两业融合背景下物流业的就业分析*

□ 张 莉，冯朝军

(重庆电子工程职业学院 财经管理学院，重庆 401331)

1 引言

就业是民生之本、稳定之基、发展之基。“十四五”规划纲要中提出要实施就业优先战略，要完善与就业容量挂钩的产业政策。城镇化进程中，产业结构改革不断推进，就业结构与产业结构不匹配的问题普遍存在[1]。制造业是全社会物流需求的主要来源，而物流业属于生产性服务业，可容纳较多的就业人员。国家发展改革委在“双循环”发展新格局下，提出了物流业和制造业(下文中简称“两业”)深度融合的战略举措。从理论上讲，两业深度融合可以增加经济产出[2]，提高制造业的产出效率，促进物流业的业务量增长，存在增加物流业就业机会的可能性。而区域物流的发展也会推动区域经济的发展[3]，相应地，物流人才的培养要与区域经济需求相匹配[4-5]。因此，深入了解区域两业融合程度，探索其融合程度对区域物流业就业的影响，有利于进一步制定和优化区域就业制度，更好地平衡区域经济与就业之间的关系，促进区域就业工作健康、稳定、高质量地发展，是一项非常有意义的工作。

本文的贡献在于：在两业融合背景下，选择了10个制造业重点发展省市为研究对象，第一，梳理了各区域两业的融合度及物流业就业情况的演变；第二，量化探讨了两业融合对物流业就业情况的影响程度；第三，结合分析结果，提出有助于物流业就业的政策方向。

本文的结构如下：第二部分对相关历史文献进行了梳理并提出了理论假设；第三部分提出了分析参数，构建了相应的计量模型；第四部分结合10个省市的数据进行实证分析；第五部分则对得到的结论进行了总结，并提出了两点建议。

2 文献回顾

2.1 两业融合的背景发展

制造业与物流业关系紧密，经历了从联动到深度融合的过程。早在2007年，国家发展改革委就牵头组织召开了首届全国制造业与物流业联动发展大会。2009年，国家发展改革委发出的《物流业调整和振兴规划的通知》指出，物流业可吸纳更多的人员就业，在促进产业结构调整方面发挥着重要作用。随后，两业联动发展大会多次召开，明确指出两业联动不仅有利于发挥物流业在国民经济运行中的基础性支持作用，也符合产业发展规律和我国经济发展的实际需求。继2018年年底中央经济工作会议明确提出“要推动先进制造业和现代服务业深度融合”后，2019年11月，国家发展改革委等15个部委联合印发《关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》，正式将中国两业融合的重点聚焦于制造业与生产性服务业这两大产业的深度融合，其中两业人才链的紧密结合也是一个重要方面。2020年，国家发展改革委会同工业和信息化部等13个部门联合印发《推动物流业制造业深度融合创新发展实施方案》，对促进两业深度融合创新发展做出全方位安排。两业协同发展对一个国家或地区的产业转型升级、经济竞争力的提升起到关键作用[6]，尤其是在信息化时代，两业之间的信息共享有利于调节制造业的物流需求和物流业的服务之间存在的差异性矛盾，从而促进资源进一步整合，降低成本，完善产业发展结构。

2.2 两业融合度测算方法的研究

自从国家发展改革委提出两业融合的指导方针后，两业融合的效率评价、融合情况的演变及融合对社会经济造成的影响成为主要研究内容。这些研究内容都是基于融合度的合理计算展开的。早期对融合率的测度主要是用技术融合度来近似代替[7]，比如专利相关系数等，但是这样的评价维度过于单一，不能体现两业全方面的深度融合。也有学者基于投入产出表[8]，通过比例的对比来衡量融合度，但这掩饰了社会环境在不同时期的差异性，尤其无法体现不同阶段区域政策变化带来的影响，而且投入产出表每五年才发布一次，数据缺乏连续性，基于该表中数据的计算不能及时反映融合状况。虽然投入产出表有缺陷，但是彭徽等[9]仍基于国际投入产出表，通过构造单向融合度、综合融合度和融合互动指数，并按照技术密集度对产业部门进行分类，更加微观地测度产业融合的程度。为了明确表现出服务业和制造业之间的相互影响性，江静等[7]通过结合两业的相关系数，改造了两业融合的测度指标；梁红艳[10]运用了改进的距离协同模型测度分析两业融合水平；夏伦[11]则用耦合评价模型来衡量两业之间的相关性。

