人力資本、技術進步與制造業升級

陽立高，龔世豪，王 鉑，晁自勝

(1.長沙理工大學 經濟與管理學院，湖南 長沙 410114；2.長沙理工大學 材料科學與工程學院，湖南 長沙 410114)

一、引 言

產業升級主要是指隨著新技術的開發與應用，高科技含量、高附加值、高品質、低能耗、低污染的新產品與新工藝不斷替換并取代原有較低層次的舊產品與舊工藝，實現產品與工藝的更新換代，并推動經濟社會持續、快速發展的動態過程[1-2]，從美、日、歐等發達國家與地區的工業化進程以及產業結構調整與轉型升級的經驗來看，隨著一個國家或地區人均受教育年限和專利申請量的增長，人力資本會得到有效積累，技術水平也會得到有效提升，同時產業能夠實現轉型升級，產業結構也能夠得到優化調整[3]。然而，近年來，雖然我國人均受教育年限有了很大的增長，人力資本也得到有效積累，以專利申請量表征的技術水平也得到了較大提升，但是我國制造業結構調整與轉型升級的速度卻非常緩慢，遠遠滯后于以人均受教育年限為表征的人力資本積累速度和以專利申請量為表征的技術進步速度。這一不合理現象，已引起了政府和社會各界的廣泛關注。

近年來，人力資本水平和技術進步水平都有了較大提高。一方面，以人均受教育年限為表征的人力資本水平得到較快提升。隨著我國教育事業的加速發展，尤其是高等教育大眾化的快速推進，我國人均受教育年限的確得到了較大提高，譬如1990年僅為6.26年，到2014年提高到9.34年，且東部發達地區更高，達到10.00年，其中北京、上海最高分別達到了12.3、11.1年，已接近發達國家水平；尤其是80、90后新生代勞動者人均受教育年限得到了很大提高，于2014年已達到了12.53年，且東部發達地區更高，達到了13.86年，其中北京、上海最高，達到16.4、15.2年，已超過了當前美國(13.4年)、法國(13.1年)和日本(11.1年)的人均受教育年限[4]。另一方面，以專利申請量為表征的技術水平獲得較大提高。隨著科技強國戰略、創新驅動戰略、“中國制造2025”等一系列以推動科技創新為根本目標的國家重大發展戰略的實施，我國科學技術獲得穩步發展，以專利申請量為表征的科技水平也得到穩步提升。從國內看，2014年我國專利申請量(22.10萬件)為1990年專利申請量(3.66萬件)的60倍，其中發明專利數(92.82萬件)，為1990年發明專利數(0.58萬件)的137倍。從國際看，根據世界知識產權組織發布的2015年度《世界知識產權指標》，2014年全球發明專利申請量總計提交了約270萬件，其中中國提交的發明專利申請量為92.82萬件，連續四年位居全球第一，并且是全球排名第二的美國(57.88萬件)和排名第三的日本(32.59萬件)的總和。由此可見，中國已經成為全球名符其實的專利申請大國和知識產權大國。

然而，在我國人均受教育年限得到較快增長，技術水平也得到明顯提高的情況下，制造業結構調整與轉型升級的結果卻并不理想。產業結構經過多年的優化調整與轉型升級，到2014年我國技術密集型制造業生產總值占制造業總產值比重仍僅為31.23%，不僅低于資本密集型制造業37%的比重，甚至還低于勞動密集型制造業31.77%的占比，較1990年的20.13%只提高了11.1%，更嚴重的問題是，較2003年34.02%的比重反而下降了2.79個百分點，和2000年30.56%的水平相差無幾。這似乎表明，自2003年以來，我國技術密集型制造業比重不升反降，制造業結構調整與轉型升級收效甚微，這和美、日、歐等發達國家的經驗事實相去甚遠。

那么，在以人均受教育年限為表征的人力資本水平和以專利申請量為表征的科學技術水平均得到較快提升的情況下，為什么我國制造業結構調整與轉型升級的結果卻并不理想？又是什么因素阻礙了人力資本積累與技術進步對制造業升級的推動作用？如何才能有效地發揮人力資本積累與技術進步對制造業升級的促推作用？這些問題值得我們深入思考和分析。本研究旨在解答這些問題上做出有益探討。

