吳昊 李萌

摘?要：基于1995-2015年中國各省的面板數(shù)據(jù)，運用動態(tài)空間杜賓模型考察技術進步對就業(yè)的直接效應和空間溢出效應。結果顯示：短期的技術引進促進了就業(yè)增長，但其對就業(yè)的溢出效應不顯著;而長期的技術引進并不能持續(xù)地帶來就業(yè)增加，反而會對就業(yè)造成破壞效應。自主創(chuàng)新對就業(yè)短期以破壞效應為主，但長期的自主創(chuàng)新促進了就業(yè)的增加，并且從經濟距離權重下的就業(yè)效應來看，自主創(chuàng)新吸納了相近經濟水平區(qū)域的勞動力，空間溢出效應為負?，F(xiàn)階段我國自主創(chuàng)新的就業(yè)效應不受經濟發(fā)展水平影響，但經濟發(fā)展水平越高的地區(qū)，技術引進對就業(yè)的拉動作用越弱。

關鍵詞：?技術引進;自主創(chuàng)新;就業(yè)水平;經濟發(fā)展水平

中圖分類號：F201文獻標識碼：?A文章編號：1003-7217（2020）01-0109-08

一、引?言

技術進步與就業(yè)的關系一直都是學者們關注和研究的焦點，從廣義技術進步對就業(yè)的影響到不同方向性、不同類型的技術進步對就業(yè)的差異化作用，學者們從各角度對此進行理論和實證分析。技術進步對就業(yè)既有創(chuàng)造效應也有破壞效應，這一觀點最早可追溯到以大衛(wèi)·李嘉圖為代表的古典經濟學派對于工業(yè)革命時期技術替代勞動的認識：技術進步是一把“雙刃劍”[1]。馬克思從生產力和生產關系角度提出了技術進步與就業(yè)的關系，認為資本的不斷積累導致失業(yè)增加[2]。熊彼得認為技術創(chuàng)新導致經濟結構變動，導致周期性失業(yè)[3]。技術進步與就業(yè)的關系理論不斷被補充和完善，技術進步對就業(yè)的“雙重”作用普遍被學者們接受和證實。對于為什么會出現(xiàn)兩種相反的作用，Morthensen和Pissarides（1998）指出不同類型技術進步的變革導致其就業(yè)效應不統(tǒng)一[4]。

按生產要素投入結構劃分，Hicks將技術進步分為勞動偏向性、資本偏向性和中性型技術進步[5]。王靜（2016）從第三產業(yè)入手，指出中性技術進步對就業(yè)的作用不顯著，資本偏向型技術進步又進一步阻礙了就業(yè)水平提升，兩者綜合作用表現(xiàn)出技術進步擠出就業(yè)的特征[6]。王林輝和董直慶（2011）也指出，中性技術進步對就業(yè)既存在創(chuàng)造效應，也存在破壞效應，而非中性技術進步對就業(yè)的主要體現(xiàn)為破壞效應，且我國技術進步主要為資本增進型[7]。有學者從企業(yè)層面將技術進步劃分為產品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新[8];寧光杰（2008）利用工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)得出過程創(chuàng)新促進就業(yè)量的增加，而產品創(chuàng)新對就業(yè)量的效應為負或不顯著[9]。方建國（2012）指出科學技術創(chuàng)新帶來的新興高科技產業(yè)創(chuàng)造了更多的就業(yè)機會，但制造技術創(chuàng)新帶來的技術升級導致技術替代勞動，從而增加了失業(yè)[10]。按技術進步來源可將技術進步分為自主創(chuàng)新型和技術引進型，技術進步通常表現(xiàn)為當投入條件既定，產出的增加是由技術引進和自主創(chuàng)新決定的[11]。自主創(chuàng)新型技術進步主要依靠自主力量研發(fā)，實現(xiàn)技術的重大突破，產生新科技或新產品。而自主創(chuàng)新帶來的新科技或新產品一方面會帶來新興的產業(yè)鏈和新的產品需求，從而增加更多的就業(yè)崗位增加對勞動力的需求;另一方面，新興產業(yè)會對舊產業(yè)和低技能勞動力產生擠出作用。但方建國和尹麗波（2012）在研究中指出，只有技術創(chuàng)新帶來大規(guī)模技術變革而引起產業(yè)結構變動時，才會在短期內導致技術替代勞動力而抑制就業(yè)[12]。新增長理論指出在技術創(chuàng)新帶來變革后，當就業(yè)的勞動力擁有社會需求的專業(yè)化知識和人力資本時，經濟增長和就業(yè)之間能夠達到良性的循環(huán)。技術引進型技術進步主要依靠引進國外的先進技術、生產設備、外資資本和優(yōu)化的管理方式。技術引進對就業(yè)的短期創(chuàng)造效應較為明顯，這主要表現(xiàn)在外商投資建廠以及新技術帶來的生產規(guī)模擴大直接增加了更多的就業(yè)機會。但技術引進帶來的生產率提高和機械化生產也會對勞動力產生擠出和替代效應。胡鞍鋼和盛欣（2011）指出自主創(chuàng)新對就業(yè)的創(chuàng)造效應大于破壞效應，而技術引進會造成失業(yè)增加，但自主創(chuàng)新和技術引進帶來的技術進步都會增加對高技術勞動力的需求[13]。王光棟和胡珊珊（2012）贊同自主創(chuàng)新對就業(yè)的創(chuàng)造效應，但認為技術引進對就業(yè)的作用不顯著[14]。因此，綜合現(xiàn)有文獻，自主創(chuàng)新、技術引進與就業(yè)的關系還沒有確定性結論，對這個問題應進一步研究和分析。

