我國產業結構與就業結構的灰色關聯度實證分析

陸 夢 娟

(安徽財經大學 經濟學院, 安徽 蚌埠　233030)

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我國產業結構與就業結構的灰色關聯度實證分析

陸 夢 娟

(安徽財經大學 經濟學院, 安徽 蚌埠233030)

針對產業結構與就業結構是多因素變量的特點,基于灰色關聯度模型,對我國1995—2014年間產業結構調整系數與三次產業就業結構變動的關系進行研究,得出如下結論:第三產業的就業人數變動對產業結構調整起關鍵作用;穩定第一產業就業對我國產業結構調整仍有重要影響;第二產業就業人數變動在產業結構調整中地位趨于下降。提出如下建議:培育高技術服務型人才、交替發揮第三產業內部行業在不同發展階段的作用;建立基層勞動者技能培訓機構、提高農產品附加值、實現農業現代化并釋放出過剩勞動力;培訓技術人員創新能力,將粗放式工業生產轉變為集約式、智能化的生產模式。

產業結構; 就業結構; 灰色關聯模型; MATLAB

在索羅新古典增長模型中,假定不同生產部門間競爭均衡,經濟增長是由技術進步及資本、勞動等生產要素的投入帶動的。但現實中,非競爭均衡條件下,生產要素在不同部門間的流動對產業結構升級有重大影響,進而影響到經濟社會的總產出與產值。Joseph Deutsch等通過對30個國家1983年投入產出表中各國部門內部的相互作用與聯系的實證發現,隨著時間的推移,輸出產品部門的中間結構發展水平的重要性在不斷更替,進而促進經濟結構變化與增長[1]。A Liu和B Andreosso-O’Callaghan等分別運用偏離-份額法和SDA(結構分解分析)對過去中國各個部門的結構變化進行分析,總結產業結構變動的根源,結果表明就業結構對產業結構的變動有正向影響,收入差距與部門需求結構會對產業結構調整產生阻礙[2-3]。Shunfeng Song等通過研究1978—2008年30年間中國產業結構升級與農民非農就業的相互作用,認為產業結構的升級會對農民非農就業產生不良沖擊[4]。Joshua Drucker和Yao Xiao等分別通過研究美國10年時間序列數據和中國的31個地區面板數據,得出相似的結論,即不同區域間的產業結構升級與社會就業情況有明顯的協同作用[5-6]。

隨著國家不斷重視產業的合理化與高度化,國內也大量涌現調結構、保增長的適時研究。李仲生通過對中國產業結構和就業結構的變動過程分析,認為我國產業結構與就業結構尚未成熟,仍處于發展期,且三次產業的就業情況、產業現狀存在結構性失調[7]。陳楨、喻桂華分別通過計算歷年來中國產業結構與就業結構的偏離度,并與國際標準模式和發達國家進行對比,發現我國就業結構的變化要滯后于產業結構的演變[8-9]。崔亮、穆懷中、巫慶美分別研究新疆、東北地區以及廣東地區的理念產業結構變化與就業情況的關系,認為就業結構的變化是產業結構變化的根源[10-12]。

已有研究大多沿襲區域產業結構調整與就業結構之間的狹義宏觀分析,數據都僅具有部分代表性,難以全面概括中國整體狀態。大多研究僅停留在研究二者關系層面,未對就業結構內部不同產業就業情況與產業結構的關系進行深入分析。現運用1982年中國學者鄧聚龍提出的灰色系統理論中的灰色關聯度模型,對中國1995-2014年產業結構調整系數與三次產業各自就業情況之間關聯性進行實證分析,并根據影響程度進行排序,基于實證結果對產業結構調整提出針對性建議。

一、 中國產業結構調整和就業現狀

1. 產業結構調整過程

1995年以來,中國經濟快速發展,GDP總量增加了近10倍,年均增長率為12.52%;第一產業產值增長了近4倍,年均增長率為-1.45%;第二、三產業增加值年均增長率分別為7.54%和8.45%。20年間第一產業的增長率下降,二三產業的發展仍保持較高增速。同時三次產業之間結構不斷發生變化,三次產業間產值比重從1995年的19.66∶46.68∶33.66變化到2014年的9.17∶42.72∶48.11,逐步實現第一產業向二三產業轉移。第一產業占GDP的比重在不斷下降,第二產業占比保持在45%左右波動,而第三產業正在逐漸提高在國民經濟中的比重,并于2012年三產總產值首超第二產業的生產總值,產業結構“三、二、一”的格局已經開始凸顯。

2. 就業情況變化過程

中國勞動力就業總數在1995—2014年間一直呈上升趨勢,同時第一產業就業人員逐步向第二、三產業轉移。20年間,第一產業中過剩勞動力逐步釋放出來,從業人員比重下降了22.7個百分點;科技進步和第二產業的吸納就業效應導致二產從業人員從23.00%上升至29.90%,第三產業從24.80%上升至40.60%,第三產業對于促進就業的良好作用。中國已基本完成了經濟發展的大規模工業化后期階段。

