王國(guó)梁，呂晨煒，徐舒琪

（杭州電子科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018）

一、引言及文獻(xiàn)綜述

技術(shù)創(chuàng)新是一把雙刃劍，同時(shí)兼具就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和就業(yè)替代效應(yīng)。就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)是指技術(shù)創(chuàng)新帶來新的產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)生態(tài)，通過創(chuàng)造新的崗位吸引一部分勞動(dòng)力進(jìn)入這些新興行業(yè)和經(jīng)濟(jì)生態(tài)圈。就業(yè)替代效應(yīng)是技術(shù)創(chuàng)新導(dǎo)致傳統(tǒng)行業(yè)中的大量崗位被新技術(shù)和新設(shè)備替代，進(jìn)而引發(fā)大規(guī)模結(jié)構(gòu)性失業(yè)甚至周期性失業(yè)。改革開放40多年來，中國(guó)社會(huì)的增長(zhǎng)動(dòng)力逐步由傳統(tǒng)的勞動(dòng)力驅(qū)動(dòng)、資本驅(qū)動(dòng)向人力資本驅(qū)動(dòng)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)和就業(yè)人口規(guī)模逐年擴(kuò)大的同時(shí)，卻不得不面臨各種技術(shù)創(chuàng)新帶來的就業(yè)沖擊。一方面，中國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新尤其是近年來蓬勃發(fā)展的數(shù)字技術(shù)對(duì)就業(yè)有顯著的促進(jìn)效應(yīng)。波士頓咨詢報(bào)告預(yù)計(jì)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)等新經(jīng)濟(jì)生態(tài)將會(huì)成為中國(guó)就業(yè)崗位的“孵化器”，到2035年將創(chuàng)造4億個(gè)工作崗位。另一方面，隨著以互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈和5G為代表的數(shù)字技術(shù)的興起，一些傳統(tǒng)崗位將被智能化替代。技術(shù)創(chuàng)新在提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的同時(shí)卻導(dǎo)致具有勞動(dòng)力成本優(yōu)勢(shì)的發(fā)展中國(guó)家在就業(yè)方面遭受巨大挑戰(zhàn)。Acemoglu和Restrepo（2020）的研究成果表明，技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)替代效應(yīng)在全球范圍內(nèi)存在，工業(yè)機(jī)器人等技術(shù)創(chuàng)新會(huì)使美國(guó)的就業(yè)率下降0.18%～0.34%［1］。麥肯錫也預(yù)計(jì)2018—2030年，隨著技術(shù)水平的進(jìn)步，全球?qū)⒂?億人口的工作崗位被機(jī)器取代。技術(shù)創(chuàng)新的“雙刃劍”效應(yīng)為中國(guó)的技術(shù)政策選擇提供了一份可供選擇的菜單：如果長(zhǎng)期內(nèi)技術(shù)進(jìn)步所導(dǎo)致的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)大于就業(yè)替代效應(yīng)，此種技術(shù)進(jìn)步屬于節(jié)約資本型技術(shù)進(jìn)步，政府應(yīng)通過技術(shù)政策來大力推動(dòng)該種技術(shù)創(chuàng)新以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和充分就業(yè)雙重目標(biāo)；如果長(zhǎng)期內(nèi)技術(shù)進(jìn)步所導(dǎo)致的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)小于就業(yè)替代效應(yīng)，此種技術(shù)進(jìn)步屬于節(jié)約勞動(dòng)型技術(shù)進(jìn)步，政府應(yīng)在技術(shù)進(jìn)步和就業(yè)增長(zhǎng)兩方面進(jìn)行權(quán)衡取舍，當(dāng)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)而未實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)時(shí)，通過技術(shù)政策在一定程度上抑制該種技術(shù)的推廣和實(shí)施，在經(jīng)濟(jì)增速較為緩慢而就業(yè)接近充分就業(yè)水平時(shí)，通過技術(shù)政策助力該種技術(shù)的推廣和實(shí)施；如果長(zhǎng)期內(nèi)技術(shù)進(jìn)步所導(dǎo)致的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和就業(yè)替代效應(yīng)趨近時(shí)，此種技術(shù)進(jìn)步屬于中性技術(shù)進(jìn)步，不會(huì)對(duì)就業(yè)造成顯著的正向促進(jìn)效應(yīng)或負(fù)向破壞效應(yīng)，此時(shí)應(yīng)采取與節(jié)約資本型技術(shù)進(jìn)步相同的技術(shù)政策，即大力推動(dòng)該種技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展。因此，通過對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)來判斷技術(shù)進(jìn)步的長(zhǎng)短期就業(yè)效應(yīng)及技術(shù)進(jìn)步的類型，探究技術(shù)創(chuàng)新與就業(yè)之間的內(nèi)在關(guān)系，并據(jù)此為政府制定技術(shù)政策提供有益借鑒，具有重要的理論意義和實(shí)踐意義。

