中國就業變化的因素與潛力分析

滕　瑜，李天祥,于之倩

(1.江蘇科技大學　經濟管理學院，江蘇　鎮江　212003； 2.南京農業大學　經濟管理學院，江蘇　南京　210095; 3.廣州大學　經濟與統計學院，廣東　廣州　510006)

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中國就業變化的因素與潛力分析

滕瑜1，李天祥2,于之倩3

(1.江蘇科技大學經濟管理學院，江蘇鎮江212003； 2.南京農業大學經濟管理學院，江蘇南京210095; 3.廣州大學經濟與統計學院，廣東廣州510006)

摘要：2008年全球經濟危機以來，面對勞動力成本上升、政策調控等一系列不利因素的影響，中國就業形勢依然總體良好，就業數量逐年上升。就業增長是經濟增長、產業就業吸納能力變動及產業結構調整三種因素共同作用的結果。本文采用IDA指數分解方法系統測算了上述三種因素對中國就業增長的影響與貢獻程度。研究結果表明，中國就業增長主要依賴經濟增長的拉動，但近年來產業結構調整對就業增長的正向作用開始顯現。同時，通過與發達國家的產業結構對比發現，未來中國產業結構調整仍具有很大的空間，通過產業結構調整增加就業潛力巨大，產業結構調整有可能成為今后推動中國就業新的增長點。

關鍵詞：經濟增長；產業結構調整；就業；貢獻因素；潛力分析

一、引言

十八大報告指出，就業是民生之本，就業狀況好壞直接關系到居民收入與社會穩定。促進就業是一國經濟可持續發展的一個關鍵問題，同時也是國家宏觀調控的重要目標。自2008年全球性經濟危機爆發以來，中國勞動力成本快速上漲，倒逼制造業轉型升級，勞動力密集型企業比重快速下降、資本密集型和技術密集型企業比重大幅上升，制造業對勞動力的就業吸納能力逐漸減弱，成本因素和政策調控的疊加效果對就業市場帶來的壓力引人擔憂[1]。然而，從國家就業統計數據上看，2008-2013年中國就業總體情況依然良好，就業數量不僅沒有因為危機的沖擊而下滑，反而呈現逐年增長的態勢，全國總就業人數由75564萬人增加到76977萬人，年均增長0.37%。那么，中國是如何克服全球經濟危機以來國內就業市場壓力而保持就業持續增長的？分析推動就業增長的主要影響因素，測算不同因素對就業增長的貢獻大小，不僅有助于正確地認識當前中國的就業狀況，而且也能為找出今后中國就業的增長點提供很好的啟示。

關于影響就業的因素，“奧肯定律”指出GDP變化和失業率變化之間存在著一種相當穩定的關系，在3%的GDP 增長率水平上，GDP增長速度每提高2個百分點，失業率便下降1個百分點；反之，GDP 每下降1個百分點，失業率便上升1個百分點[2]。然而，與“奧肯定律”預期不符，中國高速的經濟增長并沒有帶來相應快速的就業增長。2008-2013年中國GDP年平均增長率為8.85%，但同期就業年平均增長率為0.37%。可見，高經濟增長未必帶來高就業率。事實上，很多經濟增長較快的國家也常常不能增加足夠的就業機會，例如，巴基斯坦在1975-1992年實際GDP每年增長6.3%，而就業只增加2.4%；加納在1986-1991年間GDP每年增長4.8%，但就業卻反而減少了13%以上。因此，經濟增長是就業增長的前提，但高經濟增長并不必然代表能夠創造更多的就業機會[3]。

