西南地区就业人数与产业转型升级的耦合性探讨

杜瑾

（攀枝花广播电视大学教务科，四川攀枝花617099）

1 引言

贯彻党的十九大精神，须深入推进基础设施网络建设，抓住现代服务业发展先机，不断推进传统产业优化升级[1]。伴随经济全球化的日益推进，高科技创新能力的日新月异，尤其是大数据、人工智能、区块链技术的不断推进，对传统的一、二、三产业都有一定程度的影响，而竞争激烈的高科技时代，传统产业面临的挑战与威胁逐日俱增，产业转型升级的导向已势不可挡，而行业中高能耗、低附加值、粗放型的企业要存活，必须转向低能耗、高附加值、集约型的发展模式。随着我国高等教育师资力量的不断壮大，办学条件的日益完善，办学水平的不断提升，高等教育培育的人才逐年增长，带来了持久的就业压力，每年的就业形势都格外严峻，而产业转型的具体方向在哪里？产业转型升级与就业之间如何协调发展，一方面，如何促使劳动力资源优化配置，为企业、为行业、为经济创造自身最大的价值；另一方面，产业转型升级如何依托政府政策指导、高科技技术支持、地区特色资源支撑、先导性转换思路引导等。国内外学术界对产业结构转型升级的研究，主要从产业结构转型的影响因素入手，以技术因素为主导型因素，其次受产品、价格、人力资本、政府税收政策、消费者偏好、环境等因素影响。学者们主要依据国内省份面板数据，以劳动力供求理论、二元结构理论为指导，采用PVAR模型、VAR模型、空间杜宾模型等计量方法进行研究就业情况与产业转型升级间的相关性。石美遐（2013）构建制造业产业升级对劳动力就业数量的影响模型，得出产业产出增长、产业结构高级化对劳动力就业具有促进作用，产业价值链升级对劳动力就业影响不显著[2]。本文通过构建西南地区4个省份的就业人数与产业转型升级耦合效应评价指标体系，采用熵值法，创建综合发展水平模型、耦合协调度模型分析西南地区的就业人数与产业转型升级的耦合协调程度，为产业转型升级提供新的指导思路，促使劳动力资源优化配置，为两者的耦合协调发展提供政策建议。

2 研究方法及数据说明

2.1 数据处理与权重计算

2.1.1 评价指标的选择

指标选取依据准确性、科学性、时效性、实用性原则，研究就业人数与产业转型升级的耦合分析，以获取二者的规律性关系（见表1）。就业人数指标设置地区总就业人数、第一产业就业人数、第二产业就业人数、第三产业就业人数、城镇就业人数占总就业人数比例、乡村就业人数占总就业人数比例等6个二级指标。产业转型升级指标设置R&D经费支出占GDP比重、对外开放程度（以进出口贸易额占GDP比重）、人均GDP、GDP增长率、二元反差指数、第二产业产值、第三产业产值等7个二级指标。其中，

表1就业人数与产业转型升级耦合效应评价指标体系

图1 2010年至2018年四川省就业人数与产业转型升级指标的综合指数演变

图2 2010年至2018年重庆市就业人数与产业转型升级指标的综合指数演变

（6）计算第y项指标权重hy；

2.1.3 综合发展水平模型

通过对四川省就业人数与产业转型升级指标的综合发展水平模型计算，就业人数综合指标计算值从0.1818上升至0.3172，总体呈上升趋势，仅在2013年就业人数综合指标值有小幅下降。产业转型升级综合指标值呈W形状，其综合指标值从0.2732上升至0.3872，2013年、2015年、2016年均有一定幅度下降。从图1获知，四川省产业转型升级综合指标值2015年至2016年低于就业人数综合指标值，其他年份均高于就业人数综合指标值。

重庆市就业人数与产业转型升级综合指标值得分总体呈上升趋势，其中，就业人数综合指标得分从0.1967增长至0.2973；产业转型升级综合指标得分值从0.1066增长至0.4189；其中就业人数综合指标得分值增速最快的年份是2014年，增速达20.78%；而产业转型升级综合指标得分在2011年和2014年增速明显，图像较为陡峭。重庆市就业人数综合指标得分值在2013年与2018年均为小幅下降；而其产业转型升级综合指标得分在2013年、2015年、2018年均有一定程度下降，如图2所示。

