最低工資政策對中國制造業企業出口的影響研究
——基于DID與Heckman兩步法相結合的方法

奚美君 黃 乾 李蕾蕾

(1.中山大學,廣東 廣州510275； 2.南開大學,天津 300071; 3.浙江工商大學,浙江 杭州 310018)

一、引言及文獻綜述

自從2004年《最低工資規定》頒布和實施以來，各地最低工資標準出現了跳躍性增長，僅2004年增長幅度便高達20.33%，此后每兩年至少調整一次最低工資標準。伴隨著最低工資標準的迅速提升，傳統依靠廉價勞動力的比較優勢正在減弱，以外銷為主的出口制造業企業面臨挑戰。那么，2004年以來中國最低工資的迅速上升，是否影響了制造業企業的出口行為呢？如果產生影響，這一影響程度如何呢？其背后的解釋機制又是什么呢？

國外學者多認為最低工資政策實施對企業出口會產生顯著的負向影響。Brecher(1974a，1974b)研究發現，增加最低工資會減少勞動密集型行業企業產品出口。隨后學者們研究發現，最低工資對多數行業企業出口產生了顯著的負向影響(Egger et al.,2012；Decramer et al.,2016)。部分學者將企業出口分解為集約邊際和擴展邊際后研究認為，最低工資上升不僅會顯著降低企業出口的可能性，還會抑制企業出口規模的增長(Gan et al.,2016)。此外，在最低工資影響企業出口的解釋機制方面，成本效應是一個重要解釋機制，即最低工資增加會引致勞動力成本上升，增加企業生產成本，從而影響企業出口(Draca et al.,2011)。當然，最低工資水平的提升，也會在一定程度上刺激企業創新和產業升級(Hicks,1963)，或引進更加先進的設備來進行生產，從而有效應對勞動力成本上升帶來的沖擊(Acemoglu,2010)，即發揮創新效應的作用。

國內學者多從微觀企業層面探討最低工資對企業出口的影響，得出三種不同研究結論：

一是最低工資(勞動力成本)上升促進了企業出口(王建華 等,2013;王萬珺 等,2015)。王建華等(2013)選用PVAR模型研究發現，工資上漲能推動生產率提高，進而減弱工資上漲對經濟的負面影響；王萬珺等(2015)采用1998—2007年中國工業企業數據研究發現，企業生產率提高幅度已超過工資上漲幅度，因而促進了企業出口規模的提升。

二是最低工資上升對企業出口產生顯著的負向影響。孫楚仁等(2013a)基于中國工業企業調查數據庫和中國城市統計年鑒研究發現，最低工資對企業出口概率和出口規模均有顯著的負向影響；陳雯等(2016)利用2000—2006年中國工業企業數據和中國海關貿易數據庫的匹配數據考察勞動力成本上升對企業出口二元邊際的影響表明，勞動力成本上升對企業集約邊際和擴展邊際均有顯著的負向影響。

三是最低工資對企業出口呈現“倒U型”影響。孫楚仁等(2013b)基于2004年世界銀行的中國企業調查數據庫數據研究發現，最低工資對企業出口行為的影響呈現“倒U型”關系，且“倒U型”關系在高生產率企業、東中部企業和國有企業中較為顯著。

總結已有研究可知，國外學者研究最低工資政策影響企業出口提供了前期理論基礎，而中國的工業企業數據庫[注]特別是工業企業數據庫與海關數據庫相匹配的微觀企業數據(陳雯 等,2016)。數據為深入研究中國最低工資對企業出口影響提供了現實條件。國內學者多用最低工資或勞動力成本直接作為核心解釋變量開展實證檢驗，并沒有涉及對因果關系的探討；此外，國內學者多探討最低工資與企業出口的關系，而忽略了對最低工資影響企業出口解釋機制的研究。因此，國內學者有關最低工資對企業出口程度的研究并未得出一致的結論。而本文以中國281個城市持續經營的制造業企業為研究對象，采用2001—2007年微觀工業企業數據，運用DID與Heckman兩步法相結合辦法來衡量自變量與因變量關系，探討最低工資上升對企業出口決策以及出口規模的影響，分析最低工資政策的動態效應和行業異質性，探尋最低工資對企業出口影響的解釋機制。

