技術進步的產業結構轉換與城鄉就業效應

王燕飛　林建

摘要：

文章應用全國30個省市區2001-2010年的面板數據，分析了技術進步在中國產業結構轉換中的作用，并評估了由此產生的城鄉就業效應。研究表明技術進步對產業結構轉換和城鄉就業的促進作用未充分發揮，產業結構轉換促進了城鄉就業增長，但產業轉移的成效欠佳。建議在推動中國產業結構轉換和促進城鄉就業進程中，大力提高技術選擇的自主性和技術進步的內生性，提高產業結構與人力資源構成的匹配度，優化區域產業布局，深化體制機制改革。

關鍵詞：技術進步；產業結構轉換；城鄉就業

中圖分類號：F264 文獻標志碼：A 文章編號：

10085831（2013）04002407

一、問題及文獻綜述

中國產業發展經歷了一條從強烈的資本深化傾向到資本偏向逐步弱化的歷程。產業結構從重工業為主體發展到多種產業共同發展，產業發展的要素稟賦適應度改善，對比較優勢的甄別能力增強，就業的吸納能力提高。但是，中國產業存在的結構性問題仍然突出，制約著中國經濟的進一步發展。2008年的金融危機打亂了中國產業原有的發展步伐，在當前外需力量減弱，國內工業化和城市化快速轉型的背景下，要實現經濟的可持續發展，必須積極推動產業結構的優化升級。劉偉、張輝從勞動生產率改善的角度認識產業結構變遷，實證度量了改革開放后產業結構變遷對中國經濟增長的貢獻，得出產業結構變遷對經濟增長的貢獻不斷降低，并逐漸讓位于技術進步[1]。本文將產業結構轉換定義為產業結構升級和產業結構優化兩層含義，即在產業結構轉換進程中不僅體現了市場化力量和技術進步共同推動的產業層次提升，還體現了產業發展與中國要素稟賦構成更加適應的資源配置效率的提高。

技術進步在推動產業結構轉換中發揮著重要作用，甚至決定了產業結構的轉型，如徐朝陽、林毅夫[2]研究提出工業革命通過影響必需品和非必需品部門的相對技術進步速度進而影響相對價格，從而決定著產業結構的轉型。技術進步通過作用于產業發展，對就業的影響：一方面在促進產業提高勞動生產率、提升產業層次的同時對就業的直接影響是減少生產中的勞動需求，造成技術性失業，如Aghion和Howitt（1994），Caballero、Hammour（1996），Juhn、Murphy和Pierce（1993），Acemoglu（1999）等的研究；另一方面，技術進步對就業還存在間接的

補償和創造效應，即通過降低生產成本、推動生產規模擴大增加勞動需求，或是通過開發新產品、開辟新的生產服務領域和新的產業創造新的就業，如Clas Erikson（1997）、Vivarelli（1995）、袁志剛（1997）等的研究，他們認為總體上技術進步在長期不會擠出勞動力，反而有利于增加就業。

產業結構調整涉及新技術、新市場的開發，更關乎就業市場的穩定。結構（包括經濟結構、產業結構等）的快速調整使得就業增長率下降和失業率上升。李文星、袁志剛[3]將目前面臨的就業壓力歸結為就業人口過多帶來的總量矛盾，就業結構失衡帶來的結構性矛盾，而結構性失業是當前就業問題嚴峻的集中所在，是單靠擴大需求解決不了的。結構性失業的形成與技術進步有著密不可分的關系，N.Chamberlain提到：“結構性失業很容易從季節性、暫時性、周期性失業中區分開來，它和技術性失業緊密相聯，但有時又不易區分?！奔夹g性失業者要跨行業轉移，如果存在障礙（例如轉移成本），就會轉化為結構性失業。Schettkat認為產業結構的不同是解釋1990年代德國失業率高于美國和荷蘭的失業率的主要原因。法國經濟學家富拉斯蒂埃也指出，技術進步是引起勞動力產業分布結構演變的主要原因。朱軼、熊思敏[4]對技術進步、產業結構變動對中國就業影響的研究得出，產業結構變動過程所造成的結構性失業對中國就業有顯著的負面影響。

綜上，研究者對技術進步在產業結構轉換中的作用給予了肯定，并關注了技術進步可能帶來的結構性失業，而對技術進步帶來的產業結構轉換可能對城市和農村間勞動就業的影響則未有深入研究。本文旨在分析以資本深化為特征的產業技術選擇路徑下，產業結構轉換所依賴的技術進步作用如何，并從城鎮產業發展帶動就業與農村勞動力轉移角度評估可能帶來的城鄉就業效應。本文的創新之處在如下三點。

