行業(yè)視角下的第三產業(yè)發(fā)展與就業(yè)協(xié)調性研究
——基于改進的結構偏離度分析

馬 慶

（西南財經大學天府學院，四川綿陽 621000）

一、引言

各國的發(fā)展經驗表明，隨著經濟的發(fā)展，第一、二、三產業(yè)的發(fā)展重心后移，產業(yè)結構從低水平均衡向高水平均衡有序演化，第三產業(yè)在整個國民經濟中比重越來越高，對經濟的貢獻也越來越大，我國的產業(yè)發(fā)展基本符合這一規(guī)律。2004-2018 年間我國第一產業(yè)增加值比重從12.9%持續(xù)降至7.2%；第二產業(yè)增加值比重在2006 年開始出現(xiàn)下降，由45.9%降至2018 年的40.7%；第三產業(yè)增加值比重卻一直平穩(wěn)增長，從2004 年的41.2%上升至2018 年的52.2%，并在2012 年超過第二產業(yè)，經濟發(fā)展正加快向第三產業(yè)主導的形態(tài)轉變。但是相比于發(fā)達國家70%、80%的增加值比重，我國第三產業(yè)的發(fā)展依然相對滯后，這無疑會減緩勞動力向第三產業(yè)轉移的速度。2018 年我國第三產業(yè)就業(yè)比重為46.3%，遠低于OECD 各國66.2%的平均水平，那么，我國第三產業(yè)的就業(yè)結構是否適應產業(yè)的發(fā)展，這無疑成為我們所要關注的焦點。

有關產業(yè)發(fā)展與就業(yè)之間關系的研究，國外已形成了不少開創(chuàng)性的研究成果，如配第-克拉克定理、庫茲涅茨產業(yè)結構演變規(guī)律、錢納里標準產業(yè)結構理論等。基于這些理論，國內學者對我國產業(yè)結構演進中就業(yè)結構的變動規(guī)律進行了研究，取得了一定的成果。研究主要采用結構偏離度、就業(yè)彈性系數(shù)測算和計量模型分析等方法。如李冠霖、任旺兵(2003)根據結構偏離度演變的不同特點把1952-2001 年間我國第三產業(yè)就業(yè)吸納空間劃分為高就業(yè)吸納期、就業(yè)吸納下降期和就業(yè)吸納進一步縮小期；封曉慶(2007)運用產業(yè)結構偏離度對全國及東部、中部、西部三次產業(yè)的產業(yè)結構與就業(yè)結構的協(xié)調性進行了研究；伍學林(2011)采用結構偏離度研究了四川省產業(yè)結構與就業(yè)結構的均衡問題；朱相宇、喬小勇(2014)對北京第三產業(yè)以及內部各行業(yè)的結構偏離度進行了測算和比較分析；孟石(2018)以某一產業(yè)的就業(yè)比重與增加值比重之差作為結構偏離度研究了我國第三產業(yè)的產值結構和就業(yè)結構之間的不匹配程度。另外一些學者采用就業(yè)彈性系數(shù)或計量模型等方法進行研究，如趙楊、劉延平(2010)運用就業(yè)彈性系數(shù)研究了我國各產（行） 業(yè)增加值結構與就業(yè)結構的關聯(lián)性；李文星(2012)利用面板計量模型分析了我國產業(yè)結構與就業(yè)總量之間的關系。

通過對以上文獻的梳理可以發(fā)現(xiàn)，學者們在采用結構偏離度進行測算時一般都假定了產值比重與就業(yè)比重合理的結構比例為1，結構偏離度的測算中并沒有考慮資本等投入要素的作用，并且研究主要是從三次產業(yè)結構或者省域行業(yè)結構的角度來分析就業(yè)結構變動的規(guī)律，較少從第三產業(yè)內部各行業(yè)的角度來探討我國產業(yè)結構與就業(yè)結構的關系。針對這些問題，文章通過引入“合理結構比”，在考慮勞動、資本等投入要素作用的基礎上對結構偏離度進行了改進，以此來研究我國第三產業(yè)內部各行業(yè)發(fā)展與就業(yè)的協(xié)調關系，從而為我國產業(yè)政策的制定提供科學指導和理論支持。

