京津冀产业结构与就业结构的演变趋势分析——以河北省为例的实证分析

段亚敏，郑艳，李华中

河北地质大学 a. 研究生学院、b. 组织部，河北 石家庄 050031

京津冀产业结构与就业结构的演变趋势分析
——以河北省为例的实证分析

段亚敏a，郑艳b，李华中a

河北地质大学 a. 研究生学院、b. 组织部，河北 石家庄 050031

论文依据京津冀三地1985年—2014年产业结构与就业结构的成分数据，并以河北省为例进行实证，通过成分数据降维，构建灰色GM（1, 1）模型对京津冀三地及整体2015年—2020年的产业结构与就业结构的演变趋势进行分析，研究结果显示：北京、天津的产业结构与就业结构将呈“三、二、一”的发展格局，而河北省就业结构变动速度将超越产业结构调整速度，呈现“三、二、一”的格局，河北省第三产业将吸引更多的劳动力，但与京津仍有较大差距。就京津冀整体而言，京津冀产业发展已初步进入了工业化发展的后期阶段，但京津冀三地之间发展呈现不均衡态势。京津冀协同均衡发展不应各自为政，而京津地区应积极带动河北省产业发展，以实现协调发展。

京津冀；产业结构；就业结构；成分数据；GM（1, 1）模型

一、引言

《京津冀协同发展规划纲要》指出，推动京津冀协同发展是一个重大国家战略，这意味着区域内统一规划产业布局、生态结构，建立一体化市场。产业结构调整与就业结构变动有着较强的关联性，产业结构的调整必然引起就业结构的变动，而就业结构的变动也必然促进产业结构的优化调整[1]。京津冀三地产业结构的不均衡性、就业层次的差异性，导致京津冀产业发展的不协调性，研究产业结构调整与就业结构变动的关联性及其演变机制，对优化产业结构和合理配置就业结构、缓解现阶段就业矛盾，有着一定的现实意义。

随着京津冀协同发展的持续推进，京津冀三地之间的协同发展必然要保持产业结构与结构的协调演变，但与京津相比，河北省产业结构与就业结构的发展格局仍有较大差距，本文以河北省为例进行具体分析。改革开放以来，河北省产业结构与就业结构的演变发生了深刻变化，第一、二、三产业的产值结构由1978年的28.52∶50.46∶21.02调整为2014年的11.70∶51.00∶37.30，第一产业产值持续下降，且降幅较大；第二产业产值一直保持较高比重，基本维持在50%左右，比重变化不大；而第三产业则一直保持稳步上升，但仍落后于第二产业，当前，河北省产业结构维持在“二、三、一”的发展格局。同时，河北省三次产业就业结构由1978年的76.88∶13.88∶9.24变动为2014年的33.29∶34.21∶32.50，第一产业就业需求显著下降，富余劳动力大量向外转移；第二、三产业就业则保持着良好的上升趋势。河北省就业结构的变化方向与产业结构基本一致，但程度不尽相同，表明河北省产业结构与就业结构发展存在一定的差异性。在河北省扩大就业、吸引人才的艰巨任务下，对河北省产业结构及就业结构的演变趋势进行预测分析，了解未来一段时期的发展走势，对河北省产业结构调整及就业结构优化有一定的指导意义。

有关产业结构与就业结构的趋势分析，国内外学者已从其理论模型、实证方法等角度进行了研究，王庆丰（2010）基于成分数据模型，采用GM（1,1）模型对未来中国产业结构与就业结构的演变进行预测，并认为，我国产业结构与就业结构演变符合现代经济发展的一般规律；王惠文（2002）根据成分数据的建模方法，建立了中国产业结构的预测模型，并分析了三次产业结构的发展趋势[2]；施久玉、柴艳有（2006）则建立了灰色成分数据模型，并分析了中国产业结构的发展趋势和未来状况[3]；王海涛、徐刚等（2013）则采用了趋势外推法对京津冀区域产业结构演变趋势进行定量预测[4]。

经过文献梳理发现，产业结构与就业结构的趋势预测研究不同于一般的预测分析，这是受到三次产业结构与就业结构的比重之和为1约束的，若对单一指标分别进行预测，则很可能使得各自的预测结果的比重之和不再为1。因而针对这种具有约束性的数据，本文参照学者的研究理论，运用灰色GM（1,1）模型对河北省产业结构与就业结构2015年——2020年间的发展趋势进行预测[5]，以期能为河北省“十三五”期间的产业结构调整做出理论参考。

