技术进步、产业结构变动对我国就业效应的经验研究

技术进步、产业结构变动对我国就业效应的经验研究 朱轶 熊思敏 （华中科技大学 经济学院，湖北 武汉 430000）（中国科学传播研究所，中国 北京 100190）朱轶： (1980)，男，汉族，湖北武汉人，华中科技大学经济学院博士研究生，研究方向：区域经济。E-mail:。通信地址：湖北武汉华中科技大学西 5 舍 219 室 朱轶 电话思敏：(1981) 男，汉族，湖北黄冈人，中国科学传播研究所，助理研究员研究方向：区域经济、循环经济Technical Progress, Industrial Structure Transition and their Effects on Chinas Employment Zhu Yi，Xiong Si-Min(School of Economics, Huazhong University of Science and technology, Wuhan 430000, China)(China Science Disseminate research institute, Beijing 100190, China)Abstract: Technical progress affects the industrial structure and simultaneously changes the employment gross and structure. In this paper, based on DEA analysis on the TFP of Chinas provinces, An multiplicative interaction model is introduce to discuss the influencing mechanism and relating effect between technical progress, industrial structure variation and the employment increase in China. It is shown that the technical progress in secondary industry can hardly affect the holistic employment increase in China, while the technical progress in tertiary industry restricts its contribution to the holistic employment, meanwhile, structural unemployment raised by the industrial structure changing process will bring significant negative impact to the employment in China.Key words: Technical Progress；Industrial Structure Transition；Employment技术进步、产业结构变动对我国就业效应的经验研究【摘要】技术进步在影响我国产业结构的同时也引起就业总量与结构的变化，本文引入交互效应模型，在利用 DEA 方法估算我国整体以及二、三产业全要素生产率的基础上，探讨了技术进步、产业结构变动与我国就业增长之间的影响机制与关联效应，结果表明，我国第二产业技术进步对我国整体就业增长的影响并不显著，第三产业的技术进步制约了其对整体就业的贡献，产业结构变动过程所造成的结构性失业会对我国就业产生显著的负面影响。关键词 技术进步 产业结构 就业中图分类号：F241.4 文献标识码：A一、引言改革开放以来，我国经历了一系列产业结构调整过程，由于技术进步、需求变化等因素的影响，不同产业在整体经济中的份额不断发生变动，进而引起就业总量与结构的相应变动。这期间，尽管整体经济保持了高速的增长，但相对于近 10%的经济增速，就业并没有得到同步扩张，从就业弹性来看，我国三次产业就业弹性均呈现下降趋势，上世纪 80 年代，我国第一、二、三产业的平均就业弹性分别为 0.111、0.354 与 0.319，进入 21 世纪，三次产业平均就业弹性则下降为 0.048、0.061 和 0.264，在部分年份甚至出现负值。