对外直接投资、劳动合同与技能工资差距

江小敏 赵春明 李宏兵

(1.云南大学 经济学院,云南 昆明 650091;2.北京师范大学 经济与工商管理学院,北京100875;3.北京邮电大学 经济管理学院,北京100876)

一、引言及文献综述

作为经济新常态下“稳增长、促转型”的重要支撑，企业“走出去”是推进我国经济结构调整、产业结构优化升级的重大战略任务，也是扩大就业、缓解收入矛盾的内在要求。事实上，自“走出去”战略提出以来，得益于“一带一路”倡议的快速推进，我国对外直接投资取得了迅猛发展。与对外直接投资如火如荼不同的是，我国当前的就业形势依然严峻，收入差距仍然较大，收入极化现象日渐凸显。大量研究表明，近年来我国居民收入逐渐向两极聚集分化，并且工资性收入在极化变动中起主导作用(罗楚亮,2018;刘海云 等,2019;高艳云 等,2020)。这种分布两极集聚的“极化”现象通常难以通过不均等指数刻画。从规范的意义来说，“极化”对于社会稳定可能产生更为严重的消极影响。对外直接投资作为一国参与和深化全球价值链的重要方式，使得国内劳动力市场的内部技能结构和收入极化分布发生了深刻变革(李宏兵 等,2017)。而劳动合同通过法律文本的形式规范了劳动力市场中供给方与需求方的行为准则，在劳动力市场中处于核心地位。对外直接投资对国内劳动力市场的影响与劳动合同类型具有密切关联，因此在考察对外直接投资影响国内劳动力市场极化时，劳动合同类型是一重要且不容忽视的视角。我国《劳动合同法》于2007年颁布通过，相较于1995年实施的《劳动法》，《劳动合同法》强化了劳动规制执行力度，形成了一个更强更统一的劳动执行标准，这为我们规范地从劳动合同的新视角研究我国对外直接投资对国内劳动力技能工资的极化现象提供了现实基础。在加快企业“走出去”的背景下，基于劳动合同的新视角研究对外直接投资对技能工资的影响，对缓解我国劳动力市场的就业和工资的极化现象具有十分重要的现实意义，这不仅关系到我国劳动力的工资极化和就业稳定性，也关系到对外投资的可持续发展与国内的社会稳定。

对外直接投资的收入分配问题一直是国际经济学的重要命题之一。Feenstra et al.(1996)的外包理论研究发现美国制造业行业技能工资差距的15%～33%是由对外直接投资引起的。而关于对外直接投资加剧了技能工资差距这一结论已经得到了不少国内外文献的验证(Anderton et al.,1999;Head et al.,2002;Hijzen et al.,2005;Ahn et al.,2008;Hitoshi et al.,2012;毛其淋 等,2014;袁其刚 等,2015;戚建梅 等，2017)。但Slaughter(2000)研究发现对外直接投资活动未必会增加对技能劳动工人的需求。部分研究文献发现对外直接投资对技能工资差距几乎没有影响(Lipsey,2002)。以上研究得出相矛盾结论的重要原因之一在于这些研究大多是基于行业和企业层面数据进行的考察，并没有考虑对外直接投资对工资差距的影响可能会随个体特征而发生变化。近年来，随着微观个体数据的可得性逐步提升，越来越多的学者开始从微观个体层面研究对外直接投资对高、低技能工人工资的差异性影响(Geishecker et al.,2008)。然而，这些研究大多主要关注的是个体自身属性的差异，例如性别、教育水平、工作经验等，但对外直接投资对国内工资异质性的影响除与个体自身属性相关以外，也与个体所签订的劳动合同类型密切相关。临时劳动合同为劳动力市场提供了灵活性,当遭遇负面经济冲击时,企业可以以较低的成本解雇这些员工，从而迅速做出应对外部冲击的劳动力调整。因此，对外直接投资通过劳动合同类型影响工资差距的新视角逐渐得到学者的重视。Lee et al.(2014)将韩国工人划分为高技能固定合同工人、高技能临时合同工人、低技能固定合同工人和低技能临时合同工人，研究发现韩国对外直接投资使得高技能临时合同工人和低技能临时合同工人遭受的损失更大。Görg et al.(2015)利用德国个体层面的数据，研究发现对外直接投资提高了固定合同工人的工资，但却降低了临时合同工人的工资。

值得注意的是，上述从劳动合同的视角分析对外直接投资对技能工资影响的相关文献的研究对象都是发达国家，而发展中国家的对外直接投资无论是从动机上还是从模式上都与发达国家存在着系统性的差异。发达国家对外直接投资更多的是为了获取国际市场中廉价的生产要素，将低技术的产业工序分布于具有要素比较优势的国家和地区，倾向于缩小国内生产的规模。因此相较于固定合同工人，发达国家临时合同工人更易受到负向冲击。而发展中国家的对外直接投资主要是为了开拓国外市场和获取新技术，有助于国内生产规模的扩大，增加了对于劳动力的需求。同时由于刚进入国际市场，不确定因素较多，发展中国家的对外投资企业为了能够灵活地根据国际市场需求的变化调整自己的生产规模，可能更倾向于增加对临时合同工人的需求。因此针对发达国家研究得出的结论未必适合于发展中国家。基于此，本文在我国对外投资快速发展和居民收入高位徘徊的背景下，利用最新的2013年城镇居民收入调查(CHIP)数据，从劳动合同的新视角研究了对外直接投资对技能工资的影响，以期为推进“一带一路”倡议和缩小居民收入差距提供有益启示。

