老龄化能否促进中国劳动节约型技术创新.pdf
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1、第 25 卷 第 6 期2023 年 11 月首都经济贸易大学学报(双月刊)Journal of Capital University of Economics and BusinessVol.25,No.6Nov.2023DOI:10.13504/ki.issn1008-2700.2023.06.004老龄化能否促进中国劳动节约型技术创新?魏嘉辉1,顾乃华2(1.仲恺农业工程学院 经贸学院,广东 广州 510230;2.暨南大学 产业经济研究院,广东 广州 510632)收稿日期:2023-01-29;修回日期:2023-07-04基金项目:广东省哲学社会科学规划青年项目“工业智能化背景下广
2、东高质量就业的机制与对策研究”(GD23YYJ31)作者简介:魏嘉辉(1991),男,仲恺农业工程学院经贸学院讲师,通信作者;顾乃华(1977),男,暨南大学产业经济研究院研究员。摘 要:构建包含中间投入嵌套的三部门模型,理论分析结果显示老龄化对劳动节约型技术创新存在倒逼研发投入、技术应用干中学和人力资本积累三种影响路径。选取中国 20032021 年机器人专利数据进行实证检验,结果表明人口老龄化整体上对劳动节约型技术创新存在正向的促进作用,在一系列稳健性和安慰剂检验下结论依然显著。中介效应检验发现,三种影响路径均显著存在,并且人力资本积累效应最强,研发投入倒逼效应次之,技术应用干中学效应较弱
3、。异质性研究发现,工业男女性别比更低、中西部地区的老龄化倒逼创新效应更强。进一步匹配微观工业企业数据发现,在老龄化趋势影响下,机器人创新企业的研发要素投入显著增加。关键词:劳动节约型技术创新;人口老龄化;机器人专利;倒逼效应;干中学;人力资本中图分类号:F124.3;F240 文献标识码:A 文章编号:1008-2700(2023)06-0048-15一、问题提出改革开放以来,中国凭借着劳动力比较优势,常年以 7%以上的国内生产总值(GDP)增速创造了世界经济增长奇迹。但近年来,老龄化程度不断加剧,人口红利也逐渐消失,以往粗放型的经济增长方式逐渐显现出疲态。为应对人口年龄结构问题,国家从 20
4、11 年开始逐步放开计划生育约束。根据 中国统计年鉴 的数据,2011 年 11 月起中国实施“双独二孩”政策,2012 年和 2013 年的人口出生率分别为1.457%和 1.303%,相较以往略有增长;为了进一步提高出生率水平,2013 年 12 月起实行“单独二孩”政策,2014 年和 2015 年的人口出生率分别为 1.383%和 1.199%;2015 年 12 月起推行“全面二孩”政策,2016 年和 2017 年的人口出生率分别为 1.357%和 1.264%。然而,人口自然出生率并未随政策变动而表现出明显的增长态势,老龄化趋势愈发严峻。过去很长一段时间里,中国凭借人口数量优势承
5、担着世界加工厂的角色,为众多国家提供产品,但中国与全球价值链对接多为中间投入的最后一环,中国制造业出口产品相对低值1,其中一个重要原因就是过于依赖劳动力数量。经济增长具有单一性和脆弱性,即增长更多来自成本优势而缺乏真正具有竞争力和创新性的产品。根据资源诅咒理论,对资源过度依赖可能导致人力资本和创新投入不足,使资源84首都经济贸易大学学报(双月刊)2023 年第 6 期丰富地区的经济、技术长期发展不如资源匮乏地区。从这一理论视角来看,21 世纪以来的人口老龄化趋势既给中国带来了劳动力供给下降、抚养压力上升的严峻挑战,也可能为中国技术进步和创新事业带来机遇2。一方面,出于对长寿风险的担忧,代表性的
