摘要：利用2000-2009年中國29個省級單位數據建立空間計量模型對影響勞動就業的各因素及其空間效應進行檢驗分析。結果顯示：省際勞動就業存在顯著的空間相關性，鄰近省域就業的溢出效應對本省具有正向影響，且該效應從東部到西部地區呈階梯狀依次遞減，東部地區就業較中西部地區具有更強的區間聯動性。省域技術進步、財政支出、市場化和產業結構優化無論從全國層面還是地區層面均對勞動就業具有顯著的促進作用，且財政支出對中西部就業的影響明顯大于東部地區；城市化與實際工資對東部就業影響不顯著，但能夠顯著促進中西部地區就業增長。促進區間聯動、加快市場化、城市化和產業結構優化步伐、完善和優化財政支出結構是增加就業的重要舉措。 關鍵詞：勞動就業；省域；城市化水平；空間計量經濟模型

一、引言 就業是民生之本，不僅關系到經濟的健康穩定發展，而且與社會穩定、政治安全密切相關。實現就業穩定一直以來都是各個國家制定宏觀政策的重要目標之一。如何保持一個國家的就業穩定，是經濟政策制定者十分關心的問題。由于我國各地區經濟發展水平、產業結構狀況等差距較大，因而就業問題的表現形式勢必不同，同樣的財政、貨幣政策在不同的地區可能會產生不同效果。這就使得每個地區的就業在一定程度上也會影響周邊地區的就業情況，研究就業問題還必須考慮其空間相關性，即不僅探討每個地區本身的就業問題，還要分析其他地區就業對該地區的影響。 對就業問題的研究已有很長歷史，現代西方經濟學已形成比較系統、完善的就業理論，比如以李嘉圖和薩伊為代表的古典和新古典充分就業理論、凱恩斯非自愿就業理論、新凱恩斯工資粘性就業理論等；發展經濟學中也有劉易斯—費景漢—拉尼斯模型、托達羅“人口流動”模型、伊斯特林“相對剝奪”理論等。大多數理論均以工資作為影響就業的關鍵因素。然而眾多經驗研究顯示某一地區城市化水平、產業結構和經濟狀況等因素均對就業具有顯著影響。 1. 城市化對就業的影響。Robert A. Carter[1]指出勞動力在城市的集聚可以擴大產業規模、促進城市經濟增長，提高城市吸納勞動就業能力。Xiangzheng Deng等通過對我國1980—2000年數據的分析，指出城市化與經濟增長之間存在高度相關性，人口在城鄉間的流動一方面可以為城市提供勞動力儲備、擴大產業需求，另一方面解決了農村勞動力剩余問題。韓峰等以湖南省為例，采用動態計量模型對城鄉勞動力轉移與就業結構優化的關系進行了深入探討，認為城市化對第二產業就業的影響不顯著，但會持久的促進第三產業就業，城市化總體對就業結構優化具有促進作用，但其沒有對除城市化以外的其他影響就業的控制變量進行分析。 勞動力的區間流動對就業的影響。Marr and Siklos-運用加拿大1962—1990年的數據分析了就業和移民的關系，結果顯示，移民對失業具有顯著沖擊作用。近年來對勞動力區域轉移的研究更加深入，Feridun以瑞典、芬蘭等國為例分析了勞動力跨區域轉移與經濟增長的關系，研究認為勞動力跨地區轉移對人均GDP具有正的影響但對失業率影響甚微；而且Morley也以澳大利亞為背景對此問題進行了深入研究，也得出了類似的結論。 經濟發展狀況對就業的影響。Rawski分析了造成我國GDP增長的影響因素，他認為勞動力就業在經濟增長中發揮了重要作用，勞動就業與經濟增長之間互相影響；李俊鋒等從理論上分析了經濟增長與就業之間的關系，并在中美就業情況進行比較分析的基礎上通過建立計量模型說明了中國存在經濟增長與就業之間的互動機制。然而，經濟的高速增長并非對就業產生一致的拉動作用。齊艷玲[10]對中國經濟增長與就業的關系進行了研究，她指出中國經濟的高速增長并沒有對就業產生很大的拉動力，反而在一定程度上擠出就業增長；李曉等[11]通過對中印兩國經濟增長的就業效應的比較分析，指出中國經濟增長對就業具有較強的拉動作用，但是這種拉動作用短期內比較顯著。 產業結構對就業的影響。劉金丹[12]指出勞動密集型產業對就業的影響只有短期效應而沒有長期影響，因而并非解決就業問題的長效手段。而其他學者認為以高服務化和高知識化為特征的第三產業的發展對就業卻具有長久的促進作用。