數字經濟背景下全球價值鏈對性別收入分配的影響

2022-03-05 09:39:12吳曉雯

求是學刊 2022年1期

盛斌，吳曉雯

一、引言

隨著全球化進程不斷加深，國際貿易已不再局限于最終產品，一個產品的制造可以切割為多個工序并在不同國家進行生產，從而形成全球價值鏈生產與大量中間產品貿易。同時，移動互聯網、人工智能等數字技術高度發展且在生產活動中普遍應用，讓更多國家和企業獲得了加入全球價值鏈的機會，由此提高本國的經濟效率與社會發展水平。

另一方面，隨著各國在全球價值鏈的參與程度逐漸加深，其對收入分配產生的影響不可忽視，而在這其中，性別收入分配受到高度重視。眾所周知，勞動力市場中的性別不平等會加劇社會其他領域的性別不平等，例如婦女接受教育的權利、社會地位、衛生健康保障等。因此，讓女性勞動者獲得合理公平的收入是推進性別平等與實現包容發展的重要舉措。與此同時，數字技術改變了傳統的生產方式，也給勞動力市場帶來了新的沖擊，進一步影響性別收入分配。因此，從數字經濟角度探討全球價值鏈對性別收入分配的影響具有重要的理論與政策意義。這就需要回答兩個問題：一國的全球價值鏈參與度對該國性別收入差距有什么影響？進一步考慮數字技術在生產活動中的應用，它與全球價值鏈的結合會對性別收入差距具有怎樣的綜合效應？

目前從發展角度看，有關全球價值鏈影響性別收入分配的機制研究主要包括就業機會與勞動力技能水平兩個維度。首先，參與全球價值鏈為發展中國家的女性勞動者提供了更多的就業機會，讓原本沒有正式工作收入的婦女走出困境，因此女性工作者會從參與全球價值鏈中增加收入，進而縮小性別收入差距。其次，全球價值鏈會引起技能勞動力的相對需求變化，從而影響性別收入分配。這主要包括以下三個渠道：（1）替代效應。許多發展中國家憑借廉價勞動力豐裕的比較優勢進入全球價值鏈生產與貿易。這些國家中，低技能勞動力的人力成本較低，參與全球貿易擴大生產，對低技能勞動力的相對需求上升，從而形成針對低技能勞動力的正向替代效應。因此參與全球價值鏈將提高該國對低技能勞動力的相對需求繼而提高其相對收入水平，由于女性工作者多為低技能勞動，因此性別收入不平等得到改善。（2）創造效應。參與全球價值鏈的國家通過技術溢出、學習先進管理經驗、使用先進設備等途徑提高本國生產率，從而承接更具有技術含量的生產任務，因此創造了對高技能勞動力的新需求，從而擴大了性別收入差距。（3）技能偏向型的技術進步效應。全球價值鏈帶來的技術溢出效應有利于本國企業提高自身的技術創新，形成技能偏向型的技術進步，導致高技能勞動力的邊際產出效益更高，進一步拉大高低技能的收入差距，性別收入差距也因此擴大。

日新月異的數字技術正在逐漸改變傳統的生產方式，對性別收入分配的影響也愈受重視，其影響機制主要包括以下兩個方面：首先是數字技術通過替代效應、生產率效應和任務創造效應影響認知技能和體力技能的相對價格。諸如工業機器人、人工智能等數字技術可以完成重復性、程序性的體力技能型生產任務，而以認知技能為主的生產任務大部分還是需要熟練勞動力來完成的，造成認知技能相對體力技能價格的進一步提升，形成認知技能溢價，由于女性勞動力多以認知技能為主，女性收入從中獲益，性別收入差距得以縮小。此外，數字經濟條件下生產率的提高將導致不同類型的勞動力需求上升，并創造出新的偏向于認知技能密集型的生產任務和就業需求，從而引發性別收入差距變化。其次是數字技術的廣泛應用帶來“就業極化現象”。數字科技將導致一部分中低端崗位被替代甚至消失，而受技術性失業沖擊影響的部門女性任職比例較高，所以不利于縮小性別收入差距。

