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摘 要：本文基于1992—2014年我国30个省（市、自治区）的省际面板数据，使用计量建模的方法对我国四大经济区域经济增长、产业结构调整与就业的关系进行了实证研究。结果表明：过去的二十多年间，中西部地区省份的自发就业增长率普遍高于东部地区，区域经济增长对就业增长的促进作用也高于东部地区；东部地区在产业结构调整促进就业增长方面领先于中西部地区；而产业结构调整所造成的结构性失业主要出现在经济欠发达的西部地区；尽管在各省份的表现差异较大，但在全国范围内经济增长和劳动力跨产业流动促进了就业增长。研究结论表明，“保增长就是保就业”具有一定的经验基础，对中西部地区未来的发展仍具有指导意义；“调结构”促就业效果在中西部地区的显现还需要时间，但采取有效措施健全劳动力就业市场无疑能够加快这一进程。
关键词：就业；经济增长；产业结构调整；劳动力跨产业流动
中图分类号：F062.9 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2016）03-0010-06 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.02
一、问题的提出及文献回顾
2008年以来，美国次贷危机、国际金融危机以及欧洲主权债务危机接踵而来，重创了各国的经济发展。经历过衰退的涅槃，世界经济正缓慢而坚定的走向复苏。未来三到五年，国际经济形势将快速变化，国际经济秩序也将深刻调整。在国内，我国已进入“三期叠加”的新常态，多年高速增长积累的社会矛盾集中爆发，增长速度放慢，企业经营越来越困难；政府债务危机、银行坏账以及企业产能过剩成为不容忽视的三大隐患。面临复杂的国际国内环境，要兼顾增长与稳定，加快产业结构调整和促进就业成为中国发展的必然选择。在经济增速逐渐放缓、产业结构调整加快的情况下，研究经济增长和结构调整的就业效应并协调好三者的关系具有十分重要的现实意义。
关于经济增长与就业的研究可谓汗牛充栋，但增长能否有效促进就业，学术界尚存在分歧。西方经济理论（索罗增长模型和奥肯定律）认为，就业增长率与经济增长率的变动趋势在理论上存在一致性。但是从20世纪90年代起，我国的就业弹性持续下降，越来越多的学者开始质疑西方经济理论在我国的适应性。汤光华（1999） 通过计算相关系数得出结论：1978—1992年，中国的经济增长与就业总体变化上不相关，但1992—1997年间具有了一定的同向性[1]。蔡昉（2004）等认为尽管我国的就业弹性较低，但不能解释为经济增长未带来就业增长[2]。刘元华（2012）等观察影响就业的三个因素（经济增长、技术进步和结构调整），测算出1994—2009年经济增长使就业人口年均增加9.49%[3]。不同的观点也很多。陈桢（2008）指出，1992年后劳动要素对经济增长的解释力严重下降，若不考虑技术进步和体制转变导致劳动效率提高，甚至可以认为就业人员增加对我国经济增长几乎是没有作用的[4]。卞纪兰（2011）等认为20世纪90年代以来中国经济增长正逐渐从高就业增长型向低就业增长型转变[5]。
关于产业结构调整与就业的研究，学术界也是众说纷纭。Findeisen和Sudekum（2008）认为产业结构调整强度与城市就业增长之间的关系并不明确，产业的初始结构对其后的就业增长有重要影响[6]。张浩然、衣保中（201
1）指出产业增量结构的快速调整对于城市就业有着显著的促进作用，而劳动力在各行业的重新配置会带来结构性失业，影响城市的就业水平[7]。吴振球、程婷（2013）等证明了产业结构合理化、产业结构高级化对降低失业率有积极作用；同时证明了产业结构高级化与转变经济发展方式协同作用对降低失业率具有明显的积极作用[8]。魏燕、龚新蜀（2012）研究了省际间技术进步、产业结构升级与就业的关系，指出我国技术进步、产业结构升级程度与就业之间存在长期均衡关系，但其对区域就业量的短期影响在四大经济区中是不稳定的[9]。以上有价值的成果为本研究提供了丰富参考。