本文的边际贡献在于：(1)将劳动合同纳入对外直接投资影响技能工资的分析框架，从劳动合同类型的新视角深入考察了我国对外直接投资对高、低技能组的组间工资差距和组内工资差距的影响；(2)实证研究中采用最新的2013年CHIP数据，不仅分析了影响工资水平的微观个体特征，还涵盖了制造业和服务业等多个行业，使得本文的研究样本更具代表性；(3)研究发现与发达国家不同，我国对外直接投资有助于临时合同工人的工资水平的提高，并且相较于固定合同工人，我国对外直接投资通过更大幅度地提高了临时合同工人的工资水平，在扩大高、低技能组的组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组的组内工资差距，即具有“组间扩大，组内收敛”的极化效应。

二、理论分析及假设提出

对外直接投资有助于我国劳动力市场个体员工工资水平的提升。一方面,我国对外直接投资可以通过逆向的技术溢出效应促进本国技术进步和生产率的提高，从而提高本国员工的收入水平；另一方面,我国对外直接投资也可以通过开拓新市场，加深对当地市场偏好的了解，扩大生产规模，从而增加企业利润和员工个体收入水平。因此,逆向技术进步、规模经济和租金共享是我国对外直接投资提升员工工资水平的重要渠道，我国对外直接投资整体上有助于个体员工收入水平的提高。

但相较于低技能员工，我国对外直接投资更多地增加了高技能员工的工资水平。一是因为对外直接投资通过技术的外溢效应，提升了生产技术水平，更多地增加了对高技能工人的需求；二是因为我国企业通过对外直接投资更加熟悉和了解了国外市场，提高了进口产品的质量，改进了自身产品，增加了对高技能工人的需求；三是因为国际市场竞争更激烈，企业为了保持自身的国际竞争力，不得不增加人力资本的储备，从而增加对高技能工人的需求(袁其刚 等,2015)；四是企业对外直接投资需要更多的管理人员、协调人员、研究开发人员、金融和法律服务人员，提高对于这类“总部服务”的高技能人才的需求(Helpman et al.,1985)。因此相较于低技能员工，我国对外直接投资更多地增加了高技能员工的工资水平，进而扩大了高、低技能组的组间工资差距。基于上述分析，本文提出:

假设1：我国对外直接投资整体上有助于我国个体工资水平的提高。并且相较于低技能工人，我国对外直接投资更多增加了高技能工人的工资水平，从而加剧了高技能组和低技能组的组间工资差距。

国外学者在研究对外直接投资对国内劳动力市场的影响时，发现劳动合同性质(固定合同和临时合同)在其中扮演了重要的角色(Lee et al.,2014;Görg et al.,2015)，但这些研究的主要对象都是发达国家，而发达国家的对外直接投资和发展中国家的对外直接投资存在着显著的差异。发达国家对外直接投资更多的是为了获取廉价的生产要素，从而将不同的生产工序分布在具有要素禀赋比较优势的不同国家之间，造成了产业转移，甚至引起发达国家国内的“产业空心化”，减小了国内生产的规模。相较于固定合同的工人，临时合同的工人更易受到冲击。但我国作为最大的发展中国家，对外直接投资更多的是为了开拓国际新市场和学习国际上先进的技术和管理经验，因而更倾向于扩大国内的生产规模，增加对劳动力的需求(Chen et al.,2014;Cozza et al.,2015;李磊 等,2016)。一方面，为了应对国外新市场扩张所带来的需求增加，企业为了确保产品生产正常供应，不得不通过增加员工的工资水平，以减少企业员工跳槽的概率，增加员工的忠诚度，以维护企业生产活动的连续平稳性。由于临时合同工人的流动性要比固定合同工人强得多，因此企业在增加员工工资水平时，更大幅度地提高了临时合同工人的工资水平。另一方面，对外直接投资使得企业的需求市场拓展到了国外，但国际市场存在着更多的不确定性，企业受到需求波动的冲击也将更大，国内企业为了能够灵活地根据国际市场需求的变动调整自身的生产规模，更愿意雇佣临时合同的工人。因此不同于发达国家的对外直接投资，我国对外直接投资更多地增加了对临时合同工人的需求，更大幅度地提高了临时合同工人的工资水平。

由于同种技能类型的固定合同员工的工资水平一般要高于临时合同工人的工资水平，即高技能固定合同工人工资高于高技能临时合同工人工资，并且低技能固定合同工人工资高于低技能临时合同工人工资，因此我国对外直接投资可以通过更大幅度地提高临时合同工人工资水平，减小高、低技能组的组内工资差距。同时考虑到相比于高技能组，低技能组中一般存在着更大比例的临时合同工人，因此相较于高技能组，我国对外直接投资可能更大幅度地减小了低技能组的组内工资差距。基于上述分析，本文提出:

国外学者在研究对外直接投资对国内劳动力市场的影响时，发现劳动合同性质(固定合同和临时合同)在其中扮演了重要的角色(Lee et al.,2014;Görg et al.,2015)，但这些研究的主要对象都是发达国家，而发达国家和发展中国家的对外直接投资存在着显著的差异。我国作为最大的发展中国家和第二大的对外直接投资国家，劳动合同性质在对外直接投资影响劳动力市场中具体扮演何种角色呢？借鉴Görg et al.(2015)的研究，在模型(1)中引入劳动合同类型(tem)的虚拟变量及其与对外直接投资的交互项(ln OFDI×tem)，将模型(1)拓展为：

