劳动力成本与利润差异对制造业升级的影响研究
阳立高1,刘念念1, 柒江艺2, 龚世豪1
(1. 长沙理工大学 经济与管理学院,湖南 长沙 410076;2. 湖南财政经济学院 财政金融系,湖南 长沙 410205)
摘 要:一般认为,随着劳动力成本不断上涨,劳动、资本、技术密集型制造业利润率及比重将分别呈不断下降、先升后降、不断上升的趋势,从而驱动制造业升级。然而,对2001-2013年相关数据进行统计的结果却显示事实并非如此。因此,进一步地,本文引入单位劳动力成本与人均利润进行实证检验,结果表明:样本期间内我国虽然劳动力成本快速上涨,但劳动生产率增速更快,制造业整体单位劳动力成本没有上升,且有小幅下降,劳动密集型制造业仍有一定综合成本优势,但其人均利润低于制造业整体水平,比重总体下降,发展后劲不足,须尽快转型升级;资本密集型虽然利润率相对较低,但人均利润为最高,比重不断上升,仍应是当前发展的重点;技术密集型比较优势不明显,急需突破核心技术,提高综合国际竞争力。
关键词:劳动力成本、利润差异、单位劳动力成本、人均利润、制造业升级
中图分类号:F426 文献标识码:A 文章编号:jg20151022004
一、引 言
丰廉的劳动力曾支撑我国制造业持续、快速发展,尤其是劳动密集型制造业因中外较大的劳动力成本差距而获得了巨大的利润。然而,近年来随着我国人口结构转变和人口老龄化加速,劳动力成本快速上涨,尤其是进入21世纪以来,伴随始于沿海继而蔓延全国的“民工荒”与“招工难”,劳动力成本呈加速上涨态势,制造业从业人员年人均工资从2001年的9774元跃至2013年的46431元,13年间增长3.75倍,年均增长31.25%。
根据传统经济学理论,劳动密集型制造业利润主要来源于劳动力成本的国内外差异,差异越大利润空间就越大,反之亦然。随着国内劳动力成本的不断上涨,劳动密集型制造业利润率及占比将呈下降趋势,而资本与技术密集型受工资上涨推动消费结构升级等影响,利润率及比重将呈上升趋势,即劳动力成本上升将驱动制造业升级。然而,对2001-2013年相关数据进行统计分析,结果却发现:劳动力成本加速上升的情况下,我国劳动密集型制造业利润率总体却呈上升趋势,2013年6.73%的利润率为2001年2.55%的2.64倍,且自2009年开始高于资本密集型,总产值比重虽略有下降,但仍很高。资本密集型利润率在短暂上升后过早呈下降态势,
基金项目:国家社科基金项目“劳动力供给变化影响制造业升级的机理及政策研究”(13CJL058);湖南省软科学计划重点项目(2015ZK2006);湖南省教育厅创新平台开放基金项目(15K004);长沙理工大学研究生科研创新项目(CX2015SS14)。
2013年仅为4.9%,在劳动、资本、技术密集型中为最低。技术密集型利润率优势也不明显,且2013年总产值比重为最低,这似乎和传统经济学理论相悖。而从利润率来看,当前劳动密集型好像还具有一定的比较优势,制造业是否急需转型升级,尚需进一步论证。本文认为,样本期间内劳动密集型制造业利润率上升可能和亚洲金融危机后企业更重视对员工的技术技能培训,使劳动生产率大幅提高有关。资本密集型利润率相对较低,但人均利润不一定低。技术密集型产业发展缓慢可能和未掌握核心技术等相关。因此,进一步地,本文引入单位劳动力成本和人均利润,对劳动力成本与利润影响制造业升级的效应进行实证检验。
二、劳动力成本上升影响制造业升级的一般理论解释
劳动力成本上升将通过作用于一国或地区的要素禀赋结构、消费结构与收入水平等对其制造业升级产生深远影响。具体表现为:一是劳动力成本上升将对一国要素禀赋结构产生深远影响,继而作用于制造业升级。随着劳动力成本的不断上涨,劳动要素会变得更昂贵,且涨速越快,成本越高,越接近发达国家,劳动密集型产业利润率就将越低,占比也将随之下降。与此同时,上升的劳动力成本将提高居民储蓄率,促进资本积累,降低资本要素成本,使资本密集型产业利润率上升,比重也会随之提高。这样,在劳动要素价格上升、资本价格下降和技术不断积累的条件下,一国要素禀赋结构将可能发生逆转,日渐稀缺与昂贵的劳动将先后被日益丰裕与廉价的资本及技术替代,从而推进制造业升级[1]。二是劳动力成本上升通过影响消费结构作用于制造业升级。根据林德的需求偏好相似理论,影响一国需求结构的核心因素是人均收入水平[2]。