流通業(yè)對(duì)社會(huì)就業(yè)水平影響的實(shí)證分析

沈坤華

內(nèi)容摘要：流通業(yè)的發(fā)展能夠帶動(dòng)物流業(yè)、零售業(yè)及交通運(yùn)輸業(yè)的規(guī)模增長(zhǎng)，推動(dòng)我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增加和國(guó)民經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，滿足更多勞動(dòng)力需求。本文利用我國(guó)2006-2017年30個(gè)省市的省際面板數(shù)據(jù)對(duì)不同區(qū)域流通業(yè)發(fā)展對(duì)就業(yè)水平的影響進(jìn)行研究。靜態(tài)面板固定效應(yīng)回歸和動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM的實(shí)證結(jié)果表明流通業(yè)發(fā)展能夠顯著提升社會(huì)總體就業(yè)水平，其中東部地區(qū)和西部地區(qū)的流通業(yè)就業(yè)吸納能力得到較好釋放，而中部和東北地區(qū)的流通業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后，其就業(yè)吸納能力還未得到充分體現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：流通業(yè) ? 就業(yè)水平 ? 固定效應(yīng)模型 ? 系統(tǒng)GMM

引言

改革開放以來(lái)，我國(guó)流通業(yè)保持著快速增長(zhǎng)，根據(jù)中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)顯示：1978年，批發(fā)零售業(yè)、交通運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)、住宿餐飲業(yè)三大行業(yè)僅為468.9億元，到2017年行業(yè)增加值達(dá)到129140.5億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為6.86%。流通業(yè)迅速發(fā)展的同時(shí)，我國(guó)流通業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)也隨之發(fā)生了巨大變化，進(jìn)而對(duì)整個(gè)第三產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行產(chǎn)生影響。但目前，由于全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化以及國(guó)內(nèi)人口紅利的減少，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展正在由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)化為中高速增長(zhǎng)的“新常態(tài)”階段，供給與需求的結(jié)構(gòu)性失衡顯現(xiàn)。作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)，流通業(yè)健康發(fā)展是推進(jìn)供給側(cè)改革和提升就業(yè)水平的關(guān)鍵，流通業(yè)對(duì)就業(yè)水平的提升作用受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等多方面的制約。因此，促進(jìn)流通業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，有效提升流通業(yè)的就業(yè)吸納能力，改善社會(huì)就業(yè)水平和結(jié)構(gòu)，對(duì)流通業(yè)健康發(fā)展及國(guó)民經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)行具有重要作用。

研究方法及數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）模型設(shè)定

基于上述流通業(yè)對(duì)社會(huì)就業(yè)水平影響的作用機(jī)制分析，所考察因變量（社會(huì)就業(yè)人員數(shù)EMF）的函數(shù)關(guān)系式可寫為：EMF=f（CIP，CIE，CIN，PGDP，URB，TEC）。其中，解釋變量CIP為流通業(yè)總產(chǎn)值，CIE為流通業(yè)就業(yè)人數(shù)，CIN為流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)。同時(shí)，考慮到社會(huì)就業(yè)人員受到多種因素綜合影響，文章引入控制變量PGDP為人均地區(qū)生產(chǎn)總值，URB為地方城鎮(zhèn)化率，TEC為技術(shù)合同成交額。文章建立靜態(tài)面板數(shù)據(jù)以分析社會(huì)就業(yè)人數(shù)與流通業(yè)發(fā)展及地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平之間的關(guān)系，定量分析不同區(qū)域流通業(yè)就業(yè)吸納能力。模型各變量取對(duì)數(shù)處理，一是為了更好衡量變量之間的彈性變動(dòng)關(guān)系，二是考慮到截面數(shù)據(jù)可能存在的異方差問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上建立靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型為：

