朱金生+朱華

摘要：首先基于索羅殘差法測(cè)算了中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)和廣義虛擬經(jīng)濟(jì)的TFP增長(zhǎng)率，以其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)份額（CTFP）作為衡量指標(biāo)比較了兩大行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變及就業(yè)彈性的變化現(xiàn)狀；然后運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)了兩大行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變及就業(yè)彈性和就業(yè)結(jié)構(gòu)的演化趨勢(shì)。結(jié)果表明，1995-2014年我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總體粗放特征沒有根本性改變，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變對(duì)就業(yè)產(chǎn)生了一定的抑制效應(yīng)，且對(duì)實(shí)體行業(yè)沖擊較大；未來中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式將逐步向集約化過渡，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)發(fā)展的就業(yè)增長(zhǎng)效應(yīng)日益凸顯。在廣義虛擬經(jīng)濟(jì)的引領(lǐng)下，中國的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)系將從“抑制”向“耦合”演變。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式；廣義虛擬經(jīng)濟(jì)；全要素生產(chǎn)率（TFP）；就業(yè)結(jié)構(gòu)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一、引言

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)取得了舉世矚目的成績(jī)，但同時(shí)也存在很多問題，最大的問題是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式總體粗放，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量和效益較差。為此，國家從“十一五”開始反復(fù)強(qiáng)調(diào)要按照科學(xué)發(fā)展觀的要求，切實(shí)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變。但在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的過程中，由于技術(shù)進(jìn)步的應(yīng)用以及粗放向集約式生產(chǎn)方式的過渡，將難以避免產(chǎn)生一定的就業(yè)擠出效應(yīng)，很可能使得二者無法兼顧。特別是近些年和今后相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間，中國經(jīng)濟(jì)逐步進(jìn)入穩(wěn)增速、調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)動(dòng)力的“新常態(tài)”，在此背景下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變會(huì)抑制就業(yè)嗎？如何在“新常態(tài)”下更好地實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變與擴(kuò)大就業(yè)的有機(jī)耦合？這無疑將成為各界不得不關(guān)心的重要問題。我們認(rèn)為，要破解這一難題的關(guān)鍵是應(yīng)從結(jié)構(gòu)調(diào)整的視角來思考二者的關(guān)系及未來的政策導(dǎo)向。眾所周知，就業(yè)需求是一種派生需求，是由一國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)決定的。長(zhǎng)期以來我國的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與就業(yè)未能實(shí)現(xiàn)同步共進(jìn)、協(xié)同耦合原因很多，但其中很重要的一點(diǎn)在于我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中物質(zhì)資本有機(jī)構(gòu)成低、人力資本要素富集、勞動(dòng)就業(yè)彈性高的廣義虛擬經(jīng)濟(jì)（朱金生，2013）行業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后，需要大力發(fā)展。本文將首先利用過去20年歷史數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)實(shí)狀態(tài)及其對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和廣義虛擬經(jīng)濟(jì)兩個(gè)不同行業(yè)的就業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)差異，然后運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真預(yù)測(cè)未來20年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變進(jìn)程中上述兩個(gè)不同行業(yè)就業(yè)增長(zhǎng)的演化趨勢(shì)，并給出相關(guān)的政策啟示。

二、文獻(xiàn)回顧

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的核心問題是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可持續(xù)性與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。根據(jù)新古典增長(zhǎng)理論，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要通過兩條途徑實(shí)現(xiàn)：增加要素投入的數(shù)量和提高要素的生產(chǎn)效率。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，各種生產(chǎn)要素投入都受到邊際收益遞減規(guī)律的制約，所以，支持經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)和提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的源泉在于生產(chǎn)效率的提高。目前學(xué)術(shù)界通?；谌厣a(chǎn)率（TFP）或技術(shù)進(jìn)步水平來測(cè)度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式及其變動(dòng)。

