第二章 FDI对中国劳动要素环境的影响

产业生存环境是产业安全的基础，也是产业安全评价体系的一个重要方面。产业生存环境主要包括金融环境、劳动要素环境、资源与生态环境及政策环境四个方面（李孟刚，2013；何庆凤、刘德弟，2010；徐洁香，2007）。其中，劳动要素环境不仅直接关系到产出的增加、经济的增长，而且关系到人们的生活、社会的稳定，是产业生存环境中一个极为重要的方面，再考虑到数据的可得性，因此本章主要分析FDI对中国劳动要素环境的影响。

那么，应该如何衡量中国的劳动要素环境呢？王永保、张远德、张建云（2007）在对煤炭产业进行安全评估中发现虽然整个产业是基本安全的状态，但劳动力素质处于不安全的状态，劳动生产率更是处于危机状态；何庆凤、刘德弟（2010）在研究江山市木材工业产业安全时也选取了劳动力成本、劳动力素质来反映产业生存环境；宋永辉、孙丹、高超（2012）在研究辽宁省装备制造业安全评价时选取了劳动力素质来反映国内产业环境。通过上述研究可以发现，劳动要素环境主要包括劳动力素质和劳动力成本两个指标，其中，劳动力素质通常用劳动生产率来衡量，劳动力成本通常用工资来衡量。因此，FDI对劳动要素环境的影响主要包括FDI对劳动生产率的影响和FDI对工资水平的影响两个方面。

第一节 FDI对劳动要素环境的影响机理

一 FDI对劳动生产率的影响机理

FDI对中国劳动力素质的影响主要来自资本引入（即要素投入）和技术溢出这两个方面。从要素投入的角度来看，FDI的流入实现了资本要素的引进，弥补了中国部分资金的不足，提高了国内可供投资的资本，有利于固定资本的形成。此外，还通过产业的连锁牵动与示范效应带动了国内企业的投资，对国内资本产生“挤入效应”（湛柏明，2004）。对于发展中国家来说，如果FDI是通过从东道国国内资本市场上筹资的方式进入东道国，会加剧东道国国内企业投资的资金约束，就是说，也有可能对东道国国内投资产生“挤出效应”（林广志、孙辉煌，2013；杨新房、任丽君、李红芹，2006）。因此，FDI对东道国国内投资总量的影响是不确定的，投资总量的变动必然会引起劳均资本的变化，影响劳动生产率。从技术溢出的角度来看，FDI对劳动生产率的影响大致可以分为三个方面（商建初、范方志、周剑，2005；辛永容、陈圻、肖俊哲，2009；邱斌、杨帅、辛培江，2008; Özyurt, Guironnet, 2011）。①“示范效应”。外资企业在某些领域的经营活动可以给本土企业做出“示范”，本土企业可以通过模仿和学习外资企业的新技术、新工艺和新产品来提高自身的技术水平和生产率。②“竞争效应”。外资企业的出现会加剧该领域的竞争，改变市场结构，这种变化会对本土企业产生一种外在压力，迫使本土企业加强技术改造和创新，提高生产率，这种效应称作正的竞争效应。但如果外资企业抢占了较大的市场份额，使本土企业市场份额急剧缩小，引起生产成本加大，利润空间变小，降低企业技术能力和劳动生产率，这种效应称作负的竞争效应。③“联系效应”。外资企业与国内企业之间有着各种各样的联系，如公司职员间的流动、中间产品的供应、技术或销售方面的合作等，这些都会使FDI的技术溢出效应发生变化，影响劳动生产率。综上所述，FDI对中国劳动生产率的影响机理见图2-1。

