經濟增長總量與結構對高校畢業生就業的影響

馬軍 張抗私

摘 要：本文基于奧肯定律模型分析經濟增長總量對高校畢業生就業的拉動作用，結果表明高速的經濟增長并沒有增加中國高校畢業生的就業率，奧肯定律“失靈”；通過比較勞動生產率和就業彈性指標分析各行業對高校畢業生就業的吸納能力，結果表明，農林牧漁業、建筑業、工業、流通性服務業、生產性服務業和社會服務業對高校畢業生就業的吸納能力依次增強，且不同學歷層次的高校畢業生在各行業的分布結構差異較大，其中社會服務業中高校畢業生的學歷層次普遍高于其他行業。

關鍵詞：經濟增長總量；經濟增長結構；高校畢業生就業；奧肯定律

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A

文章編號：1000176X（2016）03007208

一、引言

自21世紀以來，中國高等教育進入大眾化階段，高校畢業生數量逐年遞增，由2001年的114萬人增至2015年的749萬人。與此同時，高校畢業生就業難也因表現出一種長期性和持續性的發展態勢而受到廣泛關注，如何保證其順利就業已經成為困擾中國社會的“老大難”問題。

一方面，有學者認為，高等教育供給規模過大以及高校畢業生的增長速度快于經濟的增長速度是高校畢業生就業難的主要原因[1-2-3]。另一方面我們也關注到，盡管近幾年中國高校畢業生規模逐漸增加，但與國外發達國家相比仍存在一定差距，2014年中國高等教育的毛入學率僅為37.50%，遠低于日本的48.00%和美國的52.00%，每萬人中大學生的量也遠遠低于美國、韓國和加拿大等發達國家水平[4]，因此，從這個角度來看，中國高校畢業生的就業問題并非簡單地表現為“供過于求”。

高校畢業生作為勞動力市場上高級勞動的供給者，其就業問題與一國的經濟發展休戚相關，解決高校畢業生就業難的關鍵就在于高等教育的產出結構能否與經濟增長協調發展[5-6]。而產業結構不僅是經濟發展的基礎，同時也是就業的載體，經濟增長過程中的技術進步、需求結構變動以及產業政策的調整，使產業結構不斷變動進而導致就業結構也不斷轉變[7]。馬廷奇[6]、陳楨[7]和鹿立[8]等指出，產業發展水平制約著高校畢業生的就業總量與結構，各行業由于所屬的產業類型和運行效率不同，導致其對高校畢業生的吸納能力存在差異。

綜合以上分析，本文著重從需求層面研究高校畢業生的就業問題：第一，分析經濟增長總量對高校畢業生就業的推拉作用，基于奧肯定律從整體上把握經濟增長與高校畢業生就業的關系。第二，分析各經濟部門對高校畢業生就業的吸納能力，采用各行業對高校畢業生人才的比較勞動生產率指標和就業彈性系數來分析高校畢業生在各行業的分布特征。

二、經濟增長總量對高校畢業生就業的拉動

奧肯定律是宏觀經濟學中的重要定律，它揭示了經濟中產出增長率和失業率之間的關系，并在發達國家中得到經驗驗證，但其用于對高校畢業生就業的影響研究并不多見，本文基于奧肯定律研究1998—2013年總量經濟增長對高校畢業生就業的影響，使用分析工具為Eviews6.0。

（一）奧肯定律的三種主要表達形式

美國經濟學家奧肯（Okun）通過對美國經濟的經驗觀察與實證分析于1962年提出奧肯定律，后來隨著學者研究視角和分析內容的轉變，逐漸演化出其他形式的奧肯定律模型，當前學術界主要存在三種表達形式，分別為差分模型、缺口模型和動態模型。

1.差分模型

差分模型是奧肯定律的原始模型，Okun[9]指出，美國的失業率與產出增長率之間變化方向相反，失業率每降低1%，實際產出大約增加3%。該觀點是對經濟增長和失業關系的原始表述，其具體形式如下：

（二）基于奧肯定律的中國經濟增長與高校畢業生就業關系分析

1.基于差分模型的驗證

考慮到時間序列數據的平穩性問題，為防止出現偽回歸，在進行差分模型的驗證之前，要對“實際GDP增長率”與“高校畢業生失業率”