中國作為發(fā)展中國家，自主創(chuàng)新和技術引進同屬于實現(xiàn)技術進步的重要途徑。在經歷了改革開放我國經濟快速復蘇和高速發(fā)展后，技術進步模式也逐漸發(fā)生變化，并且由于我國經濟發(fā)展水平、開放程度和政策導向等因素的不均等化，我國技術進步模式存在顯著的時間和空間上的差異。有學者從時間上考慮技術進步的就業(yè)效應，Micheiacci（2004）從短期角度考慮技術進步會造成落后部門退化，技能差的勞動力將會失業(yè)[15]。Senker（1981）認為隨著時間的變化技術進步對就業(yè)的影響會顯示出明顯的差異性，技術進步對就業(yè)的短期效應為負，而長期效應為正，技術引進和自主創(chuàng)新是維持就業(yè)長期穩(wěn)定增長的源泉[16]。有學者進一步從空間角度分析，認為技術進步存在空間擴散效應，并證實了我國存在從北京、上海和廣東向其他省區(qū)的技術擴散，并且這種溢出效應依賴于空間距離[17];技術進步方向性也會從發(fā)達經濟體向欠發(fā)達經濟體擴散[18]。當一個地區(qū)的技術水平通過引進先進技術或自主研發(fā)創(chuàng)新而得到了顯著的提高，那么，該地區(qū)的技術進步不僅會影響當?shù)氐木蜆I(yè)水平，也會對周邊及其他地區(qū)的勞動力產生吸引或者排斥作用。并且不同類型的技術進步對就業(yè)的空間溢出效應也不盡相同。

雖然眾多學者從理論上揭示了技術進步對就業(yè)影響的機理，但是促進就業(yè)水平均衡發(fā)展的技術進步路徑并沒有得到清晰的闡述，實證研究成果局限于考察全要素生產率對就業(yè)影響、不同技術類型對就業(yè)的影響、技術進步對不同區(qū)域就業(yè)的影響差異等等。很少有學者從技術進步投入角度考察技術引進、自主創(chuàng)新對就業(yè)的直接效應和溢出效應，并區(qū)分長短期進行實證分析。?為此，本文將基于這一視角展開研究。

二、研究設計

（一）計量方法與模型設定

考察自主創(chuàng)新型和技術引進型技術進步的就業(yè)效應，除此兩項重要的解釋變量外，產業(yè)結構作為就業(yè)的載體，直接受技術進步水平的影響[19];在當前的經濟環(huán)境下，區(qū)域就業(yè)也受房價和收入水平的影響[20];基礎設施建設、社會保障水平和政策原因也會對就業(yè)者的選擇造成顯著的影響[21]。當然，影響就業(yè)水平的因素還有經濟發(fā)展水平和勞動生產率等因素。綜合考慮現(xiàn)有的研究成果和數(shù)據(jù)的可得性，實證模型設定如下：

Employmenti，t=?αi+?βTeci，t-1+

ηControli，t+εi，t?（1）

其中，下標i表示第i個地區(qū)（i=1，…，N）;t表示第t年（t=1，…，T）。Employment為被解釋變量，即就業(yè)量。W為空間權重矩陣;Teti，t-1為解釋變量i地區(qū)滯后一期的技術進步。?Control為控制變量集，其中包含名義工資、政府支出、勞動產出率、房價及GDP;α為常數(shù)項;γ、ρ、β、θ、η分別為對應的空間自回歸系數(shù);ε為隨機誤差項。?為考察技術溢出效應，將式（1）擴展如下：

Employmenti，t=?αi+?βTeci，t-1+

θW×Teci，t-1+η?Controli，t+εi，t?（2）

就業(yè)水平依存于上一期就業(yè)水平以及鄰近地區(qū)的就業(yè)水平，將式（2）擴展為：

Employmenti，t=?αi+γ×WEmploymenti，t+

ρEmploymenti，t-1+?βTeci，t-1+

θW×Teci，t-1+η?Controli，t+εi，t?（3）

空間動態(tài)杜賓模型的應用較為廣泛，因為它不僅包含外生變量的直接效應和空間效應，內生變量的空間滯后效應，還包含時間和個體的固定效應、外生變量和內生變量的動態(tài)效應[22]。不論是空間誤差模型還是空間滯后模型，在數(shù)據(jù)生成過程中都能得到系數(shù)的無偏估計，并且空間杜賓模型具有不限制潛在空間溢出效應規(guī)模的優(yōu)點，這也使得模型估計出的溢出效應結果更具一般性[23]。根據(jù)研究要求，需要考慮其他區(qū)域經濟發(fā)展、技術進步對本地就業(yè)的影響，因此采用空間杜賓模型，將動態(tài)分析引入研究中。

（二）空間權重設置

空間結構相關性的設定是空間計量模型的關鍵因素，設定空間權重矩陣是解決模型估計中空間結構相關性問題的主要方法，本文考慮設定地理權重矩陣和經濟權重矩陣分別對模型進行描述。