理論上講，經濟增長能在多大程度上拉動就業，不僅與GDP總量規模的擴大有關，同時也取決于單位GDP平均就業吸納能力。而如果從產業層面來分析，單位GDP平均就業吸納能力又取決于兩個因素：一是各產業單位產值(GDP)的就業吸納能力，即各產業每創造億元的GDP所需的勞動力數量，反映了各產業勞動生產率的變動[4]，若產業勞動生產率提高，則產業每創造億元的GDP所需的勞動力下降，產業單位產值就業吸納能力減弱、就業減少；二是產業結構，即各產業所占的比重。“配第-克拉克定律”與“庫茲涅茨法則”均指出伴隨著經濟增長產業結構將發生變化，以農業為中心的第一產業產值比重下降，在第二產業中，其代表性行業制造業的產值比重上升；農業占總資本的比例下降，而工業則明顯提高，服務業的比重擴大。與上述產業結構變化相適應的是勞動力在三次產業中的分布也會相應地發生調整與變化，產業結構與就業結構的變化是一個互動的過程[5]。產業結構的變化不僅影響就業結構的變化，而且由于各產業對勞動力的就業吸納能力不同，通過調整產業結構也會影響就業總量，例如增加就業吸納能力較高的產業比重、減少就業吸納能力較低的產業占比，從而可以在各產業單位產值就業吸納能力不變的情況下提高單位GDP的平均就業吸納能力，增加就業總量。因此，從這個角度來說，一國的就業增長是經濟規模增長、各產業單位產值(GDP)就業吸納能力變動以及產業結構變化共同作用的結果(見圖1)。

圖1　分析框架

從中國的現實情況來看，由于產業轉型升級，2008年第二產業每億元產值能夠吸納勞動力數為1379.39人，這一數字在2013年已經下滑至1099.92人。事實上，由于技術進步、勞動效率的提高，不僅僅是第二產業，第一產業和第三產業單位產值對勞動力的就業吸納能力也都是下降的，這意味著無法依靠各產業單位產值就業吸納能力的提高推動全國就業總量的增長，增加就業可能需要更多地依靠經濟增長拉動和產業結構調整。那么，兩者對中國就業增長的貢獻程度到底有多大？特別是，在2008年全球經濟危機以后、中國總體經濟增長趨緩的大背景下，產業結構的調整究竟在促進就業增加過程中發揮了多大的作用，進一步依靠產業結構調整促進就業的空間和潛力到底如何？回答上述問題無疑具有是否重要的現實意義和政策參考價值。

本文將在分析2008年全球經濟危機以來中國經濟增長、產業結構變化與就業形勢變動的基礎上，利用IDA (Index Decomposition Analysis) 指數分解方法，將這一時期中國就業增長分解為三個部分，即GDP總量增長對就業影響的“產出規模效應”、各產業單位產值就業吸納能力變化對就業影響的“純單位產出效應”、產業結構變化對就業影響的“結構調整效應”，測度不同部分對中國就業總量變動的影響及貢獻程度，分析2008年全球經濟危機以后中國就業增長點的變化，并進一步探討未來利用上述三種途徑進一步促進中國就業增長的潛力及可能性，以期能夠為今后國家制定與完善促進就業的相關政策提供有益的參考。

二、中國就業增長、經濟發展及產業結構的變化

(一)中國就業增長狀況分析

中國是典型的二元經濟國家，在農村家家有責任田，勞動力不存在失業，失業勞動力是以不充分就業的形式存在于農業部門，即所謂的“農業剩余勞動力”。農業是勞動力就業的“蓄水池”，存在大量的剩余勞動力，因此，中國官方公布的農業勞動力數量的統計數據明顯夸大了農業實際的就業人數[6]。為了準確把握中國真實就業情況，避免高估第一產業的就業吸納能力以及對就業增長的貢獻，需要先對第一產業的實際就業人數進行重新估算。

1．第一產業實際就業人數的估算

根據傳統的劉易斯“二元經濟模型”，農業剩余勞動力的邊際產出為零，這一部分勞動力即使從農業部門轉移出去，也不會影響農業總的產出水平[7]。按照這一理論邏輯，那么現有的農業產出水平下，相對應的農業實際就業人數就是在目前的農業生產技術、耕作方法水平下農業生產所需要的總的勞動力投入量。

本文擬采用托馬斯·羅斯基和羅伯特·米德[6]的計算方法估算2008—2013年中國第一產業實際就業人數，即將每種農產品生產所需工時(種植面積與每畝作物的工日數之積)加總得到農業生產所需工時，再將其換算為勞動力數量。

首先，計算第一產業必需勞動工日數。其計算公式如下：

(1)

