[新常态]新常态背景下服务业就业的滞后风险

一、新常态下中国就业正在加速向服务业转移

近年来我国经济新常态出现了一个奇怪的现象：一方面，经济在持续下行，但另一方面，就业形势又持续向好，就业似乎脱离了经济这个基本面的约束。就以2015年为例，我国经济增速已下滑至6.9%，但城镇新增就业达到1312万人，远超过年初设定的1000万目标；城镇登记失业率维持在4.05%的较低水平，远低于年初设定的4.5%的目标；国家统计局公布的2015年大中城市调查失业率仍保持在5.1%的可控水平。各项指标均显示出劳动力市场保持向好局面。

但在以往的经济下行过程中，并没有出现类似于此次的就业逆势回升现象。就以2008年为例，当年上半年由于受金融危机冲击，经济出现深度回调，随之出现了近2000万人的严重失业问题，沿海地区数千万农民工被迫返乡。

那么，为什么在本轮下行周期中就业形势得以独好呢？一般认为，这主要是由于服务业异军突起，抵消了第二产业下滑的冲击。2015年我国服务业增速为8.3%，远远超过了第二产业6.0%的水平；服务业增加值占比达到50.5%，超过第二产业整10个百分点，这是继2013年服务业增加值首次超过第二产业以来的连续第三年赶超。从这些数据可以看出，服务业与第二产业此消彼长的基本格局。近年来随着要素价格的飞涨，第二产业的利润空间被大幅压缩，特别是制造业，被逼到了要么转型要么等死的绝境。近年来，以福特汽车、阿迪达斯、西铁城、夏普为代表的多家外资企业撤离中国，就说明制造业目前所面临的险境。

归根到底，中国目前的经济下滑就是第二产业的下滑，如果还没有做好转型升级的准备，就只能用时间来换空间，至少要在短期内承受行业萎缩的阵痛，以消化过剩产能，在这一过程中，就业容量减少，甚至是绝对排斥就业，都是不可避免的。一个值得注意的现象是，2013-2014年第二产业就业人数均比上年绝对减少了71万人。改革以来，除1988-1989年治理整顿、1998-2002年东南亚金融危机及国企改革等特殊时期外，还基本未出现过第二产业绝对排斥劳动的现象。这些数据说明在当前经济新常态下第二产业的就业海绵功能正在弱化。

与此相反的是，服务业就业功能不断强化，颇有大放异彩之趋势。2014年服务业在国民经济中的就业占比升至40.6%，比上一年猛增了2.1个百分点，已连续两年超过2个百分点，而此前每年很少有超过1个百分点。第二产业的就业占比则进一步下滑至不足30%。服务业的就业增长主要集中在两个方面，一是以餐饮、住宿、零售等为代表的传统生活服务业。最近中国人力资源市场信息监测中心的一项调查数据显示，2014-2015年度，劳动力市场用工需求量最大的岗位分别是：保安、餐厅服务员、厨师、营业员、收银员、保险业务员、购销人员等。这反映了生活服务业面临的庞大需求。二是以网络服务、物流、快递为代表的新经济下生产服务业，它们既为生产服务，也为生活服务。淘宝、京东等网络企业崛起催生了大量的就业岗位。它们已成为城镇新增就业的一个新亮点。

我们关心的问题是，在新常态背景下，如果工业部门进一步下滑，服务业的就业扩张是否还可以持续，并接替工业部门成为国民经济新的就业海绵？

二、服务业很难脱离工业部门而出现持续的自我繁荣

对于上述问题，我们持谨慎的态度，原因就在于，中国产业结构还没有达到高级化阶段，服务业乃至整个国民经济对工业的倚重并没有发生根本改变。

(一)历史经验告诉我们服务业繁荣只能脱胎于工业繁荣

根据配第-克拉克定律，在一国的经济发展过程中产业结构将沿着从农业向工业再向服务业转移的脉络渐次演进。目前西方国家已进入后工业化时代，工业退居其次，服务业在国民经济中则占据了绝对的主导为止。就以美国为例，今天服务业在国民经济中的产值和就业比重均已超过80%，欧洲和日本也超过70%。与这种产业结构相对应，服务业成为美日欧经济体的就业海绵，特别是每当发生大的经济衰退时，服务业就会“挺身而出”，异军突起，承接其他产业排斥出来的劳动力，起到就业稳定器的功能[1]。今天中国似乎也正在复制这种模式，造成了一种认识上的麻痹，那就是，工业衰退、经济衰退并没有什么可怕的，服务业可以起到托底的作用，它像万能金刚能化解各种失业风险。

