外贸出口影响工资水平的机制探析

外贸出口影响工资水平的机制探析

一、引言改革开放以来，中国经济增长的一个显著特征是对外贸易部门的高速增长。中国的外贸出口，无论是绝对额，还是相对GDP的比例都持续上升，如图1所示。2008年中国货物进出口总额已达到25632.6亿美元，排在继美国之后的世界第二位，其中出口额达到14306.9亿美元，占GDP总额的33.4%①。较高的出口额和出口比例，必然对我国经济社会发展造成重要影响，而出口是否有助于生产率的提高和人力资本的形成，是认识出口对中国经济社会发展意义的关键，也是正确制定出口政策的关键，国内已有很多实证研究进行了相关探讨。彭旸等(2008)运用DEA测算方法，得到了对外开放对我国技术进步起显著推动作用的结论。许和连等(2006)的研究表明，贸易开放度主要是通过影响人力资本的积累水平来影响全要素生产率。黄先海和石东楠(2005)的研究表明，贸易渠道溢出的国外R&D资本存量对我国全要素生产率的提高有着明显的促进作用。许和连和栾永玉(2005)的研究表明，我国工业制成品出口部门对国内非出口部门具有较高的技术外溢效应。魏下海(2009)的研究表明，贸易开放度对全要素生产率增长的影响具有滞后效应。李小平、朱钟棣(2004)的研究表明，出口对技术进步的促进作用存在门槛效应，只有在经济发展水平较高的东部地区才具有显著的正面影响。虽然已有很多实证研究对贸易与我国生产率水平之间的关系进行了直接或者间接的探讨，但是这些研究基本都是使用宏观层面的数据，研究深度受到一定的限制。本文将使用企业层面的微观面板数据进行研究，对相关研究会有所深化。比如，可以考察出口对不同企业生产率的影响程度，可以考察人力资本在不同企业间的分布情况，可以考察出口对生产率的影响是否具有持续性等。根据经济学原理，工资水平与劳动生产率之间具有正向的相关关系，本文将以出口对工资水平的影响作为研究的切入点，一方面可以考察出口对生产率水平的影响，另一方面可以考察出口对收入分配的影响，即同时考察了出口的增长效果和分配效果。李雪辉、许罗丹(2002)的研究表明FDI对我国熟练劳动的工资水平有正的影响，但是关于外贸出口如何影响我国工资水平的研究还比较缺乏。图1中国出口情况(1980～2008)本文将尝试回答：出口企业是否支付了较高的工资；出口是否通过提高生产率水平带动了工资水平的提高，这种提高是否具有对无出口企业的外溢作用，是否具有持续效果；出口企业是否雇用了技能水平较高的劳动者，这种雇用是在成为出口企业之前完成的，还是在成为出口企业之后完成的；出口企业与劳动者之间是否存在租金分享。研究这些问题的意义在于：(1)为回答出口与增长的关系提供更具体的证据；(2)为研究全球化对收入分配的影响提供基础证据；(3)为政府的出口政策提供依据；(4)为政府的就业政策提供参考。中国是处于转型阶段、劳动力相对富裕、经济持续快速增长、出口依赖度高的发展中大国。由于中国的特殊国情，研究中国外贸出口与工资水平之间的关系，又具有特殊的意义，而目前还没有针对中国数据的研究。本文使用的是企业这一微观层次的数据，有近60多万的样本量，为现有关于出口与工资水平的研究提供了新的参考。本文使用的数据是2000～2003年国家统计局工业企业制造业数据，使用的主要方法是面板数据固定效应分析方法。研究出口与工资之间关系的难点在于，出口与工资水平之间可能具有双向的因果关系。出口可能影响工资水平，雇用了高技能水平劳动者并支付较高工资的企业更可能成为出口企业。得益于本文使用的大样本企业面板数据，本研究能够对这种双向的因果关系做出判断，本文主要得到了以下结论：(1)出口企业的工资水平高于无出口企业。(2)出口通过提高生产率提高了劳动者工资，这种生产率的提高存在向无出口企业的外溢效应。