天津市产业结构与就业结构相关性分析.docx

1、天津市产业结构与就业结构相关性分析天津市产业结构与就业结构相关性分析摘 要:本文对2004-2012年天津市三次产业结构与就业结构之间的相关性进行分析，并阐释天津市三次产业结构与就业结构之间的动态变化过程及其相关性程度，促进天津市产业结构与就业结构的均衡性发展。关键词：天津市产业结构；就业结构；相关性引 言随着改革开放以及国民经济的快速发展，天津市产业结构和就业结构发生了深刻变化，在2010年天津市国内生产总值达到9224亿元，综合实力跃上新的台阶，人均国内生产总值继深圳、上海、北京之后迈过1000美元的门槛，这就意味着天津已经进入高收入发达地区，其中产业结构的调整发挥了重要作用，各产业的构成

2、比例及其之间的联系直接推动了经济的发展。天津市经济在持续快速增长、就业总量稳步增加的同时，各产业间结构演进及产业内部各行业结构变化在就业中的作用也在发生着变化。因此，从实证出发，探求该地区产业结构与就业结构的关系，对今后找出既有利于经济高速发展又利于解决就业问题的区域发展模式有很强的现实意义。1 天津市产业结构与就业结构的演变 在经济发展中，根据配第克拉克定理，在经济发展的初级阶段劳动力主要是从第一产业向第二产业转移； 随着经济发展和人均收入的提高， 劳动力进一步由第一产业和第二产业向第三产业转移。继配第和克拉克研究成果的基础上，美国经济学家西蒙库兹涅茨在对经济结构的演进与经济发展的关系进行进

3、一步分析，研究表明：随着经济的发展，在国内生产总值不断增长和人均国民收入不断提高的情况下，社会产业不论是产值结构还是就业结构都会发生变化。其变化的一般趋势是：在工业化初期，第一产业产值比重和就业比重不断下降，第二、三产业产值比重和就业比重不断上升；当工业化进入中期阶段后，第三产业产值比重逐渐超过第二产业，大量劳动力开始向第三产业转移， 第三产业就业比重持续上升， 第二产业就业比重变化不显著。虽然在一定时期，就业结构的变化往往会滞后于产业结构的变化，但从长期看，二者之间具有一致性。 1.1 天津市产业结构的变化与特点 表显示，第一产业比重由2004年的3.38%降至2012年的1.33%，降幅了

4、2个百分点，2004年以来第一产业一直远远低于第二产业和第三产业，且与第二、三产业比重的差距越来越大，2004年至2008年，第一产业与第二产业差距53个百分点，2009以来，第一二产业差距有逐步下降的趋势，但保持在50个百分点；而第一产业与第三产业的差距2004至2008一直保持在40个百分点左右，而2009年以来，第一产业与第三产业的差距逐渐拉大到45个百分点呈稳步上升趋势；第二产业比重稳中有降，由2008年最高比重55.21%降至2012年的51.68%，降幅达4个百分点；第三产业比重自2004年以来一直保持稳步上升趋势。总体来看，第一产业比重趋于下降，第二产业比重稳中有降，第三产业比重

5、处于良好的稳步上升趋势。表1 天津市产业生产总值与构成比例年份分产业生产总值构成第一产业第二产业第三产业第一产业第二产业第三产业2004105.281685.931319.763.38 54.19 42.42 2005112.382135.071658.192.88 54.67 42.46 2006103.352457.081902.312.32 55.06 42.63 2007110.192892.532250.042.10 55.07 42.84 2008122.583709.782886.651.82 55.21 42.96 2009128.853987.843405.161.71 53

6、.02 45.27 2010145.584840.234238.651.58 52.47 45.95 2011159.725928.325219.241.41 52.43 46.16 2012171.66663.826058.461.33 51.68 46.99 1.2 就业结构的变化与特点2004年至2012年，天津市全社会就业人员总量由527.78万人增加至803.14万人，共增加275.36万人，平均每年增加30.60万人。从产业结构上看，2004至2012年第一产业就业人数总量呈稳步下降趋势，2012年，第一产业就业人员总量为71.23万人，占全社会就业人员比重为8.9%；第二产业33

