胡正斌　周惠來

摘 要：本文介紹了中國當前勞動力就業(yè)的現(xiàn)狀，分析了中國七大區(qū)域就業(yè)存在的問題，如人口老齡化嚴重、城鄉(xiāng)差異明顯、受教育程度偏低、區(qū)域分布差異明顯、產業(yè)結構不協(xié)調等。通過建立面板回歸模型，估算得出不同年份中國七大區(qū)域的全要素生產率，考察了不同區(qū)域之間資本存量和國內生產總值變化率對就業(yè)變化率的影響，并且分3個時段估計了中國七大區(qū)域就業(yè)變化率影響因素的參數。最后，針對七大區(qū)域所面臨的問題提出建議。

關鍵詞：勞動力就業(yè)；區(qū)域分布；全要素生產率；受教育水平

中圖分類號：F249.2；F224 文獻標識碼：A 文章編號：1671-0037（2019）2-31-8

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.02.006

1 引言

中國是世界人口第一大國，也是世界勞動力供給第一大國。2017年，中國就業(yè)人口達到77 640萬人，比2016年增加37萬人；從2010年開始，中國就業(yè)人口呈上升趨勢，每年增加約200萬人。中國三次產業(yè)分別吸納就業(yè)人數的比重為27%（第一產業(yè)，20 944萬人）、28.1%（第二產業(yè)，21 824萬人）和44.9%（第三產業(yè)，34 872萬人）。從城鄉(xiāng)來看，城鎮(zhèn)就業(yè)人數為42 462萬人，約占54.7%；鄉(xiāng)村就業(yè)人數為35 178萬人，約占45.3%。

目前，中國勞動力跟世界發(fā)達國家相比既有優(yōu)勢也有劣勢。優(yōu)勢是中國勞動力在數量上穩(wěn)居世界前列；劣勢是中國人口老齡化嚴重進而影響中國的勞動力供給，勞動力受教育程度普遍偏低，以及城鄉(xiāng)和區(qū)域差異明顯。伴隨著以上問題，我國亟須優(yōu)化勞動力素質，以面對新時代的挑戰(zhàn)。目前，我國正在進行創(chuàng)新型國家的建設，各行業(yè)都面臨著產業(yè)結構升級，在此環(huán)境下，勞動力受教育程度偏低和產業(yè)結構的不協(xié)調將直接影響到國家戰(zhàn)略的實施[1-2]。此外，中國七大區(qū)域間的發(fā)展不平衡導致區(qū)域間的勞動力分布不平衡，不同區(qū)域間的勞動力素質也呈現(xiàn)出差異。

2 中國區(qū)域就業(yè)存在的問題及原因分析

2.1 老齡化現(xiàn)象嚴重

目前，中國七大區(qū)域老齡化現(xiàn)象比較嚴重，這嚴重影響了勞動力供給。由于華東地區(qū)包含7個省市，所占人口較多，所以65歲以上老人數量也較多，老齡人口超過4 000萬，排名全國七大區(qū)域之首。其次為華中和西南地區(qū)，分別達到2 000萬人以上。緊隨其后的是華北、華南和東北地區(qū)，2017年老齡人口分別為2 525萬人、1 057萬人和1 282萬人。3個區(qū)域之和相當于華東地區(qū)的老齡化人口，但是這3個區(qū)域人口總和是超過華東地區(qū)，說明華東地區(qū)的老齡化現(xiàn)象非常嚴重。西北地區(qū)地處邊陲，地廣人稀，老齡化人口也較少。

2.2 區(qū)域受教育水平存在差異

東北地區(qū)受教育程度較高，2017年大專及以上學歷者居全國首位，占比達到16%以上。其次是華東和華中地區(qū)，2017年大專以上學歷者占比達到14%以上。位居第四位的是華北地區(qū)，占比超過13%。后三位為華南、西南和西部地區(qū)。尤其是西部地區(qū)，受教育程度和高學歷人才相對較少，需加大教育投入，提高就業(yè)人員素質?？偟膩砜?，2015—2017年全國各區(qū)域大專及以上人員占比數是逐漸提高的，這一趨勢將進一步加強。