然而現(xiàn)有研究成果多以發(fā)達(dá)國(guó)家作為研究對(duì)象，探討工業(yè)機(jī)器人等方面的技術(shù)進(jìn)步對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響，來自發(fā)展中國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)相對(duì)缺乏［2］。Garcia等（2002）［3］構(gòu)建了囊括知識(shí)資本積累等因素在內(nèi)的就業(yè)增長(zhǎng)模型，將技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)分解為就業(yè)補(bǔ)償效應(yīng)和就業(yè)替代效應(yīng)，并通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，發(fā)達(dá)國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)補(bǔ)償效應(yīng)在短期和長(zhǎng)期內(nèi)均超過了就業(yè)替代效應(yīng)。國(guó)內(nèi)僅有的一些研究成果或基于新常態(tài)階段之前的宏觀數(shù)據(jù)檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)效應(yīng)，或從短期視角分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的影響，或僅從單一維度探究技術(shù)創(chuàng)新的“雙刃劍”效應(yīng)中的主導(dǎo)效應(yīng)。唐國(guó)華（2011）［4］基于修正的Garcia模型，從就業(yè)破壞和就業(yè)創(chuàng)造兩個(gè)維度研究了技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與就業(yè)規(guī)模呈同方向變動(dòng)的關(guān)系，但技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造能力在逐步減弱。然而唐國(guó)華所采用的1980—2007年的中國(guó)宏觀數(shù)據(jù)，難以有效反映新常態(tài)階段中國(guó)技術(shù)創(chuàng)新尤其是數(shù)字技術(shù)等新技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的動(dòng)態(tài)影響。韓孟孟等（2016）［5］著眼于短期，基于微觀企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)從流程創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新和企業(yè)研發(fā)三個(gè)維度分析了短期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)的影響，得出了兩個(gè)重要結(jié)論：一是三種類型的技術(shù)創(chuàng)新在短期內(nèi)都與就業(yè)增長(zhǎng)顯著負(fù)相關(guān)；二是短期內(nèi)中西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)替代效應(yīng)比東部地區(qū)更為明顯。值得注意的是，韓孟孟等人基于2012年這一年的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)所得出的結(jié)論，很難全面客觀反映改革開放40多年來技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)效應(yīng)，所獲結(jié)論的普遍性和科學(xué)性值得商榷。吳昊、李萌（2020）［6］分別基于中國(guó)1995—2015年的省際面板數(shù)據(jù)，實(shí)證考察了我國(guó)各省技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)的“雙刃劍”效應(yīng)，認(rèn)為技術(shù)引進(jìn)在短期內(nèi)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)大而在長(zhǎng)期內(nèi)的就業(yè)破壞效應(yīng)大，內(nèi)生性自主創(chuàng)新在短期內(nèi)的就業(yè)破壞效應(yīng)大而在長(zhǎng)期內(nèi)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)大。然而短期內(nèi)外生性技術(shù)引進(jìn)的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)顯著這一研究結(jié)論卻與國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)的主流結(jié)論相悖，李金葉、葛濤（2017）［7］從區(qū)域發(fā)展異質(zhì)化的視角出發(fā)，分析東部、中部、西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)從全國(guó)和東部、中部來看，技術(shù)創(chuàng)新在短期內(nèi)對(duì)就業(yè)呈現(xiàn)顯著負(fù)效應(yīng)，西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)效應(yīng)不顯著。朱軼、熊思敏（2009）［8］研究了技術(shù)進(jìn)步對(duì)我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)總量的雙重影響，研究結(jié)果也顯示，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)中的技術(shù)進(jìn)步所產(chǎn)生的就業(yè)效應(yīng)均不顯著。理想化的技術(shù)創(chuàng)新，必須同時(shí)賦能經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和就業(yè)創(chuàng)造，俄羅斯的經(jīng)驗(yàn)或可借鑒。劉暢（2018）［9］以俄羅斯為研究對(duì)象，通過VAR模型對(duì)俄羅斯技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)破壞效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)俄羅斯非資本偏向性的技術(shù)創(chuàng)新規(guī)避了其對(duì)勞動(dòng)力產(chǎn)生的擠出效應(yīng)和替代效應(yīng)。中國(guó)現(xiàn)有的研究成果，缺乏從國(guó)家整體和區(qū)域兩個(gè)維度對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和就業(yè)替代效應(yīng)的實(shí)證分析，亦缺乏從長(zhǎng)期視角研判技術(shù)進(jìn)步類型的學(xué)術(shù)嘗試，這為本文提供了可供研究的視角。

本文使用一個(gè)囊括技術(shù)進(jìn)步的修正Garcia模型，分析了技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)、就業(yè)替代效應(yīng)和加總的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)對(duì)就業(yè)彈性的影響機(jī)制，并基于1980—2020年的就業(yè)增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率（TFP）等宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用VAR模型對(duì)全國(guó)以及4個(gè)典型省份進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)檢驗(yàn)，從短期和長(zhǎng)期、全國(guó)和區(qū)域兩個(gè)角度研究了技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和就業(yè)替代效應(yīng)的相對(duì)強(qiáng)弱?；蛴械膭?chuàng)新之處在于本文使用了修正的Garcia模型系統(tǒng)分析了技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)產(chǎn)生多重效應(yīng)的作用機(jī)理，并分別研究了全國(guó)和浙江、湖北、陜西、遼寧等省份技術(shù)創(chuàng)新的短期、中期和長(zhǎng)期的動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)化水平等維度揭示了不同區(qū)域技術(shù)沖擊對(duì)就業(yè)的“雙刃劍”效應(yīng)的強(qiáng)弱及其動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律，從整體和局部雙角度驗(yàn)證了不同類型的技術(shù)進(jìn)步對(duì)各區(qū)域就業(yè)增長(zhǎng)所產(chǎn)生的同質(zhì)效應(yīng)和異質(zhì)效應(yīng)。

