经济增长与就业增长关系的实证研究，本文主要内容关键词为：经济增长论文,实证研究论文,关系论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F241.4 文献标识码：A 文章编号：1003—5656（2008）02—0090—06
一、经济增长与就业关系的直观判断
1.经济增长率与就业增长率
经济增长是就业增长的基础条件，没有经济增长就谈不上就业增加。但一定的经济增长在不同经济体和不同历史时期所带来的就业效应会有所不同，甚至差异很大，这取决于宏观经济环境及由此所决定的经济增长方式。我国正处在经济转型以及结构调整加速的特殊时期，经济增长只能是就业增长的必要条件，宏观经济环境对就业具有很大的影响。
经济增长率与就业增长率变动趋势①
右图反映出，我国在1979-1989年期间，经济增长率与就业增长率之间存在一定的关联性，经济增长大致呈现一个不规则变动的周期波动，与此同时，就业增长也与之相随呈现周期波动趋势。其中，1984年GDP增长最快，高达15.2％，而当年就业增长将近3.8％，也处于最高水平，说明这个时期经济增长对就业的拉动作用是明显的。1990-1999年，我国经济增长再度大致呈现一个不规则变动的周期波动，但值得引起注意的是，这个时期，就业增长率的变动轨迹与经济增长率的变动轨迹没有关联性，经济变动呈现倒“U”型，而就业变动总体上几乎维持一条水平线。例如，1992-1995年经济高位运行，GDP增长率超过10％，但就业增长率没有显著变化，说明经济增长对就业增长的拉动效应变得微弱；2000年之后，我国经济再度显示增长加快的迹象，但进入新一轮增长的最近4年里，较高的GDP增长不仅没有显示就业增长回升的苗头，反而伴随着失业率不断攀升。这些显示中国经济增长与就业增长之间存在很大的非一致性。[1]37
2.经济增长率与失业率
奥肯定律描述了经济增长率与失业率之间的关系。该定律表明失业率与国民生产总值增长率之间呈反向变化即二者存在负相关关系，经济的高增长率伴随着低失业率，低增长率伴随着高失业率。经济学家奥肯依据对美国经济数据的实证研究表明，当经济增长率高于2.25％时，经济增长率每增加一个百分点，失业率就会下降半个百分点；当经济增长率低于2.25％时，经济增长率每减少一个百分点，失业率就会上升半个百分点。而失业率与其带来的国民生产总值缺口(损失)之比率是1：2.5，即失业率每增加1％，实际国民生产总值会减少2.5％左右。这一经验性规则揭示了经济增长和失业率之间的内在关系。尽管各国经济增长率和失业率之间的数量变动关系不尽相同，但经济增长与就业同向变动、与失业反向变动的关系，已为许多国家的经济实践所证实。[2]7
我国经济运行并没有遵循“奥肯定律”所揭示的一般规律。20世纪80年代以来我国经济增长率年均达到10个百分点，但与此同时，就业不足的问题显得越来越严重，特别是摆脱亚洲金融危机后的新一轮高增长伴随着失业率的不断攀升。例如，1986-1990年，全国GDP年均增长约7.87％，同期就业人口平均增长2.4％；而1996-2000年，全国GDP年均增长约8.26％，同期就业人口平均增长率为1.15％。显然，GDP增长对就业增长的拉动作用相差1倍之上。2000-2003年我国城镇登记失业人数分别为595、681、770、和800万人，城镇登记失业率分别为3.1％、3.6％、4.0％、和4.3％，而同期全国GDP的增长速度分别达到8％，7.3％，8％和9.1％。2004年中国城镇新增就业980万人，达到77055万人。城镇登记失业率为4.2％，虽然较2003年同比下降0.1个百分点，但与当年9.5％的经济高增长率相比较，其对就业的增长效应极其微弱。
