中国城镇化对就业结构影响的实证分析

刘艺容，田晓玉

(湖南师范大学 商学院,湖南 长沙 410081)

中国城镇化对就业结构影响的实证分析

刘艺容，田晓玉

(湖南师范大学 商学院,湖南 长沙 410081)

论文运用中国六个省份(北京、辽宁、浙江、广东、湖北和四川)1996年—2014年的面板数据，研究了城镇化综合水平对就业结构的影响。实证结果表明：城镇化综合水平与三次产业就业比重均存在长期协整关系；随着城镇化综合水平的提高，第一产业就业比重逐渐降低，而第二和第三产业就业比重逐渐上升；所以城镇化综合水平的提高，有利于提高第二、第三产业对劳动力的吸纳能力。基于实证分析的结论，论文提出了相应的建议。

熵值法；城镇化综合水平；就业结构；面板模型

一、引言

改革开放以来，中国人口城镇化水平快速增长，2014年我国人口城镇化水平已经达到54.77%，比1978年提高了36.85%。根据诺瑟姆的城镇化S形发展曲线理论，我国当前正处在城镇化中期加速发展的关键阶段，人口城镇化比重的上升相对于提高城镇化综合水平而言，我们更应该关注城镇化质量[1]。在新形势下，中国的城镇化存在滞后，就业结构亟须升级。根据钱纳里模型参照标准，当人均收入在1 000美元以上时，城镇化水平为65.8%，第一、第二和第三产业的就业比重分别为15.9%，36.8%，47.3%[2]；而2014年我国的城镇化水平比钱纳里模型中标准城镇化水平低了11.03%，城镇化水平存在一定程度的落后；就业结构上，第一、第二和第三产业的就业比重分别为29.5%、29.9%和40.6%，尽管呈现出“三二一”的状态，但就对劳动力的吸纳能力而言，明显存在第二、第三产业吸纳不足，第一产业比重过大，就业结构有待优化。在新型城镇化的发展趋势下，仅仅关注人口城镇化已经不足以解决就业结构的相关问题，而城镇化综合水平的提高，有望于为就业结构升级提供新思路，有助于为三次产业吸纳剩余劳动力提供新渠道。所以，研究城镇化综合水平对就业结构的影响十分必要。

二、相关文献综述

国外对于城镇化与就业结构的研究，多是从人口迁移理论出发，关注人口就业迁移与城镇化；在城镇化指标选取上，多采用人口城镇化率衡量城镇化水平。最早的研究可以追溯到19世纪80年代，列文斯坦(1885)等学者通过对劳动力迁移的研究，提出了城市化进程中人口迁移的主要方向(乡村迁往城市)和大城市对人口迁入的吸纳力度与吸引力大等人口迁移的八大规律[3]。到20世纪中后期，对城市化与就业结构的研究视角主要集中在系统分析模式和城乡二元经济。赫伯尔(1938)和马卜贡杰(1970)的研究是采用系统分析方法中比较具有代表性的。赫伯尔(1938)通过“推-拉”理论，从劳动力的供需方面对人口迁移和城镇化做出了解释[4]。周皓关于马卜贡杰贡献的总结为：马卜贡杰(1970)等通过系统分析城乡的控制性系统和经济文化调节机制，得出人口迁移的原因在于整个社会经济文化系统影响的结论[5]。从城乡二元经济出发，对城镇化与就业结构进行研究的代表性学者有刘易斯(1954)、拉尼斯和费景汉(1961)和托达罗(1969)。刘易斯(1954)认为，城乡人口通过劳动力平衡机制实现从工业部门到现代部门的迁移，进而促进经济发展，提高城镇化水平[6]。拉尼斯和费景汉(1961)的研究更进一步，着重强调工业资本的增加、技术的进步和农村人口的增长对转移农村剩余劳动力起到决定性作用[7]。托达罗(1970)注意到城市失业率和农村劳动力转移同步增长的现象，认为农村人口流入城市会增加城市的就业压力；同时，人口城镇化也会使得农村的劳动力大量流失，不利于农业的发展[8]。

