朱金生+朱華

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

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟增長方式；廣義虛擬經(jīng)濟；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)濟增長取得了舉世矚目的成績，但同時也存在很多問題，最大的問題是經(jīng)濟增長方式總體粗放，經(jīng)濟增長的質(zhì)量和效益較差。為此，國家從“十一五”開始反復(fù)強調(diào)要按照科學(xué)發(fā)展觀的要求，切實實現(xiàn)經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變。但在經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的過程中，由于技術(shù)進步的應(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長一段時間，中國經(jīng)濟逐步進入穩(wěn)增速、調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)動力的“新常態(tài)”，在此背景下經(jīng)濟增長轉(zhuǎn)變會抑制就業(yè)嗎？如何在“新常態(tài)”下更好地實現(xiàn)經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變與擴大就業(yè)的有機耦合？這無疑將成為各界不得不關(guān)心的重要問題。我們認為，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)濟結(jié)構(gòu)決定的。長期以來我國的經(jīng)濟增長與就業(yè)未能實現(xiàn)同步共進、協(xié)同耦合原因很多，但其中很重要的一點在于我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中物質(zhì)資本有機構(gòu)成低、人力資本要素富集、勞動就業(yè)彈性高的廣義虛擬經(jīng)濟（朱金生，2013）行業(yè)發(fā)展相對滯后，需要大力發(fā)展。本文將首先利用過去20年歷史數(shù)據(jù)實證檢驗我國經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的現(xiàn)實狀態(tài)及其對實體經(jīng)濟和廣義虛擬經(jīng)濟兩個不同行業(yè)的就業(yè)增長的貢獻差異，然后運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真預(yù)測未來20年經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變進程中上述兩個不同行業(yè)就業(yè)增長的演化趨勢，并給出相關(guān)的政策啟示。

二、文獻回顧

經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的核心問題是經(jīng)濟增長的可持續(xù)性與經(jīng)濟增長質(zhì)量。根據(jù)新古典增長理論，經(jīng)濟增長主要通過兩條途徑實現(xiàn)：增加要素投入的數(shù)量和提高要素的生產(chǎn)效率。從長遠看，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)濟可持續(xù)增長和提高經(jīng)濟增長質(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)進步水平來測度經(jīng)濟增長方式及其變動。

Brandt（2012）的研究發(fā)現(xiàn)1998-2007年中國TFP年均增長高達7.96%，且增長速度越來越快，中國經(jīng)濟增長方式正在向集約化轉(zhuǎn)變。但Krugman（1999）和Young（2003）認為，中國經(jīng)濟增長是依靠要素積累而非科技進步，中國的全要素生產(chǎn)率太低不足以支持可持續(xù)增長。Inkiaa和Timmer（2013）根據(jù)相對TFP的計算結(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，對于過去三十年經(jīng)濟增長的貢獻較小，中國的經(jīng)濟增長方式還停留在粗放階段。

在關(guān)于我國經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)之間關(guān)系的文獻中，大多數(shù)研究主要將技術(shù)進步或全要素生產(chǎn)率視為經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的標志，考察了技術(shù)進步與就業(yè)增長的關(guān)系，得出了技術(shù)進步對就業(yè)總量有雙重影響：一方面隨著研發(fā)投入的增加，技術(shù)進步對就業(yè)的拉動作用會增加（羅軍，2014）；另一方面在經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的過程中，由于技術(shù)進步的應(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)者們對中國經(jīng)濟增長方式轉(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)來計算TFP。同時單純使用TFP或技術(shù)進步水平并不能準確反映經(jīng)濟增長方式是否由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，因為當經(jīng)濟增長率為正時，全要素生產(chǎn)率提高只是經(jīng)濟增長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)合理的指標和方法衡量我國經(jīng)濟增長方式轉(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)濟增長與就業(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)濟增長的實體經(jīng)濟要素（如勞動、資本、技術(shù)等）對就業(yè)的作用研究，而對那些通過實體經(jīng)濟要素間接作用于經(jīng)濟增長的非實體經(jīng)濟要素的重視則遠遠不夠，未能認識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)濟發(fā)展可能給就業(yè)增長帶來的數(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)”下通過進一步發(fā)展廣義虛擬經(jīng)濟促進我國經(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)變、結(jié)構(gòu)優(yōu)化進而帶動勞動就業(yè)協(xié)調(diào)耦合增長的戰(zhàn)略。

