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摘要：本文以北京市生产性服务业发展为例，在界定生产性服务业的基础上，运用城市低保对象的就业弹性和投入产出方法对北京市的生产性服务业面向城市低保对象的就业吸纳能力进行了实证研究，分析了其直接就业效应与间接就业效应，并从结构偏离度的角度衡量了生产性服务业面向城市低保对象这个特定对象的就业增长空间。对于如何发展生产性服务业以提高城市低保对象就业率提出了相应的政策和建议。
关键词：生产性服务业；城市低保对象；直接就业效应；间接就业效应；就业增长空间
中图分类号:C916 文献标识码:A 文章编号:1006-723X(2012)07-0065-05
一、生产性服务业的概念与特征
生产性服务业 (又称生产者服务业)是现代服务业的核心，它是一种高智力、高集聚、高成长、高辐射、高就业的现代服务业，贯穿于生产、流通、分配和消费等社会总生产的各个环节之中。对于生产性服务业，理论界有不同的定义。从狭义的方面来讲，生产性服务业满足的是商品和服务的生产者对服务的中间使用需求。从广义上来讲，它满足包括政府消费、出口和资本形成等对服务的最终使用需求。
一般比较通行的认识是，生产性服务业是为“其他商品和服务的生产者用作中间投入的服务”，生产性服务业作为一种中间投入，其提供产出所需要的服务或者非市场化的中间投入即可以用于商品或者服务进一步生产的非最终消费。从内涵看，生产性服务业主要面向生产者，是社会分工的结果，是生产者在市场上购买的服务，是围绕着企业的生产进行的保障性服务，它贯穿于企业生产的上游、中游和下游诸环节。
二、生产性服务业对城市低保对象就业影响的研究意义
从全球经济发展的整体来看，服务业发展迅速，其占GDP的比重不断上升，服务业吸收就业的比例也不断增加。统计数据表明，其中消费性服务业的比重却日渐下降，真正起拉动作用的是生产性服务业，生产性服务业是服务业中增长最快的部分，不但超出服务业的平均增长水平，而且远远高于整个国民经济的增长速度［1］，生产性服务业已经成为发达国家的支柱产业。
我国目前正处在新一轮的经济快速增长和产业结构升级的过程中，服务业的作用日益重要。近年来，北京市服务业尤其是生产性服务业呈现出集聚发展，领先增长的态势，不断增强了城市综合服务功能。然而，相对于生产性服务业快速发展的良好态势，却对真正需要解决就业问题的城市低收入人群并不“宽容”。如何尽快实现转型提升，实现经济的快速稳定增长，缓解当前迫切的城市低保对象的就业压力，是北京市当前需要解决的问题。服务业是吸收就业增长最快的部分，相对于其他行业，它的准入门槛也相对较低，吸收就业能力较强。生产性服务业作为一个中间投入的行业，它与其他行业之间具有较强的关联效应，并且对整个国民经济的协调发展具有较强的带动作用，能够达到经济发展和就业互相促进的良性循环。以知识和资本密集型的生产性服务业为突破口来促进生产性服务业的快速发展，增强生产性服务业对制造业的渗透力，促进经济社会和谐发展和落实科学发展观有着重要的意义。
三、北京市生产性服务业就业影响因素的实证研究分析
北京市生产性服务业具有很强的间接和直接就业效应，并且具有很大的增长空间，在影响生产性服务业的诸多因素中，哪些因素对城市低保对象的就业能起到促进作用？哪些因素会对其产生阻碍作用？影响的程度有多大？本文利用面板数据模型，从实证的角度对这些问题进行全面的分析。
（一）研究方法与变量选择
1.研究方法介绍
面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据模型的优点是它既考虑到了截面数据存在的共性，又能分析截面数据中存在的个体特殊效应。它不仅能克服时间序列模型中的多重共线性问题，同时还能够很好地识别和度量单纯的时间序列和单纯的截面数据所不能发现的影响因素。
一般的面板数据模型可以用如下形式表示：
Yit=αit+βitXit+μit（i= 1，2，…，N；t=1，2，…，T）（3.1）
其中Yit为因变量，Xit为解释变量，Xit=（X1it，X2it，…，Xkit），k为解释变量的个数，αit、βit为估计参数，βit=（β1it，β2it，…，βkit），μit为随机扰动项，T为时期的个数，N为横截面的数量。
用矩阵表示为：
Y=Xβ+μ（3.2）
其中：
Y=Y1Y2…YN；X=X1X2…XN；μ=μ1μ2…μN；β=β1β2…βN（3.3）
是一个的向量；是一个的矩阵；是一个的向量。
针对上述的面板数据模型，我们一般设定三种形式，分别为：
形式1：αi≠αj，βi≠βj（3.4）
该种模型我们称之为变系数模型，其除了存在个体影响外，在横截面上还存在变化的经济结构，所以结构参数在不同横截面上是不同的。
形式2：αi≠αj，βi=βj（3.5）
该种模型我们称之为变截距，在横截面上个体影响不同，个体影响表现为模型中被忽略的反映个体差异的变量的影响，又分为固定影响和随机影响两种情况。
形式3：αi=αj，βi=βj（3.6）