二、理論模型構(gòu)建

參照Garcia等的理論模型，將技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)效應(yīng)分為就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和就業(yè)替代效應(yīng)。模型包括以下基本假設(shè)［4］：①長(zhǎng)期內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)具有規(guī)模報(bào)酬不變的性質(zhì)；②技術(shù)創(chuàng)新通過創(chuàng)造新產(chǎn)品和降低成本兩種途徑實(shí)現(xiàn)對(duì)就業(yè)的影響；③產(chǎn)品采用成本加成定價(jià)法來定價(jià)；④企業(yè)所處的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)為完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)；⑤技術(shù)中性為?？怂辜夹g(shù)中性。代表性企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為：

其中：P為本企業(yè)產(chǎn)品的價(jià)格；P r為市場(chǎng)中其他競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)的產(chǎn)品價(jià)格；A為知識(shí)資本存量，代表技術(shù)水平；A r為市場(chǎng)中其他競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)的知識(shí)資本存量；K為本企業(yè)資本存量水平。假定企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的邊際成本是關(guān)于勞動(dòng)的名義工資水平W和企業(yè)技術(shù)水平A的函數(shù)，即

由于采用成本加成定價(jià)法，產(chǎn)品的價(jià)格函數(shù)為：

其中，μ表示成本加成系數(shù)。企業(yè)產(chǎn)品的邊際成本對(duì)勞動(dòng)力價(jià)格水平求偏導(dǎo)表示為根據(jù)謝潑德引理可知，企業(yè)產(chǎn)品的邊際成本對(duì)勞動(dòng)力價(jià)格水平求偏導(dǎo)就等于勞動(dòng)力的條件要素需求，即一單位產(chǎn)出對(duì)勞動(dòng)力要素投入的需求。因此，企業(yè)的勞動(dòng)力要素需求數(shù)量函數(shù)為：

其中，Y為企業(yè)產(chǎn)品價(jià)格與技術(shù)水平的總需求函數(shù)，即實(shí)際總產(chǎn)出水平，用函數(shù)表示為：

式（4）中L對(duì)A求偏導(dǎo)可得：

式（4）代入式（7）式得：

對(duì)式（8）右邊第三項(xiàng)調(diào)整得：

式（10）進(jìn)一步可表示為：

其中：Y表示總需求即實(shí)際產(chǎn)出水平；K為資本存量水平；L為勞動(dòng)力需求；A為知識(shí)資本存量；參數(shù)α、β和γ分別表示為資本、勞動(dòng)力和技術(shù)水平的產(chǎn)出彈性。式（12）分別對(duì)L和K一階求導(dǎo)可求出MPL和MPK的具體形式，繼而可得：

其中：名義工資水平W等于勞動(dòng)力的邊際產(chǎn)品價(jià)值；利息率R等于資本的邊際產(chǎn)品價(jià)值。由（13）（14）兩式可得，將其代入式（12）可得：

整理式（15）并對(duì)兩邊取自然對(duì)數(shù)，可得：

三、VAR模型設(shè)定與數(shù)據(jù)選取

（一）模型設(shè)定

基于模型的解釋力和數(shù)據(jù)的可獲得性，采用非結(jié)構(gòu)性方程組的VAR模型對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)效應(yīng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。由于經(jīng)典的聯(lián)立方程組模型在構(gòu)建過程中并未給出變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系以及無法對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，Sims于1980年提出了對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析的VAR模型并使該模型得到廣泛使用。VAR模型的特點(diǎn)是：①模型不以嚴(yán)格的經(jīng)濟(jì)理論為依據(jù)，在建模過程中只需明確兩點(diǎn)：一是確定哪些變量進(jìn)入模型，二是確定滯后階數(shù)p以保證殘差剛好不存在自相關(guān)性；②VAR模型對(duì)參數(shù)不施加零約束（如t檢驗(yàn)）；③VAR模型的解釋變量中不含t期變量，所有與聯(lián)立方程組模型有關(guān)的問題均不存在。對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)，采用雙變量的VAR模型來進(jìn)行研究。模型中，就業(yè)指標(biāo)用就業(yè)增長(zhǎng)率l t表示；企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平用全要素生產(chǎn)率a t表示。假定就業(yè)增長(zhǎng)率l t受到以前年度就業(yè)增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率的影響，全要素生產(chǎn)率a t受到以前年度全要素生產(chǎn)率和就業(yè)增長(zhǎng)率的影響，則VAR模型的表達(dá)式為：

