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失业率对中国国内生产总值的影响 [摘要] 近年来，中国经济稳步增长，但失业率也在同步增长。这明显是违背“奥肯定律”的。下面我们对GDP与失业率进行回归分析，找出中国失业率与国内生产总值的真实关系，为探索降低失业率、提高国内生产总值增长率的最佳道路提供理论依据。 [关键词] 失业率、国内生产总值、奥肯定律 一、 问题的提出 美国著名经济学家奥肯（Okun，A），在担任约翰逊总统时期的经济顾问委员会主席时，为了使总统、国会和公众相信，如果把失业率从7%降到4%，会使全国经济收益匪浅，便根据美国55个季度（1947—1960年）的失业率和实际GNP的变化资料，通过简单的回归方程，估算出当失业率超过自然失业率水平（4%）时，失业率每增加1%，实际GDP将损失3%。其方程式为:Y=1-3X。式中Y为实际GNP的变化率（%），X为失业率的季度变化率（%）。结果产生了著名的“奥肯定律”。 近年来，中国城镇登记失业率一直处于小幅攀升态势。1999年到2000年，失业率一直保持在3。1%左右，2001年升至3。6%，2002年升至3。6%，2002年底为4%，2003年一季度末为4。1%，全年目标控制在4。5%。就业与失业标准的重新界定会在一定程度上影响失业率。据《人民日报》报道，劳动和社会保障部对就业与失业的概念作了重新界定，按照新的标准，“失业人员”指男在16—60岁、女在16—55岁的法定劳动年龄内、有工作能力，无业、要求就业而未能就业的人员。虽然从事一定社会劳动，但劳动报酬低于当地城市居民最低生活保障标准的，视同失业。 反观中国的GDP，却一直呈稳定的上升趋势，自从1978年改革开放以来，经济一直保持较高速度的增长，年平均增长率达到9。4%，但就业并没有相应的增长。下表我们列出了中国自1978年以来的GDP与失业率（城镇登记失业率）。 表一： 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 GDP（亿元） 3624.1 3899.5 4517.8 4752.7 5185.2 5750.4 6624.5 8964.4 10202.2 11962.5 14928.3 16909.2 城镇失业率（%） 5.3 5.4 4.9 3.8 3.2 2.3 1.9 1.8 2.0 2.0 2.0 2.6 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 18547.9 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 58478.1 67884.6 74462.6 78345.2 82067.5 89468. 1 97314.8 104790.6 2.5 2.3 2.3 2.6 2.8 2.9 3.0 3.1 3.1 3.1 3.1 3.6 4.0 资料来源：《中国统计年鉴》 从表中可以看到，中国经济稳步增长，但失业率也在同步增长。这明显是违背“奥肯定律”的。下面我们对GDP与失业率进行回归分析。设方程为Δu=-AX+B(其中Δu为失业率的变化，即Δu=utut1，X为GDP增长率，用百分数表示，X=(YtYt1)/Yt1。用表一中的数据回归得： Dependent Variable: DU Method: Least Squares Date: 11/30/04 Time: 20:51 Sample(adjusted): 1979 2002 Included observations: 24 after adjusting endpoints Variable C DY R-squared CoefficieStd. Error t-Statistint c -0.001934 0.009051 0.001649 -1.172521 0.009281 0.975267 Prob. 0.2535 0.3400 0.041442 Mean dependent var -0.000542 Adjusted R-squared -0.002129 S.D. dependent var 0.004043 S。E。 of regression 0.004047 Akaike info -8.10186criterion 8 Sum squared resid 0.000360 Schwarz criterion -8.003697 Log likelihood 99.22241 F-statistic 0.951146 Durbin-Watson stat 0.803347 Prob(F-statistic) 0.340030 由回归分析的结果可见，GDP的变化与失业率的变化无显著相关关系，且DY的系数为正值，与奥肯定律相悖。下面的散点图也印证了这一说法。