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垂直专业化_成本优势与产业竞争力

总26卷第5期兰州商学院学报

Vol.26No.5

2010年10月Journal of Lanzhou Commercial College Oct．，欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟

2010

垂直专业化、成本优势与产业竞争力

●

王

昆

（中南财经政法大学经济学院，湖北武汉430060）

摘

要：本文采用OECD 最新版本的投入产出数据库和双边贸易数据库，借鉴Hummels 等人建立的垂直专业化

分工测度方法，对中国垂直专业化程度、成本优势与产业竞争力进行估算并建立关于三者的计量模型。结果发现：不同类型产业的垂直专业化对产业竞争力的影响不同。虽然参与垂直专业化可以提升中国全员劳动生产率，但从整体上看，中国劳动密集型产业的产业竞争力在不断下降，而技术密集型产业的竞争力得到了一定提升，低成本优势虽然有助于提升产业竞争力，但其影响较弱，不能有效地转化为竞争优势。因此，依靠低成本优势来获取产业竞争力的做法是不可取的。

关键词：垂直专业化；成本优势；产业竞争力；投入产出表

中图分类号：F752文献标识码：A 文章编号：1004-

5465（2010）05-072-08Vertical Specialization 、Cost Advantage and the

Competitiveness of Chinese Industry

WANG

Kun

（Economics School ，Zhongnan University of Economics and Law ，Wuhan 430060，China ）Abstract ：This paper uses the newest edition of input －output databases and the BTD databases offered by the OECD ，and calculates the VSS of China ’s industries 、Cost Advantage and the competitiveness of chinese industry ，based on the calculation method of vertical specialization share by Hummels etc．We find there are different effects on industrial competitiveness between the vertical specialization and differ-ent types of industries．Although vertical specialization can enhance China ’s labor productivity ，on the whole ，the competitiveness of China ’s labor －intensive industries is decling ，while the competitiveness of technology －intensive industries is enhancing．Although the low －cost advantages can improve the indus-trial competitiveness ，the effect is weak ，it can not be effectively translated into competitive advantage．Therefore ，it is unadvisible to upgrade the competitiveness of chinese industry by lowing the labor cost．Key words ：vertical specialization ；Cost Advantage ；industrial －competitiveness ；input －output table

一、引言

垂直专业化分工是指同一产品的不同生产阶

段的国际分工，反映的是不同国家或企业在同一产品价值增值链上的垂直关系，只是由于各国比

—

27—*

收稿日期：2010－08－13

基金项目：2007年湖北省教育厅人文社科教育项目“加工贸易转型升级问题研究———基于产业链贸易与产业集群理论”

。作者简介：王昆（1983—），男，河南开封人，博士研究生，研究方向：国际贸易。

较优势、技术水平以及企业竞争力等因素的不同，导致在价值增值链中所处的位置和地位有所不同，因此也有人称之为“分割价值链生产”。在这种新型垂直专业化分工的发展要求下，中国主要是依靠低成本优势来承接发达国家转移或外包的劳动密集型产业或工序，这一方面使得我国参与垂直专业化分工的水平不断提升，出口量迅猛增长，另一方面，劳动力成本也随着经济增长而不断提升。那么，中国在垂直专业化分工中所处的地位到底是如何的呢？其成本优势的变化对产业竞争力的影响到底是怎样的呢？依靠成本优势提升产业竞争力的做法到底是否有效呢？技术水平高低不同的产业间是否存在着差异和共性呢？这些问题都非常值得作理论与经验上的探讨。

