外商直接投资的就业效应分析

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沙文兵　陶爱萍

　　[内容摘要]本文根据现代计量经济学中的协整及其相关理论，利用1979—2005年的年度数据，对改革开放以来外商直接投资流入与我国就业增长之间的关系进行了实证研究。结果表明，外商直接投资与我国就业量之间存在着长期均衡关系。外商直接投资每增长1%，长期来看将带动我国就业增加0.13%。文章还利用误差修正模型，分析了外商直接投资与我国就业量之间的短期波动及其调整机制。
　　[关键词]外商直接投资；就业效应；协整；误差修正模型

　　改革开放以来，我国对外商直接投资的吸引力日益增强。据商务部资料显示，截至2005年底，全国累计批准设立外商投资企业552942家，合同外资金额12856.74亿美元，实际使用外资金额6224.29亿美元。外商直接投资对中国经济社会已经产生越来越深刻的影响。以就业来看，2005年直接就业于外商投资企业的人数达1245万人，约占同期城镇就业总量的4.56%。但是，由于外商直接投资与东道国就业之间的联系非常复杂：既有因外资流入创造就业岗位而增加就业的效应，也有可能因对当地企业产生挤出而带来就业减少效应，因此，本文拟根据现代经济计量学的方法，就外商直接投资对中国的就业效应进行经验研究。
　　国内不少学者曾对外商直接投资的就业效应作过研究。邱晓明（2004）认为，20世纪90年代中期以后，流入中国的外商直接投资由劳动密集型行业转向资本和技术密集型行业，导致其就业增加效应明显弱化。[sup][1](55-58)[/sup]王剑等（2005）基于微观和宏观经济理论构建了一个关于外商直接投资与就业的联立方程模型，对外商直接投资的就业效应进行实证分析，结果表明外商直接投资既通过直接效应带动我国就业增长，也因其挤出了国内投资和提高了生产率水平而对国内就业产生负面影响。[sup][2](13-19)[/sup]万欣荣等（2005）以利用外资最为活跃的广东省就业市场为例，研究了外商直接投资对就业的影响，发现外商直接投资对广东省的总就业确实存在显著影响。[sup][3](100-106)[/sup]
　　但从目前国内关于外商直接投资就业效应的研究文献看，大多只是进行定性分析，而实证研究文献较少，且多只进行简单的回归分析。由于经济时间序列数据一般具有非平稳性特征，直接利用回归分析的方法会产生“伪回归\"现象，即表面上看两个经济变量呈现高度相关性，但它们实际上可能根本不存在任何有意义的关系。鉴于此，本文采用针对非平稳时间序列数据建模的协整理论，利用“从一般到简单\"的Hendary/LSE建模方法，研究改革开放以来外商直接投资与中国就业增长之间的长期均衡关系和短期波动机制。
　　
　　一、方法与数据说明
　　
　　本文所选择的样本空间为1979—2005年。外商直接投资额采用历年实际吸收FDI金额（按当年平均美元/人民币汇率换算为以人民币计值的金额，单位为百万元），并用居民消费价格指数对其进行平减，以得到真实外商直接投资额。与现有关于外商直接投资与就业关系的经验研究文献不同，本文的就业量选取二、三产业就业人员合计数（单位：万人），而不是城乡总就业量数据。之所以这样选择主要是基于两点考虑：(1)由于我国农村存在大量隐性失业人口，城乡总就业量数据的可靠性较差；(2)我国所吸收的外商直接投资基本上分布于第二产业和第三产业（占历年外商直接投资总流入量的98%以上），选取二、三产业就业总数更能说明外商直接投资对就业增长的实际影响。所有数据均来源于各年《中国统计年鉴》。由于对数据进行自然对数变换可以使其趋势线性化，并能消除时间序列中可能存在的异方差现象，同时又不会改变原有序列的协整关系，我们对就业量和真实外商直接投资额进行自然对数变换，并分别用LNEMP、LNRFDI表示自然对数形式的就业量和真实外商直接投资额。
　　
　　二、模型、实证分析及其结果
　　
　　(一)时间序列的平稳性检验
　　表1变量平稳性检验ADF统计量临界值AICSC检验形式
　　（c，t，p）结果LNEMP-0.6494-3.2381[sup]②[/sup]-3.8846-3.7384（c，t，0）非平稳LNEMP-4.2513-3.7379[sup]①[/sup]-3.6759-3.5777（c，0，0）平稳LNFDI-1.5741-3.2431[sup]②[/sup]0.24910.4456（c，t，1）非平稳LNFDI-2.9102-2.6388[sup]②[/sup]0.22760.3757（c，0，1）平稳
　　注：表示变量的一阶差分；①②分别表示显著水平为1%、和10%时的临界值；检验形式中的c、t分别表示带有常数项和趋势项，p为滞后阶数，其选择以AIC和SC值最小为准则。
　　
　　在对LNEMP和LNRFDI进行协整检验之前，必须首先对时间序列进行平稳性检验，并确定序列的单整阶数。本文采用ADF单位根检验方法，检验结果由表1给出。非平稳时间序列LNEMP、LNFDI经过一阶差分后达到平稳，因此均为一阶单整序列。
