對外直接投資對我國就業影響的實證研究

宋林 謝偉 何紅光

摘要：本文利用2004—2014年中國省級面板數據實證檢驗了OFDI對國內就業的影響，并考察了影響OFDI就業效應的相關變量的作用程度和門限特征。研究發現：OFDI對于我國國內就業有著顯著的促進作用，但存在明顯的地區異質性，促進作用呈現東、中、西部逐步遞減的趨勢。OFDI對就業的影響通過對外貿易、投資、逆向技術溢出等渠道來傳導，OFDI存量大小、投資水平、科技發展水平、勞動力市場剛性和對外開放程度對OFDI的就業效應存在門檻影響。

關鍵詞：對外直接投資；就業；門限面板模型

文獻標識碼：A文章編號：100228482017（05）009512

一、 引言

隨著“走出去”戰略的實施，中國迅速成為全球資本輸出的主要力量。當前，中國在成為世界第一大外商直接投資（FDI，Foreign Direct Investment）接受國的同時，已經成為世界第二大對外直接投資（OFDI，Outward Foreign Direct Investment）輸出國，對外投資超過接受外資，成為資本凈輸出國。2014年來，“一帶一路”戰略構想的提出、亞洲基礎設施投資銀行的籌建，保障貿易與對外投資自由化、便利化的一系列新舉措的出臺，都標志著我國對外經濟發展進入了新常態。在此背景下，對外直接投資對于我國經濟進一步發展將產生怎樣的影響逐漸成為政策制定和學術研究所關注的重要問題。國內學者已經對OFDI對于我國的對外貿易[1]、技術創新[2]、產業結構[3]、生產率[4]的影響進行了實證檢驗，但是，對外直接投資對于國內就業的影響的文獻則相對較少。

我國是一個人口大國，人口紅利是我國改革開放取得輝煌成就的重要原因，勞動力成本的上升也是促使企業進行OFDI的一個內在動因。從理論上看，OFDI對于國內就業的影響可能同時存在“替代效應”和“創造效應”。一方面，企業在OFDI后，生產轉移到國外，會對國內的就業，特別是低端制造業的就業產生替代效應[5]；另一方面，全球化經營對母公司的管理協調、研發和市場營銷等職能提出了更高的要求，總部服務的需求增多，這又會引致對于高技能勞動力的需求，從而帶來就業的創造效應[6]。OFDI對我國勞動力就業市場究竟是替代效應還是創造效應更大，現有文獻并沒有一個清晰的回答[78]。中國作為一個轉型經濟大國，由于資源稟賦和發展基礎等原因，地區之間經濟發展水平差異較大，對外直接投資的分布也明顯向東部地區偏移。在這樣的背景下，對外直接投資對于不同地區可能就具有不同的作用。因而本文從OFDI影響就業的機制和傳導途徑出發，分析地區經濟發展條件中可能影響OFDI就業效應的關鍵因素，通過門限面板模型研究了各個變量在不同閾值范圍內的差異化作用。本文研究表明OFDI對于我國國內就業的“創造效應”大于“替代效應”，總的影響為正，但存在明顯的地區異質性，促進作用呈現東、中、西部逐步遞減的趨勢。OFDI存量大小、投資水平、勞動力市場的流動性能夠促進OFDI就業效應的發揮，當這些變量的取值超越特定的門限水平后，OFDI對于就業的促進作用將顯著增大。科技發展水平和對外開放程度對于OFDI就業效應的影響，則具有更強的結構變動性，當這些變量取值較低時，OFDI對就業有著負向的影響，而當這些變量取值超過特定的門限水平后，OFDI將顯著促進就業的增長。本文的研究更加細致準確地估計了OFDI對各地就業的影響大小，闡明了影響OFDI就業效應發揮的條件和渠道，為各地區準確把握自身定位，合理利用對外直接投資促進區域經濟發展提供了一定的參考。

與現有文獻相比，本文邊際貢獻主要在于：（1）對OFDI影響就業的傳導機制進行理論分析的基礎上，針對前期文獻中的爭議，重新對OFDI的就業效應進行了穩健的估計，發現OFDI對我國國內就業有顯著的促進作用。（2）分析地區差異時，相對于以往研究中進行簡單的東中西部的分組研究方法，本文引入多維的影響因素分析，更加仔細地捕捉了OFDI就業效應的地區差異產生原因。（3）引入門限面板模型對影響OFDI就業效應的相關因素進行了實證檢驗，不僅驗證了OFDI就業效應的地區差異，而且得到了各影響因素的門限特征。

后文結構安排如下：第二部分為相關文獻述評；第三部分對OFDI影響就業的傳導途徑進行分析，在此基礎上提出這種影響的門限特征；第四部分對本文使用的基準計量模型和門限面板模型的設定、估計和檢驗方法的介紹；第五部分為實證分析結果；第六部分為全文的結論與啟示。

