| 标题 | 人口年龄结构、人力资本与出口技术复杂度 |
| 范文 | 印梅+陈昭锋 [摘 要]文章分析了人口年龄结构、人力资本及两者的交互作用影响出口技术复杂度的机理并以此提出了理论假设。在此基础上通过测算中国31个省级行政区的出口技术复杂度，采用两种方法对理论假设进行了实证分析。研究结果表明，人口年龄结构（抚养比）以及交互项对出口技术复杂度具有显著的负向影响，人力资本对其具有显著的正向影响，等同的变动比例下人力资本对出口技术复杂度的作用力度大于人口年龄结构以及交互项的作用力度之和，理论假设通过了逻辑一致性检验。据此，提升人力资本能有效抵御人口结构变动对出口技术复杂度的不利影响。 [关键词]抚养比；出口技术复杂度；国际分工 [中图分类号]F241；F752.62 [文献标识码]A [文章编号]1673-0461（2016）12-0040-06 一、引 言 出口技术复杂度的研究始于Hausmann et al.（2005），他在Michaely（1984）提出的贸易专业化指数的基础上用修正权重之后的加权人均收入来衡量出口商品中技术含量的高低。研究出口技术复杂度有其重要的现实意义，随着国际专业化分工的发展深化，各国的生产优势更多地体现在产品生产链上某个特定的环节，技术水平高低决定了各国在产品的国际化生产中的分工地位。Hausmann et al.（2007）、Weldemicael（2012）等人的研究表明，出口技术复杂度更高的国家，可以凭其占据附加值高端而获取更多的贸易利益，对经济增长起到显著的促进作用。改革开放30多年来，中国紧紧抓住了国际分工调整与产业梯度转移的历史性机遇，通过“低端嵌入”方式在全球竞争中走出一条“血拼”式竞争道路（金碚，2012），实现了对外贸易举世瞩目的增长业绩。但是，“低端嵌入”的竞争方式代价高昂且不可持续，一方面中国已进入生产要素价格集中上升期，另一方面金融危机过后全球经济不稳定因素增加，贸易保护盛行，时至今日，这种在特定时期合理和必然的粗放式增长方式弊端凸显。近年来，樊纲等（2006）、杜修立等（2010）、戴翔等（2014）等一批学者通过研究出口技术复杂度来研究中国对外贸易发展方式的转型升级问题。 出口技术复杂度的影响因素是较为复杂的，Lall et al.（2006）指出，出口技术复杂度度量中关于出口国的收入水平越高则出口技术复杂度越高的假设只存在于没有贸易干预与摩擦的理想化基础上，而现实情况中则受各种因素的制约。这些因素有经济增长（Hausmann et al.，2007）、创新能力 （Hale et al.，2006）、加工贸易（Xu et al.，2009）、外商直接投资（Harding，2009）、制度质量（戴翔等，2014）等。除此之外，已有研究还显示，劳动力成本也能显著作用于制造业的出口技术复杂度（张先锋等，2014），而依据供求关系理论，人口年龄结构变动影响劳动力的供给，与劳动力价格也有着密切的联系。由此，不难将人口年龄结构与出口技术复杂度联系起来提出，人口年龄结构是否也是作用于出口技术复杂度的重要因素？ 显然，该问题在当今中国的语境下具有十分重要的现实意义：根据国家统计局公布的数据显示，2012 年中国劳动年龄人口数量首次出现了绝对下降，这说明了人口红利消失的拐点已经出现，标志着中国人口结构变化新趋势的开端。上述问题的回答不仅对于理解人口红利优势逐渐散失下的外贸发展转型有重要意义，而且也有助于从新的视角寻求提升出口技术复杂度的途径。已有文献没有对人口年龄结构变动与出口技术复杂度的关系进行过直接研究，但前人的研究基础对于本文的探索无疑具有重要的参考价值。 