我國工業(yè)部門技術進步對就業(yè)的雙門檻效應研究

劉 明，劉渝琳，丁從明

(1.重慶市委黨校經(jīng)濟管理教研部，重慶 400041;2.重慶大學公共管理學院，重慶 400044)

1 引言

國內(nèi)外學者關于技術進步與就業(yè)的關聯(lián)效應做了大量深入研究，對理解二者關系具有重要指導作用。但大部分學者在研究我國工業(yè)部門技術進步的就業(yè)效應時，主要采用線性分析法，或通過人為劃分時間段進行線性研究。在我國工業(yè)部門的資本深化過程中，技術進步路徑的變遷在時間和空間上存在較大差異，對就業(yè)的影響具有時間效應和區(qū)域效應，需要對工業(yè)部門中的兩者關系進行非線性研究。相對于已有文獻的研究，本文希望從以下幾方面進行拓展:①利用數(shù)據(jù)包絡分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)中的Malmquist指數(shù)重新測度我國各省(包括直轄市、自治區(qū)，下同)工業(yè)部門的技術進步;②采用Hansen提出的門檻回歸法(Threshold Regression Methods，TRM)［1］，基于我國工業(yè)部門的省際面板數(shù)據(jù)，以資本深化作為門檻變量，檢驗我國工業(yè)部門技術進步對就業(yè)的影響是否存在門檻效應，研究兩者間是否隨著資本深化而呈現(xiàn)出非線性特征;③研究我國工業(yè)部門資本深化的區(qū)域性特征，檢驗各地區(qū)在不同資本深化程度下，技術進步的就業(yè)效應是否存在顯著跨區(qū)域差異。

2 工業(yè)部門技術進步與資本深化的度量

2.1 工業(yè)部門技術進步的度量

分析工業(yè)部門中技術進步對就業(yè)的影響，首先必須測度技術進步，與增長經(jīng)濟學中的測量方法一樣，本文以全要素增長率(TFP)進行衡量，把我國每一個省作為一個決策單元，采用DEA的Malmquist指數(shù)測量我國各省工業(yè)部門1994—2011年的TFP，用以表示技術進步。估算Malmquist指數(shù)時，使用的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)分別為各省工業(yè)部門的實際產(chǎn)出、資本存量及就業(yè)人數(shù)。各指標的選取與數(shù)據(jù)來源說明如下:

(1)工業(yè)部門實際產(chǎn)出。本文采用各省實際工業(yè)增加值衡量工業(yè)部門實際產(chǎn)出，將工業(yè)增加值作為產(chǎn)出數(shù)據(jù)，以1994年為基期，利用“工業(yè)品出廠價格指數(shù)”平減，得到實際工業(yè)增加值。

(2)資本存量。目前，大多數(shù)學者對省際歷年工業(yè)部門資本存量的估算采用永續(xù)盤存法 (Perpetual Inventory Method)。本文利用省際工業(yè)部門固定資產(chǎn)凈值平均余額來替代工業(yè)資本存量，該指標是固定資產(chǎn)原值扣除折舊后的余額，計算公式為:

式中，Ki，t0、NIi，t分別表示基期資本存量和新增固定資產(chǎn)投資。為避免因數(shù)據(jù)缺失及統(tǒng)計口徑差異造成的數(shù)據(jù)失實，本文使用1993年工業(yè)部門固定資產(chǎn)凈值年平均余額作為初期資本存量，并采用“固定資產(chǎn)價格指數(shù)”換算為1994年價的初期資本存量。其次，將相鄰兩年的工業(yè)固定凈值年平均余額之差作為新增固定資產(chǎn)投資，得到相應年份實際新增固定資產(chǎn)投資，利用“固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)”對其平減，可得到以1994年為基期的實際新增固定資產(chǎn)投資。在此基礎上，利用式(1)可計算出我國1994—2011年省際工業(yè)資本存量。

(3)勞動投入?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性與統(tǒng)計口徑，本文選取工業(yè)部門的“年底就業(yè)人員數(shù)”代表勞動投入。

