新地缘政治经济框架下的经济危机可能性模拟

  本文关键词：新地缘政治经济框架下的经济危机可能性模拟，由笔耕文化传播整理发布。

当前所在位置：中国论文网 > 科技论文发表 > 新地缘政治经济框架下的经济危机可能性模拟

新地缘政治经济框架下的经济危机可能性模拟

发布日期： 2013-01-07 发布：  

  2012年第4期目录       本期共收录文章18篇

　　摘 要：本文根据Cohen的地缘政治理论和王铮等的地缘政治经济学观点，构建了一个简化世界为三国模型，并假设世界存在三种类型的地缘政治经济学国家：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，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。模拟发现，无论是金融业主导国家，制造业主导国家，还是资源开发业主导国家，只要有这个国家本身参与的贬值情景，其就业状况就会有所改善；没有这个国家参与的贬值情景，其就业状况则会出现不同程度的降低。制造业主导国家的汇率变化更容易发挥影响力，资源开发业主导国家则更容易受到汇率变化的影响，金融业主导国家则不大容易受到别国汇率变化的影响。
中国论文网
　　关键词：三国模型； 汇率； 就业
　　中图分类号：F301.24；X32 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1004-9479.2012.04.001
　　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]。Márquez 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Pflüger[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。
　　因此，模型中包含三个国家：A，B和C，分别代表金融业主导国家，制造业主导国家及资源开发业主导国家。三种生产要素：资本、劳动及资源。三个部门：制造业、农业及服务业。劳动力在部门间流动，不在国际间流动。我们假设国家A（B，C）的总人口分别为LA（LB，LC），有效劳动人口为？灼ALA（？灼BLB，？灼CLC），其中？灼A（？灼B，？灼C）为A（B，C）国有效劳动人口占总人口比例，允许各国存在失业，人口在国内产业间流动。国民资本禀赋被当地国民平均地持有，其居民人均资本持有分别为kA（kB，kC）。资本在国际间是可流动的：国家A（B，C）的资本持有者可以将资本投资到A，B，C三个国家的企业。国家A（B，C）可利用资源分别为NSA（NSB，NSC），资源对于每个国家来说是同质的，资源可以在国际间流动。
　　2.1 居民
　　根据Pflüger，国家i中的每个居民的偏好形式为：
　　Ui=？琢ilnCM，i+？茁ilnCS，i+CA，i （1）
　　其中，？琢i>0，？茁i，CM，i表示i国的制造业产品消费集，CS，i表示i国服务业产品消费集，CA，i表示i国的农产品消费集，i=A，B，C。
　　对于CM，i我们又假设其为如下形式：
　　CM，i=（■x■■）■ （2）
　　其中，？滓>1表示不同国家制造业产品间的替代弹性，xij表示i国消费者对j国制造业产品的消费量，j=A，B，C。
　　居民消费预算限为：
　　GM，iCM，i+pS，iCS，i+pA，iCA，i=Ci （3）
　　这里，GM，i是i国CES形式的价格指数，pA，i为农产品价格，pS，i为服务产品价格，Ci为i国用于消费部分的人均可支配收入。
　　Ci=（1-si）yi （4）
　　其中，si为i国居民储蓄率水平，yi为i国居民人均可支配收入。
　　参照Pflüger，本文将价格指数GM，i设计为如下形式：
　　CM，i=（■（（mi /mj）？子ijTijpj）1-？滓）■ （5）
　　其中，pj为j国企业生产的制造品离岸价格。mi （mj）定义为i国（j国）的汇率水平即一单位的世界货币兑换mi （mj）单位的i国（j国）货币；？子ij为i国到j国的冰山成本系数，表示运输成本的损失，每单位i国（j国）产品输出到j国（i国）只剩余1/？子ij单位产品），令i=j时，？子ij=1；Tij表示i国对j国产品征收的关税系数，Tij-1为i国对j国产品征收的关税税率。于是，（mi /mj）？子ijTijpj即表示j国企业生产的制造品在i国市场的销售价格。
　　我们假设农业生产只取决于劳动力的投入，于是i国的农业生产函数为：
　　XA，i=AiLA，i （6）
　　其中，XA，i为i国农业产出，LA，i为i国农业劳动投入，Ai反映i国的整体技术水平。 　　我们又假设农产品为基本消费品，各种农产品都是同质的，在国家内自给，于是在完全竞争的情况下，农产品价格等于其边际成本，劳动力价格即工资等于其边际产出。将农产品作为基准商品，从而确定i国的工资率为wi=Ai。此时，i国农业产品的总需求为LiCA，i。
　　另外，对于服务产品，，服务完全是劳动者的劳动付出，我们认为一单位的服务对应一单位的劳动，于是i国服务业生产函数设定为：
　　XS，i=LS，i （7）
　　其中，XS，i为i国服务业产出，LS，i为i国服务业劳动投入。此时i国服务产品的价格为：
　　pS，i=Ai（8）
　　参照Yamamoto，效用最大化i国消费者的需求函数有：
　　C■=？琢■G■■（9）
　　CS，i=？茁ip■■（10）
　　CA，i=C■-？琢■-？茁i（11）
　　xji=？琢■（（mi /mj）？子ijpj）-？滓G■■（12）
　　对i国居民的服务产品的需求，将式（8）代入（10），我们可得到i国居民对服务产品的人均需求，进而可知其对服务产品的总需求为Li？茁iA■■。
　　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：
　　XD，i=■？子ijLjxij（13）
　　其中，？子ijLjxij表示j国居民对i国制造品的总需求量。由于运输方面的损耗，j国居民消费1单位i国产品，国则要向其提供？子ij单位产品。