二、 文獻評述

發達國家在經濟發展的過程中依照比較優勢的動態變化，實現了產業的轉移，但是，隨之而來的“制造業空心化”和失業率上升等問題，也引起了人們的高度關注和重視。針對OFDI的就業效應的研究也首先從發達國家的樣本開始。Brainard等[6]利用美國跨國公司1983—1992年的數據發現，海外雇員的增加會替代跨國公司在國內的就業，投資到低收入國家帶來的替代效應大于投資到資源稟賦相似的發達國家，東道國工資水平越低，對美國國內就業的替代效果也就越大。Lipsey[5]則發現，OFDI對于美國國內就業的影響并不顯著，對于不同行業的影響存在顯著的差異，OFDI減少了勞動密集型行業的就業，增加了技術密集型和資本密集型行業的就業。Blomstrom等[9]對瑞典的研究也發現，由于瑞典多數OFDI都投向了高收入國家，OFDI對國內就業，特別是藍領工人的就業具有顯著的促進作用，少量投資到發展中國家的OFDI促進了母公司對白領員工的需求。但是，Grg等人[10]在對愛爾蘭的研究中發現，服務類OFDI對國內的總就業存在著顯著的負向影響，Becker等[11]對德國的研究也發現，OFDI會對國內就業帶來替代效應。從多國的研究結果可以發現，OFDI對于母國就業的影響受到投資動機、投資方向、國內的行業特征等的影響，因而在OFDI對就業的影響存在明顯的地區差異，受到投資母國自身特征的影響[12]。endprint

我國對外直接投資起步較晚，國內對于OFDI就業效應的研究也相對較少，柴林如[13]、羅麗英和黃娜[14]、羅良文[15]等研究采用Granger因果檢驗和普通最小二乘回歸發現OFDI可以帶動國內就業增長并對產業的就業結構產生影響。OFDI對二、三產業的就業量有正向的影響，而對第一產業有負向的影響。但是這些研究使用的數據量都較小，采用的方法也比較粗糙，因而得出的結論缺乏穩健性。近期的研究中，張建剛等[7]利用我國2003—2010年的省際面板數據，采用動態面板模型的實證分析發現，在全國范圍內，對外投資對于就業的創造效應大于替代效應，東部地區OFDI的就業創造效應大于替代效應，中部地區兩種效應大體相當，而在西部地區則主要體現為替代效應。張海波[8]卻發現OFDI對我國國內就業的影響整體表現為替代效應，高收入地區OFDI對于就業的影響主要表現為創造效應，在中等收入地區OFDI對于就業的影響主要體現為替代效應，而在低收入地區，OFDI對于就業沒有顯著的影響。仔細分析兩篇文章的實證部分發現，除了個別控制變量的選擇稍有不同外，兩篇文章都使用了2003—2010年省際面板數據，都采用了動態面板模型的設定，都使用了GMM估計方法來處理內生性，但是全樣本的估計得到的結果卻截然相反，子樣本的估計結果也有所不同，這說明模型本身的設定并不穩健，按東中西部劃分三大地區或者按人均GDP將各省市劃分為高中低收入三個類別，這樣的分組方法并不能有效捕捉到OFDI就業效應的地區差異，OFDI對于就業的影響還受到很多其他因素的共同作用和影響。

在OFDI就業效應的影響因素方面，Becker等[11]和OECD[12]的研究都表明，一國的經濟發展水平將對OFDI的就業效應產生重要影響，高收入國家更可能從OFDI中獲得就業的增長，而低收入國家在OFDI后會帶來國內就業的外流。姜亞鵬和王飛[16]研究了進出口在OFDI對就業的影響中扮演的重要作用，指出OFDI可以通過對外貿易的渠道對國內就業帶來影響。Mitra和Ranjan[17]則認為，國內勞動力市場的完善與否將影響OFDI對國內就業的作用。在完全競爭的勞動力市場中，OFDI部門中轉移出來的勞動力能夠很快地轉移到非OFDI部門中去，OFDI部門的企業總部所需的高端管理人才也可以很快從市場中得到補充，因而OFDI帶來的總的就業效應應該為正；如果勞動力市場存在較大的摩擦，勞動力不能在部門之間快速流動，OFDI對整個社會的就業效應就為負。Senses[18]的研究表明不同地區的勞動力技能結構對于OFDI的就業效應有著不同的影響，而Morrison和Siegel[19]也指出，勞動者人力資本水平越高的地區，OFDI越有可能促進就業。

