知识流动与城市创新绩效:基于知识关联度视角的空间溢出效应分析

通过中国城市面板数据分析,构造城市间知识关联度空间权重矩阵,采用空间计量模型检验知识流动对不同知识关联度城市创新绩效的空间溢出效应及其形成机制。研究发现:知识流动不仅有助于提升本城市创新绩效,还能形成空间溢出效应促进知识关联城市的研发创新。若城市间知识关联度越大,则知识流动对城市创新绩效的促进效应越强。异质性分析揭示,若知识流动载体的质量较高,城市的知识吸收能力和知识产权保护力度较强,则知识流动形成的创新效应更大,并且长三角、粤港澳和成渝城市群知识流动的创新效应较强。形成机制检验表明,知识流动主要通过科技产业集聚和人力资本积累的途径,提升城市创新绩效。从城市间知识关联度视角厘清了知识流动对创新绩效的空间溢出效应形成机理,对于优化我国创新资源配置和提升技术创新效率,从而实现高水平科技自立自强,具有重要意义。

创新要素空间错配及其创新效率损失:模型分解与中国证据

既有文献关注了生产要素错配引发全要素生产率损失问题,但普遍忽视创新要素诸如R&D人员和R&D资本错配,以及要素质量和投入结构差异可能引发的创新效率损失。为此,有必要将要素分类引入空间错配分析框架,选择省级面板数据测算创新要素错配及其引发的创新效率损失。其实证结果显示:(1)中国创新要素空间错配显著且对创新效率影响突出,创新要素错配的改善将会促使整体创新效率年均提升约0.7%。(2)不同类型创新要素错配及其引发的创新效率损失差异显著,R&D资本错配引发的创新效率损失明显更大,且相对于基础研究和应用研究,试验发展类R&D资本空间错配情况更突出并对整体创新效率影响更大;同时,R&D人员类型中的低技能人员易发生更高程度的错配。因此,为促进中国研发创新效率提升,政府应将地区特征与要素类型差异作为合理配置创新资源的重要考量条件。

技术进步、经济增长对二氧化碳排放的动态分析

文章通过建立面板VAR模型探究了中国技术进步、经济增长对二氧化碳排放的动态变化关系。研究结果发现:当前中国经济增长对二氧化碳排放具有较长期的负向影响;技术进步对经济增长和二氧化碳排放的影响不显著。因此,为了减少二氧化碳排放,一方面需要促进经济增长方式的转变,另一方面还需加大科技教育的投入。

家庭保健项目对中老年人健康服务效果的影响研究

基于中日家庭保健项目中老年人调查问卷数据,分析该项目对中老年人健康服务效果的影响及其地区差异。该项目的实施对中老年人健康服务效果的提升具有显著促进作用;年龄越大,健康服务的效果越差;女性中老年人健康服务效果好于男性;中老年人接受健康教育的程度越高,健康服务效果越好;过去一年内接受过健康检查的中老年人的健康服务效果比没接受过检查的更好;项目在重庆、河南和安徽取得了比较好的效应,在湖北和河北的效应则较差。

创新要素错配：空间溢出视角的对比检验

前沿研究关注生产要素错配问题,却普遍忽视创新要素错配以及政策干预可能扮演的重要角色。本文基于中国省际面板数据,定量测算创新要素错配程度,结合空间杜宾模型考察政策干预的直接效应、空间溢出效应和总效应,并探讨政策干预形成错配的产业结构变迁与创新要素流动机理。结果显示:(1)创新要素错配问题突出,呈现东部配置不足和东北及西部过剩的空间分布特征,并且政策干预的空间溢出效应是引发创新要素错配的重要原因。(2)不同类型政策干预的错配效应差异明显。研发补贴和行政垄断的错配效应相似,财政政策却恰好相反,户籍制度的不利影响明显,而知识产权保护优化效应突出。(3)产业结构升级有利于削弱政策干预的错配效应,要素流动障碍减少会增强政策干预的空间溢出效应。(4)政策干预在金融危机后的空间溢出效应更为显著,低技能研发人员、基础研究与应用研究资本配置易受政策干预的影响。

人工智能技术能促进就业质量提升吗?