二、產業(yè)結構偏離度的測算

1. 產業(yè)結構偏離度的含義

產業(yè)結構偏離度是指各產業(yè)產值的比重與相應的就業(yè)比重的差異程度。不同經濟發(fā)展水平下的經濟體，其就業(yè)結構與產值結構應保持合理的比例，超出這一比例的程度稱為結構偏離度，用公式表示為：

其中，Hi為第i 產業(yè)的偏離度。Li/L 表示在產業(yè)i 中的就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重；Yi/Y 表示產業(yè)i 的產值占總產值的比重。式(1)表明，當結構偏離度等于0 時，即產值比重與就業(yè)比重相等時，產業(yè)結構與就業(yè)結構處于均衡狀態(tài)。當結構偏離度為正數(shù)，即產值比重大于就業(yè)比重，說明該產業(yè)的相對勞動生產率較高，應該吸納更多的勞動力，使產業(yè)發(fā)展與就業(yè)吸納能力保持一致；反之，當結構偏離度為負數(shù)，即產值比重小于就業(yè)比重，說明該產業(yè)的相對勞動生產率較低，已存在大量的隱性失業(yè)，應促使勞動力從該產業(yè)轉移至其他產業(yè)（桑玲玲，2005）。結構偏離度的絕對值越大，表明產業(yè)結構與就業(yè)結構越失衡，產業(yè)結構效益就越低；結構偏離度的絕對值越小，則產業(yè)結構與就業(yè)結構越協(xié)調。

2. 產業(yè)結構偏離度的改進

從式(1)可以看出，產業(yè)結構偏離度的正負值取決于產值比重Yi/Y 與就業(yè)比重Li/L 之比與1 的比較。該值大于1，則結構偏離度取值為正；該值小于1，則結構偏離度取值為負。這里暗含著這樣的假設：兩者最為合理的比例是產值比重與就業(yè)比重相等。這種假設會存在一定的問題，因為任意一個產出都有賴于多種要素的投入，而式(1)中產業(yè)結構偏離度的計算并沒有考慮到不同生產要素對產出貢獻的差異。比如資本密集型產業(yè)，由于資本對勞動的替代，理論上，其產值比重與就業(yè)比重之比應大于1 才較為合理；而勞動密集型的產業(yè)其產值比重與就業(yè)比重之比應小于1。因此，需要對該公式進行改進。鑒于此，文章引入一個概念“合理結構比”Ei，用Ei來替代1 作為比較的基礎。合理結構比是衡量在技術一定的條件下，各產業(yè)勞動和其它投入要素組合的理論產出所占的比重與勞動所占的比重之比，其計算公式如下：

式(2)中，Xi表示i 產業(yè)除勞動之外其它投入要素；表示在現(xiàn)有技術條件下，i 產業(yè)勞動和其它生產要素投入組合所能帶來的理論產出，可以用生產函數(shù)表示為

有了“合理結構比”Ei，就可以計算出改進的結構偏離度Hi'：

由式(3)可以看出，改進后的結構偏離度絕對值越小，結構越協(xié)調；絕對值越大，結構越失衡，含義與改進之前相同。

三、模型設定與指標選擇

1. 模型設定

從以上分析可知，要測算出改進的結構偏離度就需要先計算“合理結構比”Ei。為此，文章引入生產函數(shù)并假定函數(shù)的具體形式為超越對數(shù)生產函數(shù)。王志平(2010)研究認為超越對數(shù)生產函數(shù)是任意生產函數(shù)的二階泰勒近似，對于是否存在偏性技術進步、產出彈性是否固定等沒有限制，具有較好的包容性?，F(xiàn)考慮投入勞動和資本兩種生產要素的生產函數(shù)模型，其表達式為：

式(4)中，Yit表示第i 產業(yè)在t 期的產出；Lit和Kit分別表示第i 產業(yè)在t 期的勞動和資本的投入；t 為時間趨勢；β 為待估參數(shù)。由公式(4)，研究可以估計出第i 產業(yè)在t 期的產出該產出表示在現(xiàn)有的技術條件下對投入要素Lit和Kit進行組合所能夠帶來的平均產出。它可以作為理論產出的估計值來計算“合理結構比”Ei，這樣，就可以計算出改進的結構偏離度Hi'。