然而，上述研究多數都只關注某一特定因素對OFDI就業效應的影響，檢驗方法也基本以分組回歸和引入交乘項為主，但是這兩種方法都存在一些不足：分組檢驗方法的效果依賴于分組標準的選擇，但是在實際研究中很難以某一客觀的方法選擇一個恰當的標準，標準選擇的好壞也無法進行統計檢驗，因而存在較強的主觀性，并不能反映真實的數據差異。引入交乘項的方法雖然可以估計出門檻值，但是交乘項引入的具體形式并沒有確定的標準，因而最終檢驗的科學性仍然值得懷疑[20]。Hansen[21]提出的門限面板模型能夠很好地彌補這兩種方法的不足，它不僅能夠估計出門限值，而且能夠對門限值的真實性做出統計檢驗。李梅和柳士昌[20]運用該方法研究了OFDI逆向技術溢出的吸收門限效應，本文也將借鑒此方法，研究OFDI對就業影響的門限效應。

三、 OFDI影響就業傳導機制與門限特征

（一）OFDI影響就業的傳導機制

從理論上看，OFDI主要通過對外貿易、利潤回流再投資和逆向技術溢出三條路徑對國內就業產生影響。

1.對外貿易渠道

OFDI與對外貿易是一國參與國際經濟的兩種重要渠道，也是企業進行國際化經營的兩種最主要模式。OFDI與出口之間存在著緊密的聯系，而出口變動對我國就業有著顯著的影響，因此，對外貿易渠道是OFDI影響就業變動的主要渠道。Blonigen[22]就認為水平型OFDI將替代出口，而垂直型的OFDI則會促進出口。蔣冠宏和蔣殿春[1]對我國的研究表明，生產轉移型的OFDI會在當地生產競爭性產品，對國內產品形成替代，而商貿服務型OFDI則有助于擴大市場規模，促進出口增長。顧雪松等[23]則發現只要我國的OFDI投資到與我國產業結構差異大的國家，都會促進國內商品的出口。總的來看，現有文獻多數認為隨著OFDI存量的增加，OFDI對于出口的影響將經歷從擠出到促進的轉變，最終出口的增加引致對國內勞動力的需求。

2.投資利潤再投資渠道

OFDI會通過影響國內投資從而影響到就業。在短期內看，在國內資本總量一定的情況下，資本外流減少了國內的投資，會對國內就業帶來負面的影響。但從長期來看，OFDI會通過關聯效應和外溢效應促進國內投資的增長。OFDI豐富了國內資本的投資渠道，提高了國內資本的配置效率，海外利潤回流重新轉化為資本投資到國內生產部門[24]，也會促進國內就業的增長。Herzer和Schrooten[25]在對比研究了美國與德國的OFDI對國內投資和就業的影響時指出，OFDI帶來的國內投資效應和就業效果，取決于不同國家的經濟發展水平與勞動力市場狀況，對于德國這種勞動力成本較高的國家，OFDI帶來了更多的海外投資機會，將會對國內投資和就業產生替代作用，而對于市場機制較為完善的美國，OFDI會通過利潤回流的方式促進國內的投資增長和就業增加。

3.逆向技術溢出渠道

OFDI會給母國帶來逆向技術溢出，促進國內生產率的提高[4]。技術獲取型的OFDI直接利用國外先進技術專利，提高了國內的生產技術水平，為了充分消化吸收國外技術，總部也需要招聘更多高技術的研發人員。生產轉移、商貿服務和資源尋求型的OFDI雖然沒有直接得到技術的轉移，但是企業在走出去的全球化經營過程中，將在參與更加廣泛的國際競爭過程中積累新的經驗，在與合作企業的合作中學習到新的管理方法、遍布全球的海外分支網絡提高了母國獲取市場信息的能力，有利于總部更快把握市場機會，做出科學的決策。從單個企業來看，OFDI的逆向技術溢出帶來的生產率提升，在短期內可能引起資本和技術對于勞動的替代，在總產量不變的情況下會減少企業的勞動需求。但是，從行業和宏觀層面上看，技術效率較高的企業將會獲得更強的市場地位，利潤水平的增加會使企業進一步擴大生產規模，引致企業對于勞動力的需求的增加。OFDI帶來的生產率優勢，將促進勞動力在行業和地區之間進行流動，新興行業將創造更多的就業機會，生產率高、勞動力市場完善的地區也將獲得更多的勞動力資源。endprint

（二）OFDI影響就業的門限特征

從傳導機制的分析可以發現，OFDI對于就業的影響可能同時存在替代效應和創造效應。一方面，OFDI帶來的生產轉移，在海外生產競爭性產品，形成對國內勞動的替代[5]。另一方面，OFDI對于國內就業也具有創造效應，主要體現在：（1）企業OFDI的目的是生產過程的全球化分布，在要素稟賦最豐富的地區進行生產，降低了生產成本，從而增強母公司的競爭力，有利于生產的擴大，促進就業增長；同時，集團總部服務需求的增多也會引致對于高級管理人才的需求。（2）OFDI會帶來逆向的技術溢出效果，促進國內企業勞動生產率的提高，從而促進就業增長。

