吳傳琦 張宗斌

[摘 要] 基于我國2007-2016年對外直接投資分行業(yè)數(shù)據(jù)，利用因子分析和廣義最小二乘回歸方法研究對外直接投資對于我國城鎮(zhèn)居民就業(yè)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，服務地產(chǎn)業(yè)和制造零售業(yè)在七類對外直接投資中貢獻度較大，兩大行業(yè)投資貢獻度達87.59%。以兩類行業(yè)為代表的OFDI對于母國就業(yè)產(chǎn)生了不同程度的正向效應，服務地產(chǎn)業(yè)的就業(yè)影響效應為制造零售業(yè)的1.5倍，近些年的科技進步給服務業(yè)帶來了強大的發(fā)展動力。另外，經(jīng)濟增長、固定資產(chǎn)投資、工資水平等因素對城鎮(zhèn)就業(yè)產(chǎn)生了較大影響。

[關(guān)鍵詞] OFDI;城鎮(zhèn)就業(yè);行業(yè)產(chǎn)業(yè);因子分析

[中圖分類號] F752.6;C813[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2020）03-0086-05

一、引言

近年來，我國對外直接投資（OFDI）呈現(xiàn)穩(wěn)增長、廣維度、多層次的特點，為我國的經(jīng)濟增長和社會發(fā)展增添了新活力。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示了近年來我國OFDI持續(xù)的良好勢頭，從國際對比角度來看，2016年全球外國直接投資流出流量1.45萬億美元，年末存量26.16萬億美元，以此為基數(shù)計算，2016年中國OFDI分別占全球當年流量、存量的13.5%和5.2%，流量承上年繼續(xù)位列按全球國家（地區(qū)）排名的第2位，僅次于美國，占比較上年提升3.6個百分點，存量由2015年的第8位躍至第6位，占比提升0.8個百分點（數(shù)據(jù)來自聯(lián)合國貿(mào)發(fā)會議（UNCTAD）《2017世界投資報告》、《2016中國對外投資公報》）;從國內(nèi)自身角度來看，2007-2016年，我國OFDI流量和存量在保持每年穩(wěn)態(tài)增長的同時，近10年OFDI流量增長了639.9%，將近翻三番，進一步從行業(yè)水平來看，以商務服務業(yè)為例，2016年OFDI流量值是2007年的11.73倍（數(shù)據(jù)來自2007-2016年《中國對外投資公報》）。由此可見，不論是國際對比還是我國自身發(fā)展，近十年我國OFDI保持著持續(xù)高質(zhì)量增長的水平。對于不同行業(yè)的OFDI而言，合理的投資組合具有就業(yè)溢出、技術(shù)溢出等正向效應，在我國經(jīng)濟增長和良好的OFDI水平的帶動下，近十年來我國城鎮(zhèn)就業(yè)水平也體現(xiàn)出了穩(wěn)中有升的態(tài)勢。OFDI帶來的母國和東道國的經(jīng)濟增長直接促成了當?shù)鼐蜆I(yè)水平的提升，這其中包括就業(yè)崗位的增加還是就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化等。

本文基于我國OFDI發(fā)展現(xiàn)狀以及社會總體就業(yè)水平，以我國城鎮(zhèn)就業(yè)水平為研究重點，以我國對外直接投資及其行業(yè)類別劃分為研究切入點，以宏觀數(shù)據(jù)為支撐，探討對外直接投資對于我國城鎮(zhèn)就業(yè)的影響并提出一定建議和討論。