产业发展不能有效地带动就业，这成为当前乃至今后很长时间我国经济生活中一个突出矛盾。针对我国产业结构变动与就业的关联，国内学者从不同角度进行了研究，蔡昉(2005)研究认为，我国的经济结构调整导致了就业弹性下降，从三大产业来看第一产业已经不再具有吸纳就业的潜力，第二产业就业弹性下降与工业中出现资本密集度增高的特点有关，第三产业虽然保持较高的吸收就业能力，但增长不快，导致我国就业增长停滞。张晓旭(2007)使用偏离份额方法分析了中国 1978-1992 年和 1993-2005 年两个时间段经济增长与就业变化的动态，认为对于就业增长而言，产业结构因素起到了主导影响。蒲艳萍(2008)通过实证指出，产业结构变动方向、产业结构变动速度对转型期的中国就业有显著影响。姚战琪、夏杰长(2005) 的研究则认为，对我国就业影响最大的因素是工资总额的变动，其次是人力资本的增加，产业结构对于就业的影响并不显著。已有文献大多支持产业结构变动对于我国就业的显著影响，但就分析思路来看，多数研究忽视了技术因素对产业结构升级的促进作用及其就业效应。产业结构升级与技术进步是密不可分的交互过程，技术进步不仅会影响产业生产效率、产品质量和市场发展空间，同时也会对我国整体就业增长产生深远影响。因此，本文研究重点关注技术进步、产业结构变动以及两者间交互作用对我国整体就业增长的影响，在以往研究基础上，试图在以下方面有所拓展：(1)对实证方法进行改进，引入交互效应模型，将技术进步作为产业结构变动的调节变量，用以考察技术进步与产业发展的交互作用对就业的影响，并使用层次回归法(Hierarchical Regression Analysis)，在基本就业方程的基础上，逐步加入产业结构、技术进步变量以及两者的交互项，形成多个模型，通过对不同模型拟合结果的比较，更有针对性地分析产业结构、技术进步变量对我国就业增长的影响(2)在模型设定方面，考虑到产业结构变动不仅意味着就业结构与总量的相应调整，同时产业结构变动中伴随的产业剧烈变动乃至衰退所造成的结构性失业会对整体就业的“破坏效应” ，基于这一点，本文实证中引入产额结构变动强度指标，用以考察这种就业破坏效应对整体就业的影响。(3)在技术进步的度量方面，本文采取数据包络分析(DEA)方法测算了我国28 个省市整体全要素生产率以及二、三产业的全要素生产率。以往研究对全要素生产率的测度大多采用“索洛残差法” ，即通过构造并估计特定的生产函数来对全要素生产率水平进行估算，这方法对生产函数的假设约束较强，不同的生产函数设定往往会导致不同的检验结果。DEA 方法直接利用线性优化给出边界生产函数与距离函数的估算，无需对生产函数形式和分布做出假设，由此可以避免由于生产函数的误设而导致测算结果的偏差。二、理论分析、模型设定与研究方法1技术进步、产业结构升级与就业增长改革开放以来，伴随技术进步引起的产业结构变动过程对我国就业的影响是极其复杂的，目前学术界尚未形成一个对此问题进行系统分析的研究框架，在实证方法上与模型设定上也各有不同。理论上讲，技术进步是推动产业结构升级的核心动力，同时，产业结构的升级调整也会刺激新的市场需求，提高厂商利润水平，为技术进步提供更好的创新平台。罗斯托的发展理论认为，经济成长总是由一个主导部门采用新技术开始，新的产品和技术扩大了市场和利润，增加了企业积累，进而扩大对其它部门的产品需求，从而带动企业部门的发展；当这个主导部门的先进技术和影响已经“扩散”到各个有关部门后，新的主导部门会出现并取代原有的的主导部门，并进一步带动更多部门的发展，产业结构在这一进程不断的周而复始中得以优化升级。钱纳里(1970)、库兹涅茨(1971)、赛斯奎因（1989）等利用不同国家的时间序列数据和截面数据证实，随着经济发展、人均国民收入水平的不断提高，劳动力将首先由第一产业向第二产业转移，然后向逐步第三产业转移。对于中国这样一个处于工业化进程中的转型大国而言，由于农村存在大量的农业剩余劳动力，产业结构升级过程不可避免地伴随着城乡二元结构的转化以及农村剩余劳动力的转移，在这种情况下，产业结构变动所带来的就业影响可能远大于一般理论预期。