勞動力成本上漲對中國服務業出口的影響實證分析

趙珂磬

內容摘要：近30年中國凈出口額的增長為中國經濟的飛速發展做出了巨大貢獻，這很大程度上得益于中國的廉價勞動力。但是，隨著中國工資的快速提高，預計會給中國企業出口帶來較小影響，尤其是對勞動力成本更為敏感的服務業。本文選取2004-2015年中國服務業7個行業的面板數據，通過固定效應模型研究中國勞動力成本上升對中國服務業出口的影響，同時加入行業增加值、平均企業規模、人民幣實際有效匯率指數作為控制變量。發現中國勞動力成本上升顯著促進中國服務業出口，這可能是因為工資上升對服務業出口的促進效應大于其抑制效應。具體體現為，目前中國大多數服務業仍處于快速發展階段，對于人力資本的利用尚不充分，逐漸提高的工資有利于服務業吸引更高層次的高素質人才，高素質人才能夠幫助企業全方位降低成本并提高服務品質，進而提高出口競爭力。

關鍵詞：勞動力成本 服務業 出口

引言

服務業的發展標志一個國家逐漸進入發達狀態。從1978年中國的第三產業增加值為905.1億元，占GDP比例為24.6%，到2016年第三產業增加值為384220.5億元，占GDP比例為51.6%，這期間中國第三產業增加值一直在不斷提高。而中國服務業的出口也由1997年的245億美元一路飆升至2016年的6575.4億美元，這很大程度得益于中國廉價的勞動力與人民幣低匯率這兩項優勢要素稟賦。2010-2016年中國人口數與變動情況如表1所示。但是，近十幾年來中國工資飛速提升，勞動力成本是生產成本的重要組成部分，且服務業對于勞動力成本非常敏感，會不會受到很大影響而出現出口額明顯下降的現象，這值得探討與研究。

文獻綜述

目前學界已有對于勞動力成本上升對中國出口影響的研究，其主要集中于勞動力成本上升對中國出口總體影響的研究與勞動力成本上升對中國制造業出口影響的研究，但是關于勞動力成本上升對中國服務業出口影響的現有論文非常匱乏。

對于勞動力成本上升對中國出口影響的觀點，現在大多數認為勞動力成本與出口額是負相關的，即工資上漲，出口額下降。孫志賢、劉春生和李昕儀（2017）將1998-2013年中國26個細分制造業出口額的數據作為面板數據進行處理，以中國勞動力成本作為解釋變量，基于固定效應模型進行了實證研究，結果發現在樣本數據時期內，勞動力成本上升確實對中國制造業的出口產生了抑制作用。盧鑫（2013）研究了勞動力成本提高對紡織業出口的影響，以出口競爭力指數和紡織品出口額占總額的比重作為衡量指標，分別對工資、匯率、紡織品出廠價格指數、紡織品購進價格指數進行回歸分析，發現工資上漲導致紡織品出口減少，但是卻促進了紡織品的競爭力，說明工資變化與紡織品的品質正相關。類似的，Stephen Macdonald（2014）對中國最低工資提高對紡織品出口的影響研究也得出了相似結論，中國最低工資提高會促進紡織品的國內消費，但是會抑制紡織品的出口。余翔（2015）使用宏觀的季度時間序列數據來實證研究2004年以來中國勞動力成本提高對中國出口的影響，并針對2010年以來單位勞動力成本的快速提升，分階段分析了這種影響的差異。結果發現，勞動力成本的提升對于中國出口的抑制作用大于促進作用，總的體現為勞動力成本上升則出口下降，并且抑制作用與促進作用之間的差距在2010年之后快速擴大。同時，量化分析發現，在控制了技術、匯率等因素的情況下，勞動力成本是出口的主要影響因素。嚴穎（2011）建立VAR模型，根據勞動生產率計算出的單位勞動力成本、多種原料購進價格指數、人民幣實際匯率為解釋變量，研究單位勞動力成本對出口額與出口價格的影響，結果發現勞動力成本、原料成本上升均會抑制出口，人民幣升值也會使出口額減少。鐵瑛、張明志（2015）基于中國33個行業面板數據，對工資對于出口的影響進行了實證研究。其中，被解釋變量為行業出口額，解釋變量為行業平均工資、行業勞動生產率，控制變量為行業總產值、國外市場開放程度、出口價格指數、REER，得出的結論是工資的提高使出口總額下降，尤其抑制了勞動密集型產業的出口，但是會促進資本密集型產業的出口。