二、文獻綜述與理論研究

國內(nèi)外有關(guān)對外直接投資與就業(yè)的研究歷經(jīng)了從理論研究到實證研究的過程。理論研究方面，早在20世紀初，赫克歇爾-俄林（H-O）的國際貿(mào)易理論中就提到對外投資和貿(mào)易自由化主要通過影響商品價格變動而影響就業(yè)和收入差距（Lawrence RZ，1995;Karimi Z，2008;Ha HV，Tran TQ，2017），宏觀經(jīng)濟學中，在加入直接投資或貿(mào)易的情況下，兩部門間勞動密集型產(chǎn)品和技術(shù)密集型產(chǎn)品會進行自由貿(mào)易，進而對當?shù)貏趧恿Φ木蜆I(yè)水平產(chǎn)生了更高的要求（N.Gregory Mankiw，2011），二戰(zhàn)以后，日本經(jīng)濟學家小島清的邊際產(chǎn)業(yè)擴張理論很好的將技術(shù)密集型產(chǎn)品的購買勞動密集型產(chǎn)業(yè)的擴張與當?shù)鼐蜆I(yè)聯(lián)系到了一起（楊先明，2000;張宗斌，2015;吳傳琦，2017）。后來國內(nèi)外一些學者將實證方法與各個理論結(jié)合起來，對OFDI與就業(yè)的相關(guān)理論進行了證實（EckelC.，2010;羅良文，2007;周申、李可愛、易苗，2013;席艷樂，2015;張宗斌等，2019）。

近些年國內(nèi)外對于OFDI與就業(yè)的實證研究呈現(xiàn)出豐富化的特征。主要研究可大致分為三點：OFDI的就業(yè)溢出效應、拐點門限效應以及異質(zhì)性研究。首先，大部分學者認為OFDI對母國就業(yè)產(chǎn)生了積極的影響，他們運用多種計量方法對OFDI的就業(yè)效應進行了實證分析。OFDI對我國經(jīng)濟增長和居民就業(yè)均存在正向影響，同時，企業(yè)投資次數(shù)越多，對母國就業(yè)產(chǎn)生的正效應會增強（FedericoS，MinervaGA.，2008;柴林如，2008;于超等，2011;李磊等，2016;曾小倩等，2017）;OFDI也可以通過影響到母國小微企業(yè)的發(fā)展，從而對當?shù)鼐蜆I(yè)水平產(chǎn)生一定影響（王丹等，2018）。

然而，還有部分學者認為OFDI對我國就業(yè)效應存在地區(qū)差異、拐點或門限效應。余官勝等通過加入對外投資的要素理論模型的理論分析，發(fā)現(xiàn)對外投資規(guī)模過小時不利于母國當?shù)鼐蜆I(yè)，而達到一定規(guī)模時會促進就業(yè)，但超過一定規(guī)模時又會抑制就業(yè)（余官勝等，2013）;長期內(nèi)OFDI對我國就業(yè)的影響呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，但最近8年間，我國OFDI對母國就業(yè)效應在“一線城市”和沿海省份呈現(xiàn)微弱的負相關(guān)關(guān)系（姜亞鵬等，2012）;OFDI對我國東部地區(qū)的國民收入效應更為明顯，對中西部的影響則相對較弱（賈媛，2015）;OFDI對我國就業(yè)影響存在明顯的異質(zhì)性，東、中、西部呈現(xiàn)遞減的趨勢，而OFDI存量大小、勞動力市場剛性等對OFDI的就業(yè)效應存在門檻效應（宋林等，2017）;對外直接投資對我國就業(yè)存在明顯的時滯效應，并且區(qū)域市場化程度越高的地區(qū)，OFDI對就業(yè)的長期促進作用越強（WeiJ.，2017）。

另外，針對細分行業(yè)或產(chǎn)業(yè)的OFDI的就業(yè)效應，許多學者進行了異質(zhì)性研究。虛擬經(jīng)濟的OFDI比實體經(jīng)濟更能促進國內(nèi)就業(yè)（ZhuJS，XieQY，EconomicsSO.，2016）;彭韶輝等研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)獲取型OFDI既有促進就業(yè)的“規(guī)?！毙?，同時也有抑制就業(yè)的“遷移”效應，并且在資本供給彈性足夠大的行業(yè)“規(guī)模”效應將超過“遷移”效應（彭韶輝等，2016）;OFDI總體上促進了母國就業(yè)，但對母國就業(yè)影響出現(xiàn)“極化”現(xiàn)象，對高技術(shù)和低技術(shù)企業(yè)的就業(yè)產(chǎn)生了較大影響，而對中等技術(shù)企業(yè)的就業(yè)影響則較小（李宏兵等，2017）;零售業(yè)的OFDI增加和組織會對創(chuàng)造就業(yè)產(chǎn)生積極影響（Choukkar S，Mahapatra S，Keskar M.，2018），而與其他投資動機相比，商貿(mào)服務類投資則顯著增強了就業(yè)效應（蔣冠宏，2016）。