比如韓漢君、黃復興[13]分析了長江三角洲地區江浙滬兩省一市第三產業發展的就業效應，發現第三產業在相對生產率不變或提高的情況下能夠保持就業穩定增長。Robert A. Carter[14]從城市系統創新的角度研究了就業結構變動的問題。他認為，城市區域內的創新活動一方面為產業發展注入新的活力，促進人口、企業等進一步向城市集聚，另一方面促進了區域間產業轉移，帶動了中小城市發展和農村城鎮化和地方就業。 此外，Zeigler[15]，Lieberman and Shaw[16]等還分析了經濟狀況、福利水平以及政府政策對勞動力區域間流動的影響，指出一地區福利狀況和政府相關優惠政策都會對勞動力向本區域流動產生吸引作用。 綜上所述，城市化水平、區間勞動力流動、經濟發展狀況和產業結構等均是除了工資影響就業的重要因素，然而這些大多研究某區域或者某個經濟體內就業問題，或者將各經濟體視為孤立的存在。本文將借助空間計量經濟學技術，分析各因素對地區就業影響的同時，也著重關注區域就業空間相關性或依賴性對就業的作用。 二、模型設定與變量選擇 （一）模型設定 本文在Weitzman和Blanchard and Kiyotaki模型的基礎上推導勞動就業的最終計量模型。 假設每個行為主體的消費函數 U=1-?茲-L?著g，?茲∈（0，1）， ?著＞1，d?叟0（1） 其中： Cg=n1/(1-?滓)Cig(?滓-1)/?滓?滓/(?滓-1)，?滓＞1（2） 在式（1）與（2）中，Cig和Mg分別表示個體g在期末的商品i消費和持有的貨幣，變量P表示本期價格指數，Lg表示家庭所提供的勞動力數量。筆者發現，行為主體的效用函數是關于總消費Cg與貨幣持有量Mg之間選擇的柯布—道格拉斯型函數，還是關于不同產品消費Cig之間選擇的替代彈性不變型函數。 同時，令與效用函數相關的價格指數P為： P=Pi1-?滓1/(1-?滓)（3） 其中，參數?滓表示為n種消費品之間的替代彈性。假設Fg是行為主體g的總財富，因此他的預算約束可以用如下方程表示： PiCig+Mg=Fg（4） 通過構建拉格朗日函數，求具有預算約束的行為主體效用最大化，可以得到以下等式： Cig=-?滓（5） Mg=（1-?茲）Fg（6） 將式（5）與式（6）代入式（1），可以得到： Ug=Fg/P-（d/?著）Lig（7） 設W是行為主體在本期的名義工資，由于單個行為主體的總財富等于他初期的貨幣持有量M0g、他的利潤份額?仔g和工資收入WLg之和。因此，代入（7）式，可以得到： Ug=-L?著g（8） 對Lg進行求導，求Ug關于Lg的最大值，因此可以求得行為主體提供的最優勞動量： Lsg=1/(?著-1)（9） 用F=Fg來表示社會的總財富，商品i的總消費Ci=Cig可寫成： Ci=-?滓（10） 用PY=PiCi來定義總產出Y，于是，根據式（3）與式（10）可以得出： Y=?茲F/P（11） 假設廠商的全部利潤都重新分配給每一個經濟行為個體，那么他們的總財富F就等于產出總值加上初期貨幣持有量的存量M0。利用（11）式，就可以得到一個比較簡單的總產出表達式： Y=（12） 再假設每個廠商的生產函數都是線性函數。生產函數具體形式為：Yi=ALi，其中Yi和Li分別表示廠商i的產出和勞動雇傭水平，A表示全部廠商共同的生產效率參數。因此，廠商i的最大利潤問題就可以寫成如下形式：

Max（PiYi-WLi） 受約束于：Yi=-?滓與Yi=ALi 通過構建拉格朗日函數求廠商利潤最大化，可以求得商品i的最優價格水平： Pi=?自，其中?自=＞1（13） 參數?自是測度每個廠商壟斷程度的指標。如果?自=1，那么可以認為全部產品都完全可以替代，即這個市場是完全競爭的市場。 結合消費效用最大化與廠商利潤最大化原則，可以推出以下方程①： L＝Hd1/(1-?著)?濁（14） 其中，H是家庭總數，為實際工資水平，?濁=1/（?著-1）。 對（14）式兩邊取對數得到： lt=+?