本文摘要：摘 要：将我国对外直接投资数据和最新的微观个体数据相匹配，并利用差异检验、分位数回归等方法，从劳动合同的新视角考察了对外直接投资对高、低技能组的组间工资差距和组内工资差距的影响。 研究发现：与发达国家不同，我国对外直接投资有助于临时合同工人
摘 要：将我国对外直接投资数据和最新的微观个体数据相匹配，并利用差异检验、分位数回归等方法，从劳动合同的新视角考察了对外直接投资对高、低技能组的组间工资差距和组内工资差距的影响。 研究发现：与发达国家不同，我国对外直接投资有助于临时合同工人工资水平的提高，且提升作用大于固定合同工人; 对外直接投资在扩大高、低技能组间工资差距的同时也缩小了组内工资差距，即具有“组间扩大，组内收敛”的极化效应; 对外直接投资对低技能组组内工资差距的缩小作用主要是通过提高低技能组中低收入群体的临时合同工人工资水平实现的。 研究结论为客观评估对外直接投资对居民收入极化的影响提供了一个来自转型发展中国家的证据，对劳动力市场政策的调整具有重要的政策含义。
关键词：对外直接投资; 临时合同; 固定合同; 技能工资差距
一、引言及文献综述
作为经济新常态下“稳增长、促转型”的重要支撑，企业“走出去”是推进我国经济结构调整、产业结构优化升级的重大战略任务，也是扩大就业、缓解收入矛盾的内在要求。 事实上，自“走出去”战略提出以来，得益于“一带一路”倡议的快速推进，我国对外直接投资取得了迅猛发展。 与对外直接投资如火如荼不同的是，我国当前的就业形势依然严峻，收入差距仍然较大，收入极化现象日渐凸显。
作者：江小敏1 赵春明2 李宏兵3
大量研究表明，近年来我国居民收入逐渐向两极聚集分化，并且工资性收入在极化变动中起主导作用(罗楚亮,2018; 刘海云 等,2019; 高艳云 等,2020)。 这种分布两极集聚的“极化”现象通常难以通过不均等指数刻画。 从规范的意义来说，“极化”对于社会稳定可能产生更为严重的消极影响。 对外直接投资作为一国参与和深化全球价值链的重要方式，使得国内劳动力市场的内部技能结构和收入极化分布发生了深刻变革(李宏兵 等,2017)。 而劳动合同通过法律文本的形式规范了劳动力市场中供给方与需求方的行为准则，在劳动力市场中处于核心地位。
劳动力论文范例：人工智能时代的劳动力市场综合治理挑战与政策工具
对外直接投资对国内劳动力市场的影响与劳动合同类型具有密切关联，因此在考察对外直接投资影响国内劳动力市场极化时，劳动合同类型是一重要且不容忽视的视角。 我国《劳动合同法》于2007年颁布通过，相较于1995年实施的《劳动法》，《劳动合同法》强化了劳动规制执行力度，形成了一个更强更统一的劳动执行标准，这为我们规范地从劳动合同的新视角研究我国对外直接投资对国内劳动力技能工资的极化现象提供了现实基础。 在加快企业“走出去”的背景下，基于劳动合同的新视角研究对外直接投资对技能工资的影响，对缓解我国劳动力市场的就业和工资的极化现象具有十分重要的现实意义，这不仅关系到我国劳动力的工资极化和就业稳定性，也关系到对外投资的可持续发展与国内的社会稳定。
对外直接投资的收入分配问题一直是国际经济学的重要命题之一。 Feenstra et al.(1996)的外包理论研究发现美国制造业行业技能工资差距的15%33%是由对外直接投资引起的。 而关于对外直接投资加剧了技能工资差距这一结论已经得到了不少国内外文献的验证(Anderton et al.,1999; Head et al.,2002; Hijzen et al.,2005; Ahn et al.,2008; Hitoshi et al.,2012; 毛其淋 等,2014; 袁其刚 等,2015; 戚建梅 等，2017)。 但Slaughter(2000)研究发现对外直接投资活动未必会增加对技能劳动工人的需求。 部分研究文献发现对外直接投资对技能工资差距几乎没有影响(Lipsey,2002)。
