技术进步偏向与中国劳动就业的实证分析

2019-10-21 19:49杨庆瑜
科学与财富 2019年8期
关键词:拿来主义

杨庆瑜

摘要:本研究从各国要素禀赋结构差异的角度出發,利用Acemoglu的技术匹配理论测算技术进步偏向,并基于1994—2010年省级面板数据,利用动态面板统计矩估计的研究方法,利用GMM-DIF(差分矩估计)和GMM-SYS(系统矩估计)方法进行回归分析,得出中国现在的技术进步方向对劳动力市场有着消极的负面影响,进一步说明中国存在“拿来主义”现象。

关键词:拿来主义;技术选择;劳动就业

1绪论

从1978年改革开放以来,三十多年的时间,中国经济完成了历史性的发展。由基于统计数据可知,中国GDP一直都呈现出增长趋势,从1978—2014年年平均增长率约为9.81%,只是近三年的经济略有疲软,但也有超过7%的增长率。然而在经济高速发展的同时,经济增长却没有如奥肯定律所估计的拉动就业。相反,城镇登记失业人数和失业率也逐年攀升。在改革开放政策下,在1984年城镇登记失业人数达到最低235.7万人,但之后逐年攀升在2014年竟达到952万人,比起1984年足足翻了3倍。中国的城乡登记失业率也从2.6%上升到4%。由此得出中国持续的经济增长却没有对劳动就业市场起到应有的缓和作用,使得就业成为中国政府亟待解决的问题之一。那么针对这一现象,本文将探索中国持续的经济增长却没有带来就业背后动因。

2文献综述

技术进步与就业的问题最早是由古典经济学派提出并迅速发展的,以Ricardo为代表的经济学家认为技术进步对就有具有两面性。而Marx则从生产力和生产关系的角度出发,认为“科学技术是第一生产力”,并且科技创新其决定了社会发展水平。而Schumpeter的创新的引进对分析技术进步的就业提供新的思路,这也使得其之后学派的学者提出技术经济的理论范式,全面阐述了技术进步对就业的传导过程。

发展到现在关于技术进步对就业的研究主要是从就业总量分析亦或划分类型后再进行剖析。Trehan(2003)对发达国家的经济和就业等状况进行系统性研究,发现美国就业是由于技术领域的绝对优势,即在就业总量上说明技术进步对就业有着补偿性的影响。但技术进步对就业也有破坏性,Aghion和Howitt(1994)则提出资本深化理论,认为技术的引进企业会产生资本化效应即资本深化,以及人力资本价格的增长会在总体上降低企业的收益,这就抑制企业为市场提供更多岗位。面对中国是发展中国家的现状,本文则提出中国存在“拿来”主义现象的新思路,假设发展中国家技术进步以技术引进为主,且其技术为“资本利用劳动节约型”,那么这样“拿来”式技术则会导致资本过度深化并且投资边际收益降低,产生资本对劳动的挤出效应,从而导致就业吸纳不足。

面对中国就业保持低迷的状态,余源源(2008)利用VAR(向量自回归)模型实证技术冲击与就业关系;黄赜林(2006)则是利用RBC(真实周期)模型进行分析;冉和光(2007)则是利用格兰杰因果检验简单分析;王君斌(2010)在SVAR模型的基础上再用DNK(动态凯恩斯主义)模型讨论技术冲击对就业影响。然而这些研究基于实证,对机制阐述较少,虽然王君斌(2010)分析了既进行了实证也分析了传导机制,而本文要从“拿来主义”这一新视角分析背后的传导机制,即中国的技术选择是以引进发达国家“资本利用型”的技术进步,这样“拿来”技术要素与自身要素禀赋差异过大,则有劳动力挤出效应,表现出失业率持续攀升。

3数据与方法说明

3.1GMM方法

3.2数据分析说明

本文数据主要来源于1994—2010年我国30个省、直辖市和自治区的动态面板数据,其来源于历年的《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》,上文的变量选取有如下理论支持:

劳动就业(L):本文选择失业率作为指标,它可以反映一定时期内全部劳动人口就业情况,也可以反映整体经济状况,所以用失业率来作为劳动就业的指标具有一定的合理性。

技术进步方向(TE):而本文则是选取戴天仕、徐现祥(2010)的技术进步方向的测算方法对其进行量化,这一指标是建立在微观层面上的要素匹配,有Acemogule(2002)技术匹配的理论支撑,具有一定的科学性。

经济发展水平(y):经济发展与劳动就业一直是经济学关注的焦点,当然本文也会添加经济发展指标来控制其对就业的影响。那么本文则选取实际人均GDP作为变量衡量,将其调整为1978年为基期。

产业结构(industry):根据“Petty-Clack”定理得知,第一产业的劳动力比重会下降,第二产业的劳动力相对比重会上升,第三产业也会开始上升。根据中国国情,认为中国正处第二产业高度发展的阶段,本文则选用资本密集型的第二产业比重来衡量中国的产业变动状况。

人力资本(capital):Schultz(1960)将人所具备的技能和知识存量被称为人力资本,并且人力资本投资对劳动就业具有能动作用。本文则选取了千人中大学生人数,并对过去三年取平均值得出本文衡量人力资本的数据。

