劳动力成本上升对制造业结构升级的影响研究<br/>——基于中国制造业细分行业数据的实证分析

劳动力成本上升对制造业结构升级的影响研究
——基于中国制造业细分行业数据的实证分析

2014-08-22阳立高贺正楚孙玉磊

中国软科学 2014年12期

阳立高，谢锐，贺正楚，韩峰，孙玉磊

(1.长沙理工大学经济与管理学院，湖南长沙 410076； 2.湖南大学经济与贸易学院，湖南长沙 410079；3.两型社会与生态文明协同创新中心，湖南长沙 410079)

一、引言

丰富而廉价的劳动力资源曾支撑我国制造业持续、快速发展，推动中国成为世界第一制造大国，第二大经济实体。然而，随着人口结构的快速转变和第一个老龄人口增长高峰的到来，我国劳动力供给正发生深刻变化，突出表现为：劳动力供给在相当长的时期里首次出现且将长期延续负增长。根据国家统计局发布的《2012年国民经济和社会发展统计公报》，2012年我国15-59岁(含不满60周岁)的劳动年龄人口数为93727万人，比上年减少345万人，这是改革开放30多年来，我国劳动力供给绝对数量第一次出现下降。王金营、顾瑶(2012)构建布拉斯劳动参与率模型的测算结果也表明，未来40年我国劳动力供给将减少1.48亿人左右[1]。这表明，相对改革开放之初，我国的要素禀赋已发生根本性逆转，即劳动力尤其是低端劳动力供给日益消减和持续快速发展的制造业对劳动力需求的迅速增加，使原本丰裕而廉价的劳动力正变得越来越稀缺而昂贵；与此同时，在长期的人口红利与改革红利的驱动下，我国经济社会的持续快速发展和居民的高储蓄率，使原本稀缺的资本正变得越来越丰裕而廉价；此外，经过多年的知识积累和技术沉淀，我国的技术创新能力也得到了一定的提升。

一国或地区的产业结构是由要素禀赋和要素相对价格决定的，最优的产业结构应当和要素禀赋相吻合[2-3]。然而，当前我国的制造业结构却很不合理，落后于要素禀赋动态变化，形成了和生产要素错位的发展态势。一方面，在我国劳动力尤其是低端劳动力供给曲线向下，劳动要素日益稀缺的情况下，劳动密集型制造业经过多年发展，所占比重却很高，对劳动力的需求量也十分庞大，且仍在不断增加，导致低端劳动力的供给与需求之间的缺口越来越大。这既增加了企业的招工难度，导致日益严重的“民工荒”问题，又进一步加快了低端劳动力成本的上涨速度，降低了企业的利润水平，使原本微利的制造业企业要么“利润薄得象一层纸”，要么无利可图，还有相当一部分是负债经营。自20世纪末开始，我国制造业从业人员的平均工资水平就呈不断上涨趋势，尤其是自2004年以来，伴随着沿海愈演愈烈继而席卷全国的“招工难”和“民工荒”，我国制造业劳动力成本就开始持续、快速攀升。我国制造业名义工资从1998年的7064元上升到2012年的41650元，累计增长489.61%，年均增长率高达32.64%，扣除物价影响因素之后，实际工资从1998年的7064元上升到2012年的31275元，累计增长342.74%，年均实际增长率为22.85%，是同期全国在岗职工平均工资实际增长率11.28%的2倍以上[4]。而根据《2008-2014中国制造业500强研究报告》，近5年来，随着劳动力成本的不断攀升，我国制造业企业500强的利润水平却呈迅速下降趋势，2014年跌至2008年以来最低水平，仅为2.7%，其中还有259家利润率低于2%，远低于世界制造业9.3%的平均利润率。与此相对应的是，中国制造业500强的资产负债率呈迅速攀升趋势，2014年整体资产负债率达到69.43%的新高[5]。另一方面，在我国高端劳动力与资本供给曲线向上，技术创新能力越来越强的情况下，技术与资本密集型制造业，尤其是高新技术产业发展却仍然缓慢，占比提速严重滞后于知识型人才与资本增速，导致对高端劳动力与资本的需求和供给之间的缺口越来越大。这既使国内大量的资本投向无门，不利于创造新的竞争优势吸引FDI，加剧了国内资本外流；又难以为中、高端人才提供合适的就业机会，导致日益严重的大学生“就业难”问题，高端人才的相对价格也很便宜，甚至出现白领不如蓝领，“学历越高、就业越难”的怪象。在高等教育大众化的背景下，我国大学毕业生人数已从1999年的101万增至2013年的699万，14年间增长近7倍，再创历史新高[6]。但与此同时，近年来大学生就业率却一跌再跌，2013年中国高校毕业生初次就业率仅为71.9%，创历史新低，且平均月薪仅为3378元，远低于蓝领的薪酬水平[7]。此外，近年来，随着中国传统劳动力成本优势的加速消减，国内外许多投资者也开始将眼光从国内转向国外，大量的FDI从国内撤走转向国外市场。根据《华尔街日报》，截至2012年9月的一年时间里，就有2250亿美元资金流出中国，相当于中国2011年GDP的3%[8]。