假设2：我国对外直接投资通过更大幅度地提高临时合同工人的工资水平，在扩大高、低技能组组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组组内工资差距，即具有“组间扩大，组内收敛”的极化效应。

三、研究设计

(一)计量模型构建和变量说明

总样本量为18122个，其中女性约占45%，已婚个体约占87%。另外,本文根据个人所在企业的员工数是否超过100人和1000人，将企业规模划分为大型企业、中型企业和小型企业。表2分高、低技能组报告了各主要变量的统计性描述结果。

2.两阶段最小二乘法

(1)

由表9可见，尽管各变量系数的显著性略有变动，但各变量系数的符号同表4相一致。因此表4的结果稳健可靠。交互项(ln OFDI×tem)的系数依然为正，这说明在高、低技能组中，相对于固定合同工人，对外直接投资都更多地增加了临时合同工人的工资，因此我国对外直接投资缩小了高、低技能组的组内工资差距。并且我们发现低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数比高技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数要更大更显著，列(4)的差异检验结果也验证了这一点，这说明相对于高技能组，对外直接投资更大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距。此外由表9可知，高技能组对外直接投资的边际效应为0.0258+0.0097×tem，因此高技能组临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0355。同理可以得到低技能组中固定合同工人的对外直接投资的边际效应为-0.0012。由于0.0355大于-0.0012，同时高技能临时合同工人工资大于低技能固定合同工人工资(表1)，说明我国对外直接投资通过增加临时合同工人的工资一定程度上扩大了高技能组和低技能组的组间工资差距。以上得出的结果同表4的回归结果相一致。

有一句俗语说，“三个女子一台戏”。《虞美人草》中出现的四个女子各有各的品质。这部作品发表伊始，引起了一时的研究热潮。日本神户大学的教授西垣勤在撰写的《<虞美人草> 论》中，把功利和道义两个点作为出发点。天津师范大学的研究生王娟在《论 <虞美人草> 的执我感》的论文中，描写了藤尾的自我为中心的坚持观。但是，在国内和国外，以利义和私守为起点进行研究的论文有很多，但是对于西洋文化的好处和缺点努力挣扎的藤尾的研究很少。然后，本论文预分析那个女性出现的背景，继续研究以藤尾为代表的新女性。虞美人草虞美人草

ln wageij=α+β1ln OFDIj+β2temi+β3(ln OFDIj×temi)+γ1Xij+γ2Zj+θp+γj+θt+εij

(2)

根据家庭收入调查问卷中“这份工作的劳动合同性质”选项，将劳动合同类型划分为固定合同工人和临时合同工人。当劳动合同为临时合同时，虚拟变量tem取值为1。交互项(ln OFDI×tem)考察了我国对外直接投资对不同劳动合同类型工人工资的差异性影响。

在电力行业的市场化运营中，市场需求的不确定性和风险偏好直接影响到购电商的决策。研究基于用电户随机需求构建购电商决策模型，用前景理论刻画购电商的风险规避度，为购电商提供最优决策。结论表明购电商最优购电量随市场风险或零售价格的增大而增大；购电商最优购电量随购电商风险规避度、批发价格或销售变动成本增大而减少。以上结论为电力体制改制背景下的电力企业最优决策提供了理论参考。

(二)数据说明和描述性统计

本文中使用到的我国各行业对外直接投资数据均来自商务部和国家统计局编制的《中国对外直接投资统计公报》。微观个人数据主要来自中国家庭收入调查(CHIP)数据库，数据内容包括住户个人层面的基本信息、就业信息，以及家庭层面的基本信息、主要收支信息和一些专题性问题。考虑到《对外直接投资统计公报》中只含有2003年以后的我国对外直接投资数据，因此本文选取了2007年、2008年和最新的2013年中国家庭收入调查(CHIP)数据库中城镇住户调查数据样本。该数据样本中不仅包含受教育年限、年龄和性别等微观个体特征指标，还含有微观个体所在企业的特征指标信息，如企业规模、所有制和所在行业等。更为关键的是，该数据样本中还提供了微观个体与企业签订的劳动合同类型的信息，为我们从劳动合同的新视角研究对外直接投资影响技能工资差距提供了数据支持。

通过统计分析，表1给出了不同类型工人的工资水平。由表1可见：高技能工人的工资高于低技能工人，并且高技能固定合同工人工资>高技能临时合同工人工资>低技能固定合同工人工资>低技能临时合同工人工资；高技能组工人工资的标准差大于低技能组工人工资的标准差，说明相较于低技能组内工资差距，高技能组内工资差距更为严重。此外，通过表1还可以看出，低技能组中临时合同工人占低技能组工人总数的70.53%，明显高于高技能组的58.48%，这说明低技能组存在更多临时合同工人。

为了检验以上假设，本文借鉴Lee et al.(2014)、Görg et al.(2015)的研究，结合我国微观个人收入数据的特点，将行业层面的OFDI数据匹配至个人层面，并基于经典的明瑟工资方程(Mincer,1974)考察OFDI对个体工资水平的影响。设定如下计量模型：

