劉軍　楊浩昌　崔維軍

摘 要 本文用2001-2013年我國省級面板數(shù)據(jù)，研究了出口貿(mào)易對就業(yè)的影響及其地區(qū)差異。結(jié)果顯示，在控制了工資水平、資本投入、進口開放度和技術(shù)創(chuàng)新等條件下，出口貿(mào)易不僅能顯著促進地區(qū)就業(yè)、增加就業(yè)總量，而且也能顯著提升地區(qū)就業(yè)率；分地區(qū)比較分析表明，出口貿(mào)易對就業(yè)總量的影響存在明顯的地區(qū)差異：東部地區(qū)最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。結(jié)合當前東部地區(qū)出口貿(mào)易和就業(yè)總量明顯高于中西部地區(qū)的事實，推導出地區(qū)間就業(yè)總量的差異將進一步擴大。此外，出口貿(mào)易對就業(yè)率的影響也存在明顯的地區(qū)差異：中部地區(qū)最大，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小?；谏鲜鼋Y(jié)論，本文提出了相應的政策建議。

關(guān)鍵詞 出口貿(mào)易 就業(yè)總量 就業(yè)率 地區(qū)差異 內(nèi)生性檢驗

一、 引 言

近年來，失業(yè)問題已經(jīng)成為我國經(jīng)濟社會發(fā)展中所需解決的首要問題。與此同時，隨著我國改革開放的不斷深入，世界經(jīng)濟一體化和全球化進程的不斷加快，我國出口貿(mào)易規(guī)模不斷擴大，出口貿(mào)易額由1978年的97.5億美元增長至2013年的22093.7億美元。我國可否借助出口貿(mào)易來促進地區(qū)就業(yè)，以此提升地區(qū)就業(yè)率？出口貿(mào)易對就業(yè)的影響作用是否表現(xiàn)出明顯的地區(qū)差異？研究上述問題，對于緩解我國現(xiàn)階段的就業(yè)矛盾，促進充分就業(yè)，提升就業(yè)率將具有重要的理論價值和實踐意義。

本文結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是文獻綜述和理論分析，詳細論述當前關(guān)于出口貿(mào)易對就業(yè)影響的研究，從理論上對出口貿(mào)易及其他因素對就業(yè)的影響機制進行分析；第三部分基于2001-2013年我國省級面板數(shù)據(jù)，從就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）和就業(yè)相對量（就業(yè)率）兩個角度出發(fā)，實證研究出口貿(mào)易對就業(yè)的影響及其地區(qū)差異；第四部分是結(jié)論與政策建議。

二、 文獻綜述與理論分析

（一） 文獻綜述

目前，國內(nèi)外研究者關(guān)于出口貿(mào)易對就業(yè)影響的研究，主要有以下三種觀點：

第一種觀點是出口貿(mào)易能夠促進就業(yè)。Milner和Wright通過對中國和其他發(fā)展中國家就業(yè)市場與對外貿(mào)易的實證研究發(fā)現(xiàn)，出口開放度的增加能夠顯著促進就業(yè)的增長。Bhorat通過對南非就業(yè)的實證研究，發(fā)現(xiàn)出口能夠促進就業(yè)的增加。White通過對1972-2001年美國制造業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)的實證研究，發(fā)現(xiàn)雖然進口的增加會導致就業(yè)的下降，但是，以出口為導向卻能導致就業(yè)的增加。Feenstra和Hong通過對中國出口貿(mào)易與就業(yè)的實證研究，發(fā)現(xiàn)出口貿(mào)易的增加提高了中國的就業(yè)水平。胡昭玲和劉旭基于中國32個工業(yè)行業(yè)1998-2003年的面板數(shù)據(jù)，研究了工業(yè)品貿(mào)易的就業(yè)效應，結(jié)果顯示，出口對就業(yè)有正向的拉動作用。喻美辭基于1996-2006年中國工業(yè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，研究了工業(yè)品貿(mào)易對就業(yè)的影響，結(jié)果顯示，工業(yè)品出口能夠顯著促進就業(yè)。陸文聰和李元龍基于CGE模型，分析了中國出口變化對勞動就業(yè)的影響效應，結(jié)果顯示，出口增長1個百分點可以實現(xiàn)0.088個百分點的非農(nóng)就業(yè)增長。劉習平通過對中國1978-2010年數(shù)據(jù)的實證研究，發(fā)現(xiàn)出口貿(mào)易每增加1個單位，就業(yè)將增加0.23個單位。楊浩昌等通過對2001-2012年我國省級面板數(shù)據(jù)的實證研究，發(fā)現(xiàn)出口對制造業(yè)就業(yè)有一定的促進作用。

