譚遠(yuǎn)發(fā)，王翠香，申曉梅

(1.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 中國西部經(jīng)濟(jì)研究中心，四川 成都 610074;2.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 公共管理學(xué)院，四川 成都 610074)

基于協(xié)整方法的四川省消費(fèi)增長的就業(yè)效應(yīng)研究

譚遠(yuǎn)發(fā)1，王翠香2，申曉梅2

(1.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 中國西部經(jīng)濟(jì)研究中心，四川 成都 610074;2.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 公共管理學(xué)院，四川 成都 610074)

利用四川省1978—2008年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，采用協(xié)整方法估測了消費(fèi)增長的就業(yè)效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)，從總量上看，當(dāng)前和未來四川省消費(fèi)增長的就業(yè)彈性分別為0.166和0.10，并且在統(tǒng)計(jì)意義上十分顯著。Granger因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，從短期來看，就業(yè)和消費(fèi)增長之間并不存在顯著的因果關(guān)系;從長期來看，就業(yè)和消費(fèi)增長之間互為因果關(guān)系。前述結(jié)論的政策含義在于:短期內(nèi)，政府主導(dǎo)型投資應(yīng)向拉動消費(fèi)和推動就業(yè)的產(chǎn)業(yè)傾斜;長期內(nèi)，擴(kuò)大內(nèi)需刺激消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式應(yīng)從政府投資拉動型向居民消費(fèi)拉動型轉(zhuǎn)變。

消費(fèi)增長;就業(yè)效應(yīng);協(xié)整方法

從當(dāng)前形勢來看，過度投資可能導(dǎo)致產(chǎn)能過剩和出口的大幅度下滑，因此，消費(fèi)成了保增長、促就業(yè)、擴(kuò)內(nèi)需的著力點(diǎn)。從理論上看，消費(fèi)需求是原始意義的需求，其他需求則都是派生的。在總需求的構(gòu)成中，原始需求居于主導(dǎo)地位，派生需求處于從屬地位，消費(fèi)啟動因而成了擴(kuò)大就業(yè)的根本途徑［1］。2008年，四川省遭受了“汶川地震”和“國際金融危機(jī)”的雙重沖擊，就業(yè)形勢變得異常復(fù)雜和嚴(yán)峻。因此，四川省消費(fèi)增長的就業(yè)效應(yīng)值得研究。具體地說，當(dāng)前和未來四川省消費(fèi)增長的就業(yè)彈性究竟如何?消費(fèi)導(dǎo)向的就業(yè)增長方式對四川省是否切實(shí)可行?本文期望通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)分析，向讀者提供令人信服的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

一、就業(yè)效應(yīng)估測方法

通常，就業(yè)效應(yīng)通過就業(yè)彈性得以反映。所謂就業(yè)彈性，是指產(chǎn)出每變化一個(gè)百分點(diǎn)所對應(yīng)的就業(yè)數(shù)量變化的百分比。依據(jù)考察時(shí)期的不同，就業(yè)彈性分為兩類:一類是計(jì)算特定時(shí)期內(nèi)就業(yè)變化率與產(chǎn)出變化率之間的比率;另一類是計(jì)算連續(xù)幾年內(nèi)二者之間的平均比率。前者常被稱為點(diǎn)彈性，后者則常被稱為弧彈性。點(diǎn)彈性是根據(jù)就業(yè)彈性的定義測算的:

其中，Yt和Lt分別代表第t期的產(chǎn)出和勞動人數(shù)。點(diǎn)彈性簡單易行，曾得到廣泛應(yīng)用，其突出缺陷在于:各年份間經(jīng)常會出現(xiàn)較大波動，其波動既會削弱就業(yè)的預(yù)測功能，又會誤導(dǎo)政策的制定［2］。此外，它并未考慮其他影響因素，把就業(yè)增長全部歸于經(jīng)濟(jì)的增長，因而計(jì)算出的彈性存在著較大的誤差。弧彈性則是基于經(jīng)濟(jì)模型測算的一段時(shí)期內(nèi)的平均彈性。目前通常采用的三種模型是:

(1)新古典增長函數(shù)模型［3］:

其中，Yt、Kt、Lt分別是第t期的產(chǎn)出、資本、勞動人數(shù)。e是待估參數(shù)，A0、γ、α、β是隨機(jī)誤差項(xiàng)。當(dāng)對 (2)式兩端取自然對數(shù)后，β為勞動的產(chǎn)出彈性，1/β則為就業(yè)彈性。很顯然，該模型從資本、勞動投入等因素解釋了經(jīng)濟(jì)增長的源泉，但反過來用于求經(jīng)濟(jì)增長對勞動的彈性卻顛倒了因果關(guān)系［4］。

(2)中國科學(xué)院國情分析研究小組 (1998)的雙對數(shù)模型［5］:

其中，Lt、Yt分別是第t期勞動人數(shù)、產(chǎn)出。α、β分別為所估計(jì)的常數(shù)項(xiàng)和就業(yè)彈性系數(shù)。該模型簡單直觀，符合問題研究假設(shè)的因果關(guān)系，但沒有考慮影響就業(yè)的非產(chǎn)出因素。

(3)丁守海的動態(tài)估算模型［6］:

其中，Lt、Vt、Zt、rt、Wt、Qt、εt依次為第 t期勞動人數(shù) (log)、工時(shí)延長的工資增長加速度、解雇成本、利率、小時(shí)工資率、總產(chǎn)出和隨機(jī)擾動項(xiàng)。α7為短期就業(yè)彈性，α7/(1－α8)則為長期就業(yè)彈性。該模型通過數(shù)理推導(dǎo)來設(shè)定計(jì)量模型，避免了模型設(shè)定的隨意性，考慮了就業(yè)的狀態(tài)依賴性和非產(chǎn)出影響因素，估計(jì)了短期和長期就業(yè)彈性。然而，該模型中控制變量較多，更適合于面板數(shù)據(jù)。此外，延長工時(shí)的工資增長加速度和解雇成本等變量可能存在較大的測量誤差而使參數(shù)估計(jì)存在偏誤。

上述三種模型所依據(jù)的理論假設(shè)不同，因而模型設(shè)定繁簡及適用數(shù)據(jù)類型也不同，這就要求研究者根據(jù)研究需要予以權(quán)衡。鑒于本文著重考察消費(fèi)增長而非經(jīng)濟(jì)增長的就業(yè)彈性，因而不能簡單地采用新古典模型和動態(tài)估算模型。事實(shí)上，雙對數(shù)模型是一種經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向而非理論導(dǎo)向的估測方法，更易于推廣。正因如此，中國科學(xué)院國情分析研究小組據(jù)此構(gòu)建了投資與就業(yè)增長的雙對數(shù)模型。與投資一樣，消費(fèi)也是拉動經(jīng)濟(jì)增長的“三駕馬車”之一?；陔p對數(shù)模型估計(jì)消費(fèi)增長對就業(yè)的拉動效應(yīng)是完全可行的，下文采用定義法和雙對數(shù)模型來估計(jì)四川省消費(fèi)增長的就業(yè)效應(yīng)。

二、四川省消費(fèi)增長的就業(yè)效應(yīng)——點(diǎn)彈性

在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期，市場對勞動力資源配置的基礎(chǔ)性作用發(fā)揮不夠充分，就業(yè)彈性系數(shù)因而不能有效地反映勞動力需求。與之相反，自1978年改革開放以后，勞動力體制與工資制度的市場化改革逐步深入，就業(yè)彈性比較真實(shí)地反映了經(jīng)濟(jì)與就業(yè)增長之間的關(guān)系。因此，本文將就業(yè)彈性的考察期設(shè)定在1978年以后。

