FDI、出口貿易與農村勞動力非農就業

王云鳳，鄭雁升

(吉林財經大學 國際經濟貿易學院，吉林 長春 130117)

一、引 言

改革開放三十多年來，我國對外開放的程度逐年提高。首先，形成了出口導向型的發展戰略，出口貿易規模逐年增大。2013年中國貨物與服務貿易出口總額達2.43萬億美元，已成為對外貿易規模最大的國家。其次，積極吸引外商直接投資，利用外商投資機遇引進先進技術，資本開放度提高。2013年吸引外商投資額達1175.8億美元。而與此同時，農村勞動力大規模移動，出口貿易與FDI流入帶來了新的就業機會和城鄉居民收入差距，進而影響了農村勞動力的非農就業。

中國作為一個擁有13億人口的大國，勞動力資源十分豐富，勞動力要素充裕。同時，在外向型經濟發展政策的激勵下，中國積極發展出口，吸引了巨額的外商直接投資，成為世界勞動力密集型產品的生產加工基地，從而吸收了大量剩余勞動力，尤其是農村剩余勞動力就業。這對提高農村勞動力非農就業，促進我國城鄉一體化具有重要意義。解決“三農”問題的根本途徑是城鄉一體化，而促進農業剩余勞動力從農業領域轉移，大力實施非農化就業，是推動城鄉一體化的重要舉措。

受全球性金融危機的沖擊，2008年以來，中國出口貿易規模和FDI流入規模出現了明顯的下降態勢，就業壓力隨之陡增。出口貿易和FDI流入究竟是否對中國農村勞動力非農就業有實際影響？作用有多大？本文將通過對FDI流入、出口貿易與農村勞動力非農就業三者之間關系的考察，對該問題進行解答。

國外學者在農村勞動力非農就業問題上做了豐富的研究。劉易斯(1954)的勞動剩余模型首先提出城鄉收入差距是勞動力轉移的主要原因，其假設實際工資水平不變、工業部門充分就業、農業勞動力無限供給。但是，現實情況是農業部門勞動力不可能無限供給，農業同其他產業一樣隨著科技進步而不斷發展，因此該模型存在缺陷。[1]1961年拉尼斯和費景漢發展了劉易斯模型，他們認為因農業生產率提高而出現農業剩余是農業勞動力流入工業部門的先決條件。同時，他們還認為，發展中國家在引進技術時應該充分考慮勞動力資源豐富的特點。[2]此后，托達羅(1969)進一步完善了劉易斯模型的假設，并為發展中國家城鄉勞動力流動提供了一個新的解釋。他認為引起城鄉勞動力流動的原因不是城鄉的收入差距，而是城鄉預期收入差距。[3]

國內學者同樣將影響農村勞動力非農就業的因素歸為收入差距。史清華等(2005)的研究表明，農村勞動力轉移的動因依次為增加收入機會、提高生活質量、為子女提供更好的教育機會和良好的發展環境。[4]李強(2012)認為城鄉絕對收入水平差距即經濟收入驅動力是農村勞動力轉移的主要動力。[5]

以上研究雖然十分豐富，但都忽視了我國對外開放程度逐年提高對農村勞動力轉移的影響。有關出口貿易與外資流入對我國農村勞動力非農就業影響的研究相對有限。蔡昉、王德文(2004)認為外商直接投資對中國經濟增長和就業具有顯著效應，其中，FDI流入對增加就業、促進勞動力市場發育，以及人力資本積累具有積極作用。[6]趙德昭、許和連(2012)通過實證檢驗得出結論，FDI流入對農村剩余勞動力轉移有顯著的正向影響，其中東部地區FDI的拉力要遠遠高于中西部地區。[7]陸文聰、李元龍(2011)通過構建CGE模型，模擬分析了中國出口變化對勞動就業的影響效應。他們認為出口增長1個百分點可以實現0.088個百分點的非農就業增長。但出口就業效應相對于不同的產業部門和就業群體而言具有明顯的差異，出口下降將導致紡織、制造業等部門就業人數顯著減少，農民工就業壓力明顯超過城鎮人口就業。[8]