二、理论方法与模型

（一）成分数据

像产业结构、就业结构这种带有约束条件的数据被称为成分数据，成分数据通常被用于反映事物的比例结构，这些由比例构成的向量既是成分数据。成分数据可表示为一个P维向量，X满足以下两个约束条件有一组按时间顺序收集的成分数据序列，可表示为

利用成分数据建模，首先需要采用各种变换方法对成分数据进行降维，降维后的数据不再要求满足比重之和为1的约束，然后利用降维的数据建立成数据动态预测模型，该模型不但能够有效反映原始数据的相对信息，还能够深入挖掘其相互关联的内在关系。

成分数据降维的变换方法通常有对数变换方法（Aitchison，1986）和非线性映射方法（王惠文，2002），王庆丰（2010）分别采用这两种方法降维成分数据再进行预测分析，预测结果显示，运用非线性映射方法得到的预测结果模拟精度更高。因此，本文采用非线性映射方法对河北省产业结构、就业结构的成分数据进行降维，具体降维过程参考王惠文（2002）的研究过程。

（二）灰色系统GM（1, 1）模型

灰色GM（1, 1）模型预测的基本原理是将离散的原始数据累加，生成指数规律性较强的累加序列，该累加序列可建立预测模型，然后采用累减的方法进行逆运算，恢复原时间序列[6]。其建模过程为：

其中Y=■■X(0)(2)X(0)(3)…X(0)(T)■■T，系数向量B=[a, u]T，累加矩阵为：

用最小二乘法得到B=[a, u]T=(XTX)-1(XTY)，

本文针对河北省产业结构、就业结构的成分数据，首先采用非线性映射方法对该成分数据进行降维，然后利用降维后的数据，结合GM（1,1）模型构建成分数据灰色预测模型，分析河北省产业结构与就业结构的演变趋势。

三、河北省产业结构与就业结构的演变趋势的预测分析

本文选取河北省产业结构与就业结构1985年—2014年间共30年的数据作为成分数据对2015年—2020年间的产业结构与就业结构进行预测分析（数据来源于《河北经济年鉴2015》）。首先需要对30年间的三维成分数据依照非线性降维变换公式（王惠文，2002）作降维处理，得到二维转角数据θt，j=1,2,3，

j t=1,2,…30。

代入以上公式得到变换后的转角数据（求解过程均在Excel内完成）（表1）。

表1 1985年—2014年河北省产业结构与就业结构变换后的转角数据（弧度）

根据变换后的转角数据，分别建立GM（1,1）模型：

（1）产业结构θ：θ(t+1)=0.6655e-0.0153t，其中2a=0.0153，u=0.6708；

（2）产业结构θ：θ(t+1)=1.0019e-0.0029t，其中3a=0.0029，u=1.0035；

（3）就业结构θ2：θ(t+1)=1.0576e-0.0096t，其中a=0.0096，u=1.0624；

（4）就业结构θ：θ(t+1)=1.1920e-0.0074t，其中

3a=0.0074，u=1.1963。

根据以上模型，分别通过历史数据进行拟合，可得到平均的相对误差分别为2.85%、1.69%、2.06%、1.12%，可以看到4个预测模型的平均相对误差均在5%以内，满足一级精度预测要求，同时，根据灰色系统预测理论，当-a≤0.3时，GM（1,1）模型可用于中长期预测，该预测模型结果显示-a均小于0.3，因此，该模型可用于河北省产业结构与就业结构的转角预测，2015年—2020年之间的转角预测结果见表2。

表2 2015年—2020年间河北省产业结构与就业结构的转角预测结果（弧度）

根据该转角预测结果就可以求得河北省产业结构与就业结构的实际预测结果，见表3。

表3的预测结果显示：

（1）“十三五”期间，河北省产业结构继续保持调整态势。第一产业比重将持续下降，第二、三产业比重将保持稳定上升，到2020年河北省三次产业的构成比为8.63∶52.98∶38.39，即仍然保持着“二、三、一”的发展格局，处于“配第-克拉克”定理的第二阶段，即工业化中期阶段，工业化发展保持稳定，以服务业为主的第三产业发展速度缓慢，河北省产业结构优化调整的任务仍然十分艰巨。