為此，本文試圖從廣義虛擬經(jīng)濟視角，對“新常態(tài)下經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變是否抑制就業(yè)”的問題進行歷史的實證檢驗與未來的預(yù)測推演。首先基于索羅殘差法測算實體經(jīng)濟和廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)的TFP增長率，將其對經(jīng)濟增長的貢獻份額（CTFP）作為衡量經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的指標比較描述我國兩大行業(yè)的經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)增長變化的現(xiàn)狀；然后，通過構(gòu)建經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)結(jié)構(gòu)演變模型，運用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，對兩大行業(yè)的二者關(guān)系的未來演化進行仿真和預(yù)測，以此考察在今后相當長的“新常態(tài)”下我國經(jīng)濟增長方式的集約化轉(zhuǎn)變對就業(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)濟增長方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)增長變化的現(xiàn)狀比較endprint

（一）TFP的測度說明

回顧國內(nèi)外學(xué)者對TFP的測度方法的研究，可分為兩種思路：（1）利用索羅殘差法來測定TFP。基本思路是用經(jīng)濟產(chǎn)出增長率扣除各投入要素增長率后的殘差來估算（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理論的一個重要貢獻，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)進步度量方法具有廣泛的適用性；而且索洛殘差法計算方法簡便、直觀，模型的實用性也較強。Malmquist指數(shù)法的最大優(yōu)點是無需任何具體函數(shù)形式或分布假設(shè)，對各類形式的投入產(chǎn)出均能適用；不足是忽視了隨機測量誤差和噪音的影響，把觀察值到前沿面的偏差都當作無效率的結(jié)果，而隨機性變化可能直接影響到確定性前沿的構(gòu)造，進而影響由該方法得出的技術(shù)進步和技術(shù)效率（徐杰、楊建龍，2010）。綜合考量本文研究的重點和穩(wěn)健性后，決定仍然采用傳統(tǒng)的索洛殘差法來測算TFP。

根據(jù)C-D生產(chǎn)函數(shù)的性質(zhì)，a等于資本報酬占總產(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)林左鳴教授對廣義虛擬經(jīng)濟的定義和國民經(jīng)濟分類體系，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)生和社會工作）、R（文化、體育和娛樂業(yè)）、s（公共管理、社會保障和社會組織）、T（國際組織）這12行業(yè)劃分為廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)，剩余的為實體經(jīng)濟行業(yè)。

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

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

（2）勞動變量（L）。選用1995-2014年全國城鎮(zhèn)單位各細分行業(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)盤存法來對資本存量進行估算。這一方法是戈登史密斯（Goldsmith）在1951年開創(chuàng)的。計算公式可以寫作：

其中，t為第f年I/P為當期的實際投資，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期的投資，再減去折舊。1為當年價計的分行業(yè)固定資產(chǎn)投資額，p為固定資產(chǎn)價格指數(shù)。對于基期資本存量的計算，本文使用國際常用方法計算，即K=1/其中，g是樣本期實際投資的年平均增長率，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年各細分行業(yè)就業(yè)人員平均工資數(shù)據(jù)，考慮到實際工資與物價的緊密聯(lián)系，使用居民消費價格指數(shù)將其調(diào)整為實際平均工資。由于統(tǒng)計口徑的變化，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年各細分行業(yè)當年年末從業(yè)人口數(shù)除以當年全國城鎮(zhèn)單位就業(yè)總?cè)藬?shù)。

（三）兩大行業(yè)TFP測度結(jié)果

對方程（4）進行最小二乘估計（OLS），結(jié)果如下：

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

1.經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的衡量指標（CTFP）

經(jīng)濟增長由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變實質(zhì)上就是提高技術(shù)進步對經(jīng)濟增長的貢獻份額。因此，借鑒厲無畏和王振（2006）的方法，本文將經(jīng)濟增長集約化水平代表經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的度量指標，定義為全要素生產(chǎn)率的增長率對經(jīng)濟增長率的貢獻，可以用下列公式表示：

式中CTFp為經(jīng)濟增長集約化水平，反映經(jīng)濟增長方式變化，即TFP增長率對經(jīng)濟增長的貢獻份額；GTFp為全要素生產(chǎn)率的變化率，GoDp為經(jīng)濟增長率。

2.兩大行業(yè)經(jīng)濟增長方式轉(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)濟增長的就業(yè)彈性公式（AEMP/EMP/AGDP/GDP）可以計算兩大行業(yè)經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變及其就業(yè)彈性變化現(xiàn)狀，計算結(jié)果如表2所示。

