摘 要:利用中国 2006～ 2013 年 30 个省份的面板数据，运用系统广义矩估计法( GMM) 对信息技术发展与制造业工资增长之间的关系进行了研究。结果表明: 在制造业信息化的过程中，软件技术提高、互联网广泛应用以及二者的共同作用都对制造业工资增长有显著的正向影响。由于这种工资增长具有全要素生产率提升的支撑作用，所以不必担心由此引发的劳动力成本上升问题。因而促进制造业信息化也是制造业转型升级的一条必由之路。
关键词:信息技术; 制造业工资; 全要素生产率; 转型升级
一、引言
制造业作为国民经济的主体，是我国的立国之本、兴国之器、强国之基。自改革开放以来我国制造业获得了快速的发展，规模位居世界第一，为我国赢得了“世界工厂”的美誉。近年来我国频频出现 “招工难”和“民工荒”现象，不可避免地伴随着工资水平的快速上涨，给我国制造业尤其是劳动密集型制造业带来了挑战。以 2000 年不变价计算，2003 年制造业城镇单位就业人员的平均工资是 12533 元，2015 年这一数据上升至 39019 元，年平均增长率为 9. 94%。从另一个角度来看，工资的增长表明劳动力成本也在不断上升。以往依靠要素驱动或投资规模驱动的发展模式将难以为继，只有提高全要素生产率才是提高劳动生产率的根本途径[1]59 。这给制造业的转型升级指明了方向。
与此同时，信息技术( Information Technology，IT) 得到了长足的发展并给人们的工作、学习以及交流方式等方方面面都带来了巨大的影响。信息技术的广泛应用将信息这一重要生产要素和战略资源的作用充分地发挥出来，通过打破信息不对称、降低交易成本从而提高社会全要素生产率。随着我国制造业的不断发展，信息技术在制造业中的应用也越来越多。这不禁使我们思考: 信息技术的发展是否是推高制造业工资水平的因素之一? 如果是，那么其作用机制是什么? 我国制造业又能否依靠信息技术的发展实现转型升级?
虽然进入 21 世纪以后信息技术发展对经济的影响作用一直是国内外关注的热点，但是现有文献在探讨信息技术发展对制造业影响作用这一问题尚存在不足之处。从研究视角上看，几乎没有相关文献从制造业工资增长机制进行分析。从研究方法上看，现有文献对于信息技术发展与制造业关系的实证研究仍然较少。本文就制造业工资增长的机理以及信息技术发展在其中所起的作用进行了深入研究，这不仅扩展了信息技术发展对制造业影响作用方面的研究成果，而且可以为我国制造业转型升级提供有价值的政策建议。
二、文献综述
罗伯特·索洛的一句名言“你可以感到计算机时代的影响无处不在，除了在生产率的统计中”引发了国内外众多学者的相关研究，其中信息技术发展对制造业的影响作用也是研究热点之一。
国外学者对于这一问题的讨论开始较早。Oliner 和 Sichel( 2000) [2]指出信息技术通过减轻或消除信息不对称从而提高了生产过程中各种要素的使用效率。其实证分析结果表明: 信息技术的发展和应用显著提高了美国各行业的劳动生产率。随后 Stiroh( 2002) [3]通过工业行业层面的数据证明了 Oliner 和 Sichel 的观点。其研究发现信息技术广泛应用的工业行业较之于信息技术应用较少的工业行业拥有更高的生产率，而信息技术的资本深化明显提高了工业行业的劳动生产率。此外，不少学者也针对美国之外的其它国家和地区进行了类似的研究。在日本，信息技术对全要素生产率的提升不仅表现在信息技术设备生产部门，还表现在那些广泛使用信息技术设备的部门[4]。有研究发现，新加坡在经济上的巨大成功与其致力于信息技术发展的努力密不可分，信息技术的广泛应用提高了各行业的劳动生产率[5]。从 20 世纪 90 年代开始，信息技术资本对澳大利亚的产出、劳动生产率及技术进步均产生了很大的促进作用，保持信息技术的快速发展应当是澳大利亚未来关注的重点[6]。
