国际产业转移视角下的劳动力成本与全球价值链参与度——基于多国(地区)制造业部门的门槛效应研究

李芳芳 解希玮 程宝栋

(北京林业大学 经济管理学院，北京 100083)

一、引言

2020年3月以来，新冠肺炎疫情的全球蔓延对全球供应链、产业链、价值链造成了巨大冲击，也将“美日在华企业应否或能否回归本土或搬迁东南亚国家”的争论推向了高潮。不能否认的是，随着中国人口红利渐趋消失，东南亚国家在劳动力成本和税负成本等方面相对中国更具优势，据国际劳工组织统计，2014年中国大陆地区正常月薪平均数达685美元，同期该数字在越南、菲律宾和泰国分别为212、216和408美元(《2016/2017全球工资报告》)。而正是这个原因，给很多发达国家想要摆脱对中国供应链的依赖提供了想象的空间。在新一轮科技和产业变革推动以及各种“逆全球化”思潮干扰的新一轮国际产业转移背景之下，需要重新审视劳动力这一生产要素对一国参与全球价值链分工所发挥的作用，考察单纯依靠劳动力成本来衡量一国能否具备全球制造业基地条件是否具有科学性。

国际产业转移是“由于资源供给或产品需求条件发生变化，某些产业从某一地区或国家转移到另一地区或国家的一种经济过程”[1]。第二次世界大战后，全球范围内共掀起了三次大规模的产业转移浪潮，见证了全球制造业基地不断易主的过程。过往数据显示，劳动力成本的变化趋势和程度，确实会对制造业产业在国际间转移的方向和规模产生重要影响，进而影响到一国在全球价值链中的整体地位，但这个过程却因国家或行业而异。随着近年来一些国际经济组织对于世界范围内产业转移数据的公开、更多有针对性的计量方法的问世，世界主要国家的细分行业产业转移情况已经可以较为准确地量化，借助新一轮国际产业转移趋势对该问题进行重新探索，不仅可以得出一定的普适结论，还可以在我国劳动力成本上升的大背景下，解答我国是否有必要担心制造业企业转出风险以及应当如何更好地利用劳动力成本上升来提升我国在全球价值链中的参与程度和分工地位。

为了达到这个目标，本文以金融危机之后开始显迹的制造业产业国际转移趋势和情况为划分依据，借助全球价值链参与度这一指标，探究在新一轮国际产业转移周期下，不同国家和产业的劳动力成本与全球价值链分工之间的具体关系。为避免主观判断和划分的偏误，本文选取世界投入产出数据库(WIOD)最新版发布的2000—2014年相关数据，使用门槛面板模型对研究问题进行实证分析。本文接下来的结构安排如下：第一部分对已有相关文献进行述评；第二部分详细论述劳动力成本变化影响全球价值链的理论机制并提出本文的研究假说；第三部分对本文使用的模型和数据进行阐述；第四部分解释本文的实证过程，并结合相关理论对实证结果进行分析；最后根据研究结论对不同产业发展所适宜的劳动力成本水平，及其他生产要素的投入和调整提出参考意见，并针对中国如何更好地融入全球价值链提出劳动力层面的有益建议。

二、相关文献综述

伴随国际产业转移，国际分工逐步深化，完成了由产业间分工到产业内分工，再到产品内分工的转变，传统的终端制成品贸易也逐渐转变为各个生产环节分布在不同国家的全球生产网络，并使全球价值链成为国际贸易的主流模式。[2]在这个过程中，劳动力作为最重要的生产要素之一，其成本的变化不仅影响着国际分工格局的演变[3][4]，并一度成为国际产业转移的动力。[5]得益于大规模的国际产业转移过程，世界各国以各种方式融入全球价值链，从中获利并实现转型升级。劳动力成本继而成为影响全球价值链的重要因素。例如，在过去近四十年里，中国确实依靠劳动力成本优势成功嵌入全球价值链并从中受益，成为“世界工厂”。但近些年，随着中国“刘易斯拐点”的到来，人口红利的式微，使中国作为世界工厂的角色开始减弱。[6]

中国嵌入全球价值链的方式以及当前所面临的困局逐渐引起学者们对劳动力成本对全球价值链参与程度或分工地位影响的研究。综合现有研究，观点主要集中于劳动力成本上升所产生的正反两方面效应：其一为成本效应，即劳动力成本的上升会直接导致产品的生产成本上升，从而降低制造业的出口竞争力。例如，许召元、胡翠[7]基于投入产出模型，发现在2001—2011年间，要素价格的上升直接导致了产品的生产成本上升，从而降低产业的国际竞争力。同时，劳动力成本上升还会增加外商投资成本，不仅导致部分劳动密集型产业转移到劳动力成本更低的发展中国家，还使高端制造业也因成本上升回流发达国家，因而不利于价值链参与度的提升。[8]其二为生产率效应，即劳动力成本的上升会使劳动密集型产品的价格相对提高，从而产生要素替代作用，促使企业利用资本和技术来替代劳动力，倒逼产业内部结构调整，这又会提升制造业的出口竞争力。[9]同时，为缓解劳动力成本上升带来的压力，企业将通过科技创新来提高劳动生产率，而无法改善技术适应竞争的低效率企业逐渐被淘汰，整个行业的劳动生产率不断提升，从而促进制造业的转型升级。[10]此外，劳动力成本上升还可提高劳动者的劳动积极性，通过可支配收入增加来提高劳动者接受教育培训的经济实力和可能性，进而提升技术水平和劳动生产率，并逐渐形成良性循环。[11]

