东北劳动力流失是“僵局”还是“契机”

东北劳动力流失是“僵局”还是“契机”?

作者：蔡啸

来源：《求是学刊》2019年第03期

摘要：前沿文献多以完善人口政策建设、加强人力资本投资作为解决东北劳动力流失问题的突破口，鲜有文献从物化型技术替代劳动而形成补偿效应的视角分析振兴东北的问题。本文构建内生物化型技术一般均衡模型，数理演绎物化型技术的使用对劳动供给变化的内生响应机制，分解产出增长中的要素供给效应与技术补偿效应，获取使补偿效应超越供给效应的物化型技术门槛条件。本文利用东北三省面板数据，构造物化型技术进步指数，考察物化型技术补偿效应的存在性及其程度，依据估计结果计算了物化型技术门槛值。结果表明，要素供给效应和技术补偿效应对产出的作用方向相反，在一定条件下存在使补偿效应超过供给效应的物化型技术门槛值。当前东北地区物化型技术存在较强的补偿效应，但与其门槛值仍有距离。将劳动者按技能高低划分后发现，低技能者对产出的边际贡献明显高于高技能者，物化型技术的补偿效应主要通过其对低技能劳动的替代实现，其与高技能劳动呈互补关系。2008年金融危机后，物化型技术对低敲能劳动的替代作用有所弱化，但强化了对高技能劳动的互补程度。 关键词：物化型技术进步;补偿效应;异质性劳动;人口流失;东北地区 引言

近年来，东北地区人口流失问题严重，全国第六次人口普查数据显示，2000-2010年东北人口净流出180万人，全国第五次人口普查期问，东北人口净流入尚有36万人。与此同时，东北三省近年经济下行压力增大，经济增速自2013年开始低于全国平均水平，2016年，东北三省经济增速分别为辽宁省2.5%、吉林省6.9%、黑龙江省6.1%，整体低于全国平均水平6.7%。东北地区人口流失对经济有严重的负面影响。现代技术与资本品紧密结合，技术进步以物化形态呈现，而机器设备的应用和自动化的普及对劳动力有一定的替代作用。在劳动供给不足时，物化型技术对工人的替代能够补偿劳动力缺口，从而对经济增长有补偿效应。本文针对东北人口流失问题，提出物化型技术进步对劳动力的替代作用，补偿人口流失产生的劳动力缺口，从而扭转东北地区经济下滑趋势。

物化型技术进步的概念最早由Solow提出：不同时期资本品所蕴含的技术进步不同，技术进步体现在新资本品之中。21世纪初期，计算机和机器人迅速发展并取代了大量人工，这使得人们开始关注物化型技术发展与就业的关系。物化型技术进步对人力资本具有生产率效应，当内嵌新技术的设备被采用时，人力资本与设备结合后生产率具有显著的增长。Autor构建了机器设备、自动化对就业影响的静态模型，综合分析了机器设备对就业的替代效应和互补效应：计算机技术价格的普遍下降会使该技术普及，对于程式化、机械化的生产任务，企业将增加计算机资本要素的投入，削减劳动力要素的投入，因而形成不完全的替代效应;对于非程式化的、复杂的生产任务，企业既增加计算机资本要素的投入也增加受高等教育劳动者的需求，因而形成互补效应。Benzell等在一个跨期迭代OLG模型中讨论机器人对劳动力替代的问题，

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其假设机器人能完全代替低技能劳动生产任务，只能部分替代高技能劳动工作，这将导致劳动收入被削减，进而在长期内资本、储蓄也会下降。通过构造一个全面而统一的分析框架，Acemogiu得出，虽然劳动被逐步替代，但随着技术发展，有新的就业岗位和生产任务诞生，而劳动力在完成新引进的任务时有比较优势，这种比较优势足够强大以至于就业和劳动份额能长期保持稳定。Acemoglu的结论符合两次工业革命时期机器使用和劳动力就业的变化。我国技术进步的就业效应相关研究起步较晚，相关研究的主要思路集中在产业结构变动作为技术进步影响就业的传导渠道，但对技术进步的度量指标不同结论也会存在差异。齐建国用索洛余值表示广义的技术进步，发现其使我国边际就业弹性急剧下降，第二产业边际就业弹性急剧下降是总量边际就业弹性下降的根本原因。魏燕和龚新蜀认为技术进步与就业量总体正相关，产业结构升级与就业负相关，二者对就业的影响在我国存在明显的区域差异。杜传忠和许冰同样用全生产要素率来表示技术进步，引入技术进步和产业结构升级的交互项来表示技术进步通过产业结构对就业的间接影响，发现技术进步对就业有直接、间接的负向影响。