　　2.2 企业
　　根据Krugman，制造业国产品的生产成本，包括固定成本和不变的边际成本，且存在规模经济：
　　Fi=？酌i+？自iXMS，i（14）
　　其中，Fi为i国生产商品使用的中间产品投入量；XMS，i为i国制造业产品的产出量；？酌i为固定成本；？自i为边际成本。
　　中间产品的生产函数为，
　　Fi=Ai（？孜■L■■+？孜■K■■+？孜■N■■）■■（15）
　　其中？孜■为劳动力的分配系数，？孜■为资本的分配系数，？孜■为资源的分配系数，L■为i国制造业实际投入的劳动力，K■为i国制造业实际投入的资本，N■为i国制造业实际投入的资源，？籽为要素的替代弹性。
　　于是i国制造业生产函数可写为：
　　X■=？酌i/？自i+？自i-1Ai（？孜■L■■+？孜■K■■+？孜■N■■）■■（16）
　　假定各国企业都能按各种资源的最优配置进行生产，实现成本最小化。令CT，i为i国生产中间产品所需总成本，于是
　　minCT，i=wiLMD，i+rK，iKD，i+pN，iND，i（17）
　　s.t.Fi=Ai（？孜■L■■+？孜■K■■+？孜■N■■）■■（18）
　　根据成本最小化原则，可得
　　C■■=A■■（？孜■■w■■+？孜■■r■■+？孜■■p■■）■■Fi （19）
　　其中，C■■为要素最优投入组合下 的总成本，wi为劳动的报酬（工资），rk，i为资本的报酬（利率），pN，i为资源的价格，假设中间产品在国内的生产是完全竞争的，于是价格等于其边际成本，故中间产品的价格指数与中间产品的边际生产成本相等：
　　pF，i=A■■（？孜■■w■■+？孜■■r■■+？孜■■p■■）■■ （20）
　　于是，i国制造业企业的利润函数可写为：
　　？仔■=■（p■-v■p■）？子■L■x■-？酌■p■ （21）
　　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：
　　p■=■v■p■=■v■A■■（？孜■■w■■+？孜■■r■■+？孜■■p■■）■■ （22）
　　2.3 市场均衡
　　在市场均衡的情况下，i国产品的供给等于其需求量，即XMS，i=XMD，i。由于i国制造业企业在最优配置下进行生产，在生产量确定的情况下，按最小成本生产原则，i国制造业各生产要素的投入情况：
　　LDM，i=（（r■+v■XMD，i）/Ai）■（？孜■■/w■■）■（？孜■■w■■+？孜■■r■■+？孜■■p■■）■■ （23）
　　K■=L■（w■？孜■/r■？孜■）■ （24）
　　N■=L■（w■？孜■/p■？孜■）■ （25）
　　市场的均衡不仅需要保证产品市场的出清，还包括资本市场与资源市场的出清。由于资本是在全球自由流动的，于是资本市场的出清由式（26）表示：
　　■（（Ii+ki）Li-KD，i）/mi=0 （26）
　　其中，Ii为i国人均投资量，（（Ii+ki）Li-KD，i）/mi为以世界货币表示的i国资本供需差额。
　　Ii=siyi+kCredit，i （27）
　　这里，kCredit，i为信贷资本。我们认为，金融业主导国家、制造业国及资源业国三国在金融发展水平上存在巨大差异。金融业主导国家凭借其高度发达的金融市场及强大的金融实力，可以发挥巨大的信用创造能力，增强国内的投资能力；而制造业国及资源业国则缺乏信用创造能力，其储蓄转化为投资的能力也较弱。为此，我们引入信贷资本，用以简单的表达三个国家这种融资能力的差距。若kCredit，i>0，表明该国金融市场发达，kCredit，i<0则表示该国金融市场落后，储蓄投资转化率较低。
　　对于资源市场的出清，则由式（28）表示：
　　■（NS，i-ND，i）=0 （28）
　　其中，NS，i-ND，i表示i国资源供需差额。
　　对于劳动力市场，根据凯恩斯的有效需求理论，我们允许失业存在：
　　LUnEM，i=？灼iLi-LMD，i-LA，i-LS，i （29）
　　其中，LUnEM，i为i国的失业人口，LA，i=XA，i/Ai，LS，i=AiXS，i。 　　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。
　　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中类型的国家，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Pflüger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。
　　参考文献：
　　[1] Cohen SB. Global Geopolitical Change in the Post-Cold War Era[J]. Annals of the Association of American Geographers， 1991， 81（4）： 551-580.
　　[2] 王铮，夏海斌，吴静. 普通地理学[M]. 北京：科学出版社，2010. 　　[3] Branson W， Love J. United States Manufacturing and the Real Exchange Rate[A]. In： Misalignment of Exchange Rates： Effects on Trade and Industry[C]. Edited by Marston R. Chicago， Illinois： University of Chicago Press， 1988.
　　[4] Revenga A. Exporting Jobs ？ The Impact of Import Competition on Employment and Wages in US Manufacturing[J]. Quarterly Journal of Economics， 1992， 107（1）： 255-284.