綜上所述，雖然國內外學者對于FDI流入、出口貿易與中國農村勞動力非農就業的單項研究已經非常豐富，但是FDI流入與出口貿易對農村勞動力非農就業的影響究竟如何，三者之間存在怎樣的相互關系，相關的研究并不多。本文將通過實證研究，分析三個變量之間存在的長短期格蘭杰因果關系，并進一步分析其形成的原因。

二、研究方法與數據來源

(一)基本模型

本研究假定直接投資流入和出口貿易對中國農村勞動力非農就業增長具有不同效應,考慮了中國出口貿易規模、直接投資流入與農村勞動力非農就業增長的相互效應。函數的基本形式為：

E=f(S,FDI)

(1)

其中，S指我國出口貿易規模，用中國出口貿易額占世界出口貿易額的比重來衡量,出口貿易額為貨物與服務貿易的總額；FDI指吸引對外直接投資的程度，即對外資的開放度，用中國實際利用外商投資占GDP的份額與世界總投資占世界GDP份額的比重來衡量；E指農村勞動力非農就業比例，即農村就業人數中非農產業就業人數所占的比重。

同時將等式兩邊取自然對數，將可能的非線性關系轉化為線性關系。基于上述函數可建立計量模型：

LnEt=αiLnSt+βiLnFDIt+μt

上式中，系數α、β均為待估計參數，μ為非均衡誤差。其含義為，農村勞動力非農就業增長取決于我國相對貿易規模的擴大和對外資開放度的提高。

(二)研究方法

本文建立了包含對外資的開放度、出口貿易相對規模、農村勞動力非農就業比例三個變量的模型，通過時間序列分析考察三者之間的格蘭杰因果關系效應，包括短期格蘭杰因果效應和長期格蘭杰因果效應。變量之間的短期效應是指排除其他因素后的自變量對因變量的直接效應，長期效應是指通過自變量對其他因素的影響進而影響因變量，即間接效應。

在進行格蘭杰非因果關系檢驗前，需要完成ADF單位根檢驗和長期協整關系檢驗。第一步，對各個變量進行單位根檢驗。這是因為變量可能是非平穩的，而最小二乘法回歸要求序列平穩。第二步，進行協整關系檢驗，找出變量之間的協整關系和誤差修正模型。只有變量之間存在長期協整關系，才能保證回歸是有效的。

(三)數據來源

本研究使用的是1982～2012年的年度數據，中國出口貿易額、中國實際利用外資額、世界總投資額與中國實際GDP來源于聯合國數據庫，中國農村勞動力非農就業比例來源于《2013年中國農村統計年鑒》。

三、單位根檢驗與協整關系檢驗

(一)單位根檢驗

對模型中變量的平穩性和單整階數進行檢驗，所使用的工具是Eviews6.0軟件。

表1 ADF單位根檢驗

注：檢驗形式中的 C代表存在截距項，T代表存在趨勢項，k代表滯后階數，若不存在截距或者趨勢則記為N；

當伴隨概率小于0.05時，表示序列不存在單位根，即序列平穩；Δ表示對變量進行一階差分。

根據表1的結果，分析并選擇最優檢驗形式。可以看到三個變量水平序列的平穩性狀況: lnFDI序列存在單位根，不平穩；而lnE和lnS趨勢平穩，需要在消除趨勢的影響后才具有平穩性。所以，不能直接利用上述三個變量的水平序列進行最小二乘法分析，需要對各個變量進行差分。表1右側即為對各變量一階差分后的單位根檢驗結果，其伴隨概率均小于0.05，是平穩序列。可以進一步進行協整關系檢驗并建立誤差修正模型。

(二)協整關系檢驗

為了使上述變量建立的回歸模型有意義，必須使各個非平穩變量之間存在協整關系，即由這些變量所組成的某種線性組合是平穩的。當多個非平穩變量具有協整關系時，這些變量可以合成一個平穩序列。本文檢驗協整關系的方法為基于VAR模型的Johansen檢驗。Johansen檢驗的滯后長度根據VAR模型最優滯后長度來確定。而VAR模型最優滯后長度的確定根據LR、FPE、AIC、SC、HQ原則來確定。

