產業結構升級對就業的空間效應實證研究

曹文彬，葉曉權

（江南大學，江蘇無錫 214122）

產業結構升級深刻影響著就業結構，過快或過慢都不利于就業，從而阻礙經濟發展。若要使經濟健康可持續，需厘清產業與就業之間的矛盾關系。產業結構高級化存在雙重就業效應——崗位破壞效應和崗位創造效應[1,2]，產業結構升級勢必造成部分低端產業的衰退，就業崗位的損失，但也會產生新興產業和新崗位。哪種效應占主導，尚未有一致的結論。部分研究支持產業結構升級促進就業：段敏芳等（2011）[3]利用時間序列數據和杜傳忠等（2017）[4]利用面板數據研究所得均支持產業結構升級促進總就業。也有部分研究支持產業結構升級抑制就業：胡安榮（2015）[5]通過實證分析發現產業結構升級不利于就業總量增長，有利于就業結構高級化；田洪川（2013）[6]將產業結構高級化分解為方向變量和速度變量，兩者及其交互項對就業總量均呈負向關系；鄒一南和石騰超（2012）[7]對產業結構升級進行分解，得出產業結構升級的總就業效應為負。

產業結構升級產生的影響孰輕孰重，從定性方面較難分析，多數研究從定量分析深入。現有研究大多通過時間、截面或者面板序列，對不同區域進行計量回歸分析，以探求不同階段不同地區的不同現象。董芳等（2014）[8]和杜傳忠（2017）[4]從東、中、西三大經濟區展開研究，魏燕和龔新蜀（2012）[9]則從東、東北、中、西四大經濟區進行研究。雖然區域異質性逐漸被重視，但忽略了空間相關性，空間特征普遍存在于經濟數據中。

針對產業結構與就業結構之間的關系在空間效應方面研究的不足，使用空間計量模型進行面板實證分析。主要內容如下：首先進行2000—2019年中國省級面板數據的固定效應模型分析，從就業數量和就業結構展開；然后引入空間權重矩陣，進行空間模型回歸分析。

一、模型與指標

（一）基礎計量模型

基于C-D生產函數，設市場完全競爭。根據廠商利潤最大化的一階條件，勞動的邊際收益等于工資w，資本的邊際收益等于租金C，結合C-D生產函數對數化后，得到需求函數：

式（1）中，A為生產效率，L為勞動，Y為產出。基于上述需求函數，加入產業結構升級關鍵變量和其他控制變量，可以構建基礎計量模型：

式（2）中，Lit、ISit、TFPit、GDPit、WAGEit和Xit分別表示i省第t年勞動力、產業結構升級、全要素生產率、經濟水平、實際工資水平和控制變量，ai、ut和εit分別表示省份固定效應、時間固定效應和誤差項。

（二）空間計量模型

建立空間模型需要引入一個空間距離權重矩陣W，目前，多數研究采用鄰接矩陣或經濟矩陣，結合兩者，采用空間鄰接經濟權重矩陣。空間鄰接經濟權重矩陣：W=W0.×E，其中W0是鄰接矩陣，為地區i在樣本期間的人均GDP平均值，“.×”表示兩個矩陣對應位置簡單相乘[10]。

（三）數據與指標說明

1.數據來源

選取2000—2019年中國30個省級面板數據，西藏的數據存在缺失，舍去。數據來源國家統計局、歷年《中國統計年鑒》、歷年各省統計年鑒、《中國能源統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》和《中國科技統計年鑒》。

2.指標選取

近年來，大量學者紛紛嘗試從不同角度來解釋中國的就業現象，主要有技術進步、產業結構升級、貿易開放、城鎮化等影響因素[11]。從國內視角：城鎮化[12]、人力資本投資[13]和產業結構升級為影響就業的主要因素。從國際視角：貿易開放[14]和技術進步[15]會導致勞動力供需變化。將采用城鎮化（UR）、對外貿易（TRA）和人力資本投資（HI）作為控制變量。

3.指標解釋

二、實證分析

（一）整體估計

從全國層面研究產業結構升級對就業總量、三次產業就業和就業結構的影響，對基礎模型進行回歸分析。數據回歸前需要選擇模型，霍斯曼檢驗選擇固定效應模型。結果如表2所示，均控制個體和時間效應。模型（1）—（6）為產業結構升級對就業數量的影響，模型（7）和（8）為產業結構升級對就業結構的影響。其中模型（3）（6）和（8）分別為在產業結構升級滯后一期、三期和一期后的結果。

