城市劳动参与率变迁与中国加工贸易升级——基于出口国内附加值率的经验研究

铁 瑛

(上海对外经贸大学 国际经贸研究所，上海 200336)

一、引言

自Koopman等提出了垂直分工体系下的贸易增加值核算体系以来[1][2]，对出口国内附加值率(DVAR)的研究迅速成为当今国际贸易研究领域的热点之一。如图1所示，2000～2006年中国的出口国内附加值率有了显著的提升，其中，加工贸易出口国内附加值率提升幅度最大并为整体出口附加值率的攀升做出了重要贡献，这也得到了Kee和Tang、张杰等的普遍认同[3][4]。但现有文献更多关注中国出口国内附加值率的整体变动，涉及加工贸易也往往聚焦于外生冲击对加工贸易占比变动的影响[5][6]，少有研究直接关注劳动供给变动所引致的加工贸易升级进程。而从图1所揭示的趋势来看，单纯讨论加工贸易占比的变动固然可以基于出口国内附加值率在不同贸易方式之间的天然差异解释中国出口国内附加值率的整体变动，但显然不足以解释加工贸易自身出口国内附加值率的提升。尤其在同一时期，中国人口结构转型加速，人口红利逐步消融[7]，这对依赖低端劳动力禀赋的加工贸易无疑会产生重大的影响，那么除了加工贸易的转型，是否还存在一种潜在的可能，即人口结构转型通过推动加工贸易升级而实现中国的出口国内附加值率攀升呢？因此，本文不再关注出口国内附加值率的平均水平，而是直接基于人口结构转型背景探讨加工贸易的出口国内附加值率变动，并尝试解答上述问题。

图1 中国出口国内附加值率的变动趋势(2000～2006年)

在Kee和Tang的基础上[3]，既有文献对中国出口国内附加值率攀升的驱动力已有了比较丰富的研究。在Kee和Tang奠基性的文献中，他们指出中国出口国内附加值率提升的关键原因在于外商直接投资和人民币汇率持续升值所引致的国内中间品对国外中间品的替代[3]，这也分别得到了毛其淋和许家云、张鹏杨和唐宜红、余淼杰和崔晓敏等的补充证明[8][9][10]。国内学者还在此基础上，讨论了其他因素的影响。例如，李胜旗和毛其淋基于行业的视角探讨了制造业上游垄断的影响，他们发现制造业上游垄断显著地降低了下游企业的出口国内附加值率[11]；吕越等基于地区的视角探讨了市场分割的影响，他们指出地方政府采用的市场分割政策显著损害了企业的出口国内附加值率[6]；铁瑛等则发现劳动力成本上升引致加工贸易退出，进一步导致总体企业的平均出口国内附加值率提升[5]；高翔等则发现要素市场扭曲显著提升了中国企业的出口国内附加值率[12]。但已有研究大多忽视了中国人口结构转型背景的影响，而人口结构转型直接影响到劳动力要素的供给状况，同一时期的劳动力市场也反映出“民工荒”与“大学生就业难”的结构性失衡，这无疑会影响到企业的用工策略并进一步影响企业的人力资本[13]。虽然铁瑛等从劳动力成本上升的视角对人口结构因素有所提及[5]，但人口结构转型不仅可能引致劳动力成本上升，更可能扩大企业对劳动力技能的需求，实现“人才红利”[14]。因此，人口结构很可能是出口国内附加值率的重要影响因素，并且无法被劳动力成本所涵盖，我们有必要直接基于人口结构转型所引致的劳动参与程度变动，从用工成本和技能两方面来考察人口结构的影响。

