数量经济与技术经济范文1
关键词：技术选择；人均产出；经济增长
一、 引言和文献综述
随着全球经济一体化不断推进，发达国家利用本地要素禀赋和要素结构综合作用进行技术研发与创新，而发展中国家主要依靠技术引进来促进本国技术进步。由于发达国家与发展中国家的要素禀赋及要素质量有明显差别，即使它们采用一样的技术，发展中国家会由于技术与其要素禀赋及要素质量不相匹配，导致与发达国家之间的全要素生产率和个人收入存在较大差距，这种差距并未出现缩小的迹象。适宜性技术理论给出了一个合理的解释：技术选择必须与各生产要素相协调发展，才能提高技术效率和实现经济快速发展。
关于技术选择对经济增长的影响研究，主要集中于技术进步对经济增长的贡献度研究。技术进步通常以提高要素生产率和配置效率方式作用于经济增长，并以全要素生产率贡献估计技术进步对经济增长的作用。20世纪90年代以来，欧美国家经济高速增长，全要素生产率贡献下降的主要原因在于高新技术产业、新设备投资与资本相融合的技术进步使欧美国家的经济实现持续高速增长（Gordon，2007），美国1954年～2001年间60%-68%的潜在经济增长归因于技术进步能（Pakko，2002），20%的经济增长是由于体现型技术进步的贡献（Hulten，1992），60%的经济增长归因于技术选择方向（Greenwood et al.，1997）。在国内，也有研究发现技术选择有利经济增长。赵志耘等（2007）构建了一个内生经济增长模型，通过界定设备投资和建设投资相对价格和边际收益与技术进步关系，认为中国存在资本偏向性技术进步。王林辉等（2012）基于动态前沿生产面的非参数方法获取分行业全要素生产指数，通过面板数据分析了我国不同类型技术进步及其匹配结构对我国制造业生产率的影响，认为资本偏向性技术进步是生产率增长的重要来源。黄先海等（2006）通过对索洛的时期性增长模型扩展，分析了偏向性技术进步在我国工业劳动生产率增长和全要素生产率增长中的作用，认为偏向性技术进步贡献了约45.31%的生产率增长。邓明（2015）认为中国大部分省份技术进步方向偏向于资本，而资本偏向的技术进步则显著强化了经济波动，即使改变度量经济波动的方式。
可以看到，现有关于技术选择与经济增长的研究主要集中于整体层面，较少文献涉及对区域层面的分析。基于此，利用C-D生产函数构建技术选择对区域经济增长影响的理论模型，并利用1978年～2013年间31个省份的数据验证技术选择对各省份经济增长的影响，以及技术选择对东中西地区经济增长的影响。文章接下来的结构安排如下：第二部分是文章的理论模型部分；第三部分是文章变量选择与来源；第四部分是文章的实证部分；第五部分是文章的结论部分。
二、 理论分析
三、 变量选择和数据说明
只要收集到各地区的产出、资本和劳动投入的信息，就可以估计出（9）式中的参数。选取中国31个省市作为研究对象，利用31个省市数据进行加可以总获得东中西部的数据。从前文理论分析可知，所需数据包括：各地区总产值Yt、生产过程中的资本投入Kt和劳动力投入Lt。
1. 地区生产总值。用各省份GDP来衡量。各地区生产总值数据主要来源于《中国国内生产总值核算历史资料：1952年～1995年》、《中国国内生产总值核算历史资料：1952年～2004年》、各省份历年《统计年鉴》。为消除通货膨胀的影响，以2000年为基期，按2000年价格进行折算，得到以2000年为基期的不变价数据。
2. 劳动力投入。用各省份年末就业总人数来衡量。劳动力投入数据来源于《新中国五十五年统计资料汇编》、各省份历年《统计年鉴》中的年末就业人员数据。1978年～1984年重庆的就业人员数据缺失，用1985年～2005年的平均增长率估算得到。
3. 资本存量。各省份资本存量并没有现成的数据，需要通过估算得来。目前，提供估算资本存量方法的文献比较多，文章借鉴张军等（2004）方法估算各省份1978年～2013年的资本存量。估算资本存量的基础数据来源于各省份历年《统计年鉴》和《中国国内生产总值核算历史资料（1952年～1995年）》。
四、 实证分析
1. 经验观察。首先测算技术选择指数的区域差异性。如图1所示，从三大地区来看，2011年前，东中西部地区的技术选择指数收敛值各异。中西部地区向0.8的水平收敛，这说明中西部地区的资本劳动比低于全国平均水平，意味存在大量剩余劳动力，因此，在2011年前，中西部地区提高资本投入可以促进经济增长；而东部地区向1收敛，说明东部地区的资本劳动比接近于全国平均水平。2011年后，东中西部地区的技术选择指数波动幅度较大，东部地区的技术选择指数大致向0.8靠拢，中西部地区的技术选择指数大致向1靠拢，这说明各地区单纯的依靠资本投入来拉动经济增长的方式已与我国国情不相适应，东中西部地区必须由靠生产要素投入的粗放式增长方式向提高生产率的集约型增长方式转变。
2. 实证分析。采用GMM方法对（9）进行估计，其估计结果如表1所示：国民经济的人均产出与各地区滞后一期的人均产出系数值显著为正，这与前文预期分析一致。构建31个虚拟变量来分析各省份技术选择对经济增长的影响。针对模型（9）式，设定了工具变量进行检验。其中，AR（1）检验拒绝了随机误差项不存在序列相关的原假设，而AR（2）检验却接受了其原假设，说明（9）式的设定是合理的。同时，Sargan过度识别检验的P值为0.187，说明所选择的工具变量也较为合理。
由表1中可知，东部大部分省市的技术选择指数不显著，比如广东、浙江、河北和北京等；而广西、河南和安徽这三省份的技术选择指数为负值；贵州的技术选择指数最大，达到了0.317。这说明技术选择指数在各省份之间存在较大差距，主要原因是各省资本深化程度以及产业结构不同。因此，提高资本劳动比所引起的各地区劳动生产率不同。若要提高劳动生产效率，一方面各省经济发展方式需与其现实相适应，另一方面还要构建相适应的资本深入机制，才有利于要素的流动，提高劳动生产率。人均产出在1%水平上正显著，这意味人均产出每提高1个百分点，就能促进地区经济增长0.237个百分点。滞后一期的人均产出在1%水平上正显著，这意味各地区前期的经济发展水平越高，那么它的经济结构越优化，即前期经济水平每提高1个百分点，那么地区经济将提高0.820个百分点。值得注意的是，各省份的技术选择对经济的贡献显著小于前期经济发展水平对经济的贡献，这也诠释了我国各地区经济差距的迥异以及呈逐步拉大的事实。
接下来，利用模型（9）对东中西部地区进行一般面板模型估计，其估计结果表2所示。其中，Hausman 检验显示应采用随机效应估计较为合适。由表2可知，西部地区的技术选择指数最大，达到了0.270；中部次之，它的技术选择指数为0.178；而东部地区的技术选择指数最小，仅为0.129。这说明东中西地区的技术选择指数也存在差异，其主要原因在于东部地区的经济发展水平高，加大资本投入对东部地区经济快速增长的带动作用并不明显，只有选择适宜的技术才能促进经济增长；而中西部地区目前拥有较多的劳动力，加大资本投入在一定程度上可以促进经济快速增长。人均产出水平在1%水平上正显著，其系数为0.223，与表1相比，下降了0.014，这说明东中西部的经济发展不平衡，使得我国整体的经济带动作用在不同地区存在较大差异。滞后一期的人均产出水平在1%水平上正显著，且系数为0.841，与表1相比，该系数提高了0.021，这意味东中西地区的经济发展依赖自身的经济发展更为明显。
五、 结论与启示
利用C-D生产函数，构建了技术选择、人均产出与各地区人均产出之间理论模型，利用1978年～2013年间31个省份数据进行了实证检验，结果表明：
