基于超效率DEA的我国居民消费的就业效应分析

李晓燕 王栋

中图分类号：F249 文献标识码：A

内容摘要：在经济新常态下，消费作为拉动经济增长的“三驾马车”之一，其作用显得尤为重要。然而，现实中其过程的有效性需要进一步的探讨。本文将消费的就业效应分解为数量、结构与质量效应，采用超效率DEA方法对1990-2014年我国居民消费、就业数据进行分析，测度居民消费就业效应的效率。结果表明，消费的就业结构效应相对有效，消费的就业数量效应和质量效应相对无效，二者呈现“U”型，即呈现出先降后升的趋势。其主要的原因是受市场机制的不健全、消费的偏好、收入分配的影响。分析消费的就业效应可有效地缓解失业压力，尤其是结构性的失业压力，为更好地以消费促进就业提供实践指导意义。

关键词：居民消费 就业效应 超效率DEA 效率分析

引言

消费在宏观经济发展中所起的作用，使得其成为缓解当前就业压力的重要途径（徐敏，2015）。近年来我国经济增速趋于放缓，使得各个行业的就业压力越来越大，劳动力市场正处于十分严峻的时期。当前中国的就业市场不仅存在着数量上的供求失衡，结构性失业问题十分突出，尤其以大学生、农村剩余劳动力、下岗失业人员等群体较为严重。就业问题不但直接影响着人民的生活质量，也关系到社会的和谐稳定，因此，分析我国消费就业效应的效率及其如何以消费促进就业是我国现阶段亟需解决的重要问题之一。

自从改革开放以来，我国的消费和就业情况得到了很大的提升。消费方面：从1978年到2014年，我国居民消费得到了快速增长，无论是消费总量还是人均消费都有很大程度的提高，1978年我国的居民消费率为48.48%，2014年这一数值为35.1%。从消费的结构来看从衣食转化为住行。就业方面：就业人数占总人数的比例从1978年的41.71%上升到2014年的56.8%。这一比例的上升，很大程度上归因于改革开放以来，处于劳动年龄的人口在总人数中比重的上升。

本文以消费可以促进就业唯理论前提，将消费的就业效应分成质量效应、数量效应和结构效应，从有效性的视角研究消费对就业促进作用的效率。

文献综述和理论分析

（一）文献综述

关于以消费促进就业的理论关系研究主要有凯恩斯理论、消费与产业发展相关理论和人力资本理论。凯恩斯理论认为，总需求总是低于总供给，边际消费倾向的递减造成了供需不均衡。消费与产业发展理论建立了“消费——产业——就业”的路径机制，阐述三者的互动机制，其中以库茨涅茨的理论被广泛接受。舒尔茨、贝克尔以及名赛尔从人力资本的视角对消费的就业质量效应做出了论证，其结果表明通过教育的消费，可以增加就业的机会，并且其收入也会随之增加。综上可知，可以看出可将消费的就业效应分成三部分即数量效应、质量效应和结构效应进行分析。实证分析方面， Randolph（2014）采用DEA研究表明每一百万美元的消费可促进整个经济增加24个就业机会；Kristian（2015）建立面板模型分析教育消费对就业的促进作用。

国内学者也对消费的就业效应进行了大量的研究，魏浩（2012）运用15个国家的25个行业数据分析得出消费的就业效应很低，甚至出现负向影响；林锦国（2015）研究指出居民收入分配结构和城镇化水平对需求动力结构的调整具有反向冲击效应；秦珑（2015）研究指出消费品商贸流通体系对扩大消费的作用整体上不断提升。

本文借鉴消费就业效应理论分析时将其分解为数量效应、结构效应和质量效应。选取超效率DEA 的实证分析方法，可以有效地区分效率的大小，并进行排序，可以更好地说明消费就业效应的趋势和程度。

（二）理论分析

消费需求的上升，可以促使企业增加原材料及劳动力的投入，或进行新的投资，从而对劳动力的需求产生影响。流通部门与生产部门的调整，主要通过两个途径对劳动力需求产生影响。一是在原有生产设备的基础上进行扩大生产，劳动力的需求也会增加。二是进行新的投资扩大生产规模，这也会引起对劳动力需求的增加。基于总需求的消费对就业的影响机制如图1所示。

1.居民消费的就业数量效应。萨缪尔森指出，居民消费需求是经济出现周期性波动的关键因素。当经济处于衰退时期，失业人员增加；当经济正处于高涨状态时，居民收入增长，推动投资，从而增加人力资本的需求，促进就业（彭军华，2015）。因此，本文提出假设H1：居民消费的增长会对经济的发展和非农就业人数带来正向的促进作用。

2.居民消费的就业结构效应。居民消费对劳动力的需求结构与供给结构有着十分重要的影响。一方面，消费需求结构的不断变化，对生产不断提出新的要求，新技术、新产业对劳动者所需要具备的技能不断提出新的要求，这就影响到劳动力需求结构（孙中刚，2014）。另一方面，消费结构在变化的同时，会使人们的劳动力供给状况发生改变，造成供给结构的变化（王蔚，2014）。因此，本文提出假设H2：居民消费的产业结构、城乡结构以及行业结构，会对就业的相应结构产生影响。