2.3 就业与产业发展的关系研究

就业是民生之本，是社会稳定的基本条件。就业在企业和产业间的有效配置可以促进生产率的提高和经济的增长[12]。就业和产业之间的关系是相互的。20世纪中期，理论界提出了有关产业和就业之间关系的“配第-克拉克定律”，即产业结构会随着劳动力就业结构的变化而变化。反之，温清[13]认为产业结构的变动必然伴随着劳动力的流动，进而引起就业结构的变动。邓田容[14]运用灰色关联度模型对成都-德阳-绵阳三地2008-2019年产业结构和就业结构关联度进行了分析，实证结果显示总体就业情况和产业结构协调性较差，第二产业就业人数对产业结构的调整作用最大，显著性最强，而第三产业对就业的影响效果较弱，最差的是第一产业。麦迪娜·热皮卡提[15]则利用就业-产业结构偏离度的分析，证明了就业结构与产业结构的协调性是新疆经济高质量发展的基础动力。在1998-2007年间，我国经历了大量的就业创造(13%)和就业消失(12%)[16]，平均就业净增长率为1.4%。传统制造业如烟草、化工和印刷业等是就业消失的主要行业。从企业特性来看，私营企业就业创造率最高，外资企业就业创造率最低，国有企业则是创造最低而消失最高。袁志刚等[17]证明了城市制造业就业的扩张会对本地的服务业就业产生促进作用，但这种就业乘数效应的大小会受到城镇化水平和城市规模的影响。

综上可知，两业的融合协调发展可以促进区域经济的发展，既有研究已经对两业融合的测度方法和产业与就业之间的关系进行了深入分析，但是，现有研究成果多集中在宏观产业结构与就业结构的关联和协调关系上，对两业融合水平和物流业就业情况之间关系的研究较少。

3 变量计算与计量模型的构建

本文要探究的是两业融合度和区域物流业就业情况之间的关系。据已有研究成果可推断，两业融合会促进两业资源的进一步高效整合，引起物流业就业情况的变化。

3.1 变量的定义与计算

3.1.1 区域行业就业弹性系数

区域行业就业弹性系数可以反映某地区行业的发展给相应就业情况带来的变化。该参数的含义是行业对应的经济增长率每变动一个百分点引起的对应行业就业率变动的百分点，它可以反映该地区行业发展带来的劳动力资源吸纳能力的变化，其计算方法如式(1)所示。

(1)

其中，ECi,t表示行业在i地区第t时段的就业弹性；ei,t和Pi,t分别表示i地区在第t时段的就业人数总量和经济指标总量；Δei,t和ΔPi,t分别表示行业在i地区第t时段的就业人数和经济指标变化量，其计算方式如式(2)(3)所示。

Δei,t=ei,t-ei,t-1

(2)

ΔPi,t=Pi,t-Pi,t-1

(3)

3.1.2 区域“两业”融合度

区域“两业”融合度是描述区域两业融合水平的变量。产业融合测度，通常采用的方法有专利系数法、投入产出法和耦联评价模型等。专利系数法中所需的专利数据不易获取，而投入产出表每五年更新一次，不适合用于表述“两业”融合水平。因此，本文借鉴李琳等[2]、武金爽等[18]、夏伦[11]采用的方法，通过耦联评价模型计算得到耦合协调度来测度“两业”融合水平。

耦合协调度可以反映两个系统相互作用情况的好坏，即是相互促进的还是相互制约的。耦联模型中用于测量i地区第t时段两个行业耦合度的是两个行业的耦合协调度值Fui,t，其计算如式(4)所示。

(4)

其中，Ci,t是i地区第t时段物流业与制造业的耦合度值，表示两业相互作用的程度；CCi,t是i地区第t时段物流业与制造业的综合协调指数，表示两业的综合协调水平。Ci,t和CCi,t的计算如式(5)和式(6)所示。

(5)

