流通業對社會就業水平影響的實證分析

沈坤華

內容摘要：流通業的發展能夠帶動物流業、零售業及交通運輸業的規模增長，推動我國第三產業產值增加和國民經濟結構的優化，滿足更多勞動力需求。本文利用我國2006-2017年30個省市的省際面板數據對不同區域流通業發展對就業水平的影響進行研究。靜態面板固定效應回歸和動態面板系統GMM的實證結果表明流通業發展能夠顯著提升社會總體就業水平，其中東部地區和西部地區的流通業就業吸納能力得到較好釋放，而中部和東北地區的流通業發展相對滯后，其就業吸納能力還未得到充分體現。

關鍵詞：流通業 ? 就業水平 ? 固定效應模型 ? 系統GMM

引言

改革開放以來，我國流通業保持著快速增長，根據中經網統計數據庫的數據顯示：1978年，批發零售業、交通運輸和倉儲郵政業、住宿餐飲業三大行業僅為468.9億元，到2017年行業增加值達到129140.5億元，年復合增長率為6.86%。流通業迅速發展的同時，我國流通業結構和就業結構也隨之發生了巨大變化，進而對整個第三產業的運行產生影響。但目前，由于全球經濟環境的變化以及國內人口紅利的減少，我國經濟發展正在由高速增長階段轉化為中高速增長的“新常態”階段，供給與需求的結構性失衡顯現。作為國民經濟的基礎性和先導性產業，流通業健康發展是推進供給側改革和提升就業水平的關鍵，流通業對就業水平的提升作用受到地區經濟發展水平等多方面的制約。因此，促進流通業轉型升級，有效提升流通業的就業吸納能力，改善社會就業水平和結構，對流通業健康發展及國民經濟正常運行具有重要作用。

研究方法及數據說明

（一）模型設定

基于上述流通業對社會就業水平影響的作用機制分析，所考察因變量（社會就業人員數EMF）的函數關系式可寫為：EMF=f（CIP，CIE，CIN，PGDP，URB，TEC）。其中，解釋變量CIP為流通業總產值，CIE為流通業就業人數，CIN為流通業企業法人個數。同時，考慮到社會就業人員受到多種因素綜合影響，文章引入控制變量PGDP為人均地區生產總值，URB為地方城鎮化率，TEC為技術合同成交額。文章建立靜態面板數據以分析社會就業人數與流通業發展及地區經濟水平之間的關系，定量分析不同區域流通業就業吸納能力。模型各變量取對數處理，一是為了更好衡量變量之間的彈性變動關系，二是考慮到截面數據可能存在的異方差問題，在此基礎上建立靜態面板數據模型為：

其中，β0為截距項，β1到β6為各個變量的回歸系數，分別代表流通業總產值、流通業就業人數、流通業企業法人個數、人均地區生產總值、城鎮化率以及技術合同成交額對社會就業人數影響的彈性。下標i為省份標識單元，代表我國不同省份;t為時間標識單元，代表2006-2017年的不同年份。ε為隨機擾動項。

進一步，由于社會就業人員數存在慣性，具有明顯的累積特點，因此在計量模型中加入被解釋變量的滯后項作為解釋變量，采用動態面板模型進行的估計可能更符合實際。模型設定為動態面板數據，即：

解釋變量lnEMFi，t-1為取對數后社會就業人員數的一次滯后項，其它變量定義與靜態面板模型一致。

（二）數據說明與指標選取

本文以2006-2017年我國30個省份（西藏自治區、港澳臺地區除外）作為研究對象，分析我國流通業發展的就業吸納能力，以及其它因素對社會就業人員的影響。剔除西藏自治區主要基于以下兩點原因：一是西藏自治區的相關數據缺失嚴重，二是西藏自治區與其它省份之間經濟發展水平存在明顯差異。參考前人研究成果（王曉東，2010;夏新燕，2011;王睿，2013;郝冰，2016），本文擬從流通業總產值、流通業就業人數以及流通業企業法人個數研究流通業就業吸納能力，同時引入人均地區生產總值、城鎮化率及技術合同成交額控制其它因素對社會就業的影響。本文具體數據說明如下：

