1、    中國縣級市fdi與就業增長研究(二)    表1 變量的描述性統計變量均值標準差最小值最大值樣本量非農就業量(萬人)總體1485.911056.4407022.28n=1766組間1055.2406165.82n=404組內292.91-1770.773591.463t-bar=4.37二產就業量(萬人)總體845.70720.9205279.34n=1766組間718.0703856.00n=404組內177.12-2050.322546.43t-bar=4.37三產就業量(萬人)總體622.58409.9103088.87n=2329組間39

2、8.5602570.95n=404組內164.16-274.0832063.26t-bar=5.76實際固定資產投資(1989年價)(萬元)總體24022.2830425.360530939.2n=4249組間19253.772100.76156335.4n=411組內23363.43-116573434510.1t-bar=10.34實際fdi(1989年價)(萬元)總體6531.9317127.930250614.6n=3404組間14112.660123983.5n=412組內9714.14-116113167519t-bar=8.26二產效率總體1.831.01017.12n=1763

3、組間1.200.5417.12n=403組內0.42-3.637.30t-bar=4.37總體1.360.5004.52n=1763三產效率組間0.430.443.41n=403組內0.27-0.212.84t-bar=4.37實際零售銷售總額(1989年價)(萬元)總體163438.549741946.811.89e+07n=2085組間333076.68847.435630440n=411組內396252-46818051.34e+07t-bar=5.07產業結構總體1.520.870.0226.44n=4849組間0.670.164.66n=414組內0.53-2.2023.30t-ba

4、r=11.71區位總體0.430.5001n=5533組間0.5001n=414組內00.430.43t-bar=13.36年份虛擬變量總體0.490.5001n=5533組間0.1401n=414組內0.49-0.381.39t-bar=13.36注：表中除虛擬變量區位以外，表中為0的數據實際上為缺失數據。資料來源：新中國55年統計資料匯編m.北京：中國統計出版社，2005.表1為變量的描述性統計，需要指出的是，盡管總樣本量不少，但是由于跨越26年，且縣市統計體系并不完備，因而能夠形成面板數據系列的變量就顯著減少。按照現行的統計制度，全社會固定資產投資包括基本建設投資、更新改造投資、國有單位

5、其他固定資產投資、房地產開發投資、城鎮集體固定資產投資、聯營經濟、股份制經濟、外商投資經濟、港澳臺投資經濟及其他經濟類型的固定資產投資，農村集體5萬元以上固定資產投資，城鎮工礦區私人建房投資和國防、人防基本建設投資。因此，要測算fdi的就業影響，應把它和固定資產投資區別開來。在數據預處理中，我們把固定資產投資減去fdi，得到不包含fdi的國內固定資產投資，從而把國內外投資加以區別。在涉及的變量中，fdi、固定資產投資和零售銷售總額都與價格有關，為了消除價格的影響，需要采用價格縮減指數，然而，在收集到的連續26年數據縣級市有336個，而收集全并采用縣級市的價格縮減指數非常困難。我們采用了省級gd

6、p縮減指數來加以平減，以消除價格的影響，經過價格縮減之后，所有與價格相關的變量都采用了1989年為基期的價格水平。綜合已有的研究，可以注意到，fdi、固定資產投資、產業結構、產業效率及區位等因素都是影響就業的主要因素。我們用下式來對fdi與就業增長的關系加以估算：式中，fdi是外商直接投資，以人民幣計算，inv是固定資產投資，在回歸分析中，fdi和inv都采用了省級價格指數來加以平減，以消除價格變動的影響。strc是產業結構，用gdp中第二產業的份額除以第三產業的份額。coast是區位變量，東部沿海地區為1，中西部內陸地區為0。是影響地區經濟發展的其他因素，如第二和第三產業的生產效率，在本研究

7、中，我們采用第二/三產業在gdp中的份額除以第二/三產業在就業中的份額作為二產和三產的生產效率。五、面板數據回歸及結果分析(一)fdi與就業增長：gls隨機效應分析利用1989-2004年的縣市級統計數據，可以就fdi對就業增長的效果進行回歸分析。首先，我們考慮以投資需求來代替國內總需求。由于數據是非平衡面板數據，故而采用隨機效應的gls回歸方法更合適一些。從表2給出的回歸結果可以看到，fdi和以固定資產投資為代表的國內總需求都對就業增長起到了積極而顯著的效果。簡單地從系數對比來看，fdi起到的就業促進效果約為固定資產投資起到就業促進效果的85%。產業效率的提高對就業增長呈顯著負面效果，即產業

8、效率提升之后，為了生產同樣的產品，使用更少的勞動力就可以實現，因此，對于就業增長的需求也相應地會放緩。而產業結構的調整，則有利于就業的增長，產業結構以第二產業份額除以第三產業份額來代表，因而這一比例的提高意味著工業化程度的加深。研究表明，現代化的工業大生產對于就業增長有著顯著的促進作用，是解決就業的一個重要途徑，故而，工業化本身，對就業起著積極的推動作用。fdi增長與就業增長之間的關系還與區位密切相關，越是在沿海地區，fdi對就業增長的影響效果越好；相反，越是內陸地區，fdi對就業增長的效應越小。在很大程度上，這與fdi的空間分布有著密切關系，由于沿海地區有著接近海外市場的天然地理優勢，能夠有

