中国失业率影响因素的再认识:一个计量实证研究

任 栋，李 萍

(1.西南财经大学统计学院，四川 成都 611130;2.西南财经大学经济学院，四川 成都 611130)

一、学术界对我国失业现象的认识

学术界对于中国社会主义市场经济条件下失业现象的存在有如下三个方面比较一致的认识:第一，认为受客观社会经济和观测分析条件的限制，马克思当初所设想的社会主义和我们当前的社会主义初级阶段的实际情况并不完全一致。第二，认为相对过剩人口规律不仅是资本主义经济的人口规律，也是所有市场经济体制所具备的共同的人口规律。第三，由于社会主义的生产关系与资本主义生产关系的本质区别，社会主义市场经济条件下的失业现象与资本主义的失业现象具有一些本质的区别。

但是，在如何认识我国社会主义市场经济条件下失业现象的影响因素等方面，学术界的看法却莫衷一是。概括而言，主要有以下几个方面:第一是经济增长拉动就业、缓解失业的“增长缓解性失业理论”。如盛乐、姚先国认为:“经济增长率的高低成为影响就业机会创造，进而缓解失业的一个主要因素。”①盛乐、姚先国:《失业问题的微观解释和模型分析》，《中国经济问题》2002年第1期。常汇也认为“高速增长的经济可以带来更多的新的就业机会从而促进就业增长”。②常汇:《中国失业的界定和影响因素分析》，《商业与文化》2008年第5期。第二是人口决定理论或“总量性失业理论”。该理论认为:我国现阶段的失业现象主要来自于“劳动力供给持续增长造成的就业压力”。③李培林:《中国就业面临的挑战和选择》，《中国人口科学》2000年第5期。“总量性失业是指由于总供给和总需求的非充分就业均衡所引发的失业”。④王诚:《当前经济增长中的失业及其治理》，《浙江社会科学》2000年第5期。第三是“结构性失业理论”。“结构性失业是指就业结构变化与产业结构变化不一致所导致的失业”，在劳动力市场上表现为“存在失业的市场和存在岗位空缺的市场同时并存的现象”。⑤宋丰景:《国内失业问题研究最新进展》，《城市问题》2005年第1期。以及认为我国的失业现象是计划经济体制向市场经济体制转轨的必然结果，是“产业结构调整造成了结构性的失业”。①李朝林:《马克思的相对过剩人口理论与我国失业问题》，《经济管理》2004年第1期。第四是“劳动力市场分割性失业理论”。王诚、杨宜勇等人对此作了比较系统的研究。杨宜勇指出:在“我国劳动力市场的行政性分割具体表现在三种歧视:一是对本地农村劳动力的歧视;二是对外地农村劳动力的歧视;三是对外地非农劳动力的歧视”。②杨宜勇:《中国转轨时期的就业问题》，北京:中国劳动与社会保障出版社，2002年，第98页。第五是“有效需求不足性失业理论”。该理论认为:我国“失业率的波动基本上是有需求不足性失业和农村劳动力使用的影响所决定”。③钱小英:《我国失业率的特征及其影响因素分析》，《经济研究》1998年第10期。有效需求不足论者还认为:“大量的失业和下岗人员难以找到新的就业机会，与总需求不足有较大关系。”第六是“物价和工资水平影响失业理论”。如王诚指出:“根据失业与工资、物价关系的一般均衡理论，失业率与工资价格、商品价格成反比的关系。”④王诚:《中国就业发展新论》，《经济研究》2002年第12期。第七是“资本有机构成提高影响失业理论”。如王玉、颜丙振指出:“失业是中国在社会主义初级阶段实行社会主义市场经济的必然产物。在市场机制的调节中竞争使市场主体为追逐利润而进行生产，必然会努力地提高技术，导致资本有机构成的提高，相对过剩人口的产生。”⑤王玉、颜丙振:《从马克思主义角度认识中国的高经济发展和高失业》，《经济研究导刊》2009年第19期。

