秦佳　李雅楠

摘要：錢納里等認(rèn)為隨著人均收入的增加，勞動配置效應(yīng)呈倒“U”型變化趨勢，但他們并沒有解釋其背后的機理。本文認(rèn)為三次產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率差距是勞動配置效應(yīng)產(chǎn)生的前提，而工業(yè)化和城市化的推進(jìn)使勞動配置效應(yīng)得以實現(xiàn)。本文依據(jù)截面和時間雙固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型，采用我國1978～2010年的省級數(shù)據(jù)，對勞動配置效應(yīng)的倒“U”型變化趨勢進(jìn)行了驗證，發(fā)現(xiàn)2008年金融危機前我國的勞動配置效應(yīng)達(dá)到了最高點，當(dāng)前及未來一段時間內(nèi)，勞動配置效應(yīng)還能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長，但貢獻(xiàn)將會越來越低。

關(guān)鍵詞：生產(chǎn)率差距；城市化；勞動配置效應(yīng)；倒“U”型

中圖分類號：F240文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1000-4149（2014）03-0059-10

DOI：103969/jissn1000-4149201403007

一、引言

勞動配置效應(yīng)是經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉[1～2]，特別是在工業(yè)化階段[3]。 多瑞克（Dowrick）與格莫爾（Gemmel）對跨國數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，部門之間的勞動力再配置對GDP的增長有顯著貢獻(xiàn)，勞動配置效應(yīng)能夠解釋1960～1985年間處于工業(yè)化階段的中等收入國家年均GDP增長率超出高收入國家08個百分點中的四分之一[4]。波瓦森（Poirson）基于二元經(jīng)濟(jì)理論，對30個發(fā)展中國家1965～1980年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，勞動配置效應(yīng)對勞動生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)達(dá)到1/3，其中處于工業(yè)化階段的東亞地區(qū)的勞動配置效應(yīng)最大，約為每年095個百分點[5]。

說明：全國勞動配置效應(yīng)根據(jù)本文后面的方法計算，數(shù)據(jù)來源于《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》，2009年和2010年數(shù)據(jù)用《中國統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)補齊。

改革開放以來，我國一直處于工業(yè)化時期，勞動配置效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)顯著，1979～2010年勞動配置效應(yīng)對勞動生產(chǎn)率增長的年均貢獻(xiàn)約為219%。然而，勞動配置效應(yīng)對勞動生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用并不像要素投入和技術(shù)進(jìn)步那樣明確，有些年份的勞動配置效應(yīng)甚至為負(fù)（見圖1）。隨著工業(yè)化和城市化的不斷推進(jìn)，勞動配置效應(yīng)是否會消失？錢納里（Chenery）等對跨國數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，勞動配置效應(yīng)隨著人均收入的增加呈倒“U”型變動，在人均收入為1120～2100美元

這里的美元是按1970年價格的計價，下同。時，勞動配置效應(yīng)最大；在人均收入為3360～5040美元時，勞動配置效應(yīng)消失[6]。盡管他們并沒有解釋其背后的機理，但其結(jié)論足以表明勞動配置效應(yīng)存在某種變化規(guī)律。因此，本文從理論上和經(jīng)驗上分析在我國工業(yè)化和城市化進(jìn)程中，三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距不斷變化的情形下勞動配置效應(yīng)的變化趨勢，并據(jù)此判斷勞動配置效應(yīng)在今后一段時間是否繼續(xù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

二、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有關(guān)于勞動配置效應(yīng)的文獻(xiàn)主要集中于勞動配置效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)增長有多大貢獻(xiàn)這一問題。胡永泰對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解，在勞動產(chǎn)出彈性分別為04、05、06三種情形下，對中國1979～1993年的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)部門勞動力向工業(yè)或服務(wù)業(yè)部門流動產(chǎn)生的效應(yīng)構(gòu)成了全要素增長率增長的37%～54%，并認(rèn)為1985～1993年間97%的年增長率中的12個百分點來自于勞動力的再配置[7]。潘文卿對我國1979～1997年的經(jīng)濟(jì)增長率進(jìn)行了分解，發(fā)現(xiàn)年均98%的增長率中勞動配置效應(yīng)的貢獻(xiàn)約為159%[8]。蔡昉和王德文基于包含人力資本的經(jīng)濟(jì)增長模型估計勞動產(chǎn)出彈性，并假設(shè)三次產(chǎn)業(yè)的勞動產(chǎn)出彈性相等，計算出1982～1997年勞動力的配置效應(yīng)為162%，對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)為2023%[9]。丁霄泉沿用胡永泰的方法，將研究樣本擴充到1998年，計算了1979～1984年、1985～1992年、1993～1998年三個時期的勞動配置效率，發(fā)現(xiàn)勞動配置效應(yīng)對GDP增長的貢獻(xiàn)為095～132個百分點，其中1985～1992年間的貢獻(xiàn)最為顯著，為138～206個百分點[10]。嚴(yán)于龍和李小云測算了1980～2005年我國農(nóng)民工對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，認(rèn)為農(nóng)民進(jìn)城務(wù)工能提升人力資本，并將其作為一個要素引入生產(chǎn)函數(shù)，進(jìn)而估算其產(chǎn)出彈性，最后發(fā)現(xiàn)改革開放以來，農(nóng)民工對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)約為214%[11]。雅克平（Jakopin）對2008年金融危機前后塞爾維亞的經(jīng)濟(jì)增長情況進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)2002～2008年勞動配置效應(yīng)年均為-009，并沒有促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；2009～2010年勞動配置效應(yīng)年均為07，約為勞動生產(chǎn)率增長的486%[12]。楊曉軍借鑒錢納里等的方法，對我國

