五、回歸檢驗結果

前文的數據描述表明美國作為一個帝國，確實有一些獨特之處：它吸引了更多的外資流入，而且其經濟的金融化程度(以金融業和制造業的勞動成本差距度量)也遠高于其他發達資本主義國家。但是，美國對外資的吸引力是否是由美國的帝國地位導致的呢？而美國經濟的金融化程度如此之高，是否大量的外資流入是罪魁禍首之一呢?為了進一步回答這兩個問題，我們在控制了人口增長、經濟增長和國家金融監管程度等因素的條件下，對這兩組關系進行了回歸分析。

(一)帝國的光環：美國吸引外資的獨特優勢

在這個環節，我們主要考察美國的“帝國的光環”的影響，即美國在國際金融體系中的獨特霸權地位會使美國獲得更多的外資流入，即便在美國的經濟地位相對下降后仍舊如此。

在這個部分，我們的核心因變量是資本的流入。依據慣例，我們將國外資本流入區分為外商直接投資和有價證券投資。其中FDI是最常使用的用來衡量國外資本流入量的指標，我們選取了外商直接投資的流入總量以及外商直接投資占當年國內生產總值(GDP)的比重。最后，我們將外商直接投資總量與有價證券投資總量相加，獲得當年總體的資本流入量。而核心自變量是“帝國(的光環)”。我們將美國的獨特地位用虛擬變量來表示：美國為1，其他國家為0。為了呈現制度變遷對工資差距的影響，我們還增加了一個年份的虛擬變量–是否放松金融管制(放松金融管制為1，否則為0)。前面已經提到，雖然美國國會1999年通過的《金融服務現代化法案》正式終結了對金融業進行管制的《1933年銀行法》，但實際上從1995年開始后者就已經名存實亡了，因此我們把1995年作為金融管制和自由化的分水嶺。而英國對金融管制的放松更早，始于20世紀80年代英國首相撒切爾夫人對英國金融業進行的一系列被稱為“大爆炸”的自由化政策改革，本文選取1981年作為英國放松管制的分水嶺。而其他五個國家對于金融業的管制放松都相對較晚，2001年之后才開始有所變革，因此把2001年作為它們編碼的分水嶺。

我們推定：美國的帝國地位對于它吸引外資是有利的，而金融管制的放松同樣會增加外資的流入。這兩個變量的疊加項應該更加刺激外資的流入。在具體的回歸操作上，我們遵循詹姆斯?雷的建議，即首先考察獨立核心解釋(自)變量對因變量的影響，之后再加上控制變量以檢驗穩定性。

我們的主要控制變量是：經濟總量、經濟增長率、貿易順差(貿易出口總額一貿易進口總額)和貿易總額(貿易出口總額+貿易進口總額)。本文推定：(l)經濟總量越大，外資流入應該越大;(2)經濟增長率越高，外資流入應該越大;(3)貿易總額對資本流入的影響可能是不確定的。(4)一個國家的貿易順差越大，則意味著一個國家的資本存量更多，資本的成本較低，因而越不容易吸引大量的外資。

在具體的模型選擇上，由于“帝國”是一個以國家為單位的類別變量，固定效應模型不再適用，因此我們分別報告了穩健回歸的OLS模型(控制異方差)和帶Newey-West標準誤的模型(控制自相關)，其中 Newey-West模型設定滯后期3年。表3和表4顯示了這部分的定量分析結果。

在表3中，我們先分別檢驗“帝國的光環”和“對金融管制的放松”對資本流入的獨立影響。檢驗結果表明，這兩個變量都各自獨立地顯著(p<0.01)促進資本的流入(模型1、模型3、模型5)。再加入控制變量后，這兩個變量仍然對資本的流入有顯著的促進作用(模型2、模型4、模型6)。