因此，在我国劳动力成本快速上升、要素禀赋发生根本性逆转的新条件下，对劳动力成本上升及其导致的消费水平上升等对制造业结构升级的影响效应展开研究，就如何扬长避短、因势利导，通过政策导向，助推制造业结构向和劳动力成本快速上升背景下新的要素禀赋相匹配的产业高端升级进行探讨。这既有利于解决民工荒与大学生就业难的问题，又有利于提高全要素生产率与产业综合竞争力，还有助于实现新的经济发展方式，走出“十面霾伏”，建设美丽中国，从而使本研究具有重要的理论价值与现实意义。

二、文献综述

关于劳动力成本和产业结构的关系，古典经济学家们早就对其进行了探讨，但一直到20世纪三四十年代产业结构理论形成之后，经济学界才真正开始研究劳动力成本对产业结构的影响。

William Petty早在1672年就指出，不同产业部门之间存在劳动力成本差异，这必然导致劳动力在不同产业部门之间的流动，继而影响产业结构的变动；Adam Smith于1776年也提出，通过提高劳动者工资，能够提升劳动生产率，继而改善产业结构。到了20世纪三四十年代，随着西方国家人口老龄化的加速和工资的普遍上涨，劳动力成本对产业结构的影响成为经济学研究的热点。Hicks于1932年在其《工资理论》一书中指出，工资上涨会促进资本、技术等生产要素对劳动要素的替代，推动产业结构转型升级；Solow(1957)[9]和Kennedy(1964)[10]认为，劳动力成本上升会加速资本与设备折旧，促进技术更新换代，有利于推动产业结构升级；Arthur.Lewis(1972)则从劳动力成本视角最早触及产业转移与升级机制问题，认为发达国家由于劳动力成本上升，会将劳动密集型产业转移至发展中国家，并反向进口该类产品，以加快国内产业升级[11]；Simon Kuzhets(1973)[12]和Romer(1987)[13]则强调，高工资是驱使企业加大研发投入，促进技术创新，带动产业升级的一种动力机制。许多实证研究也表明，低劳动力成本是吸引国外企业到东道国投资建厂的重要因素，一旦东道国劳动力供给缩减，劳动力成本上升，产业转移现象必然发生，而产业转移又将推动劳动力输出地区的产业升级，这可称之为劳动力成本上升的“倒逼效应”，此时，应通过相关配套政策助推产业升级[14-15]。现在，Willem Van Zandweghe(2013)又指出，当前中国面临的挑战类似于20世纪90年代初的日本，当时日本已经丧失人口红利，却通过补贴等保护政策使没有比较优势的产业得以生存，导致全要素生产率下降，并陷入长达20年的经济停滞期[16]。在当前中国劳动力成本快速上升，导致资本加速外流的情况下，如果不推进制造业结构升级，中国作为世界制造业中心的地位将被印度与越南等国家取代[17]。然而，Mitra Toossi(2014)运用面板数据研究中国分省市的制造业单位劳动力成本，却表明中国西部地区仍具有劳动力成本优势[18]。近年来，新结构主义者们也加强了对该问题的探讨，并指出：产业结构升级的终极方向是由要素禀赋结构及要素相对价格决定的，只有在弹性的劳动力市场中，要素禀赋结构的不断变迁才能驱动一国产业朝最优方向升级[19-20]。

