技術進步偏向性對我國要素收入分配作用研究——以上海、湖北、江西為例

李 婧

【經濟學與管理學】

技術進步偏向性對我國要素收入分配作用研究——以上海、湖北、江西為例

李 婧

（池州職業技術學院 經濟與管理系，安徽 池州 247000）

根據近年公布的《中國省域經濟綜合競爭力發展報告》選擇高中低三個層次中具有代表性的上海、湖北、江西三省市作為研究標的省份，構建要素替代彈性指標和技術進步偏向性指標，分析三個選定省市的技術進步偏向性特征，從技術進步偏向性角度出發探究技術進步偏向性指標對初次分配過程中要素收入分配的影響。研究發現，研究標的省市技術進步偏向性特征具有地域特點，且不同地區的技術進步偏向性指標對要素收入分配的整體影響存在差異性。研究標的省份的技術進步偏向性特征結合要素收入分配的相關數據的研究發現，不同年份的技術偏向性指標對要素收入分配的影響程度不同，表現出技術進步效應的緩釋放效性和時間性。

技術進步偏向性； 要素替代彈性； 收入分配

技術進步是經濟長久健康發展的核心動力要素，其重要性在眾多國內外學者關于技術進步的研究中得到廣泛認證。技術進步在社會生產活動中通過反映對生產工藝技術、中間品和生產技能等方面的創新和改進，促進產品種類的增加和產品質量的提高。廣義的技術進步涵蓋技術所能涉及的所有形式的知識積累和創新，狹義的技術進步指作用于生產過程中，對生產工藝、中間產品及生產技能等方面的發明和創新。技術進步對經濟增長的促進作用體現在通過技術創新和技術引進，通過提高生產要素的生產效率而起作用。在技能型技術進步偏向性問題的研究中，技能型技術進步偏向是指技術進步偏向于使用技能勞動要素，技術進步的提高對技能型勞動要素和非技能勞動要素的生產效率的提高的作用不同。從勞動要素使用的發展歷程上看，勞動要素的初期作用表現為勞動價值的創造，在技術進步發展到一定階段，設備工藝的不斷研發和創新，生產過程中機器設備操作的復雜化和專業化不斷加深，具有異質特性的勞動要素在生產過程中所體現的不同價值開始體現，馬克思理論中簡單勞動和復雜勞動的劃分就是對不同特點勞動要素的初始劃分，將復雜勞動表現為簡單勞動的倍數關系，體現了不同特征的勞動要素的生產效率的不同，為以后對勞動要素的細化區分提供了依據。技術進步偏向性理論經歷了不被認同到被認同的發展過程。隨著相關理論假設的完備和被觀測數據的佐證，逐漸成為經濟增長理論和收入分配理論的重要熱點話題。狹義的技術進步是指在社會生產過程中的技術創新和設備改進。廣義的技術進步包含一切可以促進技術進步的實體化創新手段和虛擬化知識積累。技術進步偏向性理論發源和興起于國外，國內學者對其關注較少。技術進步具有一定的偏向性特征，非中性技術進步會在與要素結合過程中更加偏好于使用某種生產要素，并且在技術與要素結合過程中更多的偏向于提高某種生產要素的邊際產出效率[1]。現有研究文獻通常集中在對一個國家或經濟體的技術進步偏向上的定性描述和對技術進步偏向性的存在問題和技術進步偏向性對收入分配不均[2]、技能出現溢價[3]等問題的作用分析。本文旨在利用已有的研究成果，通過對技術進步偏向性的定義及類型進行劃分，推導技術進步偏向性的形成機制和影響要素收入份額的作用原理。通過構建技術進步偏向性指標，利用中國特定省份經濟數據進行搜集和測算，豐富技術進步偏向性測度和技術進步偏向性指標作用于該地區要素收入分配的理論意義。

一、技術進步偏向性對要素收入分配的作用推導

希克斯（Hicks）在《工資理論》中提出技術進步方向的概念，即技術進步偏向。指出在資本要素和勞動要素投入比例不變的條件下，技術進步通過影響資本要素和勞動要素的相對邊際產出，偏向于節約價格相對較高的生產要素的投入的技術進步的創新。吳鵬等人[4]對生產要素進行擴展，考慮不局限于資本和勞動的任意兩種生產要素，提出技能型和非技能型要素模型，考察技術進步對任意兩種要素組合的相對邊際產出的影響。依據希克斯和阿西莫格魯對技術進步偏向性內容的界定，為更好地量化技術進步偏向性指標，本文將技術進步偏向性定義如下：

