进口冲击、服务化与制造业的就业效应分析

肖 挺，苏 雅

(江西财经大学 国际经贸学院，江西 南昌 330013)

一、引言

在“入世”二十年国际贸易自由化的背景下，我国企业面对日趋激烈的市场竞争，东南亚、南亚等地区的劳动、土地低成本优势使其成为新的投资热土，大量企业转移到了这些新兴的经济体。中美贸易的争端使得这种现象更加明显，有“世界工厂”美誉的我国也受到了极大冲击。腾笼换鸟的期许之下，我国的产业升级道路还很漫长。眼前所面临的问题是，我国近年来也出现了来自海外国家或地区的进口持续增长对本土制造业的劳动吸纳能力造成的负面影响，我国西南边疆地区的民间甚至出现了劳动者跨境前往东南亚国家务工的现象。Acemoglu等的研究指出，进口冲击带来某些行业的岗位流失人员并不会被受到冲击的业务部门所吸纳[1]，这意味着面对进口冲击，大量人员退出劳动力市场成为了失业者。

关于贸易和就业的研究始于20世纪80年代，由于该时期南北国家之间的贸易规模呈现几何级数的增速。初始研究主要集中在分析贸易对于就业总规模的影响，研究结论也呈现了完全相左的“促进论”和“抑制论”。如Krueger认为发展中国家开放性的贸易政策有助于提高本国的产业发展和就业人口增加。[2]Jenkins以及Merserlin分别针对越南以及法国的调查也证实了“贸易促进就业”的观点。[3,4]针对我国进行的研究中，周申的结论同样表明中国工业进口自由化导致了工业劳动需求弹性的上升。[5]魏浩和连慧君的研究表明来自美国的进口竞争显著促进了中国制造业企业的就业增长,且影响主要通过促进企业创新和企业价格的增加两个渠道发挥作用。[6]在该领域内，同样也存在大量观点截然对立的研究，Hine & Wright对英国市场的研究发现，进出口贸易抑制了本国的就业规模，使得失业的状况变得更为严重。[7]Tachibanaki等基于跨行业的分析和调查发现发展中国家进口的增加对于日本制造业的就业规模以及工资水平都会带来负面的影响。[8]Autor等则指出来自中国的进口冲击使得美国制造业的就业人数减少了1/3。[9]Chen等从我国企业的中间品进口角度切入指出，增加中间品的进口会降低企业的就业规模。[10]而随着针对不同行业部门以及不同地区研究的深入，部门间或是区域间的就业结构而非总体就业规模的分析对于研究者们具有更大的吸引力。总体上，西方学者们的观点认为贸易自由化会抑制本国低端制造业的就业人数，但却促进了高端技术劳动力的就业。[11]我国学者胡昭玲和刘旭利用行业面板数据进行的论证指出进口贸易对就业的影响具有不确定性，不同行业内的表现存在差异。[12]梁平等针对我国东中西部的分地区研究了外贸的基业效应，结果证实了地域差异的存在。[13]田思远和王孝松的研究则指出中间品的进口能够改变更多就业的流向，非国有企业中的员工人数增长，挤出了国有制经济中的就业人口。[14]而类似的结论也在其他的一些研究中得到了证实。[15]

诸多研究系统地解析了外贸尤其是进口冲击对东道国就业的作用影响，但是在评估外贸进口冲击影响时，需要将进口冲击的效应置身于特定的经济结构环境之中，否则将不可避免出现结论相左的问题，特别是需要关注到我国经济结构走向服务经济的大趋势。我国经济近年来也面临着“脱实向虚”的产业转型趋势，第三产业在国民经济结构中的占比也在大幅提升。同时，服务业中的生产、消费和就业等则在稳步增加。我国正在逐步走向服务经济社会，因此总体就业水平也不可避免与服务业的绩效“捆绑”在了一起。与此同时，新世纪以来，制造业总体就业中的份额占比却在不断下降。但从整体经济水平来看，来自海外的竞争只是导致就业从制造业转移的重要因素之一。由于复杂的国际贸易投资环境以及技术的变革，我国在国际贸易中的比较优势出现了一定的变化。根据商务部的数据，随着服务贸易门槛的逐步降低，最近的十年，我国服务产品的贸易出口额在总出口额中的占比从2010年的10.2%增长到了2019年11.3%，服务贸易出口额年均增幅也高出货物贸易约0.6个百分点，增幅(5.89%～5.29%)，这也从侧面反映出我国的人力资源禀赋以及利用服务业集聚产生外部性的能力。[16]

