資本積累、經濟增長對中國區域就業的影響研究

胡正斌　周惠來

摘 要：本文介紹了中國當前勞動力就業的現狀，分析了中國七大區域就業存在的問題，如人口老齡化嚴重、城鄉差異明顯、受教育程度偏低、區域分布差異明顯、產業結構不協調等。通過建立面板回歸模型，估算得出不同年份中國七大區域的全要素生產率，考察了不同區域之間資本存量和國內生產總值變化率對就業變化率的影響，并且分3個時段估計了中國七大區域就業變化率影響因素的參數。最后，針對七大區域所面臨的問題提出建議。

關鍵詞：勞動力就業；區域分布；全要素生產率；受教育水平

中圖分類號：F249.2；F224 文獻標識碼：A 文章編號：1671-0037（2019）2-31-8

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.02.006

1 引言

中國是世界人口第一大國，也是世界勞動力供給第一大國。2017年，中國就業人口達到77 640萬人，比2016年增加37萬人；從2010年開始，中國就業人口呈上升趨勢，每年增加約200萬人。中國三次產業分別吸納就業人數的比重為27%（第一產業，20 944萬人）、28.1%（第二產業，21 824萬人）和44.9%（第三產業，34 872萬人）。從城鄉來看，城鎮就業人數為42 462萬人，約占54.7%；鄉村就業人數為35 178萬人，約占45.3%。

目前，中國勞動力跟世界發達國家相比既有優勢也有劣勢。優勢是中國勞動力在數量上穩居世界前列；劣勢是中國人口老齡化嚴重進而影響中國的勞動力供給，勞動力受教育程度普遍偏低，以及城鄉和區域差異明顯。伴隨著以上問題，我國亟須優化勞動力素質，以面對新時代的挑戰。目前，我國正在進行創新型國家的建設，各行業都面臨著產業結構升級，在此環境下，勞動力受教育程度偏低和產業結構的不協調將直接影響到國家戰略的實施[1-2]。此外，中國七大區域間的發展不平衡導致區域間的勞動力分布不平衡，不同區域間的勞動力素質也呈現出差異。

2 中國區域就業存在的問題及原因分析

2.1 老齡化現象嚴重

目前，中國七大區域老齡化現象比較嚴重，這嚴重影響了勞動力供給。由于華東地區包含7個省市，所占人口較多，所以65歲以上老人數量也較多，老齡人口超過4 000萬，排名全國七大區域之首。其次為華中和西南地區，分別達到2 000萬人以上。緊隨其后的是華北、華南和東北地區，2017年老齡人口分別為2 525萬人、1 057萬人和1 282萬人。3個區域之和相當于華東地區的老齡化人口，但是這3個區域人口總和是超過華東地區，說明華東地區的老齡化現象非常嚴重。西北地區地處邊陲，地廣人稀，老齡化人口也較少。

2.2 區域受教育水平存在差異

東北地區受教育程度較高，2017年大專及以上學歷者居全國首位，占比達到16%以上。其次是華東和華中地區，2017年大專以上學歷者占比達到14%以上。位居第四位的是華北地區，占比超過13%。后三位為華南、西南和西部地區。尤其是西部地區，受教育程度和高學歷人才相對較少，需加大教育投入，提高就業人員素質。總的來看，2015—2017年全國各區域大專及以上人員占比數是逐漸提高的，這一趨勢將進一步加強。

2.3 城鄉差異明顯

從表1可以看出，2015—2017年華北、東北、華東和華中地區鄉村勞動人口均呈下降趨勢，在這4個地區中，除東北地區外，城鎮勞動力人口是呈上升趨勢的，而東北地區城鎮人口是先上升后下降，說明東北地區目前城鎮勞動力現狀不容樂觀。三年間，華南和西南地區的城鎮勞動力人員均是呈上升的趨勢，華南的鄉村勞動力人口也呈下降趨勢，而西南地區的鄉村勞動力人口三年間基本不變；西北地區城鎮勞動力人口是逐年上升的，但是鄉村勞動力人口是逐年下降的。從就業增量來看，華東地區就業增量最大，2015—2017年華東地區城鎮就業人員共增加約600萬人，而鄉村就業人口三年間減少了1 000萬，華東地區就業增量大與其經濟發展勢頭良好有關。華南地區城鎮勞動力人員增量排在第二，以每年約500萬人的數量增長。位居第三位的是華中地區，城鎮就業人員也是穩固增加。然后西南、華北、西北地區，這些地區擁有全國一半的省市，面積占全國的2/3以上，但交通不便利。就業增量最小的地區為東北地區。近幾年，東北地區人員流失嚴重：一方面是因為地理位置靠北，氣候寒冷；另一方面是因為東北國有企業發展不良，部分國有企業員工下崗后去經濟發達的省份務工。