6、微观个体会增加人力资本投资,促进整个生命周期的消费效用最大化3。此时,人口数量红利的下降由人口质量补充,进而为科技创新创造供给条件4。另一方面,为了弥补劳动力缺口,微观企业会转变生产方式,投入更多的数字设备替代人力劳动,以降低生产成本和提高劳动生产效率,为技术创新创造需求基础5。人口老龄化对技术创新的倒逼作用最可能体现在一些劳动节约型技术上。根据希克斯要素偏向技术理论,劳动节约型技术创新是指能够在生产过程中减少和节约人力劳动投入的技术创新,其目的在于降低单位用人成本、提高企业生产效率和竞争力6。劳动节约型技术通常包括各个行业范畴内的自动化、机械化、数字化和机器人化等技术手段。国际机器人联合会(
7、IFR)网站数据显示,21 世纪以来中国大规模引进机器人,从 2000 年 930 台的机器人保有量增长至 2019 年的 78 万台,成为世界上最大的机器人需求国,体现了中国企业“机器换人”的迫切需求。机器人技术作为典型的劳动节约型技术,能在汽车、电子、食品等工业行业中替代人类完成组装、焊接、喷漆、包装等重复性任务,也能在物流、仓储、运输等服务业中实现狭小空间内的货物搬运、库存管理等工作,进而起到劳动节约的目的。中国大规模应用机器人在一定程度上反映了人口红利下降对劳动节约型技术应用的倒逼作用,但无法体现其对创新的诱发效应。实际上,通过对比 IFR 机器人应用数据和中国海关数据发现,中国安装的
8、机器人大部分来自海外进口7。进口机器人由于关税等问题可能无法实现真正意义上的成本节约,也难以满足中国实际生产过程中非标准、多维度的任务需要,因而在老龄化趋势和外部贸易摩擦加剧的环境下,中国劳动节约创新愿望比以往更加强烈。在这样的背景下,人口老龄化能否为中国劳动节约型技术创新带来机遇,具有重要的研究价值。为了探究这个问题,本文以机器人技术为例,收集了 20032021 年中国本土机器人专利微观申请授权数据,如图 1、图 2 所示。共得到 254 162 个样本,其中发明专利有 126 085 项(占比 49.608%),实用专利 104 663 项(占比 41.180%),外观设计专利 23 4
9、14 项(占比 9.212%),数据来自中国知网专利数据库。从申请数量的时间趋势来看,在 2011 年以前机器人专利申请数相对较少,而 2012 年以后开始快速增加,三种专利申请均呈现出随时间的增长趋势,其中公开发明和实用新型专利的增速更快。从专利申请结构变化趋势来看,2012 年以前机器人专利申请占全部专利比例相对平稳,而在 2012 年以后也逐渐提高。中国机器人专利申请数量和申请占比的扩大趋势与 2011 年后生育政策效果不佳是否存在相关性,值得进一步探讨。F*图 1 中国机器人专利申请趋势F*!图 2 中国机器人专利与全部专利申请比值演化趋势942023 年第 6 期魏嘉辉,顾乃华:老龄
10、化能否促进中国劳动节约型技术创新?本文将构建包含最终商品、中间商品和研发的多部门模型,分析劳动力老化对劳动节约型技术创新的倒逼机制,并结合中国省级面板数据和工业企业数据进行实证检验。与已有文献相比较,本文主要的贡献如下:第一,在研究视角上,重点分析老龄化对中国劳动节约型技术创新的影响。相关文献主要研究了老龄化对一般创新的倒逼作用,而较少考察其对劳动节约型技术创新的影响,事实上,相较于其他方面的技术创新,能够替代劳动力进行生产任务的机器人创新要更加紧迫。第二,在一般性假设下构建多部门模型框架,丰富了老龄化的倒逼作用的数理基础。第三,在研究数据和方法上,收集 20032021年机器人专利数据,分别