為更直觀地描述全部行業(yè)和兩個分行業(yè)的經(jīng)濟增長集約化水平和就業(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)和兩個分行業(yè)的經(jīng)濟增長集約化水平在1995-2014年總體均呈現(xiàn)下滑趨勢。值得注意的是圖1中有幾個拐點：1995、2008和2014年。1995年中國進行了以國有企業(yè)改革為重點的經(jīng)濟體制改革，使得經(jīng)濟增長的集約化水平有一次短暫的提升；而2008年為了應(yīng)對全球金融危機，中國提出“四萬億”投資，主要依靠投資驅(qū)動刺激經(jīng)濟增長，使得總體特別是實體經(jīng)濟的集約化水平下滑明顯。但從2014年開始經(jīng)濟增長集約化水平出現(xiàn)了一個積極的變化，全部行業(yè)尤其是廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)的集約化水平較前有一個較大幅度的回升。不過，從該時段CTFP變化的總體趨勢來看，不論是實體經(jīng)濟還是廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)，粗放型發(fā)展的特點依然未見大的改觀，特別是傳統(tǒng)實體行業(yè)粗放模式更為明顯。

再從圖2觀察全部行業(yè)和兩個分行業(yè)的經(jīng)濟增長就業(yè)彈性的變動情況。除1995年和2013年都出現(xiàn)了較大幅度的波動外，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)濟高速發(fā)展實現(xiàn)同步增長，經(jīng)濟增長的總體就業(yè)效應(yīng)并不顯著。對比圖1和圖2還可以發(fā)現(xiàn)，總體經(jīng)濟增長的集約化水平與就業(yè)彈性表現(xiàn)出一定的反向變動關(guān)系，經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變對就業(yè)可能存在一定的抑制作用。分行業(yè)來看，實體經(jīng)濟的就業(yè)彈性在大多數(shù)時間段內(nèi)都在較低的水平上徘徊，即使是在20032008年中國經(jīng)濟高速增長階段，實體經(jīng)濟的快速增長也未能有效帶動就業(yè)的高速增長；廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)表現(xiàn)相對較好，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）高于實體經(jīng)濟行業(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)展的原動力可能要借助廣義虛擬經(jīng)濟的進一步發(fā)展。endprint

通過計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)濟與實體經(jīng)濟行業(yè)的就業(yè)比重呈現(xiàn)此起彼落的趨勢，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)濟增長方式與就業(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

（一）BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法簡介

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，它通過對輸入樣本數(shù)據(jù)進行不斷地學(xué)習(xí)、歸納及整理，從而找到變量之間的規(guī)律。從20世紀90年代以來，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法由于具有預(yù)測精度高、容錯性強、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，已經(jīng)被越來越多地運用于經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域的研究并取得了較好的效果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的特點是在輸入信號正向傳播的同時，將誤差信號反向傳播，即BP網(wǎng)絡(luò)會將輸入信號按照輸入層隱含層輸出層的方向傳播，同時，將誤差信號按照輸出層—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)值和閾值會不斷調(diào)整，直到網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出的均方誤差達到所要求的精度。如圖3所示：

（二）模型設(shè)定

為分析和預(yù)測經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變對就業(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)的實際GDP增長率、平均工資增長率及c為輸入向量，就業(yè)增長率為輸出向量，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別對實體經(jīng)濟行業(yè)和廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)的經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變與就業(yè)的演變關(guān)系進行仿真和預(yù)測。

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

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

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，通過不斷試驗來確定。在多次試驗和調(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1輸入神經(jīng)元，6個隱含層神經(jīng)元，1個輸出神經(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個收入神經(jīng)元，10個隱含層神經(jīng)元，1個輸出神經(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增長率、工資增長率、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)測兩大行業(yè)未來20年實際GDP增長率、平均工資增長率、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發(fā)展，中國經(jīng)濟增長模式將進一步集約化，其中廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)的CTFP在上升，而實體經(jīng)濟行業(yè)cTFP卻在下降，這說明廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)未來的集約化發(fā)展趨勢更加明顯。

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

第二階段，運用根據(jù)前文所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對2015年到2034年實體經(jīng)濟行業(yè)和廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)的就業(yè)增長率進行仿真預(yù)測，并且根據(jù)前文預(yù)測的實際GDP增長率和就業(yè)增長率計算出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，隨著實際GDP增長率、平均工資增長率及CTFP的變化，2015-2034年兩個行業(yè)的就業(yè)增長率呈現(xiàn)出此消彼長的趨勢，實體經(jīng)濟行業(yè)總體穩(wěn)中有降，而廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)則有一個比較明顯的上升態(tài)勢。同時，廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)的就業(yè)彈性上漲趨勢較為顯著，而實體經(jīng)濟行業(yè)的就業(yè)彈性上漲幅度較小，且廣義虛擬經(jīng)濟經(jīng)濟增長的就業(yè)彈性明顯高于實體經(jīng)濟行業(yè)。