從圖1不難看出，1979—2008年，四川省就業(yè)彈性呈現(xiàn)明顯的兩階段特征，其特征是:1993年以前，就業(yè)彈性保持在較高的水平，平均值為0.375;1993年之后，就業(yè)彈性基本持續(xù)在較低水平，平均值為0.026。這一特征與張車偉等估計(jì)的全國經(jīng)濟(jì)增長的就業(yè)彈性變化趨勢基本一致［7］。“在20世紀(jì)90年代初，出現(xiàn)了一個(gè)明顯的斷點(diǎn)，在此前就業(yè)彈性還能維持在0.3～0.4的較高水平，而進(jìn)入90年代后就急跌到0.1左右”［7］。已有文獻(xiàn)從產(chǎn)出對就業(yè)的即期和滯后影響、隱性失業(yè)和有效就業(yè)、名義就業(yè)和實(shí)際就業(yè)、工資剛性和勞動生產(chǎn)率、雇傭量和勞動工時(shí)等諸多視角進(jìn)行了解釋，但對消費(fèi)制度和就業(yè)制度變遷及其二者的緊密聯(lián)系則關(guān)注不多。改革開放前，采取了抑制消費(fèi)的制度安排，從20世紀(jì)90年代后期開始，則采取了刺激消費(fèi)的政策和制度安排［8］。與此同時(shí)，城鎮(zhèn)就業(yè)制度以統(tǒng)包統(tǒng)配為主要特征向市場化方向轉(zhuǎn)變［9］。消費(fèi)制度和就業(yè)制度同步轉(zhuǎn)型的邏輯表明:“在我國，消費(fèi)并不僅僅是個(gè)人層面的事情，它在很大程度上是國家政策和制度安排的結(jié)果。國家對消費(fèi)的制度安排，同勞動激勵(lì)的方式和狀況密切相關(guān)?！保?0］

三、四川省消費(fèi)增長的就業(yè)效應(yīng)——弧彈性

要采用 (4)式估計(jì)弧彈性，首先要對年末就業(yè)總量和實(shí)際消費(fèi)取自然對數(shù)，分別記為lnempt和lncont，所估計(jì)的二變量之間線性關(guān)系系數(shù)就是弧彈性。需要補(bǔ)充的是，對數(shù)變換既不改變可能存在的協(xié)整關(guān)系，又可消除時(shí)間序列中可能存在的異方差現(xiàn)象。

圖2顯示，lnempt和lncont均呈現(xiàn)出不斷增長的趨勢，這兩個(gè)變量之間存在正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.895，且在0.05的水平下顯著。然而，兩變量之間是否存在因果關(guān)系還需根據(jù)協(xié)整關(guān)系予以檢驗(yàn)。由于協(xié)整關(guān)系反映非平穩(wěn)時(shí)間序列之間存在的長期穩(wěn)定關(guān)系，因此在對兩變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前必須對各自的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

有研究指出，在單位根檢驗(yàn)方法中，較之ADF和PP檢驗(yàn)，KPSS檢驗(yàn)對小樣本更為有效［11］。所以，本文將以KPSS統(tǒng)計(jì)量來判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性。與ADF和PP檢驗(yàn)相反，KPSS檢驗(yàn)的原假設(shè) (H0):時(shí)間序列是平穩(wěn)的;備擇假設(shè) (H1)是:時(shí)間序列存在單位根。

表1 KPSS單位根檢驗(yàn)

由表1可知，兩個(gè)時(shí)間序列l(wèi)nempt和lncont都在水平統(tǒng)計(jì)量上存在單位根，在一階差分后變得平穩(wěn)。由此可見，lnempt和lncont都是一階單整的非平穩(wěn)時(shí)間序列，即I(1)，但需要進(jìn)一步檢驗(yàn)這兩個(gè)變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系。

協(xié)整檢驗(yàn)方法有E－G兩步法和Johansen檢驗(yàn)法，前者使用方便，但小樣本下的OLS協(xié)整估計(jì)具有實(shí)質(zhì)性偏差，且僅適合于單一協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn);后者適宜于多變量協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)——VAR模型，并具有相對較高的檢驗(yàn)優(yōu)勢，用VAR模型分析變量協(xié)整關(guān)系優(yōu)于用E－G兩步法建立的單一方程。有鑒于此，下文分別以lnempt和lncont為因變量和自變量構(gòu)建VAR模型，然后再用Johansen方法檢驗(yàn)是否存在協(xié)整關(guān)系。

表2 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

n表2中 Trace統(tǒng)計(jì)量顯示，lnempt和 lncont之間只存在唯一的協(xié)整關(guān)系，對應(yīng)的長期均衡方程為

從 (5)式看出，1978—2008年，消費(fèi)對就業(yè)增長的彈性約為0.166，這意味著考察期內(nèi)消費(fèi)每增長1%拉動就業(yè)增長0.166%。這一結(jié)果與楊麗和趙富城［4］采用此模型對1978—2007年全國數(shù)據(jù)回歸所求得經(jīng)濟(jì)增長的就業(yè)彈性 (0.154)非常相近，表明消費(fèi)導(dǎo)向的就業(yè)增長方式對四川省切實(shí)可行。

