新地缘政治经济框架下的经济危机可能性模拟，本文主要内容关键词为：经济危机论文,地缘论文,政治经济论文,框架论文,可能性论文，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：F301.24：X32
文献标识码：A
DOI：10.3969/j.issn.1004-9479.2012.04.001
通讯作者：王铮(1954-)，男，研究员，研究方向为理论地理学，计算管理科学。E-mail：wangzheng＠casipm.ac.cn.
1 引言
Cohen提出了一种新的地缘结构，在这个新的结构中，放弃了冷战所谓的“心脏地区”国，而是强调形成具有合作可能性的地缘战略域(geostrategic realms)。他划分全球为两个域：海洋域与欧亚陆域[1]。王铮等提出，在一个经济一体化的世界，存在三个地缘战略域：金融业优势域、制造业优势域和资源开发业优势域[2]，以下简称金融业主导国家、制造业国和资源开发业主导国家。这三种地缘政治经济学力量的博弈导致了世界经济形势的变化和经济危机的发生。事实上，这种国际性经济危机主要表现在汇率和就业方面。因此本文以汇率和就业为经济指标，研究地缘政治经济关系及其对全球经济危机的影响。
关于汇率与就业的关系研究，较早要追溯到Branson and Love和Revenga。Branson and Love采用1970-1986年间的季度数据研究了美国及日本的真实汇率变化对其自身制造业就业的影响，发现不管是美国还是日本，其货币的升值都会导致其制造业产出与就业的下降，特别是耐用品部门[3]。Revenga则对美国制造业就业及工资与汇率的关系进行分析，发现1980-1985年间美元的升值导致了就业减少4.5-7.5％，工资平均减少1.2％[4]。M
rquez and Pagés通过对18个拉美国家进行分析发现，实际货币的升值会导致就业的减少[5]。Burgess and Knetter对G-7国家进行了分析，发现这些国家的就业与汇率之间也存在着显著的联系，根据他们的估计在大多数国家案例中货币的升值会导致制造业就业的下降[6]。Gourinchas运用美国的季度数据研究了汇率对总就业的影响，发现贬值10％将导致贸易部门的就业增加0.3％，而这种情况的发生主要归功于进口竞争行业的就业创造[7]。Klein et al.通过建模对美国1973-1993年制造业细分行业的研究则发现趋势性真实汇率显著地影响岗位再分配(job reallocation)但不影响净就业，而周期性真实汇率通过岗位破坏(job destruction)影响净就业[8]。Ribeiro et al.则发现货币贬值会给巴西带来大量的制造业就业[9]。Hatemi-J and Irandoust运用面板单位根及协整方法对法国进行了实证分析，结论指出真实汇率的上升将导致法国制造业就业的显著下降[10]。Oskooee et al.则利用协整及误差修正模型对美国1961-2000年的数据进行了实证分析，发现美元的贬值从短期来看对就业及工资有积极的促进作用，而从长期看其影响却是中性的[11]。
近年来，国内学者也逐步开展了这方面的研究，并做出了卓有成效的工作。俞乔通过分析认为，人民币贬值15％-30％可能增加250万-510万个就业岗位[12]。万解秋和徐涛则分析人民币汇率调整对就业的实际影响，结果表明，人民币实际升值将抑制就业的增长，并加重就业负担[13]。丁剑平和鄂永健运用协整方法检验中国汇率变化和就业及工资的关系，发现人民币实际贬值会显著增加贸易部门就业，但非贸易部门就业却不敏感[14]。曾莹对中国15个行业进行了分析，发现对于大多数行业，人民币升值会抑制其就业增长，而贬值有利于其就业扩张，尤其是对高开放度和劳动密集型行业影响显著[15]。鄂永健和丁剑平又通过在个体跨期最优模型中引入内生劳动力供给，并同时假定对资本流动存在限制，来分析实际汇率变动对就业的影响[16]。结果发现：只有当消费的跨期替代弹性比较小时，本币实际贬值才会促进就业的增加，反之贬值会使就业减少。沙文兵选用1994-2007年中国东部11省建立面板数据模型，研究发现人民币实际有效汇率的水平与就业量显著负相关：在其它条件不变的情况下，人民币实际有效汇率指数上升1％，就业量将下降0.126％[17]。这些研究都得出了基本一致的结果，即我国货币升值会带来就业及产出的下降。