随着新兴技术的发展,就业质量不断提升,人工智能技术作为智能化革命的代表,对就业质量也产生着重要影响。基于2011—2019年中国城市面板数据构建就业质量指标体系,实证检验人工智能对就业质量的影响,探究阶段及维度差异下可能存在的异质性作用。研究发现人工智能技术能够促进就业质量的显著提升;人力资本水平与新型基础设施等智能化环境正向调节人工智能技术对就业质量的作用效果;人工智能技术对就业质量的影响呈现明显的非对等性。从阶段差异上看,不断推进的智能化政策有助于提升人工智能技术对就业质量的影响;从维度差异上看,人工智能对就业环境的促进作用最大,而对社会保障的影响较小。

技术集聚的区域创新效率与“本地—邻地”创新效应检验

前沿文献关注产业集聚及其技术创新效应问题,却普遍忽视了技术集聚在创新过程中可能扮演的角色,及区域技术集聚存在空间关联性这一事实。本文利用2003—2017年省际面板数据,采用空间杜宾模型检验技术集聚的创新效应及其区域异质性,分类考察不同区域邻地集聚对本地创新的空间溢出效应。研究发现:技术集聚存在显著创新效率效应,技术集聚对区域创新效率的作用程度依技术集聚度、市场化程度和知识产权保护水平而异。同时,技术集聚存在“本地—邻地”区域创新关联性,但表现出差异性,东部邻地技术集聚对本地技术创新效率的溢出效应为正,东北溢出效应为负,中部和西部溢出效应不显著。此外,技术集聚可提升区域创新质量,有效推动区域技术创新由追求数量向提高质量转变。

中国二氧化碳排放的区域差异分析

为比较中国二氧化碳排放的区域差异,研究环境影响因素的传统STIRPAT模型需要进行相应的改进。新模型既考虑了能源消费结构和产业结构的影响,又结合了环境库兹涅茨曲线的特点,引入人口规模和经济水平的二次项。采用中国1995-2014年29个省市自治区的平衡面板数据进行实证分析。研究发现东部、中部和西部的二氧化碳排放量及其影响因素的作用强度存在较为明显的差异。总体来说,中部二氧化碳排放量相对较小,但东部减少二氧化碳排放的措施较为有力,西部在这些方面落后于东部和中部。

绿色技术创新对医疗卫生条件存在选择性偏好吗?

自由市场传统经济环境中绿色技术创新往往不足,什么因素更有利于激励绿色技术创新,创新地条件是否会对绿色技术创新产生偏向性影响,现有研究并未形成共识。利用2007—2013年中国184个地级城市面板数据,以碳排放衡量非期望产出,测算绿色全要素生产率表征绿色技术创新,检验创新地特征尤其是医疗卫生条件对绿色技术创新的可能性后果。结果发现:绿色技术创新激励存在条件依赖且选择性偏好表现出异质性,即医疗卫生条件越优的城市的绿色技术创新越强,且不同行政级别、不同富裕程度和不同地域的城市的医疗卫生条件对绿色技术创新的影响程度不同。这可能源于医疗卫生条件更优的城市更有利于健康人力资本的积累,能够正向激励绿色技术创新进而更利于城市朝绿色技术创新方向转变。

要素匹配与中国投资效率空间差异性——基于双层嵌套型函数的分解研究

本文基于四要素双层嵌套的生产函数,利用1990-2016年全国层面及省际层面数据测算投资效率,并分析其空间结构特征及演变轨迹,检验投资效率匹配效应影响因素。研究发现:①1990-2016年我国整体投资效率呈下降趋势,资本-技能劳动匹配效应与整体投资效率走势趋同,快速累积的资本存量和不断升级的资本质量与短缺的技能劳动之间矛盾突出。②东中西部地区投资效率增长非一致性明显。东部地区资本相对投资效率明显高于中西部,但下降幅度大于中西部,中西部与东部地区之间差距缩小,其中匹配效应是区域间投资效率非平衡的主要成因。③若产业结构升级的技能劳动需求不能满足,将引发要素错配,不利于有效投资。房价与工资提升分别通过影响技能劳动供给和需求抑制要素匹配效率;教育和公路设施会对地区要素匹配产生积极影响,改善地区间投资效率非均衡性;地区投资效率存在显著正向空间相关性,毗邻地区的要素流动和经济发展相近地区的技术溢出均对投资效率产生积极的影响。