1985～2009年的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)民工對總產(chǎn)出增長平均貢獻(xiàn)率為1658%[13]。

研究勞動配置效應(yīng)變化趨勢的文獻(xiàn)并不多。徐現(xiàn)祥和舒元建立了一個簡單的勞動結(jié)構(gòu)調(diào)整模型來分析勞動配置效應(yīng)的變化趨勢[14]。在他們的模型中，經(jīng)濟(jì)被簡化為農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)兩個部門，非農(nóng)業(yè)部門的邊際勞動產(chǎn)出隨其勞動份額的增加而遞減，農(nóng)業(yè)部門的邊際勞動產(chǎn)出隨其勞動份額的下降而遞增，兩部門邊際勞動產(chǎn)出的差距隨著非農(nóng)業(yè)部門勞動份額的增加由最大逐漸變?yōu)榱恪１疚恼J(rèn)為，依據(jù)他們的勞動結(jié)構(gòu)調(diào)整模型并不能推斷出勞動配置效應(yīng)的倒“U”型變化規(guī)律。另外，為得到這一倒“U”型變化趨勢的序列，他們采用索羅構(gòu)造技術(shù)序列的方法對勞動配置效應(yīng)序列進(jìn)行重構(gòu)，但沒有說明其依據(jù)。本文認(rèn)為并沒有必要對其序列進(jìn)行重構(gòu)，只需要在檢驗?zāi)Ｐ椭锌刂迫萎a(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率差距即可，而他們的模型遺漏了這一重要解釋變量。再者，他們采用的我國1978～1998年的時間序列數(shù)據(jù)檢驗?zāi)Ｐ偷臉颖玖刻。鶕?jù)本文前面的研究，在1998年我國的勞動配置效應(yīng)還沒有達(dá)到倒“U”型曲線的最高點。段均和楊俊也對我國三次產(chǎn)業(yè)之間勞動力的配置效應(yīng)進(jìn)行了分析，他們認(rèn)為勞動配置效應(yīng)與二、三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)份額高度相關(guān)，但并沒有得出勞動配置效應(yīng)的具體變化規(guī)律[15]。

關(guān)于勞動配置效應(yīng)的計算方法，現(xiàn)有文獻(xiàn)中運用最多的是全要素生產(chǎn)率分解法和塞爾奎因（Syrquin）法。全要素生產(chǎn)率分解法基于勞動配置效應(yīng)是全要素生產(chǎn)率的重要組成部分[16～17]。在全要素生產(chǎn)率分解法的計算過程中需要估算資本存量以求要素的產(chǎn)出彈性。雖然目前關(guān)于資本存量的估算方法非常成熟，但是由于數(shù)據(jù)缺乏，估算三次產(chǎn)業(yè)的固定資本存量仍比較困難。現(xiàn)有研究一般采用情景分析，例如胡永泰、丁霄泉就是在勞動產(chǎn)出彈性分別為04、05、06時進(jìn)行分析[18～19]。全要素生產(chǎn)率分解法還要根據(jù)計算要求假設(shè)要素產(chǎn)出彈性在不同時期以及不同產(chǎn)業(yè)之間一致，這一假定是否合理值得懷疑。塞爾奎因法的計算過程較全要素生產(chǎn)率分解法簡潔，計算所需的數(shù)據(jù)也容易獲得，郭克莎、潘文卿、徐現(xiàn)祥和舒元、姚戰(zhàn)琪等對勞動配置效應(yīng)的計算都是借鑒于塞爾奎因法[20～23]?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性以及勞動產(chǎn)出彈性的難以確定，本文亦采用塞爾奎因法計算三次產(chǎn)業(yè)之間的勞動配置效應(yīng)。

三、工業(yè)化和城市化進(jìn)程中的勞動配置效應(yīng)

勞動配置效應(yīng)是對勞動力在不同產(chǎn)業(yè)之間重新分配導(dǎo)致的總勞動生產(chǎn)率增長變化

有部分文獻(xiàn)研究勞動力在不同地區(qū)之間轉(zhuǎn)移或分配產(chǎn)生的效應(yīng)，本文只關(guān)注勞動力在三次產(chǎn)業(yè)之間轉(zhuǎn)移帶來的效應(yīng)。的測量[24]。只要三次產(chǎn)業(yè)的邊際勞動產(chǎn)出存在差距，勞動力從低邊際產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到高邊際產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)就能帶來更多的產(chǎn)出，產(chǎn)生正的勞動配置效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)之間邊際勞動產(chǎn)出的差距越大，勞動配置效應(yīng)越大；反之，勞動配置效應(yīng)越小。因此，勞動配置效應(yīng)的變化趨勢與邊際勞動產(chǎn)出差距的變化趨勢一致。雖然沒有數(shù)據(jù)來計算產(chǎn)業(yè)之間的邊際勞動產(chǎn)出差距，但我們發(fā)現(xiàn)邊際勞動產(chǎn)出與勞動生產(chǎn)率存在正相關(guān)關(guān)系。假定產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為CD形式：