当然，对上述各种理论，都存在着一些或多或少的不同意见。本文的研究并不将重点放在关于这些理论、观点的定性研究方面，而是遵循马克思经济学最重要的方法论特征——一般与特殊二分法的分析逻辑，在深刻理解资本的专制引起劳动力供求的失衡、⑥马克思:《资本论》第1卷，北京:人民出版社，1975年，第702页。从而失业具有的资本主义制度的特殊性的基础上，又不因此而遮蔽失业是工业化进程中现代市场经济竞争发展产物的一般性，洞悉失业在市场经济条件下资本有机构成提高与资本对劳动力需求之间的内在联系及其在社会主义市场经济条件下的具体表现，致力于研究影响我国失业率水平变化的各种因素、变量及其作用程度。基于这一认识，本文基本认同前述学术界对我国失业现象存在的三个方面比较一致的认识，着力从定量研究的角度分析这些问题。以下我们将从统计学和计量经济学的角度，将上述各种关于我国社会主义市场经济条件下失业现象的影响因素概括为:学者们对我国失业率的影响因素分别提出了经济增长率、适龄劳动人口数、物价消费指数、社会商品零售总额、全国农民工人数、全国下岗职工人数以及全国平均的资本有机构成等指标。那么，我们希望进一步地结合我国的实际统计数据来考察:以上诸多的影响因素，与我国失业率之间的数量关系如何?在这些可能的影响因素中，哪些是重要的影响因素?哪些是次要的影响因素?或者哪些并不能成为显著的影响因素?对此，我们将运用计量经济模型的分析方法，作出定量的分析和说明。

二、基于中国失业率计量模型的实证分析

(一)数据的预处理

如上所述，我们将分析经济增长率、适龄劳动人口数、物价消费指数、社会商品零售总额、全国农民工人数、全国下岗职工人数以及全国平均的资本有机构成共七个指标对我国城镇登记失业率⑦在我国城镇失业统计的实践中，主要采用的是城镇登记失业率，而学术界对此诟病颇多，并先后提出了城镇调查失业率和基于人口普查相关数据计算的失业率等方法。但由于种种原因，官方迄今尚未公开披露城镇调查失业率调查数据，而人口普查数据则因调查成本巨大、大约10年才进行一次人口普查的时效限制，故而不能满足我们对失业数据分析的经常性需要。鉴于此，本文在现有条件约束下仍选择了城镇登记失业率作为我国失业率数据的代表。可以说，城镇登记失业人数及其失业率是迄今为止我国官方正式公布并予以采信的反映我国失业规模和失业水平的统计指标，也是我国中央政府和各级地方政府在制定短期计划、乃至中长期社会经济发展规划时所采用的重要调控指标之一。的影响进行计量分析。由此我们共设置了八个经济变量。其中，U为城镇登记失业率 (%);CV为资本有机构成 (倍);GDPZS为国内生产总值指数 (%);CPI为居民消费物价指数 (%);LSZS为社会商品零售总额指数 (%);LMG为全国农民工人数;XGG为全国下岗职工人数;SLRK为全国适龄劳动人口数。由于我国的城镇登记失业率的统计工作以及农民工的概念基本上都是在90年代初期开始出现的，因此在本研究中，我们的样本期将设置为1990—2010年。为慎重起见，在开始研究工作之前，我们进行了一些数据的预处理。由于城镇登记失业率、国内生产总值指数、居民消费物价指数、社会商品零售总额指数在样本期的数据完整，故可直接使用。其他几个指标的数据预处理情况如下:

全国农民工人数是本研究中一个十分重要的变量。但迄今为止并未见到正式发布的完整数据。在本研究中，我们的数据来源于2012年4月出版的《中国劳动关系学院学报》(第24卷第2期)中，信卫平等人的《关于对利益受损职工货币补偿量的测算》一文中整理的来源于国家统计局的数据。①信卫平:《关于对利益受损职工货币补偿量的测算》，《中国劳动关系学院学报》2012年第2期。

全国下岗职工人数也是本研究中的一个十分重要的变量。同样，该变量数据也未见有正式的发布。在本研究中，我们使用的数据来源依然是信卫平等人的《关于对利益受损职工货币补偿量的测算》一文中整理的来源于《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》的数据。同样，由于该文披露的数据仅限于1992年—2005年，我们在研究中按数据模拟模型进行了短期的延伸。事实上，从2006年起，由于国有 (及集体)职工下岗这一现象已基本结束，因此国家统计部门也不再对其进行单独统计而纳入失业统计之中。而根据我们的模拟测试:在2007年以后，这一指标的分解数据基本为零(详见下表数据)。