在研究視角與思路上，本文重點關注技術進步對產業結構轉換的影響，以及二者共同作用下的城鄉就業效應，即在產業結構變動方程中核心解釋變量為技術進步，在就業方程中共同引入產業結構變動和技術進步變量?；谥袊鴧^域經濟發展的差異性，本文又就整體技術進步在推動產業結構轉換和二者在促進城鄉就業上發揮的作用進行了分區域考察。其中本文主要從城鄉視角關注了就業，從產業發展帶動城鎮就業視角選取城鎮就業總人數反映城鎮就業水平，從產業發展帶動農村剩余勞動力轉移視角選取城鎮單位使用的農村勞動力反映產業發展和技術進步對農村勞動力進城就業的影響。

在技術進步的度量方面，本文采取數據包絡法 （DEA），根據Fre等構造的DEA-Malmquist生產率指數測算全要素生產率。數據包絡法 （DEA） 利用線性規劃給出邊界生產函數與距離函數的估算，無需對生產函數形式和分布做出假設，避免了以往研究常用的索洛殘差法等參數法在估算全要素生產率時由于生產函數的誤設而導致的測算結果偏差。

在技術進步指標的選取上，本文測算了中國30個省區市的整體全要素生產率，并在規模報酬不變條件下，將其分解為技術效率變化與技術變化；在變動規模報酬條件下，又將其中的技術效率分解為純技術效率和技術的規模效率。在此基礎上應用層次回歸法，在產業結構方程中逐步引入技術進步變量，分別估計了整體技術進步對產業結構轉換的影響，規模報酬不變條件下技術效率變化與技術變化對產業結構升級優化的影響，變動規模報酬條件下技術變化、純技術效率和技術的規模效率變化帶來的影響。在就業方程中共同引入產業結構變動和技術進步變量，對技術進步變量的引入也采用上述方法。

二、技術進步及產業結構轉換指標的說明

（一）技術進步的測算

目前對技術進步的測算方法主要有參數法和非參數法兩大類。參數法沿襲了傳統生產函數的估計思想，首先設定前沿生產函數，然后根據投入產出觀察值，應用統計方法對參數進行估計。非參數法以數據包絡分析方法（Data Envelope Approach，簡稱DEA）為代表，該方法采用線性規劃技術來確定前沿面，無需設定生產函數，也無需進行特定的行為假設，因而避免了在設定生產函數和分布形式時主觀因素的影響。

數據包絡分析法最先由Farrel Farrell，M.J.，The measurement of productive efficiency， Journal of Royal Statistical Society， Series A.，1957，120：P253-281.

提出，Chaznes等 Charnes， A.，Cooper， W.W.， and Rhodes， E.， Measuring the efficiency of decision making units， European Journal of Operational Research， 1978， 2：P429-444.進行了開發應用，逐步完善并形成了規模報酬不變（Constant Return to Scale，CRS）條件下的DEA模型——CCR模型。Banker、Charnes和Cooper擴展了規模報酬不變的假設，提出了規模報酬可變（Variable Return to Scale，VRS）條件下的DEA模型——BCC模型。CCR模型和BCC模型可以靜態地評測一定時點上決策單元的技術效率，我們所使用的是Fre等構造的DEA-Malmquist生產率指數。我們將全國各省市區看作單個生產決策單元，將每一時期單個省市區的生產同技術前沿面比較，對其技術進步的動態變化進行探討。

如以t期技術為基準，則產出導向的Malmquist生產率指數可表示成：

類似的，以t+1期技術Tt+1為參照，基于產出的Malmquist生產率指數可表示為：

為了避免因基期選擇的隨意性而導致測量上的差異，Fre等以（1）式和（2）式的幾何平均值作為Malmquist指數的真值近似。在不變規模報酬假定下，又將其分解為技術效率變化（Efficiency Change，EC）指數與技術變化（Technology Progress，TP）指數的乘積：

進一步，在變動規模報酬假定下，技術效率變化指數又可分解為純技術效率變化（Pure Technical Efficiency，PE）指數和規模效率變化（Scale Efficiency，SE）指數的乘積：