定義1：在社會生產過程中存在技術進步的情況下，假定生產函數為兩要素生產函數，生產要素為 S1、S2。當技術進步對要素S1、S2的影響效果不同，相對于生產要素S2，技術進步能相對提高S1的邊際產出，則稱技術進步是有偏向的，技術進步偏向于要素S1。相反，技術進步偏向于S2。用F（S1、S2）表示總量生產函數，A、B分別表示技術進步帶來的要素S1、S2的效率參數，代表技術進步對要素使用的促進作用。MP為兩要素的邊際產出，數學表達式見式（1）：

社會生產過程中的要素分為多種類型，勞動與資本要素是最主要的投入要素，勞動要素細分可以分為兩種類型：技能型勞動要素和非技能型勞動要素。不同類型的技術進步偏向對不同要素收入的作用過程不同。在現有文獻中，技術進步偏向性對要素收入分配機制的研究主要分為兩種類型，第一種為技術進步偏向性對資本要素和勞動要素的收入分配機制研究，收入分配表現為要素收入比例變化[5]；第二種類型為技術進步偏向性對技能型勞動和非技能型勞動的收入分配機制研究，兩者之間的收入分配表現為工資差異化特征[6]。在這里為保持文章的連續性，對技術型勞動和非技能型勞動的收入分配機制不再進行闡述。

構建社會兩要素生產和消費模型，模型中要素類型為資本和勞動要素，生產和消費過程實現完全最優化，即生產和消費過程是完全競爭的。

在生產部門，技術進步體現在提供社會生產所需的中間產品（用技術結合要素體現），為簡化分析過程，不再單獨列舉出技術性中間產品的生產和銷售問題，將技術進步參數體現在上文選取的CES生產函數中進行表達，At、Bt分別代表技術進步的提高帶來的資本要素和勞動要素的邊際生產效率的提高。

在完全競爭條件假設下，生產要素按照其對產品生產過程的貢獻程度獲取功能性收入。即資本和勞動要素的相對收入就是資本要素和勞動要素的相對邊際產出，在完全競爭的要素供求市場和產品市場中，勞動要素和資本要素按照邊際產出獲得收入，社會生產過程中，凈利潤為零，總產出完全用來支付勞動工資和資本利息。用公式表達如下：

綜合上述分析，要素相對收入份額的變動，受技術進步偏向性影響。當資本要素和勞動要素在生產過程中表現互補性關系，相對技術進步和要素的相對供給的提高都會導致要素相對收入份額的下降；當資本要素和勞動要素在生產過程中表現為替代性關系時，相對技術進步和要素相對供給的提高都會導致要素相對收入份額的上升。

二、技術進步偏向性與要素替代彈性指標構建及數據說明

通過技術進步偏向的定義和構建具有一定解釋力度的生產函數，定量化觀測和計算技術進步偏向性的指數，能更好地觀測到技術進步偏向性對經濟增長和要素收入分配的重要作用。并通過選取特定生產函數，利用定義構建相應的模型結構，設計相關指標，利用現有可搜集的數據進行測算，得到技術進步偏向性指標和要素替代彈性指標。第一，通過構建經濟模型選取CES生產函數作為分析基礎，建立要素替代彈性指標和技術進步偏向性指數，測算三省域經濟體各年的要素替代指標技術進步偏向性指標的具體估測值；第二，技術進步偏向性指標是建立在其他相關因素作用的基礎上，通過對相關影響因素變量內生化，分析技術進步偏向性對要素收入分配的作用。

