技術創新對就業的影響
——基于廣西、貴州、廣東三省上市公司的數據

周子榆

(廣西大學 廣西 南寧 530000)

一、引言

創新常常被認為是經濟增長的主要來源，政府也不斷推出鼓勵企業級別創新的政策[1]。但技術創新能否提供更多的就業機會，一直以來都是一個備受關注的問題。當前我國就業形勢較為嚴峻，勞動力市場競爭加劇、失業風險增加、勞動力素質與產業結構升級不匹配。對于面臨勞動力市場問題、持續貧困和不平等的次發達地區來說，創造就業機會可能是擺脫貧困的主要途徑，也是減少不平等的最有效途徑，因此技術創新對就業的影響尤為重要。

技術創新與就業的關系是一個復雜的關系。兩者之間的關系取決于許多不同的傳導機制、反饋和制度因素。其中一種觀點是，節省勞動力的技術創新會直接導致失業，減少就業崗位；而另一種觀點認為，技術創新與其間接效應通過“補償機制”可以抵消新機械和設備中的工藝創新帶來的工作崗位破壞的直接影響，從而提供更多的就業崗位。除此之外，創新對就業數量的影響還取決于技術狀態，技術狀態決定了創新能提高多少生產力和需求條件，從而產生不同的動態效應。在部門層面上，創新還可能引發間接效應，即包括從低創新密集型企業到高創新密集型企業的產出和就業機會的競爭性再分配、非創新型企業退出造成的就業損失以及創新型子公司創造的就業機會。

本文將利用所收集到的2013年至2017年間廣東、廣西、貴州三省的面板數據，通過固定效應模型來分析技術創新對就業的影響。包括技術創新在不同行業中對就業數量的影響以及在不同經濟發展地區中對就業數量的影響。本文在第2章進行文獻回顧并提出假設，在第3章對數據、變量、模型進行說明，在第4章將闡述描述性統計分析及模型回歸結果，第5章為結論。

二、文獻回顧與假設

(一)不同行業中技術創新與就業的關系

Van Reenen在1997年，將倫敦證券交易所的制造企業數據庫與蘇塞克斯大學創新數據庫相匹配，獲得了一個由1976-1982年間的598家英國企業組成的數據集，發現了創新對就業的積極影響(尤其是在只存在產品創新時)，在控制了固定效應、動態性和內生性之后，這一結果是穩健的。Piva和Vivarelli等人利用1992-1997年間觀察到的575家意大利制造企業的數據，發現了實施創新的積極效應。宋德軍在2012年利用因子分析方法對中國1995年至2010年的相關數據進行了實證分析，結果表明技術創新的就業創造效應大于破壞效應，及技術創新可促進就業。

而Brouwer等人在1993年、Klette和Frre等人在1998年和Zimmermann在1991年的研究中均發現創新對就業產生了普遍的負面影響，特別是工藝創新對就業產生的負面影響尤其顯著。王君斌等人在2010年通過SVAR模型實證分析了技術創新對中國勞動力就業的響應，發現技術創新對勞動力就業產生不利影響。

事實上，創新在不同行業群體的就業創造效應中存在重要差異。Buerger等人指出兩個高科技部門的專利和就業結果呈正相關，且顯著相關，而其他兩個更傳統的部門的專利和就業情況則不顯著。同樣，Bogliacino等人在2012年利用涵蓋了1990至2008年間的677家歐洲制造和服務公司的數據，發現研發支出對就業顯著的積極影響只在服務業和高科技制造業中明顯可見，而在更傳統的制造業中則不明顯，技術創新對制造業部門的就業影響不顯著。

因此本文提出假設一與假設二：

H1：在服務業中，技術創新對就業產生積極影響。

H2：在傳統制造業中，技術創新對就業產生消極影響。

(二)不同經濟發展地區中技術創新與就業的關系

技術創新在經濟發展階段不同的地區有著較大的差異。李建旋等人在2018年通過對比2003年至2013年中國各省的數據發現，中國東、中、西部三大區域制造業企業產品和工藝創新協同發展程度呈現出明顯的區域差異。其中上海、北京、山東、廣東、浙江、江蘇等經濟較發達的省份產品和工藝創新協同發展程度較好，而云南、內蒙古、寧夏、青海、新疆等經濟欠發達的省份創新協同發展程度較差。