但也有部分文獻給出了不同的觀點。劉厚俊、王丹利（2011）以FDI、出口額為被解釋變量，以剔除了勞動生產率影響的勞動力成本、國有企業產值占地區生產總值、三資企業產值占地區生產總值、商品價格為解釋變量，對中國31省進行了面板數據實證研究，發現工資上漲并未降低中國的出口競爭力。朱瑋（2008）研究了勞動力成本對中國服務業FDI的影響，將勞動力質量、中國經濟發展情況、是否加入WTO、滯后一期服務業FDI數據作為解釋變量，發現工資上升與勞動力質量提高有關，而勞動力質量的提高會促進FDI與出口等。馬颯（2015）對不同地區、不同貿易方式分別進行了研究，發現了不同地區、不同貿易方式下勞動力成本提高對出口的影響并不一致。有些情況勞動力成本提高對中國出口有負作用，但在有些情況下這二者并沒有顯著關系。唐德祥、孟衛東（2009）通過對中國各地區出口面板數據進行研究，發現中國東部地區工資提高對出口有顯著負向影響，而中國中、西部地區工資提高對出口卻有顯著正向影響。

工資上漲對中國服務業出口的影響機制

中國工資持續上升對服務業的出口既有負面影響又有正面影響。負面影響一方面體現在會使服務產品價格上升，不利于出口；另一方面幼稚企業會因勞動力成本上升而無法獲得充足利潤來進一步發展，以至于漸漸喪失出口競爭力。正面影響體現在工資上升會為服務業企業吸引來高素質人才，而人力資本又是服務業的關鍵因素，有利于降低生產成本與提高產品品質，進而提高出口競爭力。工資上漲是否能促進中國服務業出口取決于其促進作用是否大于抑制作用。

（一）工資上升對中國服務業出口的抑制作用

工資上升導致服務業出口價格上升。勞動力成本是服務業成本的主要部分，中國就業人員工資一直上升，導致服務業成本不斷提高。大多數企業會選擇成本轉嫁，提高服務價格，使消費者承擔部分由工資上升帶來的成本。如果服務產品的價格提高，但是服務產品的質量并沒有得到相應的提高，消費者會選擇該服務的替代品進行消費。簡言之，工資上升導致的服務業出口價格上升往往會對該服務業的出口帶來負面影響。唐德祥、孟衛東（2009）通過研究中國各地區出口面板數據發現，中國東部地區工資提高對出口有顯著負向影響。這說明東部地區的高工資所吸引而來的高素質人才，并沒有在出口產品的生產成本下降、品質提高方面和產品創新中發揮應有效用，反而增大了勞動力成本，使出口產品價格上升，競爭力下降。這種現象在一些高工資的發達國家中也比較普遍。

工資上升使中國一些幼稚企業在激烈競爭中處于不利地位。相比較一些發達國家，中國的服務業起步晚，在國際市場競爭中處于極不利的地位。中國各行業工資一直以來都在持續上升，服務業企業為防止工作人員流失，不斷提升其工資，直至均衡狀態。這種均衡狀態體現為，對于工作者選擇各個行業所能得到的回報基本一致。然而，中國許多剛起步的服務業企業根本無法左右國內與國際市場價格，在售價不變的情況下，勞動力成本不斷提升，致使這些企業利潤越來越少。這種生存壓力使幼稚企業無力進行服務產品的創新與質量提升，使其在國內市場與國外市場的競爭中逐漸變得更加劣勢。因此在同樣的競爭價格下，這些幼稚服務業企業的服務產品質量處于劣勢，消費者會去選擇更好的替代品，這些企業的出口量會不斷減少，甚至企業本身最終也有可能破產。

（二）工資上升對中國服務業出口的促進作用

人力資本對于服務業的作用遠遠大于其對制造業的作用，因為高素質人才是服務業的核心因素。如果工資上升為企業帶來了高素質人才，而人才也充分發揮了其價值，那么企業的各方面成本下降、服務品質提高便能得以實現，這對于出口具有正向影響。

唐德祥、孟衛東（2009）對中國各地區出口面板數據實證研究的結果發現，中國中、西部地區的工資提高對出口有顯著的正向影響，具體體現為中、西部地區工資越下降，其出口越少。中、西部地區本身不如沿海地區發達，很多企業起步晚，各方面都不成熟。而低工資又導致大量高素質人才“孔雀東南飛”，人力資本的流失阻礙了技術進步與產品創新，進一步弱化了出口競爭力，導致了“低工資低出口”的現象。這種現象在低工資的發展中國家較多，這些地方技術與人才距離飽和狀態很遠，工資提高所吸引而來的人才能充分發揮自身價值，使企業各方面成本快速下降，并且能提高服務產品品質，使出口競爭力大大提升。