就经验数据来看，近二十年来我国产业结构的变动基本符合上述规律，1985-2006 年期间，我国第一产业在国民生产总值中的比重由 28.4%下降到 11.7%，第一产业在就业中的比重由 62.4%下降到 42.6%；第二产业的增加值比重与就业比重增长幅度较小，相对较为稳定；第三产业的增加值比重由 28.7%上升到39.4%，就业比重则由 16.8%上升到 32.3%(图 1、图 2)。0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006第 一 产 业 第 二 产 业 第 三 产 业图 1 我国 1985-2006 年三次产业产值比重0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006第 一 产 业 第 二 产 业 第 三 产 业图 2 我国 1985-2006 年三次产业就业比重就变动趋势来看，我国三次产业产值与就业结构正向“三、二、一”的次序转变，但产值与就业结构之间表现出明显的偏离，2005 年，我国第二产业产值比重为 45.7%，就业比重为 23.8%，第三产业产值比重为 40%，而就业比重仅为 31.4%，这种偏离表明，我国产业结构与就业结构的关联是不明确的。尽管随着产出的增长，我国各产业就业数量均有所提升并带动就业总量的增长，但就目前的研究情况来看，产业产值结构变动对我国就业总量的影响尚未形成定论，由于劳动力在产业间的流动性，我国三次的产业就业指标之间往往存在此消彼长的关系，尽管就某一特定产业而言，产出与就业增长之间均呈现正相关，但各产业产出增长对于我国整体就业的影响效应仍难以确定。因此，本文研究将产值结构指标引入实证模型，作为整体就业的解释变量，用以考察产业结构变化对就业总量的影响。考虑到在我国乡二元经济结构下，第一产业对就业的贡献表现为一种对剩余劳动力的“蓄水池”作用，其波动更大程度上折射出第二产业和第三产业就业的变化，因此本文实证只引入第二产业和第三产业变量，由此可以间接推出第一产业的就业影响。技术进步对产业的影响及其就业效应是本文研究的重点。一般来说，技术进步对就业的影响具有双重性，一方面，技术进步通过革新劳动手段，能提高劳动生产率和资本有机构成，减少企业对劳动和劳动时间的需求，形成资本对劳动的“替代效应” ；另一方面，技术进步能开发新产品、开辟新的生产服务领域和产业，创造新的就业岗位，这种影响被认为是技术进步对就业的“补偿效应” 。随着我国就业形势日益严峻，很多学者开始从实证层面关注技术进步对我国就业的影响，张军(2002)在研究中国的经济增长与资本形成关系时发现，如果投资的增长能持续有效地驱动更多的劳动投入到生产过程，技术效率不断改善的同时技术选择不会过分向资本替代劳动的路径偏移，并使资本劳动比保持稳定或稳中有升，就业适度增长就可以保证。相反的情形是技术选择不断向资本替代劳动的路径偏移，投资增长导致资本劳动比率上升，这将加速资本深化的趋势，结果由于资本的持续增长快于劳动的增长，导致劳动的边际回报率递减，最终会影响就业增长并降低就业促进功能。齐建国(2002)的研究显示，20 世纪 80 年代的技术进步对就业有正面影响，90 年代技术进步在促进经济增长的同时，减少了对就业的吸纳。苗文龙等 (2005) 的研究也证实，我国的技术选择偏向是资本密集型。在考察技术进步在产业发展中的就业效应时，不可避免地涉及到特定产业的技术路线选择问题，程大中(2003)对 1978-2000 年我国服务业的增长特点与增长源泉进行了研究，结果发现，我国服务业的技术进步并不是劳动增强型的，而是略微资本增强型的。冯泰文等(2008)考察了技术进步对我国劳动力价格、城市化水平和经济发展水平与制造业就业弹性关系的调节效应，结论表明技术进步对制造业就业弹性并没有显著的影响作用。何平等(2007) 基于 1998-2004年我国制造业大中型企业数据分析了科技活动对企业生存与就业增长率的影响，发现企业科技活动对企业生存有正面影响，但对就业增长无效。总体来看，以往相关研究主要针对特定产业的技术进步对该产业就业的影响，而实际上，技术进步对某一特定产业就业的影响并不能推广至全国总量层面，就现有研究来看，系统探讨技术进步、产业结构整体变动与我国就业总量关联机制的文献尚不多见。