劳动力成本上升对中国出口优势的影响：经验分析

1.模型设定与变量说明

为检验劳动力成本上升对中国不同贸易方式出口优势的影响，本研究利用2002—2012年中国31个省（市）的面板数据，构建两个基于省级层面的计量模型进行分析。在借鉴陈其斐和楚明钦（2013）研究的基础上，本研究将模型设定如下：

式（7.5）及式（7.6）中下标i表示地区，t表示年份，μi为个体变量，νt为时间变量，εit为回归残差。

被解释变量ln GTRADEt和ln PRTRADE分别为一般贸易出口规模和加工贸易出口规模的对数值，利用各省级地区一般贸易出口额和加工贸易出口额的对数值表示。数据来自各地区历年统计年鉴及统计公报。

核心解释变量为劳动力成本的对数值（ln LC），利用各地区工业部门单位产出劳动力成本的对数值数据，数据来源于中国统计局和国研网。^[9]中国的一般贸易和加工贸易发展均与劳动力成本优势具有密切关系，但从现有经验研究看并未取得一致结论，故该指标系数方向不确定。

在关于出口增长因素的实证研究中，主要采用的控制变量包括：经济规模、要素禀赋、贸易成本、FDI数量、政策因素及国际市场状况（钱学锋、熊平，2010；钟昌标，2007；杨汝岱，2008；陈其斐、楚明钦，2013）。考虑到一般贸易与加工贸易的形成机理有所差异，本研究在已有文献的基础上，针对不同贸易方式选取了不同的控制变量。

（1）一般贸易。

a.地区经济规模的对数值（ln GDP）。

新贸易理论指出规模经济是贸易产生的主要原因。如果某产业在国内生产过剩，企业会面临激烈的竞争，在中国现行鼓励出口政策的引导下，该产业很可能走出口导向的发展之路（江小涓，2007）。杨汝岱（2008）利用行业面板数据的研究结果也表明，经济规模越大，出口增长速度也越大。因此，经济规模的扩大将促进出口贸易的发展。经济规模的大小不仅反映出行业的发展状况，而且还能反映出当地市场需求的规模，该变量指标选用地区GDP数据的对数值，原始数据来源于历年中国统计年鉴。预计该变量符号为正。

b.地区进口总额对数值（ln IMPORT）。

根据Feenstra（1998）研究发现，国际贸易的增长来源于产品生产环节在全球范围内的布局以及跨国公司导致的垂直化分工，中间品进口占比越高，参与全球化程度和全球价值链分工越深，出口规模也越大。中间品进口促进出口的机制在于企业可以使用更多品种的进口中间品，这既提高了企业的利润，降低了企业进入出口市场的门槛，而且出口部门的进口成本下降将促进其出口扩张（田巍、余淼杰，2013）。由此可见，进口对中国企业的出口决策和出口行为产生了不可忽略的重要作用（张杰等，2014），是影响一般贸易出口的重要变量之一。^[10]该变量原始数据来自中国国家统计局并取对数，符号预期为正。

c.国际市场需求对数值（ln FGDP）。

商品出口还受国际市场的影响（杨汝岱，2008），因此在针对一般贸易方式的模型中分别加入了控制变量国际市场需求（ln FGDP），利用中国以外的世界总产出对数值数据，数据来源于UNCTADstat。预计该变量系数符号为正。

d.人力资本对数值（ln RL）。

出口要求企业必须具备较高的人力资本积累，以保证出口产品的质量要求与生产效率要求（刘志彪、张杰，2009），因此人力资本的数量增加应该对一般贸易出口起到正向促进作用。该变量指标选用每万人中高等学校毕业生数，通过各地区高等学校毕业生数除以其总人口的比值获得，并对其取对数，原始数据来源于中国统计局网站。预计该变量符号为正。