1. 2011年前，中西部地区向0.8的水平收敛，而东部地区向1收敛；2011年后，东中西部地区的技术选择指数波动幅度较大，东部地区的技术选择指数大致向0.8靠拢，而中西部地区的技术选择指数大致向1靠拢。目前东中西地区单纯的依靠资本投入来拉动经济增长的方式已与国情不相适应，需转变生产发展方式，技术选择指数在各省份之间也存在较大差距，滞后一期的人均产出越高，有助于提高地区经济增长。
2. 东中西地区的技术选择指数也存在差异，各地区的经济发展极不平衡，使得我国整体的经济带动作用在不同地区存在较大差异，东中西地区的经济发展对自身的经济发展依赖更为明显。
通过以上结论得到以下启示，各省份要结合自身的要素结构和注重合适的技术选择和引用，并进行适度的资本深入，才可以实现技术选择对地区经济增长的促进作用。同时，要注重资本的投入和前沿技术的引进，提高劳动生产率，促进产业结构升级，实现经济的持续增长。
参考文献：
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基金项目：重庆市哲学社会科学规划项目（项目号：2014BS031）。
数量经济与技术经济范文2
论文摘要：加强知识产权保护能够激励R&D投入，而R&D投入能够增加技术知识存量。引入技术知识存量作为技术创新的变量，利用15个DECD成员国1980~2003年间的面板数据，采用固定效应回归模型，检验了开放经济体国家知识产权保护的经济效果。研究结果表明，在开放经济体国家，加强知识产权保护能够促进经济增长，且技术知识存量越大，加大知识产权保护力度对经济增长的促进作用越显著。
随着知识经济全球化的深人发展，知识产权日益成为国家发展的战略性资源和国际竞争力的核心要素，知识产权保护水平与一国的经济发展密切相关。加强知识产权保护力度是否会促进经济增长?对于这一问题，学者们产生了一定的分歧。一部分研究者认为加强知识产权保护力度能够激励创新，减少后续创新的成本，故加强知识产权保护力度会促进经济增长。Chen等的实证研究表明，知识产权保护水平和发展中国家的技术创新呈正相关关系。Eicher等指出，有效的知识产权保护会提高劳动生产率，减少对劳动力的需求，进而降低后续的知识产权保护成本。Parell认为知识产权保护能够激励发展中国家的私人机构研究开发新的知识与技术。另一部分学者则认为，加强知识产权保护会降低国家间资源分配的效率，削弱市场竞争，故加强知识产权保护力度会阻碍经济增长。Grossman等川认为，从生产要素投人的角度来看，大部分生产要素被用来生产已有产品，只有很少一部分用来生产新产品，从而扭曲了对创新产品的资源配置。Helpman认为，强的知识产权保护会使生产线从欠发达国家向发达国家转移，使生产在价格高的发达国家进行，降低了效率。Horii等指出，最优化的长期经济增长率需要的并不是一个完美的知识产权保护体系。尽管研究者在加强知识产权保护是否促进经济增长这一问题上没有达成共识，但是，一些研究显示，相对于封闭经济体国家，在开放经济体国家，知识产权保护促进经济增长的效果更显著。正是基于这些学者的研究成果，本文旨在探索一个问题:在开放经济体国家，知识产权保护强度越强越好吗?
在上述有关知识产权保护经济效果的实证研究中，学者们都是基于外生增长理论，把技术创新作为外生给定的，他们并没有提出技术创新的合适变量。虽然Schneider在实证研究中把当年的R&D投人作为控制变量，但并没有考虑以前的R&D投入积累。此外，R&D投入转变成技术知识，有一定的滞后期。R&D投人经过一定的周期，会转变成技术知识，形成的技术知识可以累积，同时技术知识也会随着时间的推移而陈腐化。
Grili-ches提出了技术知识存量的概念，测度通过研究开发投资所产生的技术知识存量的数值。本文基于内生经济增长理论，引人技术知识存量作为技术创新的变量，利用DECD成员国的面板数据，采用经济计量的方法，检验开放经济体国家知识产权保护的经济效果。
1、模型的建立
新古典经济学假定在技术进步不变的条件下，研究均衡经济增长如何取决于固定资本存量和人力资本存量的变动。本文用人均GDP作为经济增长的变量;用固定资产投资占GDP的份额作为固定资本存量的变量;用初中毛人学率作为人力资本存量的变量;采用Ginarte等测定知识产权保护强度的指数作为知识产权保护强度的变量。考虑到人力资本存量和知识产权保护对经济增长产生作用有一个滞后期，本文假定滞后期为3年。由于使用面板数据进行实证研究，本文采用固定效应回归模型。基于以上考虑，建立如下基本回归模型:
式中:为i国第t年的人均GDP;为i国第t年的固定资产投资占GDP的份额;GS-为i国第((t-3)年的初中毛人学率;为￡国第((t-3)年的知识产权保护强度指数;a:为非观测效应;为误差项;为常数项;和为相关系数。
对知识产权保护的经济效果进行实证研究，如果仅仅考虑资本和劳动的投入，并不能很好的体现知识产权保护政策在激励创新方面的作用。因此，本文引人技术知识存量，对回归模型(1)进行改进，得到以下的回归模型:
式中:为i国第t年的技术知识存量;为相关系数。
由于加强知识产权保护力度，能够激励企业扩大R&D投人，新增加的R&D支出能够增加技术知识存量。而更多的技术知识存量使研发主体拥有更强大的研发基础，可以带来更多的技术创新成果。显然，知识产权保护和技术知识存量对经济增长有着相互促进的作用。为此，引人知识产权保护力度和技术知识存量的交互项，对回归模型(1)进行改进，得到以下的回归模型:
式中，为相关系数。
同时，考虑到技术知识存量以及知识产权保护和技术知识存量的交互作用对经济增长的贡献，对回归模型（1）进行改进，得到以下的回归模型:
2、数据的获取与计算
2.1数据的获取
Sachs等提出，如果一个国家满足所有下述5条标准，就可以认定该国为开放经济体国家。即:①非关税壁垒覆盖面低于贸易的4000;②平均关税率低于4000;③20世纪70或80年代，外汇黑市溢价低于2000;④该国不是被划分为社会主义国家;⑤政府不允许垄断主要出口。为了检验开放经济体国家知识产权保护的经济效果，本文选取了15个DECD国家。根据Sachs等的划分方法，这些国家都是符合5个标准的开放经济体国家。即奥地利、加拿大、丹麦、芬兰、法国、德国、冰岛、爱尔兰、意大利旧本、荷兰、葡萄牙、西班牙、英国、美国。鉴于数据的可获得性，本文采用这15个国家1980~2003年的相关数据。
Ginarte等总结了一套评价知识产权保护水平的指标体系，该指标体系包含5个评价指标，即专利法覆盖程度、参与国际协议的程度、损失保障条例、执行机制和专利保护期限，每个指标都有一套评价标准及相应的分值。Park对Ginarte等的指标体系进行了更新，量化了122个国家截止2005年的知识产权保护水平。本研究知识产权保护强度指数的数据来源于Park;人均GDP和固定资产投资占GDP份额的数据来源于世界经济合作及发展组织OECD;初中毛人学率的数据来源于联合国科教文组织UNESCO。
2.2技术知识存量的计算
本文使用国内生产总值和研发强度(R&D/GDP)的乘积，来计算各国的研究开发投人，采用永续盘存法计算15个选取国家的技术知识存量。各国的R&D支出数据来源于世界经济合作及发展组织OECD。Hur等的研究显示，日本的技术陈腐化率和R&D滞后时间分别为13%和3年。考虑到计算每个选取样本国家的技术陈腐化率和R&D滞后时间很难，同时，选取的国家都是高度发达的国家，他们的研发投人在一定程度上有很大的相似性，所以，本文假定所有样本国家的技术陈腐化率和R&D滞后时间分别为13%和3年。此外，还假定这些样本国家的技术知识存量只是由国内R&D支出决定，忽略通过技术外溢从其他国家吸收的技术知识存量。根据上述分析，计算得到1980~2003年各国的技术知识存量。
