人力资本\技术采用与产业结构升级
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目前,国内形成的一个基本共识是: 中国在全球产业分工中处于不利地位,需要进行产业结构的升级。那么,当前这种状况形成 的主要原因是什么?就中国目前的要素禀赋,这种状况是否合理,或者说是不是均衡的结果 ?要改变这种状况,推进产业结构的调整升级,政策应该主要从哪些方面着手?产业 结构水 平较低、升级缓慢的背后是技术水平较低、进步缓慢。要理解中国技术水平较低、进步缓慢 的原因,就必须注意到中国在全球化进程当中最大的要素禀赋特征:劳动力的绝对数量较大 ,相对素质较差。理解这一要素禀赋特征是理解上述问题的关键。
一、模 型
这部分将通过一个简单的模型说明,厂商技术采用与工人人力资本投资之间的相互作用。模 型以Acemoglu(1996)[1]和Redding (1996)[2](435-470)为基础,同时 纳入了人力资本和干中学的概念,区分了特殊意义的人力资本和一 般意义的人力资本,不但能够反映厂商技术水平和工人人力资本水平之间的互补性,而且能 够说明Jovanovic (1996) 的思想,[3](1299-1310)即如果工人较长时间停留在一 项技术上,那么将不利于一般人力资本的积累,进而阻碍厂商对新技术的采用。
(一)模型构造
考虑一个两期模型。假设存在两类风险中性的行为人:工人和厂商,而且工人和厂商的数量 相同,我们可以将他们的数量标准化为1。工人和厂商都是同质的,存在两期,他们的目标 是最大化一生的效用。工人和厂商的效用函数为:
U=C1+11+ρC2(1)
其中,Ci是第i期的消费,i=1,2,ρ是主观贴现率。
假设每一期工人都有1单位的时间禀赋。在第1期,工人除了进行生产,还可以分配一部分时 间用于接受教育或培训。①在生产的过程中,工人可以通过“干中学"积累使用这种技术 的经 验,进而提高第2期使用这种技术的生产率,但是,这些经验只适用于这种技术,不能转移 到其它技术的使用上,因此这是专门意义的人力资本;通过接受教育或培训,工人则可以积 累 一般意义的人力资本,不但可以提高使用这种技术的生产率, 而且能够提高使用其他技术的生产率,因此这种人力资本可以 在不同技术之间转移,但是其获取是需要成本的,因为工人要把原本进行生产的时间用于接 受教育培训。
假定工人在第1期进入劳动力市场之前,就要决定第1期多少时间用于工作,多少时间接受培 训。做出这个决定后,工人进入劳动力市场,与厂商进行一对一的随机匹配,②也就是一 个工人结合一个厂商,且工人与所有厂商结合在一起的概率都是相同 的。 由于工人和厂商之间一一匹配,因此,不会有工人失业。工人和厂商结合后就可以进行生产 ,定义第1期工人用于培训的时间为v。假设工人的初始人力资本禀赋为h1,那么第2期开 始时工人的人力资本禀赋为:
h2=(1+avθ)h1(2)
其中,a>0,0
工人和厂商的随机匹配过程结束后,每个厂商都雇用一个工人,生产同质的产品。假设所有 厂商在第1期都使用相同的技术,但是可以通过第1期的研发(R&D)活动在第2期采用新的技 术。假定厂商在第1期进入劳动力市场雇用工人之前,就要决定是否在第1期投入成本进行研 发,进而在第2期采用新技术进行生产。如果R&D不存在不确定性,那么第1期结束后,新技 术就会出现,厂商就可以在第2期采用新技术进行生产。③定义第1期的生产函数为y1=A (1-v)h1,因为h1=1,所以表示为:
y1=A(1-v)(3)
其中,A是第1期使用技术的生产率,1-v是工人在第1期的工作时间。
如果在第2期厂商仍然使用第1期的老技术,那么第2期的生产函数为:
yS2=A[B(1-v)+h2](4)
其中,B(1-v)反映了工人在老技术上面的经验积累,也就是只适用于这种技术的专门人力资 本。B可以理解为专门人力资本的积累系数,B越大,单位劳动时间内工人在老技术上积累的 专门人力 资本越多。在使用老技术的情况下,即使工人在第1期不接受教育或培训,由于专门人力资 本的积累,第2期的生产率仍然会高于第1期。由于h2是第2期的人力资本,因此,h2的 增加也会使原有技术的生产率提高。
如果厂商在第1期进行研发并在第2期采用新技术,那么第2期的生产函数为:yI2=(λA)h 2(5)
其中,λ>1,说明新技术的生产率要高于老技术。上式中,不存在代表经验积累的B(1-v) ,这反映了专门意义的人力资本不能从老技术转移到新技术上,而一般意义的人力资本则可 以适用于不同的技术。
定义Δy2=yI2-yS2,把(4)式和(5)式代入可以得到:
Δy2=(λ-1)A(1+avθ)-AB(1-v)(6)
从(6)式可以看出,当v较小时,工人的人力资本投资较少,而使用老技术的经验积累较多 ,使得厂商在第2期采用新技术的产出可能还不如继续采用老技术。由于(Δy2)/v>0 ,因此工人在第1期接受的教育或培训越多,厂商越是有激励在第1期研发进而第2期采用新 技术。这反映了工人的人力资本投资和厂商的技术采用之间存在互补性。
借鉴Acemoglu (1996),[4](445-464)假设每一期的产出通过纳什谈判在厂商和工 人 之间以固定比例分配。假设厂商得到的收益是(1-β)y,工人得到的工资是βy,β是一个常 数。由于行为 人是风险中性的,因此工人的效用最大化问题就转化为通过在第1期选择接受教育培训的时 间V,来最大化预期收入W。由于厂商是否采用新技术会影响工人在第2期的工资,并且厂商 和 工人之间是随机匹配的,所以工人第2期的预期收入就取决于第1期进行研发的厂商比重。假 设工人预期在第1期研发进而在第2期采用新技术的厂商的比重为π,则工人的预期收入就可 以表示为:
W=βy1+11+ρ[(1-π)βyS2+πβyI2](7)
把(4)式、(5)式代入(7)式,并对v求一阶条件,可以得到工人的最优教育培训时间为 :v(π)=aθ[λπ+(1-π)]1+ρ+B(1-π)11-θ(8)
其中,v(π)/π>0。因此,工人预期进行研发并采用新技术的厂商比重越大,愿意 接受的教育培训也就越多。
由于厂商是同质的,因此π的实际取值为0或1。当π=1时,即工人预期所有厂商都将在第1 期研发进而在第2期采用新技术时,工人接受教育或培训的时间为: vH=λaθ1+ρ11-θ(9)
λ越大,即采用新技术带来的生产率提高越大,工人愿意投入到教育培训的时间也就越多。 当π=1,即工人预期所有厂商都不会在第1期进行研发时,工人接受教育培训的时间为: vL=aθ1+ρ+B11-θ(10)
B越大,即使用老技术带来的专门人力资本积累越多,工人愿意投入到教育培训的时间也就 越少。
假设厂商在第1期进行研发的成本固定,需要耗费第1期收益的α部分,那么厂商的效用最 大化 问题就转化为通过选择是否在第1期进行研发,来最大化预期收益R。由于工人的人力资本投 资和厂商的技术采用之间存在互补性,因此厂商进行研发并采用新技术的预期收益就与所雇 用工人接受的教育培训相关。如果厂商预期工人在第1期投入教育培训的时间为v,当厂商决 定在第1期进行研发并在第2期采用新技术时,其预期收益为:
RI=(1-α)(1-β)y1+11+ρ(1-β)yI2(11)
当厂商决定一直使用原有老技术时,其预期收益为:
RS=(1-β)y1+11+ρ(1-β)yS2(12)
定义ΔR=RI-RS,可以得到:
ΔR=11+ρA(1-β)[(λ-1)(1+avθ)-B(1-v)]-αA(1-β)(1-v) (13)
从(13)式可以看出,(ΔR)/v>0。因此,厂商预期工人对教育培训的投入越多,越是 愿意进行研发并采用新技术。当ΔR=0时,厂商在采用新技术和一直使用老技术之间无差异 ,假设这时厂商预期工人进行 教育培训的时间为v,把v代入到(13)式,可以发现v满足以下等式:
λ-11+ρ=B1+ρ+α1-v1+av *θ(14)
从(14)式可以看出,等式右端是v的减函数。因此,当v>v时,厂商在第1期研发并在 第2期采用新技术要好于一直使用老技术;当v
(二)对模型的讨论
一方面,工人预期进行研发并采用新技术的厂商比重越大,愿意接受的教育培训也就越多; 另一方面,厂商预期工人对教育培训的投入越多,越是愿意进行研发并采用新技术。因此, 工人的人力资本投资和厂商的技术研发之间存在互补性。由于工人和厂商之间的匹配是随机 的,因此在完成匹配之前,工人或者厂商并不知道其匹配对手的身份,所以,通过签订事前 合 约使得一方的投资依赖于另外一方的投资是不可行的。工人的人力资本投资和厂商的技术研 发之间的互补性,加上厂商研发投资的不可分性(即研发成本固定),会导致经济出现多重 “理性预期均衡"。所谓理性预期均衡是指,工人对厂商相关决策的预期,使得工人选择相 应 的教育培训水平,而这个教育培训水平又导致厂商的相关决策与工人的预期相同。根据以上 分析,这个模型存在两种理性预期均衡。
第一,高技术均衡:工人预期厂商会进行研发并采用新技术,因此工人选择在第1期接受更 多的教育培训;而工人较高的人力资本投资,使得厂商研发并采用新技术的预期收益超过一 直使用老技术,因此厂商会在第1期进行技术研发。在这种均衡下,假设工人选择的教育 培训水平为vH,根据(13)式可得:λ-11+ρ>B1+ρ+α1-vH1+av θH(15)