在表4中，我們將“帝國的光環”和“對金融管制的放松”兩個虛擬變量相加，形成一個新的變量，其中既沒有帝國光環也沒有放松管制的年份編碼為0，只放松管制或者只具有帝國光環的年份編碼為1，同時具有帝國光環和放松管制的年份為2，來進一步檢測這兩個變量對資本流入的影響。而鑒于帝國的光環有可能是通過導致貿易逆差而導致資本的流入(比如，因為帝國通常需要提供一些 “公共產品”而容易累積貿易逆差)，我們還檢驗了這一可能的因果鏈條(模型7)。結果顯示，帝國光環與貿易順差額之間呈現高度負相關，在控制了控制變量后依然如此(模型8)。也就是說，貿易順差是介于“帝國的光環”和“外資流入”之間的一個中間變量。因此在后面的其他模型中，不再控制貿易順差。接下來的檢驗結果同樣支持我們的理論推斷。“帝國的光環”和“對金融管制的放松”的疊加項則顯著刺激資本的流入(模型9、模型11、模型13)。而且，這一刺激效果在控制一些控制變量后依舊顯著(模型10、模型12、模型14)。

在這里，我們的因變量為“勞動力成本差距”，即用金融業的單位勞動力成本減去制造業的單位勞動力成本。這里之所以選取“單位勞動力成本(ULC)”，原因首先在于其可獲得性。OECD的數據庫中較為完整地提供了我們所需要的七個國家自1970年到2010年的連續數據，OECD對單位勞動力成本的定義為： “每單位經濟產出的平均勞動力投入成本，通過計算相對于實際產出的勞動力成本總量的比率來獲得。”因此勞動力成本的范圍大于工資，不僅包括以貨幣形式表現的工資和薪金，還包括以物質或非物質形式表現的福利，如實物發放、社會保障、技術培訓等，因此勞動力成本其實更為準確地反映了對勞動力的投入總量。

本文的核心自變量為美國所吸引到的國外資本，分別由上面提到的三個不同的指標所度量。在下面的回歸模型中，筆者將分別檢驗這幾個不同指標對勞動力成本差距的影響。

本文理論的核心推論是：有價證券投資將推高勞動力成本差距。而FDI與勞動力成本差距之間的關系是不確定的：一方面，FDI通常流向制造業，所以有可能降低勞動力成本差距;但另一方面，即便是FDI進入美國，也有可能因為金融業的虛高利潤，被用于從事金融業的投資。總體的資本流入量應該推高勞動力成本差距。除此之外，我們還推論：對金融管制的放松也將推高勞動力成本差距。

最后，本文選取了各國逐年的人口增長率、國民生產總值、CDP增長率以及貿易情況作為控制變量。我們推定，人口增長率大致體現了勞動力增長率，而勞動力供給越充沛，則勞動力的議價權越低，因而會傾向于縮小勞動力成本差距。相反，GDP增長率越高，表明經濟越活躍，因而投資者都更愿意冒更大的風險，因而容易推高金融業和制造業之間的勞動力成本差距。

我們首先分別對所需要檢驗的所有模型做了固定效應和隨機效應檢驗，豪斯曼檢驗的結果強烈支持使用固定效應模型，而非隨機效應模型。因此在表6中我們只報告了固定效應模型的結果。

結果顯示，無論是FDI的凈流入量、FDI占GDP的比重、有價證券流入量，還是資本總流入量，都對金融業和制造業的單位勞動成本差額構成顯著影響。由于我們計算勞動力成本差額是用金融業減去制造業單位勞動力成本，因此四個核心自變量的系數符號為正就表明外資流入確實如我們在理論中所推斷的那樣，拉大了金融業與制造業的勞動力成本差距。另外，在所有的模型中，關于金融管制程度的虛擬變量也在最高水平上顯著，且符號為正，這也驗證了我們理論中所指出的，對金融管制的放松拉大了金融業與制造業的收入差距。另外，在所有的模型中，FDI總量和FDI相對GDP的比例也都推高了金融業與制造業的勞動力成本差距。這也印證了我們其中的一個推論：在金融業利潤居高不下的情況下，許多FDI可能也會被轉移到金融業里。

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