我國經濟增長與失業關系的區域性差異分析

張世偉 ，司穎華,2

(1.吉林大學數量經濟研究中心，吉林 長春 130012；2.蘭州財經大學甘肅經濟發展數量分析研究中心，甘肅 蘭州 730020)

一、問題的提出

美國經濟學家Okun[1]提出的奧肯定律，它反映經濟增長率與失業率之間互逆的經濟規律，也引起了學者們的廣泛關注。在正常情況下，雖然已有的奧肯定理研究中對應系數的大小有一些差異，但是Attfield和Silverstone[2]與Moosa[3]等一致認為，經濟增長率與失業率之間存在反向變動關系。在我國，經濟持續高速增長，但失業率卻居高不下，這似乎違背了奧肯定律。對于這種現象，國內學者做了大量研究進行不同的解讀。周長才[4]認為，如果在失業人數中增加隱性失業人數，則經濟增長率與失業率的關系滿足奧肯定理。鄒薇和胡翾[5]認為，在第二三產業中，使用就業人口總數占比表征失業率，則存在奧肯定律。蔡昉[6]解釋了國內外對我國失業率數據的質疑，并系統分析了失業水平等統計數據的一致性，建議用調查失業率表征失業率。進一步，蔡昉[7]認為，已有研究得到我國“奧肯定理”失靈的成因是：我國失業率的主要成分是自然失業率，經濟增長影響的因素很多，使得失業對經濟增長影響的效果不顯著。方福前和孫永君[8]針對我國經濟數據檢驗了差分型、缺口型和動態型等不同類型的奧肯定律，認為各種類型在我國經濟中都不顯著。

近年來，關于經濟增長與失業關系的研究形成了兩個不同的分支：其一，從線性奧肯定律擴展到非線性奧肯定律。比如，Huang和Lin[9]認為，與傳統的線性參數模型相比，非線性參數模型能夠更好地描述經濟增長率與失業率之間的真實關系。林秀梅和王磊[10]得到了我國體制轉換的非線性奧肯定律，即在經濟增長的不同時期，對應不同的經濟增長率與失業率的關系。陳宇峰等[11]在構建平滑轉移回歸類型的奧肯定律基礎上，結合國際油價的外部供給沖擊，考察了奧肯定律在我國的存在性和非線性性。劉超和陳運杰[12]利用閾值協整分析得到，在不同的期限內，我國經濟增長率與失業率存在不同的線性關系。Chinn等[13]針對二戰后美國的經濟增長率與失業率構建了平滑轉移的誤差修正模型形式的奧肯定律。Rui[14]基于馬爾科夫模型研究了大蕭條時期的經濟周期與奧肯定律等。其二，奧肯定律中所采用的單變量擴展到面板數據情形。首先，面板數據模型與截面或時序數據模型相比，具有更好的變異性等。比如，Freeman[15]使用美國國家和地區的數據，運用經濟時間序列中的趨勢分解法，來估計奧肯系數。其次，基于面板數據的自回歸分布滯后(ARDL)模型，在反映因變量受同期自變量影響的同時，還能反映各個自變量和因變量對應的滯后變量的影響。比如，魏瑾瑞[16]基于動態面板數據模型得到我國經濟增長率與失業率確實存在負相關關系。最后，利用誤差修正模型測度經濟增長率與失業率的短期調整特征。比如，Huang和Yeh[17]利用面板數據的自回歸分布滯后模型和誤差修正模型分析了OECD和非OECD國家經濟增長率與失業率之間的長期均衡和短期變動關系。Hutengs和Stadtmann[18]基于面板數據得到不同年齡組對應不同產出率與失業率的關系。Ball等[19]基于面板數據考察了多個國家的經濟增長率與失業率的關系，并分析了不同國家奧肯定律的差異性。

