人民币实际有效汇率变动对就业与工资的影响基于ARDL-ECM模型的动态分析

47国际金融与投资Vol.27No.7JULY.2011人民币实际有效汇率变动对就业与工资的影响明娟1张建武21.安徽财经大学国际经济贸易学院安徽蚌埠2330412.华南师范大学经济与管理学院广东广州510006基金项目：国家社会科学基金青年项目(10CJL029)；教育部人文社科青年项目(09YJC790003)；自然科学基金(70673024)；国家自然科学基金(70873044)项目作者简介：明娟(1980-)，女，湖北黄石人，安徽财经大学国际经济贸易学院教师，研究方向为劳动力流动、产业经济；张建武(1969-)，山东曲阜人，华南师范大学经济与管理学院、华南市场经济研究中心教授，博士生导师，研究方向为劳动力市场运行与管理。摘　要：文章利用1978～2009年的样本数据，运用ARDL方法分析了人民币实际有效汇率变动对行业就业和工资的影响发现：人民币实际有效汇率变动对就业影响存在一定的行业差异，但人民币实际有效汇率变动对就业的影响在贸易部门和非贸易部门之间的差异不明显；人民币实际汇率变动对大部分行业实际工资没有显著影响，人民币汇率对行业工资影响更接近中性；人民币实际有效汇率的变动对行业工资的长期影响程度要高于对行业就业的长期影响程度。关键词：人民币实际有效汇率；ARDL；就业；工资中图分类号：F241.4文献标识码：A文章编号：1002-0594（2011）07-0047-08收稿日期：2010-12-24一、前言自20世纪70年代初期浮动汇率制建立以来，探讨开放经济条件下汇率对国内产出的影响就成为宏观经济研究的重要领域之一，而其中就包含汇率波动对产业就业及产业工资的影响效应研究，不过在结论上仍存在一定的分歧。如Revenga(1992)利用美国制造业1977～1987年的相关数据分析出口竞争力增长对制造业工资及就业的影响时发现，汇率对就业和工资有显著影响，不过对工资的影响程度相对较低，美元过度升值导致就业平均减少4.5%～7.5%，同时工资降低1%～2%；不过，CampaandGoldberg(2001)利用1972年到1995年美国产业层面的数据研究却显示，汇率对产业工资有显著影响，但汇率和就业之间的相关性很弱；而KandilandMirzaie(2003)利用理性预期模型探讨美国汇率波动对部门就业和名义工资的影响时也发现：美元升值对建筑部门的就业增长有负效应，对采掘部门就业增长有正影响，不过非期望的美元贬值对制造业和交通运输业名义工资增长有负效应；Bahmani-Oskooee,MIrzaie,Mitaza(2007)在利用ARDL模型检验美元贬值对部门就业和工资的影响时，也发现美元贬值短期内对大部分部门就业和工资有影响，但长期内美元汇率是中性的，对就业和工资均没有长期影响。自2005年7月我国开始实行有管理的浮动汇率制以来，人民币升值步伐加快，截至2010年11月，人民币对美元已累计升值24.85%，而其大幅升值对我国宏观经济运行特别是就业的冲击作用也受到广泛关注，如万解秋和徐涛(2004)、范言慧和宋旺(2005)、Hua(2007)、卿石松（2009）等，不过上述研究均未考虑汇率变动对就业及工资影响的行业差异，仅有丁剑平和鄂永健(2005)考察了人民币实际汇率贬值对贸易部门和非贸易部门工资和就业的影响作用。但其研究也存在两个缺憾：一是产业划分比较笼统，且选择部门偏少，仅以工业作为贸易部门，第三产业和建筑业作为非贸易部门，并且把农业部门排除在外；二是协整检验及误差修正模型仅考虑单变量（实际汇率）对就业（工资）的影响，没有把其他相关解释变量（政府支出、货币供给等）纳入方程进行协整检验并建立误差修正模型。——基于ARDL－ECM模型的动态分析482011年7月第27卷第7期基于此，本文将从以下两个方面对现有研究进行扩展：一是在KandilandMirzaie（2002）和MohsenBahmani-Oskooeeetc.