产业结构升级的就业效应分析

周学良

摘  要：研究产业结构升级与失业率的关系作为判断产业结构升级就业效应的重要指标，具有现实意义。本文通过构建全国产业结构升级与失业率的非线性阈值模型进行研究，研究结果表明：我国产业结构升级呈非线性动态变化，并且产业结构升级过程中对就业产生了较大影响，在产业结构趋于成熟时，就业效应反而不显著。

关键词：产业结构升级;非线性;阈值协整;FMOLS

中图分类号：F830  文献标识码：A  文章编号：1674-2265（2015）02-0021-06

一、引言

产业结构一般被定义为各产业在其经济活动中形成的技术经济联系以及由此表现出来的比例关系。产业结构升级指在原有产业结构的基础上通过制度创新和技术创新，逐步提高产业结构效率和产业结构水平的过程，是产业间的经济技术联系，包括数量比例关系走向合理化的过程，是产业结构由低层次不断向高层次演进的过程，是经济发展的必然趋势。一个国家的产业结构是否合理，决定了国家经济发展的速度、效益和可持续性。自改革开放以来，我国政府坚持以经济建设为中心，大力发展工业经济，推进生产技术进步和产业结构的转换升级。自2008年金融危机以来，以进出口加工贸易为代表的传统低端制造业受到较大冲击，调整产业结构以提高经济稳定成为中央经济工作的重点。然而，由于我国仍处于社会主义初级阶段，农业基础薄弱，工业大而不强，加之人口众多，导致当前我国的产业结构仍然以劳动密集型为主。产业结构升级本身就是经济由低级形态向高级形态演进的过程。在这个过程中，考虑到我国存在大量的以农民和一般工人为主的体力劳动者，产业结构升级对社会劳动力就业的影响十分复杂。一方面，产业结构升级过程中的技术进步会提高生产率，生产由劳动密集型向资本密集型演进，就会导致失业率水平上升，而且，我国存在相当一部分劳动力，他们是知识水平较低的纯体力劳动者，在技术进步中很难掌握新的技术，这就会造成他们的知识、经验、技术水平与产业结构升级优化过程不相适应，造成结构性失业。另一方面，产业结构升级对资本品的需求增加，这需要更多的劳动力进入生产中，而且产业结构升级导致社会分工更加细致，社会生产更加多样化，这都会创造更多的工作岗位，尤其是服务和流通两大部门的兴起，对吸收因技术进步被排斥的劳动力，具有正向的就业效应。

我国是一个人口大国，劳动力资源极其丰富，但是规模巨大的劳动力面对产业结构升级带来的就业压力会造成经济不稳定。我国在大力推进产业结构升级的进程中，应当着力解决好就业问题，因此明确产业结构升级的就业效应对于我国推进经济结构转型、促进经济增长和就业稳定、实现与就业结构相适应的产业结构升级具有重要意义。