既然服务业逐步成长为我国外贸经济中的比较优势，那么当服务因素渗透于制造业时，会否左右进口贸易对我国制造业就业的影响，即使在进口挤出实体产业就业结论成立的背景下，大量服务元素的涌入也可能在行业内派生出新的就业岗位，从而缓解外贸对就业产生的负面效应。换言之，本文需要分析的是制造业服务化战略的实施在外贸对就业影响中所扮演的作用，考察制造业在应对进口冲击竞争时服务投入跨部门差异的调节性影响。从投入内容的细分来讲，运输、电信和金融中介等业务作为制造业的中间服务投入，它们的成本与质量将对使用这些服务制造部门的技术进步乃至于生产率产生影响。[17，18]随着我国经济结构中的比较优势开始逐步导向服务业，在制造业中大量投入的服务性元素更有助于企业提高产品质量、增强产品的差异化程度，从而抵御来自进口的冲击。

在制造业中间投入中，需要特别关注的是研发、管理咨询、供应链物流以及商业流程外包等生产性服务业。上述商业服务可以提供企业的生产力，从而帮助他们应对进口的竞争压力，缓解了进口冲击对国内产业在就业方面带来的负面作用。相反，在将服务活动外包给专门提供者的过程中，商业或生产者服务的使用强度可能会增强制造业的经营灵活性，通过增加相关行业劳动力供给的弹性，从而提高制造业就业对进口冲击的敏感性。

二、理论逻辑及相关文献阐述

Autor等的研究指出，在面对发展中国家产品进口冲击更为猛烈的行业或地区内，其制造业就业岗位流失得更为严重。[9]我们假定服务化程度不同的行业或地区其外贸变化对就业的影响会存在差异，对一个特定水平的劳动力市场而言，服务化程度较高的行业内产品进口对行业劳动力市场变化的影响较小。本文对我国各制造业部门(依据SITC Rev.1标准，适当整合了部分行业)的服务化程度进行了比较，服务化程度由6个服务部门的技术投入产出系数之和定义，这些服务部门是生产中特别突出的中间投入(即所谓的生产者服务)(1)图1服务化程度的技术系数反映的是2014年(迄今为止WIOT数据库中公布数据的最后一年)我国产业之间的技术关系，代表的是每1元产出中服务业务作为中间投入的成本，用各项服务投入在各制造部门产出中的占比衡量。，这6个行业包括交通、电信、金融、IT科技、研发以及公关教育等，对制造业分行业部门而言，不同服务元素在其中的重要性是不同的。最后，我们发现交通物流和金融服务在各个分行业中的投入占比较为突出，表明这些业务在维系制造业健康稳健发展中的重要作用。研发创新服务在机械、运输工具、计算机光电以及医药等科技含量较高业务部门中的重要性更为突出，但在纺织、家具、食品等部门内则占比不高。IT服务只在计算机光电产品制造中具有较高的服务化占比，其他如通信服务以及公共教育在各行业中的占比均不高。此外，需要指出的是，除了医药及造纸两个行业，重工业的服务化程度普遍高于轻工业。

各种相关机制激发了如下的假设:在制造业中，进口冲击对行业就业的影响将是异质性的，行业的就业规模除了受进口强度的影响，同时也是服务化的函数。原因有二，其一是服务化程度较高的行业更容易融入全球价值链(GVCs)，毕竟参与全球价值分工需要给予更多的服务投入，包括物流、运输到通信金融等等。[20]参与全球价值链的企业相比于其他同行企业的平均生产率更高。[21]服务化也意味着专业化，将业务外包可以使公司将精力更多集中于具有竞争优势的核心领域，或者同时从市场上最有效的供应商那里采购服务。这些有助于企业生产出更精密、更高质量以及具有品牌差异化的产品，从而避免与外贸产品直接打价格战。更高的服务投入强度可能反映出行业在研发、产品开发、创新和营销方面的更多投资，有助于企业在满足市场需求和预测消费者偏好趋势方面与国外企业展开竞争。[22]诸多研究结果也证实了服务化对于企业创新实践以及生产率增长的积极促进作用。[23，24]