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

表6顯示了實體經(jīng)濟和廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)的就業(yè)比重的演變過程?？梢钥闯?，按照目前經(jīng)濟的趨勢，伴隨經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的調(diào)整，不同行業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)會發(fā)生相應(yīng)地變化：實體經(jīng)濟行業(yè)的就業(yè)比重逐步下降，廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)就業(yè)比重逐步加大。而且到2027年，廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)的就業(yè)比重就開始超過實體經(jīng)濟行業(yè)就業(yè)比重，至2034年廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)的就業(yè)比重達到56.84%，實體經(jīng)濟下降到43.16%，這意味著伴隨著經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變，廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)逐漸發(fā)展成為國民經(jīng)濟中吸納就業(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)濟增長的集約化水平總體呈下降趨勢，粗放型為主的增長方式?jīng)]有根本性改變。通過進一步對比發(fā)現(xiàn)，實體經(jīng)濟行業(yè)CTFP下降的幅度更大，廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)CTFP下滑相對平緩，后期均有所回升和改善，且廣義虛擬經(jīng)濟更加明顯。全部行業(yè)的經(jīng)濟增長的就業(yè)彈性與經(jīng)濟集約化水平呈現(xiàn)一定的反向變動關(guān)系，經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變可能存在對就業(yè)一定的抑制作用。其中傳統(tǒng)實體經(jīng)濟的這種表現(xiàn)更加明顯，廣義虛擬經(jīng)濟受到的影響相對較小。

2.利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行的仿真預(yù)測表明，按照目前的趨勢發(fā)展，未來二十年中國經(jīng)濟增長方式將進一步地集約化，且廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)集約化發(fā)展趨勢更為顯著。隨著新常態(tài)下我國經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變，兩個行業(yè)的就業(yè)增長率呈現(xiàn)出此消彼長的趨勢，實體經(jīng)濟總體穩(wěn)中有降，而廣義虛擬經(jīng)濟則有一個比較明顯的上升態(tài)勢，廣義虛擬經(jīng)濟增長的就業(yè)彈性明顯高于傳統(tǒng)實體經(jīng)濟增長的就業(yè)彈性。另外伴隨經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變，不同行業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)會發(fā)生相應(yīng)的變化：實體經(jīng)濟行業(yè)的就業(yè)比重逐步下降，廣義虛擬經(jīng)濟行業(yè)就業(yè)比重逐步增加。預(yù)計到2027年，廣義虛擬經(jīng)濟的就業(yè)比重就會開始超過實體經(jīng)濟的就業(yè)比重，廣義虛擬經(jīng)濟逐步發(fā)展成為了國民經(jīng)濟中吸納就業(yè)的主力軍。

3.在經(jīng)濟粗放式發(fā)展的時期，驅(qū)動經(jīng)濟增長的主要因素是勞動和資本等要素數(shù)量的投入，但隨著經(jīng)濟向集約型增長方式的轉(zhuǎn)變，伴隨的是勞動生產(chǎn)率的提高和技術(shù)進步帶來的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級。由于傳統(tǒng)實體經(jīng)濟物質(zhì)資本有機構(gòu)成高、人力資本含量和勞動就業(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”存在著需求瓶頸和資源供給限制，經(jīng)濟增長方式轉(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)濟則不同，其物質(zhì)資本有機構(gòu)成低、人力資本要素富集、勞動就業(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)要素不會枯竭，是可以不斷挖掘和積累的，因此其經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變所帶來的就業(yè)抑制效應(yīng)相對較小。不僅如此，由于這兩種經(jīng)濟形態(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、邊際報酬遞減和后者收入需求彈性的不斷上升以及邊際報酬的遞增。這就使得從傳統(tǒng)實體產(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)濟部門，為其注入了大量的優(yōu)質(zhì)的勞動力資源，并進一步推動新興部門就業(yè)數(shù)量的擴大、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，而勞動力豐富卻是最大的優(yōu)勢。在經(jīng)濟增長方式轉(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)濟增長方式從粗放型向集約型轉(zhuǎn)變的核心內(nèi)容，過早地放棄勞動密集型的優(yōu)勢，會造成技術(shù)或資本對勞動的替代效應(yīng)越來越大。因此，在新常態(tài)下，如果要避免經(jīng)濟集約增長帶來的就業(yè)擠出效應(yīng)，就應(yīng)該高度重視教育和培訓(xùn)，將簡單勞動力資源轉(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)濟行業(yè)，這樣將有助于提高就業(yè)增長彈性系數(shù)，創(chuàng)造更多的就業(yè)機會，推動經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變和勞動就業(yè)協(xié)同耦合增長。endprint