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内容提要：利用1998-2009年中国各省区的数据，采用面板模型模拟了信息化的就业结构效应。信息化的代理变量是人均电信消费量，将信息化影响第二、三产业就人口占比的逻辑斯蒂曲线方程化为线性形式，用随机面板模型很好地拟合了这个线性模型。结果显示，信息化的就业结构效应非常显著，同时，工业化落后地区，也就是第二、三产业就业人口占比较低的地区，信息化的边际就业结构效应更大，在此基础上提出了加快中西部地区的信息化，提高中部地区信息化消费能力的公共政策建议。
关键词：人均电信消费；就业结构；面板数据模型；逻辑斯蒂曲线
中图分类号：F272.7
文献标识码：A
文章编号：1003-4161(2012)03-0122-05
一、文献综述
信息技术革命带来就业的根本变化是就业结构的变化。早在20世纪60年代，马克卢普(F.Machlup)在他的著作中就注意到知识工人增加正处于转折时期，脑力劳动需要更多培训的工人数量增加。Baumol，Blachman，Wolff(1989)，HoweH和Wolff(1993)先后关注这一现象。Howell和Wolff还对美国不同行业的工人进行了归类，将工人分为四类：知识生产工人、数据处理工人、服务人员和商品生产工人。EwardN.Wolff(1996)根据这个分类标准，对美国1950-1990年的就业结构进行了系统的考察，研究结果表明，美国的知识生产工人等信息化专业人员占就业人员的比例增长速度经历了先快后慢的过程。但国外学者更关注信息化引起的就业结构效应从而会引起收入水平的不平等效应。AlanB.Krueger(1991)通过对美国劳动市场的考察得出，在消除各种潜变量影响后，凡是使用计算机的工人比其他类似条件的工人工资要高10％-15％。这种差距可以解释教育带来的收入差距的1／3-2／3，证据还显示，使用计算机的行业和职位越来越多。VasudevaN.R.Murthy，RaviNath(2003)运用协整技术对美国的信息技术资本投资与美国工资收入不平等关系进行了实证分析，证实了从长期来看信息化是工资不均等的原因。Autor，D.L.Katz和A.Krueger(1998)、Autor，D.和L.Katz(2001)也论证了美国工资差距迅速扩大，尤其是信息化对工资差距扩大起到的推动作用。
我国学者更注重信息化的正面就业效应，主要有两种展望，一是增加就业，二是改变就业结构。孙立波(2005)提出信息化对所谓就业系统的影响。周宏仁(2007)提出要通过推动信息化促进就业。但是丁军华(2007)认为信息化可能在短期内会减少就业，但是长期会改变就业结构、就业方式和就业观念。秦为径、魏晓娜(2009)从信息产业城镇就业资料证明了信息化可以促进就业。陈皓、武夷山(2002)考察了信息化对北京就业结构的影响，认为信息化使得北京传统产业就业人数下降，而信息产业就业人数上升。徐盈之、金乃丽(2009)运用投入产出法得出的结果是信息化对其他行业吸收劳动力能力的影响正由弱变强，还提出了较为有利的证据。但是，投入产出法无法反应信息化对整个经济效率提升带来的就业变化。同时，模型也不能反应信息化对就业结构影响的动态规律，尤其是我国信息化就业结构效应的地区差距如何?为了促进更高质量的就业，地区的信息化差异政策应该如何制定?在本论文中，笔者将运用动态面板模型，对信息化影响中国省、市、区三次产业就业比例的变化效应，较为清晰地反应这种效应的地区间动态关系。其次，论文的重要贡献还在于运用逻辑斯蒂曲线计量模型去刻画中国各省、市、区第二、三产业就业比例增加的变化规律，并根据模型含义提出公共政策建议。
二、模型的设定
