中国制造业就业和工资的影响因素研究
——来自细分行业的经验证据

徐伟呈 范爱军

中国制造业就业和工资的影响因素研究
——来自细分行业的经验证据

徐伟呈 范爱军*

本文通过构建小国经济的劳动力市场一般动态均衡模型，推导出影响就业和工资的主要因素，然后利用岭回归对各因素对中国制造业细分行业就业和工资的影响进行了实证研究，试图找出影响就业和工资的关键因素，同时还考察了行业特征在行业间就业和工资水平差异的形成中所起的作用。研究发现：利率对就业的负向影响最显著，其次是人民币汇率。人民币贬值会拉动绝大部分劳动密集型制造业行业的就业增长，升值则能促进大部分资本和技术密集型行业的就业水平上升，因此人民币升值有利于实现制造业产业结构升级。此外，经营活动的性质是造成制造业行业间就业水平差异的决定性因素，平均受教育水平、专业技术水平、经济性垄断程度和所有制垄断程度能对行业间工资回报差异产生显著影响。研究揭示出：中国未来须实行利率和汇率的市场化改革，运用利率与汇率的协调联动以实现制造业产业结构升级，并保证制造业就业和工资水平的稳定增长。

制造业细分行业；就业；产业结构升级；行业特征

一、引 言

自改革开放以来，中国努力加快工业化进程和迅速提高制造业比重，制造业获得了飞速发展。当前，中国制造业就业人数在就业总量中所占的比例为28.4%①中国制造业就业人数以及就业总人数的数据均来源于《中国统计年鉴》，比例值由作者计算得出。，制造业吸纳就业的能力是国民经济其他行业所不能比拟的。受到2008年全球金融危机发酵的影响，近年来全球经济复苏乏力，中国经济不再一枝独秀，自2012年起中国经济增速明显放缓，2014年正式进入“新常态”，经济下行压力愈发增大。这表现在2015年初中国制造业PMI回落至49.8%,②数据来源于参考消息网http：//www.cankaoxiaoxi.com。，多年来首次低于荣枯线，制造业出现萎缩，制造业就业人数已经达到瓶颈。

虽然在2015年之前，中国制造业生产率的提高以及规模的扩大带动了中国的就业增长，但对人民币汇率也造成了一定的升值压力，同时受其他因素影响，自2005年人民币汇改的十年来，人民币累计升值幅度高达30%,①数据来源于国际货币基金组织的《国际金融统计》。。进入 2015 年以后，人民币升值趋势开始逆转，人民币面临贬值压力，自2015年“811”汇改至今，人民币已经历三轮较大幅度的贬值，而在此期间中国制造业就业岗位也在流失。出现上述现象仅仅是巧合还是蕴含一定规律，人民币汇率变动会给中国制造业就业和工资水平产生怎样的影响？除了汇率之外，其他影响制造业就业和工资的因素还有哪些？其中的关键因素是什么？在这些因素影响制造业就业和工资的过程中行业特征又发挥了怎样的作用？在中国经济步入新常态和人民币正式加入SDR货币篮子决议生效的新形势下，对上述问题进行研究具有重要的现实意义。

二、文献综述

关于就业和工资的影响因素研究，现有文献主要从以下三方面展开论述。在研究汇率变动对就业和工资的影响方面，部分学者的研究表明，汇率贬值能促进就业和工资增长，升值则不利于就业和工资水平上升。Faria和Leon-Ledesma(2005)基于美国制造业数据进行研究，发现美元升值对就业存在显著的负向影响。Auer和Schoenle (2012)的研究则表明，美元贬值会对本国工业企业的工资产生正向影响。Nucci和Pozzolo(2010，2013)利用意大利的企业数据进行分析，发现在进口渗透率较高的行业汇率贬值对就业和工资的正向冲击明显。范言慧和宋旺(2005)通过分析中国制造业数据，发现人民币升值会降低制造业就业水平。 昇毛日(2013)、戴觅等(2013)的研究结果表明，人民币实际汇率升值10%,将分别导致中国工业行业就业和制造业就业下降2.6%～3.9%,和0.12%,。徐建炜和戴觅(2016)基于2000—2006年中国工业企业数据进行分析，发现人民币升值1%,将会导致员工工资下降1%,。也有学者得出不同的结论。Campa和Goldberg(2001)的研究表明，美元汇率变动不会对本国制造业就业和工资产生显著影响。万解秋和徐涛(2004)的研究则认为，人民币升值在长期有利于中国的就业增长。佟家栋和许家云(2016)基于2000—2007年中国工业企业微观数据的研究发现，人民币升值能显著提高职工的平均工资。