（2）“十三五”期间，河北省就业结构呈现变动调整走势。第一产业就业比重持续下降，劳动力加速向其他产业转移，而第二、三产业就业比重保持稳定上升走势，但第三产业就业上升速度要快于第二产业，且第三产业就业比重已经超越第一、二产业就业，到2020年河北省就业结构为29.02∶33.63∶37.36，由当前的“一、三、二”变动为“三、二、一”的发展格局，随着产业结构的继续调整，第三产业将成为河北省吸纳就业人员最多的产业。

表3 2015年—2020年河北省产业结构与就业结构预测值

四、京津冀产业结构与就业结构的演变趋势的对比分析

前文中以河北省为例，采用非线性映射方法降维成分数据，并结合GM（1, 1）模型构建成分数据灰色预测模型对2015年—2020年产业结构与就业结构的演变趋势进行预测，本部分基于同样的方法对北京、天津两地2015年—2020年间的产业结构与就业结构的演变趋势进行预测，并进行京津冀三地的对比分析，以了解河北省与京津差距，及京津冀整体发展走势。

本部分同样选取北京、天津1985年—2014年共30年产业结构、就业结构的成分数据进行降维，构建灰色GM（1, 1）预测模型，并得到北京、天津两地的预测值。京津冀整体的产业结构与就业结构是由三地的三次产业分别求和之后再求比重得到的，然后构建预测模型，得到京津冀整体的产业结构与就业结构的预测值（表4）。

表4的预测结果显示：

（1）就北京的产业结构而言，“十三五”期间，北京的第一、二产业比重持续下降，第三产业比重将继续保持增长，所占比重远远超过第一、二产业，北京产业结构将维持“三、二、一”的发展格局。同样，北京的就业结构变动情况与产业结构保持一致的演变走势，就业结构也维持“三、二、一”的发展格局，第三产业将吸纳80%以上的就业人员，第三产业的主导地位将进-步强化，即第三产业产值和就业比重均占据统治地位，表明北京产业结构与就业结构的演变符合“配第-克拉克”定理中的第三发展阶段，也即工业化后期阶段，该阶段是经济发展的理想阶段。

表4 2015年—2020年京津及京津冀整体产业结构与就业结构预测值

（2）就天津的产业结构和就业结构而言，其与北京的演变走势相近似，产业结构与就业结构同样呈现“三、二、一”的发展格局，第一、二产业的产值和就业比重均呈缓慢下降走势，而第三产业的产值和就业比重呈稳步上升态势。但与北京不同的是，天津的第二产业与第三产业比重相差较小，第三产业的主导地位还未形成，产业结构调整步伐仍落后于北京，处于“配第-克拉克”定理中第三发展阶段的初期。

（3）就河北省与京津的对比而言，河北省产业结构仍呈“二、三、一”的发展格局，而就业结构则基本呈“三、二、一”的发展格局，且三次产业的就业比重差距较小，但就业结构变动的速度已超越产业结构调整的步伐，整体来说，河北省产业结构处于“配第-克拉克”定理的第二阶段，即工业化中期阶段，这与京津产业结构演变进程相比仍有较大差距。从京津冀整体的产业结构与就业结构来看，第一、二产业的产值和就业比重持续下降，第三产业比重则稳步上升，均呈“三、二、一”的发展格局，但就业结构的变动要落后于产业结构调整，第一产业就业比重依然较大，劳动力转移速度较慢，第三产业的主导地位仍未形成，其中河北省是影响京津冀产业结构调整及就业结构变动的关键因素。

五、结论及相关建议

（一）结论

本文针对产业结构与就业结构这种特殊的成分数据，以河北省相关数据为实证，采用非线性映射方法对数据进行降维，以克服成分数据的定和约束，在此基础上结合灰色GM（1, 1）预测模型对2015年—2020年河北省产业结构与就业结构的演变趋势进行预测，并采用该方法对北京、天津及京津冀整体的产业结构与就业结构进行了预测，研究结构显示：

1．京津冀三地及整体的产业结构与就业结构演变符合“配第-克拉克”定理的一般规律。北京、天津两地的产值与就业比重均呈现“三、二、一”的发展格局，但北京第三产业已占有绝对主导的地位，而河北省产业结构呈“二、三、一”的发展格局，就业结构则呈“三、二、一”的格局，就业结构变动速度要快于产业结构调整步伐，且河北省与京津相比仍有较大差距，河北省产业结构优化调整的任务仍然十分艰巨。

