劳动力投入与第三产业经济增长的研究

摘要：第三产业的发展是国民经济发展的重要推动力，而劳动力的投入是关系到产业发展和就业的重要指标，本文从劳动力角度作为切入点，研究劳动力数量的投入与第三产业经济增长的相关关系，同时提出相应的政策性建议。

Abstract： The development of the tertiary industry is an important driving force for the development of the national economy， and labor input is an important indicator related to industrial development and employment. From the perspective of labor， this article studies the relationship between labor input and the economic growth of the tertiary industry， and proposes corresponding policy recommendations.

关键词：第三产业;劳动力投入;VAR模型

Key words： tertiary industry;labor input;VAR model

中图分类号：F719;F249.21                            文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）27-0037-03

0  引言

改革开放以来，随着我国经济的不断发展，国民社会所创造的财富总量在不断扩大，产业升级的脚步明显加快。我国的产业结构也经历了由一开始的第一产业为主，到后来的第二产业作为支柱产业，再到现在的大力发展第三产业，产业重心的变迁折射着生产动力的不断转型。在今天以金融业、房地产业、人工智能为代表的第三产业已经成为经济发展的重要力量。如今第三产业以其高附加值，低资源投入等独具特色的优势为我国国民经济创造源源不断的财富。当然第三产业的发展也收到诸多因素的影响，比如资源的投入、技术进步、劳动力的投入、国家政策等外部环境的支持。由于第三产业相对其他第一第二产业而言集约性较高，因此对于原材料的投入的数量要求较低，对第三产业的制约作用较小。技术进步因素是相对于全要素生产率而言较难度量，国家政策因素随着社会环境的发展在不断变化，测量稳定性较低。但是对于劳动力要素而言测量的依据较为充分，同时劳动力要素的研究而言，可以有效改善当前第三产业中人力资本投入中存在的问题，具有一定的可操作性。

1  劳动力要素投入与第三产业经济增长的实证分析

1.1 数据来源与变量选取

本文研究的对象是第三产业的劳动力要素的投入情况，因此选取第三产业的就业人数来代表这一变量，用L来表示。第三产业的经济增长情况可以用第三产业的经济增加值来代表，用GDP3来表示。为了消除变量的异方差性，将上述两个变量分别取自然对数，计为LNGDP3和LNL。本文选取《中经网产业数据库》1995-2018年的全国范围第三产业就业人数和经济增加值的时间序列进行实证分析。

1.2 序列的平稳性检验

为了检验上述两个时间序列是否存在单位根，需要对序列进行平稳性检验，只有不存在单位根的序列才能够用于模型的估计，否则不可使用。采取ADF单位根检验的检验结果如表1所示。

从以上ADF单位根检验的结果来看，选取5%的显著性水平作为比较，LNGDP3和LNL的ADF统计量的绝对值均小于5%的临界值，同时P值较大，表明在5%的显著性水平下接受原假设的可能性较大，均不能通过检验。之后对序列进行一阶差分后发现，ADF统计量绝对值依然小于5%临界值，P值较大不能通过检验。继续对序列进行二阶差分，序列的ADF绝对值大于5%的临界值，同时P值接近于0，表明接受原假设的概率接近于0，通过检验。因此LNGDP3和LNL序列均为二阶单整的。

1.3 Johansen协整检验

根据上述ADF单位根检验的结果表明原LNGDP3和LNL序列是菲平稳序列，经过二阶差分以后为平稳序列。因此二者均为二阶单整序列，满足Johansen检验的前提条件，检验结果如表2所示。

根据以上迹统计量的检验结果表明，当原假设为不存在协整关系时，迹统计量大于5%的临界值且P值为0.02，可以拒绝原假设，表示至少存在一个协整关系。当原假设为最多存在一个协整关系时，迹统计量小于5%的临界值且P值为0.53，接受原假设。因此LNGDP3和LNL变量存在一个协整关系。

