茶洪旺　胡江華

內(nèi)容提要：利用1998-2009年中國各省區(qū)的數(shù)據(jù)，采用面板模型模擬了信息化的就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)。信息化的代理變量是人均電信消費(fèi)量，將信息化影響第二、三產(chǎn)業(yè)就人口占比的邏輯斯蒂曲線方程化為線性形式，用隨機(jī)面板模型很好地?cái)M合了這個(gè)線性模型。結(jié)果顯示，信息化的就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)非常顯著，同時(shí)，工業(yè)化落后地區(qū)，也就是第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口占比較低的地區(qū)，信息化的邊際就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)更大，在此基礎(chǔ)上提出了加快中西部地區(qū)的信息化，提高中部地區(qū)信息化消費(fèi)能力的公共政策建議。

關(guān)鍵詞：人均電信消費(fèi)；就業(yè)結(jié)構(gòu)；面板數(shù)據(jù)模型；邏輯斯蒂曲線

中圖分類號：F272.7

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-4161(2012)03-0122-05

一、文獻(xiàn)綜述

信息技術(shù)革命帶來就業(yè)的根本變化是就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化。早在20世紀(jì)60年代，馬克盧普(F.Machlup)在他的著作中就注意到知識工人增加正處于轉(zhuǎn)折時(shí)期，腦力勞動需要更多培訓(xùn)的工人數(shù)量增加。Baumol，Blachman，Wolff(1989)，HoweH和Wolff(1993)先后關(guān)注這一現(xiàn)象。Howell和Wolff還對美國不同行業(yè)的工人進(jìn)行了歸類，將工人分為四類：知識生產(chǎn)工人、數(shù)據(jù)處理工人、服務(wù)人員和商品生產(chǎn)工人。EwardN.Wolff(1996)根據(jù)這個(gè)分類標(biāo)準(zhǔn)，對美國1950-1990年的就業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了系統(tǒng)的考察，研究結(jié)果表明，美國的知識生產(chǎn)工人等信息化專業(yè)人員占就業(yè)人員的比例增長速度經(jīng)歷了先快后慢的過程。但國外學(xué)者更關(guān)注信息化引起的就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)從而會引起收入水平的不平等效應(yīng)。AlanB.Krueger(1991)通過對美國勞動市場的考察得出，在消除各種潛變量影響后，凡是使用計(jì)算機(jī)的工人比其他類似條件的工人工資要高10％-15％。這種差距可以解釋教育帶來的收入差距的1／3-2／3，證據(jù)還顯示，使用計(jì)算機(jī)的行業(yè)和職位越來越多。VasudevaN.R.Murthy，RaviNath(2003)運(yùn)用協(xié)整技術(shù)對美國的信息技術(shù)資本投資與美國工資收入不平等關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，證實(shí)了從長期來看信息化是工資不均等的原因。Autor，D.L.Katz和A.Krueger(1998)、Autor，D.和L.Katz(2001)也論證了美國工資差距迅速擴(kuò)大，尤其是信息化對工資差距擴(kuò)大起到的推動作用。

