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1 北京市产业结构与就业结构的联动效应分析

摘 要：选择北京市经济总量、三次产业就业人数和三次产业产值作为研究对象，将1990年到2013年北京市的统计数据作为解释变量和被解释变量，以此分析产业结构和就业结构的变动关系对经济发展的影响。应用状态空间模型和卡尔曼滤波进行检验和估计，以此分析三者之间的联动效应。分析得到，北京市就业人员对产业结构比重各产业有明显不同，第一、二产业比重呈负相关关系，而第三产业呈相反态势，该产业就业人员的增加会直接影响该次产业产值比重的增加，但是各产业就业对其产值的影响程度又呈不同的规律。

关键词：经济发展；就业结构；产业结构；状态空间模型

一、引言

任何一个国家的工业化过程，都是一种产业结构和就业结构的调整过程。虽然在一定时期，特别是工业化的初期，就业结构的变动滞后于产业结构，但从长时期来看，二者之间具有一致性，即随着工业化程度的提高和产业结构的调整，就业结构也必然会发生相应的变化。目前，我国正面临高增长、低就业现象，即GDP高增长并未带来就业的同步增长。而造成这种局面的原因一方面在于我国目前的各产业发展规模与其劳动力吸收能力不相称，特别是对劳动力具有较强的吸附能力的第三产业发展缓慢；另一方面在于我国低素质的劳动者所占比重较大，加大了劳动力自由转移流动的难度，进一步导致三次产业的劳动力就业结构与产业结构不相适应，就业结构的变化严重滞后于产业结构的进程。然而产业结构与就业结构的变动关系是比较复杂的并且二者还是动态变化的，需要长期不断地研究。

国外学者关于经济总量、就业结构和产业结构之间的关系进行了深入的研究。Burda(1993）认为人口的基本情况、经济体制改革进程、经济发展阶段与扭曲的产业结构调整是影响地区就业结构的主要因素[1]。Grifhth(2004)认为产业结构与就业结构是一对矛盾的统一体，其中产业结构是矛盾的主要方面，其发展变化客观上要求就业结构与之相适应[2]。Egger(2005)认为无论是发达国家还是发展中国家，其产业结构与就业结构的变动都表现出它们之间正相关的变动关系[3]。即某一产业产值比例下降，该产业劳动力比例也下降，反之亦然。Hijzen(2005)认为产业结构不是唯一影响就业结构的因素[4]，Feldmann(2005)也认为两者变化不能完全保持一致，而且当产业结构出现异常，就业结构就会与其发生偏差，从而造成大量的失业[5]。西蒙.库兹涅茨(Simon Kuznet. S)将各产业部门在国民收中所占比重的变化与劳动力所占比重的变化结合起来研究，得出各产业产值变化与劳动力变化的趋势。认为，就业结构与产值结构的变动幅度并不完全一致[6]。

我国关于产业结构与就业结构的研究，很多都是借助于国外的思想、方法而进行的。 2 但是国内学者们对此问题研究的范围也越来越广，研究的内容也越来越深入。袭玉泉、袁志刚(2002)指出我国较高的经济增长率确实带来了就业的高速增长，但由于经济体制转轨和统计口径不一致使得数据未能将这一情况体现出来[7]。李红松(2003)运用查分公式法和经济增长模型研究了我国不同时期的就业弹性，指出改革幵发以来我国经济增长的就业弹性显著下滑[8]。王庆丰(2010)利用相关系数法研宄我国1978年至2008年间产业结构与就业结构相关性，认为第一产业产值比重与第一产业就业比重高度正相关，与二、三产业就业比重高度负相关；第二产业产值比重与三次产业就业比重均是低度相关；第三产业产值比重与第一产业就业比重高度负相关，与二、三产业就业比重高度正相关[9]。孙红序(2009)对山东省1980年至2006年间产业结构与就业结构的相关性分析表明，三次产业的就业比重和产值比重均显著正相关[10]。孙学工对我国90年代产业结构与就业结构关系的研究中则发现两者发展具有不一致性[11]。程红莉（2006）运用数据分析了国内产业结构与就业结构的偏离及其对失业的影响，得出了大力提高农业劳动生产率，提高第二产业劳动生产率降低失业率，降低第三产业劳动生产率，增加就业人数[12]。陈大红（2007）以北京市为研究对象，分析了产业结构与就业结构的关联性，研究的数据表明一、二、三产业的产值与第一产业负相关而与第三产业产值正相关，指出改造传统的一、二产业是北京市产业与就业结构优化的重要途径[13]。卞瀚鑫（2011）运用回归分析，找出三次产业与就业之间的关系，提出优化产业结构与就业结构的建议[14]。

可以看出，国外学者在此问题刚出现的初期做了大量的研究，主要是形成了一些产业结构与就业结构发展的普遍理论或规律。国内学者主要是以国外的理论为基础，并且在与基本理论一致的基础之上又得出很多差异性的结果。但是，文献中很少有对北京市的产业结构与就业结构变动关系对经济发展的具体影响进行研究的，有的研究都是从宏观上来研究的，北京市在发展的过程中产业与就业结构互动关系的演变是怎样的，如何使北京市未来产业结构与就业结构更好协调发展做好全国增长极的带头作用，三产业每个产业内部的主要产业结构与就业人数变动是怎样的等问题将是今后研究的重点。

