资源型城市技术进步的就业效应及其门槛特征分析

周 宇，贺子欣

(1.西安财经大学 经济学院，西安 710100；2,西北大学 经济管理学院， 西安 710127)

科学技术是第一生产力，科技的迅猛发展带来了经济的快速增长，但其对就业的影响却是争议不断。有关技术进步对就业影响的实证分析结果中，有些显示为正效应，有些显示为负效应，有些则显示为零和效应。实际上，技术进步对就业总量影响的负冲击效应和正补偿效应同时存在，二者在不同经济体内的不同时期表现出的作用强度不同，从而使技术进步对就业影响的效应存在差异。当技术进步遇上资源型城市，其对高素质劳动力的需求以及与产业转型的相互磨合，将对就业产生怎样的影响？有哪些因素影响了技术进步的效应？技术进步就业效应是如何被决定的？在什么样的发展路径和生产环境下技术进步更倾向于增加就业？研究资源型城市技术进步对就业的影响，对于实现资源型城市的可持续发展具有重要的理论和现实意义。

一、相关文献综述

技术进步与就业之间的关系错综复杂，关于技术进步对就业影响的争论一直没有结论。现有技术进步对就业的影响研究可以归纳为三个方面：技术进步对就业的抑制效应，技术进步对就业的补偿效应，以及技术进步对就业结构的影响效应。

第一，技术进步对就业的抑制效应。熊彼特通过考察资本主义社会近百年的发展史后，指出技术进步的波浪式发展导致了经济周期出现，进而导致周期性失业[1]；阿吉翁和豪伊特将技术进步对就业的破坏率内生化，构建了失业—增长模型，研究结果显示，技术进步的规模决定了失业水平的大小，即技术进步规模越大，技术进步对就业带来的破坏效应也就越明显；[2]朱轶、熊思敏采用数据包络分析的方法，在估算我国经济总量以及二三产业全要素生产率的基础上，分析了我国技术进步对就业的影响，结果表明，第三产业的技术进步对就业增长有抑制作用；[3]姚战琪、夏杰长在分析影响我国就业的主要因素时也得出了我国技术进步对就业有负面影响的结论[4]；杜传忠、许冰的研究结果表明，技术进步对就业具有明显的抑制效应，产业结构升级对就业具有促进效应，而基于技术进步的产业结构升级对就业具有负向影响。[5]

第二，技术进步存在“就业创造效应”，即技术进步会创造就业机会，带来就业总量的增加。维瓦雷利和珀蒂等人在总结前人研究的基础上，提出了六种就业补偿机制；[6][7]拉赫麦尔等将技术创新划分为产品创新和生产工艺创新两种类型，认为技术创新会给就业带来正向效应，并且生产工艺创新对就业的正效应比产品创新对就业的正效应大；[8]哈里森等研究了1998—2000年法国、德国、日本及英国部分产业的产品创新与生产工艺创新对就业的影响，发现生产工艺创新提高生产率从而降低就业需求，但原有产品需求的增加能补偿这种替代效应，产品创新能促使企业生产新产品，扩大企业市场规模，从而增加就业。[9]国内学者的相应研究也有类似结果，齐建国分析了科技进步对我国就业总量的影响，测算结果表明 1991 年以前我国技术进步是促进就业的。[10]瞿群臻通过分析技术进步、经济增长和就业之间的关系发现，技术进步创造了更多的就业岗位，有效地缓解了就业压力。[11]罗军发现技术进步会使得企业开拓新的生产领域、开发新产品，从而创造就业机会。[12]

第三，对就业结构的影响是技术进步引起了劳动力的流动，主要体现在行业之间、地区之间、职业之间等，也包括技术进步引起了对高技能劳动力需求的增加，而相对减少了低技能劳动力的需求。凯茨和墨菲认为技能退化型技术进步会增加对低技能劳动力的需求；技能偏好型技术进步会增加对高技能劳动力的需求，减少对低技能劳动力的需求，从而导致低技能劳动力的失业率增加。[13]盛欣、胡鞍钢发现在中国新的经济发展阶段中，无论是自主创新还是引进技术都偏向于吸纳更多的高人力资本劳动力。[14]此外，技术进步对各区域就业结构的影响也存在显著差异，并且技术进步是形成区域就业差异的原因之一。