與已有經驗研究相比，本文主要有三個方面的研究貢獻：第一，采用了雙重差分方法與Heckman兩步法相結合的方法，不僅更為精準地衡量最低工資與企業出口間的因果關系，還克服了以往研究中存在的樣本偏誤問題；第二，本文在已有相關研究的基礎上，進一步關注了最低工資對企業出口影響的動態效應；第三，本文還深入探討了“成本效應”與“創新效應”兩大機制的解釋情況。

二、理論分析與研究假說

(一)最低工資對企業出口影響的理論假說

(1)最低工資政策實施抑制了企業的出口。在開放經濟條件下，一國最低工資標準的提高會使該國低效率的中間品供應商退出市場，這將導致兩國最終品生產企業的生產效率整體出現下降，促使所有企業出口減少(Egger et al.,2012)。此外，本國最低工資標準的提高，將使得本國更加密集地利用資本，推動本國企業產品價格上升，減少了它國對本國產品的需求，從而抑制了企業出口的可能性(孫楚仁 等,2013a)。中國的制造業企業多由勞動密集型企業組成，且出口的產品多處于產業鏈的低端，缺乏核心技術和競爭力，其國際競爭力多得益于低成本優勢。當最低工資標準上升助推勞動力成本提高時，較高的成本支出會顯著提高企業的固定成本，壓縮企業的利潤空間，不堪成本壓力的制造業企業將選擇退出國際市場，導致出口活動受到抑制(Melitz,2003)。此外，短期內很多出口企業不能及時對成本沖擊進行調整，只能被迫提高產品價格，導致產品國際競爭力下降，抑制了企業的出口行為 (鄭志丹 等,2017)。

(2)最低工資政策對勞動密集型行業企業的抑制作用更強。與資本密集型行業相比，勞動密集型行業企業更容易受到最低工資政策的影響，由于最低工資政策的實施主要用于改善收入分配，提高低收入工人的工資水平(林煒,2013)，而勞動密集型行業企業吸納了大量的低收入和低技能勞動力，其是受最低工資政策影響最大的群體(Mayneris et al.,2018)；在勞動密集型行業企業中，勞動力成本是其生產成本的主要組成部分，當最低工資標準上升時，對勞動密集型行業有更大的成本沖擊；在面對最低工資上升帶來的成本沖擊時，企業會采取資本替代勞動、技術創新等方式來應對沖擊(林煒,2013)，而與勞動密集型行業相比，資本密集型行業更容易通過技術創新等方式來緩解成本沖擊(趙西亮 等,2016)。因此，最低工資對勞動密集型行業企業出口的負向影響更大。最低工資增加對企業出口的影響與該地區的資本類型有關，如果某地區的企業以勞動密集型為主，最低工資提高將減少勞動密集型行業企業產品的出口(Brecher，1974a、1974b)。與資本密集型行業企業相比，勞動力成本上升對勞動密集型行業企業出口的負向影響更大(Decramer et al.，2016)。

綜上，對于現階段的中國制造業企業而言，最低工資標準的提高會推動產品價格上升，導致產品國際競爭力下降，從而抑制企業出口的可能性和出口規模；且與資本密集型行業企業相比，勞動密集型行業企業更容易受到最低工資上升帶來的成本沖擊影響。為此，提出本文的第一個研究假說。

研究假說一：最低工資對中國制造業企業的出口貿易產生了顯著的負向影響，且對勞動密集型行業的負向影響程度要更大。

(二)最低工資影響企業出口的機制

最低工資政策對企業出口的影響一般通過“成本效應”和“創新效應”兩個渠道實現。首先，“成本效應”是最低工資政策實施影響企業出口的直接動力機制。最低工資政策帶來的勞動力成本上升，會通過增加企業成本支出方式對企業出口行為產生負向影響(孫楚仁 等,2013b；鄭志丹,2017)。最低工資政策的實施，不僅會影響低技術工人的工資水平，還會使高技術工人工資水平同時得到提升(Lee,1999)。而工人工資水平的提升，將會對企業出口產生抑制作用：一方面，工資水平提升使得依靠低成本勞動力優勢的企業無法繼續獲得同等利潤，進而放棄進入國際市場，從而抑制了企業參與出口的可能性(陳雯 等,2016)；另一方面，工資水平的提升也表現為價格效應，這將導致生產產品價格以乘數形式增長，從而導致該產品在國際市場上的競爭力降低，抑制了企業出口規模的擴張(孫楚仁 等,2013a)。

