新发展格局下科技创新与劳动收入份额

The Share of Scientific and Technological Innovation and Labor Income under the New Development Pattern

摘要: 随着中国经济转向高质量发展阶段，科技创新在中国经济社会发展中的重要性越来越突出，其不仅会促进区域经济增长，还可能会影响要素收入分配。本文基于2007~2017年的省级面板数据，采用面板双向固定模型实证分析科技创新与劳动收入份额之间关系并探讨了其作用机制，得出以下结论：在全国及东部地区，科技创新对劳动收入份额具有正向影响，而在中、西部地区该影响不显著；技术进步偏向和产业结构，在其中发挥着中介效应。因此，要坚持创新驱动发展战略，推动全面科技创新，重视科技创新在我国收入分配中的影响作用，提升初次分配的有效性。本文通过实证分析为我国劳动收入份额变化提供了新视角的解释，为科学制定优化收入分配结构相关政策和进一步构建国内大循环提供了现实借鉴。

Abstract: As China’s economy shifts to a stage of high-quality development, scientific and technological innovation plays an increasingly important role in China’s economic and social development, which will not only promote regional economic growth, but also may affect factor income distribution. Based on the provincial panel data from 2007 to 2017, this paper empirically analyzes the relationship between scientific and technological innovation and labor income share by using the panel two-way fixed model and discusses its mechanism, and draws the following conclusions: in the whole country and the eastern region, scientific and technological innovation has a positive impact on the labor income share, while the impact is not significant in the central and western regions. The bias of technological progress and the optimization of industrial structure play a mediating effect. Therefore, it is necessary to adhere to the innovation-driven development strategy, promote comprehensive scientific and technological innovation, attach importance to the influence of scientific and technological innovation in China’s income distribution, and improve the effectiveness of primary distribution. Through empirical analysis, this paper provides a new perspective for the change of labor income share in China, and provides a practical reference for scientifically formulating relevant policies to optimize the income distribution structure and further constructing the domestic cycle.

1. 引言

2020年，中共中央政治局常委会会议首次提出“构建国内国际‘双循环’相互促进的新发展格局”。之后，构建新发展格局一直是我国的首要任务并且对我国经济发展具有重要意义。科技创新作为推动国内大循环的核心动力对我国经济发展具有重要意义。关于学者科技创新是“双循环”的动力源的研究不少。另一方面，由于扩大内需是构建新发展格局中畅通国内大循环的基准点，而劳动收入份额下降不仅会抑制居民的消费能力，而且不利于扩大消费需求以及进一步构建双循环格局 [1] 。但是目前中国的劳动收入份额相对较低且波动幅度也较大 [2] 。关于中国劳动收入份额变动的原因可以大致归纳为：劳动收入份额度量的统计因素、经济发展与结构转型、有偏型技术进步、市场偏离完全竞争的程度。2021年“十四五”规划也提出“提高劳动报酬在初次分配中的比重”。从根本上来说，缩小收入分配差距和进一步实现共同富裕的基础和重要途径是优化以要素收入为主体的初次分配结构 [3] 。基于此，研究如何提升劳动收入份额对于双循环格局的构建以及进一步实现共同富裕有重要意义。

劳动收入份额的变化趋势一直是国内外学者关注的热点问题。目前，我国对劳动收入份额的研究文献较多，但大致可以分为两个方面：一是从影响劳动收入份额的因素方面入手研究劳动收入份额的变动趋势，如对外直接投资(万晶和周记顺，2020) [1] 、贸易政策不确定性(毛其淋和杨琳羿，2022) [4] 、资本市场对外开放(江轩宇和朱冰，2022) [5] 、全球价值链嵌入(隋广军等，2021) [6] 等。这类文献往往从单一方面研究劳动收入份额的变动，且相对缺乏理论基础。另一方面的文献是在理论基础上分析中国劳动收入份额变动的原因，基于理论推导出劳动份额的公式，从不同层面对劳动收入份额的变动情况进行分解。如从行业层面对劳动份额进行结构分解(张晓婧和丁一兵，2022) [7] ；将劳动收入份额变动趋势基于产业角度分解为三种效应(白重恩和钱震杰，2009；陈享光和孙科，2014) [8] [9] 。这类文献通常不仅具备扎实的理论基础，也较为全面地考察了各个变量对劳动收入份额的增长贡献。

