经济不确定性、劳动力价格对出口结构的影响

王七苟

（江西科技学院 管理学院，江西 南昌 330098）

一、引言

2008年全球金融危机，导致全球经济复苏乏力，经济环境持续波动，世界经济不确定性有所提升，欧洲债务危机等“黑天鹅”事件频发，引发了学术界对“经济不确定性”的进一步探讨。宏观经济不确定性的上升不可避免地对全球贸易产生影响(Constantinescu等，2017)，中国也不例外。与此同时，随着中国出口贸易规模不断扩大，中国出口结构亟待转型升级的问题也逐渐凸显。面对国际国内形势不断变化，党中央作出推进贸易高质量发展的决策部署，将优化贸易结构摆在重要位置。如何在全球经济不确定性上升的背景下，实现出口从“增长数量”向“增长质量”的转变，已成为中国“十四五”时期面临的重要问题。在这一背景下，探讨经济不确定性对中国出口结构的影响显得尤为重要。

此外，长期以来中国出口贸易的快速发展很大程度上依赖于丰富的劳动力要素禀赋带来的低成本优势。但随着中国人口结构的转型，人口红利逐渐消失，劳动力价格水平持续上升。毋庸置疑的是，劳动力价格水平的持续上涨将通过改变中国企业在国际竞争中的比较优势从而推动中国出口结构的转变，那么劳动力价格变动对中国出口结构的影响程度如何？对这一问题的探讨，在实现劳动力要素成本上升背景下中国出口结构的转型升级具有重要的借鉴意义。文章将世界经济不确定性与劳动力价格变动相结合，探讨二者与中国出口结构的关系。

文章的边际贡献在于：第一，将经济不确定性与劳动力价格纳入统一的框架中，使用非线性格兰杰因果检验不同变量与出口结构间的因果关系，从因果关系这一维度丰富了已有的研究框架。第二，使用TVP-SV-VAR模型，有效规避了模型的内生性问题，并捕捉了短期冲击、中期冲击、长期冲击下各变量对出口结构的不同影响，更准确地研究各变量对出口结构的动态演变特征。

二、文献综述

1.经济不确定性对出口结构的影响

目前，直接分析经济不确定性对出口结构影响的成果尚付阙如，已有研究集中于探讨经济不确定性对出口额的影响。鉴于此，文章通过梳理不确定性对出口额影响的文献，为文章的研究奠定基础。

在有关经济不确定性对出口影响的研究中，大多数学者关注了贸易政策不确定性对出口的影响。Handley(2014)构建了动态异质性公司模型，发现贸易政策不确定性上升将阻碍企业的出口行为、减少贸易流量。Feng等(2017)基于中国对美国和欧盟出口企业的数据研究表明贸易政策不确定性下降不仅提升了企业的出口规模，同时改善了出口产品的质量。李胜旗、毛其淋(2018)从贸易政策中的关税政策角度入手，研究指出关税政策的不确定性下降能够有效推动中国制造业企业的出口扩张以及经济利润率提升。Crowley等(2018)的研究结果则表明如果贸易政策不确定性能够消除，中国年出口额可以提升2%。

实际上，贸易政策不确定性只是经济不确定性的一个组成部分，除贸易政策不确定外，也有部分国内外学者从总体上分析了经济不确定性对出口的影响。Novy&Taylor(2014)构建了一个开放经济条件下的动态一般均衡模型，探讨了经济不确定性对一国对外贸易的影响。Taglinoi&Zavacka(2013)将资产价格波动作为不确定性的衡量指标，用自回归分布滞后模型进行实证研究，发现美国经济不确定性对美国对外贸易存在显著的影响。鲁晓东、刘京军(2017)基于中国的出口数据进行的研究同样得出不确定性对出口产生负面影响的结论。

2.劳动力价格变动对出口结构的影响

已有研究大多侧重于探讨劳动力价格对出口额的影响，较少关注劳动力价格对出口结构的影响，与其相关的文献也相对较少。鉴于此，文章按照劳动力价格变动对出口额及出口结构的影响这两个角度对文献进行梳理总结，以期为文章的研究提供更为全面的借鉴和参考。

首先，国内外学者围绕劳动力价格变动对出口额的影响进行了广泛而深入的探讨，但尚未得出一致结论。一种观点认为劳动力价格上涨对出口贸易带来不利的影响。Egger等(2012)构建了一个基于企业生产率异质性的理论模型，发现一国劳动力价格水平的上涨将迫使该国低效率的中间品供应商退出市场，从而引发该国及贸易伙伴国最终品生产企业生产效率的下滑，最终导致两国的出口均发生萎缩。孙楚仁等(2013)的实证研究表明劳动力价格上涨一方面通过选择效应降低企业的出口概率，另一方面会通过价格效应降低企业的出口额。