服务作为生产的中间投入，其关键属性是它们对经济活动的协调和控制作用，以及支持专业化的程度。如通过通信、物流等服务业务来跨空间连接劳动以及企业，金融服务有助于企业对经营以及创新试验中的风险加以管控。作为改善生产过程中由地理分散所造成困扰的手段，各种边际服务的质量和成本直接影响下游经济活动的专业化程度和规模。[25]在全球价值链的世界中，由位于不同地区或国家的企业生产中间投入，故生产涉及跨空间和时间的协调，依赖物流通信服务来加以协调的功能凸显出重要性。Baldwin指出，由于生产过程日益碎片化和非核心活动的外包，运输、电信、物流和配送服务在制造业增加值中所占的份额越来越大。[26]在现代制造业日益复杂的价值链中，零部件的运输和活动必须以最小化存储成本的方式进行协调。

不同部门内部服务化程度的差异，在一定程度上反映了行业涉足服务化的能力或意愿的差异。服务中间投入的增加是高收入国家制造业经济结构服务化总体格局中的重要组成部分。[27]Bernard等对丹麦企业的案例提供了这种模式的证据，研究发现该国诸多企业放弃产品制造业务，但保留了许多与制造相关的服务活动，如设计和分销，从而实现从制造业向服务业的转变。[28]研究指出进行了业务模式转换的企业拥有更高的就业率和更高比例的高科技工人。近年来的相关研究也强调了服务销售对于产品制造的积极影响，服务化与更好的商业模式以及更强劲的出口业绩相关联。[29，30]服务化也可能反映了一种多样化和差异化的策略:一种在商品中嵌入或附加的服务，即产品升级版本下的“商品+服务束”。

尽管有诸多研究发现，服务业的发展对于制造业绩效的提升具有重大的作用，服务化会使得制造业内部进行岗位的调整而非造成岗位被挤出。但也有研究指出服务外包是导致制造业就业减少的一个重要诱因。[31-33]目前的研究忽视了在重大进口冲击下，服务化差异对制造业劳动力需求和供给反应的影响。考虑到Autor等使用的框架中隐含的部分均衡模型(反映在美国通勤区(Commuting Zones)之间不存在因素流动性的假设中)基本的供求框架，表明服务外包可能通过两种机制影响制造企业对进口竞争加剧的反应。[9]第一个是对劳动力需求的影响，如图1a所示：由于进口冲击将取代国内企业产出的一些需求，劳动力需求将减少(劳动需求需求曲线从D左移至D’)，而在服务投入强度较高的产业中，由于消费者对国内产品的需求受到的影响较小，这种向左下方平移的幅度可能会被削弱(劳动需求曲线从D左移至Dser)。这可能是因为此时企业在产品价格上拥有了更强的竞争能力，或在垂直或水平维度上更强的产品差异化能力。如果劳动力需求的下降趋势得到缓解，那么更多的服务投入使用将有助于缓冲进口冲击带来的就业影响。

图1b展示了来自供给侧的第二种影响机制，更高的服务化强度可能增加劳动力供给的弹性，从而加剧特定进口冲击的就业效应。当就业障碍和固定成本(如培训、教育程度、认证、公司或部门特定经验)更少时，某个行业部门的总劳动力供给弹性更高。在欧美等西方经济体中，若一个行业可以充分发挥员工地理流动性或是进行远程工作的能力，就意味着行业拥有了更多潜在的员工，比如IT和商业服务的发展可以使得企业和一些员工之间建立松散的合作关系，企业可以在更大的劳动力市场中获得人力资源，这类工人的工作性质跨越诸多行业部门，会拥有很大的市场，他们相对于那些直接被制造企业长期雇用建立稳定雇佣关系并需要企业进行高水平技能培训投入的工人而言有更多的就业机会。这意味着，一个部门的高科技服务投入强度与更敏感的工资劳动力有关。其结果是更高的劳动力供给弹性，供给曲线变得平缓，这就会使得需求曲线向下移动将导致制造业部门在均衡状态下就业水平更大幅度的减少。

如果上述两种机制都是积极且显著的，那么服务化在调节进口冲击对就业影响的作用方向将是模糊的，取决于上述两种机制中哪一种起主导作用，需要在接下来的研究中进行科学的计量检验。