二、文獻綜述

縱觀國內現有文獻，有關人力資本、技術進步對制造業升級影響的研究，主要集中在以下三個方面。

其一，人力資本對制造業升級的影響。現有文獻大多認為人力資本的積累與產業升級存在著正相關的關系。其中很多學者從人口紅利的角度來研究人力資本對產業升級的影響，蔡昉(2010)談到過數量型人口紅利，即人口數量增長為經濟增長帶來了額外效益來源[5]。而隨著新增長理論的發展，相關領域的學者們越來越多地關注，由人均受教育年限增加等勞動力素質提高，給經濟帶來額外增長源泉的質量型人口紅利[6-8]，他們大多認為，產業的升級過程中，首先由數量型人口紅利起作用并占據主導地位，隨著產業的進一步升級，之后質量型人口紅利將逐漸顯現出，并不斷增強，最后逐步取代數量型人口紅利的主導作用[9-10]。王健等(2013)采用動態面板GMM方法，實證檢驗人力資本與產業結構的這種正相關關系，得出人力資本每增加1%，非農產業產值和非農產業就業的比重及第三與第二產業產值之比，分別增加0.056、0.216和0.513個百分點[11]。

其二，技術進步對制造業升級的影響。許多學者大多都認為技術進步能夠顯著地促進制造業升級。黃茂興等人(2009)利用1991-2007年分省份的面板數據，通過相關數學模型檢驗了技術進步、產業升級和經濟增長三者之間的內在關系，其得出技術進步有利于產業升級，但不一定有利于經濟增長，各個省份或地區還需要根據自身的要素稟賦條件，選擇適合自身發展的技術，來實現產業升級促進經濟發展[12]。鄭謙(2010)研究發現資源型的產業如果不通過人才培養和技術積累來實現技術進步，并促進資源型產業轉型升級，必然會隨著資源的衰竭而衰竭[13]。薛繼亮(2013)利用2003-2011年的數據，通過實證檢驗發現技術進步與產業升級之間有明顯的正向相關性，并且技術進步主要通過自主創新的方式來助推產業升級[14]。徐贊等人(2015)研究得出產業的技術升級，尤其是主導產業的技術升級會降低對國外中間品進口依存度，有利于提升我國企業在全球產業分工體系中的地位，促進產業升級和促進經濟的發展[15]。

其三，人力資本和技術進步二者相互作用，共同推進制造業升級。張若雪(2010)使用省級面板數據和固定效應(FE)模型檢驗得出，產業升級關鍵需要依靠技術進步和人力資本的積累，并且企業自身技術進步和勞動力人力資本投入之間存在互補關系，勞動力人力資本投入對企業技術進步有顯著的正影響，其貢獻率為2.63%[16]。官華平(2011)認為人力資本與技術進步之間存在這雙向因果關系，即技術進步提高了人力資本的收益水平進而有利于增加人力資本的投入，同樣人力資本的積累又會提升技術進步和技術進步的收益率，是技術進步的推動力量，其通過運用mincer 模型實證檢驗發現，較高的人力的資本積累，只有同技術進步相匹配，才能更有利于產業轉型升級的實現[17]。李飛躍等(2012)通過實證研究得出，發展中國家只有遵循人力資本構成匹配于技術結構的原則，才能提高自身具有比較優勢的要素的生產效率，促進產業升級和經濟發展[18]。薛繼亮(2015)基于2001年～2010年省級面板數據，利用尼爾森—菲爾普斯模型通過實證研究得出，中國技術進步的源泉來自人力資本[19]。

綜上所述，現有文獻基本上都贊同人力資本的積累和技術進步有利于產業升級，并且大多認為推進產業升級的關鍵在于技術進步，而技術進步的關鍵在于人力資本的積累。但是從人力資本、技術進步的視角去研究人力資本積累速度和技術進步速度是否與制造業升級速度相匹配的文獻則較為少見。本文試圖從這些方面做出一些有意義的研究，以便通過對研究結果分析，找出促進制造業升級速度能與人力資本和技術進步提升速度相匹配的可行的有意的政策和建議。

三、理論分析與模型構建

(一)理論分析

人力資本水平的提高將通過影響要素稟賦結構、就業偏好、收入水平、消費結構、技術創新能力等多途徑間接作用于制造業升級；而技術進步則是驅動制造業升級的內生動力，它是通過作用于產品與工藝的更新換代、要素稟賦結構變化、產業間相對成本變化等多途徑直接作用于制造業升級；此外，人力資本積累與技術進步還會交互影響、相互促進，共同作用于制造業轉型升級。

