劳动成本与进口中间产品质量——来自多国产品—行业层面的证据，本文主要内容关键词为：多国论文,层面论文,证据论文,产品质量论文,成本论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
工资上涨是人口红利不断消失的大势所趋，也是劳动者分享人类社会进步成果的必然要求，更是刺激经济进一步增长的内在要求。①[1]目前有关工资上涨对制造业影响的研究，至少有以下三个方面。第一是工资上涨与劳动生产率。斯旺米（Swamy）基于营养效率工资模型，应用印度农村工人的数据证实，工资上涨有助于增加工人所摄入的卡路里量，进而提高劳动生产率。[2]费吉尔和科雷勒科特（Vergeer and Kleinknecht）利用1960—2004年间19个OECD国家的面板数据揭示，真实工资增长1%将会促使劳动生产率增长0.28%～0.39%。[3]李平等人、张庆昌和李平采用我国省际面板数据发现，工资上涨在提升劳动生产率的同时，还存在“门槛效应”。[4][5]第二是工资上涨与竞争力。贺聪等人采用我国2000—2006年制造业数据与主要贸易伙伴数据的对比发现，我国劳动生产率较其他国家仍具竞争力，提高劳动者工资及其素质是继续保持竞争优势的关键。[6]刘厚俊和王丹利利用1999—2008年中国31个省市面板数据证实，劳动生产率提高所带来的工资上涨未曾降低我国的比较优势。[7]第三是工资上涨与全要素生产率。庄和徐（Zhuang and Xu），弗莱舍和王（Fleisher and Wang）分别用中国不同规模企业数据证实，工资上涨对于全要素生产率具有明显的促进效应。[8][9]
以上研究暗含了一个重要的微观机制，即企业生产要素选择机制。面对劳动工资上涨，企业所能控制的是其生产要素组合，即减少劳动，增加资本与其他生产要素投入。随着经济全球化的逐步推进，当前全球制造业一大特点就是全球产品链的日益细化，最终产品的生产越加依赖于不同价值链环节的中间产品。因此，高德伯格等人（Goldberget al.）将中间产品视为与资本、技术同等重要的生产要素，并且就其性质来说，中间产品还暗含着技术。[10]因此，在最终产品的生产中，中间产品不可或缺。
有研究还揭示，最终产品的生产过程容易失败，并且失败的概率取决于中间产品质量。那些全要素生产率高，能支付高工资的企业，因其生产过程失败的机会成本较高，需要更高质量的中间产品。[11]范等人（Fan et al.）认为企业生产率的增加或者进口关税的下降有助于其进口更高质量的投入品，进而生产出更高质量的最终产品。[12]不仅如此，中间产品质量与劳动者素质还存在互补关系。若将劳动生产率视为劳动者素质的代理变量，则可看出中间产品质量与劳动者素质间的互补关系。[13]企业采用高质量的中间产品，迫使工人提升其素质，提升的工人素质更能吸收高质量中间产品所隐藏的技术。[14]
从逻辑上来看，中间产品包含本国中间产品和进口中间产品。而全球制造业国际分工日益细化的特点给予了简化的可能，即中间产品贸易占总进口额比重的迅速提升。据有关数据计算，目前全球进出口贸易中，中间产品占了将近一半（2010年为48.56%），并且这些特点在中国、墨西哥等发展中国家表现尤其明显，进口中间产品占总进口额比重都在六成以上，韩国、德国、新加坡、日本等发达国家占比也在五成以上。②此外，国际市场上高质量中间产品相对国内价格也较便宜。[15]因此，在考察劳动成本与中间产品质量之间的关系时，可暂时忽略本国中间产品。
本文主旨就在于动态考察劳动成本与进口中间产品质量之间的上述内在关系。具体分两步进行，第一步是借助非位似偏好构建最终产品生产商对进口中间产品的需求函数及其CES生产函数，在市场出清条件下导出劳动成本与进口中间产品质量之间关系的理论与实证命题。第二步是采用38个国家或地区的产品—行业层面数据进行实证检验。
二、理论模型
（一）生产技术
假设“全世界”由S个国家组成，这里只关注某一个进口国或地区i，该国最终产品生产商面对垄断竞争市场，从S-1个贸易伙伴国进口N种不同质量的中间产品，再与本国工人结合进行生产。劳动市场为完全竞争市场。
