我国对外直接投资对国内就业影响分析.docx

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我国对外直接投资对国内就业影响分析

我国对外直接投资对国内就业影响分析

经济基地40501102柴林如

一、问题的提出

在经历了20多年的经济高速发展和大量引入外资后，中国的对外直接投资也开始飞速发展，今年上半年，我国非金融类对外直接投资78亿美元，同比增长21.1%。

但不可否认虽然我国对外直接投资发展迅速，资本流入仍远远大于资本流出，“资本流出缺口”还是十分明显。

十六大报告就已明确指出，实施“走出去”战略是我国对外开放新阶段的重大举措，我国将鼓励和支持有比较优势的各种所有制企业对外投资，以带动商品和劳务出口，同时加速国内资源优化配置。

这也预示了对外直接投资将成为我国经济持续增长不可忽视的力量。

同时，虽然我国实施了各种积极的政策以促进就业，然而由于种种原因，目前我国的就业情况仍然不容乐观，而且不同产业的就业也面临着不同的压力和发展途径，在新时期，产业结构的调整，“不能是自我封闭的调整，而应是全面开放的调整”（《实施“走出去”战略再思考》陈淑红）本文试图研究我国对外投资作为影响我国经济发展的一个越来越重要的因素，是否会对本国就业起到促进作用，从而为缓解就业压力开辟一条新途径。

二、理论分析与文献综述

1.国外关于对外直接投资就业效应的理论成果

对外直接投资对母国就业的影响是围绕着对外直接投资对就业的替代效应和促进效应以及对就业规模、结构和区位分布的影响来进行的。

主要理论有

就业替代理论：

贾塞（Jasay,1960）认为，在母国资本资源有限的情况下，对外投资将替代国内投资或国内消费，如果资金流出并没有出口增加或进口减少来匹配，就会产生对就业的负效应。

就业补充理论：

该理论认为，当对外投资属于防御性投资的情况下，如企业投资于国外是为了开发国内得不到的资源或是由于关税壁垒妨碍其出口而导致对外横向投资时，对外投资将补充或促进国内投资或消费。