以上研究得出相矛盾结论的重要原因之一在于这些研究大多是基于行业和企业层面数据进行的考察，并没有考虑对外直接投资对工资差距的影响可能会随个体特征而发生变化。 近年来，随着微观个体数据的可得性逐步提升，越来越多的学者开始从微观个体层面研究对外直接投资对高、低技能工人工资的差异性影响(Geishecker et al.,2008)。 然而，这些研究大多主要关注的是个体自身属性的差异，例如性别、教育水平、工作经验等，但对外直接投资对国内工资异质性的影响除与个体自身属性相关以外，也与个体所签订的劳动合同类型密切相关。
临时劳动合同为劳动力市场提供了灵活性,当遭遇负面经济冲击时,企业可以以较低的成本解雇这些员工，从而迅速做出应对外部冲击的劳动力调整。 因此，对外直接投资通过劳动合同类型影响工资差距的新视角逐渐得到学者的重视。 Lee et al.(2014)将韩国工人划分为高技能固定合同工人、高技能临时合同工人、低技能固定合同工人和低技能临时合同工人，研究发现韩国对外直接投资使得高技能临时合同工人和低技能临时合同工人遭受的损失更大。 利用德国个体层面的数据，研究发现对外直接投资提高了固定合同工人的工资，但却降低了临时合同工人的工资。
值得注意的是，上述从劳动合同的视角分析对外直接投资对技能工资影响的相关文献的研究对象都是发达国家，而发展中国家的对外直接投资无论是从动机上还是从模式上都与发达国家存在着系统性的差异。 发达国家对外直接投资更多的是为了获取国际市场中廉价的生产要素，将低技术的产业工序分布于具有要素比较优势的国家和地区，倾向于缩小国内生产的规模。
因此相较于固定合同工人，发达国家临时合同工人更易受到负向冲击。 而发展中国家的对外直接投资主要是为了开拓国外市场和获取新技术，有助于国内生产规模的扩大，增加了对于劳动力的需求。 同时由于刚进入国际市场，不确定因素较多，发展中国家的对外投资企业为了能够灵活地根据国际市场需求的变化调整自己的生产规模，可能更倾向于增加对临时合同工人的需求。 因此针对发达国家研究得出的结论未必适合于发展中国家。 基于此，本文在我国对外投资快速发展和居民收入高位徘徊的背景下，利用最新的2013年城镇居民收入调查(CHIP)数据，从劳动合同的新视角研究了对外直接投资对技能工资的影响，以期为推进“一带一路”倡议和缩小居民收入差距提供有益启示。
本文的边际贡献在于：(1)将劳动合同纳入对外直接投资影响技能工资的分析框架，从劳动合同类型的新视角深入考察了我国对外直接投资对高、低技能组的组间工资差距和组内工资差距的影响; (2)实证研究中采用最新的2013年CHIP数据，不仅分析了影响工资水平的微观个体特征，还涵盖了制造业和服务业等多个行业，使得本文的研究样本更具代表性; (3)研究发现与发达国家不同，我国对外直接投资有助于临时合同工人的工资水平的提高，并且相较于固定合同工人，我国对外直接投资通过更大幅度地提高了临时合同工人的工资水平，在扩大高、低技能组的组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组的组内工资差距，即具有“组间扩大，组内收敛”的极化效应。
二、理论分析及假设提出
对外直接投资有助于我国劳动力市场个体员工工资水平的提升。 一方面,我国对外直接投资可以通过逆向的技术溢出效应促进本国技术进步和生产率的提高，从而提高本国员工的收入水平; 另一方面,我国对外直接投资也可以通过开拓新市场，加深对当地市场偏好的了解，扩大生产规模，从而增加企业利润和员工个体收入水平。 因此,逆向技术进步、规模经济和租金共享是我国对外直接投资提升员工工资水平的重要渠道，我国对外直接投资整体上有助于个体员工收入水平的提高。
但相较于低技能员工，我国对外直接投资更多地增加了高技能员工的工资水平。 一是因为对外直接投资通过技术的外溢效应，提升了生产技术水平，更多地增加了对高技能工人的需求; 二是因为我国企业通过对外直接投资更加熟悉和了解了国外市场，提高了进口产品的质量，改进了自身产品，增加了对高技能工人的需求。