然而，另一些研究则从其他角度得出了不一样的结果。Edwards对39个发展中国家进行了实证研究，认为货币的贬值会引起发展中国家国内产出及实际工资的下降，导致就业的减少[18]。Fung对台湾企业层面的数据进行分析发现，真实的货币升值导致生存企业规模的扩大，从而提高生产率[19]。他们的研究显示了一个显著的规模效应的存在。李晓峰和钱利珍则通过构建测算传导渠道的模型，分析中国的汇率影响就业的传导渠道[20]。研究发现，人民币汇率变动会通过出口需求、资源配置和效率渠道对就业产生影响。其中，出口需求渠道的作用最强，效率渠道的作用次之，资源配置渠道的效应最弱，但资源配置渠道的影响效应为正，即汇率升值通过资源配置能带动就业，而出口需求和效率渠道的影响效应为负，即汇率升值将通过出口需求和效率变动减少就业。
谢杰构建了一个可计算一般均衡模型(CGE)以量化估算人民币实际汇率升值对中国经济各部门的影响，发现升值的财富效应导致国内购买力增强，服务业、建筑业产出随之增加，然而其他产业产出会下降[21]。胡宗义，刘亦文则运用动态CGE进行分析，发现人民币升值对中国宏观经济不同经济变量会产生不一样的结果，对贸易条件及CPI呈正向作用，对金属、机械设备加工业等行业有正面的经济效应，而对种植、养殖、运输等行业影响不大，服装纺织等货物贸易行业则会有负的影响[22]。
上述研究，无论是对发达国家的研究，还是对发展中国家的研究，都主要是针对制造业就业，从耐用品与非耐用品，到贸易部门与非贸易部门，及至具体的细分部门。对汇率调整的考虑，也都从真实汇率调整，到考虑趋势性及周期性汇率的差异，及至汇率调整的短期与长期性。这些研究都是从就业或者汇率方面尽可能地挖掘更多的信息，从而更好地描述了汇率变化对就业的影响。这些研究还有一个重要的特征，都从某一个国家的角度探讨其汇率的变化对本国就业的影响。但现今的世界是一个多边联系的世界，一个国家政策的变动不仅会直接影响到本国及他国，而且还会通过他国受影响后的反馈间接影响到本国。特别是对于汇率来说，国与国之间的联系和影响表现得更加紧密。这就要求我们从多国互动的角度去考虑汇率对就业的影响，并构建一个多国模型来研究这种关系。
因此，本文选择在Pflü ger[23]及Yamamoto[24]的两国模型的基础上，引入了汇率因素，并且考虑到适应当前的地缘政治经济格局，将两国模型扩展为三国模型。本文第二部分对模型进行了具体介绍；第三部分介绍了模型的求解及相关参数设置；第四部分对模型的模拟结果进行讨论，分析各国汇率变化对各国就业的影响特征；第五部分进行了相关总结。
2 模型
模型的构建是在金融业国、制造业国、资源业国三国的地缘构架上进行的，在建模前，首先要对这三种类型国家的特点进行描述与讨论。
金融业主导国家具有如下特点：拥有富集的金融资本，通过金融资本进行对全球各国的产业投资，控制世界的经济，是资本输出国；具有较高的信用创造能力，能产生更多的资本进行投资；掌握世界的最高技术水平；居民消费水平高，通过低价获取制造业国的制造品及资源业国的资源，保持很高的产品消费量。更多的是产品及资源的输入，由于其发达的金融业，也导致金融业主导国家居民存在大量的信贷消费现象；人口较少，劳动力成本高。
制造业主导国家拥有大量的劳动力资源，劳动力成本低廉，并有一定的技术水平及自然资源；在生产链中，处于中间水平，需要从金融业国输入资本，从资源业国获取资源，同时向金融业国与资源业国输出制造业产品；金融业不发达，储蓄投资转化率较低。