其次，“創新效應”是最低工資政策影響企業出口的長期效應。“創新效應”是指最低工資政策帶來的勞動力成本上升，從而會倒逼企業通過資本替代勞動或吸收引進新設備等方式提高企業生產率，進而對企業出口行為產生正向影響(孫楚仁 等,2013b)。具體而言，最低工資標準的提升，一方面使勞動要素的相對價格升高，促使企業在生產過程中用資本替代勞動，從而刺激企業創新(Hick,1963)，企業創新水平的提高也伴隨著生產率的提升，因而對企業出口具有正向影響；另一方面，企業可以通過引進更加先進的設備或采用勞動節約型技術進步等方式來應對最低工資上升帶來的勞動力成本沖擊(Bessen,2012；Acemoglu,2010)，這些措施顯然有助于生產率的提升和出口規模的擴張。

根據上述理論分析，“成本效應”與“創新效應”均能夠解釋最低工資對企業出口的影響。然而，現階段中國多數出口制造業企業仍以勞動密集型企業為主，采用機器大規模替代勞動力(即“機器換人”)的企業仍只占極少數，也僅在東部沿海部分地區初步采用，出口制造業企業的創新動力仍然不足；同時，“成本效應”的發揮是伴隨著工資上升而出現的，而“創新效應”則是企業對成本沖擊的應對措施，因而可能需要一定時期的調整。據此，提出本文的第二個研究假說。

研究假說二：在最低工資政策實施的初期，“成本效應”對中國出口制造業企業的作用效果比“創新效應”要更強。

三、研究方法與數據來源

(一)研究方法

本文核心計量方法選用Heckman兩步法與雙重差分法(DID)相結合的方法。Heckman兩步法主要用于解決出口行為的樣本選擇問題，由于被解釋變量為企業出口，若簡單地刪除或者忽略出口規模為0的樣本，將導致最低工資對企業出口的估計結果出現偏差。而雙重差分方法可用于精準衡量最低工資與企業出口間的因果關系，可以有效剔除政策實施前后其它相同因素的影響，而僅考慮政策本身的影響[注]具體可參見馬雙等(2012)、余泳澤等(2017)的研究。。

參考Mayneris et al.(2018)和Draca et al.(2011)的研究辦法，本文雙重差分法中“準自然實驗”的設定方法為：以2004年《最低工資政策》的頒布為改革時間，以2004年改革前企業平均工資低于2004年改革后當地最低工資標準的企業為處理組(這些企業受最低工資政策影響，需提高工資水平)，剩下的企業為對照組。此外，需要說明的是，在本文的“準自然實驗”中，2004年最低工資政策的約束力和執行力是關鍵。因此，本文從以下三個方面分析了2004年最低工資政策的約束力和執行力，驗證了“準自然實驗”設計的合理性：

第一，2004年是最低工資政策第一次大規模實施的年份，且2004年后最低工資標準實現較大幅度增長。相關數據顯示，2001—2003年間最低工資增長速度僅為6.9%，2004—2007年增長速度達到18.3%。

第二，2004年后遵循最低工資標準的企業所占比例大幅上升。具體計算過程為：首先計算企業平均工資與城市中位數工資的比值，得到消除城市間工資差異的企業平均工資；其次將其做降續排列處理。結果發現，在工資排序最低的十分位上，2005年遵循最低工資標準的企業份額(60%左右)遠遠大于2001年和2003年(僅為40%左右)份額，表明2004年后遵循最低工資標準的企業比例大大增加，佐證了最低工資標準執行的效果[注]利用2001—2007年中國工業企業數據整理計算得到。。