三是因为国际市场竞争更激烈，企业为了保持自身的国际竞争力，不得不增加人力资本的储备，从而增加对高技能工人的需求(袁其刚 等,2015); 四是企业对外直接投资需要更多的管理人员、协调人员、研究开发人员、金融和法律服务人员，提高对于这类“总部服务”的高技能人才的需求(Helpman et al.,1985)。 因此相较于低技能员工，我国对外直接投资更多地增加了高技能员工的工资水平，进而扩大了高、低技能组的组间工资差距。 基于上述分析，本文提出:
假设1：我国对外直接投资整体上有助于我国个体工资水平的提高。 并且相较于低技能工人，我国对外直接投资更多增加了高技能工人的工资水平，从而加剧了高技能组和低技能组的组间工资差距。
由于同种技能类型的固定合同员工的工资水平一般要高于临时合同工人的工资水平，即高技能固定合同工人工资高于高技能临时合同工人工资，并且低技能固定合同工人工资高于低技能临时合同工人工资，因此我国对外直接投资可以通过更大幅度地提高临时合同工人工资水平，减小高、低技能组的组内工资差距。 同时考虑到相比于高技能组，低技能组中一般存在着更大比例的临时合同工人，因此相较于高技能组，我国对外直接投资可能更大幅度地减小了低技能组的组内工资差距。 基于上述分析，本文提出:
假设2：我国对外直接投资通过更大幅度地提高临时合同工人的工资水平，在扩大高、低技能组组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组组内工资差距，即具有“组间扩大，组内收敛”的极化效应。
三、研究设计
(一)计量模型构建和变量说明
为了检验以上假设，本文结合我国微观个人收入数据的特点，将行业层面的OFDI数据匹配至个人层面，并基于经典的明瑟工资方程(Mincer,1974)考察OFDI对个体工资水平的影响。 设定如下计量模型：
lnwageij=α+β1lnOFDIj+γ1Xij+γ2Zj+θp+γj+θt+εij(1)
其中，i表示个体，j表示个体所在的行业。 被解释变量lnwageij表示行业j中个体i的小时工资的对数，根据CHIP问卷调查中每周工作小时数和每月平均工资计算得到，以避免每月平均工资指标中存在的“同工不同时”的缺陷。 核心解释变量lnOFDIj表示行业j对外直接投资的存量对数。 Xij为可能影响工资水平的个人层面的控制变量，主要包含年龄、受教育程度、工作经验、性别、婚姻状况、个人所属企业的所有制、企业规模大小等。 Zj为行业层面的控制变量，包含行业增加值和行业就业人数。 θp、γj和θt分别为省份、行业和时间的固定效用。 由于本文是将宏观行业层面的OFDI匹配至微观个人层面，因此个人层面的工资水平反向影响行业对外直接投资的可能性较小。
但是考虑到行业变量和个人工资可能同时受到同期外部冲击的影响，因此我们采用蔡宏波等(2015)的做法，将所有行业层面变量(包括OFDI)的滞后一期引入模型(1)，以减轻可能存在的内生性问题。 由于本文的核心变量属于行业层面，因此在行业层面进行聚类标准误分析。 此外，为考察我国对外直接投资对高、低技能员工收入水平影响的差异性，本文按照个人受教育年限将样本分为高技能组和低技能组。 由于在我国取得大专及其以上文凭通常需要15年，本文按照受教育年限是否高于15年，将样本划分为高技能组和低技能组，用以检验对外直接投资对高、低技能员工收入水平的影响是否存在差异。
国外学者在研究对外直接投资对国内劳动力市场的影响时，发现劳动合同性质(固定合同和临时合同)在其中扮演了重要的角色，但这些研究的主要对象都是发达国家，而发达国家和发展中国家的对外直接投资存在着显著的差异。 我国作为最大的发展中国家和第二大的对外直接投资国家，劳动合同性质在对外直接投资影响劳动力市场中具体扮演何种角色呢?