式中：L為第一產業必需勞動工日數；t為年份；m為每畝(畜)生產工日數；i為農產品品種；y為每畝(畜)實物產出數量；Q為全國實物產出數量。

按照上述計算方法，考慮到數據的可獲得性，農產品品種無法涵蓋全部農業生產活動，借鑒謝培秀[8]的調整方法，采用如下產值計算公式：

(2)

式中：V為當年價產值；P為單位農產品平均銷售價格；Q為全國實物產出數量。計算出以上測算所涉及品種的農產品總產值，再與當年全國農業總產值相比照，根據缺額比例對用工量進行調整。

其次，將農業生產必需勞動工日數轉換為農業生產必需勞動工年數，即農業實際就業人數。由于農業生產具有明顯的季節性特征，農民勞動時間不均衡，另外農民兼業勞動現象普遍，為了更準確考察農業勞動力的需求狀況，需要將勞動工日數轉換為勞動工年數，即勞動力人數。至于轉換標準，目前學界一般將標準定為270日/(人*年)[9-11]。因此，本文將農業生產必需勞動工日數除以270，折算成每年的農業實際就業人數。

本文依據上述方法選取稻谷、小麥、玉米、大豆、花生、油菜籽、棉花、烤煙、甘蔗、甜菜、桑蠶繭、蘋果、柑桔、蔬菜、豬肉、牛肉、羊肉、牛奶、禽蛋、綿羊毛和山羊毛21個主要品種對農業生產必需的勞動工日數進行估算。由于農業部門勞動力就業主要集中于種植業和畜牧業，而在林業和漁業就業的勞動力相對較少，同時受限于缺乏林業和漁業的每畝(畜)生產工日數等相關數據，因此，本文只能先計算出以上所涉及品種的全部農產品產值，然后比照當年全國農業總產值，根據相應比例調整為第一產業的就業數量。

基于中國21種主要農產品的統計數據，依據公式(1)和(2)，對2008-2013年中國第一產業實際就業人數進行估算，其計算過程及結果見表1。

從表1的結果可以看出，2008-2013年，本文估算得出的第一產業實際就業人數與官方公布的第一產業就業人數存在較大差異，原因在于大量農業剩余勞動力的存在。然而，隨著農業剩余勞動力的持續轉移，這種差異正在逐步縮小。2008-2013年中國第一產業實際就業人數總體呈下降趨勢，由18680.99萬人減少至16828.48萬人，下降近10%。

2．中國就業及其產業分布

在考慮了農業剩余勞動力之后，本文重新計算了2008-2013年中國就業總人數(見表2)。不難發現，2008-2013年中國就業人數總量呈上升趨勢，連續五年增長，累計增加就業5312.83萬人，增長8.26%。具體分產業來看，不同產業的就業增長情況存在差異(見表2)。金融危機爆發以來的5年間，中國第一產業就業減少了1852.51萬人，降低9.92%；第二產業和第三產業就業分別增加了2616.59萬人和4548.72萬人，分別增長12.73%和18.13%。總體而言，第一產業就業人數占比逐年下降，而第二和第三產業就業人數占比上升。第三產業已成為就業增長的主力，對總體就業增長貢獻率高達85.62%，第二產業對就業增長的貢獻為49.25%，而第一產業就業人數下降，導致其對總體就業增長的貢獻率為負值，為-34.87%。

表1　2008-2013年我國第一產業實際就業人數

數據來源：《中國統計年鑒》(歷年)和《全國農產品成本收益資料匯編》(歷年)。

表2　2008-2013年我國就業人數及產業分布

數據來源：《中國統計年鑒》及計算所得。

(二)中國經濟增長及產業結構變化

不同產業就業增長情況不同，且對總體就業增長的貢獻差異明顯，這主要與各產業的產值變化及單位產值吸納就業能力的變化存在較大的差別有關。從產業產值的角度來看，2008-2013年全國國內生產總值增加了165874.76億元，增幅為52.82%，其中第一產業、第二產業產值分別增長了14351.17億元和61648.93億元，增長了42.58%和41.37%，低于國內生產總值的平均增速，而第三產業產值增長了89874.66億元，增幅為68.43%，遠高于國內生產總值的平均增速。各產業增長速度的不一致直接導致各產業所占比重的變化，即產業結構的變化，與2008年相比，2013年第一、第二產業占比分別下降了0.62個百分點和3.56個百分點，而第三產業占比則提高了4.27個百分點。