综观有关垂直专业化的研究，主要集中在三个方面：一是对垂直专业化分工进行理论上的探讨和梳理，包括分工的基础以及决定因素，尽管研究框架或方法有所不同，但普遍认为比较优势、规模经济是垂直专业化分工的重要基础，而运输成本、关税以及交易成本的下降则是垂直分工产生的重要因素（卢锋，2004）；二是对垂直专业化分工度量方法的研究。相对比较完善的计算方法是VS指标及VS份额指标（Hummels、Ishii and Yi，2001），其中又可分为是否包涵国内产业循环效应来计算的垂直专业化分工方法（陈宏易，2002）。国内比较有代表性的研究是北京大学中国经济研究中心（CCER）课题组（2005）的实证分析，他们计算了中国分产业的垂直专业化程度并改进了Hummels、Ishii and Yi（2001）提出的方法；三是研究垂直专业化分工对经济运行的影响。现有文献表明，国际垂直专业化对利益分配（Feenstra、Hanson，1999；曾铮、张路路，2008）、技术溢出及产业竞争力（Pack、Saggi，2001；Girma、Gorg，2004；NgoVanLong，2004；Jabbour，2005；Gorg、Hanley、Strobl，2005；张小蒂、孙景蔚，2006；胡昭玲，2007；王昆，2010）等方面均有重要影响。

从现有资料来看，关于劳动成本优势、生产效率与产业竞争力的研究较多（Adam Szimai，2002；Bart van Ark，2008；蔡昉、王美艳，2007；蔡昉，2007；都阳、曲玥，2009），其中，都阳、曲玥（2009）认为，劳动力成本是一个相对概念，不能仅将其等同于工资或劳动报酬，是企业对劳动力支付的报酬与劳动力所做贡献两者之间的一种比较关系。这些研究的方法和结论都值得我们学习和借鉴。但直接从垂直专业化角度分析成本优势对产业竞争力的影响还是较为少见的，这可能是因为，一方面投出产出表的非连续性，产业分类的非统一性，这既给计量分析带来困难，又难以进行国家之间的比较研究；另一方面，由于国内投入产出数据库并未区分国内投入和进口中间品投入，从而难以准确衡量单位国内产出的劳动力成本。

因此，本文尝试在此方面进行突破，利用Hummels等人的测度方法，采用OECD最新版的投入产出数据库，从而避免对进口中间投入产品的确认问题，通过界定单位国内产出的劳动力成本指标，进而从垂直专业化的视角，来分析垂直专业化、劳动生产率、成本优势对其产业竞争力的影响，以期对这方面的研究能有所补充。本文一共分为五个部分，第二部分是理论基础与指标界定，第三部分是模型设定与数据计算说明，第四部分为模型实证分析，第五部分是政策建议及启示。

二、理论基础与指标界定

在垂直专业化分工下，一国竞争优势及利益来源已不再局限于某个特定产业或特定产品上，而是体现在分工链条中所占据的环节或工序上，从而产业竞争力自然也就体现在其分工环节的技术水平以及成本优势上。我们将大卫·李嘉图的比较优势理论扩展并应用到产品分工链条当中，可知在垂直专业化分工下，我们选择生产和出口的依然是劳动密集型环节或工序，从事的主要是加工贸易，由于其技术水平门槛较低，这就凸显了成本优势对其产业竞争力的重要性，那么，成本优势到底在多大程度上能转化为竞争优势呢？这也是本文所要研究的问题之一。在此，我们参考了都阳、曲玥（2009）关于成本优势测算的思想，并考虑数据来源的统一性，综合给出关于单位产出劳动力成本的算法，据此也可得到假说1。

单位产出劳动成本=雇员报酬/（总产出－中间进口投入）=雇员报酬/国内产出净值

（1）假说1：一般来说，我国在参与垂直专业化分工过程中，某产业单位产出劳动成本的下降，意味着该产业竞争力的上升。

在垂直专业化的浪潮中，中国劳动密集型产业在参与垂直专业化分工的过程中水平较低，加工程度较浅，所以垂直专业化分工因素对其竞争

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王昆垂直专业化、成本优势与产业竞争力

力提升的作用有限（Porter，1990）。尤其当越来越多的发展中国家参与到垂直分工的组装环节时，劳动密集型行业或环节更容易受到来自其他发展中国家的低成本竞争，从而垂直专业化对其产业竞争力的作用甚至是反方向的。而技术密集型行业进入门槛较高，资产专用性较强，同时由于我国在参与垂直专业化分工中，也积累了一定的经验，形成了一定的规模优势以及产业集聚优势，并通过垂直专业化分工，学到了先进的管理经验和提升了自身的技术水平，这些产业更有可能产生技术溢出，进而提升产业竞争力水平（张小蒂、孙景蔚，2006）。由此，我们可以得到假说2。