其中，Ci,t表示i地区第t时段物流业与制造业的耦合度值；Mi,t表示i地区第t时段制造业的综合评价指数值；Li,t表示i地区第t时段物流业的综合评价指标值。

CCi,t=αMi,t+βLi,t

(6)

其中，α和β分别是制造业和物流业的权重系数。在两业融合过程中，视两业为同等重要的两个系统，因此，这里设α=β=0.5。

考虑到两业的融合是多角度的，结合国家部委出台的政策文件，并遵循数据可得性和科学性原则，从产业规模、产业结构及发展速度三个维度，构建评价指标体系，如表1所示。根据《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2011)，第二产业是指采矿业(不含开采辅助活动)，制造业(不含金属制品、机械和设备修理业)，电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业。第三产业即服务业，是指除了第一产业、第二产业外的其他行业。表1中参数的值均可以通过中国统计局统计年鉴及各省市统计年鉴获得。

表1 耦联评价模型中“两业”的指标体系

3.2 计量模型的构建

为检验“两业”融合度对区域物流就业的影响，本研究以“两业”融合水平为自变量，以“两业”的社会关注度及效益参数作为控制变量，构造如式(7)所示的计量模型。

(7)

4 实证分析

4.1 数据及变量的选择

为考察两业融合发展与区域两业就业情况的关系，本文查阅2011-2019年的《中国城市统计年鉴》，采集了10个主要制造业省市的相关面板数据。依据传统，物流业的数据采用统计年鉴中的交通运输、仓储及邮政业数据。结合年鉴数据，对本文计量模型中的控制变量设置如下：第一，两业的经济发展水平，用物流业的投资量和货运量，制造业的投资量和规模以上工业企业产成品价值来衡量；第二，就业情况，分别用物流业的城镇单位就业人口数量和城镇私企和个体企业就业人口数量的数据来衡量。在年鉴就业数据中，城镇单位数据不包含城镇私营企业和个体企业的数据，因此视行业就业人员为该行业城镇单位、私营企业和个体企业中就业人数总和。本研究观察的10个省市分别是安徽、北京、河南、湖北、江苏、江西、山东、四川、浙江和重庆。

4.2 两业就业整体情况

本文对统计年鉴面板数据进行了实证分析，以下分析过程均利用Stata 16.0软件完成。由于年鉴数据部分缺失，涉及到变化计算的数据为2012-2017年期间的数据，样本量较小，因此在运用面板模型进行分析时，采用固定效应模型。

这9年中，两业就业人数的情况如图1所示。图中，TotalJobs是区域总就业人数，ManuTotalJobs是区域制造业总就业人数，LogTotalJobs是区域物流业总就业人数。从图中可以看出，2011-2019年，整体就业人数是在逐步上升的，2015年以后，就业人数的增速放缓。观察图1可知，制造业的总就业人数呈现一个小波动，最高峰出现在2014年；而物流业的总就业人数占比要远远小于制造业就业人数的占比，但是一直处于上升状态。

图1 整体就业和两业就业人数对比图(单位：万人)

4.3 两业融合协调度及物流业就业的区域差异

4.3.1 两业融合协调度的区域差异

2012-2017年间10省市的两业融合度变化各异，情况如图2所示。由图2可知，北京的两业融合协调度一直位于10省市之首，山东则除了2013年，其他时候都是最低值。江苏和湖北两省的融合协调度变化趋势很接近，2016-2017年，重庆、浙江和四川三地的两业融合协调度持平，有6个省的两业融合协调度下降，唯有江西在上升。

图2 2012-2017年10省市两业的融合度

4.3.2 物流业就业变化的区域差异

2011-2019年，10省市的物流业就业弹性系数的变化趋势和数值分布情况如图3所示。观察图(a)可知，在2012-2019年期间，10个省市的物流业就业情况演变趋势是不一样的，但是整体变化在2016-2019年趋于一致。可见各地物流业就业人数的变动情况与物流产值变化情况的比值逐渐趋于一致。从区域来看，这六年中，安徽、湖北、重庆仅一年物流业就业弹性系数出现负值，北京、江西和四川出现四次负值，而江苏一直保持正数。江苏的最高值出现在2012年，而重庆的最高值很突兀，出现在2013年。

