经济下滑背景下的失业分析：规模、特点及对策

丁守海　刘　昕

[关键词]经济下滑；失业分析；政策建议

[摘要]本文首先利用面板数据模型分地区估算了中国非农产业的就业弹性。根据就业弹性的估算结果以及对不同产业下滑态势的判断，我们发现，本轮经济危机很可能会对东部地区第二产业和中西部地区服务业形成两轮就业冲击波。国民经济的就业拉动能力严重削弱。2009年就业形势十分严峻，程度可能会超过1998年的失业危机。作为第一次由市场力量引发的失业潮，本轮失业潮将表现出比以往更棘手的特点，尤其是失业焦点由体制内部门转向体制外部门甚至非正规部门，不仅使失业的冲击范围更广、底层群集性更强、民生危害更大，也使政府对失业的直接控制能力大大减弱。本轮失业潮要求政府在失业治理措施上探索出一条新的模式，特别是挖掘积极财政政策的失业治理功能。文章对此提出了相应的建议。

[中图分类号]F241.2[文献标识码]A[文章编号]0257—2826(2009)01—0021—08

一、引言

就业是民生之本。作为一个人口大国，中国一直受就业问题的困扰。特别是上个世纪90年代后期，中国经历了一场严重的失业危机，引发了诸多的社会问题。自2003年起，中国转入新一轮经济增长周期，就业形势也随之好转。但好景不长，进入2008年后，受世界金融危机的影响，中国经济再次出现深度下滑的迹象。据统计，当年第三季度GDP增速跌至9.0％，为4年来首次出现的个位数增长率。专家预测，2009年中国经济增速很可能连9.0％也不保。经济下滑引起了大面积的企业倒闭，失业潮骤起。统计表明，2008年上半年有6.7万家规模以上中小企业破产，造成近2000万人失业。仅前不久倒闭的合俊集团一家就吞噬了7000多个就业岗位。而最近又有报道称，富士康集团将在中国大陆裁员10万人。

面对急转直下的就业形势，人们表现出普遍的担忧。人力资源与社会保障部部长尹蔚民最近表示，当前中国城镇失业率已出现攀升趋势，中国的就业前景正变得严峻起来，稳定就业已成为当前的头等大事。一些原来比较看好中国就业前景的学者也表现出类似的担心。比如，蔡昉指出，宏观经济的逆转已经出乎他的意料，这给中国就业带来了严峻的挑战。但是本轮经济危机究竟会使失业问题演变到怎样的程度呢?进一步，与前几次的失业危机相比，它又会呈现出怎样的新特征呢?对于这些问题，目前进行深入分析的并不多，判断也大相径庭，比如人力资源与社会保障部最近又出面澄清指出，经济危机对中国就业的冲击尚不明显，即便有，到2009年第二季度也能基本恢复。由于缺乏科学的佐证，这一判断的可信性受到了质疑。

当前中国正处于国民经济与社会发展的关键时期，就业问题比任何时候都要敏感和重要，可以说，牵一发而动全身。主观臆断地判断未来的就业形势，可能会导致政策失调并错失治理时机。只有科学地考察经济形势逆转对就业的影响，并探讨其新的表征，才能为制定有效的政策来应对可能出现的失业危机提供有益的参考。因此，上述问题具有重要的研究价值。

本文分两个部分研究当前经济下滑对就业的影响。第一部分利用一种基于就业弹性的分析方法考察了经济下滑对就业的冲击程度。本文发现，经济下滑对就业可能会形成两轮冲击波：第一轮来自于东部工业衰退；第二轮则来自于中西部地区服务业的萧条。虽常被忽略，但后者的失业后果毫不逊色于前者。这两轮冲击波将使2009年的就业形势十分严峻，并可能超过1998年的失业危机。在第二部分，本文强调，当前失业问题的严峻性还不仅仅在于规模上，作为第一次由市场力量引发的失业危机，它将表现出与以往不同的特点，并使失业治理更为棘手。特别是失业焦点由体制内部门转向体制外部门甚至非正规部门，使失业的冲击范围更广、底层群集性更强、民生危害更大，同时也使政府对失业的直接控制能力大大减弱。正因为如此，在失业治理方面，1998年体制型失业下曾使用过的行政控制手段将很难奏效，失业治理对以财政政策为首的调控手段的依赖性增强。当前特别要在挖掘积极财政政策的失业治理功能方面探索出一种新的模式。本文从遏制中西部地区服务业萧条、缓解周期性失业引致结构性失业等角度，提出了积极财政政策必须深度介入服务业尤其是教育、培训等人力资本服务业的建议。