本文与上述研究有三方面重要区别：一是将经济增长和产业结构调整放在一个模型中进行研究，在研究“稳增长，调结构”与“惠民生”（就业）关系的基础上，进一步提出“促改革”的措施；二是尊重了产业结构调整的过程性，从调整过程和调整结果两个维度研究产业结构调整对就业的影响，根据估计结果推测出各大经济区域所处的调整阶段；三是尊重了产业结构调整空间上的不一致性，对经济增长和产业结构调整的就业效应在四大经济区域的表现进行了比较分析，并尝试对不一致做出解释。
二、变量选取及模型设定
（一）变量选取
本研究主要采用了1992—2014年我国30个省（自治区、直辖市）的面板数据，并将30个省划分为东北部（黑龙江、吉林、辽宁）、东部（北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南）、中部（山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南）和西部（内蒙古、广西、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆）四个部分进行研究。研究数据来自历年《中国统计年鉴》、各省统计年鉴以及国家统计局网站。本文选取的变量有：
1.就业。就业是本研究的被解释变量，选取从业人员增长率（Rate of Employment——EMPLOYR）衡量。根据国家统计局设置的统计口径，凡16周岁及以上，从事一定社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的人员，包括：职工、再就业的离退休人员、私营业主、个体户主、私营企业和个体就业人员、乡镇企业就业人员、农村就业人员、其他就业人员等。
2.经济增长。经济增长是本研究的解释变量之一，选取实际GDP增长率（Rate of Gross Domestic Product——GDPR）来衡量。该变量的系数在经济意义上为就业弹性，反映了经济增长的就业吸纳能力；给定其他条件，较高的就业弹性意味着经济增长更多地依赖劳动力的增加，经济增长的成果也更多为劳动者所分享[10]。为剔除价格因素的影响，模型中使用的数据为可比价格计算的GDP增长率①。 3.产业结构调整。本研究分别选取劳动力跨产业流动系数（TSTR）、第三产业与第二产业增加值比率（Structure Ratio）来衡量产业结构调整的过程和结果。TSTR系数的计算采用Aigenger等、刘楷（2007）、朱轶和熊思敏（2009）以及张浩然等（2011）的思路[11-13]，测算公式如下：
其中，TSTRit表示i地区在t期的产业结构变动强度。qnt、qnt-1分别为i省份第n产业从业人员在t及t-1期占该省份从业人员总和的比重。该系数越大说明劳动力跨产业流动规模越大，产业结构变动越剧烈；反之，则说明劳动力跨产业流动规模越小，产业结构调整速度越缓慢。
（二）模型检验及设定
通过Levin、Lin&Chu t、Breitung、Im-Pesaran and Skin、
Fisher-ADF以及Fisher-PP方法对模型涉及的各个变量进行单位根检验，结果表明：从业人员增长率（EMPLOYR）、实际GDP增长率（GDPR）、第三产业第二产业产值比值（StrucRatio）以及劳动力的跨产业流动强度（TSTR）的原始序列均是平稳的。使用高铁梅等的两步法对面板数据进行模型设定检验②，检验过程及结果如下：
共同刻画了i省（自治区、直辖市）产业结构调整的结果和过程对就业的影响情况；？滋it为随机变量，代表i省（自治区、直辖市）的随机影响，用来反映不同省市间的就业增长差异。
