货币升值对不同产业就业的影响

作者：丁剑平李菲

河北经贸大学学报 2006年10期

　　中图分类号：F820 文献标识码：A 文章编号：1007—2101（2006）04—0027—07

　　一、引言

　　近期，人民币升值的问题一直是全世界关注的焦点。2005年7月21日中国人民银行首次发布汇改通知，宣布人民币改为盯住一揽子货币，并小幅升值2％。从那以后，升值可能对中国宏观经济各方面的影响，以及如何将这些负面影响减到最小成为国内外学者研究的焦点。

　　由于中国近几年就业压力的不断加大，人民币升值对中国国内就业的影响成为我们不得不关注的问题。

　　对于汇率对就业的影响，国内外很多学者已经进行了深入研究。Michael W.Klein,Scott Schuh & Robert K.Triest（2003）用美国制造业1973年到1993年的数据实证分析表明汇率变动会重新配置劳动力。在直接标价法下，实际汇率下降有显著的岗位破坏（job destruction）效应。进一步的研究还表明，趋势性实际汇率（trend real exchange rate）的变化导致劳动力的重新配置而非显著地影响净就业水平；而周期性的实际汇率（cyclical real exchange rate）的变化仅通过岗位破坏显著地影响净就业，并且认为随着行业逐渐开放，汇率变动对就业的影响会日渐显著。Campa & Goldberg（1998），Goldberg & Tracy （2001）对美国制造业的分析也表明，本币贬值会使国内就业水平上升和以本币衡量的工资水平上升。Edwards（1989）通过对39个发展中国家数据的实证分析却得出了与以上发达国家几乎相反的结论，即实际汇率的上升导致产出和实际工资的下降。其原因可能包括：贬值通过价格变化产生的负的实际余额效应，导致产出下降；贬值还会通过进口中间产品价格的上升，导致总供给曲线上升从而降低产出等。

　　国内也有一些学者对该问题进行过研究。俞乔（1999）认为中国可以通过货币贬值或升值来调整国内外产品的相对价格，从而改变需求方向，提高或降低对国内产品的需求，从而扩大生产和就业。万解秋和徐涛（2004）运用理论和实证的方法分析了人民币汇率调整对就业的实际影响，表明人民币升值将抑制就业的增长，并加重就业负担。沈希京（2001）认为货币贬值对就业的作用主要是通过货币贬值效应，即国民收入效应和对外贸易收支效应来实现的。范言慧和宋旺考察了实际汇率对我国制造业总体的影响，认为人民币的实际升值将导致制造业就业率的下降，而制造业出口份额及投资水平的提高会部分地抵消这一影响。

　　众所周知，随着经济社会的发展，第三产业在产业结构中所占的比重越来越大，成为一个不容忽视的部分。本文希望应用实证分析的方法，通过对亚洲主要国家（包括中国）面板数据回归，分析实际汇率与制造业以及第三产业就业的关系，对人民币升值可能对中国就业状况造成的影响进行前瞻性的探索，并在研究的基础上提出一些政策建议。

　　二、理论框架

　　根据国内外学者的研究，汇率的上升（或下降）会通过货币贬值效应调整商品的国内外相对价格，从而提高（或降低）外国对本国贸易品的需求，对生产和就业产生影响。这种影响主要通过国民收入效应和对外贸易收支效应来实现。

　　国民收入效应是指本币升值引起本币收入的减少，进而导致国内支出水平的下降。在满足马歇尔—勒纳条件的情况下，在未达到充分就业之前，本币升值幅度越大，出口量越少，则国民收入减少量就越显著。在边际消费倾向一定的条件下，国民收入量的减少会导致消费需求下降，从而影响产出和就业。

　　贸易收支效应表现为由于本币升值引起的出口需求减少和国内支出方式的改变，即由本国产品消费转向进口商品消费。本币升值导致本国产品相对价格上升，从而出口需求减少，进口需求增加，将会抑制出口导向型企业和进口替代企业的生产和发展，劳动就业量总是和生产需要结合在一起的，生产需求减少企业必然相应减少劳动力的投入。由于目前大多数发展中国家在出口中占主导地位的是劳动密集型产品，汇率变动对劳动力需求的影响将更为显著。