其中,vH>v。从(15)式可以看出,新技术带来的生产率增加越多(λ较大), 使用老技术带来的专门人力资本积累越少(B较小),新技术的研发成本越低(α较小), 经济越是有可能达到高技术均衡。
第二,低技术均衡:厂商预期工人对教育培训的投入较低,这种情况下厂商进行研发并采用 新技术的预期收益还不如一直使用老技术,因此,厂商不会进行新技术的研发投资;而工人 预 期到这一点,就会在第1期选择接受较少的教育培训。在这种均衡下,假设工人选择的教育 培训水平为vL,根据(13)式可得:
λ-11+ρ
其中,vL
由于vL1-vH1+avθH ,即以上两个不等式可能同时成立。因此,经济有出现多重均衡的可能性,可以得到命题1 :如果λ-11+ρB1+ρ+ α1-vH1+avθH,经济系统则存在两个纯策略纳什 均衡,即高技术均衡和低技术均衡,哪一个均衡最终能够实现,取决于工人和厂商的预期。
由于工人和厂商按固定比例分配产出,因此,在工人和厂商匹配之后,总产出越大,工人和 厂商的福利水平也就越高。当经济系统达到高技术均衡时,总产出为:yH=A(1-vH)+11+ρλA(1+avθH)(17)
当经济系统达到低技术均衡时,总产出为:
yL=A(1-vL)+11+ρA[B(1-vL)+(1+avθL)](18)
要使得yH>yL,必须满足以下不等式:
(λ-1)+a(λvθH-vθL)>(1+ρ)(vH-vL)+B(1-vL)(19)
因此,可以得到命题2:当新技术带来的生产率提高较多(较大),或者老技术带来的专门 人力资本积累较 少(较小),高技术均衡帕累托优于低技术均衡。
在下文的分析中,假设不等式(19)成立,即高技术均衡帕累托优于低技术均衡。那么紧接 的问题就是如何避免经济陷入低技术均衡,促使经济达到高技术均衡。而多重均衡的存在, 为政策的实施留下了空间。在一定条件下,政府对工人的人力资本投资或者厂商的技术研发 投资进行补贴,能够协调工人和厂商的预期,促使经济达到高技术均衡。下面以研发补贴为 例进行说明。
假设λ-11+ρ+ε=B1+ρ+α1-vL 1+avθL,其中,ε>0,则低技术均衡存在;由于vH>vL,因此必然 存 在一个无穷小量ε,使得λ-11+ρ>B1+ρ+α1-vH1+avθH成立,所以高技 术均衡也存在。假设现在政府对厂商的研发进行补贴,补贴率为S,则企业进行研发仅需投 入 第1期收益的(α-s)部分,在其他条件不变的情况下,厂商进行研发并采用新技术的预期收 益增加,因此,厂商更愿意进行研发投资;工人预期到这一点后,也会在第1期接受更多的 教 育培训,以最大化一生的效用,这又进一步增加了厂商进行研发并采用新技术的预期收益, 从而最终促成厂商选择在第1期进行研发并在第2期采用新技术,使经济达到高技术均衡。当 ε足够小时,λ-11+ρ>B1+ρ+α-s1 -vL1+avθL必然成立,因此,高技术均衡现在成为唯一的纯策略纳什 均衡。政府对工人的人力资本投资进行补贴的情形与之类似。
二、实证检验:人力资本投资对技术进步的影响
在上一部分的理论模型中,作者分析了厂商技术采用和劳动力人力资本投资相互作用的机制 。要从实证上检验这一机制,理想的办法是使用企业层面或者行业层面的微观面板数据,通 过能够反映工人接受教育培训以及厂商进行技术创新的相关指标,来分析二者的相互影响。 但是,由于这方面的数据严重缺乏,因此无法实现这个“理想"的目标。不过,我们仍然可 以 利用现有的一些宏观数据,就某个方面进行检验。这一部分就是通过使用1991-2001年中国 省级面板数据和固定效应(FE)模型,来检验人力资本投资对技术进步的影响。
(一)计量模型
计量模型为:TechUpi,t=c+αloghcii,t+∑βjlogctrlj,i,t+ε i,t(20)
其中,下标i和t分别代表第i个省份和第t年(t=1991,…,2001),j代表第j个控制变量 ,ε是残差项。考虑到数据的可得性,样本不包括自治区和台湾省;为了保持数据的一 致性,样本排除了重庆直辖市和四川省。
以下就指标选取及数据来源进行说明:(1)被解释变量:技术进步率。技术进步的实质是生产可能性边界的扩展,它 源于新技术的出现。从这个意义上来说,它不同于全要素生产率的提高。因为全要素生产率 的提高不但包括生产可能性边界的扩展,而且包括在当前 生产可能性边界下的技术效率的改善,即通过更加有效的配置资源,减少实际产出和生产可 能性边界之间的效率缺口。因此,要获得准确的技术进步率,就必须要剔除掉技术效率变化 的影响。数据包络方法可以解决这一问题。按照Fare et al. (1994) 所定义的Malmquist指 数,利用DEA方法可以把全要素生产率的变化分解为技术进步率和技术效率提高,并且DEA方 法无须对生产函数的特征进行假设,从而可以避免函数形式设定错误的出现。因此,由DEA 方法得到的技术进步率作为被解释变量。颜鹏飞等(2004)采用DEA方法测算了1979-2001年 中国各省的技术进步率,本章的实证研究将使用他们的测算结果。[5]
