出口贸易转型升级能否缓解人口红利下降的压力，本文主要内容关键词为：出口贸易论文,红利论文,人口论文,压力论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
近年来，在社会和学界关注贸易对解决就业问题影响的时候，中国劳动市场供求关系“风向标”却发生了新变化，用工荒的出现及蔓延、工资持续上涨、人口结构老龄化加速，成为当前劳动市场的新形势（蔡昉，2008）。在这种新形势下，一种观点认为中国经济发展的刘易斯拐点已经到来，劳动供给不足将成为一种长期趋势，人口红利正在逐渐消失（蔡昉，2010）。但也有学者对刘易斯拐点的到来持否定态度，如丁守海（2011）的研究指出，近年来中国出现的劳动供给不足是一种劳动力剩余条件下的供给不足，而非剩余劳动力枯竭所造成。尽管关于刘易斯拐点是否到来存在争议，但中国劳动供给不足问题已经凸显。即使当前刘易斯拐点还没有到来，剩余劳动力还没有枯竭，但在人口老龄化持续加深、劳动供给持续走低的现实趋势下①，刘易斯拐点的到来也已经迫在眉睫。因此，劳动供给不足不仅仅是短期现象，也是中国劳动市场的长期趋势，中国经济发展人口红利下降的压力日益加剧。在劳动市场的这种发展趋势下，贸易如果仍旧延续以低廉劳动力优势带动的出口规模扩张为驱动力的传统模式发展，必然会加剧劳动供给不足矛盾以及中国人口红利下降的压力，这不仅会成为阻碍贸易与经济发展的瓶颈（中国经济增长与宏观稳定课题组，2007），也会影响中国经济的持续增长。 在劳动市场发生转变之际，贸易领域内也在发生着一些新的变革。进入新世纪以来，在全球化与国际生产网络快速发展的背景下，中国经济发展也步入了转型升级通道，贸易发展的战略调整与转型升级亦是大势所趋（裴长洪和彭磊，2006）。传统贸易增长时期，低廉劳动力优势下的出口规模扩张，主要表现为加工贸易出口长期占据中国贸易出口的主要部分，相比于加工贸易出口，一般贸易出口能够获得更高的利润和国内附加值（Manova和Yu，2012；张杰等，2013）。在出口贸易转型升级时期，促进一般贸易发展，提升一般贸易出口占比，成为出口贸易转型升级在贸易结构优化方面的着力点。与此同时，在企业生产效率提升与竞争力提升方面，传统出口贸易增长并没有对出口企业的提质增效起到很好的促进作用，而在出口贸易转型升级进程中，出口企业通过参与贸易获得生产率提升与价值链地位提升逐渐受到重视（唐海燕和张会清，2009）。中国企业在参与国际价值链生产与贸易的同时，也在力图实现生产率提升与价值链地位提升，这也成为出口贸易转型升级在效率提升和竞争力提升方面的着力点。中国出口贸易的发展，开始向着出口结构优化、出口企业生产率提升以及价值链地位提升的方向转型升级。出口贸易的转型升级在微观层面的具体体现，可以通过出口企业一般贸易占比、生产率、价值链地位的变化趋势进行考察。图1给出了2000-2006年中国出口企业发展情况，其中从出口企业出口规模扩张角度来看，中国出口企业出口规模扩张速度放缓趋势明显，尤其是2003年以来，一般贸易出口增速和加工贸易出口增速持续下滑。在出口贸易增长放缓的同时，由于出口贸易转型升级推动出口贸易结构持续调整，一般贸易出口增速一直高于加工贸易出口增速，一般贸易出口占比获得了持续提升。与此同时，出口贸易转型升级对出口企业生产率与竞争力增进的推动，也促进了出口企业全要素生产率和价值链地位的提升。这些都是企业层面中国出口贸易转型升级的具体体现。
在劳动供给不足已经成为一种长期趋势、人口红利下降的压力逐渐加剧，同时对外贸易发展也进入转型升级深化阶段的背景下，出口贸易转型升级在企业层面所体现出来的出口结构调整、生产率与价值链地位提升，都可能会对企业就业需求产生影响，从而影响中国的劳动供给需求趋势。那么一个需要明晰的问题是：出口贸易转型升级能否通过影响就业，降低就业需求，缓解中国人口红利下降的压力？回答这一问题，需要先揭示出口贸易转型升级所着力的一般贸易出口占比、生产率与价值链地位影响就业的机制，然后对一般贸易出口占比、生产率和价值链地位对就业的影响进行检验；在此基础上，考察随着出口贸易转型升级助推企业一般贸易出口占比、生产率和价值链地位提升会引致就业的何种变化，并基于此回答出口贸易转型升级能否缓解中国人口红利下降的压力。