2.3 城鄉(xiāng)差異明顯

從表1可以看出，2015—2017年華北、東北、華東和華中地區(qū)鄉(xiāng)村勞動人口均呈下降趨勢，在這4個地區(qū)中，除東北地區(qū)外，城鎮(zhèn)勞動力人口是呈上升趨勢的，而東北地區(qū)城鎮(zhèn)人口是先上升后下降，說明東北地區(qū)目前城鎮(zhèn)勞動力現(xiàn)狀不容樂觀。三年間，華南和西南地區(qū)的城鎮(zhèn)勞動力人員均是呈上升的趨勢，華南的鄉(xiāng)村勞動力人口也呈下降趨勢，而西南地區(qū)的鄉(xiāng)村勞動力人口三年間基本不變；西北地區(qū)城鎮(zhèn)勞動力人口是逐年上升的，但是鄉(xiāng)村勞動力人口是逐年下降的。從就業(yè)增量來看，華東地區(qū)就業(yè)增量最大，2015—2017年華東地區(qū)城鎮(zhèn)就業(yè)人員共增加約600萬人，而鄉(xiāng)村就業(yè)人口三年間減少了1 000萬，華東地區(qū)就業(yè)增量大與其經濟發(fā)展勢頭良好有關。華南地區(qū)城鎮(zhèn)勞動力人員增量排在第二，以每年約500萬人的數量增長。位居第三位的是華中地區(qū)，城鎮(zhèn)就業(yè)人員也是穩(wěn)固增加。然后西南、華北、西北地區(qū)，這些地區(qū)擁有全國一半的省市，面積占全國的2/3以上，但交通不便利。就業(yè)增量最小的地區(qū)為東北地區(qū)。近幾年，東北地區(qū)人員流失嚴重：一方面是因為地理位置靠北，氣候寒冷；另一方面是因為東北國有企業(yè)發(fā)展不良，部分國有企業(yè)員工下崗后去經濟發(fā)達的省份務工。

2.4 勞動力區(qū)域分布差異

2017年，全國各類就業(yè)人口總計77 640萬人。其中，華東地區(qū)所占比重最高，約占全國就業(yè)人口的33%，其次為華中17%、西南14%、華北12%、華南11%，東北和西北位居后兩位，分別占總就業(yè)人口的7%和6%。華東地區(qū)包含7個省市，是包含省市最多的區(qū)域，所以就業(yè)人口也最多，除江西和安徽為內陸省份外，其他均為經濟發(fā)達的沿海省市，分別為上海2%、江蘇6%、浙江6%、安徽5%、福建3%、江西3%和山東8%。華中地區(qū)居于全國就業(yè)人口的第二位，占全國總就業(yè)人口的17%。因為河南是全國人口大省，僅河南一省就貢獻了全國總就業(yè)人口的8%，相當于湖北和湖南的總和。華東和華中地區(qū)就業(yè)人口的總和剛好相當于全國總就業(yè)人口的一半。河南和山東兩省的總就業(yè)人口達16%，超過華南、西北、東北和西南地區(qū)的總就業(yè)人口。除東北地區(qū)外，其他區(qū)域的就業(yè)人口呈逐年上升，東北地區(qū)的就業(yè)人口先上升后下降，這與東北地區(qū)地理氣候和經濟發(fā)展有很大關系。華東地區(qū)是全國唯一就業(yè)人口超過27 000萬人的區(qū)域；華南地區(qū)和華北地區(qū)就業(yè)人口相當，均不超過10 000萬人；西南和華中地區(qū)人口均超過10 000萬人，但均未達到15 000萬人；西北地區(qū)在2013年之后就業(yè)人口首次超過5 000萬人；東北地區(qū)也是在2013年之后就業(yè)人口超過5 000萬人。