二、理论分析与假设 人口年龄结构的变动将引起劳动力供给数量的变化，导致要素禀赋的改变，影响企业生产要素的投入比例，从而影响该国的生产结构。贸易结构是生产结构的衍生，因此人口年龄结构的变动作用于生产结构也必将作用于与之耦合的贸易结构，作用于与贸易结构相辅相成的出口技术水平。本文沿用任志成（2014）两部门理论模型，通过分析人口年龄结构变动与生产结构的关系来阐述人口年龄结构对贸易结构的作用，进而说明对出口技术复杂度的影响。首先对模型做如下假设： 第一，只存在两种产品，高技术产品和低技术产品，高技术产品为资本密集型，低技术产品为劳动密集型；第二，只存在两种生产要素，资本和劳动，资本对应更高的技术水平①，要素可以在不同部门间自由流动；第三，均衡条件下，消费者效用最大化，厂商利润最大化。 a.消费者 假设消费者效用函数为CES函数： U=[θ（Ch）（ε-1）/ε+（1-θ）（Cl）（ε-1）/ε]ε/（ε-1），ε>1 （1） U为消费者效用，C为消费量，θ为两种产品的消费比例，ε为替代弹性；下标h表示高技术产品，下标l表示低技术产品，下同。令P为产品的价格，根据等边际法则，消费品的边际效应之比应该等同于它们的价格之比，有如下等式成立： Ph/Pl=（1-θ）/θ·（Ch/Cl）-1/ε （2） b.生产者 假设生产函数服从C-D 形式，希克斯中性技术进步，生产规模报酬不变，则生产者函数具体形式如下： Yh=AhKhαLh1-α （3） Yl=AlKlβLl1-β （4） Y表示产品的产量；K、L分别表示资本及劳动的投入量，Kh/Lh>Kl/Ll；A为全要素生产率；α、β表示资本所得份额，0<α<1 、0<β<1，且由前文假设条件可知，α>β。 根据约翰·贝茨·克拉克的边际生产力分配理论，要素报酬等于要素生产的边际价值。若生产具有竞争性，则要素价格可以表示为边际产出与产品价格之积： wh=（1-α）AhKhαLh-αPh wl=（1-β）AlKlβLl-βPl rh=αAhKhα-1Lh1-αPh rl=βAlKlβ-1Ll1-βPl （5） 其中，wh、wl分别为高技术产品部门与低技术产品部门的劳动力工资，rh、rl分别为高技术部门与低技术部门的资本利息率。当生产要素在部门间能够自由流动，均衡时相同要素的价格均等，即wh=wl，rh=rl，由（5）可得： Ph/Pl=（1-β）AlKlβLl-β/[（1-α）AhKhαLh-α] （6） （1-α）βKhLl=α（1-β）KlLh （7） 在不考虑贸易的情况下有： Yh=Ch，Yl=Cl （8） 由（2）（3）（4）（6）（8）可得： Khα-αεLh1-α+αεKlβε-βLlβ-βε-1=（）ε·（）ε· （）ε-1 （9） 要素禀赋约束设定如下： Kh+Kl=K，Lh+Ll=L （10） 由（9）（10）得： =（）ε· （）ε·（）ε-1·[α（1-β）]1+βε-β[β（1-α）]α-εα-1（11） 对式（11）采用隐函数微分可得： ?K/?L<0，?Kh/?L<0 （12） 据式（12）可知，如果人口年龄结构的变动引起劳动投入减少，则相应的代表更高技术的总资本投入增加，用于高技术产品的资本投入也将增加。且由此可推断，高技术产品部门将扩张，而低技术产品部门会萎缩（任志成，2014），但无论是产品中要素投入比例变动还是高技术部门扩张抑或低技术部门萎缩，其结果都是该国产出的技术水平将整体提升。由此，基于出口技术复杂度、出口贸易结构与产出结构的联系本文提出第一个理论假设：人口年龄结构的变动对于一国的出口技术复杂度有重要影响。 上述分析中的资本能代表更高的技术吗？