9、效地降低運輸成本，故而fdi多數集中于沿海地區。地理位置的差異，不僅體現在交通運輸成本上，更體現于不同區域的制度差異，魯泓明(1999)19的研究表明，制度因素是影響fdi分布的一個重要原因。表2 縣市級fdi與就業增長gls隨機效應回歸(1)(2)(3)ln(非農就業)ln(二產就業)ln(三產就業)ln(fdi)0.0402*(0.00525)0.0439*(0.00608)0.0395*(0.00538)ln(國內固定資產投資)0.0472*0.0480*0.0466*(0.00922)(0.0107)(0.00947)二產生產效率-0.129*(0.0139)-0.301*(0.016

10、0)0.0659*(0.0142)三產生產效率-0.174*(0.0253)0.108*(0.0293)-0.527*(0.0259)產業結構0.0228(0.0184)0.205*(0.0211)-0.188*(0.0187)區位0.431*(0.0547)0.511*(0.0617)0.351*(0.0548)年份-0.604*(0.132)-0.619*(0.149)-0.622*(0.134)常數項6.711*(0.115)5.586*(0.133)6.432*(0.118)樣本量917917917縣級市數量336336336注：括號內為標準差*1%顯著水平、*5%顯著水平、*10%顯

11、著水平；面板數據回歸過程采用了隨機效應gls回歸分析方法，綜合考慮了異方差和自相關問題并加以克服。同樣的，我們可以從回歸結果中看到產業效率對第二產業和第三產業就業增長的差異，從中也能看到產業間效率差異引起勞動力在產業間的調整。第二產業效率的提高，有助于第三產業就業的增長，第三產業效率的提高，也有助于第二產業就業的增長。這意味著在勞動力配置在產業間存在著替代效應，當第二產業效率提高時，釋放出來的勞動力將轉入第三產業，從而促進第三產業的就業增長，反之，第三產業效率提高有助于提高第二產業的就業增長。類似地，諸如資本等其他生產要素也會有相似的重新配置效應。這種要素的重新配置，在一定程度上可以歸因于巴拉

12、薩-薩繆爾森(b-s)效應。在fdi和國內固定資產投資對就業增長的效應之間到底會有怎樣的差異？這需要對它們的量綱進行處理之后再加以對比。通過把數據進行標準化處理之后再進行回歸分析，可以確定各個影響變量之間解釋力的差異。表3 縣市級fdi與就業增長gls回歸(標準化)(1)(2)(3)in(非農就業)ln(二產就業)ln(三產就業)ln(fdi)0.0937*(0.0122)0.0817*(0.0113)0.102*(0.0139)in(國內固定資產投資)0.0602*0.0489*0.0657*(0.0118)(0.0109)(0.0134)二產生產效率-0.160*(0.0172)-0.29

13、9*(0.0159)0.0906*(0.0195)三產生產效率-0.106*0.0531*-0.358*(0.0155)(0.0143)(0.0176)產業結構0.02430.174*-0.222*(0.0195)(0.0179)(0.0220)區位0.530*0.502*0.478*(0.0673)(0.0606)(0.0746)年份-0.743*-0.608*-0.847*(0.162)(0.146)(0.182)常數項-0.0161-0.0762*0.109*(0.0482)(0.0434)(0.0535)樣本量917917917縣級市數量336336336注：括號內為標準差*1%顯著水

14、平、*5%顯著水平、* 10%顯著水平；面板數據回歸過程采用了隨機效應gls回歸分析方法，綜合考慮了異方差和自相關問題并加以克服。從表3給出的回歸結果可以看到，fdi和固定資產投資增長對就業起到的促進作用存在差異，大致上，fdi所起的作用相當于固定資產投資所起作用的1.5倍左右。分產業來看，fdi推動第二產業就業增長的效果相當于它推動第三產業就業增長效果的大約80%，即fdi對第三產業的就業促進效應比對第二產業就業促進效應更加顯著，或者說，fdi更有效地促進了中國第三產業的就業增長。這種情形的出現，在很大程度上與中國經濟發展過程中的產業結構調整緊密相關。沿海地區在經濟發展過程中，逐漸地擴大了第

15、三產業的份額，第三產業的發展在三大區域中比較突出，而內陸地區則依然以發展第二產業為重要內容，特別是許多地區依然以資源開采和利用為主，而且這些領域本身有可能限制外資的進入，例如煤炭和石油以及各種有色金屬等。從這個角度來看，fdi行業的分布，在20世紀90年代后期以來，可能會更多地傾向于第三產業，而且沿海地區本身產業結構的調整在一定程度上也影響了fdi行業分布。此外，還可以注意到，經過標準化處理之后，回歸結果系數表明，區位的影響更加顯著，這意味著，fdi在促進就業增長的過程中，對沿海地區的作用遠大于地內陸地區的作用。這與之前關于地區的地理差異解釋是一致的。因此，通過縣市級統計數據的分析，不難看到，fdi對于就業促進的作用顯著，在產業間的效果存在差異，fdi在推動第三產業就業增長的效果要大于第二產業。但是，用固定資產投資來代表國內需求，存在著低估的可能性，因此就整體而言，fdi就業促進效果與國內需求的就業促進效果相比，還難以下定論。為了進一步進行國內外需求引起就業促進效果的比較，我們采用零售商品銷售額作為國內需求，并通過標準化處理，從而可以在fdi與零售商品銷售額的就業促進效果之間進行比較。表4 縣市級fdi與就業增長gls回歸(標準化)