新技术的采用与否依赖于生产要素禀赋，是否能利用技术进步与劳动力的替代关系促进经济增长？劳动稀缺性和技术进步在不同的时代呈现不同的关系，在18世纪后期到19世纪英国和美国的数据都表明，劳动稀缺性的地区倾向于鼓励劳动节约型技术进步，从而实现经济繁荣。机器人替代劳动力而导致的劳动力收入被削减，在长期也导致资本、储蓄下降，从而使经济发展受限，若缺乏合理的财政政策对社会财富再分配，AI在长期也会限制经济增长。随着经济发展，落后的、非自动化的部门对经济发展的影响愈发显著，这些部门成本的激增会降低经济中资本回报份额。综合来看，技术进步对经济增长的影响依赖于一国的要素禀赋，特别是技术进步与劳动要素的适配性。

当前，我国东北地区正面临着人口流失和老龄化等问题，前沿文献也认为二者是导致东北地区经济增速下滑的重要原因。东北地区外迁人口以城镇人口为主，受教育水平多为初、高中文化水平，符合拉文斯坦的人口迁移规律。人口迁移与经济下滑不可避免地存在恶性循环，相较于一般性的人口流動，户籍人口净迁出对经济增长的不利影响更突出。从人口年龄结构上看，2003-2014年东北地区劳动力年龄人口占总人口比重逐渐增加，意味着未来东北三省将进入加速老龄化阶段，若劳动生产率能够快速增长，则可以抵减对经济的负面影响。与外界常提到的“东北人才流失严重”所不同，东北人力资本存量较高但实际利用率低，对经济发展的贡献程度不高。技术进步的发展路径应与当地的要素禀赋相适应。东北人力资本、资源禀赋较充裕，同时，“振兴东北”的优惠政策也降低了装备制造业的设备成本，因此资本体现式技术进步相较于中性技术进步、模仿和创新而言是东北技术进步发展的必然路径。从异质人力资本的“创新效应”来说，因为高级人力资本的“自主创新效应”尚未得到发挥，高级人力资本的作用仅为中级的1/5，所以对经济的贡献率由高到低依次为中级人力资本、高级人力资本和低级人力资本。尽管相关实证研究的切入点各不相同，但大部分研究证实了劳动力流失对东北经济存在着负面影响，相关政策建议都从改变制度环境的视角来提出完善吸引人才的配套设施和激励机制。

通过上述分析不难发现，劳动力和技术进步交互作用对经济增长的影响是国际研究的难点和前沿。虽然国内不乏技术进步对就业影响的研究，但关于技术进步和劳动力交互作用对经济

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影响的定量研究相对不足，对我国东北人口流失和经济增长下滑的相关研究也缺乏从技术与劳动替代的视角进行理论分析。另外，多数文献在研究上述问题时选择中性技术进步假设，这难以准确刻画我国大规模的生产流水线、机器人和自动化设备替代人工的现实。为此，本文基于物化型技术视角分析我国东北地区问题，提出利用物化型技术进步对劳动力的替代作用，补偿人口老龄化和人口迁移产生的劳动力缺口，抑制经济下滑趋势的思路。本文构建内生物化型技术一般均衡模型，刻画物化型技术对劳动供给变化的内生响应机制，分解产出中的劳动要素供给效应与技术补偿效应，分析使技术补偿效应超越要素供给效应的物化型技术门槛条件。在实证研究中，选取物化型技术进步指标，定量分析我国东北地区经济增长中物化型技术补偿效应的存在性及其影响;依据模型估计的结果，计算扭转经济下滑趋势的物化型技术门槛值;进一步将劳动者按技能高低划分，检验物化型技术对异质性劳动的作用及补偿效应的差异。本文其余部分安排如下：第二部分构建内生物化型技术对经济增长补偿效应的一般均衡模型;第三部分是物化型技术补偿效应实证检验，包括计量模型设计、指标选取和实证检验;第四部分是结论和启示。

