“奧肯定理”中國有效性的實證研究

居科偉，王小利

（內蒙古工業大學管理學院，呼和浩特 010051）

0 引言

就業與失業現象倍受關注，對此問題的研究產生了很多著名的就業理論，如基于“薩伊定律”的古典就業理論，基于有效需求的凱恩斯就業理論，以弗里德曼為代表的貨幣主義學派就業理論，因研究國家經濟發展結構而得出的發展經濟學派就業理論等等。在20世紀50年代以前，西方經濟學家重點在就業與經濟增長的理論研究方面，并在促進就業問題是否需要政府干預的問題上爭論不休。20世紀70年代的石油危機帶來的“滯脹”現象對各種就業理論提出前所未有的挑戰，這一現象促使西方經濟學家著重從經驗和統計資料入手來研究失業和各經濟變量之間的關系。這期間，新西蘭經濟學家Phillips根據英國的經濟數據，得出關于失業率和工資變動率之間交替關系的經驗菲利普斯曲線，在此基礎之上，美國經濟學家奧肯于1962年提出，在經濟變化率和失業變化率之間存在著一種相當穩定的線性關系，即實際GDP增長率每比潛在GDP增長率高2%，則失業率就會降低1%；實際GDP增長率每比潛在GDP增長率低2%，則失業率將會升高1%，這就是奧肯定律。奧肯定律一經提出，很多學者對這一定理的有效性作了具體的實證研究。美國經濟學家可以準確地預測該國的失業率。世界各國的經濟學家在利用該定律來檢驗自己本國GDP變化率與失業率之間的關系后，結果得到廣泛認可。關于我國經濟增長與失業率之間是否符合奧肯定律關系眾說紛紜。大部分經濟學家利用我國的宏觀經濟數據對奧肯定律進行實證檢驗后，認為我國的經濟增長率與失業率之間的線性關系不符合奧克定律。

值得注意的是，在該研究領域的各種文獻中，鮮有從拉動經濟增長的消費，投資，出口這三方面來較為系統地考察經濟增長和就業關系的。因此，筆者試圖利用結構向量自回歸模型，從消費，投資，出口這拉動經濟增長的三駕馬車入手，研究其與就業增長的關系，通過四個內生變量來建立一個理論框架，研究自1980年以來，各變量增長率對就業人員增長率的沖擊，并研究這種沖擊對我國就業人員增長率在長期走勢中的解釋性，試圖剖析“奧肯定律”在中國失效的真正原因。

1 現狀分析

在1980～2009年的三十年中，我國經濟高速發展，年均GDP增長率達到9.9%，并在世界經濟體系中占據了舉足輕重的位置，不管是90年代的亞洲金融風暴，還是2007年的全球金融危機，我國經濟增長一直強勁。2011年，發展態勢依然保持良好，GDP增長速度達9.2%。

然而我國經濟的突飛猛進并沒有帶來相應的就業增長，相反，就業人員增長率卻表現出下滑趨勢。如1995～1999年，全國GDP增長率為9.12%，同期就業人員增長率為1.14%，而2005～2009年，全國GDP增長率為10.54%，同期的就業人員增長率僅為0.73%。2000～2003年，我國城鎮登記失業人數分別為595、681、770和800萬，城鎮登記失業率分別為3.1%、3.6%、4.0%和4.3%，而同期我國GDP增長率卻是8.4%、8.3%、9.1%和10%。有學者在利用就業彈性分析我國經濟增長率與就業增長率之間的關系時發現，在1997～2006年之間，我國的的就業彈性平均不到0.2，不僅低于同期發達國家的就業彈性，而且遠低于一些發展中國家的就業彈性（如印度尼西亞0.32，馬來西亞0.5），甚至于有學者指出“中國的就業幾乎零增長”。

表1列出了1980～2009年三十年間我國經濟增長率與就業增長率的值。從表中可以看到，我國的經濟增長一直保持較高水平，開始20年的波動幅度較大，而就業人員增長率雖然也表現出一定波動，但卻呈現出先升后降的趨勢。

