樊士德，费振东
（南京审计大学经济与贸易学院，江苏，南京 211815）
战略性新兴产业的就业效应与政策研究＊
——基于对不同层次劳动力分解
樊士德，费振东
（南京审计大学经济与贸易学院，江苏，南京 211815）
发展战略性新兴产业的就业效应如何？其究竟是促进还是抑制了就业增长？当前，这一问题无论在理论界还是政策制定实践中都存在较大分歧。基于就业弹性与就业偏度指标的测算，本文以江苏省为例，通过对不同层次劳动力分解（将劳动力划分为高端人才和普通劳动力）的视角，分别对战略性新兴产业发展的就业总量效应和就业结构效应进行了经验研究。结果表明，近年来战略性新兴产业的就业总量效应呈现逐步减弱的态势，但并未达到饱和状态，高端人才与中低端劳动力在2009年之后出现分化效应，即战略性新兴产业的快速发展对高端人才需求越来越明显，而对中低端劳动力的就业产生了负向冲击。对此，需要坚持就业优先的宏观经济政策，推进战略性新兴产业与传统产业的协同发展，提升人才与战略性新兴产业发展需求间的协调度和匹配度，强化体制和机制创新，挖掘战略性新兴产业发展所需的新人口红利，实现战略性新兴产业发展与就业提升的良性互动。
战略性新兴产业，就业效应，就业弹性，就业偏度，分化效应
一、问题的提出
张颢瀚和樊士德2012年提出每一次世界经济周期尤其是由萧条转向复苏进而步入下一轮增长的周期，其关键均取决于新兴产业的兴起，2007年底、2008年初金融危机给全球经济所带来的“弱势低速增长周期”同样也不例外。在这一背景下，无论是美国、欧盟，还是日本和新兴经济体，都无一例外地将经济工作重心聚焦于战略性新兴产业的发展，并将其作为新经济增长极和增长点进行培育，尽管所选择的具体产业领域不同（如美国侧重新能源、节能环保、生物医疗、智慧地球等，欧盟关注绿色技术与绿色产业，日本强调信息技术、新型汽车等）。
在此过程中，为了尽早摆脱金融危机所带来的负向冲击并在全球范围内抢抓第三次工业革命所带来的机遇，我国较早地将战略性新兴产业发展的重点方向和领域锁定在节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料和新能源汽车等七个方面。在这一战略或政策的内在作用机理方面，无论是哪国政府都期望能够实现与凯恩斯经济学相一致的政策功效，即通过政府这只看得见的手引领和推动新兴产业的大力发展，促进就业岗位的增加和收入的提升，进而刺激进一步的消费和投资，让经济步入新的良性循环。李克强总理在2015年全国就业创业工作电视电话会议上指出，“坚持以大众创业、万众创新拓展就业空间，以服务业、新兴产业加快发展扩大就业容量。”这也凸显了发展战略性新兴产业并带动就业的重要政策含义。
然而，战略性新兴产业的发展究竟是否必然带来就业的改善或提高，从传统经济理论来看，一直存在着两种对立观点：一是“创造性破坏”中的“创造”效应，即新兴产业的发展也会改造传统产业，继而形成新的相关产业并创造新的就业机会；二是新兴产业发展中“创造性破坏”所带来的“破坏”影响，即伴随新兴产业的兴起，产业和技术越来越高级化，进而导致企业选择资本和技术替代劳动力，失业不断增加，近年来珠三角出现的机器人替代人就是典型例证。从现有研究来看，一种观点对战略性新兴产业的就业效应持肯定态度，如杨震宇、史占中（2015）指出，发展战略性新兴产业对我国就业具有带动作用；李阁峰、佟仁城和许健（2005）以及黎春秋和熊勇清（2011）对我国战略性新兴产业的就业拉动效应的前景较为乐观，还有学者通过技术进步与就业关系的研究间接折射出战略性新兴产业的发展有助于促进就业增加（Reenen，1997）。与此同时，也有学者持相反观点，如Pianta（2005）认为产业技术革新给就业带来了负向冲击；张智勇（2005）直接指出，经济增长和就业增长未保持同步关键在于技术进步推动了增长却减少了就业；肖六亿（2008）在分析技术进步、经济增长和就业三者关系的基础上，指出带有技术、知识和资本密集型的战略性新兴产业会对就业带来负向效应。然而，截至目前，这一领域的研究尤其是直接研究相对较为鲜见，而且都过于笼统，并不具体和深入，更未对战略性新兴产业对普通劳动者和高素质劳动力的异质化影响区分开来进行研究。
