資源描述：
《地區(qū)間就業(yè)增長的長期與短期效應的實證分析》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在教育資源-天天文庫。
研究領域：區(qū)域經濟學地區(qū)間就業(yè)增長的長期與短期效應的實證分析吳利華，周勤東南大學經濟管理學院，江蘇南京，210096內容提要：近十年來中國地區(qū)的就業(yè)增長是由什么因素決定的？在一個經濟周期中產業(yè)和地區(qū)差異對地區(qū)就業(yè)水平的影響程度如何？本文用我國29個地區(qū)1996年到2004年11個產業(yè)就業(yè)增長面板數據，基于方差分析模型，從產業(yè)和地區(qū)層面上分析區(qū)域就業(yè)增長差異的原因。研究結果表明：地區(qū)間長期就業(yè)增長差異的56.6%可以被產業(yè)效應解釋，43.4%被地區(qū)與產業(yè)的交互作用效應解釋；地區(qū)間短期就業(yè)增長差異50.1%可以被產業(yè)效應解釋，23.5%可以被地區(qū)效應解釋，26.4%可以被周期效應解釋。所以，地區(qū)間產業(yè)因素是影響地區(qū)就業(yè)增長變化的主要因素，而地區(qū)因素和宏觀周期波動對就業(yè)變化影響較小。關鍵詞：就業(yè)演變產業(yè)效應地區(qū)效應經濟周期Abstract:Overtherecentdecade,whatdeterminestheemploymentincreasingofeachregioninChina?Duringaneconomiccycle,towhatdegreedoindustrialdiversityaswellasregionaldifferenceaffecttheemploymentlevelofeacharea?Thispaperbasedonthevariance-componentsanalysis(VCA)model,usespaneldataofemploymentsof11industriesin29regionsofChinafrom1996to2004inordertoanalyzethecausesofdifferencesindevelopmentbetweenregions,industriesandemploymentsintermsofindustriesandareas.Resultshereindicatethatlong-termvariationsofemploymentbetweenregionsareexplainedbyindustrialeffectsforabout56.6%,andtherest43.4%areexplainedbyinteracteffectsofregionsandindustries.Whileindustrialeffectsaccountfor50.1%oftheshort-runvariationsofemployment,also,regionaleffectsandbusinesscycleeffectsrespectivelyaccountfor23.5%and26.4%.Therefore,industrialeffectisthemaininfluencingfactorofinterlocalemploymentvariationswhileregionaldiversityandmacro-periodicfluctuationshavelessinfluence.Keywords:employmentevolving;industrialeffects;regionaleffects;businesscycles1、引言自改革開放以來，中國經濟總體保持高速增長的態(tài)勢，平均增長超過9%，近十年來更是穩(wěn)步增長，2003年到2005年，ＧＤＰ增長率超過了10%；與此同時，經濟增長對就業(yè)的吸收能力卻呈現不斷下降的趨勢，上世紀80年代(1980～1989年)，我國ＧＤＰ年均增長率為9.3%，就業(yè)增長率為3.0%，在“八五”期間(1991～1995年)，ＧＤＰ年平均增長率12.0%，就業(yè)增長率降至為1.2%，“九五”(1996～2000年)期間ＧＤＰ年平均增長8.3%，就業(yè)增長率降至0.9%（李向亞，郭繼強，2003）。近期經濟的高速增長而就業(yè)增長率的下降趨勢更為嚴重，2003年ＧＤＰ增長率為10.0%，就業(yè)增長率為0.9%；2004年ＧＤＰ增長率為10.1%，就業(yè)增長率為1.0%；2005年ＧＤＰ增長率為10.2%,就業(yè)增長率為0.8%中國統計年鑒2006，中國統計出版社，2006年出版，3-3國內生產總值指數，5-2按三次產業(yè)分就業(yè)人員數(年底數)。中國經濟增長模式的低就業(yè)增長或是無就業(yè)增長化，使就業(yè)形勢越來越嚴峻。體制轉軌時期的國有、集體企業(yè)下崗失業(yè)人員的再就業(yè)問題尚未完全解決，國有企業(yè)重組改制和關閉破產過程中職工分流問題仍然存在。高校畢業(yè)生等新成長勞動力就業(yè)問題，農村勞動力轉移就業(yè)問題和被征地農民就業(yè)問題又凸顯出來。1996年城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數為552.8萬人，2004年上升至827萬人，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率1996年為3.0%，2004年上升到了4.2%中國勞動統計年鑒2005，中國統計出版社，2006年11月，第157頁。。在中國經濟總體保持增長的同時，地區(qū)差距進一步拉大，東部沿海經濟發(fā)達地區(qū)占全國GDP比重也基本保持上升趨勢，從1990年的5216 .6%，上升到1995年的55.4%，2000年的57.29%，2004年的58.38%，而中西部地區(qū)GDP所占比重呈現下降趨勢新中國五十年，中國統計年鑒2000~2005，中國東部沿海地區(qū)工業(yè)化發(fā)展進程快于中、西部地區(qū),東部沿海地區(qū)成為農村勞動力的吸納地區(qū)，而中、西部地區(qū)成為農村勞動力流出地區(qū)(陳仲常,臧新運,2006)。20世紀90年代中期開始東北老工業(yè)基地的下崗失業(yè)人數就居高不下，1997～2002年底國有企業(yè)累計下崗職工人數遼寧省為243.7萬人，吉林省為118萬人，黑龍江省為320萬人，共計681.7萬人，占全國2715萬國有企業(yè)下崗人員總量的25.1%（賴德勝，孟大虎，2006）。尤其是遼寧省，2002年至2004年城鎮(zhèn)登記失業(yè)率為全國最高分別為6.5%、6.5%、6.5%中國勞動統計年鑒2005，中國統計出版社，2006年11月，第158頁。在1995年廣東省和遼寧省工業(yè)化程度都比較高（遼寧省一二三產業(yè)的就業(yè)比重分別為32.3%、39.4%和28.2%，其中制造業(yè)為28.1%，廣東省一二三產業(yè)的就業(yè)比重分別為43.3%、33.1%、23.6%，其中制造業(yè)為23.6%），2004年兩省在就業(yè)上卻存在很大差異，遼寧省城鎮(zhèn)登記失業(yè)率達到了6.5%，遠高于全國平均水平；而廣東正好相反，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率為2.7%，大大低于全國平均水平。究其原因，首先兩個地區(qū)就業(yè)的初始條件差異明顯。我們以1997年東南亞金融危機為研究起點，此時廣東的勞動力市場化程度較高，就業(yè)水平也較高；相反，遼寧勞動力市場化則剛剛開始。