事实上，全球价值链分工的实质是价值链上不同要素密集性质的各个环节之间的分工[12]，不同环节的劳动力要素投入比例不同。因此，依靠不同要素密集程度环节嵌入全球价值链的国家，其全球价值链参与度受到劳动力成本上升的影响方向和影响程度也会有所差异。曲玥等[13]根据资本密集度将制造业分为劳动密集型产业和非劳动密集型产业两大部分进行研究，结果表明，在“刘易斯转折点”之后，劳动密集型产业的出口份额显著下降，且劳动力成本占比越高的企业受到的冲击越大。铁瑛等[14]对中国1999—2012年间33个行业的面板数据进行分析发现，工资上涨会抑制出口，尤其是劳动密集型行业的工资上涨，但是对于资本密集型和技术密集型行业而言，工资上涨能促进出口竞争力的提升，同时他们发现工资对出口的影响是呈“U型”特征，而不是线性的。孙楚仁等[15]对2004年中国地级市最低工资数据进行了考察。结果表明，最低工资对企业出口行为的影响呈现倒U型。且企业的生产率越高，最低工资对其影响越小。

综合现有研究，简单地认为劳动力成本的上升有利于或不利于全球价值链参与度的提升显然是片面的，在劳动力成本上升所产生的两种效应的共同作用下，劳动力成本对一国某产业的全球价值链分工的最终影响往往因具体国家和行业的不同而有所差异。已有文献对此进行了大量工作，但仍存在一些可改进的地方。例如，多数文献的研究范围仅限于本国国内情况而缺少其他国家的研究结果佐证和对比，所得结论欠缺一定的普适性；同时，此前的研究已表明，国际产业转移的趋势和全球价值链参与度、劳动力成本提升存在极为密切的经济联系，但很少有文献对三者进行宏观综合性研究。在国际产业转移背景之下，产业转出国和产业承接国经济发展水平、产业结构等存在较大差异，它们在全球价值链中嵌入的生产环节不同，劳动力成本上升对其全球价值链参与度产生的影响也会有所不同。探讨三者相互影响的内在逻辑和机制似乎更加具有现实意义。

三、理论机制与典型化事实

要素密集度逆转是里昂惕夫之谜的一种代表性解释，虽然其阐述的是某种产品的要素密集程度在不同要素丰裕度的国家内会发生转变，但我们有理由相信，随着科技水平的提升和产品生产环节不断细化，不同的产品在历史长河中的要素密集程度也会发生转变，甚至变得相对复杂，这使在历次国际产业转移进程中，劳动力要素的重要程度也会有所差异，决定某个国家在某个生产环节中优势的因素也随之增多，综合成本的概念逐步形成。

(一)劳动力成本上升对产业转出国的作用机制

在前三次国际产业转移中，由于多数产业的生产环节较为简单，产业价值链较短，且生产中涉及的要素也较少，因而劳动力要素作为当时极为重要的生产要素，其成本变化对于产业发展地点的确定具有举足轻重的地位，从而推动甚至决定了国际产业转移的方向。[16]而进入新世纪以来，随着技术水平的提升和全球价值链的逐步形成，各行业的生产环节日渐复杂，涉及的相关要素也逐渐多样化，因而产业在选择发展地点时要考虑的除了劳动力、资本、土地等传统要素外，还包括由创新能力、发展前景、环境污染、交通便利以及其他基础设施建设情况等非生产性的多元化因素构成的综合成本。[17]此时的生产环节是否转出，取决于该国在该生产环节上需要支付的综合成本是否大于从上述领域获得的综合收益。而从这个角度来讲，对于劳动力成本在综合成本中占比高的，以及对于技术条件需求比较低的生产环节，即劳动密集型产业，其外迁的可能性更大一些，在劳动力成本上升的背景下，若其他成本的下降程度不能有效抵消这种变化，就将导致该产业的综合成本持续上升，从而推动该国加快产业转出的步伐[18]。

然而，产业转出过程对该国全球价值链参与程度的影响，还应当将劳动力成本上升所带来的生产率效应考虑在内。如果该转出国劳动力成本上升带来的仅仅是综合成本的上升，并未产生要素替代作用，无法倒逼该国整体产业结构升级，使该国在全球价值链的更高端环节占据一定位置，即该国在劳动力成本优势丧失后，呈现新的竞争优势断档，那么劳动密集型产业的转出势必会引起该国产业全球价值链参与度增速减缓甚至总量下降，劳动力成本的上升最终表现为成本效应；而如果该产业转出国劳动力成本上升更多带来的是生产率效应，其对该国全球价值链的参与度反而会呈现促进作用。

