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        中國技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的估算及其與收入分配差距研究*

        2012-12-19 05:52:30陳超凡萬大艷
        關(guān)鍵詞:分配經(jīng)濟(jì)

        李 斌,陳超凡,萬大艷

        (湖南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,湖南長沙 410079)

        中國技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的估算及其與收入分配差距研究*

        李 斌,陳超凡,萬大艷

        (湖南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院,湖南長沙 410079)

        建立超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù),通過主成分分析法對(duì)中國1978~2008年的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估算,發(fā)現(xiàn)近五年來TFP對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率穩(wěn)定提升,平均為30%。進(jìn)一步分析全要素生產(chǎn)率與收入分配差距之間的關(guān)系,借助計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,對(duì)TFP與基尼系數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明,技術(shù)進(jìn)步將拉大收入分配差距,TFP每提高1%,基尼系數(shù)就提高0.4%。在此基礎(chǔ)上提出調(diào)節(jié)收入分配差距、優(yōu)化科技投入配置、促進(jìn)人力資本提升等政策建議。

        技術(shù)進(jìn)步;TFP;超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù);收入分配差距;基尼系數(shù)

        一 引 言

        今年的政府工作報(bào)告提出我國“十二五”規(guī)劃中的重點(diǎn)之一是合理調(diào)整收入分配關(guān)系,不論從當(dāng)前還是長期來看,這都是一項(xiàng)緊迫的工作。阿梯肯森(A.B.Atkinson)認(rèn)為:“沒有任何一個(gè)問題比收入分配更令人感興趣,但也沒有任何一個(gè)經(jīng)濟(jì)問題像收入分配那樣缺少科學(xué)研究”。[1](P1)庫茨涅茨于1955年根據(jù)統(tǒng)計(jì)資料分析得出一個(gè)收入分配變化的規(guī)律:在經(jīng)濟(jì)增長的早期,收入分配趨于惡化;在經(jīng)濟(jì)增長的后期,收入分配趨于改善,他描繪的人均GDP與基尼系數(shù)之間的曲線被稱為“庫茨涅茨倒U形曲線”。

        1912年經(jīng)濟(jì)學(xué)家基尼獨(dú)立地提出了基尼系數(shù)理論,如今已經(jīng)廣泛地運(yùn)用到收入分配理論研究中?;嵯禂?shù)的最大優(yōu)點(diǎn)在于能夠用一個(gè)數(shù)值來體現(xiàn)收入分配的不均等性,并且具有優(yōu)越的分解性,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中有著現(xiàn)實(shí)的價(jià)值和意義。[2]通常把0.4作為收入分配差距的“警戒線”,一般發(fā)達(dá)國家的基尼系數(shù)在0.24到0.36之間。改革開放以來,我國在經(jīng)濟(jì)高速增長的同時(shí),貧富差距逐步拉大,2010年,中國大陸基尼系數(shù)超過0.5,社會(huì)的貧富差距已經(jīng)突破了合理的限度,總?cè)丝谥?0%的最低收入人口占收入的份額僅為4.7%,而總?cè)丝谥?0%的最高收入人口占總收入的份額高達(dá)50%。我國的收入分配不均問題突出表現(xiàn)在城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)一步拉大、東中西部地區(qū)居民收入差距過大、高低收入群體差距懸殊等方面。

        與此同時(shí),技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的舞臺(tái)上扮演著越來越重要的角色。在經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展過程中,技術(shù)進(jìn)步為其注入了新的增長源泉,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變、不斷提升我國的原始創(chuàng)新能力和科技產(chǎn)出水平。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中,技術(shù)進(jìn)步并不是指技術(shù)自身的變化和發(fā)展,而是指一定量的投入能生產(chǎn)更多的產(chǎn)出,或者一定量的產(chǎn)出只需要更少的投入。[3](P132)率先研究技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的是美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家索羅(1957),他在研究中發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出的增長遠(yuǎn)大于資本和勞動(dòng)投入所帶來的增長,而這一差額就是“技術(shù)進(jìn)步”。[4](P1-19)丹尼森(1962)把經(jīng)濟(jì)增長分為兩類:一類是如勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素的投入,另一類是能提高生產(chǎn)效率的因素,稱為“全要素生產(chǎn)率”(TFP),因而TFP被認(rèn)為是“廣義的技術(shù)進(jìn)步”。[5]