其次是，以重工業(yè)為主老工業(yè)基地的遼寧與以加工業(yè)為主新工業(yè)園區(qū)的廣東在吸納勞動力的能力上存在較大距離。問題是，地區(qū)之間就業(yè)結構的差距多大程度上決定地區(qū)未來的就業(yè)水平？各地區(qū)間各產業(yè)就業(yè)的影響因素既有共有的，也有各地區(qū)所特有的。產業(yè)共同變化的原因是因為共同擾動因素（commonaggregatedisturbances）的存在（如總的貨幣或生產力沖擊），由于共同擾動因素的影響，所有的經濟產業(yè)部門都表現出相似的方式（Benbabibetal.，1991；Christiano和Fisher，1998；Hornstein；2000），Hornstein(2000)證明了美國產業(yè)的就業(yè)和產出（或者是增加值）是共同變動的。Christiano和Fitzgerald(1998)也證明了工業(yè)各部門用工時間變化與經濟周期變化具有一致性。另一方面，各地區(qū)的資源條件、產業(yè)結構和就業(yè)政策是有差異的，經濟周期對不同的產業(yè)影響也是不同的，如金屬制品、建筑業(yè)和紡織業(yè)比任何服務行業(yè)都容易受經濟蕭條的影響，Benbabibetal.(1991)；Christiano和Fisher（1998）；Hornstein（2000）實證研究說明消費品部門的就業(yè)應該呈現出反周期的變動。各地區(qū)產業(yè)結構不同，就業(yè)受經濟周期的影響也不同（Marimon&Zilibotti,1998）。Marimon&Zilibotti,（1998）將就業(yè)增長變化分解為國家（地區(qū)）效應、產業(yè)效應和經濟周期效應，利用1974－1991年歐洲十個國家的統計數據，分析就業(yè)發(fā)展差異產生的原因，國家間各產業(yè)間的就業(yè)增長的長期差異80％是由產業(yè)效應解釋的，而國家效應只能解釋20％。就業(yè)的短期波動47％由國家效應來解釋，剩余的波動變化由于國際經濟周期和產業(yè)效應。就業(yè)的初始結構在解釋國家間就業(yè)差異上起著關鍵作用，西班牙持續(xù)的高失業(yè)率是其產業(yè)結構不合理所導致。EricToulemonde（2001）利用1974-1992年統計數據分析了比利時各地區(qū)各產業(yè)就業(yè)變化，結果顯示Flemish地區(qū)的就業(yè)情況比Walloon地區(qū)好，產業(yè)就業(yè)差異的主要原因是在經濟好轉時期兩地區(qū)的就業(yè)發(fā)展差異，在經濟好轉時期Walloon地區(qū)增加的就業(yè)較少。PietroGaribaldi和PaoloMauro（2002）?分析了歐盟1980年以后的就業(yè)凈增長率，認為就業(yè)的初始結構僅在少數國家與就業(yè)凈增長率相關，而制度是影響就業(yè)變化的主要原因，較低的工資限制和稅收會帶來就業(yè)的增長。Robson（2006）認為過去的三十多年里，英國失業(yè)結構在很大程度上受產業(yè)結構變動的影響，并且這種影響的程度會因為區(qū)域不同而存在明顯差異。楊云彥（2003），葉仁蓀（2003），王光棟（2003）等人從不同的角度對我國各地區(qū)一二三產業(yè)就業(yè)差異及產生就業(yè)差異的原因進行了分析，葉仁蓀（2003）認為我國地區(qū)就業(yè)狀況的一個總的特征是中西部失業(yè)問題嚴重，中部六省區(qū)更為突出，盡管中部在經濟發(fā)展水平上好于西部；在就業(yè)高增長的地區(qū)中既有東部地區(qū)、也有西部地區(qū)，但沒有中部地區(qū)省份，就業(yè)緊縮地區(qū)主16 要是東北和中部地區(qū)（楊云彥，2003）。在地區(qū)就業(yè)的產業(yè)結構差異主要表現為，東、中、西部三個區(qū)域第三產業(yè)的就業(yè)比重都有所提高，中西部第一產業(yè)就業(yè)比重偏高，第二產業(yè)就業(yè)比重偏低。楊云彥（2003）認為沿海地區(qū)再工業(yè)化的過程與中部地區(qū)的就業(yè)緊縮兩者之間，存在著明顯的因果關系，中部地區(qū)就業(yè)緊縮由于制造業(yè)的下降。沿海地區(qū)在全球化分工體系中，其區(qū)位優(yōu)勢得到發(fā)揮，因其在產業(yè)結構上與中部地區(qū)趨同而形成替代。而中部地區(qū)一方面受制于進入國際市場的區(qū)位劣勢，另一方面又受制于國內市場發(fā)育不夠及內需不足，經濟發(fā)展、特別是制造業(yè)發(fā)展受到嚴重影響，導致傳統工業(yè)城市下崗和失業(yè)問題突出。賴德勝（2006）認為資源依賴型產業(yè)、重工業(yè)偏向型產業(yè)結構和既定的體制環(huán)境，造成了東北老工業(yè)基地的勞動力所擁有的人力資本存在不同類型和不同程度的專用性,專用性導致了勞動轉移的困難。近十年來中國地區(qū)的就業(yè)增長是由什么因素決定的？在一個經濟周期中產業(yè)結構和地區(qū)差異對地區(qū)就業(yè)水平的影響程度如何？本文從產業(yè)和地區(qū)層面上分析影響我國各地區(qū)產業(yè)就業(yè)增長的原因，就業(yè)增長變化在多大程度上可歸因于產業(yè)的發(fā)展，多大程度上歸因于地區(qū)所特有的特質，如地區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略、就業(yè)政策等。沿用Marimon&Zilibotti,（1998），EricToulemonde（2001）所使用的方差分析法，將就業(yè)增長分解為地區(qū)效應、產業(yè)效應和周期效應，用我國29個地區(qū)1996年到2004年11個產業(yè)就業(yè)增長面板數據，基于方差分析模型，從產業(yè)和地區(qū)層面上分析區(qū)域就業(yè)增長差異的原因。研究結果表明：地區(qū)間長期就業(yè)增長差異的56.6%可以被產業(yè)效應解釋，43.4%被地區(qū)與產業(yè)的交互作用效應解釋；地區(qū)間短期就業(yè)增長差異50.1%可以被產業(yè)效應解釋，23.5%可以被地區(qū)效應解釋，26.4%可以被周期效應解釋。所以，本文的結論是產業(yè)因素是影響地區(qū)就業(yè)增長變化的主要因素，而地區(qū)因素和宏觀周期波動對就業(yè)變化影響較小。2、地區(qū)產業(yè)就業(yè)水平的決定：一個統計模型2．1基本模型我們以方差分析為基礎建立一個統計模型，在控制其他因素影響的同時，分析某影響因素與研究變量之間的關系，每個部分的方差可由某個影響因素的作用（或交互作用）來解釋，影響因素所致的方差大小反映了該因素對研究變量影響大小。設各省的就業(yè)水平的演化是由以下因素決定的：(1)地區(qū)因素，即各省的就業(yè)結構和各產業(yè)的就業(yè)起點是不同的，就業(yè)政策也是有區(qū)別的，這些因素會影響各省各產業(yè)的就業(yè)增長；(2)產業(yè)因素，即產業(yè)需求變化、技術變化影響產業(yè)的吸納就業(yè)能力；(3)共同因素，即國家就業(yè)政策、財政政策和貨幣政策，它們會影響各個省的每個產業(yè)的發(fā)展和就業(yè)變化。進一步說明，如果各省就業(yè)水平變化高度一致，則產業(yè)因素究是影響各地區(qū)就業(yè)變化的主要因素。也就是說，產業(yè)的需求變化、技術進步影響產業(yè)吸納就業(yè)能力的變化，國家財政政策、貨幣政策等影響各地區(qū)就業(yè)水平的變化；如果各地區(qū)就業(yè)變化差異較大，則地區(qū)因素就是解釋各省就業(yè)變化的主要因素，說明各地區(qū)的就業(yè)起點、就業(yè)結構和就業(yè)政策等具體的地區(qū)因素影響著該地區(qū)的就業(yè)水平的變化。