资源开发业主导国家拥有丰富的自然资源，向金融业国与制造业国输出资源；较低的技术水平，在生产链中处于下游；居民生活水平低；需要金融业主导国家向其输入资本；金融业很不发达，储蓄投资转化率低下。
另外，根据各国消费者对各国制造业产品的需求量，我们也可以得到i国制造业产品的总需求：
厂商追求利润最大化，根据Krugman，于是企业便会把出厂价格定在：
2.4 模型传导机制
根据整个模型框架，我们进一步从A国汇率变动的角度，探讨了模型的传导机制(图1)。假定A国产品的供需正处在一个平衡点，当A国汇率变动后，将会对资本市场、资源市场产生直接影响，从而导致A国的利率及A国资源价格的变化，结合A国的工资，通过公式(22)改变了A国的制造品价格。当然，B国、C国的制造品价格也会因为产生变化。然后，由A、B、C三国的制造品价格，结合AB国之间、AC国之间的关税，以及A国的汇率，通过公式(5)，影响到A国市场的价格指数。另一方面，A国家居民消费总量由A国居民可支配收入决定，结合A国制造品价格，通过公式(12)决定A国居民对A国制造品的需求量，同理结合相关国家关税与汇率情况决定B国、C国居民分别对A国制造品的需求量，从而通过公式(13)得出A国制造品的总需求量。由于需求决定供给，从而进一步导致A国制造品供给的变化，从而根据式(23)、(24)及(25)决定A国资本及资源的需求量，进而再一次影响到资本市场与资源市场的变动，如此循环，通过优化算法去逼近式(26)、(28)，在对A、B、C三国利率及资源价格的寻优过程中，实现资本、资源、制造品市场的平衡，得到A国制造品的供给量及其他相关数据。最后，根据(23)式，得到制造业劳动需求量，结合服务业劳动需求、农业劳动需求以及A国的总劳动供给，通过(29)式计算出A国的失业情况，得到失业率。
3 模拟参数设置
Fujita et al.[26]指出对于一个三区域的模型，要得出三个地区情况的解析解是困难的，但可以运用数值模拟的方法获得一些数值解，用以分析三区域的情况。因此，本文采用C#与Matlab联合编程进行系统实现。对于模型的最优化算法核心部分，采用Matlab编写，并通过C#实现调用接口进行运算。从而，开发了三国经济增长模拟系统(Three-Country Economy Simulation System，T-CESS)作为分析工具，具体开发过程在此略过。
3.1基本参数设置
运用T-CESS系统进行经济动态模拟研究，首先需要对相关的参数及变量的初始值进行设定。本文对汇率变化的模拟，其相关参数与变量初始值的设定，具体可参见表1。
图1 汇率传导机制流程图
为了表征金融业主导国家、制造业主导国家与资源开发业主导国家三种类型的国家，本文对金融业主导国家、制造业主导国家及资源开发业主导国家三国的人口数分别设为400，1600，800，这主要体现了制造业主导国家劳动力的丰度；人均资本存量分别设为0.7，0.6，0.55，这体现了三国经济发展水平的差异；而金融业主导国家、制造业主导国家及资源开发业主导国家的可利用资源则设置为150，600，1500，这体现了三种类型国家资源丰富程度的差异；为体现出各国技术水平的差异，在技术参数方面，金融业主导国家、制造业主导国家与资源开发业主导国家分别设置为1.4，1.3，1.2；本文认为金融业主导国家居民有更低的储蓄率，因而金融业主导国家、制造业主导国家与资源开发业主导国家的储蓄率分别设置为0.2，0.3，0.3；在直接标价法下，将金融业主导国家，制造业主导国家，资源开发业主导国家的汇率分别设置为1.2，5.1，5.5，体现了金融业主导国家有更高的币值水平，制造业主导国家次之，资源开发业主导国家最低；本文假设金融业主导国家金融市场发达有很强的信用创造能力，而制造业主导国家与资源开发业主导国家信用创造能力缺乏，储蓄投资转化率低下，于是对金融业主导国家、制造业主导国家及资源开发业主导国家的信贷资产分别设定为0.36，-0.08，-0.09；对于各国农业产品的消费，本文假设农产品消