1 模型选择
现有文献 (任阳阳, 2016) 主要使用产业结构偏离度、协调系数来表征产业结构与就业结构的协调关系。产业结构偏离度反映了三次产业中各产业产值占比与就业人数占比差异程度;协调系数则从整体层面反映了产业结构与就业结构协调状况, 这两种方法属于比较静态分析。事实上, 产业结构、就业结构与高校学科专业结构之间的互动是一个动态调整的过程。人力资源供需链条所涉及的高校、市场和政府部门存在体制性分割 (郑程, 2011) , 使得产业结构、就业结构与高校学科专业结构互动乃至协调并非同步进行, 而是存在时滞。时滞扭曲了劳动力市场的人才供求状况, 既不能真实反映产业结构调整对人才的真实需求, 也不能科学指导高校开展学科专业调整。为了准确测度产业结构、就业结构与高校学科专业结构协调的时滞, 本文在利用Moore指数测度三方结构变动程度的基础上, 结合灰色关联分析方法测度三方协调的时滞。
1.1 Moore指数
Moore指数常用来研究不同时期产业结构内部的演化过程和演化程度 (王庆丰, 2011) 。这种方法的原理是将三次产业看成一组三维向量, 如果某个产业产值占比发生变化, 那么它与其他产业产值占比的向量夹角就会发生变化, 将三次产业产值占比变化引起的向量夹角累加起来, 就可以计算出不同时期产业结构的变动程度。Moore指数的计算公式为:
其中, 分别表示第i (i=1, 2, 3) 次产业在t1和t2时期的产值占比;Moore指数表示产业结构的变动程度, 其取值区间为[0, π/2], Moore指数值越大, 表示产业结构的变动程度越大。
1.2 灰色关联分析
灰色关联分析是根据系统各因素之间发展趋势的相似程度, 即“灰色关联度”, 作为衡量系统各因素间关联程度的一种分析方法。其基本思想是根据特征序列和行为序列曲线几何形状的相似程度来判断二者联系是否密切 (刘思峰, 2010) 。序列曲线相似程度越高, 表示序列之间关联程度越高。
1.3 时滞分析
行为序列可能和特征序列不是同步变化, 它们之间时间差异称之为时滞。时滞的存在, 使得行为序列的变化特征可能需要一段时间在特征序列中出现。借助灰色关联分析, 将固定的不变的特征序列和随时间变化的行为序列的灰色绝对关联度一一比对, 灰色绝对关联度最大时的特征序列和行为序列的时间差异就是这两个序列的时滞。
时滞分析的操作流程:首选选择时间长度相同的一段特征序列和一段行为序列, 然后让特征序列固定不变, 每次将行为序列向右移动一个单位, 记最新的行为序列偏移量为步长T, 分别计算不同步长T的特征序列和行为序列的灰色绝对关联度, 灰色绝对关联度最大时步长T就是这两个序列的时滞。
2 三方协调的时滞测度
2.1 数据的选择
考虑到数据可获得性和可比性, 论文选择2002~2016年这15年的陕西产业结构、就业结构和学科专业结构数据来测定三方协调的时滞, 其中产业结构用三次产业产值占比表示, 就业结构用三次产业就业人数占比表示, 高校学科专业结构用陕西各类高校本科以上层次的11个学科招生人数占比表示。论文选用的数据全部来自2002~2016年间发布的《陕西省统计年鉴》和《陕西教育事业统计年鉴》。为了确保可比性, 部分数据做了适当调整:2012年后, 新统计制度没有统计二、三产业农村就业人员, 论文用到的产业结构数据则考虑到二、三产业农村就业人员;2011以后, 艺术学从文学中单列出来统计, 为确保可比性, 仍将艺术学的招生人数并入文学;军事学招生人数很少, 论文没有涉及。
2.2 三方Moore指数计算
根据公式 (1) 可以计算2002~2015年的陕西产业结构Moore指数。类似的, 如果将公式 (1) 中的 定义为第i (i=1, 2, 3) 次产业在t1和t2时期就业人数的占比, 就可以计算2002-2016年的陕西就业结构Moore指数;如果将公式 (1) 中的 定义为第i (i=1, 2…11) 类学科在t1和t2时期的招生人数占比, 就可以计算2002~2015年的陕西高校学科专业结构Moore指数。根据公式 (1) , 测度出2002~2015年的陕西产业结构、就业结构和高校学科专业结构的Moore指数, 然后利用相关数据, 可以绘制2002-2015年陕西产业机构、就业结构与高校学科专业结构的Moore指数变动趋势图。进而发现:陕西产业结构、就业结构和高校学科专业结构呈现阶段性波段特征, 且就业结构和高校学科专业结构的调整要明显滞后于产业结构调整, 但时滞长度需要运用灰色关联分析方法进行测度。
