我国第三产业经济增长与就业的因果关系

程 怡

（安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥230601）

1 前言

由于就业问题关系到国民经济的稳定高效发展和社会的稳定，是各个国家在经济发展的过程中都普遍存在的，因此，西方经济学家也一直把充分就业作为宏观调控的重要手段。就经济发展的实践表明，伴随着经济的发展，劳动力在各个产业之间将发生规律性的相应转移。首先，劳动力会从第一产业流向第二产业，伴随着经济的进一步发展，劳动力的分配状况会呈现出最终向第三产业转移的现象。

目前，国内已有很多学者就第三产业经济增长与就业增长的问题进行了研究。夏杰长（2000年）认为在加大劳动就业容量、拓宽就业渠道、提高劳动就业弹性方面，大力发展第三产业具有重要的意义。而支持第三产业的发展，需要实施有效的产业政策；从财税政策上为第三产业的发展创造良好的经济环境；调整城镇居民生活中的福利补贴范围；在金融信贷政策上加大对第三产业等相关行业的扶持力度。李冠霖、任旺兵（2003年）从产业结构偏离的角度分析了我国第三产业就业增长的轨迹，我国第三产业就业吸纳空间经历了高空间期、空间下降期、空间进一步缩小期三个时期。目前我国第三产业结构偏离已经超过国际标准模式的水平，保持第三产业就业吸纳能力需要较大创新，并形成新的服务需求。李江帆、毕斗斗（2004年）详尽地分析我国第三产业劳动力的状况，从得出的结论可以看出，由于改革开放所释放出的制度生产力，80年以来，随着第三产业的较快发展，第三产业的就业总量也快速增长，但是自90年代以来，第三产业就业总量的增长速度有所放缓。魏作磊（2004年）指出虽然我国第三产业成为今后解决就业的主要行业，第三产业对劳动力有较强的吸纳能力且其吸纳劳动力的潜力很大，但是我国第三产业就业比重偏低，劳动力向第三产业转移的速度缓慢，并指出第三产业将在今后承担起接受新增的和从其他行业转移出的劳动力的任务。刘书瀚、刘晖群（2004年）对第三产业就业效应的理论追溯进行了研究，理论和实践分析表明，随着工业化推进和发展，第三产业对就业的绩效越来越明显，表现在其显性就业效应和隐性就业效应上。进而评价了我国第三产业的就业绩效，通过分析我国第三产业的就业吸纳弹性，可以看出我国第三产业的显性就业绩效是非常明显的。何庆光（2005年）的研究表明我国第三产业就业弹性最大，发展第三产业将对就业的增加起到明显的带动作用。

综上所述，国内学者对我国第三产业发展带动就业增长效应从理论探讨和实证分析进行了较为深入的研究，这些研究得出的结论对促进我国就业有十分重要的指导意义。但是，前人研究大多采用时间序列或者截面数据，在我国市场经济发展时间不长的背景下，数据样本不足，得出结论的科学性有待检验。本文使用我国31个省级地区1978年-2010年的面板数据，采用面板数据单位根检验、面板数据协整检验和面板格兰杰因果检验的方法，试图对我国各地方第三产业经济增长与就业之间的格兰杰因果关系进行分析。

2 数据选择及实证结果分析

近些年来，我国的经济取得了快速增长，进一步增强了经济实力，随着经济的快速增长，第三产业也取得了巨大发展。我国第一、第二和第三产业的产业结构不断发生调整，而劳动力在三次产业间分配也发生了变化，第三产业已经成为我国今后解决就业问题的主要渠道。本文利用格兰杰因果检验方法对我国各个地区的第三产业产值增长率与第三产业就业增长率的关系进行实证性检验，这也是分析时间序列数据的常用方法。因为大部分时间序列数据都是非平稳的，不满足多元回归等传统分析方法对数据平稳性的要求，否则，即使变量之间没有联系，也会出现变量间的显著关系，这就是所谓的谬误回归或伪回归问题。另一方面，多元回归方法是事先假定变量间存在关系，然后进行检验，而协整检验则是事后假定，需要先判断变量的单整阶数，即先要进行单位根检验，只有变量的单整阶数相同，或者不同阶数的变量经过某种组合后，理论上可能存在着长期的均衡关系，才可以假定方程式。同时建立在协整分析基础上的格兰杰因果检验，对于变量间因果关系的判断更加全面和准确。

