中國海洋產(chǎn)業(yè)就業(yè)效應(yīng)研究

毛 偉，趙新泉

（1.中南財經(jīng)政法大學(xué) 統(tǒng)計與數(shù)學(xué)學(xué)院，武漢 430073；2.廣東海洋大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，廣東湛江524088）

1 問題的提出

中國是世界第一人口大國，就業(yè)壓力一直很大。在國際金融危機的陰霾尚未退去的情況下，歐洲債務(wù)危機使得中國的就業(yè)問題再次成為人們關(guān)注的焦點。近年來，在陸域資源日益匱乏和環(huán)境污染日益嚴重的背景下，中國海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，海洋生產(chǎn)總值從1986年的226.62億元快速升至2009年的32277.6億元，年均增長率高達24.06%，遠高于我國GDP的增速。那么海洋產(chǎn)業(yè)的就業(yè)效應(yīng)究竟如何？海洋產(chǎn)業(yè)對就業(yè)的影響是否存在時滯效應(yīng)？如果存在時滯，滯后期有多長？如何才能提高海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的能力？本文試圖對這些問題做出解答。

我們首先通過Cobb-Dauglas生產(chǎn)函數(shù)，構(gòu)建拉格朗日函數(shù)來求解行業(yè)成本最小化問題，再將成本最小化條件代入到生產(chǎn)函數(shù)中，推導(dǎo)出海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的一般計量模型，并根據(jù)經(jīng)濟分析和計量檢驗挑選出顯著影響就業(yè)的控制變量并確定相關(guān)變量的滯后期，得出最終的待估計量模型。在樣本選擇方面，相對于純粹的時間序列數(shù)據(jù)或橫截面數(shù)據(jù)，由于面板數(shù)據(jù)能夠同時從時間和截面兩個維度度量出更多影響因素，可在一定程度上緩解多重共線性問題，模型估計效率也更高。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，我們采用了1999～2009年的中國省際面板數(shù)據(jù)。在模型估計方法的選擇方面，我們首次運用動態(tài)面板模型GMM方法分析了海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展對就業(yè)的影響，原因有三點：（1）由于在面板模型中解釋變量包含被解釋變量（就業(yè)）的滯后值，這種情況即便是組內(nèi)估計量也是不一致的，而動態(tài)面板方法可以較好地解決這一問題。（2）解釋變量的內(nèi)生性問題。動態(tài)面板的GMM方法大量使用變量或差分變量的滯后項作為工具變量，并且通過相關(guān)檢驗來保證GMM方法的適用性和工具變量的有效性，這樣可以有效控制內(nèi)生性問題。（3）序列相關(guān)和遺漏變量問題。ROODMAN D.（2006）認為與傳統(tǒng)方法相比，GMM估計使用差分轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，所得結(jié)果更可信。最后，對模型估計結(jié)果進行了分析，并為如何提高海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的能力給出了相關(guān)建議。

2 模型、方法與數(shù)據(jù)

2.1 模型和方法

Cobb-Dauglas生產(chǎn)函數(shù)的一般形式是Q=KαLβ，其中Q為產(chǎn)出，K和L分別表示資本和勞動，α和β為三個參數(shù)，它們的經(jīng)濟含義分別是資本和勞動的產(chǎn)出彈性。企業(yè)的短期成本為C＝wL+rK，其中C為成本，w和r分別表示工資和利率。則企業(yè)的成本最小化問題可以構(gòu)建拉格朗日函數(shù)來求解：ψ(r，w，λ)=rK+wL+λ(Q-KαLβ)，可得成本最小化的條件是rK/α=wL/β，將其代入到生產(chǎn)函數(shù)中，可得：