上述原始數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域統(tǒng)計年鑒》及各地方的統(tǒng)計年鑒，西藏和重慶的數(shù)據(jù)不完整，未包括在本文分析中。在獲得投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)基礎上，運用由Fare等構建的基于DEA的Malmquist指數(shù)法來估算我國省際工業(yè)部門的TFP的變動情況［2］。結果顯示，從1994—2011年我國工業(yè)部門的整體看，TFP的平均增長率為5．4%。從變動趨勢來看 (見圖1)，TFP在2004年前的技術進步相對較快，在1994—2004年間，平均增長了6．9%。但從2005年以來，大部分年份的TFP低于我國工業(yè)部門TFP平均增長率5．4%(即圖1虛線所示)，在 2005—2011年，平均只增長了3．5%，相對2005年以前的階段，工業(yè)部門技術進步呈現(xiàn)放緩趨勢。

2.2 工業(yè)部門資本深化的度量及評價

目前，對資本深化的度量主要有兩種指標，一種是采用資本—產(chǎn)出比;另一種是資本—勞動比。根據(jù)Burmeister和Turnovshy的定義，資本深化是指“資本—勞動比的上升”，意味著資本與勞動投入的相對變動［3］，且本文研究的是資本深化過程中技術進步對就業(yè)的影響，涉及資本與勞動的關聯(lián)效應。因此，本文采用資本—勞動比來衡量工業(yè)部門的資本深化。在計算工業(yè)部門TFP過程中，上文已計算出工業(yè)部門的資本存量及就業(yè)人數(shù)，將兩者相比就可以得到工業(yè)部門的資本深化數(shù)據(jù)。經(jīng)計算發(fā)現(xiàn)，我國各省工業(yè)部門資本—勞動比均呈持續(xù)上升趨勢，1994年我國各省資本—勞動比均值為2.35，至2011年達到24.47，上升了10.42倍。從時間維度看，我國各省在1994—2011年間均表現(xiàn)出快速資本深化態(tài)勢。為了比較工業(yè)資本深化的區(qū)域差異，本文分別計算了我國東、中、西部地區(qū)工業(yè)部門的資本—勞動比，結果如圖2所示。

從圖2可以看出，在1994—2011年，我國東、中、西部地區(qū)工業(yè)部門的資本—勞動比均持續(xù)上升，但也存在差異。具體而言，西部地區(qū)在所有年份中的資本深化程度最高，中部地區(qū)在1994—2007年間低于東部地區(qū)，然而，在隨后幾年卻均高于東部地區(qū)?？梢?，經(jīng)濟發(fā)展相對落后的西部地區(qū)工業(yè)資本深化態(tài)勢更為顯著，中部地區(qū)也逐漸超過東部，呈現(xiàn)出我國工業(yè)部門資本深化的“反梯度”分布。而我國中、西地區(qū)仍然處于勞動力資源豐富、資本相對匱乏的要素稟賦結構，這種工業(yè)資本深化趨勢與地區(qū)要素稟賦結構相背離的趨勢反映了區(qū)域技術選擇與要素稟賦結構的背離。

圖1 工業(yè)部門技術進步的時間趨勢

圖2 工業(yè)部門資本深化的區(qū)域比較

3 工業(yè)部門技術進步對就業(yè)影響的雙門檻效應

3.1 門檻模型構建

要以資本深化作為門檻變量，研究技術進步對工業(yè)部門就業(yè)的影響，首先必須清晰闡釋三者的關系。一方面，要素稟賦結構變化引起勞動與資本要素的相對價格變動，企業(yè)在利潤最大化驅(qū)使下，將投資于能夠增加相對價格較低的生產(chǎn)要素的邊際產(chǎn)出的技術類型，產(chǎn)生技術進步的Z偏離(Z-biased Technical Change)，改變資本—勞動之比，即技術進步會改變資本深化的指標值。另一方面，資本深化的程度不同，技術進步對工業(yè)部門就業(yè)的影響也會存在差異，即當資本深化的指標值小于某一門檻值時，企業(yè)會更多采用勞動利用型技術，具有增加就業(yè)效應;當資本深化的指標值超過某一門檻值時，企業(yè)將更多采用勞動節(jié)約型技術，可能會減少就業(yè)機會。