同时，虽然大多数研究都指出中国加工贸易平均出口国内附加值率水平的提升最为明显，但已有研究一方面往往基于加工贸易的出口国内附加值率先天低于一般贸易的出口国内附加值率这一事实，对加工贸易转型的潜在影响进行探讨，除了上文已经提到的铁瑛等的研究[5]，吕越等指出提升加工贸易占比是市场分割因素损害出口国内附加值率的重要影响渠道之一[6]。另一方面，已有研究也聚焦于加工贸易升级进程，但少有来自中国人口结构变动方面的解释。例如，Kee和Tang认为加工贸易企业以国内中间品替代进口中间品带来了中国出口国内附加值率的提升[3]；而余淼杰和崔晓敏虽然直接关注了兼做一般贸易和加工贸易的企业的出口国内附加值率变动，但他们研究的重点在于汇率变动的影响[10]。因此，我们有必要基于人口结构转型背景，直接尝试对加工贸易的出口国内附加值率变动进行解释。虽然我国加工贸易升级问题在国际贸易学界获得了广泛的关注和讨论，但据笔者掌握的资料情况来看，针对加工贸易升级的微观衡量指标与相应的经验研究还有拓展的空间。本文沿用已有研究基于国际垂直分工和国际价值链动态升级的分析思路[15]，借鉴Kee和Tang构建的企业层面国内出口附加值率指标[3]，精确地捕捉加工贸易的出口国内附加值变化，并以此来衡量加工贸易升级。

此外，中国当前的人口老龄化趋势在短期几乎不可逆转[16]，因此，老龄化所带来的挑战必将在较长时期内存在并逐步加剧。与此同时，国内人口流动与迁移越发频繁和活跃，并可能同样长期维持。这就需要我们在新型的人口结构状况下进一步提升出口水平，实施贸易强国的发展战略。在现实层面上，本文通过纳入中国人口结构转型的特定背景以及劳动力迁移等典型事实，提出并证明通过“技能弥补成本”的方式来应对传统意义的人口红利逐步消融的不利冲击，这对于我国外贸转型升级的战略目标和路径选择，具有重要的实践意义。

综上，相比已有研究，本文的边际贡献有如下两点：第一，通过引入人口结构转型背景，深入分析我国加工贸易升级的动力机制，对出口国内附加值率以及中国加工贸易转型升级的相关研究提供了有益的补充；第二，本文提出并验证了人口结构影响出口国内附加值率的用工成本渠道和人力资本渠道，不仅是对铁瑛等研究的补充和拓展[5]，而且也验证了蔡昉所提出的以劳动力技能激发“第二次人口红利”的设想[16]。

余文结构安排如下：第二部分介绍本文所使用的数据、核心指标的构造以及经验研究的论证思路；第三部分进行基准的回归检验；第四部分对发生机制进行讨论，并基于典型事实拓展本文的基准实证研究，丰富实证结论；最后总结全文并给出政策性的思考。

二、数据、变量与实证策略

(一)数据处理说明

本文实证研究所需的微观层面数据主要来源于《海关数据库(2000～2006年)》(下文简称“海关库”)和《中国工业企业数据库(2000～2006年)》(下文简称“工企库”)，城市层面的数据主要来源于《中国城市统计年鉴(1995～2006年)》(下文简称“城市库”)。

本文对工企库的处理主要借鉴Brandt等的方法[17]，并利用企业名称和邮政编码加电话号码后七位等两种方法匹配海关库。为了匹配城市库的信息，我们先按照工企库所提供的省市县码进行匹配，再按照邮政编码进行复核。若是两种匹配结果有一种是缺失，则将另一种方法匹配到的城市认定为企业所在城市。若是两种匹配结果不相同，则以省市县码所匹配到的城市为准。而后，按照城市名匹配城市库。

(二)城市劳动参与率的测度

学界在宏观层面的研究经常使用抚养比、年龄结构等指标来衡量人口结构变动。这些指标在宏观层面固然是很恰当的指标，但他们一方面没有城市层面的统计信息，另一方面他们也很难反映国内地区间的人口流动。从国家的角度，移民占总人口的比重往往是比较小的，因此如果是基于国家层面进行研究，即便这些指标不能反映人口流动信息也不会带来严重的统计偏误。但基于城市层面和我国各地区之间人口频繁流动的背景，上述指标基于户籍考察将无法足够可信地反映城市的人口结构状况。本文以城市库所汇报的城市单位从业人员除以城市年末总人口来构建城市劳动参与率这一指标。城市单位从业人员反映了城市实际使用的劳动力数量，而年末总人口是剔除流动人口影响后的户籍人口，因此城市劳动参与率反映了一个城市劳动供给的相对丰裕程度，也可以说是以户籍人口作为城市规模进行规范后的城市劳动供给情况。