　　以上的分析主要是针对出口导向以及进口替代企业，对大多数国家而言，这些企业主要集中于制造业。那么汇率对第三产业的就业又会有怎样的影响呢？

　　对这个问题，在国内外学者的研究中很少提及。按照Michael W.Klein,Scott Schuh,Robert K.Triest（2003）对美国制造业实证分析的结论，升值或贬值对就业的影响随着行业的开放程度增加而增加，考虑到亚洲国家第三产业的开放程度不高，汇率变动对这些国家第三产业就业的影响应该很小。但考虑到一国劳动力的总人口在一段时间内是确定的，那么汇率下降（本币升值）导致的制造业减少的劳动力需求必然需要其他产业来吸收，否则就会使失业率大幅上升并进而成为带来社会不安定的因素。按照国际上产业结构发展的趋势，农业在国民生产中的比重呈下降趋势，而第三产业在国民经济中的比重会逐渐上升并占据主导地位，这也是社会和科技发展进步的趋势。

　　当然，除了汇率以外还有一些变量也可能对制造业和第三产业就业产生影响。

　　对于制造业而言，首先是该国的经济增长，经济增长会促进制造业的发展，对该产业的就业会有影响。其次是该产业对全国GDP的贡献率，这项指标反映该国宏观经济运行状况对制造业的依赖程度。如果贡献率增加，说明在一国GDP一定的前提下，制造业产出增加，这就要求制造业扩大规模，雇用更多劳动力。再次是该产业的劳动生产率。劳动生产率提高，该产业创造单位价值所需的劳动力减少，如果产业规模不变的话，劳动力的比重就会下降。最后，该产业的开放程度，即出口占一国GDP的比重。假设国内需求不变，出口比重扩大意味着总需求增加，为了增加供给，厂商可以选择改进技术或增加劳动力投入，如果选择改进技术，该产业的劳动力比重则可能不增反减。

　　对于第三产业而言，首先是该国的经济增长，按照D.Weintraub和H.Magdoff（1940）对美国1870年至1930年的分析，经济发展伴随着第三产业吸收更大比例的劳动力。其次，第三产业对国民经济的贡献也是一个因素。S.G.Triantis（1953）认为，第三产业对国内产出的份额会影响第三产业所吸收的劳动力比例。他将第三产业分成三类，分别是直接给消费者提供服务的行业；提供要素流动的行业和提供公共服务的行业。经济发展会提高消费者对服务的边际倾向（marginal propensity），会增加商品和要素的流动要求，会提高对社会福利、公共卫生等公共服务的需求。这些都会促进第三产业对国民经济的贡献，也会对第三产业的就业产生影响。再看劳动生产率的变化。劳动生产率提高，该产业创造单位价值所需的劳动力减少，如果产业规模不变的话，劳动力的比重就会下降。但随着经济发展，第三产业的规模显然是扩大的，劳动生产率的影响就要根据各国情况具体分析了。最后，看该产业的开放程度的影响。S.G.Triantis（1953）同时指出，对于欠发达国家而言，就算经济增长使得平均服务品消费倾向（average propensity to consume tertiary products）较低的低收入群体收入增长，由于国际贸易的存在，欠发达国家依然可以发展第三产业，通过生产服务品（这些服务品可以看作发达国家的必需品）来促进经济发展。

　　三、实证检验与经验分析

　　1.数据选取与说明

　　本文的目的是研究汇率对制造业和第三产业就业的影响。为了使研究具有普遍性和代表性，笔者选取了八个亚洲主要国家和地区1995～2001年的数据进行分析，其中包括日本、韩国、新加坡、中国香港四个发达国家和地区，以及中国、泰国、马来西亚、印尼四个发展中国家。

