中國OFDI國內就業的總體效應與產業差異實證

姜 巍

（廣東外語外貿大學 國際經濟貿易研究中心，廣州 510006）

0 引言

隨著國際貿易與投資的發展，生產要素在全球范圍內得到配置，必然會給各國就業帶來重要影響。中國是一個人口大國，就業問題一直是社會經濟發展中的重要問題，改革開放以來，在傳統的出口導向型經濟發展戰略下，中國通過大量引進外商直接投資（IFDI）和出口擴張拉動國內就業與增長。隨著世界經濟格局和產業結構趨勢的變化，中國經濟進入“新常態”，生產要素結構不平衡、部分行業產能過剩、企業自主創新能力不強等問題日益凸顯，在此背景下，鼓勵企業“走出去”積極開展對外直接投資（OFDI），是加快構建更高層次開放型經濟，培育參與或引領國際競爭合作新優勢的重要舉措。那么，隨著中國對外直接投資規模的不斷擴大，對外直接投資對國內就業會產生怎樣的影響？是促進效應還是替代效應？不同產業間是否存在顯著的差異性？如何進一步發展對外直接投資以擴大國內就業規模并優化就業結構？對于這些問題的思考是當前學術研究和政策實踐中的重要課題，具有一定的理論和現實意義。

根據Campbell（1994）[1]和UNCTAD（1994）[2]的觀點，跨國公司對外直接投資對母國的就業效應不僅表現在就業數量方面，而且表現在就業質量和就業區位方面，但目前國內多數實證研究更多側重于考察中國OFDI對國內就業影響的總量效應或區域差異[3-5]，較少有學者從就業質量或結構方面實證考察OFDI對國內就業影響的產業差異。為此，本文嘗試從供給視角出發，將OFDI與IFDI一并通過技術效率因子引入C-D生產函數，構建開放的勞動需求動態模型，并基于2004—2014年的行業面板數據，運用廣義矩估計（GMM）方法實證檢驗中國OFDI國內就業的總體效應與產業差異，期望所得結論能對政府有關政策的制定和實施帶來啟示。

1 模型建立、變量選取與數據說明

1.1 模型建立

根據新古典增長理論，經濟增長的源泉來自于要素投入的增長和全要素生產率（Total Factor Productivity,TFP）的提高。從供給視角來看，OFDI對產出和就業的影響，不僅表現在對要素投入數量的影響，更重要的表現在對全要素生產率，進而對技術進步與創新的影響。發展中國家的對外直接投資可以通過人力資本、國際技術逆向溢出、產業結構、市場化進程等渠道，作用于母國的全要素生產率或技術效率，影響國內的技術進步與創新，從而給產出和就業帶來影響（如圖1所示）。

圖1 OFDI對母國就業影響的供給視角分析

為實證考察中國OFDI對國內就業影響的總體效應及產業差異，本文從供給視角出發，借鑒Greenaway等（1998）[6]和Milner等（1999）[7]的實證分析框架，在C-D生產函數的基礎上，構建開放的勞動需求動態回歸模型。

設C-D生產函數為：

其中，i代表行業，t代表時期，Q表示真實產出，K表示資本存量，L表示勞動投入，α、β分別表示資本和勞動的產出彈性系數，A表示影響產出增長的技術效率，γ表示決定技術效率的各因素所占比重。在完全競爭條件下，追求利潤最大化的生產廠商會使其勞動的邊際產出（MPL）等于工資（w），資本的邊際產出（MPK）等于相應的使用成本（c），于是生產函數可以消除資本要素進一步表達為：