需要说明的是，不同于田巍等的研究[18]，本文的城市劳动参与率与经典的劳动参与率概念存在差异。经典的劳动参与率是指经济活动人口(包括就业者和失业者)占劳动年龄人口的比重，虽然本文所构建的劳动参与率指标与它在本质上是一致的，即表征了一国或一个地区劳动人口的相对供给水平，但是本文所构建的指标依然存在如下潜在的问题：这一指标会放大人口流动的影响，由于衡量城市劳动参与率公式的分子即单位从业人员包含了流动人口，而分母即年末总人口完全排除了流动人口，所以对于人口流出的地区，城市实际居住人口可能少于其户籍人口，本文在具体的实证分析中通过指标的替换将对此进行稳健性考察。鉴于本文所关心的不仅仅是人口的年龄结构，更有人口流动与人口分布的区域不均衡，因此，本文所构建的指标可能更适用于本文所研究的问题。综上所述，我们认为，虽然本文所选用的劳动参与率指标与经典的人口结构指标有所差异，但它具有独特的优势，并且是当前最适用于本文所研究问题的指标。这也是在城市层面可以获得的覆盖比较长的时期，同时也是比较可靠的一个人口结构指标。我们也提供了这一指标逐年的分布变动，具体如图2所示。从纵向来看，2000～2006年劳动参与率的整体分布一直在向左移动，这也意味着城市劳动供给的逐步下降趋势；从横向来看，这一时段城市劳动参与率的分布趋势越发集中，这体现了大规模人口流动所引致的人口分布不均衡。

图2 城市劳动参与率分布逐年变动趋势

(三)企业出口国内附加值率的测度

本文主要借鉴Kee和Tang的方式测算企业层面的出口国内附加值[3]，并加总到“城市-GB2行业-年份”层面，作为加工贸易升级指标。此外，我们还参照铁瑛等的细节处理，以获得更为精确的企业出口国内附加值率[5]。具体测算方法如下：

首先，基于Kee和Tang的方法定义企业出口国内附加值率的表达式[3]：

(1)

式(1)中，下标i、j和t分别表示企业、GB2行业和年份，上标o和p分别表示一般贸易和加工贸易，出于精确识别进口中间品的需要，如果加工贸易方式出口占总出口的比重等于1，则定义为加工贸易企业；如果这一比重等于0，则定义为一般贸易企业；其余为混合贸易企业。式(1)中，企业中间品进口额imp可以通过中国海关数据库获得，企业工业总产值Y可以通过中国工业企业数据库获得。

其次，本文还进行了若干细节处理：(1)识别贸易中间商的影响；(2)精确识别进口中间品；(3)识别资本品折旧与国内中间品的国外要素部分；(4)纳入返回并被本国吸收的出口国内附加值；(5)剔除重复计算的出口国内附加值。限于篇幅，更为详细的做法可参见铁瑛等的研究[5]。

最后，将加工贸易占比大于0的企业识别为加工贸易企业，在进一步区分纯加工贸易企业与混合贸易企业时，已有研究指出，以加工贸易占比为1作为标准可能会低估纯加工贸易企业的数量[19]，从而无法准确地观察到加工贸易升级趋势。因此，我们在具体的实证研究中以加工贸易占比达80%为界将加工贸易企业区分为纯加工贸易企业与混合贸易企业，并将其出口国内附加值率通过简单平均处理至“城市-GB2行业-年份”维度。

(四)主要变量的描述性统计

表1给出了主要变量的描述性统计。由表1可以看出，即便在进行了平均处理后，加工贸易占比(PTA)也表现出向两侧集中分布的趋势。从出口国内附加值率的角度来看，纯加工贸易(DVAR_Processing)明显低于混合贸易(DVAR_Mix)，而加工贸易整体(DVAR)则居于二者之间。城市劳动参与率(LPR_city)在不同城市间表现出了明显的差异性。