第二種觀點是出口貿(mào)易對就業(yè)具有負向效應。Hine和Wright通過對英國制造業(yè)的實證研究發(fā)現(xiàn)，出口貿(mào)易會導致該國的勞動力需求下降。Greenaway等的研究也得出與此相同的結(jié)論。Leichenko和Silva通過對美國州縣出口貿(mào)易與就業(yè)的實證研究，發(fā)現(xiàn)出口的增加將會對就業(yè)產(chǎn)生負面影響。魏浩等基于1992-2007年我國33個工業(yè)部門的面板數(shù)據(jù)，研究了進出口貿(mào)易的就業(yè)效應，結(jié)果顯示，初級產(chǎn)品部門和中等技術(shù)制造部門出口的就業(yè)效應為負。陳昊和劉騫文基于2006-2009年中國工業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，研究了出口貿(mào)易與就業(yè)水平之間的關(guān)系，并分析了出口貿(mào)易就業(yè)效應的性別差異，結(jié)果顯示，雖然出口貿(mào)易的增加能夠顯著提高整體的就業(yè)水平，但對女性就業(yè)水平卻呈現(xiàn)出顯著的負向作用。

第三種觀點是出口貿(mào)易對就業(yè)的影響甚微或者沒有影響。Hashemzadeh通過對美國制造業(yè)就業(yè)的實證研究發(fā)現(xiàn)，就業(yè)水平的下降是經(jīng)濟增長本身特征的一部分，與國際貿(mào)易沒有多大的關(guān)系。Matusz、Davidson和Matusz的研究也得出與此相同的結(jié)論。毛日昇基于1999-2007年329個制造業(yè)面板數(shù)據(jù)，研究了出口貿(mào)易和FDI對中國全部制造業(yè)、不同要素密集型制造業(yè)勞動需求當期及滯后調(diào)整的影響，結(jié)果顯示，出口貿(mào)易從總體上并沒有通過改變生產(chǎn)效率對制造業(yè)勞動需求產(chǎn)生顯著影響，以及無論在當期還是滯后期，出口貿(mào)易也沒有通過生產(chǎn)效率，對資本密集型制造業(yè)的勞動需求產(chǎn)生顯著影響。

關(guān)于出口貿(mào)易對就業(yè)的影響的研究，學者們尚未形成一致的認識，并且已有研究缺乏深入分析出口貿(mào)易對就業(yè)影響的地區(qū)差異。梁平等基于1978-2004年省級面板數(shù)據(jù)，研究了我國對外貿(mào)易就業(yè)效應的地區(qū)差異，結(jié)果顯示，出口貿(mào)易的就業(yè)效應存在顯著的地區(qū)差異：東部地區(qū)出口貿(mào)易的就業(yè)彈性為0.0431；中部地區(qū)出口貿(mào)易的就業(yè)彈性最大，為0.1134；西部地區(qū)出口貿(mào)易的就業(yè)彈性最小，為0.0315。魏浩等基于1992-2007年我國33個工業(yè)部門的面板數(shù)據(jù)，研究了進出口貿(mào)易的就業(yè)效應的差異性，結(jié)果顯示，不同類型產(chǎn)業(yè)、不同行業(yè)的出口貿(mào)易的就業(yè)效應均具有一定的差異性。但是，已有研究多從就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）角度，分析出口貿(mào)易的就業(yè)效應，而從就業(yè)相對量（就業(yè)率）角度，討論出口貿(mào)易的就業(yè)效應相對較少。因此，本文以2001-2013年我國31個省級地區(qū)面板數(shù)據(jù)為研究樣本，從就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）和就業(yè)相對量（就業(yè)率）兩個角度出發(fā)，不僅著力于研究出口貿(mào)易對就業(yè)的影響，還將進一步分析其地區(qū)差異。本文的創(chuàng)新之處主要表現(xiàn)在以下三個方面：（1）采用地區(qū)虛擬變量方法，探究出口貿(mào)易對就業(yè)影響是否存在地區(qū)差異；（2）不僅從就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）角度，分析出口貿(mào)易的就業(yè)效應，還從就業(yè)相對量（就業(yè)率）角度，研究出口貿(mào)易的就業(yè)效應；（3）引入就業(yè)總量的一階滯后值，解決了逆向因果導致的變量內(nèi)生性問題。