1.地理權重矩陣。根據(jù)Moran（1948）的Rook相鄰規(guī)則，相鄰的兩個地區(qū)存在共同邊界。地理權重矩陣設定方式為：

wij=1，當區(qū)域i與區(qū)域j相鄰

0，當區(qū)域i與區(qū)域j不相鄰?（i≠j）

2.經濟權重矩陣。地理權重矩陣沒有考慮到區(qū)域間經濟水平不同造成的差異，發(fā)達地區(qū)的輻射范圍和影響力可能會大于落后地區(qū)。參考王立平（2010）[24]的方法，將經濟權重矩陣和二元權重矩陣結合，并假定經濟水平高的省份對周邊地區(qū)產生的空間影響力強于經濟水平低的省份。采用1995-2015年各省份實際GDP占全國實際GDP之和比重的均值作為量化地區(qū)經濟水平程度的指標。表達式為W=w×E。w為地理權重矩陣，E為量化區(qū)域間經濟差異的權重矩陣。經濟空間權重矩陣W是地理空間權重w與各省份GDP所占比重均值為對角元的對角矩陣的乘積，表達式為：

W=w×diag1，2，…，n（4）

其中，i=1t1-t0+1∑t1t=t0yit，=1n（t1-t0+1）×∑t1t=t0∑ni=1yit，t為考察時間期數(shù)，n為考察地區(qū)個數(shù)，y為考察地區(qū)GDP。

（三）變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量：L表示就業(yè)，采用就業(yè)人員年末數(shù)來衡量。

2.核心解釋變量：（1）TC表示自主創(chuàng)新投入水平度量。自主創(chuàng)新活動的重要表現(xiàn)形式是R&D投資的增長，R&D投資增長顯著地促進一個地區(qū)或國家的經濟增長，是促進企業(yè)生產率隨時間變遷的主要動力[25-27]。從技術進步投入角度考慮自主創(chuàng)新對就業(yè)影響，采用R&D投入作為我國自主創(chuàng)新的指標。用研發(fā)支出占GDP得比例衡量自主創(chuàng)新，研發(fā)投資采用財政中用于研究與試驗發(fā)展的經費支出。這一衡量標準為目前國際學術界普遍承認且通用的方法，用于量化一個地區(qū)或國家對科學技術的投入量及強度。（2）FTC表示技術引進。技術引進包括技術貿易、進口和利用國際直接投資（簡稱為外資）三條途徑。技術出讓國會控制先進技術的貿易，專利轉讓多數(shù)為產品已經標準化生產的成熟技術。由于信息不對稱性原則和目前我國技術水平限制，我們無法通過“逆向工程”獲得進口產品所包含的先進技術，因此，通過進口從而直接獲得先進技術引進這條途徑并不現(xiàn)實。先進技術轉移最顯著的途徑是國際直接投資，而不是專利轉讓和進口[28]。利用跨國投資是引進技術的重要途徑，外資技術溢出通常采用外資參與度衡量，采用當年實際FDI占全社會固定投資比率度量技術引進。

3.控制變量：（1）STR表示產業(yè)結構指數(shù)，采用第二產業(yè)和第三產業(yè)的增加值比值，并進行差分處理，考慮其變化率。（2）PRICE表示房價，采用各地區(qū)商品房平均銷售價格與工資的比值，用于考慮各地區(qū)生活及居住成本概念。（3）PI表示生產率水平，采用勞動產出率減去工資，考慮剩余價值及企業(yè)利潤概念。（4）FE表示財政支出，采用中央和地方一般公共預算支出與GDP比值，用于考慮政策支出和導向對就業(yè)的影響。（5）WAGE表示居民收入水平，采用各地區(qū)按行業(yè)分城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資。（6）GDP表示經濟發(fā)展水平，采用地區(qū)生產總值，即GDP，并進行差分處理，考慮GDP增長率。

本文所選樣本區(qū)間為1995—2015年中國大陸31個省、市和自治區(qū)的數(shù)據(jù)，重慶的數(shù)據(jù)并入四川計算，因此界面樣本數(shù)為30個。勞動力就業(yè)量來自于歷年《中國勞動統(tǒng)計年鑒》;FDI、R&D、產業(yè)產值比重數(shù)據(jù)、工資水平、商品房銷售價格、各地區(qū)生產總值、勞動產出率、財政支出等數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》或國家統(tǒng)計局。為保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，對就業(yè)、FDI、R&D、名義工資、房價和GDP進行了對數(shù)化處理（見表1）。

（四）空間自相關檢驗

用Moran?I檢測各區(qū)域就業(yè)是否具有空間相關性，計算公式如下：

Moran=n∑ni=1∑nj=1Wij（Xi-）（Xj-）

∑ni=1∑nj=1Wij∑ni=1（Xi-）2（5）

其中Wij是空間權重矩陣W的第i行與第j列的元素;Yi表示第i個地區(qū)的就業(yè)人數(shù)，表示所有地區(qū)就業(yè)人數(shù)的樣本均值;n為樣本容量。標準化后的Moran指數(shù)取值在[-1，1]區(qū)間之內，當Moran指數(shù)趨近于1，表明區(qū)域就業(yè)表現(xiàn)出顯著的正空間相關性;當Moran指數(shù)越趨近于-1，表明區(qū)域就業(yè)表現(xiàn)出顯著的負空間相關性;當Moran指數(shù)越趨近于0，表明區(qū)域就業(yè)并沒有顯著的空間相關性特征。