该种模型我们称之为不变截距模型，也成为混合估计模型，其在横截面上没有个体影响、没有结构变化，用普通最小二乘法估计给出了a 和 b 的一致有效估计。相当于将多个截面数据混合放在一起作为样本数据。
在判断我们的样本数据到底适合哪一种模型时，我们一般采用协方差分析，构造F检验统计量进行检验，主要是做如下的两种假设：
H1：β1=β2=…=βn（3.7） H2：β1=β2=…=βnα1=α2=…=αn（3.8）
构造的F统计量如下：
F1=(S2-S1)/［(N-1)K］S1/［NT-N(k+1)］～F［(N-1)k,N(T-k-1)］（3.9）
F2=(S3-S1)/［(N-1)(K+1)］S1/［NT-N(k+1)］～F［(N-1)(k+1),N(T-k-1)］（3.10）
其中，（3.9）、（3.10）中的S1、S2、S3分别代表（3.4）、（3.5）、（3.6）三种形式模型估计的残差平方和。
在我们的假设H2下，F2服从相应自由度下的F分布，如果模型计算出的F2小于给定的给定置信度下的临界值时，接受假设H2，认为样本数据符合（3.6）式的模型，反之，则拒绝假设H2，继续检验假设H1，如果F1小于给定置信度下的临界值时，接受假设H1，认为样本数据符合（3.5）式的模型，反之，则拒绝H1，认为样本数据符合（3.4）式的模型。
变截距与变系数的模型，又可根据对个体影响αi的不同，分为随机效应和固定效应两种情况，如果αi是固定系数，则模型称之为固定效应模型；如果αi是随机的。即个体之间存在的差异是不确定的，则称该模型为随机效应模型，如果仅以样本自身的效应为条件进行推论，适合使用固定效应模型，如果以样本对总体效应进行推论，则适合采用随机效应模型［15］
2.变量的选择
影响北京市的生产性服务业就业的因素很多，包括制度、技术、环境等。既有在体制转型期间，北京市作为中国政治、文化中心区别于其他地区的特有原因，也存在着市场经济发展中的共有特点，本文选择当前时期影响就业的几个主要因素，即城市化水平、投资水平、工资水平以及技术的进步，由于政策因素在定量上存在一定的难度，故在此不考虑政策因素。
第一，城市化是产业结构转变的过程。随着城市化的推进，使得原来从事传统低效的第一产业的劳动力转向从事现代高效的第二、第三产业，产业结构逐步升级转换，城市化进程是工业化进程的必然结果，随着工业化进程推进，在本文中我们用城镇人口与北京市总人口的比值U来度量北京市的城市化水平，并假定在其他条件相同的情况下，城市化与生产性服务业各行业的就业正相关［16］。
第二，不论是发达的市场经济国家，还是发展中国家，随着投资的增长，都会带动相关产业就业的增长，如果没有必要的投资，劳动者和生产资料相结合是难以实现的，没有劳动者和生产资料的结合，就不会有新的就业增长[注：王元京.扩大民间企业投资能力与解决就业问题.改革与理论,2002,(12).]，但是随着资本有机构成的提高，资本的增加速度快于劳动力的增加速度的情况下，就会出现资本替代劳动力的现象，排挤出剩余的劳动力。我国的学者李冠霖认为，服务业对资本的排斥作用没有一、二产业那样明显。相反，服务业资本有机构成提高，会开辟新的服务供给，刺激新的服务需求，从而有利于服务业就业容量的扩大[注：任旺兵，李冠霖.我国服务业的发展与创新.北京：中国计划出版社，2004，134-178.]，本文我们选择各行业的固定资产投资I，并利用投资价格指数进行调整。
第三，工资水平可以引起劳动力在不同行业间的流动，调查表明，北京市目前的工资水平，还没有达到劳动力供给曲线向后弯曲的阶段，某行业的工资的适度增长会相应地促进该行业的就业人数，我们在本文选取各行业的平均工资W作为衡量标准，并用消费价格指数进行调整。
第四，技术进步对就业来说就像一把双刃剑，它的作用是双重的，从技术冲击的短期的效应来看，技术的进步会导致劳动生产率和资本有机构成的提高，会出现技术进步的挤出效应，但是从长期看，技术进步促进了劳动生产率的提高，节约了生产成本，降低了产品价格，从生产的环节扩大了产品的销售规模，反过来又进一步刺激了生产，从而拉动产业对劳动力的需求。
从技术进步的类型上分，其可以分为劳动节约型的技术进步和资本节约型的技术进步，劳动节约型对就业有排斥方面的影响，而资本节约型却对就业具有促进作用，我们目前无法具体分离两方面的因素，所以在本文我们选择两种技术的就业的综合效应来对技术进步T进行衡量，另技术进步取劳动生产率和资金产值率的算数平均值[注：黄彬云.技术进步的就业效应研究综述.求实，2006，（10）.]，其中，劳动生产率为行业增加值与行业就业人数的比值，资金产值率为行业增加值与行业固定资产投资额的比值。
（二）影响因素的实证分析
本文我们设定的面板数据模型如下：
lnLit=αi+β1lnUit+β2lnIit+β3lnWit+β4lnTit+μit（3.11）
我们利用Eviews 5.0对模型（3.11）进行估计，得到的残差S1=0.0053、S2=0.0782、S3=1.8892，利用函数 @qfdist(d, k1, k2) 得到F分布的临界值，其中d 是临界点，k1和k2分别是分子和分母的自由度。通过计算得到的协方差结果如表3.1