费为基本品消费，其消费量都是相同的，故都设置为0.2；各国间的冰山成本系数都为1.2；国家间的关税系数都为1.2；资本分配系数按照资本的丰富程度来设定，金融业主导国家资本充足故较小为0.16，制造业主导国家次之为0.2，资源开发业主导国家最大为0.24；资源分配系数按照资源丰富程度来设定，金融业主导国家资源最为稀缺，受制于资源故最大设为0.35，制造业主导国家有一定的资源丰度故稍小为0.28，资源开发业主导国家资源丰富故较小为0.2；劳动力分配系数由1减去各国其他资源分配系数得到，具体分别为0.49，0.52，0.56，这在某种意义上是一种劳动力熟练程度的反映，体现了各国生产同样产品的劳动力消耗量；其他的相关设定可见表2及参照模型中的相关变量说明。
3.2基本情景设置
为了全面地了解各种汇率变化情况下各国就业率的变动情况，首先需要设置一个基准情景(参见表2中的情景0)，将金融业主导国家，制造业主导国家，资源开发业主导国家的汇率，分别设置为1.20，5.10，5.50。在情景0的基础上，本文展开了各国汇率变动的情景模拟，模拟一共分为六种情景(参见表2中的情景1-情景6)：金融业主导国家、制造业主导国家、资源开发业主导国家分别单方面货币贬值10％；金融业主导国家与制造业主导国家、金融业主导国家与资源开发业主导国家、制造业主导国家与资源开发业主导国家两国同时货币贬值10％。若三个国家同时贬值10％，则三国间的汇率相对值不发生变化，故贬值只有6种情景；而升值即是与贬值相反的情景模拟。通过情景1-6与情景0之间的对比，便可分析各国汇率变动对各国经济的影响特征以及汇率影响各国经济的传导机制。
4 结果分析
按照汇率贬值的各种情景，本文利用T-CESS系统展开相应的模拟，并对各种情景下各国就业率的变化情况进行分析，具体见表2。
首先，我们分析金融业主导国家货币贬值10％对各国的影响，具体见表2中的情景1。从表中可见，金融业主导国家的就业率从93.8534％上升到94.4443％，上升0.5909％，制造业主导国家就业率从90.8334％下降为90.4307％，下降0.4027％，资源开发业主导国家就业率从95.4947％下降为94.3912％，下降1.1034％。由此表明，金融业主导国家货币贬值会带来金融业主导国家本身就业率一定幅度的上升，但却会导致制造业主导国家及资源开发业主导国家就业率的下降，特别是对资源开发业主导国家就业率下降的影响最为严重。
接下来，可以分析制造业主导国家货币贬值10％对各国的影响情况。从表2可见，金融业主导国家的就业率从93.8534％下降到93.5084％，下降0.3450％，制造业主导国家就业率从90.8334％上升为92.2051％，上升1.3717％，资源开发业主导国家就业率从95.4947％下降为93.5939％，下降1.9008％。由此表明，制造业主导国家货币贬值会带来制造业主导国家本身就业率较大幅度的上升，但却会导致金融业主导国家及资源开发业主导国家就业率的下降，特别是对资源开发业主导国家就业率下降有严重的影响。
进一步考虑资源开发业主导国家货币贬值10％的情况，从表2可见，金融业主导国家的就业率从93.8534％下降到93.5903％，下降0.2631％，制造业主导国家就业率从90.8334％下降为90.0550％，下降0.7785％，资源开发业主导国家就业率从95.4947％上升为98.9166％，上升3.4219％。由此表明，资源开发业主导国家货币贬值会带来资源开发业主导国家本身就业率大幅度的上升，但却会导致金融业主导国家及制造业主导国家就业率的下降，特别是对制造业主导国家就业率下降有较大的影响。
另外，对于金融业主导国家与制造业主导国家同时贬值10％对各国就业率的影响。从表2可见，金融业主导国家的就业率从93.8534％上升到94.1333％，上升0.2799％，制造业主导国家就业率从90.8334％上升为91.6479％，上升0.8145％，资源开发业主导国家就业率从95.4947％下降为92.4520％，下降3.0427％。由此表明，金融业主导国家与制造业主导国家同时贬值会带来金融业主导国家与制造业主导国家就业率一定幅度的上升，制造业主导国家上升幅度较大，但却会导致资源开发业主导国家就业率的严重下降。