OFDI對就業總影響是替代效應與創造效應疊加的共同結果，經由對外貿易渠道，OFDI對就業的影響會經歷一個從擠出到擠入的過程，具體作用的方向既受到投資目的影響，也與東道國的就業創造能力有關。例如，企業在進行OFDI之后，面對擴大的市場，如果機器廠房等固定資產受限，企業的生產能力也很難在短期內擴大，因而對于就業的引致作用也較小。這樣的限制被稱為“門檻效應”[20]，只有當影響OFDI的就業效應的某項因素超越某一門檻值水平時，OFDI對于就業的促進作用才能充分發揮，我們對傳導機制進行分析發現OFDI存量、固定資產投資、科技水平、對外開放程度和勞動力市場剛性都可能成為影響OFDI的就業效應的門檻變量：

1.OFDI存量

OFDI存量值自身大小對于OFDI的就業效應就可能具有門限效應。就對外貿易渠道而言，Becker等[11]就認為OFDI將產業鏈的各部分分別配置在最具有競爭優勢的國家，從而降低經營成本，實現規模經濟，因此從長期來看OFDI可以促進母國就業規模的提升，但在短期內由于國內資本流出，替代出口，可能對母國的就業產生替代效應。Bruno和Falzoni[26]也指出跨國企業的海外擴張是為了實現生產投入的最小化，但是投入調整成本的存在會使得OFDI對就業影響的長期效應與短期效應存在差別。在短期內，OFDI打破了原來的生產均衡，投入偏離利潤最大化的最優投入，因而可能對就業帶來負向的影響，但隨著OFDI投入的進一步增加，海外利潤開始顯現，借由投資利潤再投資渠道的投資開始增加，生產投入逐步調整到新的均衡狀態，規模效應開始發揮，因而會增加就業。

2.固定資產投資

固定資產投資是我國經濟發展的重要推動力量，固定資產水平的高低對于一個地區的基礎設施水平和經濟成長都有著重要的作用。OFDI對就業的促進，需要通過對外貿易、利潤再投資和逆向技術溢出等渠道來實現，每一個渠道中，固定資產投資都發揮了重要的傳導作用。國內生產能力的擴大，需要對機器設備廠房的投入；利潤回流需要轉化為新增的固定資產投資才能促進就業；研發與總部服務的提供也需要建立實驗室、擴大辦公場所。因此，只有固定資產投資達到一定的投入門檻值，與OFDI配套的相關條件得到滿足，OFDI才能產生最大的就業創造效應。

3.科技水平

地區科技發展水平的高低決定了對逆向技術溢出的吸收能力，當科技水平較低時，OFDI帶來的逆向技術溢出并不顯著，由此渠道產生的就業促進作用并不顯著，相反，如果地區技術水平較高，母公司具有更強的研發實力，生產更多的總部服務，也會創造更多的就業機會。

4.對外開放程度

對外開放程度越高，對外貿易的規模越大，OFDI引起的出口增長的幅度也就越大，引致的生產擴大和就業增長也就越多。對外開放程度高的地區，更加容易獲取國際市場信息、熟悉國際商務規則、國際資本流動更加頻繁、利潤回流轉化為資本再投資的效率更高、渠道更廣。同時，對外開放程度高的地區獲取國外技術轉移的機會也更多，參與國際競爭的經驗也更豐富，因此，借由技術溢出渠道帶來的就業效應也更高。總的來看，對外開放程度會同時影響OFDI就業效應的三個傳導渠道，只有對外開放程度達到一定水平，OFDI的就業創造效應才能充分發揮。

5.勞動力市場剛性

OFDI不僅會帶來某一行業內的就業變動，還會促使勞動力在行業間進行轉移。Kambourov[27]指出在研究全球化對國內就業變動的影響時，除了考慮勞動力的特征變量，應當考慮勞動力市場的制度因素。在眾多影響勞動力轉移的因素中，勞動力市場剛性會增加企業解雇和招聘的成本，從而阻礙了OFDI后勞動力的正常轉移。我國勞動力市場上存在著多元分割的現象，由于編制等特殊制度的存在，國有部門面臨著更高的解雇與招聘的成本，國有部門的工資形成機制也缺乏市場基礎，扭曲了勞動力市場相對價格，阻礙了勞動力的自由流動，因而可能會影響OFDI之后的勞動力需求的實現。[WTBX]

