全球价值链背景下离岸外包对全要素生产率及工资的影响＊

■ 牛蕊 郭浩

天津外国语大学国际商学院 天津 300270

0 引言

经济全球化背景下，企业在全球范围内配置生产要素，并通过离岸外包等新型分工形式进行产业精细化分工，从而影响自身的生产效率以及企业工资水平。特别是在全球价值链不断与国内产业发展紧密结合的背景下，离岸外包成为企业不断促进资源优化配置，剥离非核心业务，突出核心竞争力的一种主动选择。在这一资源配置全球化的生产链条中，不同区域、不同国别的企业间贸易将全球经济融合为一体，推动经济全球化和贸易合作进入深层次。

研究全球价值链背景下外包对劳动力市场和产品市场的影响，以及其对制造业生产率和劳动力收入的影响一直是学术界关注的热点问题，尤其在“新冠肺炎”疫情蔓延全球、区域间要素流动受阻、世界经济陷入低迷以及失业率上升的2020年，这一课题研究更具有深刻意义。受资源禀赋和技术水平的限制，贸易形式、贸易方向以及贸易带来的产出和效率效应在企业之间存在较大的差异，这在国家层面集中体现为比较优势，即发展中国家的企业多出口劳动力密集型产品，进口技术密集型中间品或制成品，而发达国家则相反；在行业层面则集中体现为产业链的纵向分工，即生产要素在上下游企业的合理配置以及行业规模经济的体现。企业资源禀赋不同、技术水平不同、生产模式不同，使得其参与全球价值链的形式各有差异，在全球生产要素重新配置的过程中所受影响也各有不同。

我国制造业在过去几十年的发展过程中，主要依靠大量投入资本和劳动力，这种粗放的生产模式在过去极大的促进了我国制造业的发展，但随着我国人口红利的逐渐消退以及绿色发展理念的深入，粗放的生产模式已无法适应经济社会发展的需要，创新驱动和技术进步成为新的发展方向。对企业而言，全要素生产率是其核心竞争力，包含了企业在科技创新、管理模式、资源利用等方面的提升与进步。在此背景下，以企业全要素生产率为核心展开研究显得至关重要，另一方面，全球价值链发展不断深入，越来越多的企业通过离岸外包参与到全球价值链中。在这样的背景下，以全球价值链为纽带构建企业全要素生产率与劳动力工资、就业之间的联系，并分析参与全球价值链对于全要素生产率、工资和就业的影响机制具有重要的理论和实践价值。目前，以离岸外包作为参与全球价值链的具体表现形式，并展开研究其对创新、全要素生产率以及工资等方面的影响成为这一主题的主要研究趋势，本文在此基础上，使用微观企业数据将企业参与全球价值链与劳动力市场转型以及员工福利等方面联系起来，以全新的方法和角度探讨参与全球价值链背景下企业的技术进步以及员工收入状况。

1 相关文献研究

21 世纪以来，随着全球价值链参与程度的加深和离岸外包水平的不断提高，企业进行离岸外包的影响已经成为学术界研究的热点话题之一，在这一研究领域，学者们多集中于企业生产率和工资水平两方面的研究，研究角度和研究方法也是各不相同。

首先在外包的创新效应方面，蒋为和陈轩瑾（2015）使用企业微观数据研究发现，外包对企业创新活动有着显著的影响，有外包活动的企业有着更高的研发创新倾向，外包一方面促使企业投入更多资金用于研发，另一方面也推动了企业生产技术的进步和产品的创新[1]；陈启斐等（2015）从创新能力和创新效率两个维度，考察了研发外包对我国自主创新能力的影响，结果显示研发外包可以显著地促进我国制造业的创新能力和创新效率，并认为研发外包是我国制造业转型升级的重要途径之一[2]；李伟庆和唐铁球（2015）使用广义矩估计法研究了离岸外包对制造业与服务业的外包效应，研究表明离岸外包促进了制造业和服务业的转型升级[3]；Monarch 等（2016）通过将TAA 计划的申请数据与美国人口普查局的微观数据相匹配，构建了包含离岸外包事件的新链接数据集，研究了离岸外包对国内企业工资和生产力的短期和长期影响，研究发现，与非离岸经营者的平均水平相比，美国在线样本中的离岸公司平均规模更大、生产率更高、年龄更大、更有可能成为出口商，并且相对较低的工资水平、较低的资本强度、较低的生产率，以离岸外包替代国内活动的效果更好[4]；Ⅰgami 和Mitsuru（2018）从产品市场角度研究了离岸外包的战略产业动态影响，结果表明，海外公司可以降低生产成本，并增加国内公司的竞争压力。由此可见，离岸外包可以通过降低生产成本等途径刺激企业改变生产规模和生产效率，进而调整市场竞争力，同时也能够多样化消费者的产品选择，提升消费者福利[5]。

