出口目的地收入水平对出口企业工资的范文影响——来自中国微观企业数据的证据

笔者通过匹配后的工业企业数据库、海关数据库来探讨出口目的地收入水平对出口企业的工资影响，以及产品质量评估机制和产品质量供给机制是如何发挥传导作用。利用 2000-2013 年的匹配数据对出口目的地收入水平和出口企业工资水平进行分析，利用 2004 年的匹配数据对机制进行分析。

第 1 章 绪论

1.1 研究背景
加拿大传播学家 M.麦克卢汉 1964 年在他的《理解媒介：人的延伸》一书中首次提出“地球村”的概念，用来形容科学技术的发展拉近了人与人之间的时空距离，本文认为用“地球村”来形容目前全球化大背景下各国经济互相交融的状态十分贴切。
1.1.1 出口目的地选择范围扩大
改革开放以来，中国积极与世界各国建立经贸往来关系。据海关公开数据统计，中国与 231 个国家（地区）存在着经贸往来关系，在这 231 个国家中，超过60 个国家（地区）认为中国是其最大贸易伙伴。而在改革开放初期，中国仅仅与不到 50 个国家（地区）有着经贸往来①。除此之外，近几年，中国与“一带一路”沿线国家的贸易合作不断深化，随之而来的贸易红利不断释放，中国与“一带一路”沿线国家的经贸往来已经成为中国外贸新增长点，贸易增速远高于同期总体增速。中国与美国之间的贸易战一触即发，在风平浪静的表象下，隐藏着巨大的危险，中国与发展中国家的经贸往来一定程度上可以减轻外贸压力。2018年是中国改革开放四十周年，在 40 年的伟大征程中，中国的对外货物贸易额出现了巨大的增长，中国进出口总值再创历史新高，总计高达 4.62 万亿美元，其中进口额首次突破 2 万亿美元，出口额接近 2.5 万亿美元。
1.1.2 就业现状
2019 年《政府工作报告》提出，当前和今后一个时期内，中国就业压力总量不减，结构性矛盾凸显，新的影响因素还在增加，必须把就业摆在更加突出的位置。就业结构性矛盾指的是人力资源供给与岗位需求之间的不匹配，“就业难”与“招工难”并存③。据就业数据统计，2018 年全国参加高考人数达 975 万，创2010 年以来新高；2018 年全国普通高校毕业生达 820 万人，创历史新高，较 2001年增长了 706 万人，较 2010 年增长了 160 万人④，高校毕业生剧增，而中国制造业、建筑业等才是用工的大头。企业的普工和技能人才招用面临短缺状况，技能人才短缺，大龄低技能劳动者就业面临挑战，这些都是结构性矛盾的具体体现。
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1.2 研究意义与目的
1.2.1 研究意义
（1）现实意义
2019 年国务院发布的《政府工作报告》②首次将就业优先政策置于宏观政策层面，强调要强化各方面重视就业、支持就业的导向。作为世界贸易大国，中国一直以来都十分重视出口贸易的健康发展，相比于非出口行业，出口行业具备更大的竞争优势，吸引了大量的就业。因此出口贸易不仅关乎中国总体就业规模，还深刻地影响着中国就业的结构和质量。本文着眼于出口目的地对出口企业工资的影响，深入探讨了出口目的地收入水平如何通过质量评估机制和质量供给机制对中国劳动力就业和工资的影响，为中国政府采用贸易政策工具调整就业提供了政策参考。
2018 年是中国全面建成小康社会的关键节点，到 2020 年中国将实现全面建成小康社会的奋斗目标。近 5 年来，中国居民人均收入保持了较快的增长，但和发达国家和中等偏上的收入水平仍有较大的差距，且地区、行业间之间工资差距问题日益凸显。根据斯托尔帕-萨缪尔森定理，出口贸易会影响实际工资水平。本文细致地讨论了出口目的地收入水平差异对企业工资收入的影响，为中国合理调控收入差距，推进全面建设小康社会具有现实意义。
党的十九大报告提出中国应该推动形成全面开放新格局，2019 年《政府工作报告》中也明确提出要促进外贸稳中提质，推动出口市场多元化。本文将出口目的地市场与出口效益联系起来研究，认为出口目的地选择对中国出口产品的质量具有重要影响，通过质量评估机制和质量供给机制影响到就业结构、工资结构和贸易整体效益，从而服务于国家促进出口结构调整升级，实行高水平的贸易自由化和投资便利化的战略。
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第 2 章 相关文献回顾