二 FDI对工资水平的影响机理

在劳动供给一定的条件下，外资企业通过影响对劳动的需求影响其所在行业的工资水平。与劳动生产率的影响相似，FDI对中国工资水平的影响也主要来自资本引入（即要素投入）和技术溢出这两个方面。从资本引入的角度来看，除了FDI对国内资本的“挤入效应”和“挤出效应”，还存在资本对劳动的“收入效应”和“替代效应”。一方面，资本数量的增加会提高劳动的边际产出，当要素之间存在互补关系时，资本数量的增加也会增加对劳动的需求，提高行业的工资水平，这就是资本对劳动的“收入效应”；另一方面，如果要素之间是相互替代的，资本的增加就会减少对劳动的需求，降低工资水平，这就是资本对劳动的“替代效应”。因此，资本对工资水平的影响取决于以上两种效应的大小（吉缅周，2007；文东伟、冼国明，2009）。从技术溢出的角度看，外资企业相对于东道国企业来说具有技术上的优势，外资企业行业渗透率的增加促进技术的扩散，改变东道国企业劳动的边际产品，对工资水平产生影响。东道国企业的特征以及其与外资企业之间的系统差异决定了FDI技术外溢效应的大小（毛日昇，2012）。FDI对工资水平的影响机理（见图2-2）。

三 基于生产要素密集度的中国行业分类

基于上述两部分对影响机理的分析，可以明确地知道FDI对劳动要素环境的影响程度和方向会随着产业的不同而不同，大量研究也支持了这一观点。王燕飞和曾国平（2006）运用Jonhamson协整分析的方法研究FDI与就业结构变动的关系时，发现FDI对不同产业的影响是不同的，FDI促进了第二产业就业，促进了就业人口非农化，推动了中国产业结构的升级；但FDI对第三产业的影响非常有限，不利于中国农村剩余劳动力的转移及产业结构的进一步优化和升级。龚晓莺、甘梅霞（2007）在运用投入产出法就FDI对中国十类工业行业就业的诱发效应进行实证研究时发现，引进资金密集型产业的FDI会扩大就业，但引进劳动密集型产业的FDI并不一定是扩大就业的最优决策，相反可能会使外资企业资本、技术优势的外溢效应得不到充分利用，不能为中国产业结构升级起到促进作用。进一步地，李夏玲（2013）通过将中国国民经济行业分类中划分的15个服务行业进行归类，用灰色关联方法分析三类服务行业利用FDI与江苏省服务业增加值之间的关系时发现技术密集型服务业利用FDI与江苏省服务业发展关联度较大，资本密集型服务业利用FDI与江苏省服务业发展关联度不大，劳动密集型服务业利用FDI与江苏省服务业发展有一定程度的关联。

因此，本章根据劳动力、资本和技术三种生产要素在生产活动中的相对密集度，把行业划分三种类型：劳动密集型行业、资本密集型行业和技术密集型行业（或知识密集型行业）。劳动密集型行业指进行生产主要依靠大量使用劳动力，对技术和设备的依赖程度低的行业；资本密集型行业指在单位产品成本中，资本成本与劳动成本相比所占比重较大，每个劳动者所占用的固定资本和流动资本金额较高的行业；技术密集型行业指在生产过程中，对技术和知识要素的依赖大大超过对其他生产要素的依赖的行业，其特点是科技人员在职工中所占比重较大，劳动生产率高，产品技术性能复杂，更新换代迅速。本章对行业的划分依据及结果如下所示。

（1）平均每人固定资产占用额是划分劳动密集型行业和资本密集型行业的主要标准（杨先明、袁帆，2005；张理，2007），占用额高的为资本密集型行业，占用额低的为劳动密集型行业。高于平均水平50%的直接划入资本密集型行业。

根据计算得出，行业平均每人固定资产占用额的平均水平为13万元/人。其中，电力、燃气及水的生产和供应业、交通运输、仓储和邮政业、房地产业和水利、环境和公共设施管理业高于平均水平50%，因此它们属于资本密集型行业。

（2）技术人员与职工的比例是划分劳动密集型和技术密集型的主要指标（赵书华、张弓，2009；邹琪、田露月，2010）。以各行业整体的平均水平为界，低于行业整体平均水平的为劳动密集型行业，高于行业整体平均水平两倍的为技术密集型行业。位于两个水平之间的，结合以下两个指标进行划分：①劳动生产率是否高于行业整体平均水平的50%；②人均固定资产是否超过行业整体平均水平。如果满足其中一个条件就列入技术密集型行业，如果一个都不满足就划入劳动密集型行业。