在离岸外包对企业生产率影响方面，基于选择的样本不同、研究方法不同，学者们得出的结论有所不同。Daveri 和Jona-Lasinio（2008）研究了1995～2003年意大利制造业中间产品离岸外包与服务与生产率增长之间的关系，结果表明，在同一行业内，中间产品的离岸外包有利于生产力的增长，而服务的离岸外包则相反[6]；Amiti 等（2010）估计了1992年至2000年间离岸外包对美国制造业生产力的影响，发现离岸外包服务对美国的生产率有显著的正向影响，在这段时期内约占劳动生产率增长的10%，材料投入的离岸外包也对生产率产生积极影响，但其规模较小，约占生产率增长的5%[7]；姚星等（2017）对离岸外包与企业生产率之间的关系进行了分析，分析结果显示，制造离岸外包对非服务业部门的全要素生产率有显著的负面影响，并且制造离岸外包前向和后向溢出效应同样对全要素生产率产生了负向效应[8]；苏丹妮等（2020）也研究发现，全球价值链中离岸外包企业的分工地位越高，其生产率亦越高[9]。

在离岸外包对企业工资水平影响方面，大体可分为两类，部分学者认为离岸外包提高了企业的工资水平，例如Lee（1999）分析了1970～1990年期间技术和进口竞争对加拿大制造业就业、工资和工资不平等的净影响，研究发现，加拿大制造业就业增长和实际小时劳动报酬与技术进步和进口价格呈正相关[10]；Martins和Opromolla（2009）基于葡萄牙的独特数据，跟踪观察1995年至2005年制造业企业及其所有工人的数量，发现各类产品之间的贸易关系和工资关系也有显著差异，特别是增加高、中技术产品进口的公司往往增加工资[11]。在国内，刘美秀等（2015）从中间品贸易自由化的角度进行了分析，认为中间品贸易自由化背景下，中间品进口增多提高了工资，具体来说中间品关税和最终品关税的削减均促进了企业工资的提高，另外，最终品关税削减还导致企业工资份额的下降[12]；张滕和朱春辉（2019）也是从中间品贸易自由化的角度进行分析，但分析结果有所不同，他们认为最终品进口关税减让，在总体层面上对企业工资水平有降低效应，并且这种降低效应主要由于“挤出效应”所致，即贸易自由化会使得企业销售收入减少和销售费用增加[13]；李丽丽和李荣林（2019）则从产品角度做了研究，研究表明中间品进口多样化、企业技术创新都在一定程度上提高了企业的工资水平，中间品进口能够提升企业的工资水平[14]；李怀政和蔡洁（2020）重点分析了服务业嵌入全球价值链地位对女性劳动力工资影响，分析结果表明服务业外包，以及向全球价值链高端地位攀升整体上有助于促进我国女性劳动力工资增长[15]；陈思宇和刘祎芳（2020）通过构建全球价值链前向参与度和后向参与度指标，研究发现后向参与对劳动力工资具有提升效应，前向参与则相反[16]。

另外一些学者的研究结果表明离岸外包会降低企业工资水平，Kramarz（2003）认为企业进口对工人工资的影响不仅来自于竞争压力引起的准租金的变动，还来自于贸易引起的谈判过程中工人和企业威胁点的改变，通过研究发现，在企业积极进口制成品的行业，工人的工资下降了，受教育程度高的工人似乎从贸易中受益，这与受教育程度低的工人形成鲜明对比[17]；Kosteas（2006）分析了离岸外包对美国制造业工资的影响，估计了对蓝领和白领工资的不同影响，研究发现不断增长的进口在1979年至1988年间给美国工资带来了下行压力，同时区分低工资和高工资的进口表明，来自低工资国家的进口和工资之间的负向关系显著，然而低工资进口只会对蓝领的工资产生负面影响[18]。