其中，β0為截距項(xiàng)，β1到β6為各個(gè)變量的回歸系數(shù)，分別代表流通業(yè)總產(chǎn)值、流通業(yè)就業(yè)人數(shù)、流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)化率以及技術(shù)合同成交額對(duì)社會(huì)就業(yè)人數(shù)影響的彈性。下標(biāo)i為省份標(biāo)識(shí)單元，代表我國(guó)不同省份;t為時(shí)間標(biāo)識(shí)單元，代表2006-2017年的不同年份。ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

進(jìn)一步，由于社會(huì)就業(yè)人員數(shù)存在慣性，具有明顯的累積特點(diǎn)，因此在計(jì)量模型中加入被解釋變量的滯后項(xiàng)作為解釋變量，采用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行的估計(jì)可能更符合實(shí)際。模型設(shè)定為動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)，即：

解釋變量lnEMFi，t-1為取對(duì)數(shù)后社會(huì)就業(yè)人員數(shù)的一次滯后項(xiàng)，其它變量定義與靜態(tài)面板模型一致。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明與指標(biāo)選取

本文以2006-2017年我國(guó)30個(gè)省份（西藏自治區(qū)、港澳臺(tái)地區(qū)除外）作為研究對(duì)象，分析我國(guó)流通業(yè)發(fā)展的就業(yè)吸納能力，以及其它因素對(duì)社會(huì)就業(yè)人員的影響。剔除西藏自治區(qū)主要基于以下兩點(diǎn)原因：一是西藏自治區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，二是西藏自治區(qū)與其它省份之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在明顯差異。參考前人研究成果（王曉東，2010;夏新燕，2011;王睿，2013;郝冰，2016），本文擬從流通業(yè)總產(chǎn)值、流通業(yè)就業(yè)人數(shù)以及流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)研究流通業(yè)就業(yè)吸納能力，同時(shí)引入人均地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)化率及技術(shù)合同成交額控制其它因素對(duì)社會(huì)就業(yè)的影響。本文具體數(shù)據(jù)說(shuō)明如下：

社會(huì)就業(yè)人員數(shù)（EMF）：本文以社會(huì)就業(yè)人員總數(shù)作為被解釋變量，衡量地區(qū)總體就業(yè)水平。

流通業(yè)總產(chǎn)值（CIP）：流通業(yè)包括第三產(chǎn)業(yè)中的多個(gè)不同行業(yè)。本文以批發(fā)零售業(yè)、交通運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)、住宿餐飲業(yè)的年產(chǎn)業(yè)增加值之和來(lái)度量流通業(yè)總產(chǎn)值。

流通業(yè)就業(yè)人數(shù)（CIE）：由于數(shù)據(jù)可得性及客觀性，本文以批發(fā)零售業(yè)及住宿餐飲業(yè)的從業(yè)人員之和度量流通業(yè)就業(yè)人數(shù)。

流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)（CIN）：行業(yè)的企業(yè)法人個(gè)數(shù)能夠反映地區(qū)流通業(yè)發(fā)展水平，以及流通業(yè)所提供的就業(yè)崗位?？紤]數(shù)據(jù)可得性，本文以批發(fā)零售業(yè)及住宿餐飲業(yè)的限額以上企業(yè)法人個(gè)數(shù)之和度量流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)。

人均地區(qū)生產(chǎn)總值（PGDP）：地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著影響社會(huì)就業(yè)水平，我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平通常以地區(qū)生產(chǎn)總值表示，本文使用各省份人均GDP衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

城鎮(zhèn)化率（URB）：城鎮(zhèn)化率的提高意味著更多的農(nóng)村勞動(dòng)力向城市轉(zhuǎn)移，大量潛在消費(fèi)需求被釋放，從而促進(jìn)社會(huì)就業(yè)水平。改革開放以來(lái)，我國(guó)常住人口城鎮(zhèn)化率由1978年的17.9%提高到2017年的58.5%，而城鎮(zhèn)化水平顯著影響地區(qū)社會(huì)就業(yè)總?cè)藬?shù)。本文以城鎮(zhèn)化率（城鎮(zhèn)人口數(shù)占地區(qū)總?cè)丝跀?shù)的比重）度量各省份城鎮(zhèn)化發(fā)展水平。