基于现有研究，可以发现当前国内外学者在劳动收入份额方面和科技创新方面都有较丰富的研究，为本文深入分析科技创新与劳动收入份额之间的关系提供了基础，但是在科技创新影响劳动收入份额的机制方面，仍然存在一定的研究空间。因此，本文将通过熵值法构建科技创新指数的方式来全面考察各区域科技创新发展水平，在此基础上探讨科技创新对劳动收入份额的影响关系，并且进一步分析科技创新对劳动收入份额的影响机制。

2. 影响机制分析

劳动收入份额是劳动收入占国内生产总值的比重，是衡量劳动者对经济成果分享程度的重要指标。劳动收入份额变动可分解为因产业结构变化、技术进步偏向变化、就业人数变化和国内生产总值变化而引发的变动。

科技创新能够通过促进地区产业结构的优化，进而提升劳动收入份额。国内学者通过逻辑思辨和机理分析认为科技创新能够显著促进产业结构升级这一观点得到了大量实证研究的支持 [10] 。周茂探讨产业结构升级和劳动收入份额的关系，研究结论表明产业结构升级显著促进劳动收入份额的提高是通过优化产业间和产业内资源配置来实现 [11] 。科技创新所催生的新业态和新模式将推动产业结构转型升级，产业优化升级主要是指劳动密集型产业转向知识和技术密集型产业，意味着从低附加值产业到高附加值产业转变，可以体现为产业结构的高级化、合理化等方面。产业结构合理化能够反映三次产业之间的协调程度，还能够体现出资源有效配置程度。另外，服务业是我国产业体系优化升级的方向，同时服务业相比其他产业吸纳就业的能力更强，提高劳动要素资源配置效率，提高劳动报酬，最终提升劳动收入份额。

科技创新发展强化技术进步的方向偏向劳动要素，导致劳动收入份额发生变化。科技创新包括知识创新、技术创新、区域创新，而技术进步的路径主要是技术引进和技术创新。因此,科技创新会促进技术进步。由于各地区的要素资源禀赋和要素使用成本不同，技术进步对不同生产要素生产效率的影响可能会存在不同，同时我国经济要素之间的替代弹性小于1，为总体互补关系，技术进步存在要素偏向性，导致生产要素收入发生改变。综上，可以推断科技创新水平的不断提升可能会强化技术进步对某一要素的影响进而导致劳动收入份额变化。

从就业角度来看，迄今大多数的学者和专家认为科技创新与就业的关系呈“U”型，即科技创新短期会使失业增加，但从长期来看，又可以创造新的就业岗位进而减少失业 [12] 。通过开展“科技创业带动高质量就业行动”，我国目前在一定程度上促进了劳动者就业、缓解了部分就业压力。但是目前我国科技创新水平较低，岗位创造效应无法充分发挥作用，另外科技创新的不断发展以及应用对劳动力提出新的要求，而培育适应新兴职业需要较长的过程，因此，在短期内科技创新的就业创造不明显，因此，本文认为综合来看，科技创新引发的就业变动对劳动收入份额的变动影响不明显。

从产值变动来看，国内科技创新是一个国家或地区经济增长的核心动力。科技创新水平能够促进一个地区的经济发展。近年来，在中国经济增长放缓，经济发展由高速增长转向高质量增长，这种转变要求科技创新。但是科技创新具有技能偏向特征，而技能的培养需要时间，即科技创新的发展与人力资本的变动之间可能存在时滞，因而科技创新对国内生产总值的提升效应很微弱。只有当科技创新与人力资本能在效能和规模上全面耦合，其对生产总值的正向影响才会表现出来 [13] 。而地区劳动收入份额与当地的经济发展水平有关。随着地区的经济发展水平不断提升，劳动收入份额会发生变化。基于上述分析，本文认为在短时间内科技创新引发产值变动对劳动收入份额的影响不明显。

根据以上分析，本文提出以下假说：

假说1：科技创新发展水平对劳动收入份额具有正向影响。

假说2：科技创新发展通过强化技术进步偏向影响劳动收入份额。

假说3：科技创新发展促进地区产业转型升级，提升劳动收入份额。

3. 研究设计

3.1. 数据来源

文章选取2007~2017年的30个省市级行政区经济数据(西藏和港澳台地区除外)。数据主要来源于2007~2017年历年的《中国统计年鉴》、国家统计局官网、《中国科技统计年鉴》以及国泰安数据库。

3.2. 实证模型

根据以上理论分析，科技创新的发展对劳动收入份额产生影响。基于此，为考察近年来中国各省份科技创新对劳动收入份额变动的影响变化及其作用机制，本文根据以上理论分析与现有经验研究，构建如下模型：