Yi=AiKαiLβi（i=1，2，3）（1）

其中，Yi為第i次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出，Ai為第i次產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率，Ki、Li分別為第i次產(chǎn)業(yè)的資本存量和勞動投入，α、β分別為資本和勞動的產(chǎn)出彈性。在（1）式兩邊對Li求導(dǎo)可得：

YiLi=βAiKαiLβ-1i=βYiLi（2）

公式（2）的經(jīng)濟(jì)含義為勞動邊際產(chǎn)出等于勞動生產(chǎn)率乘以勞動產(chǎn)出彈性。根據(jù)趙慧卿和郝楓的研究，

圖2我國三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率比值

我國三次產(chǎn)業(yè)勞動產(chǎn)出彈性的差別并不大，第一產(chǎn)業(yè)大約為072～084、第二產(chǎn)業(yè)大約為052～072、第三產(chǎn)業(yè)大約為042～058，而三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的比值都大于3[25]（見圖2），因此，勞動生產(chǎn)率的差距可以反映邊際勞動產(chǎn)出的差距，也即勞動生產(chǎn)率差距的變化趨勢可以反映勞動配置效應(yīng)的變化趨勢。

三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的差距并不是固定不變的，因各次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率增長速度的變化而變化。任何一個經(jīng)濟(jì)體在進(jìn)入工業(yè)化階段之前，都以第一產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟(jì)活動的主體，但第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率明顯低于二、三產(chǎn)業(yè)[26]，我國也不例外（見圖3）。進(jìn)入工業(yè)化階段后，三次產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率都開始加速提高，但第二產(chǎn)業(yè)的提高速度最快，第一產(chǎn)業(yè)最慢，從而導(dǎo)致第一產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的差距變大。第二產(chǎn)業(yè)的勞動者相比第一產(chǎn)業(yè)能夠獲得更多的產(chǎn)出，促使第一產(chǎn)業(yè)的勞動力向第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，推動工業(yè)化和城市化進(jìn)程。第二產(chǎn)業(yè)的壯大刺激了以流通和服務(wù)為主的第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，第一產(chǎn)業(yè)勞動力開始向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，進(jìn)一步推進(jìn)城市化的發(fā)展。隨著勞動力的轉(zhuǎn)移，二、三產(chǎn)業(yè)的勞動力比重不斷加大，當(dāng)其就業(yè)份額達(dá)到一定程度后，邊際勞動產(chǎn)出開始下降，而第一產(chǎn)業(yè)的邊際勞動產(chǎn)出開始上升，第一產(chǎn)業(yè)與二、三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率之間的差距開始縮小，直至三次產(chǎn)業(yè)的勞動邊際產(chǎn)出一致。此時，勞動配置效應(yīng)消失，三次產(chǎn)業(yè)之間勞動力的任何流動都導(dǎo)致負(fù)的勞動配置效應(yīng)。因此，隨著工業(yè)化和城市化的推進(jìn)，三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的差距和勞動配置效應(yīng)經(jīng)歷一個由小變大再變小的倒“U”型變化過程（見圖4）。

改革開放以來，我國三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率差距的變化趨勢大致如此。圖3是我國1978～2010年三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的對數(shù)

圖2和圖3的勞動生產(chǎn)率是按當(dāng)年價格計算的，因為這里只關(guān)注某一個時期三次產(chǎn)業(yè)之間勞動生產(chǎn)率的差距，而不是不同時期之間的比較。更重要的是任何一個基期，三次產(chǎn)業(yè)的價格指數(shù)都不在同一水平，如果采用勞動生產(chǎn)率的實際值，可能扭曲三次產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率差距。。1978～1986年，我國三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的增長速度差不多，第一產(chǎn)業(yè)的速度甚至略快，這是因為家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的實施刺激了廣大農(nóng)村勞動力的積極性，提高了第一產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率。1987～1995年，三次產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的增長速度基本一致，差距也保持不變。1996～2004年，第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的增長速度明顯低于二、三產(chǎn)業(yè)，第一產(chǎn)業(yè)與二、三產(chǎn)業(yè)之間的勞動生產(chǎn)率差距逐漸變大，農(nóng)村勞動力向二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移帶來的配置效應(yīng)也逐漸變大。2005～2010年，第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的增長加速，增速超過二、三產(chǎn)業(yè)，勞動生產(chǎn)率的差距開始縮小，勞動配置效應(yīng)開始下降。因此，從圖3來看，我國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移到二、三產(chǎn)業(yè)帶來的勞動配置效應(yīng)呈倒“U”型變化趨勢。

勞動生產(chǎn)率比值的變化趨勢圖也能反映勞動配置效應(yīng)的倒“U”型變化規(guī)律。從圖2可以看出，二、三產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率明顯高于第一產(chǎn)業(yè)，并且在1996～2004年間，二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的比值顯著遞增，2004年之后，兩個比值又開始遞減。因此，從圖2來看，我國勞動配置效應(yīng)也呈倒“U”型變化規(guī)律。

為了進(jìn)一步驗證我國勞動配置效應(yīng)隨著工業(yè)化和城市化的推進(jìn)呈倒“U”型變化趨勢，本文在徐現(xiàn)祥和舒元的模型[27]基礎(chǔ)上，建立如下三個回歸模型，并用我國1978～2010年的省級面板數(shù)據(jù)對三個模型的系數(shù)進(jìn)行估計、檢驗。

模型一：Effectit=β0+β1log（gdpit）+β2[log（gdpit）]2+β3Labor21it-1+β4Labor31it-1+αi+γt+uit