(二)劳动力成本上升对产业承接国的作用机制

国际产业转入现象根据产业转入国自身发展水平分为两种情况，即被动承接和主动引入。[19]基于上述综合成本的概念，对于被动承接主体来讲，由于这一类国家虽具有极为低廉的劳动力成本，但囿于其国内经济水平还较为落后，且与行业生产配套的一系列基础设施尚不完善，因而在短期内只能吸引受劳动力要素影响较大的产业或部分生产链条。[20]而对于这些产业和链条的转出国和承接国来说，这种转移均符合双方对于各自综合收益的考量。特别是对产业承接国而言，由于同样面临着劳动力成本的上升，为保证综合成本水平的不变甚至下降，势必将倒逼该国其他经济要素如基础设施、创新人才等方面的生产率提升，从而带来国内整体产业结构升级和长期发展能力的提高。在这种情况下，产业承接国通过承接中低端制造业和整体供应链效率来提升本国产业对全球价值链的嵌入度。[21]但若劳动力成本上升所带来的生产率效应较低，产业承接国新的竞争优势无法形成，就会使该产业承接国在相当长的一段时间内处于“全球价值链低端锁定”局面，直接影响其在全球价值链中的嵌入深度。在传统的国际产业转移模式中，发展中国家被动嵌入由发达国家构建的全球价值链无法实现价值链攀升亦可以说明这一点。[22]目前符合这种情况的代表主要包括越南、老挝等东盟国家，这些国家利用劳动力成本优势直接与上一轮转移承接国形成竞争。

而对于主动引入主体来讲，该种现象主要发生在自身经济实力和产业发展水平较高的国家中。这一类国家在20世纪普遍经历了大规模的产业转出过程，以部分产业空心化为代价着重发展在当时经济效益和附加值较高的高端工业和第三产业。但近年来，随着第四次工业革命的快速发展和全球生产网络的不断深化，以上各国开始广泛利用国际转移来优化和完善自身产业结构，进而推动全球价值链参与结构的合理化。[23]如近年来，欧美工业强国正制定积极的产业政策来不断吸引“制造业回流”，并通过掌握各类技术平台和产业平台，加强对新兴产业和传统产业中的科技要素与产业资源的融合，以牢牢掌握全球创新体系。[24]由于以上国家普遍具有完备的工业生产辅助体系和优越的生产大环境，因而对相关产业的主动引入造成的短期成本上涨将被高端产业链补全和工业体系完善所带来的长远效益所抵消。因此，面对劳动力成本的持续上升，为保证产业引进过程的顺利进行，企业和国家有关部门将迅速采取措施，利用资本和技术等要素替代劳动力要素，以尽快实现新进产业的转型升级[25]。在这种情况下，劳动力成本的上升虽经历了不同的作用过程，但最终表现为生产率效应，进而得以促进产业承接国全球价值链参与度的进一步提升。但需要指出的是，由于综合成本存在和专业化分工的必要性，借助制造业回流而得以重新构筑工业化完整体系的情况在国际产业转移进程中几乎并不存在，这也是很多发达国家的“再工业化”战略收效甚微的原因所在。

本文的理论机制可以用图1来进一步表述。

以上理论分析表明，由于双重效应的存在，劳动力成本的上升对于产业转出国和产业承接国的全球价值链参与度均可产生“拉升”或“压低”作用。在现实经济中，劳动力成本随时间推移而持续上升，在此过程中，产业发展的综合成本和综合收益的力量对比也在不断发生变化。同时，由于个体企业的具体成本、收益及行为选择的不确定性和易变性，因而其反映在总体层面的两种效应也未必是孤立地存在，而可能更多地表现为在不同的劳动力成本水平区间内，由成本上升导致的成本效应和生产率效应同时存在且彼此间反复交互、影响和博弈的过程，从而使总体结果呈现出复杂的非线性门槛效应。综合已有研究和历次国际产业转移的典型化事实，本文认为，对于不同产业类型和产业转移趋势国而言，全球价值链参与度受劳动力成本上升的影响效果和程度均存在差异。针对所研究的具体问题，本文提出如下假说：

假说1：劳动力成本上升对制造业部门中劳动密集型行业的全球价值链参与度影响程度最大，资本密集型行业次之，技术密集型行业受到的影响最小。

假说2：无论是产业转出国，还是产业承接国，劳动力成本对其全球价值链参与度的影响，均取决于劳动力成本上升所带来的成本效应和生产率效应之间的博弈。由于在不同时段内不同国家劳动力成本对全球价值链参与度影响的两种效应力量大小不同，劳动力成本上升对制造业行业全球价值链参与度的影响呈现出明显的门槛效应。

在接下来的部分，本文将利用门槛效应模型和投入产出模型，对新一轮国际产业转移背景下，不同国家劳动生产率对其全球价值链参与度的影响进行验证。

四、模型构建与变量选择

(一)模型构建

1. 门槛效应模型

为避免研究者的主观干扰，本文采用1999年Hansen提出的门槛模型[26]，按照数据的自身特点来划分区间，实证检验新一轮国际产业转移进程中不同制造业部门的劳动力成本对全球价值链参与度的影响。模型的基本设定(单门槛)如下(为使模型的回归结果更加明晰，对解释变量和所有控制变量均做对数处理；同时，由于研发投入数据总体存在较大缺失，因此其参数结果仅做参考，不纳入模型的最终分析)：