表1 变量数据表

全国适龄劳动人口数也是本研究中一个十分重要的变量。根据我国现行有关法规规定和我国失业调查的惯例，我国的适龄劳动人口应该是男性18～60岁、女性18～55岁 (在不同的行业或从事不同的工作，退休的年龄有所差异，此不赘述)。但是，由于我国公布的人口普查和百分之一人口抽样调查数据中，没有对应的年龄段，只是公布了15～64岁年龄段的人口数。由于15～64岁年龄段的人口数与18～60岁年龄段相比，虽然数量更大，但是两个年龄段的变化主体和变动趋势应该是相同的，因此，在本研究中，我们采用了这一年龄段的数据 (相关数据来源于中经网和国家统计局网站)。

(二)计量模型的构建

为了便于模型经济意义的分析，我们选择了经典的多元回归模型形式。

首先，作U(城镇登记失业率)对各解释变量的多元回归分析如下:

可见，模型的拟合效果并不理想，即使在10%的显著性水平下，除资本的有机构成 (CV)、全国农民工人数 (LMG)和全国适龄劳动人口数 (SLRK)之外，各变量的T检验均无法通过，显示以上多元回归模型存在严重的多重共线性。

从相关分析来看，在以下的相关系数表中，除应变量城镇登记失业率 (U)与解释变量资本的有机构成 (CV)(0.9160)、全国农民工人数 (LMG)(0.8588)、全国适龄劳动人口数 (SLRK)(0.9111)之间的相关系数很高之外，城镇登记失业率 (U)与其他各解释变量的相关系数均不高。

表2 城镇登记失业率与各变量的相关系数

于是，在逐步回归的基础上，可以获得关于城镇登记失业率 (U)与解释变量资本的有机构成(CV)、全国农民工人数 (LMG)和全国适龄劳动人口数 (SLRK)共四个变量的多元回归模型如下:

可见，该模型拟合效果十分理想。在删除了4个变量之后，模型的可决系数仍然保持在94%以上，显示这三个变量对城镇登记失业率 (U)有充分的解释能力，而且各解释变量的T检验十分显著。DW值显示扰动项不存在显著的自相关性。

White检验也显示扰动项不存在显著的异方差性。

表3 White异方差检验表

为防止模型出现伪回归现象，我们分别对时间序列U、CV、LMG、SLRK进行平稳性的检验如下:

表4 各主要变量序列的单位根检验表

可见，时间序列U、CV、LMG和SLRK都是一阶单整的。因此各变量序列同阶单整，各变量之间可能存在协整关系，可作协整检验如下:首先拟合协整方程:

进一步，作残差的单位根检验，有:

表5 模型残差序列的单位根检验表

可见残差E为平稳序列，表明变量序列城镇登记失业率 (U)与资本的有机构成 (CV)、全国农民工人数 (LMG)、全国适龄劳动人口数 (SLRK)三变量之间存在长期稳定的协整关系。

因此，用协整方程:U=－6.4523+1.6191CV－0.0337LMG+0.0096SLRK描述变量序列城镇登记失业率 (U)与资本的有机构成 (CV)、全国农民工人数 (LMG)和全国适龄劳动人口数(SLRK)三变量之间的关系是适当的。

这一回归分析模型说明，从1992年到2010年间，中国城镇登记失业率 (U)的变动有94%以上的部分可以由中国的资本有机构成 (CV)、全国农民工人数 (LMG)和全国适龄劳动人口数(SLRK)三变量的变化来解释。该模型还表明:平均而言，在其他影响因素不变的情况下，中国资本有机构成 (CV)每提高一倍，中国城镇登记失业率 (U)将提高1.62%;全国农民工人数(LMG)每增加100万人，中国城镇登记失业率 (U)将下降0.0337%;全国适龄劳动人口数(SLRK)每增加100万人，中国城镇登记失业率 (U)将提高0.0096%。

中国城镇居民登记失业率 (U)与中国的资本有机构成 (CV)、全国农民工人数 (LMG)和全国适龄劳动人口数 (SLRK)三变量之间存在协整，表明四个变量序列之间存在长期依存的均衡关系。但从短期来看，也可能会出现失衡。为了增强模型解释的精度，可以建立误差修正模型，将诸变量序列的长期趋势和短期波动结合起来。经分析可得较适当的误差修正模型如下:

上述估计表明，中国城镇登记失业率的变化不仅取决于前述三个变量的影响，还在一定程度上受到上期城镇登记失业率和上期全国农民工人数对均衡水平的偏离。误差项E(－1)的系数－1.0437体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期的修正量就越大，即模型系统存在误差修正机制。

