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中国半导体行业的自主创新与自主可控自主创新和自主可控是中国半导体行业的两个关键词。
在半导体技术及产业发展过程中，这两个概念都是至关重要的。
本文将就中国半导体行业的自主创新与自主可控进行分析探讨。
一、自主创新是中国半导体行业的重要基石当今，技术创新成为拉动经济发展的新动能，自主创新更是从源头上保障了半导体产业的发展。
中国半导体产业曾经长期处于国外先进技术垄断的局面，但随着中国在半导体产业上加大投资力度，引入人才和企业机制等多种手段，进口半导体和国产半导体产品价格渐趋平稳，自主创新战略渐渐地崭露头角，乃至形成了一种比较成熟的发展机制。
自主创新对中国半导体产业的影响是多维度的。
首先，自主创新可以打破对国外技术的依赖，从而实现国家经济的独立发展。
其次，半导体芯片是各种高新技术领域的基础，并且半导体产业链的延伸领域广泛，自主创新促进了半导体行业与其它领域的融合。
最后，自主创新极大地刺激了本土公司的产业激情，更有力地推动了中国半导体产业的整体快速发展。
因此，中国政府非常重视自主创新，鼓励各方面力量深入研究半导体技术和热点领域，积极探索适合中国国情的技术发展和产业模式。
二、自主可控是中国半导体行业取得更大发展的保障自主可控首先是指自主知识产权，进而衍生出自主标准、自主产业体系和自主供应链。
在21世纪科技竞争中，一旦被别国技术垄断，立足之本就岌岌可危。
自主可控是一项护城河式的保护措施，使得自主创新不再是纸上谈兵。
目前，中国半导体行业的自主可控性还有一定的提升空间。
与国际超前技术相比，中国半导体产业在芯片设计、工艺制程、高端设备、原材料等环节还有较大差距，自主知识产权的储备和专业人才培养也需进一步加强。
然而，当今全球芯片产业第一大国和半导体市场第一大国已经日趋向中国转移，这也给中国半导体产业自主可控带来了新的机遇。
通过技术引进、投资并购、人才引进等手段，全面提升中国半导体产业的竞争力，最终达成以自主创新为基础，以自主可控为保障的半导体行业强国目标。
技术创新门限效应研究———基于知识产权保护与技术差异视角党国英１ 刘朝阳２ 罗明灿１１（西南林业大学，昆明 ６５０２２４） ２（云南大学，昆明 ６５００９１）〔摘 要〕 本文利用中国３０个省市区２０００～２０１２年数据，采用面板门槛模型，基于知识产权保护与技术差异视角，对技术创新的门限效应进行研究。
结果表明，知识产权保护的技术创新效应存在着明显的技术差异与知识产权保护门槛。
不管以知识产权保护还是以技术差异作为门槛变量，加强研发物质资本与人力资本投入均能显著促进我国各省区技术创新水平。
〔关键词〕 知识产权保护 技术差异 技术创新 门限效应 门槛模型 地区差异ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－９１０Ｘ．２０１６．０４．００５〔中图分类号〕F ０６１畅２ 〔文献标识码〕A 收稿日期：２０１６—０１—０６ 基金项目：云南省教育厅资助项目（项目编号：５１５００６００４）。
作者简介：党国英，西南林业大学经济管理学院，讲师，经济学博士。
研究方向：技术创新。
刘朝阳，云南大学发展研究院，经济师，经济学博士生。
研究方向：能源经济。
罗明灿，西南林业大学经济管理学院教授。
研究方向：农林经济管理。
引 言企业技术创新需要通过获得市场垄断利润得以激励，加强知识产权保护则是最有效的激励方式。
然而知识产权保护是一把“双刃剑”，对知识产权保护太强，企业的技术创新成本随之提高，产品的扩散将会受到抑制，技术创新的速度变缓；对知识产权保护太弱，企业的技术创新成果易被其他企业模仿复制，必将减少企业的创新收益，创新热情也会随着专利产品的增多而下降。
只有重视技术创新体系与知识产权战略的协调发展，才能促进经济持续增长。
中国经济经历３０多年的高速增长后，国内企业的自主创新能力逐渐提高，加强知识产权保护已由外生的国际压力向内生的需求转变。
但对于中国目前所处的阶段来说，技术仍然以模仿创新为主，正经历技术模仿创新向自主创新的过渡，过强的知识产权保护可能对技术创新不利。
