基于產業轉型升級視角的中國就業結構轉變研究

薛繼亮

(內蒙古大學經濟管理學院，內蒙古 呼和浩特 010021)

基于產業轉型升級視角的中國就業結構轉變研究

薛繼亮

(內蒙古大學經濟管理學院，內蒙古 呼和浩特 010021)

本文以就業結構轉變方向指數、第二產業就業結構轉變速度指數和第三產業就業結構轉變速度指數為自變量，結合柯布-道格拉斯生產函數，利用1978—2015年中國的時間序列數據和省際面板數據從資本深化和技術進步兩方面論證就業結構轉變。結果發現：時間序列數據顯示資本顯著促進了第二產業就業結構轉變速度和第三產業就業結構轉變速度；省際面板數據顯示技術進步顯著促進了就業結構轉變方向和第三產業就業結構轉變速度，但顯著抑制了第二產業就業結構轉變速度；工資率顯著促進了就業結構轉變方向和第二產業就業結構轉變速度，是就業結構轉變的重要誘因。在沒有發生重大產業革命之前，技術進步對就業的抑制作用不明顯，就業結構轉變將依然呈現向第三產業發展，并且第三產業就業結構轉變速度會進一步加快。

就業結構；產業轉型升級；資本深化；技術進步

一、問題的提出

隨著經濟增長，就業結構轉變會隨著產業升級呈現出勞動力從第一產業向第二產業轉移，然后從第一、二產業向第三產業轉移的變遷規律[1]，并且這種就業結構在產業間的變動規律是發展中國家的共同趨勢。當產業結構發展到最高階段，第三產業的就業比重最高，但產業升級和就業擴張并非總是一致。Pini[2]研究發現產業升級帶來的技術進步會帶來產出和就業的擴張，但Aghion 和Howitt[3]的研究則認為產業升級會導致人力資本投入價格增長，進而降低就業供給，帶來失業率上升。

發展制造業既能推動中國產業轉型升級，又能促進就業增加，研究制造業轉型升級與就業的關系具有重要的現實意義。田洪川和石美遐[4]對中國制造業升級現狀進行了研究，系統分析了制造業升級對就業數量的影響，通過建立制造業升級對勞動力就業數量的影響模型進行實證研究，結果發現產業產出增長、產業結構高級化能夠對就業產生促進作用，而以全要素生產率提升衡量的產業價值鏈升級不能顯著促進就業，但技術效率提升卻能顯著促進就業。此外，制造業技術結構升級能夠對就業起到雙重影響，既能通過高技術產業快速發展帶來大量的就業機會，又會因產業升級和技術進步而導致摩擦性失業和結構性失業問題，進而對就業產生抑制作用。

就業結構與產業升級相互影響、相互作用。勞動力的質量、數量與結構對產業結構轉型升級起到促進作用，而產業結構轉型升級又可以持續擴大就業、提高勞動者素質和優化就業結構[5]。人力資本與產業轉型是相互影響的，因為人力資本投資結構優化可以顯著促進經濟增長。勞動者人力資本低，導致其資源配置能力不足，即微觀個體主觀上對產業轉型和就業調整政策的認識不足以及對轉型期自身知識技能水平的要求不高，是導致中國就業結構轉變滯后于產業轉型發展的一個重要原因[6]。勞動者的人力資本狀況影響著其就業穩定性及區域產業轉型升級，高存量的人力資本有利于員工與企業博弈時獲得主動，也能夠促進企業進步和產業轉型升級。同時，產業轉型升級對勞動者的就業穩定性帶來沖擊，影響企業和勞動者自身進行專用性人力資本投資。這就需要從提高勞動者就業穩定性入手，促進勞資雙方積極進行人力資本投資，形成產業轉型升級、人力資本投資和就業穩定性的高度穩態[7]。提升產業適應系數和降低搜尋成本可以提高搜尋效用，進而促進就業[8]。