根据家庭收入调查问卷中“这份工作的劳动合同性质”选项，将劳动合同类型划分为固定合同工人和临时合同工人。 当劳动合同为临时合同时，虚拟变量tem取值为1。 交互项(lnOFDI×tem)考察了我国对外直接投资对不同劳动合同类型工人工资的差异性影响。
(二)数据说明和描述性统计
本文中使用到的我国各行业对外直接投资数据均来自商务部和国家统计局编制的《中国对外直接投资统计公报》。 微观个人数据主要来自中国家庭收入调查(CHIP)数据库，数据内容包括住户个人层面的基本信息、就业信息，以及家庭层面的基本信息、主要收支信息和一些专题性问题。
考虑到《对外直接投资统计公报》中只含有2003年以后的我国对外直接投资数据，因此本文选取了2007年、2008年和最新的2013年中国家庭收入调查(CHIP)数据库中城镇住户调查数据样本。 该数据样本中不仅包含受教育年限、年龄和性别等微观个体特征指标，还含有微观个体所在企业的特征指标信息，如企业规模、所有制和所在行业等。 更为关键的是，该数据样本中还提供了微观个体与企业签订的劳动合同类型的信息，为我们从劳动合同的新视角研究对外直接投资影响技能工资差距提供了数据支持。
总样本量为18122个，其中女性约占45%，已婚个体约占87%。 另外,本文根据个人所在企业的员工数是否超过100人和1000人，将企业规模划分为大型企业、中型企业和小型企业。 分高、低技能组报告了各主要变量的统计性描述结果。
四、实证分析
(一)基础回归结果分析
报告了模型(1)的回归结果。 其中列(1)为总样本的回归结果，对外直接投资的系数在10%的统计性水平上显著为正，这说明我国对外直接投资显著地增加了个体的工资水平。 为高技能组和低技能组的回归结果，可以看出对外直接投资的系数在高技能组中更大且更为显著。 这说明相比于低技能个体，我国对外直接投资更多地增加了高技能个体的工资水平，因此我国对外直接投资显著扩大了高低技能组之间的工资差距。 为检验这一结论的正确性，我们采用邹检验(Chow-test)对列(2)和列(3)进行了差异检验。
从中可见，差异系数为正，但并不显著。 为此，我们进一步在列(5)中引入高技能的虚拟变量和对外直接投资的交互项(jineng×lnOFDI)，用以进一步检验对外直接投资对不同技能工人工资提升作用的差异性，其中，当个体为高技能员工时，高技能虚拟变量(jineng)取1，当个体为低技能员工时，高技能虚拟变量(jineng)取0。
列(5)交互项(jineng×lnOFDI)的系数在1%的统计性水平上显著为正，这进一步说明对外直接投资更多地增加了高技能工人的工资水平。 因此相较于低技能工人，我国对外直接投资更多地增加了高技能工人的工资水平，从而加剧了高技能组和低技能组的组间工资差距，与前文假设1相一致。
(二)考虑劳动合同性质的回归结果分析
通过前文的统计描述可以发现，高技能固定合同工人工资高于高技能临时合同工人工资，并且低技能固定合同工人工资高于低技能临时合同工人工资，因此我国对外直接投资可以通过提高临时合同工人工资水平减小高、低技能组的组内工资差距。 同时，考虑到相比于高技能组，低技能组存在更大比例的临时合同工人，因此相较于高技能组，我国对外直接投资可能更大幅度地减小了低技能组的组内工资差距。 为了验证假设2，本文在模型(1)中引入劳动合同类型(tem)的虚拟变量及其与对外直接投资的交互项(lnOFDI×tem)，将模型(1)拓展为模型(2)。
列(1)为总样本的回归结果，列(2)和列(3)分别为高技能组和低技能组的回归结果，列(4)为列(2)和列(3)的差异检验，差异检验采用邹检验(Chow-test)。 系数无论在总样本中还是在高、低技能组的分样本中都在1%的统计性水平上显著为负，这说明无论在高技能组中还是在低技能组中，相较于固定合同工人，临时合同工人的工资都更低。 由表4可见，劳动合同类型(tem)的虚拟变量与对外直接投资的交互项(lnOFDI×tem)系数在高、低技能组中都显著为正，因此高、低技能组中对外直接投资对临时合同工人工资水平的提升作用都要大于固定合同工人，这说明对外直接投资通过更多地提高临时合同工人的工资，缩小了高技能组和低技能组的组内工资差距。
此外，我们可以得到高技能组中对外直接投资的边际效应为0.0219+0.013×tem，高技能临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0349。 同时低技能组中对外直接投资的边际效应为-0.0028+0.032×tem，低技能固定合同工人的对外直接投资的边际效应为-0.0028。 由于高技能临时合同工人的对外直接投资的边际效应大于低技能固定合同工人的对外直接投资的边际效应，因此我国对外直接投资通过更多地增加临时合同工人的工资水平，一定程度上加剧了高技能组和低技能组的组间工资差距。
