左燕 李歆
內(nèi)容摘要:本文基于1997-2015年的省級面板數(shù)據(jù),利用PVAR模型實證檢驗了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的就業(yè)效應(yīng)。首先通過脈沖響應(yīng)方法分析了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展與各產(chǎn)業(yè)就業(yè)間的動態(tài)關(guān)系,其次通過方差分解技術(shù)分析了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻(xiàn)度。本文研究表明,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展具有顯著的就業(yè)效應(yīng),其顯著促進了第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的增加。商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用呈遞增趨勢,且對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最大,第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)其次,對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最小。方差分解分析表明,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻(xiàn)度同樣呈遞增趨勢,且對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻(xiàn)度最大,第二產(chǎn)業(yè)其次,對第一產(chǎn)業(yè)最小。
關(guān)鍵詞:商貿(mào)流通業(yè) 就業(yè) PVAR模型
引言及文獻(xiàn)綜述
近三十年間,中國城鎮(zhèn)化水平不斷提高,城鎮(zhèn)化率從1978年的17.92%增長到2016年的57.35%,年均增加1%,十八大以來,八千多萬農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口成為城鎮(zhèn)居民,對勞動力市場產(chǎn)生了重要的沖擊。中國在深化市場體制改革過程中,制約農(nóng)村勞動力流動的戶籍制度將逐漸放開,會有更多的農(nóng)村人口向城市轉(zhuǎn)移。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷升級,第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重不斷下降至10%以下,但是農(nóng)業(yè)勞動力占總勞動力的比重仍然高達(dá)33.3%以上,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的不斷提升,必然帶動大量農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。因此,雖然中國的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率一直保持在4.5%左右的較低水平,但是將來還需要解決大量從農(nóng)村轉(zhuǎn)移到城市、從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)問題?;诖?,在當(dāng)前的經(jīng)濟和社會背景下,研究中國勞動力市場的就業(yè)影響因素具有重要的現(xiàn)實意義和理論指導(dǎo)價值。眾多學(xué)者對就業(yè)的影響因素作了研究,研究發(fā)現(xiàn)FDI(溫懷德、譚晶榮,2010;李楊等,2017)、金融發(fā)展水平(凌江懷、姚雪松,2015)、技術(shù)進步(張建升、譚偉,2010)、要素市場扭曲(康志勇,2012)、財政支出(郭新強、胡永剛,2012)等都會對勞動力市場的就業(yè)水平產(chǎn)生顯著影響。
但是已有研究較少關(guān)注中國近幾年快速發(fā)展的商貿(mào)流通業(yè)對勞動力就業(yè)的影響。經(jīng)過近三十年的投資建設(shè),中國的交通基礎(chǔ)設(shè)施水平不斷提升,交通網(wǎng)絡(luò)更加密集,為商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展提供了必需的硬件條件?;ヂ?lián)網(wǎng)驅(qū)動下的電商產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,帶動了社會消費由線下到線上的轉(zhuǎn)型,對商貿(mào)流通業(yè)的需求也隨之增大,2008-2013年每單位GDP的物流需求系數(shù)持續(xù)增加,由2.90上升到3.48。國家相繼出臺《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》、《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃》以及物流“國九條”等政策支持商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。交通、電商以及政策支持等共同驅(qū)動了中國商貿(mào)流通業(yè)的快速發(fā)展,2000-2014年全國社會物流總額由17.15萬億元增加到213.5萬億元,年均增長19.74%。分產(chǎn)業(yè)來看,農(nóng)產(chǎn)品物流總額由9634億元增加到3.3萬億元,年均增長9.19%;工業(yè)品物流總額由14.2萬億元增加到196.9萬億元,年均增長20.67%。而商貿(mào)流通業(yè)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè),通過加快第一、二產(chǎn)業(yè)原材料、產(chǎn)品等的倉儲、運輸、配送效率,將大大提高第一、二產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)能力,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)就業(yè)率的增加,同時商貿(mào)流通業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè),其快速發(fā)展也會對第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)率產(chǎn)生重要影響。那么當(dāng)前我國快速發(fā)展的商貿(mào)流通業(yè)能否通過加快物流速度,提高不同產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)能力進而對就業(yè)率產(chǎn)生影響。
通過梳理既有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),目前學(xué)者主要從消費(韓術(shù)斌、肖歆,2016;張艷,2015)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(夏偉華,2017;范秋霞,2015)、全要素生產(chǎn)率(蘇俊華等,2017)、城鎮(zhèn)化(張雪源,2017;丹寶坤、劉繼兵,2016)等角度研究了商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展對宏觀經(jīng)濟的影響效應(yīng),但是還沒有文獻(xiàn)從實證角度分析商貿(mào)流通業(yè)的就業(yè)效應(yīng)。因此,本文是首篇基于1997-2015年中國省級面板數(shù)據(jù),利用PVAR模型研究商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對中國不同產(chǎn)業(yè)就業(yè)影響的文獻(xiàn),豐富了關(guān)于商貿(mào)流通業(yè)對宏觀經(jīng)濟影響的文獻(xiàn)。
模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明
(一)模型建立
在構(gòu)建PVAR模型前,首先要確定該模型的滯后期。根據(jù)AIC、BIC、HQIC準(zhǔn)則,本文檢驗結(jié)果如表1所示。根據(jù)表1滯后期選擇檢驗,BIC、HQIC準(zhǔn)則均顯著最小,因此本文宜采用PVAR(2)模型。
根據(jù)上文檢驗結(jié)果,本文構(gòu)建如下PVAR(2)模型:
yit=αi+βt+Ayit-1+μit (1)
式(1)中,yit中的i表示省份,t代表年份。A是4階系數(shù)矩陣,αi是地區(qū)固定效應(yīng),用以表示模型中可能遺漏的影響因素以及與地區(qū)特征相關(guān)的固定效應(yīng)。βt表示變量的時間趨勢yit=(lnwl,lnfl,lnsedl,lnthl)。yit-1是yit的一階滯后項,擾動項μit滿足E(μit|αi, βt,yit-1)=0。
(二)數(shù)據(jù)說明