綜上所述，國內(nèi)外有關(guān)對外直接投資及其就業(yè)效應的研究較為成熟，對外直接投資的就業(yè)正效應已被廣泛證實，但在分行業(yè)對外投資及其城鎮(zhèn)就業(yè)效應方面仍偏少。本文在前人研究的基礎(chǔ)之上，以細分行業(yè)OFDI為切入點，利用因子分析和回歸方法對OFDI的母國城鎮(zhèn)就業(yè)效應進行研究，試圖探索不同行業(yè)OFDI的貢獻率及其對于母國的就業(yè)效應，并就此提出一定建議和討論。

三、數(shù)據(jù)與模型

（一）方法與模型

因子分析法始于1904年C.E.Spearman對學生成績的分析，之后在經(jīng)濟金融領(lǐng)域有著廣泛的用途。在多個變量的變化過程中，除了一些特定因素之外，還受到一些共同因素的影響。這些共同因素稱為公因子，特殊因素稱為特殊因子。因子分析即是提出多個變量的公共影響因子的一種多元統(tǒng)計方法，它是主成分分析的推廣。文中為了更好的研究對外直接投資與就業(yè)之間的關(guān)系，將對外直接投資按照投資行業(yè)選取七大類進行分析，選取了OFDI中有代表性的七類行業(yè)投資數(shù)據(jù)，利用因子分析的方法提取其中公共影響因子，最后將OFDI整合為兩類，這兩類數(shù)據(jù)能夠代表我國OFDI各行業(yè)的投資效果，然后將這兩類OFDI數(shù)據(jù)應用于之后的回歸分析當中，篩選后使得其對城鎮(zhèn)就業(yè)效應的影響研究更富針對性和代表性。為避免數(shù)據(jù)可能存在的的異方差性和多重共線性，本文采取GLS廣義最小二乘回歸以及分步回歸方法，使得本文的實證分析更加具有可靠性。

在本文中，將OFDI歷年數(shù)據(jù)根據(jù)行業(yè)分為7類，每一類OFDI數(shù)據(jù)則為一類因子，試圖尋找相關(guān)的因子將其組成為一個集合，將7類數(shù)據(jù)縮小為更少的集合來代表OFDI的數(shù)據(jù)進行之后的回歸分析。假設(shè)m個OFDI變量X的因子表達式為：

X=fA'+e （1）

公式（1）中，f成為公因子，A稱之為因子載荷，本文中因子即為OFDI各項行業(yè)的投資流量指標。X的相關(guān)系數(shù)矩陣分解為：

公式（2）中，對于未旋轉(zhuǎn)的因子，？漬=1，？棕成為特殊度，即每個變量不屬于共性的部分，最后通過相關(guān)系數(shù)矩陣的分解和計算，結(jié)合其中共性因子，將不同因子組合成為集合。因子分析后最終得到m類集合，分別命名為OFDI_1，OFDI_2…OFDI_m，同時基于文獻分析和數(shù)據(jù)可得性，進而建立以下計量模型分析OFDI對于母國城鎮(zhèn)就業(yè)的影響：

