科技對(duì)事業(yè)影響的效應(yīng)綜述

1、科技對(duì)事業(yè)影響的效應(yīng)綜述 作者：宋德軍 單位：哈爾濱商業(yè)大學(xué) 姚戰(zhàn)琪利用20002002年我國31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為我國的科技創(chuàng)新造成就業(yè)量減少10，寧光杰認(rèn)為，科技創(chuàng)新與就業(yè)不是簡單的正向或反向關(guān)系，兩者間的關(guān)系取決于補(bǔ)償機(jī)制的完善程度11。何平利用19982004年我國制造業(yè)大中型企業(yè)的數(shù)據(jù)所進(jìn)行的研究表明，科技創(chuàng)新對(duì)就業(yè)增長無效，從而驗(yàn)證了科技創(chuàng)新對(duì)就業(yè)具有溢出效應(yīng)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)為第三產(chǎn)業(yè)12。葉仁蓀、朱軼和熊思敏提出，不同產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新對(duì)我國整體就業(yè)增長的影響具有差異性，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)所造成的結(jié)構(gòu)性失業(yè)對(duì)我國就業(yè)具有顯著的負(fù)面影響1314。唐國華基于結(jié)構(gòu)var模型的

2、實(shí)證結(jié)果顯示：科技創(chuàng)新與就業(yè)增長率呈反向變動(dòng)關(guān)系，且在科技創(chuàng)新初期就業(yè)破壞效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，在中期就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，在長期科技創(chuàng)新的就業(yè)效應(yīng)趨近于零15。通過分析上述文獻(xiàn)可知，國外關(guān)于科技創(chuàng)新影響就業(yè)的研究日趨增多，并且相關(guān)研究更趨理論化、細(xì)致化和實(shí)證化，但始終認(rèn)為科技創(chuàng)新對(duì)就業(yè)具有雙重效應(yīng)。國內(nèi)關(guān)于科技創(chuàng)新影響就業(yè)的理論研究相對(duì)于實(shí)證研究較為薄弱，在實(shí)證研究方法方面?zhèn)戎赜谶\(yùn)用靜態(tài)分析方法。但是，科技創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的沖擊是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，技術(shù)沖擊的就業(yè)效應(yīng)會(huì)隨著時(shí)間的推移發(fā)生變化，在不同的時(shí)間期限內(nèi)，就業(yè)的破壞效應(yīng)和創(chuàng)造效應(yīng)都可能成為主導(dǎo)效應(yīng)，并且沖擊效應(yīng)的強(qiáng)弱在不同的時(shí)點(diǎn)也會(huì)有所差異。需要

3、指出的是，科技創(chuàng)新影響就業(yè)的過程是復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的，不同學(xué)派依據(jù)不同的理論假設(shè)分析了技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的影響，但其現(xiàn)實(shí)適用性還需實(shí)踐檢驗(yàn)。本文建立動(dòng)態(tài)模型來定量分析科技創(chuàng)新對(duì)就業(yè)沖擊的長短期效應(yīng)，以深化對(duì)該沖擊反應(yīng)過程的理解，探尋我國依靠科技創(chuàng)新擴(kuò)大就業(yè)的路徑選擇。 科技創(chuàng)新與就業(yè)的耦合協(xié)調(diào)模型 理論分析框架科技創(chuàng)新與就業(yè)之間的關(guān)系并非是簡單的線性關(guān)系，而是多種不同指向的機(jī)制的交互作用關(guān)系，如加速效應(yīng)、關(guān)聯(lián)效應(yīng)、替代效應(yīng)、集約效應(yīng)、引發(fā)效應(yīng)等。本文嘗試建立一個(gè)科技創(chuàng)新影響就業(yè)的綜合理論分析框架（圖略）。科技創(chuàng)新可分為產(chǎn)品創(chuàng)新或生產(chǎn)工藝和方法創(chuàng)新。產(chǎn)品創(chuàng)新通過擴(kuò)大市場、增加利潤產(chǎn)生就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)。新產(chǎn)品創(chuàng)