　　(二)协整检验
　　LNEMP和LNRFDI为同阶单整序列，满足协整关系的前提条件。为了检验这两个变量是否是协整的，我们采用恩格尔和格兰杰1987年提出的两步检验法（也称EG检验法）。
　　首先用LNEMP对LNRFDI进行回归，即建立如下计量方程：
　　LNEMP?t=α+βLNREDI?t+ε?t[JY]（1）
　　采用OLS方法对（1）式进行估计，得：
　　LNEMP?t[WB]=9.326+0.140LNRFDI?t+e?t[JY]（2）
　　[DW][BF]（362.41）
　　（34.09）
　　[BFQ]自由度d.f.=26
　　?R?2?=0.9798
　　 D.W=0.65
　　其中，括号内数字为t统计量的值，e?t为回归残差。
　　然后，对残差序列e?t进行平稳性检验，如果e?t是平稳的，则说明LNEMP和LNRFDI之间具有协整关系。为了检验e?t的平稳性，我们仍采用ADF单位根检验方法，依据AIC和SC值最小原则，选择滞后期为1，检验结果见表2：
　　表2残差序列的ADF检验结果ADF统计量 -3.44051%显著水平的临界值： -2.6649 5%显著水平的临界值： -1.955710%显著水平的临界值：-1.6088?
　　对e?t进行单位根检验的结果表明，ADF检验统计量小于1%显著水平下的临界值，说明残差e?t为平稳序列。由此可以得出结论，就业量和外商直接投资额之间存在协整关系。
　　(三)就业与外商直接投资之间长期均衡关系
　　以上关于LNEMP和LNRFDI协整关系的检验结果似乎表明，方程（2）就代表了就业量和外商直接投资额两者之间的长期均衡关系。但是，我们注意到，D.W统计值仅为0.65，表明误差项存在正自相关，因此，参数估计值，从而预测值尽管是无偏的，但却不是有效的，显著性检验失效。这说明方程（2）还不能代表就业与外商直接投资之间的长期均衡关系。为了消除误差项的序列相关性，以获得LNEMP与LNRFDI之间的长期均衡关系，我们建立如下（p，q）阶自回归分布滞后模型：
　　
　　其中，p、q分别为LNEMP和LNRFDI的最大滞后阶数。依据英国计量经济学家亨德瑞等人倡导的“从一般到简单\"的Hendary/LSE建模方法，考虑到采用的是年度数据以及自由度的约束，我们选择最大滞后阶数p、q均为3，建立一般模型，然后利用Wald检验和T检验，依次剔出一个或多个系数不显著的变量，进行模型简化，并结合模型选择统计量（AIC和SC）选择一个最优的模型作为最终模型，估计结果如下：
　　其中，括号内数值为相伴概率（p值），*、**、***分别表示在10%、5%和1%的显著性水平下显著。
　　接下来需要对（4）式的残差项进行序列相关性检验，由于模型中包含滞后因变量作为解释变量，DW检验实效，针对这种情况，杜宾于1970年提出h检验方法。检验统计量为：
　　
　　其中，Var(β)是滞后因变量系数估计的方差，T为观测值的个数，ρ为一阶序列相关系数的估计，可利用DW统计值求得DW≈2（1-ρ）。
　　杜宾证明，在“不存在序列相关\"的零假设下，h统计量服从标准正态分布，因而可以直接利用正态分布表对序列相关性进行检验。根据（4）式，可得h值为1.32，小于显著性水平为0.05的正态分布临界值，因此不能拒绝“不存在序列相关\"的零假设，即可以认为误差项无序列相关。
　　以上检验结果也说明，我们采用的“从一般到简单\"的Hendary/LSE模型建立方法所最终确立的模型是正确设定的，它表明了外商直接投资与中国就业增长之间的经验关系。
　　为了得到就业与外商直接投资之间的长期均衡关系，只需令：
　　
　　式，整理后得到：
　　
　　（6）式即为就业量与外商直接投资之间的长期均衡关系，它表明，吸收外商直接投资额每增长1%，长期来看，将带动我国就业增长0.13%。
　　(四)就业与外商直接投资之间短期波动及其调整机制：误差修正模型
　　误差修正模型（ECM）的原理是：两个经济变量之间经常存在着长期均衡关系，但短期来看则可能是失衡的；借助于误差修正机制，一个时期的失衡部分可以在下一个时期得到修正。对于（4）式所代表的（1，2）阶自回归分布滞后模型：
　　
　　移项并化为一阶差分形式，可得：
　　
　　方程（8）即为误差修正模型，其中的差分项反映了变量短期波动的影响；ECM为误差修正项，反映了外商直接投资与就业量在短期波动中偏离他们长期均衡关系的程度，其系数大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。一般而言，|β?1|＜1，所以ECM的系数(β?1-1)小于零。因此，若(t－1) 时刻的就业量LNEMP大于其长期均衡解[SX(]γ?0+γ?1+γ?2[]1-β?1[SX)]LNRFDI，则ECM为正，(β?1-1)ECM为负，这将使得ΔLNEMP?t减少；若(t－1)时刻LNEMP小于其长期均衡解[SX(]γ?0+γ?1+γ?2[]1-β?1[SX)]LNRFDI，ECM为负，(β?1-1ECM)为正，将使得ΔLNEMP?t增大，从而体现了长期均衡误差对LNEMP?t的控制。