基于上述分析可知，一方面，已有關于我國經濟增長與失業關系的實證研究中，主要只是利用國家層面的時間序列數據，而關于相關變量區域層面的面板數據較少地被應用。比如，魏瑾瑞[16]也只是針對2005—2009年我國各區域的數據進行了較簡單的分析。本文擬利用區域層面的相關變量對應的面板數據來研究，這樣不僅對國家層面的分析大大增加了樣本量，而且可以更有針對性地分析各區域經濟增長與失業的關系及其差異性。另一方面，在計量模型的選擇上，已有文獻大多針對時間序列數據采用線性回歸模型或非線性回歸模型進行建模，關于面板數據模型的研究也僅有魏瑾瑞[16]。因此，本文借鑒Huang和Yeh[17]所采用的基于面板數據的自回歸分布滯后模型和誤差修正模型，來分析我國東部、中部和西部的經濟增長率與失業率的長期均衡和短期變動關系及其差異性。

二、分析方法

在對奧肯定律研究中，主要出現了原始版本[1]、缺口型版本和動態化版本等。本文類似魏瑾瑞[16]采用奧肯定律的原始版本，即采用的變量為實際產出增長率和失業率。假定產出增長率yit與失業率uit的關系如下：

yit=μi+θuit+εit

(1)

其中，μi為截距項系數，i=1,2,…,N和t=1,2,…,T分別為個體的個數和時間的期數。由于截距項μi的不同，將面板數據模型分為混合回歸模型、固定效應模型和隨機效應模型。因此，在經驗分析中，首先需要對模型形式進行檢驗，來確定所構建面板模型的具體類型。

考慮到奧肯定律的原始版本屬于靜態的，但實際上奧肯自己也曾承認過去和現在的產出都會對就業產生影響，反之亦然。因此，式(1)兩邊通過加入產出增長率和失業率的滯后項從而加入了時間因素得到了動態奧肯定律。動態奧肯定律不僅反映兩者當期的關系，而且還可以得到上期與當期的關系。此外，加入滯后期從而消除了自相關性問題。本文借鑒Huang和Yeh[17]所采用的自回歸分布滯后(ARDL)模型形式。即設定更一般的ARDL模型其嵌套模型有：

(2)

其中，λij和δij分別為滯后j期的yi,t-j和ui,t-j對yit的影響程度。在模型(2)的基礎上，構建誤差修正模型來分析經濟增長率變動Δyit和失業率變動Δuit的短期調整關系。誤差修正模型設定為：

(3)

其中，對第i個個體而言，φi為t-1期的誤差修正項(yi,t-1-θui,t-1-μi)的系數。當φi<0時，可以依據誤差修正項來分析修正的作用：若t-1時刻yi,t-1大于其均衡解μi+θui,t-1，則(yi,t-1-θui,t-1-μi)為正，從而φi[yi,t-1-θui,t-1-μi]為負，使得Δyit減小。反之反是。這很好地測度了長期非均衡誤差項對yit的控制。

三、數據的描述性統計

(一)變量選取和數據來源

經濟增長率(gap)：類似已有文獻，選取國內生產總值指數(記作GDP)及對應的第t期的GDP增長率，gdpit=(GDPi,t-GDPi,t-1)/GDPi,t-1×100%。

失業率(U)：鑒于城鎮登記失業率數據受到眾多的質疑，蔡昉[6]認為調查失業率要優于城鎮登記失業率。因此，筆者采用1978年以來我國的城鎮調查失業率。遺憾的是，我國統計年鑒僅提供了全國經濟活動人口的年度數據，而沒有提供各地區的經濟活動人口數據，從而無法相應地得到各地區的調查失業率。因此，各地區的失業率數據仍用城鎮登記失業率，記作uit。

考慮到從1997年及以后才有重慶市的相關數據和西藏的相關數據缺失較多，基于在增加樣本量的同時保證數據真實性的原則，我們選取了29個省份(不包括港澳臺)從1979—2015年的相關數據。借鑒趙志強和葉蜀君[20]對我國東中西部區域的劃分，本文所考察的區域中，東部地區包括11個省份，中部地區包括8個省份，西部地區包括10個省份。數據主要來自《新我國60年統計資料匯編》和國家統計局網站統計數據庫(部分缺失數據采用線性插值法得到)。