表1主要变量的描述性统计

注：下标c表示城市，j表示GB2行业，t表示年份，下同。限于篇幅，没有汇报所有变量的描述性统计，备索。

三、实证研究

(一)基准估计

本文通过将企业层面的数据进行加总(平均)构造了“城市-GB2行业-年份”层面的高维面板数据，之所以没有直接基于企业维度进行研究，其原因有以下两点：首先，加工贸易企业的进入退出在这一时期是比较普遍的现象，基于企业层面的研究会使得我们遗漏掉进入退出信息。例如，假设城市中同行业存在多个企业，在第二年DVAR水平最低的企业退出了而其他企业DVAR没有变动，那么从城市-行业的角度来看，DVAR整体水平上升了，但简单基于企业层面来看，DVAR水平没有变动，这就使得估计结果会遗漏“优胜劣汰”所带来的升级效应。其次，从计量估计精度的角度，高维面板下所设定的计量模型可以通过严格的固定效应控制来最大可能地克服遗漏变量所造成的估计偏误，从而尽可能得到准确的估计结果。综上，本文基准估计模型设定如下：

DVARc,j,t=β1LPR_cityc,t-1+γX+θc,j+θj,t+εc,j,t

(2)

式(2)中，下标c表示城市，j表示GB2行业，t表示年份。DVAR为加工贸易的出口国内附加值，作为被解释变量衡量加工贸易升级，DVAR变大说明城市-行业层面的加工贸易出口国内附加值上升，加工贸易水平提升。考虑到Kee和Tang、张杰等均发现不同贸易方式的企业，其DVAR差异非常明显[3][4]，这意味着即便都是加工贸易企业，纯加工贸易企业与兼做一般贸易企业的DVAR可能也是无法直接相比的。因此，本文在基准部分进一步区分了纯加工贸易企业和兼做一般贸易企业的DVAR，作为稳健性考察。LPR_city为本文的核心解释变量即城市劳动参与率，用以衡量城市人口结构，LPR_city变大说明城市劳动参与率上升，为了缓解潜在的反向因果问题，本文对它进行一期滞后。之所以选择一期滞后，一方面是因为宏观层面变量的影响虽然往往具有滞后性，但城市劳动参与率变动所影响到的劳动供给变化直接反映了企业的用工成本，所以它对企业贸易方式选择的影响应当是短期即可见效的；另一方面是因为城市库中对从业人员的统计口径在1998年发生了变化，一期是所能进行的最大滞后期数。θc,j为“城市-GB2行业”联合固定，以控制不同城市、不同行业的固有差异，θj,t为“GB2行业-年份”联合固定，以控制来自行业层面的技术冲击等不可观测因素，这两个变量可以帮助我们控制Kee和Tang所指出的投资自由化和行业成本加成异质性等的影响[3]。

本文的基准估计方程中仅用城市人口结构来反映“城市-年份”层面的影响因素，可能仍会遗漏掉其他来自“城市-年份”层面的影响因素。因此，本文进一步参考已有研究，选取如下控制变量(X)：城市的FDI流入(FDI)、地区生产总值(GDP)、最低工资标准(M_Wage)、道路面积(Road)、邮局数量(Post_office)以及本地市场潜力(Market_potential)。除了最低工资和本地市场潜力外，其余变量的数据均来自城市库，最低工资由笔者收集得到，本地市场潜力基于工企库的数据参照Martin等的方法测算得到[20]。宏观层面变量的影响往往具有滞后性的特征，因此，本文对来自城市库的控制变量统一进行了滞后5期的处理。

表2给出了城市人口结构与加工贸易升级之间关系的基准估计结果。列(1)为包含了城市层面控制变量的估计结果，列(2)为仅包括核心解释变量的估计结果，通过二者对比可以反映城市人口结构影响因素的重要性。列(3)的被解释变量是纯加工贸易企业加总平均到“城市-行业”层面的DVAR水平，列(4)的被解释变量为混合贸易企业加总平均到“城市-行业”层面的DVAR水平。我们也加入二次项来探索可能的非线性影响，结果显示一次项和二次项均不显著，不再列出具体结果，备索。

