我國商貿流通業發展的就業促進效應研究

馮 椿

（中山大學新華學院經濟與貿易學院 廣東廣州 510410）

引言

改革開放四十年來，我國的城鎮化發展水平不斷提高，城市化率由1978年的18%上升到2019年的61%，年均增加1%以上。在城鎮化進程中，大量的農村剩余勞動力流向城市，雖然促進了我國產業的發展，但也帶來了社會就業問題。在當前的經濟與社會背景下，如何實現流動人口高質量就業，解決好勞動力市場的就業問題，具有重要的經濟價值與社會價值。

商貿流通產業是我國國民經濟發展的先導產業，在帶動生產增長、增加社會消費需求、吸納社會就業等方面發揮著非常重要的作用。在我國，商貿流通業是一種典型的勞動力密集型產業，吸納就業能力相對于其它行業更強。根據奧肯法則測算，社會消費需求每增加1個百分點，可以帶動國民經濟增長1.5個百分點，實現就業增加0.5個百分點。在我國全面建成小康社會的關鍵節點，要想促進就業與再就業，就必須大力發展經濟，特別是實現商貿流通產業的快速增長。

就業作為經濟發展的重要組成部分，廣受學者們的關注。對于影響就業的因素，學者們大多從產業發展（金強、陳勇明，2017）、金融發展（楊艷琳、黃密桃，2015）、經濟增長（魏曦，2019）、對外貿易（張原，2018）、技術創新（韓孟孟，2016）、基礎設施（董艷梅、朱英明，2016）以及財政金融政策（牟俊霖、閆里鵬，2017）等方面做闡述。近年來，隨著我國商貿流通產業的快速發展，學者們對商貿流通發展的經濟促進效應做了部分研究（張冠鳳，2018），但是對于商貿流通業發展與勞動力就業之間的關系，學者們較少涉及。考慮到我國商貿流通業的快速發展，本文基于2000-2018年我國省級面板數據，基于雙向固定效應模型，研究商貿流通產業對中國勞動力市場的影響，豐富了目前與商貿流通業發展相關的學術研究成果。

研究方案設計

（一）模型建立

由于本文使用2000-2018年省級面板數據，因此采用時空雙固定效應模型，這樣不僅可以控制時間固定因子，還能夠固定個體因子。時空雙固定模型具體如公式（1）所示，其中α表示截距項，Xi為各個解釋變量，βi是對各個解釋變量的估計系數，μi表示個體固定效應，υi表示時間固定效應，ε為誤差項。

考慮到被解釋變量存在一定的自回歸效應，因此在模型設定過程中，充分考慮因變量的相關性，具體如公式（2）所示，λ為自回歸系數。

（二）數據說明

被解釋變量。基于已有的研究成果，本文將商貿流通業就業人口作為被解釋變量，其中本文定義的商貿流通業包括交通運輸業、倉儲郵政業、批發零售業、住宿餐飲業，基于各省市統計年鑒得到上述就業數據。此外，為了考慮商貿流通業對其它產業的就業促進效應，本文以一二三產業的就業人口作為被解釋變量，進行進一步的檢驗。

核心解釋變量。商貿流通業發展的衡量方法較多，一些學者通過構建指標體系進行定量化分析，但是這些指標體系之間的各變量相關性較大，如果進行實證分析，很可能會產生多重共線性。因此，本文以商貿流通業增加值作為衡量商貿流通業發展水平的代理變量。

控制變量。參考學者們已有的研究成果，將金融發展、經濟增長、城市化發展、技術創新以及基礎設施完備情況作為控制變量，變量的定義與描述性統計如表1所示。

表1 變量的定義與描述性統計

表2 基準回歸結果

表3 商貿流通發展對不同行業就業的影響

表4 商貿流通發展對不同地區就業的影響

實證結果分析

（一）基準回歸

基于公式1，本文借助STATA軟件進行了雙向固定效應模型回歸，實證結果如表2所示。在基準回歸中，商貿流通業的發展有利于增加商貿流通業的就業人數，促進社會就業，這說明目前我國商貿流通業的發展仍然具有強烈的勞動密集型特征，吸納社會就業能力強。金融發展變量的擬合參數也顯著為正，這說明金融發展有利于促進商貿流通業的發展，這是因為金融發展能夠為商貿流通企業及其上下游企業提供更多的信貸支持，有利于擴大生產，增加消費。經濟發展水平的提高對商貿流通業的就業促進效應并不明顯，一方面經濟發展可能通過擴大生產、消費來提高商貿流通業的就業吸納能力，另一方面隨著經濟的發展，勞動效率更高，不利于擴大就業。本文的實證結果顯示，技術進步不利于商貿流通業就業水平的提高。城市化發展以及基礎設施的完善程度越高，商貿流通業的就業水平越好。這是因為我國商貿流通業主要集中在基礎設施較為完善的城市地區，城市化水平的提高有利于發揮城市的規模經濟效應，而基礎設施的完善有利于降低成本，促進商貿流通業的發展，從而帶動就業。

