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        貿(mào)易自由化與人力資本積累:來自中國的證據(jù)

        2022-07-23 05:49:24劉鎧豪王雪芳
        財貿(mào)研究 2022年5期
        關(guān)鍵詞:自由化關(guān)稅層面

        劉鎧豪 王雪芳 張 璇

        (山東大學(xué),山東 濟南 250100)

        一、引言

        加入世界貿(mào)易組織(WTO)是中國改革開放進程中影響最深遠、沖擊最劇烈的事件之一,也是中國改革開放史上重要的里程碑。加入WTO,是開始也受到了很多質(zhì)疑,主要是由于中方在入世協(xié)定中做了不少承諾,包括大幅度降低貨物進口關(guān)稅,開放服務(wù)貿(mào)易市場、修改相應(yīng)的法律法規(guī)等,這些都很有可能給國內(nèi)的企業(yè)和勞動力市場帶來沖擊,進而影響家庭經(jīng)濟決策。教育投資作為中國家庭支出決策的重要方面,會受到貿(mào)易自由化的影響嗎?如果受到影響的話,貿(mào)易自由化又是通過哪些路徑影響人力資本積累呢?

        傳統(tǒng)的貿(mào)易理論指出,一國的貿(mào)易自由化總體而言能夠提升社會福利,但是貿(mào)易自由化的過程通常伴隨著勞動力市場的動態(tài)調(diào)整和收入的再分配效應(yīng)。勞動力市場在動態(tài)調(diào)整過程中所產(chǎn)生的調(diào)整成本會減少潛在的貿(mào)易福利(Dix-Carneiro,2014)。人力資本積累作為經(jīng)濟長期增長的原動力和中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的內(nèi)驅(qū)力,會成為調(diào)整成本的一部分嗎?

        在“逆全球化”浪潮席卷全球、貿(mào)易保護主義重新抬頭、中美經(jīng)貿(mào)摩擦不斷的外部環(huán)境下(劉鎧豪 等,2020a),在目前中國政府大力鼓勵進口并進一步下調(diào)關(guān)稅的政策背景下,在人口紅利逐步褪去、人力資本日趨成為中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的內(nèi)驅(qū)力的客觀現(xiàn)實面前,厘清貿(mào)易自由化與人力資本積累之間的關(guān)系具有重大的理論和現(xiàn)實意義。鑒于此,本文利用各行業(yè)關(guān)稅稅率差異以及各城市“入世”前產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異,構(gòu)建城市層面的關(guān)稅削減指標、針對男性就業(yè)的關(guān)稅削減指標和針對女性就業(yè)的關(guān)稅削減指標,并基于2002—2006年城鎮(zhèn)住戶調(diào)查(UHS)微觀數(shù)據(jù)深入考察“入世”帶來的關(guān)稅削減即貿(mào)易自由化如何影響人力資本積累。

        二、文獻綜述

        近年來,貿(mào)易自由化對人力資本積累的影響發(fā)了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。國外的相關(guān)研究按照研究對象經(jīng)濟發(fā)展水平的差異,大致可以劃分為兩種類型:一是聚焦于發(fā)展中國家。部分研究表明,貿(mào)易自由化有利于人力資本積累。例如,Edmonds et al.(2005)以越南為樣本的研究發(fā)現(xiàn),貿(mào)易自由化有助于減少童工數(shù)量,進而有利于人力資本積累。類似地,Kis-Katos et al.(2011)基于印度尼西亞的研究也表明,貿(mào)易自由化減少了童工數(shù)量,促進了人力資本積累。此外,Robertson(2007)也證實墨西哥在貿(mào)易自由化過程中實現(xiàn)了人力資本的加速積累。但也有研究指出,貿(mào)易自由化不利于人力資本積累。例如,Edmonds et al.(2009,2010)以印度為樣本分別考察了貿(mào)易自由化對印度城市和農(nóng)村兒童教育投資的影響,發(fā)現(xiàn)貿(mào)易自由化引致的收入效應(yīng)降低了印度城市和農(nóng)村兒童的平均受教育程度,不利于人力資本積累。二是聚焦于發(fā)達國家。例如,Autor et al.(2013)的研究發(fā)現(xiàn),貿(mào)易自由化過程中來自中國的進口競爭改變了美國個體進行教育投資的相對報酬,惡化了美國勞動力市場的就業(yè)機會,但提高了美國的高中畢業(yè)率,有利于人力資本積累。而Greenland et al.(2016)則發(fā)現(xiàn),貿(mào)易自由化進程中來自中國的進口沖擊增加了美國的高中就業(yè)率,不利于人力資本積累。因此,關(guān)于貿(mào)易自由化到底是促進還是抑制了人力資本積累,無論是聚焦于發(fā)展中國家還是發(fā)達國家,相關(guān)研究均未達成一致的結(jié)論。