三、计量框架

此处，借鉴Autor等开发的实证框架[9]，本文关注服务化在进口冲击对本地就业影响中的调节作用。本文中遵循Acemoglu等的研究精神[1]，用部门维度来充实他们的实证模型框架，我们需要引入服务化强度的测算指标用作于模型中的调节变量。为了探究服务化程度在调节进口冲击对制造业就业影响中的调节性作用，模型中将各行业面对的进口冲击强度与服务化水平进行交互。

Emprst=αst+βICst+μ(ICst×Serst)+γXst-1+φYt-1+εst

(1)

(1)式中Emprit表示部门s在时间t时的就业人口数量在所有制造业部门总劳动力中的占比，ICit则表示面对的进口冲击强度，使用进口渗透度来衡量，具体而言，对于进口冲击指标，本文参考了De Backer等的手段[33]，其具体的计算公式如下：

(2)式中的ICst为s行业在t年时所面对国外产品的竞争强度，import为进口额度，doutput为行业的国内产值，公式的含义用每年的进口额度与本国的产出之比衡量行业所面对的国际竞争强度。各行业进口数据来自于Comtrade系统SITC行业分组下中国各行业的历年进口额，而各行业本体产出额则来自于《中国工业经济统计年鉴》，其中进口的金额按照历年年终美元与人民币的汇率进行调整后计价。IC指标反映的是来自其他经济体的进口渗透，在过往的文献中被广泛用于衡量竞争冲击对国内企业的影响。[34，35]

Ser为行业的服务化程度，我们参考了刘斌等的完全消耗系数法对此进行测算[20]，该方法包含了行业中服务业投入在总投入中占比的直接消耗以及间接消耗。各行业对服务业的直接消耗和间接消耗的综合构成了制造业对服务业的完全消耗，计算公式为：

其中，(3)式中的Sersj代表制造业j的服务化水平，公式右侧第一项表现制造业j部门对服务业部门s的直接消耗量，而右式中第二项表示第一轮的间接消耗，以此类推第n项为第n-1轮间接消耗，因此本文将投入侧的完全消耗系数作为服务化的测度指标。准确地讲，服务化指的是制造业特定部门对服务业需求的技术系数总和。根据实际效果作用以及数据可得性，本文将视角汇聚在六大生产性服务部门中：运输仓储、电信、金融、计算机相关服务(IT)、研发以及公共教育服务。

Xst-1为一组随时间以及行业而变的控制变量，包括行业的利润率(以每个行业总资产贡献率表征，即净利润除以总资产)、行业中企业的数量、行业员工的人均产出，需要指出的是，在影响Empr的因素当中，除了本文关注的进口冲击与服务化，逻辑上还有一个不容忽视的重要因素，这就是行业自身的转型升级或说技术进步，使得很多制造业逐步摆脱了劳动密集型的低级阶段，这一自我进化和升级的过程自然会造成就业人数减少(技术性失业)。由于现有资料中缺乏与之直接关联的数据，因此，控制变量中需要加入各行业技术进步方面的控制变量，避免因遗漏重要变量带来的内生性，此时我们放入了行业管理费用，这是因为管理费用中包含了创新研发的支出，而这可以部分表征行业的技术进步水平。Yt-1为只随时间而变的变量，包括根据陈梅和李磊的研究指出女员工的就业人数增加会正向影响企业的规模[36]，因此此处控制女性员工占比。而员工中受过高等教育的员工越多，企业发展所储备的资源也越为丰富，则企业规模也会越大[37]，因此要控制从业员工中接受过大学教育的人数占比。最后，收入较高的行业更容易吸引到就业人口的注入，因此要控制人均收入(2)这些变量设计为非时变变量主要是由于没有分行业的数据汇报，只能对整体制造行业的特征值加以控制。，均采用各指标的滞后一期值。a为常数项，ε为残差项。此处放入的控制变量都是滞后一期的指标值，而不是本期的值，这是为了防止出现由解释变量通过控制变量影响结果变量而产生估计偏误的问题，即使服务化或是进口冲击确实与控制变量有所关联，也不可能影响上一年度的控制变量，因此既实现了控制其他效应的目的，又切断了出现计量偏误的可能性。