1.4 格兰杰因果关系检验

格兰杰因果检验的原假设是一个变量对另一个变量不存在因果关系，如果检验结果P值较小，则拒绝原假设，代表存在因果关系。反之，如果P值较大，接受原假设，代表变量之间不存在因果关系。将LNGDP3和LNL变量的相关数据作格兰杰因果检验后的相关结果如表3所示。

根据表3的檢验结果来看，第三产业经济增加值对第三产业就业人数的P值为0.0794，拒绝原假设，代表第三产业经济增长对产业内就业人数的影响较显著，存在因果关系。但是第三产业就业人数对第三产业的经济增加值的P值为0.9582，接受原假设，代表第三产业就业人数与第三产业经济增长之间不存在因果关系。究其原因，由于第三产业大多为高新技术产业、金融业以及服务行业，对从业人员的素质要求以及技术要求较高，对人员的数量要求低于对人员的质量要求。但是第三产业经济增长带来大量的空缺岗位，导致相关行业的从业人员增多。

1.5 脉冲响应分析

格兰杰因果检验只能够得到变量之间的因果关系，为了更加准确的了解到一个变量的变化对另一个变量的全部影响过程，需要对模型进行脉冲响应分析，从而构建脉冲响应函数。（图1）

根据脉冲响应函数，第三产业经济增加值受自身冲击表现为开始略微上升，在达到第三期时略有下降并逐渐平稳，第三产业从业人数受自身冲击表现为逐渐下降。第三产业从业人数对第三产业经济增加值的冲击作用不明显，主要是从第4期开始，第三产业的经济增加值略有上升并渐趋平稳。第三产业的经济增加值对第三产业的从业人数冲击作用较大，主要表现为从第1期开始到第三期下降，然后不断上升，达到第8期后渐趋平稳。第三产业经济增加值对第三产业从业人数的冲击表现为先降后升的主要原因随着第三产业的不断发展，产业内结构不断调整升级，第三产业从业人员中部分劳动者自身的素质无法适应不断升级的工作方式，从而退出相应行业。但随着第三产业的经济总量继续提高，劳动者自身的素质也在不断发生变化，新的血液进入到相关行业从而使第三产业的劳动者的人数也在不断提高，但随着大量劳动力的不断涌入空缺岗位不断减少，从而从业人员也渐趋饱和，在第9期以后呈现平稳的现象。

2  结论与建议

根据上述对第三产业从业人数和第三产业经济增加值的分析来看，从业人数对经济增长的影响作用较小，但经济增长对产业内劳动力人数的影响较大，主要是由于第三产业的性质决定的，随着近年来第三产业经济的不断增长，高新技术产业、通信、科研和金融业等行业的结构也在不断发生调整，各种新型技术的应用范围越来越广，逐渐摆脱以简单劳务为主的生产方式。因此，对行业内从业人员的知识水平，技能应用，自身素质都提出了更高的要求。另一方面，第三产业的生产具有集约性、附加值较高，因此对劳动力的数量要求较低。这种“重质不重量”的产业特征决定了劳动力数量对第三产业的发展作用有限。但是第三产业的经济发展能够吸引一大批具有高知识结构以及高技能的人员加入，所以对产业内劳动力的就业数量有所提升。针对这种现象，要从劳动力角度加强对第三产业经济增长的贡献，要从以下几方面着手：第一，加强对行业内部劳动力的技能素质培训。由于第三产业对从业人员的技能要求较高，因此可以加强对现有人员的技能培训，企业可以每年按照一定比例拨付培训经费，或者聘请相应的专家来开展讲座或者现场指导，根据生产要求的不断变化提升人员素质。第二，校企合作，产教融合，提高产业外人员的素质，为第三产业的发展输送源源不断的人才支持。学校可以每年指派相应的教师到企业参与实地调研，根据企业生产的变化调整学校的培养方式，同时可以设立有关的课程或者专业群，实现学校和企业的对接。

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作者简介：王佳鸣（1993-），男，山东济南人，济南职业学院财经商贸学院，助教，硕士研究生，研究方向为国民经济、产业经济、经济统计。