图3 2012-2019年10省市物流业就业弹性系数

图3(b)可知，这六年，物流业就业弹性系数的数值分布较为紧凑的有河南、江西和山东。江苏和四川的数值跨度区间较大。可见，河南、江西和山东的物流业就业弹性系数比较稳定，而江苏和四川的物流业就业弹性系数变化较大。

2011-2019年各省市的物流业就业率如图4所示。由图4可知，物流业就业率很稳定，基本处于2%-4%之间，仅北京的物流业就业率2016年前超出了5%，2017年达到最低点，2019年回升接近5%。

图4 2011-2019年各省市物流业就业率情况

物流业在不同类型企业中的就业情况如图5所示。由图5可知，两类企业的就业比例差异不大,但是城镇个体与私企就业情况比较稳定，集中在2%-3%之间。而城镇单位的就业比例，各省市情况差异较大，北京保持最高，随后是重庆，浙江始终是比例最低的省。

图5 2011-2019年物流业城镇两类企业的就业占比

综上可知，两业融合背景下，各省市的物流业就业存在区域差异性，整体就业率及城镇两类企业中的就业占比均不一样。

4.4 两业融合对物流业就业弹性的影响

在分析了各省市两业融合度和物流业就业情况后，本文将分析各省市两业融合对就业弹性的影响。根据式(7)，通过固定效应模型，量化两业融合程度对就业弹性的影响程度。其结果如表2所示，从中发现融合协调度等控制变量对就业弹性的影响不显著，物流业私企和个体企业的就业人数对物流业就业弹性系数的影响显著，其P值为0.051，系数是0.191，即1个物流业私企和个体就业人数的变化会引起物流业就业弹性系数19.1%的变化。

表2 物流业就业弹性系数的固定效应模型分析结果

4.5 影响物流业就业的因素

两业融合度对物流业就业弹性影响不显著，为此，进一步寻找影响物流业就业的因素。通过计量运算可知，物流业货运量与制造业产值显著相关，单位制造业产值的变化会引起货运量56.8%的变化。而货运量会显著影响物流业的总就业人数，单位货运量的变化会引起物流业就业人数52.6%的变化。进一步细分，货运量会显著影响的是物流城镇私企和个体的就业人数，而不是城镇企业的就业人数，单位货运量的变化，会给物流私企和个体就业人数带来89.8%的变化。因此，制造业的产值会显著影响货运量，而物流货运量会显著影响物流业就业人数，尤其显著影响物流私企和个体的就业人数。也就是说，制造业的产值提升会给物流业带来更多的就业机会。

5 结论及建议

基于10个省市2011-2019年的面板数据，本文定量分析了区域两业融合情况与两业就业之间的关系，主要有以下三点发现：第一，从就业弹性系数来看，10省市的物流业在2016-2019年变化趋势相同；第二，两业融合的程度对物流业就业弹性系数影响不显著，物流业城镇私企和个体企业的就业人数对物流业就业弹性系数影响显著；第三，物流业的货运量受到制造业产值的显著影响，其对物流私企个体就业人数有显著影响。

基于上述研究结果，本文的政策建议有以下两点：

①加大对区域制造业的社会投资，促进其稳定发展。通过倾向性的金融政策吸引社会资金流向制造业建设发展，制定免税、减税等优惠税收政策帮助制造业企业迅速成长，促进制造业与信息产业相融合，加速人工智能、区块链等先进技术赋能制造业，鼓励创新技术应用到实体制造业企业，鼓励和加大制造业的社会投资，促进其产值的增长和效率的提高，提升区域实体经济运营的能力，加快构建双循环新发展格局。制造业的投资额度提升、产值增长会使更多的劳动力资源进入制造业，补给就业需求，而制造业产值的增长会给物流业带来需求增长，从而带动物流业的就业，使整体区域经济形成良性循环。

②鼓励城镇物流业私有企业和个体企业的发展。这类物流企业经营灵活，可以充分利用信息化平台技术更高效地实现物流资源配置，提高物流业务效率，也可以提高物流业的就业弹性。政府应开拓多种途径，帮助劳动力资源提升职业技能，以更好地融入到行业人才的需求中。