■張 翼，王豆豆，鄭興無(wú)

一、引言

我國(guó)在歷經(jīng)四十余年的改革開(kāi)放之后，要素規(guī)模投入增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)的邊際報(bào)酬逐步遞減，物質(zhì)資本投入回報(bào)率不斷下降，人口規(guī)模的紅利效應(yīng)漸近消失，僅依靠要素?cái)?shù)量驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)方式難以維系，推動(dòng)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)向依賴效率提升的集約型發(fā)展方式，才是促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)型深刻反映了要素結(jié)構(gòu)變遷下技術(shù)進(jìn)步方向和全要素生產(chǎn)率的內(nèi)生演進(jìn)規(guī)律，要素結(jié)構(gòu)變遷能夠引發(fā)要素結(jié)構(gòu)配置效率和技術(shù)進(jìn)步方式的內(nèi)生變化，只有與要素稟賦結(jié)構(gòu)相匹配的技術(shù)組合方式才能對(duì)提高增長(zhǎng)效率帶來(lái)積極影響（Acemoglu&Zilibotti，2001），這也反映了現(xiàn)階段金融體系促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“規(guī)模效應(yīng)”正趨于弱化（劉貫春等，2017），而結(jié)構(gòu)性效應(yīng)正在上升。

金融系統(tǒng)通過(guò)資本價(jià)格機(jī)制能夠?qū)ι鐣?huì)技術(shù)進(jìn)步的要素偏向產(chǎn)生影響，不僅體現(xiàn)在微觀主體投資決策中由于金融發(fā)展帶來(lái)的決策約束改進(jìn)和相對(duì)價(jià)格變化，還體現(xiàn)在金融發(fā)展對(duì)要素整體規(guī)模和結(jié)構(gòu)的持續(xù)影響而產(chǎn)生的宏觀資源配置效應(yīng)。這里關(guān)注金融發(fā)展影響我國(guó)地區(qū)技術(shù)進(jìn)步方向的具體機(jī)制，包括直接的技術(shù)資源利用機(jī)制以及如何通過(guò)要素規(guī)模和要素結(jié)構(gòu)配置影響技術(shù)進(jìn)步的要素偏向。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中普遍存在的非中性技術(shù)進(jìn)步偏向與要素結(jié)構(gòu)緊密相關(guān)，既有生產(chǎn)要素規(guī)模與具體構(gòu)成的原因，即技術(shù)進(jìn)步總是傾向于提高充裕要素的邊際產(chǎn)出，也有要素間相對(duì)價(jià)格效應(yīng)原因，即技術(shù)進(jìn)步傾向于提高相對(duì)價(jià)格更高的稀缺要素的邊際產(chǎn)出（Acemoglu，2007）。要素的規(guī)模結(jié)構(gòu)和配置結(jié)構(gòu)總是可以影響社會(huì)生產(chǎn)對(duì)要素選擇使用的具體方式，使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)體現(xiàn)為有偏的技術(shù)進(jìn)步。同時(shí)企業(yè)生產(chǎn)中的研發(fā)激勵(lì)、政府干預(yù)政策，以及外部自然稟賦狀況、人口年齡結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施與制度等環(huán)境因素（楊翔等，2019）也會(huì)對(duì)技術(shù)進(jìn)步方式產(chǎn)生影響。

技術(shù)進(jìn)步的要素偏向來(lái)自微觀主體對(duì)要素投入規(guī)模和結(jié)構(gòu)的優(yōu)化決策行為，而這一行為不僅受要素整體發(fā)展規(guī)模與質(zhì)量結(jié)構(gòu)的影響，還會(huì)受當(dāng)時(shí)金融系統(tǒng)發(fā)展水平的影響。在物質(zhì)資本邊際報(bào)酬高且不存在供給約束時(shí)，企業(yè)資金必然更多地投向技術(shù)含量相對(duì)較高的固定資產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)設(shè)施等，社會(huì)生產(chǎn)也體現(xiàn)為資本偏向型技術(shù)進(jìn)步，這契合了我國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的技術(shù)進(jìn)步偏向（戴天仕和徐現(xiàn)祥，2010）。相對(duì)于一般勞動(dòng)力的充分供給，物質(zhì)資本相對(duì)短缺落后，也成為緊缺金融資本的重點(diǎn)投向，導(dǎo)致我國(guó)物質(zhì)資本積累的快速增長(zhǎng)。且隨著對(duì)外開(kāi)放程度的不斷加深，更多技術(shù)密集型的資本設(shè)備被引入國(guó)內(nèi)，在發(fā)達(dá)國(guó)家技術(shù)溢出效應(yīng)和國(guó)內(nèi)技術(shù)模仿行為的共同影響下，進(jìn)一步提升了我國(guó)技術(shù)進(jìn)步的資本偏向程度（羅知等，2018）。然而，這一技術(shù)進(jìn)步演化路徑并非一成不變，隨著物質(zhì)資本投入的快速增長(zhǎng)，金融資本投資的邊際報(bào)酬逐漸下降，而人力資本特別是不同結(jié)構(gòu)的人力資本的回報(bào)率逐步上升，同時(shí)企業(yè)也需要雇傭更多與前沿技術(shù)設(shè)備相匹配的勞動(dòng)力，這就增加了對(duì)技能勞動(dòng)和高學(xué)歷勞動(dòng)的相對(duì)需求，提高了勞動(dòng)供給相對(duì)穩(wěn)定情況下的教育回報(bào)率（申廣軍等，2015），從而會(huì)扭轉(zhuǎn)技術(shù)進(jìn)步的資本偏向趨勢(shì)，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步方向逐步體現(xiàn)為勞動(dòng)偏向，特別是高質(zhì)量人力資本偏向。

