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内容提要 文章基于1981～2011年98个国家的数据，采用多元处理效应模型，将全样本时期分为出口上升期和出口下降期，按照经济发展水平将样本国家划分为高水平发达国家、低水平发达国家、高水平发展中国家、低水平发展中国家，研究了劳工标准在全样本时期、出口上升期和出口下降期对不同发展水平国家高劳动技能资本密集型产品出口的影响。实证发现：劳工标准对不同发展水平国家的高劳动技能资本密集型产品出口的影响不同，在一国由低水平发展中国家→高水平发展中国家→低水平发达国家→高水平发达国家的发展过程中，劳工标准对高劳动技能资本密集型产品出口影响的演进过程为没有影响→促进→促进→抑制。劳工标准对高劳动技能资本密集型产品出口的影响在出口上升期以负向影响为主，下降期以正向影响为主。

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关键词 劳工标准 资本密集型产品 高劳动技能 出口 织梦内容管理系统

一、引言与文献综述 本文来自织梦

劳工标准一直是国际贸易谈判的焦点问题之一。发达国家与发展中国家在1996年、1999年、2001年等多次WTO贸易谈判过程中发生过争执。发达国家内部也存在争议，TTIP谈判中，德国民众在2015年举行了多次游行以表达抗议，反对理由之一就是TTIP会损害德国的劳工保护制度[1]。尽管如此，劳工标准已被广泛纳入各类贸易谈判中，例如从1993年开始，美国在所有自由贸易协定中都纳入了劳工标准条款（Bolle，2008）。学术界对劳工标准与贸易尤其是出口问题也进行了广泛的研究。已有文献就劳工标准与总出口的关系以及劳工标准与劳动密集型产品出口的关系进行了较多研究，但涉及劳工标准与资本密集型产品出口关系的研究极少，仅有Beers（1998）、Kueera和Sama（2004）等极少数文献对此进行了研究。本文将重点考察劳工标准对高劳动技能资本密集型产品出口的影响（高劳动技能指生产中所投入的劳动力是以高技能劳动力为主）。

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劳工标准与出口领域已有文献中，少数学者认为劳工标准对出口没有影响（OECD，1996；Flanagan，2003），大多数学者认为劳工标准对出口有显着影响（Busse，2002；Busse和Braun，2003、2004；Samy和Dehejia，2008；Subbaraman，2010；Bonnal，2010；Siroen，2012）。该领域研究以跨国研究居多，部分学者针对全世界国家进行考察（Busse和Braun，2003；Bonnal，2010），此类研究隐含的假设是全世界国家的发展水平是无差异的，然而事实并非如此，劳工标准对不同发展水平国家出口的影响是有差异的，此类研究则可能掩盖这一差异。例如，Flanagan（2003）、Mah（1997）均利用截面跨国数据研究了核心劳工标准公约签署数量对总出口的影响，前者以全世界国家为研究样本，发现二者间没有显着关联；后者将发展中国家作为研究样本，发现二者间显着负相关。更多的学者根据发展程度不同，将全世界国家划分为发达国家或发展中国家进行研究，但一般只针对其中的一类国家进行考察，如Beers（1998）、Dehejia和Samy（2008）针对OECD国家进行了考察，Busse（2002）、Dehejia和Samy（2004）针对发展中国家进行了考察。此类研究深入程度依然不足，因为在发达国家或发展中国家内部，不同国家间的经济发展水平依然有较大差异，这会导致在发达国家或发展中国家内部，劳工标准与出口关系在不同发展水平国家间会有较大不同。由于现有文献没有根据经济发展水平对发达国家或发展中国家进行进一步细分研究，因此，上述研究无法反映出这一“不同”。

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现有研究在选用数据和采样时大多采用截面数据，我们知道，截面研究仅能反映某一年劳工标准与出口的关系，年度选取的不同会对研究结果产生较大影响。如Busse（2002）、Subbaraman（2010）均利用截面数据研究了妇女歧视对劳动密集型产品出口的影响，二者选取的国家样本类似，计量方法相同，却得出了不同的结论，前者认为妇女歧视程度降低有利于劳动密集型产品出口，后者则认为二者无关联性，产生分岐可能的原因之一是前者选取的数据为1998年，后者则为2002年。此外，截面研究无法反映出劳工标准与出口在长期内的稳定关系，国际上采用时间序列数据则可以解决这一问题。采用时间序列数据的跨国研究分为两类：一类是针对某一特定类别国家如0ECD国家进行研究，此类研究对国别的研究较为细致，但由于国家样本数量偏少，无法对全世界国家进行较为全面的研究。如Samy和Dehejia（2008）采用14年数据，考察了劳工标准对欧盟13国总出口的影响，但没有对全世界其他国家进行研究。另一类是针对全世界国家进行研究，此类研究国家样本数量较多，对全世界国家的覆盖面较广，但由于只对样本国家进行笼统研究，而不将样本国家划分为不同类别进行细分研究，所以此类研究详细程度不足。例如Bonnal（2010）采用25年的数据，以112个国家作为样本，考察了劳工标准对总出口的影响。国家样本包含了不同经济发展水平的国家，全面性较好，但研究时没有根据经济发展水平将样本国家细分成不同类别进行详细研究。总之，目前采用时间序列数据文献能够对国家类别进行详细研究的，一般国家样本数量均偏少；能够保证足够国家样本数量的，一般又不能将样本国家细分为不同类别进行研究。造成此种两极分化的原因之一是难以获得部分国家尤其是发展中国家在部分年度的劳工标准指标数据。