（一）要素替代彈性指標的建立

生產要素在全社會生產函數中的作用具有耦合效應，并非獨立的作用在生產函數中。要素替代彈性是指在技術水平和投入價格不變的條件下，投入比例的相對變動與邊際技術替代率的相對變動之比。替代彈性的經驗假設學說表明各生產要素在生產過程中表現出存在互補性，完全替代性彈性指標在理論范疇上存在完全替代效果，從經驗觀測卻并非如此。在對中國體制內資本要素和勞動要素之間的替代彈性的實證分析中，結果較多歸于（0.5，1）區間范圍內[7]。在本文結構內，對要素替代彈性的估測過程中技術進步假設為希克斯中性技術進步，生產函數須上下文保持一致，且盡量減少對生產函數各項指標的人為假定條件，選取CES生產函數進行估測。用泰勒公式進行替代彈性的估測方法，不對因變量的特征進行過多的刻畫，將變量內在線性相關性聯系維持不變，不做過多的解釋和處理，減少人為處理過程中理論選取和劃分過程中引入的外在人為因素影響。本文通過利用泰勒級數展開式這種近似估計方法估測要素替代彈性，首先要選取參數基準點，將標準CES函數在特定基準點進行泰勒級數展開，變化成可直接進行回歸分析的回歸方程形式，通過Eviews軟件進行回歸分析得出參數估計值，進而估測出要素替代彈性指標。

代入方程后變化為標準化CES，兩側取對數后變為：

（二）技術進步偏向性指標建立

構建社會生產函數形式為CES函數，依據前文設定的技術進步偏性定義，考察在生產要素投入比不變的情況下，技術進步對資本要素和勞動要素的邊際產出的影響。

在完全競爭假設條件下：

令

可得式（2）整理有

聯立式6—10可以解出技術進步變動引起的生產要素邊際產出之比：

資本要素投入指標，為獲取經計算后的固定資本投資數據，使用雷欽禮等人[8]在文章中選定固定資產折舊率為9.6%數據，直接利用固定資本投資總額數據進行價格平減，獲取基期價格不變的價格數據，再利用雷欽禮等人[8]的研究方法，減少人為因素影響的考慮，利用選定基期后的固定資本投資和固定資本投資價格指數（上年=100）進行平減價格指標數據計算。

其中：Es為固定資產折舊，Fdp為GDP中營業盈余，Lr為勞動者報酬。

數據選取年限限定1995—2020年區間內，之前年限的價格指數只能憑借經驗總結的方法，在其中就存在較多的人為因素影響，數據的可信程度就會大大降低，基于此考慮，為盡量從制度上保證數據獲取的準確性和客觀性，選取1995年之后的時間區間作為統計數據獲取區間段。選定1995年為基期年份，對各項指標進行平減處理，處理方法為利用各指標的價格指數，計算不變價處理，由此得到各指標歷年的不變價格指標。數據處理中，選取1995年為基期，剔除價格影響均折算為1995年的價格數據。

三、上海、湖北、江西三省市域技術進步偏向對收入分配影響實例研究

為了實現本文中對不同地區技術進步偏向性的測度和技術進步偏向對收入分配的影響分析，按照2020年中國省域經濟排名報告對省域經濟體競爭力排名的表述，中國各省域經濟發展水平分為高中低三檔，其中上海、湖北、江西三省市分別位居三檔經濟發展水平的前列，因此，選取以上三省域經濟體作為研究對象。基于數據可得性和數據統計口徑一致性考慮，選取1995—2020年作為數據獲取期間段。通過對地處于東部沿海地區的上海，和同屬于中部地區的湖北和江西三省市的要素收入情況進行對比，以期獲取不同地區要素收入分配之間的差距。通過三省市域經濟數據，和之上建立的要素替代彈性指標、技術進步偏向性指標，從技術進步偏向性角度分析對要素收入分配的作用，構建要素收入分配的影響因素模型，通過實證檢驗模型的解釋力度和可信度，為不同地區的保持可持續發展前提下，減小收入差距方面提供建議和意見。

（一）要素替代彈性指標測算

根據選定基準點變化后的標準CES函數進行泰勒級數展開，得到了替代彈性公式測算公式，利用最小二乘法進行二元回歸模型求解，模型如下：

對三省市域分別利用搜集處理后的數據進行要素替代彈性計算，計算過程中對不符合DW檢測的省份進行一階差分變化和廣義差分變換，計算要素替代彈性的參數估計值，計算要素替代彈性的參數估計值，結果如表1所示。