7、0.89万人，占41.2%；第三产业401.02万人，占49.9%。从就业人员的构成比例来看第一产业就业人员及第二产业就业人员称逐步下降趋势，第三产业就业人员所占比例呈逐步稳步上升趋势。就其原因，受城镇化、工业化进程的作用，第一产就业人员总量逐年减少，第二产业、第三产业就业人员逐年上升；比重上，一产、二产就业人员比重逐年降低，三产就业人员比重逐年提高；与此同时，2012年天津市开展调整产业结构活动以后，第三产业就业人员也有了一定幅度的变化，比重快速上升到64.46%；数据的变化一方面反映出天津市第二产业对就业人员仍有较为强劲的吸引力，同时，也反映出第三产业其吸收就业人员、扩大就业体量能力日趋增

8、强。表2 天津产业结构就业人数与构成比例年份分产业就业人员构成第一产业第二产业第三产业第一产业第二产业第三产业200482.83223.89221.0615.742.441.9200581.79227.38233.3515.141.943200681.11234.85246.9614.441.743.9200776.98261.35275.612.542.644.9200876.3271.9299.1211.84246.2200975.7281.01320.4211.241.547.3201073.85302.33352.5210.141.548.4201173.18315.99373.999

9、.641.449201271.23330.89401.028.941.249.92 天津市产业结构与就业结构的相关性分析 接下来我们将对天津市产业结构与就业结构之间的相关性进行分析:表3 天津市产值结构与就业结构构成比例年份产值结构比重（%）就业结构比重（%）第一产业第二产业第三产业第一产业第二产业第二产业20043.3854.1942.4215.742.441.920052.8854.6742.4615.141.94320062.3255.0642.6314.441.743.920072.1055.0742.8412.542.644.920081.8255.2142.9611.84246.2

10、20091.7153.0245.2711.241.547.320101.5852.4745.9510.141.548.420111.4152.4346.169.641.44920121.3351.6846.998.941.249.9数据来源：天津市统计年鉴（2004-2012）计算所得在表3中,把就业结构的比重记为y,各产业的就业比重为把产值结构的比重记为,把各产业的产值比重一记为,利用以上数据,用软件分析其相关度,可以得到天津市产业结构与就业结构的相关系数（见表4）。表4 产业结构与就业结构的相关性分析x1x2x3y1y2y3x1Pearson Correlation1.611-.817*.

11、958*.683*-.957*Sig. (2-tailed).080.007.000.042.000N999999x2Pearson Correlation.6111-.956*.765*.772*-.802*Sig. (2-tailed).080.000.016.015.009N999999x3Pearson Correlation-.817*-.956*1-.914*-.817*.940*Sig. (2-tailed).007.000.001.007.000N999999y1Pearson Correlation.958*.765*-.914*1.678*-.992*Sig. (2-tai

12、led).000.016.001.045.000N999999y2Pearson Correlation.683*.772*-.817*.678*1-.763*Sig. (2-tailed).042.015.007.045.017N999999y3Pearson Correlation-.957*-.802*.940*-.992*-.763*1Sig. (2-tailed).000.009.000.000.017N999999*. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).*. Correlation is signific

13、ant at the 0.05 level (2-tailed).由表4可知，第一产业结构与就业结构之间的相关系数R11=0.985，第二产业结构与就业结构之间的相关系数R22=0.772，第三产业与就业结构之间的相关系数R33=0.940。将各产业在中的比重9年的平均值作为权数,进行加权平均,则：为相关系数临界值，其中a为显著性水平，本文中选取a=0.05。其中根据选择的显著性水平查询相关系数临界值表得到，可见。因此，天津市三大产业结构与就业结构具有相关性，产业结构份额的变化都会引起就业结构份额的变化，同时也应该注意到，这种影响是相互的。 2.1 天津市第一产业结构与就业结构的相关性分析表5