（2）加工贸易。

a.经济发展基础与生产配套能力的对数值（ln GDP）。

加工贸易的发展及区位分布受制于配套能力（黎国林、江华，2008），尤其是中国加工贸易的发展与外资流入具有密切联系，而地区经济发展基础、生产配套能力以及技术水平高低作为决定外资流入该地区的重要因素，对一国或地区的加工贸易出口产生重要影响。生产配套能力指的是与企业生产相关的产业配套能力，集中体现为相关产业的发展规模与基础，而GDP指标正是反映一国或地区经济发展规模的核心指标，因此本研究利用各地区GDP数据的对数值表示经济发展基础与生产配套能力。预计该变量符号为正。

b.FDI存量（ln STOCK）。

中国加工贸易发展是吸收外国直接投资的产物，FDI对中国加工贸易出口存在直接影响，2013年中国加工贸易出口中外资企业出口占比为82.9%^[11]，外资企业占据了加工贸易出口的主导地位。因此，FDI存量是影响加工贸易出口的重要变量，该指标利用各地区累计实际利用外资额的对数值，数据来源于各地区历年统计年鉴。预计该变量符号为正。

c.国际市场需求对数值（ln FGDP）。

加工贸易具有两头在外的特点，其出口同样受到国际市场需求的影响。因此，针对加工贸易的分析中同样加入国际市场需求的考虑，指标选取与数据来源与一般贸易下的情况一致，预计符号为正。

d.人力资本（ln RL）。

如前所述，人力资本通过影响生产效率和产品质量对出口产生影响（刘志彪、张杰，2009），此外，加工贸易出口与外资流入有着密切联系，东道国人口的受教育程度即人力资本状况是其吸引外资的主要因素之一，因此人力资本也是影响加工贸易出口的重要因素。指标选用与数据来源同一般贸易下的情况相同，预计该变量符号为正。

2.检验及结果分析

（1）全国整体样本的估计结果及分析。

对所有变量进行相关性分析发现，除ln GDP与ln FGDP和ln RL之间相关系数高于0.6之外，其他变量之间的相关性均为正常范围，初步判断可以进行下一步检验与回归。经检验表明，固定效应冗余度检验结果均在至少1%的水平上拒绝混合回归模型；Hausman检验的结果除表7.7中的模型（1）外，其他模型均在至少10%水平上拒绝随机效应模型而选择固定效应模型。

a.全国一般贸易整体样本回归结果及分析。

表7.7报告了全国31个省市一般贸易固定效应回归结果，模型（1）在不加入任何控制变量的情况下，仅考虑劳动力成本对一般贸易出口的影响，回归结果表明，劳动力成本在1%的水平上显著为负。在模型（2）、模型（3）及模型（5）中逐步加入其他控制变量，劳动力成本系数方向没有发生变化，说明ln LC对一般贸易出口规模的负向作用是稳健的。模型（4）加入了ln FGDP变量后结果显示，核心解释变量的系数方向发生了逆反，结合前文相关性分析的结论，ln FGDP与ln GDP之间可能相关性过高导致了估计的偏误，其主要原因可能在于经济全球化背景下，一国的经济总量（GDP）变化必然受到世界经济周期性变化的影响，因此本国GDP与其他国家GDP总量之间存在较高相关性。鉴于ln FGDP并非本文研究的核心解释变量，为保证回归的稳健性，故对该变量不予考虑，确定模型（5）为最终回归模型。

表7.7　全国一般贸易整体样本回归结果

(www.xing528.com)

注：表中省略了常数项，括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著；回归依据固定效应冗余检验确定模型采用混合回归模型或固定效应模型；依据Hausman统计量采取固定效应或随机效应。本章表7.8至表7.11同。

从模型（5）的回归结果来看：ln LC偏回归系数为－0.002，但并不显著，说明劳动力成本与中国一般贸易出口之间的反向关系并不显著；ln GDP在1%水平上显著为正，其系数值为0.390，在三个解释变量中仅次于人力资本变量的影响，说明地区经济规模对一般贸易出口的影响较大，由此可见，在一般贸易发展中，相对于比较优势，规模经济发挥了更为重要的作用，该结论与杨汝岱（2008）的研究结果相符；ln IMPORT系数值为0.168，即进口增加1%将引起一般贸易出口增长0.321%，表明进口对一般贸易出口具有显著的促进作用，这与田巍和余淼杰（2013）、张杰等（2014）研究结论相一致；ln RL在1%的水平上显著为正，且系数值在解释变量中最大，说明总体上相对于其他解释变量而言，人力资本规模对一般贸易出口具有更显著的正向作用。

