OFDI逆向技术溢出对就业技能结构的影响研究

王玉晶 李 鑫 刘 迪

近年来，随着我国经济高质量发展不断推进，劳动力供给的结构性短缺问题越来越突出。在新发展格局下，解决好生产要素投入的结构问题已成为推动经济发展和产业升级之要务（江小涓和孟丽君，2021）。目前，我国对外开放水平不断提高，逆向技术溢出对优化国内要素配置的影响也越来越大，对稳定就业的作用日益凸显，为实现高质量就业提供保障。随着我国对外直接投资（OFDI）的快速发展，我国对外直接投资流量稳居全球第二位，以OFDI 方式获取逆向技术溢出已逐渐成为实现国内国际双循环相互促进、推动经济较快增长的有效渠道。因此，研究我国OFDI逆向技术溢出对就业技能结构的影响具有深刻的现实意义。

一、文献综述

技术获取是发展中国家对发达国家直接投资的重要原因之一。OFDI 有利于发展中国家获取发达国家的先进技术（Teece，1992；Hiley，1999；Fosfuri 和Motta，1999；Dowling，2000）。新经济地理学的发展为技术溢出的研究提供了新的思路，解释了技术溢出在地区间扩散进而影响母国经济的可能性。距离越近的两个国家，技术溢出的效果越明显，即地理距离是影响技术溢出效果的重要因素（Tientao 等，2016）。Bretschger（1999）将内生增长理论、新经济地理学和传统区位理论的相关内容整合到一个模型中，考察区域内和区域间知识扩散对区域发展的长期影响。技术传递回母国和在母国内继续扩散构成了OFDI 逆向技术溢出的两个环节，并形成叠加效应（李勃昕等，2019）。跨国技术在母国内部继续扩散，并受到地理空间的制约，使得区域内的集聚和辐射效应更为显著（祁春凌等，2013）。

区域间的技术差距导致了就业机会的差距，从而影响了劳动要素总量和结构（Jasay，1960；Laffineur 和Mouhoud，2015；吴传琦和张宗斌，2020）。现有研究表明，技术进步与就业之间存在替代效应和补偿效应两种关系（Kravis 和Lipsey，1988；苏剑和陈阳，2019）。一方面，技术的获取提高了劳动生产效率，使得生产单位产品投入的劳动减少，从而降低了对于初级技能劳动力的需求，增加了以初级技能劳动力的就业压力（Katz 和Murphy，1992）。另一方面，技术溢出促进区域内技术进步，降低产品的成本和价格，扩大产品需求，提高企业在生产经营过程中的利润，刺激企业投资，增加了对劳动力的需求（Ebersberger 和Pyka，2010；白玫和刘新宇，2014）。此外，技术进步还能通过促进行业内上下游关联产业的发展，为新兴企业提供良好的外部环境，创造更多适合高级技能劳动力的工作岗位（Cortes 等，2016；刘海云等，2019）。

考虑到要素在区域之间的流动性特点，学者们的研究大多从空间角度出发。技术在劳动市场上具有一定的筛选作用，当某个国家或地区获得技术后，会减少对当地就业市场上初级技能劳动力的需求，而获取技术后的吸收和转化又会使高技能岗位存在一定的缺口（黄犁和张台秋，2012；Lordan 和Neumark，2018）。由于个人的学习能力与学习环境质量之间具有良性互动关系，相比于非熟练技术工人，熟练技术工人具有更高的流动倾向。当熟练工人开始向城市流动时，其自身的生产力优势得以放大，因此核心区域有更高容纳熟练技术工人的可能性（Puga，1999；Nocco，2005；Ottaviano 等，2002；刘娟等，2020）。