根据计算得出，行业平均技术人员与职工的比例为28%。其中，教育行业和卫生、社会保障和社会福利业高于平均水平50%，因此它们属于技术密集型行业。农林牧渔业、采矿业、制造业、建筑业、批发和零售业、住宿和餐饮业、租赁和商务服务业、居民服务和其他服务业、公共管理和社会组织低于平均水平，因此它们属于劳动密集型行业。再结合上一段中①和②两个标准，可以得知位于中间水平的信息传输、计算机服务和软件业、金融业、科学研究、技术服务和地质勘查业、文化、体育和娱乐业也都属于技术密集型行业。

第二节 FDI影响劳动要素环境的模型构建

一 劳动生产率的决定方程

本章以柯布-道格拉斯生产函数为切入点，逐步推导出实证检验所需要的模型。柯布 - 道格拉斯生产函数最初是美国数学家柯布（C. W. Cobb）和经济学家保罗·道格拉斯（Paul. H. Douglas）共同探讨投入和产出的关系时创造的生产函数，是经济学中使用最广泛的一种生产函数形式，基本形式见公式2.1：

公式2.1中Y是工业总产值，A（t）是综合技术水平，L是投入的劳动力数（单位是万人或人）, K是投入的资本，一般指固定资产净值（单位是亿元或万元，但必须与劳动力数的单位相对应，如劳动力用万人作单位，固定资产净值就用亿元作单位）, α是劳动力产出的弹性系数，β是资本产出的弹性系数，μ表示随机干扰的影响，且μ≤1。

对于发展中国家，等量的国外资本代表更高的生产力水平、更高的组织管理技能和生产技术，同一单位的国内资本和国外资本并不是同质的。为了简化分析，假定所有的国内资本是同质的，所有的国外资本也是同质的。将总资本水平定义为国内资本和国外资本的加权平均，总资本、国内资本和国外资本分别用K、Kd 和Kf 表示（李雪辉、许罗丹，2002；吉缅周，2007）。γ表示国内资本在总资本构成中的比重，总资本可以表示为公式2.2：

将公式2.2代入公式2.1可得公式2.3：

如果用FDI占总固定资产投资的比重（用FK表示）来衡量外资公司的进入程度，它会影响该行业的综合技术水平A，那么公式2.3就会变为公式2.4：

由于全员劳动生产率=工业增加值/全部从业人员人数，在公式2.4左右两端同时除以劳动力人数L，可以得到劳动生产率P的表达式，见公式2.5：

对公式2.5进行对数化处理并通过适当变形，可以得到关于劳动生产率P的回归方程，见公式2.6：

公式2.6中，各变量的选取与处理情况如下：

（1）P，全员劳动生产率，即工业增加值/全部从业人员人数，单位为万元/人；

（2）FK, FDI占总固定资产投资的比重，单位为%；

（3）L，按行业分城镇单位就业人员数（年底数），单位为万人；

（4）Kd，按行业分城镇固定资产投资资金来源中的内资部分，单位为亿元；同时，为了剔除价格的影响，根据固定资产投资价格指数统一折算成以2004年的数据为不变价的固定资产投资金额；

（5）Kf，按行业分实际使用的FDI金额，单位为万美元。由于中国自2005年7月21日起开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。汇改以来，人民币不断升值。截至2011年12月30日，人民币累计升值超过30%（高劲、樊晴晴，2012）。研究时必须剔除汇率的影响，因此必须把每年的FDI金额按当年的汇率折合成人民币的金额。

（6）ε，随机误差。

二 工资水平的决定方程

接下来推导和工资水平有关的模型。在产品和要素市场完全竞争的假设条件下，工资水平由劳动的边际产出来决定，见公式2.7：

公式2.7中W表示内资行业的平均工资水平，p表示产品市场的价格水平。

FDI对工资的影响有两个途径：一个是通过影响技术水平影响工资；另一个是通过影响资本影响工资。考虑到这两点，并结合公式2.2，可以得到含有FDI水平FK的工资决定方程，见公式2.8：