表1 不同类型工人的工资水平

表2 主要变量统计性描述

四、实证分析

(一)基础回归结果分析

表3报告了模型(1)的回归结果。其中列(1)为总样本的回归结果，对外直接投资的系数在10%的统计性水平上显著为正，这说明我国对外直接投资显著地增加了个体的工资水平。表3列(2)和列(3)分别为高技能组和低技能组的回归结果，可以看出对外直接投资的系数在高技能组中更大且更为显著。这说明相比于低技能个体，我国对外直接投资更多地增加了高技能个体的工资水平，因此我国对外直接投资显著扩大了高低技能组之间的工资差距。为检验这一结论的正确性，我们采用邹检验(Chow-test)对列(2)和列(3)进行了差异检验，结果如表3列(4)所示。从中可见，差异系数为正，但并不显著。为此，我们进一步在列(5)中引入高技能的虚拟变量和对外直接投资的交互项(jineng×ln OFDI)，用以进一步检验对外直接投资对不同技能工人工资提升作用的差异性，其中，当个体为高技能员工时，高技能虚拟变量(jineng)取1，当个体为低技能员工时，高技能虚拟变量(jineng)取0。列(5)交互项(jineng×ln OFDI)的系数在1%的统计性水平上显著为正，这进一步说明对外直接投资更多地增加了高技能工人的工资水平。因此相较于低技能工人，我国对外直接投资更多地增加了高技能工人的工资水平，从而加剧了高技能组和低技能组的组间工资差距，与前文假设1相一致。

表3 基础回归结果

(二)考虑劳动合同性质的回归结果分析

进入9月，全国大多数地方秋季备肥已经结束，从而进入销售淡季。但冬储在即，据各地经销商反应，在价格方面，企业看涨心态较浓。目前，主流厂商的45%氯基复合肥报价在2200-2300元/吨，45%硫基复合肥报价在2500-2600元/吨。

表4的列(1)为总样本的回归结果，列(2)和列(3)分别为高技能组和低技能组的回归结果，列(4)为列(2)和列(3)的差异检验，差异检验采用邹检验(Chow-test)。表4中tem的系数无论在总样本中还是在高、低技能组的分样本中都在1%的统计性水平上显著为负，这说明无论在高技能组中还是在低技能组中，相较于固定合同工人，临时合同工人的工资都更低。由表4可见，劳动合同类型(tem)的虚拟变量与对外直接投资的交互项(ln OFDI×tem)系数在高、低技能组中都显著为正，因此高、低技能组中对外直接投资对临时合同工人工资水平的提升作用都要大于固定合同工人，这说明对外直接投资通过更多地提高临时合同工人的工资，缩小了高技能组和低技能组的组内工资差距。此外，我们可以得到高技能组中对外直接投资的边际效应为0.0219+0.013×tem，高技能临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0349。同时低技能组中对外直接投资的边际效应为-0.0028+0.032×tem，低技能固定合同工人的对外直接投资的边际效应为-0.0028。由于高技能临时合同工人的对外直接投资的边际效应大于低技能固定合同工人的对外直接投资的边际效应，因此我国对外直接投资通过更多地增加临时合同工人的工资水平，一定程度上加剧了高技能组和低技能组的组间工资差距。此外列(4)差异检验显示低技能组中劳动合同类型(tem)的虚拟变量与对外直接投资的交互项(ln OFDI×tem)的系数要显著大于高技能组，这说明相对于固定合同工人，低技能组中临时合同工人的工资上升程度要大于高技能中临时合同工人的工资上升程度，因此相较于高技能组，我国对外直接投资更大幅度地减小了低技能组的组内工资差距。由以上分析我们发现，对外直接投资通过更大幅度地提高临时合同工人的工资水平，在扩大高、低技能组组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组组内工资差距，并且对低技能组组内工资差距缩小的作用更为明显，这一发现验证了假设2。

表4 考虑劳动合同性质的回归结果

(三)考虑劳动合同性质的分位数回归结果分析

为了进一步考察对外直接投资对高、低技能组组内工资差距的缩小作用，我们对高、低技能组分别进行分位数回归，以考察高、低技能组中对外直接投资在不同收入群体中缩小工资差距作用的差异性。分位数回归结果如表5所示。

表5 考虑劳动合同性质的分位数回归结果

从表5中可以看出，tem的系数都显著为负，说明对高、低技能组中不同收入水平的群体而言，固定合同工人的工资水平要高于临时合同工人的工资水平。并且，劳动合同类型的虚拟变量与对外直接投资的交互项(ln OFDI×tem)的系数显著为正，说明对于高、低技能组中不同收入水平的群体而言，较之固定合同工人，对外直接投资都更多地增加了临时合同工人的工资水平，这进一步说明了对外直接投资有利于缩小高、低技能组组内工资差距。另外我们发现平均意义上低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数要高于高技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数，说明对外直接投资通过更多地提高低技能临时合同工人的工资水平，更大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距。此外，由表5还可发现，低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数随着分位数的提高而逐渐减小，说明对外直接投资更多地通过提高低技能组中低收入群体临时合同工人的工资缩小了低技能组的组内工资差距。

为了能够更为具体展示出交互项(ln OFDI×tem)的系数随分位数变化的趋势，我们在图1中分别提供了高、低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的分位数回归系数图。从图中我们可以看出高、低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数都要大于0，说明对于不同分位点而言，对外直接投资更倾向于提高临时合同工人的工资差距。平均而言，低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数要大于高技能组，因此相较于高技能组，对外直接投资更多地提高了低技能组中临时合同工人的工资水平，更大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距。此外，在低技能组中，交互项(ln OFDI×tem)的系数随着分位数的提高而不断减小，这说明对外直接投资缩小低技能组的组内工资差距主要是通过提高低收入群体中临时合同工人的工资水平实现的。

本文在对湖南某希望学校滑坡进行综合分析的基础上，利用有限元软件MIDAS/GTS对采用埋入式双排桩支护前和埋入式双排桩支护后的坡体进行了数值模拟分析，从坡体的稳定安全系数及位移变形、剪应变等方面进行了综合分析.