表1 要素替代彈性的參數估計

從表1中對上海數據進行統計學檢驗和經濟學意義檢驗，發現T-test（-1.179，1.170均小于檢驗邊界值）不顯著，回歸的擬合優度和自相關性檢驗較好，但系數估測為-0.12不符合經濟學原理中的社會生產函數中的表征的含義，并且在實際生產活動中，也不會出現社會生產中只有一種要素進行生產活動的極端現象。對回歸方程中進行參數變換，通過一階差分法和廣義差分變換和其他方法后仍得不到符合實際情況的參數值，故在此舍去計算上海市要素替代彈性的過程。參數得不到可信估測的原因有兩種，第一種是上海市統計數據中出現了較多的統計錯誤，因為數據失真而得不到應得的結論；第二種是通過泰勒展開式模型計算上海市的要素替代彈性，出現了模型不適應情況。為此，對上海市的要素替代彈性的指標選取戴天仕等估測的要素替代彈性0.736進行替換。

從表1中應用湖北省統計數據進行統計學檢驗和經濟學意義檢驗，發現T-test相對較為顯著，并且自變量解釋了因變量98.8%的變動因素，回歸的擬合度較高。也保證了自相關性檢驗。通過參數值獲取和參數結構，計算出湖北省地區的要素替代彈性為0.690。

從表1中應用江西省統計數據行統計學檢驗和經濟學意義檢驗，發現T-test相對較為顯著，并且自變量解釋了因變量88.7%的變動因素，回歸的擬合度相對較好。也保證了自相關性檢驗。通過參數值獲取和參數結構，計算出江西省地區的要素替代彈性為0.623。

（二）技術進步偏向性指標測算

通過對上海、湖北、江西三地省市域經濟體中的要素替代彈性估測值，并選取戴天仕[10]測算的要素替代彈性0.736和用泰勒級數展開模型推算的湖北和江西兩省的要素替代彈性，觀測要素替代彈性的不同對技術進步偏向性指標的方向和大小程度的不同。

根據上文，技術進步偏向性指標公式如下：

利用搜集處理后的三省市域經濟體的各項數據指標，帶入技術進步偏向性指標公式中，對要素替代彈性指標的選取分為兩種，第一種為戴天仕測算的要素替代彈性指標0.736，第二種為上文湖北、江西兩省的數據測算出的各省的要素替代彈性，對兩省要素替代彈性的估測值進行比較，發現本文測算的要素替代彈性相對于戴天仕[10]計算的數據結果有差別。分析原因在于：所選取的基期不同。戴天仕測算數據選取的以1952年份數據作為基期，各項指標的價格平減指數都定位于1952年數據，而本文計算數據定位在1996年，選擇基期的不同會造成后續數據的誤差程度不同。當基期選取較長年份時，會相應減小基期的各項指標數據與真實值之間的誤差對于之后數據的影響程度，通過較長時間段分散基期數據誤差對歷年數據的影響程度。本文論述的焦點因為不定位于要素替代彈性的估測，而是通過計算技術進步偏向性指標，分析技術進步偏向性和其他因素對要素收入分配產生的相互作用關系，并結合本人數據獲取能力有限，選定1996年—2020年作為分析時間區間。

因此，為了保證技術進步偏向性測度對不同要素替代彈性具有一定的可對比性，選取戴天仕數值和估算替代彈性指標同時進行對技術進步偏向性指標進行測算，測算結果見表2。

（三）技術進步偏向性指標分析

通過數據對比發現，上海2009、2010、2013、2017、2018、2020年份技術進步偏向性技術指標的數值小于零，表現出勞動偏向性技術進步特征，其他年份技術進步偏向性技術指標數值大于零，表現出資本偏向性技術進步特征。技術進步偏向性指標的標準差為0.4736，表現出技術進步偏向性指標的離散程度較大，從技術進步方向和具體偏向程度的情況看，技術進步的偏向性指標有較大的波動，從實際情況看，上海屬于東部沿海地區，經濟發展和對外貿易程度相比內陸地區的湖北和江西較高，經濟發展中對技術進步的引進和吸收創新及本土要素稟賦結構的差異，共同造成了上海的技術進步偏向性在總體上表現資本偏向性技術進步，在少量年份中出現技術進步偏向性表現為勞動偏向性技術進步特征。