表2的估计结果表明，城市劳动参与率的下降有助于促进“城市-行业”层面加工贸易的出口国内附加值率提升，但城市劳动参与率的影响主要表现在对纯加工贸易DVAR的促进，对混合贸易DVAR的促进作用并不显著。本文的估计结果意味着，人口结构转型所导致的劳动力供给下降对我国加工贸易升级确实存在倒逼作用。并且借鉴Nunn和Wantchekon所提供的方法[21]，我们还发现城市劳动参与率是城市层面加工贸易DVAR的关键影响因素①。这一结果并不令人意外，虽然从理论上说，劳动供给越充裕对于密集使用劳动力要素的加工贸易企业应当越有成本优势，但这并不必然意味着DVAR也会相应提升，这也正是贸易增加值测算体系的优势所在[1][2]。中国加工贸易低附加值率的根源在于国内中间品供给能力不足[3]与基于非技能劳动力禀赋所进行的简单加工。随着劳动供给的下降，用工成本逐步提升，一方面，国内的中间品制造企业无法继续依赖低工资所带来的低成本，劳动力价格相对于资本价格的上涨会激励他们更新技术，调整投入结构，通过资本和技能劳动力对非技能劳动力的替代，降低对劳动投入的依赖[22]；另一方面，原有基于低工资优势的代工、装配企业，由于劳动力成本优势逐步消融，继续进行低水平的来料加工、来件装配已经无利可图，利益促使他们向全球价值链的上游扩展，提升自身的出口附加值水平。值得说明的是，城市FDI流量并不显著，Kee和Tang指出贸易与投资开放对中国国内中间品供给水平起到了重要的促进作用[3]，毛其淋和许家云也肯定了FDI对中国企业出口国内附加值率的积极作用[8]。但上述研究中所关注的投资与本文城市的FDI流入有较大不同，Kee和Tang强调的是投资自由化进程[3]，相关研究多使用《外商投资产业指导目录》按行业进行识别，而毛其淋和许家云所考察的是FDI在行业层面上的水平以及前后向溢出效应[8]，这些影响恰好可以被行业-年份联合固定效应所吸收，这也是本文所构造的高维面板数据的优势所在。

表2城市人口结构与加工贸易升级：基准估计结果

注：括号内为聚类到城市-行业层面的稳健标准误，***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。下文表格如无特殊说明，均相同。

(二)基于工具变量法的再讨论

表2的估计结果可能存在反向因果等内生性问题，出于稳健性的考虑，本文基于工具变量法对表2的结论进行了再检验，估计结果如表3所示。列(1)借鉴Fisman和Svenson的思路[23]，使用加总到省级层面的劳动参与率(LPR)作为工具变量。列(2)通过滞后的最低工资标准反映潜在的收入水平，从人口迁移驱动力的角度使用最低工资标准的滞后1期和滞后3期作为工具变量。列(3)则是将两种工具变量组合使用。估计结果显示，即便基准估计存在一定的内生性问题，也只是造成劳动参与率影响作用的低估，不会削弱本文的基准结论。

表3城市人口结构与加工贸易升级：基于IV的再估计

注：列(2)和列(3)的控制变量中不包含一阶滞后的最低工资。限于篇幅，表3和下文表格中均不再具体汇报控制变量的估计结果，备索。

(三)来自企业层面的经验证据

本文基于高维面板数据的基准估计虽然可以通过对固定效应的严格控制来尽可能克服遗漏变量所引致的估计偏误，但这样的处理同样有可能带来加总偏误，出于稳健性的考虑，我们也提供了基于企业层面的经验证据②，具体结果如表4所示。在表4中，列(1)和列(2)基于全部样本，为了与表2的基准结果可以形成对应，我们在列(3)中仅保留了加工贸易占比超过80%的企业以考察城市劳动参与率对纯加工贸易企业的影响，列(4)中仅保留加工贸易占比大于0但不超过80%的企业以考察城市劳动参与率对混合贸易企业的影响。由表4可以看到，我们所得到的回归结果与表2的基准结果是相似的，即城市劳动参与率的下降会促进加工贸易企业DVAR的提升，且这一效应主要表现在纯加工贸易企业组。但不同的是，我们发现列(2)的参数估计值相比列(1)变大了很多，这说明在企业层面我们的估计结果可能会面临遗漏变量所带来的更为严峻的挑战。