二、文献综述

从20世纪30年代经济危机以后，就业问题成为理论研究的一个重大课题。西方经济学的主流观点认为，宏观经济增长和就业增长有正相关的关系。著名的奥肯定律指出，GDP每增加2%，失业率大约下降1个百分点，然而有学者通过分析我国1993—2006年GDP增长率和失业率变化，发现用奥肯定律来解释我国的经济运行，效果并不理想。潜在的一个重要原因是我国处于工业化阶段，经济增长的一个重要来源是产业结构转换过程中的技术进步。而依据马克思的观点，这种技术进步往往在创造新的工作岗位的同时导致由于生产率上升而带来的“机器排挤人”和结构性失业。西方经济学界对产业结构升级的就业效应也一直存在争议，可以归纳为三类：一是认为产业结构升级使经济增长，创造了更多的就业机会。如：皮萨里德斯（Pissarides，1990）在理性预期的前提下，建立了失业率变化模型，揭示了技术进步创造就业的机制，认为产业结构升级过程中技术进步能够创造更多的就业机会，提高就业水平。姚战琪、夏长杰（2005）用2000—2003年31个省的截面数据进行回归分析，结果发现产业结构对就业有积极的影响。段敏芳、徐凤辉（2011）利用中国科学院国情研究小组建立的非线性函数研究经济增长与就业之间的关系，结果显示，我国产业结构的不合理造成了我国的低就业，优化产业结构尤其是发展第三产业可以带动更多的就业。郭丹（2010）用偏差系数量化了产业结构调整与就业结构的偏差情况，认为我国农村地区就业结构与产业结构极不相符，提出推进产业结构调整以促进就业。二是产业结构升级会导致结构性失业，对就业增长具有负面影响。如：卡尔兹和墨菲（Kalz和Murphy，1992）指出技术进步使劳动市场需求从低技能劳动力转向高技能劳动力，低技能劳动力越来越难以找到工作，使失业率上升。米凯拉奇（Claudio Michelacci，2004）和萨利多（David Lopez-Salido，2004）运用结构性向量自回归模型（VAR）得出，由于技术进步使原有技术过时，从而使技术落后部门的就业遭到破坏，此外技术过时还使技术较差的劳动力无法适应新的生产技术造成失业。喻桂华、张春煜（2004）从产业结构、就业弹性和就业结构方面分析了我国历史数据和国外数据的相关性，发现我国的劳动就业结构变化在一定程度上滞后于产业结构变化，即产业结构升级过程中会造成失业率的上升。张浩然、衣保中（2011）利用我国206个城市2003—2008年的数据，采用空间面板模型对我国的产业结构变动与就业增长的关系进行经验分析，发现产业结构的快速调整，特别是增量结构的快速调整对城市就业有显著的促进作用，同时造成的结构性失业对城市就业产生负面影响。三是产业结构升级对就业存在正负双向的影响，对不同的经济结构的影响也不同，其就业效应也是不确定的。如：库兹涅茨（Simon Kuznets，1966）通过对国民收入与劳动力在三大产业中的分布与变动趋势，提出产业结构的变动必然带来就业结构的相应调整，技术进步使工业部门劳动生产率提高，劳动力需求下降，而以商业、金融、技术服务为主的第三产业的快速发展使劳动就业逐步以第三产业为主。切纳里（Chenery，1975）运用回归分析的方法研究了101个国家1950—1970年的发展趋势并指出，在发达国家农业劳动力就业与农业产值向工业转换基本同步，而发展中国家产业结构转换普遍先于就业结构转换，这表明，发展中国家在优化产业结构时应当采取恰当的政策，以免出现较高的失业率。班纳吉（Ranadev Banerji，1980）分析印度和台湾地区两个不同类型产业结构变化，发现资本密集型的印度在工业化进程中失业率上升，经济发展受阻，而劳动密集型的台湾地区的产业结构升级却带动了就业，使经济稳定增长。魏燕、龚新蜀（2012）利用我国2000—2009年31个省（市、区）的省际面板数据，采用扩展型C-D函数对技术进步、产业结构升级与就业之间的关系进行了面板单位根检验、协整检验和误差修正模型分析，结果发现产业结构升级是区域就业差异的长期原因，但是短期影响是不稳定的。

已有的研究成果体现了产业结构升级对就业影响的不确定性，尤其在我国当前规模巨大的劳动力人口、相对较低的文化素质以及城乡二元结构等基本国情下，产业结构转型对劳动力就业的影响更加复杂。顾建平（2001）认为国民经济的发展要求产业结构与就业结构相互适应。当前研究产业结构升级的就业效应大多用协整分析的方法，然而我国正处于经济快速发展时期，产业结构很可能发生显著变化，协整分析往往不能检验出变量中的结构突变因素，无法准确刻画我国当前产业结构升级的就业效应，其所揭示的经济意义就会受到影响。鉴于已有的研究成果，本文试图利用非线性阈值协整模型分析产业结构优化升级与就业水平之间的动态关系，利用完全修正最小二乘法（FMOLS）对阈值参数进行估计，由此解释产业结构优化升级与就业水平之间的长期非线性关系。