（二） 出口貿(mào)易對就業(yè)影響的理論分析

改革開放以來，隨著我國對外開放程度的不斷擴大，我國出口貿(mào)易規(guī)模不斷增加。我國東部沿海地區(qū)（特別是長三角、珠三角以及京津冀地區(qū)）的出口貿(mào)易實踐表明，出口貿(mào)易越大的地方，就業(yè)水平相對越高。參考已有文獻的研究，出口貿(mào)易主要通過以下兩種方式促進就業(yè)：（1）出口貿(mào)易有利于出口國積極參與國際分工，發(fā)揮出口國的比較優(yōu)勢，從而推動出口國國內(nèi)具有比較優(yōu)勢的生產(chǎn)性行業(yè)擴張，增加出口國產(chǎn)品的總需求，提高出口國產(chǎn)品的市場占有量，進而擴大出口國企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，增加出口國國內(nèi)的勞動力需求，為出口國創(chuàng)造新的就業(yè)機會和就業(yè)崗位，最終促進出口國國內(nèi)地區(qū)就業(yè)；（2）出口貿(mào)易還有利于發(fā)揮產(chǎn)業(yè)的前向關(guān)聯(lián)效應和后向關(guān)聯(lián)效應，從而推進出口國國內(nèi)其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，擴大出口國國內(nèi)的勞動力市場需求，進而為出口國提供更多的就業(yè)機會和就業(yè)崗位，最終增加出口國就業(yè)。

三、 模型設(shè)定與實證檢驗

（一） 計量模型設(shè)定

由上一節(jié)的理論分析可知，除出口貿(mào)易會影響地區(qū)就業(yè)外，工資水平、資本投入、進口貿(mào)易和技術(shù)創(chuàng)新等也會影響地區(qū)就業(yè)。為了能夠較為精確地測度出口貿(mào)易對就業(yè)的影響，有必要引入上述變量作為控制變量。因此，我們把計量模型設(shè)定為如下形式：

其中， Employment和Employrate為被解釋變量，分別表示就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）和就業(yè)相對量（就業(yè)率）；Export為解釋變量，表示出口開放度；Wage、K、Import和Innovation為控制變量，分別表示工資水平、資本投入、進口開放度和技術(shù)創(chuàng)新；下標i和t分別表示地區(qū)和年份；α、β、ε分別表示常數(shù)項、變量的系數(shù)和殘差。這里的地區(qū)為我國的省級地理單元，由于2001年以前部分變量的數(shù)據(jù)難以獲得，因此，我們選取了2001-2013年的數(shù)據(jù)。

（二） 變量選取與指標說明

下面，我們對變量的指標作簡要說明。

1. 就業(yè)。采用兩種方法度量。第一種是就業(yè)絕對量（就業(yè)總量），用各省級地區(qū)年就業(yè)人員數(shù)度量；第二種是就業(yè)相對量（就業(yè)率），其計算方法為年就業(yè)人員數(shù)除以年總?cè)丝凇?/p>

2. 出口開放度。用各省級地區(qū)出口貿(mào)易額占該省級地區(qū)生產(chǎn)總值的比重度量。

3. 工資水平。凱恩斯提出實際工資的下降可以解決非自愿失業(yè)問題，即降低工資會增加就業(yè)。因此，工資水平會對就業(yè)產(chǎn)生一定的影響。改革開放以來，隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，人民生活水平不斷提高，勞動力成本不斷增加，企業(yè)所需支付職工的工資水平也隨之不斷上升，逐漸上升的工資水平加重了企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營負擔，從而減少了企業(yè)的勞動力需求，進而導致了就業(yè)水平的下降。本文用各省級地區(qū)職工年平均工資度量工資水平。預期工資水平對就業(yè)有負的影響。

4. 資本投入。投資是拉動經(jīng)濟增長的“三駕馬車”之一，從而也會對一個地區(qū)的就業(yè)產(chǎn)生重要影響。投資有利于擴大企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，增加企業(yè)的勞動力需求，從而為地區(qū)提供更多新的就業(yè)崗位和就業(yè)機會。由于各省級地區(qū)的實際投資額數(shù)據(jù)難以獲得，因此，我們選取各省級地區(qū)全社會固定資產(chǎn)投資來度量。預期資本投入對就業(yè)有正的影響。

