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中国经济对奥肯定律的偏离与失业问题研究92

发布时间:2016-10-18 14:25

  本文关键词:中国经济对奥肯定律的偏离与失业问题研究,由笔耕文化传播整理发布。


图41980~1996产量缺口趋势图;20151050-5-101980;198219841986198819901992;图51981-1996;年失业率偏离与产量缺口的关系;图61980-1996年失业率变化率与GDP增长;-1.2;-1;-0.8;-0.6;-0.4;-0.2;0.2;0.4;0.6;0.8我国经济增长中资源长期得不到有效配置的滞后;图

图4 1980~1996产量缺口趋势图

20151050-5-101980

19821984198619881990199219941996

6

图5 1981-1996

年失业率偏离与产量缺口的关系

图6 1980-1996年失业率变化率与GDP增长率关系图

-1.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8我国经济增长中资源长期得不到有效配置的滞后效应,另一方面反映了当时尽管增长速度不低,但效率水平不高的状况。1987-1990年经济增长连续出现正缺口,原因是城市中国有企业承包制改革初步取得成效,而且在这些年间出现了较强的投资过热和通货膨胀现象。1991-1993年,国民生产再度低于潜在产出额,这是1989、1990年增长减速(1989年经济增长率为4.2%,比上年减少6.9%)和从紧的宏观经济政策造成的滞后效应。1992年底南巡讲话后,增长率回升,产出水平逐渐恢复到潜在水平以上。

图5反映的是1981-1996年失业率偏离与产出缺口之间关系,横轴为失业率偏离,纵轴为产出缺口(均以%计)。从中可见,代表各年度经济情况的点成离散型不规则分布,而且在失业率高于或低于自然失业率时,产出正缺口和负缺口的情况都存在。整个图形主要分布在产出为负缺口且失业率低于u*的区域(第3象限),以及产出为正缺口且失业率高于u*的区域(第1象限)。根据奥肯定律,适合其标准模型的结果应是,在失业率大于自然失业率时GNP缺口为负、失业率小于自然失业率时GNP缺口为正。显然,图5的分析表明中国经济并不适合于奥肯定律。从数学的角度分析,我们得到:

GNP: u-u*=1.2337*[(Y-Yp)/Yp+1.0071] R=0.1934 GDP: u-u*=1.2080*[(Y-Yp)/Yp+0.9850] R=0.1893

7

R的值还不到0.2,说明u-u*与(Y-Yp)/Yp之间并无显著线性相关关系,即失业率对自然失业率的偏离与产量缺口之间并无显著线性相关关系。系数α>0,说明当产量缺口大于0 时失业率大于自然失业率,反之亦然。这一分析结果与对图形的分析是吻合的,但是与奥肯定律却是背离的。

图6反映的是失业率变化率GNP增长率之间的关系,横轴和纵轴分别为失业率变化率和GNP 增长率。从中可见,代表各年经济情况的点同样呈不规则分布,两个象限中的点不仅没有多少相关性,反而呈蝴蝶状不对称分布。奥肯模型显示,,当Δu>0时产出增长率应当下降而当Δu<0时产出增长率应当上升,亦即第二象限的点要普遍高于第一象限的点。图6很明显地不符合奥肯定律。回归分析所得的拟合结果为:

GNP: Δu=1.1404*[(Y-Y-1)/ Y-1-9.9136] R=0.1191 GDP: Δu=0.9787*[(Y-Y-1)/ Y-1-9.8031] R=0.2301

R的数值说明Δu与(Y-Y-1)/ Y-1之间并无相关关系,系数α>0说明(Y-Y-1)/ Y-1>9.9%时Δu也大于0,(Y-Y-1)/ Y-1<9.9%时Δu也小于0。与前一种方法相同,该回归结果符合对图形的分析却不符合奥肯定律。

三、中国经济奥肯模型的校正

中国经济统计资料与奥肯定律的背离提出了以下几个问题:奥肯定律是否适合于分析中国经济?什么原因造成上述的显著偏离?

对前一问题的回答是肯定的。因为如前所述,奥肯定律的条件就是将失业率作为一个变量,来代表由于资源闲置而对产出额产生的一切影响。作为人口大国,中国拥有巨大的劳动力存量,劳动力资源的利用程度(反映为失业率)无疑对经济增长具有显著影响;反过来,增长率的高低也对失业率构成显著影响。换言之,中国经济应该是符合奥肯定律的。可是为什么会出现前面所述的偏离呢?