表2 協整關系檢驗結果匯總與最優誤差修正模型形式識別

本文主要分兩部分完成Johansen協整關系檢驗。第一部分是選擇合理滯后區間，所選用的序列長度均為30，因此需建立5階滯后的無約束VAR模型，然后分析結果中AIC、SC和Log統計量，判斷出VAR的最優滯后階數p為5，進而確定最優滯后階數為5-1，即最優滯后區間為1-4。在確定滯后區間后完成第二部分，選擇最優檢驗形式。首先，表2上半部分所列的結果是5種檢驗形式的跡統計量和最大特征值，根據結果可以看出5種模型形式都通過了Johansen檢驗，即三個變量之間存在長期協整關系。同時，表2列出了對5種檢驗形式的誤差修正模型進行診斷的Log、AIC和SC統計量，根據最小信息準則判定最優模型形式為“序列和協整方程含線性趨勢含截距”。則協整方程為:

lnE=-0.109lnFDI-0.671lnS-0.087trend-5.551

以E為因變量的誤差修正模型估計結果為：

d(lnE)= -0.911ECM(-1)+0.991d(lnE(-1))+0.373d(lnE(-2))+0.181d(lnE(-3))

[-3.85005] [5.55228] [2.69667] [1.84047]

+0.354d(lnE(-4))+0.023d(lnS(-1))-0.101d(lnS(-2))-0.147d(lnS(-3))

[2.56914] [0.19497] [-1.06981] [-1.54465]

+0.299d(lnS(-4))-0.069d(lnFDI(-1))-0.034d(lnFDI(-2))

[2.67880] [-1.76072] [-1.33571]

-0.001d(lnFDI(-3))-0.070d(lnFDI(-4))-0.049

[-0.05235] [-3.13841] [-2.27406]

其中，ECM的系數為-0.911，t統計量為-3.850，能夠通過顯著性檢驗并符合反向調節機制。

四、格蘭杰非因果關系檢驗

(一) 短期效應分析

從上述檢驗結果可知，LnE、InFDI、InS一階差分序列為平穩序列，且存在長期協整關系。因此，可以對模型中的三個變量進行Granger非因果關系檢驗。本模型已對各個變量進行了自然對數處理，即其一階差分表示各變量的增長率。表3匯總了通過Wald聯合檢驗的短期格蘭杰非因果關系檢驗結果，當一個變量的x2統計量的伴隨概率小于0.05時，表明該變量通過了檢驗,是因變量的短期格蘭杰原因，若自變量差分滯后項短期系數或兩期滯后項系數之和為正，則其短期效應為正，系數為負，則效應為負。

表3 基于誤差修正模型的短期Granger非因果關系檢驗

注：()內為x2統計量的伴隨概率。

由表3結果分析可得：

第一，ΔFDI在0.05水平下通過檢驗，是中國農村勞動力非農就業增長率ΔE的短期Granger原因，即FDI流入的增加能夠顯著地在短期內影響我國的非農就業，但其影響是負的。究其原因，跨國公司是否雇傭當地員工將會在短期內對農村勞動力的非農就業產生影響。外商直接投資的方式通常有兩種，即綠地投資形式和收購投資形式，這兩種流入方式對東道國的就業結構會產生不同影響。首先，為了更好地融入當地文化，利用廉價勞動力和資源，節約成本，企業選擇綠地投資方式進入我國時，跨國公司需要大量雇傭當地新員工，其中大部分是農村低素質的剩余勞動力，這有利于增加我國的非農就業。其次，FDI流入我國主要是通過并購投資的方式進入，采用這種方式進入我國的跨國公司一般具有較高的技術水平和完善的管理模式，對于低素質的農村剩余勞動力的需求較小。此外，跨國公司在實施兼并后也可能不需要雇傭當地的新員工，甚至可能裁員，進而減少就業。由于大部分的FDI流入我國是通過跨國并購的方式完成的，因此，會抵消直接建廠投資對農村勞動力非農就業的促進作用，總體而言，在短期內FDI流入的增加會減緩我國農村勞動力非農就業的增長。