3、实证结果及分析
针对15个DECD成员国1980~2003年的面板数据，本文应用固定效应回归进行实证研究，研究结果如表1所示。
表1中，第1栏是用模型（1）进行回归得到的结果。可以看出，固定资本存量和人力资本存量分别在1%和5%的显著性水平上显著，其相关系数和都为正;知识产权保护水平却不显著，且其相关系数为负。该结果并不奇怪，因为如果只考虑固定资本存量和人力资本存量投入，无法体现知识产权保护政策对激励创新的作用。同时，加强知识产权保护会降低资源跨国流动的效率，削弱市场竞争的强度。从该角度来看，加强知识产权保护会阻碍经济增长。
表1中，第2栏是用模型(2)进行回归得到的结果。模型(2)与模型(1)相比，加人了自变量技术知识存量。从结果可以看出，固定资本存量依然在1%的显著性水平上显著，而人力资本存量却不显著;知识产权保护水平依然不显著，且其相关系数仍为负;加人的技术知识存量在1%的显著性水平上显著，且其相关系数为正。模型(2)与模型（1）相比，固定资本存量和人力资本存量的相关系数和明显下降，这是因为技术知识存量的作用解释了一部分经济增长。
表1中，第3栏是用模型(3)进行回归得到的结果。模型(3)与模型(1)相比，加入了技术知识存量和知识产权保护水平的交互项。从结果可以看出，固定资本存量和人力资本存量在1%的显著性水平上都是显著的;知识产权保护水平虽然相关系数依然为负，但却在1%的显著性水平上显著;技术知识存量和知识产权保护水平的交互项在1%的显著性水平上显著，且其相关系数为正。知识产权保护水平对经济增长的总效应是由知识产权保护水平的效应与技术知识存量和知识产权保护水平交互项的效应共同决定的。知识产权保护水平总效应:
式中，为样本中各国技术知识存量的平均值，经计算得。
把，代人式(5)得，也就是说，在开放经济体国家，加强知识产权保护能够促进经济增长。
表1中，第4栏是用模型(4)进行回归得到的结果。模型(4)与模型(3)相比，加人了自变量技术知识存量。从结果可以看出，固定资本存量和人力资本存量分别在1%和5%的显著性水平上显著;知识产权保护水平的相关系数R3为负，但在5%的显著性水平上显著;技术知识存量以及技术知识存量和知识产权保护水平的交互项在1%的显著性水平上显著，且其相关系数均为正。同理，通过式(5)，模型(4)中。
模型(4)与模型（3）相比，各变量的相关系数及显著性变化不大，但增加，可见，模型(4)的解释能力更好。在模型(3)和模型(4)中，技术知识存量和知识产权保护水平交互项的相关系数均显著，且都为正。这表明，在开放经济体国家，技术知识存量越大，加强知识产权保护对经济增长的促进作用越大;知识产权保护强度越强，技术知识存量对经济增长的促进作用越明显。
4、结论
本研究的主要贡献:①基于内生经济增长理论，引人技术知识存量作为技术创新的变量;②采用固定效应回归模型进行实证研究，消除了各国的非观测效应对结果的影响。本文的主要结论:①在开放经济体国家，加强知识产权保护能够促进经济增长;②知识产权保护和技术知识存量对经济增长有着相互促进的作用。也就是说，技术知识存量越大，知识产权保护对经济增长的促进作用越大;知识产权保护强度越强，技术知识存量对经济增长的促进作用越明显。
数量经济与技术经济范文3
技术经济指标是企业技术经济类重要的考核标准，它以特定的考核指标的形式对企业的原辅料投入和产品的产出进行考核，对企业成本的控制和产品产出成品率的控制存在重要的意义。
1技术经济指标的定义、经济意义、表示方法及指标设计
1.1技术经济指标的定义
技术经济指标是基本定义是指国民经济各部门、企业、生产经营组织对各种设备、各种物资、各种资源利用状况及其结果的度量标准。西药制药企业的技术经济指标是反应本企业的生产经营情况，原辅料的使用情况及其结果的标准。它是企业技术水平、管理水平和经济效益的集中体现。
1.2技术经济指标的经济意义
技术经济指标是对生产经营活动进行计划、组织、管理、指导、控制、监督和检查的重要工具。制药企业的技术经济指标主要是对生产车间的原辅料的组织、管理、控制、监督和检查的重要手段。利用技术经济指标，可以①查明与挖掘生产潜力，增加产量，提高经济效益；②考核生产技术活动的经济效果，以合理利用机械设备、改善产品的质量；③评价各种生产的技术方案，为技术经济决策提供依据。
1.3技术经济指标的表示方法
技术经济指标既属于经济指标，但又区别于经济指标，如消耗总量、产品产量等单纯表示资源消耗与经济成果的指标不是技术经济指标，只有将两个相关的经济指标进行比较而得到的经济指标才是技术经济指标。我们企业采用的技术经济指标的表示方法主要有两种：（1）双计量单位表示法：即将消耗与成果进行比较时所得到的指标，如产值能耗、劳动生产率等，用双计量单位表示:产值能耗用“吨/万元”表示，劳动生产率用“价值量（实物量）/人（人年、人日、人时）”表示。西药制药企业对原辅料消耗的管理方式就是采用的双计量表示法，我们称之为原辅料“单耗指标”，即将原料的消耗用量与产出成品的产量进行比较所得到的指标，如硫酸庆大霉素注射液的单耗指标用“千克/万支”，复方甘草片单耗指标用“千克/万片”来表示。（2）百分率表示法：即在某一总体中某一部分所占比重。如产品总成品率的表示方法是采用百分率表示法，即产品成品的数量与理论成品的数量的比值，用百分率来表示。如复方乙酰水杨酸片的成品率为99.0%。
1.4技术经济指标的指标设计
技术经济指标设计应遵循的两个基本原则是：①科学性。即指标的设计必须同企业技术经济范畴的科学含义相一致，指标的数量应取决于企业的需要和理论研究的完善程度。企业对于各个制剂车间的产品单耗指标的选择遵循科学性原则，根据各个车间的生产品种的多少按照一定的比例来确定单耗指标的数量，而且车间的单耗考核指标主要是选取生产技术成熟、产量较大的品种来完成。②实用性。即设计单耗指标和成品率指标时应根据各年度的数据汇总情况、企业各车间的生产条件的变化、设备人员的变动、产品结构的调整，综合以上的因素得出的指标才具有实用性，存在价值。
2企业技术经济指标的实例及数据分析
2.1产品单耗指标的数据分析
2.1.1阿莫西林胶囊0.25g2.1.2单耗数据分析表（1）2.1.3单耗数据分析表（2）产品名称项目成品率平均值（CLX）97.73100.7194.75极差均值（MR）1.123.660移动极差UCLR（控制上限）LCLR（控制下限）单值UCLX（控制上限）LCLX（控制下限）复方对乙酰氨基酚片（II）规格复方备注：计算参考公式：1）移动极差：Xi-Xi-12）平均值（CLX）：（X1+..+X19+X20）/213）极差均值（MR）：移动极差之和/204）单值控制图：UCLX=CLX+E2MR；LCLX=CLX-E2MR5）移动极差图：UCLR=D4MR；LCLR=D3MR；一般采用n=2，查计量控制图系数表得：E2=2.66,D3=0,D4=3.272.1.4XMR控制图2.1.5单耗-X图（单耗的X图）图12.1.6结果分析1）根据单耗-X图，每批原始数据都在单值控制度限度之内。2）根据单耗-MR图控制图，所有极差点均分布在移动极差控制上下限之间。说明该产品的工艺较稳定，保证了原料投入量和实际产出量的平衡性。
2.2产品成品率的数据分析