經濟環境會影響企業的技術創新，一般來說，經濟發展較好的地區能夠充分發揮資源配置的作用，創協協同發展更好，從而使得技術創新能夠快速地“商業化”，從而提供更多的就業崗位。另一方面，經濟發展較差的地區不如經濟發展較好的地區技術創新程度高，根據階段發展理論，后發企業是從產品的工藝流程入手，進行低技術含量的創新，結合2.1中的文獻理論，這種創新對就業的消極影響更大。因此本文提出假設三與假設四：

H3：在經濟較發達的地區，技術創新對就業產生積極影響。

H4：在經濟欠發達地區，技術創新對就業產生消極影響。

三、數據與模型設定

(一)數據

本文的數據來源于BVD-Oriana亞太企業分析庫與國泰安數據庫，考慮到數據的可獲得性，且剔除了數據缺失過多的初始樣本，最后選取了136家廣西、貴州、廣東三省的服務業與制造業上市企業的2013—2017年的各項數據指標，共計438個觀測值作為研究的對象形成面板數據，并利用Stata計量統計軟件進行回歸分析。

(二)模型設定與變量說明

Van Reenen在1997年所采用的模型中，提及了勞動力需求方程，在完全競爭的情況下，實際工資等于勞動的邊際產量，參考其方法，構建如下模型

lnLi,t=β1lnIi,t+β2lnWi,t+β3lnGi,t+β4lnRi,t+γ1Zi+γ2Di+(εi+vi,t)

(1)

式(1)中i指數據中的第i個企業，t為年份，(εi+vi,t) 表示擾動項；L、I、W、G、R分別表示員工人數、技術創新、員工平均工資、總資產、營業收入，模型中均采取其對數形式；Z、D為引入的虛擬變量分別表示地區與產業。其中技術創新指數I由所獲專利數P與開發支出R相乘而得，即由I=P×R取對數后得到創新指數I如式(2)所示。

lnLi,t=β1ln(Pi,t×Ri,t)+β2lnWi,t+β3lnGi,t+β4lnRi,t+γ1Zi+γ2Di+(εi+vi,t)

(2)

四、結果

(一)主要變量描述性統計

表1 主要變量描述性統計

本文選取了2013年至2017年廣西、貴州、廣東三省的各變量統計的面板數據進行研究。主要變量的描述性統計如表1所示。觀察樣本一共為438個，符合面板數據對樣本規模的要求，可以進行面板數據回歸分析。就業數量的均值為7.827，標準差為1.119；技術創新指數的均值為19.559，標準差為2.531，最大值為29.887，最小值為12.94，不同的企業之間的技術創新能力與投入有著較大的差別。

(二)回歸分析

將得到的面板數據進行費雪檢驗，P值為0.0000，顯著拒絕存在單位根的原假設，故此為平穩序列。根據豪斯曼檢驗結果，P值為0.0000，顯著拒絕使用隨機效應模型原假設，應使用固定效應模型。由于此模型可能存在異方差會影響豪斯曼檢驗結果，故對豪斯曼檢驗進行輔助回歸，得到的P值為0.0025，因此仍然拒絕原假設，使用固定效應模型。

1.技術創新的就業效應

表2是以就業量為被解釋單位，將廣東、廣西、貴州三省的面板數據進行回歸分析。從表2中可知，技術創新指數的系數為0.0223，P值為0.020，即技術創新對就業量有著顯著的積極影響。企業員工的平均工資(勞動力平均成本)對于企業的就業人數有著顯著的負相關關系，當員工的工資較高時，企業會縮減員工人數，而當員工的工資過低時，員工也會離開該企業另尋高就；且企業的總資產，在1%的顯著性水平之上與就業量有著正相關的關系，這表明企業的規模對于員工數量有著顯著的正向影響；在整體上，企業的營業收入與企業的就業人數有著顯著的正相關關系，當企業的發展較好時，將會考慮擴充員工數量。

