全球價值鏈視角下出口的就業效應及行業異質性研究＊

□ 姚美琴 鄒芷穎

注：*本文系浙江省統計局2020年省統計重點研究項目“全球價值鏈下中國制造業的收入核算及影響因素研究”研究成果。

|引言

伴隨著中國制造業對全球價值鏈的深度參與，理解中國介入全球價值鏈的產業特征及其影響機制已經成為把握國際貿易關系、權衡產業政策和國內經濟增長的關鍵。同時，我國是世界上人口最多的國家，就業問題一直是我國經濟發展需要關注的重點問題，關系人們的切身利益和社會的穩定發展。出口對就業的影響一直是學界關注的重點，本文將從增加值貿易角度出發，考察出口的就業效應。

|文獻綜述

學術界有關出口貿易的就業效應的理論研究已較為成熟，目前，國內學者對出口貿易的就業效應的研究主要是從三個層面展開。第一個是區域、地區層面。張崢（2007）從國家維度出發，發現出口的增長對中國勞動力就業增長的貢獻率并不大。另一些學者從省域維度出發，利用省級面板數據研究發現出口對就業有顯著的拉動作用（譚熙熙，2012；劉軍等，2016）。王葉軍和傅劍穎（2016）則從城市維度出發，聚焦制造業就業，基于城市面板數據，發現出口對城市制造業就業具有正向的促進作用。第二個是行業層面。張川川（2015）將微觀人口數據和貿易數據結合，兼顧制造業部門和服務業部門，發現制造業具有就業乘數效應，即出口增長不僅提高了制造業就業，還間接提高了服務業就業。第三個是企業層面，許多學者從企業層面出發探討出口的增加對企業就業的影響，得出了基本一致的結論，出口對就業具有顯著的促進作用（陳昊和劉騫文，2014；史青和陳平，2014）。

以上研究主要都是用總量來衡量出口，研究的是總量貿易對就業的影響，但近年來，隨著全球價值鏈核算框架的完善，傳統的顯性比較優勢理論由于沒有考慮總出口中的國外價值，在新的貿易格局下不再能夠衡量一國的比較優勢。王直等（2015）指出傳統的RCA 甚至會導致對競爭力的誤判。基于此，增加值貿易理論作為全球價值鏈的核算框架逐漸成為研究熱點。史青和趙躍葉（2020）發現，與傳統環境統計方法下的貿易總量相比，企業出口國內增加值率提升對就業規模的促進作用更大，對就業結構的負面影響更小。

在已有文獻的基礎上，本文的貢獻主要有兩點：一是本文采用增加值貿易框架來衡量出口，以消除總量貿易可能產生的偏誤，提供更為準確的結論。二是本文考察出口就業效應的異質性，將對不同的工業行業按照性質劃分，以考察行業的異質性對出口就業效應的影響。

|實證框架

（一）出口的就業效應分析

本文所使用的出口增加值和對應的就業數據來自全球價值鏈與中國貿易增加值核算數據庫。采用的是2010-2018 年的面板數據，通過固定效應（FE）模型對出口的就業效應進行估計，以解決某些不隨時間變化的行業特征帶來的影響（表1）。

表1 固定效應模型回歸結果

表1 報告了固定效應模型的回歸結果，為檢驗結果的穩健性，我們采用的是逐步加入控制變量的方式，第（1）列為沒有加入控制變量的回歸結果，第（2）列為加入控制變量后的回歸結果。表1 中的結果表明，出口增加值對就業拉動人數具有正向的影響，且系數在1%水平上顯著，即出口增加值的增加能帶動就業人數的增加。逐步加入控制變量后，顯著性水平不變，表明了結果的穩健性。

（二）考察出口的就業效應的行業異質性

在上述研究中，我們控制了每一個行業的固定效應，以排除各個行業自身的特征對分析結果產生的影響。但行業特征除了自身的異質性外，還有一些更為共性的異質性，本文試圖探究這些共性特征對出口的就業效應產生的影響。因此，本文將不同的工業行業按照性質劃分，以避免工業行業的異質性對實證分析有效性的影響。