第三，2004年后企業平均工資向最低工資靠攏。圖1描繪出了2003—2005年間和2001—2003年間企業平均工資對數以及“企業平均工資/城市最低工資”的核密度圖。由圖1可以看出，2003—2005年間企業平均工資分布右移，而“企業平均工資/城市最低工資”分布卻呈現出向1值靠攏的趨勢，表明2004年后企業平均工資會傾向于聚集在城市最低工資附近。而2001—2003年則間沒有這種趨勢，這佐證了最低工資制度是有約束力的。

綜合以上分析可知，本文計量模型是建立在Heckman兩步法的基礎上，同時結合DID估計方法。在Heckman兩步法中，第一步為選擇方程，估計最低工資對企業是否出口(出口決策)的影響，并得到逆米爾斯比率λ，估計方法為Probit模型；第二步為數量方程，將選擇方程得到的逆米爾斯比率λ作為控制變量加入數量方程，以控制出口的選擇偏誤，得到更為精確的最低工資對企業出口規模影響結果。具體公式如下：

pro{expi,c,t=1}=α0+βtreati×postt+lexpi,c,t-1+γzi,c,t+δt+δc+εi,c,t

(1)

ln exporti,c,t=α0+βtreati×postt+γzi,c,t+γ1λi+δt+δc+εi,c,t

(2)

其中，i表示企業，c表示城市，t表示時間。式(1)中被解釋變量expi,c,t為企業是否出口虛擬變量；式(2)中被解釋變量ln exporti,c,t為企業出口規模，是企業出口額的對數；式(1)和式(2)中的treati×postt為核心解釋變量，其中treat為處理組虛擬變量，設定原則為滿足“企業平均工資小于當地最低工資標準”的企業取值1，剩下的企業取值0[注]其中，企業平均工資=1000×(本年應付工資總額)/(全部從業人員平均人數×12)，且最低工資和企業平均工資均用省級消費者價格指數(CPI)進行價格調整。；post為時期虛擬變量，若觀測時間發生在2004年最低工資政策實施之后，則post為1，否則為0；treat×post交互項表示2004年最低工資政策實施后且為處理組的樣本，其系數為標準DID估計量，可以衡量2004年最低工資政策對企業出口行為的凈影響；δt是年份固定效應，δc是城市固定效應。

式(1)中的控制變量為lexpi,c,t-1和zi,c,t，lexpi,c,t-1為“企業上一年是否出口”虛擬變量，將其加入選擇方程以確保模型有效性[注]從模型有效識別的角度，需要在式(1)加入一個排它性變量，本文借鑒以往經驗研究辦法，在選擇方程中加入了“上一年是否出口”的虛擬變量，該變量對本年是否出口有影響，但對本年出口規模沒有影響。。控制變量zi,c,t則同時出現在式(1)和式(2)中，是同時影響企業出口決策和出口規模的企業特征變量，其具體設定如下：

(1)企業全要素生產率(tfp)。企業生產率差異是企業出口行為的重要影響因素(Melitz,2003)。鑒于企業全要素生產率無法直接觀測，本文采用Olley et al.(1996)的方法計算而得。

(2)企業年齡(age)。企業成立年限與其自身生產技術、銷售及管理水平等息息相關，因此會對企業出口行為產生影響。本文企業年齡定義為調研年份與企業成立年份的差值，并加上1。

(3)企業規模(ln scale)。一般而言，企業規模越大，越容易發揮規模經濟效應，從而降低生產成本，然而這也需要有相配套的產品質量和技術等作為支撐，否則也可能會抑制企業出口。本文定義為企業平均就業人數的自然對數。

(4)資本勞動比(klratio)。本文定義為企業固定資產凈值年平均余額與從業人員年平均人數的比例，并用工業出廠價格指數(PPI)進行價格調整。

(5)企業補貼收入(subsidy)。政府補貼可以降低企業生產成本，提高企業低成本出口競爭優勢(張杰 等,2015)。本文定義為企業享受的政府補貼收入與企業總資產的比值，以得到去規模化的企業補貼收入變量。

(6)融資約束(fincons)。企業生產新產品、構建初期營銷渠道均需要引入高技術生產設備、增加研發投入等，這必然需要借助外部融資，因此融資約束對于企業出口有著重要影響(Chaney,2016)。本文定義為總利潤加折舊額之和與資產總額的比值。