第二，ΔS在0.05水平下與ΔE存在正相關關系，即在短期內我國出口貿易顯著影響非農就業，并顯示出正效應。出口貿易規模的增加將會影響一國對勞動力的需求，而出口貿易在短期內是否會促進農村勞動力的非農就業則取決于我國對外貿易結構。我國出口商品大多是勞動力密集型產品，這些行業會吸收大量農村剩余勞動力就業，從而提高農村勞動力非農就業的比重。

(二)長期總效應分析

表4為長期Granger非因果關系檢驗的結果。為了考察模型中的一個自變量對因變量的長期綜合效應，將滯后1期的誤差修正項與該自變量的4期差分滯后項聯合起來，同時進行Wald聯合顯著檢驗。此外，在誤差修正模型基礎上的脈沖響應函數決定長期效應的正負和大小，如果F統計量的伴隨概率小于0.05，則通過檢驗, 同時報告相應的廣義脈沖響應函數的長期收斂狀況。圖1刻畫了1～81期的廣義脈沖響應函數曲線，包括lnS、lnFDI、lnE三個變量對沖擊的反應。

表4 基于誤差修正模型的長期總效應檢驗

注：(1)括號內為Wald聯合顯著檢驗F 統計量的伴隨概率；(2) 收斂值是對特定自變量施加一個標準差

大小的信息沖擊，廣義脈沖響應函數因變量在80期后的取值。

圖1 廣義脈沖響應函數曲線

由表4可知，變量ΔS以及ΔFDI通過了檢驗，是中國農村勞動力非農就業增長率E的長期Granger原因，對農村勞動力非農就業具有長期效應。ΔE 均在0.05水平下是我國對外貿易相對規模ΔS的長期Granger原因。

第一，FDI流入是中國農村勞動力非農就業增長的長期Granger原因，而與短期關系不同，從長期關系來看，FDI流入與非農就業之間呈現正相關性，但效益不大。長短期效益不同是因為，FDI流入在短期內對農村勞動力非農就業增長的放緩影響是直接的，而從長期來看，跨國公司能夠通過在東道國的經營活動影響當地的生產要素流動，進而影響當地的生產、消費、就業以及勞動力的收入。外商直接投資的流入會對國內企業形成競爭壓力，同時也帶了新的機遇；雖然一些本國企業由于競爭力不足、管理不善逐漸被市場淘汰，但是仍有一部分企業通過學習借鑒外來企業的管理經驗，逐步發展壯大，尤其是民營企業迅速發展，這些企業的發展會吸引一部分農村剩余勞動力，進而對我國農村勞動力非農就業產生正效應。促進農村勞動力非農就業的核心在于提高勞動力素質，尤其是農村剩余勞動力的技術水平。FDI流入帶來的競爭壓力和對勞動力的更高要求，將會迫使企業增強核心競爭力，同時促進農村勞動力提升自身素質和技術水平，從而在根本上促進農村勞動力的非農就業，但這些需要長期的投入和準備。在此過程中FDI流入也帶來了新的生產方式和管理方法，促進了我國本土企業技術水平和管理效率的提高，而技術水平的提高則導致了對勞動的替代，進而減少了對農村剩余勞動力的需求，減少了農村勞動力非農就業的增長，同時削弱了FDI流入對我國農村勞動力非農就業產生的正效應。

