会员登录
会员注册内容提要：本文采用VEC模型对就业增长弹性、就业投资弹性进行分析，发现，GDP和投资增长都带动就业增长，但拉动能力较弱。各产业GDP和投资对就业的影响不同，第一产业GDP对就业具有拉动作用，且为主导因素，投资对就业具有负效应；第二产业投资对就业起主导作用，且拉动作用很强；第三产业GDP和投资均具有拉动作用，但自身就业水平是主导因素。政策含义在于，增加第一产业投资，进而提供更多剩余劳动力，扩大第二产业投资增强其吸纳劳动力能力，扩大第三产业比重促进第三产业劳动密集型技术发展。
关键词：产业结构，就业弹性，投资弹性，向量误差修正模型
作者简介：孙婧芳，中国社会科学院研究生院人口与劳动经济系，E-mail：sunjingfang2002@163.com，通讯地址：北京房山区良乡高教园区中国社会科学院研究生院09级博五班。
一、引言与研究背景
产业结构演变、升级是一国经济发展的重要体现，经济学家钱纳里等人将经济增长理解为经济结构的全面转变，并且随着人均收入增长，产业结构将呈现规律性变化，即工业在国民生产总值中所占份额逐渐上升，农业的份额下降；在就业结构中，农业所占份额下降，工业所占份额变动缓慢，第三产业将吸收从农业中转移出来的大量劳动力。但各国发展阶段、资源禀赋和国内外环境的不同，产业结构必然有自己的演变特点。一个发展中国家的政府应该以要素禀赋结构的升级为目标，改善市场的作用，鼓励企业在做选择时充分利用经济的比较优势。李杰分析日、韩两国产业结构调整的经验教训，指出我国的产业结构调整应结合国情。产业结构演变也应该遵循比较优势原则，产业结构表面上是不同产业份额关系的度量，但其本质上必须同时是一种劳动生产率的衡量，我国产业之间并不均衡，第三产业的现代化进程明显快于第一、二产业，第一产业和第二、三产业之间的距离正在拉大。
中国政府在发展战略上的转变是近20多年来工业化成功的关键。工业化成功，中国经济迅速发展的同时，并没有出现就业迅速增加，年末城镇登记失业率不断上升①。另外，许多研究发现中国实际失业率远高于城镇登记失业率，20世纪90年代以后中国进入“高增长、低就业”陷阱。就业是经济增长的派生需求，经济增长是就业的必要条件，然而经济增长却不是就业扩大的充分条件，因为经济增长本身既可以是就业友好型，也可能是排斥就业型。许多学者从经济结构调整的角度分析高增长低就业的原因。面对2008年金融危机对就业的冲击，蔡昉强调就业优先的政策，指出制造业是中国吸纳就业最多的非农产业部门，制造业部门投资下降，使制造业就业需求下降的同时也会对服务业就业需求产生影响。
消费、投资、出口是拉动经济增长的三个主要因素，但需要注意的是，资本扩张对就业会产生不同的影响，资本与劳动力之间既可以是总替代关系也可能是总互补关系，当呈现总替代关系时，资本增加使就业下降，当出现总互补关系时，资本增加使就业增加。国发改委宏观经济研究院课题组的研究表明，目前我国正处于工业化中期阶段，第二产业劳动力的就业比重仍有较大的上升空间。研究投资与就业之间的关系对于制定产业发展政策及投资计划具有重要意义，促进充分就业有利于中国构建和谐社会。
许多学者对就业结构与产业结构的关系、就业与投资之间的关系进行研究。根据就业弹性、结构偏离度对产业结构及就业结构进行分析，发现劳动就业结构滞后于产业结构变化。结构偏离度只能分产业进行分析，王庆丰利用产业结构与就业结构协调系数对整体协调性进行分析，发现该系数长期处于失衡状态，尽管2003年以来有所改善，但仍处于较低水平。上述分析均以描述性分析为基础，并未建立模型进行实证分析，另外未对投资结构对就业结构的影响进行分析。采用双对数模型对第三产业产值与就业之间进行实证分析，对第一、二、三产业产值与就业进行实证分析，都认为产业结构与就业结构具有非一致性，但是未对时间序列数据进行单位根检验，没有考虑产值与就业之间因果关系，而且未考虑投资对就业的影响。王伯杰等考虑数据的平稳性，利用ECM模型对第二产业产出与就业的关系进行协整分析，认为短期内第二产业产出和就业不一致，但长期二者之间存在一致性，但本文仍未考虑投资对就业的影响，估计结果有偏。张振兴等利用因素分解，从投资总量、结构、要素替代分析影响就业的因素。本文利用年末就业人口、生产总值及固定资产投资，建立向量误差修正(VEC)模型，从就业和投资两个方向分析产业结构发展，推动产业结构升级的同时关注就业。
本文结构安排如下：第二部分说明数据来源并进行描述性分析；第三部分阐述实证模型并对实证结果进行分析；第四部分是结论，并提出相关政策建议。
二、数据来源与描述性分析
本文数据来自中国统计年鉴、中国固定资产投资统计数典，数据包括GDP、年末就业人员及固定资产投资②。由于固定资产投资折算系数1991年之后才提出，因此本文依然采用固定资产投资名义值。限于数据可获得性，本文分析采用改革开放之后1981-2007年的数据。