濁ln（t）（15） 其中lt=lnLt，=lnHd1/(1-?著)，t=為實際工資水平。 由于?著＞1，因而必有?濁＞0，故式（15）顯示實際工資提高對就業具有促進作用。除了工資以外，產業結構、城市化水平、市場化水平、政府財政支出、技術發展水平等也是影響勞動就業的重要因素。以（15）式為基礎，在空間計量經濟學估計技術的支持下，建立線性空間滯后（SLM）和空間誤差模型（SEM），具體模型 lnJYSLit=?茁0+?琢W（JYSL）it+?茁1lnCZZCit+?茁2lnRJGZit+?茁3URBANit+?茁4JSJBit+?茁5MARKLit+?茁6CYJGit+?淄it（16） lnJYSLit=?茁0+?茁1lnCZZCit+?茁2lnRJGZit+?茁3URBANit+?茁4JSJBit+?茁5MARKLit+?茁6CYJGit+?姿W（?淄it）+?孜it（17） （16）和（17）式分別為要檢驗的空間自回歸（滯后）模型和空間誤差模型。其中，?淄it=Si+Tt+?著i，t，S和T分別是截面單元固定效應和時間固定效應，在（17）式中?淄it=?姿W（?淄it）+?孜it，?著i，t、?孜it是期望為零的獨立同分布隨機變量，即?著i~N（0，?滓2）、?孜it~N（0，?滓2）；i=1，2，…N；i=1，2，3…表示區域單元個數，在這里表示全國省市數目，由于中國臺灣、香港和澳門各經濟發展指標度量以及標準異于其他省市，在本文分析中沒有將其考慮在內，由于數據的可得性問題，西藏也未考慮在內，并將重慶和四川合并為四川省，因而共有29個省級經濟單元；t=1，2，3…表示從2000—2009年的時期數（單位：年）；W為二進制的鄰近空間權值矩陣，一般用鄰近矩陣（Contiguity Matrix）和距離矩陣；其目的是定義空間對象的相互鄰近關系，W（JYSL）it和W（?淄it）分別為勞動就業（JYSL）和隨機誤差的空間滯后項。 （二）變量和數據說明 被解釋變量：采用各省市每年就業從事第二、三產業就業人口數量（單位：萬人）作為被解釋變量，來衡量各地區就業情況，并取其對數，記為lnJYSL。數據來源于各省統計年鑒以及中國勞動統計年鑒。 解釋變量包括： 1. 財政支出。財政支出一方面可以衡量地方政府對就業、投資等的作用力，另一方面也可以衡量對經濟發展和就業的調控。以CZZC表示省域每年財政支出數量（單位：萬元），以2000年價格對各年數據進行價格調整。由于財政支出數據波動不穩定且數額較大，將其取對數。 城鎮化率。城鎮化是農村人口不斷減少、城市人口不斷增加，農村地域不斷成為城鎮區域的過程。在此過程中，隨著產業結構的優化升級，勞動力不斷由第一產業向第二、三產業轉移的過程，是人力資本的集中地，因而是影響勞動力就業的重要因素。本文中以城鎮人口占總人口的比重表示城鎮化率（URBAN）。 人均工資。以RJGZ代表從事第二、三產業人員的年均工資，單位是元。以2000年價格對各年數據進行價格調整，并對其取對數，數據來源于各省市歷年統計年鑒。 技術水平。由于技術進步體現在多個方面，比如通過增加R&D投資以促進技術研發、通過投資教育等提高人力資本水平。在此，為了能夠將所有與技術進步有關的因素考慮進入模型，本文用全要素生產率表征技術進步水平，記為JSJB。 市場化水平。隨著改革開放進程的不斷深入，非公有制經濟在國民經濟發展中起到的作用越來越重要，因而也成為區域吸納就業的重要方面，其發展水平往往代表了區域市場化水平，因此，本文以非公有制經濟在國民經濟中的比重表示市場化水平，數據來源于2010年各省市統計年鑒，用MARKL表示。 6. 產業結構。眾多已經證實產業結構水平也是影響就業的重要因素，本文以第三產業占國民經濟比重表示產業結構發展水平，記為CYJG，數據來源于2010年各省市歷年統計年鑒。 三、省域就業空間相關性分析 為了深入揭示省域勞動就業差異格局及其影響因素，采用Moran指數法測算和檢驗省域勞動就業的空間相關性。在實際的空間相關分析應用研究中，Moran’s I主要針對于全域空間相關性分析。