$L{S}_{it}=\alpha +\beta T{I}_{it}+\gamma X_{it}+{\mu }_i+{\mu }_j+{\epsilon }_i$ (1)

$Channe{l}_{it}=\alpha +\beta T{I}_{it}+\gamma X_{it}+{\mu }_i+{\mu }_j+{\epsilon }_i$ (2)

其中，i表示省份，t表示年份。 $L{S}_{it}$ 代表被解释变量劳动收入份额， $T{I}_{it}$ 代表解释变量科技创新水平， $X_{it}$ 表示控制变量。此外， ${\mu }_i$ 表示不随时间变化的省份固定效应， ${\mu }_j$ 表示不随地区变化的时间固定效应， ${\epsilon }_i$ 表示随机误差项。

3.3. 变量测算

1) 被解释变量：劳动收入份额

目前对于劳动收入份额的核算，主要有三种方法：投入产出核算法、资金流量核算法、要素收入法。刘亚琳等(2018) [14] 和蓝嘉俊等(2019) [15] 根据收入法核算GDP中劳动者报酬占比计算得到劳动收入份额(LS)，即劳动收入份额 = 劳动者报酬/GDP。王林辉和袁礼(2018) [16] 则是采用要素增加值法衡量劳动收入份额，即劳动收入份额 = 劳动者报酬/(GDP − 生产税净额)。此外更进一步，一些文献在要素增加值法的基础上减去折旧数值，即劳动收入份额 = 劳动者报酬/(GDP − 生产税净额 − 固定资产折旧)。本文在考虑稳健性的基础上同时采用GDP收入法与要素增加值法两种方法计算劳动收入份额，分别表示为LS和LS1。

2) 解释变量：科技创新

选取科技创新水平(TI)为解释变量。目前关于科技创新水平主要是通过科技创新投入和产出两个方面来测度。本文采用熵值法从投入和产出两个方面选取指标综合测算科技创新水平，其中投入性指标分为资金投入和人力投入，具体指标选取如表1所示。

Table 1. Indicator systems of scientific and technological innovation capabilities at all levels

表1. 科技创新能力各级指标体系

3) 机制变量

产业结构优化(indus)：指在经济发展中产业调整使各产业协调发展，采用第三产业增加值与第二产业增加值之比来衡量。

技术进步偏向：本文借鉴袁礼和欧阳峣(2018) [17] 的测算方法用技术进步偏向指数 $tec{h}_{it}$ 来测算各地区技术进步偏向，具体表示为：

$tec{h}_{it}=\frac{\partial \left(M{P}_{K_{it}}/M{P}_{L_{it}}\right)}{\partial \left(B_{it}/A_{it}\right)}\ast \frac{d\left(B_{it}/A_{it}\right)}{dt}$

其中， $A_{it}$ 表示劳动技术效率， $B_{it}$ 表示资本技术效率， ${\sigma }_i$ 为要素替代弹性， $$ 表示t期i省份的技术进步偏向性指数。该指数大于0，代表该地区的相对增进型技术进步使得资本相对于劳动的边际产出上升即技术进步偏向资本，且数值越大偏向性越强；相反该指数小于0，表示技术进步偏向劳动且该指数值越小偏向性越强。

4) 控制变量

其他控制变量，主要包括市场化进程(market)、人力资本水平(edu)、地区经济发展水平(pgdp)、外商直接投资(fdi)、人口年龄结构(odep)。具体而言，市场化进程采用樊纲等(2010)和王小鲁等(2017) [18] 编制的市场化指数来衡量；人力资本水平也是使劳动收入份额变动的关键指标，以各地区人口受教育年限的平均值衡量；地区经济发展水平采用地区人均可GDP衡量；外商直接投资使用各省份实际利用的外商直接投资额占GDP的比重进行衡量；人口年龄结构主要考虑到目前我国呈现老龄化的特点，即主要是衡量老年人口占比，使用65岁以上人口与15~64岁人口的比值衡量。

4. 实证结果分析

4.1. 基准回归结果分析

科技创新与劳动收入份额的基准回归结果如表2所示。本文选用双向固定效应模型作为基准回归模型。在列(1) (2)中，科技创新(TI)的回归系数均通过了1%水平的显著性检验，分别为0.1058、0.1021。综上可以初步得出结论，科技创新对劳动收入份额具有显著的正向影响，基准回归结果证实了研究假说1。