表2 總體回歸分析

2.不同行業中技術創新的就業效應

以就業量為被解釋變量的固定效應模型的進行回歸分析，在兩個行業中，技術創新指數的系數皆為正，而在制造業中結果不顯著，服務業中在5%的水平上顯著。這說明技術創新在服務業中會對員工數量產生正向影響，促進就業，故H1得證；在制造業中不會對員工數量產生顯著影響，H2不得證。在制造業中，人均工資對于就業人數有著顯著的負相關的關系，而在服務業中，這種負相關關系卻不顯著。

3.不同經濟發展地區中技術創新的就業效應

為了考察技術創新在不同經濟發展地區中對企業員工數量、就業數量的影響，根據李建旋等人在2018年的研究，本文將數據中的公司分為兩類。一類是位于經濟發展較好的廣東省的企業，另一類是位于經濟發展較緩慢的廣西、貴州兩省的企業。

以就業量為被解釋變量的固定效應模型對不同經濟發展地區的企業進行回歸分析，在經濟發展較好的廣東地區，技術創新指數的系數為0.0292，在1%的水平上顯著，亦即是表明了在經濟發展較好的地區，技術創新對就業產生積極的影響，H3得證。在經濟發展較緩慢的廣西、貴州兩省，技術創新指數的系數為負，即在經濟發展較緩慢的地區，技術創新對就業產生消極的影響，而P值為0.143，不顯著。不顯著的原因可能是由于廣西、貴州兩省的企業樣本數據較少。在兩個經濟發展程度不同的地區中，總資產對就業都有著顯著的積極的影響，公司的規模越大、就業人數越多。

五、結論

本文使用2013年至2017年間廣東、廣西、貴州三省的上市公司的面板數據，利用Stata統計軟件進行了回歸分析，考察了技術創新、行業、地區之間的關系。研究發現，在總體上，技術創新與就業之間存在著顯著的正相關關系，且企業的總資產對員工數量有著正向的影響，即企業的規模正向影響員工數量。在分行業研究中發現，在服務業中，技術創新與就業量有著顯著的正相關關系，技術創新的發展可以促進就業人數的增加；而在制造業中，技術創新與就業量沒有顯著的關系，技術創新的發展對就業量不會造成顯著的影響。在分地區的研究中發現，在經濟發展較好的廣東地區，技術創新所帶來的就業效應更大；在經濟發展較緩慢的廣西、貴州地區，技術創新的回歸系數為負數，而不顯著，亦即是在經濟發展較緩慢的地區，技術創新不會帶來顯著的就業量的增加，這有可能是數據不足所帶來的結果。

經濟發展水平相對落后的地區，就業問題也更為突出。企業作為吸收勞動力、解決就業的主要力量，在廣西、貴州兩省的發展卻十分不足。在本文中，廣西、貴州兩省的企業數據只有55條，僅占數據的12.56%，反映出了廣西、貴州兩省內企業發展的不足與滯后。

企業所處的行業與地區的經濟環境，對企業的技術創新營銷就業量有著重要影響，為了更好實現企業的技術創新協調發展、促進就業人數、提高地區經濟發展水平，本文作出如下建議：

1.應注重服務業、高技術產業的發展，鼓勵企業的自主創新，以創新帶動就業。尤其對于經濟發展比較緩慢、比較落后的地區，可以服務業、高技術產業的技術創新為突破點，協調創新與發展的關系，促使產學研一體化，增加就業、拉動經濟。

2.關注人才的培養。對于經濟較為落后的地區，可采取人才引進的政策，吸收優質勞動力，形成企業的核心價值，實現自主創新。

3.重視知識產權保護。一項技術的創新與研發需要大量的研發人員的努力與資金投入，只有重視知識產權的保護，營造良好的保護知識產權的環境，規范專利技術的轉讓市場，才能激發企業的自主研發能力，形成其核心競爭力，更好地促進經濟增長與穩定。

本文存在著許多的局限性。首先，由于現實的原因，本文所收集到的數據樣本不夠豐富，以后的研究可將中國中西部地區的企業數據加入到觀測中。其次，本文的技術創新指數由專利數量與研發支出相乘后取對數得出，而忽略了非專利的技術創新所可能帶來的影響。最后，制造業中只包含了傳統制造業企業，而沒有考慮高新技術的制造業企業，以后的研究中可擴大行業的范圍進行考察。