综上可知，目前虽已有较多文献涉及技术进步与就业的关系的讨论，但相关研究尚存一定争议，且研究对象一般为国家、区域或者是行业层面，对技术进步与就业面临严重冲突的资源型城市少有研究。基于此，本文将在以往研究的基础上，讨论资源型城市技术进步就业效应的内在机理、影响规律以及约束机制。

二、分析框架与研究假设

技术进步对就业的影响既有减少传统岗位就业的破坏作用，也有增加就业的补偿效应。一般来说，对就业影响的净效应要看这两种作用力量的大小。

(一)技术进步对资源型城市就业总量的影响

资源型城市产业发展对资源的依赖性较强，相应的许多劳动力被锁定在劳动技能要求较低的资源密集型产业。[15]且其资源开发行为方式、调控监管机制均未达到充分有效状态，反映市场供求关系、资源稀缺程度和环境损害成本等的资源性产品价格形成机制也尚未完全形成。而技术进步的出现将带来新的机械设备，更高的管理水平，在生产规模不变的情况下，劳动力的需求量产将减少；同时，企业裁减冗员，就业量将下降。另一方面，技术进步虽然可以提高劳动生产率，引起商品生产成本的下降，进而价格降低，刺激消费，但是资源型城市由于以资源型商品生产为主，其生产量及需求量受国家政策影响巨大，无法单纯从压低价格来刺激消费；对于技术进步可带来的新的产品和新兴产业的发展，由于资源型城市现代制造业、高技术产业等普遍处于起步阶段，人才、资金等要素集聚能力弱，进一步发展接续替代产业的支撑保障能力严重不足，故对就业问题也是无法保障。基于此，本文提出：

假设1：技术进步对资源型城市就业总量产生负面效应。

(二)人力资本、技术进步对资源型城市就业总量的影响

资源型城市发展过程中存在着严重的人力资本挤出问题，资源型产业对劳动力素质要求较低，且具有一定的锁定效应，许多劳动力被锁定在劳动技能要求较低的资源密集产业，而忽视对教育的投入。[15]故当技术进步发生时，对资源型城市而言不仅意味着资本有机构成的提高，其对高素质劳动力的需求也是资源型城市人力资本结构无法满足的，且会形成对低素质劳动力的排挤，此时就会导致失业率上升。同时技术进步必然导致人力资本结构的变化：一方面，低技能劳动锁定效应会被打破，劳动者为了适应新的技术必然会延长受教育时间，部分劳动力增加人力资本投资，劳动力市场供给量减少，竞争力下降，从而失业率降低。另一方面，人力资本投资的增加将为资源型城市带来高素质人才，当其积累到一定程度将促进技术进步与就业的良性循环。基于此，本文提出：

假设2a：技术进步带来的人力资本提升对资源型城市就业总量产生负面效应；

假设2b：人力资本变量在技术进步与就业的关系中起门槛作用。

(三)产业结构、技术进步对资源型城市就业总量的影响

理论上讲，技术进步是推动产业结构升级的核心动力，随着经济发展、人均国民收入水平的不断提高，劳动力将首先由第一产业向第二产业转移，然后逐步向第三产业转移。然而资源型城市由于其独特的自然环境和多年的依赖资源发展路径，第一产业就业比重长期以来都很小，对就业影响并不大。第二产业就业比重则要远远高于全国水平，而其中主要以采掘业为主，技术进步带来的资本深化将使得采掘业等传统资源型产业大量裁员。现有的研究表明，第三产业就业弹性要远远高于其他产业，而且技术水平的提高促进了大量新兴服务业的出现，如金融、保险服务，同时也能够促进传统的服务行业扩大其原有的规模。故对于资源型城市来说，技术进步将使得资源密集型产业挤出大量劳动力向第三产业转移。从长期来看，产业结构升级将会成为资源型城市缓解就业压力的重要渠道。据此本文推测，当第三产业占GDP的比值高于某个值后，将促使技术进步对就业产生正面作用。