图1 劳动力成本、国际产业转移和全球价值链参与度三者关系

GVC_Participationit=μt+β1LABit*I(LABit≤γ)+βILABit*I(LABit>γ)+β2EMPEit+β3Kit+β4R&Dit+εit

(1)

其中，i=1，2，…，N表示不同的个体，t=1，2，…，T表示时间，GVC_Participationit和LABit分别为被解释变量(全球价值链参与度)和解释变量(劳动力成本)，EMPEit为人力资本指标，用行业雇佣员工数(千人)表示，Kit为物质资本指标，用行业名义股本(百万美元)表示，R&Dit为创新能力指标，用行业研发投入(百万美元)表示，I(·)为一个指标函数，相应条件成立时取值为1，否则取值为0。β为对应的系数向量，μit用于反映各行业部门的个体效应，εit为随机干扰项。

2.投入产出模型

设一个区域的总产出为X，最终消费为Y，直接消耗系数矩阵为A，则根据投入产出理论，它们之间的基本关系可写为：

X=(I-A)-1Y

(2)

根据刘红光等[27]，如果有两个区域1和区域2，这两个区域间的投入产出表如表1所示：

表1 两区域投入产出表

其中Aij表示j区域生产对i区域产品的直接消耗系数矩阵；AijXj表示j区域生产对i区域产品的直接消耗流量矩阵；Yij表示j区域对i区域产品的最终需求矩阵，Xi表示i区域的总产出矩阵，Vi表示i区域的增加值矩阵，则根据投入产出理论，可得出如下公式：

(3)

上式中的Xij表示j区域的最终需求引起的i区域总产出，假设存在两个时间：t和t+1，则区域1和区域2总产出的变化可表示为：

(4)

其中△Xij，表示j区域最终需求变化引起的i区域总产出变化，根据产业转移的广义含义，可以认为△Xij(i≠j)为t和t+1期间j区域向i区域的产业转移量。(由于本文以国家为研究对象，而国际投入产出表中并无进出口项，因而在分析国家之间的产业转移时无须对上式进行修正。)

(二)变量选择

本文门槛模型的因变量为制造业全球价值链参与度，自变量为劳动力成本，控制变量则选取了人力资本、物质资本和研发投入。以下将对各变量及其选取依据分别进行阐述。

针对制造业的全球价值链参与度，本文采用对外经济贸易大学全球价值链研究团队开发的UIBE GVC INDEX(WIOD2016)系统[28]进行核算。该系统以全球价值链方面具有代表性的研究为基础，利用2016年发布的包含世界上43个国家、56个部门的投入产出数据库构建而成。(1)世界投入产出数据库(WIOD)的建立，强有力地促进了国际贸易领域的全球价值链研究工作。但需要指出的是，其最新版WIOD提供的是2000—2014年世界43个主要经济体的中间品和最终品的贸易数据，以及包含社会、能源及环境领域数据的附属账户(SEA)，且目前世界各大权威数据库也都尚未发布2014年之后的投入产出数据。为此，出于数据统计口径的一致性、论证的严谨性和结论的准确性考虑，本文选取的研究时段为2000—2014年，更为关键的是，该研究时段与本文的研究重点，即二十一世纪以来中国对全球价值链的嵌入以及新一轮国际产业转移的主要发展时期相契合，从而不影响本文研究的科学性及文章主要结论的得出。依据其行业划分方式，本文选取了食品制造业等17个制造业行业，并根据模型控制变量中研发投入数据的完整性和可得性，选择其中的33国(地区)为研究对象；进而将系统中给出的各行业GVC前向参与度和后向参与度分别相加，得到各国制造行业2000—2014年间的GVC参与度数据；针对劳动力成本，本文以WIOD中的社会经济账户(SEA)子数据库项下的LAB(labour compensation)变量数据为基准，并通过OECD-ViTA数据库中的有关国家各年度汇率数据对其进行单位统一，最大限度地保证了数据的完整性。

在控制变量的选择上，考虑到全球价值链的相关理论与现实操作问题，本文将人力资本、物质资本和研发投入作为模型的控制变量。对各变量的相关说明如下:

(1)人力资本。开放经济条件下，人力资本往往成为新知识吸收、消化和利用的媒介和载体，在技术进步和经济增长过程中起到中介和门槛作用。另一方面，人力资本中的非熟练劳动力投入又将阻碍GVC参与度的提升。[29]本文选取各行业的职工人数作为衡量人力资本的指标，相关数据来源于WIOD中的社会经济账户(SEA)子数据库内的EMPE(number of employees)项目。

(2)物质资本。对于行业部门和企业而言，物质资本的积累有助于在统一管理的前提下形成规模效应，节约企业成本，同时也有助于企业及其产品的品牌建设，对于提高一国全球价值链分工地位具有显著的促进作用。[30]本文选取各行业的名义股本作为衡量物质资本的指标，相关数据来源于WIOD(2016)中的社会经济账户(SEA)子数据库内的K(nominal capital stock)项目。