(1)人力資本積累影響制造業升級的理論分析。一是人力資本積累通過影響勞動者的擇業觀念來作用于制造業升級。人力資本積累實際上就是指勞動者通過教育、培訓、學習、實踐等途徑，使勞動者的專業知識和勞動技能等綜合素質得到不斷提升的過程。由于人力資本的不斷積累，即勞動者綜合素質的不斷提升，其就業觀念也會隨之不斷提升，其擇業行為也會隨之改變，即偏好工作條件相對更好、發展空間更大、知識能力發揮更充分有效，且薪酬待遇相對更高的高端產業部門。從而引發人力資本及相關要素不斷從低端產業部門向高端產業部門流動，繼而驅動制造業由低端向高端轉型升級。二是人力資本積累通過影響收入水平與消費結構作用于制造業升級。人力資本水平即專業知識與技術技能水平，是影響收入與消費水平的決定性因素。一般來說，一個國家或地區的人力資本積累速度越快，人力資本水平越高，其人均收入與消費水平也越高。根據需求層次理論與需求相似理論，人均收入水平越高的國家與地區，人們在滿足了較低層次的生理需求與安全需求之后，就會追求更高層次的尊重需求與自我價值，就越偏好產品的個性化與多樣化，對產品質量、風格、檔次等的要求也會越來越高，消費與需求結構隨之升級，繼而驅動產業轉型升級。

(2)技術進步影響制造業升級的理論分析。一是技術進步通過促進產品與工藝的更新換代推動制造業升級。隨著科學知識的積累與技術創新能力的增強，新技術、新工藝將得到不斷的開發與應用，并促成科技含量更高、品質更好、功能更強、設計更美觀、樣式更豐富，能滿足人們更高要求的高端產品，逐步取代原有低端產品。而在這一新產品、新工藝取代原有舊產品、舊工藝的過程中，便實現了產品與產業的轉型升級。二是技術進步通過降低生產成本來推動制造業升級。科技進步帶來的新技術、新工藝的開發與應用，會大幅度優化生產流程與生產工藝，會大幅度降低生產成本，會大幅度提高市場競爭力，會導致高技術、高生產率、高利潤、低成本產業部門的不斷擴張；同時也會導致低技術、低生產率、低利潤、高成本產業部門的逐步萎縮，繼而驅動產業轉型升級。

(3)人力資本與技術進步交互影響制造業升級的理論探討。一是人力資本積累與技術進步通過改變要素稟賦結構作用于制造業升級。人力資本與技術進步是當今知識經濟時代推動產業發展與轉型升級最富有活力的生產要素，也是驅動產業升級與經濟增長的高級要素，具有邊際收益遞增性，這是它優于物化資本邊際效益遞減性的顯著特征。因此，無論是人力資本的積累，還是技術水平的提高，都必將導致人力資本要素或技術要素對勞動、資本、土地及其他原材料等生產要素的替換，實現高級生產要素對低端生產要素的替代，繼而驅動制造業升級。二是人力資本積累通過作用于技術進步影響制造業升級。人力資本既是科技創新的主體，又是科學技術傳播與成果產業化的主體，人力資本積累速度越快，人力資本水平越高，科技創新能力就越強，科學技術傳播就越快，科技成果轉化率也就越高。人力資本水平是影響技術進步最直接、最主要的因素。三是技術進步會通過改變要素收益結構促進人力資本積累，繼而作用于制造業升級。隨著科學技術的不斷進步，新產品、新工藝將不斷取代原有的舊產品、舊工藝。根據生命周期理論與技術創新理論，新產品、新工藝一旦商業化成功，就會帶來更大的發展空間和更高的利潤率。由于技術的外溢性，這將吸引更多企業與個人加大人力資本投入，通過教育、培訓、學習、實踐，以盡快掌握新技術、新工藝、新產品研制方法，而這一過程也會極大地促進人力資本積累，繼而驅動新一輪的技術創新與產業轉型升級。

(二)模型構建

綜上所述，理論上而言，人力資本積累與技術進步都會對制造業升級產生明顯的推動作用。因此，本研究用S代表制造業升級，Eduyears表示人力資本、Patent表示技術進步，則制造業升級可以用人力資本、技術進步的函數形式來表示為：

S=f(Eduyears,Patent)

(1)

此外，現有文獻普遍認為，影響制造業升級的重要因素還包括城市化水平、FDI等。因此，綜合考慮現有相關研究成果和數據的可獲得性及檢驗結果的合理性，本研究以Urban表示城市化水平、FDI表示外商直接投資，從而重新將計量方程調整為：

lnSit=θ0+θ1lnEduyearsit+θ2lnPatentit+γ1lnUrbanit+γ2lnFDIit+ξit

(2)

