陳燕娟

(閩南理工學(xué)院，福建 泉州 362000)

承接服務(wù)外包經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的實(shí)證分析

陳燕娟

(閩南理工學(xué)院，福建 泉州 362000)

隨著經(jīng)濟(jì)貿(mào)易全球化日益深化，國際分工由產(chǎn)業(yè)間分工進(jìn)一步向產(chǎn)品內(nèi)分工深化，承接國際服務(wù)外包對我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型具有重要的意義。文章采用面板數(shù)據(jù)模型對22個(gè)工業(yè)行業(yè)和7個(gè)服務(wù)業(yè)行業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析其所帶來的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，旨在為我國服務(wù)外包業(yè)務(wù)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型提供建議。

服務(wù)外包；經(jīng)濟(jì)效應(yīng)；面板數(shù)據(jù)模型

一、服務(wù)外包經(jīng)濟(jì)效應(yīng)模型設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)計(jì)

本文同Mary Ainiti & Shang-Jin Wei(2006)[1]的一樣，對擴(kuò)展的柯布-道格拉斯函數(shù)模型進(jìn)行修改，假設(shè)給定行業(yè) 的生產(chǎn)函數(shù)如下：

Yi=Ai(INSMi，INSSi)F(Ki,Li,Si,Mi)

(1)

在上式中，Ai表示技術(shù)轉(zhuǎn)移因子，它是關(guān)材料品外包INSMi和服務(wù)外包INSSi的函數(shù)。

產(chǎn)出Yi為資本Ki、勞動(dòng)Li、服務(wù)投入Si和材料品中間投入Mi的函數(shù)。

使成本最小化，假設(shè)產(chǎn)出Yi固定的勞動(dòng)需求函數(shù)如下：

Li=g(Yi,ri,wi,qs,qm)/Ai(INSMi,INSSi)

(2)

此式中Yi是產(chǎn)出、ri是租金、wi是工資、qs是服務(wù)投入價(jià)格、qm是材料品投入價(jià)格。

(二)計(jì)量估計(jì)模型

首先看產(chǎn)出，對(1)式兩邊取對數(shù)，則待估計(jì)方程就可以寫為：

lnYit=β0+β1INSMit+β2INSSit+β3lnKit+β4lnLit+β5lnMit+β6lnSit+δiDi+δtDt+εit

(3)

上式中Di為不隨時(shí)間變化的行業(yè)固定效應(yīng)，用來控制不同行業(yè)的差異，而Dt為不隨行業(yè)變化的時(shí)間固定效應(yīng)，用來控制不同時(shí)間年份的差異，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

再看就業(yè)，即(2)式，等式兩邊取對數(shù)，則估計(jì)方程變?yōu)?/p>

lnLit=γ0+γ1INSMit+γ2INSSit+γ3lnyit+γ4lnwit+δiDi+δtDt+εit

(4)

上式中Di、Dt、εit的解釋如前面。在分析中我們還同時(shí)采用了Slaugher(2004)[2]文獻(xiàn)中常用的對數(shù)差分方程進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)方程如下：

dlnLit=η0+γ1INSMit+η2INSSit+η3dlnyit+η4dlnwit+δiDi+δtDt+εit

(5)

上面的(4)、(5)兩式中l(wèi)nyit、dlnyit為產(chǎn)出對數(shù)的差分，詳見后面的計(jì)量分析部分的說明。

二、計(jì)量結(jié)果

本部分我們主要實(shí)證檢驗(yàn)研究材料品外包、服務(wù)外包對工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)出以及材料品外包、服務(wù)外包對工業(yè)行業(yè)的就業(yè)效應(yīng)。本文應(yīng)用隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)兩種模型來進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸分析，對于隨機(jī)效應(yīng)模型則指被忽略的變量在各個(gè)時(shí)間段上對被解釋的變量的影響是隨機(jī)的，即截距項(xiàng)是隨機(jī)的，而對于固定效應(yīng)模型是指被忽略的變量在各個(gè)時(shí)間段上對被解釋變量的影響是固定的，即截距項(xiàng)是固定參數(shù)。隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型究竟該使用哪一個(gè)進(jìn)行回歸估計(jì)更為有效，我們將通過Slaughter檢驗(yàn)來解釋說明。表1是回歸分析中對各主要變量的統(tǒng)計(jì)描述。

