经济增长对促进就业的有效性分析

经济增长对促进就业的有效性分析南开大学经济学系03级王羽、闫宏宏摘要：经济增长是解决就业问题的基本前提，经济增长与就业增长的关系也一直引人关注。一般来说，经济增长与就业增长之间存在着一定的正相关关系，即经济的增长可以带动就业率的相应增长。然而，在中国，尤其是20世纪90年代以来，伴随高经济增长率出现的却是下岗工人的不断涌现，就业弹性系数一直处在不断的波动之中。原因何在？本文正是通过分析中国1978-2003年间的实际经济形势，试图从理论和实证两个方面来揭示经济增长与就业增长的关系，并提出进一步提高经济增长就业弹性的政策建议。关键词：经济增长就业增长就业弹性世界各国的经济发展史表明，一国的经济增长与就业增长之间存在着正相关关系。经济发展状况的好换直接影响着就业水平的高低，经济的较快增长会带来就业的相应增长。然而，在中国，自上个世纪90年代以来，经济增长和就业增长之间的关系就表现出了较强的非一致性，就业增长弹性出现下降趋势。国家统计局公布的数据显示，1985年到1990年，全国GDP年平均增长率为7.89%，同期就业人口年平均增长率为2.61%；1991年到1995年，全国GDP年平均增长率为11.56%，同期就业人口年增长率为1.23%；1996年到1999年，全国GDP年平均增长率为8.30%，同期就业人口年平均增长率为0.96%.我国经济增长速度基本保持持续、稳定增长，但登记失业率居高不下。被国内外实践普遍证明的“奥肯定律”，在中国“失灵”。那么，在中国当前的经济形势下，通过经济增长是否还能够再促进就业的增长了？什么样的经济增长才能更有效地促进就业的增长了？本文将针对这两个问题作出具体回答。一、相关理论简要回顾1、多马理论经济增长通常用其增长率来表示。经济增长率是指在正常一年中人均实际GDP的增长速度。在经济增长和就业增长的关系上，多马的观点是：就业率与经济增长率之间存在着正相关关系，即较高的经济增长率是保持较高的就业率必不可少的前提。在既定的技术条件下，一定的劳动力投入，推动着经济增长率提高；反过来，一定经济增长率必然需要一定数量的劳动力投入，即创造一定的就业机会。如果经济增长率较高，劳动力需求量相对较大，那么就业率必定相对较高，失业率则相对较低，；如果经济增长率较低，劳动力需求量相对减少，那么就业率必定相对较低，失业率则相对提高。在经济增长率一定的情况下，随着劳动生产率的提高，劳动力需求量就相对较少；随着劳动生产率的降低，劳动力需求量就相对提高。2、奥肯定律“奥恩定律”由美国著名经济学家阿瑟-奥肯于1962年提出。奥肯根据美国的统计资料测算出美国的实际国民生产总值增长率与失业率之间的关系规则，其含义是当实际国民生产总值增长率和趋势增长率之间存在缺口时，会带来失业率上升。现用下面公式加以说明：失业率波动=-1/2×（实际GDP的变动百分比-3%）根据这个公式，当实际GDP平均增长率为3%时，失业率保持不变。当实际GDP平均增长率高于3%时，失业率下降的幅度等于产量增长率的一半。因此，要扩大就业需求，降低失业率，必须保持相对稳定的经济增长速度，经济增长率和失业率之间存在着负相关关系。3、哈罗德——多马模型该理论认为：要实现充分就业的经济增长，每年必须有一定的追加投资，通过投资增量扩大生产能力，从而实现就业的增加，即G=S/V（G为经济增长速度，S为储蓄率，V为资本-产出比）.哈罗德在论述劳动力增长和劳动生产率提高与经济增长的关系时提出了“自然增长率”（Gn=X+Y+X*Y）,X为劳动率增长率，Y为劳动生产率增长率）概念。他认为，自然增长率是一个国家所能实现的最大增长率，其原因在于，在劳动与资本的配合比例和资本-产出比率既定的情况下，每单位产品所需劳动力是固定的。因此，产出的增长率显然不能超出劳动力的增长率，换句话说就是世纪增长率G只能等于Gn或者小于Gn。