出口波动对我国就业的影响分析

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  改革开放以来,我国通过开放本国市场。发展出口贸易,一方面弥补了国内资金的不足,引进先进的技术,不断积累科学知识,生产效率不断提高。产业结构不断升级换代。经济增长质量不断提高。另一方面,出口在促进经济发展的同时,也对我国的就业产生了巨大影响。
  现代经济学理论认为:出口增长对就业具有促进影响,它的影响可以分为两类:一类是直接影响。外贸出口企业,尤其是加工贸易企业,吸纳大量的劳动就业。理论上讲这与出口总量呈正相关:另一类是间接的影响,根据对外贸易乘数理论,通过出口一方面商品和服务出口的增长将带动出口关联部门的就业量增加:另一方面会引起一系列派生性的支出和再支出,拉动国内需求增长,进而带动就业增加。
  
  一、我国就业的总体状况分析
  
  改革开放以来,随着我国经济的快速发展,全国就业总体上呈现增长趋势(见下表):
  


  从表中可以看出1978年全国就业人数为40152万人,2005年全国就业人数为75825万人,2005年全国就业人数比1978年净增加35673万人,年平均递增2.4%。它的增长率不仅低于我国同期出口增长率14个百分点,而且也低于我国同期GDP增长率7个百分点,从而使我国的就业弹性系数呈现出下降的趋势,从1979年的0.3上升为1990年的4.1,然后下降为2005年0.1。这就表明进入90年代以后我国就业增长率明显下滑。在就业人数不断上升的同时,各年份的就业增长率也呈现出波动性(参见下图)。
  


  从图中可以看出,我国就业增长率的波动性主要体现在上世纪90年代前后,1979—1989年改革开放的前10年间,增长速度不断增加,到1990年我国就业增长率达到了最高点15.5%,而进人90年代以后,就业增长速度明显下滑,2005年我国就业增长率下降为0.8%。究其原因,是由于就业增长与经济增长关系发生显著变化,即经济增长的就业弹性发生变化所致。即80年代经济高速增长伴随着就业岗位的大量增长,表现出了劳动密集型经济特点。而90年代就业弹性下降,反映了我国劳动力投入在经济增长中的贡献率趋于下降。那么资本、技术等要素的贡献率就会提高。这说明我国经济增长方式在90年代以后发生了根本转变,经济增长对就业的拉动效应正在逐渐减弱。由于我国出口产品现在仍是以劳动密集型产品为主,所以有助于缓减就业增长率下降的趋势。
  为了分析出口波动对就业影响,我们首先直观看一下出口增长率与就业增长率的变化情况(参见图),从波动程度可以看出,1979—2005年期间出口波动程度很明显要大于我国就业的波动程度,而从GDP增长率和就业增长率可以看出,虽然GDP波动程度大于就业波动程度,但是它们的波动趋势基本趋于一致,这就表明我国就业增长率与GDP增长率是密切相关的,本文基于这个出发点,认为出口波动对就业的影响是出口波动通过我国经济的影响,从而影响我国就业量。这与凯恩斯的乘数理论相一致。
  
  二、出口波动对我国就业影响的实证分析
  
  凯恩斯追随者在乘数理论的基础上,提出了对外贸易乘数理论。该理论认为:一国的出口就像国内新增投资一样,也能起到增加就业的作用。一方面对国外出口商品和服务时,本国相应部门的就业人数就能够增加:另一方面由于关联效应。从国外得到的货币收入会使出口产业部门的收入增加,消费也增加,这必然引起其他产业部门生产增加,收入增加,如此反复下去,收入增加将会是出口增加量的若干倍,就业就会同步增长。而且我国随着出口额的增长,出口商品结构也会发生变化,我国出口商品中劳动密集型产品在不断增长,从而就会相应地增加劳动就业人数。
  出口波动与就业量有必然联系,有必要实证分析出口波动对我国劳动力就业总量影响。
  