综上可知，国内外关于OFDI 逆向技术溢出的研究较为丰富，从地区、产业的角度研究了逆向技术溢出对劳动要素流动的影响。那么，这些技术溢出的省际流动受什么机制影响？其空间分布特征如何？能否提升我国的要素配置效率？能否优化区域就业技能结构，解决劳动力供给结构性短缺的问题？探讨这些问题，将对我国制定就业政策、实现劳动力市场均衡起到重要作用。本文尝试研究OFDI 逆向技术溢出对国内就业技能结构的影响，并进一步剖析其内在影响机制。本文结构安排如下：首先，对已有文献梳理后进行理论分析并提出研究假设；其次，构建空间模型进行检验并分析实证结果，再进一步验证影响机制；最后，提出结论和政策启示。

二、理论分析与研究假设

OFDI 逆向技术溢出既可以直接影响就业技能结构，还可以通过推动区域技术进步对就业技能结构产生间接影响。技术从东道国溢出到投资国，使各个地区形成技术势差；由于要素在区域之间流动，技术冲击在影响本地就业的同时，也会影响临近地区不同技能类型的劳动力就业（刘宏和李述晟，2013）。OFDI 逆向技术溢出与熟练劳动力之间的互补关系增加了对劳动力市场上熟练劳动力的需求，优化了就业技能结构。与此同时，技术不仅包含可以使用、转化的技术，还包括了需要本土化、地方化的技术，通过对OFDI 逆向技术溢出的吸收与改造，促进了母国技术进步，从而进一步影响就业技能结构（图1）。

图1 OFDI逆向技术溢出对就业技能结构的影响机制

（一）OFDI 逆向技术溢出对就业技能结构的直接影响

1.技术冲击与不同技能类型的劳动力就业

就业的极化现象描述了高技能劳动力相对增加，而初、中级技能劳动力就业相对减少的分化趋势（Acemoglu 和Autor，2011）。如果将生产的过程看作一系列的生产任务，那么常规化的生产任务通常是由中等技能劳动力完成的。高技能偏向的技术冲击将会导致生产任务的重新分配，产生更多适合高技能就业者的岗位，并减少中等技能劳动者的岗位，使中等技能工人不得不转向技术含量较低的岗位，或者通过技能培训、继续教育等方式，承担部分高技能劳动力的工作。虽然OFDI 逆向技术溢出同时减少了初、中级技能劳动力的需求，但是技术冲击对中级技能劳动力的影响将会强于对初级技能劳动力的影响，且中级技能劳动力的减少会更加迅速。

2.技术地方化与不同技能类型的劳动力就业

技术地方化理论解释了发展中国家的跨国投资行为，认为企业对于通过OFDI 获得的技术并不是单一机械的模仿，而是根据母国经济环境的需要进行加工和改造。这一理论着重说明了技术引进后的再生过程，表明发展中国家的技术产品是标准化、小规模以及劳动密集型的。虽然通过OFDI 获得的技术大多是标准化后的中间技术，但在吸收OFDI 逆向技术溢出时，仍需要国内高技术人才根据本国生产条件以及市场情况，对技术进行吸收和转化，使技术与现有知识、资本等生产要素相融合。在母国对技术本土化的过程中，需要大量的高技能劳动力对技术加以改进以适应当地的生产环境。这种技术与劳动力之间的互补作用，为高技能劳动力创造了更多的工作岗位，影响了当地的就业技能结构。该理论说明技术具有创造效应，技术影响了就业市场上对高技能劳动力的需求，促进了劳动力市场上就业技能结构的调整。

3.隐性技术溢出与不同技能类型的劳动力就业

广义的技术溢出，不仅局限于先进的生产技术，还包含了对先进的人才管理经验的吸收。逆向技术溢出可以分为显性和隐性两种类型。显性技术溢出，如工业流程、加工方法等，是能够精准表达出来的技术，而隐性技术溢出，如管理的知识经验，是指难以规范表达和传播的技术。管理经验等方面的溢出一定程度上优化了就业环境，其溢出过程相比于显性溢出更为隐蔽。进行海外投资的企业更有机会靠近东道国的先进研发技术，还能够学习东道国先进的管理经验以及生产组织形式，改善母国的就业市场环境，为就业技能结构的改善提供支撑。可以看出，OFDI 逆向技术溢出改善了劳动力的就业环境，并为高技能劳动力提供了更多的就业机会，从外部环境方面对地区就业技能结构进行调节。