表2為1995—2015年中國區(qū)域就業(yè)的Moran指數(shù)檢驗結果。顯示中國區(qū)域就業(yè)Moran指數(shù)都通過了1%水平下的顯著性檢驗且各個Moran指數(shù)都為正值。說明中國各區(qū)域之間的就業(yè)并非隨機狀態(tài)，而是存在著穩(wěn)健且明顯的空間相關性。因此可以推斷，地理距離是中國區(qū)域就業(yè)差異的重要影響因素，也為下一步研究中國區(qū)域就業(yè)是否受技術進步的影響、是否存在空間溢出效應提供了統(tǒng)計意義上的邏輯支持。

三、實證檢驗及結果分析

（一）動態(tài)空間面板模型的估計

對于該動態(tài)面板模型參數(shù)估計采用兩種方法：一是廣泛應用的差分和系統(tǒng)GMM參數(shù)估計方法，二是準極大似然估計QML[29]。當兩種估計方法的結果保持基本一致時則表明模型的估計結果具有穩(wěn)健性和合理性。從表3可以看出，QML和GMM的估計結果在系數(shù)符號和顯著性方面基本類似，意味著估計結果具有穩(wěn)健性。

1.技術引進對就業(yè)水平的影響。從表3可知，技術引進與就業(yè)水平顯著正相關。FTC的系數(shù)在QML和GMM估計方法下分別為0.4588和0.3099，在1%水平下顯著，意味著外商直接投資占全社會固定投資的比例增加1個單位，其他因素不變的條件下，就業(yè)水平提高0.4588和0.3099個單位。首先，外商直接投資增加了區(qū)域內資本要素集聚，通過資本供給的增加實現(xiàn)企業(yè)的擴大再生產，從而產生了更多的工作崗位。其次，外資遵循利益誘導原則，傾向于高產出和資本回報周期短的產業(yè)，70%以上以設備原材料作為資本投入，因此，對第二產業(yè)就業(yè)起到了顯著促進作用[30]。最后，普遍觀點認為外資通過競爭和提高生產率水平同時對就業(yè)存在擠出作用。但技術引進對本地區(qū)就業(yè)效應為正，說明目前階段而言，引進技術主要以增加企業(yè)、擴大生產規(guī)模為主，就業(yè)創(chuàng)造效應大于破壞效應。并且由實證結果可得，技術引進的空間溢出效應不顯著，技術引進對其他地區(qū)的就業(yè)并不存在顯著作用，說明技術引進帶來的核心技術進步水平相對較低，并未對其他地區(qū)的就業(yè)產生顯著影響。

2.自主創(chuàng)新對就業(yè)水平的影響。從表3可知，自主創(chuàng)新與就業(yè)水平顯著負相關，即自主創(chuàng)新在一定程度上阻礙了當?shù)鼐蜆I(yè)的增加，對就業(yè)體現(xiàn)為破壞效應。TC的系數(shù)在QML和GMM估計方法下分別為-2.3157和-2.577，并且分別在5%和1%水平下顯著，這就是說技術研發(fā)占GDP的比例提高1個單位，其他因素不變，就業(yè)水平下降2.3157個單位。自主創(chuàng)新對就業(yè)既存在創(chuàng)造效應，也存在替代效應，這與該地區(qū)的科技發(fā)展水平和經濟發(fā)展階段息息相關，在考察的1995-2015年間，自主創(chuàng)新對就業(yè)的效應體現(xiàn)為擠出作用，原因有如下幾點：首先，由于我國自主研發(fā)創(chuàng)新戰(zhàn)略開始得較晚，從而導致科研基礎相對薄弱，技術進步在新中國成立以來一定時間內主要依賴于國外先進的技術引進。而自主研發(fā)投資主要是為了更好地吸收引進技術，使其適應本地市場而并沒有形成自主知識產權。因此，在此階段我國的科研投入難以帶來具有普遍生產性的創(chuàng)新產品，從而促進新生產新部門的產生而吸納更多就業(yè)，并沒有達到顯著的就業(yè)創(chuàng)造效應。其次，一個地區(qū)增加科技研發(fā)投入占其GDP的比例，會促進該地區(qū)的產業(yè)結構調整升級，技術創(chuàng)新和技術引進的區(qū)別在于，技術引進會帶來新的資本、設備或原材料直接作用于擴大生產規(guī)模;而自主創(chuàng)新更著重于生產過程的工藝創(chuàng)新，提高機械化、自動化水平，從而提高生產效率，在產品需求一定的情況下，為保持其利潤企業(yè)對就業(yè)的需求將減少。最后，一個地區(qū)范圍內自主創(chuàng)新能力強的部門或企業(yè)將具備更強大的核心競爭力，將驅逐和淘汰競爭力弱的部門或企業(yè)，提供的產品和服務將向更高端、附加值更高的產業(yè)傾斜。我國自主創(chuàng)新型技術進步模式既不具備創(chuàng)造足夠新產品新部門的能力來顯著增加就業(yè)，又存在生產中技術對就業(yè)的替代效應，因此，在該階段實證中技術創(chuàng)新對就業(yè)水平的影響顯著為負。