图3 2010年至2018年云南省就业人数与产业转型升级指标的综合指数演变

图4 2010年至2018年贵州省就业人数与产业转型升级指标的综合指数演变

云南省就业人数综合指标得分从0.1698上升至0.3058，产业转型升级综合指标得分从0.1828上升至0.4544。从图3中可以获悉，就业人数综合指标得分在2011年至2012年高于产业转型升级综合指标得分，在2017年至2018年，两者综合指标得分的差距渐渐拉大，云南省产业转型升级综合指标得分的增速显著，图像向右上方倾斜，增速达到15.15%；而云南省就业人数综合指标得分整体增速缓慢，且在2012年、2015年、2017年就业人数综合指标得分均有小幅下降。

贵州省就业人数综合指标得分从0.1714上升至0.3244，产业转型升级综合指标得分从0.2525上升至0.3573。其中，就业人数综合指标得分在2013年有小幅下降，而产业转型升级指标得分在2013年、2015年、2016年均有一定程度的下降。从图4可知，贵州省产业转型升级综合指标得分除了在2016年低于就业人数综合指标得分，其余年份均高于就业人数综合指标得分。

综上所述，西南地区就业人数综合指标得分在0.16~0.33区间内，其整体就业人数综合指标得分的图像覆盖由高到低的次序依次为重庆、云南、四川、贵州（见图5）。西南地区产业转型升级综合指标得分在0.1~0.46区间内。从图6中可以获知，2010年至2013年，西南地区产业转型升级综合指标得分由高到低的次序依次为四川、贵州、云南、重庆；2014年至2017年，西南地区产业转型升级综合指标得分由高到低的次序依次为重庆、云南、四川、贵州。

图5 2010年至2018年西南地区就业人数综合指标得分

图6 2010年至2018年西南地区产业转型升级综合指标得分

2.2 耦合度模型

O1,O2分别为就业人数综合指标值与产业转型升级综合指标值，Q为二者的协调，0≤Q≤1。Q值越大，表明就业人数与产业转型升级越协调。

2.3 耦合协调度模型

四川省2010年至2018年就业人数与产业转型升级的协调度增幅不明显，保持在0.48以上，但未超过0.5；其协调系数的取值在0.21至0.36之间；两者的协调发展度在0.33至0.42之间，依据地区就业人数与产业转型升级的协调发展度等级划分情况（表2），2010年至2017年四川省就业人数与产业转型升级的协调发展度等级为轻度失调，而2018年上升至濒临失调。从图7中获知，四川省就业人数与产业转型升级的协调系数与协调发展度图形轮廓相似，同在2013年有小幅下降，在2014年有小幅上升，至2018年，均呈现上升趋势。

重庆市就业人数与产业转型升级协调度在0.47至0.5之间，其协调系数得分在0.15~0.37之间，协调发展度在0.26至0.43之间。2010年重庆市就业人数与产业转型升级协调发展度等级属中度失调；2011年至2013年两者的协调发展度等级上升至轻度失调；2014年至2018年两者的协调发展度上升至濒临失调。从图8可知，重庆市就业人数与产业转型升级的协调发展度与协调系数图像轮廓相似，在2013年，两项指标均有下降，2014年均有回升，2018年均为小幅下降。

表2就业人数与产业转型升级协调发展度的等级划分

表3西南地区就业人数与产业转型升级的协调发展情况

图7四川就业人数与产业转型升级协调发展变化趋势

图8重庆市就业人数与产业转型升级协调发展变化趋势

图9云南省就业人数与产业转型升级协调发展变化趋势

图10贵州省就业人数与产业转型升级协调发展变化趋势

2010年至2018年云南省就业人数与产业转型升级协调度保持在0.49至0.51之间，且变化幅度小，从图9可知，图形呈现直线状。云南省就业人数与产业转型升级协调系数取值在0.17至0.39之间，其协调发展度得分在0.29至0.44之间，2010年云南省就业人数与产业转型升级协调发展度等级在中度失调状态；2011年至2016年，两者的协调发展度等级上升至轻度失调状态；2017年至2018年两者的协调发展度等级上升至濒临失调状态。

2010年至2018年贵州省就业人数与产业转型升级协调度得分从0.48至0.5；两者的协调系数值从0.21至0.35；两者的协调发展度得分从0.31至0.42。2010年至2016年贵州省就业人数与产业转型升级协调发展度等级位于轻度失调阶段；2017年至2018年两者的协调发展度等级上升至濒临失调阶段。从图10获知，贵州省就业人数与产业转型升级协调系数与协调发展度图像形状相似，均在2013年与2016年有一定程度下降。