　　[5] Márquez G， Pagés C. Trade and Employment： Evidence from Latin America and the Caribbean[Z]. In： RES Working Papers. Inter-American Development Bank， Research Department， 1997.
　　[6] Burgess S， Knetter M. An International Comparison of Employment Adjustment to Exchange Rate Fluctuations[J]. Review of International Economics， 1998（6）： 151-163
　　[7] Gourinchas P-O. Exchange Rates and Jobs： What Do We Learn from Job Flows？[A]. In： NBER Macroeconomics Annual 1998[C]. Cambridge， MA： The MIT Press， 1998： 153-207.
　　[8] Klein MW， Schuh S， Triest R. Job Creation， Job Destruction， and the Real Exchange Rate[J]. Journal of International Economics， 2003， 59： 239-265.
　　[9] Ribeiro EP， Corseuil C， Santos D et al. Trade Liberalization， the Exchange Rate and Job Flows in Brazil[J]. Journal of Economic Policy Reform， 2004， 7（4）： 209-223.
　　[10] Hatemi-J A， Irandoust M. The Response of Industry Employment to Exchange Rate Shocks ： Evidence from Panel Cointegration[J]. Applied Economics， 2006， 38（4）： 415-421.
　　[11] Oskooee M-B， Mirzaie IA， Miteza. I. Sectoral Employment， Wages and the Exchange Rate： Evidence from the U. S[J]. Eastern Economic Journal， 2007， 33： 125-135.
　　[12] 俞乔. 论中国汇率政策与国内经济目标的冲突及协调[J]. 经济研究，1999（7）：23-32.
　　[13] 万解秋，徐涛. 汇率调整对中国就业的影响—基于理论与经验的研究[J]. 经济研究，2004（2）：39-46.
　　[14] 丁剑平，鄂永健. 实际汇率、工资和就业—对中国贸易部门和非贸易部门的实证研究[J]. 财经研究，2005（11）：l-8.
　　[15] 曾莹. 汇率冲击和行业就业调整[J]. 南开经济研究，2006（5）：46-55.
　　[16] 鄂永健，丁剑平. 实际汇率与就业—基于内生劳动力供给的跨期均衡分析[J]. 财经研究，2006，32（4）：13-48.
　　[17] 沙文兵. 人民币实际有效汇率的水平与波动性对就业的影响—基于东部地区面板数据的实证分析[J]. 世界经济研究，2009（4）：20-24.
　　[18] Edwards S. Real Exchange Rates， Devaluation， and Adjustment Exchange Rate Policy in Developing Countries[M]. Cambridge， Massachusetts： The MIT Press， 1989.
　　[19] Fung L. Large real exchange rate movements， firm dynamics， and productivity growth[J]. Canadian Journal of Economics-Revue Canadienne D Economique， 2008， 41（2）： 391-424.
　　[20] 李晓峰，钱利珍. 人民币实际有效汇率变动对就业影响的传导渠道分析[J]. 上海金融，2010（4）：71-77.
　　[21] 谢杰. 人民币实际汇率升值对中国经济各产业的影响—基于可计算一般均衡模型（CGE）的分析[J]. 首都经济贸易大学学报，2010（3）：29-36. 　　[22] 胡宗义，刘亦文. 人民币激进升值对中国经济冲击的动态CGE分析[J]. 湖南师范大学社会科学学报，2010（4）：91-94.
　　[23] Pflüger M. A Simple， Analytically Solvable， Chamberlinian Agglomeration Model[J]. Regional Science and Urban Economics， 2004， 34（5）： 565-573.
　　[24] Yamamoto K. Location of Industry， Market Size， and Imperfect International Capital Mobility[J]. Regional Science and Urban Economics， 2008， 38（5）： 518-532.
　　[25] Krugman P. Increasing Return and Economic Geography[J]. The Journal of Political Economy， 1991， 99： 483-499.
