首先，余老师介绍了文章的研究动机。特朗普上台后，多次批评中国对美贸易顺差夺走了美国的就业岗位，表示“要把就业机会带回美国”。同时，几篇影响力较大的学术论文，如Autor等(2013)、Acemoglu等（2015）、Pierce和Schott（2016）指出，来自中国的进口降低了美国制造业的就业水平。然而，事实数据却表明，美国对华贸易逆差与其失业率的变动呈负相关关系。

　　对此，余老师从价值链角度，考察了中国贸易冲击对美国劳动力市场的影响。文章的贡献主要有三点：第一，从直接贸易冲击、上游贸易冲击、下游贸易冲击三个角度分别进行考察。以往部分文献没有考虑到价值链视角，从而造成了研究结果的偏差。以中间品为例，美国从中国的进口中有相当比例的中间投入品，廉价的中间投入品有利于美国企业降低生产成本，扩充生产，从而能够增加就业。也有部分文献加入了价值链视角，却没有区分中间品与最终品，也没有合理分配来自不同国家的中间投入品。本文克服了以往文献的这些缺陷。本文的第二点贡献是，考察了制造业就业、非制造业就业、失业率、劳动不参与率四个方面的变动，因而能更全面地反映中国贸易的影响。第三，文章把美国向中国的出口纳入研究框架，即考察美国从中国的净进口对美国劳动力市场的影响。

　　在实证研究方面，余老师将美国划分为722个区域（通勤区），即722个相对独立的劳动力市场，考察区域层面的劳动力市场变化。文章沿用了Autor等(2013)的研究框架，将直接贸易冲击、上游贸易冲击、下游贸易冲击的年度百分比变动作为解释变量，同时控制相关变量，并分别将制造业就业、非制造业就业、失业率、劳动不参与率的年度百分比变动作为被解释变量，构建回归模型。

　　如何衡量直接贸易冲击、上游贸易冲击和下游贸易冲击是本文的重点。以直接贸易冲击为例，首先计算行业总吸收中来自中国的净进口所占的比例；再将中国对G5国家（G7中除去美国、加拿大）的净出口作为中国对美国净出口的工具变量，以克服内生性问题；最后以地区各行业就业比例为权重进行加权平均，将行业层面变量转化为地区层面的变量。构建下游贸易冲击指标时，先计算行业所需的每种中间投入品受到的直接贸易冲击，再利用投入产出数据得到每种中间投入品的重要程度，以此为权重进行加权平均；随后的处理同上。上游贸易冲击的指标构建同理。投入产出数据来自世界投入产出表（WIOD），劳动力市场数据来自美国人口普查微观数据库和全美社区调查微观数据库（ACS）。研究的时间区间为2000-2014年。

　　实证结果显示，中国对美国出口的直接冲击导致美国制造业部门就业下降，非制造业部门就业上升；上游贸易冲击对制造业部门就业的影响显著为负，下游贸易冲击对非制造业部门显著为正。总的来看，中国对美国出口导致美国总就业每年上升1.18%；而若考虑高阶投入产出关系，这一数字为3.27%。

　　随后，余老师展示了一些稳健性检验的结果，包括：（1）使用2000-2005、2000-2007、2000-2011的样本期间；（2）使用OCED投入产出表；（3）将NTR Gaps作为中美贸易的工具变量；（4）由于构建上游、下游贸易冲击指标时所使用的投入产出关系可能是内生的，因此进行了三种检验：使用滞后的地区就业结构作为权重，使用固定的、滞后的美国相关IO系数作为权重，以及使用G5国家的IO系数作为美国投入产出关系的工具变量。所有检验的回归结果都是稳健的。

　　此外，文章还研究了中美贸易对美国不同教育水平工人的就业与实际工资的影响。文章把美国工人群体分为大学毕业与非大学毕业两部分，发现在制造业部门，直接贸易冲击、上游贸易冲击对两个群体都是负的，下游贸易冲击对大学毕业工人为负、对非大学毕业工人为正；在非制造业部门，两个群体的直接贸易冲击、下游贸易冲击都为正，上游冲击都为负。另外，中美贸易使得大学毕业工人的实际工资上升，非大学毕业工人的实际工资下降，总的实际工资上升。

　　报告后，与会者对余老师的学术报告给予了高度评价。罗长远教授指出，在本文的基础上，可以把技术进步和中美贸易对美国劳动力市场的影响进行对比，从而找到美国劳动力市场变化的真正“元凶”，使结果更有说服力；另外，可以把特朗普的选票分布与中国贸易冲击地区层面的影响结合起来，看看二者有何关联。丁纯、程大中、沈国兵、罗长远、樊海潮、李志远、刘军梅、唐东波、何喜有、谢一青、汪思海等老师及在读研究生参加了学术报告，并与余老师进行了深入的互动。最终，报告会在大家的掌声中圆满结束。

（由吴思怡研究生记录和整理，刘曼莲研究助理校对）