建立方差分析模型如下：時間、省份、產業(yè)的實際就業(yè)增長率為：（1）產業(yè)=1,2，…11，分別代表農、林、牧、漁業(yè)，采掘業(yè)，制造業(yè)，電力、煤氣及水的生產和供應業(yè)，建筑業(yè)，交通運輸倉儲和郵電通信業(yè)，批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)，金融、保險業(yè)，衛(wèi)生體育和社會福利業(yè)，教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)，國家機關、政黨機關和社會團體等11個所研究的行業(yè)。省份=1,2，…29，分別代表29個可提供數據的省份（不包括重慶市和西藏自治區(qū)）。時間=1,2,…9，代表所研究的期間從1996年到2004年。16 e(i,j,t)為時間、省份、產業(yè)的就業(yè)增長率。h(i)反映產業(yè)對就業(yè)變化的影響，即產業(yè)效應（industryeffect）。它反映產業(yè)結構，產業(yè)發(fā)展等產業(yè)因素對各省就業(yè)的影響，用產業(yè)虛擬變量的表示。m(i,j)，為地區(qū)在產業(yè)中的平均就業(yè)增長與產業(yè)平均就業(yè)增長的偏差，反映對于產業(yè)與地區(qū)的交互作用（interactionbetweenindustryiandprovincej）對該地區(qū)產業(yè)就業(yè)的影響。b(t)是純粹的時間效應（puretimeeffect），反映就業(yè)增長的周期變化；f(i,t)反映產業(yè)和時間的交互作用（interactionbetweenaindustryeffectandtimeeffect）對就業(yè)的影響。它可以描述t時間由于產業(yè)要素的變化而導致的就業(yè)變化，如，t時間某產業(yè)產品市場需求增加，產業(yè)規(guī)模擴大，吸納就業(yè)人數增加。g(j,t)反映地區(qū)和時間的交互作用（theinteractionbetweenfixedprovinceeffectandtime）對產業(yè)就業(yè)增長的影響。它可以描述地區(qū)要素的波動對就業(yè)的影響，如各省就業(yè)政策的變化對當地就業(yè)的影響；是殘差項，假定為獨立同方差的正態(tài)隨機變量；如果變量在研究期中是持續(xù)不變地影響就業(yè)演變過程，則為長期效應，各影響因素的影響隨時間波動的則為短期效應。方程(1)將e(i,j,t)分解成5個部分和獨立服從正態(tài)分布的殘差項。其中，h(i)和m(i,j)不隨時間變化的，被稱為長期效應部分，反映地區(qū)和產業(yè)因素對就業(yè)的長期影響。其他三項b(t)、f(i,t)和g(j,t)則是短期效應的組成部分，這部分是隨著時間變化而變化，表示商業(yè)周期、地區(qū)和產業(yè)因素對就業(yè)的短期影響。上述模型是不確定的，無法直接估計的。采用Stockman(1988)，Costello(1993)，Marimon&Zilibotti,（1998）和PietroGaribaldiandPaoloMauro（2002）所使用的方法，假定模型中影響就業(yè)變化的所有效應是正交的，即：約束條件表現為2T+2I+N+1約束的形式。16 2．2數據來源本文實證部分數據1996年到2003年期間采用“中國統計年鑒”中29個省分行業(yè)年底就業(yè)人員數就業(yè)人員是指從事一定社會勞動并取得勞動報酬或經營收入的人員，包括在崗職工、再就業(yè)的離退休人員、私營業(yè)主、個體戶主、私營和個體就業(yè)人員、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)就業(yè)人員、農村就業(yè)人員、其他就業(yè)人員(包括民辦教師、宗教職業(yè)者、現役軍人等)。該指標反映了一定時期內勞動力資源的實際利用情況。。2004年和2005年期間采用“中國勞動統計年鑒”中分行業(yè)鄉(xiāng)村就業(yè)人員年末人數、分行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數、分行業(yè)城鎮(zhèn)私營企業(yè)和個體就業(yè)人數之和為當年各行業(yè)的就業(yè)人員數2004年以后中國統計年鑒不再有分行業(yè)年底就業(yè)人員數。由于1996年至2003年“中國統計年鑒”產業(yè)分類采用的是《國民經濟行業(yè)分類與代碼》(GBT4754-94)分類標準，2004年和2005年統計年鑒中產業(yè)分類采用的是《國民經濟行業(yè)分類》（GB/T4754-2002）分類標準。為了數據的一致性的可比性，依據《國民經濟行業(yè)分類與代碼》(GBT4754-94)和《國民經濟行業(yè)分類》（GB/T4754-2002）分類標準對產業(yè)進行歸并：2004年和2005年中國統計年鑒中“批發(fā)和零售業(yè)”和“住宿和餐飲業(yè)”合并為“批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)”；“教育”和“文化、體育和娛樂業(yè)”合并為“教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)”；2003年和2004年統計年鑒中“公共管理和社會組織”中實為1995—2002年統計年鑒中“國家機關、政黨機關和社會團體”。實證研究中分11個產業(yè)，分別是：農、林、牧、漁業(yè)，采掘業(yè)，制造業(yè)，電力、煤氣及水的生產和供應業(yè)，建筑業(yè)，交通運輸倉儲和郵電通信業(yè)，批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)，金融、保險業(yè)，衛(wèi)生體育和社會福利業(yè)，教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)，國家機關、政黨機關和社會團體。另外，97年以后重慶從四川省中分出成為直轄市，1997年以后四川省各產業(yè)就業(yè)人員數為重慶市與四川省合并數。西藏因為有部分行業(yè)數據不完整而沒有選入樣本中。3、實證結果和分析3．1實證的方差分析方程本文的模型采用方差分析方法將，方程（1）用2.2的面板數據的帶入，估計地區(qū)就業(yè)差異的影響因素。表1為模型的方差分析表，模型的=0.548，F(632,2871)=4.293，F值在0.000的水平上顯著，模型對就業(yè)增長有較好的解釋能力，h(i)、m(i,j)b(t)和f(i,t)的F值分別為74.436、1.643、38.614和8.239，其F值均在0.000的水平上顯著，g(j,t)的F值為1.377，在0.01的水平上顯著。表1模型方差分析表方差來源III型方差SS自由度均方MS統計量FP值Model70199.967632111.0764.2930.000產業(yè)h(i)19259.541101925.95474.4360.000地區(qū)*產業(yè)m(i,j)11905.17728042.5181.6430.000時間b(t)8991.8079999.09038.6140.00016 產業(yè)*時間f(i,t)17053.82180213.1738.2390.000地區(qū)*時間g(j,t)7980.22022435.6261.3770.001=0.548，=0.420附表1和附表2是模型（1）式的點估計系數。附表1是地區(qū)和產業(yè)因素影響的短期效應，包括純就業(yè)周期效應（或者年效應）b(t)，產業(yè)就業(yè)周期效應f(i,t)和地區(qū)就業(yè)周期效應g(j,t)。