(二)數據來源與描述性統計

最低工資數據主要來自各省區政府勞動與社會保障部門網站上提供的數據，并結合各省區、地級市含有最低工資信息的歷年政府公報以及相關政府工作網站數據，從而可以補齊相關缺失年份的最低工資數據，且本文采用月最低工資數據。

企業層面數據來源于2001—2007年中國工業企業數據庫。選取2001—2007年數據，而非2008年以后數據，原因在于：第一，2001年以前城市最低工資數據并不完整，部分城市還沒有實施最低工資政策；第二，2008—2013年的數據中存在著核心變量缺失(比如實收資本、應付工資和應付福利等)、“規模以上”定義改變(2011年將“規模以上”標準從500萬提高到2000萬)等問題。此外，由于中國出口產品主要為制造業，因而僅保留制造業企業樣本進行分析，且考慮到企業進入、退出等會影響整體的出口情況，本文使用平衡面板數據進行分析，即保留2001—2007年間持續經營的企業作為研究對象。

鑒于工業企業數據庫仍存在指標缺失、城市行業代碼變換等問題(聶輝華 等,2012)，本文對原始數據做如下處理：

(1)刪除企業平均工資以及企業平均就業人數缺失、小于等于0的數據；刪除固定資產、固定資產凈值、中間投入為負以及總資產小于固定資產凈值的樣本，這些樣本或者存在明顯的填寫錯誤，或者不符合理論基礎。

(2)保留至少擁有20家企業的城市，以避免企業數量過少導致的結果偏差。

(3)刪除就業人數少于5人的公司，因為樣本太少將導致計算的企業平均工資不可靠或具有較大偏差。

(4)修正工業企業數據庫中的城市代碼和行業代碼。城市代碼與國家統計局2002年城市代碼相匹配，行業代碼調整借鑒Brandt et al.(2012)的方法，將2003年以前年份行業代碼統一到2003年新標準上。通過對以上數據進行處理后，剩余樣本總量為145829個，其中處理組樣本量為13417個，對照組樣本量為132412對個。各變量的描述性統計結果見表1所示。

數據來源:2001—2007年中國工業企業數據庫數據整理而得。

四、實證分析結果

(一)基礎回歸結果

本文采用DID與Heckman兩步法相結合的方法，分析了最低工資對企業出口決策以及出口規模的影響。表2中模型一和模型二報告了基于式(1)和式(2)的估計結果，其中模型一僅控制了最低工資政策與時期虛擬變量交互項(treat×post)、企業全要素生產率、時間和城市固定效應。模型二在模型一的基礎上加入了企業規模、融資約束、企業年齡、資本勞動比、補貼收入等控制變量。表2中的模型一和模型二的選擇方程結果顯示，最低工資政策與時期虛擬變量交互項(treat×post)的系數均顯著為負(分別為-0.087和-0.042)，表明在企業決定是否進入出口市場時，最低工資上升會降低企業參與出口的可能性。表2模型一和模型二中數量方程結果顯示，treat×post的系數分別為-0.189和-0.087，且在5%的水平上顯著，表明對于已出口企業而言，最低工資上升會抑制企業出口規模的擴張。究其原因在于：一方面，最低工資上升會增加企業固定成本，提高了企業進入出口市場的門檻，從而抑制了企業出口的可能性；另一方面，最低工資上升對已出口企業生產經營活動帶來了壓力，從而抑制了企業出口規模。

本文進一步采用連續型DID變量(ltreat×post)作為處理變量，以代替簡單的虛擬變量設定方法，其中ltreat×post是將當地最低工資、企業平均工資兩者的差值與時期虛擬變量做交互項得到。相比于二元DID模型，連續型DID模型的好處在于能夠體現處理組處理程度的差異，即能夠體現該企業平均工資與當地最低工資差異的程度。表2中模型三報告了基于連續型DID變量下的估計結果。結果顯示：選擇方程和數量方程中，企業受最低工資政策影響程度與時期虛擬變量的交互項(ltreat×post)系數均顯著為負，系數分別為-0.06和-0.09，表明當城市最低工資標準與企業平均工資差距每增加1%，從而會使得企業參與出口的可能性減少0.06%，企業出口規模減少0.09%。