国内外自主创新研究文献综述主要对国内自主创新研究的文献进行了细致梳理。
从自主创新的内涵、自主创新的测度、自主创新与战略选择与技术进步的关系、自主创新的影响因素及其转化途径研究等几个方面来梳理了国内自主创新研究的文献。
标签：自主创新；战略选择；技术引进1引言自主创新是我国近些年新出现的一个组合名词。
到2014年为止，CNKI数据库中，以“自主创新”为篇名进行检索的结果有39，887条，且2014年的文章有些仍没有刊登，因此关于“自主创新”研究的实际检索数字应大于39，887。
本文主要对国内有关“自主创新”的研究文献从自主创新的内涵、自主创新的测度、自主创新与战略选择与技术进步的关系、自主创新的影响因素及其转化途径研究等几个方面进行梳理。
2自主创新研究历史追溯2.1国外自主创新研究历史追溯“自主创新”是我国提出的一个组合名词，国外没有等同概念。
相似概念有内生创新（Endogenous Innovation）。
国外关于自主创新的研究最早可以追溯到内生经济增长理论，Arrow针对新古典经济增长理论的局限性，在“干中学”模型中，将技术进步纳入了经济系统决内生变量。
Uzawa针对传统经济增长模型单部门的缺陷，建立了Uzawa两部门经济增长模型，从而进一步将经济系统中的技术进步内生化。
但Arrow的“干中学”模型和Uzawa模型都不能解释经济持续增长的原因。
直至1994年，Grossman和Helpman等人提出了一个基于内生创新（Endogenous Innovation）的长期经济增长模型。
2.2国内自主创新研究历史追溯我国最先使用“自主创新”这一概念的是陈劲教授，且其称之为“自主技术创新”他对一国或企业的技术引进到自主技术创新过程中的学习模式进行了研究，认为“自主技术创新”过程中企业家是否有创新精神、研发体系是否经常更新、研发人员和技术工人是否经常受到技术技巧培训等都会影响到自主技术创新的周期的延长与否。
自主创新与技术引进关于新形势下建设创新型国家的若干思考张松涛教授马克思的不朽名言告诉我们: 哲学家们只是用不同的方式解释世界,而问题在于改变世界。
马克思主义唯物辩证法揭示了自然界、人类社会和思维运动与发展的普遍规律,是指导人们积极认识和改造世界的科学武器。
在人类历史上,最近300年来有过三次意义非凡的技术革命,技术革命带动产业革命,使社会生产力出现巨大飞跃,进而深刻地改变了世界。
从1765年瓦特发明蒸汽机算起,人类的生产和生活方式发生了不可逆转的伟大变化。
在一些完全实现工业化的国家,化石能、电力、水能、风能和原子能完全代替了人力、畜力,千万种机械代替了手工劳动,农业全面实现了机械化、现代化,现代工业使社会劳动生产率极大提高,现代服务业成为社会生产的主要方面。
20世纪40 50年代开始的以电子计算机、原子能、航天技术为代表的第三次技术革命,在80年代以后进一步向纵深发展,主要在发达国家出现的信息技术、生物技术、新材料技术、新能源技术、空间技术及海洋技术等,在经济全球化趋势的推动下,形成了一系列全球范围的新的产业群,进而推动全球经济及产业结构发生深刻调整和巨大改变。
进入21世纪,全球竞争与合作在更加广阔的舞台展开。
由于科学技术的加快发展和及时应用,促使全球产业结构不断从劳动密集型、资本密集型向技术和知识密集型的方向转化和发展,由新技术、新产业所引发的产业部门的分化与融合,新兴产业的兴起,已成为当代全球经济结构调整和优化的主旋律。
随着科技创新日新月异,纳米、生命、信息、认知科学的进一步融合,正在推动人类的基本认识能力发生新的飞跃,引发新的科技革命。
这种前所未有的发展态势,大幅度提高社会生产力水平,引领、带动和催生新的产业革命。
当前,一个国家的创新能力,越来越成为参与全球经济和科技竞争能力的决定性因素。
由于一些新兴产业和产品中凝聚的科技含量和附加值更高,由此产生了巨大的经济效益、社会效益和生态环境效益。