2.1 数据选取

本文所使用的数据全部来源于中国统计局网站的《新中国60年统计资料汇编》以及《中国统计年鉴》。选取的指标数据为我国31个省份1978-2010年间的第三产业就业增长率、地区生产总值（GDP）、第三产业产值以及第三产业产值增长率，对其进行单位根检验、协整检验和格兰杰因果检验。本文使用的是平衡面板数据，检验过程是通过计量经济软件Eviews6完成的。

本文利用第三产业产值的增长率（g）来辨识第三产业的经济增长，用jy来表示第三产业就业增长率。表1给出了g和jy这两个变量的描述性统计信息。

表1 变量描述性统计信息

2.2 单位根检验

在经济学上，格兰杰因果检验一般用在确定一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因或结果的问题上。其解决思路为：假定变量X的变化会引起变量Y的变化，即变量X的变化是变量Y发生变化的原因，则变量X的变化在时间上先于变量Y，而且变量X在预测变量Y的变化时具有显著性，因此，引入变量X的过去观测值作为独立变量在预测Y的回归模型时能够显著地增加模型的解释能力；并且，变量Y在预测变量X的变化是统计上是不显著的。格兰杰是在1980年提出这种定量分析变量之间因果关系的方法--格兰杰因果关系的，但是在格兰杰因果检验提出后的很长一段时间内，时间序列的平稳性检验并没有纳入格兰杰因果检验的过程之中。直到21世纪初期，Granger和Meakawa运用归纳过程推导出：如果变量为非平稳时间序列时，该统计量的渐进分布将不再是F分布。因此，现在的Granger因果检验都要求其变量数据是平稳性的，这就使得我们在进行变量之间因果关系分析之前要对其进行单位根检验，以确定其是否为平稳序列。

在对面板数据进行单位根检验时，根据截面单元是否具有相同的单位根过程，可以划分为同质单位根检验和异质单位根检验，其检验方法共有六种，分别为：LLC检验法、Breitung检验法、Hadri检验法、IPS检验法、Fisher-ADF检验法和Fisher-PP检验法。且每种方法都有其优缺点，为了尽量降低检验结果的偏差结合本文使用的Eviews6提供的几种检验方法，本文将采用LLC检验法、Fisher-ADF检验法和Fisher-PP检验法来对我国各地区第三产业经济增长和就业进行平稳性检验。

由表2中的单位根检验结果可知，对于第三产业产值增长序列来说，LLC检验法、Fisher-ADF检验法和Fisher-PP检验法的结果都十分显著的，因此，第三产业产值增长序列的单位根检验拒绝存在单位根的原假设，即第三产业产值增长序列零阶单整平稳—I（0）。对于就业增长序列来说，LLC检验法、Fisher-ADF检验法和Fisher-PP检验法的结果都十分显著的，因此，就业增长序列的单位根检验拒绝存在单位根的原假设，即就业增长序列零阶单整平稳—I（0）。因此，g和jy序列可能存在长期均衡的协整关系。