4、新還會(huì)創(chuàng)造對(duì)中間產(chǎn)品和互補(bǔ)品的引致需求、延長產(chǎn)業(yè)鏈，間接產(chǎn)生就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)，但新產(chǎn)品的市場擴(kuò)張會(huì)壓縮原有產(chǎn)品的生存空間，產(chǎn)生就業(yè)破壞效應(yīng)，從而部分抵消了原有的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)。工藝創(chuàng)新會(huì)直接提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，從而壓縮了勞動(dòng)力需求，減少了就業(yè)崗位。但是，工藝創(chuàng)新降低了產(chǎn)品成本，產(chǎn)品的需求價(jià)格彈性所發(fā)生的變化能彌補(bǔ)該勞動(dòng)力需求擠出效應(yīng)?？萍紕?chuàng)新的總效應(yīng)取決于就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)和就業(yè)破壞效應(yīng)的綜合作用。此外，科技創(chuàng)新還提高了人力資本素質(zhì)，從而減少了結(jié)構(gòu)性失業(yè)，降低了失業(yè)率。科技創(chuàng)新在促進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造和新興部門出現(xiàn)的同時(shí)，對(duì)勞動(dòng)力的技能也提出了新的要求。新技術(shù)的使用使得物資裝備的生產(chǎn)周期和更新周期不斷縮短，而勞動(dòng)者

5、勞動(dòng)能力的生產(chǎn)周期相對(duì)較長，這種時(shí)間上的差異引致結(jié)構(gòu)性失業(yè)產(chǎn)生。同時(shí)，在科技創(chuàng)新的條件下，客觀現(xiàn)實(shí)會(huì)使勞動(dòng)者主動(dòng)學(xué)習(xí)知識(shí)和技能、接受更多的教育和培訓(xùn)，勞動(dòng)者的素質(zhì)由此得到提高。因此，科技創(chuàng)新在逐步消除結(jié)構(gòu)性失業(yè)的同時(shí)也增強(qiáng)了勞動(dòng)者抵御失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的能力。定量分析模型本文主要運(yùn)用回歸及協(xié)整理論判斷科技創(chuàng)新對(duì)就業(yè)總量及結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響。協(xié)整檢驗(yàn)方法和誤差修正模型（errorcorrectionmodel，ecm）的優(yōu)勢在于避免了非平穩(wěn)序列回歸可能產(chǎn)生的偽回歸問題，還可同時(shí)推斷兩變量之間是否存在短期動(dòng)態(tài)關(guān)系和長期均衡關(guān)系，并可解決模型可能存在的多重共線性問題。假定自回歸分布滯后（autoregressiv

6、edistributedlag，adl）模型中的變量具有n階非平穩(wěn)性，只要變量之間存在協(xié)整關(guān)系，那么ecm中的誤差修正項(xiàng)就具有平穩(wěn)性，所有差分變量也具有平穩(wěn)性，回歸參數(shù)的估計(jì)量具有優(yōu)良的漸進(jìn)特性。因此，綜合使用adl模型和ecm研究科技創(chuàng)新與就業(yè)總量的關(guān)系及結(jié)構(gòu)變化耦合具有科學(xué)性和相對(duì)的精確性。ecm可由adl模型轉(zhuǎn)換而來，adl模型的一個(gè)重要特性就是可轉(zhuǎn)換為多種形式而不影響模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的解釋能力，也不會(huì)改變基于最小二乘（ordinaryleastsquare，ols）方法得到的回歸參數(shù)估計(jì)值。adl模型的一般形式如下（公式略） 實(shí)證研究 指標(biāo)選擇及數(shù)據(jù)來源從廣義的角度講，科技創(chuàng)新是一個(gè)形成

7、、流動(dòng)、應(yīng)用與擴(kuò)散知識(shí)的過程，由于科技創(chuàng)新具有動(dòng)態(tài)性，因此其一般很難測度。為了更好地衡量創(chuàng)新能力和創(chuàng)新績效，本文采用黑箱的方法，忽略創(chuàng)新過程，運(yùn)用傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)，從創(chuàng)新的投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面衡量技術(shù)創(chuàng)新，評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括rd經(jīng)費(fèi)支出（萬元）、rd人員折合全時(shí)當(dāng)量（萬人年）、3種專利申請(qǐng)受理數(shù)（件）、技術(shù)市場成交合同金額（萬元）、國外技術(shù)引進(jìn)合同金額（萬美元）、科技成果登記數(shù)（項(xiàng)）、科技撥款占財(cái)政總支出比重（）、高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)出口額占總額比重（）、大中型工業(yè)企業(yè)購買國內(nèi)技術(shù)成交額（億元）、大中型工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)費(fèi)支出（億元）、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)rd經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出（萬元）、教育支出占財(cái)政總支出比重（）、本科