加入最大时延后能较好地轨迹跟踪，根据以上信息，对Matlab虚拟现实工具箱中的各节点赋值初始化后，完成下降着陆小行星的运动过程。

图1 分技能组的交互项(ln OFDI×tem)分位数回归系数

(四)劳动合同类型选择

在前文的回归分析中可以发现我国的对外直接投资通过提高临时合同工人的工资，扩大了高、低技能组的组间工资差距，但同时也缩小高技能组和低技能组组内的工资差距。一个重要原因是我国的对外直接投资不同于发达国家的对外直接投资，我国的对外直接投资更多的是为了开拓新市场和学习国际先进技术与管理经验，从而扩大了国内的生产规模，增加了对劳动力的需求。对外直接投资使得企业的需求市场扩展至国外，由于受到国际市场不确定性的影响，企业所面对的需求市场将受到巨大的波动冲击，企业为了能够灵活地根据需求的变化调整自身的生产规模，相较于固定合同，更倾向于同员工签订临时合同。为了进一步验证我们的理论分析，我们将劳动合同类型(tem)作为被解释变量，将对外直接投资作为主要的解释变量，构建如下的Probit模型：

Pr(tem=1)ij=∂+βln OFDIj+γ1Xij+γ2Zj+εij

(3)

其中，劳动合同类型(tem)的虚拟变量同前文的设定相同，当签订的合同类型为临时合同时，取值为1。Xij和Zj分别为个人层面和行业层面的控制变量，其设定和模型(1)和模型(2)相同。表6汇报了Probit模型的回归结果。(1)Logit模型估计结果同表8相似，在此不再汇报。

表6列(1)为总样本的回归结果。值得我们关注的是对外直接投资的系数在1%的统计性水平上显著为正，这说明我国对外直接投资确实使得企业更倾向于同工人签订临时合同，在其他条件相同的情况下，相较于固定合同工人，企业更愿意雇佣临时合同工人，这一结论验证了我们前文的分析。

此外,表6列(2)和列(3)分别为高、低技能组的分组回归结果，列(4)为列(2)和列(3)的差异性检验结果。我们发现对外直接投资变量系数在高、低技能组中都显著为正，并且低技能组中对外直接投资系数在5%的统计性水平上显著大于高技能组中对外直接投资系数，这说明相比于高技能组，我国的对外直接投资更多地促使了企业同低技能工人签订临时合同，这也侧面验证了上文中得出的相较于高技能组，我国对外直接投资更大幅度地缩小了低技能组组内工资差距的结论。

情况 6.4 若f3(v)=3,此时最坏的情况是v点关联5个6-面,3个(3,3,8)-面(两两不相邻),v的非三角邻点均为3-点且它们各自还关联着一个3-面。根据引理3, 当8-点v 关联三个三角形,且它的邻点均为3-点,如果这3个三角形中有两个为穷的,第3个三角形一定为富的。根据权转移规则R2.1中3度点优先取得它非三角6+-邻点 的权值，故这3个三角形在最坏的情况下是两个穷面,一个富面(或两个半穷面一个穷面)最多从8-点取得的权值。由R1,R2.1,R3.1或R3.2 或R3.4及最坏3-面8-点情形得

表6 劳动合同类型选择 probit模型回归结果

五、拓展性分析

(一)内生性处理

1.DWH检验

由于本文是将宏观行业层面的OFDI匹配至微观个人层面，个人层面的工资水平反向影响行业对外直接投资的可能很小，所以很大程度上减轻了计量模型的内生性问题(Hering et al.,2010)。同时，考虑到行业变量和个人工资可能同时受到同期外部冲击的影响，为进一步减轻模型可能存在的内生性问题，我们将所有行业层面变量(包括OFDI)的滞后一期引入计量模型。为考察行业滞后变量对内生性问题的解决能力，本文借鉴蔡宏波等(2015)的思路，选取滞后两期或三期的行业OFDI作为行业OFDI的工具变量，以检验行业OFDI的外生性。表7报告了各组别行业对外直接投资的OLS和2SLS结果以及DWH检验的P值。DWH检验的P值显示不拒绝行业OFDI为外生变量的原假设。在模型不存在内生性问题时，OLS结果要优于2SLS结果，说明我们得出的结论稳健可靠。

第三，RFID技术将得到广泛的应用。随着RFID技术的不断成熟，相应的成本也在不断的降低，因此其在物流业务中的价值也日渐的凸现出来，通过该技术的应用能够对货物进行实时的监控，尤其是针对一些较为小型的企业而言，可以不用拥有过于强大的条形码系统，RFID中的无光电技术能够进行自动读取，不仅能够降低分拨人员使用的成本，同时还能够保证读取的准确性，因为通过电子标签，工作人员就能够迅速的接收到关于产品的相关信息，这为决策打下了坚实的基础。因此RFID技术凭借其低成本、高可靠性、读取速度快等特性在未来的物流信息技术中将占有重要的位置。

ln wageij=α+β1ln OFDIj+γ1Xij+γ2Zj+θp+γj+θt+εij

合规管理人员均为兼职，兼职人员忙于本职工作，对合规工作关注度低，重视程度不够，存在敷衍、应付的工作态度。缺乏统一、系统的合规培训，合规管理人员业务知识和技能储备不足。