对国内就业产生正效应。

就业组合效果论：

布鲁姆斯托姆（Blomstrom,1994）认为对外直接投资的发展既有正的效果，又有负的效果。

效果的大小取决于力量的对比与国际直接投资的产业分布等。

Lipesy利用回归分析与出口替代的方法分析了美国的对外直接投资的负效应被流向国内的直接投资的正效应所抵消

就业结构优化论：

该理论认为，由于管理职能集中于母公司，创造了许多母国非生产性就业机会。

公司战略论：

海米尔（Hamill,1992）认为公司战略可能以不同方式影响母国就业数量、质量及就业区位。

采取独立子公司战略、简单一体化战略、深层次一体化战略的跨国公司对母国就业的影响是不同的。

该理论认为，随着跨国公司一体化的增大对外投资的母国就业效应就具有不确定性和不稳定性。

2．国内的理论研究成果

国内外很多研究用“替代效应”和“刺激效应”之净额来衡量跨国公司海外直接投资对母国就业的影响。

替代效应是指与本可以在母国本土进行的与海外生产活动相联系的就业机会的丧失。

刺激效应是指海外直接投资所导致的国内就业机会的增加。

直接投资对就业的影响取决于两种作用的大小。

国内研究中，多认为我国对外直接投资的刺激效应大于替代效应（董会琳，黄少达，2001），对国内的就业影响是利大于弊的（寻炯，2002;杨建清，2004）。

俞会新，薛敬孝（2002）认为出口导向率对就业增长有带动作用；杨玉华（2006）实证分析得出随着贸易自由化的推进，进口对就业的拉动作用逐渐增强。

寻舸（2002）认为对外直接投资对母国就业的替代效应主要发生于传统工业部门,而刺激效应则增加了新兴产业部门和第三产业部门的就业机会。

到目前为止，有关对外直接投资与母国就业效应还没有一般性结论，也没有正式的理论框架去分析这种效应。

目前已采用的研究方法有如下几种：

一是统计回归分析法。

它利用对外直接投资与母国出口或投资的数据进行统计回归分析，间接地得出对外直接投资与母国就业的相关性的结论；二是商业案例分析法。

通过对个别企业或人员的走访调查，由经验归纳总结出对外直接投资对母国就业的影响；三是概念分析法。

从对外投资的不同类型，不同流向等各个角度分析对外直接投资对母国就业的不同层面的影响；四是长期分析法。

采用跨度较长的区间，从对外直接投资对母国就业的动态影响的角度来分析；五是反证分析法。

即假设对外直接投资没有发生时，国内就业将如何变化，通过与已发生的对外直接投资进行比较分析而得出结论。

由于我国的对外直接投资仍处于起步阶段，故理论分析较多，本文在理论分析的基础上，构建就业人数的影响因素模型，从实证角度考察对外直接投资的效应，并从不同产业入手对比其影响程度。

三、分析思路及数据

（一）宏观角度上来看，西方宏观经济学中的就业理论是以凯恩斯的总需求理论为核心的。

我们认为凡是能促进消费和投资的经济措施都有利于产出和就业的增长。

故对外直接投资应能对母国就业产生作用。

就其具体形式来看，由文献综述可知，对外直接投资对国内就业的影响是多方面的，本文从其影响的数量和质量两个方面进行考虑。

1.对于数量的影响体现在对就业总量的直接影响

首先建立就业人数影响因素的计量模型，我们已知：

a.厂商利润

产出Q-成本C

b.根据柯布-道格拉斯生产函数，产出

c.

故有

依据厂商利润最大化原则求导整理有：

@

在这里，考虑到经济发展水平和ODI对就业人数的影响，故对@进行扩展,最终引入5个变量:

+e

ODI表示对外直接投资

GDP代表经济发展水平

K表示资本投入，即固定资产投资

W表示平均工资，即总工资除以就业人数

A表示劳动生产率（元/人）

2.对于质量的影响通过对不同产业的就业人数的回归分析来加以衡量。

从而观察分析其对不同的产业结构影响程度。

为了将非线性关系转化成线性关系，并且尽量消除变量极端值，非正态分布及残差的异方差性，模型选择对数形式

表示就业人数作为被解释变量，i表示不同的产业。

从而直接考察ODI对不同产业就业的直接影响。

bi为相关系数，可以用来衡量对外直接投资的就业弹性，表明ODI对

的影响程度，弹性值越大，说明对就业的拉动作用越大。

（二）数据来源

1.数据说明

我国目前对外直接投资主要有两套数据：

其一，由原对外经贸部统计并公布在《中国对外贸易经济年鉴》上；其二，由国际货币基金组织（IMF）根据中国国家外汇管理局的统计而公布在《国际收支统计》上。

国际货币基金组织的数据，是根据中国国家外汇管理局在各个省市进行的样本调查取得的结果，其口径不仅包括最初的股本投资，也包括再投资收益以及公司之间的贷款。

因此，这套数据更加真实的反映了我国实际的对外直接投资规模。

故在模型中选用第二套数据

2.ODI数据来源：

国际货币基金组织网站http:

//www.imf.org

Directinvestmentabroad;CHINA,P.R.:

MAINLAND

year

DIRECTINVESTMENTABROAD

1982

44.000

1983

93.000

1984

134.000

1985

629.000

1986

450.000

1987

645.000

1988

850.000

1989

780.000

1990

830.000

1991

913.000

1992

4000.000

1993

4400.000

1994

2000.000

1995

2000.000

1996

2114.000

1997

2563.000

1998

2634.000

1999

1775.000

2000

916.000

2001

6884.000

2002

2518.410

2003

2885.000

2004

5530.000

2005

12200.000

UNITS

SCALE

U.S.dollars

Millions

由于该数据是以美元为单位，故我选取了美元对人民币的年平均汇率，将其折算成人民币。

年平均汇率来源：

XX统计数据摘自《中国金融年鉴》

19821.8926

19831.9757

19842.3270

19852.9367

19863.4528

19873.7221

19883.7221

19893.7659

19904.7838

19915.3227

19925.5149

19935.7619

19948.6187

19958.3507

19968.3142

19978.2898

19988.2791

19998.2796

20008.2784

20018.2770

20028.2770

20038.2767

20048.2765

20058.1917

就业人数，平均工资，GDP,固定资产投资数据来源：

《中国统计年鉴》，金报兴图年鉴数据库

（三）数据处理

对外直接投资始于20世纪80年代，从无到有，从小到大，鉴于国际货币基金组织提供的数据从1982年开始，故时间序列选择1982年到2005年。

最后相关数据整理如下：

lnODI

lnGDP

lnWAGE

lnK

lnL

lnL1

lnL2

lnL3

1982

-0.18303

8.574462

5.27158

6.739703

10.72095

10.33718

9.029538

8.714403

1983

0.608352

8.688538

5.304629

7.265849

10.74583

10.3466

9.068662

8.795734

1984

1.137249

8.8778

5.459913

7.513638

10.78305

10.33748

9.168476

8.954028

1985

2.916248

9.101016

5.625116

7.841174

10.81724

10.34593

9.248021

9.031094

1986

2.742452

9.237489

5.779637

8.012886

10.8451

10.3499

9.325097

9.083756

1987

3.178368

9.397533

5.876008

8.199975

10.87394

10.3629

9.369564

9.147933

1988

3.454354

9.618655

6.055118

8.411063

10.90291

10.38124

9.405249

9.203618

1989

3.379898

9.740516

6.159645

8.327903

10.92105

10.41106

9.39066

9.223158

1990

3.681365

9.834555

6.122

8.4005

11.07827

10.56911

9.536474

9.39091

1991

3.883039

9.988816

6.229566

8.614102

11.08967

10.57383

9.547883

9.423676

1992

5.438392

10.20075

6.389363

8.968903

11.09971

10.56357

9.571854

9.480215

1993

5.542048

10.4726

6.601053

9.430109

11.10958

10.53688

9.613469

9.558388

1994

5.149817

10.78307

6.894458

9.743491

11.11922

10.50857

9.636392

9.649563

1995

5.117994

11.01524

7.081741

9.90445

11.12822

10.47813

9.658546

9.733885

1996

5.168627

11.17292

7.183033

10.03948

11.14114

10.45795

9.692952

9.794063

1997

5.358814

11.27686

7.205693

10.12427

11.15368

10.45852

9.71396

9.821844

1998

5.384775

11.34335

7.182424

10.25436

11.16531

10.46815

9.717158

9.844799

1999

4.989605

