内容提要：中国经济改革与渐进式贸易自由化的发展历程为阐明我国国际贸易与劳动力市场关系提供了重要的实证研究线索。本文以1978～2005年的数据为研究对象，建立向量自回归(VAR)模型，采用脉冲响应函数及方差分解的方法，对我国出口贸易与三次产业劳动力就业情况进行实证分析，得到出口贸易对我国三次产业劳动力就业贡献率存在显著不同的结论。主要表现为拉动第二、三产业就业增长，间接地促进了劳动力在产业间的转移，在劳动力升级和就业结构优化方面具有明显的推动作用。
关键词：出口贸易，劳动力流向，扩大效应，转移效应
一、选题的意义
近年来我国出口业发展迅猛，连年保持较高顺差，这主要得益于低廉的劳动力成本。根据资源赋予论，具有比较优势的劳动密集型产业迅速发展，必然会增加对劳动力的需求，从而提高劳动就业水平。凯恩斯理论也认为，一国的出口和国内新增投资一样，能够起到扩大就业的作用，其不仅能够增加该国相关部门的就业，也能通过群体效应(如上下游产业链)带动其他部门就业。另外，出口给一国带来的财富效应使得人们因收入水平的提高而扩大对其他产业(如服务业)消费品的需求，同样也会增加相应产业的就业，从而对促进该国就业水平有正面效应。
正如主流贸易理论所分析的，出口对就业有一定的拉动，而出口贸易引致的就业增量，势必会回归三次产业内消化吸收。20世纪80年代后，中国第一产业的就业人数先升后降，在总就业人数中所占比重持续下滑，而第二、三产业的就业人数及其占总就业人数的比重则稳步增长，且第三产业增速尤为迅猛，逐步成为吸纳劳动力就业的主要部门。从产业结构偏离度上看，我国第一产业结构偏离度一直表现为正，除个别时间段(1979～1981年、1989～1990年)外，第二、三产业呈现出负值结构偏离。基于此，总体上第一产业存在劳动力转出，第二、三产业存在着劳动力转入的现象。
在产业间劳动力转移的事实下，出口贸易内部行业发展的不平衡性及其所需知识水平和专业技能的差异，会通过不同人力资本深度的劳动密集型产品影响到我国的就业水平和就业结构，对我国劳动力在三次产业间的转移产生重要影响。目前学术界关于贸易能够促进国内经济增长、技术进步和产业升级方面的研究较为深入，但现有文献对出口的就业效应研究还不够细化。鉴于此，本文拟从出口贸易对我国三次产业间劳动力流向影响的角度对出口就业效应进行新的定位与思考，通过其对我国三次产业就业贡献率的分析，探讨其对我国劳动力的产业间转移是否具有以及何种程度的促进作用，并进一步推断其对不同产业劳动力转移的长、短期影响及路径，以期深化对出口贸易就业效应机制的理解与认识，为升级和优化我国就业结构提供理论基础。
二、相关研究的文献综述
在已有的实证研究中，胡昭玲、刘旭(2007)利用中国32个工业行业在1998—2003年间的面板数据对工业品贸易的就业效应进行实证研究，指出出口对就业有正向拉动作用，出口占国内产值的份额每增加1%，劳动需求则增加0.19%。曾卫锋(2006)通过对我国制造业就业情况的分析发现，由于劳动生产率水平提高的缘故，1995～2003年制造业的就业人数每年平均下降2.34%，由此得出加工贸易的迅速发展并没有带动国内制造业就业人数的逐年增加的结论。
郝燕(2007)利用广东省1981～2004年的数据，对广东省出口及既有生产能力与国内需求对广东省就业规模的影响进行了协整分析，并根据格兰杰定理建立了四者之间的误差修正模型。实证分析结果表明无论是短期还是长期内广东省出口、国内需求以及既有的生产能力与就业规模之间均呈现显著的正向相关关系。朱启荣、孟凡艳(2007)通过对1980～2005年我国加工贸易净出口值和非农产业就业人数之间关系的实证分析发现，它们两者之间呈现出较强的正相关关系，而且Granger因果关系检验的结果表明，我国加工贸易净出口值变化是导致非农产业的就业人数变化的原因。周申、廖伟兵(2006)运用投入产出分析方法，对我国1997～2004年间服务贸易的就业效应进行了系统的经验研究，认为我国服务出口带动的就业人数和服务进口替代的就业人数均有所上升，服务贸易对就业的净影响较小，但呈现出向有利于就业的方向变动的趋势。