表2 總體回歸表

從產業結構升級影響就業數量來看：對就業總量影響為微弱正影響；滯后一期顯著抑制第一產業就業；當期顯著促進第二產業就業；滯后三期顯著促進第三產業就業。從產業結構升級影響就業結構來看，存在滯后一期的顯著正向影響，在當期為輕微正影響。得到結論如下：產業結構升級促進就業高級化，勞動力從第一產業向第二、三產業轉移，會導致就業結構的同方向升級，但存在滯后。

表1 各變量描述性統計

（二）就業空間效應分析

1.空間相關性檢驗

空間計量前需要進行空間相關性檢驗，采用“莫蘭指數I”方法，其取值在[-1，1]，大于0表示正相關，小于0表示負相關，若接近0表示不存在空間自相關。對就業數量、就業結構和產業結構計算全局莫蘭指數，結果為莫蘭指數在大部分年份顯著性較高。進一步通過局部莫蘭散點圖發現區域存在高—高集聚和低—低集聚現象，故存在空間相關性。

2.回歸和效應分解

霍斯曼檢驗選擇固定效應模型。空間回歸前需進行檢驗，判斷SDM模型是否可退化為SEM和SAR模型。表3為檢驗結果，從LM檢驗來看就業數量和就業結構存在空間滯后和空間誤差。LR檢驗和Wald檢驗顯示，第二產業就業以外的模型均只適用SDM模型。而第二產業就業LR檢驗和Wald檢驗結果不一致，采用Wald≥LR≥LM原則，認為第二產業就業可以退化為SAR。

表3 LM檢驗、LR檢驗和Wald檢驗結果表

空間回歸結果如表4所示。可以發現以下幾點現象：（1）就業總量中：本省產業結構升級對本省就業總量呈微弱正向影響，鄰省則相反；鄰省就業總量對本省就業總量呈顯著正向影響。（2）第一產業就業中：本省和鄰省產業結構升級對本省第一產業就業呈顯著負向影響；鄰省第一產業就業對本省第一產業就業呈顯著正向影響。（3）第二產業就業中，考慮SAR模型結果：本省產業結構升級對本省第二產業就業呈微弱正向影響；鄰省第二產業就業對本省第二產業就業呈顯著正向影響。（4）第三產業就業中：本省產業結構升級對本省第三產業就業呈顯著正向影響，鄰省對本省則為微弱正向影響；鄰省第三產業就業對本省第三產業就業呈顯著正向影響。（5）就業結構中：本省和鄰省產業結構升級對本省就業結構呈顯著正向影響；鄰省就業結構對本省就業結構呈微弱正向影響。

表4 空間面板模型回歸結果

為了進一步分析空間效應，將產業結構升級影響就業的效應進行分解，結果如表5所示。可以得到產業結構升級對第一產業就業的三種效應均為顯著負效應，說明某省份產業結構升級不僅抑制本地第一產業就業，還抑制其他地區第一產業就業；產業結構升級對第三產業就業和就業結構的三種效應均為正，存在正的空間溢出效應，說明某省份產業結構升級促進本省和外省的第三產業就業和就業結構的升級；產業結構升級對就業總量和第二產業就業三種效應均不顯著。

表5 產業結構升級影響就業的效應分解

（三）內生性和穩健性檢驗

內生性問題主要包括遺漏變量問題和互為因果問題，針對主要解釋變量，為了減緩可能存在的遺漏變量帶來的影響，額外選取各地區實際外商直接投資額（FDI）和研究與試驗發展（R&D）內部經費投入兩個變量，對模型重新回歸。FDI指標為實際利用外商直接投資額與GDP比值；R&D指標為研究與試驗發展內部經費支出與GDP比值。在總體回歸和空間分析中，關鍵變量產業結構升級結果與上文發現基本一致。