(二)描述性統計分析

表1給出了各省份1979—2015年經濟增長率的描述性統計結果。

表1 經濟增長率的描述性統計結果 單位：%

由表1可知，經濟增長率均值的變化從最小值黑龍江的8.81%到最大值廣東的13.31%，相差4.50%。經濟增長率標準差的變化從最小值黑龍江的2.62%到最大值海南的6.38%，相差3.76%。這說明只是針對全國經濟增長率的已有研究掩蓋了地區之間經濟發展程度的差異性。

表2給出了各省份1979—2015年失業率的描述性統計結果。

表2 失業率的描述性統計結果 單位：%

由表2可知，失業率均值的變化從最小值北京的1.02%到最大值內蒙的4.77%，相差3.75%。失業率標準差的變化從最小值北京的0.60%到最大值內蒙的2.56%，相差1.96%。這說明只是針對全國失業率進行的已有研究掩蓋了地區之間失業率的差異性。

進一步，計算各省份1979—2015年經濟增長率與失業率的線性相關系數如表3所示。

由表3可知，1979—2015年我國各省份經濟增長率與失業率的線性相關程度存在明顯的差異性。因此，對不同地區需要進行差異性分析。

四、我國經濟增長與失業關系的整體分析

(一)單位根檢驗

針對面板數據，由是否假定各個截面具有相同單位根分為如下兩類檢驗： Levin-Lin-Chu的t檢驗和Im-Pesaran-Shin檢驗。分別對本文選取的經濟增長率與失業率對應的面板數據進行檢驗，由檢驗結果可知，對經濟增長率和失業率數據而言，單位根檢驗的第一類檢驗和第二類檢驗對應的P值均為0.00。所以，在5%的檢驗顯著性水平下，我們所考察的經濟增長率和失業率變量均為平穩的。

我們首先基于面板數據從整體來研究我國經濟增長與失業的關系，即假定面板數據模型的斜率項不變。

(二)我國經濟增長與失業的長期關系分析

筆者從靜態和動態兩個維度來構建模型，以便分析我國經濟增長與失業的長期關系。模型的構建思路如下：在靜態下，確定混合效應模型或固定效應模型，如果選擇混合效應模型，則混合效應模型為最佳模型；否則，確定是選擇隨機效應模型還是固定效應模型,進一步構建相關的動態模型。

通過相關估計和檢驗，鑒于靜態模型下并不理想,我們構建由Pesaran和Shin[21]提出的基于面板數據的自回歸分布滯后(ARDL(p,q))模型，來反映它們之間的動態關系。類似于上述的建模過程，通過檢驗選擇恰當的面板模型，而且去除不顯著變量，最后估計得到混合效應ARDL(1,2)模型如表4左半部分所示。由表4可知，在5%的顯著性水平下(注：本文所采用的檢驗顯著性水平均為5%，即P值小于等于5%時顯著，否則不顯著，下同)，當期經濟增長率受當期失業率的顯著負向影響(系數(U)為-0.43，t檢驗對應的P值為0.00)、滯后一期的經濟增長率顯著的正向影響(系數(gdp(-1))為0.44，t檢驗對應的P值為0.00)和滯后兩期失業率的正向影響(系數(U(-2))為0.46，t檢驗對應的P值為0.00)。綜上所述，從全國層面來看，我國經濟增長率與失業率存在長期的顯著負相關關系，即滿足奧肯定律。

