从图2可知，2001-2011年间流通业增加值增长指数没有出现明显的变化趋势，基本维持在1附近变动。但除2008年流通业就业人数增长指数相对呈递减趋势外，2001-2011年流通业就业增长指数基本呈显著递增趋势，2001年该指数只有1.893，到2007年达到最高峰（9.322），2008-2011年也呈显著增加趋势，到2011年该指数达到7.993。由此可见，流通经济发展的先导性显示出"促就业"的态势，即便2008年流通业就业增长指数大幅回跌，但这种回跌是在总体就业水平下跌，流通业就业水平提升的前提下产生的，这也进一步反映了流通经济发展对就业的显著影响。

　　研究设计与实证方法

　　（一）变量选取和数据来源

　　为进一步定量研究流通经济发展对就业的贡献，本文构建反映流通经济促进就业增长的计量模型进行实证检验。为此，首先基于前人研究经验，选取合适的变量：

　　1.就业指标。与常规的研究方法相仿，本文采用从业人员数反映就业量，由于本文重在研究流通经济对整体就业水平的影响，因此选取地区从业人员总数来表示就业水平。

　　2.流通经济指标。关于流通经济指标，可从流通业经济水平和流通业就业水平两方面进行指标选取，其中流通业经济水平指标用流通业增加值表示，即上文所述三大子行业增加值总和；流通业就业水平指标用流通业从业人员数表示，即三大子行业的从业人员总和。

　　3.控制变量组。流通经济的发展必然受到外界因素的影响，而流通经济对就业水平的影响也可能受到外界因素的干扰，因此有必要在模型中引入一组外界变量进行控制。根据前人的研究经验可知，一般一个地区的城市化水平和经济发展水平往往可作为地区的约束条件，因此本文选取城市化水平和地区经济发展水平两个变量，分别用城市化率和人均GDP表示。

　　本文计量模型包含的变量及定义可归纳为表1。

　　本文选取2007-2011年我国各省市自治区的横截面数据作为样本，数据来源于历年《中国统计年鉴》和国研网数据库。由于西藏自治区统计数据与其他省份相差悬殊，因此本文将其剔除。对于流通业和地区经济发展水平两个指标，本文采用CPI指数对它们进行消胀处理。

　　（二）计量模型构建

　　基于以上变量，本文构建反映流通经济对就业增长影响的计量模型如下：

　　ln Emp = α0 + α1ln Cgdp + α2 ln CE + α3 ln Urb + α4 ln Pgdp + μ

　　其中，αi（i = 1，2，3，4）为待估计参数，μ为模型的残差项。这里对各变量取对数，其系数可作为解释变量对被解释变量的影响弹性。

　　考虑到本文实证的样本只有30个，而且经相关性检验发现解释变量之间的相关性都比较高，因此选择OLS回归进行估计难免会使结果有较大偏差。为此，本文选择偏最小二乘法（PLS）对上式进行估计。

　　实证结果分析

　　（一）实证结果的初步分析

　　利用Simca-P对上式进行估计，结果见表2。

　　从表2的模型拟合参数可知，2007-2011年的各个回归结果都具有较好的拟合效果，因此模型的预测精度较大。从回归系数来看，流通业经济水平和流通业就业水平对整体就业水平都有显著的正向影响，而且这两种影响弹性在2008年有所下降，但总体保持增加趋势。由此可见，我国流通经济增长对促进整体就业水平增长具有较显著的贡献。此外，2007-2011年我国城市化水平对就业水平都有负面影响，而除了2008年以外，地区生产总值对就业水平也都有负面影响。由此可见，我国整体经济水平的提高或城市化水平的提高对就业水平都带来负面影响，这也进一步导致收入差距的拉大。因此，我国要充分发挥流通业的优势及对就业增长的贡献，以促进整体就业水平的提高。

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