收稿日期：２０２３－１２－０９基金项目：本文系国家自然科学基金项目 异质性人工智能模式对人力资本的结构性替代与再配置效应研究 （项目编号：７２０７３０８２）㊁教育部人文社会科学研究规划基金项目 合村并居 后农村劳动力就业的分化与集聚效应研究 （项目编号：２２ＹＪＣ７９０１０１）的阶段性成果㊂作者简介：郭怡笛（１９９３ ），女，山东东营人，经济学博士，中国信息通信研究院政策与经济研究所工程师，研究方向为劳动就业与公共经济学㊂撒凯悦（１９９０ ），本文通讯作者，女，山东德州人，经济学博士，山东工商学院金融学院副教授，研究方向为劳动就业与公共经济学㊂技术创新对知识型劳动力需求的影响研究自主创新与引进创新的双重视角郭怡笛１，撒凯悦２（１．中国信息通信研究院政策与经济研究所，北京１０００９５；２．山东工商学院金融学院，山东烟台２６４００３）［摘㊀要］技术创新和人力资本积累都是城乡区域经济高质量发展的关键，但现有研究并未就二者之间的关系形成共识，且未区分自主型技术创新和引进型技术创新对于知识型劳动力影响的差异㊂通过构建基于任务框架的理论模型，并使用ＰＣＳＥ模型㊁固定效应模型㊁工具变量法研究了技术创新对知识型劳动力需求的影响㊂结果发现：自主型技术创新对知识型劳动力的相对需求有显著的正效应，而引进型技术创新对知识型劳动力相对需求的影响为负㊂此外，研究还发现，技术创新对知识型劳动力相对需求的影响具有区域异质性和群体异质性：东部地区的自主型技术创新存在技能偏向的特点，但其引进型技术创新在抑制低水平人力资本就业的同时，也相对降低了对高水平人力资本的需求；在两种技术创新的共同作用下，中部地区对低水平人力资本的需求有所上升，而西部地区则呈现出偏向高水平人力资本的趋势㊂总体结果表明，现阶段技术创新尚未对我国劳动力市场产生极化效应㊂［关键词］自主型技术创新；引进型技术创新；知识型劳动力［中图分类号］Ｆ２４１．２１㊀［文献标识码］Ａ㊀［文章编号］２０９５－７４１６（２０２４）０３－００２２－１６㊀㊀一㊁引言当前经济发展整体向技术创新驱动方向转换，具体表现为以物联网㊁机械智能㊁人工智能等为载体的技术投入在大数据和先进算法的支撑下进入生产过程㊂这一重大变革将会引起产业分工在上一轮科技革命的基础上进一步发生调整，并重塑劳动力市场结构㊂在这一阶段，工业生产正在逐步由传统制造模式转变为智能制造模式，知识和技术密集型生产将逐渐取代劳动密集型㊃２２㊃第３０卷第３期２０２４年５月山东工会论坛ＳｈａｎｄｏｎｇＴｒａｄｅＵｎｉｏｎｓ ＴｒｉｂｕｎｅＶｏｌ．３０Ｎｏ．３Ｍａｙ．２０２４生产，形成智能化作业的新型生产方式㊂在该模式下，一方面，无论是前期研究试验工作，还是产品的开发及后期配置工作，每个生产环节都对知识和技能要素的投入提出了新的要求，因此对知识型劳动力的需求无疑将发生重要变化；另一方面，引进型技术创新在全球范围内不断推进，２００６ ２０２２年，我国高新技术产品进口额从２４７３亿美元增加到７６０６亿美元，增长了两倍有余㊂当前引进型技术创新主要包括技术贸易和技术投资两种方式：前者是指引进的成熟技术凝结在进口商品中，其特点在于已标准化且可复制；后者是指将先进的核心技术引进并融入生产过程，与知识型或技能型劳动力耦合提升生产效率，从而实现技术革新［１］㊂我国各地区在经济实力㊁资源禀赋和产业结构等方面存在较大差异，故在引进型技术创新的选择上具有区域异质性㊂随着我国高等教育的大规模扩张，本科及以上学历的劳动力群体迅速壮大，国家统计局数据显示，２００７ ２０２２年，知识型劳动力占全体劳动力的比重由２．３％增长至１１．６％，并存在持续增长的趋势㊂全球技术变革背景下，技术创新的演进促使我国就业结构发生变化，知识型劳动力的就业形势将如何变化成为亟待探索的重要问题㊂我们将技术创新区分为自主型技术创新与引进型技术创新，深入探究这两类技术创新对知识型劳动力群体的需求有何影响，本文的边际贡献主要有二：一是明确了自主型创新和引进型创新两类技术创新对知识型劳动力需求的影响，二是探究了异质性人力资本在技术创新驱动下表现出的就业的区域差异，丰富了新技术革命对就业结构影响的相关研究，为劳动力结构优化提供了理论依据㊂二㊁相关文献回顾重大的技术变革必然会对劳动力市场造成冲击［２］，现有文献已经就传统技术进步对就业均衡［３－５］及就业结构［６－７］的影响进行了大量的分析论证㊂关于智能化背景下技术创新的发展前景，一些学者对 