11、从省级层面和微观企业层面考察老龄化影响机器人创新的具体机制。二、文献综述目前研究中国劳动节约型技术创新的文献较少。刘青和肖柏高(2023)基于人工智能(AI)语言模型识别的方法进行实证研究,揭示了劳动力成本上升对劳动节约型技术创新的促进作用8,对本文有重要的启示意义。从劳动力成本视角来看,老龄化促进创新的机制离不开劳动节约型技术与人类劳动的替代关系。阿西莫格鲁和雷斯特雷波(Acemoglu&Restrepo,2018)从理论角度探讨了机器和人类的替代关系,建立了一个包含旧工作任务替代和新工作任务创造的均衡模型9,为后续实证研究提供了理论基础。阿西莫格鲁等(Acemoglu et al.,202
12、0)、阿西莫格鲁和雷斯特雷波(2020)分别基于法国和美国工人数据,发现自动化技术应用和劳动力存在明显的替代关系10-11。在以上研究的基础上,国内学者从多个角度展开实证研究。王永钦和董雯(2020)、闫雪凌等(2020)分别验证了中国机器人应用对制造业就业的挤出效应12-13;孔高文等(2020)从地区整体就业的角度出发,实证发现机器人技术与地区就业存在滞后一年的替代关系14;何小钢等(2023)研究认为,机器人与劳动力的替代关系降低了企业的劳动收入份额15。这些研究均发现机器人与传统劳动力存在替代关系。以上研究揭示了劳动节约型技术与劳动力数量的天然补充关系,是老龄化背景下寻求中国本土劳动节
13、约型技术创新的基本逻辑。基于这种数量上的补充关系,一些研究关注老龄化、人口红利下降、劳动力成本上涨等问题对劳动节约型技术应用的影响。陈彦斌等(2019)通过构建一个动态一般均衡框架,认为人工智能应用能有效地应对老龄化对经济的不利影响16;龚遥和彭希哲(2020)通过职业数据库和随机森林算法,预测了未来 20 年 59%的中国就业岗位要受到智能技术冲击,而老龄化趋势下,智能技术应用能有效缓解劳动力规模下降问题17;阿西莫格鲁和雷斯特雷波(2017、2022)研究发现,应用自动化技术是过去老龄化国家经济持续增长的重要原因18,而中年劳动者的年龄老化促进了国家和地区投入更多的机器人19。陈秋霖等(2
14、018)、邓翔等(2018)、王瑞瑜和王森(2020)等通过实证研究发现,老龄化程度同样也显著促进了中国地区自动化技术投入20-22。可以发现,这部分研究更关注设备应用层面的影响,但没有进一步分析是否引致劳动节约型技术创新。还有研究立足于老龄化视角,探究各个方面对创新的影响,虽然没有直接关注劳动节约型技术,但全面分析了老龄化在人口红利、长寿风险、人力资本和体力上的特性,为本文理论分析提供了很好的思路。谢雪燕和朱晓阳(2020)、刘洋等(2020)、随淑敏和何增华(2020)分别从数理模型和实证分析方面论证了老龄化对企业、政府研发投入的倒逼作用,认为老龄化趋势有利于企业加大研发投入,进而有利于技
15、术创新23-25;布卢姆等(Bloom et al.,2003)、俞锦等(2020)、刘成坤和林明裕(2020)、符建华和曹晓晨(2021)认为,为了应对人口老龄化和长寿风险,劳动人口在青年时期增加人力资本投资和储蓄,这为技术创新带来促进作用26-29。然而,也有学者认为,研发人员的年龄老化和养老压力会对技术创新带来抑制作用。贝哈格尔和格里南(Behaghel&Greenan,2010)、金昊和赵青霞(2019)等认为老年人口接受知识和技术的能力不如青年人,因而难以在技术创新中发挥作用30-31;刘成坤(2021)基于省级面板数据,发现人口老龄化可能会通过挤占政府研发投入弱化相关产业政策效果,