本文研究目的就是期望在中国劳动供给不足和出口贸易转型升级发展趋势下，通过借鉴新一新贸易理论的研究成果，从理论层面揭示出口贸易转型升级在不同方面影响就业的机制，然后进一步检验其间的影响关系，基于此对出口贸易转型升级能否缓解人口红利下降的压力这一问题做出全面解析。 本文创新及贡献在于：（1）结合中国出口贸易转型升级的具体体现，拓展了异质性企业模型，除在传统生产率异质性基础上引入要素成本异质性之外，还将出口规模与价值链地位引入模型，推导出了揭示企业出口规模、生产率和价值链地位对就业影响关系的企业就业决定方程，并通过区分一般贸易出口与加工贸易出口对就业的差异化影响，进一步将出口贸易的结构特征引入回归方程，从理论层面揭示了出口贸易转型升级如何影响就业的机制。（2）利用企业数据检验了企业出口结构调整（一般贸易出口占比提升）、生产率提升和价值链地位提升对就业的影响，并通过分析这些因素对就业的影响效应会在出口贸易转型升级过程中发生何种转变，考察了出口贸易转型升级对缓解中国人口红利下降压力的影响。本文其余部分安排如下：第二部分是文献综述；第三部分拓展了一个异质性企业模型，从理论层面揭示了出口贸易转型升级影响就业的机制；第四部分是变量描述与经验检验；最后是结论与启示。 二、文献综述 关于贸易对就业影响的讨论，一直以来都是国际贸易领域内的重点话题。赫克歇尔—俄林—萨缪尔森（H-O-S）理论认为，如果工资可以自由调整，贸易会使得不同行业间的工资产生差异，从而引致劳动在行业间流动，使得不同行业的就业水平产生变化（Grossman，1984）。由于H-O-S理论建立在充分就业假设之上，因此贸易对就业的影响，仅仅体现为改变不同行业的就业结构，对整体就业规模不会产生影响。在这一理论框架之下，贸易对劳动市场的影响更多的是体现在提升劳动技能以及收入再分配等方面。 但大量的经验研究表明，不论是在发达国家（Revenga，1992；Kim，2011），还是在发展中国家（Revenga，1997；Rama，2003），贸易都导致了就业规模的变化，尽管这种变化的方向会因国家本身要素禀赋的不同而存在差异，但贸易对就业的影响显而易见。限于充分就业的假定，H-O-S理论对贸易就业效应的分析并不能完全符合现实情况。为了解决H-O-S理论在分析贸易对就业影响时的困境，一些学者放宽了充分就业假定，从存在均衡失业率的一般均衡模型出发，并将其拓展到开放经济中进行分析，为分析贸易对就业的影响寻找到了新的理论出路（Shapiro和Stiglitz，1984；Davidson等，1988、1999），很好地吻合了贸易会引起宏观就业水平变动的事实。 近年来，新—新贸易理论的产生与发展将国际贸易的研究焦点引入微观领域，成为国际贸易领域的新突破，越来越多的学者开始关注由贸易引致的微观经济效应，其中就业效应也成为一个逐渐升温的话题。一些针对企业层面的经验研究发现，贸易也会导致企业就业规模的差异（Biscourp和Kramarz，2007）。这些发现对宏观层面的分析提出了新的挑战。虽然基于开放条件下一般均衡模型的分析很好地解释了宏观层面贸易影响就业的现实，但这种分析方法忽略了企业异质性特征在微观层面对就业的影响效应，因此并不能对微观层面贸易的就业效应做出准确考量。新一新贸易理论对微观层面的企业异质性特征及其经济效应则十分关注，Melitz（2003）提出了异质性企业模型理论，深入揭示了企业异质性的微观经济效应。这一研究为后续从异质性企业视角考察贸易就业效应的研究提供了重要的理论基础。Egger和Kreickemeier（2009）在异质性企业模型基础上，给出了一个分析贸易自由化影响劳动市场的理论框架；Davis和Harrigan（2011）通过将效率工资引入异质性企业模型，探讨了劳动市场对贸易自由化的响应，他们的研究都发现贸易自由化会引致就业变化。Helpman等（2010）与Helpman等（2012）在考虑了更多异质性的异质性企业模型中，揭示了企业出口选择与异质性对就业的影响，但因为他们的分析重点不是就业，因此并没有针对这一结论进行经验检验。 贸易对就业的影响在国内也引起了很多学者的关注，这些研究多是在宏观或产业层面上的经验分析，基本从两个视角展开：一个是贸易自由化的就业效应，如俞会新和薛敬孝（2002）的研究表明，贸易自由化对工业就业的增加有带动作用，而盛斌和牛蕊（2009）则更为细致地考察了贸易自由化在不同技术部门内的就业效应，研究发现贸易自由化会减少中高技术部门就业，但会促进中低技术部门就业。