假设3a：技术进步带来的产业结构升级对资源型城市就业总量产生正面效应；

假设3b：产业结构变量在技术进步与就业的关系中起门槛作用。

三、资源型城市技术进步对就业的影响

(一)计量模型与变量

为验证以上假设，本文设定如下基础计量模型：

laborit=α0+α1tfp+α2hc+βXit+λi+εit

(1)

laborit=α0+α1tfp+α2is+βXit+λi+εit

(2)

在式(1)中，下标i代表城市，t代表时间，ε是随机扰动项，λ为不可观测的地区效应。α0为截距项，α1、α2为系数，分别表示全要素生产率和门槛变量对就业的影响程度，β表示系数向量。labor表示就业量，tfp为全要素生产率，用来表示技术进步，hc表示人力资本水平，is表示产业结构，X为一组控制变量。综上所述，为进一步验证基于技术进步的人力资本水平提高和产业结构升级对就业的影响，引入技术进步与人力资本以及产业结构升级的交互项。基于相关领域的研究文献，考虑到本文研究需要及数据的可得性，这里选取政府行为、外资投入等作为控制变量，得到扩展的就业数据面板模型。[16]

laborit=α0+α1tfpit+α2hcit+α3(tfpit×hcit)

+β1govit+β2fdiit+β3finit+β4indit

+λi+εit

(3)

laborit=α0+α1tfpit+α2isit+α3(tfpit×isit)

+β1govit+β2fdiit+β3finit+β4indit

+λi+εit

(4)

其中控制变量包括政府行为(gov)，外资比重(fdi)，金融发展(fin)，以及工业化水平(ind)。下面是对有关变量的设定及测度说明。

就业量是本文的被解释变量，选取年末城镇就业人数(万人)来衡量。

核心解释变量为技术进步，本文用全要素生产率来衡量。此处借鉴刘秉镰等研究中国城市全要素生产率的做法，采用基于DEA模型的Malmquist指数的方法，来获取资源型城市全要素生产率的动态变化特征，其重点在于投入产出变量的选择。刘秉镰等证明了采用基于DEA模型的Malmquist指数法，其实是一种核算相对效率的方法，只要各个研究对象保持相对一致性，其结果就不会有大的偏差，且限于各个城市的价格缩减指数的缺乏，若勉强估算各个城市的资本存量来进行全要素生产率的核算，不免出现较大偏差。[17]故本文直接利用各城市的当年数据，以固定资产投资额、单位从业人员及私营和个体从业人员作为投入变量，地区生产总值和财政收入作为产出变量，使用Deap2.1软件，采用投入导向(input-orientated)的方法对资源型城市全要素生产率进行了核算。

门槛变量为：①人力资本(hc)，采用高校在校学生数比总人口(人/百人)来衡量；②产业结构(is)，用各城市的第三产业产值在地区GDP中所占比重表示。

控制变量中，①政府行为(gov)，选取政府财政支出在 GDP中所占比重来反映；②外资比重(fdi)，用外商直接投资额占地区GDP比重表示，美元按照当年人民币平均汇率将其转换成人民币；③金融发展(fin)，选取金融机构年末存贷款余额与GDP比值来表示；④工业化水平(ind)，选取工业总产值与GDP比值表示。

(二)数据来源与描述统计

本文以2003—2015年为研究期，样本参考郭存芝等的做法[18]，结合数据可得性，进行了少许替换，最终选择有代表性的33个地级以上资源型城市为研究对象进行实证分析，数据均来自历年的《中国城市统计年鉴》(均为全市而非市辖区数据)。表1报告了各变量的样本统计结果。

(三)实证结果与分析

在正式回归前，采用方差膨胀因子( VIF)对可能存在的多重共线性问题进行考察，发现其均小于10，故各变量间不存在严重的多重共线性。对模型选择的问题，这里运用 Hausman检验在随机效应模型和固定效应模型之间进行选择，Hausman检验拒绝了原假设，所以应采用固定效应模型进行估计，再进行全样本分层级回归。本文列出了上述模型的估计结果，具体如表2所示。