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劳工标准的数据相对稀缺，因此，劳工标准指标的选取是一篇文献的结论是否可信的重要决定因素之一。用什么指标衡量劳工标准?现有文献分为两类：第一，用ILO劳工标准公约签署数量来衡量，Mah（1997）、Flanagan（2003）均采取此种做法。该做法的好处是能够获得较多国别、长时序的数据，缺点是由于ILO劳工标准公约对签署国并无实际约束力，所以，劳工标准公约签署数量仅代表一国建设较高劳工标准的意愿，不代表一国劳工标准的实际执行水平。第二，用能够反映劳工标准实际状况的指标来衡量劳工标准，多数学者采用此种做法（如OECD，1996；Rodriguez和Samy，2003；Samy和Dehejia，2008）。劳工标准是一个统称，它可以划分为核心和非核心劳工标准两大类，每类又包含众多项子（或称单项）劳工标准。现有文献多从一项或几项子劳工标准角度研究出口，如OECD（1996）从自由结社和集体谈判角度，Busse和Braun（2003、2004）分别从强迫劳动和童工角度，Rodriguez和Samy（2003）从平均周工作时长、工伤率角度，Dehejia和Samy（2004）从平均周工作时长、工伤率、公民权利、带薪年休假、工会率角度进行了研究。此类做法很好地描述了各项子劳工标准对出口产生的影响，不过各项子劳工标准对出口的影响方向可能不同，如Busse（2002）在研究劳工标准对劳动密集型产品出口的影响时发现，强迫劳动和童工有助于劳动密集型产品出口，妇女歧视则起到相反作用。因此，此类做法无法准确描述出劳工标准整体上（即由多项子劳工标准综合而成）对出口产生了何种影响。采用综合劳工标准指标即由多项子劳工标准综合而成的指标更能准确描述出劳工标准作为一个整体对出口产生的影响。Beers（1998）和Bazillier（2008）便采用了此种指标，不过前者的指标完全由5项非核心劳工标准综合而成，没有包含核心劳工标准，后者的指标则完全由4项核心劳工标准综合而成，没有包含非核心劳工标准。 内容来自dedecms

本文可能的贡献是：第一，采用细分研究。表现在两方面：其一，不同于现有研究只将跨国样本细分至发达国家和发展中国家层级，本文对发达国家和发展中国家进行了进一步细分，即按照经济发展水平不同将样本国家细分为高水平发达国家、低水平发达国家、高水平发展中国家、低水平发展中国家4类，对这4类国家进行了研究，这使本文的跨国研究兼顾了国家样本的全面性和细分性，之前的研究则难以做到该点。其二，现有采用时间序列数据的文献一般仅在全样本时期进行研究。本文采用长时序面板数据，根据出口趋势的变化，将全样本时期划分为出口上升期和出口下降期两个时期，分别在全样本时期、出口上升期和出口下降期研究了劳工标准对高劳动技能资本密集型产品出口的影响。同时，通过对比两个出口时期的研究结论，找出劳工标准对高劳动技能资本密集型产品出口的影响在两个时期的差异性。第二，采用综合劳工标准指标，该指标由多项子劳工标准加权而成，不但包含了多项非核心劳工标准，还包含了多项核心劳工标准，综合性比Beers（1998）和Bazillier（2008）所使用的综合劳工标准指标更强。同时，本文采用的综合劳工标准指标是能反映一国劳工标准实际水平的指标。第三，Beers（1998）研究了劳工标准与高劳动技能资本密集型产品出口的关系，但其仅针对OECD国家并采用截面数据进行了研究，本文深化了其研究。第四，增添了劳工标准领域关于资本密集型产品出口主题的研究，此类研究在国内尚属空白状态，在国外也鲜有人涉及。 织梦内容管理系统

