技術進步、勞動力需求和居民消費的關系研究

白雪秋 張晶

[摘 要]過程創新和產品創新作為技術進步的具體形式，通過產品與服務生產效率的提高和產品種類的增加影響著經濟體中的生產要素分配、勞動者收入和就業以及最終消費。通過構建產品與服務生產的兩部門模型，分析過程創新和產品創新對服務消費影響的具體路徑，并根據中國省際1995—2017年的面板數據進行實證檢驗。研究發現，技術進步通過中介變量勞動力就業影響居民服務消費水平，其中就業人數在過程創新和服務消費關系中起到部分中介效應，就業人數在產品創新和服務消費小樣本關系中起到完全中介效應;進一步的，當前我國過程創新降低了服務消費的收入彈性，產品創新則提高了服務消費的收入彈性。

[關鍵詞]過程創新;產品創新;勞動力需求;服務消費

[中圖分類號]F126.1[文獻標識碼]A[文章編號] 1673-0461（2021）06-0027-09

一、引 言

發達國家的歷史經驗顯示，伴隨著工業化的進程，產業結構逐步演進，低附加值的傳統工業向高附加值的現代服務業轉變，物質性消費向服務性消費轉變，進而實現新的產業結構和消費結構[1]。2019年我國人均GDP已經進入中高等收入國家行列，對比美日韓三國的發展經歷，在人均GDP達到10 000美元后，其服務消費比重基本達到或超過了40%[2]，成為驅動經濟增長的主要動因，而我國城鄉居民服務消費的比重遠低于這一數值。實施創新驅動發展的戰略中，技術進步對消費需求的影響，將成為消費拉動經濟增長的關鍵，因此，從理論和實證角度分析不同技術進步方式對消費升級即服務消費的影響，對解決我國當下技術進步和消費升級協調發展的問題尤為重要。

二、研究述評

關于技術進步和消費關系的研究可以追溯到馬克思的研究，馬克思在分析資本主義社會的生產過程中指出，為了獲得相對剩余價值，資本家不斷更新機器設備，資本有機構成不斷提高，造成勞動力剩余和消費不足，引起生產過剩的經濟危機。由此馬克思得出結論，資本主義制度必然不能容納資本主義生產力的發展，資本主義的發展將最終埋葬自身。馬克思這里分析的“資本家不斷更新機器設備”的過程即為技術進步中的過程創新或者工藝創新。

然而，作為技術進步的另一種形式產品創新，馬克思對此論述較少，這主要是因為產品創新不是資本主義生產方式的主要形式，過程創新才是。資本主義生產的主要目的是獲取剩余價值，能夠帶來價值增殖的資本必然不會出現閑置。在絕對剩余價值生產受限于自然條件的情況下，對相對剩余價值的追逐促使資本家不斷提高勞動生產率，積極采用機器生產以及機器的升級換代，從而造成固定資本投資不斷增加，資本有機構成提高。而產品創新對應的新產品的生產由于面臨著較低的勞動生產率，因而相對剩余價值生產的能力有限。另外個別資本的產品創新同時面臨資本周轉慢，風險加大的問題。因此為獲得最大剩余價值的資本主義生產必然選擇過程創新的形式。

應用馬克思的資本有機構成理論，中國學者如吳易風教授、孟捷教授和高峰教授等，多從理論角度分析產品創新在資本積累和剩余價值生產與實現中的作用和地位，他們認為產品創新已成為資本主義生產繼續進行的內在要求。一方面，以有機構成不斷提高為結果的過程創新，為資本主義生產快速積累了大量屬于資本家的財富和相對于資本需求過剩的人口，導致一邊是財富的積累，一邊是貧困的積累，并最終使剩余價值的難以實現成為資本主義經濟危機的根源。資本主義生產在初始階段爆發了數次經濟危機，對生產能力造成巨大的破壞，但后來隨著新產品的不斷出現，產品的生命周期更多表現為資本主義經濟的生命周期。另一方面，隨著過程創新中勞動生產率的提高，雖然單位商品價值降低，但是勞動生產率的增長速度快于相對剩余價值的增長速度[3]，勞動生產率越高，相對剩余價值的邊際增長率越低，并最終導致勞動生產率的提高不能明顯減少必要勞動時間，相對剩余價值的生產越困難。因此，個別資本追逐相對剩余價值過程本身意味著這一過程的不可持續性，資本主義生產的繼續進行促使資本減弱自身對最大剩余價值的追求，向勞動生產率較低的新產品轉移。

