基于省际面板数据的流通业增长对就业的放大效应分析

苏 娟

（重庆大学城市科技学院 重庆 402167）

现阶段，中央将“六稳”作为重要任务，其中“六稳”中的第一位便是稳就业。在当前经济增速不断放缓，新旧动能不断转化的关键时期，就业的稳定器作用越发明显，因此稳就业其实质在于稳经济。从国民经济体系来看，流通业作为一个先导性产业，其在稳就业中的地位不言而喻。长期以来，随着我国流通业不断发展，其对就业的吸纳力显著。从动态的角度来看，一个产业在不同的发展阶段，对就业的促进效应可能是存在差异的。对此有必要探讨流通业增长对就业的影响作用。在流通业规模的不同区间范围，其对就业增加的刺激作用是否存在放大的趋势？由此，下文将对该问题展开讨论。

流通产业发展对就业的影响机制

（一）流通业发展对就业的直接影响

流通业的发展，本身就可以带来就业规模的扩大，这是流通业作为产业所产生的直接就业效应。第一，流通业规模的扩张，本身就意味着流通企业数量的增多和企业规模的扩大，因而能创造出新的就业岗位。以苏宁电器为例，2018年苏宁在全国范围内开设门店数量达到11000家，其形成了巨大的零售网络。同时，苏宁在布局大型连锁店的同时，也布局了苏宁小店、苏宁零售云店等小型连锁门店，从而创造出了更多的就业岗位；第二，流通业的发展会产生规模效应，从而增加了就业需求。随着流通企业的不断发展，其形成了具有龙头效应的大型流通集团，如阿里、苏宁、华润等。其通过并购等形式，产生了规模效应和协同效应，从而直接创造出了新的就业需求；第三，流通业的发展会出现技术上的更新，从而衍生出新的就业需求。流通企业的技术的创新需要技术型人才作为支撑，因而对技术型人才的需求进一步增加了社会就业。

（二）流通业发展对就业的间接影响

流通业是一个复合型产业，同时也是一个前后向关联面广阔的产业，因此流通业的发展会对就业产生较强的间接促进作用。这主要表现在：第一，流通业内部横向业态的就业辐射效应。流通业包括批发、零售、仓储、物流、住宿和餐饮等业态，不同的业态在产业链前后都有各自的上下游业态关联。因此，通过不同业态的发展，会带动上下游关联业态岗位需求的扩大，从而提高社会就业水平；第二，流通业纵向关联带来的就业扩大效应。作为一个复合型产业，流通业内部的不同业态不仅是横向的，而且存在着沿供应链纵向布局的特征，因而批发、零售、仓储、物流等业态在供应链上都是纵向关联的，上游衔接制研发和制造，下游衔接了金融等业态。流通业的发展，可以通过畅通供应链上下游渠道，缓解供求关系，带动上下游其他产业的发展。而上下游这些关联产业的发展，又会创造出新的就业岗位，从而利于就业增长。

表1 变量指标定义表

表2 流通业对就业直接效应的门槛检验结果

表3 门槛效应回归结果一

计量方法与变量数据选择

（一）基本模型

在流通业规模壮大的不同阶段，其产生的就业作用力也会有所差别，预期在一定的条件范围内，随着流通业规模的扩大，其就业刺激效应也会有所显现。为了考察流通业对就业的放大效应，本文采用门槛估计模型进行实证，如果在一定条件下流通业规模扩大与就业的刺激效应也会提高，那么就验证了它对就业的放大效应。从直接效应出发，构建以下计量模型：

其中，下标i表示横截面；下标t表示年份；变量employ表示就业水平；cir表示流通业发展水平；X表示控制变量；α和γ均为变量系数；ε表示面板数据模型的回归误差项。门槛模型不同于普通的计量模型，专门设置了示性函数I和门槛值θ，m为门槛数量，下面将检验在流通业规模的不同门槛值下流通业对就业影响系数的变化情况。

为了检验流通业在间接效应层面上是否能发挥出对就业的放大效应，本文按照式（1）的蓝本，将解释变量中的流通业水平变量替换为关联产业变量与流通业变量的交互项ind×cir，同时为了体现关联产业自身对就业的影响，模型中也专门纳入ind变量单独估计，于是构建新的门槛效应模型如下：

