人民幣匯率波動對就業結構的影響分析

[摘要] 隨著人民幣匯率浮動管理制的進一步推行，匯率的波動將會越來越不確定，其對我國就業結構究竟有多大利弊，學術界對此見仁見智。本文在論述了匯率波動對就業影響的原理后，采用協整分析方法進行實證結果表明，我國第一產業、第三產業年底就業人數構成比重與實際有效匯率之間存在長期穩定的關系，與第二產業就業構成比重并沒有明確的長期均衡關系。

[關鍵詞] 實際有效匯率 就業結構 Johansen協整檢驗

對于任何一個開放型國家，其政府在管理國民經濟運行的過程中都會以實現內外經濟均衡為目標，匯率無疑是一個至關重要的經濟變量。2005年7月21日，央行開始實行以市場供求為基礎、參考一籃子貨幣進行調節、有管理的浮動匯率制，截止2008年4月16日，人民幣對美元累計升值幅度已超過5%。本文主要分析有管理浮動匯率制下匯率波動對我國就業的影響，為央行的匯率浮動管理提供現實參考依據和政策建議。

一、匯率波動影響就業的原理

根據凱恩斯主義的就業理論，就業量是由有效需求決定的，失業是有效需求不足造成的；就業增加引起國民收入增加，從而個人收入增加，消費量也將因此增加，但消費增加比不上收入的增加，從而使消費與收入之間產生缺口，這一缺口造成消費需求不足；總需求是由消費需求與投資需求共同決定的，所以，只要有足夠強大的投資需求就可以填補收入與消費之間的缺口，故用投資需求的增加來擴大總需求是凱恩斯主義有效需求原理的核心內容，主張利用政府的控制力擴大總需求解決失業。

匯率波動改變外匯的價格從而影響外商直接投資，進而影響固定資產投資；另一方面又通過改變貿易品價格間接影響經濟增長、國民收入（工資）以及消費。那么根據凱恩斯主義就業理論，匯率波動對就業可產生間接的影響。人民幣實際有效匯率波動主要通過三個渠道對中國實際宏觀經濟產生影響：一是匯率波動將引起進出口相對價格的變動，進而將對進出口額產生影響，最后對就業產生影響；二是匯率波動將通過影響外商來華直接投資從而影響固定資產投資，繼而波及到就業；三是匯率波動影響了貨幣當局的干預政策，從而導致了國內資產價格及貨幣供應的變化，總需求（投資和消費）也將受到影響，進而間接作用于就業狀況。

二、人民幣實際有效匯率波動對我國就業結構的影響分析

1.計量方法及變量的選擇

Engle和Granger(1987)給出了協整的定義：對于m維向量時間序列，如果:（1）的分量序列為序列；（2）存在一個向量，使得;則稱的分量序列存在（d， b）階協整關系，記為，而稱作協整向量。當時，協整向量是惟一的；當時，向量時間序列中可能存在有多個協整關系。協整關系描述了中非平穩分量序列之間的長期線性均衡關系，中的各分量是同階單整序列。對于二維向量時間序列，其中，并且。

由于采用Engle和Granger的協整分析技術檢驗兩向量協整時，有一個缺點就是方程右邊變量的選擇具有任意性，所以后來人們一般采用Johansen協整分析技術。本文采用Johansen極大似然法對兩向量之間是否存在協整關系進行檢驗，并且對存在協整關系的序列建立向量誤差修正（VEC）模型，即對諸變量施加了協整約束條件的向量自回歸(VAR)模型。

VEC模型的表達式:

式中就是要被進行協整檢驗的m維協整系統，且;D為一個常數矩陣，和為系數矩陣;至于滯后的階數k的選取，可以不斷進行嘗試，直到變為一個白噪聲序列為止。

由于中國農村勞動力具有較大的彈性，如果無法在外面找到合適的工作，相當一部分人將會選擇返回家鄉務農，因而在勞動力需求下降的情況下，整體上可能只是勞動力在不同行業間的流動，并不必然導致總體失業率和城鎮失業率的上升。因此，本文選用了三大產業年底就業人數及其構成比重分別作為就業變量，以分析人民幣匯率波動對我國就業結構的影響及原因。

考慮到1985年以后，人民幣匯率才開始有效的反映和影響我國經濟，故筆者選用了1985年～2007年我國三大產業年底就業人數及就業構成，分別與人民幣實際有效匯率進行協整分析，數據來自國家統計局網站及《國際金融統計年鑒》。為了消除可能存在的異方差性，筆者對上述三變量取對數，分別記為:。