近年来，随着我国刘易斯拐点的出现和劳动力成本的攀升，劳动力成本对产业结构的影响逐步成为国内学者们关注的焦点。现有理论性文献中，有的认为，随着第一个老龄人口增长高峰的到来，我国劳动力无限供给的状况正在迅速扭转，刘易斯拐点已经出现，人口红利正在逐步减少乃至消失[21-23]；也有的认为刘易斯拐点还没出现[24]，但国家统计局数据(2012)与《中国与世界经济发展报告(2013)》均显示，我国劳动力供给总量已于2012年首次出现且将长期延续负增长。我国制造业劳动力成本提升已成加速态势，这既降低了传统制造业比较优势与出口竞争力[4，25]，又提高了消费水平，还降低了企业采用先进技术与设备的临界点，有利于推动产业结构调整与转型升级[26]。而劳动力无限供给特征消失更根本性的影响是，以劳动与资本投入驱动的增长模式不再能保持中国制造业的竞争力，劳动力素质与技术效率提升将日益成为全要素生产率的主要来源[27-28]。相关实证研究也不乏其例，如都阳、曲玥(2009)的实证结果表明，劳动力成本每提高 20%，制造业企业利润水平将降低20%～65%不等[29]；刘丽、任保平(2011)的实证结果显示，中国平均工资水平和产业结构升级呈正向相关的双向因果关系，低工资水平不利于技术创新，并在一定程度上弱化了工资水平对产业结构升级的促进效应[30]；李文溥、陈贵富(2010)基于收入机制与成本倒逼机制，进一步实证检验了中国在岗职工平均工资对三次产业结构升级的影响，发现劳动力成本上升与三次产业比重存在长期均衡关系：劳动力成本上升对第一产业的影响为负，而对第二、三产业的影响为正，且对第三产业的促进作用高于第二产业[31]。

综合来看，现有文献分析了劳动力成本上升对产业结构的影响，大多肯定了劳动力成本上升对产业结构升级的正向促进作用，支持近年来中国劳动力供给减少、成本上升，人口红利下降，产业结构升级势在必行的观点，并对产业结构升级的路径进行了有益探讨。但当前研究主要集中于讨论劳动力成本对一、二、三产业结构的影响，而较少关注其对制造业细分行业的影响。本文旨在这些领域做出有益探讨。

三、模型构建、数据来源及处理

(一)制造业分类

研究劳动力成本上升对制造业结构升级的影响，首先，需要根据制造业细分行业要素密集度的差异，将其分为劳动、资本与技术密集型三大类产业；然后，才能分析在劳动力成本不断上升的过程中，资本与技术要素如何不断替代劳动，各生产要素如何不断从低端制造业向高端制造业流动，从而推动制造业结构升级。

借鉴王志华、董存田(2012)[32]制造业结构分类的方法，用从业人员及其劳动报酬数、资本存量、研发投入依次分别表示制造业各细分行业的劳动、资本与技术密集度，运用各指标2003-2012年中国制造业28个细分行业数据(来源于2004-2013年《中国人口和就业统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》)，并通过测算各细分行业劳动、资本与技术要素所占比重，将他们归入劳动、资本与技术密集型三大类制造业，见表1。

表1 基于要素密集度的制造业细分行业分类

根据表1，制造业结构升级是指制造业三大类产业中，劳动密集型制造业所属13个细分行业总产值占制造业总产值比重不断下降，技术密集型制造业所属6个细分行业总产值所占比重不断上升，而资本密集型制造业所属9个细分行业总产值所占比重先升后降的动态过程。

(二)模型构建

制造业结构升级是一个相对概念，它会随着一国或地区要素禀赋的不断变化而呈现出不同的特征。制造业结构升级是多重影响因素共同作用的结果，随着工资与消费水平的不断上升，企业会不断用资本与技术替换日益稀缺与昂贵的劳动，以降低成本和生产满足更高消费需求的产品来获利，劳动要素稀缺型国家或地区也会不断将劳动密集型制造业转移出去，以加速国内产业升级。当然，劳动、资本与技术等各生产要素之间也会存在相互挤占效应，且随着消费结构的不断升级，技术要素将倍受关注。

因此，本文综合考虑劳动、资本、技术、消费、外资等因素对制造业结构升级的影响，并参考张会清、唐海燕(2011)[33]和孔伟杰(2012)[34]的研究方法，将制造业分行业工资、分行业就业人数、分行业研发强度、分行业资本存量、分行业全要素生产率、分行业人均消费水平、分行业实际利用外资额及分行业国有化程度作为解释变量，试图对制造业三大类产业结构变动做出解释。为使趋势线性化，消除序列异方差，在实证检验中采用对数形式，构建模型如下：