其中，β为相关变量的回归系数，其余变量符号的情况基本与式（1）一致。

（二）指标与数据选择

根据式（1）和式（2），模型主要涉及就业水平、流通业水平、关联产业水平3个主要的变量以及控制变量。这些变量的指标选择如下：第一，就业水平employ，采用全社会就业人员总数来衡量就业水平，包括城镇就业人员和农村就业人员；第二，流通业发展水平cir，目前普遍采用的指标有流通业增加值和社会消费品零售总额，考虑到流通业作为一种产业，产生了较强的产业关联效应，因此本文采用流通业增加值进行衡量，其中流通业包括交通运输仓储邮政业、批发和零售业、住宿和餐饮业；第三，关联产业水平ind，流通业的关联面是非常广的，因此产业门类也涉及较多，但总体上它作为一种生产型服务业，主要是依附于生产的，因此本文选择第二产业增加值作为关联产业水平的代理变量。

控制变量是反映了其他影响就业水平的变量，本文在式（1）和式（2）中均引入相同的控制变量构成控制变量组，控制变量有三：第一，地区经济发展水平economy，以地区人均生产总值作为指标进行衡量；第二，劳动力工资水平wages，由于无法获取农村的就业工资数据，本文以城镇单位就业人员平均工资作为指标；第三，城市化水平urban，以非农人口占地区总人口比重作为指标。变量指标定义可如表1所示。

（三）样本选择

本文所使用的样本是以2010-2018年的时间数据和中国大陆30个省、直辖市、自治区（不包括西藏自治区）构成的面板数据，表1中的指标数据主要来源于国家统计局网站，部分数据通过地方统计年鉴、国务院研究中心网统计数据库搜集得到。为了剔除价格因素，使指标数据更能反映真实情况，本文对交通运输仓储邮政业、批发和零售业、住宿和餐饮业的产业增加值，以及第二产业增加值、地区人均生产总值、城镇单位就业人员平均工资这些指标按照相应地区的消费者价格指数进行消胀处理。同时，对就业水平、流通业发展水平、关联产业发展水平、经济发展水平和劳动力工资水平的指标数据做对数化处理，从而减缓变量的波动性。

计量回归分析

（一）流通业对就业的放大效应：基于直接效应的检验

根据式（1），首先考察门槛值，基于门槛效应检验，结果发现式（1）的门槛模型中存在2个门槛值，具体结果如表2所示。当零假设条件为“零门槛值”和“一个门槛值”时，统计量都显示了拒绝零假设，而但当零假设为“两个门槛值”时，统计量接受了该条件，故可认为存在两个门槛值。据结果，两个门槛值分别为8.5934和12.1189。由于这里是对数化的数据，转化为实际值，两个门槛值分别为5396亿元和183304亿元。

门槛面板数据模型的回归结果如表3所示，为了形成对照，特加入不含门槛效应的回归结果。

结合表2与表3结果可知，我国流通业对就业的影响效应程度可划分为3个区间，区间值即为门槛值8.5934和12.1189，即对应的流通业增加值5396亿元和183304亿元。据此可以得到，当我国总体的流通业增加值（剔除价格因素后）小于5396亿元时，流通业增长对就业增加的影响系数为0.1725，并且满足5%的显著性检验。随着我国流通业规模的不断增加，流通业对就业增长的促进作用也发生了一定的变化。当流通业增加值（剔除价格因素后）介于5396亿元和183304亿元之间时，流通业增长对就业增加的影响系数为0.4022，并且满足1%的显著性检验。比较可以发现，随着我国流通业规模的增加，流通业对就业的影响大小会有所提高，由此也在一定程度上检验验证了流通业对就业的放大效应。但是，我国流通业对就业的放大效应并不是无限制的。根据门槛效应结果可以得知，当通业增加值（剔除价格因素后）高于183304亿元时，流通业增长对就业增加的影响系数又变为0.2680，并且满足5%的显著性检验。比较又可以发现，相比前一个区间（5396亿元和183304亿元之间），流通业规模若高于183304亿元时，那么它对就业增加的促进作用会有所降低。据此可以推测，如果流通业规模在此基础上继续增加，那么它对就业的促进作用还可能会有所降低。从目前来看，2018年我国流通业增加值138880亿元，介于5396亿元和183304亿元之间，因此流通业对就业增加的促进作用仍然应是比较可观的。

（二）流通业对就业的放大效应：基于间接效应的检验

前面分析了流通业对就业的直接效应，发现流通业在一定规模范围内对就业增加具有放大效应，但在超过一定规模后其对就业的促进作用又会有所减小。下面，本文从间接效应的视角检验流通业对就业增加是否也存在一定的放大效应。首先，根据式（2）进行门槛效应检验，结果如表4所示。这里存在3个门槛值，当零假设条件为“零门槛值”、“一个门槛值”和“两个门槛值”时，统计量都显示了拒绝零假设，但当零假设为“三个门槛值”时，统计量接受了该条件，故认为存在三个门槛值。据结果，这三个门槛值分别为8.1082，10.2140，11.7937。转化为实际的流通业增加值，三个门槛值分别为3322亿元、27282亿元和132415亿元。