　　[26] Fujita M， Krugman P， Venables AJ. The Spatial Economy： Cities， Regions， and International Trade[M]. Cambridge， Massachusetts： MIT Press， 2001.
　　New Geopolinomic Frame and Economic Crisis
　　XIONG Wen1， WANG Zheng1，2
　　（1. Institute of Policy and Management Science， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100080， China；
　　2. Key Laboratory of Geography Information Science， Ministry of State Education of China， East China Normal University， Shanghai 200062， China ）
　　Abstract： This paper presents a simple three-country model which， like the canonical core-periphery（CP） model. However， in contrast to that model， the manufacturing functions are expanded to three elements CES production function， and the present model introduced exchange rate， contains three types country： financial centralized country， resources centralized country and manufacturing centralized country. But in this paper， we focus on the effect of exchange rate on the employment of three countries. Based on the model， a computer system is constructed using C# and Matlab. As for the kernel， this paper used Matlab platform； to the interface， C# is used. After all， this paper simulated financial crisis successfully. As long as we concern， the employment rate will increase when a country takes part in devaluation no matter what type it belongs to. On the other side， the participation of other countries weakens the former’s employment increment while the ones failing participation see the growth in employment whose result is influenced by the amount of participation countries. Besides， the financial centralized countries observe a relatively less impact of devaluation on their employment rate； the manufacturing centralized countries would be heavily affected by the devaluation while resource centralized countries are much sensitive to it register as the vibrant in employment rate. Another point is that financial centralized countries have least influence on other countries considering the change of rate； as to manufacturing centralized countries which has a mid-level force in the reaction of other countries to its mutative rate experience a greatest impact on employment rate； after all resource centralized countries influenced other countries most on their response to employment rate. To put it frankly， given employment rate， manufacturing centralized countries play a most important role while resource centralized countries are easily disturbed by others， besides， we do not see much can the financial centralized countries do.
　　Key words： three-country model； exchange rates； employment； simulation.

  本文关键词：新地缘政治经济框架下的经济危机可能性模拟，由笔耕文化传播整理发布。