另一个视角是出口扩张的就业效应，如盛斌和牛蕊（2009）与胡昭玲和刘旭（2007）针对工业部门的研究，毛日昇（2009）针对制造业部门的研究、魏浩和刘士彬（2012）针对机电产业部门的研究，都表明出口扩张显著促进了就业增长。不同于产业层面的研究，刘志成和刘斌（2014）从微观企业层面考察了生产率异质性与贸易自由化对企业就业的影响，研究表明生产率提升对企业就业抑制效应明显，而贸易自由化对企业就业促进作用显著。但是他们的研究对企业异质性的处理十分简单，且在探寻微观企业层面贸易就业效应的理论基础时，使用的是针对产业层面的理论经验，其结论并不一定适用于企业层面的分析。 目前国内关于贸易对就业影响的研究主要基于宏观或产业层面，且多数研究只侧重于论证贸易规模扩张对就业的影响。这些研究存在以下两方面的缺失：一是忽略了微观层面异质性因素对就业的影响，因而对贸易就业效应的评估可能有偏；二是没有关注近年来中国劳动供给趋势的变化，特别是忽略了贸易转型升级带来的诸多新发展趋势。因此不能为审视微观层面的贸易就业效应提供很好的借鉴，也不能同当下中国劳动供给变化趋势与出口贸易转型升级发展趋势相契合。鉴于此，本文从微观层面对贸易转型升级背景下的就业决定机制与变化趋势进行进一步的研究。 三、理论模型 我们在Helpman等（2010）模型的基础上进行了一定的拓展，构建了一个异质性企业模型，推导出了揭示企业出口规模、生产率和价值链地位对就业影响关系的企业就业决定方程，并通过区分一般贸易出口与加工贸易出口对就业的差异化影响，进一步将出口贸易的结构特征引入回归方程，从理论层面揭示了出口贸易转型升级影响就业的机制，为下一步的经验分析提供了基础。 依据Helpman等（2010）的研究，考虑在利润最大化前提下进行生产的企业，投入要素包括劳动L、资本K，
和
分别表示劳动和资本的产出弹性，不同企业的劳动与资本的平均产出能力
不同，这种差异由企业选择的劳动不同和运作资本能力的不同导致，θ是企业的全要素生产率，反映的是企业生产率的异质性。假设企业按照科布—道格拉斯（C-D）生产函数进行生产，则企业生产函数的具体形式如下：
其中，p为常数；κ表示出口规模对市场准入变量影响效力参数；λ表示价值链地位对市场准入变量影响效力参数。 分析企业成本时，主要考虑两种成本：一种是要素成本；一种是出口成本。要素成本是企业在获取和使用要素时需要支付的成本，对于不同企业来说，使用每单位要素支付的成本不同，因而不同企业的要素成本特征具有异质性。
对于不能包含在市场准入变量中其他不可观测形式的出口成本，本文依据经典异质性企业模型（Melitz，2003）的假设，设定所有企业的此类出口成本是固定的常数C。 根据以上分析，可得企业利润函数为：
联立（3）、（7）、（8）式可以得到如下形式的企业利润最大化问题：
对（9）式求
的一阶条件，可得劳动L的均衡解如下：
其中，△和T是对在求解过程中形成的复杂参数代数式的替代。对（10）式两边取对数，可得企业就业决定方程如下③：
其中，
（i=l，2，3，4，5）为（10）式中相应的参数多项式部分经过对数变换之后得到的参数。 方程（11）揭示了企业层面影响就业的因素，理论分析结果表明，企业的出口规模、生产率、价值链地位以及要素成本异质性都会影响就业。在方程（11）中，不同贸易方式下的出口被当成是同质因素对就业产生影响，然而一般贸易出口与加工贸易出口因其特征不同，在规模扩张时对就业的需求程度也不同，可能会对就业产生不同影响。因此为了准确洞悉两种贸易方式下的出口规模对就业的影响，需要对一般贸易和加工贸易出口规模对就业的影响分别进行考察；如果两种贸易方式下的出口规模对就业的影响存在差异，那么两种贸易方式下出口规模比例结构的变化也可能会对就业产生影响，因此，我们将出口细分为一般贸易出口
和加工贸易出口
进行考察，并将一般贸易出口占比Pc表示的出口贸易结构特征引入方程（11），调整以后的就业决定方程具体形式如下：