模型二：Effectit=β0+β1Struit+β2Struit2+β3Labor21it-1 +β4Labor31it-1+αi+γt+uit

模型三：Effectit=β0+β1Urbanit+β2Urbanit2+β3Labor21it-1 +β4Labor31it-1+αi+γt+uit

Effectit、gdpit、Struit、Urbanit分別表示第i個省區(qū)在t時期的勞動配置效應(yīng)、人均實際GDP、二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額、城市化水平；Labor21和Labor31分別表示二、三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率的比值，在模型中取滯后一期值是因為上一期的生產(chǎn)率差距越大，當(dāng)期的勞動配置效應(yīng)才可能有較大的上升空間

模型中不加入二、三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率比值變量Labor23，是因為Labor21和Labor31兩個變量聯(lián)合起來可以反映該變量的變化情況。另外，第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率明顯高于一、三產(chǎn)業(yè)，Labor21和Yi=AiKαiLβi （i=1，2，3）存在較強的相關(guān)性，加入Labor23可能會引起多重共線性問題。；αi為各省區(qū)的固定或隨機效應(yīng)；t為時間虛擬變量。模型一用于檢驗錢納里等“隨著人均收入的增加，勞動配置效應(yīng)呈倒‘U型變化趨勢”的論斷；模型二用于檢驗隨著二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，勞動配置效應(yīng)是否呈倒“U”型變化趨勢；模型三用于檢驗隨著城市化的發(fā)展，勞動配置效應(yīng)是否呈倒“U”型變化趨勢。

四、勞動配置效應(yīng)的計算方法與數(shù)據(jù)來源

1.勞動配置效應(yīng)的計算方法

本文采用賽爾奎因計算勞動配置效應(yīng)的方法[28]?？偖a(chǎn)出等于三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出之和：

Y=∑3i=1Yi（3）

其中，Y為總產(chǎn)出，Yi為第i次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出。將（3）式兩邊除以總就業(yè)量可得：

y=∑3i=1YiLiLiL=∑3i=1yiγi（4）

其中，y為總勞動生產(chǎn)率，yi、γi分別為第i次產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率和就業(yè)份額。在（4）式兩邊對時間求微分可得：

Gy=∑3i=1ρiGyi+∑3i=1ρiGγi（5）

（5）式右邊第二項即為勞動配置效應(yīng)，等于總勞動生產(chǎn)率的增長率與以各部門產(chǎn)出份額為權(quán)重計算的各部門勞動生產(chǎn)率增長率的加權(quán)和的差值，即：

A（y）=Gy-∑3i=1ρiGyi（6）

其中，A（y）為勞動配置效應(yīng)，Gy為總勞動生產(chǎn)率的增長率，ρi為第i部門的產(chǎn)出份額，Gyi為第i部門勞動生產(chǎn)率的增長率。

2.數(shù)據(jù)來源與說明

改革開放之前，我國三次產(chǎn)業(yè)之間勞動力的流動并不顯著，測算1978年之前的勞動配置效應(yīng)沒有太大意義，所以本文只分析1978年以來我國各省區(qū)三次產(chǎn)業(yè)之間勞動力轉(zhuǎn)移帶來的勞動配置效應(yīng)。計算勞動配置效應(yīng)需要各地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值、就業(yè)人數(shù)以及生產(chǎn)指數(shù)，國家統(tǒng)計局出版的《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》中有各省區(qū)這三個指標(biāo)1978～2008年的數(shù)據(jù)，2009和2010年的數(shù)據(jù)用《中國統(tǒng)計年鑒》補齊，其中，重慶市1978～1985年的三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)缺失。由于計算過程中涉及勞動生產(chǎn)率的增長率，各省區(qū)1978年的勞動配置效應(yīng)無法計算，所以最終的樣本個數(shù)為985個。

本文各地區(qū)人均實際GDP數(shù)據(jù)根據(jù)《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》中的當(dāng)年價人均GDP和生產(chǎn)指數(shù)數(shù)據(jù)計算而得，并以1978年為基期；二三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)份額根據(jù)《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》中各地區(qū)分產(chǎn)業(yè)的就業(yè)數(shù)據(jù)計算而得，同樣利用《中國統(tǒng)計年鑒》補齊2009年和2010年的數(shù)據(jù)。

城市化率用各地區(qū)城鎮(zhèn)常住人口除以總常住人口得到?！吨袊y(tǒng)計年鑒》從2005年才開始公布各地區(qū)的分城鄉(xiāng)常住人口數(shù)據(jù)，2005年之前，只有三次人口普查年度的數(shù)據(jù)。本文假定各地區(qū)城市化年增長率不變，用1982年、1990年、2000年、2005年四個年度的數(shù)據(jù)平滑出缺失年份的城市化率。其中，海南省在1990年以及重慶市在2000年才單獨普查，相應(yīng)年份之前的數(shù)據(jù)缺失。

五、勞動配置效應(yīng)的倒“U”型趨勢檢驗

1.描述性統(tǒng)計

表1是各省區(qū)勞動配置效應(yīng)，人均實際GDP對數(shù)，二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額，城市化水平，第二產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)以及第三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率比值等變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。所有變量都有足夠大的變化區(qū)間，適合于回歸分析。二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的最大值和最小值分別為0961和0148，基本上覆蓋其理論取值區(qū)間，城市化水平的取值范圍也是如此，所以這兩個變量的樣本數(shù)據(jù)適合于勞動配置效應(yīng)的倒“U”型趨勢檢驗。一、二產(chǎn)業(yè)和一、三產(chǎn)業(yè)之間勞動生產(chǎn)率比值都大于1，能夠反映第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率低于二、三產(chǎn)業(yè)的事實，在檢驗?zāi)Ｐ椭锌刂七@兩個比值變量具有合理性。

