中國經濟增長與失業率關系的實證研究(1978—2018)

繆珊珊 朱雪梅

(西華大學 經濟學院應用經濟學系，四川 成都 610039)

0 引言

近年來，各國政府都在積極采取各種政策措施，以實現經濟持續穩定增長，增加就業[1]。已有文獻普遍認為, 兩者是同一問題的兩面：較高的經濟增長對應著較低的失業率[2]。奧肯定律是對這一關系的最經典詮釋, 它反映了產出缺口與失業率缺口之間的規律, 將勞動力市場與產品市場聯系在一起。本文根據中國1978—2018年GDP、城鎮登記失業率數據，對產出缺口和失業偏移之間的關系進行實證分析，以探討奧肯定律在中國的適用性。根據實證分析結果, 提出相應的政策建議，以期為我國全面推進現階段經濟結構轉型升級、實現經濟與就業同步增長的目標提供理論借鑒。

1 方法與模型

本研究通過實證檢驗產出缺口與失業率偏差兩個變量，分析中國經濟增長與失業率之間的關系。設定實際GDP為G，潛在GDP為Gp，城鎮失業率為U，自然失業率為U*，失業率與自然失業率的偏離plu=U-U*，實際產出與潛在產出的差值gap=(G-Gp)/Gp?；貧w方程如公式(1)所示：

plu=β0+β1gap+εt

(1)

1.1 Hodrick-Prescott濾波

本研究使用HP濾波對潛在GDP的估計來測算產出缺口。HP濾波把經濟運行看作是長期內在的或者潛在的增長趨勢和短期波動的結合, 把實際產出分解為趨勢和周期性兩種成分[3]，并以對稱的移動平均法為原理設計出HP濾波器。時間序列Yt由長期趨勢成分St和含有的波動成分Ct構成,即Yt=St+Ct。其中,t=1,2,...,T。HP濾波原理就是從Yt中將St分離出來。對于某個時間序列Yt，選擇一個St，使公式(2)最小:

(2)

1.2 協整性檢驗

經濟分析通常假設研究所涉及的變量之間存在著長期均衡關系，所以在使用計量經濟分析估計這些長期關系時，通常假定所涉及的變量是平穩的，然而在大多數情況下，宏觀經濟的實證研究中所使用的變量通常是非平穩的趨勢變量。因此，以這種假定為基礎的估計方法進行檢驗會產生偽回歸。所以在進行回歸之前，我們需要檢驗一下所涉及的變量是否協整[4]。

由公式(1)我們可以知道，本研究有兩個變量plu和gap，所以采用兩變量關系檢驗的Engle-Granger法來檢驗這兩個變量之間的協整關系。為了消除異方差性，首先對兩個變量做對數化處理，Y=log(plu)，X=log(gap)，然后對其進行單位根檢驗。本研究中采用ADF檢驗方法求出兩變量的單整階數，若兩變量是同階單整的，則用OLS法估計長期均衡方程，將殘差et作為均衡誤差εt的估計值，然后用ADF檢驗et是否平穩，如果平穩，則認為變量gap和plu為(1,1)階協整，檢驗過程停止。

1.3 ECM模型

協整檢驗可以證明兩變量X和Y之間存在著長期均衡關系，但是，這些變量間在短期內的關系可以是不均衡的，誤差修正模型(error correction model)可以很好地描述兩變量短期內的均衡關系。模型如公式(3)所示：

Δyt=lagged(Δyt,Δxt)-δεt-1+vt

(3)

其中，yt～I(1)，xt～I(1)，εt=yt-β0-β1xt～I(0)，Vt為白噪聲，δ為短期調整系數，反映t-1期末偏差的調整速度，lagged表示Δyt和Δxt的滯后項，其中包括Δxt本期，在公式(3)中，所有變量都是平穩的。

1.4 格蘭杰因果檢驗

經過協整檢驗和ECM模型估計后，我們可以確定變量Y和X之間存在一定的相關關系，但是相關并不意味著存在因果關系，所以，我們需要對變量Y和X做因果關系檢驗[5]。格蘭杰因果檢驗要求進行對公式(4)、公式(5)進行回歸：

(4)

(5)

其中，Xt為當期產出缺口，Yt為當期失業偏移率，xt-i是滯后期產出缺口(X)，Yt-i是滯后期失業偏移率(Y)，αi,βi,λi,δi為系數，u1t，u2t為誤差項。

2 實證研究

2.1 產出缺口與失業偏離率的關系檢驗

在計算出產出缺口以及失業偏移率后，使用單位根(ADF)檢驗方法來對產出缺口和失業偏移率序列做出檢驗。原假設為產出缺口X序列和失業偏移率Y序列均存在單位根，即為非平穩序列。檢驗結果如表1所示:

表1 產出缺口(X)與失業偏移率(Y)的ADF檢驗結果

由表1可知，在0.1的顯著性水平下，產出缺口X序列與失業偏移率Y序列均存在單位根，對原序列進行1階差分處理后，p值顯著小于0.1，因此拒絕原假設，即一階差分的產出缺口序列與失業偏移率序列不存在單位根，為平穩序列，兩變量都是同階單整的，即I(1) 。