中國學者對于產業轉型升級和就業結構轉變的研究也沒有得出一致的結論。王誠[9]通過研究熊彼特的創新理論發現產業升級帶來的創新會增加就業，同時產業升級中的技術進步也會增加就業；但龔益[10]卻發現產業轉型升級會帶來結構性失業，對就業產生破壞效應[11]。產業轉型升級與就業擴張是對立統一的關系，這是因為產業轉型升級在短期內具有一定的就業損害效應，而在長期內可能具有就業創造效應。劉毅和張寧[12]借鑒美國和日本等國家的產業升級經驗，政府與市場在功能上的靜態良性互補和動態有效銜接是同時實現產業升級和就業擴張的有效路徑。需要注意的是，國內對于產業轉型升級和就業結構轉變的研究認為，產業轉型升級對就業的破壞集中表現為短期效應，對就業的擴張主要表現為長期效應[13]。但短期內失業的增加和長期內就業的增加之間是否存在一種自然規律，還需要進一步探究，即需要解決長期有多長和短期有多短的問題。

綜上所述，國內外的研究已經表明就業結構轉變受到產業轉型升級的影響是必然的，產業轉型升級對就業影響的作用機理研究也取得了一定的進展，但并沒有找出產業轉型升級對就業結構轉變的規律性結論。為此，本文將從資本深化和技術進步兩方面論證就業結構轉變的一般規律。

二、理論模型與數據來源

本文的基本邏輯是從方向和速度兩個角度測度就業結構的變化，然后以此作為自變量，分析產業轉型升級帶來的就業結構轉變是資本替代還是技術替代。

1.就業結構轉變方向的度量

由于產業轉型升級會帶來就業躍遷，即產業結構高級化會對就業市場帶來沖擊，隨著產業轉型升級方向的變化，就業方向也會發生變化。本文借鑒產業結構轉型升級方向指數[14-15]設計就業結構轉變方向指數，其計算公式如下：

(1)

其中，DTE表示就業結構轉變方向指數；e2t和e3t分別表示t期第二產業就業和第三產業就業在總就業中的比重；E2t和E3t分別表示t期第二產業和第三產業的就業人數；Et表示t期總就業人數。當t期的第二產業就業人數等于第三產業就業人數時，DTE=1。當DTE>1時，意味著第三產業就業人數超過第二產業就業人數。雖然就業結構轉變方向指數也能更好地理解產業轉型升級的變動方向，但并不能說明產業結構高級化過程中的就業效應是資本替代還是技術替代。

2.就業結構轉變速度的度量

本文構造的就業結構轉變速度指數是反映就業結構變動強度的，其計算公式如下：

(2)

STEt0-t1表示基期到末期整個觀察期間就業結構變動的平均速度；ei,t1表示i產業在末期就業比；ei,t0表示i產業在基期就業比。STEt0-t1=0意味著就業結構完全固化，未發生任何產業內就業的輕微變動；STEt0-t1>0表示從基期到末期，就業結構出現變動，這一數值越大，就業結構變動強度越大[16]。在具體度量中可以分為第二產業就業結構轉變速度指數(MSTE)和第三產業就業結構轉變速度指數(SSTE)。

3.估計模型

結合就業結構轉變方向指數和就業結構轉變速度指數，本文從方向和速度兩方面分析產業轉型升級帶來的就業影響是資本替代還是技術替代。對此，需要構建估計模型，本文估計模型的基礎是柯布-道格拉斯生產函數，即：

(3)

其中，Yt表示t期社會實際產出，用實際GDP衡量；A(t)表示t期技術進步系數，本文在此將其作為外生變量；Kt和Lt分別表示社會資本存量和社會總就業量(用全社會各行業從業人員數表示)；參數α和β分別代表資本產出彈性系數和勞動產出彈性系數。為了聚焦產業轉型升級影響下的就業模型，總就業量的需求決定模型可進一步表示為：

lnLt=c+θ1lnYt+θ2lnKt+γt+εt

(4)

其中，γt表示控制了包含來自技術進步的外部沖擊的控制變量；εt表示吸納了地區效應和時間效應的隨機擾動。綜合就業結構轉變方向和就業結構轉變速度，進一步設計產業轉型升級影響下的就業模型，即：

lnDTEt=c+θ1lnYt+θ2lnKt+θ3lnwt+γt+εt

(5)

lnSTEt=c+θ1lnYt+θ2lnKt+θ3lnwt+γt+εt

(6)

