張世偉 ，司穎華,2

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

一、問題的提出

美國經(jīng)濟學家Okun[1]提出的奧肯定律，它反映經(jīng)濟增長率與失業(yè)率之間互逆的經(jīng)濟規(guī)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(shù)的大小有一些差異，但是Attfield和Silverstone[2]與Moosa[3]等一致認為，經(jīng)濟增長率與失業(yè)率之間存在反向變動關系。在我國，經(jīng)濟持續(xù)高速增長，但失業(yè)率卻居高不下，這似乎違背了奧肯定律。對于這種現(xiàn)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(yè)人數(shù)中增加隱性失業(yè)人數(shù)，則經(jīng)濟增長率與失業(yè)率的關系滿足奧肯定理。鄒薇和胡翾[5]認為，在第二三產(chǎn)業(yè)中，使用就業(yè)人口總數(shù)占比表征失業(yè)率，則存在奧肯定律。蔡昉[6]解釋了國內外對我國失業(yè)率數(shù)據(jù)的質疑，并系統(tǒng)分析了失業(yè)水平等統(tǒng)計數(shù)據(jù)的一致性，建議用調查失業(yè)率表征失業(yè)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(yè)率的主要成分是自然失業(yè)率，經(jīng)濟增長影響的因素很多，使得失業(yè)對經(jīng)濟增長影響的效果不顯著。方福前和孫永君[8]針對我國經(jīng)濟數(shù)據(jù)檢驗了差分型、缺口型和動態(tài)型等不同類型的奧肯定律，認為各種類型在我國經(jīng)濟中都不顯著。

近年來，關于經(jīng)濟增長與失業(yè)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(tǒng)的線性參數(shù)模型相比，非線性參數(shù)模型能夠更好地描述經(jīng)濟增長率與失業(yè)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(jīng)濟增長的不同時期，對應不同的經(jīng)濟增長率與失業(yè)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(xié)整分析得到，在不同的期限內，我國經(jīng)濟增長率與失業(yè)率存在不同的線性關系。Chinn等[13]針對二戰(zhàn)后美國的經(jīng)濟增長率與失業(yè)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(jīng)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(shù)據(jù)情形。首先，面板數(shù)據(jù)模型與截面或時序數(shù)據(jù)模型相比，具有更好的變異性等。比如，F(xiàn)reeman[15]使用美國國家和地區(qū)的數(shù)據(jù)，運用經(jīng)濟時間序列中的趨勢分解法，來估計奧肯系數(shù)。其次，基于面板數(shù)據(jù)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(tài)面板數(shù)據(jù)模型得到我國經(jīng)濟增長率與失業(yè)率確實存在負相關關系。最后，利用誤差修正模型測度經(jīng)濟增長率與失業(yè)率的短期調整特征。比如，Huang和Yeh[17]利用面板數(shù)據(jù)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(jīng)濟增長率與失業(yè)率之間的長期均衡和短期變動關系。Hutengs和Stadtmann[18]基于面板數(shù)據(jù)得到不同年齡組對應不同產(chǎn)出率與失業(yè)率的關系。Ball等[19]基于面板數(shù)據(jù)考察了多個國家的經(jīng)濟增長率與失業(yè)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(jīng)濟增長與失業(yè)關系的實證研究中，主要只是利用國家層面的時間序列數(shù)據(jù)，而關于相關變量區(qū)域層面的面板數(shù)據(jù)較少地被應用。比如，魏瑾瑞[16]也只是針對2005—2009年我國各區(qū)域的數(shù)據(jù)進行了較簡單的分析。本文擬利用區(qū)域層面的相關變量對應的面板數(shù)據(jù)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(qū)域經(jīng)濟增長與失業(yè)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jīng)濟增長率與失業(yè)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(xiàn)了原始版本[1]、缺口型版本和動態(tài)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(chǎn)出增長率和失業(yè)率。假定產(chǎn)出增長率yit與失業(yè)率uit的關系如下：

yit=μi+θuit+εit

(1)

