于一国在全球价值链中所处的位置的测算；二是参与全球价值链对一国生产要素报酬差距影响因素的研究。

在对一国全球价值链所处位置进行测算的相关研究方面，主要是对一国出口附加值进行分解的基础上进行的，因此需要整理对附加值来源进行分解方面的相关文献，并对一国在全球价值链所处位置的测算方法文献进行综述。在对一国出口附加值进行分解方面，国内外学者均以投入产出表为数据基础。Hummels et al.(1999)提出计算一国出口中的进口中间投入品的方法，以此来测算一国出口的外国附加值的垂直专业化指数(简称HIY模型)。然而HIY模型中存在两个关键的假设：一是出口产品和国内最终消费品对进口中间投入品的依赖程度相同，这一假设在中国并不存在，因为中国加工贸易占出口比重较大；二是进口中不存在间接的国内成分，即排除了一国向另一国出口的中间品，并最终经加工后再返销给本国的情况。在对HIY模型的改进方面，Koopman et al.(2011)在国家层面将一国出口中的国内附加值分解为：最终品出口中的国内附加值、用于进口国直接消费的中间品出口中的国内附加值、间接出口的中间产品中的国内附加值、出口后又回到本国的中间出口中的本国附加值。由于一国总贸易层面与双边贸易层面、行业层面对一国出口中的附加值进行分解的结果并不一致，Wang et al.(2013)从双边贸易和行业两个层面，将一国出口产品的国内附加值分解为16个部分。

在对一国出口附加值按照附加值来源进行分解的基础上，国内外学者进一步对一国在全球价值链所处的位置进行了测算，具体主要包括两类方法：一是采用GVC地位指数，这可以作为测算一国在全球价值链中所处位置的指标(Koopman et al.，2011；王岚，2014；王岚 等，2015)；二是使用投入产出分析中的上下游度指标，这是分析一国在全球价值链中所处的位置的测算指标。在采用上游度作为测算指标的相关研究中，如Fally(2011)对美国制造业在全球价值链中的位置的测算；采用下游度指标测算全球价值链中的位置方面，如胡昭玲等(2016)对中国参与全球价值链程度的测算等。

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方面。Feenstra et al.(1996)针对美国的实证研究表明，参与全球价值链显著扩大了美国不同技术水平工人的工资差距。Feenstra et al.(1997)针对墨西哥数据的实证研究表明，由于美国公司将大量中间产品的制造业外包给墨西哥的企业，从而提高了对墨西哥高技术工人的需求，拉大了墨西哥工资差距。李瑞琴(2014)基于超越对数生产函数的实证研究表明，参与全球价值链缩小了中国劳动密集型行业、资本密集型行业的行业内熟练劳动力和非熟练劳动力之间的收入差距，扩大了技术密集型行业的熟练劳动力和非熟练劳动力之间的工资差距。张少军(2015)认为，通过价格驱动、低端锁定和世界劳动力市场一体化效应三种参与全球价值链渠道，降低了发展中国家劳动力的工资和劳动收入占国民收入的份额。在对中国全球价值链位置影响生产要素报酬差距的研究中，胡昭玲等(2016)基于下游度指标，通过对参与全球价值链影响中国工资差距的研究表明，分工位置下滑导致不同技能劳动力之间的工资差距扩大，具体表现为：在价值链嵌入位置50分位以上， 熟练劳动力之间的工资差距扩大更快；在50分位以下，非熟练劳动力之间的工资差距扩大更快。刘瑶(2016)利用OECD-TiVA数据的实证研究表明，一国全球价值链参与度和全球价值链位置指数是影响工资差距的主要因素，参与度越高、参与位置越是处于下游，工资差距越大。

通过上述简要的文献梳理可以发现：第一，在对一国参与全球价值链程度的测算方法相关研究上，主要以投入产出表为基础，把HIY模型作为基本方法，进而计算GVC地位指数或上下游度指数；第二，在参与全球价值链对一国生产要素收入分配差距影响的相关研究方面，多采用计量分析的方法来研究参与全球价值链对一国劳动收入差距的影响，所得到的结论多为参与全球价值链将扩大一国不同技术劳动者工资收入的差距，而较少研究全球价值链上位置的移动是否会对一国生产要素收入差距产生影响。基于此，本文的创新之处在于：基于WIOD数据库的相关数据，以GVC地位指数作为测算一国在全球价值链中的位置指标，将生产要素分为资本、高技术劳动、中技术劳动和低技术劳动，进而从理论和实证两个方面研究全球价值链位置对中国生产要素收入分配差距的影响。

