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《世界經濟研究雜志》2014年第五期

一、人口轉型、勞動力套利與國際分工重塑的典型化事實

1．世界人口轉型人口轉型是指在“高出生率、高死亡率、低自然增長率”的原始人口再生產類型中，由于死亡率的先行下降而過渡到“高出生率、低死亡率、高自然增長率”的傳統人口再生產類型;而后因為出生率的下降，人口增長減速，從而進入“低出生率、低死亡率、低自然增長率”的現代人口再生產類型(蔡昉，2004)。從各國人口轉型的結果看①，發達國家正在經歷著深度的人口老年化，而發展中國家也即將迎來老年人口比重的逐漸上升。可以發現，美國、日本等發達國家老年人口比重已逾10%，進入“超老齡化”社會，中國、印度、巴西等新興經濟體的老年人口也在不斷攀升，逐步進入“老齡化”社會。隨人口“老齡化”接踵而至的是人均受教育程度的提高以及人均技能水平的上升，根據世界銀行數據梳理各類經濟體受教育程度的變化發現，小學入學率基本維持在100%，世界文盲人口逐步消除，高等院校的入學率也從1980年的12．3%上升至29．17%。另外，受教育水平變化的地區差異引人關注，高收入國家如美國、日本、德國等，人口技能水平要遠遠領先于世界水平;中低等收入國家為適應經濟全球化浪潮和國際分工的調整，也在不斷提升自身的人口技能結構。

2．人口轉型引起的國際分工變化人口轉型的地區差異引發了全球制造業空間布局大調整，歐美一些發達國家雖面臨嚴重的老齡化趨勢，但由于在上一輪國家分工中把制造業大規模轉向發展中國家導致勞動力供大于求，為解決國內就業問題它們提出了“制造業回流”政策，重振制造業國際地位。中國、俄羅斯等一些新興經濟體也面臨著較嚴重的老齡化人口年齡結構調整問題。短期內，這些國家的勞動力比較優勢不會喪失，能夠保持制造業分工地位。但從長期來看，低端制造業面臨欠發達國家的激烈競爭，這類國家只能順應趨勢，調整制造業產業結構，將重心轉向高附加值的高端制造業，外流一些低附加值的制造業。這無疑為一些低收入國家提供了發展契機，通過承接國際制造業轉移實現自身參與國際分工。人口轉型也引發勞動力套利形態出現變化，新一輪的國際產業轉移正在從制造業轉向服務業，服務外包高速增長并呈現多元化、高端化發展趨勢，成為世界經濟增長的新動力、國際競爭的新領域。鄭雄偉(2011)認為，緣于勞動力成本方面的劣勢，發達國家服務外包行業的競爭力逐年下降，發展中國家獨占鰲頭，在2010年GartnerIT排行榜中，有7個發達國家被擠出了榜單，全球服務外包行業承接地已經進入新的發展狀態。雖然歐美目前實行“制造業復興”計劃，但也不能阻止服務業的發展勢頭，諸如中國、印度等一些新興經濟體正在培育人力資本優勢，提高承接國際服務外包的競爭力，實現長足發展。

二、一個簡單的理論模型

國際分工涵蓋了貿易參與國的生產、消費、貿易條件等各類因素，考慮到貿易結構與生產結構的相互耦合，本文僅分析人口轉型對國內生產結構的影響，貿易結構被認為是生產結構的衍生物。前文的分析表明，人口轉型一方面體現為低技能勞動力的減少，另一方面則表現為高技能勞動力的不斷增加。由于高技能勞動力需要長期的投資獲取，我們不妨將高技能勞動力視為資本，我們的模型具體如下:(1)存在高級勞動(資本)、低級勞動兩類要素，每一類的要素總量是固定的，但可以在不同部門間自由流動;(2)經濟體系提供制造品和服務品，制造品是勞動密集型的，服務品是資本密集型的;(3)消費者同時消費兩類商品，當經濟均衡時，消費者實現效用最大化，生產者實現利潤最大化。

消費者行為消費者效用函數為不變替代彈性形式，具體如下U表示總效用，CM和CS代表制造品與服務品的消費量，γ刻畫消費者對于兩類商品的相對評價，ε表示替代彈性。當單位貨幣在兩類商品上的邊際效用相等時，消費者實現了效用最大化，此時有:式(14)表明，人口轉型后，高技能勞動力存量增加(或低技能勞動力存量減少)使得投入在高附加值產品、服務業等方面的高技能勞動力數量增加，投入在低附加值產品、制造業等方面的高技能勞動力數量下降，相應地，高附加值部門的產出將擴張，而低附加值部門的產出將萎縮。這就是人口轉型賦予國際分工的涵義，諸如中國、印度這樣的“人口大國”其人口轉型對全球產業結構、貿易結構的影響是極其深遠的，由于人口轉型速度較快，高、低技能勞動力的比重會在較短的時間內出現較大的變化，其相應的要素價格也會攀升并發生結構調整，從而對外貿形成倒逼，基于比較優勢的基礎已經發生變化，國際分工將迎來一個新的格局。