由（12）式可见，出口结构的调整、生产率与价值链地位的提升，都会影响企业就业。下面将对理论分析进行相关经验检验。 四、变量描述与经验检验 （一）变量描述 1.数据来源与处理。本文使用的是2000-2006年中国工业企业数据库和海关进出口数据库匹配的数据④。匹配之前先对工业企业数据库进行重新编码，以解决同一企业在不同年份代码不统一的问题，并将同一企业的海关出口数据按贸易方式加总为年度数据，之后使用企业名称以及企业电话号码后7位与6位邮政编码组合成的13位代码（田巍和余淼杰，2013），作为双重识别变量对两个数据库进行匹配。为了提高数据质量，匹配后的数据同时剔除了工业总产值、固定资产合计、全部职工等一些重要经济指标数值为0的样本，并取平衡面板，最终得到42826条样本数据⑤。所有数据均剔除了价格因素和汇率因素的影响，相应的价格指数与汇率数据取自国家统计局。 2.变量说明。本文用取对数的当年全部职工数（employ）表示企业就业规模；用取对数的一般贸易出口（
）表示一般贸易出口规模；用取对数的加工贸易出口（
）表示加工贸易出口规模，用一般贸易出口占出口总额的比例（percen）表示企业一般贸易出口占比（也既出口贸易结构）⑥。 企业生产率变量用全要素生产率（tfp）表示，但企业的全要素生产率无法从数据样本中直接获取，需要进行估算。现有文献中，估算全要素生产率的方法各异。传统的普通最小二乘（OLS）估计方法，在企业层面估计时会产生不可避免的同时性偏差和样本选择性偏差。本文使用的连续续存样本，可以在一定程度上克服样本选择性偏差（鲁晓东和连玉君，2012）。针对同时性偏差，本文采用固定效应估计方法进行改进，同时借鉴Olley-Pakes（OP）方法假定的企业根据当前生产率状况进行生产决策，选择企业的当期投资作为不可观测生产率冲击的代理变量，以期更好地解决同时性偏差问题（鲁晓东和连玉君，2012）。估算过程中，本文使用工业增加值表示产出、全部职工表示劳动、固定资产净值年平均余额表示资本。样本数据中并没有企业投资数据，可以通过永续盘存法估算得到。所有数据均剔除了价格因素的影响⑦，在估计中还控制了企业所有制和经营续存时间对企业产出的影响，其中企业所有制用登记注册类型表示⑧，企业经营续存时间用当年年份减去企业成立年份得到。 关于价值链地位的衡量，现有研究已经形成了一些衡量宏观层面价值链地位的方法，其中一种方法是基于对总出口中包含的国内附加值和国外附加值的分解，采用投入产出模型计算总出口中的国内附加值占比来衡量全球价值链地位，代表性的是Koopman-Wang-Wei（KWW）方法（Koopman等，2014）。KWW方法主要基于投入产出（Input-Output，I-O）数据进行宏观层面价值链地位的测算，但其并不适用于衡量企业层面的价值链地位。在KWW方法的启发下，新近发展起来的经验研究文献开始将国内附加值的测算拓展到企业层面（Kee和Tang，2015；张杰等，2013）⑨，这种企业层面的国内附加值测算方法与宏观层面的测算方法一脉相承，将全球价值链看做各个参与主体竞相创造价值的闭环，创造价值更多的企业位于更高的环节上，因此通过测算企业出口的国内附加值占比（即国内附加值率），可以对企业层面的价值链地位进行衡量。因此本文借鉴Kee和Tang（2015）与张杰等（2013）的研究，通过测算企业出口中的国内附加值率，来衡量企业的价值链地位（gvc）。为使测量结果更准确，我们也参照Kee和Tang（2015）与张杰等（2013）的研究方法处理了资本品进口与折旧问题、中间投入品的间接进口问题⑩。 对于劳动使用成本异质性，其直接体现就是企业的工资水平，因此选择取对数的平均工资（wage）作为企业劳动使用成本异质性的代理变量。对于资本使用成本异质性，其来源是企业融资成本的差异，首先不同企业的平均财务费用（fincost）不同，这是企业融资成本差异的直接体现(11)，可以用企业的财务费用占负债合计的比值表示；另外，不同企业的外资参与度不同，在资本市场中融资的环境与渠道不同（Harrison等，2004），获取资本要素时的便利程度以及需要支付的成本也有差异，因此外资参与度也体现了企业融资成本的差异，所以选择平均财务费用（fincost）和外资参与度（fgnpat）作为企业资本使用成本异质性的代理变量。此外，为了控制其他一些因素对企业就业的影响，本文还在回归方程中引入其他一些变量，诸如取对数的企业工业增加值（addval）以及企业人均资本（capden）。为了考察tfp与gvc的交互影响，在回归方程中还引入了tfp与gvc的交互项tfp×gvc。 为了控制地区（region）、行业（industry）及经营续存时间（years）因素对企业就业的影响，我们按照国家统计局对地区、高技术产业的划分，将企业按照所在地划分为东部和非东部区域，将企业按照所属产业技术高低进行了行业划分，并引入虚拟变量，企业生产经营持续时间用当年年份减去企业成立年份得到，在回归模型中加入地区固定效应、行业固定效应、时间固定效应。表1给出了主要变量的统计描述。 我们将选取的变量代入理论模型得出的企业就业决定方程（12），得出本文回归方程如下：
