摘要：文章基于協(xié)整分析與脈沖響應(yīng)函數(shù)，分析了北京市1978～2006年以來地區(qū)生產(chǎn)總值與三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)之間的協(xié)整關(guān)系。研究表明，北京市第二產(chǎn)業(yè)和地區(qū)生產(chǎn)總值有雙向的Granger因果關(guān)系，在當(dāng)前經(jīng)濟增長快速上升的情況下更應(yīng)該注重第二產(chǎn)業(yè)的投入。政府通過適當(dāng)?shù)姆绞?，積極促進勞動力進入第二產(chǎn)業(yè)，將有助于北京市更穩(wěn)健地向現(xiàn)代化國際大都市發(fā)展。

關(guān)鍵詞：北京就業(yè)結(jié)構(gòu)；脈沖響應(yīng)；VAR模型；Granger非因果成因

一、引言

截至2007年，北京市地區(qū)生產(chǎn)總值已連續(xù)第9年實現(xiàn)兩位數(shù)增長。2007年地區(qū)生產(chǎn)總值達9006.2億元（當(dāng)年價格），較上年增長12.3%，高于全國11.4%的水平。其中，第一產(chǎn)業(yè)增加值101.3億元，增長2.1%；第二產(chǎn)業(yè)增加值2479.3億元，增長12.6%；第三產(chǎn)業(yè)增加值6425.6億元，增長12.3%。如果我們考察北京市從1978~2006年來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，會發(fā)現(xiàn)北京的增長明顯快于中國平均水平。

顯然，北京作為中國的政治、經(jīng)濟和文化中心，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)已經(jīng)體現(xiàn)了現(xiàn)代化大都市的部分特色，而2008年在北京舉辦的奧運會，也將對北京今后的經(jīng)濟發(fā)展起到重要作用。本文試圖回答這樣兩個問題，北京市三次產(chǎn)業(yè)的勞動投入和就業(yè)結(jié)構(gòu)與GDP呈現(xiàn)何種數(shù)量關(guān)系，這種關(guān)系的趨勢是否穩(wěn)定，并根據(jù)分析結(jié)果指出北京市促進未來就業(yè)的著力點。

為便于進行數(shù)據(jù)處理，先對地區(qū)生產(chǎn)總值與三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的數(shù)據(jù)取自然對數(shù)。并對GDP以1978年價格指數(shù)為100對進行了調(diào)整。

二、文獻綜述

從北京市經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的角度，周景博（1998）認(rèn)為北京市第一產(chǎn)業(yè)對環(huán)境的影響不確定。第二產(chǎn)業(yè)對環(huán)境影響最大，尤其是資金密集型行業(yè)，能耗、物耗和污染要大于勞動密集型或技術(shù)密集型行業(yè)。第三產(chǎn)業(yè)對環(huán)境資源的依賴很小，但旅游業(yè)、集體運輸業(yè)、餐飲業(yè)等行業(yè)的發(fā)展可能對環(huán)境質(zhì)量有直接影響。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的角度，劉偉等（2003）認(rèn)為要高效地推動北京市的經(jīng)濟增長必須大力發(fā)展第一和第二產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)中主要是工業(yè)，提出應(yīng)改造傳統(tǒng)工業(yè)的生產(chǎn)組織形式，并利用資金和新技術(shù)提升工業(yè)的生產(chǎn)方式。段志剛等（2004）通過雙區(qū)域CGE模型分析了北京市的總體經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，預(yù)測2010年北京在奧運會建設(shè)投資和結(jié)構(gòu)變化的作用下，三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重將達到2.1%:31.5%:66.4%。第三產(chǎn)業(yè)將成為北京市唯一能吸引剩余勞動力的部門。陳大紅（2007）分析了北京市1974年以來三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員同三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之間的關(guān)系。認(rèn)為只有大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，并改造傳統(tǒng)第一、二產(chǎn)業(yè)，北京市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)才會得到進一步優(yōu)化。馬壽海（2008）認(rèn)為，北京市城市化率與第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值有明顯的正相關(guān)性。從北京市總體經(jīng)濟規(guī)模與FDI的關(guān)系角度，卜偉等（2007）的協(xié)整分析結(jié)果認(rèn)為，北京總體經(jīng)濟規(guī)模提高一個百分點，F(xiàn)DI流入量增加6.87個百分點。第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為FDI的進入提供了服務(wù)保障的投資空間，即每提高一個百分點，可以使FDI流入量增加3.52個百分點。勞動力成本提高1個百分點，可使FDI流入量減少2.54個百分點。

以上文獻對北京市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系從不同側(cè)面進行了分析，但對于三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的之間的動態(tài)變化趨勢沒有做進一步分析，在技術(shù)處理上，一些文獻做回歸分析時，未對相關(guān)數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗，使相關(guān)參數(shù)的t檢驗有效性減弱，增加了拒絕零假設(shè)的概率。同時對2008年舉辦奧運會對北京市的持續(xù)發(fā)展也沒有做長期考察。本文運用協(xié)整分析方法，對北京市三次產(chǎn)業(yè)勞動投入和GDP之間的協(xié)整關(guān)系進行探討。