二、劳工标准对出口的影响机制分析

1.机制分析 织梦好，好织梦

高劳动技能资本密集型产品是垄断竞争性产品，假设一国出口比较优势取决于产品价格和产品技术水平即f（p，t），p、t分别为产品价格和产品技术水平。产品价格上升会降低出口比较优势；产品技术水平提升有利于加强产品差异性，从而促进出口。劳工标准提升会增加劳动成本进而提升产品价格[2]，因此，产品价格是劳工标准的函数，可表示为p（l）。在高劳动技能资本密集型产品生产过程中，假设产品的技术水平主要由高技能劳动力决定，而高技能劳动力的供给则取决于人力资本水平，二者呈正相关关系。劳工标准提升有利于调动劳动者主动性，提升产品技术水平[3][4]。因此，产品技术水平是劳工标准和人力资本水平的函数，可表示为t（l，m）。在全球经济发展过程中，劳工标准提升是一个全球化、不可逆的过程。在此背景下，劳工标准对出口比较优势的影响机制如下：一方面，劳工标准提升会增加劳动成本进而提升产品价格，降低出口比较优势，最终抑制出口；另一方面，有利于调动劳动者主动性，提升产品技术水平，增强产品差异性，进而增强出口比较优势，最终促进出口。基于上述分析可知f（p）′＜0,f（t）′＞0，p（l）′＞0，t（l）′＞0。劳工标准引致的出口比较优势变动可以简化为：f（l）′=f（p）′p（l）′+f（e）′t（l）′，劳工标准对出口比较优势的影响将取决于|p（l）|′和|t（l）|′的强弱对比：

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情形一，当|p（l）|′＞|t（l）|′时,f（l）′＜0，劳工标准提升将抑制出口。

情形二，当｜p（l）|′＜|t（l）|′时,f（l）′＞0，劳工标准提升将促进出口。

情形三，当|p（l）|′=|t（l）|′时,f（l）′=0，劳工标准提升对出口没有影响。

2.劳工标准对四类国家出口的影响

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我们无法获得四类国家中大部分国家的劳动力成本数据。假设厂商对劳动力的边际支出等于劳动力的边际产出，那么可将劳动生产率近似视为劳动力成本。接下来，本文将劳动生产率视为劳动力成本进行分析（如表2所示）。 本文来自织梦

相比全世界其他国家，高发达国家的劳工标准（ls）和劳动力成本（即对数劳动生产率lnlp）已经处于顶层，远高于其他三类国家。进一步提升劳工标准将引起劳动力成本进而产品出口价格的较大幅度提升。同时，虽然该类国家的人力资本水平在四类国家中最高，但在已经很高的劳工标准水平上，产品技术水平函数中的劳工标准l和人力资本水平m投入比例可能已超过最优比例，由于边际报酬递减规律的作用，加之高劳动技能资本密集型产品的技术含量相对有限，进一步提升劳工标准对技术水平的提升作用有限[5]。最终可能会导致劳工标准水平提升带来的产品出口价格提升幅度大于劳工标准水平提升带来的技术水平提升幅度，这符合情形一的描述，因此，我们预期劳工标准提升将抑制该类国家的出口。 织梦内容管理系统

低发达国家和高发展中国家劳工标准水平和劳动力成本均远低于高发达国家，但这两类国家的人力资本水平分别等同于或略低于高发达国家。劳工标准和人力资本水平投入比例尚未达到最优，劳工标准提升引致的技术水平提升处于边际报酬递增阶段，进一步提升劳工标准将引起技术水平较大幅度提升进而促进出口。由于劳动力成本适中，进一步提升劳工标准虽然会引起劳动力成本上升，但不会导致劳动力成本的大幅度上升。这符合“情形二”的分析。因此，我们预期劳工标准提升将促进这两类国家的出口。两类国家间劳动力成本水平差距有限，但低发达国家的人力资本水平明显高于高发展中国家，因此，低发达国家具有更高的人力资本水平和劳工标准比例m/l，劳工标准提升引致的技术水平提升幅度会更大。预期劳工标准提升对低发达国家出口的促进作用可能大于对高发展中国家出口的促进作用。 织梦好，好织梦

四类国家中，低发展中国家的劳工标准水平、人力资本水平和劳动力成本水平都处于最底层，进一步提升劳工标准引致的技术水平提升幅度和劳动力成本提升幅度均有限，如果两种力量相当，将符合“情形三”的分析。但由于该类国家的人力资本水平极低，远低于高发展中国家，人力资本水平和劳工标准比例m/l较低。因此，劳工标准引致的技术水平提升幅度可能小于其引致的劳动力成本提升幅度。基于以上分析，预期劳工标准提升对该类国家的出口将没有影响或有弱抑制作用。

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综上所述，劳工标准对四类国家出口的影响可能各不相同。

3.不同出口时期劳工标准对出口的影响 dedecms.com

出口上升期国际市场需求旺盛，由于不同类别国家间的产品具有替代性，劳工标准水平提升会提高劳动成本进而提高产品价格，导致出口销量下降，从而抑制了出口。出口下降期，国际市场需求萎缩，进口国选择进口难以替代的必需品，劳工标准水平提升有利于发挥劳动者积极性，提升产品的技术含量，增强产品的不可替代性，从而促进出口。基于以上分析，预期劳工标准提升对出口的影响在出口上升期以促进为主，出口下降期以抑制为主。 织梦内容管理系统

