經濟新常態對靈活就業影響研究

王磊 姚明明

[摘? 要]本研究采用2012年到2015年遼寧省14個城市4個年度面板數據，運用擴展的柯布—道格拉斯生產函數模型分析了經濟新常態對靈活就業的影響。研究發現，經濟水平與靈活就業規模之間存在顯著正相關;消費結構調整有利于促進靈活就業增加;科技投入帶動靈活就業規模增長;產業結構調整中，第三產業對靈活就業影響明顯。綜合各種因素來看，經濟新常態對靈活就業影響具有復雜性。本研究對促進靈活就業健康發展的政策啟示是經濟進入新常態后，應更加關注靈活就業環境的改善;降低中小微企業經營成本，提高靈活就業吸納能力;積極應對產業結構調整造成的結構性失業，合理引導靈活就業流向。

[關鍵詞]經濟新常態;靈活就業;遼寧省

[中圖分類號]C912? ? [文獻標識碼]A? ? [文章編號]1672-2426（2017）10-0060-08

當前，我國經濟社會發展已進入一個關鍵時期——經濟新常態。經濟發展速度從2010年第一季度12.1%左右的高速增長逐漸調整為2014年第三季度7%左右的中高速增長。經濟發展進入新常態意味著我國經濟面臨新的戰略機遇，也意味著經濟發展面臨新矛盾、新問題。經濟持續穩定增長是穩定就業的基本前提，經濟增長速度放緩時，不可避免的對我國就業特別是靈活就業帶來一定程度影響。近年來，我國就業形式和結構已經并將繼續發生重大變化，勞動力市場的彈性日趨增加，以靈活方式就業的人員不斷增多。中小微企業、非公經濟單位吸納了大量靈活就業人員，國有企業下崗職工的再就業大多為靈活就業，再加上迅速崛起的高學歷自由職業者。在經濟新常態背景下，哪些因素影響靈活就業？其影響程度有多大？這是促進靈活就業健康發展，完善我國就業政策需要回答的首要問題。

本研究采用2012年到2015年遼寧省14個城市4個年度面板數據①，運用擴展的柯布—道格拉斯生產函數模型分析了經濟新常態對靈活就業的影響，在此基礎上，提出促進我國靈活就業健康發展的政策建議。

一、遼寧省靈活就業的現狀分析

所謂“靈活就業”主要是指在勞動時間、勞動報酬、工作場地、保險福利、勞動關系等一個或幾個方面不同于建立在工業化和現代工廠制度基礎上的、傳統的主流就業方式的各種就業形式的總稱。本文從6個方面分析遼寧省靈活就業現狀。

1.遼寧省靈活就業規模。從遼寧省2012年到2015年靈活就業統計數據看，全省靈活就業人數在36.5萬到68.9萬人之間，其中2013年人數最多，2014年最少。靈活就業人數占登記就業規模的占比最高時達到48.10%，最低時為12.31%。從圖1的柱狀圖中可以看出，靈活就業規模與登記就業人數之間正相關性并不明顯，如2014年，登記就業規模與2013年相比，增長了近50%，而靈活就業規模卻降低了近一半。這說明該年度來自正規部門的就業占據了絕對高位。從波動趨勢看，靈活就業的波動趨勢更為復雜，而登記就業則表現較為平滑。說明靈活就業更容易受到其他因素的影響，造成的波動較大。

2.遼寧省靈活就業人員戶籍性質分布。表1列出了遼寧省靈活就業人員的戶籍性質。從絕對數值上可以看出，非農戶籍人口遠大于農業戶籍人口從事靈活就業，即城鎮居民比農村居民更加傾向于從事靈活就業。此外，遼寧省內的靈活就業人員仍舊以省內城鄉居民為主。