流通业对就业间接效应的门槛面板数据回归结果如表5所示，同样地，也加入不含门槛效应的回归结果。

当不考虑门槛效应时，关联产业发展水平、流通业发展水平与关联产业发展水平的交互项，两者对就业的影响都是显著的，即表明流通业通过对关联产业的带动可以间接刺激社会就业增加。根据表4与表5结果可以看到，我国流通业通过关联产业作为介质，对就业产生的间接影响效应是动态变化的。总体上，可将其划分为3个区间，区间值即为门槛值8.1082，10.2140，11.7937，即对应的流通业增加值为3322亿元、27282亿元和132415亿元。

由结果可知，当流通业增加值（剔除价格因素后）小于3322亿元时，流通业与关联产业水平的交互项系数仅为0.0605，并且满足5%的显著性检验。也就是说，在此流通业规模水平，流通业通过关联产业介质可以间接带动就业增长的系数仅为0.0605。当规模值介于3322亿元和27282亿元之间时，交互项系数增加至0.1302，这说明随着我国流通业规模的不断增加，流通业对就业的间接促进作用会有所增强。当规模值介于27282亿元和132415亿元之间时，交互项系数又增加至0.2099，并且系数的显著性也从5%调整至1%，这表明在此规模区间，流通业对就业的间接促进作用有所增强。而当流通业规模高于132415亿元时，交互项系数降至0.1194，并且系数的显著性也从1%又调整为5%，总体上影响大小有所下降。

根据以上结果可以得到，随着我国流通业规模的增加，流通业对就业的间接影响效应会有所提高，由此便在一定程度上支持了流通业对就业产生间接性放大效应的观点。但是，这种间接放大效应也并不是无限制的，一旦流通业增加值超过一定的规模，那么它对就业增加的间接促进作用会有所降低。根据2018年我国流通业增加值138880亿元的现状，目前处于高于132415亿元的区间，也就是说流通业对就业的间接效应并没有处在最佳的时期。

表4 流通业对就业间接效应的门槛检验结果

表5 门槛效应回归结果二

结论与建议

基于本文的研究，可得到以下结论：第一，总体来看，我国流通业规模的提高能从直接效应和间接效应为我国全社会就业水平带来放大效应；第二，从直接效应来看，在一定的流通业规模范围，其对就业增加的促进作用会随着流通业规模的增加而有所放大，但这并不是无限制的。当我国剔除价格因素后的流通业增加值小于5396亿元时，那么流通业对就业增加的影响系数为0.1725，若流通业增加值介于5396亿元和183304亿元之间时，其影响效应程度会放大至0.4022，但当流通业规模高于183304亿元时，其影响效应程度又缩减至0.2680；第三，从间接效应来看，在一定的流通业规模范围，其也能产生对就业的放大效应，但这种放大效应同样不是无限制的。当流通业增加值在小于3322亿元、介于3322亿元和27282亿元、介于27282亿元和132415亿元这三个区间范围，其对就业的影响程度依次递增，即对就业的刺激效应不断放大，但超过132415亿元时，其对就业的刺激效应又会有所降低。

综上所述，本文提出以下对策建议：第一，要持续加大流通业的培育力度，促进流通业进一步扩容。对此政府要坚持集群化发展思路，发挥本土流通业龙头骨干企业的带动作用，通过重组整合和市场培育，强化对劳动力要素的有效需求，从而增强对就业的吸纳能力；第二，要积极加速流通业内部子产业的结构调整，更加有效刺激就业增长。政府要结合地方实际，处理好批发、零售、物流、住宿餐饮等子产业之间的关系，从而更大程度吸纳就业；第三，要处理好流通业与关联产业的要素分配，并提高人力资本在行业中的地位。我国流通业总体上是一种劳动密集型产业，从长期来看，创新难免会通过技术和资本对劳动产生挤出，这不利于稳定社会就业。因此，政府要进一步重视流通业在供应链中的行业纽带作用，一方面要通过加大流通业人力资本投入优化流通业要素分配，另一方面也要鼓励流通企业与供应链上下游主体之间的资源共享和业务协同，从而进一步优化产业间的要素分配特别是劳动力要素分配，使更多的劳动力能够进入到自己合适的就业岗位，进而促进经济增长。