流通业对社会就业水平影响的实证分析

沈坤华

内容摘要：流通业的发展能够带动物流业、零售业及交通运输业的规模增长，推动我国第三产业产值增加和国民经济结构的优化，满足更多劳动力需求。本文利用我国2006-2017年30个省市的省际面板数据对不同区域流通业发展对就业水平的影响进行研究。静态面板固定效应回归和动态面板系统GMM的实证结果表明流通业发展能够显著提升社会总体就业水平，其中东部地区和西部地区的流通业就业吸纳能力得到较好释放，而中部和东北地区的流通业发展相对滞后，其就业吸纳能力还未得到充分体现。

关键词：流通业   就业水平   固定效应模型   系统GMM

引言

改革开放以来，我国流通业保持着快速增长，根据中经网统计数据库的数据显示：1978年，批发零售业、交通运输和仓储邮政业、住宿餐饮业三大行业仅为468.9亿元，到2017年行业增加值达到129140.5亿元，年复合增长率为6.86%。流通业迅速发展的同时，我国流通业结构和就业结构也随之发生了巨大变化，进而对整个第三产业的运行产生影响。但目前，由于全球经济环境的变化以及国内人口红利的减少，我国经济发展正在由高速增长阶段转化为中高速增长的“新常态”阶段，供给与需求的结构性失衡显现。作为国民经济的基础性和先导性产业，流通业健康发展是推进供给侧改革和提升就业水平的关键，流通业对就业水平的提升作用受到地区经济发展水平等多方面的制约。因此，促进流通业转型升级，有效提升流通业的就业吸纳能力，改善社会就业水平和结构，对流通业健康发展及国民经济正常运行具有重要作用。

研究方法及数据说明

（一）模型设定

基于上述流通业对社会就业水平影响的作用机制分析，所考察因变量（社会就业人员数EMF）的函数关系式可写为：EMF=f（CIP，CIE，CIN，PGDP，URB，TEC）。其中，解释变量CIP为流通业总产值，CIE为流通业就业人数，CIN为流通业企业法人个数。同时，考虑到社会就业人员受到多种因素综合影响，文章引入控制变量PGDP为人均地区生产总值，URB为地方城镇化率，TEC为技术合同成交额。文章建立静态面板数据以分析社会就业人数与流通业发展及地区经济水平之间的关系，定量分析不同区域流通业就业吸纳能力。模型各变量取对数处理，一是为了更好衡量变量之间的弹性变动关系，二是考虑到截面数据可能存在的异方差问题，在此基础上建立静态面板数据模型为：

其中，β0为截距项，β1到β6为各个变量的回归系数，分别代表流通业总产值、流通业就业人数、流通业企业法人个数、人均地区生产总值、城镇化率以及技术合同成交额对社会就业人数影响的弹性。下标i为省份标识单元，代表我国不同省份;t为时间标识单元，代表2006-2017年的不同年份。ε为随机扰动项。

进一步，由于社会就业人员数存在惯性，具有明显的累积特点，因此在计量模型中加入被解释变量的滞后项作为解释变量，采用动态面板模型进行的估计可能更符合实际。模型设定为动态面板数据，即：

解释变量lnEMFi，t-1为取对数后社会就业人员数的一次滞后项，其它变量定义与静态面板模型一致。

（二）数据说明与指标选取

本文以2006-2017年我国30个省份（西藏自治區、港澳台地区除外）作为研究对象，分析我国流通业发展的就业吸纳能力，以及其它因素对社会就业人员的影响。剔除西藏自治区主要基于以下两点原因：一是西藏自治区的相关数据缺失严重，二是西藏自治区与其它省份之间经济发展水平存在明显差异。参考前人研究成果（王晓东，2010;夏新燕，2011;王睿，2013;郝冰，2016），本文拟从流通业总产值、流通业就业人数以及流通业企业法人个数研究流通业就业吸纳能力，同时引入人均地区生产总值、城镇化率及技术合同成交额控制其它因素对社会就业的影响。本文具体数据说明如下：