其中，wt表示t期的工資率。

4.數據來源

本文數據來源于1978—2016年《中國統計年鑒》和各省份統計年鑒，數據的時間跨度是1978—2015年。社會總就業量以《中國統計年鑒》中的從業人員數表示；社會實際產出以《中國統計年鑒》中的地區生產總值指數表示，但需要剔除價格因素，以便更為真實地反映實際產出變動趨勢；平均實際工資以《中國統計年鑒》中的職工平均工資表示，需要按照各地方年鑒中報告的城市居民消費價格指數進行基準化處理，真實反映從業人員平均實際工資的變動趨勢。資本數據按永續盤存法進行估算，公式為：Kt=Kt-1(1-δ)+It/Pt。其中，Kt和Kt-1分別表示當期資本存量和前一期的資本存量；It和Pt分別表示資本形成總額和價格指數；資本折舊率δ采用張軍等[17]的9.6 %。技術進步采用改進的索洛模型構建技術進步測度方程，對1978—2015年中國的技術進步進行測度。

三、模型的估計與解釋

1.就業結構轉變方向和速度的度量

利用《中國統計年鑒》的時間序列數據，計算出1978—2015年中國就業結構轉變方向指數、第二產業就業結構轉變速度指數和第三產業就業結構轉變速度指數。從就業結構轉變方向來看，就業結構轉變方向指數從1978年的0.70增加到2015年的1.45；自1994年開始，服務業吸納就業的容量開始高于第二產業，并且呈現越來快的趨勢。從第二產業就業結構轉變速度指數和第三產業就業結構轉變速度指數來看，第二產業就業結構轉變速度呈現越來越慢的趨勢，第三產業就業結構轉變速度呈現越來越快的趨勢；需要注意的是，第二產業就業結構轉變速度指數自2013年后為負值，意味著第二產業吸納就業的能力和容量在下降。對此，本文提出了就業結構轉變的根源問題——資本還是技術導致的。與此同時，第三產業就業結構轉變速度指數除1982年為負值之外，其余年份均是正值，意味著第三產業吸納就業的強度一直在增加。因此，從就業結構轉變方向、第二產業就業結構轉變速度和第三產業就業結構轉變速度來看，產業轉型升級對就業的影響包括以下四種情況，即技術促進、技術替代、資本促進和資本替代。

2.模型的估計

為了驗證產業轉型升級對就業的影響是技術促進、技術替代、資本促進還是資本替代，本文采用中國的時間序列數據和省際面板數據，以就業結構轉變方向指數、第二產業就業結構轉變速度指數和第三產業就業結構轉變速度指數為自變量，對模型進行估計。

(1)基于時間序列數據的估計

直接運用變量的水平值論證經濟現象之間的均衡關系容易產生謬誤，對數據進行差分變換有可能丟失長期信息，這是傳統計量模型的缺陷。因此，處理平穩數據需要采用協整檢驗和因果檢驗來確定時間序列的長期均衡關系和因果關系，這要求在建立模型之前檢驗水平數據的平穩性，本文采用Dickey-Fuller的ADF檢驗方法和Johansen協整檢驗法論證變量的平穩性和協整關系。*限于篇幅，平穩性檢驗結果和協整檢驗結果未正文列出，留存備索。結果表明變量的一階差分是平穩的，并且變量間存在長期的協整關系。在此基礎上，得到基于時間序列數據的估計結果，如表1所示。

表1 基于時間序列數據的估計結果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%的水平下顯著，括號內為t值，下同。

從表1可以看出，中國就業結構轉變方向和速度的主要影響因素是工資率和資本，資本雖然促進了第二產業就業結構轉變速度和第三產業就業結構轉變速度，但并沒有促進就業從第二產業向第三產業轉移，相反是負作用。這說明第二產業就業結構轉變速度和第三產業就業結構轉變速度的加快源于第一產業勞動力的轉移，這種轉移的動力源自工資率的提高。