3.靈活就業性別結構。從統計數據看，參加靈活就業的男性占比始終高于女性，性別比在113.55到134.51之間。

4.靈活就業人員的年齡結構。從2012年到2015年，靈活就業人員中，年齡在46周歲以上的占到40%左右;其次是36-45周歲的靈活就業者，占比約在30%左右;29-35周歲的約20%;23周歲以下的占比最低，不足5%。因此，靈活就業人口以中老年人居多，總占比達到60%以上。

5.靈活就業人口學歷分布。從學歷分布看，靈活就業人口以中小學學歷為主，平均占到50%左右;其次是高中（含職業高中）學歷的靈活就業人員，占到20%左右;中專（含技工學校）及大學學歷的人員分別占到10%和15%左右。研究所及以上學歷的靈活就業人口最少。

6.靈活就業人口婚姻狀況分布。從圖5可以看出，靈活就業人口中，以已婚者居多，其次為未婚者，喪偶者最少。但在2015年，未婚的靈活就業者比重比往年增加了近15個百分點。

二、經濟新常態對靈活就業影響的實證分析

以上，通過對遼寧省靈活就業總體數據，從靈活就業規模、戶籍性質、年齡結構、性別結構、婚姻狀況、學歷分布等方面做了簡要分析。下面將從經濟新常態的角度，對影響靈活就業的因素進行實證分析。

1.模型構建

結合以上理論分析，在模型選擇上使用擴展的柯布—道格拉斯生產函數。具體函數形式如下：

（1）

等式兩邊取對數，移項整理可得：

（2）

其中，L代表靈活就業規模;Y代表產出，即GDP;K代表資本投入;Xi為影響靈活就業規模的其他變量。此外，靈活就業還受到產業結構調整的影響。產業結構與就業結構之間存在一定的關聯性。根據朱相宇、喬小勇（2014）的研究，可以使用結構偏離度進一步反映就業結構變動與產業結構之間的不對稱程度。具體表達式如下：

（3）

其中，表示產業結構偏離度，用產業總產值占GDP的比重表示，表示產業就業人數占總就業的比重。如果結構偏離度大于零為正偏離，意味著該產業存在勞動力遷入的潛力;如果結構偏離度小于零為負偏離，意味著該產業存在勞動力轉移出去的壓力;結構偏離度等于零，則表明該產業就業結構與產業結構關系協調。

因此，對靈活就業的模型分析，涉及到影響就業的經濟增長GDP、產業結構調整、資本投入、技術進步等因素。

2.樣本選擇、估計方法與變量選取

在樣本選擇上，采用了2012年到2015年遼寧省14個城市4個年度的面板數據。主要變量的描述統計如下表2。

估計方法。由于所選擇樣本為N大t小的短面板，為使估計過程符合計量經濟學標準，并結合估計的有效性，經過多次檢驗與對比，綜合使用固定效應和混合回歸。采用固定效應是因為考慮到每個市的情況不同，經濟數據及靈活就業人口存在較大差異，可能存在不隨時間而變的遺漏變量，因此使用固定效應模型（FE）能夠得到對個體異質性隨機干擾項的一致估計。而混合估計也稱“總體平均估計量（Population-averaged estimator，簡記PA）”，能夠將個體效應平均掉，得到總體估計效果。這兩種估計方法符合本文研究的目的，將通過統計檢驗選擇使用。

變量的選擇。在變量選擇上，根據前面理論模型的設定及公式（1）和（3），和經濟新常態的基本特征。選取以下變量：

靈活就業規模（fes）：遼寧省有關部門公布的各市當年度靈活就業人員總量，具體統計口徑是指沒有簽訂勞動合同，以臨時性和彈性工作為就業方式的人員。取對數后作為實證分析的被解釋變量。

國民生產總值（GDP）：各年度各市經濟增加值，2012-2014年數據來自《遼寧統計年鑒》，2015年來自《遼寧統計手冊》。取對數后作為解釋變量，用來反映經濟增長情況。