2. 指標與數(shù)據說明

文章基于行業(yè)視角探討產業(yè)結構與就業(yè)結構的關系，因此需要估計出第三產業(yè)細分行業(yè)的理論產出。具體估計是采用面板數(shù)據計量模型對行業(yè)數(shù)據進行回歸，所選取的樣本為2004-2018 年我國第三產業(yè)中14 個行業(yè)的觀測數(shù)據，數(shù)據來自《中國統(tǒng)計年鑒》 （2005-2019 年）。其中，產值采用各行業(yè)的增加值作為衡量指標，并按當期居民消費價格指數(shù)進行了縮減；勞動投入選擇按行業(yè)分城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)與按行業(yè)分私營企業(yè)和個體就業(yè)人員數(shù)加總之和來衡量；資本投入按照永續(xù)盤存法估計出的各行業(yè)的資本存量來測算，其基年資本存量是參照張軍等(2004)的做法，以2004 年的固定資產投資除以10%作為初始資本存量；折舊率考慮到不同行業(yè)投資品結構、壽命的差異，選擇田友春(2016)計算出的2004-2013 年細分行業(yè)平均折舊率來衡量。

四、實證結果與比較分析

1. 模型的估計與檢驗

文章采用stata 軟件對式(4)進行估計，估計結果如表1 所示。表1 表明，固定效應模型(1)和隨機效應模型(2)中的解釋變量t2和tlnL 在5%顯著性水平下未能通過檢驗，故將其刪除再次估計得到固定效應模型(3)和隨機效應模型(4)。從表1 可以看出，模型(3)、模型(4)中各解釋變量均通過了1%的顯著性水平檢驗，且模型(3)F 檢驗的統(tǒng)計量和模型(4)Wald 檢驗的統(tǒng)計量也均在1%的水平上顯著，說明參數(shù)整體上也相當顯著，模型擬合較好。通過對模型的估計結果進行Hausman 檢驗，檢驗結果中chi2(7)=32.71，P 值為0.000，因此拒絕個體效應與解釋變量不相關的假設，認為應該使用固定效應模型(3)。

文章以模型(3)的估計結果為基礎，可以預測出第三產業(yè)細分行業(yè)產值的估計值，以此作為理論產出計算出各行業(yè)理論產出所占的比重，這樣就可以根據已有的勞動力數(shù)據采用式(2)確定Ei的值，具體結果見表2。

表2 給出了各個行業(yè)的合理結構比Ei和平均值。由表2 可以看出，各行業(yè)合理結構比與1 之間存在一定的差異，并且符合研究的預期。其中，大于1 的行業(yè)包括：交通運輸倉儲和郵政業(yè)、信息傳輸計算機服務和軟件業(yè)、金融業(yè)、房地產業(yè)、科學研究和技術服務業(yè)、水利環(huán)境和公共設施管理業(yè)、文化體育和娛樂業(yè)；小于1的行業(yè)包括：批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、租賃和商務服務業(yè)、居民服務和其他服務業(yè)；而衛(wèi)生社會保障和社會福利業(yè)、公共管理和社會組織、教育是由小于1 增加到大于1 的行業(yè)。顯然，大于1 的行業(yè)集中于資本密集型和知識密集型的行業(yè)，小于1的行業(yè)集中于勞動密集型行業(yè)，因此僅以1 作為比較的基礎忽略了不同生產要素對產出貢獻的差異，研究結論并不可靠。

表1 第三產業(yè)細分行業(yè)面板數(shù)據計量模型估計結果

2. 我國第三產業(yè)細分行業(yè)結構偏離度分析

為了弄清我國第三產業(yè)就業(yè)結構是否適應產業(yè)的發(fā)展，兩者之間是否協(xié)調，文章采用表2 給出的“合理結構比”Ei替代1 作為比較基礎，測算第三產業(yè)細分行業(yè)改進的結構偏離度H'，并在此基礎上展開分析。由式(3)可以計算出改進的結構偏離度和相應的平均值，其結果如表3 所示。