對式（2）取對數重新整理后可以得到廠商（或行業）的勞動需求方程：

其中 φ0=-（αlnα-αlnβ）/（α+β），φ1=-α/（α+β），φ2=1/（α + β），φ3=-γ/（α+ β）。

根據OFDI對國內就業的影響機制分析，從供給的視角來看，OFDI可以通過人力資本、逆向技術溢出、產業結構和市場化進程等渠道作用于母國的全要素生產率，影響到國內的技術進步和自主創新，進而對國內就業產生影響。假設生產函數中的技術效率參數A隨時間變化而變化，并且與OFDI以及IFDI①IFDI對技術效率參數A的影響機理分析不是本文的研究重點，故在此略去。的發展規模有關，為此，生產函數中技術效率參數A可表示為δ0、δ1、δ2＞0，T代表時間趨勢，OFDI表示對外直接投資，IFDI表示外商直接投資，于是勞動需求方程擴展為：

出于簡化，假設資本價格c為常數。考慮到現實中勞動需求的動態調整過程，以及雙向FDI對技術效率影響的時滯，勞動需求回歸方程中需要加入勞動需求的滯后變量以及雙向FDI的滯后變量。因此，本文通過建立動態面板數據回歸模型，以考察OFDI對國內就業影響的總體效應及產業差異，具體的回歸方程為：

其中，β0為常數項，βi為回歸系數，λi為行業個體效應，μit為隨機擾動項，在實際數據具體計算過程中，相應變量的滯后期根據t統計量的顯著性來加以確定。在動態面板回歸模型中，由于因變量的滯后項出現在方程的右側，會導致內生性問題，因此采用混合最小二乘法（Pooled OLS）與固定效應（Fixed Effect）或隨機效應（Random Effect）方法的估計結果都會有偏和非一致，為此，本文采用Arellano和Bond（1991）[8]提出的廣義矩估計（GMM）方法。

1.2 變量選取和數據說明

本文利用行業面板數據建立動態回歸模型，實證考察中國OFDI對國內就業影響的總體效應及產業差異。回歸方程（5）中，被解釋變量為就業規模（L），選取行業城鎮單位就業人數（萬人）作為替代指標②由于目前缺乏按行業劃分的總就業人數指標，考慮到各行業統計口徑的一致性，本文在此嘗試選取行業城鎮單位就業人數作為替代指標。；解釋變量包括對外直接投資（OFDI）、吸引外商直接投資（IFDI）、實際產出（Q）、工資水平（w）。相應的衡量指標分別為：行業對外直接投資流量（萬美元）、行業實際利用外商直接投資額（萬美元）、行業增加值（萬元）、行業城鎮單位就業人員平均工資（元）。根據國民經濟行業分類（GB/T 4754－2011）以及所有變量數據的可得性，選取18個行業③由于數據缺失，S和T類略去。為橫截面，樣本區間設為2004—2014年，數據來源包括中國國家統計局年度數據庫、《中國統計年鑒》、以及各年度《中國對外直接投資統計公報》。

考慮到數據的可比性，本文利用三次產業平減指數（1978=100）④利用三次產業當期增加值和產業增加值指數（1978=100）計算而得。分別將行業增加值名義值折算成真實值，將OFDI和IFDI按當年匯率（平均值）換算成人民幣元，并利用固定資產投資價格指數（1978=100）進行平減；最后，為減少異方差的可能性，所有變量均采用自然對數形式。

2 實證結果及分析

2.1 總體效應

本文利用Eviews6.0軟件，采用GMM方法建立OFDI國內就業總體效應的動態面板回歸模型，如表1中的模型（1）所示。為檢驗模型（1）的穩健性，首先，以OFDI存量代替流量作為OFDI的衡量指標，得到模型（2）；其次，采用9個行業①根據《國民經濟行業分類（GB/T 4754－2011）》，本文將18個行業合并為9個行業：1.農、林、牧、漁業，2.工業（采礦業，制造業，電力、熱力、燃氣及水的生產和供應業），3.建筑業，4.批發和零售業，5.交通運輸、倉儲和郵政業，6.住宿和餐飲業，7.金融業，8.房地產業，9.其他（信息傳輸、軟件和信息技術服務業，租賃和商務服務業，科學研究和技術服務業，水利、環境和公共設施管理業，居民服務、修理和其他服務業，文化、體育和娛樂業，教育，以及衛生和社會工作）。的面板數據，并以行業增加值指數（1978=100）代替行業增加值作為實際產出Q的衡量指標，得到模型（3）。三個模型估計結果中主要解釋變量的系數和顯著性大體一致，而且sargan檢驗的p值分別為0.5669、0.3401和0.2081，均通過檢驗，一定程度上說明了模型（1）是穩健可靠的。

