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对外直接投资对我国劳动生产率的影响

作者:未知

  [摘 要]应用我国近十几年对外直接投资和劳动生产率的数据,研究了对外直接投资对劳动生产率的影响。经验分析结果表明,对外直接投资对劳动生产率有显著影响。研究还发现,对外开放度可以部分地解释总量和结构上差异。
  [关键词]对外直接投资;劳动生产率;Granger检验
  [DOI]10. 13939/j. cnki. zgsc. 2015. 51. 022
  1 引 言
  从闭关锁国到沿海对外开放再到丝绸之路经济带的向西开放、向南更深层次的开放,加快对外直接投资,这对我国经济的结构调整有着巨大的作用。
  劳动生产率是衡量一个国家经济发展水平和生产力发展水平的核心指标,对外直接投资直接影响到国内劳动力的变化。受经济新一轮的改革到来的影响,中国新成长的劳动力就业和失业人员再就业问题相互交织。新形势下,我们更多的是希望企业能够走出去,提高劳动生产率以释放中国经济潜力。
  2 对外直接投资与我国劳动生产率的理论和现状分析
  2. 1 对外直接投资对我国劳动生产率的影响
  在目前国内存在部分产业劳动力供给过剩,如果这些在国内产业的劳动力能有效地转化为对外直接投资,到海外寻求更高的生产,那么对外直接投资就能增加国外附属企业对国内资本设备、中间产品的需求,从而增加劳动力的需求。
  2. 2 我国对外直接投资的现状
  2013年中国对外直接投资存量除对欧洲地区投资下滑外,对其他地区均呈不同程度的增长。对欧洲地区的投资同比下降15. 4%;对拉丁美洲、大洋洲、非洲、亚洲分别实现了132. 7%、51. 6%、33. 9%、16. 7%的较快增长,对北美洲投资较上年实现0. 4%的微增长。
  我国分行业对外直接投资中,占比最大的是租赁和商务服务业,金融业的比重大于制造业。租赁和商务服务业、金融业、采矿业、批发和零售业、制造业五大行业的对外直接投资存量总额占我国对外投资总额的83%,当年流量占比超过80%。
  2. 3 我国国内劳动力的发展概况
  我国农村就业人数逐年下降,城镇就业人数不断增加,2014年我国城镇就业人员总数超过乡村就业人员。这也就说明在走新型城镇化的道路中,将来中国的高技术人员的数量随着社会的发展需求将会增多。
  从产业方面来看,第三产业比重稳步增长;第二产业从业人员所占比重稳定在26. 5%;第一产业从业人员所占比重有所下降。
  3 对外直接投资对我国劳动生产率影响的实证分析
  3. 1 变量数据的选取
  第一,对外直接投资:采用商务部公布的数据,按照各年人民币对美元的汇率折算为人民币,单位:亿元。
  第二,劳动生产率:用来代表生产函数中的技术水平。由于数据的可得性,在这里用高技术产业就业人员(GKJ和GKJP)来代替劳动生产率,此指标越高,说明劳动生产率水平越高。
  3. 2 单位根检验
  使用时间序列数据对模型的估计在变量平稳时,OLS方法对模型的估计才有效。此外,在模型中被解释变量与解释变量单位根的个数要一样,否则,进行OLS估计会产生非平衡回归,t统计量的可靠性会大打折扣。为使结果真实可靠,要对变量的平稳性做出检验。
  从表1中可知,对外直接投资和GKJ以及GKJP的原始序列进行ADF单位根检验,对应统计量的P值均大于5%(第1列ADF检验),说明在5%的显著性水平下,各个指标含有单位根的原假设不能被拒绝。在经过二阶差分后,对应检验统计量的P值(第2列ADF检验)都小于5%,满足平稳性。
  表1 对外直接投资与高技术产业就业单位根检验
  []ADF检验[][]ADF检验[]结论
  LDI0. 9245LDI0. 0000LDI为Ι(2)
  LSDI0. 9997LSDI0. 0001LSDI为Ι(2)
  LGKJ0. 9890LGKJ0. 0001LGKJ为Ι(2)
  LGKJP0. 7989LGKJP0. 0226LGKJP为Ι(2)
  3. 3 Granger因果关系检验
  其中,表2中GKJ、GKJP、SDI、DI分别表示高技术产业就业人数、高技术产业就业人数占总体就业的比重、对外直接投资存量、对外直接投资流量,所有的数据均取对数值。检验结果显示,对外直接投资是中国高技术产业就业变化的原因,即对我国劳动生产率有影响。
  表2 对外直接投资与高技术产业就业的Granger因果关系检验结果
  零假设[]F值[]P值[]结论