从我国近年来经济实践来看，笔者通过微观调研发现，发展战略性新兴产业、实现产业转型升级与就业增长二者的内在关系存在一定的“悖论”。例如，在产业升级方面沿海部分地区存在一定的盲目性，致力于将传统的劳动密集型产业全部转移出去，大力发展战略性新兴产业，实现所谓的“腾笼换鸟”。然而，现实的情况是，并非所有的地区都具备发展战略性新兴产业的条件，这也就造成“腾笼”后的“换鸟”并不成功，甚至导致了短期内增长大幅滑坡、产业空洞化和低层次劳动力失业率陡然上升，而高层次人才却呈现短缺状态，其外溢效应也未得到充分发挥。
基于中国经济转型升级过程中凸显的这一现实问题，本文以江苏为例，重点对发展战略性新兴产业的就业效应进行测算和考察，可能的创新在于对不同层次的劳动力进行区分，考察战略性新兴产业的发展对不同层次劳动力的作用和影响，在此基础上提出实现战略性新兴产业发展与就业增加相互促进、相互融合的具体优化政策和路径选择。
值得说明的是，本文之所以选择以江苏战略性新兴产业为案例进行研究，在于其产业发展的先导性及其效应的代表性：其一，江苏战略性新兴产业在全国起步较早，目前产业规模逐步壮大，产业结构的转型升级也在稳步推进，基本能体现全国经济结构调整与产业发展的趋向；其二，就当前的就业形势而言，江苏战略性新兴产业面临扩大就业的瓶颈，产业进入阶段调整期，其所面临的问题在全国也具有较强的代表性。因此，本文以江苏为样本进行研究，期望能有窥一斑而见全豹之效。
二、战略性新兴产业发展与就业的总体效应：基于就业弹性与就业偏度的测算
在经济和社会新常态下，从产业发展及其所需的要素资源以及相应资源在时间与空间的重新配置视角来看，战略性新兴产业的发展不仅构成了我国供给侧结构性改革的重要内容，同时也是产业结构和经济结构调整的必然趋势。伴随着时空条件的不断演进，战略性新兴产业将给主导产业更迭和经济发展方式转变带来重大变革，这就必然会对就业带来深远影响。那么，随着战略性新兴产业的快速发展，究竟是破坏效应（即资本和先进技术对劳动力的替代效应）更高，还是创造效应（即其所创造或衍生出新的就业机会）更高？这里基于近年来江苏战略性新兴产业与就业间演进的特征化事实，通过就业弹性和就业偏度指标的测算进行经验验证。
（一）数据描述与说明
本文中江苏省战略性新兴产业的相关数据均来自于《中国高技术产业统计年鉴》，江苏省的地区生产总值和就业数据来自于历年《江苏统计年鉴》。需要说明的是，这里采用了高新技术产业的数据来近似替代战略性新兴产业，主要依据在于：一方面，战略性新兴产业是在高新技术产业的基础上更加凸显其战略性意义，虽然不能将二者完全等同，但是鉴于目前并没有专门的战略性新兴产业统计目录和统计数据，同时考虑到本文主要进行相关的趋势分析，所以选用高新技术产业的数据来替代战略性新兴产业的数据；另一方面，通过对比《江苏省“十二五”培育和发展战略性新兴产业规划》对十大战略性新兴产业的界定和国家科技部对高新技术产业的界定可以发现，二者在诸多领域具有相似性①根据国家高新技术产业目录，其主要构成是电子与信息产业、生物技术产业、新材料产业、光机电一体化、新能源及高效节能技术、环境保护技术、航空航天技术以及地球、空间、海洋工程、核应用技术，与战略性新兴产业目录具有很高的相似度。，仅在战略意义和统计口径上有所区别。
（二）就业弹性的测算与分析