(3)研发投入。一国的研发投入能极大地影响行业技术水平，从而对产业的总体结构与转型升级产生重要作用。常用的研发投入指标包括新专利申请数量、高科技企业增加值、科技工作者人数等。[31]本文选取各行业的研发经费作为衡量研发投入的指标，相关数据来源于OECD-ViTA数据库中Science,Technology and Patents主题内的Research and Development Statistics-Expenditure子项目。

五、实证过程与结果分析

(一)实证检验过程

1.国际产业转移量的确定

根据上文所述的投入产出模型，本文对相关数据进行了处理与计算，得到了各国不同行业在相邻年限间的区域转移量数据△Xij[t,t-1]，并将各年度数据进行加总，得出各国不同行业2000—2014年间的产业国际转移总量△Xij[2000,2014]。基于本文投入产出模型中所使用的概念界定和数据处理的具体过程，本文将单个行业的△Xij[2000,2014]大于零的国家判定为在第四轮国际产业转移中该行业的产业转出国，将单个行业的△Xij[2000,2014]小于零的国家判定为在第四轮国际产业转移中该行业的产业承接国。

此外，为更准确地判断异质性行业的劳动力成本对GVC参与度的影响程度，本文综合已有文献采用的划分方式，根据各行业的要素密集度不同将17个制造业行业划分为劳动密集型行业、资本密集型行业和技术密集型行业。具体的行业划分方式及不同行业的国际产业转移情况如表2所示。(2)限于篇幅，本文只列示产业转出国。

表2 制造业分行业的产业转移情况

资料来源：根据相关文献整理。

如表2所示，本文将所有研究对象分成了：劳动密集型产业转出国、劳动密集型产业转入国、资本密集型产业转出国、资本密集型产业转入国、技术密集型产业转出国、技术密集型产业转入国共六大类，并对其分别进行门槛效应检验。

2.分组门槛面板模型的参数确定

根据模型设定，首先对各变量进行总体描述性统计如表3所示。

表3 各变量描述性统计

由表3可知，除研发投入变量数据存在较大缺失(约30%)外，其余变量数据均为完全获得。具体来看，根据最小值和平均值可知，所有变量均为正值；结合变量标准差和最大值情况分析，部分变量在研究时段内的变化趋势可能较为明显，存在出现门槛的可能性。

在对数据进行初步计量分析后，本文对以上变量进行门槛面板回归，单门槛检验结果如表4所示。

表4 总体数据单门槛检验结果

由表4可知，门槛检验的结果并不显著，可见对于总体数据而言，并不存在门槛效应。因此，本文进而将研发投入数据引入，对总体数据进行面板多元线性回归检验，并在hausman检验后选择固定效应回归模型来描述数据间的参数关系，结果如表5所示。

由表5可知，除物质资本变量外，模型其余变量参数结果均通过10%显著性检验，其中人力资本变量与GVC参与度负相关，其余变量与GVC参与度均为正相关。

表5 总体数据回归结果

在首先对总体数据变量间的参数关系进行检验后，本文按照以上计量过程，对于所有变量的细分类别，即劳动密集型产业转出国、劳动密集型产业转入国、资本密集型产业转出国、资本密集型产业转入国、技术密集型产业转出国、技术密集型产业转入国共六大类项下所包含的分类数据进行检验，各类数据的门槛数及各变量参数结果如表6所示。

由表6可知，除劳动密集型产业转出国项下的劳动力成本上升对GVC参与度不存在门槛效应外，对其余五大类国家的检验结果表明均通过门槛效应检验，存在至少一个门槛，从而证明了本文假说2：劳动力成本上升对制造业行业全球价值链参与度的影响存在非线性的门槛效应。

为更直观地验证本文的假说1和假说2，现将各类国家的劳动力成本与GVC参与度的关系变化情况以对比的形式进行分类，并运用Graph软件绘制图2。

由图2中(1)显示，在当今经济全球化的总体趋势下，除劳动密集型产业转出国以外，各国产业对于全球价值链的依存度正在持续提升，且这一情况不随产业转移趋势或劳动力成本的上升而改变，亦即劳动力成本上升的成本效应无法逆转现有的参与度上升趋势而只能减缓其上升的速度。因此，当成本效应的作用较为显著时，图中产业曲线将在门槛效应的基础上表现得更为平滑。

结合(2)(3)分析可知，无论产业转出国还是产业转入国，其图中劳动密集型产业的曲线均最陡峭，且斜率最大；资本密集型产业的曲线斜率次之；技术密集型产业的曲线最平滑、斜率最小。这一分析结果验证了本文的假说1：劳动力成本上升对制造业部门中劳动密集型行业的全球价值链参与度影响程度最大，资本密集型行业次之，技术密集型行业受到的影响最小。而结合(4)(5)(6)分析可知，在新一轮国际产业转移的大背景下，除劳动密集型产业转出国所属曲线的斜率为负，即劳动力成本的上升最初即表现为成本效应，从而使得该国的产业GVC参与度下降外，其余五类国家的曲线斜率均为正，即劳动力成本的上升均在不同程度上推动了GVC参与度的上升。具体来看，对于三类异质性产业的产业转出国，其曲线第一阶段的斜率均大于第二阶段，表明在劳动力成本越过门槛值后继续上升时，由其引发的成本效应开始较为明显地显现，抵消了一部分生产率效应的影响；而就各条曲线的门槛值而言，如图可知，各异质性产业的产业转出国所属曲线的门槛值均小于其对应的产业转入国，即相对于产业转入国而言，同一产业的产业转出国对劳动力成本上升引起的综合成本上升显然更加敏感，而各类国家曲线的具体表现则由成本效应与生产率效应两者的博弈结果最终确定，从而验证了本文的假说2。