附表2是地區(qū)和產業(yè)因素影響的長期效應，包括11個產業(yè)就業(yè)增長率長期趨勢的估計值h(i)和各省各產業(yè)長期就業(yè)趨勢偏離項的估計值m(i,j)。3．2長期效應和短期效應從現有的統計數據知道，各地區(qū)就業(yè)增長率不同。問題是地區(qū)的就業(yè)水平變化長期效應和短期效應的相對重要性如何，也就是說上述方程（1）表征的地區(qū)就業(yè)水平的差距是由什么因素決定的？在地區(qū)就業(yè)水平變化過程中，如果各影響變量在研究期中是持續(xù)不變地影響就業(yè)演變過程，則為長期效應，各影響因素的影響隨時間波動的則為短期效應。方程(1)將e(i,j,t)分解成5個部分和獨立服從正態(tài)分布的殘差項。其中，兩個部分，h(i)和m(i,j)不隨時間變化的，被稱為長期效應部分，其他三項b(t)、f(i,t)和g(j,t)則是短期效應的組成部分，隨著時間變化而變化。由表1可知，在方程（1）模型解釋的總方差中，由h(i)和m(i,j)組成的長期效應部分的方差分別為19259.54和11905.17，這部分所解釋的方差為整個模型所解釋方差的47.8%，由b(t)、f(i,t)和g(j,t)組成的短期效應部分的方差分別為8991.81、17053.82和7980.22這部分所解釋的方差為整個模型所解釋方差的52.2%。說明我國各地區(qū)就業(yè)增長受產業(yè)和地區(qū)因素的短期波動相對影響較大。為了分析長期效應和短期效應對就業(yè)演變的影響，首先計算各地區(qū)各產業(yè)就業(yè)平均增長率的向量：=h(i)+m(i,j)（2）將的方差分解為產業(yè)效應h(i)、產業(yè)和地區(qū)交互作用效應m(i,j)，用與公式（1）相同的方法進行方差分解，結果如表2所示。為了分析短期效應對就業(yè)演變的影響，定義：（3）用反映各地區(qū)各產業(yè)就業(yè)的短期變化，將公式（1）代入（3）式得：（4）然后將用與公式（1）相同的方法分解周期效應，產業(yè)效應和地區(qū)效應，結果見表2。表2長期趨勢和短期趨勢方差分析16 長期趨勢方差分析短期趨勢方差分析項目解釋百分比項目解釋百分比100%100%h(i)56.6%26.4%m(i,j)43.4%50.1%23.5%1996到2004年各地區(qū)各產業(yè)就業(yè)演變中，長期效應部分的方差為整個模型所解釋方差的47.8%，而在長期效應（總的長期趨勢）中，56.6%可以被產業(yè)效應解釋，43.4%被地區(qū)與產業(yè)的交互作用解釋，也就是說，就業(yè)長期趨勢在地區(qū)間的相同程度要大于在產業(yè)間的，就業(yè)的長期變化趨勢大部分是由產業(yè)發(fā)展趨勢決定的，而地區(qū)的特殊因素起的作用相對較小。1996到2004年各地區(qū)各產業(yè)就業(yè)增長變化中，短期效應部分的方差為整個模型所解釋方差的52.2%，而短期變化中，50.1%可以被產業(yè)效應解釋，26.4%可以被周期效應解釋，23.5%可以被地區(qū)效應解釋。1996到2004年各地區(qū)各產業(yè)就業(yè)增長短期波動中產業(yè)間差異遠高于地區(qū)間差異，產業(yè)因素是影響就業(yè)增長變化的主要因素，而地區(qū)因素和周期波動對就業(yè)變化影響較小。產業(yè)發(fā)展是影響勞動就業(yè)發(fā)展的物質因素，并且直接、現實地決定著就業(yè)發(fā)展（郭軍，劉瀑，王承宗，2006），地區(qū)因素對就業(yè)發(fā)展的促進作用，也是通過促進地區(qū)產業(yè)發(fā)展，提高產業(yè)吸納就業(yè)能力來實現的。結論一：1996到2004年各地區(qū)各產業(yè)就業(yè)演變中，短期效應比長期效應的作用大，而地區(qū)效應在就業(yè)的長期趨勢和短期變化過程中影響較少，產業(yè)效應影響較大。3．3周期效應、產業(yè)效應和地區(qū)因素周期效應：根據上述的計算結果，討論就業(yè)周期效應。就業(yè)周期效應表現為三個層面，第一層面是經濟周期（以經濟總量GDP增長變化表示）與全國總就業(yè)的周期之間的關系。在各地區(qū)產業(yè)就業(yè)增長的方差方程（1）的分解結果中，b(t)是純就業(yè)周期效應（也稱為年效應），它與全國GDP增長周期變化基本一致（見圖1），1996年到1998年經濟增長速度下降，b(t)也下降，2001年到2004年經濟增長速度上升，b(t)也上升，但b(t)的變化程度大于GDP增長變化程度。16 圖1GDP增長與就業(yè)周期：1996-2004圖1基本表征這一時期外部經濟狀況的變化對就業(yè)的影響。1997年東南亞金融危機導致我國就業(yè)的大幅下滑。1998到2001年就業(yè)增長率均低于研究期就業(yè)平均增長。隨著經濟復蘇，就業(yè)情況也逐漸好轉，2002年超過平均就業(yè)水平，2003年就業(yè)增長達到了最高值，2004年有所回落。第二的層面是產業(yè)就業(yè)的周期效應。附表1中矩陣f(i,t)表示各產業(yè)就業(yè)周期性狀況，表3為各產業(yè)f(i,t)與b(t)周期變化相關系數。從符號上分析，工業(yè)中除具有壟斷性行業(yè)的電力、煤氣及水的生產和供應業(yè)負相關外，其余各產業(yè)f(i,t)與b(t)均為正相關關系，其中，采掘業(yè)、建筑業(yè)的f(i,t)與b(t)有顯著的正相關關系。在第三產業(yè)中，交通運輸倉儲和郵電通信業(yè)、批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)的f(i,t)與b(t)為正相關關系，金融、保險業(yè)、衛(wèi)生體育和社會福利業(yè)、教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)和國家機關、政黨機關和社會團體的f(i,t)與b(t)為負相關關系。圖2所示更為明顯，農業(yè)f(i,t)與b(t)有顯著的負相關關系，相關系數-0.882，農業(yè)具有明顯的反周期性；而制造業(yè)f(i,t)與b(t)有顯著的正相關關系，相關系數為0.742。結論二：從短期上看，制造業(yè)就業(yè)與經濟周期正相關，反映了我國經濟發(fā)展中的工業(yè)化發(fā)展戰(zhàn)略。農業(yè)就業(yè)與經濟周期負相關，在很大程度上折射了工業(yè)就業(yè)的變化。當經濟高漲時，工業(yè)快速發(fā)展就業(yè)增加，農業(yè)勞動力轉移進入工業(yè)就業(yè)，農業(yè)就業(yè)人數減少；反之，當工業(yè)發(fā)展速度下降，吸納就業(yè)能力下降，工業(yè)就業(yè)機會減少，流動勞動力被排斥出去，被迫回到農村和農業(yè)中，農業(yè)的就業(yè)人數增加。農業(yè)的就業(yè)變化實際上很難反映該產業(yè)有效就業(yè)，第一產業(yè)對就業(yè)的貢獻表現為一種剩余勞動力“蓄水池”作用（張車偉，蔡昉，2002）。值得注意的是，第三產業(yè)在經濟發(fā)展緩慢時期也能吸收勞動力過度供給，這意味著服務部門也是就業(yè)波動的緩沖器，在體制轉軌國有企業(yè)重組改制過程中，吸納了大量國有、集體企業(yè)下崗失業(yè)人員。