        國內(nèi)的相關(guān)研究近幾年開始不斷涌現(xiàn),依據(jù)研究視角大致可以歸為兩類:一是基于企業(yè)層面的研究。趙燦等(2019)采用企業(yè)層面的微觀雇傭數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),進口自由化能夠顯著促進企業(yè)人力資本升級效應(yīng),即進口自由化提高了高技能勞動力的相對雇傭比,有利于企業(yè)人力資本優(yōu)化。王巍等(2020)同樣基于企業(yè)層面的微觀數(shù)據(jù)進一步指出,進口關(guān)稅下降有利于企業(yè)進行人力資本投資,但中間品進口關(guān)稅除外。二是基于城市層面的研究。趙春明等(2020)采用Bartik方法構(gòu)建城市層面的關(guān)稅削減指標發(fā)現(xiàn),主動擴大進口顯著促進了當?shù)厝肆Y本積累。佟家棟等(2021)以中國加入世貿(mào)組織為外生沖擊發(fā)現(xiàn),貿(mào)易自由化有利于城市人力資本積累。

        梳理已有文獻可以發(fā)現(xiàn),目前還沒有研究基于以中國為樣本的微觀個體數(shù)據(jù)系統(tǒng)地探究貿(mào)易自由化對個體人力資本積累的影響。相較于已有研究,本文的主要貢獻在于:一是借鑒Autor et al.(2019)基于“與性別相關(guān)的進口滲透沖擊”的思路,以各行業(yè)男性和女性的就業(yè)份額為權(quán)重,將城市層面的關(guān)稅變化指標進一步細化為針對男性就業(yè)的關(guān)稅變化指標和針對女性就業(yè)的關(guān)稅變化指標;二是基于“受教育程度和受教育年限”的雙重視角,采用以中國為樣本的微觀數(shù)據(jù)檢驗關(guān)稅削減對個體人力資本積累的影響程度,從個體人力資本形成的視角揭示關(guān)稅削減帶來的調(diào)整成本;三是豐富了人力資本積累領(lǐng)域的經(jīng)驗研究,驗證了貿(mào)易環(huán)境對人力資本積累的實質(zhì)性影響;四是探究了關(guān)稅削減影響個體人力資本積累的渠道和路徑,探討了關(guān)稅削減與個體人力資本積累的異質(zhì)性關(guān)系。

        三、理論分析

        本文認為,貿(mào)易自由化主要通過三條路徑對人力資本積累產(chǎn)生影響,具體說明如下:

        基于宏觀層面的視角,貿(mào)易自由化可能通過影響地方政府提供的教育公共服務(wù)供給水平,進而對人力資本積累產(chǎn)生潛在影響。依據(jù)現(xiàn)有的研究,貿(mào)易自由化會減少地方財政收入(Khattry et al., 2002;Ali et al.,2017),進而不利于地方政府提供公共服務(wù)(周黎安 等,2015;詹新宇 等,2022)。中國在教育公共服務(wù)上實行“分級辦學(xué)、地方為主”的體制,教育是地方政府提供的重要公共服務(wù)。鑒于此,當貿(mào)易自由化減少地方財政收入進而抑制地方政府提供公共服務(wù)時,地方政府提供的教育公共服務(wù)水平將受到負面沖擊,這在一定程度上抑制人力資本積累。因此,教育公共服務(wù)的供給水平可能是貿(mào)易自由化影響人力資本積累的潛在路徑。

        基于微觀層面的視角,貿(mào)易自由化可能通過影響教育投資的成本和教育投資的收益(教育回報率),進而影響人力資本積累。Becker(1994)的人力資本積累理論將教育視為一種投資,認為個體教育獲取與教育投資的成本和收益密切相關(guān)。教育投資的成本包括學(xué)雜費等接受教育的直接成本,也包括因接受教育而損失的就業(yè)機會和收入等間接成本,兩者之和可以用“教育的機會成本”來概括;教育投資的收益則來自更高的受教育水平所帶來的收入增加,即教育回報率。因此,基于個體教育選擇理論,貿(mào)易自由化主要通過兩種渠道作用于人力資本積累:一方面,貿(mào)易自由化對就業(yè)和收入的影響已經(jīng)得到了廣泛證實(Erten et al.,2019;王孝松 等,2020;Kovak,2013;Hakobyan et al.,2016;戴覓 等,2019),所以貿(mào)易自由化可能通過影響教育投資的機會成本進而影響人力資本積累;另一方面,貿(mào)易自由化對教育投資的收益(教育回報率)的影響也已被證實(Acemoglu,2002;Han et al.,2012;陳開軍 等,2014;劉書祥 等,2014;佟家棟 等,2021),所以貿(mào)易自由化還可能通過影響教育投資的收益(教育回報率)進而影響人力資本積累。因此,教育投資的成本和教育投資的收益(教育回報率)可能是貿(mào)易自由化影響人力資本積累的潛在渠道。

        綜上所述,貿(mào)易自由化可能通過影響宏觀層面的教育公共服務(wù)供給水平、微觀層面的教育投資的成本和教育投資的收益(教育回報率)三條路徑進而影響人力資本積累。

        本文的研究框架如圖1所示。

        圖1 研究框架

        四、研究設(shè)計

        (一)數(shù)據(jù)來源與處理

        本文所采用的數(shù)據(jù)主要包括國家統(tǒng)計局城鎮(zhèn)住戶調(diào)查(Urban Household Survey,UHS)數(shù)據(jù)、工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫、2000年人口普查1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)、WITS數(shù)據(jù)庫中的關(guān)稅數(shù)據(jù)和城市層面的數(shù)據(jù),具體介紹如下:

        (1)城鎮(zhèn)住戶調(diào)查(UHS)數(shù)據(jù)。此數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局城鎮(zhèn)住戶調(diào)查。該調(diào)查主要對象為城鎮(zhèn)地區(qū)的常住人口(包括戶口在本地的家戶以及戶口在外地,居住在本地半年以上的家戶),每年調(diào)查一次,樣本選擇采取分層抽樣的方法從中國所有城鎮(zhèn)中隨機選取,并采取輪換更替制進行重新抽樣。數(shù)據(jù)匯報了受訪家戶分家庭成員的個人信息,包括性別、年齡、受教育程度等人口特征變量,以及就業(yè)狀態(tài)、職業(yè)、收入狀況等。盡管城鎮(zhèn)住戶調(diào)查的原始數(shù)據(jù)從1988年開始,但本文僅使用了2002—2006年的數(shù)據(jù),主要是基于以下兩點考慮:首先,城鎮(zhèn)住戶調(diào)查的問卷內(nèi)容曾于1992年、1997年、2002年和2007年進行了調(diào)整,且調(diào)整幅度較大,使得不同時期的問卷包含的變量存在諸多差別。其次,本文所研究的貿(mào)易自由化主要由中國加入WTO引起,而加入WTO的時間是2001年12月,進口關(guān)稅的大幅削減集中在2006年之前的階段。因此,將樣本鎖定在2002—2006年既可以保證進口關(guān)稅大幅削減的過程在樣本期之內(nèi),又能保證研究樣本的一致性。

        (2)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)的一個缺陷是行業(yè)定義比較粗糙,僅包括“農(nóng)業(yè)”“制造業(yè)”“金融服務(wù)業(yè)”等大類行業(yè),而本文需要識別細分行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)信息。為解決這一問題,本文采用了2001年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫包含中國工業(yè)部門全部國有企業(yè)以及“規(guī)模以上”(年銷售額500萬元以上)非國有企業(yè),其產(chǎn)值占到中國工業(yè)總產(chǎn)值的90%以上。數(shù)據(jù)提供了企業(yè)所在地城市信息以及4分位編碼行業(yè)信息(共525個工業(yè)行業(yè))。借鑒戴覓等(2019)的做法,本文將數(shù)據(jù)進行加總得到每個城市-行業(yè)層面的就業(yè)人數(shù),用于計算地區(qū)層面關(guān)稅指標中的就業(yè)權(quán)重。

        (3)2000年人口普查1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)。為了構(gòu)建針對男性就業(yè)和女性就業(yè)的關(guān)稅變化指標,需要求出各個行業(yè)初始期的男性就業(yè)比重和女性就業(yè)比重,而2001年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫并不包含企業(yè)層面的男性從業(yè)人員數(shù)和女性從業(yè)人員數(shù)這兩個指標,因而無法計算每個城市-行業(yè)層面的男性和女性就業(yè)比重。鑒于此,采用2000年人口普查1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)來測算每個城市-行業(yè)層面的男性和女性就業(yè)比重,進而構(gòu)建出針對男性就業(yè)和針對女性就業(yè)的關(guān)稅變化指標。

        (4)WITS數(shù)據(jù)庫中的關(guān)稅數(shù)據(jù)。關(guān)稅數(shù)據(jù)來自World Integrated Trade Solution(WITS)數(shù)據(jù)庫,涵蓋所有采礦業(yè)和制造業(yè)的關(guān)稅,精確到國際標準產(chǎn)業(yè)分類(ISIC Rev.3)4位數(shù)水平,本文將其匹配到國民經(jīng)濟行業(yè)分類(CSIC)4位數(shù)水平。

        (5)城市層面的數(shù)據(jù)。城市層面的數(shù)據(jù)主要來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺里的中國城市統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫(Chinese City Statistics Database,CCSD)、各城市年度國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、各省份統(tǒng)計年鑒和《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

        (二)指標構(gòu)建

        借鑒Dai et al.(2018)、Erten et al.(2019)和劉鎧豪等(2022),本文采用“區(qū)域勞動力市場”分析法來識別貿(mào)易自由化對個體人力資本積累的影響,并采用各城市所經(jīng)歷的關(guān)稅削減來衡量其貿(mào)易自由化,構(gòu)建地區(qū)層面的關(guān)稅水平指標如下:

        (1)

        其中:c表示城市,t表示年份,j表示行業(yè);Traiff表示行業(yè)j在年份t的關(guān)稅稅率,精確到4分位水平;L表示2001年c城市j行業(yè)的勞動力數(shù)量,L表示2001年c城市的勞動力數(shù)量。從式(1)可見,城市層面關(guān)稅水平是行業(yè)層面關(guān)稅水平的加權(quán)平均,權(quán)重是行業(yè)勞動力數(shù)量在初始年份(2001年)占c城市勞動力總量的份額。式(1)表明,如果j行業(yè)在該城市所占的就業(yè)份額較大,那么j行業(yè)的關(guān)稅大幅削減會使該城市經(jīng)歷較強的關(guān)稅削減沖擊。TC的差異主要源于兩個方面:一是不同行業(yè)關(guān)稅稅率的差異;二是不同城市在初始年份(中國加入WTO之前)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異。