　　回归中选用的被解释变量是两个产业的就业人数在全国劳动力总人数中的比重，以此变量作为该产业就业状况的代理变量来分析以下各因素对两个产业就业的影响。

　　对于研究中汇率数据的选取，之前的学者选择的变量包括官方汇率，根据购买力相对平价理论用官方汇率剔除两国消费物价指数后的实际汇率（俞萌，2001），以及名义有效汇率。其中名义有效汇率又包括目前广泛使用的基于消费物价指数的实际有效汇率（REER）和基于单位劳动成本的实际有效汇率（Marsh & Tokarick,1994）。

　　本文采用的是根据世界银行公布的各国PPP对官方汇率换算比例（PPP conversion factor to official exchange rate ratio）与官方汇率计算的PPP实际汇率。采用实际汇率进行回归可以避免计算中由于各国汇率制度差别导致的问题。

　　劳动生产率采用的是各产业的人均GDP，采用该指标除了可以有效地度量各产业的劳动生产力水平外，也可以在量上区别不同国家的发达程度。

　　产业开放程度采用的是各产业出口占其GDP的比重。

　　另外，本文还以一国的GDP增长率作为反映该国经济增长的解释变量。

　　2.分析方法

　　本文采用面板数据模型（Panel Data）对八个国家共7年的数据进行了回归。为了避免解释变量间的多重共线性（Multicollinearity），在选择解释变量前对各变量的相关性作了分析。前面分析中出现的GDP增长率就是由于与其他解释变量存在高度相关不能成为该模型的解释变量。

　　在面板数据回归中选择Cross section weights，即使用可行的广义最小二乘法（GLS）进行估计，以减少由于截面数据造成的异方差（Heteroscedasticity）影响。对于截距项的处理，分为确定性效应（Fixed effect）和随机效应（Random effect），分别对应不同的参数估计方法。确定性效应是把模型中遗漏的个体或时期特征当作未知的确定常数，随机效应则把他们视为如同ε一样的随机变量。特别当时间序列长度T很小而截面单元个数N又较大时，两种模型的结果差异可能非常大。

　　我们在分析中采用的是变系数（Variable Coefficient）模型，以区分不同国家的具体情况。

　　制造业回归方程如下：

　　1n（EM2[,it]）＝α＋β[,1]1n（OPEN2[,it]）＋β[,2]1n re[,it]＋β[,3]1n（PRO2[,it]）＋ε[,it]

　　其中，EM2表示制造业在该国就业人口中的比重；

　　OPEN2表示制造业的开放程度，用制造品出口和制造业的GDP之比来代表；

　　RE表示以PPP表示的实际汇率（直接标价法）；

　　PRO2表示制造业的劳动生产率，用制造业的人均GDP来表示；

　　i表示数据来源的国家；

　　t表示数据所在年度；

　　制造业的对全国GDP的贡献率，即GDPR2，由于加入模型后回归系数不显著而从该方程中剔除。

　　为了有效地消除异方差，对各变量取自然对数。其中，对OPEN2采用了加1再取自然对数的方法以减少数据的偏度。

　　第三产业回归方程如下：

　　1n（EM3[,it]）＝α[,i]＋β[,1]1n re[,it]＋β[,2]1n（PRO3[,it]）＋β[,3i]1n（GDPR3[,it]）＋ε[,it]

　　其中，EM3表示第三产业在该国就业人口中的比重

　　RE表示以PPP表示的实际汇率（直接标价法）

　　PRO3表示第三产业的劳动生产率，用第三产业的人均GDP表示

　　GDPR3表示第三产业对全国GDP的贡献率

　　第三产业的开放程度，即OPEN3，由于加入模型后回归系数不显著而从该方程中剔除。

　　与对制造业的分析一样，为了消除异方差，对各变量取自然对数后再引入模型。与以上对制造业的分析不同，由于影响第三产业就业的因素相对较多，且对于模型中遗漏的解释变量各国的区别较大，因此截距项的处理采用了截距变动的确定效应（fixed effects）。