2.5 行業(yè)間差異明顯

2016—2017年，在全國七大區(qū)域中，華南、西南和西北地區(qū)在農林牧漁業(yè)領域的就業(yè)增量為正值，說明這些地區(qū)農林牧漁就業(yè)有提升的趨勢。整體來看，從事第一產業(yè)的就業(yè)人口呈下降的趨勢；采礦業(yè)的就業(yè)人員增量為負值，說明此行業(yè)中就業(yè)人員在逐漸流入其他行業(yè)；七大地區(qū)制造業(yè)的就業(yè)人員增量也為負值，說明這些地區(qū)制造業(yè)就業(yè)人員也在流入其他行業(yè)或地區(qū)；七大地區(qū)的電力、燃氣及水的生產和供應業(yè)就業(yè)人員增量均為負值；華東地區(qū)的建筑業(yè)就業(yè)增量為正值，其他6個區(qū)域的建筑業(yè)就業(yè)增量均為負值，說明這6個區(qū)域的建筑業(yè)就業(yè)人員已經飽和；在第三產業(yè)中，除東北地區(qū)外，其余區(qū)域服務業(yè)發(fā)展勢頭良好，就業(yè)人員增量基本為正值，成為吸納就業(yè)人員的主要力量，而東北地區(qū)除了科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)以及房地產等行業(yè)外，其他的行業(yè)就業(yè)人員增量基本為負值，就業(yè)人口流失現(xiàn)象嚴重，或流向其他行業(yè)或流向其他6個區(qū)域。其中，就業(yè)人員流失最為嚴重的三大行業(yè)是采礦業(yè)、制造業(yè)和建筑業(yè)，而制造業(yè)又成為這三大行業(yè)中就業(yè)人員流失最為嚴重的。從行業(yè)來看，各區(qū)域吸納勞動力最多的行業(yè)有3個，分別為金融、房地產業(yè)以及租賃和商務服務業(yè)。整體來看，最近幾年就業(yè)狀況不容樂觀，各個行業(yè)和七大區(qū)域都面臨著人員失業(yè)的情況，僅華北地區(qū)流失人員約110萬人，位列其后的是東北、華東和華中，如表2所示。

產業(yè)結構升級將帶來某個區(qū)域或者某個行業(yè)的就業(yè)人員流失。從大趨勢來看，第一產業(yè)就業(yè)人員逐漸向第二三產業(yè)轉移，而第二產業(yè)就業(yè)人員又向第三產業(yè)轉移。第一產業(yè)進行升級后，原有的生產方式得到極大的改進，在第一產業(yè)占國民經濟比重下降的同時，產量反而得到極大的提升，所以說，第一產業(yè)的結構升級對就業(yè)是有抑制效應的。從第二產業(yè)來看，制造業(yè)和建筑業(yè)所占國民經濟的比重逐年下降，且有部分就業(yè)人員流入到第三產業(yè)的趨勢，這是由于制造業(yè)和建筑業(yè)進行結構升級后，技術的進步帶來機械化生產，不再需要大量的工人采用勞動密集型的生產方式，生產方式更加節(jié)約、節(jié)能。由此看來，制造業(yè)和建筑業(yè)對于就業(yè)也是具有抑制效應的。采礦業(yè)就業(yè)人員的流失與世界發(fā)達國家開始研發(fā)新能源有一定關系[3]。另外，我國目前采取供給側改革的方式去產能，采礦業(yè)受到一定的影響是必然的?？偟膩碚f，第二產業(yè)對就業(yè)是具有抑制效應的，而服務業(yè)即第三產業(yè)對于就業(yè)是具有促進效應的。隨著第一二產業(yè)的結構升級，原本依靠勞動密集型生產方式的農業(yè)和工業(yè)不再需要大量的勞動投入，這些就業(yè)人員轉移到第三產業(yè)當中，第三產業(yè)吸納就業(yè)還有很大的提升空間。一般來說，第三產業(yè)中一部分行業(yè)部門需要較強的專業(yè)知識和技能，如金融業(yè)、教育業(yè)、科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)等；還有一部分行業(yè)不需要太強的專業(yè)知識，如批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)等。從第一產業(yè)轉移到服務性行業(yè)的人員一般從事所需專業(yè)技能較少的批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)等；從第二產業(yè)轉移到第三產業(yè)的就業(yè)人員都帶有一定的工作技能，一般從事所需技能較高的其他服務性行業(yè)。目前，中國勞動力素質有待提高，受教育水平也過低，而第三產業(yè)的部分行業(yè)需要較高的專業(yè)知識，所以提高教育培訓的投入勢在必行。