事实上，由于统计口径的差异，国内公布的失业率与真实失业率存在一定差异。现行的统计指标是城镇登记失业率，顾名思义，已经将农村的失业问题排除在外，也使无业却没登记的失业人员无法涵盖进来；而失业登记的年龄界限为男16—50岁、女16—45岁，与职工退休年龄为男60岁、女55岁的规定自相矛盾；此外，改革深化过程中，进入再就业服务中心的大批下岗职工也没有纳入失业统计范围。这些都缩减了失业统计范围；国际上一般把7％的失业率定为警戒线，而按照我国的公开失业率，似乎我国目前的失业率并不算高，例如，2002年欧盟国家的平均失业率为7.6％，美国为5.6％，加拿大为7.6％，转型国家为13.5％，当年我国的公布失业率仅为3.1％。这说明公开失业率可能远远低于真实失业率水平。例如，2000年统计部门公布的城镇登记失业率为3.1％，而当年进行的全国第5次人口普查取得相关数据为8.27％；中国社会科学院人口与劳动经济研究所1996年以来对福州、上海、沈阳、西安和武汉五城市连续的调查资料显示失业率一直在8％以上，2002年甚至超过14％。[3]1
3.经济增长的就业弹性分析
一个国家和地区经济增长的就业效应可以通过计算和比较就业弹性的变化来反映。所谓就业弹性是指反映经济增长率与就业增长率之间关系的系数，即GDP每增长1个百分点所能带来的就业增长的百分点。无论国内还是国外，理论界研究经济增长的就业效应问题通常选择就业弹性指标加以分析。
这里，以GY表示GDP的增长率，以GL表示就业的增长率，经济增长的就业效应可以GDP的就业弹性来表示，即：就业弹性E=GY/GL
根据GDP和就业人员统计数据，计算得到各年份的就业弹性并以3期进行移动平均，得到修匀趋势。如下图所示，总体上，就业弹性的移动平均序列趋于下降态势。
进一步分期计算，“六五”时期，我国GDP增长率平均提高一个百分点，能够推动就业增加0.35个百分点左右，“九五”时期，GDP平均增长一个百分点，就业只能增长0.14个百分点，2000年至2004年，我国GDP平均增长一个百分点，就业的增长率只有0.125％水平。据此推算，我国当前一个百分点的GDP增长所能增加的就业岗位大致为70—80万个，这与20世纪80年代一个百分点的GDP增长可创造240个左右的就业岗位相对照，存在很大差距。表明中国经济增长的就业效应已经出现较为明显的下降趋势。
就业弹性的移动平均趋势
二、经济增长与就业关系的计量分析
上述通过经济增长与就业关系的直观分析，对中国经济增长的低就业效应有了一个初步的判断。以下将对我国经济增长与就业的关系做进一步的计量分析与检验(由Eviews运算输出[4])。
1.经济增长与就业的相关关系分析
根据1979-2004年间GDP的增长率与就业增长率(1990年就业增长率异常，采用前后两年的均值1.5)，所得到的相关系数仅为0.1463，显示两者之间相关性极差。但根据同期GDP与就业人数所得到的相关系数为0.8663，显示两者之间相关性较强。这说明了两个问题，其一，经济增长是决定就业总量增加的基本条件；其二，受就业弹性的影响，经济增长率与就业增长率之间存在非一致性。特别地，在就业弹性下降的情况下以及其他因素的影响，高经济增长率可能伴随着低就业增长率。我国经济增长的就业效应不足就是这一特例的表现。
由于经济增长率与就业增长率指标的波动较大，两者回归关系不显著，这里用各年的GDP对就业人数分期作回归。
根据回归结果，三个时期GDP对就业人数的回归检验都是显著的，拟合效果比较满意，这同样说明经济增长是就业的决定性因素。比较1978-1994年和1995-2004年两个时期回归结果，发现后一时期的结构参数值要小于前一时期，这意味着在被限定的单变量回归方程里，1995-2004期间，GDP每增长1亿元所能带动的就业人数增加(0.097284万人)要大大低于1978-1994年的平均水平(0.719955万人)；但后一时期的R[2]值却要高于前一时期，这说明GDP对就业量变化的解释力在1995-2004期间相对提高，可能意味着90年代后期以来体制改革的深化导致下岗失业人员增多，在这种情况下，维持较高的经济增长率对于扩大就业更加有现实意义。
2.我国的宏观生产函数模型及稳定性检验