互為因果問題普遍存在，產業與就業本就互相關聯，彼此影響。產業結構升級較難找到較好的工具變量，使用萬元GDP能耗（Energy Consumption per 10000 yuan of GDP，簡稱EG）作為工具變量。萬元GDP能耗計算公式：能源消耗總量（萬噸標準煤）/地區生產總值（億元）。產業結構升級過程中會伴隨EG下降，兩者的理論關系應該為負，為了工具變量與產業結構升級指標正相關，將EG取相反數，則兩者變動趨勢正相關。在引入工具變量后，模型需要重新選擇，在進行2SLS固定效應和隨機效應估計后，霍斯曼檢驗選擇固定效應模型。然后進行內生性檢驗，同樣進行霍斯曼檢驗顯示存在內生性。

工具變量2SLS估計結果如表6所示。工具變量（IV）結果與原結果具有一致性，故認為原結果可信。

表6 工具變量2SLS回歸結果

穩健性檢驗采取改變被解釋變量和關鍵解釋變量的指標測算方式。將產業結構升級改為第三產業增加值與第二產業增加值之比（is）來衡量，將就業結構指標改為第三產業就業與第二產業就業人數之比（es）來衡量。回歸結果如表7所示。

表7 穩健性檢驗

就業總體分析中，產業結構升級對就業總體正相關，對第一、第二產業就業負相關，對第三產業就業和就業結構正相關。除了第二產業就業外其他結果穩健。其中，第二產業就業是個例外，原因可能是近二十年來第二產業就業數量呈現先上升后下降的趨勢，而第三產業就業與第二產業就業差距不斷拉大，比值不斷提高，故用is表示產業結構升級對第二產業就業回歸結果存在偏誤，需要進一步討論分段的結果，所以更加相信IS的結果。

三、結論

首先進行了基礎模型就業數量和就業結構的回歸，為了更好地考察空間效應，又采用了空間鄰接經濟矩陣對基礎模型進行修正，進行空間計量回歸。最后得到以下結論：

（1）產業結構升級對就業總量影響不顯著；滯后一期顯著抑制第一產業就業；顯著促進第二產業就業；滯后三期顯著促進第三產業就業；滯后一期顯著促進就業結構升級。隨著產業的高級化，就業結構也在逐漸高級化。欠發達地區勞動力逐漸從第一產業轉移到第二、三產業，發達地區勞動力轉移主要發生在第二、三產業。但由于就業人員素質問題，大量勞動力仍停留在低級產業，無法勝任更高級任務。人力資本投資和勞動力素質教育需要一定的時間，故產業結構升級優先于就業升級，對就業升級影響存在時滯性。

（2）就業數量和就業結構存在正的空間相關性，但就業結構不顯著，本省和鄰省的產業結構升級對本省就業存在異質性。進行效應分解后，產業結構升級對第一產業就業、第三產業就業和就業結構均存在空間溢出效應，其中對前者為負的空間溢出效應，對后兩者為正的空間溢出效應。

基于上述結果，提出以下建議：

第一，注重結構性失業問題。產業結構升級促進第二、三產業就業，對就業結構存在時滯效應，說明存在結構性失業問題。政府應該適當采取一些促進就業的手段來緩解產業結構升級帶來的結構性失業，大力推動職業教育，全面提升勞動者素質。要加大教育經費投入，尤其是高等人才隊伍建設；加強職業教育，提高現有勞動者的技術水平；加強再就業培訓，幫助失業勞動者再次順利就業。

第二，深化就業制度改革。在產業結構不斷優化調整下，各省要采取積極的就業政策來消除阻礙產業結構與就業結構之間聯系的不利因素，通過機制調整來保證就業結構能順利跟著產業結構同向變動，努力實現兩者協調發展。要提高勞動力市場信息的透明性，增加勞動力流動的靈活性，促進勞動力就業的合理配置。

第三，進一步加強產業結構優化升級。產業結構優化升級要特別注重低技術產業的改革，防止出現“比較優勢陷阱”，不僅要淘汰升級低端產業，更要發展新興產業。要注重產業內部和產業之間結構調整，促進低端產業重組升級；要進一步鼓勵第三產業發展，為其創造積極的政策條件，如降低準入門檻、提供資金補貼和給予稅收優惠等；要大力發展戰略性新興產業，其不僅能夠實現關鍵技術的創新，還能創造更多的就業崗位。

第四，重視空間相關性和異質性。就業存在空間相關性，產業結構升級對就業的影響存在空間異質性。各省政府應該根據區域異質性協調好不同經濟區域之間的產就業關系，根據空間相關性引導勞動力正確流動，減少流動阻礙，通過合作與交流促進區域間形成良性互動。