16、进而降低高技术产业创新效率32。总体看来,既有文献更多关注老龄化对劳动节约型技术应用的倒逼作用,也分析了老龄化对一般性05首都经济贸易大学学报(双月刊)2023 年第 6 期创新的影响,但较少探讨老龄化与劳动节约型技术创新的关系。老龄化趋势能否为中国劳动节约型技术创新带来机遇?围绕这个问题,本文立足于倒逼创新理论、干中学理论和长寿风险管理理论,分别从研发投入、设备应用和人力资本积累三个路径进行理论分析和实证检验。三、理论分析(一)理论模型为了分析老龄化对劳动节约型技术创新的倒逼影响,本文建立一个包含最终商品生产部门、中间商品生产部门和研发部门的三部门嵌套模型。设置如下常数替代弹性(CES)形式
17、的最终商品生产函数:Y=(CKZK+CLZL)1(1)其中,Y 表示最终商品;ZK和 ZL为资本、劳动两种中间商品数量,由中间商品生产部门提供;CK和 CL为外生决定的中间商品产出弹性;为要素替代弹性参数,有 0 1。假设中间商品厂商生产函数为以下形式:ZK=AKK(2)ZL=AL(L)(3)其中,K、L 分别表示投入的资本和劳动人口;AK、AL为资本和劳动力中间商品生产效率;为参数,有 0 1,表示满足资本和劳动力投入的边际报酬递减规律;衡量了雇佣劳动力的整体老化程度,有 0 0;XK和 XL分别为资本、劳动的研发投入品。按照式(4)和式(5)的设置,研发投入品与研发产出存在凹向原点的正相关
18、关系,同样满足边际报酬递减规律。研发部门生产函数的设置内生化了技术进步,是本文理论模型推导的关键假设。不失一般性地,假设最终商品市场、中间品市场、劳动力市场和资本市场完全竞争,而研发部门的生产要素由供给方垄断,并由政府规划制定外生的研发要素价格,那么在最终商品厂商利润最大化下得到:PZK=Y1CKZ-1K(6)PZL=Y1CLZ-1L(7)其中,PZK和 PZL分别为资本和劳动中间商品价格。式(6)和式(7)表示了两种中间商品的市场需求函数,说明在既定的最终商品需求下,中间商品价格与中间商品需求数量负相关。类似地,把式(4)和式(5)代入式(2)和式(3)中,可以在中间商品部门利润最大化下得到
19、:PZK=PXKXK(1-)bKK(8)PZL=PXLXL(1-)bLL(9)其中,PXK和 PXL为研发部门生产要素价格。假设 MPK和 MPL分别表示资本和劳动的边际产出,根据希克斯要素偏向型技术进步的定义,在既定的资本劳动比下,当资本边际产出相对于劳动边际产出有更快的增长时则发生了劳动节约型技术进步6。152023 年第 6 期魏嘉辉,顾乃华:老龄化能否促进中国劳动节约型技术创新?根据式(1)式(3)可以得到:MPKMPL=1CKCLAKAL()KL()-1(10)从式(10)来看,劳动节约型技术进步可以来自四个方面的影响:第一,劳动力的老化程度1。人口老化越严重,1越大,这将直接提高资
20、本劳动边际产出比。然而,这种变化并不能算作真正的劳动节约型技术进步,因为这只是有效劳动力收缩引起的相对要素比例变化,并没有对生产效率带来影响。第二,来自CKCL中间商品收入份额的变化。阿西莫格鲁和雷斯特雷波(2018)认为,一些自动化技术创新可能会改变企业生产要素投入的最佳比例,进而对要素产出弹性带来影响,即存在CKCLAKAL()的正相关函数关系9。第三,来自KL()-1的边际递减效应。由于 -1 0,人均资本的不断积累一定程度上会降低资本和劳动的相对边际产出26。第四,资本技术水平和劳动技术水平增长的相对变化AKAL(),与MPKMPL存在正相关关系,表示劳动节约型技术创新引致劳动节约型技