實際GDP增長率數據來源于中國統計年鑒；高校畢業生失業率=1-初次就業率，其中初次就業率數據來源于教育部公布的統計數據。進行序列的平穩性檢驗。本文采用Eviews6.0對變量進行ADF和PP檢驗，檢驗結果如表1所示。

由表1可以看出，實際GDP增長率和高校畢業生失業率這兩個時間序列在5%的顯著性水平上均為一階單整，服從I（1）；而奧肯定律的差分模型要求實際GDP增長率為零階單整，服從I（0）。因此，不能使用差分模型來研究中國經濟增長率與高校畢業生失業率的關系。

2.基于缺口模型的驗證

（1）潛在產出增長率

潛在產出也稱潛在GDP或潛在國內生產總值，是指在現有勞動力、資本和技術能實現的生產水平，即充分就業條件下所對應的國內生產總值。潛在GDP會隨人口、要素以及技術進步的不斷積累與增長而增加，在長期，潛在GDP是一條斜率為正的曲線。所謂充分就業是指凱恩斯在《就業、利息與貨幣通論》中的概念，即在某一工資水平下，所有愿意工作的人都獲得就業，在充分就業條件下經濟中的失業率稱為自然失業率。與潛在高校畢業生失業率估計關于潛在產出和自然失業率的估計方法有很多種，其中HP濾波分解法由于具有估計方法簡單、精度高的優點而被廣泛使用[11]，該方法將時間序列分解為趨勢項和周期項，其中趨勢項是時間序列中的永久性成分，對應著潛在產出或自然失業率，周期項是時間序列中的暫時性成分，對應著實際產出與潛在產出或失業率與自然失業率的偏離[12]。基于HP濾波分解法的產出缺口與高校畢業生失業率缺口如表2所示。

（2）變量的平穩性檢驗

為防止偽回歸，需要對產出缺口與高校畢業生失業率缺口進行平穩性檢驗，結果如表3所示。

由表3可知，ADF檢驗和PP檢驗均表明產出缺口和高校畢業生失業率缺口在1%顯著性水平上是零階單整的，即這兩個變量時間序列數據均是水平平穩的，故可以采用缺口模型來驗證實際產出缺口與高校畢業生失業率偏差的關系。

（3）實際產出缺口與高校畢業生失業率偏差的關系驗證

如表4所示，回歸結果表明，產出缺口模型并不能很好地刻畫中國經濟增長與高校畢業生失業之間的關系，主要表現為回歸模型F統計量的值僅為0.00，說明模型不是正確設定的；同時，R2值僅為0.00，模型的解釋力度十分有限；DW統計量為1.29，模型中存在顯著的自相關。

3.基于動態模型的驗證

關于產出缺口與高校畢業生失業偏離的估算仍采用HP濾波法。關于模型中各變量滯后階數的確定，利用自相關檢驗來確定，檢驗結果表明，在5%的顯著性水平上，產出缺口序列是二階自相關的，產出缺口的滯后一期與滯后二期會對當前產出缺口產生影響；在5%的顯著性水平上，高校畢業生失業率缺口不存在自相關。因此，在動態模型中自變量分別為高校畢業生失業率缺口序列、產出缺口的一階滯后項和二階滯后項，模型的回歸結果如表5所示。

由表5可以看出，動態模型較好地刻畫了產出缺口與高校畢業生失業偏離之間的關系。

主要表現為F統計量較高為35.68，說明模型的擬合優度較高；同時，R2值為0.91，說明自變量可以解釋因變量變動的91.00%；另外，模型的DW統計量值為2.20，說明模型自相關關系較弱。在回歸模型中，變量“高校畢業生失業偏離”的系數t統計量值較小，說明其對產出缺口的影響是統計不顯著的，即中國的經濟增長與高校畢業生失業之間沒有表現出必然的聯系。

三、經濟增長與高校畢業生就業的結構偏離分析

奧肯定律是一種拇指規則，反映出經濟增長率與失業率之間的相關關系[13]，本文第二部分基于奧肯定律的分析結果表明，中國經濟增長對高校畢業生就業的拉動效果并不明顯。為深入考察高校畢業生就業與經濟結構的協調性問題，本文進一步研究各產業及行業對高校畢業生就業的吸納作用。