式（4）的右邊，第一項就是純技術效率變化指數，第二項是規模效率變化指數。

我們采用Tim Coelli的方法和程序DEAP2.1，以基于產出的DEA法測算各省市區的技術進步

陳勇、唐朱昌，中國工業的技術選擇與技術進步：1985-2003。經濟研究，2006.9。 。在具體測算度量中國各省市區TFP變化的Malmquist指數時，投入變量我們納入了物質資本存量和有效勞動兩個指標。物質資本存量的估算參考了張軍、吳桂英等[5]的做法，重慶市2000年的物質資本存量以當年資本形成比重為依據從四川分離出來，按照原文中的方法測算得到以2000年不變價格衡量的各省市區物質資本存量；有效勞動，我們以地區從業人員數乘上人均受教育年限來近似代理

各地區人均受教育年限以6歲以上人口人均受教育年限來表示。在推算該項指標時設定小學受教育6年，初中和高中均為3年，大專及以上4年。2010年因未公布6歲以上人口受教育水平，我們以每十萬人口受教育水平替代，并通過2000年與以6歲以上人口受教育水平核算的人均受教育年限的差率對2010年數據進行了調整。

。產出變量是以GDP平減指數調整為2000年不變價格衡量的地區真實GDP。此處用到的所有基礎數據均摘自相應年份的《中國統計年鑒》。

圖1顯示了中國經濟2001-2010年10年間技術進步的情況，可以看出中國經濟的技術變化指數TP和衡量整體技術進步的全要素生產率指數TFP偏低，技術效率指數EC、純技術效率指數PE和技術的規模效率指數SE三者則處于一個較高的水平?？梢?，技術效率的提升，即投入產出向量向最優生產前沿的移動在整個樣本期間表現良好，但變動幅度并不大；而技術變化，即最優生產前沿的移動在總體上是退化的。從而，全要素生產率整個期間也是退化的，其走勢與技術變化指數基本一致，經歷了2003年和2009年兩次低谷，也主要是由于技術變化指數的下降而引起的。因此，中國全要素生產率難以提升的重要原因之一或可歸結于中國產業的技術創新能力偏低，使得表征技術前沿水平的技術變化指數停滯甚至退化。

（二）產業結構轉換指標的選取

產業結構轉換包括產業結構升級和產業結構優化兩層含義。對產業結構升級我們以第二、三產業增長值比重進行衡量。產業結構優化選取的指標為各地區工業技術選擇指數（Technology Choice Index，TCI）與1的差值（TCI減1的絕對值）。之所以作此選擇，是因為產業結構優化實質就是產業結構與要素稟賦匹配度的提高，TCI是工業人均資本與地區人均資本的比值，計算公式為TCI=（Ki/Li）（K/L） ，則TCI與1的差值是地區工業經濟發展偏離當地人均資本的度量，正好符合了這一含義。林毅夫對制造業和工業部門的TCI進行了計算，我們也據此以工業人均資本代表產業發展的人均資本，對中國2000-2010年30個省市區的產業技術選擇指數進行估算

關于TCI的測算方法具體參見林毅夫（2002），林毅夫、劉明興等（2005）。

。TCI估算所涉及的指標包括各地區物質資本存量、勞動力，工業物質資本存量、工業勞動力等。

圖1 2001-2010年中國經濟技術進步指數

各地區物質資本存量，我們參考張軍、吳桂英等[5]的做法，如前文所述計算得到，勞動力數據采用從業人員總數。工業物質資本存量參考王爭、鄭京海等的方法，同樣采用永續盤存法，當年投資以工業固定資產凈值替代，基年為2000年工業固定資產凈值。工業部門勞動力數據采用規模以上工業全部從業人員年均人數，因缺乏2000-2002年數據，采用2003-2005年規模以上工業全部從業人員年均人數占第二產業就業的平均比重，在第二產業就業人數的基礎上估算得到。如圖2為幾個代表性省份工業部門的TCI 全部省份的數據限于篇幅，文中未列出。如有需要，可向作者索取。 。

圖2 代表省份2001-2010年工業部門TCI

從得到的結果看，各省市區工業部門TCI大都呈V形變動趨勢，在2005年幾乎都出現了下滑，但2006年又即刻反彈，多數省份在2006年回升之后便又開始逐漸下降。東部省份工業部門TCI整體較中、西部省份的TCI要低，其中上海市的工業部門TCI歷年都是全國省市區中最低的，廣東、福建、江蘇、浙江也屬于工業部門TCI較低的省份。工業部門TCI較高的數值出現在西部地區的貴州和青海，青海省2001年工業部門TCI11.74，是整個考察期所有省市區的最高值，貴州省工業部門TCI除2001低于青海省，其余年份均在全國各省市區中位列第一，一定程度說明中西部地區在經濟發展上選擇了較東部地區資本深化傾向更加強烈的工業發展道路。

