張 鍵

工資上升與出口貿(mào)易的關(guān)系研究——基于長三角城市面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析

張 鍵

（安徽工商職業(yè)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，合肥 231100）

建立在2000—2018年長三角地區(qū)41個(gè)城市面板數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的固定效應(yīng)模型實(shí)證分析表明，靜態(tài)方面長三角地區(qū)工資上升總體促進(jìn)了出口貿(mào)易。動(dòng)態(tài)方面工資與出口額呈現(xiàn)非線性“U型”關(guān)系，且總體處于“U型”的后半段，即已經(jīng)基本越過拐點(diǎn)。通過分地區(qū)對(duì)平均工資和社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，上海、江蘇、浙江三地工資與出口額呈正向關(guān)系，處于“U型”后半段；安徽的工資與出口額呈負(fù)向關(guān)系，處于“U型”前半段。

工資上升；出口貿(mào)易；長三角地區(qū)

一、問題的提出

改革開放以來，我國勞動(dòng)者的工資水平不斷提高。工資上漲是中國共產(chǎn)黨十九大報(bào)告提出全面建成小康社會(huì)、實(shí)現(xiàn)人民共同富裕的必然要求，也是在疫情期間國內(nèi)外環(huán)境發(fā)生重大變化的背景下，構(gòu)建國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局、形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體的必然舉措。工資水平的上升與我國出口貿(mào)易的關(guān)系如何，是促進(jìn)還是阻礙，仍然是學(xué)界努力探索且尚未解決的重大問題。

一般認(rèn)為，工資上升帶來勞動(dòng)力成本的提高，降低出口產(chǎn)品的國際競爭力，從而阻礙出口貿(mào)易的開展，代表性文獻(xiàn)有Brecher（1974）、Hartmut Egger（2012）、蔡昉（2010）、孫楚仁（2013）等。[1-4]但是，工資上升并非一定對(duì)出口貿(mào)易產(chǎn)生不利影響。工資上升也可能會(huì)對(duì)出口貿(mào)易產(chǎn)生正面影響。從全國整體情況來看，2000年以來工資與出口額基本保持了相同的增長趨勢（如圖1所示），沒有隨著工資水平的上升而增速減緩或下降。持有這一觀點(diǎn)的代表性文獻(xiàn)有Harvey E. Lapan（1976）、王燕武（2011）、程承坪等（2012）、王萬珺（2015）、崔日明（2019）等。[5-9]

圖1 全國平均工資與出口額趨勢圖

長江三角洲（以下簡稱“長三角”）地區(qū)是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域之一[10]，研究長三角地區(qū)工資與出口貿(mào)易的關(guān)系具有代表性意義。工資對(duì)出口貿(mào)易的影響不能簡單地認(rèn)為是線性的正向或負(fù)向效應(yīng)。不同的行業(yè)或地區(qū)工資對(duì)出口貿(mào)易的影響可能不同。如果某一地區(qū)勞動(dòng)密集型企業(yè)較多，工資上升無疑會(huì)增加企業(yè)成本，減弱出口競爭力；如果某地技術(shù)、資本密集型企業(yè)較多，工資上升往往是技術(shù)水平提升、產(chǎn)業(yè)升級(jí)帶來的結(jié)果，這時(shí)的工資上升不僅不會(huì)阻礙出口，反而是出口增長的表現(xiàn)。[11]不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展和類型轉(zhuǎn)換是動(dòng)態(tài)的，因此，應(yīng)該動(dòng)態(tài)研究工資對(duì)出口貿(mào)易的影響。綜合以上論述，本文提出兩個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：從靜態(tài)來看，長三角地區(qū)工資上升對(duì)出口額的影響是正向作用，即工資上升促進(jìn)了出口貿(mào)易的發(fā)展。

假設(shè)2：從動(dòng)態(tài)來看，長三角地區(qū)工資與出口額的關(guān)系是非線性的“U型”關(guān)系，即初期工資上升不利于出口貿(mào)易，越過拐點(diǎn)后，工資上升會(huì)促進(jìn)出口貿(mào)易。是否越過拐點(diǎn)則取決于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平等因素。長三角內(nèi)部不同地區(qū)可能處于“U型”的不同階段。