我们从上表中看到，F2=85.992明显大于显著水平为1%的临界值，所以拒绝假设H2，所以继续检验H1，F1=4.161小于1%的临界值，所以接受H1，该模型适合变截距模型。
由于本文为了测度各个影响因素对北京市生产性服务业内部各行业本身的影响，所以截距项采用固定影响的模式。从下表我们可以看到，模型的拟合优度达到0.9855，拟合效果不错，符合预期。
输出的结果方程为：
InL1=0.230+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
InL2=-0.530+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit InL3=-0.290+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
InL4=0.182+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
InL5=-0.254+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
InL6=0.659+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
从L1到L6行业的顺序依次为：交通运输仓储业、信息技术业、金融保险业、租赁及商务服务业、科学技术及地质勘探业、批发和零售业。从模型的估计结果来看，我们选取的各个影响因素对北京市生产性服务业的各行业的就业影响均为正数，说明这几个因素在目前来说，对北京市的就业特别是城市低保对象的就业起着积极的作用。经过我们的分析，得出应该采用固定效应的变截距模型来分析，其各种因素对各行业的不同主要表现在截距上。我们可以看到交通运输仓储业、租赁业、批发零售业的截距为正值，取值分别为：0.2305、0.185、0.659。
我们知道这些行业基本属于资本密集型产业。金融保险不仅属于资金密集型产业更属于技术密集型产业，信息技术业、科学研究也属于技术密集型产业，这些产业的截距为负值，取值分别为：-0.290、-0.530、-0.254。说明相对比较起来资金密集型产业比技术密集型产业有带动就业的优势。
虽然技术密集型产业从短期看，也就是看截距项来说，有排斥就业的现象，但是我们从整体的影响因素来分析，各项影响因素的弹性系数为正值，从长期看，这些行业的就业效应是积极的，能够促进北京市的就业，这也验证了我们前面的结论，这不仅说明了这些行业本身的特点，也印证了这些产业的波及效应。
从弹性的角度来分析，我们可以看到在我们选择的城市化水平、投资水平、工资水平以及技术进步等影响因素中，城市化对低保对象就业的影响最大，城市化每提高1%，就能带动各个行业3.14%的就业增长。这也是与生产性服务业的性质紧密联系的。服务业的特点之一就是时间和空间的不可分割性，虽然随着技术的进步，这一特点有被弱化的趋势，但是对于生产性服务业这些用于再生产的行业来说，空间上的集聚还是很重要的，这也是北京市近几年大力发展生产性服务业集聚区的原因。
对于投资来讲，大家对于投资的就业效应观点不一，但是本文从实证的角度来分析了目前北京市的投资对于就业来讲还是有一定的带动作用的。投资每增加1%，就会带动行业就业0.04%。技术进步每增加1%，就会带动行业就业提高0.13%，工资水平的影响因素在这些因素中相对来说为最低的，其每增加1%，会带动行业的就业提高0.039%。
四、推进北京市生产性服务业促进城市低保人群就业的政策和建议
通过对影响生产性服务业面向城市低保对象的就业因素进行分析，我们发现城市化水平，投资，工资水平以及技术进步等环节对促进北京市低保对象的就业起着积极的作用。下面就结合实证分析研究得出的结果，对北京市生产性服务业的发展提出相应的建议和对策，以促进北京市生产性服务业的发展及更好地发挥生产性服务业对城市低保对象的就业效应。
（一）加强低保对象就业指导体系建设，全面提高城市低保对象素质，为生产性服务业需求提供有效的人才
在北京市生产性服务业内部，就业比重比较高的行业为批发零售业、交通运输仓储业等对劳动者素质要求不高的传统性服务业，随着北京市产业结构的不断优化升级，传统服务业逐步向现代生产性服务业发展，生产性服务业的各个行业对高素质劳动力将有更大的需求空间，如果劳动力素质普遍偏低，这样就不能形成对生产性服务业劳动力的有效供给，从而使生产性服务业所具有的大量的吸收劳动力就业的潜在能力难以实现。所以应该从以下几个方面来实施：
高度重视低保对象教育工作，加大继续教育的扶持力度，提高城市低保对象的文化素质。对适龄且有就业能力的低保对象要重点关注，对其进行职业培训。通过职业培训，提升低保对象的就业能力和自身素质。这样不但能达到快速提升北京市生产性服务业的竞争力的目的，而且能促进生产性服务业行业的快速发展，行业发展又会带动相应的就业增长，形成良性循环。
（二）积极推进北京市的城市化进程，完善生产性服务业的空间布局