机器换人 理论持支持态度［８－１０］，认为技术冲击将对就业产生显著而持久的破坏；与之相反，对技术创新持乐观态度的研究也不在少数［１１－１２］，这类研究主要集中于以下两个方面：一是技术创新通过降低生产成本和提高生产效率的方式获取额外利润，从而激励企业扩大再生产，创造更多的就业岗位［１３］；二是技术创新带动了相关产业链和新部门的发展，这种就业创造机制为被挤出市场的劳动力群体提供补偿［１４］㊂但更多研究指出，技术创新（包括最前沿的人工智能技术）对于就业的影响并非单一的传导路径，而更贴近一种多重动态反馈：短期内，技术创新的确会挤出部分就业岗位，提高生产率，同时降低生产成本；长期内，逐渐成熟的新技术将创造出大量相关的工作岗位，形成新的产业，从而容纳更多劳动力参与就业［１５］㊂就技术创新对知识型劳动力的影响而言，在对马克思关于 复杂劳动 的定义进行解释时，有学者认为可将复杂劳动扩展至直接生产过程之外的 科学劳动 这一范畴，即凝结了大量Ｒ＆Ｄ投入的新产品，也必然蕴含着比社会平均劳动更为复杂和价值更高的劳动［１６］㊂伴随着信息技术革命深入发展， 边际成本递增 的概念已经被颠覆，不同于传统物质资本，信息化产品具备创新性和积累性的特征，尽管对劳动要素存在替代，但依然不能撼动工业规模化生产的特征［１７］㊂将这一观点延伸至当前智能化技术革命时期，关于被技术创新挤出的这部分就业群体，一些学者认为将导致就业金字塔内部空心化［１８－２１］；另一些学者则认同技术创新将导致就业单向极化的现象，其中㊃３２㊃技能偏向型技术进步 假说在经济学界占据主流地位，该假说认为技术创新倾向于增加对高学历㊁高技能的劳动力需求，而非知识型劳动力因不能适应市场发展而遭到淘汰［２２－２３］㊂这些观点较为一致的部分在于，技术创新对知识型劳动力需求的影响偏向于正向效应，即无论哪一时期，知识型和技能型劳动力的相对需求和工资总是增加的㊂然而，随着智能化技术与实体经济融合发展，可能对当前的就业结构产生冲击，改变传统理论中对就业极化的认识㊂从引进型技术创新的视角看待这一问题，根据内生增长理论，先进技术的引进是生产率增长和创新发展的动力［２４］，与自主研发带来的影响类似，对劳动力需求存在双向效应［２５－２８］㊂一些研究结果表明，技术创新含量较高的进口商品总体上会使技术进步偏向知识型劳动力，从而增加对该群体的相对需求，对我国就业结构的优化具有正向影响［２９－３０］；此外，从技术进步偏向性的视角出发，一些学者发现，研发类外资在短期内促进技术进步偏向劳动，工人受教育程度会抑制技术进步偏向资本［３１］㊂另一种观点认为，不同的技术引进对本土劳动力结构的影响存在差异，通过对Ｈ－Ｏ贸易理论和Ｆｅｅｎｓｔｒａ－Ｈａｎｓｏｎ外包理论的验证，相关文献发现在资本和技术密集型企业中，中间品的进口显著抑制了高技能工人就业比例的提升，而外商直接投资对该群体的就业效应则表现为促进［３２］㊂通过对现有研究进行梳理，可以得出以下几点结论：第一，目前国内外普遍认同技术创新对劳动力需求存在 双面效应 ，作为影响就业的一个重要因素，技术创新不仅会对劳动力就业产生直接的替代效应，也会通过提高生产率㊁降低成本等方式增加就业需求，因此技术创新对就业的净效应分析尚未形成较为统一的观点；第二，现有成果一般认同自主技术创新有利于提高对知识型劳动力的相对需求，但对技术创新是否会引起就业极化尚未形成一致判断；第三，在智能化与开放化双重背景下，现有研究尚未区分自主型技术创新和引进型技术创新对于知识型劳动力的异质性影响，可能会造成关于就业资源分配效应的研究结论存在偏差㊂因此，我们将从自主型创新和引进型创新的双重视角出发，探讨两类技术创新对知识型劳动力需求的异质性影响，并在此基础上探究技术创新对劳动力影响的区域异质性和群体异质性㊂三㊁理论分析基于Ａｃｅｍｏｇｌｕ和Ｒｅｓｔｒｅｐｏ的高㊁低技能工人替代对比框架，我们构建了一个基于任务框架的数理模型，从理论层面分析自主型和引进型技术创新对知识型劳动力需求的影响㊂假设生产函数中的投入要素包括知识型劳动力与非知识型劳动力㊁自主型和引进型两类智能化技术以及传统物质资本，构建Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