綜上所述，不論是采用二元DID模型，還是使用連續型DID模型，分析最低工資對企業出口行為的影響時，核心解釋變量和控制變量的顯著性和大小并無明顯變化，進一步佐證了估計結果是穩健性的。上述結果均表明：在企業決定是否進入出口市場的決策中，最低工資上升會顯著降低企業參與出口市場的可能性；而對已出口企業而言，最低工資上升對企業出口規模仍有顯著的負向影響。

注:括號中報告的為系數標準誤；***、**、*分別對應0.01、0.05、0.1的顯著性水平。下同。

圖2 出口值趨勢

(二)平行趨勢假設檢驗

雙重差分方法有效性的前提是滿足平行趨勢假設，即滿足事件發生前處理組和對照組具有相同趨勢的條件，僅當事件發生后兩組開始出現差異，因而可以將結果差異歸結于處理事件的影響。因此，本文需要驗證下面命題：最低工資政策改革前處理組和對照組的出口具有相同的趨勢，而改革后則會出現差異。

首先，用圖形法驗證平行趨勢假設。圖2和圖3分別為企業出口規模及其對數的趨勢圖。圖2顯示：2004年前處理組和對照組企業出口規模均呈現向上趨勢，且斜率相近，而2004年以后對照組企業出口增長更快，即未受最低工資政策影響的企業出口值增長更快。圖3顯示：對出口規模對數而言，2004年以前兩者具有非常相似的趨勢， 2004年后處理組企業出口規模對數經歷了一個緩慢趨勢的上升，而對照組企業出口規模對數呈現快速上升趨勢。由此，從圖形的角度驗證了平行趨勢假定。

圖3 出口值對數趨勢

其次，用反事實法驗證平行趨勢假設。具體而言，就是通過構建虛擬的處理組和對照組，以重新估計模型，如果此時treat×post交互項系數不顯著，則說明在2004年最低工資改革前，處理組和對照組企業的出口并不存在系統性差異，間接驗證了企業出口行為差異來源于最低工資政策的影響。本文引入最低工資改革前各年份虛擬變量與處理變量的交互項，以此構建虛擬的處理組和對照組，即加入2002年和2003年虛擬變量與處理變量的交互項[注]2001年由于“企業上一期是否出口”變量不存在數值而被忽略了。，得到估計結果見表3。表3結果顯示：2002年treat×post交互項對企業出口決策和出口規模的影響均不顯著，符合平行趨勢假定；2003年treat×post交互項對企業出口決策的影響在5%的顯著性水平下不顯著，對企業出口規模無顯著影響，勉強通過平行趨勢檢驗。由此表明，當去除最低工資政策帶來的工資差異后，處理組和對照組企業出口行為的變動確實不存在系統性差異，這表明本文的計量模型設計是合理的。

表3 平行趨勢檢驗

(三)最低工資政策的動態效應

上述分析旨在明確最低工資政策對企業出口行為的平均效應，但是政策的實施需要時間，企業對員工工資水平的調整也需要時間，且2004年最低工資政策明確規定每個地區至少每2年改變一次最低工資標準。隨著時間的變化，一方面，不同地區會不斷改變最低工資標準，最低工資政策的效用會逐漸加強；另一方面，企業為了應對最低工資上升帶來的成本沖擊，將會對自身進行調整。因此，2004年最低工資政策改革對企業出口行為的短期影響和長期影響存在差異，我們有必要進一步分析最低工資政策的動態效應。為此，我們將2004年最低工資改革后的時期變量納入模型，將式(1)和式(2)調整為：

pro{

expi,c,t=1

}=α0+∑βtreati×postk+lexpi,c,t-1+γzi,c,t+δt+δc+εi,c,t

(3)

ln exporti,c,t=α0+∑βtreati×postk+γzi,c,t+γ1λi+δt+δc+εi,c,t

(4)

其中，變量treati×postk是2004年最低工資政策實施后第k年的虛擬變量(k=1，2，3);treati×post1代表政策實施后1年(即2005年)最低工資對企業出口的影響效應；treati×post2和treati×post3分別代表2006年和2007年最低工資的出口效應。