        一直以來,收入分配與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系得到眾多經(jīng)濟(jì)學(xué)家的研究,而與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系密切的技術(shù)進(jìn)步與收入分配的關(guān)系卻研究尚少,隨著技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的不斷擴(kuò)大,技術(shù)進(jìn)步與收入分配關(guān)系的研究顯得頗具實(shí)際價(jià)值。

        二 中國技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測算

        (一)索羅余值法得到的技術(shù)進(jìn)步

        20世紀(jì)50年代,經(jīng)濟(jì)學(xué)家們根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)的基本原理,提出了全要素生產(chǎn)率(TFP)的概念,技術(shù)進(jìn)步的衡量取得重大進(jìn)展。1957年索羅(solow)在生產(chǎn)函數(shù)中加入技術(shù)進(jìn)步的因素,首次分離出科技進(jìn)步對(duì)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的巨大作用并提出了用于測度技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的“索羅余值”,如下式所示:

        (二)生產(chǎn)函數(shù)法—超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型

        常用的生產(chǎn)函數(shù)形式有柯布道格拉斯、超越對(duì)數(shù)和常數(shù)替代彈性生產(chǎn)函數(shù)。由Christensen、Jorgenson和Lau于1973年提出的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù),具有易估性和包容性的特點(diǎn),它可以被認(rèn)為是任何形式生產(chǎn)函數(shù)的二階臺(tái)勞近似。[6]因此本文選用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)對(duì)TFP進(jìn)行估算。其函數(shù)形式為:

        當(dāng)βkl=βkk=βll=0時(shí),超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)就簡化為C-D生產(chǎn)函數(shù)。在規(guī)模報(bào)酬不變和生產(chǎn)者均衡的假設(shè)下,σk、σl分別為資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性:

        (三)模型中指標(biāo)及數(shù)據(jù)選擇

        超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)同C-D生產(chǎn)函數(shù)一樣,所涉及到的指標(biāo)是總產(chǎn)出、勞動(dòng)力投入及資本投入。以下將分別說明這幾個(gè)變量的數(shù)據(jù)選擇。

        1.總產(chǎn)出數(shù)據(jù)。衡量總產(chǎn)出的指標(biāo)主要有GDP和GNP。本文以當(dāng)前核算中采用較多的GDP代表總產(chǎn)出Y,同時(shí)以1978年為基期(1978年GDP指數(shù)為100),核算出1978~2008年實(shí)際GDP。

        2.勞動(dòng)力投入指標(biāo)數(shù)據(jù)。從理論上說,勞動(dòng)力投入是生產(chǎn)過程中實(shí)際投入的勞動(dòng)量,應(yīng)該用標(biāo)準(zhǔn)勞動(dòng)強(qiáng)度的勞動(dòng)時(shí)間來衡量。但基于數(shù)據(jù)的可得性,我們用一定時(shí)期內(nèi)就業(yè)人口總量來表示。

        3.資本存量。資本投入是構(gòu)成生產(chǎn)能力的資本存量,包括直接或間接生產(chǎn)、提供各種產(chǎn)品和勞務(wù)的固定資產(chǎn)和流動(dòng)資產(chǎn)。[7]基于取得連續(xù)、完整的流動(dòng)資產(chǎn)數(shù)據(jù)難度大,本文選取固定資產(chǎn)存量數(shù)據(jù)作為資本投入指標(biāo)。由于中國統(tǒng)計(jì)年鑒上沒有直接的固定資產(chǎn)存量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),所以必須進(jìn)行估算。經(jīng)過比較,采用葉宗裕(2010)的估算方法:根據(jù)資本產(chǎn)出比增長規(guī)律確定基期資本存量;將資本分為建筑安裝工程和設(shè)備工器具購置兩類,分別設(shè)定遞增折舊率,用永續(xù)盤存法估算兩類資本存量,然后相加得出總的資本存量。[8]本文以1978年為基期(以1978年不變價(jià)),按永續(xù)盤存法估算出兩類資本存量并相加得到1978~2008年中國資本存量。①永續(xù)盤存法由Goldsmith在1951年開創(chuàng):Kt=It+(1-αt)Kt-1,其中Kt表示第t年的資本存量,Kt-1表示第t-1年的資本存量,It表示第t年的投資,αt表示第t年的折舊率。

        (四)計(jì)量過程及中國TFP的測算

        本文的實(shí)證數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(1980-2009)以及根據(jù)永續(xù)盤存法整理得到的數(shù)據(jù)。為了保證參數(shù)估計(jì)的有效性,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以下是借助SPSS,做出的各變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣,見表1:

        表1 變量相關(guān)系數(shù)矩陣

        我們發(fā)現(xiàn)各變量之間的相關(guān)性都在0.9之上,因此,各變量之間存在嚴(yán)重的共線性,以下我們將采用主成份分析法消除共線性。

        首先,將各變量標(biāo)準(zhǔn)化處理,經(jīng)過處理后變量前面加上Z,其中:

        表2 主成分列表

        從表2中可以看出變量的特征根從大到小依次排列,第一個(gè)主成份的特征根為4.851,它解釋了總變量的97.028%,第二個(gè)特征根遠(yuǎn)小于1,之后的特征根更小,因此只要提取第一個(gè)主成份即可。

        最終我們得到因子得分系數(shù)矩陣(見表3),通過該系數(shù)矩陣可以將所有主成份表示為各個(gè)變量的線性組合,即因子得分函數(shù),公式如下:

        表3 主成分得分系數(shù)矩陣

        通過EVIEWS分析,將LnY序列及D序列做ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn),最終得到的方程如下:

        因此,我們可以得到最終的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù):

        此前,我們得到σk、σl分別為資本和勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性,因此:

        表4得出1978-2008年資本及勞動(dòng)產(chǎn)出彈性,同時(shí)根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)增長模型,取帶入求出資本、勞動(dòng)及TFP對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。新古典增長模型如下:

        資本、勞動(dòng)及TPF的貢獻(xiàn)率分別為EK、EL、EA:

        表4 生產(chǎn)要素及TFP貢獻(xiàn)率

        從估算的結(jié)果我們可以看到,勞動(dòng)與資本彈性之和大于1,說明中國自改革開放以來經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增的規(guī)律。1990年以后的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率開始出現(xiàn)穩(wěn)定且明顯上升趨勢,中國經(jīng)濟(jì)開始逐步走向技術(shù)進(jìn)步、效率提升的內(nèi)涵式發(fā)展道路。1990—2007年,勞動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率逐漸下降,經(jīng)濟(jì)增長由資本和技術(shù)拉動(dòng)態(tài)勢顯著,技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平均貢獻(xiàn)率為17.31%,這主要得益于經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)水平的不斷發(fā)展,科學(xué)技術(shù)轉(zhuǎn)化率的日益提升。我們應(yīng)該看到,雖然中國目前的TFP與發(fā)達(dá)國家相比還有很大差距,但伴隨著經(jīng)濟(jì)的高增長率,技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的絕對(duì)份額卻并不少于發(fā)達(dá)國家。當(dāng)然,從整體來看,我國目前技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率依然較低,這主要受到知識(shí)和教育程度的限制,知識(shí)要素還沒有得到充分合理的配置。同時(shí),我國科學(xué)技術(shù)水平在快速發(fā)展的同時(shí),轉(zhuǎn)換為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的速度較慢。因此不斷推動(dòng)科技進(jìn)步,大力發(fā)展知識(shí)經(jīng)濟(jì),轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式仍然是長期堅(jiān)持的基本方針。

        三 技術(shù)進(jìn)步與收入分配差距關(guān)系的實(shí)證研究

        關(guān)于技術(shù)進(jìn)步與收入分配差距的研究,紀(jì)玉山(2005)通過對(duì)發(fā)達(dá)國家近十幾年的“新經(jīng)濟(jì)”發(fā)展的實(shí)證研究,認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步和居民收入分配差距之間呈現(xiàn)正相關(guān),技術(shù)進(jìn)步和知識(shí)資本化是拉大貧富差距的主要原因之一。[9][p55]胡德龍(2011)估算出我國分城鄉(xiāng)TFP并證明了其對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的顯著影響。本文主要從實(shí)證角度分析技術(shù)進(jìn)步和基尼系數(shù)之間的關(guān)系,探究技術(shù)進(jìn)步對(duì)收入分配差距的影響。

        (一)技術(shù)進(jìn)步與收入分配差距關(guān)系的數(shù)據(jù)選擇與繪圖

        圖1

        圖2

        技術(shù)進(jìn)步用在上文中估算出的TFP衡量,收入分配差距用基尼系數(shù)表示,由于學(xué)者們對(duì)基尼系數(shù)的計(jì)算方法不同,估計(jì)出的結(jié)果也有較大差距,綜合比較,本文中1978-2004年中國的基尼系數(shù)采用尹成遠(yuǎn)(2008)的估算結(jié)果,2005-2007年的中國基尼系數(shù)采用世界銀行《人類發(fā)展報(bào)告》中的結(jié)果,并借助EVIEWS將中國基尼系數(shù)走勢圖繪制如圖1,同時(shí)繪制TFP與基尼系數(shù)之間的散點(diǎn)圖,如圖2。