表1 我國經濟增長率和基業增長率值 （單位：%）

具體分析表1中的數據，我們得出，在1980～1990年間，就業人員增長率與經濟增長率之間表現出一定的正相關性，在這期間，就業人員增長率的峰值在1983年達到3.79%，同期經濟增長率的峰值為15.2%，而就業人員增長率的谷底出現在1990年為1.03%，同期經濟增長率也是期間最低值3.8%。而1991年之后情況開始出現變化，1991～1993年，我國經濟增長率不斷上升，而就業增長率卻不斷下降，兩者表現出明顯的負相關關系。1994～1999年，我國經濟增長速度雖然有所降低，但由于我國宏觀經濟實現軟著陸，降低幅度并不是很大，而同期就業人員增長率卻表現出先升后降的趨勢，2000年之后，我國經濟保持穩定增長，而就業人員增長率卻依舊維持在較低水平且逐年降低，2008年僅為0.64%。

以上數據表明，我國經濟呈現出高增長和低就業并存的現象。那么，為什么如此高的經濟增長并沒有帶來就業人員的同比增加呢？本文的研究結果指出，經濟增長未必能夠帶來就業人員的增加，原因在于：究竟是什么樣的因素在推動經濟增長，如果這種推動因素本身僅僅帶動GDP增長而未必刺激就業，那么GDP的增長必然也不能夠拉動就業。

2 變量、模型與數據處理

2.1 變量選擇

本文把投資和出口納入模型。消費作為拉動經濟增長的三駕馬車之一，雖然其在最近三十年對于我國經濟增長的貢獻率總體上呈下降趨勢，但是消費變動引起的就業波動，即消費受到的沖擊對就業增長的動態影響并不能通過消費對經濟增長的貢獻率得以表現。因此，基于以上分析，本文選定投資，出口，消費，經濟增長和就業增長為模型變量。

2.2 模型設定

向量自回歸（VAR）模型是基于數據統計分析性質建立模型，它把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值來構造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型中。一般的k元p階VAR模型為：

其中，yt是m維內生變量；A1…Ap是待估計的系數矩陣，p代表滯后階數，εt是隨機擾動項，同期之間可以相關，但不能自相關，不能與模型右邊的變量相關。上式還可以滯后算子的形式表示為：

假定模型滿足平穩性條件，則根據Wold定理可以將(2)式移動平均形式為：

VAR模型的優點是克服了普通計量經濟學模型必須建立在相關經濟學理論基礎之上的不足，缺點是不能分析當期變量之間的相互關系，而將關系隱藏在誤差項εt中。

為了明確變量之間的當期關系，需要將(1)式轉變為結構式：

其中，A0為對角線元素全為1的k階方陣，反映了同期之間的結構關系；ut為不可觀測的結構信息，將其寫為滯后算子的形式：A*(L)yt=ut，若矩陣多項式A*(L)可逆，則該式可以寫為：

由(3)式和(4)式可以得到：

該式就是典型的SVAR模型。從上式可以看出，簡化式擾動項εt是結構式擾動項ut的線性組合，因此代表一種符合沖擊。運用SVAR模型，不僅可以發現變量之間當期相互影響，而且還可以通過脈沖響應函數來捕捉擾動項對變量的沖擊效果，這是結構向量自回歸模型為經濟學家研究經濟變量之間動態關系時提供的便利。

2.3 數據處理

本文研究所用到的樣本時間序列數據來自國家統計局年度數據庫和歷年統計年鑒，樣本數據跨度從1980～2009年。為了克服物價波動的影響，所有的絕對量數據均已除以以1980年為基期的居民消費價格總指數。由于結構向量自回歸（SVAR）模型所需要的數據需是平穩的，所以對數據進行進一步處理。宏觀經濟數據一般經過二階差分之后顯示為平穩序列，但是二階差分之后的數據無有效的經濟意義，而對呈指數趨勢增長的原數據取對數之后再一階差分也可能顯示平穩，并且其代表的經濟意義就是增長率。因此，本文中的數據除了對其進行消脹處理之外，還需取對數再進行進一步檢驗和處理。