金融系統(tǒng)對(duì)有偏技術(shù)進(jìn)步的影響受制于企業(yè)的投融資決策以及金融體系的發(fā)達(dá)程度，有效的金融市場(chǎng)可以充分實(shí)現(xiàn)社會(huì)的儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)換機(jī)制，將社會(huì)閑散資金用于微觀主體投資用途，發(fā)揮市場(chǎng)的資金配置功能，形成了投資資本的規(guī)模收益（翟瓊等，2015），最終收益率則取決于資本的使用價(jià)格和期限。在改革開(kāi)放初期，相對(duì)于可替代性更強(qiáng)的勞動(dòng)投入，企業(yè)更傾向于將資金投入到具有更高產(chǎn)出水平的物質(zhì)資本和前沿技術(shù)設(shè)備中（Madsen &Damania，2001）。而隨著金融體系的不斷完善發(fā)達(dá)，物質(zhì)資本投資的回報(bào)率呈下降趨勢(shì)，加之高質(zhì)量的人力資本投入雖然投資回報(bào)周期長(zhǎng)，但高技能人力資本投資的長(zhǎng)期回報(bào)率要遠(yuǎn)高于低技能勞動(dòng)和物質(zhì)資本（張麗華等，2019）。同時(shí)相對(duì)于資金投入規(guī)模高、收益不確定性大的物質(zhì)資本，家庭和企業(yè)的人力資本投資風(fēng)險(xiǎn)要小得多，因而會(huì)有更多金融部門支持的資金投向人力資本，無(wú)論企業(yè)還是家戶會(huì)更加重視人力資本投資的回報(bào)而加大投入，社會(huì)整體對(duì)教育等公共設(shè)施投資也會(huì)水漲船高，從而提升人力資本的長(zhǎng)期發(fā)展質(zhì)量，人力資本質(zhì)量的提高有助于改進(jìn)勞動(dòng)要素邊際報(bào)酬（陶愛(ài)萍等，2018），緩解技術(shù)進(jìn)步的資本偏向程度。因此，就我國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)技術(shù)進(jìn)步的要素偏向看，金融體系的發(fā)展對(duì)技術(shù)進(jìn)步方向存在直接的影響機(jī)制。在有效金融市場(chǎng)假說(shuō)下，資金在要素間自由流動(dòng)，必然會(huì)從開(kāi)始的物質(zhì)資本有偏逐步轉(zhuǎn)向人力資本偏向，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的技術(shù)進(jìn)步方向也體現(xiàn)為由高度的資本偏向向勞動(dòng)偏向轉(zhuǎn)型。基于此，提出研究假設(shè)1。

H1：金融體系的完善發(fā)展能夠逐步減緩經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中技術(shù)進(jìn)步的資本偏向，提升勞動(dòng)偏向的程度。