        式(1)衡量的是城市層面所經(jīng)歷的關(guān)稅削減,沒有區(qū)分其對男性和女性工人的就業(yè)沖擊差異。鑒于此,本文構(gòu)建給定城市層面的關(guān)稅削減沖擊下分別針對男性就業(yè)和女性就業(yè)的關(guān)稅削減沖擊指標:

        (2)

        (3)

        與式(1)相比,式(2)和式(3)分別引入了城市行業(yè)的男性就業(yè)比重(1-f)和女性就業(yè)比重(f),進而可以用于衡量針對男性就業(yè)和女性就業(yè)的關(guān)稅削減沖擊。

        (三)計量模型與變量說明

        本研究所關(guān)注的是各個城市16周歲及以上、40周歲及以下的群體。下限取16周歲主要是基于兩方面的考慮:一是根據(jù)中國的義務(wù)教育法,小學(xué)入學(xué)年齡是6~7周歲(不超過7周歲),所以正常情況下16周歲時剛好完成義務(wù)教育并且可以選擇是否繼續(xù)上學(xué);二是法定勞動年齡是16周歲,即這一年齡個體具備了進入勞動力市場的資格。上限取40周歲是因為UHS樣本數(shù)據(jù)顯示,40周歲以后幾乎沒有個體選擇繼續(xù)接受教育。此外,考慮到少數(shù)家庭有兩代人同時出現(xiàn)在樣本里,為了避免親子關(guān)系的干擾,剔除了這樣的家庭(共計9個)。因此,本文設(shè)定基準回歸模型如下:

        Y=α+βTC+γIndividualCV+γHouseholdCV+γCityCV+

        λ+u+η+φ+ε

        (4)

        Y=α+βTCM+γIndividualCV+γHouseholdCV+γCityCV+

        λ+u+η+φ+ε

        (5)

        Y=α+βTCF+γIndividualCV+γHouseholdCV+γCityCV+

        λ+u+η+φ+ε

        (6)

        其中:下標i、c和t分別代表個體、城市和年份。被解釋變量Y包括兩個變量,分別是c城市的個體i在t期的受教育程度(education)和受教育年限(schoolyear)。由于勞動力市場和家庭教育決策對關(guān)稅沖擊的反應(yīng)需要一定的時間,本文借鑒戴覓等(2019)的做法,采用滯后一年的關(guān)稅:一方面,可以體現(xiàn)勞動力市場和家庭教育決策對關(guān)稅沖擊調(diào)整的時滯;另一方面,可以減小關(guān)稅的內(nèi)生性問題。選取的控制變量主要涉及三個層面:IndividualCV代表個體層面的控制變量,具體包括性別、年齡、是否為戶主、是否已婚、轉(zhuǎn)移性收入;HouseholdCV代表家庭層面的控制變量,具體包括家庭可支配收入、人均現(xiàn)住房使用面積、自有房租金折算和退休者占家庭人口比例;CityCV代表城市層面的控制變量,具體包括人均GDP、城市出口額、人口密度、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重和教育事業(yè)費支出占地方財政預(yù)算內(nèi)支出比重。此外,本文還控制了年份固定效應(yīng)λ、地區(qū)固定效應(yīng)u、行業(yè)固定效應(yīng)η和就業(yè)情況固定效應(yīng)φ,ε為干擾項。

        變量說明及描述性統(tǒng)計如表1所示。

        表1 變量說明及描述性統(tǒng)計

        五、實證分析

        (一)基準回歸

        表2和表3分別匯報了當被解釋變量為受教育程度和受教育年限時的基準回歸結(jié)果。對比表2列(1)~(3)不引入控制變量的估計結(jié)果和列(4)~(6)引入控制變量后的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):關(guān)稅削減抑制了個體受教育程度的提高。并且,相對于針對女性就業(yè)的關(guān)稅削減而言,針對男性就業(yè)的關(guān)稅削減對個體受教育程度的邊際影響更大。對比表3列(1)~(3)不引入控制變量的估計結(jié)果和列(4)~(6)引入控制變量后的估計結(jié)果發(fā)現(xiàn):關(guān)稅削減抑制了個體受教育年限的增長。并且,相對于針對女性就業(yè)的關(guān)稅削減而言,針對男性就業(yè)的關(guān)稅削減對個體受教育年限的邊際影響更大。綜上可知,關(guān)稅削減抑制了人力資本積累,并且相對于針對女性就業(yè)的關(guān)稅削減而言,針對男性就業(yè)的關(guān)稅削減對人力資本積累的抑制作用更大。

        表2 基準回歸:以受教育程度為被解釋變量

        表3 基準回歸:以受教育年限為被解釋變量

        (二)穩(wěn)健性檢驗

        為了證明基準回歸結(jié)論的可靠性和可信度,本文進行了大量的穩(wěn)健性檢驗。

        1.替換核心解釋變量

        鑒于中國“入世”前所承諾的協(xié)議關(guān)稅稅率的外生性更強一些,本文采用中國加入世貿(mào)組織議定書中關(guān)稅逐年減讓表所承諾的協(xié)議關(guān)稅稅率重新測算關(guān)稅削減沖擊(TC_agreement)、針對男性就業(yè)的關(guān)稅削減沖擊(TCM_agreement)和針對女性就業(yè)的關(guān)稅削減沖擊(TCF_agreement),估計結(jié)果依舊穩(wěn)健。