但仔细回顾一下发达国家产业结构的演进历史就会发现中国的情形并没有那么乐观，因为服务业繁荣绝不是脱胎于经济萧条和工业衰败，恰恰相反，只有依托于工业部门乃至于整个国民经济的健康发展，才能锻造出一个强大的服务业部门并取代工业部门成为国民就业的主战场。仍以美国为例，服务业的真正发展肇始于19世纪60年代南北战争之后，国内统一大市场的形成改变了经济地理，扩大了的市场需求极大地刺激了制造业的发展，西进运动和第二次工业革命更使制造业如虎添翼，一批独特的工业城市群如芝加哥、底特律拔地而起，一批巨型制造企业，如汽车业的福特、化学工业的杜邦、石油行业的标准石油公司、食品行业的可口可乐横空出世。制造业的繁荣不可避免地带动了生产服务业的繁荣，交通运输、通讯业、金融业首当其冲。社会化大生产催生了专业化分工，大量的辅助活动从制造业企业分离出来，催生了一大批服务业的巨鳄，如交通运输业中的太平洋铁路公司、通讯业中的美国电话电报公司、华尔街的纽交所等。

可以毫不夸张地说，服务业繁荣的背后，尽是工业繁荣的故事。华尔街繁荣见证的是重化工业急速扩张对资本的庞大需求。1900年美国钢铁产量超过英、法、德、俄四国的总和称雄世界，就是一个浓缩的影子。这种制造业推动服务业发展的逻辑，在二战后被演绎到极致。在马歇尔计划等多项复兴计划的带动下，美国经济出现了持续的繁荣，1946-1970年，年均经济增速达到3.5%，人均国民生产总值增加了两倍多。在这一过程中，工业部门飞速发展，不仅实现了量的扩张，更实现了质的提升，以原子能、航天技术、计算机等为代表的新兴产业开始兴起，再加上现代企业制度的完善，使工业部门站在一个更高的起点上向前发展。工业升级也带动了服务业升级，除了交通运输、金融业等传统服务业进一步强化外，信息技术作为一个独立的服务业部门得到迅猛发展，并成为生产服务业的龙头，渗透到传统工业和国民经济的每一个角落，推动美国走向后工业化时代。

另一个例子就是日本。上个世纪60-70年代，日本服务业的繁荣，也是处于工业快速发展的时期。钢铁、汽车、电子、半导体等产业冉冉升起，居民收入及消费能力不断提高，并实现了池田内阁主导的著名的“收入倍增计划”。

相反的例子就是，工业萧条时期，总能见证服务业凋零破败的影子。在1929-1933年的经济大危机中美国失业工人数量超过1300万，失业率超过1/4，工资下降35%以上①，人们的消费能力直线下降。覆巢之下岂有完卵？服务业成了无源之水无本之木。“资本家把牛奶倒到河里”，就是零售业惨淡的一个缩影。

(二)中国服务业尚未形成自我繁荣的循环体系

目前中国的产业结构还处于工业化中后期加速阶段，服务业尚不发达，不论总量还是结构都还比较落后。2013年服务业在国民经济中的GDP占比为46.1%，略高于第二产业的43.9%，也是历史上首次超过第二产业。这一比例不仅远低于发达国家，也要普遍低于经济发展水平相近的其他国家。2010年中等收入国家的服务业GDP占比为55.9%②，比中国高出近10个百分点。再以金砖五国为例，除中国外，其他四个国家的服务业GDP占比都要比中国高的多，巴西、南非、俄罗斯都超过60%，印度稍微逊色一些，但也达到了55%。中国服务业总量的落后性从这里可以窥见一斑。至于结构的落后性，可以从服务业中生产服务业的占比情况反映出来，一般而言，生产服务业特别是新兴的生产服务业的占比越高，服务业的高级化程度越高。生产服务业通常以运输仓储和通讯业、金融业、租赁及商业为代表[2]。它们从物流、通讯、资本、流通等维度为工业部门提供服务，与生活服务业相比，其技术含量、生产效率都处于较高的水平。统计表明，2010年，OECD国家三大生产服务业在服务业中的GDP占比超过了30%；其他的金砖四国均超过20%，其中俄罗斯达到28%；发展中国家普遍超过15%，其中泰国最低，但也达到了15.6%，而中国只有7.5%。