但是这种外溢效应可能仅局限于自身具有出口能力的企业，而不是所有无出口企业。出口对生产率水平具有持续的促进作用。(3)出口企业雇用了技能水平较高的劳动者。在成为出口企业之前，未来出口企业就雇用了技能水平较高的劳动者，且高技能水平劳动者存在从无出口企业向出口企业转移的现象。(4)出口企业与劳动者之间不存在租金分享，生产率提高是出口影响工资水平的主要机制。本文的结构如下：第二节，文献回顾；第三节，数据描述和样本选择性问题分析；第四节，模型设定；第五节，估计结果；第六节，结论。二、出口与工资水平相关文献回顾关于外贸出口对工资水平的影响，无论是从理论上，还是实证上，都是无法确定的问题。根据Hechscher和Ohlin的要素价格相等理论：对于小国来说，要素的国际流动不影响产品的相对价格，从而不影响其要素回报；对于大国来说，要素的国际流动改变了产品的相对价格，使其相对富裕的要素回报上升，相对不足的要素回报下降。根据Helpman(1984)，Antràs(2003、2005)，Antràs和Helpman(2004)，Grossman和Helpman(2005)的理论，通过生产流程的重组，跨国公司在世界范围内重新安排自己的生产过程，把一部分生产过程外包到生产成本最低的地区，这将提高劳动富裕国的工资水平，降低资本富裕国的工资水平。根据Feenstra和Hanson(1996)的理论：资本由回报率较低的国家，向回报率较高的国家流动，增加了资本流入国可以生产的产品种类，母国通过国际贸易从东道国进口这些产品。这些产品在资本流出国是低技能劳动相对密集的，在资本流入国是高技能劳动相对密集的。对于东道国来说，这增加了对高技能工人的需求，减少了对低技能工人的需求，从而提高了前者的工资，降低了后者的工资。总结这些理论研究，可以认为出口可能对不同国家，不同技能水平的劳动者具有不同的影响，出口对中国工资水平的影响是不确定的。Bernard等(1995)是实证研究外贸出口与工资水平问题的先驱，他们使用美国1976～1987年制造业的数据，得到出口企业比无出口企业工资高出9%左右的结论。得到类似结论的实证研究还有：Bernard和Wagner(1997)使用美国的数据，Greenaway和Kneller(2004)使用欧盟的数据，Aw和Batra(1999)使用台湾地区的数据，Hahn(2004)使用韩国的数据，Hansson和Lundin(2003)使用瑞典的数据，Isgut(2001)使用哥伦比亚的数据，VanBiesebroeck(2005)使用非洲的数据。这些研究存在的一个共同问题是，没能控制劳动者个人特征，无法明确地判断这种工资差别是由出口情况带来的，还是由出口企业和无出口企业之间劳动者的人力资本差别带来的。一些控制了劳动者个人特征的研究表明，出口对工资水平无影响或者有负影响，得出此结论的有：Schank等(2004)使用德国的数据，Heyman等(2004)使用瑞典的数据，Breau和Rigby(2006)使用美国的数据。可见一部分实证研究认为外贸出口对工资水平有正的影响，一部分实证研究认为外贸出口对工资水平没有影响，或者有负的影响。现有实证研究无法确定出口与工资水平之间的关系。外贸出口对工资水平的影响，在不同国家中可能是存在差别的，目前还没有针对中国数据的研究。此外，现有研究的样本都有一定的局限性，样本数量和控制变量有限，而本文使用的是中国国家统计局工业企业数据，拥有大量的样本和丰富的变量，可以对出口与工资水平之间的关系进行多角度的研究。本文虽然缺少劳动者个人特征的数据，但是由于拥有丰富的变量，可以使用代理变量在一定程度上克服这个问题。