假说2：我国在参与垂直专业化分工过程中，伴随着垂直专业化程度的提升，技术水平不同的产业其竞争力的表现不同，技术密集型产业更有可能提升其产业竞争力。

一般来说，通过垂直专业化分工，有助于提升我国的全员劳动生产率，如引进新机器、新设备提高其生产效率，而全员劳动生产率的提高，通常有助于提升其产业竞争力。由此，我们得到假说3。

假说3：我国在参与垂直专业化分工过程中，全员劳动生产率的提高，有助于提升产业竞争力。

三、模型设定与数据计算说明

（一）模型设定

为了研究垂直专业化等因素对我国产业竞争力的影响，我们参考张小蒂、孙景蔚（2006）的产业竞争力模型，并根据前文的分析以及主要假设的说明，最终设定的计量模型如下：

ln RCA

it =β

+β

VSS

+β

DUM

?VSS

+β

ln PROD

it +β

ln2PROD

+ln DWCB

（2）

式（2）中RCA it表示显性比较优势，VSS it表示垂直专业化份额，PROD it表示产业的全员劳动生产率，是用产业增加值除以就业人数得到的，

DWCB

表示单位产出劳动力成本，DUM i是虚拟变量，当产业i属于劳动密集型产业时取值为0，当产业i属于技术（资本）密集型产业时取值为1；

为产业i的截面效应，u it是随机扰动项。其产业的分类我们借鉴OECD关于制造业高中低产业的分类，将其低技术产业归为劳动密集型产业，其他产业归为技术（资本）密集型产业①。部分变量取对数，一来是为了消除异方差，二来是保证序列的平稳性。回归时，考虑到样本包含不同行业的时间截面数据可能造成异方差问题，在回归时使用加权最小二乘法，并选择怀特异方差修正方法。

（二）数据的计算与说明

本文有关VSS的计算、雇员报酬、中间进口投入及总产出数据均来自OECD编制的2002年以及2006年和2009年三个版本的投入产出数据库。其中，2006年版投入产出数据库并未挂在网上，2008年版也只编纂部分国家的数据，均为作者写信索取而来。由于OECD提供的投入产出表都包含三类表：总使用表、进口使用表和国内使用表，这使得我们在测算国际垂直专业化分工的时候，可以直接计算一国各行业出口的垂直专业化份额。另外，关于各产业就业人数的数据，来自中经网历年统计，我们将各细分产业的就业人数按本文的产业分类进行归类得到，经合并后，选取的产业有农业、采矿挖掘业、食品、饮料及烟草制造业、纺织、纺织品、皮革及鞋类制造、木材及制品、石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学、医药、橡胶塑料制造业、其他非金属矿物制造业、黑色金属冶炼及压延、有色金属冶炼及压延、金属制造业、通用专用设备制造业、仪表办公设备制造业、电气机械及器材制造业、电子通讯设备制造业、以及交通运输设备制造业共18个大产业②，在行业选择上还是比较完备和完善的，其分析的结论应该能够比较正确的揭示我国产业的发展现状。

关于VSS的计算，我们采用Hummels等（2001）提出的垂直专业化程度（VSS）指标来衡量行业国际垂直专业化程度，对某一行业i的VSS

份额（VSS i，the imported input share of total output）的度量公式如下：

VSS t

VS t

EX t

∏t

TO i

?EX t

EX t

∏t

TO t

（3）其中，VS是指VS值，也是度量垂直专业化程度的指标之一，而VSS是指VS份额，在度量一国垂直专业化分工程度时通常使用后者，因为VS份额这一指标既比较直观且易于得到，同时又是一个份额指标。∏t i为行业i在第t年使用的进口中间投入，EX t i为行业i在第t年的总出口，TO t i（total output）为行业i在第t年的总产出。上述公式所计算的产业VSS值是不包涵国内产业循环效应在内