综上，在已有的离岸外包对企业的影响中，国内的文献研究数量相对比较少，并且研究方法相对单一，主要以微观层面的面板回归为主；在研究主题方面，以企业就业、生产效率以及工资水平为主，逐渐向企业创新能力以及外包效应方面扩展；在研究结果方面，普遍认为离岸外包能够对企业的生产规模、生产效率以及工资水平等方面产生影响，但具体的影响效应存在差异，且针对不同的研究对象实证结果也出现了不一致的情况。基于此，本文采用倾向得分匹配和双重差分（PSM-DⅠD）的方法，通过消除离岸外包企业和非离岸外包企业之间的特征差异和不可观测因素，并在此基础上构建面板数据模型研究离岸外包对企业生产率和工资水平的影响，检验离岸外包对工资影响的具体影响机制，充实国内关于离岸外包在全球价值链视角下对生产效率和工资的实证检验结果。

2 影响机制分析

全球价值链背景下，离岸外包是企业参与经济全球化的重要方式，它对企业降低成本、提高生产效率、实现技术进步以及改善员工工资福利待遇等方面具有积极作用。离岸外包一方面促使企业以更低的成本从国际市场获得所需要的中间产品，从而生产自身产品时投入成本就会下降，另一方面离岸外包作为一种分工合作形式，可以提高企业的生产效率，在经济全球化的背景下，离岸外包是企业融入全球价值链，实现精细化分工以及提升生产效率的重要途径。外包通过成本下降和效率提升两种途径对企业的生产和分配环节产生影响，假设在参与全球价值链过程中，企业的投入品由资本、劳动力和中间品构成，构建企业生产函数为柯布—道格拉斯形式生产函数：Q = KαLβMγ，其中K、L、M 分别表示劳动力、资本以及中间品三种生产要素，α、β、γ 分别是各个要素的弹性系数，同时根据利润等于收益减去成本写出利润函数：W = PQ -(KPK+ LPL+ MPM)，由式子可以看出，外包通过中间品进口为企业带来了成本的下降和效率的提高，成本的下降主要体现为中间投入品价格PM的下降，效率的提高主要体现为同样生产要素投入下产量Q 的提高。在其他生产要素不变时，产量的提高和中间品价格下降会提高企业的利润，更多的利润激励企业扩大生产规模和改善生产技术，其中技术的进步会为企业带来更强的竞争力，逐渐形成增加利润和技术创新的良性循环。从成本角度来看，在扩大规模的过程中，资本投入的成本主要是企业自有资本的机会成本或是企业贷款的利息支出，这在短期内变化不大，中间投入品的成本在全球价值链中会下降，劳动力投入的成本主要是工资，所以规模的扩大增加了劳动力的需求，但企业却没有提高工资水平的动机，甚至还会通过降低边际工资来降低平均工资水平。综上，离岸外包作为企业的一种生产经营活动，可以通过多种途径影响企业的工资水平，例如效率的提升、生产经营规模的扩大以及先进高效的管理方式的引入与采用，本文将具体的中间途径概括为以下3种效应。

2.1 生产效率效应

生产率是企业的核心竞争力，直接决定企业的利润水平和市场地位，更高的生产率意味着企业可以获得更大的成本优势以及更强的市场竞争力，这将进一步带来更多的利润。通常来讲，高效率的企业工资水平也较高，因为更高的效率会带来更多的可分配利润。离岸外包会影响企业的生产效率，这种影响在不同经济背景下的效果也存在差异，因此对工资的影响也各不相同。

2.2 规模经济效应

在生产过程中，规模经济不仅包括企业的内部规模经济，还包括行业的外部规模经济。一方面企业生产经营规模扩大，平均成本会下降，另一方面企业集聚会带动周边地区的公共基础实施完善，相关的上下游产业也会向集聚地靠拢，从而可以多方面的降低企业成本和提高沟通效率。鉴于离岸外包特殊的运营模式，其生产设备和公共基础设施具有一定的专一性，更容易吸引同类型企业聚集，产生规模经济，规模经济有利于提高企业的利润，刺激企业提升员工工资水平。

2.3 管理强化效应

离岸外包过程中，企业能够经常性的与国内外优秀企业竞争合作，在此过程中可以向这些企业学习优秀的管理经验和管理方式，并将其与自身的实际生产经营联系起来，干中学效应可以全方位的提高自身的管理水平，更高的管理水平有助于改善员工的工作效率，并提高企业的工资报酬。

3 实证模型

3.1 数据选取及测算

本文所使用的数据为中国工业企业数据、中国海关数据以及WⅠOD 数据，研究过程中以工业企业数据为基础，将海关数据和WⅠOD 数据匹配到工业企业数据中，数据年限为2004～2013年，考虑到2008年经济危机可能会对企业带来较大影响，将研究区间区分为3个阶段，即2004～2007年、2008～2010年和2011～2013年。变量主要有被解释变量企业人均工资，解释变量离岸外包变量以及其他控制变量，具体为企业全要素生产率、企业类型、企业年龄、企业资产总计、企业营业费用、企业管理费用以及企业外包程度等，在数据搜集整理过程中，剔除了一些明显错误以及数据缺失的观测值，例如企业年龄为负数、部分变量为空值等。