0.40.3DY0.20.10.0-0.015-0.010-0.0050.0000.005DU0.010 就中国的具体情况而言，怎样对这一悖论作出合理的解释，下面将依据中国的实际情况进行探讨。 二、理论综述 对于中国经济增长率与失业率背离“奥肯定律”（即高增长与高失业并存的现状），理论界具有代表性的解释有： 1．从总量方面考察投入变化，来解释这种背离。在具体分析上有两种观点: A．劳动投入贡献在GDP中下降，从而就业相应下降，失业也就相应增加。（汤光华1999）要素投入对中国经济增长的贡献在改革前后都是最大的，其次才是要素生产率的贡献（科学技术的进步）。在要素投入中，又是以资本的投入为主。资本的贡献和要素生产率的贡献逐步提高，而劳动投入对经济增长的贡献逐渐减小。根据按要素分配理论，劳动投入贡献率减小意味着失业的相对增加。 B．应区分有效劳动投入和名义劳动投入。（龚玉泉，袁志刚2002）与我国经济增长相伴的是名义就业率的下降和有效就业量的上升。就业增长的质量效应大于数量效应，从而使我国经济增长与就业增长之间呈现出不一致性。 2．强调经济转型和结构调整对就业的影响。主要观点可以概括为：经济增长方式发生了变化，粗放型增长向集约型增长转变，从而挤出了就业；就业结构调整相对产业结构迟缓带来结构性失业，体制改革导致原本就存在的隐性失业凸显出来。如王国荣（2001）中国经济增长与失业背离，其根源在很大程度上是体制性隐性失业显性化与结构性失业共同作用的结果；张本波（2002）认为，我国20世纪90年代以来，经济增长与就业增长不一致的原因在于：经济增长与就业增长的互动模式发生了根本性改变。而引起就业弹性模式改变的因素主要包括产业结构的调整，宏观制度变迁，市场化过程等。 我们认为：导致高增长，低就业的原因主要是隐性失业的大量存在。目前我国国内的就业登记制度不够健全，我国目前实行的城镇失业登记率，只能反映失业的局部情况，即只能反映登记者而不能反映未登记者，只能反映城镇而不能反映农村，只能反映显性失业而不能反映隐性失业。因此，失业比例并不显得很高，容易导致盲目乐观。据国内经济学者估计，我国的实际失业率可能已达15-20%。只要将隐性失业造成的影响排除掉，即找到一个真实的失业率，中国依然存在稳定的“奥肯定律”。 我们的理论和其他学者的研究的不同之处：很多学者在用奥肯模型时，都是用经济增长率和失业率来做回归，而我们是按照奥肯的原义，看失业的增长会造成实际GDP与潜在GDP的偏离有多大。 三、中国经济奥肯模型的校正 奥肯提出这一定律的出发点是为了测度“可能的产出额”（即在充分就业条件下整个经济所能生产出来的产出额），它确立在U=Un的基础上。“奥肯定律”即代表由于U与Un的偏离造成产出额的损失（Y-YP）。所以“奥肯定律”标准模型为： U-Un=-（Y-Yp） （U为真实失业率） 造成中国城镇失业率与GDP增长回归不显著的原因是多方面的，其中最主要的一个原因就是失业率的统计失真。在此我们用社会失业率来替代城镇登记失业率，并结合中国的实际情况对奥肯方程进行了一定的改进：用社会失业率代表失业率来与经济增长损失率做回归，从而在一定程度上说明社会失业率对GDP增长造成的损失。数学模型为： U=A+B*Y （1-1） 其中：U为社会失业率 Y为经济增长损失率 A为自然失业率（即因劳动合理流动而导致的摩擦性失业） B为经济增长损失率的弹性系数 由（1-1）式整理得： Y=（1/B）*（U-A） 即社会失业率导致经济增长损失的数学模型。我们将从这个模型出发，定量地研究社会失业率对中国经济增长率造成的损失。 （一）社会失业率的界定 目前，我国统计的失业率是城镇登记失业率，但城镇登记失业率来代替中国整体的失业率明显有两个漏洞：第一，没有包括城镇中已经失业而没有登记的人，也没有包括虽然从事一定社会劳动，但劳动报酬低于当地城市居民最低生活保障标准的人。第二，没有包括大量农村剩余劳动力。其中，农村剩余劳动力数量庞大，据农村调查课题组估计：中国农村剩余劳动力为1。5亿左右。这些劳动力资源的闲置对中国经济造成的损失是不可小视的。 所以要反映中国的失业状况和失业对经济造成的真实影响，必须把大量的农村剩余劳动力记入失业人员。 关于农村剩余劳动力的计算方法，主要有以下几种： 1．国际对比法：即在农业产值比重相当的国家或一个国家的历史时期中，找到一般农业劳动力比重标准，然后将中国的农业劳动比重与此标准对照，如果有多出的部分视为农村剩余劳动力。 2．调查法： RDU=RE-TUE-PE-IE-FE-CE （1-2） 其中：RDU——农村剩余劳动量 RE——农村总就业量 TUE——乡镇企业就业量 PE——私营企业就业量 IE——个体劳动就业量 FE——流入城市岗位就业量 CE——农村资源可容纳就业量 公式中的各项指标由抽样调查获得。 3．耕地法：首先确定农村劳动力按劳动能力每人平均可耕种的土地面积，根据耕地保有量和农村劳动力人数来计算。 RDU=RL-耕地面积/单位面积土地应当容纳的劳动力人数 （1-3） 其中：RDU——农村剩余劳动力 RL——农村劳动力人数 即土地所能吸纳的劳动力，由于城乡二元体制，造成农村劳动力流动困难，所以留在农村中那部分边际产出为零的农村劳动，也就是剩余劳动力。