技術進步對中國就業結構轉變方向和速度沒有顯著影響，意味著技術進步的就業損失效應大于就業創造效應，表現為就業減少[18]。因此，中國就業總量增加和就業結構轉變并不是由技術進步直接拉動的，而主要是由經濟增長、資本及其他因素帶動的。經濟的高速增長對就業結構轉變方向具有顯著的正向作用，保持經濟的高速增長對中國就業具有十分重要的意義[19]。

為了找出就業結構轉變方向和速度的關鍵節點，本文對以上三個模型進行鄒氏斷點檢驗。結果發現2000年、2005年和1995年分別是就業結構轉變方向、第二產業就業結構轉變速度和第三產業就業結構轉變速度出現結構性變化并具有階段性特征的重要節點。這種階段性特征的出現意味著就業結構轉變方向早于第二產業就業結構轉變速度，并且第三產業就業結構轉變速度早于第二產業就業結構轉變速度。這實際上意味著第二產業就業門檻高于第三產業，使得第三產業就業增長速度更快。

(2)基于面板數據的估計

本文進一步將中國分為東部地區(East)、中部地區(Middle)和西部地區(West)，并對此設立虛擬變量，對中國各省份的面板數據進行模型估計。在模型估計之前，本文對面板數據進行單位根檢驗和協整檢驗，結果符合統計規律，變量的平穩性沒有問題。因為本文數據是標準的面板數據，通過Hausman 檢驗發現，模型估計更傾向于接受隨機效應模型。基于面板數據的估計結果如表2所示。

從表2可以看出，技術進步顯著促進了就業結構轉變方向，這與基于時間序列數據的估計一致；資本顯著抑制了第三產業就業結構轉變速度，但顯著抑制了第二產業就業結構轉變速度。這意味著中國相對較好的技術選擇促進第二產業的發展，給第二產業帶來的就業擠出效應使得大量的勞動力轉向第三產業，進而第三產業就業結構轉變速度加快。

資本顯著促進了第二產業就業結構轉變速度，這與基于時間序列數據的估計一致；資本顯著抑制了第三產業就業結構轉變速度，這與基于時間序列數據的估計不一致。GDP和工資率的增長顯著影響就業結構轉變方向、第二產業就業結構轉變速度和第三產業就業結構轉變速度，但GDP顯著促進了第三產業就業結構轉變速度，卻抑制了就業結構轉變方向和第二產業就業結構轉變速度；工資率顯著促進了就業結構轉變方向和第二產業就業結構轉變速度，卻抑制了第三產業就業結構轉變速度。

東部地區顯著促進了就業結構轉變方向和第三產業就業結構轉變速度，意味著東部地區產業轉型升級的趨勢是大力發展服務業和新興產業。中、西部地區顯著促進了第二產業就業結構轉變速度，意味著中、西部地區承接東部地區和世界產業轉移的成效較大，第二產業發展迅速。

中國經濟增長過程中的就業促進和勞動力吸收正在發生產業間變遷，處于從制造業部門向服務業部門的轉移階段。未來一段時期，服務業的發展將會促進就業增長，這就要求中國制造業資本深化和就業調整路徑滿足這一規律[20]。

表2 基于面板數據的估計結果

(3)模型的解釋

時間序列數據顯示資本顯著促進了第二產業就業結構轉變速度和第三產業就業結構轉變速度。在第二產業和第三產業就業不斷增長的趨勢下，資本深化對就業的影響是促進作用而非替代或者擠出作用。這是因為資本深化帶來的全社會固定資產投資對第二產業就業水平有顯著的即期效應，進而引起第二產業就業增加，同時也會帶來服務業就業水平的長期效應。雖然產業轉型升級中會出現就業結構調整和結構性失業，但在中國經濟增長的驅使下，資本深化帶來就業增長的同時，還會促進第二產業就業結構轉變速度和第三產業就業結構轉變速度，進而帶來就業促進而非就業替代。中國產業結構的高級化發展并沒有帶來就業的軟化，生產性服務業的就業促進效應依然不高。