（二）OFDI 逆向技术溢出对就业技能结构的间接影响

1.OFDI 逆向技术溢出对技术进步的影响

进行海外投资的发展中国家，通常是以技术资源获取为主要动机。在获得技术溢出后，母国企业利用获得的研发资源，不断优化企业的生产网络，推动技术进步。同时，对外投资为企业带来了先进的技术，会反向创造新的消费需求，推动国内企业的产品研发创新，产品的多样性促进了母国的技术进步。

（1）研发费用分摊

母国通过对技术先进国的投资获得技术，实现母国与东道国间的技术资源共享。在母国与东道国企业合作过程中，研发费用分摊机制通过两国企业共同分摊研发费用，降低产品的单位研发成本。跨国公司与东道国拥有核心技术的企业进行联合研发，可以共享研发成果，通过子公司与母国公司的内部交流，提升企业整体的技术水平。一方面，东道国为母国企业提供研发资源，分摊母国的研发费用，节约母国企业生产成本，进而增加了母国企业的利润。研发费用分摊机制的实现使母公司快速融入到全球生产研发网络，降低了跨国公司的生产经营成本以及由于贸易政策而产生的交易成本，扩大了国内企业绩效以及经营利润，提升了跨国公司整体技术水平。另一方面，在新产品的研发阶段，新产品正处于商品的成长期，具有较广阔的市场前景，在资源自由流动的条件下，技术溢出促进了技术在产品之间的横向溢出，社会资源会迅速转移至新型产品，支持该生产部门的扩张。

（2）研发成果反馈

研发成果反馈是指海外设立的子公司学习到东道国的知识技术后，通过人力资本或实物商品等形式将技术反馈给母公司的过程。新兴经济体OFDI 理论强调了开展OFDI 对跨国公司获取包括技术在内的战略资产的重要性。拥有技术知识、销售渠道、经营管理理念以及全球企业网络等稀缺的高级生产要素，将使企业在竞争中保持优势。全球化竞争背景下，一国的资源是有限的，在国内面临资源约束时，通过OFDI 获取战略资产和稀缺要素，发展和创造新优势显得尤为重要。“学习效应”的作用表现为跨国公司对东道国企业先进技术的模仿跟随，技术由东道国流入母国后，在资源充分流动的条件下，技术会继续流向其他地区的企业。“竞争效应”的作用表现为企业由于竞争压力加大了生产上的技术研发投入，提升母国整体的研发水平，从而推动技术进步。技术的反馈和溢出增强了企业的竞争优势，能够从整体上提升母公司的技术水平。

2.技术进步对就业技能结构的影响

（1）技术发展阶段

技能偏向型技术进步理论认为，技术水平提高是高技能劳动力需求增加的主要原因。外生的技术进步使企业能够生产更多高技术含量的产品，使用高技术水平的设备，同时也需要更多高技术的人才。由于技术是非中性的，技术的获取使母国国内从事常规生产的初、中级技能劳动力更易被替代。相较于初级技能劳动力，高级技能劳动力更易与先进的技术匹配，技术水平的提升增加了母国对高技能劳动力的需求。因此，技术对不同技能类型的劳动力具有一定的筛选作用，这一筛选过程一定程度减少了初级技能劳动力的就业机会，由此改变了当地劳动力市场的就业技能结构。该理论说明OFDI 逆向技术溢出对就业市场具有异质性的影响，即改变了就业市场上不同技能类型的劳动力的相对数量，从而影响了就业技能结构。