Table 2. Benchmark regression results

表2. 基准回归结果

注：括号内为标准误值，^*、^**、^***分别代表10%、5%、1%的显著水平。

4.2. 稳健性检验

为了检验以上估计结果的稳健性，进一步将被解释替换为LS1对模型(2)进行重新回归。结果如表2列(3)所示，TI的系数为0.1058，在1%水平的显著性水平上显著，在加入了控制变量后，如表2列(4)所示，TI的系数为0.1013，在5%的水平上显著。这又一次表明科技创新的不断发展对劳动收入份额具有显著的正向影响。此外，由表3的列(1)和列(2)可知，在稳健性检验中，将样本数据缩小到2010~2017年，另外更换OLS作为基准回归模型，分别进行了稳健性检验。二者分别在1%和5%的置信水平上显著为正。说明前文的基准回归结果是较为稳健。

此外在模型中引入被解释变量劳动收入份额的滞后一期项，同时由于被解释变量的滞后一期项与误差项相关，且考虑到科技创新等变量潜在的内生性问题，意味着采用OLS、固定效应或随机效应均可能导致估计结果不一致，故将采用两步法系统GMM方法进行动态识别。如表3列(3)所示，TI的系数在1%统计水平上显著，其值为0.2501，表明在考虑潜在的内生性问题以及劳动收入份额动态变化的情形下，科技创新水平仍然会显著地提高劳动收入份额，说明前文的基准回归结果是较为合理，且再次验证了研究假说1。

Table 3. Robustness test

表3. 稳健性检验

注：括号内为标准误值，^*、^**、^***分别代表10%、5%、1%的显著水平。

4.3. 内生性检验

从逻辑上讲，由于可能存在着遗漏变量造成的估计偏误和劳动收入份额通过影响地区经济发展水平进而对科技创新水平产生影响，因此判断可能存在内生性问题。在参考现有文献对工具变量的选取的基础上，同时遵循工具变量选取的原则，本文选取相邻省份滞后一期科技创新指数的均值作为工具变量(IV)来处理该模型可能存在的内生性问题。估计结果如表4所示：第(1)列展示了第一阶段的估计结果，首先检验“弱工具变量”的F值大于Cragg-Donald Wald临界值，由此判断本文所选取的工具变量不存在弱工具变量的问题，其次IV的系数在1%统计水平上显著，与上述分析一致。第(2)和第(3)展示了第二阶段的估计结果：在第(2)和第(3)列被解释变量为LS和LS1时，TI的系数分别为0.1476和0.1535，且均在5%水平上显著，表明经过工具变量处理内生性问题后，科技创新水平的发展对劳动收入份额具有显著的正向影响，与基准回归结果一致。综上所述，在考虑内生性问题后，科技创新发展水平与劳动收入份额之间仍然具有正相关关系。

Table 4. Level of scientific and technological innovation and share of labor income: IV estimates

表4. 科技创新水平与劳动收入份额：IV估计结果

注：括号内为标准误值，^*、^**、^***分别代表10%、5%、1%的显著水平。

4.4. 异质性分析

考虑到不同区域的科技创新水平与劳动收入份额存在差异，本文进一步对原有的基准回归结果进行地区异质性分析，以探讨科技创新水平影响劳动收入份额的地区异质性，估计结果如表5所示。根据估计结果可以发现在东部地区科技创新指数的回归系数在1%统计水平上显著为正且值为0.2147，而在中部地区和西部地区科技创新指数均不显著且回归系数均为负值。因此，初步得出结论在东部省份样本中，科技创新发展水平对劳动收入份额产生显著影响，而在中部和西部省份样本中，科技创新发展水平对劳动收入份额不存在显著影响。可能的原因是，东部地区由于区位优势已经成为我国经济较为发达的区域，社会制度较为完善的同时科技创新水平较高，各方面政策制度有利于科技创新，因此科技创新发展水平对劳动收入份额的影响较为明显；而在中部和西部地区，由于科技创新水平正处于初期，经济环境较东部地区相对较差，从而导致科技创新成果不能较好地应用，进而难以对劳动收入份额产生影响。同时，由于中西部地区处于初级创新阶段且尚未真正享受到科技变革和知识创造带来的红利，从而导致科技创新水平的系数为负。综上，科技创新对劳动收入份额的正向影响只体现在东部地区，也侧面反映出区域科技创新水平能力差异显著的现象。