生产性服务业的就业对城市的集聚作用依赖性很强，城市化水平的提高对于就业的促进作用很大，所以发展生产性服务业必须以城市化进程作为支撑。推进城市化的进程可以从以下几个方面来实施[注：杨栋. 加速北京市郊区城市化进程途径分析.华东经济管理,2005，8.]：
1.推进农民向城镇集中。为此做好三个主要方面的事情：一是要逐步完善郊区的交通基础设施，交通网络基本建成；二是要重点有所突破，逐步推进试点城镇的建设；三是要从高起点进行规划，逐步加快行政区划的撤并工作。
2.推进工业向园区集中。在调整的过程中要注重布局调整与轨道交通、高速公路现代化交通工具相吻合，工业园区在开发建设上要坚持科技领先，推动工业园区向拥有技术优势的方向发展，形成规模效应，实现垂直分工方向转移。
3.推进农业向规模化集中。首先通过保障转型，使非农就业的农民不再兼营土地，让他们从根本上离土又离乡；其次加快就业转岗，制定鼓励非农就业政策，拓宽非农就业门路，加快务农劳力向二、三产业转移；并且让农民子女加速市民化进程。同时建设现代园区，推动农业规模化生产。
（三）提高生产性服务业的市场化水平,提高生产性服务业市场的效率
对于当前的北京市情况来讲，当务之急就是进一步的认真研究生产性服务业中各种市场准入条件，把过多的限制性障碍消除，把这些行业的门槛降低，把激烈的市场竞争机制引进到银行、证券、保险、铁道、邮电通讯等市场化程度较低的行业中来，在这些行业中加快形成公平、公开、透明的市场准入政策。支持、鼓励和引导私营、个体企业兴办生产性服务业，特别要给予有创业意愿的城市低保对象以资金和政策上的支持，增加其在带动城市低保对象就业方面的积极作用。 （四）进一步健全城市低保对象劳动力市场，真正发挥社会保障机构对城市低保对象就业的带动作用
北京市应该进一步发展劳动力市场，畅通城市低保对象的市场信息，在进一步发挥社会保障机构对城市低保对象就业的带动作用。进一步真正确立劳动力市场供给与需求双方的主体地位，以经济手段与市场手段调控劳动力市场，促进劳动力市场的正常流动，减少劳动力的流动成本，规范劳动力需求行为，积极出台完善促进劳动力市场完善的政策法规，防止劳动力市场的过度干预，真正实现劳动力市场配置劳动力资源的基础性作用。
劳动保障部门要大力开展对城市低保对象职业技能培训和创业培训，应选择地域内专业对口、师资雄厚、就业渠道畅通的培训机构，开展能满足城市低保对象就业需求的技能培训。加强信息交流，保证低保未就业人员获得充足的、真实有效的市场就业信息。政府要重视社会中介服务组织的建设，着重发挥其引导作用，并加强对其的规范化管理，打击各种非正规的职业中介机构和带有虚假性、欺骗性的中介行为，更好地规范劳动力市场的运行。
The Empirical Analysis of Productive Service Industry’s Effect on the Employment of Urban Residents Entitled to Basic Living Allowances
——Taking Beijing as an Example
CHE Fang，CHE Guang-ji
(Northeast Normal University, Changchun, Jilin, 130024, China)
Abstract:In this study, Beijing’s productive service industry is taken as the example. The definition of this industry is clarified, and the elastic employment and input-output mode of the urban residents entitled to basic living allowances are well considered, based on which an empirical analysis is made on the employment capacity of Beijing’s productive service industry considering these residents. The direct and the indirect employment effects of the residents are analyzed. Further, the employment growth capacity of the productive service industry for these residents is examined in terms of the structural deviation degree. Finally, the corresponding policy and measures are proposed for the development of the productive service industry so as to improve the employment rate of these residents.