这里根据《中国高技术产业统计年鉴》的从业人员和主营业务收入，通过高技术产业主营业务收入增长率与相应的从业人员增长率之比近似测算 1996-2014年江苏省战略性新兴产业的就业弹性，为了剔除物价影响，针对高技术产业的主营业务收入采用全国同期的工业生产者出厂价格指数（1985=100）进行折算。结果见表1。
表1 江苏省战略性新兴产业的劳动力就业弹性
从表1可以看出，江苏战略性新兴产业发展的就业总体效应主要呈现以下特征：
首先，从第2列和第3列即主营业务收入及其增长率的直观观察可以发现，自1996年以来江苏省战略性新兴产业保持着较快的增长，不仅产业规模持续快速扩张，而且主营业务收入绝对额呈现不断递增的态势，但环比主营业务收入增长率呈现先增后减的态势，然而其中的最低增长率仍达到10.82%，最高达70.93%。
其次，从第4列即战略性新兴产业的从业人员来看，尽管2000年前后以及2012—2014年期间出现了一定的回落趋势，其带动的就业规模总体呈现递增态势。
再次，从第5列即从业人员的增长率来看，总体增长数值为正，但波动幅度较大，从业人员在2000年之前一直处于负增长，从2001年开始逐步增加，并且增速不断加快，2004年甚至达到了接近40%的增长速度，尽管2005年增长率有所回落，但直到2008年基本保持递增态势，而且均保持在20%左右。可能由于金融危机的外部负向冲击，从2009年开始，从业人员增长幅度迅速下降，增长率由正转负，2013年开始再度出现负增长，不过相比2009年降幅较小。
最后，从第6列即测算得到的战略性新兴产业就业弹性数据来看，主要呈现以下变化趋势：（1）2000年之前江苏省战略性新兴产业就业弹性为负值，其发展不仅没有带来就业总量的增加，反过来排挤出相应的劳动力，但这一挤出效应除了1998年之外并不明显；（2）2001-2008年期间就业弹性系数尽管有一定的波动，但幅度相对较小，总体上呈现上升趋势，这说明了在政策鼓励和市场的推动下，战略性新兴产业得到了迅猛发展，创造了大量的就业岗位，其就业促进效应越发越明显，2008年的就业弹性系数甚至达到2.29，意味着战略性新兴产业每实现1%的增长，能带动2.29%的就业，即从业人员的增速超过了产业的增长速度；（3）值得指出的是，在国务院提出十大产业振兴规划以及国家领导人首次提出“战略性新兴产业”这一字眼的2009年，就业弹性系数迅速回落至负值，即战略性新兴产业的发展对就业产生挤出效应，导致产业发展出现了较大幅度的劳动力流失，这在很大程度上与金融危机的负向冲击有一定关系。进一步来看，与2009年相比，尽管2010年、2011年和2012年三年就业弹性由负转正，但是弹性值呈现下降趋势，这与2010年之后江苏省战略性新兴产业的从业人员增长率降幅较大基本吻合，这说明了战略性新兴产业的就业带动效应开始出现弱化，到了2013年和2014年，变得更为突出，就业弹性系数出现符号的方向性变化，再度由正转负，即战略性新兴产业的就业总体效应为负。换言之，战略性新兴产业的发展却带来了就业岗位的相对减少。不过，正如上文所提及的其对就业的替代效应或破坏效应并不大，从就业弹性值仅为-0.09和-0.04中可以得到例证，也就是说，短期内，战略性新兴产业的发展对就业增长不会产生大的负向冲击，甚至会出现由负向正的反弹，进而提供甚至创造一定的就业机会。
（三）就业偏度的测算与分析
上述就业弹性的测算和分析表明，自2009年以来，江苏省战略性新兴产业的就业总量效应逐步减弱，即战略性新兴产业的劳动力吸纳能力逐步下降，上文所述的技术进步和资本对就业的替代效应逐步呈现超过就业创造效应的趋势，这必然会引发社会各界产生关于战略性新兴产业的所需劳动力接近于饱和状态的疑虑，因此，如何实现战略性新兴产业发展与就业增长的良性互动也被提上日程。