另一种观点则认为劳动力价格变动能够推动出口贸易的发展。Cubitt等(1996)的研究指出劳动力价格水平的提升有利于降低企业的监管成本、实现人力资本积累、提升产品的竞争力，最终推动企业出口额的增加。Arimoto等(2014)的研究则进一步表明劳动力价格水平的提升能够通过激发工人的工作热情以提升劳动生产率及推动技术进步两方面促进出口贸易的增长。程承坪等(2012)的实证研究同样发现中国制造业劳动力成本的上升短期内显著地提升了制造业产品的出口竞争力。

随着研究的逐渐深入，部分学者也从产业异质性的角度出发，探讨了劳动力价格变动对出口结构的影响，但同样未能形成一致的观点。Li等(2012)的研究表明劳动力价格上涨对劳动密集型行业和资本密集型行业的影响存在较大差异，劳动力价格上涨削弱了劳动密集型行业的成本优势、降低了劳动密集型行业的出口竞争力。范玉波、刘晓鸽(2016)的实证研究则发现最低劳动力价格的上涨对中国出口中高新技术产品所占比例存在负面影响。

综上所述，已有研究围绕经济不确定性、劳动力价格变动对出口的影响进行了广泛而深刻的探讨，但在以下几个方面仍存在值得扩展之处。第一，大部分文献均从出口总量角度考察经济不确定性、劳动力价格变动对出口的影响，鲜有文献从出口结构角度对这一问题进行探讨。第二，有一部分研究基于VAR等传统计量经济学方法，无法准确描述各变量对出口结构影响的时间演变特征。因此，文章在已有研究的基础上，将经济不确定性、劳动力价格变动以及金融发展等其他变量置于统一的分析框架中，使用非线性格兰杰因果检验以及TVP-SVVAR模型，考察各变量对出口结构的影响。

三、模型构建与数据说明

1.TVP-SV-VAR模型构建

TVP-SV-VAR模型由SVAR模型演进而来，允许截距项、系数、方差和协方差项随时间而变化，解释能力更强。首先，定义一个SVAR模型：

其中，yt为k×1维的可观测列向量，A，F1，…，Fs为k×k维的系数矩阵，μt为k×1维的结构性冲击向量，且μt~N(0，∑，∑)，∑=diag(σ1，σ2，…，σk)。

为辨识指定结构冲击的同步关系，假定A为一个下三角矩阵，且对角线元素为1：

则式(1)可改写为：

其中，Bi=A-1Fi，i=1，2，…，s。进一步地，将Bi中各元素堆叠为k2s×1维的列向量β，并定义Xt=Ik⊗(y′t-1，…，y′t-s)。则式(3)可简写为：

式(4)中各参数均为随时间变化而变化的状态变量，记为βt、∑t和At。文章将At中的元素堆叠为at=(a21，a31，a32，a41，…，ak，k-1)′。令ht=(h1t，…，hkt)′，且hjt=logσjt2。参照Primiceri(2005)的研究，文章假定式(4)中的参数服从随机游走过程，即：

式(6)中，t=s+1，…，n，βs+1~N(μβ0，Σβ0)，αs+1~N(μα0，Σα0)，hs+1~N(μh0，Σh0)，且∑β、∑α和∑h为对角矩阵。

由于TVP-SV-VAR模型包含许多参数，难以通过似然函数进行参数估计，文章借助贝叶斯框架下的MCMC方法估计参数，对先验参数θ和状态变量α、h同时抽样，在参数θ不确定的情况下对状态变量进行估计，并在估计脉冲响应函数时将参数θ的不确定性考虑在内，以实现状态变量的一致估计。

2.数据说明

为提升模型的解释力，保障经济系统的完整性，除经济不确定性及劳动力价格变动外，文章将金融发展水平、汇率等与出口结构有关的变量纳入模型中进行量化分析。考虑到数据的连续性与可获得性，文章采用2002年1月份至2019年12月份的月度时间序列数据作为样本点，指标的计算方式及数据来源如下：

一是出口结构(strt)。参考冉光和等(2011)的做法，选取高新技术产品出口额与制成品出口总额之比作为出口结构的衡量指标。其中高新技术产品分类参考《中国高新技术产品出口目录》，数据来源于Wind资讯。