本文利用2000—2018年長三角41個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)來實(shí)證研究平均工資與出口貿(mào)易的關(guān)系，考察工資上升對(duì)出口貿(mào)易影響的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)效應(yīng)，并論證以上假設(shè)是否成立。

二、工資上升對(duì)長三角地區(qū)出口貿(mào)易影響的實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)描述

本文的研究基于2000—2018年長三角地區(qū)41個(gè)城市724個(gè)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析。被解釋變量是各個(gè)城市的歷年出口額。核心解釋變量包括各個(gè)城市的歷年平均工資和社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率。由于長三角三省一市的統(tǒng)計(jì)年鑒并未直接提供各個(gè)城市的社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率，本文根據(jù)以下算式計(jì)算：社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率=各城市國內(nèi)生產(chǎn)總值/各城市全社會(huì)從業(yè)人員人數(shù)。根據(jù)Li Gan（2016）的模型，控制變量包括國內(nèi)生產(chǎn)總值、外商直接投資和商品零售價(jià)格指數(shù)。[12]數(shù)據(jù)來源于2001—2019年上海市和安徽、江蘇、浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒。

表1 數(shù)據(jù)指標(biāo)說明

（二）模型設(shè)計(jì)

結(jié)合上文所述被解釋變量、解釋變量和控制變量，設(shè)計(jì)面板數(shù)據(jù)回歸模型如下：

（三）實(shí)證分析

1．面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

由于面板數(shù)據(jù)同時(shí)反映時(shí)間和截面的二維信息，因此，面板數(shù)據(jù)可能存在單位根現(xiàn)象，有必要對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。下面對(duì)模型中的變量、進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下：

表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果匯總

注：表中數(shù)值為運(yùn)用Eviews9.0軟件進(jìn)行單位根檢驗(yàn)Statistic統(tǒng)計(jì)量，***分別表示在0.01統(tǒng)計(jì)水平下顯著

表3 一階差分面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：表中數(shù)值為運(yùn)用Eviews9.0軟件進(jìn)行單位根檢驗(yàn)Statistic統(tǒng)計(jì)量，***分別表示在0.01統(tǒng)計(jì)水平下顯著

2．Hausman檢驗(yàn)

為使模型估計(jì)更為準(zhǔn)確，根據(jù)Hausman檢驗(yàn)計(jì)量原理，首先估計(jì)隨機(jī)效應(yīng)模型，然后在此基礎(chǔ)上計(jì)算相應(yīng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和伴隨概率。

首先，運(yùn)用Eviews9.0軟件進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如下：

表4 隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

然后進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和伴隨概率的計(jì)算。檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，Hausman檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為57.046103，伴隨概率是0.0000，因此，可以拒絕固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型不存在系統(tǒng)差異的原假設(shè)，建立固定效應(yīng)模型。

3．固定效應(yīng)模型估計(jì)和描述性統(tǒng)計(jì)

下面進(jìn)行面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型估計(jì)?；貧w結(jié)果如表6所示。結(jié)果表明，INAW的回歸系數(shù)是3.522808，對(duì)應(yīng)的伴隨概率是0.0000。因此，認(rèn)為平均工資對(duì)出口貿(mào)易的影響為正向且顯著，印證了前文假設(shè)1的觀點(diǎn)。說明從長三角地區(qū)整體來看，勞動(dòng)力成本上升一方面作為對(duì)勞動(dòng)者的激勵(lì)手段，通過提高勞動(dòng)者的生產(chǎn)積極性而獲得更高的生產(chǎn)效率；另一方面，勞動(dòng)力成本的提高會(huì)倒逼企業(yè)進(jìn)行技術(shù)更新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。在外部需求不足、規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢減弱的不利條件下，企業(yè)要實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新就必須通過提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的途徑實(shí)現(xiàn)。[13]表6中INSLP的回歸系數(shù)是1.721750，伴隨概率是0.0000，說明社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率作為核心解釋變量，對(duì)出口貿(mào)易的影響為正向且顯著。