        從圖1中可以看出中國的基尼系數(shù)呈現(xiàn)不斷增長的趨勢,收入分配差距進(jìn)一步擴(kuò)大,社會(huì)收入兩極分化已踏越“警戒線”。從圖2可以看出,除了少數(shù)年份表現(xiàn)異常以外,中國的基尼系數(shù)與TFP基本呈現(xiàn)出正相關(guān)走勢,深刻說明了技術(shù)進(jìn)步對(duì)中國目前的收入分配格局產(chǎn)生了重要影響,同時(shí),通過格蘭杰因果檢驗(yàn)也說明了技術(shù)進(jìn)步是收入差距的格蘭杰原因。因此,我們可以推斷,在市場經(jīng)濟(jì)自發(fā)的作用之下,拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的技術(shù)進(jìn)步又是收入差距擴(kuò)大的原因之一。

        (二)計(jì)量模型的構(gòu)建及回歸結(jié)果

        為了增強(qiáng)計(jì)量模型的顯著性,更好地表達(dá)模型的經(jīng)濟(jì)意義,我們?nèi)?987—2007年的樣本為研究對(duì)象,用Gini代表基尼系數(shù),用TFP代表技術(shù)進(jìn)步,并借助EVIEWS,將回歸結(jié)果估計(jì)如下:

        從結(jié)果中可以看出,括號(hào)中的T值在5%條件下統(tǒng)計(jì)顯著,F(xiàn)值較大,可見收入分配差距顯著受到技術(shù)進(jìn)步的影響;同時(shí)R2也較大,說明模型較好地?cái)M合了樣本觀測值,因此該模型能夠說明技術(shù)進(jìn)步與基尼系數(shù)之間呈正相關(guān)。

        技術(shù)進(jìn)步對(duì)收入分配差距的影響,具體為:

        即技術(shù)進(jìn)步所代表的全要素生產(chǎn)率每提高1%,基尼系數(shù)就提高0.4%,也就意味著收入差距進(jìn)一步拉大0.4%。這與庫茨涅茨的倒U形假說的解釋不符,他認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長高級(jí)階段最終會(huì)使基尼系數(shù)越來越小,因?yàn)榧夹g(shù)進(jìn)步和新興行業(yè)的出現(xiàn)不可避免地導(dǎo)致源于舊行業(yè)財(cái)產(chǎn)和收入比重的減少。但我們發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步不僅不會(huì)縮小收入分配差距,而且將會(huì)拉大這種不平均。通過對(duì)TPF的測算,我們發(fā)現(xiàn)近10年來,技術(shù)進(jìn)步的平均貢獻(xiàn)率從15%—30%,而基尼系數(shù)平均值卻從0.38—0.45。我們認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步拉大收入分配的不平均主要有以下幾方面原因:

        (一)根據(jù)羅默的新經(jīng)濟(jì)增長模型,將技術(shù)進(jìn)步看成是內(nèi)生的變量,經(jīng)濟(jì)增長是技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果。在模型中,知識(shí)要素同勞動(dòng)、資本一樣獲得收入,而知識(shí)存量的增加與技術(shù)進(jìn)步是同向變動(dòng)的,能夠促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。那么我們認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)增長過程中收入差距的拉大是由于知識(shí)要素收入的比重增加,所以創(chuàng)造和擁有高技術(shù)的熟練勞動(dòng)力獲得了更多知識(shí)性的收入,這將拉大與簡單勞動(dòng)者之間距離,最終必然使兩者之間的貧富差距進(jìn)一步拉大。[9][p58]根據(jù)2010年中國發(fā)展指數(shù)報(bào)告,我國行業(yè)間收入分配明顯向科技含量高的行業(yè)和新興行業(yè)傾斜,以金融業(yè)、IT業(yè)領(lǐng)銜的知識(shí)、技術(shù)、資本密集型等行業(yè)年平均工資約60000元,而水利、環(huán)境、公共設(shè)施、居民服務(wù)等公共服務(wù)行業(yè)職工收入始終處于最低水平,其年平均工資不足20000元。由此可見,在以知識(shí)要素為代表的技術(shù)進(jìn)步過程中,將更大程度地拉大擁有強(qiáng)知識(shí)、高技術(shù)群體和低教育程度群體的收入差距。