上述文献主要从整体上分析了出口对我国(或地区)总就业的拉动作用，没有具体细分其对三次产业内就业人数的影响以及促使劳动力在三次产业间流动的贡献率。
由于要素的逐利性，在引致就业增量(扩大效应)的同时，易使劳动力和相应的资本要素偏向流入发展迅速的出口贸易行业，三次产业内部出口产品发展的不平衡以及出口的财富效应对非贸易部门就业的间接带动，会加速劳动力在三次产业间的流动(转移效应)。在出口贸易促进我国劳动力于三次产业间流向连续递增的简化下，笔者试图就出口贸易就业的扩大效应和转移效应展开，建立向量自回归模型(VAR)，通过相关变量的脉冲响应函数及方差分解，从动态的角度分别研究出口贸易对我国三次产业就业量各自的影响程度，并探讨其借助系统媒介变量的传导机制对相关变量的间接影响，进一步推断并解释出口贸易在促使劳动力产业间转移方面的作用。
三、数据来源及分析方法
下文数据均来自历年《中国统计年鉴》、《中国对外经济年鉴》和《中国物价年鉴》，时间跨度为1978～2005年，计量分析软件则采用Eviews5.0。由于大多数时间序列数据都是非平稳的，不满足传统的多元回归或其他方法对数据平稳性的要求。在这种情况下，即使变量间没有关系，也会由于非平稳的序列带有趋势项而显现出一定的关系，即所谓的“伪回归”问题。协整分析则是事后假定，即先判断单整阶数，在满足平稳性的基础上，继续分析变量间的关系，来有效避免“伪回归”的问题。本文首先采用Johansen协整检验证明出口额与三次产业就业量间存在着长期稳定的关系，建立向量自回归模型(VAR)，考察冲击源的一个标准误差对以上变量的动态影响，探究各个冲击项自身对被解释变量独立的“贡献度”，并利用系统的脉冲响应函数和方差分解分析变量因子的影响期及滞后期。分析步骤如下：①单方根检验；②Johansen协整检验；③VAR模型及脉冲响应函数。
四、模型的建立及相关检验结果
定义1978年的物价P1978=1，折算以后各年物价指数，以此对我国1978～2005年三次产业产值、出口额的时间序列数据消除物价因素。同时，为了消除上述时间序列中存在的异方差，定义如下几个变量：Ln(E)t=log(E)t(第t年加工贸易额的自然对数)；LnL1t=log(L1t)(第t年第一产业就业人数的自然对数)；LnL2t=log(L2t)(第t年第二产业就业人数的自然对数)；LnL3t=log(L3t)(第t年第三产业就业人数的自然对数)。
1、数据序列平稳性检验
数据检验运用ADF(augmented dickey-fuller)方法对涉及的有关变量进行单位根检验，检验样本序列的平稳性和单整阶数，为协整检验做准备。首先对出口额、三次产业就业人数进行水平值——数据本身进行检验，若表现非平稳则对差分后的变量再次检验。由表1的数据可以看出，原有的时间序列数据L1、L2、L3和(E／CPI)的对数值即使在10%的显著性水平下仍是非平稳的，而一阶差分后的序列在10%的显著性水平下均满足平稳性的要求。故原有的时间序列满足一阶单整，变量之间可能存在协整关系。
2、Johansen协整检验
通过Johansen协整检验(表2)，迹检验和最大特征值检验都表明在5%的显著性水平下4个变量之间存在着协整向量，说明虽然每个变量都是非平稳的，但这些变量之间的某种线性组合却可以是平稳的，即非平稳变量之间存在着长期稳定的均衡关系，满足建立VAR模型的前提。
3、VAR模型以及脉冲函数响应路径
