劳动力成本上升对我国制造业技术进步影响的路径研究

发布时间：2020-08-03 13:33

【摘要】：作为衡量我国综合国力的重要标志之一,改革开放以来,制造业依靠资源丰富、劳动力充足和劳动成本低廉等优势,获得了飞速发展。然而近几年来我国人口红利逐渐衰竭,劳动力成本呈现出加速上升的态势。劳动力成本上升态势对制造业企业其实是一把双刃剑:一方面劳动力成本上升即员工工资上升,使得企业的生产成本增加,企业的负担也随之增加;另一方面在劳动力成本上升的压力下,想在市场竞争中取胜,制造业企业必将提高生产效率,推动产业升级。面对当前激烈的国际竞争环境,我国要想从“制造业大国”转型为“制造业强国”就要脱离传统制造业劳动密集和低附加值的生产方式,而转向技术密集和高附加值的发展方向,从而促使企业加快技术进步。面对劳动力成本上升制造业企业如何应对,其行为又会从哪些路径对自身技术进步水平产生影响?在这些路径上,劳动力成本的上升促进还是阻碍了我国制造业技术进步?本文将对以上问题进行分析论证。论文首先从理论上探讨了劳动力成本上升是否会对企业技术进步产生影响这一论点。其次,从企业行为角度出发,运用经济理论和数理模型阐述了劳动力成本上升对技术进步的作用机理,将其分为直接影响路径和间接影响路径。然后基于我国2002-2014年数据分析制造业各行业的劳动力成本变化情况,并选择KLEMS-MFP指数法测算制造业的全要素生产率,以分析制造业各行业的技术进步情况。进一步通过格兰杰因果检验方法验证了劳动力成本与间接影响路径的中介变量之间的因果关系,最后通过建立路径分析模型探究劳动力成本对制造业技术进步的直接影响路径和间接影响路径,并得出相应结论。本文主要研究结论如下:2002-2014年间,劳动力成本的上升对我国制造业行业技术进步产生了积极的促进作用。同时,在分析影响路径的基础上得出以下结论:1、验证了我国制造业劳动力成本对技术进步的间接影响路径。其一,资本替代路径:劳动力成本变动是人均固定资产存量的格兰杰原因,具有单向影响并存在明显的时滞性,企业过去所选择的增加固定资产进行资本替代的方式对我国制造业的技术进步可能会产生一些不利的影响;其二,技术替代路径:劳动力成本变动也是研发投入的单向格兰杰原因且存在滞后性,制造业企业通过增加研发投入进行技术替代对制造业技术进步有一定的促进作用。2、劳动力成本上升对制造业技术进步水平的直接影响较为明显,有显著的促进作用。
【学位授予单位】：山西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F424;F273.1;F249.2
【图文】：

社会平均,平均工资,对比图,单位

劳动力成本上升对我国制造业技术进步影响的路径研究了我国制造业的国际竞争优势，成为名副其实的“制造业大国”、“世界工厂”。近些年来受农村剩余劳动力逐年减少、最低工资政策的影响，制造业工资水平加快上涨。制造业行业的年名义工资从 1998 年的 7118 元上升到 2014 年的 51369 元，累计上升了 7.6 倍，年均增速为 13.6%。扣除物价因素后，实际工资从 1998 年的 7118元上升到 2014 年的 37110.53 元，累计上涨了 5 倍，年平均增速为 10.9%，近几年来制造业的工资水平上涨速度明显要比社会平均工资上涨快。

农民工,实际工资,变动趋势,单位

数据来源：2003-2015 年《劳动统计年鉴》和百度数据整理所得图 3.2 农民工实际工资变动趋势(单位：元)从图 3.2 中我们可以看出，在 2003 年以前农民工月平均工资增长缓慢，在这段时间农村大量的剩余劳动力走进城市、低技能劳动力供给过剩，劳动力市场一直处于供大于求的状态。在 2003 年-2008 年之间，农民工工资的走势和制造业工资走势基本相同。在这段时间内，“民工荒”现象频频发生，农民工工资结束了长期的停滞状态，开始缓慢上升。在 2008 年以后，农民工工资加速上涨。特别是在 2009 年，农民工工资并没有受到金融危机的影响而出现下滑的，相反工资出现迅猛增加，增长率甚至高达 18%。从 2002 年开始，农民工工资总是先于制造业行业工资加速上涨，由于农民工是制造业职工的重要组成部分，因此农民工工资上升对制造业工资水平起到了推动作用。3.1.3 制造业内部分行业工资变动分析

示意图,递归模型,示意图

山西财经大学硕士学位论文33图4.1 递归模型示意图如上图的方程组形式为：342 21 1 2 23 32 2 31 1 3 34 43 3 42 2 41 1 4 4eex p x p ex p x p x p ex p x p x p x p e （4.2）其中，ijp 为路径系数，表示变量之间因果关系的强弱，ix 为变量， ie为残差项。非递归模型不再假设特定方程的误差与方程的原因变量无关。非递归模型有以下几种形式：（1）存在两个变量直接互为因果；（2）存在某个变量自反馈的情形；（3）存在间接反馈的情形；（4）存在外生变量与误差项相关的情形；（5）存在不同误差项相关的情况。其示意图如下，方程组在此不再详述。图 4.2 非递归模型示意图注：示意图中的变量与本文中的解释变量和被解释变量并无关联在路径分析模型中，只有可识别的模型才能求解，在对模型求解后需要进行模型的整体检验。首先，模型的整体拟合指数为：2 2 2 2(1) (2) ( )1 (1 )(1 ) (1 )c mR R R R（4.3）其中，每个2R 都代表相应内生变量的方差中有回归方程所解释的比例

【参考文献】