数字经济对劳动力迁移的影响——基于职业流动方向的视角

文章基于2012~2017年全国流动人口动态监测调查数据,从生产数字化与生活数字化的双重视角,考察数字经济发展对劳动力迁移及其职业流动方向的影响。研究结果表明,数字经济发展可以吸引劳动力迁入,且迁入后的职业流动方向受生产数字化和生活数字化水平的影响。其中,生产数字化会推动劳动力流向技术型职业,而生活数字化会推动劳动力流向服务型职业,同时减少劳动力流向生产型职业的可能。异质性分析表明,数字经济发展有助于男性、中青年和高学历劳动力迁入,生产数字化有助于吸引中青年和高学历劳动力流向技术型职业,生活数字化显著降低了中青年、高学历劳动力流向生产型职业的可能性。文章进一步利用2012、2014和2016年中国劳动力动态调查数据研究发现,当前数字经济发展有助于提升外来和本地劳动力的就业机会公平性,但在缩小二者之间的工资和生活幸福感的差异方面尚未表现出显著的影响。文章认为,在积极推动数字经济发展的同时,需要加强劳动力的数字技能培育,充分保障迁移劳动力的就业权益,以促进高质量充分就业。

工业机器人应用存在人力资本提升效应吗?

前沿文献关注工业机器人应用对劳动就业的影响,却普遍忽视了机器人应用在筛选劳动过程中会改变人力资本投资,尤其缺乏来自特定情境中人力资本提升效应的经验证据。基于此,文章分类考察了工业机器人应用诱致人力资本提升的收入增长、岗位更替和产业结构转型等传导机制,结合中国家庭追踪调查的微观数据,文章检验了工业机器人应用的人力资本提升效应。结果表明:工业机器人应用会显著提升人力资本,在替换工业机器人和人力资本度量指标、更换不同维度样本以及考虑内生性问题之后,结论仍然稳健。工业机器人应用不仅会提高家庭收入,还会借助岗位更替和产业结构转型提升人力资本;不同要素禀赋条件下,工业机器人应用的人力资本提升效应存在差异,其在劳动密集型和技术密集型地区的影响更显著。

人工智能应用、人机协作与劳动生产率

文章通过引入人机匹配度拓展任务模型,基于中国劳动力动态调查数据,从理论和实证上探究人工智能应用对劳动生产率的影响及人机协作扮演的重要角色。研究发现:(1)人工智能应用对劳动生产率的影响呈先升后降的倒U形关系,人工智能的适度应用有利于提升劳动生产率,但过度应用会因人机不匹配而引发劳动生产率损失。(2)劳动综合能力增强可提高人机匹配度,进而提升劳动生产率;并且劳动者的情绪稳定、社交、信任等非认知能力的增强能显著促进人工智能应用对劳动生产率的提升作用。(3)不同产业及岗位的人机协作对劳动能力存在差异化偏好,其中第一和第二产业人机协作偏好劳动者具备认知能力,而第三产业偏好非认知能力;常规和非脑力岗位偏好认知能力,非常规和脑力岗位偏好非认知能力。文章认为,需要合理规划人工智能的应用范围和程度,重视劳动者非认知能力的培养,以提高劳动生产率,促进更充分更高质量就业。

工业机器人应用与劳动技能溢价——理论假说与行业证据

工业机器人应用诱致生产环境复杂化且易偏向于技能劳动,但现有文献并未重视在不同情境中这种偏向是否会扩大不同性质劳动的收入分配差距。基于此,采用中国2006—2018年工业行业数据,以工业机器人密度刻画工业机器人应用水平,检验中国情境下工业机器人应用对劳动技能溢价的真实影响,并分类考察工业机器人应用诱发技能溢价的生产率效应、劳动岗位更替效应和行业间技术溢出效应的作用差异。结果表明:中国工业机器人应用正扩大劳动技能溢价,这可归结于工业机器人应用更易于提高技能劳动生产率,并通过非技能岗位替代和技能岗位创造的非对称方式扩大劳动技能溢价,而且在资本密集型、高垄断程度和低劳动保护程度行业中,工业机器人应用的技能溢价效应更显著。同期,工业机器人应用不仅会扩大本行业劳动技能溢价,还能通过技术溢出效应诱发关联行业技能溢价,行业间技术关联性越强则溢出效应越大。

人工智能技术、任务属性与职业可替代风险——来自微观层面的经验证据

伴随人工智能技术创新场景及其应用领域不断拓展,职业更替日益频繁,职业内涵开始朝高端化方向演变。人工智能技术会借助机器学习、大数据和超强算力,将自动化能力推向更智能化领域,新技术情境中职业更替出现新变化,引发社会各界对人工智能技术可能造成大规模失业的担忧。为此,精准评估人工智能技术对职业的可替代风险,对于制定适宜的就业政策及时应对人工智能技术冲击,实现更充分更高质量就业意义突出。