技術(shù)合同成交額（TEC）：根據(jù)內(nèi)生增長(zhǎng)理論，技術(shù)投入對(duì)流通業(yè)產(chǎn)品和提高服務(wù)質(zhì)量具有明顯促進(jìn)作用，從而間接提高地區(qū)就業(yè)水平。本文以技術(shù)合同成交額作為技術(shù)投入水平的替代變量。

本文所使用的30個(gè)省市（西藏自治區(qū)、港澳臺(tái)地區(qū)除外）的社會(huì)就業(yè)人員數(shù)（EMF）來(lái)自各省市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒，流通業(yè)總產(chǎn)值（CIP）、流通業(yè)就業(yè)人數(shù)（CIE）、流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)（CIN）、人均地區(qū)生產(chǎn)總值（PGDP）、城鎮(zhèn)化率（URB）、技術(shù)合同成交額（TEC）均來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)對(duì)模型中所有變量進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理以避免異方差，計(jì)量過(guò)程采用Stata15.1進(jìn)行處理，各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。

實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

（一）平穩(wěn)性和協(xié)整檢驗(yàn)

表2報(bào)告了面板模型各變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，檢驗(yàn)結(jié)果表明：所有變量均存在單位根，為非平穩(wěn)時(shí)間序列，而將所有變量進(jìn)行一階差分后，各變量均在5%的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設(shè)，即變量均為一階單整序列，記為I（1）。因此，可以對(duì)模型進(jìn)行后續(xù)分析。

表3為各變量之間基于Kao檢驗(yàn)和Pedron檢驗(yàn)的協(xié)整關(guān)系分析結(jié)果。協(xié)整檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果表明，Kao檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量均在5%的水平下顯著，Pedron檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量均在1%的水平下顯著，即說(shuō)明面板模型中的各數(shù)據(jù)變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，社會(huì)就業(yè)人員數(shù)受到流通業(yè)發(fā)展（流通業(yè)總產(chǎn)值、流通業(yè)就業(yè)人數(shù)、流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)）、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化發(fā)展進(jìn)程、技術(shù)投入強(qiáng)度等因素的異質(zhì)性影響。

（二）模型全樣本回歸結(jié)果

本文對(duì)所構(gòu)建靜態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)。同時(shí)，對(duì)于動(dòng)態(tài)面板模型估計(jì)，直接使用普通最小二乘法和固定效應(yīng)模型容易引起回歸結(jié)果的有偏性和非一致性，使得估計(jì)過(guò)程不滿足BLUE假設(shè)，而動(dòng)態(tài)面板GMM可以有效解決內(nèi)生性對(duì)回歸估計(jì)的影響，本文采用一步法系統(tǒng)GMM估計(jì)方法對(duì)動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)，靜態(tài)面板和動(dòng)態(tài)面板的估計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4分別列示了采用四種不同方法對(duì)靜態(tài)及動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果。從回歸結(jié)果可以看到：不同省份的社會(huì)就業(yè)人數(shù)與流通業(yè)發(fā)展（流通業(yè)總產(chǎn)值、流通業(yè)就業(yè)人數(shù)、流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)）、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化推進(jìn)進(jìn)程以及技術(shù)投入力度等因素密切相關(guān)，解釋變量對(duì)被解釋變量存在顯著的正向促進(jìn)作用。

具體來(lái)看，在對(duì)靜態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)之前，需要選擇合適的模型估計(jì)方法，靜態(tài)面板模型的估計(jì)方法主要分為混合模型（OLS）、固定效應(yīng)模型（fe_OLS）和隨機(jī)效應(yīng)模型（re_OLS）三種形式。表4的回歸結(jié)果表明：F檢驗(yàn)結(jié)果顯示P值為0.0000，即固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合效應(yīng)模型，同時(shí)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示P值為0.0000，拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型，即固定效應(yīng)模型也優(yōu)于混合效應(yīng)模型，綜合靜態(tài)面板模型報(bào)告結(jié)果可知，本文應(yīng)采用固定效應(yīng)模型，模型的解釋變量對(duì)被解釋變量具有較強(qiáng)的解釋能力。