从方法上看，国内学者对人口城镇化与就业结构关系的研究,前期的研究主要运用理论定性分析方法，后期则集中运用计量工具定量分析方法；从结果来看，大多数学者认为城镇化对就业结构调整具有正向促进作用；小部分学者持反对意见。理论定性分析方面：吴宏洛等(2004)认为，就业结构升级和城镇化的发展存在双向制约作用，城镇化的滞后和就业结构的不合理都会对彼此造成阻碍作用[9]。杨宜勇(2005)认为城镇化对我国就业问题的解决意义重大，同时，提出层次较低的城镇化发展会对就业产生负面影响，进而影响就业结构调整[10]。近期的大多数学者都采用计量工具定量分析，用人口城镇化率代表城镇化发展水平，进行城镇化与就业结构的研究，代表性的研究如下：刘爱英等(2011)采用人口城镇化率代表城镇化水平，通过误差修正模型分析了城镇化水平与三次产业的就业比重之间的关系，得出结论：城镇化与就业结构呈现长期均衡关系，城镇化对第一和第二产业的就业吸纳有很大影响[11]。极少有文献研究城镇化综合水平与就业结构的关系，其中，龙彦文(2014)采用就业结构层次系数和城市化综合指数，通过协调度评价模型，对湖南省城镇化与就业结构进行系统分析，发现湖南省的城镇化综合水平不断提高且发展速度加快，就业结构不断优化[12]。

综合国内外学者的研究，我们发现他们分别从不同的角度对城镇化与就业结构进行了分析，大多数学者肯定了城镇化对就业结构的促进作用，少数学者持否定观点。但是，这些研究存在两个不足之处：第一，大多数学者关注的焦点在人口城市化上，多以此出发研究其与就业结构的关系，很少有学者能够考虑涵盖城市建设、居民生活、经济水平、生态环境和社会发展等方面的城镇化综合水平对就业结构的影响。当前我国坚持走新型城镇化道路，我们更应该关注城镇化的综合质量[13]。第二，在研究方法与数据上，现有文献往往是基于全国、东中西部或某一省区的分析，大多数实证分析采用时间序列数据，很少有涉及多个省份的面板数据分析。鉴于此，本文选取我国六个代表性省份(北京、辽宁、浙江、广东、湖北和四川)，运用面板数据模型，研究城镇化综合水平对就业结构的影响，在此基础上提出相应建议。

三、城镇化对就业结构影响的实证分析

(一)变量选取和数据说明

考虑到全国情况的复杂性以及数据的代表性，本文选取1996年—2014年六个代表性省份的面板数据(北京、辽宁、浙江、广东、湖北和四川)，这六个省份遍布中国各个地区，基本可以代表中国大体的发展情况。数据主要来源于历年的《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及各个省份的统计年鉴和统计公报。

在城镇化水平指标选取上，考虑到人口城镇化率比较单一，难以包括城镇化的全部内涵，容易产生片面强调城镇规模的扩大和空间的扩张的错误导向，而以人为本的、全面的新型城镇化应该有其衡量标准，所以本文在姜爱林(2002)的“现代城市化指标体系”[14]的基础上，参考黄颖(2014)的指标标准进行略微调整，最后选定6大类一级指标下的26个二级指标来构建指标体系，并通过熵值法进行客观赋权运算，得出全面科学地衡量城镇化发展质量的城镇化综合水平(URDLit，其中，i=1,2,3，…，7；t=1,2,3，…，19)[15]。具体指标详情见表1。

根据表1的现代城市化指标体系对城镇化质量进行测度，在对数据进行无量纲化之后，运用熵值评价方法，对我国六个省份的城镇化指标体系求权重，然后得到城镇化综合水平评分表(见表2)。就业结构指标选用三次产业的就业人数占总就业人口的比重(FIERit，SIERit，TIERit；其中，i=1，2，3,…,7；t=1，2，3,…,19)。