低收入国家消费需求主要集中在低档产品,消费者更偏向选择能满足基本需求的廉价商品,这将极大地促进劳动密集型制造业发展。随着一国人均收入的不断增加,人们将越发注重商品的质量、样式与品牌,对产品技术水平与功能多样化要求也越高。因此,作为中高端的资本与技术密集型产品将先后成为市场需求的主体。市场需求是企业的生命线,劳动力成本上升背景下,消费结构升级必将拉动一国制造业从劳动密集型依次向资本与技术密集型升级。三是劳动力成本上升通过相互关联机制作用于制造业升级。劳动力成本上升将使劳动者财富得到更快积累,支付能力得到提高。在这种情况下,劳动者会加大对自身,尤其是对子女教育与技术技能培训的投入,以提升社会价值,更好地就业与获得更高收入。这将使社会人力资本得到更快积累,推动技术进步,继而驱动产业升级。此外,随着人均收入、教育与技术技能水平的提高,劳动者尤其是新生代劳动者择业行为将发生深刻变化,突出表现为择业行为呈“去制造业化”和高端化、服务化趋势。这将使低端制造业面临日益严重的“招工难”问题,使高端产业迎来更大发展契机,从而在一定程度上促进产业升级。
三、劳动力成本、利润与制造业升级的经验考察
借鉴阳立高等(2014)[3] 的分类标准,将制造业细分行业分为劳动、资本与技术密集型制造业三大类。运用2001-2013年中国制造业细分行业从业人员数、人均工资数、主营业务收入、利润额等数据进行测算,得出制造业三大类产业劳动力成本、利润率及比重情况,见表1。
表1 2001-2013年劳动力成本和制造业分类利润率及占比情况
各主要指标 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
2013 |
|
劳动密集型制造业 |
年末从业人员数/万人 |
2004 |
2176 |
2365 |
2620 |
2875 |
3064 |
3263 |
3640 |
3594 |
3813 |
3501 |
3470 |
3443 |
劳动力成本:元/年 |
8233 |
9179 |
10080 |
11265 |
12721 |
14481 |
16713 |
19310 |
21057 |
24659 |
30163 |
35057 |
40753 |
|
主营业务收入/亿元 |
26648 |
31135 |
38892 |
62516 |
65045 |
81208 |
104602 |
133034 |
150445 |
190029 |
227290 |
261161 |
300837 |
|
利润率/% |
3.44 |
3.69 |
4.16 |
4.37 |
4.34 |
4.62 |
5.27 |
5.50 |
6.05 |
7.22 |
7.12 |
6.94 |
6.69 |
|
比重/% |
34.64 |
34.13 |
32.05 |
31.24 |
30.77 |
30.38 |
30.50 |
30.98 |
32.22 |
31.74 |
31.43 |
31.16 |
30.89 |
|
资本密集型制造业 |
年末从业人员数/万人 |
1131 |
1200 |
1275 |
1372 |
1469 |
1536 |
1646 |
1837 |
1846 |
1996 |
1928 |
1963 |
1999 |
劳动力成本:元/年 |
11938 |
13260 |
15312 |
17721 |
20362 |
22969 |
26468 |
30061 |
32062 |
38042 |
44768 |
51418 |
59066 |
|
主营业务收入/亿元 |
27873 |
31801 |
42727 |
67178 |
80341 |
102488 |
133985 |
167891 |
173225 |
224845 |
277205 |
299477 |
329888 |
|
利润率/% |
3.24 |
4.27 |
5.29 |
5.93 |
4.80 |
4.89 |
6.03 |
4.00 |
5.34 |
6.29 |
5.59 |
4.84 |
4.60 |
|
比重/% |
34.19 |
33.19 |
33.93 |
36.01 |
37.22 |
37.52 |
37.92 |
38.41 |