從表3 中可以看出，不同行業(yè)的就業(yè)吸納能力差異較大，但普遍存在著就業(yè)與行業(yè)發(fā)展不夠協(xié)調的問題，既有就業(yè)比重較低，行業(yè)用人缺口較大的情形，又有就業(yè)比重過高，隱性失業(yè)嚴重的情形?；谝陨涎芯?，接下來文章根據勞動、資本、技術等要素密集程度的不同區(qū)分為傳統(tǒng)服務業(yè)、現(xiàn)代服務業(yè)和其它服務業(yè)來展開分析。

表2 2004- 2018 年我國第三產業(yè)細分行業(yè)合理結構比Ei

表3 2004- 2018 年我國第三產業(yè)細分行業(yè)結構偏離度

第一，傳統(tǒng)服務業(yè)是指為人們日常生活提供各種服務的行業(yè)，就業(yè)者不需要很高的技術或知識，就業(yè)門檻較低，屬于勞動密集型的行業(yè)，包括批發(fā)和零售業(yè)、交通運輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、居民服務業(yè)。具體分析如下：

批發(fā)和零售業(yè)的結構偏離度一直為正值，均值為0.388，說明具有較強的吸納就業(yè)的能力。15 年間該行業(yè)在第三產業(yè)中的產值比重和就業(yè)比重均位居第一，由于對勞動力的技能要求不高，就業(yè)門檻低，就業(yè)吸納能力非常明顯。但結構偏離度總體呈下降趨勢，尤其是2012 年開始下降趨勢更為明顯。2012年以來，由于受到國內消費需求不足、勞動力成本增加、商業(yè)房屋租賃費用上漲的沖擊，批發(fā)和零售業(yè)生產放緩、投資下降、銷售減速（胡祖銓，2017），傳統(tǒng)銷售模式下的用工需求不斷減少，吸納就業(yè)能力也因此下降。

交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的結構偏離度一直為負值，均值為-0.704，說明該行業(yè)存在一定數(shù)量的隱性失業(yè)。隨著高鐵客運、4G 通信、快遞等新業(yè)務的發(fā)展，傳統(tǒng)業(yè)務如長途客運業(yè)務、函件、包裹、匯兌、訂銷報紙雜志等業(yè)務不斷下滑，傳統(tǒng)業(yè)務用工需求大幅減少，就業(yè)比重持續(xù)下降，2004 年就業(yè)比重為8.8%，2018 年就業(yè)比重下降至5.4%。但是結構偏離度的絕對值在增加，意味著就業(yè)比重與產值比重的偏離程度在逐步擴大，隱性失業(yè)問題未能得到緩解，勞動力由傳統(tǒng)業(yè)務轉移出來速度較慢。

住宿和餐飲業(yè)的結構偏離度由正值變?yōu)樨撝担禐?.035，說明該行業(yè)對勞動力不再具有就業(yè)吸納能力，已經存在隱性失業(yè)。住宿和餐飲業(yè)屬于勞動密集型行業(yè)，服務技術含量低，就業(yè)和創(chuàng)業(yè)方式靈活，進入門檻不高。2012 年前就業(yè)比重變化不大，2012 年結構偏離度為0，就業(yè)與行業(yè)發(fā)展實現(xiàn)暫時均衡。之后就業(yè)比重開始出現(xiàn)了較快的增長，由2012 年的7.3%增加到2018 年的9.7%，而這段時期受經濟不景氣，物價、租金、勞動力成本上漲等多重因素的影響，行業(yè)產值持續(xù)下降，兩者的作用導致行業(yè)用工相對飽和，結構偏離度由正轉負。

居民服務業(yè)結構偏離度由正值變?yōu)樨撝?，均值?0.027，說明該行業(yè)對勞動力也不再具有就業(yè)吸納能力，勞動力市場飽和。居民服務業(yè)屬于勞動密集型行業(yè)，門類龐雜、包容性強、進退方便，比如家政、美容美發(fā)、家電維修等社區(qū)、社會服務是就業(yè)安置的重要渠道。盡管行業(yè)產值比重相對穩(wěn)定，均值在3.56%左右，但是由于該行業(yè)進入門檻較低，就業(yè)比重持續(xù)增加，由2004 年的5.6%增至2018 年的6.9%，隱性失業(yè)自2007 年出現(xiàn)以來也一直沒有能夠得到緩解。