表4来自企业层面的经验证据

注：下标i表示企业，括号内为聚类到企业层面的稳健标准误。

(四)来自省级层面的经验证据

正如在指标测算部分所提到的，本文所构建的城市劳动参与率指标虽然也能够反映劳动供给的丰裕程度，但是它和经典意义上的人口结构指标还是有明显的差异，我们在此选用来源于相应年份国家统计年鉴的省级少儿抚养比指标(Dependency)再次进行估计，具体结果如表5所示，列(1)中被解释变量为整体的DVAR，列(2)被解释变量为纯加工贸易的DVAR，列(3)被解释变量为混合贸易的DVAR。我们发现，由于抚养比指标上升的影响类似于城市劳动参与率下降的影响，所以得到的定性结果也与表2高度一致。

表5来自省级层面的经验证据

注：下标p表示省份，括号内为聚类到省级层面的稳健标准误。

(五)稳健性检验

本文进一步从城市劳动参与率指标替换与样本调整的角度进行稳健性检验。(1)为了清除农业因素的影响，分别使用市辖区和全市的从业人员占非农业人口比重作为指标；(2)为了衡量城市劳动参与率变动的长期影响，也使用了10期滞后的劳动参与率③；(3)考虑到城市职能的多样性影响，剔除了北京和上海两大超级城市；(4)考虑到城市基础设施的作用，样本仅包括省会城市和直辖市；(5)考虑到加工贸易对交通运输的依赖性，仅针对规模以上的内河港口和海港城市④。结果表明，经过10期滞后，LPR的作用变得不显著，这也反映出上文所提到的，本文所构建的城市劳动参与率指标与传统人口结构指标的差异，即涵盖流动人口信息使得它更具有短期效果。其他回归结果依然维持了稳健(限于篇幅，具体结果不再列出，备索)。

四、影响机制检验：成本因素与人力资本因素的作用

(一)论证逻辑

已有研究指出，“人口红利”带来了充足的劳动力供给，促进高投资、高资本形成，从而解释了20世纪90年代后中国经济的增长奇迹[24][25]。充足的劳动力供给所带来的低工资率也同时促成了中国加工贸易的腾飞[7]。因此，随着劳动力供给下降，用工成本上升是加工贸易发展的首要考验。当非技能劳动力禀赋优势逐步消失，依靠低技能、低成本所进行的简单代工同样难以持续，在位的加工贸易企业必须要通过提升附加值水平才能继续存活，这就带来了加工贸易自主升级的动力。与此同时，非技能劳动力禀赋也造成了中国大量的制造业企业投入结构偏重于非技能劳动，以获取低工资所带来的低成本优势，而Verhoogen指出，技能劳动力对产品质量往往具有关键性的影响[22]。随着用工成本上升，资本和技能劳动力的价格都相对变得便宜，这同样会促使这些制造业企业购买更多的资本，雇佣更多的技能劳动力，提升中间品供给水平。同等条件下，国内供给的中间产品在运费上往往享有一定的成本优势，这就促使加工贸易企业更多使用国内中间品。因此，我们可以预期用工成本会是劳动供给与加工贸易升级之间的重要传导机制，并且当用工成本越低时，加工贸易升级对城市劳动供给越敏感。

已有研究同样注意到了我国人口红利消失的事实，蔡昉提出了以促进人力资本积累形成“技能红利”，激发出“第二次人口红利”的构想[16]，其核心观点在于以人力资本提升来对冲用工成本的提升。随着劳动供给下降，无论是加工贸易企业自主升级还是其他制造业企业的投入结构革新都需要技能投入的支持，因为技能与资本往往是互补的[26]，单纯进行资本的购买并不足以实现企业生产技术的升级，还需要寻找到与之相匹配的技能劳动力，而这往往需要搜寻成本[27]。这意味着，对于人力资本水平更高的城市或地区，技能供给更为充裕，企业为了搜寻到需要的技能所付出的成本相对更低。因此，城市人力资本水平的提升应当会放大劳动供给下降对加工贸易升级的促进作用。与此同时，与成本因素类似的，当人力资本水平足够高时，即劳动力技能足以替代劳动力成本时，劳动供给是否变动不再影响到企业的生产成本与雇佣策略，加工贸易升级也就不再对劳动供给变动敏感。