值得強(qiáng)調(diào)的是，盡管Johansen協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)lnempt和lncont之間存在長期均衡關(guān)系，但無法得知二者偏離它們共同的隨機(jī)趨勢的調(diào)整速度，因此有必要進(jìn)一步估計(jì)其誤差修正機(jī)制，即需要估計(jì)誤差修正模型 (VECM)。

表3顯示，在模型 (1)和 (2)中，誤差修正項(xiàng)的系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn)，且誤差修正系數(shù)為正，符合正向修正機(jī)制，調(diào)整速度分別為0.006和0.036。穩(wěn)定性檢驗(yàn)還顯示，所有特征根都落在單位圓內(nèi)，這表明VECM估計(jì)系數(shù)是穩(wěn)定可靠的。Lagrange－Multiplier檢驗(yàn)的卡方值為6.385，自由度為4，且在5%水平下拒絕原假設(shè)，表明殘差序列已不存在自相關(guān)。

雖然消費(fèi)和就業(yè)兩變量之間存在協(xié)整關(guān)系，但二者之間是否存在因果關(guān)系還需進(jìn)一步檢驗(yàn)。Engle－Granger為此提供了一個(gè)更全面的方法，即通過協(xié)整和VECM進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，這不僅考慮到了傳統(tǒng)的因果關(guān)系檢驗(yàn)所考察變量間短期因果關(guān)系，還能體現(xiàn)兩個(gè)或兩個(gè)以上變量因協(xié)整關(guān)系而形成的長期因果關(guān)系。本文的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)基于VECM(1)和VECM(2)，即采用Wald檢驗(yàn)，對VECM(1)和VECM(2)中系數(shù)的顯著性進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)來判斷各變量長期因果關(guān)系的方向。其中，原假設(shè)H0:差分變量以及誤差修正項(xiàng)系數(shù)為0。

表3 VECM估計(jì)

由表4可知，從短期來看，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量在統(tǒng)計(jì)意義上不顯著，表明就業(yè)和消費(fèi)增長之間不存在顯著的因果關(guān)系。從長期來看，Wald統(tǒng)計(jì)量十分顯著，表明就業(yè)和消費(fèi)增長之間顯著地互為因果關(guān)系?？梢越忉屓缦?因?yàn)閱酉M(fèi)拉動經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)而拉動就業(yè)增長并不能立即實(shí)現(xiàn)，比如企業(yè)用工調(diào)整往往存在滯后;同理，就業(yè)增加帶來就業(yè)者的收入穩(wěn)步增長，進(jìn)而引致的消費(fèi)需求增加也需要調(diào)整時(shí)間，即居民的消費(fèi)需求調(diào)整也存在滯后。表4還顯示，這兩種雙向調(diào)整的時(shí)間滯后期約1年，也就是上一期的消費(fèi)和外部沖擊共同影響當(dāng)期就業(yè)，而上一期的就業(yè)和外部沖擊共同影響當(dāng)期消費(fèi)。

四、四川省消費(fèi)增長的就業(yè)彈性趨勢預(yù)測

基于誤差修正模型VECM(1)和VECM(2)，分別對各模型中的因變量予以預(yù)測，2009—2020年各年預(yù)測結(jié)果值及其95%的置信區(qū)間如下:

因?yàn)槲磥砀髂觐A(yù)測值分別是基于誤差修正模型VECM(1)和VECM(2)所得，所以四川省消費(fèi)和就業(yè)總量預(yù)測值的時(shí)間序列平穩(wěn)。未來12年四川省消費(fèi)增長的就業(yè)彈性為:

表4 四川省消費(fèi) (lncont)和就業(yè) (lnempt)的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

