陈瀛,彭婉

• 1:美国纽约新学院大学社会研究学院经济系
• 2:伦敦政治经济学院

摘要(Abstract)：

环境保护和就业稳定之间的潜在权衡一直是文献所关注的问题。然而,就中国而言,尽管政府自2007年以来大力推动可再生能源投资,但就业问题仍未得到充分解决。本文基于投入-产出模型,使用中国特有的部门数据和分部门加权方法,通过估算可再生能源投资对传统化石燃料部门支出的相对就业影响回答就业问题。本文发现,在太阳能、风能和生物能源三个可再生能源部门,单位美元支出所产生的就业岗位是相应化石燃料部门的两倍。此外,可再生能源领域70%以上的工作岗位由非正规经济创造。这一发现对可再生能源投资创造的工作岗位的质量提出了质疑。

关键词(KeyWords)： 绿色经济;可再生能源;非正规就业;投入-产出;绿色工作

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 陈瀛,彭婉

参考文献(References)：

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• (1)中国社会科学院（CASS, 2010）在高度综合的层面使用投入-产出模型，计算了三个部门间相互作用的乘数：农业、工业和服务业。Greenpeace(2012a)的计算基于以下假设：“一国每年每新增一兆瓦发电量，就会通过制造、组件供应、风电场开发、建设和运输创造14人/年的就业机会”，以及“现有风电场的运营和维护工作”需要0. 33人/年。虽然这可作为全球估算的第一近似值，但他们并没有估算具体国家各可再生能源部门的就业-产出比。
• (2)需注意，REN21(2013)对直接和间接工作的定义与本文略有不同，它并没有将研发工作列为直接工作。
• (1)该产出-投资比对应于通过对原始投入-产出数据进行矩阵运算产生的Leontief逆系数。
• (2)在撰写本文时，2012年投入-产出表尚未公布。
• (3)135个行业部门包括5个农业部门，5个矿业部门，81个制造业部门，3个公共事业部门，1个建筑业部门，9个交通运输、仓储和邮政服务部门，3个通信业部门，1个零售业部门，2个酒店和餐饮业部门，2个金融业部门，1个房地产业部门，22个其他服务业部门。
• (1)Lindner、 Legault和Guan(2012)以及Lindner(2013)发展了一种严格的方法将投入-产出表中电力生产、热力和水的分配和供给部门（EPHWD）进行分解。这能将世界投入-产出数据库（WIOD）中的42行×42列的表扩展为50行×50列。然而，在本文中，我重点关注绿色经济建设初期的就业影响：研发和生产阶段。因此，我在权重结构中并没有纳入EPHWD供给。此外，与WIOD中的表相比，我使用的表有135个行业部门，分类更为详细。如果我在估算中进行部门分解，结果也不会受到影响。
• (2)参见《2013年全国农民工监测调查报告》，国家统计局网站，http：//www. stats. gov. cn/tjsj/zxfb/201405/t20140512_551585. html, 2014年5月12日。
• (1)需要注意的是，根据中国国家统计局提供的统计定义，乡镇企业工作人员算作农村就业，因此不列入表3-1中的城镇就业。此处的城乡划分在行政意义上与劳动者户籍身份无关。
• (2)比例估算基于2008年和2013年《中国劳动统计年鉴》中的表1-1。
• (3)比例估算基于2008年和2013年《中国劳动统计年鉴》中的表1-1。
• (4)国有单位是指政府持股比例大于其他股东的混合所有制企业。参见《中国劳动统计年鉴》中的“主要统计指标解释”。
• (1)数据来源：《中国统计年鉴（2008）》和《中国统计年鉴（2013）》。
• (1)数据来源：《中国统计年鉴（2008）》和《中国统计年鉴（2013）》。
• (2)见http：//ilo. org/global/topics/employment-promotion/informal-economy/lang-en/index. htm。
• (3)见《中国统计年鉴（2008）》中的表4-4。第一产业包括农、林、牧、渔业，第二产业包括采矿、制造、电力部门和建筑业，第三产业包括其他所有产业。
• (4)见《中国统计年鉴（2008）》中的表4-13。七个产业部门是制造业，建筑业，交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，酒店和餐饮业，租赁和商务服务业，家庭服务和其他服务业。
• (1)这种分配方法假定不同部门的正规和非正规就业比例相对近似。虽然这个假设可能对特定部门不成立，但考虑到中国非正规经济数据获取问题，这已是目前最好的方法。32个非农业部门是用135个部门减去5个农业相关部门和98个有数据的私营企业部门得到的。
• (2)这种分配方法假定没有正式纳入国家统计的人与所有非农业部门中计为私营企业工作或个体户的人之间比例相对稳定。虽然这个假设对特定部门仍然可能不成立，但也比我用来分配私营企业和个体户就业群体的假设更现实。同样鉴于中国非正规经济资料有限，这也是现有的最佳方法。
• (3)本文主要探讨太阳能光伏、陆上风能和低排放生物能源的就业效应。这种选择是基于它们对就业的影响比较大。详见笔者博士学位论文：Three Essays on Sustainable Development in China:Social, Economic andEnvironmental Aspects(Ph. D. Dissertation, University of Massachusetts, Amherst, 2016)。
• (1)需注意，IRENA(2013, p. 51)对BOS的使用略有不同，该机构认为BOS指不包括模块成本和安装成本的所有成本。为方便起见，本文仍然界定BOS包括安装费用。
• (2)Solarbuzz，“Installed PV system continue to exhibit strong global variations，” http：//www. solarbuzz. com/resources/analyst-insights/installed-pv-systemcosts-continue-to-exhibit-strong-global-variations, 2012-11-30.
• (3)权重结构的计算详见笔者博士学位论文。
• (4)“Analysis-China unable to achieve 5GW offshore wind goal by 2015，” Windpower, http：//www.windpowermonthly. com/article/1187293/analysis-china-unable-achieve-5gw-offshore-wind-goal-2015, 2013-06-21；中国国家可再生能源中心。
• (5)详见笔者博士学位论文。
• (6)详见笔者博士学位论文。
• (1)详见笔者博士学位论文。
• (2)详见笔者博士学位论文。
• (3)详见笔者博士学位论文。
• (1)产出乘数根据列昂惕夫逆矩阵计算得出。列昂惕夫逆矩阵由L=(I-A)-1给出，其中L是列昂惕夫逆矩阵，I是单位矩阵，A是根据WIOD表得出的投入-产出系数矩阵。
• (2)我选择2007年作为终点以避免2008年国际经济危机带来的周期复杂化。
• (1)需注意，最新的《中国统计年鉴（2013）》并没有像以往年鉴一样公布总产值和各工业部门年均人数。因此，我剔除了2012年的数据进行比较。
• (2)需注意，并非所有能源相关部门（如研发和运输）的总产出数据均可获取。在这种情况下，假定这些资料缺失部门的生产率变化与生产同类能源的相关部门生产率变化的加权平均值相等。