表3f(i,t)和b(t)的相關系數f(i,t)b(t)f(i,t)b(t)農、林、牧、漁業(yè)-0.882(**)批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)0.204采掘業(yè)0.743(*)金融、保險業(yè)-0.226制造業(yè)0.742(*)衛(wèi)生體育和社會福利業(yè)-0.718(*)電力、煤氣及水的生產和供應業(yè)-0.369教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)-0.815(**)建筑業(yè)0.076國家機關、政黨機關和社會團體-0.09116 交通運輸倉儲和郵電通信業(yè)0.621(*)**表示0.01顯著(雙尾)；*表示0.05顯著(雙尾)圖2農林牧漁業(yè)、制造業(yè)的就業(yè)周期狀況第三層面是地區(qū)就業(yè)的周期效應。地區(qū)就業(yè)周期效應矩陣g(j,t)顯示了不同地區(qū)就業(yè)增長的波動。表4為東部沿海地區(qū)、東北地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的g(j,t)東北地區(qū)，包括遼寧、吉林、黑龍江；東部沿海各省，包括河北、山東、江蘇、浙江、福建、廣東、海南、北京、天津和上海；中部地區(qū)，包括山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽；西部地區(qū)，包括內蒙、廣西、云南、貴州、四川、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆，各地區(qū)的g(j,t)為附表1中該地區(qū)內各省g(j,t)的均值。g(東部沿海地區(qū),t)顯示東部沿海地區(qū)就業(yè)增長呈現逐年上升趨勢，2001年以后就業(yè)增長高于1996年到2004年的平均水平增長水平。2001年以后東部沿海地區(qū)就業(yè)增長趨勢與宏觀就業(yè)增長周期b(t)基本相一致均呈現上升趨勢，但東部沿海地區(qū)之間就業(yè)增長速度差異較大，g(北京,t)顯示北京市就業(yè)增長呈現逐年上升趨勢，2002年到2004年就業(yè)增長遠高于平均水平，g(天津,t)和g(上海,t)也呈上升趨勢。2001年后東部沿海地區(qū)的其他省份就業(yè)增長上升趨勢并不明顯。在20世紀90年代東部沿海地區(qū)經濟經歷持續(xù)高速增長后，資源約束和環(huán)境壓力越來越大，為了持續(xù)發(fā)展各省市都不同程度地改變經濟增長方式，調整產業(yè)結構，大力發(fā)展高科技產業(yè)。東部沿海地區(qū)的企業(yè)技術含量提升，資本的有機構成大幅度提高，勞動力的需求相應地減少，使得該地區(qū)就業(yè)彈性下降（易先橋，李曉瓊，2006），沿海地區(qū)工業(yè)主體已逐漸由勞動密集型轉向技術密集型（付加鋒,劉毅，2006）。表4東部沿海、東北、中部和西部地區(qū)就業(yè)增長與就業(yè)增長周期b(t)年份199619971998199920002001200220032004b(t)1.7351.140-4.000-0.180-1.712-0.3100.3901.9141.023G(東部沿海地區(qū),t)-1.100-0.4630.1890.170-0.2240.5070.0050.0440.834g(東北地區(qū),t)1.7221.125-2.546-0.275-0.3630.598-0.210-0.4410.390g(中部地區(qū),t)1.0980.445-0.266-0.5900.117-1.2830.3840.248-0.152g(西部地區(qū),t)-0.080-0.1460.7300.2620.2580.079-0.177-0.065-0.864g(中部地區(qū),t)顯示中部地區(qū)就業(yè)增長速度1996年到1999年增長速度下降，2000年至2004年就業(yè)增長速度沒有明顯上升。中部地區(qū)各省之間就業(yè)變化趨勢差異較大，g(江西,t)與宏觀就業(yè)增長周期b(t)高度一致，2001年以后整體呈現上升趨勢，河南省、安徽省、湖南省和湖北省2001年后絕大多數年份就業(yè)增長率低于各自研究期的平均水平。16 g(西部地區(qū),t)顯示西部地區(qū)2001年后就業(yè)增長呈現下降趨勢，就業(yè)增長率低于各自研究期的平均水平。西部地區(qū)在西部大開發(fā)的戰(zhàn)略支持下經濟增長速度加快，工業(yè)增加值在總量上不斷增加，但相對于全國而言所占比重持續(xù)下降，2000-2004年，工業(yè)增加值占全國比重由13.62%下降到12.96%，說明實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略以來，我國的工業(yè)生產力仍在進一步向東部沿海地區(qū)集中。西部地區(qū)第二產業(yè)吸納農村勞動力轉移的能力有限，存在農村剩余勞動力，西部農村剩余勞動力的壓力大于中部地區(qū)（陳仲常,臧新運，2006）。g(東北地區(qū),t)顯示東北地區(qū)經歷1998到2000年就業(yè)增長大幅度下降后，2001年后就業(yè)增長下降趨緩。東北地區(qū)就業(yè)形勢嚴峻，其原因是由于觀念、體制和政策等多方面的原因，面對東部沿海地區(qū)企業(yè)和跨國公司的競爭，東北老工業(yè)區(qū)企業(yè)競爭力不斷下降，生產能力萎縮，企業(yè)職工下崗，就業(yè)問題日趨嚴重。產業(yè)因素：h(i)反映產業(yè)對就業(yè)變化的影響，即所研究的產業(yè)就業(yè)變化對全部就業(yè)的影響，所謂產業(yè)效應。從附表2中的矩陣h(i)分析得出：在1995年到2004年期間，每年我國總就業(yè)人口每增長1％，農業(yè)部門的就業(yè)減少的0.3%，采掘業(yè)就業(yè)減少最快為6.69%，制造業(yè)減少1.03%。同時，電力、煤氣及水的生產和供應業(yè)就業(yè)就增加1.88%，建筑業(yè)增加2.65%，交通運輸倉儲和郵電通信業(yè)增加1.72%，批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)增加2.84%，金融、保險業(yè)2.62%，衛(wèi)生體育和社會福利業(yè)增加1.14%，教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)增加0.78%，國家機關、政黨機關和社會團體增加1.47%。結論三：從長期趨勢分析，農業(yè)、采掘業(yè)和制造業(yè)的就業(yè)與全部就業(yè)增長呈現負增長關系，勞動力從這些行業(yè)中被擠出。工業(yè)中電力、煤氣及水的生產和供應業(yè)、建筑業(yè)以及第三產業(yè)呈現正向關系，為吸納就業(yè)的部門。地區(qū)因素：m(i,j)為地區(qū)因素與產業(yè)因素交互作用對就業(yè)的影響，反映地區(qū)因素影響地區(qū)內的產業(yè)就業(yè)變化，進而影響整個就業(yè)的變化，即所謂地區(qū)效應。農業(yè)：1996年到2004年間農業(yè)的總就業(yè)人數減少。從附表2中m(農業(yè),j)可以看出北京、江蘇、浙江、江西、山東、湖北、福建、吉林、安徽、湖南、陜西為就業(yè)增長遠低于全國平均水平-0.3018%的地區(qū)，就業(yè)水平快速下降，這些地區(qū)可分為兩種不同類型，一種是東部沿海快速城市化工業(yè)化地區(qū)，如北京、江蘇、浙江、山東，一種是中部農村勞動力密集的省份，如：江西、湖北、安徽、湖南，這些省份是農村勞動力以向沿海東部地區(qū)轉移的方式減少。遼寧、內蒙古、黑龍江、河南、廣東、海南、云南、甘肅、寧夏、新疆為就業(yè)增長水平較好的地區(qū)，這些地區(qū)絕大多數位于西部地區(qū)、東北地區(qū)和東部沿海的南方地區(qū)，這些地區(qū)主要有兩類：一是資源條件好形成的傳統農業(yè)開發(fā)地區(qū)；二是市場化程度提高，交通設施改善后形成的特色農業(yè)區(qū)。