11.40397

7.232183

10.3041

11.17597

10.48481

9.706316

9.862926

2000

4.327283

11.50504

7.298636

10.40177

11.1856

10.49247

9.693939

9.894598

2001

6.345387

11.6051

7.390253

10.52443

11.19856

10.50542

9.697938

9.914823

2002

5.339726

11.69802

7.48706

10.68051

11.2083

10.51515

9.666499

9.956554

2003

5.475554

11.81911

7.591257

10.92534

11.21764

10.50633

9.685145

9.990078

2004

6.126193

11.98217

7.717515

11.16305

11.22791

10.47076

9.736252

10.04373

2005

6.907142

12.1177

7.867084

11.39384

11.23618

10.43323

9.802783

10.07622

四、对外直接投资就业效应的计量分析

（一）对于就业数影响程度的实证分析

模型设定：

1．模型检验

由于X5没有通过t检验,故将其剔除,对调整后的模型进行回归

模型调整为：

2．检查时间序列是否稳定

由下表检验结果可知，各变量虽不是平稳的，但是同阶单整的

为了进一步确定其是否存在长期稳定关系，故需检验其残差序列是否平稳：

样本数据为24，故用样本量为25的多变量协整检验临界值，变量数=4

显著性水平为0.1时，临界值为-4.15>-4.21，故残差序列是平稳的。

综上可知，模型存在长期稳定关系。

3．检验异方差是否存在

做WHITE检验如下表所示。

表明不存在异方差。

由于是小样本，我们主要考虑T值的显著性，由下图所示，各变量T值均不显著，故不存在异方差。

4．检验自相关

由结果所示，DW=1.74，在K=4，显著性水平为0.05下，由DW临界值可知，

，由于

，故认为不存在明显的自相关。

经上述检验，由最小二乘得以下回归结果：

（0.1950）（0.0099）（0.1161）（0.1612）（0.0608）

t=（47.5412）（5.0167）（4.5623）（-2.2974）（-2.6874）

F=150.2041DW=1.727

可以看出，模型可决系数很高，各变量的t统计量均通过检验，F值也十分显著，说明模型对样本拟合很好。

由实证结果可知，我国对外直接投资增加2.7183亿人民币，将会使就业总量增加0.048576万人，故其对我国就业总量是有正的影响的。

（二）对于就业质量影响的计量分析

模型设定:

1.ODI对于第一产业就业的影响

首先检验时间序列的平稳性

可见，lnX,lnY是同阶单整的。

检验残差项是否平稳：

故模型是可以协整的，长期来看其存在稳定的经济关系。

经最小二乘回归得：

lnY=10.3398+0.02938lnX

Se=（0.03049）（0.0066）

t=（338.7483）（4.419）

=0.47

0.446F=19.528df=24DW=0.596

由结果可以看出，虽然T值能通过显著性检验，但F值并不十分理想，可决系数也比较低低，故总体来说，对外直接投资对第一产业就业数量影响并不大。

2．ODI对于第二产业就业的影响

为了避免伪回归的情况出现，首先对模型进行平稳性检验

由下图结果所示，表明变量为同阶单整：

为了考察模型是否存在协整关系，检验回归残差的平稳性，结果如图

表明残差是平稳序列，模型存在协整关系，故其存在长期稳定的均衡关系，回归模型具有一定的经济意义。

由最小二乘得

lnY=9.029+0.1182lnX

Se=（0.0345）（0.0075）

t=（261.7611）（15.718）

=0.918

0.92015F=247.0569df=24DW=1.5437

由结果可知，T值均通过检验，且可决系数很高，故可以认为ODI对第二产业就业有显著影响。

3．ODI对于第三产业就业的影响

检验时间序列平稳性：

同理变量为同阶单整，且其残差序列为平稳序列，结果如图

模型存在协整关系，故其存在长期稳定的均衡关系，回归模型具有一定的经济意义。

由最小二乘得

lnY=8.6227+0.2133lnX

Se=（0.0847）（0.0185）

t=（101.7532）（11.5456）

=0.8583

0.8519F=133.2998df=24DW=0.95

由结果可知，T值和F值均通过检验，且可决系数很高，模型拟和良好，故对外直接投资对第三产业也能产生显著影响。

五、结论及经济解释

由实证结果可知，我国对外直接投资对就业数量来说是能看出其促进作用的，由系数可知对外直接投资增加2.7183亿人民币,将会使就业总量增加0.048576万人.故其对我国就业总量是有正的影响的,这是由于我国劳动力过剩的情况比较严重，而且发展对外直接投资仍处于起步阶段，很多投资属于防御性投资，由前人的观点我们得知，这种投资对国内投资的挤占效应并不是十分的显著，相反会加大对国内资本，中间产品的需求，对就业的刺激效应要大于替代效应。

这也表明扩大对外开放，增加我国对外直接投资在现阶段的确可以缓解就业压力。

对外直接投资对外直接投资对就业质量来说，对于不同产业的就业人数影响程度存在着明显差异，对于三个产业建立模型，模型调整后的可决系数依次为0.446，0.92和0.852。

