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user: 5. 实证回归结果及分析 5.1. 基准回归结果 本部分的实证分析基于模型(1)展开，表3主要报告了制造业就业变化对服务业就业创造作用的整体效应。这个效应包括OLS回归结果和工具变量回归结果。除了包括核心的解释变量之外，回归1和回归3仅控制了年份虚拟变量，也就是时间固定效应，而没有控制省份层面的控制变量，用来和回归2和回归4进行对比分析。而回归2和回归4根据回归方程进行回归，不仅控制了时间固定效应，也控制了省份层面的控制变量：固定资产投资占GDP的比重和政府预算内支出占GDP的比重。表3中2~3列的OLS估计结果显示，制造业部门的劳动力需求冲击会对服务业部门的就业变化产生十分显著的影响。在我们不控制省份层面的控制变量时，省份地区制造业部门的就业增加一个单位，导致同一地区服务业部门在长期内额外增加0.276个就业单位。在回归2进一步控制了可能同时影响制造业部门就业和服务业部门就业的省份层面的控制变量时，主要的结果不变。此外结果还显示，政府预算内支出占比和固定资产投资占比并没有十分显著的影响服务业就业的变化。正如前文所述，由于模型存在潜在的遗漏变量问题与反向因果问题，对公式(1)进行OLS估计很可能会产生估计偏差的问题。因此需要进行工具变量回归。工具变量的估计表明，在回归3中，没有控制省份层面的控制变量的情况下，我国省份地区制造业部门的就业增加一个单位，导致同一地区服务业部门在长期内额外增加0.491个就业单位，这与OLS估计结果相比增加了0.215个就业单位，这可能是由于使用工具变量减少了由于内生性带来的估计结果的偏差，更准确的估计了制造业对服务业的就业乘数效应，而在回归4中控制了省份层面的控制变量后，仍不改变主要结果。 表4给出了两个替代模型的估计结果。第二列和第三列显示的结果是基于耐用品制造业部门就业人数的变化，第四列和第五列显示的结果是基于非耐用品制造业部门的就业。本文中，根据北美产业分类体系(NAICS)对制造业各行业进行耐用品行业的分类，结果表明：耐用品制造业部门的就业乘数低于非耐用品制造业的就业乘数。耐用品制造业部门的就业变化会显著的影响服务业部门的就业。在各个地区，增加耐用品制造业部门一个单位就业机会，导致同一地区服务业部门额外增加0.742个就业单位。然而非耐用品制造业部门的就业额外增加一个单位会在长期内引起服务业部门增加2.079个就业单位，但这种影响并不显著不为零。 Table 3 Description of variable statistical characteristic 解释变量 OLS 工具变量 回归1 回归2 回归3 回归4 制造业就业变化 0.276 *** 0.278 *** 0.491 ** 0.571 ** (0.072) (0.077) (0.191) (0.242) 固定资产投资占GDP比重 -0.096 −0.004 (0.096) (0.098) 政府预算内支出占GDP比重 0.453 0.779 (0.575) (0.628) 表3. 变量统计特征描述 Table 4 Alternative model employment multiplier effec 解释变量 耐用品部门 非耐用品部门 OLS 工具变量 OLS 工具变量 制造业就业变化 0.445 *** 0.742 *** 0.632 *** 2.079 (0.127) (0.253) (0.113) (1.618) 固定资产投资占GDP比重 -0.085 −0.018 −0.124 0.016 (0.096) (0.091) (0.095) (0.165) 政府预算内支出占GDP比重 0.458 0.6689 0.384 0.937 (0.574) (0.600) (0.576) (0.790) 表4. 替代模型就业乘数效应 5.2. 就业乘数效应的异质性 1) 制造业技术差异对就业乘数的影响 表5显示了在制造业部门区分高、低技术的企业后，乘数效应的大小。高技术制造业有不同的定义。在这里，根据北美产业分类体系(NAICS)，本文中定义的高技术制造业行业主要包括：医药制造业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业。制造业部门余下的行业定义为低技术制造业行业。 