(二)实证结果分析

由于本文涉及模型和数据检验结果较多，故考虑采取分组研究方式，综合表6与图2结果，对所得劳动力成本变量的有关参数进行分析。

(1) 劳动密集型产业。对于劳动密集型产业转出国，劳动力成本上升对GVC参与度的影响表现为完全的成本效应。由于该类产业的劳动要素密集度普遍较大，因而劳动力成本的微小上升将引起产业内企业生产成本的迅速增加，进而降低产品的出口竞争力；同时，劳动力成本的提升也将加速有关国家将该产业转出本国的进程，从而进一步降低了以上国家的GVC参与度。对于劳动密集型产业承接国，劳动力成本上升对GVC参与度的影响总体表现为生产率效应，而在越过门槛值5.471后，其成本效应开始较为明显地显现。由于产业承接国的目的主要在于引入并大力发展该产业，从而在劳动力成本上升时将投入大量资本和技术要素对劳动力进行替代，进而有效提高劳动生产率，促进该产业的转型升级；随着劳动力成本的持续增长，该产业的生产成本进一步增加，在一定程度上削弱了原有的产业竞争力提升效果，但从整体来看，有关国家的劳动力成本上升对该产业GVC参与度的影响仍表现为促进作用。

图2 劳动力成本与GVC参与度的分类门槛效应图示

(2) 资本密集型产业。对于资本密集型产业转出国，在劳动力成本处于较低水平时，由于该产业特有的要素密集特征，企业将利用低成本优势迅速扩大生产，在短时间内形成规模效应，从而有效提高劳动生产率和产品竞争力；而在越过门槛值0.707后，劳动力成本的持续上升将对企业的经营动力和该产业的生产效率增长产生巨大影响，使得其GVC参与度的提升速率明显下降。对于资本密集型产业承接国，劳动力成本的上升对GVC参与度的影响效果存在三个阶段。其中，第一阶段主要表现为生产率效应，即劳动力成本的上升在不影响资本密集型企业在生产中形成规模效应的前提下，通过促进对于劳动力要素的替代以实现产业升级等途径，有效地提升了产业的出口竞争力；当劳动力成本的对应数值超过3.144后，成本效应开始显现，从而使得产业的竞争力增速减缓；当越过第二个门槛值7.739后，劳动力成本上升的影响最终再次表现为生产率效应，这一时期对产业GVC参与度的促进程度有所回升，但仍小于第一阶段。

(3) 技术密集型产业。对于技术密集型产业转出国，当劳动力成本的对应值低于1.705时，其对GVC参与度的影响表现为生产率效应，即劳动力成本的上升推动了该国产业的转型升级，因而促进了GVC参与度的提升；当劳动力成本继续上升时，由于成本效应的显现，使得GVC参与度的上升趋势有所减缓，但总体来看仍表现为促进作用。对于技术密集型产业承接国，劳动力成本上升对GVC参与度的影响表现为完全的生产率效应。由于以高新技术行业为主体的技术密集型产业的知识垄断特性，决定了该产业内的高端劳动力普遍要求更高的回报率。因此，当越过门槛值7.755后，曲线中劳动力成本的进一步上升意味着该产业内劳动力整体水平的优化以及企业研发创新能力的提升均进行到一个新的阶段，从而更有利于提高产业的出口竞争力，对于GVC参与度的提升效应较前一阶段也更为显著。这一观点同样可以解释资本密集型产业转入国所属曲线的第三阶段特征。

(三)对实证结果的进一步探讨

根据以上结论，我们已可在宏观层面上基本窥得世界各国制造业部门在新一轮国际产业转移背景下依托劳动力成本要素攀升全球价值链进程的全貌。需要注意的是，自2015年以来，尽管经济全球化的发展大势未出现颠覆性变革，但国际经贸发展的具体格局则发生了较大变化，而在变与不变之间，上述研究结论又会否产生偏移。对此，我们以中国在两次国际产业转移周期内的发展历程为例进一步阐述。

作为第三轮国际产业转移中的主要承接国之一，中国承接国际产业转移类型经历了由劳动密集型向资本密集型、技术密集型产业的过渡。初期，中国具备极为低廉的劳动力价格和广阔的消费市场，这吸引了众多国外企业将劳动密集型产业转入中国市场[32]，而此时劳动力成本的小幅上升更多显现为生产率效应，带动其他要素与之配合。同时，得益于改革开放以来中国提倡的“科技是第一生产力”以及“引进来”等重大战略的支持，国内企业和相关部门对于新产业和资金的引入无不抱着鼓励和积极学习的态度，在此后的实践过程中通过“干中学”等方式迅速发展了本国产业[33]，其承接的产业类型逐渐向资本密集型和技术密集型过渡。借助改革开放后快速的工业化进程，中国逐渐具备了相对完整的工业体系和发展环境，并成为全球唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家，也进一步优化了各项生产配套设施，从而推动了产业发展综合成本的有效降低。而正是由于工业化的扎实推进，中国形成了强大的供应链效率和相对适宜的综合成本，这使中国在作为资本密集型产业和技术密集型产业承接国的阶段，劳动力成本的上升在未达到成本效应完全显现的门槛之前，更多地表现为生产率效应，劳动力成本上升所引起的综合成本上升并未超过产业转出国在中国所获综合效益，中国全球制造工厂的地位也未有变。