  LSDI不是LDI的Granger原因LDI不是LSDI的Granger原因[]2. 343083. 437380. 15810. 0837*[]接受拒绝
  LGKJ不是LDI的Granger原因LDI不是LGKJ的Granger原因[]12. 70560. 04147[]0. 0033***0. 9596[]拒绝接受
  LGKJP不是LDI的Granger原因LDI不是LGKJP的Granger原因[]4. 845080. 99889[]0. 0418**0. 4100[]拒绝接受
  LGKJ不是LSDI的Granger原因LSDI不是LGKJ的Granger原因[]7. 097380. 07410[]0. 0169**0. 9292[]拒绝接受
  LGKJP不是LSDI的Granger原因LSDI不是LGKJP的Granger原因[]4. 489683. 56792[]0. 0493**0. 0780*[]拒绝拒绝
  LGKJP不是LGKJ的Granger原因LGKJ不是LGKJP的Granger原因[]6. 123421. 18827[]0. 0244**0. 3533[]拒绝接受 注:*、**、***分别表示检验值在10%、5%和1%的置信水平下显著。   3. 4 回归结果及分析
  采集1998―2012年中国高技术产业就业和中国对外直接投资的数据,利用OLS进行回归分析,分别从总量和结构两个方面说明劳动率这一指标,回归模型如下。
  3. 4. 1 对外直接投资对高技术产业就业总量的影响
  回归结果显示:对外直接投资不仅有利于LGKJ,而且还有利于提高LGKJP,而且这种积极效应具有一定的滞后性。但从回归方程的拟合优度以及回归系数的统计检验结果看,LGKJ拟合优度较高而且大多数的统计检验值显著,对外直接投资对LGKJ是一个非常重要的因素,而GKJP拟合优度较低而且大多数的统计检验值不显著,没有通过假设检验,这说明LGKJP的提高可能更多依赖于区域平衡。造成这方面的原因有两个:
  一方面,目前我国的技术水平地区差异较大,虽然劳动技术平整体上在提高,但区域差异明显,落后地区高素质劳动力供给不足,导致对外直接投资对LGKJP的影响不显著。另一方面,我国对外直接投资的规模在近几年才开始快速发展起来。不论从存量还是从流量上来看,中国对外直接投资在中西部的影响力还较小,对外直接投资的不均衡限制了LGKJP的提高。
  4 结论和政策建议
  4. 1 基本结论
  对外直接投资不仅有利于中国高技术产业就业的绝对数量,而且还有利于提高总体就业中高技术产业的就业比重,尽管模型结果中LGKJP不显著,但从长远发展来看,对外直接投资将通过产业结构的调整、新兴产业的发展以及出口的带动等方式,扩大了对高技术劳动力的需求,为国内劳动力市场提供更多的高附加值工作的就业机会,从而刺激国内高技术劳动力的供给。
  4. 2 政策建议
  从实证分析可以看出虽然对外直接投资对我国劳动生产率整体上有显著影响,但中国地域宽广,经济发展水平不一。通过对外投资提高全社会劳动生产率,就要针对不同地区的经济地理位置的状况进行“量体裁衣”。
  4. 2. 1 加快中西部地区对向南、向西丝绸之路经济带沿线的国家的直接投资,提高中西部地区的劳动生产率
  我国东部地区与中西部地区在对外直接投资处于东高中西低的状态。所以目前中西部地区需借助丝绸之路以及向西、向南战略都为中西部对外直接投资发力,加之我国的中西部省份与劳动密集型国家相邻。对外直接投资时把劳动密集型产业转移至这些国家,为国内高级产业的发展腾出空间,促进生产要素向新兴产业开发,优化劳动力资源的分配,提高劳动生产率。
  4. 2. 2 加强传统工业的对外直接投资,降低劳动力成本
  对外分产业直接投资对劳动生产率也有影响,当前工业仍然是我国经济发展的重要支柱。在新常态下,应该通过海陆丝绸之路,把传统工业投资到工业初期的国家中去,降低国内的劳动力成本,使高技术就业人数增多,从而提高劳动生产率。
  在当前全球经济一体化的大背景下,我国应充分地认识到对外直接投资对我国劳动生产率的重要作用,谋求“走出去”的新棋局。
  参考文献:
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论文来源:《中国市场》 2015年51期
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