受馬克思思想的啟發，熊彼特提出創造性破壞理論，認為新技術取代舊技術，新產品淘汰舊產品，是推動資本主義發展的動力。其后，Grossman、Helpman（1991）[4]以及Aghion、Howitt（1992）[5]等學者推動了熊彼特增長理論的發展，以質量梯子模型為基礎量化了熊彼特創造性破壞理論。同時與質量梯子模型或垂直創新（vertical innovation）相對應，將新舊產品同時存在于市場上的創新過程稱為產品種類擴張模型或水平創新[6]。之后，眾多研究者跟隨前人的研究進行了系統的分析，Acemoglu（2009）[7]在“Introduction to Modern Economic Growth”一書中系統分析了技術進步與經濟增長的關系模型，將技術進步模型分為過程創新和產品創新兩個方向。其中，過程創新表現為中間投入品生產效率的提升，或中間投入品質量的提升，產品創新表現為中間投入品種類的增加。

當前西方經濟學的主流思想認為，企業持續在產品和過程研發中的投資能夠保持產品價格的相對穩定，提升產品在市場中的表現，對企業利潤和競爭力至關重要。產品創新通過降低產品間的替代性影響了產品差異度，滿足了消費者需求的多樣性[8-9]。過程創新是企業定價策略的主要決定因素[10-11]。Lambertini等（2017）[12]從動態模型的均衡分析出發，認為過程創新和產品創新是兩個獨立的過程，企業不能同時降低生產成本和提高產品質量。關于過程創新和產品創新作為技術選擇策略，對企業發展和經濟增長的作用，近幾年較多地集中于針對發展中國家的研究[13-15]。Benavente和Lauterbach（2008）[16]發現產品創新刺激了智利就業的增長，而過程創新和經濟增長之間卻沒有關系。

在技術進步對消費需求的影響這方面，直接研究較少。相關研究主要針對技術進步和勞動力需求的關系上[17-19]，包括技術進步造成的勞動力剩余[20]和勞動收入份額降低以及收入不平等的研究[21-22]，勞動力剩余和勞動收入份額的降低均將造成消費需求的減少。這一觀點被凱恩斯及其之后反對技術進步的學者所接受，然而另一些研究者持相反觀點，從實證分析的角度，印證了創造性破壞理論，認為在第二次工業革命期間，技術不僅淘汰了一些產品和就業崗位，還同時新創造了之前沒有的工作崗位[23]。Acemoglu、Restrepo（2018[24]，2019[25]）最近的研究認為，自動化過程和新出現的任務（工作）一方面降低原有任務的勞動力需求，另一方面增加新任務的勞動力需求，進而兩者達到一種穩定的均衡狀態，而對福利的影響則取決于勞動力邊際供給成本和工資的關系，當勞動力邊際供給成本與工資不等時，自動化將降低代表性家庭的福利，自動化的負向效應將大于生產率提高的正向效應。

因此，技術進步對消費需求的影響路徑既包括勞動生產率的提高，同時包括勞動力需求的改變。勞動生產率的提高和勞動力需求的增加能夠整體上提高勞動者收入，進而促進消費的增加;勞動生產率的降低和勞動力需求的減少能夠整體上降低勞動者收入，抑制消費的增加;當勞動生產率提高小于勞動力需求的減少時，則會導致整體勞動者收入降低，抑制消費的增加;當勞動生產率提高大于勞動力需求的減少時，則會帶來整體勞動者收入提高，促進消費的增加。

結合技術進步方式，以效率提升為主導的過程創新往往對勞動力具有擠出效應，但生產效率的提高又同時能夠帶來勞動者工資的上漲;而以新產品為導向的產品創新對人力資本的需求，能夠增加勞動需求，但新產品的生產往往面臨較低的勞動生產率。

具體在我國技術進步和消費性服務業發展的關系分析上，既有可能存在過程創新的勞動生產率提高作用，也有可能存在過程創新的勞動力替代作用，同樣既有可能出現產品創新的勞動生產率降低作用，也有可能出現產品創新對勞動力的需求作用，需要依據實際的數據才能進行準確的判斷。