简言之，目前中国服务业仍处于总量与结构双低的阶段。虽然自2013年起中国服务业GDP首次超过了第二产业，但这绝不意味着服务业已成为国民经济的龙头，第二产业在国民经济中的主导地位并没有发生根本动摇。另一方面，在服务业内部，仍然以传统的生活服务业为主导，新兴的生产服务业仍在唱配角。与这种结构相对应，服务业不可能脱离工业部门而出现持续的自我繁荣。

首先，中国的生产服务业诞生于传统的工业体系，对上游工业部门有很强的依赖性。当这些部门萎缩时，生产服务需求也自然下降。当然，如果生产服务业能够像美国的生产服务业特别是TMT产业那样，能够反过来改造传统制造业，那么它也可以通过自我率先发展，带动传统制造业的发展和改造，进而创造需求，实现成长循环。但目前中国的生产服务业尚不具备这个能力。服务业自身的转型升级需要时日，从某种程度上讲比上游部门更困难。美国的信息产业就不是一天形成的，它肇始于上个世纪50年代，历经半个多世纪的积淀而成。而日本由于没有这个积淀，信息产业很难有大的突破。中国也别想走捷径，至少在短期内，我们仍然要面对当传统制造业走向衰落时生产服务业何去何从的问题。

我们也许还有另一选择，那就是为其他国家的工业部门提供生产服务，典型例子就是当前在一路一带的战略下为其他国家修建高铁。这一战略是否能够成功，还需要时间来加以检验，但总体而言中国生产服务业的出口能力并不高。这可能源于国家战略对汇率、货币兑换的限制以及传统体制对服务业的垄断等多种因素的制约。这一差距可以通过中美对比看出来。目前美国服务贸易约占全球15%，而中国只有3%。其中，生产服务业差距更大，在交通运输、通讯、计算机信息服务、保险与其他金融服务业、版权与许可证费用、其他商务服务等典型的生产服务业领域，美国总出口额已超过3000亿美元，而中国只有500亿美元左右。

其次，就生活服务业来说，或许可以成为一个亮点，由于体量大、占比高，即便生产服务业不景气，只要生活服务业繁荣，也可以抵补前者而推动经济发展和就业扩张。但如前所述，生活服务业的发展归根到底取决于服务消费需求，它又取决于居民收入，而后者又与工业景气度休戚相关，毕竟，目前中国仍有大量劳动力在工业部门就业。工业衰退必然会冲击到他们的就业机会和收入。

当然，经济萧条时期还有其他一些手段可以弥补居民收入和消费能力，比如社会保障支出，但在中国社保支出太低，不足以解决问题的全部，甚至杯水车薪。我们知道，中国的社保体系并不完善，尽管缴费率占工资水平的比重超过40%而雄踞世界前列，但支出水平却处于末端，二者呈明显倒挂格局。目前中国社保支出占财政支出比重不足15%，远低于西方国家30%-50%的平均水平。2011年中国社保支出占GDP的比重不足10%，不仅远低于北欧高福利国家的水平(如瑞典和芬兰分别达到35%和38%)，也远低于奉行经济自由主义的美国(当年它也达到16.8%)。即便在中等收入国家，社保支出占比也普遍超过20%。

收入下降不一定会立即冲击到服务业，短期内，人们还可以凭借财富积累来维系消费，但长期以往，只能坐吃山空，冲击只能延缓不会消失。今天中国面临的正是这种情形，改革以来人们积累了不少财富，消费的选择空间变大，在棘轮效应的作用下，即便短期内收入下降，消费包括对生活服务业的消费，或许还能维持在原有水平上而不至于明显下降，这维系了短期的服务业繁荣。但如果中国工业部门持续下滑，随着流量收入的持续下降，以及存量财富的不断消耗，生活服务业终将面临需求枯竭的境遇，这也将最终迫使服务业就业陷入泥潭。