Table 5 Employment multiplier effect of manufacturing technology classificatio 解释变量 高技术制造业 低技术制造业 OLS 工具变量 OLS 工具变量 制造业就业变化 0.913 *** 1.539 *** 0.369 *** 0.982 * (0.247) (0.503) (0.087) (0.562) 固定资产投资占GDP比重 −0.0748 0.0007 −0.111 0.012) (0.097) (0.092) (0.095) (0.117) 政府预算内支出占GDP比重 0.394 0.567 0.443 0.942 (0.576) (0.58) (0.574) (0.718) 表5. 制造业技术分类就业乘数效应 表5的回归结果显示，高技术制造业部门的就业显著影响了服务业部门的就业。在一家高科技的制造业企业增加一个额外的工人，会在服务业部门产生1.53个额外的工作。而低技术水平制造业对于服务业部门总体就业的增加没有显著影响。研究结果表明，本文所估计的制造业部门就业变化所产生的就业乘数，高科技企业比低技术企业要大。这有可能是因为，高科技公司往往雇用更多高技术工人，因此支付比低技术公司更高的工资。这意味着，一个地区如果吸引了一个高技术的制造业企业，对本地服务品的需求的增加相对更多。 2) 制造业人力资本差异对就业乘数的影响 表6的工具变量回归结果显示，对高人力资本的制造业工人的乘数效应比低人力资本的制造业工人高。在当地低人力资本制造业部门增加一个额外的工人，所引起的当地服务业部门的就业增加并非十分显著不为零的。与之相反，在当地具有高人力资本的制造业部门增加一个工人，对当地服务业部门的乘数效应为1.279。因此，在具有高人力资本的制造业部门增加一个工人，在服务业部门会创造1.279个新的就业机会。根据回归结果来看，实证结果初步验证了理论假说1，制造业各行业中，需要高技术和需要高人力资本的制造业行业所产生的就业乘数应比那些低技术和不需要太高人力资本的制造业所产生就业乘数要大。因为制造业行业的技术水平越高，或者其岗位需要更高的人力资本，这些人的工资收入水平比较高，从而有更大的就业乘数。 Table 6 Employment multiplier effect of manufacturing human capital classificatio 变量 高人力资制造业 低人力资本制造业 OLS 工具变量 OLS 工具变量 制造业就业变化 0.827 *** 1.279 *** 0.376 *** 1.068 (0.201) (0.369) (0.087) (0.682) 固定资产投资占GDP比重 −0.075 −0.014 −0.114 0.016 (0.097) (0.092) (0.095) (0.119) 政府预算内支出占GDP比重 0.511 0.713 0.385 0.83 (0.578) (0.602) (0.575) (0.687) 表6. 制造业人力资本分类就业乘数效应 3) 服务业技术差异对就业乘数的影响 服务业部门就业机会的增加程度也取决于当前部门的技术水平，相较于高技术或技术密集型服务业行业来说，低技术或劳动密集型的服务业行业从制造业部门的就业扩张中获益更大。这主要是因为当制造业部门劳动力需求增加相同单位时，其对服务需求的规模相同，服务业部门的劳动密集程度越高，生产一单位服务所需要的劳动力投入也就越大，因此所带来的就业的扩张程度也就越大。此外，制造业部门就业变化对不同服务业部门就业的溢出效应，还与劳动力流动性相关。劳动力流动性越高的部门，其劳动力供给弹性越大，在受到劳动力需求冲击时就业数量调整较快。在我国，中低端服务业行业的技术含量比较低，因此由农村向城市转移的劳动力比例较高，而且其从业人员的可替代性比较强，单位附属关系弱，因此低技术服务业行业的劳动力流动性较高。本文中高技术服务业定义为：计算机服务、软件和信息传输业，科研、技术服务和地质勘查业。 表7显示了制造业部门就业对于不同技术水平的服务业部门的就业影响。回归结果显示，制造业部门的就业冲击只对劳动密集型的服务业产生了显著的正向促进作用。相对于高技术或者技术密集型的服务业产业，劳动密集型或者低技术的服务业部门更能从制造业部门就业扩张所产生的溢出效应中获益。具体地说，制造业部门就业每增加一个单位，会带来劳动密集型制造业增加0.531个就业单位，而高技术服务业相应的就业乘数只有0.118。劳动密集型服务业的就业扩张效应最大，主要是因为其部门生产一单位服务所需要的劳动投入较大，且由于其较低的就业门槛、较强的可替代性和大量低技能水平的劳动力，从而劳动力流动性较强，劳动力供给弹性较高，就业的乘数效应更大。从回归结果来看，验证了假说2，制造业部门在受到劳动力需求冲击时，对服务业各细分行业产生的就业乘数效应与服务业各行业的技术水平有关。