而從產業單位產值吸納就業能力的變化情況來看，由于技術進步等因素的影響，各產業單位產值吸納勞動力的數量都是逐年下降的。2008-2013年間，第一、第二和第三產業每億元產值能吸納勞動力數分別減少了2040.94人，279.48人和570.41人。然而，盡管如此，各產業單位產值吸納就業能力的高低次序卻并沒有發生變化。其中，第一產業單位產值吸納勞動力的能力最高，每億元產值能吸納3502.05人；其次是第三產業，每億元產值能吸納1339.69人；最后是第二產業，每億元產值能吸納1099.92人。因此，整體而言，中國經濟總量持續增長的同時，產業結構及單位產值就業吸納能力也在發生較大的變化，勞動力吸納能力最高的第一產業比重逐年下降；勞動力吸納能力最差的第二產業比重同樣逐年走低，且降幅明顯；而勞動力吸納能力較高的第三產業比重則呈現上升趨勢，且上升幅度較大，2013年第三產業占比已超過第二產業(見表3)。

綜合上述分析，可以看出，2008年全球經濟危機以后，盡管中國各產業單位產值吸納勞動力的能力均有不同程度的下降，對就業增長產生了負作用，但中國就業總量仍在持續增長。究其原因，除了中國經濟總量規模增長的拉動作用以外，可能也與產業結構所呈現出的就業吸納能力較高的第三產業替代就業吸納能力較低的第二產業的趨勢有關。那么，經濟增長和產業結構調整對中國就業增長的貢獻究竟有多大？伴隨著中國經濟增長速度放緩，未來是否能夠繼續依靠產業結構調整實現就業增長？這些問題有待于進一步通過實證分析來進行回答。

三、經濟增長、產業結構調整對中國就業增長貢獻的測算

(一)貢獻率測算的方法

本文采用IDA(Index Decomposition Analysis)指數分解方法測算2008-2013年經濟增長、產業結構調整對中國就業變動的影響與貢獻程度。該方法用以分析某個指標的變化，例如能源使用量、二氧化碳的排放量、勞動力需求等的變化，基本思想就是將某個指標總量的變化分解為幾個影響因素(例如技術效應、需求效應和結構效應等)來進行分析[12]。目前這一方法被廣泛應用于能源經濟中能源消費的影響因素分析[13-14]、碳排放的影響因素分析[15-16]，及農業經濟中有關糧食產量變動的影響因素分析及貢獻度測算[17-18]等多個領域。具體而言，借助IDA方法的思想，本文的測算思路如下：

表3　2008-2013年我國生產總值及產業結構變化

數據來源：《中國統計年鑒》以2008年為基期

就業總量(Lt)可以表示為各產業產值(yit)與各產業單位產值吸納勞動力數(rit)的乘積之和：

(3)

其中，t為年份，i=1,2,3代表第一、第二和第三產業。

同時，就業總量(Lt)也可以表示為國內生產總值GDP(Yt)和單位GDP平均吸納勞動力數(Rt)的乘積，而國內生產總值(Yt)為第i產業產值(yit)之和，單位GDP平均吸納勞動力數(Rt)即各產業單位產值吸納勞動力數的加權平均，可表示為第i產業單位產值吸納勞動力數(rit)和第i產業產值占GDP的比重(sit)的乘積，即：

(4)

其中，第i產業單位產值吸納勞動力數(rit)的變化與產業技術進步等因素相關，而第i產業產值占GDP的比重(sit)的變化則反映了產業結構的調整。如果產業結構不變，單位GDP平均吸納就業能力的變動完全取決于各產業單位產值吸納就業能力的變化。然而，如果產業結構發生調整，例如就業吸納能力高的產業比重上升、就業吸納能力低的產業占比下降，那么即使在各產業單位產值就業吸納能力不變、甚至下降的情況下，單位GDP吸納的就業人數的加權平均值仍有可能上升，依然能夠增加全國總的就業量。