改革开放以来，中国经济增长被称为奇迹增长，1981-2007年年均GDP增长率达到10.13%，然而同期年末就业人数增长率仅为2.20%③。根据图1可以看出，1981-2007年增长率远大于从业人数增长率。对各产业而言，第一产业就业人数增长率几乎为0，由此可见第一产业吸纳劳动力的能力有限。根据就业弹性来看，1981-2007年第一、二、三产业的平均就业弹性分别为0.04、0.31、0.51，平均而言第三产业吸纳劳动力的能力最强。就每5年就业弹性方差而言(如图2所示)，第一产业就业弹性波动最大，第二产业最小，值得注意的是，第二产业就业弹性自2002年以来逐渐上升，特别是2005年以来已经超过第三产业就业弹性。
在GDP构成中，第三产业比重虽然不断增加，但是第二产业依然占主导地位2007年达到48.6%，如果第二产业不能拉动就业增长，进而影响收入消费增长，那么将不利于可持续发展。第二产业中的制造业是吸纳就业最多的非农产业部门，第二产业固定资产投资增长率高于第一、三产业④，那么第二产业投资快速增长如何影响就业，本文试图分析产业结构、投资结构与就业之间的关系，发现产业结构变迁对就业的影响，并提出相应政策建议。
图1 1981-2007年年均GDP增长率及从业人数增长率(单位：%)
数据来源：各年《中国统计年鉴》整理得到。
图2 1981-2007年就业弹性
数据来源：各年《中国统计年鉴》整理得到。
三、实证模型及结果分析
本文采用向量误差修正(VEC)模型对就业弹性进行分析，首先对时间序列数据进行扩展的DF检验(ADF检验)，并通过协整检验判断是否存在长期协整关系及协整关系的个数，在此基础上确定长期均衡模型。单位根ADF检验结果显示(见表1)，原时间序列存在单位根，对各变量一阶差分进行ADF检验，根据t统计量判定一阶差分为平稳序列，因此GDP、投资、就业都是Ⅰ(1)的。
ADF检验结果说明GDP的对数(lgdp)、年末就业人数的对数(lemp)以及固定资产投资对数(linv)为Ⅰ(1)，满足协整的前提条件。对其进行Johansen协整检验(见表2)，得出第二、三产业的产值对数、固定资产投资对数、年末就业人员对数在5%的水平上存在1个协整关系，第一产业和总体水平在5%的水平上存在2个协整关系。这说明GDP对数、固定资产投资对数及就业人员对数之间存在长期均衡关系，保证变量的短期偏离都将回到长期均衡状态。
表1 各变量单位根检验结果
|
|
变量 |
t-Statistic |
Prob.* |
检验结果 |
|
变量 |
t-Statistic |
Prob.* |
检验结果 |
|
|
Lemp1 Lgdp2 Linv3 D(Lemp)4 D(Lgdp) D(Linv) |
-2.36 -0.91 -0.38 -4.64 -3.05 -3.91 |
0.16 0.76 0.90 0.00 0.04 0.01 |
具有单位根 具有单位根 具有单位根 不具有单位根 不具有单位根 不具有单位根 |
第一产业 |
Lemp15 Lgdp16 Linv17 D(Lemp1) D(Lgdp1) D(Linv1) |
-1.79 -0.96 0.60 -3.16 -2.90 -4.52 |
0.38 0.75 0.99 0.04 0.05 0.00 |
具有单位根 具有单位根 具有单位根 不具有单位根 不具有单位根 不具有单位根 |
|
第二产业 |
Lemp2 Lgdp2 Linv2 D(Lemp2) D(Lgdp2) D(Linv2) |
-2.01 -0.86 -0.02 -3.76 -3.11 -3.35 |
0.28 0.78 0.95 0.01 0.04 0.02 |
具有单位根 具有单位根 具有单位根 不具有单位根 不具有单位根 不具有单位根 |
第三产业 |
Lemp3 Lgdp3 Linv3 D(Lemp3) D(Lgdp3) D(Linv3) |
-2.71 -2.49 -0.78 -4.09 -3.25 -3.93 |
0.08 0.13 0.81 0.00 0.03 0.01 |
具有单位根 具有单位根 具有单位根 不具有单位根 不具有单位根 不具有单位根 |
|
采用ADF检验，原假设为：该变量具有单位根。 | |||||||||
注：1.表示年末就业人数对数；2.表示实际GDP对数(1952年为基期)；3.表示固定资产投资对数；4.D(·)表示变量的一阶差分(下同)；5.Lempi表示第i产业年末就业人数的对数；6.Lrgdpi表示第i产业实际产值的的对数；7.Linvi表示第i产业固定资产投资的对数。
表2 lemp、lrgdp和iinv的Johansen协整检验
|
原假设： 不存在协整关系 |