序列的自相關函數（AC）可以用來判斷序列的平穩性，如果一個時間序列是平穩的，則其自相關函數將隨著滯后階數k增加而快速地下降為0。因此，若序列的樣本自相關函數不隨著滯后階數k的增加而快速地下降為0，則表明序列是非平穩的。通過繪制各序列函數自相關的Spike圖，得出序列是非平穩的。對變量進行一階差分，進行ADF單位根檢驗，發現其不存在單位根，也就是說一階差分是平穩的，原序列是一階單整序列I(1)。要建立SVAR模型，我們還需要確定VAR模型的滯后階數，利用EViews6.0軟件，根據模型的LR、FRE、AIC、SC和HQ值，經過綜合比較將模型的滯后階數定義為2階。至此，我們試圖建立一個包含五個變量，滯后2階的SVAR模型。

3 模型檢驗與求解

3.1 模型檢驗

在建立模型之前，我們對滯后2階的SVAR模型實施因果關系檢驗，期望得到變量之間有意義的因果關系。

表2 Granger因果關系檢驗

檢驗結果發現，在5%顯著性水平下，拒絕“LGDP不是LFC格蘭杰原因”的假設，而不拒絕“LFC不是LGDP格蘭杰原因“的假設；不拒絕“LL不是LFC格蘭杰原因”的假設，不拒絕“LFC不是LL格蘭杰原因”的假設。因此，從2階滯后的情況來看，GDP的增長是最終消費增長的原因，但是消費增長不是GDP增長的原因；而就業人口的增長不是最終消費增長的原因，最終消費增長也不是就業人口增長的原因。也就是說，從我國歷年數據得出的結果表明，我國的就業人口增長和最終消費增長是相互獨立互不影響的，就業人口的增加并沒有刺激我國消費，就業所引起的收入部分最終沒有轉化為消費能力，這也進一步導致了我國的消費沒有足夠的能力去拉動經濟增長。檢驗結果與我國現實情況相吻合。

3.2 模型求解

由格蘭杰因果檢驗結果，從模型中排除消費這一內生變量，使用出口，投資，GDP和就業人口來建立一個四變量的結構向量自回歸模型：

其中，A和B都是一個4×4的矩陣，并且B是一個一個單位矩陣，εt和Ut都是四維列向量，εt代表是的是VAR模型的擾動項，而Ut代表的是結構式擾動項，即作用在四個內生變量上的結構性沖擊。上式中的變量和參數矩陣為：

圖1

圖2

圖3

在模型滿足可識別條件的情況下，利用Eviews6.0軟件估計得到SVAR模型的所有未知參數，從而得到AB型結構向量自回歸模型為：

由矩陣形式可以得出：

上式表明，出口和投資都可以提高我國經濟增長率，可以擴大我國的產出。在其他條件保持不變的情況下，增加1%的出口可以提高0.11%的GDP的增長；增加1%的投資可以提高0.31%的GDP的增長。說明我國的經濟增長主要是依靠投資和出口，投資對于經濟增長的重要性大于出口。

上式表明，出口和投資對促進我國就業具有正面作用，增加1%的出口可以提高0.09%的就業人口，增加1%的投資可以提高0.18%的就業人數；而GDP的增長反而對我國就業人員的增加具有負作用，增加1%的GDP抑制了0.4%的就業人數，這也符合我國的“反奧肯定律”現象，國內生產總值的提高沒有帶來失業率的降低，而是引起了失業率的增高。

4 脈沖響應函數分析

脈沖響應函數用于衡量來自某個內生變量的隨機擾動項的一個標準差沖擊（稱之為“脈沖”）時，對模型中所有內生變量當期值和未來取值的影響。本文分析的是當其他變量發生變化時，對GDP和就業人員的動態影響，采用的是經過自由度修正的殘差協方差矩陣的Cholesky因子的逆來正交化脈沖，整個動態響應的過程如圖1、圖2、圖3所示。圖中橫坐標表示的是脈沖響應追蹤時期數，本文選擇的是20期，縱坐標表示脈沖響應函數大小，虛線表示的是正負兩倍的標準差偏離帶。