从拟和程度来看，说明其对于第一产业影响比较微弱。

对于第二产业，第三产业都有较为显著的影响。

再通过观察变量的系数值，即就业弹性，可知对外直接投资对三个产业的影响程度依次为0.02938，0.01132和0.2133。

说明其对第三产业的影响程度最大，这正符合了全球化的趋势：

第一产业比重下降，第三产业比重上升，从而表明对外直接投资对于我国就业质量的提高是起到积极作用的。

这个结论与我们的预期也是相符的，首先农业作为传统产业，对外直接投资对其拉动作用并不大。

然而却没有出现文献综述中所说的“替代效应”。

另外，我国对外投资多为工业性的跨国公司，如海尔等知名品牌，这样，这些跨国公司在国内的子公司或辅助企业就会加大第二产业的就业数量。

第三产业包括了具有多种生产方式的行业，虽然有一些是资本密集型行业，但绝大多数行业均是劳动、技术、知识密集型，资本有机构成较低，同样投资水平下的劳动力需求量要高于其他产业（杨金星，1996）。

尤其是2006年12月11日后，我国的WTO五年保护期终结，服务行业全面开放，这也给我国的服务人才提供了大量的就业机会。

还有一部分企业在“走出去”的同时，其管理部门却集中在中国总部，为国内创造了许多非生产性的就业机会，吸纳了大量的高科技人才从事研发并聘用了许多具有高水平的管理人员。

而其在国外的子公司的国际经营业务会导致对中国法律、管理、工程咨询及国际金融等配套服务方面的需求，这便大大地刺激了这些服务领域的就业。

“走出去”的战略目标一方面可以促进国内高新企业的发展，扩大其就业规模。

另一方面还可以创造出新的行业，并促进国内的就业结构调整合劳动力合理转移，减轻国内企业困境。

从而拓宽了国内就业渠道，为解决我国就业问题提供新的思路。

六、存在的问题

不可否认，由于种种原因上述回归结果仍存在一些问题。

首先是数据的选取问题。

目前国际上各国对外直接投资统计实践中，根据其统计口径的不同，可以分为三种统计制度：

完全统一体系，美国体系和非统一体系。

由于直接投资口径的界定不同，其在直接投资流量、存量以及投资收益的流量、存量也就存在相应的差异。

我国在这方面的数据统计可以说仍没有做到标准化。

我在这个基础上尽量选取了较为全面的统计方法所得数据，但数据的代表性也不是十分确定。

其次，在做对于就业数量的回归时，根据我国对外直接投资的实际历史情况可知，到目前为止，中国对外直接投资无论从规模上还是从效益上看仍然处于初步阶段，也就是“不成熟的对外投资”阶段。

其数据尚不稳定，模型中的样本数据的采集只能来源于1982年至2005年这一阶段，数据选择空间及样本数量不够多，然而引入的变量却较多，这对模型的正确结论可能有一定的影响。

另外由回归结果我们看到，工资水平的系数为负值，这个结果说明我国出现了劳动曲线背弯的情况，但就我个人来看，目前中国的经济发展水平还不足以达到这一水平，然而我查阅了部分文献，表明在其他涉及到工资和就业人数的回归分析中的确也出现了这种情况，并且我在剔出ODI，加入其他解释变量分析就业人数等方法下发现，都出现了背弯的结论，在本文中暂不分析这一现象。

最后，在做对于就业质量的回归时，显然除了对外直接投资之外，还有其他的因素很多影响因素，由于回归的目的是为了比较明显地看出对外直接投资与就业人数之间的关系，从而通过回归结果对比其对不同产业的影响程度，故在模型中剔除了其他因素的影响，最终后果是使计量模型结果扩大了对外直接投资对就业人数的影响程度。

但是所得结果仍可用于不同产业的纵向比较。

参考文献：

1．寻舸《促进国内就业的新途径_扩大对外直接投资》财经研究，2002年8月

2．谢丹《对外直接投资对投资国国内就业_产业结构调整之影响》社会科学，2007年6月

3．郑瑞忠《浅议对外投资的扩大对就业的影响》国际市场

4．刘耀辉《我国对外直接投资对国内就业的影响研究》武汉理工大学硕士论文

5．黄晓芯，高佩娟《中国对外FDI现状及其效应分析》海外投资，2006年第8期