　　3.实证结果分析

　　用Eviews 3.1对亚洲八个国家和地区1995～2001年共56组横截面数据进行回归。对制造业和第三产业的分别回归的结果如表1、表2所示。

　　表1 对制造业回归结果

　　变量 均值

　　标准差 t统计量 显著性水平

　　截距 5.303 0.353 15.036

　　0.000

　　产业开放程度 -0.655 0.061 -10.814 0.000

　　实际汇率 0.101 0.028 3.6030.000

　　劳动生产率—中国 -0.279 0.046 -6.096

　　0.000

　　劳动生产率—日本 -0.247 0.030 -8.177

　　0.000

　　劳动生产率—中国香港 -0.053 0.043 -1.236

　　0.220

　　劳动生产率—韩国 -0.216 0.034 -6.456

　　0.000

　　劳动生产率—新加坡-0.080 0.037 -2.145

　　0.040

　　劳动生产率—马来西亚 -0.118 0.042 -2.816

　　0.010

　　劳动生产率—泰国 -0.249 0.040 -6.288

　　0.000

　　劳动生产率—印尼 -0.365 0.042 -8.640

　　0.000

　　数据来源：根据世界银行WDI世界发展指标数据库数据整理（http://devdata.worldbank.org/dataonline/）

　　表2 对第三产业的回归结果

　　变量 均值 标准差 t统计量 显著性水平

　　实际汇率 -0.115 0.045

　　-2.524

　　0.016

　　该产业劳动生产率 -0.294 0.055

　　-5.381

　　0

　　第三产业GDP贡献率—中国 1.324 0.324

　　4.0940

　　第三产业GDP贡献率—中国香港 2.80.341

　　8.21 0

　　第三产业GDP贡献率—新加坡0.269 0.462

　　0.5820.564

　　第三产业GDP贡献率—日本 0.906 0.143

　　6.3530

　　第三产业GDP贡献率—韩国 2.289 0.224

　　10.229

　　0

　　第三产业GDP贡献率—马来西亚 -0.073 0.19-0.385

　　0.703

　　第三产业GDP贡献率—泰国 -2.329 1.289

　　-1.807

　　0.079

　　第三产业GDP贡献率—印尼 -0.522 0.474

　　-1.1 0.278

　　确定性效应

　　截距—中国

　　0.402

　　截距—中国香港

　　-4.695

　　截距—新加坡 6.286

　　截距—日本

　　4.206

　　截距—韩国

　　-1.578

　　截距—马来西亚

　　6.855

　　截距—泰国

　　15.342

　　截距—印尼

　　8.534

　　数据来源：根据世界银行WDI世界发展指标数据库数据整理（http://devdata.worldbank.org/dataonline/）

　　其中，C、J、H、K、S、M、T、IA分别代表中国、日本、中国香港、韩国、新加坡、马来西亚、泰国和印度尼西亚的数据。

　　由以上对制造业的回归结果看出，该模型拟合结果较好，拟合优度（R-squared）达到0.99，调整后的R[2]（Adjusted R-square）也较理想，模型通过F检验。模型中常数项，制造业开放程度以及实际汇率项的系数都显著。变系数项制造业劳动生产率在95％置信度下对大多数国家系数均显著，通过t检验。D—W统计量1.60，通过检验，说明该模型不存在残差序列相关（Autocorrelation）。

　　由各变量的回归系数可知，实际汇率对制造业的就业有正相关作用，即直接标价法下实际汇率的下降（本币升值）会在一定程度上导致制造业就业人口比重的下降，这种结果正是国民收入效应和贸易收支效应的体现。另外，回归结果还表明，制造业的劳动生产率和开放程度与该产业的就业比重呈负相关，且劳动生产率对就业人口比重的影响程度因国家而异。劳动生产率的提高往往伴随着产业内的技术革新，新技术和新设备的引入会减少劳动力投入，从而降低该产业的就业人口比重。开放程度增加，即制造业中出口占GDP的比重增大，将有更多的工业品要参与国际竞争。为了在国际市场上获得比较优势，必然要求提升该国制造业的技术水平，促进产业结构升级，那么该产业所需的劳动力人口就会有所下降。就中国的历史数据而言，近年来制造业出口占GDP的比重不断增加，但从业人员从1990年的8624万人，虽曾上升至1995年的9803万人，但之后却持续下降，到2002年已下降至8307万人。原因就在于技术创新和进步导致劳动力需求的大幅下降。