四、 模型設定與變量選擇

（一）基準模型的設定

參照Desai等相關研究[2830]的方法，一個代表性對外直接投資企業的資本投入可以區分為國內的資本存量Kdit和投入到國外的資本存量Kfit兩個部分，企業的產出Yit是國內、國外資本和勞動投入Lit共同作用的結果，因此，生產函數可以表達為如下形式：

Yit=Aitf（Lit，Kdit，Kfit）[JY]（1）

進一步，代表性企業的利潤函數可以表示為：

πit=pitYit-witLit-rditKdit-rfitKfit[JY]（2）

其中，Ait為全要素生產率，代表資本和勞動以外其他因素的作用，pit表示產品價格，wit為工資水平，rdit和rfit分別為國內和國外資本的價格。求企業利潤最大化的一階條件：

[SX（]πit[]Lit[SX）]=pitAit[SX（]f（Lit，Kdit，Kfit）[]Lit[SX）]-wit=0[JY]（3）

與張建剛等[7]的做法一致，假設生產函數的形式為：endprint

f（Lit，Kdit，Kfit）=（Kdit）α（Kfit）β（Lit）γ[JY]（4）

將（4）式帶入（3）式，取對數整理后，就可以得到勞動的需求函數為：

lnLit=[SX（]ln（γpit）[]1-γ[SX）]+[SX（]1[]1-γ[SX）]lnAit+[SX（]α[]1-γ[SX）]lnKdit+

[SX（]β[]1-γ[SX）]lnKfit-[SX（]1[]1-γ[SX）]lnwit[JY]（5）

其中，0<α<1，0<γ<1，對β的取值沒有任何先驗的假設，這正是本文想要探究的問題，如果β>0，表示投資到國外的資本對國內就業有促進作用，如果β<0，則說明投資到國外的資本擠出了國內的就業。

假定投資到國外的資本都是以對外直接投資的形式存在，則國外資本存量Kfit可以用對外直接投資存量OFDIit來代替，對參數進行簡化，得到本文實證所用的基準模型為：

lnLit=α0+α1lnpit+α2lnAit+α3lnKdit+

α4lnOFDIit+α5lnwit[JY]（6）

（二）門限面板模型的設定、估計與檢驗

1.門限面板模型的基本設定

門限面板模型是由Hansen[21]在分組變量回歸的基礎上發展出來的，解決了人為指定分組值的隨意性問題，能夠研究自變量對于因變量分段、非線性的影響。

模型的基本形式為：

yit=x′[KG-*3]itβ1I（qit≤γ）+x′[KG-*3]itβ2I（qit>γ）+εit[JY]（7）

其中，i=1，2，…，N表示不同的個體，t=1，2，…，T表示時期，qit為門限變量，yit和xit分別為被解釋變量和解釋變量。I（·）為指標函數，括號內條件成立時取值為1，不成立時取值為0，那么依據門限變量qit與門限值γ的相對大小，我們就可以將樣本觀察值分為兩個獨立的區間，在各個區間內，解釋變量對被解釋變量的影響程度有所差別，表現在回歸系數β1與β2的不同上。與傳統的分樣本回歸方法人為指定分類標準不同，門限面板模型假定門限值γ是內生的，是從模型中估計出來從而作為分組標準，這樣就可以真正地反映解釋變量對于被解釋變量影響的非線性。

2.門限面板模型的估計

為了表述方便，可以將（7）式進一步寫成更為緊湊的形式：

yit=x′[KG-*3]it（γ）β+εit[JY]（8）

其中：β=（β′[KG-*3]1，β′[KG-*3]2）′，xit（γ）=[JB（{][HL（1]xitI（qit≤γ）xitI（qit>γ）[HL）][JB）}]

在給定γ的條件下，可以采用普通最小二乘法直接對（8）式進行估計，得到β的一致估計量，即：

[AKβ^]（γ）=[X′（γ）X（γ）]-1X′（γ）Y[JY]（9）

Y、X（γ）分別為被解釋變量矩陣與解釋變量矩陣，[AKβ^]（γ）=[X′（γ）X（γ）]-1X′（γ）Y為β1與β2的最小二乘估計。此時，可以得到殘差向量為：[AKe^D]（γ）=Y-X（γ）[AKβ^]（γ），殘差平方和為：S（γ）=[AKe^D]′（γ）[AKe^D]（γ）。

通過最小化S（γ），就可以求得γ的估計值，即：

[AKγ^]=argminS（γ）[JY]（10）

3.門限面板模型的假設檢驗

在先驗地假設門限效應存在的情況下，我們通過最小二乘法的估計，可以得到門限值和回歸系數的一致估計。但是，門限效應是否存在，估計出的門限值又是否等于真實的門限值，還需要做統計意義上的檢驗。