在技术进步或技术创新的影响方面，相关文献也较为丰富。部分学者的研究表明，技术进步或创新能促进就业和工资增长。Elias(2011)的研究表明，从封闭经济向开放经济的转变在产出技能互补的假设下提高了墨西哥高技能工人的工资。Zuniga 和Crespi(2013)的研究则发现，技术创新推动了拉美国家制造业企业的就业增长。罗军和陈建国(2014)利用2003—2011年中国制造业面板数据进行实证分析，发现国内技术进步会促进高、低技能劳动力就业与总体劳动力就业的增长。聂荣和王春蕊(2015)研究了技能偏向性技术进步对中国行业工资水平的影响，得出技术进步对工资增长具有较大的正向影响。也有学者得出不同的结论。吴翌琳(2015)的研究发现，中国技术创新与非技术创新缺乏协同，这制约了技术创新对企业就业的拉动作用。王静(2016)的研究也认为，技术进步对中国第三产业就业存在挤出效应。

还有不少学者从贸易、贸易结构、产业结构和资本流入等角度出发，研究这些因素对就业和工资的影响。Simpson(2012)的研究发现，资本流入对英国低技能劳动力就业的正向影响显著。Dauth等(2014)的研究则表明，出口能够提高德国企业职工的就业和工资水平。付才辉(2014)考察了中国产业变迁中的二元经济，得出产业结构升级能够提高农村和城市初级劳动力工资增长率的结论。张川川(2015)采用2000—2010年中国制造业和服务业数据进行研究，发现出口增长显著提高了两个行业的就业和工资水平。也有学者得出不同的结论。Autor等(2013)针对美国的研究发现，进口增长导致企业面临更大的需求竞争，从而降低了制造业就业和工资水平。Ebenstein等(2014)的研究还发现，进口增长导致美国低技术工人相对工资的下降。周申等(2012)通过对1993—2007年中国工业制成品贸易结构变化的就业效应进行经验分析，得出偏向资本技术密集型产品的贸易结构变动不利于就业增长的结论。许建伟和郭其友(2016)基于1994—2013年中国制造业省级面板数据进行研究，发现资本流入虽能缓解部分就业压力，但对工资的影响并不显著。

在关于就业和工资的影响因素研究日趋成熟的同时，也有不少学者开始探讨行业特征在行业间就业水平和工资回报差异的形成中发挥的作用，但两部分研究很少能够结合起来。Freeman和Medoff(1981，1984)的集体谈判和租金分享模型以及Lindbeck和Snower(1986)的内部人-外部人模型均表明，工人与厂商的利润分享谈判结果能改变工人的就业和工资水平。Winter-Ebmer(1994)、Bentolina和Saint-Paul(2003)的研究发现，行业间人力资本存量的差异及人力资本的外部性会对行业间工资差异产生显著影响。Krueger和Summers(1988)、Creedy 和 Dixon(1998)、Demurger等(2006)的研究认为，行业的所有制垄断程度、经济性垄断程度和整体经营性质等是造成行业间工资回报差异的重要因素。罗楚亮和李实(2007)探讨了中国行业间工资回报差异的成因，发现行业的盈利能力和垄断因素在工资差异的形成中起着重要作用。张原和陈建奇(2008)的研究则证实了人力资本存量对中国行业工资回报具有显著的正向影响。严兵(2014)基于2004—2008年中国制造业行业数据进行研究，发现行业间人力资本差异是造成行业收入差距的重要原因，行政垄断、企业规模、外资比重、资本密集度和盈利能力的影响排在第二梯队。刘长庚和张松彪(2015)、聂海峰和岳希明(2016)的研究结果则表明，所有制垄断、经济性垄断和行政垄断等一系列垄断因素是造成行业间工资回报差异扩大的主要原因。

现有文献很少在动态一般均衡范式下推导出影响就业和工资的主要因素，并对其进行完整研究，也很少考察行业特征在各因素影响就业和工资的过程中发挥的作用。鉴于此，本文的主要贡献在于：首先，基于劳动力市场一般动态均衡模型，构建出符合中国经济实情的小国经济模型，推导出影响就业和工资的主要因素。其次，以中国制造业细分行业为研究对象，对各影响因素对细分行业就业和工资的影响进行实证研究，并找出影响就业和工资的关键因素。最后，根据主要的行业特征对细分行业进行分类，考察各影响因素对具有不同行业特征的行业就业和工资的影响，并探讨行业特征在制造业行业间就业水平和工资回报差异的形成中所起的作用。本文的研究结果对如何提升中国制造业就业和工资水平以及如何防止制造业行业间就业和工资水平差异的不断扩大具有一定借鉴意义。

三、理论模型与研究假说

本文在Campa和Goldberg(2001)理论的基础上，构建出一个开放经济条件下的无限期小国经济的连续时间模型，在动态一般均衡范式下考察当劳动力市场实现均衡时影响就业和工资的主要因素，并提出研究假说。