式(2)中，i表示三次產業(i=1, 2, 3)，t表示時間(t=1990～2014)；θ0為常數項，θ1-2和γ1-2為相應的彈性系數；ξit為隨機誤差項，以反映其他未知因素對制造業升級的影響。

四、數據說明與測算

本研究樣本為1990～2014年31個省(市)，數據來源于1991～2015年《中國統計年鑒》和31個省(市)的《省(市)統計年鑒》、《中國人口與就業統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》。下面是相關變量和測度的說明。

(1)制造業升級指標Si。本研究按照國家統計局對制造業細分行業的分類標準，將制造業分為31個細分行業。并在此基礎上，借鑒陽立高等(2014)[20]關于制造業三大類產業分類的研究成果，最終將制造業分為勞動、資本、技術密集型制造業三大類型。三大類制造業所包含的制造業細分行業，如表1所示：

表1 制造業分類

本研究用制造業升級指標Si作為被解釋變量，i=1, 2, 3，分別表示勞動、資本、技術密集型制造業。制造業升級指標Si的值為制造業三大類產業工業生產總值Sm和制造業工業總產值S總的比值，其計算公式如下：

(3)

(4)

(5)

式(1)、(2)和(3)中，m=i=1, 2, 3，分別表示勞動、資本、技術密集型制造業，j表示制造業31個細分行業；Sm分別表示勞動、資本、技術密集型制造業生產總值，S總表示制造業工業總產值，Sij表示制造業31個細分行業產值。制造業升級是指在制造業三大類產業中，勞動密集型制造業生產總值占制造業總產值的比重不斷下降，資本密集型制造業占比先升后降，技術密集型制造業比重不斷上升的動態過程。本研究用S1、S2、S3分別代表勞動、資本、技術密集型制造業。數據來源于1991～2015年31個省(市)的《省(市)統計年鑒》。

(2)人力資本Eduyears的測度。人力資本通常是指經過教育、培訓、學習而凝聚在勞動者身上的，能夠創造經濟社會價值的知識、技術技能、能力與素質的總和，是影響產業升級與經濟增長的主要因素[21]。人力資本水平更多地是采用人均受教育年限來衡量。一般認為，勞動者人均受教育年限越長，人力資本水平越高。勞動者人均受教育年限計算公式如下：

(6)

式(6)中，ST1-7分別表示小學、初中、高中、大專、本科、碩士與博士當年的入學人數，所乘數字為當年相應學歷規定的學制學年數，例如：小學學制為6年；N為6歲及以上人口數。數據來源于1991～2015年《中國教育統計年鑒》和《中國人口與就業統計年鑒》。

(3)技術進步Patent的測度。專利申請量或授權量一般能較好地反映一國或地區的技術進步狀況或科學技術水平。一般認為，專利申請量或授權量越多，技術進步越快，技術水平越高。考慮到專利授權量相對于技術進步來說具有一定的滯后性，因此，參照Cloodt等(2006)[22]的做法，本研究用專利申請量來衡量技術進步狀況，數據來源于1991～2015年《中國科技統計年鑒》。

(4)其他變量。一是城市化水平Urban，用各省(市)城鎮總人口數除以總人數得到，數據來源于1991～2015年《中國統計年鑒》；二是FDI，用外商在華直接投資額表示，全國及31個省(市)FDI數據，也可以從歷年《中國統計年鑒》中獲取。我國31個省(市)各變量的樣本統計值，見表2。

五、計量檢驗與結果分析

(一)計量檢驗

在進行面板數據計量估計之前，需要先通過F檢驗、LM檢驗、Hausman檢驗、Wooldridge檢驗與LR檢驗等相關面板數據模型檢驗，對模型是否存在固定效應、隨機效應及混合效應進行判定，并確定是否存在自相關、異方差及內生性等問題，以確定所要選取的估計模型。表3報告了被解釋變量為制造業升級(勞動、資本、技術密集型制造業)時的面板模型檢驗結果。

表2 人力資本、技術進步和制造業升級等變量的樣本統計值

從表3可以看出，被解釋變量為勞動、資本與技術密集型制造業的檢驗模型都具有固定效應與隨機效應，都存在自相關與異方差問題，且都不存在內生性問題。然而，被解釋變量為勞動與資本密集型制造業的Hausman檢驗結果顯著，拒絕了“采用隨機效應模型”的原假設，而被解釋變量為技術密集型制造業的Hausman檢驗結果卻不顯著，接受了“采用隨機效應模型”的原假設。因此，被解釋變量為勞動與資本密集型制造業的檢驗需要選擇固定效應模型，而為技術密集型制造業的檢驗需要選擇隨機效應模型。但由于三個模型都需要進行自相關與異方差問題的處理，所以，最終檢驗模型選擇如下：勞動與資本密集型制造業選擇控制了“固定效應”的可行的廣義最小二乘法(FGLS)模型，而技術密集型制造業則采用隨機效應的可行的廣義最小二乘法(FGLS)模型。