公式（3）中，Employed代表母國當?shù)爻擎?zhèn)就業(yè)水平，為被解釋變量，變量取對數(shù)處理，OFDI_m為因子分析后m種OFDI行業(yè)數(shù)據(jù)的集合，為主要解釋變量，變量取對數(shù)處理。wage代表城鎮(zhèn)人均工資水平，consumption代表城鎮(zhèn)人均消費水平，GDP代表國內(nèi)生產(chǎn)總值，fixed代表固定資產(chǎn)投資，security代表社會保險基金支出，以上為控制變量，變量取對數(shù)處理。？茁m為m項主要解釋變量OFDI系數(shù)，？琢k（k=1，2…5）為控制變量系數(shù)，？籽0為常數(shù)項，？滋為誤差項。運用廣義最小二乘回歸（GLS）進行回歸分析。

數(shù)據(jù)的整理與處理和模型的建構(gòu)采用的計算機軟件為Stata13.1。

（二）數(shù)據(jù)與變量

由于我國商務部每年發(fā)布的《對外直接投資公報》從2006年開始細分行業(yè)投資數(shù)據(jù)，因此本文選取2007-2016年10年宏觀面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)有一定代表性和連續(xù)性。數(shù)據(jù)由國家統(tǒng)計局2007-2016年官方數(shù)據(jù)庫、2007-2016年《中國對外投資公報》、2007-2016年《中國勞動統(tǒng)計年鑒》以及2007-2016年《中國民政統(tǒng)計年鑒》整理所得。

被解釋變量。本文選取城鎮(zhèn)就業(yè)水平為被解釋變量，利用每年城鎮(zhèn)就業(yè)勞動力合計數(shù)目作為代替變量，變量為連續(xù)變量。

核心解釋變量。本文選取我國OFDI流量為核心解釋變量，利用每年行業(yè)OFDI流量作為代替變量，變量為連續(xù)變量。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)可得性，本文將對外直接投資行業(yè)分為7類，分別為制造業(yè)、服務業(yè)、金融業(yè)、零售業(yè)、運輸業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和農(nóng)林牧漁業(yè)，這七類行業(yè)覆蓋三大產(chǎn)業(yè)、傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)，是具有代表性的行業(yè)變量。本文首先利用因子分析提取行業(yè)數(shù)據(jù)，再進一步進行回歸分析探討其對城鎮(zhèn)就業(yè)的效應。

其他控制變量。基于文獻、理論研究以及數(shù)據(jù)可得性，本文選取工資水平、消費水平、經(jīng)濟增長水平、固定資產(chǎn)投資和社會保險基金支出作為控制變量，其中，工資水平為每年城鎮(zhèn)就業(yè)人員平均工資收入，消費水平為每年城鎮(zhèn)居民人均消費支出，經(jīng)濟增長水平為每年GDP值，固定資產(chǎn)投資為每年國家固定資產(chǎn)投入值，社會保險基金支出為每年國家社會保險基金財政支出值，控制變量涵蓋了經(jīng)濟增長等宏觀因素以及個人偏好等微觀因素。

數(shù)據(jù)賦值及客觀性事實統(tǒng)計見表1。

四、實證分析

（一）因子分析

進行因子分析前將數(shù)據(jù)進行KMO檢驗與SMC檢驗，KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗與SMC檢驗統(tǒng)計量是用于比較變量間簡單相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的指標。當所有變量間的簡單相關(guān)系數(shù)平方和遠遠大于偏相關(guān)系數(shù)平方和時，KMO值越接近于1，對于SMC值來講也是如此，意味著變量間的相關(guān)性越強，原有變量越適合作因子分析。數(shù)據(jù)的KMO檢驗與SMC檢驗結(jié)果如表2。

從表2的檢驗結(jié)果來看，七個變量平均KMO值為0.8350，各個OFDI行業(yè)數(shù)據(jù)變量的SMC值基本趨近于1，數(shù)據(jù)將會得到較好擬合和解釋，因此選擇進行下一步因子分析。

通過因子分析法得出在七類OFDI行業(yè)數(shù)據(jù)當中，根據(jù)90%的貢獻度臨界值，分析結(jié)果顯示提取兩類OFDI行業(yè)數(shù)據(jù)作為這七類投資數(shù)據(jù)的代表值。因子分析結(jié)果如表3所示，結(jié)果顯示只有前兩個因子特征值大于1，分別為5.27和1.06，且累計貢獻率已經(jīng)達到87.59%，因此選擇兩類OFDI行業(yè)投資數(shù)據(jù)代表OFDI總體投資數(shù)據(jù)。