估计结果显示：从1992—2014年的平均状况来看，全国的自发就业增长率每年增加0.794940，该系数为我国的就业加速度。加速度为正，说明二十多年来我国整体的就业人数加速增长。各省（自治区、直辖市）的自发就业增长率有显著区别。在平均自发就业增长率发生正向偏离的16个省份中，中西部省份占11个；发生负向偏离的14个省份中，东部省份占7个（见表3）。这说明东部地区自发就业增速放缓，在全国就业增长的贡献日渐削弱，而中西部地区自发就业增速加快，已成长为全国就业增长的重要引擎。
从经济增长对就业增长的影响来看，三分之二的样本省份其经济增长率与就业增长率具有正向的相关关系（见表4）。这意味着在宏观层面上，经济增长与就业增长同向变化仍是客观事实。具体到微观层面，各省经济增长对就业增速的影响存在差异：在系数估计值为正的20个省份中，中西部省份占13个，东北部省份占3个；在估计值为负的后10个省份中，东部省份占6个。这说明中西部和东北部地区的经济发展仍以劳动力密集型产业为主，而东部地区已度过了主要靠劳动力数量投入来拉动经济增长的阶段。根据柯布道格拉斯生产函数及相关研究成果，除劳动力数量外，资本的投入、新科技的应用、先进生产管理制度的引入以及劳动力质量的提升等都能极大促进经济增长。在劳动力成本居高不下、企业家纷纷用机器和新技术替代劳动投入的情况下，经济增长速度与就业增长速度出现方向上的背离是完全可能的。根据回归结果可以推测，资本较为充裕、科技比较前沿、对外开放比较充分的北京、上海等地区正在经历这样的过程。
从劳动力跨产业流动对就业增长的影响来看，除陕西、青海、吉林和甘肃外，其余26个省份影响系数的估计值均为正值，这说明从1992—2014年间，在我国的绝大部分省份，劳动力的跨产业流动有力地促进了就业增长，学界所担心的结构性失业只在极少省份存在（见表5）。在系数估计值最大的前10个省份中，东部省份占7个；在估计值为负的4个省份中，西部省份占3个；中部6省的回归系数排位较为居中。这说明劳动力的跨产业流动能否促进就业增长，很大程度上取决于所在地区市场的发育程度。市场发育程度越高的地区，资源聚集效应越强，就业机会及专业人才规模化存在。劳动力的频繁流动，增加了劳企双方的双向选择机会，极大地降低了结构性失业。
从三产二产产值比率对就业增长的影响看，在东部10省中，有6个省份的回归系数为正（见表6），这说明大部分东部省份第三产业相对于第二产业产值的上升将促进就业增长。中部地区除河南外，其余5省份的回归系数均为负；西部地区除宁夏、青海、陕西外，其余8省份的回归系数为负；东北地区除吉林外，辽宁和黑龙江省的系数也为负。说明这些省份（主要集中在东北部和中西部地区）第三产业相对于第二产业比重的上升会抑制就业增长。产业结构比率并没有像理论分析的那样展现出对就业增长的促进作用，这可能与东中西部经济发展程度、产业结构的初始状态以及市场发育程度密切相关。需要指出的是，河南省作为承接东部产业转移的排头兵，积极打造产业结构升级版，已经初见成效。该省份第三产业相对于第二产业比重的上升极大地促进了就业增长。
（二）结论佐证
在模型（2）的回归结果中，STUCRATIO和TSTR的回归系数均在1%的置信水平上显著。回归系数均为正值，说明在东部省份，三产与二产产值比率的提高以及劳动力的跨产业流动越大，越能促进就业。这与东部地区省份在表3和表4的表现相一致。
在模型（3）的回归结果中，STUCRATIO和TSTR的回归系数分别在1%、5%的置信水平上显著。前者的回归系数为负值，说明在中部省份三产与二产产值比例的提高会抑制就业增长率；后者的回归系数为正值，说明在中部省份劳动力的跨产业流动能促进就业。这些结论也与前文表3和表4的分析相一致。
四、结论与政策建议
（一）经济增长和产业结构调整的就业效应呈现出的阶段性，与各区域所处的工业化阶段相吻合
从蒸汽机和电灯泡的发明开始，工业化就席卷了整个世界。处于工业化初级阶段的地区，资本和劳动力会向工业（第二产业）集聚并使其成为经济发展的主要支柱，因而经济增长与就业增长表现出趋势上的一致性。而处于工业化中后期的地区，在向落后地区转移劳动密集型产业的同时，发展目标转向轻型化、创新型以及战略新兴产业。与此相伴随的就是第三产业成为经济发展的支柱。这类产业对劳动力素质的要求高于对劳动力数量的要求，“无就业的增长”现象就会逐渐显现。显然我国中西部地区尚处于第一个阶段，而东部地区已进入第二个阶段。 （二）在人口老龄化社会加速到来的背景下，计划生育二胎政策的放开将有助于缓解自发就业增长率的下降