对公式2.8两边同时取对数并适当变形，可以得到关于工资水平的回归方程，见公式2.9：

公式2.9中，各变量的选取与处理情况如下：

（1）W，城镇单位就业人员平均工资，单位为元；

（2）p，居民消费价格指数；

（3）FK, FDI占总固定资产投资的比重，单位为%；

（4）L，按行业分城镇单位就业人员数（年底数），单位为万人；

（5）Kd，按行业分城镇固定资产投资资金来源中的内资部分，单位为亿元；同时，为了剔除价格的影响，根据固定资产投资价格指数统一折算成以2004年的数据为不变价的固定资产投资金额；

（6）Kf，按行业分实际使用的FDI金额，单位为万美元。为了剔除汇率的影响，必须把每年的FDI金额按当年的汇率折合成人民币的金额，折合后的单位也为亿元。

（7）ε，随机误差。

三 模型形式与数据来源

依据方程的形式，本章中使用的模型为面板数据模型，它结合了时间序列和截面数据两种形式，能够同时反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律以及不同时间、不同单元的特性。从统计角度来看，面板数据模型不仅大大增加了观测样本量，提高了样本自由度，而且可以减弱解释变量多重共线性的影响，降低估计误差。

确定面板数据模型的具体形式时，首先可通过F检验来判断是否存在组间效应，若不存在，选用混合回归模型；若存在，还要通过Hausman检验来确定是采用个体固定效应模型还是随机效应模型。F统计量计算方法见公式2.10：

公式2.10中，SSEc和SSEu是分别采用混合回归模型和具有组间效应的回归模型计算出来的残差平方和，n表示截面数据个数，k表示解释变量个数，T表示时期数。

考虑到数据的可得性问题，本章研究的行业为农、林、牧、渔业，采矿业，制造业，电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业，交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育，卫生、社会保障和社会福利业，文化、体育和娱乐业以及公共管理、社会保障和社会组织。搜集了2003年至2014年共12年的数据；数据来源为《中国统计年鉴》（2004～2015）。

第三节FDI对劳动生产率的影响

一FDI对整体行业劳动生产率的影响

依据公式2.6，采用Eviews 7对所有的面板数据进行回归。由于只研究各自变量对因变量的影响，此处只列举各自变量的系数，不再列举截距项。为了衡量模型的稳定性，本节同时报告固定效应、随机效应以及混合回归模型的估计结果。FDI对整体行业劳动生产率影响的具体结果如表2-1所示，从对比结果中可以看出，变量前系数的大小和方向都较为一致，这说明模型有很好的稳定性。

根据F统计量和Hausman检验P值可以得知，应选择固定效应模型。就整个模型而言，调整后R2为0.82，即这些变量的变动情况可以解释劳动生产率变动的82%，拟合程度较好。具体来看，就业人数对劳动生产率的提高有阻碍作用，但未通过显著性检验；国内资本对劳动生产率有正向的促进作用，并且在1%的显著性水平下通过了t检验；FDI占总固定资产投资的比重与劳动生产率呈正相关关系，并且在5%的显著性水平下通过了t检验，国外资本与劳动生产率呈负相关关系，并且在1%的显著性水平下通过了t检验，这就表明FDI是通过技术的扩散（前者，即FDI占总固定资产投资的比重）和资本的引入（后者，即国外资本）这两个途径来影响劳动生产率。一方面，通过技术的扩散带来了正向的溢出效应，提高了劳动生产率；另一方面，由于国外资本对国内资本的挤出效应，阻碍了劳动生产率的提高。由于FDI占总固定资产投资的比重的系数绝对值大于国外资本系数的绝对值，所以从整体上来看，FDI促进了整体劳动生产率的提高。

