周麗萍

（華東交通大學人文社會科學學院，江西 南昌 330013）

長三角地區(qū)指上海、江蘇和浙江三個?。ㄊ校?。據(jù)國家統(tǒng)計年鑒顯示：2013年該地區(qū)的生產(chǎn)總值達118 332．36 億元人民幣，同比增長約8．66%，地區(qū)生產(chǎn)總值占全國GDP總量的18．78%。隨著長三角地區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展，該地區(qū)也逐步出現(xiàn)勞動力供求結(jié)構(gòu)不對稱等問題，由此導致一方面許多企業(yè)找不到合適的員工，而另一方面又有很多人找不到適合的工作［1］。長三角地區(qū)“用工短缺”“民工荒”等一系列就業(yè)難題仍然存在［2］，并對當?shù)亟?jīng)濟影響重大，因此長三角地區(qū)的就業(yè)問題值得深入研究。

國內(nèi)外關(guān)于就業(yè)的研究很多，但研究技術(shù)進步與人力資本對就業(yè)影響的文獻不多，而專門研究長三角地區(qū)技術(shù)進步與人力資本對就業(yè)影響的實證文獻暫時尚未發(fā)現(xiàn)。本文選取該地區(qū)1990年以來的相關(guān)數(shù)據(jù)，對技術(shù)進步、人力資本、物質(zhì)資本、實際工資與就業(yè)進行雙對數(shù)面板模型回歸和檢驗。一方面本文樣本數(shù)據(jù)較新且時間維度較長，另一方面長三角地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系全國經(jīng)濟，因此對其研究有重要意義。

一、變量與數(shù)據(jù)選取

（一）人力資本變量選取

許多研究者選取受教育程度來表示人力資本，但是由于人力資本會隨年齡和人口的變化而改變，因此本文采用胡鞍鋼、劉生龍和馬振國［3］的做法，將人力資本表述為

其中，H 表示人力資本，E 表示受教育程度，R 表示常住人口總量，s表示0～14歲人口占比，a 表示65歲及以上人口占比，1－s－a 代表15～64歲人口比重（即年輕勞動力占總?cè)丝诒戎兀?，R·（1－s－a）則為年輕勞動力總數(shù)，x 表示不同文化水平，1為文化水平低（基本沒上學、不識字者），2為小學文化水平，3 為初中文化水平，4 為高中文化水平（包括中專），5為大學文化水平（大專以上），vx為第x 文化水平的平均受教育年數(shù)（假設(shè)v1＝0，為第x 文化水平的總?cè)藬?shù)。

（二）其他變量選取

本文使用DEAP 軟件，以實際GDP（以1990年為基期）為產(chǎn)出，以勞動力（L）、物質(zhì)資本（K）和人力資本（H）為投入，求取馬奎斯特全要素生產(chǎn)率（TFP），采用TFP 來代替技術(shù)進步指標（T）［5］。采用年末就業(yè)量衡量勞動力指標。物質(zhì)資本變量選用張軍、吳桂英和張吉鵬［6］的做法并稍加變更。因本文選取的其他變量數(shù)據(jù)年份有限，因此選用的物質(zhì)資本存量以1990 年為基期。實際工資變量（SW）是以1990年的工資為基期的工資報酬。

（三）數(shù)據(jù)選取

本文選用1990—2013年長三角地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)主要來源：歷年《中國統(tǒng)計年鑒》、歷年《上海統(tǒng)計年鑒》、歷年《江蘇統(tǒng)計年鑒》、歷年《浙江統(tǒng)計年鑒》以及《新中國60年統(tǒng)計年鑒》。根據(jù)文章需要，采用引入人力資本的道格拉斯函數(shù)［7］進行研究。為了研究方便，選用雙對數(shù)模型，且對各變量都進行了對數(shù)處理（表1）。

表1 主要變量對數(shù)形式統(tǒng)計

三、實證檢驗與結(jié)果分析

（一）實證檢驗

1．單位根與協(xié)整檢驗。無論是時間序列數(shù)據(jù)還是面板數(shù)據(jù)，都需要進行單位根檢驗來檢查數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)。平穩(wěn)數(shù)據(jù)可以進行OLS回歸，非平穩(wěn)數(shù)據(jù)且同階單整，可以進行協(xié)整檢驗，倘若協(xié)作關(guān)系成立，則也可以進行OLS回歸［8］。因此本文首先對各變量的對數(shù)進行單位根和協(xié)整檢驗（表2）。