        (二)技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展,促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)。以知識(shí)產(chǎn)業(yè)、信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、新興服務(wù)業(yè)為核心的第三產(chǎn)業(yè)的比重日益增大,并逐漸成為吸納社會(huì)就業(yè)人群的主要渠道。而第二產(chǎn)業(yè)由于機(jī)械化水平和技術(shù)水平的提高、大量資本和勞動(dòng)力向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,其所能夠提供的勞動(dòng)力就業(yè)崗位日益減少,大量非熟練勞動(dòng)力競爭不斷減少的崗位機(jī)會(huì),就使得工資進(jìn)一步下降。與此同時(shí),伴隨技術(shù)進(jìn)步,不論是第二產(chǎn)業(yè)還是第三產(chǎn)業(yè),其內(nèi)部的發(fā)展是不平衡的。對(duì)于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)、知識(shí)密集型等產(chǎn)業(yè),其需要高精尖人才的數(shù)量與日俱增,然而社會(huì)卻不能提供足夠多的高素質(zhì)人才,造成人才供需矛盾尖銳,這樣勢必使得有能力進(jìn)入這些新興重要領(lǐng)域部門的勞動(dòng)者位于工資鏈的頂端。因此,技術(shù)進(jìn)步就更大程度地拉大了高收入者和低收入者之間的收入差距。

        (三)人力資本在城鄉(xiāng)間的差異導(dǎo)致在技術(shù)進(jìn)步條件下城鄉(xiāng)收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大。農(nóng)村中存在大量潛在剩余勞動(dòng)力,由于知識(shí)進(jìn)步緩慢和教育限制造成農(nóng)村人力資本較低,大量剩余勞動(dòng)力除務(wù)農(nóng)外沒有適應(yīng)社會(huì)其他崗位的能力。一方面表現(xiàn)在農(nóng)民實(shí)用技能的培訓(xùn)不足,隨著農(nóng)村勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移,一旦農(nóng)民從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè),其擇業(yè)競爭力低,收入水平低。另一方面表現(xiàn)在農(nóng)民受教育水平低,農(nóng)民能依靠知識(shí)要素進(jìn)入城市知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)部門發(fā)展的人群少。因此,農(nóng)村大量剩余勞動(dòng)力處于城市就業(yè)和收入的底層,而城市中擁有高技術(shù)和尖端知識(shí)的人才位于就業(yè)和收入的頂層,在技術(shù)進(jìn)步不斷推動(dòng)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中,二者的收入差距將進(jìn)一步拉大。

        (四)技術(shù)進(jìn)步在區(qū)域之間差異使得居民收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大。由于東、中西部發(fā)展的基礎(chǔ)不同,一方面,技術(shù)進(jìn)步在區(qū)域間的配置就顯著不同,擁有豐裕資本和先進(jìn)技術(shù)的東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,居民收入水平高。另一方面,發(fā)達(dá)地區(qū)有更多的發(fā)展機(jī)遇,大量人力資本涌入發(fā)達(dá)地區(qū),新興人才在加速經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也獲得不菲的收入,然而落后的地區(qū)在技術(shù)支持弱、人才流失的情況下經(jīng)濟(jì)發(fā)展慢,居民收入水平低,這也就進(jìn)一步拉大了二者的差距。

        當(dāng)然我們也應(yīng)認(rèn)識(shí)到,技術(shù)進(jìn)步是拉大收入差距的原因之一,還存在政策、制度、人力資本發(fā)展等綜合要素共同作用使收入差距控制在一定范圍內(nèi)。

        四 政策建議

        (一)加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變,合理調(diào)節(jié)收入分配差距

        促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化,堅(jiān)持走新型工業(yè)化道路,培育發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。不斷推進(jìn)信息等朝陽產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,加強(qiáng)創(chuàng)新能力建設(shè),發(fā)揮科技型中小企業(yè)作用,提升企業(yè)原始創(chuàng)新能力并加快形成核心競爭力。