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兰州商学院学报2010年第5期

的计算方法。然而，根据陈宏易（2002）的分析，这可能存在着对VSS值的低估问题，因此本文采用包涵国内产业循环效应在内的VSS值的算法，具体测算时是包括OECD投入产出数据库中48个产业在内的循环效应（个别未统计的产业除外），其计算公式如下：

VSS

=θA M［Ⅰ－A D］－1（4）其中，θ（1，1，…，1），为1?n维元素为1的行向量，A M是一个n?n的进口中间产品投入使用矩阵，A D是国内消耗系数矩阵。［Ⅰ－A D］－1，是里昂惕夫逆矩阵，反映进口中间产品作为初始投入在国内各部门中的循环使用。

表1含产业循环效应的行业VSS指标③

产业及代码1995200020022005

农林牧渔业（01－05）0．0580620．0571330．0594840．087802采矿挖掘业（10－14）0．1103380．0997270．0991050．171572食品、饮料及烟

草制造业（15+16）

0．0783720．0815430．0866760．134025纺织、纺织品、皮革及鞋

类制品（17+18+19）

0．1582740．1672130．1790060．217276木材及制品（20）0．1448990．164530．173110．185841石油加工、炼焦

及核燃料加工业（23）

0．1901340．2322730．2401560．2309化学（24ex2423）0．1600630．1889650．219940．24242医药0．0914930．1116680．126371N．A．

橡胶塑料制造业（25）0．171480．2187630．2426080．193758其他非金属

矿物制造业（26）

0．1291310．1375930．141156N．A．黑色金属冶炼及

压延（271+2731）

0．1545390．1802220．1584210．308668有色金属冶炼及

压延（272+2732）

0．1531180．2082580．195959N．A．金属制造业（28）0．1660040．1765650．182350．261406通用专用

设备制造业（29）

0．1907120．1836880．1983850．268315仪表办公

设备（30+33）

0．3179720．3835470．4123470．456509电气机械及器

材制造业（31）

0．2416570．2314820．2476040．289134电子通讯设

备制造业（32）

0．2994070．3560360．382426N．A．

交通运输设备制造业

（34+351+352+359）

0．1709060．1811680．216021N．A．数据来源：作者根据OECD Input－Output Database（2002，2006，2009年版）计算得到。

另外，我们采用Balassa（1965）提出的显性比较优势指数RCA作为衡量中国相关产业国际竞争力的指标。RCA指的是一国总出口中某类产品所占份额相对于该产品在世界贸易总额中所占比例的大小。一般认为，若RCA≥2．5，则具有强的竞争力；若1．25≤RCA＜2．5，则具有较强的竞争力；若0．8≤RCA＜1．25，则具有一般的竞争力；若RCA＜0．8，则竞争力较弱。本文利用OECD 双边贸易数据库（2008年版）计算了中国1995、2000、2002、2005四年有关产业的RCA指数变化，其计算结果如下。