二是世界经济不确定性(eput)。借鉴Baker等(2016)的做法，采用斯坦福大学和芝加哥大学联合公布的世界经济政策不确定性指数(Economic Policy Uncertainty)作为世界经济不确定性的衡量指标，并对该数据进行对数差分处理。

三是劳动力价格(waget)。劳动力价格数据来源于中经网全国宏观数据库。具体的处理方法是：首先，使用X-13季节性调整方法对劳动力价格季度数据进行季节性调整，以消除季节性因素；随后通过二次插值法将劳动力价格季度数据调整为月度数据；最后为了保证数据的平稳性，对月度数据进行对数差分处理。

四是金融发展水平(fint)。参考郑志刚、邓贺斐(2010)的研究，选取金融机构各项贷款余额占GDP的比值代表金融发展水平。具体的处理方法如下：首先对GDP和金融机构各项贷款余额数据进行季节性调整；随后使用二次插值法将季度GDP数据调整为月度GDP数据，得出金融机构各项贷款余额占GDP的比值；最后对该数据进行对数差分处理。贷款余额与GDP数据均来源于Wind资讯。

五是汇率(reert)。借鉴国内外学者的普遍做法，选用国际清算银行(BIS)编制的人民币实际有效汇率(Effective Exchange Rate)月度指数作为汇率变量。出于数据平稳性考虑，对该数据进行对数差分处理。

四、实证结果与分析

1.非线性格兰杰因果关系检验

文章首先运用非线性格兰杰因果检验方法考察各变量与出口结构之间的影响关系。与传统格兰杰因果检验相比，非线性格兰杰检验能够捕捉变量间的非线性关系，检验结果如表1所示。

表1 各变量与出口结构的非线性格兰杰因果关系检验

非线性格兰杰因果关系检验结果显示，经济不确定性、劳动力价格变动、金融发展水平与出口结构之间存在单向非线性格兰杰因果关系，而汇率与出口结构之间存在双向的非线性格兰杰因果关系。格兰杰因果关系检验结果表明各变量与出口结构之间存在显著的非线性关系，这也为文章随后使用TVP-SVVAR模型提供了依据。因此，文章在非线性格兰杰因果关系检验的基础上，使用TVP-SV-VAR模型对各变量与出口结构之间的非线性关系进行进一步检验。

2.TVP-SV-VAR参数估计结果

文章根据各变量的外生性程度按照出口结构、劳动力价格、金融发展水平、汇率和世界经济不确定性的顺序进行分析。首先，根据AIC和SC两种滞后期选定准则，将模型的滞后期设定为2，其后，应用MCMC算法进行10000次抽样，并将前1000次模拟结果作为预烧样本舍弃，得到参数估计结果。无效影响因子值较小，最大值为56.25，即进行10000次抽样至少可以得到10000/56.25=177.75个不相关样本，说明该MCMC模拟过程有效。

图1描述了样本自相关系数（上）、样本取值路径（中）和后验分布密度（下）。由图可知，∑β、∑α和∑h的样本自相关系数趋于平稳，且∑β、∑α较∑h收敛更快，样本取值路径显示抽样样本比较稳定，均围绕中间值上下波动，说明MCMC算法有效模拟了参数的分布状况，可对脉冲响应函数进行下一步分析。

图1 样本自相关系数（上）、样本取值路径（中）和后验分布（下）密度函数

3.各变量对出口结构的动态影响

图2至图5分别反映了各变量的不同提前期冲击、不同时点冲击脉冲响应结果。其中提前期冲击中提前4期、提前8期和提前12期分别表示短期、中期和长期动态影响，而时点冲击类似于传统意义上的脉冲响应函数，用于观察在指定时点对自变量给予正向冲击后，因变量随时间不断衰减的变化情况。

图2 经济不确定性提前期冲击的脉冲响应函数

图5 劳动力价格时点冲击的脉冲响应函数

（1）世界经济不确定性冲击对出口结构的脉冲响应函数

观察图2可知，一方面，出口结构对不确定性的短期、中期、长期脉冲响应函数具有明显的时变特征，且影响系数均显著为负，说明不确定性对中国出口结构升级具有较强的抑制作用。其中，短期脉冲函数的时变特征最为显著，2002—2010年脉冲响应函数缓慢上升，2011—2012年降至低谷，2013年开始逐渐回升，呈现“N”型变化趋势。另一方面，从不同提前期脉冲响应函数值来看，提前4期脉冲响应函数最小，随着时期的延长，脉冲响应函数值有所提高，说明中长期中不确定性冲击的出口结构的负面影响随着相关应对政策的实施而逐渐被吸收。