2.2.1复方对乙酰氨基酚片（II）表42.2.2成品率数据分析表（1）表52.2.3成品率数据分析表（2）表6备注：计算参考公式：1）移动极差：Xi-Xi-12）平均值（CLX）：（X1+..+X19+X20）/213）极差均值（MR）：移动极差之和/204）单值控制图：UCLX=CLX+E2MR；LCLX=CLX-E2MR5）移动极差图：UCLR=D4MR；LCLR=D3MR；一般采用n=2，查计量控制图系数表得：E2=2.66,D3=0,D4=3.272.2.4XMR控制图2.2.5成品率-X图（成品率的X图）图22.2.6结果分析1）根据成品率-X图，每批原始数据都在单值控制度限度之内。2）根据成品率-MR图控制图，所有极差点均分布在移动极差控制上下限之间。说明该产品的工艺较稳定，保证了该产品的生产的物料平衡。
3结语
数量经济与技术经济范文4
[关键词]经济增长 生产要素 劳动力质量
〔中图分类号〕F241 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕 1000-7326（2007）06-0051-05
经历了近30年的高速发展，我国也面临着经济社会持续发展的诸多制约因素和约束条件。根据中国人口与发展研究中心最新预测，本世纪中叶之前的我国人口动态有三个转折点：一是劳动年龄人口占总人口的比率从2006年开始进入稳定期，从2010年起趋于下降；二是劳动年龄人口的绝对数量从2011年即趋于稳定，2022年以后则大幅度减少；三是总人口在2030年前后达到峰值，预测达14.39亿，随后绝对减少。[1] 这个预测和现实也表明，“人口红利”给我国经济社会发展带来的劳动力比较成本优势已经开始出现转折点，有利的“人口红利”决定劳动力结构将会提前发生变化，劳动力供给高峰即将结束。因此，与推动经济增长的资本、劳动与要素生产率的三大动因相关联的“劳动力与经济增长”等问题值得特别关注。
一、 资本、劳动、要素生产率的贡献分析
一国或地区经济增长主要依靠土地（或自然资源）、物质资本和劳动力等生产要素。土地（或自然资源）是进行任何生产所必需的；劳动力是进行生产的载体，是体现劳动者本身的资本；资本是用于投入生产或经营、用货币表示体现在物质方面上的财富。但是，在经济增长的因素分析中，经济学家认为，除了常规的生产要素投入增加导致国民生产总值增长外，往往还有一部分增长不能由这种要素来解释。也就是说，除了增加资本和劳动对经济增长的贡献外，国民产值函数的“残差”(residual）因素也在起作用。实际上，这是一系列技术效率和配置效率的综合表现，人们称其为“全要素生产率”(Total Factor Productivity, 简称TFP)。
经济发展实践证明，单纯依赖生产要素投入实现经济扩张，全要素生产率没有实质性提高的国家，尽管在一定时期也可能实现高速增长，但最终都被证明是不具有可持续性的。如，前苏联曾经一段时期实现了高速的经济增长；但是，由于其经济增长是依靠生产要素增加投入而在外延上实现的，全要素生产率对增长的贡献微小并呈现日益降低的趋势，导致经济增长不能持续。在20世纪50-70年代，我国计划经济体制下年平均经济增长率为3.9%。在这个增长率中，生产率提高的贡献份额为负数。资本和劳动力对增长率的贡献中，有大约13%被生产率水平低下而产生高投入低效率。改革开放后，我国年均经济增长速度提高到8-9%左右，全要素生产率的贡献也大大提高。在这一期间，我国逐渐步入世界市场资源配置轨道，扩大对外开放和提高贸易依存度。如，从1978年贸易依存度为9.8%，提高到1985年的23.1%，1995年的40.2%，以至2006年的70.8%。在1979-1984年期间，全部实际利用外商直接投资额只有41.04亿美元，2006年则达到735.23亿美元，增加了18倍。由于大量物质资本投入和贸易扩大，逐渐提高技术层次，以及计划生育政策的成功实施所造成的人口红利，我国经济保持了长达1/4世纪的高速增长。
《世界银行报告》（1999）对1978-1998年期间中国经济增长的因素进行分析认为，在此期间我国国内生产总值年平均9.5%的增长率中，物质资本对此期间经济增长的贡献率为37%，劳动力数量的贡献份额为17%，劳动力转移贡献为16%，全要素生产率为30%。10年后，国内学者李善同等在《中国经济增长潜力与增长前景分析》[2] 中的分析较为客观，认为在我国经济高速增长的25年，资本积累、劳动力投入的增长以及全要素生产率的提高是经济增长的三大动因。按照索洛“全要素生产率增长的核算”分析方法，① 测算出我国1978年以来三大要素对经济增长贡献的结果如下。
过去25年中，我国经济增长最大的推动力是资本投入与资本积聚。1978-2003年资本平均增长速度为9.9％，对经济增长的贡献达到63.2％，导致GDP年均增长9.3%中近6个百分点。相对于资本来说，劳动力数量和质量增长对经济增长的贡献是逐渐减弱的。20世纪90年代以后，劳动力的增速明显放慢，对经济增长的贡献开始下降到10％以下。全要素生产率的增长成为继资本之后对经济增长贡献最大的因素，虽然部分时期较低，但整体来看全要素生产率增长对经济增长的贡献仍基本接近30％，始终保持了较高的水平。过去20多年，导致我国全要素生产率快速增长的因素是多方面的，如要素（包括土地、资本和劳动力）在不同生产率产业之间和不同所有制之间的重新配置，促进了整体生产效率的改进；市场经济体制改革释放了经济增长的潜力，促进了效率的提高；对外开放、吸引外资以及自身的技术创新加快了技术进步的速度；教育水平改善了劳动力要素的质量等等。
目前最为关注的问题是，在我国转变经济增长方式进程中，资本对经济增长的贡献存在边际效率逐步递减的趋势，提升空间有限；面临“人口红利劳动力结构即将结束”以及资源与环境等约束条件下，劳动与全要素生产率中的劳动力质量提高具有发展潜力空间。由此，我国转变经济增长的方式中“从技术层面上加大自主创新、从劳动力层面上提高劳动力质量”成为现实的必要。
二、 GDP产值与劳动力结构的非均衡分析
据资料，2006年我国GDP增长10.7%，达到20.9407万亿元。从总量上看，这是我国GDP首次突破20万亿元；从经济增速上看，10.7%创下了自1995年以来的新高。但是，三次产业产值与劳动者结构存在着“非均衡”，以及呈现经济增长率高、劳动弹性低的反向变化是未来可持续发展面临的现实。
（一）三产产值与劳动力构成比重的“非均衡”
GDP产值与劳动力就业结构在发达国家基本上是均衡的，三次产业的GDP比重与劳动力就业结构基本趋于一致。从GDP分布结构来看，大多数发达国家第一产业比重均在3%-5%以内；第二产业比重一般为30%左右；第三产业比重多为65%以上。相应地，劳动力结构在三次产业之间的分布与产值结构基本相似，GDP产值与劳动力就业结构呈现均衡的、先进的结构水平。目前，我国约有近一半的劳动力还在从事传统而低产值的农业生产。一方面，尽管50%劳动力所创造的产值仅占GDP的15%左右，却为中国13亿人口的“温饱”问题作出巨大贡献；另一方面，50%的劳动力仅创造了15%左右的GDP，低水平的劳动生产率是不可忽视的现实。与此同时，第二产业产值略超过50%，但它所吸纳的劳动力却仅占22%左右，即“22%劳动力创造50%GDP产值”。这既不是我国工业总产值虚高，也不是工业生产效率和运行质量提高的结果，是资本要素推动经济增长和GDP增加的原因所在。我国三产产值与劳动力就业结构的“非均衡”（见表2）。
有关专家称这种现象为“产值工业化”。[3]“产值工业化”最现实的注释为，工业经济增长中数量扩张大于质量提升，主要为资本要素的增加而带来的GDP增加；GDP产值结构与劳动力结构的先进性没有凸现和劳动力质量需大大提高；在推进工业化、城市化进程中第二产业与第三产业没有形成良性互动；在“产值工业化”的背后劳动效率、节约能耗、环境保护等方面均存在有待大力改善的问题。产值工业化是我国转变经济增长方式前的准备阶段，直接关系到技术层次升级、劳动力质量与经济增长可持续性的问题，劳动力从数量到质量的转变，成为转变经济增长方式的关键。