相關表格和圖表數據是根據EPS全球統計數據/分析平臺中的中國勞動經濟數據庫和中國宏觀經濟數據庫中的數據整理加工而成。

（一）產業與行業層次的劃分

中國三次產業的劃分中，農、林、牧、漁業屬于第一產業；工業和建筑業屬于第二產業。其中，工業行業包括采礦業、制造業以及電力、燃氣及水的生產和供應業；其他行業被劃分到第三產業。

其中，第三產業按照國家統計局的劃分，包括流通部門、為生產和生活服務的部門、為提高科學文化水平和居民素質服務的部門、為社會公共需要服務的部門四個層次，但在實際操作中這四個層次之間的界限比較模糊。孫鳳和謝維和[14]按第三產業中各行業的功能將其劃分為三個層次：（1）社會服務業包括衛生、社會保障和社會福利業，教育，文化、體育和娛樂業，公共管理和社會組織，水利、環境和公共設施管理業，居民服務和其他服務業。（2）流通性服務業包括交通運輸、倉儲和郵政業，批發和零售業，住宿和餐飲業。（3）生產性服務業包括信息傳輸、計算機服務和軟件業、金融業、科學研究和技術服務業、租賃和商務服務業、房地產業。

本文沿用孫鳳和謝維和[14]的劃分方法研究各行業對高校畢業生就業的吸納作用。表6統計了2012年高校畢業生在各行業的分布情況，從中可以看出：（1）社會服務業是吸納高校畢業生的主要領域，專科、本科和研究生學歷人才在該領域就業的比例分別達34.80%、46.70%和49.60%。（2）生產性服務業次之，在該領域就業的專科、本科和研究生勞動者分別占15.20%、19.30%和25.50%。（3）工業行業集中的專科、本科和研究生人才分別占13.30%、16.50%和17.20%。（4）流通性服務業主要吸納專科學歷的勞動者。（5）農、林、牧、漁業和建筑業吸納的高校畢業生數量較小。

（二）各產業人才的比較勞動生產率

比較勞動生產率

比較勞動生產率計算公式為：某產業比較勞動生產率=某產業GDP相對比重/某產業就業相對比重。如果某一產業的比較勞動生產率小于1，表明該產業吸納的就業人員較多；反之，若比較勞動生產率大于1，表明該產業吸納的就業人員相對較少。又稱為相對勞動生產率，是研究產業結構與就業結構協調性的常用指標，主要研究產業結構變動對就業的推拉作用。從理論上看，各產業的比較勞動生產率在長期應趨近于1，而在經濟發展過程中，各產業的產出與就業變動幅度往往不一致，進而導致比較勞動生產率存在差異。

1.第一產業對高校畢業生的比較勞動生產率

2004—2012年中國第一產業的比較勞動生產率小于1，表明該產業吸納的就業人員較多，但其對高校畢業生就業的吸納作用有限，對專科、本科和研究生的比較勞動生產率均大于1，且該值勞動者隨學歷水平的增加而增大。因此，盡管第一產業吸納了較多就業，但其就業人員整體素質偏低，對高校畢業生的吸納能力較弱。

2.第二產業對高校畢業生的比較勞動生產率

（1）工業對高校畢業生的就業吸納能力逐漸增強

一方面，從工業行業的整體水平看，比較勞動生產率由2004年的1.92下降到2012年的1.53，說明在中國工業對就業的吸納能力逐漸增強。而對專科、本科和研究生學歷勞動者比較勞動生產率的值大于行業整體水平，且也表現出隨學歷層次提高而增大的趨勢。另一方面，該行業對不同學歷群體比較勞動生產率是逐年減小的，這意味著其對高校畢業生的吸納能力不斷增強。因此，與行業對全體從業人員的吸納水平相比，工業對高校畢業生的吸納能力較弱，但從比較勞動者生產率指標的變動情況來看，該行業對高校畢業生的吸納能力逐年增加。

（2）建筑業的比較勞動生產率基本穩定在1.10左右

建筑業對高校畢業生的比較勞動生產率也高于行業的整體水平，也隨學歷增加而增大，其對專科和本科學歷勞動者的比較勞動生產率比較穩定，對研究生學歷勞動者的比較勞動生產率波動相對大些。因此，與工業和農林牧漁業相比，建筑業對高校畢業生的就業吸納能力更強，其對專科和本科學歷勞動者的吸納作用更為明顯。