由于現實中實際觀察到的就業變動發生在GDP總量、各產業單位產值就業吸納能力及產業結構均已經發生了變化之后，因此，為了分離并測算經濟增長、產業結構調整對就業增長的貢獻，需要假設存在一種無產業結構調整的情形，在此情形下相鄰兩個時期中GDP總量和各產業單位產值的就業吸納能力仍然如已經發生結構調整后的情形般變動，但各產業占比并不發生改變。要保證產業結構固定不變，即意味著各產業產值與總產值是同比例變化的。假設無產業結構調整狀態下相鄰兩期國內生產總值的增長率為βt,t+1，則

(5)

(6)

進一步地，無產業結構調整下相鄰兩期的就業總量的變化為：

(7)

上式(7)表明，無產業結構調整的情況下，就業總量的變化可分解為兩部分：一是國內生產總值的變化(βt,t+1)，即“產出規模效應”；二是各產業單位產值吸納勞動力的變化(λt,t+1)，即“純單位產出效應”。

(8)

其中，αt,t+1反映的是相鄰兩期產業結構的變化，即“結構調整效應”。對式(8)雙邊取對數可得：

(9)

其中，lnαt,t+1、lnβt,t+1、lnλt,t+1分別代表“結構調整效應”、“產出規模效應”、“純單位產出效應”的增長率。

進一步地，可以分別計算得到上述三種不同效應對就業總量變化的貢獻率如下：

“結構調整效應”的貢獻率為：

(10)

“產出規模效應”的貢獻率為：

(11)

“純單位產出效應”的貢獻率為：

(12)

(二)貢獻率測算的結果

根據上述測算方法，通過以假設的無產業結構調整的情形作為參照，本文分別計算了2008-2013年現實中已經發生產業結構調整的情況下，三種效應對中國就業增長的貢獻率，測算結果見表4：

表4 ：2008-2013年三種因素對中國就業增長的貢獻率(%)

注：“各年平均”為2008-2013年以上一年為基期的每年的貢獻率的平均值。

從表4中可以看出，正如前文所述，各產業單位產值就業吸納能力均在下降，因而“純單位產出效應”對就業總量的增長實際上產生了負向影響，對就業增長的貢獻率均為負值。且隨著技術的進步，各行業節約勞動的趨勢愈發明顯，各產業單位產值的就業吸納能力必然繼續下降，故可以預計，“純單位產出效應”對就業增長的負向影響將會持續。

2008年全球經濟危機以來，拉動就業增長的主要因素是“產出規模效應”，即經濟總量規模的增長，五年的平均貢獻率達到856.63%，其中2009年和2010年分別高達815.10%和2331.79%。盡管高速的經濟增長為推動就業發揮了巨大作用，然而今后一段時期這種拉動作用可能并不易持續，尤其是伴隨著中國經濟步入“新常態”，從高速向中高速增長轉變，宏觀經濟的高速增長勢頭已經趨于放緩。2008年之前中國GDP以10%以上的高速增長；2008-2011年期間我國GDP的平均增長率為9.65%；而2012年、2013年和2014年中國GDP的增長速度分別為7.65%、7.67%和7.4%；“十三五”(2016-2020年)時期平均的潛在增長率可能在“十二五”時期7.6%的基礎上，進一步下降到6.2%[19]。經濟增長速度放緩，對就業增長的拉動作用勢必也將減弱。

當前，中國就業增長主要還是依靠經濟增長的拉動，但這種作用在減弱，中國就業增長需要新的增長點。通過測算可以發現，“結構調整效應”在2008-2011年期間對就業增長的貢獻率為負值，但在2012年和2013年對就業增長的貢獻率為正，分別達到了14.98%和4.72%，中國產業結構調整正朝著促進就業的方向發展。中國第二產業比重自2012年開始下降，而第三產業比重持續上升，2013年第三產業占比46.09%，已超過第二產業。由于相對于第二產業而言，第三產業吸納勞動力的能力較強，第三產業比重的上升能吸納較多的勞動力，這種產業結構的變化對就業增長產生了正貢獻。