综上所述，2010年至2018年西南地区就业人数与产业转型升级协调度在0.47至0.5之间，增幅缓慢。2011年至2013年西南地区就业人数与产业转型升级协调发展度等级位列轻度失调阶段；2014年重庆市就业人数与产业转型升级协调发展度等级上升至濒临失调阶段；2018年西南地区就业人数与产业转型升级协调发展度处在濒临失调阶段。

3 西南地区就业人数与产业转型升级耦合协调发展中存在的问题

3.1 西南地区就业人数与产业转型升级耦合协调发展度较低

通过构建西南地区就业人数与产业转型升级耦合协调发展模型，将2010年至2018年原始指标数值代入耦合协调公式，计算出西南地区三省一市的就业人数与产业转型升级耦合协调发展度，我们发现2010年至2018年西南地区就业人数与产业转型升级协调度在0.47至0.5之间，西南地区就业人数与产业转型升级协调发展等级从轻度失调阶段仅上升至濒临失调阶段，两者的协调发展度仍处于失调阶段，表明西南地区产业转型升级强度未合理地容纳相应的就业人数，结合西南地区就业人数综合指标与产业转型升级综合指标得分，其中，2010年至2018年西南地区就业人数综合指标得分在0.16~0.33区间内，西南地区产业转型升级综合指标得分在0.1~0.46区间内，两者综合指标得分均比较低，一方面体现西南地区产业转型升级的实力不强；另一方面，也表明劳动力资源在产业转型中未实现最优化配置，导致就业人数综合指标得分偏低。综上，西南地区就业人数与产业转型升级之间如何高质量、相互助推式地协调发展便成为地区经济发展的重要研究课题。如何走出两者濒临失调阶段，上升至良好协调，甚至优质协调，还有很长的路要走，还有巨大的协调发展空间，如表3所示。

3.2 三大产业产值与其就业人数不匹配

西南地区第二、三产业产值均大于第一产业产值，且地区第三产业产值增速显著，2016年均超过了第二产业产值。而西南地区第一产业就业人数均大于第二产业就业人数，第一产业就业人数总数大，增速逐年下降，但下降幅度较小；第二产业是地区发展的根基，是支撑地区发展的基石，第二产业就业人数保持稳定增长，增幅不明显；第三产业就业人数较第二产业就业人数而言，增速略高，但据实际统计资料显示，第三产业的产值与其就业人数优势没有完全显现，还有极大的提升空间。农业从业人员大于非农产业从业人员，表明西南地区农业机械化水平不高，大部分农业人口无法从农业活动中脱离出来，从事二、三产业的相关工作。众所周知，第一产业的生产率与第二、三产业相比，明显低下，对经济总量的贡献度不高，而西南地区第一产业就业人数大于第二产业就业人数，第三产业就业人数虽逐渐超过第一产业就业人数，但第一产业就业人数总量大，而西南地区产值总额又主要来源于第二、三产业。综上，可获知西南地区三大产业产值与其就业人数不匹配。

3.3 城镇就业人员与城镇化进程不相符

城镇化率已成为衡量地区经济发展水平的一项重要指标，伴随城镇化水平的显著提升，地区产业结构也在不断调整，人员的流动速度也逐渐增强。西南地区整体的城镇化率在46%以上，其中，重庆市城镇化率达到65%以上，其次属四川省，2019年城镇化率达到53.79%；但西南地区分属的城镇与乡村就业人数除重庆外，呈现“三七分”的就业人数分布特征。例如，四川省2010年至2018年城镇就业人数占总就业人数的比例从29%上升至34%，乡村就业人数占总就业人数的比例从71%下降至66%。云南省2010年至2018年城镇就业人数占总就业人数的比例从22%上升至29%，乡村就业人数占总就业人数的比例从78%下降至71%。均说明乡村就业人数总量大，城镇就业人数总量小，城镇就业人数占总就业人数比重与其城镇化率明显不相符合。