在上式中，i表示行业，t表示时间，S表示制造业结构，W表示分行业工资，EL表示分行业就业人数，RD表示分行业研发强度，CSK表示分行业资本存量，A表示分行业全要素生产率，CON、FC、NAT分别表示分行业人均消费水平、分行业实际利用外资额与分行业国有化程度。

(三)数据来源与处理

各变量的数据来源、数据整理和处理方法如下：

2.分行业从业人员工资数W：直接采用制造业分行业从业人员劳动报酬数作为衡量劳动力成本的指标。数据来源于2004-2013年《中国人口和就业统计年鉴》。

3.分行业从业人员数EL：采用分行业从业人员数衡量各行业的劳动密集度。各行业的“全部职工”人数，原则上按照“谁发工资谁统计”的办法进行统计，包含了所有取得工资或其他形式的劳动报酬的在岗职工。数据来源于2004-2013年《中国人口与就业统计年鉴》，单位是万人。

4.分行业研发强度RD：研发强度即研究与开发经费占销售收入的比重，可以有效反映企业的科技创新强度与技术密集度。i行业研发强度=i行业当年研发经费/i行业当年销售收入。数据来源于2004-2013年《中国工业经济统计年鉴》。

5.分行业资本存量CSK：为更好地探索劳动力投入对资本投入的挤占效应，采用资本存量指标作为行业资本占用的衡量依据。本文使用永续盘存(PIM)法对2003-2012年分行业资本存量进行计算。为保证该指标的准确性，采用1988年为计算基期，基期数据、折旧率和计算方法借鉴孙琳琳、任若恩(2014)的研究成果[35]。

6.全要素生产率A：全要素生产率用来衡量一定时期内生产活动的效率，即总产量和全部要素投入量之比。全要素生产率的来源包括组织创新、生产创新、专业化和技术进步等，用来衡量除去所有有形生产要素以外的纯技术进步带来的生产率的增长。本文使用随机前沿生产函数模型对制造业分行业全要素生产率进行估计。

7.居民消费水平CON：采用居民消费水平指标作为控制变量，来衡量劳动力成本上升带动的消费水平提高对产业结构的促进作用。居民消费水平(元/人)CON= 报告期国内生产总值中居民消费总额/报告期年平均人口。数据来自2004-2013年《中国统计年鉴》。

8.分行业实际利用外资额FC：是指中国在和外商签订合同后，实际到达并使用的外资额。实际利用外资额FC相对于外商直接投资FDI更能体现各行业实际利用外资水平。本文使用2004-2013年《中国统计年鉴》中分行业实际利用外资额数据来衡量外资投入对产业结构的影响。

9.国有化程度NAT：采用分行业国有化程度指标作为控制变量，衡量制造业市场化程度、政府控制力度及垄断程度等因素对产业结构的影响效果。国有化程度NAT为国有企业的总产值除以所有企业的总产值。数据根据2004-2013年《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》整理获得。

四、计量检验与结果分析

(一)平稳性检验

为了避免因检验方法的局限性而对检验结果产生负面影响，本文同时采用LLC、IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher 4种方法进行单位根检验，检验结果见表2。通过比较表2中四种平稳性检验指标，发现有9个变量的原数据有部分未能通过平稳性检验，而进行一阶差分处理后，基本都通过了平稳性检验，不存在单位根。就业人数EL与国有化指标NAT一阶差分后仅有个别指标未能通过检验，但其他几个指标值都通过了检验，并不存在单位根。因此，可以认为所有变量都是一阶单整的。

(二)协整检验

本文采用Pedroni检验和Kao检验两种方法做两组协整性检验。第一组是对S、 lnRD、lnW、lnCSK、lnEL、A、lnCON进行协整检验，发现在劳动密集型制造业面板数据中，只有Kao检验未能通过检验。根据Pedroni检验结果，各统计量基本都在1%水平上拒绝了原假设，证明变量之间存在协整关系。第二组是对S、lnRD、lnW、A、lnCON、lnFC、lnNAT进行协整检验，发现Panel rho-Statistic和Panel PP-Statistic结果表现较好，都在1%水平上拒绝了原假设，证明变量之间存在协整关系。Panel v-Statistic和Panel ADF-Statistic结果则出现了个别未通过检验的情况。而Kao检验都在5%与10%水平上拒绝了原假设，因此这几个变量之间存在协整关系，见表3。