三、模型设定及数据 dedecms.com

1.模型设定 织梦好，好织梦

（1）基准回归。本文选择样本国家的原则是，人选的国家必须保证参与回归的各个变量尤其是劳工标准变量能够获得长时期的数据，这使得本文的样本并非是随机选择的结果，存在“自我选择问题”。 织梦好，好织梦

同时，前人研究表明（Huberman，2002；Harrison和Scorse，2003；Neumayer和Soysa，2005、2006；Mosley和Uno，2007；Humberman和Meissner，2009；Yahmed，2012）劳工标准与出口间存在反向因果关系，即出口也影响劳工标准，因此，劳工标准与高劳动技能资本密集型产品出口问也可能存在反向因果关系。此外，由于劳工标准变量是一个取值为0、1、2的离散型类别变量，因此，本文采用多元处理效应模型解决内生性问题，并作为本文的基准回归。模型设定形式为： 内容来自dedecms

第一步回归：lsit=a0Xit+uit（1） dedecms.com

第二步回归：ln（exh）it=b0t+b1lsit+b2controlit+εit（2） dedecms.com

该模型的原理是：第一步，将可能影响劳工标准的因素Xit及原始的劳工标准变量即lsit带入方程（1）进行回归，估算出系数a0,而后根据估算出的系数a0和Xit值再次进行回归，计算出劳工标准lsit的估测值；第二步，将第一步回归中计算出的劳工标准lsit估测值带人方程（2）进行回归，得出本文关注的b1值。

（2）稳健性分析。本文力图反映劳工标准整体而不是某几项子劳工标准对高劳动技能资本密集型产品出口的影响。基准回归中选用的劳工标准指标（简称为主劳工标准）虽然是一个包含了多项子劳工标准的综合劳工标准变量，但其包含的子劳工标准数目毕竟有限，远远少于劳工标准囊括的子标准数目，而且该指标是一个离散型变量。基准回归结果是否代表了劳工标准整体对高劳动技能资本密集型产品出口的影响?还是仅反映了主劳工标准对高劳动技能资本密集型产品出口的影响?为此，我们选用另一个替代性综合劳工标准变量来检验基准回归结果是否具有一般性意义，即检验基准回归结果的稳定性。该替代变量是一个连续型的综合劳工标准变量，因此，在将稳健性分析的结果与基准回归结果进行对比时，我们比较两种结果中劳工标准变化对高劳动技能资本密集型产品出口的影响趋势是否一致，基于此种考虑及前人研究（Rodrik，1996；Busse，2002；Dehejia和Samy，2004；Subbraman，2010），稳健性分析采用以下多元回归模型[6]： 本文来自织梦

ln（exh）it=b0t+b1lsit+b2controlit+εit（3）[7] 织梦内容管理系统

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由于基准回归中的主劳工标准具有包含子劳工标准数目多、国家数目多、数据年度跨度长的特征，这要求替代性综合劳工标准也应具备上述三项特征。同时，为了验证基准回归结果是否具有一般性意义，选用下述两种类型的替代性综合劳工标准最为理想：一是与主劳工标准包含的子劳工标准完全不同；二是与主劳工标准包含的子劳工标准完全相同，但源于不同的数据机构。然而，任何一个优良的综合劳工标准的获得都是困难的，获得上述两类替代性综合劳工标准更是困难。本文使用的替代性综合劳工标准涵盖94个国家，时间跨度为2000～2011年，总样本量为863个，数据来源不同于主劳工标准的数据；包含4项子劳工标准，前两项子标准与主劳工标准包含的子标准相同，但赋值方式不同，后两项子标准与主劳工标准包含的子标准不同。替代性综合劳工标准基本具备了主劳工标准的三项特征且相对理想。

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2.变量

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（1）被解释变量。exh表示高劳动技能资本密集型产品出口，为高劳动技能资本密集型产品出口值占总出口值的比重，这一做法延续了Beers（1998）、Busse（2002）等人处理被解释变量的做法[8]。高劳动技能资本密集型产品内容来源于Beers（1998）[9]一文。 dedecms.com

（2）解释变量。ls表示综合劳工标准，在基准回归中使用，该变量包含以下子指标：自由结社和集体谈判、禁止强迫或义务劳动、童工最低年龄限制、确保最低工资基础上有可以令人接受的工作条件、工作时间长度、职业安全与健康。变量取值为0、1、2，0表示工人权利受到严格限制，1表示工人权利受到一定程度限制，2表示工人权利受到全面保护。本文中0、1、2分别表示低、中、高3个等级的劳工标准。该变量覆盖了4项核心劳工标准中除歧视以外的其他3项标准，同时涵盖了数项非核心劳工标准，综合衡量了一国的实际劳工标准水平。