三、實證模型及結果解釋

（一）實證模型

我們關心的是技術進步對產業結構變動的影響，進而產生的就業效應，故將基準的計量模型設定為如下面板回歸的形式：

式中，下標i和t分別是第i個省市區的第t年；ν是不可觀測的地區效應，控制那些在地區間存在差異但不隨時間變化的因素；ε為隨機擾動項；β是待估參數；X是核心解釋變量，Z是控制變量矩陣。

產業結構方程（5）中，被解釋變量產業結構（IS）包括產業結構優化（Adjusted TCI，ATCI）和產業結構升級（Industrial Structre Upgrading，ISU）兩項指標。核心解釋變量X為技術進步的衡量指標，使用的是前文計算得到的各地Malmquist全要素生產率指數TFP。為了更為細致地反映技術進步對產業結構和城鄉就業的影響，我們還應用層次回歸法，逐步引入技術變化、技術效率、純技術效率、規模效率變化指數作為解釋變量進行了估計。

就業方程（6）中，被解釋變量勞動就業L的指標為各省市區的城鎮就業總人數（LC）和城鎮單位使用的農村勞動力人數（LR），因統計局2008年以后就不再發布城鎮單位使用的農村勞動力人數，我們以缺失年份前三年城鎮單位使用的農村勞動力在城鎮就業中的平均占比與城鎮就業總人數的乘積替代，如估算的2008年城鎮單位使用的農村勞動力人數即以2005-2007年城鎮單位使用的農村勞動力與城鎮就業的平均比重，乘上2008年城鎮就業總人數，一則可避免單個年份數據異常波動對估計結果的影響，其次也遵循了時序變動的平均趨勢。就業方程我們采用了半對數模型，對被解釋變量進行了取對數處理，因此參數的估計系數代表了解釋變量1單位的變動所對應的就業變動的百分比。除技術進步指標外，我們在未加入地區因素的模型中還加入了產業結構變動因素，以衡量產業結構轉換對城鄉就業的影響。

控制變量Z包括：（1）PGDP，各省市區人均GDP，是真實GDP與全部就業人數的比，衡量各地區經濟增長對被解釋變量的影響；（2）PCAP，各省市區人均資本存量，等于各地實際物質資本存量除以全部就業人數，衡量資本要素對產業結構和就業變動的影響；（3）產業發展的結構偏離指數（Structrial Deviation Index，SDI），即非農業部門（或農業部門）產值比重與勞動力比重之差的絕對值，我們以二、三產業增加值比重與就業比重差值的絕對值替代，理論上該比值應該介于0～100之間，數值越大產業結構的偏離程度越大，用以反映產業結構不良發育的程度對產業升級和優化的影響，同時該指標還能夠衡量農業與非農業的反差程度，描述經濟的二元特征，數值越大經濟的二元性特征越明顯；（4）經濟開放度OPEN，由地區外貿依存度衡量，反映地區經濟的開放程度對產業結構變動和就業增長的影響。各項指標均以2000年不變價計算。數據全部來自歷年《中國統計年鑒》和《中國勞動統計年鑒》。

（二）實證結果及解釋

我們首先以Hausman檢驗確定模型是選擇固定效應模型還是隨機效應形式，并遵循以下規則：如果Hausman檢驗建議選擇固定效應模型，我們即進行固定效應估計；如果檢驗結果為負值或出現固定效應模型與隨機效應模型參數估計方差的差是非正定矩陣（Not Positive Definite）的提示性警告，也就意味著隨機效應模型的基本假設（個體效應與解釋變量不相關）得不到滿足，則無論結果是建議選擇固定效應模型還是隨機效應模型，我們都將選擇固定效應模型。因為固定效應模型具有估計的優勢，隨機效應模型假定未觀測效應與解釋變量不相關，固定效應模型則不需要這種嚴格假定，它允許未觀測效應與解釋變量可以存在任意的相關關系，沒有理由像隨機影響模型那樣假設把個體影響處理為與其他回歸變量不相關。