根据有关专家的研究，中国一个农村劳动力可耕种的土地面积约为四亩。 由此可得社会失业率： 社会失业率=（农村剩余劳动力+城镇失业人员）/（总就业人员+城镇失业人员） 注：农村剩余劳动力我们采用耕地法计算。根据公式（1-3），我们可算出农村剩余劳动力。 表二 1987年——2002年中国社会失业率 单位：万人 年份 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 城镇失业人员 238.5 264.4 276.6 296.2 377.9 383.2 352.2 363.9 420.1 476.4 519.6 552.8 576.8 571 575 农村剩余劳动力 总就业人员 10982.24 11221.92 11692.26 12311.34 13309.3 14201.82 15055.58 14951.84 14237.92 13708.96 13340.32 6252.56 6499.64 6872.68 7258.38 49873 51282 52783 54334 55329 63909 64799 65554 66373 67199 67947 68850 69600 69957 71394 社会失业率 0.223915 0.222835 0.225574 0.23078 0.2457 0.226855 0.236493 0.232346 0.219454 0.209609 0.202433 0.098056 0.100837 0.105542 0.108844 2000 2001 2002 595 681 770 7257.92 7034.6 8021.26 72085 73025 73740 0.108048 0.104681 0.117988 资料来源：《中国统计年鉴》 （二）潜在GDP增长率的计算； 按照“奥肯定律”的三大假定：1，单一的发达的市场经济；2，相对稀缺的劳动力资源；3，失业的公开化。 可见，在“奥肯定律”中，劳动力资源充分利用时产出，为潜在产出。我们用柯布——道格拉斯（Cobb-Doglos）生产函数来表示总量生产函数。 即：Y=AKL （1） 注：规模报酬不变这个前提已被数据所支持，N.乔治.曼昆，戴维.罗墨，以及戴维.N.威尔等人用近70多个国家（包括中国）的数据以柯布-道格拉斯生产函数估计经典的索罗增长模型，得出这一结论。 要计算潜在GDP的增长，首先，必须确定资本和劳动投入对产出的弹性系数（,），以及社会资本存量（K）和充分就业是的劳动量（L），还有由技术进步而引起的综合要素生产率的贡献（A）。 1． 资本和劳动的投入对产出的弹性系数（,）的确定 由要素贡献率=要素报酬率的基本原则，可以用国民收入（NI）——即国内生产净值（GDP-折旧）——的报酬分配比例来确定资本和劳动投入对产出的弹性系数。中国劳动和资本在国内生产净值中的报酬分配比例如表： 表三 劳动分配比例与资本分配比例（1985——2002） 单位：亿元 年份 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 GDP 8964.4 10202.2 11962.5 14928.3 16909.2 18547.9 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 58478.1 67884.6 74462.6 78345.2 82067.5 89468.1 97314.8 劳动报酬 1014.62 1459.324 2081.636 3197.148 3877.132 4404.048 5508.764 7381.42 10422.188 15196.02 19805.332 23506.468 26098.012 27562.924 28958.396 31892.936 34991.208 折旧 6427.85 6553.89 6758.41 6935.43 7216.37 7537.78 7845.89 8184.55 8578.93 8769.35 8964.77 9118.43 9217.57 9437.89 9671.51 9735.76 9836.78 劳动分配比例 0.4144763 0.4154827 0.3968323 0.4145814 0.4035457 0.3940547 0.4154141 0.3901771 0.4169995 0.3950484 0.3997884 0.4160187 0.4151268 0.3842109 0.4144112 0.4142642 0.4145597 资本分配比例 0.585524 0.584517 0.603168 0.585419 0.596454 0.605945 0.584586 0.609823 0.583001 0.604952 0.600212 0.583981 0.584873 0.615789 0.585589 0.585736 0.585644 2002 104790.6 37523.12 10982.8 0.3950412 0.604959 注：劳动报酬分配比例=劳动报酬/（GDP-折旧） 资本报酬分配比例=1-劳动报酬分配比例 资料来源：《中国统计年鉴》 其中“折旧”由中国平均折旧率计算得到 由上表可知，中国的劳动分配比例和资本分配比例是相对稳定的，所以，劳动对产出的弹性系数确定为0.4，资本对产出的弹性系数确定为0.6，以下计算按此数据进行。 