自动化资本偏向型技术进步与就业的非线性关系

余典范; 姜宏; 陈磊

自动化资本偏向型技术进步与就业的非线性关系—基于中国制造业上市公司的证据

作者简介: 余典范，上海财经大学商学院副教授（上海 200433）;姜宏，上海工程技术大学管理学院讲师（上海 201620）;陈磊，上海财经大学商学院博士研究生（上海 200433）;

中图分类号: F42

The Non-linear Relationship between Automated Capital Biased Technical Change and Employment

Available Online: 2022-09-20
CLC number: F42

摘要: 基于2012—2019年制造业上市公司数据，可以理论分析和实证检验自动化资本偏向型技术进步对就业总量及其结构性影响和内在机制。研究发现：（1）制造业自动化资本偏向型技术进步与就业总量呈现“U型”的非线性关系，对高、低技能劳动力就业的影响分别为“倒U型”“U型”。（2）企业生产率和产出规模在自动化资本偏向型技术进步对就业总量以及技能结构的影响中发挥了非线性效应。对于研究的样本而言，自动化资本偏向型技术进步通过生产率提升效应和规模降低效应对高技能劳动力就业产生了创造效应；而生产率提升效应和规模降低效应对就业总量和低技能劳动力产生了替代效应。因此，提升低技能劳动力的技能水平，大力培育高技能劳动力，强化自动化资本偏向型技术进步与劳动力的技能匹配，深入挖掘生产率和规模效应在自动化技术深化过程中对就业的积极作用，是适应“机器换人”，实现稳就业、促进高质量就业的重要途径。
- 自动化资本 /
- 偏向型技术进步 /
- 就业
Abstract: Based on data of the listed manufacturing companies from 2012 to 2019, this paper theoretically analyzes and empirically tests the impact and internal mechanism of automated capital-biased technical change on the total employment and structure. The research found: (1) There is a U-shaped non-linear relationship between the automated capital-biased technical change and total employment, and the impact of the technical change on the employment of high- and low-skilled labor is inverted U-shape and U-shape respectively. (2) Enterprise productivity and output scale play a non-linear effect on the impact of automated capital-biased technical change on the total employment and labor skill structure. For the sample in this paper, automated capital-biased technical change has produced a creative effect on the employment of high-skilled labor through the productivity improvement effect and the scale reduction effect, while which reduce total employment and the low-skilled labor force. Therefore, improving the skill level of low-skilled labor, vigorously cultivating high-skilled labor, strengthening the skill matching of automation capital-biased technical change with labor force, and exploring in-depth the positive role of productivity and scale effects for development of automation technology are important measures to achieve stable employment and promote high-quality employment.
- automated capital /
- biased technical change /
- employment

图 1 制造业企业不同分位数$ \mathit{b}\mathit{i}\mathit{a}\mathit{s} $与就业相关性

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图 2 2012—2019年中国制造业上市公司技术进步偏向峰峦图

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表 1 变量说明及描述性统计

变量类型	变量名称	变量符号	观测值	均值	标准差	最小值	最大值
被解释变量	就业总量对数值	lnl	2898	7.5125	1.1735	5.1180	10.6705
	低技能劳动力就业数量对数值	lnL	2898	7.4531	1.1820	4.9488	10.5725
	高技能劳动力就业数量对数值	lnZ	2898	5.7247	1.1927	3.0910	8.9882
核心解释变量	自动化资本偏向型技术进步指数	bias	2898	0.1698	0.1935	0.0547	1.5574
控制变量	总资产对数值	lnasset	2898	21.4999	1.3550	15.3539	27.3493
	研发支出对数值	lnrd	2898	13.9736	1.7590	1.0276	22.4736
	对外贸易规模对数值	lnex	2898	18.9047	2.2391	6.0768	25.4970
	企业年龄对数值	lnage	2898	2.6786	0.4792	0	4.1589
	员工平均工资对数值	lnw	2898	11.4639	0.4470	5.0024	14.6230
	低技能劳动力平均工资对数值	lnwl	2579	11.3103	0.3706	9.2808	14.5969
	高技能劳动力平均工资对数值	lnwz	2593	12.0318	1.0073	4.0420	16.9170