對方程（1）兩邊取對數(shù)，整理后，即可得到計量基本方程：

我們使用涉海就業(yè)人員人數(shù)去衡量L，使用海洋生產(chǎn)總值來衡量產(chǎn)出Q，使用海洋產(chǎn)業(yè)的工資水平來衡量工資w。由于在中國各行業(yè)的名義利率r是相同的，即使在不同子行業(yè)中，同一所有制屬性的子行業(yè)的實際利率也是一致的，因此可以將其劃歸到面板數(shù)據(jù)模型的個體固定效應(yīng)中去，不再另外尋找代理變量來表示它。在方程（2）中，由于方程兩邊的變量都取了對數(shù)，λ1就可以表示微觀意義上的產(chǎn)出就業(yè)彈性。于是，在引入一組控制變量Z后，即可得到新的計量模型：

其中，μi和ηi分別表示不可觀測的個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng),εit為i.i.d.的誤差項，Zit為一組影響就業(yè)的控制變量。該模型為靜態(tài)模型，即本期就業(yè)只受到本期產(chǎn)出、工資收入和相關(guān)控制變量等的影響，考慮到這些經(jīng)濟變量影響就業(yè)往往存在時滯，同時由于信息的非對稱和不完全特征，行業(yè)的就業(yè)變化會造成其成本也隨之發(fā)生變化，就業(yè)的調(diào)整往往也需要一個過程，這就使得就業(yè)不會即期實現(xiàn)均衡，所以應(yīng)將模型設(shè)定為動態(tài)模型，在（3）中引入就業(yè)的滯后項，同時為控制時間趨勢，引入時間t。于是，計量模型設(shè)定為：

其中，Lit為即期均衡的就業(yè)變量，Lit為滯后一期的均衡就業(yè)變量，Qit和wit分別為即期的產(chǎn)出和工資收入變量，Zit為即期的控制變量，Z′it-1為滯后一期的相關(guān)控制變量。當(dāng)然，動態(tài)效應(yīng)和控制變量的滯后期可能存在多期的調(diào)整時滯，具體滯后期應(yīng)由計量檢驗來判定，如果存在多期滯后，那么模型的設(shè)定依此類推。

動態(tài)面板GMM有兩種：一步和兩步GMM估計。WINDMEIJER Frank（2005）指出在有效樣本中，兩步GMM估計的標(biāo)準(zhǔn)差存在向下的偏誤。Bond（2002）指出標(biāo)準(zhǔn)差的偏倚會導(dǎo)致兩步GMM估計量的近似漸進分布不可靠，因此，實踐中一般使用一步GMM方法來估計。Blundell和Bond(1998)將差分GMM和水平GMM結(jié)合在一起，形成系統(tǒng)GMM方法，在新增工具變量有效的前提下，系統(tǒng)GMM可以提高估計效率，且可以估計不隨時間變化的變量的系數(shù)。鑒于以上原因，我們最終選用一步GMM來估計模型，除時間趨勢項外，所有解釋變量均視為內(nèi)生變量來處理。

2.2 變量和數(shù)據(jù)

2.2.1 被解釋變量和核心解釋變量

被解釋變量為海洋產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)（L），核心解釋變量有兩個：（1）海洋產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值（Q），用來代表各地海洋產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平。（2）工資收入（w），用來放映各地海洋產(chǎn)業(yè)的收入水平，由于缺乏海洋產(chǎn)業(yè)的工資水平數(shù)據(jù)，我們使用各地城鎮(zhèn)單位職工的平均工資作為w的代理變量。