3.1.1 全要素生产率测算在变量中，企业全要素生产率和企业外包程度需要结合其他数据库予以测算，其中，企业全要素生产率的计算借鉴鲁晓东和连玉君（2012）[19]、张天华和张少华（2016）[20]等的研究成果，采用OP 法进行计算。本文设定生产函数为C-D函数，形式如式（1）所示：

其中Yit表示产出，表示劳动力投入，表示资本投入，从而Ait就是通常所说的全要素生产率，它可以同时提高劳动力和资本的边际产出。随后对式（1）取对数形式即可得到式（2）：

式（2）中yit、lit、kit分别代表了产出、劳动力投入和资本投入的对数形式，残差项μit则表示了全要素生产率的对数形式，对此式进行估计即可得到全要素生产率，但由此得到的估计结果会存在同时性偏差和样本选择性偏差，企业根据观测到的同时性偏差生产效率调整要素投入，进而影响产出，使得估计的全要素生产率不准确。为了修正同时性偏差，对残差项μit进行分解，得到式（3）：其中ωit是从总残差中分离出来的，可以被企业观察到并影响当期要素投入的那部分残差项，剩下的eit才是真正的残差项，包含不可观测的技术冲击和测量误差。

另外，除了同时性偏差外，式（2）估计出的全要素生产率还存在样本选择性偏差，即一般情况下，资本量较大的企业在面对市场低效率冲击时，相对资本量较小的企业更容易留在市场中，因为它们对市场未来有更高的预期，不会轻易退出当前市场，也就是说面对低效率冲击时退出市场的概率和企业资本存量存在负相关关系，从而使得资本项的估计系数容易出现低估偏误，为了解决这一问题，Olley和Pakes（1996）[21]提出了OP法进一步对式（3）进行修正，首先建立了企业资本存量与投资额之间的关系，在此基础上建立最优投资函数，结合生产函数得出了劳动项的一致无偏估计系数，然后在建立包含资本存量滞后期的函数来估计资本存量的系数，最后根据劳动项和资本项的系数在估计全要素生产率。本文经计算得到的全要素生产率如图1所示，可以发现，在约300 万个观测值中，绝大多数的企业全要素生产率位于0～3 这一区间内，也即整体而言我国制造业的全要素生产率偏低。

图1 企业观测值TFP值分布柱状图

3.1.2 企业外包程度测算

企业外包程度的计算，本文借鉴吕越等（2017）[22]、陈启斐和张为付（2017）[23]等学者的研究成果，基于WⅠOD 数据库并采用FH 法来计算企业的外包程度。FH法源于Feenstra和Hanson（1999，2000），外包程度可以表示为中间投入品进口占中间投入品总投入的比重[24,25]。FH外包指数具体如式（4）所示：

其中，Xij表示行业i的中间品j的投入量，Yi表示行业i的中间品投入总量，Mj表示产品j的总进口量，Dj表示产品j的总消费量，通过式（4）可计算得到一个行业的中间投入品中进口的比例，也就是该行业离岸外包程度。基于以上方法，本文计算得到的我国制造业各行业离岸外包程度，如图2所示。图示表明，大多数行业外包程度稳定在0.1 左右，其中外包程度最高的是C26 行业（计算机、电子、光学产品制造行业），最高达到0.3，其次是C19 行业（焦炭和精炼石油产品的制造）和C20 行业（化学品和化学产品的制造），最高值均达到了0.2 的水平。测算结果表明，我国在一些精密设备和精炼化学品行业的外包程度是比较高的，也就是在此类行业中更多的需要外国的生产技术和设备。另外，从时间周期来看，我国各行业的外包程度整体上是不断下降的，表明我国制造业各个行业都在不断发展进步，对国外的依赖程度不断降低，这可能是由于国内的在岸外包使用比例不断增加的结果。

图2 各行业2004～2013年份的FH值柱状图

3.1.3 数据统计性描述分析

主要变量的描述统计分析结果如表1所示。在所有样本观测值中，进行离岸外包的企业观测值数量是比较少的，仅有20 万左右，而未进行离岸外包的企业观测值数量达到260 万左右，比例约达到1 比13。从变量均值来看，进行离岸外包的企业人均工资水平约为未进行离岸外包企业的2 倍，且全要素生产率则略高于未进行离岸外包的企业。另外，相对于未进行离岸外包的企业，进行离岸外包的企业在企业年龄、资产总计、营业费用以及管理费用等方面均比较高。整体来看，离岸外包的企业各项指标要高于未离岸外包的企业。