2．从京津冀整体来看，京津冀产业结构与就业结构呈“三、二、一”的发展格局，处于“配第-克拉克”定理第三阶段的初期，第三产业的主导地位还未形成，且就业结构变动要落后于产业结构调整。整体而言，京津冀区域内在消除河北省产业结构调整缓慢、吸纳就业人员能力不足的拖累下，已步入工业化发展的后期阶段，工业化水平进一步提高，第三产业的产值和就业比重将进一步上升，第三产业也将成为吸纳京津冀就业人员最多的产业。

（二）相关建议

1．就河北省而言，相比京津，第三产业的发展速度仍然偏低，虽然第一产业的比重在逐年下降，但第一产业仍聚集了大量的劳动力。鉴于此，河北省要赶上京津产业结构调整的步伐，应该做到加快城镇化建设速度，推动人口向城镇聚集，还应调整第三产业内部结构，积极发展吸引劳动力能力大、适合河北省发展需要的战略性新兴第三行业，并为第三产业的发展创造良好的政策环境，引进和培养高素质人才。另外，河北省的产业发展与就业变迁，应按照三次产业演变的客观规律，坚持走新型工业化道路，针对农村剩余劳动力多的情况，加大其向非农产业转移力度，扩大其在劳动密集型产业的就业水平。

2．就京津冀整体而言，京津冀产业发展已初步进入了工业化发展的后期阶段，但京津冀三地之间发展呈现不均衡态势，京津冀协同均衡发展不应各自为政，而应在自身调整发展基础上，积极推动发达地区带动后发地区，如河北省应结合自身的发展需求，积极承接北京非首都功能的产业转移；北京可以依托其高科技产业的优势，加大对天津、河北的辐射能力。在京津冀区域间的就业差异方面，三地应充分的沟通协商，积极完善区域内的就业交流机制，通力合作，加大人力资本投资力度，加速第一产业就业转移，加大第三产业就业吸纳能力，另外，北京在产业疏解过程中还应做好职工的合理安置工作。

[1] 王庆丰. 中国产业结构与就业结构协调发展研究[D]. 南京： 南京航空航天大学, 2010.

[2] 王惠文, 刘强. 成分数据预测模型及其在中国产业结构趋势分析中的应用[J]. 中外管理导报, 2002(5)： 27-29.

[3] 施久玉, 柴艳有. 灰色成分数据模型在中国产业结构分析预测中的应用[J]. 统计信息论坛, 2007(1)： 32-35.

[4] 王海涛, 徐刚, 恽晓方. 区域经济一体化视阈下京津冀产业结构分析[J]. 东北大学学报(社会科学版), 2013(4)： 367-374.

[5] 刘思峰, 党耀国, 方志耕. 灰色系统理论及其应用（第三版）[M]. 北京： 科学出版社, 2004.

[6] 张尧庭. 成分数据统计分析引论[M]. 北京： 科学出版社, 2000：49-52.

（责任编辑：杜 敏）

Evolution Trend of Industrial Structure and Employment Structure in Beijing-Tianjin-Hebei—An Empirical Analysis of Hebei Province

DUAN Ya-min, ZHENG Yan, LI Hua-zhong

Hebei GEO Unversity, Shijazhuang, Hebei 050031

Based on the compositional data of the industrial structure and the employment structure in Beijing-Tianjin-Hebei from 1985 to 2014, and taking Hebei province as an example, the nonlinear dimension reduction is used to reduce dimensions of compositional data, the GM (1, 1) model is used to analyze the developing trend and future status of industrial structure and employment structure of Beijing-Tianjin-Hebei in 2015-2020. The results show that: the industrial structure and employment structure in Beijing and Tianjin will be a development pattern of“Tertiary, Secondary, Primary”, while the employment structure in Hebei will be beyond the adjustment of industrial structure, and it also will be a same pattern as Beijing, the Tertiary industry in Hebei will attract more labors, but it will still exit a large gap; as a whole, the development of Beijing-Tianjin-Hebei has entered the later stage of industrialization, but it presents unbalanced. The collaborative development should not be fragmented, and in order to realize the coordinated development, Beijing and Tianjin should drive the industry in Hebei actively.

Beijing-Tianjin-Hebei; industrial structure; employment structure; compositional data; GM (1, 1) model.

F292

A

1007-6875(2017)03-0103-06

日期：2017-04-05

10.13937/j.cnki.hbdzdxxb.2017.03.020

2016年度河北省社科基金项目“京津冀协同发展视角下河北省产业结构与就业结构协调发展研究”（HB16YJ024）。

段亚敏（1978—）女，河北任丘人，工学硕士，副研究员，主要研究方向为资源经济管理。