全域空間自相關（Global Spatial Autocorrelation）是從區域空間的整體刻畫區域勞動就業的空間分布情況，其計算及檢驗過程如下。 Moran′s I定義 Morna′s I=Wij（Yi-）（Yj-）/ S2Wij（18） 其中，S2=（Yi-），=Yi，Yi表示i地區的觀測值（如勞動就業量），n為地區總數（如省域），Wij為二進制的鄰近空間權值矩陣。首先，借助空間計量軟件GeoDAO.9.5、利用Moran指數對省域數據進行空間自相關分析。在此，使用了一階和二階鄰接矩陣以及距離矩陣的全域Moran指數檢驗省域勞動就業是否表現出空間自相關，全域Moran指數計算結果見表1。 由表1可知，2000—2009年Moran指數在1%水平上顯著為正，說明省際勞動就業具有明顯的空間自相關性。為了對其空間相關性進行更深入的分析，在全域分析的基礎上本研究也進行了局域空間相關性分析。2009年的局域Moran指數散點圖如圖1所示。 圖1顯示，省域勞動就業基本上呈現正的空間相關性。第一、第三象限省域勞動就業集群局部的HH和LL分化，說明中國省域勞動就業在空間上存在著較為明顯的集聚現象，有著較強的空間依賴性。 其次，采用擴展了的空間回歸模型的殘差Moran指數，以及兩種拉格朗日乘子（LM）檢驗及其穩健性拉格朗日乘子（Robust LM）檢驗方法，進一步檢驗勞動就業的空間效應，表2為檢驗結果。

從表2中可以看出，Moran指數無論是一階鄰接還是最小距離均在1%水平上顯著，證實存在空間誤差自相關。拉格朗日乘子滯后和誤差及其穩健性檢驗表明，LMLAG和R-LMLAG、LMERR和R-LMERR均通過1%水平的顯著性檢驗，而R-LMERR僅在5%顯著水平下通過檢驗。根據Anselin（2004）[19]的判別準則：若在空間依賴性的檢驗中發現，LMLAG較之LMERR在統計上更加顯著，且R-LMLAG顯著而R-LMERR不顯著，則可以斷定適合的模型是空間滯后模型；相反，如果LMERR比LMLAG在統計上更加顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，則可以斷定空間誤差模型是恰當的模型。根據此判別準則，空間滯后模型較為恰當。 四、省域就業空間計量實證檢驗與結果分析 以上進行的全域和局域空間自相關檢驗顯示，勞動就業在省際之間具有空間自相關性。因此，可以使用極大似然法（Maximum Likelihood，ML）對（16）式進行估計。為了便于比較，我們也列出了全國樣本的OLS估計結果和中國東、中、西部地區樣本的空間滯后估計結果（見表3）。

比較OLS和SLM兩個模型發現，空間滯后模型的擬合優度（R2）均大于最小二乘估計，且全國和東、中、西部地區SLM的對數似然函數值LL均大于OLS，空間滯后模型的AIC值也明顯小于OLS。這說明考慮到空間效應后，用極大似然法估計的模型有效地將空間自相關和空間誤差消除了，模型估計的殘差在空間上呈現隨機分布的狀態，而經典的最小二乘線性估計由于遺漏了空間效應導致模型設定不恰當。下面我們重點討論全國和東、中、西部SLM估計。 從全國SLM估計來看，盡管實際工資的參數估計為正，但其沒有對就業產生顯著影響，可見工資在勞動力擇業和廠商雇傭勞動力決策中的重要性正在逐漸降低，工作環境、行業發展潛力和自我提升機會或許成為勞動力擇業的關注點，而求職者的工作能力和綜合素質則越來越成為廠商選擇員工的重點。除工資外，其他各變量均對就業產生顯著影響。其中財政支出對就業的影響幅度最大，政府財政支出每提高1個百分點，就業增長1.03%。可見，政府政策是促進目前就業水平提高的重要方式。政府通過增加基礎設施和研發投資以及財政補貼能夠激勵企業提高勞動生產率、擴大生產規模，進而增加就業量；通過減免稅收等優惠政策鼓勵個人創業和外商在當地投資，提高就業水平。市場化水平也是影響就業水平的重要因素，合理推進市場化改革，降低或消除行業準入門檻，為非公有制企業創造自由、公平競爭的市場平臺，促進非公有制企業特別是中小企業發展，是解決區域就業問題的重要方面。