而在動(dòng)態(tài)面板GMM的估計(jì)結(jié)果中，被解釋變量的一階滯后系數(shù)為0.897，且在1%的顯著性水平上顯著，說(shuō)明社會(huì)就業(yè)人員數(shù)確實(shí)存在就業(yè)慣性。系統(tǒng)GMM估計(jì)的AR（1）對(duì)應(yīng)的P值小于0.05，而AR（2）對(duì)應(yīng)的P值大于0.05，達(dá)到0.57，表明模型誤差項(xiàng)存在一階序列相關(guān)且不存在二階序列相關(guān)，滿足系統(tǒng)GMM估計(jì)對(duì)誤差項(xiàng)相關(guān)性的要求。同時(shí)，Sargan檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值大于0.05，說(shuō)明工具變量是有效的，即采用系統(tǒng)GMM方法對(duì)本文動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。因此，本文主要對(duì)固定效應(yīng)模型和動(dòng)態(tài)面板模型的回歸結(jié)果進(jìn)行分析。

從固定效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，流通業(yè)發(fā)展對(duì)社會(huì)就業(yè)水平產(chǎn)生正向影響。其中，影響力度由大到小依次為流通業(yè)總產(chǎn)值，影響系數(shù)為0.223%;流通業(yè)就業(yè)人數(shù)，影響系數(shù)為0.063%;流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)，影響系數(shù)為0.058%，且回歸結(jié)果均在5%的顯著性水平下顯著，這與理論分析的結(jié)果一致。作為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性第三產(chǎn)業(yè)，流通業(yè)的全面發(fā)展能夠釋放其就業(yè)吸納能力，改善社會(huì)就業(yè)總水平。此外，各控制變量與社會(huì)就業(yè)水平之間也表現(xiàn)出正向關(guān)系，即地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平及技術(shù)投入力度都會(huì)影響社會(huì)就業(yè)水平。

從動(dòng)態(tài)面板模型的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，被解釋變量的一階滯后項(xiàng)對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)為0.897，且在1%的顯著性水平下顯著，表明前一期的社會(huì)就業(yè)水平對(duì)本期的社會(huì)就業(yè)水平的解釋能力較強(qiáng)，社會(huì)就業(yè)水平具有極強(qiáng)的慣性。同時(shí)，流通業(yè)總產(chǎn)值、流通業(yè)就業(yè)人數(shù)及流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)所對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)分別為0.015、0.028、0.020，且除流通業(yè)總產(chǎn)值外，其它兩項(xiàng)均在1%的顯著性水平下顯著，再一次表明流通業(yè)發(fā)展對(duì)社會(huì)就業(yè)水平具有較強(qiáng)促進(jìn)作用，流通業(yè)有著巨大的就業(yè)吸納能力。

（三）不同地區(qū)子樣本估計(jì)結(jié)果

考慮到我國(guó)流通業(yè)發(fā)展具有極強(qiáng)的區(qū)域非均衡性，同時(shí)各地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在巨大差異，本文將分地區(qū)考察流通業(yè)的就業(yè)吸納能力。根據(jù)2011年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)區(qū)域的劃分標(biāo)準(zhǔn)，本文將30個(gè)省市（西藏自治區(qū)、港澳臺(tái)地區(qū)除外）分別歸入東部、中部、西部和東北四大地區(qū)，對(duì)各個(gè)子樣本進(jìn)行靜態(tài)面板模型估計(jì)，F(xiàn)檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果表明四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的最優(yōu)估計(jì)模型為固定效應(yīng)模型，可決系數(shù)R2分別為0.816、0.771、0.734、0.907，即四個(gè)方程的擬合優(yōu)度較好，各地區(qū)子樣本的估計(jì)結(jié)果如表5所示。