在考虑劳动生产率增长这个因素时，要实现充分就业的均衡增长，不仅需要通过社会总产品的供求平衡，即实际增长率（G）等于有保证的增长率(Gu=S/V)来保持均衡状态，而且还要求实际增长率（G）等于自然增长率（Gn），“以避免失业的存在”。这样，实现充分就业均衡增长的条件是G=S/V。由于Gn、S、和V都是由各个不同的因素决定的，因而充分就业的均衡增长是难于实现的。当GuGn时，表示储蓄和投资的增长率超过了劳动力增长率。在这种状况下，投资者将会减少投资，使投资少于储蓄，致使实际增长率G小于有保证的增长率Gu,经济处于萧条状态，导致劳动者的失业率提高。反之，假如GuGn,则表示现存的资本设备处于充分利用的状态，因而提供了高额利润，由此将刺激投资者进一步进行投资，使投资大于储蓄，经济进入繁荣时期，就业岗位增加，进而充分就业得以实现。4、新古典经济模型新古典经济模型是由美国经济学家索罗在《经济增长的一个理论》一文中提出的，该理论认为，充分就业的稳定均衡增长是可以通过市场机制调整生产中劳动和资本的配合比例而实现的。新古典经济增长模型认为：长期的均衡增长率决定于外生的劳动力增长率，而与储蓄率的大小无关。如果说哈罗德-多马模型认为均衡增长的决定因素在于需求方面，那么新古典模型则认为决定均衡增长的决定因素在于供给方面，即由劳动力的增长率决定。概括起来说，此模型关于经济增长与就业关系的主要观点是：1、经济增长是保持高就业率的必不可少的条件；2、收入分配对就业的影响比较复杂。二、中国经济增长与就业增长之间关系的实证分析1、就业弹性的涵义近十几年来，我国国民经济的发展出现了“高增长、低就业”的不协调局面。一方面国民经济高速度发展，另一方面失业问题却越来越突出，二者形成了强烈的反差。这是什么原因造成的呢?研究这个问题，需要从就业弹性系数谈起。经济增长对就业增长的作用，通常用经济增长的就业弹性这一指标来衡量。就业弹性是指经济的增长率与就业人员的增长率之间的比率。其计算公式是：就业弹性=就业人员增长率/GDP增长率，即经济增长每变化一个百分点所对应的就业数量变化的百分比。一般来讲，经济增长能够使就业规模扩大，经济衰退能使就业规模缩小。在正常情况下，如先预测出某年经济的增长速度，就能预测出当年就业增长速度和增加量。从计算就业弹性公式可以看出，就业弹性是与经济增长和就业增长两因素有关系，就业弹性是两个增长率之间的比值，所以就业弹性高并不说明就业更加充分；反之，就业弹性低也不意味着失业更加严重。一般来说，在经济不断趋向成熟的过程中，就业的弹性会出现逐渐减小的趋势。就业弹性不断减小说明，每创造一个增量的价值所需要的劳动增量变小了，这实际上意味着劳动生产率的提高。劳动生产率的提高主要途径有两个：一个是技术进步，另一个是与经济结构相对应的就业结构的变化。由于技术进步，过去由两个人做的工作现在由一个人即可完成，就业弹性必然会降低。如果资金相对密集型达到产业和行业的经济增长高于劳动相对密集的产业或行业，就业弹性也会变小2、模型的建立下面建立模型来分析就业弹性，得出我国经济增长与就业的关系。参照新古典主义所推崇的柯布——道格拉斯函数，其原始形式如下：表11978-2003年中国GDP、就业人数情况表年份Y(亿元)L(万人)Di19783624.140152019794038.241024019804517.842361019814862.443725019825294.745295019835934.546436019847171.048197019858964.4498730198610202.2512820198711962.5527830198814928.3543340198916909.2553290199018547.9647491199121617.8654911199226638.1661521199334634.4668081199446759.4674551199558478.1680651199667884.6689501199774462.6698201199878345.2706371199982067.5713941200089468.1720851200197314.17302512002105172.37374012003117251.9744321资料来源：中国统计年鉴2004.