36.20 |
36.52 |
37.61 |
38.13 |
38.64 |
|
技术密集型制造业 |
年末从业人员数/万人 |
1009 |
1118 |
1243 |
1417 |
1591 |
1747 |
1946 |
2254 |
2279 |
2583 |
2625 |
2768 |
2921 |
劳动力成本:元/年 |
11825 |
13464 |
15052 |
16648 |
18150 |
20964 |
23749 |
27458 |
30169 |
34436 |
40540 |
46214 |
52695 |
|
主营业务收入/亿元 |
25236 |
30736 |
42415 |
59826 |
68458 |
86782 |
109303 |
131836 |
148200 |
191426 |
224769 |
258264 |
298799 |
|
利润率/% |
5.11 |
5.28 |
5.40 |
4.72 |
4.40 |
4.65 |
5.49 |
5.77 |
6.44 |
7.61 |
7.11 |
7.34 |
7.50 |
|
比重/% |
31.17 |
32.68 |
34.02 |
32.75 |
32.01 |
32.10 |
31.57 |
30.61 |
31.59 |
31.74 |
30.95 |
30.71 |
30.46 |
注:1. 数据来源于2002-2014年《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》;2. 劳动力成本用从业人员年人均工资数表示;3. 利润率用利润总额除以主营业务收入获得。
从表1可以看出,一是劳动密集型制造业劳动力成本从2001年8233元跃至2013年40753元,13年间增长5倍。劳动力成本上升条件下,劳动密集型产业利润率及比重应当下降。但实际上,2001-2013年,其利润率总体却呈不断上升趋势,2013年为6.69%,是2001年3.44%的近2倍,高于资本密集型;总产值比重也较高,2013年为30.89%,高于技术密集型。二是资本密集型制造业劳动力成本从2001年11938元升至2013年59066元,13年间提高了5倍。但这并没有使资本密集型利润率及比重较快上升,利润率几经周折,2013年比2001年虽然有所上升,却只有4.6%,远低于劳动和技术密集型,和当前我国制造业发展所处工业化后期阶段不相称。三是技术密集型制造业劳动力成本从2001年11825元涨至2013年52695元,13年间增长4.5倍。但在人均收入高速增长条件下,技术密集型利润率上升幅度并不大,总产值比重2013年较2001年还下降了0.71%,仅为30.46%,在三大类产业中为最低。
由此可见,表1的统计结果似乎和传统经济学理论相悖,即:劳动力成本快速上升条件下,劳动密集型产业利润率未降反升,且涨幅较大;技术密集型总产值比重未升反有小幅下降,比较优势不明显;资本密集型利润率与占比上升幅度不大,且利润率自2008年以来在三大类产业中为最低。
这就引发了系列值得深入思考的问题,在劳动力成本迅速上涨情况下,劳动密集型制造业为何获得了更高利润率,而在利润率持续、快速上升条件下,其比重为何又总体呈下降趋势?技术密集型产业比重为何不升反降,利润率比较优势为何不明显?资本密集型利润率为何自2008年来会为最低,而低利润率条件下比重为何又会上升?为探讨这些问题,本文假定,一是在劳动力成本快速上涨情况下,劳动密集型企业要么选择转型升级,要么通过对员工进行技术技能培训来提高劳动生产率。假如有部分选择前者,则可能降低其比重;假如有部分选择后者,则可能提高劳动生产率,且如果劳动生产率增速大于劳动力成本,单位劳动力成本就会下降,企业获得更高利润率便成为可能。二是当前我国技术密集型制造业仍处于发展初期,综合国际竞争力不高;此外,可能还有很大一部分企业核心技术和关键零部件主要靠进口,且成本很高,在很大程度上削减了利润。三是资本密集型制造业利润可能主要由资本要素创造,该类企业普遍具有主营业务收入基数大的特征,利润率低更可能是主营业务收入基数大而非利润额小所致,利润率低不代表利润额和人均利润低。而利润额和人均利润可能是影响产业发展的核心因素。