金融业主导国家与资源开发业主导国家同时贬值10％对各国就业率的影响，见表2。从表中可见，金融业主导国家的就业率从93.8534％上升到94.2238％，上升0.3705％，制造业主导国家就业率从90.8334％下降为89.5744％，下降1.2590％，资源开发业主导国家就业率从95.4947％上升为97.5414％，上升2.0468％。由此表明，金融业主导国家与资源开发业主导国家同时贬值会带来金融业主导国家与资源开发业主导国家就业率的上升，其中资源开发业主导国家就业率有很大幅度的上升，但却会导致制造业主导国家就业率较大程度的下降。
最后，考察制造业主导国家与资源开发业主导国家同时贬值10％对各国就业率的影响。从表2可见，金融业主导国家的就业率从93.8534％下降到93.2569％，下降0.5964％，制造业主导国家就业率从90.8334％上升为91.3737％，上升0.5403％，资源开发业主导国家就业率从95.4947％上升为96.8070％，上升1.3123％。由此表明，制造业主导国家与资源开发业主导国家同时贬值会带来制造业主导国家与资源开发业主导国家就业率一定幅度的上升，资源开发业主导国家上升幅度较大，但却会导致金融业主导国家就业率一定程度的下降。
综合各种情景对各国就业影响的特征，各国进行货币贬值而对本国就业状况的改善，都是以牺牲他国就业为代价的；金融业主导国家就业率受汇率变化的影响较小，无论是正向还是负向，其变化幅度都不大；制造业主导国家相对金融业主导国家其就业率受汇率影响的变化幅度较大；而资源开发业主导国家就业率对汇率变化有相当的敏感性，很容易受到汇率变动的冲击而出现就业震荡现象。
5 结论
本文构建了一个简单的三国模型，并假设世界存在三种类型的国家：金融业主导国家，制造业主导国家及资源开发业主导国家。模型结构追随了经典的C-P模型，本文在Pflü ger及Yamamoto模型的基础上，将两国扩展为三国，通过引入汇率，并将制造业生产函数扩展为三要素的CES形式，用以分析汇率变动下，三国就业的交互影响特征。在模型构建的基础上，采用C#与Matlab联合编程对经济危机的模拟进行系统实现。对于模型的最优化算法核心部分，采用Matlab编写，并通过C#实现调用接口进行运算。从而开发了三国经济模拟系统，并运用模拟系统进行了相关的模拟分析。并设置了各种贬值情景，用以模拟各种情景下，各国就业的变化特征。
通过模拟分析，我们发现：各国的贬值策略会对本国的就业状况带来改善，资源开发业主导国家贬值对本国就业带来的改善最大，制造业主导国家次之，金融业主导国家最小；任何国家的贬值策略在带来本国就业改善的同时，也会导致其他国家就业率的下降；两国的联合贬值情景，会带来第三方国家就业率的较大幅度的下降；制造业主导国家贬值对他国就业的影响较大，资源开发业主导国家次之，金融业主导国家最小；资源开发业主导国家的就业率最容易受到他国货币贬值的冲击，制造业主导国家次之，金融业主导国家就业率不易受到他国汇率变化的影响。
通过本文的研究，虽然我们给出了各种汇率调整对各国就业的影响特征，然而却没有给出汇率对就业的影响渠道。在我们的其他相关研究中发现，当汇率进行调整后，不仅各国的就业率会发生改变，各国的生产、居民消费、资本资源流动以及各个市场的价格指数都会发生改变。需要指出的是，通过贬值换来的就业改善，往往都是以牺牲贬值国居民消费为代价的。因此，这需要进一步对这些方面的影响特征进行分析，从而有助于理清汇率变化对各国就业影响的传导渠道，更好更全面的认识汇率对就业的影响。
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