(三)我國經濟增長與失業的短期關系分析

為了更好地反映短期內經濟增長與失業的關系，我們估計得到了混合效應的誤差修正模型如表4右半部分所示。由表4可知，第一，誤差修正項系數(RESID(-1))為-1.06，且t檢驗顯著，這證實了長期非均衡誤差對短期經濟增長率變動存在修正作用。第二，失業率變動量的系數(DU)為-0.54，t檢驗顯著(對應的P值為0.00)。這表明，我國失業率和經濟增長率的變動存在顯著負向關系。另外，當期經濟增長率變動與滯后一期的經濟增長率變動具有顯著的正向影響關系(系數(Dgdp(-1))為0.54，t檢驗對應的P值為0.00)，而且與滯后兩期的失業率變動也具有顯著的正向影響關系(系數(DU(-2))為0.78，t檢驗對應的P值為0.00)。

表4 我國經濟增長與失業的關系

注：C為常數項，*和**分別表示在10%和5%顯著性水平下顯著，下同。

五、基于不同區域經濟增長與失業的關系分析

本文將所選取的29個省份按照東中西部三個區域進行劃分，分析我國不同區域的經濟增長與失業關系的差異性。

(一)不同區域的經濟增長與失業的長期關系分析

1.東部地區經濟增長與失業的長期關系

類似于之前建模的步驟，基于東部地區的面板數據，估計得到了固定效應的ARDL(2，0)模型如表5所示。由表5可知，對于我國東部地區而言，當期經濟增長率與當期失業率之間負相關但不顯著(系數(U)為-0.14，t檢驗對應的P值為0.48)，而與滯后一期的經濟增長率顯著正相關(系數(gdp(-1))為0.55，t檢驗對應的P值為0.00)，與滯后兩期的經濟增長率顯著負相關(系數(gdp(-2))為-0.20，t檢驗對應的P值為0.00)。

2.中部地區經濟增長與失業的長期關系

針對我國中部地區，估計得到了混合效應的ARDL(1，0)模型如表5所示。由表5可知，對于我國中部地區而言，當期經濟增長率與當期失業率之間正相關但不顯著(系數(U)為0.18，t檢驗對應的P值為0.26)，而與滯后一期的經濟增長率顯著正相關(系數(GDP(-1))為0.39，t檢驗對應的P值為0.00)。

3.西部地區經濟增長與失業的長期關系

針對我國西部地區，估計得到混合效應的ARDL(2，2)模型如表5所示。由表5可知，對于我國西部地區而言，當期經濟增長率與當期失業率之間顯著負相關(系數(U)為-0.45，t檢驗對應的P值為0.01)，而與滯后一、兩期的經濟增長率顯著正相關(系數gdp(-1)和gdp(-2 )分別為0.27和0.17，t檢驗對應的P值均為0.00)，與滯后兩期的失業率顯著正相關(系數(U(-2))為0.36，t檢驗對應的P值為0.02)。

表5 不同區域增長率與失業率的長期關系

(二)不同區域的經濟增長與失業的短期關系分析

為了進一步分析經濟增長率變動與失業率變動的短期影響關系，我們針對東、中、西部地區的面板數據，構建各自的誤差修正模型(ECM)。

1.東部地區經濟增長與失業的短期關系

對東部地區，估計得到混合效應結果如表6所示。由表6可知，誤差修正項的系數(RESID(-1))為-1.02，t檢驗對應的P值為0.00，失業率的變動量的系數(DU)為-0.68，t檢驗不顯著(對應的P值為0.07)。這說明對東部地區而言，我們所研究變量的變動存在不顯著的負相關關系。另外，當期經濟增長率變動與自身的滯后一期變動顯著正相關(系數(Dgdp(-1))為0.59，t檢驗對應的P值為0.00)，與滯后兩期的經濟增長率變動顯著負相關(系數(Dgdp(-2))為-0.19，t檢驗對應的P值為0.00)。

2.中部地區經濟增長與失業的短期關系

對中部地區，估計得到混合效應結果如表6所示。由表6可知，誤差修正項的系數(RESID(-1))為-0.99，t檢驗顯著(對應的P值為0.00)，失業率的變動量的系數(DU)為-1.05，t檢驗顯著(對應的P值為0.00)。這說明對中部地區而言，所研究變量的變動呈顯著的負相關關系。另外，當期經濟增長率變動與其自身滯后一期變量顯著正相關(系數(Dgdp(-1))為0.40，t檢驗對應的P值為0.00)。

