商貿流通業發展的就業效應分析

左燕 李歆

內容摘要：本文基于1997-2015年的省級面板數據，利用PVAR模型實證檢驗了商貿流通業發展的就業效應。首先通過脈沖響應方法分析了商貿流通業發展與各產業就業間的動態關系，其次通過方差分解技術分析了商貿流通業發展對各產業就業的解釋貢獻度。本文研究表明，商貿流通業發展具有顯著的就業效應，其顯著促進了第一、二、三產業就業的增加。商貿流通產業發展對各產業就業的促進作用呈遞增趨勢，且對第二產業就業的促進作用最大，第三產業就業其次，對第一產業就業的促進作用最小。方差分解分析表明，商貿流通業發展對各產業就業的解釋貢獻度同樣呈遞增趨勢，且對第三產業就業的解釋貢獻度最大，第二產業其次，對第一產業最小。

關鍵詞：商貿流通業 就業 PVAR模型

引言及文獻綜述

近三十年間，中國城鎮化水平不斷提高，城鎮化率從1978年的17.92%增長到2016年的57.35%，年均增加1%，十八大以來，八千多萬農業轉移人口成為城鎮居民，對勞動力市場產生了重要的沖擊。中國在深化市場體制改革過程中，制約農村勞動力流動的戶籍制度將逐漸放開，會有更多的農村人口向城市轉移。隨著產業結構的不斷升級，第一產業增加值占GDP的比重不斷下降至10%以下，但是農業勞動力占總勞動力的比重仍然高達33.3%以上，農業生產率的不斷提升，必然帶動大量農業勞動力向非農產業轉移。因此，雖然中國的城鎮登記失業率一直保持在4.5%左右的較低水平，但是將來還需要解決大量從農村轉移到城市、從農業轉移到非農產業的勞動力就業問題?；诖耍诋斍暗慕洕蜕鐣尘跋拢芯恐袊鴦趧恿κ袌龅木蜆I影響因素具有重要的現實意義和理論指導價值。眾多學者對就業的影響因素作了研究，研究發現FDI（溫懷德、譚晶榮，2010；李楊等，2017）、金融發展水平（凌江懷、姚雪松，2015）、技術進步（張建升、譚偉，2010）、要素市場扭曲（康志勇，2012）、財政支出（郭新強、胡永剛，2012）等都會對勞動力市場的就業水平產生顯著影響。

但是已有研究較少關注中國近幾年快速發展的商貿流通業對勞動力就業的影響。經過近三十年的投資建設，中國的交通基礎設施水平不斷提升，交通網絡更加密集，為商貿流通業的發展提供了必需的硬件條件?；ヂ摼W驅動下的電商產業快速發展，帶動了社會消費由線下到線上的轉型，對商貿流通業的需求也隨之增大，2008-2013年每單位GDP的物流需求系數持續增加，由2.90上升到3.48。國家相繼出臺《物流業調整和振興規劃》、《物流業發展中長期規劃》以及物流“國九條”等政策支持商貿流通業的發展。交通、電商以及政策支持等共同驅動了中國商貿流通業的快速發展，2000-2014年全國社會物流總額由17.15萬億元增加到213.5萬億元，年均增長19.74%。分產業來看，農產品物流總額由9634億元增加到3.3萬億元，年均增長9.19%；工業品物流總額由14.2萬億元增加到196.9萬億元，年均增長20.67%。而商貿流通業作為生產性服務業，通過加快第一、二產業原材料、產品等的倉儲、運輸、配送效率，將大大提高第一、二產業的生產能力，帶動相關產業就業率的增加，同時商貿流通業作為第三產業，其快速發展也會對第三產業的就業率產生重要影響。那么當前我國快速發展的商貿流通業能否通過加快物流速度，提高不同產業的生產能力進而對就業率產生影響。

通過梳理既有文獻發現，目前學者主要從消費（韓術斌、肖歆，2016；張艷，2015）、產業結構升級（夏偉華，2017；范秋霞，2015）、全要素生產率（蘇俊華等，2017）、城鎮化（張雪源，2017；丹寶坤、劉繼兵，2016）等角度研究了商貿流通業的發展對宏觀經濟的影響效應，但是還沒有文獻從實證角度分析商貿流通業的就業效應。因此，本文是首篇基于1997-2015年中國省級面板數據，利用PVAR模型研究商貿流通業發展對中國不同產業就業影響的文獻，豐富了關于商貿流通業對宏觀經濟影響的文獻。

模型設定與數據說明

（一）模型建立

在構建PVAR模型前，首先要確定該模型的滯后期。根據AIC、BIC、HQIC準則，本文檢驗結果如表1所示。根據表1滯后期選擇檢驗，BIC、HQIC準則均顯著最小，因此本文宜采用PVAR（2）模型。