Keywords:productive service industry; urban residents entitled to basic living allowances; direct employment effect; indirect employment effect; employment growth space
〔责任编辑：黎 玫〕
关键词：生产性服务业；城市低保对象；直接就业效应；间接就业效应；就业增长空间
中图分类号:C916 文献标识码:A 文章编号:1006-723X(2012)07-0065-05
一、生产性服务业的概念与特征
生产性服务业 (又称生产者服务业)是现代服务业的核心，它是一种高智力、高集聚、高成长、高辐射、高就业的现代服务业，贯穿于生产、流通、分配和消费等社会总生产的各个环节之中。对于生产性服务业，理论界有不同的定义。从狭义的方面来讲，生产性服务业满足的是商品和服务的生产者对服务的中间使用需求。从广义上来讲，它满足包括政府消费、出口和资本形成等对服务的最终使用需求。
一般比较通行的认识是，生产性服务业是为“其他商品和服务的生产者用作中间投入的服务”，生产性服务业作为一种中间投入，其提供产出所需要的服务或者非市场化的中间投入即可以用于商品或者服务进一步生产的非最终消费。从内涵看，生产性服务业主要面向生产者，是社会分工的结果，是生产者在市场上购买的服务，是围绕着企业的生产进行的保障性服务，它贯穿于企业生产的上游、中游和下游诸环节。
二、生产性服务业对城市低保对象就业影响的研究意义
从全球经济发展的整体来看，服务业发展迅速，其占GDP的比重不断上升，服务业吸收就业的比例也不断增加。统计数据表明，其中消费性服务业的比重却日渐下降，真正起拉动作用的是生产性服务业，生产性服务业是服务业中增长最快的部分，不但超出服务业的平均增长水平，而且远远高于整个国民经济的增长速度［1］，生产性服务业已经成为发达国家的支柱产业。
我国目前正处在新一轮的经济快速增长和产业结构升级的过程中，服务业的作用日益重要。近年来，北京市服务业尤其是生产性服务业呈现出集聚发展，领先增长的态势，不断增强了城市综合服务功能。然而，相对于生产性服务业快速发展的良好态势，却对真正需要解决就业问题的城市低收入人群并不“宽容”。如何尽快实现转型提升，实现经济的快速稳定增长，缓解当前迫切的城市低保对象的就业压力，是北京市当前需要解决的问题。服务业是吸收就业增长最快的部分，相对于其他行业，它的准入门槛也相对较低，吸收就业能力较强。生产性服务业作为一个中间投入的行业，它与其他行业之间具有较强的关联效应，并且对整个国民经济的协调发展具有较强的带动作用，能够达到经济发展和就业互相促进的良性循环。以知识和资本密集型的生产性服务业为突破口来促进生产性服务业的快速发展，增强生产性服务业对制造业的渗透力，促进经济社会和谐发展和落实科学发展观有着重要的意义。
三、北京市生产性服务业就业影响因素的实证研究分析
北京市生产性服务业具有很强的间接和直接就业效应，并且具有很大的增长空间，在影响生产性服务业的诸多因素中，哪些因素对城市低保对象的就业能起到促进作用？哪些因素会对其产生阻碍作用？影响的程度有多大？本文利用面板数据模型，从实证的角度对这些问题进行全面的分析。
（一）研究方法与变量选择
1.研究方法介绍
面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。面板数据是同时在时间和截面空间上取得的二维数据。面板数据模型的优点是它既考虑到了截面数据存在的共性，又能分析截面数据中存在的个体特殊效应。它不仅能克服时间序列模型中的多重共线性问题，同时还能够很好地识别和度量单纯的时间序列和单纯的截面数据所不能发现的影响因素。
一般的面板数据模型可以用如下形式表示：
Yit=αit+βitXit+μit（i= 1，2，…，N；t=1，2，…，T）（3.1）
其中Yit为因变量，Xit为解释变量，Xit=（X1it，X2it，…，Xkit），k为解释变量的个数，αit、βit为估计参数，βit=（β1it，β2it，…，βkit），μit为随机扰动项，T为时期的个数，N为横截面的数量。
用矩阵表示为：
Y=Xβ+μ（3.2）
其中：
Y=Y1Y2…YN；X=X1X2…XN；μ=μ1μ2…μN；β=β1β2…βN（3.3）
是一个的向量；是一个的矩阵；是一个的向量。
针对上述的面板数据模型，我们一般设定三种形式，分别为：
形式1：αi≠αj，βi≠βj（3.4）
该种模型我们称之为变系数模型，其除了存在个体影响外，在横截面上还存在变化的经济结构，所以结构参数在不同横截面上是不同的。
形式2：αi≠αj，βi=βj（3.5）
该种模型我们称之为变截距，在横截面上个体影响不同，个体影响表现为模型中被忽略的反映个体差异的变量的影响，又分为固定影响和随机影响两种情况。
形式3：αi=αj，βi=βj（3.6）
该种模型我们称之为不变截距模型，也成为混合估计模型，其在横截面上没有个体影响、没有结构变化，用普通最小二乘法估计给出了a 和 b 的一致有效估计。相当于将多个截面数据混合放在一起作为样本数据。