社會就業人員數（EMF）：本文以社會就業人員總數作為被解釋變量，衡量地區總體就業水平。

流通業總產值（CIP）：流通業包括第三產業中的多個不同行業。本文以批發零售業、交通運輸和倉儲郵政業、住宿餐飲業的年產業增加值之和來度量流通業總產值。

流通業就業人數（CIE）：由于數據可得性及客觀性，本文以批發零售業及住宿餐飲業的從業人員之和度量流通業就業人數。

流通業企業法人個數（CIN）：行業的企業法人個數能夠反映地區流通業發展水平，以及流通業所提供的就業崗位。考慮數據可得性，本文以批發零售業及住宿餐飲業的限額以上企業法人個數之和度量流通業企業法人個數。

人均地區生產總值（PGDP）：地區經濟發展水平顯著影響社會就業水平，我國地區經濟發展水平通常以地區生產總值表示，本文使用各省份人均GDP衡量地區經濟發展水平。

城鎮化率（URB）：城鎮化率的提高意味著更多的農村勞動力向城市轉移，大量潛在消費需求被釋放，從而促進社會就業水平。改革開放以來，我國常住人口城鎮化率由1978年的17.9%提高到2017年的58.5%，而城鎮化水平顯著影響地區社會就業總人數。本文以城鎮化率（城鎮人口數占地區總人口數的比重）度量各省份城鎮化發展水平。

技術合同成交額（TEC）：根據內生增長理論，技術投入對流通業產品和提高服務質量具有明顯促進作用，從而間接提高地區就業水平。本文以技術合同成交額作為技術投入水平的替代變量。

本文所使用的30個省市（西藏自治區、港澳臺地區除外）的社會就業人員數（EMF）來自各省市歷年統計年鑒，流通業總產值（CIP）、流通業就業人數（CIE）、流通業企業法人個數（CIN）、人均地區生產總值（PGDP）、城鎮化率（URB）、技術合同成交額（TEC）均來自中經網統計數據庫，同時對模型中所有變量進行取對數處理以避免異方差，計量過程采用Stata15.1進行處理，各變量描述性統計如表1所示。

實證檢驗及結果分析

（一）平穩性和協整檢驗

表2報告了面板模型各變量的平穩性檢驗結果，檢驗結果表明：所有變量均存在單位根，為非平穩時間序列，而將所有變量進行一階差分后，各變量均在5%的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設，即變量均為一階單整序列，記為I（1）。因此，可以對模型進行后續分析。

表3為各變量之間基于Kao檢驗和Pedron檢驗的協整關系分析結果。協整檢驗估計結果表明，Kao檢驗的統計量均在5%的水平下顯著，Pedron檢驗的統計量均在1%的水平下顯著，即說明面板模型中的各數據變量之間存在長期均衡關系，社會就業人員數受到流通業發展（流通業總產值、流通業就業人數、流通業企業法人個數）、地區經濟發展水平、城鎮化發展進程、技術投入強度等因素的異質性影響。

（二）模型全樣本回歸結果

本文對所構建靜態面板模型進行估計。同時，對于動態面板模型估計，直接使用普通最小二乘法和固定效應模型容易引起回歸結果的有偏性和非一致性，使得估計過程不滿足BLUE假設，而動態面板GMM可以有效解決內生性對回歸估計的影響，本文采用一步法系統GMM估計方法對動態面板模型進行估計，靜態面板和動態面板的估計結果如表4所示。

表4分別列示了采用四種不同方法對靜態及動態面板數據的估計結果。從回歸結果可以看到：不同省份的社會就業人數與流通業發展（流通業總產值、流通業就業人數、流通業企業法人個數）、當地經濟發展水平、城鎮化推進進程以及技術投入力度等因素密切相關，解釋變量對被解釋變量存在顯著的正向促進作用。

