固定資產投資對三次產業就業水平的影響

王 巖，熊 娜，陳池波

（1.中南財經政法大學工商管理學院，武漢430073；2.內蒙古自治區科技廳內蒙古火炬高技術產業開發中心，呼和浩特010020）

0 引言

傳統經濟學理論將就業因素歸為市場投資、經濟轉型、勞動力過剩、技術更替等；其中，經濟轉型、技術更替和勞動力過剩等為影響就業的外生因素；因而也就認為，固定資產投資是擴大再生產的基本手段，就業規模的擴張需要資本的注入，投資會創造就業機會。傳統理論對就業問題的解釋獲得了多數學者研究成果的支撐。但是，這些理論成果割裂了市場投資對產業及產業鏈的輻射、集聚和引致效應。基于此，本文試圖撇開具體行業來研究一項投資對不同產業就業的影響。換而言之，本文不研究各具體產業增加投資對自身產業就業水平的影響，而是研究一項總投資對各產業就業水平的沖擊效果，探討一項投資對不同產業輻射、集聚效應和就業引致效率以及背后的原因。

1 研究模型與數據說明

1.1 研究模型

基于投資對就業水平影響的滯后效應，為具體量化對就業水平的影響程度，本文采用滯后模型(distribution lag model)進行分析，基本模型如下：

（1）式沒有確定滯后階數和存在多重共線性問題，引入S.阿爾蒙（Shirley Almon）亞斯特拉斯定理對βi進行界定，即：

假設多項式（2）次數m＜s。將（2）式代入（1）式并做適當變換，得出阿爾蒙分布滯后模型：

采用分布滯后模型的關鍵是確定多項式的次數m，本文采用多數學者的經驗界定值2。得阿爾蒙分布滯后模型為：

通過阿爾蒙多項式變換后，弱化了分布滯后模型的多重共線性及過多滯后階數的問題，采用OLS估計可以得到優良的參數估計值。

1.2 變量設置與數據說明

本文實證數據的變量有投資、農業就業水平、工業就業水平及服務業就業水平；其中一次投資為自變量，總就業水平和三次產業就業水平為因變量。數據來自《中國統計年鑒2011》，部分數據來自中國統計局網站，數據樣本為1978～2010年時間序列數據。

本文選擇全社會固定資產作為投資自變量，主要基于如下三方面原因：一是經濟學傳統理論得到大多數學者研究成果的經驗支撐及研究數據的便利性。；二是本文根據研究的是一項投資對不同產業就業的邊際影響而不是各個產業的投資對各個產業就業的影響；三是本文研究的問題需要保持信息完整，而且投資對三次產業就業的長期影響而非短期。此外，為了反映投資水平和就業水平的長短期變化及變動大小，本文還對兩者進行了相關性分析

2 實證結果分析

2.1 分布滯后模型回歸及檢驗結果

利用選取的1978～2010年全社會固定資產投資以及農業就業人數、工業就業人數和服務業就業人數的數據，通過（5）式數據轉換，根據（4）式分布滯后模型計算的關于固定資產投資對不同產業就業水平引致效應結果。其中模型1表示總產業就業水平的影響程度，模型2為農業就業水平的影響程度，模型3為工業就業水平的影響程度，模型4為服務業就業水平的影響程度；參數估計結果如表1。

根據表1估計參數看，一項固定資產投資對不同產業就業水平的影響存在顯著性差異。從模型1估計結果看，時期滯后，固定資產投資對總就業水平的影響逐漸增大，說明固定資產投資對總就業水平的影響具有滯后的負效應，而且這種負效應逐漸遞增；即早期投資提高社會就業水平的影響較大，當期投資對提高社會就業水平的影響較小，甚至為負效應。沿用經濟學理論邏輯思路，固定資產投資對農業和服務業就業水平的影響與模型1相同。但模型3顯示與其邏輯相反。固定資產投資對工業就業水平的同期影響最大，滯后期逐漸減小。這說明固定資產投資存量對工業就業水平的當期影響最大；隨著時間推移，該效應逐漸減少。最后，四模型都具有單調變化規律，模型1、模型2、模型4的變動趨勢單調遞增，模型3的變動趨勢單調遞減。從同期就業水平影響看，模型1式顯示同期的固定資產投資對總就業水平的影響較小且具有負效應，固定資產投資增加引起同期總就業水平降低。這表明，一項固定資產投資對農業、服務業就業水平的滯后效應逐漸增大，而對于工業，隨著時間的滯后，逐漸減少。

表1 分布滯后模型回歸及檢驗結果

2.2 固定資產投資的感應沖擊分析

為了具體分析一項固定資產投資對不同產業就業總效應在各個時期感應沖擊情況，定義如下公式：

（6）式為標準化的βi，表示標準化的βi的部分和將給出某一時期所感應的沖擊占總沖擊的比例。根據表1實證分析的數據，計算不同時期所感應的情況如下：

表2 各個時期不同產業所感應沖擊情況

從表2可以看出，一項固定資產投資對各個產業就業水平沖擊效應不同，工業至滯后8期之前一直處于遞減趨勢，這表明，一項固定資產投資一旦投放就對工業就業水平產生效應，但隨著時間滯后，該逐漸減小；但從圖1看出，在滯后8期后，服務業就業水平感應沖擊效應開始增加，這可能是由于工業的“就業益處效應”引起的，即工業投資增加引致工業產業鏈的發展從而帶來工業就業的增加；然而，其對農業、服務業就業水平的感應沖擊變化趨勢處于遞增狀態。特別是農業，在整個滯后時間一直處于遞增趨勢。這說明，固定資產投資的增加能顯著提高引起農業就業水平，且這種顯著性會繼續增加。同時也表明，服務業是吸納就業的“主渠道”。固定資產投資對不同產業就業水平的總效應在各時期感應沖擊情況進一步驗證了上述分布滯后模型回歸結果。