一般认为，高技能劳动者具有使用较先进技术的比较优势，据此企业的全要素生产率可以作为劳动者技能水平的代理变量，在一定程度上弥补了缺少劳动者个人特征数据的不足。关于出口企业支付较高工资的作用机制，目前还没有统一的看法。干中学(learningbydoing)等理论认为出口使企业接触到了更先进的信息、技术、管理经验等，使企业在出口中学习，从而提高了企业的生产率，出口企业的成功也会导致外溢效应，使得国内的无出口企业采用他们的技术，学习他们的经验等，导致国内整体生产率的提高，从而提高工资水平。异质性企业异质性劳动者的理论模型(Yeaple，2005)认为出口企业雇用了人力资本水平较高的劳动者，因此出口与工资之间的关系，只是出口企业员工的人力资本较高的自然结果。有关租金分享的理论认为，谈判力模型(bargainingmodel)能更好地描述劳动力市场，而不是完全竞争模型。在谈判力模型里，出口创造的企业剩余，即租金，将在工人与雇主之间分享，从而我们能观察到工资与出口的某种联系。有很多实证研究证明了出口对生产率的积极作用及其外溢效应(Kraay，1997；Castellani，2001；Bigsteretal.,2002；Girmaetal.,2003；VanBiesebroeck，2005；YasarandPaul，2006)，但是关于其作用持续性的研究较少。是否存在租金分享是确定出口企业是否给同样的劳动者支付了更高的工资的关键，而这一直是没有很好解决的问题。本文将使用中国数据对这些问题进行实证研究，一方面对现有实证研究未回答的问题做出回答，另一方面为现有研究已探讨的问题提供新的参考。三、数据描述与样本选择问题分析本文使用数据来自于国家统计局工业企业调查，具体地，本文使用2000～2003年制造业企业面板数据进行研究，企业包括全部国有企业、年产品销售收入在500万元以上的非国有工业企业。仅使用制造业企业数据的原因，是因为出口主要集中在制造业中，使用这部分数据更具代表意义。每年的数据约有15万个样本，四年里共有60多万，且包含丰富的变量，如出口交货值、工资水平、资本总额、劳动者数量、年销售额、所有制、地区代码、四位数产业代码、开业年份等等。该数据所涉及企业的产值在我国国民经济中占有很高的比例，其研究结果是具有代表意义的。四年里中国出口企业和无出口企业数量都呈上升趋势，出口企业在所有企业中所占比重为20%左右。（一）统计描述表1是2000～2003年四年里出口企业和无出口企业人均工资在10%、25%、50%、75%和90%分位数处取值情况，可以看到在每一年里的各个分位数处，出口企业的工资水平都要高于无出口企业。每年第三行的比值是指该分位数处出口企业工资水平与无出口企业工资水平的比值，可以看到出口企业的工资水平在各分位数处高出无出口企业30%～50%左右，在低分位数处差别更大，这说明在整体企业样本中，低工资水平企业中无出口企业分布相对密集，高工资水平企业中出口企业分布相对密集。表2给出了2000～2003年，出口企业和无出口企业的主要变量均值对比结果。出口企业和无出口企业之间存在明显的人均工资差别②，平均高出33%～44%。但是出口企业比无出口企业的人均资产水平高出20%～35%，平均劳动者规模高出136%～147%，平均企业存续期短15%左右，平均年销售收入高出2.5～3.1倍，这些都可能是影响工资水平的因素。（二）样本选择问题分析本文使用国家统计局工业企业调查数据进行研究，在样本的收集和使用过程中，存在着一些样本选择问题，但是根据统计学原理，这些问题并不会对结果造成严重影响。具体说来，主要存在以下两个样本选择的潜在问题。(1)国家统计局统计的是全部国有企业和年产品销售收入在500万元以上的非国有工业企业的相关数据，年销售额低于500万元的非国有企业被排除在样本之外。