具體來看，在對靜態面板模型進行估計之前，需要選擇合適的模型估計方法，靜態面板模型的估計方法主要分為混合模型（OLS）、固定效應模型（fe_OLS）和隨機效應模型（re_OLS）三種形式。表4的回歸結果表明：F檢驗結果顯示P值為0.0000，即固定效應模型優于混合效應模型，同時，Hausman檢驗結果顯示P值為0.0000，拒絕隨機效應模型，即固定效應模型也優于混合效應模型，綜合靜態面板模型報告結果可知，本文應采用固定效應模型，模型的解釋變量對被解釋變量具有較強的解釋能力。

而在動態面板GMM的估計結果中，被解釋變量的一階滯后系數為0.897，且在1%的顯著性水平上顯著，說明社會就業人員數確實存在就業慣性。系統GMM估計的AR（1）對應的P值小于0.05，而AR（2）對應的P值大于0.05，達到0.57，表明模型誤差項存在一階序列相關且不存在二階序列相關，滿足系統GMM估計對誤差項相關性的要求。同時，Sargan檢驗對應的P值大于0.05，說明工具變量是有效的，即采用系統GMM方法對本文動態面板模型進行估計的結果是穩健可靠的。因此，本文主要對固定效應模型和動態面板模型的回歸結果進行分析。

從固定效應模型的估計結果來看，流通業發展對社會就業水平產生正向影響。其中，影響力度由大到小依次為流通業總產值，影響系數為0.223%;流通業就業人數，影響系數為0.063%;流通業企業法人個數，影響系數為0.058%，且回歸結果均在5%的顯著性水平下顯著，這與理論分析的結果一致。作為我國國民經濟的基礎性第三產業，流通業的全面發展能夠釋放其就業吸納能力，改善社會就業總水平。此外，各控制變量與社會就業水平之間也表現出正向關系，即地區經濟發展、城鎮化水平及技術投入力度都會影響社會就業水平。

從動態面板模型的估計結果來看，被解釋變量的一階滯后項對應的回歸系數為0.897，且在1%的顯著性水平下顯著，表明前一期的社會就業水平對本期的社會就業水平的解釋能力較強，社會就業水平具有極強的慣性。同時，流通業總產值、流通業就業人數及流通業企業法人個數所對應的回歸系數分別為0.015、0.028、0.020，且除流通業總產值外，其它兩項均在1%的顯著性水平下顯著，再一次表明流通業發展對社會就業水平具有較強促進作用，流通業有著巨大的就業吸納能力。

（三）不同地區子樣本估計結果

考慮到我國流通業發展具有極強的區域非均衡性，同時各地區之間經濟發展水平存在巨大差異，本文將分地區考察流通業的就業吸納能力。根據2011年國家統計局對我國經濟區域的劃分標準，本文將30個省市（西藏自治區、港澳臺地區除外）分別歸入東部、中部、西部和東北四大地區，對各個子樣本進行靜態面板模型估計，F檢驗和Hausman檢驗的結果表明四大經濟區域的最優估計模型為固定效應模型，可決系數R2分別為0.816、0.771、0.734、0.907，即四個方程的擬合優度較好，各地區子樣本的估計結果如表5所示。

通過四大經濟區域的固定效應回歸結果可以發現流通業就業吸納能力在東部和西部得到較好釋放，流通業總產值對社會就業人員數的影響系數分別為0.138、0.151，均在1%的顯著性水平下顯著，而在中部和東北地區，流通業發展的就業吸納能力未得到有效體現。在區域經濟發展方面，東部、西部和東北部的區域經濟發展高低對社會就業水平具有顯著正向影響，影響系數分別為0.263、0.097、0.205，而中部地區的區域經濟發展對社會就業水平無顯著影響。城鎮化率在東部和中部產生促進作用，回歸系數分別為0.882、0.526，而技術進步則在東部和西部與社會就業水平具有正向關系。綜合以上分析，東部地區的流通業就業吸納能力較強，區域經濟發展和城鎮化率上升使得吸納潛力得到充分體現，相對而言，中部、西部和東北地區由于勞動力人口流失、流通業發展滯后、城鎮化進程推進緩慢及技術投入力度不足等多種原因導致流通業就業吸納能力未得到有效釋放，如何對流通業進行轉型升級，對促進流通業就業吸納能力具有重要作用。