　　从第三产业的回归结果看出，该模型拟合结果也较好，拟合优度（R-squared）达到0.99，调整后的R[2]（Adjusted R-square）也较理想，模型通过F检验。模型中实际汇率和第三产业劳动生产率项的系数都比较显著。变系数项第三产业对全国GDP的贡献率在90％置信度下对大多数国家系数均显著，通过t检验。D—W统计量2.13，通过检验，说明该模型不存在残差序列相关。

　　由各变量的回归系数可知，实际汇率对第三产业的就业有负相关作用，即实际汇率的下降会在一定程度上导致第三产业就业人口比重的增加，原因在于第三产业要吸收由于实际汇率下降挤出的制造业劳动力。另外，回归结果还表明，第三产业的劳动生产率与该产业的就业比重呈负相关。这就说明伴随着科技进步，由于先进技术的引入而挤出的劳动力大于由于第三产业规模扩大而吸收的劳动力，所以第三产业的劳动生产率与其就业比重呈现负相关。这种现象同亚洲国家相对于西方发达国家第三产业发展速度相对缓慢，在国民经济中所占比重较低的现状是分不开的，即使是日韩等亚洲发达国家，其第三产业所占GDP比重仍然低于世界平均水平，如图1所示。

　　

　　图1 各国第三产业所占GDP比重比较

　　数据来源：根据世界银行WDI世界发展指标数据库2001年数据整理（http://devdata.worldbank.org/dataonline/）

　　最后，回归结果显示第三产业对全国GDP的贡献率对就业人口比重的影响因国家而异，且大多数国家为正，即第三产业对国民经济贡献率增加会导致该产业就业人口比重增加，但增加量还受到各国其他条件的影响，影响因国家而异。大多数国家第三产业对全国GDP的贡献率对产业内就业人口比重是正相关的，这跟S.G.Triantis（1953）的观点一致。而泰国、马来西亚和印尼呈现负相关。按照P.T.Bauer & B.S.Yamey（1951）的看法，在经济增长的大趋势下，如果第三产业对一国GDP贡献的上升往往会带来一国的国民收入增加，如果增加的这部分国民收入主要被一些平均服务倾向较低（average propensity to consume tertiary products）的群体所获得，那么也会降低一国总体的服务产品需求在总需求中的比重，从而压缩一国第三产业的就业比重。该模型回归中，第三产业的开放程度由于加入模型后系数不显著而被剔除，这在一定程度上印证了上文提及的Michael W.Klein,Scott Schuh,Robert K.Triest（2003）的结论，即认为汇率变动对产业就业的影响程度是取决于该产业的开放程度的。

　　按照本文的实证结果，升值将会对中国制造业的就业有负效应，再加上制造业结构升级及劳动力总量增加等情况的影响，中国制造业的就业压力将越来越大。这个问题最可行的解决途径就是加快第三产业的发展，用第三产业来吸收劳动力。实证结果也证明了汇率升值确实会对第三产业的就业有正的效应。

　　那么被大家寄予厚望的我国第三产业有没有吸收剩余劳动力的潜力和能力呢？

　　下面我们引入就业弹性的概念来分析我国第三产业吸收就业人口的潜力。所谓就业弹性，就是指GDP增长1％所能够带来的就业增长的百分比。图2描述了1992～1999年中国总体以及三个产业各自的就业弹性变化情况。

　　如图2所示，从全国总体情况看，就业弹性基本保持平稳，大概维持在0.1左右，即GDP每增长1％，就业人口增长0.1％。从各个行业来看，制造业的就业弹性逐渐由正转负，就是说现在制造业GDP每增加1％，该行业就业人口将会减少，这与我们前面所分析的走向一致。反之，第三产业的就业弹性虽然呈下降趋势，但一直保持为正值，这就意味着第三产业GDP每增长1％会带来该产业就业的一定幅度增长，但增幅逐渐减小。

