本文是一篇国际贸易论文，本文研究了全球价值链分工背景下技术创新对劳动就业风险的影响，研究结果表明：首先，对全行业和全技能劳动要素而言，随着价值链位置的攀升，科技创新降低了劳动就业风险，这一结论在工具变量法内生性检验中，以及将核心解释变量 R&D 滞后一期和替换衡量科技创新的指标替换后依旧成立，这说明在全球价值链分工的背景下，科技创新有助于降低我国劳动要素所面临的的就业风险。
1 理论基础与影响机制
1.1 技术创新对就业影响的理论基础
1.1.1 传统贸易视角下技术创新的就业效应理论
传统贸易理论以比较优势理论和要素禀赋理论为基础发展出了古典国际贸易理论、新古典国际贸易理论等。传统贸易理论强调，国家之间所以能形成贸易的原因主要是存在不同优势。由于传统贸易理论产生的时代较早，考虑的只是国家之间不同产业间产品的交换，仅留在国与国之间生产不同产品的研究范围，因此考察的是产业间分工下技术发展的就业机理。
1.1.1.1 古典国际贸易理论
古典时期的代表人物大卫·李嘉图较为全方位的阐述了技术创新与就业之间的关系。李嘉图开始认为资本投入明显提高了劳动生产率，技术进步创造出更多的劳动力岗位。他指出：机器的投入首先提升了劳动生产率，当产品价格固定时，单位产品的价格降低，加大了产品需求，厂商为了获取利润会扩大生产，就业岗位随之增加。但随着机器的大量使用，李嘉图发现机器和劳动者之间的矛盾逐渐显现：如果雇主把支付给工人的工资用来购买机器设备，就会导致净产量不变分前提下，总产量减少，这个时候雇主降低了对劳动力的需求，失业率增加。
1.1.1.2 新古典国际贸易理论
古典贸易理论关于机器投入对劳动影响的研究仅仅停留在劳动力就业数量的层面，缺少对于工人报酬的考虑，新古典贸易理论则在比较优势原理的基础上进一步扩充古典贸易理论，丰富了国际贸易领域关于收入分配的研究。新古典理论在研究技术发展与就业关系时，考虑到了一些诸如资本、劳动及技术进步等内生因素，并分析各要素间的投入比例的差异是否会影响技术创新的就业效应。以美国数学家科布和经济学家道格拉斯共同命名的 C-D 生产函数对经济学的发展有着重要意义，该函数将技术进步、资本等生产要素都包含了进来，分析其对产出的作用。20 世纪 40 年代简·丁伯根进一步发展柯布道格拉斯生产函数，在其中加入了时间趋势项，并成为了新古典生产函数测量技术进步主要运用的方程式。再后来，罗伯特·索洛推导出了索洛模型，这种方法度量技术进步的手段是使用总量生产函数。
1.2 技术创新对就业影响的机制分析
已有研究关于技术创新对就业的影响途径分析，主要有损失效应和创造效应两种途径。但两种效应对就业的影响方向不同，因此整体上会形成正效应、负效应和零效应三种效果，并进一步层延伸出对就业弹性以及就业结构的影响分析。
1.2.1 技术创新的就业损失效应
首先，关于技术创新的对就业总量造成的损失研究主要通过两种途径：首先从短期发展来看，科技投入会首先提高劳动生产率，引起由摩擦性失业导致的失业；另一方面，技术创新在提升了劳动生产率的同时提高了资本生产率，资本生产率的提升会使企业选择用资本取代劳动力，进而减少劳动力的需求。技术创新的投入总是先作用于生产工具和生产技术，生产商在成本的最小化的驱使下不得不降低劳动力的雇佣，很大程度上形成了对劳动力产生了替代。根据边际生产率决定劳动力的实际需求，就业岗位的数量受到很大影响。当然，这种对于劳动力的替代效果会由于行业和产品的不同存在差异，所以减少的劳动力需求量也不同。技术创新还可以通过提高管理组织方式的方法优化生产效率，企业为节约管理成本而减少劳动力的雇佣。
其次是技术创新在就业结构方面形成的对低技术劳动这的替代。随着企业生产的不断复杂化，劳动力质量越来越成为生产商看重的要素，就业需求会随着企业对劳动力需求由“量”向“质”的这种转变的经历先增后减的阶段。低技能工人会因为自身技能与岗位技术要求的不匹配面临失业，企业为了自身发展，会通过对劳动者采取培训来加速吸收新技术，使其内化为企业生产动力，而这种劳动力与技术的结合又存在着一定时滞，最终表现为失业。对于不同偏向的技术发展，由于劳动和资本的生产效率都发生变化，进一步改变了生产要素组合，使生产中使用的资本与劳动的使用比率发生改变。随着技术的不断发展和日益完善，技术越来越朝着资本的方向发展，即资本的相对边际产出超过了劳动的相对边际产出。2017 年世界银行年度报告显示，1995 年以来世界很多国家和地区中等技能职业，如普通职员、设备操作和装配人员等工种的就业比例明显下降，主要原因是其从事的日常工作技术含量较低且大多具有重复性，机器很容易取代。由此可见，产业发展的角整体趋势表明劳动密集型产业正面临逐渐被取代的危机，由于偏向技术发展导致的产业更替，意味着低技术劳动力面临被取代的风险。