表5 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

回歸結(jié)果顯示，平均工資的二次項(xiàng)IN2AW的回歸系數(shù)是－0.098670，伴隨概率是0.0000，說明該變量對(duì)出口額的影響顯著為負(fù)。根據(jù)前文所述，顯著為負(fù)值時(shí)，說明平均工資對(duì)出口的影響呈現(xiàn)非線性關(guān)系，即長三角地區(qū)平均工資對(duì)出口的影響呈“U型”，平均工資的上升對(duì)出口額先起到阻礙作用，跨越某個(gè)拐點(diǎn)時(shí)，就會(huì)對(duì)出口額產(chǎn)生促進(jìn)作用。從回歸結(jié)果看，長三角地區(qū)總體已經(jīng)跨越拐點(diǎn)，平均工資的上升對(duì)出口貿(mào)易有促進(jìn)作用，從而印證了前文假設(shè)2的觀點(diǎn)。

表6 固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

表7給出了對(duì)數(shù)平均工資INAW和對(duì)數(shù)社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率INSLP的描述性統(tǒng)計(jì)量。可以發(fā)現(xiàn)，上海、浙江、江蘇的子樣本基本都已跨過拐點(diǎn)，基本處于“U型”的遞增部分，而安徽的子樣本則相反，依然在“U型”線的遞減部分。同時(shí)表7還給出2018年的描述統(tǒng)計(jì)量?？梢钥闯?，平均工資在安徽的子樣本中雖然仍處于負(fù)向影響出口貿(mào)易的區(qū)間，但已經(jīng)出現(xiàn)觸及拐點(diǎn)的跡象。因此，如何推動(dòng)出口產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，充分發(fā)揮工資上升對(duì)出口貿(mào)易的促進(jìn)作用，是我國當(dāng)前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整應(yīng)當(dāng)考慮的重要問題。

表7 樣本區(qū)間內(nèi)INAW和INSLP的描述性統(tǒng)計(jì)量

4．F檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)

在固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果的基礎(chǔ)上，需要進(jìn)行混合橫截面的模型設(shè)定的F檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算，以確定固定效應(yīng)模型結(jié)果是否有效。如果無效，則應(yīng)建立混合橫截面模型。運(yùn)用Eviews9.0軟件檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示，F(xiàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和LR檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量分別是70.767954和1176.260002，伴隨概率均為0.0000，顯著小于0.1，可以認(rèn)為固定效應(yīng)模型分析更為有效，無須建立混合橫截面模型。

表8 F檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量

三、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文運(yùn)用2000—2018年長三角地區(qū)41個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)建立固定效應(yīng)模型來評(píng)估平均工資上升對(duì)出口貿(mào)易的影響，并分地區(qū)對(duì)平均工資和社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，得到結(jié)論如下：

1．長三角地區(qū)工資上升促進(jìn)了出口貿(mào)易。在長三角地區(qū)，社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率水平的提高伴隨工資水平的上升，提高產(chǎn)品技術(shù)附加值，促進(jìn)產(chǎn)品出口。原因是工資水平提高除了提高勞動(dòng)者的積極性以外，還會(huì)促使企業(yè)在外部需求不足、規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢減弱的不利條件下通過提高勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)行技術(shù)更新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，以提高產(chǎn)品質(zhì)量從而有利于出口。

2．長三角地區(qū)工資與出口額呈現(xiàn)非線性“U型”關(guān)系，且總體處于“U型”的后半段，即總體上已基本越過拐點(diǎn)。實(shí)證結(jié)果中平均工資二次項(xiàng)對(duì)數(shù)的系數(shù)為負(fù)，說明工資與出口額存在非線性“U型”關(guān)系；平均工資對(duì)數(shù)系數(shù)為正，表明平均工資與出口額是正向關(guān)系，兩者關(guān)系基本越過拐點(diǎn)，基本處于“U型”的后半段。