具體的，我們將行業按照要素密集程度劃分為勞動密集型行業、資本密集型行業以及技術密集型行業，我們以資本密集型行業作為對照組，通過最小二乘法（OLS）回歸，探究勞動密集型行業、資本密集型行業與資本密集型行業的出口就業效應是否存在差異，估計方程如下：該行業是否是一個資本密集型行業；為出口增加值與是否是勞動密集型行業的交互項，當且僅當i 行業為勞動密集型行業時其值不為0；為出口增加值與是否是資本密集型行業的交互項；Xit 表示一系列控制變量。表示年份固定效應，表示隨機干擾項。I 表示該行業所屬一級行業，包括采礦業和制造業，表示一級行業的固定效應（表2）。

表2 報告了納入了行業異質性因素的出口增加值對就業拉動人數的影響的最小二乘回歸結果，第（1）列為沒有加入控制變量和一級行業固定效應、年份固定效應的結果，可以看到，勞動密集型行業和資本密集型行業對就業的直接效應均不顯著，資本密集型行業的出口就業效應與作為對照組的技術密集型行業相比，沒有顯著差異，但勞動密集型行業與技術密集型行業的出口就業效應差異在1%水平上顯著，且為正向顯著，這意味著勞動密集型

表2 考慮行業異質性的回歸結果

其中，i 表示行業，t 表示年份。employ 代表該行業出口的就業拉動人數，exadd 代表該行業的出口增加值；laodong 是一個0-1 變量，代表該行業是否是一個勞動密集型行業；ziben 也是一個0-1 變量，代表行業的出口就業效應要顯著高于技術密集型行業的出口就業效應。第（2）（3）列為逐步加入控制變量和一級行業固定效應、年份固定效應后的回歸結果，可以看到加入控制變量后，勞動密集型行業對就業的直接效應在5%水平上正向顯著，這意味著勞動密集型行業本身的就業人數就較技術密集型行業高，這也符合我們的直覺，勞動密集型行業對勞動的需求更高，因此出口生產所需要投入的勞動力更多，吸納的就業人數也就越多。同時，此時兩個交互項的估計系數均為正向顯著，這意味著與技術密集型行業相比，勞動密集型行業和資本密集型行業的出口就業效應要更大，且從系數上看，勞動密集型行業與技術密集型行業的出口就業效應差異更大。因此，我們可以得出結論，勞動密集型行業的出口就業效應最大，資本密集型行業的出口就業效應次之，而技術密集型行業的出口就業效應最小。

根據以上分析，我們可以看到，出口增加值的提高能夠顯著促進行業就業人數的增加，而這種促進效應在勞動密集型行業是最大的，資本密集型行業次之，技術密集型行業最小。從產業和就業結構角度來看，我國目前正處于產業結構轉型升級時期，要求大力發展高新技術產業。相應地，產業結構的提高需要輔之以就業結構的提高，這就要求提高高新技術產業人員就業比重。本文研究結果表明，相同的出口增加值會使得勞動密集型行業就業人數增加更多，技術密集型行業增加最少，從就業結構角度來看，出口增加值在各行業間平衡的增加不利于就業結構從而產業結構的升級。因此，我們強調出口的增加，不僅要強調量上的增加，而且要注重出口的結構，要提升技術密集型產業的出口比重，這樣才能使得就業結構與產業結構相適應。

|結論

本文使用全球價值鏈與中國貿易增加值核算數據庫以及《中國統計年鑒》相關數據，聚焦21 個工業行業，發現行業出口增加值變動對就業拉動人數具有顯著的正向影響。進一步地，本文探討了出口就業效應的行業異質性，發現勞動密集型行業與技術密集型行業在對就業的直接效應上存在顯著的差異，勞動密集型行業本身的就業人數就較技術密集型行業高。這可能是因為，勞動密集型行業對勞動的需求更高，因此出口生產吸納的就業人數也就越多。同時，勞動密集型行業、資本密集型行業與技術密集型行業在出口就業效應上也存在顯著的差異，根據系數對比，三者的出口就業效應排序為，勞動密集型行業最高，資本密集型行業次之，技術密集型行業最小。

我國目前正處于產業結構轉型升級時期，要求大力發展高新技術產業。產業結構的升級與就業結構的升級相輔相成，這就要求提高高新技術產業人員就業比重。根據本文結論，相同的出口增加值會使得勞動密集型行業就業人數增加更多，技術密集型行業增加最少，從就業結構角度來看，出口增加值在各行業間平衡的增加不利于就業結構從而產業結構的升級。因此，政府在強調出口對經濟發展的帶動作用的同時，不僅要強調量上的增加出口，而且要注重出口的結構，要提升技術密集型產業的出口比重，這樣才能使得就業結構與產業結構相適應，實現產業結構轉型升級的目標。