8、及?？茖W(xué)生數(shù)占總?cè)丝诒戎兀ǎ?3個(gè)指標(biāo)1617。本文用總就業(yè)人數(shù)以及三次產(chǎn)業(yè)各自的就業(yè)人數(shù)及其相應(yīng)的比重作為衡量就業(yè)總量和就業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)。樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間區(qū)間為19952010年，數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒（19962010年）、高校財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)庫、中國科技統(tǒng)計(jì)網(wǎng)以及歷年的“國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)”。數(shù)據(jù)處理和建模所使用的軟件為spss170和eviews50。指標(biāo)修正由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)具有不同的量綱，為避免量綱不同影響評(píng)價(jià)的客觀性，因此采用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法，基本公式如下：（公式略）數(shù)據(jù)處理本文運(yùn)用spss170統(tǒng)計(jì)軟件，采用因子分析方法分別對(duì)衡量科技創(chuàng)新的13個(gè)變量（指標(biāo)）做數(shù)據(jù)濃縮處理，輸出

9、結(jié)果如表1所示。從表1可以看出，從13個(gè)實(shí)際變量中可抽取出3個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率之和達(dá)91263，這說明此3個(gè)因子所包含的信息占13個(gè)實(shí)際變量所包含信息的91263。所以這3個(gè)因子基本可反映全部指標(biāo)的信息，可用之代替原來的13個(gè)指標(biāo)。將這3個(gè)因子分別定義為f1、f2和f3。主因子f的綜合得分為f1、f2和f3的加權(quán)之和。以各因子的方差貢獻(xiàn)率作為其權(quán)重，得到主因子的表達(dá)式：（公式略）科技創(chuàng)新與就業(yè)總量的關(guān)系及結(jié)構(gòu)耦合協(xié)調(diào)評(píng)價(jià)隨著科技的發(fā)展，我國三次產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)均發(fā)生了變化。圖2顯示了19922008年我國三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的變化態(tài)勢。從圖2可知：第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)逐步下降；第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)呈

10、先升后降的趨勢；第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)逐漸增多。然而，多方面的原因造成我國的第一、第二產(chǎn)業(yè)的無效勞動(dòng)就業(yè)情況比較嚴(yán)重，科技創(chuàng)新和就業(yè)的真實(shí)關(guān)系無法凸顯，兩者并不存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。由于第三產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新帶動(dòng)了傳統(tǒng)行業(yè)的改造并引發(fā)了新興行業(yè)的興起，因此第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)也在增加，第三產(chǎn)業(yè)將是我國未來增加就業(yè)的主要產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。科技創(chuàng)新對(duì)就業(yè)總量的影響1）變量序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。在建立數(shù)學(xué)模型前，首先需要對(duì)變量序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。如果變量序列是平穩(wěn)的，則可直接建立非限制性向量自回歸模型；如果變量序列是非平穩(wěn)的，則需要在其一階或二階差分序列是平穩(wěn)序列的基礎(chǔ)上進(jìn)一步做協(xié)整檢驗(yàn)。本文采用adf單位根檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)科

11、技創(chuàng)新序列（tect）和就業(yè)量序列（empt）的平穩(wěn)性，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。由表2可知：各變量序列的adf檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量值均大于5的臨界值，說明它們均存在單位根，可接受變量序列是非平穩(wěn)序列的原假設(shè)；然后再對(duì)各變量的一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，得出在5的顯著性水平下拒絕存在單位根的原假設(shè)，因此科技創(chuàng)新序列（tect）和就業(yè)量序列都是一階單整i（1）序列，說明科技創(chuàng)新與就業(yè)總量之間存在長期穩(wěn)定關(guān)系，可以建立非限制性向量自回歸模型。為了判斷科技創(chuàng)新與就業(yè)量之間的基本關(guān)系，做兩者的散點(diǎn)圖。從散點(diǎn)圖的基本形狀可知，科技創(chuàng)新與就業(yè)增長率正向變動(dòng)，即就業(yè)量隨著技術(shù)進(jìn)步而增長。這說明，從長期來看，科技創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造

