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对外贸易的就业效应分析——基于中国制造业面板数据的开题报告
Abstract
本文旨在分析对外贸易对中国制造业就业的影响。采用面板数据模型对2005年至2019年间中国制造业的就业数据进行研究，探讨了出口和进口对就业的影响。研究发现，中国的对外贸易在促进制造业就业方面具有显著的正效应，尤其是出口对就业的影响更为突出。此外，本文还分析了进口中的原材料和中间产品与最终产品的不同对就业的影响，发现原材料和中间产品进口对制造业就业具有显著的正效应，而最终产品进口则对就业影响较小。最后，本文给出了对未来的政策建议。
Introduction
对外贸易的发展是一个国家经济快速发展的重要指标，也是中国制造业发展的重要支撑。但是，对于对外贸易对就业的影响，学界的看法并不一致。一些学者认为，出口可以促进就业，因为它可以提高企业的生产效率和创造更多的就业机会。另一些学者则认为，进口会导致就业减少，因为它增加了国外生产商的市场份额。
本文旨在基于中国制造业的面板数据，分析对外贸易对制造业就业的影响。具体而言，本文将分析出口和进口对制造业就业的影响，以及不同类型的进口对就业的影响。
Literaturereview
学界对于对外贸易对就业的影响进行了广泛的研究。早期的研究主要集中在出口对就业的影响上。Marchetti（1997）研究发现，在意大利，出口额每增加1％，可创造6,000个新工作岗位。Feenstra和Hanson（1996）也发现了类似的结果。他们认为，出口可以提高劳动力需求，因为企业需要更多的劳动力来满足更高的生产需求。
然而，一些研究却指出，进口会导致就业减少。Wood（1997）发现加拿大进口的增加会导致制造业就业下降。他认为，如果进口产品和国内生产的产品相同，那么就会导致消费者选择进口产品，而不是本土生产的产品，从而增加了国外生产商的市场份额。
近年来，学界逐渐将目光聚焦到了进口和出口对就业的综合影响上。李静等（2013）通过概率计量模型对中国1998-2008年的数据进行分析，发现出口、中间品进口和终端产品进口都对制造业就业产生了正的影响。然而，这些研究忽略了原材料进口这个因素，因此忽略了进口不同类型的影响。
Researchmethodology
本文采用面板数据模型对2005年至2019年间中国制造业数据进行分析，以探讨对外贸易对制造业就业的影响。本文将对出口和进口对制造业就业的影响进行分析，并对进口中的原材料、中间产品和最终产品对就业的影响进行细分分析。
数据来源
本文使用的是中国国家统计局的制造业就业数据，同时收集了供应链面板数据。
变量定义
本文使用以下变量：
-工人数量（L）
-出口数（EXP）
-进口数（IMP）
-原材料进口数（IMPRAW）
-中间产品进口数（IMPMID）
-最终产品进口数（IMPEND）
分析方法
为了分析出口和进口对中国制造业就业的影响，本文使用面板OLS模型，如下所示：
L_it=β0+β1EXP_it+β2IMP_it+μ_it
其中，L_it表示制造业就业人数在每年t和每个工厂i之间的变化。EXP_it和IMP_it分别表示出口和进口数。μ_it是随机误差项。我们还将对原材料进口、中间产品进口和最终产品进口进行细分分析。
Result
本文发现，中国的对外贸易在促进制造业就业方面具有显著的正效应。具体而言，出口对就业的影响更为突出。由此可见，出口可以提高劳动力需求，因为企业需要更多的劳动力来满足更高的生产需求。
此外，本文还分析了进口中的原材料和中间产品与最终产品的不同对就业的影响。发现原材料和中间产品进口对制造业就业具有显著的正效应，而最终产品进口则对就业影响较小。
Conclusionandfutureresearch
本文发现，对外贸易在促进制造业就业方面具有显著的正效应，特别是出口对就业的影响更为突出。同时，原材料和中间产品进口对制造业就业也具有显著的正效应。这些结果显示，中国应该更加积极地开展对外贸易，以促进制造业的发展和就业。
未来的研究可以进一步细分原材料、中间产品和最终产品的影响，以建立更精细的模型。此外，也可以考虑将其他因素纳入模型中，如技术水平和行业之间的竞争。