(二)全國樣本的初步估計結果及其分析

本研究采用可行的廣義最小二乘估計模型(FGLS)，來解決長面板存在的異方差與自相關問題，檢驗了被解釋變量為制造業升級(勞動、資本與技術密集型制造業占比變化)的估計結果，見表4。

表3 三大類制造業估計模型選擇的計量檢驗結果

表4 全國層面人力資本與技術進步影響制造業升級的面板FGLS估計結果

注：( )中為t統計量，[ ]中為統計量伴隨概率；***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。

(1)人力資本積累對制造業升級的影響效應。總體而言，人力資本積累，即人均受教育年限增加對勞動密集型制造業的影響顯著為負，而對資本與技術密集型制造業的影響顯著為正。具體來說：人均受教育年限Eduyears每增加1%，勞動密集型制造業占比將下降0.029%，而資本與技術密集型制造業比重將分別增加0.01%與0.023%。這表明以人均受教育年限為表征的人力資本水平的提高有利于推進制造業升級，但對S3的影響效應僅為0.023個百分點，也說明當前我國人均受教育年限的提高對制造業升級的促進力度不大，正向效用不強，人力資本積累對制造業升級的促推效用尚未得到有效發揮。

這可能是因為，隨著我國教育事業尤其是高等教育大眾化的快速發展，雖然接受高等教育的勞動者人數大幅增長，人均受教育年限大幅延長，但是，在當前教育體制和人才培養模式嚴重滯后于生產實踐與市場需求的情況下，所培養人才的實際應用與創新能力卻沒有得到相應的提升，人力資本的實際水平并沒有得到同步提升。當前我國各層次學校尤其是高校人才培養普遍存在如下問題：人才培養和市場需求嚴重脫節，人才培養目標不明確，人才培養過程“千篇一律、千人一面”，人才培養普遍存在“五重五輕”現象，即：重理論，輕實踐；重知識，輕能力；重基礎知識與基本技能訓練，輕創造性思維與創新能力培養；重統一要求，輕個性化發展；重智力因素，輕非智力因素培養。因此，在這樣的教育體制與人才培養模式下，實際人力資本水平和科技創新能力很難隨著人均受教育年限的延長而同比同步上升，從而嚴重地削弱了以人均受教育年限來衡量的人力資本水平對制造業升級的促推作用。

(2)技術進步對制造業升級的影響效應。估計結果表明，以專利申請量衡量的技術水平Patent的增長對勞動密集型制造業S1與資本密集型制造業S2的影響顯著為負，而對技術密集型制造業S3有著顯著正向影響。具體來說，Patent每增加1個百分點，S1和S2將分別減少0.008%與0.042%，而S3則能提高0.022個百分點。這說明技術進步已經發揮了對產業升級的促進作用，技術水平的提高有利于推動制造業升級。但Patent對S3的推動效用僅為0.022%，也表明當前以專利申請量為表征的技術水平對技術密集型制造業發展和制造業轉型升級的作用力度不大，推動效用不強。這可能是因為，在當前我國“重數量，輕質量；重立項，輕結項”的科研管理體制與成果評價機制，和分散、零星、個體戶式的技術創新方式下，專利數量雖然上來了，但專利質量并沒有跟上來，涉及產業共性、關鍵技術的專利更是少之又少。作為專利申請數量世界第一的“專利大國”，卻仍然是全球最主要的技術進口國、受讓國，甚至于申請專利的企業不足1%，而擁有自主知識產權核心技術的企業不足0.03%，各主要產業共性、關鍵技術及核心零部件主要依靠進口。再加之校企合作流于形式，科技成果商業化模式不成熟，科技成果轉化率極低，高校科技成果轉化率甚至低于10%。這導致我國實際技術創新能力遠遠低于以專利申請量為表征的技術水平，使以專利申請量為表征的技術水平的產業升級推動效用大打折扣，作用力度較小。