其中，percen、tfp、gvc是出口贸易转型升级的具体体现变量；
=（wage，fincost，fgnpat）'是异质性特征代理变量向量；
=（capden，region，industry，years）'是控制变量向量。
（二）经验检验 1.基准回归结果。在经验检验之初，我们首先使用一般混合最小二乘（POLS）方法对方程（13）进行回归。为了得到尽可能准确的回归结果，需要关注的是回归模型可能存在的内生性问题。回归模型的遗漏变量可能导致内生性问题。遗漏变量偏差是在经验研究中一个普遍存在的问题，虽然引入模型的变量尽可能多地考虑了影响企业就业的差异性因素，但模型仍然存在遗漏变量的可能。如果被遗漏的变量与模型中的解释变量相关，则模型会存在内生性问题，假设遗漏变量不随时间而变化，对面板数据进行固定效应（FE）估计可以有效解决因遗漏变量而产生的内生性问题（陈强，2014）。基于此，我们进一步使用面板FE方法对方程（13）进行检验。 虽然面板FE估计方法可以在一定程度上解决因遗漏变量而产生的内生性问题，但是回归仍然可能存在由于逆向因果关系而导致的内生性问题。本文主要关注体现出口贸易转型升级的核心解释变量，包括一般贸易出口占比（percen）、全要素生产率（tfp）和价值链地位（gvc）的内生性问题。首先，出口会影响就业，但就业的变动也会通过引起产出变动而影响出口结构，因此percen变量可能存在内生性问题。其次，tfp和gvc与就业之间也可能存在双向因果关系进而导致内生性问题，且进一步导致tfp×gvc也存在内生性问题。经过Hausman检验后发现，percen、tfp、gvc和tfp×gvc确实存在内生性问题，面板FE估计结果仍然可能存在偏误，因此，需寻找各内生变量的工具变量进行进一步估计，以解决内生性问题。对工具变量的选择要求与内生解释变量相关而与残差项不相关，陈强（2014）总结了两种经典选择方法，一种是寻找与内生解释变量相关而与残差项不相关的其他变量，一种是内生解释变量的滞后项。我们选择各内生变量的滞后1～2阶作为备选的工具变量，经过不断尝试，选择percen的滞后1～2阶为percen的工具变量，选择tfp、gvc以及tfp×gvc的滞后1阶为它们各自的工具变量(12)。当工具变量多于内生性解释变量个数的时候，对面板数据进行工具变量法估计时使用广义矩估计（GMM）会更有效（陈强，2014），因此基于所选工具变量，我们使用面板GMM方法对方程（13）进行估计。Sargan检验结果表明工具变量选择是合理的。表2汇报了POLS、面板FE和工具变量面板GMM方法对方程（13）的估计结果。 2.回归结果分析。对比表2中的估计结果可以发现，内生性问题的存在没有改变主要变量对就业影响效应的方向，在不同的回归方法下，核心解释变量和各控制变量参数估计结果的正负号基本保持一致，但内生性问题影响了一些解释变量对就业的影响程度，使得tfp对就业的影响被高估，gvc对就业的影响被低估。对工具变量的检验来看，Sargan检验的P值较大，说明工具变量选取合理。相较于POLS和面板FE方法，工具变量面板GMM估计结果更好地解决了内生性问题。
（1）一般贸易出口占比对就业的影响。表2估计结果显示，在不同的回归方法中，一般贸易出口占比percen的系数都为负，而且显著性也较好，说明一般贸易出口占比对就业的影响为负。在分析这种现象的原因之前，先分析一般贸易出口和加工贸易出口对就业影响的差异性。对比表2中
和
变量的系数，可以发现：第一，仅从变量系数正负号来看，
和
变量对就业的影响都为正，既一般贸易出口和加工贸易出口规模扩张都会引起就业增加。这主要是因为出口规模扩张促进了产出增加，从而增加了企业就业。第二，就
和
变量对就业影响的差异性来看，
对就业的正向影响程度要大于
，且这种差异在计量检验上显著。原因是相比于一般贸易出口，加工贸易出口对劳动的需求偏向明显，因为加工贸易出口扩张需要吸纳更多劳动，所以其影响程度也就更大。在此前提下，一般贸易出口占比上升背后的原因是，一般贸易出口扩张程度要大于加工贸易出口扩张程度，使得