为进一步验证战略性新兴产业的就业总体效应是否接近饱和状态，这里通过测算战略性新兴产业的就业偏度进行经验验证。无论是从地方还是中央来看，助推战略性新兴产业成为国民经济的先导产业和支柱产业，构成经济发展方式转变的重中之重，而支柱产业一个重要的衡量指标就是产业内从业人员占全部从业人员的比重②国家计委政策研究室在《中国支柱产业振兴方略》中提出考察我国支柱产业的九项量化指标，其中一项要求就是：就业人员占全国就业人员总数的比重有所提高，同时在紧密相关的工业部门和服务行业就业人员大量增加。。因此，这里将战略性新兴产业的就业情况纳入整个江苏劳动力市场进行分析，对战略性新兴产业的就业偏度进行测算。就业偏度的计算公式为：
公式（1）中，εi为就业偏度系数，YiY衡量战略性新兴产业占江苏地区生产总值的比重，LiL为战略性新兴产业的从业人数占江苏就业总人数的比重，i代表战略性新兴产业。测算得到的战略性新兴产业就业偏度数据如表2所示。
表2 江苏省战略性新兴产业就业偏度
通过观察表2可以发现：（1）自1996年以来，江苏省战略性新兴产业的就业偏度系数均大于0，这说明战略性新兴产业产值比重高于相应的就业人员比重，也就是战略性新兴产业的发展较好，随着战略性新兴产业的规模的不断扩大，就业空间也会不断提升。（2）从时间的纵向维度来看，除了2009年和2012年之外，1996-2014年期间就业偏度系数呈现先上升后下降的总体趋势。（3）具体说来，1996-2003年期间，就业偏度系数不断上升，由1996年的7.40增加到2003年的17.96，这表明江苏省战略性新兴产业产值比重的增长超过劳动力比重的增长，战略性新兴产业促进了经济增长，但是并没有带来可观的就业增量，表明了战略性新兴产业的就业吸纳能力不断降低。在这一阶段，就业偏度在2003年达到高位，与之相对应的是2003年战略性新兴产业的主营业务收入增长率也达最高，此时战略性新兴产业处于快速扩张阶段。（4）2004-2014年期间，江苏省战略性新兴产业就业偏度总体呈现逐年下降的变化趋势，表明就业速度相比战略性新兴产业的增加速度更快，也就是劳动力在持续流入战略性新兴产业，其吸纳就业的能力不断增强。在这一阶段有两个方面的突出特征需要引起注意：一方面，就业偏度系数在2009年和2012年相比上一年出现了短暂的上升，相对较为例外；另一方面，2009年之后，就业偏度系数尽管仍呈下降趋势，但相对较为缓慢，并基本保持在6.80-7.20这一稳定区间。从就业偏度的上述数据来看，战略性新兴产业的就业总体效应并未达到饱和状态，相反，截至目前，战略性新兴产业仍具有较强的就业容纳能力，2003年之后就业偏度系数的不断下降更进一步彰显了随着战略性新兴产业的快速发展，劳动力吸纳能力将不断增强。
三、战略性新兴产业发展与就业的结构效应：基于不同层次劳动力的分解
战略性新兴产业往往具有创新性、战略性、先导性和带动性等特征，这也决定了在一定程度上战略性新兴产业的发展需要注重新技术、新要素和新能源的使用。为了实现先进技术的研发和创新包括管理上的创新，必然会加大对高端人才的投入。在这一背景下，战略性新兴产业发展过程中会对不同层次劳动力的就业产生差异化的结构效应，在理论上也存在出现分化的可能。
基于此，本文进一步考察战略性新兴产业的不同层次劳动力就业的结构效应。对于不同层次从业人员的划分，目前的统计资料没有可供直接使用的就业技能结构数据。本文这里依据《中国高技术产业统计年鉴》中的人员分类口径，将科技活动人员（科学家、工程师、高级技术工人）定义为高端人才，除科技活动人员外的从业人员定义为中低端劳动力或普通劳动力，进而对战略性新兴产业中高端人才和普通劳动力的就业弹性分别进行测算，结果见表3。
表3 江苏省战略性新兴产业不同层次从业人员就业弹性
（续表）