4 政策建议

4.1 加大对人力资源培育力度

地区人力资源储备的提升为就业层级的高质量发展提供支持条件，而地区就业层级的高质量发展也从一定层面体现劳动力素质与社会资源的高度协调，劳动力通过对社会资源的优化配置，最终推动地区经济的高质量发展。一方面，对教育进行分层，尤其是高学历教育，挖掘深层次教育型人才，深入科研院所与高等院校，通过对高学历人才的潜入指导与教学，发掘其内在爆发力与潜力，以期完成更多的科研项目、创造更多的科研成果。同时不放松对职业院校的培育力度，狠抓学生技能培养的同时，理论知识也要高度配合，促使理论与实践技能相结合，向社会输入高技能且实用型人才；另一方面，重视成人二次就业再培训与提升学历的工作，尤其重点培育成人高等网络教育，使其工作经验不断积累的同时，学历也相应得到提升，通过高层次理论知识武装头脑，再深入到实地的工作中，能更加高效高质地完成工作，能明显提升工作效率，提升人力资源层级，且与单位管理结构的高效配合，一者促进了人力资源储备的提升，让就业层级更趋合理；二者从一定层面完善了单位的管理层级，使单位逐渐剥离出人浮于事的状态，迈向人尽其责的状态。总之，通过教育的分层投入最终促使地区人力资源的配置达到最优状态。

4.2 深入挖掘高新产业、第三产业的发展潜力

纵览西南地区R&D经费投入力度，虽然每年均在提升，但其占GDP比重均不高。众所周知，科技是第一生产力，科技含量对提升产业的效率是很有帮助的，找准产业与科技融合的结合点，借助于互联网、区块链、电子信息技术等手段切入到各行各业的生产、管理、销售等环节。因此，须紧跟时代潮流，推进信息化进程，适应高科技发展趋势，不断发掘互联网、云端等众多高新技术发展潜力，以科技、绿色的高效高质产业为主要的产业类型，为西南地区产业的发展提供更多的高科技产业范例，最终推进地区经济的高质量发展。

西南地区第三产业的增长力度不断提升，产业结构也趋向“三、二、一”的最优发展状态，但第三产业所吸纳的就业人数相比第一产业而言，总体还是比较低，表明第三产业的发展潜力还有待提升，应从多角度深度挖掘第三产业的发展项目，结合第三产业涉及的领域与内容，以信息与网络为主要影响因素，面向地区受众人群，根据其需求与偏好，不断发掘其潜在需求，且必须结合高科技的引入潜能，创造适合地区人群的各种现实需求，以推进第三产业的相关链条不断完善，从低水平的第三产业经营模式发展成高水平的现代化第三产业经营模式，促使高素质实用型人才利用信息化、科技化手段深入开展现代化第三产业的经营管理活动。

4.3 创建新型城镇化与农业现代化良性互动机制

农业的生产效率相比二、三产业，明显低下，但随之注入新型城镇化与乡村振兴的战略指引，源源不断的资本、技术、产能、人力资源等因素投入到农业现代化的进程中，以形成新型城镇化与农业现代化正向的耦合协调发展机制[8]。首先，新型城镇化水平的提高促使一部分劳动力从农村转移到城镇，从事低端的商业、服务业、加工业等行业，解决了一部分人的就业问题，随着城镇化发展到一定程度，城镇化进程进入缓慢增长期，随之就业难的问题渐渐产生，从事低端行业的就业者须进行学历与职能培训，以适应城市对劳动力技能的需求。显然，一部分劳动力由于技能与知识的限制会退出城市，转向农村，注入到农业现代化发展的步伐中，这些从城市退出的农民是农业现代化发展的主体，须加大对他们的文化素质、思想引导、技能提升等方面的投入力度，使其认识到农业现代化的重点内涵与政策引领，对自己在农业现代化进程中进行合理且准确的定位，朝着职业农民的发展方向迈进。其次，在新型城镇化的规划中，把特色小城镇列入重点的发展项目，特色小城镇凭借自身的地理位置优势、资源条件等承接城市的产业转移项目，逐渐形成产业集聚的态势。小城镇产业集聚的背后无疑是加工业、物流业、服务业的相融，而农业现代化水平的提升会加快其产业集聚的步伐，农业的大型机械化、规模化会加速与其他产业的融合力度，在推进农村地区农业现代化的同时，更进一步推进小城镇集聚经济的发展，促使小城镇的商业更加繁荣。最后，城市应反哺农村，城市在吸纳农村资源的同时，带来了地区工商业繁荣发展的景象，且不断翻新地区产量值，科技、资本、劳动力也主要流入城市，伴随城镇化率增速变缓，城市的产能过剩，因此，城市须把一部分产能转入农村，再加之乡村振兴战略的优惠政策，促使农村吸纳与农业现代化相关的产业类型，如加工业、物流业、服务业等，相应的资本与人才也随之注入，最终以构建农业现代化与新型城镇化的良性互动机制。