（二）经济增长率与劳动弹性的反向变化
在技术与资本不足的前提下，增加劳动力数量可以成为推动经济增长的主要因素；随着要素生产率的贡献增加，劳动力质量将成为推动经济增长的主要因素。目前，我国经济增长率与劳动弹性呈反向变化趋势，即经济增长率高，劳动弹性低，对劳动力质量的需求逐渐扩大。经济增长的劳动弹性系数是可以测量劳动力增加对经济增长的贡献度，是衡量经济增长和劳动力增长关系最常用的指标。它是指劳动增长速度与经济增长速度的比值，即经济增长1个百分点，带动劳动增长的百分点。用公式表示为:E=L′/G′，其中E为劳动弹性，L′、G′分别为就业增长率和经济增长率。人们可以用劳动弹性来衡量经济增长对就业的拉动效果，间接反映劳动力质量对经济增长的影响。据《中国劳动统计年鉴》（2005）、《中国统计年鉴》（2005）数据计算：
据统计资料，我国劳动力占总人口比重从1978年的41.7%上升到2004年的57.9%，“人口红利”直接的反映是大大增加了劳动力数量。1953-1957年是我国第一个五年计划时期，劳动弹性系数达到0.397的数值，技术与资本的投入有限，劳动力增长贡献大。到20世纪60年代后半期，进一步增大到0.541的水平,其后逐渐减低；90年代后减低趋势明显，减低到0.108的水平。2001-2005年，经济增长速度年均为9.58%，但劳动弹性系数仍在减低，达到0.078的水平。上述数据说明，我国在技术装备陈旧落后和资本缺口大的情况下，劳动增长率增加成为推动经济增长的主要因素；而随着改革开放后的技术装备的进步、资本集约度的提高，提高劳动力质量逐渐成为经济增长的主要因素，尤其在我国转变经济增长方式的关键时期。
三、 经济增长与劳动力质量的均衡关系
经济增长方式所决定的，劳动力质量的需求是不同的。粗放型或集约型的经济增长方式对劳动力质量以及技术应用存在差异。劳动力质量对经济增长存在反作用，存在着高劳动力质量与高经济增长质量均衡与递进关系，如出现GDP产值与劳动力就业结构、GDP增长率与劳动弹性的相对“均衡”，三大产业产值与劳动者就业结构一致；经济增长率高，劳动弹性和劳动力质量也相应提高，进而提高劳动和全要素生产率的贡献。
（一）资本投入与技术水平层次的变化
在我国经济高速增长的同时，产业结构和资本投入导致技术水平层次也发生了巨大的变化，工业结构内部呈现出明显的技术升级特征。这些技术升级和技术层次的变迁，由物资资本投入完成和可以直观看到发生的变化。从不同技术水平工业部门所占产出份额来看，高技术产业由1993年的不到10％增加到2005年的超过20％，增幅达到14.9个百分点。而以资源为基础的产业和低技术产业的份额则有大幅的下降，以资源为基础的产业从28.7％下降到23.1％，下降5.6个百分点；低技术产业从17.7％下降到9.2％，下降了8.5个百分点；中技术产业的份额则变化不大，略微下降1个百分点。① 见表5。
表5说明，资本投入不同，技术层次的变化趋势是高技术与低技术比重的变化，低技术资本投入持续降低，高技术资本投入持续提高，中技术资本投入基本维持不变。与此相关联的，以物质资本投入的变化带动技术层次的升级，带动对人力资本以及劳动力质量的市场需求。
（二）资本投入与劳动力质量的提高
与上述同理，一般低技术产业工人的人力资本成本不高，投入不大；拥有中技术产业工人的人力资本需要继续维持投入，因为它涉及面广，这是提高劳动力质量的关键；同时需要不断加大对高端技术蓝领产业工人的人力资本投入，适应高新技术产业发展的需要。一般而言，物质资本投入与产出是直接的关系；人力资本投入与产出是间接关系。
转变经济增长方式，从进程看物质资本的投入要先于人力资本的投入；从效果看物质资本投入的“政绩”要直观于人力资本的投入；但从社会效益看人力资本提高是转变经济增长的关键。舒尔茨是人力资本理论的创立者和荣获诺贝尔经济学奖的美国学者。他认为，人力资本就是人口质量投资，是一种能力资本、人力素质资本。人力资本的积累是经济经济增长的源泉。其主要原因有三： 其一，人力资本投资收益率超过物力资本投资的收益率；其二，人力资本在各个生产要素之间发挥着相互替代和补充作用；其三，“经济增长余数分析法”证明人力资本是经济增长的源泉，人力资本可以提高经济增长的质量。
经济社会的发展与增长主要取决于人的素质而不是自然资源的丰瘠或资本存量的多少，人力资本的作用远比物质资本重要得多。在经济社会中，劳动力质量具体表现为劳动者的素质、态度和技能应用等。无论是社会或个人加大人力资本的投入，既体现劳动者本身的资本，也体现社会发展水平的提高，人力资本发挥着比物质资本更为重要的作用。加大人力资本投资，如系统接受教育、岗位与技术培训、继续教育和企业文化的认同等等，其目的就是要通过人力资本去获得更大的经济效益和提高经济质量。
在对深圳人口总量与经济增长均衡关系的问题上，实证分析的结果是深圳常住人口数量增速与经济总量、工业总产值的增速相比呈逐渐下降趋势，表现为对数曲线。1978-1989年深圳经济总量每增加1万元，就要增加1.41劳动力；1989-1994年为0.288劳动力；1995-2003年为0.175劳动力。1979-1993年深圳工业总产值每增加1万元，就要增加1.07劳动力；1994-1999年为0.233劳动力；2000-2003年为0.140劳动力。从总体上看，深圳经济社会发展对劳动力的吸纳能力是逐渐下降的，这是深圳经济社会发展中有机资本与技术提高、经济增长质量发生变化的表现。否则，深圳GDP总量的增加与劳动力数量的同步增加，将是深圳各项资源条件难以承受的。[4] （P164-165） 上述说明，人口、劳动力数量与国民经济产值呈现对数曲线，是转变经济增长方式的现实反映，是提高经济增长质量所要求的，也是经济增长的动因中变劳动力数量为劳动力质量的转折点。
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数量经济与技术经济范文5
关键词：技术进步偏向性；技能与非技能劳动；合意结构
作者简介：王林辉，女，东北师范大学经济学院教授、博士生导师，从事技术进步与经济增长研究；袁礼，女，东北师范大学经济学院研究生，从事技术进步研究。
基金项目：教育部新世纪优秀人才支持计划项目“要素结构视角下经济结构调整和经济自主协调发展研究”，项目编号：NCET-12-0818；国家社会科学基金青年项目“我国技术进步方向及其对要素收入分配格局的影响研究”，项目编号：12CJY007；中央高校基本科研业务费专项基金 “我国战略新兴产业的融资偏好与技术进步方向的适配性分析”，项目编号：11SSXT006
中图分类号：F241 文献标识码：A 文章编号：1000-7504（2013）03-0051-08
一、前 言