（2）技术成熟阶段

在技术承接后的消化吸收阶段，为了适应新技术、新方法，迫使生产线上的技能工人不断提升自身科学文化水平，提升技术运用能力，而企业也会通过再培训、继续教育等多种方式提升工人素质，解决高技能工人短缺的问题，使得高技能劳动力的供给不断提升。与此同时，技术进步也对管理人员的创新能力、风险把控能力提出了新要求，提升了管理人员的整体素质。技术进步改变了传统的生产经营方式，不仅影响了就业规模，还对就业结构的调整具有一定的影响。一方面，技术进步引发企业生产专门化，使企业更加倾向于提供具体、细致的服务，增加了适合高技能劳动力的就业岗位；另一方面，技术进步影响企业的经营方式，推动企业升级，促使企业实现了由低端向高端的转变，提升了对高技能劳动力的需求，推动了就业市场上就业技能结构的升级。伴随着技术的发展，劳动力市场上对劳动力技能水平的需求随之变化，高级技能劳动力拥有了更多合适的就业岗位，而初级技能劳动力拥有了自主学习能力。

（三）OFDI 逆向技术溢出对就业技能结构影响的空间效应

我国的高技能劳动力和中低技能劳动力在空间分布上极度不均衡，总体的空间分布特征均为东南密集、西北稀疏，且高技能劳动力在京津冀等地的集聚程度更高（刘晔等，2019）。在相邻的省份之间，就业技能结构存在着负向关联关系。在空间分布中，要素的集聚和溢出通过经济资源的配置在一个地理区域内形成新的增长中心。劳动力在地区之间的流动会产生较高的迁移成本，距离是影响劳动力在两地迁移的重要因素。正因如此，地理距离越大越不利于人才的流动。根据经济地理学的相关理论，本地对周边地区同时产生集聚和溢出两种空间效应。OFDI 逆向技术溢出在空间作用中具体表现为溢出效应。随着我国各地经济中心与周围地区的联系愈发紧密，经济往来日益频繁，各地区经济发展水平差距呈现缩小的趋势，形成了一体化的空间格局。OFDI 逆向技术溢出的获取不仅能够改善当地的就业环境和就业技能结构，还会对其他地区的就业产生一定的影响。

综上，提出本文研究假设：

假设1：OFDI 逆向技术溢出能够促进高技能劳动力就业。

假设2：OFDI 逆向技术溢出能够优化本地及临近地区劳动力技能结构。

假设3：OFDI 逆向技术溢出通过推动技术进步影响就业市场不同技能类型劳动力的供求变化。

三、研究设计

（一）变量选取

被解释变量：就业技能结构。本文主要采用以下三种描述就业技能结构的方法：（1）采用高级技能劳动力与初、中级技能劳动力的比值（Skill），表示各地区高级技能与其他两种类型劳动力的比例关系，将其作为本文基准回归、分阶段检验以及中介效应检验的被解释变量；（2）采用高级技能（Skillh）、中级技能（Skillm）、初级技能（Skilll）就业人员的比重，表示地区内三种技能类型劳动力的占比，用于检验OFDI 逆向技术溢出对不同技能类型劳动力的异质性影响；（3）采用高级技能与中级技能劳动力的比重（Skillr），用于稳健性检验。

解释变量：OFDI 逆向技术溢出。本文采用李梅和柳世昌（2012）对省级层面OFDI 逆向技术溢出的计算方法，以各省OFDI 逆向技术溢出作为本文的核心解释变量。具体计算方法如下：估算我国通过OFDI 获取的国外研发资本存量：

计算各省通过OFDI 获得的国外研发资本存量：

其中，Sjt与OFDIjt分别代表我国t年通过OFDI 在技术溢出国j国获得的研发资本存量以及对j国的OFDI 存量，Yjt表示t年技术溢出国j的GDP。RD0表示东道国基期的研发资本存量，r为各国实际研发投入的年平均增长率，δ为研发资本的折旧率，本文设定δ= 5%。St代表东道国历年研发资本存量。RDt为t年技术溢出国j的研发经费支出，以2003 年作为基期，用消费者价格指数CPI 对其进行调整后的实际支出计算得到。

