四、服务业景气度对服务业就业的滞后传导

如下分析将证明，中国服务业景气度并不会立即传导到服务业就业上，而是存在一个明显的滞后期，它与工业景气度对服务业景气度的滞后影响相结合，将导致从工业景气度到服务业就业的滞后传导。这种滞后效应应引起警惕。

（一）服务业景气度对服务业就业的影响检验

计量模型与模型（4—1）相似，其中，被解释变量为服务业就业增长率gse，解释变量包括服务业GDP增长率gs及其滞后四期变量，为了考虑那些可能被遗漏掉的系统性因素的影响，还引入被解释变量的滞后变量gse_i,t－1，因此，这也是一个动态面板数据模型，需要使用差分GMM估计和系统GMM估计方法进行估算。表4—1第5列显示，除个别方法外，gse变量均能通过稳定性检验。回归结果如4—5所示。

表4—5 服务业景气度对服务业就业的影响方程（被解释变量：gse_i,t）

从表4—5可以看出，在差分GMM估计下，gse_i,t－1的系数显著为正，达到0.606，说明当期服务业就业增长率会对下一期服务业就业增长率产生较强的滞后影响，这从一个侧面验证了我国服务业就业的黏性特征（丁守海，2009）。gs_i,t的系数不显著，则说明服务业景气度并不会传导到当期的服务业就业上。gs_i,t－1的系数也不显著，说明这一状况至少还会持续一年时间。gs_i,t－2系数显著为正，为0.333，说明自第三年开始（滞后两期），服务业景气度对其就业的影响开始凸显出来，前者每提高一个百分点，会使服务业就业增长率提高近1/3个百分点。不仅如此，滞后影响还会延续到第五年（滞后四期），这从gs_i,t－4可以看出来，它也显著为正，为0.088。尽管对第五年的影响力度比对第三年的影响力度要小很多，但仍不可忽视。系统GMM估计结果与差分GMM估计结果的方向是一致的。它们都证明了，服务业景气度对其就业的传导过程不是一蹴而就的，它至少要经历2—3年的滞后期才会显现出来。

对于上述结果，我们并不陌生。纵观世界各国的经济发展历程，服务业就业都有明显的黏性特征，特别是在萧条时期，从产值下降到就业下降有一个明显的滞后传导过程（富克斯，1987）。结合中国实践，我们认为主要原因有三。

首先，与工业企业相比，服务业企业多为小微企业，组织形式灵活。小餐馆、小旅店、杂货铺、理发店都是典型代表，其中不少甚至是灰色部门。它们不像正规的工业企业那样受到多种因素的制约，而是可以采取多种变通方式来应对经营滑坡，即所谓的“船小掉头快”。比如可以在不改变雇佣人数的情况下通过压缩每个工人的劳动时长的方式来节约工资开支（Ball，1966），这是一种劳动投入的深化调整方式，它有效地规避了大规模裁员的问题。比如，从过去一天工作8小时改为4小时，工资减半。这实际上是让工人与企业主一起分摊经营风险。

其次，与工业企业相比，服务业企业的工资具有柔性特征。大量证据表明，工业企业一般执行标准工资制，当经营滑坡时，很难按边际原则下调工资，于是会出现工资高于边际产出的情况，此时只有通过裁员才能使市场恢复出清，因此产出下降很容易转化为失业风险。与此相反，服务业企业一般都是按边际原则来调整工资的，工资机制具有西方经济学所描述的柔性调节的典型特征，它能有效化解效益不佳情况下企业的成本压力和裁员压力。工资柔性甚至表现为，在某些极端情况下它甚至可以低于法律底限值（如最低工资标准），而不至于招致员工投诉，在“民不告官不究”的制度潜规则下，企业主与员工倒也相安无事。

最后，上述两条要成立，企业主和员工之间还要达成“风雨同舟，互谅互让”的秘密握手协议，否则，不管是压缩工时还是降低工资，员工都很难答应。而内部人协议恰恰是中国服务业的一个普遍现象（丁守海，2009）。在很多服务业企业特别是小微型服务业企业，员工与老板都多少有一些裙带关系，比如亲戚、同乡、同学等。在处理劳资关系时，就不会像工业企业正规招工那样丁是丁卯是卯，更多地会从对方角度考虑问题，能忍就忍，能将就就将就。老板可以拖上一年工资，员工也不至于告发；员工有事说走就走，也无须正式请假。

秘密握手协议为工时与工资的柔性调节创造了条件，这也是服务业企业规避经营困难的法宝，至少在短期内避免了大规模裁员所引发的震动。在此期间企业主和员工都处于蛰伏状态并静候曙光，如果经营好转，则警报解除，失业危机化解；相反，如果经营持续恶化，那么企业终将逼近一个崩溃的极限值，关闭在所难免，过去暂时得以庇护的员工被一下子抛向市场，失业问题终将暴露出来。

（二）工业景气度对服务业就业的滞后效应

既然从工业景气度到服务业景气度、从服务业景气度到服务业就业都有一个滞后传导过程，那么综合起来，工业景气度对服务业就业也应该有一个滞后效应。下面就来检验这种效应是否存在。类似于前面的处理，计量模型中被解释变量为服务业就业增长率gse，解释变量包括工业GDP增长率gs及其滞后四期变量，同时引入被解释变量的滞后变量gse_i,t－1。动态面板数据的回归结果如表4—6所示。

表4—6 工业景气度对服务业就业的影响方程（被解释变量：gse_i,t）

从表4—6可以看出，在两种GMM估计下，各变量的显著性及其参数的方向都是基本一致的，gse_i,t－1的系数都显著为正，分别为0.461和0.449，这一结果与表4—5相吻合，再次说明了服务业就业的黏性特征。gi_i,t的系数不显著，说明工业景气度并不会立即传导到当期服务业就业上。gi_i,t－1至gi_i,t－3的系数均不显著，说明这一状况至少会持续到第四年（滞后三期）。gi_i,t－4的系数显著为正，分别达到0.360和0.381，说明直到第五年（滞后四期），工业景气度对服务业就业的影响才开始显现出来，工业GDP增速每升高或降低一个百分点，服务业就业增长率就会提高或降低0.360~0.381个百分点，其滞后传导力度还是比较大的。