劳动力的跨区域流动和转移一定程度上可以缓解东部省份自发就业增长率较低的状况，但长期而言，进一步出台有针对性的措施，鼓励东部省份居民生育才能从根本上解决这一问题。
（三）对于中西部地区而言，“保增长就是保就业”的经验仍然适用，但对东部地区而言，增长方式的变化已经使GDP的就业效应发生根本性变化
在未来的发展中，不应再将治理失业作为过度追求GDP的理由，就业问题必须作为一个独立任务去解决[14]。东部省份应充分发挥自身市场开放度高的优势，采取有效措施进一步增加劳动力市场的信息透明度，鼓励劳动力从高度自动化及产能过剩产业转移到劳动力需求较旺盛的新兴产业中去。此外，还应完善劳动力市场的配套制度，如加快建立劳动力就业指导及创业指导制度，进一步完善临时性失业的保障金及保险制度等。这些措施对东北部及中西部地区同样有效。
（四）产业结构调整是一个由东部向中西部地区波浪式推进的宏大工程，不能以牺牲就业为代价盲目全面推进
东部地区产业结构调整和升级是以向中西部转移落后产能（主要是工业）为背景的。在这一过程中，中西部地区的产业结构调整必定滞后于东部地区。特别是中西部地区尚未完成现代化之前，发展本土及承接而来的工业仍是首选。
（特约编辑：陈颖）
参考文献：
[1]汤光华.对中国经济增长与就业关系的实证研究[J].统计研究，1999（增刊）：250-255.
[2]蔡昉，都阳，高文书.就业弹性、自然失业率和宏观经济政策——为什么经济增长没有带来显性就业[J].经济研究，2004（9）：18-25.
[3]刘元华等.经济增长、技术进步和结构调整与中国就业[J].中国人口资源与环境，2002（5）：368-371.
[4]陈桢.经济增长与就业增长关系的实证研究[J].经济学家，2008（2）：90-95.
[5]卞纪兰，赵桂燕，林忠.中国就业与经济增长关系分析[J].生产力研究，2011（7）：53-54.
[6]Sebastian Findeisen and Jens Sudekum.Industry Charning and the Evolution of Cities Evidence for Germany[J]. Journal of Urban Economics，2008，64：326-329.
[7]张浩然，衣保中.产业结构调整的就业效应：来自中国城市面板数据的证据[J].产业经济研究，2011（3）：50-55.
[8]吴振球，程婷，王振.产业结构优化升级、经济发展方式转变与扩大就业——基于我国1995—2011年省级面板数据的经验研究[J].中央财经大学学报，2013（12）：70-77.
[9]魏燕，龚新蜀.技术进步、产业结构升级与区域就业差异——基于我国四大经济区 31个省级面板数据的实证研究[J].产业经济研究，2012（4）：19-27.
[10]陆铭，欧海军.高增长与低就业：政府干预与就业弹性的经验研究[J].世界经济，2011（12）：3-31.
[11]Aigenger， K.， Hutschenreiter， G.and Marterbauer，M.，2001， Structural Change and Economic Growth.http：//www.wifo.ac.at/wwa/jsp/.
[12]刘楷.1999—2005年中国地区工业结构调整和增长活力实证分析[J].中国工业经济，2007（9）：40-47.
[13]朱轶，熊思敏.技术进步、产业结构变动对我国就业效应的经验研究[J].数量经济与技术经济研究，2009（3）：107
-119.
[14]孙文凯.中国近年来经济增长与就业增长间数量关系解释[J].经济理论与经济管理，2014（1）：16-26.