利用軟件得到的因子分析碎石圖如上圖所示，從圖中可以看出，在兩個因子處體現(xiàn)了明顯的拐點效應，因此再次證明了本文只選擇兩個因子進行下一步的實證分析即可。

對因子分析數(shù)據(jù)進行旋轉(zhuǎn)后進一步簡化因子結(jié)構(gòu)和分析結(jié)果，旋轉(zhuǎn)后整理所得正交因子表如表4所示。

從表4中可以看出，在篩選兩個因子的情況下，按照解釋量的大小將四個OFDI指標分為兩類，第一個因子中兩個高載荷指標為服務業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)，將其命名為服務地產(chǎn)業(yè)，第二個因子中兩個高載荷指標為制造業(yè)和零售業(yè)，將其命名為制造零售業(yè)，說明這兩大行業(yè)在整體OFDI數(shù)據(jù)中貢獻度較大，可以作為代理解釋變量，因此在之后的GLS分析中，利用服務地產(chǎn)業(yè)（命名為OFDI_1）以及制造零售業(yè)（命名為OFDI_2）為主要解釋變量進行回歸分析。

（二）模型檢驗

進行GLS回歸分析前，將數(shù)據(jù)進行LLC檢驗，結(jié)果顯示每個變量檢驗結(jié)果均拒絕原假設(shè)，因此不存在單位根，數(shù)據(jù)平穩(wěn)，可以進行下一步實證分析。

由于采用的是廣義最小二乘法回歸，因此可以良好的避免數(shù)據(jù)異方差問題，有關(guān)數(shù)據(jù)自相關(guān)和多重共線性問題，本文采用DW檢驗和VIF方差膨脹因子檢驗，每個模型DW結(jié)果顯示統(tǒng)計量基本接近于2，每個變量的VIF統(tǒng)計量均在10以下，因此認為不存在序列自相關(guān)和多重共線性問題，模型設(shè)定基本合理，可以進行下一步回歸分析。

（三）GLS回歸分析

GLS回歸結(jié)果如表5所示。表5中根據(jù)數(shù)據(jù)選擇不同進行了逐步增加變量的分步回歸，總共分為四個回歸模型，分別為：（1）服務地產(chǎn)業(yè)回歸模型;（2）制造零售業(yè)回歸模型;（3）宏觀決定要素回歸模型;（4）宏微觀決定要素回歸模型。

表5展示了四個模型的分步回歸結(jié)果，在不斷增加解釋變量的同時，主要解釋變量的回歸結(jié)果稍有偏差但大致相同，因此表明回歸結(jié)果是穩(wěn)健的，從表5的回歸結(jié)果中得出以下結(jié)論：

第一，服務地產(chǎn)業(yè)OFDI對我國城鎮(zhèn)就業(yè)產(chǎn)生顯著正影響?；貧w模型（1）中，在控制其他宏觀變量不變的情況下，主要解釋變量服務地產(chǎn)業(yè)OFDI對我國城鎮(zhèn)就業(yè)的彈性系數(shù)為0.018，說明服務地產(chǎn)業(yè)對外直接投資流量的增加會為國內(nèi)創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位，OFDI流量每增加1%，會提升1.8%的勞動力就業(yè)崗位，而同時加入另一主要解釋變量制造零售業(yè)OFDI時，就業(yè)彈性系數(shù)增加了22.2%，加入微觀控制變量平均工資水平和平均個人消費后，就業(yè)彈性系數(shù)繼續(xù)增加59.1%，模型（4）中，OFDI流量每增加1%，會提升3.5%的勞動力就業(yè)崗位。在四個模型中，服務地產(chǎn)業(yè)OFDI的就業(yè)彈性系數(shù)均顯著，說明OFDI的就業(yè)創(chuàng)造效應是穩(wěn)健的。隨著科技的進步，服務業(yè)發(fā)展?jié)摿薮?，并且逐漸成為我國的核心產(chǎn)業(yè)，高質(zhì)量的服務業(yè)OFDI是促進社會就業(yè)的重要方式之一。