3.“地理”“經濟”空間權重下空間溢出效應分析。利用Le?Sage和Pace（2009）[31]的方法，根據(jù)表4的參數(shù)估計進一步估算動態(tài)空間杜賓模型中技術引進和自主創(chuàng)新對就業(yè)的直接效應和間接效應。本文使用的是動態(tài)空間面板數(shù)據(jù)模型，因此，將直接效應和間接效應進一步在時間維度上分為短期效應和長期效應，分別反映技術引進和自主創(chuàng)新對就業(yè)的短期即時影響和考慮時間滯后效應的長期影響。表4匯報了各解釋變量影響效應分別在地理權重和經濟權重下的的估計結果，表5進一步匯報了核心解釋變量的空間效應分解結果。

無論直接效應還是間接效應，各變量的長期效應的絕對值均大于短期效應的絕對值，說明技術引進和自主創(chuàng)新對就業(yè)均具有更加深遠的長期影響。技術引進對就業(yè)的短期影響效應在地理和經濟權重下都為正，且在1%水平下顯著，地理權重下間接效應和總體效應不顯著，經濟權重下總體效應在5%顯著為正;但在長期效應中，經濟權重下技術引進對就業(yè)的直接效應和總體效應均為負，地理權重下作用正負一致但結果不顯著。表明短期內技術引進對一個地區(qū)的就業(yè)水平主要表現(xiàn)為促進作用，而長期來看持續(xù)的技術引進并不能帶來就業(yè)的增加，反而會抑制就業(yè)。初期的技術引進主要利用豐富廉價的勞動力資源，多為勞動密集型企業(yè)，會吸收大量低技能勞動力就業(yè)。而長期外商投資的行業(yè)則會逐漸由勞動密集型向資本和技術密集型轉變，勞動生產率提高會減少對低技能勞動力的需求而增加對高技能

勞動力的需求，但由于我國目前人力資本現(xiàn)狀決定技術引進對高技能勞動力的需求并不能抵消對低技術勞動力就業(yè)的破壞作用，長期總體效應表現(xiàn)為技術引進對就業(yè)的破壞作用，羅軍和陳建國（2014）[32]也通過建立門檻效應模型驗證了該結論。

自主創(chuàng)新在短期內的地理和經濟權重下對就業(yè)的直接作用均為負，且在5%水平下顯著，這與前文的結果相符。而在經濟權重下，自主創(chuàng)新的就業(yè)效應在短期和長期中作用效應相反，首先，長期的直接效應在5%水平下顯著為正，說明從長期來看自主創(chuàng)新不一定會毀滅工作崗位，反而在一定程度上創(chuàng)造了工作崗位。一個國家或地區(qū)持續(xù)的科研投入和研發(fā)創(chuàng)新帶來新的產品和行業(yè)變革時，新的產業(yè)鏈和部門會創(chuàng)造大量的勞動力需求，直接促進該地區(qū)的就業(yè)水平。其次，長期的自主創(chuàng)新對就業(yè)的空間溢出效應為負。一個地區(qū)的自主創(chuàng)新型技術進步的發(fā)展吸引了其他地區(qū)的勞動力，抑制了其他地區(qū)的就業(yè)增長。最后，比較長期效應中地理權重下和經濟權重下的就業(yè)效應可以發(fā)現(xiàn)，一個地區(qū)的技術革新對勞動力的吸引并不表現(xiàn)在吸引該地區(qū)周邊的勞動力，更體現(xiàn)在吸納其他經濟水平相近地區(qū)的高技能人力資源。

（二）經濟發(fā)展對技術進步就業(yè)效應的回歸分析

技術引進和技術創(chuàng)新作為技術進步的兩種主要途徑，對我國的就業(yè)作用呈現(xiàn)明顯的差異化，經濟權重下技術進步和自主創(chuàng)新的就業(yè)效應差異化更為顯著。為了檢驗技術引進和技術創(chuàng)新對就業(yè)的影響是否受經濟發(fā)展水平的影響，建立動態(tài)面板模型，并依次引入技術引進和人均GDP交互項、技術創(chuàng)新和人均GDP交互項進行回歸分析，模型擴展如下：

Employmenti，t=?αi+ρEmploymenti，t-1+

β1FTCi，t-1+?β2（FTCi，t-1?×AGDPi，t-1）+

θAGDPi，t-1+ηControli，t+εi，t???（6）

Employmenti，t=?αi+ρEmploymenti，t-1+

β1TCi，t-1+?β2（TCi，t-1?×AGDPi，t-1）+

θAGDPi，t-1+ηControli，t+εi，t???（7）

如果FTC×AGDP或TC×AGDP的回歸系數(shù)不顯著，意味著經濟發(fā)展水平沒有顯著影響技術引進和技術創(chuàng)新對就業(yè)的影響作用。如表6回歸結果所示，F(xiàn)TC×AGDP的交互項在10%水平下顯著為負，說明一個地區(qū)經濟發(fā)展水平越高，技術引進對就業(yè)表現(xiàn)為擠出作用。?技術創(chuàng)新對就業(yè)的作用均為破壞效應，TC×AGDP交互項不顯著，證明在現(xiàn)階段經濟發(fā)展水平并沒有對技術創(chuàng)新的就業(yè)效應造成顯著的影響。這一結果與我國現(xiàn)階段經濟發(fā)展水平和科技發(fā)展程度相吻合。