結論與建議

（一）主要結論

文章利用2006-2017年我國30個省市（西藏自治區、港澳臺地區除外）的面板數據，采用靜態面板固定效應回歸和動態面板系統GMM的方法對流通業就業吸納能力進行分析，結果表明社會總體就業水平與流通業發展（流通業總產值、流通業就業人數、流通業企業法人個數）、當地經濟發展水平（人均地區生產總值）、城鎮化推進進程（城鎮化率）以及技術投入力度（技術合同成交額）等因素密切相關，主要解釋變量對被解釋變量存在顯著的促進作用。作為我國國民經濟的基礎性第三產業，流通業的就業吸納能力較強，流通業的全面發展能夠釋放其就業吸納能力，改善社會總就業水平。

進一步，本文將我國30個省市（西藏自治區、港澳臺地區除外）劃分為東部、中部、西部及東北地區四大經濟區域，對不同區域進行子樣本回歸，研究結果表明：東部和西部的流通業就業吸納能力得到較好釋放，流通業總產值對社會就業人員數的影響系數均在1%的顯著性水平下顯著。相對來說，中部和東北地區的流通業就業吸納能力未得到有效釋放。綜合來看，由于東部地區經濟發展相對發達，城鎮化進程也相對更快，且對外來資金具備較強吸引能力，使得其流通業就業吸納能力較強，潛力得到充分體現。另一方面，由于中部、西部和東北地區的經濟發展水平相對較差，本地勞動力人口流失嚴重以及城鎮化推進遲緩等多種原因使得當地流通業發展滯后，其就業吸納能力未得到有效釋放。下一步，東部地區流通業發展如何保持現有就業吸納能力，其它區域如何對流通業進行轉型升級，對促進我國整體流通業就業吸納能力具有重要作用。

（二）政策建議

從整體來看，首先，我國應進一步優化流通業結構調整，地方政府應加大技術投資力度，以技術更新創造更多就業需求，同時應加強人力資本投入力度，產業結構的升級轉型需要具備高素質的勞動者，而目前我國高素質人才缺失，因此培養多領域的高素質人才是保障經濟增長的關鍵。其次，我國流通業大多數行業仍存在勞動力低效的現狀，甚至包括住宿餐飲業與交通運輸、郵政業等流通業中的支柱行業。因此，各企業應大力開展自主創新研究，創造企業核心競爭力，轉變發展模式解決勞動力低效滯留問題。最后，全國范圍內應進一步推進新型城鎮化建設，解放流通市場需求，進而全面提升流通業發展質量，從而加強流通業就業吸納能力。

從各區域來看，相比于中部、西部及東北地區，東部的流通業發展水平存在較大差異，且宏觀經濟發展環境也優于其它三個區域。因此東部及其它區域關于加強流通業就業吸納能力的關注點不同。一方面，由于東部地區大型企業較多，且技術投入力度較強，政府部門應有效利用市場的決定性作用，引導各企業之間進行合理合法的競爭，以競爭的市場手段發掘流通業就業吸納能力的潛力。同時，東部地區的城鎮化水平已相對較高，政府應有效利用農村勞動力進行流通業轉型升級，促進社會總就業水平的提升。

另一方面，由于中西部的中小型企業較多，當地政府應加大資金投入，推動中小企業發展，發揮中小企業的就業吸納作用，且這些區域的批發零售、住宿餐飲等市場的就業需求仍存在較大發展潛力，各地政府應加快流通業結構調整力度，在已有基礎上發展新型服務業，通過創造新的就業崗位拓寬就業渠道，加強流通業就業吸納能力，促進第三產業的產業結構優化升級。東北地區政府應在國家支持“東北老工業基地振興”的時代背景下，加快城鎮化推進步伐，解放農村勞動力，利用地方優惠政策吸引外資進入，加快重工業向流通業等第三產業的轉型升級，促進流通業的就業吸納能力。

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