表1 变量描述统计

3.2 实证方法与步骤

本文采用倾向得分匹配和双重差分的方法来检验离岸外包对制造业企业工资水平的影响，通过倾向得分匹配法找出与实验组相类似的对照组，保证除离岸外包这一特征外，样本观测值的其他特征保持一致，在此基础上使用双重差分法来分析离岸外包对企业工资水平的影响，并在此基础上通过构建面板模型检验离岸外包影响企业工资变化的三种效应。

具体步骤包括：第一，利用中国工业企业数据、中国海关数据以及WⅠOD 数据库整理形成研究的基础数据，加入控制变量后得到离岸外包对工资和全要素生产率的基础回归模型。具体如下：

式（5）中，Yit表示企业被解释变量，treatit为是否离岸外包变量，Xit为控制变量，包含企业类型、企业年龄、资产总计、营业费用、管理费用等变量，μit为残差项。

第二，将进行离岸外包的观测值设定为实验组；其次，加入控制变量，如企业类型、企业年龄以及企业资产规模等，构建logit模型计算企业进行离岸外包的概率进行倾向得分；然后，通过比较观测值进行离岸外包的概率，找出与进行离岸外包观测值接近的非离岸外包观测值，形成对照组。在计算过程中，由于数据量超过300万，采用了1 比3 的匹配比例。本文的计算概率控制的特征变量有企业类型、企业年龄、资产总计、营业费用、管理费用等。通过倾向得分匹配，可以得到与实验组控制变量特征相似的对照组，同时也可以得到实验组和对照组的平均处理效应（ATT），也就是离岸外包对企业被解释变量的影响效应，即式（6）：

其中，W 表示企业被解释变量人均工资，W1和W0分别表示实验组和对照组的企业被解释变量，D=1 表示实验组观测值，D=0 为对照组观测值。倾向得分匹配法可以使实验组和对照组的各观测值差异尽可能较小，但并不能控制不可观测因素，因此进一步引入双重差分法（DⅠD），即针对实验组和匹配得到的对照组进行双重差分，建立差分模型如下：

差分模型式（7）中，Yit表示企业被解释变量，treatit为是否离岸外包虚拟变量，timeit为时间虚拟变量，Xit为控制变量，包含企业类型、企业年龄、资产总计、营业费用、管理费用以及外包程度等变量，μit为残差项，通过估计模型即可得到系数β1的值，即双重差分处理效应，该值将更为准确的表示离岸外包对企业生产率、工资和就业的影响效应。

并在此基础上，对差分结果进行平行趋势检验，验证结论的稳健性。本文通过观察各交互项回归结果中的P 值来判断是否具有平行趋势，若具有平行趋势，则DⅠD 回归结果并不准确，反之则可以认为DⅠD 回归结果是有效的。

最后，本文采用交叉项对生产效率效应、规模经济效应以及管理强化效应构建面板模型进行检验，检验方程如下：

其中，did1、did2、did3 分别为生产效率交叉项、规模经济交叉项和管理强化效应交叉项，Xit为控制变量，包含企业类型、企业年龄、资产总计、营业费用、管理费用等变量。通过观察式（8）的交乘项的系数，可以判断相应中间途径的影响效应。

3.3 结果及分析

3.3.1 基础回归结果

根据建模方法构建回归模型对主要被解释变量进行验证，结果如下：

表2结果显示离岸外包显著地提高了企业的人均工资水平和企业全要素生产率，并且在进行离岸外包的企业中，离岸外包程度也与企业的人均工资水平和全要素生产率呈正向相关，这表明，通过离岸外包的形式企业在逐步参与全球价值链过程中能够有效提升企业工资福利、企业同行竞争力和企业的科技创新能力。从控制变量来看，企业年龄、企业资产规模以及企业的营业费用和管理费用的提高均能够带来企业工资水平的提高，同时结果也显示离岸外包对全要素生产率有提升效应。

