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user: 4. 模型、数据与研究变量 4.1. 样本选择和数据来源 本文主要使用的数据是2004~2014年的《中国城市统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》，根据年鉴构造了中国30个省份的2003~2013年就业情况的面板数据。从2003年起，我国新的国民经济行业分类标准开始施行，使用2003年之后的数据则可使服务业各行业就业指标的一致性得以保证。此外，西藏自治区不包括在回归中，西藏省份的数据缺失较为严重，因此加以剔除以避免影响回归结果。服务业部门的行业细分也按照2003年新的国民经济行业分类标准分为14个行业：交通仓储邮电业，计算机服务、软件和信息传输业，批发零售贸易业，住宿餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商业服务业，科研、技术服务和地质勘查业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育业，卫生、社会保险和社会福利业，文化、体育和娱乐业，公共管理和社会组织。在一些文献中，作为中间投入的服务业通常被归类为可贸易品，这类服务业并不完全由当地城市的需求决定。在我国，这类作为中间投入的服务业主要集中在生产性服务业。但我国生产性服务业跟国外发达国家相比，发展相对滞后，其服务主体仍然是当地市场。因此我们不对生产性服务业进行剔除，而认为我国生产性服务业的劳动力需求仍受本地制造业发展状况的影响。 4.2. 模型设定、变量选取与说明 本文利用面板数据，并控制时间固定效应，对劳动力需求冲击和本地就业的长期影响之间的关系进行评估。用来估计就业乘数的回归方程如下： E c ， t S − E c ， t − 1 S = β 0 + β 1 ( E c ， t M − E c ， t − 1 M ) + α ′ Y e a r t + β ′ P r o v c ， t − 1 + ε c ， t (1) 其中 E c ， t S 和 E c ， t M 表示c省份在t年服务业部门和制造业部门的就业人数。 Y e a r t 是时间虚拟变量，是为了控制国家冲击对服务业部门就业的影响。可将时间虚拟变量视为每一期所特有的截距项，解决了不随城市变化但随时间而变的遗漏变量问题，从而控制全国层面国家冲击对服务业就业的影响。误差项用 ε c ， t 来表示。本文在对制造业部门受劳动力需求冲击后对服务业部门就业的变化进行回归时，使用了服务业就业的一阶差分，因此没有控制随城市变化，而不随时间变化的固定效应。这种固定效应往往是存在的，并且通常难以观测到，或者难以通过有效的方式进行计量。例如：每个地区服务业就业的变化，通常与这个城市领导人的政治立场、政策导向十分相关。若某个城市的领导人倾向于将政府投资用在资本密集的产业，其对服务业就业的创造作用就十分有限。因此，用向量 P r o v c ， t − 1 来表示滞后一期每个地区都存在的地区特征，这种地区特征随地区的不同而变化，并且会影响服务业和制造业的就业情况。省份层面的控制变量主要包括两个变量：省份固定投资占本省GDP的比重和政府预算内支出占本省GDP的比重。具体而言，本省GDP中政府预算内支出所占比重作为政府干预的代理变量。从理论上来说，一方面，政府预算内支出会通过补贴等方式有效的提高了经济聚集，提高了当地的收入水平，从而提高了对服务业的需求，继而产生一个较大的就业乘数；另一方面，政府干预有可能会在一定程度上造成过度的资本深化，要素市场资源错配，而这对服务业的就业创造有十分不利的影响。陆铭，欧海军(2011)认为，政府行为对就业有影响，出于税收最大化的目的以及政绩考核制度的制约，我国地方政府倾向于投资资本密集度高的企业，因此使经济增长中的资本密集程度与现阶段的资源禀赋相背离，经济增长的就业弹性下降。基于这样的事实，政府干预程度越高，越不利于服务业就业的创造。因此，控制政府干预的程度，会减少估计的偏误。相应的，本省GDP中固定资产投资内支出所占比重也会影响服务业的就业。一个地区投资水平的上升，会对制造业劳动力需求造成冲击，从而影响服务业的就业。但若一个地区的经济增长更依赖于消费，那么固定资产投资占比较高的城市对服务业的需求可能比较低。刘文超(2009)认为，我国固定资产投资的快速增长并没有对就业规模的扩张产生显著的影响。类似地，王岩(2012)等认为固定资产的一次投资可以立即提高工业部门就业，但对服务业部门就业水平提高影响甚微。控制投资占比在一定程度上可以减轻遗漏变量的影响。 4.3. 工具变量 如果观察不到的冲击对当地经济服务业部门的规模造成影响，同时也影响制造业部门的就业水平，模型(1)的OLS估计很可能不一致。具体而言，对一个地区劳动力供给的不可观测的时变冲击可能会导致估计的偏差。比如说：基础设施的变化，犯罪，学校的质量，当地的公共服务，地方税收等。这种偏差是正向的还是负向的，取决于制造业部门就业的变化和冲击(残差 ε c ， t )之间的相关关系是正向的还是负向的。若这种观测不到的冲击与制造业部门的就业是正相关的，冲击导致制造业部门的就业机会增加，从而就业乘数也会增大；反之，就业乘数则会减小。除去遗漏变量可能导致的偏误外，对模型(1)的OLS估计可能会产生逆向因果关系。不仅制造业的劳动力需求冲击会影响服务业就业的创造，服务业部门的发展也有可能会对制造业部门的就业产生影响。顾乃华等(2006)基于面板数据的实证分析认为我国在转型期间生产性服务业的发展有利于提升制造业的竞争力，江静，刘志彪等(2007)也实证分析了生产性服务业提高制造业效率的内在机理，因此，服务业和制造业的发展是相辅相成，互为补充的。 为了解决这个问题，本文使用偏离—份额法(shift-share)构造工具变量，使制造业部门劳动力需求的外生变化孤立出来。