经济增长、产业结构调整与就业

摘 要：本文基于1992—2014年我国30个省（市、自治区）的省际面板数据，使用计量建模的方法对我国四大经济区域经济增长、产业结构调整与就业的关系进行了实证研究。结果表明：过去的二十多年间，中西部地区省份的自发就业增长率普遍高于东部地区，区域经济增长对就业增长的促进作用也高于东部地区；东部地区在产业结构调整促进就业增长方面领先于中西部地区；而产业结构调整所造成的结构性失业主要出现在经济欠发达的西部地区；尽管在各省份的表现差异较大，但在全国范围内经济增长和劳动力跨产业流动促进了就业增长。研究结论表明，“保增长就是保就业”具有一定的经验基础，对中西部地区未来的发展仍具有指导意义；“调结构”促就业效果在中西部地区的显现还需要时间，但采取有效措施健全劳动力就业市场无疑能够加快这一进程。 
　　关键词：就业；经济增长；产业结构调整；劳动力跨产业流动 
　　中图分类号：F062.9 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2016）03-0010-06 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.02 
　　一、问题的提出及文献回顾 
　　2008年以来，美国次贷危机、国际金融危机以及欧洲主权债务危机接踵而来，重创了各国的经济发展。经历过衰退的涅槃，世界经济正缓慢而坚定的走向复苏。未来三到五年，国际经济形势将快速变化，国际经济秩序也将深刻调整。在国内，我国已进入“三期叠加”的新常态，多年高速增长积累的社会矛盾集中爆发，增长速度放慢，企业经营越来越困难；政府债务危机、银行坏账以及企业产能过剩成为不容忽视的三大隐患。面临复杂的国际国内环境，要兼顾增长与稳定，加快产业结构调整和促进就业成为中国发展的必然选择。在经济增速逐渐放缓、产业结构调整加快的情况下，研究经济增长和结构调整的就业效应并协调好三者的关系具有十分重要的现实意义。 
　　关于经济增长与就业的研究可谓汗牛充栋，但增长能否有效促进就业，学术界尚存在分歧。西方经济理论（索罗增长模型和奥肯定律）认为，就业增长率与经济增长率的变动趋势在理论上存在一致性。但是从20世纪90年代起，我国的就业弹性持续下降，越来越多的学者开始质疑西方经济理论在我国的适应性。汤光华（1999） 通过计算相关系数得出结论：1978—1992年，中国的经济增长与就业总体变化上不相关，但1992—1997年间具有了一定的同向性[1]。蔡昉（2004）等认为尽管我国的就业弹性较低，但不能解释为经济增长未带来就业增长[2]。刘元华（2012）等观察影响就业的三个因素（经济增长、技术进步和结构调整），测算出1994—2009年经济增长使就业人口年均增加9.49%[3]。不同的观点也很多。陈桢（2008）指出，1992年后劳动要素对经济增长的解释力严重下降，若不考虑技术进步和体制转变导致劳动效率提高，甚至可以认为就业人员增加对我国经济增长几乎是没有作用的[4]。卞纪兰（2011）等认为20世纪90年代以来中国经济增长正逐渐从高就业增长型向低就业增长型转变[5]。 
　　关于产业结构调整与就业的研究，学术界也是众说纷纭。Findeisen和Sudekum（2008）认为产业结构调整强度与城市就业增长之间的关系并不明确，产业的初始结构对其后的就业增长有重要影响[6]。张浩然、衣保中（201 
　　1）指出产业增量结构的快速调整对于城市就业有着显著的促进作用，而劳动力在各行业的重新配置会带来结构性失业，影响城市的就业水平[7]。吴振球、程婷（2013）等证明了产业结构合理化、产业结构高级化对降低失业率有积极作用；同时证明了产业结构高级化与转变经济发展方式协同作用对降低失业率具有明显的积极作用[8]。魏燕、龚新蜀（2012）研究了省际间技术进步、产业结构升级与就业的关系，指出我国技术进步、产业结构升级程度与就业之间存在长期均衡关系，但其对区域就业量的短期影响在四大经济区中是不稳定的[9]。以上有价值的成果为本研究提供了丰富参考。 
　　本文与上述研究有三方面重要区别：一是将经济增长和产业结构调整放在一个模型中进行研究，在研究“稳增长，调结构”与“惠民生”（就业）关系的基础上，进一步提出“促改革”的措施；二是尊重了产业结构调整的过程性，从调整过程和调整结果两个维度研究产业结构调整对就业的影响，根据估计结果推测出各大经济区域所处的调整阶段；三是尊重了产业结构调整空间上的不一致性，对经济增长和产业结构调整的就业效应在四大经济区域的表现进行了比较分析，并尝试对不一致做出解释。 
　　二、变量选取及模型设定 
　　（一）变量选取 
　　本研究主要采用了1992—2014年我国30个省（自治区、直辖市）的面板数据，并将30个省划分为东北部（黑龙江、吉林、辽宁）、东部（北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南）、中部（山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南）和西部（内蒙古、广西、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆）四个部分进行研究。研究数据来自历年《中国统计年鉴》、各省统计年鉴以及国家统计局网站。本文选取的变量有： 
　　1.就业。就业是本研究的被解释变量，选取从业人员增长率（Rate of Employment——EMPLOYR）衡量。根据国家统计局设置的统计口径，凡16周岁及以上，从事一定社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的人员，包括：职工、再就业的离退休人员、私营业主、个体户主、私营企业和个体就业人员、乡镇企业就业人员、农村就业人员、其他就业人员等。 
　　2.经济增长。经济增长是本研究的解释变量之一，选取实际GDP增长率（Rate of Gross Domestic Product——GDPR）来衡量。该变量的系数在经济意义上为就业弹性，反映了经济增长的就业吸纳能力；给定其他条件，较高的就业弹性意味着经济增长更多地依赖劳动力的增加，经济增长的成果也更多为劳动者所分享[10]。为剔除价格因素的影响，模型中使用的数据为可比价格计算的GDP增长率①。
    3.产业结构调整。本研究分别选取劳动力跨产业流动系数（TSTR）、第三产业与第二产业增加值比率（Structure Ratio）来衡量产业结构调整的过程和结果。TSTR系数的计算采用Aigenger等、刘楷（2007）、朱轶和熊思敏（2009）以及张浩然等（2011）的思路[11-13]，测算公式如下： 
　　其中，TSTRit表示i地区在t期的产业结构变动强度。qnt、qnt-1分别为i省份第n产业从业人员在t及t-1期占该省份从业人员总和的比重。该系数越大说明劳动力跨产业流动规模越大，产业结构变动越剧烈；反之，则说明劳动力跨产业流动规模越小，产业结构调整速度越缓慢。 
　　（二）模型检验及设定 
　　通过Levin、Lin&Chu t、Breitung、Im-Pesaran and Skin、 
　　Fisher-ADF以及Fisher-PP方法对模型涉及的各个变量进行单位根检验，结果表明：从业人员增长率（EMPLOYR）、实际GDP增长率（GDPR）、第三产业第二产业产值比值（StrucRatio）以及劳动力的跨产业流动强度（TSTR）的原始序列均是平稳的。使用高铁梅等的两步法对面板数据进行模型设定检验②，检验过程及结果如下：