三、现状描述、变量选取

从西方发达国家以及当前的新兴市场国家的实践来看，产业结构的演进规律主要体现在三大产业之间的生产结构、劳动力就业结构以及劳动生产率的转变与演进。进入新世纪以来，尤其在2008年金融危机以后，我国进入了产业结构转型和经济快速发展的关键时期。2012年12月，党的十八大报告指出，推进经济结构战略性调整是加快转变经济发展方式的主攻方向，必须以改善需求结构、优化产业结构、促进区域协调发展、推进城镇化为重点，着力解决制约经济健康持续发展的结构性问题。优化产业结构对于引导劳动力的合理流动、推进城镇化建设和区域协调发展意义重大。

从全国三大产业的产值变化来看，自1978年改革开放到1992年三大产业的发展较为缓慢，第一、二产业产值占全国GDP的比例较大，如图1所示。

1992年开始，在市场经济体制下，第二、三产业发展迅速，而第一产业发展缓慢，2013年第二、三产业产值之和占全国GDP的比重为90%，其中第三产业占46.1%，这也是我国第三产业产值首次超过第二产业，体现了我国产业结构转变升级的发展趋势。

根据“配第—克拉克定理”，产业结构演进和劳动力在产业结构之间的转移按照三大产业的顺序依次进行，先由第一产业向第二产业转移，再由第二产业向第三产业转移。在此基础上，库兹涅茨指出技术进步使工业部门劳动生产率提高，排斥过多劳动力的进入，也造成了结构性失业，使大量的劳动力就业向正在兴起的第三产业转移。而就结构性失业而言，我国自进入社会主义市场经济时代后，高速发展的第二产业所包含的能源、汽车、造船、电子工业等行业的技术快速发展，对劳动力的知识、技术等素质要求较高，往往会导致结构性失业。因此本文选取第二产业在GDP中所占的比重作为衡量产业结构转型造成结构性失业的因素，用第三产业与第二产业产值的比率作为衡量产业结构优化升级的指标，量化产业结构优化升级的趋势，并研究该比例与失业率之间的长期非线性关系。图2显示了第三产业产值与第二产业产值比率的变动趋势图，可以看出该比率的增长率相对稳定，也就是说我国正处于稳步推进产业结构转型的时期，第三产业GDP与第二产业GDP的比率整体保持增长趋势。

四、方法介绍、模型设定及实证分析

（一）方法介绍与模型设定

在当前分析宏观经济长期趋势最常用的方法无疑是协整分析，协整分析克服了经典回归模型分析非平稳序列导致虚假回归的弱点，描述了非平稳变量之间的长期均衡关系。自恩格尔和格兰杰（Engle和Granger，1987）提出协整理论及其方法以来，协整关系被看作是回归关系，然而当面临结构性变化的时候，巴尔克和福姆比（Balk和Fomby，1997）将含有阈值变量的示性函数引入到标准协整分析框架，提出一种新的方法——阈值协整。从现有的文献看，阈值协整并没有统一标准的定义，欧阳志刚（2009）在巴尔克和福姆比的定义的基础上，将阈值协整定义为在线性框架内，使用TR（STR）模型将线性动态调节改进为阈值非线性动态调节，从而将长期均衡的调节从对称扩展到非对称。

考虑到经济增长对就业的正向效应，本文将GDP增长率作为影响失业率的因素纳入阈值协整模型之中，则失业率的理论函数模型为：

los=f（RGDP;IS）     （1）

其中，los代表失业率，RGDP代表实际GDP，IS是第三产业产值与第二产业产值的比率，代表产业结构的变化。为了消除总量变化的趋势性因素和减少量化研究中的异方差对结果的影响，将以上变量均取对数处理，该处理并不影响最终的阈值协整结果。