        2.更換估計方法

        受教育程度(1:未上過學(xué);2:掃盲班;3:小學(xué);4:初中;5:中專;6:高中;7:大學(xué)專科;8:大學(xué)本科;9:研究生)這類有著天然的排序的離散數(shù)據(jù)被稱為“排序數(shù)據(jù)”(Ordered Data),基準回歸時采用OLS方法是把排序視為基數(shù)來處理。對于排序數(shù)據(jù),也可以使用潛變量法來推導(dǎo)出MLE估計量,即Ordered Probit模型。如果假設(shè)擾動項服從邏輯分布,則可得到Ordered Logit模型。鑒于此,當被解釋變量為受教育程度時,本文采用了Ordered Probit估計和Ordered Logit估計,回歸結(jié)果非常穩(wěn)健。受教育年限(0:從未上過學(xué)或上過掃盲班;6:小學(xué);9:初中;12:高中或中專;15:大學(xué)??疲?6:大學(xué)本科;19:研究生)是依據(jù)受教育程度計算出來的在校接受教育年限,在一定程度上也是“排序數(shù)據(jù)”,所以當被解釋變量為受教育年限時,本文也采用了Ordered Probit估計和Ordered Logit估計,回歸結(jié)果依然非常穩(wěn)健。

        3.切換樣本至家庭層面

        在基準回歸中,本文的研究視角聚焦于個體層面,現(xiàn)將樣本切換至家庭層面以檢驗估計結(jié)果的穩(wěn)健性,選取家庭最高學(xué)歷作為家庭人力資本積累的代理變量,估計結(jié)果比較穩(wěn)健。

        4.更換樣本

        首先,在中國,直轄市的行政等級與省級等同,高于地級市的行政等級,行政等級的不同可能導(dǎo)致關(guān)稅削減對人力資本積累產(chǎn)生差異化影響。因此,本文對剔除四個直轄市之后的樣本重新進行回歸,估計結(jié)果非常穩(wěn)健。

        其次,考慮到農(nóng)業(yè)部門從業(yè)人員的收入主要來自經(jīng)營性收入而非工資收入,受勞動力市場條件的影響相對較小,所以予以剔除。進一步,采用剔除這些群體之后的樣本重新回歸,估計結(jié)果依舊穩(wěn)健。

        再次,對本文所采用的“區(qū)域勞動力市場(local labor market)”分析法的一個潛在挑戰(zhàn)是關(guān)稅削減沖擊對勞動力在城市間的流動產(chǎn)生顯著影響。例如,如果一個城市受到的關(guān)稅削減沖擊較大,勞動力市場遭受較大的負面沖擊,其部分勞動力更愿意遷移到其他城市,那么該部分勞動力的子女亦有可能追隨其父母遷移到其他城市接受教育,這意味著該城市的人力資本積累相對較慢可能是由于勞動力(及其子女)遷移到其他城市過程中引致的研究對象“組成效應(yīng)”所導(dǎo)致的。鑒于城鎮(zhèn)住戶調(diào)查的問卷中有“何時來本市鎮(zhèn)居?。俊边@一問題,本文剔除了2002年之后遷移到本市鎮(zhèn)的樣本群體,只保留自2002年起一直居住在同一城市的樣本群體,以消除人口流動可能導(dǎo)致的估計偏誤。采用剔除這些群體之后的樣本重新回歸,估計結(jié)果依舊穩(wěn)健。

        最后,與本研究的識別策略密切相關(guān)的一個假設(shè)是假定學(xué)生完成義務(wù)教育(16歲)之后才會在繼續(xù)上學(xué)和進入勞動力市場之間做出決策,但是,如果有一些孩子在未達到法定勞動年齡(16歲)之前就被工廠非法雇傭的話,將打破本文的研究假設(shè)。為了排除潛在的童工現(xiàn)象對估計結(jié)果的干擾,本文剔除了未獲得初中和小學(xué)學(xué)歷的樣本并重新回歸,估計結(jié)果比較穩(wěn)健。

        5.考慮其他因素干擾

        中國在加入WTO前后也實施了其他方面的改革,比如在1999年啟動的“大學(xué)擴招”政策,為了排除該政策對估計結(jié)果的干擾,借鑒趙春明等(2014)的做法,以每萬人在校大學(xué)生的增加數(shù)量(college_increase)來衡量高等教育的擴張程度。引入該變量之后的回歸結(jié)果表明,估計結(jié)果比較穩(wěn)健。

        中國加入WTO之后不僅大幅削減自身的進口關(guān)稅,其他國家和地區(qū)對中國的出口商品也相應(yīng)地做出關(guān)稅減讓,這意味著中國出口商面臨著外部關(guān)稅下降的出口自由化沖擊。為避免外部關(guān)稅下降這一出口自由化沖擊的干擾,借鑒Edmonds et al.(2010)的方法,本文構(gòu)建了外部關(guān)稅減讓指標,具體過程如下:

        其次,式(8)中,c表示城市,j表示行業(yè),精確到4分位水平。L表示2001年c城市j行業(yè)的勞動力數(shù)量,L表示2001年c城市的勞動力數(shù)量。從式(8)可以看出,城市層面的外部關(guān)稅減讓指標是行業(yè)層面外部關(guān)稅(或出口關(guān)稅)變化的加權(quán)平均,權(quán)重是行業(yè)勞動力數(shù)量在初始年份(2001年)占城市勞動力總量的份額。

        (7)

        (8)

        構(gòu)建了外部關(guān)稅減讓指標之后,本文相應(yīng)地構(gòu)建了針對男性就業(yè)的外部關(guān)稅減讓指標和針對女性就業(yè)的外部關(guān)稅減讓指標。在回歸中引入相應(yīng)的外部關(guān)稅減讓指標發(fā)現(xiàn),估計結(jié)果依舊穩(wěn)健。

        6.安慰劑檢驗

        (9)

        (10)

        圖2 隨機處理后的和的分布(安慰劑檢驗)

        通過圖2報告的估計系數(shù)的概率密度分布可以發(fā)現(xiàn),隨機處理的估計值集中分布在零附近,與基準結(jié)果相比非常接近于零,且不顯著,而基準估計結(jié)果(用垂線表示)位于整個分布之外。因此,可以反推γ=γ=γ=γ=γ=γ=0,從而證明不存在其他隨機因素影響基本結(jié)論,之前的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。換言之,這說明隨機生成的關(guān)稅削減(包括針對男性就業(yè)的關(guān)稅削減、針對女性就業(yè)的關(guān)稅削減)沖擊沒有影響,反推出關(guān)稅削減(包括針對男性就業(yè)的關(guān)稅削減、針對女性就業(yè)的關(guān)稅削減)沖擊對人力資本積累的抑制作用是真實存在的。綜上所述,關(guān)稅削減(包括針對男性就業(yè)的關(guān)稅削減、針對女性就業(yè)的關(guān)稅削減)沖擊對人力資本積累的抑制作用并未受到未觀測到的遺漏變量的干擾。這種安慰劑的穩(wěn)健性檢驗方法近年來得到了廣泛的使用,比如La Ferrara et al.(2012)、Liu et al.(2015)、劉鎧豪等(2022)等。

        7.更換年齡界限

        考慮到在本文的樣本周期內(nèi),處于義務(wù)教育階段的兒童群體中可能會存在少數(shù)的留級或者跳級的群體,為了排除這一特殊群體對估計結(jié)果的干擾,本文將樣本的年齡區(qū)間依次更換為15~40、17~40,估計結(jié)果仍然比較穩(wěn)健。

        (三)潛在的影響機制分析

        為了系統(tǒng)全面地探討關(guān)稅削減影響人力資本積累的渠道,本文從宏觀層面的教育公共服務(wù)供給水平和微觀層面的個體教育選擇決策兩個視角進行了詳細的探討。依據(jù)圖1的研究框架,本文在宏觀層面上需要檢驗的影響機制是關(guān)稅削減是否通過降低教育公共服務(wù)供給水平進而抑制了人力資本積累。在地方教育公共服務(wù)供給水平方面,借鑒Edmonds et al.(2010)的做法,選取普通中學(xué)和大學(xué)的每萬人擁有學(xué)校數(shù)和師生比作為代理指標。

        表4和表5的估計結(jié)果顯示,關(guān)稅削減并沒有降低地方的教育公共服務(wù)供給水平,甚至在一定程度上提升了每萬人擁有普通中學(xué)數(shù)。因此,地方的教育公共服務(wù)供給水平并不是關(guān)稅削減抑制人力資本積累的潛在路徑。

        表4 影響機制檢驗:教育公共服務(wù)供給水平——每萬人擁有學(xué)校數(shù)

        表5 影響機制檢驗:教育公共服務(wù)供給水平——師生比

        依據(jù)圖1的研究框架,本文在微觀層面上需要檢驗的影響機制包括:(1)關(guān)稅削減是否通過增加教育投資的成本進而抑制了人力資本積累?(2)關(guān)稅削減是否通過降低教育投資的收益(教育回報率)進而抑制了人力資本積累?

        對于問題(1),由于教育投資的成本包括直接成本和間接成本,所以分別對這兩種成本進行相應(yīng)的檢驗。首先,借鑒Edmonds et al.(2010)的做法,本文依次采用個體非義務(wù)教育學(xué)雜費、個體非義務(wù)教育學(xué)雜費占家庭可支配收入的比重來衡量直接成本。表6的估計結(jié)果表明,關(guān)稅削減對直接成本的影響在統(tǒng)計上并不顯著。因此,關(guān)稅削減并沒有通過增加直接成本抑制人力資本積累。

        表6 影響機制檢驗:教育投資的直接成本

        其次,借鑒趙春明等(2020)的做法,本文采用就業(yè)機會和收入損失來衡量間接成本。對于因上學(xué)而損失的就業(yè)機會這一機會成本而言,選取可貿(mào)易部門就業(yè)比率、農(nóng)業(yè)部門就業(yè)比率和服務(wù)業(yè)部門就業(yè)比率這三個指標來考察當?shù)貏趧恿κ袌鰞?nèi)部的就業(yè)調(diào)整可能對關(guān)稅削減沖擊整體所做出的反應(yīng)。結(jié)果見表7、表8。