在模型设定方面，以往多数研究将技术进步直接作为就业指标的解释变量，通过该变量的拟合系数来判定技术进步对就业影响作用，这样的设定在计量关系上考察的是技术进步对于就业的直接效应，而实际上，产业是就业的最终载体，技术进步最终需要通过其对产业的作用来影响就业。因此，本文在实证方法上进行调整，在实证模型中引入各产业技术进步变量与产值结构变量的交互项，以考察技术进步与产业发展之间的交互作用对我国就业的整体影响。2实证模型设定生产函数为 CobbDouglas 形式，假定 i 地区在 t 时期的生产函数为：(1)ititYAKL其中，Y 为实际产出，K 为资本存量，L 为所使用的劳动力，A 为技术系数。参数 、 、 分别是资本、劳动力和技术的产出弹性，P 表示产品价格。根据厂商利润最大化的一阶条件，劳动力的边际产品等于工资 w，资本的边际产品等于资金成本 r(设为常数)，即:(2)1iLitwMAK(3)KitrP由式(2)、式(3)可以得到： ， ，将其带入 (1)式得到：ititLwKr(4)()itit itLwYAr对(4)式进行整理，可以导出劳动力就业的基本模型：(5)012lnllnlitittitYr其中 ， ，2/()/()2/()基于前文分析，在我国工业化进程中，技术进步、产业结构变动会对就业增长产生显著影响，因此在模型(5)的基础上加以扩展，加入反映产业结构变动的变量。此外，考虑到我国城市化进程会导致农村农业劳动力与城市第二、三产业劳动力的重新配置，并对整体就业产生重大影响，因此城市化水平变量(URB)也被引入实证模型中。值得注意的是，产业结构的升级调整是一个“创造与破坏”并存的过程。一方面产业结构的优化会带来经济增长速度的加快和新兴行业的发展，从而创造新的就业岗位，产生就业创造效应；但另一方面，产业结构调整伴随的各产业剧烈变动往往会带来相当规模的就业破坏，这种破坏效应主要来自于两个方面，其一是产业结构的不断升级，资本有机构成逐渐提高，单位资本所需要匹配劳动数量逐渐减少，导致产业发展对就业的容纳力降低；其二是在产业结构调整过程中，随着部分产业走向衰退，大量的劳动力将面临失业，由此引发的就业破坏效应很可能会抵消其所带来的就业创造效应，一般来说，产业结构变动幅度越强烈，其所带来的就业破坏效应越为显著。以往的相关研究大多只考虑产业结构变动对就业的带动(创造)效应，忽视了产业结构变动对就业的破坏效应。因此，在产值结构变量 SEC 与 THR 的基础上，本文实证引入反映产业结构变动强度的变量(TSTR)以考察这种“破坏效应 ”对就业增长的影响，计算公式如下：(6)(1)itititTSRq,23i其中， 表示第 i 产业在 t 期的结构变动强度， 表示第 i 产业在 t-1itk (1)itq期占 GDP 的比重， 表示第 i 产业在 t 时期占 GDP 的比重， 。it在基本就业模型(5)基础上加入 SEC、THR、TSTR、URB 等解释变量后，得到实证方程如下：(7) 01234567lnlnlit itit ititititiLaTFPaYWAGEaSCTHRaSURB其中，TFP 为全要素生产率，反映技术进步水平；Y 为地区各年度GDP， ；WAGE 代表实际工资水平，依据居民消费价格指数调整为不变价格；SEC 为第二产业在国民总产值中所占份额；THR 为第三产业在国民总产值中所占份额；URB 为城市化水平，使用城镇人口占总人口的比重衡量；TSTR 为产业结构变动强度。下标 i 和 t 分别表示第 i 个地区和第 t 年， 为不可观测的地i区效应，其控制了各个省份之间不同但不随时间改变的一些不可观测因素，为不可观测的时间效应，其控制了随时间而改变但在各个地区间相同的不可t观测因素， 为随机扰动项，其服从均值为 0，方差为 的正态分布。it 23研究方法本文使用层级回归法，在模型、中依次引入解释变量以及交互效应变量。模型中仅包含 Y 、TFP、WAGE 等就业方程中的基本变量，作为基准模型检验技术进步、产出以及工资因素对就业的影响；模型增加了SEC、THR、 TSTR、URB 等解释变量，与模型 进行对比并考察产业结构变动对就业的创造效应及破坏效应；在模型中，我们分别计算我国第二产业全要素生产率 与第三产业全要素生产率 ，在模型基础上加入了技术进TFP2TFP3步与产业结构变量的交互项 、 ，以检验技术进步与产业2SECHR结构的交互作用对就业的影响。