三、數(shù)據(jù)說明

本文主要分析北京市實行改革開放政策之后的GDP與就業(yè)結(jié)構(gòu)的動態(tài)關(guān)系。因此數(shù)據(jù)的選擇是從1978年實行改革開放之后，以排除政策不穩(wěn)定對分析質(zhì)量的影響。數(shù)據(jù)來源主要是《2007北京統(tǒng)計年鑒》的“地區(qū)生產(chǎn)總值表”、“地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)表”、“三次產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)表”、2007年北京市統(tǒng)計報告。但是“地區(qū)生產(chǎn)總值表”沒有給出1981~1985年GDP的年度數(shù)據(jù)，只給出了五年數(shù)據(jù)之的總和?！暗貐^(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)表”也未給出1981~1984年的年度數(shù)據(jù)。為了分析數(shù)據(jù)的連續(xù)性，本文假定1981~1984各年的增長率相同。經(jīng)過試算，得出地區(qū)GDP的年均增長率為1.11%，指數(shù)的增長率為1.10%，為便于討論，下文分別以EM1，EM2，EM3和GDP表示三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)和北京市的GDP。為消除異方差，對所有的時間序列值取自然對數(shù)，分別記為LNEM1、LNEM2、LNEM3和LNGDP。

四、三次業(yè)就業(yè)與GDP的實證分析

向量自回歸模型（Vector Auto Regression，簡稱VAR）是一種非結(jié)構(gòu)化的多方程模型，突出特點是避開了結(jié)構(gòu)建模方法中每個內(nèi)生變量關(guān)于所有內(nèi)生變量建模的滯后值函數(shù)的建模問題。在預(yù)測方面比傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型更準(zhǔn)確。但缺點是該模型缺乏理論基礎(chǔ)且參數(shù)過多，比如一個VAR模型有N個變量，滯后期為K，要估計的參數(shù)個數(shù)為KN2個，導(dǎo)致所估計的模型難以解釋。本文中所要估計的參數(shù)有16（1×42）個。故通常需要該系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)來推斷向量自回歸的內(nèi)涵。

（一）序列平穩(wěn)性檢驗

為避免經(jīng)濟變量的不平穩(wěn)產(chǎn)生偽回歸，即拒絕參數(shù)零假設(shè)的概率增加，本文運用迪克和福勒（Dickey，F(xiàn)uller，1981）提出的ADF方法進行單位根檢驗經(jīng)檢驗，四個時間序列的四個時間序列的水平項為非平穩(wěn)序列，但經(jīng)過一階差分后，都在10%的顯著性檢驗水平下拒絕了單位根假設(shè)，是一階平穩(wěn)序列，即I（1）。

（二）Johansen協(xié)整檢驗

Johansen協(xié)整檢驗是一種基于向量自回歸模型的檢驗方法。協(xié)整檢驗以前，先確定VAR模型的結(jié)構(gòu)。在確定VAR模型的結(jié)構(gòu)時，先確定滯后期k。k值過小，誤差項存在的嚴(yán)重自相關(guān)會導(dǎo)致估計參數(shù)的非一致性。k值過大，自由度就會減小，導(dǎo)致模型參數(shù)估計量的有效性差。在計量經(jīng)濟中，我們主要考慮三個準(zhǔn)則。對于AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，原則是在增加k值的過程中使AIC或SC的值達到最小。LR（似然比）統(tǒng)計量也是常用的檢驗準(zhǔn)則。選擇標(biāo)準(zhǔn)是當(dāng)模型滯后期的增加不會導(dǎo)致極大似然函數(shù)值的顯著提高時，LR統(tǒng)計量的值小于臨界值。即LR應(yīng)取一個最大值為宜。

經(jīng)過比較，選擇滯后k=1時，除了似然比值（LR）、赤池信息準(zhǔn)則、施瓦茲信息準(zhǔn)則之外，最終預(yù)測差（Final Prediction Error，F(xiàn)PE）、漢南-奎因準(zhǔn)則（Hannan-Quinn）也都可滿足。

由于對VAR模型單個參數(shù)估計值的解釋困難，意義不大，故本文省略該模型的表達式，只給出相應(yīng)的協(xié)整關(guān)系式。結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，四個時間序列之間只存在一個協(xié)整關(guān)系。協(xié)整方程寫成①式。

LNEM1＝6.1953+0.1438LNEM2-0.3100LNEM3-0.1359LNGDP………①

這一結(jié)果與1978~2006年以來北京市的經(jīng)濟增長與三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化基本吻合。簡單的計算表明，北京市改革開放29來，北京市第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員明顯下降，年均下降速度是2.79%；第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)從1978年的177.9萬人開始緩慢增長，在1990年和1992年分別達到最高峰值281.6萬人之后開始下降，2006年就業(yè)總?cè)藬?shù)為225.4萬人。年均增長率是0.91%，整體呈“倒U”型結(jié)構(gòu)。從趨勢看，與第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)變化相似。協(xié)整方程表明，對應(yīng)于第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員每減少1%，第一產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員將減少0.14%。第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的年均增長速度最高，達5.97%。第一產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員呈相反的變化趨勢，協(xié)整方程表明，第一產(chǎn)業(yè)每減少1%，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)增加0.31%；而第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)每減少1%，GDP增加0.14%。對協(xié)整方程的殘差項在10%的顯著性水平下也通過了平穩(wěn)性檢驗。