为了考察我国经济增长过程与要素投入的关系，这里运用新古典生产函数的对数形式：Y=A+αlog(K)+βlog(L)
其中，Y、K、L分别表示国民经济总产出、资本要素投入和劳动要素投入，α、β分别是对应解释变量资本、劳动的参数，A为除要素投入之外的综合因素。
现以国内生产总值(GDP，亿元)表示总产出，以全社会固定资产投资额(亿元)表示资本投入，以年末就业人数(万人)表示劳动投入。得到1980-1991年、1992-2004年、1980-2004年三个时间段的回归结果。
比较这三个时期的输出结果，样本拟合优度都很高，表明模型的拟合效果理想；且能通过F检验，变量(对数值)之间总体线性关系显著成立。但同时结构参数变动较大，以1992年分界的前后两个时期中，α的样本估计值由0.51904上升到0.85837，表明资本投入对于中国经济增长的贡献变大；以1992年分界的前后两个时期中，β的样本估计值由1.55588下降为-0.28587，表明劳动投入对于中国经济增长的贡献变小。值得进一步注意的是在包括1992年之后的12年的β样本估计值甚至为负数，与先验预期相背离；并且在一般置信水平上，t检验不能通过。这实际上意味着在这个时期，劳动要素对经济增长的解释力严重下降，若不考虑技术进步和体制转变导致劳动效率提高，甚至可以认为就业人员增加对我国经济增长几乎是没有作用的。
考虑到模型回归结果所表达的劳动和资本要素对我国经济增长的影响程度在发生较大变化，有必要对模型结构参数的稳定性进行检验。参数的稳定性检验采用Chow断点检验(Chow breakpoint test)方法，其思想是对断点前后每个子样本单独拟合方程并以其残差平方和RSS构造统计量来观察估计方程是否有显著差异。零假设是两个子样本拟合的方程无显著差异，若输出结果显示的概率小于给定的显著性水平，如1％或5％，就可以在该显著水平上拒绝零假设。若有显著差异则意味着模型关系中有结构改变。本文分别以1992年为单断点、以1992年和1998年两断点进行拟合，检验结果为：
以1992年为单断点的Chow检验结果显示，样本统计量F=3.030574，所对应的概率值P=0.056230，接近但稍微大于5％的显著性水平。从理论上讲不应拒绝零假设。考虑的是改革深化和体制转变之因素，以1992年和1998年两断点的Chow检验结果显示，样本统计量F=4.543316，该数值变得更大，其所对应的概率值P=0.008077，变得更小，显然在1％和5％显著性水平上都应拒绝零假设，可以推断参数不具有稳定性，表明期间的三个样本时期经济增长所受到的影响是不同的，劳动和资本两要素对经济增长的影响程度发生了很大的变化。虽然由一个断点选择所得检验结果，从理论上不能推翻方程结构参数的非稳定性，但其伴随概率比较接近5％的显著性水平。而由两个断点选择所得检验结果得出的结论是，我国经济增长的生产函数不具有稳定性。
三、经济增长与就业增长的结构偏离分析
产业部门是就业的载体，产业结构变动必然反映在就业结构的变动上来。在经济增长过程中，由于技术进步和分工深化、需求结构变化以及产业政策的调整，产业结构处在不断变动过程，也导致了就业结构的变化。无论是根据配第·克拉克定理，还是库兹涅茨的经验法则，以及西方国家经济结构演进的历史证据，都充分表明产业结构与就业结构的变动方向大体是一致的。目前在发达国家中，第一产业的GDP比重通常在5％以下，就业比重也均在5％以下，第三产业占GDP的比重一般都在60％以上，从业人员所占比重也在60％以上。尽管各个国家有一定差别，但产业结构与就业结构基本上是一致的。然而，我国经济增长的结构变动与就业增长的结构变动并非协调一致，其结构性偏离特征十分明显。
这里定义测定产业结构与就业结构偏离度的两种方法。一是用某产业的比较劳动生产率与1之差来测定该产业的偏离度，在此将其定义为偏离度Ⅰ；二是用某产业的就业比重与增加值比重之差来测定该产业的偏离度，在此将其定义为偏离度Ⅱ。无论哪种测定方法，只要偏离度越高，表明结构越失衡；偏离度越低，或趋向于0，则是结构趋向均衡的表现。一般来说，偏离度越高，劳动力在产业间转移的可能性就越大，动力越强。大凡西方发达国家经济结构的变动都经历了一个偏离度由高到低、不断趋向于0的过程。