本文主要變量包括商貿(mào)流通業(yè)變量和一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)變量。商貿(mào)流通業(yè)變量(lnwl)用交通、運輸和倉儲業(yè)增加值的對數(shù)衡量,一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)(lnfl、lnsedl、lnthl)用一、二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)的對數(shù)衡量。本文面板數(shù)據(jù)樣本期間為1997-2015年31個省,所有數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)年份《中國統(tǒng)計年鑒》。變量的統(tǒng)計性描述如表2所示。
實證結(jié)果分析
(一)面板單位根檢驗
在進行正式的PVAR模型估計前,需要檢驗各變量是否平穩(wěn),如果變量是平穩(wěn)的則進行協(xié)整分析,如果變量是單整的則使用PVAR模型分析。因此本文需要驗證各變量是平穩(wěn)還是單整的。基于LLC和IPS準(zhǔn)則聯(lián)合檢驗變量的平穩(wěn)性,如果拒絕原假設(shè),則為平穩(wěn),反之為不平穩(wěn)。表3結(jié)果表明,原始變量平穩(wěn)性檢驗不顯著,未通過平穩(wěn)性檢驗,即為非平穩(wěn)變量。因此,進一步檢驗各變量是否是單整的。通過對各變量進行一階差分,利用上述兩種檢驗方法檢驗,結(jié)果表明所有變量均顯著拒絕原假設(shè),表明各變量是一階單整的I(1)變量。因此,可以進行PVAR模型分析。
(二)脈沖響應(yīng)分析
圖1-圖3分別為第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展沖擊的脈沖響應(yīng)圖,表示一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)受商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的變動情況,代表著就業(yè)和商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展之間的動態(tài)關(guān)系。從圖1的結(jié)果來看,初期商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展顯著促進了第一產(chǎn)業(yè)就業(yè),但在第1期產(chǎn)生顯著的負(fù)向作用降低了第一產(chǎn)業(yè)就業(yè);第2期之后,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)產(chǎn)生持續(xù)的促進作用,且促進第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的作用不斷增強。從圖2結(jié)果來看,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)產(chǎn)生顯著的正向作用,且這一刺激對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的作用持續(xù)增強。從圖3結(jié)果來看,商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展同樣促進了第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的增加,且促進第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的作用同樣不斷增強。第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的脈沖響應(yīng)值如表4所示。
從不同產(chǎn)業(yè)就業(yè)增加的效應(yīng)來看,商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的刺激作用最強,其次是第三產(chǎn)業(yè)就業(yè),對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最小。商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展促進就業(yè)主要表現(xiàn)在以下幾點,第一,通過加快勞動力要素在地區(qū)之間流動,提高了勞動力搜尋工作的效率以及勞動力工作的匹配度,從而促進了就業(yè)。第二,通過轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動力,提高了農(nóng)業(yè)勞動力就業(yè)率。而農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移又可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率,進而可以帶動第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)。第三,商貿(mào)流通業(yè)本身的發(fā)展可以帶動商業(yè)貿(mào)易和第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)。第四,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展加快了物質(zhì)資本、能源和技術(shù)等生產(chǎn)要素在區(qū)域間的運輸和流動,可以為企業(yè)生產(chǎn)提供有力的物質(zhì)保障,而新技術(shù)的發(fā)展通過商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展得以迅速擴散傳播,帶動企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)革新,工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模也得以不斷擴大,從而產(chǎn)生大量就業(yè)需求。
(三)方差分解分析
在上述脈沖響應(yīng)分析的基礎(chǔ)上,本文進一步進行方差分解分析。方差分解可以分解各變量對被解釋變量的貢獻(xiàn)度,從而分析沖擊變量對響應(yīng)變量作用的大小。表5為第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的方差分解結(jié)果,表示商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)影響的貢獻(xiàn)度。從各產(chǎn)業(yè)就業(yè)貢獻(xiàn)度變動趨勢來看,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻(xiàn)度呈遞增趨勢。從貢獻(xiàn)度大小來看,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)貢獻(xiàn)最小,對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)貢獻(xiàn)度居中,對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)貢獻(xiàn)度最大。
結(jié)論
本文利用1997-2015年省級面板數(shù)據(jù),基于PVAR模型實證檢驗了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的影響,并利用脈沖響應(yīng)方法分析了兩者之間的動態(tài)關(guān)系,以及利用方差分解技術(shù)分析了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻(xiàn)度。本文研究結(jié)論表明,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展顯著促進了第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)增長。從影響趨勢來看,商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用遞增,且對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最大,第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)其次,對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最小。方差分解結(jié)果表明,商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻(xiàn)度呈遞增趨勢,且對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻(xiàn)度最大,第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)其次,對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的貢獻(xiàn)度最小。
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