2.2.2 控制變量

還有許多因素從不同方面影響海洋產(chǎn)業(yè)的就業(yè)水平，控制變量組合Z包括如下變量：（1）國民經(jīng)濟生產(chǎn)總值（GDP）和其滯后一期的值（GDP-1）。地方經(jīng)濟發(fā)展水平會影響行業(yè)的就業(yè)需求，注意到GDP對其它變量的影響往往會有一個滯后效應(yīng)，因此將滯后一期的GDP也作為控制變量引入到模型中。（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動值指標(biāo)K（K）。資本和勞動的密集度的不同會導(dǎo)致各行業(yè)產(chǎn)出的就業(yè)彈性有所區(qū)別，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動必然會對就業(yè)產(chǎn)生直接的影響。K的數(shù)值反映兩個不同時期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的程度。由于從2006年才開始有海洋第一，二，三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的記錄，為保證樣本的完備性，選用各地經(jīng)濟的三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值作為海洋三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的代理變量。K的計算公式為：其中，qi1和qi0分別為報告期和基期第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重，i＝1，2，3分別表示各地經(jīng)濟的三次產(chǎn)業(yè)。我們將各地區(qū)1999年數(shù)據(jù)作為基期，其他年份數(shù)據(jù)作為報告期。（3）海洋專業(yè)技術(shù)人員（re）。技術(shù)對就業(yè)的影響體現(xiàn)在兩個方面：一方面技術(shù)會產(chǎn)生“機器排擠工人”的現(xiàn)象，另一方面它還會催生出新興產(chǎn)業(yè)，增加生產(chǎn)環(huán)節(jié)，細化勞動分工，這樣就會有吸納更多就業(yè)。我們使用海洋產(chǎn)業(yè)科研人員數(shù)量作為技術(shù)的代理變量。海南1999～2001年海洋專業(yè)技術(shù)人員人數(shù)無記錄，根據(jù)數(shù)據(jù)特征，使用AR（1）模型對海洋專業(yè)技術(shù)人員人數(shù)進行預(yù)測，并將預(yù)測值作為它們這幾年的相應(yīng)數(shù)據(jù)。（4）人口資源（p）。人口規(guī)模體現(xiàn)了各種需求的規(guī)模和勞動力資源，我們使用地區(qū)總?cè)丝谧鳛槿丝谝?guī)模的代理變量。（5）時間（t）?？紤]到省域數(shù)據(jù)可能有的時間趨勢，引入時間t來控制它。

2.2.3 樣本選擇、數(shù)據(jù)來源及處理

鑒于數(shù)據(jù)的可得性和完整性，研究的樣本區(qū)間為1999～2009年，由于中國的海洋產(chǎn)業(yè)主要分布在中國沿海的省域，橫截面包括中國沿海11個省市區(qū)（不含港、澳、臺）：天津，河北，遼寧，山東，上海，江蘇，浙江，福建，廣東，廣西，海南。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國海洋統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》和各沿海省市的統(tǒng)計年鑒。考慮到物價因素的影響，采用1998年＝100的定基的居民消費價格水平對各省工資收入、GDP、三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值的數(shù)據(jù)進行物價平減。同時，為減少數(shù)據(jù)的波動幅度和異方差性，除時間t外，對各數(shù)據(jù)進行自然對數(shù)變換。

2.3 估計結(jié)果和分析

為確保模型估計結(jié)果準(zhǔn)確可靠，本文分別采用差分GMM估計和系統(tǒng)GMM估計對中國11個開展海洋產(chǎn)業(yè)的主要沿海省市的相關(guān)數(shù)據(jù)進行回歸，經(jīng)過計量檢驗后，我們最終確定就業(yè)的滯后一期作為解釋變量。在其它解釋變量的設(shè)定中，我們認為海洋產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值、工資、GDP及其滯后一期、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動值指標(biāo)K、海洋專業(yè)技術(shù)人員和地區(qū)總?cè)丝谑莾?nèi)生的，它們的工具變量是其自身的滯后項。由于使用GMM估計面板模型時，其結(jié)果對工具變量的選擇比較敏感，為確保所選工具變量的有效性和非隨意性，我們嘗試了各種滿足矩條件的滯后項的組合，從所有通過AR（2）檢驗和Sargan檢驗的結(jié)果中，從中挑選出包含最近滯后項的回歸作為結(jié)果。最終，我們對GDP選取其二階和三階滯后項為工具變量，對滯后一期的GDP選取三階和四階滯后項為工具變量，其它內(nèi)生變量分別選取其二階滯后項為工具變量。作為對比，我們還給出了普通最小二乘法回歸和固定效應(yīng)模型回歸的結(jié)果，估計結(jié)果見表1。