基于上述理解，本文擬采用1995—2017年中國省際面板數據，實證研究過程創新和產品創新作為不同方式的技術進步對服務消費的影響，分析技術進步影響我國服務消費的路徑。本文的主要目的在于進一步證明我國技術進步與消費需求之間的關系，明確就業人數在技術進步和服務消費之間的中介效應，以及不同技術進步方式對服務消費收入彈性的調節效應，同時檢驗工資提高對消費升級的積極作用。

三、技術進步影響服務消費的路徑分析

（一）模型設定

采用Autor、Dorn（2009）[26]構建的效用函數，分開考慮產品消費和服務消費。引入Acemoglu、Restrepo （2018）的生產函數設定形式，并構建包含兩種技術進步方式的兩部門模型。

假設產品和服務分別由生產產品企業和生產服務企業提供，勞動和資本在兩類企業之間可以自由流動。消費者具有多樣性的消費偏好，故采用只有一個且價格為1的最終產品，并由完全競爭市場提供，具有如下形式的生產函數：

Yt=∫Nt0yt（i）σ-1σdiσσ-1（1）

其中σ為常替代彈性取值在（0，∞）空間內，yt（i）表示第i個產品i∈[0，Nt]，Nt的增加代表技術進步導致的新產品種類的增加，即產品創新。

同時，每個產品和服務的生產不僅需要特定的資本和勞動力，還需要代表一定時期社會技術水平的中間投入品q，且價格為常數ψ。技術進步外生時，q增加到θq時，ψ增加到θ′ψ，且θ′=θ，θ>1，>1，ddθ>0，為技術創新部門的市場壟斷力量。

完全競爭市場下產品生產函數形式如下：

yi=qiη（ki+αgili）1-η（2）

式中η∈（0，1）表示要素收入份額，αgi為產品生產過程中的勞動生產率。

完全競爭市場下服務生產函數形式如下：

ys=qsη（αsls）1-η（3）

式中η∈（0，1）表示要素收入份額，αs為服務生產過程中的勞動生產率。

消費者效用函數：

u=cgρ-1ρ+

csρ-1ρρρ-1（4）

式中cg，cs分別表示產品消費量和服務消費量，ρ∈（0，∞）表示產品和服務的替代彈性。考慮在技術外生的靜態模型中資本和勞動力總量不變的情況下，消費者根據預算約束最大化效用水平。

完全競爭條件下的生產企業滿足自身利潤最大化，得到產品價格為：

pi=θ′θηη-ηψη（1-η）η-1rwαg-η（5）

服務生產企業利潤最大化下的產品價格：

ps=θ′θηη-ηψη（1-η）η-1wαs1-η（6）

服務總量為：

ys=θθ′ηBwηαs（1-η）ls（7）

其中B=ηηψ-η（1-η）-η。

當勞動力成本價格和就業人數不變時，過程創新增加了服務總量。

消費者效用最大化：

max：u=cρ-1ρg+

cρ-1ρsρρ-1

s.t.wL+rK≥cgpg+csps

根據理想價格指數公式，pg由1變為θ′θη，得到產品和服務需求為：

cg=wL+rKθ′θη+

θ′θρηps1-ρ

cs=wL+rKpρsθ′θη（1-ρ）+ps

服務和產品的比值為：

ysY=

θ′θρηps-ρ=

Bρ（1-η）ραsρ（1-η）wρ（η-1）（8）

一般均衡條件下市場出清，cg=Yt，cs=ys，L=lg+ls，

lg=∫Nt0lidi，K=∫Nt0kidi得到均衡工資w=w～（Nt，θ），滿足：

Bσ-ρ（1-η）σ-ρ+1αs（1-ρ）（1-η）αg（η-1）（1-σ）w～（1-η）（ρ-σ）Nt-ηθθ′-ησ=B1-ρ（1-η）1-ραs（1-ρ）（1-η）w～（ρ-1）（1-η）θθ′η（1-ρ-σ）（9）

根據Ngai、Pissarides （2007）[27]① 和Dixit、Stiglitz模型（1977）[28]的研究成果，設定替代彈性均大于1，資本和勞動呈現出總替代關系，且部門間的替代彈性小于部門內部的替代彈性，即產品與服務間的替代彈性ρ<σ。代入均衡工資等式，得到：wθ<0，wNt>0。過程創新與工資的反向關系體現了過程創新對勞動力的擠出效應，產品創新與工資的正向關系體現了產品創新對勞動力的需求效應。