三、工业景气度对服务业景气度的滞后传导

下面将利用2002-2013年省级面板数据来进行检验，之所以选择这一样本期，主要是考虑到我国自2001年12月11日加入世贸组织后，资源配置机制及范围与之前发生较大变化，产业结构和就业生成机制的演进轨迹可能出现新的特征。采用面板数据主要是为了增加样本容量并减缓遗漏变量所可能带来的问题。鉴于青海、西藏的特殊性，将其从样本中剔除，因此，共有29个截面单元。

(一)工业景气度对服务业的滞后影响

为检验工业增速与服务业增速之间的关系，我们设置如下的计量模型。

上式中，下标i和t分别代表截面单元(省、自治区、直辖市)和时间样本。被解释变量gs为服务业GDP增长率，其中增加值为按不变价格计算的可比水平。解释变量gi为工业GDP增长率，同样，其增加值也是不变价下的可比水平。

需注意的是，模型(1)中引入了滞后一期被解释变量gsi，t-1，之所以这样做，主要是考虑到影响某期服务业增长率的因素有很多，其中，有一些是系统性因素，它们会连续地对每一期增长率产生影响，但可能并没有囊括在解释变量中，通过引入滞后被解释变量，既可以反映这种系统性影响也可以缓解遗漏变量的问题，因此模型(1)是一个动态面板数据模型。类似地，为考察工业增长率对服务业增长率所可能产生的滞后影响，我们也引入了解释变量的滞后变量gii，t-j，参照业界的通行做法，同时为了兼顾模型自由度，我们共引入滞后四期解释变量。

ui为截面效应，εi，t为满足白噪声条件的随机扰动项。

模型(1)是一动态面板数据，鉴于内生性可能，它不宜用常规方法估计，而应采用广义矩估计方法进行估计，它又包括差分GMM估计和系统GMM估计两种方法，二者的区别在于对滞后被解释变量工具变量的选择[3-4]。与时间序列数据相类似，为了避免伪回归问题，在回归前还需要对各变量进行单位根检验，具体的检验结果如表1所示。

表1  各变量的单位根检验结果

注：(1)pecadf为考虑到截面相关性的第二代单位根检验方法。(2)差分GMM残差和系统GMM残差分别为差分GMM估计和系统GMM估计方程拟合残差的单位根检验指标值。(3)***、**、*分别代表通过1%、5%、10%的显著性检验，下同。

从表1可以看出，除少数一两种检验方法外，其他检验方法下gs和gi均能通过显著性检验。鉴于各类方法的检验原理和指标构建存在较大差异，个别检验方法下未能通过显著性检验也算正常，因此，可以近似地认为，上述各指标均能满足平稳性要求，这为模型(1)的分析创造了条件，其结果如表2所示。

表2  工业增长率对服务业增长率的影响方程(被解释变量：gsi.t)

注：(1)AR(2)检验的原假设为回归方程残差项无二阶序列相关；(2)Hansen检验的原假设为过度识别检验有效。下同。

从表2可以看出，差分GMM估计和系统GMM估计的结果均能通过AR(2)和Hansen过度识别检验，说明两模型设置是合理的。在差分GMM估计方法下，gsi，t-1的系数显著为正，为0.297，这说明服务业增速的波动确实具有一定的惯性。gii，t的系数不显著，说明工业增长率不会对当期的服务业增长率产生明显影响。进一步，gii，t-1、gii，t-2的系数也不显著，说明至少在其后两年时间内工业增长率仍不会对服务业增长率产生影响。gii，t-3显著为正，为0.153，则说明从第三年起，工业增长率开始对服务业增长率发挥正向影响。gii，t-4也显著为正，且达到0.386，说明工业增长率的滞后影响至少会延续到了第四年，且强度进一步加大。在系统GMM估计方法下，虽然有一定变化，但幅度不大，且方向没有发生根本变化，这说明两种GMM方法的估计结果是趋于一致的，也是稳健可信的。