（一）汇率变动与均衡劳动力需求

假设小国经济内某行业追逐利润最大化的代表性厂商面临完全竞争的外部市场，国内外价格被视为给定，分别用pt和表示。厂商在生产过程中投入的要素为：国内劳动力Lt、国内资本及其他国内投入Zt、从国外进口的投入，要素价格分别为wt、，其中，et为汇率，采用直接标价法。厂商的劳动力需求调整成本为，其中为劳动力需求变动量，b为劳动力需求调整成本系数，b＞0。假设厂商将总产出Qt在国内外两个市场上进行销售，在国外市场的销售比重(即出口比重)记为因此，厂商可以通过调整要素投入量和总产出实现利润最大化，见式(1)，约束条件是式(2)：

首先，求解最优化问题式(3)。将约束条件式(2)代入式(3)，对式(3)的Zt和

分别求一阶偏导数，并令导数为零，得到厂商实现利润最大化时的Zt和

将式(6)代入式(4)，并对Lt求一阶偏导数，令导数为零，得到：

我们将式(10)中的χ-β定义为净出口指数，由此可见，汇率变动主要通过净出口指数这一传导机制来影响均衡劳动力需求。由于k大于零，可以提出以下假设。

假说1：当净出口指数为正时，均衡劳动力需求的汇率弹性大于零，即汇率贬值会促进均衡劳动力需求上升，汇率升值则会导致均衡劳动力需求下降。

假说2：当净出口指数为负时，均衡劳动力需求的汇率弹性小于零，即汇率升值会促进均衡劳动力需求上升，汇率贬值则会导致均衡劳动力需求下降。

假说3：当净出口指数为零时，均衡劳动力需求的汇率弹性等于零，此时，汇率变动不会对均衡劳动力需求产生影响。这种情况在实际经济中很少出现。

将式(8)和式(10)离散化后联立，得到均衡劳动力需求的一般形式：

在式(11)中，除了β和χ，其余的变量均取对数形式。为了完整反映劳动力市场的均衡状况，还需要进一步分析劳动力供给方面。

（二）汇率变动与均衡劳动力供给

假设劳动力供给是厂商为劳动者提供的工资水平wt的增函数和劳动者收入水平的减函数，从而得到均衡劳动力供给的一般形式：

由理论模型可知：当劳动力市场实现均衡时，劳动力和工资会分别受到汇率、劳动者收入、国内投入的价格、从国外进口的投入的价格以及滞后一期劳动力的影响。下文将以中国制造业细分行业为研究对象，选取合适的指标度量上述影响因素，在检验研究假说的基础上，实证考察各影响因素对行业就业和工资的影响，并找出影响就业和工资的关键因素所在。

四、实证检验与分析

（一）人民币汇率等因素对中国制造业细分行业就业和工资的影响

1.实证模型的设定

根据理论模型推导出的式(13)和式(14)，将实证模型设定如下：

本文的研究对象是中国制造业细分行业，所以式(13)和式(14)中的和iχ分别用细分行业的就业Lt、滞后一期就业Lt-1、工资Wt、进口投入水平β和出口份额χ来度量；分别用人民币汇率Et、国内个人可支配收入DPIt、国内利率Rt和国际原油价格OILPt来度量。为了使以上各序列趋势线性化并消除异方差，对序列取自然对数，分别用lnLt、lnWt、lnEt、lnDPIt、lnRt、lnOILPt和表示。

2.变量衡量及数据来源

2002年版的《国民经济行业分类标准》(GB / T4754)将中国制造业分为30个大类，由于数值很小或序列较短，本文将工艺品及其他制造业(42)和废弃资源和废旧材料回收加工业(43)(2003年后才公布)合并在一起，形成一个新的“其他制造业”项目。29个细分行业及其两位数代码如下：13农副食品加工业，14食品制造业，15饮料制造业，16烟草制品业，17纺织业，18服装业，19皮羽制品业，20木材加工业，21家具制造业，22造纸及纸制品业，23印刷业，24文教体育用品制造业，25石油加工及炼焦业，26化学原料及化学制品制造业，27医药制造业，28化学纤维制造业，29橡胶制品业，30塑料制品业，31非金属矿物制品业，32黑色金属冶炼及压延加工业，33有色金属冶炼及压延加工业，34金属制品业，35通用设备制造业，36专用设备制造业，37交通运输设备制造业，39电气机械及器材制造业，40计算机、电子与通信设备制造业，41仪器仪表制造业，42、43其他制造业。

本节实证分析使用的是1980—2014年中国29个制造业细分行业的年度数据。行业就业(Lt)和工资(Wt)分别用行业的就业人数和人均实际工资来衡量；行业进口投入水平(β)用行业用于生产的从国外进口的投入额与总投入额之比来衡量。其中，总投入额是劳动力投入额、资本投入额和进口投入额的加总，这三项投入额又分别用行业的工资总额、更新改造投资额、非食用原料燃料和其他原料进口额的加总来衡量；行业出口份额(χ)用行业的制成品出口额与总产值之比来衡量；人民币汇率(Et)用人民币对美元实际汇率来衡量，它是在名义汇率的基础上剔除了物价和通货膨胀因素后得到的，采用直接标价法；个人可支配收入(DPIt)用中国的个人可支配收入来衡量；利率(Rt)用中国的实际贷款利率来衡量；国际原油价格(OILPt)用三大市场平均原油价格来衡量。本节所有的价格指标都经过了中国消费物价指数的调整，并以2000年为基期，所需数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》、世界银行的《世界发展指标》和联合国的UNCOMTRADE统计数据库。