表2 基础回归结果

3.3.2 倾向得分匹配结果

在上述回归结果中，由于存在数据偏差和变量的混杂无法突出进行离岸外包的企业和未进行离岸外包的企业在如企业年龄、企业资产等方面的差异性。为了减少这些偏差和混杂变量的影响，本文进一步采用了倾向得分匹配法（PSM），尽可能缩小进行离岸外包的企业和未进行离岸外包的企业之间的差异。本文将所有样本按行业进行分类，并将行业再归类为资本密集型行业、劳动密集型行业以及技术密集型行业，同时考虑到2008年的经济危机可能会对企业产生较大的影响，将年份分为三个阶段，分别为2004年至2007年、2008年至2010年以及2011年至2013年，在此基础上分别进行倾向得分匹配，以进一步观察不同年份、不同行业离岸外包对企业的影响。倾向得分匹配后可在相似特征的实验组和对照组基础上，获得两组之间的平均处理效应，也即离岸外包带来的影响，匹配结果详见表3。

从表3 可以看出，企业工资水平与全要素生产率的倾向得分匹配效果是比较好的，绝大多数样本观测值都处于共同范围之内。通过平均处理效应可以看出，在工资水平方面，2004年至2007年，离岸外包对企业的工资水平影响为正，对资本密集型企业的影响较大，劳动密集型和技术密集型企业的差别不大；在2008年至2010年，离岸外包对各行业的企业工资水平影响均为负，但负向影响很小；2010年后，经济危机逐渐消退，劳动密集型行业的影响效果转变为正，但资本密集型和技术密集型行业的影响仍为负，且有负向影响增大趋势，即受经济危机的影响还远没有结束。全要素生产率的倾向得分匹配结果显示，离岸外包对企业全要素生产率正负影响均存在，但总体负向影响较多，从年份来看大小变化也不一，因此，单从ATT 的结果难以断定离岸外包对企业全要素生产率的影响。

表3 就业与工资水平平均处理效应（ATT）结果

3.3.3 双重差分结果

倾向得分匹配的结果表明，离岸外包对企业工资水平的影响在经济危机期间为负，经济危机之外多为正，影响效应在不同密集度的行业之间存在一定的差异，对全要素生产率的影响则不确定。从总体来看，可以认为离岸外包在一定程度上提升了企业的工资水平，但在ATT 结果中还包含了不可观测因素，因此本文在倾向得分基础上进行双重差分，得到结果表4，双重差分结果抵消了不可观测因素，即模型中的残差项，得到更为准确的离岸外包对企业工资和生产效率的影响。

从表4可以看出，相对于倾向得分匹配的ATT结果，DⅠD 的结果都偏小。离岸外包对人均工资的影响，在2008年前影响为正，即离岸外包提升企业的工资水平，但在2008年后该影响效应转为负向，且负向影响有扩大趋势，在资本密集型和技术密集型企业中这一趋势也更为明显，这显然是受2008年经济危机的影响。现阶段，我国的人口红利正在逐步消退，但粗放型的生产结构并未完全转变，全球价值链背景下，企业会惯性投入更多的劳动力组织生产，扩大产出。与此同时，员工工资却并未有较大的提升，并且受2008年经济危机影响，离岸外包的发生会进一步压缩企业员工的利润分配额，导致员工工资有所下降。在全要素生产率方面，在经济危机期间离岸外包对企业全要素生产率的影响为正，在经济危机前后则影响均为负，可见，离岸外包对企业的全要素生产率存在负向的影响，只是在经济危机期间，面对激烈复杂的国内外市场，企业迫于压力在离岸外包的同时提高生产技术，提高创新能力，从而提高了全要素生产率，至于不同密集度行业之间，离岸外包对全要素生产率的影响差别不大。从我国制造业实际情况来看，通过离岸外包，企业可以提高资源配置效率，将不熟练的生产环节外包出去，自身则集中优势资源进行生产，从而提高了产出，但截止2020年，国内制造业企业可能仍旧需要通过大量投入生产要素来获得产出，在全球价值链参与中处于中下游，表现为结果中的全要素生产率的负向影响。

表4 离岸外包对工资影响的双重差分（DID）结果

为了验证DⅠD 分析结果的稳健性，可以通过生成时间虚拟变量和实验组虚拟变量的交互项与企业工资和生产率变量进行回归，若具有平行趋势，则处理年份之前的交互项均不显著，处理年份之后的交互项均显著。本文的平行趋势检验结果详见表5，检验结果显示并不存在平行趋势，不存在严格的处理年份之前交互项不显著，处理年份之后交互项显著的现象，由此可见DⅠD 的结果是相对准确的。