第二，與短期效益一樣，從長期來看，我國出口貿易也是非農就業增長的長期Granger原因，但其長期總效應為負。首先，出口的擴大為我國帶來了資本的積累，促進了國內經濟的發展。一方面，經過長時間發展，我國制造業的技術水平不斷提高，商品出口結構也有所改善，高新技術產品和機械設備的出口比重逐漸增加。2013年，我國高新技術產品出口6603億美元，增長9.8%，占出口總額的比重為29.9%，比上年提高了0.5個百分點。機電產品出口12 655億美元，增長7.3%，占出口總額的比重為57.3%。[9]這意味著對技術資本的需求逐漸替代了對勞動力的需求，進而減少了對農村剩余勞動力的需求。另一方面，經濟的發展同時促進了服務貿易結構的改善，其中金融、文化等新興服務出口所占比重最大，而新興服務貿易的快速增長促進了新興行業的發展，尤其是知識密集型行業的發展，這些行業需要知識型的高素質勞動力，對農村剩余勞動力的需求很小。其次，隨著出口規模的不斷擴大，進口規模和結構也隨之得到改善。一方面，出口帶來了資本的積累，提高了本國的進口能力。另一方面，近年來我國對外貿易一直保持順差，貿易摩擦不斷，而擴大進口不僅能夠緩解貿易逆差，也有利于技術的引進，出口的發展間接促進了進口規模的增大。目前，技術密集的機電產品和高新技術產品是我國主要的進口產品。2013年，中國進口機電產品8401億美元，增長7.3%，高新技術產品進口額5582億美元，增長10.1%。[9]這些產品的進口可能會導致一些生產率低下的進口替代型產業受到沖擊，進而導致其產業工人失業。同時，高技術產品的進口也會對勞動密集型產品形成替代，帶來相關農村剩余勞動力的大量失業。[10，11]

第三，農村勞動力非農就業的增長是我國出口貿易相對規模增長的長期格蘭杰因果關系，且效益為負。隨著信息技術的不斷發展，農村勞動力能夠更加便利地接受新思想和新觀念，尤其是新生代的農民工，他們接受了更高水平的文化教育，對生活有更高的期待，同時也更加注重物質和精神生活享受，與之相應的是他們對薪酬的要求提高，農村勞動力價格開始上升。加之勞動力轉移更加自由，農村勞動力就業出現了新的轉變，最顯著的是由異地就業向本地就業轉變，尤其是中西部地區農村剩余勞動力逐步將在本地鄉鎮企業就業作為首選，導致東部沿海地區從事出口加口產業的企業因缺少廉價勞動力而受到沖擊，進一步提高了勞動力的價格。而勞動力價格的增長也使跨國公司開始將目光轉移到勞動力更加廉價的東南亞國家，因此減弱了出口貿易規模的增長。

五、結 論

本文利用1982～2012年的年度數據，構建了一個包括出口貿易相對規模、農村勞動力非農就業比例和外商直接投資開放度的模型。本文首先通過ADF單位根檢驗證明了變量一階差分后同階單整；進一步通過Johansen協整關系檢驗證明了變量之間存在長期均衡的協整關系，同時，確定了最優誤差修正模型；在此基礎上，進行了Granger非因果關系檢驗, 并分析了變量之間的各種長短期效應。

改革開放以來，對外商直接投資的開放度逐漸提高，雖然短期內對中國非農就業增長率的影響為負，但長期來看，FDI流入拉動了我國經濟的增長，促進了農村勞動力的非農就業。同時，我國出口貿易規模不斷增長，且主要集中在勞動力密集型產品的出口上，而勞動力密集型產業能夠吸引大量的農村剩余勞動力，從而在短期內促進了我國農村勞動力的非農就業，但本文發現其長期效益為負。這是因為，長期來看，出口貿易的擴大促進我國經濟的發展：出口結構不斷改善，技術和知識密集型產品比重提高；進口高科技和技術產品的能力不斷提高，導致了技術對勞動力的替代。這些都在長期內導致對農村剩余勞動力的需求減少。而目前，由于農民工就業觀的轉變以及勞動力轉移的自由化，中國出現了農工荒現象，影響了我國出口企業的發展。這是由于我國仍處于經濟發展的轉型期，一方面，企業開始尋求技術含量高的集約化道路；但另一方面，中國出口企業仍然以廉價勞動力為主要競爭優勢。要改善這一現狀，需要依靠技術的進步和產業結構的升級。

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