左燕 李歆

內(nèi)容摘要：本文基于1997-2015年的省級面板數(shù)據(jù)，利用PVAR模型實證檢驗了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的就業(yè)效應(yīng)。首先通過脈沖響應(yīng)方法分析了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展與各產(chǎn)業(yè)就業(yè)間的動態(tài)關(guān)系，其次通過方差分解技術(shù)分析了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻度。本文研究表明，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展具有顯著的就業(yè)效應(yīng)，其顯著促進了第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的增加。商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用呈遞增趨勢，且對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最大，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)其次，對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最小。方差分解分析表明，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻度同樣呈遞增趨勢，且對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻度最大，第二產(chǎn)業(yè)其次，對第一產(chǎn)業(yè)最小。

關(guān)鍵詞：商貿(mào)流通業(yè) 就業(yè) PVAR模型

引言及文獻綜述

近三十年間，中國城鎮(zhèn)化水平不斷提高，城鎮(zhèn)化率從1978年的17.92%增長到2016年的57.35%，年均增加1%，十八大以來，八千多萬農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口成為城鎮(zhèn)居民，對勞動力市場產(chǎn)生了重要的沖擊。中國在深化市場體制改革過程中，制約農(nóng)村勞動力流動的戶籍制度將逐漸放開，會有更多的農(nóng)村人口向城市轉(zhuǎn)移。隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷升級，第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重不斷下降至10%以下，但是農(nóng)業(yè)勞動力占總勞動力的比重仍然高達33.3%以上，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的不斷提升，必然帶動大量農(nóng)業(yè)勞動力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。因此，雖然中國的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率一直保持在4.5%左右的較低水平，但是將來還需要解決大量從農(nóng)村轉(zhuǎn)移到城市、從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移到非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的勞動力就業(yè)問題?；诖耍诋?dāng)前的經(jīng)濟和社會背景下，研究中國勞動力市場的就業(yè)影響因素具有重要的現(xiàn)實意義和理論指導(dǎo)價值。眾多學(xué)者對就業(yè)的影響因素作了研究，研究發(fā)現(xiàn)FDI（溫懷德、譚晶榮，2010；李楊等，2017）、金融發(fā)展水平（凌江懷、姚雪松，2015）、技術(shù)進步（張建升、譚偉，2010）、要素市場扭曲（康志勇，2012）、財政支出（郭新強、胡永剛，2012）等都會對勞動力市場的就業(yè)水平產(chǎn)生顯著影響。

但是已有研究較少關(guān)注中國近幾年快速發(fā)展的商貿(mào)流通業(yè)對勞動力就業(yè)的影響。經(jīng)過近三十年的投資建設(shè)，中國的交通基礎(chǔ)設(shè)施水平不斷提升，交通網(wǎng)絡(luò)更加密集，為商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展提供了必需的硬件條件。互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動下的電商產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，帶動了社會消費由線下到線上的轉(zhuǎn)型，對商貿(mào)流通業(yè)的需求也隨之增大，2008-2013年每單位GDP的物流需求系數(shù)持續(xù)增加，由2.90上升到3.48。國家相繼出臺《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》、《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃》以及物流“國九條”等政策支持商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展。交通、電商以及政策支持等共同驅(qū)動了中國商貿(mào)流通業(yè)的快速發(fā)展，2000-2014年全國社會物流總額由17.15萬億元增加到213.5萬億元，年均增長19.74%。分產(chǎn)業(yè)來看，農(nóng)產(chǎn)品物流總額由9634億元增加到3.3萬億元，年均增長9.19%；工業(yè)品物流總額由14.2萬億元增加到196.9萬億元，年均增長20.67%。而商貿(mào)流通業(yè)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，通過加快第一、二產(chǎn)業(yè)原材料、產(chǎn)品等的倉儲、運輸、配送效率，將大大提高第一、二產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)能力，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)就業(yè)率的增加，同時商貿(mào)流通業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)，其快速發(fā)展也會對第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)率產(chǎn)生重要影響。那么當(dāng)前我國快速發(fā)展的商貿(mào)流通業(yè)能否通過加快物流速度，提高不同產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)能力進而對就業(yè)率產(chǎn)生影響。