根據(jù)上述分析，在不同資本深化程度下技術進步對就業(yè)的影響呈現(xiàn)出明顯的區(qū)間效應。Hansen發(fā)展的門檻回歸模型正好能根據(jù)數(shù)據(jù)自身的特點估計出門檻值，并對門檻值的準確性及內(nèi)生的“門檻效應”進行顯著性檢驗［1］?；诖耍疚牟捎瞄T檻模型進行實證研究。由于我國東、中、西部三地區(qū)呈現(xiàn)出明顯的經(jīng)濟發(fā)展水平差異，而“雙門檻效應”模型可根據(jù)數(shù)據(jù)特點將資本深化程度劃分為三個層次。據(jù)此，本文將門檻回歸模型設定為:

在式(2)中，Li，t代表i省t時期的工業(yè)部門就業(yè)數(shù)量;TFPi，t為工業(yè)部門的技術進步;DCi，t代表工業(yè)部門的資本深化程度，為門檻變量;γ1、γ2為特定的門檻值，內(nèi)生地將門檻變量值進行劃分;I(·) 為 指 標 函 數(shù);IYi，t、RWi，t、URi，t、GIi，t、HUMi，t為控制變量，分別表示工業(yè)總產(chǎn)值、實際工資、城市化率、政府對經(jīng)濟的干預程度、人力資本。門檻值的估算過程可參見Hansen發(fā)表的論文，本文不再贅述。

3.2 數(shù)據(jù)來源與處理

區(qū)域研究最重要的是時期選擇，不同發(fā)展階段差異明顯，經(jīng)驗研究則是樣本跨度難題如何解決?對于此，梁琪和滕建州研究認為，我國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)“結構斷點”大多出現(xiàn)在1992年以前，此后并未出現(xiàn)明顯的“大起大落使得變動頻繁”，選擇之后的數(shù)據(jù)可不考慮“結構斷點”問題［4］。且考慮到數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑差異及可得性，本文采用我國29個省1994—2010年間年度面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗。除了上述已計算出的工業(yè)部門TFP、資本深化和就業(yè)人數(shù)外，其余控制變量數(shù)據(jù)主要來自《中國統(tǒng)計年鑒》及各省地方統(tǒng)計年鑒。其中，工業(yè)部門的TFP是由環(huán)比指數(shù)表示，將其轉(zhuǎn)化為以1994年為基期的定比指數(shù);各地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值根據(jù)“工業(yè)品出廠價格指數(shù)”進行平減，得到以1994年為基期的實際工業(yè)生產(chǎn)總值;工資以各地區(qū)“在崗人員平均工資”表示，通過“實際平均工資指數(shù)”進行平減，得到以1994年為基期的實際工資;城市化率為各地區(qū)城鎮(zhèn)人口數(shù)與總?cè)丝跀?shù)的比值;政府對經(jīng)濟的干預程度用各地區(qū)財政支出與地區(qū)GDP的比值表示;人力資本存量采用各地區(qū)6歲及以上人口平均受教育年數(shù)進行衡量。

3.3 實證結果與分析

(1)門檻值的確定。估計門檻值時，需要確定是否存在資本深化的雙門檻值。以DCi，t為門檻估計值，依次對不存在門檻、一個門檻和兩個門檻的原假設進行檢驗，得到F統(tǒng)計值。再采用“自抽樣法”(Bootstrap)模擬F統(tǒng)計量的漸近分布及臨界值，從而檢驗是否存在門檻效應。檢驗結果顯示(見表1)，單門檻和雙門檻效應都非常顯著，相應的自抽樣P值均為0.0000，表明存在以資本深化為門檻變量的雙門檻值。

表1 門檻效應檢驗

根據(jù)門檻模型的原理，門檻估計值是似然比檢驗統(tǒng)計量LR為零時r的取值，圖3和圖4為兩個門檻值的似然比函數(shù)圖，圖中的實線為門檻變量似然比，虛線為5%顯著性水平下的臨界值(7.35)。兩個門檻的估計值和相應的95%置信區(qū)間見表2，結果表明兩個門檻估計值在95%置信度下分別是4.36 和8.38。