三、理论框架

由于构建参与全球价值链对一国生产要素收入分配影响的理论模型较为困难，研究者大多采用实证研究的方式来对二者之间的关系进行分析，而下文则试图梳理参与全球价值链对一国生产要素收入分配的影响的理论机制。

目前，对价值链的分析主要基于“微笑曲线”理论进行的，熊珍琴等(2016)对“微笑曲线”上各环节及其附加值(增值率)进行了具体的描述和分析，具体见图1。从图1可以发现，处于“微笑曲线”上游环节和下游环节的研发设计、品牌运作等生产环节的附加值(增值率)较高，处于微笑曲线底部的组装环节的附加值(增值率)较低。由于“微笑曲线”中各生产环节的技术水平存在差异，不同生产环节所使用的生产要素也存在差异，处于“微笑曲线”两端的生产环节对资本和技术的要求要高于处于底部的生产环节，对于资本和高技术劳动的需求也较高；处于“微笑曲线”底部的生产环节，由于所需技术水平相对较低，对低技术劳动者的需求较高。由于处于“微笑曲线”中的不同位置对资本和不同技术水平的劳动者的需求不一致，因而全球价值链位置不同会影响一国生产要素的报酬差距。全球价值链的所处位置对劳动者报酬差距影响的研究结论，也证实了这种现象的存在(胡昭玲 等，2016；刘瑶，2016)。

图1 “微笑曲线”示意图

上述分析表明，一国全球价值链所处位置将会对生产要素报酬差距产生影响，当一国在全球价值链上移动时，将导致该国不同生产要素报酬差距发生变化。根据图1的“微笑曲线”示意图，当一国由底端环节向下游的生产环节移动时，由于全球价值链的下游生产环节多为服务环节，其对高技术劳动的需求大于处于底端的组装环节和代工环节；当一国由底端环节向下游生产环节移动时，将扩大资本、高技术劳动、中技术劳动、低技术劳动在生产要素报酬上的差距；当一国由底端环节向其上游生产环节移动时，由于全球价值链上游生产环节为零件生产环节和研发设计环节，一般属于服务环节或技术密集型生产环节，其对资本和高技术劳动的需求大于代工环节和组装环节；当一国由全球价值链底端环节向全球价值链上游生产环节移动时，将扩大资本、高技术劳动与中技术劳动、低技术劳动在生产要素报酬上的差距。上述分析也表明，当一国在全球价值链上移动时，所处位置的变化对生产要素报酬差距的影响可能将是非线性的，并呈现出“U”型的变化趋势。

因此，根据上述分析结论，同时鉴于处于“微笑曲线”两端的生产环节多使用资本和高技术劳动者这一事实，本文提出下文需要进行实证检验的理论假说：全球价值链的位置及其变化对一国生产要素收入分配的影响是非线性的，并呈现“U”型的变化特点，当一国向全球价值链两端移动时，将扩大一国不同生产要素的收入分配差距。

四、中国在全球价值链中的位置和生产要素报酬差距的变化趋势

(一)测算方法和数据来源

1.中国在全球价值链位置的测算方法

在对中国所处全球价值链位置的测算上，本文以Wang et al.(2013)提出的双边贸易中的附加值进行分析的方法为基础，借鉴了Koopman et al.(2011)、王岚(2014)等的计算方法，以此测算中国与全球主要国家(地区)在全球价值链中所处的位置。具体计算公式如下：

(1)

其中：Eir为i国r行业的出口额；IVir为i国r行业出口中的国内附加值；FVir为i国r行业出口中的外国附加值。

该测算公式基于以下的思想：如果一国处于上游环节，它会通过向其他国家提供原材料或者中间品的方式参与国际生产。对于这样的国家，其间接价值增值(IV)占总出口的比例就会高于国外价值增值(FV)的比例。相反，如果一国处于生产的下游环节，就会大量使用来自别国的中间品进行生产，此时IV会小于FV。该指标越大，表明一国在国际生产链上所处的位置就越高；该指标越小，则表明一国在国际价值链上的位置越靠近下游环节。