(3)各控制變量對制造業升級的影響效應。一是城市化Urban對勞動、資本與技術密集型制造業的影響分別顯著為負、顯著為正、顯著為正，即對制造業升級有明顯促進作用。結論和經濟學規律相吻合。二是外商直接投資FDI對勞動、資本與技術密集型制造業的影響分別顯著為正、顯著為負、為負不顯著，即FDI并不有利于推動我國制造業升級。這可能和外商到華投資主要看中我國相對廉價的勞動力，而非資本與技術，外資主要流向勞動密集型制造業有關。

(三)分地區樣本的估計結果及其分析

我國幅員遼闊，各地區，尤其是東、中、西部地區，人均受教育程度、技術創新能力、城市化水平及引進FDI的情況存在很大的差異性，而這些差異對各地區產業發展、產業布局與轉型升級的影響也會有很大變化。因此，為探討各地區人力資本與技術進步對制造業升級的影響效應，本研究將全國31個省(市)歸類為東、中、西部三類地區，分別分析了各地區人力資本與技術進步對其制造業升級的影響效應，分地區計量檢驗與估計結果，見表5。

(1)人力資本Eduyears對東、中、西部地區制造業升級的影響效應差異較大，作用強度從東至西依次遞減，且對西部地區推動作用不明顯。具體來說，人力資本對東、中、西部地區勞動密集型制造業的影響均顯著為負；對中、西部地區資本密集型制造業影響顯著為正，而對東部為負；對東、中部地區技術密集型制造業影響顯著為正，而對西部顯著為負。且從系數來看，人力資本對東部地區技術密集型制造業0.378%的作用強度明顯高于對中部的0.057%。這說明，一是人力資本在東部地區對制造業升級的推動效應已經比較明顯，作用強度相對較大，且在人力資本積累加速的強力推動下，東部地區產業升級走在前面，有望提前跨越資本密集型制造業比重先升后降的拐點，率先進入產業結構高端；二是人力資本對中部地區產業升級的推動效應也日益顯現，但當前對資本密集型制造業的支撐效用仍大于技術密集型，中部地區制造業升級仍任重而道遠，尚未跨越資本密集型制造業占比上升的拐點；三是西部地區不僅教育相對落后，而且產業結構也很落后，人力資本積累對產業升級的作用還主要表現在對資本密集型制造業的推動作用上，如何加快西部地區教育事業發展，提高人力資本對產業升級的促推作用，應成為政策關注的重點。

(2)技術進步Patent能顯著促進東、中部地區制造業升級，但對西部地區產業升級推動作用不明顯。具體表現為，一是技術進步對東部地區勞動、資本與技術密集型制造業的影響分別顯著為負、顯著為負與顯著為正。這說明，東部地區技術創新能力相對較強，制造業結構相對高端，技術進步對制造業升級的促進作用明顯，且有望推動制造業升級跨越資本密集型制造業發展倒U曲線的拐點，率先進入高端行列。二是技術進步影響中部地區勞動、資本與技術密集型制造業的效用分別顯著為負、顯著為正與顯著為正。這表明中部地區技術創新能力也明顯提高，技術進步對制造業升級促進作用明顯，但也說明中部地區制造業結構仍落后于東部地區，技術密集型制造業應成為中部地區產業布局的重中之重。三是技術進步對西部地區勞動、資本與技術密集型制造業的影響分別顯著為正、顯著為正、為正但不顯著。這說明西部地區技術創新能力嚴重不足，創新活動仍集中于勞動與資本密集型制造業，而技術密集型制造業相對較少，技術進步對產業發展的貢獻還主要表現為對中、低端產業的促進作用，而非高新技術產業。

表5 分地區人力資本與技術進步影響制造業升級的面板FGLS估計結果

注：( )中為t統計量，[ ]中為統計量伴隨概率；***表示p<0.01、**表示p<0.05、*表示p<0.1。

東部地區包括北京01、天津02、河北03、遼寧06、上海09、江蘇10、浙江11、福建13、山東15、廣東19和海南21等11個省(市)；中部地區有8個省級行政區，分別是山西04、吉林07、黑龍江08、安徽12、江西14、河南16、湖北17、湖南18；西部地區包括的省級行政區共12個，分別是內蒙古05、廣西20、重慶22、四川23、貴州24、云南25、西藏26、陜西27、甘肅28、青海29、寧夏30、新疆31。