在上述假定下，可在贝克等人（Bekkers et al.）模型基础上，将进口国或地区i生产最终产品的技术简化为：[11]
式（1）～式（3）中，i与j分别为进口国或地区i和出口国或地区j，m表示第m种中间产品，
分别为出口国或地区i生产最终产品的产出、中间产品总投入量（亦即总需求量）和劳动力，N为进口中间产品数量。
分别表示进口国或地区i从出口国或地区j进口的第m种中间产品的数量和质量，这是与贝克等人的最大不同，即进口国或地区最终产品生产商对其进口中间产品质量存在非位似需求偏好。[11][16][17][18]σ为不同中间产品之间的替代弹性，且σ＞1。ρ为中间产品与劳动之间的替代弹性，且0＜ρ＜1，表明企业在生产最终产品时需采用有效劳动力和进口的中间产品进行生产。ξ是产品质量对TFP的重要程度，且ξ＞0。与费雷拉和特雷霍斯（Ferreira and Trejos）的劳动投入要素设置类似，TFP×
为进口国或地区i生产最终产品所需要的有效劳动力。
（二）中间产品需求量与价格
在进口国或地区i对进口中间产品总需求量与第j（j=1，2，3，…，S-1）国中间产品总出口量市场出清情形下，最终产品生产商对第m种中间产品最佳需求量，可以在既定中间产品需求的基础上，通过最小化中间产品总支出求得。则最终产品生产商对第i种中间产品最佳需求量为：
式（4）表明，在中间产品价格指数与市场价格给定的情形下，中间产品需求与其质量正相关，质量越高，需求也越大。
按照D-S模型推导思路，假设将第m种中间产品从出口国或地区j运输到进口国或地区i需要
单位贸易成本，则生产最终产品的厂商从出口国或地区j进口第m种中间产品的CIF价格为：
式（5）中，
是国家特定参数且＞0，体现生产率对产品质量的重要性，越大，表明生产率高的劳动者所生产出来的产品质量也越高。式（5）右边第四项为第j国的劳动工资。式（5）表明，在其他情形给定的情形下，高质量中间产品价格也越高。
（三）进口中间产品质量
同样，可以在给定最终产品生产量的前提下，通过最小化最终产品生产商的生产成本以求得进口中间产品质量，则进口中间产品质量为式（6）：③
记C为式（6）右边第一项，当N保持不变时，C为常数，
为进口国或地区i的劳动工资。式（6）刻画了劳动工资与进口中间产品质量之间的关系。进一步地，在σ＞1，ξ＞0的情形下：
若σ＞ψ（ψ-1），高劳动工资因而高劳动成本会刺激厂商调整生产要素组合，增加高质量进口中间产品投入，即下属命题成立：进口国或地区劳动工资对该国所进口中间产品质量具有正效应。
若σ＜ψ（ψ-1），在劳动成本较高压力下，厂商减少高质量进口中间产品的投入，即下属命题成立：进口国或地区劳动工资对该国所进口中间产品质量具有负效应。
以上命题需要实证检验。
三、计量模型、数据与变量说明
（一）计量模型设定
为避免解释变量与控制变量、误差项潜在的相关性而带来的内生性估计偏差，笔者将解释变量滞后一期进行处理。此外，因进口固定成本的存在，生产率较高且能支付高工资的企业会进口高质量中间产品。[20]这就意味着，劳动成本与进口中间产品质量间可能存在潜在的非线性关系。再结合式（6），可以得到基准计量模型式（7）：
现实情形中，中间产品质量除了受劳动工资影响外，还受贸易伙伴间地理距离、与贸易伙伴是否接壤、是否具有共同官方语言、贸易伙伴是否内陆，经济自由化等贸易成本的影响。有研究证明，贸易伙伴间地理距离对产品质量有显著影响。[21]哈拉克（Hallak）认为地理接壤、内陆、共同官方语言等对产品质量也有显著影响。[16]钱学锋和熊平将贸易成本分为贸易伙伴间的地理距离与经济自由化水平。[22]结合哈拉克与钱学锋和熊平的设定，假设贸易成本是地理距离、经济自由化水平以及一系列虚拟变量的线性对数关系，即：
将式（8）代入式（7），可得出如下计量模型：
（二）数据说明