14、 第一产业产值比重与就业比重的相关性分析年份产值比重（X1）就业比重（Y1）20043.38 15.70 20052.88 15.10 20062.32 14.40 20072.10 12.50 20081.82 11.80 20091.71 11.20 20101.58 10.10 20111.41 9.60 20121.33 8.90 图1 第一产业产值结构与就业结构的分布散点图通过表5和图1可以看出来，天津市第一产业产值比重与第一产业就业比重之间呈高度相关性,并且存在在很明显的线性相关性。利用上面的数据，借助SPSS分析软件对天津市第一产业产业结构与就业结构进行一元线性回归。2.1.1第

15、一产业产值比重与就业比重一元线性回归分析之就业比重作为因变量表6-1 Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.958a.919.907.75330a. Predictors: (Constant), x1b. Dependent Variable: y1拟合的结果显示：所考察的自变量与因变量之间的相关系数为0.958，拟合线性回归的确定性系数为0.919，经过调整后的确定性系数为0.907，标准误的估计为0.75330。表6-2 ANOVAbModelSum of SquaresdfMea

16、n SquareFSig.1Regression44.810144.81078.966.000aResidual3.9727.567Total48.7828a. Predictors: (Constant), x1b. Dependent Variable: y1 回归方程的显著性检验结果表明：该回归的回归平方和为44.810，残差平方和为3.972，总平方和为48.782，对应的F统计量的值为78.966，sig值为0.0000.05，故可认为建立的回归方程有效。表6-3 CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized Co

17、efficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)5.120.8296.174.000x13.412.384.9588.886.000a. Dependent Variable: y1 非标准化的回归系数B的估计值为3.412，标准差为0.384，标准差的回归系数为0.958，回归系数显著性检验t统计量的值为8.886，对应的显著水平sig值为0.0000.05，可以认为方程显著，因此，本例回归分析得到的回归方程为：由上述回归方程可以看出，天津市第一产业结构与就业结构之间具有很强的相关性，第一产业产值比重的变化对第一产业就业人数的变化具有很大的带动作用。第一产业

18、产值构成比重的降低会引起就业构成比重的降低，而且二者还具有同向变化的趋势。第一产业产值比重每下降一个百分点，第一产业就业比重就会3.412个百分点，由此可见第一产业劳动力转移的速度还是挺快的，该方程常数项为5.120说明第一产业吸纳劳动力的起点比很低，对劳动力的素质基本没有要求，第一产业产业部门富余了大量的可以转移的其他产业的劳动力。2.1.2 第一产业产值比重与就业比重一元线性回归分析之就业比重作为自变量在上面的回归分析中是把第一产业的产值结构比重作为自变量，而就业比重作为因变量。应该注意到，产业结构的变化与就业结构的变化之间其实是相互的，产值的变化固然能够引起就业人员的转移和就业结构的变化

19、，但是就业结构的这种变化对产值的变化也是不可忽略的。下面我们将就业比重作为自变量，把产值结构比重作为因变量，分析产业就业结构变化对产值的影响。根据上面表5的数据，利用软件进行回归。表7-1 Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.958a.919.907.21162a. Predictors: (Constant), y1b. Dependent Variable: x1拟合的结果显示所考察的自变量与因变量之间的相关系数为0.958，拟合线性回归的确定性系数为0.919，经过调整后的确定性

20、系数为0.907，标准误的估计为0.21162。表7-2 ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression3.53613.53678.966.000aResidual.3137.045Total3.8508a. Predictors: (Constant), y1b. Dependent Variable: x1回归方程的显著性检验结果表明：该回归的回归平方和为3.536，残差平方和为0.313，总平方和为3.850，对应的F统计量的值为78.966，sig值为0.0000.05，故可以认为建立的回归方程有效。表7-3 Coeffic