对外开放程度(open):Krueger(1981)利用10个发展中国家进行实证研究,得出对外开放可以起到资源优化配置的作用,则使得经济发展,从而促进就业的增长。本文采用中国进出口值(分地区)与名义GDP的比值作为衡量对外开放程度的指标,由于进出口值是以美元计价,则本文则将其换算成可比人民币进行计算。

财政支出(g):王文甫(2008)在新古典增长理论框架下,利用ADL模型得出中国政府支出对劳动就业存在积极的正效应。为了控制这一变量,本文选取了各省的财政支出比当年实际GDP,来衡量政府支出。

4计量检验

4.1估计结果

表4.1是根据式3.1所得出的实证估计结果,模型Ⅰ是没有加上其他控制变量的差分矩估计(GMM-DIF)和系统矩估计(GMM-SYS)的回归结构分别是方程(1)和方程(2),其估计结果符合本文假说的,即中国的技术选择是通过技术引进资本利用型技术,这对中国的劳动力市场有显著的挤出效应,其结果在5%的显著水平下显著。遂在模型Ⅱ中加入了控制变量,增强了关键解释变量的显著性。在方程(1)-(4)中,劳动就业的滞后项有着显著的正相关,这就说明劳动就业确实有着很强的动态效应。由于利用失业率滞后项的水平变量和差分变量分别作为水平方程和差分方程的工具变量可能会有过度使用的情况,遂本文对工具变量的过度约束进行检验表4.1中的sargan检验结果显示所有模型不存在过度识别的问题,从表4.1中也可以看出本文不存在工具变量使用过度的问题,也是说明本文工具变量是有效的;同时,表4.1中的m1、m2表示检验参差序列是存在一阶或二阶自相关,从m1、m2可以看出回归方程均通过了这一检验,这说明方程整体的拟合效果较好。

4.2回归分析

本文进一步根据表4.1的计量估计结果进行比较分析,可以得出以下一些结论:

①技术进步方向(TE)表现为显著为正,也就是说明失业率和技术进步存在正效应。在方程(3)(4)中,技术进步方向的系数为0.085和0.060也就是说技术进步每增加一个单位,则失业率大约也会向上浮动0.08个单位。在假说1的支持下,中国的技术是偏向资本的,这与中国劳动力丰富的劳动力现状背道而驰,则判断中国技术选择过程中不仅仅依靠自主创新,还存在技术引进,即不加甄别引进发达国家资本偏向的技术进步,形成我们所谓的“拿来”现象。在技术进步利用要素与资源禀赋分离的现象下,使得劳动要素没有得到充分利用,就造成劳动就业不充分从而中国就业市场形势紧张。

②经济发展(y)对劳动就业的也有显著的正效应,虽然其系数较小,但是也不妨碍我们在其中找出微弱的关系,特别是在方程(4)尤其特别显著,这就与本文所发现的经济增长并没有带来就业的现象很是符合。

③人力资本(capital)与劳动就业的关系也是符合我们的预期的,虽然在差分估计时,其值并不显著但其符号和系统估计是一致的,也就是说人力资本与失业率之间存在负相关的。这就说明如果劳动者提高自身修养和技能等,累积人力资本可以提高自身就业能力,从而使得劳动力市场失业率降低。

④政府支出(g)在此方程竟然对技术进步偏向表现出正效应,这于预想完全相反。结合中国消费情况,近几年来中国消费并没有太大的提升,反而M2(广义货币)一直飙升集中表现在银行存款的激增,那么政府的财政支出并没有如乘数效应所预期的刺激消费,由于消费受到的刺激很小即有效需求不足从而导致就业依旧不充分,所以政府财政支出一直增加,但失业率依然有增无减。

5结论与政策建议

伴随着中国经济高速的发展,但中国就业市场却处于萎靡状态,失业率激增并且劳动就业人员增长率却远远小于人口自然增长和死亡率的差值,在这经济繁荣的背后究竟是什么机制在影响劳动就业呢?基于这一系列的特征,本文认为这是由于中国现有的技术进步是以技术引进为主,且不加以筛选直接引进“资本利用型”的科技。基于此,分析了中国当前的技术进步方向以及其对劳动就业的影响。

本文经过查阅文献得出中国当前技术进步方向是以“资本利用型”为主,然而中国的要素禀赋是劳动力充足,这就与本文所提出的“拿来主义”是一致的。基于此,本文进一步对技术进步方向与劳动就业关系分析,实证结果表明:现在的技术进步方向与劳动就业呈负影响,那么“拿来”式引进的技术会导致劳动力市场就业不充分。由此说明,在引进先进技术的时不加以鉴别,这可能导致技术与本国要素禀赋偏离,使得国民经济受到极大的影响。

面对这样的实情,在技术引进过程中,需要结合本国自身禀赋加甄别,引进符合本国要素禀赋条件的先进技术。同时也需要,鼓励企业进行技术改革,根据中国劳动力丰富的比较优势,发展一条具有中国特色的技术进步路线,做到技术引进加以甄別和技术创新基于禀赋。

参考文献:

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注释:数字来源于:国家统计局1978—2014年失业率和城镇就业人数指标。

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