2.生产要素报酬差距的测算方法

在对生产要素报酬差距的测算方法上，本文参考了郭沛等(2016)对不同技术劳动者工资报酬的测算方法，使用两个指标来测算中国生产要素报酬：一是计算资本与劳动者报酬之比；二是将低技术劳动者报酬作为基准，分别计算资本、高技术劳动者报酬、中技术劳动者报酬与低技术劳动者报酬之比。

3.相关数据来源

对中国在全球价值链中的位置进行测算的数据，源于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)，该投入产出表包括：40个主要国家和地区(包括中国)；除上述40个国家和地区之外国家和地区的35个行业(包括1个农业行业、16个工业行业和18个服务行业)的国家间投入产出数据。计算中国各行业不同生产要素报酬的数据，来自于世界投入产出数据库中的社会—经济账户表(SEA表)，该表提供了不同行业中的资本报酬以及高、中、低三种技术劳动者报酬的相关数据，高、中、低三种技术劳动的分类以1997年版教育国际标准分类(ISCED)为基础，将只接受过第二阶段基础教育以下的劳动者定义为低技术劳动者，将接受第二阶段教育但未接受高等教育的劳动者定义为中级技术劳动者，将接受高等教育及以上教育的劳动者定义为高技术劳动者。

在数据使用方面，WIOD数据库分别于2013年和2016年进行了更新，2013年主要将WIOT表中数据更新到了2011年，没有将SEA中与中国相关的数据更新；2016年将数据更新到2014年，但2000—2014年行业分类与前一版相比发生了变化，且没有将SEA表中的数据进行更新，目前SEA表中的涉及中国的数据年限仍为1995—2009年，WIOT中更新的行业也较难与中国工业行业分类中的相关数据进行较为准确的匹配。因此，为了便于分析，本文所使用的数据的期限仍为1995—2009年。

(二)中国在全球价值链中位置的变化趋势

图2显示了1995—2009年中国33个行业(包括1个农业行业、16个制造业行业、16个服务业行业)*由于机动车和摩托车销售维修、燃料零售业和家政服务业存在数据为0的情况，因此将这两个行业予以剔除，最终选择了33个行业。在全球价值链所处的平均位置、货物行业和服务业各自行业在全球价值链中所处的平均位置的变化情况。从中可以发现：第一，总体来看，中国各行业普遍处于全球价值链的下游环节，2004年之前中国各行业在全球价值链中所处的位置是在下降的，2008年后下降趋势有所缓解，各行业在全球价值链中所处的平均位置有所上升；第二，相对于货物行业，服务行业在全球价值链中的位置更高，更靠近全球价值链上游环节，这也从侧面说明了：相对于服务业，货物行业从外国进口更多的中间产品来生产最终产品，中国的货物行业更靠近最终产品的生产。

图2 1995—2009年中国各行业在全球价值链中所处的平均位置

数据来源：根据WIOD数据库中的相关数据计算而得。

图3 1995—2009年中国不同生产要素报酬比值变化趋势

数据来源：根据WIOD数据库中的SEA中相关数据计算而得。

(三)中国不同行业生产要素报酬差距的变化趋势

图3表示了1995—2009年中国不同生产要素报酬比值变化趋势。从图3中可以发现：第一，资本劳动报酬比值呈逐年提高的趋势，说明相对于劳动者报酬，资本报酬数值逐年上升，资本报酬与劳动者报酬之间的差距也在不断扩大；第二，从资本、高技术劳动、中技术劳动等三种生产要素报酬与低技术劳动者生产要素报酬的差距来看，高技术劳动与低技术劳动在要素报酬方面差距最大，中技术劳动与低技术劳动差距次之，资本与技术劳动差距最小；第三，资本报酬与低技术劳动报酬之间差距呈逐年上升的趋势，说明相对于低技术劳动者报酬，资本报酬是在不断增加的，其与低技术劳动者之间的要素报酬差距是不断扩大的；第四，高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比、中技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比呈先上升后下降的趋势，其拐点出现在2003年前后，说明随着2003年后中国出台大量旨在缩小不同技术水平的劳动者报酬差距的政策，不同技术劳动者之间要素报酬差距呈不断缩小的趋势。

