中國工資、經濟增長、人口與失業之間動態關系研究

蔣文莉+劉日星

摘要：本文通過對工資、經濟增長、人口和失業之間時間序列變量的平穩性、協整性和序列相關性檢驗和經驗分析發現：中國失業率與工資變動率之間呈正相關關系；人口自然增長率與失業率呈負相關關系，中國人口自然增長率每上升1個百分點，失業率大約下降1.36個百分點。中國經濟增長率與失業率呈負相關關系，經濟增長率每上升1個百分點，失業率大約下降0.05個百分點。

關鍵詞：失業率；經濟增長率；工資變動率；人口自然增長率

中圖分類號：F014.32文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2015）03-0120-05

一、問題的提出

失業問題是當前世界各國共同關注的重要宏觀經濟問題，進入后金融危機時代，隨著中國經濟增長方式的轉變，中國內部需求成為政府政策主要指向對象，也是當前理論研究者所面對的現實問題。一般來看，工資具有剛性或粘性，隨著時間的推移，呈現出只增不降的趨勢。在中國市場經濟改革向縱深推進的背景下，顯然，穩定物價、治理失業成為政府必須面對的現實和緊迫問題。經濟增長、人口增長也是各國共同關注的經濟問題，如果經濟高速增長，產出超出潛在產出水平，那么此時的失業率就會小于自然失業率（自然失業率是指充分就業時的失業率）；相反，經濟蕭條時，產出水平小于潛在產出水平時，失業率就會大于自然失業率。人口增長從長期看，會增加未來勞動力人口數量，從而影響勞動力市場供求關系，進而影響工資水平。一般來看，人口適度增長，有利于經濟增長，人口衰退或過度增長，一定程度上不利于經濟增長，人口結構也是影響經濟增長的一個重要因素。當前，中國經濟增長處于轉型時期，國家在進行宏觀經濟調控時，既要保持經濟增長，又要避免經濟過熱，這樣，失業率及其影響因素如人口、工資和經濟增長成為關注熱點。那么究竟多高的失業率才適度呢？當前要保持適度的失業率，工資、經濟增長和人口增長水平之間的變動關系如何呢？這就是本文所要論述的主要問題。

二、文獻回顧、數據來源及說明

1958年，英國經濟學家Phillips[1]依據1861—1951年英國的失業率和工資變動率的歷史數據，描繪和推導出菲利普斯曲線，表明英國失業率和工資變動呈現出一種負相關關系。然而，1960年，Samuelson等[2]通過修正，以通貨膨脹率替代工資變動率，得出通貨膨脹率和失業率之間的關系為互補關系。關于經濟增長率與失業率之間的關系，一般學者們認為，經濟增長是勞動力需求水平上升的主要動因。因為經濟增長速度越快，勞動力市場對勞動力的需求量就越大，所以社會的就業崗位增加，提高就業水平，降低失業率；反之亦然。奧肯認為，失業率和國民經濟增長率之間呈反方向變化，失業率每高于自然失業率1%，實際國內生產總值便低于潛在國內生產總值2%[3]。關于失業問題的探討有很多，在分析失業性質和失業原因方面，主要有李培林[4]的 “人口主因理論”，王誠[5]的“制度性失業”論、楊宜勇[6]的“勞動市場分割”理論和項光勤[7]的“結構論”。有關適度失業率的標準，學術界目前沒有統一的認識。20世紀60年代一些經濟學家認為，一個國家或經濟體失業率在4%以下即認為是充分就業的失業率，可是在20世紀80年代中后期之后，又有一些經濟學家提出，失業率在5%甚至6%以下就可以認為是充分就業的失業率[8]，而任棟等[9]認為中國適度城鎮登記失業率的上限為4.2%。以此為依據，本文通過運用1978年中國改革開放以來的工資變動率、失業率和經濟增長率數據，以工資變動率、經濟增長率和人口自然增長率為自變量，以失業率為因變量進行回歸分析，量化分析這四者之間的影響關系。為中國政府制定三者協調的經濟可持續發展政策提供理論參考，這對促進中國經濟全面、協調、可持續發展，深入推進和諧中國夢建設具有理論和現實意義。

本文使用的數據來源于《中國統計摘要（2013）》[10]和《中國統計年鑒（2013）》[11]。工資變動率指的是1978—2012年中國城鎮單位就業人員平均貨幣工資的變動率，取的是每年對上一年的環比變動比率。失業率是指1978—2012年中國城鎮登記失業率。經濟增長率、失業率、人口自然增長率和工資變動率都是年度指標。人口自然增長率是指一年內人口自然增長數與年平均總人數之比，用千分率表示，文中的數據把千分率換算成了百分率。1978—2012年中國城鎮單位就業人員平均貨幣工資變動率、經濟增長率、人口自然增長率和城鎮登記失業率的具體數據如表1所示。