表5 平均趋势检验结果

3.3.4 影响机制检验结果

前文的分析结果表明，离岸外包对人均工资的影响，在2008年前为正，即离岸外包提升了企业的工资水平，但在2008年后该效应转为负向，且负向影响有扩大趋势，在资本密集型和技术密集型企业中这一趋势也更为明显，这显然是受2008年经济危机的影响。在比较分析离岸外包对不同类型企业的影响效果的基础上，本文进一步构建了离岸外包程度变量与规模经济、全要素生产率以及管理效应的交叉项，通过观察单个变量与交叉项对被解释变量的影响差别，继续检验在不同时期、不同行业离岸外包影响劳动力工资收入的具体影响机制。具体结果如表6所示。

表6 影响机制分行业及年份回归结果

如表6 所示，2004～2007年，离岸外包对工资的3 种影响效应在不同密集度的企业中大部分均显著。生产效率效应对劳动密集型企业的作用最大，对资本和技术密集型企业影响相对较小，值得注意的是生产效率效应对于技术密集型企业的影响为负向，这可能是由于对于技术密集型企业而言，企业通过离岸外包参与全球价值链过程中可能存在技术的外溢导致企业内部工资基于要素价格均等化理论存在一定程度的降低。规模经济效应在3 类企业的影响均为正向，且对资本密集型企业的影响更大。这一结果也符合该类企业的生产特征，通过规模经济获取利润和企业工资福利的提升，该类企业在进行离岸外包过程中也意味着资本的对外输出，更能够结合国外的优势要素资源实现规模经济。管理强化效应在资本密集型企业中作用更大，该类企业通过离岸外包能够更好的将资本优势与国外的管理技术优势结合，提升企业工资；但需要注意管理强化效应对技术密集型企业的工资影响为负，这可能是由于技术型企业在外包过程中管理因素由于地域、文化等限制更容易与当地管理产生冲突，导致其对工资的负向影响。此外，离岸外包和全要素生产率的结果也进一步表明离岸外包更容易提高本国技术类员工的工资，而对资本要素和劳动要素工资的影响为负向，技术进步在外包过程中更能够提高本国技术人员的工资，缩小该类人员的全球工资差距，这也意味着在这一时期，我国作为加工制造业大国，企业通过离岸外包参与全球价值链有可能会加大技术类、资本类和劳动类岗位的工资收入差异。

2008～2020年间，生产效率效应对资本和技术密集型企业的工资作用显著，劳动密集型企业不显著，且对资本密集型企业的作用更大。出现这种结果可能是由于，这一时期为次贷金融危机期间，该时期资本密集型企业受到外部的冲击会更大，导致该类企业对于生产效率的提升有着更为迫切的需要，而生产效率的提升在有效抵御冲击的同时提高该类型企业的工资。规模经济效应在3 类企业中均为正向，且对技术密集型企业的影响最大。这一结果表明危机期间，利用危机的契机通过以离岸外包的形式有效扩大生产规模，以多元化的东道国经济发展状况分散危机带来的冲击，更加有效的利用闲置生产能力实现企业扩张有助于改善企业的工资。管理强化效应对于技术密集型企业的工资有促进效应，而对其它两类企业有负向影响，并且对于资本密集型企业的影响更大，这与2004～2007年的表现类似。与此同时，全要素生产率对工资的影响均为负，这意味着危机的发生对于技术进步有一定的抑制作用，这也进一步抑制了工资的上涨。而离岸外包变量对于劳动密集型企业的工资有正向影响，这可能源于在2008～2020年的金融危机期间，我国的加工制造业在这一时期在离岸外包过程中更多表现出劳动力比较优势，这使得劳动力工资收入有一定的上升。

2011～2013年间，3种影响效应在不同的企业中影响均显著。其中生产效率效应、规模经济效应和管理强化效应对于工资的影响均为正，生产效率效应在劳动密集型企业的影响更大，规模经济效应在技术密集型企业中的影响更大。这表明在危机后的经济恢复发展时期，企业通过离岸外包一方面有利于企业的技术提升，另一方面也有利于企业扩大生产规模，进而改善员工工资收入。与前两类影响效应不同，管理强化效应对技术密集型和劳动密集型企业的工资产生负向影响，这可能源于恢复发展时期，企业离岸外包的相关管理费用、营业费用等生产性成本支出进一步压缩了企业工资的可分配空间，表现为危机恢复年份对于工资的反向刺激。此外，离岸外包变量和全要素生产率变量在危机后的发展期对于工资的影响均为正向促进作用，体现了离岸外包和技术进步对工资的直接增长作用。