　　 我们在方程（4）中已经利用OLS方法获得了各系数的估计值，将其带入方程（8），即可获得估计的误差修正模型：
　　ΔLNEMP?t=3.937+0.075ΔLNRFDI?t-0.061ΔLNRFDI??t-1?-0.415(LNEMP-0.13LNRFDI)??t-1?[JY] (9)
　　模型中，各差分项反映了变量短期波动的影响。被解释变量（LNEMP）的波动被分解为两个部分：长期均衡和短期波动。长期均衡即如(9)式括号内的协整方程所示：外商直接投资增长1%，在长期内将引起就业量增长0.13%；短期波动情况为，外商直接投资的变动在当期引起就业量相同方向的变化，即外商直接投资增长1%，将引起当期就业量增长0.075%；滞后一期的外商直接投资变动将引起就业量相反方向的变动，即外商直接投资增长1%，将引起下期就业量减少0.061%。误差修正项的系数（-0.431）反映了对偏离长期均衡的调整力度。
　　
　　三、结论与政策建议
　　
　　1．外商直接投资与就业量的协整分析表明，两者之间存在着长期均衡关系：外商直接投资每增长一个百分点，长期来看将带动我国就业增长0.13个百分点，即外商直接投资的长期就业弹性为0.13。这说明外商直接投资对我国就业增长具有一定的正效应，因此，为了解决我国严峻的就业问题，还应该继续鼓励外商直接投资的流入。
　　2．利用误差修正模型估计出的外商直接投资对我国就业增长的短期效应表明，当期外商直接投资每增长1个百分点，其即期效应是带动就业增长0.075个百分点；滞后一期的外商直接投资每增长1个百分点，将使就业量下降0.061个百分点，这可能是由于外商直接投资对国内投资形成了一定的挤出效应，从而造成短期内就业量的下降。产生挤出效应的原因可能在于流入中国的外商直接投资主要分布在第二产业，其中很多是消费品制造行业，这些也是内资企业集中布局的行业，由于内资企业在技术和管理水平等方面与跨国公司相比差距悬殊，再加上外资企业享有更多的优惠政策，内资企业在竞争中处于极为不利的地位。
　　由此可见，外商直接投资对我国就业的影响是长期的吸纳效应和短期的挤出效应并存。就吸纳效应而言，外资在我国的新建企业能直接提高劳动就业量，而其对前后向关联产业发展的刺激又能间接地为我国劳动者创造更多的就业机会。就挤出效应而言，外商直接投资的进入使得我国国内市场的竞争进一步加剧，国内企业在竞争中的失利直接导致就业量趋向减少；同时，外资企业技术和资本替代劳动力的生产方式及其对内资企业的外溢效应又会间接造成就业量的减少。鉴于外商直接投资对我国就业影响的两重性，政府在制定和调整引资政策时，要充分考虑到外资对就业的短期影响和长期贡献，特别是应该改变过去那种单纯追求引资规模的政策，有针对性地选择并引导外商直接投资的产业流向，对于那些关联度大、就业乘数显著的产业，应积极鼓励外商进行投资，以缓解我国当前比较严峻的就业形势。同时，应该适时取消外资企业的超国民待遇，减少外资对国内投资的挤出效应，更好地发挥外商直接投资对我国就业增长的正面效应。☆
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　　主要参考文献：?
　　[1]邱晓明．外商直接投资的就业效应变迁分析[J]．中国软科学，2004（3）．
　　[2]王 剑，张会清．外商直接投资对中国就业效应的实证研究[J]．世界经济研究，2005（9）．
　　[3]万欣荣，史 卫，方小军．外国直接投资的就业效应实证分析——以广东省就业市场为例[J]．南开管理评论，2005（2）．
　　
　　?Effects of FDI on Employment
　　[WT5]Sha Wenbing?1Tao aiping?2
　　Abstract: We did an empirical research on FDI and employment in China according to the cointegration theory, using the annual data from 1979 to 2005. We found that there was long-term equilibrium relationship between FDI and Chinese employment: in the long term, employment in China goes up by 0.13% as FDI increases 1%.We also used the error correction model to investigate the shot-term fluctuation and its adjusting mechanism between FDI and employment in China.
　　Key words: FDI; employment effects; cointegration; error correction model