從表1可見，被解釋變量的滯后項在1%的水平上都是顯著為正的，說明動態(tài)因素的確發(fā)揮了作用，即海洋產(chǎn)業(yè)前一期的就業(yè)量對當(dāng)期就業(yè)有顯著影響。無論是差分GMM估計，還是系統(tǒng)GMM估計，它們的AR（2）檢驗值和Sargan檢驗值都表明模型工具變量的使用在整體上是有效的：AR（2）檢驗都表明差分方程得到的殘差不存在二階自相關(guān)，Sargan檢驗顯示無法拒絕“所有工具變量都有效”的原假設(shè)，這表明工具變量是有效的。

為驗證模型的穩(wěn)健性，本文進行了如下檢測：（1）估計被解釋變量的一階滯后項時，普通最小二乘法將產(chǎn)生向上的偏倚，而固定效應(yīng)模型會產(chǎn)生向下的偏倚，GMM估計結(jié)果介于它們兩者之間。實際上，被解釋變量的一階滯后項的GMM估計系數(shù)的確大于固定效應(yīng)模型的估計系數(shù)，而小于普通最小二乘法回歸的估計系數(shù)。（2）模型在增減相關(guān)控制變量的情況下，核心解釋變量的符號、顯著性和大小并未出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)或大幅改變。這表明模型的估計結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。由于系統(tǒng)GMM將差分方程和水平方程作為一個方程系統(tǒng)進行GMM估計，提高了估計的效率，因此，我們的分析主要基于系統(tǒng)GMM估計的結(jié)果。

表1 中國沿海地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的回歸結(jié)果

核心解釋變量系統(tǒng)GMM回歸模型中都是顯著的。工資變量的回歸系數(shù)為負表明當(dāng)?shù)仄骄べY水平的增加會減少海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的能力，如果物價同時上漲，可能會造成失業(yè)和通貨膨脹并存的現(xiàn)象。這表明海洋產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展過程中，應(yīng)該合理設(shè)計薪酬制度，注意控制工資總量的增長總量和速度。目前，在通貨膨脹壓力非常大的情況下，單純依靠投資刺激總需求來發(fā)展海洋產(chǎn)業(yè)的政策措施只能使就業(yè)問題有一個暫時和局部的改善，卻不能解決就業(yè)結(jié)構(gòu)的問題，從長遠來看并不利于提高海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的能力。為評估海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的能力，我們分別計算海洋產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的即期就業(yè)彈性和長期均衡就業(yè)彈性：（1）即期就業(yè)彈性。海洋產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的即期就業(yè)彈性為0.35，這表明在其它變量不變的情況下，當(dāng)年海洋產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值增加1%，平均來說就業(yè)人數(shù)會增加0.35%，海洋產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在短期內(nèi)可以顯著吸納就業(yè)。（2）長期均衡就業(yè)彈性。海洋產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的長期均衡就業(yè)彈性為λ2/(1-δ1)=0.35/(1-0.597)=0.868，約為即期就業(yè)彈性的2.5倍，而且動態(tài)調(diào)整時滯僅為1年，從長期來看，海洋產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提高了社會整體經(jīng)濟效率，相對于即期，海洋產(chǎn)業(yè)長期均衡的正向吸納就業(yè)的效應(yīng)更加明顯?？梢姡罅Πl(fā)展海洋產(chǎn)業(yè)，促進海洋經(jīng)濟的發(fā)展，無論是在短期，還是在長期都能夠顯著促進就業(yè)。發(fā)展海洋產(chǎn)業(yè)不僅可以有效促進地方經(jīng)濟的發(fā)展，而且能夠顯著地吸納就業(yè)，國家應(yīng)該大力支持海洋產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