Brandt（2012）的研究發(fā)現(xiàn)1998-2007年中國TFP年均增長(zhǎng)高達(dá)7.96%，且增長(zhǎng)速度越來越快，中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式正在向集約化轉(zhuǎn)變。但Krugman（1999）和Young（2003）認(rèn)為，中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是依靠要素積累而非科技進(jìn)步，中國的全要素生產(chǎn)率太低不足以支持可持續(xù)增長(zhǎng)。Inkiaa和Timmer（2013）根據(jù)相對(duì)TFP的計(jì)算結(jié)果指出，若以美國1992年以來歷年的TFP為1，中國的TFP只有美國的1/4-1/3，而且在全世界167個(gè)樣本國家中處于極靠后位置。楊汝岱（2015）通過與金磚國家的TFP水平相比指出中國的整體TFP水平還非常低，對(duì)于過去三十年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)較小，中國的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式還停留在粗放階段。

在關(guān)于我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)之間關(guān)系的文獻(xiàn)中，大多數(shù)研究主要將技術(shù)進(jìn)步或全要素生產(chǎn)率視為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的標(biāo)志，考察了技術(shù)進(jìn)步與就業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)系，得出了技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)總量有雙重影響：一方面隨著研發(fā)投入的增加，技術(shù)進(jìn)步對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)作用會(huì)增加（羅軍，2014）；另一方面在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的過程中，由于技術(shù)進(jìn)步的應(yīng)用將難以避免產(chǎn)生一定的就業(yè)擠出效應(yīng)，很可能使得二者無法兼顧（姚戰(zhàn)琪等，2005；崔友平，2015）。

由上可見，目前學(xué)者們對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變及其就業(yè)效應(yīng)的判斷存在較大的分歧，主要原因在于他們使用了不同的方法和樣本數(shù)據(jù)來計(jì)算TFP。同時(shí)單純使用TFP或技術(shù)進(jìn)步水平并不能準(zhǔn)確反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式是否由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，因?yàn)楫?dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率為正時(shí)，全要素生產(chǎn)率提高只是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集約化水平提升的必要條件而非充分條件（唐未兵等，2014）。所以這些研究結(jié)論不一定合理。這表明需要用更科學(xué)合理的指標(biāo)和方法衡量我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的水平并在此基礎(chǔ)上探討二者的關(guān)系問題。

另一方面，從現(xiàn)有的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與就業(yè)關(guān)系的理論來看，無論是古典學(xué)派還是現(xiàn)代學(xué)派，其主要關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)要素（如勞動(dòng)、資本、技術(shù)等）對(duì)就業(yè)的作用研究，而對(duì)那些通過實(shí)體經(jīng)濟(jì)要素間接作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非實(shí)體經(jīng)濟(jì)要素的重視則遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，未能認(rèn)識(shí)到以滿足人們心理和精神需求為主要特征的廣義虛擬經(jīng)濟(jì)發(fā)展可能給就業(yè)增長(zhǎng)帶來的數(shù)量、質(zhì)量和結(jié)構(gòu)效應(yīng)，未能很好地以發(fā)展的眼光思考如何在“新常態(tài)”下通過進(jìn)一步發(fā)展廣義虛擬經(jīng)濟(jì)促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變、結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)而帶動(dòng)勞動(dòng)就業(yè)協(xié)調(diào)耦合增長(zhǎng)的戰(zhàn)略。

為此，本文試圖從廣義虛擬經(jīng)濟(jì)視角，對(duì)“新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變是否抑制就業(yè)”的問題進(jìn)行歷史的實(shí)證檢驗(yàn)與未來的預(yù)測(cè)推演。首先基于索羅殘差法測(cè)算實(shí)體經(jīng)濟(jì)和廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)的TFP增長(zhǎng)率，將其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)份額（CTFP）作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的指標(biāo)比較描述我國兩大行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)增長(zhǎng)變化的現(xiàn)狀；然后，通過構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)結(jié)構(gòu)演變模型，運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，對(duì)兩大行業(yè)的二者關(guān)系的未來演化進(jìn)行仿真和預(yù)測(cè)，以此考察在今后相當(dāng)長(zhǎng)的“新常態(tài)”下我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的集約化轉(zhuǎn)變對(duì)就業(yè)數(shù)量、質(zhì)量和結(jié)構(gòu)的深層影響。最后給出相關(guān)的結(jié)論及政策啟示。