我国探讨信息技术发展对制造业影响作用的文献则出现相对较晚。徐盈之和孙剑( 2009) [7]运用产业融合的理论分析了信息产业与制造业的融合程度对制造业产业绩效的影响。他们研究发现，信息产业与制造业的融合能够显著提升制造业的绩效水平，为推进信息化和工业化融合提供了实证依据。谢康等( 2012) [8]同样研究了工业化和信息化的融合问题，他们在完全竞争和不完全竞争条件下均发现融合会对经济增长方式的转变、产业结构变迁、节能降耗具有一定的影响。马淑琴和谢杰 ( 2013) [9]基于异质性企业的理论框架对网络基础设施与制造业出口产品技术含量之间的相关性进行了研究，他们发现网络基础设施对于制造业出口产品技术含量的提高具有较大的促进作用。韩先锋等( 2014) [10]则分析了信息化与制造业技术创新的关系，其研究发现二者之间具有“倒 U 型”关系，并提出我国继续进行信息化建设依然可以提升制造业的技术创新效率。
从文献回顾中可以看出，现有国内外的相关研究从多方面探讨了信息技术发展对制造业的影响作用，结论多为积极的。在我国“招工难”和“民工荒”现象频发的背景下，制造业劳动力成本的上升已然成为转型升级之路上不可回避的难题，需要深入研究。然而，现有文献缺乏从制造业工资增长这个“制造业面临的挑战”角度去分析信息技术发展对制造业的影响作用。本文力求从制造业工资增长的全新视角出发探讨信息技术发展的影响作用。
三、信息技术发展对制造业工资增长的作用分析
( 一) 制造业工资水平的决定
为了研究信息技术发展对制造业工资增长的作用，首先需要研究制造业工资水平的决定。根据新古典工资理论，在完全竞争市场假设下，劳动者的实际工资就等于边际劳动生产率。虽然现实情况并不满足假设，但是边际劳动生产率依然是工资水平的一个主要决定因素。尽管如此，简单地将边际劳动生产率等同于工资也是不合理的，因为劳动力市场上劳动力供求的相互作用也在很大程度上影响着工资水平。总之，制造业工资水平的决定主要取决于两方面的因素: 边际劳动生产率和劳动力市场供求。
1. 边际劳动生产率
在完全竞争市场条件下，实际工资与边际劳动生产率的关系非常简单明了: 二者是相等的。虽然在现实中我国制造业劳动力并非如完全竞争市场所假设的那样具有无限供给、充分信息、自由流动等特征，但是作为劳动力要素收益的一个基本衡量，边际劳动生产率实质上仍然是实际工资的形成基础。2004 年之后，随着“刘易斯转折点”的到来，我国劳动力市场的功能充分发挥，边际劳动生产率对于工资形成的作用得以体现。有学者指出: 在我国迎来“刘易斯转折点”之后，“人口红利”面临消失，劳动力需求增长速度超过供给增长速度，现代经济部门如制造业的劳动力工资趋向于由其边际劳动生产率决定[11]。因此，边际劳动生产率是决定实际工资水平的重要因素之一。
2. 劳动力市场供求
制造业工资水平还受劳动市场上劳动力供给和需求相互作用的影响，其中不仅包含数量变化的影响因素，还包含结构变化的影响因素。制造业劳动市场上的劳动力按照拥有专业技能的多少可以大体分为中高端劳动力和低端劳动力，两类劳动力分别主要在需求结构变化和供给数量变化中影响着制造业工资水平。
( 1) 劳动力需求结构变化
劳动力需求结构的变化主要是针对中高端劳动力而言的。随着我国制造业的结构变迁和转型升级，对劳动力的人力资本要求也在不断提升，对高素质劳动力的需求量越来越大。然而，我国拥有专业技术的中高端劳动力资源则相对匮乏。与此同时，中高端劳动力资源在制造业行业间的配置也起着重要作用。由于劳动力供给结构无法迅速匹配劳动力需求结构的变化或者劳动力资源在行业间的配置不合理，我国制造业劳动力表现出了结构性短缺的特征。中高端劳动力的供不应求和行业间配置不合理导致制造业企业在雇佣所需劳动力时将不得不提高劳动者报酬，为获取相对短缺的专业人才付出更高的成本。