经济不确定性冲击对出口结构升级的抑制作用可以从出口产品需求方和供给方进行分析。

第一，就需求方而言，首先，由于不确定性冲击在一定程度上代表了出口目的国经济政策环境的平均水平，当不确定性上升时，中国与出口目的国间的贸易风险加大，而高新技术产品单位价值高，在面临订单取消风险时较劳动密集型产品的损失更大，从而导致出口结构的相对恶化。其次，出口目的国需求的缩水使得大量出口品转为内销品，此时，单位价值较高的高新技术产品投向国内市场将对出口结构优化带来负面影响。

第二，就供给方而言，经济不确定性对出口结构的影响主要表现在以下三个方面。首先，不确定性因改变等待的实物期权价值而影响当期投资，不确定性越高则持观望态度的企业越多。对高新技术企业而言，投产新项目的成本较劳动密集型和低技术密集型企业的成本更高，因此面对不确定性时，其投资态度更为谨慎，产出也不可避免地减少，从而导致该类型产品的出口减少，抑制出口结构升级。其次，高新技术企业通常具有融资需求高、投融资风险大的特点，不确定性升高将导致市场风险溢价上升，从而提高高新技术企业融资成本而降低其产量，并最终影响中国出口结构。最后，预防动机可通过影响企业的研发创新投入而影响一国出口结构。相较于劳动密集型企业，高新技术企业的研发需求较大，在不确定性上升时，根据预防动机理论，企业出于财务弹性与风险收益的权衡，倾向于持有现金而推迟包括研发投入等投资，以此来抵御不确定性可能带来的冲击。此时，高新技术企业的创新行为受到抑制，总产量的减少将导致出口份额的下降，进而对中国出口结构产生消极影响。

2011年全球经济复苏乏力，欧债危机的爆发则进一步增大了全球经济不确定性。2011年11月EPU指数达到214.46，为样本期内的最高值，因此选取2011年11月作为经济不确定性的时点冲击，进一步考察其对出口结构的影响，具体结果如图3所示。经济不确定性冲击对出口结构的脉冲响应函数在第一期显著为负，说明高不确定性环境对高新技术企业的出口极为不利；第二期短暂表现为正，究其原因，这可能与EPU指数于2011年11月达到峰值后的短期内有所下降，高新技术企业积压的库存得以释放有关；第三期后重新回归负值，说明经济不确定性冲击长期对出口结构存在负面影响，这也与不同时间段冲击结果相一致。

图3 经济不确定性时点冲击的脉冲响应函数

（2）劳动力价格冲击对出口结构的脉冲响应函数

图4反映了不同提前期中出口结构对劳动力价格的脉冲响应结果。从方向上看，各提前期的脉冲响应系数均显著为正，说明总体上劳动力价格上涨对出口结构优化具有显著的促进作用。从趋势上看，各提前期的脉冲响应函数趋势基本一致，2002—2012年影响程度逐渐减弱，2013—2019年影响程度逐步缓慢增强，呈现出“V”型特征。就不同提前期而言，脉冲响应函数值在整个样本期间内均表现为短期>中期>长期，且短期脉冲响应函数值明显大于中长期值，说明劳动力价格上涨冲击在一定程度上形成了对出口结构的“惯性效应”。

图4 劳动力价格提前期冲击的脉冲响应函数

就短期内劳动力价格对出口结构的影响而言，根据雷布津斯基定理，一种要素禀赋的增加将会提高密集使用该要素产业的产出，减少其他产业的产出。当劳动力价格上涨时，企业倾向于减少雇佣工人，转而增加使用机器等资本，从而推动中国出口结构的优化升级。因此，劳动力价格上涨对出口结构的短期影响始终为正。