最后是技术创新对就业弹性造成的替代机制，在前文技术创新对就业结构影响的机制分析基础上进一步考虑货币因素——就业报酬，将就业数量与就业报酬二者结合起来分析技术创新对就业弹性替代机制的产生途径。根据斯坦福大学罗森伯格（1982）教授在《黑匣子之谜：技术与经济学》一书中提出的技能偏态发展理论可知：科技投入会通过资本密集度来影响因企业对不同技能劳动力的替代，并且对保留的工人的报酬水平进行适当调整，以此降低成产成本。对于被替代的低技能工人而言，由于其可替代的风险程度加大，在就业需求减少的情况下，工资又面临着被动降低的局面，因此替代效应加大了其就业风险。
2 价值链分工下我国制造业就业及创新的现状分析
2.1 价值链分工下我国制造业劳动力就业现状分析
2.1.1 制造业劳动力整体就业水平
表 2-1 给出了 1998 年至 2017 年我国制造业城镇单位就业人员年末人数。从表 2-1 可以看出，我国制造业劳动力就业人数整体呈现升高的态势，从 1998 年的 3826.1 万人上升到了 2017 年的 4635.5 万人，增长了近 21%。整个增长过程呈现“W”的形态：1998 年-2003 年，制造业劳动力呈现下降趋势，下降了 846 万人，降幅接近 28%；2004 年-2013 年，制造业劳动力呈现增长趋势，增长 2193 万人，增幅近 72%；2014 年-2017 年，制造业劳动力又出现了下降的趋势，降幅达到了11.6%。由此可以看出，虽然我国制造业劳动力整体呈现上升的趋势，但是增长波动，并且增速有所放缓。
2.2 价值链分工下我国制造业创新投入水平现状分析
2.2.1 制造业创新投入水平现状分析
2.2.1.1 制造业整体创新水平持续增加，高技术行业科技投入增长显著R&D 经费一定程度上反映了企业内化技术创新的能力，为了分析近年来我国制造业的技术创新水平，本部分将《中国科技统计年鉴》中按行业分规模以上工业企业 R&D 经费内部、外部支出之和作为衡量制造业创新水平的变量，汇总29 个制造业行业的 R&D 经费数据，得到制造业整体创新水平。同时，为了分析近年来我国不同技术含量的企业对于技术创新的重视程度及行业本身消化吸收技术创新的能力，本部分进一步细分制造业低、中、高技术行业的 R&D 经费水平，并将数据绘制成折线图，以便观察我国分行业科技投入水平的差异性，得到图 2-3。
由图 2-5 可以看出，我国的制造业经费支出整体呈现增长的趋势，从 2003年的 676 亿元增长到 2017 年的 11210 亿元，增长近 16 倍。同时经费支出的增长速度也呈现逐年递增的趋势，这意味着科技创新逐渐成为制造业企业长期发展的投入要素，制造业企业意识到科技投入会带来持续的经济回报。
除此之外，低、中、高三个制造业行业的科技投入都有着上升的趋势。分行业来看：低技术行业从 2003 的 67 亿元上升到 2017 年的 1407 亿元，增长了 20倍；中技术行业从 2003 年的 120 亿元上升到 2017 年的 2307 亿元，增长了 18倍；而高技术行业则从 2003 年的 489 亿元上升到 2017 年的 7063 亿元，增长了16.37 倍。
3 价值链分工下技术创新对就业影响的实证分析......................25
3.1 模型构建与数据说明.........................25
3.1.1 模型构建.........................25
3.1.2 行业全球价值链位置的测算...............................25
3.1.3 数据来源...................................26
4 主要结论与政策建议.......................39
4.1 主要结论..................................39
4.2 政策建议...............................39
3 价值链分工下技术创新对就业影响的实证分析
3.1 模型构建与数据说明
3.1.1 模型构建
基于前文有关技术创新对于就业的影响以及价值链对就业的影响的文献梳和机理分析，本文认为创新对于就业的影响可通过替代效应及创造效应两条途径实现，整体效应表现为二者的净效应。同时，为丰富就业理论，选择同时从数量和报酬角度出发，多维度衡量我国制造业的就业现状，因此文章将“就业弹性”即劳动力就业数量对于劳动力报酬的变化幅度作为衡量就业风险的指标并重点关注。
本文在计算position(it)GVC 时，采用的数据为基于 2016 年 WIOD 数据库计算的UIBE-GVC 数据库，时间范围选取的是 2000-2014 年。该数据库通过对 WIOD 数据库中