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ls1表示替代性综合劳工标准，作为基准回归劳工标准变量的替代变量，在稳健性分析中使用。其包含4项子标准。1）雇员制度和最低工资hm（hiring regulations and minimum wage）。取值范围为0～1，赋值越接近于0表明权利状况越佳，越接近于1表明权利状况越差。雇员制度考察固定合同的使用情况，考察两项内容，即长期工作中是否允许使用固定合同以及固定合同的使用年限。最低工资考察的是实习生和首次就业者的最低工资。2）雇佣和解雇制度hf（hiring and firing regulations）。取值范围为1～7，赋值越接近于1表明权利状况越佳，越接近于7表明权利状况越差。该标准考察雇佣和解雇员工行为是在劳动制度约束下进行，还是完全由雇主决定。3）集体谈判cb（centralized collective bargaining）。取值范围为0～1，赋值越接近于0表明权利状况越佳，越接近于1表明权利状况越差。该标准考察一国的工资是由行业集体谈判确定还是由每个公司自己确定。4）工时制度ho（hours regulations）。取值范围为0～1，赋值越接近于0表明权利状况越差，越接近于1表明权利状况越佳。该标准考察5项内容，即是否对夜班有所限制，是否对在周休日工作有所限制，是否允许每周工作时长达到5.5天，每周总工作小时长度是否达到或超过50小时，带薪年休假是否能达到21天还是少于21天。由于基准回归中的综合劳工标准变量赋值越低表明劳工权利状况越差，与替代性综合劳工标准变量前三项子标准的赋值方式相反，为便于比较，我们将替代性综合劳工标准变量前三项子标准的取值分别加1后再取倒数[10]，然后与第四项子标准相加后再除以4，所得出的平均值作为替代性综合劳工标准变量的取值，计算公式为ls1=[1/（hm+1）+1/（hf+1）+1/（cb+1）+ho]/4，此变量为连续型，赋值越低表明权利状况越差，相反则越佳。 织梦内容管理系统

（3）工具变量。该变量在处理效应模型第一步回归中使用。影响劳工标准的变量很多，本文选择变量的原则是：被大多数学者使用且被前人证明对劳工标准的影响具有显着性，同时，纳入该变量不会导致样本数量大幅度减少[11]。因此，基于前人研究（Huberman，2002；Harrison和Scorse，2003；Neumayer和Soysa，2005，2006；Deloach等，2006；Mosley和Uno，2007；Humberman和Meissner，2009；Yahmed，2011），选择以下对劳工标准可能有影响的变量：贸易开放度（tradeGDP），用出口和进口之和占GDP的比重表示。人均GDP（GDPPC），用该国人均GDP占当年世界平均人均GDP比重表示。流量FDI（FDIF），用流出和流入FDI流量之和占GDP的比重表示。公民自由（cl），表示公民权利的自由状况，取值范围为1～7，取值越小表示公民自由状况越佳（如1表示公民自由状况最佳，7则相反），其主要基于4个子指标构建而来，即自由表达和信仰、自由结社和集体谈判、法制状况、个人自主和个人权利。 copyright dedecms

（4）控制变量。该变量在处理效应模型第二步回归及稳健性分析中使用。基于要素禀赋理论、前人研究（Busse，2002；Hasnat，2002；Flanagan，2003）和样本量三因素选择了以下变量：劳动力数量（lb），用一国雇员总数来衡量；人力资本水平（hm），用一国15岁以上人口平均受教育年限来衡量[12]；劳动生产率（lp）。这3个变量被用来衡量一国劳动要素的比较优势，第一个变量衡量劳动力数量，后两个变量衡量劳动力质量[13]。 织梦好，好织梦

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3.数据

（1）样本划分

在各变量的原始数据中，劳工标准变量的时间跨度最短，本文便以该变量为基准确定最终样本，包含98个国家，时间跨度为1981～2011年（以下简称全样本时期），样本量为2138个。本文根据经济发展水平差异，将样本国家分为四类[14]：高水平发达国家23个，为OECD国家[15]，其中大部分国家与Beers（1998）的研究样本相同；低水平发达国家11个，为发达国家中去除高水平发达国家后剩余的国家；高水平发展中国家53个，为发展中国家中去除全世界11个最不发达国家后剩余的国家；低水平发展中国家11个，为全世界最不发达国家（以下简称四类国家为高发达国家、低发达国家、高发展中国家和低发展中国家）。从图1、图2中可以看出，除低发展中国家出口在全样本时期始终处于上升外，高水平发达国家、低水平发达国家、高水平发展中国家的出口有明显的变动趋势，三类国家的出口分别在1981～1996年、1981～1997年、1981～2001年呈上升趋势，而后呈下降趋势。本文除在全样本时期对四类国家进行研究以外，还针对这三类国家，将全样本时期划分为出口上升期和下降期两个时期分别进行研究。出口上升期年度分别为：高发达国家1981～1996年、低发达国家1981～1997年、高发展中国家1981～2001年；出口下降期年度分别为：高发达国家1997～2011年、低发达国家1998～2011年、高发展中国家2002～2011年[16]。 copyright dedecms