從表2可以看出，諸變量對數(shù)形式皆為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但其一階差分后的各單位根檢驗結(jié)果表明拒絕原假設(shè)（存在單位根），因此各變量對數(shù)形式都屬于一階單整數(shù)據(jù)，其一階差分數(shù)據(jù)都較平穩(wěn)。由此可知滿足協(xié)整檢驗的基本條件（同階單整），可以對各變量的對數(shù)形式進行協(xié)整檢驗（表3—表5）。

如表3—表5所示，首先，Pedroni殘差協(xié)整檢驗結(jié)果可以看出，Panel v 和Group rho 不顯著，Panel rho只滿足10%的顯著性水平，但其他統(tǒng)計值都較顯著。根據(jù)Pedroni的觀點，時間維度不長的情況下，Panel ADF 和Group ADF 效能較高。所以結(jié)果趨向于各變量對數(shù)存在協(xié)整關(guān)系。其次，Kao殘差檢驗和Johansen Fisher面板協(xié)整檢驗都能說明，本文選擇的這5個變量對數(shù)形式存在長期穩(wěn)定的關(guān)系，即協(xié)整關(guān)系。

2．面板數(shù)據(jù)回歸。上述檢驗表明可以對以上選取的變量進行雙對數(shù)面板回歸。本文通過豪斯曼檢驗、組間異方差檢驗、組內(nèi)自相關(guān)檢驗以及組間同期相關(guān)檢驗得出以下結(jié)論：豪斯曼檢驗的卡方值為61．3，P 值約為0，說明拒絕原假設(shè)（隨機效應(yīng)模型），應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型；組間異方差檢驗的卡方值為0．1，P 值為0．991 4，不能拒絕同方差的原假設(shè)，表明不存在組間異方差；組內(nèi)自相關(guān)檢驗的F 值為11．546，P 值為0．076 8，可以拒絕不存在一階自相關(guān)原假設(shè)，表明存在一階自相關(guān)；組間同期的Breusch－Pagan檢驗LM 統(tǒng)計量為7．43，其P值為0．059 4，可以拒絕不存在同期相關(guān)的原假設(shè)，表明存在同期相關(guān)。另外本文所選數(shù)據(jù)的時間維度大于截面數(shù)，所以最后選擇三種面板雙對數(shù)模型，其中因變量為InL（表6）。

表2 變量及其一階差分單位根檢驗

表3 Pedroni殘差協(xié)整檢驗

表4 Kao殘差檢驗

表5 Johansen Fisher面板協(xié)整檢驗

從表6各變量的顯著性、擬合優(yōu)度、卡方檢驗等可看出：PSAR1模型和全面FGLS模型優(yōu)于FE模型，但三種模型都能表明技術(shù)進步和人力資本對就業(yè)增長起著較大的促進作用。根據(jù)組間異方差檢驗、組內(nèi)自相關(guān)檢驗以及組間同期檢驗，本文認為全面FGLS模型是三種模型中的最優(yōu)模型。而從全面FGLS模型可知：長三角地區(qū)技術(shù)進步對其就業(yè)增長的正向影響最大，影響率約為64．7%；長三角地區(qū)的人力資本對其就業(yè)增長的正向影響也較大，影響率約41．7%；其他變量對就業(yè)增長的影響符合經(jīng)濟理論，物質(zhì)資本對就業(yè)增長的正影響率約41．2%，實際工資對就業(yè)增長的負影響率約61．1%。

（二）結(jié)果分析

改革開放以來，長三角地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展在全國位列前茅。在經(jīng)濟快速發(fā)展的同時也需要大量的勞動力供應(yīng)［9］。但是一方面由于地區(qū)面積、房價等因素的制約，當?shù)貏趧恿┙o有限；另一方面勞動力供求匹配也存在一定問題。