制造业结构变迁是造成劳动力需求结构变化的主要因素。制造业结构变迁包括制造业结构的高度化和合理化两个方面。制造业结构高度化是制造业结构升级的一种度量，它的提高表现为高端技术产业在制造业总体中的比重增大。制造业经历高度化表明制造业的技术密集度和资本密集度在不断上升，同时意味着对从业人员的人力资本如专业技能的要求也随之提高，对中高端劳动力的需求增加。由于我国特殊的人力资源结构，拥有专业技术能力的中高端劳动力相对匮乏。劳动力资源往往不能在短期内满足这种需求结构变化，则会导致中高端劳动力供不应求。制造业企业寻找合适的工人需要付出更大的代价，整体的平均用工成本就会提高。而制造业合理化是制造业行业间聚合质量的一种度量，它不仅反映行业之间的协调程度，也能够反映资源有效利用的程度。制造业合理化能够体现劳动力资源在制造业各行业间的配置效率和分布合理性，因而合理化程度的提高意味着劳动力尤其是中高端劳动力的供求匹配难度降低，制造业企业寻找合适工人的难度降低，制造业整体的平均用工成本也会降低。
( 2) 劳动力供给数量变化
劳动力供给数量变化则主要针对低端劳动力，其供给数量的变化是影响制造业工资水平的因素之一。蔡昉( 2013) [1]63 的研究认为，我国经济 2004 年已经经历“刘易斯转折点”。而 2011 年以后，随着我国 15～64 岁劳动年龄人口开始绝对减少，劳动力供给尤其是低端劳动力的供给也开始减少，低端劳动力的稀缺性显著增强，这也成为制造业工资水平上涨的一个原因。
( 二) 信息技术发展对制造业工资增长的作用
信息技术作为当今最先进生产力的代表之一，多年来它与制造业的深度融合正在引发深刻而广泛的产业变革。2015 年 5 月，国务院印发了《中国制造 2025》，并提出要在智能制造和“互联网+”这两个制造业信息化方向上持续发力，驱动制造业向数字化、网络化和智能化发展，不断提升我国制造业的国际竞争力。
智能制造是基于新一代信息技术，由智能机器与人类专家共同构成的一体化智能系统。“互联网+”是一种将互联网的创新成果融合于经济社会各个领域的新型经济形态，其与制造业的融合对传统的生产制造模式具有颠覆性作用。智能制造和“互联网+”的实现基础分别是软件技术的不断提高和互联网的广泛应用。智能制造通过软件嵌入提高了制造系统的智能程度，将生产设备、机器人、传送带、仓储系统等制造资源组合成为一个循环网络，从而实现信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行。并且，员工可以凭借对形势和环境的判断采取及时的行动以调节配置制造系统，提高了人类脑力劳动的自动化程度，他们将能够从低效例行的工作中释放和解脱，而在高效创新的活动上投入更多，这些最终表现为制造业全要素生产率的提升。互联网则给过去封闭的制造体系带来了更高的开放性。全球互联网的用户数目在过去的十年里增长迅猛，而互联网给制造业带来的价值也随着使用者的增多而不断增大。随着互联网用户的增加、接入互联网设备的增多，互联网可以为生产者和消费者提供更加透明洞察的信息，拉近生产者与消费者之间距离的同时也能够最大限度地利用消费者这个重要的创新资源。而两者的共同作用“互联网+智能制造”更是在广大的范围中将人的智力与制造技术的智能有机结合，能够对制造流程的每个环节实施优化，既体现了个性化定制的灵活又不失标准化制造的效率，能够共同提升制造业的全要素生产率。
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根据以上分析，制造业工资水平的决定主要取决于两方面的因素: 边际劳动生产率和劳动力市场供求，因此也可以将边际劳动生产率和劳动力市场供求视为作用于制造业工资水平的两条途径。全要素生产率作为边际劳动生产率的重要组成和影响因素之一，它的提高对于边际劳动生产率具有提升作用。这样，智能制造和“互联网+”就通过对制造业全要素生产率的提升进而作用于边际劳动生产率这个途径，最终引起制造业工资水平的增长。理论上，这种增长作用来源于对全要素生产率的提升，对劳动生产率有拉动作用。因此，智能制造和“互联网+”的发展引起的制造业工资增长具有全要素生产率提升的支撑，能够对制造业转型升级起到促进作用。