需要注意的是，由于金融类OFDI 是以获取投资收益为目的而进行的海外扩张，对本国技术创新提升的影响较弱，甚至该部分流向海外的资金会抑制母国的技术提升，因此，文中选取的是各省非金融类OFDI 的数据。为了控制其他因素对就业技能结构的潜在影响，参考相关研究，加入经济发展水平（Agdp）、科技水平（RD）、薪酬水平（Wage）、对外开放水平（Trade）等指标作为影响区域就业技能结构的控制变量。各变量定义详见表1。

表1 各变量定义

（二）数据来源及描述性统计

由于技术溢出主要分为国外技术的获取以及国内技术的吸收两个部分，因此本文在选择样本时，将样本分为技术溢出国以及国内技术溢出接收地两个部分。技术溢出国主要包括21 个经济合作与发展组织（OECD）国家，接收技术溢出的地区主要包括我国30 个省级地区。由于西藏以及港澳台地区数据的缺失，未包括相关数据。研究的时间跨度为2003～2019 年共17 年，共计510 个样本观察值。各国研发数据以及国内生产总值（GDP）数据来自OECD 数据库，各国消费者物价指数（CPI）数据来自UNCTAD 数据库，各省OFDI 存量数据是从商务部公布的历年《中国对外直接投资统计公报》上获得。各省份平均货币工资来源于《中国劳动统计年鉴》，各个地区的内部研发经费支出数据来自于《中国科技统计年鉴》，其余变量的数据均来自《中国统计年鉴》及各地区统计年鉴。

为缓解异方差对估计结果的干扰，对模型中的所有绝对量进行对数处理，经查验处理后各个变量不存在超出正常范围的异常值。各变量描述性统计详见表2。

表2 描述性统计

（三）空间计量模型的构建

为了在空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM）中选择最合适的模型，在参数估计前对普通最小二乘法（OLS）的估计结果做残差空间相关性检验，发现选择空间杜宾模型（SDM）是最为适合的。而在实际分析时需要考虑区域个体异质性及时间异质性对估计结果的影响。因此，本文采用时空双向固定效应的SDM 模型进行估计，结合LM 检验以及计算得到的AIC、BIC、Log Likelihood 统计量，将面板空间杜宾模型（SDM）作为实证分析的基准模型。本文的模型设置如下：

其中，i表示省份，t表示年份；W为空间权重矩阵；WSkillit为区域就业技能结构的空间滞后项；代表各省OFDI 逆向技术溢出的对数函数值；为各省OFDI 逆向技术溢出对数函数值的空间滞后项；Xit代表其他控制变量的集合；vi与ut分别代表地区固定效应和时间固定效应；ζit代表随机干扰项。

需要说明的是，模型中可能存在一定的内生性问题。但考虑到跨国公司的投资决策通常发生在技术流入国内的几个月甚至几年，而文中解释变量反映的是通过OFDI 所取得的国外研发存量，这一行为本身存在一定的滞后性，能够有效解决内生性问题。

1.空间权重矩阵构建

本文采用基于地理距离的矩阵W1，首先利用ArcGIS 软件处理shapefiles 格式的原始数据地图，删除西藏等非研究对象地区的数据，然后利用Stata 自带的空间计量工具，生成基于各省距离倒数的空间权重矩阵。具体形式如下：

对矩阵先进行标准化处理，将矩阵中各个元素分别除以所在行的元素之和，利用处理后的矩阵估计得到的系数能够解释空间相关的方向与大小。

在稳健性检验部分，为同时考察地理和经济相邻的空间特征，构建经济地理距离矩阵W2。计算时采用地理距离矩阵与各地区人均GDP 均值作为对角元素的对角矩阵相乘，具体形式为：

其中，W1为地理距离空间权重矩阵；对角元素中为时间段t0到t1内空间界面i的地区经济产值Y的均值；为考察期内所有地区GDP 的均值。各省GDP 数据来源于《中国统计年鉴》。