0299），黑龍江省的年均勞動配置效應(yīng)最?。?0008）。年均勞動配置效應(yīng)大于002的省份大多位于東部和中部地區(qū)，年均勞動配置效應(yīng)在001～002之間的省份主要位于中西部地區(qū)，年均勞動配置效應(yīng)小于001的省份主要是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的北京、天津、上海三大直轄市以及城市化水平較高的東北三省

遼寧、吉林、黑龍江三省2010年的城市化水平分別為6215%、5336%、5566%，全國的城市化水平為5027%，數(shù)據(jù)由國家統(tǒng)計局提供。，其中吉林和黑龍江兩省的年均勞動配置效應(yīng)為負(fù)?？梢姡魇^(qū)的勞動配置效應(yīng)存在明顯的差異，在對三個模型進(jìn)行檢驗時，應(yīng)該考慮地區(qū)效應(yīng)。

圖5、圖6、圖7分別是勞動配置效應(yīng)（Effect）對人均實際GDP對數(shù)、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額、城市化水平的散點圖。從圖5中可以看出，在人均實際GDP對數(shù)較小時，勞動配置效應(yīng)隨著人均實際GDP對數(shù)的增加而變大；在人均實際GDP對數(shù)達(dá)到75左右時，勞動配置效應(yīng)最大；隨著人均實際GDP對數(shù)的繼續(xù)增加，勞動配置效應(yīng)開始下降。從圖6中可以看出，在二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重低于55%時，勞動配置效應(yīng)隨著二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的增加而增加；在二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重超過55%后，勞動配置效應(yīng)隨著二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的增加而下降。從圖7可知，在城市化水平低于40%時，勞動配置效應(yīng)隨著城市化水平的提升而增加；在城市化水平超過40%后，勞動配置效應(yīng)隨著城市化的進(jìn)一步發(fā)展而下降。因此，從三個散點圖可以得出，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平、城市化水平的提升，勞動配置效應(yīng)呈倒“U”型變動。

2.計量結(jié)果分析

本文采用我國省級面板數(shù)據(jù)依次對三個模型參數(shù)進(jìn)行估計，首先進(jìn)行混合最小二乘估計，然后對截面和時間雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計，最后對截面隨機或時間隨機效應(yīng)模型進(jìn)行估計

這里估計的模型包括截面隨機時間固定效應(yīng)模型、截面固定時間隨機效應(yīng)模型以及截面和時間雙隨機效應(yīng)模型，限于篇幅表3并沒有報告這幾個模型的估計結(jié)果。。三個模型雙固定效應(yīng)似然比（LR）檢驗的卡方統(tǒng)計量的P值都為00000，表明三個模型都應(yīng)該加入截面和時間雙固定效應(yīng)。三個模型隨機效應(yīng)Hausman檢驗的卡方統(tǒng)計量的P值也都為00000，拒絕模型中存在截面隨機效應(yīng)或時間隨機效應(yīng)的假設(shè)，因此，在三個模型中都加入截面和時間雙固定效應(yīng)最優(yōu)。表3給出了三個模型的估計結(jié)果。

模型一的混合最小二乘估計結(jié)果顯示，所有解釋變量的系數(shù)都在5%的顯著性水平下顯著，但模型調(diào)整后的擬合優(yōu)度僅為00433，另外較低的DW值表明混合回歸的殘差序列可能存在自相關(guān)。相比混合回歸結(jié)果，模型一在截面和時間雙固定效應(yīng)情形下的估計結(jié)果更優(yōu)。調(diào)整后的擬合優(yōu)度有了明顯的改善，提高到02723；DW值增加到187，表明殘差序列已不存在明顯的自相關(guān)。從雙固定效應(yīng)回歸結(jié)果可知，滯后一期的一、二產(chǎn)業(yè)之間和一、三產(chǎn)業(yè)之間勞動生產(chǎn)率比值的系數(shù)都為正，與“上一期生產(chǎn)率差距越大，當(dāng)期勞動配置效應(yīng)越大”的理論假設(shè)相符。人均實際GDP對數(shù)的一次項系數(shù)為正，二次項系數(shù)為負(fù)，并且都在1%的水平下顯著，反映隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，勞動配置效應(yīng)呈倒“U”型變化趨勢，驗證了錢納里等的結(jié)論。

四、勞動配置效應(yīng)的計算方法與數(shù)據(jù)來源

1.勞動配置效應(yīng)的計算方法

本文采用賽爾奎因計算勞動配置效應(yīng)的方法[28]。總產(chǎn)出等于三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出之和：

Y=∑3i=1Yi（3）

其中，Y為總產(chǎn)出，Yi為第i次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出。將（3）式兩邊除以總就業(yè)量可得：

y=∑3i=1YiLiLiL=∑3i=1yiγi（4）

其中，y為總勞動生產(chǎn)率，yi、γi分別為第i次產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率和就業(yè)份額。在（4）式兩邊對時間求微分可得：

Gy=∑3i=1ρiGyi+∑3i=1ρiGγi（5）

（5）式右邊第二項即為勞動配置效應(yīng)，等于總勞動生產(chǎn)率的增長率與以各部門產(chǎn)出份額為權(quán)重計算的各部門勞動生產(chǎn)率增長率的加權(quán)和的差值，即：