样本选择变量s定义如下：假设在不存在样本选择问题时回归方程为y=Xβ+u，并假设随机扰动项满足E(u｜X)=0。当存在样本选择问题时，实际上回归的方程为sy=sXβ+su，如果E(su｜sX)=0，回归结果仍然是一致的。在本文的控制变量里，若控制了企业的销售额和企业的所有制，那么s可以表示成解释变量X的函数，当X给定时，s的值也是确定的，那么E(su｜sX)=sE(u｜sX)，由E(u｜X)=0，可得sE(u｜sX)=0，因此虽然存在样本选择问题，但是样本的选择是按外生控制变量进行的，根据统计学原理，结果仍然是一致的(Wooldridge，2002)。本文控制了足够多的变量，对销售额和所有制的外生性有一定的保障。(2)在使用面板数据进行固定影响估计时，本文删除了四年里有缺失数据的企业样本，也会产生样本选择问题。缺失的企业数据一方面可能是由于公司的销售额有波动，有些年份销售额高于500万元，有些年份销售额低于500万元，根据上面的论述，结果仍然是一致的；另一方面可能是由于倒闭、兼并、并购、重组、新成立等公司经营状况的原因，工资水平主要是由市场供求决定的，在很大程度上外生于企业的经营状况，本文认为不会对结果带来严重影响。四、模型设定（一）理论基础至少有三方面的理论解释了为什么出口企业具有较高的工资水平。干中学等理论认为出口提高了企业的生产率，进而提高了工资水平；异质性企业异质性劳动者的理论模型显示，出口企业雇用了技能水平较高的劳动者，较高的工资水平是劳动者具有较高的人力资本的自然结果；租金分享理论认为出口企业与劳动者之间存在租金分享。工资水平不仅受劳动力需求的影响，也会受到供给的影响，我们使用如下方程来考虑工资水平的决定：W=f(ex，L(W)，X)其中W代表工资水平，ex是衡量出口情况的变量，L(W)是劳动力供给曲线，劳动力市场的供给和需求情况共同决定了工资水平。出口一方面可以通过扩大产品需求市场，增加劳动力的引致需求，使劳动力需求曲线向上移动，即所谓的直接影响；另一方面，可能通过提高出口企业或者全部企业的劳动生产率，使劳动力需求曲线向上移动，即所谓的间接影响。如果劳动力供给曲线向上倾斜，出口使需求曲线向上移动，工资水平会上升。X是所有其他影响工资水平的因素，在我们的数据中X包括全要素生产率、企业劳动力规模、人均资本、企业年龄、企业年销售额、所有制、所属地区、所属行业等。我们回归的基本方程如下：其中C′为新的截距项。根据边际生产率递减原理，是大于零的；v是劳动力的供给弹性，也大于零。所以我们使用简化式估计的结果绝对值偏小，劳动力的供给弹性越大，低估的程度越大，至于中国的劳动供给曲线的形状，尚未有严格扎实的经济研究结果。劳动者在企业之间流动性越大，企业面临的劳动力供给曲线弹性越大。劳动者在地区和产业之间流动性越大，该地区该产业的劳动力供给曲线弹性越大。（二）计量模型设定1.企业横截面数据估计其中，下标it标志第i个企业在第t期的取值；下标rnt标志第r个省份的第n个4位数产业在第t年的取值；wage是企业的人均工资水平对数值；ex或exfirm度量出口情况；TFP是企业的全要素生产率③（为了避免内生性，这里使用了滞后一期的值）；labor是企业的全部劳动者数对数值，代表了企业的规模；captial是企业的人均资产对数值；age是企业存续期间对数值；sale是企业销售额对数值；ownershipdummies是所有制虚拟变量（国有企业、集体企业、法人企业、民营企业、港澳台资企业、外资企业）；regiondummies是地区虚拟变量（31个省份）；industrydummies是产业虚拟变量（两位数产业）；timedummies是年份虚拟变量；ε是误差项。