2.全局莫兰指数

对空间面板模型参数进行估计之前，需要初步判断模型的适用性，对各地区通过OFDI 获得的技术溢出的对数值进行全局莫兰指数的双尾检验。全局莫兰指数的计算公式为：

通过检验发现，各省OFDI 逆向技术溢出具有全域范围内的空间集聚特征。全局莫兰指数只能反映出区域经济发展整体上的空间关联性，不能反映异常值或集聚出现在哪里，因此，需要计算局域莫兰指数。局域莫兰指数的计算公式为：

其中，Zi=Xi-，Zj=Xj-。局域莫兰指数可由莫兰散点图进行刻画。从图2 中可以看出，代表各省OFDI 逆向技术溢出的点主要集中分布在第一、三象限，表明分布于第一、三象限的省份与其周边省份具有“高高聚集”和“低低聚集”的特点。总体上看，我国各省OFDI 逆向技术溢出具有显著的空间集聚效应，东部省份如上海、江苏、浙江、山东等地位于第一象限，而中西部省份如宁夏、陕西、甘肃等地大多位于第三象限。

图2 2019年OFDI逆向技术溢出对数值的莫兰散点图

四、实证结果

（一）全样本实证分析

表3 报告了OFDI 逆向技术溢出对就业技能结构影响的基准回归结果。其中，模型（1）可能存在过度拟合的问题。在区域开放的条件下，区域之间联系日益紧密，经济依赖日益加深，经济发展存在关联互动作用，各区域经济持续发展且差异呈现缩小的趋势。在考虑了变量的空间相关性后，本文主要对第（2）列的SDM 模型结果进行分析。

表3 OFDI逆向技术溢出对就业技能结构的影响：基准回归结果

由表3 中第（2）列结果可知，OFDI 逆向技术溢出（lnSofdi）及其空间滞后项的系数显著为正，表明当前我国通过OFDI 获得的技术溢出对本地及其临近地区就业技能结构的优化具有促进作用。控制变量方面，经济发展水平（lnAgdp）的系数显著为负，表明当前经济增长尚未对区域内部高技能劳动力的就业起到应有的促进作用。经济增长导致需求增加，但也会带来生产部门内部要素的调整，经济发展与就业技能结构不一定是单一的线性关系，我国距离高质量就业的目标还有一定距离，就业数量的增长并不等于就业质量的提升。研发投入（lnRD）的系数值为负，但并不显著，而其空间滞后项系数显著为正，表明当前阶段，技术进步对区域高技能人才就业的促进作用尚未显现。由于技术成果的转化往往需要一定的周期，且技术转化率也是影响其作用效果的一个重要因素，因此，研发投入优化就业技能结构的作用并不显著。整体工资水平（lnWage）的提升不利于调动高技能劳动力的积极性，可能由于高技能劳动力本身已经具有了较高的工资，地区内平均工资水平的提升对初、中技能劳动力就业的影响更为显著。工资水平空间滞后项的系数为正但并不显著，表明其他地区整体工资水平的提升能够吸纳本地及临近地区初、中技能劳动力的就业，进而造成了本地就业技能结构的变动。对外开放程度（Trade）系数显著为负，且其他地区的对外开放程度对本地就业技能结构也产生了显著的负向影响，表明当前我国对外贸易的扩张未能优化区域就业技能结构。罗军（2021）认为不同类型的进口对就业技能结构的影响存在异质性，金融服务以及研发服务等类型的进口方式能够显著优化就业技能结构，而商业服务进口不能优化就业技能结构。对外贸易对就业技能结构的影响与对外贸易的类型有关，由于我国对外贸易统计中未包含金融服务类型的对外贸易，因此未能优化地区就业技能结构，此结论印证了上述观点。

（二）分技能类别结果分析

表4 将高级技能劳动力就业所占比重、中级技能劳动力就业所占比重以及初级技能劳动力就业所占比重作为模型的被解释变量，分别进行回归，考察OFDI 逆向技术溢出对不同技能类型劳动力就业的差异化影响。