(三)估计结果与分析

进行计量估计前，首先要选择适宜的面板估计方法。本文通过F检验和Hausman检验法识别适宜的面板估计模型，检验结果显示F检验和Hausman检验均拒绝“混合效应”和“随机效应”原假设。因此，应选择固定效应模型进行估计，估计结果见表4。

首先，分行业从业人员工资数W，即劳动力成本对劳动密集型制造业的影响系数较大且显著为负，对资本密集型制造业的影响系数显著为正，而对技术密集型制造业的影响为正但不显著。具体表现为：一是劳动力成本上升会对劳动密集型制造业产生严重的负面冲击，工资每上涨1%，该类产业占比将下降约1.38%。这说明劳动密集型制造业对廉价劳动力的依赖程度很大，日益攀升的劳动力成本将不断降低原本就微利的劳动密集型制造业的利润空间、竞争力与所占比重。消费水平CON、行业研发强度RD、资本存量CSK对劳动密集型制造业的影响效应分别为-1.65%、-0.72%、0.31%，也说明随着工资的上涨及由此带动的储蓄增加与消费升级，劳动密集型制造业的传统优势已不复存在，其资本投入的边际产出率已经很低，还将不断下降，且通过加大R&D与资本投入同样不能逆转趋势，甚至还可能增加生产运营成本，加速其退出市场。二是劳动力成本上升有利于推动资本尤其是技术密集型制造业发展，工资每上涨1%会使资本与技术密集型制造业占比分别上升约0.46%、0.73%。这表明随着劳动力成本的不断上升，劳动将不断被资本与技术所替代，各生产要素将不断涌向高端制造业，促进制造业结构升级。资本存量CSK对资本与技术密集型制造业的影响效应分别为0.72%、1.64%，远大于对劳动密集型制造业0.31%的影响，也说明在工资不断上涨的情况下，投资者将会越来越重视高端产业。此外，消费水平CON对资本与技术密集型制造业的影响均显著为正，且拉动效应很大，分别高达4.49%、2.76%，说明工资上涨引致的消费升级已成为拉动我国制造业结构升级的重要力量。而消费水平对资本密集型制造业4.49%的强力影响远高于对技术密集型制造业的2.76%，则说明当前我国的整体消费水平仍处于中等偏低的阶段，消费主力仍处于从低端工业品向中端工业品消费的转移过程之中，对劳动密集型工业品消费量的减少更多地被转移到了资本密集型产业部门。

表3 面板数据的协整性检验结果

类别检验方法S、 lnRD、lnW、lnCSK、lnEL、 A 、lnCONS、lnRD、lnW、A、lnCON、lnFC、lnNAT非加权加权非加权加权劳动密集型制造业Pedroni 检验Kao检验Panel v-Statistic-3.88408***-4.683817***-3.014613**-5.269307***Panel rho-Statistic4.133449***4.189509***6.255172***5.413113***Panel PP-Statistic-20.97165***-25.38372***-9.022978***-24.37687***Panel ADF-Statistic-7.027003***-6.946134***-0.614221*-5.751404***Group rho-Statistic5.866820***6.975008***Group PP-Statistic-28.81463***-25.49492***Group ADF-Statistic-7.920628***-5.926522***1.1594371.279530*资本密集型制造业Pedroni检验Kao检验Panel v-Statistic-3.671337***-4.215893***-2.707157*-1.618029Panel rho-Statistic4.048046***4.868644***4.223530***4.360247***Panel PP-Statistic-10.99166***-13.26696***-4.39119***-12.53991***Panel ADF-Statistic-5.9926***-2.878371*-2.840059***-4.83327***Group rho-Statistic5.864621***5.498443***Group PP-Statistic-19.40953***-24.12012***Group ADF-Statistic-3.523897***-5.333346***-3.236235***1.758025*技术密集型制造业Pedroni 检验Kao检验Panel v-Statistic-3.09132***-3.323933***-1.368097-3.315026***Panel rho-Statistic4.061303***3.901035***3.494379***3.343341***Panel PP-Statistic-14.22552***-15.93727***-1.940622***-13.08866***Panel ADF-Statistic-1.884418*-2.869764*-1.26379-5.239624***Group rho-Statistic4.830309***4.525288***Group PP-Statistic-19.02566***-14.44015***Group ADF-Statistic-3.734978***-3.180181***-2.575467***2.388459**