在判断我们的样本数据到底适合哪一种模型时，我们一般采用协方差分析，构造F检验统计量进行检验，主要是做如下的两种假设：
H1：β1=β2=…=βn（3.7） H2：β1=β2=…=βnα1=α2=…=αn（3.8）
构造的F统计量如下：
F1=(S2-S1)/［(N-1)K］S1/［NT-N(k+1)］～F［(N-1)k,N(T-k-1)］（3.9）
F2=(S3-S1)/［(N-1)(K+1)］S1/［NT-N(k+1)］～F［(N-1)(k+1),N(T-k-1)］（3.10）
其中，（3.9）、（3.10）中的S1、S2、S3分别代表（3.4）、（3.5）、（3.6）三种形式模型估计的残差平方和。
在我们的假设H2下，F2服从相应自由度下的F分布，如果模型计算出的F2小于给定的给定置信度下的临界值时，接受假设H2，认为样本数据符合（3.6）式的模型，反之，则拒绝假设H2，继续检验假设H1，如果F1小于给定置信度下的临界值时，接受假设H1，认为样本数据符合（3.5）式的模型，反之，则拒绝H1，认为样本数据符合（3.4）式的模型。
变截距与变系数的模型，又可根据对个体影响αi的不同，分为随机效应和固定效应两种情况，如果αi是固定系数，则模型称之为固定效应模型；如果αi是随机的。即个体之间存在的差异是不确定的，则称该模型为随机效应模型，如果仅以样本自身的效应为条件进行推论，适合使用固定效应模型，如果以样本对总体效应进行推论，则适合采用随机效应模型［15］
2.变量的选择
影响北京市的生产性服务业就业的因素很多，包括制度、技术、环境等。既有在体制转型期间，北京市作为中国政治、文化中心区别于其他地区的特有原因，也存在着市场经济发展中的共有特点，本文选择当前时期影响就业的几个主要因素，即城市化水平、投资水平、工资水平以及技术的进步，由于政策因素在定量上存在一定的难度，故在此不考虑政策因素。
第一，城市化是产业结构转变的过程。随着城市化的推进，使得原来从事传统低效的第一产业的劳动力转向从事现代高效的第二、第三产业，产业结构逐步升级转换，城市化进程是工业化进程的必然结果，随着工业化进程推进，在本文中我们用城镇人口与北京市总人口的比值U来度量北京市的城市化水平，并假定在其他条件相同的情况下，城市化与生产性服务业各行业的就业正相关［16］。
第二，不论是发达的市场经济国家，还是发展中国家，随着投资的增长，都会带动相关产业就业的增长，如果没有必要的投资，劳动者和生产资料相结合是难以实现的，没有劳动者和生产资料的结合，就不会有新的就业增长[注：王元京.扩大民间企业投资能力与解决就业问题.改革与理论,2002,(12).]，但是随着资本有机构成的提高，资本的增加速度快于劳动力的增加速度的情况下，就会出现资本替代劳动力的现象，排挤出剩余的劳动力。我国的学者李冠霖认为，服务业对资本的排斥作用没有一、二产业那样明显。相反，服务业资本有机构成提高，会开辟新的服务供给，刺激新的服务需求，从而有利于服务业就业容量的扩大[注：任旺兵，李冠霖.我国服务业的发展与创新.北京：中国计划出版社，2004，134-178.]，本文我们选择各行业的固定资产投资I，并利用投资价格指数进行调整。
第三，工资水平可以引起劳动力在不同行业间的流动，调查表明，北京市目前的工资水平，还没有达到劳动力供给曲线向后弯曲的阶段，某行业的工资的适度增长会相应地促进该行业的就业人数，我们在本文选取各行业的平均工资W作为衡量标准，并用消费价格指数进行调整。
第四，技术进步对就业来说就像一把双刃剑，它的作用是双重的，从技术冲击的短期的效应来看，技术的进步会导致劳动生产率和资本有机构成的提高，会出现技术进步的挤出效应，但是从长期看，技术进步促进了劳动生产率的提高，节约了生产成本，降低了产品价格，从生产的环节扩大了产品的销售规模，反过来又进一步刺激了生产，从而拉动产业对劳动力的需求。
从技术进步的类型上分，其可以分为劳动节约型的技术进步和资本节约型的技术进步，劳动节约型对就业有排斥方面的影响，而资本节约型却对就业具有促进作用，我们目前无法具体分离两方面的因素，所以在本文我们选择两种技术的就业的综合效应来对技术进步T进行衡量，另技术进步取劳动生产率和资金产值率的算数平均值[注：黄彬云.技术进步的就业效应研究综述.求实，2006，（10）.]，其中，劳动生产率为行业增加值与行业就业人数的比值，资金产值率为行业增加值与行业固定资产投资额的比值。
（二）影响因素的实证分析
本文我们设定的面板数据模型如下：
lnLit=αi+β1lnUit+β2lnIit+β3lnWit+β4lnTit+μit（3.11）
我们利用Eviews 5.0对模型（3.11）进行估计，得到的残差S1=0.0053、S2=0.0782、S3=1.8892，利用函数 @qfdist(d, k1, k2) 得到F分布的临界值，其中d 是临界点，k1和k2分别是分子和分母的自由度。通过计算得到的协方差结果如表3.1
我们从上表中看到，F2=85.992明显大于显著水平为1%的临界值，所以拒绝假设H2，所以继续检验H1，F1=4.161小于1%的临界值，所以接受H1，该模型适合变截距模型。