表4報告了同時將2004年后時期變量納入基礎模型的回歸結果，結果顯示:最低工資上升對企業出口決策的負向影響逐漸增強，而對企業出口規模的負向影響則逐漸減弱。具體地，對企業出口決策而言，政策實施后，最低工資上升會降低企業參與出口的可能性，且隨著時間的推移，這一負向影響有遞增趨勢，2005年系數為0.141，2006年系數變為-0.106，2007年負向作用更加明顯(系數為-0.192)；對企業出口規模而言，2005年最低工資對企業出口規模影響顯著為負，大小為0.114，而在2006年和2007年時該影響已經不再顯著。對此的一個可能解釋為：最低工資提高推動勞動力成本增加，這作為一種出口固定成本，將會提高企業進入出口市場的門檻，因而會抑制企業進入出口市場，并且隨著時間推移，抑制作用有增強趨勢；而對于已出口企業，最低工資剛開始上升會對企業的生產經營造成沖擊，然而隨著時間的推移，企業為了擺脫這種困境，將會通過提高生產率或者用資本替代勞動(Hau et al.,2017)方式提升自身創新水平，繼而減弱了最低工資對企業出口規模的抑制作用。

表4 最低工資對企業出口的影響：動態效應檢驗

(四)最低工資對企業出口的行業異質性

鑒于行業的資本密集度將影響最低工資政策對企業的沖擊力度，本文引入“勞動密集型行業”這一虛擬變量，構建三重差分模型(DDD)。“勞動密集型行業”有兩種定義方法：第一，借鑒劉曉寧等(2015)的方法，用分行業的全部從業人員年平均人數除以固定資產凈值年平均余額，從而得到分行業勞動資本比，再以中位數為標準對其進行劃分，將分行業的資本勞動比大于中位數的設為勞動密集型行業，其余為資本密集型行業；第二，直接借鑒謝建國(2003)對勞動密集型行業和資本密集型行業的分類。綜上，本文構建的三重差分模型的估計表達式如下：

pro{expi,c,t=1}= α0+β1treati×postt× lkb+β2treati× lkb+β3postt× lkb+lexpi,c,t-1+γzi,c,t+δt+δc+εi,c,t

(5)

ln exporti,c,t= α0+β1treati×postt×lkb+β2treati×lkb+β3postt×lkb+γzi,c,t+γ1λi+δt+δc+εi,c,t

(6)

其中，式(5)和式(6)中的lkb代表“勞動密集型行業”虛擬變量，下標b代表行業。

表5 三重差分DDD分析結果

表5模型一是加入中位數法的勞動密集型行業虛擬變量的結果，結果顯示：相對于資本密集型行業，勞動密集型行業最低工資增加會使企業參與出口的可能性減少0.641，導致企業出口規模縮少0.55%。可能的原因在于：最低工資主要影響的是低收入群體，而該部分群體主要分布在勞動密集型行業中，因而對勞動密集型行業的出口行為有更大的負向作用。模型二采用謝建國(2003)的分類方法來生成勞動密集型行業虛擬變量，結果顯示：勞動密集型行業最低工資增加將對企業出口行為產生顯著的負向影響，會使企業進入出口市場的可能性減少0.099%，使企業出口規模減小0.148%。因此，在兩種分類方法下均可以發現，最低工資上升對勞動密集型行業企業出口的負向影響更大。

(五)最低工資影響企業出口的機制分析

那么最低工資通過何種途徑抑制了企業出口呢？為此需要進一步實證分析最低工資影響企業出口的解釋機制。根據前文的理論分析，成本效應與創新效應是最低工資政策影響企業出口的兩個核心動力，因此，判定成本效應與創新效應的影響程度成為詮釋實證檢驗結果的關鍵。為此，本文分別構建最低工資影響企業固定成本和企業全要素生產率的估計公式，即式(7)和式(8)，其中在指標選取上，企業固定成本與企業全要素生產率指標分別替代企業生產成本與研發創新要素:

costi,c,t=α0+βtreati×postt+γxi,c,t+δt+δc+εi,c,t

(7)

rdi,c,t=α0+βtreati×postt+γxi,c,t+δt+δc+εi,c,t

(8)