注：***、**、*分别表示 1%、5%、10%的水平上拒绝不存在协整关系的原假设。

其次，分行业就业人数EL，即劳动力供给数量变动对劳动、资本、技术密集型制造业都具有正向推动作用，但差异很大，依次分别为0.52%、1.87%、1.09%。这表明，一是劳动密集型制造业的劳动要素投入的边际产出率已经远低于1，仅为0.52%，说明我国发展劳动密集型制造业已不具备传统优势，依靠大量的劳动力投入难以继续维系制造业的可持续发展；二是资本密集型制造业劳动要素投入的边际产出效应高达1.87%，远大于1，且高于技术密集型制造业的1.09%，说明当前劳动要素投入对资本密集型制造业发展的促进作用很大，劳动和资本的有机融合是当前促进我国经济持续快速发展的重要推手，我国制造业要实现转型升级，仍然要充分发挥人口基数大、劳动力素质较快提升与资本相对丰裕的优势；三是技术密集型制造业劳动要素投入的边际产出效应为1.09%，说明当前就业人数变动对技术密集型制造业发展的影响并不明显，其发展主要靠技术进步及其他生产要素的投入来推动。

最后，其他控制变量对制造业结构升级的影响，一是行业研发强度RD对资本密集型制造业的影响为-0.85%，这可能和当前我国科技体制不合理、研发效率和科技成果转化率低等相关；但对技术密集型制造业的影响效应高达1.61%，说明科技进步已成为促进制造业升级的核心动力。全要素生产率A对三大类产业的影响和行业研发强度RD极其相似。二是实际利用外资额FC对三大类制造业的影响效应分别为0.74%、0.29%、-0.28%，这说明新时期FDI对中国制造业的促进作用已不明显，外商紧紧控制着核心、关键技术，难以通过FDI提升制造业的技术水平与利润空间，外商对技术密集型制造业的介入甚至还可能阻碍技术进步与产业发展。三是国有化程度NAT对三大类制造业的影响系数分别为0.46%、0.4%、1.55%，这说明政府与市场的关系有待进一步划清，政府应重点关注部分尚属于幼稚产业期的技术密集型制造业，而对已经成熟的产业，应全面放手。

表4 制造业三大类产业固定效应面板回归结果

注：***、**、*分别表示回归系数在1%、5%和10%的显著性水平下统计显著

五、结论与政策建议

(一)主要结论

1.劳动力成本上升及消费结构升级有利于倒逼劳动密集型制造业升级或退出市场。随着工资的快速上涨及其导致的消费结构升级与低档工业品市场萎缩，中国劳动密集型制造业的传统优势日渐消失，且通过大量的劳动与资本要素投入同样难以维系其可持续发展，加大R&D投入也不能提升竞争力，甚至还可能增加成本，加速其退出市场。

2.劳动力成本上升有利于促进资本与技术密集型制造业快速发展。一是劳动力成本上升必然导致资本与技术要素替代劳动，引导生产要素从劳动密集型依次向资本、技术密集型制造业流动；二是工资上涨会导致市场需求依次从低档向中、高档转变，拉动制造业升级；三是工资上涨会诱使企业强化R&D投入与技术创新，推动制造业结构升级。

3.在当前中国资本要素相对丰裕，劳动力供给总量仍然很大，但劳动力成本快速上升，技术优势尚难形成，消费结构升级，但总体水平仍然不高的情况下，要充分促进资本与劳动要素的有机融合，重点发展资本密集型制造业。与此同时，如何通过完善科技创新体制，提高研发效率与科技成果转化率，提升产品科技含量与利润水平，值得思考。

4.随着中国工资水平的不断上升，消费与市场需求这个最大的增长发动机将不断驱动制造业结构升级，成为推进制造业升级的重要力量。消费水平对制造业升级的影响效应明显大于其他因素，也说明了这一点。因此，在我国财富总量迅速增加，但收入差距仍然很大的情况下，探讨如何促进收入公平，提高整体收入与消费水平，值得探讨。

5.要顺应要素禀赋动态变化，顺势推进制造业升级。改革开放之初，我国资本与技术稀缺，但劳动力可无限供给；时至今日，资本已得到有效累积，技术也获得一定进步，但原本丰裕的劳动要素却日渐稀缺，资本与技术正替代劳动成为制造业增长新的源泉。因此，探讨如何紧扣要素禀赋动态变化，科学升级制造业，应成为研究的重点。