因此,本文进一步引入劳动生产率、单位劳动力成本与人均利润三个指标,以考察他们和劳动、资本、技术密集型制造业发展之间的关系,见表2。
表2 2001-2013年单位劳动力成本和制造业分类人均利润 单位:元
各主要指标 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
2013 |
|
劳动密集型制造业 |
单位小时劳动生产率 |
72.843 |
76.977 |
86.280 |
102.903 |
116.580 |
136.116 |
165.275 |
187.785 |
214.759 |
253.713 |
329.482 |
382.383 |
443.584 |
单位劳动力成本 |
0.05651 |
0.05962 |
0.05842 |
0.05474 |
0.05456 |
0.05319 |
0.05056 |
0.05142 |
0.04903 |
0.04860 |
0.04577 |
0.04584 |
0.04594 |
|
利润总额/亿元 |
918 |
1150 |
1616 |
2729 |
2823 |
3753 |
5516 |
7312 |
9105 |
13714 |
16192 |
18136 |
20135 |
|
从业人员人均利润 |
4581 |
5287 |
6832 |
10417 |
9820 |
12249 |
16902 |
20085 |
25331 |
35971 |
46248 |
52261 |
58475 |
|
资本密集型制造业 |
单位小时劳动生产率 |
127.433 |
135.713 |
169.386 |
226.421 |
275.933 |
335.443 |
407.475 |
461.350 |
469.857 |
557.726 |
716.053 |
827.096 |
955.611 |
单位劳动力成本 |
0.04684 |
0.04885 |
0.04520 |
0.03913 |
0.03690 |
0.03424 |
0.03248 |
0.03258 |
0.03412 |
0.03410 |
0.03126 |
0.03108 |
0.03091 |
|
利润总额/亿元 |
904 |
1358 |
2260 |
3984 |
3860 |
5007 |
8083 |
6714 |
9257 |
14152 |
15501 |
14482 |
15163 |
|
从业人员人均利润 |
7998 |
11315 |
17717 |
29030 |
26270 |
32608 |
49122 |
36541 |
50150 |
70905 |
80412 |
73778 |
76834 |
|
技术密集型制造业 |
单位小时劳动生产率 |
130.151 |
143.453 |
174.287 |
199.444 |
219.095 |
252.202 |
286.805 |
299.720 |
332.036 |
374.503 |
432.746 |
472.460 |
515.722 |
单位劳动力成本 |
0.04543 |
0.04693 |
0.04318 |
0.04174 |
0.04142 |
0.04156 |
0.04140 |
0.04581 |
0.04543 |
0.04597 |
0.04684 |
0.04891 |
0.05109 |
|
利润总额/亿元 |
1289 |
1623 |
2289 |
2825 |
3013 |
4037 |
5999 |
7609 |
9544 |
14570 |
15989 |
18969 |
22423 |
|
从业人员人均利润 |
12772 |
14518 |
18412 |
19937 |
18935 |
23101 |
30819 |
33758 |
41872 |
56406 |
60910 |
68520 |
76776 |
注:(1)单位小时劳动生产率:用主营业务收入除以(全部从业人员数乘以每年工作日乘以8小时),其中每年工作日=365-104个休息日(52周×2)-11(国家法定节假日)。(2)单位劳动力成本:,用从业人员小时平均工资数除以从业人员每小时创造的增加值。其中从业人员小时平均工资数用劳动力成本除以每年工作日天数乘以8小时;从业人员每小时创造的增加值分别用劳动、资本、技术密集型制造业增加值除以(年末全国就业人员数乘以每年工作日再乘以8小时)。
