新時代下產業升級對人力資源需求的新態勢分析

劉 瑞

（山西省人事考試中心，太原 山西 030006）

產業升級過程中對勞動力需求的影響包括：產業結構調整帶來就業結構變動，同一產業內部升級和價值鏈升級帶來的崗位需求的變動，勞動力素質的需求的變動，還可能表現在從勞動密集型向資本密集和技術密集轉變的過程中，對勞動力知識和能力需求的改變。產業升級對勞動力新需求，會導致新時代下勞動力就業產業分布和素質調整方面出現新的改變，形成新的特點。新時代下產業結構升級決定著人力資源的需求結構，而人力資源的開發對產業的發展有一定的促進作用，產業結構升級與人力資源開發有著密切的聯系。產業結構升級導致各次產業產值變化，各次產業產值變化也會導致各次產業人力資源需求變化，因此，采用需求度模型對新時代下各次產業人力資源需求進行預測是很有必要的[1-2]。

一、產業結構升級與人力資源開發需求度模型構建

1.構建需求度評價模型

本文所構建的需求度評價模型具體來說就是回歸與時間序列組合模型，包括單位根檢驗、協整關系檢驗、誤差修正模型（ECM）、一元線性回歸擬合以及自相關性檢驗等幾個方面[3]。首先，根據各次產業增加值、制造業增加值與各次產業從業人員數、制造業從業人員數之間的線性關系，采用一元線性回歸模型進行回歸擬合與預測，其形式為：

其中，L表示從業人員數，α表示常數項，β表示回歸系數，Y表示某產業增加值，μ表示隨機誤差。

具體采用的四個一元回歸模型，其表達式分別為：

其次，在進行一元線性回歸分析之前，必須對四對變量（第一產業增加值與第一產業從業人員數、第二產業增加值與第二產業從業人員數、第三產業增加值與第三產業從業人員數、制造業增加值與制造業從業人員數）進行單位根檢驗、協整關系檢驗，在此基礎上進行誤差修正模型（ECM）分析。

2.基于需求度評價模型的預測

需要預測未來十年（2021年～2030年）全國第一產業、第二產業、第三產業、制造業從業人員數情況，則需要將假定的全國2021年～2030年第一產業、第二產業、第三產業、制造業增加值代入式（5）、式（6）、式（7）以及式（8）中，即可預測出全國2021年～2030年第一產業、第二產業、第三產業、制造業從業人員數情況（EViews7.0軟件具有相應預測功能）。

二、我國產業高度對人力資源需求度實證分析

1.單位根檢驗

為了保證回歸結果的有效性，預防“偽回歸”的出現，必須對變量進行平穩性檢驗、協整檢驗，平穩性檢驗（即單位根檢驗）采用ADF檢驗方法，該方法的模型形式是：

其中，tε為白噪聲，Δ為差分算子，1β為常數項，2β為趨勢項系數，iδ為不同滯后期的差分系數。

對變量L1、 L2、 L3、L4、Y1、Y2、Y3以及Y4單位根檢驗結果如表1所示。

表1 變量L1、 L2、 L3、L4、Y1、Y2、Y3以及Y4單位根的ADF檢驗表

從表1可以看出，變量L1、 L2、 L3、L4、Y1、Y2、Y3以及Y4在1%、5%以及10%三個顯著性水平下都是非平穩時間序列，經過一階差分變換以后，這些變量在1%、5%以及10%三個顯著性水平下也都是非平穩時間序列，經過二階差分變換以后，這些變量在1%、5%以及10%三個顯著性水平下都轉化成平穩時間序列。因此表中變量L1、 L2、 L3、L4、Y1、Y2、Y3以及Y4都是二階單整時間序列（存在二個單位根），但是這些變量都是同階單整時間序列，可以對它們進行協整檢驗。