3．長三角地區(qū)不同省份（市）工資與出口額的關(guān)系處于“U型”的不同位置。上海顯著處于“U型”后半段，說明伴隨工資水平提高，社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高較快，提升出口的效應(yīng)顯著。江蘇、浙江基本處于“U型”后半段。安徽尚處于“U型”前半段，說明出口行業(yè)中勞動(dòng)密集型企業(yè)較多，工資水平上升對(duì)企業(yè)的成本影響較大，部分抵消了勞動(dòng)生產(chǎn)率提高帶來的效益。

（二）政策建議

1．充分認(rèn)識(shí)收入水平提高對(duì)構(gòu)建國內(nèi)國際雙循環(huán)的戰(zhàn)略意義。提高收入水平尤其是低收入群體的收入水平是促進(jìn)內(nèi)需、增加進(jìn)口的重要條件，對(duì)于構(gòu)建國內(nèi)國際雙循環(huán)、抵御外部市場壓力具有重要意義。因此，必須提高工資水平，推動(dòng)制造業(yè)兩個(gè)升級(jí)轉(zhuǎn)換。即從資本密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)和知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)換，推進(jìn)由工業(yè)化初期輕工業(yè)所代表、制造業(yè)為主的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，向金融、研發(fā)、數(shù)字服務(wù)等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)為主的新型勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。[14]通過推動(dòng)出口產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，充分發(fā)揮工資上升對(duì)出口貿(mào)易的促進(jìn)作用。

2．引導(dǎo)制造業(yè)梯度轉(zhuǎn)移，包括不同梯度地區(qū)的國內(nèi)轉(zhuǎn)移和不同梯度國家的國際轉(zhuǎn)移。實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的梯度轉(zhuǎn)移是產(chǎn)業(yè)升級(jí)、勞動(dòng)者收入提高進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)出和出口的重要戰(zhàn)略。國內(nèi)方面，培育一批東部與中西部共建的加工制造產(chǎn)業(yè)園區(qū)。進(jìn)一步加大對(duì)勞動(dòng)密集型產(chǎn)品出口企業(yè)的支持力度，推動(dòng)這些產(chǎn)業(yè)的技術(shù)升級(jí)。要“一企一策”地幫助大型骨干外貿(mào)企業(yè)破解難題，推動(dòng)高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理和服務(wù)便利化。鼓勵(lì)外資更多地投向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和中西部地區(qū)。國際方面，通過以我國為橋梁的全球價(jià)值循環(huán)模式的產(chǎn)業(yè)國際轉(zhuǎn)移，使各國產(chǎn)業(yè)相互拉動(dòng)，形成貿(mào)易互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)價(jià)值鏈循環(huán)上的產(chǎn)業(yè)協(xié)同，涵蓋技術(shù)、管理制度、標(biāo)準(zhǔn)等“軟實(shí)力”的跨國合作，擴(kuò)大世界范圍內(nèi)的生產(chǎn)可能性邊界[15]，實(shí)現(xiàn)世界范圍內(nèi)的共同富裕。

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A Study on the Relationship between Pay Rise and Export Trade: Empirical Analysis based on the Panel Data of the Cities inYangtze River Delta

ZHANG Jian

Based on the panel data of 41 cities in the Yangtze River Delta from 2000 to 2018, the empirical analysis of the fixed effect model shows that, from a static point of view, the pay rise in the Yangtze River Delta has promoted the export trade as a whole. From the dynamic point of view, the relationship between pays and exports presents a non-linear "U-shaped" relationship, and is generally in the second half of the "U shape", which means it has basically crossed the inflection point. Through descriptive statistics analysis of average pays and social labor productivity in different regions, it is found that there is a positive relationship between pays and exports in Shanghai, Jiangsu and Zhejiang, which are in the second half of the "U shape" , while Anhui's pays and exports are negatively correlated,which are in the first half of the "U shape".

pay rise; export trade; Yangtze River Delta region

2020-08-27

安徽省高校人文社會(huì)科學(xué)研究重大項(xiàng)目（SK2019ZD68）

張鍵（1981－），男，安徽合肥人，安徽工商職業(yè)學(xué)院經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院講師，碩士。

10.13685/j.cnki.abc. 000516

F249.24；F752.62

A

1671-9255（2020）04-0021-04