  (一)变量选取与模型选择
  从宏观角度而言,总需求主要有投资额、社会消费水平、国家财政支出、出口额四部分组成,根据凯恩斯经济学理论,通过出口增长对整个经济的刺激作用使总需求增加,就会相应增加新的就业机会,从而受出口额影响的就业人数就会日益增多。本文从总需求的角度建立有关就业总量的计量模型。除了把出口额(EX)作为影响因素之外,还把投资额(TI)、社会消费品零售总额(TRS)、国家财政支出(TG)三个变量作为影响因素,它们均从正方向促进经济增长。从而增加了就业人数,其中投资的变化直接影响到社会资本存量,进而会影响到与资本结合进行的劳动力数量,即就业情况:社会消费水平是通过影响投资来影响就业,国家财政支出一方面本身可以反映出国家机关工作人员的就业数量,另一方面也可以影响投资来影响就业。上述各解释变量均从正方向促进了经济增长,从而增加了就业人数,因此各解释变量的系数均为正数。选取1995—2005年为样本区间,这一时期我国汇率和就业增长率较稳定,模型可以反映出口量的变化对我国就业人数的影响。投资额、社会消费品零售总额、出口额(人民币)按1994年不变价格统计数据,就业人数是用各年年底的从业人员表示。建立如下就业总量(TL)非线性影响因素模型:
  TL=β0TIβ1TRSβ3TGβ3EXβ4u
  对该模型取对数得:
  LnTL=α01LnTl+β2LnTRS+β3LnTG+β4LnEX+ε
  从以上分析中投资额、社会消费水平、国家财政支出、出口额四个变量共同作为模型中的解释变量,它们之间是具有相关关系的,那么在模型中就会出现多重共线性,从而会影响模型估计。为了减弱模型中的多重共线性,有助于正确理解这些变量之间的关系,所以在这里采用时间序列与截面结合数据(Time Seriesicross Sectional Data)模型,即面板数据(Panel Data)模型分析的方法。这里Panel Data选择我国29个省1995—2005年的相关数据f注:由于西藏和重庆数据不全舍弃,所以这里指的是29个省、市、自治区和直辖市)。
  本文采用变截矩模型中的固定影响模型来进行估计(Fixed-EffectPanel Data Model With Variable Intercept)。该模型的基本形式如下:
  YitititXituit i=1,…,N;t=1,…,T
  
  (二)模型估计
  模型使用Eviews-5.0软件,首先将相关数据以POOL形式输入,用Pool genr将变量(TL、TI、TRS、TG、EX)变量变为对数形式(LTL、 LTI、LTRS、LTG、LEX)。
  对各个变量进行估计(Estimatel,进入该对话框中,输入被解释变量是(LL),解释变量是(LTI、LTG、LTRS、LEX)在对话框的Cross-secti中选择Fixed,Period选择None,Weights中选择Cross-section weights,从分析结果可以得出模型的具体方程:
  LTL-7,18+0.0ILTG+0.06LTI(-1)+0.03LTRS+0.08LEX
  (123.5877)(1.1043)(4.9847)(-4.0949)(4.6087)
  R2=0.999975 DW=1.926297 F=324336.0
  上式中,估计值下面括号中的数字为t统计值,检验结果表明,除了政府支出,其余变量在5%的显著性水平上是显著的,且模型的拟合优度非常高(根据经验,本年就业量与上一年的固定资产关系更为明显)。
  
  (三)模型分析
  由于模型中变量采用的是对数形式,所以系数反映的是变量之间的弹性关系。在模型的系数中,我们可以直接看到前一期投资、消费和出口增长对我国就业增长起到促进作用,它们增长1个百分点,将分别带动就业增长0.06、0.08、0.03个百分点,其中出口增长对就业增长的促进作用最为显著。
  
  三、结论
  
  通过以上分析,反映了我国出口商品是基于我国的廉价劳动力资源比较优势建立的,在很大程度上以劳动密集型产品为主,纺织品、服装、加工产品等劳动密集型产品已经在国际市场有一席之地,因此出口增长将有助于创造大量的就业岗位,尤其是在城镇中的第二和第三产业中的就业机会,对农村富余劳动力的转移和城市化进程做出了很大的贡献。
  其它影响因素中,消费增长主要是通过对于商品的需求增长来影响就业,消费者通过增加购买的商品。影响市场,而企业对这种需求调整自身,通过这种作用,需求增长对就业产生影响。我国固定资产投资还可以分为国内投资与外商直接投资,近几年来,我国的外商直接投资快速发展,对我国的就业具有非常显著的作用,而财政支出对我国就业的影响在模型中是不显著的。这种现象可能是政府支出主要是政府消费开支,主要是从价格较低的商品变成价格较高的商品,这样的话对于劳动的需求并没有增加。
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