根据表2可知，尽管六个省份的历年城镇化综合水平各不相同，但是均呈现出随时间变化而逐渐上升的趋势。北京、辽宁和四川三省城镇化综合水平的增速渐缓，而浙江、广东、湖北增速依然迅猛。

(二)数据检验

1.单位根检验

单位根检验在对面板回归分析之前进行，目的是规避伪回归问题和确保数据平稳。考虑到有相同根情形、不同根情形两种情况，本文综合采用LLC 和 ADF检验方法，使用E-Views 6.0对面板数据进行检验，结果见表3。值得注意的是以下分析中，“▲、△、*”分别表示在1%、5%、10%的置信水平下显著。

表1 现代城市化指标体系[15]

一级指标二级指标计算公式人口情况人口城镇化率(%);正向人口密度(人/平方千米);正向非农业人口占总人口的比重(%);正向(城镇人口/全部人口)×100%人口总数/土地总面积非农业劳动人口数/总人口数居民生活城镇职工社会保障覆盖率(%);正向城镇登记失业率(%);负向城镇居民人均可支配收入(元);正向城乡收入差距(元);负向城乡消费差距(元);负向(城市最低生活保障人数/总人口数)×100%年鉴已给出,无需计算年鉴已给出,无需计算城乡居民人均可支配收入之差城乡居民人均消费性支出之差经济水平GDP增长速度;正向人均地区生产总值(元);正向第一产业占比(%);负向人均地方财政一般预算收入(元/人);正向城镇居民人均消费(元);正向农村居民人均消费(元);正向万元GDP能耗(吨/万元);负向GDP指数,即当年GDP/上年GDP,上年为100地区总产值/该地区总人数(第一产业增加值/地区总产值)×100%地方财政一般预算收入/该地方总人数年鉴已给出,无需计算年鉴已给出,无需计算综合能源消耗量(吨标准煤)/地区生产产值(万元)生态环境人均公园绿地面积(平方米/人);正向万元GDP污水排放量(立方米/万元);负向万元GDP生活垃圾(吨/万元);负向公园绿地总面积/该地区总人数污水排放量(立方米)/地区总产值(万元)生活垃圾产出量(吨)/地区总产值(万元)城市建设建成区面积占行政区面积比重(%);正向人均城市道路面积(平方米/人);正向用水普及率(%);正向燃气普及率(%);正向(建成面积/行政区面积)×100%城市道路面积/该城市的人口数(城市非农业用水人口数/城市非农业人口数)×100%(使用燃气人口数/城市人口数)×100%社会发展初中毕业生升学率(%);正向普通高校在校人数(万人);正向万人拥有文化机构数(个);正向万人医疗机构床位数(张);正向(高中招生数/初中毕业生数)×100%年鉴已给出,无需计算文化机构数/总人口医疗机构床位数(张)/总人口

表2 全国六个省份的城镇化质量评分

年份城镇化质量评分北京浙江辽宁广东湖北四川19960.0300.0440.0350.0430.0420.04019970.0310.0430.0360.0430.0410.04319980.0350.0440.0380.0440.0420.04419990.0380.0450.0390.0450.0420.04520000.0440.0480.0420.0460.0460.04620010.0470.0480.0380.0450.0410.04220020.0510.0470.0400.0440.0390.04320030.0510.0510.0430.0470.0420.05020040.0550.0530.0470.0510.0450.05120050.0550.0550.0530.0540.0470.05320060.0590.0480.0560.0490.0530.05220070.0580.0560.0580.0570.0590.05620080.0580.0550.0620.0560.0580.05420090.0600.0570.0630.0580.0600.05820100.0600.0590.0660.0600.0610.06020110.0650.0600.0690.0620.0660.06420120.0660.0620.0700.0630.0700.06520130.0670.0630.0720.0660.0730.06620140.0680.0640.0720.0670.0750.066