从表3的数据可以看出，无论是高端劳动力和中低端劳动力的就业人员绝对量还是就业弹性系数均有较大差异，并且表现出不同的变化趋势。尽管个别年份波动较大，但是以2009年为分界点，2009年之前高端劳动力和中低端劳动力就业弹性总体上都表现为上升趋势。然而，2009年之后高端劳动力就业弹性基本维持在较高位置，中低端劳动力就业弹性则表现出明显的下行趋势。从第2列和第3列战略性新兴产业高端人才和中低端劳动力就业绝对量来看，相比2008年，2009年中低端劳动力的新增就业量开始减少，尽管2010-2012年有所回升，但2013年和2014年又呈现递减态势。与之形成鲜明对比的是，高端人才的就业人数在2010年之后开始快速增长，由2010年的73 216人增加到2014年的131 488人，江苏省战略性新兴产业不同层次劳动力就业效应出现分化。
通过上述分析，可以得到以下结论：一方面，就中低端劳动力的就业效应来看，尽管中间有一定波动，但中低端劳动力的就业弹性整体上呈先上升后下降的趋势，并以2009年为拐点。具体分阶段来看，2000年之前，就业弹性系数均为负数，这说明在战略性新兴产业发展的前期，更为偏向资本和技术投入，而对中低端劳动力的就业带动效应不仅偏弱，而且排挤低端劳动力的就业，但挤出的负向效应除了1998年之外均相对较小；在2001-2008年这一期间，中低端劳动力的就业弹性系数除了2007年的短期波动之外，总体呈现持续上升的特点，从2001年的0.18上升到2008年的峰值2.30。在这一阶段，江苏省战略性新兴产业对中低端劳动力就业的拉动效应不断增强，也就是说不仅战略性新兴产业自身的就业岗位提供较多，而且所延伸出的相关产业以及对传统产业的改造和升级所形成的就业创造效应更为显著。受金融危机的负向冲击，2009年的就业弹性系数由正迅速下降为负值，尽管2010到2012年的三年期间，中低端劳动力的就业弹性系数转正，但是总体上表现出下行趋势，即每单位战略性新兴产业产值的增长所带来的就业拉动效应逐渐变小。2013年和2014年问题更为突出，江苏省战略性新兴产业中低端劳动力就业弹性再度落到零以下，其发展对中低端劳动力的就业产生负向挤出效应。
另一方面，尽管具有一些共同特征，与中低端劳动力形成鲜明对比的是，高端人才就业效应呈现一定的差异化特征，即除了个别年份，总体上高端人才的就业弹性系数为正，即战略性新兴产业的发展有利于高端人才的就业。从时间的纵向演进趋势来看，2008年之前江苏省战略性新兴产业高端劳动力的就业弹性一直保持上升趋势，而后受到经济环境的影响，虽然波动加剧，但是基本上仍保持较高的就业弹性，并没有出现大幅的下降趋势。从具体的就业弹性数值上看，2012和2013年就业弹性系数都大于1，2011年更是高达2.16。这在一定程度上说明，江苏省战略性新兴产业的发展对于高端人才就业的需求和拉动效应相比普通劳动力更为明显。近年来，无论是作为发达省份的江苏还是全国，为了助推战略性新兴产业的发展，均十分注重加大高端人才的引进和培养以及核心技术的研发和投资，这也决定了从长远来看战略性新兴产业发展的就业结构效应的分化特征会越发凸显，即更加有利于高端人才，而对普通劳动力会产生更多的负向冲击。这从表3中高端人才和中低端劳动力就业弹性系数二者差异化的演化特征中可以得到印证。
四、实现战略性新兴产业发展与就业增长良性互动的政策路径
基于上述对战略性新兴产业的就业总量效应与结构效应的分析，可以看出，2009年以来，在战略性新兴产业的发展过程中，就业总体容纳能力开始减弱，甚至出现劳动力挤出效应，而且高端人才与中低端劳动力呈现出分化的结构效应：战略性新兴产业的快速发展对高端人才需求越发明显，而对中低端劳动力的就业产生了负向冲击。充分就业与经济增长历来是宏观经济政策制定的两个重要基点，二者不可偏废。因此，如何实现战略性新兴产业发展与就业提升的良性互动，就成为我们必须探讨的重要问题。本文认为，可以从以下方面多管齐下、系统推进。