表2 我国各地区第三产业产值增长与就业增长序列单位根检验

2.3 协整检验

Granger（1987）协整的定义：若干个由单位根过程所生成的数据的变量，若存在这样的线性组合，使与这一组合的偏差（或者说协整残差）由稳定过程所生成，则这种组合即为变量之间的协整，它度量了这几个变量之间的长期稳定性。协整概念的提出对于用非平稳样本量建立经济计量模型以及检验这些变量之间的长期均衡关系非常重要。非平稳时间序列的线性组合必须具备协整性是进行格兰杰因果关系检验的前提条件，因此需要对第三产业产值增长率和就业增长率之间的协整性进行分析。而协整检验的方法主要有两种：一是基于回归残差的协整检验，这种检验也称为单一方程的协整检验；另一种是基于回归系数的完全信息协整检验。本文主要涉及两变量协整关系的Engle-Granger两步法检验。

由表3的协整检验结果可知，在七种协整检验方法中，除了Panel v-Statistic检验结果不显著以外，其余的六种协整检验结果都在5%的置信水平下都是显著的，即是说Panel v-Statistic检验结果表明g和jy之间不存在协整关系，而其余六种检验法的结果说明g和jy之间存在协整关系。综合上述结果可以得出，g和jy之间存在长期均衡协整关系。

表3 g与jy之间的协整关系检验

2.4 格兰杰因果关系检验

协整检验证明了平稳变量之间在长期内具有均衡关系，这种均衡关系是否是因果关系还需要进行格兰杰因果检验。格兰杰因果检验解决了X是否引起Y的问题，主要看现在的Y能够在多大程度上被过去的X解释，加入X的滞后值能否使Y的解释程度提高。如果X在Y的预测中有帮助，或者X与Y的相关系数在统计上显著时，就可以说“Y是由X Granger引起的”。格兰杰指出的“如果非平稳的两个时间变量之间是协整的，那么至少存在一个方向上的格兰杰因果关系”，对于面板数据也同样适用。由上文可知，第三产业产值增长与就业增长满足格兰杰检验的前提。本文的格兰杰因果关系检验结果如表4所示。

由表4中的结果可知，从短期 （滞后3期）来看，就业增长是第三产业产值增长的格兰杰原因，第三产业产值增长也是就业增长的格兰杰原因，即从F统计量上来看，在10%的置信水平下基本都拒绝了原假设“就业增长不是第三产业产值增长的格兰杰原因”和“第三产业产值增长不是就业增长的格兰杰原因”，因此，第三产业产值增长与就业增长互为格兰杰因果关系。

表4 g与jy的Granger因果检验

从长期（滞后11期）来看，就业增长不是第三产业产值增长的格兰杰原因，第三产业产值增长也不是就业增长的格兰杰原因，即从F统计量上看，在10%的置信水平下都不能拒绝原假设“就业增长不是第三产业产值增长的格兰杰原因”和“第三产业产值增长不是就业增长的格兰杰原因”。

综上所述，在短期，第三产业产值增长与就业增长互为格兰杰因果关系；而从长期来看，就业增长不是第三产业产值增长的格兰杰原因，第三产业产值增长也不是就业增长的格兰杰原因。

3 结论

由于就业问题关系到国民经济的稳定高效发展和社会的稳定，是各个国家在经济发展的过程中都普遍存在的，因此，西方经济学家也一直把充分就业作为宏观调控的重要手段。经济发展的实践表明，伴随着经济的发展，劳动力在各个产业之间将发生规律性的相应转移。

根据西方经济发展理论以及我国实际发展经验可以看出：随着经济的发展和居民收入的提高，劳动力会在三次产业中进行重新分配，第一产业的劳动力会逐渐减少，第二产业的劳动力先增加后减少，呈现出倒“U”型，随着经济的进一步发展，第三产业已经成为今后我国解决就业问题的主要渠道。本文运用31个省份的1978-2010年第三产业产值增长与就业增长数据探讨了两者之间的格兰杰因果关系。结果表明：（1）我国各地方第三产业产值增长与就业增长是零阶单整序列，且存在长期均衡的协整关系；（2）在短期，第三产业产值增长与就业增长互为格兰杰因果关系；而从长期来看，就业增长不是第三产业产值增长的格兰杰原因，第三产业产值增长也不是就业增长的格兰杰原因。

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