第二，現(xiàn)代服務業(yè)是依托于信息技術和現(xiàn)代管理理念發(fā)展起來，吸納高端人才就業(yè)的行業(yè)，屬于技術或者知識密集型行業(yè)，即包括信息傳輸軟件和信息技術服務業(yè)等新興服務業(yè)，又包括由傳統(tǒng)服務業(yè)改造和衍生而來的金融業(yè)、租賃和商務服務業(yè)、房地產業(yè)等服務業(yè)。具體分析如下：

金融業(yè)的結構偏離度為正值且均值最大，為3.267，表明該行業(yè)吸納就業(yè)的能力最強。我國金融業(yè)自2005 年開始加速發(fā)展，尤其2008 年隨著應對危機政策的實施和金融業(yè)創(chuàng)新步伐的加快、以第三方支付為代表的互聯(lián)網金融的興起，產值年均增長12.02%，快于同期第三產業(yè)的10%，呈現(xiàn)出高增長、高占比的特征（李冕，2018），金融業(yè)的超前發(fā)展增強了對高端人才的吸納能力，偏離程度呈擴大趨勢。2016 年以來，受金融去杠桿和防風險政策的影響，金融業(yè)發(fā)展速度明顯放緩，2017 年、2018 年增速分別為5.3%、3.4%，低于GDP 6.8%、6.6%的增速，產值比重有所下降，協(xié)調程度得到一定的改善。

信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)的結構偏離度始終為正值，均值為0.736，說明該行業(yè)具有較強的就業(yè)吸納能力。結構偏離度總體先降后升，2012 年開始回升，說明在2012 年之前就業(yè)比重與產值比重的偏離程度收窄，結構趨于均衡。但是2012 年之后結構偏離度又開始逐年增加，就業(yè)吸納能力增強。這可能與近幾年我國人工智能、物聯(lián)網、大數(shù)據和云計算的快速發(fā)展造成的軟件、信息技術服務等高端人才缺口有關?！?017 全球人工智能人才白皮書》顯示，截止到2017 年10 月，我國人工智能人才缺口就高達100 萬以上。

租賃和商務服務業(yè)的結構偏離度為正值，均值分別為0.087，表明該行業(yè)具有一定的就業(yè)吸納能力。租賃和商務服務業(yè)主要是為生產、商務活動提供服務。隨著我國國際化程度的提高和工農業(yè)產業(yè)化的步伐加快，對各類專業(yè)化的租賃和商務服務需求也快速增長，這無疑促進了對行業(yè)用工需求的增加。

房地產業(yè)的結構偏離度為負值，其均值為-7.662，絕對值很大，說明該行業(yè)就業(yè)比重與產值比重極不均衡，存在大量的隱性失業(yè)人員。伴隨著房地產業(yè)的過熱發(fā)展，該行業(yè)的就業(yè)比重不斷上升，2004 年就業(yè)比重為1.15%，2013 年就業(yè)比重已上升至1.77%，增加了近54%，隱性失業(yè)問題一直沒能得到解決。2013 年房地產企業(yè)面臨庫存堆積、去化周期長、資金回籠困難、盈利能力下降等問題（朱敏亞、袁鳳林，2018），就業(yè)比重開始持續(xù)減少。2016 年房地產政策從刺激轉向收緊，該行業(yè)對勞動力的需求進一步減少，2018 年就業(yè)比重下降至1.41%，偏離程度有所改善，但隱性失業(yè)問題依然嚴峻。

第三，其他公共服務行業(yè)主要由政府或社會團體和事業(yè)單位來提供社會公益性服務，包括水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè)，教育以及文化、體育和娛樂業(yè)。這些行業(yè)的目的是滿足人民群眾日益增加的公共需求，提高公眾的整體利益，具有非營利性。由于受體制等因素的影響，往往缺乏退出機制，就業(yè)調整彈性很小，多數(shù)行業(yè)的結構偏離度呈現(xiàn)負值，說明這些行業(yè)存在一定程度的富余人員。但是教育、公共管理和社會組織業(yè)的結構偏離度為正值，意味著這兩個行業(yè)具有一定的就業(yè)吸納能力，這可能與這兩個行業(yè)的就業(yè)比重持續(xù)下降、從業(yè)人員相對減少有關。