二、就业弹性的估算模型

要准确地预测经济下滑对就业的影响，首先要估算就业弹性，因为就业弹性是就业增长率对经济增长率的比率，反映了经济变化对就业变化的传导程度。如果就业弹性高，那么相同程度的经济下滑就会造成较大的就业损失；相反，如果就业弹性小，那么经济下滑所造成的就业损失就不会很严重。目前估算就业弹性的方法主要有点弹性、弧弹性和回归分析三种。其中，点弹性和弧弹性方法都是根据定义，直接用考察期内的就业增长率除以经济增长率来计算的。二者的区别在于，点弹性方法考察的是具体某一年内就业增长率对经济增长率的比率；而弧弹性方法则考察连续几年内总的就业增长率对经济增长率的比率。这两种方法都可以简洁地反映经济变化对就业变化的影响，但也存在明显的缺点：首先，就点弹性方法来说，所得出的各年就业弹性可能会出现剧烈波动，人们很难对当前的就业弹性形成一个稳定的判断。其次，就弧弹性方法来说，暗含了考察期内各年的就业弹性完全相同的假设。如果各年间存在要素投入结构的差异，就业弹性也应有所不同，而弧弹性方法无法反映这一点。最后，也是最重要地，不管是点弹性还是弧弹性方法，计算的都是一种事后统计指标，并不能反映当前经济变化与就业变化的联系方式，因此就业预测功能差。最后看回归估算方法。该方法主要是利用回归方程来模拟经济变化对就业变化的影响过程，因此与点弹性和弧弹性方法相比，对就业变化的预测功能要更强一些。该方法的主要问题在于，目前多数的回归分析都是基于时间序列数据的，为了保证足够的样本容量，一般都取比较长的时间跨度。众所周知，在较长时间内，国民经济很可能会发生技术变迁或结构升级，就业弹性也会随之改变。但很多回归分析忽视了这一问题，默认在十数年甚至更长的样本期内就业弹性保持不变。当然，也有一些学者发现了这一问题，并采取弥补措施，比如，将时间序列分割成几段，再分别进行分析和比较。但这些处理既不能证明分段的合理性(即结构性断点存在的依据)，也减少了每个子样本的容量，模型自由度不足的问题变得更加突出，参数估计精度受到很大影响。

鉴于上述考虑，本文摒弃传统的点弹性、弧弹性和时间序列回归等估算方法，采用面板数据模型来重新估测我国非农产业的就业弹性。由于面板数据模型不需要长时间序列就能获得足够的样本容量，因此回避了传统的时间序列回归所引发的问题。本文的时间序列为2003—2006年的年度数据，截面单元为各省市自治区(西藏和青海除外)。数据均取自各年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。考虑到不同产业间存在较大的要素投入差异，本文将分第二产业和第三产业来分别考察就业弹性。另外，考虑到不同地区间在所有制结构和要素禀赋上存在着较大差异，而这些因素都会对要素投入结构产生影响，因此在模型中还将引入地区变量。值得注意的是，过去人们只注重考察产值变化对就业的直接影响，而忽视了工资的间接影响。实际上，在工资变动的情况下，即便产值不变，也可能会通过技术变革(比如劳动节约型技术进步)导致就业变化。因此，在模型中还需要引入工资变量。但考虑到工资变化是连续的，而技术变迁是非连续的，即只有当工资上升到一定阶段时，企业才会蓄积起足够的变革压力，因此模型中引入的是工资分组变量，而不是工资本身0。分析结果见表1和表2。

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文