5. 進口開放度。一般來說，進口貿(mào)易會導致本國企業(yè)生產(chǎn)的同種產(chǎn)品需求量減少，從而使得本國企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模和投資規(guī)模相應地縮減，進而導致本國企業(yè)勞動力需求的下降。和已有的文獻一致，我們用各省級地區(qū)進口貿(mào)易額占該省級地區(qū)生產(chǎn)總值的比重度量進口開放度。預期進口貿(mào)易對就業(yè)有負的影響。

6. 技術(shù)創(chuàng)新。技術(shù)創(chuàng)新不僅會給企業(yè)帶來先進的生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)工具，而且也會給企業(yè)帶來原有生產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)工具的改進和完善，從而促進企業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高，進而在一定程度上縮減企業(yè)的生產(chǎn)成本，擴大企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，增加企業(yè)的勞動力需求。借鑒劉軍等（2010）的研究，我們用各省級地區(qū)專利授權(quán)數(shù)來度量技術(shù)創(chuàng)新情況。預期技術(shù)創(chuàng)新對就業(yè)有正的影響。

本文數(shù)據(jù)來源包括《中國統(tǒng)計年鑒》（2002-2014）、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》（2010-2014）和國研網(wǎng)宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫。其中，由于2009-2013年職工年平均工資數(shù)據(jù)缺失，本文用當年城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員年平均工資來代替；出口貿(mào)易額和進口貿(mào)易額，均用當年人民幣對美元的年平均中間價進行折算；個別年份缺失的數(shù)據(jù)，用相鄰年份的平均值補充。

下面，我們對各主要變量的數(shù)據(jù)特征作簡要的描述統(tǒng)計，統(tǒng)計結(jié)果見表1。

（三） 計量方法的選擇

面板數(shù)據(jù)的估計方法包括固定效應模型（FE） 、隨機效應模型（RE）和可行的廣義最小二乘法（FGLS）等多種形式，各種形式都有其特定的假設(shè)前提。可行的廣義最小二乘法（FGLS）可以在一定程度上消除可能存在的異方差性和序列相關(guān)性，能夠得出較為可靠的估計結(jié)果。我們參照國內(nèi)外學者的通常做法，分別采用固定效應模型（FE）、隨機效應模型（RE）和可行的廣義最小二乘法（FGLS）進行估計。分析軟件是Stata12.0。

（四） 計量結(jié)果及分析

1. 出口貿(mào)易對就業(yè)影響的總體回歸分析

基于上一節(jié)的計量方法，首先，我們用2001-2013年我國31個省級地區(qū)面板數(shù)據(jù)對各解釋變量的系數(shù)進行估計，表2的方程1、方程2和方程3分別報告了以就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）作為被解釋變量，固定效應模型（FE）、隨機效應模型（RE）和可行的廣義最小二乘法（FGLS）的估計結(jié)果；方程4、方程5和方程6分別報告了以就業(yè)相對量（就業(yè)率）作為被解釋變量，固定效應模型（FE）、隨機效應模型（RE）和可行的廣義最小二乘法（FGLS）的估計結(jié)果。

（1） 當就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）作為被解釋變量時，首先，根據(jù)Hausman檢驗，chi-值為正數(shù)，因此，我們在固定效應模型和隨機效應模型之間選擇隨機效應模型。也就是說，根據(jù)Hausman檢驗，方程2的估計結(jié)果優(yōu)于方程1。其次，通過比較方程2和方程3的估計結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，變量系數(shù)的符號完全一致，由于可行的廣義最小二乘法（FGLS）在一定程度上消除了可能存在的異方差性和序列相關(guān)性，因此，我們認為方程3的結(jié)果是穩(wěn)健的。方程3的估計結(jié)果顯示：在控制了工資水平、資本投入、進口開放度和技術(shù)創(chuàng)新等條件下，出口貿(mào)易對就業(yè)總量的影響為正，且通過了5%的顯著性檢驗，這表明出口貿(mào)易能夠顯著促進我國各地區(qū)就業(yè)，增加就業(yè)總量；工資水平對就業(yè)總量的影響為負，且通過了1%的顯著性檢驗，印證了凱恩斯的觀點；資本投入對就業(yè)總量的影響為正，且通過了1%的顯著性檢驗；進口對就業(yè)總量的影響為負，且通過了1%的顯著性檢驗；技術(shù)創(chuàng)新對就業(yè)總量的影響為正，且通過了1%的顯著性檢驗。

（2） 當就業(yè)相對量（就業(yè)率）作為被解釋變量時，首先，根據(jù)Hausman檢驗，chi-值為正數(shù)