三、兩大行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)增長(zhǎng)變化的現(xiàn)狀比較endprint

（一）TFP的測(cè)度說明

回顧國內(nèi)外學(xué)者對(duì)TFP的測(cè)度方法的研究，可分為兩種思路：（1）利用索羅殘差法來測(cè)定TFP?；舅悸肥怯媒?jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長(zhǎng)率扣除各投入要素增長(zhǎng)率后的殘差來估算（Solow，1957；葉裕民，2002；楊汝岱，2015）。（2）采用以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）為基礎(chǔ)的Malmquist指數(shù)法分析TFP的變化情況（顏鵬飛、王兵，2004）。

索洛殘差法作為新古典增長(zhǎng)理論的一個(gè)重要貢獻(xiàn)，避開了生產(chǎn)函數(shù)具體形式的討論，而關(guān)注函數(shù)的相關(guān)性質(zhì)，使得基于這一模型的技術(shù)進(jìn)步度量方法具有廣泛的適用性；而且索洛殘差法計(jì)算方法簡(jiǎn)便、直觀，模型的實(shí)用性也較強(qiáng)。Malmquist指數(shù)法的最大優(yōu)點(diǎn)是無需任何具體函數(shù)形式或分布假設(shè)，對(duì)各類形式的投入產(chǎn)出均能適用；不足是忽視了隨機(jī)測(cè)量誤差和噪音的影響，把觀察值到前沿面的偏差都當(dāng)作無效率的結(jié)果，而隨機(jī)性變化可能直接影響到確定性前沿的構(gòu)造，進(jìn)而影響由該方法得出的技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率（徐杰、楊建龍，2010）。綜合考量本文研究的重點(diǎn)和穩(wěn)健性后，決定仍然采用傳統(tǒng)的索洛殘差法來測(cè)算TFP。

根據(jù)C-D生產(chǎn)函數(shù)的性質(zhì)，a等于資本報(bào)酬占總產(chǎn)出的比重。國外學(xué)者通常采用這種方法估算a，但由于中國有關(guān)資本報(bào)酬數(shù)據(jù)的缺乏，這種方法不可行。因此，國內(nèi)學(xué)者通常采用回歸的方法直接估

（二）數(shù)據(jù)選取

參照趙洪江（2014）根據(jù)林左鳴教授對(duì)廣義虛擬經(jīng)濟(jì)的定義和國民經(jīng)濟(jì)分類體系，將H（住宿和餐飲業(yè)）、I（信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)）、J（金融業(yè)）、L（租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)）、M（科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)）、N（水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)）、O（居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)）、P（教育）、Q（衛(wèi)生和社會(huì)工作）、R（文化、體育和娛樂業(yè)）、s（公共管理、社會(huì)保障和社會(huì)組織）、T（國際組織）這12行業(yè)劃分為廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)，剩余的為實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)。

考慮到數(shù)據(jù)的可得性，主要選取了中國1995-2014年細(xì)分行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，來源包括《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》，并對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)作以下說明：

（1）產(chǎn)出變量（Y）。選用全國各細(xì)分行業(yè)的增加值，通過價(jià)格平減得到以1995年不變價(jià)格計(jì)算的1995-2014年的各細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)出。

（2）勞動(dòng)變量（L）。選用1995-2014年全國城鎮(zhèn)單位各細(xì)分行業(yè)的年末從業(yè)人口數(shù)。

（3）資本變量（K）。采取國內(nèi)常用的永續(xù)盤存法來對(duì)資本存量進(jìn)行估算。這一方法是戈登史密斯（Goldsmith）在1951年開創(chuàng)的。計(jì)算公式可以寫作：