由于本文为了测度各个影响因素对北京市生产性服务业内部各行业本身的影响，所以截距项采用固定影响的模式。从下表我们可以看到，模型的拟合优度达到0.9855，拟合效果不错，符合预期。
输出的结果方程为：
InL1=0.230+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
InL2=-0.530+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit InL3=-0.290+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
InL4=0.182+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
InL5=-0.254+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
InL6=0.659+3.137InUit+0.041InIit+0.039InWit+0.132InTit
从L1到L6行业的顺序依次为：交通运输仓储业、信息技术业、金融保险业、租赁及商务服务业、科学技术及地质勘探业、批发和零售业。从模型的估计结果来看，我们选取的各个影响因素对北京市生产性服务业的各行业的就业影响均为正数，说明这几个因素在目前来说，对北京市的就业特别是城市低保对象的就业起着积极的作用。经过我们的分析，得出应该采用固定效应的变截距模型来分析，其各种因素对各行业的不同主要表现在截距上。我们可以看到交通运输仓储业、租赁业、批发零售业的截距为正值，取值分别为：0.2305、0.185、0.659。
我们知道这些行业基本属于资本密集型产业。金融保险不仅属于资金密集型产业更属于技术密集型产业，信息技术业、科学研究也属于技术密集型产业，这些产业的截距为负值，取值分别为：-0.290、-0.530、-0.254。说明相对比较起来资金密集型产业比技术密集型产业有带动就业的优势。
虽然技术密集型产业从短期看，也就是看截距项来说，有排斥就业的现象，但是我们从整体的影响因素来分析，各项影响因素的弹性系数为正值，从长期看，这些行业的就业效应是积极的，能够促进北京市的就业，这也验证了我们前面的结论，这不仅说明了这些行业本身的特点，也印证了这些产业的波及效应。
从弹性的角度来分析，我们可以看到在我们选择的城市化水平、投资水平、工资水平以及技术进步等影响因素中，城市化对低保对象就业的影响最大，城市化每提高1%，就能带动各个行业3.14%的就业增长。这也是与生产性服务业的性质紧密联系的。服务业的特点之一就是时间和空间的不可分割性，虽然随着技术的进步，这一特点有被弱化的趋势，但是对于生产性服务业这些用于再生产的行业来说，空间上的集聚还是很重要的，这也是北京市近几年大力发展生产性服务业集聚区的原因。
对于投资来讲，大家对于投资的就业效应观点不一，但是本文从实证的角度来分析了目前北京市的投资对于就业来讲还是有一定的带动作用的。投资每增加1%，就会带动行业就业0.04%。技术进步每增加1%，就会带动行业就业提高0.13%，工资水平的影响因素在这些因素中相对来说为最低的，其每增加1%，会带动行业的就业提高0.039%。
四、推进北京市生产性服务业促进城市低保人群就业的政策和建议
通过对影响生产性服务业面向城市低保对象的就业因素进行分析，我们发现城市化水平，投资，工资水平以及技术进步等环节对促进北京市低保对象的就业起着积极的作用。下面就结合实证分析研究得出的结果，对北京市生产性服务业的发展提出相应的建议和对策，以促进北京市生产性服务业的发展及更好地发挥生产性服务业对城市低保对象的就业效应。
（一）加强低保对象就业指导体系建设，全面提高城市低保对象素质，为生产性服务业需求提供有效的人才
在北京市生产性服务业内部，就业比重比较高的行业为批发零售业、交通运输仓储业等对劳动者素质要求不高的传统性服务业，随着北京市产业结构的不断优化升级，传统服务业逐步向现代生产性服务业发展，生产性服务业的各个行业对高素质劳动力将有更大的需求空间，如果劳动力素质普遍偏低，这样就不能形成对生产性服务业劳动力的有效供给，从而使生产性服务业所具有的大量的吸收劳动力就业的潜在能力难以实现。所以应该从以下几个方面来实施：
高度重视低保对象教育工作，加大继续教育的扶持力度，提高城市低保对象的文化素质。对适龄且有就业能力的低保对象要重点关注，对其进行职业培训。通过职业培训，提升低保对象的就业能力和自身素质。这样不但能达到快速提升北京市生产性服务业的竞争力的目的，而且能促进生产性服务业行业的快速发展，行业发展又会带动相应的就业增长，形成良性循环。
（二）积极推进北京市的城市化进程，完善生产性服务业的空间布局
生产性服务业的就业对城市的集聚作用依赖性很强，城市化水平的提高对于就业的促进作用很大，所以发展生产性服务业必须以城市化进程作为支撑。推进城市化的进程可以从以下几个方面来实施[注：杨栋. 加速北京市郊区城市化进程途径分析.华东经济管理,2005，8.]：
1.推进农民向城镇集中。为此做好三个主要方面的事情：一是要逐步完善郊区的交通基础设施，交通网络基本建成；二是要重点有所突破，逐步推进试点城镇的建设；三是要从高起点进行规划，逐步加快行政区划的撤并工作。