为了进一步处理行业OFDI可能存在的内生性问题，我们利用SDC跨国并购数据库构建行业层面OFDI的工具变量。SDC跨国并购数据库中记录了全球各国每次并购的相关信息，其中包括并购双方名称、所在国家、所在行业、交易属性和交易状态等。首先，从SDC全球样本中剔除中国企业对外并购的样本和外国企业并购中国企业的样本；然后，根据行业手动匹配，计算得到各行业层面全球(剔除中国)并购交易的总次数；最后，利用行业层面全球(剔除中国)并购交易总次数作为我国行业层面OFDI的工具变量。一方面，由于行业层面全球(剔除中国)并购交易总次数剔除了所有涉及中国的样本，因此其并不会直接影响到我国国内员工的工资水平，满足工具变量外生性的要求；另一方面，由于受到行业属性的共同影响，因此行业层面全球(剔除中国)并购交易总次数与我国行业层面OFDI之间具有较强的相关性。表8汇报了行业层面全球(剔除中国)并购交易总次数作为工具变量的两阶段最小二乘结果。Kleibergen-Paap LM检验和Kleibergen-Paap Wald F检验都显著地拒绝了识别不足与弱工具变量的原假设，说明了工具变量的合理性。

表8 两阶段最小二乘回归结果

由列(1)和列(2)可知，对外直接投资的系数依然显著为正，并且高技能中对外直接投资的系数要大于低技能组，这说明相比于低技能个体，对外直接投资更多地增加了高技能个体的工资水平，因此我国对外直接投资在提高员工工资水平的同时也扩大了高、低技能组之间的工资差距。从列(3)和列(4)中可见，交互项(ln OFDI×tem)的系数都为正，因此在高、低技能组中对外直接投资对临时合同工人工资水平的提升作用都要大于固定合同工人，说明对外直接投资通过更多地提高临时合同工人的工资，缩小了高技能组和低技能组的组内工资差距。同时我们可以得到，高技能组中对外直接投资的边际效应为0.0888+0.0185×tem，高技能组临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.1073；低技能组中对外直接投资的边际效应为0.0932+0.0239×tem，低技能固定合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0932。高技能组临时合同工人的对外直接投资的边际效应大于低技能组固定合同工人的对外直接投资的边际效应，说明我国对外直接投资通过更多地增加临时合同工人的工资水平，一定程度上加剧了高技能组和低技能组的组间工资差距。因此，上述结论在工具变量的两阶段最小二乘估计中依然成立。

(二)稳健性分析

1.对外直接投资流量

以上分析了变频器输出电压与输出频率的关系，将上述公式运用C语言做成异步电动机控制参数计算的子程序供主程序调用。

通过前文的统计描述可以发现，高技能固定合同工人工资高于高技能临时合同工人工资，并且低技能固定合同工人工资高于低技能临时合同工人工资，因此我国对外直接投资可以通过提高临时合同工人工资水平减小高、低技能组的组内工资差距。同时，考虑到相比于高技能组，低技能组存在更大比例的临时合同工人(如表1所示)，因此相较于高技能组，我国对外直接投资可能更大幅度地减小了低技能组的组内工资差距。为了验证假设2，本文在模型(1)中引入劳动合同类型(tem)的虚拟变量及其与对外直接投资的交互项(ln OFDI×tem)，将模型(1)拓展为模型(2)。回归结果见表4。

上文中的核心解释变量ln OFDI是通过对行业对外直接投资存量取对数得到的。为增强结论的稳健性，在此利用行业对外直接投资流量取对数重新加以测度并进行回归分析，结果见表9。

周恩来总理在中国前途迷茫之时就有为中华之崛起而读书的伟大目标，在其奋斗中苦难重重，艰难险阻更是数不胜数，可是周总理却能为了目标迎难而上，披荆斩棘；海伦·凯勒的故事更是感人，一个正常人要想在文学领域中取得成就也是难上加难，更别说是一个聋哑人了，可偏偏就这么一个聋哑人凭借着自己顽强的毅力，写下了传世之作《假如给我三天光明》的书籍，令后人不断挑灯捧读。这激励着学生要敢于扼住命运的咽喉，与生活的艰难做斗争。阅读了这些书籍，学生会自觉健全自身的品格和人格，在语文学习中不仅兴趣浓厚而且会严于律己，自觉学好语文这门课程。

表9 对外直接投资流量回归结果

其中，i表示个体，j表示个体所在的行业。被解释变量ln wageij表示行业j中个体i的小时工资的对数，根据CHIP问卷调查中每周工作小时数和每月平均工资计算得到，以避免每月平均工资指标中存在的“同工不同时”的缺陷。核心解释变量ln OFDIj表示行业j对外直接投资的存量对数。Xij为可能影响工资水平的个人层面的控制变量，主要包含年龄、受教育程度、工作经验、性别、婚姻状况、个人所属企业的所有制、企业规模大小等。Zj为行业层面的控制变量，包含行业增加值和行业就业人数。θp、γj和θt分别为省份、行业和时间的固定效用。由于本文是将宏观行业层面的OFDI匹配至微观个人层面，因此个人层面的工资水平反向影响行业对外直接投资的可能性较小。但是考虑到行业变量和个人工资可能同时受到同期外部冲击的影响，因此我们采用蔡宏波等(2015)的做法，将所有行业层面变量(包括OFDI)的滞后一期引入模型(1)，以减轻可能存在的内生性问题。由于本文的核心变量属于行业层面，因此在行业层面进行聚类标准误分析。此外，为考察我国对外直接投资对高、低技能员工收入水平影响的差异性，本文按照个人受教育年限将样本分为高技能组和低技能组。由于在我国取得大专及其以上文凭通常需要15年，本文按照受教育年限是否高于15年，将样本划分为高技能组和低技能组，用以检验对外直接投资对高、低技能员工收入水平的影响是否存在差异。