在總結前人的研究經驗的基礎上，本文結合全球價值鏈和數字經濟兩大因素研究其對性別收入差距的綜合影響。本文的邊際貢獻在于參考二十國集團（G20）峰會發布的數字經濟測算工具箱構建了國家數字化發展指數，利用2010—2017 年38 個國家的數據進行了跨國面板數據研究，結果表明：全球價值鏈參與度上升將縮小性別收入差距，而數字技術的應用則在一定程度上會抵消這種效應。

本文余下的結構安排為：第一部分為理論分析與假說；第二部分為模型設定與數據來源；第三部分為實證回歸結果；第四部分為結論。

二、理論分析與假說

本文的理論分析基于Welch提出的“腦力-體力”兩要素模型（Brains-and-Brawn Model）。它認為完成生產任務需要兩種技能：代表腦力的認知技能與代表體力的體力技能。由于生理結構的天然差異，男性和女性擁有相近的腦力稟賦，而男性的體力稟賦比女性更多，因此男性的比較優勢在于體力技能，而女性的比較優勢在于認知技能。生產任務可以分為認知技能密集型和體力技能密集型，由于客觀需求、社會文化傳統意識和勞動者自我選擇等原因，一般來說，女性就業大多集中在認知技能密集型行業，而男性在體力技能密集型行業中就業比例更高。因此，對不同技能的勞動力供求變化將影響性別相對收入。

基于已有的文獻理論，本文將一國在全球價值鏈的參與度分為高、中、低三個層次，來考察全球價值鏈和數字技術對該國的性別收入差距的綜合影響。全球價值鏈的參與度不同，對該國國內的性別收入分配產生的影響也不一樣。

（一）全球價值鏈低參與度國家

這些國家通常是經濟水平欠發達國家，以豐富的廉價勞動力資源作為比較優勢參與全球價值鏈，并且承接低技術含量的、體力技能密集型的生產離岸外包任務。參與全球價值鏈會通過技術溢出、干中學等效應提高生產效率，最終擴大國內的生產規模，提供更多就業崗位，增加了對體力技能的需求，從而有利于提高體力技能的相對價格。在這些國家，大量女性由于窮困與缺乏教育在體力技能密集型行業中就業，因此她們會從參與全球價值鏈中獲得更多正式工作機會而受益，從而縮小性別收入差距。另一方面，參與全球價值鏈有利于促進一國的技術水平提升，認知技能密集度高的部門逐步獲得發展，因此提高了對認知技能的需求。但在這些經濟發展水平落后的國家中通常存在“職業隔離”現象，男性從這些興起的部門中獲得的收益更大，而女性則難以躋身認知技能密集型行業。因此，由全球價值鏈帶來的對認知技能需求的增加反而拉大了性別收入差距。

數字技術發展給經濟欠發達國家也提供了進入全球價值鏈的機會。但由于這些國家數字經濟的基礎設施普遍落后，數字技術在國內生產過程中的應用并不廣泛，同時由于受教育水平較低，人們獲得數字技術相關技能培訓的途徑也較少，所以數字技術對性別收入差距的影響并不明顯。

圖1 全球價值鏈與數字技術對性別收入差距的影響：低參與度國家

（二）全球價值鏈中參與度國家

全球價值鏈參與程度中等的國家多為新興市場國家，已經具有一定的資本積累和技術水平，男性和女性受教育程度相近，女性可以相對靈活地在不同部門任職。隨著參與全球價值鏈的程度加深，這些國家承接了由更高生產位置的國家轉移而來的生產任務，國內的技術能力也在不斷進步，承接的生產任務技術水平逐漸提高，同時形成技能偏向型技術進步，從而導致對認知技能的勞動力需求上升，最終使認知技能相對價格提高，縮小了性別收入差距。

圖2 全球價值鏈與數字技術對性別收入差距的影響：中參與度國家

在數字經濟方面，生產過程中開始越來越多地采用先進的數字技術，從而更高效率地完成簡單重復的和流程化的生產任務，相當部分的以體力勞動為主的低技術勞動將會被替代，女性勞動力從“體力弱勢”的局限中得到解放，認知技能相對價格上升，從而有利于縮小性別收入差距。但同時很可能存在前述的就業極化現象，抵消了認知技能溢價對女性收入的積極效應。

