貿易自由化、生產率“飽和”與就業

張紅+宋文飛+韓先鋒+魏軒

摘要：基于2004～2012年工業中33個細分行業樣本數據，對貿易自由化對就業影響的階段性特點進行了分析。實證結果表明，部分勞動密集型行業對就業的影響呈“倒U型”特征，生產率已經達到“飽和”。但從總體上來看，生產率對就業的擴大效應仍有一定的上升空間。在這一行業發展的階段特點下，貿易自由化對就業總體上具有正向溢出效應。同時，工資上升促進了就業;釋放“結構紅利”促進生產率提升是解決就業矛盾的根本策略。

關鍵詞：貿易自由化;就業;生產率“飽和”

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2015.01.27

中圖分類號：F426 ? ?文獻標識碼：A ? ?文章編號：1001-8409（2015）01-0124-05

Trade Liberalization， Productivity “Saturation”and Employment

ZHANG Hong1，2 ，SONG Wen-fei 3，HAN Xian-feng4，WEI Xuan1

（1.School of Economics， University of Jinan， Jinan 250002;2.School of Economics， Shandong University， Jinan 250100;

3.School of Economics and Finance， Xian Jiaotong University， Xian 710061;

4.School of Economics and Management，

Northwest University， Xian 710127）

Abstract：Based on the 33 industry segments sample data from 2004 to 2012， the impact of trade liberalization on employment on the stage characteristics were analyzed.The empirical results show that some labor-intensive industries impact on employment was “inverted U” features;productivity has reached “saturation.” On the whole， however， the expansion of the productivity effect on employment is still some room for growth.At this stage of development of the industry characteristics， the trade liberalization has a positive spillover effect on employment.In addition， it has also been promoting employment wage increase is an important conclusion.Therefore， the release of "structural bonus" to promote productivity improvement is to solve the fundamental contradiction of employment policy.

Key words：trade liberalization;employment;productivity “saturation”

文獻的研究結果表明貿易自由化對就業的影響與國家發展的階段有關，突出表現在發展中國家和發達國家之間的差異。按照比較優勢理論、要素稟賦論，發展中國家就業主要集中于勞動密集型產業，通過出口勞動密集型產品帶動整個社會就業水平增加。以我國為例，胡昭玲等、盛斌等的研究表明出口對就業有一定的促進作用，在不同的行業或產業具有差異性[1，2]。然而，多數學者認為，貿易自由化不利于或不影響發達國家就業。Greeway和Hine的研究表明，英國貿易自由化不利于就業的增加，會減少勞動力需求^[3];Kojiro Sakurai的研究表明日本貿易自由化對就業的影響不大^[4]。發達國家由于就業主要集中于資本密集型或技術密集型產業，就業與勞動密集型產業關聯不大，而與國內需求結構緊密相關。貿易自由化對就業影響程度較少的關鍵因素是產業發展到一定階段下的結構特征。可以看出，由于國家發展階段不同，貿易自由化對就業的影響也會產生差異性特征。

從我國的發展階段特點來看，2010年，中國人均GDP為4481美元①，正式邁入上中等收入國家行列，不過關于中國是否會出現“中等收入陷阱②”學術界存在爭議。中國已經進入了經濟改革的轉折性歷史時期。從經濟發展的階段性特點來看，“人口紅利”模式帶動我國經濟的高速增長將不可持續。學術界普遍認為以廉價勞動力促進出口貿易模式帶動了中國經濟的高速增長。

按照比較優勢理論，貿易促進就業的主要原因是勞動密集型產業占優勢。那么，這種優勢是否可持續？勞動密集型行業是否已經達到“飽和點”③？這就需要討論貿易自由化對就業影響的階段性特點。因此本文擬從行業發展視角，分析經濟發展的特點，以試圖解釋貿易自由化對就業影響的階段性特征。

1 研究樣本與模型設計

1.1 研究樣本

本文的樣本數據為2004～2012年39個工業行業除“其他采礦業”、“工藝品及其他制造業”、“廢棄資源和廢舊材料回收加工業”、“燃氣生產和供應業”、“水的生產和供應業”、“農副食品加工業”的33個細分行業面板數據。