如果把人力资本提高看作是资本投入的结果，那么Aiyar et al.（2002）针对全球86个国家的研究结果表明，资本对技术进步确实具有显著的促进作用。人力资本提高有利于技术进步（黄茹等，2014），必将也作用于出口技术复杂度。事实上，王永进等（2010）利用跨国数据实证出口技术复杂度的影响因素时已发现，人力资本是显著促进出口技术复杂度的因素之一，与此相仿，Wang et al.（2010）采用中国的数据分析后其结论也显示人力资本与出口技术复杂度显著相关。为综合分析人口因素对出口技术复杂度的影响，本文亦据此提出第二个理论假设：人力资本与出口技术复杂度之间存在正相关性。 根据Leff（1969）等学者的研究结论，人口结构变动显著作用于一国的储蓄和消费。那么，与之关联的教育投入乃至人力资本积累也可能受到影响。因此，本文认为人口年龄结构变动还可能通过影响人力资本对出口技术复杂度发生作用。鉴于此，本文提出理论假设三，即人口年龄结构与人力资本的交互项对一国的出口技术复杂度有重要影响。 三、变量、模型及数据 （一）变量选取及模型设定 1.被解释变量 本文被解释变量为地区出口技术复杂度（记为ES），来源于地区出口产品技术复杂度的加权平均值。已有文献普遍采用加权人均GDP来衡量出口产品技术复杂度（Hausmann，2007；Lall et al.， 2006；樊纲等，2006；杜修立等，2010；戴翔和金碚，2014），而确定合适的权重以及确定参与计算的地区范围是计算产品技术复杂度的基本要点。在权重的计算上，Lall et al.（2006）等以一国产品出口额与该种产品全球出口总额的简单占比作为权重，Hausmann（2007）、樊纲等（2006）则以显示比较优势作为计算权重的基础以考虑各国出口规模不同所带来的影响。但是杜修立等（2007）、郑昭阳等（2009）认为，计算显示比较优势的权重方法使较小穷国的主要产品出口技术复杂度偏低，因此采用出口额的简单占比更加合适。在参与计算产品的地区范围上，已有文献普遍立足全球，采用各国（地区）的加权人均GDP来衡量产品的复杂度，但是许斌（2008）指出，用中国的人均生产总值计算出口复杂程度时不能忽视其地域经济发展中存在的不平衡。印梅等（2012）经分析后认为，以国际范围计算的产品复杂度会削弱中国地区间出口技术复杂度的差距，使发达地区主要出口产品的复杂度被低估，欠发达地区主要出口产品的复杂度被高估，各地区的出口技术复杂度呈趋同现象。基于上述理解，本文采用印梅等（2012）的做法，立足于中国31个省及自治区（不包括港澳台），采用出口额的简单占比作为权重来计算出口产品的技术复杂度，计算公式如下所示： PSjt=[（Xijt/Xijt）·Yit] （13） PS为产品复杂度，Y为人均地区生产总值，X为地区出口额。下标t表示时间，j表示产品种类，j=1……m；i代表地区，j=1……n。相应地，地区出口技术复杂度ES表示为： ESit=[（Xijt/Xijt）·PSjt] （14） 2.主要解释变量 人口年龄结构与人力资本是本文主要的解释变量。借鉴已有文献通常采用的抚养比（记为DR）来表示人口年龄结构，计算指标为0～14岁人口及65岁以上人口与15～64岁人口的比值；目前，人力资本（记为HC）的代理变量一般有公共教育投入（戴翔等，2014）、人口中大学入学比例（Wang et al.，2010）、平均受教育年限（任志成，2014）等，本文采用平均受教育年限作为人力资本的代理变量，将教育程度分为未上过学、小学、初中、高中以及大专以上共5级，每级教育年限分别设定为0年、6年、9年、12年和16年，然后以教育年限作为权重计算6岁以上人口受教育年限的加权平均值。 