(二) 变量测度
1. 信息技术发展水平的测度
本文通过软件技术和互联网应用两方面来衡量信息技术发展水平。采用不同的方法测度软件技术有助于判断模型结果的稳健性。软件技术采用两种方法测度: 一是软件产业的总资产，二是软件产业的软件业务收入。软件产业的总资产取对数表示为 lnsofta，对应表 2 中的模型( 4a) ; 软件产业的软件业务收入取对数表示为 lnsoftr，对应表 2 中的模型( 4b) ，数据来自《中国电子信息产业统计年鉴》 ( 2006～2013 年) 。互联网应用采用互联网渗透率来表示，即互联网上网人数与总人口之比，数据来自《中国统计年鉴》( 2007～2014 年) 。软件技术与互联网应用连乘变量分别为 lnsoftainter、lnsoftrinter，分别对应表 2 中的模型( 5a) 和( 5b) 。
2. 其他变量的测度
制造业工资水平采用制造业城镇单位就业人员平均工资衡量，使用居民消费价格指数( 2000 年为基期) 进行平减后取对数; 技术创新采用每 10 万人拥有的有效发明专利数衡量; 市场化采用非国有工业销售产值的比例测度; 城市化采用城镇人口占总人口比例衡量; 以上指标数据均来自《中国统计年鉴》( 2007～2014 年) 。劳均资本存量用制造业资本存量与劳动力之比衡量，资本存量借鉴黄勇峰等 ( 2002) [15]采用的永续盘存法计算，数据来自国研网和《中国统计年鉴》( 2007～2014 年) 。
制造业结构变迁包括高度化和合理化。借鉴李贤珠( 2010) [16]对制造业的分类方法，本文同样按技术水平将制造业分为高端技术产业、中端技术产业、低端技术产业三类。高度化采用高端技术产业产值与中端技术产业产值之比度量，这一比值越大反映了制造业技术密集度越高。由于产值和增加值数据缺失，故采用与总产值比较接近的销售产值数据代替。合理化采用泰尔指数度量，测算公式详见干春晖等( 2011) [17]，所得泰尔指数值与制造业结构合理化程度呈负相关关系。如果市场上生产要素可以充分流动，则制造业各行业劳动生产率、产出结构和就业结构趋同，泰尔指数趋近于 0，生产要素在行业间实现最优配置。测算制造业高度化与合理化的数据来源于国研网。劳动力短缺以虚拟变量处理。由于 2011 年以后我国劳动年龄人口开始绝对减少，因此 2011 ～ 2013 年设为 1，其他时间取 0。各变量的描述性统计如表 1 所示。
( 三) 估计结果
在回归前，考察各解释变量的方差膨胀因子 VIF 值，发现其介于 1. 30 与 4. 55 之间，均小于 10，说明多重共线性对于该模型并不严重。被解释变量 lnw的滞后值作为解释变量之一，给模型( 4) 和( 5) 带来了内生性问题。此外，结合经济意义和内生性检验，考虑解释变量 inter、inv、mark、urban 和 lnkl 可能存在内生性问题，而假设 lnsofta、lnsoftr、th、ts 和 short 为外生变量。
为了解决变量内生性问题对结果造成的影响，本文采用两步系统 GMM 估计法并选择 collapse 减少矩条件数对模型( 4) 、( 5) 进行估计，估计结果列入表 2。可以看到，每个模型各自 2 种情况在 5%的显著性水平上没有拒绝不存在二阶自相关的原假设，过度识别的 Sargan 和 Hansen 检验也都没有拒绝原假设，说明工具变量选择是合理的。——论文作者：曾繁华1 ，范瀚文1 ，曾 帅2
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