控制變量方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動值指標(biāo)K（K）顯著為正，這說明不斷改善海洋產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠提升海洋產(chǎn)業(yè)的就業(yè)水平。陸域產(chǎn)業(yè)易受陸地資源和市場容量的限制，吸納就業(yè)的能力有限，而海洋資源豐富且擁有很多有待進一步開發(fā)利用的領(lǐng)域，海洋產(chǎn)業(yè)一旦和科技與社會發(fā)展緊密結(jié)合起來，就必將成為中國經(jīng)濟的新增長點和重要的組成部分，從而可以提供更多的就業(yè)崗位。中國的海洋產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從過去那種單純依靠漁業(yè)、鹽業(yè)和運輸業(yè)等低層次的發(fā)展，逐步走向同科技與人民日益增長的物質(zhì)和精神的需要相結(jié)合的發(fā)展道路。海水綜合利用、海洋新能源、海洋油氣、海洋制藥、濱海旅游和海洋服務(wù)等新興海洋產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大，不僅推動了我國經(jīng)濟的持續(xù)快速發(fā)展，而且為社會提供了大量的就業(yè)崗位。海洋專業(yè)技術(shù)人員（re）顯著為負，這表明在當(dāng)期科技的發(fā)展對就業(yè)有方面輕微負面影響，雖然其絕對值比產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動K值的系數(shù)要略大，這主要是由于使用了整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的數(shù)據(jù)去代理無法得到的海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的數(shù)據(jù)，更為重要的是從科技改善就業(yè)結(jié)構(gòu)和催生新興海洋產(chǎn)業(yè)的角度來看，長遠來說，對提升海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)能力是有幫助的。地區(qū)國民生產(chǎn)總值（GDP）在四個模型里面都顯著為正且絕對值相對較大，這表明海洋產(chǎn)業(yè)與陸域產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度日益緊密，良好的經(jīng)濟環(huán)境不僅增加了自身對勞動力的需求，而且推動了海洋產(chǎn)業(yè)對勞動力的需求。GDP滯后一期的值在四個模型里面都是顯著為負的，這主要是因為如果國民經(jīng)濟在上一期吸納的就業(yè)人數(shù)較多，當(dāng)期會減少吸納，但是由于時滯，到下期才會減少雇傭。人口資源（p）顯著為負，這說明海洋產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從過去勞動密集型產(chǎn)業(yè)單極化發(fā)展模式，逐漸向傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)業(yè)不斷壯大，新興海洋產(chǎn)業(yè)不斷涌現(xiàn)，生產(chǎn)環(huán)節(jié)不斷增加，勞動分工不斷細化的多元化發(fā)展模式發(fā)展。時間趨勢項（t）的估計系數(shù)顯著為正，表明海洋產(chǎn)業(yè)就業(yè)隨著時間變化在增加，這符合中國經(jīng)濟和海洋產(chǎn)業(yè)的發(fā)展事實。

3 結(jié)論與政策建議

就業(yè)是經(jīng)濟發(fā)展和民生的基礎(chǔ)，它同時也是當(dāng)今中國的頭等難題之一。中國海洋產(chǎn)業(yè)的發(fā)展空間巨大，已經(jīng)成為一種緩解就業(yè)壓力的重要途徑。我們選取1999～2009年省域數(shù)據(jù)，運用GMM動態(tài)面板模型對中國海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展的就業(yè)效應(yīng)進行了實證檢驗，得到如下結(jié)論：海洋產(chǎn)業(yè)即期彈性小，長期均衡就業(yè)彈性大，而且調(diào)整時滯只有一年，過高的工資水平并不利于提高海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的能力。另外，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，保持經(jīng)濟持續(xù)增長能夠有效促進海洋產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的提高，而即期的技術(shù)和人口資源，以及滯后一期的GDP都對會降低海洋產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)的效果。所以，為有效促進就業(yè)，特提出如下建議：

（1）充分利用海洋資源，繼續(xù)鼓勵發(fā)展海洋產(chǎn)業(yè)。中國管轄的海域遼闊，島嶼繁多。利用好這些豐富的海洋資源，保持海洋產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展，不僅可以創(chuàng)造眾多的就業(yè)機會，而且可以緩解我國在能源、食品和環(huán)境上所面臨的諸多難題，同時這也是孕育中國新的經(jīng)濟增長點，推動經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展有效途徑。