协整分析没有表现出各变量的单位变化，通过其内在的联系对整个系统的扰动以及个变量对这些扰动的综合反映。为此需要利用VAR函数对ln(E／CPI)，ln(N1)，ln(N2)，ln(N3)之间的系统做进一步脉冲响应分析，并试图通过这一分析找出其对个变量脉冲扰动的长期反应，进而最终确定各变量间的长期关系。
(1)模型的设定与估计
采用向量自回归VAR(P)的一般形式：Yt=A1Yt-1+....+ApYt-p+BXt+εt，Yt(是一个K维的内生变量，Xt是一个d维的外生变量，A1，……，Ap和B是要被估计的系数矩阵εt是扰动向量，他们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后期相关，也不与等式右边的向量相关。这样可以用OLS法估计每个方程，得到的参数估计量都有一致性。
首先根据LR、FPE、AIC、SC、HQ等检验统计量及信息值取值最小的准则，经过多次实际测算比较，最后确定滞后阶数为2，模型设定为VAR(2)，采用最小二乘法得到估计式。模型整体检验结果比较好，具体有：对数似然估计值为18.25993；赤池信息值为-0.740795；施瓦兹值为-0.301999；且VAR(2)模型全部根的倒数值均在单位圆内，满足模型是稳定的。由于VAR模型是一种非理论性的模型，对它的分析往往不是讨论一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型收到某种冲击时对系统的动态影响，即利用脉冲响应函数法，由于已证明该模型的稳定性，故可以进一步做脉冲响应函数分析。
(2)脉冲响应分析
脉冲响应函数刻画的是在误差项上加一个标准差大小的冲击对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。图1表明，变量受其自身的一个标准差扰动后立即表现出明显的正反映，随着时间的推移变量受自身冲击的影响在逐渐减弱，而受系统其他变量扰动的反映则表现越来越明显。
第一产业就业人数(图(1-1))对其自身的一个标准差扰动当期表现出明显的正向效应，为3.06%，以后逐渐递减。在实际出口额的标准差受到一个正冲击后，当期会给DLOG(L1)微弱的正影响，1-2期负向影响开始明显，并于第二期达到最大值-1.75%，后负效应减小并逐渐转正，但不明显，累计拉动作用为-0.72%，说明出口额对第一产业劳动力转出，起着一定推动作用。DLOG(翅)对DOG(L1)初期的影响为负并于第二期达到谷底-1.27%，这说明在初期(1-3期)第二产业与第一产业之间是此消彼长的替代关系(负效应)，而其对第一产业就业正扰动作用的显现具有较强的滞后性。DLOG(L1)对DLOG(1j)扰动的反映不明显，也正体现了笔者在上文劳动力流动连续递增的简化。同样第二产业就业(图(1-2))在当期受自身扰动的正效应明显为3.28%，实际出口额一个标准差冲击当期会给第二产业一个明显的正影响，为1.81%，以后各期正向效应减弱，累计2.11%，而第三产业就业对其影响不明显。第三产业就业(图(1-3))当期受自身扰动反映最为强烈，受第二产业就业人数影响次之，扰动影响分别为2.67%和2.55%，而累计分别为3.35%、4.58%，这说明整个影响期内，第二产业就业人数对第三产业就业人数产生的长期影响最大。第三产业就业人数当期受出口贸易影响为1.5%，第一产业就业人数的冲击对其影响最小。联系前面分析的第一、二产业受第三产业波动不大的结论，可粗略推断劳动力由第三产业流入第一、二产业的比例以及由第一产业向第三产业流动的比例极小，而劳动力由第二产业向第三产业转移却是第三产业就业人数及就业比重持续走高的重要影响。