（三）全球價值鏈高參與度國家

在全球價值鏈中高參與度的國家多為發達國家，它們擁有先進的技術水平與人力資本，在國內主要進行高技術密集度的生產任務，并且向其他國家提供具有高附加值的中間品和服務，所以對于認知技能需求較高。同時，這些國家將勞動密集型的生產任務以及那些相較國內技術水準更低端的生產任務外包給其他國家，導致體力技能需求下降、認知技能需求提高，從而提高認知技能相對價格，減少了性別收入差距。

與此同時，數字技術在全球價值鏈高參與度國家廣泛應用。由于這些發達國家中的勞動力成本較高，因此使用數字技術替代人力是更經濟的選擇，從而國內對體力技能的需求減少了。此外，由數字技術應用而衍生的新工作具有很高的知識與技能要求，因而進一步加劇對認知技能的需求。這使得認知技能相對價格上漲，有利于縮小性別收入差距。但是，另一方面，大量使用數字技術替代常規任務會產生就業極化現象，導致某些職業崗位面臨消失的風險。已有研究表明，發達國家就業極化現象明顯且在不斷加重，而這些被替代的部門女性任職比例高，女性相比男性受到更多損害，這不利于平等的性別收入分配。

圖3 全球價值鏈與數字技術對性別收入差距的影響：高參與度國家

綜上所述，隨著一國全球價值鏈參與程度的加深，認知技能需求相對體力技能需求不斷上升，導致認知技能相對體力技能價格上漲，從而減少性別收入差距。數字技術主要作用于全球價值鏈參與程度中、高等的國家，它的替代效應和任務創造效應提高了認知技能相對需求，進而形成認知技能相對價格上升，從而減少性別收入差距；但同時由于數字技術具有就業極化效應，女性集中就業的工作崗位面臨被數字技術替代的風險，不利于縮小性別收入差距，最終的數字經濟對性別收入分配的影響是不確定的。就此，本文提出以下假說：

假說1：隨著全球價值鏈參與程度加深，一國的認知技能相對價格上升，有利于縮小性別收入差距。

假說2：數字技術一方面會提高認知技能溢價，另一方面會加劇就業極化效應從而抵消認知技能溢價，其對性別收入差距的綜合影響是不確定的。

三、模型設定與數據來源

（一）計量模型設定

1.基準回歸：全球價值鏈參與度對性別收入差距的影響

本文首先使用38 個國家2010 年—2017 年的跨國面板數據，研究全球價值鏈參與度對性別收入差距的影響，基準計量模型設定如下：

Gender Pay Gap=+_Pt+Control Variables+ μ+ μ+ ε

其中，下標表示國家，下標表示年份，Gender Pay Gap表示國在年份的男女性別收入差距，_Pt表示國在年份的全球價值鏈參與度，Control Variables為控制變量向量，μ和μ分別是國家固定效應和年份固定效應，ε為隨機擾動項。

2.拓展回歸：數字技術應用對性別收入差距的影響

Gender Pay Gap=+_Pt+Digital+Digital×_Pt+Control Variables+μ+μ+ε

Digital為國家數字化指數，表示國在年份的數字化程度，Digital×_Pt表示國家數字化指數與全球價值鏈參與度的交互項。

（二）指標選取及數據來源

1.被解釋變量：性別收入差距

本文使用男性與女性每月工資收入計算性別收入差距（Gender Pay Gap），計算方法參考國際勞工組織（ILO）的性別收入差距計算方法，具體公式如下：

2.解釋變量：全球價值鏈參與度

本文采用Wang等人中定義的全球價值鏈參與度，包括全球價值鏈參與度（_Pt）、基于前向聯系的全球價值鏈參與度（__f）、基于后向聯系的全球價值鏈參與度（__b）、簡單前向全球價值鏈參與度（___simple）、復雜前向全球價值鏈參與度（___complex）、簡單后向全球價值鏈參與度（___simple）、復雜后向全球價值鏈參與度（___complex）。具體計算公式如下：

3.調節變量：國家數字化指數

本文參考2018年阿根廷G20峰會發布的數字經濟測算工具箱，選用各項指標并通過主成分分析法計算綜合指數，從數字設施、社會生活數字應用、數字技術創新及應用、數字技術的經濟活動四個方面綜合反映國家層面的數字化程度。表1為具體指標及數據來源。