3.第三產業對高校畢業生的比較勞動生產率

（1）流通性服務業的比較勞動生產率在0.65左右，其對勞動者的就業吸納能力較強

對高校畢業生的比較勞動生產率大于行業整體水平，且隨學歷層次的增加而增大。對專科學歷勞動者的比較勞動生產率由2004年的1.47下降至2012年的0.75，對該群體的就業吸納能力逐年增強；對本科學歷勞動者的比較勞動生產率逐漸減小且趨近于1，說明其對本科學歷勞動者的就業吸納能力不斷優化；對研究生學歷勞動者的比較勞動生產率始終在2以上，表現為對該群體的就業吸納作用相對較弱。

（2）生產性服務業行業的比較勞動生產率大于1且波動幅度較大，說明該行業對勞動力的吸納作用相對較小

但與其他行業相反，該行業對高校畢業生的比較勞動生產率趨近于1且表現平穩，另外，該值隨學歷層次的提高而下降，這說明該行業對高學歷群體的就業吸納能力高于行業總體水平且相對穩定。

（3）社會服務業的比較勞動生產率小于0.80，說明其在各行業中對就業的吸納能力最強

該行業對高校畢業生的比較勞動生產率較為穩定在0.40以下，且隨學歷層次的提高而減小，說明社會服務業對高校畢業生的就業吸納能力高于行業整體水平，且對各學歷層次的就業吸納能力由高到低依次為研究生、本科生和專科生。

（三）各產業部門的人才就業彈性

要分析高校人才培養結構與產業人才需求的“供需”匹配狀況，應細化產業（行業）的人才需求度量指標，鹿立[8]指出，產業（行業）人才就業彈性系數反映了各行業對高校畢業生的吸納程度，系數愈高，反映其對人才的吸納能力及需求程度愈高。本文擬采用產業（行業）人才就業彈性系數來研究高校畢業生的供給結構與產業人才的配置效益問題。

1.第一產業的人才就業彈性

由表7可知，整體上中國第一產業的就業彈性系數處于震蕩下跌趨勢，HP濾波分解結果表明，趨勢項的值不斷減小，說明該產業對就業的拉動效應逐漸減弱，甚至出現負值即產生就業排擠現象。

第一產業對專科和本科學歷勞動者的就業拉動作用優于其對全體勞動力的影響。除個別年份外，中國第一產業對專科和本科學歷勞動者的就業彈性均為正值，HP濾波的分解結果表明，中國第一產業對專科和本科學歷勞動者的就業彈性系數在長期由負轉正且不斷增大，甚至趨勢值大于1的情況，這說明中國第一產業對專科和本科學歷勞動者的就業拉動效應逐漸增強且變得富有彈性。第一產業對研究生學歷勞動者的就業彈性系數變動幅度較大。HP濾波分解結果表明，趨勢項曲線的斜率十分平緩，且長期就業彈性的估計值小于1，這說明在長期，中國第一產業對研究生學歷勞動者的就業拉動作用缺乏彈性。

2.第二產業的人才就業彈性

（1）工業的人才就業彈性

工業的就業彈性系數在-1和0之間，說明工業行業對全體勞動者的就業具有微弱的排擠效應。HP濾波分解中，趨勢項由正轉負，說明工業對就業的拉動作用在長期不斷減弱且表現出排擠效應。

工業對專科和本科學歷勞動者的就業拉動作用優于其對全體勞動力的拉動。除個別年份外，工業對專科和本科學歷勞動者的就業彈性均為正值且從2009年開始大于1，變得富有彈性。HP濾波的分解結果表明，在長期工業對專科和本科學歷勞動者的就業彈性系數不斷增加且出現大于1的情況，這說明在長期工業對專科和本科學歷勞動者的就業拉動作用不斷增強且變得富有彈性。

工業對研究生學歷勞動者的就業彈性波動較大，HP濾波分解結果表明，趨勢項的值大于1且緩慢增加，這說明在長期工業對研究生學歷勞動者的就業吸納作用較為穩定且是富有彈性。