其中，μi為截距項系數(shù)，i=1,2,…,N和t=1,2,…,T分別為個體的個數(shù)和時間的期數(shù)。由于截距項μi的不同，將面板數(shù)據(jù)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(jīng)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(tài)的，但實際上奧肯自己也曾承認過去和現(xiàn)在的產(chǎn)出都會對就業(yè)產(chǎn)生影響，反之亦然。因此，式(1)兩邊通過加入產(chǎn)出增長率和失業(yè)率的滯后項從而加入了時間因素得到了動態(tài)奧肯定律。動態(tài)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(jīng)濟增長率變動Δyit和失業(yè)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(shù)。當φi<0時，可以依據(jù)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(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

(一)變量選取和數(shù)據(jù)來源

經(jīng)濟增長率(gap)：類似已有文獻，選取國內生產(chǎn)總值指數(shù)(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(yè)率(U)：鑒于城鎮(zhèn)登記失業(yè)率數(shù)據(jù)受到眾多的質疑，蔡昉[6]認為調查失業(yè)率要優(yōu)于城鎮(zhèn)登記失業(yè)率。因此，筆者采用1978年以來我國的城鎮(zhèn)調查失業(yè)率。遺憾的是，我國統(tǒng)計年鑒僅提供了全國經(jīng)濟活動人口的年度數(shù)據(jù)，而沒有提供各地區(qū)的經(jīng)濟活動人口數(shù)據(jù)，從而無法相應地得到各地區(qū)的調查失業(yè)率。因此，各地區(qū)的失業(yè)率數(shù)據(jù)仍用城鎮(zhèn)登記失業(yè)率，記作uit。

考慮到從1997年及以后才有重慶市的相關數(shù)據(jù)和西藏的相關數(shù)據(jù)缺失較多，基于在增加樣本量的同時保證數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。借鑒趙志強和葉蜀君[20]對我國東中西部區(qū)域的劃分，本文所考察的區(qū)域中，東部地區(qū)包括11個省份，中部地區(qū)包括8個省份，西部地區(qū)包括10個省份。數(shù)據(jù)主要來自《新我國60年統(tǒng)計資料匯編》和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫(部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法得到)。

(二)描述性統(tǒng)計分析

表1給出了各省份1979—2015年經(jīng)濟增長率的描述性統(tǒng)計結果。

表1 經(jīng)濟增長率的描述性統(tǒng)計結果 單位：%

由表1可知，經(jīng)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(jīng)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(jīng)濟增長率的已有研究掩蓋了地區(qū)之間經(jīng)濟發(fā)展程度的差異性。

表2給出了各省份1979—2015年失業(yè)率的描述性統(tǒng)計結果。

表2 失業(yè)率的描述性統(tǒng)計結果 單位：%

由表2可知，失業(yè)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(yè)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(yè)率進行的已有研究掩蓋了地區(qū)之間失業(yè)率的差異性。

進一步，計算各省份1979—2015年經(jīng)濟增長率與失業(yè)率的線性相關系數(shù)如表3所示。

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

四、我國經(jīng)濟增長與失業(yè)關系的整體分析

(一)單位根檢驗

針對面板數(shù)據(jù)，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(jīng)濟增長率與失業(yè)率對應的面板數(shù)據(jù)進行檢驗，由檢驗結果可知，對經(jīng)濟增長率和失業(yè)率數(shù)據(jù)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(jīng)濟增長率和失業(yè)率變量均為平穩(wěn)的。

我們首先基于面板數(shù)據(jù)從整體來研究我國經(jīng)濟增長與失業(yè)的關系，即假定面板數(shù)據(jù)模型的斜率項不變。

(二)我國經(jīng)濟增長與失業(yè)的長期關系分析

筆者從靜態(tài)和動態(tài)兩個維度來構建模型，以便分析我國經(jīng)濟增長與失業(yè)的長期關系。模型的構建思路如下：在靜態(tài)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(tài)模型。