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（2）统计描述

表3分别给出了出口上升期和下降期高发达国家、低发达国家、高发展中国家的变量的描述性统计。可以发现，出口下降期相比上升期，高发达国家出口均值上升伴随着劳工标准均值的下降；低发达国家出口和劳工标准均值同时下降；高发展中国家出口情况类似于高发达国家。这预示着在出口上升期和下降期，三类国家间的劳工标准和出口的关系可能存在差异，这与文献综述中所得出的推断即劳工标准和出口的相关关系受年度选取影响较大相吻合。

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四、实证分析 本文来自织梦

首先对样本国家进行细分研究，将样本国家细分为四类，即高发达国家、低发达国家、高发展中国家、低发展中国家，在全样本时期进行研究。而后将全样本时期细分为出口上升期和下降期两个时期进行研究，对高发达国家、低发达国家、高发展中国家三类国家进行细分出口时期研究。以上研究应用方程（1）和（2）并作为基准回归，回归结果见表4～表5。表4、表5中我们将低等级劳工标准设为基准组，lsm和lsh分别为中等级和高等级劳工标准。多元处理效应模型的原假设是λ_lsm和λ_lsh同时为0，表4、表5中每类国家的λ值均在10％及以上水平拒绝了原假设，说明采用处理效应模型进行研究是合理的。接下来，将上述细分国家和细分出口时期的研究结果与传统研究结果进行对比，以验证上述细分研究是否有价值。传统研究指仅将样本国家划分为发达国家和发展中国家两类，并仅在全样本时期进行研究的模式，该模式是劳工标准跨国研究领域常用的研究模式。最后，利用方程（3）做稳健性分析。

1.细分国家

观察中等级和高等级两类劳工标准变量的系数，见表4。在高发达国家，较之于低等级劳工标准，中等级劳工标准对出口的影响并无改变，对出口没有影响；较之于低等级劳工标准，高等级劳工标准对出口的影响有显着变化，对出口有显着抑制作用。在低发达国家，较之于低等级劳工标准，中等级与高等级劳工标准对出口均有显着促进作用。在高发展中国家，较之于低等级劳工标准，中等级劳工标准对出口的影响并无改变，对出口没有影响；较之于低等级劳工标准，高等级劳工标准对出口的影响有显着变化，对出口有显着促进作用。在低发展中国家，较之于低等级劳工标准，中、高等级劳工标准对出口的影响均无改变，对出口均没有影响。可能的原因是，该类国家劳工标准水平相对较低，表2显示该类国家劳工标准均值仅为高发达国家的一半，劳工标准水平提升对产品成本的影响很小，从而难以对出口造成明显影响。 织梦好，好织梦

低劳动成本是此类国家出口比较优势的重要来源，因此，过高的劳工标准水平对其出口有潜在不利影响，高等级劳工标准变量系数为负说明了这一点。由于前三类国家回归结果实际是出口上升期和下降期两个时期综合力量的结果，因此原因解释在细分出口时期研究中给出。 内容来自dedecms

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综上所述，当劳工标准水平不断提升时，劳工标准对四类国家的高劳动技能资本密集型产品出口的影响各不相同。在一国由低发展中国家→高发展中国家→低发达国家→高发达国家的发展过程中，当劳工标准水平不断提升时，劳工标准对出口的影响的演变过程为抑制→促进→促进→没有影响。这与机制分析中的预测一致。 织梦好，好织梦

2.细分出口时期 织梦好，好织梦

观察表5中高发达、低发达、高发展中三类国家的中等级和高等级劳工标准变量的系数在出口上升期和出口下降期的变化。对高发达国家而言，在出口上升期，两类系数均显着为负；在出口下降期，虽然两类系数也均为负，但仅有前者具有显着性，而且其系数绝对值明显小于出口上升期。这表明相比出口上升期，出口下降期劳工标准对出口的抑制作用在减弱。对低发达国家而言，在出口上升期，两类系数均显着为负；在出口下降期，中等级劳工标准系数虽为负但失去显着性，高等级劳工标准系数显着为正。这表明相比出口上升期，出口下降期劳工标准对出口的影响由抑制转为促进。对高发展中国家而言，在出口上升期，两类劳工标准变量系数均没有显着性；在出口下降期，两类劳工标准变量系数均显着为正。这表明相比出口上升期，出口下降期劳工标准对出口的促进作用明显增强。综上，对每类国家而言，在两个出口时期中劳工标准对出口的影响迥异；对三类国家整体而言，劳工标准对出口的影响在出口上升期以抑制为主，在出口下降期以促进为主。这与机制分析中的预测一致。