图2为主要解释变量为劳动合同类型虚拟变量与行业对外直接投资(流量)的交互项(ln OFDI×tem)的分位数回归系数图。从中可见，交互项(ln OFDI×tem)的系数整体上依然大于0，说明对外直接投资更多地提高了临时合同工人的工资，从而缩小了高、低技能组的组内工资差距。并且，平均意义上低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数要大于高技能组，说明我国对外直接投资更大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距。此外，低技能组交互项(ln OFDI×tem)的系数随着分位数的提高而逐渐减小，说明我国对外直接投资主要是通过更大幅度提高低技能组中低收入群体的临时合同工人的工资缩小了低技能组的组内工资差距。以上结论同表5和图1的结论相一致，说明本文的研究结论对于对外直接投资存量和流量都是成立的。

图2 OFDI流量的分技能组的交互项(ln OFDI×tem)分位数回归系数

2.控制外商直接投资和行业的进出口

根据国际贸易理论经典结论，除行业对外直接投资能影响个体工资收入水平之外，行业的进出口和外商直接投资也可能会影响个体的工资水平，并且这一结论已经得到了相关数据的支持(蔡宏波 等,2015)。同时考虑到对外直接投资同进出口和外商直接投资可能存在着紧密的联系(蒋冠宏 等,2014;毛其淋 等,2014)。那么我们上文得到的结论在控制住进出口和外商直接投资时是否依然成立？为了解决这一疑问，我们分别在计量模型中引入行业的外商直接投资(ln fdi)和进出口变量(ln import和ln export)(2)行业的外商直接投资数据来自于《中国统计年鉴》中实际利用外商直接投资金额。行业进出口数据来自我国2007年投入产出表和2012年投入产出表，因此表9中列(3)和列(4)中只包含2008年和2013年的样本。，以考察上文结论的正确性，回归结果如表10所示。

表10列(1)和列(2)控制了行业的外商直接投资，列(3)和列(4)控制了行业的进出口额。从中我们可以看出，交互项(ln OFDI×tem)的系数依然为正，这说明在控制行业的外商直接投资和净出口后，我国对外直接投资依然更倾向于提高临时合同工人的工资，缩小高、低技能组的组内工资差距。并且低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数要大于高技能组中交互项的系数，这说明我国对外直接投资更大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距的结论依然成立。此外，从列(1)和列(2)中我们可以得到，高技能组中临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0394，而低技能组中固定合同工人的对外直接投资的边际效应仅为0.0024。同理，从列(3)和列(4)中我们也可以得到，高技能组中临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0599，而低技能组中固定合同工人的对外直接投资的边际效应仅为0.0240。因此，在控制行业外商直接投资和进出口后，我国对外直接投资依然扩大了高技能组和低技能组的组间工资差距。总之，以上的检验结果说明，在控制行业的外商直接投资和进出口后，表4得出的结论依然稳健。此外，在控制外商直接投资和进出口时，交互项(ln OFDI×tem)分位数回归系数的变化趋势与图1和图2相似，说明我国对外直接投资确实在扩大高技能组和低技能组的组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组的组内工资差距，并且对外直接投资缩小低技能组的组内工资差距主要是通过更多地提高低收入群体中的临时合同工人的工资实现的。

Ⅱ类7个海风锋个例的基本环流背景为大陆高压入海,江苏海岸带为大陆高压或槽后天气,形势短时间较为稳定,有利于海陆风的显现。依据表2,此类海风锋发生季节往往偏早于Ⅰ类海风锋,此时在江苏所处纬度带,西风带槽脊系统仍较活跃。因此冷暖势力造成的斜压性波动会形成不稳定对流系统东移南下,如与沿海海风锋相遇,则有更多可能形成强对流激发过程。图4为Ⅱ类海风锋500 hPa形势场,其中图4a为典型过程090603的500 hPa形势场,图4b为7个个例的合成500 hPa位势高度及气温场。

管理方式改革稳步推进。借着“互联网+”的东风，珠航局积极促进互联网、大数据、人工智能与珠江航运融合，打破信息孤岛，实现政府部门、管理机关、港航企业间的信息互联互通，全流域航运信息资源共享。今年11月，珠江航运综合信息服务系统珠航局项目正式上线试运行，该项目实现了部水运局、海事局和广东省交通运输厅数据的共享，与广西交通运输主管部门的数据交换网络也已连通并实施数据交换，标志着“数字珠江、智慧珠航”建设迈出新步伐。