表1 國家數字化指數具體指標

本文使用主成分分析法構建國家數字化綜合評價體系。首先，對上述指標進行主成分分析，從中選取5 個特征值大于1 的因子作為主因子并計算得分；然后，使用方差貢獻率為權重加總主因子得分，得到綜合得分；最后，為便于比較各個國家的數字化程度，本文對綜合得分進行標準化處理，得到國家數字化指數，公式為：

其中，表示國家，表示年份，ordigital表示由主成分分析法直接得到的原始綜合得分，和分別表示所有年份所有原始綜合得分的最大值和最小值。

4.其他控制變量

基于已有文獻研究，本文從兩個方面選用控制變量描述國家層面的特征，分別是女性的經濟社會地位以及國家經濟特征。一方面，性別收入和女性在國家中的經濟社會地位有著密切關系，男女平等程度越高的國家，女性受教育的權利得到更好的保障，并且通常積極參與經濟活動。本文使用15歲以上女性的勞動參與率（）、女性高等教育毛入學率（）進行衡量，數據來源于世界銀行世界發展指標以及各國國家統計局。另一方面，本文使用以下變量描述國家層面的經濟特征：人口（，千萬）、人均GDP（，美元）、資本形成總額（，億美元）、外商直接投資凈流入（，億美元）、對外開放度（，進出口總額與GDP之比，%）以及研發支出占GDP 的比例（，%），其中資本形成總額、人均GDP 以及外商直接投資凈流入以現價美元為單位。對人口、人均GDP、資本形成總額以及外商直接投資進行取對數處理。數據來源于世界銀行世界發展指標數據庫。表2（見下頁）為所有變量的描述性統計。

表2 變量描述性統計

四、實證回歸結果

（一）全球價值鏈參與度對性別收入差距的影響

1.基準回歸

表3展示了全球價值鏈參與度對性別收入差距的回歸結果。經過豪斯曼檢驗，該樣本數據具有個體固定效應和時間固定效應。第（1）列使用全球價值鏈參與度（）作為核心解釋變量；第（2）列中，使用全球價值鏈前向參與度（）和全球價值鏈后向參與度（）作為核心解釋變量；第（3）列使用簡單和復雜全球價值鏈前向參與度（，）、簡單和復雜全球價值鏈后向參與度（，）作為核心解釋變量。第（1）列回歸結果顯示，核心解釋變量在10%的顯著性水平上保持顯著，并且符號為負，這說明在控制了國家固定效應和時間固定效應之后，全球價值鏈參與度每上升1%，性別收入差距縮小11.6%。此外，從全球價值鏈細分參與度看，后向參與度提高將降低性別收入差距，而前向參與度則相反。

表3 全球價值鏈參與度對性別收入差距影響的基準回歸

注：括號內的數值為t值，*、**、***分別代表1%、5%、10%顯著性水平。

2.穩健性檢驗

本文使用三種方法進行穩健性檢驗。首先，模型可能存在由雙向因果導致的內生性問題。為此，選用全球價值鏈參與度的滯后一期作為工具變量，重新進行回歸，結果如表4（見下頁）第（1）列所示，在使用歷史工具變量之后，全球價值鏈參與度仍在1%的顯著性水平上顯著，符號為負。其次，由于各數據庫對于性別收入數據的收集渠道與方法不同，為保證回歸結果并不依賴于某一特定數據樣本，使用聯合國歐洲經濟委員會（UNECE）的性別收入數據（https://w3.unece.org/PXWeb/en）替換前文的國際勞工組織數據，如第（2）列結果所示，全球價值鏈參與度依然在10%的顯著性水平上顯著為負。最后，考慮到一國的性別平等狀況對該國性別收入差距有影響，加入世界經濟論壇發布的性別差距指數（）重新回歸。該指數從政治活動的參與程度、經濟活動的參與程度、教育接受程度以及健康衛生保障程度四個方面全面評估一國的性別差距現狀。結果如第（3）列所示，全球價值鏈參與度在10%的顯著性水平上顯著為負。綜上而言，全球價值鏈參與度有助于縮小性別收入差距的結論是穩健的。