（2）建筑業的人才就業彈性

建筑業的就業彈性系數普遍小于1，說明該行業對就業的拉動作用較弱。HP濾波分解中趨勢項的值平穩增加但小于1，說明在長期建筑業對就業的吸納效應微弱增加且對就業的影響缺乏彈性。

建筑業對專科學歷勞動者的就業彈性震蕩增加，HP濾波分解中趨勢項逐年增大由負轉正且大于1，這說明建筑業對專科人才的就業效應由排擠逐漸轉化為拉動，進而變得富有彈性。

建筑業對本科學歷勞動者的就業彈性基本上是逐年增大的，從2007年開始就業彈性大于0，2009年開始大于1而變得富有彈性。HP濾波的分解中，趨勢項逐漸增大且增速較快，這說明建筑業對本科學歷勞動者的就業拉動作用逐漸增大且富有彈性。

建筑業對研究生學歷勞動者的就業彈性波動較大，HP濾波分解結果表明，其對研究生學歷勞動者的就業彈性在長期逐漸增大且增速較快，這說明建筑業對就業的拉動作用逐漸增大且富有彈性。

3.第三產業的人才就業彈性

（1）流通性服務業的人才就業彈性

流通性服務業的就業彈性震蕩上漲且小于1，說明該行業對就業的拉動作用比較微弱。HP濾波的分解中趨勢項由負轉正但遠小于1，說明在長期流通性服務業對全體勞動者的就業拉動作用微弱。

流通性服務業對專科學歷勞動者的就業彈性基本接近或大于1，說明該行業對專科勞動者的就業拉動效應較強。HP濾波分解中趨勢項趨近于1，說明長期就業吸納能力較強且穩定。

流通性服務業對本科學歷勞動者的就業彈性基本大于專科學歷勞動者，HP濾波分解中趨勢項緩慢減小，這說明該行業對本科學歷勞動者的長期就業拉動作用逐漸減弱。

流通性服務業對研究生學歷勞動者的就業拉動作用不斷減弱。HP濾波分解中趨勢項不斷減小且小于1，說明該行業對研究生學歷勞動者的長期就業拉動作用將由富有彈性轉變為缺乏彈性。

（2）生產性服務業的人才就業彈性

生產性服務業的就業彈性震蕩增加且基本小于1，說明該行業對就業的拉動作用較弱。HP濾波分解中趨勢項由負轉正并大于1，說明該行業對就業的長期拉動作用將逐年增大并富有彈性。

生產性服務業對專科和本科學歷勞動者的就業拉動作用與行業整體水平相近，其對本科學歷勞動者的就業拉動效應略高于專科學歷勞動者。

生產性服務業對研究生學歷勞動者的就業彈性系數波動較大。HP濾波分解中趨勢項不斷增加并在某一時點大于1，說明該行業對研究生學歷勞動者長期就業的拉動作用不斷增強且富有彈性。

（3）社會服務業的人才就業彈性

社會服務業的就業彈性系數逐年增加但小于1，說明該行業對就業的拉動作用缺乏彈性。HP濾波分解中趨勢項不斷增加且由負轉正，說明在長期社會服務業對就業由排擠轉變為拉動。

社會服務業對專科學歷勞動者的就業吸納作用高于行業整體水平，其變動趨勢及HP濾波分解結果與行業整體水平基本一致。

社會服務業對本科學歷勞動者的就業吸納效應高于其對專科學歷勞動者的吸納作用，但也缺乏彈性。HP濾波分解中趨勢項由負轉正且大于1，說明該行業對本科學歷勞動者的長期就業拉動效應不斷增強且富有彈性。

社會服務業對研究生學歷勞動者的就業彈性較大且存在一定波動。HP濾波分解中趨勢項平緩下降且大于1，說明該行業對研究生學歷勞動者長期就業的拉動作用效應富有彈性且緩慢減弱。

四、結 論

（一）經濟總量對高校畢業生就業的拉動作用不明顯

本文基于奧肯定律分析總量經濟增長對高校畢業生就業的拉動作用，結果發現，中國1998—2013年經濟增長與高校畢業生失業率沒有得到任何一種形式奧肯定律的驗證，說明中國經濟增長并沒有帶來高校畢業生失業率的降低，奧肯定律“失靈”。