，因此，方程5的估計結(jié)果優(yōu)于方程4。其次，通過比較方程5和方程6的估計結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，變量系數(shù)的符號完全一致。由于方程6的估計結(jié)果一定程度上消除了可能存在的異方差性和序列相關(guān)性，因此，我們認為方程6的結(jié)果是穩(wěn)健的。方程6的估計結(jié)果顯示：在控制了工資水平、資本投入、進口開放度和技術(shù)創(chuàng)新等條件下，出口貿(mào)易對就業(yè)率的影響為正，且通過了5%的顯著性檢驗；工資水平對就業(yè)率的影響為負，且通過了1%的顯著性檢驗；資本投入對就業(yè)率的影響為負，且通過了1%的顯著性檢驗，其背后的機理還有待進一步的挖掘；進口對就業(yè)率的影響為負，沒有通過顯著性檢驗；技術(shù)創(chuàng)新對就業(yè)率的影響為正，且通過了1%的顯著性檢驗。

結(jié)合（1）和（2）可知，出口貿(mào)易對就業(yè)量和就業(yè)率的影響均為正，且通過了5%的顯著性檢驗，這表明我國能夠通過出口貿(mào)易來促進地區(qū)就業(yè)，繼而提升地區(qū)就業(yè)率；工資水平對就業(yè)量和就業(yè)率的影響均為負，且通過了1%的顯著性檢驗；資本投入對就業(yè)量的影響為正，而對就業(yè)率的影響為負，且通過了1%的顯著性檢驗；進口對就業(yè)量和就業(yè)率的影響均為負；技術(shù)創(chuàng)新對就業(yè)量和就業(yè)率的影響均為正，且通過了1%的顯著性檢驗，這表明我國也可以借助技術(shù)創(chuàng)新來增加地區(qū)就業(yè)，緩解就業(yè)矛盾。

2. 出口貿(mào)易對就業(yè)影響的分地區(qū)回歸分析

前面的分析證明了出口貿(mào)易有助于促進地區(qū)就業(yè)和提升地區(qū)就業(yè)率。而我國各地區(qū)出口開放度在東部、中部、西部三大地區(qū)間存在較大差異，那么我們不禁要思考：這種差異是否會導致地區(qū)間就業(yè)的差異？

下面，我們分別以東部、中部、西部地區(qū)為考察對象，研究出口貿(mào)易對就業(yè)影響的地區(qū)差異。借鑒劉軍和徐康寧、楊浩昌等的研究，以西部地區(qū)為參照組，引入地區(qū)控制變量East和Central，重新進行計量分析。計量方法和分析軟件與前文保持一致。其中East為東部地區(qū)的虛擬變量，當研究樣本為東部地區(qū)時，East取值為1，為其他地區(qū)時，East取值為0；Central為中部地區(qū)的虛擬變量，當研究樣本為中部地區(qū)時，Central取值為1，為其他地區(qū)時，Central取值為0。表3報告了分地區(qū)回歸分析的結(jié)果，其中，方程7、方程8和方程9為以就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）作為被解釋變量，固定效應模型（FE）、隨機效應模型（RE）和可行的廣義最小二乘法（FGLS）的估計結(jié)果；方程10、方程11和方程12為以就業(yè)相對量（就業(yè)率）作為被解釋變量，固定效應模型（FE）、隨機效應模型（RE）和可行的廣義最小二乘法（FGLS）的估計結(jié)果。

（3） 當就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）作為被解釋變量時，首先，根據(jù)Hausman檢驗，chi-值為正數(shù)，因此，方程8的估計結(jié)果優(yōu)于方程7。其次，通過比較方程8和方程9的估計結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，變量系數(shù)的符號完全一致，由于方程9的估計結(jié)果一定程度上消除了可能存在的異方差性和序列相關(guān)性，因此，我們認為方程9的結(jié)果是穩(wěn)健的。方程9的估計結(jié)果顯示：出口貿(mào)易對就業(yè)總量的影響存在明顯的地區(qū)差異。作為參照組的西部地區(qū)，其出口貿(mào)易對就業(yè)總量的影響系數(shù)為0.0841，且通過了5%的顯著性檢驗；東部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)總量的影響系數(shù)為0.1940（該系數(shù)為作為參照組的西部地區(qū)的系數(shù)與東部地區(qū)虛擬變量的系數(shù)之和），且通過了1%的顯著性檢驗；中部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)總量的影響系數(shù)為0.1139。這表明東部、中部、西部三大地區(qū)出口貿(mào)易均能顯著促進地區(qū)就業(yè)，增加就業(yè)總量，但存在明顯的地區(qū)差異：東部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)總量的促進作用最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。結(jié)合當前東部地區(qū)出口貿(mào)易和就業(yè)總量明顯高于中西部地區(qū)的事實，推導出地區(qū)間就業(yè)總量的差異將進一步擴大。