Eigenv alue |
Trace Statisti c |
0.05 Critical Value |
Prob. ** |
检验结果 | |
|
第一产业 第二产业 第三产业 |
None* At most 1* At most 2* None* At most 1* At most 2 None* At most 1 At most 2 None* At most 1 At most 2 |
0.94 0.81 0.00 0.60 0.56 0.13 0.80 0.35 0.09 0.94 0.42 0.06 |
101.29 37.67 0.00 46.75 23.84 3.43 53.02 13.17 2.24 81.82 14.72 1.51 |
35.19 20.26 9.16 35.19 20.26 9.16 35.19 20.26 9.16 42.92 25.87 12.52 |
0.00 0.00 1.00 0.00 0.02 0.50 0.00 0.35 0.73 0.00 0.60 0.99 |
迹检验显示： 5%水平上存在2个协整关系 迹检验显示： 5%水平上存在2个协整关系 迹检验显示： 5%水平上存在1个协整关系 迹检验显示： 5%水平上存在1个协整关系 |
(一)国内生产总值、投资与年末就业人员
ADF检验结果说明GDP对数(lgdp)、年末就业人数对数(lemp)以及固定资产投资对数(linv)为Ⅰ(1)，满足协整的前提条件。根据施瓦茨信息准则、赤池信息准则确定滞后期，根据Johnsam协整检验结果在5%的水平上存在2个协整关系，建立VEC模型，表3第(1)列给出各变量之间的长期均衡关系。
CointEqⅠ=lemp(-1)+α1lgdp(-1)+β1linv(-1)+Y1 (1)
CointEqⅡ=lemp(-1)+α2lgdp(-1)+β2linv(-1)+Y2 (2)
d(lemp)=AT1d(lemp(-1))+AT2d(lemp(-2))+AT3d(lgdp(-1))+AT4d(lgdp(-2))+AT5d(linv(-1))+AT6d(linv(-2))+AT7CointEq1+AT8CointEq2+AT9D90 (3)
d(rgdp)=BT1d(lemp(-1))+BT2d(lemp(-2))+BT3d(lgdp(-1))+BT4d(lgdp(-2))+BT5d(linv(-1))+BT6d(linv(-2))+BT7CointEq1+BT8CointEq2+BT9D90 (4)
d(linv,2)=CT1d(lemp(-1))+CT2d(lemp(-2))+CT3d(lgdp(-1))+CT4d(lgdp(-2))+CT5d(linv(-1))+CT6d(linv(-2))+CT7CointEq1+CT8CointEq2+CT9D90 (5)
其中，(-n)表示该变量滞后n期，αi、βi、Yi分别为待估参数，CointEq1、CointEq11表示第1、2个协整方程。d((-n))表示变量滞后n期一阶差分，ATi、BTi、CTi分别为待估系数。D90为外生变量，根据年末就业人数对数图来看，1990年为断点，因此在该模型中加入虚拟变量D90，1981-1990年D90D90为0，91-2007年D90为1。
VEC模型特征多项式的根都落在单位圆内(见附图1-a)，且脉冲检验合理(见附图2-a)。根据表3协整方程可知，GDP每增长1%，就业将增加0.09%，这说明经济增长对就业的拉动作用极低，甚至几乎没有拉动作用；从投资来看，固定资产投资每增长1%，就业将增长0.06%，虽然投资增长对就业具有显著拉动作用，但是拉动能力较弱。通过方差分解可以分析随机新息的相对重要性(见附图3-a)，当恢复平稳时，GDP的影响最强占53%，其次是投资占31%，就业占16%。就业长期变动主要来自于GDP，然而GDP对就业拉动的弹性仅为0.09，进一步证实中国经济增长没有带动就业增长。
对VEC模型短期弹性进行分析发现，滞后1期的就业对当期就业具有显著负影响，上期就业增加，则当期就业下降，同时滞后2期的不具有影响，说明就业存在跨期替代效应，劳动者在一定程度上可以选择就业时间，但是选择的时间跨度有限。这反映出我国劳动力市场具有一定灵活性。滞后2期的GDP对就业具有显著正影响，而且短期有效果略高于长期，说明GDP对就业的拉动就具有时滞，而且随着时间延长拉动作用减弱。滞后1期、滞后2期的投资对就业都有显著负效应，滞后1期效果更强，结合投资长期正影响，说明在投资初期对就业有替代作用，因为投资增加对于低技能劳动者存在替代，但是同时需要高技能劳动者，长期来看，投资增加可能吸引更多高技能劳动者就业，同时也会促进低技能劳动者增加自我投入，最终形成投资对就业拉动作用。