参考A&R（2016）①建立任务模型（task-based），总产出由若干任务以C-D生产函数形式生产。

lnY = ∫N -1N lny（i）di （1）

其中i ∈[N -1，N]为生产任务序号，y（i）为i任务的产品，N代表了任务的边界，任务的总量被控制为1。企业根据劳动工资W与资本价格（利息率）R来进行生产决策。存在一个技术边界M：若i ≤M ，则任务i由机器以生产率θk（i）生产;若i >M ，则任务i不能由机器生产，只能由劳动以生产率θl（i）生产。假设使用物化技术需要支付的研发成本函数为C（x）.Y ，其中x为使用机器生产的任务比例。劳动供给外生无弹性，用L表示社会劳动总量。机器设备由资本购买，社会总投资K同样外生且无弹性。最终产品生产厂商会选择合适的物化技术规模M和 y（i）以达到利润最大化：

其中 p（i）为y（i）的价格，根据一阶条件并加总可得总量生产函数为

其中 λ =M-N +1，lnA（λ） = ∫N -1N-1+λlnθk（i）di +∫N -1+λN lnθl（i）di 。总量生产函数呈C-D生产函数形式，λ为使用物化型技术进行生产的任务比例，即物化型技术规模。同时，λ 也代表资本的收入份额。（3）式与传统C-D生产函数的差异在于，物化型技术的使用规模不仅影响总生产效率A ，同时也会影响资本劳动收入份额λ 和1-λ 。

将（3）式带入厂商最优化问题（2）③，对λ 求导可得最优的技术使用规模λ* 满足： 为便于分析（4）式所表达的均衡含义，我们将设定研发成本函数与生产率函数的具体形式。

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τ>0代表厂商的研发能力，τ越大，达到同等技术规模所需支付的研发成本越小，研发能力越强。h>0

代表物化型技术的相对生产率。h越大，θl（i）θk（i）越小，物化型技术的相对生产率更高。此时（4）式可化为如下形式：

企业的物化型技术规模依赖于要素禀赋。劳动人口越多，资本存量越少，对于物化型技术的使用规模越小;反之，劳动人口稀缺，资本相对充裕，则对物化型技术使用规模越大。（4）式反映的物化型技术使用规模与要素禀赋的关系与部分前沿文献的结论一致，以机器人和自动化技术为代表的物化型技术进步与就业存在相互替代的关系。

下面考察物化型技术内生时，人口老龄化导致劳动供给减少对产出的影响。 在总量生产函数中，若不考虑劳动供给与物化型技术使用的内生联系，则有：

这是劳动供给对总产出的直接影响，即总产出增长率与劳动供给增长率呈正相关，这与传统观点一致。由于在（4）式中我们发现内生物化型技术与劳动供给存在替代关系，下面我们将考察劳动供给变化通过改变技术使用规模对总产出的间接影响：

在上式中，为区分劳动供给对产出的不同影响，我们称源于劳动供给对产出的直接影响为劳动的要素供给效应，称劳动供给通过改变物化型技术的使用从而对产出的间接影响为技术补偿效应。劳动供给变化影响产出的总效应等于供给效应与补偿效应之和。由前述分析可知，供给效应为正，补偿效应为负。若劳动供给因人口老龄化而不断下降，根据（4）式，此时λ* 将不断增加。在λ* 较小时，生产中物化型技术的使用较少，总产出增长依赖于劳动，此时供给效应大于补偿效应（绝对值），总效应为正，劳动供给减少将减少产出。随着λ* 的增加，總产出对劳动的依赖变小，物化型技术对于产出的作用变大，供给效应不断减少，补偿效应（绝对值）增加。在λ* 增长至一定水平时，供给效应将小于补偿效应，总效应由正转负，劳动供给减少将提高总产出。称使得总效应由正转负的λ* 门槛值为λ.，即当λ* ≤λ.时，劳动供给对产出的总效应为正;λ* >λ.时，劳动供给对产出的总效应为负①。推论1：劳动供给对总产出的作用可分为供给效应和补偿效应，供给效应为正，补偿效应为负，总效应为供给效应与补偿效应之和。在劳动供给下降时，物化型技术因其与劳动的替代关系，其使用规模将不断提高，供给效应随之下降，而补偿效应随之上升。

推论2：在假设1和假设2条件下，物化型技术使用存在门槛值，若物化型技术的使用规模小于门槛值，供给效应大于补偿效应，劳动供给下降将导致总产出损失;若物化型技术的使用规模超过门槛值，补偿效应大于供给效应，劳动供给下降能够促进总产出提高。 （一）模型设定