二、 產業結構與就業情況灰色模型的建立

1. 模型原理及指標數據選取

所謂灰色系統,指客觀世界中一些內部結構、參數以及特征未被全部了解的系統,人們通過邏輯推斷演繹充分開發利用其內部的少數顯信息與隱信息,尋找因素間或因素本身的數學關系?；疑P聯度分析通過比較各時間序列樣本數據之間在不同時刻幾何關系的相似程度,判斷相互之間的關聯程度。對象時間序列幾何關系越相似,兩者之間的關聯度越大。反之,則關聯度就越小。

依據灰色關聯模型的建模原理,選取兩組指標進行實證分析。一組反映中國1995—2014年產業結構調整情況:產業結構調整系數(X0),用普遍采用的以1978年不變價格計算的各年第二、三產業產值總占比來表示。另一組反應20年來中國三次產業就業構成情況:各年全社會就業人數(X1)、一產就業人數(X2)、二產就業人數(X3)、三產就業人數(X4)。以上數據均來自于國家統計局公布數據。

2. 模型建立過程

(2) 數據初始化。研究變量計量單位不同,不同的量綱可能導致幾何曲線比例不同,降低結果正確性,用灰色關聯系數建立模型之前,需對各種數據進行無量綱化。為了易于比較,要求所有數列有共同交點,先采取均值化初始變換原始數據,初始化公式為

(1)

(3) 計算關聯系數。關聯系數反映比較序列與參考序列在固定時刻關聯的緊密程度,關聯系數越大,表明序列間的聯系越緊密。關聯系數取值為(0-1),當某時刻關聯系數為0時,表示在該時刻序列間實現完全關聯,即一定形式的函數關系;當某時刻關聯系數為1時,表示在該時刻序列間不存在關聯關系。比較序列xi對參考序列x0在k時刻的關聯系數計算公式為

(2)

(4) 列出關聯度矩陣。關聯度是通過將各個時刻的序列關聯系數調整為一個平均值,從而使數據集中,便于比較。數列xi對x0的關聯系數計算公式為

(3)

(5) 關聯程度排序。通過分析不同時刻各個比較序列與參考序列之間關聯系數的大小,得出每個比較序列與參考序列相關度排序,同樣,關聯度越大,相關程度越密切。

3. 實證結果

依據式(1),利用EXCEL對原始參考序列數據(X0)與比較序列數據(Xi)初始化結果見表1.

表1　1995—2014年中國產業結構調整系數與就業人數指標值(初始化后)

依據公式(2),利用MATLAB 7.0運行得到參考序列(X0)與比較序列(Xi)之間關聯系數結果如表2所示。

表2　初始化變換后的參考序列X0與比較序列Xi的關聯系數表

利用關聯度將各個時刻的關聯系數進行算術平均的原理,將表2中的數據代入式(3)得到就業人數與產業結構系數的關聯度及關聯度排序如表3所示。

表3　產業結構調整系數與就業情況指標關聯度矩陣及排序

三、 模型結果分析

1. 第三產業就業情況對產業結構調整起關鍵作用

第三產業就業情況對產業結構升級的作用已彰顯。第三產業就業人數與產業結構調整系數之間關聯度達到0.9866(見表3),接近于1,兩者關系甚為密切。開發第三產業就業潛力不僅可以直接擴大就業,還是實現產業結構升級的重要途徑。但由于我國大部分基層勞動力因接受素質技能培訓的機會成本過高,大部分服務性勞動力素質普遍有限,導致第一、二產業的勞動力無法實現快速轉移,資源無法有效配置,產業結構的進一步調整也受到阻礙。因此大力開發第三產業的就業潛力是進一步實現產業結構升級的必然途徑。一方面要繼續保持大力發展第三產業的力度,通過改善教育結構、培養符合未來市場需要的服務型人才,適時調整資源資金流向,引導傳統服務業向知識型、技術型現代服務業發展,進而充分發揮第三產業對調結構、保增長的作用。另一方面,應在現階段大力發展第三產業整體效應的基礎上,實現第三產業的多樣化支持發展,交替重視發揮第三產業內部行業對產業結構調整的作用,如在產業結構調整出現短期滯后時,應大力扶持第三產業中短期活力較高的金融、房地產等產業,盡快恢復調整。對于交通運輸、批發零售和餐飲住宿等行業,則需要以政策引導、資金支持、培養儲備人才等長期保護來實現其調整結構的作用。