因此假設H1：過程創新對勞動力具有擠出作用，而產品創新增加勞動力需求。

勞動力市場出清時，勞動力要素在產品市場和服務市場中的分配關系為：

lslg=（K+αgL）/

（θθ′ησBσ-ρ（1-η）σ-ραs（1-ρ）（1-η）

·αgη+σ（1-η）Ntw～（1-η）（ρ-σ）L-K）

=（（K+αgL）（1-η））/（

θθ′η（1-ρ）B1-ρ（1-η）1-ραs（1-ρ）（1-η）

·αgw～（1-η）（ρ-1）L+αgηL-（1-η）K）（10）

由此得到，lslgθ>0，lslgNt<0。過程創新導致服務業就業人數占總就業人數的比重增加，表明過程創新中產品與服務的互補效應;產品創新導致服務業就業人數占總就業人數的比重降低，表明產品創新中產品對服務的替代效應。

故均衡時：

ls=ls（w～，Nt，θ）=Γw（Nt，θ）=ΦNt，θLw（Nt，θ）（11）

其中，ΦNt，θ=lsLw，Γw（Nt，θ）θ=ΦNt，θθLw（Nt，θ）+ΦNt，θLw（Nt，θ）θ，Γw（Nt，θ）Nt=ΦNt，θNtLw（Nt，θ）+ΦNt，θLw（Nt，θ）Nt，技術進步對服務業就業的影響取決于技術進步過程中產品與服務間的替代效應和技術進步對勞動力的需求作用之和，即技術進步對服務業就業的影響=技術進步過程中產品與服務間的替代效應+技術進步對勞動力的需求作用。

當Γw（Nt，θ）θ>0時，過程創新中產品與服務的互補效應大于過程創新對勞動力的擠出作用，服務市場就業人數增加;當Γw（Nt，θ）θ<0時，過程創新中產品與服務的互補效應小于過程創新對勞動力的擠出作用，服務市場就業人數減少。

當Γw（Nt，θ）Nt>0時，產品創新中產品對服務的替代效應小于產品創新對勞動力的需求作用，服務市場就業人數增加;當Γw（Nt，θ）Nt<0時，產品創新中產品對服務的替代效應大于產品創新對勞動力的需求作用，服務市場就業人數減少。

將式（11）代入式（7）得到服務總量為：

ys=θθ′ηBwηαs（1-η）ΦNt，θLw（Nt，θ）（12）

其中，由公式（8）知工資不變時，ΦNt，θ/w為常數。公式（12）顯示，當工資外生時，服務消費取決于技術進步和就業人數：技術進步對服務消費的直接作用表現在提高勞動生產率上，勞動生產率的提高能夠增加既定就業人數下的服務產品數量;技術進步對服務消費的間接作用表現在技術進步通過對勞動力需求的改變，影響就業人數進而影響服務消費量;同時就業的增加能夠促進服務消費增加。獲得本文的第二個假設。

假設H2：技術進步通過影響勞動力就業進而影響服務消費水平。

因此需要對就業人數在技術進步和服務消費之間的中介效應進行檢驗。首先使用逐步檢驗回歸系數方法對就業人數的中介效應進行討論，然后采用Bootstrap方法對中介效應的穩健性進行檢驗。

（二）技術進步通過影響勞動力就業進而影響服務消費的中介效應分析

利用消費性服務業增加值作為服務消費的衡量指標，消費性服務業發展水平（ser）由消費性服務業增加值占GDP比重衡量，其中消費性服務業的增加值為本文界定的消費性服務業的各產業增加值之和。我國“十一五”規劃中首次提出消費性服務業概念，旨在適應居民消費結構升級，發展面向消費者的服務業。學者們在分析中進一步將消費性服務業的概念細化，有認為消費性服務業是滿足消費者對服務的最終消費需求的服務行業[29]，也有將服務性消費定義為社會為消費者提供的各種文化和生活方面的服務產品消費[30]。根據上述概念和我國“十二五”規劃中對生活性服務業的分類，本文根據生活性服務業分類中不包含教育行業的標準，將教育行業剔除，作為本文消費性服務業的產業范圍，具體包括：商貿服務（包括批發零售、住宿餐飲），社區服務（衛生、家政、保安、養老托幼、食品配送、修理和廢舊物品回收），文化體育事業和產業。對應于中國國家統計局的行業統計指標即包括批發和零售業，住宿和餐飲業，水利、環境和公共設施管理業，居民服務、修理和其他服務業，衛生和社會工作以及文化、體育和娛樂業。