（三）格蘭杰（Granger）非因果關(guān)系

雖然通過實證研究可以得到上述四個時間序列的協(xié)整關(guān)系，但沒有表明他們之間是否存在因果關(guān)系。由于Granger非因果檢驗對變量的滯后項較敏感，因此一般要對不同的滯后期進行嘗試，以提高結(jié)論的可靠性。

配對Granger非因果檢驗中的方程式可用如下②和③式檢驗：

聯(lián)合零假設(shè)是：β1＝β2＝…＝βl=0

零假設(shè)對②式意味著xt不是yt的Granger成因，③式意味著yt不是xt的Granger成因。上述檢驗可用Wald檢驗的F統(tǒng)計量完成。

其SSEr中表示約束模型的殘差平方和，SSEu表示無約束模型下的殘差平方和。k表示最大滯后階數(shù)，N表示VAR模型中所含當(dāng)期的變量個數(shù)，T表示樣本容量。在零假設(shè)條件下，F(xiàn)統(tǒng)計量近似服從F(k， T-kN）分布。

結(jié)果表明，滯后一期情況下，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)變化是第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)變化的Gragner成因，第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員同時是第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)的Gragner成因。換言之，第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)的增加帶動了第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)的下降，也促進第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)的倒“U”型變化，提升了北京市的就業(yè)結(jié)構(gòu)。表明北京市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已經(jīng)發(fā)生了重大變化。第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)與地區(qū)生產(chǎn)總值也呈雙向因果關(guān)系。表明北京市的工業(yè)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)進一步夯實，為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)質(zhì)的飛躍奠定了工業(yè)基礎(chǔ)。從地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展結(jié)構(gòu)看，基本符合配弟-克拉克定律。從滯后2期、4期和5期的結(jié)果年，都印證這一判斷是穩(wěn)健的。

基于VAR模型，可以對第一、第二、第三次產(chǎn)業(yè)2007年的就業(yè)人數(shù)做出預(yù)測，從整體擬合指標(biāo)可以使FDI流入量增加3.52個百分點。勞動力成本提高1個百分點，可使FDI流入量減少2.54個百分點。

以上文獻對北京市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系看看，對第一、二、三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)和GDP四個序列的平均絕對誤差百分比（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）分別是0.68%，0.38%，0.63%和0.44%。四個序列的泰爾不等系數(shù)（Theil Inequality Coefficient）分別是0.12%，0.05%，0.08%和0.05%。說明擬合效果很好。對2007年第一、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的靜態(tài)預(yù)測結(jié)果分別是58.49萬人，225.11萬人和693.18萬人。北京市地區(qū)生產(chǎn)總值2007的預(yù)測值為9027.9089億元（當(dāng)年價格）。本文在計算地區(qū)GDP指數(shù)時，假設(shè)2007年的指數(shù)增長率與前兩年相同，為13.30，則2007的指數(shù)為1817.6。預(yù)測結(jié)果與北方市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)9006.2億元（當(dāng)年價格）相比，相對誤差僅為0.2410%。

五、總結(jié)

北京當(dāng)前的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了現(xiàn)代世界大都市的部分特征。隨著中國在世界上經(jīng)濟地位的上升，北京作為中國政治、經(jīng)濟和文化中心的特色也將發(fā)揮出越來越重要的作用。尤其是2008年北京舉辦的奧運會將為北京產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化提供新的契機。當(dāng)前一個典型的觀點認(rèn)為，北京市應(yīng)向一個現(xiàn)代化的服務(wù)型大都市發(fā)展，但本文通過計量分析認(rèn)為，第二產(chǎn)業(yè)勞動投入與地區(qū)生產(chǎn)總值有雙向因果關(guān)系。北京在當(dāng)前經(jīng)濟增長快速上升的情況下，更應(yīng)該注重第二產(chǎn)業(yè)的投入，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)才能獲得更堅實的發(fā)展基礎(chǔ)。本文的政策含義之一是，對于第二產(chǎn)業(yè)勞動投入加強，制定更優(yōu)惠的政策鼓勵勞動力流向該產(chǎn)業(yè)，不但有助于第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，也為第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值增加和充分發(fā)揮就業(yè)彈性高的特點提供堅實的工業(yè)基礎(chǔ)。目前，過分強調(diào)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將不利于北京市經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻：

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3、陳大紅.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性分析——以北京市為例的實證研究[J].西北人口，2007(4).

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（作者單位：北京物資學(xué)院勞動人事系。作者為中國社會科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟所博士生）

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。”