(二)工业景气度滞后影响的原因检验

对于上述滞后效应，依前述推测，可能的原因在于，工业景气度虽然会影响居民收入，但源于家庭财富等因素的平滑作用，居民收入要对生活服务业的消费需求产生影响还有一个滞后期。下面我们将分两个步骤来检验上述推测。

第一步，首先检验工业景气度对居民收入的影响。类似于模型(1)，先构建一个计量方程，被解释变量换成城镇居民人均年收入增长率gw，解释变量仍为工业GDP的增长率。之所以采用城镇居民人均年收入，主要是因为相对于农村居民来说，城镇居民的服务消费需求更大，理应成为研究焦点。年收入数据均按物价指数折算为可比水平。与模型(1)一样，我们引入被解释变量的滞后变量以及滞后四期的解释变量。表1第四列显示，gw也能通过平稳性检验。

表3  工业增长率对城镇居民收入增长率的影响方程(被解释变量：gwi，t)

表3显示，差分GMM估计和系统GMM估计结果均能通过AR(2)和Hansen过度识别检验，说明模型设置是合理的，而且两种两种估算方法的结果比较接近。下面就以差分GMM估计的结果为例，gwi，t-1的系数显著为正，达到0.183，说明城镇居民人均收入增长率有一定的惯性。gii，t的系数均显著为正，且高达0.535，说明工业增长率每提高一个百分点，城镇居民人均收入就会增加0.535个百分点。在滞后解释变量中，除gii，t-3显著外，其余几期的滞后变量均不显著，而gii，t-3的数值很小，只有0.013，其影响几乎可以忽略不计。上述结果说明，工业景气度对城镇居民收入的影响不仅明显，而且传导快，主要是在当期实现的。

第二步，我们来检验城镇居民收入对服务业景气度的影响，计量方程的设置类似于模型(1)，只不过被解释变量换为服务业GDP增长率，解释变量为城镇居民人均收入增长率及其滞后四期变量，同时引入滞后被解释变量。

从表4可以看出，差分GMM估计和系统GMM估计均能通过AR(2)和Hansen过度识别检验。差分GMM估计结果显示，gsi，t-1的系数并不显著，说明服务业增长率自身没有明显的惯性，换言之，随机性比较大。这从近年来我国服务业PMI指数上蹿下跳的事实可以得到一定程度的验证。gwi，t的系数并不显著，说明城镇居民人均收入状况并不会对当期服务业景气度产生明显影响。类似地，滞后两期的gw变量也不显著，说明这一状况会至少延续到两年，但是自第三年起，滞后变量gwi，t-3、gwi，t-4的系数开始变得显著，且为正，分别达到0.203和0.170，说明城镇居民人均收入增长率每提高一个百分点，就会使三年后的服务业增长率提高0.203个百分点，并使四年后的服务业增长率提高0.170个百分点，可见，它并不是对服务业景气度没有影响，只不过，影响被推后了三四年而已。从表4还可以看出，系统GMM估计与差分GMM估计结果相差不大，不再赘述。

表4  城镇居民收入增长率对服务业景气度的影响方程(被解释变量：gsi，t)

四、服务业景气度对服务业就业的滞后传导

如下分析将证明，中国服务业景气度并不会立即传导到服务业就业上，而是存在一个明显的滞后期，它与工业景气度对服务业景气度的滞后影响相结合，将导致从工业景气度到服务业就业的滞后传导。这种滞后效应应引起警惕。

(一)服务业景气度对服务业就业的影响检验

计量模型与(1)相似，其中，被解释变量为服务业就业增长率gse，解释变量包括服务业GDP增长率gs及其滞后四期变量，为了考虑那些可能被遗漏掉的系统性因素的影响，还引入被解释变量的滞后变量gsei，t-1，因此，这也是一个动态面板数据模型，需要使用差分GMM估计和系统GMM估计方法进行估算。表1第5列显示，除个别方法外，gse变量均能通过稳定性检验。

表5  服务业景气度对服务业就业的影响方程(被解释变量：gsei，t)