表11978—2012年中國城鎮單位就業人員平均貨幣工資變動率和城鎮登記失業率單位：%

年份貨幣工資變動率（W）失業率（U）人口自然增長率（L）GDP增長率（G）年份貨幣工資變動率（W）失業率（U）人口自然增長率（L）GDP增長率（G）

19786.80005.3000

三、模型構建及經驗分析

根據以上分析，以失業率為因變量，工資變化率、經濟增長率和人口自然增長率為自變量，假定其他因素不變，建立因變量和自變量之間相互的關系模型如下：

U=αW+βG+φL+c+μ（1）

其中， W 為工資變動率；U為失業率；G為經濟增長率；L為人口自然增長率； α、β和φ為參數，c為常數項， μ為隨機干擾項。

1.對1978—2012中國失業率、工資變動率、經濟增長率和人口自然增長率數據檢驗

（1）單位根檢驗

按照格蘭杰檢驗理論，如果使用非平穩序列進行回歸時，那么就會造成虛假回歸，另外假如變量存在著單位根非平穩時，對于傳統的統計量，像t值、F值、DW值和R將會出現偏差。在研究過程中，為了保證回歸結果的無偏性、有效性和最佳性，一般使用擴展的迪基-富勒（Augmented Dickey-Fuller，簡稱ADF）檢驗工具去檢驗樣本數據的時間序列特征，關于ADF平穩性檢驗，可以運用回歸方程：

Δyt=b1+b2t+（p-1）yt-1+ai×∑mi=1Δyt-1+εt（2）

εt為純粹白噪音誤差項，滯后階數的選擇使得εt不存在序列相關。原假設H0 ：P=1，備選假設H1 ：P<1。接受原假設意味時間序列含有單位根，即序列是非平穩的。利用Eviews6.0先后對變量G、W、L、U的水平值、一階差分或二階差分序列進行ADF檢驗，檢驗結果如表2所示。

由表2中的數據可知，G的ADF值小于5%顯著水平下的臨界值，是平穩序列。W 、L和U時間序列的ADF統計量大于5%的顯著性水平下的臨界值，接受原假設，時間序列含有單位根，是非平穩序列；一階差分序列D1（W）、D1（L）的ADF值、二階差分序列D2（U）的ADF值小于1%顯著水平下的臨界值，是平穩序列。

從表3的檢驗結果可以看出，按照檢驗水平5%判斷，變量U與G、U與L、U與W之間至少存在一個協整關系。正如格蘭杰指出，若變量之間存在協整關系，則這些變量至少存在一個方向的格蘭杰因果關系。所以，筆者將進一步探討上述各組變量之間是否具有統計上引起和被引起的關系，將在后面的回歸分析中參照實際經濟情況進行分析。

（3）格蘭杰因果檢驗

根據英國經濟學家格蘭杰檢驗理論，筆者主要從預測的角度分析變量之間的因果關系，例如格蘭杰在考察序列x是否是序列y產生的原因時，一般分為兩個步驟：第一步，估計當前的y值被其自身滯后期取值所能解釋的程度。第二步，驗證通過引入序列x的滯后期取值是否可以提高y的被解釋程度。如果是，則稱序列x是y的格蘭杰原因，此時x的滯后期系數具有統計的顯著性。按照格蘭杰理論，格蘭杰因果關系檢驗需要從下面兩個回歸方程進行估計：

Yt=∑ni=1aiXt-i+∑ni=1biYt-i+μ1t（4）

Xt=∑mi=1ciXt-i+∑mi=1diYt-i+μ2t（5）

方程中的白噪聲μ1t和μ2t假定是不相關的。可以假定檢驗的零假設為：

H0：a1=a2=∧=an=0

H0：d1=d2=∧=dm=0

在對這個假設進行檢驗時，一般可以采用F檢驗。在拒絕前者而不拒絕后者的情況下，可以判斷存在由x到y的單向因果關系，反之不存在；在兩個假設都不拒絕的情況下，可以判斷x和y是兩個獨立的序列；在兩個假設都拒絕情況下，可以判斷x和y之間存在雙向因果關系。U與G、U與L、U與W的格蘭杰因果檢驗結果如表4所示。

從表4可以看出，在滯后1階的情況下，根據1%的顯著性水平判斷，W是U變動的格蘭杰原因；在滯后4階的情況下，根據1%的顯著性水平判斷，G、L是U變動的格蘭杰原因。

2.對1978—2012年中國失業率、工資變動率、經濟增長率和人口自然增長率數據回歸分析

運用Eviews6.0軟件，根據表1數據，以失業率為因變量，工資變化率、經濟增長率和人口自然增長率為自變量，建立失業率隨著工資動率、經濟增長率和人口自然增長率變化的回歸方程：