3.控制变量 综合Hausmann et al.（2007）、戴翔等（2014）等人关于出口技术复杂度影响因素的研究，考虑到检验结果的稳健性，本文还选取了如下控制变量（记为Z）：对外开放度（记为OD）、创新能力变量（记为IA）、人均地区生产总值（记为PGDP）。本文认为，微观主体能够在对外开放中学习、引入、吸收国外先进的技术、管理经验以及引进先进的设备等来提升技术水平，提高出口技术复杂度；创新通过促进技术进步来提高出口技术复杂度；人均地区生产总值是出口技术复杂度的计算基础，人均地区生产总值的增加无疑能够提高出口技术复杂度。因此，对外开放度、创新能力和人均地区生产总值均是出口技术复杂度的影响因素。其中，对外开放度采用进出口总额及FDI的总和与地区生产总值的比值来表示，创新能力采用各地区专利授权量来表示。 据上，本文构建了如下面板数据模型： ESi=γ0i+γ1iDRi+γ2iHCi+γ3iDRi·HCi+γ4iZi+εi（15） （二）数据来源及描述 受地区出口中产品分类数据获得性所限，本文计算了2002～2008年间中国大陆31个省级行政区的出口技术复杂度指数，使用的贸易数据以及人均地区生产总值数据均来源于国研网统计数据库；各地进出口总额、FDI、地区生产总值、各地区专利授权量数据也来源于国研网统计数据库；各地劳动年龄人口等人口相关数据均来自于历年《中国人口和就业统计年鉴》；各地6岁以上人口受教育情况数据来源于历年《中国统计年鉴》。 考虑到被估参数的意义以及不同变量间水平值的差异，在实际估计过程中，本文对各变量取自然对数，各变量的描述性统计如表1所示。 四、实证结果与分析 本文仅对样本的效应进行研究，宜采用固定效应计量模型。虽然面板数据模型不易遇到多重共线性问题，但考虑到尽可能地减少多重共线性的概率，故借鉴邓明（2014）的做法，逐步引入对外开放度、创新能力以及人均地区生产总值等变量，模型回归结果如表2所示。 表2中（1）、（2）和（3）列是仅有主要解释变量的回归所得，其结果显示，无论是单变量回归还是增添人力资本变量以及交互项，抚养比的回归系数均能通过5%的显著性检验，同样人力资本变量以及交互项的系数也通过了5%的显著性检验，说明人口年龄结构、人力资本以及两者的交互项与出口技术复杂度均存在显著的关系，前文的理论假设成立。具体而言，在不考虑其他变量的作用下，抚养比提高将对一国出口技术复杂度产生不利影响，而人力资本提高将有助于提高出口技术复杂度，同样的变动比例下人力资本对出口技术复杂度的作用力度要强于抚养比的作用力度，也强于抚养比和交互项的作用之和。 可见，提升人力资本在抵御人口年龄结构的不利影响方面是有效的。田雪原等（1990）赴日考察日本人口老龄化与经济技术进步关系时发现，实践中日本经济技术进步没有受到人口老龄化的不利影响，他认为这与日本政府加强教育，提高劳动者技术水平十分相关。中国的人口结构变动不仅体现在人口年龄结构的变动上，伴随而至的还有中国人力资本水平的不断上升。对相关数据梳理发现，中国文盲人口占15岁及以上人口比重逐步减少，自1999年以来，小学入学率已基本稳定在99%以上，2002年高等教育毛入学率已经达到了15%的临界值，进入了高等教育大众化阶段，各类非学历教育培训也蓬勃发展，结业生从2000年的252.12万人次已上升至2014年的736.66万人次。②由此推定，中国人力资本水平的上升对中国出口技术复杂度的逐步提升贡献巨大。 就交互项的实证结果来看，抚养比与人力资本在交互作用下对地区出口技术复杂度产生负面影响。