        合理調(diào)節(jié)收入分配差距,一是要著力提高城鄉(xiāng)低收入群體的收入水平,努力提高居民收入在國民收入分配中的比重、勞動(dòng)報(bào)酬在初次分配中的比重。建立健全社會(huì)保障機(jī)制,完善企業(yè)的用工制度,建立全職工工資正常增長的長效機(jī)制。二是要加大收入分配差距的調(diào)節(jié)力度,特別發(fā)揮稅收的調(diào)節(jié)機(jī)制,提高個(gè)人所得稅的起征標(biāo)準(zhǔn),合理調(diào)整稅率結(jié)構(gòu),切實(shí)減輕中低收入者稅收負(fù)擔(dān)。要抑制和防范壟斷,對(duì)壟斷企業(yè)和金融等高收入行業(yè)人員的薪酬要嚴(yán)格監(jiān)管,努力調(diào)節(jié)收入過高。三是大力整頓和規(guī)范收入分配秩序。通過持續(xù)不斷的努力,盡快扭轉(zhuǎn)收入分配差距擴(kuò)大趨勢,努力使廣大人民群眾更多分享改革發(fā)展成果。[10]

        (二)大力推動(dòng)科技創(chuàng)新,同時(shí)合理調(diào)配科技投入結(jié)構(gòu)

        大力推進(jìn)科技創(chuàng)新。以科技創(chuàng)新提升科技進(jìn)步,不斷提高科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在經(jīng)濟(jì)增長中所占的比重。應(yīng)加強(qiáng)基礎(chǔ)研究、前沿技術(shù)研究,增強(qiáng)原始創(chuàng)新能力;激勵(lì)科研院所、高等學(xué)校和廣大科技人員以多種形式與企業(yè)合作。同時(shí),增加科技投入的總量,提高科研經(jīng)費(fèi)使用效率。深化科技管理體制改革,促進(jìn)科技資源優(yōu)化配置、高效利用和開放共享。[11]重點(diǎn)是合理調(diào)配農(nóng)村科技創(chuàng)新的支持力度和城鎮(zhèn)支持力度的差距,把農(nóng)業(yè)科技擺在科技工作的突出位置,大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè),加強(qiáng)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新體系的建設(shè),重點(diǎn)支持農(nóng)業(yè)科技企業(yè)的發(fā)展,為農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)提供完善的信貸支持。

        (三)提升人力資本,發(fā)展知識(shí)經(jīng)濟(jì),增進(jìn)職業(yè)教育和技能培訓(xùn)。

        切實(shí)提升勞動(dòng)者的整體素質(zhì)和水平,大力發(fā)展知識(shí)經(jīng)濟(jì),讓知識(shí)成為資本和技術(shù)的重要組成部分。大力推進(jìn)技術(shù)教育及繼續(xù)教育等實(shí)用性的職業(yè)技能教育,為社會(huì)提供更多具有先進(jìn)技術(shù)的經(jīng)營管理人員,加大高技能緊缺人才的培養(yǎng)力度,根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)際,培養(yǎng)針對(duì)制造業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要的專門型人才。各地區(qū)根據(jù)實(shí)際情況,舉辦專場人才交流會(huì),鼓勵(lì)高等院校、職業(yè)技術(shù)學(xué)院為企業(yè)培訓(xùn)管理人員和勞動(dòng)力,確保企業(yè)有一支高素質(zhì)的人力資源隊(duì)伍。人力資本的提升能促進(jìn)勞動(dòng)力就業(yè)水平和層次的提升,更好地融合到社會(huì)需要的產(chǎn)業(yè)和部門中,使人力資源優(yōu)勢得以充分發(fā)揮,也有利于不斷推動(dòng)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步和革新,縮小收入差距。

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        Study on the Technology Progress Contribution and Income Distribution Gap

        LI Bin,CHEN Chao-fan,WAN Da-yan
        (School of Economics and Trade,Hunan University,Changsha 410079)

        establishment of transcendental logarithmic production functions,by principal component analysis method on estimation of total factor productivity in China 1978-2008,discovered over the past five years to TFP's contribution to economic growth and stability boost,average 30%.Further analysis of total factor productivity and the relationship between income distribution gap,with scatter and measurement model,TFP and empirical research on the relationship between the Gini coefficient,results show that technological progress will widen the gap in income distribution,TFP increase 1%,the Gini coefficient increased 0.4%.On that basis propose regulating income distribution gap,optimize the allocation of investment in science and technology,promoting human capital upgrading policy recommendations.

        technological progress;TFP;transcendental logarithmic production functions;income distribution gap;Gini coefficient

        F062.4

        A

        1008—1763(2012)01—0056—06

        2011-03-15

        國家軟科學(xué)重大項(xiàng)目《科技促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的評(píng)價(jià)方法和體系研究》(2011GXS1B001)

        李 斌(1968—),女,湖南湘鄉(xiāng)人,湖南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師.研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì),經(jīng)濟(jì)增長.

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