表21995—2005年中国产业的显性

比较优势指数及其增长率（RCA指数）④

产业及代码1995200020022005

农林牧渔业（01－05）1．020．8630．7430．459

采矿挖掘业（10－14）0．8940．4980．4270．237食品、饮料及烟

草制造业（15+16）

0．9670．8330．6810．502

纺织、纺织品、皮革及鞋

类制品（17+18+19）

4．2674．0073．6243．303木材及制品（20）1．1651．0361．0951．071

石油加工、炼焦

及核燃料加工业（23）

0．6790．5890．5410．372化学（无医药）

（24ex2423）

0．5940．5220．4850．498医药0．7170．4280．3010．228

橡胶塑料制造业（25）0．9941．1911．0971．047其他非金属

矿物制造业（26）

1．4471．4241．3991．454黑色金属冶炼及

压延（271+2731）

1．1540．8030．4650．842有色金属冶炼及

压延（272+2732）

0．5920．6460．6190．66金属制造业（28）1．3131．4811．4991．456通用专用

设备制造业（29）

0．4110．6270．7170．777仪表办公设

备（30+33）

0．8511．0211．4341．956电气机械及器

材制造业（31）

1．1151．4011．421．294电子通讯设

备制造业（32）

0．8670．9751．3371．657

交通运输设备制造业

（34+351+352+359）

0．2310．3040．2560．321数据来源：作者根据OECD双边贸易数据库（2008年版）计算得到。

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王昆垂直专业化、成本优势与产业竞争力

四、实证结果

笔者利用Eviews6．0，对我国制造业18个大行业进行了回归分析，回归前，为避免出现伪回归，对模型中各变量进行了平稳性检验和协整分析，其实证分析结果如下。

表3回归变量平稳性检验

回归变量LLC IPS

ln RCA

－148．562

（P=0．0000）

－3．00E+160

（P=0．0000）

VSS

－2．21333

（P=0．0134）

－1．E+158

（P=0．0000）

DUMVSS

－3．11985

（P=0．0009）

－4．E+158

（P=0．0000）

ln PROD

－6．61780

（P=0．0000）

－5．E+159

（P=0．0000）

ln2PROD

－11．8842

（P=0．0000）

－7．E+159

（P=0．0000）

ln DWCB

－1．83385

（P=0．0333）

－5．E+158

（P=0．0000）

数据来源：作者利用Eviews6．0进行单位根检验得到，选取LLC（Levin－Lin－Chu）和IPS（Im Pesaran＆Shin W）指标分别作相同根和不同根情形下的单位根的检验方法。

表4面板协整kao检验

t统计量P值

ADF－3．9640．0000

数据来源：作者利用Eviews6．0进行分析得到。

通过平稳性检验和协整kao检验，我们发现面板数据均在5%水平下拒绝存在单位根的原假设，即面板数据是平稳的并且存在着协整关系，因此可以进行平稳面板的回归分析，其实证结果如表5。

从表5中，我们看到Hausman检验的P值拒绝随机效应，故可以采用固定效应模型的估计值来解释分析的结果。同时，由表5可以看出，方程总体回归结果真实可靠，不存在虚假回归。

（1）静态效应分析

这里的静态效应，是指当技术水平不变时，垂直专业化分工对中国产业竞争力的作用和影响。因此，在本文中垂直专业化分工对中国产业竞争力的静态效应可以表示为：

△ln RCA/△VSS=－9．2+10．66?dum

（5）式（5）表明，VSS对RCA的偏效应与产业的性质密切相关，这既验证了张小蒂、孙景蔚（2006）的结论，又与我们前文的假设2相符合。即当其他条件（如技术水平）保持不变时，垂直专业化分工程度的提高，对技术（资本）密集型产业的ln RCA的提高具有正效应（10．66－9．2= 1．46），对劳动密集型产业的ln RCA的提高具有表5回归结果分析

解释变量系数P值国际垂直专业化程度（VSS）－9．2＊＊＊0．0000垂直专业化指数与

虚拟变量的交叉项（DUMVSS）

10．66＊＊＊0．0000

全员劳动生产率指数的对数值（ln PROD）－0．43＊＊0．0285全员劳动生产率的

对数值的平方项（ln2PROD）

0．018＊＊0．0289

单位产出劳动力成本的对数值（ln DWCB）－0．14*0．081 R2=0．974F=74．34Hausman检验P值=0数据来源：回归软件为Eviews6．0，各回归系数为固定效应模型的估计值，*、＊＊、＊＊＊分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下显著。

明显的负效应（－9．2）。因此，从静态的角度来看，垂直专业化分工对技术（资本）密集型产业的国际竞争力的提升具有一定的促进作用，但对劳动密集型产业的国际竞争力的提升存在明显的负效应。这一结果可能是因为我国在垂直专业化进程中，从事的主要是加工贸易，劳动密集型产业从事的更是简单加工贸易，加工程度较浅，仅仅是利用丰富的低成本劳动力要素去取得微薄的利润，对国外中间品进口的依赖程度较强，不利于产业竞争力的形成。而技术密集型部门，尤其是仪表办公设备、电子通讯设备制造业、电气机械及器材制造业、通用专用设备制造业，这些产业垂直专业化水平较高，加工程度较深，也是最有可能产生技术扩散、产业关联效应较强的产业，在垂直专业化的进程中，我国依托其在这些产业链环节的比较优势，实现了部分低端产业链进口替代，并使得这些产业所使用的基础要素的质量和生产效率得到了提高，因此有利于促进这类产业的国际竞争力的提升。并且，张小蒂、孙景蔚（2006）认为，随着技术（资本）密集型产业的生产效率的提高以及国际竞争力的增强，工资差距的拉大，劳动密集型产业中原有的部分优质资源（例如一部分熟练劳动力）也会被吸引到技术（资本）密集型产业中来，使得垂直专业化分工对中国的技术（资本）密集

