产业结构与就业结构协调性评价与发展预测*——基于SVR模型的省级数据分析

刁兴雯

(长沙理工大学 经济管理学院，湖南 长沙 410004)

2019年政府工作报告首次将就业优先政策置于宏观政策层面，认为中国实现经济高质量发展的首要前提就是保就业。指出当前和今后一个时期，我国就业总量压力不减。由于农村劳动力人力资本相对匮乏，加之大数据、人工智能等革命性技术快速推进产业结构变动，就业受到了新的重大冲击，加重了我国结构性失业程度。如何理清就业和产业两者之间存在的结构错配的现状，分析妨碍结构匹配的相关原因，实现我国“稳就业”的短期调控目的与结构匹配的长期战略之间相互兼顾，是需要研究的重要问题。

一、文献综述

学术界对于产业结构与就业结构的研究一直以来比较关注。以威廉配第、钱纳里、库兹涅茨等人为代表的研究证明了产业结构的优化升级与就业结构的转变存在内在关联[1-3]。

我国不少学者在关注产业结构与就业结构的互动关联问题时，从不同的角度进行探讨，基本得到相似的结论，即产业结构与就业结构具有显著的相关性。一方面学者关注于产业结构演变对就业结构产生的影响，而产业结构的演变主要体现在产业结构优化升级上，因此学者们常以长短期视角进行分类，探讨产业结构优化升级对就业结构的影响作用。第一，产业结构决定就业结构。戴志敏(2015)等分别以各地区为研究对象，通过构建评价指标对产业结构与就业结构的耦合性发展程度进行分析，并表明只有优化产业的内部结构，才能提高产业内部对就业人口的吸纳能力[4]。第二，短期内产业结构升级会产生产业结构性失业。刘毅(2015)进一步指出短期产业出现结构性失业的原因，认为新兴技术手段的兴起，造成了劳动力失业率短期突增现象的产生[5]。而薛继亮(2014)却从资本深化和技术进步两个方面表明在没有发生重大产业革命之前，短期内技术进步对就业的抑制作用并不明显，就业结构将依然向第三产业进行转变[6]。第三，长期时间内，产业结构升级将具有吸纳劳动力的效应。袁文斌(2012)指出产业结构升级长期将促进经济增长朝向有利的方向发展，直接影响经济发展质量和就业水平的提高[7]。另一方面部分学者在探讨就业结构变动对产业结构的影响时，多采用人力资本的视角进行分析，主要集中于就业结构在数量比例上的调整、劳动力素质结构的变动可以阻碍或推动产业结构变化等方面。

综合以上学者的研究成果，鉴于中国整体和不同地区上普遍存在就业结构滞后于产业结构的现状，国内学者还进一步研究了产业结构与就业结构偏差的原因[8-9]。从定性角度出发，分析影响产业结构与就业结构协调性的主要关键因素；从定量角度分析，不同的学者采用不同的分析手段达到不同的分析目的，并从不同角度对产业结构与就业结构的发展进行描述分析。例如Moore值、相关系数法等。现有文献从产业与就业结构的联动演变以及影响产业结构与就业结构协调性的原因进行了比较广泛的研究[10-11]。

然而，由于当前研究存在理论分歧和实证不一致，还需要从就业结构角度进一步分析产业结构与就业结构之间的内在逻辑进行完善。为了进一步完善当前研究，本文研究思路如下，在把握中国产业与就业结构的问题基础上，通过机器学习算法寻找影响产业结构与就业结构协调性的主要因素，探讨优化产业结构与就业结构协调性发展渠道，并预测未来湖南省产业结构与就业结构协调度发展情况。