2.4 勞動力區域分布差異

2017年，全國各類就業人口總計77 640萬人。其中，華東地區所占比重最高，約占全國就業人口的33%，其次為華中17%、西南14%、華北12%、華南11%，東北和西北位居后兩位，分別占總就業人口的7%和6%。華東地區包含7個省市，是包含省市最多的區域，所以就業人口也最多，除江西和安徽為內陸省份外，其他均為經濟發達的沿海省市，分別為上海2%、江蘇6%、浙江6%、安徽5%、福建3%、江西3%和山東8%。華中地區居于全國就業人口的第二位，占全國總就業人口的17%。因為河南是全國人口大省，僅河南一省就貢獻了全國總就業人口的8%，相當于湖北和湖南的總和。華東和華中地區就業人口的總和剛好相當于全國總就業人口的一半。河南和山東兩省的總就業人口達16%，超過華南、西北、東北和西南地區的總就業人口。除東北地區外，其他區域的就業人口呈逐年上升，東北地區的就業人口先上升后下降，這與東北地區地理氣候和經濟發展有很大關系。華東地區是全國唯一就業人口超過27 000萬人的區域；華南地區和華北地區就業人口相當，均不超過10 000萬人；西南和華中地區人口均超過10 000萬人，但均未達到15 000萬人；西北地區在2013年之后就業人口首次超過5 000萬人；東北地區也是在2013年之后就業人口超過5 000萬人。

2.5 行業間差異明顯

2016—2017年，在全國七大區域中，華南、西南和西北地區在農林牧漁業領域的就業增量為正值，說明這些地區農林牧漁就業有提升的趨勢。整體來看，從事第一產業的就業人口呈下降的趨勢；采礦業的就業人員增量為負值，說明此行業中就業人員在逐漸流入其他行業；七大地區制造業的就業人員增量也為負值，說明這些地區制造業就業人員也在流入其他行業或地區；七大地區的電力、燃氣及水的生產和供應業就業人員增量均為負值；華東地區的建筑業就業增量為正值，其他6個區域的建筑業就業增量均為負值，說明這6個區域的建筑業就業人員已經飽和；在第三產業中，除東北地區外，其余區域服務業發展勢頭良好，就業人員增量基本為正值，成為吸納就業人員的主要力量，而東北地區除了科學研究、技術服務和地質勘查業以及房地產等行業外，其他的行業就業人員增量基本為負值，就業人口流失現象嚴重，或流向其他行業或流向其他6個區域。其中，就業人員流失最為嚴重的三大行業是采礦業、制造業和建筑業，而制造業又成為這三大行業中就業人員流失最為嚴重的。從行業來看，各區域吸納勞動力最多的行業有3個，分別為金融、房地產業以及租賃和商務服務業。整體來看，最近幾年就業狀況不容樂觀，各個行業和七大區域都面臨著人員失業的情況，僅華北地區流失人員約110萬人，位列其后的是東北、華東和華中，如表2所示。

產業結構升級將帶來某個區域或者某個行業的就業人員流失。從大趨勢來看，第一產業就業人員逐漸向第二三產業轉移，而第二產業就業人員又向第三產業轉移。第一產業進行升級后，原有的生產方式得到極大的改進，在第一產業占國民經濟比重下降的同時，產量反而得到極大的提升，所以說，第一產業的結構升級對就業是有抑制效應的。從第二產業來看，制造業和建筑業所占國民經濟的比重逐年下降，且有部分就業人員流入到第三產業的趨勢，這是由于制造業和建筑業進行結構升級后，技術的進步帶來機械化生產，不再需要大量的工人采用勞動密集型的生產方式，生產方式更加節約、節能。由此看來，制造業和建筑業對于就業也是具有抑制效應的。采礦業就業人員的流失與世界發達國家開始研發新能源有一定關系[3]。另外，我國目前采取供給側改革的方式去產能，采礦業受到一定的影響是必然的。總的來說，第二產業對就業是具有抑制效應的，而服務業即第三產業對于就業是具有促進效應的。隨著第一二產業的結構升級，原本依靠勞動密集型生產方式的農業和工業不再需要大量的勞動投入，這些就業人員轉移到第三產業當中，第三產業吸納就業還有很大的提升空間。一般來說，第三產業中一部分行業部門需要較強的專業知識和技能，如金融業、教育業、科學研究、技術服務和地質勘查業等；還有一部分行業不需要太強的專業知識，如批發和零售業、住宿和餐飲業等。從第一產業轉移到服務性行業的人員一般從事所需專業技能較少的批發和零售業、住宿和餐飲業，交通運輸、倉儲和郵政業等；從第二產業轉移到第三產業的就業人員都帶有一定的工作技能，一般從事所需技能較高的其他服務性行業。目前，中國勞動力素質有待提高，受教育水平也過低，而第三產業的部分行業需要較高的專業知識，所以提高教育培訓的投入勢在必行。