2．资本存量（K）和实际就业人员（L）的确定 1）在中国的统计年鉴中没有对资本存量的统计，对于社会资本存量，我们采用增量来推算存量，即对新增固定资本逐年扣除折旧，一旦折旧提取完毕，就不再视为固定资本存量。这样，只要新增固定资本的统计年限足够长，就可以方便的推算出社会资本存量。 即：(GiiZi) 对于固定资本的平均折旧率，考虑到固定资产投资中建筑安装工程与设备购置的比例大体为6：4，而建筑无的平均折旧年限为20年，设备的平均折旧年限为10年，由此可以把综合折旧年限定为16年，即综合折旧率为6。25%。在按统一价格换算各年固定资本形成总额的基础上按照6.25%的综合折旧率增量推算存量，就得到中国各年固定资本存量及其增长率（见表）。 表四：1985年——2002年中国社会资本存量 年份 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 社会资本存量（亿元） 32683.21 37284.98 42429.39 48186.3 54634.12 61860.98 69965.87 79060.08 89268.7 100732.3 114455.8 130215.9 147018.5 166236 185701 207012.4 231287.6 260332 社会资本增长率（%） 0.144294 0.140799 0.137976 0.135682 0.13381 0.132277 0.131018 0.129981 0.129125 0.128417 0.136237 0.137696 0.129037 0.130715 0.117092 0.114762 0.117265 0.125577 资料来源：《中国统计年鉴》 注：社会资本存量（n）=社会固定资本投资（n-1）*(1-0.0625)+社会固定资本投资（n） 2）而实际就业人员以当年就业人员为准。 3由技术进步而引起的综合要素生产率（A） 总量生产函数可由柯布—道格拉斯（Cobb-Doglos）生产函数来表示： （1） YAKL （1）---规模报酬不变 dY 其中：表示资本的产出弹性（YdKK） dY 表示劳动的产出弹性（YdLL） A表示引起产出增长的技术进步因素，且Y，K，L，A都是t的函数。 对（1）式两边取自然对数得： (2) lnYlnAlnKlnL 对（2）式两边微分得： （3） 1dY1d1d1dAKL YdtAdtKdtLdt又dYdddY,AA,KK,LL dtdtdtdt则（3）式变形为： YAKL-——增长函数的分解式 YAKLAK令A为全部要素生产率的提高率（）；K为资本增长率（）；L为实际就业增长AK （4） 率 则（4）式变形为： YAKL 整理得： AYKL 在资本和劳动对产出的弹性系数（,），以及社会资本存量确定后，可求出综合要素提高对经济增长的贡献。 表五 1985—2002年中国逐年的综合要素生产率 年份 Y K 1985 0.353219110876 1986 0.138079514524 0.6 0.6 L A 0.252733131 0.042299411 0.4 0.144294 0.034773948586 0.4 0.140799 0.0282517594691 1987 0.1725412166 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.4 0.137976 0.0292695292695 0.4 0.135682 0.029384460906 0.4 0.13381 0.0183126587404 0.4 0.132277 0.155072385187 0.4 0.131018 0.0139260511039 0.4 0.129981 0.0116514143737 0.4 0.129125 0.0124935167953 0.4 0.128417 0.0124448194296 0.4 0.136237 0.0111311180226 0.4 0.137696 0.0132897699678 0.4 0.129037 0.0108932461874 0.4 0.117092 0.0205411895879 0.4 0.114762 0.00967868448329 0.4 0.117265 0.0130401609211 0.4 0.125577 0.00979116740842 