以上分析依賴于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中技術(shù)進(jìn)步的資本偏向程度逐步降低的經(jīng)驗(yàn)結(jié)論（常遠(yuǎn)和吳鵬，2019）。王林輝等（2015）將這一趨勢(shì)解釋為要素結(jié)構(gòu)即勞均資本對(duì)技術(shù)進(jìn)步方向的影響，當(dāng)勞均資本提高到一定水平后，勞均資本的增加會(huì)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步從資本偏向勞動(dòng)。但這一傳導(dǎo)路徑的實(shí)現(xiàn)還受到市場(chǎng)機(jī)制下企業(yè)的微觀行為和具體投資決策等因素的影響。金融體系發(fā)展直接影響要素的價(jià)格形成機(jī)制，并對(duì)要素的長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)模和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，從而影響要素配置結(jié)構(gòu)和使用效率，改變技術(shù)進(jìn)步方向。從要素積累視角看，金融體系的儲(chǔ)蓄動(dòng)員、風(fēng)險(xiǎn)分散和項(xiàng)目甄別等功能有助于物質(zhì)資本積累和資本優(yōu)化配置的作用已得到廣泛認(rèn)同（王蘭平等，2020）。對(duì)于勞動(dòng)要素，雖然金融發(fā)展在為企業(yè)提供資金支持時(shí)可以通過(guò)促進(jìn)企業(yè)擴(kuò)大規(guī)?；蛐缕髽I(yè)建立對(duì)就業(yè)崗位創(chuàng)造和穩(wěn)定勞動(dòng)者就業(yè)產(chǎn)生積極影響（Marco & Giovanni，2012），不過(guò)無(wú)論是要素形成規(guī)模還是要素積累速度，金融發(fā)展對(duì)物質(zhì)資本要素的促進(jìn)效應(yīng)均強(qiáng)于勞動(dòng)要素，導(dǎo)致勞均資本呈逐年升高趨勢(shì)。從“資本—技能互補(bǔ)”角度看，資本與非技能勞動(dòng)之間的替代彈性大于資本與技能勞動(dòng)的替代彈性，金融發(fā)展在促進(jìn)企業(yè)積累更多前沿技術(shù)設(shè)備和資本的同時(shí)，也增加了企業(yè)對(duì)勞動(dòng)尤其是技能勞動(dòng)的相對(duì)需求（李力行和申廣軍，2019），對(duì)非技能勞動(dòng)產(chǎn)生了替代效應(yīng)。同時(shí)，金融體系越發(fā)達(dá)也有助于提高地區(qū)對(duì)技能勞動(dòng)的吸引力，可以通過(guò)技能勞動(dòng)聚集提升技能勞動(dòng)的比例（申廣軍等，2017），這進(jìn)一步加強(qiáng)了技能勞動(dòng)對(duì)非技能勞動(dòng)的替代效應(yīng)，不同技能水平勞動(dòng)的內(nèi)部替代會(huì)降低勞動(dòng)力市場(chǎng)中有效勞動(dòng)者總量，進(jìn)而帶來(lái)資本—?jiǎng)趧?dòng)投入比即勞均資本升高。勞均資本的上升一方面揭示了社會(huì)物質(zhì)資本的發(fā)達(dá)程度，并意味著物質(zhì)資本邊際回報(bào)率的下降。另一方面也反映出社會(huì)總有效勞動(dòng)量下降帶來(lái)的勞動(dòng)邊際回報(bào)率的上升，從而總體上減緩了技術(shù)進(jìn)步的資本偏向程度。故金融體系的發(fā)展有助于改進(jìn)要素結(jié)構(gòu)，提高勞均資本，而勞均資本的提高在降低資本回報(bào)的同時(shí)，相對(duì)提高了有效勞動(dòng)的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)?；谝陨戏治?，提出研究假設(shè)2。

H2：金融發(fā)展通過(guò)提高勞均資本逐步扭轉(zhuǎn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中技術(shù)進(jìn)步的資本偏向，促進(jìn)勞動(dòng)偏向性技術(shù)進(jìn)步。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

根據(jù)前述金融發(fā)展影響技術(shù)進(jìn)步偏向的機(jī)制闡釋，為量化分析金融發(fā)展對(duì)勞動(dòng)偏向技術(shù)進(jìn)步的影響機(jī)制，構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸模型：

其中，tech 為技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)，指數(shù)值大于0說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步為資本偏向，且數(shù)值越大說(shuō)明資本偏向程度越高。fin和fac分別為核心解釋變量金融發(fā)展和要素結(jié)構(gòu)，X 為控制變量集，包括對(duì)外開(kāi)放、人口年齡結(jié)構(gòu)、政府財(cái)政支出、累計(jì)利用外商投資、基礎(chǔ)設(shè)施水平等，i 和t 分別表示地區(qū)和時(shí)間。βi為待估計(jì)系數(shù)，根據(jù)前述假說(shuō)，β1和β2的符號(hào)預(yù)期為負(fù)，μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為進(jìn)一步解析金融發(fā)展通過(guò)要素結(jié)構(gòu)影響技術(shù)進(jìn)步方向的作用機(jī)制即假說(shuō)2，在基準(zhǔn)回歸模型基礎(chǔ)上，將要素結(jié)構(gòu)作為中介因素引入模型中，構(gòu)建如下中介效應(yīng)回歸模型：其中，a、b、c 為待估計(jì)系數(shù)，σ、θ、和η為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）變量與指標(biāo)

1.技術(shù)進(jìn)步方向的測(cè)度

技術(shù)進(jìn)步方向的測(cè)度需要估計(jì)勞動(dòng)與資本的替代彈性（以下簡(jiǎn)稱替代彈性），傳統(tǒng)的估計(jì)方法主要是基于CES 生產(chǎn)函數(shù)、超越對(duì)數(shù)成本函數(shù)，根據(jù)企業(yè)利潤(rùn)最大化條件下資本、勞動(dòng)需求的一階方程等進(jìn)行估計(jì)。由于要素相對(duì)價(jià)格會(huì)影響各生產(chǎn)要素的投入量，因而上述三種估計(jì)方法均存在系統(tǒng)性偏差。另外，用企業(yè)利潤(rùn)最大化條件下資本、勞動(dòng)需求的一階方程進(jìn)行估計(jì)時(shí)，基于勞動(dòng)需求一階方程所得的替代彈性往往大于基于資本需求一階方程所得的估計(jì)值。為得到更為穩(wěn)健的替代彈性估計(jì)值，使用Klump等（2007）提出的“標(biāo)準(zhǔn)化供給面系統(tǒng)法”來(lái)估計(jì)替代彈性。為測(cè)算技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)，首先構(gòu)建如下CES生產(chǎn)函數(shù)：