(二)引入交互项的初步检验

本文选择用城市最低工资标准代表用工成本因素(M_Wage)，借鉴孙楚仁等的方法构造城市人力资本水平代表人力资本因素(Human_Capital)[28]，并引入其(取自然对数)与城市劳动参与率的交互项进行初步的机制检验，回归结果见表6。结果表明，随着用工成本的上升，城市劳动参与率对出口国内附加值率的倒逼作用变小，而人力资本的调节作用并不显著。由于M_Wage和Human_Capital均为连续变量，直接与核心解释变量LPR_city进行交互所得到的估计结果可能只是一个局部结果，它不能表现非线性的调节作用。我们在下文进行更为细化的分析。

(三)进一步的细化分析

我们对用工成本和人力资本取分位数，分别将样本平均分为五组，以大于80%分位数的组为基底，并引入相应的哑变量再次进行回归，结果如表7所示，其中Quantile(0-20)表示20%分位数以下的样本哑变量(取1表示是)，其他依此类推。我们发现相比大于80%分位数的样本，用工成本在20%～60%分位数的样本中表现出了更强的倒逼作用，与表6中的趋势相符，但人力资本在40%～60%分位数的样本中表现出了更强的调节效应。

表6引入交互项的初步估计结果

表7细化分组的估计结果

表6和表7的差异性表明用工成本和人力资本的调节效应可能是复杂的，我们需要对它进行进一步的细化，借鉴铁瑛和刘啟仁的方法，进一步通过样本切割的方式考察城市人口结构影响加工贸易升级的作用机制[13]。具体来说，首先划分log(M_Wage)和log(Human_Capital)的分位点(Quantile)，从Quantile≥0开始(即全样本)，以0.01为步长，到分位数0.60结束，以DVAR对LPR_city进行60次回归，这样可以保证即使最后一次回归也有充足的样本量，将回归得到的参数值与对应的Quantile描点绘图，得到非线性拟合线。第x次回归对应Quantile≥x的样本，从而第(x+1)次回归相当于第x次回归的子样本估计，这样一来，我们虽然无法直接对Quantile=x%的分样本进行估计，但通过比对第x次和第(x+1)次的回归结果，同样可以捕捉到Quantile=x%的分样本信息，即如果第(x+1)次回归所得到的参数更大，则说明刚刚剔除的Quantile=x%分样本相对于之后的样本，城市人口结构对加工贸易出口国内附加值率的正向促进作用相对更小，进而与图形所表示出的信息实际上是一致的。

估计结果和变动趋势如图3、图4所示，随着最低工资水平的提高，城市劳动参与率的负面影响表现出逐步降低的趋势，但在20%～40%分位数上，存在一个明显的加深趋势，这说明用工成本的上升会弱化劳动供给下降对加工贸易出口国内附加值率的促进作用。当人力资本水平充分高时，城市劳动参与率的变动对加工贸易出口国内附加值率的影响会变得不显著。而在此之前，随着城市人力资本水平的提升，城市劳动参与率下降对加工贸易出口国内附加值率的促进作用不断加强，这也再次证明了中国进行人力资本投资的必要性。上述结果不仅与上文的理论逻辑基本一致，也充分反映了表6和表7所传达的信息，而且还显示出当面临劳动供给持续下降的压力时，高人力资本水平不仅可以强化其对出口国内附加值率的倒逼机制，而且足够高的人力资本水平还可以帮助企业无视劳动供给的变动。

(四)拓展性研究

本文从三个方面对已有结论进行了拓展性的探索。其一，通过仅保留持续在位企业样本分别对加工贸易出口占比(PTA)和出口国内附加值率(DVAR)进行估计，探索城市劳动参与率所引致的升级过程究竟是通过加工贸易企业的被迫退出实现，即“硬转型升级”，还是在位企业内部调整，逐步提升出口国内附加值率水平来实现，即“软转型升级”，回归结果如表8所示。研究发现，劳动参与率的作用不再显著，这意味着，城市劳动参与率的影响仅通过加工贸易企业的进入退出这一渠道影响到城市-行业的加工贸易占比和出口国内附加值。因此，人口结构转型背景下的中国加工贸易转型升级主要表现为“硬转型升级”，即通过低附加值加工贸易企业退出市场来逐步实现的。