江瑞平（1984）在研究老龄化问题时曾从交互角度指出，人口高龄化势必导致劳动力质量、效率的相对降低，从而在劳动力供给质量的方面对技术进步产生不利影响，其观点与本文结论相仿。 逐步引入控制变量，进一步考察人口抚养比和人力资本对出口技术复杂度作用的稳健性，结果列于（4）、（5）和（6）列中。不难看出，无论引入哪个控制变量，均不影响关键解释变量估计结果的符号及其显著性水平，从而验证了抚养比和人力资本对出口技术复杂度作用的稳健性。从控制变量的估计结果来看，对外开放度、创新能力以及人均地区生产总值的估计结果为正且在5%的水平上显著，说明提高对外开放度、创新能力以及人均地区生产总值能够有效地提高出口技术复杂度，这个结论与已有研究中对外开放度等变量与出口技术复杂度的关系是一致的，也符合本文最初的设想。 戴翔等（2014）认为，出口技术复杂度变化有如企业的出口那般，往往具有持续性特征。为此，本文将出口技术复杂度的一阶滞后项作为解释变量纳入计量模型（15）形成动态面板数据模型进行进一步分析。本文采用一步系统GMM对动态模型进行估③，使用sargan检验来验证工具变量的有效性，通过Arellano-Bond检验来验证残差是否存在序列相关。表3报告了系统GMM的估计结果。 从动态面板模型的sargan检验结果来看，接受工具变量过度识别的原假设，说明工具变量的选择是合适的；从Arellano-Bond检验结果来看，在5%的显著性水平上，扰动项的一阶几乎都存在自相关，二阶均不存在自相关，符合系统GMM“不存二阶及更高阶自相关”的一致性要求。表2与表3中解释变量估计值的符号一致，显著性基本一致，结果较为稳健。与表2类似，表3中（1）、（2）和（3）列是仅考虑主要解释变量的回归结果，（4）、（5）和（6）列是引入控制变量后的回归结果。根据表3显示结果可得如下结论：第一，出口技术复杂度存在显著的持续性特征，前期的出口技术复杂度对后期产生正向作用。第二，再次验证了出口技术复杂度、抚养比与人力资本等变量之间的关系，前文的实证结果可接受。 五、主要结论及政策启示 本文从理论及实证上对人口年龄结构与出口技术复杂度的关系进行了研究。理论研究结论认为，劳动投入减少，代表更高技术的资本投入将增加，出口技术复杂度最终得以改善。随后的实证分析结果表明，抚养比、人力资本因素及两者的交互项对出口技术复杂度均存在显著影响，抚养比、抚养比与人力资本交互项的影响方向均为负，人力资本的影响方向为正。在相同变动比例下，人力资本对出口技术复杂度的作用力度明显要大于抚养比的作用力度与交互项的作用力度之和。此外，实证结果还显示，出口技术复杂度还带有持续性特征，对外开放度、创新能力以及人均地区生产总值对出口技术复杂度也具有显著的正向影响。 本文的研究结论对于我国人口结构转变趋势下加快提升中国出口技术复杂度、谋求更高的国际分工地位、获取更多贸易利益无疑有着重要的政策意义：从本文的研究结论来看，中国人口年龄结构中抚养比上升不利于出口技术复杂度的改善，而提高劳动者素质，增加人力资本积累则能有效抵御人口年龄结构变动的不利影响。虽然自改革开放以来，中国在人力资本积累方面取得了显著成就和进步，但是不可否认的是，我们在国民教育投入、劳工技能培训的全面性与力度等方面仍然面临着一系列需要改革和完善的地方。况且，中国幅员辽阔，地区经济发展不平衡使各地区教育状况具有明显的差异，因而进一步促进地区间教育均衡发展，普及劳动者技能培训方面仍存在巨大的空间。这些措施将有助于提升各地区出口技术复杂度，使整体对外竞争优势由“竞次”向“竞优”转变。 |
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