2.3 其他指標的分析

為深入分析和比較一項固定資產投資對不同產業就業水平的效應，本文通過以下指標進行衡量，如即期乘數指標、修正均衡（長期）乘數指標和平均滯后指標。

(1)即期乘數，即期乘數定義為β0，即同期的固定資產投資對同期的就業的邊際效應。

(2)修正長期乘數，修正長期乘數定義為不同滯后期的邊際效應βi平均值，即：

(3)平均滯后，平均滯后定義為各個βi為權重的不同時期的有關滯后的加權平均，簡要的說就是時間滯后的加權平均。它衡量解釋變量的變動引起被解釋變量的變動的調整時間。

表3為各個指標的計算結果：

表3 不同產業乘數指標

從表3看，固定資產投資對工業就業水平的即期乘數最大，且為正值，而對農業、服務業就業水平的即期乘數為負值，這表明固定資產投資對工業就業水平具有“立即效應”；即固定資產投資的增加在短期內能引起工業就業的增加。服務業就業水平的長期乘數最大，約為0.0234，而農業就業水平的長期乘數最小，約為0.006。服務業就業水平的長期乘數為農業就業水平的長期乘數的4.5倍。這表明，一項固定資產投資投放，服務業吸納就業量為農業的4.5倍。因此，從長期來說，服務業是就業的主渠道。

平均滯后體現了一項固定資產投資對不同產業就業水平沖擊（影響）的時間，根據表3所得結論表明，一項固定資產投資對農業、工業和服務業就業水平具有的完全效應平均時間分別約為9年、6.5年和1年。這從不同的角度說明了固定資產投資對工業就業水平具有“即期效應”，對農業、服務業就業水平具有長期效應。

2.4 投資對就業效應的成因解釋

投資對不同產業就業水平的影響，由上結論可做如下解釋：

（1）一次投資之所以對農業就業水平提高甚微甚至降低，這是因為出現“投資擠出就業效應”。我國投資增加提高了農業生產技術水平，如農業機械化，大大降低了農業生產對勞動力依賴，使剩余勞動力向工業、服務業轉移。使得農業從粗放型向集約型發展路徑轉變，逐漸成為資本集聚型產業。然而農業機械化、農業現代化使得農業人力資本成為稀缺資源；因此，從長期講，隨著非農業從業人員的生產意識轉變，高素質的人才逐漸回流進入農業領域，成為吸收，勞動力的主要渠道之一。

（2）工業是當前政府重點發展的產業，投資規模之大，從業人員之多，增加工業投資水平能立即降低社會失業率。但隨著工業核心產業的建立，產業鏈前后拓展而產生的前向關聯和后相關聯使得范圍經濟凸顯，進而改變現有工業架構和就業結果。當前人為劃分工業和服務業的動機主要基于研究的目的，實踐中，工業和服務業已經相互滲透。換而言之，二三次產業相互滲透使得投資對工業滯后期就業水平的促進作用逐漸降低。

（3）長期看，服務業之所以是就業的“主渠道”，原因在于：服務業中各行業與工業各行業相比，關聯度要高，產業鏈長，因而服務業的投資乘數效應比較大，從而創造更多的就業機會；由于在投資過程中，工業能推動服務業的發展，而且工業的發展能夠產生新興服務業，服務業的投資需求引致工業發展，從而帶來“就業創造效應”。但是，固定資產投資對服務業就業水平的影響也具有滯后性，因此，投資對農業就業水平的影響只有在投資規模形成及引起相關產業鏈相互作用時才能顯著體現出來。

3 結論及建議

3.1 結論

根據以上分析，可以得出以下結論：

（1）一次投資可以立即提高工業就業水平，但對農業、服務業就業水平提高影響甚微甚至降低。

（2）由于服務業就業水平的長期均衡乘數最大，從長期看，服務業是就業的“主渠道”。

（3）不能忽視農業對就業水平的吸納力，根據上述分析，時間滯后，固定資產投資對農業對就業水平的沖擊效應逐漸增大，而且農業就業的長期均衡乘數也較大（0.005021），因此，從長期來說，農業也具有吸納就業的能力。

3.2 政策建議

（1）大力發展工業經濟，促進社會就業。發展工業可以在短期內解決就業壓力，對于穩定社會可以起到立竿見影的效果。因而，必須抓好工業經濟的發展。

（2）增加對農業的投入，提高農業人員素質。固定資產投資從長期來看，同樣促進了農業的就業，而對農業就業人員提出了更高的素質要求，必須重視農村人員的素質提高。

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