其中，Yt表示總產(chǎn)出，Kt和Lt分別表示資本投入和勞動(dòng)投入，α表示資本密集度，ε表示替代彈性，EKt和ELt分別表示資本效率和勞動(dòng)效率。基于式（5）分別對(duì)Kt和Lt求偏導(dǎo)可得資本與勞動(dòng)的邊際產(chǎn)出，Acemoglu（2007）將技術(shù)進(jìn)步方向定義為資本—?jiǎng)趧?dòng)邊際產(chǎn)出比：

為能將技術(shù)進(jìn)步方向進(jìn)行量化，將技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)定義為：

其中，EKt/ELt＞0 顯然成立。若ε＜1，EKt/ELt上升（下降）表示技術(shù)進(jìn)步偏向勞動(dòng)（資本），此時(shí)techt＜0（techt＞0）。若ε＞1，EKt/ELt上升（下降）表示技術(shù)進(jìn)步偏向資本（勞動(dòng)），此時(shí)techt＞0（techt＜0）；若ε=1，則有techt=0，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步是中性的。由式（7）可知，資本效率、勞動(dòng)效率以及替代彈性是計(jì)算技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)所必須的數(shù)據(jù)，其中資本效率和勞動(dòng)效率的計(jì)算公式為：

其中，rt與wt分別表示資本回報(bào)率和工資率，St表示資本份額即資本所得占總產(chǎn)出的比例。接著采用Klump 等（2007）提出的“標(biāo)準(zhǔn)化供給面系統(tǒng)法”，引入規(guī)模因子ξ來(lái)測(cè)算替代彈性以及資本密集度，設(shè)定對(duì)式（5）以及資本和勞動(dòng)的邊際產(chǎn)出公式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到標(biāo)準(zhǔn)化供給面系統(tǒng)即式（10）—式（12）：

其中，γL、γK、λL、λK分別表示勞動(dòng)效率增長(zhǎng)率、資本效率增長(zhǎng)率、勞動(dòng)效率曲率和資本效率曲率。采用NL—SUR（非線性似無(wú)關(guān)估計(jì)）估計(jì)上述標(biāo)準(zhǔn)化供給面系統(tǒng)得到相關(guān)參數(shù)。在設(shè)置初始值時(shí)采用陳曉玲和連玉君（2013）的方法，將ξ初始值設(shè)置為1，α初始值設(shè)置為0.01，ε是在初始值為0.02，步長(zhǎng)為0.05，終值為2.2 的等差數(shù)列中依次取值，其他參數(shù)初始值均設(shè)定為0.001。

測(cè)算過(guò)程所需數(shù)據(jù)如下：總產(chǎn)出Y 用各省份收入法核算的GDP度量。勞動(dòng)投入L用地區(qū)就業(yè)總?cè)藬?shù)表示。資本投入K采用單豪杰（2008）對(duì)資本存量的測(cè)度方法，將數(shù)據(jù)更新至2018年，計(jì)算公式為Kt=It+Kt-1（1-δ），經(jīng)濟(jì)折舊率δ取10.96%，當(dāng)年投資額I用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額表示，基期資本存量通過(guò)2001 年實(shí)際資本形成總額比上折舊率與1953—1957 年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率平均值之和得到。勞動(dòng)所得計(jì)算公式為WL、NT、DE和P分別表示國(guó)民收入核算體系中的勞動(dòng)者報(bào)酬、生產(chǎn)稅凈值、固定資產(chǎn)折舊和營(yíng)業(yè)盈余（下同）。資本所得計(jì)算公式為DE+P+NT總產(chǎn)出、勞動(dòng)所得和資本所得分別用生產(chǎn)總值指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)折算為2000 年不變價(jià)。以我國(guó)省際地區(qū)為研究樣本，由于西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故將其剔除，各地區(qū)相關(guān)參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表1 所示，主要年份技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)（tech）如表2 所示。綜合來(lái)看，各省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的技術(shù)進(jìn)步方向具有明顯的資本偏向性，但資本偏向的程度在逐年削弱。技術(shù)進(jìn)步的資本偏向存在空間異質(zhì)性，從測(cè)得的分地區(qū)指數(shù)值看，東部資本偏向的程度最低，削減最為迅速，中部次之，西部偏向程度最為明顯（圖1），這反映出較為發(fā)達(dá)的地區(qū)較早擺脫了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資本的過(guò)度依賴，而轉(zhuǎn)向以人力資本提升為主導(dǎo)的內(nèi)涵式增長(zhǎng)。

表1 各地區(qū)參數(shù)估計(jì)結(jié)果

表2 各地區(qū)主要年份技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)

圖1 2000—2018年全國(guó)與分地區(qū)平均技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)