(二)政策建议

1.构建劳动密集型制造业企业退出或转型补偿机制。一是要根据中国要素禀赋的动态变化，结合生命周期理论，对劳动密集型制造业细分行业进行合理评估与分类，科学界定各细分行业在我国所处的发展阶段，确定其是适宜退出市场，还是转型升级；二是建立劳动密集型制造业企业退出市场预申报及退出补贴制度，对于主动申报退出市场的，可依据其退出市场所节约的资源与社会成本及自身损失，合理给予财政补贴；三是建立劳动密集型制造业企业退出市场目录与期限制度，对适合退出市场的产业，要明确退出企业目录与期限，同时可通过提高税率、限制资源使用及提高企业运营成本等方式，加速其退出市场；四是对适合转型升级的劳动密集型产业，可通过财政扶持、税费减免、资源使用优惠等途径引导其转型升级。

2.构建技术密集型制造业企业培育与发展政策助推机制。技术密集型制造业尤其是高端装备制造业是衡量一国综合国际竞争力的核心指标。因此，一是要大力推进实施创新驱动战略，基于开征研发税加大R&D投入力度，基于产学研合作加大对产业共性技术与核心、关键技术的联合攻关力度，大幅度提高我国制造业技术创新能力，抢占新一轮技术主导权、发展主动权与经济增长制高点[36]；二是建立技术密集型制造业企业目录和政策助推机制，对通过科学评估，纳入扶持目录的企业，可通过财政扶持、税费减免、资源使用优惠等政策助推其快速发展；三是将培育与发展技术密集型制造业纳入工业型城市或地区政府官员的绩效考评范围，建立政府领导和高新技术企业一对一的联系与帮扶机制，及政府官员不作为、乱作为的问责制。

3.实施有保有压的差别化产业政策促进制造业结构升级。在我国要素禀赋发生根本性转变，劳动密集型制造业传统优势日渐消失，资本与技术密集型制造业新的竞争优势日渐形成的新条件下，为更有效地发挥有限资源的财富创造效应，要基于要素禀赋的动态变化，实施有保有压的差别化产业政策，推进制造业结构升级。一是要根据要素禀赋及其动态变化，考虑资源与环境的承载能力，并结合产业当前在我国所处发展阶段，对制造业细分行业进行合理评估与科学分类，将其分为限制类、常规类和扶持类三类产业；二是要针对三类不同产业的基本特征与发展态势，制定与实施扶控有别的产业政策，充分发挥财政、税收、信贷、资源使用、价格、政策等的杠杆效应，逐步淘汰限制类产业，大力发展常规类产业，重点培育发展扶持类产业，全面推进制造业结构升级。

4.实施有扶有控的差别化区域政策推进制造业梯度转移与优化布局。我国幅员辽阔，区域资源禀赋差异很大。要根据各区域资源优势，实施有扶有控的差别化区域政策，扶持区域内丰裕要素密集型产业发展，而适当控制稀缺要素密集型产业发展，优化区域产业布局。一是东南沿海及各主要发达城市或地区应发挥资本相对丰裕与技术创新能力相对较强的优势，政策引导与扶持资本、技术密集型产业发展，尤其是要通过财税政策与资源使用优惠等强力推进技术密集型制造业发展；与此同时，通过政策引导，限期将劳动密集型制造业转移。二是欠发达地区，尤其是西部欠发达地区及人口密集省份，仍要发挥劳动力丰裕的优势，营造良好政策环境，积极承接东南沿海产业转移，有效解决留守问题；与此同时，要努力积累资本和进行技术创新，推进制造业转型升级。

5.完善科技创新体制，创新驱动制造业结构升级。一是创新R&D融资模式，基于开征研发税解决R&D融资市场失灵以加大R&D投入力度，要逐步使R&D投入占GDP的比重从当前的不足2%提高到世界各主要发达国家约3%的平均水平[36]；二是创新科研立项评审与科技成果评估制度，坚持市场需求导向，充分引入市场竞争机制，从科研项目设立、申报立项与评审、科研活动监管与信息反馈、科研成果评审验收到科技成果转化的整个过程，都要按照公开透明、公平公正、竞争择优的原则，明确企业的主体地位，发挥市场配置研发资源的决定性作用，引领创新要素汇聚到预期经济社会效益看好的项目上来；三是完善产学研协同创新机制，建立产业共性技术创新平台与协同攻关机制，融合各创新主体优势资源共同进行共性、核心、关键技术攻关，大幅度增强我国制造业技术创新能力。

参考文献：

[1]王金营, 顾瑶.中国劳动力供求关系形势及未来变化趋势研究[J].人口学刊, 2011(3): 3-13.