技术流动的创新效应——来自技术势差和技术相似度视角的经验证据

本文利用中国1999—2018年31个省份面板数据,设计技术势差和技术相似度关联权重矩阵,检验技术流动形成创新效应的存在性及其技术属性偏好。研究发现,技术流动具有显著的创新效应,存在技术势差的地区相对于技术相似的地区,技术流动的创新效应更强。技术流动的创新效应存在最优技术属性区间,当技术势差为0%—0.5%和技术相似度为86.25%—87.5%时,技术流动对关联地区的创新效应最大。不同流动方式和流动区域的创新效应迥异,技术流动也会通过研发人员再配置和提高市场化程度强化创新效应。因此,政府部门应积极搭建技术转移与交易平台,通过引导技术在地区间有效流动推动创新。

技能耦合、蛙跳式技术与后发国家技术追赶:模型推演与数值模拟

前沿研究关注人力资本和技术创新在后发国家技术进步过程中的作用,普遍忽视人力资本结构和技术形态可能扮演的重要角色。本文引入渐进式与蛙跳式技术,结合人力资本结构重构质量阶梯模型,探究人力资本与异质性技术耦合可能对后发国家技术追赶的影响,模拟不同参数约束下后发国家技术赶超及其均衡条件。结果表明:(1)后发国家并非一定能实现技术赶超,技术追赶需满足特定人力资本与技术进步率条件。(2)技能和技术在技术追赶中扮演不同角色,技术赶超时间与人力资本关系呈"U"形特征且异质性技术反向作用明显。当技术进步率提升时优化人力资本结构,则满足约束条件时技能和技术耦合实现最优技术赶超。

人工智能技术会诱致劳动收入不平等吗——模型推演与分类评估

学术界近期开始关注人工智能技术对收入不平等的影响,但其收入分配效应的形成机理研究尚处于初始阶段,而且定量评估明显不足,尤其缺乏来自发展中国家的经验证据。本文基于Acemoglu and Restrepo(2018a)的人工智能技术模型,引入高技术与低技术两部门分类,推演人工智能技术的收入分配效应,结合中国2001—2016年全国及省级层面数据,分类测算其劳动收入分配的岗位更迭效应和生产率效应。结果发现:①人工智能技术在引发劳动岗位更迭的同时,非对称地改变不同技术部门生产率影响劳动收入分配,诱致高、低技术部门劳动收入差距年均扩大0.75%。②人工智能技术的岗位更迭效应倾向于在低技术部门通过自动化扩张、在高技术部门以新岗位创造方式,加剧收入不平等,而生产率效应存在门槛特征。③人工智能技术在资本和非技术密集型地区的收入分配效应更为突出,且对劳动和技术密集型地区的影响不断增大。为应对人工智能技术对劳动力市场就业结构和收入不平等的冲击,政府应健全就业培训和失业保障制度,制定差异化的区域政策,积极引导人工智能技术朝人机协作和收入平等方向发展。

人工智能技术、任务属性与职业可替代风险:来自微观层面的经验证据

当前,人工智能技术在生产生活各个领域广泛应用,对劳动力市场造成一定冲击。前沿文献虽关注人工智能技术对劳动就业的替代效应,但缺乏从微观职业层面精准度量人工智能技术所引发的职业可替代风险。本文基于中国劳动力动态调查数据,选取任务属性、职业特征、工作环境与经济环境等输入变量,应用机器学习模型测算人工智能技术的职业可替代率,考察任务属性和职业技能宽度对可替代风险的影响,并探究职业替代的组群性和劳动选择偏好。结果表明:(1)人工智能技术会引发职业替代风险,中国19.05%的劳动就业面临高替代风险。人工智能技术对职业的替代风险受制于任务属性,其中思维类属性对可替代风险影响最大,而职业技能宽度越大则可替代风险越低。(2)人工智能技术的职业可替代风险存在组群性特征,非程式化认知交互型职业组群可替代风险最低,而程式化非认知交互型职业组群可替代风险最高。(3)人工智能技术的职业替代具有劳动选择偏好,年龄越大与受教育年限越短的劳动者可替代风险越高。为此,应动态调整高校专业培养方案和提高劳动者综合技能水平,以最大限度地降低人工智能技术对劳动力市场的冲击。

创新要素错配:空间溢出视角的对比检验

基于中国省际面板数据,定量测算创新要素错配程度,结合空间杜宾模型考察政策干预的直接效应、空间溢出效应和总效应,并探讨政策干预形成错配的产业结构变迁与创新要素流动机理。结果显示:一是创新要素错配问题突出,呈现东部配置不足和东北及西部配置过剩的空间分布特征,并且政策干预的空间溢出效应是引发创新要素错配的重要原因。