2.3 三方协调的时滞测度
研究发现:在步长T=4时, 陕西产业结构与就业结构的灰色绝对关联度最大, 表示陕西产业结构调整4年后, 就业结构才能与产业结构相协调。王庆丰 (2011) 测度出我国就业结构滞后产业结构5年。相比之下, 陕西就业结构适应产业结构的调整速度要比全国平均水平稍微快些。步长T=3时, 陕西就业结构与高校学科专业结构的灰色绝对关联度最大, 表示就业结构调整3年后, 高校的学科专业结构才能与就业结构相协调。由此可见, 陕西高校学科专业结构适应产业结构调整的时滞为7年, 但这与本文测度的陕西高校学科专业结构适应产业结构调整的时滞为6年有些差异, 其原因可能与样本数据的规模较小有关。
3 结论及政策建议
运用Moore指数和灰色关联方法测度陕西产业结构、就业结构和高校学科结构协调的时滞, 可以得出以下结论。
(1) Moore指数可以非常灵敏反映产业结构、就业结构以及高校学科专业结构的内部变化程度和变化趋势。这就要求用来测度时滞的数据必须准确, 否则可能导致测度结果偏离实际情况。王庆峰 (2011) 指出, 统计数据的准确性会影响到Moore指数测度, 进而影响到时滞测度的准确性。
(2) 灰色关联分析方法和Moore指数结合, 可以巧妙地测度产业结构、就业结构和高校学科专业协调的时滞。灰色关联分析方法本身对数据规模没有特别要求, 但因为要在由特征序列和不同步长的行为序列测度的灰色绝对关联度中找到最大关联度对应的步长, 则要求数据规模不能太小, 否则可能导致测度结果偏离实际情况。受限于陕西高校学科专业结构数据规模较小, 本文测度的时滞可能偏离实际情况, 这一点在马力 (2016) 的博士论文也得到印证。
通过测度陕西产业结构、就业结构与高校学科专业结构协调的时滞, 可以给出以下政策建议。
(1) 破解劳动市场的结构性矛盾, 就要将就业与高校人才培养, 以及社会人才需求看成一个相互影响的统一体。就业问题不单单是人力资源的供需匹配问题, 更涉及人力资源供需链条上供需双方及其协调发展的问题。因此, 对于地方政府而言, 在规划本地区产业转型升级的产业政策时, 要在把握本地人力资源供需的现实状况基础上, 做出合理引导和有效激励;而对于地方高校而言, 不光要在适应就业结构和产业结构的调整的基础上开展学科专业的调整, 而且要在遵循自身办学特色、目标定位基础上, 借助人才预测、预警系统, 适度超前调整学科专业结构。
(2) 破解劳动市场的结构性矛盾, 就要证实时滞存在的基础上, 探寻导致时滞的原因, 并找到减少时滞的办法。总体来说, 时滞主要表现人力资源供需链条上各个节点进行信息传递所消耗的时间。但因为人力资源供需链条所涉及的高校、市场和政府部门的条块分割状况, 导致人力资源供需信息的传递以及相关部门的协调需要消耗更多的时间。为最大限度缩短时滞, 确保产业结构、就业结构和高校学科专业结构的协调运转, 政府部门要牵头相关部门做好人力资源供需信息的收集和汇总, 做好预测和预警信息的及时、公开发布。
摘要：本文运用Moore指数和灰色关联分析方法, 根据20022016年陕西产业结构、就业结构和高校学科专业结构数据, 测度出陕西高校学科专业结构滞后就业结构3年, 就业结构滞后产业结构4年, 探讨了Moore指数和灰色关联分析方法使用过程可能存在的问题, 并针对人力资源市场结构性矛盾的破解提出了相应的政策建议。
关键词：产业结构,就业结构,Moore指数,灰色关联分析
参考文献
[1] 陈桢.产业结构与就业结构关系失衡的实证分析[J].山西财经大学学报, 2007 (10) .
[2] 任阳阳.陕西省产业结构与就业结构协调性实证研究[J].新疆农垦经济, 2016 (6) .
[3] 马力.高等教育结构与就业结构、产业结构关联性研究.[D].首都经济贸易大学, 2016.