b.全国加工贸易整体样本回归结果及分析。

表7.8给出了全国加工贸易整体样本回归结果，模型（1）仅考虑核心解释变量单位劳动力成本对加工贸易出口的影响，结果显示ln LC在1%显著水平上为负，模型（2）开始逐步加入控制变量进行回归，结果显示，模型（2）和模型（3）中逐步加入ln GDP和ln STOCK后，ln LC的系数方向及显著性均未发生改变，但在模型（4）与模型（5）中进一步加入ln FGDP及ln RL变量后，变量ln LC的系数方向或显著性均发生变化，模型（4）中ln GDP的系数也变成负数，其原因可能在于ln FGDP和ln GDP以及ln RL和ln STOCK具有较高相关性。如前所述，经济全球化背景下一国经济增长与整个世界经济周期性变化具有同步性，这使得ln FGDP与ln GDP存在较强正相关关系，而ln RL是人力资本变量，其指标为每万人中高等学校毕业生数，现有文献已经证明人力资本变量是一国或地区吸引外资的主要因素（徐康宁、陈健，2008；余佩、陈继勇，2012），因此该变量与FDI存量ln STOCK之间可能存在较高相关性，从而影响了方程的稳健性，考虑到两个变量并非本研究的核心解释变量，出于回归方程的稳健性考虑，确定模型（3）为最终回归模型。

表7.8　全国加工贸易整体样本回归结果

表7.8中模型（3）的回归结果显示，ln LC系数为负，且在1%显著水平通过了检验，说明劳动力成本与加工贸易出口之间存在显著的负相关关系，该结果验证了王怀民（2009）的观点。从系数值看，劳动力成本上升1%将导致加工贸易出口下降0.255%，相较于模型（3）中ln LC的系数，该系数绝对值更大，说明加工贸易出口受到的影响大于一般贸易出口，这主要是由于加工贸易集中于劳动密集型产业或生产环节，在劳动力成本上升的情况下其出口受到的冲击远远超过一般贸易。变量ln GDP系数为0.565，高于其他解释变量系数，说明经济发展基础和生产配套能力的提升对加工贸易出口具有较强的促进作用。变量ln STOCK显著为正，系数值为0.371，即FDI存量增加1%将引起加工贸易出口上升0.371%，该结果与中国加工贸易出口中高外资比重的现实相符。值得注意的是，比较模型（3）三个解释变量的弹性系数绝对值，ln LC最小，而ln GDP最大，说明尽管劳动力成本对加工贸易出口具有显著负向作用，但其负向作用小于其他解释变量的正向作用。

（2）整体样本变系数模型估计结果及分析。

从表7.6来看，中国的劳动力成本自2000年后逐步上升，2003年后上升速度开始加快，为进一步考察劳动力成本对中国出口影响的时期变化趋势，本研究针对不同贸易方式构建时期变系数模型进行分析^[12]，结果如表7.9所示。

劳动力成本对加工贸易的影响存在明显的时间变化趋势，除2002—2004年影响不显著之外，2005年在10%水平上显著，2006—2012年ln LC显著水平为1%；从系数值看，自影响显著的年份2005年开始，系数为负且绝对值逐年上升，这说明劳动力成本对加工贸易的负向作用随着时间推移呈现增大趋势。劳动力成本对一般贸易出口规模影响则不存在明显的时间变化趋势，多数年份均不显著。

表7.9　劳动力成本时期变系数模型回归结果

注：表中省略了常数项；*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

（3）地区分样本的估计结果及分析。

考虑到中国东部与中西部经济的贸易发展存在较大地区差异，因此本部分利用东部与中西部地区数据进行了分样本估计。^[13]表7.10为分样本回归结果，固定效应冗余检验结果均拒绝混合回归模型，根据Hausman检验结果，所有模型均采用固定效应模型。模型（1）和模型（3）为针对一般贸易出口回归的结果，模型（2）和模型（4）为针对加工贸易出口回归的结果。