3.实证结果分析

用普通最小二乘法估计模型参数可能导致多重共线性问题，岭回归(Ridge Regression)则以引入偏误为代价来减少参数估计量的方差，从而消除多重共线性的不良后果。在实际分析中，通过引入岭回归系数l得到参数估计量随着l的变化而改变，因而需要确定l的取值。一般而言，方差膨胀因子(VIF)可以度量多重共线性的严重程度，当存在大于10的因子时就认为模型存在多重共线性。本节需要确定29个模型的l，由于l的取值范围是0到1，令l=0.01,0.02,…,1，然后对每个模型均选取使得全部方差膨胀因子都小于10的最小的l作为岭回归系数，然后分别估计29个模型的变量系数。

根据式(15)和式(16)可知，a1(χ-β)和c1(χ-β)分别为人民币汇率变动通过净出口指数(χ-β)传导机制对行业就业和工资的影响，将其定义为行业就业的汇率弹性和工资的汇率弹性(下文简称就业弹性和工资弹性)。笔者利用29个行业的β和χ在1980—2014年的均值以及回归系数a1和c1的值分别计算出每个行业的就业和工资弹性。人民币汇率、个人可支配收入、利率和国际原油价格对29个行业就业和工资的影响结果见表1①受篇幅所限，本节不再列出29个细分行业的回归系数a1和c1。由于行业滞后一期的就业不是本文要考察的重要影响因素，因而也不再列出该因素对行业就业和工资影响的回归系数。如有需要可向作者索要。。

表1 人民币汇率等因素对中国制造业细分行业就业和工资影响的回归分析

续表1

根据表1并结合笔者的统计可知：在29个行业中，净出口指数为正的行业有12个(17，18，19，20，21，22，24，28，29，30，31，32)，其中就业弹性为正的行业有8个(17，18，19，20，22，24，29，31)，占12个行业的绝大多数；净出口指数为负的行业有17个(13，14，15，16，23，25，26，27，33，34，35，36，37，39，40，41，42、43)，其中就业弹性为负的行业有9个(25，27，34，35，36，37，39，40，42、43)，占17个行业的大多数；净出口指数为零的行业个数为零。因此，假说1、假说2和假说3均成立。

从表1可以看出：通过了t检验，并且较显著的就业弹性大都为正，较显著的工资弹性则全部为正。其中，服装业、纺织业、造纸及纸制品业、塑料制品业、石油加工及炼焦业和电气机械及器材制造业的就业弹性较显著，人民币贬值1%,会拉动上述前4个行业的就业增长0.2545%,、0.2305%,、0.2137%,和0.1974%,，人民币升值则会推动后2个行业的就业水平上升0.1766%,和0.1617%,。印刷业、服装业和其他制造业的工资弹性较显著，人民币贬值1%,会促进上述行业的工资水平上升0.2462%,、0.1439%,和0.1147%,。因此，通过传导机制，人民币贬值能够对大部分行业的就业和工资增长产生拉动作用。

如果对制造业细分行业进行分类①本文以制造业资本-劳动比总体均值作为细分行业的分类标准。当某一行业的资本-劳动比低于总体均值时，该行业被视为劳动密集型制造业行业，否则为资本密集型制造业行业。然后将选取的资本密集型制造业行业与联合国SITC Rev.3的标准进行比照，从中再分离出技术密集型制造业行业(韩燕、钱春海，2008)。，在就业弹性为正的16个行业中，有11个劳动密集型行业(农副食品加工业、食品制造业、饮料制造业、纺织业、服装业、皮羽制品业、木材加工业、造纸及纸制品业、文教体育用品制造业、塑料制品业和非金属矿物制品业)，因而就业弹性为正的行业以劳动密集型行业为主。据上文分析，净出口指数为正的行业共有12个，而在就业弹性为正的行业中，净出口指数为正的行业就占到8个，它们正是上述后8个劳动密集型行业，所以中国以出口劳动密集型产品为主。综上分析可知，就业弹性为正的行业以进行出口生产的劳动密集型行业为主。

在就业弹性为负的13个行业中，有10个资本密集型和1个技术密集型行业(化学纤维制造业、黑色金属冶炼压延加工业、石油加工炼焦业、医药制造业、金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械器材制造业、其他制造业和计算机电子通信设备制造业)，因而就业弹性为负的行业以资本和技术密集型行业为主。并且，净出口指数为负的行业有17个，在就业弹性为负的行业中这样的行业就占到9个，它们正是上述后9个行业，所以中国以进口资本和技术密集型产品为主。综上分析，就业弹性为负的行业以主要依靠进口的资本和技术密集型行业为主。

