我們將從兩個方麵對社會效益指標進行修正：第一，對外貿易行業就業人數不應完全用外資企業的就業人數來概括。我國並沒有公開公布對外貿易行業的就業人數，但是可以通過適當的轉化替代方法進行估計。第二，對外貿易對就業水平的影響，絕不僅僅限於對外資企業或外貿行業就業的影響。對外貿易是經濟增長的“引擎”，對外貿易的發展也必然帶來國家整體就業水平的變化，因而使用外資企業就業或對外貿易行業就業不能完全體現對外貿易對就業的影響。我們將采用實證分析的方法，衡量對外貿易引致的就業水平，進而對社會效益指標進行修正。
5.4.1 對外貿易行業就業人數修正
我們參考孫治宇、趙曙東（2010）的處理方法，通過使用出口額占工業總產值的比重來衡量對外貿易行業就業人數占工業部門就業人數的比重。但是就中國目前的情況而言，初級產品（尤其是資源性產品）的出口規模依然較大，因而衡量對外貿易行業就業人數的方法可以進一步修正為：L=（X/GDP）×M，其中L為對外貿易行業就業人數，X為出口總額，M為全社會就業人數，得到外貿行業就業人數及修正後的社會效益指數如表5-6所示。
表5-6 1993—2011年中國對外貿易可持續發展的社會效益指數修正值
比較表5-4和表5-6我們發現，經過修正後的對外貿易可持續發展社會效益指數，與使用外資企業就業人數的指數除個別年份外，相差並不明顯，且值域幾乎相同。可見使用外資企業就業人數作為衡量標準亦無大錯。為直觀起見，我們同樣給出趨勢變化見圖5-8。
圖5-8 修正的社會效益指數
比較圖5-8與圖5-3，我們發現1993—2010年間修正的社會效益指數與未修正的指數並無顯著差異。但是無論修正與否，2011年的社會效益指數較之2010年有明顯下降，這一結論並沒有改變，可見近年來我國對外貿易可持續發展的社會效益正在逐漸降低，這必然會嚴重影響對外貿易整體的可持續發展潛力，應當引起足夠的重視。
1993年、2002年、2009年和2010年中國31個省（區、市）的修正社會效益指數如表5-7所示。修正後的省際社會效益指數見圖5-9至圖5-11。我們將其與修正前的指數進行比較發現：第一，北京、上海和廣東修正後的社會效益指數波動較之修正前更小，且2002年沒有出現低穀。可見，考慮外貿行業就業而非外資企業就業後，加入WTO後對外貿易可持續發展的社會效益沒有降低，這與我國加入WTO的對外貿易整體情況是相符的，即對外貿易並沒有先前預期的受到巨大衝擊，因而修正後的社會效益指數比較理想。第二，中西部的社會效益指數平均水平依然高於東部，且波動較之東部要小，這與修正前相比沒有明顯變化。第三，2009年和2010年一些東部地區的社會效益指數下降明顯，如上海、廣東、遼寧和浙江，中西部地區雖然下降幅度較小，但基本較之2002年也有所下降。可見整體而言，近年來我國對外貿易可持續發展的社會效益正在下降是不爭的事實。
表5-7 1993年、2002年、2009年和2010年中國各省（區、市）社會效益修正指數
圖5-9 部分東部省市修正後的社會效益指數
圖5-10 中部地區修正後的社會效益指數
圖5-11 西部地區修正後的社會效益指數
5.4.2 對外貿易引致就業修正
對外貿易不僅會影響外貿部門或外資企業，更重要的是會影響國家整體經濟運行，從而間接對就業產生影響，因而對外貿易的社會效益必然應該包含對外貿易對就業市場的外溢效應，因而有必要考慮對外貿易引致就業對社會效益指數的修正。考慮到數據的可獲得性，本部分基於1997—2009年間的數據。根據大數定律，1993—2011年間的樣本應該符合本部分計量結果的一致性，因而並不影響修正的科學與準確。
