我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化與就業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)性研究——基于面板數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析

劉羽楓

(廣西民族大學(xué) 管理學(xué)院，廣西 南寧 530000)

我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化與就業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)性研究
——基于面板數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析

劉羽楓

(廣西民族大學(xué) 管理學(xué)院，廣西 南寧 530000)

通過(guò)分析國(guó)內(nèi)外部分專家學(xué)者對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)研究的大體概況，梳理、總結(jié)了相關(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，基于面板數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化與就業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了具體的研究。

第三產(chǎn)業(yè);結(jié)構(gòu)變化;就業(yè)增長(zhǎng);計(jì)量分析

本文研究的對(duì)象是我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和就業(yè)人數(shù)，且前者為產(chǎn)值比重最高的五個(gè)領(lǐng)域，它們分別是交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，住宿和餐飲業(yè)，金融業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)。筆者將選定這五個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值為自變量，第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)為應(yīng)變量，構(gòu)建時(shí)間序列模型，運(yùn)用EViews8軟件來(lái)分析兩者之間的計(jì)量關(guān)系。

本次研究選取的樣本數(shù)據(jù)為1978年到2013年國(guó)內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部主要行業(yè)的產(chǎn)值和國(guó)內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù) 。第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)記為Y，五個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值依次記為 X1、X2、X3、X4、X5。為了消除可能存在的異方差性，并計(jì)算就業(yè)對(duì)產(chǎn)值彈性的大小，我們要分別對(duì)等式兩邊的變量取自然對(duì)數(shù)，分別記為 InY、InX1、InX2、InX3、InX4、InX5，這樣既壓縮了變量的度量規(guī)模，把兩個(gè)變量值間的差異縮小了，又保留了時(shí)間序列的實(shí)際意義。

一、模型構(gòu)建與分析

(一)對(duì)時(shí)間序列變量的單位根檢驗(yàn)

分析面板數(shù)據(jù)首先要考慮和檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性，即對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。如果對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上不具有平穩(wěn)性且又沒(méi)有協(xié)整關(guān)系情況下的變量進(jìn)行回歸分析，那么此回歸可能是偽回歸，沒(méi)有意義。

表1是用EViews8軟件中的ADF法對(duì)各解釋變量進(jìn)行的單位根檢驗(yàn)的結(jié)果，滯后階數(shù)是根據(jù)最小AIC法則選取的9，從表中可以看出，在5%顯著水平下，原序列和經(jīng)過(guò)一階差分后的序列的ADF值均小于其對(duì)應(yīng)的臨界值，所以在該水平下應(yīng)拒絕原假設(shè)，即 InY、InX2和 InX3是平穩(wěn)的，InX1、InX4和InX5需要進(jìn)行一階差分后才能平穩(wěn)。

表1 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

(二)協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)

根據(jù)約翰森協(xié)整檢驗(yàn)的檢驗(yàn)前提，時(shí)間序列要進(jìn)行多變量回歸時(shí)，被解釋變量的單整階數(shù)要小于或者等于解釋變量的單整階數(shù)，而且解釋變量之間的單整階數(shù)要相同。因此，筆者選擇把變量分成兩組進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。第一組是InY、InX2和InX3，第二組是 InX1、InX4和 InX5。

約翰森檢驗(yàn)中有5個(gè)模型可供選擇，一般認(rèn)為，1、5兩個(gè)模型可不考慮。本文對(duì)兩組變量進(jìn)行的協(xié)整檢驗(yàn)，根據(jù)實(shí)際情況，均選擇的第2個(gè)模型。表2即為兩組變量協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果，即統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量的值均小于5%顯著水平下對(duì)應(yīng)的臨界值，故不能拒絕零假設(shè)，即兩組變量都不存在協(xié)整關(guān)系。