2.核心解釋變量

金融發(fā)展（fin）為核心解釋變量，已有研究使用了多種測(cè)度方法，從金融結(jié)構(gòu)、金融規(guī)模、金融效率等多視角測(cè)度金融發(fā)展水平（張雪芳和戴偉2020），測(cè)度指標(biāo)包括金融業(yè)增加值占GDP 的比重（夏詩(shī)園，2019）、金融機(jī)構(gòu)存貸款余額總和比GDP（張冰和冉光和，2013）、金融機(jī)構(gòu)貸款余額比GDP（申廣軍等，2017）等等。由于我國(guó)金融體系仍以基于信用機(jī)制的傳統(tǒng)信貸功能為主體，這里采用金融機(jī)構(gòu)存貸款余額總和占GDP 的比重作為金融發(fā)展水平的代理指標(biāo)，在進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)作對(duì)數(shù)處理。要素結(jié)構(gòu)以勞均資本（萬(wàn)元/人）即資本存量比勞動(dòng)者數(shù)量表示，資本存量和勞動(dòng)者數(shù)據(jù)與上文一致。

3.控制變量

控制變量包括：對(duì)外開(kāi)放（open），用貿(mào)易依存度即進(jìn)出口總額與GDP的比值表示，貿(mào)易開(kāi)放可以顯著提升勞動(dòng)者收入和調(diào)節(jié)工資差距（王立勇和胡睿，2020），而勞動(dòng)素價(jià)格變動(dòng)會(huì)影響技術(shù)進(jìn)步方向。人口年齡結(jié)構(gòu)（age）用地區(qū)65歲及以上人口與15—64 歲人口的比值表示，相對(duì)于資本要素，老齡化程度提高使勞動(dòng)要素變得相對(duì)更稀缺，會(huì)對(duì)要素結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，需要進(jìn)行控制。政府財(cái)政支出（gov），用政府預(yù)算內(nèi)財(cái)政支出占GDP 的比重表示，用于衡量政府財(cái)政支出規(guī)模，代表政府對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的干預(yù)程度。累計(jì)利用外商投資（fdi），用各地區(qū)累計(jì)實(shí)際利用外商投資額表示，外商直接投資帶來(lái)的技術(shù)溢出效應(yīng)和本國(guó)的技術(shù)模仿行為是促進(jìn)高技能勞動(dòng)相對(duì)需求上升的關(guān)鍵原因，可以通過(guò)改變技能勞動(dòng)者相對(duì)需求和價(jià)格影響技術(shù)進(jìn)步方向?；A(chǔ)設(shè)施水平（inf）用人均單位面積公路里程數(shù)即（公路總里程）2/（土地面積×年末總?cè)丝冢┍硎?，基礎(chǔ)設(shè)施水平或完善程度提升是促進(jìn)要素跨區(qū)域流動(dòng)的重要因素，而要素流動(dòng)會(huì)通過(guò)影響要素結(jié)構(gòu)或要素價(jià)格進(jìn)而影響技術(shù)進(jìn)步方向。

（三）數(shù)據(jù)說(shuō)明

研究樣本為2000—2018 年我國(guó)30 個(gè)省際地區(qū)面板數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)缺失，樣本不包含西藏。技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)測(cè)算所用的收入法GDP 等國(guó)民收入核算體系相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，金融發(fā)展數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒，勞動(dòng)投入、資本投入以及其他數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口和就業(yè)年鑒》《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒，缺失值先通過(guò)各地區(qū)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)補(bǔ)充后，若仍缺失再用插值法獲得。各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。

表3 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

1.基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基于式（1）進(jìn)行實(shí)證分析，回歸前對(duì)所有連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行上下1%分位數(shù)縮尾處理。首先通過(guò)方差膨脹系數(shù)檢驗(yàn)多重共線性問(wèn)題，結(jié)果顯示解釋變量和控制變量的方差膨脹系數(shù)最大為2.91，均值為2.18，遠(yuǎn)小于10，表明不存在多重共線性問(wèn)題。然后，通過(guò)個(gè)體效應(yīng)LM 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)確定選擇何種模型，結(jié)果顯示固定效應(yīng)優(yōu)于混合回歸和隨機(jī)效應(yīng)。接著采用兩階段最小二乘（2SLS）解決遺漏變量以及技術(shù)進(jìn)步方向和金融發(fā)展水平或要素結(jié)構(gòu)之間互為因果等原因可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，選取兩變量的滯后一期作為工具變量，并對(duì)其進(jìn)行識(shí)別不足檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn)，結(jié)果強(qiáng)烈拒絕不可識(shí)別原假設(shè)和弱工具變量原假設(shè)，表明所選工具變量是合理的。回歸結(jié)果如表4所示。