数：ｌｎＹ＝ʏＮ０ｙｘ()ｄｘ（１）()，令Ｍ规定工作式中，Ｙ表示总产量，ｙｘ()表示单位工作任务ｘ的产出㊂定义Ｍɪ０，Ｎ任务的复杂程度，将ｘ＜Ｍ部分的工作任务定义为简单工作，由非知识型劳动力完成；将ｘ⩾Ｍ部分的工作任务定义为复杂工作，由知识型劳动力完成㊂知识型劳动力与非知识型劳动力的差异[]上，非知识型劳动力具有比较优势，在主要表现为他们的劳动生产率之间的差异，在０，Ｊ㊃４２㊃Ｊ，Ｎ(]上，知识型劳动力具有比较优势㊂由于不是所有的工作任务都能被物质资本替代，故定义界限Ｉ１ɪ０，Ｎ()，Ｉ２ɪＩ１，Ｎ()，Ｉ３ɪＩ２，Ｎ()，将工作任务分为可以被替代的部分０，Ｉｉ[]和不能被替代的部分Ｉｉ，Ｎ[]，ｉ＝１，２，３，具体地，根据技术创新的发展情况，假设０，Ｉ１[]部分由传统物质资本完成，Ｉ２，ｍｉｎＪ，Ｍ{}(]部分由自主型技术创新完成，Ｍ，Ｉ３(]部分由引进型技术创新完成，不能被替代的部分均由劳动力完成㊂在对工作任务产出的短期均衡分析中，定义市场出清状态下非知识型劳动力的均衡工资率为Ｗφ，生产率为γφ；知识型劳动力的均衡工资率为Ｗλ，生产率为γλ㊂将传统物质资本的生产率标准化为１，自主型技术创新的生产率为γｒｄ，引进型技术创新的生产率为γｆｒｄ，物质资本租金率为Ｒ㊂将工作任务划分给上述投入要素后，可以确定工作任务ｘ的均衡价格ｐｘ()，在此基础上，推导Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ总产出函数，以明确物质资本与劳动力的相对需求量，将最终产品的价格标准化为１，有：ʏＮＮ－１ｌｎｐｘ()ｄｘ＝０（２）ʏＩ１Ｎ－１ｌｎＲｄｘ＋ʏＩ２Ｉ１ｌｎＷφ－ｌｎγφｘ()[]ｄｘ＋ʏｍｉｎＪ，Ｍ{}Ｉ２ｌｎＲ－ｌｎγｒｄ[]ｄｘ＋ʏＭｍｉｎＪ，Ｍ{}ｌｎＷλ－ｌｎγλｘ()[]ｄｘ＋ʏＩ３ＭｌｎＲ－ｌｎγｆｒｄ()ｄｘ＋ʏＮＩ３ｌｎＷλ－ｌｎγλｘ()[]ｄｘ＝０（３）资本市场与劳动力市场出清时，完成单位工作任务ｘ对传统物质资本的需求量为ＹＲ，对自主型技术创新的需求量为Ｙ㊃γｒｄＲ，对引进型技术创新的需求量为Ｙ㊃γｆｒｄＲ，对知识型劳动力的需求量为Ｙ㊃γλＷλ，对非知识型劳动力的需求量为Ｙ㊃γφＷφ，将要素需求与它们所分配的工作任务范围相结合，可以得到均衡状态下的要素总需求Ｌφ㊁Ｌλ㊁Ｋ：Ｌφ＝ＹＷφʏＩ２Ｉ１γφｘ()ｄｘ（４）Ｌλ＝ＹＷλʏＭｍｉｎＪ，Ｍ{}γλｘ()ｄｘ＋ʏＮＩ３γλｘ()ｄｘ[]（５）Ｋ＝ＹＲＩ１＋ｍｉｎＪ，Ｍ{}－Ｉ２()γｒｄ＋Ｉ３－Ｍ()γｆｒｄ[]（６）因此，式（３）即可转变为Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ生产函数：Ｙ＝ε㊃ＫＩ１－Ｎ＋１＋ｍｉｎＪ，Ｍ{}－Ｉ２＋Ｉ３－Ｍ()㊃Ｌφ()Ｉ２－Ｉ１()㊃Ｌλ()Ｍ－ｍｉｎＪ，Ｍ{}＋Ｎ－Ｉ３()（７）ε＝Ｉ１－Ｎ＋１()ｌｎ１ΓＫ＋ʏＩ２Ｉ１ｌｎγφｘ()ΓＬｄｘ＋ｍｉｎＪ，Ｍ{}－Ｉ２()ｌｎγｒｄΓＫ＋ʏＭｍｉｎＪ，Ｍ{}γλｘ()ΓＨｄｘ＋Ｉ３－Ｍ()ｌｎγｆｒｄΓＫ＋ʏＮＩ３ｌｎγλｘ()ΓＨｄｘ（８）㊃５２㊃ΓＫ＝Ｋ㊃ＲＹ，ΓＨ＝Ｌλ㊃ＷλＹ，ΓＬ＝Ｌφ㊃ＷφＹ（９）ｍｉｎＪ，Ｍ{}和Ｉ３分别界定了均衡状态中相较于自主型和引进型技术创新而言，知识型劳动力具备比较优势的范围，为进一步明确自主型技术创新的发展程度及其对知识型劳动力的影响方向，重点考虑ｍｉｎＪ，Ｍ{}＝Ｊ的情况㊂基于以上对工作任务的分类，均衡状态下，物质资本在区间０，Ｉ１[]ɣＩ２，Ｊ[]ɣＭ，Ｉ３[]内存在比较优势，厂商会优先选择物质资本进行生产㊂因此知识型劳动力执行的工作任务范围为Ｊ，Ｍ(]ɣＩ３，Ｎ(]㊂此外，Ｊ㊁Ｉ２和Ｉ３的选择取决于要素价格，当简单工作中创新成本Ｒγｒｄ较低时，厂商倾向于扩大技术生产范围，以挤出非知识型劳动力；当复杂工作中创新成本Ｒγｆｒｄ较低时，厂商倾向于提高Ｉ３，以挤出知识型劳动力，具体分析如下：ｄｌｎＬλｄＪ＝－γλＪ()＋ｌｎＷλγλＪ()－ｌｎＲγｒｄ（１０）ｄｌｎＬλｄＩ３＝－γλＩ３()