表2 變量的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)模型的修正

由于協(xié)整檢驗(yàn)沒(méi)有通過(guò)，無(wú)法進(jìn)行下一步的程序，只能回頭來(lái)對(duì)模型進(jìn)行修正，在此筆者選擇用剔除變量來(lái)挽回協(xié)整的有效性。從經(jīng)驗(yàn)上出發(fā)，先看變量多的第二組數(shù)據(jù)，一共四個(gè)變量，InY是應(yīng)變量，不會(huì)被剔除，而且只有一個(gè)被解釋變量和一個(gè)解釋變量的時(shí)候兩者的單階整數(shù)要相同，而InX1、InX4和InX5都是一階單整的，無(wú)法和零階單整的InY做雙變量協(xié)整，所以我們必須保留兩個(gè)自變量，只能依次剔除InX1、InX4和InX5。

表3為逐步剔除InX1、InX4和InX5后的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果，從表中可以發(fā)現(xiàn)，結(jié)果依然不盡如意，全部不通過(guò)檢驗(yàn)。更糟糕的是，由于約翰森協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件限制，不能對(duì)單一的解釋變量進(jìn)行回歸。所以，可以得出結(jié)論，InY與InX1、InX4和InX5之間不存在任何的長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系，對(duì)它們進(jìn)行回歸就是把實(shí)際上不相關(guān)的幾個(gè)非平穩(wěn)變量強(qiáng)行的聯(lián)系起來(lái)，許多參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量分布不再是標(biāo)準(zhǔn)分布，這樣得出的結(jié)論不具備真實(shí)性。

表3 對(duì)第二組變量逐步剔除變量后的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果

接下來(lái)要對(duì)第一組數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除變量的協(xié)整檢驗(yàn)(InY、InX2和InX3都是零階單整的，不違反約翰森協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件)。

表4為對(duì)第一組變量逐步剔除變量后的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果，從表中可以得出結(jié)論，InY和InX2之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，而InX3由于不能拒絕零假設(shè)應(yīng)該予以剔除。

表4 對(duì)第一組變量逐步剔除變量后的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果

注:*表示在5%顯著水平下拒絕零假設(shè)。

(四)回歸分析

經(jīng)過(guò)上述模型修正后，應(yīng)變量和自變量都是平穩(wěn)的且具有協(xié)整關(guān)系?？梢灾苯痈鶕?jù)普通最小二乘法進(jìn)行回歸分析，或者用EViews8軟件得出雙對(duì)數(shù)模型回歸方程的表達(dá)式，結(jié)果見(jiàn)圖1。

圖1 回歸結(jié)果

表達(dá)式為 InY=7.057 1+0.307 2*InX2，斜率0.307 2表示批發(fā)和零售業(yè)的產(chǎn)值每提高一個(gè)百分點(diǎn)，第三產(chǎn)業(yè)的平均就業(yè)人數(shù)增加0.307 2%，這就是第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)對(duì)批發(fā)和零售業(yè)產(chǎn)值的彈性。截距通常沒(méi)有經(jīng)濟(jì)意義，在此不作深入討論。

繼續(xù)讀取圖1中的數(shù)據(jù)，判定系數(shù) R2為0.972 945，表明(對(duì)數(shù))批發(fā)和零售業(yè)的產(chǎn)值解釋了大約97.3%的(對(duì)數(shù))第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的變動(dòng)，很高的解釋程度表明了模型式很好的擬合了樣本數(shù)據(jù)。

(五)格蘭杰因果檢驗(yàn)

最后對(duì)批發(fā)和零售業(yè)的產(chǎn)值與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)做格蘭杰因果檢驗(yàn)。由于格蘭杰檢驗(yàn)對(duì)滯后階數(shù)相當(dāng)敏感，所以筆者從經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，并結(jié)合最小AIC與SIC法則來(lái)確定最佳的滯后階數(shù)，經(jīng)過(guò)反復(fù)嘗試和篩選后確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2。

表5反映了滯后階數(shù)為2下的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果。

表5 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

(六)結(jié)果分析

從協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出，批發(fā)和零售業(yè)產(chǎn)值與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，而其他四個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)不具有均衡的比例關(guān)系。即其他四個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值增加不一定會(huì)促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)增加，這可能是由于我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理和相關(guān)產(chǎn)業(yè)對(duì)就業(yè)的吸納作用沒(méi)有完全發(fā)揮所致。