二、中国产业结构与就业结构发展典型事实

改革开放以来，中国经济发展取得瞩目成果，据《中国统计年鉴》数据可知，中国国内生产总值由2008年3678.7亿上升至2019年的990865.1亿。在此期间中国第三产业生产总值占总产值比重一直处于波动上升趋势，第二产业生产总值占比较为平稳且比值较大，而第一产业生产总值比重从1978年27.7%降低至2019年7.1%。由此可以看出中国产业结构演变由第二产业为主导逐渐向第三产业进行转移，产业结构发展水平得到优化。中国就业结构的演变趋势不同于产业结构变化情况，当前中国第三产业就业人数于2011年首次超过第一产业就业人口，劳动力就业导向逐渐由以第一产业为主，向二、三产业转移，成为吸纳劳动力就业的主导力量。由以上分析可知，中国产业结构与就业结构演变存在联动关系，产业结构升级促进就业结构发展，反之各产业就业人数增长也在需求要素上促进产业结构的升级与优化。不过二者变动程度上仍有所不同，且二者之间的变动是否具有协调性还有待进一步分析，因此本文选取结构偏离度指标分析各产业结构与就业结构的发展协调性。

表1 中国2000年—2019年产业结构偏离度

由上表数据可知，中国第一产业结构偏离度均为负值且绝对值大体呈稳定趋势，说明第一产业劳动生产率相对较低，存在劳动力转移到二、三产业部门的现象且产业结构协调程度并没有改善的趋势。中国第二、三产业结构偏离度均为正值，且数值总体也呈递减式发展，表明2000年以后第二、三产业增加值份额大于就业份额，劳动生产率相对较高且产业结构逐步趋于协调并向较好水平发展，对外部劳动力具有“吸纳”作用，并且三次产业就业结构演变相对于产业结构演变存在不同程度的滞后性。

由湖南省2000年至2019年产业结构偏离度(表2)可知，全国三次产业结构偏离度的状况均优于湖南省各产业的结构偏离度，即湖南省产业结构与就业结构协调性落后于全国发展水平，由此可见湖南作为农业大省产业结构与就业结构的演变压力较大。其次，湖南省各产业的就业结构相对于产业结构存在不同程度的滞后性。其中湖南省第一产业的产业结构协调程度明显变差，第二产业的产业结构偏离度近年来有向好转的趋势发展，而第三产业产业结构偏离度在2000年到2019年内呈“U型”变化，2008年以后第三产业协调性的发展有变差的趋势。如若不采取相关措施，未来湖南省产业结构将呈现“三二一”的结构趋势，而就业结构将呈现“三一二”的发展格局，湖南省总产业结构与就业结构不协调性问题未来很有可能逐渐加剧。

表2 湖南省2000年—2019年产业结构偏离度

三、变量说明及方法选取

(一)Lasso方法提取关键变量

研究数据均来自2000年至2018年的《湖南省统计年鉴》《中国统计年鉴》，一共选取8个研究方面，共23个变量。其中因变量为总产业结构偏离度，其他均为自变量，具体变量的选取情况如下所示。

1.产业结构偏离度(Y)：采用程莉(2014)文中的结构偏离度指标衡量地区产业结构与就业结构的协调性问题，结果表明如果其数值越大，则该地区的产业结构发展与就业结构演变就越难以协调，该地区产业的劳动生产率就越低[12]。

2.地区经济发展水平(X1)：针对文献中衡量地区产业结构高级化和产业结构软化的标准，一共选取十个指标来说明地区经济发展水平。选择GDP(X11)、第一、二、三产业增加值(X12、X13、X14)、第一产业就业总人口(X15、X16、X17)、年末从业人数(X18)、软产业总产值(X19)作为指标，反映地区经济发展中，产业结构与就业结构的协调性发展情形。除此之外，本文还选取湖南省人均可支配收入(X110)作为主要影响因素。针对产业结构高级化这一指标，采用Moore值来衡量，对于产业结构软化的度量，本文采用王辉(2014)所采用的指标[13]。

3.城镇化水平(X2)：以城镇居民家庭人均可支配收入(元)(X21)、农村居民纯收入(元)、户籍年末总人口(万人)(X22)来表示。

4.市场化程度(X3)：采用非国有固定资产投资总额(X31)、固定资产投资总额(X32)。市场是资源配置主要手段，国有与非国有资产投资总额，有利于企业设备更新和产业优化升级。