（一）坚持就业优先的宏观经济政策
发展战略性新兴产业与就业增长实质上并不矛盾，这无论从宏观生产函数还是从经典的奥肯定律中均能得到例证。发展战略性新兴产业是产业结构升级、经济结构优化和经济发展方式转变的必然选择，在这一过程中需要以就业优先为前提。由此，在发展和培育战略性新兴产业过程中，可以增加知识和技术要素投入，既通过发展就业吸纳能力强的产业促进就业增加，也通过不断的创新驱动提升包括劳动密集型产业在内的自身附加值。为了实现这一目标，需要财政政策、货币金融政策、产业政策等系列政策与就业优先战略的相互协调与配合，进而将战略性新兴产业发展过程变成就业提升的过程。
（二）推进战略性新兴产业与传统产业协同发展，并注重新兴产业对传统产业的改造和升级
针对近年来发展战略性新兴产业过程中出现的就业挤出效应，尤其是有利于高层次人才而不利于低端劳动力就业的现状，可以推进战略性新兴产业与传统产业的协同发展，并着重发挥新兴产业的核心技术对传统产业的改造和升级。比较而言，战略性新兴产业本身更加偏向高层次劳动力，也就是说因其创新性、战略性和先导性等特征，对高端人才需求较大；而传统产业构成了低端劳动力就业的主阵地。鉴于此，可以从以下两方面着手改变这一现状：一方面，加快战略性新兴产业的发展，进而会对高端层次劳动力产生更大需求，扩大高层次劳动力的就业及其外溢效应；另一方面，在发展战略性新兴产业过程中，重视其所延伸出的相关产业以及其对传统产业改造和升级，从而增加和拓展普通劳动力的就业机会和就业空间，形成相互间的叠加效应和乘数效应，进而增强产业发展的就业吸纳能力。事实上，战略性新兴产业与传统产业本身就是相辅相成、不可偏废的，二者的协同推进也会有助于高层次人才与中低端劳动力就业效应的同步优化与改善。
（三）注重人才引进与培养并举，提升其与发展战略性新兴产业的匹配度
当下刚刚起步的战略性新兴产业对高技术和高素质劳动力存在较大的供求缺口，而且伴随着战略性新兴产业发展所带来的日趋高端化的产业结构，对高端人才的需求会不断加大，进而会进一步扩大需求大于供给的缺口。由此，我国可以利用2016年6月30日加入国际移民组织的优势和机遇，通过“引进来”广聚天下英才，在全球范围内配置与战略性新兴产业相匹配的国际化人才和高端人才；另一方面，需要以战略性新兴产业发展的直接需求为导向，与相应领域企业直接进行对接，通过高校、科研院所等加强高层次人才的培养和培训，从高科技人才、科技型企业家、创新创业领军人物、年轻科研人员等多元化人才的供给角度为战略性新兴产业的可持续发展提供内在动力，进而实现产业需求与包括普通劳动力和高端人才等在内的要素供给间的有机耦合和匹配。
（四）强化体制和机制创新，通过“促流动”挖掘战略性新兴产业发展所需的新人口红利
对发展中国家来说，促进劳动力和人才要素的合理流动，比外国直接投资所带来的技术外溢更加有效（Saxenian，2005）。20世纪80年代以来，中国人口和劳动力在城乡间、地区间、部门间和产业间的流动逐步增加。据统计，2015年全国流动人口达到2.47亿，人户分离的规模更是高达2.94亿。新常态下，劳动力流动的规模、频率、类型、结构与流向伴随着时空的变化在不断嬗变。然而，传统的旧的城乡二元体制和城镇中新的二元结构等仍然在限制人口和劳动力的自由流动，进而造成与战略性新兴产业发展在时间和空间上的不一致性，形成所谓的摩擦性失业和结构性失业。由此，需要通过为典型的二元结构松绑，进行劳动力和人才市场的体制和机制创新，引导劳动力和人才的合理流动，形成与战略性新兴产业在时间与空间上的动态匹配，创造新的人口红利，进而实现战略性新兴产业发展与就业增长的协同推进。
[1] 张颢瀚，樊士德.新兴产业的兴起与全球经济新周期的到来——兼论世界面临的全球战略任务[J].学术月刊，2012，（8）：69-77.