2.1 出口目的地选择的相关文献
出口目的地选择在国际贸易领域中的研究地位越来越重要。出口目的地选择理论认为出口企业并不是因为企业自身所具有的内在优势而选择出口，而是受出口目的地国家所具有的内在特性影响，比如出口目的地国家收入水平、产品质量、距离、运输成本等方面，决定自己的出口行为。Bastos 等(2010)[10]，G rg 等（2016）[31]，Manova 等（2012）[46]，Bernard 等(2011)[12]，Melitz 等（2014）[49]，Verhoogen（2008）[61]，Hallak 等（2011）[34]；Feenstra 等（2012）[27]都证实出口目的地所具有的某种特性决定或者影响了企业的出口行为。
Bastos 等(2010)[10]利用葡萄牙国家的微观数据——企业层面的产品数据，结合出口目的地国家的收入数据，证明了出口到高收入目的地的数量更多，产品价值更高，企业的生产率也更高。生产率较高的公司倾向于以更高的产品价格向特定市场出口，企业生产率优势往往会放大距离对产品单位价值产生的积极影响，这表明高生产率、高质量的企业更能够为困难的出口目的地市场服务。Mingming（2018）[51]从出口目的地与经济增长之间的联系出发，分析出口对东南亚国家联盟（ASEAN）经济增长的影响，并进一步探讨了哪些出口目的地在促进东盟国家经济增长方面最为可取。调查结果显示为了促进经济增长，对东盟国家最有利的是向西方工业国家出口，然后依次是日本、韩国和中国。出口到世界其他地区似乎不会对经济增长产生显着的积极影响。 Brambilla 等(2012)[17]通过实证分析了解到阿根廷企业出口到高收入目的地国家需要更多的技术劳动力，进一步分析证明并不是出口本身影响出口企业的行为，而是出口目的地的收入水平影响出口企业的相关行为。Ousmanou(2017)[54]用撒哈拉以南非洲的企业数据证实撒哈拉以南非洲（SSA）国家与出口市场目的地之间的联系，发现向中国出口可以提高全要素生产率（TFP），向印度出口提高了工资率、劳动生产率和 TFP，而向南非出口则降低了资本密集度。
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2.2 企业工资水平的相关文献
2.2.1 出口对企业工资的影响
关于出口对企业工资水平的影响的研究早就存在，Bernard 和 Jensen(1995)[16]建立了出口和工资溢价之间的回归模型，证明出口带来了企业工资水平的上涨，之后的一大波人，都开始利用这种办法来证明出口带来了出口企业工资水平的溢价。
但是随着对出口目的地研究的深入，有学者研究发现并不是由于出口带来了企业工资的上涨，而是由于出口目的地收入水平的上涨导致了出口企业工资水平的上涨，也就是说出口不是影响出口企业工资水平上涨的原因，出口目的地收入水平才是决定出口企业工资水平上涨的原因。
2.2.2 出口目的地选择对企业工资的影响
Brambilla（2015）[18]使用企业和行业层面的数据研究发展中国家的出口、就业和工资之间的关系。行业层面的数据显示，出口商平均比非出口商支付的工资高出 31％，出口企业平均就业人数要比非出口商高得多。接着通过技术劳动力、技术复杂性、进口投入要素和生产率要素等影响机制，来解释出口带来工资溢价和就业增长的主要原因，在增加机制研究的基础上，实证结果发现出口带来的工资溢价完全消失。通过智利企业层面的面板数据和工具变量来解释出口、工资和技术工人之间存在的内在因果关系，得出结论：即出口本身可能不一定会导致雇佣更多的技术工人，而是出口目的地选择导致企业雇佣更多的技术工人。进一步研究发现，在全球范围内向高收入目的地运送产品的行业确实支付更高的行业平均工资，向高收入出口目的地运送产品的行业，确实出口了质量较高的商品，生产高质量产品的投入成本高，因为需要更多地使用技术工人。

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第 3 章 模型构建..................................16
3.1 出口目的地、产品质量、工资的理论模型.........................16
3.1.1 利润函数.........................16
3.1.2 出口目的地偏好................................17
第 4 章 实证分析.............................28
4.1 出口目的地收入与工资实证分析............................28
4.1.1 基准分析..........................28
4.1.2 稳健性分析..............................30
第 5 章 结论和建议............................43
5.1 研究结论.............................43
5.2 政策建议................................44