0.078047805 0.154761781 0.045083215 -0.044483414 0.081330778 0.149580756 0.217710414 0.268057336 0.164422341 0.072921581 0.01512024 -0.03096015 0.017448315 0.012128821 -0.002441875 1988 0.24792476489 1989 0.132694278652 1990 0.0969117403544 1991 0.165511998663 1992 0.232229921639 1993 0.300182820847 1994 0.350085464163 1995 0.250616988242 1996 0.160855089341 1997 0.0968997386742 1998 0.0521416120307 1999 0.0475115259135 2000 0.0901769884546 2001 0.087703885519 2002 0。0768207919042 0.4 0.130715 0.00512931034483 -0.028339112 注：为资本分配比例 为劳动分配比例 K为资本增长率 L为实际就业增长率=L(LL(1))/L(1) A为要素生产率的提高率 Y为实际经济增长率 4．潜在经济增长率 在综合要素生产率的变动固定之后，按照资本存量的增长及其对产出的弹性系数，以及假设充分就业情况下的劳动力增长（潜在就业增长），及对产出的弹性系数，可由 YAKL计算出潜在增长率 表六 在1985——2002中国逐年的潜在经济增长率 年份 A K 1985 0.252733131 1986 0.042299411 1987 0.078047805 1988 0.154761781 1989 0.045083215 1990 -0.044483414 1991 0.081330778 1992 0.149580756 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.144294 0.140799 0.137976 0.135682 0.13381 0.132277 0.131018 0.129981 L 0.4 0.346549057417 0.4 0.333634144246 0.4 0.340236131887 0.4 0.349838380734 0.4 0.357886834029 0.4 0.563253303533 0.4 0.333605712763 0.4 0.322400313278 Y 0.477929 0.260232 0.296928 0.376106 0.268524 0.260184 0.293384 0.356529 1993 0.217710414 1994 0.268057336 1995 0.164422341 1996 0.072921581 1997 0.01512024 1998 -0.028339112 1999 -0.03096015 2000 0.017448315 2001 0.012128821 2002 -0.002441875 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.129125 0.128417 0.136237 0.137696 0.129037 0.130715 0.117092 0.114762 0.117265 0.125577 0.4 0.301601759137 0.4 0.285040038706 0.4 0.271226847743 0.4 0.124944160284 0.4 0.125523573561 0.4 0.124358572947 0.4 0.4 0.14785620481 0.13305990432 0.415826 0.459124 0.354655 0.205517 0.142752 0.099833 0.098438 0.139592 0.135712 0.131401 0.4 0.133215500542 0.4 0.146241739321 注：L潜在的就业增长，即（当年的从业人员+城镇失业人员）/上年实际就业人数 实际就业人数=上年从业人员-农村富余劳动力 Y代表潜在经济增长率 三、社会失业率导致的经济增长的损失 我们将实际经济增长与潜在经济增长的关系的差额看着是经济的损失，用经济损失与社会失业率作回归，即用上文的数学模型：Y()(UA) 注： Y（经济增长损失率）=YY A为自然失业率 B为经济增长损失率的弹性系数 表七 1985——2002中国社会失业率与潜在经济增长损失 年份 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 ''1BY Y 0.477929 0.353219110876 0.260232 