模型： 0123lnlnlit itit itititLaTaYWAG(8)模型： 01234567l llit itit itititiFPEaSCTHRaSRUB(9)模型： (10)01234567lnlnl23it itit itititititLTaYWAGaFPSaFPHSRB 三、数据来源与处理1数据来源本文使用我国 19852005 年的省际面板数据进行分析，由于重庆市1998 年设为直辖市，为了保持数据的连续性和一致性，我们在样本中剔除了重庆市的数据；西藏与海南由于数据缺失，在数据样本中也予以剔除，最终使用我国 28 个省、市、自治区的面板数据，所有数据取自中国统计年鉴 1979-2006 、 新中国五十年统计资料汇编 、 中国国内生产总值核算历史资料：19521995 、 中国国内生产总值核算历史资料：19962002以及 CCER 宏观与地区经济数据库()。所使用的产出数据依据 GDP 平减指数调整为 1978 年的不变价格，实际工资数据使用以 1978 年为基期的居民消费价格指数进行调整。2全要素生产率的测算本文使用由 Fare 等设计的基于 DEA 的 Malmquist 指数方法 1分别估算我国各省市整体全要素生产率 以及第二、三产业的全要素生产率 、TFPTFP2。该方法需要使用的数据包括总产出、就业人数和资本存量，我国各省市TFP3GDP、第二、三产业产值与就业人数数据可以在 中国统计年鉴以及新中国五十年统计资料汇编中查到，而资本存量总量以及第二、三产业的资本存量数据则需要另行估算。对各省市资本存量总量的计算使用永续盘存法，定义本期的资本存量为上期的资本存量加上当期的投资，再减去折旧，即：(11)1()ttttKI为第 t 期的资本存量， 为第 t 期的投资， 为折旧率。其中投资 I 是采t tIt用固定资产形成总额来近似替代，并以固定资产投资价格指数调整为以 1978 年为基年不变价格。1978 年的固定资产存量参考邹至庄 1993 年计算的数据 15；各期固定资产存量使用固定资产投资价格指数进行调整， 1992 年以后的固定1估计 Malmquist 指数时使用的是 Coelli (1996)开发的 Data Envelop Analysis Program，具体可参考 Tim Coelli，1996，A Guide to DEAP Version21：A Data Envelopment Analysis (Computer) Program，CEPA Working Paper，No8资产投资价格指数可以从相应年份的中国统计年鉴中得到，1992 年以前的固定资产投资价格指数摘自北京大学中国经济研究中心经济发展论坛()：1970-2002 年经济增长数据集 2；折旧率参考参考张军 (2004)的研究，采用 0.96。各省市二、三产业资本存量数据参考徐现祥、周吉梅和舒元(2007)的研究，他们根据中国国内生产总值核算历史资料：19521995和中国国内生产总值核算历史资料：19962002提供的资料估算了我国 1978-2002 年各省区三次产业的资本存量，本文部分引用他们的计算结果，并参考其处理方法，将其计算结果拓展至 2005 年 3，得到我国 1985-2005 年省际三次产业资本存量。使用数据包络分析专用程序 DEAP 计算我国 28 个省级单位的整体以及第二、三产业 Malmquist 生产率指数，结果如表 1 所示。表 1 1985-2005 年我国 28 省市整体以及第二、三产业全要素生产率变动TFP TFP2 TFP3区域 1985-19911992-19981999-20051985-19911992-19981999-20051985-19911992-19981999-2005全国 0.994 1.024 1.039 0.997 1.067 1.036 1.012 1.018 1.019安徽 1.029 1.039 1.095 0.979 1.004 1.049 0.992 0.94