四、產業結構調整對中國就業增長的潛力分析

通過上述分析，中國經濟增長對就業增長的正向作用將會減弱，產業結構調整已經并將要成為促進就業的另一重要途徑。根據產業經濟學理論，一般在工業化初期，由于經濟發展水平較低，以傳統農業為主導的第一產業在國內生產總值中占有較大份額，而以食品、紡織為代表的第二產業和以飲食、商業為代表的第三產業在國內生產總值中所占份額較小，三次產業將呈現“一、二、三”結構。而隨著經濟的持續發展，工業化的加快推進，第二產業在GDP中的占比不斷上升，國內生產總值三次產業比重隨之變化為“二、一、三”或“二、三、一”的結構。進入工業化后期，以金融、保險、醫療、教育為主導的第三產業迅猛發展，產業結構迅速軟化，三次產業隨之演化為“三、二、一”結構[20]。2013年，中國第一產業占比為10.01%，第二產業占比為43.89%，第三產業占比為46.09%，國內生產總值三次產業比重已呈現“三、二、一”格局，那么中國產業結構調整的空間還有多大，今后是否仍然可以通過產業結構調整進一步推動全國就業的增長？本文試圖進一步通過選擇美、日、英、德、法等發達國家的發展經驗作為參考，比較中國與發達國家的產業結構相似性，以判斷和說明中國產業結構調整的潛力及對就業增長的影響。

(一)產業結構相似指數

Krugman(1991)[21]提出克魯格曼指數(K12)用以測算產業結構的相似度，其取值范圍為[0，2]，王志華和陳圻[22]簡單改造了克魯格曼指數，使其取值范圍為[0，1]，改進的克魯格曼指數可表示為：

(13)

S1j為地區1第j產業所占的比重，S2j為地區1第j產業所占的比重。K12取值范圍為[0，1]。如果地區1和地區2產業結構完全不同，則K12取值為0；如果地區1與地區2產業結構完全相同，則K12取值為1。改進的克魯格曼指數與克魯格曼指數是等價的[23]。

(二)中國與發達國家產業結構相似性比較

為了比較當前中國與發達國家產業結構的差距，并使比較結果具有穩定性，本文選取了中國2010年與2013年兩個年份的產業結構數據分別與美國、日本、韓國和新加坡各個時期的產業結構進行比較。美國是發達國家的代表，將中國的產業結構與其進行比較能說明中國產業結構的水平及調整潛力，而日本、韓國和新加坡曾有亞洲“四小龍”之稱，20世紀60年代開始經濟轉型，將中國的產業結構與其進行比較具有借鑒意義。按照公式(13)測算相似性指數的結果見表5。

從表5可知，中國目前的產業結構僅相當于美國20世紀20年代，日本20世紀60年代，新加坡20世紀80年代以及韓國20世紀90年代的水平。這種差距主要表現為第二、第三產業比重的差別，2013年中國第二產業占比為43.89%，第三產業占比46.09%，而美、日、韓、新加坡四國第二產業的平均占比為27.53%，第三產業的平均占比為71.41%。因此，參照發達國家產業結構的變化規律，中國產業結構仍然具有較大的調整空間。

未來隨著經濟的持續發展，中國第三產業的比重有可能持續上升、第二產業的比重則會下降，而這種產業結構的調整將對就業增長產生積極的正向作用。以2013年為例，按照2008年不變價格折算，2013年中國國民生產總值約為479920.18億元，第二、第三產業每億元產值分別能夠吸納就業1099.92人和1339.69人。假定我國的產業結構達到發達國家平均水平，即第二產業比重由43.89%下降為27.53%，第三產業比重由46.09%上升到71.41%。可以粗略計算出，在這樣的產業結構下，盡管第二產業占比下降導致就業減少8636.02萬人，但是第三產業占比上升會增加就業16279.35萬人，從而使得就業總量實際增加了7643.33萬人。因此，產業結構調整依然能夠為就業增長做出較大的貢獻，并有可能為今后改善全國總體的就業狀況發揮更大的作用。從而成為未來中國就業新的增長點。

