就业质量与产业结构调整关系的实证检验

杨海波，王 军

（西南财经大学a.中国金融研究中心；b.经济学院，成都 611130）

0 引言

就业问题一直是关乎国计民生和社会稳定的重大问题，它又可以划分为就业数量和就业质量问题。在产业结构优化与调整的过程中，不仅会对就业数量产生极大的冲击，也会从供需两个层面来影响我国的就业质量。而就业质量又会反过来作用于经济增长，因而就业质量的改善不仅利于社会稳定，更利于“新常态”下稳定我国的经济增长。因此，需要我们站在新的经济发展环境下，厘清就业质量与产业结构调整之间的辩证发展关系。

基于此，本文以就业质量为研究新视角，通过时序数据和区域面板数据两个维度来实证分析就业质量和产业结构调整之间的关系。

1 模型说明与指标选取

1.1 模型说明

本文使用协整理论来检验全国研究样本的时间序列数据。具体来看，先对数据进行平稳性检验，随后运用协整检验来分析变量间的长期均衡关系，再使用误差修正（ECM）模型来分析变量之间的短期动态关系。在此基础上，运用格兰杰因果关系检验来分析变量之间是否存在因果关系。此外，由于不同的地区具有不同的资源禀赋，需要加入空间维度，构建面板回归模型来进行进一步分析我国不同区域产业结构调整对就业质量影响的异质性特征。

1.2 指标选取与数据说明

（1）被解释变量：就业质量（QOE）的衡量指标。就业质量的提升对新常态下稳定我国经济增长、提升我国经济发展质量具有重要的意义。本文从宏观和微观两个视角来构建我国的就业质量指数。采用赖德胜等（2011）的赋权比重，其中微观和宏观角度分别选取工资水平（60%）和社会保障水平（人均财政社保支出，40%）作为表征变量，并对其进行无量纲化加权平均。具体的计算公式为：就业质量指数=（农民人均工资性收入*0.4+城镇职工平均工资*0.6）*0.6+财政支出中社会保障和就业支出*0.4。

（2）解释变量：产业结构调整（IR）的指标选取。根据相关经济理论和发达国家的发展历程，经济发展的过程就是产业结构不断优化的过程，以此来实现生产效率提高和经济的快速健康发展。本文的研究重点是产业结构调整过程中对就业的影响，尤其是服务业对就业的吸纳作用。用第三产业增加值和第二产业增加值之比度量产业结构的调整程度。

（3）控制变量：根据已有的研究和相关经济理论，本文选取经济增长、教育、外商直接投资和城镇化水平作为模型的控制变量。经济增长（GDP）选用国内生产总值的年增长率。教育（E）对技术发展水平的提高和人力资本的改善起着决定性的作用，而科技和人力资本又是产业结构调整和就业质量提升不可或缺的条件，把教育作为控制变量，用在校生的平均受教育年限衡量。城镇化的进程就是产业结构调整和就业质量提升的过程，它对产业结构和就业都会产生极大地影响，因此选用其作为控制变量，城镇化率（UR）选用的是城镇常住人口的比重。外商直接投资（FDI）是为了考察国外因素对我国就业质量的影响，考虑到数据口径的统一性，选用的是FDI的年均增长率。

本文所使用的数据均来源于样本期内全国和各省（市、自治区）的统计年鉴和《中国教育统计年鉴》。此外，本文选取Eviews9.0来进行相关的实证分析，并对相关数据取对数，以此来消除可能存在的异方差。

2 时间序列数据分析

2.1 平稳性检验

时间序列数据如果是非平稳数列，在进行实证分析时就容易出现“伪回归”问题。为避免出现“伪回归”问题，本文运用ADF单位根检验方法来进行检验，结果见表1。

表1 单位根检验结果

由表1可知，序列LnIR与LnQOE、ΔLnIR与ΔLnQOE分别在5%的置信区间上是非平稳和平稳的，因此它们是一阶单整时间序列数据，可以进行协整分析。

2.2 协整检验

为了确定非平稳序列的线性组合是否平稳，进而来衡量变量间的长期均衡关系。在此采用J-J协整检验法进行检验，根据SIC准则，把设定滞后期为2，见表2。

表2 协整检验结果

观察表2，可以知道，就业质量与产业结构调整间存在长期的均衡关系，并且就业质量与产业结构调整之间存在一个可以衡量长期均衡关系的协整方程。在对回归系数标准化后，得到协整方程（1），括号内的数字为回归系数的标准误。

通过式（1）可以发现，消费升级和产业结构调整的系数在5%的置信区间上显著，这表明解释变量可以很好地对就业质量的长期变动做出解释，产业结构的升级有助于就业质量的改善。从弹性系数的角度来看，就业质量对产业结构调整的弹性系数为0.605044，即产业结构每优化1%时，就业质量会提高0.605044个百分点。进一步思考可以发现，从长期来看，产业结构的调整有助于就业质量的提升，这也符合我国“稳增长、调结构”的基本政策取向。产业结构调整带来了就业质量的提升，而就业质量提升以后又可以促进经济增长。