二 FDI对不同要素密集度行业劳动生产率的影响

（一）FDI对劳动密集型行业劳动生产率的影响

仿照前文的方法和回归模型，对劳动密集型行业的面板数据进行分析，FDI对劳动密集型行业劳动生产率的影响如表2-2所示。

根据F统计量和Hausman检验P值结果可以得知，应选择固定效应模型。就整个模型而言，调整后R2为0.73，即这些变量的变动情况可以解释劳动生产率变动的73%，拟合程度较好。具体来看，就业人数对劳动生产率的提高有阻碍作用，并且在1%的显著性水平下通过了t检验；国内资本对劳动生产率的提高有促进作用，并且在1%的显著性水平下通过了t检验。FDI占总固定资产投资的比重对劳动生产率的提高有显著的促进作用，国外资本对劳动生产率的提高却有显著的抑制作用，但从系数的绝对值来看，FDI仍主要通过技术扩散途径来提高劳动密集型行业的劳动生产率。

（二）FDI对资本密集型行业劳动生产率的影响

同理，对资本密集型行业的面板数据进行分析，FDI对资本密集型行业劳动生产率的影响如表2-3所示。

根据F统计量和Hausman检验P值可以得知，应选择固定效应模型。就整个模型而言，调整后R2为0.99，即这些变量的变动情况可以解释劳动生产率变动的99%，拟合程度非常好。具体来看，国内资本对劳动生产率的提高有促进作用，并且在1%的显著性水平下通过了t检验；FDI占总固定资产投资的比重与劳动生产率呈正相关关系，并且在5%的显著性水平下通过了t检验，国外资本对劳动生产率的作用效果并不显著，这表明FDI主要是通过技术溢出的途径来影响资本密集型行业的劳动生产率，并通过技术的扩散带来了正向的溢出效应，提高了资本密集型行业的劳动生产率。

（三）FDI对技术密集型行业劳动生产率的影响

同理，对技术密集型行业的面板数据进行分析，FDI对技术密集型行业劳动生产率的影响如表2-4所示。

根据F统计量和Hausman检验P值可以得知，应选择固定效应模型。就整个模型而言，调整后R2为0.94，即这些变量的变动情况可以解释劳动生产率变动的94%，拟合程度非常好。具体来看，国内资本与劳动生产率呈正相关关系，并且在5%的显著性水平下通过了t检验；FDI占总固定资产投资的比重对劳动生产率的提高有促进作用，并且在10%的显著性水平下通过了t检验，国外资本对劳动生产率的提高却有显著的抑制作用，但从系数的绝对值来看，前者才是影响技术密集型行业劳动生产率的主要途径，FDI对技术密集型行业的劳动生产率主要起到促进的作用。

三 FDI对不同行业劳动生产率影响的比较分析

为了比较FDI对行业整体以及不同要素密集度行业的主要影响途径，本章把上述回归结果进行汇总，FDI对不同行业劳动生产率的影响如表2-5所示。

从结果的对比可以看出，FDI主要从技术溢出的途径提高了行业整体、劳动密集型行业、资金密集型行业以及技术密集型行业的劳动生产率，这与从技术溢出的角度研究的文献得出的结论是一致的。FDI从资本引入的途径降低了行业整体以及各类行业的劳动生产率，这说明过多国外资本的进入并没有带动国内企业的投资，反而对国内资本产生了挤出效应（丁瑾君、2012；薄文广、2006；杜江、李恒、李政，2009；彭红枫、鲁维洁，2011）。此外还可以看出国内资本对行业整体、劳动密集型行业、资金密集型行业以及技术密集型行业的劳动生产率都有明显的促进作用，就业人数却对劳动密集型行业以及资本密集型行业的劳动生产率有阻碍作用，这就说明这两类行业已经拥有了大量的劳动力，如果再继续增加劳动力，产出的增加将小于成本的增加，会降低劳动生产率。

第四节 FDI对工资水平的影响

一 FDI对整体行业工资水平的影响

依据公式2.9，采用Eviews 7对所有的面板数据进行回归。由于只研究各自变量对因变量的影响，此处只列举各自变量的系数，不再列举截距项。为了衡量模型的稳定性，本节同时报告固定效应、随机效应以及混合回归模型的估计结果。FDI对整体行业工资水平的影响如表2-6所示，从对比结果中可以看出，变量前系数的大小和方向都较为一致，这说明模型有很好的稳定性。