(一)从历史数据看到的二、三产业就业人数占比的曲线形状
近十多年来，中国信息化的步伐与中国就业结构调整的步伐几乎一致。从1998-2009年中国人均电信消费与非农就业占比的走势就可以看出，居民人均电信消费从1998年的人均215.2元增加到2009年的2036元，而非农产业就业人数占比从1998年的48.38％增加到61.33％(见表1)。
根据上述数据，可以计算出第二、三产业就业人数占比的增加速度与人均电信业务消费增长速度(见表2)。
从表1可以看出，信息化与非农就业占比的增长在波动方向上具有一致性，只是波动的幅度不同。从人均信息消费增长率的边际效果看，一般情形下人均信息消费增长较快的年份，其对非农就业人数占比的边际效应要小。
(二)全国分地区考察的二、三产业就业人数占比
就业结构的调整在地区间有显著的不一致性，这为研究信息化对就业结构的影响提供了一个新的方法——面板数据方法。首先分别考察东、中、西三大地区的省份二、三产业就业人数占比的变化规律。
东部省市的北京、上海、天津处于高位平缓上升，辽宁省的曲线位置在东部省区处于中等位置并且上升平缓。上升较快的省份是江苏、浙江(见图1)。位置比较低的是海南省，海南的第二、三产业就业人数占比处于最低位置。但是，东部省区第二、三产业就业人数占比曲线普遍已经呈现较为完整的s曲线。
中部省区除了广西、黑龙江、吉林比较平缓以外，其他省区的第二、三产业占比曲线形状大致类似。这些省区的曲线大都处于比例逐步加快上升阶段。西部省市区除了重庆在近几年来展现较快的上升速度以外，其他省区的形状大致类似(见图2和图3)。
上述结果表明，从1998-2009年，中国各省区第二产业就业人数占比时间序列曲线呈现不同的形状，第三产业各省区的就业人数占比曲线形状相似性要大一些。第二、三产业就业人数占比只在位置上有差别，形状大致相似，这些曲线大致呈现逻辑斯蒂曲线形状。
(三)模型假设
任何一个区域，其劳动力就业结构虽然有向二、三产业转移的趋势，但是这种趋势是有限度的。即使信息化等推动力能够推动这种产业结构软化，但由于劳动力资源的有限性以及不同产业间要素的边际替代率呈现边际递减趋势，也使得这种转移越来越困难，这种劳动力转移，使得二、三产业就业人数占比呈
关键词：人均电信消费；就业结构；面板数据模型；逻辑斯蒂曲线
中图分类号：F272.7
文献标识码：A
文章编号：1003-4161(2012)03-0122-05
一、文献综述
信息技术革命带来就业的根本变化是就业结构的变化。早在20世纪60年代，马克卢普(F.Machlup)在他的著作中就注意到知识工人增加正处于转折时期，脑力劳动需要更多培训的工人数量增加。Baumol，Blachman，Wolff(1989)，HoweH和Wolff(1993)先后关注这一现象。Howell和Wolff还对美国不同行业的工人进行了归类，将工人分为四类：知识生产工人、数据处理工人、服务人员和商品生产工人。EwardN.Wolff(1996)根据这个分类标准，对美国1950-1990年的就业结构进行了系统的考察，研究结果表明，美国的知识生产工人等信息化专业人员占就业人员的比例增长速度经历了先快后慢的过程。但国外学者更关注信息化引起的就业结构效应从而会引起收入水平的不平等效应。AlanB.Krueger(1991)通过对美国劳动市场的考察得出，在消除各种潜变量影响后，凡是使用计算机的工人比其他类似条件的工人工资要高10％-15％。这种差距可以解释教育带来的收入差距的1／3-2／3，证据还显示，使用计算机的行业和职位越来越多。VasudevaN.R.Murthy，RaviNath(2003)运用协整技术对美国的信息技术资本投资与美国工资收入不平等关系进行了实证分析，证实了从长期来看信息化是工资不均等的原因。Autor，D.L.Katz和A.Krueger(1998)、Autor，D.和L.Katz(2001)也论证了美国工资差距迅速扩大，尤其是信息化对工资差距扩大起到的推动作用。