[2] 杨震宇，史占中.战略性新兴产业对就业带动作用的测度研究[J].现代管理科学，2015，（9）：24-26.
[3] 李阁峰，佟仁城，许健.高新技术产业对劳动就业影响的案例分析[J].管理评论，2005，（7）：56-61.
[4] 黎春秋，熊勇清.传统产业优化升级模式研究：基于战略性新兴产业培育外部效应的分析[J].中国科技论坛，2011，（5）:32-37.
[5] 张智勇.从技术进步的视角再论就业优先的发展战略[J].中国人口科学，2005，（5）：58-64.
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[7] Reenen J.V., Employment and Technological Innovation: Evidence from U.K Manufacturing Firms, Journal of Labor Economics,1997, 15(2):255-284.
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The Employment Effect and Policy Research of Strategic Emerging Industries——Based on the Perspective of Labor Decomposition of Different Levels
FAN Shi-de FEI Zhen-dong
（Nanjing Audit University, Nanjing Jiangsu, 211815, China）
What is the employment effect of developing strategic emerging industries? Whether it is to promote or inhibit the employment? At present, there are great differences both in theory and in practice of policy making. Based on the calculation of employment elasticity and employment bias indexes, this paper takes Jiangsu province as an example, through the perspective of decomposing different levels of labor(the workforce is divided into high-end talent labor and general labor), conducting empirical research on the effect both total employment and employment structure of the development of strategic emerging industries. Result shows that in recent years, the total employment effect of strategic emerging industries has showed the situation of gradual weakening, but doesn’t reach saturation state, at the same time, high-end talent and low-end labor shows differentiation effect after 2009, that is, with the rapid development of strategic emerging industries, the demand for high-end talent is more and more obvious, and the employment of low-end labor is subjected to negative impact. For this, these policies should be made involving the macroeconomic policy of giving priority to employment, promoting the coordinated development of strategic emerging industries and traditional industries, enhancing the coordination and matching degree between the talent and the development needs of strategic emerging industries, strengthening system and mechanism innovation, and then mining the new demographic dividend needed for the development of strategic emerging industries, realizing the positive interaction between the development of strategic emerging industries and the promotion of employment.
Strategic Emerging Industries, Employment Effect, Employment Elasticity, Employment Bias, Differentiation Effect
F241.4
A
2095-7572（2017）01-0020-11
〔执行编辑：韩超〕
2016-11-15
江苏高校哲学社会科学研究重点项目《劳动力流动与江苏新型镇化协同机制研究》（项目编号：2014ZDIXM016）；教育部人文社会科学研究规划基金项目《中国劳动力流动的地区福利效应研究》（项目编号：16YJA790012）。
樊士德（1979-），男，南京审计大学经济与贸易学院副教授、校研究生院副院长、党委副书记、研究生工作部副部长、博士、硕士生导师。费振东（1993-），男，南京审计大学经济与贸易学院硕士研究生。