1.2 模型設計

當勞動密集型產業達到飽和時，意味著該產業已進入產業結構改革的關鍵時期。此時，貿易自由化對就業的影響是否顯著需要進行深入探討。由于技術進步是產業發展的關鍵指標和核心因素，因此從生產率視角研究產業發展的階段性特征具有代表性意義。考慮到產業生產率存在“飽和點”時，意味著生產率與就業之間可能存在非線性關系。因此，本文構建計量模型：

employmentit=c+α1tradeit+β1TEit+β2TEit2+η1X+eit（1）

式（1）中，employmentit表示行業i在時間t的就業。TEit表示生產率，TEit2表示生產率二次項，當β1>0、β2<0且顯著時，表示生產率已達到“飽和點”，此時，行業發展已經達到飽和，生產率對就業的影響呈“倒U型”特征。tradeit表示行業i在時間t的貿易自由化水平。X表示其他控制變量，主要考慮與行業發展特征相關的規模化水平（scale）、獲取利潤水平（cp）、資本勞動比（kl）、價格水平（price）。主要指標設計見表1。

1.3 數據來源

為獲得行業的進出口數據，根據盛斌關于“國際貿易商品標準的分類”（SITC）^[9]，從聯合國貿易統計數據庫（UN Commodity Trade Statistics Database）網站數據加總計算得到行業的進出口數據。其他指標數據則源于《中國統計年鑒》、《中國工業經濟統計年鑒》。對數據進行描述性統計，結果如表2所示。

表1 計量模型指標設計

名稱指標設計

行業貿易自由化

（Trade）按照現有文獻的普遍做法，用行業進出口與行業工業總產值的比值表示行業貿易自由化（Trade）。這種設計思路簡單，數據容易獲得。

生產率（TE）由于科技進步是生產力發展的關鍵因素，用隨機前言技術（SFA）計算技術效率。其中，產出用行業工業總產值表示，投入用行業就業年末人數和資本存量表示④

。

工資水平（W）參考Roberts和Tybout[5]、Bernard和Jensen等[6]的研究，用行業平均工資表示工資水平;參考毛其淋[7]的做法，以1998為基期，采用居民消費價格指數平減計算實際工資水平。

控制變量用細分行業工業成本費用利潤率表示利潤獲取水平（cp）;用各細分行業固定資產投資總額與就業人數的比值表示資本勞動比（kl）;用工業各細分行業平均銷售收入表示規模化水平（scale）。

①根據《中華人民共和國2010年國民經濟和社會發展統計公報》相關數據計算得出。

②指發展中國家走出“低水平均衡陷阱”后，不能順利進入高收入水平行列，經濟發展長期處于中等水平徘徊，最為典型的是拉美國家。

③這里的“飽和點”與經濟學意義上的“轉折點”或“拐點”意義基本相同，指當達到“飽和點”后，經濟事物會發生根本性轉折變化。本文引入行業生產率的“飽和點”概念，旨在解釋當產業超過達到生產率“飽和點”時，產業生產率提升對就業會產生轉折意義的影響。

④按照陳詩一（2011）的做法，以1980年數據為基期計算得出。

2 實證分析

2.1 面板單位根檢驗

由于本文采用的是面板數據，在進行門檻檢驗之前，首先需要進行面板單位根檢驗，以檢驗數據的平穩性。對于面板數據考慮一階自回歸過程：

yit=ρiyit-1+xitδi+uit i=1，2，…，n;t=1，2，…，T（2）

式（2）中，xit表示模型中外生變量向量，包括各個橫截面的時間趨勢和固定影響，參數ρi為自回歸系數，隨機

誤差項uit滿足獨立同分布假設，若|ρi|<1，則對應yi平穩序列。

根據Levin，Lin和Chu t（LLC）、Fisher-ADF和Fisher-PP單位根檢驗方法檢驗結果表明，所有變量在LLC、Breitung、ADF-Fisher、PP-Fisher檢驗中均通過了顯著性檢驗①，表明所有面板數據是平穩的。

① 由于篇幅限制，本文僅列出研究結果。

2.2 實證檢驗結果

變量的內生性問題可能使估計結果存在有偏和非一致。為了有效避免變量的內生性問題，現有文獻的普遍做法是尋找工具變量。本文運用工具變量法（IVE）對各變量與就業之間的關系進行實證檢驗，結果表明，J-tes值在歷次模擬中的變化區間為1.082～2.302，各模型J-tes檢驗均沒有拒絕同時為零的假設，表明了模型的內生性問題并不嚴重。

根據2004～2012年我國33個工業細分行業的面板數據，本文采用EGLS估計方法建立了固定效應變系數模型并對面板數據模型的參數進行估計，結果如表3、表4所示。

從模型的模擬情況來看，R2為0.757，表明模型具有較高的擬合優度;DW為2.015，表明模型不存在自相關問題。

從回歸結果來看，絕大多數行業的TE-LY一次項系數顯著，且影響系數為正。表明行業生產率是促進就業的重要因素。當生產率提升，意味著行業可以發揮就業的產出吸納效應，以增長促進就業。不過，要判斷行業是否已經達到生產率“飽和點”，還需要探究TE-LY2對就業的影響。