关键词：就业；经济增长；产业结构调整；劳动力跨产业流动
中图分类号：F062.9 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2016）03-0010-06 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.03.02
一、问题的提出及文献回顾
2008年以来，美国次贷危机、国际金融危机以及欧洲主权债务危机接踵而来，重创了各国的经济发展。经历过衰退的涅槃，世界经济正缓慢而坚定的走向复苏。未来三到五年，国际经济形势将快速变化，国际经济秩序也将深刻调整。在国内，我国已进入“三期叠加”的新常态，多年高速增长积累的社会矛盾集中爆发，增长速度放慢，企业经营越来越困难；政府债务危机、银行坏账以及企业产能过剩成为不容忽视的三大隐患。面临复杂的国际国内环境，要兼顾增长与稳定，加快产业结构调整和促进就业成为中国发展的必然选择。在经济增速逐渐放缓、产业结构调整加快的情况下，研究经济增长和结构调整的就业效应并协调好三者的关系具有十分重要的现实意义。
关于经济增长与就业的研究可谓汗牛充栋，但增长能否有效促进就业，学术界尚存在分歧。西方经济理论（索罗增长模型和奥肯定律）认为，就业增长率与经济增长率的变动趋势在理论上存在一致性。但是从20世纪90年代起，我国的就业弹性持续下降，越来越多的学者开始质疑西方经济理论在我国的适应性。汤光华（1999） 通过计算相关系数得出结论：1978—1992年，中国的经济增长与就业总体变化上不相关，但1992—1997年间具有了一定的同向性[1]。蔡昉（2004）等认为尽管我国的就业弹性较低，但不能解释为经济增长未带来就业增长[2]。刘元华（2012）等观察影响就业的三个因素（经济增长、技术进步和结构调整），测算出1994—2009年经济增长使就业人口年均增加9.49%[3]。不同的观点也很多。陈桢（2008）指出，1992年后劳动要素对经济增长的解释力严重下降，若不考虑技术进步和体制转变导致劳动效率提高，甚至可以认为就业人员增加对我国经济增长几乎是没有作用的[4]。卞纪兰（2011）等认为20世纪90年代以来中国经济增长正逐渐从高就业增长型向低就业增长型转变[5]。
关于产业结构调整与就业的研究，学术界也是众说纷纭。Findeisen和Sudekum（2008）认为产业结构调整强度与城市就业增长之间的关系并不明确，产业的初始结构对其后的就业增长有重要影响[6]。张浩然、衣保中（201
1）指出产业增量结构的快速调整对于城市就业有着显著的促进作用，而劳动力在各行业的重新配置会带来结构性失业，影响城市的就业水平[7]。吴振球、程婷（2013）等证明了产业结构合理化、产业结构高级化对降低失业率有积极作用；同时证明了产业结构高级化与转变经济发展方式协同作用对降低失业率具有明显的积极作用[8]。魏燕、龚新蜀（2012）研究了省际间技术进步、产业结构升级与就业的关系，指出我国技术进步、产业结构升级程度与就业之间存在长期均衡关系，但其对区域就业量的短期影响在四大经济区中是不稳定的[9]。以上有价值的成果为本研究提供了丰富参考。
本文与上述研究有三方面重要区别：一是将经济增长和产业结构调整放在一个模型中进行研究，在研究“稳增长，调结构”与“惠民生”（就业）关系的基础上，进一步提出“促改革”的措施；二是尊重了产业结构调整的过程性，从调整过程和调整结果两个维度研究产业结构调整对就业的影响，根据估计结果推测出各大经济区域所处的调整阶段；三是尊重了产业结构调整空间上的不一致性，对经济增长和产业结构调整的就业效应在四大经济区域的表现进行了比较分析，并尝试对不一致做出解释。
二、变量选取及模型设定
（一）变量选取
本研究主要采用了1992—2014年我国30个省（自治区、直辖市）的面板数据，并将30个省划分为东北部（黑龙江、吉林、辽宁）、东部（北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南）、中部（山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南）和西部（内蒙古、广西、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆）四个部分进行研究。研究数据来自历年《中国统计年鉴》、各省统计年鉴以及国家统计局网站。本文选取的变量有：