从表5可以看出，在差分GMM估计下，gsei，t-1的系数显著为正，达到0.606，说明当期服务业就业增长率会对下一期服务业就业增长率产生较强的滞后影响，这从一个侧面验证了我国服务业就业的粘性特征[5]。gsi，t的系数不显著，则说明服务业景气度并不会传导到当期的服务业就业上。gsi，t-1的系数也不显著，说明这一状况至少还会持续一年时间。gsi，t-2系数显著为正，为0.333，说明自第三年开始(滞后两期)，服务业景气度对其就业的影响开始凸显出来，前者每提高一个百分点，会使服务业就业增长率提高近1/3个百分点。不仅如此，滞后影响还会延续第五年(滞后四期)，这从gsi，t-4可以看出来，它也显著为正，为0.088。尽管力度比第三年要小很多，但仍不可忽视。系统GMM估计结果与差分GMM估计结果的方向是一致的。它们都证明了，服务业景气度对其就业的传导过程不是一蹉而就的，它至少要经历2-3年的滞后期才会初露端倪。

对于上述结果，我们并不陌生。纵观世界各国的经济发展历程，服务业就业都有明显的粘性特征，特别是在萧条周期，从产值下降到就业下降有一个明显的滞后传导过程[1]。结合中国实践，我们认为主要原因有三。

首先，与工业企业相比，服务业企业多为小微企业，组织形式灵活。小餐馆、小旅店、杂货铺、理发店都是典型代表，其中不少甚至处于灰色部门。它们不像正规的工业企业那样拘泥于多种因素的制约，而是可以采取多种变通方式来应对经营滑坡，即所谓的“船小掉头快”。比如在不改变雇佣人数的情况下通过压缩每个工人的劳动时长的方式来节约工资开支[6]。这是一种劳动投入的深化调整方式，它有效地规避了大幅裁员的问题。比如，从过去一天工作8小时改为4小时，工资减半。这实际上是让工人与企业主一起分摊了经营风险。

其次，与工业企业相比，服务业企业的工资具有柔性特征。大量证据表明，工业企业一般执行标准工资制，当经营滑坡时，很难按边际原则下调工资，于是会出现工资高于边际产出的情况，此时只有通过裁员才能使市场恢复出清，因此产出下降很容易转化为失业风险。与此相反，服务业企业一般都是按边际原则来调整工资的，工资机制具有西方经济学所描述的柔性调节的典型特征，它能有效化解效益不佳情况下企业的成本压力和裁员压力。工资柔性甚至表现为，在某些极端情况下它甚至可以低于法律底限值(如最低工资标准)，而不至于招致员工投诉，在“民不告官不究”的制度潜规则下，企业主与员工倒也相安无事。

最后，上述两条要成立，企业主和员工之间还要达成“风雨同舟，互谅互让”的秘密握手协议，否则，不管是压缩工时还是降低工资，员工是很难答应的。而内部人协议恰恰是中国服务业的一个普遍现象[5]。在很多服务业企业特别是小微型服务业企业，员工与老板都多少带有一些裙带关系，比如亲戚、同乡、同学等。在处理劳资关系时，就不会像工业企业正规招工的那样丁是丁卯是卯，更多地会从对方角度考虑问题，能忍就忍，能将就就将就。老板可以拖上一年工资，员工也不至于告发；员工有事说走就走，也无需正式请假。

秘密握手协议为工时与工资的柔性调节创造了条件，这也是服务业企业规避经营困难的法宝，至少在短期内避免了大规模裁员所带来的震动。此间企业主和员工都处于蛰伏状态并静候曙光，如果经营好转，则警报解除，失业危机化解；相反，如果经营持续恶化，那么企业终将逼近一个崩溃的极限值，关张在所难免，过去暂时得以庇护的员工被一下子抛向市场，失业问题终将暴露出来。

(二)工业景气度对服务业就业的滞后效应

既然从工业景气度到服务业景气度、从服务业景气度到服务业就业都有一个滞后传导过程，那么综合起来，工业景气度对服务业就业也应该有一个滞后效应。下面就来检测这种效应的存在性。类似于前面的处理，计量模型中被解释变量为服务业就业增长率gse，解释变量包括工业GDP增长率gs及其滞后四期变量，同时引入被解释变量的滞后变量gsei，t-1。