制造業(yè)：1996年到2004年制造業(yè)的總就業(yè)人數減少。從附表2中m(制造業(yè),j)可以看出天津、山西、內蒙、遼寧、吉林、黑龍江、上海、湖北、陜西、甘肅、新疆、青海為我國制造業(yè)就業(yè)增長低的地區(qū)，就業(yè)增長低于全國平均水平-1.0338%，制造業(yè)原有的就業(yè)人員被擠出，這些地區(qū)主要分布在東北地區(qū)、西部地區(qū)和東部沿海的直轄市；福建、浙江、廣東、山東、江西、河北、江蘇、安徽、河南、貴州、寧夏是我國制造業(yè)就業(yè)增長高的地區(qū)，這些地區(qū)絕大多數位于東部沿海，中部與東部沿海相鄰的地區(qū)，其中浙江、福建、廣東又這些地區(qū)中是制造業(yè)就業(yè)增長最快的地區(qū)。金融保險業(yè)：1996年到2004年金融業(yè)的總就業(yè)人數增加。從附表2中m(金融保險業(yè),j)可以看出北京、上海、天津、江蘇、浙江、山東為我國金融保險業(yè)就業(yè)增長最高的地區(qū)，吉林、內蒙古、湖北、海南、四川、廣西、云南、青海為我國金融保險業(yè)就業(yè)增長低的地區(qū)。16 圖3各地區(qū)農業(yè)和制造業(yè)m(i,j)值比較分析圖3為我國各地區(qū)m(農業(yè),j)和m(制造業(yè),j)值，從圖中可以看出制造業(yè)就業(yè)增長呈現出從東部沿海、中部、西部到東北地區(qū)下降趨勢。農業(yè)就業(yè)下降趨勢區(qū)域性不如制造業(yè)明顯，東部沿海地區(qū)和中部地區(qū)低于東北和西部地區(qū)。東部沿海地區(qū)制造業(yè)就業(yè)人數增加較快而農業(yè)就業(yè)人數減少，原因是東部沿海地區(qū)制造業(yè)發(fā)展，就業(yè)增加，吸納了東部沿海地區(qū)的農村剩余勞動力，同時也吸納了中、西部地區(qū)的農村剩余勞動力（陳仲常,臧新運，2006），尤其是中部勞動力密集省份，如江西、湖北、安徽、湖南的農村剩余勞動力；中國四大經濟板塊中，工業(yè)化速度的順序依次是東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)（陳佳貴等，2006），制造業(yè)就業(yè)增長也呈現從東部沿海、中部、西部到東北地區(qū)下降的趨勢；東北老工業(yè)基地、湖北、陜西、上海及天津等傳統工業(yè)地區(qū)制造業(yè)從業(yè)人員的減少。北京、上海、天津三大直轄市制造業(yè)從業(yè)人員的減少，可能與其城市功能升級有關，其他傳統工業(yè)地區(qū)的就業(yè)下降，則是比較異常的情況（楊云彥等，2003）。16 圖4各地區(qū)金融保險業(yè)和制造業(yè)m(i,j)值比較分析圖4為我國各地區(qū)m(金融保險業(yè),j)和m(制造業(yè),j)值，從圖中可以看出我國東部沿海地區(qū)金融保險業(yè)就業(yè)增長較快，尤其是北京和上海市在1994年到2004年金融保險業(yè)快速發(fā)展，國內金融中心的地位逐步形成，中西部地區(qū)金融業(yè)就業(yè)增長大部分低于全國平均水平。山東、江蘇、浙江、福建、安徽制造業(yè)和金融保險服務就業(yè)形勢都比較好，而制造業(yè)和金融保險服務就業(yè)增長都低于全國平均水平的集中在東北和西部地區(qū)。從總體上看我國東部沿海地區(qū)整體的就業(yè)形勢較好，尤其是浙江、福建、江蘇、山東省，除了農業(yè)就業(yè)從業(yè)人員減少，制造業(yè)和第三產業(yè)大部分產業(yè)就業(yè)增長都高于全國平均水平，而東北地區(qū)遼寧、吉林、黑龍江的工業(yè)和第三產業(yè)就業(yè)增長率都低高于全國平均水平，尤其是制造業(yè)為全國就業(yè)增長最低，東北地區(qū)是我國就業(yè)形勢最嚴峻的地區(qū)。北京和上海大都市經濟逐步形成，農業(yè)，制造業(yè)的就業(yè)人數減少，而金融保險業(yè)、批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)就業(yè)快速增長，尤其是金融保險業(yè)。西部地區(qū)大部分交通運輸倉儲和郵電通信業(yè)、批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)、教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)就業(yè)增長高于全國平均水平，吸納就業(yè)能力提高，而制造業(yè)就業(yè)增長低于全國平均水平，產業(yè)中原有的勞動力被擠出，進入市場程度較高的第三產業(yè)。結論四：地區(qū)間就業(yè)增長差異主要來源產業(yè)因素，要減少地區(qū)間就業(yè)差異必須對就業(yè)形勢嚴峻的地區(qū)給予政策上的傾斜。4．結論本文為解釋1996到2004年我國地區(qū)間就業(yè)增長率的差異提供了新的依據。通過方差分析模型，將就業(yè)增長分解為產業(yè)、地區(qū)和時間效應，結果顯示產業(yè)效應是影響長期就業(yè)趨勢變動和短期就業(yè)波動的重要因素。地區(qū)間就業(yè)增長差異主要來源產業(yè)因素，要減少地區(qū)間就業(yè)差異必須政策上對就業(yè)形勢差的地區(qū)傾斜。16 就業(yè)長期趨勢分析顯示，農業(yè)、采掘業(yè)和制造業(yè)的就業(yè)呈現下降趨勢，勞動力從這些行業(yè)中被擠出，工業(yè)中電力、煤氣及水的生產和供應業(yè)、建筑業(yè)以及第三產業(yè)就業(yè)呈現增長趨勢，為吸納就業(yè)的部門。就業(yè)短期波動分析顯示，在我國工業(yè)化發(fā)展戰(zhàn)略下，制造業(yè)就業(yè)波動與宏觀就業(yè)周期趨同，而農業(yè)就業(yè)波動具有反周期性，農業(yè)的就業(yè)變化在很大程度上折射了工業(yè)就業(yè)的變化，當工業(yè)快速發(fā)展就業(yè)增加時，農業(yè)勞動力轉移進入工業(yè)就業(yè)，農業(yè)就業(yè)人數減少；當工業(yè)發(fā)展速度下降，吸納就業(yè)能力下降，工業(yè)就業(yè)機會減少，流動勞動力首先被排斥出去,被迫回到農村和農業(yè)中，農業(yè)的就業(yè)人數增加。農業(yè)在某種程度上是就業(yè)波動的緩沖器。第三產業(yè)在經濟發(fā)展緩慢時期也能吸收勞動力過度供給，這意味著服務部門也是就業(yè)波動的緩沖器，在體制轉軌國有企業(yè)重組改制過程中，吸納了大量國有、集體企業(yè)下崗失業(yè)人員。我國東部沿海地區(qū)整體的就業(yè)形勢較好，尤其是浙江、福建、江蘇、山東省，制造業(yè)、金融保險業(yè)、批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)是該地區(qū)吸納就業(yè)的主要產業(yè)。市場化程度較高的行業(yè)是東部沿海地區(qū)吸納就業(yè)的主要部門。東北地區(qū)遼寧、吉林、黑龍江的采掘業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)和第三產業(yè)就業(yè)增長低于全國平均水平，尤其是制造業(yè)為全國就業(yè)增長最低，東北地區(qū)是我國就業(yè)形勢最嚴峻的地區(qū)。老工業(yè)基地經濟發(fā)展和就業(yè)問題已成為我國經濟協調發(fā)展需要解決的重要問題。西部地區(qū)大部分交通運輸倉儲和郵電通信業(yè)、批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)、教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)就業(yè)增長高于全國平均水平，吸納就業(yè)能力提高，而制造業(yè)就業(yè)增長低于全國平均水平，產業(yè)中原有的勞動力被擠出，進入市場程度較高的第三產業(yè)。