1.就业。就业是本研究的被解释变量，选取从业人员增长率（Rate of Employment——EMPLOYR）衡量。根据国家统计局设置的统计口径，凡16周岁及以上，从事一定社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的人员，包括：职工、再就业的离退休人员、私营业主、个体户主、私营企业和个体就业人员、乡镇企业就业人员、农村就业人员、其他就业人员等。
2.经济增长。经济增长是本研究的解释变量之一，选取实际GDP增长率（Rate of Gross Domestic Product——GDPR）来衡量。该变量的系数在经济意义上为就业弹性，反映了经济增长的就业吸纳能力；给定其他条件，较高的就业弹性意味着经济增长更多地依赖劳动力的增加，经济增长的成果也更多为劳动者所分享[10]。为剔除价格因素的影响，模型中使用的数据为可比价格计算的GDP增长率①。 3.产业结构调整。本研究分别选取劳动力跨产业流动系数（TSTR）、第三产业与第二产业增加值比率（Structure Ratio）来衡量产业结构调整的过程和结果。TSTR系数的计算采用Aigenger等、刘楷（2007）、朱轶和熊思敏（2009）以及张浩然等（2011）的思路[11-13]，测算公式如下：
其中，TSTRit表示i地区在t期的产业结构变动强度。qnt、qnt-1分别为i省份第n产业从业人员在t及t-1期占该省份从业人员总和的比重。该系数越大说明劳动力跨产业流动规模越大，产业结构变动越剧烈；反之，则说明劳动力跨产业流动规模越小，产业结构调整速度越缓慢。
（二）模型检验及设定
通过Levin、Lin&Chu t、Breitung、Im-Pesaran and Skin、
Fisher-ADF以及Fisher-PP方法对模型涉及的各个变量进行单位根检验，结果表明：从业人员增长率（EMPLOYR）、实际GDP增长率（GDPR）、第三产业第二产业产值比值（StrucRatio）以及劳动力的跨产业流动强度（TSTR）的原始序列均是平稳的。使用高铁梅等的两步法对面板数据进行模型设定检验②，检验过程及结果如下：
共同刻画了i省（自治区、直辖市）产业结构调整的结果和过程对就业的影响情况；？滋it为随机变量，代表i省（自治区、直辖市）的随机影响，用来反映不同省市间的就业增长差异。
估计结果显示：从1992—2014年的平均状况来看，全国的自发就业增长率每年增加0.794940，该系数为我国的就业加速度。加速度为正，说明二十多年来我国整体的就业人数加速增长。各省（自治区、直辖市）的自发就业增长率有显著区别。在平均自发就业增长率发生正向偏离的16个省份中，中西部省份占11个；发生负向偏离的14个省份中，东部省份占7个（见表3）。这说明东部地区自发就业增速放缓，在全国就业增长的贡献日渐削弱，而中西部地区自发就业增速加快，已成长为全国就业增长的重要引擎。
从经济增长对就业增长的影响来看，三分之二的样本省份其经济增长率与就业增长率具有正向的相关关系（见表4）。这意味着在宏观层面上，经济增长与就业增长同向变化仍是客观事实。具体到微观层面，各省经济增长对就业增速的影响存在差异：在系数估计值为正的20个省份中，中西部省份占13个，东北部省份占3个；在估计值为负的后10个省份中，东部省份占6个。这说明中西部和东北部地区的经济发展仍以劳动力密集型产业为主，而东部地区已度过了主要靠劳动力数量投入来拉动经济增长的阶段。根据柯布道格拉斯生产函数及相关研究成果，除劳动力数量外，资本的投入、新科技的应用、先进生产管理制度的引入以及劳动力质量的提升等都能极大促进经济增长。在劳动力成本居高不下、企业家纷纷用机器和新技术替代劳动投入的情况下，经济增长速度与就业增长速度出现方向上的背离是完全可能的。根据回归结果可以推测，资本较为充裕、科技比较前沿、对外开放比较充分的北京、上海等地区正在经历这样的过程。
从劳动力跨产业流动对就业增长的影响来看，除陕西、青海、吉林和甘肃外，其余26个省份影响系数的估计值均为正值，这说明从1992—2014年间，在我国的绝大部分省份，劳动力的跨产业流动有力地促进了就业增长，学界所担心的结构性失业只在极少省份存在（见表5）。在系数估计值最大的前10个省份中，东部省份占7个；在估计值为负的4个省份中，西部省份占3个；中部6省的回归系数排位较为居中。这说明劳动力的跨产业流动能否促进就业增长，很大程度上取决于所在地区市场的发育程度。市场发育程度越高的地区，资源聚集效应越强，就业机会及专业人才规模化存在。劳动力的频繁流动，增加了劳企双方的双向选择机会，极大地降低了结构性失业。