（2007）的基础上建立估计方程，并采用Pesaran边限检验法（BoundsTest）进行协整检验，建立ARDL-ECM模型，估计人民币实际有效汇率对行业就业和行业工资的短期及长期影响；二是选择农业、采掘业、制造业、电力、建筑业、交通运输业、批发零售业、金融、房地产等九个国民经济主要部门为研究对象，分别估计人民币实际有效汇率变动对就业和工资的影响效应，可以比较汇率影响效应在贸易部门与非贸易部门及不同产业之间的差异。二、计量模型与数据说明(一)计量模型设定与估计方法一般来讲，在AD-AS模型中，总需求量由财政政策变量、货币政策变量及汇率变量共同决定，而总供给的变动则依赖能源价格及汇率的变动。我们参考KandilandMirzaie（2002）和MohsenBahmani-Oskooeeetc.(2007)的研究，假定工资和就业量变动取决于总需求和总供给的变动，由此可获得下面两个线性估计方程：（2）其中E为行业就业量，W为行业平均工资，G为政府实际支出，M代表实际货币供给，REER为真实有效汇率，OIL为能源价格，μ和ε为误差项。从方程中可以看出，汇率可以通过需求和供给渠道来影响就业和工资：一方面，从需求来看，本币升值（REER上升）提高了国内产品的相对价格和降低了产品在国际市场的竞争力，使得出口减少而进口增加，即国内产品需求减少，导致就业减少、工资下降；不过，从供给角度来看，本币升值（REER上升）可以降低进口半成品及原材料等的价格，进而促进生产和就业扩大、工资提升，这可以在一定程度上补偿因本币升值给就业及工资带来的消极效应。因此，本币升值对就业和工资的影响效应昀终要取决于这两个渠道哪个占主导地位：需求渠道占主导，本币升值对就业和工资产生消极效应；供给渠道占主导，本币升值对就业和工资产生正效应。方程（1）和（2）刻画了就业和工资与汇率等变量的长期关系，为了捕获就业对实际汇率变化的动态反应程度，有必要将短期动态关系引入方程（1）和（2）。许多文献在进行协整分析时一般都采用Engle-Granger（1987）两步法，即构造类似于（3）和（4）式的误差修正模型，只要证实（3）和（4）式中的残差项是平稳的或（3）和（4）式中一阶滞后残差项（）具有负的显著系数，就可以认为（2）式中各变量间具有协整关系。（3）由于（3）式和（4）中的协整分析方法(如Engle-Granger,1987;Johanson,1988)要求（1）式和（2）式是平稳的或同为d阶单整的，因此必须首先要对所有变量进行单位根检验以确定其单整的阶数，同阶单整的变量间的线性组合才可能是平稳的，如果变量的单整阶数不同，则无法确定其协整关系。而Pesaran等(2001)提出了一种确定时间序列变量间协整关系的边限检验方法，这种方法并不要求了解所有变量的稳定性，而是利用（3）式和（4）式中各水平变量一阶滞后线性关系代替式（3）式和（4）式中的一阶滞后残差项，建立了一种新的误差修正分析模型，即如（5）式和（6）式，称为条件误差修正模型。Pesaran和Shin（1999）、Pesaran等（2001）认为，这种分析技术并不需要事先对各变量进行单位根检验，也不要求各水平变量具有相同的单整阶数或平稳性，只需检验一阶水平滞后变量是否应该被纳入如（5）和（6）式的误差修正模型，即可判断水平变量之间是否存在长期协整关系。同时为了检验长期变量之间可能具有的协整关系，Pesaran等（2001）构造了检验（5）和（6）式中一阶水平滞49国际金融与投资Vol.27No.7JULY.2011后变量间协整关系的上下两组渐进分布临界值。一组值假设所有变量是一阶单整的，即上临界值；另一组假设所有变量都是零阶单整的（平稳），即下临界值。如果利用条件误差修正模型（5）和（6）式计算的联合显著F统计值落在上临界值之外，即大于上临界值，则视为拒绝不存在协整关系的原假设（H0:α1=α2=α3=α4＝0或β1=β2=β3=β4＝0）；如果落在下临界值之外则不能拒绝不存在协整关系的原假设。