12、效應(yīng)要大于其就業(yè)破壞效應(yīng)，科技創(chuàng)新對(duì)就業(yè)量的總效應(yīng)是溢出的。2）協(xié)整檢驗(yàn)。采用eg兩步法檢驗(yàn)變量之間的協(xié)整關(guān)系。先用ols方法對(duì)變量進(jìn)行ols回歸，建立如下回歸方程：（方程略）根據(jù)回歸方程求得殘差ut，然后對(duì)ut序列進(jìn)行adf單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。由表3可知，adf值都小于5的臨界值，且dw值接近2，故殘差序列在5的顯著性水平下是平穩(wěn)的，不存在單位根，因此可以確定ut序列是平穩(wěn)序列，即uti（0），說明科技創(chuàng)新與就業(yè)量之間存在協(xié)整關(guān)系，協(xié)整向量為（1，11363）方程及估計(jì)結(jié)果。在有限樣本的條件下，協(xié)整參數(shù)估計(jì)量不是無偏估計(jì)量，而這種偏差將直接傳給誤差修正項(xiàng)，從而造成短期參數(shù)估計(jì)產(chǎn)生嚴(yán)重

13、偏差，并且樣本容量越小，偏差越大。為了克服小樣本條件下eg兩步法的不足，phillips和luolitan建議利用動(dòng)態(tài)分布滯后模型估計(jì)存在長期均衡關(guān)系的變量的參數(shù)。根據(jù)hendry的從一般到特殊的方法，估計(jì)的動(dòng)態(tài)分布滯后模型如下：（公式略）通過觀察模型可發(fā)現(xiàn)，當(dāng)期的科技創(chuàng)新會(huì)對(duì)就業(yè)量增長產(chǎn)生反向影響（0033），滯后一期的科技創(chuàng)新會(huì)對(duì)就業(yè)量增長產(chǎn)生正向影響（00791），滯后二期的科技創(chuàng)新則產(chǎn)生負(fù)向影響（00042），即在短期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)就業(yè)增長的影響是破壞效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，隨后科技創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，總體效應(yīng)顯示為溢出效應(yīng)，就業(yè)溢出效應(yīng)的作用系數(shù)為04354。圖3為科技創(chuàng)新與就業(yè)

14、量的耦合圖。從圖3來看，盡管科技創(chuàng)新水平在觀察期內(nèi)出現(xiàn)波動(dòng)，但它對(duì)于就業(yè)始終具有溢出效應(yīng)，就業(yè)量呈線性上升態(tài)勢?？萍紕?chuàng)新的動(dòng)態(tài)就業(yè)效應(yīng)得到了很好的模擬，具有波動(dòng)性。當(dāng)科技創(chuàng)新受到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的外生沖擊時(shí)，就業(yè)量首先急劇下降。這充分體現(xiàn)出了科技創(chuàng)新的就業(yè)破壞效應(yīng)：物化的科技進(jìn)步特別是先進(jìn)設(shè)備的引進(jìn)會(huì)極大地提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，在短期內(nèi)造成資本對(duì)勞動(dòng)的強(qiáng)烈替代。新產(chǎn)品的出現(xiàn)也將對(duì)同類產(chǎn)品產(chǎn)生強(qiáng)大沖擊，導(dǎo)致其市場份額縮減、相應(yīng)的員工裁撤。這種負(fù)效應(yīng)在第二期（第二年）達(dá)到最大，為004，在第三期（第三年）逐漸減弱。這表明，科技創(chuàng)新的就業(yè)破壞效應(yīng)隨著時(shí)間的推移而弱化，或因科技創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)發(fā)揮而有所抵消

15、。在較長的時(shí)間內(nèi)，新產(chǎn)品創(chuàng)新引發(fā)對(duì)其中間產(chǎn)品的需求，這種引致需求具有較強(qiáng)的就業(yè)效應(yīng)，到了第四期（第四年）就業(yè)產(chǎn)生溢出效應(yīng)，為004。這說明，科技創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，新產(chǎn)品的市場份額迅速擴(kuò)大，創(chuàng)新企業(yè)依賴其資本積累迅速擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，從而進(jìn)一步強(qiáng)化了科技創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)。過了第六期后，科技創(chuàng)新對(duì)就業(yè)的影響逐漸消退，這種沖擊反應(yīng)在第10期消失，新技術(shù)、新產(chǎn)品帶來的沖擊漸趨穩(wěn)定，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行重新達(dá)到一個(gè)新的均衡狀態(tài)。granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果僅能說明變量間是否存在因果關(guān)系，不能說明變量間因果關(guān)系的強(qiáng)度。基于向量自回歸模型的預(yù)測方差分解方法是一種判斷經(jīng)濟(jì)序列變量間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性的重要方法?？?/p>