从三产二产产值比率对就业增长的影响看，在东部10省中，有6个省份的回归系数为正（见表6），这说明大部分东部省份第三产业相对于第二产业产值的上升将促进就业增长。中部地区除河南外，其余5省份的回归系数均为负；西部地区除宁夏、青海、陕西外，其余8省份的回归系数为负；东北地区除吉林外，辽宁和黑龙江省的系数也为负。说明这些省份（主要集中在东北部和中西部地区）第三产业相对于第二产业比重的上升会抑制就业增长。产业结构比率并没有像理论分析的那样展现出对就业增长的促进作用，这可能与东中西部经济发展程度、产业结构的初始状态以及市场发育程度密切相关。需要指出的是，河南省作为承接东部产业转移的排头兵，积极打造产业结构升级版，已经初见成效。该省份第三产业相对于第二产业比重的上升极大地促进了就业增长。
（二）结论佐证
在模型（2）的回归结果中，STUCRATIO和TSTR的回归系数均在1%的置信水平上显著。回归系数均为正值，说明在东部省份，三产与二产产值比率的提高以及劳动力的跨产业流动越大，越能促进就业。这与东部地区省份在表3和表4的表现相一致。
在模型（3）的回归结果中，STUCRATIO和TSTR的回归系数分别在1%、5%的置信水平上显著。前者的回归系数为负值，说明在中部省份三产与二产产值比例的提高会抑制就业增长率；后者的回归系数为正值，说明在中部省份劳动力的跨产业流动能促进就业。这些结论也与前文表3和表4的分析相一致。
四、结论与政策建议
（一）经济增长和产业结构调整的就业效应呈现出的阶段性，与各区域所处的工业化阶段相吻合
从蒸汽机和电灯泡的发明开始，工业化就席卷了整个世界。处于工业化初级阶段的地区，资本和劳动力会向工业（第二产业）集聚并使其成为经济发展的主要支柱，因而经济增长与就业增长表现出趋势上的一致性。而处于工业化中后期的地区，在向落后地区转移劳动密集型产业的同时，发展目标转向轻型化、创新型以及战略新兴产业。与此相伴随的就是第三产业成为经济发展的支柱。这类产业对劳动力素质的要求高于对劳动力数量的要求，“无就业的增长”现象就会逐渐显现。显然我国中西部地区尚处于第一个阶段，而东部地区已进入第二个阶段。 （二）在人口老龄化社会加速到来的背景下，计划生育二胎政策的放开将有助于缓解自发就业增长率的下降
劳动力的跨区域流动和转移一定程度上可以缓解东部省份自发就业增长率较低的状况，但长期而言，进一步出台有针对性的措施，鼓励东部省份居民生育才能从根本上解决这一问题。
（三）对于中西部地区而言，“保增长就是保就业”的经验仍然适用，但对东部地区而言，增长方式的变化已经使GDP的就业效应发生根本性变化
在未来的发展中，不应再将治理失业作为过度追求GDP的理由，就业问题必须作为一个独立任务去解决[14]。东部省份应充分发挥自身市场开放度高的优势，采取有效措施进一步增加劳动力市场的信息透明度，鼓励劳动力从高度自动化及产能过剩产业转移到劳动力需求较旺盛的新兴产业中去。此外，还应完善劳动力市场的配套制度，如加快建立劳动力就业指导及创业指导制度，进一步完善临时性失业的保障金及保险制度等。这些措施对东北部及中西部地区同样有效。
（四）产业结构调整是一个由东部向中西部地区波浪式推进的宏大工程，不能以牺牲就业为代价盲目全面推进
东部地区产业结构调整和升级是以向中西部转移落后产能（主要是工业）为背景的。在这一过程中，中西部地区的产业结构调整必定滞后于东部地区。特别是中西部地区尚未完成现代化之前，发展本土及承接而来的工业仍是首选。
（特约编辑：陈颖）
参考文献：
[1]汤光华.对中国经济增长与就业关系的实证研究[J].统计研究，1999（增刊）：250-255.
[2]蔡昉，都阳，高文书.就业弹性、自然失业率和宏观经济政策——为什么经济增长没有带来显性就业[J].经济研究，2004（9）：18-25.
[3]刘元华等.经济增长、技术进步和结构调整与中国就业[J].中国人口资源与环境，2002（5）：368-371.
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