A（y）=Gy-∑3i=1ρiGyi（6）

其中，A（y）為勞動配置效應(yīng)，Gy為總勞動生產(chǎn)率的增長率，ρi為第i部門的產(chǎn)出份額，Gyi為第i部門勞動生產(chǎn)率的增長率。

2.數(shù)據(jù)來源與說明

改革開放之前，我國三次產(chǎn)業(yè)之間勞動力的流動并不顯著，測算1978年之前的勞動配置效應(yīng)沒有太大意義，所以本文只分析1978年以來我國各省區(qū)三次產(chǎn)業(yè)之間勞動力轉(zhuǎn)移帶來的勞動配置效應(yīng)。計算勞動配置效應(yīng)需要各地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值、就業(yè)人數(shù)以及生產(chǎn)指數(shù)，國家統(tǒng)計局出版的《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》中有各省區(qū)這三個指標(biāo)1978～2008年的數(shù)據(jù)，2009和2010年的數(shù)據(jù)用《中國統(tǒng)計年鑒》補齊，其中，重慶市1978～1985年的三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)缺失。由于計算過程中涉及勞動生產(chǎn)率的增長率，各省區(qū)1978年的勞動配置效應(yīng)無法計算，所以最終的樣本個數(shù)為985個。

本文各地區(qū)人均實際GDP數(shù)據(jù)根據(jù)《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》中的當(dāng)年價人均GDP和生產(chǎn)指數(shù)數(shù)據(jù)計算而得，并以1978年為基期；二三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)份額根據(jù)《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》中各地區(qū)分產(chǎn)業(yè)的就業(yè)數(shù)據(jù)計算而得，同樣利用《中國統(tǒng)計年鑒》補齊2009年和2010年的數(shù)據(jù)。

城市化率用各地區(qū)城鎮(zhèn)常住人口除以總常住人口得到?！吨袊y(tǒng)計年鑒》從2005年才開始公布各地區(qū)的分城鄉(xiāng)常住人口數(shù)據(jù)，2005年之前，只有三次人口普查年度的數(shù)據(jù)。本文假定各地區(qū)城市化年增長率不變，用1982年、1990年、2000年、2005年四個年度的數(shù)據(jù)平滑出缺失年份的城市化率。其中，海南省在1990年以及重慶市在2000年才單獨普查，相應(yīng)年份之前的數(shù)據(jù)缺失。

五、勞動配置效應(yīng)的倒“U”型趨勢檢驗

1.描述性統(tǒng)計

表1是各省區(qū)勞動配置效應(yīng)，人均實際GDP對數(shù)，二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額，城市化水平，第二產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)以及第三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率比值等變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。所有變量都有足夠大的變化區(qū)間，適合于回歸分析。二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的最大值和最小值分別為0961和0148，基本上覆蓋其理論取值區(qū)間，城市化水平的取值范圍也是如此，所以這兩個變量的樣本數(shù)據(jù)適合于勞動配置效應(yīng)的倒“U”型趨勢檢驗。一、二產(chǎn)業(yè)和一、三產(chǎn)業(yè)之間勞動生產(chǎn)率比值都大于1，能夠反映第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率低于二、三產(chǎn)業(yè)的事實，在檢驗?zāi)Ｐ椭锌刂七@兩個比值變量具有合理性。

0299），黑龍江省的年均勞動配置效應(yīng)最小（-0008）。年均勞動配置效應(yīng)大于002的省份大多位于東部和中部地區(qū)，年均勞動配置效應(yīng)在001～002之間的省份主要位于中西部地區(qū)，年均勞動配置效應(yīng)小于001的省份主要是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的北京、天津、上海三大直轄市以及城市化水平較高的東北三省

遼寧、吉林、黑龍江三省2010年的城市化水平分別為6215%、5336%、5566%，全國的城市化水平為5027%，數(shù)據(jù)由國家統(tǒng)計局提供。，其中吉林和黑龍江兩省的年均勞動配置效應(yīng)為負(fù)?？梢?，各省區(qū)的勞動配置效應(yīng)存在明顯的差異，在對三個模型進(jìn)行檢驗時，應(yīng)該考慮地區(qū)效應(yīng)。

圖5、圖6、圖7分別是勞動配置效應(yīng)（Effect）對人均實際GDP對數(shù)、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額、城市化水平的散點圖。從圖5中可以看出，在人均實際GDP對數(shù)較小時，勞動配置效應(yīng)隨著人均實際GDP對數(shù)的增加而變大；在人均實際GDP對數(shù)達(dá)到75左右時，勞動配置效應(yīng)最大；隨著人均實際GDP對數(shù)的繼續(xù)增加，勞動配置效應(yīng)開始下降。從圖6中可以看出，在二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重低于55%時，勞動配置效應(yīng)隨著二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的增加而增加；在二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重超過55%后，勞動配置效應(yīng)隨著二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的增加而下降。從圖7可知，在城市化水平低于40%時，勞動配置效應(yīng)隨著城市化水平的提升而增加；在城市化水平超過40%后，勞動配置效應(yīng)隨著城市化的進(jìn)一步發(fā)展而下降。因此，從三個散點圖可以得出，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平、城市化水平的提升，勞動配置效應(yīng)呈倒“U”型變動。