制造业部门受到劳动力冲击后，其对技术密集型或资本密集型服务业的就业带动十分有限，而对低端服务业或劳动密集型服务业的就业创造具有更大的促进作用。 Table 7 Employment multiplier effect of service industry technology classificatio 解释变量 高技术服务业 低技术服务业 OLS 工具变量 OLS 工具变量 制造业就业变化 −0.011 0.118 0.253 *** 0.531 ** (0.139) (0.194) (0.072) (0.236) 固定资产投资占GDP比重 −0.121 −0.08 −0.009 0.079 (0.197) (0.19) (0.083) (0.089) 政府预算内支出占GDP比重 0.243 0.387 0.599 0.909 (1.584) (1.573) (0.713) (0.745) 表7. 服务业技术分类就业乘数效应 4) 地区规模差异对就业乘数的影响 制造业部门就业机会的增加对服务业部门的就业创造作用在不同的地区之间可能存在差异。在我国，地区规模是影响就业的乘数效应发挥的重要因素。地区规模通过各个方面影响制造业对服务业的就业创造能力。那么，地区规模的不同对制造业部门就业乘数效应的发挥究竟会产生什么样的影响呢？在表8的2-3列和4-5列的回归结果中，本文将我国30个省份按年末人口数量进行了分组，分为地区规模大和地区规模小两组，用每个省份的人口数量作为地区规模的度量，分别考察制造业部门就业增加对服务业部门就业的乘数效应在不同地区规模下的发挥效果。 Table 8 Employment multiplier effect by region siz 解释变量 地区规模大 地区规模小 OLS 工具变量 OLS 工具变量 制造业就业变化 0.253 *** 0.346 ** 0.106 −3.421 (0.074) (0.148) (0.159) (7.602) 固定资产投资占GDP比重 0.063 0.105 0.071 0.435 (0.122) (0.109) (0.147) (0.804) 政府预算内支出占GDP比重 0.964 0.889 0.505 −0.343 (1.198) (1.172) (0.636) (1.858) 表8. 地区规模分类就业乘数效应 根据表8的估计结果，只有在人口数量多的地区，制造业就业对服务业就业的乘数效应才显著为正。人口数量多的地区，制造业部门增加一个额外的从业人员，就会带动服务业部门在长期内增加0.346个就业单位。而人口数量比较少的地区，制造业部门就业对服务业部门就业的影响并不显著，甚至成负相关，对服务业部门的就业产生了挤出效应。这有可能是因为在规模更大的地区，由于集聚效应，制造业就业的增加相同幅度所带来的制造业从业人员的工资水平相对更高，因此对当地的服务业的需求更大，乘数效应就更大。其次，地区规模越大，劳动力的流动性也越高，劳动力倾向于流向规模更大的地区(尤其是高技能劳动力)，来享受经济集聚带来的好处。反之地区规模越小，劳动力流动性较低，制造业部门劳动力需求的增加会带来劳动力成本的较高增长，从而挤出其他部门的就业。因此，根据回归结果，验证了假说3，在制造业部门增加相同单位劳动力需求，规模越大的地区会产生更大的就业乘数。 5.3. 工具变量的有效性检验 使用工具变量的前提是存在内生解释变量，为此必须检验是否所有的解释变量均外生。对此可进行豪斯曼检验，其原假设为“所有解释变量均为外生”，但由于传统的豪斯曼检验建立在同方差的前提下，因此可以使用进行异方差检验的DWH检验来进行稳健的内生性检验。表9对于回归方程进行了豪斯曼检验和DWH检验。检验结果显示，豪斯曼检验的p值为0.0744，可以在10%的显著性水平上拒绝原假设，即认为制造业就业变化为内生变量；进一步地，DWH检验的p值小于0.05，故可认为制造业部门的就业变化为内生解释变量。 进一步考察有效工具变量的第二个条件，即工具变量与内生变量的相关性。从两阶段最小二乘法的第一阶段的回归结果来看，工具变量对于内生变量(制造业就业变化)具有较好的解释力，P值较小。本文通过更正式的检验工具变量的F统计量和最小特征值统计量，对弱工具变量进行检验。在只有一个内生解释变量的情况下，F统计量应该与“最小特征值统计量”相等。从表9可以看出，F统计量为53.2135 (超过10)，而且F统计量的p值为0.0000；最小特征值也为53.2135，大于对应的临界值11.59。总之，我们可以拒绝“弱工具变量”的原假设，有理由认为不存在弱工具变量。 