　　

　　图2 中国分产业就业弹性

　　数据来源：根据世界银行WDI世界发展指标数据库数据整理（http://devdata.worldbank.org/dataonline/）

　　虽然第三产业的就业弹性在逐渐降低，但接下来我们再对中国与世界其他国家第三产业在GDP中的比重进行横向比较。如图1所示，中国的第三产业GDP比重仅为34.07％，远远低于世界平均水平67.9％，不但与美日等发达国家有很大差距，也与印度等发展中国家有一定距离。与此相比，中国的第三产业就业比重与其他国家的差距更为显著，2001年我国第三产业从业人员占社会从业人员的比重仅为13.3％，而发达国家平均已达到60％以上，发展中国家平均也达到40％，世界平均水平为50％左右。根据产业结构发展的一般规律，随着国家经济的发展，第三产业在产值和就业中的比重必然日益加大。那就是说中国第三产业发展的潜力还很大，第三产业较快的增长定会带来其吸收劳动力的能力大幅上升。

　　目前，我国人均GDP已接近1000美元，按照国际规律，经济发展进入了结构升级的关键阶段，第一产业劳动力向制造业转移，制造业技术水平和资本密集程度提高，吸纳就业相对减少，从而劳动力逐步向第三产业转移，这是经济发展的必经阶段。

　　四、结论及政策含义

　　根据以上对八个亚洲国家和地区的回归结果，实际汇率的下降对制造业的就业有负的影响，而对第三产业则反之。一定程度上用亚洲国家的数据验证了本文开始所介绍过的Klein,Scott Schuh,Campa等人得出的结论。

　　在连续几年双顺差及经济高速发展的情况下，人民币汇率已出现严重低估，汇率改革势在必行。汇改后导致的人民币升值将会通过贸易条件的改变作用于制造业的需求和就业。

　　本文研究亚洲多个国家的情况，其原因是为了避免单独研究中国的数据时，由于中国的经济发展特点和汇率制度的特殊性所导致的结果的不准确。目的是为了通过实证结果对中国人民币升值后可能出现的情况作出预测，并根据它制定相应的对策。

　　近年来中国就业压力越来越大，每年新增就业人口几百万，与此同时，随着科技发展和产业结构的升级，农业和部分劳动密集型企业也挤出大量的就业人口，使得本已严峻的就业形势雪上加霜。在这种情况下，升值对就业产生的影响就更不应该被忽视。

　　大力发展第三产业，利用其巨大的发展潜力和吸收就业能力变货币升值对国民经济的压力为动力，以此促进产业结构的升级，并缓解我国就业压力。

　　鉴于中国目前第三产业就业比重与其他国家存在很大差距，如果我国就业比重能够达到60％左右的发达国家平均水平，一共可以增加1.64亿个就业岗位；如能达到45％左右的发展中国家平均水平，共可增加9500万个就业岗位，即使达到30％，也可增加2500万个就业岗位。

　　大力发展第三产业，应该继续发展商业、饮食、居民服务业等传统产业，进一步加强运输、邮电、公共服务、农业服务业，积极开拓旅游、信息、咨询、广告、技术服务业，合理发展金融保险、房地产业，形成传统行业与新兴行业相结合，劳动密集型行业与技术、知识密集型行业相结合，为生产服务的行业与为生活服务的行业相结合的第三产业发展格局。

　　收稿日期：2006—05—03

　　基金项目：国家自然科学基金项目（70341023；70373075）。

作者介绍：丁剑平/李菲，上海财经大学 金融学院，上海 200439 丁剑平（1957—），男，上海人，上海财经大学金融学院教授，博士生导师，上海财经大学现代金融研究中心主任，研究方向为国际经济学； 李菲（1982—），女，云南昆明人，上海财经大学金融学院硕士研究生．