[2]陈斌开, 林毅夫.发展战略、城市化与中国城乡收入差距[J].中国社会科学, 2013(4): 81-103.

[3]林毅夫.新结构经济学——重构发展经济学的框架[J].经济学(季刊), 2010(1): 1-32.

[4]魏浩, 李翀.中国制造业劳动力成本上升的基本态势与应对策略[J].国际贸易, 2014(3): 10-15.

[5]中国企业联合会, 中国企业家协会.2008-2014中国制造业500强研究报告[R].北京: 机械工业出版社, 2014: 9-17.

[6]方伟.解决大学生就业难问题的制度建置[J].中国高等教育, 2013(20): 24-28.

[7]21世纪教育研究院.中国教育发展报告(2014教育蓝皮书)[R].北京: 社会科学文献出版社, 2014: 10-21.

[8]PRASAD E.Capital flight in China？[N].The Wall Street Journal, 2012-10-15.

[9]SOLOW R.Technical change and the aggregate production function [J].Readings in Macroeconomics,edited by MG Mueller, Hinsdale, 1957, 29(11): 323-36.

[10]KENNEDY C.Induced bias in innovation and the theory of distribution [J].The Economic Journal, 1964, 19(3): 541-547.

[11]LEWIS A.Reflections on unlimited labor [M].New York:Academic Press, 1972:75-96.

[12]KUZHETS S.Economic growth and income inequality [J].America Economic Review, 1973, 45(1): 18-52.

[13]ROMER P.Increasing returns and long run growth [J].Journal of Political Economy, 1986, 27 (10): 715-743.

[14]KAHYARARA G.Estimates of the productivity effect of higher education on Tanzanian labor market [J].American Economic Review, 2003, 31(7): 606-620.

[15]BANISTER J.Manufacture China today:Employment and labor compensation [J].America Economic Reviews，2009,49(5): 1103-1154.

[16]ZANDWEGHE W.Interpreting the recent decline in labor force participation [J].Economic Review, 2013, 34(1): 5-36.

[17]BROADBERRY S, GUPTA B.The early modern great divergence:Wages, prices and economic development in Europe and Asia, 1500-1800[J].The Economic History Review, 2012, 59(1): 2-31.

[18]TOOSSI M.Labor force projections to 2020:A more slowly growing workforce [J].Monthly Labor Review, 2014, 73(1): 43-64.

[19]JONES D, ROMER P.A simple test of the nutrition-based efficiency wage model [J].Journal of Development Economics, 2012, 53(1): 85-98.

[20]HARRISON A.Government intervention, efficiency wages, and the employer size wage effect in Zimbabwe [J].Journal of Development Economics, 2014, 53(2): 305-338.

[21]蔡昉.人口转变、人口红利与刘易斯折点[J].经济研究, 2010(4): 4-13.

[22]张平, 刘霞辉.劳动力供给效应与中国经济增长路径转换[J].经济研究, 2007(10): 4-16.

[23]李术君, 李韬.人口老龄化对我国农村劳动力劳动生产率的影响[J].科学决策, 2008(10): 20.

[24]王燕武,李文溥,李晓静.基于单位劳动力成本的中国制造业国际竞争力研究[J].统计研究, 2011(10): 60-67.

[25]吕政.论中国工业的比较优势[J].中国工业经济, 2003(4): 5-10.

[26]王佳菲.提高劳动者报酬的产业结构升级效应及其现实启示[J].经济学家, 2010(7): 35-41.

[27]魏浩,郭也.中国制造业单位劳动力成本及其国际比较研究[J].统计研究, 2013, 30(8): 102-110.

[28]白积洋.中国制造业集聚机制再研究：基于内生交易成本视角[J].科学决策, 2012(10): 18-77.

[29]都阳, 曲玥.劳动报酬、劳动生产率与劳动力成本优势——对2000-2007年中国制造业企业的经验研究[J].中国工业经济, 2009(5): 25-35.

[30]刘丽,任保平.工资对产业结构升级的影响——基于中国经济数据的分析[J].财经科学, 2011, 279 (2): 36-43.

[31]李文溥, 陈贵富.工资水平、劳动力供求结构与产业

发展型式[J].厦门大学学报:哲学社会科学版,2012, 201 (5): 5-13.