在产业结构的演进过程中，只要要素市场具有充分的流动性、产业进入和退出不存在行政壁垒，那么，各个产业的比较劳动生产率就会具有趋同的倾向；经济增长过程中产业结构与就业结构的偏离也就会逐步缩小，各个产业的产出构成与就业构成将向零偏离靠拢。但是，观察我国各次产业比较劳动生产率的变化，三次产业间的差别还很大，趋同的过程将是漫长的。这一判断，可以从我国产业结构与就业结构的偏离趋势中得到引证。从我国产业结构与就业结构的偏离度数表所提供的信息，我国产业结构与就业结构的偏离仍然是比较大的，特别是90年代中期以来，总的偏离度再次出现扩大的趋向。就结构偏离度Ⅰ来看，第一产业全部为负值，意味着农业部门的劳动生产效率极其低下，面临转移农业劳动人口的压力很大。并且在90年代后期以来，结构偏离度Ⅰ有逐步扩大的趋势，表明农业部门劳动人口负担有进一步加重的趋势；从结构偏离度Ⅱ来看，第二产业和第三产业全部为负值，说明产业的就业比重小于增加值比重，存在着劳动力迁入的可能性。但是，在90年代中期之后，第二产业的结构偏离度Ⅱ的趋势有明显下降的迹象，说明我国当前第二产业增长快但带动扩大就业的潜力已经进入了下降时期。
产业结构与就业结构的偏离度
年份
结构偏离度Ⅰ 结构偏离度Ⅱ
第一产业
第二产业
第三产业
第一产业 第二产业 第三产业
1978-0.60
1.77
0.98
0.60 -3.37 -0.22
1979-0.56
1.68
0.74
0.56 -3.23 -0.06
1980-0.56
1.65
0.67
0.56 -3.21 -0.02
1981-0.54
1.52
0.64
0.54 -3.06 -0.12
1982-0.51
1.43
0.64
0.51 -2.95 -0.21
1983-0.51
1.37
0.60
0.51 -2.88 -0.23
1984-0.50
1.17
0.56
0.50 -2.67 -0.39
1985-0.55
1.06
0.72
0.55 -2.61 -0.66
1986-0.56
1.00
0.71
0.56 -2.55 -0.71
1987-0.56
0.96
0.68
0.56 -2.52 -0.72
1988-0.57
0.95
0.68
0.57 -2.53 -0.73
1989-0.59
0.99
0.76
0.59 -2.57 -0.77
1990-0.55
0.93
0.72
0.55 -2.48 -0.79
1991-0.59
0.95
0.80
0.59 -2.55 -0.84
1992-0.63
1.00
0.77
0.63 -2.63 -0.77
1993-0.65
1.08
0.60
0.65 -2.73 -0.52
1994-0.64
1.05
0.47
0.64 -2.69 -0.42
1995-0.62
1.05
0.33
0.62 -2.67 -0.28
1996-0.61
1.02
0.27
0.61 -2.64 -0.24
1997-0.64
1.01
0.30
0.64 -2.64 -0.30
1998-0.65
0.97
0.37
0.65 -2.62 -0.40
1999-0.68
0.99
0.41
0.68 -2.67 -0.42
2000-0.70
1.04
0.43
0.70 -2.74 -0.39
2001-0.72
1.02
0.47
0.72 -2.74 -0.44
2002-0.73
1.09
0.46
0.73 -2.82 -0.37
2003-0.74
1.13
0.41
0.74 -2.87 -0.29
2004-0.72
1.05
0.33
0.72 -2.77 -0.27
注释：
①国家统计局.中国统计年鉴2006[M].北京：中国统计出版社，2006.本文所应用系统性数据均源于此。