圖1描述的是GDP對出口和投資的擾動做出的響應。由圖可知，GDP對出口和投資的擾動做出的響應在第一期就達到最大值，然后開始逐漸下降，分別在第三期和第五期達到最小值，之后收斂于0。總的來說GDP對出口和投資的響應值為正，并且在響應初期正的效應比較強，證明了我國的經濟增長主要是依賴于出口和投資，而且從脈沖響應圖中可以看出，投資對于GDP的拉動作用要強于出口。

圖2描述的是就業人員增長對于出口和投資的擾動作出的響應。從圖中看到，出口和投資對于就業增長的沖擊效應類似，響應函數都是在第一期達到最大值，之后開始快速下降到最低值，隨后開始緩慢上升，在第八期之后都表現出以3為周期在0軸上下徘徊，最后趨于0。由出口和投資對于就業的沖擊可以得出，沖擊的效應是隨時間波動的，并非正向或者負向的單一效用，表明現階段的出口和投資的增長并不能穩定有效的地刺激就業增加。而且，雖然短期內出口和投資對于促進我國就業具有一定的效果，但中長期來看效果并不顯著，甚至總體上抑制作用更強。

而從圖2(下)就業人員對GDP的響應函數可以看出，我國經濟增長對于拉動就業在前六期都是一個負效用，從第七期之后開始逐漸產生正效用，但是正效用并不明顯，說明GDP的增加對帶動我國就業作用并不顯著。而結合圖1、圖2的分析，我們可以得出原因，由于我國的經濟增長主要是由出口和投資推動的，而從中長期來看，出口和投資都對就業沒有顯著的拉動作用，反而會抑制就業人員增長，這樣出口和投資推動的經濟增長自然而然也就不能帶動就業增加了。

由圖3可知，就業人數對其自身的一個標準差新息立即作出了響應，并總體上以正響應為主，第十期之后開始收斂于0。說明我國就業人員的增加會進一步促進社會就業，產生的是一個良性循環。

5 結論及政策提示

⑴Granger因果關系檢驗結果表明：傳統的消費，投資，凈出口這三駕拉動經濟增長的馬車在我國只有投資和出口在起著推動經濟前進的作用，格蘭杰因果分析證明消費是一根孤立的韁繩，并沒有栓在經濟增長這個作用目的上，它與就業人員的增加之間也不存在因果關系。我國應積極刺激國內消費，增加消費占GDP比重，使得消費增長成為中國下一步經濟社會發展的一個新的動力，并使之成為拉動國內就業的重要力量。

⑵SVAR脈沖響應函數證明：我國目前的出口和投資在短期內雖然可以起到帶動就業的作用，但是從中長期的角度來看，這種效果不顯著，甚至會產生負效用，抑制就業人員的增長。而這也就直接證明了為什么在我國會出現“反奧肯定律”現象，雖然經濟增長了，但是失業率反而不降反升，原因就是推動經濟增長的出口和投資并沒有刺激就業。相反，我們看到在一定時期內，我國就業人員的增加本身卻可以刺激就業，產生了一個良性循環。這說明我國在加快轉變經濟發展方式的時候應該以拉動經濟增長、帶動地區就業為目的來安排投資和做好出口工作，減少盲目的以單純增加GDP為目的的投資活動。其次，我們還需要認識到提高就業人員初次就業的重要性，努力做好就業人員初次就業工作，這對以后增加就業具有良好地帶動作用。

[1]丁從明,陳仲常.經濟增長為什么沒有帶來就業增加?[J].南方經濟,2010,(1).

[2]劉鍵,藍文永,徐榮華.對我國經濟增長與就業增長非一致性的探討分析[J].宏觀經濟研究,2009,(3).

[3]高鐵梅.計量經濟分析方法與模型[M].北京：清華大學出版社,2009,(2).

[4]易丹輝.數據分析與EViews應用[M].北京：中國人民大學出版社,2011.

[5]樊歡歡.Eviews統計分析與應用[M].北京：機械工業出版社,2009.

[6]王云,趙斌.基于SVAR模型的居民消費、固定資產投資與經濟增長研究[J].商業研究,2010,(12).