产品数据来源于CEPII-BACI国际贸易数据库，该数据库涵盖了1995—2010年期间，200多个国家、5000种按hs92标准分类的六位数产品的相互进出口额与数量。[23]为减少BACI统计误差对产品质量测度产生的影响，选取两国之间贸易量大于1吨或者贸易额大于一万美元（1989年美元计算）的相互进出口数据。贸易伙伴间的地理距离以及虚拟变量
数据来源于CEPII的Gravity Dataset和GeoDist。各国劳动工资数据来源于WIOD数据库之Socio-Economic Accounts子数据库。按照EUKLEMS数据库标准，选取EU KLEMS行业代码为20～28的制造业中间产品作为分析对象。[24]不同数据库产品分类标准不一，先将EU KLEMS代码为20～28的行业代码转化为ISIC Rev3分类标准代码，再将ISIC Rev3分类标准代码与BACI的hs6_92产品代码相对应，取得样本产品代码。在EUKLEMS中，对于行业代码为21，22，27，28的劳动工资数据，分别以21t22与27t28的劳动工资予以代理。
鉴于暂时难以分离出BACI中BLX（比利时—卢森堡经济联盟）中两个国家数据，暂且删除这两个国家，选取25个欧盟国家以及其他13个国家或地区，9个中间产品行业总共4916326个观察值数据进行以下的实证。⑤
（三）变量说明及统计性描述
1.被解释变量。采用芬斯特和罗马利斯（Feenstra and Romalis）的GEKS方法，借鉴哈拉克（Hallak）的思路构造中间产品GEKS价格指数，代理中间产品质量，以
进入计量模型。⑥[16][18][21][25][26]
2.解释变量。将中间产品行业人均劳动报酬作为劳动工资的代理变量，并将其转化为美元现价并滞后一期，以
形式进入计量模型。
3.其他控制变量。（1）地理距离。以38个国家在the World Gazetteer网站所提供的所有城市人口占全国总人口比重加权处理的地理距离作为地理距离的代理变量，以
形式进入计量模型。⑦[27]（2）经济自由化水平。借鉴钱学锋和熊平[22]经济自由化水平指标设定，考察37个贸易伙伴相对于进口国或地区经济自由化水平对进口中间产品质量的影响，以
形式进入模型。（3）与哈拉克[16]类似，控制地理接壤（CONTIG）、内陆（LANDL）、接壤（CONTIG）、共同官方语言（COMLA）等虚拟变量对中间产品质量的影响，即控制出口国或地区固定效应。
此外，为了控制不同国家对不同行业产品单位价值的测度差别，借鉴凯莱赫（Kelleher）的方法，采取hs92六位码中间产品进行处理，即控制出口国或地区—进口国或地区—产品固定效应（
）。[28]为了控制贸易伙伴国中间产品供给层面的特征，生成了国家类别虚拟变量（CATEG）。为控制年份冲击的影响，生成了年份虚拟变量（YEAR）。为控制所处大洲的影响，还生成所处大洲虚拟变量（CONTIN）。
在各变量的具体说明后，笔者还对各主要变量进行了统计性描述，具体见表1。
四、计量结果与分析
（一）相关性分析
在进行回归之前，先给出了各主要变量的Spearman相关系数矩阵，以判断各主要变量之间是否存在多重共线性问题。表2显示，除了地理距离与地理接壤的系数为-0.4161外，其余各解释变量之间的相关系数都在0.31以下，并且都在1%的显著性水平上显著，说明各主要变量之间并不存在严重的多重共线性问题。
（二）基本估计结果
鉴于出口国或地区—进口国或地区—产品固定效应的高维性以及计算机内存的有限性，难以直接在OLS回归分析中直接加入出口国或地区—进口国或地区—产品固定效应虚拟变量，可采用areg命令进行参数估计，areg的最大优点是能在有限的内存条件下有效估计含有大量虚拟变量集的回归模型，并且还可以给出正确的标准误。