表1 变量的统计描述

表2 全样本检验

注: 括号内为t统计量；*、**和***分别代表10%、5%和1%水平上显著。

实证结果显示，无论是否加入其他变量，技术进步对资源型城市的就业都在99%的置信度下负向显著，验证了假说1成立。模型(2)(3)的检验结果表明，人力资本水平对就业在99%的置信度下正向显著，且加入人力资本变量后，技术进步的负向作用有所减弱，但仍在99%的置信度下负向显著。这说明人力资本水平对技术进步与就业的关系有调节作用。在此基础上加入人力资本与技术进步的交互项，交互项的系数负向不显著，而交互项的加入使得技术进步的负向作用进一步减小且不再显著，人力资本的正向作用也有加强。这意味着，基于技术进步的人力资本水平的提高在一定程度上对低技能劳动力产生挤出效应，证明了假设2a的成立，但长远来看将促进技术进步的就业效应。对于大部分资源型城市来说，技术进步制约了就业的增长，这可能是因为多年的人才挤出效应使人才流失严重，技术进步与人力资本没有达到匹配，技术进步带来的“就业创造效应”无法得到很好的回应。人力资本水平的提高将促进二者的匹配，并且缓解技术进步对就业的抑制作用，而这种调节作用是否存在门槛拐点，将在下文中分析。

模型(6)(7)的检验结果表明，产业结构对就业也在99%的置信度下正向显著，且加入产业结构变量后，技术进步的负向作用有所减弱。而加入二者的交互项后，交互项的系数负向显著，技术进步的系数转变为正向不显著。这说明产业结构的优化，尤其是第三产业占比的增加会大量吸纳劳动力；而基于技术进步的产业结构升级对就业产生了负向影响，主要原因是技术进步带来的产业结构升级导致大量就业岗位的消失，人力资本水平不能满足产业转型升级的需求，从而导致结构性失业，故假设3a不成立，产业结构升级对资源型城市就业有促进效应，而基于技术进步的产业结构升级对就业产生负向影响。长期来看，随着产业结构的优化，第三产业可吸纳被挤出的工业劳动力，技术进步对整体就业率的抑制效应将得到缓解。同样，产业结构可能对技术进步与就业的关系有门槛效应，下文将进一步做门槛效应检验。

在控制变量方面，政府行为的系数显著为正，这表明地方政府的投资促进了就业，并未导致资本深化带来的“就业替代作用”，且政府投资促进了教育发展，提高了劳动力素质，有利于就业；外资比重的系数不显著为负，可能是因为外资企业对人力资本要求高，且越来越重视知识产权问题，对劳动力有挤出作用；金融发展的系数不显著为正，主要原因可能是金融发展水平对产业发展来说至关重要，发达的金融市场对产业发展融合大有裨益，进而提高就业效率；工业化水平显著促进了就业，原因可能是发达的工业水平能够提供较为完善的产业配套基础，所以工业水平越高，就能越好地适应产业结构升级，促进就业。

四、技术进步对就业影响的门槛特征分析

研究发现，随着人力资本水平或第三产业比重的提高，技术进步对就业的抑制效应将有所减缓，但是整体回归显示，对多数资源型城市来说，技术进步对就业的负向作用仍是显著存在的。究竟随着人力资本水平和产业结构的改善，技术进步与就业的关系能否发生方向上的变化，拐点是否存在，门槛值为多少，这需要进行门槛效应检验。

(一)研究方法与模型设定

本文采用Hansen提出的门槛回归模型，该方法以“残差平方和最小化”为原则确定门限值，同时检验门限值的显著性，进而保证了门槛的可靠性。该模型的结构方程如下[19]：

(5)

此处，I(·)是指示函数，下标i表示个体，下标t表示时间。被解释变量yit是一个数量，门槛变量qit是一个数量，回归量xit是一个k向量。另一种可代替的直观表示方式是