对就业的影响减弱，而
对就业的影响加强，因此一般贸易出口占比上升会对就业产生负向影响。 （2）生产率对就业的影响。从表2给出的估计结果可以发现，全要素生产率tfp的系数为负，且十分显著，说明生产率对就业的直接影响为负，即出口企业生产率提升对就业存在负向的影响效应。依据生产理论（Cobb和Douglas，1928），以全要素生产率衡量的生产率是企业的无形生产要素，因此生产率与就业的替代关系符合经济学理论启示。 交互项tfp×gvc的系数为正，说明随着价值链地位的提升，生产率提升对就业的替代效应会被减弱（我们称为弱化现象I），但因为gvc的取值介于0～1之间，即使对于获得最大程度价值链地位提升的企业来说，经过弱化后的生产率对就业的综合影响仍然是负的，说明无论在何种情况下，出口企业生产率的提升都显著减少了就业。 （3）价值链地位对就业的影响。表2估计结果显示，价值链地位gvc的系数为负，且十分显著，说明出口企业价值链地位提升对就业存在显著的负向影响。对于出口企业来说，价值链地位提升会增进出口企业的市场竞争力（髙彦彦等，2009），使得出口企业在价值链上参与贸易能够获得劳动效率和技术效率的增进（陶锋和李诗田，2008），一旦无形的生产率得到增进，在生产时企业就会挤出一部分就业。 交互项tfp×gvc的系数为正，说明随着生产率的提升，价值链地位提升对就业的替代效应会被弱化（我们称为弱化现象Ⅱ），对于生产率越高的企业来说，价值链地位提升的就业替代效应被弱化的程度越大。在考虑这种弱化效应的情况下考察gvc对就业的综合影响，表2给出的回归结果显示，在tfp取值较大的时候，gvc对就业的综合影响方向甚至会因为弱化效应的影响而发生改变。 （4）对弱化现象的解释。为了对弱化现象给出解释，本文进一步考察了按tfp区间划分和按gvc区间划分的样本企业资本—劳动比（K/L）的统计特征（13），如表3和4所示。根据表3和4给出的数据，对于弱化现象一个可能的解释是：现实生产需要各个要素在恰当的比例范围内协调作用，随着生产率（或价值链地位）的提升，资本—劳动比（K/L）逐渐提高，单位劳动使用的资本越来越多，劳动效率逐渐上升，劳动要素的稀缺性也在逐渐增加，价值链地位提升（或生产率提升）对劳动的替代效应因此会被减弱。当生产率（或价值链地位）高到一定程度时，随着价值链地位（或生产率）的进一步提升，资本—劳动比（K/L）可能过高，从而出现严重的劳动稀缺，出口企业反而可能会增加劳动需求，从而使得资本—劳动比（K/L）出现一定程度的下降，以维持要素比例的协调。
3.回归结果的稳健性检验。为了进一步检验回归结果的可靠性，本文从以下三个方面对基准回归结果进行了稳健性检验。 第一是使用规模更大的非平衡面板样本。本文回归采用的是平衡面板样本，平衡面板的好处是可以获得更加优质的样本，但弊端在于会删除大量的样本数据，这可能会造成本文回归结果的偏误，为了排除这种可能存在的偏误，我们用非平衡面板样本对基准回归结果进行检验。 第二是剔除极端值。在线性拟合的过程中，极端值的存在会对估计结果产生影响，使得估计出现偏差，因此我们通过剔除被解释变量和主要解释变量前后1%极端值的样本进行回归，以检验基准回归结果的稳健性。 第三是替换价值链地位变量。除Kee和Tang（2015）的方法测算企业价值链地位之外，另一种间接衡量方法来自于Manova和Yu（2012）的研究，他们在研究中指出“企业对不同贸易方式的选择也是对全球价值链地位的隐性选择”，无论是从利润获取还是从流动性需求来说，一般贸易大于进料加工贸易，进料加工贸易大于来料加工贸易，虽然Manova和Yu（2012）并没有直接用企业不同贸易方式下贸易规模的占比去衡量企业价值链地位，而是将之定义为企业对贸易方式的选择，但是根据他们的观点，这种对贸易方式的选择也就是隐性衡量了企业的价值链地位。Manova和Yu（2012）方法的好处在于计算简便，弊端在于其对选择不同贸易方式的企业，不能像国内附加值率那样用一个统一的指标将所有企业置于相同标准下，因此在Manova和Yu（2012）的文章中，对于纯加工贸易企业和混合贸易（既有加工贸易又有一般贸易）企业，其衡量贸易方式选择的方法是不同的，而对于纯一般贸易企业价值链地位的衡量，他们的这种方法并不适用。