首先，我們需要檢驗門限效應是否真實存在。原假設為不存在門限效應H0：β1=β2，即解釋變量對于被解釋變量的影響不隨樣本區間的變動而變動。在原假設成立的條件下，相當于對模型施加了β1=β2的約束條件，此時門限值γ是無法識別的，也就是說無法得到唯一的γ使得（10）式成立。此時，模型退化為yit=x′[KG-*3]itβ1+εit，采用普通最小二乘法，就可以得到β1的估計量[AKβ^]1，相應的殘差為[AKe～D]it，殘差平方和為S0=[AKe～D]′[KG-*3]it[AKe～D]it，構造檢驗F統計量：

F=[SX（]S0-S（[AKγ^]）[]σ2e[SX）]=[SX（]S0-S（[AKγ^]）[]S（[AKγ^]）/N（T-1）[SX）][JY]（11）

但需要注意的是，在原假設下，F的漸進分布不再是標準卡方分布，無法通過查表得到臨界值。可以采用Bootstrap方法對原始樣本進行重抽樣，從而獲得其一階漸進分布。假定重抽樣后計算得到了一系列的F值：F1，F2，…，FB，記由原始樣本估計得到的F值為F0，那么就可以計算一個經驗P值：

P=[SX（]∑[DD（]B[]b=1[DD）]I（Fb>F0）[]B[SX）][JY]（12）

如果P值越大，那么抽樣過程中得到F值大于初始F0值的比例就越高，S0與S（γ）的差異就越小，就越難以拒絕不存在門限效應的原假設；反之，如果P值越小，小于我們設定的臨界值水平（如5%），我們就可以拒絕原假設，認為存在門限效應。

其次，我們在確認存在門限效應的情況下，還需要檢驗門限值是否等于真實值。顯然，檢驗估計出的門限值與真實值是否相等的原假設為H0：[AKγ^]=γ0，相應的似然比檢驗統計設定為：

LR（γ）=[SX（]S（γ）-S（[AKγ^]）[][AKσ^D]2[SX）][JY]（13）

同前面的F統計量類似，此處的LR統計量的分布也是非標準的，無法通過查表來得到臨界值。Hansen[21]提出了一種構造非拒絕域的經驗方法：endprint

c（α）=-2ln（1-[KF（]1-α[KF）]）[JY]（14）

其中，α表示顯著性水平，如果LR（γ0）≤c（α），則不能拒絕原假設，說明估計得到的門限值就是真實門限值。

（二）變量與數據

本文使用2004—2014年我國29個省市的平衡面板數據（刪除了數據缺失較為嚴重的西藏，重慶的數據并入四川），OFDI數據來源于歷年中國對外直接投資統計公報，其他數據來源于歷年中國統計年鑒、中國勞動統計年鑒。

1.被解釋變量為各省就業量，采用城鎮就業人員年末人數（萬人）來衡量。核心解釋變量為OFDI，采用我國歷年對外直接投資公報中公布的各省OFDI存量數據，按照當年平均匯率轉化為人民幣計價，再通過GDP平減指數統一轉化為2000年的價格。

2.控制變量：

資本存量水平Kit：采用永續盤存法進行計算

Kit=Kit-1（1-δ）+Iit[JY]（15）

i地區在t年的資本存量Kit等于其前一年的資本存量Kit-1扣除掉折舊δKit-1，加上新增投資Iit。由于我國并沒有公布過資本存量數據，學術界多數對于資本存量的研究大多都參照張軍等[31]的估計，本文也沿用這一思路，使用他們估計的2000年價格計算的2000年各省的資本存量作為基期，折舊率取96%，[JP2]新增投資使用全社會固定資產投資，并按固定資產投資價格指數折算到2000年的價格水平，然后按照永續盤存法計算出各地區歷年的資本存量水平。[JP]

其他變量方面，Ait為全要素生產率，在資本存量的基礎上使用索洛剩余法估計得到；物價水平pit使用以2000年為基期的商品零售價格指數；工資水平wit采用城鎮就業人員平均工資。門限變量中，科技水平采用地區人均專利授權數，對外開放程度采用進出口總額的與GDP之比來衡量，參照余官勝[32]的做法，本文使用國有部分就業人數占比來衡量勞動力市場的剛性。[WTBZ]