湖北省技術進步偏向性指標在選取的時間范圍區間內，均值為0.0032和0.0088，表現湖北總體上技術進步偏向性的方向為資本偏中性技術特征，通過上表數據可以觀測到，1997、1998、2005、2006、2009、2010、2016、2018年份的技術進步偏向性指標小于零，表現出勞動偏向性技術進步特征，但從偏向程度的數值觀測，技術進步的勞動偏向性程度較小。2012年技術進步偏向性指標的數值相對較大，為0.586、0.1237，湖北位屬于長江中游地帶，水利交通較為便捷，九省通衢的地理優勢和湖北近年來地區經濟環境的大力建設對其技術進步起到了一定的作用，總體經濟發展特征表現為資本偏向性技術進步特征，同時具有一部分中性和偏勞動型技術進步偏向。

江西省技術進步偏向性指標在選取的時間范圍區間內，均值為0.0083和0.0317。從總體上表現為資本偏向性技術進步特征，在1999、2001、2004至2006、2011、2013、2018年份技術進步偏向性指標均小于零，表現出技術進步的方向性偏向于勞動資本要素。江西省是中國農作物種植大省，為中國糧食生產和儲備提供較大貢獻，從要素結構稟賦方面，江西省勞動資源豐富，資本要素資源和其他要素資源相對匱乏，加之江西省所處內地，在與對外經濟交往活動的頻繁度上，相較于上海和同屬中部地區的湖北具有一定的差距，技術進步研發和引進都相對較弱，總體表現出的資本偏中性要素的技術進步方向符合江西省現實經濟活動特征。

（四）進步偏向性對要素收入分配的作用研究

通過前文中對技術進步偏向性理論的闡述和要素收入公式的推導，建立要素收入分配wL/rK模型，將要素收入分配作為被解釋變量，一期滯后wL/rK-1、技術進步偏向性指標、滯后期技術進步偏向性指標作為解釋變量，構建模型。上海市歷年技術進步偏向性指標的選擇根據選定要素替代彈性后測算出的數值，湖北、江西兩省的技術進步偏向指標根據兩地測算出的要素替代彈性進行估算。

表2 不同要素替代彈性下技術進步偏向性指標

模型結構如下：

指標描述如下：

通過對上海、湖北、江西三省市的技術進步替代性指標和要素收入份額的計算，得出要素收入分配模型中所需的解釋變量。因為模型中引入滯后期變量代替生產過程中要素投入結構指標，需對滯后期變量的自相關性進行檢驗，檢驗結果引入滯后期變量解釋力度大于直接將要素投入結構指標帶入模型，滯后期的選擇滿足預期效果。表示利用Eviews7進行回歸模型求解，如下表3所示：

對上海、湖北、江西三省市要素收入分配模型中各解釋變量的效果參數進行求解，利用廣義差分法完成計算，計算結果如下表：

表3 要素收入分配模型結果

從模型結論中發現，要素相對收入份額的變動很大程度上受上年度要素相對收入份額數值的影響，一定程度上符合上海作為世界級大都市的實際情況，勞動要素和資本要素的流通狀況較為明顯，受高工資和高利潤率的驅動，要素投入結構變動速度較為明顯，造成滯后期對現期的解釋力較高。從技術進步偏向性指標對要素收入分配變化的影響參數看，現期技術進步偏向性指標對先期的要素收入分配的影響程度最高，第二、三期滯后變量對要素收入分配的作用為正向作用，表示現期的要素收入分配在相當程度上受之前年份技術進步偏向性指標的影響，第四期滯后變量對要素收入分配的參數系數為負，表現為負向作用，降低要素相對收入分配的變化程度，通過技術進步偏向性指標參數可以總體觀測出，技術進步對要素收入分配的變化具有時效性，落后的技術進步方向對相對要素收入分配起反作用，符合實際情況中先期落后技術對現有生產過程的制約作用。