横向对比出口贸易对第三产业就业的拉动作用，在短期出口贸易对第二产业就业的直接带动作用最为明显，第三产业次之，分别为1.81%和1.51%，对于第一产业就业的作用不明显，仅为0.7%。在长期，出口贸易对第二、三产业就业直接拉动作用虽然略有下降，但在数值上，对第二产业就业带动上仍是三产中最为明显的，对第一产业就业累计影响由正转负，为-0.72%。出口贸易对劳动力在产业间转移方面的作用主要体现在长期，由于第二产业就业人数在初期对第一产业就业有明显的负替代效应，故出口额会通过其初期对第二产业就业的正向扰动为媒介，连锁降低其对第一产业的就业带动率，成为第一产业就业人数总人数及所占比重持续下降的间接动因，这不仅与图(1-1)中出口额在2-3期对DLOG(L1)明显的负影响以及长期累计影响为负(-0.72%)相统一，同时也体现出口在促进劳动力由第一产业流入第二产业的过程中起到了助推作用。同理，由于第二产业劳动力对第三产业就业在初期具有正面效应，出口额会通过其对第二产业就业的正向扰动为媒介在长期促进劳动力由第二产业向第三产业转移，这与图(1-3)其对第三产业就业中期扰动为正相一致。
(3)方差分解
脉冲响应函数(IRF)描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响，为了更进一步了解我国出口贸易、三产就业人数之间的相互作用关系，考察变量相互影响的重要程度，可以对VAR(2)做方差分解分析。与脉冲响应函数法不同，方差分解法是将该系统中每个内生变量的波动按其成因分解为与各方程相关联的四个组成部分(出口贸易，第一、二、三产业就业人数对响应变量方差波动各自的影响比重)，通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(用方差来度量)的贡献度，即变量的贡献占总贡献率的比例，进而给出各新息对VAR(2)模型中内生变量产生影响的每个随机扰动项相对重要性的信息，以此进一步判断出口贸易分别对第一、二、三产业就业人数的波动(包括在产业间的转入和转出)权重影响。
如图(2-1)所示，DLOG(N1)方差的变动在第一期94.94%受其自身波动的影响，5.065%来自出口贸易的影响，且出口贸易对第一产业就业人数波动的影响逐渐增强，并在第四期达到最大值24.56995%，以后各期均保持在23.35%，累计平均为27.56589%，说明劳动力从第一产业转出，其中约有27.36589%的平均贡献率是源于出口贸易的波动，而第二产业就业情况对第一产业就业人数的影响(及对预测误差的贡献度)在第二期明显地显现出来，为9.761725%，以后略有回落但基本保持不变，第三产业就业对其影响仅为0.024225%，这再次验证了笔者前文对劳动力流动连续递增的简化，即第一产业劳动力主要流入第二产业，而第一、三产业间劳动力转移不明显。
对DLOG(L2)的方差波动分解如图(2-2)，在第一期，DLOG(L2)方差56.59049%来自本身的新息(innovation)，26.21824%是由于第一产业转移，17.19127%源于出口的推动，累计平均分别为36.08911%、45.60285%、17.2274%，源于第三产业就业波动的仅占1.080642%。这说明第二产业劳动力波动(流入或流出)受出口贸易和其自身影响强烈，而受第三产业波动影响不明显，与前文脉冲响应函数分析所得出的结论相吻合。