16、慮到協(xié)整關(guān)系的存在，在vecm的基礎(chǔ)上對(duì)tec和emp的預(yù)測方差進(jìn)行分解，結(jié)果見表5。表5中：se列是變量tec和emp的各期預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差；tec列和emp列為因變量的方程信息對(duì)各期預(yù)測誤差的貢獻(xiàn)度；每行結(jié)果加總是100。就業(yè)量第一年開始就受到自身擾動(dòng)和科技創(chuàng)新水平增長的影響，但在前二年受科技創(chuàng)新發(fā)展水平增長沖擊的影響較大，分別為2363626和1874167，此后科技創(chuàng)新的沖擊作用逐漸減弱，在第10期僅為1328184，而就業(yè)量自身的解釋能力則愈來愈強(qiáng)。在一定時(shí)期內(nèi)，就業(yè)量依靠科技創(chuàng)新就能達(dá)一個(gè)新水平。隨著就業(yè)量的擴(kuò)大、就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，科技的突破與創(chuàng)新經(jīng)歷著從初級(jí)到高級(jí)、從積累到釋放的歷史過程

17、，兩者始終處于動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)。因此，從總體上看，科技創(chuàng)新發(fā)展水平對(duì)就業(yè)量具有較持續(xù)的正向拉動(dòng)作用這與前文的分析結(jié)果基本上是一致的?？萍紕?chuàng)新對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響針對(duì)三次產(chǎn)業(yè)各自的就業(yè)人數(shù)與科技創(chuàng)新水平之間關(guān)系做回歸分析檢驗(yàn)，結(jié)果見表6。由表6可知：3個(gè)方程的t檢驗(yàn)結(jié)果顯著，說明自變量系數(shù)能夠解釋自變量與因變量之間的關(guān)系?？萍紕?chuàng)新水平與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的變動(dòng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，關(guān)系顯著（sig0014005），科技創(chuàng)新水平每變化1個(gè)單位，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)反向變化0738個(gè)單位?？萍紕?chuàng)新水平與第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的變動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系，關(guān)系顯著（sig0007001），科技創(chuàng)新水平每變化1個(gè)單位，就業(yè)人數(shù)同向變化053

18、5個(gè)單位?？萍紕?chuàng)新水平與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的變動(dòng)呈正相關(guān)關(guān)系，關(guān)系顯著（sig0000001），科技創(chuàng)新水平每變化1個(gè)單位，就業(yè)人數(shù)同向變化0477個(gè)單位。對(duì)三次產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)與科技創(chuàng)新水平之間的關(guān)系做圖擬合檢驗(yàn)，見圖6。從圖6可以看出，科技創(chuàng)新水平發(fā)生變化會(huì)導(dǎo)致三次產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)在短期和長期內(nèi)發(fā)生變動(dòng)。從長期來看，只有第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)隨科技創(chuàng)新的不斷演進(jìn)而逐步遞減，2003年前遞減幅度較小，2003年后遞減幅度開始加大。當(dāng)科技創(chuàng)新水平低于平均水平時(shí)，第二、三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)低于科技創(chuàng)新水平變化指數(shù)；2004年后，當(dāng)科技創(chuàng)新水平突破平均水平時(shí)，第二、三產(chǎn)業(yè)（尤其是第三產(chǎn)業(yè)）的就業(yè)人數(shù)

19、結(jié)構(gòu)變動(dòng)增幅提升，兩者的就業(yè)人數(shù)結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)均高于科技創(chuàng)新水平變化指數(shù)；2005年后第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)水平開始低于平均水平（圖6中橫軸水平線），第二、三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)漲幅開始逐步提升。可見，科技創(chuàng)新進(jìn)一步優(yōu)化了就業(yè)結(jié)構(gòu)。 基本結(jié)論 根據(jù)上述實(shí)證分析結(jié)果，我國的科技創(chuàng)新從總體上并未排斥就業(yè)，科技創(chuàng)新與就業(yè)量呈正向變動(dòng)關(guān)系。通過科技創(chuàng)新，宏觀經(jīng)濟(jì)被提升至一個(gè)新的均衡水平，就業(yè)結(jié)構(gòu)也同時(shí)被改變，科技創(chuàng)新的就業(yè)創(chuàng)造效應(yīng)抵消了其就業(yè)破壞效應(yīng)，總體為溢出效應(yīng)。具體如下：（1）協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果顯示，盡管我國的科技創(chuàng)新水平與就業(yè)量具有非平穩(wěn)性，但它們之間卻存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系?？萍紕?chuàng)新通過發(fā)揮前向、后向、側(cè)向和自身的技術(shù)關(guān)聯(lián)效應(yīng)和滲透擴(kuò)散效應(yīng)等擴(kuò)大就業(yè)量，