此外列(4)差异检验显示低技能组中劳动合同类型(tem)的虚拟变量与对外直接投资的交互项(lnOFDI×tem)的系数要显著大于高技能组，这说明相对于固定合同工人，低技能组中临时合同工人的工资上升程度要大于高技能中临时合同工人的工资上升程度，因此相较于高技能组，我国对外直接投资更大幅度地减小了低技能组的组内工资差距。 由以上分析我们发现，对外直接投资通过更大幅度地提高临时合同工人的工资水平，在扩大高、低技能组组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组组内工资差距，并且对低技能组组内工资差距缩小的作用更为明显，这一发现验证了假设2。
(三)考虑劳动合同性质的分位数回归结果分析
为了进一步考察对外直接投资对高、低技能组组内工资差距的缩小作用，我们对高、低技能组分别进行分位数回归，以考察高、低技能组中对外直接投资在不同收入群体中缩小工资差距作用的差异性。
tem的系数都显著为负，说明对高、低技能组中不同收入水平的群体而言，固定合同工人的工资水平要高于临时合同工人的工资水平。 并且，劳动合同类型的虚拟变量与对外直接投资的交互项(lnOFDI×tem)的系数显著为正，说明对于高、低技能组中不同收入水平的群体而言，较之固定合同工人，对外直接投资都更多地增加了临时合同工人的工资水平，这进一步说明了对外直接投资有利于缩小高、低技能组组内工资差距。 另外我们发现平均意义上低技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数要高于高技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数，说明对外直接投资通过更多地提高低技能临时合同工人的工资水平，更大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距。 此外，由表5还可发现，低技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数随着分位数的提高而逐渐减小，说明对外直接投资更多地通过提高低技能组中低收入群体临时合同工人的工资缩小了低技能组的组内工资差距。
说明对于不同分位点而言，对外直接投资更倾向于提高临时合同工人的工资差距。 平均而言，低技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数要大于高技能组，因此相较于高技能组，对外直接投资更多地提高了低技能组中临时合同工人的工资水平，更大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距。 此外，在低技能组中，交互项(lnOFDI×tem)的系数随着分位数的提高而不断减小，这说明对外直接投资缩小低技能组的组内工资差距主要是通过提高低收入群体中临时合同工人的工资水平实现的。
(四)劳动合同类型选择
在前文的回归分析中可以发现我国的对外直接投资通过提高临时合同工人的工资，扩大了高、低技能组的组间工资差距，但同时也缩小高技能组和低技能组组内的工资差距。 一个重要原因是我国的对外直接投资不同于发达国家的对外直接投资，我国的对外直接投资更多的是为了开拓新市场和学习国际先进技术与管理经验，从而扩大了国内的生产规模，增加了对劳动力的需求。 对外直接投资使得企业的需求市场扩展至国外，由于受到国际市场不确定性的影响，企业所面对的需求市场将受到巨大的波动冲击，企业为了能够灵活地根据需求的变化调整自身的生产规模，相较于固定合同，更倾向于同员工签订临时合同。
我们发现对外直接投资变量系数在高、低技能组中都显著为正，并且低技能组中对外直接投资系数在5%的统计性水平上显著大于高技能组中对外直接投资系数，这说明相比于高技能组，我国的对外直接投资更多地促使了企业同低技能工人签订临时合同，这也侧面验证了上文中得出的相较于高技能组，我国对外直接投资更大幅度地缩小了低技能组组内工资差距的结论。
五、拓展性分析
(一)内生性处理
1.DWH检验