通過相關估計和檢驗，鑒于靜態(tài)模型下并不理想,我們構建由Pesaran和Shin[21]提出的基于面板數(shù)據(jù)的自回歸分布滯后(ARDL(p,q))模型，來反映它們之間的動態(tài)關系。類似于上述的建模過程，通過檢驗選擇恰當?shù)拿姘迥Ｐ?，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(jīng)濟增長率受當期失業(yè)率的顯著負向影響(系數(shù)(U)為-0.43，t檢驗對應的P值為0.00)、滯后一期的經(jīng)濟增長率顯著的正向影響(系數(shù)(gdp(-1))為0.44，t檢驗對應的P值為0.00)和滯后兩期失業(yè)率的正向影響(系數(shù)(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(jīng)濟增長率與失業(yè)率存在長期的顯著負相關關系，即滿足奧肯定律。

(三)我國經(jīng)濟增長與失業(yè)的短期關系分析

為了更好地反映短期內經(jīng)濟增長與失業(yè)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(shù)(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(jīng)濟增長率變動存在修正作用。第二，失業(yè)率變動量的系數(shù)(DU)為-0.54，t檢驗顯著(對應的P值為0.00)。這表明，我國失業(yè)率和經(jīng)濟增長率的變動存在顯著負向關系。另外，當期經(jīng)濟增長率變動與滯后一期的經(jīng)濟增長率變動具有顯著的正向影響關系(系數(shù)(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(yè)率變動也具有顯著的正向影響關系(系數(shù)(DU(-2))為0.78，t檢驗對應的P值為0.00)。

表4 我國經(jīng)濟增長與失業(yè)的關系

注：C為常數(shù)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(qū)域經(jīng)濟增長與失業(yè)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(qū)域進行劃分，分析我國不同區(qū)域的經(jīng)濟增長與失業(yè)關系的差異性。

(一)不同區(qū)域的經(jīng)濟增長與失業(yè)的長期關系分析

1.東部地區(qū)經(jīng)濟增長與失業(yè)的長期關系

類似于之前建模的步驟，基于東部地區(qū)的面板數(shù)據(jù)，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(qū)而言，當期經(jīng)濟增長率與當期失業(yè)率之間負相關但不顯著(系數(shù)(U)為-0.14，t檢驗對應的P值為0.48)，而與滯后一期的經(jīng)濟增長率顯著正相關(系數(shù)(gdp(-1))為0.55，t檢驗對應的P值為0.00)，與滯后兩期的經(jīng)濟增長率顯著負相關(系數(shù)(gdp(-2))為-0.20，t檢驗對應的P值為0.00)。

2.中部地區(qū)經(jīng)濟增長與失業(yè)的長期關系

針對我國中部地區(qū)，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(qū)而言，當期經(jīng)濟增長率與當期失業(yè)率之間正相關但不顯著(系數(shù)(U)為0.18，t檢驗對應的P值為0.26)，而與滯后一期的經(jīng)濟增長率顯著正相關(系數(shù)(GDP(-1))為0.39，t檢驗對應的P值為0.00)。

3.西部地區(qū)經(jīng)濟增長與失業(yè)的長期關系

針對我國西部地區(qū)，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(qū)而言，當期經(jīng)濟增長率與當期失業(yè)率之間顯著負相關(系數(shù)(U)為-0.45，t檢驗對應的P值為0.01)，而與滯后一、兩期的經(jīng)濟增長率顯著正相關(系數(shù)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(yè)率顯著正相關(系數(shù)(U(-2))為0.36，t檢驗對應的P值為0.02)。

表5 不同區(qū)域增長率與失業(yè)率的長期關系

(二)不同區(qū)域的經(jīng)濟增長與失業(yè)的短期關系分析

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

1.東部地區(qū)經(jīng)濟增長與失業(yè)的短期關系

對東部地區(qū)，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(shù)(RESID(-1))為-1.02，t檢驗對應的P值為0.00，失業(yè)率的變動量的系數(shù)(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(qū)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(jīng)濟增長率變動與自身的滯后一期變動顯著正相關(系數(shù)(Dgdp(-1))為0.59，t檢驗對應的P值為0.00)，與滯后兩期的經(jīng)濟增長率變動顯著負相關(系數(shù)(Dgdp(-2))為-0.19，t檢驗對應的P值為0.00)。