U=0.0435W-1.6965L-0.0447G+6.0925（6）

（-1.7470）（-5.1440）（-0.8190） （9.8780）

R2=0.4900 DW=0.3400

在擬合的結果中，方程的擬合優度較低，僅為0.4900，且變量的顯著程度也較低，因而原方程無法通過檢驗。由此可以看出，這個模型在解釋中國的失業率與工資變動率、經濟增長率、人口自然增長率關系中表現不明顯，它無法準確解釋中國的失業率與工資變化率、經濟增長率、人口自然增長率之間的關系。因此，再對此模型進行LM檢驗，在5%顯著性水平下，此模型存在1階序列相關性和3階序列相關性。通過一階自回歸AR（1）模型和三階自回歸模型AR（3）進行修正，擬合后的回歸方程結果如下：

U=0.0015W-1.3129L-0.0532G+4.9796+

（0.2010） （-4.1200 ） （-3.1600） （12.4380）

0.9470AR（1）-0.2534AR（3）（7）

（7.3860） （-2.9820）

R2=0.9400 DW=2.1200

對修正后模型進行LM檢驗，模型在5%顯著性水平下不存在序列相關性，且檢驗結果不能拒絕原假設，檢驗結果如表5所示。

表5Breusch-Godfrey系列相關性LM檢驗

F值

0.1697

概率F（2，24）

0.8450

觀察R2

0.4461

概率χ2（2）

0.8001

因此，通過一階自回歸AR（1）模型和三階自回歸模型AR（3）修正后的回歸方程的估計結果是有效的。另外，方程回歸結果中，看單個自變量T檢驗結果發現，自變量L、G在1%水平拒絕原假設，通過檢驗；但是自變量W在84.2300%水平接受原假設，不能通過檢驗，所以修正后的回歸方程要剔除自變量W的影響，因而方程不能顯著有效地反映變量W 和U 之間的關系，只能有效反映變量L、G 和U 之間的關系。根據1978—2012年經濟數據，除去變量W 后重新回歸得到方程：

U=5.0349-1.3593L-0.0522G+0.9285AR（1）-

（13.8900） （-4.6450） （-3.2760）（7.7100）

0.2472AR（3）（8）

（-2.9840）

R2=0.9400 DW=2.1300

以上方程表明：

第一，就單個工資變動率來說，工資變動率與失業率系數為0.0010，正向變動關系得不到檢驗。

第二，通過實證回歸分析，我們發現中國人口自然增長率與失業率呈負相關關系，修正后回歸相關系數為-1.3593，說明中國人口自然增長率每上升1個百分點，失業率大約下降1.36個百分點。

第三， 通過實證回歸分析，我們發現中國經濟增長率與失業率呈負相關關系，修正后回歸方程中相關系數為-0.0522，這說明中國經濟增長率每上升1個百分點，失業率大約下降0.0500個百分點。

四、結論

本文通過對1978—2012年中國失業率、工資變動率、經濟增長率和人口自然增長率數列的平穩性、協整性和序列相關性進行檢驗，建立工資變動率、經濟增長率、人口自然增長率數與失業率關系模型，分析中國經濟增長率、人口自然增長率對失業率影響關系的有效性，揭示了經濟增長率、人口自然增長率和失業率間的數量關系，實證結果表明：中國失業率接近充分就業失業率，經濟增長速度屬于適當水平。在進行經濟宏觀調控時，以2012年城鎮居民登記失業率4.1000%為參照，在其他因素不變的條件下，為了使城鎮居民登記失業率不超過4.2000%的水平，當前的經濟增長率下降幅度不能超過兩個百分點。同理，在其他因素不變的條件下，為了使城鎮居民登記失業率不超過4.2000%的水平，人口增長率下降幅度最多不能多于0.0740百分點。另外，中國的工資變動率與失業率呈正相關關系不顯著。

參考文獻：

[1]Phillips，A.W.The Relationship between Unemployment and the Rate of Changing of Money Wages in the United Kingdom，1861—1957[J]. Econometric，1958，25（7）：283-299.

[2]程永波，范愷峰，陳洪轉，等.江蘇失業與物價水平權衡關系的實證研究[J].華東經濟管理，2014，（1）：8-14.

[3]高鴻業.西方經濟學（宏觀部分）[M].北京：中國人民大學出版社，2004.607.

[4]李培林.中國就業面臨的挑戰和選擇[J].中國人口科學，2000，（5）：1-8.

[5]王誠.中國就業發展新論——核心就業與非核心就業理論分析[J].經濟研究，2002，（12）：79-92.

[6]楊宜勇.中國轉軌時期的就業問題[M].北京：中國勞動社會保障出版社，2002.174-175.

[7]項光勤.解決結構性失業是當前我國勞動就業中的關鍵問題[J].江海學刊，2007，（6）：14-21.

[8]伍榮.對改革與完善失業保險制度的思考 [J].經濟體制改革，1997，（4）：103-106.

[9]任棟，李萍，孫亞超.中國失業率水平的適度調控目標區間研究[J].經濟學家，2014，（2）：28-35.

[10]國家統計局.中國統計摘要（2013）[M].北京：中國統計出版社，2013.

[11]國家統計局.中國統計年鑒（2013）[M].北京：中國統計出版社，2013.

（責任編輯：巴紅靜）