數字經濟背景下FDI對地區勞動力市場就業的影響研究
——基于空間視角的考察

鄭宏越 董楠楠

(寧波大學商學院,浙江 寧波 315211)

0 引 言

2020年開始,國際國內經濟下行趨勢明顯,全球價值鏈加速重構[1],跨國企業全球價值鏈出現了數字化新特征[2]?？鐕髽I國際化進入一個新的階段,全球FDI呈現“低增長”并伴隨著大幅波動的新常態,數字技術已經成為FDI流動重要的區位決定因素。因此,在新階段,我們必須抓住數字技術帶來的新機遇,在推動和引領經濟全球化的進程中構建國內國際雙循環的新發展格局。此外,后疫情時代,國際形勢嚴峻,解決好就業問題始終是經濟社會發展的一項重大任務。因此,本文基于城市視角考察FDI對我國地區勞動力市場的影響。同時,考察FDI在數字經濟的影響下能否對就業產生更強的促進效果。

1 文獻綜述

國內外學者對FDI的就業效應的研究主要集中于就業創造和就業替代兩個方面。當FDI直接雇用當地的員工,或者通過前后向聯系帶動了國內企業的生產,從而增加了企業的就業時,FDI對就業就產生了創造效應[3-4]。反之,FDI通過競爭的方式,對國內企業的投資產生了擠出效應,或者FDI的技術溢出效應促進了東道國的技術進步,使得生產效率提高,降低了對勞動力的需求時,FDI就對就業產生了替代效應[5]?？傊?目前學術界關于FDI對就業影響的研究尚無一致結論。

關于數字經濟、FDI與就業三者之間關系的研究中,對FDI與就業之間關系的研究已經非常豐富,而學者對于數字經濟與FDI之間關系的研究也開始增多,主要包括兩個角度。第一,從吸收外資總量的角度,國內眾多學者研究發現數字經濟對引進外資產生了顯著的促進作用[6];第二,從FDI區位選擇的角度,有學者從空間視角研究發現,數字經濟的發展有效提升了該地區FDI的吸引力,并且數字經濟與FDI引入均存在顯著的空間溢出效應[7-8],可見,數字經濟的發展對FDI產生了影響。但是,較少有學者將三者放入一個統一研究框架進行研究。

鑒于此,本文構建同時包含數字經濟和FDI的就業效應研究模型,利用我國2004—2019年285個地級市的面板數據,通過空間計量模型實證研究我國數字經濟、FDI以及二者交互作用對就業的影響效應,以期得到更具有解釋力的實證結果。

2 影響機理與研究假說

2.1 FDI對就業的影響機理分析

FDI對就業有直接的影響,眾多理論都認為投資是改善就業的重要途徑。根據凱恩斯就業理論、發展經濟學就業理論、“兩缺口”模式理論及坎普貝爾的投資就業理論可知,中國作為發展中國家,資源及勞動力豐富,但國內投資能力和出口能力較弱,通過引進和利用外資,可以彌補國內的儲蓄和外匯缺口,進而促進經濟發展,提升就業水平。此外,根據現有文獻可知,FDI對就業的影響效應具有兩重性。一方面,FDI的流入會增加當地的就業機會,即會給就業帶來創造效應[9];另一方面,外資的流入有可能會給當地的企業帶來競爭效應,競爭力小的企業可能會面臨著被替代的風險,從而會使一部分人面臨失業的風險,即擠出效應[10]。但是,基于投資就業理論,這種擠出效應是短期的,從長期來看FDI必然會對就業產生較好的促進效果。因此,本文根據以上理論分析,提出假設1。

假設1:外商直接投資對就業產生促進作用。

2.2 數字經濟的調節作用機理分析

數字經濟是依托于數字技術的經濟發展模式,持續性創新是數字經濟發展的核心動力。各地區在全球價值鏈及吸引外資的競爭中的地位愈發取決于新興數字技術的實力。部分學者發現數字經濟發展水平與我國吸引外資之間呈正相關關系[7]。同時,數字經濟通過降低跨國公司在FDI過程中的交易成本,增加了跨國公司的投資意愿[11],表現為數字經濟通過提高市場透明度、促使信息更加對稱以及降低交易不確定性,從而使交易成本下降。因此,數字經濟已成為跨國公司進行區位選擇的重要因素?？梢?數字經濟發展水平高的地方,區位優勢越發明顯,吸引外資更多,對就業影響效果更顯著。因此,本文根據以上理論分析,提出假設2。

假設2:數字經濟正向調節FDI對就業的影響。

3 數據說明與模型構建

3.1 變量定義

3.1.1 外商直接投資水平的測算(FDI)

本文選用實際利用FDI存量來衡量我國外資水平,FDI作為資本投入,其前期的殘值也會影響當期乃至未來各期的就業率。但是,我國目前的統計數據只有FDI流量,因此,本文利用永續盤存法對我國的實際FDI存量進行估算,具體公式為:

FDIit=(1-δ)FDIi,t-1+fdiit/Pit

(1)

FDIi0=fdii,0/(δ+g)

(2)

其中,FDIit表示第i個城市在第t年的FDI存量;fdiit為實際利用外商直接投資額,即FDI流量;δ為FDI存量的經濟折舊率,參照魯釗陽等[12]的做法,將δ設置為9.6%;P為外商直接投資價格指數,本文選用以2004年為基期的GDP平減指數作為P值,利用其對fdi進行平減,進而得到各城市的FDI實際值;g為i地區在2004—2019年的FDI的年平均增長率。因此,結合式(1)和式(2)即可得到各城市各年的FDI存量。

3.1.2 我國就業水平的測算(emp)

本文采用各地級市就業率來衡量其就業水平(empit),具體測算方法為:

empit=(dwit+syit-unemit)/(totalit)

(3)

其中,i,t分別代表第i個城市、第t年,限于篇幅,下文不再注釋;dwit為年末從業人數,syit為城鎮私營、個體從業人員數,unemit為年末城鎮登記失業人員數,totalit為總人口。

3.1.3 我國數字經濟發展水平的測算(D)

本文借鑒了趙濤等[13]的做法,采用互聯網普及率、互聯網相關從業人員情況、互聯網相關產出情況、移動電話普及率和數字創新5個方面的指標,利用熵值法進行客觀賦權,構建數字經濟發展水平評價指標體系。

3.1.4 控制變量

本文選取了可能影響就業的控制變量,主要包括:外貿依存度(lnOPEN),采用進出口貿易占GDP的比重取對數表示;經濟發展水平(lnGDP),采用人均GDP取對數表示;產業結構(lnind),用第三產業增加值與第二產業增加值的比重再取對數表示;平均工資(lnwage),采用職工平均工資取對數表示;政府支持力度(lnzf),采用政府財政支出占GDP的比重取對數表示;金融發展水平(lnfin),采用貸款額占GDP的比重取對數表示;人力資本水平(lnhc),采用普通中高等在校生數占總人口的比重取對數表示。

3.2 數據說明

本文選取我國285個地級市為研究樣本,樣本數據來源于《中國城市統計年鑒》、中國研究數據服務平臺(CNRDS)數字經濟數據庫、各省份歷年統計年鑒、各地級市歷年統計公報。此外,鑒于數據的可獲得性,本文將研究時間的跨度定為2004—2019年,并采用插值法處理個別城市缺失值。

3.3 模型構建

3.3.1 空間模型檢驗及設定

本文通過LM、Wald、LR和Hausman檢驗對模型進行選擇,并經過對擬合優度和回歸結果的綜合考量(限于篇幅,結果省略),最終采用時空雙固定空間杜賓模型(SDM)進行測算。根據模型的檢驗結果,得到本文的空間計量模型:

(4)

(5)

3.3.2 門檻模型設定

為了進一步說明FDI對就業的影響與數字經濟的關系,將數字經濟發展水平設為門檻變量,構建FDI影響就業的門檻效應模型。如果只存在一個門檻,即使用單門檻模型,如式(6)所示。

(6)

其中,I(·)為示性函數,lnDit為門檻變量數字經濟發展水平;q為門檻值,β1為lnDit≤q時FDI對就業的影響系數,β2為lnDit>q時FDI對就業的影響系數。式(6)考慮的是單門檻情形,可以根據樣本數據的計量檢驗等步驟擴充至多門檻情形。

4 實證分析

4.1 空間自相關檢驗

本文計算了FDI及就業水平的Moran’s I(限于篇幅,結果省略),發現兩變量在所有年份均通過了1%的顯著性水平檢驗,表明FDI及就業水平均表現出明顯的空間正相關性,可進行空間計量分析。

4.2 FDI對就業的空間效應分析

4.2.1 基準回歸結果分析

本文選擇空間杜賓固定效應模型進行測算。由表1可知,不同權重矩陣下的空間回歸系數(rho)均在1%或5%的顯著性水平下通過檢驗,說明我國各地級市的就業水平有顯著的空間互動效應,周邊地級市的就業水平對當地的就業水平具有顯著的促進作用。

表1 FDI對就業的空間計量模型估計結果

本文進一步在SDM模型基礎上進行效應分解,以具體反映空間效應,如表2所示。

表2 效應分解及長期效應檢驗

從直接效應看,FDI對本地就業產生創造效應?？赡艿脑驗?FDI通過綠地投資或跨國并購等方式,對當地就業產生就業創造效應;FDI通過帶動前后關聯的行業或企業,促進本地區同行業企業提高技術水平、開拓潛在市場、激發產品需求,從而促進行業發展,實現就業創造效應。