通過梳理既有文獻發(fā)現(xiàn)，目前學(xué)者主要從消費（韓術(shù)斌、肖歆，2016；張艷，2015）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（夏偉華，2017；范秋霞，2015）、全要素生產(chǎn)率（蘇俊華等，2017）、城鎮(zhèn)化（張雪源，2017；丹寶坤、劉繼兵，2016）等角度研究了商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展對宏觀經(jīng)濟的影響效應(yīng)，但是還沒有文獻從實證角度分析商貿(mào)流通業(yè)的就業(yè)效應(yīng)。因此，本文是首篇基于1997-2015年中國省級面板數(shù)據(jù)，利用PVAR模型研究商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對中國不同產(chǎn)業(yè)就業(yè)影響的文獻，豐富了關(guān)于商貿(mào)流通業(yè)對宏觀經(jīng)濟影響的文獻。

模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

（一）模型建立

在構(gòu)建PVAR模型前，首先要確定該模型的滯后期。根據(jù)AIC、BIC、HQIC準則，本文檢驗結(jié)果如表1所示。根據(jù)表1滯后期選擇檢驗，BIC、HQIC準則均顯著最小，因此本文宜采用PVAR（2）模型。

根據(jù)上文檢驗結(jié)果，本文構(gòu)建如下PVAR（2）模型：

yit=αi+βt+Ayit-1+μit （1）

式（1）中，yit中的i表示省份，t代表年份。A是4階系數(shù)矩陣，αi是地區(qū)固定效應(yīng)，用以表示模型中可能遺漏的影響因素以及與地區(qū)特征相關(guān)的固定效應(yīng)。βt表示變量的時間趨勢yit=（lnwl，lnfl，lnsedl，lnthl）。yit-1是yit的一階滯后項，擾動項μit滿足E（μit|αi， βt，yit-1）=0。

（二）數(shù)據(jù)說明

本文主要變量包括商貿(mào)流通業(yè)變量和一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)變量。商貿(mào)流通業(yè)變量（lnwl）用交通、運輸和倉儲業(yè)增加值的對數(shù)衡量，一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)（lnfl、lnsedl、lnthl）用一、二、三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)的對數(shù)衡量。本文面板數(shù)據(jù)樣本期間為1997-2015年31個省，所有數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)年份《中國統(tǒng)計年鑒》。變量的統(tǒng)計性描述如表2所示。

實證結(jié)果分析

（一）面板單位根檢驗

在進行正式的PVAR模型估計前，需要檢驗各變量是否平穩(wěn)，如果變量是平穩(wěn)的則進行協(xié)整分析，如果變量是單整的則使用PVAR模型分析。因此本文需要驗證各變量是平穩(wěn)還是單整的。基于LLC和IPS準則聯(lián)合檢驗變量的平穩(wěn)性，如果拒絕原假設(shè)，則為平穩(wěn)，反之為不平穩(wěn)。表3結(jié)果表明，原始變量平穩(wěn)性檢驗不顯著，未通過平穩(wěn)性檢驗，即為非平穩(wěn)變量。因此，進一步檢驗各變量是否是單整的。通過對各變量進行一階差分，利用上述兩種檢驗方法檢驗，結(jié)果表明所有變量均顯著拒絕原假設(shè)，表明各變量是一階單整的I（1）變量。因此，可以進行PVAR模型分析。

（二）脈沖響應(yīng)分析

圖1-圖3分別為第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展沖擊的脈沖響應(yīng)圖，表示一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)受商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的變動情況，代表著就業(yè)和商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展之間的動態(tài)關(guān)系。從圖1的結(jié)果來看，初期商貿(mào)流通業(yè)的發(fā)展顯著促進了第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)，但在第1期產(chǎn)生顯著的負向作用降低了第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)；第2期之后，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)產(chǎn)生持續(xù)的促進作用，且促進第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的作用不斷增強。從圖2結(jié)果來看，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)產(chǎn)生顯著的正向作用，且這一刺激對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的作用持續(xù)增強。從圖3結(jié)果來看，商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展同樣促進了第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的增加，且促進第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的作用同樣不斷增強。第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的脈沖響應(yīng)值如表4所示。