由于本文是将宏观行业层面的OFDI匹配至微观个人层面，个人层面的工资水平反向影响行业对外直接投资的可能很小，所以很大程度上减轻了计量模型的内生性问题(Hering et al.,2010)。 同时，考虑到行业变量和个人工资可能同时受到同期外部冲击的影响，为进一步减轻模型可能存在的内生性问题，我们将所有行业层面变量(包括OFDI)的滞后一期引入计量模型。
为考察行业滞后变量对内生性问题的解决能力，本文借鉴蔡宏波等(2015)的思路，选取滞后两期或三期的行业OFDI作为行业OFDI的工具变量，以检验行业OFDI的外生性。 表7报告了各组别行业对外直接投资的OLS和2SLS结果以及DWH检验的P值。 DWH检验的P值显示不拒绝行业OFDI为外生变量的原假设。 在模型不存在内生性问题时，OLS结果要优于2SLS结果，说明我们得出的结论稳健可靠。
2.两阶段最小二乘法
为了进一步处理行业OFDI可能存在的内生性问题，我们利用SDC跨国并购数据库构建行业层面OFDI的工具变量。 SDC跨国并购数据库中记录了全球各国每次并购的相关信息，其中包括并购双方名称、所在国家、所在行业、交易属性和交易状态等。 首先，从SDC全球样本中剔除中国企业对外并购的样本和外国企业并购中国企业的样本; 然后，根据行业手动匹配，计算得到各行业层面全球(剔除中国)并购交易的总次数; 最后，利用行业层面全球(剔除中国)并购交易总次数作为我国行业层面OFDI的工具变量。
一方面，由于行业层面全球(剔除中国)并购交易总次数剔除了所有涉及中国的样本，因此其并不会直接影响到我国国内员工的工资水平，满足工具变量外生性的要求; 另一方面，由于受到行业属性的共同影响，因此行业层面全球(剔除中国)并购交易总次数与我国行业层面OFDI之间具有较强的相关性。 表8汇报了行业层面全球(剔除中国)并购交易总次数作为工具变量的两阶段最小二乘结果。 Kleibergen-Paap LM检验和Kleibergen-Paap Wald F检验都显著地拒绝了识别不足与弱工具变量的原假设，说明了工具变量的合理性。
由列(1)和列(2)可知，对外直接投资的系数依然显著为正，并且高技能中对外直接投资的系数要大于低技能组，这说明相比于低技能个体，对外直接投资更多地增加了高技能个体的工资水平，因此我国对外直接投资在提高员工工资水平的同时也扩大了高、低技能组之间的工资差距。 从列(3)和列(4)中可见，交互项(lnOFDI×tem)的系数都为正，因此在高、低技能组中对外直接投资对临时合同工人工资水平的提升作用都要大于固定合同工人，说明对外直接投资通过更多地提高临时合同工人的工资，缩小了高技能组和低技能组的组内工资差距。
同时我们可以得到，高技能组中对外直接投资的边际效应为0.0888+0.0185×tem，高技能组临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.1073; 低技能组中对外直接投资的边际效应为0.0932+0.0239×tem，低技能固定合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0932。 高技能组临时合同工人的对外直接投资的边际效应大于低技能组固定合同工人的对外直接投资的边际效应，说明我国对外直接投资通过更多地增加临时合同工人的工资水平，一定程度上加剧了高技能组和低技能组的组间工资差距。 因此，上述结论在工具变量的两阶段最小二乘估计中依然成立。
(二)稳健性分析
1.对外直接投资流量
上文中的核心解释变量lnOFDI是通过对行业对外直接投资存量取对数得到的。 为增强结论的稳健性，在此利用行业对外直接投资流量取对数重新加以测度并进行回归分析。
尽管各变量系数的显著性略有变动，交互项(lnOFDI×tem)的系数依然为正，这说明在高、低技能组中，相对于固定合同工人，对外直接投资都更多地增加了临时合同工人的工资，因此我国对外直接投资缩小了高、低技能组的组内工资差距。 并且我们发现低技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数比高技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数要更大更显著，列(4)的差异检验结果也验证了这一点，这说明相对于高技能组，对外直接投资更