我國學(xué)者更注重信息化的正面就業(yè)效應(yīng)，主要有兩種展望，一是增加就業(yè)，二是改變就業(yè)結(jié)構(gòu)。孫立波(2005)提出信息化對所謂就業(yè)系統(tǒng)的影響。周宏仁(2007)提出要通過推動信息化促進(jìn)就業(yè)。但是丁軍華(2007)認(rèn)為信息化可能在短期內(nèi)會減少就業(yè)，但是長期會改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)方式和就業(yè)觀念。秦為徑、魏曉娜(2009)從信息產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)資料證明了信息化可以促進(jìn)就業(yè)。陳皓、武夷山(2002)考察了信息化對北京就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，認(rèn)為信息化使得北京傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)下降，而信息產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)上升。徐盈之、金乃麗(2009)運(yùn)用投入產(chǎn)出法得出的結(jié)果是信息化對其他行業(yè)吸收勞動力能力的影響正由弱變強(qiáng)，還提出了較為有利的證據(jù)。但是，投入產(chǎn)出法無法反應(yīng)信息化對整個(gè)經(jīng)濟(jì)效率提升帶來的就業(yè)變化。同時(shí)，模型也不能反應(yīng)信息化對就業(yè)結(jié)構(gòu)影響的動態(tài)規(guī)律，尤其是我國信息化就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的地區(qū)差距如何?為了促進(jìn)更高質(zhì)量的就業(yè)，地區(qū)的信息化差異政策應(yīng)該如何制定?在本論文中，筆者將運(yùn)用動態(tài)面板模型，對信息化影響中國省、市、區(qū)三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例的變化效應(yīng)，較為清晰地反應(yīng)這種效應(yīng)的地區(qū)間動態(tài)關(guān)系。其次，論文的重要貢獻(xiàn)還在于運(yùn)用邏輯斯蒂曲線計(jì)量模型去刻畫中國各省、市、區(qū)第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例增加的變化規(guī)律，并根據(jù)模型含義提出公共政策建議。

二、模型的設(shè)定

(一)從歷史數(shù)據(jù)看到的二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比的曲線形狀

近十多年來，中國信息化的步伐與中國就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的步伐幾乎一致。從1998-2009年中國人均電信消費(fèi)與非農(nóng)就業(yè)占比的走勢就可以看出，居民人均電信消費(fèi)從1998年的人均215.2元增加到2009年的2036元，而非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比從1998年的48.38％增加到61.33％(見表1)。

根據(jù)上述數(shù)據(jù)，可以計(jì)算出第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比的增加速度與人均電信業(yè)務(wù)消費(fèi)增長速度(見表2)。

從表1可以看出，信息化與非農(nóng)就業(yè)占比的增長在波動方向上具有一致性，只是波動的幅度不同。從人均信息消費(fèi)增長率的邊際效果看，一般情形下人均信息消費(fèi)增長較快的年份，其對非農(nóng)就業(yè)人數(shù)占比的邊際效應(yīng)要小。

(二)全國分地區(qū)考察的二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比

就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整在地區(qū)間有顯著的不一致性，這為研究信息化對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響提供了一個(gè)新的方法——面板數(shù)據(jù)方法。首先分別考察東、中、西三大地區(qū)的省份二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比的變化規(guī)律。

東部省市的北京、上海、天津處于高位平緩上升，遼寧省的曲線位置在東部省區(qū)處于中等位置并且上升平緩。上升較快的省份是江蘇、浙江(見圖1)。位置比較低的是海南省，海南的第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比處于最低位置。但是，東部省區(qū)第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比曲線普遍已經(jīng)呈現(xiàn)較為完整的s曲線。

中部省區(qū)除了廣西、黑龍江、吉林比較平緩以外，其他省區(qū)的第二、三產(chǎn)業(yè)占比曲線形狀大致類似。這些省區(qū)的曲線大都處于比例逐步加快上升階段。西部省市區(qū)除了重慶在近幾年來展現(xiàn)較快的上升速度以外，其他省區(qū)的形狀大致類似(見圖2和圖3)。

上述結(jié)果表明，從1998-2009年，中國各省區(qū)第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比時(shí)間序列曲線呈現(xiàn)不同的形狀，第三產(chǎn)業(yè)各省區(qū)的就業(yè)人數(shù)占比曲線形狀相似性要大一些。第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比只在位置上有差別，形狀大致相似，這些曲線大致呈現(xiàn)邏輯斯蒂曲線形狀。

(三)模型假設(shè)

任何一個(gè)區(qū)域，其勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)雖然有向二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的趨勢，但是這種趨勢是有限度的。即使信息化等推動力能夠推動這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)軟化，但由于勞動力資源的有限性以及不同產(chǎn)業(yè)間要素的邊際替代率呈現(xiàn)邊際遞減趨勢，也使得這種轉(zhuǎn)移越來越困難，這種勞動力轉(zhuǎn)移，使得二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比呈