從間接效應看,FDI對鄰近地區就業產生負向效應。說明外資企業對鄰近地區就業的“虹吸效應”大于“輻射效應”?？赡艿脑蚴?一方面,FDI一般選擇投向經濟較為發達的城市,而對鄰近城市就業的“虹吸效應”則造成勞動力大量遷移;另一方面,外資企業的技術溢出效應會促進鄰近地區廠商進行技術革新,從而提高這些廠商的競爭能力,對同行業的企業產生競爭性擠出效應,導致失業增加。

4.2.2 長期效應分析

FDI無論是以跨國并購還是綠地投資的方式進入東道國市場,均會對東道國造成短期或長期的影響,進而對就業產生不同的影響,因此,本文采用FDI的滯后項來考察FDI對就業的長期效應。具體檢驗結果見表2。

從直接效應看,FDI對就業的影響顯著為正,說明引進外資是我國穩就業的重要舉措。從間接效應看,FDI的系數在投資當期顯著為負,說明FDI在初期對鄰近地區就業的“虹吸效應”較為明顯;滯后1期回歸系數不顯著,說明此時FDI對鄰近地區就業的“虹吸效應”逐漸消失;滯后2期、滯后3期的系數變為顯著為正,說明本地區的FDI對鄰近地區的就業效應呈現出不斷促進的態勢,可能的原因是隨著外資企業入駐時間的增長,FDI帶動了鄰近地區相關產業的發展,并帶動了鄰近地區就業增長。

4.3 數字經濟調節效應分析

4.3.1 數字經濟調節作用的空間效應分析

在基本模型的基礎上,構建FDI與數字經濟發展水平的交互項,驗證在數字經濟的調節作用下FDI對就業的影響效果,回歸結果如表3所示。

表3 FDI及數字經濟的交互作用對就業的空間計量估計結果

從直接效應看,FDI在數字經濟的調節作用下,對本地就業的促進效果更加顯著?？赡艿脑蚴?越來越多的跨國公司把數字經濟作為新的區位決定因素,進而數字經濟發展水平高的地方將會吸引更多的外資流入,從而使得外資流入的地區對就業產生大量需求,促進了當地就業水平提高。從間接效應看,FDI的回歸系數為負,但是交互項的回歸系數為正,說明在數字經濟的調節作用下,FDI對就業的抑制作用在減弱?？赡艿脑蚴?數字經濟的發展降低了企業技術革新的成本,使得企業與鄰近地區外資企業合作或者學習的成本降低,更好地促進了鄰近地區相關行業的發展,增加鄰近地區的就業機會。

4.3.2 數字經濟調節作用的門檻效應分析

為考察FDI在數字經濟影響下對就業的非線性溢出效應,本文采用面板門檻回歸模型進行實證檢驗。在估計門檻模型之前,首先基于Hansen[14]的方法進行了面板門檻存在性檢驗。通過“自助法”(boor-strap)反復抽樣300次后的結果表明,數字經濟發展水平通過了雙門檻檢驗(限于篇幅,結果省略)。表4報告了以數字經濟發展水平作為門檻變量時,FDI對就業的門檻效應估計結果。根據回歸結果可知,可以將樣本分為3組,并且FDI的估計系數在逐漸增大,顯著性也在逐漸上升。說明隨著數字經濟發展水平門檻值的增大,FDI對就業的創造效應更加顯著,驗證了本文的假設2。

表4 雙門檻回歸結果

4.4 穩健性檢驗和內生性檢驗

為了驗證回歸結果的穩健性,本文使用替換被解釋變量、更換空間權重矩陣等方法進行了穩健性檢驗。同時,考慮反向因果可能導致的內生性問題,將被解釋變量的滯后1期作為控制變量引入模型中,進行內生性檢驗。上述方法檢驗結果均與基準回歸結果一致,表明本文結論具有一定穩健性(限于篇幅,結果省略)。

5 研究結論與政策建議

本文以2004—2019年我國285個地級市的面板數據為樣本,采用空間杜賓模型考察了FDI對我國就業的影響,主要得出兩點結論:首先,從整體看,FDI對本地就業產生創造效應,而對鄰近地區就業產生負向效應。但在長期效應分析中發現,隨著引進外資的時間增長,FDI對鄰近地區就業的“虹吸效應”在減弱,并且最終表現為創造效應。其次,FDI在數字經濟的作用下對就業的影響更加顯著。從空間溢出效應看,數字經濟發展水平及FDI的交互項及FDI的回歸系數均為正,說明數字經濟促進了FDI對本地就業的創造效應,同時,數字經濟也抑制了FDI對鄰近地區就業的“虹吸效應”。從門檻效應看,數字經濟發展水平存在雙重門檻,并且隨著數字經濟發展水平門檻值的增大,FDI對就業的創造效應更加顯著。

基于以上結論,本文提出3點政策和建議:一是持續引進外資,促進我國就業穩定;二是加快構建開放協同的數字經濟體系,更好地促進FDI對就業的創造效應;三是各地區政府要因地制宜,制定差異化的引資策略。