其中，t為第f年I/P為當(dāng)期的實(shí)際投資，t為折舊率，K為本期資本存量，K為上期資本存量。該公式定義本期的資本存量為上期的資本存量加上當(dāng)期的投資，再減去折舊。1為當(dāng)年價(jià)計(jì)的分行業(yè)固定資產(chǎn)投資額，p為固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)。對(duì)于基期資本存量的計(jì)算，本文使用國際常用方法計(jì)算，即K=1/其中，g是樣本期實(shí)際投資的年平均增長(zhǎng)率，是綜合折舊率，張軍等（2004）則在借鑒Young（2000）的研究結(jié)果的基礎(chǔ)上，直接以0.1代替分母，折舊率參考張軍（2004）的算法，取9.6%。

（4）工資變量（w）。根據(jù)1995-2014年各細(xì)分行業(yè)就業(yè)人員平均工資數(shù)據(jù)，考慮到實(shí)際工資與物價(jià)的緊密聯(lián)系，使用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)將其調(diào)整為實(shí)際平均工資。由于統(tǒng)計(jì)口徑的變化，1998-2004年的平均工資選用按行業(yè)分城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資，1995-1997年的平均工資選用分行業(yè)平均工資替代。

（5）就業(yè)比重。采用1995-2014年各細(xì)分行業(yè)當(dāng)年年末從業(yè)人口數(shù)除以當(dāng)年全國城鎮(zhèn)單位就業(yè)總?cè)藬?shù)。

（三）兩大行業(yè)TFP測(cè)度結(jié)果

對(duì)方程（4）進(jìn)行最小二乘估計(jì)（OLS），結(jié)果如下：

（四）兩大行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變及就業(yè)彈性變化的現(xiàn)狀比較

1.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的衡量指標(biāo)（CTFP）

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變實(shí)質(zhì)上就是提高技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)份額。因此，借鑒厲無畏和王振（2006）的方法，本文將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集約化水平代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的度量指標(biāo)，定義為全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)，可以用下列公式表示：

式中CTFp為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集約化水平，反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式變化，即TFP增長(zhǎng)率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)份額；GTFp為全要素生產(chǎn)率的變化率，GoDp為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。

2.兩大行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變、就業(yè)彈性、就業(yè)比重變化現(xiàn)狀

根據(jù)（5）式和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的就業(yè)彈性公式（AEMP/EMP/AGDP/GDP）可以計(jì)算兩大行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變及其就業(yè)彈性變化現(xiàn)狀，計(jì)算結(jié)果如表2所示。

為更直觀地描述全部行業(yè)和兩個(gè)分行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集約化水平和就業(yè)彈性的變化情況，將表2中的數(shù)據(jù)用圖l表示。

從圖l中可以看出，全部行業(yè)和兩個(gè)分行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集約化水平在1995-2014年總體均呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)。值得注意的是圖1中有幾個(gè)拐點(diǎn)：1995、2008和2014年。1995年中國進(jìn)行了以國有企業(yè)改革為重點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)體制改革，使得經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的集約化水平有一次短暫的提升；而2008年為了應(yīng)對(duì)全球金融危機(jī)，中國提出“四萬億”投資，主要依靠投資驅(qū)動(dòng)刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，使得總體特別是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的集約化水平下滑明顯。但從2014年開始經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集約化水平出現(xiàn)了一個(gè)積極的變化，全部行業(yè)尤其是廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)的集約化水平較前有一個(gè)較大幅度的回升。不過，從該時(shí)段CTFP變化的總體趨勢(shì)來看，不論是實(shí)體經(jīng)濟(jì)還是廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)，粗放型發(fā)展的特點(diǎn)依然未見大的改觀，特別是傳統(tǒng)實(shí)體行業(yè)粗放模式更為明顯。