2.3 误差修正模型

在协整检验的基础上，需要进一步考察变量间的短期动态关系，构建的误差修正模型的回归结果见式（2）。

由式（2）可知，在短期内，就业质量对产业结构调整的弹性系数为0.529617，这表明产业结构调整在短期内也有助于就业质量的改善。ECM模型的可决系数为-1.033204，这用来衡量短期内对就业质量偏离长期均衡状态的调整力度。具体来看，当就业质量偏离其长期均衡状态时，经济系统本身有助于抚平短期波动状态，会存在着一个市场的力量来把其拉回到长期均衡发展路径上来。

2.4 格兰杰因果关系检验

在确定就业质量和产业结构调整存在长期均衡关系之后，需要使用Granger因果关系来检验二者之间是否存在统计意义上的因果关系。根据AIC准则，选取检验的滞后期为2，检验结果见表3。

表3 LnIR与LnQOE间的Granger的检验结果

从表3可以发现，在滞后2期的情况下，LnIR是Ln-QOE的格兰杰原因，LnQOE不是LnIR的格兰杰原因，表明二者间存在单向Granger因果关系。这说明产业结构调整是导致就业质量改善的一个重要原因，就业质量的改善并不能助推产业结构实现转型升级。

3 省际面板数据回归结果

3.1 平稳性检验

平稳性检验有利于了解研究样本数据的属性，提高研究结论的可靠性。ADF-Fisher单位根检验的结果见表4。

表4 面板数据的单位根检验结果

观察表 4可知：变量 LnQOE、LnIR、LnGDP、LnE、LnFDI和LnUR在5%的置信水平上面是平稳的，但是其一阶差分序列平稳，符合面板回归分析的要件。

3.2 全国和分区域面板回归结果分析

考虑到研究目的和本文的短面板数据特征，构建固定效应变系数面板回归模型如式（3）所示：

其中：LnQOE为因变量，LnIR、LnGDP、LnFDI、LnE和LnUR为自变量，i为1至31，t为2000年至2014年。模型估算结果见下页表5所示。

由表5可知，从全国样本数据的回归结果可以发现，其研究结论与时序数据的研究结论基本一致，这可以提高模型分析结论的可靠性和准确性。从区域视角来看，产业结构调整对就业质量影响的力度由大到小依次为：西部、东部和中部地区。究其原因，可以发现，西部地区产业结构最差，产业结构优化后可以给当地带来明显的就业质量改善；其次因为东部地区经济发展基础较好，社会福利水平较高，此外，第三产业的快速发展助推了工资水平的提高，进而提升了其就业质量；最差的为中部地区，是因为中部地区产业结构优化程度不够，地方政府财政收入水平较低，无法提供高水平的社会福利。

表5 全国及东中西部地区面板模型回归结果

从控制变量的角度来看：第一，经济增长对就业质量的影响由大到小依次为东中西部，这是因为经济发展水平越高的地区，其产业层次越高、政府财政收入越多，可以为劳动者提供更高的工资、更好的就业保障和就业机会，有助于提高就业者的质量。第二，教育对就业质量的影响由大到小依次为东西中部，这充分说明了经济发达地区的教育水平会优于经济欠发达地区，而教育对就业质量的提高起着至关重要的作用。第三，外商直接投资对就业质量的提高会产生非常积极的影响，这是由于就业益处效应的存在，此外，外商直接投资对就业质量的影响由大到小依次为东中西部，这也与我国现有的FDI国内分布情况相吻合。第四，城镇化也有助于我国就业质量的提升，因为广大人口在向城镇集聚的同时，也可以获得更好的社会福利和更高的工资水平，且其对就业质量的影响由大到小依次为中东西部，这是因为今年来中部地区城镇化发展速度最快，东部地区具有良好的城镇化发展基础，而西部地区受制于自然资源禀赋情况，其城镇化发展水平最低。

4 结论

本文以中国的时序数据和省级面板数据为研究样本，运用协整分析、向量自回归模型、格兰杰因果检验和面板回归模型，对就业质量与产业结构调整间的关系进行实证研究。得出如下结论：（1）就业质量与产业结构调整直接存在着长期均衡关系，产业结构调整在短期有助于抚平就业质量的波动，产业结构调整是就业质量的单向Granger原因；（2）省际面板模型佐证了时序数据的结论，此外，产业结构调整对就业质量影响力度由大到小依次为：西部、东部和中部地区，FDI、教育、城镇化和经济增长都对就业质量产生了重要的影响。

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