綜合要素收入分配模型中各解釋變量對因變量的解釋力度，要素收入分配受多因素的共同作用，技術進步偏向性指標只能對一部分的要素相對收入變動進行解釋和說明，除此之外，滯后期的技術進步偏向不僅不能促進資本要素相對份額的增加，反而會降低資本要素收入分配的占比，出現總體偏向于資本的技術進步，勞動要素收入占比沒有隨之降低，反而上升的情況，可以在一定程度上解決上文中上海市勞動要素收入分配中出現的反常理現象。

從湖北省技術進步偏向性角度觀測對要素收入分配中產生的影響，可以發現，滯后期的技術進步偏向性指標對相對要素收入分配產生正向作用，沒有出現上海市，第三期滯后變量負向作用，表明湖北省技術進步速度相對于上海而言，有一定的差異，技術更新換代效率相對較低。同樣，滯后期相對要素收入份額對現期要素收入分配起到正向作用，有77.43%的變動效果能用滯后期要素收入份額來解釋，該指標相對上海較小，說明，要素收入分配帶來的要素重配效果較慢，符合地處中部的湖北省生產要素流通性相對于地處東部沿海的上海市較低的事實。從技術進步偏向性指數看，技術進步偏向性對要素收入分配的影響隨滯后期的增加而減小。從整體觀測值上，可以解釋湖北省整體上技術進步偏向于資本，而產生的勞動要素收入整體平緩下降的現象。

從參數結果可以發現，江西省要素收入分配中各系數的方向與湖北相同，具體數值有所差別，滯后期要素收入分配對現期要素收入分配的影響系數為0.734。從技術進步偏向性指標系數看，偏向于資本的技術進步方向會促使資本要素的相對收入規模增加，勞動要素的收入分配占比下降。

綜合上海、湖北、江西三省市的要素收入分配模型可以觀測到：（1）上期相對要素收入份額對現期的要素收入分配起作用，主要表現在生產要素的自由流通過程，改變生產要素投入結構。（2）技術進步偏向性指標對要素收入分配起作用，即當技術偏向性指數為正時，偏向于資本的技術進步促進資本要素的相對收入規模，降低勞動要素在要素收入分配中所占份額。（3）技術進步偏向性指數對要素收入分配的作用，具有緩釋放性和時間特性，滯后期技術進步偏向性指數對要素收入分配的正向作用受時間范圍限制，上海市技術進步更新速度較快，滯后期三年的技術進步對現期的要素收入分配的影響為負。具體而言，上海三年滯后期的技術進步偏向于資本要素時，當年技術在現期的要素結合中表現出阻礙要素生產效率提升的情況。

四、結論與建議

通過技術進步偏向指數的建立和要素收入分配的數據觀測發現上海、湖北、江西三省市域經濟體中技術進步偏向性都存在一定的特殊化。各地區的資源稟賦和要素結構不同的情況下，技術進步偏向性對要素收入分配的影響程度不同，甚至出現相違背的現象。不同地區的經濟中所存在的技術進步偏向性和要素收入分配變化具有不同的地域特征，屬于東部沿海的上海，在1996年至2020年間技術進步偏向性整體上是資本偏向的，而要素收入分配中出現的特征表現為勞動要素收入占比上升的趨勢。湖北省、江西省的技術進步偏向性指標在1996年至2020年表現資本偏向性技術特征，存在少量年份的勞動偏向性技術特征。期間，勞動要素收入占比份額整體上表現為下降趨勢，符合了技術進步偏向性對要素收入分配理論中的特征。

在技術進步偏向性存在的條件下，針對現階段要素收入分配中所出現的不同變化特征，可以從技術進步偏向性角度結合其他影響因素，共同考慮影響要素收入分配的作用因素。通過這三省市域經濟體的技術進步偏向性測度和分析不同影響因素對要素收入分配的影響因素。我們發現以下結論與建議：

（一）上海、湖北、江西三省市都存在技術進步偏向性特征。具體而言，上海在1996年至2020年整體上表現為資本偏向性技術進步特征，湖北地區時間序列中存在少量年份的勞動偏向性技術進步特征，整體上保持資本偏向性技術進步特征。江西省存在少量的勞動偏向性技術特征，總體上保持資本偏向性技術進步特征，從中可以得出結論，三省市域經濟體在整體上保持資本進步偏向性技術進步特征，但在不同地區因其資源稟賦結構差異而存在技術進步偏向的特殊性。