2.計量結(jié)果分析

本文采用我國省級面板數(shù)據(jù)依次對三個模型參數(shù)進(jìn)行估計，首先進(jìn)行混合最小二乘估計，然后對截面和時間雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計，最后對截面隨機或時間隨機效應(yīng)模型進(jìn)行估計

這里估計的模型包括截面隨機時間固定效應(yīng)模型、截面固定時間隨機效應(yīng)模型以及截面和時間雙隨機效應(yīng)模型，限于篇幅表3并沒有報告這幾個模型的估計結(jié)果。。三個模型雙固定效應(yīng)似然比（LR）檢驗的卡方統(tǒng)計量的P值都為00000，表明三個模型都應(yīng)該加入截面和時間雙固定效應(yīng)。三個模型隨機效應(yīng)Hausman檢驗的卡方統(tǒng)計量的P值也都為00000，拒絕模型中存在截面隨機效應(yīng)或時間隨機效應(yīng)的假設(shè)，因此，在三個模型中都加入截面和時間雙固定效應(yīng)最優(yōu)。表3給出了三個模型的估計結(jié)果。

模型一的混合最小二乘估計結(jié)果顯示，所有解釋變量的系數(shù)都在5%的顯著性水平下顯著，但模型調(diào)整后的擬合優(yōu)度僅為00433，另外較低的DW值表明混合回歸的殘差序列可能存在自相關(guān)。相比混合回歸結(jié)果，模型一在截面和時間雙固定效應(yīng)情形下的估計結(jié)果更優(yōu)。調(diào)整后的擬合優(yōu)度有了明顯的改善，提高到02723；DW值增加到187，表明殘差序列已不存在明顯的自相關(guān)。從雙固定效應(yīng)回歸結(jié)果可知，滯后一期的一、二產(chǎn)業(yè)之間和一、三產(chǎn)業(yè)之間勞動生產(chǎn)率比值的系數(shù)都為正，與“上一期生產(chǎn)率差距越大，當(dāng)期勞動配置效應(yīng)越大”的理論假設(shè)相符。人均實際GDP對數(shù)的一次項系數(shù)為正，二次項系數(shù)為負(fù)，并且都在1%的水平下顯著，反映隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，勞動配置效應(yīng)呈倒“U”型變化趨勢，驗證了錢納里等的結(jié)論。

四、勞動配置效應(yīng)的計算方法與數(shù)據(jù)來源

1.勞動配置效應(yīng)的計算方法

本文采用賽爾奎因計算勞動配置效應(yīng)的方法[28]?？偖a(chǎn)出等于三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出之和：

Y=∑3i=1Yi（3）

其中，Y為總產(chǎn)出，Yi為第i次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出。將（3）式兩邊除以總就業(yè)量可得：

y=∑3i=1YiLiLiL=∑3i=1yiγi（4）

其中，y為總勞動生產(chǎn)率，yi、γi分別為第i次產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率和就業(yè)份額。在（4）式兩邊對時間求微分可得：

Gy=∑3i=1ρiGyi+∑3i=1ρiGγi（5）

（5）式右邊第二項即為勞動配置效應(yīng)，等于總勞動生產(chǎn)率的增長率與以各部門產(chǎn)出份額為權(quán)重計算的各部門勞動生產(chǎn)率增長率的加權(quán)和的差值，即：

A（y）=Gy-∑3i=1ρiGyi（6）

其中，A（y）為勞動配置效應(yīng)，Gy為總勞動生產(chǎn)率的增長率，ρi為第i部門的產(chǎn)出份額，Gyi為第i部門勞動生產(chǎn)率的增長率。

2.數(shù)據(jù)來源與說明

改革開放之前，我國三次產(chǎn)業(yè)之間勞動力的流動并不顯著，測算1978年之前的勞動配置效應(yīng)沒有太大意義，所以本文只分析1978年以來我國各省區(qū)三次產(chǎn)業(yè)之間勞動力轉(zhuǎn)移帶來的勞動配置效應(yīng)。計算勞動配置效應(yīng)需要各地區(qū)三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值、就業(yè)人數(shù)以及生產(chǎn)指數(shù)，國家統(tǒng)計局出版的《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》中有各省區(qū)這三個指標(biāo)1978～2008年的數(shù)據(jù)，2009和2010年的數(shù)據(jù)用《中國統(tǒng)計年鑒》補齊，其中，重慶市1978～1985年的三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)缺失。由于計算過程中涉及勞動生產(chǎn)率的增長率，各省區(qū)1978年的勞動配置效應(yīng)無法計算，所以最終的樣本個數(shù)為985個。

本文各地區(qū)人均實際GDP數(shù)據(jù)根據(jù)《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》中的當(dāng)年價人均GDP和生產(chǎn)指數(shù)數(shù)據(jù)計算而得，并以1978年為基期；二三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)份額根據(jù)《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》中各地區(qū)分產(chǎn)業(yè)的就業(yè)數(shù)據(jù)計算而得，同樣利用《中國統(tǒng)計年鑒》補齊2009年和2010年的數(shù)據(jù)。

城市化率用各地區(qū)城鎮(zhèn)常住人口除以總常住人口得到?！吨袊y(tǒng)計年鑒》從2005年才開始公布各地區(qū)的分城鄉(xiāng)常住人口數(shù)據(jù)，2005年之前，只有三次人口普查年度的數(shù)據(jù)。本文假定各地區(qū)城市化年增長率不變，用1982年、1990年、2000年、2005年四個年度的數(shù)據(jù)平滑出缺失年份的城市化率。其中，海南省在1990年以及重慶市在2000年才單獨普查，相應(yīng)年份之前的數(shù)據(jù)缺失。