表4 OFDI逆向技术溢出对就业技能结构的影响：分技能类别回归结果

结果显示，OFDI 逆向技术溢出（lnSofdi）对不同技能类型的劳动力就业具有异质性影响。OFDI 逆向技术溢出对高技能劳动力就业有显著的促进作用，但却抑制了初、中技能劳动力的增加，假设1 成立。这可能是因为OFDI 逆向术溢出所带来的新技术和管理方法更适用于高级技能劳动力，而对初级、中级技能劳动力的影响较小，甚至可能出现一定程度的技术替代。此外，OFDI 逆向技术溢出的空间滞后项显著促进高级技能劳动力就业，表明技术具有溢出效应，能够跨越地理空间传播至其他地区，技术的获取能够促进当地区高技能劳动力的就业。

（三）分阶段实证结果分析

为考察OFDI 逆向技术溢出对就业技能结构在不同发展阶段的差异，本文将全部样本分为2003～2008 年、2009～2013 年、2014～2019 年三个发展阶段重新进行分组回归。

由表5 报告的回归结果可以看出：在第一阶段（2003～2008 年），我国OFDI 存量相对较少，此时OFDI 逆向技术溢出的作用并不明显，且由于在这一阶段，我国的支撑体系以及投资环境还处于发展建设阶段，此时的OFDI 逆向技术溢出未能有效优化区域就业技能结构。OFDI 逆向技术溢出对就业技能结构的影响除了受到OFDI 流向、东道国的研发资本存量的制约外，还受到技术吸收地区自身经济环境、经济发展阶段、东道国的技术转移意愿等因素的影响。在第二阶段（2009～2013 年），OFDI 逆向技术溢出对区域就业技能结构影响的估计系数显著为负，表明由于受到金融危机的影响，我国OFDI 并未有效优化国内劳动力要素的分配。作为获取国际研发资本的渠道，我国通过向研发资本存量较高的发达国家进行投资，能够快速掌握相关领域的先进技术。从产业链布局的角度看，OFDI 逆向技术溢出通过学习示范、人才流动等方式，在上下游关联产业之间传递，国外研发资本的获取影响了国内原有的产业链布局，在区域内部对不同技能类型劳动力就业具有异质性影响。在第三阶段（2014～2019 年），OFDI 逆向技术溢出对我国就业技能结构具有积极的显著影响。

表5 OFDI逆向技术溢出对就业技能结构的影响：分阶段回归结果

五、机制检验

（一）中介效应模型的构建

本文参考相关研究，以区域技术进步为中介变量，构建中介效应模型，检验OFDI 逆向技术溢出对区域就业技能结构的影响机制。

技术进步（TFP）：采用基于DEA 的Malmquist 生产率模型计算的全要素生产率作为衡量区域技术进步的变量。使用DEAP 软件计算各省全要素生产率。产出变量为各省份的实际GDP，并通过GDP 折算指数，转换为以2003 年为基期的不变价格。投入变量为劳动投入以及资本投入。劳动投入采用各省年末就业人员数表示，资本投入用各省的资本存量表示，资本存量采用永续盘存法估计，计算公式为：

其中，Kt代表了第t年的固定资本存量，It代表了第t年固定资本的形成总额，δ为资本折旧率，根据张军等（2004）的研究，将其设定为9.6%。由于2017 年后国家不再统计资本形成总额数据，而2000 年之前的数据存在一定缺失值，因此以2000 年数据为基期计算不变价，再根据永续盘存法，在基期的固定资本存量上逐年累加，进而得到2003～2019 年各省的固定资本存量。部分省份个别年份缺失的数据采用插值法填充，对物质资本存量合并的地区按照各地的GDP 比例进行分配，然后再进行下一步的计算。