控制地区、产业和所有制虚拟变量，是为了控制与地区、产业和所有制相关的影响工资水平的因素，如地区的发展水平、产业的技术水平、不同所有制企业的管理水平等。控制年份虚拟变量是为了控制与年份相关的影响工资水平的因素，比如宏观经济波动。ex表示出口虚拟变量（有出口=1，无出口=0），根据不同的分析目的，取不同时期的值。当分析出口企业与无出口企业的工资差别时取当期值；当分析未来出口企业在成为出口企业之前与其他无出口企业之间是否有工资差别时，取未来期值；当分析持续出口企业与新出口企业间的工资差别时，取滞后期值。exfirm为企业所属省份和所属产业中出口企业占全部企业的比例，当分析出口对无出口企业工资水平的影响时，本文使用该变量度量出口情况。之所以使用该指标，因为出口企业可以通过示范作用影响其他企业，使得无出口企业采用他们的技术，学习他们的经验等，导致整体生产率的提高，而这种示范作用，在相邻企业间更容易发生。2.企业面板数据估计使用横截面数据估计的一个潜在问题是，可能存在一些无法观测和控制的因素，这既与企业的工资水平相关，又与企业是否出口相关，使得回归的结果有偏。如果这些因素不随时间变化，使用面板数据控制企业的固定影响能够解决这个问题。模型设定如下：firm是企业固定影响，其他符号的含义与(1)式同。ex和exfirm度量出口情况，根据具体问题，取不同的值。当分析出口企业与无出口企业的工资差别时，以及出口地位有变化的企业在出口年份和无出口年份的工资差别时，取企业是否有出口的虚拟变量(ex)；当分析出口对持续无出口企业的工资影响时，取该企业所属省份和所属产业中出口企业占全部企业的比例(exfirm)。使用企业固定影响模型的不足是，无法确定不随时间变化因素的影响，如地区、产业和所有制等。3.产业横截面数据估计为了克服企业层面数据的样本选择问题，并对出口与工资水平关系及其作用机制做进一步的验证，本文对产业数据进行了估计。模型设定如下：其中，wage是该省份该产业的平均工资；C是截距项；exfirm是该省份该产业中出口企业占全部企业的比例；TFP、labor、capital、age、sale都是取该省份该产业内所有企业的均值，其他符号的含义与(1)式同。需要强调的一点是，这里控制的产业的人均资产，既包含了出口企业，又包含了无出口企业，相当于控制了出口对工资水平的直接影响，即控制了需求因素。反映的是出口的其他影响，如通过改变生产率引起工资水平的变化，或者出口企业与劳动者之间存在租金分享。本文使用某地区某产业的均值作为出口度量指标，主要是因为由于特定的资源优势或者区位优势，可能使得企业间的竞争主要集中于某一地区之内。4.产业面板数据估计使用横截面数据的一个潜在问题是，可能存在一些无法观测和控制的因素，既与产业内的平均工资水平相关，又与产业内的出口企业比例相关，使得回归的结果有偏。如果这些因素不随时间变化，使用面板数据控制地区产业的固定影响能够解决-这个问题。其中regind代表地区产业固定影响，其他符号的含义与(3)式同。五、估计结果（一）出口企业的工资水平高于无出口企业1.企业横截面数据估计结果为了检验出口企业和无出口企业之间是否存在工资差别，本文使用企业横截面数据估计了(1)式，估计结果如表3所示，前3列是3年逐年回归的估计结果，第(4)列是3年的混合横截面数据估计结果。每一个回归中，出口虚拟变量的估计系数都是以1%的水平显著为正的，总体上来看，出口企业工资水平比无出口企业约高出6%。在回归的过程中，本文控制了所有制虚拟变量，因此可以判断，出口企业较高的工资水平，不是由于其属于工资较高的所有制造成的；本文控制了地区虚拟变量，因此可以判断，出口企业较高的工资水平，不是由于其位于工资较高的地区造成的；控制了两位数产业的虚拟变量，因此可以判断，出口企业较高的工资水平，不是由于出口企业集中于工资较高的产业造成的；控制了年份虚拟变量，因此可以判断，出口企业较高的工资水平，不是由宏观经济波动造成的。