三、計量模型、數據與檢驗結果

1．模型設定與數據說明根據理論分析，我們將影響國際分工的人口因素分解為老年人口撫育比(old)、少兒人口撫育比(young)以及人均技能水平(edu)。考慮到一國參與制造業和服務業貿易的國際分工格局具有明顯的路徑依賴特征，國際分工的再調整并非朝夕便可完成，前期情況對當期結果可能存在不可忽略的影響。因此，我們將制造業國際分工和服務業國際分工的一期滯后項作為解釋變量分別引入模型，構建如下動態面板數據模型的回歸方程。其中，下標i代表國家，t表示時間，μi為觀察不到的個體效應，εit為隨機擾動項。RCAman和RCAser是本文的兩個被解釋變量，分別表示制造業和商業服務業參與國際分工的程度，用制造業和商業服務業的顯性比較優勢來衡量，人均技能結構用平均受教育年限來刻畫。控制變量Z包括經濟發展水平和貿易開放度，其中經濟發展水平以2000年美元價格計算的人均GDP衡量，貿易開放度用商業服務業進出口總額及商品貿易進出口總額之和與當年國內生產總值之比來衡量。考慮到各國經濟發展水平差異較大，為減小異方差性對估計結果的影響，本文對人均GDP進行了對數化處理。本文的數據來源情況如下:人口平均受教育年限來自聯合國人類發展指數數據庫，全球商品、制造業和商業服務業的出口總額來自世界貿易組織(WTO)，其他數據均來自于世界銀行(worlddevelopmentindicators，WDI)。由于聯合國在估計各國平均受教育年限時沒有小國數據，在與世界銀行數據相匹配后，本文最終選擇63個國家作為觀測樣本，其中不僅涵蓋英、美、德、日等OECD國家，也囊括了中國、印度、巴西等對制造業和服務業國際分工具有重要影響的新興國家。由于聯合國的估計結果在2005年之前只有1980年、1990年和2000年的數據，1985的數據我們用1980年和1990年平均受教育年限的平均值來代替，1983年的受教育年限用1980年和1985年的平均數，以此類推，我們得到1980～2010年63個國家的平衡面板數據。為了直觀地描述各變量的變動趨勢，我們繪制了1980年、1990年、2000年和2010年這4年少兒撫養比、老年撫養比和平均受教育年限的核密度函數分布曲線。圖1、圖2顯示，1980～2010年間，老年撫養比的核密度函數分布曲線雖沒有呈現出左移或右移的整體趨勢，但隨著時間的推移分布曲線的頂端在下降，尾部在拉長，這意味著老年撫養比越來越分散，高老年撫養比的國家在增加。1980年少兒撫養比的密度曲線仍呈現比較明顯的雙峰形狀，在1990年隱約還可以看出，雙峰特征不再明顯，而到了2010年少兒撫養比的密度曲線在轉變為單峰形狀的同時有了較大幅度的左移。可以看出，就少兒撫養比而言，隨著時間的推移分布曲線的頂端在上升，尾部在縮短，這意味著各國的生育率在不斷下降，普遍面臨著可加入產業工人隊伍的青壯年勞動力不斷減少的挑戰。與人口年齡結構不斷惡化不同，人口的技能結構在持續改善，這可能有助于扭轉人口老齡化對一國參與國際分工帶來的不利影響。由圖3可以看出，1980～2010年間，世界各國人口技能的整體水平呈現了持續增加的態勢，這表現為人口平均受教育年限的核密度函數分布曲線不斷右移。圖4中樣本國家各國平均的人口平均受教育年限曲線進一步驗證了世界各國的人口技能水平在普遍提高。另外我們還可以看出，我國平均受教育年限一直很低，與樣本國家平均水平還差3年左右。