（二）分行業分析

由于商貿流通業連接了我國生產與消費的各部門，因此商貿流通業的發展不僅會對本產業就業帶來影響，對其它產業就業也會產生重要的影響。本文以一二三產業就業人口比重作為被解釋變量，進一步分析商貿流通發展的就業促進效應，具體如表3所示。實證結果顯示，商貿流通業的發展會顯著降低第一產業從業人員數，這是因為商貿流通業帶來了巨大的就業機會，并且這些就業崗位對勞動力技能要求不高，有利于第一產業從業人員轉型，吸納城市流動人口。商貿流通業的發展在短期內會增加二三產業從業人員數，但長期來看會降低二三產業從業人員數，這是因為在商貿流通業發展之初，產業發展程度較低，勞動崗位以勞動密集型為主，但隨著商貿流通產業的不斷發展，技術的引入頻率會越來越高，人工智能、無人技術逐漸取代人工，會減少就業機會。此外，從回歸系數可以發現，商貿流通業的發展對第三產業的就業促進效應要明顯高于第二產業，可能是因為商貿流通業主要涉及到第三產業，對第二產業的影響僅僅包含生產層面。

（三）異質性分析

考慮到不同地區商貿流通業發展水平存在的差異，本文以各地區商貿流通業就業比重為被解釋變量，實證檢驗了商貿流通發展在不同地區的就業促進效應差異，具體如表4所示。從各地區的擬合參數大小可以發現，商貿流通業的就業促進效應在中部地區最強，東部地區次之，西部地區最差，這是因為當前我國中部地區商貿流通產業發展速度最快，并且由于中部地區主動承接東部地區產業轉移，吸納社會就業的能力較強。雖然東部地區商貿流通業發展水平最高，但是由于技術進步以及行業勞動生產率的提升，對勞動力的用工需求增長穩定。西部地區由于商貿流通業發展水平較差，促進就業的能力有限。

結論與建議

（一）研究結論

基于我國2000-2018年省級面板數據，借助雙向固定效應模型，本文實證檢驗了我國商貿流通業發展的就業促進效應。首先，本文發現流通業發展對促進流通產業就業存在明顯的促進效應，這與奧肯定律相一致，產業的繁榮發展會創造更多的就業機會。這種就業機會的創造是相對的，總體而言，商貿流通業的發展會減少第一產業就業人數，帶動第二、三產業的就業人數，并且對促進第三產業就業帶動作用更強。此外商貿流通業的發展對于不同地區的就業促進效應也存在顯著的差異性，中部地區商貿流通業發展的就業促進效應最強，東部地區次之，西部地區最弱。這說明商貿流通業發展帶動就業與產業發展程度以及增長情況存在顯著關聯，實證結果也證實了商貿流通業的就業促進效應存在明顯的倒“U”型特征，即短期內商貿流通業會增加就業，但長期內會減少就業。

（二）對策建議

第一，面對日益增長的消費需求，政府應當鼓勵流通產業不斷推進技術創新，雖然技術創新會相對的減少就業機會，但是有利于商貿流通業的長遠發展。在當前新零售加速發展的背景下，只有不斷堅持技術創新以及產業升級，才能夠真正實現供給側改革，滿足居民日益多元化的消費需求。此外，隨著技術的不斷進步，我國商貿流通企業需要不斷引入大數據、云計算、人工智能以及區塊鏈技術，整合線上線下資源，為提升商貿流通業發展質量，帶動就業創造更多機會。

第二，政府應當進一步深化流通體制改革，為新流通模式提供制度保障。隨著我國電商模式的出現，商貿流通發展出現新的動力，但是由于制度保障不健全，電商快速擴張的同時也存在諸多問題，影響了電商領域就業的質量。此外，對于行業壟斷現象，由于一些大型連鎖超市及企業在地方上的壟斷，導致一些民間資本進入流通行業難度較大，不利于流通業的進一步發展，也不利于發揮小微商貿流通企業的就業吸納作用。

第三，要統籌我國區域商貿流通業發展。實證結果顯示，在不同地區商貿流通業發展的就業促進效應存在較大差異，這主要是因為我國不同地區商貿流通發展差異較大。目前，我國西部地區商貿流通基礎設施落后，產業間缺乏就業協同力，商貿流通的就業促進效應不高。因此，應該加大對西部地區商貿基礎設施投入力度，創新投入方式，鼓勵社會資本進入。在中部及東部地區，要加快產業轉型升級，為中小流通企業創造有利的發展環境，促進流通業規模不斷擴大，通過流通業的發展創造更多的就業機會。