由上文分析可知，中国制造业目前仍然以出口劳动密集型产品、进口资本和技术密集型产品为主，这样的态势会导致制造业转型升级的进程迟滞，进而导致在行业内产生巨大的就业压力。由于制造业就业以劳动力为基础，所以劳动力的技术素质和就业结构会直接影响制造业产业结构升级。根据上文的研究结果，我们知道人民币贬值能拉动绝大部分劳动密集型制造业行业的就业增长，升值则主要有利于资本和技术密集型行业的就业水平上升。这意味着当人民币升值时，具有较高技能素质、能适应高技术化传统产业和高新技术产业的劳动力较多，所占比重较大，这将有利于制造业向全球产业链中的高技术环节攀升，从而有利于制造业产业结构升级。伴随着产业升级的进程加快，虽然资本和技术的投入对劳动力就业具有挤出效应，但也会促使制造业的技术创新和技术进步，吸纳更多具有高技能素质的劳动者，同时新兴产业部门的涌现还会提供更多新的就业岗位，这反过来又能保证制造业吸纳就业的能力。

自从2015年中国央行启动“811汇改”以来，人民币已经历了几轮大幅度贬值，人民币长期升值的态势结束了。短期内，在中国经济步入新常态的背景下，在出现出口贸易负增长和资本项目逆差等因素的共同作用下，人民币确实存在贬值压力。当前中国货物贸易仍具有较大顺差，FDI和ODI均在持续增长，外汇储备也非常充裕，并且从长期来看，中国仍然拥有世界最大的制造能力，贸易结构也在明显改善，制造业向全球产业链中的高技术环节不断攀升。所以在未来，只要中国继续巩固出口竞争力优势，保持贸易顺差，保持劳动生产率的较高速增长并控制通货膨胀率，人民币就有升值的经济基础。

此外，2016年10月1日，人民币加入SDR的决议生效，这是国际社会对人民币货币价值的官方认可，有利于加强世界各国交易者对人民币的认同与信心，有助于释放部分人民币贬值压力。人民币加入SDR还意味着在未来人民币成为各国储备资产的机会非常大，这有助于人民币的海外扩张和人民币货币价值的长期稳定。人民币加入SDR后，中国还需要更多地遵守国际规则，这意味着央行既要保证人民币汇率在一定程度的稳定，又要允许市场力量发挥作用，那么中国不可能任由人民币持续的大幅贬值，所以无论从国内的经济形势还是从人民币加入SDR的背景下来看，人民币都不具备长期贬值的基础。

因此，在人民币贬值期间，传统的劳动密集型制造业出口企业应抓住机会增加出口，优化出口产品结构以创造更多的就业机会；人民币升值时，资本和技术密集型制造业企业更要抓住机遇加快自身技术创新，提高劳动生产率和应对汇率冲击的能力，实现人民币升值的制造业产业结构升级效应，进而保障国内制造业就业水平的稳定增长。

从表1还可以看出：除了食品制造业和计算机、电子与通信设备制造业之外，利率均会给剩余的27个行业的就业带来较显著的负向影响，但其对于行业工资的影响很微弱。对于国际原油价格而言，它对化学纤维制造业、化学原料及化学制品制造业和交通运输设备制造业就业的负向影响均较显著，其上涨1%,会导致上述行业的就业水平下降0.2123%,、0.2046%,和0.1913%,；同时它对石油加工及炼焦业就业和工资的正向影响也较明显，其上涨1%,会促使其就业增长0.1764%,，工资水平上升0.1861%,。对于个人可支配收入而言，它仅对塑料制品业、农副食品加工业、服装业和纺织业等劳动密集型行业就业的正向影响较显著，其增长1%,会拉动上述行业的就业增加0.1479%,、0.1368%,、0.1264%,和0.1040%,，而对其他行业就业的影响并不明显；但它对行业工资的正向驱动势头很显著。

综上分析可知：在影响行业就业的四个因素中，利率的影响作用最显著，其次是人民币汇率，国际原油价格对石油加工及炼焦业和以石油为原材料或能耗的行业的就业产生较明显的影响，个人可支配收入的影响作用则最微弱。对于工资而言，个人可支配收入的影响作用最显著，但这可能仅仅是由于劳动者的工资是其个人可支配收入的重要来源以及两者具有较强相关性的缘故。除此之外，人民币汇率和国际原油价格则会对部分行业的工资产生较显著的影响，而利率的工资驱动势头却最微弱。

