周子榆

(广西大学 广西 南宁 530000)

一、引言

创新常常被认为是经济增长的主要来源，政府也不断推出鼓励企业级别创新的政策[1]。但技术创新能否提供更多的就业机会，一直以来都是一个备受关注的问题。当前我国就业形势较为严峻，劳动力市场竞争加剧、失业风险增加、劳动力素质与产业结构升级不匹配。对于面临劳动力市场问题、持续贫困和不平等的次发达地区来说，创造就业机会可能是摆脱贫困的主要途径，也是减少不平等的最有效途径，因此技术创新对就业的影响尤为重要。

技术创新与就业的关系是一个复杂的关系。两者之间的关系取决于许多不同的传导机制、反馈和制度因素。其中一种观点是，节省劳动力的技术创新会直接导致失业，减少就业岗位；而另一种观点认为，技术创新与其间接效应通过“补偿机制”可以抵消新机械和设备中的工艺创新带来的工作岗位破坏的直接影响，从而提供更多的就业岗位。除此之外，创新对就业数量的影响还取决于技术状态，技术状态决定了创新能提高多少生产力和需求条件，从而产生不同的动态效应。在部门层面上，创新还可能引发间接效应，即包括从低创新密集型企业到高创新密集型企业的产出和就业机会的竞争性再分配、非创新型企业退出造成的就业损失以及创新型子公司创造的就业机会。

本文将利用所收集到的2013年至2017年间广东、广西、贵州三省的面板数据，通过固定效应模型来分析技术创新对就业的影响。包括技术创新在不同行业中对就业数量的影响以及在不同经济发展地区中对就业数量的影响。本文在第2章进行文献回顾并提出假设，在第3章对数据、变量、模型进行说明，在第4章将阐述描述性统计分析及模型回归结果，第5章为结论。

二、文献回顾与假设

(一)不同行业中技术创新与就业的关系

Van Reenen在1997年，将伦敦证券交易所的制造企业数据库与苏塞克斯大学创新数据库相匹配，获得了一个由1976-1982年间的598家英国企业组成的数据集，发现了创新对就业的积极影响(尤其是在只存在产品创新时)，在控制了固定效应、动态性和内生性之后，这一结果是稳健的。Piva和Vivarelli等人利用1992-1997年间观察到的575家意大利制造企业的数据，发现了实施创新的积极效应。宋德军在2012年利用因子分析方法对中国1995年至2010年的相关数据进行了实证分析，结果表明技术创新的就业创造效应大于破坏效应，及技术创新可促进就业。

而Brouwer等人在1993年、Klette和Frre等人在1998年和Zimmermann在1991年的研究中均发现创新对就业产生了普遍的负面影响，特别是工艺创新对就业产生的负面影响尤其显著。王君斌等人在2010年通过SVAR模型实证分析了技术创新对中国劳动力就业的响应，发现技术创新对劳动力就业产生不利影响。

事实上，创新在不同行业群体的就业创造效应中存在重要差异。Buerger等人指出两个高科技部门的专利和就业结果呈正相关，且显著相关，而其他两个更传统的部门的专利和就业情况则不显著。同样，Bogliacino等人在2012年利用涵盖了1990至2008年间的677家欧洲制造和服务公司的数据，发现研发支出对就业显著的积极影响只在服务业和高科技制造业中明显可见，而在更传统的制造业中则不明显，技术创新对制造业部门的就业影响不显著。

因此本文提出假设一与假设二：

H1：在服务业中，技术创新对就业产生积极影响。

H2：在传统制造业中，技术创新对就业产生消极影响。

(二)不同经济发展地区中技术创新与就业的关系

技术创新在经济发展阶段不同的地区有着较大的差异。李建旋等人在2018年通过对比2003年至2013年中国各省的数据发现，中国东、中、西部三大区域制造业企业产品和工艺创新协同发展程度呈现出明显的区域差异。其中上海、北京、山东、广东、浙江、江苏等经济较发达的省份产品和工艺创新协同发展程度较好，而云南、内蒙古、宁夏、青海、新疆等经济欠发达的省份创新协同发展程度较差。