二、指标选择及数据处理

国内生产总值（GDP）是一个国家（国界范围内）所有常住单位在一定时期内生产的所有最终产品和服务的市场价格。GDP是国民经济核算的核心指标，也是衡量一个国家或地区总体经济状况重要指标。本文将GDP作为一个经济总量指标，也作为被解释变量。在经济运行中就业问题不仅涉及劳动力的供给和需求，而且与产业结构的因素有很大的关系，调动各种积极性因素促进经济发展，解决就业问题是关系民生的首要任务，因此本文选取三次产业就业人数和三次产业产值作为解释变量。

本文的数据源于历年《北京市统计年鉴》，本文采集了1990年至2013年与北京市经济发展与产业相关的七项具体数据，分别为第一产业就业人数、第二产业就业人数、第三产业就业人数、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、GDP。 3 三、北京市经济总量、产值与就业的状态空间分析

（一） 北京市各产业就业与经济总量的状态空间分析

1. 单位根检验

状态空间模型要求相关变量平稳或者变量之间存在均衡关系，以避免非平稳性造成的伪回归。本文采用ADF检验法进行单位根检验，即是否具有单位根和确定单位根的个数。利用EViews6.0软件对序列进行检验，结果见表1-1。由检验结果可知，时间序列E1在1%显著性水平下拒绝原假设，即序列是平稳的，而时间序列E、E2、E3和W都是非平稳的，再对上述四个序列的一阶差分进行单位根检验，各序列在1%显著性水平和10%显著性水平下都是平稳的，即序列是一阶单整序列。

表1-1 单位根检验结果

序列 T值 临界值（1%） 临界值（5%）

临界值（10%） 结论

E -0.626692 -4.416345 -3.622033 -3.248592 不平稳

E1 -5.116752 -4.571559 -3.690814

-3.286909 平稳

E2 -1.781083 -4.416345 -3.622033 -3.248592 不平稳

E3 -2.516533 -4.467895 -3.644963 -3.261452 不平稳

W -1.667154 -4.416345 -3.622033 -3.248592 不平稳

2. 协整检验

当若干个非平稳变量存在协整关系时，所建立的状态空间模型才有意义，而非伪回归。本文采用Johasen协整检验方法方法，检验结果如表1-2所示。从检验结果中可以看出，各变量在5%显著性水平下至少存在三个协整关系，表明经济总量和三次产业就业人数之间具有长期稳定的均衡关系。

表1-2 Johansen协整检验结果

假设5% 特征值 迹统计量 临界值 概率

没有协整关系 0.741655 87.28617 69.81889

0.0011

至少1个协整关系 0.674527 57.51008 47.85613 0.0048

至少2个协整关系 0.579872 32.81560 29.79707 0.0218

至少3个协整关系 0.299452 13.73732 15.49471 0.0904

3. 参数估计

经济系统的状态往往都是不可观测的，反映了各系统变量之间的真实状态和联系。状态空间模型建立了可观测变量和系统内部状态之间的关系，通过估计各种不同的状态向量达到分析的目的。在对tE、1tE、2tE、3tE和tW进行单位根检验和协整检验后，利用本文 4 选取的样本数据，用卡尔曼滤波算法得到状态空间模型的参数估计[14]，结果见表1-3、表1-4及图1-1。得到量测方程为：

t6.283205SV1E122334ttttESVESVESVW （1-7）

表1-3 状态空间模型tE的参数估计结果

系数 标准误差 Z统计量 概率

C(1) 6.283205 4.917441 1.277739 0.2013

C(2) -4.729271 0.404023 -11.70544

0.0000

表1-4 状态空间模型tE的各时变参数估计结果

SV1F SV2F SV3F SV4F

1990 0 0 0 0

1991 -0.005232546504578 -0.006547695672899 -0.006431601714415 -0.005546815048924

1992 -0.527814218160729 -0.818018183571738 -0.025854660929040 1.467842185667655

1993 1.426378613792517 -1.813415938946671 -0.719422299810688 1.603579198435625

1994 1.423445558871508 -1.732774362637109 -0.835222307077844 1.645424903869452

1995 -0.545439434763514 -1.520772468040179 1.958931768385036 0.0205519863150289

1996 -0.004119480026455 -0.789042801445818 0.2704015757209734 0.60606928166507

1997 0.1802806064308169 -0.655678511671861 -0.146272803913737 0.7584483717982755

1998 0.3160003496991171 -0.344785220629348 -0.712368294745378 0.921256440040571

1999 0.3512868988722097 -0.605076931018846 -0.434230717664669 0.8715682836912459

2000 0.384691159348859 -0.773458790570175 -0.263736218525144 0.8406381831296568