首先，對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，判斷時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性是否達(dá)到了建立VAR模型的要求。其次，選擇最大滯后期p。在VAR模型中，解釋變量的最大滯后階數(shù)p太小，殘差項(xiàng)可能存在自相關(guān)性，并導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)的非一致性；適當(dāng)加大p值（即增加滯后變量個(gè)數(shù)），可消除殘差項(xiàng)中存在的自相關(guān)。但p值又不能太大，p值過大則待估參數(shù)多，自由度降低嚴(yán)重，直接影響模型參數(shù)估計(jì)的有效性。此處可以根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則（AIC）和施瓦茨準(zhǔn)則（SC）來確定p值，確定p值的原則是在p值增加的過程中，使AIC和SC值同時(shí)最小。在VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是某一內(nèi)生變量對(duì)殘差沖擊的響應(yīng)。由于我國(guó)生產(chǎn)力發(fā)展水平存在顯著的地域差異，本文不僅對(duì)全國(guó)范圍的全要素生產(chǎn)率與就業(yè)增長(zhǎng)之間的邏輯關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，同時(shí)還從東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)分別選取浙江、湖北、陜西、遼寧等四個(gè)典型省份，分地區(qū)研究全要素生產(chǎn)率與就業(yè)增長(zhǎng)之間的內(nèi)在關(guān)系，進(jìn)一步檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)化水平存在顯著差異的地區(qū)，技術(shù)創(chuàng)新的動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)是否存在顯著差異。

本文基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、國(guó)有經(jīng)濟(jì)和私營(yíng)經(jīng)濟(jì)占比、改革開放邁進(jìn)步伐的快慢指標(biāo)來選擇具體的研究對(duì)象并進(jìn)行對(duì)比分析。選擇浙江、湖北、陜西和遼寧四個(gè)省份作為典型省份的原因如下：第一，改革開放之初的浙江、湖北和陜西三省的人均GDP在330元左右，經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本處于同一水平，遼寧省的人均GDP為680元，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于其他三省，通過初始經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異可以進(jìn)行樣本對(duì)照，探討不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下技術(shù)創(chuàng)新的來源和路徑差異；第二，改革開放之初，湖北、陜西和遼寧三省國(guó)有經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)主導(dǎo)地位，而浙江的國(guó)有經(jīng)濟(jì)相對(duì)而言比較薄弱，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位并不十分顯著，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占據(jù)比較重要的地位，通過初始經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的差異對(duì)照，可以探討不同經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)下技術(shù)創(chuàng)新的來源和路徑差異；第三，改革開放之初，遼寧和浙江改革開放的邁進(jìn)步伐相對(duì)較快，政府放權(quán)導(dǎo)致市場(chǎng)釋放更多創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力，而湖北和陜西改革開放的步伐相對(duì)緩慢，改革涉水不深導(dǎo)致市場(chǎng)主體創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力難以有效激發(fā)，通過市場(chǎng)化水平的差異分析，可以探討不同市場(chǎng)效率下技術(shù)創(chuàng)新的來源和路徑。

（二）數(shù)據(jù)選取

本文構(gòu)建的VAR模型，包括就業(yè)增長(zhǎng)率l t和全要素生產(chǎn)率a t兩個(gè)變量。就業(yè)增長(zhǎng)率通過當(dāng)年就業(yè)人口和上一年就業(yè)人口計(jì)算得到，具體計(jì)算公式如下：

其中：L t表示第t年的就業(yè)總?cè)丝?；L t-1表示第t-1年的就業(yè)總?cè)丝凇?980—2019年就業(yè)總?cè)丝跀?shù)據(jù)分別來源于1981—2020年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《陜西統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》和《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒》。2020年的就業(yè)總?cè)丝诘扔?019年的就業(yè)總?cè)丝诩由?020年的城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口，其中城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口數(shù)據(jù)來源于2020年全國(guó)以及各省份的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。全要素生產(chǎn)率是通過前沿生產(chǎn)函數(shù)法（SFA）測(cè)算而得，SFA放松了規(guī)模報(bào)酬不變和技術(shù)中性的假定，允許勞動(dòng)力和資本非充分利用的情況。此外，SFA還考慮了隨機(jī)誤差項(xiàng)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，最大限度地確保計(jì)算結(jié)果的精確性。

四、技術(shù)創(chuàng)新“雙刃劍”效應(yīng)的實(shí)證分析

（一）變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行VAR估計(jì)之前，首先使用ADF檢驗(yàn)對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)率l t和全要素生產(chǎn)率a t的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。如果檢驗(yàn)的結(jié)果為變量均平穩(wěn)，則可以直接進(jìn)行VAR檢驗(yàn)；若變量存在單位根，則需要在一階或者二階差分平穩(wěn)的基礎(chǔ)上做協(xié)整檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表1所列，在5%的置信度水平下，就業(yè)增長(zhǎng)率l t和全要素生產(chǎn)率a t拒絕了原假設(shè)，兩者沒有單位根，變量具有平穩(wěn)性，可以直接進(jìn)行VAR檢驗(yàn)。

表1 就業(yè)增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率的ADF檢驗(yàn)結(jié)果