再從圖2觀察全部行業(yè)和兩個(gè)分行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)就業(yè)彈性的變動(dòng)情況。除1995年和2013年都出現(xiàn)了較大幅度的波動(dòng)外，整體而言變化比較平緩，意味著多年來我國就業(yè)總量并未伴隨經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展實(shí)現(xiàn)同步增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總體就業(yè)效應(yīng)并不顯著。對(duì)比圖1和圖2還可以發(fā)現(xiàn)，總體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的集約化水平與就業(yè)彈性表現(xiàn)出一定的反向變動(dòng)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變對(duì)就業(yè)可能存在一定的抑制作用。分行業(yè)來看，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的就業(yè)彈性在大多數(shù)時(shí)間段內(nèi)都在較低的水平上徘徊，即使是在20032008年中國經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)階段，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)也未能有效帶動(dòng)就業(yè)的高速增長(zhǎng)；廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)表現(xiàn)相對(duì)較好，就業(yè)彈性穩(wěn)中略升，且其就業(yè)彈性系數(shù)的平均值（0.1964）高于實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)彈性系數(shù)的平均值（0.0405），這意味著二者未來協(xié)調(diào)發(fā)展的原動(dòng)力可能要借助廣義虛擬經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展。endprint

通過計(jì)算過去二十年期間兩大行業(yè)就業(yè)比重的變化情況（如表3所示）可以看出，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)比重呈現(xiàn)此起彼落的趨勢(shì)，前者從1995年的30.78%上升到42.80%，后者從1995年的69.22%下降到57.20%，兩大行業(yè)的就業(yè)替代效應(yīng)明顯。

四、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式與就業(yè)結(jié)構(gòu)的未來二十年演變——基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)

（一）BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法簡(jiǎn)介

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種基于物理學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)的跨學(xué)科人工智能模型，它通過對(duì)輸入樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷地學(xué)習(xí)、歸納及整理，從而找到變量之間的規(guī)律。從20世紀(jì)90年代以來，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法由于具有預(yù)測(cè)精度高、容錯(cuò)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)處理速度快和尤其適合于處理多因素、不確定、非線性問題等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)被越來越多地運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的研究并取得了較好的效果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的特點(diǎn)是在輸入信號(hào)正向傳播的同時(shí)，將誤差信號(hào)反向傳播，即BP網(wǎng)絡(luò)會(huì)將輸入信號(hào)按照輸入層隱含層輸出層的方向傳播，同時(shí)，將誤差信號(hào)按照輸出層—隱含層—輸入層的方向傳播，在誤差反向傳播的過程中，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值會(huì)不斷調(diào)整，直到網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出的均方誤差達(dá)到所要求的精度。如圖3所示：

（二）模型設(shè)定

為分析和預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變對(duì)就業(yè)的影響，這里仍沿用前述c—D生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)來建立模型。假定總量生產(chǎn)函數(shù)如下：

基于（11）式可知，A、Y和w將共同影響L，所以，本文在影響就業(yè)的諸因素中以分行業(yè)的實(shí)際GDP增長(zhǎng)率、平均工資增長(zhǎng)率及c為輸入向量，就業(yè)增長(zhǎng)率為輸出向量，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)和廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)的演變關(guān)系進(jìn)行仿真和預(yù)測(cè)。

（三）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)過程及結(jié)果

本文的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)分為兩個(gè)步驟完成：首先基于以往的1995 2014年的數(shù)據(jù)對(duì)20152034年的實(shí)際GDP增長(zhǎng)率、平均工資增長(zhǎng)率和CTFP進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后再以上述三個(gè)量為輸入，就業(yè)增長(zhǎng)率為輸出預(yù)測(cè)不同行業(yè)就業(yè)增長(zhǎng)率。

目前，由于理論界還沒有現(xiàn)成的方法和公式來確定隱含層神經(jīng)元的數(shù)目，因此只能根據(jù)前人的經(jīng)驗(yàn)，通過不斷試驗(yàn)來確定。在多次試驗(yàn)和調(diào)整后，本文最終將一階段的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定為1*6*1的結(jié)構(gòu)，即包含個(gè)1輸入神經(jīng)元，6個(gè)隱含層神經(jīng)元，1個(gè)輸出神經(jīng)元；將二階段的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定為1*10*1的結(jié)構(gòu)，即包含1個(gè)收入神經(jīng)元，10個(gè)隱含層神經(jīng)元，1個(gè)輸出神經(jīng)元。