由于我國地域遼闊，各地區地理位置和經濟發展水平差異，以及統計指標的詳實程度不同，為獲得準確的消費性服務業增加值數據，并盡可能保證樣本數據的代表性，本文共獲得19個省份的數據作為樣本數據，同時樣本分散程度包括東部沿海地區的8個省份，即北京、天津、江蘇、上海、浙江、福建、廣東和海南，中西部地區的9個省份，即安徽、山西、河南、湖南、貴州、甘肅、寧夏、青海和新疆，以及東北地區的兩個省份吉林和遼寧。同時考慮到分稅制改革后地方政府行為的改變，發展經濟的動力增加和居民個體、企業的自主性提高，將研究時間區間確定1994年之后，故本文的具體研究時間區間為1995—2017年。

中介變量為統計局公布的各地區就業人數（emp）統計指標。自變量技術進步分為過程創新和產品創新兩種模式。

過程創新水平（proc）：采用規模以上工業企業的技術改造經費支出作為過程創新水平的代理變量，實際技術改造經費支出根據固定資產投資價格指數扣除價格因素后獲得;該數值越大證明企業的過程創新水平越高。其中，2004之前、2005年、2006年、2007年和2010年為大中型工業企業技術改造經費支出。但同時，過程創新不僅包括工藝水平的提高，也應包括新通訊技術的采用導致的企業組織結構的改變帶來的效率的提升等情況，因此除技術改造經費作為過程創新的代理變量外，本文采用企業實際研發投入經費支出作為替代變量進行穩健性檢驗。

產品創新水平（prod）：采用規模以上工業企業開發新產品的項目數作為衡量省際產品創新水平的代理變量。根據國家統計局的統計口徑，2008年之前為大中型企業開發新產品的項目數，2008年及之后則將統計范圍調整為規模以上工業企業，同時規模以上工業企業的統計標準在2011年之前為年主營業務收入500萬元及以上的法人工業企業，2011年及以后為年主營業務收入2 000萬元及以上的法人工業企業。

收入水平（inc）：采用收入法核算中實際勞動者報酬與就業人數的比值來衡量我國居民的實際工資，實際勞動者報酬根據消費者物價指數扣除價格因素后獲得。隨著經濟的發展，工資水平的提高是居民消費升級的主要動力，已有研究顯示工資水平的提高增加了人們對服務商品的消費[31]。

控制變量包括地區人口規模（size）和教育水平（edu），較大的人口規模和人口密度，能夠降低服務型企業的成本，增加服務消費總量[32]。本文采用國家統計局公布的年末常住人口總數衡量，人口規模越大對消費性服務的需求和供給越多，消費性服務業發展越快。教育水平的差異將影響勞動力與技術的匹配效應[33]，導致低技能勞動者與新技術的匹配效果低于高技能勞動者，從而影響技術進步的效果，反應在實證分析中即影響一定技術進步水平下的相關系數。郝宏杰（2015）[34]的研究發現勞動者的技能稟賦影響消費性服務業的增長。本文中教育水平由國家統計局抽樣調查數據中地區大專及以上人口數占地區6歲及以上人口總數比重衡量。

同時控制變量加入國有經濟比重（gz）和財政支出比重（cz）兩項指標。一方面國有經濟在獲取地方資源上具有相對優勢，導致生產要素流動的成本增加，從而不利于以小規模和小企業形式存在的消費性服務業的發展。另一方面在我國體制下，國有經濟在提高居民收入水平，穩定居民生活質量上承擔著一定的社會責任，因此國有經濟比重高的地區，居民具有更高的消費傾向。本文中國有經濟比重采用國有控股工業企業主營業務收入占規模以上工業企業主營業務收入比重衡量，主營業務收入能夠較好地衡量國有經濟在整個市場上的影響程度。而根據凱恩斯理論政府支出作為總消費需求的一部分，與居民支出的作用有相似之處，政府購買的增加同樣能夠促進消費性服務業總量的提升。因此本文中采用地方財政支出占GDP的比重衡量財政支出比重這一指標。