（二）VAR檢驗(yàn)的結(jié)果及分析

利用Eviews12對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)率l t和全要素生產(chǎn)率a t進(jìn)行VAR檢驗(yàn)，并通過AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則確定最大滯后階數(shù)。全國(guó)、浙江、陜西、遼寧、湖北五個(gè)樣本數(shù)據(jù)在VAR檢驗(yàn)中的最大滯后階數(shù)均為二階（p=2）。就業(yè)增長(zhǎng)率和全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的實(shí)證結(jié)果如式（19）-式（23）所示，依次為全國(guó)、浙江、陜西、遼寧和湖北的實(shí)證結(jié)果：

在VAR檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上對(duì)模型進(jìn)行AR根檢驗(yàn)，可得該模型所有根的倒數(shù)小于1，從而確定模型本身具有穩(wěn)定性。觀察式（19）可以發(fā)現(xiàn)：就全國(guó)而言，全要素生產(chǎn)率滯后一期會(huì)對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)率產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，滯后二期則產(chǎn)生正效應(yīng)，即在短期中技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)替代效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，而在長(zhǎng)期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位；就業(yè)增長(zhǎng)率滯后一期會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，滯后二期則產(chǎn)生正效應(yīng)，即就業(yè)增長(zhǎng)在短期內(nèi)可能會(huì)抑制技術(shù)創(chuàng)新，但在長(zhǎng)期內(nèi)會(huì)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。同理，觀察式（20）可以發(fā)現(xiàn)：浙江全要素生產(chǎn)率不論在短期還是長(zhǎng)期對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)率均產(chǎn)生正效應(yīng)，即技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位；而滯后一期和滯后兩期的就業(yè)增長(zhǎng)率卻均對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了負(fù)效應(yīng)，即就業(yè)增長(zhǎng)抑制了技術(shù)創(chuàng)新。這說明在浙江這樣經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份，技術(shù)創(chuàng)新在不斷推動(dòng)就業(yè)增長(zhǎng)，但不斷提高的就業(yè)增長(zhǎng)率卻抑制了技術(shù)水平的提升速度，使技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用也越來越小。觀察式（21）可以發(fā)現(xiàn)：陜西全要素生產(chǎn)率的滯后一期會(huì)對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)率產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，滯后二期則產(chǎn)生正效應(yīng)，即在短期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)替代效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，在長(zhǎng)期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位；就業(yè)增長(zhǎng)率的滯后一期會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，滯后二期則產(chǎn)生正效應(yīng)，即就業(yè)增長(zhǎng)在短期內(nèi)可能會(huì)抑制技術(shù)創(chuàng)新，但在長(zhǎng)期內(nèi)會(huì)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。觀察式（22）可以發(fā)現(xiàn)：遼寧全要素生產(chǎn)率的滯后一期會(huì)對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)率產(chǎn)生正效應(yīng)，滯后二期則產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，即在短期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，在長(zhǎng)期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新的替代效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位；而就業(yè)增長(zhǎng)率的滯后一期會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，滯后二期則產(chǎn)生正效應(yīng)，即就業(yè)增長(zhǎng)在短期內(nèi)可能會(huì)抑制技術(shù)創(chuàng)新，但在長(zhǎng)期內(nèi)會(huì)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。觀察式（23）可以發(fā)現(xiàn)：湖北全要素生產(chǎn)率不論短期還是長(zhǎng)期都對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)率均產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，即技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)替代效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位；就業(yè)增長(zhǎng)率的滯后一期會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，滯后二期則產(chǎn)生正效應(yīng)，即就業(yè)增長(zhǎng)在短期內(nèi)可能會(huì)抑制技術(shù)創(chuàng)新，但在長(zhǎng)期內(nèi)會(huì)促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。對(duì)式（19）—式（23）中全要素生產(chǎn)率與滯后期的就業(yè)增長(zhǎng)率以及就業(yè)增長(zhǎng)率與滯后期的全要素生產(chǎn)率之間相互影響的分析結(jié)果見表2所列。

表2 就業(yè)增長(zhǎng)率與全要素生產(chǎn)率之間的相互影響

（三）脈沖響應(yīng)分析

對(duì)VAR模型而言，單個(gè)參數(shù)估計(jì)值的經(jīng)濟(jì)解釋是困難的，其應(yīng)用除預(yù)測(cè)外，最重要的應(yīng)用是脈沖響應(yīng)分析和方差分解，脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是某一內(nèi)生變量對(duì)殘差沖擊的反應(yīng)。具體而言，它描述的是在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的來自系統(tǒng)內(nèi)部或外部的沖擊后對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響。使用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析法，分別研究五個(gè)樣本中就業(yè)增長(zhǎng)率對(duì)技術(shù)創(chuàng)新受到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的反應(yīng)程度。分析結(jié)果如圖1—圖5所示，圖中實(shí)線部分為計(jì)算值，虛線部分表示置信區(qū)間帶。

圖1 全國(guó)GRE對(duì)TFP的脈沖響應(yīng)

圖5 湖北GRE對(duì)TFP的脈沖響應(yīng)