资本积累和劳动力投入对我国经济增长的贡献已形成广泛共识，学术界普遍认定我国持续30多年来经济高增长主要源于资本和劳动投入。伴随着经济规模扩大和要素投入需求增长，依靠要素量的增长实现经济规模的扩张已无法持续，生产要素约束日益凸现，人口红利效应逐渐消失，老龄化高峰已日渐临近，整个社会负担系数增加、劳动力成本增大以及劳动力供求矛盾将日渐突出。减少要素投入并优化结构成为经济结构优化和转变发展方式的重要内容。技术进步和高等教育发展使劳动力质量明显提升，如何优化劳动力结构并提高对产出的贡献开始受到关注。张国强等（2011）利用人力资本基尼系数和人力资本构成比重分析人力资本结构对产业结构的影响，认为人力资本结构的合理化有助于产业结构升级[1]。朱承亮等（2011）利用C-D形态的随机前沿生产函数模型，分析人力资本和人力资本结构对区域经济增长的作用，发现人力资本对经济增长的影响具有时滞性，且人力资本结构的经济增长效应区域差异特征明显[2]。魏下海等（2009）依据分位数回归发现人力资本结构对经济增长存在负面影响，不同分位点下人力资本作用效应差异显著[3]。不难发现，劳动力结构及其对产出的作用研究更多关注人力资本水平和人力资本结构对经济增长的影响，如何优化劳动力结构并探讨经济发展过程中的合意值几乎无人关注，特别是技术进步发展的新趋势对劳动力需求结构影响的研究更是缺乏。近年来世界各国技术进步呈现出新的变化特征，明显有别于传统的发展趋势，主要表现为技术进步与机械设备投资日趋融合，资本体现式技术进步迅速发展引发技术进步偏向于技能，即蕴含前沿技术的机械设备需要具有较高水平的技能型劳动与之匹配，因而劳动力市场中呈现技能型劳动需求增加和技能溢价现象，使技能和非技能劳动分化加剧。宋冬林等（2010）发现技术进步发展增加了技能型劳动需求引发劳动力市场收入分配结构变化，进而使技能劳动更快发展[4]。王永进和盛丹（2010）采用数值模拟方法，分析技能劳动供给和技能偏向型技术进步的关系，发现二者关系受技能劳动供给临界值的影响，在低于这个临界值时，技能劳动供给会促进技能偏向型技术进步，而高于这个临界值时，技能劳动供给反而会抑制技能偏向型技术进步[5]。董直庆等（2011）构建了区分技能与非技能劳动的内生经济增长模型，以技能偏向性视角考察技能需求增长、技能溢价和技术进步之间的关系，结合我国宏微观经济数据分析技能偏向型技术进步大小及其波动规律，发现欧美国家技能需求增长和技能溢价源于技术进步偏向性的结论在我国也具有适应性，且技能偏向型技术进步率呈现出W形波动规律[6]。
经济体是不同要素组合和作用而形成的复杂系统，产出增长需要不同类型要素特别是不同层次劳动力。我们不禁要问，既有的技能劳动供给规模能否满足经济发展的需要？我国经济究竟需要多大规模的技能劳动？是否存在合意的技能劳动比例使产出增长质量更高。当前文献过于关注教育发展对劳动力质量作用的影响，对于技术进步新趋势特别是技能偏向性如何引发劳动力市场结构演变并未引起重视。本文认为，若忽视技术进步偏向性探讨劳动力结构问题，将可能出现较大偏差。因此，本文结合中国经济时序数据，利用技术进步偏态下双层嵌套CES生产函数，以可行广义非线性最小二乘法考察我国劳动力结构合意性及其对产出的贡献问题。本文的创新性工作在于：首次通过技术进步有偏性视角，以CES生产函数估计我国技能和非技能劳动的合意配比水平，判定当前技能劳动是否存在过度投资或供给缺口问题，认识劳动力结构对经济产出的贡献。
二、劳动力合意结构模型演绎
依据经济产出方程估计出各个参数值，代入到（8）中可估计劳动力结构对经济产出的贡献。
三、计量模型选择、指标设计和数据来源说明
我们借鉴Klump et al.（2007）的CES生产函数标准化方法[8]，对双层嵌套型CES生产函数标准化。为估计模型参数，假定资本、技能和非技能劳动技术进步增长率满足BOX-COX变换，见公式（9）。
全国数据统一采用各省加总的方式获取，样本区间为1978—2010年。其中资本存量数据来自于张军等（2002），2005年后缺的数据采用类似方法补全。部分省份由于缺少固定资产形成总额数据，而统计年鉴已统计基本建设投资，利用固定资产形成总额与基本建设投资数据的线性关系，通过回归系数方式利用基本建设投资数据拟合缺失年份的固定资产形成总额数据。全国劳动数据为各省份实际就业数据加总，资本和劳动价格采用资本和劳动报酬总额除以资本和劳动数量。1978—1992年资本和劳动收入份额数据来自《中国国内生产总值核算历史资料：1952—1995》，1993—2004年数据来自《中国国内生产总值核算历史资料：1952—2004》，2005—2010年数据来自2006—2011年《中国统计年鉴》。由于《中国统计年鉴》并没有完全按照资本和劳动分类统计，在计算资本和劳动收入份额时，将政府税收净额依据资本和劳动要素对经济产出贡献近似为2/3和1/3的比例划归资本和劳动。根据CHNS的微观数据，获取1989、1991、1993、2000、2004和2006年的大学及以上学历和中专及以下学历的平均工资数据，作为技能与非技能劳动报酬数据。而对于其中缺失年份的数据，通过全国平均工资序列与既有的技能劳动与非技能劳动工资回归的方法拟合获取。
技能劳动指标选取两个层面数据进行刻画，一是具有大学学历的劳动者存量数skill1，二是从业人员中专业技术人员数skill2。其中具有大学学历的劳动者存量skill1的估计思路是，将1978年之前毕业所有大学生数作为技能型劳动的初始值，即基年1978年的数值，1979年技能劳动总数=1978年技能劳动总数+1979年毕业的大学生数-1979年退休的大学生数，其中1979年退休的大学生数等于1943年毕业大学生数（假设大学毕业24岁参加工作到60岁退休，1979年退休的为1943年毕业的大学生），其他年份数据依此类推。从业人员中的专业技术人员指标skill2数据，《中国统计年鉴》自1999年后统计了全国城镇单位专业技术人员数和国有企事业单位技术人员数，而1999年之前仅统计国有企事业单位技术人员数。根据国有企事业单位和城镇单位专业技术人员数的统计关系，拟合出缺失年份全国城镇单位专业技术人员数。非技能劳动数量用全国总劳动力数量减去技能劳动数量，进而再计算出技能与非技能劳动的收入份额。
四、中国劳动力合意结构及其对经济产出的贡献
借鉴Klump et al.（2007）的标准化系统法，基于四个方程采用非线性似不相关模型的可行广义非线性最小二乘法（Feasible Generalized Nonlinear Least Squares，FGNLS）测算参数，结果见表1。
利用表1中的参数计算技术进步技能偏向性指数，结果如图1所示。图1分别画出了利用指标skill1和skill2测算的结果，以具有大学学历的劳动力存量数据skill1测算的技术进步技能偏向性指数呈现递增趋势，而以专业技术人员skill2来测算的技术进步技能偏向性指数在20世纪80年代呈下降趋势，但其后基本保持在0.05左右。二者的变化趋势虽有所不同但二者均为正，表明技术进步偏向于技能劳动假定得到一定验证。由于技术进步技能偏向性对劳动生产率的影响，必然会影响劳动力市场中不同类型劳动力需求，因而影响劳动力的合意结构。依据公式（5）测算出我国宏观经济总体的合意技能和非技能劳动比重。其中，图2和图3分别是采用具有大学学历的劳动力存量数据和专业技术人员数据测算的劳动力合意结构，为形成对比，图中也画出了技能和非技能型劳动的实际数据。