第二，制造零售業(yè)OFDI對我國城鎮(zhèn)就業(yè)產(chǎn)生正影響且影響效應弱于服務地產(chǎn)業(yè)OFDI。與服務地產(chǎn)業(yè)相同的是，隨著控制變量的增加，制造零售業(yè)OFDI的就業(yè)彈性系數(shù)逐漸增加，并且與服務地產(chǎn)業(yè)相比，制造零售業(yè)OFDI的就業(yè)彈性系數(shù)相對較大，并且對就業(yè)保持正向效應。模型（4）中顯示，制造零售業(yè)OFDI每增加1%，勞動力就業(yè)量提升2.5%。目前來看，我國制造零售業(yè)大多為傳統(tǒng)行業(yè)，人工智能等新技術(shù)的研發(fā)和投入使用使得越來越少的勞動力進入傳統(tǒng)行業(yè)，OFDI的就業(yè)效應也自然低于第三產(chǎn)業(yè)，但其對于該行業(yè)勞動力市場的沖擊并不小，傳統(tǒng)行業(yè)的技術(shù)溢出效應和技術(shù)替代效應也使得這類行業(yè)不得不面臨一場變革。

第三，其他宏微觀控制變量對我國城鎮(zhèn)就業(yè)產(chǎn)生一定影響且存在差異。從表5中還可以看出，在四個模型當中，不斷加入宏觀控制變量和微觀控制變量會對母國城鎮(zhèn)就業(yè)產(chǎn)生一定影響。宏觀控制變量當中，國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP對于就業(yè)的影響系數(shù)較大，固定資產(chǎn)投資也會給更多人帶來就業(yè)崗位，這說明宏觀經(jīng)濟形勢對于就業(yè)崗位的創(chuàng)造和就業(yè)問題的解決起著至關(guān)重要的作用，經(jīng)濟高質(zhì)量增長、經(jīng)濟戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)型是我國需要解決的問題;而社?；鹬С鰟t會對就業(yè)產(chǎn)生微弱的負效應，這可能是由于財政流出的替代效應以及部分非正規(guī)就業(yè)人員未參保導致社?；鹬С龅慕y(tǒng)計不能完全解釋該問題等原因造成的。相比于宏觀控制變量，微觀控制變量的就業(yè)效應明顯減弱，工資的提升會對就業(yè)產(chǎn)生一定正影響，而個人消費的增加則對就業(yè)沒有顯著解釋作用，這說明宏觀形勢對于城鎮(zhèn)總體就業(yè)來講影響更大。

五、結(jié)論與討論

本文利用因子分析法通過對OFDI進行分類提取，進一步運用GLS回歸分析了兩大行業(yè)OFDI對于我國城鎮(zhèn)的就業(yè)效應。總體來看，本文得出以下結(jié)論：首先，服務地產(chǎn)業(yè)OFDI和制造零售業(yè)OFDI對總體OFDI貢獻度最大。這兩類對外直接投資貢獻度達到了87.59%，因此選擇服務地產(chǎn)業(yè)和制造零售業(yè)作為本文選取的7類OFDI數(shù)據(jù)的代理變量，探尋OFDI的城鎮(zhèn)就業(yè)效應;其次，服務地產(chǎn)業(yè)OFDI與制造零售業(yè)OFDI對我國城鎮(zhèn)就業(yè)和勞動力市場產(chǎn)生正效應且存在異質(zhì)性。實證分析發(fā)現(xiàn)，服務地產(chǎn)業(yè)OFDI的就業(yè)效應為制造零售業(yè)的1.5倍，二者均為我國城鎮(zhèn)就業(yè)產(chǎn)生了貢獻并存在一定差異，服務地產(chǎn)業(yè)OFDI每增加1%，會提升3.5%的勞動就業(yè)崗位，而對于制造零售業(yè)來講，這項數(shù)值約為2.5%;第三，其他因素中宏觀變量對就業(yè)和勞動力市場產(chǎn)生了顯著影響。宏觀因素中，除主要解釋變量對外直接投資外，每年GDP和固定資產(chǎn)投資對城鎮(zhèn)就業(yè)產(chǎn)生了顯著正影響，社?；鹬С鰧Τ擎?zhèn)就業(yè)產(chǎn)生了微弱的負影響，微觀因素中，工資水平和人均消費對就業(yè)影響較弱，這說明國家宏觀經(jīng)濟形勢對就業(yè)產(chǎn)生的影響較大，保持宏觀經(jīng)濟高質(zhì)量增長是保持高水平就業(yè)的有效方式。