表1報告了估計的結果。從產業結構方程來看，技術進步對產業結構轉換的影響是顯著的，我們看到全要素生產率TFP存在著改善產業結構與要素稟賦適應性的作用，即促進產業結構優化，而在推動產業結構升級上則表現為負向作用。TFP每提高1個單位，產業技術選擇指數與1的差值就平均減少1.156個單位，而二、三產業增加值比重則平均減少8.4%。從分項指標來看，技術變化改善了產業結構對要素稟賦的適應度，同樣沒有對產業結構升級帶來有利作用；技術效率對產業結構優化的影響并不顯著，對產業結構升級則主要是技術的規模效率作用顯著，但無論是技術變化還是技術效率對產業結構升級都表現為逆向作用。這在某種程度上說明了各地區在推進技術進步上的困難，技術進步促進了當地產業發展與要素供給間更趨平衡，但是這樣的代價可能是技術進步趨緩或技術退化，表現明顯的是規模效率增長的變緩或退化，由此技術進步的速度不及產業結構升級的速度，故在產業結構升級上作用為負。

經濟增長、人均資本、對外開放在推動產業結構轉換上作用顯著。經濟增長和對外開放不僅促進了產業結構優化，對產業結構升級也起到了積極的作用。人均資本的提高對產業結構升級也有著正向的促進作用。產業結構的偏離對產業結構轉換卻存在顯著不利的影響，不僅加劇了產業結構偏離要素稟賦，同時對產業結構升級也表現為負向作用。

從就業方程來看，技術進步對城鎮就業和城鎮單位對農村勞動力的使用都表現為不利的影響。技術變化和技術效率對城鎮就業人數的增長和城鎮單位使用的農村勞動力數量也表現為顯著的負向作用，具體而言純技術效率，除在改變城鎮對農村勞動力的使用不顯著外，也表現為顯著的負向作用?？梢?，技術進步對就業確實存在著擠出作用。而產業結構的優化促進了城鎮就業人數的增長，但對城鎮使用農村勞動力作用為負；產業結構升級對城鎮就業和城鎮對農村勞動力的使用都起到了積極的作用。

可見，2001-2010年技術進步推動了產業結構優化，而對產業結構升級的作用有限。并且，技術變化（最優生產前沿的移動）有利于產業結構的優化，技術變化和技術效率的改善（投入產出向量向最優生產前沿的移動）對產業結構升級都表現為逆向作用。改革開放以來中國經濟的高速增長主要來自于兩個源泉：一是激勵制度變革帶來的技術效率的提高，一是由于矯正扭曲產業結構帶來的資源配置效率的提高。這樣的結果一定程度上說明中國產業結構升級滯后于經濟發展，經濟發展不是從技術創新前沿上起步，而是表現為一種“趨同”類型的新古典經濟增長，技術變化本應起到的推動產業結構升級的作用未得到有效發揮，這也是中國產業發展在技術創新上不足的又一表現。

四、技術進步對產業結構轉換與城鄉就業影響的進一步分析

估計結果顯示，各項指標對東部地區的產業結構優化作用均不顯著，F值也未能通過顯著性檢驗。技術進步對各區域的產業結構優化作用也不明顯，僅中部地區在10%的顯著性水平下通過檢驗。同樣，技術進步在推動各區域產業結構升級上表現也并不理想，技術進步對東部地區產業結構升級影響顯著，但估計系數為負，表明東部地區的技術進步不但未推動產業結構升級，反而已經顯現為逆向作用。對中、西部地區的影響均不顯著。經濟增長和人均資本存量的提高有利于中、西部地區產業結構對地區要素稟賦適應度的提高。經濟增長對西部地區的產業結構升級有促進作用，對東、中部影響則不顯著；人均資本則對東、中部顯著，對西部地區產業結構升級不存在顯著影響。而對外開放則對各區域的產業結構升級都有著積極的推動作用。

就業方程中，技術進步對城鎮就業的影響，三大區域都通過了顯著性檢驗，估計系數東、西部為負，中部為正；對城鎮使用農村勞動力人數的影響，則只有西部地區顯著。產業結構因素對就業的影響，產業結構升級對城鎮就業和城鎮對農村勞動力的使用都表現出積極作用，產業結構優化的影響則并不顯著，僅東部地區城鎮就業方程通過10%的顯著性檢驗。經濟增長對各區域城鎮就業和城鎮使用的農村勞動力顯著變量基本都表現為負向作用，人均資本則表現為正向的促進作用。經濟的對外開放對中、西部城鎮就業影響顯著，但在城鎮使用農村勞動力上則只有東部地區影響顯著。