圖1—圖5中，TFP代表全要素生產(chǎn)率，GRE代表就業(yè)增長(zhǎng)率，5幅圖完整地模擬了當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新（全要素生產(chǎn)率）受到?jīng)_擊時(shí)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生的影響。如圖1所示，當(dāng)全國(guó)的技術(shù)創(chuàng)新受到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，就業(yè)率首先會(huì)大幅下降，表明技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)起到主導(dǎo)作用。到了第2期下降到最低點(diǎn)，之后替代效應(yīng)的強(qiáng)度逐漸減弱，就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)逐漸凸顯并在第5期達(dá)到最大。在20期以后技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)與替代效應(yīng)逐漸達(dá)到一種相互抵消的狀態(tài)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)趨向于0。圖2顯示浙江省在技術(shù)創(chuàng)新受到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，就業(yè)率會(huì)迅速上升，表明技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)起到主導(dǎo)作用，并在第4期到達(dá)最高點(diǎn)。之后技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)有所減弱，就業(yè)替代效應(yīng)和就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)交替占據(jù)主導(dǎo)地位，表現(xiàn)為總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)出現(xiàn)規(guī)律性的正負(fù)交替現(xiàn)象。在23期以后技術(shù)創(chuàng)新的創(chuàng)造效應(yīng)和替代效應(yīng)逐漸達(dá)到相互抵消的狀態(tài)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)趨向于0。從長(zhǎng)期來看，浙江省技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)大于就業(yè)替代效應(yīng)，技術(shù)創(chuàng)新能有效提高就業(yè)率。圖3顯示陜西省技術(shù)創(chuàng)新受到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，就業(yè)率首先會(huì)大幅下降，表明技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)起到主導(dǎo)作用。到了第2期下降到最低點(diǎn)，之后替代效應(yīng)逐漸減弱，就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)逐漸凸顯并在第5期達(dá)到最大。在18期以后技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)與替代效應(yīng)逐漸達(dá)到相互抵消的狀態(tài)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)趨向于0。圖4顯示遼寧省技術(shù)創(chuàng)新沖擊對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)率的影響，當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新受到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，就業(yè)率迅速上升，表明技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)起到主導(dǎo)作用，并在第3期到達(dá)最高點(diǎn)。之后技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)有所減弱，就業(yè)替代效應(yīng)和就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)交替占據(jù)主導(dǎo)地位，表現(xiàn)為總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)出現(xiàn)規(guī)律性的正負(fù)交替現(xiàn)象。在25期以后技術(shù)創(chuàng)新的創(chuàng)造效應(yīng)和替代效應(yīng)逐漸達(dá)到相互抵消的狀態(tài)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)趨向于0。圖5顯示湖北省技術(shù)創(chuàng)新受到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，就業(yè)率首先會(huì)下降，表明技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的替代效應(yīng)起到主導(dǎo)作用，在第2期下降到最低點(diǎn)。之后就業(yè)替代效應(yīng)減弱，就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)逐漸凸顯并在第5期達(dá)到最大。在第15期以后技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)與替代效應(yīng)逐漸達(dá)到相互抵消的狀態(tài)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)趨向于0。

圖2 浙江GRE對(duì)TFP的脈沖響應(yīng)

圖3 陜西GRE對(duì)TFP的脈沖響應(yīng)

圖4 遼寧GRE對(duì)TFP的脈沖響應(yīng)