（2）培育新興海洋產(chǎn)業(yè)，促進海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。隨著海洋開發(fā)力度的加強和海洋科技水平的提高，新興海洋產(chǎn)業(yè)必將在中國得到迅速發(fā)展，海洋產(chǎn)業(yè)的分工也會不斷深化和細化，處于較長產(chǎn)品鏈的末端的高附加值產(chǎn)品就會不斷涌現(xiàn)。另外，還應(yīng)積極拓展海洋信息服務(wù)、濱海旅游和海洋物流等海洋第三產(chǎn)業(yè)，改善海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

（3）積極發(fā)展涉海產(chǎn)業(yè)，增強海洋經(jīng)濟與陸域經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)度。海洋產(chǎn)業(yè)與陸域產(chǎn)業(yè)相互依存，大力發(fā)展與海洋產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高的涉海產(chǎn)業(yè)，不僅可以推動海洋產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而且可以拓展就業(yè)空間。例如海洋礦業(yè)的發(fā)展，勢必會推動造船、海洋勘探、鋼鐵、冶金、臨港物流、倉儲、配送、運輸、礦產(chǎn)加工等一系列產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而帶動各行各業(yè)吸納更多的就業(yè)。

（4）實施科技興海戰(zhàn)略，建立海洋產(chǎn)業(yè)人力資源的支撐體系。技術(shù)進步是經(jīng)濟增長的源泉，科技創(chuàng)新可以開辟新的市場，提高海洋資源的利用率，深化海洋開發(fā)的力度，從而創(chuàng)造出新的就業(yè)需求。而海洋經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展直接取決于科技人才的質(zhì)與量，做好人才的培養(yǎng)、創(chuàng)造必要的科研環(huán)境，完善涉海從業(yè)人員的培訓(xùn)和再教育制度，緩解大學(xué)生就業(yè)難問題。

（5）鼓勵民間資本投資，推行海洋產(chǎn)業(yè)市場化。中國民間存在大量的富余資本，如能打破國企在某些海洋產(chǎn)業(yè)上的壟斷地位，將市場競爭機制引入其中，一方面可以促進海洋產(chǎn)業(yè)持續(xù)快速發(fā)展，更有效率地配置勞動力資源和資本資源。另一方面，將福利性和事業(yè)性單位推向市場后，也可以減輕國家的財政負擔(dān)。

[1]方明月,聶輝華,江艇等.中國工業(yè)企業(yè)就業(yè)彈性估計[J].世界經(jīng)濟,2010,(8).

[2]喬晶,劉星.中國加工貿(mào)易就業(yè)效應(yīng)的實證研究[J].當(dāng)代財經(jīng),2011,(2).

[3]鄭振雄.公路基礎(chǔ)設(shè)施的就業(yè)效應(yīng)實證分析——基于省際動態(tài)面板模型[J].人口與經(jīng)濟,2011,(2).

[4]陳仲常,馬紅旗.我國制造業(yè)不同外包形式的就業(yè)效應(yīng)研究——基于動態(tài)勞動需求模型的實證檢驗[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2010,(4).

[5]王曉東,謝莉娟.論流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與就業(yè)增長——基于中部地區(qū)流通業(yè)對就業(yè)吸納的貢獻分析[J].財貿(mào)經(jīng)濟,2010,(2).

[6]欒維新,宋薇.我國海洋產(chǎn)業(yè)吸納勞動力潛力研究[J].經(jīng)濟地理,2003,23(4).

[7]崔旺來,周達軍,劉潔等.浙江省海洋產(chǎn)業(yè)就業(yè)效應(yīng)的實證分析[J].經(jīng)濟地理,2011,31(8).

[8]Roodman,D.How to do Xtabond：An Introduction to"Difference"and"System"GMM in Stata[C].Washington：Center for Global Development,Working Paper103,2006.

[9]Windmeijer Frank.A Finite Sample Correction for the Variance of Linear Efficient Two-Step GMM Estimators[J].Journal of Econometrics,2005,126(1).

[10]Stephen R.Bood.Dynamic Panel Data Models：a Guide to Micro Data Methods and Practice[J].Portuguese Economic Journal,2002,1(2).

[11]Blundel Richard,Stephen Bond.Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models[J].Journal of Econometric,1998,87(1).