大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距。高技能组对外直接投资的边际效应为0.0258+0.0097×tem，因此高技能组临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0355。 同理可以得到低技能组中固定合同工人的对外直接投资的边际效应为-0.0012。 由于0.0355大于-0.0012，同时高技能临时合同工人工资大于低技能固定合同工人工资，说明我国对外直接投资通过增加临时合同工人的工资一定程度上扩大了高技能组和低技能组的组间工资差距。
从中可见，交互项(lnOFDI×tem)的系数整体上依然大于0，说明对外直接投资更多地提高了临时合同工人的工资，从而缩小了高、低技能组的组内工资差距。 并且，平均意义上低技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数要大于高技能组，说明我国对外直接投资更大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距。 此外，低技能组交互项(lnOFDI×tem)的系数随着分位数的提高而逐渐减小，说明我国对外直接投资主要是通过更大幅度提高低技能组中低收入群体的临时合同工人的工资缩小了低技能组的组内工资差距。 以上结论同表5和图1的结论相一致，说明本文的研究结论对于对外直接投资存量和流量都是成立的。
2.控制外商直接投资和行业的进出口
根据国际贸易理论经典结论，除行业对外直接投资能影响个体工资收入水平之外，行业的进出口和外商直接投资也可能会影响个体的工资水平，并且这一结论已经得到了相关数据的支持(蔡宏波 等,2015)。 同时考虑到对外直接投资同进出口和外商直接投资可能存在着紧密的联系(蒋冠宏 等,2014; 毛其淋 等,2014)。 那么我们上文得到的结论在控制住进出口和外商直接投资时是否依然成立? 为了解决这一疑问，我们分别在计量模型中引入行业的外商直接投资(lnfdi)和进出口变量(lnimport和lnexport)行业的外商直接投资数据来自于《中国统计年鉴》中实际利用外商直接投资金额。
从中我们可以看出，交互项(lnOFDI×tem)的系数依然为正，这说明在控制行业的外商直接投资和净出口后，我国对外直接投资依然更倾向于提高临时合同工人的工资，缩小高、低技能组的组内工资差距。 并且低技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数要大于高技能组中交互项的系数，这说明我国对外直接投资更大幅度地缩小了低技能组的组内工资差距的结论依然成立。 此外，从列(1)和列(2)中我们可以得到，高技能组中临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0394，而低技能组中固定合同工人的对外直接投资的边际效应仅为0.0024。
同理，从列(3)和列(4)中我们也可以得到，高技能组中临时合同工人的对外直接投资的边际效应为0.0599，而低技能组中固定合同工人的对外直接投资的边际效应仅为0.0240。 因此，在控制行业外商直接投资和进出口后，我国对外直接投资依然扩大了高技能组和低技能组的组间工资差距。 总之，以上的检验结果说明，在控制行业的外商直接投资和进出口后，表4得出的结论依然稳健。 此外，在控制外商直接投资和进出口时，交互项(lnOFDI×tem)分位数回归系数的变化趋势与图1和图2相似，说明我国对外直接投资确实在扩大高技能组和低技能组的组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组的组内工资差距，并且对外直接投资缩小低技能组的组内工资差距主要是通过更多地提高低收入群体中的临时合同工人的工资实现的。
3.重新界定技能划分标准
以上分析中本文是将取得大专及其以上学历的员工划分为高技能员工，为了进一步检验结论的稳健性，我们重新将受教育年限大于等于12年的员工划分为高技能员工，即取得高中及其以上文凭的工人划分为高技能员工。 重新对模型进行估计。 此外，考虑到按照学历的高低界定高低技能可能存在一定的不足。 为了排除技能划分指标的选取不当可能对结果的影响，我们按照工作的性质和岗位划分高低技能员工。 根据调查数据中提供的员工职业类型，考虑到专业技术职业类型对技能要求比较高，而办事人员、商业服务业人员和农林牧渔人员等职业类型对技能要求比较低，因此我们将专业技术人员划分为高技能员工，将办事人员、商业服务业人员、农林牧渔人员划分为低技能员工，重新对模型进行计量分析，以进一步验证结论的可靠性，回归结果见列(3)和列(4)。