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兰州商学院学报2010年第5期

型产业的国际竞争力提升的促进作用进一步增强，而对劳动密集型产业的国际竞争力则形成了短期的不利影响。

（2）动态效应分析

所谓的动态效应是指考虑到产业技术水平的变化导致的垂直专业化分工对产业国际竞争力的作用和影响，而技术水平的变动反映在全员劳动生产率的变化上。因此，我们做ln RCA关于ln PROD的回归分析。回归结论也与张小蒂、孙景蔚（2006）的结论类似。由式（6）可知，在保持其他条件不变时，全员劳动生产率的对数值ln PROD对ln RCA的偏效应存在某个门槛值，当全员劳动生产率的对数值ln PROD大于该门槛值时，ln PROD的提高会引起ln RCA的提高，这也验证了假说3。

△ln RCA/△ln PROD=－0．43+2?0．018ln PROD

（6）为分析垂直专业化分工对全员劳动生产率的影响，我们利用同一样本数据进行了如下回归分析，回归结果如下表6。

△ln（PROD it）=β0+β1VSS it+αi+μit

（7）表6全员劳动生产率的回归分析

解释变量系数t统计量

常数项8．34*32．56

国际垂直专业化程度（VSS）14．32*10．89

R2=0．963F=70．38Hausman检验P值=0．0000

数据来源：回归软件为Eviews6．0，各回归系数为固定效应模型的估计值。

由表6可知，VSS的系数为正，且在1%显著水平下显著，这说明保持其他条件不变时，垂直专业化分工程度的提高将引起全员劳动生产率的提高，其全员劳动生产率对数值的变化达到14．32，这一影响还是相当显著的。这说明中国在参与国际垂直专业化分工浪潮中，国内产业的全员劳动生产率得到了有效提高，从而有利于中国产业国际竞争力的提升。

（3）单位产出劳动力成本分析

首先，我们分析单位产出劳动力成本变化对产业竞争力的影响。由表5可知，虽然在10%的显著水平下，每单位产出劳动力成本下降1%，该产业的RCA就上升0．14%，也验证了假说1，但其弹性值仅为－0．14，这说明我国产业竞争力是缺乏单位产出劳动力成本弹性的，大幅单位产出劳动力成本的下降虽然在我国产业竞争力提升当中占据着重要的地位，但并不能有效改善我国产业竞争力的状况；而这与我国的发展现实有关。我国从事的主要是加工贸易，处于产业价值链的低端，价值增值能力较弱，某些产业的核心技术或核心竞争力掌握在发达国家手中，本国企业创新力和研发费用不足，劳动力成本和商品需求在一定时间内总是存在着瓶颈，继而使得依靠扩大再生产来降低单位产出劳动力成本，提高产业竞争力的做法是不可取的。