若水平变量之间存在协整关系，人民币实际汇率对就业和工资的短期弹性可以通过分别观察如（5）式和（6）式中各差分变量滞后期系数Ki与ri的估计值来分析，而长期弹性则可以通过估计ARDL(n1,n2,n3,n4,n5)来获得，其中n1,n2,n3,n4,n5为滞后阶数，由AIC或者SBC来判断，与之间的长期动态关系方程可表示以下两个方程：相比传统的Engle-Granger两步法和Johansen协整检验法，ARDL方法的主要优点在于：一是更具稳健性，更适合小样本的估计，突破了传统方法对大样本数据的要求(Ghatak&Siddiki,2001)；二是对数据的平稳性要求不严格，ARDL方法不需要预先检验考察时间序列是否具有一阶单整性，不论数据本身平稳，即I(0)，还是一阶差分后平稳，即I(1)，只要其单整阶数不超过1，该方法均适用放松了其他协整方法要求序列是同阶单整的条件（Pesaranetal.,2001)）；三是当解释变量为内生变量时，ARDL方法也可以得出无偏且有效的估计，同时也可克服非平稳序列导致的虚假回归的问题(Pesaran&Smith,1998)。另外，目前已开发出针对上述方法的Mirofit4.0软件，所有计算的实现也相当便捷，使得本文采用ARDL方法进行研究更有意义。（二）数据来源及变量说明我们研究选取的时间序列跨度为1978～2009年，主要考察改革开放后汇率变动对就业及工资的影响效应。其中：就业（E）用按行业分城镇单位就业人员年底数来表示，实际工资（W）用按行业分城镇单位就业人员年平均工资/CPI来表示；政府实际支出用年度财政支出/CPI来表示，实际货币供给用货币供应量年底余额m2/CPI来表示，人民币真实有效汇率取自国际金融统计(IFS)数据库，该指数采用汇率的间接计算法（以1978年为基期），上升表示人民币升值，下降表示贬值。能源价格（OIL）用SaudiArabian原油期货价格×当期人民币对美元汇率/CPI来表示，原油期货价格数据取自IEA(InternationalEnergyAgency)数据库。按行业分城镇单位就业人员年底数、按行业分城镇单位就业人员年平均工资、货币供应量年底余额m2、CPI及人民币对美元汇率当期值均取自历年《中国统计年鉴》。三、人民币实际有效汇率变动对行业就业与行业工资的影响分析（一）预备检验1.ADF检验。ARDL检验对单整阶数要求不高，但要求单整阶数不超过1，所以有必要对各变量的平稳性进行检验，即是否存在单位根。本文采用ADF方法来检验，具体结果如表1所示。我们可以发现：除采掘业工资外，其他变量单整阶数均不超过1，符合ARDL对单整阶数的要求；实际货币供给、能源价格0阶单整，而行业就业、行业工资、政府实际支出、人民币实际有效汇率1阶单整，变量单整阶数并不一致，传统的Engle-Granger两步法和Johansen协整检验法并不适用，可适用ARDL模型来进行估计。2.初步边限检验。Bahmani-OskooeeandBrooks（1999）的研究表明滞后期数的选择对F检验的显著性有较大影响。考虑到选取的时间序列跨度仅有32年，我们参考Bahmani-Oskooee（2007）的做法，在预备检验中各一阶差分变量的滞后期均限定注：***,**,*分别代表在1％，5％，10％水平下显著;(c,t,k)分别表示截距项、时间趋势及单整阶数。502011年7月第27卷第7期为滞后两期，初步检验结果如表2所示，初步行业就业ARDL模型中协整关系要远多于行业就业ARDL中的协整关系。具体来看，农业、建筑、交通运输、金融、房地产行业就业ARDL模型的F统计值大于各自显著水平上的昀大边限值，初步证实这些行业就业方程中汇率与就业等变量之间存在协整关系；采掘业、制造业、电力、批发零售行业就业并没有通过边限检验，而在行业工资ARDL模型的边限检验中，没有任何一个行业的F统计值显著高于昀大边限值，协整关系并不明显。这一情况的出现可能与我们在做初步边限检验中强制选择滞