图2显示利用大学生的存量数据测算的技能与非技能劳动比的合意值呈现指数增长趋势，从1978年开始一直到1990年，十几年的时间里技能与非技能劳动比的合意值基本相当，保持在0.6%左右。但从1991年开始通过平衡增长路径合意经济产出测算的合意值增速快于真实值，二者差距逐渐拉大。1991年合意值是1.5%，真实值是1.3%，合意值大约是真实值的1.15倍，到2000年合意值增长到了4.2%，而真实值仅为2%，合意值是真实值的2.1倍。2010年合意值达到16%，而真实值为6.1%，合意值大约是真实值的2.62倍。这显示随着技术进步和经济结构调整，经济产出和经济增长方式转变过程中对技能型劳动的需求逐渐增长，而实际技能型劳动供给却表现出明显不足，即技能劳动供求缺口变大。图3是依据专业技术人员测算的技能与非技能劳动比的合意值，也呈现指数增长特征。在改革开放的初期，数据显示专业技术人员占比的真实值还略高于合意值，但从1995年开始经济中对技能型劳动的需求快速增长。数据显示，2000年合意值是9.5%，而真实值仅为4.6%，此时合意值约是真实值的2.07倍。而2000年后经济对技能型劳动需求更大，2005年合意值显示技能型劳动与非技能劳动比应达到18.9%，而实际经济中的技能型劳动仅为4.4%，合意值约是真实值的4.29倍。到2010年，合意值估计结果显示实际经济中需要专业技术人员与普通劳动力的比重为33.8%，即从业人员中应有技能劳动与非技能劳动的比重约为1/3，但实际经济中的专业技术人员的比重却仅为4.7%，合意值约是真实值的7.19倍，这显示我国经济中的专业技术人员的缺口更大。可见，从两个表征技能劳动指标测算结果的差异来看，以从业人员中专业技术人员来表征技能劳动缺口更大，这可以解释从2004年源于珠三角继而蔓延至沿海地区的“技工荒”现象——经济发展对技能劳动需求快速增加而技能劳动的供给明显不足（王文明等，2007）[9]。劳动力合意结构的测算结果也显示，具有大学学历的劳动者也存在需求短缺问题。
如果事实果真如此，那么，现实经济为什么又会出现大学生就业难或“知识失业”现象呢？我们认为，经济发展中需要不同层次和不同专业的劳动者，大学生只是代表其中某些类型的技能劳动。自20世纪90年代末，我国实施了高等教育产业化政策，以大学生为代表的技能劳动迅猛发展且供给规模大幅度提高。但伴随着我国产业结构的不断调整，高等教育专业设置与劳动力就业岗位出现了一定程度的偏离，以及部分大学生的实用性技能、实践能力和经验相对缺乏，导致其就业出现障碍。同时，从合意劳动力结构走势上看，未来经济发展对技能型劳动需求将更大。相关人口问题研究发现，到2015年我国人口老龄化更加突出，劳动适龄人口减少使改革开放以来维持经济高增长的“人口红利”逐渐消失。为此，若要保持经济持续稳定增长，关键是提高人力资本水平，通过依靠劳动质量的提升来弥补劳动数量的减少，大力发展学校教育和职业培训等提高实用性技能劳动供给优化劳动力结构。
依据公式（8），我们利用两种技能型劳动的指标进一步测算了劳动力结构增长率及其对经济产出的贡献率，如表2所示。表2显示，采用具有大学学历的劳动力存量表征技能劳动，测算的劳动力结构对经济产出的贡献在改革开放初期为负值，但其绝对数较小，这显示劳动力的结构并没有促进经济增长，反而成为制约经济增长的因素。但自1986年开始，劳动力结构变化指标转为正向，且呈现小幅递增的趋势，对经济增长的贡献逐年增大。到2002年对经济增长的贡献达到1.2%，之后一直保持在个位数。到2009年达到最大为8.1%，2010年又有所回落，对经济产出的贡献约为6.0%，即在经济增长的贡献中劳动力结构的作用不足10%。这显示，利用具有大学学历的劳动力存量指标测算的劳动力结构，在自身逐年优化的同时对经济增长的贡献也在递增。这主要源于20世纪90年代末21世纪初大学生扩招政策下大学生规模的快速增长，改善了原有低层次的劳动力结构，促使劳动力结构对经济增长的作用由制约转为拉动。但相比于资本和劳动力本身对经济增长的作用，劳动力结构的作用还不大，我们认为结果完全符合我国现实。表2也显示采用专业技术人员测算的劳动力结构的变化率及其对经济增长的贡献率，与采用具有大学学历的劳动力存量数据测算的结果有所不同，劳动力结构的变化率在多数年份都呈现负增长，对经济产出的制约作用明显。劳动力结构为正向变化的年份只有1988、2001、2003以及2006—2010年，但对经济增长的贡献都不足1%。这表明，如果以专业技术人员占全部劳动力的比重来衡量我国的劳动力结构，劳动力结构对经济产出的贡献有限，这源于我国劳动力质量不高且劳动力结构不合理而使其无法发挥应有的作用。
五、基本结论
针对文献普遍忽视技术进步偏向性对劳动力结构的影响问题，本文关注技术进步新形态下劳动力结构优化对我国经济增长方式转变的意义，利用技术进步有偏的双层嵌套CES生产函数，推演出在平衡增长路径上技能和非技能劳动合意值，应用标准化系统法估计方程参数，测算出我国劳动力的合意结构。测算结果发现，技能与非技能劳动比合意值呈现指数增长且合意值增速快于真实值，技能型劳动供求缺口突出。采用具有大学学历的劳动力存量指标测算的结果显示，2010年合意值达到了16%，而真实值为6.1%，合意值约是真实值的2.62倍，采用专业技术人员指标显示到2010年，实际经济中需要专业技术人员与普通劳动力的比重为33.8%，即从业人员中技能劳动与非技能劳动的比重约为1/3。但实际经济中的专业技术人员的比重却仅为4.7%，合意值约是真实值的7.19倍，表明我国经济发展和经济结构调整对专业技术人员的缺口更大。利用具有大学学历的劳动力存量指标测算，发现劳动力结构得到一定优化，对经济增长的贡献也呈现递增走势，但数据也显示其对经济增长的贡献不足10%。而依据专业技术人员占普通劳动力的比重来衡量我国的劳动力结构测算结果显示，劳动力结构对经济产出的贡献不足1%。综合表明，技术进步技能偏向性增加技能劳动需求，技能劳动供给并未满足经济需求，在低水平值下劳动力结构作用还未得到有效发挥，劳动力结构还有待优化。
参 考 文 献
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数量经济与技术经济范文6
1.1指标设计
GDP很好地反映了区域和国家经济的运行状况和结果，本研究中主要考察了高新技术园区对其所在行政区经济增长的影响关系，因此采用了高新技术园区所在行政区的GDP作为被解释变量。政府是区域创新活动的重要推动者，政府各项政策和投入是创新活动开展的重要条件，本研究使用高新技术园区累计公共技术服务平台投资额（X1）作为创新驱动要素，反映政府对创新的投入和扶持力度。创新是一个综合的行为和过程，本研究结合了欧盟（EU）EIS指标体系、《国际竞争力年度报告》、OECD的创新体系、Cooke的RIS创新指标体系、Heffernan、MinghuiChen创新体系等方面的内容，构建了包括创新投入、创新过程和创新产出三个主要环节的综合体系内容来反映创新。其中创新投入包括高新技术园区上一年度的年末从业人员（中高级职称）（x1）、高新技术园区企业数（x2）、高新技术园区科技活动人员数（x3）三个指标，x1是对创新人才投入的度量，x2反映了不同参与主体的规模和数量，x3主要反映了创新活动的频率和活跃程度；创新过程包括高新技术园区中介机构提供信息总条数（x4）、高新技术园区技术服务项次（x5）、高新技术园区培训服务人次（x6）三个指标，这三个指标主要反映了创新服务机构和中介机构的活动能力、活跃程度以及主体之间的交流情况；创新产出的测度指标包括高新技术园区火炬计划项目数（x7）、高新技术园区技术收入（x8）、高新技术园区在孵企业批准知识产权数（x9）三个指标，反映了创新的成果和创新收益。由于解释变量较多，为了便于分析创新对区域经济增长的影响关系，要对解释变量采取因子分析进行降维处理。同时，把消费、投资和出口状况设定为控制变量，消费用高新技术园区所在行政区的人口数（PEO）近似度量，投资用高新技术园区上一年度的年末总资产（CAP）近似度量，出口用高新技术园区出口创汇（EXP）近似度量。
1.2模型构建
区域经济增长理论模型的构建大多基于柯布—道格拉斯（C-D）函数模型形式，早期Harrod、Solow、Arrow、Barro模型等都以技术、资本、劳动等为要素分析了区域经济增长的问题，Grossman、DHCChen等都建立了创新与区域经济增长之间的关系模型进行分析，本研究将区域经济增长模型和创新模型相结合。
2实证分析