在利率市场化改革和人民币汇率形成机制改革不断推进的背景下，我国利率和汇率变动的联动性加强，但两者对制造业就业和工资的影响方向和程度又存在差异。这意味着单纯依靠利率或汇率对就业和工资进行调节存在局限，只有实现两者的协调联动，才能促使两大价格工具的优势互补。如利率上升对制造业就业的负向影响可通过人民币升值或贬值来纠正，人民币汇率变动对就业影响较弱的缺点又可通过下调利率予以强化。自2012年6月至今，央行已连续6次降息，我国利率已接近历史最低点，进一步下调的空间有限，而人民币汇率的调整还存在巨大的政策空间。因此，在当前经济下行期可运用利率下调配合人民币汇率贬值的策略，并适当加大汇率的调整幅度，这将有利于制造业就业和工资水平的稳定。当经济恢复高速发展时则可采用利率下调配合人民币升值的策略，这不仅有助于实现制造业产业结构升级，利率下调还能释放部分就业压力，从而保障制造业吸纳就业的能力。

需要注意的是，当经济处于下行期，利用利率下调配合人民币贬值的政策对制造业就业和工资进行调节存在一定风险，如果其他国家也采取类似措施，国内的政策效果将大打折扣，这就需要重视其他因素的影响。由于国际原油价格对石油加工及炼焦业和以石油为原材料或能耗的行业就业和工资会产生较显著的影响，因而中国制造业转变高能耗、高污染、高排放的粗放型发展模式，并积极开发和利用石油的替代产品如煤炭、天然气以及其他清洁能源，可以在一定程度上避免由于国际原油价格的起伏而导致的制造业就业和工资水平的波动。

（二）人民币汇率等因素对中国制造业行业就业和工资的影响

1.行业特征的选取、分类方法及数据来源

行业特征是行业结构在某一时期的基本属性，能够反映一个行业的基本状况和发展趋势，还与人民币汇率等因素对就业和工资的影响密切相关。行业特征主要包括盈利特征、增长特征、技术特征和竞争特征。其中，盈利特征用成本费用利润率(%,)来衡量；增长特征用人均资本量增长率(%,)来衡量；技术特征用平均受教育水平和专业技术水平来描述，这2个指标分别用平均受教育年限(年)和专业技术人员比重(%,)来衡量；竞争特征用经济性垄断程度、所有制垄断程度和经营活动的性质来描述，这3个指标分别用行业内单位开业年均增长率(%,)、国有及国有控股单位比重(%,)和非经营性单位就业人数比重(%,)来衡量。计算中国29个制造业行业的上述7个指标所需的数据分别来自《中国统计年鉴》、2004年和2008年的《中国经济普查年鉴》以及《2001年中国第二次基本单位普查资料汇编》。

由于29个行业的各项指标值每年均发生变化，笔者很难通过选取分位点的方法对行业进行分类，所以采用如下分类方法：如果某行业的成本费用利润率、人均资本量增长率、平均受教育年限、专业技术人员比重、国有控股单位比重和非经营性单位就业人数比重在每年的数值均大于(均小于)这7个指标在相应年份的均值，该行业就属于按照这7个指标进行分类的高(低)层次的行业；剩余的行业属于按照这7个指标进行分类的中等层次的行业。如果某行业的行业内单位开业年均增长率在每年的数值均小于(均大于)这一指标在相应年份的均值，该行业就属于按照这一指标进行分类的高(低)层次的行业；剩余的行业属于按照这一指标进行分类的中等层次的行业。根据上述方法，本文将29个行业按照上述7个指标分别分为高、中、低3类，形成21个新的行业，结果见表2。

表2 中国制造业细分行业按照行业特征分类的结果

2.实证模型的设定及变量衡量

本节的实证模型仍然是式(15)和式(16)，使用的是1980—2014年按照行业特征分类的中国21个制造业行业的年度数据。行业就业(Lt)用每个行业所包括的细分行业的就业人数的加总衡量；行业工资(Wt)用每个行业所包括的细分行业的工资总额的加总与就业人数的加总之比衡量；行业进口投入水平(β)用每个行业所包括的细分行业的进口投入额的加总与总投入额的加总之比衡量；行业出口份额(χ)用每个行业所包括的细分行业的制成品出口额的加总与总产值的加总之比衡量；人民币汇率(Et)、个人可支配收入(DPIt)、利率(Rt)和国际原油价格(OILPt)的衡量与上一节相同。本节的所有价格指标都经过了中国消费物价指数的调整，并以2000年为基期。

3.实证结果分析

本节的实证分析仍然使用岭回归法，笔者使用21个制造业行业的β和χ在1980—2014年的均值以及回归系数a1和c1的值计算出每一个行业的就业和工资弹性。人民币汇率、个人可支配收入、利率和国际原油价格对21个行业就业和工资的影响结果见表3①受篇幅所限，本节不再列出按照行业特征分类的21个制造业行业的回归系数a1和c1，也不再列出滞后一期的就业对行业就业和工资影响的回归系数。如有需要可向作者索要。。