Table 9 Instrumental variable validity tes 豪斯曼检验 DWH 工具变量F值 最小特征值 统计量 6.92 7.0686 53.2135 53.2135 P值 0.0744 0.0083 0.0000 表9. 工具变量有效性检验 5.4. 稳健性检验 1) 不同的回归方法 本文中，我们使用两阶段最小二乘法对工具变量进行回归，但如果存在异方差，则GMM估计比2SLS更有效率，而且可以使用更为稳健的迭代GMM估计。表10对于各种估计方法的回归结果进行了对比。从表10中可以看出，各工具变量的回归系数基本相同。这说明，回归方法的选择具有稳健性。而且LIML系数估计值与2SLS非常接近，这也从侧面印证了“不存在弱工具变量”。 2) 不同的服务业划分标准 前文中，服务业部门的划分按照2003年新的国民经济行业分类标准分为14个行业。在一些文献中，作为中间投入的服务业通常被归类为可贸易品，这类服务业并不完全由本地的需求决定。在我国，这类作为中间投入的服务业主要集中在生产性服务业。但我国生产性服务业跟国外发达国家相比，发展相对滞后，其服务仍然是针对本地的需求，因此，没有对生产性服务业进行剔除，而认为我国生产性服务业的劳动力需求仍受本地制造业发展状况的影响。 Table 1 0 Employment multiplier effect of different regression method 解释变量 OLS 2SLS LIML GMM IGMM 制造业就业变化 0.278 *** 0.571 ** 0.571 ** 0.571 ** 0.571 ** (0.077) (0.242) (0.241) (0.242) (0.242) 固定资产投资占GDP比重 −0.096 −0.004 −0.007 −0.004 −0.004 (0.096) (0.098) (0.098) (0.098) (0.098) 政府预算内支出占GDP比重 0.453 0.779 0.779 0.779 0.779 (0.575) (0.628) (0.628) (0.628) (0.628) 表10. 不同回归方法就业乘数效应 为保证结果的稳健性，我们需要考察在排除生产性服务业的情况下，制造业就业变化对服务业就业的影响。生产性服务业主要包括：交通仓储邮电业，计算机服务、软件和信息传输业，金融业，租赁和商业服务业，科研、技术服务和地质勘查业。将排除生产性服务业之后的服务业就业变化对制造业就业变化进行回归。排除生产性服务业后，可将余下的服务业部门划分为生活性服务业和公共服务业，分别作为劳动密集型服务业(低技术服务业)和技术密集型(高技术服务业)的代表，考察制造业部门受到劳动力需求冲击时对各技术类型服务业就业的影响。生产性服务业包括：批发零售贸易业，住宿餐饮业，房地产业，居民服务和其他服务业。公共服务业包括：水利、环境和公共设施管理业，教育业，卫生、社会保险和社会福利业，文化、体育和娱乐业，公共管理和社会组织。 表11中，回归1代表了对包括生产性服务业行业在内的全体服务业部门就业的影响效果，回归2则显示出剔除生产性服务业行业之后，对余下的服务业部门就业的带动作用。由回归2可看出，制造业部门受到劳动力需求冲击之后，会显著增加对服务业就业，相应的就业乘数为0.329，对高技术服务业的就业创造作用不明显，对低端服务业的影响十分显著。利用回归2的结果与回归1进行对比分析可知，和回归1得出的结论相同：剔除生产性服务业部门之后，制造业部门的就业变化仍对服务业部门产生显著影响，且这种影响还取决于服务业部门的技术类型，由于劳动力流动高、附属关系弱，劳动投入多等原因，对低端服务业部门的就业具有较强的带动作用，对高端服务业部门的就业拉动作用则有限。因此可知，改变服务业部门的样本，并不影响本文得出的基本结论。 Table 1 1 The employment multiplier effect of different service industrie 估计方法 全体服务业 高技术服务业 低技术服务业 回归1 OLS 0.278 *** −0.011 0.253 *** (−0.077) (0.139) (0.0718) 工具变量 0.571 ** 0.118 0.531 ** (−0.242) (0.194) (0.236) 回归2 OLS 0.178 *** 0.0126 0.166 *** (0.057) (0.0125) (0.045) 工具变量 0.329 ** 0.103 0.226 *** (0.149) (0.07) (0.086) 表11. 不同服务业划分就业乘数效应