就業質量與產業結構調整關系的實證檢驗

楊海波，王 軍

（西南財經大學a.中國金融研究中心；b.經濟學院，成都 611130）

0 引言

就業問題一直是關乎國計民生和社會穩定的重大問題，它又可以劃分為就業數量和就業質量問題。在產業結構優化與調整的過程中，不僅會對就業數量產生極大的沖擊，也會從供需兩個層面來影響我國的就業質量。而就業質量又會反過來作用于經濟增長，因而就業質量的改善不僅利于社會穩定，更利于“新常態”下穩定我國的經濟增長。因此，需要我們站在新的經濟發展環境下，厘清就業質量與產業結構調整之間的辯證發展關系。

基于此，本文以就業質量為研究新視角，通過時序數據和區域面板數據兩個維度來實證分析就業質量和產業結構調整之間的關系。

1 模型說明與指標選取

1.1 模型說明

本文使用協整理論來檢驗全國研究樣本的時間序列數據。具體來看，先對數據進行平穩性檢驗，隨后運用協整檢驗來分析變量間的長期均衡關系，再使用誤差修正（ECM）模型來分析變量之間的短期動態關系。在此基礎上，運用格蘭杰因果關系檢驗來分析變量之間是否存在因果關系。此外，由于不同的地區具有不同的資源稟賦，需要加入空間維度，構建面板回歸模型來進行進一步分析我國不同區域產業結構調整對就業質量影響的異質性特征。

1.2 指標選取與數據說明

（1）被解釋變量：就業質量（QOE）的衡量指標。就業質量的提升對新常態下穩定我國經濟增長、提升我國經濟發展質量具有重要的意義。本文從宏觀和微觀兩個視角來構建我國的就業質量指數。采用賴德勝等（2011）的賦權比重，其中微觀和宏觀角度分別選取工資水平（60%）和社會保障水平（人均財政社保支出，40%）作為表征變量，并對其進行無量綱化加權平均。具體的計算公式為：就業質量指數=（農民人均工資性收入*0.4+城鎮職工平均工資*0.6）*0.6+財政支出中社會保障和就業支出*0.4。

（2）解釋變量：產業結構調整（IR）的指標選取。根據相關經濟理論和發達國家的發展歷程，經濟發展的過程就是產業結構不斷優化的過程，以此來實現生產效率提高和經濟的快速健康發展。本文的研究重點是產業結構調整過程中對就業的影響，尤其是服務業對就業的吸納作用。用第三產業增加值和第二產業增加值之比度量產業結構的調整程度。

（3）控制變量：根據已有的研究和相關經濟理論，本文選取經濟增長、教育、外商直接投資和城鎮化水平作為模型的控制變量。經濟增長（GDP）選用國內生產總值的年增長率。教育（E）對技術發展水平的提高和人力資本的改善起著決定性的作用，而科技和人力資本又是產業結構調整和就業質量提升不可或缺的條件，把教育作為控制變量，用在校生的平均受教育年限衡量。城鎮化的進程就是產業結構調整和就業質量提升的過程，它對產業結構和就業都會產生極大地影響，因此選用其作為控制變量，城鎮化率（UR）選用的是城鎮常住人口的比重。外商直接投資（FDI）是為了考察國外因素對我國就業質量的影響，考慮到數據口徑的統一性，選用的是FDI的年均增長率。

本文所使用的數據均來源于樣本期內全國和各省（市、自治區）的統計年鑒和《中國教育統計年鑒》。此外，本文選取Eviews9.0來進行相關的實證分析，并對相關數據取對數，以此來消除可能存在的異方差。

2 時間序列數據分析

2.1 平穩性檢驗

時間序列數據如果是非平穩數列，在進行實證分析時就容易出現“偽回歸”問題。為避免出現“偽回歸”問題，本文運用ADF單位根檢驗方法來進行檢驗，結果見表1。

表1 單位根檢驗結果

由表1可知，序列LnIR與LnQOE、ΔLnIR與ΔLnQOE分別在5%的置信區間上是非平穩和平穩的，因此它們是一階單整時間序列數據，可以進行協整分析。

2.2 協整檢驗

為了確定非平穩序列的線性組合是否平穩，進而來衡量變量間的長期均衡關系。在此采用J-J協整檢驗法進行檢驗，根據SIC準則，把設定滯后期為2，見表2。

表2 協整檢驗結果

觀察表2，可以知道，就業質量與產業結構調整間存在長期的均衡關系，并且就業質量與產業結構調整之間存在一個可以衡量長期均衡關系的協整方程。在對回歸系數標準化后，得到協整方程（1），括號內的數字為回歸系數的標準誤。

通過式（1）可以發現，消費升級和產業結構調整的系數在5%的置信區間上顯著，這表明解釋變量可以很好地對就業質量的長期變動做出解釋，產業結構的升級有助于就業質量的改善。從彈性系數的角度來看，就業質量對產業結構調整的彈性系數為0.605044，即產業結構每優化1%時，就業質量會提高0.605044個百分點。進一步思考可以發現，從長期來看，產業結構的調整有助于就業質量的提升，這也符合我國“穩增長、調結構”的基本政策取向。產業結構調整帶來了就業質量的提升，而就業質量提升以后又可以促進經濟增長。