(3)各控制變量對制造業升級的影響。一是城市化水平Urban對東、中、西部地區制造業升級均具有一定的推動作用。隨著城市化水平的提高，東、中、西部地區勞動密集型制造業比重均顯著下降，資本密集型制造業占比都顯著提升，但只有東部地區技術密集型制造業占比明顯提高，而對中、西部地區技術密集型制造業的影響雖然為正，卻不顯著。這可能和當前中、西部地區城市化進程緩慢，城市化水平較低，嚴重滯后于產業發展尤其是高新技術產業發展要求有關，使城市化對高新技術產業發展的支撐作用尚未完全體現出來。因此，探討如何加速推進中、西部地區新型城市化進程，為高新技術產業發展提供良好的基礎設施條件，以加快產業轉型升級步伐，應成為政策探討的題中之意。二是FDI對東、中、西部地區制造業升級的影響效應雖然存在一定差異，但對各地區技術密集型制造業均沒有推動作用，而且對東、中部地區勞動密集型制造業還有顯著推動作用。這說明，過于看重我國廉價勞動力成本的FDI，如果不能優化其結構，非但不能促進制造業升級，反而會起到一定的阻礙作用，各地區引進外資的政策措施急需調整優化。

六、主要結論與啟示

(1)人力資本水平的提高對制造業升級有一定的促進作用，但總體推動力度不大，且從東部向中、西部依次遞減。其主要原因可能是，在我國教育事業尤其是高等教育快速發展的過程中，過于注重提高學歷層次和人才數量，而沒有注重應用型和技能型人才的培養，導致人才培養和市場需求相脫節，從而導致實際人力資本積累速度嚴重滯后于人均受教育年限增長速度。因此，要加快推進教育體制機制改革，加速人才培養模式創新，推進校企深度合作，以市場需求為導向，校企聯合培養為企業、為市場所需求的高層次創新型人才和高技術技能型人才，使人力資本積累和人均受教育年限同比同步增長，使科技創新能力和技術技能水平得到同比同步提升，使人力資本對制造業升級的推動作用得到充分有效地發揮。尤其是要多途徑、多舉措加大對西部地區教育的投入力度和優秀師資支持力度，促進西部地區發展高新技術產業，縮小區域經濟差距。要通過加大中央財政撥付，東部發達地區政府及學校的資金與師資一對一幫扶等舉措等，切實推進西部地區教育尤其是高等教育事業快速發展，加快提高西部地區人力資本水平，為加速推進西部產業轉型升級與跨越式發展提供人力資本支持。

(2)技術進步有利于促進制造業升級，且作用強度東部最明顯，中部較明顯，西部不明顯，總體推動效用不充分。技術創新能力，尤其是共性、關鍵技術攻關能力遠遠低于以專利申請量為表征的技術水平。專利質量不高，產業共性、關鍵技術創新能力嚴重不足成為制約產業升級的瓶頸。因此，在當前我國已經成為全球第一“專利大國”，卻仍是“技術創新小國”的情況下，一是要加快創新科研管理體制與成果評價機制，加快建立與完善以市場需求和預期經濟社會效益為主導的，充分引入市場競爭機制尤其是第三方評價機制的，從科研項目的“指南制定—項目申報—項目評審—項目立項—過程監管—成果驗收—成果轉化”全過程實現公開透明、公平公正、競爭擇優的科研管理與評價機制，讓真正優秀的科研人才和高水平的科研成果脫穎而出，大幅提高科研投入的成果產出水平。二是強力推進產學研深度合作，加快建立與完善以高質量、高水平科研成果，尤其是產業共性、關鍵技術突破為導向的科技創新體制及相關配套激勵機制，加快實施一批以突破產業共性、關鍵技術為導向的國家重大技術創新工程，營造有利于出高、精、尖科技成果的制度與社會氛圍。三是創新科研人才尤其是高校教師的職稱評審與職務晉升的考核機制，突出高質量、高水平、代表性科研成果，尤其是成果實現轉化且經濟社會效益見好的科研成果在職稱晉級與職務晉升中的關鍵作用，加大對促進科技進步與服務經濟社會發展做出重大、突出貢獻的科研人才的激勵力度。總而言之，要多舉措、多途徑、大力氣提高我國技術創新能力，尤其是共性、關鍵技術創新能力，大幅提高技術進步對產業升級的推動作用。