2.中部地區(qū)經(jīng)濟增長與失業(yè)的短期關系

對中部地區(qū)，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(shù)(RESID(-1))為-0.99，t檢驗顯著(對應的P值為0.00)，失業(yè)率的變動量的系數(shù)(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(qū)而言，所研究變量的變動呈顯著的負相關關系。另外，當期經(jīng)濟增長率變動與其自身滯后一期變量顯著正相關(系數(shù)(Dgdp(-1))為0.40，t檢驗對應的P值為0.00)。

3.西部地區(qū)經(jīng)濟增長與失業(yè)的短期關系

對西部地區(qū)，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(shù)(RESID(-1))為-1.13，t檢驗顯著(對應的P值為0.00)，失業(yè)率變動量的系數(shù)(DU)為-0.15，但t檢驗不顯著(P值為0.51)。這說明對西部地區(qū)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(jīng)濟增長率變動與其自身滯后一期變量正相關(系數(shù)(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(shù)(Dgdp(-2))為0.18，系數(shù)(DU(-2))為0.59，t檢驗對應的P值均為0.00)。

表6 不同地區(qū)經(jīng)濟增長與失業(yè)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(shù)據(jù)，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(qū)域經(jīng)濟增長率與失業(yè)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(jīng)濟增長率與當期失業(yè)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(jīng)濟增長率與滯后兩期的失業(yè)率顯著正相關，可能的原因是失業(yè)率作為滯后指標帶有一定的持續(xù)性和時滯性。這種持續(xù)性可能是因為我國目前的失業(yè)率主要由自然失業(yè)率構成。而時滯性可能由于城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的數(shù)據(jù)未及時更新，也可能是由于我國經(jīng)濟增長主要以投資驅動，服務業(yè)占比較低，無法廣泛大量吸納勞動力，從而使得失業(yè)率不能及時得到緩解。從短期來看，經(jīng)濟增長率與失業(yè)率的變動符合奧肯定律。由所構建的誤差修正模型也體現(xiàn)了長期非均衡誤差對經(jīng)濟增長率變動的控制，即短期經(jīng)濟增長率變動與失業(yè)率變動趨向于長期的經(jīng)濟增長率與失業(yè)率的均衡關系。而且當期經(jīng)濟增長率變動與滯后兩期的失業(yè)率變動負相關，也體現(xiàn)了我國失業(yè)率與經(jīng)濟增長率關系的滯后特征。

就不同區(qū)域而言，從長期來看，除了西部地區(qū)符合奧肯定律，東部地區(qū)和中部地區(qū)均無顯著的相關關系。從短期來看，東部地區(qū)和西部地區(qū)經(jīng)濟增長率的變動與失業(yè)率的變動呈不顯著的負相關關系，但中部地區(qū)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(shù)據(jù)，而應該利用我國區(qū)域層面的面板數(shù)據(jù)來考察，這樣才能使奧肯定律在我國政府準確地掌握經(jīng)濟增長與失業(yè)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(jīng)濟增長與失業(yè)的關系滿足奧肯定律。從而經(jīng)濟增長是就業(yè)增長的必要條件，要通過調整產(chǎn)業(yè)結構和轉變經(jīng)濟增長方式，實現(xiàn)經(jīng)濟和就業(yè)雙增長，這也是我國當前所面臨的任務。

就區(qū)域而言，我國不同區(qū)域的經(jīng)濟增長與失業(yè)的關系存在顯著的差異性，所以，政府在實施通過經(jīng)濟增長促進就業(yè)政策的同時，需要關注我國東中西部地區(qū)的經(jīng)濟增長與失業(yè)關系的差異性，這樣才能更有效地實現(xiàn)經(jīng)濟平穩(wěn)較快增長和促進就業(yè)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(jīng)濟發(fā)展的獨有特征和區(qū)域的差異性。為了更好地分析經(jīng)濟增長與失業(yè)的關系，除了需要采用包含更多信息的區(qū)域面板數(shù)據(jù)，基于東中西部不同區(qū)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(yè)率統(tǒng)計仍采用城鎮(zhèn)登記失業(yè)率而非調查失業(yè)率，所以失業(yè)對經(jīng)濟系統(tǒng)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。