中长期内，劳动力价格对出口结构的影响是选择效应、创新效应和国内外经济环境三者共同作用的结果。第一，选择效应表明，劳动力价格上涨冲击对不同生产率企业出口行为的影响不同，低效率企业将被高效率企业替代，从而加速出口结构的转型升级。高新技术企业作为具有代表性的高效率企业，相对低效率企业而言，经济效益好、市场占有率高，更有能力提供较高的劳动力价格，因此劳动力价格上升对其出口行为的冲击较小。反观以中低技术密集型企业为代表的低效率企业，劳动力价格在企业生产成本中占据较大比重，劳动力价格的提升直接导致企业生产成本大幅上升，从而对企业生存造成威胁，并最终使得低效率企业退出市场。综合来看，在选择效应下，中国出口结构将随着中低技术密集型企业的退出而相对升级。第二，根据创新效应，劳动力价格上升将通过提升企业的创新能力来促进中国出口结构优化。对低技术密集型企业等低效率企业而言，劳动力价格提高引发成本上升，由此造成的威胁倒逼企业主动创新，通过投入研发来提高生产率，中国的出口结构也随着劳动密集型、中低技术密集型企业的转型而不断优化。第三，在区域产业转型和区域发展平衡政策的驱动下，劳动密集型产业、资源密集型和中低技术密集型产业由东部沿海地区向中西部地区转移，区域间产业分工效率提升，企业生产成本降低，这在一定程度上削弱了劳动力价格上涨对劳动密集型产业出口的负面影响，因此劳动力价格变动对出口结构的影响在样本前期呈现出缓慢下降的态势。

时点冲击方面，由于最低劳动力价格标准会对劳动力价格的整体水平产生影响，文章选择《最低劳动力价格规定》颁布时点2003年12月30日的下一个月作为劳动力价格冲击时点，考察劳动力价格变化对出口结构的影响。图5展示了为期一年的脉冲响应结果，期间劳动力价格对出口结构优化的影响总体显著为正，这与不同提前期冲击的结果一致。脉冲响应函数的变化趋势为：0至1期迅速攀升，从第1期开始逐渐减弱。究其原因，最低劳动力价格标准会提高劳动力价格的整体水平，从而导致劳动力与资本的相对价格发生变化，劳动密集型产业的出口减少，短期内出口结构迅速地“相对优化”。但随着时间的推移，企业能够按最优边际替代率对劳动力与资本投入量进行调整，使得劳动力价格冲击对出口结构的优化效应随着时间的延长而逐渐减弱。

五、主要结论与政策建议

文章通过梳理已有研究成果，从定性角度建立了世界经济不确定性和劳动力价格对出口结构的联系，并在此基础上利用非线性格兰杰因果检验、TVP-SV-VAR模型探究了各变量对中国出口结构的动态关系。主要结论如下：

第一，世界经济不确定性冲击在短期内对中国出口结构优化具有显著的抑制作用，中长期内抑制作用有所减弱。由于高新技术产业产品单位价值高、资金需求大、研发投入大，较劳动密集型产业而言，短期内受世界经济不确定性冲击的影响较大，中长期内这一不利影响将随着国家应对经济不确定性政策的出台以及出口企业的积极应对而有所减弱。

第二，劳动力价格上涨短期内可促进出口结构“被动优化”，中长期中有利于推动出口结构实现“主动优化”。短期内，当劳动力价格上涨时，企业倾向于减少雇佣工人，转而增加使用机器等资本，被动地推动中国出口结构的“相对优化”。中长期内，在选择效应、创新效应和国内外现实情况的综合作用下，劳动力价格上涨对出口结构优化作用有所减弱，但可实现出口结构的“主动优化”，劳动力价格上涨冲击在一定程度上对出口结构优化形成了“惯性效应”。

基于上述结论，文章提出了如下建议：

第一，在国际经济环境持续波动的大背景下，宏观经济不确定性有所提升。中国政府应在客观认识经济不确定性的基础上，探索规避经济不确定性负面影响的多样化方式。其一，加快构建人类命运共同体，加强国际经贸合作，着力建设新型国际经济关系和国际经济新秩序，营造稳定的国际经济环境。其二，政府应发挥“一带一路”的政策优势，扩大对外开放的基础上，探索并建立应对全球经济不确定性的防控机制，降低经济不确定性对中国出口结构的负面影响。其三，以银行为代表的金融机构也应积极研发创新性金融产品，推出适合高新产品出口企业的金融服务。

第二，正视中国劳动力价格不断上升的现状，鼓励出口企业通过技能培训、增加研发投入来提高劳动生产率，实现出口产品的转型升级。随着中国经济的稳步发展，劳动力价格水平也在不断提升，此时政府应鼓励出口企业通过技能培训、员工再教育等方式提高劳动生产率，降低单位劳动力成本，利用劳动力价格水平的提升倒逼企业转型升级，使其不被市场所淘汰。此外，政府还应充分发挥政府资金对全社会研发经费投入的引导和拉动作用，鼓励出口企业进行技术创新，实现“创新驱动”，提升产品附加值，增加产品的不可替代性，通过放大劳动力价格的创新效应来促进出口企业转型升级，促进产业结构与出口结构的双优化。