表3 人民币汇率等因素对中国制造业行业就业和工资影响的回归分析

从表3可看出：通过了t检验且系数较显著的就业和工资弹性均为正。非经营性单位就业人数比重较高和中等的行业就业弹性较显著，人民币贬值1%,会拉动其就业增长0.1345%和0.1222%。所有制垄断程度较高、平均受教育水平较高、专业技术水平较高和经济性垄断程度较高的行业的工资弹性较明显，人民币贬值1%会推动其工资上升0.1283%、0.1123%、0.1088%和0.1075%，因而人民币贬值能对绝大部分行业的就业和工资增长产生拉动作用。

从表3还可看出：利率对绝大部分行业就业的负向影响较显著，对平均受教育水平中等、专业技术水平中等、非经营性单位就业人数比重中等和较低的行业的影响尤为明显，利率下降1%会拉动其就业增长0.2166%、0.2103%、0.2078%和0.2032%；但它的工资驱动势头很微弱。对于国际原油价格而言，它会给经济性垄断程度较高和非经营性单位就业人数比重中等的行业就业带来较显著的负向影响，油价上涨1%导致其就业下降0.1242%和0.1138%；对专业技术水平中等、平均受教育水平中等、经济性垄断程度较高和所有制垄断程度中等的行业的工资则会产生较显著的负向影响，油价上涨1%导致其工资下降0.1009%、0.0934%、0.0851%和0.0702%。个人可支配收入仅会对非经营性单位就业人数比重中等的行业就业产生略显著的影响，而对其他行业的影响力微弱，但它的正向工资驱动势头十分显著。

可以看出，对于这四个因素对就业的影响而言，通过了t检验且系数较显著的行业主要集中在按照经营活动的性质分类得到的行业；对于工资而言，通过了t检验且系数较显著的行业则集中在按照平均受教育水平、专业技术水平、经济性垄断程度和所有制垄断程度分类的行业。这种行业分布特点不仅在人民币汇率的影响过程中体现得尤为明显，而且行业间就业和工资水平差异也呈现出一定规律，说明技术特征和竞争特征可能会对制造业行业间就业水平和工资回报差异的产生发挥重要作用。

对于按照平均受教育水平和专业技术水平分类的行业，人民币贬值对工资的拉动作用随着行业平均受教育水平和专业技术水平的提高而增大，说明知识含量较高的行业比知识含量较低的行业工资增长更快，因此技术特征是造成制造业行业间工资回报差异的决定性因素。这可能是由于，当前制造业行业人员的平均受教育程度和专业技术水平不断提升，这有利于形成人力资本，人力资本的外部性又会对行业工资增长产生正向影响，体现在科学研究、文化教育、金融服务等人力资本存量较高的行业的工资增长快于其他行业。不过，这些行业的市场化改革进程缓慢，往往出现行业内平均受教育程度较高的人员和专业技术人员的数量有余，其流动性不足以及配比缺乏合理性，导致上述两类人员的过于集中反而不利于行业工资的整体增长。

对于按照经济性垄断程度和所有制垄断程度分类的行业，人民币贬值对工资的推动作用随着行业经济性垄断程度和所有制垄断程度的提高而增大，说明垄断程度较高的行业比垄断程度较低的行业工资增长水平更高，因而竞争特征会对行业间工资水平差异产生决定性影响。这可能是因为自产权改革以来国内各种所有制行业兴起，导致高利润行业中的国有垄断力量逐渐减弱，由经济性垄断造成的行业间工资水平的差异逐步显现(张原、陈建奇，2008)。由于国内制造业的垄断行业目前仍集中在烟草制品业、石油加工及炼焦业、交通运输设备制造业和计算机、电子与通信设备制造业等行业，这些国有及国有控股单位比重较高的行业比其他行业的工资水平要高得多，说明非市场性的垄断力量依然不可忽视，由所有制垄断造成的高工资现象仍然存在。

对于按照经营活动的性质分类的行业，人民币贬值对就业的拉动作用随着行业内非经营性单位就业人数比重的提高而增大，说明非经营性单位就业人数比重较高的行业比其较低的行业就业增长更快，因而经营活动的性质是造成行业间就业水平差异的决定性因素。可能的原因在于，一方面，国内的非经营性单位目前主要集中在公共管理、科教文卫、社会保障和社会福利等行业，这些单位的招聘制度明显有别于经营性部门主要依据经营状况制定人事招聘的基本原则；另一方面，由于上述行业以行政和事业单位为主，其劳动力市场一直受到政府的保护，使其自身固有的封闭性在短期内不易消除。因此，政府对行业就业的影响不仅能够通过“国有控股”的方式实现，还会通过各级行政和事业单位等非市场力量来发挥作用。