本文原始數據除過程創新的指標技術改造經費支出來源于《中國科技統計年鑒》外，其他數據均來源于《中國統計年鑒》和《中國工業經濟統計年鑒》，各變量均以1995年為基期。表1為本文各變量的描述性統計結果。

由于面板數據的結構特征，當存在單位根時容易造成偽回歸，因此利用面板單位根檢驗方法LLC檢驗和IPS檢驗對各變量序列進行單位根檢驗，結果發現兩種方法結果一致，故僅將面板LLC檢驗的結果展示如下：面板LLC檢驗的原假設為各變量均存在單位根，備擇假設為各變量是平穩的，結果顯示在5%的顯著性水平下，消費性服務業發展水平、收入水平、就業人數、過程創新水平、產品創新水平、人口規模、教育水平、國有經濟比重和財政支出比重等變量均是平穩的。具體檢驗結果見表2。

1.利用逐步檢驗回歸系數方法對就業人數的中介效應進行討論

第一步在對所有變量進行中心化處理（即均值為零）后，進行技術進步對服務消費的面板數據回歸分析，結果顯示產品創新和服務消費具有顯著的正相關關系，過程創新與服務消費的關系不顯著。第二步進行技術進步對就業人數的面板數據回歸分析，結果顯示技術進步和就業人數具有顯著的相關性，其中過程創新與就業人數負相關，同時具有一期滯后性，產品創新與就業人數呈現正相關關系。體現了過程創新對勞動力的擠出作用和產品創新對勞動力的需求作用，假設H1得到驗證。

第三步加入中介變量就業人數后，就業人數與服務消費呈現顯著的正相關關系，過程創新與服務消費顯著負相關，就業人數在過程創新和服務消費之間起到了部分中介的作用，過程創新對服務消費的直接效應為-0.026，過程創新通過中介變量當期就業人數對服務消費的間接效應為-0.011（=-0.018×0.608），中介效應在總效應中占比為29.73%（=-0.011/（-0.026-0.011）），產品創新與服務消費的關系由顯著變得不顯著，而中介變量就業人數與服務消費的關系顯著，說明就業人數在過程創新和服務消費之間起到了完全中介的作用。因此，就業人數在過程創新與服務消費的關系中具有部分中介效應，在產品創新與服務消費的關系中具有完全中介效應，假設H2得到驗證。

整體來看，第二步中過程創新與就業人數的負相關關系，第三步中就業人數與服務消費的正相關關系，造成第一步中過程創新與服務消費關系的不確定性。而產品創新與就業人數的正相關關系，和就業人數與服務消費的正相關關系，與第一步中產品創新與服務消費的正相關系較為一致。此外，控制變量收入水平與服務消費展現出顯著的正相關性，收入的提高促進了服務消費的增加，對比系數0.903和0.282、1.016和0.972，當控制就業人數變量時，收入與服務消費的相關系數均降低且保持顯著性不變，不同的是，控制過程創新變量時服務消費的收入彈性降低幅度大于控制產品創新時服務消費收入彈性的降低幅度（見表3）。

2.采用Bootstrap方法對中介效應的穩健性進行檢驗

加入個體控制變量，利用上文面板數據檢驗就業人數是否在技術進步與服務消費之間起到中介作用。過程創新與服務消費的Bootstrap檢驗結果顯示：間接效應r（ind_eff）為-0.013，P值為0.057，在10%的顯著性水平下顯著;直接效應r（dir_eff）為-0.028，P值為0.049，在5%的顯著性水平下顯著，且置信區間為-0.056至-0.000 2，置信區間不包含零，因此中介效應成立。產品創新與服務消費的Bootstrap檢驗結果顯示：間接效應r（ind_eff）為0.061，P值為0.000，在1%的顯著性水平下顯著;直接效應r（dir_eff）為-0.032，P值為0.026，在5%的顯著性水平下顯著，且置信區間為-0.06至-0.003，置信區間不包含零，因此就業人數在產品創新與服務消費的關系中也具有中介效應。對比逐步檢驗回歸系數方法和Bootstrap方法發現，逐步檢驗回歸系數方法得到的系數值均在Bootstrap方法的置信區間內，兩種方法均肯定了中介效應的存在，因此上述結果是穩健的，技術進步通過影響就業人數進而影響服務消費水平。

