技术进步、资本深化、产业升级与大学生就业（2）_学术聚焦_专家咨询团_理论频道

为了分析技术进步与劳动者素质之间的关系，我们将各地区的技术进步系数与其对应的大学生就业比重放在一起进行相关分析。全国的各地区经验表明，技术进步与大学生就业密度呈现弱反向关系。这个结果给我们的警示是，越是人才密集的地区，人才的技术效应越是得不到足够重视。但是，从技术进步的时期效应来看，却能带给我们不小的信心。随着时间推移，技术进步对劳均产出的贡献呈现不断增长的态势，且在时间轴上，技术进步变化与大学生就业比重呈现显著的正相关关系。

关于技术进步与大学生就业的关联性分析，截面经验和时期经验给我们提供了几乎截然相反的结论。这其实并不矛盾，对于经济增长而言，地区的资源禀赋、社会政策、社会经济基础等，都会对要素配置产生各种影响，只有时间是最公平的，所以说时间轴上的变化更符合事物自身本来的规律。本文对这一分析结果的判断是，在我国技术进步与大学生就业之间确实存在正相关关系，但是，由于地区之间过大的禀赋差异，导致大学生在某些禀赋优势地区过度集聚，从而降低了人才技术效应。本文认为，随着区域统筹发展水平的不断提高，大学生就业与技术进步关系的截面经验结论将会逐渐与时期经验结论趋向一致。

（二）资本深化与大学生就业的关联分析

如前文理论模型分析，资本深化是经济增长的主要路径之一，能够推动经济持续增长的关键因素是资本产出弹性的提高，所以说，检验资本深化经济效益的主要指标不是资本深化本身，而是与资本深化相匹配的资本产出弹性。结果显示，2010年全国劳均资本占有水平是2001年的4.4倍,研究期内全国资本深化的平均速度为每年18%。在资本快速深化的背景下，全国各省区的资本产出效率如何呢。按照模型1进行面板回归分析的结果表明，研究期内，全国平均水平的资本产出弹性系数为0.7，资本产出弹性系数最高的是北京（1.33），最低的是西藏（0.33），各地区资本产出弹性系数具有显著差异。为了检验这种差异是否与资本深化水平或者大学生就业（就业者素质）存在关联性，我们计算了三者之间的Pearson相关系数，结果显示，资本产出弹性与资本深化之间具有很弱的相关性（R=0.1879），但是资本产出弹性与大学生就业比重之间却存在较强的相关性（R=0.6256），另外资本深化与大学生就业比重之间也存在很强的相关性（R=0.6935）。三者相关分析表明，资本深化本身并不能自发的导致资本产出弹性的提升，也就是说，资本深化不能自发地导致产出效率的提高，只有与较高素质的劳动匹配在一起，才会创造较高的产出效益。

（三）产业升级与大学生就业的关联分析

产业升级尤其是第三产业的发展和壮大能够拉动大学生就业，这已经是被数次经验数据证实的正确命题。本文此次研究的目的并不是想再次证明这个命题的真伪，而是试图利用全国的面板数据考察一下，产业升级这个重要的经济变量在拉动各地区大学生就业方面的表现是否具有明显差异，如果有差异，什么因素能够解释这些差异。

本文将大学生就业比重作为被解释变量，将相应年份各地区的第三产业产值比重作为解释变量，构建了固定影响变系数模型。

研究期内全国第三产业产值比重每提升一个百分点，能够拉动全国大学生就业比重提升0.17个百分点，其中这种带动能力最强的是北京（0.48），最弱的是西藏（0.02），可见，全国各地区第三产业拉动大学生就业能力存在显著差异。为了在经济增长领域找出对这种差异的解释因素，本文对第三产业产值比重带动大学生就业的能力系数与全国各地区的期初（2001年）的地区大学生就业密度、就业总量L、生产总值GDP、资本存量K、劳均生产总值gdp、劳均资本存量k进行了相关分析。分析结果显示，与第三产业产值比重呈现相对较弱的相关性，说明产业发展水平自身的提高并不能充分解释产业升级拉动大学生就业能力的提高。但是，与大学生就业密度、劳均产出、劳均资本存量以及第三产业产值比重都存在较强的相关性。大学生就业密度越大，产业升级拉动大学生就业的能力就越强，显示出一种人才集聚的马太效应。另外，与劳均生产总值、劳均资本存量高度相关，也说明生产效率提升和资本深化是推动产业升级进而拉动大学生就业的重要因素。

（四）多因素组合对大学生就业的解释分析

通过以上三方面实证研究，基本能够证明本文的理论假设模型是正确的，即技术进步、资本深化、产业升级对促进大学生就业具有重要而积极的作用。按照这种分析结果，我们可以构建以大学生就业比重为被解释变量，以技术进步、资本深化、产业升级为解释变量的多因素影响模型。

为了进行面板数据分析，本文利用模型1的回归结果，计算了2001-2010年全国各地区的技术进步系数，计算方法为。按照模型3的思想，本文对面板数据变量、、进行了数据协整分析，结果显示三组数据存在线性协整关系，于是将模型3具体化为线性回归模型。