将一般线性对数计量模型设计如下：

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其中，被解释变量yit 为i 省t 年的实际地区生产总值，解释变量Te chit 和Laborit 分别是i 省t 年的物化型技术进步指数和劳动供给，Te chit ×Laborit 为物化型技术与劳动供给的交互项，用来测度物化型技术的补偿效应。在计量模型中，劳动对产出的边际影响为β2 +β3Te chit ，此时β2 代表了要素供给效应，技术补偿效应为β3Te chit 。依据理论模型应有β2 >0 ，β3 <0 ，而物化型技术门槛值Te ch =- β2 β3 ，当物化型技术跨越门槛值后，若劳动供给对产出呈负向作用，则在人口流失背景下，总产出仍能实现稳定增长。Xit 为模型控制变量。 （二）指标构建、变量统计性描述及数据来源

（1）物化型技术进步（Teeh）：Krusell等（2000）指出，新的机械设备蕴含了更高的技术水平。①设备资本是物化型技术进步的重要物质载体，而替代人工劳动最主要的是设备和自动化类技术，所以本文选取设备资本价格指数构建物化型技术进步指标。参考宋冬林等（2011）的思路，選取“设备工器具购置固定资产投资价格指数/建筑安装工程固定资产投资价格指数”构建物化型技术相对价格指数，用物化型技术相对价格指数的倒数来表征物化型技术进步。考虑到设备工器具从购买到投入生产使用有时问间隔，本文使用其一阶滞后值代表当期物化型技术水平。

（2）劳动供给：在初步实证分析中，以东北三省年底全部从业人员代表劳动总供给（Labor）。之后进一步按受教育程度将劳动区分为低技能劳动（Low）和高技能劳动（High），考察物化型技术对异质性劳动的补偿效应的差异。

（3）时间虚拟变量（Dum）：为考察2008年金融危机爆发后，货币政策的重大改变对物化型技术及其补偿效应的影响，模型引入时问虚拟变量，设定2009年以前虚拟变量取值为0，2009年以后取值为l。虚拟变量与补偿效应的乘积纳入计量方程，以检验补偿效应在2009年前后的差异。

（4）控制变量。资本存量（K）：本文用资本存量的对数值来表征资本要素投入，用永续盘存法来测度资本存量。自然资源禀赋（Nature）：以人均资源储量代表自然资源禀赋。传统理论认为自然资源禀赋有利于经济发展;但“资源诅咒”理论认为自然资源丰富反而阻碍技术进步，不利于经济增长。本文将自然资源禀赋纳入模型，考察东北地区自然资源对经济增长的作用方向。能源消耗（Ener-gy）：东北地区以工业为主要产业，而工业能源消耗严重，能源消耗量是东北三省经济增长质量的重要评价指标。市场化程度（Market）：市场化程度的提高能有效地促进资源配置，从而提高生产和经营效率。本文以东北地区一般预算支出与产值比的相反数来衡量东北地区的市场化程度。外商直接投资（FDI）：引入外资能够以较低的成本和较小的风险进行技术引进和技术模仿，而物化型技术内嵌在机器设备中，因此外商直接投资是物化型技术升级的重要途径。

详细的指标构建及变量描述性统计见表1。数据时间跨度为1996至2016年，所有数据均来自《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《辽宁省统计年鉴》《吉林省统计年鉴》《黑龙江省统计年鉴》以及中经网数据库。

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（三）实证结果分析

表2为对回归方程初步回归的结果。其中方程（1）考虑各生产要素独立地对地区生产总值的影响。方程（2）在（1）的基础上引入物化型技术和劳动的交互项，验证物化型技术补偿效应的存在性，并估计其对产出的影响程度。方程（3）在方程（2）的基础上，引入时间虚拟变量，考察技术补偿效应在2009年前后是否具有明显差异。根据豪斯曼检验的结果，三个方程均拒绝原假设，选择固定效应模型进行估计。进一步地，对方程（1）-（3）进行组问异方差和组内自相关的沃尔德检验，结果拒绝同方差和“不存在一阶组内自相关”的原假设;进行组问同期相关的Breusch-Pagan LM检验，结果拒绝原假设。方程（4）-（6）同时考虑了计量模型扰动项存在组问异方差、组内自相关和截面相关问题，由可行的广义最小二乘法（FGLS）重新估计方程（1）-（3）得到。