3.居民消费的就业质量效应。就业质量（国际劳工组织提出了“体面劳动”概念，共包括就业机会、收入、工作、社会保障、经济和社会因素等11个方面）是衡量就业的一个重要方面，提高就业质量也是我国政府工作当中长期而紧迫的一项任务。居民消费水平的提高与改善，对就业质量有着正向的促进作用（金延梅，2015）。因此，本文提出假设H3：居民消费水平的提高和教育投入的增加会对就业质量产生影响。

基于超效率DEA的我国居民消费就业效应实证分析

（一）模型选取和变量设定

1.模型选取。本文在分析消费的就业效应的过程中，将消费的就业效应分为：消费就业的数量效应、结构效应与质量效应。在分析这样多输入、多输出的复杂问题时，若采用传统的黑盒DEA分析法，只能将其分为有效的决策单元和无效的决策单元，难以对其内部进行排序，不能更好地分析其效率程度与趋势，因此本文选取超效率DEA进行分析。

数据包络分析方法是由Cooper在1978年共同提出的基于相对效率的多投入多产出分析法。但是黑盒的DEA模型无法判断各个DMU的效率大小，无法按照效率大小进行排序，难以进一步区分有效的DMU的顺序。针对这一情况，Banker等（1989）首次提出在测算时将有效DMU从参考效率前沿面分离出去，在CCR模型的基础上构建超效率DEA模型，最终1993年Anderson提出了DEA的扩展模型超效率模型。

假设有s个部门或决策单元（Decision Making Units，DMU ），这s个决策单元都是具有可比性的。每个决策单元都有m种类型的“输入”（生产要素）和n种类型的“输出”（决策单元在消耗了资源之后表明成效的一些指标）。DNUj，j∈{1，2，3…s}为第j个决策单元，xij为第j个DMU的第i种投入指标的投入量，Xj=（x1j， x2j，…， xmj）T；yrj为第j个DMU的第r种产出指标的产出量，Yj=（y1j，y2j，…， ysj）T；vi表示第i种投入指标的权重系数；ur表示第r种产出指标的权重系数；v=（v1，v2，…，vm）T；u=（ u1，u2，…，us）T；，μ=tu，产出导向的超效率DEA模型如下：

（1）

2.变量设定。本文在数量方面，选用居民消费支出和人均消费指数作为输入指标，总量意义上的指标和排除了价格因素干扰的指数指标相互结合，能够更准确地来描述居民消费数量上的变化；相关输出指标选用了非农就业人数作为输出指标，这主要是因为受统计方法、居民习惯等因素的影响，国家统计局公布的失业率并不能准确衡量我国的就业情况，相比之下非农就业人数能够更准确地反映我国就业情况，此外，按照前文的分析，人均GDP和劳动参与率受到消费的影响，且是与就业相关的重要方面，因此这两项指标也被列入数量类输出指标。在结构方面，选用消费与就业第三产业比例、城镇消费与就业比例，以及制造业消费与就业人员比例来分别作为输入和输出指标，以此为代表来衡量消费与就业的结构。在质量方面，由于恩格尔系数、居民教育支出、劳动力受教育年限、劳动者收入水平密切相关且是衡量消费与就业质量的重要指标，因此，将这四项按照消费与就业，分别作为输入和输出指标。

（二）数据来源与处理

1.数据来源。本文消费与就业的数据主要来自我国1990-2014年国家统计年鉴、以及国家统计局网站所公布的九年的投入产出表（国家统计局网站只公布了1990年、1992年、1995年、1997年、2000年、2002年、2005年、2007年、2010年的投入产出表），本文以这九年中的每一年作为一个决策单元，考察我国居民消费就业效应的效率。

2.数据处理。为了数据的真实性和可靠性，需要对上述得到的数据进行信度分析、效度分析和F检验，并使用Levene进行方差齐性检验，其分析的基本结果如表1所示。

根据上述的结果显示，所有的数据信度值都大于临界值0.7，所有的数据效度值都大于临界值0.7，所以可以认为上述数据都是有效的。并且所有的数据F检验的P值都小于临界值0.05，所以可以认为上述数据都是显著的，可以进行下述的模型估计。

（三）模型估计

首先，对消费就业的数量效应、结构效应和质量效应的上述输入输出指标进行超效率DEA分析，可以得到各个决策单元的相对效率值和其排序值。

表2对各年度消费就业效应的效率进行了效率评价和有效性分析，接下来将对每一年度的就业效应进行综合的效率评价，得出各DMU 综合效率，按照其效率进行排序，并观察其中的变化趋势。首先确定3个一级指标的相对权重。本文采取专家打分的方式，作者向五所高校（天津大学、南开大学、山东大学、复旦大学和南京大学）的研究宏观经济与就业方面的10 位专家发出邀请，对其进行咨询打分。通过设计指标评分表，以电子邮件的方式发放调查问卷向各位专家进行咨询。经分析，10 份调查问卷中，有 1 份不合格，共获得 9 份有效问卷。根据各位专家的评分，构造消费的就业数量效应指标（U1）、消费的就业结构效应指标（ U2）、消费的就业质量效应指标（U3）在目标层下的判断矩阵bij。运用层次分析法计算得到各一级指标的相对权重wi，再进行一致性检验。计算结果如表3所示。