表1 總體效應的GMM估計及其穩健性

模型（1）的估計結果顯示，上一期就業和本期產出對本期就業均在1%顯著水平上具有正效應，回歸系數分別為0.8461和0.2971；當期工資對當期就業在5%顯著水平上具有負效應，回歸系數為-0.2991；當期IFDI對當期就業影響的回歸系數為正，但統計上不顯著。這一結果說明，總體而言，2004—2014年國內當期就業與前一期就業、當期產值具有明顯的正向關系，與平均工資水平的高低具有明顯的負向關系，當期IFDI對國內當期就業并沒有形成顯著的促進效應。

從OFDI的回歸系數來看，當期OFDI對當期就業具有負效應，回歸系數為-0.0143，但統計上不顯著，而上一期OFDI對當期就業在10%顯著水平上具有正效應，回歸系數為0.0166。這一結果說明，2004—2014年OFDI總體上對國內就業具有一定的促進效應，但存在滯后性。

2.2 產業差異

表2給出了OFDI對國內就業影響的總體效應與產業差異GMM估計結果，Sargan檢驗的P值均通過檢驗，說明模型估計結果是可靠的。從不同產業來看，OFDI及其他各因素對國內就業的動態影響具有一定的差異性。

表2 總體效應與產業差異的GMM估計及檢驗

第一、二產業估計結果顯示：（1）當期OFDI對當期就業具有負效應，回歸系數為-0.0127，上一期OFDI對當期就業具有正效應，回歸系數為0.0232，但統計上均不顯著。這一結果說明，2004—2014年中國第一、二產業的對外直接投資對國內就業的影響效應具有不確定性。一方面，中國第二產業的OFDI既有水平型也有垂直型，水平型OFDI的出口替代效應和垂直型OFDI的出口促進效應可能同時并存；另一方面，第二產業OFDI的產業結構仍存在不合理性，傳統產業如采礦業和低技術制造業仍占對外直接投資的較大比重，而高技術產業所占比重較小，同時，由于政治因素，中國的OFDI主要集中在亞洲和非洲，而且以國有企業和國有控股企業為主，產業技術創新水平與發達國家相比仍然較低，因此，第一、二產業的OFDI通過技術進步與創新渠道對國內就業的促進效應還不顯著。（2）平均工資水平與就業需求在1%顯著水平上成正向關系，回歸系數為0.4430。這一結果說明，隨著技術創新水平的提高和產業結構的優化，第一、二產業對高工資、高技能勞動力的需求會不斷增加。

第三產業估計結果顯示：（1）當期OFDI對當期就業在5%的顯著水平上具有負效應，回歸系數為-0.0168，上一期OFDI對當期就業也存在負效應，但統計上不顯著。這一結果說明，2004—2014年，第三產業OFDI對國內就業至少在短期內具有一定程度的替代效應。一方面，由于新興崗位對勞動力需求與勞動力供給不完全匹配，結構性失業依然存在；另一方面，從OFDI產業分布情況來看，第三產業OFDI雖然起步晚于第二產業，但發展迅猛并已經在中國的OFDI中位居主流，2014年第三產業OFDI占比超過70%，但仍然集中在傳統服務行業如租賃和商務服務業、批發和零售業、交通運輸、倉儲和郵政業，而在諸如信息傳輸與軟件、科學研究、教育、公共管理等新興服務業中的投資規模十分有限，因此，第三產業整體的技術進步與創新水平仍然較低，OFDI的國內就業促進效應尚未顯現。（2）時間趨勢項T對就業在1%的顯著水平上具有正效應，這一結果說明，第三產業的就業具有明顯的時間效應，隨著時間的推移，第三產業的就業會不斷增加。