3.重新界定技能划分标准

以上分析中本文是将取得大专及其以上学历的员工划分为高技能员工，为了进一步检验结论的稳健性，我们重新将受教育年限大于等于12年的员工划分为高技能员工，即取得高中及其以上文凭的工人划分为高技能员工。重新对模型进行估计，结果如表11列(1)和列(2)所示。此外，考虑到按照学历的高低界定高低技能可能存在一定的不足。为了排除技能划分指标的选取不当可能对结果的影响，我们按照工作的性质和岗位划分高低技能员工。根据调查数据中提供的员工职业类型，考虑到专业技术职业类型对技能要求比较高，而办事人员、商业服务业人员和农林牧渔人员等职业类型对技能要求比较低，因此我们将专业技术人员划分为高技能员工，将办事人员、商业服务业人员、农林牧渔人员划分为低技能员工，重新对模型进行计量分析，以进一步验证结论的可靠性，回归结果见列(3)和列(4)。

吃早点时，一直打听，早年间，吉和街那家著名锅贴饺的去处，早已不知所踪，唯有天主教堂犹在，雁青色的细砖外围，哥特式尖顶，高高耸立于吉和街。弟弟妹妹上学的吉和街小学也不见了。

表11 调整高低技能划分标准的回归结果

由表11可以看出，高、低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数都显著为正，并且低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数要显著大于高技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数，说明表4得出的结论仍然成立。此外重新划分高、低技能组后交互项(ln OFDI×tem)的分位数回归系数趋势图同图1和图2相似，在此不再赘述。总之，本文的结果在多种技能划分标准下依然成立。

4.按省份层面重新匹配

上文中我们是将行业层面的对外直接投资匹配至个体层面，但我国对外直接投资在不同区域间存在严重的分布不均匀现象，因此以上行业层面的匹配方式存在一定的不足。为了克服匹配方式的缺陷和进一步检验结果的稳健性，将省份层面的对外直接投资存量匹配至个体层面，重新对模型(1)和模型(2)进行回归，回归结果如表12所示。

表12 按省份层面重新匹配后的回归结果

从表12列(1)和列(2)可以看出，我国对外直接投资更有助于高技能员工工资水平的提高，扩大了高、低技能组组间的工资差距。从表12列(3)和列(4)可以看出，劳动合同类型的虚拟变量的系数显著为负，说明相对于固定合同工人，临时合同工人具有更低的工资水平。对外直接投资与劳动合同类型的虚拟变量的交互项(ln OFDI×tem)的系数为正，说明对外直接投资更能提高临时合同工人的工资水平，对外直接投资通过更大幅度地提高临时合同工人的工资水平缩小了高、低技能组的组内工资差距。另外，低技能组中交互项(ln OFDI×tem)的系数要更大且更为显著，说明相对于高技能组中临时合同工人，我国对外直接投资对低技能组临时合同工人工资水平的提升作用更大。此外，我们还将省份层面对外直接投资流量数据匹配至个体层面，回归后得到的结果同表11相一致，在此不再赘述。总之，本文的结果在多种稳健性检验下依然成立，结论稳健可靠。

六、研究结论与政策启示

随着 “走出去”战略的深入推进，我国对外直接投资规模已实现连续多年的快速增长，对外直接投资显著促进了我国经济的快速发展。那么我国员工是否从快速发展的对外直接投资中获益呢？哪种类型的员工获益程度更大呢？为了回答上述问题，我们将行业层面的对外直接投资数据匹配至微观个体层面，从劳动合同角度考察了我国对外直接投资对技能工资差距的影响。研究发现：(1)我国对外直接投资显著增加了个体的收入水平，并且其对高技能个体收入水平的促进作用要大于对低技能个体收入水平的促进作用，即我国对外直接投资扩大了技能工资差距；(2)不同于发达国家的对外直接投资，我国的对外直接投资有助于临时合同工人就业和工资水平的提高；(3)相较于固定合同工人，我国对外直接投资通过更多地提高临时合同工人的工资水平，在扩大了高、低技能组的组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组的组内工资差距，即具有“组间扩大，组内收敛”的极化效应；(4)我国对外直接投资缩小低技能组组内工资差距主要是通过提高低技能组中低收入群体的临时合同工人的工资水平实现的。

本文结论的政策启示在于：(1)与发达国家不同，现阶段我国对外直接投资不仅不会引起大规模的产业转移，还会有助于国内生产规模的扩大和劳动力的就业(尤其是临时合同劳动力的就业)，因此不必过于担心对外直接投资可能引起的国内“产业空心化”问题，应加快实施“走出去”战略，鼓励和帮助企业走出去，促进我国生产技术的进步，借助“走出去”战略和“一带一路”倡议，实现国内产业结构的转型升级；(2)我国应努力实现劳动报酬增长和劳动生产率的同步提高，充分发挥对外直接投资对国内劳动力市场的良性作用，区别对待对外直接投资对组间和组内工资差距的影响，建立和完善相应对外直接投资的收入分配机制，避免和减轻对外直接投资扩大收入差距的负面效应；(3)我国对外直接投资虽然促进了短期临时合同工人的就业和工资水平的提高，但是短期的临时劳动合同一方面会使劳动者缺乏职业安全感，造成员工工作积极性不高，另一方面也意味着专用性人力资本有可能无法在就业预期内收回，这必定会打压企业和员工进行专用性人力资本投资的积极性，因此我国对外直接投资促使企业倾向于招聘短期的临时合同员工，这在一定程度上阻碍了生产效率的提高，不利于企业的长期发展。应打破原有的这种低效生产模式，鼓励企业与劳动者签订长期劳动合同，支持企业对员工进行人力资本投资，让大量劳动者实现有保障的体面就业，这既能促进生产效率的提高，实现产业升级，也能提高劳动者的工资水平，完善收入分配机制。