表6 長三角地區(qū)的就業(yè)雙對數(shù)模型回歸結(jié)果

根據(jù)上文實證結(jié)果可知，長三角地區(qū)的技術(shù)進步與人力資本對就業(yè)的增長有較大促進作用。技術(shù)進步對就業(yè)增長的“擠出效應(yīng)”遠遠小于其“溢出效應(yīng)”，可能原因有如下幾個方面。其一，長三角地區(qū)的本地人口有限，但就業(yè)需求不斷增加，一種辦法就是吸引外來勞動力。地區(qū)的技術(shù)進步能帶來經(jīng)濟的快速發(fā)展，這樣才會有更好的工作和生活環(huán)境以吸引全國甚至全球的人才。其二，雖然技術(shù)進步可能會使機器代替人工，但該地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快，技術(shù)進步能夠促進第三產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，從而增加就業(yè)總量［10］。其三，技術(shù)進步不僅能夠推動長三角地區(qū)企業(yè)又快又好發(fā)展，還能改善該地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施和空氣質(zhì)量等，減少勞動力因生活環(huán)境而轉(zhuǎn)移的可能性，同時也能減少其因病痛而無法工作的可能性，從而有利于增加就業(yè)總量和質(zhì)量。其四，長三角地區(qū)發(fā)展相對較快，本地原居民或想要來就業(yè)的外地人口都深知該地區(qū)競爭壓力大，一旦有新技術(shù)出現(xiàn)，無論是企業(yè)還是個人都會不斷努力，以趨于與大家在同一個平臺上共同發(fā)展。因此該地區(qū)的勞動力就業(yè)更加積極，學習新技術(shù)能力更強，被技術(shù)擠出去的人數(shù)一般小于因技術(shù)進步帶來的就業(yè)量。另外，長三角地區(qū)人力資本對就業(yè)也有較強的促進作用，主要原因有：其一，人是社會經(jīng)濟發(fā)展的最重要的推動力，增加人力資本能夠推動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，企業(yè)會提供更多的就業(yè)機會；其二，長三角地區(qū)的高等院校多而優(yōu)，該地區(qū)受教育程度普遍偏高［11］，人口密集度較大，人力資本較充裕［12］，長三角地區(qū)的人力資本相對機器來說“性價比”較高，因此該地區(qū)的就業(yè)量會隨人力資本增加而提升。隨著長三角區(qū)域經(jīng)濟的迅速發(fā)展，為確保勞動力的供給跟上經(jīng)濟發(fā)展的腳步［13］，長三角地區(qū)可以通過加快技術(shù)進步和增加人力資本來滿足經(jīng)濟增長對就業(yè)的需求。

［1］李麗清，陳東有，周小剛．勞動力搜尋匹配視角下企業(yè)“招工難”和農(nóng)民工“就業(yè)難”悖論解讀［J］．江西財經(jīng)大學學報，2013（05）：94－100

［2］楊揚．淺析“民工潮”變“民工荒”［C］／／中國青少年研究會．青年就業(yè)問題與對策研究報告——中國青少年研究會優(yōu)秀論文集（2004）．天津：天津社會科學院出版社，2004：5

［3］胡鞍鋼，劉生龍，馬振國．人口老齡化、人口增長與經(jīng)濟增長——來自中國省際面板數(shù)據(jù)的實證證據(jù)［J］．人口研究，2012（3）：14－16

［4］胡曉綿．教育、健康與我國經(jīng)濟增長研究［D］．武漢：華中科技大學，2011

［5］呂新軍．國際外包及其對產(chǎn)業(yè)競爭力的影響［D］．武漢：華中科技大學，2011

［6］張軍，吳桂英，張吉鵬．中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952—2000［J］．經(jīng)濟研究，2004（10）：35－44

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［8］朱春臨．云南省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和經(jīng)濟增長之間關(guān)系的實證分析［J］．云南財貿(mào)學院學報：社會科學版，2004（05）：21－22

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［10］袁霓．論當前中國的就業(yè)結(jié)構(gòu)及其調(diào)整［J］．技術(shù)經(jīng)濟與管理研究，2012（01）：108－112

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［12］趙曙明．泛長三角人才培養(yǎng)、開發(fā)和流動機制研究［J］．安徽大學學報：哲學社會科學版，2009（03）：119－126

［13］夏海勇．論長江三角洲經(jīng)濟一體化與區(qū)域人口管理機制的構(gòu)建及創(chuàng)新［J］．人口學刊，2005（03）：58－61