0.138079514524 0.296928 0.1725412166 Y-Y 0.12471 0.122152 0.124387 0.128181 0.13583 0.163272 0.127872 0.124299 0.115643 0.109039 0.104038 0.044662 0.045852 0.047691 0.050926 0.049415 0.048008 u 0.223915 0.222835 0.225574 0.23078 0.2457 0.226855 0.236493 0.232346 0.219454 0.209609 0.202433 0.098056 0.100837 0.105542 0.108844 0.108048 0.104681 0.376106 0.24792476489 0.268524 0.132694278652 0.260184 0.0969117403544 0.293384 0.165511998663 0.356529 0.232229921639 0.415826 0.300182820847 0.459124 0.350085464163 0.354655 0.250616988242 0.205517 0.160855089341 0.142752 0.0968997386742 0.099833 0.0521416120307 0.098438 0.0475115259135 0.139592 0.0901769884546 0.135712 0.087703885519 2002 0.131401 0.0768207919042 0.05458 0.117988 注：Y-Y是经济增长损失率 U为社会失业率 对Y和U进行平稳性检验得： 首先，对Y进行平稳性检验 我们根据Akaike info criterion和Schwarz criterion可知Y的无约束方程为滞后0阶的方程。 ADF Test Statistic -2.041221 1% Critical Value* 5% Critical Value 10% Critical Value -4.6193 -3.7119 -3.2964 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Dependent Variable: D(Y) Method: Least Squares Date: 12/27/04 Time: 11:02 Sample(adjusted): 1986 2002 Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable Y(-1) C @TREND(1985) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient -0.414769 0.063992 -0.003052 Std. Error 0.203197 0.033407 0.001616 t-Statistic -2.041221 1.915568 -1.888277 Prob. 0.0605 0.0761 0.0799 0.018618 -5.102686 -4.955648 2.129439 0.155804 Augmented Dickey-Fuller Test Equation 0.233250 Mean dependent var -0.004125 0.123714 S.D. dependent var 0.017428 Akaike info criterion 0.004252 Schwarz criterion 46.37283 F-statistic 1.911196 Prob(F-statistic) 从ADF Test Statistic可知应接受H0，进入下一步，做F检验。有约束方程模型为D(Y)=C+vt,回归结果如下： Dependent Variable: DY Method: Least Squares Date: 12/27/04 Time: 11:20 Sample(adjusted): 1986 2002 Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable C R-squared Coefficient -0.004125 Std. Error 0.004515 t-Statistic -0.913594 Prob. 0.3745 0.000000 Mean dependent var -0.004125 Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood 0.000000 S.D. dependent var 0.018618 Akaike info criterion 0.005546 Schwarz criterion 44.11528 Durbin-Watson stat 0.018618 -5.072386 -5.023373 2.189036 最后，用公式计算出标准的F值： F(RSSRRSSUR)(nk)(0.0055460.004252)(173)== 4.26058325494 RSSUR*q0.004252*1因为F>F0.25 (1,14)=1.44，所以拒绝H0，意味着0， yt含时间趋势。