技术进步的要素偏向对就业的影响研究

张宏旺 朱冠文

中国民航大学经济与管理学院

一、引言

中国自改革开放以来单纯依靠要素规模实现经济增长的粗放模式形成的贡献效应逐步递减，自2010 年开始，中国经济增速开始下滑，进入从高速增长转向中高速增长的换挡时期。经济下行压力下，就业形势也不容乐观，就业岗位减少、结构性失业增加、失业风险上升和供求矛盾等问题突出[1]。就业是民生之根本，其不仅关系到居民收入与社会和谐稳定，还与国家经济可持续发展密切相关。在过去，中国可以通过加大资本投入、扩大出口、发展劳动密集型产业等方式解决部分就业，但是在经济新常态的新形势下，只有通过推进技术进步和产业结构升级才能保障整体经济具有持久增长动力，为促进就业提供坚实的经济基础[2]。

经济增长的技术进步方向总是具有一定的要素偏向性，当技术进步表现为资本边际产出大于劳动边际产出时，则是资本偏向性的技术进步，反之则为劳动偏向性的技术进步。技术进步方向的差异会影响生产要素投入比例，从而影响就业。直观来看，当技术进步是资本偏向性时，资本的边际产出要大于劳动的边际产出，生产者会加大资本的投入，减少劳动的投入，进而对社会总就业造成负面影响。那么我国的技术进步到底是资本偏向性，还是劳动偏向性？它又对就业有着怎样的影响？这对解决当前我国就业问题具有深刻意义。这里将深入探讨资本偏向性技术进步与就业的关系，以期为相关政策制定提供参考。

二、文献与作用机制

技术进步方向与偏向程度的差异，对就业有着重要的影响。在技术进步方向的研究中，大多数文献都支持中国的技术进步方向表现为资本偏向性。因此本文主要讨论资本偏向性技术进步对就业的影响。相对于技术进步方向的研究，资本偏向性技术进步对就业的影响，还没有一致的结论。资本偏向性的技术进步使得资本对劳动的形成替代，就业下降，尤其是对转轨的剩余劳动力不能充分利用，甚至出现持续性就业的问题[3]。相关的研究均支持了资本偏向性的技术进步抑制就业增长的结论。但是，资本偏向性的技术进步能够使得资本深化进一步发展，进而非农业部门能够吸引更多的劳动力，弥补失业影响，这在一定程度上会促进就业。由此可见，资本偏向性技术进步对就业的影响比较复杂。

资本偏向的技术进步首先直接影响资本要素对于劳动要素的替代，表现为生产者更注重资本投入，减少对劳动的需求，从而资本偏向性的技术进步表现出对就业的抑制作用。社会资源更多的流向资本要素产出较高的行业或部门[4]，而这些行业或部门，伴随着资本积累的增加，资本产出边际递减，资本与劳动边际产出比呈现出一定收敛趋势，这时劳动需求就会上升。不过此时，资本的边际产出仍然高于劳动的边际产出，在原来简单要素替代（资本替代劳动）的基础上，一方面相关行业或部门会通过新建厂房、新购设备等来扩大再生产，获得规模效益；另一方面还会努力创造新的利益增长点，从而带来新的就业。综上，当资本偏向性程度较低时，技术进步对就业的影响是抑制作用；当资本偏向程度较高时，技术进步对就业的影响便表现为促进作用，整体上呈U型趋势，即存在一个拐点值使得资本偏向性技术进步对就业的影响效应区分开来。

为了验证资本偏向性技术进步与就业的之间的关系，本文首先基于CES生产函数对地区技术进步偏向程度进行测度，并构建了资本偏向性技术进步对就业影响的计量模型，利用地区面板数据进行回归分析。

三、模型与数据

（一）模型

为了进一步验证，技术进步偏向程度与就业的U型关系，因此我们把模型设为：

式中lnl为就业规模，dt是技术进步偏向程度，dt2是技术偏向程度的平方项，X为控制变量集，i为地区，t为年份。

（二）变量与数据

1.技术进步偏向程度的测度

对于技术进步偏向程度的测度主要参照戴天仕和徐现祥的做法，假设生产函数为CES生产函数：

ALt与BKt分别表征的是劳动效率与资本效率。经计算推导，技术进步偏向程度可以表示为：

利用各地区按收入法核算的年产出（Yt）、年劳动投入（Lt）、年资本投入（Kt）、年劳动所得（wtLt）以及年资本所得（rtKt）数据， 使用标准化系统来进行估计， 可以得到替代弹性ρ，资本密集度δ，进而可以求解出技术进步的偏向程度dt。当dt＞0时，技术进步表现出资本偏向性，数值越大偏向程度越高。从计算结果来看，各个地区资本与劳动替代弹性ρ＜1是互补关系，各个地区技术进步总体呈现出资本偏向性。