表5是考慮生產率二次項的貿易自由化對就業的EGLS估計結果。從TE-LY2對就業的影響情況來看，大多行業的影響系數并不顯著，部分行業，如儀器儀表及文化、辦公用電子設備制造業，電氣機械及器材制造業，通信設備、計算機及其他，交通運輸設備制造業，專用設備制造業，通用設備制造業，非金屬礦物制品業，塑料制品業食品制造業、飲料制造業，煙草制品業等行業生產率二次項系數為負。然而，這些行業中的大多行業影響系數并不顯著，因此，總體上行業生產率對就業的影響并未出現根本性轉折變化，行業生產率還有上升空間，沒有達到“飽和” 狀態。不過，值得注意的是，部分勞動密集型行業，如文教體育用品制造業、飲料制造業、食品制造業、印刷業和記錄媒介的復制、文教體育用品制造業等生產率二次項系數為負且顯著，說明這些勞動密集型產業生產率已趨近或超過生產率“飽和點”，勞動密集型產業發展的逐漸飽和，對就業的吸納效應可能呈現下滑趨勢。

在此行業發展的階段特點下，貿易自由化對就業的影響是正向的，影響系數為0.097（見表3），且在1%的顯著性水平下顯著。表明我國行業貿易自由化有利于就業的增加，我國貿易自由化對就業的正向溢出效應還存在改善空間，并未出現發達國家貿易自由化對就業的不利或不顯著現象。研究結論表明，貿易自由化對就業的影響仍處于上升區間，并未出現根本性轉折，這與行業生產率仍存在上升趨勢是相關的。

從行業整體發展來看，生產率對就業的拉動作用還未達到 “飽和”狀態。不過，部分勞動密集型產業生產率對就業的影響呈“倒U型”特征，說明這些行業生產率對就業的影響已經趨于或達到“飽和點”。在行業生產率上升趨勢下，貿易自由化對就業具有正向溢出效應，且還有上升空間。

與貿易自由化相同的是工資對就業的影響也是正向的，影響系數為0.408（見表3），且在1%的顯著性水平下顯著。這說明，行業工資水平是吸引就業的主要因素。實證研究結果與西方傳統研究觀點是不一致的。傳統的勞動經濟學觀點認為，在完全競爭市場條件下，工資水平如果在市場水平之上就會對就業造成負向沖擊。按照凱恩斯就業理論，在剛性工資條件下，由價格上升帶來的實際工資下降可以促進就業上升。說明在一定條件下二者呈負相關關系。研究結論表明：行業生產率仍處于上升階段，生產率提升促進經濟增長的同時也吸納了大量就業。當經濟增長帶動就業的能力較強時，工資上升未必會弱化就業增長，反而會刺激勞動生產率提升，從而進一步帶動就業水平提升。

從其他控制變量對就業的影響情況來看：利潤水平對就業的影響是正向的。利潤水平對就業的影響系數為0.521，說明行業獲利能力越高越有利于就業。規模化水平對就業的影響是負向的。這可能與行業異質性有關，例如，某些壟斷行業規模化程度雖高，但是吸納就業的能力并不高。資本勞動比對就業的影響是不顯著的。資本勞動比雖然對就業的影響系數為正，但是其并未通過顯著性檢驗。這說明資本對就業的吸納作用并不明顯。

3 主要結論及政策建議

基于2004～2012年33個工業細分行業樣本數據，對貿易自由化對就業影響的階段性特點進行了分析。研究結果表明，從行業的階段性特點來看，生產率對就業的擴大效應仍有一定的上升空間，不過值得注意的是，部分勞

據此，提出政策建議：一是釋放“結構紅利”，促進生產率的同時吸納更多就業。雖然，我國已經邁入上中等收入國家行列，但這并不意味著經濟進入停滯階段，出現所謂的“中等收入陷阱”。從行業生產率發展視角，仍存在上升空間。主要表現在資本、技術密集型行業生產率對經濟增長的擴大效應還有待提升。不過，部分勞動密集型產業已經趨于“飽和”，這需要適時優化產業結構，釋放“結構紅利”，在促進生產率提升的同時，提升經濟增長對就業的吸納能力。二是提高行業市場化水平，減少阻礙生產率提升的壟斷因素。高壟斷行業扭曲了市場，不利于生產率提升，且阻礙勞動力市場的正常發育。因此，需要加強反行業壟斷的政策力度。

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[8]陳詩一.中國工業分行業統計數據估算：1980-2008[J].經濟學（季刊），2001（3）：735-775.

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（責任編輯：李 鏡）