實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略以來，西部地區(qū)第二產業(yè)就業(yè)并沒有好轉，吸納農村勞動力轉移的能力有限。參考文獻：1、Costello,D.,1993，Across-country,cross-industrycomparisonofproductivitygrowth.JournalofPoliticalEconomy101(2),Pages:207-222.2、EricToulemonde，2001，'Actual'Versus'Virtual'EmploymentinBelgium，RegionalStudies，35(6)，Pages:513-518.3、Marimon,Ramon&Zilibotti,Fabrizio,1998.Actual'versus'virtual'employmentinEuropeIsSpaindifferent?,EuropeanEconomicReview,Elsevier,vol.42(1),pages123-153.4、PietroGaribaldiandPaoloMauro，2002，Anatomyofemploymentgrowth，EconomicPolicy，17(34),Pages:67–114.5、RobsonM.,2006,Sectoralshifts,employmentspecializationandtheefficiencyofmatching:ananalysisusingUKregionaldata,RegionalStudies40,Pages:743–754.6、Stockman,A.,1988,SectoralandnationalaggregatedisturbancestoindustrialoutputinsevenEuropeancountries.JournalofMonetaryEconomics21,Pages:387-409.7、蔡昉，都陽，經濟轉型過程中的勞動力流動———長期性、效應和政策，學術研究，2004年第6期，16-22.8、陳仲常,臧新運: 農村勞動力轉移的區(qū)域差異與跨區(qū)流動度的估量，經濟問題，2006年第1期，49-51.9、郭軍，劉瀑，王承宗，就業(yè)發(fā)展型經濟增長的產業(yè)支撐背景研究，中國工業(yè)經濟，2006年第5期，24-31.10、賴德勝，孟大虎，專用性人力資本、勞動力轉移與區(qū)域經濟發(fā)展，中國人口科學2006年第1期，60-68.11、王光棟葉仁蓀,我國地區(qū)就業(yè)狀況的變化趨勢,中國勞動，2003,9,16-18.12、楊云彥等:就業(yè)替代與勞動力流動:一個新的分析框架，經濟研究，2003年第8期，70-77.13、葉仁蓀,中國地區(qū)就業(yè)結構的比較分析,經濟體制改革,2003年第6期,109-112.14、張車偉，蔡昉，就業(yè)彈性的變化趨勢研究，中國工業(yè)經濟，2002年5月第5期(總170期)，22-30.16 1、趙建國,經濟增長促進就業(yè)的實證分析,財經問題研究,2003年第5期,總第234期,P:93-96.2、付加鋒,劉毅,張雷等:中國東部沿海地區(qū)產業(yè)結構預測及其結構效益評價，經濟地理，2006年第6期（第26卷），P：1005-1008.17、易先橋，李曉瓊，基于非均衡經濟增長視角下的就業(yè)增長率，特區(qū)經濟，2006年第5期，P：28-30附表1地區(qū)和產業(yè)因素影響的短期效應時間(t)199619971998199920002001200220032004b(t)1.73481.1403-4.0002-0.1799-1.7118-0.31000.39031.91361.0228f(i,t)農、林、牧、漁業(yè)-1.28920.48595.23021.86921.3801-0.1635-0.9931-3.4470-3.0727采掘業(yè)0.82113.1659-4.2788-1.5636-3.19281.41883.14962.3677-1.8880制造業(yè)-1.2059-1.9059-9.9720-1.67470.60210.57302.71585.87844.9892電力、煤氣及水的生產和供應業(yè)1.24671.80812.2510-0.6769-0.2602-0.5279-0.7392-0.7345-2.3671建筑業(yè)-2.9459-3.1179-2.5374-1.17053.32560.31852.65722.86120.5248交通運輸倉儲和郵電通信業(yè)0.0131-0.1320-1.28331.1526-0.1916-0.58800.49350.51360.0221批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)0.27340.5745-1.50670.7940-2.3834-0.25252.0276-4.58305.0562金融、保險業(yè)1.77150.66252.01922.3985-1.89780.7383-2.5955-0.8467-2.2500衛(wèi)生體育和社會福利業(yè)0.31920.80513.42620.44151.27960.6619-1.8212-5.0286-0.0836教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)0.00160.61994.1587-1.11330.7844-0.4250-1.2242-2.1720-0.6301國家機關、政黨機關和社會團體0.9849-2.97542.4834-0.46620.5446-1.7631-3.67995.1816-0.3099g(j,t)北京-4.1097-2.2043-3.4993-3.5687-3.2222-0.45235.46748.59692.9923天津-2.70190.1944-1.96602.3937-0.98980.1956-0.17010.97292.0711河北1.2799-0.37291.51580.29180.1819-1.1199-0.7493-2.17531.1482山西0.7111-1.24540.28330.7976-0.0260-0.31330.12100.0677-0.3960內蒙古0.8123-0.1332-0.60360.63702.18340.6270-1.7887-1.7202-0.0139遼寧0.22140.4004-5.6446-0.03031.72890.95790.23950.76071.3661吉林2.05790.2179-2.3571-0.4428-1.27730.5727-0.8503-0.90182.9809黑龍江2.88742.75560.3642-0.3506-1.54050.2631-0.0190-1.1832-3.1769上海-1.8816-2.2307-1.81574.7268-0.95330.65750.9118-0.73881.3239江蘇-1.3316-0.41801.2934-0.3414-0.14590.7486-1.2907-0.24861.7341浙江-1.4365-1.28291.4548-0.24911.00190.55461.1561-0.5762-0.6227安徽-1.45740.72710.5394-0.37182.0437-0.31990.1580-0.6153-0.7036福建-0.78030.17962.8502-1.12651.09450.8935-2.3395-1.88730.7426江西0.94280.3718-3.3313-1.3371-0.9206-0.44611.21631.44942.0548山東0.29370.27182.1050-0.4298-0.38430.05480.4291-1.5170-0.8234河南1.9030-0.31710.9243-1.95422.6032-1.6459-0.6144-0.3886-0.510516 