（4） 當就業(yè)相對量（就業(yè)率）作為被解釋變量時，首先，根據(jù)Hausman檢驗，chi-值為正數(shù)，因此，方程11的估計結(jié)果優(yōu)于方程10。其次，通過比較方程11和方程12的估計結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，變量系數(shù)的符號完全一致，由于方程12的估計結(jié)果一定程度上消除了可能存在的異方差性和序列相關(guān)性，因此，我們認為方程12的結(jié)果是穩(wěn)健的。方程12的估計結(jié)果顯示：出口貿(mào)易對就業(yè)率的影響存在明顯的地區(qū)差異。作為參照組的西部地區(qū)，其出口貿(mào)易對就業(yè)率的影響系數(shù)為0.0409，且通過了10%的顯著性檢驗；東部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)率的影響系數(shù)為0.0639，沒有通過顯著性檢驗；中部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)率的影響系數(shù)為0.0749，且通過了5%的顯著性檢驗。這表明東部、中部、西部三大地區(qū)出口貿(mào)易均能提升地區(qū)就業(yè)率，但存在明顯的地區(qū)差異：中部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)率的促進作用最大，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。

結(jié)合（3）和（4）可知，東部、中部、西部三大地區(qū)出口貿(mào)易均能顯著促進地區(qū)就業(yè)，增加就業(yè)總量，但存在明顯的地區(qū)差異：東部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)總量的促進作用最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。同時，東部、中部、西部三大地區(qū)出口貿(mào)易能提升地區(qū)就業(yè)率，但存在明顯的地區(qū)差異：中部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)率的促進作用最大，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。

3. 內(nèi)生性檢驗

考慮到一個地區(qū)的就業(yè)總量可能依賴于其過去的水平，即存在內(nèi)生性問題。本文借鑒楊浩昌等的研究，引入就業(yè)總量的一階滯后值，將計量模型（1）擴展為一個動態(tài)模型來克服模型中被解釋變量的內(nèi)生性問題。表4中方程13和方程14分別報告了總體回歸分析和分地區(qū)回歸分析的內(nèi)生性檢驗估計結(jié)果。

表4中AR（1）和AR（2）檢驗表明，估計方程的殘差確實存在一階序列相關(guān)，但不存在二階序列相關(guān)，這表明設(shè)立的模型是合理的；Sargan過度識別檢驗表明，回歸中使用的工具變量是合適的（p值均大于0.1）。通過觀察方程13，可以發(fā)現(xiàn)，各解釋變量系數(shù)符號與方程3中的估計結(jié)果均一致，這進一步表明上述以就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）作為被解釋變量的總體回歸分析結(jié)果是穩(wěn)健的；通過觀察方程14，可以發(fā)現(xiàn)，各解釋變量系數(shù)符號與方程9的估計結(jié)果均一致，這也進一步表明上述以就業(yè)絕對量（就業(yè)總量）作為被解釋變量的分地區(qū)回歸分析結(jié)果是穩(wěn)健的。

綜上所述，我們可以進一步得出：在控制了工資水平、資本投入、進口開放度和技術(shù)創(chuàng)新等條件下，出口貿(mào)易對就業(yè)總量的影響均為正；此外，東部、中部、西部三大地區(qū)出口貿(mào)易均能顯著促進地區(qū)就業(yè)，增加就業(yè)量，但存在明顯的地區(qū)差異：東部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)總量的促進作用最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。

四、 結(jié)論與政策建議

本文用2001-2013年我國省級面板數(shù)據(jù)，研究了出口貿(mào)易對就業(yè)的影響，并分析了這種影響是否存在地區(qū)差異，從中得出以下結(jié)論：

1. 在控制了工資水平、資本投入、進口開放度和技術(shù)創(chuàng)新等條件下，出口貿(mào)易對就業(yè)總量和就業(yè)率的影響均為正；工資水平對就業(yè)總量和就業(yè)率的影響均為負；資本投入對就業(yè)總量的影響為正，而對就業(yè)率的影響為負；進口對就業(yè)總量和就業(yè)率的影響均為負；技術(shù)創(chuàng)新對就業(yè)總量和就業(yè)率的影響均為正。