3 中國七大區域就業狀況的實證研究

3.1 模型的選擇與構建

本文采取面板回歸模型研究中國的就業情況，考察目前中國七大區域就業所存在的問題。通過查詢歷年《中國統計年鑒》《中國固定資產投資統計年鑒》和各省區市的統計年鑒，選取了全國31個省、直轄市和自治區1993—2017年的數據作為回歸方程的擬合依據。選取的變量包括歷年各省、直轄市和自治區的就業人員、資本存量和地區生產總值。

地區生產總值采用GDP平減指數以消除物價的影響；歷年各省份的資本存量采取Goldsmith在1951年提出的永續盤存法進行計算。張軍、章元對上海市不變固定資本存量進行了擬算，田洪川利用此方法推算了1978—2011年中國資本存量，并將折舊率設定為9.6%[4]，采用公式如下。

其中，[Kt]表示本期資本存量，[Kt-1]表示上一期資本存量，[It]為本期固定資產投資，[δ]為折舊率，本文將折舊率設定為10.69%。

田洪川采用Cobb-Douglas生產函數的形式作為理論支撐，收集并計算了中國1978—2011年就業人口、GDP和資本存量，擬合了就業方程。本文所采用的模型即為Cobb-Douglas生產函數形式，并將生產函數對數線性化后得出的線性方程作為擬合方程的理論模型，生產函數形式如下[5]。

其中，方程（3）用于估算出α和β值，從而可計算出全要素生產率，通過全要素生產率可以觀測技術改進是否會對產業結構升級產生影響，從而判斷技術進步可能對就業產生的影響[6]。方程（5）用于擬合就業方程，估算產出和投資對于就業的影響，估算的α和β值如表3所示。

3.2 全要素生產率的計算

利用方程（3）擬合回歸方程，估算出全國七大區域1994—2017年的α和β值，通過計算實際GDP增長率、資本存量增長率和就業增長率，從而可進一步計算出中國7大區域1994—2017年的全要素生產率，全要素生產率（TFP）公式如下。

1997年之前，中國七大區域全要素生產力均為正值，說明改革開放初期招商引資帶來的技術進步確實能促進經濟的增長，技術進步帶來的產業結構升級確實能拉動就業的增加；1997年之后，除東北、華北和西北地區外，其他四大區域全要素生產率為負值，并且全國很多區域均出現全要素生產率為負的現象，而這種現象一直持續到2000年；2003年開始，我國大力發展房地產、金融等服務型行業，以此來拉動經濟增長，因而部分區域除東北和華南地區外，其他五大區域兩年內全要素生產率均為正值；始于2005年的美國次貸危機對中國的就業影響不大；爆發于2009年的歐洲債務危機，使得中國七大區域全要素生產率除西南外都為負值，說明這一危機當時已經蔓延到中國，對中國經濟產生了一些負面影響；2010年和2011年，中國七大區域的全要素生產率均為正值，說明中國已經擺脫了歐洲債務危機所帶來的負面影響；2012年之后，中國七大區域的全要素生產率連續5年均為負值，一方面與世界經濟下滑有關，另一方面表明中國目前的技術條件、經營觀念需要極大的創新，所以說產業結構升級勢在必行。全面改革開放初期，中國七大區域全要素生產率頗高，1994年華北地區最低接近9個百分點，1995年東北和華南地區最低接近8個百分點；步入2012年之后，由于現有的技術條件不能達到要求，所以各個區域全要素生產率均出現下滑，且呈現負增長，華北、華東和西北地區下降最為猛烈，華南地區下降最少，但也連續兩年接近-10%，如表4所示。