在新一轮国际产业转移背景之下，中国劳动力成本进一步提升，中国已不仅是产业转移的承接国，产业转出迹象也愈发显著，特别是“一带一路”国际合作进入深水区以来，中国面向沿线国家的产业转移步伐明显加快，其中新签对外承包工程合同额从2015年的926.4亿美元迅速增加至2019年的1 548.9亿美元，上涨约67%；与此同时，近六年来，伴随着英国正式脱欧、美国退出TPP与NAFTA等区域性协定、以及单边主义和贸易保护主义等各种“逆全球化”举措和思潮的盛行，一些发达国家欲利用东南亚国家的低成本优势摆脱对中国供应链的依赖，以上情况均使中国不得不考虑未来如何应对产业转出。从短期来看，劳动密集型产业受劳动力成本提升的影响较大，完全成本效应使劳动密集型产业首先面临转出风险，但转不转得出，还要看产业承接国是否可以通过产业转入引起劳动成本小幅上升所带来的生产率效应来实现综合成本的下降，即在成本效应完全显现之前实现供应链完善和生产效率提升。从当前情况来看，其他国家或地区大规模承接制造业的现象不太可能出现，因为上述中国供应链效率和产业发展环境，是全球其他国家所无法比拟的。这与当前“中国向东盟国家转移的，通常是供应链需求较低、人工成本占比较高的某些环节”的事实相符；但从长期来看，作为未来产业转出国，中国应当谨慎面对劳动力成本的上升，在产业竞争优势转型期，使劳动力成本上升所带来的生产率效应顺利发挥，保持在劳动力成本上升主要呈现生产率效应的门槛值内，否则就会面临“竞争优势断档”风险，成本效应进一步显现，这不利于全球价值链参与度的提升。

综上所述，理论依据与现实特征均表明，在2015年后至今六年间，国际经济形势虽发生较大变化但仍处于第四轮国际产业转移周期之内，且劳动力成本上升与经济全球化发展的总体趋势并未改变。因而正如前文理论机制所述，对于中国乃至世界各国而言，此前以包括劳动力成本要素在内的综合成本为引领，为自身制造业的全球化发展谋篇布局的基本思路依然适用；而在具体实施层面，各国可基于上述劳动力成本对全球价值链参与度的基本影响趋势，利用最新数据对二者间的实际参数关系进行更细致的甄别。

六、结论与启示

(一)研究结论

通过对已有数据的实证分析和对相应假说的检验，本文所得的结论对于描述和分析各国产业的GVC参与度受劳动力成本影响的程度和趋势具有一定的参考作用。

对于劳动密集型产业而言，劳动力成本上升对产业转出国GVC参与度的影响表现为完全的成本效应，即随着劳动力成本的上升，GVC参与度随之持续下降。而劳动力成本上升对产业承接国GVC参与度的影响则以5.471为界分为两个阶段，在前一阶段，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.319%；对于后一阶段，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.274%，总体影响表现为生产率效应。

对于资本密集型产业而言，劳动力成本上升对产业转出国GVC参与度的影响以0.707为界分为两个阶段，在前一阶段，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升7.793%；对于后一阶段，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.093%，其前期的生产率效应和后期的成本效应表现均较为明显。而劳动力成本上升对产业承接国GVC参与度的影响则以3.144和7.739为界分为三个阶段。其中，在劳动力成本指标对应值小于3.144时，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.241%；在劳动力成本指标对应值位于3.144和7.739之间时，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.090%；劳动力成本指标对应值大于7.739时，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.113%，总体影响表现为生产率效应。

对于技术密集型产业而言，劳动力成本上升对产业转出国GVC参与度的影响以1.705为界分为两个阶段，在前一阶段，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.183%；对于后一阶段，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.071%，总体影响表现为成本效应。而劳动力成本上升对产业承接国GVC参与度的影响则以7.755为界分为两个阶段，在前一阶段，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.036%；对于后一阶段，劳动力成本每上升1%，对应行业的GVC参与度即上升0.070%，从而表现为完全的生产率效应。

总体来看，以上结论共同验证了本文理论机制部分提出的两项假说。此外，对人力资本、物质资本和研发投入三类控制变量的综合实证结果表明，人力资本对GVC参与度存在负向影响，而物质资本和研发投入则对GVC参与度产生正向影响。其中，人力资本的投入量每增加1%，对应行业的GVC参与度即下降0.192%；物质资本的投入量每增加1%，对应行业的GVC参与度即上升0.019%；研发投入的投入量每增加1%，对应行业的GVC参与度即上升0.041%，从而基本符合前文变量选择对应部分的分析结论。