(3)城市化水平的提高有利于推動制造業升級，但作用強度仍然是東強西弱；而當前FDI的增加非但不能促進制造業升級，如果引導不當，反而可能成為產業升級的阻礙因素。因此，一是要加快推進中西部新型城鎮化進程，尤其是要加大對中、西部特別是西部基礎設施建設落后地區交通、水電等基礎設施建設的投入力度，加速提高中、西部尤其是西部落后地區基礎設施建設水平和新型城市化水平，營造良好硬件環境，建設美麗中西部，大幅提高中西部地區吸引高層次人才、資金與高端項目的能力，促推中西部地我產業轉型升級與結構優化。二是要加快調整FDI政策，優化FDI結構，發揮FDI對我國制造業結構優化與轉型升級的推動作用。相對改革開放之初，我國勞動、資本與技術等生產要素密集度已經發生了很大變化，有的發生了根本性逆轉。如原本豐裕而廉價的勞動力資源正變得越來越稀缺與昂貴，原來稀缺與昂貴的資本要素已經變得相當豐裕且廉價，技術要素也得到一定程度的積累。因此，要適應新形勢、新情況，加快調整在當時資本與技術要素極其稀缺，而勞動力極其豐裕的情況下，為引進FDI而做出的外資政策。在全國一盤棋的大框架下，各地區要根據各自要素稟賦結構情況，加快制定與推進實施差別化FDI政策，既要取消普通FDI的超國民待遇，又要逐步提高勞動密集型FDI的進入門檻，還要逐步對資源消耗型、環境污染型FDI進行限制甚至禁止，更要下大力氣營造良好的軟、硬環境，吸引能夠填補國內空白的技術密集型FDI，發揮FDI對產業結構優化與轉型升級的正向效應，促推制造業轉型升級。

[1]SOLOW R M.A Contribution to the theory of economic growth[J].Quarterly Journal of Economics, 1956, 2(70): 65-94.

[2]SWAN T W.Economic growth and capital accumulation[J]. Economic Record, 1956, 3(63) : 334-361.

[3]ROMER P M.Endogenous technological change[J]. Journal of Political Economy, 1990, 12(5): 71-102.

[4]COLIN C.The conditions of economic progress[M]. London: Macmillan and co, Limited.1940.

[5]蔡 昉.人口轉變、人口紅利與劉易斯轉折點[J].經濟研究, 2010(4): 4-13.

[6]CANNING D.The impact of aging on Asian development[J].World Bank Economic Review, 1997, 13(12): 419-455.

[7]ERLANDSEN S, ENYMOEN E.Consumption and population age structure[J].Journal of Population Economics, 2008, 21(3): 505-520.

[8]CANNING B.Economic growth and the demographic transition.The NBER Working Paper, 2001.

[9]BLOOM D E.Does age structure forecast economic growth?[J].International Journal of Forecasting, 2007, 23(3): 569-585.

[10]樊艷華, 袁建華, 史 正.論我國未來人口與可持續發展[J].科學決策, 2014(3): 1-29.

[11]王 健, 李 佳.人力資本推動產業結構升級：我國二次人口紅利獲取之解[J].現代財經, 2013, (6): 35-78.

[12]黃茂興, 李軍軍.技術選擇、產業結構升級與經濟增長[J].經濟研究, 2009(7): 143-151.

[13]鄭 謙.資源型區域技術創新與產業轉型的耦合機理[J].資源開發與市場, 2010, 26(1): 37-40.

[14]薛繼亮.技術選擇與產業結構轉型升級[J].產業經濟研究, 2013 (6): 29-37.

[15]徐 贊, 李善同.中國主導盧業的史化與技術升級:基于列昂惕夫天際圖分析的拓展[J].數量經濟技術經濟研究, 2015 (7): 21-38.

[16]張若雪.人力資本、技術采用與產業結構升級[J].財經科學, 2010 (2): 66-74.

[17]官華平, 諶新民.珠三角產業升級與人力資本相互影響機制分析：基于東莞的微觀證據[J].華南師范大學學報(社會科學版), 2011, 5(5) : 95-102, 160.

[18]李飛躍, 葛玉好, 黃玖立.技術技能結構、人力資本構成與中國地區經濟差距[J].中國人口科學, 2012 (4): 35-46, 111.

[19]薛繼亮.技術選擇與產業結構轉型升級[J].產業經濟研究, 2013 (6): 29-37.

[20]陽立高, 謝 銳, 賀正楚, 韓 峰, 孫玉磊.勞動力成本上升對制造業結構升級的影響研：基于中國制造業細分行業數據的實證分析[J].中國軟科學, 2014(12): 136-147.

[21]張國強, 溫 軍, 湯向俊.中國人力資本、人力資本結構與產業結構升級[J].中國人口.資源與環境, 2011, 21(10): 138-146.

[22]CLOODT M, HAGEDOOM J, KRANENBURG H V. Mergers and acquisitions: Their effect on the innovative performance of companies in High-tech industries[J].Research Policy, 2006, 35(4): 642-654.