承接服务外包经济效应的实证分析

陈燕娟

(闽南理工学院，福建 泉州 362000)

承接服务外包经济效应的实证分析

陈燕娟

(闽南理工学院，福建 泉州 362000)

随着经济贸易全球化日益深化，国际分工由产业间分工进一步向产品内分工深化，承接国际服务外包对我国的经济发展和产业结构转型具有重要的意义。文章采用面板数据模型对22个工业行业和7个服务业行业进行实证分析其所带来的经济效应，旨在为我国服务外包业务的发展和产业的战略转型提供建议。

服务外包；经济效应；面板数据模型

一、服务外包经济效应模型设计

(一)模型设计

本文同Mary Ainiti & Shang-Jin Wei(2006)[1]的一样，对扩展的柯布-道格拉斯函数模型进行修改，假设给定行业 的生产函数如下：

Yi=Ai(INSMi，INSSi)F(Ki,Li,Si,Mi)

(1)

在上式中，Ai表示技术转移因子，它是关材料品外包INSMi和服务外包INSSi的函数。

产出Yi为资本Ki、劳动Li、服务投入Si和材料品中间投入Mi的函数。

使成本最小化，假设产出Yi固定的劳动需求函数如下：

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

(2)

此式中Yi是产出、ri是租金、wi是工资、qs是服务投入价格、qm是材料品投入价格。

(二)计量估计模型

首先看产出，对(1)式两边取对数，则待估计方程就可以写为：

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

(3)

上式中Di为不随时间变化的行业固定效应，用来控制不同行业的差异，而Dt为不随行业变化的时间固定效应，用来控制不同时间年份的差异，εit为随机扰动项。

再看就业，即(2)式，等式两边取对数，则估计方程变为

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

(4)

上式中Di、Dt、εit的解释如前面。在分析中我们还同时采用了Slaugher(2004)[2]文献中常用的对数差分方程进行估计，估计方程如下：

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

(5)

上面的(4)、(5)两式中lnyit、dlnyit为产出对数的差分，详见后面的计量分析部分的说明。

二、计量结果

本部分我们主要实证检验研究材料品外包、服务外包对工业行业的产出以及材料品外包、服务外包对工业行业的就业效应。本文应用随机效应和固定效应两种模型来进行面板数据回归分析，对于随机效应模型则指被忽略的变量在各个时间段上对被解释的变量的影响是随机的，即截距项是随机的，而对于固定效应模型是指被忽略的变量在各个时间段上对被解释变量的影响是固定的，即截距项是固定参数。随机效应模型和固定效应模型究竟该使用哪一个进行回归估计更为有效，我们将通过Slaughter检验来解释说明。表1是回归分析中对各主要变量的统计描述。

表1 各变量的统计描述

注：统计软件为Eviews6.0。

三、影响分析

(一)承接服务外包对产出的影响

回归方程的估计结果见表2。分析中我们用即期行业产出增加值(生产效率)作为被解释变量，其中(1)、(3)为随机效应估计，(2)、(4)为固定效应估计。我们通过Slaughter检验得知，模型Ⅰ和模型Ⅱ皆为固定效应的估计更为有效，其中模型Ⅰ是将服务外包和材料外包放到一起估计的结果，从固定效应回归的结果来看，承接服务外包和材料品外包对行业产出增加值有正效应，并且可以看到承接服务外包的效应显著，但是承接材料品外包的效应并不显著。量化即期服务外包对即期行业产出增加值的效应，估计值为2.282，即承接的服务外包同期提高一个百分点，行业产出增加值同期提高2.282个百分点，而量化回归不显著的即期材料品外包对即期行业产出增加值的效应，估计值为0.202，即材料品外包同期提高一个百分点，材料品外包对总产出的贡献率为0.202，可看出，服务外包对行业产出增加值的贡献率要高于材料品外包对总产出的贡献率，两者之间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计，结果显示承接服务外包对即期行业产出增加值的影响存在显著的正效应，回归估计值为1.834，即期每外包一个百分点的服务，同期产出的增加值为1.834。不论是模型Ⅰ还是模型Ⅱ的结果都表明，承接服务外包业务对生产效率的提升是十分显著的，并且承接服务外包对生产效率的影响程度远远高于材料品外包的影响程度。从以上的分析结果可以说明我国发展服务外包业务，打造全球服务业转移重要基地，对我国各行业的生产效率提升和产业技术进步都有重大的影响，这将为我国在经济发展过程中的产业升级和调整有着积极意义。

表2 服务外包与产出(被解释变量为产出增加值的自然对数)

注：统计软件为Eviews6.0，其中*、**、***表示显著性水平，***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1，括号内为标准差。

(二)承接服务外包对就业的影响

关于服务外包对就业影响的回归结果见表3。Slaughter检验的结果表明随机效应模型的估计更为有效，其中(1)、(3)为随机效应估计，(2)、(4)为固定效应估计。模型Ⅲ是将承接服务外包和材料品外包放到同一方程中进行回归，结果是服务外包对就业的影响存在正效应，而材料品外包对就业的影响效果并不显著。服务外包对就业的影响系数为2.051，也就是说同期每外包一个百分点的服务就业会上升2.051，材料品外包对就业没有显著的贡献率。模型Ⅳ是剔除了材料品外包后的估计结果，回归表明承接服务外包对就业的效应为正的，在5%的显著性水平下，其估计值为1.948，这意味着服务外包每提升一个百分点，就业也将提升1.948的水平，模型Ⅲ和模型Ⅳ的随机效应估计结果相接近。在模型Ⅲ和模型Ⅳ中我们同样还看到，即期行业总产出值和服务外包一样，对工业行业的就业效应也是为正的，估计值分别为0.766和0.764，但是工资率对就业的影响呈现出负的效应，估计分别值-0.922和-0.909，这说明工资率的变化与就业水平之间的变化是反向的，从经济学的角度来看，这一现象较易理解。从上面的分析可看到，承接服务外包对就业的影响是显著的，并且都为正效应，这表明在工业行业中，大量的承接生产性服务外包，将会使得工业行业的整体规模和技术水平提高，从而吸纳更多的就业人员，并且这种技术水平的提高并没有使从业人员的数量受到挤压，反而扩大了就业的规模。

表3 外包与就业(被解释变量为就业的自然对数)

注：统计软件为Eviews6.0，其中*、**、***表示显著性水平，***p<0.01， **p<0.05，*p<0.1，括号内为标准差。

[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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