2.Johansen協整檢驗及向量誤差修正（VEC）模型

在進行協整檢驗以前，必須先檢驗兩個向量序列是否為同階單整。如果兩個序列都是同階單整序列，向量序列的協整檢驗才可以進行。由于DF和ADF檢驗所考慮的模型比較簡單，而在實際的經濟、金融時間序列中，其數據生成過程常存在自相關誤差項等，PP檢驗方法作為一種非參數檢驗，能夠適用于更一般的數據生成過程。故本文采用的單位根檢驗方法為PP檢驗法（如表1），人民幣實際有效匯率指數、各產業年底就業人數及構成比重均為一階差分平穩序列，那么就可以進一步分析這些變量之間是否存在協整關系。

表1 單位根PP檢驗結果

注：括號內第一個字符表示檢驗的類型(Ｃ：含常數項；０：不含常數項)，第二個字符表示滯后的階數。

分別對三大產業就業變量與實際有效匯率指數進行協整檢驗（如表2），可知在10%的顯著性水平下存在協整關系的有：第一產業就業構成比重與人民幣實際有效匯率，第三產業就業構成比重與人民幣實際有效匯率，其中第三產業就業構成比重與人民幣實際有效匯率之間的協整關系在5%的顯著性水平下也是存在的。

表2 Johansen協整檢驗結果

注：括號內數字為向量自回歸模型的最大滯后期，一般用AIC準則確定滯后階數的極大似然估計效果較好。

將序列與的協整關系寫成數學表達式，并令其等于vecm，得到：

對序列vecm進行單位根檢驗（如表3），發現它已經是平穩序列，并且取值在0附近波動，故可知第一產業構成比重的變化與實際有效匯率之間存在長期均衡關系，人民幣實際有效匯率上升1個百分點，在一定程度上促使第一產業就業人數比重減少0.71個百分點。

表3單位根PP檢驗結果

建立向量誤差修正模型如下：

其中，系數矩陣的第一個向量為，第二個向量為，。VEC模型的AIC和SC值分別為-8.16和-7.67，都較小，故模型整體效果不錯。

將序列與的協整關系寫成數學表達式，并令其等于vecm，得到：

對序列vecm進行單位根檢驗（如表4），發現它也是平穩序列，并且取值在0附近波動，故可知第三產業構成比重的變化與實際有效匯率之間存在長期均衡關系，人民幣實際有效匯率上升1個百分點，在一定程度上刺激第三產業就業人數比重增長了2.92個百分點。

表4單位根PP檢驗結果

建立向量誤差修正模型如下：

其中，系數矩陣的第一個向量為，第二個向量為，。VEC模型的AIC和SC值分別為-7.75和-7.25，都較小，故模型整體效果不錯。

三、結論

由Johansen協整分析可知，與我國三大產業年底就業人數的變化沒有顯著的關系，但是我國第一產業、第三產業年底就業人數構成比重與卻存在長期穩定的關系。從具體的分析數據可以看出：上升1個百分點，第一產業就業人員構成比重會降低0.71個百分點，同時第三產業從業人員構成比重上升2.92個百分點，與第二產業就業構成比重并沒有明確的長期均衡關系。從向量誤差修正模型的短期波動來看，人民幣實際有效匯率升值1個百分點將可能使得第一產業從業人員構成比重增加0.015個百分點，第三產業就業構成比重減少0.068個百分點，由此可見，人民幣升值在短期內將會給我國就業帶來一定程度的沖擊。

我國人口眾多，實現充分就業關系重大，當前最首要的是解決農村剩余勞動力的轉移問題。雖然外商直接投資為抑制我國制造業就業下滑的趨勢發揮了積極作用，但因中國未來就業的主要渠道為第三產業，外商直接投資顯然對此未產生主導影響。另外，人民幣升值可以增強人民幣的國際購買力，更多的消費會轉向服務業，匯率升值導致的收入分配更有利于農村和城市第三產業從業人員。再則，低匯率政策導致了中國經濟的“資源錯配”，使得有限的資本投入到外向型產業中，流向重型產業和勞動密集型產業，而知識型服務業則處于低迷，工業對經濟增長的貢獻中，近四分之三來自重制造業，這種產業結構失衡反映在勞動力需求結構上，適當提高人民幣匯率能加快知識型服務業尤其是金融產業的發展，可以創造數以千萬計的白領就業崗位。為此，從長期來看，人民幣實際有效匯率存在升值的內在需要；但考慮到人民幣匯率升值在短期內會給我國就業帶來一定的不利影響，故而人民幣匯率應該把握時機漸進的小幅升值。

參考文獻：

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