五、結論

依前文所述，結構偏離度的測算應考慮不同生產要素對產出貢獻的差異，以修正各行業(yè)“產值比重與就業(yè)比重合理的結構比例為1”的假定。文章采用了改進的結構偏離度，以“合理結構比”Ei替代1 作為比較的基礎對我國第三產業(yè)細分行業(yè)產值結構與就業(yè)結構的協(xié)調性進行了分析。從改進的結構偏離度分析來看，我國第三產業(yè)細分行業(yè)的產值結構與就業(yè)結構并不協(xié)調，相對于產值而言，存在一定程度上就業(yè)比重低、就業(yè)拉動效果明顯或者就業(yè)比重高、隱性失業(yè)等問題。金融業(yè)、信息傳輸軟件和信息服務業(yè)、租賃和商務服務業(yè)等現(xiàn)代服務業(yè)結構偏離度為正值，對高端人才的就業(yè)拉動效果顯著，但房地產業(yè)隱性失業(yè)問題嚴重，大量從業(yè)人員需轉移出去。交通運輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、居民服務業(yè)等傳統(tǒng)服務業(yè)結構偏離度為負值，就業(yè)進入門檻較低，勞動力市場已經飽和，但批發(fā)和零售業(yè)依然有較強的就業(yè)吸納能力。其他公共服務行業(yè)由于主要是依靠政府來配置資源，就業(yè)調整相對缺乏彈性，除了教育和公共管理和社會組織業(yè)以外，普遍存在人員富余的情況。鑒于以上存在的問題，文章提出以下建議：

1. 注重傳統(tǒng)服務業(yè)的發(fā)展，滿足低技能勞動力的就業(yè)需求

很多傳統(tǒng)服務業(yè)能夠為文化偏低、技能缺乏的群體創(chuàng)造就業(yè)機會。比如住宿餐飲、家庭服務、社區(qū)便民服務等傳統(tǒng)行業(yè)，這些行業(yè)技能要求不高、投入資本低、自主性強，而且服務緊貼群眾生活需要，有著廣泛的社會需求?？紤]到傳統(tǒng)服務業(yè)存在較多的隱性失業(yè)，政府可以通過鼓勵自主創(chuàng)業(yè)的方式，從行政事業(yè)性收費、稅收、小額擔保貸款等方面給予政策優(yōu)惠，促進這些行業(yè)的發(fā)展，提高就業(yè)吸納能力，為低技能勞動力提供就業(yè)機會。

2. 加快服務業(yè)高端人才的培養(yǎng)，推進現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展

當前我國服務業(yè)中高端服務業(yè)人才供給不足，服務業(yè)高層次人才缺口較大，難以滿足現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展的需求，因此，要依托于高校，發(fā)揮高等院校人才培養(yǎng)主渠道的作用，按照現(xiàn)代服務業(yè)發(fā)展的要求調整高等教育的專業(yè)結構和層次結構，培養(yǎng)一批適應市場需求如信息服務業(yè)、商務服務業(yè)、金融服務業(yè)等方面的專業(yè)人員，為現(xiàn)代服務業(yè)的發(fā)展儲備、供給人才。

3. 加強勞動力的技能培訓，促進勞動力轉移就業(yè)

交通運輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、房地產等行業(yè)因存在較多隱性失業(yè)，部分勞動力需要轉移出來。政府除了建立健全社會保障制度保證這些勞動力基本生活以外，應根據勞動力意愿和人力資源市場需求，開展轉移就業(yè)引導性培訓，比如面向市場開發(fā)家庭服務、養(yǎng)老護理、電子商務、家電維修等就業(yè)技能培訓項目，提高個人就業(yè)能力，促進勞動力的合理流動、配置，推動第三產業(yè)結構與就業(yè)結構整體協(xié)調發(fā)展。