其次，我们作垂直专业化对单位产出劳动力成本的影响分析，回归模型如下：

ln DWCB

=β

+β

VSS

+β

DUMVSS

+α

+μit（8）表7单位产出劳动力成本的回归分析

解释变量系数t统计量

常数项1．33*－42．55国际垂直专业化程度（VSS）－6．81*－7．77垂直专业化指数与

虚拟变量的交叉项（DUMVSS）

3．3*3．71 R2=0．983F=145．7Hausman检验P值=0．0000

数据来源：回归软件为Eviews6．0，各回归系数为固定效应模型的估计值。

由表7知，VSS的系数为－6．81，而DUMVSS 的系数为3．3，且在1%显著水平下显著，这说明保持其他条件不变时，垂直专业化分工程度的提高将引起单位产出劳动力成本的下降，其中劳动密集型产业单位产出劳动力成本下降的程度较大。这可能是因为一方面中国非熟练劳动力较多而岗位有限，在参与垂直专业化分工时，劳动密集型厂商为应对来自其他发展中国家的成本竞争、提升产业竞争力，压低了非熟练劳动力的工资水平，而非熟练劳动力又为了谋求一份职业，又自愿降薪，从而导致单位产出劳动力成本下降；另一方面，是由于生产机械化，新机器、新的管理模型的引进导致生产效率的提升，产量大幅增加，分摊到每一单位的产出成本也将降低。而技术密集型产业，由于所需熟练劳动力人数较多，平均雇员报酬本身也较高，来自其他发展中国家的竞争程度也不如劳动密集型产业剧烈，进而使得在垂直专业化分工中，技术密集型产业单位产出的劳动力成本下降较少。

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王昆垂直专业化、成本优势与产业竞争力

五、政策建议及启示

由本文的分析可知，虽然参与国际垂直专业化对我国技术密集型产业的国际竞争力以及全员劳动生产率的提升都有积极影响，并且参与垂直专业化分工有助于我国单位产出劳动力成本下降，其中劳动密集型产业单位产出成本下降更快，但其成本下降并不能有效改善产业竞争力。“以市场换技术”的政策并没有达到我们预期的效果，那么如何从国际垂直专业化中提升其产业竞争力呢？从回归分析可知，提高全员劳动生产率有助于提高产业竞争力，而全员劳动生差率的提升，关键就在于价值增值能力的提升，这是一个企业生存的核心所在。而价值增值能力高低反映在垂直专业化当中，就是看一国或某企业在垂直专业化链条中占有什么位置。很明显，无论是劳动密集型产业，还是技术密集型产业，我国在以现有要素禀赋为基础积极参与国际垂直专业化分工的同时，亟需努力从垂直专业化链条的低端不断提高至中端，乃至高端，实现从OEM———ODM———OBM的产业链升级，即由低加工度和低附加值环节向高加工度和高附加值环节的发展，这样才能在垂直专业化、产业链的竞争中脱颖而出，而非依靠低成本优势来提升本国产业的竞争力水平。

注释：

①劳动密集型行业包括其他制造业、再生产品（25）、木材及制品（6）、食品、饮料和烟草（4）、纺织、纺织品、皮革及鞋类制品（5），农林牧渔业（01—05）、采矿挖掘业（10—14），其他行业归为技术密集型行业。

②没有包括其他制造业、再生产品（25）是因为我国2005年以前并没有详细统计这方面的就业人数，尤其是再生产品这一块，无法与下文的模型相匹配，因此暂没有包括。没有包括造纸印刷业是因为，我们通过测算，发现其数据在2000年前后存在极大的波动，可能是统计或政策原因导致的。因此，我们也剔除了这个异常波动的产业。

③表中仪表办公设备、电子通讯设备、交通运输、有色金属、医药1995年的VS份额为1997年数据，用斜体以示区别，在进行模型分析时，用1997年数据替代1995年的部分数据，尽管数据测算不能十分精确，但不影响1995至2000年的趋势变化，因而进行模型分析时是可以替代的，并且由于数据缺失，其中交通运输设备产业并未包括飞机设备制造业一项，由于飞机设备制造业所占比重较小，因而也不会对我们的分析结论产生重要的影响。

④由于没有世界所有各国的产业详细数据，因此我们在计算RCA指数时，利用双边贸易数据库的有关数据，选取了除部分数据缺失的菲律宾、南非、卢森堡、斯洛伐克外的43个国家和地区，包括澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、瑞士、捷克、德国、丹麦、西班牙、芬兰、法国、英国、希腊、匈牙利、爱尔兰、冰岛、意大利、日本、韩国、墨西哥、荷兰、挪威、新西兰、波兰、葡萄牙、瑞典、土耳其、美国、阿根廷、巴西、智利、中国、爱沙尼亚、中国香港、印尼、印度、以色列、马来西亚、俄罗斯、新加坡、斯洛文尼亚、泰国、中国台湾。这些国家占据了世界贸易量的绝大部分，因此计算结果是可信和可靠的。

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（责任编辑：张贡生）

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