其中主要的参考指标λmax=3.0005，CI=0.0002，RI=0.5180，CR=0.0004，说明专家间的打分是一致的。根据表2各个指标的相对效率hij（i 为第 i 个一级指标， j 为第 j 个决策单元），再依据AHP所确定的权重对其进行加权计算，可以计算出各DMU的整体效率值。计算公式为：，计算结果如表4所示。

根据表4所示结果，可以得出这九年间综合效率值，以及三种就业效应的效率变化图，如图2所示。

（四）结果分析

从消费的就业数量效应来看，一些年的消费指标处于DEA有效前沿面上，即有效地促进了就业的增长，具有较高的效率，而其他年份则存在着不同程度的资源未合理利用问题；从消费的就业结构效应来看，大多数年份的消费结构都有效地促进了就业结构的改善；从消费的就业质量效应来看多数年份则存在着无效的情况，且技术效率和规模效率都未达到相对有效，因此导致了总体效率相对偏低。总体而言，消费的就业结构效应在这九年间呈现出小幅波动的态势；消费的就业数量效应、质量效应的效率值变化情况，则与综合效率变化趋势类似，均呈现出“U”型，效率先下降后上升。导致我国消费就业效应的效率相对无效的原因是因为技术效率和规模效率的影响。而影响技术和规模效率的主要原因是因为市场机制的健全程度、居民消费倾向、收入分配和人力资本投资效率等。

结论与政策建议

（一）结论

本文从数量、结构、质量三方面运用超效率DEA探讨居民消费对就业促进作用的效率，结论如下：消费的就业数量效应方面，居民消费的扩大能够使劳动力需求数量增加，但这一过程的效率偏低，呈现“U”型变化趋势。消费的就业结构效应方面，消费结构影响着产业结构和就业结构，某一产业或行业消费比重的增加会对该领域内人员的就业产生正向促进作用。消费的就业质量方面，居民消费的改善能够促进人力资本的提高，从而促进劳动者就业能力的提升和工资收入的增加，但这一效应的效率偏低。

（二）政策建议

完善消费的市场机制，发挥其导向作用。只有在完善的市场机制下，商品价格才能真实反映市场供求关系，实现资源的优化配置。如果市场价格出现扭曲，会导致其无法正确反映商品供需变化，生产供给不能及时根据需求变化进行调整。

提高初次分配中劳动收入的比例，逐步缩小收入差距。消费取决于收入，要扩大消费，首先就要努力提高居民的可支配收入。改革当前的税收制度，减轻个人和企业的税负，逐步提高所得税的起征点。除了可支配收入以外，居民消费倾向对居民消费量也有不可忽视的作用。

加强政府引导，促进居民对人力资本投资消费。要增强居民人力资本投资消费意识，引导人们注重在教育方面的投资，引导人们合理地进行人力资本投资，从而促进人力资本的积累，提高劳动者的就业能力。

加强职业规划教育，提高人力资本投资效率。加强对就业者的职业规划培训，特别是对大学生和新生代农民工，要指导他们对自己做出较为准确的评估，并合理定位自己，选择合适的职业方向，才能增加就业成功的效率。减少专业设置的不合理性，避免专业与社会需要的脱节。

参考文献：

1.徐敏，张桂文，孙亚南.国民收入分配对投资消费的影响机理及调整对策[J].商业经济研究，2015（18）

2.T. Randolph，Beard George S. Ford. Capital investment and employment in the information sector[J]. Telecommunications Policy，2014（4）

3.魏浩，刘士彬.对外贸易与国内就业：基于中国机电产业的实证分析[J].中央财经大学学报， 2012（9）

4.林锦国，蒋清洁，郭秀秀.消费需求影响因素对我国需求动力结构的动态影响[J].商业经济研究，2015（25）

5.秦珑.基于长效消费机制的消费品商贸流通体系评价[J].商业经济研究，2015（18）

6.彭军华，伊小勇.关于我国收入差距扩大与收入分配改革的思考[J].商业经济研究，2015（26）

7.孙中刚，徐丽.北京市城乡居民消费结构的灰色关联分析[J].商业时代，2014（34）

8.王蔚.流动人口消费结构特征及其影响因素透视[J].商业时代，2013（36）

9.金延梅.我国居民消费环境的优化路径[J].商业经济研究，2015（26）

10.Banker，R.D.，Charnes A. and Cooper W.W..Some Models for Estimating Technical and Scale Efficiencies in Data Envelopment Analysis0，Management Science，1989（30）