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　　内容摘要：本文以服务业中的三大子行业（交通运输、仓储及邮政业；批发和零售业；住宿和餐饮业）指标的总和作为流通业发展指标。在流通业增长促进就业增长的相关统计描述的基础上，采用计量方法对我国地区横截面数据进行实证检验，并对结果做进一步解释，最后提出相关建议。
　　关键词：流通业 就业 PLS

　　相关研究回顾

　　国内学者对流通业促进我国经济增长问题的研究十分关注，并取得了不少成果，代表人物有冉净雯、王锦良、宋国宇、王俊等。冉净雯（2008）运用向量自回归滞后分布模型研究了我国流通经济发展对消费增长的影响，并认为推进流通业现代化进程可以有效刺激我国消费增长，拉动内需；王锦良、宋国宇（2011）采用协整方法研究了我国流通业发展对区域经济增长的长期影响和短期影响，并发现流通经济对经济增长的影响具有明显的区域差异性；王俊（2011）通过我国省级面板数据研究了流通业对制造业效率的影响，结果认为流通规模增大有助于提升制造业的TFP，但这种作用在东部地区较显著，而中西部地区则不明显。

　　也有一些学者研究了流通经济对就业增长的影响，代表人物当属谢莉娟。谢莉娟、吴中宝（2009）研究了流通经济对我国就业增长的贡献；王晓东、谢莉娟（2010）又研究了中部地区流通经济对就业吸纳的作用，并认为中部地区流通经济的就业贡献呈现滞后性结构偏离。

　　为进一步研究流通经济对就业增长的影响，本文选取我国省级层面的样本进行定量分析，并对结果作较详细的解释。

　　流通业发展促进就业增长的统计描述

　　目前大量有关流通业促进就业增长问题的研究成果普遍认为，流通产业的生产规模较小，其生产所需资本要素也相对较少，而资本的流动性又比较高，因而对人力资本的需求也比较低。同时，流通产业的安置成本较低，而其就业容量很大，因此它是当今我国解决城镇劳动力就业问题的一个重点行业。为了量化研究我国流通经济发展对就业增长的影响，本文首先采集全国流通业及就业量的数据进行统计性分析。

　　本文以服务业中的三大子行业（交通运输、仓储及邮政业；批发和零售业；住宿和餐饮业）指标的总和作为流通业发展指标。由此根据数据计算可得，2001年我国流通业就业人员数为6773.821万人，到2006年流通业就业人员增加到9547.544万人，2011年则增加到14868.57万人；从流通业增加值来看，2011年流通业增加值只有18389.789亿元，到2006年增加到33506.293亿元，2011年则增加到74549.979亿元，比2001年增加了3倍多。由奥肯定律可知，一个地区经济的增长会使就业水平得到一定增长，当然这也适用于流通经济的增长。参照王晓东、谢莉娟（2010）对流通业就业弹性的计算方法，得到2001-2011年我国流通业的就业弹性；同时为了与全国整体就业弹性进行比较，本文采用同样方法计算整体就业弹性，结果见图1。

　　从图1可知，我国整体就业弹性普遍较小，而且呈递减趋势。2001年，我国整体就业弹性只有0.092，意味着经济水平每增长1%，将带动全国就业水平增长0.092%。从历年全国整体就业弹性变动的趋势看，经济发展水平对就业水平的整体推动状况不容乐观，到2011年整体就业弹性只有0.023。虽然我国整体就业情况表现出一种弱弹性水平，但与此同时，流通业的就业弹性却表现出一种强弹性，而且基本呈逐年上升趋势。2001年流通业就业弹性表现为负，但2002年迅速增为0.1392；虽然2008年流通业就业弹性有一定程度下降，但2009年起流通业就业弹性又保持平稳增加，到2011年该弹性已达到0.582。

　　正如王晓东、谢莉娟（2010）所言，虽然流通业就业弹性在一定程度上可以反映流通业就业发展对经济增长的依赖程度，但它还不能从本质上体现流通经济的先导性，因此也无法反映流通经济发展对就业水平的影响程度。为此，本文再从流通业贡献率角度入手，计算流通业增加值增长指数和流通业就业增长指数，从而考察流通经济发展的先导性对其就业增长的推动力，结果见图2。

　　从图2可知，2001-2011年间流通业增加值增长指数没有出现明显的变化趋势，基本维持在1附近变动。但除2008年流通业就业人数增长指数相对呈递减趋势外，2001-2011年流通业就业增长指数基本呈显著递增趋势，2001年该指数只有1.893，到2007年达到最高峰（9.322），2008-2011年也呈显著增加趋势，到2011年该指数达到7.993。由此可见，流通经济发展的先导性显示出“促就业”的态势，即便2008年流通业就业增长指数大幅回跌，但这种回跌是在总体就业水平下跌，流通业就业水平提升的前提下产生的，这也进一步反映了流通经济发展对就业的显著影响。