图3 调节效应：用工成本

图4 调节效应：人力资本

表8拓展性研究：持续在位企业样本

其二，中国的人口结构转型所面临的不仅仅是人口老龄化问题所导致的劳动参与率下降，而且还有人口规模趋于稳定的背景下劳动供给绝对量的下降。我们使用城市年末人口数(Pop)来代理劳动绝对供给，引入它与劳动参与率的交互项并相应控制水平项，回归结果见表9。估计结果表明，劳动供给绝对量会正向调节劳动参与率对加工贸易升级的作用。这一结果意味着，当劳动供给绝对量下降时，劳动参与率的下降对加工贸易的升级会有倍增的作用。

表9拓展性研究：劳动供给绝对量的影响

其三，加工贸易发展依赖于非技能劳动力富裕所带来的用工成本优势，劳动供给变动对加工贸易升级的一个重要影响，就是推动加工贸易企业不得不努力提升自身的附加值水平以适应用工成本的提升。因此，我们分别引入城市劳动参与率与基期(2000年)各行业的劳动力雇佣量(Labor)和加工贸易出口占比(PTA)的交互项，同时补充控制城市-年份联合固定效应以吸收城市劳动参与率的水平项和城市层面的其他冲击，回归结果见表10。估计结果显示，城市劳动供给下降对出口国内附加值率的促进作用在劳动需求较大、加工贸易出口占比较高的行业会弱化。这一方面表明加工贸易发展与我国的禀赋优势是一致的，应理性看待加工贸易的发展和转型。另一方面也体现了人口结构的转变同时也代表着我国资源禀赋的深刻改变，加工贸易的升级本身也是资源禀赋改变的必然结果，但想要通过加工贸易自身升级来摆脱对劳动供给的依赖却是困难的。我国政府所推进的加工贸易转型升级和提升外贸水平的发展战略不仅是必要的，而且也与我国的要素禀赋结构的改变背景相得益彰。

表10拓展性研究：劳动需求和加工贸易出口占比的影响

五、结论与启示

本文基于人口结构转型背景研究了中国加工贸易升级问题。本文在地级市层面构建出涵盖人口流动信息的城市劳动参与率指标，采用当前前沿的测算方法测度了中国企业的出口国内附加值率，重点关注了城市劳动参与率对加工贸易出口国内附加值率的影响。本文的研究表明，城市劳动参与率下降会促进加工贸易出口国内附加值率提高，人口结构转型因素对加工贸易升级具有重要的解释力。其影响主要通过用工成本渠道和人力资本渠道来实现，随着用工成本或人力资本水平提升，城市劳动参与率下降对加工贸易升级的促进作用逐步弱化。进一步的拓展性研究表明，劳动参与率下降所引致的加工贸易升级主要是通过“优胜劣汰”的选择效应来实现的；在人口老龄化背景下，随着劳动供给绝对量的下降，人口流动所造成的局部地区劳动力相对充沛也不能促进加工贸易的发展；劳动供给下降对劳动需求较大、加工贸易出口占比较高行业的不利作用更强。

基于上述研究结论，我们可以得到如下政策性思考：(1)加工贸易转型升级是人口结构转变的必然结果，在当前人口老龄化趋势难以在中短期内逆转的情形下，如何顺应人口结构转型来制定促进加工贸易升级的相关政策是政府应当予以考虑的；(2)需要理性看待中国对外贸易的转型与升级，人口结构变动所引致的加工贸易退出并不必然等同于中国对外贸易的升级，如何推动在位加工贸易企业的转型升级是值得我们思考的问题；(3)人口结构变动所引致的加工贸易优胜劣汰，可能导致非技能劳动力的失业问题凸显，加大人力资本投资力度，通过社区大学及加强社会培训等帮助非技能劳动力及时提升技能水平是缓解这一问题的有效途径；(4)如何帮助在位加工贸易企业尤其是民营加工贸易企业逐步实现转型与升级，也是政府制定加工贸易转型升级政策时需要予以考虑的，降低企业税负，提升地方金融服务效率，缓解企业融资约束问题可能是重要的解决途径。(5)面对人口红利逐渐消失的负面冲击，提升劳动者素质，推动企业革新生产技术，推动技能劳动力对非技能劳动力的替代，实现传统人口红利向新型人才红利的转变，这些不仅是应对劳动力成本上升的重要手段，更是应对老龄化社会劳动力供给短缺的必由之路。