式(7)中，被解釋變量costi,c,t為企業固定成本，借鑒王磊等(2015)的研究，企業固定成本采用企業固定成本總額占總產值比重的對數值來衡量，其中固定成本總額包括企業營業費用、管理費用、財務費用和折舊；式(8)中被解釋變量rdi,c,t為企業全要素生產率，計算方法與基礎模型相同(OP方法)；treati×postt為兩個模型的核心解釋變量，其定義與基礎模型相同，依然代表2004年最低工資政策執行后且為處理組的樣本；xi,c,t為控制變量，是基礎模型中的控制變量zi,c,t去除ln(全要素生產率)后的變量。

表6報告了基于式(7)的最低工資政策實施影響企業固定成本的回歸結果。由表6可知，最低工資上升顯著增加了企業固定成本。具體地，針對全體樣本，treat×post(最低工資政策與時期虛擬變量的交互項)的系數顯著為正(為0.769)，由此說明受最低工資政策影響企業的固定成本要顯著高于未受影響企業，即提高最低工資會增加企業固定成本，而企業的出口存在門檻，只有克服了一定的固定成本才會選擇出口，因此最低工資提升通過增加企業固定成本方式抑制企業出口。針對出口企業樣本，核心變量treat×post的系數依然顯著為正，說明最低工資政策增加了出口企業的固定成本，而這一成本的增加勢必對企業生產經營活動造成影響，因此抑制了已出口企業的出口規模。

表6 最低工資政策對企業固定成本的影響

表7報告了基于式(8)的最低工資政策影響企業全要素生產率的回歸結果。由表7可知，最低工資上升對企業全要素生產率僅有微弱的正向影響。具體地，對于全體樣本，treat×post的系數僅為0.001，且僅在10%的顯著性水平下顯著；對于出口企業樣本，最低工資增加對企業全要素生產率的影響依然只在10%的顯著性水平下顯著(系數為0.002)。上述結果表明，最低工資增加導致勞動力成本上升，從而會對企業的生產經營活動造成沖擊，而此時企業生產率還未能出現明顯提高，即企業創新能力并未得到明顯加強。

根據上述研究結果可以發現，最低工資政策提升了企業的固定成本，但對企業的全要素生產率僅存在微弱的正向影響。在“強負向影響與微弱正向影響”的共同作用下，企業出口可能性與企業出口規模出現下降，這一解釋機制也進一步佐證了本文研究假說二是合理的。另外，總體上，成本效應的負向效應發揮了更大的作用，然而這一解釋機制多針對最低工資政策實施初始年份對企業產生的沖擊；隨著時間的推移，企業為了擺脫這種困境，往往會通過技術進步等方式提高生產率，屆時企業的出口可能會有所提升。

表7 最低工資政策對企業全要素生產率的影響

五、研究結論與政策建議

基于2001—2007年微觀工業企業數據和最低工資數據的匹配數據，以2004年最低工資改革為契機，利用DID與Heckman兩步法相結合的方法，分析了最低工資對持續經營制造業企業出口決策和出口規模的影響，并用圖形法和反事實法驗證了平行趨勢假設，最終證明了研究假說的合理性。本文得到的研究結論主要包括：最低工資上升會顯著降低企業參與出口的可能性和企業出口規模；隨著時間的推移，最低工資對企業出口決策的負向影響越來越大，而對于企業出口規模的負向影響越來越小；最低工資對企業出口行為的影響主要集中于勞動密集型行業，勞動密集型行業最低工資的負向出口效應更強；最低工資主要通過成本效應對企業出口產生負向影響，而創新效應的促進作用尚不明顯。

根據本文研究結論，可以提出以下政策建議：

第一，地方政府應適當調控最低工資水平，加強最低工資政策制定的針對性。最低工資水平的過快上升將直接增加企業成本，抑制中國制造業企業的出口可能性與出口規模，政府可以針對性對勞動密集型行業實施一些優惠政策或者鼓勵政策。

第二，地方政府還需要同時制定制造業企業的研發、技術引進等鼓勵政策。企業內部加大研發投入、培育自主創新能力，進一步提高企業全要素生產率，而這需要地方政府的有效鼓勵與引導。