(6)

观测值基于变量qit是否小于门槛值γ分为两种不同的情况。这两种情况根据不同的回归斜率来分辨，即β1和β2。未来分辨β1和β2，需要xit的要素并不是时间不变量。同时假设门槛变量qit不是时间不变量。误差项eit被假设是和均值0及限定方差σ2独立同分布(iid)的。iid假设不包括来自xit的延迟被解释变量。

确定门槛效应是否是统计学显著的很重要。(5)中的没有门槛效应的假设可以被表示为线性约束

H0：β1=β2

如果H0成立，则不存在门槛效应，门槛值γ是无法鉴别的，在无门限值的零假设下，模型是：

(7)

H0的似然比检验是基于

(8)

(9)

LR1(γ0)是检验H0：γ=γ0，而F1是检验H0：β1=β2。

在有些应用中可能会有多重门槛。比如说，二重门槛模型有以下形式：

(10)

此处，门槛要求γ1<γ2。

进而， 分别以人力资本和产业结构为门限变量， 构建技术进步与就业的如下门槛回归模型:

laborit=μi+β1tfpitI(hcit≤γ1)+β2tfpitI(γ1

≤γ2)+…+βntfpitI(γn-1

+βn+1tfpitI(γn

(11)

laborit=μi+β1tfpitI(isit≤η1)+β2tfpitI(η1

≤η2)+…+βntfpitI(ηn-1

+βn+1tfpitI(ηn

(12)

其中，γ和η分别为人力资本和产业结构的门限值的估计值，其他变量与前文相同。

(二)门槛检验与结果分析

在使用面板门槛模型前，首先需要检验是否存在门槛效应，以确定门槛的个数以及模型的形式。这里利用Hansen提出的“自举法”，通过重叠模拟似然比检验统计量300次，估计出Bootstrap P值。

从表3可以看出，①以人力资本hcit作为门槛变量时，单门槛检验的P值在1%显著性水平下拒绝了“不存在门槛”的假设，双门槛检验则在10%的水平下也无法拒绝原假设，证明了假设2b成立；②以产业结构isit为门限变量时，单门槛检验的P值在5%的水平下拒绝了“不存在门槛”的假设，双门槛检验在1%显著性水平下拒绝原假设，而三门槛检验即便在10%水平下也无法拒绝原假设，证明假设3b成立。在确定了门限效应存在性及门限个数后，对人力资本hcit和产业结构isit的具体门限值γ和η进行估计。本文得到γ约为1.7569，η1约为0.3677，η2约为0.4364。也就是，人力资本(每百人中大学生人数)以1.7569为界，产业结构(第三产业比重)分别以36.77%和43.64%为界，在临界值两侧技术进步对就业率的影响程度有所差异，技术进步与促进就业的两难困境将得到改善。

表3 门槛效应检验

表4(1)列出了技术进步对就业的门槛回归。当每百人中大学生人数小于1.7569时，人力资本对就业的影响在1%显著性水平下为负；当每百人中大学生人数大于1.7569时，人力资本对就业的影响仍然为负，但不再显著。显然，在不同的人力资本水平下，技术进步对就业的影响程度是有区别的，具有显著的门槛特征。但同时也可以看出，人力资本水平上升后，技术进步对就业的负向影响虽然有明显减弱，但由于资源型城市长期以来的人才挤出和人才锁定效应，人力资本结构仍无法适应技术进步带来的新岗位。

表4 门槛模型回归结果

表4(2)列出了技术进步对就业影响的双门槛回归结果。我们考察的重点在于技术进步对就业的影响在门槛前和门槛后的变化。由双门槛的回归结果可以发现：在第三产业占 GDP 的比重达到36.77%之前，技术进步对就业在1%显著性水平下有显著的负影响；当第三产业占 GDP 的比重在36.77%与43.64%之间，技术进步对就业的影响为负，但不显著；当第三产业占GDP的比重大于43.64%，技术进步对就业的影响在1%显著性水平下为正，这与现实相符，因为第三产业吸纳就业的潜力最大。这一实证结果表明在考虑技术进步与就业的关系时，不能单纯从资本对劳动的“替代效应”或是技术进步对就业的“补偿效应”出发，调整产业结构，大力发展第三产业，才能与技术进步形成良性互动，吸纳劳动力。