湖北2.51641.58180.7241-1.1680-2.4534-3.3888-0.78373.4558-0.4843湖南1.96941.5502-0.73570.4940-0.5459-1.58502.2074-2.4831-0.8714廣東0.5682-0.26641.6741-1.11530.47481.0421-1.3628-1.39060.3757廣西0.41120.33021.8016-0.00690.02140.0450-1.73800.4023-1.2668海南-0.89811.5018-1.72501.11650.70482.4957-2.0009-0.5915-0.6034四川-1.20051.1994-2.02740.81410.40242.1933-2.30340.11240.8096貴州1.42850.04390.74900.39590.68880.8942-1.1088-2.6894-0.4022云南0.83980.60064.74110.3335-0.0182-0.3073-1.5094-2.7682-1.9119陜西0.3895-0.09150.64171.51591.0015-1.97850.9012-0.8467-1.5331甘肅0.1472-0.92652.9631-1.9190-0.8725-0.72172.1735-0.4089-0.4353青海-1.0358-1.5077-1.61631.1498-1.6447-0.60921.24874.2108-0.1956寧夏-1.85820.11440.37861.16551.6875-1.06891.63812.5611-4.6180新疆-0.7294-1.08590.2765-1.4620-0.86561.71980.71960.49900.9280附表2地區(qū)和產業(yè)因素影響的長期效應產業(yè)農、林、牧、漁業(yè)采掘業(yè)制造業(yè)電力、煤氣及水的生產和供應業(yè)建筑業(yè)交通運輸倉儲和郵電通信業(yè)批發(fā)零售貿易和餐飲業(yè)金融、保險業(yè)衛(wèi)生體育和社會福利業(yè)教育、文化、藝術和廣播電影電視業(yè)國家機關、政黨機關和社會團體h(i)-0.3018-6.6907-1.02581.87922.65141.72102.83762.61511.14050.78081.4748m(i,j)北京-1.2782-0.84260.59360.4430-1.47036.35016.57028.75490.57621.4203-1.9248天津0.11624.3407-2.5509-2.8270-4.7225-2.1366-2.84651.9571-1.4461-1.3864-1.7025河北-0.47160.69960.97130.47081.23300.2879-0.6965-0.32741.08170.8592-0.0914山西0.45295.8129-1.4753-0.4092-2.1659-1.1955-2.21871.11930.14280.3225-0.3325內蒙古0.6795-1.2093-3.7398-1.2303-3.1914-2.6333-1.7154-2.3662-0.9827-1.2164-0.3748遼寧1.6695-1.0682-4.2575-1.3836-4.4381-1.0410-0.8943-0.3407-2.0038-1.5930-0.2492吉林-0.5960-2.6404-6.2253-1.4114-5.1359-1.4510-4.7043-2.2396-1.1916-1.4208-0.5759黑龍江4.4595-5.8026-3.63530.6319-0.5514-1.0021-4.6421-0.8374-1.1972-0.9508-1.5692上海0.00621.2951-1.5287-4.0370-0.00031.46564.02468.3638-1.5127-2.18860.0241江蘇-3.0216-0.17821.4769-1.38480.2564-2.4933-0.13102.8282-0.2394-0.40301.1419浙江-3.2882-5.20935.4613-0.37591.9941-0.09211.20461.89931.68731.20031.0652安徽-0.50824.15401.22580.35084.41530.9067-0.40430.95490.5351-0.1252-0.7281福建-0.5638-2.32716.33471.0019-0.5424-1.59771.38130.68040.17170.0336-0.8281江西-1.3871-5.46932.53130.33302.73750.2290-1.0421-0.7396-0.1794-0.3419-0.0770山東-1.21824.23182.77690.52520.38300.6290-0.00981.40150.7328-0.14861.7208河南1.98734.92962.75470.78641.65301.49902.7113-0.45291.25171.37701.735216 湖北-1.83493.8874-2.7187-1.1425-0.2881-1.8066-4.6010-2.7740-1.5438-1.05520.0919湖南-0.5860-3.0560-0.0087-0.08141.4508-0.0366-3.80650.40710.4073-0.23191.2241廣東1.6184-6.91494.06360.1497-2.7936-2.09441.0479-0.48401.90171.44360.6064廣西-0.0660-3.56930.08690.64410.11190.3001-0.3798-3.10851.7117-0.2286-0.7003海南0.6529-2.15600.1969-1.2648-1.63030.2590-3.2721-5.1362-0.24610.0325-0.8814四川-0.22491.05070.5302-1.3948-1.78250.2690-4.0121-3.1151-0.4027-0.6175-0.4192貴州-0.30932.60511.43131.18412.70191.3445-0.9954-1.5185-0.19721.67250.0519云南0.6618-3.8871-0.0720-1.31590.67300.03342.3802-2.45740.16390.3948-0.6570陜西-0.69934.0774-1.19421.71640.50410.46125.80130.4593-0.08720.61030.8719甘肅1.7940-2.5871-2.36752.29641.7441-0.4521-0.1332-1.2007-0.50270.88810.2264青海0.22731.5029-0.86751.60083.91970.40016.3957-3.0640-1.0749-0.2964-0.4148寧夏0.68954.58742.55366.35527.27412.60122.57460.27150.66730.20700.8141新疆1.03843.7429-2.3475-0.2314-2.27920.99672.41351.06491.77621.74251.951916