从表7.10的结果可以看出，四个模型中ln LC的系数均为负，说明劳动力成本的上升将导致出口规模下降，与前文整体样本回归结果一致。

表7.10　地区分样本回归结果

注：同表7.7。

a.不同地区比较。

针对一般贸易的回归结果显示：模型（1）与模型（3）中的ln LC系数为负但均不显著，说明劳动力成本上升对东部和中西部一般贸易出口均没有显著影响。

ln GDP在模型（1）和模型（3）中分别在1%和5%水平上显著为正，系数分别为0.545和0.309，说明规模经济对一般贸易均具有显著正向作用，且在模型（1）中，ln GDP在所有解释变量中系数最大，而模型（3）中，ln GDP系数大小也仅次于人力资本变量，显然对于东部地区而言，规模经济是对一般贸易出口影响最大的因素。模型（1）中ln GDP的系数值高于模型（3），反映出相较于中西部地区而言，规模经济对东部地区一般贸易出口起到了更大的促进作用。

模型（1）与模型（3）中ln IMPORT的系数均为正，但模型（3）中该变量并不显著，反映出东部地区进口对其一般贸易出口的促进作用大于中西部地区，这可能与东部地区参与全球生产网络的程度更高有着密切联系。

模型（1）与模型（3）中ln RL变量系数均显著为正，说明人力资本积累对东部与中西部的一般贸易出口均具有显著的正向促进作用。

针对加工贸易的回归结果显示：

模型（2）的ln LC在1%水平上显著，系数为－0.284，绝对值在四个模型中最高，而模型（4）中ln LC则并不显著，这说明东部地区加工贸易出口受劳动力成本上升的影响很大，而中西部地区加工贸易出口并未受到明显影响，其原因可能在于，尽管劳动力成本在不断上升，但中西部单位产出劳动力成本与东部相比仍存在较大优势，2012年中西部地区与东部地区工业部门单位产出劳动力成本比仅为0.83^[14]，故近年来中西部地区承接了大量东部地区加工贸易产业转移，据刘红光、王云平和季璐（2014）测算，2007—2010年间，中西部地区承接了约5 920亿元来自东部的劳动密集型产业转移，因而，劳动力成本上升对其加工贸易出口规模的负向影响并不显著。相较于模型（1），模型（2）中的ln LC系数绝对值更高，还反映出东部地区加工贸易出口规模受劳动力成本上升的影响大于一般贸易。

模型（2）与模型（4）的结果中ln GDP的系数分别为0.75和0.482，前者显著水平为5%，后者为1%，这反映出经济发展基础及配套能力对东部与中西部加工贸易出口规模均起到了明显的正向作用，该结果与总体样本回归结果一致。但是，模型（4）中ln GDP的系数值低于模型（2），说明与东部地区相比，中西部地区的经济基础与生产配套能力还相对落后，在促进加工贸易出口方面发挥的作用相对更低，该结论与刘容欣（2009）的观点一致，该文献指出中西部地区产业、产品的配套能力不强，阻碍了加工贸易向中西部地区的转移。

ln STOCK的系数均显著为正，说明外商直接投资对各地区加工贸易出口均存在正向促进作用，但模型（4）回归结果中ln STOCK的系数值为0.491，与模型（2）相比更高。

b.不同贸易方式比较。

针对东部地区的回归结果中，模型（1）的ln LC变量不显著而模型（2）中该变量在1%水平上显著，说明在东部地区，劳动力成本上升对一般贸易出口没有显著影响，但对加工贸易出口则将产生显著负面影响，这可能主要是由于加工贸易本身是“基于‘发挥廉价劳动力优势’……是十分容易转移的，存在很大的不稳定性”（张幼文，2007），在劳动力成本上升的情况下，其所受影响必然更大；针对中西部地区的回归结果则显示：ln LC的系数为负，但对两种方式出口的影响均不显著，这说明单位产出劳动力成本上升对中西部地区不同贸易出口均未产生显著影响。

分样本回归结果还显示，从影响系数看，劳动力成本是对一般贸易出口和加工贸易出口影响最小的变量，就东部地区而言，对一般贸易出口影响最大的因素是规模经济，对加工贸易出口影响最大的因素则是地区经济发展基础与配套能力；就中西部地区而言，对一般贸易和加工贸易出口影响最大的因素分别是人力资本与FDI规模。