　　研究设计与实证方法

　　（一）变量选取和数据来源

　　为进一步定量研究流通经济发展对就业的贡献，本文构建反映流通经济促进就业增长的计量模型进行实证检验。为此，首先基于前人研究经验，选取合适的变量：

　　1.就业指标。与常规的研究方法相仿，本文采用从业人员数反映就业量，由于本文重在研究流通经济对整体就业水平的影响，因此选取地区从业人员总数来表示就业水平。

　　2.流通经济指标。关于流通经济指标，可从流通业经济水平和流通业就业水平两方面进行指标选取，其中流通业经济水平指标用流通业增加值表示，即上文所述三大子行业增加值总和；流通业就业水平指标用流通业从业人员数表示，即三大子行业的从业人员总和。

　　3.控制变量组。流通经济的发展必然受到外界因素的影响，而流通经济对就业水平的影响也可能受到外界因素的干扰，因此有必要在模型中引入一组外界变量进行控制。根据前人的研究经验可知，一般一个地区的城市化水平和经济发展水平往往可作为地区的约束条件，因此本文选取城市化水平和地区经济发展水平两个变量，分别用城市化率和人均GDP表示。

　　本文计量模型包含的变量及定义可归纳为表1。

　　本文选取2007-2011年我国各省市自治区的横截面数据作为样本，数据来源于历年《中国统计年鉴》和国研网数据库。由于西藏自治区统计数据与其他省份相差悬殊，因此本文将其剔除。对于流通业和地区经济发展水平两个指标，本文采用CPI指数对它们进行消胀处理。

　　（二）计量模型构建

　　基于以上变量，本文构建反映流通经济对就业增长影响的计量模型如下：
　　ln Emp = α0 + α1ln Cgdp + α2 ln CE + α3 ln Urb + α4 ln Pgdp + μ
　　其中，αi（i = 1，2，3，4）为待估计参数，μ为模型的残差项。这里对各变量取对数，其系数可作为解释变量对被解释变量的影响弹性。

　　考虑到本文实证的样本只有30个，而且经相关性检验发现解释变量之间的相关性都比较高，因此选择OLS回归进行估计难免会使结果有较大偏差。为此，本文选择偏最小二乘法（PLS）对上式进行估计。

　　实证结果分析

　　（一）实证结果的初步分析

　　利用Simca-P对上式进行估计，结果见表2。

　　从表2的模型拟合参数可知，2007-2011年的各个回归结果都具有较好的拟合效果，因此模型的预测精度较大。从回归系数来看，流通业经济水平和流通业就业水平对整体就业水平都有显著的正向影响，而且这两种影响弹性在2008年有所下降，但总体保持增加趋势。由此可见，我国流通经济增长对促进整体就业水平增长具有较显著的贡献。此外，2007-2011年我国城市化水平对就业水平都有负面影响，而除了2008年以外，地区生产总值对就业水平也都有负面影响。由此可见，我国整体经济水平的提高或城市化水平的提高对就业水平都带来负面影响，这也进一步导致收入差距的拉大。因此，我国要充分发挥流通业的优势及对就业增长的贡献，以促进整体就业水平的提高。

　　（二）回归结果的进一步分析

　　虽然回归结果表明2007-2011年流通业经济水平和就业水平对整体就业水平都有显著的正向影响，但它们推动整体就业增长的弹性系数都小于0.5，因此本文认为，仅仅依靠流通业生产总值和就业的“量”的扩张，无法充分带动整体就业水平的提高，而优化流通业的产业结构就显得尤为必要。

　　与经济较发达的东部地区相比，中西部地区交通运输、仓储和邮政业、批发和零售业这两个行业的增加值比重与就业人员比重都明显偏离，而流通业产业结构与就业结构的不平衡成为影响流通业就业吸纳能力的主要原因之一，制约了流通经济对整体就业的影响力。这也从一定程度上解释了我国流通经济各指标的就业弹性偏低的原因。

　　结论及政策建议

　　根据本文的研究，可将结论归纳为以下三点：我国流通业的发展对整体就业增长有重要贡献，表现为流通业经济水平的提高和就业的扩张都有助于提高整体就业水平；近年来，流通业经济水平和就业水平对我国整体就业水平的弹性皆为正，而且这些弹性系数基本呈递增趋势；我国区域流通业增加值结构和就业结构都存在较大差异，这直接影响了流通业对就业的贡献力。

　　根据研究结果，提出以下建议：优化各地区流通业内部子行业之间的结构，增强流通业的就业吸纳力；强化流通业企业的重组和规模控制，并适当扶持中西部地区薄弱性流通业企业的发展；优化流通产业内部的要素结构，增强人力资本投入，合理培养流通业人才，促进流通业向集约型增长方式转变。

　　参考文献：
　　1.冉净雯.流通发展与消费增长的关系：理论与实证[J].商业时代，2008（1）
　　2.王锦良，宋国宇.流通产业发展影响区域经济增长的经验分析[J].技术经济，2011（11）
　　3.王俊.流通业对制造业效率的影响[J].经济学家，2011（1）
　　4.谢莉娟，吴中宝.流通业发展对促进就业增长的贡献分析[J].价格月刊，2009（10）
　　5.王晓东，谢莉娟.论流通产业结构调整与就业增长—基于中部地区流通业对就业吸纳的贡献分析[J].财贸经济，2010（2）