2．動態面板估計結果由于模型中引入了被解釋變量的滯后項，這不可避免地帶來了內生性問題，在很難利用外部變量構造有效工具變量的情況下，廣義矩估計(GMM)獲得廣泛應用。GMM方法的基本思路是先對原方程進行差分，然后用滯后變量作為差分方程中相應變量的工具變量。與傳統估計方法相比，GMM估計在不需要隨機誤差項準確分布信息的同時還允許隨機誤差項存在異方差和序列相關，因此得到的參數估計比傳統估計方法更有效。在實際估計時，考慮到人口年齡結構和技能結構外生給定的性質，本文將老年撫養比、少兒撫養比和平均受教育年限設定為外生變量，考慮到經濟發展水平與國際分工可能互為因果，經濟發展水平高的國家會更加積極地參與國際分工，而國際分工中的專業化生產又會促進經濟發展，本文將取自然對數的人均GDP設為內生變量。表1顯示，由Arellano-Bond的一階和二階殘差自相關檢驗可知，差分GMM和系統GMM估計的殘差項都存在顯著的一階自相關，但不存在顯著的二階自相關。進一步，由Sargan過度識別檢驗可知4個模型都接受了“所有工具變量都有效”的原假設，說明GMM估計是適用的。與系統GMM估計相比，差分GMM估計存在以下不足:首先，差分GMM在差分時不僅去掉了不能觀測的地區特定變量，還同時去掉了不隨時間變化的解釋變量;其次，其估計量并不一定有效，尤其是在小樣本的情況下更為明顯。考慮到系統GMM估計能夠同時利用差分方程和水平方程的信息，工具變量有效性通常會更強，因此在對模型估計結果進行解釋時本文采用了系統GMM的估計結果。從模型1、2和模型4、5的估計結果來看，我們可以得到如下3點基本結論:第一，正如本文所預期的，被解釋變量滯后一期的估計系數顯著為正，其中制造業國際分工滯后一期的估計系數約為0．8，而服務業國際分工滯后一期的估計系數在0．9左右，這說明制造業和服務業國際分工的動態慣性是維持一國進出口貿易現狀的重要因素。第二，老齡化的加速不利于一國參與制造業國際分工，而對服務業國際分工的影響不顯著。從模型1和模型2的結果來看，不管是從總人口撫養比的角度，還是區分老年撫養比和少兒撫養比的角度來看，人口負擔系數越高的國家，制造業產品的顯性比較優勢越低，這主要因為制造業的生產和出口很大程度上依賴于青壯年勞動力的參與，人口紅利高的國家往往能在制造業國際分工中取得優勢。在模型4和模型5中，總人口撫養比系數的顯著性并不高，而老年撫養比系數的雖為正但不顯著，這表明人口老齡化還未影響到服務業的國際分工格局;少兒撫養比的系數在5%的水平上顯著為正，這可能是因為青少年人口比重較高的國家顯示出了較強的經濟活力，具有較好的發展前景。第三，人口的技能結構在很大程度上決定了一國更多地參與制造業國際分工還是服務業國際分工，平均受教育年限高的國家更廣泛地參與服務業國際分工，而平均受教育年限低的國家更多地從事制造業生產。制造業國際分工模型中平均受教育年限的系數顯著為負，這主要是由于制造業更多地需要低水平的廉價勞動力而非高技能的產業工人;而服務業國際分工模型中平均受教育年限的估計系數符號為正，在制造業向服務業轉型升級過程中需要大批高技能產業工人的加入，尤其是IT技術的服務外包、金融業創新等對勞動力素質要求都很高，因此在模型2和模型5中平均受教育年限的估計系數符號相反。為進一步考察人口轉型對國際分工的影響如何隨時間變化而變化，我們進行分時間區段估計，估計結果見表2。可以看出，人口年齡結構對國際分工的影響隨時間推移而改變。在制造業國際分工模型中，3個時期老年撫養比的估計系數均為正，但后兩個階段通不過顯著性檢驗。在服務業國際分工模型中，第一個階段少兒撫養比和老年撫養比對服務業比較優勢的影響顯著為正，第二個階段顯著為負，第三個階段則不顯著。與表1的結果相比，人口技能結構對國際分工的影響比較穩健，沒有出現隨時間變化而發生方向性逆轉的情況。從20世紀70年代開始，發達國家開始了大規模的制造業“外包”，因此在第一個階段中平均受教育年限與經濟發展水平對制造業國際分工的估計系數的符號為負，而隨著3D打印技術、智能機器人技術、大數據技術等高科技產業的興起，高附加值的“精細工業化”成了歐美國家“再工業化”的戰略重點，制造業回流成為國際產業分工的新趨勢，經濟發展水平對于國際分工的影響變得模糊。

四、政策建議

作為生產中的重要要素，勞動力數量和結構的變化必然會對國際生產產生影響，人口老年化、“人口紅利”的式微意味著以低端要素嵌入全球價值鏈進行的國際代工已經一去不返，中國、印度等“制造大國”的地位需要重新定位和調整。與此同時，人口技能水平的提高為發展中國家承接中高端價值鏈環節、發展現代服務業提供了契機，國際分工經歷著新一輪的調整。包括中國在內的發展中國家如何正確應對使經濟能獲得長足發展，筆者認為可從以下幾方面著手:第一，要順應人口年齡結構變化，加大高端制造業的投入，實現制造業的產業結構升級，實現傳統制造業向現代制造業的轉變，提高制造業附加值;第二，抓住國際服務外包的契機大力發展服務業，尤其是金融服務、信息技術服務、商務流程外包等現代新興生產性服務業，以服務業的加速發展帶動先進制造業，充分利用IT技術使傳統制造業得到信息化改造;第三，加大教育培訓、重視人力資本投資、鼓勵留學人員回國，以創新型經濟帶動開放性經濟，以開放型經濟促進創新經濟學的發展，為外貿領域由“競次”向“競優”轉變提供強大的智力支持。

作者：任志成單位：南京審計學院經濟與貿易學院