經濟增長與充分就業是一國宏觀經濟發展的主要目標，一般來說就業水平取決于經濟增長速度，經濟的快速增長使勞動力市場的需求增大進而帶動就業率增加；而經濟增速放緩將導致勞動力市場需求量相對減少進而引起就業率降低[15]。但另一方面，經濟增長僅僅是拉動高校畢業生就業的必要而非充分條件[13]，經濟增長的就業效應取決于宏觀經濟環境及經濟增長方式[7]。盡管中國的經濟增長速度令世界驚嘆[16]，但由于自20世紀90年代末以來，中國主要以發展資本密集型重工業及擴大投資的方式來驅動經濟增長，這種經濟發展模式并沒有引致很多就業需求，故對就業的拉動作用有限。

（二）各產業部門對高校畢業生就業的吸納效應存在很大差異

本文通過分析高校畢業生群體在各行業的分布結構，以及各行業對高校畢業生的比較勞動生產率和就業彈性指標，發現各產業部門對高校畢業生的吸納能力存在較大差異。

首先，第一產業對高校畢業生就業的吸納能力最弱，2012年在該領域就業的高校畢業生占比不足1%且隨學歷層次的提高而減少。第一產業對高校畢業生就業拉動作用有限，甚至出現在產業發展過程中對高校畢業生就業的“排擠”效應。HP濾波分解結果表明，第一產業對專科和本科學歷勞動者長期就業拉動效應不斷增強且富有彈性，而對研究生學歷勞動者長期就業拉動效應并不明顯。

其次，在第二產業中，工業對高校畢業生就業的吸納能力明顯高于第一產業，2012年在該行業就業的專科、本科和研究生學歷勞動者分別占13.30%、16.50%和17.20%。工業對高校畢業生就業吸納作用不斷增加且富有彈性，對專科人才的就業拉動作用明顯高于本科和研究生；高校畢業生在建筑業就業的人數僅多于第一產業，當前其對各學歷層次的高校畢業生就業吸納能力由強到弱依次是專科、本科、研究生，而在長期該行業對各學歷層次高校畢業生的就業拉動效應將與當前正好相反。

最后，第三產業吸納絕大多數高校畢業生，2012年在該領域就業的高校畢業生占70%以上，產業內各行業對高校畢業生就業吸納能力由高到低依次為社會服務業、生產性服務業和流通性服務業。其中，（1）高校畢業生在社會服務業中的分布較為穩定，其對高校畢業生的就業拉動效應由高到低依次為研究生、本科、專科且均表現為缺乏彈性，而在長期，其對專科和本科學歷勞動者的就業吸納效應增強并富有彈性，對研究生學歷勞動者就業的吸納效應逐漸減弱。（2）高校畢業生在生產性服務業的分布也較為穩定，按該行業對高校畢業生就業的吸納效應按學歷層次劃分由高到低依次為研究生、本科和專科且也表現為缺乏彈性，而在長期，生產性服務業對高校畢業生就業的吸納能力不斷增強且富有彈性。（3）高校畢業生在流通性服務業的分布也相對較為穩定，該行業對高校畢業生就業的吸納效應按學歷層次由高到低劃分依次為專科、本科和研究生，其對專科和本科學歷勞動者的就業拉動效應富有彈性，而在長期，對專科學歷勞動者就業的拉動作用緩慢增加，對本科學歷勞動者的就業拉動效應有所減弱，而對研究生學歷勞動者就業的拉動效應由富有彈性轉變為缺乏彈性。

在各行業中，工業對高校畢業生就業的吸納作用微弱。由于工業是中國國民經濟的核心，對GDP的貢獻度較高，其對高校畢業生提供的工作崗位卻與其生產規模差距懸殊，說明工業行業亟待產業轉型與升級，增加行業的技術含量進而拉動高校畢業生就業；同時，高校畢業生在第三產業的分布結構失衡，中國高校畢業生主要集中于社會服務業，該行業是政府或各種非營利組織向社會提供服務的部門，不參與社會生產創造經濟利益。而生產性服務業與生產直接相關，能夠為商業運作提供生產支持，但高校畢業生在該領域分布數量相對較少。這說明中國生產性服務業發展滯后，高校畢業生更多從事參與社會財富的再分配，而從事財富創造的人數較少。

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（責任編輯：于振榮）