五、模型、变量和数据

在这一部分中，将实证检验全球价值链位置对中国生产要素收入报酬差距的影响，在具体模型的设定上：首先，由于研究的是中国在全球价值链位置的变化对生产要素报酬差距的影响，因此参考郭沛等(2016)对变量取差分方法来体现因变量和自变量变化，因而先对所有变量取差分；其次，由于全球价值链位置对生产要素报酬差距的影响可能是非线性的，因此本文在自变量上加入全球价值链位置的平方项；最后，考虑到生产要素报酬差距的前一期值可能会影响当期值，本文在计量模型中加入了因变量的滞后一期项。

最终，分别建立用于检验全球价值链位置对中国资本与低技术劳动在要素报酬差距影响、全球价值链位置对中国高技术劳动与低技术劳动在要素报酬差距影响、全球价值链位置对中国中技术劳动与低技术劳动在要素报酬差距影响的计量模型，具体公式如下：

(2)

(3)

(4)

其中，Δhit为中国各行业资本与低技术劳动报酬的差分；Δqit为中国各行业高技术劳动与低技术劳动报酬的差分；Δmit为中国各行业中技术劳动与低技术劳动报酬的差分；Δgvcit为中国各行业在全球价值链位置的差分；Xit为控制变量，主要包括Δipr和Δpr，Δipr为进口渗透率的差分，进口渗透率计算公式为进口与国内消费之比，用以衡量行业对国外的依赖程度；Δpr为全员劳动生产率的差分，这是不同行业技术水平的衡量指标，可利用各行业的附加值与从业人数之比计算而得； Δ(Kit

Yit)为t时期i行业的资本产出比的差分，Kit为固定资本存量，资本产出比越高的行业，可以作为衡量各行业规模的变量；Δw为人均工资的差分，代表各行业的劳动成本。

具体解释变量和各被解释变量的数据均来自于WIOD数据库中的WIOT表和SEA表。部分行业的控制变量可能存在为0的情况，本文最终选取33个行业作为分析对象，共计480个样本，取差分后共447个样本。变量的描述性统计如表1所示。

表1 样本描述性统计

六、计量结果及分析

根据式(2)、式(3)和式(4)的公式设定，同时考虑到本文所研究的主要是参与全球价值链对中国生产要素收入分配差距的影响，因此将Δgvcit和(Δgvcit)2两项作为主要内生变量来考虑，使用被解释变量的至多4期滞后值和解释变量的1到5期滞后值作为工具变量，并采用动态面板数据系统广义矩估计法(系统GMM)作为估计方法对上述三个方程进行估计，计量结果如表2所示。

表2 全球价值链位置对中国生产要素收入分配差距的影响：计量结果

注：()内为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； AR(1) 和AR(2) 检验的零假设分别是模型不存在一阶和二阶自相关，统计量的原假设为工具变量是有效的。下表同。

根据表2的计量结果：各变量在至少10%的显著性水平下均通过了显著性检验；AR(1)检验和AR(2)检验的结果表明，系统GMM方法是适用的；统计量表明，工具变量是有效的。鉴于本文主要关注的是中国在全球价值链中的位置对中国生产要素收入分配差距的影响，因此本文只对(Δgvcit)2和Δgvcit两项进行分析。根据表2的计量结果可知，中国在全球价值链位置的变化显著地影响了各行业不同生产要素收入分配差距，并呈现出“U型”变化趋势；随着中国向全球价值链两端移动，显著扩大了中国的资本、高技术劳动、中技术劳动与低技术劳动在生产要素报酬方面的差距，这也验证前文的理论假说。通过对比3个公式的计量结果可以发现，一国向全球价值链两端的移动，这对资本报酬与低技术劳动报酬之比影响最大，对高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比影响次之，对中技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比的影响最小。

在表2的基础上，考虑到货物行业和服务业在要素密集度上的差别，接下来进一步实证检验货物行业、服务业全球价值链上位置的变化对不同生产要素收入分配差距的影响。计量结果如表3所示。

表3 分组回归计量结果

根据表3中分组回归的计量结果，在至少10%的显著性水平下，AR(1)检验和AR(2)检验结果表明，系统GMM方法是适用的；Sargan检验统计量表明，工具变量是有效的。在至少10%的显著性水平下，货物行业在全球价值链中位置的变化显著地影响了货物行业资本与低技术劳动报酬之比、高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比以及中技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比，且这种影响同样呈现出“U型”变化趋势；从系数大小来看，货物行业在全球价值链上位置的变化对高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比影响最大，对资本报酬与低技术劳动报酬之比影响次之，对中技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比的影响最小。出现上述现象的原因可能在于：货物行业在全球价值链位置上的变动，将会导致更多使用高技术劳动、资本和中技术劳动这三种生产要素，从而扩大三种生产要素在要素报酬上的差距。由于全球价值链两端更多属于资本密集型和技术密集型生产环节，因此，相对于中技术劳动，货物行业更多地使用了高技术劳动和资本两种生产要素，从而导致中国货物行业在全球价值链上位置的变动对高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比、资本与低技术劳动报酬之比的影响更大。