值得注意的是，產業結構的偏離在產業結構方程和就業方程中大都為不顯著變量，而對全國的估計結果除在城鎮使用農村勞動力上影響不顯著之外，其余均表現為顯著影響。說明產業結構的偏離或者經濟的二元特征在各區域內部并不十分突出，而三大區域間則存在著較為嚴重的產業結構偏離和二元經濟結構問題。

五、研究結論及政策啟示

第一，技術進步對產業結構轉換和城鄉就業的促進作用未充分發揮。實證結果顯示，技術進步帶動了產業結構優化，卻未在推動產業結構升級上發揮出應有的作用，同時技術進步對城鎮就業和城鎮單位使用農村勞動力都表現為不利的影響，表現為明顯就業擠出效應。再一次暴露了中國產業技術創新能力不足的問題，林毅夫、張鵬飛[6]提出最適宜的技術一定不是發達國家最先進的技術，中國產業發展的技術選擇不能總是沿著發達國家技術進步的路徑，技術進步也需要與中國實際的要素稟賦結構相適應。因此，要促進技術進步在推動中國產業結構轉換和城鄉就業上作用的充分發揮，必須加快技術創新步伐和新技術的推廣，尤其是具有自主知識產權的技術創新，提高產業技術選擇的自主性和技術進步的內生性，同時大力推動跨領域和跨行業的技術創新，增強技術進步對就業的補償效應。

第二，產業結構轉換有利于城鄉就業增長。無論是從全國還是各地區來看，產業結構升級對城鎮就業和城鎮對農村勞動力的使用都起到了積極的作用；產業結構優化在全國的分析結果中促進了城鎮就業人數的增長，但對城鎮使用農村勞動力作用為負，各地區的估計結果中影響并不顯著，僅東部地區城鎮就業方程通過10%的顯著性檢驗。說明樣本期內，農村勞動力向城鎮轉移的動力大部分源于產業結構的升級，即由技術進步推動的新產業發展帶來的就業補償效應和第三產業部門增加擴張帶來的勞動力需求增長。產業結構優化并未對城鄉就業表現出應有的作用，進一步說明當前中國產業發展面臨的突出問題，并不只是技術瓶頸帶來的產業升級難，還應包括產業結構與人力資源構成的不適應，即在總體上產業結構與勞動力結構的不適應和產業分布在區域上的不合理，導致產業發展無法帶動城鄉就業的同步增長，而這一問題在經濟欠發達的中西部地區更為突出。

第三，產業自東向西轉移的成效欠佳。技術進步對各地區產業結構轉換作用均不顯著，并對東部地區產業結構升級顯現為逆向作用，一定程度說明了中國推行的產業地區轉移目前來看成效不理想。這樣的結果可能源于產業轉移中中西部地區由于產業發展環境、產業配套缺乏等出現產業承接難問題，或因政績稅收等因素不愿意承接東部資本技術構成偏低的產能，而東部地區由于大量勞動密集型企業的遷出或關閉，資本技術密集型企業未大規模及時跟進發展，出現了產業空心化的現象，導致技術進步未在推動產業結構轉換中有積極表現。令人欣慰的是，技術進步在對各地就業表現為擠出效應的同時，對西部地區城鎮使用農村勞動力表現為顯著的正向作用，表明勞動力已經出現了從東向西的回流，這很大程度是由產業轉移推動的。

此外，努力縮小地區和城鄉差距，擴大區域經濟開放對產業結構轉換和城鄉就業也極為重要。實證結果顯示，中國東中西三大區域間存在著較為嚴重的產業結構偏離和二元經濟結構問題，城鄉差距的擴大不僅未對城鎮就業產生推動作用，經濟的二元性對產業結構轉換還存在顯著不利的影響?？s小地區和城鄉差距，推動城鄉和區域經濟一體化是產業結構轉換和促進城鄉就業的要求。同時，經濟開放促進了各地區的產業結構優化，對城鎮吸納農村勞動力也表現出積極的作用，因此擴大經濟的對外開放水平，促進各地在全球范圍內配置資源，不僅有利于產業結構的優化升級，對城鄉就業增長也有帶動作用。參考文獻：

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[4] 朱軼，熊思敏.技術進步、產業結構變動對中國就業效應的經驗研究[J].數量經濟技術經濟研究，2009（5）：107-119.

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[6] 林毅夫，張鵬飛.適宜技術、技術選擇和發展中國家的經濟增長[R].北京大學中國經濟研究中心討論稿，2005.