實證研究

選定服務業細分行業出口額為被解釋變量，以單位勞動力成本為解釋變量，以行業增加值、行業平均企業規模及實際有效匯率指數為控制變量。先對面板數據進行平穩性檢驗，再分別使用OLS模型、固定效應模型、隨機效應模型進行回歸，比較三種模型選擇出最優模型為固定效應模型，最后對固定效應模型進行擬合度檢驗、系數顯著性檢驗和隨機誤差項正態性檢驗。

（一）模型設定

為了使被解釋變量與解釋變量數據統一和減少缺失項，本文將中國服務業的細分行業進行了合并與挑選，最終選取了2004-2015年中國服務業7個分行業面板數據進行計量研究（將原始的11個細分行業合并為7個，便于與解釋變量進行對應）。

選定服務業細分行業出口額（Exp）為被解釋變量，以單位勞動力成本（Ulc）為解釋變量，以行業增加值（Out）、行業平均企業規模（Company）及實際有效匯率指數（Reer）為控制變量。其中，金額均以人民幣（元）為單位。回歸模型如下：

lnExpit=β1ULCit+β2lnOutit+β3lnCompanyit+β4Reerit+β5+εit

其中，εit為誤差項，i為細分行業，t為年份。

（二）變量的解釋

第一，被解釋變量與解釋變量。中國服務業細分行業出口額（Exp）：2011年之前數據取自《中國服務貿易發展報告2012》，2012-2015年數據取自《第三產業統計年鑒》。將服務業分行業出口額中的“金融服務”與“保險服務”合并為一類，將“計算機和信息服務”與“通信服務”合并為一類，“電影、音像”與“廣告、宣傳”合并為一類，不考慮“其他商業服務”類，共計7類服務業，12年數據。為保持Exp與其它變量之間的數量級相近，模型中對其數據取自然對數。

單位勞動力成本（Ulc）：借鑒孫志賢、劉春生和李昕儀（2017）衡量勞動力成本的方法。

其中，mwageit代表i行業t年行業內人均工資；lpit代表i行業t年人均勞動生產率；Outit代表i行業t年行業增加值；Memit代表i行業t年行業年末人數。

勞動生產率上升會使勞動力價格上升，故該法剔除了勞動生產率對單位勞動力成本的影響。由于具體某一行業的直觀勞動生產率數據難于直接獲得，故計算該行業平均勞動生產率。數據均取自《中國勞動統計年鑒》和《中國第三產業統計年鑒》。

第二，行業規模控制變量。行業增加值（Out）：某行業出口額受到當年該行業總產值影響，行業增加值用以衡量行業供給，數據取自《中國第三產業統計年鑒》。為保持Out與其它變量之間數量級相近，模型中對其數據取自然對數。

平均企業規模（Company）：

其中，Outit代表i行業t年行業增加值，Nit代表i行業t年企業單位個數。

據異質性貿易理論，企業規模越大，生產能力越強，越會大規模出口。同時，企業規模大有利于融資與規模效應，進而促進出口。數據取自《中國第三產業統計年鑒》。為保持Company與其它變量之間數量級相近，模型中對其數據取自然對數。

第三，經濟環境控制變量。人民幣實際有效匯率指數（REER/Real Effective Exchange Rate，Index）：實際有效匯率指數增大，代表人民幣升值，按一般常識，REER升高不利于出口。數據來源于IMF。為保持REER與其它變量之間數量級相近，模型中的REER數據為實際的Real Effective Exchange Rate Index數據除以100。對出口額、行業增加值兩個變量取對數。剔除缺失值后，最終樣本量為81。描述性統計如表2所示。

（三）面板數據平穩性檢驗

由于經濟環境中的數據大部分是不平穩的，如果直接對這些數據進行回歸分析可能會出現“偽回歸的現象”，因此現需要對lnExpit、ULCit、lnOutit、lnCompanyit、Reerit進行面板數據的平穩性檢驗。本文選擇LLC檢驗、ADF-Fisher檢驗，若兩種平穩性檢驗通過，則表明變量數據平穩。

根據表3和表4的檢驗結果可以得出：各原始變量數據在1%的顯著性水平下是拒絕存在單位根原假設的，即各個序列在原序列水平下是平穩的，對原始數據序列平穩的變量進行回歸分析時不存在偽回歸現象，因此不再進行協整檢驗。