四、技術進步影響服務消費收入彈性的調節效應分析

技術進步對服務消費收入彈性的影響，一方面來源于消費者對未來收入的預期導致的總支出變化，另一方面來源于勞動力成本變化時消費組合中產品對服務的替代效應（或互補效應）。前者對應于技術進步對勞動力需求的變化，勞動力市場的供過于求促使消費者預期未來收入的降低，降低單位收入的服務消費，而勞動力市場的供給不足促使消費者預期未來穩定的收入增長，進而提高單位收入的服務消費;后者對應于服務業的鮑莫爾成本病理論，勞動力成本的提高促使服務部門價格上漲高于產品生產部門，故產品對服務的替代效應導致服務消費減少。

因此，過程創新對服務消費收入彈性的影響是過程創新中產品與服務的互補效應和勞動力擠出效應導致的勞動者預期未來收入降低，進而進行平滑消費降低總支出的綜合作用的結果;產品創新對服務消費收入彈性的影響是產品與服務的替代效應和勞動力需求效應帶來的勞動者預期未來收入增加、提高總支出的綜合作用的結果。基于此，過程創新對服務消費的收入彈性起到反向調節作用，即過程創新水平越高，服務消費的收入彈性越低。產品創新對服務消費的收入彈性，取決于預期收入和產品與服務的替代效應的對比，當預期收入的增加作用大于產品與服務的替代效應時，產品創新對服務消費的收入彈性起到正向調節作用，即產品創新水平越高，服務消費的收入彈性越大;反之，當預期收入的增加作用小于產品與服務的替代效應時，產品創新對服務消費的收入彈性起到負向調節作用，產品創新水平越高，服務消費的收入彈性越低。根據上文我國1995—2017年的省級面板數據，下面將具體分析我國技術進步在服務消費收入彈性中的調節效應。

1.構建調節效應模型

lnysit=β0+β1lnwit+β2lnθit×lnwit+β3lnNit×lnwit

+β4lnθit+β5lnNit+βmZit+εit（13）

其中，下標字母i代表地區，t代表年份。lnysit表示消費性服務業發展水平，wit代表收入水平。θit代表過程創新水平;Nit代表產品創新水平。Z表示系列控制變量;β0為常數項，β1、β2、β3、β4、β5、βm表示對應變量系數，ε代表隨機誤差項。

式（13）中，β1+β2lnθit+β3lnNit為服務需求的收入彈性，當β2>0時，過程創新促使服務消費的收入彈性提高;當β2<0時，過程創新導致服務消費的收入彈性降低。當β3>0時，產品創新促使服務消費的收入彈性提高;當β3<0時，產品創新導致服務消費的收入彈性降低。

2.實證結果分析

為便于主要項系數的相互比較，同樣將所有數據進行中心化處理后對1995—2017年間省級面板數據進行回歸分析，考慮存在個體效應，重點采用固定效應模型進行系數估計，為進行比較，將混合回歸與隨機效應模型的回歸結果一并列出在表4中。

對比回歸模型（1）和（2）的結果可見，主要項收入的系數幾乎相等且均顯著，加入技術進步與收入的交互項后，過程創新與收入交互項的系數在10%的顯著性水平下顯著為負，產品創新與收入交互項的系數在1%的顯著性水平下顯著為正，說明過程創新表現出對服務消費收入彈性的負向作用，過程創新水平越高服務消費的收入彈性越低，過程創新實際上降低了服務消費的收入彈性;而產品創新表現出對服務消費收入彈性的正向作用，產品創新水平越高服務消費的收入彈性越高，產品創新提高了服務消費的收入彈性。

3.穩健性檢驗

本文采用替換代理變量以及研究時間段的方式進行穩健性檢驗。采用《中國工業統計年鑒》中新產品開發經費支出作為產品創新的代理變量，變量處理方式與前文一致，對我國2007—2017年的省級面板數據進行分析，控制變量的添加與否以擬合優度為準，F值顯示不能忽略模型中的固定效應，hausman檢驗顯示chi（7）=7.65，P值0.364 0，因此不能拒絕原假設，選擇隨機效應模型進行回歸分析，回歸結果見表5。在10%的顯著性水平下，過程創新對服務消費收入彈性的負向調節作用依然成立;在1%的顯著性水平下，產品創新對服務消費收入彈性的正向調節作用依然成立。因此，技術進步對服務消費的收入彈性具有調節效應這一結論是成立的。