经济环境会影响企业的技术创新，一般来说，经济发展较好的地区能够充分发挥资源配置的作用，创协协同发展更好，从而使得技术创新能够快速地“商业化”，从而提供更多的就业岗位。另一方面，经济发展较差的地区不如经济发展较好的地区技术创新程度高，根据阶段发展理论，后发企业是从产品的工艺流程入手，进行低技术含量的创新，结合2.1中的文献理论，这种创新对就业的消极影响更大。因此本文提出假设三与假设四：

H3：在经济较发达的地区，技术创新对就业产生积极影响。

H4：在经济欠发达地区，技术创新对就业产生消极影响。

三、数据与模型设定

(一)数据

本文的数据来源于BVD-Oriana亚太企业分析库与国泰安数据库，考虑到数据的可获得性，且剔除了数据缺失过多的初始样本，最后选取了136家广西、贵州、广东三省的服务业与制造业上市企业的2013—2017年的各项数据指标，共计438个观测值作为研究的对象形成面板数据，并利用Stata计量统计软件进行回归分析。

(二)模型设定与变量说明

Van Reenen在1997年所采用的模型中，提及了劳动力需求方程，在完全竞争的情况下，实际工资等于劳动的边际产量，参考其方法，构建如下模型

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

(1)

式(1)中i指数据中的第i个企业，t为年份，(εi+vi,t) 表示扰动项；L、I、W、G、R分别表示员工人数、技术创新、员工平均工资、总资产、营业收入，模型中均采取其对数形式；Z、D为引入的虚拟变量分别表示地区与产业。其中技术创新指数I由所获专利数P与开发支出R相乘而得，即由I=P×R取对数后得到创新指数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、结果

(一)主要变量描述性统计

表1 主要变量描述性统计

本文选取了2013年至2017年广西、贵州、广东三省的各变量统计的面板数据进行研究。主要变量的描述性统计如表1所示。观察样本一共为438个，符合面板数据对样本规模的要求，可以进行面板数据回归分析。就业数量的均值为7.827，标准差为1.119；技术创新指数的均值为19.559，标准差为2.531，最大值为29.887，最小值为12.94，不同的企业之间的技术创新能力与投入有着较大的差别。

(二)回归分析

将得到的面板数据进行费雪检验，P值为0.0000，显著拒绝存在单位根的原假设，故此为平稳序列。根据豪斯曼检验结果，P值为0.0000，显著拒绝使用随机效应模型原假设，应使用固定效应模型。由于此模型可能存在异方差会影响豪斯曼检验结果，故对豪斯曼检验进行辅助回归，得到的P值为0.0025，因此仍然拒绝原假设，使用固定效应模型。

1.技术创新的就业效应

表2是以就业量为被解释单位，将广东、广西、贵州三省的面板数据进行回归分析。从表2中可知，技术创新指数的系数为0.0223，P值为0.020，即技术创新对就业量有着显著的积极影响。企业员工的平均工资(劳动力平均成本)对于企业的就业人数有着显著的负相关关系，当员工的工资较高时，企业会缩减员工人数，而当员工的工资过低时，员工也会离开该企业另寻高就；且企业的总资产，在1%的显著性水平之上与就业量有着正相关的关系，这表明企业的规模对于员工数量有着显著的正向影响；在整体上，企业的营业收入与企业的就业人数有着显著的正相关关系，当企业的发展较好时，将会考虑扩充员工数量。

表2 总体回归分析

2.不同行业中技术创新的就业效应

以就业量为被解释变量的固定效应模型的进行回归分析，在两个行业中，技术创新指数的系数皆为正，而在制造业中结果不显著，服务业中在5%的水平上显著。这说明技术创新在服务业中会对员工数量产生正向影响，促进就业，故H1得证；在制造业中不会对员工数量产生显著影响，H2不得证。在制造业中，人均工资对于就业人数有着显著的负相关的关系，而在服务业中，这种负相关关系却不显著。