从表2可以看出,2001-2013年,一是劳动、资本与技术密集型制造业单位小时劳动生产率均有大幅提高,分别从2001年的72.843、127.433、130
因此,探索制造业升级的影响因素,如何推进制造业升级,及如何进行产业选择与布局,似乎需要考虑更多的因素。为此,本文进一步地将相关因素引入,对劳动力成本和利润影响制造业升级的效应进行实证检验。
四、劳动力成本和利润影响制造业升级的实证检验
(一)模型构建
借鉴刘丽、任保平(2011)[4]的研究方法,假定制造业各行业的生产符合的C-D生产函数形式,则反映各行业投入与产出关系的计量模型为:
。其中
为时间,
表示行业,当
时表示整个制造业总数据;
、
、
分别代表对应产业的生产总值、资本与劳动投入;
表示除资本与劳动投入外可能影响各行业增长的其他相关因素。
制造业升级是指其三大类产业中,劳动密集型总产值比重不断下降,技术密集型总产值占比不断上升,而资本密集型比重先升后降的动态过程[3]。因此,制造业结构()可表示为:
式(1)中,若分别属于劳动、资本、技术密集型制造业,则
分别反映了劳动、资本、技术密集型制造业占比结构变动情况。
、
分别代表对应产业的资本与劳动投入在整个制造业中的比重。除资本与劳动投入外,劳动力成本(
)与生产利润(
)是影响产业发展的直接因素,经济基础(
)与市场化水平(
)是影响产业发展的外在宏观因素。因此,本文将这些控制因素引入上述模型,然后将模型对数化后,劳动力成本、生产利润影响制造业结构变化的计量估计模型转变为:
(2)
当然,制造业要实现升级,除沉淀成本外,还需引入新设备、人均成本与时间,即产业升级过程中可能存在路径依赖,故引入产业升级滞后一期变量。最终,将计量模型调整为:
(3)
式(3)中为随机扰动项。
(二)估计方法与数据处理
产业升级变量滞后一期的引入,会造成模型的内生性问题,引起模型估计偏误,系统广义矩估计法(System GMM)能很好地减少非严格外生的动态面板数据模型的估计偏误问题。因此,本文将产业升级的一阶滞后变量作为内生变量,以内生变量的滞后值作为水平模型的工具变量,并依据自相关检验决定滞后阶数以确定工具变量的有效性与合理性,最后用Hansen检验来判定过度识别问题 [5],所有估计及计算均用stata 10.0 完成。
数据样本为2001-2013年中国制造业28个细分行业数据,数据来源于2002-2014年《中国人口和就业统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》。所有和价格相关的数据均以2001年为基期进行了相应处理,以剔除通货膨胀因素的影响。
各变量数据的处理方法为:制造业结构()变量用制造业各细分行业总产值/制造业总产值而得。各行业及制造业资本存量(
)用永续盘存法获得,以1999年为计算基期,基期数据、折旧率与方法借鉴孙琳琳(2014)[6]的方法进行,则各行业资本存量/制造业资本存量表示各行业资本投入占整个制造业的比重(
)。劳动投入(
)用各行业年末从业人员数(万人)表示,包含所有取得劳动报酬的在岗职工,则各行业年末从业人员数/制造业年末从业人员数表示各行业劳动投入在整个制造业中的占比(
)。劳动力成本(
)指各行业从业人员劳动报酬,包括工资与其他形式的收入,单位:元/年。生产利润(
)用各行业利润率表示,其替代变量(
)指各行业人均利润和整个制造业人均利润之差,单位:元/年。全国人均GDP用来衡量整个宏观环境的经济基础(
),数据来源于历年《中国统计年鉴》,单位:元/年。城市化水平(
)用城市人口占总人口比重表示,数据来源于历年《中国统计年鉴》。
(三)估计结果与分析
运用经过处理后的样本数据,对劳动力成本、利润率及人均利润等对制造业升级的影响效应进行计量估计,其结果见表3。
表3 劳动力成本、利润率与人均利润影响制造业升级的估计结果
变量 |
劳动密集型制造业 |
资本密集型制造业 |
技术密集型制造业 |
||||||
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
(6) |