3 中國七大區(qū)域就業(yè)狀況的實證研究

3.1 模型的選擇與構建

本文采取面板回歸模型研究中國的就業(yè)情況，考察目前中國七大區(qū)域就業(yè)所存在的問題。通過查詢歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國固定資產投資統(tǒng)計年鑒》和各省區(qū)市的統(tǒng)計年鑒，選取了全國31個省、直轄市和自治區(qū)1993—2017年的數據作為回歸方程的擬合依據。選取的變量包括歷年各省、直轄市和自治區(qū)的就業(yè)人員、資本存量和地區(qū)生產總值。

地區(qū)生產總值采用GDP平減指數以消除物價的影響；歷年各省份的資本存量采取Goldsmith在1951年提出的永續(xù)盤存法進行計算。張軍、章元對上海市不變固定資本存量進行了擬算，田洪川利用此方法推算了1978—2011年中國資本存量，并將折舊率設定為9.6%[4]，采用公式如下。

其中，[Kt]表示本期資本存量，[Kt-1]表示上一期資本存量，[It]為本期固定資產投資，[δ]為折舊率，本文將折舊率設定為10.69%。

田洪川采用Cobb-Douglas生產函數的形式作為理論支撐，收集并計算了中國1978—2011年就業(yè)人口、GDP和資本存量，擬合了就業(yè)方程。本文所采用的模型即為Cobb-Douglas生產函數形式，并將生產函數對數線性化后得出的線性方程作為擬合方程的理論模型，生產函數形式如下[5]。

其中，方程（3）用于估算出α和β值，從而可計算出全要素生產率，通過全要素生產率可以觀測技術改進是否會對產業(yè)結構升級產生影響，從而判斷技術進步可能對就業(yè)產生的影響[6]。方程（5）用于擬合就業(yè)方程，估算產出和投資對于就業(yè)的影響，估算的α和β值如表3所示。

3.2 全要素生產率的計算

利用方程（3）擬合回歸方程，估算出全國七大區(qū)域1994—2017年的α和β值，通過計算實際GDP增長率、資本存量增長率和就業(yè)增長率，從而可進一步計算出中國7大區(qū)域1994—2017年的全要素生產率，全要素生產率（TFP）公式如下。

1997年之前，中國七大區(qū)域全要素生產力均為正值，說明改革開放初期招商引資帶來的技術進步確實能促進經濟的增長，技術進步帶來的產業(yè)結構升級確實能拉動就業(yè)的增加；1997年之后，除東北、華北和西北地區(qū)外，其他四大區(qū)域全要素生產率為負值，并且全國很多區(qū)域均出現(xiàn)全要素生產率為負的現(xiàn)象，而這種現(xiàn)象一直持續(xù)到2000年；2003年開始，我國大力發(fā)展房地產、金融等服務型行業(yè)，以此來拉動經濟增長，因而部分區(qū)域除東北和華南地區(qū)外，其他五大區(qū)域兩年內全要素生產率均為正值；始于2005年的美國次貸危機對中國的就業(yè)影響不大；爆發(fā)于2009年的歐洲債務危機，使得中國七大區(qū)域全要素生產率除西南外都為負值，說明這一危機當時已經蔓延到中國，對中國經濟產生了一些負面影響；2010年和2011年，中國七大區(qū)域的全要素生產率均為正值，說明中國已經擺脫了歐洲債務危機所帶來的負面影響；2012年之后，中國七大區(qū)域的全要素生產率連續(xù)5年均為負值，一方面與世界經濟下滑有關，另一方面表明中國目前的技術條件、經營觀念需要極大的創(chuàng)新，所以說產業(yè)結構升級勢在必行。全面改革開放初期，中國七大區(qū)域全要素生產率頗高，1994年華北地區(qū)最低接近9個百分點，1995年東北和華南地區(qū)最低接近8個百分點；步入2012年之后，由于現(xiàn)有的技術條件不能達到要求，所以各個區(qū)域全要素生產率均出現(xiàn)下滑，且呈現(xiàn)負增長，華北、華東和西北地區(qū)下降最為猛烈，華南地區(qū)下降最少，但也連續(xù)兩年接近-10%，如表4所示。