Table 5. Results of heterogeneity analysis

表5. 异质性分析结果

注：括号内为标准误值，^*、^**、^***分别代表10%、5%、1%的显著水平。

5. 科技创新与劳动收入份额：机制检验

基于现有文献关于技术进步偏向、产业结构优化对劳动收入份额影响的研究结论，本文将通过分析科技创新对两个机制变量的影响实证检验科技创新水平影响劳动收入份额的作用机制。采用固定效应模型考察科技创新与产业结构优化、技术进步偏向之间的关系，逐步回归结果在表6展示。首先，考虑技术进步偏向(tb)的估计结果，在第(1)列和第(2)列中，TI的系数在不加控制变量与加入控制变量两种情况下均在1%水平上显著为负，即科技创新发展水平与技术进步偏向之间具有显著的负向关系，意味着科技创新会对技术进步的劳动偏向产生正向影响并且会弱化资本偏向，研究假说2得到验证。其次考察产业结构优化(indus)的估计结果，如表6 (3) (4)列所示，在加入控制变量以及控制省份、时间固定效应后，TI的系数为0.4646，且在5%的显著性水平上显著性。这表明科技创新水平与产业结构优化之间具有显著的正相关关系，研究假说3得到验证。

综上而言，科技创新水平的不断提升会对技术进步的劳动偏向产生促进影响。结合目前现有关于技术进步偏向与劳动收入份额的研究，技术进步的劳动偏向会促使地区劳动收入份额上升，这意味着科技创新发展会通过促进技术进步的劳动偏向，进而提升地区劳动收入份额。其次，科技创新发展对地区产业结构优化具有显著的正向影响，即科技创新水平的不断提升会促进产业结构的优化调整。由于产业结构的优化会显著提升地区劳动收入份额，故科技创新水平的不断提升会通过促进地区产业结构优化，进而提升地区劳动收入份额。

Table 6. Mechanism test regression results

表6. 机制检验回归结果

注：括号内为标准误值，^*、^**、^***分别代表10%、5%、1%的显著水平。

6. 结论与政策启示

中国经济正处于转向高质量发展的关键时期，而科技创新一直是推动国家高质量发展的重要保证，是助力双循环发展的内生动力。如何以科技创新推动国内大循环的建设，成为研究的焦点。本文利用2007~2017年数据，分析了科技创新对劳动收入份额的影响机制，为提高劳动收入份额以及进一步建设国内大循环的提供借鉴。

本文采用2007~2017年省级层面的科技创新能力水平数据，实证检验了科技创新水平对省级劳动收入份额的影响及其影响机制。研究发现：科技创新的发展水平可以显著提升劳动收入份额，并且经过稳健性检验以及内生性处理后，回归结果仍有效稳健。在地区异质性分析中还发现，科技创新水平对劳动收入份额的正向影响只有在东部地区显著，在中西部地区结果均不显著，可能原因是因为中西部发展水平较低，科技创新处于初级阶段。同时通过机制检验，发现科技创新可以通过提升技术进步偏向的劳动偏向和促进产业结构优化进而提升劳动收入份额。

本文从构建新发展格局出发，实证分析科技创新的要素收入分配效应，为进一步研究科技创新与劳动收入份额方面奠定了一定的基础。基于本文的研究结论，提出以下的政策启示：一是重视以要素收入为主体的初次分配是降低收入差距进而促进共同富裕和更好构建国内大循环的基础。科技创新作为“双循环”格局的动力源，推动全面创新提高科技创新水平不仅会促进地区经济增长，还会提高劳动收入份额进而实现共同富裕以及进一步构建新发展格局，应该充分认识到科技创新对我国劳动收入份额的重要性；二是考虑到科技创新对劳动收入份额的影响在东部地区显著，而在中、西部地区不显著。这可能是因为中西部地区经济发展相对较差且科技创新水平较低，因此在中西部地区可通过进一步释放创新活力，推动全面创新，更加有助于提高劳动收入份额，另外，可通过深化要素市场改革，提高要素市场配置效率，加快现代化产业建设缩小区域间经济水平差异；三是重视科技创新在影响劳动收入份额机制中，产业结构升级和技术进步偏向的中介效应，积极引导劳动力注重技能水平提升，完善我国人才培养机制，技术研发离不开科研人才的支撑和高技能劳动者的参与；另外促进部门产值与就业结构相匹配进而推动产业结构的优化升级，更好地发挥科技创新对劳动收入份额的提升效应，缩小收入分配差距。