为了精确描述产业结构对失业率的影响在经济发展不同阶段存在不同的效应，在此引入示性函数I（LNIS（λ）），IS代表第三产业与第二产业比率，其中λ为阈值变量。当满足示性函数时，该函数值为1;当不满足该示性函数时，该函数值为0。将式（1）中的各变量做对数化处理，可得模型形式如下：

[LNlost=α0+α1LNISt+α2LNRGDPt+β0+β1LNISt+β2LNRGDPt×ILNIS>λ+μt]（2）

当（2）式中的I（LNIS>[λ]）=1时，表明在实际GDP增长率不同的发展阶段，产业结构优化升级对失业率的影响存在机制转移，即存在阈值效应。此时可将产业结构优化升级分为两个不同的时期。当LNIS>[λ]时，示性函数I=1，产业结构升级的就业效应将由[α+β]刻画：若[α1+β1]>0，则产业结构升级的就业效应为负，即降低了失业率;若[α1+β1≤0]，则产业结构升级的就业效应为正，即产业结构升级增加了失业率。当LNIS[≤λ]时，表明产业结构升级的就业效应由[α]来体现：若[α1]>0，产业结构升级的就业效应为负;若[α1≤0]时，产业结构升级的就业效应为正。

（二）实证分析

为了避免在时间序列中因为具有相同的时间趋势引起的虚假回归，本文需要先对各个变量进行平稳性检验。然而，如ADF、PP、KPSS等传统线性检验存在一定的缺陷，即变量序列中的部分值都是平稳的，而序列中存在的结构突变点，往往影响整个序列的检验结果。徐胜、司登奎（2013）提出采用ADF检验、PP检验、KPSS检验和ZA检验进行联合检验，以避免单一方法检验对检验结果造成误判，提高检验的准确性。其中ADF检验、PP检验和KPSS检验是针对变量之间存在的“势”的检验，而ZA检验是针对变量中存在的结构突变因素的检验，采用上述4种方法对各变量进行平稳性检验（结果略）。从单位根检验的结果可以发现：失业率、实际GDP增长率和第三产业产值与第二产业产值比率是非平稳的，但是经过一阶差分后，所有变量都变为平稳序列，即以上变量皆为一阶单整。此外，ADF、PP、KPSS和ZA检验的检验结果一致，表明检验结果具有一定的可靠性和准确性。

设定模型（2）的目的是为了检验产业结构升级在经济发展的不同阶段的就业效应是否具有明显的差异，因此要确定阈值区间的个数及其相对应的阈值?。在模型（2）中，原假设H0：[β]=0，表示模型（2）不存在阈值协整效应;如果[β≠]0，就拒绝原假设，模型（2）中存在阈值协整效应。为了方便表述，将模型（2）简化为以下形式：

[LNlost=α′xt+β′xtI（LNIS>?）+μt=Xα+Xλβ+U]（3）

本文将简化后模型中的X定义为X=（LNRGDP，LNIS），根据前文中第二、三产业的发展状况，即第二、三产业产值变动趋势，本文暂将经济的发展划分为两个阶段，即取1个门限值，因此扩展的模型形式如下：

[LNlost=Xα+Xλ1β1+U]  （4）

为了检验产业结构转变升级对失业率是否存在非线性阈值协整效应，本文借鉴徐胜、司登奎（2013）所提出的针对不同的经济发展阶段进行非线性转换的方法，根据经济发展周期不同而导致模型显著的非线性转换，其极限分布约束LM非线性约束统计量为[LM（?）=1S2U′[I-X（X′X）-1X′]X?[I-X（X′X）-1X′U]]，在该式中，[?]为模型（2）的估计值，S[2]为模型（2）在原假设条件下样本估计残差的方差，以此可以检验所设定的模型中，产业结构升级对失业率的影响是否有阈值效应，并确定该模型中阈值的个数。对模型的扩展形式（4）进行检验（检验结果略）。