社会就业人员数（EMF）：本文以社会就业人员总数作为被解释变量，衡量地区总体就业水平。

流通业总产值（CIP）：流通业包括第三产业中的多个不同行业。本文以批发零售业、交通运输和仓储邮政业、住宿餐饮业的年产业增加值之和来度量流通业总产值。

流通业就业人数（CIE）：由于数据可得性及客观性，本文以批发零售业及住宿餐饮业的从业人员之和度量流通业就业人数。

流通业企业法人个数（CIN）：行业的企业法人个数能够反映地区流通业发展水平，以及流通业所提供的就业岗位。考虑数据可得性，本文以批发零售业及住宿餐饮业的限额以上企业法人个数之和度量流通业企业法人个数。

人均地区生产总值（PGDP）：地区经济发展水平显著影响社会就业水平，我国地区经济发展水平通常以地区生产总值表示，本文使用各省份人均GDP衡量地区经济发展水平。

城镇化率（URB）：城镇化率的提高意味着更多的农村劳动力向城市转移，大量潜在消费需求被释放，从而促进社会就业水平。改革开放以来，我国常住人口城镇化率由1978年的17.9%提高到2017年的58.5%，而城镇化水平显著影响地区社会就业总人数。本文以城镇化率（城镇人口数占地区总人口数的比重）度量各省份城镇化发展水平。

技术合同成交额（TEC）：根据内生增长理论，技术投入对流通业产品和提高服务质量具有明显促进作用，从而间接提高地区就业水平。本文以技术合同成交额作为技术投入水平的替代变量。

本文所使用的30个省市（西藏自治区、港澳台地区除外）的社会就业人员数（EMF）来自各省市历年统计年鉴，流通业总产值（CIP）、流通业就业人数（CIE）、流通业企业法人个数（CIN）、人均地区生产总值（PGDP）、城镇化率（URB）、技术合同成交额（TEC）均来自中经网统计数据库，同时对模型中所有变量进行取对数处理以避免异方差，计量过程采用Stata15.1进行处理，各变量描述性统计如表1所示。

实证检验及结果分析

（一）平稳性和协整检验

表2报告了面板模型各变量的平稳性检验结果，检验结果表明：所有变量均存在单位根，为非平稳时间序列，而将所有变量进行一阶差分后，各变量均在5%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设，即变量均为一阶单整序列，记为I（1）。因此，可以對模型进行后续分析。

表3为各变量之间基于Kao检验和Pedron检验的协整关系分析结果。协整检验估计结果表明，Kao检验的统计量均在5%的水平下显著，Pedron检验的统计量均在1%的水平下显著，即说明面板模型中的各数据变量之间存在长期均衡关系，社会就业人员数受到流通业发展（流通业总产值、流通业就业人数、流通业企业法人个数）、地区经济发展水平、城镇化发展进程、技术投入强度等因素的异质性影响。

（二）模型全样本回归结果

本文对所构建静态面板模型进行估计。同时，对于动态面板模型估计，直接使用普通最小二乘法和固定效应模型容易引起回归结果的有偏性和非一致性，使得估计过程不满足BLUE假设，而动态面板GMM可以有效解决内生性对回归估计的影响，本文采用一步法系统GMM估计方法对动态面板模型进行估计，静态面板和动态面板的估计结果如表4所示。

表4分别列示了采用四种不同方法对静态及动态面板数据的估计结果。从回归结果可以看到：不同省份的社会就业人数与流通业发展（流通业总产值、流通业就业人数、流通业企业法人个数）、当地经济发展水平、城镇化推进进程以及技术投入力度等因素密切相关，解释变量对被解释变量存在显著的正向促进作用。