通過(guò)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的固定效應(yīng)回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)流通業(yè)就業(yè)吸納能力在東部和西部得到較好釋放，流通業(yè)總產(chǎn)值對(duì)社會(huì)就業(yè)人員數(shù)的影響系數(shù)分別為0.138、0.151，均在1%的顯著性水平下顯著，而在中部和東北地區(qū)，流通業(yè)發(fā)展的就業(yè)吸納能力未得到有效體現(xiàn)。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，東部、西部和東北部的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展高低對(duì)社會(huì)就業(yè)水平具有顯著正向影響，影響系數(shù)分別為0.263、0.097、0.205，而中部地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)社會(huì)就業(yè)水平無(wú)顯著影響。城鎮(zhèn)化率在東部和中部產(chǎn)生促進(jìn)作用，回歸系數(shù)分別為0.882、0.526，而技術(shù)進(jìn)步則在東部和西部與社會(huì)就業(yè)水平具有正向關(guān)系。綜合以上分析，東部地區(qū)的流通業(yè)就業(yè)吸納能力較強(qiáng)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化率上升使得吸納潛力得到充分體現(xiàn)，相對(duì)而言，中部、西部和東北地區(qū)由于勞動(dòng)力人口流失、流通業(yè)發(fā)展滯后、城鎮(zhèn)化進(jìn)程推進(jìn)緩慢及技術(shù)投入力度不足等多種原因?qū)е铝魍I(yè)就業(yè)吸納能力未得到有效釋放，如何對(duì)流通業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)促進(jìn)流通業(yè)就業(yè)吸納能力具有重要作用。

結(jié)論與建議

（一）主要結(jié)論

文章利用2006-2017年我國(guó)30個(gè)省市（西藏自治區(qū)、港澳臺(tái)地區(qū)除外）的面板數(shù)據(jù)，采用靜態(tài)面板固定效應(yīng)回歸和動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM的方法對(duì)流通業(yè)就業(yè)吸納能力進(jìn)行分析，結(jié)果表明社會(huì)總體就業(yè)水平與流通業(yè)發(fā)展（流通業(yè)總產(chǎn)值、流通業(yè)就業(yè)人數(shù)、流通業(yè)企業(yè)法人個(gè)數(shù)）、當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平（人均地區(qū)生產(chǎn)總值）、城鎮(zhèn)化推進(jìn)進(jìn)程（城鎮(zhèn)化率）以及技術(shù)投入力度（技術(shù)合同成交額）等因素密切相關(guān)，主要解釋變量對(duì)被解釋變量存在顯著的促進(jìn)作用。作為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性第三產(chǎn)業(yè)，流通業(yè)的就業(yè)吸納能力較強(qiáng)，流通業(yè)的全面發(fā)展能夠釋放其就業(yè)吸納能力，改善社會(huì)總就業(yè)水平。

進(jìn)一步，本文將我國(guó)30個(gè)省市（西藏自治區(qū)、港澳臺(tái)地區(qū)除外）劃分為東部、中部、西部及東北地區(qū)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，對(duì)不同區(qū)域進(jìn)行子樣本回歸，研究結(jié)果表明：東部和西部的流通業(yè)就業(yè)吸納能力得到較好釋放，流通業(yè)總產(chǎn)值對(duì)社會(huì)就業(yè)人員數(shù)的影響系數(shù)均在1%的顯著性水平下顯著。相對(duì)來(lái)說(shuō)，中部和東北地區(qū)的流通業(yè)就業(yè)吸納能力未得到有效釋放。綜合來(lái)看，由于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)發(fā)達(dá)，城鎮(zhèn)化進(jìn)程也相對(duì)更快，且對(duì)外來(lái)資金具備較強(qiáng)吸引能力，使得其流通業(yè)就業(yè)吸納能力較強(qiáng)，潛力得到充分體現(xiàn)。另一方面，由于中部、西部和東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較差，本地勞動(dòng)力人口流失嚴(yán)重以及城鎮(zhèn)化推進(jìn)遲緩等多種原因使得當(dāng)?shù)亓魍I(yè)發(fā)展滯后，其就業(yè)吸納能力未得到有效釋放。下一步，東部地區(qū)流通業(yè)發(fā)展如何保持現(xiàn)有就業(yè)吸納能力，其它區(qū)域如何對(duì)流通業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)促進(jìn)我國(guó)整體流通業(yè)就業(yè)吸納能力具有重要作用。