近年來，對外貿易在國家和產業層麵的就業效應，已成為研究人員和政策製定者非常關注的問題。對外貿易發展對就業的影響路徑，可以歸納為兩個方麵：第一，對外貿易發展作為經濟增長的引擎對就業產生促進影響，籠統來說是簡單的菲利普斯曲線關係（Scarth，2006），即對外貿易發展促進經濟增長，而經濟增長帶動就業水平提高。第二，對外貿易發展提高了企業的篩選意願和勞動者搜尋工作的匹配成本，從而降低了就業水平，即基於匹配理論的對外貿易篩選機製（Pissarides，1985；Helpman，et al.，2010）。由於存在以上兩種相反效應的機製，因而實證研究對外貿易的就業效應出現了不一致的結果。
國內文獻分別從對外貿易類型（張華初、李永傑，2004），特定貿易部門（魏浩，2011；胡昭玲、劉旭，2007；毛日昇，2009），對外貿易企業類型（蔣荷新，2007）和省級對外貿易（梁平等，2008；高文書，2009）層麵，利用中國對外貿易樣本實證檢驗對外貿易對就業水平的影響。基本結論是：出口增加提高了就業水平，而進口增加對就業水平的影響則不能確定。考慮到國內外貿產業特點，國內學者大多認為不能將提高出口水平作為提高就業的長期有效方法。與此同時，國外學者的相關研究卻得出不盡相同的結論。如Milner和Wright（1998）對中國和其他發展中國家就業市場的研究，得出的結論是出口開放度的增加會顯著促進就業的增長，而Leichenko（2000）研究了美國各州的出口與就業的關係，指出就業增加會顯著地提高出口水平，但是出口的增加卻會對就業產生負麵影響，即出口增加會降低就業水平。
國內外現有的研究，雖然較為全麵地從理論和實證角度闡述了對外貿易的就業效應，但尚未達成一致的結論。現有研究的缺陷主要有兩個方麵：第一，現有文獻大多分別研究出口和進口的就業效應，但對貿易順差的就業效應沒有做充分衡量。就中國目前的情況而言，外貿順差的增加是出口和進口不同規模增加造成的結果，因此進一步研究外貿順差和就業的關係，有利於比較出口和進口對就業影響的大小。況且嚴格來說，貿易順差的就業效應，並不能簡單等同於出口和進口的就業效應之和（Bruce，1996），因而衡量順差與就業的關係也存在純理論層麵的意義。第二，現有文獻大多沒有考慮微觀的匹配和貿易篩選機製對就業的影響。學者研究出口和進口對就業的影響，往往在理論機製上先驗地歸結於宏觀層麵的經濟發展對就業的影響，即遵循菲利普斯曲線關係構建模型。[1]然而根據Helpman等（2010）的研究，對外貿易帶來就業者搜尋匹配成本和企業篩選成本的變化，是對外貿易就業效應的基礎路徑。因此考察對外貿易的就業效應，基於匹配模型和貿易篩選機製構建計量方程應該是有意義的。本章將通過構建包含貿易篩選機製的匹配模型，得到對外貿易就業效應的可計量方程，衡量我國對外貿易對就業水平的邊際影響程度。
1.研究方法與分析框架
借鑒Pissarides（1985）的搜尋匹配模型思想，先驗地認為勞動市場異質，因此企業和勞動者都需要通過一個匹配過程，才能最終找到令自己滿意的對方。當然，廠商由於存在保留生產率的要求，因而寧可保留空位，也不會招聘不合格的人才。於是，單位時間內的新工作流M可以用失業工人和“空位”來表示：
其中，K、β、γ為常數，U、V分別代表失業工人和“空位”。上式給出了模型的核心匹配函數，即認為搜尋發生在失業工人（U）和虛位（V）之間，且搜尋結果是雙方努力的乘積。Pissarides（1994）對該匹配函數做了修正，但基本形式沒有本質改變，因而本報告沿用如式5-4所示的方程。具體而言，會出現兩種情況，如果β+γ1，說明增加搜尋努力會帶來效用的增加，稱之為“密集市場效應”（thick-market effects）；如果β+γ