1.技術引進對于就業(yè)的效應多為正效應，對就業(yè)呈現(xiàn)拉動作用，而經濟發(fā)展水平和技術引進的就業(yè)效應為負相關?？疾鞏|部經濟發(fā)展水平高的地區(qū)，尤其北京、上海、廣州等大城市，初期進入的以勞動密集型為主的制造業(yè)逐漸向周邊地區(qū)及省份轉移，第三產業(yè)占比逐步增大，并且更傾向于產品附加值更高的產業(yè)，以高精尖信息化產業(yè)、金融業(yè)及服務業(yè)為主。這些產業(yè)主要吸納高學歷、高技術人才，對于低技術勞動力呈現(xiàn)出擠出作用，勞動力隨著大工業(yè)及制造業(yè)的遷移轉向其他地區(qū)。因此，經濟發(fā)展水平促進產業(yè)結構優(yōu)化調整以及勞動密集型制造業(yè)向內陸梯度轉移，對技術引進的就業(yè)效應影響為負，符合目前我國經濟發(fā)展區(qū)域就業(yè)現(xiàn)狀。

2.從自主創(chuàng)新角度來說，一方面，雖然我國工業(yè)化水平截止到2015年整體進入工業(yè)化后期①，但區(qū)域發(fā)展不均衡，上海、北京、天津已經步入后工業(yè)化階段，其他大部分東部省份處于工業(yè)化后期，而大部分中西部基本處于工業(yè)化中期。因自主研發(fā)創(chuàng)新集中的高精端產業(yè)基本上在東部沿海和特定幾個大城市中，并不隨著經濟發(fā)展水平的差異化向其他地區(qū)擴散，經濟發(fā)展對技術創(chuàng)新的就業(yè)效應影響甚微。另一方面，我國區(qū)域產業(yè)結構不平衡，創(chuàng)新能力和高端產業(yè)發(fā)展不充分。關鍵裝備、核心零部件和基本軟件等依賴進口和外資企業(yè)的現(xiàn)象較為嚴重。目前，自主創(chuàng)新主要為工藝創(chuàng)新而非產品創(chuàng)新，沒有增加更多的產品需求，技術創(chuàng)新形成擴散效應的客觀條件不完備，形成規(guī)模產業(yè)的例子較少。從這兩方面來看，經濟發(fā)展水平暫時對自主創(chuàng)新的就業(yè)效應不存在顯著影響。

3.通過引入經濟發(fā)展水平與技術引進、自主創(chuàng)新的交叉項，可以看出經濟發(fā)展水平高的地區(qū)作為自主創(chuàng)新的核心區(qū)域是合理且必然的，自主創(chuàng)新對就業(yè)的擠出效應并不會因為經濟發(fā)展水平高而增大[33]。而經濟發(fā)展水平與技術引進的就業(yè)效應負相關，即在經濟發(fā)展水平高的地區(qū)技術引進對就業(yè)的拉動作用反而越低。吳延兵（2008）等在研究中指出，自主創(chuàng)新對東中部地區(qū)的技術進步促進作用更大，而西部地區(qū)目前應以引進技術為主[34]。余泳澤和張先軫（2015）進一步從經濟發(fā)展水平來判斷，認為當人均GPD超過3000元后，應選擇自主創(chuàng)新型技術進步路徑;反之，則以技術引進的方式更合適[35]。因此，在我國經濟發(fā)展水平較低的地區(qū)目前應以引進技術為主，其對就業(yè)的拉動作用更為顯著。

四、結論與政策建議

利用1995-2015年我國各省的面板數(shù)據(jù)，運用空間動態(tài)杜賓模型考察我國技術創(chuàng)新、技術引進對就業(yè)的直接效應和空間溢出效應，并進一步建立各地區(qū)經濟發(fā)展水平與技術引進和自主創(chuàng)新的交互項，考察經濟發(fā)展水平對技術進步的就業(yè)效應的調節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)：（1）短期的技術引進促進了就業(yè)增長，但其對就業(yè)的溢出效應不顯著。而長期的技術引進并不能持續(xù)地帶來就業(yè)增加，反而會對就業(yè)造成破壞效應。（2）自主創(chuàng)新對就業(yè)短期以破壞效應為主，但長期的自主創(chuàng)新促進了就業(yè)的增加，并且從經濟距離權重下的就業(yè)效應來看，自主創(chuàng)新吸引了相近經濟水平區(qū)域的勞動力，空間溢出效應為負。（3）現(xiàn)階段經濟發(fā)展水平的高低對于自主創(chuàng)新的就業(yè)效應影響不顯著。而經濟發(fā)展水平越高的地區(qū)，技術進步對就業(yè)存在拉動作用越小，這一結論符合我國目前區(qū)域經濟發(fā)展水平不均衡和各區(qū)域科學技術水平差距大的現(xiàn)狀。

追求區(qū)域間均衡發(fā)展一直是我國區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的重要目標，本研究結果對于平衡我國區(qū)域間就業(yè)水平有著重要政策啟示：