观察表2回归结果发现：①由于方程（4）-（6）考虑了组间异方差、组内自相关和截面相关问题，其估计效果要明显优于方程（1）-（3）。②劳动与资本两类传统生产要素对产出有较强的解释能力，在所有6个方程中两要素的系数均显著为正，这同时也验证了理论模型中劳动的要素供给效应为正的结论。③物化型技术本身对产出的影响在不包含交互项的方程（4）中较微弱，而在包含交互项的方程（5）、（6）中，物化型技术对产出有更强烈的正向影响。这说明物化型技术的补偿效应是物化型技术影响产出的重要渠道，而方程（4）遗漏了关键变量，导致计量模型估计不准确。④在方程（5）、（6）中物化型技术与劳动的交互项系数均显著为负，实证结果符合理论模型预期，物化型技术的补偿效应存在，其作用方向与要素供给效应相反，当劳动供给下降时，物化型技术能够弱化劳动力缺失导致的产出损失。⑤在加入时间虚拟变量的方程（6）中，虚拟变量的估计系数在10%的统计显著性水平上并不显著，并且对比方程（5），方程（6）其他变量的估计系数和统计显著性几乎没有变化，这表明2008年金融危机后积极的货币政策并未能影响东北地区物化型技术对产出的补偿效应。其可能的原因是政府刺激经济的资金大部分流向基础设施建设、虚拟经济和社会福利等方面，而非直接地流向设备工具等物化型技术进步方面，所以该类政策对物化型技术的影响有限。当前东北地区的物化型技术水平不足2，距离门槛值3.865和3.867尚有较远的距离。

控制变量方面，在用FGLS方法估计的方程中，自然资源禀赋对产出有显著的负向影响，这证实了“资源诅咒”假说，东北地区丰富的自然资源弱化了对技术进步的提升，从而降低了总产出。能源消耗量的系数显著为正，说明尽管我国节能减排的政策力度较大，但以工业生产为主的东北地区单位产出对能源的依赖性依旧很高。FDI和市场化水平指标的估计系数均不显著，说明一方面东北地区仍未能发挥技术后发优势，对外商直接投资的利用率不高;另一方面，由于东北地区市场化程度较低，政府对经济干预的方式较低效，使得政策传导渠道不通畅，反而不利于支持非公有制经济的发展。这暗示东北地区应加强市场化建设，降低政府对市场的干预程度。

上述实证分析结果初步印证了本文理论部分的结论。进一步地，考虑到机器设备和自动化对不同技能水平劳动的替代程度不同，对以程式化任务为主的职业冲击更大，下面将总劳动进

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一步区分为低技能类型和高技能类型，用可行的广义最小二乘法（FGLS）测度技术进步与异质劳动力的交互关系对经济增长的影响。

表3方程（7）一（11）使用异质劳动力数量作为解释变量。方程（7）考虑低技能劳动及其与物化型技术进步交互作用对经济增长的影响程度。方程（8）在方程（7）的基础上加入高技能劳动力及其与物化型技术进步的交互项，考察总体异质劳动力及其与物化型技术交互项对经济增长的影响程度。方程（9）和（10）分别在方程（7）和（8）的基础上引入时间虚拟变量，方程（11）在方程（8）的基础上引入时间虚拟变量，以考察物化型技术在不同情形下对异质劳动力的补偿效应在2009年前后是否存在显著差异。由表3结果可知：物化型技术进步对经济增长有显著的正向作用，并且其估计系数要明显大于劳动和资本要素。低技能劳动对经济增长有显著的正向影响，且与物化型技术交互项的系数显著為负，这符合理论预期，物化型技术对低技能劳动有明显的替代效应，物化型技术对产出的补偿效应明显。高技能劳动对经济增长的影响在10%的统计性水平上不显著，原因可能是东北地区对高技能劳动的实际利用率较低，导致高技能劳动作用于经济增长的机制和路径不畅。而其与物化型技术的交互项为正且有很好的统计显著性，表明高技能劳动与物化型技术问存在着互补效应：一方面，利用机器设备和自动化技术是高技能劳动影响经济的一类重要途径;另一方面，物化型技术进步对高技能者具有生产率效应，即高技能劳动与设备的结合能促进物化型技术生产率的提高。方程（9）和（10）引入低技能劳动与物化型技术交互项的时间虚拟变量，方程（11）引入高技能劳动交互项的时间虚拟变量，它们的估计系数均为正且有很好的统计显著性，表明2009年后物化型技术进步对低技能劳动的替代效应轻微下降，对高技能劳动的互补效应轻微提振，即积极的货币政策虽然弱化了物化型技术的补偿效应，但强化了互补效应。这两种效应作用相反，使货币政策对物化型技术作用方向总体上不明确，这解释了在总劳动回归方程（6）中时间虚拟变量交互项不显著的现象。方程（8）、（10）、（11）中低技能劳动对经济增长的弹性分别为1.380、1.414和1.411，而高技能劳动在10%统计显著性水平上为0，这是因为东北地区劳动力结构以低技能劳动为主，约占2/3。低技能劳动替代效应的系数的绝对值分别为0.499、0.539和0.536，高于高技能劳动互补效应的0.121、0.128和0.119，原因是物化型技术的发展有一个演进的过程，在发展的较低阶段主要呈现出“机器代替人”的特征，在发展的较高阶段更倾向于呈现出“技能型技术进步”的特征。当前东北地区物化型技术水平不高，主要以替代低技能劳动和发挥补偿效应为主，对高技能劳动者有轻微的互补效应。方程中物化型技术达到2.766即可发挥其对低技能劳动.的替代作用，远小于方程（5）同质劳动力做解释变量时的物化型技术门槛条件3 865，即区分异质性劳动大大降低了形成补偿效应所需的物化型技术水平。