考察样本的选择时段是2007—2012年度的数据，为了保证数据的完整性，样本对象选择华东地区（6省1市）空间范围内2007年度及以前被国家批复的16个国家高新技术园区，其分别为上海、南京、常州、无锡、苏州、杭州、宁波、合肥、福州、厦门、南昌、济南、青岛、淄博、潍坊、威海国家高新技术园区。
2.1数据来源
GDP数据主要来源于各地方各年度统计年鉴，创新驱动和创新各指标数据主要来自《中国火炬统计年鉴》（2008—2013）、《中国高科技产业统计年鉴》（2008—2013）、《中国高科技产业发展年鉴》（2008—2013）、《中国区域经济统计年鉴》（2008—2013）和相关年度的地方科技年鉴，消费、投资、出口数据主要来自《中国火炬统计年鉴》（2008—2013）和各地各年度统计年鉴。
2.2数据处理
本研究中GDP、X1、x8、CAP指标涉及到不同年度价格波动的影响，其中GDP通过GDP价格平减指数剔除影响，投资额通过资产投资价格指数剔除影响，其他涉及到币值标价的指标通过消费价格指数剔除影响；EXP通过2007—2012年度的年均人民币与美元兑换汇率折算成人民币计量的单位并通过居民消费价格指数消除价格波动影响。另外，本研究中GDP、X1、CAP、PEO、EXP等指标因为数据较大，对这些指标进行取对数处理以减少数据波动、不平稳性以及异方差的影响。解释变量（创新）在做因子分析时通过z-score标准化处理。
2.3因子分析
在对变量做因子分析之前需要对x1~x9各指标数据进行适合度检验，本研究中主要是通过Bartlett检验和KMO检验法进行分析。通过SPSS20.0检验KMO值满足大于0.7，Bartlett的球形度检验p值小于0.05，数据适合因子分析。按照主成份提取原则，对相关矩阵初始特征值≥1进行提取，少数指标考虑到累计方差比例较小，采取了特征值大于0.8的原则进行设计。通过SPSS20.0软件分析，得到华东16个国家高新技术园区在2007—2012年度的创新综合得分。
3创新对区域经济增长影响分析
要考察区域差异条件下的高新技术园区创新对区域经济增长的影响需要在园区分类基础上进行分析。
3.1创新要素集聚的区域差异
首先对创新要素集聚度进行度量，本研究结合了Feldman、Mansfild、Venables、Audretsch和Feldman］、Hansen等提出的要素集聚度量指标体系的内容，选取高新技术园区大专及以上人员数、高新技术园区被认定的高新企业数和高新技术园区科技活动经费支出额三个指标近似度量创新要素集聚度。通过对创新要素集聚度的因子分析得到创新要素集聚综合因子得分，然后结合聚类分析法对创新要素集聚因子得分做系统聚类，软件选用SPSS20.0，聚类成员选择单一方案，聚类数为2，聚类方法采用组间联接，组间度量标准为平方Euclidean距离，得到如图1所示的聚类分析结果。创新要素集聚度聚类组1为高集聚度园区，聚类组2为低集聚度园区。将创新要素集聚度不同的园区做回归分析，对比聚类组1和聚类组2的回归结果。首先，高集聚度园区创新驱动对区域经济增长未能产生显著的促进作用，低集聚度园区创新驱动也没有通过显著性检验，也即创新驱动对区域经济增长的影响与高新技术园区要素集聚度关系不显著。其次，高集聚度园区创新明显地拉动了区域经济增长，低集聚度园区创新对区域经济增长具有较显著的负效应，由此说明创新对区域经济增长的影响与园区创新要素集聚度有关，高集聚度的园区有利于促进创新的正向经济效应。而低集聚度的负效应原因认为可能低集聚度园区创新要素积累不足，园区还处于积累阶段未进入最佳经济增长点，园区还未能充分地发挥出规模经济的效果，这个阶段园区的创新对区域经济增长的贡献还不足于弥补对园区建设的投入。
3.2组织学习水平的区域差异
组织学习的度量指标结合了SweeGoh、Stuart、Porter等提出的组织学习内涵和理论，通过教育培训项次、技术服务项次和咨询服务项次三个指标近似地度量。通过对组织学习指标的因子分析得到组织学习综合因子得分，然后结合聚类分析法得到组织学习水平不同的高新技术园区空间分布。组织学习水平聚类组1为组织学习水平高的园区，聚类组2为组织学习水平低的园区。首先，组织学习水平高的高新技术园区创新驱动为正，但没有通过显著性检验，而组织学习水平低的高新技术园区创新驱动对区域经济增长产生了显著的正效应，说明组织学习水平较低的园区对区域经济增长的贡献依赖于创新的投入和支持，增加创新投入对于学习不活跃的园区在一定程度上能够刺激创新产出并有利于促进区域经济增长。其次，组织学习水平高的高新技术园区创新对区域经济增长具有显著的正效应，组织学习水平低的高新技术园区创新对区域经济增长具有较显著的负效应。由此说明，创新对区域经济增长的效应在一定程度上取决于园区的学习水平，只有具备了一定学习水平的园区才能发挥创新的正面区域经济效应，而低学习水平的负效应原因认为学习水平低的园区创新成果的应用和扩散不足，从而创新成果的商业化程度较低，很难实现充分的市场价值，限制了创新的区域经济效应。
3.3经济环境的区域差异
区域的区位、资源、经济运行状况等都对创新产生重要影响，ALosch、TGylfason和GZoega等分别从不同角度阐述了区域经济环境的重要影响。《中国城市竞争力年鉴》中对区域经济环境通过区位、区域的经济资源丰富度、产品自给度等方面的指标进行度量，这也比较符合本研究中对区域经济环境的界定。本研究借鉴《中国城市竞争力年鉴》（2007—2012）中提出的中国城市经济环境得分各年度均值对华东地区国家高新技术园区进行分类，城市经济环境各年度得分均值大于16个城市环境得分总均值的为优等区域经济环境的园区，得分小于总均值的为低等区域经济环境的园区，分类结果得到如图3所示的空间分布。分类组1为优等区域经济环境的园区，分类组2为低等区域经济环境的园区。同理做回归分析，结果同样见表4。优等和低等区域经济环境的高新技术园区创新驱动对区域经济增长影响的估计系数都为正，都没有通过显著性检验，但是优等组相对于低等组的估计系数增大，说明高新技术园区的创新驱动对区域经济增长的影响与高新技术园区所在区域的经济环境状况没有显著关系；优等区域经济环境高新技术园区创新对区域经济增长影响的估计系数为正，且通过1%的显著性检验，低等组创新估计系数为负，没有通过显著性检验，由此说明创新对区域经济增长的影响与区域经济环境有显著关系，较好的经济环境对创新的经济效应具有正向的促进作用，不好的经济环境甚至会抑制创新对区域经济的促进作用。
4结论与建议
通过上述的实证分析可以回答前文提出的问题：华东地区作为我国经济相对较发达的地区，近二三十年成为我国区域经济发展的标杆，这可能也与华东地区各省市创新活跃的高新技术园区有密切的关系。第一，华东六省一市部级高新技术园区的创新驱动对区域经济增长具有显著的促进作用，政府的鼓励性创新政策、创新投入和扶持等整体上能够有效地促进了企业的创新产出和区域经济增长。第二，华东地区的部级高技术园区创新整体上有效地推动了区域经济增长。第三，华东地区高新技术园区创新是区域经济增长的内生影响变量，能够促进区域经济增长，并且随着经济的发展和总量的增加，高新技术园区创新的促进作用将得到进一步的强化，而没有考虑内生性问题情形中低估了创新对区域经济增长的促进作用。第四，华东地区高新技术园区创新对区域经济增长的影响与园区的创新要素集聚状况有关，创新要素集聚度较高的高新技术区园区创新对区域经济增长的促进作用更大。第五，高新技术园区创新对区域经济增长的影响与园区的组织学习状况有关，学习水平较高的高新技术园区创新对区域经济增长的促进作用更大。第六，高新技术园区创新对区域经济增长的影响与园区所在区域的经济环境状况有关，区域的经济环境状况较好更有利于发挥高新技术区园区创新对区域经济增长的促进作用。