3.不同经济发展地区中技术创新的就业效应

为了考察技术创新在不同经济发展地区中对企业员工数量、就业数量的影响，根据李建旋等人在2018年的研究，本文将数据中的公司分为两类。一类是位于经济发展较好的广东省的企业，另一类是位于经济发展较缓慢的广西、贵州两省的企业。

以就业量为被解释变量的固定效应模型对不同经济发展地区的企业进行回归分析，在经济发展较好的广东地区，技术创新指数的系数为0.0292，在1%的水平上显著，亦即是表明了在经济发展较好的地区，技术创新对就业产生积极的影响，H3得证。在经济发展较缓慢的广西、贵州两省，技术创新指数的系数为负，即在经济发展较缓慢的地区，技术创新对就业产生消极的影响，而P值为0.143，不显著。不显著的原因可能是由于广西、贵州两省的企业样本数据较少。在两个经济发展程度不同的地区中，总资产对就业都有着显著的积极的影响，公司的规模越大、就业人数越多。

五、结论

本文使用2013年至2017年间广东、广西、贵州三省的上市公司的面板数据，利用Stata统计软件进行了回归分析，考察了技术创新、行业、地区之间的关系。研究发现，在总体上，技术创新与就业之间存在着显著的正相关关系，且企业的总资产对员工数量有着正向的影响，即企业的规模正向影响员工数量。在分行业研究中发现，在服务业中，技术创新与就业量有着显著的正相关关系，技术创新的发展可以促进就业人数的增加；而在制造业中，技术创新与就业量没有显著的关系，技术创新的发展对就业量不会造成显著的影响。在分地区的研究中发现，在经济发展较好的广东地区，技术创新所带来的就业效应更大；在经济发展较缓慢的广西、贵州地区，技术创新的回归系数为负数，而不显著，亦即是在经济发展较缓慢的地区，技术创新不会带来显著的就业量的增加，这有可能是数据不足所带来的结果。

经济发展水平相对落后的地区，就业问题也更为突出。企业作为吸收劳动力、解决就业的主要力量，在广西、贵州两省的发展却十分不足。在本文中，广西、贵州两省的企业数据只有55条，仅占数据的12.56%，反映出了广西、贵州两省内企业发展的不足与滞后。

企业所处的行业与地区的经济环境，对企业的技术创新营销就业量有着重要影响，为了更好实现企业的技术创新协调发展、促进就业人数、提高地区经济发展水平，本文作出如下建议：

1.应注重服务业、高技术产业的发展，鼓励企业的自主创新，以创新带动就业。尤其对于经济发展比较缓慢、比较落后的地区，可以服务业、高技术产业的技术创新为突破点，协调创新与发展的关系，促使产学研一体化，增加就业、拉动经济。

2.关注人才的培养。对于经济较为落后的地区，可采取人才引进的政策，吸收优质劳动力，形成企业的核心价值，实现自主创新。

3.重视知识产权保护。一项技术的创新与研发需要大量的研发人员的努力与资金投入，只有重视知识产权的保护，营造良好的保护知识产权的环境，规范专利技术的转让市场，才能激发企业的自主研发能力，形成其核心竞争力，更好地促进经济增长与稳定。

本文存在着许多的局限性。首先，由于现实的原因，本文所收集到的数据样本不够丰富，以后的研究可将中国中西部地区的企业数据加入到观测中。其次，本文的技术创新指数由专利数量与研发支出相乘后取对数得出，而忽略了非专利的技术创新所可能带来的影响。最后，制造业中只包含了传统制造业企业，而没有考虑高新技术的制造业企业，以后的研究中可扩大行业的范围进行考察。