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3.稳健性分析 dedecms.com

通过选用替代性劳工标准变量，考察在本部分和基准回归中劳工标准对出口的影响趋势是否一致。对比本部分回归结果即表6中的劳工标准变量系数和表4中的高等级劳工标准变量系数[18]。两项系数在两类发达国家组亦呈一致的显着性及符号，在两类发展中国家组有一致的符号。这表明，就劳工标准对出口的影响趋势而言，本部分分析与基准回归结论相比，两类发达国家一致，两类发展中国家基本一致。由于替代性综合劳工标准变量的时间跨度为2000～2011年，更接近于基准回归中的出口下降期，所以表6中劳工标准变量的系数符号和显着性与表5中基准回归出口下降期的回归结果更为相似。基于以上分析可以认为：（1）更换其他综合劳工标准变量和样本时期后，基准回归的结论依旧稳定；（2）基准回归的结论具有一般性意义，代表了综合劳工标准对出口的影响。 内容来自dedecms

五、结论与启示 本文来自织梦

无论一个国家处于何种发展阶段，劳动要素都是影响其出口的重要因素之一。劳工标准作为一系列劳动权利的集合体，已经被广泛纳入诸如TTIP等众多贸易谈判中，劳工标准对出口的重要性不言而喻。目前，中国的出口增长在放缓，出口产品正在从劳动密集型转向资本密集型。同时，劳动者对自身劳动权利的诉求不断提升，进一步推高了正在不断上升的劳动成本。在中国的经济发展过程中，我国劳工标准会对资本密集型产品出口有何影响?由于国内涉及劳工标准的数据稀少，本文冀通过跨国研究，从另一侧面为这一问题提供参考答案。 织梦内容管理系统

现有关于劳工标准和出口关系的研究基本出自国外学者，国内就此问题的研究尚属稀缺。涉及此问题的文献多为跨国研究，一般针对发达国家或发展中国家进行研究，多采用截面数据。少数采用长时间序列数据的文献，仅在全样本时期进行研究，此类研究默认劳工标准对出口的影响在样本时期内是不变的。然而在不同时期，一国的经济发展水平、面临的出口形势是不同的，劳工标准对出口的影响可能也是不同的。本文按照经济发展水平差异，将98个样本国家细分为高水平发达国家、低水平发达国家、高水平发展中国家、低水平发展中国家四类；基于1981～2011年的数据，根据出口的变化趋势，将31年的全样本时期细分为出口上升期和出口下降期；利用多元处理效应模型，分析了劳工标准在全样本时期和不同出口时期对四类国家高劳动技能资本密集型产品出口的影响。研究发现：劳工标准对不同类别国家的高劳动技能资本密集型产品出口的影响各不相同，在一国的发展过程中，即由低水平发展中国家→高水平发展中国家→低水平发达国家→高水平发达国家演进过程中，劳工标准对高劳动技能资本密集型产品出口的影响也处在不断变化过程中，影响演进过程为：没有影响→促进→促进→抑制。劳工标准对高劳动技能资本密集型产品出口的影响在出口上升期以抑制为主，出口下降期以促进为主。

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改革开放初期，中国属于低水平发展中国家，中国依靠较低的劳动权利保护所带来的低劳动成本优势，在出口尤其是劳动密集型产品出口上获得了长期的优势。但目前中国已经步入高水平发展中国家行列，出口正从以劳动密集型产品为主转向以资本密集型产品为主，为促进高劳动技能资本密集型产品出口，我们应顺应劳动权利不断提高的时代潮流，不断提高劳动者的劳动权利，即使在步入低水平发达国家行列后，很长一段时间内也应保持这一策略。但当中国发展水平足够高时，即步入高水平发达国家行列时，应控制劳动权利过快增长。目前，受到国际市场需求低迷、国际贸易保护主义势力抬头以及来自更低劳动成本国家的出口竞争压力等多重因素影响，中国企业的出口下行压力增大。在此情况下，中国不应寄希望于降低劳动者社会保障等劳动权利来给出口企业减负，而应提高劳动权利，发挥人的创造性，推动技术进步，通过促进出口结构转型升级推动出口的长期增长。 本文来自织梦

附录：

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高水平发达国家包括：澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、捷克、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、德国、希腊、匈牙利、冰岛、日本、卢森堡、荷兰、新西兰、波兰、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、英国。