        表7 影響機制檢驗:教育投資的間接成本——就業(yè)機會

        表7的估計結(jié)果表明,關(guān)稅削減沖擊增加了當?shù)氐图寄軇趧恿υ诳少Q(mào)易部門的就業(yè)機會,使得選擇直接去可貿(mào)易部門就業(yè)、放棄繼續(xù)上學(xué)的群體增加,從而抑制了人力資本積累。表8的估計結(jié)果表明,關(guān)稅削減沖擊整體而言降低了全部勞動力的總收入和工薪收入,但這一負效應(yīng)主要作用于高技能勞動力,對低技能勞動力的收入水平并無實質(zhì)性影響。因此,關(guān)稅削減并沒有通過影響“因就學(xué)而延遲進入勞動力市場就業(yè)所帶來的收入損失”這一機會成本進而抑制人力資本積累。綜上所述,關(guān)稅削減通過增加了教育投資的間接成本——當?shù)氐图寄軇趧恿υ诳少Q(mào)易部門的就業(yè)機會,從而抑制了人力資本積累。

        表8 影響機制檢驗:教育投資的間接成本——收入損失

        對于問題(2),借鑒Edmonds et al.(2010)和Han et al.(2012),設(shè)定Mincer工資方程進行檢驗。如表9列(1)和列(5)所示,Mincer工資方程的估計結(jié)果表明,受教育年限確實提高了工資水平。為了進一步探究關(guān)稅削減是否影響了教育回報率,在回歸中引入關(guān)稅削減(包括針對男性就業(yè)的關(guān)稅削減和針對女性就業(yè)的關(guān)稅削減)與受教育年限的交乘項。表9列(2)~(4)和列(6)~(8)的回歸結(jié)果表明,交乘項顯著為正,意味著隨著關(guān)稅水平的下降,受教育年限對工資水平的邊際影響也將隨之下降。而當高中及以上階段的教育回報率下降時,高中及以上階段教育的吸引力也隨之降低,從而不利于人力資本積累(鄭筱婷 等,2019)。因此,關(guān)稅削減通過影響教育回報率進而抑制了人力資本積累。綜上可知,關(guān)稅削減主要通過增加教育投資的機會成本(間接成本)和降低教育回報率兩條路徑抑制了人力資本積累。

        表9 影響機制檢驗:教育回報率

        (四)異質(zhì)性檢驗

        為了全面認識關(guān)稅削減與人力資本積累之間的異質(zhì)性關(guān)系,本文接下來從不同維度進行了大量的異質(zhì)性檢驗,具體如下:

        1.不同學(xué)歷:高中(或中專)VS大學(xué)(或大專)VS研究生

        由于不同受教育階段群體的努力程度以及回報存在差異(孫楓 等,2021),關(guān)稅削減到底在哪個階段抑制了人力資本積累呢?為了探究這一問題,本文探討了關(guān)稅削減對被調(diào)查個體文化程度(包括高中(或中專)、大學(xué)(或大專)和研究生)的影響差異。分組回歸的估計結(jié)果表明,隨著學(xué)歷的升高,關(guān)稅削減對人力資本積累的抑制作用依次減弱。

        2.不同就業(yè)部門:貿(mào)易部門VS非貿(mào)易部門

        關(guān)稅削減對人力資本積累的影響在不同就業(yè)部門之間是否存在顯著差異也是本文異質(zhì)性探討的重要方面。對比分組回歸的估計結(jié)果發(fā)現(xiàn),相對于非貿(mào)易部門而言,關(guān)稅削減對貿(mào)易部門人力資本積累的抑制作用更大。

        3.不同戶籍類型

        本文也探究了關(guān)稅削減對人力資本積累的影響在不同戶籍類型的群體之間的差異,對比分組回歸的估計結(jié)果發(fā)現(xiàn),關(guān)稅削減會抑制非農(nóng)業(yè)戶口群體的人力資本積累,而對農(nóng)業(yè)戶口群體的人力資本積累的影響在統(tǒng)計上并不顯著。為了進一步探究關(guān)稅削減到底影響了哪種類型的非農(nóng)業(yè)戶口群體,本文將非農(nóng)業(yè)戶口群體劃分為本市(縣)非農(nóng)業(yè)戶口和外地非農(nóng)業(yè)戶口兩個組別,對比分組回歸的估計結(jié)果發(fā)現(xiàn),關(guān)稅削減主要是抑制了本市(縣)非農(nóng)業(yè)戶口群體的人力資本積累,對外地非農(nóng)業(yè)戶口群體的人力資本積累的影響在統(tǒng)計上并不顯著。

        4.不同家庭收入水平:家庭人均可支配收入較低VS家庭人均可支配收入較高

        對于不同收入水平的家庭而言,關(guān)稅削減對人力資本積累的影響是否存在顯著差異呢?本文按照家庭人均可支配收入的中位數(shù)將樣本劃分為家庭人均可支配收入較低和家庭人均可支配收入較高兩個組別。對比分組回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),關(guān)稅削減主要抑制了家庭人均可支配收入較低群體的人力資本積累,而對家庭人均可支配收入較高群體的人力資本積累的影響在統(tǒng)計上并不顯著。