在5%顯著水平上，城市化能夠顯著促進區域就業，說明近十年來的城鎮化策略在促進經濟增長、推進戶籍改革和吸納農村剩余勞動力方面的成效顯著。技術進步在10%顯著水平上對區域就業也具有顯著影響，加快技術進步、提高區域自我創新能力、發展高新技術產業不僅能夠促進已有產業提高勞動生產率、擴大生產規模，而且能夠產生新的業態、創造新的就業機會。第三產業占總產值比重的提高能夠在10%顯著水平促進就業增長②，與工業相比，中國第三產業發展起步晚，現階段仍然以勞動密集型的服務業為主，單位產值所容納的勞動力人數要大于資本密集型的加工制造業，服務業發展對非農產業的就業增長具有更強的帶動效應（蔣偉，2009）[20]。 除了研究影響省域勞動力就業的各種因素外，本文的另一重點在于探討省域勞動就業的空間溢出效應和依賴性。從SLM模型中可以看出W_lnJYSL的參數估計顯著，其他條件不變的情況下，周圍鄰省的就業水平每提高1%，則該省的就業水平會相應提高0.019 5個百分點，說明地區間就業的空間效應明顯，鄰省的就業水平對本省具有溢出效應。區間就業的這種空間作用可能與以下兩方面因素有關。一是鄰區就業增長的示范效應。就業一直是政府制定宏觀政策的目標之一，也是衡量一方政府政績的重要指標，相鄰區域就業增長必然督促當地政府更加關注勞動力市場，制定和實施促進勞動就業的政策措施。另外，鄰區就業增長意味著該區域勞動力市場更加完善，經濟發展更有潛力，更多的就業機會吸引當地勞動力跨區域就業，從而降低當地失業率。二是省域產業之間存在互補性。如果區域之間的產業是處于同一產業鏈條中的上下游產業，那么鄰區產業規模擴大必然帶動當地產業發展和就業增長。 從不同地區的SLM估計結果來看，各區域具有明顯的差異性。空間滯后項（W_lnJYSL）的參數估計由東到西依次在1%、5%和10%顯著水平通過檢驗，且在其他條件不變的情況下，東、中、西部地區鄰省的就業每提高1%，將使當地就業分別提高0.052 9、0.021 1、0.009 7個百分點。這反映了中國經濟活動的空間集聚特征（以就業來衡量）按照東、中、西呈階梯狀依次減弱，即東部地區相對中西部地區具有更密切的區間聯系，就業的省際聯動更為顯著。其他變量中，政府財政支出、產業結構、技術進步和市場化水平均在不同程度上對東、中、西部的就業具有顯著影響。其中，政府財政支出對就業影響的顯著性從東到西依次遞增，說明加大財政在中西部地區的傾斜力度與東部相比更有利于促進就業。實際工資沒有對東部地區就業產生顯著影響，但顯著促進了中西部地區就業的增長。與東部地區相比，工資高低仍然是影響中西部地區（特別是西部地區）勞動力就業的重要因素。城市化對東部地區就業影響為負，但不顯著，說明城市的“擁堵效應”和高昂生活成本或許已成為人們是否在大城市擇業所必須考慮的問題，盡管城市擁有更多的就業和發展機會，但居高不下的房價和交通、生活費用卻使人們望而卻步。相反，在中西部地區，城市化卻能夠顯著地促進就業增長，這對于轉移農村剩余勞動力、增加人均收入是個福音。 五、結論與啟示 本文通過建立空間計量經濟模型，使用2000—2009年中國29個省級單元面板數據對影響省域勞動就業的各種因素及其空間效應進行實證分析。結果表明，中國省域勞動力就業不僅與實際工資水平、技術進步、市場化水平、城鎮化水平、政府財政支出和產業結構狀況等因素有關，全域和局域Moran指數檢驗顯示，中國省域勞動就業在空間上還存在著較為明顯的集聚現象，有著較強的空間相關性。進一步的參數估計結果顯示，鄰省的就業水平對本省具有正的溢出作用，且該效應按照東、中、西部地區呈階梯狀依次遞減，東部地區就業較中西部地區具有更強的區間聯動性。這就意味著，在不考慮其他因素影響前提下，東部地區比中西部地區具有更大的就業潛力。加強區際聯系與合作，充分利用城鄉間、區域之間產業的互補性以增強就業的空間溢出效應是充分挖掘東部地區就業潛力、提高中西部地區就業能力、促進區域協調發展，進而形成區間互利共贏局面的理想政策選擇。