表3 面板数据单位根检验结果

变量检验值和P值LLCADF检验结果URDL△URDLFIER△FIERSIER△SIERTIER△TIER-2.43018.443(0.008)*(0.103)-8.36254.902(0.000)▲(0.000)▲0.05116.401(0.520)(0.174)-4.20534.984(0.000)▲(0.001)▲-0.2166.800(0.4144)(0.871)-7.74942.060(0.000)▲(0.000)▲-0.58213.118(0.280)(0.361)-9.03559.319(0.000)▲(0.000)▲不平稳平稳不平稳平稳不平稳平稳不平稳平稳

由表3可知，在1%和5%的显著性水平下，面板数据中URDL、FIER、SIER和TIER的原值均为非平稳序列，而经过一阶差分后均为平稳序列，说明URDL、FIER、SIER和TIER为一阶单整，记为I(1)，满足方程协整的必要条件，需要进行协整检验。

2.协整检验

由单位根检验结果可知，URDL、FIER、SIER和TIER是一阶单整，所以有必要对它们进行协整检验。本文采用了Johansen面板协整检验法，检验结果如表4所示。

由表4可知，在1%的显著性水平下，北京、辽宁、浙江、广东、湖北和四川六个省市的面板数据中，城镇化综合水平与三次产业就业比重之间均存在长期协整关系，故可进行长期均衡的方程估计。

(三)实证模型选择

在面板数据模型形式的选择方法上，我们选择URDL作为解释变量，FIER、SIER和TIER分别作为被解释变量，采用协方差检验得出F统计量，决定选用混合模型或固定效应模型，然后用Hausman检验确定应该建立随机效应模型还是固定效应模型(选择序列有确定趋势且协整方程只有截距项的情况)[16]。给定5%的显著水平下，通过查表得到相应的F统计量的临界值：

F0.05(10,102)=1.9248，F0.05(5,102)=2.304

协方差检验结果如表5所示。

由表5协方差检验结果可知，FIER与URDL、SIER与URDL和TIER与URDL三组模型都出现F2>F(10，102)，F1>F(5，102)，所以既要拒绝H2；又要拒绝H1；同时，考虑到短面板使用固定效应模型更加能够把扰动项中的个体异质和时间异质等有可能导致内生性问题的误差估计出来，从而提高估计结果的一致性。因此本文采用固定效应变系数的模型，其构建如下：

FIERit=αi+βitURDIit+μit

(1)

其中i=1，2，…，6；t=1996，1997，…，2014；

SIERit=αi+βitURDIit+μit

(2)

其中i=1，2，…，6；t=1996，1997，…，2014；

TIERit=αi+βitURDLit+μit

(3)

其中i=1，2，…，6；t=1996，1997，…，2014。

表4 Johansen面板协整检验结果

变量原假设Fisher联合迹统计量(p值)Fisher联合λ-max统计量(p值)URDL与FIERURDL与SIERURDL与TIER0个协整向量65.04(0.000)▲63.00(0.000)▲至少1个协整向量20.05(0.066)20.05(0.066)0个协整向量46.14(0.000)▲45.42(0.000)▲至少1个协整向量14.65(0.261)14.65(0.261)0个协整向量41.02(0.000)▲37.77(0.000)▲至少1个协整向量20.59(0.057)20.59(0.057)

表5 协方差检验结果

自由度FIER与URDLSIER与URDLTIER与URDL变参数模型S1102497.4512237.91524582.710变截距模型S2107665.3033188.8359780.253不变参数模型S3112515.7101243.02418402.870F1—71.37577.37828.770F2—493.857139.745353.782