(7) |
(8) |
(9) |
|
Ln |
0.1462** (0.0735) |
0.1628** (0.0730) |
0.1407** (0.0670) |
0.0631* (0.0349) |
0.0425* (0.0230) |
0.0473* (0.0259) |
0.0147* (0.0081) |
0.0243* (0.0133) |
0.0264* (0.0143) |
Lnwag |
-0.114** (0.05311) |
|
|
0.0614** (0.0293) |
|
|
0.1612 (0.1465) |
|
|
Lnpro |
|
-0.0241** (0.0112) |
|
|
0.0411** (0.0196) |
|
|
0.0117* (0.0063) |
|
ppro |
|
|
0.0306** (0.0154) |
|
|
0.0422** (0.0201) |
|
|
0.0364* (0.0199) |
Lnk |
0.1614** (0.0769) |
0.1307* (0.0719) |
0.1192* (0.0652) |
0.3307*** (0.1057) |
0.3097*** (0.1029) |
0.3188*** (0.1028) |
0.2015** (0.0960) |
0.1983* (0.1091) |
0.1995** (0.0950) |
Lnl |
0.1021* (0.0562) |
0.0982** (0.0468) |
0.1381* (0.0756) |
0.0942** (0.0422) |
0.0814* (0.0449) |
0.0949* (0.0521) |
0.0873* (0.04777) |
0.0918** (0.0427) |
0.0817* (0.0450) |
Lngdp |
-0.0014* (0.0008) |
-0.0017* (0.0009) |
-0.0012** (0.0005) |
0.0036* (0.0020) |
0.0034*** (0.0011) |
0.0031*** (0.0010) |
0.0037** (0.0017) |
0.0042*** (0.0020) |
0.0044*** (0.0014) |
Lnmar |
-0.1717 (0.1321) |
-0.1748 (0.1589) |
-0.1781* (0.0974) |
0.1822* (0.1006) |
0.1896* (0.1041) |
0.1838* (0.1014) |
0.1971* (0.1073) |
0.1829* (0.1006) |
0.1935** (0.0901) |
R2 |
0.4729 |
0.3674 |
0.4812 |
0.4095 |
0.3318 |
0.4189 |
0.4208 |
0.3210 |
0.4273 |
AR(1) |
0.004 |
0.002 |
0.001 |
0.003 |
0.002 |
0.002 |
0.003 |
0.003 |
0.001 |
AR(2) |
0.163 |
0.158 |
0.128 |
0.152 |
0.147 |
0.123 |
0.109 |
0.136 |
0.116 |
Hansen |
0.384 |
0.298 |
0.398 |
0.319 |
0.217 |
0.361 |
0.351 |
0.249 |
0.359 |
注:以被解释变量滞后项(Ln)为内生变量;AR(1)、AR(2)、 Hansen报告值为p值,其中AR(1)、AR(2)为自相关检验,Hansen为过度识别检验;括号内为经过异方差调整之后的稳健性标准误差, *、**、***分别表示1%、5%和10%的显著性水平。
从表3可以看出,方程(1)、(4)、(7)的估计结果和多数现有文献研究结论相似,劳动力成本上升对劳动、资本、技术密集型制造业的影响分别显著为负、显著为正、为正但不显著。这说明,随着工资水平的上涨,我国数量型人口红利已日渐消退,长期依赖数量型人口红利的劳动密集型产业发展瓶颈凸现,占比将不断下降;而日益丰裕的资本要素和有所积累的技术要素将对日趋稀缺的劳动要素造成挤占效应,使资本密集型获得较快发展。然而,劳动力成本对技术密集型影响为正但不显著,说明当前我国技术创新能力仍然不强,核心、关键技术缺失。