五、勞動配置效應(yīng)的倒“U”型趨勢檢驗

1.描述性統(tǒng)計

表1是各省區(qū)勞動配置效應(yīng)，人均實際GDP對數(shù)，二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額，城市化水平，第二產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)以及第三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率比值等變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。所有變量都有足夠大的變化區(qū)間，適合于回歸分析。二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的最大值和最小值分別為0961和0148，基本上覆蓋其理論取值區(qū)間，城市化水平的取值范圍也是如此，所以這兩個變量的樣本數(shù)據(jù)適合于勞動配置效應(yīng)的倒“U”型趨勢檢驗。一、二產(chǎn)業(yè)和一、三產(chǎn)業(yè)之間勞動生產(chǎn)率比值都大于1，能夠反映第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率低于二、三產(chǎn)業(yè)的事實，在檢驗?zāi)Ｐ椭锌刂七@兩個比值變量具有合理性。

0299），黑龍江省的年均勞動配置效應(yīng)最?。?0008）。年均勞動配置效應(yīng)大于002的省份大多位于東部和中部地區(qū)，年均勞動配置效應(yīng)在001～002之間的省份主要位于中西部地區(qū)，年均勞動配置效應(yīng)小于001的省份主要是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的北京、天津、上海三大直轄市以及城市化水平較高的東北三省

遼寧、吉林、黑龍江三省2010年的城市化水平分別為6215%、5336%、5566%，全國的城市化水平為5027%，數(shù)據(jù)由國家統(tǒng)計局提供。，其中吉林和黑龍江兩省的年均勞動配置效應(yīng)為負(fù)?？梢姡魇^(qū)的勞動配置效應(yīng)存在明顯的差異，在對三個模型進(jìn)行檢驗時，應(yīng)該考慮地區(qū)效應(yīng)。

圖5、圖6、圖7分別是勞動配置效應(yīng)（Effect）對人均實際GDP對數(shù)、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額、城市化水平的散點圖。從圖5中可以看出，在人均實際GDP對數(shù)較小時，勞動配置效應(yīng)隨著人均實際GDP對數(shù)的增加而變大；在人均實際GDP對數(shù)達(dá)到75左右時，勞動配置效應(yīng)最大；隨著人均實際GDP對數(shù)的繼續(xù)增加，勞動配置效應(yīng)開始下降。從圖6中可以看出，在二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重低于55%時，勞動配置效應(yīng)隨著二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的增加而增加；在二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重超過55%后，勞動配置效應(yīng)隨著二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的增加而下降。從圖7可知，在城市化水平低于40%時，勞動配置效應(yīng)隨著城市化水平的提升而增加；在城市化水平超過40%后，勞動配置效應(yīng)隨著城市化的進(jìn)一步發(fā)展而下降。因此，從三個散點圖可以得出，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、第二和第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平、城市化水平的提升，勞動配置效應(yīng)呈倒“U”型變動。

2.計量結(jié)果分析

本文采用我國省級面板數(shù)據(jù)依次對三個模型參數(shù)進(jìn)行估計，首先進(jìn)行混合最小二乘估計，然后對截面和時間雙固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計，最后對截面隨機或時間隨機效應(yīng)模型進(jìn)行估計

這里估計的模型包括截面隨機時間固定效應(yīng)模型、截面固定時間隨機效應(yīng)模型以及截面和時間雙隨機效應(yīng)模型，限于篇幅表3并沒有報告這幾個模型的估計結(jié)果。。三個模型雙固定效應(yīng)似然比（LR）檢驗的卡方統(tǒng)計量的P值都為00000，表明三個模型都應(yīng)該加入截面和時間雙固定效應(yīng)。三個模型隨機效應(yīng)Hausman檢驗的卡方統(tǒng)計量的P值也都為00000，拒絕模型中存在截面隨機效應(yīng)或時間隨機效應(yīng)的假設(shè)，因此，在三個模型中都加入截面和時間雙固定效應(yīng)最優(yōu)。表3給出了三個模型的估計結(jié)果。

模型一的混合最小二乘估計結(jié)果顯示，所有解釋變量的系數(shù)都在5%的顯著性水平下顯著，但模型調(diào)整后的擬合優(yōu)度僅為00433，另外較低的DW值表明混合回歸的殘差序列可能存在自相關(guān)。相比混合回歸結(jié)果，模型一在截面和時間雙固定效應(yīng)情形下的估計結(jié)果更優(yōu)。調(diào)整后的擬合優(yōu)度有了明顯的改善，提高到02723；DW值增加到187，表明殘差序列已不存在明顯的自相關(guān)。從雙固定效應(yīng)回歸結(jié)果可知，滯后一期的一、二產(chǎn)業(yè)之間和一、三產(chǎn)業(yè)之間勞動生產(chǎn)率比值的系數(shù)都為正，與“上一期生產(chǎn)率差距越大，當(dāng)期勞動配置效應(yīng)越大”的理論假設(shè)相符。人均實際GDP對數(shù)的一次項系數(shù)為正，二次項系數(shù)為負(fù)，并且都在1%的水平下顯著，反映隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，勞動配置效應(yīng)呈倒“U”型變化趨勢，驗證了錢納里等的結(jié)論。