继续做t检验。 又因为t=2.041221>t0.25(15)=0.6912，所以拒绝H0，yt为退势平稳过程。 其次，对U进行平稳性检验 同理，根据Akaike info criterion和Schwarz criterion可知U的无约束方程为滞后0阶的方程。 ADF Test Statistic -1.963073 1% Critical Value* 5% Critical Value 10% Critical Value -4.6193 -3.7119 -3.2964 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Dependent Variable: D(U) Method: Least Squares Date: 12/27/04 Time: 12:22 Sample(adjusted): 1986 2002 Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable U(-1) C @TREND(1985) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient -0.391698 0.104171 -0.004325 Std. Error 0.199533 0.056124 0.002382 t-Statistic -1.963073 1.856069 -1.816031 Prob. 0.0698 0.0846 0.0908 0.026813 -4.355089 -4.208052 1.965820 0.176830 Augmented Dickey-Fuller Test Equation 0.219257 Mean dependent var -0.006231 0.107722 S.D. dependent var 0.025327 Akaike info criterion 0.008981 Schwarz criterion 40.01826 F-statistic 1.812335 Prob(F-statistic) 从ADF Test Statistic可知应接受H0，进入下一步，做F检验。有约束方程模型为D(Y)=C+vt, 回归结果如下： Dependent Variable: DU Method: Least Squares Date: 12/27/04 Time: 12:24 Sample(adjusted): 1986 2002 Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Coefficient -0.006231 Std. Error 0.006503 t-Statistic -0.958175 Prob. 0.3522 0.026813 -4.342874 -4.293861 2.050608 0.000000 Mean dependent var -0.006231 0.000000 S.D. dependent var 0.026813 Akaike info criterion 0.011503 Schwarz criterion 37.91443 Durbin-Watson stat 最后，用公式计算出标准的F值： F(RSSRRSSUR)(nk)(0.011503-0.008981)*(17-3)==3.93141075604 RSSUR*q0.008981*1因为F>F0.25 (1,14)=1.44，所以拒绝H0，意味着0， ut含时间趋势。继续做t检验。 又因为t=1.963073>t0.25(15)=0.6912，所以拒绝H0，ut为退势平稳过程。 由此可得，Y和U均为退势平稳过程，下面对模型进行回归： 通过回归得： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 12/05/04 Time: 11:13 Sample: 1985 2002 Included observations: 18 Variable U C R-squared Adjusted R-squared S。E。 of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient Std. Error 0.647892 0.039502 -0.020314 0.007437 t-Statistic 16.40134 -2.731291 Prob. 0.0000 0.0148 0.095587 0.943860 Mean dependent var 0.940352 S。