（二）政策建議

從整體來(lái)看，首先，我國(guó)應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化流通業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，地方政府應(yīng)加大技術(shù)投資力度，以技術(shù)更新創(chuàng)造更多就業(yè)需求，同時(shí)應(yīng)加強(qiáng)人力資本投入力度，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)轉(zhuǎn)型需要具備高素質(zhì)的勞動(dòng)者，而目前我國(guó)高素質(zhì)人才缺失，因此培養(yǎng)多領(lǐng)域的高素質(zhì)人才是保障經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵。其次，我國(guó)流通業(yè)大多數(shù)行業(yè)仍存在勞動(dòng)力低效的現(xiàn)狀，甚至包括住宿餐飲業(yè)與交通運(yùn)輸、郵政業(yè)等流通業(yè)中的支柱行業(yè)。因此，各企業(yè)應(yīng)大力開展自主創(chuàng)新研究，創(chuàng)造企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，轉(zhuǎn)變發(fā)展模式解決勞動(dòng)力低效滯留問(wèn)題。最后，全國(guó)范圍內(nèi)應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)，解放流通市場(chǎng)需求，進(jìn)而全面提升流通業(yè)發(fā)展質(zhì)量，從而加強(qiáng)流通業(yè)就業(yè)吸納能力。

從各區(qū)域來(lái)看，相比于中部、西部及東北地區(qū)，東部的流通業(yè)發(fā)展水平存在較大差異，且宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境也優(yōu)于其它三個(gè)區(qū)域。因此東部及其它區(qū)域關(guān)于加強(qiáng)流通業(yè)就業(yè)吸納能力的關(guān)注點(diǎn)不同。一方面，由于東部地區(qū)大型企業(yè)較多，且技術(shù)投入力度較強(qiáng)，政府部門應(yīng)有效利用市場(chǎng)的決定性作用，引導(dǎo)各企業(yè)之間進(jìn)行合理合法的競(jìng)爭(zhēng)，以競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)手段發(fā)掘流通業(yè)就業(yè)吸納能力的潛力。同時(shí)，東部地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平已相對(duì)較高，政府應(yīng)有效利用農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)行流通業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)社會(huì)總就業(yè)水平的提升。

另一方面，由于中西部的中小型企業(yè)較多，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)加大資金投入，推動(dòng)中小企業(yè)發(fā)展，發(fā)揮中小企業(yè)的就業(yè)吸納作用，且這些區(qū)域的批發(fā)零售、住宿餐飲等市場(chǎng)的就業(yè)需求仍存在較大發(fā)展?jié)摿?，各地政府?yīng)加快流通業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度，在已有基礎(chǔ)上發(fā)展新型服務(wù)業(yè)，通過(guò)創(chuàng)造新的就業(yè)崗位拓寬就業(yè)渠道，加強(qiáng)流通業(yè)就業(yè)吸納能力，促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。東北地區(qū)政府應(yīng)在國(guó)家支持“東北老工業(yè)基地振興”的時(shí)代背景下，加快城鎮(zhèn)化推進(jìn)步伐，解放農(nóng)村勞動(dòng)力，利用地方優(yōu)惠政策吸引外資進(jìn)入，加快重工業(yè)向流通業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)流通業(yè)的就業(yè)吸納能力。

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