根据F统计量和Hausman检验P值结果可以得知，应选择固定效应模型。就整个模型而言，调整后R2为0.74，即这些变量的变动情况可以解释劳动生产率变动的74%，拟合程度较好。具体来看，居民消费价格指数、就业人数和国内资本均对工资有显著的正向促进作用；FDI占总固定资产投资的比重与工资的增长呈负相关关系，并且在10%的显著性水平下通过了t检验，国外资本却对工资的增长也有显著的阻碍作用。这表明FDI是通过技术的扩散（前者，即FDI占总固定资产投资的比重）和资本的引入（后者，即国外资本）这两个途径来影响工资水平。对于前者来说，由于国外技术的竞争效应，阻碍了对本土企业的投资，减少了人均资本，阻碍了人均产出的提高，抑制了工资水平的上升；对于后者来说，外国资本对劳动力产生了替代效应，降低了劳动力需求，阻碍了工资水平的提高。

二 FDI对不同要素密集度行业工资水平的影响

（一）FDI对劳动密集型行业工资水平的影响

仿照前文的方法和回归模型，对劳动密集型行业的面板数据进行分析，FDI对劳动密集型行业工资水平影响的具体结果如表2-7所示。

根据F统计量和Hausman检验P值可以得知，应选择固定效应模型。就整个模型而言，调整后R2为0.71，即这些变量的变动情况可以解释劳动生产率变动的71%，拟合程度较好。具体来看，国内资本对工资的提高有促进作用，并且在1%的显著性水平下通过了t检验；居民消费价格指数对工资水平的提高有促进作用，并且在5%的显著性水平下通过了t检验；就业人数对工资的提高有阻碍作用，并且在1%的显著性水平下通过了t检验；FDI占总固定资产投资的比重对劳动密集型行业工资水平有较为显著的抑制作用，国外资本对其有十分显著的抑制作用。这就表明FDI主要是通过资本引入的途径来影响劳动需求，影响密集型行业的工资水平。由于FDI对于劳动力的替代效应，降低了对劳动力的需求，阻碍了劳动密集型行业工资水平的提高。

（二）FDI对资本密集型行业工资水平的影响

同理，对资本密集型行业的面板数据进行分析，FDI对资本密集型行业工资水平的影响如表2-8所示。

根据F统计量和Hausman检验P值可以得知，应选择固定效应模型。就整个模型而言，调整后R2为0.85，即这些变量的变动情况可以解释劳动生产率变动的85%，拟合程度较好。具体来看，居民消费价格指数和国内资本对工资的提高有较为显著的促进作用；就业人数对工资的提高有阻碍作用，并且在1%的显著性水平下通过了t检验；FDI占总固定资产投资的比重以及国外资本对资本密集型行业工资水平的提高均有显著的抑制作用，这表明FDI通过对劳动力的替代效应和对国内资本的挤出效应，降低了劳动力需求和劳动的边际产品，阻碍了工资水平的提高。

（三）FDI对技术密集型行业工资水平的影响

同理，对技术密集型行业的面板数据进行分析，FDI对技术密集型行业工资水平的影响如表2-9所示。

根据F统计量和Hausman检验P值可以得知，应选择固定效应模型。就整个模型而言，调整后R2为0.93，即这些变量的变动情况可以解释劳动生产率变动的93%，拟合程度十分好。具体来看，居民消费价格指数、就业人数以及国内资本均对技术密集型行业工资水平的提高有促进作用，并且都在1%的显著性水平下通过了t检验；FDI占总固定资产投资的比重对工资的提高有轻微的抑制作用，国外资本对工资的提高有显著且强烈的促进作用，这就表明FDI虽然是通过技术的扩散和资本的引入这两个途径来影响技术密集型行业的工资水平，但后者发挥的作用更为明显，即一方面FDI对国内资本有明显的挤入效应，增加了人均资本，促进了工资水平的提高；另一方面，当要素之间存在互补关系时，资本数量的增加也会增加对劳动的需求，提高行业的工资水平，这就是资本对劳动的收入效应。

