人民币汇率变动对国内就业水平的影响

三、人民币汇率变动对国内就业水平的影响

在前文理论分析的基础上，这一部分利用1981—2005年国内就业水平与国内工资水平、国内利率和人民币汇率的年度数据，使用协整检验的方法对国内就业水平与人民币汇率变动之间的关系进行实证分析，以说明人民币升值对国内就业水平带来的影响。

(一)数据

理论模型显示，分析人民币汇率变动与国内就业水平之间的关系需要国内就业水平、国内工资水平、国内利率和人民币汇率等相关数据。为确保数据的准确性和一致性，我们分别从历年《中国劳动统计年鉴》、2006年《国际金融统计》(IFS)和劳动与社会保障部网站选取了有关数据(见表4-5)。由于本节研究的是人民币汇率变动与国内就业水平之间的长期关系，因此笔者选取了1981年至2005年的有关数据。我们在实证检验中所使用的数据具体如下:对于国内就业水平，本节采用年末就业人数总数的自然对数;对于国内工资水平，本节采用各年社会平均工资的自然对数;对于国内利率，本节采用国内一年期贷款利率的自然对数;对于人民币汇率，本节采用人民币相对美元的实际汇率的自然对数。

从数据显示的情况来看，改革开放以来我国的就业人数一直呈稳定上升趋势:1980年我国就业人数为4.236 1亿人，截至2005年，我国就业人数已经达到了7.582 5亿人。我国就业人数的增长一方面来源于人口的自然增长，另一方面来源于改革开放以来农村闲置劳动力的解放。虽然我国的就业人数不断增加，但是随着经济结构的调整，就业的压力仍然有增无减。对于国内工资水平，我们采用了社会平均工资这一指标。根据国家劳动与社会保障部的有关规定，社会平均工资不仅涵盖了城镇的劳动工资，而且也涵盖了农村的劳动工资，从而全面地反映了我国的劳动力成本。按照生产理论，在只有劳动和资本两种生产要素的情况下，劳动力成本、资本利率以及劳动资本之间的边际转换率是决定企业生产要素组合的主要因素。我们在前面的理论模型中已经假设企业的资本和劳动投入的比例不会发生变化，这样一来，劳动力成本、资本利率就成了决定企业生产的主要因素，在资本利率保持不变的情况下，劳动力成本上升就会导致企业对劳动需求的减少，反之将导致企业对劳动需求的增加。这说明国内工资水平对国内就业水平的影响是反向的。

利率是利息与资本之间的比率，可以看做是使用资本的成本。对企业而言，开展生产活动有时需要向银行或其他金融机构贷款，因此利率更多地是指贷款利率。在这里，我们使用一年期的贷款利

表4-5　1981—2005年我国就业人数、工资水平、利率和人民币汇率状况

数据来源:历年《中国劳动统计年鉴》、2006年《国际金融统计》(IFS)和劳动与社会保障部网站数据，通过计算得到。

率表示利率。正如前文所述，在只有劳动和资本两种生产要素的情况下，如果劳动力成本保持不变，则利率上升会导致企业对资本需求的下降;如果劳动资本之间的比率固定，则企业对劳动的需求也会随之减少。这说明国内利率水平对国内就业水平的影响同样是反向的。在资本和劳动之间存在替代关系时，情况又会有所不同。在这种情况下，如果劳动力成本上升，企业为了维持产出不变往往会增加价格相对的资本的投入，反之亦然。这说明国内工资水平与国内利率水平之间是负相关的。

一般认为，真正影响国内就业的是实际汇率而非名义汇率，因此我们在本节中使用人民币相对美元的实际汇率来表示人民币汇率。人民币汇率实际汇率是指剔除物价因素之后的汇率，人民币相对美元的实际汇率则是剔除中美物价因素之后的美元汇率。我们使用美国的消费物价指数来表示美国的物价水平，使用中国的消费物价指数来表示国内的物价水平，使用中国官方公布的年末人民币汇率来表示名义汇率。根据有关理论，实际汇率增大将会增加一国企业的出口，进而增加这些企业的就业，同时还会产生一些连带效应^[7]。与此同时，实际汇率增大也会减少国外企业对本国的投资，进而减少外商直接投资企业的就业。因此，实际汇率变动对就业水平的影响存在一定的不确定性。下面我们利用上述数据对人民币实际汇率与国内就业水平之间的关系进行检验。

(二)协整检验

在对人民币实际汇率与国内就业水平之间的关系进行回归分析之前，我们先对国内就业水平、国内工资水平、国内利率和人民币汇率等数据进行ADF检验。在检验时，我们对国内就业水平、国内工资水平、国内利率和人民币汇率等数据取对数，分别记为lnL，lnw，lnr和lne。由于数据生成过程的形式(带常数项或不带常数项)和估计模型的形式都会影响检验结果，我们在检验时首先采取最为一般的数据生成过程和估计模型:既带有时间趋势项，又带有常数项。趋势项显著的则保留趋势项，趋势项不明显的进一步检验常数项是否显著;常数项显著的则保留常数项，常数项不显著的则检验既无趋势项又无常数项的模型。检验结果显示，上述四个变量均为一阶单整序列，可以进行协整检验(见表4-6)。