2. 東部、中部、西部三大地區(qū)出口貿(mào)易均能顯著促進地區(qū)就業(yè)，增加就業(yè)總量，但存在明顯的地區(qū)差異：東部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)總量的促進作用最大，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。此外，東部、中部、西部三大地區(qū)出口貿(mào)易也均能提升地區(qū)就業(yè)率，但存在明顯的地區(qū)差異：中部地區(qū)出口貿(mào)易對就業(yè)率的促進作用最大，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：

（1） 大力發(fā)展出口貿(mào)易，提高出口開放度。由前面的分析可知，出口貿(mào)易不僅能顯著促進地區(qū)就業(yè)，增加地區(qū)就業(yè)總量，而且也能顯著提升地區(qū)就業(yè)率。我國改革開放以來發(fā)展的實踐也證明，出口貿(mào)易有利于刺激經(jīng)濟增長，促進就業(yè)。因此，我國各地區(qū)應大力發(fā)展出口貿(mào)易，提高出口開放度。特別是在出口開放度相對較低的中西部地區(qū)，更應進一步融入全國乃至世界市場中去，積極參與國際分工，加強國際經(jīng)濟技術(shù)合作，變被動開放為主動開放，充分利用地緣優(yōu)勢，加大沿邊、沿江地區(qū)的開放力度，從而逐步帶動整個中西部地區(qū)開放，提高地區(qū)出口開放度。

（2） 制定合理的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移政策，促進地區(qū)間就業(yè)適度均等化。由前面的分析可知，東部、中部、西部地區(qū)出口貿(mào)易均能顯著促進地區(qū)就業(yè)，但存在明顯的地區(qū)差異。因此，國家產(chǎn)業(yè)規(guī)劃部門和相關(guān)政府部門應制定合理的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移政策，因勢利導，以長三角、珠三角以及京津冀等相對發(fā)達的東部沿海等地的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級為契機，積極引導上述地區(qū)的邊際產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，從而為中西部地區(qū)提供更多的就業(yè)機會和就業(yè)崗位，進而逐步縮小東、中、西部地區(qū)就業(yè)差距，促進東部、中部、西部地區(qū)就業(yè)適度均等化。

（3） 鼓勵技術(shù)創(chuàng)新，促進企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。由前面的分析可知，技術(shù)創(chuàng)新也能顯著促進地區(qū)就業(yè)，增加地區(qū)就業(yè)總量，提升地區(qū)就業(yè)率。李廉水等（2014）、楊浩昌等（2014）提出技術(shù)創(chuàng)新在制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級中發(fā)揮著重要作用，只有充分利用現(xiàn)代科學技術(shù)，依靠技術(shù)創(chuàng)新，才能實現(xiàn)“中國制造”向“中國創(chuàng)造”的轉(zhuǎn)變?！爸袊鴦?chuàng)造”不僅有利于提高地區(qū)企業(yè)的勞動生產(chǎn)率，擴大地區(qū)企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模，增加地區(qū)企業(yè)的勞動力需求，從而為地區(qū)提供更多新的就業(yè)機會和就業(yè)崗位，促進地區(qū)就業(yè)的增加；而且，也有利于發(fā)揮企業(yè)家的創(chuàng)新精神，培育新興產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位。因此，我國各地區(qū)應進一步鼓勵技術(shù)創(chuàng)新，促進企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，從而促進地區(qū)充分就業(yè)，緩解就業(yè)矛盾。

參考文獻：

[1] 喬晶，劉星.中國加工貿(mào)易就業(yè)效應的實證研究[J].當代財經(jīng)，2011（2）：102-108.

[2] 胡昭玲，劉旭.中國工業(yè)品貿(mào)易的就業(yè)效應—基于32個行業(yè)面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2007（8）：88-94.

[3] 喻美辭.工業(yè)品貿(mào)易對中國工業(yè)行業(yè)人口就業(yè)的影響—基于34個工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].中國人口科學，2008（4）：22-29.

[4] 陸文聰，李元龍.中國出口增長的就業(yè)效應：基于CGE模型的分析[J].國際貿(mào)易問題，2011（9）：14-24.

[5] 劉習平.中國出口貿(mào)易、經(jīng)濟增長與就業(yè)關(guān)系的實證研究—基于中國1978-2010年數(shù)據(jù)的實證檢驗[J].國際貿(mào)易問題，2012（11）：32-41.

[6] 楊浩昌，劉軍，張芊芊.中國制造業(yè)就業(yè)的影響因素研究——基于省級面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].經(jīng)濟問題探索，2014（12）：55-61.