3 結論與啟示

3.1 結論

本文在以往文獻和影響機制分析的基礎上，基于2004—2014年的行業面板數據，運用GMM方法，對中國OFDI國內就業的總體效應及產業差異進行了實證研究，結論如下：

（1）總體而言，OFDI對國內就業具有一定的促進效應，但存在滯后性。（2）第一、二產業的OFDI對國內就業的影響具有不確定性。一方面，水平型OFDI的出口替代效應與垂直型OFDI的出口促進效應同時并存；另一方面，由于OFDI集中在傳統產業，產業技術創新水平較低，OFDI通過技術進步與創新渠道對國內就業的促進效應還不顯著。（3）第三產業OFDI對國內就業至少在短期內具有較為明顯的替代效應。一方面，由于新興崗位勞動需求與勞動供給不匹配，結構性失業依然存在；另一方面，雖然第三產業OFDI發展迅猛，但新興服務業的OFDI比重較小，技術進步和創新水平較低，OFDI的國內就業促進效應尚未顯現。隨著時間的推移，第三產業的就業會不斷增加。

3.2 啟示

OFDI通過人力資本、產業結構、逆向技術溢出和市場化進程等渠道作用于全要素生產率，影響國內技術進步與自主創新，提高資源的配置效率，促進就業與經濟發展是一個長期的過程。為充分發揮不同產業OFDI對國內就業的促進效應，政府在制定和實施相關政策時應考慮以下幾個方面：

（1）通過金融支持和稅收補貼政策來鼓勵企業特別是私人企業“走出去”擴大OFDI規模，并引導企業選擇投資高技術產業和新興服務業，規范對資源類行業如農、林、牧、漁業及采礦業的投資，避免分散和盲目投資，優化OFDI的產業結構；（2）鼓勵跨國企業整合全球產業鏈，引導更多的資本和技術密集型OFDI到發達國家開展垂直型投資，以加快先進技術的吸收和反饋，提升研發和創新能力，加快國內產業升級的速度；（3）加快推進生產性服務業與制造業的深度融合，增加制造業對外直接投資過程中服務要素的投入，向價值鏈的上游和下游延伸，從而提升制造業對外直接投資的質量，并加大服務業對外直接投資的力度；（4）加大政府對教育的財政投入，加強勞動者的職業技能培訓，提升人力資本質量，短期內可以滿足跨國企業對高技能勞動力的需求，減少結構性失業，長期中可以提高國內的技術吸收和轉化能力，加速技術進步與自主創新；（5）在鼓勵企業“走出去”的同時，進一步推進市場化改革，減少政府對經濟的過度干預，促進非國有經濟的發展，健全和完善市場運行的法制環境等，從而有力推進國內市場化進程，充分發揮OFDI對國內就業的促進效應。

[1]Campbell D.Foreign Investment,Labor Immobility and the Quality of Employment[J].International Labor Review,1994,133（2）.

[2]UNCTAD.World Investment Report 1994:Transnational Corpora?tions,Employment and the Workplace[R].Geneva:United Nations,1994.

[3]姜亞鵬,王飛.中國對外直接投資母國就業效應的區域差異分析[J].上海經濟研究,2012,（7）.

[4]張建剛,康宏,康艷梅.就業創造還是就業替代——OFDI對中國就業影響的區位差異研究[J].中國人口·資源與環境,2013,（1）.

[5]張海波,彭新敏.ODI對我國的就業效應——基于動態面板數據模型的實證研究[J].財貿經濟,2013,（2）.

[6]Greenaway D,Hine R C,Wright P.An Empirical Assessment of the Impact of Trade on Employment in the United Kingdom[J].European Journal of Political Economy,1999,15（3）.

[7]Milner C,Wright P.Modelling Labour Market Adjustment to Trade Liberalization in an Industrializing Economy[R].The Economic Jour?nal,1998,108（447）.

[8]Arellano M,Bond S.Some Tests of Specification for Panel Data:Mon?te Carlo Evidence and an Application to Employment Equations[J].The Review of Economic Studies,1991,58（2）.