高、低技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数都显著为正，并且低技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数要显著大于高技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数，说明表4得出的结论仍然成立。 此外重新划分高、低技能组后交互项(lnOFDI×tem)的分位数回归系数趋势图同图1和图2相似，在此不再赘述。 总之，本文的结果在多种技能划分标准下依然成立。
4.按省份层面重新匹配
上文中我们是将行业层面的对外直接投资匹配至个体层面，但我国对外直接投资在不同区域间存在严重的分布不均匀现象，因此以上行业层面的匹配方式存在一定的不足。 为了克服匹配方式的缺陷和进一步检验结果的稳健性，将省份层面的对外直接投资存量匹配至个体层面，重新对模型(1)和模型(2)进行回归。
我国对外直接投资更有助于高技能员工工资水平的提高，扩大了高、低技能组组间的工资差距。 从表12列(3)和列(4)可以看出，劳动合同类型的虚拟变量的系数显著为负，说明相对于固定合同工人，临时合同工人具有更低的工资水平。 对外直接投资与劳动合同类型的虚拟变量的交互项(lnOFDI×tem)的系数为正，说明对外直接投资更能提高临时合同工人的工资水平，对外直接投资通过更大幅度地提高临时合同工人的工资水平缩小了高、低技能组的组内工资差距。
另外，低技能组中交互项(lnOFDI×tem)的系数要更大且更为显著，说明相对于高技能组中临时合同工人，我国对外直接投资对低技能组临时合同工人工资水平的提升作用更大。 此外，我们还将省份层面对外直接投资流量数据匹配至个体层面，回归后得到的结果同表11相一致，在此不再赘述。 总之，本文的结果在多种稳健性检验下依然成立，结论稳健可靠。
六、研究结论与政策启示
随着 “走出去”战略的深入推进，我国对外直接投资规模已实现连续多年的快速增长，对外直接投资显著促进了我国经济的快速发展。 那么我国员工是否从快速发展的对外直接投资中获益呢? 哪种类型的员工获益程度更大呢? 为了回答上述问题，我们将行业层面的对外直接投资数据匹配至微观个体层面，从劳动合同角度考察了我国对外直接投资对技能工资差距的影响。
研究发现：(1)我国对外直接投资显著增加了个体的收入水平，并且其对高技能个体收入水平的促进作用要大于对低技能个体收入水平的促进作用，即我国对外直接投资扩大了技能工资差距; (2)不同于发达国家的对外直接投资，我国的对外直接投资有助于临时合同工人就业和工资水平的提高; (3)相较于固定合同工人，我国对外直接投资通过更多地提高临时合同工人的工资水平，在扩大了高、低技能组的组间工资差距的同时也缩小了高、低技能组的组内工资差距，即具有“组间扩大，组内收敛”的极化效应; (4)我国对外直接投资缩小低技能组组内工资差距主要是通过提高低技能组中低收入群体的临时合同工人的工资水平实现的。
本文结论的政策启示在于：(1)与发达国家不同，现阶段我国对外直接投资不仅不会引起大规模的产业转移，还会有助于国内生产规模的扩大和劳动力的就业(尤其是临时合同劳动力的就业)，因此不必过于担心对外直接投资可能引起的国内“产业空心化”问题，应加快实施“走出去”战略，鼓励和帮助企业走出去，促进我国生产技术的进步，借助“走出去”战略和“一带一路”倡议，实现国内产业结构的转型升级; (2)我国应努力实现劳动报酬增长和劳动生产率的同步提高，充分发挥对外直接投资对国内劳动力市场的良性作用，区别对待对外直接投资对组间和组内工资差距的影响，建立和完善相应对外直接投资的收入分配机制，避免和减轻对外直接投资扩大收入差距的负面效应;
(3)我国对外直接投资虽然促进了短期临时合同工人的就业和工资水平的提高，但是短期的临时劳动合同一方面会使劳动者缺乏职业安全感，造成员工工作积极性不高，另一方面也意味着专用性人力资本有可能无法在就业预期内收回，这必定会打压企业和员工进行专用性人力资本投资的积极性，因此我国对外直接投资促使企业倾向于招聘短期的临时合同员工，这在一定程度上阻碍了生产效率的提高，不利于企业的长期发展。 应打破原有的这种低效生产模式，鼓励企业与劳动者签订长期劳动合同，支持企业对员工进行人力资本投资，让大量劳动者实现有保障的体面就业，这既能促进生产效率的提高，实现产业升级，也能提高劳动者的工资水平，完善收入分配机制。
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