21、ientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)-1.211.375-3.232.014y1.269.030.9588.886.000a. Dependent Variable: x1非标准化B的回归系数的估计值0.269，标准误0.030，标准化的回归系数为0.958，回归系数显著性检验t统计量的值为8.886，对应的显著性水平值为sig值为0.0000.05，可以认为方程显著。因此，本例回归分析得到的回归方程为：由回归方程可以看出，天津市第一产业产业结

22、构与就业结构之间具有一定的相关性，第一产业就业人员比重的变化对第一产业产值比重的变化具有一定的带动作用。第一产业就业构成比重的降低也会引起第一产业产值比重的降低。第一产业就业比重每降低一个百分点会引起产值比重下降0.268个百分点，可见第一产业就业人员的流动对产值的变化也是有一定影响的。该方程常数项为-1.211，其数值为负数,，其说明皖天津市第一产业存在大量的剩余劳动力。 2.2 天津市第二产业结构与就业结构的相关性分析表8 第二产业产值比重与就业比重的相关分析年份产值比重（X2）就业比重（Y2）200454.19 42.40 200554.67 41.90 200655.06 41.70

23、200755.07 42.60 200855.21 42.00 200953.02 41.50 201052.47 41.50 201152.43 41.40 201251.68 41.20 图2 第二产业产值比重与就业比重分布散点通过表8和图2，我们无法判断第二产业产业结构比重和第二产业就业比重之间是否存在相关性，接下来，本文先做二者的回归，然后检验其在的显著性水平上能否通过检验。2.2.1第二产业产值比重与就业比重一元线性回归分析之就业比重作为因变量表9-1 Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Est

24、imate1.772a.597.539.31846a. Predictors: (Constant), x2b. Dependent Variable: y2表9-2 ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.05011.05010.354.015aResidual.7107.101Total1.7608a. Predictors: (Constant), x2b. Dependent Variable: y2表9-3 CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandard

25、ized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)27.4954.4476.183.000x2.266.083.7723.218.015a. Dependent Variable: y2 从表9可以看出，回归方程F统计量值为10.354，其sig值为0.0150.05，故该方程在统计上检验通过；另外，回归方程的B系数sig值为0.0150.05，故该方程在0.05显著水平下显著，说明天津市第二产业结构与就业结构之间存在线性相关性。因此，其回归方程为：由回归方程可以知道，天津市第二产业产业结构与就业结构之间存在相关性，第二产业产业结构比重的上升会带来

26、第二产业就业构成比重的上升，二者也具有同向变化的趋势。第二产业产业结构比重每上升一个百分点，第二产业就业构成比重会上升0.266个百分点，这说明天津市第二产业就业仍然没有达到饱和状态，在目前的技术水平下，依然可以吸收剩余的劳动力。方程常数项为27.495，表明皖江地区第二产业吸纳劳动力的起点比较高，这可能与天津市整体的经济发展水平有关，目前天津市工业化发展水平已逐步进入后期，自动化水平已相当成熟，第二产业的很多行业技术性很高，所以对于很多专业技能比较低的第一产业剩余劳动力来说，可以很难胜任。可以看出，皖江地区第二产业对调整产业结构吸收农村剩余劳动力的作用不是很明显。2.2.2 第二产业产值比重

27、与就业比重一元线性回归分析之就业比重作为自变量与第一产业的分析类似，方程是以第二产产值作为自变量，就业作为因变量。下面我们以第二产业产值作为因变量，就业比重作为自变量来分析。表10-1 Model SummarybModelRR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the Estimate1.772a.597.539.92438a. Predictors: (Constant), y2b. Dependent Variable: x2 拟合的结果显示：所考察的自变量与因变量之间的相关系数为0.772，拟合线性回归的确定系数为0.597，经过调整后的确定性系数为0.539，标准误色估计为0.92438。表10-2 ANOVAbModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression8.84718.84710.354.015aResidual5.9817.854Total14.8288a. Predictors: (Constant), y2b. Dependent Variable: x2回归方程的显著性检验结果表明：该回归的回归平方和为8.847，残差平方和为5