第 4 章 实证分析

4.1 出口目的地收入与工资实证分析
首先针对 2000-2013 年匹配好的工业企业数据和海关数据，进行基准分析和工具变量分析、拓展性分析。基准分析包括 OLS、OLS-FE 回归，工具变量分析主要针对基准回归结果进行稳健性检验，拓展性分析包括区分不同收入水平国家、不同贸易方式、不同经济地区等三个方面。
4.1.1 基准分析
为了研究出口目的地收入水平与企业平均工资之间的关系，本文利用匹配的2000-2013 年的工业企业数据和海关数据，根据计量模型(3.17)的回归方程，研究解释变量出口目的地收入水平（g）与被解释变量企业平均工资（lnwage）之间的 OLS 关系、OLS-FE 回归关系，结果发现出口企业平均工资水平与出口目的地收入水平呈现出正向相关关系，如表 4.1，表 4.2 中所示。
首先本文详细分析一下 OLS 的回归结果，随着控制变量的加入，出口目的地收入水平对出口企业工资水平的正向影响逐渐显露，在表 4.1 的第（4）列中，出口目的地收入水平每上升 10%，出口企业的工资水平就会上升 0.0793%个单位，在表 4.1 的第（5）列中，加入控制变量进口中间投入要素后，出口目的地收入水平每上升 10%，出口企业的工资水平就会上省 0.0798%个单位。出口目的地收入水平与出口企业之间正向关联很显著。
在表 4.2 中呈现出来的是加入行业固定效应、省份固定效应、年份固定效应的 OLS-FE 的回归结果。加入固定效应的原因是为了研究在吸收掉行业、省份、年份的影响下，出口目的地收入水平和出口企业工人平均工资之间的正向关联是否还存在。如表 4.2 中表现出来的，加入固定行业效应、固定省份效应、固定年份效应后表现出来的出口目的地收入水平与出口企业平均工资之间仍然存在正向相关性。第（2）列中，随着控制变量企业出口总额加入回归方程，出口目的地收入水平上升 10%，出口企业的工资水平上升 1.13%个单位。在第（3）列中，随着控制变量工业总产值的加入，出口目的地收入水平上升 10%，出口企业工资水平上升 4.49%个单位。在第（4）列中，随着控制变量全要素生产率的加入，出口目的地水平每上升 10%，出口企业工资水平上升 3.77%个单位。在第（5）列中，随着控制变量进口中间投入要素比重的加入，出口目的地水平每上升 10%，出口企业工资水平上升 3.78%个单位。

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第 5 章 结论和建议

5.1 研究结论
本文首次利用技术工人详细分类的指标来研究产品质量机制，解释出口目的地收入水平与出口企业平均工资之间的内在机制。通过匹配后的工业企业数据库、海关数据库来探讨出口目的地收入水平对出口企业的工资影响，以及产品质量评估机制和产品质量供给机制是如何发挥传导作用。利用 2000-2013 年的匹配数据对出口目的地收入水平和出口企业工资水平进行分析，利用 2004 年的匹配数据对机制进行分析，得到如下结论。
首先本文根据 2000-2013 年匹配后的工业企业数据和海关数据进行基准回归，通过 OLS、OLS-FE、IV，发现有显著的证据表明，向收入水平越高的出口目的地运送产品的中国出口企业确实支付了工人更高的平均工资。接下来在基准回归的基础上进行拓展性分析。
第一，将出口目的地划分为 High-income 和 Low-income 两种类型，研究发现，Low-income 出口目的地收入水平与企业工资水平之间的正向关联要明显高于 High-income 出口目的地收入水平与出口企业工资之间的正向关联，也就是说Low-income 出口目的地中收入水平的增长对出口企业的工资水平增长作用更大。原因是因为：（1）收入弹性差异，Low-income 出口目的地收入弹性远远大于 High-income 出口目的地的收入弹性，Low-income 收入水平越高产品需求也会越大。（2）市场结构不同，High-income 出口目的地市场竞争激烈，出口企业缺乏定价权，利润率低。Low-income 出口目的地市场竞争不充分，出口企业具有一定程度上的定价权，利润率反而高。（3）出口产品种类不同，出口到High-income 出口目的地和出口到 Low-income 出口目的地的产品种类不同。
第二，将贸易方式划分为一般贸易和加工贸易两种贸易类型，研究发现一般贸易方式下出口目的地收入水平与企业的工资水平之间的正向关联要高于加工贸易方式下出口目的地收入水平与出口企业的工资水平之间的正向关联，一般贸易更有利于推动出口企业的工资水平提升。因为一般贸易的附加值高，技术含量高，加工贸易只是简单的对原材料加工出口，技术含量低。
参考文献（略）