        5.不同地區(qū):東部VS中西部

        在地理維度層面,本文進一步探究了關(guān)稅削減對人力資本積累的影響在東部地區(qū)和中西部地區(qū)之間是否存在明顯差異。對比分組回歸的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):相對于東部地區(qū)而言,關(guān)稅削減對人力資本積累的抑制作用在中西部地區(qū)更大。

        6.不同地區(qū):距離港口較近VS距離港口較遠

        此外,在地理維度層面,本文還考察了關(guān)稅削減對人力資本積累的影響是否會隨著該城市到港口距離的不同而存在差異。參照劉鎧豪等(2020b)的做法,按照各城市到港口距離的中位數(shù),將樣本分為距離港口較近和距離港口較遠兩個組別。對比分組回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):相對于距離港口較近地區(qū),關(guān)稅削減對人力資本積累的抑制作用在距離港口較遠地區(qū)更大。

        7.不同地區(qū):市場化程度較低地區(qū)VS市場化程度較高地區(qū)

        關(guān)稅削減對人力資本積累的影響是否會由于市場化程度的不同而存在差異也是本文關(guān)注的一個重要問題。首先,借鑒王小魯?shù)?2019)的市場化指數(shù)來衡量地方市場化程度;然后,基于市場化指數(shù)中位數(shù)將樣本分為市場化程度較高地區(qū)和市場化程度較低地區(qū)兩組。對比分組回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):相對于市場化程度較高地區(qū)而言,關(guān)稅削減對人力資本積累的抑制作用在市場化程度較低地區(qū)更大。

        六、結(jié)論與政策建議

        基于2002—2006年城鎮(zhèn)住戶調(diào)查(UHS)微觀數(shù)據(jù),本文采用“區(qū)域勞動力市場”分析法來識別貿(mào)易自由化對人力資本積累的影響,結(jié)果表明:

        (1) 貿(mào)易自由化抑制了人力資本積累,并且相對于針對女性就業(yè)的貿(mào)易自由化而言,針對男性就業(yè)的貿(mào)易自由化對人力資本積累的抑制作用更大。

        (2) 貿(mào)易自由化通過增加教育投資的機會成本和降低教育投資的回報率進而抑制了人力資本積累。

        (3) 貿(mào)易自由化對人力資本積累的影響在不同學(xué)歷(高中或中專、大學(xué)或大專、研究生)、不同就業(yè)部門(貿(mào)易部門和非貿(mào)易部門)、不同戶籍類型(非農(nóng)業(yè)戶口和農(nóng)業(yè)戶口;本市(縣)非農(nóng)業(yè)戶口和外地非農(nóng)業(yè)戶口)、不同收入水平的家庭(人均可支配收入較低家庭和人均可支配收入較高家庭)和不同地區(qū)(東部和中西部;距離港口較近和較遠地區(qū);市場化程度較低和較高地區(qū))之間存在一定的差異。

        基于此,在目前中國政府正在大力鼓勵進口并進一步下調(diào)關(guān)稅的政策背景下,為了盡可能地避免貿(mào)易自由化或進口競爭引致的勞動力市場動態(tài)調(diào)整過程中所產(chǎn)生的調(diào)整成本抑制人力資本積累,本文提出如下政策建議:

        (1)建立與貿(mào)易沖擊掛鉤的津貼保障制度,可以從根源上緩解(甚至消除)貿(mào)易自由化沖擊對人力資本積累所產(chǎn)生的抑制作用。貿(mào)易自由化通過增加教育投資的機會成本和降低教育投資的回報率進而抑制了人力資本積累。因此,類似于美國的貿(mào)易調(diào)整援助項目(Trade Adjustment Assistance Program)致力于幫助那些“由于貿(mào)易沖擊導(dǎo)致就業(yè)和收入受到負面沖擊”的美國工人,中國也可以建立相應(yīng)的與貿(mào)易沖擊掛鉤的津貼保障制度,例如,對遭受貿(mào)易沖擊較為嚴重行業(yè)的工人給予一定的工作津貼和個人稅收減免等。當貿(mào)易自由化沖擊對教育回報率產(chǎn)生的負面沖擊被削弱時,其對人力資本積累所產(chǎn)生的抑制作用也會相應(yīng)地被削弱。

        (2)逐步提高地區(qū)市場化程度,是緩解貿(mào)易自由化沖擊抑制人力資本積累的有效路徑。貿(mào)易自由化主要抑制了市場化程度較低地區(qū)的人力資本積累,而對市場化程度較高地區(qū)的人力資本積累的影響在統(tǒng)計上并不顯著。因此,對于市場化程度較低地區(qū)而言,增強市場經(jīng)濟意識,夯實市場經(jīng)濟基礎(chǔ)性制度,構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制,充分發(fā)揮市場在資源優(yōu)化配置中的作用,不斷提高地區(qū)市場化程度,可以在一定程度上緩解貿(mào)易自由化對人力資本積累的抑制作用。

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