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表 2 基准回归结果

变量	（1）	（2）	（3）
变量	lnl	lnL	lnZ
bias	−1.4049^***	−1.7627^***	0.8172^***
bias	(−6.9676)	(−8.4457)	(3.6161)
bias²	0.7269^***	0.8960^***	−0.3965^***
bias²	(6.5339)	(7.8940)	(−3.1793)
lnasset	0.4659^***	0.4618^***	0.4841^***
lnasset	(14.8894)	(12.9980)	(12.0796)
lnrd	0.1747^***	0.1454^***	0.2681^***
lnrd	(7.9052)	(6.2958)	(9.2889)
lnex	0.0575^***	0.0567^***	0.0498^***
lnex	(6.5991)	(5.6252)	(4.7187)
lnage	0.2162	0.3078^*	0.3931^*
lnage	(1.4663)	(1.7456)	(1.8095)
lnw	−0.3261^***
lnw	(−7.1697)
lnwl		−0.6323^***
lnwl		(−12.1646)
lnwz			−0.1108^***
lnwz			(−6.7830)
企业固定效应	是	是	是
时间固定效应	是	是	是
样本量	2677	2393	2389
调整R²	0.9650	0.9643	0.9454
注：*、、*分别代表1%、5%和10%的显著性水平；括号内为t值；下同。

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表 3 稳健性和内生性检验

变量	（1）替换代理变量	（2） GMM估计	（3）固定效应交乘项	（4）两阶段最小二乘法
变量	lnl	lnl	lnl	lnl
bias		−1.4057^***	−1.4080^***	−1.0299^*
bias		(−6.9677)	(−7.0141)	(−1.9113)
bias²		0.7271^***	0.7188^***	0.7307^**
bias²		(6.5290)	(6.6581)	(2.1892)
bias1	−3.6546^***
bias1	(−5.0627)
bias1²	4.1651^***
bias1²	(4.0293)
控制变量	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是
行业×时间固定效应			是
不可识别检验 P值		0.0000
Anderson canon. corr. LM检验 P值				0.0000
Sargan检验 P值				0.3700
样本量	3224	2677	2649	1993
调整R²	0.9612	0.9650	0.9670	0.4111

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表 4 生产率效应机制检验

变量	（1）	（2）	（3）	（4）
变量	tfp_op	lnl	lnL	lnZ
bias	1.2258^*** (5.7580)	−1.3969^*** (−6.6403)	−2.1041^*** (−8.8663)	1.2109^*** (5.1371)
bias²	−0.6346^*** (−5.5478)	0.7473^*** (6.4294)	1.0876^*** (8.4360)	−0.5930^*** (−4.5210)
tfp_op		0.5034^*** (2.2147)	0.5585^*** (2.3828)	0.3908 (1.6124)
tfp_op²		−0.0846^*** (−2.6339)	−0.0869^*** (−2.6491)	−0.0811^** (−2.3240)
控制变量	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是
样本量	2480	2480	2480	2480
调整R²	0.8766	0.9670	0.9632	0.9392

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表 5 产出规模效应机制检验

变量	（1）	（2）	（3）	（4）
变量	lnY	lnl	lnL	lnZ
bias	−0.9613^*** (−4.1447)	−1.3037^*** (−6.8099)	−1.9663^*** (−9.1925)	1.1032^*** (4.8348)
bias²	0.4828^*** (3.9239)	0.6826^*** (6.4555)	0.9984^*** (8.5376)	−0.5447^*** (−4.3883)
lnY		1.4778^*** (5.4713)	1.4078^*** (4.5786)	1.1136^*** (2.8167)
lnY²		−0.0258^*** (−4.1494)	−0.0238^*** (−3.3573)	−0.0197^** (−2.1354)
控制变量	是	是	是	是
企业固定效应	是	是	是	是
时间固定效应	是	是	是	是
样本量	2677	2677	2677	2677
调整R²	0.9618	0.9703	0.9670	0.9374

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图(2)表(5)

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

自动化资本偏向型技术进步与就业的非线性关系—基于中国制造业上市公司的证据

作者简介: 余典范，上海财经大学商学院副教授（上海 200433）;姜宏，上海工程技术大学管理学院讲师（上海 201620）;陈磊，上海财经大学商学院博士研究生（上海 200433）;

The Non-linear Relationship between Automated Capital Biased Technical Change and Employment

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

自动化资本偏向型技术进步与就业的非线性关系

作者简介:余典范，上海财经大学商学院副教授（上海 200433）

作者简介:姜宏，上海工程技术大学管理学院讲师（上海 201620）

作者简介:陈磊，上海财经大学商学院博士研究生（上海 200433）

English Abstract

The Non-linear Relationship between Automated Capital Biased Technical Change and Employment

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自动化资本偏向型技术进步与就业的非线性关系—基于中国制造业上市公司的证据

作者简介: 余典范，上海财经大学商学院副教授（上海 200433）;姜宏，上海工程技术大学管理学院讲师（上海 201620）;陈磊，上海财经大学商学院博士研究生（上海 200433）;

The Non-linear Relationship between Automated Capital Biased Technical Change and Employment

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自动化资本偏向型技术进步与就业的非线性关系

作者简介:余典范，上海财经大学商学院副教授（上海 200433）

作者简介:姜宏，上海工程技术大学管理学院讲师（上海 201620）

作者简介:陈磊，上海财经大学商学院博士研究生（上海 200433）

English Abstract

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