表2 門檻值估計結果

圖3 第一個門檻的估計值

(2)實證結論。上述檢驗結果表明，在工業(yè)部門中，技術進步對就業(yè)的影響存在“雙門檻效應”，且分別是4.36和8.38。因此，在進行實證分析時，可按照這兩個門檻值將我國省際工業(yè)資本深化的程度劃分為三個區(qū)間，分別為工業(yè)資本深化程度較低地區(qū)(DC≤ 4.36)、中等地區(qū)(4.36 ＜ DC≤8.38)和較高地區(qū)(DC＞ 8.38)。分別對三個區(qū)間內(nèi)的樣本進行門檻回歸估計，可得到門檻回歸結果(見表3)。為了便于比較，本文還對無門檻效應的線性固定效應模型進行了實證檢驗，并將結果同時列入了表中。

圖4 第二個門檻的估計值

表3中的實證結論顯示，在線性固定效應模型和門檻回歸模型估計結果中，工業(yè)總產(chǎn)值、實際工資、城市化率、政府對經(jīng)濟的干預、人力資本5個控制變量的回歸系數(shù)差異較小。但在線性固定效應模型中，技術進步對就業(yè)有顯著負面影響，回歸系數(shù)為-17.68，而在門檻回歸模型中，該系數(shù)隨著工業(yè)資本深化程度的變化呈現(xiàn)出明顯的區(qū)間效應。表明在工業(yè)部門中，技術進步對就業(yè)的影響會隨著資本深化的程度變化而不同，兩者間的真實關系是非線性關系。因此，設立線性回歸模型將無法撲捉到兩者間的動態(tài)關系，面臨模型選擇錯誤，設立非線性門檻模型能更好地解釋工業(yè)部門技術進步與就業(yè)之間的內(nèi)在關系。

(3)結果分析。通過門檻回歸發(fā)現(xiàn)，工業(yè)部門技術進步對就業(yè)的影響存在基于資本深化的“雙門檻效應”，兩者間不是簡單的線性關系，而是具有區(qū)間效應的非線性關系。在資本深化程度較低的情況下(DC≤4.36)，技術進步的估計系數(shù)為145.12，且在1%水平顯著，即工業(yè)部門TFP增加1%，會帶動145.12萬人就業(yè)，表明對工業(yè)部門就業(yè)產(chǎn)生了極大的促進作用;在資本深化處于中等水平時(4.36 ＜DC≤8.38)，技術進步的估計系數(shù)下降為34.80，盡管對就業(yè)仍有促進作用，但相對于資本深化程度較低區(qū)間，促進作用下降了3.17倍;在資本深化程度高地區(qū)(DC＞8.38)，技術進步的系數(shù)下降為 -18.80，表明技術進步對勞動的“替代效應”大于“補償和創(chuàng)造效應”，減少了就業(yè)機會。上述實證結論與我國現(xiàn)實較為相符，根據(jù)上文對我國工業(yè)部門資本深化程度的計算，在1998年前，均低于第一個門檻值4.36。20世紀80年代后至1998這一階段，我國處于勞動力資源豐富、物質(zhì)資本相對匱乏的要素稟賦階段，工業(yè)部門資本深化程度較低，大力發(fā)展紡織、食品等勞動密集型產(chǎn)業(yè)，走了一條勞動利用型的技術進步路徑。該技術進步能吸收大量農(nóng)村剩余勞動力，發(fā)揮了技術進步對就業(yè)的“創(chuàng)造效應”，因而這一階段技術進步對就業(yè)的促進作用較大。而1998年后，隨著我國工業(yè)化進程的加速，勞動力成本上升、“人口紅利”逐漸消失，工業(yè)部門的資本深化程度相繼超過兩個門檻值，技術路徑呈現(xiàn)出資本深化特征，弱化了技術進步對勞動力的吸納能力，甚至使技術進步對就業(yè)的“替代效應”逐漸大于“補償與創(chuàng)造效應”，產(chǎn)生負的凈效應，使技術進步反而降低工業(yè)部門對就業(yè)的吸納能力。