(2)解释变量:人力资本投资(hci)。这里需要指出的是,人力资本投资是一个“流量" , 它不同于人力资本水平,因为人力资本水平是一个“存量"。上一部分的理论模型强调的正 是 人力资本投资对技术进步的促进作用,而不是人力资本水平的影响。人力资本主要包括两个 组成部分,一个是“知识",来源于学校、研究机构等部门;一个是“健康",来源于良好的 医 疗卫生条件。因此,反映人力资本投资的指标最好能够涵盖这两个方面。在这一部分,作者 把各地区财政支出中用于科教文卫的部分,作为各地区人力资本投资的变量。根据模型 的预测,科教文卫支出比重越高,就越是有利于技术进步率的提高。使用这一指标作为人力 资本投资的变量还有一个好处,就是可以在很大程度上避免内生性问题。因为受制于微 观数据的可得性,我们现在分析的只是问题的一个方面,即人力资本投资对技术进步的影响 ,在这种情况下,为了保证估计结果的无偏性和一致性,需要尽量避免内生性问题。而科教 文卫支出占财政支出的比重,更多是取决于政治决策过程,相对于各省的技术进步率来说基 本得以当作外生变量。这一数据来源于复旦大学中国经济研究中心建立的数据库。
(3)控制变量。除了人力资本投资会影响技术进步之外,许多其他因素也会对技 术进步产生影响,因此要控制这些因素。本计量模型的控制变量有四个,分别是对外开放程 度、城市化水平、投资率以及政府干预程度。这些数据均来自复旦大学中国经济研究中心建 立的数据库。
(二)检验结果
因为Hausman检验拒绝了随机效应(RE)模型,因此本文使用固定效应(FE)模型来估计方 程(20)。估计的结果见下表。(1)在控制了其他变量的影响之后,人力资本投资对技术 进步率有显著的正的影响。这说 明,在1991-2001年间,人力资本投资对中国技术进步的促进效应稳健的存在。(2)对外开放 程度的提高,有利于中国的技术进步。这说明,中国加入全球分工体系,不 但提高了短期内的资源配置效率,缩小了实际产出与潜在产出之间的缺口,而且有利于长期 的技术进步,促进了生产可能性边界的持续扩展。(3)城市化水平的提高,对技术进步有显 著的负影响。城市化的推进就是资源从传统部 门向现代部门转移的过程,这个过程虽然有利于提升中国的技术效率,但是由于转移出来的 劳动力数量庞大且人力资本水平普遍较低,使得技术水平较低的厂商也能够获得利润,因此 不利于技术进步,“低技术均衡”得以维持。这一结果与上面理论模型的分析完全一致。(4 )投资率的提高,对技术进步有显著的负影响。作者认为,出现这一问题的主要原因 在于投资领域的行政壁垒。由于存在行政壁垒,受保护的国有垄断企业没有进行技术创新的 激励,而受歧视的民营企业又只能投资于一些过度竞争、缺乏技术创新的行业,从而不利于 技术进步。(5)政府干预对技术进步的影响不显著。这可能是因为一方面政府干预扭曲了劳 动力人力 资本投资和厂商技术创新的激励,不利于技术创新;另一方面地方政府为了增长而竞争的冲 动,使得他们有激励创造利于企业技术进步和生产率提高的环境。
回归结果 技术进步率(TechUp) 人力资本投资(hci)2.63*(2.12)对外开放程度(open)2.77**(5.95) 城市化水平(urb)-5.05**(-2.99) 投资率(inv)-6.20**(-7.43) 政府干预(gov)0.06(0.11) 观测值300R20.44
注:括号中的数字为t值;*和**分别代表5%和1%的显著性水平。 三、结 论
根据本文的分析,中国产业结构水平较低、升级缓慢的主要原因是我国的劳动力绝对数量较 大和相对素质较差。由于在厂商技术采用和劳动力人力资本投资之间存在互补性,因此我们 的技术进步缓慢,长期处于全球产业分工链的低端,陷入了“低技术均衡”,这是由我国要 素禀赋的特征决定的均衡结果。而要打破 “低技术均衡",推进产业结构的调整升级,一方 面要依靠技术创新,另一方面要依靠人力资本水平的提高。而不完全劳动力市场条件下多重 均衡的存在,使得政府在这种情况下可能发挥一定作用,如对企业的技术创新给予补贴,或 者对劳动力接受教育培训发放补助,以改变企业采用新技术或者工人进行人力资本投资的预 期收益,促使经济走出“低技术均衡"。