整体而言，3 类不同的企业中，离岸外包对工资的主要影响途径是生产效率效应，其次为规模经济效应，管理强化效应的作用最弱，同时技术密集型企业对生产效率效应和规模经济效应更敏感，而资本密集型企业则对管理强化效应更敏感。这意味着在离岸外包过程中通过技术进步改善要素的报酬率成为工资变化的主要方式，离岸外包更加有利于发展中国家技术要素的报酬增长和技术密集型企业的规模扩张。

4 结论与启示

本文采用PSM-DⅠD的研究方法，研究了离岸外包对制造业企业工资的影响效应，通过比较离岸外包对不同类型企业的影响效果，提炼并重点分析了以全要素生产率和规模经济为核心的影响效应，得到以下结论：

（1）在经济平稳且我国存在较好的人口红利时，离岸外包可以提升企业的工资水平，其中，资本和劳动密集型企业这种提升效应更为明显。尽管此时离岸外包不利于企业全要素生产率的提高，但凭借廉价劳动力资源和不断扩张的生产规模，充分发挥规模效应，企业获得更多利润，并进一步提升工资水平。

（2）在出现外部冲击时，以劳动密集型企业为主的行业会受到巨大冲击，此时离岸外包会刺激企业提高全要素生产率，但总体上由于企业大量倒闭和破产，导致整体工资水平的下降。在经济危机期间，严峻的国内外市场形势倒逼企业改良生产技术和管理模式，一定程度上提升了企业的全要素生产率，但尚未抵消低迷经济带来的负向影响。

（3）在冲击之后，企业恢复并摆脱危机影响阶段，离岸外包会持续甚至扩大对工资水平的负向影响效应。随着经济的复苏，企业逐渐恢复生产，转型生产模式，但由于长时间的、僵化的粗放型生产模式，转型和升级必将经历一个长时间的阵痛期，在此期间，企业会进行技术创新，优化管理模式，最终带来整个行业的发展的社会的进步。

（4）离岸外包主要通过生产效率效应、规模经济效应以及管理强化效应三种途径影响工资水平，其中发挥主要作用的是生产效率效应，而规模经济效应和管理强化效应在三个时期作用相对较小。同时，生产效率效应对于技术密集型和劳动密集型企业的工资影响更大，资本密集型企业的工资则受管理强化效应的影响更多。

针对以上结论，本文提出以下对策建议：

（1）提高资源利用率，更好的发挥规模效应。我国将在2025年后逐渐步入老年社会，人口红利优势逐步消失，企业应充分利用我国现有的劳动力优势，在市场需求的基础上合理的调整产规模，积极进行离岸外包活动，将我国的要素禀赋优势转化为国际竞争力和利润，进而提高企业及其员工的福利水平。此外，凭借离岸外包特殊的经营模式，企业之间、市场之间要加强联系，彼此合作，充分发挥行业规模效应，进而促进行业上下游的融合发展。

（2）强化核心研发能力，提升生产效率效应。科技是第一生产力，科技促进企业发展和社会进步。在参与全球价值链过程中，离岸外包主要通过生产效率效应来改善企业工资水平，对此，企业应积极强化核心研发能力，在全球化浪潮中向国内外优秀企业学习先进的生产技术和管理经验，取长补短，结合自身经营特点消化吸收，形成并提升自己的核心竞争力，从而更好的发挥生产效率效应，不仅为企业带来更加丰厚的利润，更能改善员工收入水平，缩小社会收入差距。

（3）消除要素流动障碍，鼓励企业转型升级。受户籍制度、土地制度等影响，生产要素市场尚存在些许障碍，政府要积极进行供给和需求侧改革，打通市场上要素流通渠道，保障生产要素的自由流动，同时鼓励企业向资本密集型和技术密集型企业转型，特别是以人力投入为基础的劳动密集型企业的技术投入和升级，以及通过税收和财政手段为进行离岸外包的相关企业提供便利。同时，积极引导制造业企业转变粗放型的生产模式，加强自主创新和技术进步，鼓励其通过外包的方式加强核心竞争力的培养，并通过培训等方式提高员工生产效率，尽快摆脱不利冲击的影响。

（4）完善政策体系，保障企业和员工权益。良好的市场环境是企业实现价值的基础，政府应努力完善相关法律法规，捋顺政企关系，保证企业实现自主经营和发挥市场作用，同时积极加强基础设施建设，为企业集聚和行业壮大夯实基础。另外，应完善失业等社会保障制度，提高最低工资水平，同时引导企业提高员工各方面福利待遇，保障就业人员的各项权益和利益。