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4中模型（1）和（2）為基準(zhǔn)回歸模型的估計(jì)結(jié)果，金融發(fā)展回歸系數(shù)均在1%顯著性水平，表明金融發(fā)展水平提高1 單位，技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)平均減少0.26個(gè)單位，也就是說(shuō)金融發(fā)展水平提升可以顯著緩解技術(shù)進(jìn)步的資本偏向，支持了假設(shè)1。隨著金融體系的完善和發(fā)展，金融部門對(duì)勞動(dòng)者素質(zhì)提升和人力資本質(zhì)量提高的促進(jìn)作用逐漸增強(qiáng)，提高了勞動(dòng)要素在技術(shù)進(jìn)步中的相對(duì)貢獻(xiàn)率，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步資本偏向逐漸削弱。要素結(jié)構(gòu)系數(shù)表明對(duì)資本偏向型技術(shù)進(jìn)步具有顯著抑制作用，在初始積累階段，資本要素的形成規(guī)模和積累速度都優(yōu)于勞動(dòng)要素，但資本要素的大量甚至是過(guò)度積累不僅會(huì)增加資本要素的配置成本還加大了資本要素配置難度。與此同時(shí)，勞動(dòng)者整體質(zhì)量和技能水平的不斷提升，導(dǎo)致其相對(duì)于勞動(dòng)要素的邊際生產(chǎn)率不斷下降，進(jìn)而技術(shù)進(jìn)步資本偏向程度逐漸削弱而勞動(dòng)偏向程度逐漸上升。金融發(fā)展與要素結(jié)構(gòu)的交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明勞均資本提升在金融發(fā)展水平與勞動(dòng)偏向型技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用機(jī)制中起正向調(diào)節(jié)效應(yīng)，這為要素結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)提供了支撐依據(jù)。考慮了金融發(fā)展水平以及要素結(jié)構(gòu)的內(nèi)生性問(wèn)題后，結(jié)果同樣支持上述結(jié)論。

影響技術(shù)進(jìn)步的其他因素中，對(duì)外開(kāi)放、人口年齡結(jié)構(gòu)、累計(jì)利用外商投資對(duì)勞動(dòng)偏向型技術(shù)進(jìn)步具有顯著促進(jìn)作用，而政府財(cái)政支出和基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)資本偏向型技術(shù)進(jìn)步具有顯著促進(jìn)作用：對(duì)外開(kāi)放過(guò)程中的技術(shù)溢出效應(yīng)會(huì)帶來(lái)更先進(jìn)的管理水平和技術(shù)創(chuàng)新，由此引致的本國(guó)勞動(dòng)者的轉(zhuǎn)移和模仿學(xué)習(xí)行為有利于提高勞動(dòng)力效率和整體技能水平（王立勇和胡睿，2020）。對(duì)于資本要素來(lái)說(shuō)，地區(qū)人口老齡化程度加重，使有效勞動(dòng)更為短缺，導(dǎo)致勞動(dòng)相對(duì)價(jià)格上升進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步方向偏向勞動(dòng)。在外資引進(jìn)過(guò)程中，更具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展和擴(kuò)張，引致了更多技能型勞動(dòng)崗位，增加了對(duì)高技能勞動(dòng)的市場(chǎng)需求，最終促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步偏向勞動(dòng)。政府財(cái)政支出內(nèi)含政府干預(yù)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的動(dòng)機(jī)，政府對(duì)市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制和資源配置的干預(yù)以及對(duì)“趕超式”技術(shù)進(jìn)步方向目標(biāo)的追趕就意味著技術(shù)進(jìn)步資本偏向的干預(yù)結(jié)果；基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更偏重物質(zhì)資本投資，回歸系數(shù)為正也與已有研究結(jié)論一致。

2.分地區(qū)回歸結(jié)果

考慮我國(guó)不同地區(qū)金融發(fā)展水平、要素稟賦結(jié)構(gòu)、地理區(qū)位等發(fā)展環(huán)境方面的固有差異，按照中國(guó)區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)將樣本數(shù)據(jù)分為東部、中部、西部地區(qū)進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表5所示。

表5 分地區(qū)回歸結(jié)果

分地區(qū)回歸結(jié)果顯示金融發(fā)展對(duì)勞動(dòng)偏向型技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用在不同地區(qū)均有體現(xiàn)，東、中、西部地區(qū)金融發(fā)展水平系數(shù)分別為-0.1710、-0.2769 和-0.3424，且均處于1%顯著性水平，分地區(qū)回歸結(jié)果同樣支持假說(shuō)1，但金融發(fā)展對(duì)勞動(dòng)偏向型技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用存在異質(zhì)性，這主要與我國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)長(zhǎng)期形成的地區(qū)間金融發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)程度和人力資本發(fā)展質(zhì)量等區(qū)域差異有關(guān)，從實(shí)際的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)看，東部地區(qū)的金融發(fā)展、技能型勞動(dòng)者比重等最高，中部次之而西部地區(qū)最低。限于篇幅，控制變量回歸結(jié)果不在正文中進(jìn)行報(bào)告。

（二）要素結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)分析

為驗(yàn)證要素結(jié)構(gòu)在金融發(fā)展促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步勞動(dòng)偏向作用機(jī)制中可能存在的中介效應(yīng)，以要素結(jié)構(gòu)為中介變量，基于式（2）—式（4）進(jìn)行中介效應(yīng)回歸分析，回歸結(jié)果如表6所示。由模型（10）可知，金融發(fā)展水平提升顯著促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的勞動(dòng)偏向，具備存在中介效應(yīng)的前提條件。由模型（11）中可知，金融發(fā)展水平對(duì)勞均資本提升有顯著促進(jìn)作用，由模型（12）可知，勞均資本增加顯著促進(jìn)勞動(dòng)偏向型技術(shù)進(jìn)步，表明要素結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)存在，中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為11.98%，支持了研究假設(shè)2。接著，同樣將樣本數(shù)據(jù)分為東部、中部、西部地區(qū)以檢驗(yàn)要素結(jié)構(gòu)中介效應(yīng)是否穩(wěn)健，分地區(qū)回歸結(jié)果顯示，東、中、西部地區(qū)要素結(jié)構(gòu)中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重分別為13.34%、8.46%和12.58%，表明分地區(qū)回歸同樣支持假說(shuō)2。特別指出，在檢驗(yàn)中部地區(qū)要素結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)時(shí)b2沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，因此進(jìn)行Bootstrap 檢 驗(yàn)，Bootstrap 檢 驗(yàn)的Z 值為0.067，表明中介效應(yīng)存在。