從區(qū)域效應來看，我國各地區(qū)工業(yè)部門的資本深化程度存在顯著差異。具體而言，從1994—1999年，全國工業(yè)資本深化的平均值為4.22，除了北京、天津、上海、河南、青海、新疆等少數(shù)省份略高于第一個門檻值外，大部分省份的工業(yè)資本深化程度低于該門檻值。表明在這一時期，大部分地區(qū)選擇了符合當?shù)匾胤A賦結構的技術路徑，技術進步利用了豐富的勞動力資源，極大促進了各省工業(yè)部門的就業(yè)。在2000—2005年間，全國工業(yè)資本深化的均值為9.89，除了河北、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖南等省份，其余省份的工業(yè)資本深化程度高于第二門檻值。而到2006年后的第三個時期，全國工業(yè)資本深化程度迅速增加到20.31，全國所有省份的資本深化程度均超過了第二個門檻值，表明技術進步對我國工業(yè)部門就業(yè)都產(chǎn)生了“擠出效應”。值得注意的是，近幾年來，經(jīng)濟發(fā)展水平相對滯后的中、西部地區(qū)的工業(yè)資本深化程度高于東部地區(qū)，表明中、西部省份技術進步對就業(yè)的負效應大于東部地區(qū)。究其原因，需從技術進步對就業(yè)的影響機理出發(fā)。盡管技術進步對各地區(qū)就業(yè)均會產(chǎn)生“替代效應”，但其“補償效應”的大小卻存在差異。相對中、西部欠發(fā)達地區(qū)而言，東部地區(qū)具有勞動力素質(zhì)、市場化程度及對外開放程度都比較高的優(yōu)勢，技術進步在“毀滅”就業(yè)的同時，其“補償與創(chuàng)造效應”作用更大，從而呈現(xiàn)出我國工業(yè)部門資本深化“反梯度”的區(qū)域性特征。

表3 模型的參數(shù)估計結果

4 研究結論與政策啟示

本文在利用DEA方法估算工業(yè)部門TFP的基礎上，利用門檻回歸模型，分析了我國工業(yè)部門1994—2011年的技術進步對就業(yè)的“雙門檻效應”。研究表明，技術進步對就業(yè)具有“補償和創(chuàng)造效應”，但同時也會“毀滅”就業(yè)機會，對就業(yè)產(chǎn)生非單調(diào)影響。從區(qū)域差異來看，各地區(qū)工業(yè)部門資本深化程度存在較大差異，呈現(xiàn)出中、西部地區(qū)高于東部地區(qū)的“反梯度”區(qū)域性特征。

基于上述結論，本文的政策建議如下:①在工業(yè)部門中，技術進步路徑的選擇對就業(yè)具有重要影響，近幾年來，資本深化程度迅速超過第二個門檻值，且有不斷加深的趨勢，使技術進步在某種意義上成為當前就業(yè)困境的重要推手，為了在促進工業(yè)產(chǎn)業(yè)結構升級的同時兼顧就業(yè)，各地區(qū)應結合本地要素稟賦結構，制定合理的產(chǎn)業(yè)與就業(yè)政策，引進區(qū)域外的“適度技術”而非“先進技術”，在推動地區(qū)技術進步的同時，最大限度地發(fā)揮技術進步對就業(yè)的“補償和創(chuàng)造效應”;②隨著我國“人口紅利”的逐漸消失，勞動力成本逐步上升，勞動力成本低廉的優(yōu)勢開始被巴西、越南等發(fā)展中國家取代，在這種背景下，應加大對我國人力資本的投入，培養(yǎng)熟練的技術人才，適應工業(yè)部門技術進步對勞動力的需求，盡可能緩解資本深化過程中技術進步對就業(yè)的“替代效應”;③從發(fā)達國家的發(fā)展經(jīng)驗來看，經(jīng)濟發(fā)展到一定水平后，工業(yè)部門的產(chǎn)出份額會逐漸下降，服務業(yè)份額相對上升，因此，應努力發(fā)展交通運輸、金融、批發(fā)零售等服務業(yè)，創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位，減少因產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整帶來的結構性失業(yè)。

［1］Hansen B E.Threshold Effects in Non-dynamic Panels:Estimation，Testing，and Inference［J］.Journal of Econometrics，1999，93(2):345-368.

［2］Fare R，Grosskopf S，Norris M，Z ZHANG.Productivity Growth，Technical Progress，and Efficiency Change in Industrialized Countries［J］.American Economic Review，1994，84(1):66-83.

［3］Burmeister E，Turnovsky S J.Capital Deepening Response in an Economy with Heterogeneous Capital Goods［J］.American Economic Review，1972，62(5):842-853.

［4］梁琪，滕建州.中國宏觀經(jīng)濟和金融總量結構變化及因果關系研究［J］.經(jīng)濟研究，2006，(1):11-22.