(四)实证结果分析

运用E-Views 6.0进行相关操作，得到FIER与URDL、SIER与URDL和TIER与URDL三个固定影响变系数模型的参数估计结果(见表6)。由表6可知，FIER与URDL、SIER与URDL和TIER与URDL的拟合优度依次为0.981、0.932、0.974，都非常接近于1，拟合度较高，而且F统计量也较为理想，所以，从整体上来说，该模型对样本数据拟合得较好；在第二产业就业比重与城镇化综合水平的模型中，除浙江省和湖北省的回归系数不显著外，其他省份均通过了1%的显著性检验；在第三产业就业比重与城镇化综合水平的模型中，在1%的显著性水平下，除广东省外其他省份的回归系数均显著。究其原因主要是城镇化与工业化发展的不协调导致就业结构调整的压力。浙江省和广东省存在许多相似之处，以浙江省为例，其各方面的城镇化建设成就显著，人口城镇化率高达64.87%，城镇化综合水平为0.064；而进入工业化发展后期阶段，其工业化水平居高不下，占据了大部分的人力物力，使得浙江省在就业结构调整方面存在一定的问题；浙江省要想解决城市化所带来的就业和社会保障方面的诸多负担，必须加大第三产业的发展。而湖北省的城镇化发展远不及浙江省和广东省，较高的工业化率产生的人口聚集及其所带来的的城市发展问题同样是困扰湖北省城镇化发展的关键因素，其根本解决办法仍然是积极转变经济发展方式，大力发展第三产业以缓解城镇化带来的负担[17]。

从回归系数的正负方向上来看，在第一产业就业比重与城镇化综合水平的模型中，所有省份的回归系数都为负数，这说明城镇化进程的不断推进，释放了农村劳动力，而城镇化综合水平的提高，则促进了劳动力的有效转移，使就业结构得到优化；在第二产业就业比重与城镇化综合水平的模型中，除北京和浙江的回归系数为负数外，其余省份的回归系数都为正数，这说明城镇化综合水平的提高，大体上能够强化第二产业吸纳劳动力的能力，但与其他省份相比，北京和浙江的城镇化呈现发展速度较快、综合水平较高的特点；农村的剩余劳动力向城市不断聚集，为城市就业结构的调整带来正外部性效应；同时也给城市的经济增长带来了巨大的负担，如社会保障方面的额外支出、不断增加的劳动力成本等[17]。第二产业已经不足以吸纳大部分的剩余劳动力，存在明显的劳动力转移障碍，只有尽快实现剩余劳动力向第三产业转移，才能解决这种困境；在第三产业就业比重与城镇化综合水平的模型中，所有省份的回归系数均为正数，这说明城镇化综合水平的提升有助于增加第三产业就业比重，进而优化就业结构。

表6 固定效应变系数模型回归结果

省份FIER与URDLSIER与URDLTIER与URDLβProb.βProb.βProb.北京-204.1900.000▲-595.4070.000▲799.6360.000▲辽宁-1480.8150.000▲964.8200.000▲515.9950.000▲浙江-226.3340.000▲-59.5570.184285.7630.000▲广东-806.9250.000▲717.2020.000▲89.7490.163湖北-174.7880.000▲8.4940.866166.4140.000▲四川-815.7980.000▲381.7090.000▲434.3690.000▲R20.9810.9320.974F-statistic489.369127.339353.240

四、结论与政策建议

(一)结论

本文使用我国六个省份的面板数据，运用计量方法分析了城镇化综合水平对三次产业就业比重的影响,得出了以下结论：

由协整检验可知，这六个省份的城镇化综合水平与三次产业就业比重之间均存在长期协整关系。三次产业的就业比重与城镇化综合水平之间的面板回归估计结果显示，第一产业就业比重与城镇化综合水平之间是显著负相关，第二产业就业比重与城镇化综合水平之间大体上呈正相关关系，部分省份不显著，第三产业就业比重与城镇化综合水平之间是显著正相关关系。因此，城镇化综合水平的提高促进了就业结构的调整，实现了劳动力的有效转移，有利于劳动力资源得到最优配置；比较而言，城镇化综合水平的提高对转移第一产业就业和拉动第三产业就业的作用相对较强。