對(duì)于全國(guó)以及改革開放初期邁進(jìn)步伐相對(duì)緩慢、國(guó)有經(jīng)濟(jì)占據(jù)主導(dǎo)且市場(chǎng)活力效率低下的陜西和湖北兩省而言，初始的技術(shù)進(jìn)步多由新技術(shù)、新設(shè)備和新管理經(jīng)驗(yàn)的引進(jìn)所誘發(fā)，以引進(jìn)、模仿為主的技術(shù)進(jìn)步方式實(shí)現(xiàn)了技術(shù)設(shè)備對(duì)勞動(dòng)的有效替代，短期內(nèi)伴隨著勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，會(huì)產(chǎn)生顯著的就業(yè)替代效應(yīng)，造成大量在職冗員的失業(yè)現(xiàn)象。隨著改革的不斷深入，機(jī)制體制創(chuàng)新不斷激發(fā)市場(chǎng)主體的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力和提升市場(chǎng)效率，新技術(shù)設(shè)備的不斷引進(jìn)和自主研發(fā)創(chuàng)新的不斷深入，技術(shù)設(shè)備對(duì)勞動(dòng)的邊際技術(shù)替代率呈遞減趨勢(shì)，而其對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)和補(bǔ)償效應(yīng)不斷凸顯出來。技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)主要有兩個(gè)來源：一是在新產(chǎn)業(yè)或新經(jīng)濟(jì)生態(tài)中通過技術(shù)和資本的不斷投入使總產(chǎn)出增加，企業(yè)增產(chǎn)增崗進(jìn)而提高就業(yè)水平；二是企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新的過程中降低了產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)成本進(jìn)而使其價(jià)格水平下降，大大刺激民眾對(duì)產(chǎn)品與服務(wù)的需求，對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)總需求的增加拉動(dòng)就業(yè)增長(zhǎng)。而作為改革開放先行試點(diǎn)區(qū)的浙江和遼寧，改革開放初始階段的一單位標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的沖擊使就業(yè)率大幅增長(zhǎng)。究其誘因，浙江在改革開放之初國(guó)有經(jīng)濟(jì)比較落后，隱性失業(yè)問題嚴(yán)重，政府放權(quán)導(dǎo)致市場(chǎng)主體創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力和市場(chǎng)效率被有效激發(fā)，私營(yíng)企業(yè)通過自主研發(fā)和技術(shù)引進(jìn)創(chuàng)造了大量新的就業(yè)崗位，引發(fā)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)；而遼寧在改革開放之初經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在全國(guó)處于領(lǐng)先地位，國(guó)有經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)同時(shí)隱性失業(yè)率低，通過技術(shù)引進(jìn)和內(nèi)在的自主創(chuàng)新降低了產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)成本，導(dǎo)致總需求增加繼而引發(fā)就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)。身為改革的先行試驗(yàn)區(qū)，遼寧以鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)為主體的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為快速，成為國(guó)有經(jīng)濟(jì)的有效補(bǔ)充，在引進(jìn)技術(shù)設(shè)備和不斷進(jìn)行內(nèi)生性技術(shù)創(chuàng)新的過程中創(chuàng)造了大量就業(yè)崗位。中期內(nèi)全國(guó)以及四個(gè)典型省份技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和就業(yè)替代效應(yīng)交替占據(jù)主導(dǎo)地位，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)的方向取決于技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)崗位的引致效應(yīng)和擠出效應(yīng)的大小。在長(zhǎng)期內(nèi)，全國(guó)和所選四個(gè)省份技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的創(chuàng)造效應(yīng)與替代效應(yīng)逐漸達(dá)到相互抵消的狀態(tài)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)趨向于0。長(zhǎng)期內(nèi)的技術(shù)進(jìn)步類似于中性技術(shù)進(jìn)步，對(duì)就業(yè)的“雙刃劍”效應(yīng)趨于消失。

五、結(jié)論與建議

通過構(gòu)建理論模型分析技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的影響路徑，本文重點(diǎn)分析了技術(shù)創(chuàng)新的替代效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)的作用機(jī)理，在此基礎(chǔ)上通過VAR模型實(shí)證檢驗(yàn)了短期內(nèi)和長(zhǎng)期內(nèi)兩種就業(yè)效應(yīng)的強(qiáng)弱以及總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)的方向。本文的主要結(jié)論為：

（1）就全國(guó)而言，短期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)替代效應(yīng)大于就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，中期內(nèi)就業(yè)替代效應(yīng)和就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)交替占據(jù)主導(dǎo)地位，表現(xiàn)為總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)呈現(xiàn)出規(guī)律性的正負(fù)交替現(xiàn)象，長(zhǎng)期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)與就業(yè)替代效應(yīng)的作用力基本抵消，技術(shù)進(jìn)步為中性技術(shù)進(jìn)步。

（2）分區(qū)域來看，各階段技術(shù)創(chuàng)新在不同省份具有不同的動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)的方向和強(qiáng)弱與各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和改革開放邁進(jìn)水平（市場(chǎng)化水平）緊密相關(guān)。短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)落后、國(guó)有經(jīng)濟(jì)占據(jù)主導(dǎo)地位以及市場(chǎng)化水平較低的省份和區(qū)域，外生性的技術(shù)引進(jìn)和經(jīng)驗(yàn)引進(jìn)所帶來的就業(yè)替代效應(yīng)大大強(qiáng)于就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)為負(fù)，表現(xiàn)為改革開放之初國(guó)有企業(yè)冗員的大量裁汰；而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)作用凸顯和市場(chǎng)化水平顯著提升的省份和區(qū)域，在技術(shù)引進(jìn)的同時(shí)所誘發(fā)的內(nèi)生性技術(shù)進(jìn)步，會(huì)引發(fā)產(chǎn)品和服務(wù)成本下降以及新產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)生態(tài)的產(chǎn)生，進(jìn)而導(dǎo)致就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)強(qiáng)于就業(yè)替代效應(yīng)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)為正，表現(xiàn)為改革開放之初鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的蓬勃發(fā)展和大量農(nóng)民工進(jìn)城務(wù)工。中期內(nèi)，隨著各省份改革開放步伐邁進(jìn)速度的加快和市場(chǎng)化改革的日益深入，內(nèi)生性技術(shù)創(chuàng)新通過影響各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)化水平進(jìn)而對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)產(chǎn)生綜合影響。伴隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的周期性波動(dòng)和新舊產(chǎn)業(yè)的周期性迭代，經(jīng)濟(jì)增速放緩和產(chǎn)業(yè)迭代之初結(jié)構(gòu)性失業(yè)較為嚴(yán)重，就業(yè)替代效應(yīng)大于就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)為負(fù)；經(jīng)濟(jì)增速加快和產(chǎn)業(yè)迭代升級(jí)后就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)大于就業(yè)替代效應(yīng)，總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)為正。長(zhǎng)期內(nèi)，各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨同，技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)與就業(yè)替代效應(yīng)的作用力基本抵消，技術(shù)進(jìn)步為中性技術(shù)進(jìn)步。