表6 要素結(jié)構(gòu)中介效應(yīng)檢驗(yàn)回歸結(jié)果

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)和影響機(jī)制分析

（一）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證上文基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果的可靠性，用以下三種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：

第一，使用金融發(fā)展的不同測(cè)度指標(biāo)。借鑒張雪芳和戴偉（2020）等對(duì)金融發(fā)展水平的測(cè)度方法，分別用地區(qū)金融機(jī)構(gòu)貸款余額占GDP的比重（loan）和金融機(jī)構(gòu)貸款余額比存款余額（r_fin）表征金融發(fā)展進(jìn)行回歸分析，結(jié)果分別為表7的模型（12）、模型（13）以及模型（14）、模型（15）。使用新的金融發(fā)展測(cè)度指標(biāo)后，所有變量符號(hào)均與基準(zhǔn)回歸一致且顯著性相同，說(shuō)明回歸結(jié)論的穩(wěn)定性。第二，分位數(shù)回歸。前文回歸分析驗(yàn)證了金融發(fā)展水平對(duì)技術(shù)進(jìn)步方向的平均效應(yīng)，而分位數(shù)回歸用加權(quán)平均的殘差絕對(duì)值作為最小化目標(biāo)函數(shù)更不易受到異常值影響，這里運(yùn)用中位數(shù)回歸模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果同樣支持金融發(fā)展水平提升對(duì)勞動(dòng)偏向型技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用。第三，剔除異常樣本值?？紤]金融發(fā)展水平、技術(shù)進(jìn)步方向異常值對(duì)回歸結(jié)果可能產(chǎn)生的不利影響，先分別計(jì)算樣本期內(nèi)各個(gè)地區(qū)技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)和金融發(fā)展水平的90%和10%分位數(shù)值，然后剔除均值高于對(duì)應(yīng)指標(biāo)90%分位數(shù)和均值低于對(duì)應(yīng)指標(biāo)10%分位數(shù)的樣本地區(qū)，得到21 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行固定效應(yīng)估計(jì)①注：刪除的地區(qū)包括上海、內(nèi)蒙古、北京、寧夏、浙江、海南、湖南、貴州、青海等。，結(jié)果表明，交叉項(xiàng)和個(gè)別控制變量估計(jì)系數(shù)不具有顯著性，但所有變量系數(shù)符號(hào)與預(yù)期相同，金融發(fā)展水平系數(shù)依舊處于1%顯著性水平，進(jìn)一步表明了上文估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

（二）影響機(jī)制分析

金融發(fā)展通過(guò)提升勞均資本促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的勞動(dòng)偏向，在前述機(jī)制解析中也有研究認(rèn)為勞均資本的提高隱含著勞動(dòng)要素結(jié)構(gòu)的提升（王林輝等，2015）。為更進(jìn)一步地探究金融發(fā)展引致勞動(dòng)偏向型技術(shù)進(jìn)步的中間機(jī)制，這里分別從人力資本質(zhì)量、技能勞動(dòng)比例以及技能勞動(dòng)與非技能勞動(dòng)之間的替代效應(yīng)視角，通過(guò)重復(fù)前述中介效應(yīng)回歸過(guò)程分析具體的影響機(jī)制。需要指出的是，由于缺少2000年就業(yè)人員不同教育階段人數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，因而所采用的數(shù)據(jù)區(qū)間為2001—2018年，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

1.基于人力資本質(zhì)量的中介效應(yīng)機(jī)制檢驗(yàn)

人力資本質(zhì)量（edu）用就業(yè)人員平均受教育年限表示，具體計(jì)算式為：（小學(xué)學(xué)歷人數(shù)×6+初中學(xué)歷人數(shù)×9+高中學(xué)歷人數(shù)×12+大專及以上學(xué)歷人數(shù)×16）/總就業(yè)人數(shù)?；貧w結(jié)果如模型（20）—（22）所示，人力資本質(zhì)量的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為5.57%。勞均資本提高對(duì)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率逐漸遞減的演變規(guī)律是導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步資本偏向程度逐步減弱的重要原因。而勞均資本不斷上升的原因除了單純的要素間的規(guī)模差距外，還與勞動(dòng)要素的人力資本質(zhì)量密切相關(guān)，在相同產(chǎn)出水平標(biāo)準(zhǔn)下，勞動(dòng)力人力資本質(zhì)量與勞動(dòng)力投入數(shù)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，進(jìn)而勞動(dòng)要素的人力資本質(zhì)量越高，勞均資本量就越大。而金融體系從需求和供給兩個(gè)方面促進(jìn)人力資本質(zhì)量提升：在需求方面，金融體系為企業(yè)獲得前沿技術(shù)設(shè)備提供資金支持，增加了與前沿技術(shù)設(shè)備更為匹配的高質(zhì)量人力資本的相對(duì)需求；在供給方面，金融體系能夠?yàn)榘l(fā)展高等教育提供資金支持進(jìn)而促進(jìn)提升人才培養(yǎng)質(zhì)量，同時(shí)也可通過(guò)緩解個(gè)人信貸約束解決教育選擇問(wèn)題，促進(jìn)高質(zhì)量人力資本供給。