根据(1)式，进口冲击对本地就业影响的边际效应由(4)式给出：

MEmps=β+μ×Sers

(4)

本文的数据主要来源于《中国劳动与教育统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》、国际与国内历年投入产出表以及Comtrade官网。服务化指标来自于投入产出表，我们计算了17个制造业部门中服务投入与总产出的比值(即前文所提的完全消耗系数)(3)具体的行业部门参见图1下方的说明文字。，藉此建立了服务化强度指标，WIOT数据库汇报的数据截至2014年，我们收集了中国2000～2014年的投入产出表，为延长数据链，2014年以后的几年我们采用了国内统计部门公布的2015年、2017年以及2018年的《中国投入产出表》(4)比较遗憾的是2016年投入产出数据表欠奉，2015年为延长表，2017年与2018年为正表。；各行业部门的就业人数来自于《中国工业经济统计年鉴》；进口冲击指数承前所述其国内产出来自于《中国工业经济统计年鉴》，而分行业进口数据来自于comtrade官网(5)Comtrade官网各行业与对应SITC两位编码为食品饮料行业编码11与12、纺织品26、木材63、造纸25、印刷业和记录媒介89、石化炼焦33、化工52、医药54、橡胶塑料23和58、非金属材料66、金属材料67和68、金属制品69、计算机光电86、电气机械72、机械(含通用与专用机械)71、交通运输工具73以及家具制造82。；控制变量中：企业行业的利润率、行业中企业的数量、行业员工的人均产出均来自《中国工业经济统计年鉴》，没有汇报细分行业数据的变量如女性员工占比、员工本科以上人数占比以及人均收入则来自《中国统计年鉴》。表1汇报了本文所使用变量的描述性统计结果：

表1 本文指标的描述性统计

四、估计结果

表2报告了基准检验的结果，采用的是面板固定效应模型，在第1列中只放入进口冲击变量进行检验，影响系数值为-0.005且非常显著，该结果证实了先前已知的进口冲击负向影响制造行业就业岗位占比的结论。[9]而在后几列中都体现了进口冲击负向关联于就业人的结果，只是在最后一列不显著。而在第2列开始，我们置入了进口冲击与服务化的交互项，该项系数都是显著为正的，这就表明，行业面临的进口冲击强度与行业制造业服务投入强度之间存在显著的正相关关系。即支持了一个假设，即更多地使用服务投入可能有助于缓和进口渗透率增加为就业带来的不利影响。换言之，服务化一定程度上缓解了由于进口竞争、产业外流造成我国实体产业岗位流失的现象，本文关心的核心问题得到了验证。而在3与5列的行业部门控制变量中，可以看到行业中的企业数量显著地正向关联于就业人口占比，而人均产出以及行业绩效则与就业人数显著地负向相关，这表明我国制造行业偏向于粗放型的发展模式，减员似乎更有利于增效。在4与5列中的总体制造业的控制变量中，只有女性员工数量显著正向关联于各行业的就业占比，而人均收入以及受教育水平则没有和就业占比产生显著的联系。

表2 企业特征变量对服务化程度变化的影响

根据第5列的估计结果，当服务化程度处于样本均值的11.05%时，进口冲击强度每增长1个百分点，则意味着制造企业流失员工的占比达到了0.052%(-0.00586+0.1105×0.00637)。(6)表内各系数值进行了四舍五入的处理。我们发现，制造业面对的进口冲击强度从2000年的5.90%增至2014年的13.43%，随之行业内的岗位流失在总就业人口中的占比将减少0.392%。但考虑到行业之间的异质性，具体的影响程度取决于各行业内的服务化程度。以2018年为例，服务化程度最高的电气机械行业(36.24%)内，进口冲击对就业的影响为-0.037%，而在服务化程度最低的行业印刷业和记录媒介(0.082%)内，进口冲击对就业的影响为-0.059%。即服务化程度高行业的就业情况受到进口冲击的影响小于服务化程度低的行业。