具体来看，在对静态面板模型进行估计之前，需要选择合适的模型估计方法，静态面板模型的估计方法主要分为混合模型（OLS）、固定效应模型（fe_OLS）和随机效应模型（re_OLS）三种形式。表4的回归结果表明：F检验结果显示P值为0.0000，即固定效应模型优于混合效应模型，同时，Hausman检验结果显示P值为0.0000，拒绝随机效应模型，即固定效应模型也优于混合效应模型，综合静态面板模型报告结果可知，本文应采用固定效应模型，模型的解释变量对被解释变量具有较强的解释能力。

而在动态面板GMM的估计结果中，被解释变量的一阶滞后系数为0.897，且在1%的显著性水平上显著，说明社会就业人员数确实存在就业惯性。系统GMM估计的AR（1）对应的P值小于0.05，而AR（2）对应的P值大于0.05，达到0.57，表明模型误差项存在一阶序列相关且不存在二阶序列相关，满足系统GMM估计对误差项相关性的要求。同时，Sargan检验对应的P值大于0.05，说明工具变量是有效的，即采用系统GMM方法对本文动态面板模型进行估计的结果是稳健可靠的。因此，本文主要对固定效应模型和动态面板模型的回归结果进行分析。

从固定效应模型的估计结果来看，流通业发展对社会就业水平产生正向影响。其中，影响力度由大到小依次为流通业总产值，影响系数为0.223%;流通业就业人数，影响系数为0.063%;流通业企业法人个数，影响系数为0.058%，且回归结果均在5%的显著性水平下显著，这与理论分析的结果一致。作为我国国民经济的基础性第三产业，流通业的全面发展能够释放其就业吸纳能力，改善社会就业总水平。此外，各控制变量与社会就业水平之间也表现出正向关系，即地区经济发展、城镇化水平及技术投入力度都会影响社会就业水平。

从动态面板模型的估计结果来看，被解释变量的一阶滞后项对应的回归系数为0.897，且在1%的显著性水平下显著，表明前一期的社会就业水平对本期的社会就业水平的解释能力较强，社会就业水平具有极强的惯性。同时，流通业总产值、流通业就业人数及流通业企业法人个数所对应的回归系数分别为0.015、0.028、0.020，且除流通业总产值外，其它两项均在1%的显著性水平下显著，再一次表明流通业发展对社会就业水平具有较强促进作用，流通业有着巨大的就业吸纳能力。

（三）不同地区子样本估计结果

考虑到我国流通业发展具有极强的区域非均衡性，同时各地区之间经济发展水平存在巨大差异，本文将分地区考察流通业的就业吸纳能力。根据2011年国家统计局对我国经济区域的划分标准，本文将30个省市（西藏自治区、港澳台地区除外）分别归入东部、中部、西部和东北四大地区，对各个子样本进行静态面板模型估计，F检验和Hausman检验的结果表明四大经济区域的最优估计模型为固定效应模型，可决系数R2分别为0.816、0.771、0.734、0.907，即四个方程的拟合优度较好，各地区子样本的估计结果如表5所示。

通过四大经济区域的固定效应回归结果可以发现流通业就业吸纳能力在东部和西部得到较好释放，流通业总产值对社会就业人员数的影响系数分别为0.138、0.151，均在1%的显著性水平下显著，而在中部和东北地区，流通业发展的就业吸纳能力未得到有效体现。在区域经济发展方面，东部、西部和东北部的区域经济发展高低对社会就业水平具有显著正向影响，影响系数分别为0.263、0.097、0.205，而中部地区的区域经济发展对社会就业水平无显著影响。城镇化率在东部和中部产生促进作用，回归系数分别为0.882、0.526，而技术进步则在东部和西部与社会就业水平具有正向关系。综合以上分析，东部地区的流通业就业吸纳能力较强，区域经济发展和城镇化率上升使得吸纳潜力得到充分体现，相对而言，中部、西部和东北地区由于劳动力人口流失、流通业发展滞后、城镇化进程推进缓慢及技术投入力度不足等多种原因导致流通业就业吸纳能力未得到有效释放，如何对流通业进行转型升级，对促进流通业就业吸纳能力具有重要作用。