省際面板數據顯示技術進步顯著促進了就業結構轉變方向和第三產業就業結構轉變速度，但顯著抑制了第二產業就業結構轉變速度，時間序列數據顯示技術進步對就業結構轉變沒有顯著影響。中國技術進步的創新性還不強，處于技術適當選擇的階段，革命性和重大的技術創新尚沒有顯現，使得技術選擇配合資本深化，促進就業結構轉變方向，但對于第二產業就業轉變速度的影響卻不明顯。這意味著中國技術進步的就業效應并沒有表現出明顯的技術促進或者技術替代。

工資率顯著促進就業結構轉變方向和第二產業就業結構轉變速度，是中國就業結構轉變的重要誘因。改革開放后，第二產業成為吸引農村勞動力的重要領域，在工資的吸引下大量進入第二產業成為產業工人。

綜上，中國資本替代式的就業轉變尚未發生，在沒有發生重大產業革命之前，技術進步對中國就業的抑制作用不明顯，就業結構轉變將依然呈現向第三產業發展，并且第三產業就業結構轉變速度會進一步加快，但需要警惕第二產業的結構性失業。

四、研究結論與政策建議

本文以就業結構轉變方向指數、第二產業就業結構轉變速度指數和第三產業就業結構轉變速度指數為自變量，結合柯布-道格拉斯生產函數，利用1978—2015中國的時間序列數據和省際面板數據從資本深化和技術進步兩方面論證就業結構轉變。結果發現：時間序列數據顯示資本顯著促進了第二產業就業結構轉變速度和第三產業就業結構轉變速度；省際面板數據顯示技術進步顯著促進了就業結構轉變方向和第三產業就業結構轉變速度，但顯著抑制了第二產業就業結構轉變速度；工資率顯著促進了就業結構轉變方向和第二產業就業結構轉變速度，是中國就業結構轉變的重要誘因。在沒有發生重大產業革命之前，技術進步對中國就業的抑制作用不明顯，就業結構轉變將依然呈現向第三產業發展，并且第三產業就業結構轉變速度會進一步加快。為了在就業結構轉變過程中更好地保障就業和避免結構性失業，本文提出如下政策建議：

第一，兼顧適當的技術選擇和技術創新。當前中國致力于技術創新和生產性服務業的發展，必然會帶來產業結構的劇烈變遷，這與之前中國溫和的技術選擇和就業指向的工業化差異較大，需要警惕第二產業可能出現的結構性失業。因此，需要在技術創新和就業之間進行折中，在職工生活補助、繳納失業保險費、轉崗培訓和技能提升等方面提供保障。此外，還要健全和完善勞動力市場信息網絡和服務體系，盡可能降低職業搜尋與匹配的交易成本，減少摩擦性失業。

第二，建立和就業結構轉變一致的失業率監測機制。目前中國尚不能準確監測就業結構轉變情況，其中調查失業率是一個非常有效的指標。因此，需要改變現行的登記失業率統計機制，實施大樣本的調查失業率體系，以準確監測失業率，進而對就業結構轉變有更準確的監測。

第三，產業政策方面盡量做到兼顧就業。在確保就業穩定的前提下科學安排產業轉型升級路徑，具體包括注重發揮勞動密集型產業的優勢，選擇好產業轉型升級的行業次序，將產業轉型升級與產業地區間轉移有機結合，加大對中小企業和新興產業的扶持力度。

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(責任編輯：孫 艷)

2016-12-02

國家自然科學基金青年項目“蒙古族生育轉變及對其生計選擇的作用機理研究”(71303102)；高等學校博士學科點專項科研基金聯合資助課題“民族地區加快轉變經濟發展方式與改善民生關系研究：以內蒙古為例”(20131501120008)；內蒙古自治區自然科學基金面上項目：“‘放開二胎’政策下蒙漢居民生育意愿調整和生育行為比較研究”(2015MS0710)；內蒙古自治區自然科學基金博士項目“內蒙古企業雇主品牌體系建設研究”(2014BS0705)

薛繼亮(1981-)，男，山東歷城人，副教授，博士，碩士生導師，主要從事勞動經濟學和產業發展等方面的研究。E-mail:xuejiliang1981@163.com

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1000-176X(2017)03-0036-06