依據(jù)上述結(jié)論，本文從技術(shù)創(chuàng)新的不同階段和不同區(qū)域兩個(gè)視角提出兩點(diǎn)建議：

（1）在發(fā)展階段層面，國(guó)家應(yīng)優(yōu)化不同時(shí)期的技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略和政策，同時(shí)做好配套的基本公共服務(wù)以弱化技術(shù)創(chuàng)新誘發(fā)的失業(yè)問題所帶來的負(fù)外部性。技術(shù)創(chuàng)新在不同時(shí)期內(nèi)的動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)是不同的，在技術(shù)創(chuàng)新的初始期往往存在著較強(qiáng)的替代效應(yīng)。中央政府在短期內(nèi)應(yīng)采取就業(yè)穩(wěn)定政策，并通過創(chuàng)新激勵(lì)政策刺激內(nèi)生性技術(shù)變革，最大可能地降低外生引進(jìn)型技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)替代效應(yīng)以及由此所導(dǎo)致的社會(huì)負(fù)面影響。從中期來看，內(nèi)生性技術(shù)創(chuàng)新往往會(huì)帶來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，從而導(dǎo)致勞動(dòng)力就業(yè)技能供給和新創(chuàng)崗位就業(yè)技能需求的匹配度也隨之發(fā)生變化，極易引發(fā)大規(guī)模的結(jié)構(gòu)性失業(yè)。此時(shí)政府在通過技術(shù)政策推動(dòng)內(nèi)生性技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，應(yīng)采取就業(yè)培訓(xùn)補(bǔ)貼計(jì)劃、公共職業(yè)技能培訓(xùn)和其他就業(yè)促進(jìn)方式，加速推動(dòng)勞動(dòng)力的部門間流動(dòng)，引導(dǎo)過剩勞動(dòng)力向新興產(chǎn)業(yè)、新興部門和新經(jīng)濟(jì)生態(tài)轉(zhuǎn)移，緩解由于技術(shù)創(chuàng)新的替代效應(yīng)帶來的就業(yè)壓力。此外，中期內(nèi)政府還可以通過完善社會(huì)保障和失業(yè)救濟(jì)制度，在一定程度上緩解失業(yè)者的生活壓力。長(zhǎng)期內(nèi)，中性技術(shù)進(jìn)步的總體動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)趨于0，因此政府宏觀政策的側(cè)重點(diǎn)在于推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步，要通過各項(xiàng)技術(shù)政策大力推動(dòng)內(nèi)生性技術(shù)水平的有效提升，此時(shí)就業(yè)政策不必進(jìn)行大的調(diào)整。

（2）在區(qū)域?qū)用?，依?jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)化水平實(shí)施不同的技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略和政策，在抑制外生性技術(shù)引進(jìn)的就業(yè)替代效應(yīng)和擠出效應(yīng)的同時(shí)，優(yōu)化內(nèi)生性技術(shù)創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和補(bǔ)償效應(yīng)。具體而言，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為落后、市場(chǎng)化水平比較低下和國(guó)有經(jīng)濟(jì)占比較高的區(qū)域，地方政府在技術(shù)引進(jìn)過程中應(yīng)實(shí)施“非資本偏向型”的戰(zhàn)略，即鼓勵(lì)企業(yè)引進(jìn)與勞動(dòng)力要素有較強(qiáng)互補(bǔ)性而非替代性的資本設(shè)備和技術(shù)，通過技術(shù)引進(jìn)的互補(bǔ)效應(yīng)實(shí)現(xiàn)就業(yè)創(chuàng)造的目標(biāo)；同時(shí)發(fā)揮“非資本偏向型”技術(shù)引進(jìn)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的賦能效應(yīng)，降低單位產(chǎn)品的生產(chǎn)成本和價(jià)格，刺激產(chǎn)品需求，繼而提高就業(yè)水平。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平先進(jìn)、市場(chǎng)化水平和私營(yíng)經(jīng)濟(jì)占比較高的區(qū)域，地方政府在優(yōu)化外生性技術(shù)引進(jìn)戰(zhàn)略的同時(shí)，應(yīng)更加注重內(nèi)生性技術(shù)創(chuàng)新和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。一要通過稅費(fèi)優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼、政府采購(gòu)以及設(shè)立專項(xiàng)發(fā)展基金、產(chǎn)業(yè)發(fā)展平臺(tái)等措施，破解企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程中的資金、人才和土地要素制約，驅(qū)動(dòng)企業(yè)內(nèi)生性技術(shù)創(chuàng)新能力的不斷提升，推動(dòng)新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)和新經(jīng)濟(jì)生態(tài)的形成，進(jìn)而創(chuàng)造出更多的新型就業(yè)崗位；二要持續(xù)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)層面的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，深入推進(jìn)“三去一降一補(bǔ)”戰(zhàn)略，加快新舊產(chǎn)業(yè)的周期性迭代步伐，不斷縮短結(jié)構(gòu)性失業(yè)的失業(yè)時(shí)間和弱化結(jié)構(gòu)性失業(yè)帶來的社會(huì)危害。