接下来我们进一步做分行业的探讨，承前所述，本文选取的制造业共包含了17个分行业部门，根据产品特性，我们将这些行业整合为轻工业和重工业两个部门，前者包括食品、纺织品、木材加工(含木材、家具、造纸、印刷等)、医药等行业，后者则涉及石化(含石油化工、橡胶塑料等)、材料(含金属、非金属与金属制品)、电气机械(含电气设备、专用通用机械、计算机光电设备以及交通运输工具等)等部门，在表3中我们重新进行了估计检验。从分行业的角度入手，可以看到在重工业中两组系数都是显著的，即进口冲击导致就业占比的下滑，而服务化则带来了正面调节效应，即缓解了失业问题。而在轻工业中，两个系数则都不显著。这也在一定程度上表明，在全球化过程中，我国的重型工业受到的冲击更明显，且服务化在该行业内所扮演的作用也更为突出。

表3 分行业的检验

综上所述，服务化对于进口冲击的就业效应存在逆向调节作用。但需要指出的是，服务投入可以被视作为对行业部门的一种处理，它不仅可能影响一个部门对进口竞争的就业反应，同时也可能直接影响一个行业所面对的进口冲击，这就意味着行业层面的服务化与进口强度之间存在关联性。服务化缓和了进口冲击的就业效应，通过它对其所面临的进口竞争水平减弱程度的影响，反映在跨制造业部门劳动力需求曲线的移动幅度。鉴于行业就业规模会受到进口竞争以及服务化强度的复合作用。这种效应既可以通过特定行业的劳动力需求的进一步转移，也可以通过不同行业的劳动力供给弹性的变化来实现。在劳动力供给更具弹性的情况下，最终结果可能是劳动力需求进一步减少。

承上所述，实证研究要准确地确定外贸对各行业就业占比的影响，前提是服务化与部门进口强度无关。本着Acemoglu等的研究原则[1]，为了保证估计的外生性，使用各行业的服务化程度对进口冲击的强度进行直接回归，事实上就是测算变量彼此间的相关性及相关系数。构建了六种主要服务业务投入所形成的服务化，即交通运输服务(TSser)、通信服务(TCser)、金融服务(FNser)、IT服务(ITser)、研发服务(RDser)以及公共教育(EDser)。从表4中可以看到，总体服务化以及各个服务业务的服务化大多数都与制造企业所面临的进口冲击强度显著相关联。比如总体服务化与企业进口冲击强度的相关性为0.272，而各类业务的服务化的系数值都是显著的，除了交通运输服务化(但其在15%显著性下可以通过检验)。这表明服务化的调节效应至少在一定程度上是由于服务化可以直接改变行业所面临的进口竞争的态势。

表4 服务化与进口冲击强度的相关性

进行交互的两组变量之间存在关联性肯定是不利于实证的检验结果，我们需要在服务化中消除其对于行业所面临进口冲击影响的成分，而不能仅仅认为服务化只是降低了进口竞争带来的就业效应。为此，我们将进口冲击强度对服务化变量重新进行回归，并将该估计方程所形成的残差向量(以Serres表示)作为估计方程中的调节变量重新进行(1)式的估计。Serres捕捉了Ser中与部门进口冲击变量正交的可变部分，Serres的任何缓解效应都可以单独归因于制造业对进口竞争的反应，而不是不同行业在进口竞争中体现的差异。为便于比较，表5列(1)中重复了表2中列(5)的系数估计(即在表4中只汇报了交互项的估计系数)。而在列(2)中则将交互项替换为ICst×Serresst。由于该系数在统计上与零没有区别，我们得出结论，决定服务化调节作用的属性必须嵌入其变化的部分，即随着与行业部门面临的进口冲击强度而共同变化。由于决定制造业部门对进口竞争反应的服务化属性很可能与导致一个部门受到较少影响的属性相同，无法区分服务化在决定部门受到进口竞争影响程度和它在决定对进口冲击作出反应方面所起的作用。

表5 交互项的替代性比较检验

为了进一步探讨这个问题，我们依据每一种生产者服务业的成分对服务化进行了性质的细分，从而能从不同类型的服务化角度入手解读问题。图2展示了各行业的进口强度与各类服务化之间的散点图以及对应的拟合线。从中可以看到各行业内的表现存在较大的异质性，其中交通物流和金融两个行业与进口强度成反比关系，其他行业都是正比。但交通物流与公共教育等行业的曲线走势并不是太明显，说明在这两个行业中服务化的所有调节效应可以大部分归结于制造业部门的就业市场应对进口冲击所作出的反应。