2.变量解释

就业规模（lnl）作为被解释变量，就业人数是就业规模最直观的表现形式，这里以各地区的就业总人口数的对数来表示。以技术进步的资本偏向程度（dt）为模型的核心解释变量，本文还加入了技术进步偏向程度的平方项（dt2）来考察资本偏向性技术进步对就业规模影响的U型趋势。

此外，除了核心解释变量外，模型还控制了影响地区就业的其他控制变量，包括地区的产业结构（stru），以地区二三产业的产值占国内生产总值的比重来表示；地区的教育水平（sch），以高校密度表示，即各地区高校数比上地区面积；地区的金融发展水平（fina），以地区的存贷款比值表示，即金融机构年末贷款总额比上年末存款总额；地区交通基础设施状况（infra），以各地区人均公路里程，公路里程比上年底总人口数来表示。

本文实证所用面板数据选取的时间期限是2003-2018年，剔除数据缺失严重的西藏，所以模型中共包含30个地区。就业总人口数、年底总人口数、各省土地面积以及计算技术进步偏向所需的劳动投入和资本投入来源于《中国统计年鉴》、《中国人口与就业统计年鉴》及各省份及自治区统计年鉴。二三产业增加值、国民生产总值、银行年末存贷款余额、普通高等学校数的数据均来自于中经网数据库。计算技术进步偏向指数所需要的按收入法核算的产出值及相关价格指数等均来自于国家统计局。在数据整理过程中，个别缺失值通过线性插值法将所缺失的数据补全。

四 实证结果分析

（一）基准回归结果

基准回归模型的豪斯曼检验支持使用固定效应回归模型，模型（1）-（5）为逐步增加控制变量的回归结果。并在每一基准模型下，汇报了Utest检验的拐点值及p值。具体结果如表1所示：

表1 基准回归

模型（1）-（5）中技术进步偏向程度的影响均显著，进一步的Utest检验结果认为技术偏向程度对于就业规模的影响呈现U型趋势，且在1%水平下显著。可得出结论：资本偏向性技术进步偏向程度较小的情况下（dt＜0.5476），对就业规模表现出抑制作用，当偏向程度到达一定程度（dt＞0.5476）时，表现出对就业规模的促进作用。

（二）稳健性检验

地区就业总人数能够最直观的反映地区就业规模，但是就业人数是一个绝对的指标，并不能反映相对变化，为了增强上述回归结果的稳健性，这里使用地区就业率作为地区就业规模的替代变量，以地区就业总人口数与年底人口数的比值来表示。并重复基准回归过程后得到的结果如表2的模型（6）和模型（7）所示。使用地区就业率作为被解释变量进行回归的结果也进一步支持了资本偏向性技术进步对地区就业规模的U型关系。

表1的回归分析的样本包含了我国四个直辖市，但直辖市相对于一般省份及自治区在技术发达水平等方面有较大差异，为了进一步检验上述结果的稳定性，将30个地区样本中包含的4个直辖市剔除，并重复基准的回归过程，结果如表2所示。回归结果仍然稳健。

表2 稳健性检验的回归结果

五、结论与启示

在经济进入新常态的宏观大环境下，技术进步的要素偏向与就业的关系非常值得重视。本文通过回顾了资本偏向性技术进步与就业的相关研究成果，以CES生产函数为基础使用标准化系统对30个地区的技术进步方向及偏向程度进行测度，并进行实证研究得到以下结论：地区资本与劳动的替代弹性小于1，呈现互补关系，各个地区总体上技术进步方向偏向于资本，且资本偏向性技术进步与就业呈现U型趋势。

资本偏向性的技术进步最直接的表现为资本对劳动的替代，一定程度上抑制了就业的增长，政府部门应重视资本与劳动的合理配置比例，在资本替代劳动的过程中，要保障就业。虽然在技术进步资本偏向程度较高对就业具有促进作用，但是依靠企业单纯的扩大再生产对就业的促进是有限度的，因此政府要鼓励创新，营造创新环境氛围，依靠创新吸纳更多的劳动力。技术进步有赖于高素质的劳动者推动，要实现预期就业目标，主要途径还是要加大教育投入，提升劳动者素质，此外优化产业结构、支持金融发展等也是保障就业稳定的有效途径。