我国学者更注重信息化的正面就业效应，主要有两种展望，一是增加就业，二是改变就业结构。孙立波(2005)提出信息化对所谓就业系统的影响。周宏仁(2007)提出要通过推动信息化促进就业。但是丁军华(2007)认为信息化可能在短期内会减少就业，但是长期会改变就业结构、就业方式和就业观念。秦为径、魏晓娜(2009)从信息产业城镇就业资料证明了信息化可以促进就业。陈皓、武夷山(2002)考察了信息化对北京就业结构的影响，认为信息化使得北京传统产业就业人数下降，而信息产业就业人数上升。徐盈之、金乃丽(2009)运用投入产出法得出的结果是信息化对其他行业吸收劳动力能力的影响正由弱变强，还提出了较为有利的证据。但是，投入产出法无法反应信息化对整个经济效率提升带来的就业变化。同时，模型也不能反应信息化对就业结构影响的动态规律，尤其是我国信息化就业结构效应的地区差距如何?为了促进更高质量的就业，地区的信息化差异政策应该如何制定?在本论文中，笔者将运用动态面板模型，对信息化影响中国省、市、区三次产业就业比例的变化效应，较为清晰地反应这种效应的地区间动态关系。其次，论文的重要贡献还在于运用逻辑斯蒂曲线计量模型去刻画中国各省、市、区第二、三产业就业比例增加的变化规律，并根据模型含义提出公共政策建议。
二、模型的设定
(一)从历史数据看到的二、三产业就业人数占比的曲线形状
近十多年来，中国信息化的步伐与中国就业结构调整的步伐几乎一致。从1998-2009年中国人均电信消费与非农就业占比的走势就可以看出，居民人均电信消费从1998年的人均215.2元增加到2009年的2036元，而非农产业就业人数占比从1998年的48.38％增加到61.33％(见表1)。
根据上述数据，可以计算出第二、三产业就业人数占比的增加速度与人均电信业务消费增长速度(见表2)。
从表1可以看出，信息化与非农就业占比的增长在波动方向上具有一致性，只是波动的幅度不同。从人均信息消费增长率的边际效果看，一般情形下人均信息消费增长较快的年份，其对非农就业人数占比的边际效应要小。
(二)全国分地区考察的二、三产业就业人数占比
就业结构的调整在地区间有显著的不一致性，这为研究信息化对就业结构的影响提供了一个新的方法——面板数据方法。首先分别考察东、中、西三大地区的省份二、三产业就业人数占比的变化规律。
东部省市的北京、上海、天津处于高位平缓上升，辽宁省的曲线位置在东部省区处于中等位置并且上升平缓。上升较快的省份是江苏、浙江(见图1)。位置比较低的是海南省，海南的第二、三产业就业人数占比处于最低位置。但是，东部省区第二、三产业就业人数占比曲线普遍已经呈现较为完整的s曲线。
中部省区除了广西、黑龙江、吉林比较平缓以外，其他省区的第二、三产业占比曲线形状大致类似。这些省区的曲线大都处于比例逐步加快上升阶段。西部省市区除了重庆在近几年来展现较快的上升速度以外，其他省区的形状大致类似(见图2和图3)。
上述结果表明，从1998-2009年，中国各省区第二产业就业人数占比时间序列曲线呈现不同的形状，第三产业各省区的就业人数占比曲线形状相似性要大一些。第二、三产业就业人数占比只在位置上有差别，形状大致相似，这些曲线大致呈现逻辑斯蒂曲线形状。
(三)模型假设
任何一个区域，其劳动力就业结构虽然有向二、三产业转移的趋势，但是这种趋势是有限度的。即使信息化等推动力能够推动这种产业结构软化，但由于劳动力资源的有限性以及不同产业间要素的边际替代率呈现边际递减趋势，也使得这种转移越来越困难，这种劳动力转移，使得二、三产业就业人数占比呈