摘要：本文旨在分析国际贸易对工资的影响。基于Ricardian模型和劳动力是流动的假设，工资波动用绝对量变化反映出来，基尼系数用来反映行业之间的工资差距。本文的主要结论是，由于贸易导致进出口两个行业的工资增长，但工资差距较为明显。
关键词：国际贸易；工资影响
随着越来越多的国际自由贸易协定的签署，全球化已成为世界趋势，国际贸易的讨论早已成为热点。其核心议题之一就是不同行业之间的工资波动。本文基于简单而相关的Ricardian模型，并假定在进口和出口行业之间劳动力是流动的，来分析这两类行业的工资波动情况。
根据Marc J. Melitz的模型预测，生产力较低的企业最终会被赶出该行业，导致整个行业的生产力增加。在贸易期间，出口厂商扩大生产，而只针对国内市场的厂商减产，甚至退出该行业，更多的生产企业重新分配市场份额和利润。因此，总的生产率提高(J.Melitz, 2022, pp. 1695-1725)。实证研究也支撑他的模型。在智利，贸易自由化后市场份额和利润的再分配，促进了贸易部门生产力的提高 (Pavcnik, 2022, pp. 245-276)。
根据美国劳工统计局的数据，在1990-2022年期间生产率增长最高的行业大多数是出口产业(Table4，Russell, Takac, Usher, 2022, pp. 31-42)。在Ricardian模型中，一个国家的出口产业总是有比较优势的(Krugman Obstfeld, 2022)。因此，自由贸易后产出价格持续增高。出口部门的工资取决于劳动力的供给和需求。劳动力的边际生产率和产出价格决定需求 (Borjas, 2022) 。参与世界贸易之后，两者都提高，对劳动力的需求增加，因此工资增加。
然而，劳动力是流动的。高工资的行业，将吸引来自进口产业的劳动力。因此，劳动力供给将增加，工资开始下降。根据美国劳工统计局数据，世界贸易使进口行业的输出价格下调，但一般生产力却增加。此外，劳动力供给减少趋势也能导致工资增长。
依照Daniel A. Traca的结论，国内生产率影响劳动力的需求是显著的，周期性的物质生产力和反周期的价格效应直接影响劳动力的需求，后者通过减缓前者供应进行调整。国内供应仅有很小的份额，因而世界贸易能抑制价格效应。随着开放程度的提高，生产力对劳动力需求的影响变得越来越重要。世界市场占有率较大的出口行业影响更明显(Traca, 2022, pp. 336-347)。因此，开放性和市场份额共同决定出口行业的工资波动。
一个国家参与全球贸易是受巴拉萨 - 萨缪尔森效应控制的：流通商品部门生产率的快速增长推动工资水平普遍提高 (Learning to like inflation, 2022) 。例如，在美国鞋类制造业是一个典型的进口行业，计算机及其辅助设备制造业是最主要的出口产业。美国劳工统计局统计的年平均收入，前者从2022年至2022从$24,660攀升到$30,010，而后者在同一时期从$60,110 升到$66,180(Bureau of Labor Statistics)。值得注意的是，中国在2022年底加入世贸组织以来，成为美国主要鞋类进口国。这两个行业工资增长的绝对量几乎是相同的，而实行贸易保护的进口行业的工资水平却是降低的。
但是，只有这两个行业不能描绘在实行国际贸易之后工资分配的全貌。虽然很难获得直接进口和出口行业分类的工资水平数据，基尼系数可以反映一定的影响。基尼系数是根据洛伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标 (Borjas, 2022) 。由联合国经济社会事务部公布的6号工作文件中，在过去二十多年来国家内部收入不平等增加的国家有几个，并非所有发达国家(Weeks, 2022)。如图1，美国的基尼系数从20世纪80年代以来，从36增加到约43。在同一时期，英国从26增至33。日本也有类似的趋势，如图2。
根据目前获得所有的理论和证据，可以得出结论，国际贸易导致一个国家的进口和出口两个行业的工资增长，但出口行业上升更快，主要是由于其生产力的提高；进口行业的劳动力供给萎缩促使其工资增长，因而增长率滞后。
统计数字显示工资变动的绝对量：参与国际贸易的出口和进口行业的工资明显增长。而且，基尼系数间接揭示这两类的工资增长是不同的。
基于本文的研究，国际贸易对工资的影响可以归纳如下：
1.出口行业的生产率显着增加。
2.出口和进口的工资都增加，但差距扩大。
参考文献：
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[4]Krugman, Obstfeld. (2022). International Economics: Theory and Policy.
[5]Learning to like inflation. (2022, Feb 17). The Economist .
[6]Traca, D. A. (2022, May). Trade Exposure, Export Intensity, and Wage Volatility: Theory and Evidence. The Review of Economics and Statistics , pp. 336-347.
[7]Weeks, J. (2022). DESA Working Paper No.6. New York, N.Y.: United Nations.
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