五、 實證結果分析

（一）描述性結果分析

表1中給出了主要變量的描述性統計。從表中可以看出，我國各省區2004—2014年OFDI存量的均值為1213億元，最大值達到2228億元，最小值僅有006億元，中位數為3394億元，明顯低于均值，說明OFDI在省份之間波動較大，[JY]且多數樣本都[LL]集中在較低的水平。就業人數上看，樣本期內全國各省區平均就業人數為44015萬人，標準差為30147萬人。控制變量方面，全要素生產率均值為0719，資本存量平均為24227億元，物價指數平均為1097%，平均工資為33587元。從門限變量上看，每萬人專利申請數平均為758項，但是最多的為2014年的北京市，達到每萬人6417項，而最低的2004年的青海省，平均每5萬人才有一項。科技研發水平的巨大差異將可能對OFDI后的逆向技術溢出和總部服務的增長產生影響，進而對總就業水平產生不同的作用。固定資產投資平均水平為57478億元，標準差為50213億元；勞動力市場剛性指標均值為0545，說明國有部門仍然是我國城鎮就業崗位的主要提供者，對外開放程度上，平均水平為033，最高的達到了191，沿海與內陸地區的對外開放程度存在較大的差異，[JY]預期這種差異也會變量的相關性與外生性兩個條件。表3中給出了內生性檢驗和工具變量有效性檢驗的結果。首先，檢驗解釋變量lnOFDI是否具有內生性，DavidsonMacKinnon統計量值為4013，在10%的水平上拒絕了解釋變量外生的原假設，HausmanDubinWu檢驗結果也表明，解釋變量存在著內生性，直接進行估計得到的系數估計值將是有偏的。在確定模型存在內生性，采用工具變量控制內生性后，還應該對工具變量的選擇是否合理有效進行檢驗。采用異方差穩健的KleibergenPaaprk LM檢驗表明，工具變量并不存在識別不足的問題，KleibergenPaaprk Wald結果也顯示，模型中選用的工具變量與解釋變量存在較強的相關性，不存在弱工具變量的問題。最后，HansenJ統計量不能拒絕過度識別的原假設，說明工具變量滿足外生性條件，且與解釋變量相關，是一個合理有效的工具變量。

模型（6）相對于模型（5）來看，在控制了解釋變量的內生性之后，OFDI對于就業的作用變得顯著，就業的OFDI彈性系數為00455，說明OFDI確實能夠促進就業的增長。[JP2]模型（7）則是在模型（6）的基礎上，引入了中部地區與西部地區兩個虛擬變量，并將這兩個虛擬變量與lnOFDI做交乘項，以研究OFDI就業效應的地區差異。從回歸結果看，lnOFDI前的系數變大，兩個交乘項的系數都顯著為負，這說明從地區分布來看，OFDI對就業的促進作用在東部表現的最為明顯，在中部稍弱，彈性系數下降了00141，[JP]而在西部地區，就業的OFDI彈性為00222，顯著低于全國平均水平。

搜索法分別求每一次估計的殘差平方和，當門限估計值為25445時，殘差平方和取得最小，此時通過1000次Bootstrap可以求得該門限值的F統計量為18774，伴隨概率P值為0043，對照臨界值可以發現，該模型在5%的水平下拒絕了不存在門限效應的原假設，說明OFDI本身對于OFDI的就業效應是存在著分段的影響的。進一步計算LR值，當門限值取25445時，LR值達到最小，且低于5%顯著性水平下的臨界值735，證明估計出的門限值是等于真實值的。從表5中的門限面板回歸結果來看，當OFDI大于門限值25445時，就業的OFDI彈性系數為00462，而若OFDI存量低于門限值，OFDI對就業的促進作用下降到00217。由此可以認為，OFDI對于就業的促進作用是隨著OFDI存量的增加而加快的。當OFDI存量較低時，企業海外經營規模小，利潤回流能力有限、逆向技術溢出也不明顯，總部的協調研發等職能還不突出，當OFDI超過門檻值后，OFDI帶來的規模效應逐步體現，對于就業的促進作用也明顯增大。從省際差異來看，在2014年，全國各省區中只有廣東、上海、山東、北京、endprint

[FL）]

江蘇、浙江、遼寧跨過了該門檻值，中西部地區走出去步伐的滯后制約了OFDI就業效應的發揮。

投資水平的門限估計值為821353億元，對應的F統計量為23175，在5%的條件下顯著，LR檢驗結果也證實門限值確實存在。從回歸結果看，當投資水平低于門限值時，OFDI增加一個百分點，將會促進就業水平增加00279百分點，這種促進作用在5%的顯著性水平下顯著。如果某地區的投資水平跨越了該門檻，那么OFDI增長一個百分點帶來的就業的增長將達到00403，顯著高于低投資水平下的效果。在2014年，我國各省區平均固定資本投資為1061771億元，山東、江蘇、遼寧等16個省份都跨越了該門檻值。