1.第一階段BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果

在第一階段，利用1995年至2014年的GDP增長(zhǎng)率、工資增長(zhǎng)率、就業(yè)彈性和CTFP的數(shù)據(jù)，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別預(yù)測(cè)兩大行業(yè)未來20年實(shí)際GDP增長(zhǎng)率、平均工資增長(zhǎng)率、就業(yè)彈性以及CTFP的演變情況，仿真結(jié)果如表4所示。

根據(jù)表4可知，2015-2034年中國全部行業(yè)的CTFP在上升，這說明按照目前的趨勢(shì)發(fā)展，中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式將進(jìn)一步集約化，其中廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)的CTFP在上升，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)cTFP卻在下降，這說明廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)未來的集約化發(fā)展趨勢(shì)更加明顯。

2.第二階段BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果

第二階段，運(yùn)用根據(jù)前文所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)2015年到2034年實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)和廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)增長(zhǎng)率進(jìn)行仿真預(yù)測(cè)，并且根據(jù)前文預(yù)測(cè)的實(shí)際GDP增長(zhǎng)率和就業(yè)增長(zhǎng)率計(jì)算出2015-2034年的分行業(yè)就業(yè)彈性，結(jié)果如表5所示。

從表5中可以看到，隨著實(shí)際GDP增長(zhǎng)率、平均工資增長(zhǎng)率及CTFP的變化，2015-2034年兩個(gè)行業(yè)的就業(yè)增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出此消彼長(zhǎng)的趨勢(shì)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)總體穩(wěn)中有降，而廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)則有一個(gè)比較明顯的上升態(tài)勢(shì)。同時(shí)，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)彈性上漲趨勢(shì)較為顯著，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)彈性上漲幅度較小，且廣義虛擬經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的就業(yè)彈性明顯高于實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)。

根據(jù)表5中預(yù)測(cè)的就業(yè)增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)可以分別計(jì)算出2015-2034年兩分行業(yè)的就業(yè)人數(shù)和就業(yè)比重，計(jì)算結(jié)果如表6所示。

表6顯示了實(shí)體經(jīng)濟(jì)和廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)比重的演變過程?？梢钥闯?，按照目前經(jīng)濟(jì)的趨勢(shì)，伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的調(diào)整，不同行業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生相應(yīng)地變化：實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)比重逐步下降，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)就業(yè)比重逐步加大。而且到2027年，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)比重就開始超過實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)就業(yè)比重，至2034年廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)比重達(dá)到56.84%，實(shí)體經(jīng)濟(jì)下降到43.16%，這意味著伴隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)逐漸發(fā)展成為國民經(jīng)濟(jì)中吸納就業(yè)主力軍。

五、結(jié)論及政策啟示

1.從基于索羅殘差法計(jì)算的中國1995年至2014年的分行業(yè)的CTFP變化來看，過去二十年來我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的集約化水平總體呈下降趨勢(shì)，粗放型為主的增長(zhǎng)方式?jīng)]有根本性改變。通過進(jìn)一步對(duì)比發(fā)現(xiàn)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)CTFP下降的幅度更大，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)CTFP下滑相對(duì)平緩，后期均有所回升和改善，且廣義虛擬經(jīng)濟(jì)更加明顯。全部行業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的就業(yè)彈性與經(jīng)濟(jì)集約化水平呈現(xiàn)一定的反向變動(dòng)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變可能存在對(duì)就業(yè)一定的抑制作用。其中傳統(tǒng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的這種表現(xiàn)更加明顯，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)受到的影響相對(duì)較小。