五、結論與政策建議

技術進步影響消費的研究由來已久，然而大部分研究將技術進步對消費的影響歸因于技術進步帶來的勞動生產率和工資的提高對消費的促進作用，或者有偏型技術進步造成的收入差距擴大導致的消費不足，甚少有文章將技術進步對勞動力的需求影響與消費研究相結合。本文在前人研究的基礎上，將技術進步進一步細分為過程創新和產品創新，并利用服務消費（消費性服務業增加值）作為衡量消費水平的代理變量，通過理論分析和對我國省級面板數據的實證分析，得到以下結論：

（1）勞動力就業人數在技術進步影響服務消費的過程中起到中介效應。即就業人數在過程創新和服務消費的關系中具有部分中介作用，就業人數在產品創新與服務消費的小樣本關系中表現為完全中介作用，就業人數在產品創新與服務消費的大樣本關系中表現為部分中介作用。

（2）過程創新對勞動力具有擠出效應，產品創新增加了勞動力需求。

（3）過程創新和服務消費顯著負相關，過程創新對服務消費的直接效應和通過就業人數影響的間接效應均顯著為負;產品創新和服務消費顯著正相關，大樣本中產品創新對服務消費的直接效應和通過就業人數產生影響的間接效應均顯著為正。

（4）過程創新對服務消費的收入彈性具有負向調節作用，過程創新水平越高，服務消費的收入彈性越低;而當前我國產品創新對服務消費的收入彈性具有正向調節作用，產品創新水平越高，服務消費的收入彈性越高。

因此，在提高勞動者消費水平、促進以經濟內循環為主的過程中，政府需要進一步穩定和擴大就業，發揮就業增加對消費增加的積極作用，統籌考慮技術改造升級和就業的關系，鼓勵中小企業和服務業發展，引導勞動者積極就業和創業。同時，鼓勵產品創新，產品創新增加了勞動力需求，促進就業的增加，有效提高服務消費的收入彈性。此外，完善工資增長機制，切實保證隨著勞動生產率的提高，而相應提高勞動者收入，降低居民教育和培訓成本，促使消費者預期收入增加和預期支出減少，提高消費者消費傾向;完善稅收和再分配機制，提高社會保障水平，增強居民消費能力和消費信心，促進消費和生產的良性互動。

[注 釋]

①Ngai、Pissarides （2007）在多部門理論框架下研究發現，當產品間的替代彈性大于1時， 勞動力將從低技術進步率向高技術進步率部門流動;當產品間的替代彈性小于1時， 勞動力將反向轉移。

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Research on the Relationship between Technological Progress，

Labor Demand

and Residents Consumption——An Empirical Analysis Based on Consumer

Services

Bai? Xueqiu，? Zhang? Jing

（School of Marxism， Peking University， Beijing 100871，China）

Abstract：? As the specific forms of technological progress， process innovation and product innovation affect the distribution of production factors， labor income， employment and final consumption through the improvement of product and service production efficiency and the increase of product categories. This paper constructs a two-sector model of product and service production， analyzes the specific path of the impact of process innovation and product innovation on service consumption， and conducts an empirical test based on Chinas provincial panel data from 1995 to 2017. The study found that technological progress affects the level of residents service consumption through the intermediary variable labor employment. The number of employees plays a partial mediating effect in the relationship between process innovation and service consumption and a complete mediating effect in the relationship between product innovation and service consumption in a small sample. Further， Chinas current process innovation reduces the income elasticity of service consumption， while product innovation improves the income elasticity of service consumption.

Key words： process innovation; product innovation; labor demand; service consumption

（責任編輯：張積慧）

收稿日期：2020-11-14

基金項目：國家社會科學基金委托項目《習近平新時代中國特色社會主義經濟思想研究》（2018XZD08）階段性研究成果。

作者簡介：白雪秋（1960—），女，遼寧丹東人，北京大學馬克思主義學院教授，博士生導師，研究方向為馬克思主義政治經濟學;張晶（1989—），女，山東滕州人，北京大學馬克思主義學院博士研究生，研究方向為馬克思主義政治經濟學。