(二)主要启示

在以上结论基础上，本文针对各异质性产业的发展规划以及中国自身产业的转型升级问题进行针对性思考，得到如下启示：

1.将各产业的劳动力成本控制在对GVC参与度促进效率最高的区间内。根据本文的检验结果，不同产业和国家对于劳动力成本变化的反应程度有所差异。因此，出于边际理论和产业现实成本因素的考量，各国应对其相关产业内部的劳动力成本加以调控，在不影响其他生产要素发挥作用的前提下，尽可能使其处于对产业GVC参与度提升最有利的区间内。具体来看，对于技术密集型产业承接国，有关部门应制定政策，采取对企业减少征税或进行财政补贴等相关措施，着力提升该产业的劳动力薪资待遇，使产业内部尽快完成对高端人才的引进和对部分劳动力的替代；而对于其他产业和国家而言，低成本更有利于产业竞争力的提升，因此政府应从市场层面强化监管，对产业劳动力进行合理调控，尽量避免过高的劳动力成本影响企业的生产积极性；相关企业则可通过对员工进行培训等方式提高劳动生产率，同时加强企业管理、优化生产结构，从而有效提升整体产业的出口竞争力。

2.在强调人力资本的同时，加快资本和熟练劳动力对非熟练劳动力的替代进程，并加大研发投入。本文对控制变量的实证结果表明，产业资本和研发投入的提升不仅有利于提高企业的生产效率，还有助于产业的整体优化升级。因此，有关部门应采取降低企业贷款门槛、加快引进外资等方式，有效提升物质资本要素的可获得性，以辅助制造业企业的结构优化进程。同时，企业自身也应与国家和社会一道，通过引进高端人才、积极鼓励创新等措施，加大研发投入占部门总支出的比例，着力提升制造业领域的技术含量和研发创新能力，向全球价值链的高端环节攀升。此外，各类经济主体还应通过加强对劳动力的教育和培训力度促进劳动力群体素质的提升，从而更好地服务于现代化产业经济转型升级的要求。

3.对于中国国内产业，应有针对性地关注和调整劳动力成本，使其适应本国的经济发展现状和未来规划。作为本文研究的出发点和落脚点，中国自身的产业发展趋势一直是本文关注的重点。在三类异质性产业中，中国在过去的十五年中均呈现出产业转出迹象，结合实证曲线的变化情况分析可知，在各产业的实际生产经营中，应控制劳动力成本不超过对应的门槛值，以实现对GVC参与度的促进效应最大化。同时，为应对当前劳动力成本的进一步提升，应主动加快其他要素对劳动要素的替代进程，培养新的竞争优势，使劳动力成本上升倒逼国内产业转移升级，从而在有力抵御成本效应之余，助力中国向全球价值链的高端攀升进程。2020年5月，面对国内改革进入攻坚期和全球经济受疫情影响显著下滑的双重考验，习近平总书记提出应逐步形成“以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进”的新发展格局，以此为中国下一阶段制造业产业的逆势增长指明了方向。在这一重大战略部署引领下，中国国内各省区市应结合自身优势与特色，积极探索适合本区域现有产业分布和未来转型升级方向的劳动力成本控制区间。通过对中国各类异质性制造业产业内部的各细分行业进行分别考察，同时有针对性地考虑其他主要经济因素的影响，从而在因地制宜的基础上确定各制造业行业在不同的经济和区位条件下最适宜的劳动力成本，以便更好地服务于未来双循环格局下的制造业产业区位分布和高质量发展要求。

进一步来看，对于多数制造产业和生产环节而言，在新一轮国际产业转移中，综合成本正逐渐取代劳动力成本要素成为影响产业转移方向和全球价值链参与度的决定性因素；而劳动力成本的变化只能在该国产业的原有转移趋势基础上施加一定影响，却不能改变甚至逆转该趋势。因此，从中国产业的长远发展来看，中国制造的优势不应当仅仅体现在低劳动力成本上，而是体现在完整的产业门类、强大的综合配套能力和技术创新能力上。而部分人工成本和税负较高，且上游产业链个数较少的行业，如皮革制品、纺织服装和木材加工等劳动密集型产业或生产工序向劳动力成本更低的东南亚国家转移，在某种程度上则是产业发展的基本规律。但由于东南亚国家的基础设施水平、工作效率及社会稳定性等条件均不及中国，同时在水电成本、用地成本、融资成本等投资成本上中国要低于大多数东盟国家，因而从总体来看，在较长时期内将不会出现国外产业和企业大量从中国转出的情况。目前，中国完整的工业体系所具备的较高生产效率和由此带来的低成本优势已在此次疫情中得到了深刻体现，这不仅是中国全球价值链参与度提升的重要源泉，更是进一步升级产业所必需的基础和动力。“世界工厂”的桂冠不应成为中国制造前进的终点，在为国内生产供应链所表现出的效率和韧性感到欣慰的同时，我们更应时刻警惕竞争优势断档风险，通过多方举措改善现有优势、巩固新生优势，加快推进国内工业设施环境的进一步改善和全产业的转型升级，在实现自身从“制造大国”向“制造强国”转变的同时，持续推动全球价值链的良性竞争和重构。