表3给出了总样本估计结果。第一列在控制出口国或地区—进口国或地区—产品固定效应的基础上检验了劳动工资与进口中间产品质量之间的关系；第二列在第一列的基础上控制了年度冲击、所处大洲、国家类别；第三列在第二列的基础上控制哈拉克[16]中的地理距离、接壤、内陆、共同官方语言；第四列进一步控制贸易伙伴相对于进口国或地区的经济自由化水平。第（1）列到（4）列的估计结果揭示：在依次加入前述不同控制变量之后，二次项工资的影响始终显著为正，说明工资与进口中间产品质量之间确实存在“U型”关系，且第（4）列回归结果显示，这种“U型”关系主要体现在右半部分（亦即上升部分），即劳动工资上涨对进口中间产品质量确有显著的正向效应，理论命题得证。
此外，贸易伙伴间的地理距离系数显著为正，说明贸易伙伴间的地理距离越大，进口的中间产品质量越高，这就意味着进口国或地区可从距离较远的贸易伙伴国进口高质量中间产品，这个结论与已有文献相符。[17][25]出口国或地区是内陆国相对于非内陆国，出口的中间产品质量较高，也就意味着进口国或地区还可从内陆国家进口高质量中间产品。地理接壤和共同官方语言的系数显著为负，这说明两国地理接壤和具有共同官方语言不利于进口高质量中间产品。这也就意味着进口国可从除本国语言之外的国家进口所需质量的中间产品。贸易伙伴相对于进口国或地区的经济自由化水平的系数显著为正，说明经济自由化水平高的贸易伙伴出口的是高质量中间产品。
（三）稳健性检验
为了检验以上估计结果的稳健性，我们将样本国家按是否是发达国家、欧盟成员、OECD成员标准划分为发达国家与发展中国家、欧盟成员与非欧盟成员、OECD成员和非OECD成员等六个样本，然后再对劳动成本前10名国家的实证结果进行对比分析，见下页表4。
从表4可以看出，在六个样本中，工资的二次项始终在1%的显著性水平下为正，一次项显著为负，表明劳动工资与进口中间产品质量间的确存在“U型”非线性关系。结合六个样本的平均工资进行考察发现，六个样本的平均工资皆处于“U型”曲线右端，即上升阶段，从而进一步验证了前述理论命题，并且结果非常稳健。但是否有共同官方语言呈现出不一样的结果。对于非欧盟成员来说，共同官方语言有助于从其他非欧盟成员进口高质量中间产品。其余变量与表3结果相似。
进一步，笔者选取1995—2009年间劳动成本前10位的国家样本检验理论命题的稳健性，结果如表5所示。表5显示，劳动成本与进口中间产品质量之间的确存在“U型”关系，并且各国年均以及近年来的劳动成本显示，各国皆处于“U型”曲线上升阶段，进一步证实了表3与表4结果的稳健性。
进一步考察中国与印度，这两个人口总和超过25亿人的发展中国家，在过去30年都取得了令人瞩目的经济成就：中国人均GDP年均增长速度在10.3%以上，而印度也在6.7%以上。按照比较优势理论，中印两国因存在劳动力比较优势，应该生产劳动密集型产品参与国际分工。但是随着人口红利的逐步消失，这种比较优势是否能继续成为两国参与国际分工的内在动因则值得探讨。前已述，面对劳动成本大幅上涨，在其他因素一定情形下，高生产率企业倾向于进口高质量中间产品，以保持原有国际市场竞争力。具体到现实，如图1所示，在劳动成本方面，中印两国人均劳动工资分别由1995年的1171美元，771美元上升到2009年的3760美元，2263美元，年均涨幅为8.1%和7.4%。虽然印度进口中间产品占总进口产品总额比重低于中国，但是印度所进口中间产品质量较中国更高。这也就意味着中国依赖于进口中间产品的数量，印度则依赖的是进口中间产品的质量。此外，从表5中的中国与印度回归结果可以看出，两国劳动成本与进口中间产品质量间的确存在显著“U型”非线性关系。图2显示，中印两国都处于“U型”的上升阶段，亦即两国都存在劳动成本正向影响进口中间产品质量的事实。
进一步考察“入世”影响，印度自从1995年加入世界贸易组织，进口中间产品质量在2003年之前都稳定在0.7左右，之后则呈上升趋势，并稳定在0.9左右。而中国在2001年加入世界贸易组织之前，进口中间产品质量相对较低，之后则稳步上涨到0.86左右。这就意味着中国要缓解劳动成本上涨压力，还需进一步利用世界贸易组织规则，加大对外开放进程，进口高质量的中间产品。
五、结论与政策启示