低水平发达国家包括：阿尔巴尼亚、保加利亚、克罗地亚、爱尔兰、拉脱维亚、立陶宛、马耳他、摩尔多瓦、罗马尼亚、俄罗斯、乌克兰。 内容来自dedecms

高水平发展中国家包括：阿尔及尔、阿根廷、亚美尼亚、巴林、巴巴多斯、玻利瓦尔、巴西、喀麦隆、智力、中国、哥伦比亚、哥斯达黎加、科特迪瓦、塞浦路斯、多米尼加、厄瓜多尔、埃及、加纳、危地马拉、洪都拉斯、印度尼西亚、伊朗、伊拉克、以色列、牙买加、约旦、哈萨克斯坦、肯尼亚、科威特、吉尔吉斯斯坦、马来西亚、墨西哥、摩洛哥、巴基斯坦、秘鲁、菲律宾、卡塔尔、韩国、沙特、新加坡、南非、斯里兰卡、叙利亚、塔吉克斯坦、泰国、特立尼达和多巴哥、突尼斯、土耳其、阿拉伯联合酋长国、乌拉圭、委内瑞拉、越南、津巴布韦。 copyright dedecms

低水平发展中国家包括：孟加拉国国、柬埔寨、马拉维、马里、莫桑比克、尼日尔、塞内加尔、乌干达、坦桑尼亚、也门、赞比亚。

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[1]中新网转引自人民日报，2015年04月22日，欧洲民众因担忧利益受损示威游行抗议TTIP，http：//www.chinanews.com/gj/2015/04-22/7224977.shtml。新浪财经，2016年09月05日，德法齐发难TTIP愈行愈艰，http：//finance.sina com.cn/roll/2016-09-05/doc-ifxvpxua7867287.shtml。

[2]Brown、Deardorff、Stern（1996）以及Rodriguez和Samy（2003）认为劳工标准变动会通过影响劳动成本影响出口。

[3]Martin和Maskus（2001）认为劳动力权利增加使劳动者更具有主动性和生产积极性，从而提高了劳动生产率。

[4]Acharya et al.（2014）认为强化劳动者权利如避免雇主不合理解雇员工可以强化员工的创新行为。

[5]Scarpetta和Tressel（2004）利用OECD18个国家17个制造业15年的数据研究了劳动制度对创新和新技术采用的影响，发现过高的就业保护制度带来了过高的劳动成本，同时抑制了创新和对新技术的采用。 copyright dedecms

[6]针对同一问题采用不同的计量模型输出的结果在系数大小、显著性水平方面可能有所差别，但在系数符号和是否显著方面基本相同。通过分析劳工标准与出口领域已有的研究可以发现，针对同一问题的研究得出不同结论的主要原因在于劳工标准指标和样本选择的不同。 织梦好，好织梦

[7]i为国家个体，t为时间；i在（1）～（2）式中取值为1，2，…，98，在（3）式中取值为1，2，…，94；t在（1）～（2）式中取值为1981～2011年，在（3）式中取值为2000～2011年。变量定义及数据来源见表1。

[8]Rodrik（1996）、Mah（1997）、Rodriguez和Samy（2003）、Samy和Dehejia（2008）、Siroen（2012）等在研究总出口时也采用了类似的做法，将一国总出口作为分子，一国GDP作为分母。

[9]产品内容包括：染料（53）（数字为SITC rev.2编码，以下相同），石油、香料、卫生洁具产品（55），炸药、烟花产品（57），石灰、水泥、建筑材料（661）。为保证获得长时序连续数据，只选取了Beers（1998）产品内容中的一部分。 内容来自dedecms

[10]目的为避免分母为0的情况出现。 内容来自dedecms

[11]尽管也有人将外债（Mosley和Uno，2007）、人口（Mosley和Uno，2007；Humberman和Meissner，2009）、人力资本（Hussain和Maskus，2003）、教育（Hussain和Maskus，2003；Busse，2004；Deloach等，2006）、市场自由度（Deloach等，2006）列为影响劳工标准的因素，但由于本文将国家样本分为四类进行研究，其中两类国家包含的国家数目较少，纳入更多的变量会使得这两类国家的样本数量锐减，同时也会缩减已经为数不多的总样本数，基于上述考虑，本文没有纳入其他会使样本数量锐减的变量。 织梦好，好织梦

[12]该变量原始数据为5年一统计，本文采用插值法对空缺数据进行填充以获得连续数据。

[13]由于劳工标准变量只有部分国家可以获得长时序数据，加之不同的变量来源于不同的数据库，而不同数据库包含的国家数目和数据缺失程度不同，纳入更多的变量将使进入回归的数据量大为缩减，因此，本文最终确定上述三个变量作为控制变量，即便如此，本文的样本量也由理论上的3136个锐减至2138个。跨国研究中，数据的可获得性是困扰众多研究人员的难题，这也使得参与回归的控制变量数十分有限，如Rodrik（1996）、Busse（2002）、Busse和Braun（2003，2004）的控制变量仅有劳动力数量和人力资本两个。 本文来自织梦

[14]根据联合国的划分方法进行划分：http：//unstats.un.org/unsd/methods/m49/m49regin.htm#amerieas，表格：Composition of macro geographical（continental）regions，geographical sub-regions，and selected economic and other groupings。

[15]来源于OECD官网http：//stats.oecd.org/。

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