表1 各變量的統(tǒng)計(jì)描述

注：統(tǒng)計(jì)軟件為Eviews6.0。

三、影響分析

(一)承接服務(wù)外包對產(chǎn)出的影響

回歸方程的估計(jì)結(jié)果見表2。分析中我們用即期行業(yè)產(chǎn)出增加值(生產(chǎn)效率)作為被解釋變量，其中(1)、(3)為隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)，(2)、(4)為固定效應(yīng)估計(jì)。我們通過Slaughter檢驗(yàn)得知，模型Ⅰ和模型Ⅱ皆為固定效應(yīng)的估計(jì)更為有效，其中模型Ⅰ是將服務(wù)外包和材料外包放到一起估計(jì)的結(jié)果，從固定效應(yīng)回歸的結(jié)果來看，承接服務(wù)外包和材料品外包對行業(yè)產(chǎn)出增加值有正效應(yīng)，并且可以看到承接服務(wù)外包的效應(yīng)顯著，但是承接材料品外包的效應(yīng)并不顯著。量化即期服務(wù)外包對即期行業(yè)產(chǎn)出增加值的效應(yīng)，估計(jì)值為2.282，即承接的服務(wù)外包同期提高一個(gè)百分點(diǎn)，行業(yè)產(chǎn)出增加值同期提高2.282個(gè)百分點(diǎn)，而量化回歸不顯著的即期材料品外包對即期行業(yè)產(chǎn)出增加值的效應(yīng)，估計(jì)值為0.202，即材料品外包同期提高一個(gè)百分點(diǎn)，材料品外包對總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率為0.202，可看出，服務(wù)外包對行業(yè)產(chǎn)出增加值的貢獻(xiàn)率要高于材料品外包對總產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率，兩者之間的差距前者是后者的十倍多。模型Ⅱ是剔除了材料品外包后的估計(jì)，結(jié)果顯示承接服務(wù)外包對即期行業(yè)產(chǎn)出增加值的影響存在顯著的正效應(yīng)，回歸估計(jì)值為1.834，即期每外包一個(gè)百分點(diǎn)的服務(wù)，同期產(chǎn)出的增加值為1.834。不論是模型Ⅰ還是模型Ⅱ的結(jié)果都表明，承接服務(wù)外包業(yè)務(wù)對生產(chǎn)效率的提升是十分顯著的，并且承接服務(wù)外包對生產(chǎn)效率的影響程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于材料品外包的影響程度。從以上的分析結(jié)果可以說明我國發(fā)展服務(wù)外包業(yè)務(wù)，打造全球服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移重要基地，對我國各行業(yè)的生產(chǎn)效率提升和產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步都有重大的影響，這將為我國在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的產(chǎn)業(yè)升級和調(diào)整有著積極意義。

表2 服務(wù)外包與產(chǎn)出(被解釋變量為產(chǎn)出增加值的自然對數(shù))

注：統(tǒng)計(jì)軟件為Eviews6.0，其中*、**、***表示顯著性水平，***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差。

(二)承接服務(wù)外包對就業(yè)的影響

關(guān)于服務(wù)外包對就業(yè)影響的回歸結(jié)果見表3。Slaughter檢驗(yàn)的結(jié)果表明隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)更為有效，其中(1)、(3)為隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)，(2)、(4)為固定效應(yīng)估計(jì)。模型Ⅲ是將承接服務(wù)外包和材料品外包放到同一方程中進(jìn)行回歸，結(jié)果是服務(wù)外包對就業(yè)的影響存在正效應(yīng)，而材料品外包對就業(yè)的影響效果并不顯著。服務(wù)外包對就業(yè)的影響系數(shù)為2.051，也就是說同期每外包一個(gè)百分點(diǎn)的服務(wù)就業(yè)會(huì)上升2.051，材料品外包對就業(yè)沒有顯著的貢獻(xiàn)率。模型Ⅳ是剔除了材料品外包后的估計(jì)結(jié)果，回歸表明承接服務(wù)外包對就業(yè)的效應(yīng)為正的，在5%的顯著性水平下，其估計(jì)值為1.948，這意味著服務(wù)外包每提升一個(gè)百分點(diǎn)，就業(yè)也將提升1.948的水平，模型Ⅲ和模型Ⅳ的隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)結(jié)果相接近。在模型Ⅲ和模型Ⅳ中我們同樣還看到，即期行業(yè)總產(chǎn)出值和服務(wù)外包一樣，對工業(yè)行業(yè)的就業(yè)效應(yīng)也是為正的，估計(jì)值分別為0.766和0.764，但是工資率對就業(yè)的影響呈現(xiàn)出負(fù)的效應(yīng)，估計(jì)分別值-0.922和-0.909，這說明工資率的變化與就業(yè)水平之間的變化是反向的，從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看，這一現(xiàn)象較易理解。從上面的分析可看到，承接服務(wù)外包對就業(yè)的影響是顯著的，并且都為正效應(yīng)，這表明在工業(yè)行業(yè)中，大量的承接生產(chǎn)性服務(wù)外包，將會(huì)使得工業(yè)行業(yè)的整體規(guī)模和技術(shù)水平提高，從而吸納更多的就業(yè)人員，并且這種技術(shù)水平的提高并沒有使從業(yè)人員的數(shù)量受到擠壓，反而擴(kuò)大了就業(yè)的規(guī)模。

表3 外包與就業(yè)(被解釋變量為就業(yè)的自然對數(shù))

注：統(tǒng)計(jì)軟件為Eviews6.0，其中*、**、***表示顯著性水平，***p<0.01， **p<0.05，*p<0.1，括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差。

[1]Mary Amiti & Shang-Jin Wei.Service Offshoring and Productivity：Evidence from the United States[R].NBER Working Paper.No.11926.2006.

[2]Slaughter.M.J.Production transfer within multinational enterprises and American wages [J].Journal of International Economics，2004.

2095-4654(2015)02-0018-02

2014-11-19

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