科技水平的門限估計值為2143，對應的F統計量值為43935，在1%顯著性水平下拒絕了不存在門限效應的原假設，LR檢驗也證實了估計出的門限值合理性。從門限面板回歸的結果來看，如果某地區每萬人專利申請數低于2143，科技水平較為落后，OFDI對于就業有顯著的負向作用，OFDI每增加1個百分點，將會擠出就業00103個百分點，而對于那些跨越了該門檻的地區而言，OFDI對于就業量有顯著的正向作用。在2014年，我國僅有江蘇、北京、浙江、天津、上海跨越過了這一門檻，由此可見，科技水平的不足是制約我國OFDI就業效應充分發揮的重要原因。

勞動力市場剛性的門限估計值為0397，對應的F統計量為42724，門限效應在1%的水平下顯著存在。當國有部門就業人數較低，勞動力市場流動性較強時，OFDI對就業影響的彈性系數為00501，而當國有部門就業比例超過門限值，勞動力市場存在剛性時，OFDI對于就業促進的系數下降到00328，說明勞動力市場剛性確實制約了我國就業人口的增長。當OFDI帶來的就業需求結構變化時，國有部門的存在阻礙了勞動力的自愿流動，市場機制難以調節就業市場達到新的均衡，最終使得就業的增加低于理想狀況。從地區差異來看，2014年，上海、江蘇、浙江、廣東、福建等東部省份跨過了該門檻，中部的河南、安徽、湖北也達到了這一標準。

對外開放程度的門限值為0416，對應的F統計量為34321，門限效應在5%的水平下通過了顯著性檢驗。從回歸結果看，如果對外開放程度低于門限值，OFDI對就業水平有著顯著的負向影響，OFDI每提高1個百分點，國內就業將下降00276個百分點，當對外開放程度超過門限值后，OFDI對就業的影響變為正向，[JP2]且彈性達到00789，高于其他模型中的估計結果，由此可以看出，對外開放程度的高低，是影響OFDI就業效應的最主要因素。2014年，[JP]我國只有福建、浙江、天津、江蘇、廣東、上海、北京跨越了這一門檻。

（四）穩健性檢驗

（1） 內生性問題的再檢驗：為了處理OFDI存量數據的內生性問題，除了在模型中使用OFDI存量的滯后一階、滯后兩階項作為工具變量外，我們還嘗試使用了OFDI流量的滯后一階、滯后兩階項作為工具變量進行回歸，相關回歸結果并沒有實質性差異，主要變量的系數和顯著性水平都沒有發生大的變化。

（2） 門限變量的穩健性估計：在估計得到門限值后，除了文中報告的使用了Bootstrap1000次計算的F值和P值的結果，我們還分別進行過Bootstrap2000、4000次的嘗試，門限值的顯著性水平并沒有發生變化，說明本文尋找得到的門限值是穩健可靠的。

六、 結論與啟示

本文利用2004—2014年中國省級面板數據實證檢驗了OFDI對國內就業的影響，并考察了影響OFDI就業效應的相關變量的作用程度和門限特征。研究發現：

（1）總體上，OFDI對于我國國內就業具有積極的作用，但是地區差異明顯，促進作用呈現東、中、西部逐步遞減的趨勢。

（2）OFDI對就業的作用需要通過對外貿易、投資、逆向技術溢出等渠道來傳導，OFDI存量大小、投資水平、科技發展水平、勞動力市場剛性和對外開放程度對OFDI的就業效應存在門檻影響。

（3）OFDI存量大小、投資水平、勞動力市場的流動性能夠促進OFDI就業效應的發揮，當這些變量的取值超越特定的門限水平后，OFDI對于就業的促進作用將顯著增大。

（4）科技發展水平和對外開放程度對于OFDI就業效應的影響，則具有更強的結構變動性，當這些變量取值較低時，OFDI對就業有著負向的影響，而當這些變量取值超過特定的門限水平后，OFDI將顯著促進就業的增長。

本文的啟示在于，OFDI的快速增長在為企業帶來豐厚的資本回報的同時，也將在宏觀層面促進國內的就業增長。通過鼓勵企業更多地走出去參與全球競爭與產能合作，能夠為解決國內就業問題提供新的思路與參考。但是OFDI的就業效應存在明顯的地區差異，不同地區在推動OFDI時應因地而異，不可盲目跟風。東部地區應加大對走出去的企業的支持力度，提高總部服務的支持能力，促進OFDI對國內的技術外溢；中西部地區則應著力做好自身基礎設施建設和市場制度的完善，有選擇地培育優秀企業對外投資。OFDI的就業效應的充分發揮需要其他經濟、技術、社會條件的綜合作用。在進一步擴大開放，為企業走出去創造便利條件的同時，政府還應著力完善資本市場、提高資本的配置效率；重視科技研發與教育投入，提升地區人力資本質量；完善勞動力市場制度，破除阻礙勞動力跨區域、跨行業流動的各種障礙。

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[HT5K][JY]責任編輯、 校對： 李再揚[FL）]endprint