从模型设定检验结果可以看出，在以上两种线性原假设下，对应统计量检验的p值分别为0.033和0.047，均在5%的置信水平上拒绝了原假设，表明我国产业结构转型与失业率存在非线性动态关系，即存在阈值协整关系，并且在不同时期，产业结构转型与失业率、经济增长率之间的关系具有显著的差异性。该阈值模型的阈值个数为2，分别为-0.40和-0.12，意味着第三产业与第二产业比率在0.67和 0.89时发生机制转移。

（三）参数估计及分析

将所得阈值（见表1）代入到模型（4）中。本文选取1980—2013年的样本数据，为消除不同变量之间存在的内生性问题，避免残差变化而引起结论的错误和扭曲，本文利用完全修正的最小二乘法（FMOLS）在小样本下估计结果的精准性，利用FMOLS对模型参数进行估计，并对估计后的残差项进行检验。在这里，检验残差项需要满足两个条件：一是残差项序列必须是平稳的，二是残差项的平方和最小。估计结果如下：

表1：利用FMOLS回归估计参数结果：

[阈值[?]＼&IS<0.67＼&0.670.89＼&常数C

IS

LNRGDP＼&7.342

-5.646

-14.450＼&-4.466

9.081

4.580＼&不显著

不显著

不显著＼&]

因此，在不同的经济增长阶段下，产业结构升级与失业率之间的长期阈值协整模型为：

LNlos=[7.342-5.646LNIS-14.450LNRGDP-4.466+9.081LNIS+4.580LNRGDP不存在显著的关系]  [（IS<0.67）（0.670.89）]

从该阈值模型中可以看出，产业结构升级的就业效应在第三与第二产业比率为0.67和0.89处发生转换，对此进行划分，结果如表2所示：

表2：产业结构升级分界及时间归属

[产业结构升级分界点＼&时间区间＼&第三、二产业比率较低：IS<0.67

第三、二产业比率中等：0.67

第三、二产业比率较高：IS>0.89＼&1980-1985

1986-2000，2004-2008

2001-2003，2009-2013＼&]

从阈值协整模型估计结果来看，以第三产业快速发展为主的产业结构转型对我国就业产生了较大影响，然而随着产业结构的成熟，产业结构转型对就业的影响变得并不显著。在第三产业与第二产业比率较低时产业结构升级具有正向的就业效应;在第三产业与第二产业比率中等时具有负向的就业效应;在第三产业与第二产业比率较高时产业结构的就业效应不明显。

五、结论

本文针对我国1980—2003年的失业率与产业结构的非线性特点进行阈值协整分析，揭示了产业结构转型不同阶段与失业率长期的非线性关系，概括如下：

产业结构转型初期（1980—1985年） 也正处于改革开放初期，第三产业的兴起创造了大量的就业岗位，因此这段期间失业率急剧下降，从1980年的4.9%下降到1985年的1.8%。随着科学发展和技术进步，人们对服务业的要求越来越严苛，尤其是在2004年以后，虽然产业结构处于快速发展时期，但是金融业、生物产业、信息产业以及其他高新技术产业对基数庞大但知识水平相对较低的普通劳动力需求并不高，这也造成了技术性的结构性失业，产业结构升级对就业产生了负面影响。在产业结构趋于成熟后，其就业效应反而不显著，原因是社会整体的结构性失业正处于调整时期，一方面劳动力的知识水平和技能正在快速提升以适应新的工作岗位的需求;另一方面是产业结构升级速度放缓，创造就业岗位的能力也逐渐减小。

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Analyze the Effect of Upgrading Industrial Structure

Zhou Xueliang

（Ocean University of China，Qingdao   Shandong   266100）

Abstract：The relationship between unemployment and upgrading of industrial structure can be used as an important index of industrial structure upgrade employment effect. This paper constructs a nonlinear threshold model between national unemployment rate and upgrading of industrial structure. Results show that Chinas industrial structure upgrading has nonlinear dynamic change，and it exhibits an obvious effect on employment，while when industrial structure towards maturity，employment effect is insignificant.

Key Words：upgrading industrial structure，nonlinear mechanism，threshold cointegration，FMOLS