5.对外开放水平(X4)：一共选取三个指标衡量，外贸进口额(X41)、外贸出口额(X42),外商直接投资(X43)。外商直接投资额的流入，有利于提高城镇居民人均可支配收入水平；外贸进出口额的增加，将促进地区生产总值增长，有利于地区经济发展的提高。

6.劳动力人口素质(X5)：一共选取三个指标来衡量，分别为普通高校在校人数(X51)、高校教师数量(X52)、教育经费(X53)。由传统经济学理论可知，在人口劳动力资源转移的过程中，劳动力人口素质也必然要得到提升，如此才能满足劳动力在各产业转移的同时，也能适应各产业上的工作。

7.政府干预程度(X6)：鉴于数据的可获得性，本文采用地区科技补贴金额(X61)作为评价政府对地区产业结构优化升级的干预程度。政府通过给予科技补贴金额，改善生产技术，提高生产效率，促进劳动力就业资源在各产业间的转移与流动。

8.技术进步(X7)：R&D经费内部支出(X71)、技术市场成交额(X72)、各类专业技术人员数(X73)。技术进步程度越高，产业结构升级速度越快，拉大产业结构与就业结构发展差距，致使产业结构与就业结构的不协调性逐渐恶化。

9.人口流动程度(X8)：选取地区失业人口(X81)作为参考指标。在Todaro的人口流动模型理论中，地区失业人口是影响人口流动程度的关键影响因素之一。地区失业人口越多，将加大地区的就业竞争，促使人口流动程度加剧。

1996年Tibshirani提出Lasso方法，用于将参数估计与变量同时进行正则化，对高维数据进行降维，提取最优关键特征。因此本文应用Lasso方法对23个影响因素进行筛选，从中提取关键特征进行后续分析。用python编制相应程序，令λ=0.6，迭代10000次后，共得到12个特征变量。经检验R方为0.98，表明该模型的可解释性程度较高。

表3 各关键特征的相关系数

综上所述，通过Lasso方法筛选出影响地区产业结构偏离度的关键变量共12个，有效降低了各个变量之间的共线性。第一，除了R&D经费内部支出(X71)与湖南省产业结构偏离度Y呈现正相关关系，其余关键特征均呈现负向影响关系。也就是说R&D经费内部支出越多，湖南省产业结构与就业结构的协调性越差。第二，我们还可以看出第三产业就业人口对产业结构偏离度的负影响性最大，且其负影响性高于湖南省GDP产生的正向效应。

(二)应用灰色预测模型与SVR算法进行预测

构建GM(1,1)模型，计算12个关键变量在2004年至2024年的预测值。本文采用后验差比值作为灰色预测模型检验标准，且经检验各个变量在2004年至2025年的预测值均达到要求。最后运用SVR模型得出2004年至2024年湖南省产业机构偏离度的预测值。为避免因数据量纲的差异而对结果产生影响，在应用SVR模型时数据统一做了标准化处理。

将Lasso方法、灰色预测方法得出的数据构建SVR模型，经检验拟合优度R方为0.96，拟合优度较好。另外，我们将湖南省产业结构偏离度的预测值与实际值进行更为直观的对比，画出折线图，如图1所示。

图1 2004—2024年湖南省产业结构偏离度实际值与预测值

四、结论与建议

由上述分析可知，第一，鉴于湖南省就业结构滞后于产业结构的发展现状，短期内湖南省产业结构偏离度将会变大，产业结构和就业结构的不协调性将会加剧。第二，针对Lasso方法所得关键影响因素，我们会发现影响湖南省产业结构与就业结构协调性的因素主要来源于四大方面：地区经济发展水平、地区劳动力人口素质、政府干预程度、技术发展水平。因此为使该地区就业结构得到有力转变，应加大劳动力素质教育，提高技术发展水平，降低政府干预程度，争取早日提高第一产业生产效率，促进第一产业就业人口有效地向其他产业转移;大力建设第三产业就业机制，加大第三产业发展对地区经济的拉动作用。