21、术进步。这部分为本文探究的主要内容。结合式(2)式(9),在最优要素投入比例下可以得到:AKAL=CKCLPXLPXKbKbL()2-1-KL()1XKXL()1-1-(1-)(1-)+1(11)式(11)为劳动节约型技术创新的决定方程。考虑到老龄化程度对资本积累、人口数量、人力资本水平的可能影响,假设研发效率bKbL、相对资本劳动投入比KL为老龄化程度 的函数,那么,比较静态分析下有:AKAL/=1KL()/+2bKbL()/+3XKXL()/+4(12)其中,为求导后的参数。基于式(12),可以把老龄化促进劳动节约型技术创新分为干中学、人力资本积累和倒逼研发投入三种影响路径。(二)劳动节约
22、型技术应用的干中学效应式(12)等号右边第一项表示劳动节约型技术创新的干中学效应。在动态的经济变化中,随着人口老龄化程度加剧,研发要素偏向投入而发生劳动偏向型技术进步时,生产部门的下一周期将增加设备投入比例,使资本劳动比内生地提高,即存在 KL/0,AKAL与路径bKbL正相关。考虑到bKbL表示资本、劳动研发效率比值,此时,如果人力资本积累偏向于促进资本设备研发效率,则有利于促进劳动节约型技术创新,反之则有利于促进资本节约型技术创新。从倒逼创新理论视角看来,由于人口老龄化趋势减少了劳动人口数量,相较于资本节约型技术,劳动节约型创新动机更强。这体现在近年的人工智能、互联网等技术不断发展,且相较
23、于经济、管理等人文社会科学学科,机械、智能技术、自动化等理工类学科教育扩招幅度更大。由此,本文提出以下假设:假设 2:老龄化通过倒逼人力资本偏向积累,促进劳动节约型技术创新。(四)研发投入倒逼效应式(12)等号右边第三项表示研发投入倒逼效应,由于1-0,所以AKAL与路径XKXL正相关。然而,研发投入比为内生变量,需要作进一步分析。基于式(4)、式(5)和式(11),可以进一步分离得到:XKXL=bKbL()CKCLPXLPXK1KL()11-+(13)由于 1-+0,KL/0 和 bKbL/都小于 0,研发投入要素比例XKXL与老龄化程度1正相关,即老龄化的加剧将推动更多资本研发要素投入,进
24、而倒逼劳动节约型技术创新。由此,本文提出以下假设:假设 3:老龄化通过倒逼创新部门偏向增加资本研发投入,进而推动劳动节约型技术创新。四、实证检验(一)实证模型建立为了验证以上假设,本文以中国机器人专利申请授权代理劳动节约型技术创新展开实证分析。由于中国工业企业数据样本在时间上相对滞后,而中国机器人专利在 2011 年以后才开始大量增长,现有数据不支持微观匹配,本文的基准分析将从省级层面展开。后文进一步研究分析时,考虑创新的时间滞后性再补充微观层面的实证分析。据此,本文提出以下基准回归模型:inoit=0+1oldit+2Xit+vi+t+(14)其中,下标 i 和 t 分别表示地区和年份;in
25、o 为劳动节约型技术创新;old 为地区老龄化程度;X 为一系列省级层面的控制变量;vi和 t分别表示个体和时间固定效应;为估计误差;为回归系数。系数 1指向了老龄化对劳动节约型技术创新的影响,如果显著为正,则说明老龄化对劳动节约型创新存在倒逼作用。为了验证其中机制,参考温忠麟等(2004)33检验中介效应的三步法,在式(14)的基础上提出:medit=0+1oldit+2Xit+vi+t+(15)inoit=0+1oldit+2medit+3Xit+vi+t+(16)其中,med 为中介变量,包括研发投入、技术应用和人力资本积累;和 为回归系数。在式(14)式(16)组合模型下,如果回归系数
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