结合上文的理论分析，参考邵帅等（2019）对于SDM 中介效应检验的模型构建方法，以OFDI 逆向技术溢出为解释变量，就业技能结构为被解释变量，技术进步（TFP）为待检验的中介变量，OFDI 逆向技术溢出的空间滞后项、就业技能结构的空间滞后项以及其他控制变量为中介变量模型中的控制变量。构建的中介效应检验模型如下：

（二）中介效应实证结果分析

OFDI 逆向技术溢出的估计系数在1%的水平上显著为正，说明OFDI 逆向技术溢出有效推动了地区内部技术的进步。从表6 可以看出，中介变量技术进步（TFP）的系数显著为正，其空间滞后项系数显著为负，说明技术进步增加了对高级技能劳动力的需求，同时抑制了对初级、中级技能劳动力的需求。就OFDI 逆向技术溢出的影响而言，就业技能结构的变化相对于技术进步的影响效应更加突出。因此，技术进步可能是OFDI 逆向技术溢出影响区域就业的一个中介变量，即OFDI 逆向技术溢出可能通过促进地区内部的技术进步，进而对就业技能结构产生影响。此外，在考虑区域内技术进步后，OFDI 逆向技术溢出的系数变小，表明技术进步在影响路径中发挥了中介变量的作用，结合相关的检验标准可知，OFDI 逆向技术溢出、技术进步和就业技能结构之间完全符合部分中介效应的判断标准，说明技术进步是OFDI 逆向技术溢出影响就业技能结构的中介变量，且表现为部分中介效应，假设3 成立。

表6 OFDI逆向技术溢出对就业技能结构的影响机制：中介效应检验

（三）稳健性检验

为进一步考察技术进步部分中介效应的稳健性，分别采用高技能占中技能就业人数比重作为新被解释变量以及更换空间权重矩阵两种检验方法，重新对上述中介效应模型进行回归。两种估计结果基本保持一致，表明本文的实证结果是较为稳健的。同时，基于高、中、初三种技能就业人员构建的就业技能结构指标仍表现出显著的空间依赖性，且临近省份的OFDI 逆向技术溢出对本省的就业技能结构也存在显著的影响，这与上文的结论是一致的。表7 的估计结果表明，在经济空间权重矩阵下OFDI 逆向技术溢出对就业技能结构的作用依然表现为部分中介作用。OFDI 逆向技术溢出及其空间滞后项的系数为正，且至少在5%的水平上显著，表明当前我国各省OFDI 逆向技术溢出会对经济距离较近省份产生正向影响，具有正的空间相关关系。对比表格中结果发现，在考虑到区域技术进步后，OFDI 逆向技术溢出的系数变小，在经济空间权重矩阵下，技术进步在影响路径中发挥了中介变量的作用，表现为部分中介效应。

表7 OFDI逆向技术溢出对就业技能结构的影响机制：稳健性检验

六、结论与政策启示

本文构建SDM 模型以及地理距离权重矩阵，探索OFDI 逆向技术溢出对就业技能结构的差异化影响，得到以下结论：（1）OFDI 逆向技术溢出能够促进本地及其临近地区就业技能结构的优化。（2）OFDI 逆向技术溢出能够促进高级技能劳动力就业，但抑制了中级技能以及初级技能劳动力的就业，表明其对就业的影响可能会引致劳动力“极化现象”。（3）技术进步在OFDI 逆向技术溢出的就业效应中充当了中介变量的角色，且体现为部分中介效应。

本文得到如下政策启示：（1）拓宽OFDI 逆向技术溢出渠道调整就业技能结构，提升国内国际两个市场、两种资源的连通度，强化国际合作平台的建设，改善本地的投资环境，优化本地投资结构；（2）在就业技能结构的优化上，加强初、中级技能劳动力的技能培训，健全完善职业技能提升制度，通过继续教育、终身学习等方式推进终身职业技能培训；（3）完善就业服务体系，提升就业市场的供求匹配程度，缓解就业市场上“有岗无人”和“有人无岗”共存的现象；（4）发挥区域间的协调联动作用调整就业技能结构，构建就业信息的互联互通体系，提升要素流通效率。