一个重要原因在于失业率统计指针的不完善性。长期以来,我国奉行“低工资、高就业”的政策,失业率一直控制在可忽略的水平。不仅如此,我国长期使用待业率指针,直到1989年后才逐步与国际接轨,开始使用失业率。城镇登记失业人员指有非农业户口,在一定劳动年龄内,有劳动能力,无业而有就业愿望,并在当地就业机构登记求职的人员。城镇登记失业率指登记失业人数与从业人数和登记失业人数之和的比值。计算公式为:城镇登记失业率=登记失业人数/(从业人数+登记失业人数)*100%。中国的失业率统计面临以下问题:1)失业统计反映不全面,不涉及农村人口。农村人口中隐性或半公开失业在全国占相当大的比重,这从大量流入城市的“民工潮”中可见一斑,然而却没有列入统计中。2)失业年龄上限为男50岁、女45岁,比实际退休年龄小10岁。这使得失业率统计值与实际值存在很大偏差。3)我国失业人数以年末最后一天的人数计算,是时点指针。而在理论上,应该以一段时间内的失业人数统计,即采用时期指针。4)国际通用的失业率为月度统计值,而我国采用的是年度统计值。5)国际上通用调查失业率,而我国采用的是登记失业率。由于种种原因,失业后到有关部门登记的人数与失业人数之间有颇大的出入。6)无法统计大量的隐性失业。长期以来,国有企业中“三个人的活五个人干”造成了大量隐性失业。近年来出现了许多只得到生活补助、且实际上没有工作的下岗人员。他们都未被有效地加以统计。可见,中国失业统计的方法与指针已经与现在的经济发展相脱节。

要弥补失业统计的不足,最直接的方法就是估算出隐性失业率。失业率=1-就业率,即通过计算就业率而得出失业率。但是由于不同行业在自然资源的配置和所用技术上存在很大差距,以及对自愿失业人口难以统计,这一方法基本上不可行。本文所使用的方法是依据三次产业的划分分别计算。农业为第一产业。农业总产值的计算方法通常是按农林牧渔业产品及其副产品的产量分别乘以各自单位产品价格求得;少数生产周期较长,当年没有产品或产品产量不易统计的,则采用间接方法匡算其产值。工业、建筑业为第二产业。工业指从事自然资源的开采,对采掘品和农产品进行加工和再加工的物质生产部门。1984年以前乡镇工业产值归属农业,1984年以后划归工业。商业、服务业、交通运输业为第三产业。在业(就业)人口

8

指十五周岁以上人口中从事一定的社会劳动并取得劳动报酬或经营收入的人口。在计算中我们使用了一个新的指针:就业人口指数L,即以1978年的各行业就业人口数为基数100,计算出各年度相对就业人口数LK:1

L=LK当年/LK1978*100% 我们有方程式:

100*(1-u%)*Δy=100 (5) L*(1-u?%)*Δy?=y? (6)

u为1978年失业率;u?为当年失业率;100为1978年行业产出额指数;y?为当年行业产出额指数;Δy为1978年每人单位产量;Δy?为当年每人单位产量。

为了得到就业指数和失业率,假设Δy=Δy?,代入(5)和(6),联立得: L*(1-u?%)/(1-u%)= y? (7) u?%/(1-u%)= y?/L (8) u?%=1- (y?/L)*(1-u%) (9) 这样我们就得到了当年的行业失业率。

为建立奥肯模型,我们使用失业率对自然失业率的偏离?u?u?u?1,据(9)得: ?u?(y?1/L?1?y/L)?(1?u%)??a((y?y?1)/y?1??/a) (10)

'

'

其中u%为1978年的失业率,是常数。y?与y?-1,L-1与L都是统计资料,已知。因此可以求得α与β/α的拟合值。由于(1-u%)是常数,在下文使用的统计资料失业率的变化率中,我们将不一一乘以这一常数,表中所列直接为(y?-1/L-1-y?/L)的值。

这种计算方法的假设前提如下:

1.失业率作为一个指针代表所有资源闲置给产出量带来的影响;

2.在充分就业前提下,人均单位产量与1978年相比无变化(此假定尚待修正); 3.以1978年的统计指针为基数,定为100;

4.假设已知1978年的失业率,其中包括隐性失业率;

5.要注意公式(10)所得的失业率的变化率为隐性失业的变化率,因为各行业的就业人口是剔除了显性失业人口的。由于我国的隐性失业率已高于显性失业率,而且隐性失业问题在我国十分突出。所以在此集中考虑隐性失业。

表3、表4和图7给出了计算结果。从表3和图7可见,农业产值呈较大波动,以1985年为界,指数明显降低。1980-85年第三产业的产量指数最高,而90年代后产量指数以第二产业为最。而由表3,我们看到第三产业的就业人口指数增长速度最快,1980年为113.12,到了1995年达309.20,增长了近三倍。第二产业中就业指数缓慢攀生,而第一产业的人口指数在105-125的幅度内起伏。

根据表4,奥肯模型的拟合结果为:

设显著性水平为α=0.05 t0.025?2.1448;F0.05?4.6 第一产业:Δu= -1.95[(y-y-1)/y-1-1.9086]*(1-u1%)

表3 产量指数、就业人口数和就业人口指数*

1

以上各定义来自中国统计局、中国统计信息网 2001年3月23日

9

*1980~1984年产量指针、就业人数摘自《中国统计年鉴》,1991 1985~1995年产量指针、就业人数摘自《中国统计年鉴》,1996

10

 

 

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