城镇化综合水平的提高可以提高非农就业的比重，从这个层面上来讲，国家把城镇化促就业、优化产业结构作为政策导向是相当可行的。在保障农业正常生产的前提下，农业就业比重的不断下降，释放了我国的农村劳动力，为第二和第三产业发展提供了劳动力储备；同时，工业和服务业吸纳更多的劳动力使得就业结构进一步优化。因此，应该大力支持有质量的城镇化发展，重点发展第二和第三产业，特别是服务业，促进我国就业结构优化。

(二)政策建议

城镇化的质量与劳动力的转移和就业结构的调整息息相关。基于此,本文认为城镇化的发展重心在于质量,着力提升城镇化综合水平,促进劳动力更自由地流动，逐步实现就业结构的优化升级。具体政策如下：

1.节能和环保齐头并进

城镇化的综合水平与节能环保息息相关。在城镇化发展中，必须做到注重资源节约和保护生态环境。不仅要坚持发展以节能、减排和高效益为特征的城镇循环经济，积极推进绿色消费模式；还要坚定拒绝走国外“先污染，后治理”的老路，坚持节能和环保齐头并进。同时，还应着力提升城镇综合管理水平，特别是环保设施的建设和运行，营造绿色、环保、和谐的环境。

2.遵循规律和合理规划并行

我国坚持走新型城镇化道路，坚持遵循规律和合理规划并行。既要遵循城镇化发展的科学规律，又要合理规划城镇化建设。不但要尽快转变不合理土地利用方式，提高土地利用效率，优化土地的空间布局，而且要充分利用产业化对城镇化发展的强大动力，通过产业发展吸收就业、进而实现劳动力的有效转移。此外还要加强城镇化基础设施的建设，完善通讯、交通、教育和医疗等基础公共设施建设,满足居民衣食住行等方面的需求，做到便民宜居，有效加强城镇化对人口的吸纳能力。

3.便民利民保障优先

新型城镇化的核心是以人为本，这要求我们必须做到便民利民保障优先。在发展中进一步扩大社保覆盖范围和丰富公共服务项目，切实保障居民养老、医疗和就业等合法权益。特别是对进城务工人员要多加关注，减少农民工同城市居民在享受城镇化成果上的差距。此外，还应建立涵盖最低生活保障、专项救助、慈善帮扶等内容的新型社会救助体系，建设包容性的和谐式城镇[18]。

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(责任编辑 周吉光)

An Empirical Analysis of the Impact of Urbanization on Employment Structure in China

LIU Yi-rong, TIAN Xiao-yu

(Hunan Normal University, Changsha, Hunan 410081)

Based on the panel data of six provinces(Beijing, Liaoning, Zhejiang, Guangdong, Hubei and Sichuan) in China, this paper studies the influence of the comprehensive level of urbanization on the employment structure. The empirical results show that: there were a long-term co-integration relationship between the urbanization comprehensive level and the tertiary industry employment proportion; with the improvement of the comprehensive level of urbanization, the proportion of the first industry employment gradually reduced, while the second and third industry employment proportion gradually increased. So the improvement of the comprehensive level of urbanization is conducive to improve the second and the third industry to absorb the labor force. According to the conclusions of empirical analysis, this paper puts forward the corresponding suggestions.

entropy method; comprehensive urbanization level; employment structure; panel data model

10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2016.06.007

2016-10-19

http://www.cnki.net/kcms/doi/10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2016.06.007.html < class="emphasis_bold">网络出版时间

时间：2016-12-20 15：30

刘艺容(1963—)，女，湖南安化人，经济学博士，湖南师范大学商学院教授，硕士生导师，主要从事社会主义经济理论、产业经济学和消费经济学研究。

F293.1

A

1007-6875(2016)06-0041-07