表4 穩健性檢驗

（二）考慮數字經濟背景下全球價值鏈參與度對性別收入差距的影響

在基準回歸的基礎上，接下來探討數字技術應用對全球價值鏈參與度帶來的收入分配效應有何影響。如表5（見第53 頁）所示，第（1）列的回歸加入了國家數字化指數（）但未加入交互項，并且控制了國家固定效應。結果顯示，國家數字化指數和全球價值鏈參與度分別在5%和10%的顯著性水平上顯著，并且符號為負，這說明一國全球價值鏈參與度越深，數字化程度越高，越有助于實現性別收入平等。第（2）列在第（1）列基礎上加入了國家數字化指數和全球價值鏈參與度的交互項，并控制了國家固定效應。交互項在10%顯著性水平上顯著，并且符號為正，反映了數字技術的廣泛應用將抵消參與全球價值鏈帶來的積極影響。第（3）列控制了國家與時間固定效應，結果與第（2）列相似，交互項在10%的顯著性水平上顯著為正。第（4）列使用全球價值鏈前向與后向參與度以及其與國家數字化指數的交互項，結果表明后向參與度交互項再次在10%的顯著性水平上顯著為正。由此可見，參與全球價值鏈與數字技術應用分別有利于縮小性別收入分配不平等，但后者對前者的積極效應有一定抵消影響。

表5 數字技術對全球價值鏈參與度影響的調節作用

（三）全球價值鏈參與度與數字經濟對性別收入差距影響的異質性分析

本文根據2010—2017 年的年均全球價值鏈參與度，將樣本中的38 個國家分為高參與度和中參與度兩組子樣本分別進行回歸。其中，高參與度國家包括盧森堡、愛爾蘭、挪威、丹麥、芬蘭、荷蘭、瑞典、德國、比利時、奧地利、匈牙利、愛沙尼亞、捷克、馬爾他、保加利亞、立陶宛、斯洛文尼亞、波蘭、拉脫維亞；中參與度國家包括哈薩克斯坦、塞浦路斯、克羅地亞、加拿大、葡萄牙、印度尼西亞、墨西哥、英國、土耳其、法國、意大利、澳大利亞、西班牙、希臘、中國、日本、巴西、巴基斯坦、美國。

回歸結果如表6（見下頁）所示，第（1）列和第（3）列使用全球價值鏈參與度（）和國家數字化指數（）作為核心解釋變量，第（2）、（4）列則加入了二者的交互項（×）作為核心解釋變量。從高參與度國家樣本來看，參與全球價值鏈和數字經濟發展都會減少性別收入差距，兩者的交互項在5%的顯著性水平上顯著為正，反映了數字技術的廣泛應用將抵消參與全球價值鏈帶來的縮小性別收入差距的積極影響。對于中參與度國家而言，這種影響并不顯著。

表6 按全球價值鏈參與度分組的異質性檢驗

五、結論

本文在“腦力-體力兩要素模型”的基礎上對參與全球價值鏈生產將如何影響一國的性別收入差距進行了理論分析，并考慮數字技術的應用是否會影響全球價值鏈帶來的這種效應。本文參考G20峰會發布的數字經濟測算工具箱，選用從數字設施、社會生活數字應用、數字技術創新及應用、數字技術的經濟活動四個方面的多項指標并通過主成分法計算了2010—2017年38個國家的數字經濟發展綜合指數，并利用跨國面板數據進行檢驗。研究結果表明，在控制了國家和時間固定效應之后，全球價值鏈參與度提高和數字經濟發展將縮小性別收入差距，但數字技術的應用將不利于參與全球價值鏈減少性別收入差距的影響。

本文對在全球化和數字化背景下如何改善性別收入分配、提高性別平等程度、促進社會和諧發展具有政策含義。一方面，要加大對女性受教育的重視程度與人力資本投入。女性在參與勞動分工時的比較優勢是認知技能，如果女性的知識素養水平得到提升，那么她們的議價能力也會隨之增強，并且能從認知技能相對價格上漲中獲得更多益處。這就需要切實保障女性平等接受教育與職業培訓的權利。另一方面，政府應通過法律法規維護女性公平參與社會經濟活動的合法權益，塑造良好的勞動力市場氛圍，培養性別平等、尊重女性的社會意識。