笔者在垄断竞争框架内引入非位似中间产品需求函数和CES最终产品生产函数，构建了内生化中间产品质量模型，以刻画劳动工资因而劳动成本与进口中间产品质量之间的关系，并导出了实证命题。理论模型推断，劳动工资与进口中间产品质量间存在“U型”关系，即在某一个临界值之前，劳动工资作为一种成本将会促使企业减少高质量中间产品的进口，临界值之后，高劳动工资则会迫使企业调整生产要素组合，增加高质量中间产品的进口以匹配高工资（亦即高素质）劳动者。同时，采用CEPI-BACI数据库1995—2009年38国的hs92标准分类的六分位数制造业中间产品进出口贸易数据与WIOD数据进行了实证检验。结果发现，劳动成本与进口中间产品质量之间的确存在“U型”非线性关系，并且当前处于“U型”曲线上升阶段，即在高的劳动成本压力下，生产率高的企业倾向于进口高质量中间产品以匹配高素质劳动者，进而缓解劳动成本上涨压力。即使加入不同控制变量，控制不同固定效应，并考虑不同子样本情形，这一结果仍然稳健。
这一结论的政策含义主要在于：加工贸易企业进口高质量中间产品以提高生产率，缓解劳动成本上涨压力势在必行。对于中国来说，劳动资源存在劳动成本渐涨与劳动效率下降的特点，提高劳动者素质，以劳动效率提升的动力来消除劳动成本上升的压力则显得尤其必要。[29]为此，政府应该为产业工人营造提升其知识与技能的外部环境，在人才培养机制上兼顾技能教育与理论教育，形成以高级技工为主的产业工人队伍。同时，实施科学的收入分配政策，为产业工人提升自身素质提供坚强的收入保障。与印度的对比可知，中国还需要有效利用世界贸易组织规则，进一步加大对外开放进程，从国外进口高质量的中间产品以匹配素质提升的劳动者，进而在保持劳动素质优势的同时，缓解劳动成本上涨压力。
感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。
①国际劳工组织在“Global Wage Report 2012/13:Wages and Equitable Growth”中指出，劳动生产率增长超过工资增长的事实在多个国家显现，即工资与劳动生产率之间的联系被打破。[1]为此，提高劳动工资则成为刺激经济进一步增长的内在要求。
②数据来源于BACI国际贸易数据库，此处计算的是2010年的贸易额。
③参考贝克等人的设定，假设不同国家的中间产品出口商具有相同的产品质量转化为TFP的转换水平，即=ψ，这种假设并不会改变核心变量对中间产品质量的影响趋势。[11]
④实际为人均工资，下同。
⑤25个欧盟成员国分别为：奥地利、保加利亚、塞浦路斯、捷克、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、爱尔兰、意大利、拉脱维亚、立陶宛、马耳他、荷兰、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、英国；其余13个国家或地区分别为：澳大利亚、巴西、加拿大、中国、印度、印度尼西亚、日本、韩国、俄罗斯、墨西哥、中国台湾地区、土耳其、美国。
⑥关于产品质量的测度，至少有以下三种：一是产品单价，如汉莫斯和斯巴（Hummels and Skiba）,巴斯托斯和席尔瓦（Bastos and Silva）等。[21][25]二是双边Fisher加权价格指数，如哈拉克。[6]三是哈拉克基础上延伸的加权收入质量指数，如辽。[26]第三种加权收入质量指数虽然能克服单价代理质量诸如误差项与单价变量相关等计量问题，但是，辽仅采用了德、日、韩、瑞典、美、英等六国汽车行业的数据进行了实证，并未扩大样本量进行稳健性分析，其推广性有限。
⑦人口数据来源于：http://www.world-gazetteer.com/，有关加权距离的详细说明参见：T.Mayer,S.Zignago.Notes on CEPII's Distances Measures（GeoDist）[EB/OL].2013-06-14。http://www.cepii.fr/PDF_PUB/wp/2011/wp2011-25.pdf,[27]