固定資產投資（k）：各市固定資產年度投資總額，數據來源同上。取對數后作為解釋變量，反映各市投資增長。

全社會消費品零售總額（com）：用來反映消費結構變動情況，取對數后作為解釋變量衡量消費結構變動對靈活就業的影響，數據來源同上。

科學技術財政預算支出（tec）：各地區財政公共預算中科學技術支出規模，取對數后作為衡量技術進步與創新的量化指標。數據來源同上。

工業成本利潤率（lr）：指在一定時期的利潤與成本費用之比，是反映工業生產成本及費用投入的經濟效益指標，同時也是反映降低成本的經濟效益的指標。計算公式：工業成本費用利潤率？穴%？雪=（利潤總額/成本費用總額）×100%。該變量用來衡量企業用工成本對靈活就業的影響。數據來源同上。因該數據本身是分數，無需重復取對數。

產業結構偏離度（is）：用來反映產業結構變動與就業結構之間的協調關系。作為解釋變量，分析產業結構變動對靈活就業的影響。由于該數值存在負數的可能性，故不再作對數處理。

3.實證結果與分析

下表為利用STATA軟件，對各個變量做出的回歸估計。為更清晰地反映各個宏觀經濟因素對靈活就業的影響，采用了分別估計的步驟。剔除掉沒有通過顯著性檢驗的估計方程，得到的具有實際參考價值的估計方程有以下6個。

根據以上的定量分析，從估計結果看，可以得出以下幾項結論：

第一，經濟水平與靈活就業規模之間存在顯著正相關。從方程（1）、（2）可以看出，GDP水平與靈活就業之間在10%顯著性水平下存在很強的正相關，從估計參數看，當GDP每增長1%，將帶動靈活就業增長3.1%左右，高出“奧肯定律”揭示的經濟增長與就業的關系1.1個百分點。從經濟新常態角度上，當我國經濟增長速度進入中高速增長區間時，靈活就業的增長速度也將有所下降。因此，當經濟增長壓力增加時，更加需要考慮靈活就業的回落，因為靈活就業回落的速度（3.1%）要高于奧肯定律所揭示的正規部門就業回落的速度（2%）。而資本投入對靈活就業在估計系數上存在負相關，說明資本對勞動的替代確實存在。只是參數沒有通過顯著性檢驗。

第二，消費結構調整有利于促進靈活就業增加。方程（3）是利用固定效應回歸，得出靈活就業與消費結構調整的數量關系。從估計參數看，消費結構調整能夠促進靈活就業，兩者之間的正相關系數為0.403。

第三，科技投入帶動靈活就業規模增長。方程（4）反映了科技投入對靈活就業的正相關。即地方財政公共支出中科技投資每增加1%，將帶動靈活就業增長0.419%。

第四，產業結構調整中，第三產業對靈活就業影響明顯。方程（5）以產業結構偏離度為指標，反應產業結構與就業結構協調關系，來代表產業結構調整情況。從估計結果看，只有第三產業結構調整與靈活就業之間存在統計上的顯著關系。從產業結構偏離度的含義看，當產業結構為負值時，表示該產業存在就業人口向外遷移的壓力。因此，估計參數為顯著不為零的-2.833，說明當第三產業結構偏離度為負值時，將吸納靈活就業;當產業結構偏離度為正值時，將阻礙靈活就業。即，實質上反映了以正規就業為代表的產業就業人員，與靈活就業人員之間存在替代關系，且替代關系的大小為2.833。當第三產業結構偏離度增加1個單位時，靈活就業就減少2.833%。