2.利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行的仿真預(yù)測(cè)表明，按照目前的趨勢(shì)發(fā)展，未來二十年中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式將進(jìn)一步地集約化，且廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)集約化發(fā)展趨勢(shì)更為顯著。隨著新常態(tài)下我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變，兩個(gè)行業(yè)的就業(yè)增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出此消彼長(zhǎng)的趨勢(shì)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)總體穩(wěn)中有降，而廣義虛擬經(jīng)濟(jì)則有一個(gè)比較明顯的上升態(tài)勢(shì)，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的就業(yè)彈性明顯高于傳統(tǒng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的就業(yè)彈性。另外伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變，不同行業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化：實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)的就業(yè)比重逐步下降，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)就業(yè)比重逐步增加。預(yù)計(jì)到2027年，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)的就業(yè)比重就會(huì)開始超過實(shí)體經(jīng)濟(jì)的就業(yè)比重，廣義虛擬經(jīng)濟(jì)逐步發(fā)展成為了國民經(jīng)濟(jì)中吸納就業(yè)的主力軍。

3.在經(jīng)濟(jì)粗放式發(fā)展的時(shí)期，驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素是勞動(dòng)和資本等要素?cái)?shù)量的投入，但隨著經(jīng)濟(jì)向集約型增長(zhǎng)方式的轉(zhuǎn)變，伴隨的是勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高和技術(shù)進(jìn)步帶來的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級(jí)。由于傳統(tǒng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)物質(zhì)資本有機(jī)構(gòu)成高、人力資本含量和勞動(dòng)就業(yè)彈性低，加之傳統(tǒng)的以滿足人們物質(zhì)生理需求為主的“物本經(jīng)濟(jì)”存在著需求瓶頸和資源供給限制，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變更容易帶來較大的就業(yè)擠出和抑制效應(yīng)。而廣義虛擬經(jīng)濟(jì)則不同，其物質(zhì)資本有機(jī)構(gòu)成低、人力資本要素富集、勞動(dòng)就業(yè)彈性高，而且人們的心理需求和精神需求是沒有止境的，信息、人力資本等無形的非物質(zhì)生產(chǎn)要素不會(huì)枯竭，是可以不斷挖掘和積累的，因此其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變所帶來的就業(yè)抑制效應(yīng)相對(duì)較小。不僅如此，由于這兩種經(jīng)濟(jì)形態(tài)的上述要素特征、供給特征、需求特征的區(qū)別，決定了前者收入需求彈性的不斷下降、邊際報(bào)酬遞減和后者收入需求彈性的不斷上升以及邊際報(bào)酬的遞增。這就使得從傳統(tǒng)實(shí)體產(chǎn)品生產(chǎn)部門釋放出來的就業(yè)人口不斷流向虛擬產(chǎn)品生產(chǎn)的廣義虛擬經(jīng)濟(jì)部門，為其注入了大量的優(yōu)質(zhì)的勞動(dòng)力資源，并進(jìn)一步推動(dòng)新興部門就業(yè)數(shù)量的擴(kuò)大、就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和就業(yè)質(zhì)量的提升。

4.結(jié)合中國的現(xiàn)實(shí)情況，自然資源、資本要素以及技術(shù)要素都不具備比較優(yōu)勢(shì)，而勞動(dòng)力豐富卻是最大的優(yōu)勢(shì)。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變過程中，如果僅僅是把資本密集、技術(shù)密集的產(chǎn)業(yè)作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式從粗放型向集約型轉(zhuǎn)變的核心內(nèi)容，過早地放棄勞動(dòng)密集型的優(yōu)勢(shì)，會(huì)造成技術(shù)或資本對(duì)勞動(dòng)的替代效應(yīng)越來越大。因此，在新常態(tài)下，如果要避免經(jīng)濟(jì)集約增長(zhǎng)帶來的就業(yè)擠出效應(yīng)，就應(yīng)該高度重視教育和培訓(xùn)，將簡(jiǎn)單勞動(dòng)力資源轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂休^高技術(shù)素質(zhì)和創(chuàng)新能力的人力資本，大力發(fā)展高技術(shù)和高素質(zhì)人才密集的廣義虛擬經(jīng)濟(jì)行業(yè)，這樣將有助于提高就業(yè)增長(zhǎng)彈性系數(shù)，創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變和勞動(dòng)就業(yè)協(xié)同耦合增長(zhǎng)。endprint