表5 2009—2020年四川省就業(yè)和消費(fèi)總量預(yù)測

從總量上看，2009—2020年四川省消費(fèi)增長的就業(yè)彈性為0.1，這意味著未來12年內(nèi)消費(fèi)每增長1%就業(yè)將增長0.1%，意味著未來消費(fèi)總量對于就業(yè)總量增長的作用顯著。需要注意的是，總量分析往往掩蓋了不同結(jié)構(gòu)、地區(qū)、收入群體等之間的差異性。例如，窮人的邊際消費(fèi)傾向較高，富人的邊際消費(fèi)傾向較低;農(nóng)村居民通常較城鎮(zhèn)居民的邊際消費(fèi)傾向高;同時(shí)，窮人和富人、農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)可能存在很大差異。窮人對于生存性支出較高，而富人對于發(fā)展性和炫耀性消費(fèi)的支出較高。同樣，農(nóng)村居民較城鎮(zhèn)居民的生存性消費(fèi)支出高，而發(fā)展性消費(fèi)支出低。也就是說，窮人較富人、農(nóng)村居民較城鎮(zhèn)居民的恩格爾系數(shù)高。

五、結(jié) 語

實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，從總量上看，雖然當(dāng)前和未來四川省消費(fèi)增長的就業(yè)彈性系數(shù)不大，但在統(tǒng)計(jì)意義上十分顯著，這表明消費(fèi)對就業(yè)的拉動依賴于消費(fèi)結(jié)構(gòu)的改善。以城鄉(xiāng)消費(fèi)結(jié)構(gòu)差異為例，盡管四川省城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的恩格爾系數(shù)都逐年下降，但農(nóng)村遠(yuǎn)高于城鎮(zhèn)，約10百分點(diǎn)。其政策含義在于:一方面，四川省在實(shí)施擴(kuò)大內(nèi)需的相關(guān)政策時(shí)，應(yīng)把農(nóng)村勞動力就業(yè)向城市轉(zhuǎn)移作為一個(gè)著力點(diǎn);另一方面，四川省要千方百計(jì)增加農(nóng)民收入，完善農(nóng)村社會保障，促進(jìn)農(nóng)村居民消費(fèi)［12］。實(shí)證研究還發(fā)現(xiàn)，從短期來看，消費(fèi)和就業(yè)的因果關(guān)系并不顯著，這意味著政府主導(dǎo)型投資更應(yīng)向拉動消費(fèi)和推動就業(yè)的產(chǎn)業(yè)傾斜。但長期來看，消費(fèi)和就業(yè)互為因果關(guān)系，這表明擴(kuò)大內(nèi)需刺激消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式應(yīng)該從政府投資拉動型向居民消費(fèi)拉動型轉(zhuǎn)變。因?yàn)?，就業(yè)、收入、消費(fèi)是一個(gè)鏈條，就業(yè)是民生之本，要想擴(kuò)大內(nèi)需，促進(jìn)就業(yè)是優(yōu)先選擇。此外，由于缺乏與不同分類標(biāo)志相對應(yīng)的就業(yè)人數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因而本文未進(jìn)一步估計(jì)不同消費(fèi)類型對就業(yè)增長的彈性。因此，未來消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化對于就業(yè)結(jié)構(gòu)變化的影響還值得進(jìn)一步探索。

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The Study of the Effects on Employment of Consumption Growth in Sichuan Province:a Cointegration Approach

TAN Yuan－fa1，WANG Cui－xiang2，SHEN Xiao－mei3
(1.West China Economic Research Center，Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 610074，Sichuan，China;2.School of Public Administration，Southwestern University of Finance and Economics，Chengdu 610074，Sichuan，China)

Based on the data of sichuan province from 1978 to 2008，this paper uses a cointegration approach to estimates the effects on employment of consumption growth.Totally，the employment elasticity of consumption growth in current and future for Sichuan Province are 0.166 and 0.10 respectively，which are statically significant.Granger causality test further show that the causal relationship between employment and consumption growth is not significant in the short run.However，in the long run，both factors simultaneously affect each other.The policy implications of the above findings are as follows，in the short term，government－led investment should be in favor of industries which would promote consumption and employment;in the long term，it necessary to transfer the mode of economic development from the government investment－led to consumer－led to the benefit of expanding domestic demand and of boosting consumption.

consumption growth;employment effects;cointegration approach

F241.4

A

1673－9779(2011)03－0289－06

2011－04－19

國家社會科學(xué)青年基金項(xiàng)目 (11CRK018)和四川省哲學(xué)社會科學(xué)“十一五”規(guī)劃項(xiàng)目 (SC09B044)。

譚遠(yuǎn)發(fā) (1981－)，男，湖北恩施人，博士，講師，從事就業(yè)、失業(yè)和創(chuàng)業(yè)研究。

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［責(zé)任編輯 楊玉東］