從不同產(chǎn)業(yè)就業(yè)增加的效應(yīng)來看，商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的刺激作用最強，其次是第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)，對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最小。商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展促進就業(yè)主要表現(xiàn)在以下幾點，第一，通過加快勞動力要素在地區(qū)之間流動，提高了勞動力搜尋工作的效率以及勞動力工作的匹配度，從而促進了就業(yè)。第二，通過轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動力，提高了農(nóng)業(yè)勞動力就業(yè)率。而農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移又可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，進而可以帶動第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)。第三，商貿(mào)流通業(yè)本身的發(fā)展可以帶動商業(yè)貿(mào)易和第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)。第四，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展加快了物質(zhì)資本、能源和技術(shù)等生產(chǎn)要素在區(qū)域間的運輸和流動，可以為企業(yè)生產(chǎn)提供有力的物質(zhì)保障，而新技術(shù)的發(fā)展通過商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展得以迅速擴散傳播，帶動企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)革新，工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模也得以不斷擴大，從而產(chǎn)生大量就業(yè)需求。

（三）方差分解分析

在上述脈沖響應(yīng)分析的基礎(chǔ)上，本文進一步進行方差分解分析。方差分解可以分解各變量對被解釋變量的貢獻度，從而分析沖擊變量對響應(yīng)變量作用的大小。表5為第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)對商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展的方差分解結(jié)果，表示商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)影響的貢獻度。從各產(chǎn)業(yè)就業(yè)貢獻度變動趨勢來看，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻度呈遞增趨勢。從貢獻度大小來看，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)貢獻最小，對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)貢獻度居中，對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)貢獻度最大。

結(jié)論

本文利用1997-2015年省級面板數(shù)據(jù)，基于PVAR模型實證檢驗了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的影響，并利用脈沖響應(yīng)方法分析了兩者之間的動態(tài)關(guān)系，以及利用方差分解技術(shù)分析了商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻度。本文研究結(jié)論表明，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展顯著促進了第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)增長。從影響趨勢來看，商貿(mào)流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用遞增，且對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最大，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)其次，對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用最小。方差分解結(jié)果表明，商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對各產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻度呈遞增趨勢，且對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的解釋貢獻度最大，第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)其次，對第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)的貢獻度最小。

參考文獻：

1.溫懷德，譚晶榮.中國對外貿(mào)易、FDI對就業(yè)影響的實證研究—基于加入世貿(mào)組織前后東、中、西部數(shù)據(jù)的比較[J].國際貿(mào)易問題，2010（8）

2.李楊，蔡卓哲，邱亮亮.中國服務(wù)業(yè)FDI對就業(yè)影響的區(qū)域差異—基于25個省市數(shù)據(jù)的實證研究[J].人口與經(jīng)濟，2017（1）

3.凌江懷，姚雪松.金融發(fā)展對城鎮(zhèn)就業(yè)的影響—基于中國省際面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].華南師范大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2015（1）

4.張建升，譚偉.技術(shù)進步對就業(yè)影響的動態(tài)性和區(qū)域差異性分析[J].人口與經(jīng)濟，2010（5）

5.康志勇.趕超行為、要素市場扭曲對中國就業(yè)的影響—來自微觀企業(yè)的數(shù)據(jù)分析[J].中國人口科學(xué)，2012（1）

6.郭新強，胡永剛.中國財政支出與財政支出結(jié)構(gòu)偏向的就業(yè)效應(yīng)[J].經(jīng)濟研究，2012，47（S2）

7.韓術(shù)斌，肖歆.商貿(mào)流通業(yè)對我國城鎮(zhèn)居民消費行為影響實證分析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2016（3）

8.張艷.商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對我國消費增長的影響分析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2015（16）

9.夏偉華.商貿(mào)流通業(yè)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級影響的空間計量分析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2017（9）

10.范秋霞.商貿(mào)流通業(yè)對我國空間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響研究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2015（16）

11.蘇俊華，吳丹潔，彭海陽.商貿(mào)流通業(yè)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的實證研究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2017（7）

12.張雪源.我國商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展與城鎮(zhèn)化發(fā)展進程聯(lián)動性研究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2017（3）

13.丹寶坤，劉繼兵.商貿(mào)流通業(yè)調(diào)整對新型城鎮(zhèn)化發(fā)展的作用分析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2016（1）