我们借鉴Manova和Yu（2012）针对纯加工贸易企业的研究，从本文样本中提取出了纯加工贸易企业子样本，用进料加工出口占加工贸易出口的比例衡量加工贸易企业的价值链地位(14)，作为对价值链地位的替换变量，对本文的基本回归结果进行了稳健性检验。 稳健性检验结果见表5。对比表5与表2的回归结果可以看出，核心解释变量和各个控制变量的估计结果在符号正负及大小方面没有明显差异，Sargan检验的P值显示工具变量在各个回归中均通过了检验，稳健性检验结果与上文的回归结果基本一致，这证明了本文经验研究所得结果具有稳健性。 4.进一步分析。以上检验结果发现：（1）一般贸易出口占比提升会对就业产生负向影响，这主要是因为一般贸易出口规模扩张对就业的正向影响程度要小于加工贸易出口规模扩张对就业的正向影响程度。（2）出口企业的生产率提升会对就业产生负向影响。（3）出口企业的价值链地位提升也会对就业产生负向影响。 通过出口贸易规模扩张促进就业增加，在中国外向型经济发展的前期阶段，是发挥中国丰裕劳动力比较优势、推动就业问题解决的重要途径。然而近年来，在出口扩张速度放缓的现实背景下，企业一般贸易出口和加工贸易出口增长率下滑趋势明显(15)。加之受2008年全球金融危机的冲击，中国整体出口规模在“后危机”时代急剧萎缩，外贸出口总额增长率由2007年的20.58%，快速震荡下滑至2014年的4.90%，2009年甚至一度跌至-18.29%(16)。因此从规模扩张角度考虑，出口规模扩张对就业的正向影响效应正在逐渐减弱。
考虑出口贸易转型升级对就业的影响，在经验研究结果的基础之上，结合前文图1所示企业层面中国出口贸易转型升级趋势的具体表现，可以发现：出口贸易转型升级在结构优化方面体现出“由加工贸易到一般贸易”转变的趋势，2000-2006年样本企业的一般贸易出口占比均值由47.02%上升到了57.80%，一般贸易出口占比在出口贸易转型升级进程中获得了持续提升。虽然本文样本数据无法对2006年以后企业层面的一般贸易出口和加工贸易出口比例情况进行考察，但是图2给出的中国一般贸易与加工贸易占比数据显示，在2007年中国一般贸易占比首次超过加工贸易占比之后，一般贸易占比持续走高，加工贸易占比持续走低，因此出口贸易转型升级在结构优化方面呈现出“由加工贸易到一般贸易”转变的特征仍在延续并加强。经验研究结果显示，一般贸易出口占比的提升对就业有负向影响，因此随着出口贸易转型升级持续推动中国出口贸易结构向着“由加工贸易到一般贸易”的方向转变，这将有助于降低就业需求，缓解中国人口红利下降的压力。
出口贸易转型升级在效率提升和竞争力提升方面的体现，是出口企业生产率和价值链地位的持续提升，如前文图1所示，2000-2006年期间，对于本文样本企业来说，以全要素生产率衡量的企业生产率均值由2000年的3.84上升到了2006年的4.16，以国内附加值率衡量的企业价值链地位均值由2000年的53.89%上升到了2006年的63.73%。经历过2008年全球金融危机后，外部市场萎缩使得中国出口贸易增长趋势出现持续下滑，在此背景下，中国出口贸易转型升级更是受到重视，出口贸易发展格外关注对出口企业生产率提升与价值链地位提升的政策引导与支持。随着新常态时期中国出口贸易转型升级的深入推进，出口企业的生产率与价值链地位将获得进一步提升。由于回归结果显示全要素生产率提升和价值链地位提升都会对就业产生负向影响，因此出口贸易转型升级所推动的出口企业生产率提升和价值链地位提升，无疑会持续降低企业就业需求，从而有利于缓解中国劳动供给不足的长期趋势以及人口红利下降的压力。 五、结论与启示 在劳动供给不足成为一种长期趋势、人口红利下降压力持续加剧的背景下，中国出口贸易也进入转型升级深化阶段，为了回答出口贸易转型升级能否缓解人口红利下降的压力这一问题，本文借鉴新—新贸易理论的研究成果，考察了出口贸易转型升级影响就业的机制，并基于2000-2006年中国工业企业数据库和海关数据库的匹配数据进行了经验研究。结果显示：（1）出口规模扩张会对就业产生正向影响，但由于一般贸易出口规模扩张对就业的正向影响程度要小于加工贸易出口，因而一般贸易出口占比提升会对就业产生负向影响。（2）出口企业的生产率提升会对就业会产生负向影响。（3）出口企业的价值链地位提升也会对就业产生负向影响。