根據上文檢驗結果，本文構建如下PVAR（2）模型：

yit=αi+βt+Ayit-1+μit （1）

式（1）中，yit中的i表示省份，t代表年份。A是4階系數矩陣，αi是地區固定效應，用以表示模型中可能遺漏的影響因素以及與地區特征相關的固定效應。βt表示變量的時間趨勢yit=（lnwl，lnfl，lnsedl，lnthl）。yit-1是yit的一階滯后項，擾動項μit滿足E（μit|αi， βt，yit-1）=0。

（二）數據說明

本文主要變量包括商貿流通業變量和一、二、三產業就業變量。商貿流通業變量（lnwl）用交通、運輸和倉儲業增加值的對數衡量，一、二、三產業就業（lnfl、lnsedl、lnthl）用一、二、三產業從業人員數的對數衡量。本文面板數據樣本期間為1997-2015年31個省，所有數據來源于相應年份《中國統計年鑒》。變量的統計性描述如表2所示。

實證結果分析

（一）面板單位根檢驗

在進行正式的PVAR模型估計前，需要檢驗各變量是否平穩，如果變量是平穩的則進行協整分析，如果變量是單整的則使用PVAR模型分析。因此本文需要驗證各變量是平穩還是單整的?；贚LC和IPS準則聯合檢驗變量的平穩性，如果拒絕原假設，則為平穩，反之為不平穩。表3結果表明，原始變量平穩性檢驗不顯著，未通過平穩性檢驗，即為非平穩變量。因此，進一步檢驗各變量是否是單整的。通過對各變量進行一階差分，利用上述兩種檢驗方法檢驗，結果表明所有變量均顯著拒絕原假設，表明各變量是一階單整的I（1）變量。因此，可以進行PVAR模型分析。

（二）脈沖響應分析

圖1-圖3分別為第一、二、三產業就業對商貿流通業發展沖擊的脈沖響應圖，表示一、二、三產業就業受商貿流通產業發展影響的變動情況，代表著就業和商貿流通業發展之間的動態關系。從圖1的結果來看，初期商貿流通業的發展顯著促進了第一產業就業，但在第1期產生顯著的負向作用降低了第一產業就業；第2期之后，商貿流通業發展對第一產業就業產生持續的促進作用，且促進第一產業就業的作用不斷增強。從圖2結果來看，商貿流通業發展對第二產業就業產生顯著的正向作用，且這一刺激對第二產業就業的作用持續增強。從圖3結果來看，商貿流通產業發展同樣促進了第三產業就業的增加，且促進第三產業就業的作用同樣不斷增強。第一、二、三產業就業對商貿流通業發展的脈沖響應值如表4所示。

從不同產業就業增加的效應來看，商貿流通產業發展對第二產業就業的刺激作用最強，其次是第三產業就業，對第一產業就業的促進作用最小。商貿流通業發展促進就業主要表現在以下幾點，第一，通過加快勞動力要素在地區之間流動，提高了勞動力搜尋工作的效率以及勞動力工作的匹配度，從而促進了就業。第二，通過轉移農村剩余勞動力，提高了農業勞動力就業率。而農村剩余勞動力轉移又可以提高農業生產率，進而可以帶動第一產業就業。第三，商貿流通業本身的發展可以帶動商業貿易和第三產業的就業。第四，商貿流通業發展加快了物質資本、能源和技術等生產要素在區域間的運輸和流動，可以為企業生產提供有力的物質保障，而新技術的發展通過商貿流通業發展得以迅速擴散傳播，帶動企業的生產技術革新，工業企業生產規模也得以不斷擴大，從而產生大量就業需求。

（三）方差分解分析

在上述脈沖響應分析的基礎上，本文進一步進行方差分解分析。方差分解可以分解各變量對被解釋變量的貢獻度，從而分析沖擊變量對響應變量作用的大小。表5為第一、二、三產業就業對商貿流通業發展的方差分解結果，表示商貿流通業發展對各產業就業影響的貢獻度。從各產業就業貢獻度變動趨勢來看，商貿流通業發展對各產業就業的解釋貢獻度呈遞增趨勢。從貢獻度大小來看，商貿流通業發展對第一產業就業貢獻最小，對第二產業就業貢獻度居中，對第三產業就業貢獻度最大。

結論

本文利用1997-2015年省級面板數據，基于PVAR模型實證檢驗了商貿流通業發展對第一、二、三產業就業的影響，并利用脈沖響應方法分析了兩者之間的動態關系，以及利用方差分解技術分析了商貿流通業發展對各產業就業的解釋貢獻度。本文研究結論表明，商貿流通業發展顯著促進了第一、二、三產業就業增長。從影響趨勢來看，商貿流通產業發展對各產業就業的促進作用遞增，且對第二產業就業的促進作用最大，第三產業就業其次，對第一產業就業的促進作用最小。方差分解結果表明，商貿流通業發展對各產業就業的解釋貢獻度呈遞增趨勢，且對第三產業就業的解釋貢獻度最大，第二產業就業其次，對第一產業就業的貢獻度最小。

參考文獻：

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