3.西部地區經濟增長與失業的短期關系

對西部地區，估計得到隨機效應結果如表6所示。由表6可知，誤差修正項的系數(RESID(-1))為-1.13，t檢驗顯著(對應的P值為0.00)，失業率變動量的系數(DU)為-0.15，但t檢驗不顯著(P值為0.51)。這說明對西部地區而言，我們所研究變量的變動之間存在不顯著的負相關關系。另外，當期經濟增長率變動與其自身滯后一期變量正相關(系數(Dgdp(-1))為0.46，P值為0.00)，與其滯后兩期變量顯著正相關(系數(Dgdp(-2))為0.18，系數(DU(-2))為0.59，t檢驗對應的P值均為0.00)。

表6 不同地區經濟增長與失業的短期關系

六、結 論

本文利用1979—2015年我國29個省份的面板數據，基于長期自回歸分布滯后模型和短期誤差修正模型，分析了全國和各區域經濟增長率與失業率的長期均衡和短期變動關系，結果表明:

就全國而言，從長期來看，當期經濟增長率與當期失業率存在顯著的負相關關系，這與魏瑾瑞[16]等得到的結論相印證。而且當期經濟增長率與滯后兩期的失業率顯著正相關，可能的原因是失業率作為滯后指標帶有一定的持續性和時滯性。這種持續性可能是因為我國目前的失業率主要由自然失業率構成。而時滯性可能由于城鎮登記失業率的數據未及時更新，也可能是由于我國經濟增長主要以投資驅動，服務業占比較低，無法廣泛大量吸納勞動力，從而使得失業率不能及時得到緩解。從短期來看，經濟增長率與失業率的變動符合奧肯定律。由所構建的誤差修正模型也體現了長期非均衡誤差對經濟增長率變動的控制，即短期經濟增長率變動與失業率變動趨向于長期的經濟增長率與失業率的均衡關系。而且當期經濟增長率變動與滯后兩期的失業率變動負相關，也體現了我國失業率與經濟增長率關系的滯后特征。

就不同區域而言，從長期來看，除了西部地區符合奧肯定律，東部地區和中部地區均無顯著的相關關系。從短期來看，東部地區和西部地區經濟增長率的變動與失業率的變動呈不顯著的負相關關系，但中部地區呈顯著的負相關關系。

因此，考察我國奧肯定律的存在性，不能只針對國家層面的數據，而應該利用我國區域層面的面板數據來考察，這樣才能使奧肯定律在我國政府準確地掌握經濟增長與失業的關系中起到更有效的作用?；谝陨辖Y論，筆者提出相應的政策建議如下：

就全國而言，經濟增長與失業的關系滿足奧肯定律。從而經濟增長是就業增長的必要條件，要通過調整產業結構和轉變經濟增長方式，實現經濟和就業雙增長，這也是我國當前所面臨的任務。

就區域而言，我國不同區域的經濟增長與失業的關系存在顯著的差異性，所以，政府在實施通過經濟增長促進就業政策的同時，需要關注我國東中西部地區的經濟增長與失業關系的差異性，這樣才能更有效地實現經濟平穩較快增長和促進就業的目標。

需要指出的是，奧肯定律在我國是否存在的研究并不能一味地模仿國外，需要注意到我國經濟發展的獨有特征和區域的差異性。為了更好地分析經濟增長與失業的關系，除了需要采用包含更多信息的區域面板數據，基于東中西部不同區域進行研究外，還需要在非線性框架下，研究奧肯定律。又因為我國目前失業率統計仍采用城鎮登記失業率而非調查失業率，所以失業對經濟系統不是很敏感，調整也帶有很大的滯后性。這些也將是我們今后的主要研究方向。