该方法是将一个特定区域的经济变量(如：收入、产出或就业等)在某一时期的变动分解为三个分量，即份额分量(national share)，结构分量(industrial mix)和竞争力偏离分量(shift share effect)，通常用于描述区域经济变量随时间的变动情况。具体而言，本文基于GB4754/T-2002对制造业各细分行业进行编码，分为30个制造业行业。这些制造业行业包括：农副食品加工业，食品制造业，饮料制造业，烟草制造业，纺织业，纺织服装、鞋、帽制造业，皮革、毛皮、羽毛及其制品业，木材加工及木材藤棕草制品业，家具制造业，造纸机纸制品业，印刷业和记录媒介复制，文教、体育用品业，石油加工、炼焦以及核燃料加工业，化学原料及化学品制造业，医药制造业，化学纤维制造业，橡胶制造业，塑料制造业，非金属矿物制品业，黑色金属冶炼及压延加工业，有色金属冶炼及压延加工业，金属制品业，通用设备制造业，专业设备制造业，交通运输设备制造业，电器机械及器材制造业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业，工艺品及其他制造业，废弃资源和废旧材料回收加工业。用这30个制造业行业(j)来计算区域c在t时期制造业部门就业增长的工具变量，具体如(2)式所示： ∑ j E c ， j ， t − 1 M ( ln ( E j ， t M − E c ， j ， t M ) − ln ( E j ， t − 1 M − E c ， j ， t − 1 M ) ) (2) 该工具变量由国家份额(national share)和产业结构(industrial mix)混合组成，但不包括本地区的就业，从子行业j的全国变化中，把区域c子行业j就业的外生变化分离出来。使用此工具变量，既利用了制造业部门各子行业的就业数据和行业结构，构建出贴合制造业实际就业冲击的外生变化，而且降低了制造业就业与服务业就业的内生性。此外，由于基期的行业组成不同，这些全国性的变化对不同省份的影响不同。直观地说，(2)式的工具变量捕捉到了与当地劳动力需求密切相关的外生变化，因为这些全国性的变化不反映当地的经济状况。 4.4. 变量描述性统计 表2对制造业部门和服务业部门的就业提供了详细的统计。观察表2可以发现：首先，在制造业部门，就业在2003~2013年间平均增加了76% (759，101个就业机会)，服务业部门的就业增加了52% (978，634个就业机会)，服务业就业机会的绝对增长大于制造业部门；其次，表2显示出高技术制造业行业的就业人数增长较快，2013年就业人数大约是2003年高技术制造业行业就业人数的2倍。低技术制造业的就业增长则没有这么迅猛，其就业增加了60% (538，975个就业机会)。在服务业部门中也可以看到类似的规律。服务业行业中，高技术服务业的就业增长也高于低技术服务业。与2003年比，2013年高技术服务业就业人数增加了135% (145，053个就业岗位)，而低技术服务业的就业人数只增加了49% (85，780个就业岗位)。 Table 2 Description of variable statistical characteristic 2003 2008 2013 制造业就业人数 平均值 99.31751 114.4494 175.2277 标准差 70.25543 104.9833 204.858 最小值 6.841 7.2975 10.6098 最大值 283.791 416.472 1020.25 服务业就业人数 平均值 185.0743 199.9023 282.9377 标准差 113.7801 123.7506 178.0619 最小值 12.58 14.92 36.92 最大值 414.78 498.16 743.16 制造业(高技术行业)就业人数 平均值 10.90295 15.53244 32.46805 标准差 13.82195 24.42374 59.80083 最小值 0.2484 0.2383 0.3657 最大值 68.7817 116.603 297 制造业(低技术行业)就业人数 平均值 88.41451 98.91705 142.312 标准差 59.7849 85.22166 149.0112 最小值 6.3118 6.3454 8.4438 最大值 256.346 311.419 722.388 制造业(高人力资本行业)就业人数 平均值 32.99098 39.59061 66.50982 标准差 22.15336 33.85831 77.20915 最小值 1.3883 1.7016 2.0362 最大值 90.234 155.856 371.213 制造业(低人力资本行业)就业人数 平均值 66.32649 74.8588 108.2703 标准差 50.85823 75.23483 131.2372 最小值 5.3595 5.4546 7.256 最大值 211.491 260.616 648.175 服务业(高技术行业)就业人数 平均值 10.717 13.34933 25.22233 标准差 9.57217 13.19108 24.44578 最小值 1.09 1.39 0.09 最大值 54.31 73.51 117.89 服务业(低技术行业)就业人数 平均值 174.313 186.553 260.094 标准差 106.7713 114.7437 167.1128 最小值 11.29 13.37 4.21 最大值 382.48 466.9 680.45 固定资产投资占GDP的比重 平均值 42.42858 54.89379 75.41198 标准差 11.48731 13.04585 21.469 最小值 23.31667 29.02539 26.12767 最大值 79.08648 79.37062 128.212 政府预算内投资占GDP的比重 平均值 10.73146 13.65316 17.70917 标准差 3.473856 4.084229 5.142539 最小值 6.299976 7.321831 10.76026 最大值 20.05963 22.29717 27.51863 表2. 变量统计特征描述