北京:中国统计出版社,2004.53.120注：Y----中国GDP,L----就业人数,Di----虚拟变量由于我们主要分析的是经济增长与劳动就业的关系，所以遵循经济增长与就业的非线性关系建立以下模型：L=A再引入英国著名学者希克斯提出的非物化的中性技术进步因素之后，函数形式变为：（1）其中，Y代表总产出，L表示就业人数，T表示时间，T=1978，1979，……2003。对方程（1）两端取对数，并加入随机扰动项，得到模型如下：LnL=LnA+αLnY+θT+u利用Eviews进行最小二乘估计，得LnL=-8.2699+0.1143LnY+0.0091T(-0.3810)(1.5746)(0.8071)进行多重共线性检验,LnYTLnY10.992787972647T0.9927879726471发现两个变量之间是高度相关的。为了检验和处理多重共线性，采用修正Frisch法。对LnL分别关于LnY，T作最小二乘回归，得（1）LnL=9.2473+0.1725LnY(106.3863)(19.9633)DW=0.42F=398.53（2）LnL=--42.1814+0.0267T(-15.2283)(19.1891)DW=0.3058F=368.22其中括号内数值是t值。根据经济理论分析和回归结果，易知经济增长变量LnY是最重要的解释变量，因此选取第一个回归方程为基本回归方程。加入时间变量T，对Z关于W，T做最小二乘回归，得LnL=-8.2699+0.1143LnY+0.0091T(-0.3810)(1.5746)(0.8071)DW=0.3849F=196.698可以看出，增加不显著，但是有所减少，并且W和T系数不显著，说明存在严重的多重共线性。从原模型中剔除T变量，得lnL=9.2473+0.1725lnY(106.3863)(19.9633)(0.0869)(0.00864)=0.9432=0.9408DW=0.4158F=398.5329（注：模型下第一行为t统计量，第二行为标准差）与引入希克斯中性技术进步的模型相比,这个模型的效果显然更好,首先是截距项通过了t检验,同时我们可以发现调整判定系数不但没有因为剔除T变量而下降,反而有所提高,这进一步说明了非物化的希克斯中性技术进步因素在我国经济增长中的作用不显著,是应予以剔除的。现以时间为横轴，劳动力的投入为纵轴建立散点图(如下图)：图1劳动力投入散点图从图上我们可以看到,我国的劳动力投入在1989年似乎有一次突变,笔者认为这次突变完全可能改变劳动力在经济增长中的作用,为了更进一步确定这种突变是确实存在的,笔者采用了虚拟变量法,构造以劳动力投入的对数为解释变量,以GDP的对数为被解释变量的模型,并在其中引入虚拟变量Di进行回归得到:LnL=8.913561+0.20832LnY-0.136658(Di*LnY)+1.45002Di(110.0082)(22.8778)(-11.76984)(12.81641)=0.9951=0.9944F=1482.8951989年之前，即当Di=0时，方程为LnL=8.913561+0.20832LnY常系数为8.913561,就业弹性为0.20832说明GDP每增长1个百分点,就业人数相应增加0.20832个百分点。1989年之后，即当Di=1时，方程为LnL=10.363581+0.071662LnY就业弹性仅为0.071662,说明GDP每增长1个百分点,就业人数仅增加0.071662个百分点。由此可见，我国在1989年之后经济增长对就业增长的促进作用存在明显的减弱趋势。通过对回归结果的分析，可看出回归结果是非常令人满意的。=0.9951说明拟合优度很好，并且由于通过了T检验和F检验,说明方程和变量的