需要强调的是,由于人力资本投资的外部性更强,因此政策的着重点应是提高中国劳动力的 人力资本水平。劳动力的人力资本水平上去了,不但能适应产业结构调整的需要,而且会推 动这一过程。当前,我国人力资本的总体水平仍然较低,如果未来从农村转移出去的农民工 不具备一定的素质,那么以加工工业为基础的工业结构和制造业一枝独秀的局面就难以改变 ,农村剩余劳动力进入现代部门的速度进而二元结构的改变就要放缓。只要中国的人力资本 水平提上去了,以中国庞大的劳动力资源,一定可以吸引新一波技术含量更高的产业转移到 中国,同时自主创新能力也可以大大增强,到时候产业升级就是自然的结果。
注 释:
①由于这是一个两期模型,因此工人不会在第二期选择接受教育或培训。
②这里的隐含假设是劳动力市场上存在搜寻成本,因此劳动力或雇主在找到最合适的partne r之前,就会停止搜寻。因此,在这里假设工人和厂商之间的匹配是随机的。
③假设存在专利保护,一个厂商的研发成果不至于被其他厂商以低成本模仿。
主要参考文献:
[1]Acemoglu, Daron, 1996, “A Microfoundation for Social Increasing Ret urns in Human Capital Accumulation", Quarterly Journal of Economics, Vol. 111,
No. 3.
[2]Redding, Stephen, 1996, “The Low-Skill, Low-Quality Trap: Strategi c Complementarities between Human Capital and R & D", The Economic Journal, Vol.
106, No..
[3]Jovanovic, Boyan and Nyarko, Yaw, 1996, “Learning by Doing and the
Choice of Technology", Econometrica, Vol. 64, No. 6.
[4]Acemoglu, Daron, 1997, “Training and Innovation in an Imperfect Lab our Market", Review of Economic Studies, Vol. 64, No. 3.
[5]颜鹏飞,王 兵.技术效率、技术进步与生产率增长:基于DEA的实证分析[J] .经济研究,2004(12).
Human Capital, Technological Adoption and Industrial U pgrade
Zhang Ruoxue
Abstract:The secrets behind inadequate industrial structure an d its slow upgrad e are backward technology and slow progress. Since searching costs exist in the
labor market, technological adoption of firms complements human capital investme nt of labor force, which will lead to multiple equilibrium under certain circums tances. This paper depicts this mechanism and verifies the promoting effects of
human capital investment on technological advancement by virtue of provincial pa nel data. This paper discovers that the root of inadequate industrial structure
and its slow upgrade is the relatively larger absolute number of our labor force
but poorer quality, which causes low-tech equilibrium in China.
Key words: Human Capital; Technological Adoption; Multiple Equil ibrium