五、結論與政策建議

本文在分析2008年全球經濟危機以來中國經濟增長、產業結構變化與就業形勢變動的基礎上，系統測度了經濟增長、產業結構調整對中國就業增長的貢獻程度，分析2008年全球經濟危機后中國就業增長點的變化，并進一步探討未來進一步促進中國就業增長的潛力及可能性。文章的主要結論如下：

表5　中、美、日、英、德、法產業結構相似性比較

(1)貢獻率測算的結果表明，經濟增長一直是促進中國就業增長的最主要因素，就業增長主要依賴于經濟總量規模擴大的拉動，經濟增長速度的變化將對就業產生巨大的影響。未來如果中國經濟增長速度下滑過快，可能會帶來巨大的就業波動。因此，從穩定就業的角度出發，“新常態”下應當注意防范經濟放緩的步伐過快，保持經濟平穩運行。

(2)隨著中國產業轉型升級，第三產業比重持續上升，產業結構調整對就業增長的整箱作用開始顯現。盡管第二產業轉型升級、比重下降、吸納就業能力減弱，但第三產業發展可以吸納更多勞動力，就業總量仍然會出現增長。因此，不必過分擔憂第二產業的轉型升級對勞動力就業的負面影響，而應當通過鼓勵第三產業的發展，積極創造條件加強勞動者技能培訓等一系列手段和方式，推動勞動力向第三產業轉移就業。

(3)通過與發達國家的產業結構比較發現，中國當前的產業結構僅相當于美國20世紀20年代、日本20世紀60年代、新加坡20世紀80年代以及韓國20世紀90年代的水平，第三產業比重仍然偏低。中國產業結構調整仍具有很大空間，通過產業結構調整增加就業潛力巨大。未來，就業增長對經濟增長的依賴程度將會減弱，而產業結構調整有可能會成為增加就業的新途徑。因此，中國應加快發展現代服務業，提高包括金融、信息、咨詢服務等在國民經濟中的比重，實現產業結構的融合和軟化。

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(本文責編：王延芳)

收稿日期：2015-12-10修回日期：2016-05-20

基金項目：國家自然科學基金“對外貿易對我國異質勞動力就業的影響效應分析”(項目編號：71303096)、“糧價上漲對中國農村家庭微觀糧食可獲得性的影響及其群體間影響差異研究”(項目編號：71303112)、“老齡人口的異質性偏好對中國食物消費趨勢變動的影響研究”(項目編號：71203096)、江蘇省教育廳高校哲社基金“江蘇省對外貿易對異質勞動力就業的影響及對策研究”(項目編號：2013SJB790013)和江蘇科技大學人文社科項目“服務外包對就業及勞動力工資的影響研究”研究成果；“江蘇省高校優秀中青年教師和校長境外研修計劃”、“清華農村研究博士論文獎學金”資助。

作者簡介：滕瑜(1983-)，女，江蘇無錫人，江蘇科技大學經濟管理學院，講師，博士，研究方向：貿易經濟、勞動經濟。通訊作者：李天祥。

中圖分類號：F24

文獻標識碼：A

文章編號：1002-9753(2016)07-0033-10

Factors and Potential Analysis of Employment Changes in China

TENG Yu1,LI Tian-xiang2，YU Zhi-qian3

(1.JiangsuUniversityofScienceandTechnology,Zhenjiang212003,China;2.NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210095,China； 3.GuangzhouUniversity,Guangzhou510006,China)

Abstract：Since the global economic crisis in 2008, though facing with rising labor wages, tightening policy constraints and a series of unfavorable factors, China’s employment situation has still remained good, with the employment population expanding year by year. Indeed, employment growth is the combined result of three factors, namely economic growth, changes in employment absorption capacity of specific-industry and industrial structure adjustment. In this paper, an Index Decomposition Analysis (IDA) method was employed to estimate the contribution of these three factors to employment growth in China. The results show that China’s employment growth had been mainly due to economic growth during the study period, but recently, industrial structure adjustment began to play a more positive role in the process. Moreover, compared with developed countries, it seemed that there is still large space for China’s industrial restructuring in the future as well as great potential to increase employment. Therefore, industrial structure adjustment might be a new growth point of promoting employment in China in the future.

Key words:economic growth; industrial structure adjustment; employment; contribution factors; potential analysis