然而,按照传统经济学理论,劳动力成本上升会导致相应行业利润率的下降,继而导致其总产值比重下降。尤其是对廉价劳动力成本依赖程度更高的劳动密集型产业来说,受劳动力成本上升影响,利润率降幅应更快,从而明显导致其占比下降。但当将利润率而非劳动力成本纳入制造业结构方程时,方程(2)、(5)、(8)的估计结果却得出与之相矛盾的结论。利润率上升显著促进了资本与技术密集型产业发展,却和劳动密集型比重显著负相关。这似乎意味着,随着劳动密集型制造业利润率的上升,其在国民经济中的重要程度却在下降。
当然,导致这种矛盾的内在成因,从表1和表2的描述性统计可见一斑。虽然工资上涨导致劳动力成本攀升,但技术技能培训、科技创新、技术引进与设备更新等却在更大程度上提高了制造业劳动生产率,并使单位劳动力成本升幅很小,甚至有所下降。表2的统计结果也显示,劳动与资本密集型产业2013年单位劳动力成本较2001年未升反而下降了不少。这在很大程度上缓解了企业的成本压力,使劳动密集型企业获得更高利润和一定的发展空间成为可能。
但是,当进一步将人均利润引入时,表2的统计结果却表明,劳动密集型制造业人均利润长期为最低,平均仅约资本与技术密集型的一半。这可能和劳动密集型企业利润主要由劳动要素创造,而资本与技术密集型利润分别主要由资本及技术创造有关,从而使劳动密集型尽管利润率相对较高,但人均利润却很低。而作为投资与决策者,除注重利润率外,可能更看重人均利润与利润总额,从而使越来越多的生产要素从劳动密集型依次向资本与技术密集型流动。
因此,进一步地,方程(3)、(6)、(9)将人均利润(),即分别用劳动、资本、技术密集型制造业细分行业人均利润和整个制造业人均利润的差值来代替生产利润变量进行估计。由于相当一部分行业人均利润低于平均水平,为此,人均利润变量以原数而非对数形式进入方程。从方程(3)、(6)、(9)的估计结果可以看出:人均利润对劳动、资本与技术密集型制造业的影响均显著为正。这表明,制造业各细分行业人均利润越高,总产值占比就越高,反之亦然。这恰好和表1、表2的统计结果相吻合。即劳动密集型人均利润远低于整个制造业平均水平,并导致其比重下降;资本密集型人均利润平均为最高,其比重总体也呈上升趋势;技术密集型人均利润居中,其占比前后变化也不大。
由此可见,在探讨制造业升级、产业选择与布局的过程中,不仅要考虑劳动力成本和利润率,而且要考虑单位劳动力成本和人均利润的影响。如劳动密集型产业利润率上升似乎应当带来比重的增长,但这可能是表面现象。在控制了一定的外部环境、前期惯性影响及生产要素投入后,各行业人均利润和整个制造业的差值,可能是导致有限资源从一个行业流入另一行业不可忽视的内在原因。劳动密集型人均利润和平均水平的差值越大,其占比就下降越快。同理,资本与技术密集型产业获得更多人均利润,也会吸引更多生产要素流入,比重也会随之上升。此外,人均利润对资本密集型的影响效应大于技术密集型,也说明当前我国核心技术瓶颈突出,技术的增长效应不大,高新技术产业仍处于幼稚期,国际竞争力不强。
除了劳动力成本与利润外,资本与劳动投入也是影响产业发展的基本因素。检验结果表明,无论是资本还是劳动投入,都能显著促进三大类产业增长,但不同要素投入对不同产业类别影响效应迥异。此外,外部宏观环境对产业发展也产生了明显影响,如人均GDP与城市化水平对劳动密集型影响均显著为负,而对资本与技术密集型影响都显著为正。这说明,随着我国人均GDP和城市化水平的提高,人们生活水平不断上升,对产品的多样化、质量、技术水平、档次等要求越来越高,继而会推动制造业升级。
五、主要结论及政策性启示
1. 劳动力成本上升背景下,劳动密集型制造业利润率未降反升,可能和成本上升倒逼企业多途径提高劳动生产率,降低了单位劳动力成本相关。然而,利润率上升情况下,劳动密集型产业比重未升反降,可能和人均利润低于平均水平有关。因此,高劳动力成本情况下,我国特别是中西部劳动力供给较丰裕地区,劳动密集型企业仍可采取多举措提高劳动生产率,降低单位劳动力成本,获得一定利润和发展空间。但是,劳动密集型企业生产效率提升空间有限,难以改变人均利润低、比重下滑态势,需政策引领其转型升级或向中西部地区及国外转移。