（四）回歸結果與分析

第一，模型選擇。本文數據為7個行業的面板數據，一般來說，面板數據適用的模型有三種，混合OLS、固定效應模型和隨機效應模型。表5列出了三個模型的回歸結果。

首先使用F檢驗確定固定效應模型和混合OLS模型哪一個更適合本文數據。F檢驗原假設為固定效應模型中所有個體固定效益均為0，即不存在個體固定效應。當P值小于0.05時，表明在5%水平上拒絕原假設，此時固定效應模型優于混合OLS模型。反之，則應選用混合OLS模型。

由表6可知，F統計量為197.97，在1%的水平上拒絕原假設，相比較混合OLS模型，本文應選用固定效應模型。接下來使用Hausman檢驗來在固定效應模型和隨機效應模型之間進行選擇。

如表7所示，當Hausman檢驗Chi2統計量小于0，一般按照經驗處理應該使用固定效應模型。綜合Hausman檢驗與F檢驗，固定效應模型最適合本文數據。

第二，多重共線性檢驗。本文選用計算相關系數與VIF統計量來檢驗多重共線性。當相關系數較低時，可基本排除自變量之間的多重共線性問題；當VIF統計量小于10時，一般不存在嚴重的多重共線性。

由表8可知，lnExpit、ULCit、lnOutit、lnCompanyit、Reerit之間的相關系數絕對值均小于0.5，可基本排除多重共線性問題。

由表9可知，lnExpit、ULCit、lnOutit、lnCompanyit和Reerit的VIF方差膨脹因子均小于10，故排除嚴重多重共線性問題。

第三，隨機誤差項的正態性檢驗。使用Skewness/Kurtosis tests for Normality來檢驗固定效應模型下的隨機誤差項的正態性。

由表10可知，峰度Kurtosis接近于2，偏度Skewness接近于0，且Pr（Skewness）與Pr（Kurtosis）均大于0.05。因此，隨機誤差服從正態分布。

綜上，固定效應模型最適合本文數據，并且無多重共線性問題，隨機誤差服從正態分布。該模型的擬合優度為0.834，接近于1，說明回歸模型對于觀測值的擬合程度較好。同時，參數聯合檢驗的F統計量為87.69，對應的P值為0.0000，說明模型解釋能力強。具體到各自變量的回歸系數，單位勞動力成本的系數在5%水平上顯著為正，表明中國的勞動力成本提高促進服務業出口，這說明了中國服務業工資上升對于出口的促進作用大于其抑制作用。行業增加值系數在1%水平上顯著為正，表明中國服務業行業增加值的提高對服務業出口有顯著的正向影響，這是因為行業供給增大會促進出口。實際有效匯率指數的系數在1%的水平上顯著為負，表明實際有效匯率指數的上升不利于中國服務業出口，這是因為實際有效匯率指數上升代表人民幣升值，人民幣升值對出口會有顯著的抑制作用。

結論

本文通過實證研究得出了勞動力成本上升會促進中國服務業出口的結論。該結論與現有主流觀點不同，但本文機制分析部分已提出，工資上升對于出口的影響實際取決于促進作用與抑制作用二者之間的大小關系。工資提高則出口增多這種現象多見于低工資的發展中國家。并且，唐德祥、孟衛東（2009）也提出中國中、西部地區的工資提高對出口有顯著的正向影響。中國服務業具有此現象是因為目前中國大多數服務業仍處于快速發展階段，對于人力資本的利用尚不充分。逐漸提高的工資有利于其吸引更高層次的高素質人才，而人力資本對于服務業來說是核心因素，高素質人才能幫助企業全方位降低成本和提高服務品質，進而提高出口競爭力。但是，工資并不能無限制地提高，因為人才能為企業帶來的提升是有一定限度的，當工資提高到一定程度時，企業承受的成本將會大于獲得的好處，這時工資上升對出口的抑制作用極有可能會大于促進作用，故企業設置高工資以吸引人才時需結合自身實際情況及時調整策略。同時，中國服務業現階段的這種情況不會永遠持續下去。世界上許多發達國家的服務業表現為工資越高則出口越少，這是因為它們已經發展得較為完備，人才不能給企業帶來很大的提升，反而高工資會給企業帶來極大的負擔，造成企業服務品質小提升和服務價格大提升，這必然會削弱出口競爭力，而中國發展到一定階段后也將迎來這一天。

參考文獻：

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