D。 dependent 0.040293 var 0.009841 Akaike info criterion 0.001549 Schwarz criterion -6.201179 58.70098 F-statistic 2.189342 Prob(F-statistic) 269.0041 0.000000 -6.300109 由Eviews回归得到如下回归模型： Y=-0.020314+0.647892*U=0.647892（u-0.03135） (0.7437) (0.039502) T=-2.731291 16.40134 R2=0.94386 F=269.0041 该模型不但拟合度R高达0.94386，并且顺利通过了平稳性检验、T检验和F检验。 2经济意义： 1. 由模型结果可得,奥肯系数为0.647892,即社会失业率每上涨1个百分点，GDP将损失0.647892个百分点 ,这明显小于奥肯在研究美国经济时得出的3个百分点.我们认为这是符合中国经济现状的:我国的产业主要是劳动密集型产业而且劳动投资贡献率是呈不断下降的趋势,而资本在过去的几十年中都是稀缺的生产要素,资本要素贡献率相当大,这也就造成了失业对GDP增长的影响不是那么大。造成这一差别的原因,我们认为是由于中国的现状不符合“奥肯定律”隐含的三大假定 : 第一、中国处于经济转型时期，并不是单一发达的市场经济。 第二、中国存在大量过剩劳动力，中国的劳动力供给曲线在有些情况 下可能是向下的，这与“奥肯定律”相对稀缺的劳动力资源相反。 第三、中国的统计数据存在很大不足，如前文所说，未包括大量隐性失业和未登记的下岗职工，统计数据不能反映中国真实失业率。这与失业的公开化是相悖的。另外，统计数据也存在人为误差，比如个别年份的GDP在不同年份的统计年鉴上的数据是不同的。 2．从模型中我们还可以得到一个重要的信息-自然失业率. 在回归得到的模型中,自然失业率为3.135%这一结果与我国的现状基本吻合.奥肯认为政府只要努力将失业率降低到自然失业率的水平,经济增长就能达到潜在经济增长率,即充分利用了一切生产要素的最佳状态.那么中国是不是也存在这一定论呢?即中国的失业率如果降到自然失业率水平(3.135%),经济增长是否能达到潜在经济增长水平?我们认为这是不可能的.因为美国的隐性失业(农村和城市)是非常少的,有效劳动力数量与名义就业人数一致,而中国则存在很大偏差,如果把失业率降到自然失业率水平,则会有更多的劳动力返回工作岗位,严重降低企业的生产效率,隐性失业更加严重. 政策建议： 基于以上两点,我们的分析对政策制定提供了一些依据: 1.“把蛋糕做精美”:失业率对经济增长的影响很小,而且企业中的隐性失业还十分严重,尤其是国有企业, 有效劳动需求量小于名义就业人数,企业对劳动力的低效率使用,表现为消极怠工,人浮于事,有职无工等现象.为了提高企业的生产效率,使经济健康运行,首先必须挤掉就业队伍中大量的隐性失业,使每一单位劳动力资源都得到充分利用,以劳动力的边际产品价值等于劳动力价格(工资成本)为原则,保证最优的劳动量. 2．“把蛋糕做大”:在效率得到保证的情况下,尽可能创造出更多的就业机会,正如我们上文所说的一样,在劳动力是得到充分利用的前提下,失业率越低,经济增长的也就越快。 [参考文献] 袁志刚: 中国经济增长与就业增长的非一致性, 新华文摘,2003 年第2 期。 2003 年宏观经济形势与预测1 宏观经济与就业形势[N] 1 经济参考报, 2003 - 04 – 151 袁志刚：失业经济学[M].上海人民出版社. 1997 邹 薇: 中国经济对奥肯定律的偏离与失业问题研究. 世界经济.2003年第6期 戴园晨、陈东琪(1996) :《劳动过剩经济的就业与收入》, 上海远东出版社, 1996 年12 月第一版。 龚玉泉,袁志刚: 中国经济增长与就业增长的非一致性及其形成机理[J ] . 经济学动态,2002 , (10) . 汤光华: 对中国经济增长与就业关系的实证研究[J ]. 统计研究,1999 (增) . 张本波: 解读我国经济增长的就业弹性[J ]. 宏观经济研究,20021101 杨宜勇: 12001 - 2020 年国民经济增长与就业状况长期发展分析研究. 王国荣: 经济增长与就业机制、模式、观念的变革[J ]1 社会主义经济理论实践,2001．1(11) 本文来源：https://www.dywdw.cn/bbef080c5bfb770bf78a6529647d27284b733798.html
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2022-10-02
![[2022年全国两会解读中国首设调查失业率目标释放三大信号]2022年全国两会](/static/wddqxz/img/rand/94.jpg)