五、结论与政策建议

本文的研究表明：(1)在影响中国制造业细分行业以及制造业行业就业的四个因素中，利率的负向影响最显著，其次是人民币汇率。人民币贬值能拉动绝大部分劳动密集型行业的就业增长，其升值则能促进大部分资本和技术密集型行业的就业增加，因此人民币升值有利于实现制造业产业结构升级。国际原油价格仅会对石油加工及炼焦业和以石油为原材料或能耗的行业就业产生较明显的影响，个人可支配收入的作用则最微弱。(2)对于工资而言，个人可支配收入的正向影响最显著，这可能只是由于劳动者的工资是其个人可支配收入的重要来源而使两者具有较强相关性的缘故，而人民币汇率和国际原油价格会对部分行业的工资产生较显著的影响，利率的工资驱动势头最微弱。(3)对于按照行业特征分类的制造业行业而言，经营活动的性质是造成行业间就业水平差异的决定性因素，平均受教育水平、专业技术水平、经济性垄断程度和所有制垄断程度则能对行业间工资回报差异产生决定性影响。

鉴于此，本文提出如下政策建议。

第一，在坚持汇率制度改革主动性、可控性和渐进性的原则下，我国应继续推进汇率形成机制的市场化改革，制定公开透明的汇率政策，做好汇率的预期管理。同时，应全面深化经济体制改革，保持经济基本面良好，实现人民币在未来的小幅升值和在长期的稳定。制造业企业应把握好人民币汇率调整的步伐，尽快使贸易转向以资本和技术密集型产品为主的出口模式，实现人民币升值的产业结构升级效应，最终确保制造业就业和工资的稳定增长。

第二，我国应加快利率市场化进程，完善金融体系，使利率变化影响制造业就业和工资的传导途径更加顺畅，加强利率政策的调控效果。在此基础上，构建利率和汇率的联动机制，经济下行期可运用利率下调配合人民币贬值实现制造业就业和工资水平的稳定；经济恢复高速发展时可采用利率下调配合人民币升值实现产业结构升级并保障制造业吸纳就业的能力。

第三，今后我国须充分发挥科技创新的引领作用，通过制造业与现代信息技术的融合来提升资本和技术密集型制造业产品的复杂生产能力以及满足消费者个性化需求的多样化生产能力。还要通过制造业与现代服务业的融合，大力培育和发展新兴产业，突破制造业发展瓶颈，减轻环境压力，加快实现制造业产业结构升级，从而保证制造业就业的平稳增长。

第四，为防止制造业行业间就业水平和工资回报差异的不断扩大，我国以非经营性单位为主的行业须加快人事招聘制度的改革，使其内部人事分配更加符合效率原则，避免与市场竞争部门的就业增长严重脱节。同时，我国应加快人力资本存量较高的行业的市场化改革，提高行业内受教育水平较高的人员和专业技术人员的流动性，使人员配比合理化，避免由于人力资本利用不合理导致的行业间收入分配差距的扩大；还须在经济性垄断行业中引入市场竞争机制，加快反垄断立法和实施，并加快产权改革进程，削弱行业间的所有制垄断，解决由于垄断利润导致的行业间工资回报差异的扩大。

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Research on the Factors Influencing Employment and Wage of Manufacturing in China：Empirical Evidence from Sub-sectors

Xu Weicheng1and Fan Aijun2
(1.School of Economics，Ocean University of China，Qingdao 266100，China；2.School of Economics，Shandong University，Jinan 250100，China)

This paper derives main factors influencing employment and wage through establishing general dynamic equilibrium model of labor market in small country economy.Then utilizing ridge regression，this paper dose empirical research on the impact of each factor on employment and wage of manufacturing sub-sectors of China，tries to figure out the key factors，and studies the role of industry characteristics in the formation of employment and wage level differences among industries.The study finds that：The negative impact of interest rate on employment of sectors is most significant，and the factor whose influence is more notable is RMB exchange rate.RMB devaluation can boost employment growth of the vast majority of labor intensive industries，while appreciation can prompt employment rising of most of capital and technology intensive industries.Therefore RMB appreciation is conducive to achieve industrial structure upgrading of manufacturing.In addition，nature of business activity is an important factor which leads to employment level difference among manufacturing industries，while average level of education，professional and technical level，degree of economic monopoly and ownership monopoly can make an appreciable impact on wage return difference among industries.This paper reveals that：In the future，China should carry forward market-based reform of interest rates and exchange rate，and utilize joint coordination between interest rates and exchange rate to achieve industrial structure upgrading of manufacturing and maintain steady growth of employment and wages of manufacturing.

Manufacturing Sub-sectors；Employment；Industrial Structure Upgrading；Industry Characteristics

10.14116/j.nkes.2017.04.007

* 徐伟呈，中国海洋大学经济学院(邮编：266100)，E-mail：weicheng.xu@163.com；范爱军，山东大学经济学院(邮编：250100)，E-mail：fanaj@163.com。本研究受教育部社科规划基金项目“我国过剩产能‘走出去’的优先序及路径——基于异质性企业实物期权博弈的视角”(15YJA790040)、山东省自然科学基金项目“基于国内价值链与全球价值链耦合的山东省装备制造业升级路径研究”(ZR2014GM017)、中国博士后科学基金项目“互联网技术驱动下制造业产业结构升级的路径研究”(2017M610447)资助。

JEL Classification：L60 J23 J31