图(2-3)则表明DLOG(L3)首期波动主要源于其自身(40.47272%)和DLOG(L2)(37.02821%)，影响程度随着时间的推移到第6期分别收敛于35.3%和34.3%，受第一产业波动影响权重最小。在第三产业出现劳动力自其他产业流入的事实前提下，结合上文第一产业劳动力很少流入第三产业的实证结果和图(2-3)第二产业就业人数对其波动的明显，我们不难推测其劳动力增加的来源除了新增劳动力的补充外，主要是第二产业劳动力的转入而非第一产业的直接流入，与上文脉冲响应函数分析结论吻合。在图(2-2)中第二产业就业波动源于第一产业就业人数权重明显而受第三产业波动贡献率微弱和图(2-3)中第二产业劳动力对第三产业就业波动贡献率较大的结论下，结合上文脉冲响应函数对各变量受冲击反映程度的分析，笔者粗略判断出口贸易在促进劳动力转移的方向上以第一产业流向第二产业，第二产业流入第三产业的方向(由低到高)为主流，而回流转移(由高到低)的情况较少。
横向对比出口贸易对三产就业的波动权重，我们不难发现，短期内其对第二产业波动的贡献率最大为17.19%，第三产业和第一产业次之，分别占13%和5.09%，而在长期来看对第一、三产业的影响权重逐渐加大，且第一产业表现尤为明显，1-10期内的平均贡献率达到36.7%，笔者认为，这主要是因为出口贸易通过第二产业的中介扰动(前面已经分析)，经过一定的滞后期，对第一产业劳动力转出的诱因角色逐渐增强。
五、研究结论与启示
出口贸易对我国就业的扩大效应和转移效应可以从长期和短期两个层面进行研究。本文通过对我国1978～2005年出口总额和第一、二、三产业就业人数建立向量自回归模型VAR(2)，实证分析得出结论：在短期，出口贸易对我国第二、三产业就业起到明显的促进作用，且对第二产业的促进作用尤为明显，而对第一产业的带动作用不明显，且一期中旬以后显现出明显的负效应。在长期，出口贸易对第一产业的负效应慢慢显露出来，说明出口贸易在促进第一产业劳动力流出方面起到了一定的推动作用，而对第二、三产业就业带动作用略有减缓(累计影响依然为正)，但从绝对数值上看，对第二产业的影响系数与对其它产业的影响系数相比仍为最大。在出口贸易冲击对变量波动的贡献率方面，无论是长期还是短期，第二产业就业受其影响权重最大，其对第一、三产业的影响权重在后期才逐渐增强。出口贸易对我国就业市场结构的影响主要是在长期表现出来，作用机制主要有两条：一是通过第二产业就业对第一产业就业的负扰动为中介，推动劳动力由第一产业向第二产业转移，而向第三产业转移效果不明显。二是通过第二产业就业对第三产业的正扰动为中介，推动劳动力由第二产业向第三产业转移，而对第三产业向第二产业劳动力的回流影响不明显，即在推动劳动力转移方面符合笔者在文章开始做出的劳动力流动在产业间连续递增(由低到高)的简化。
经验分析的结果与我国目前出口贸易发展的事实相一致。一直以来我国加工贸易占据了我国贸易总额的半壁江山，而加工贸易中的低附加值行业如制造业又是其发展的主流。这类行业出口的竞争力在于劳动力成本低廉的比较优势，从产业划分的角度看主要从属于第二产业，所以可以解释实证中出口贸易在影响我国第二产业就业及波动权重方面是所有产业中最为明显的结论。另一方面，由于户籍制度松动和中国加入世贸组织等客观因素的推动，使得出口贸易在影响我国就业结构方面的作用越来越明显。户籍制度的松动让劳动力在产业间转移的流动性大大增强，尤其是对第一产业劳动力向第二产业转移方面的作用。出口增长不仅是出口部门就业创造的重要源泉，同时也在很大程度上通过广泛的产业联动效应影响其他部门的就业机会。贸易自由化的进一步增强，不仅提高了国民收入水平，而且通过财富效应让国民对第三产业中服务消费需求扩大，从而推动第三产业就业的发展。另外，在产业就业饱和度一定的情况下，出口贸易对第二产业就业的不断推动达到一定阶段以后会使第二产业劳动力向第三产业溢出。因此出口贸易的发展，不仅能扩大我国就业水平，同时在推动劳动力升级和优化就业结构方面也起到了重要作用。
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