2.協整關系檢驗

一些經濟變量本身雖然是非平穩序列，但是這些變量的線性組合有可能是平穩的序列，也就是具有協整關系，因此可以使用經典的回歸方法進行研究。如前所述，四對變量（L1、 L2、L3、L4、Y1、Y2、Y3以及Y4）都是一階單整時間序列，根據時間序列的協整性原理，如果這四個變量都是同階單整并且有協整關系，則這種情況下的回歸分析（包括向量自回歸分析）是有效的。使用Johansen極大似然法對多變量時間序列進行協整檢驗，對這些變量的滯后2期的Johansen協整檢驗結果如表2～表9所示。

表2 跡統計量檢驗結果（第一產業）

表3 最大特征統計量檢驗結果（第一產業）

表4 跡統計量檢驗結果（第二產業）

表5 最大特征統計量檢驗結果（第二產業）

表6 跡統計量檢驗結果（第三產業）

表7 最大特征統計量檢驗結果（第三產業）

表8 跡統計量檢驗結果（制造業）

表9 最大特征統計量檢驗結果（制造業）

以5%檢驗水平判斷，因為表2中跡統計量有19.1601＞15.4947， 2.0447＜3.8414，最大特征統計量有17.1154＞14.2646，2.0447＜3.8414，所以第一個原假設被拒絕，第二原假設被接受，表明第一產業增加值與第一產業從業人員數之間最多存在一個協整關系。同理，根據表3～表7中的數據，也可以得出第二產業增加值與第二產業從業人員數之間、第三產業增加值與第三產業從業人員數之間以及制造業增加值與制造業從業人員數之間最多存在一個協整關系。這些都表明了，我國各次產業增加值、造業增加值與從業人員數之間存在長期均衡關系。

3.誤差修正模型（ECM）

變量間短期存在的非均衡關系在下一時期能否予以修正，可以用誤差修正模型（ECM）進行驗證。以第一產業為例，如果L1與Y1是協整的，則它們之間的短期均衡關系總能由一個誤差修正模型表述。取滯后期為2將L1與Y1構造誤差修正模型（ECM）如下：

同理，可以構建第二產業從業人員數（L2）、第二產業增加值（Y2）、第三產業從業人員數（L3）、第三產業增加值（Y3）、制造業從業人員數（L4）、制造業增加值（Y4）誤差修正模型（如（11）式、（12）式、（13）式所示）。

用Eviews7.0軟件對式（10）～式（13）的估計結果見表10。

表10中第一產業從業人員數與第一產業增加值之間ECM模型整體檢驗結果表明，誤差修正系數為負，符合反向修正機制。模型中的修正系數是-0.29，并且t統計量不顯著，因為t統計量不顯著，說明第一產業從業人員數與第一產業增加值之間在一定時期的非均衡不能保證在下一期得到調整，說明模型的整體解釋能力比較弱。第二產業從業人員數與第二產業增加值之間ECM模型整體檢驗結果表明，誤差修正系數為負，符合反向修正機制。模型中的修正系數是-0.44，并且t統計量比較顯著，說明第二產業從業人員數與第二產業增加值之間在一定時期的非均衡可以在下一期得到調整，說明模型的整體解釋能力比較強。第三產業從業人員數與第三產業增加值之間ECM模型整體檢驗結果表明，誤差修正系數為正，符合正向修正機制。模型中的修正系數是0.32，并且t統計量比較顯著，說明第三產業從業人員數與第三產業增加值之間在一定時期的非均衡可以在下一期得到調整，說明模型的整體解釋能力比較強。制造業從業人員數與制造業增加值之間ECM模型整體檢驗結果表明，誤差修正系數為負，符合反向修正機制。模型中的修正系數是-0.45，并且t統計量比較顯著，說明制造業從業人員數與制造業增加值之間在一定時期的非均衡可以在下一期得到調整，說明模型的整體解釋能力比較強。

表10 誤差修正模型（ECM）估計結果

4.我國產業結構升級與人力資源開發需求度回歸擬合

采用EViews7.0軟件，并且利用樣本觀測值數據，對式（1）、式（2）、式（3）以及式（4）進行一元回歸分析。經過一元回歸分析，可以得出全國2005年～2020年第一產業、第二產業、第三產業、制造業從業人員數與第一產業、第二產業、第三產業、制造業增加值之間的擬合關系，結果如式（14）、式（15）、式（16）、式（17）所示。