首先，制定以增加就業(yè)為主的技術引進政策，并堅持通過利用外資引進技術的戰(zhàn)略。短期內想要保持就業(yè)的穩(wěn)定增長，對于我國目前既定的勞動力結構而言，應優(yōu)先發(fā)展低技術附加值的勞動密集型產業(yè)，但想要長期保持我國經濟持續(xù)有效增長還是要依靠高新技術的發(fā)展。因此，應加大對引進技術的消化吸收，注重模仿創(chuàng)新并為我國自主創(chuàng)新奠定基礎。這一過程中除了堅持利用外資引進先進技術，也應根據(jù)我國國情制定差異化技術引進政策。對于經濟發(fā)展水平高的地區(qū)，如東部發(fā)達地區(qū)應著力提高引進技術的含金量，鼓勵外資流入高技術產業(yè)，并加大對引進技術消化吸收并再創(chuàng)新能力。而中西部部分落后地區(qū)應制定因地制宜的技術引進政策，提高對外開放程度促進外資流入，并大力承接發(fā)達地區(qū)的產業(yè)轉移，注重勞動密集型技術的開放、引進和應用。

其次，制定因地制宜、因時制宜和符合經濟發(fā)展水平的自主創(chuàng)新戰(zhàn)略。根據(jù)我國目前勞動力就業(yè)的現(xiàn)狀，勞動力主要向經濟發(fā)展水平高的東部地區(qū)集聚，而東北及西部地區(qū)勞動力流出嚴重，因此，我國應采取中央財政對科技投入的區(qū)域差異化扶持政策。自主創(chuàng)新對就業(yè)在中短期有一定的抑制作用，且經濟發(fā)展水平并不影響自主創(chuàng)新的就業(yè)效應，因此，應在技術發(fā)展水平高、科研環(huán)境好、對外開放程度高和經濟發(fā)展水平好的地區(qū)大力促進自主創(chuàng)新，積極推進產業(yè)結構向更優(yōu)更高端優(yōu)化升級。這樣既可以吸引更多高精尖人才集聚，加快實施創(chuàng)新強國戰(zhàn)略，同時帶來的產業(yè)轉移也促進勞動力向其他地區(qū)流動帶來技術知識的溢出并且均衡區(qū)域就業(yè)水平。

最后，加大自主創(chuàng)新投入和人才培養(yǎng)力度。創(chuàng)新能力是技術引進戰(zhàn)略向自主創(chuàng)新戰(zhàn)略轉變的關鍵，而勞動者素質和人力資本質量是保證就業(yè)在技術進步下穩(wěn)定均衡增長的基礎。應加大對基礎研究的投入，追求原創(chuàng)性的自主創(chuàng)新，從根本上獲得核心競爭力。并且重視多層次多方面的人才培養(yǎng)，優(yōu)化我國人力資本結構，由以低技術勞動力為主逐步向以高技能高質量勞動力為主轉變，即適應技術變革又引領技術進步，這樣才能保證就業(yè)的均衡穩(wěn)定增長，并實現(xiàn)經濟的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

[1]?大衛(wèi)·李嘉圖.政治經濟學及賦稅原理[M].北京：光明日報出版社，2009：67-90.

[2]?卡爾·馬克思.資本論（中譯本）[M].北京：北京人民出版社，1963：103-139.

[3]?約瑟芬·熊彼得.經濟發(fā)展理論[M].孔偉艷，朱攀峰，婁季芳譯.北京：北京出版社，2008：148-202.

[4]?Mortensen?D?T，?C?A?Pissardies.Technological?progress，job?creation，and?job?destruction[J].Review?of?Economic?Dynamics，1998，4（1）：733-753.

[5]?Hicks??J?R.Throey?of??wages[M].London：Macmillan，1932.

[6]?王靜.價格扭曲、技術進步偏向與就業(yè)——來自第三產業(yè)分行業(yè)的經驗研究[J].產業(yè)經濟研究，2016（3）：91-101.

[7]?王林輝，董直慶.技術進步和就業(yè)增長關聯(lián)效應：基于MS-VAR模型的動態(tài)分析[J].社會科學戰(zhàn)線，2011（1）：67-74.

[8]?李正友，畢先萍.技術進步的就業(yè)效應：一個理論分析框架[J].經濟評論，2004（2）：21-24.

[9]?寧光杰.中國轉型期技術應用對就業(yè)的影響研究——來自工業(yè)行業(yè)的考察[J].中國人口科學，2008（6）：40-47+95-96.

[10]方建國.?技術創(chuàng)新、勞動力就業(yè)與產業(yè)模式選擇：假說、框架和檢驗[J].?技術經濟，2012（8）：33-42.

[11]唐未兵，傅元海，王展祥.技術創(chuàng)新、技術引進與經濟增長方式轉變[J].經濟研究，2014，49（7）：31-43.

[12]方建國，尹麗波.技術創(chuàng)新對就業(yè)的影響：創(chuàng)造還是毀滅工作崗位——以福建省為例[J].中國人口科學，2012（6）：34-43+111.

[13]盛欣，胡鞍鋼.技術進步對中國就業(yè)人力資本結構影響的實證分析——基于29個省的面板數(shù)據(jù)研究[J].科學學與科學技術管理，2011，32（6）：172-179.

[14]王光棟，胡姍姍.自主創(chuàng)新、技術引進與就業(yè)增長：基于面板數(shù)據(jù)模型的實證分析[J].科技管理研究，2012，32（23）：59-62.