从服务业在全球价值链位置的变化对不同生产要素报酬差距的影响来看，服务业在全球价值链的变化对高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比的影响最大，对资本报酬与低技术劳动报酬之比的影响次之，对中技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比的影响虽为正，但并不显著。出现上述结果的原因可能同样与服务业在全球价值链不同位置上对不同生产要素的需求差距有关。由于绝大多数的服务业可被归于技术密集型行业和资本密集型行业，因此，服务业在全球价值链位置的变动对于中技术劳动和低技术劳动的需求变化相对较小，进而导致服务业在全球价值链上位置变动对于技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比的影响不显著。

从货物行业与服务业的对比来看，服务业在全球价值链上位置的变动对高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比、资本报酬与低技术劳动报酬之比的影响显著大于货物行业，上述结果也从另一个角度证明了：相对于货物行业，服务业在全球价值链不同位置上所使用的不同生产要素的差别更大。

七、结论和政策启示

基于“微笑曲线”相关理论，对中国在全球价值链上位置的变动影响行业内生产要素报酬差距进行了相应理论分析，并结合世界投入产出数据库(WIOD数据库)相关数据进行了实证检验，最终得出以下结论：

第一，总体来看，中国各行业普遍处于全球价值链的下游环节，且中国各行业在全球价值链中所处的位置是在下降的， 2008年后各行业在全球价值链中所处的平均位置有所上升；相对于货物行业，中国服务业各行业在全球价值链中的位置更高，更偏向于全球价值链的上游环节。

第二，随着中国向全球价值链的两端移动，显著扩大了中国的资本、高技术劳动、中技术劳动与低技术劳动在生产要素报酬方面的差距。随着中国向全球价值链两端移动，对资本报酬与低技术劳动报酬之比影响最大，对高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比影响次之，对中技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比影响最小。

第三，货物行业在全球价值链位置的变化对高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比的影响最大，对资本报酬与低技术劳动报酬之比的影响次之，对中技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比的影响最小；服务行业在全球价值链的变化对服务业高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比的影响最大，对资本报酬与低技术劳动报酬之比的影响次之，对中技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比的影响虽为正，但并不显著；服务行业在全球价值链上位置的变动对高技术劳动报酬与低技术劳动报酬之比、资本报酬与低技术劳动报酬之比影响显著大于货物行业。

针对研究结论，本文的政策启示在于：一是政府要合理分配生产要素，针对货物行业和服务行业对资本和劳动生产要素的需求不同，要适当引导各生产要素的流向；二是对于劳动要素而言，中国的中、高技术劳动者相对短缺，低技术劳动者虽然总量占比很高，但是技术水平无法适应生产需求，这种不合理的结构有待进一步改善，所以政府要注重低技术劳动者的职业技能培训，适当的扩大转移支付力度，提供相应的资金支持，进而提升低技术劳动者的要素报酬，缩小与其他要素的报酬差距；三是对于高技术与低技术劳动者报酬差距扩大的现象，部分原因是高技术劳动者供不应求，导致其报酬走高，所以要不断提高劳动者技能水平，增加高技术劳动者供给量，缩小报酬差距。

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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

(责任编辑 张 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

蒋庚华(1981--)，男，吉林吉林人，博士，山西大学经济与管理学院副教授，山东大学经济学院应用经济学博士后流动站在站博士后。 吴云霞(1990--)，女，山西朔州人，山西大学经济与管理学院硕士生。

国家社会科学基金青年项目“全球价值链背景下中国增加值贸易要素含量与就业拉动效应研究”(15CJL041)；2016年度教育部人文社会科学研究青年项目“参与全球价值链对中国生产要素收入分配的影响及对策研究”(16YJC790039)；山西省高等学校哲学社会科学研究项目“生产性服务业对山西省制造业参与全球价值链的影响研究”(115544901003)。