2.企业面板数据估计结果通过上面的估计结果，可以判断出口企业和无出口企业之间是否存在工资差别，但是这些差别可能是由一些无法观测和控制的因素，比如企业文化、管理模式等，既与工资水平相关，又与是否出口相关，使得回归的结果有偏。业绩好的企业可能既支付给工人高工资，又服务于国际市场。如果这些因素不随时间变化，使用面板数据，控制企业的固定影响，能够解决这个问题。本文使用面板数据固定影响分析方法估计了(2)式，估计结果如表4所示，第(1)列为只控制了出口虚拟变量和年份虚拟变量的估计结果，出口虚拟变量估计系数是以5%的水平显著为正的，出口企业的工资水平平均比无出口企业高出1.6%左右；第(2)列在第(1)列的基础上增加控制了全要素生产率、企业劳动者规模、人均资产，以及企业存续期间，结果是以1%的水平显著为正的，系数值有所上升；第(3)列在第(2)列的基础上增加控制了企业销售额，结果有所下降，但仍然是以10%的水平显著为正的，出口企业的工资水平平均比无出口企业高出约1%。出口企业可能具有较高的技术水平，并雇用了技能水平较高的劳动者，在回归过程中，本文控制了企业的全要素生产率，相当于控制了企业的技术水平及其与劳动者技能的互补性对工资水平的影响。为了克服内生性对结果造成的影响，这里使用了全要素生产率的滞后变量。可以看到全要素生产率的系数是显著为正的，这与理论预测是一致的，即高技术水平的企业支付了较高工资。控制的其他变量，估计结果与经验预测是一致的：企业的人均资产水平越高，工资水平越高；企业的劳动力规模越大，工资水平越低；企业的存续期间越短，工资水平越高；企业的年销售额越高，工资水平越高。从横截面数据与面板数据的估计结果对比来看，控制了企业固定影响的估计结果较小，说明出口企业和无出口企业的一些工资差别是受企业固定特征影响的。使用面板数据控制企业固定影响可能存在一个问题，由于结果反映的是出口变化情况和人均工资水平变化情况的关系，减小了变量的变化幅度，结果可能被低估。所以根据横截面数据和面板数据的估计结果，可以认为，出口企业的工资水平比无出口企业大概高出1%～6%，这低于Bernard等(1995)9%的研究结果。（二）出口提高了生产率，且具有外溢效应和持续性1.出口提高了劳动生产率(1)产业横截面数据估计结果。企业层面上的数据回归，能够确定出口企业和无出口企业之间的工资差别是存在的。如果出口对生产率水平没有影响，仅仅是改变了工人在出口企业和无出口企业之间的分配，那么产业的出口情况对整体工资水平应该没有影响。反之，如果产业出口情况对工资水平有正的影响，说明出口对生产率水平有促进作用。为了判断出口对整体工资水平的影响，本文使用地区—产业的横截面数据回归了(3)式，地区指省份，产业指四位数产业。使用产业层面数据的一个好处是，不存在企业数据的样本选择问题。如果出口对生产率水平没有影响，只是改变了工人在出口企业和无出口企业之间的分配，那么将为0。估计结果如表5所示，3年逐年估计结果和混合横截面的估计结果都是显著为正的。一个地区某个产业的出口企业比例每上升1%，该产业的平均工资水平上升0.08%～0.13%。(2)产业面板数据估计结果。为了克服产业横截面数据估计可能存在的遗漏变量问题，本文使用产业面板数据估计了(4)式。结果如表6所示，其中第(1)列为只控制了地区产业出口企业比例和年份虚拟变量的估计结果，出口度量指标的系数是以1%的水平显著为正的，地区产业内出口企业比例每上升1个百分点，产业的平均工资水平就上升约0.2%；第(2)列在第(1)列的基础上进一步控制了地