在控制变量中，外商直接投资仅在方程（7）、（9）对经济增长有显著的正向促进作用，但其估计系数仅为0.039和0.040，说明其对产出的促进作用有限，原因是东北地区外资外贸依存度较低，对外资的利用效率也不高。其他控制变量对产出作用的情况，不管是基于异质劳动力视角或基于同质劳动力视角，得到的结论基本一致。

近几年来，东北地区高层次人才流失严重，人口问题直接导致东北地区经济下行压力增大。更严重的是经济增长下滑会加剧人才流失，如不加以遏制，就会形成恶性循环。前沿文献多以政策建设、加强人力资本投资作为解决东北问题的突破口，鲜有文献将人口问题与技术进

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步结合起来探索东北地区发展转型的技术路径。本文构建内生物化型技术一般均衡模型，刻画物化型技术对劳动供给变化的内生响应机制，分解出经济增长中的劳动要素供给效应与技术补偿效应，分析使技术补偿效应超越要素供给效应的物化型技术门槛条件。实证方面，本文使用东北三省1996-2016年的省际面板数据，构建包含物化型技术与劳动交互项的计量模型，实证检验物化型技术对产出的技术补偿效应的存在性及影响，进一步将劳动力细分为低技能劳动与高技能劳动，考察异质性劳动条件下物化型技术补偿效应差异，最后依据计量模型估计结果，计算不同条件下物化型技术门槛值。

本文的主要结论包括：第一，劳动供给对总产出的作用可分为要素供给效应和技术补偿效应，两种效应作用方向相反，总效应为要素供给效应与技术补偿效应之和。在劳动供给下降时，物化型技术因与劳动存在替代关系，其使用规模将不断提高，要素供给效应随之下降，而技术补偿效应随之上升。当技术成本函数满足一定条件时，物化型技术存在门槛值，若物化型技术的使用规模小于门槛值，供给效应大于补偿效应，劳动供给下降将导致总产出损失;若物化型技术的使用规模超过门槛值，补偿效应大于供给效应，劳动供给下降能够促进总产出提高。第二，计量结果显示，我国东北地区存在明显的物化型技术补偿效应。当前东北地区物化型技术未达到门槛值水平，劳动供给下降依旧对产出有负向作用。第三，在区分了高技能劳动和低技能劳动后，实证结果显示在我国东北地区，低技能劳动对产出的影响要明显高于高技能劳动。物化型技术主要以替代低技能劳动来实现其补偿效应，其与高技能劳动表现为互补特征。2008年金融危机后，物化型技术对低技能劳动的替代程度有所减弱，但强化了对高技能劳动的互补程度。

因此，对于解决我国“东北振兴”问题，本文建议东北地区应利用人口流失现状，大力发展以数控机床、大型高端设备、工业机器人和人工智能为代表的物化型技术，充分发挥物化型技术的补偿效应，推进物化型技术迅速跨越门槛值水平，弥补人口流失造成的劳动力缺口，以物化型技术推进经济长期稳定增长。