[7] 魏浩，王浙鑫，恵巧玲.中國工業(yè)部門進出口貿(mào)易的就業(yè)效應及其差異性研究[J].國際商務—對外經(jīng)濟貿(mào)易大學學報，2013（2）：5-14.

[8] 陳昊，劉騫文.中國出口貿(mào)易的女性就業(yè)效應：基于篩選—匹配模型的再檢驗[J].經(jīng)濟評論，2014（1）：94-106.

[9] 毛日昇.出口、外商直接投資與中國制造業(yè)就業(yè)[J].經(jīng)濟研究，2009（11）：105-117.

[10] 梁平，梁彭勇，黃金.我國對外貿(mào)易就業(yè)效應的區(qū)域差異分析—基于省級面板數(shù)據(jù)的檢驗[J].世界經(jīng)濟研究，2008（1）：48-52.

[11] 凱恩斯.就業(yè)、利息與貨幣通論[M].北京：商務印書館，1983.

[12] 郭昕煒，陳豐龍.駐外使領(lǐng)館是否促進了中國出口貿(mào)易的增長[J].世界經(jīng)濟與政治論壇，2014（4）：128-139.

[13] 劉軍，李廉水，王忠.產(chǎn)業(yè)聚集對區(qū)域創(chuàng)新能力的影響及其行業(yè)差異[J].科研管理，2010，31（6）：191-198.

[14] 張卉.產(chǎn)業(yè)集聚與地區(qū)經(jīng)濟增長：來自中國制造業(yè)的證據(jù)[D].上海：復旦大學，2007.

[15] 劉軍，徐康寧.產(chǎn)業(yè)聚集、工業(yè)化水平與區(qū)域差異——基于中國省級面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].財經(jīng)科學，2010（10）：65-72.

[16] 楊浩昌，李廉水，劉軍.本土市場規(guī)模對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響及其地區(qū)差異——基于中國制造業(yè)省級面板數(shù)據(jù)的實證檢驗[J].中國科技論壇，2015（1）：27-32.

[17] 李廉水，楊浩昌，劉軍.我國區(qū)域制造業(yè)綜合發(fā)展能力評價研究——基于東、中、西部制造業(yè)的實證分析[J].中國軟科學，2014（2）：121-129.

[18] 楊浩昌，李廉水，劉軍.中國制造業(yè)低碳經(jīng)濟發(fā)展水平及其行業(yè)差異—基于熵權(quán)的灰色關(guān)聯(lián)投影法綜合評價研究[J].世界經(jīng)濟與政治論壇，2014（2）：147-162.

[19] Hine R， Wright P. Trade with low wage economies， employment and productivity in UK manufacturing[J]. The Economic Journal， 1998 （450）： 1500-1510.

[20] Greenaway D， Hine R C， Wright P. An empirical assessment of the impact of trade on employment in the United Kingdom[J]. European journal of political economy， 1999 （3）： 485-500.

[21] Leichenko R， Silva J. International trade， employment and earnings： Evidence from US rural counties[J]. Regional Studies， 2004 （4）： 355-374.

[22] Milner C， Wright P. Modeling labor market adjustment to trade liberalization in an industrializing economy[J]. The Economic Journal， 1998 （447）： 509-528.

[23] Bhorat H. The impact of trade and structural changes on sector employment in South Africa[J]. Development Southern Africa， 2000 （3）： 437-466.

[24] White R. Import source reallocation and US manufacturing employment， 1972–2001[J]. Open Economies Review， 2008 （3）： 403-410.

[25] Feenstra R C， Hong C. China's exports and employment[M]//China's Growing Role in World Trade. Chicago：University of Chicago Press， 2010： 167-199.

[26] Hashemzadeh N. The impact of NAFTA on US employment： a preliminary assessment of job gains and losses from expanded trade with Mexico[J]. International Journal of Social Economics， 1997（10）： 1080-1093.

[27] Matusz S J. Calibrating the employment effects of trade[J]. Review of International Economics， 1998 （4）： 592-603.

[28] Davidson C， Matusz S J. Globalization and labor-market adjustment： how fast and at what cost？[J]. Oxford Review of Economic Policy， 2000 （3）： 42-56.

[29] Jeffrey W. Econometric analysis of cross section and panel data[J]. Cambridge， MA： MIT Press. Lower sec. or less， 2002（24）： 21.0-23.5.

（責任編輯：沈 璐）