可以看出，四個模型回歸結果的各項統計量都比較好。回歸分析結果表明，全國2005年～2020年第一產業從業人員數與第一產業增加值之間的呈現出反向變動的關系，并且相關系數比較高；第二產業、第三產業、制造業從業人員數與第二產業、第三產業、制造業增加值之間的呈現出正向變動的關系，并且相關系數也比較高。

三、我國產業結構升級對人力資源開發需求的預測分析

根據2005年～2020年我國三次產業、制造業增加值增長的特點以及我國從2012年以來經濟增長進入減速期等事實，可以假定2021年～2030年我國三次產業、制造業增加值數據（見表11）。將這些數據輸入EViews7.0軟件中，并且通過EViews7.0軟件中的一元回歸預測功能，可以得到2005年～2020年我國三次產業、制造業從業人員數預測值（見表11～表12）。

表11 2005年～2020年我國三次產業從業人員數預測值

表12 預測值與真實值比較數據

在此基礎上，通過計算也可以得到2005年～2020年我國三次產業、制造業從業人員數預測值與真實值偏離值以及預測值與真實值偏離度數據。

從表11與表12可以看出，2005年～2020年我國三次產業、制造業從業人員數預測值與真實值偏離值比較小，預測值與真實值偏離度也比較低（大部分年份偏離度絕對值都低于5%），因此，采用一元回歸預測方法，對我國2005年～2020年三次產業、制造業從業人員數進行預測結果比較理想。因此，可以推斷出2021年～2030年我國三次產業、制造業從業人員數預測結果也是可信的。

基于三次產業增加值和從業人員數預計，未來我國三次產業從業人員數變動趨勢（見表13）。

表13 就業人員變動及趨勢情況

預測結果表明，我國2021年～2030年第一產業從業人員數持續下降，第二產業、第三產業從業人員數持續上升，并且第三產業從業人員數上升速度比較快。按三次產業從業人員數占比進行排序，2021年～2030年第三產業從業人員數最多，其次是第二產業，第一產業從業人員數最少。

四、結論與啟示

本文采用一元回歸模型，并且結合我國2005年～2020年產業結構升級與人力資源開發相關數據，對新時代下我國2005年～2020年第一產業、第二產業、第三產業從業人員數與第一產業、第二產業、第三產業產值之間進行回歸擬合，并且預測出2021年～2030年第一產業、第二產業、第三產業從業人員數變動趨勢。得出結論：全國2005年～2020年第一產業從業人員數與第一產業增加值之間的呈現出反向變動的關系，第二產業、第三產業、制造業從業人員數與第二產業、第三產業、制造業增加值之間的呈現出正向變動的關系；2021年～2030年第三產業從業人員數最多，其次是第二產業，第一產業從業人員數最少。

可以得到相應啟示之處是：基于預測結果，未來應該有很多人力資源從第一產業分離出來，流向第二產業與第三產業，尤其是第三產業產業將會吸納更多勞動力。這表明我國產業升級對人力資源的新增需求，主要體現在第三產業，由第三產業帶來的就業崗位的增加較多。還有根據預測結果，制造業從業人員數增長速度都比較快，因此，制造業對人力資源的新增需也比較快。另外，新時代下第三產業包含的行業比較多，對人力資源的素質要求也是多方面的，制造業對一些技能型人力資源的需求量也比較大，因此在人才培養方面，應該根據第三產業各行各業的特點進行人才培養，也應該注重技能型人才的培養，以更好滿足新時代下產業升級對人力資源需求的新要求[4-5]。

注釋：

①一般的時間序列變量回歸結果殘差之間會存在自相關問題，引入自回歸過程可以有效消除時間序列變量回歸結果殘差之間存在的自相關問題，這里假定時間序列變量回歸結果殘差之間存在n階自相關問題（n一般的可能取值是1、2、3），式（5）、式（6）與此相同。