总体来看，技术进步对资源型城市就业有着显著的抑制作用，资源型城市目前的人力资本水平和产业结构都无法适应技术进步带来的新的行业和岗位，反而会因此发生劳动力挤出和结构性失业。随着人力资本水平的提高和产业结构的优化，这种情况会逐渐得到缓解，并且呈现出显著的门槛倾向。为了谋求可持续发展，技术进步是资源型城市不可避免的发展路径。提高劳动力素质，破除人才挤出和锁定效应，优化产业结构，释放内生增长动力是势在必行的。

五、结论与建议

本文基于全国33个地级资源型城市2003—2015年的面板数据，从全样本检验和门槛回归两个视角出发分析讨论了技术进步对就业的影响。主要结论如下：(1)全样本检验结果告诉我们，技术进步对资源型城市就业有着显著的负向作用，而通过对人力资本和产业结构的调控，可使得技术进步对就业的抑制作用得到缓解；(2)门槛回归模型的检验结果表明，技术进步对资源型城市就业的影响不仅仅只是简单的线性关系，而是存在复杂的门槛效应，人力资本和产业结构都有着显著的门槛特征，门槛变量低于门槛值时，技术进步显著地不利于资源型城市的就业：其一，人力资本显示出单门槛特征，当人力资本在门槛值以下时，技术进步显著抑制资源型城市就业，随着人力资本的不断提高，抑制作用会逐渐减弱，当人力资本超过门槛值后，虽仍未达到促进就业的效果，但抑制作用不再显著；其二，产业结构显示出双门槛特征，在第三产业比重较低时，技术进步会抑制资源型城市就业，当第三产业比重达到一定程度时，抑制作用会逐渐减弱直至消失，最终第三产业比重跨越第二个门槛值后，技术进步将拉动资源型城市就业。技术进步是资源型城市转型发展的必经之路，以上发现告诉我们，资源型城市若不能越过人力资本和产业结构的门槛，则不可能取得技术进步与就业增长的“双重红利”。

基于以上结论，本文的政策建议如下：

第一，资源型城市的技术进步在促使产业结构不断优化的同时并没有对整体就业产生促进作用，甚至有显著的负面效应。尽管如此，资源型城市的技术进程并不能因此而放缓或停滞，从长期来看，技术进步的停滞会导致未来更为严重的产业结构和可持续发展问题。因而应继续支持企业加大科技研发的投入，加大技术改造投入，提高劳动密集型产品附加值。在促进技术进步的同时，积极扶植和发展有扩大就业潜能的新兴产业，大力发展带动就业能力强、市场前景好的劳动密集型产业，重点解决困难群体就业问题。

第二，加大教育事业投入力度，创新免费义务教育模式，重视人力资本积累，吸引创新型人才，并加强对低技能劳动力的教育和培训，改善资源型城市人力资本结构。同时，破除人才政策上的地域保护，构建资源型城市特色的新型留人用人机制，打造人才高地，鼓励高端人才和技能型劳动者发挥智力优势，促进能源资源部门原有劳动力实现劳动技能转换。消除由技术进步带来的就业结构与人力资本结构不匹配现象，实现更高质量和更充分就业。

第三，打破资源型城市发展的锁定效应，发挥整个资源型产业集群的集约化生产效应，通过不断增强自身竞争力来摆脱对资源的单纯依赖，在追求可持续发展和产业转型的形势下，支持资源禀赋向经济优势转化，有序推进资源产业向下游延伸，适应市场变化和技术变革趋势。大力发展特色服务业，充分吸纳从资源产业流出的劳动力。增强中小企业在技术创新和市场竞争条件下的生存能力，落实金融、税收等优惠政策，完善服务体系，营造促进中小企业健康发展的政策环境，使中小企业充分释放就业吸纳潜力。

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