（二）技術進步偏向性對經濟發展具有重要促進作用，從索羅余值表述的全要素生產效率來解釋，技術進步偏向性促進全要素生產效率的提高和生產要素的合理配置。通過對生產要素邊際效率的提升，促進經濟發展[11]。

（三）技術進步偏向性是影響要素收入分配的重要因素。技術進步偏向性通過使要素資源結構發生變化，進而影響要素收入分配。一是技術進步偏向性通過影響要素在生產過程中的邊際產出效率，通過提高相對偏向要素的使用效率來影響要素收入分配。二是技術進步偏向性通過對全要素生產效率的提高，而全要素生產效率內化到不同要素自身效率之間的差距，進而影響要素收入獲取的高低程度[12]。

（四）通過模型設計和實證檢驗，發現技術進步偏向性指標的滯后變量同樣對要素收入分配結構起作用。當年期要素收入分配結構不僅受當年期技術進步偏向性指標影響，而且還受以前年份的技術進步偏向性指標的影響，影響程度各不相同，表現為技術進步偏向性效果釋放具有延緩性和時間特性。要素收入分配的影響因素還包括稅收制度的影響，社會生產過程中的生產所得稅、社會消費過程中的消費稅等都會促使要素收入分配發生變化[13]。生產所得稅的提高，減少了資本要素的收入占比，消費稅的增收降低了勞動要素的收入占比。本地區要素資源稟賦結構，如表1所述會影響要素收入分配。因此在技術進步的外部引進過程中，如果引進的生產技術不適合本地區的經濟發展水平和生產要素資源稟賦，則會加劇本地區要素收入分配結構的惡化。

（五）技術進步來源分為兩個方面：第一，技術進步內生化創新和改進，體現技術在實際應用過程中所體現的不足和缺陷，根據本地區實際情況進行針對性的改進和創新，技術進步內生化的發展程度主要體現在科研創新投入和技術專利水平兩方面；第二，技術進步的外生化引進，體現在技術進步的技術購買和外商直接投資上。引進外來技術對本地要素收入分配的影響體現在技術出口國和技術引進國在要素資源稟賦的差異上，技術引進主要是通過向發達國家購買所得，發達國家的要素資源稟賦一般為資本豐裕型，在技術的創新和研發過程中有嚴重依賴資本要素使用的偏好。因此，引進外有技術進步通常會導致技術進步偏向于資本，降低勞動要素的收入分配占比。所以為了降低要素收入分配中的不均，縮小收入差距過大的問題，政府需要通過制定相關引導政策，鼓勵本土研發創新活動。

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Research on the Effect of Technological Progress Bias on Factor Income Distribution in China：Take Shanghai, Hubei and Jiangxi as Examples

LI Jing

( Department of Economics and Management, Chizhou Vocational and Technical College, Chizhou 247100, Anhui, China)

According to the “report on the development of comprehensive competitiveness of China’s provincial economy” published in recent years, this paper selects Shanghai, Hubei and Jiangxi as the research target provinces. By constructing factor substitution elasticity index and technological progress bias index, this paper analyzes the characteristics of technological progress bias in three selected provinces, and explores the impact of technological progress bias index on factor income distribution in the process of primary distribution from the perspective of technological progress bias. Through the research, it is found that the technological progress bias characteristics of the target provinces have regional characteristics, and the overall impact of technological progress bias indicators in different regions on factor income distribution is different. Using the characteristics of technological progress bias in the target provinces, combined with the relevant data of factor income distribution, it is found that the impact of technological bias indicators on factor income distribution in different years is different, showing the slow-release and timeliness of technological progress effect.

technological progress bias, elasticity of factor substitution, income distribution

F124.7

A

1673-9639 (2022) 05-0102-12

2022-04-04

安徽人文社科重點項目“長三角區域一體化背景下集裝箱港口競爭力水平研究——以蕪湖港為例”（ SK2020A0772）；池州職業技術學院科研項目“池州市商業銀行信貸風險管理研究”（2020yjrwzd07）。

李 婧（1988-），女，安徽宿松人，工商管理碩士，研究方向：技術進步，收入分配理論。

（責任編輯 陳書慧）（責任校對 陳 儉）（英文編輯 田興斌）