三 FDI对不同行业工资水平影响的比较分析

为了比较FDI对行业整体以及不同要素密集度行业工资的影响途径，本章把上述回归结果进行汇总，FDI对不同行业工资水平的影响如表2-10所示。

从结果的对比中可知，基于技术溢出的途径，FDI抑制了行业整体以及各类行业的工资水平，这说明了国外先进技术对本土企业的竞争效应。基于资本进入的途径，FDI降低了行业整体、劳动密集型行业以及资金密集型行业的工资水平，提高了技术密集型行业的工资水平，这就说明对于劳动密集型行业和资金密集型行业来说，国外资本对国内资本产生的挤出效应大于挤入效应，替代效应大于收入效应，降低劳动的边际产品和劳动力需求，降低工资水平；对于技术密集型行业来说，正好相反。国外资本对国内资本产生了较多的挤入效应和收入效应，国外资本的进入有益于促进国内的投资、提高劳动的边际产出以及增加劳动力需求。

第五节 本章小结

本章从劳动生产率和工资水平两方面着手，分析了FDI对整体行业、劳动密集型、资本密集型以及技术密集型行业劳动要素环境的影响，结果发现：①整体来看，FDI主要从技术溢出的途径提高了整个行业的劳动生产率，从资本引入的途径抑制了工资水平的提高，这说明虽然一方面，FDI可以促进技术溢出，提升劳动生产率，但另一方面，外国资本对本国资本产生了较大的挤出效应，对劳动产生了较大的替代效应，减少了劳动力需求；②FDI对劳动密集型和资本密集型行业的劳动生产率有促进作用，对工资水平的提高却有显著的抑制作用，而FDI对技术密集型行业的劳动生产率和工资水平的提高均有显著的促进作用，这就说明，FDI将会拉大中国不同行业间的工资差距。

因此，如何将引导FDI与充分利用中国劳动力比较优势联系起来，增加FDI的技术溢出效应，降低FDI对国内资本的挤出效应，促进整个行业劳动生产率和工资水平的提高，对保持劳动力市场的稳定具有特别重要的现实意义。针对上述内容，提出以下对策建议。

（1）增强内资企业的技术吸收能力，充分发挥FDI的技术溢出效应。从实证分析结果可知FDI从技术溢出的角度促进了行业整体劳动生产率的提高，因此应该增强内资企业的技术吸收能力，将先进的技术经验与自身结合，提高企业的竞争力，促进企业的可持续发展。由于技术溢出效应通常具有“空间性”和“门槛性”的双重特征，因此，一方面中国本土企业可以采取有效的措施缩短与外资企业的空间距离，增强自身的经济实力，缩小与外资企业经济效益的差距，加强与外资企业的人员交流和生产之间的前、后向联系，为汲取外资企业的技术溢出效应创造更为有利的外部条件；另一方面，FDI技术效应的发挥很大程度上取决于本土企业和组织的技术吸收能力，因此在继续坚持对外开放和利用外资政策的基础上，要不断加强外资企业与本土企业的交流，通过多样化的学习和技术交流以及加强人力资本培训和R&D投入等手段，改善企业进行科学技术研究的硬件和软件设施，增强企业技术创新的水平和能力，提升知识吸收能力。

（2）充分发挥劳动力资源优势，加强专业人员的教育和培养。大量研究表明人力资本和劳动力成本也是吸引FDI的影响因素，更是经济增长的主要推动因素（靳涛、沈斌，2008; Adegbite, Ayadi, 2011）。企业的竞争，归根到底是企业素质、人才的竞争，企业职工的素质水平，决定企业的生命力和竞争力。中国劳动力资源丰富，成本较低，具有发展劳动力密集型产业的比较优势。然而，中国的劳动力素质整体还明显偏低，劳动力中受过高等教育、拥有高技能的人员较少，人员素质与发达国家相比存在很大的差距。因此，我们需要加大人力资源的开发和培养力度：一方面，企业要从思想上重视对人力资本的培养，定期进行员工培训、组织学习交流，通过员工跨部门跨地区的流动任职，培养员工全面从事技术及管理的能力；另一方面，企业要加大教育训练的资金投入，重视人才培养，也可以在企业内组成跨部门的学习团队，促进知识在企业内的扩散与分享，以增加企业员工知识的存量与广度。

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