2. 穩固第一產業就業對我國產業結構調整有重要影響

農業是國民經濟的基礎,目前我國農業的發展仍處于人力高資源、生產低效率的階段,第一產業內部存在大量過剩勞動力和隱性失業人員,且第一產業就業情況與產業結構調整系數關聯度達到0.77(見表3),影響效果顯著,但關于推動農業現代化發展、促進勞動力轉移的機制措施仍不健全,阻礙了勞動力流動和一產結構的調整。這就需要建立健全針對第一產業基層勞動者的服務素質培訓機構,通過開展講座、免費培訓,大力宣傳服務技能,實現第一產業過剩勞動力的順利轉移。同時,深化土地流轉制度、提高農產品附加值、疏通農產品流通渠道,實現農業的機械化、產業化生產,從而集約高效化利用第一產業部門的勞動力資源、提高農業生產效益。

3. 第二產業就業狀況對產業結構調整的影響最低

第二產業就業人數與產業結構調整系數只見關聯度在四者中最低,僅為0.61(見表3),這一實證結果與前人的研究成果有較大差異。造成這一結果的原因如下:①我國第二產業的發展仍停留在橫向粗放式增長階段,勞動力資源廉價占用,但二產產值增長速度在減緩,已經達到了粗放式增長的瓶頸。②第二產業內部結構的不均衡發展,重復型生產較為嚴重,如創新型的制造業類持久投入、回報期晚的行業無人問津,而資金投入見效快、難以持久的建筑業等行業卻存在過剩資源。③部分第二產業受政府保護情況嚴重,公眾資金無法進入,導致生產效率不高,占用人才較多。對此,一方面應繼續保持由勞動力資源廉價產生的產品價格優勢,增強產品國際競爭力,進一步提升第二產業產值及在產業結構調整中所占比重。另一方面,要改變傳統粗放型擴張模式,培訓就業人員技術水平與創新能力,避免行業間的重復生產,鼓勵創新,從而有效配置利用勞動力資源、釋放出剩余勞動力,這是未來我國產業結構調整的重中之重。

[1] DEUTSCH J, SYRQUIN M. Economic development and the structure of production[J]. Economic Systems Research,1989,8(1):447-464.

[2] LIU A,YAO S, ZHANG Z. Economic growth and structural changes in employment and investments in China,1985-94[J].Economics Change & Restructuring, 1999,32(3):171-190.

[3] ANDREOSSO-O’CALLAGHAN B, YUE G Q. Sources of output change in China: 1987—1997: application of a structural decomposition analysis[J]. Applied Economics, 2010,34(17):2227-2237.

[4] SONG S, WANG C, ZHENG J. Industrial upgrade, employment shock, and land centralization in China[J]. Contemporary Economic Policy, 2012,30(4):523-532.

[5] DRUCKER J. An evaluation of competitive industrial structure and regional manufacturing employment change[J]. Regional Studies, 2015,49(9):1481-1496.

[6] XIAO Y, NIU Y Q. Output and employment effects of the spread of clean coal technology in China[J]. Energy & Environment, 2015,26(6/7):1081-1098.

[7] 李仲生. 中國產業結構與就業結構的變化[J]. 人口與經濟, 2003(2):43-47.

[8] 陳禎. 產業結構與就業結構關系失衡的實證分析[J]. 山西財經大學學報, 2007(10):32-37.

[9] 喻桂華,張春煌. 中國的產業結構與就業問題[J]. 當代經濟科學, 2007(5):9-13+107.

[10] 崔亮,艾冰. 對產業結構與就業結構關系的探討:以新疆為例[J]. 財經問題研究, 2008(6):112-116.

[11] 穆懷中,閆琳琳. 東北地區產業結構與就業結構協調度實證研究[J]. 西北人口, 2009(2):18-21.

[12] 巫慶美. 產業結構與就業結構動態演進研究:以廣東省為例[J]. 市場經濟與價格, 2015(2):51-55.

【責任編輯孫立】

Grey Relational Analysis on Industrial Structure and Employment Structure of China

LuMengjuan

(School of Economics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030, China)

In view of the industry structure and employment structure are multifactor variables, based on the grey correlation model, the relationship between industrial structure adjustment coefficient and three changes in employment structure of industry and research during 1995-2014 in China are studied. The conclusions are drawn: the changes of employment in the tertiary industry plays a key role in the adjustment of industrial structure; stable employment in primary industry still has an important impact on China’s industrial structure adjustment; the status of the changes of employment in the secondary industry tends to decline in the industrial structure adjustment. Some recommendations are put forward: cultivating high-tech service personnel, and alternating the role of the business of tertiary industry at different stages of development; establishing the skill training institutions for grass-root workers, improving the added value of agricultural products, and realizing agricultural modernization and releasing surplus labour; cultivating the innovation ability of technical personnel, and converting extensive industrial production to intensive, intelligent production mode.

industrial structure; employment structure; grey correlation model; MATLAB

2016-03-21

國家社科基金青年項目(14CJY028)。

陸夢娟(1995-),女,安徽亳州人,安徽財經大學。

2095-5464(2016)04-0426-05

F 224.9

A