第五，綜合考慮各種因素，對靈活就業的雙重影響更為復雜。方程（6）是將所有衡量經濟新常態的指標體系，并且包括交互項（國民生產總值與工業成本費用利潤率，GDP？觹lr）在內的整體估計。通過比較可以看出，GDP水平與靈活就業在經濟新常態下出現了負相關，造成該估計的結果的可能性有：一方面可能來自樣本選擇，即以遼寧省為例的樣本具有異質性，受限于遼寧最近四年經濟的異常波動情況。通過對鐵嶺市人力資源與社會保障局的調研，了解到，在保持對靈活就業人員統計標準不變的情況下，由于省人力資源與社會保障廳在就業政策上關注點的不同，即更加關注穩定就業率，從2014年起對靈活就業的統計工作減少了人員與時間上的投入，直接造成2014年相比于以往年度，靈活就業統計數據急劇下滑，與2013年相比，僅相當于1/4。這也并非個案，從遼寧省就業網提供的靈活就業規模數據上看，其他市（沈陽、撫順、本溪、營口、阜新等）同樣存在靈活就業規模直線下降的現象，甚至有的市2014年靈活就業規模僅是2013年的1/15（撫順市2013年靈活就業規模為6.3萬人，2014年僅為0.4萬人）。統計數據的異常波動，對回歸結果難免有影響。另一方面可能是經濟新常態還處于過渡時期，靈活就業人員面臨各種政策調整（就業政策、產業政策、社會保障政策、中小企業發展政策等）尚沒有完全認識，在就業選擇上猶豫不決。以科技投入為代表的技術創新，比單獨估計時得出更大的參數，說明在經濟新常態各種因素綜合作用下，科技進步或創新更能夠促進靈活就業的增加。企業成本是用工業企業成本費用利潤率表示的，從估計上看與靈活就業存在顯著負相關，符合經濟意義。另外第三產業結構偏離度仍保持顯著。但是資本投入、消費結構和一、二產業結構調整對靈活就業的影響不顯著。

三、結論與建議

基于實證分析結論，本文提出以下幾項對策建議：

第一，在經濟進入新常態，增長速度保持合理區間內時，應更加關注靈活就業環境的改善。無論從奧肯定律出發，還是從經驗數據的實證結果看，靈活就業同正規就業一樣，都與經濟增長速度存在正相關。當前，我國經濟進入新常態，中高速增長速度將成為現在及未來較長時期的增長目標，相比于改革開放三十年的兩位數增長速度下降了。這勢必對促進靈活就業數量增長產生壓力。目前，在現行的法規政策體系中，已有一些涉及靈活就業的法規政策，但還不夠系統和全面。在政府的勞動保障統計指標中，沒有靈活就業人員的統計指標，對于靈活就業或非正規就業的界定尚未十分明確。對促進靈活就業方式的發展，缺乏統籌規劃，已有的涉及靈活就業問題的規劃操作性不強，難以應對靈活就業發展中出現的新問題。靈活就業中的許多人沒有參加養老、醫療、失業的社會保障，這是制約靈活就業方式發展的重大障礙。因此，需要政府部門進一步完善靈活就業政策，改善靈活就業環境，穩定靈活就業市場。

第二，降低中小微企業經營成本，提高靈活就業吸納能力。要在新常態經濟形勢下，消除產業結構優化中的障礙，建立健全企業服務體系，放松金融管制，運用財政手段幫助中小微企業解決“融資難、融資貴”等問題，優化我國的產業結構，使企業適應產業結構調整的新機遇和新挑戰，創造更多就業崗位，充分發揮吸納靈活就業的能力。

第三，積極應對產業結構調整造成的結構性失業，合理引導靈活就業流向。

產業結構調整優化是經濟新常態的一大特征，然而，產業結構調整也是一把“雙刃劍”。按照西方經濟學理論，產業結構演進會導致“結構性失業”，特別是當經濟結構調整與就業問題“疊加”或“碰頭”時，就會帶來嚴重的失業，增加就業問題的復雜性和艱巨性。產業結構調整對就業的擠出效應將迫使一部分勞動力面臨著失業再就業的艱難選擇，這就需要政府及人力資源部門，加強對包括靈活就業在內的就業群體的合理引導，降低結構性失業水平。

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責任編輯? 張小莉