结论与建议

（一）主要结论

文章利用2006-2017年我国30个省市（西藏自治区、港澳台地区除外）的面板数据，采用静态面板固定效应回归和动态面板系统GMM的方法对流通业就业吸纳能力进行分析，结果表明社会总体就业水平与流通业发展（流通业总产值、流通业就业人数、流通业企业法人个数）、当地经济发展水平（人均地区生产总值）、城镇化推进进程（城镇化率）以及技术投入力度（技术合同成交额）等因素密切相关，主要解释变量对被解释变量存在显著的促进作用。作为我国国民经济的基础性第三产业，流通业的就业吸纳能力较强，流通业的全面发展能够释放其就业吸纳能力，改善社会总就业水平。

进一步，本文将我国30个省市（西藏自治区、港澳台地区除外）划分为东部、中部、西部及东北地区四大经济区域，对不同区域进行子样本回归，研究结果表明：东部和西部的流通业就业吸纳能力得到较好释放，流通业总产值对社会就业人员数的影响系数均在1%的显著性水平下显著。相对来说，中部和东北地区的流通业就业吸纳能力未得到有效释放。综合来看，由于东部地区经济发展相对发达，城镇化进程也相对更快，且对外来资金具备较强吸引能力，使得其流通业就业吸纳能力较强，潜力得到充分体现。另一方面，由于中部、西部和东北地区的经济发展水平相对较差，本地劳动力人口流失严重以及城镇化推进迟缓等多种原因使得当地流通业发展滞后，其就业吸纳能力未得到有效释放。下一步，东部地区流通业发展如何保持现有就业吸纳能力，其它区域如何对流通业进行转型升级，对促进我国整体流通业就业吸纳能力具有重要作用。

（二）政策建议

从整体来看，首先，我国应进一步优化流通业结构调整，地方政府应加大技术投资力度，以技术更新创造更多就业需求，同时应加强人力资本投入力度，产业结构的升级转型需要具备高素质的劳动者，而目前我国高素质人才缺失，因此培养多领域的高素质人才是保障经济增长的关键。其次，我国流通业大多数行业仍存在劳动力低效的现状，甚至包括住宿餐饮业与交通运输、邮政业等流通业中的支柱行业。因此，各企业应大力开展自主创新研究，创造企业核心竞争力，转变发展模式解决劳动力低效滞留问题。最后，全国范围内应进一步推进新型城镇化建设，解放流通市场需求，进而全面提升流通业发展质量，从而加强流通业就业吸纳能力。

从各区域来看，相比于中部、西部及东北地区，东部的流通业发展水平存在较大差异，且宏观经济发展环境也优于其它三个区域。因此东部及其它区域关于加强流通业就业吸纳能力的关注点不同。一方面，由于东部地区大型企业较多，且技术投入力度较强，政府部门应有效利用市场的决定性作用，引导各企业之间进行合理合法的竞争，以竞争的市场手段发掘流通业就业吸纳能力的潜力。同时，东部地区的城镇化水平已相对较高，政府应有效利用农村劳动力进行流通业转型升级，促进社会总就业水平的提升。

另一方面，由于中西部的中小型企业较多，当地政府应加大资金投入，推动中小企业发展，发挥中小企业的就业吸纳作用，且这些区域的批发零售、住宿餐饮等市场的就业需求仍存在较大发展潜力，各地政府应加快流通业结构调整力度，在已有基础上发展新型服务业，通过创造新的就业岗位拓宽就业渠道，加强流通业就业吸纳能力，促进第三产业的产业结构优化升级。东北地区政府应在国家支持“东北老工业基地振兴”的时代背景下，加快城镇化推进步伐，解放农村劳动力，利用地方优惠政策吸引外资进入，加快重工业向流通业等第三产业的转型升级，促进流通业的就业吸纳能力。

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