表4-6　序列的ADF检验结果

注:①c，t分别表示带有常数项、趋势项，n表示采用的滞后阶数。

②＊＊表示显著性水平为5%，*表示显著性水平为1%。

下面利用Engle-Granger两步法对国内就业水平lnL与国内工资水平lnw、国内利率lnr和人民币实际汇率lne之间的关系进行协整检验。

第一步，以国内就业水平lnL为被解释变量，国内工资水平lnw、国内利率lnr和人民币实际汇率lne为解释变量进行OLS估计，结果表明回归方程中参数估计值的t统计量在5%的显著性水平上均显著，其中国内工资水平lnw、人民币实际汇率lne的t统计量在1%的显著性水平上显著(见表4-7)。

第二步，对回归方程的残差进行单位根检验，ADF检验统计量为－3.690 954，1%显著性水平^[8]下的临界值为－2.679 735。检验结果表明，残差不存在单位根，是平稳序列。

表4-7　序列的协整检验结果

注:因变量为Y。

因此，国内就业水平lnL与国内工资水平lnw、国内利率lnr和人民币实际汇率lne之间确实存在协整关系，协整方程为:

lnL=0.658 112－0.128 566lnw－0.078 837lnr+0.022 166lne

协整检验结果显示:国内工资水平和国内利率上升均不利于国内就业水平的提高，而人民币汇率上升则将对扩大我国的就业水平有一定的积极作用。从各变量对国内就业水平的影响程度来看，国内工资水平对国内就业水平的负面作用较大，国内就业水平对国内工资水平的弹性系数为－0.128 566，表明在其他条件不变的情况下，国内工资水平每增加10%，我国就业量将减少1.285 66%^[9];国内利率对国内就业水平的影响程度次之，就业水平对国内利率的弹性系数为－0.078 837，表明在其他条件不变的情况下，国内利率每增加10%，国内就业量将减少0.788 37%;人民币实际汇率对就业水平的影响程度最小，国内就业水平对人民币实际汇率的弹性系数为0.022 166，表明在其他条件不变的情况下，人民币每升值10%(人民币实际汇率减小10%)，国内就业量将减少0.221 66%。这说明，人民币汇率变动对国内就业水平不会产生实质性的影响。

(三)脉冲响应分析

协整方程虽然给出了国内就业水平、国内工资水平、国内利率和人民币实际汇率之间的长期均衡关系，但是它却无法说明国内工资水平、国内利率和人民币实际汇率等变量对国内就业水平的短期影响。下面使用脉冲响应分析的方法对这一问题进行研究。根据Ender(1995)的研究，一个时间序列预测的误差方差是自身扰动及系统其他扰动共同作用的结果。脉冲响应分析描述的是系统的内生变量对误差的反应，它刻画了在扰动项上增加一个冲击对内生变量的当期值和远期值的影响。

这里考虑三种原始冲击对国内就业水平的影响:国内工资水平冲击，国内利率冲击，人民币实际汇率冲击。令lnL=(Δlnw，Δlnr，Δlne)，并估算它们的向量自回归(VAR)方程。在建立VAR模型时，首先要确定模型的滞后期。若滞后期取值太小，误差的自相关有时会很严重，并导致参数的非一致估计;若滞后期取值太大，则可能会导致模型的自由度减小，从而影响参数估计的有效性。在确定VAR方程的最大滞后期时，我们一般参照AIC统计量和SC统计量。AIC统计量和SC统计量越小，模型拟合的程度就越高。我们分别对模型的滞后期取值为2和3，并对两种情形下的AIC统计量和SC统计量进行比较。当最大滞后期为2时，AIC统计量为－5.757 296，SC统计量为－5.608 517;当最大滞后期为3时，AIC统计量为－5.621 407，SC统计量为－5.422 450。这表明，在最大滞后期为3时，我们可以得到一个较小的AIC统计量和SC统计量。因此，我们取滞后期为3的VAR模型作为分析的基本方程，并对脉冲响应数据进行调整得到我国经济增长的冲击分解结果(见表4-8)。

表4-8　国内就业水平的冲击分解结果

注:由于四舍五入，表中数字之和可能不等于100。

检验结果显示，人民币实际汇率冲击只能解释22%～25%的国内就业水平变化原因，而其他非汇率因素冲击对国内就业水平的影响在75%～78%之间。国内工资水平对当期的国内就业影响最大，可以解释当期国内就业变动的近47%，随后这一比例有所波动，但对国内就业的贡献率在第5个响应期仍然保持在48%以上。国内利率对当期的国内就业水平影响次之，可以解释当期国内就业水平变动的29%，并在第2个响应期升至最高，此后这一比例开始有所下降，对国内就业水平的贡献率在第5个响应期仍然在27%左右。由冲击分解结果可以看出，国内就业水平变动的75%以上受国内工资水平和国内利率的影响，可见国内工资水平和国内利率是影响我国经济增长变动的最重要因素。与协整检验的结果相同，脉冲响应分析的结果同样显示人民币实际汇率的变动并不是影响国内就业水平变动的最主要因素。