從回歸分析中可以得出，就業(yè)對(duì)批發(fā)和零售業(yè)產(chǎn)值的彈性是0.307 2%，即后者對(duì)前者的帶動(dòng)作用不是很大。且格蘭杰因果檢驗(yàn)表明，在滯后階數(shù)為2的情況下，批發(fā)和零售業(yè)產(chǎn)值與我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的因果關(guān)系是單向的，即就業(yè)人數(shù)的增長(zhǎng)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)值的增加，這與一般的發(fā)展規(guī)律不符。

二、結(jié)構(gòu)對(duì)比與就業(yè)動(dòng)態(tài)分析

(一)結(jié)構(gòu)對(duì)比

圖2和圖3分別是1978年和2013年的我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部構(gòu)成餅狀圖。

把兩圖作對(duì)比可以看出，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的比重下降最大，跌了11個(gè)百分點(diǎn);批發(fā)和零售業(yè)次之，下降了7個(gè)百分點(diǎn);住宿和餐飲業(yè)變化不大，只有1個(gè)百分點(diǎn)的浮動(dòng);金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)的比重增加較大，分別上升了5個(gè)和4個(gè)百分點(diǎn)。另外，值得留意的是，“其他”這一項(xiàng)的比重上升了10個(gè)百分點(diǎn)，這充分說(shuō)明我國(guó)的第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正在向多元化的方向發(fā)展。

圖3 2013年我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部構(gòu)成餅狀圖

(二)就業(yè)動(dòng)態(tài)

圖4為2003年到2013年的國(guó)內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部主要行業(yè)就業(yè)人數(shù)的動(dòng)態(tài)變化，從中可以發(fā)現(xiàn)，21世紀(jì)以來(lái)，第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的五大行業(yè)的就業(yè)人數(shù)的總趨勢(shì)是上升的。住宿和餐飲業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)最少，且軌跡趨勢(shì)大致相同，2013年底接近400萬(wàn)人。金融業(yè)的人口數(shù)量居中，2007突破400萬(wàn)并向600萬(wàn)進(jìn)發(fā)。交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)的就業(yè)人數(shù)最多，一直在600萬(wàn)左右并于2013年越過(guò)800萬(wàn)并有持續(xù)上升之勢(shì)。

圖4 2003年到2013年的國(guó)內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部主要行業(yè)就業(yè)人數(shù)的動(dòng)態(tài)變化

進(jìn)一步的進(jìn)行分析，批發(fā)和零售業(yè)在2003年到2009年間有所下降且趨于平穩(wěn)，可能是由競(jìng)爭(zhēng)程度的加劇及經(jīng)營(yíng)條件的改變等因素導(dǎo)致，而2010年起開(kāi)始快速上升可能是因?yàn)檎鲇诮?jīng)濟(jì)發(fā)展和就業(yè)考慮的政策扶持。它與交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)都是傳統(tǒng)的老牌服務(wù)業(yè)，就業(yè)容量大，密度高，增長(zhǎng)速度快，但是按照發(fā)達(dá)國(guó)家第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化的發(fā)展規(guī)律來(lái)看，它們應(yīng)該朝著金融、信息、科技、網(wǎng)絡(luò)等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變。

三、結(jié)論

綜合以上分析，可以得出如下結(jié)論:(1)我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部構(gòu)成除了批發(fā)和零售業(yè)外，其他四個(gè)行業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)不具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，而且就業(yè)對(duì)批發(fā)和零售業(yè)存在單向的因果引致關(guān)系;(2)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)雖然在第三產(chǎn)業(yè)中的產(chǎn)值比重下降了，但它們?nèi)匀皇俏{勞動(dòng)力就業(yè)最主要的兩個(gè)部門(mén);(3)我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展不符合發(fā)達(dá)國(guó)家的一般規(guī)律，傳統(tǒng)的老牌服務(wù)業(yè)依然占主導(dǎo)，其他行業(yè)的就業(yè)吸納能力不夠。

［1］張杰，馬斌.中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)趨勢(shì)分析［J］.廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2004，(6):17～21.

［2］王春枝，吳靜.中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)效應(yīng)的實(shí)證分析［J］.統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2005，(3):64 ～69.

［3］陳大紅.中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性研究［J］.產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2007，(3):24 ～26.

［4］周英章，蔣振聲.我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系實(shí)證研究［J］.浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版)，2002，(3):147 ～153.

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