从表6可以看出，在两种GMM估计下，各变量的显著性及其参数方向都是基本一致的，gsei，t-1的系数都显著为正，分别为0.461和0.449，这一结果与表5相吻合，再次说明服务业就业的粘性特征。gii，t的系数不显著，说明工业景气度并不会立即传导到当期服务业就业上。gii，t-1至gii，t-3的系数均不显著，说明这一状况至少会持续到第四年(滞后三期)。gii，t-4的系数显著为正，分别达到0.36和0.381，说明直到第五年(滞后四期)，工业景气度对服务业就业的影响才开始显现出来，工业GDP增速每升(降)一个百分点，服务业就业增长率就会提高或降低0.36-0.381个百分点，其滞后传导力度还是比较大的，超过了1/3。

五、结论性评语

近年来在新常态背景下中国经济出现了较大的下行压力，但就业形势却一直维持较好的局面，新增就业数量甚至创出新高，其中，服务业的快速发展是主要原因。但如果工业部门持续下行，服务业就业还能一枝独秀并持续扩张吗？本文从理论思辨和实证两个维度考察了这个问题，并得出了否定的结论。

首先，在理论维度，服务业需求是一种引致性需求，生产服务业直接取决于工业部门的景气度，生活服务业则取决于居民收入，而后者又取决于工业景气度，所以服务业的发展从根本上还是取决于工业部门的发展，只不过，在生产服务业占比较小的情况下，源于财富对消费的平滑作用，上述作用会呈现出某种间接而滞后的特征。基于美日等国的历史经验，服务业繁荣确实是肇始于工业繁荣的，它不可能脱离后者而出现持续的自我繁荣，服务业就业也难以自我扩张。

其次，在实证维度，我们利用省级动态面板数据模型证明了在工业景气度和服务业就业之间存在两个滞后传导过程：一是从工业景气度到服务业经济气度，有一个2-3年的滞后传导过程；二是从服务业景气度到服务业就业，有1-2年的滞后传导过程。前者主要源于财富对收入效应的缓冲，后者则源于服务业企业所独有的柔性调节作用。将上述两种滞后传导过程综合起来，工业景气度对服务业就业有一个明显的滞后效应，滞后期大约为3-4年，传导力度超过1/3。

正因为如此，我们对工业持续下行所可能出现的失业风险不能掉以轻心，更不能不切实际地指望服务业来化解它，短期内服务业可以维持目前的就业局面，但长期以往，它也独木难支，一旦滞后效应爆发，大规模的失业风险就可能会从工业部门蔓延到服务业，杀伤力难以预估。对于这一点，应引起足够的警惕。

为防止这一情况的出现，目前的当务之急还是要从根本上延缓甚至逆转工业下行的步伐，在结构调整的大背景下重新武装工业部门，并提振活力。只有工业部门得到长足发展，才能为服务业提供持续的动力，否则服务业终将陷于枯竭。近年来以美国为首的发达国家发起了再工业化运动，从本质上说，就是为服务业创造新的需求，为服务业发展提供新的续航能力。这一做法，值得我们借鉴。

注释：

①资料来源：根据《中国大百科全书·经济》整理得出。

②资料来源：各年《国际统计年鉴》。

参考文献：

[1]富克斯.服务经济学[M].北京：商务印书馆，1987.

[2]格鲁伯，沃克.服务业的增长：原因与影响[M].上海：上海三联书店，1993.

[3]Arellano M, Bond. Some tests of specification for panel data: Monte carlo evidence and an application to employment equations[J]. Review of Economic Studies, 1991, 58: 77-297.

[4]Blundell R, Bond. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models[J]. Journal of Econometrics, 1998, 87: 115-143.

[5]丁守海.中国就业弹性究竟有多大？——兼论金融危机对就业的滞后冲击[J].管理世界，2009(5)：36-46.

[6]Ball R J. Short term employment functions in British manufacturing industry[J]. Review of Economic Studies, 1966, 33(3): 179-207.

作者简介：丁守海(1972-)，男，安徽全椒人，中国人民大学经济学院教授、博士生导师，研究方向：国民经济管理。。