基于文獻研究和研究結(jié)論，本文就高質(zhì)量OFDI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與就業(yè)等方面提出一些建議和討論：

宏觀層面，關(guān)于對外直接投資的持續(xù)性和高質(zhì)量經(jīng)濟增長的思考。通過理論和實證分析，本文得出行業(yè)OFDI對我國城鎮(zhèn)就業(yè)產(chǎn)生正向影響，在經(jīng)濟全球化和區(qū)域經(jīng)濟一體化的現(xiàn)代社會，OFDI已然成為高質(zhì)量經(jīng)濟增長和就業(yè)水平提升的重要途徑。因此，宏觀層面，在經(jīng)濟增長出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性下行的背景下，我國應保持高質(zhì)量的對外直接投資，特別需要跟蹤國內(nèi)外最新產(chǎn)業(yè)行業(yè)發(fā)展動態(tài)，落實“三去一補一降”政策，加大服務業(yè)、制造零售業(yè)的對外直接投資力度，促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，并將“人口紅利”逐漸轉(zhuǎn)化為“技術(shù)紅利”，將勞動密集型產(chǎn)業(yè)逐漸轉(zhuǎn)移，大力研發(fā)并引進資本和相關(guān)技術(shù)，避免粗放型經(jīng)濟增長方式，選擇合適的OFDI模式和組合。

微觀層面，關(guān)于行業(yè)就業(yè)形勢和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的思考。由于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟全球化等原因，傳統(tǒng)行業(yè)就業(yè)部門正經(jīng)歷一場變革，科技進步迅速推動新興行業(yè)發(fā)展壯大，傳統(tǒng)行業(yè)就業(yè)形勢不容樂觀。作為全球最大的發(fā)展中國家，應立足國情，適時改變產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式，平穩(wěn)跨越“中等收入陷阱”。在我國，服務業(yè)行業(yè)溢出效應明顯，并能夠創(chuàng)造更多就業(yè)崗位。因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型是必經(jīng)之路，我國應大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，適時調(diào)整并升級落后的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，通過大量的就業(yè)崗位和就業(yè)機會緩解就業(yè)問題，國家宏觀經(jīng)濟政策、勞動力市場政策、社保政策等也應互相結(jié)合解決現(xiàn)實就業(yè)問題，幫助由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變革造成的結(jié)構(gòu)性失業(yè)勞動力再次就業(yè)，此外，勞動力自身也應提升相應技能，適應經(jīng)濟發(fā)展大潮，降低失業(yè)風險。

關(guān)于研究局限性和進一步研究的思考。本文的研究立足于將產(chǎn)業(yè)聚類并分析行業(yè)產(chǎn)業(yè)OFDI對于城鎮(zhèn)就業(yè)的“溢出效應”，亦存在數(shù)據(jù)不完善、理論研究不深入等不足之處，若將數(shù)據(jù)擴展為全部分類行業(yè)OFDI并進行實證分析探討其對于我國的就業(yè)效應是進一步研究方向之一，此外，OFDI與就業(yè)規(guī)模、勞動力市場之間是否存在非線性關(guān)系或是門檻效應值得深入研究。

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[責任編輯：王鳳娟]