＋ｌｎＷλγλＩ３()－ｌｎＲγｆｒｄ（１１）将式（１０）进行分解，有－γλＪ()＜０，即自主型技术创新对知识型劳动力存在替代效应，除此之外，根据前提假设，知识型劳动力在简单工作中具备高于自主型技术创新的比较优势，因此ｌｎＷλγλＪ()－ｌｎＲγｒｄ＞０，可理解为技术进步降低了生产成本，同时提高了生产效率，从而对知识型劳动力的就业产生了正向推动，最终，自主型技术创新对知识型劳动力的影响取决于以上两种效应抵消后的净值㊂同理，将式（１１）进行分解，得到－γλＩ３()＜０，此为引进型技术创新对知识型劳动力的替代效应，而ｌｎＷλγλＩ３()与ｌｎＲγｆｒｄ的大小取决于引进型技术创新的发展程度㊂在产业集聚的发达地区，贸易开放程度往往较高，将国外先进技术引进并融入生产中，使得物质资本生产率有所上升，当其超过知识型劳动力的生产率时，ｌｎＷλγλＩ３()－ｌｎＲγｆｒｄ＜０，即发达地区引进的技术创新趋于挤出知识型劳动力，而在欠发达地区，出于信息不对称等原因，存在引进技术与生产活动不能完全适配的情况，物质资本对知识型劳动力的替代被削弱，即ｌｎＷλγλＩ３()－ｌｎＲγｆｒｄ＞０，对于知识型劳动力的影响取决于正负效应抵消后的净值㊂基于上述分析，提出假设Ｈ１㊁Ｈ２㊂Ｈ１：技术创新具备资本偏向与劳动偏向两个特征，自主型技术创新将促进知识型劳动力就业，而引进型技术创新则对其产生抑制效应㊂Ｈ２：经济发展水平不同的地区在劳动力市场完善程度㊁创新支持力度和对外贸易依存度等方面存在差异，因此，技术创新对知识型劳动力需求的影响存在区域异质性㊂㊃６２㊃四㊁模型构建与实证检验（一）模型构建与数据准备基于上述理论分析，区分自主型创新和引进型创新，并分阶段引入解释变量，构建技术创新影响我国知识型劳动力需求的回归方程如下：ｌｓｈｉｔ＝β０＋β１ｒｄｉｔ＋ðｊδｊＸｉｔ＋υｉ＋μｔ＋εｉｔ（１２）ｌｓｈｉｔ＝β０＋β１ｒｄｉｔ＋β２ｆｒｄｉｔ＋ðｊδｊＸｉｔ＋υｉ＋μｔ＋εｉｔ（１３）其中，ｌｓｈ为知识型劳动力的相对需求，知识型劳动力通常被定义为完成高等教育的已就业劳动力，因此我们选取大学本科及以上教育水平的劳动力占其他教育水平劳动力的比重作为各省知识型劳动力相对需求的衡量指标㊂ｒｄ为研发经费投入强度㊂作为第四次工业革命的核心领域，智能化的蓬勃发展必须建立在改进算法㊁提升数据处理能力等技术基石之上，技术开发需要大量的经费投入，某地区研究经费的投入能够直接反映出该地区技术创新和智能化发展的情况，因此我们选取研究与试验发展（Ｒ＆Ｄ）经费投入强度的省级数据，以此代表技术创新的自主研发力度㊂ｆｒｄ为进口技术依存度㊂参考Ｌｉｃｈｔｅｎｂｅｒｇ和Ｐｏｔｔｅｒｉｅ［３３］以及李平和许家云［３４］的计算方法构建该指标：ｒｄｆｔ＝ðｊｍｊｔｒｄｉｍｐｊｔｙｊｔ（１４）式中，ｒｄｆｔ为本国的技术进口总量，ｍｊｔ为本国在ｔ时期自ｊ国的进口总量，ｒｄｉｍｐｊｔ为ｔ时期ｊ国的Ｒ＆Ｄ资本存量，ｙｊｔ为ｔ时期ｊ国的国内生产总值，考察包括ＯＥＣＤ国家㊁俄罗斯㊁新加坡等３４个经济发展水平较高且与中国大陆贸易往来较为密切的国家及地区㊂考虑到构建省级面板数据的需要，将式（１４）转变为：ｆｒｄｉｔ＝ｒｄｆｔｙｔ㊃ｍｉｔðｉｍｉｔ（１５）式中，ｙｔ为本国的国内生产总值，ｍｉｔðｉｍｉｔ为ｔ时期ｉ地区对外贸易进口额与全国对外贸易进口额之比，以此作为权重与ｒｄｆｔｙｔ相乘，得到省级进口技术依存度ｆｒｄｉｔ㊂考虑到省级层面的其他因素也会对知识型劳动力需求产生重要影响，特别是遗漏既影响ｒｄ和ｆｒｄ，又影响ｌｓｈ的变量将会使估计系数产生较大偏误，因此回归方程中加入控制变量：（１）资本存量（ｌｎｋ）：参照张军等［３５］的方法，本文以１９７８年为基期使用永续盘存法对我国２９个地区的物质资本存量进行估计①；（２）人均生产总值（ｌｎｙ）：各地区实际人均生产总值（以２００７年为基期），代表地区人均收入水平②；（３）互联网普及率（Ｉｎｔｎｅｔ），参照Ｂöｃｋｅｒｍａｎ等的观点［２０］，目前自动化及智能科技的创新与信息化的发展关系密切，智能产品的应用必须依靠网络技术的普及，互联网㊃７２㊃普及情况能够代表地区的创新性㊁智能化活动的发展程度③；（４）外商直接投资（ｆｄｉ）：选取实际利用外商投资额占全社会固定资产投资的比重，以此衡量各地区外商投资水平；（５）城镇化水平（ｕｒｂａｎ）：选取各地区城镇人口占总人口的比重，以此衡量各地区的城镇化水平；（６）政府参与度（ｇｏｖ）：选取地方财政一般预算支出占地方生产总值的比重表示地区政府的经济参与度；（７）教育投入（ｅｄｕ）：教育投入是人力资本积累的重要指标，选取地方财政教育支出占比进行衡量㊂我们构建了２００７ ２０１６年２９个省级行政区的平衡面板数据（西藏㊁重庆因相关数据缺失未纳入样本），数据来源于ＯＥＣＤｉＬｉｂｒａｒｙ数据库㊁‘新中国五十年统计资料汇编（１９４９ １９９９）“‘中国互联网络发展状况统计报告“‘中国劳动统计年鉴“及各省统计年鉴，缺失值采用插值法补充㊂变量的描述性统计见表１㊂表１ 变量描述性统计变量观测量均值标准差最小值最大值知识型劳动力相对需求（ｌｓｈ）２９００．０７３３７１０．０８５５７９０．００８３０．５９６７Ｒ＆Ｄ经费投入强度（ｒｄ）２９０１．４６５９６６１．１３０３８８０．２１８．７６进口技术依存度（ｆｒｄ）２９００．２１０１５５０．２３４５７４０．００６３１．１７２资本存量的对数（ｌｎｋ）２９０８．８１８１４０．９４４０６８６．２３９３１０．８５９３人均生产总值的对数（ｌｎｙ）２９０１０．３３８９８０．５３４４９８８．９７１８１１．５８７１互联网普及率（ｉｎｔｎｅｔ）２９００．３９１４４１０．１６６６１９０．０６０．７７８外商直接投资（ｆｄｉ）２９００．０４０６７６０．０４０７６３０．０００３０．１８７２城镇化水平（ｕｒｂａｎ）２９００．５３１１２５０．１４０１２１０．２８２５０．８９６１政府参与度（ｇｏｖ）２９００．２２４７６２０．０９７８９５０．０８７４０．６２６９教育投入（ｅｄｕ）２９００．１６８０９５０．０２４８６３０．０９８９０．２２２２（二）基准回归根据上述实证模型，对省级面板数据进行混合回归，利用最小二乘虚拟变量（ＬＳＤＶ）方法，观察到几乎所有个体虚拟变量均在１％的显著性水平上显著，故认为存在个体固定效应㊂进一步地，Ｈａｕｓｍａｎ检验显示，ｘ２在１％的显著性水平上显著，表示应采取固定效应模型（ＦＥ）进行估计，相关结果报告在表２中㊂在固定效应模型下，若Ｒ＆Ｄ经费投入力度提高１％，知识型劳动力的相对需求提高２．３９％左右，当进口技术依存度提高１％，知识型劳动力的相对需求会降低５．５８％㊂在此基础上，经过Ｗａｌｄ检验，发现模型扰动项存在组间异方差，但不存在组间同期相关，故采用面板校正的标准差估计（ＰＣＳＥ）方法，以得到较为稳健的估计结果㊂首先就自主型技术创新对知识型劳动力的影响进行检验，结果标记为ＰＣＳＥ（１）㊂回归结果表明，当Ｒ＆Ｄ经费投入力度提高１％时，知识型劳动力的相对需求会提高６．２１％，即提高自主研发投入力度能够提高对高学㊃８２㊃历劳动力的相对需求，这一结论与Ａｃｅｍｏｇｌｕ和Ｒｅｓｔｒｅｐｏ［３６］㊁孙早和侯玉琳［７］的研究发现相吻合，这说明自主研发将有效提高对知识型劳动力的相对需求，从而优化就业结构㊂表２ 基准回归估计结果ＰＣＳＥ（１）ＰＣＳＥ（２）ＰＣＳＥ（３）ＰＣＳＥ（４）ＦＥｒｄ０．０６２１∗∗∗（０．００５０３）０．０５９２∗∗∗（０．００６３７）０．０５６３∗∗∗（０．００６３２）０．０５４８∗∗∗（０．００５９７）０．０２３９∗∗∗（０．００５８０）ｆｒｄ０．０２４６（０．０１９３）－０．０４４１∗（０．０２３８）－０．０５５８∗（０．０３０５）ｌｎｋ－０．０１１５∗∗∗（０．００３４２）－０．０１００∗∗∗（０．００３２８）０．０１０９（０．０２０２）ｌｎｙ－０．００２１４（０．０１４８）－０．００６９５（０．０１４６）－０．１７５∗∗∗（０．０３７５）ｉｎｔｎｅｔ０．０１６７（０．０３７７）０．０４９４（０．０３７７）－０．１３０∗∗（０．０６０７）ｆｄｉ－０．１１７（０．１１７）０．０３９７（０．１２６）０．０７４６（０．１０２）ｕｒｂａｎ０．１８３∗∗∗（０．０６５１）０．２０９∗∗∗（０．０５７６）－０．４５７∗∗∗（０．１１６）ｇｏｖ０．１６１∗∗∗（０．０３１２）０．１７８∗∗∗（０．