2.推进工业向园区集中。在调整的过程中要注重布局调整与轨道交通、高速公路现代化交通工具相吻合，工业园区在开发建设上要坚持科技领先，推动工业园区向拥有技术优势的方向发展，形成规模效应，实现垂直分工方向转移。
3.推进农业向规模化集中。首先通过保障转型，使非农就业的农民不再兼营土地，让他们从根本上离土又离乡；其次加快就业转岗，制定鼓励非农就业政策，拓宽非农就业门路，加快务农劳力向二、三产业转移；并且让农民子女加速市民化进程。同时建设现代园区，推动农业规模化生产。
（三）提高生产性服务业的市场化水平,提高生产性服务业市场的效率
对于当前的北京市情况来讲，当务之急就是进一步的认真研究生产性服务业中各种市场准入条件，把过多的限制性障碍消除，把这些行业的门槛降低，把激烈的市场竞争机制引进到银行、证券、保险、铁道、邮电通讯等市场化程度较低的行业中来，在这些行业中加快形成公平、公开、透明的市场准入政策。支持、鼓励和引导私营、个体企业兴办生产性服务业，特别要给予有创业意愿的城市低保对象以资金和政策上的支持，增加其在带动城市低保对象就业方面的积极作用。 （四）进一步健全城市低保对象劳动力市场，真正发挥社会保障机构对城市低保对象就业的带动作用
北京市应该进一步发展劳动力市场，畅通城市低保对象的市场信息，在进一步发挥社会保障机构对城市低保对象就业的带动作用。进一步真正确立劳动力市场供给与需求双方的主体地位，以经济手段与市场手段调控劳动力市场，促进劳动力市场的正常流动，减少劳动力的流动成本，规范劳动力需求行为，积极出台完善促进劳动力市场完善的政策法规，防止劳动力市场的过度干预，真正实现劳动力市场配置劳动力资源的基础性作用。
劳动保障部门要大力开展对城市低保对象职业技能培训和创业培训，应选择地域内专业对口、师资雄厚、就业渠道畅通的培训机构，开展能满足城市低保对象就业需求的技能培训。加强信息交流，保证低保未就业人员获得充足的、真实有效的市场就业信息。政府要重视社会中介服务组织的建设，着重发挥其引导作用，并加强对其的规范化管理，打击各种非正规的职业中介机构和带有虚假性、欺骗性的中介行为，更好地规范劳动力市场的运行。
The Empirical Analysis of Productive Service Industry’s Effect on the Employment of Urban Residents Entitled to Basic Living Allowances
——Taking Beijing as an Example
CHE Fang，CHE Guang-ji
(Northeast Normal University, Changchun, Jilin, 130024, China)
Abstract:In this study, Beijing’s productive service industry is taken as the example. The definition of this industry is clarified, and the elastic employment and input-output mode of the urban residents entitled to basic living allowances are well considered, based on which an empirical analysis is made on the employment capacity of Beijing’s productive service industry considering these residents. The direct and the indirect employment effects of the residents are analyzed. Further, the employment growth capacity of the productive service industry for these residents is examined in terms of the structural deviation degree. Finally, the corresponding policy and measures are proposed for the development of the productive service industry so as to improve the employment rate of these residents.
Keywords:productive service industry; urban residents entitled to basic living allowances; direct employment effect; indirect employment effect; employment growth space
〔责任编辑：黎 玫〕