图2 进口冲击与特定服务化之间的关联性 注：各图中的线条为拟合线，点则表示为历年各行业对应值。

当服务化与进口强度的相关系数不为0时，无法区分服务强度对进口冲击强度的影响和对就业反应的影响。对于这种情况，我们在回归模型中用Ser替换为Serres，以便分离出各制造行业部门内服务强度与进口冲击强度正交的组成部分。从表6中可以看到，各类型的服务化调节性作用的绝大部分都被与进口强度所关联的可变部分所吸收。使用各行业原始的服务化指标Ser所构建的交互项大多正向缓解了进口冲击对就业带来的负向影响，这与前述表2的估计结论相吻合。其中，公共教育无论是原始服务化还是残差项所构建的交互项均未能对就业占比产生显著的影响。这就表明该行业对于缓解进口对就业的冲击或是改变行业所面对的进口冲击强度没有显著作用。其他几种类型的服务化如交通物流、通信服务、金融服务以及IT等，其两组系数的变化印证了该类服务投入造成的就业缓解效应被与行业所受进口冲击的那部分所吸收。相比之下，研发行业内的这种影响至少在一定程度上是由与预测的行业进口冲击正交的变化所驱动的。

表6 交互项的替代性分行业比较检验

上述结果虽不应被过度地解读，但仍然可以提供诸多有价值的信息。前文估计结果中认为，总体上服务化有利于缓和进口冲击对就业造成的负面影响，但表5的检验结果则表明在不同性质的服务化中，这种缓和的力度与效果存在较大的差异。换言之，前述研究结论掩盖了不同服务化之间的具体差异。虽然大部分的服务化类型中，这种缓和效应都是存在的，但仍然存在一些类型的服务化并没有缓解进口带来的岗位流失。这些结果表明，需要对具体服务化进行更多的分类分析，而不是仅仅把注意力集中于笼统意义上的服务化。

五、简要结论

国际贸易自由化的浪潮下，本土的制造企业面临着巨大的生存压力，诸多企业被市场淘汰，而生存下来的企业也遭遇到了产业转型升级所带来的阵痛。在实体经济发展面临困局、产业转移成为大的发展趋势的当下，保就业稳增长仍是经济社会的主题。本文的研究实现了将服务化、进口贸易以及就业问题相联系，经验证据表明制造业的服务化程度是影响我国制造业部门在进口冲击下就业变化幅度的主要调节性因素。在与海外产品进口竞争相关的调整成本中，首当其冲的是那些服务投入较少的制造业，而那些使用服务投入较多的制造业就业减少程度则相对较少。而且，进口冲击造成的就业效应以及服务化的缓解作用都主要体现在重工业部门中。

由于人口红利的丧失，加之“腾笼换鸟”的产业转移，我国制造业就业岗位流失的现象已持续了多年，这也很大程度上体现了持续的技术变革。随之，服务业的就业份额增长，反映了行业间的生产率差异、行业间的劳动分工(外包)转移，以及随着人均收入的增加对服务最终需求的增加。[32]展望未来，制造业工作将继续变得更加技术密集化，并伴随着更深层次的制造业服务化。服务业对经济的影响现在以及未来都是主要研究的课题。目前我们还无法完全了解的是，服务化如何影响制造业对进口冲击的就业反应。本文的实证研究发现，服务化强度是缓解进口冲击对就业负面影响的一个重要因素。此外，不同类型业务的服务化在促进制造业就业抵御进口冲击方面发挥着不同的作用和功能也表明，未来的研究需要进一步侧重于对服务业进行细分和解构，并分析不同服务化类型在进口冲击就业过程中可能发挥的不同作用，以帮助我国制造业更好地应对全球化背景下更为严峻的进口竞争。

本文一些不足之处主要还是来自于数据的缺失，比如控制变量中的技术进步的指标，用管理费用是一种比较粗糙且有些无奈的操作，但对这种效应的控制的确十分重要。另外，逻辑上应将进口冲击区分为“中间品进口冲击”和“产成品进口冲击”两类，但两种不同类型的进口冲击对就业带来的影响可能存在异质性，同样受制于行业层面这两组数据的缺失，尚无法展开相关的检验，这些都需要在未来找到办法，从而进行合理表征后再作深入探析。