2.3 誤差修正模型

在協整檢驗的基礎上，需要進一步考察變量間的短期動態關系，構建的誤差修正模型的回歸結果見式（2）。

由式（2）可知，在短期內，就業質量對產業結構調整的彈性系數為0.529617，這表明產業結構調整在短期內也有助于就業質量的改善。ECM模型的可決系數為-1.033204，這用來衡量短期內對就業質量偏離長期均衡狀態的調整力度。具體來看，當就業質量偏離其長期均衡狀態時，經濟系統本身有助于撫平短期波動狀態，會存在著一個市場的力量來把其拉回到長期均衡發展路徑上來。

2.4 格蘭杰因果關系檢驗

在確定就業質量和產業結構調整存在長期均衡關系之后，需要使用Granger因果關系來檢驗二者之間是否存在統計意義上的因果關系。根據AIC準則，選取檢驗的滯后期為2，檢驗結果見表3。

表3 LnIR與LnQOE間的Granger的檢驗結果

從表3可以發現，在滯后2期的情況下，LnIR是Ln-QOE的格蘭杰原因，LnQOE不是LnIR的格蘭杰原因，表明二者間存在單向Granger因果關系。這說明產業結構調整是導致就業質量改善的一個重要原因，就業質量的改善并不能助推產業結構實現轉型升級。

3 省際面板數據回歸結果

3.1 平穩性檢驗

平穩性檢驗有利于了解研究樣本數據的屬性，提高研究結論的可靠性。ADF-Fisher單位根檢驗的結果見表4。

表4 面板數據的單位根檢驗結果

觀察表 4可知：變量 LnQOE、LnIR、LnGDP、LnE、LnFDI和LnUR在5%的置信水平上面是平穩的，但是其一階差分序列平穩，符合面板回歸分析的要件。

3.2 全國和分區域面板回歸結果分析

考慮到研究目的和本文的短面板數據特征，構建固定效應變系數面板回歸模型如式（3）所示：

其中：LnQOE為因變量，LnIR、LnGDP、LnFDI、LnE和LnUR為自變量，i為1至31，t為2000年至2014年。模型估算結果見下頁表5所示。

由表5可知，從全國樣本數據的回歸結果可以發現，其研究結論與時序數據的研究結論基本一致，這可以提高模型分析結論的可靠性和準確性。從區域視角來看，產業結構調整對就業質量影響的力度由大到小依次為：西部、東部和中部地區。究其原因，可以發現，西部地區產業結構最差，產業結構優化后可以給當地帶來明顯的就業質量改善；其次因為東部地區經濟發展基礎較好，社會福利水平較高，此外，第三產業的快速發展助推了工資水平的提高，進而提升了其就業質量；最差的為中部地區，是因為中部地區產業結構優化程度不夠，地方政府財政收入水平較低，無法提供高水平的社會福利。

表5 全國及東中西部地區面板模型回歸結果

從控制變量的角度來看：第一，經濟增長對就業質量的影響由大到小依次為東中西部，這是因為經濟發展水平越高的地區，其產業層次越高、政府財政收入越多，可以為勞動者提供更高的工資、更好的就業保障和就業機會，有助于提高就業者的質量。第二，教育對就業質量的影響由大到小依次為東西中部，這充分說明了經濟發達地區的教育水平會優于經濟欠發達地區，而教育對就業質量的提高起著至關重要的作用。第三，外商直接投資對就業質量的提高會產生非常積極的影響，這是由于就業益處效應的存在，此外，外商直接投資對就業質量的影響由大到小依次為東中西部，這也與我國現有的FDI國內分布情況相吻合。第四，城鎮化也有助于我國就業質量的提升，因為廣大人口在向城鎮集聚的同時，也可以獲得更好的社會福利和更高的工資水平，且其對就業質量的影響由大到小依次為中東西部，這是因為今年來中部地區城鎮化發展速度最快，東部地區具有良好的城鎮化發展基礎，而西部地區受制于自然資源稟賦情況，其城鎮化發展水平最低。

4 結論

本文以中國的時序數據和省級面板數據為研究樣本，運用協整分析、向量自回歸模型、格蘭杰因果檢驗和面板回歸模型，對就業質量與產業結構調整間的關系進行實證研究。得出如下結論：（1）就業質量與產業結構調整直接存在著長期均衡關系，產業結構調整在短期有助于撫平就業質量的波動，產業結構調整是就業質量的單向Granger原因；（2）省際面板模型佐證了時序數據的結論，此外，產業結構調整對就業質量影響力度由大到小依次為：西部、東部和中部地區，FDI、教育、城鎮化和經濟增長都對就業質量產生了重要的影響。

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