為了得到產出缺口與失業偏移率之間的長期均衡關系，對其進行OLS估計，回歸結果見表2。

表2 長期內估計產出缺口和失業偏移率的OLS估計結果

根據回歸結果，在0.1顯著性水平下，產出缺口與失業偏移率滿足線性關系，可得回歸方程：

Y=1.359 198 + 0.308 092X
(7.329 588) (5.049 428)

(6)

由回歸方程(6)失業偏移率與產出缺口顯著正相關，這與奧肯定律相違背。

為了驗證這些變量在短期內是否存在均衡關系，我們接下來采用誤差修正模型(ECM模型)來描述。首先對回歸方程的殘差進行單位根(ADF)檢驗，檢驗結果見表3。

表3 殘差ADF檢驗結果

由表3結果可見，在0.1顯著性水平下，接受原假設，殘差原序列存在單位根，即原殘差序列不平穩。對殘差序列進行一階差分后，認為一階殘差序列在0.1顯著性水平下可拒絕原假設，即一階殘差序列平穩，所以Y，X為(2,1)協整。為了得到產出缺口與失業偏移率的短期均衡關系，對方程(3)進行OLS估計，回歸結果見表4。

表4 短期內產出缺口和失業偏移率的OLS估計結果

可得回歸方程，

Y=0.165108X- 0.366148et-1
(2.079 782) (-1.900 576)

(7)

短期回歸結果與長期結果類似，在0.1顯著性水平下，失業偏移率與產出缺口為正相關關系，與奧肯定律不符。因此，無論是從長期均衡方程還是短期均衡方程來看，X與Y都是正相關關系，產出缺口的長期、短期變動對失業偏移率存在正向影響。

2.2 產出缺口與失業偏移率的格蘭杰因果檢驗

由表5回歸結果可知，在0.1顯著性水平下，滯后階數為1-4的情況下，失業偏移率不是產出缺口的成因，產出缺口也不是失業偏移率的成因，即產出缺口與失業偏移率之間不存在因果關系。

表5 產出缺口與失業偏移率的格蘭杰因果檢驗結果

3 結論與分析

本文通過實證研究檢驗了產出缺口與失業偏移率之間的關系，結果表明，產出缺口與失業偏移率顯著正相關，同時，產出缺口和失業率之間并不存在因果關系，與奧肯定律揭示的經濟規律不相符合，這說明奧肯定律在中國并不適用。究其原因，主要在于中國的國情特殊。中國國情的特殊性體現在以下五個方面：(1)國家政策導向。在宏觀經濟調控中，政府過度追求經濟增長，將GDP作為政績考核的重要指標，容易忽視充分就業在宏觀經濟調控中的重要地位。(2)勞動力素養供給與產業需求不匹配。隨著國民經濟發展，產業結構轉型，我國勞動密集型產業不斷減少，普通工人下崗率逐年上升，而技術、資本密集型產業不斷增加，高端人才崗位出現巨大缺口。(3)“下崗分流，減員增效”政策效應。為減少國有企業人員冗余，各地區紛紛實行企業勞動制度改革政策，從而引發企業裁員浪潮。(4)勞動力成本上升。隨著人口紅利的逐漸消失，我國勞動力成本優勢已不再，已有不少跨國企業從中國撤出，勞動力需求大幅下降。(5)“高校擴招”政策導致畢業生逐年上升。近年來，我國經濟增長放緩，企業崗位數量也趨于穩定，而高校應屆畢業生卻在逐年上升，導致就業局勢“過飽和”；另外，在“高校擴招”政策下，我國高等教育人才雖有所上升，但碩士、博士等專業性、高素養人才卻依舊稀缺。

中國的勞動力市場面臨著嚴峻壓力，失業對于中國來說已是一個不容忽視的社會問題。為降低失業率、擴大就業提出以下對策建議：(1)將失業治理、就業機會等納入考核指標。改變經濟考核模式，在政績考核中增加失業保障等相關指標，降低GDP等指標權重，加大地方政府對就業問題的重視程度，以政策推動充分就業，實現經濟與就業同步增長。(2)加大高端人才培養力度。高端人才作為衡量國家綜合國力的重要指標，是一種稀缺人力資源。在國民教育方面，加大人才培養經費支出，加強校政企合作力度，注重培養實踐性人才，提升中高端人才培養力度。(3)推動產業結構轉型。加大力度推動第三產業發展，激發其吸收就業的潛力，其中服務業作為勞動密集型產業，能夠有效地擴大就業容量；另外，高新技術產業的蓬勃發展也會為高校大學生就業提供有力支撐，擴大崗位需求，從根本上降低我國就業“過飽和”狀態。(4)完善最低工資保障體系。針對勞動力過?，F象，深入貫徹執行勞動工時法律規定，積極推動勞務保護立法，減輕勞動力的工作強度。(5)健全社會保障體系。在失業治理方面需要雙管齊下，在積極實施相關政策和措施，降低失業率的同時，也要推動對失業人口的失業救濟，為其提供完善的社會保障，從而在一定程度上減輕失業對國民經濟與社會發展的影響。