０３５０）－０．０１６９（０．０６４５）ｅｄｕ－０．０３７０（０．０９４９）０．０３３７（０．１０６）－０．１４４（０．１３１）ｃｏｎｓ－０．０３４４∗∗∗（０．００８９３）－０．０３７７∗∗∗（０．００８５２）－０．０１６９（０．１２３）－０．０１０６（０．１２１）１．９２９∗∗∗（０．３０２）时间因素是是是是是Ｎ２９０２９０２９０２９０２９０Ｒ－ｓｑ０．７６４０．７６７０．８４９０．８５２０．７５８注：系数下方括号内为变量的标准误，∗㊁∗∗㊁∗∗∗分别表示在１０％㊁５％㊁１％的显著性水平下通过检验㊂进一步地，就自主型和引进型技术创新对知识型劳动力需求的双向影响进行检验㊂在回归方程中加入进口技术依存度（ｆｒｄ）这一变量，并在此基础上尽可能添加控制变量，以减少遗漏变量的可能，回归结果见ＰＣＳＥ（２） ＰＣＳＥ（４）㊂ＰＣＳＥ（２）的结果表明，ｒｄ的影响系数为５．９２％，ｆｒｄ系㊃９２㊃数的绝对值较固定效应模型有所下降，为２．４６％且不显著，更加符合理论预期㊂随着控制变量的增加，Ｒ＆Ｄ经费投入强度（ｒｄ）依然会提高对知识型劳动力的相对需求，但回归系数降为５．４８％，而进口技术依存度（ｆｒｄ）的上升则对知识型劳动力就业存在显著的负向作用，回归系数为－４．４１％，其原因可能在于，引进型技术具有高度自动化和智能化的特点，可能会对知识型劳动力产生替代效应，假设Ｈ１得证㊂（三）稳健性检验尽管使用面板校正标准误进行最小二乘估计，以及利用固定效应模型对变量进行回归，并对各种可能影响回归结果的变量加以控制，可以在一定程度上避免遗漏变量偏误，但知识型劳动力就业与技术创新之间仍存在潜在反向因果关系，这是因为一方面技术创新可能影响知识型劳动力的需求，另一方面知识型劳动力就业的相对增加也有助于促进技术创新，特别是自主型技术创新㊂为了解决上述内生性问题，引入两个工具变量：以地方财政科学技术投入占比（ｌｆｅ）作为ｒｄ的工具变量，以对外开放程度（ｏｐｅｎ），即地区进出口总额与国内生产总值之比，作为ｆｒｄ的工具变量㊂有效的工具变量需要满足两个核心假定：一是相关性假定，即地方财政科学技术投入占比与地方研发经费投入强度高度相关㊁对外开放程度与引进技术进口总量高度相关，显然二者符合这一假定；二是外生性假定，即工具变量与扰动项不相关，虽然在恰好识别的情况下很难进行这一检验，但逻辑分析可以得知，地方财政科技支出主要受到财政分权㊁地方政府对科技发展的重视程度等政策性因素的影响，外生性较强，通常仅通过影响企业研发经费投入影响知识型劳动力的需求，而对外开放程度很大程度上受制于国际政治经济局势和国家对外政策，主要通过技术进口因素对知识型劳动力需求产生影响，因此相对外生㊂另外，鉴于模型中已经控制了资本存量㊁人均生产总值㊁外商直接投资㊁城镇化水平等反映地区经济发展水平的变量，可以有效避免地方财政科学技术投入占比和对外开放程度通过其他潜在渠道影响知识型劳动力需求㊂综合上述分析，将地方财政科学技术投入占比和对外开放程度作为工具变量具有一定的合理性㊂Ｈａｕｓｍａｎ检验分别在５％和１％的显著性水平上认为ｒｄ与ｆｒｄ均为内生变量，且工具变量具有较强的解释力，二者皆不为弱工具变量㊂使用二阶段最小二乘（２ＳＬＳ）方法进行估计，结果报告在表３中，分别标记为（１）与（２），两个核心解释变量的系数符号及显著程度与上述基本回归保持一致，数值基本合理㊂为进一步验证实证结论的合理性，在前文所选取的变量基础上，替换数据形式，将比值形式的变量替换为绝对量，用ＣＰＩ指数（以２００７年为基期）平减后进行回归分析，结果报告在表３第（３）列㊂可见，地区Ｒ＆Ｄ经费支出每增加１万元，知识型劳动力的需求将提高０．２人，引进技术所蕴含的Ｒ＆Ｄ经费投入每增加１万元，知识型劳动力的需求将降低０．５人，支持本文基本结论㊂此外，我们还担心核心解释变量的选取仍可能导致回归结果偏误，故对替换核心变量的指标进行稳健性检验㊂高技术产业是应用尖端技术从事生产活动的产业，包括医药制造业㊁航空航天器及设备制造业㊁电子及通信设备制造业㊁计算机及办公设备制造业㊁医疗仪器设备及仪器仪表制造业，以及信息化学品制造业六个主要行业，具备知识密集㊁技术密集㊁研发投入强度大的特㊃０３㊃。