2.基于技能勞動(dòng)比例的中介效應(yīng)機(jī)制檢驗(yàn)

技能勞動(dòng)比例（skill）用就業(yè)人員中大專及以上學(xué)歷勞動(dòng)者所占比重表示，一方面可以直觀地表明技能勞動(dòng)比例，另一方面能代表技能勞動(dòng)比例與非技能勞動(dòng)比例的相對(duì)變動(dòng)，即技能勞動(dòng)對(duì)非技能勞動(dòng)的替代程度，回歸結(jié)果如模型（23）—（25）所示，技能勞動(dòng)比例的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為7.55%。勞動(dòng)力市場(chǎng)中技能勞動(dòng)相對(duì)比例越高，勞動(dòng)者整體技能水平和產(chǎn)出效率也就越高，技能勞動(dòng)比重的增加也是人力資本質(zhì)量提升的表現(xiàn)，其中的具體機(jī)制參照人力資本質(zhì)量中介效應(yīng)機(jī)制分析，這里不再贅述。而對(duì)于技能勞動(dòng)對(duì)非技能勞動(dòng)的替代效應(yīng)，則表現(xiàn)為勞動(dòng)力市場(chǎng)中勞動(dòng)要素的內(nèi)部替代會(huì)降低勞動(dòng)力市場(chǎng)中有效勞動(dòng)者總量，促使勞均資本升高，進(jìn)而削弱技術(shù)進(jìn)步的資本偏向，逐步提升技術(shù)進(jìn)步的勞動(dòng)偏向。

表8 影響機(jī)制回歸結(jié)果

六、結(jié)論與建議

基于我國(guó)地區(qū)面板數(shù)據(jù)，采用“標(biāo)準(zhǔn)化供給面系統(tǒng)法”測(cè)算了各地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)地區(qū)技術(shù)進(jìn)步方向存在明顯的資本偏向，但偏向程度在逐步削弱。進(jìn)一步以固定效應(yīng)、中介效應(yīng)等多種模型的回歸研究發(fā)現(xiàn)，金融體系的完善發(fā)展能夠逐步提升技術(shù)進(jìn)步的勞動(dòng)偏向，金融發(fā)展水平每提高1 單位，技術(shù)進(jìn)步方向指數(shù)平均減少0.26。金融發(fā)展還通過(guò)影響要素結(jié)構(gòu)即提高勞均資本逐步促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的勞動(dòng)偏向，要素結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比重為11.98%。分地區(qū)回歸和各種穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果同樣支持上述結(jié)論，但上述作用機(jī)制存在地區(qū)異質(zhì)性，金融發(fā)展促進(jìn)勞動(dòng)偏向型技術(shù)進(jìn)步的作用西部最強(qiáng)、中部次之而東部最弱。

僅就上述結(jié)論，金融體系發(fā)展對(duì)要素配置和技術(shù)進(jìn)步有以下政策意義：第一，競(jìng)爭(zhēng)性金融系統(tǒng)對(duì)要素配置和技術(shù)進(jìn)步有更為強(qiáng)烈的自選擇效應(yīng)。更為開(kāi)放的金融系統(tǒng)可以充分發(fā)揮要素的信號(hào)機(jī)制和價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制，從而誘導(dǎo)要素的有效配置，提升技術(shù)進(jìn)步效率。2020年初下發(fā)的《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置體制機(jī)制的意見(jiàn)》也明確將深化國(guó)有金融機(jī)構(gòu)改革作為要素市場(chǎng)化配置的保障任務(wù)。第二，要素結(jié)構(gòu)的優(yōu)化發(fā)展有賴于更多外部條件的支持，在內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)機(jī)制下，持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)歸根結(jié)底是來(lái)自人力資本特別是高質(zhì)量人力資本的貢獻(xiàn)，而高質(zhì)量人力資本的高投入和長(zhǎng)回報(bào)期又是很多短期金融資本難以識(shí)別的，這就更需要匹配的金融發(fā)展政策與之適應(yīng)。第三，重視有偏技術(shù)進(jìn)步中金融政策的作用。我國(guó)改革開(kāi)放初期資本偏向技術(shù)進(jìn)步正是我國(guó)人口紅利的釋放期，也是外資進(jìn)入的快速增長(zhǎng)期；在技術(shù)進(jìn)步的資本偏向逐步降低，勞動(dòng)偏向逐步加大時(shí)，技術(shù)進(jìn)步方式和偏向方向有更為細(xì)化的異質(zhì)性要求，這就需要相匹配的金融發(fā)展政策和金融支持政策。