2. 劳动力成本上升情况下,资本密集型制造业利润率虽然有所上升,但平均为最低。然而,低利润率并没有阻止其获得更高的人均利润,且高于平均水平的人均利润驱动资本密集型产业获得了更快发展,其比重总体也呈上升趋势。因此,在当前我国传统劳动力比较优势日渐消失,而新的技术竞争优势尚未形成的情况下,资本仍是支撑经济增长的重要因素。当前迫切需要推进政企分开,发挥市场配置资源的决定性作用,营造良好的市场环境,政策引导国际竞争力较强的企业“走出去”,推进资本密集型企业规模化、集团化、国际化发展。
3. 劳动力成本上升条件下,技术密集型制造业利润率总体呈上升趋势,且为最高,但这并没有使其获得最高的人均利润,其人均利润总体水平高于劳动密集型而低于资本密集型,该产业也未能获得很好发展,比重还有小幅下降。这可能和技术密集型企业创新能力不强、核心技术缺失等相关。因此,在当前世界各国竞相争夺新一轮科技制高点与发展主动权的大背景下,我国应强力推进实施创新驱动战略和《中国制造2025》,强化校企协同创新,大幅提高关键技术创新能力,政策强力扶持高新技术企业做大做强。
4. 一国人口红利不仅取决于劳动力供给数量的多少和劳动力成本的高低,而且可能更取决于劳动生产率和单位劳动力成本的高低。而在影响产业发展和转型升级的因素中,不仅要考虑利润率,而且更要考虑人均利润对生产要素流动的影响,且人均利润可能比利润率更具有影响力。因此,我国在进行产业布局和推进制造业“走出去”的过程中,不仅要考虑当地劳动力供给数量与成本,而且更要考察劳动生产率和单位劳动力成本。而在进行产业选择与布局及制定产业政策时,不仅需要考虑产业利润率,而且要考虑人均利润的影响效应。
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Research on the Effect of Labor Cost and Profit Difference on Manufacturing Upgrading
YANG Li-gao1, LIU Nian-nian1, QI Jiang-yi2, GONG Shi-hao
(1. Economics and Management College of Changsha Science& Technology University, Changsha 410076;2. Hunan University of Finance and Economics, Department of Finance, Changsha 410205)
Abstract: It is generally believed that with the rising labor cost, the profit and proportion of labor, capital and technology intensive manufacturing will successively show the tendency of declining, first rising then falling, and keeping rising. But, according to the relational data of 2001-2013, the fact is not that. Therefore, further, this article makes an empirical on this question by pulling unit labor cost and per capital profit in the model, it turned out that labor cost is rapidly raising in recent years in China, but labor productivity grows faster than the labor cost, unit labor cost even has a little decrease. Therefore, in
Key words: Labor cost, Profit differences, Unit labor cost, Per-capital profits, Manufacturing upgrading