[15]Micheiacci?C，?D?Lopez-Salidi.Technology?shocks?and?Job?flows[J].Cemfl?Working?Paper，2004（5）：24-34.

[16]Sneker?P.Technical?change?，employment?and?international?competition[J].?Futures，?1981，13（3）：159-170.

[17]舒元，才國偉.我國省際技術進步及其空間擴散分析[J].經濟研究，2007（6）：106-118.

[18]潘文卿，吳天穎.中國技術進步偏向性的省際擴散效應：1996-2015[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2018，38（2）：374-389.

[19]朱軼，熊思敏.技術進步、產業(yè)結構變動對我國就業(yè)效應的經驗研究[J].數(shù)量經濟技術經濟研究，2009，26（5）：107-119.

[20]張莉，何晶，馬潤泓.房價如何影響勞動力流動？[J].經濟研究，2017，52（8）：155-170.

[21]王文甫.政府支出、技術進步對勞動就業(yè)的效應分析[J].經濟科學，2008（3）：48-57.

[22]錢明輝，胡日東，陳建偉.空間動態(tài)非參數(shù)杜賓模型及其應用[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2018，38（1）：35-45.

[23]Elhorst?J?P.Applied?spatial?econnometrics：raising?the?bar[J].Spatial?Economic?Analtsis，2010，5（1）：9-28.

[24]王立平，管杰，張紀東.中國環(huán)境污染與經濟增長：基于空間動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的實證分析[J].地理科學，2010，30（6）：818-825.

[25]Grilliches?Z.Productivity，R&D，and?basic?research?at?the?firm?level?in?the?1970s[J].?American?Ecomomic?Review，1986，76（1）：141-154.

[26]Aghion?P，?P?Howitt.A?model?of?growth?though?creative?destruction[J].?Econometrica，1992，60（2）：323-351.

[27]Doraszelski?U，?J?Jaumandreu.R&D?and?productivity：estimating?endogenous?priductivity[J].Review?of?Economic?Studies，2013，80（4）：1338-1383.

[28]Blomstrm?M.?Foreign?investment?and?spillovers[M].London：?Routledge，1989.

[29]Elhorst?P，E?Zandberg，?J?D?Haan.The?impact?of?interaction?effects?among?neighbouring?countries?on?financial?liberalization?and?reform：?a?dynamic?spatial?panel?data?approach[J].Spatial?Economic?Analtsis，2013，8（3）：293-313.

[30]王燕飛，曾國平.?FDI、就業(yè)結構及產業(yè)結構變遷[J].?世界經濟究，2006（7）：51-57.

[31]Lesage?J，?R?K?Pace.Introduction?to?spatial?econometrics[M].Boca?Raton：CRC?Press?Taylot&Francis?Group，2009.

[32]羅軍，陳建國.FDI、人力資本門檻與就業(yè)——基于門檻效應的檢驗[J].世界經濟研究，2014（7）：74-79+86+89.

[33]羅能生，劉文彬，?王玉澤.杠桿率、企業(yè)規(guī)模與企業(yè)創(chuàng)新[J].財經理論與實踐，2018，39（6）：112-118.

[34]吳延兵.自主研發(fā)、技術引進與生產率——基于中國地區(qū)工業(yè)的實證研究[J].經濟研究，2008（8）：51-64.

[35]余泳澤，張先軫.要素稟賦、適宜性創(chuàng)新模式選擇與全要素生產率提升[J].管理世界，2015（9）：13-31+187.

（責任編輯：鐵?青）

Technology?Imports，?Indigenous?R&D?and?Employment：

A?Dynamic?Spatial?Panel?Data?Model

WU??Hao，?LI??Meng

（Northeast?Asian?Studies?College，Jilin?University，Changchun，?Jilin?130012，China）

Abstract：Through?the?panel?data?of?Chinese?provinces?from?1995?to?2015，?the?dynamic?space?Dubin?model?is?used?to?examine?the?direct?effects?and?spatial?spillover?effects?of?technological?advances?on?employment?respectively.?The?result?show：?short-term?technology?imports?has?promoted?employment?growth，?but?its?spillover?effect?on?employment?is?not?significant.?The?long-term?introduction?of?technology?does?not?continue?to?bring?about?an?increase?in?employment，?but?it?will?have?a?devastating?effect?on?employment;?Indigenous?R&D?is?mainly?for?the?short-term?destructive?effect?of?employment，?but?long-term?indigenous?R&D?promotes?the?increase?of?employment，?and?from?the?perspective?of?the?employment?effect?under?the?weight?of?economic?distance，?indigenous?R&D?absorbs?the?labor?force?in?the?similar?economic?level，?and?the?space?overflows.?The?effect?is?negative;?at?this?stage，?the?employment?effect?of?China's?indigenous?R&D?is?not?affected?by?the?level?of?economic?development.?However，?the?higher?the?level?of?economic?development，?the?weaker?the?role?of?technology?imports?in?employment.

Key?words：technology?imports;?indigenous?R&D;?employment?level;?economic?development?level

收稿日期：?2019-07-07

基金項目：??教育部人文社會科學重點研究基地重大項目（16JJD790013）

作者簡介：?吳?昊（1969—），男，內蒙古赤峰人，吉林大學東北亞研究院教授，博士生導師，研究方向：區(qū)域理論與政策。