出口贸易转型升级体现出的出口企业一般贸易出口占比、生产率和价值链地位的持续提升，会降低企业就业需求，从而有利于缓解中国劳动供给不足的长期趋势及人口红利下降的压力。 本文的研究结论对中国出口贸易转型升级深化推进进程中的施政实践具有重要启示意义。在中国劳动力市场“风向标”转变的现实背景下，劳动供给不足将成为长期趋势，人口红利下降的压力持续加深，为适应及缓解中国劳动供给不足长期趋势，缓解人口红利下降的压力，新时期下的贸易发展在“增量”和“提质”方面要注意以下几点：第一，一般贸易出口能够获得更高的利润和国内附加值，同时对就业的需求程度较之加工贸易出口要小，一般贸易出口占比的提升，不仅能够使得中国出口贸易的发展，逐渐摆脱加工贸易低利润、低国内附加值的困境，还有助于缓解贸易扩张对就业的需求，出口贸易发展对“增量”的促进，应该向着大力促进一般贸易出口发展的方向转变，不断提升一般贸易出口占比。第二，出口贸易转型升级的深化推进应该更加注重出口贸易发展进程中的“提质”。出口贸易发展的“提质”应该在两个方面持续推进并深化，一方面加大对企业在全球价值链生产与贸易中从事的知识、技术活动的鼓励和支持，促进出口企业对外部知识、技术的吸收转化并形成创新，从而实现生产率提升，形成对劳动要素的替代，摆脱对低廉劳动力优势的依赖；另一方面应该合理地引导企业在参与价值链生产与贸易的同时，不断向价值链更高位置攀升，争取获得并不断强化对价值链的组织和治理能力，提升价值链地位，以竞争力的提升增强出口企业的价值创造能力，这也有助于摆脱出口企业发展进程中对低廉劳动力优势的依赖。这些是劳动力市场结构变迁与贸易转型升级对出口贸易发展的共同要求。 ①国家统计局2016年1月19日发布《2015年国民经济运行稳中有进、稳中有好》报告，数据显示2015年全国16-59周岁的适龄劳动人口减少了487万。该年龄段人口自2012年以来连续4年减少，2012-2014年的减少数量分别为345万、244万、371万，中国劳动力市场适龄劳动供给数量持续走低趋势明显。 ②限于篇幅，略去总收益表达式的详细推导过程，有兴趣的读者可向作者索取。
④本文原始数据为1998-2009年工业企业数据库和2000-2011年海关数据库数据，但2007-2009年工业企业数据库缺少工业增加值、工资等数据，而海关数据库2000-2006年与2007-2011年数据的结构不同，为保障数据质量，本文匹配时仅选取了2000-2006年数据。 ⑤与非平衡面板样本相比，平衡面板样本就业变量的整体均值与方差、前后50%均值与方差的变化最大不超过4.2%，出口规模变量（一般贸易出口和加工贸易出口）的整体均值与方差、前后50%均值与方差的变化最大不超过4.8%，因此可以认为平衡面板样本是从非平衡面板样本中抽取的一个代表性样本。 ⑥对出口贸易方式的区分主要依据海关进出口数据库对贸易方式的区分标准。 ⑦产出相关数据用2000年定基的工业生产者价格指数剔除价格影响，资本和投资相关数据用2000年定基的固定资产投资价格指数剔除价格影响，价格指数取自国家统计局，折算后得到2000年定基数据。 ⑧按照国家统计局对国有企业的划分，将登记注册类型为110的国有企业标识为1，其余标识为0。 ⑨Kee和Tang（2015）的工作论文于2012年就已发表，张杰等（2013）采用的方法与Kee和Tang的方法基本相同，不过他们的研究还考虑了贸易代理商和资本品折旧问题。 ⑩本文测算结果显示，中国出口企业国内附加值率均值由2000年的53.89%上升到了2006年的63.73%。 (11)财务费用指企业为筹集资金而发生的利息支出、汇兑损失、相关手续费等费用总和。 (12)在回归中，我们对不同工具变量的组合进行了大量尝试与对比，发现此种工具变量选择方案所得的回归结果相对最为理想。 (13)为了排除极端值的影响，此处剔除了样本tfp和gvc变量前后1%的极端值。 (14)就本文依据Manova和Yu（2012）的研究方法而延伸出的这种价值链地位衡量指标来说，其与价值链地位呈现同向变动关系，即进料加工出口占加工贸易出口总额比例越高，企业的价值链地位越高。 (15)具体见图1。 (16)其中2007-2013年数据出自相应年份的统计年鉴，2014年数据出自国家统计局2015年1月20日发布的《2014年国民经济在新常态下平稳运行》报告。
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