(三)对中国城镇登记失业率的影响因素分析

为了进一步分析各变量对城镇登记失业率的影响情况，我们给出20年间前述四个变量时间序列的主要特征数据如下:

表6 各主要变量序列的特征数据表

上表数据显示:1990—2010年间，中国城镇登记失业率 (U)共提高了1.8个百分点，平均每年提高0.09个百分点。其间，中国资本有机构成 (CV)共提高了225个百分点，平均每年提高11.25个百分点;全国适龄劳动人口数 (SLRK)提高了236.3(百万)人，平均每年提高11.815(百万)人，全国农民工人数 (LMG)提高了119.35(百万)人，平均每年提高5.9675(百万)人。

结合前述的计量经济模型可见:平均而言，在假定其他影响因素保持不变的情况下，中国资本有机构成 (CV)每提高一个单位 (倍)，中国城镇登记失业率 (U)将提高1.62%。1990—2010年间，中国资本有机构成 (CV)共提高了2.25倍，导致中国城镇登记失业率 (U)共提高3.645%(=2.25×1.62%)。

由于平均而言，在假定其他影响因素保持不变的情况下，全国农民工人数 (LMG)每提高一个单位 (百万人)，中国城镇登记失业率 (U)将降低0.0337%。1990—2010年间，全国农民工人数(LMG)共增加了119.35(百万)人，使中国城镇登记失业率 (U)共降低了4.022%(=119.35×0.0337%)。

由于平均而言，在假定其他影响因素保持不变的情况下，全国适龄劳动人口数 (SLRK)每提高一个单位 (百万人)，中国城镇登记失业率 (U)将提高0.0096%。1990—2010年间，全国适龄劳动人口数 (SLRK)共增加了236.3(百万)人，使中国城镇登记失业率 (U)共提高了2.26%(=236.3×0.0096%)。

以上因素分析的结果综述如下:1990—2010年共20年间，中国城镇登记失业率 (U)共提高了1.8%，是由于中国资本有机构成 (CV)共提高了2.25倍，使中国城镇登记失业率 (U)提高3.645%，全国农民工人数 (LMG)增加了119.35(百万)人，使中国城镇登记失业率 (U)降低了4.022%以及全国适龄劳动人口数 (SLRK)共增加了236.3(百万)人，使中国城镇登记失业率(U)提高了2.26%，共同影响的结果。

各影响因素之间的数量关系为:

1.8% ≈3.645%+(－4.022%)+2.26%(约等于是由于回归过程的随机误差所致)

如果不考虑全国农民工人数 (LMG)的大量增加对中国城镇登记失业率 (U)的反向作用，则影响中国城镇登记失业率 (U)提高的主要因素就是中国资本有机构成 (CV)的提高和全国适龄劳动人口数 (SLRK)的增加。相比较而言，中国资本有机构成 (CV)的提高对中国城镇登记失业率(U)提高的影响更大，所占比重为61.73%;而全国适龄劳动人口数量 (SLRK)的增大的影响较小，所占比重为38.27%。由于全国农民工人数的增加是我国经济发展和经济改革的一种阶段性现象，并且农村劳动力向城镇转移的高峰已经过去，这一数据从目前及今后一段时间来看已经不可能继续大量的增加，所以长期而言，我们可以得出如下的结论:中国资本有机构成 (CV)的提高是影响中国城镇登记失业率 (U)提高的最主要的因素。马克思关于资本有机构成的提高将导致失业的理论仍具有重要的现实意义。

三、若干结论和建议

第二部分基于1990－2010年我国有关宏观经济指标的数据和计量经济模型方法所做的实证研究，我们重新审视了影响我国失业率的诸因素，对资本有机构成提高、全国适龄劳动人口数量增大、特别是农民工进城、经济增长率对我国失业率水平的影响程度和作用效果有了一些新的认识。我们认为，资本有机构成提高仍然是影响我国失业率水平提高的首要因素，适龄劳动人口数量则是影响我国失业率水平的第二位因素，而“农民工进城”不仅没有增大我国的城镇登记失业率，反而起到了降低我国城镇失业率水平的效果，经济增长率对失业率的影响并不显著。理解和把握我国社会主义市场经济条件下影响失业率水平变化的各种因素、变量及其作用的不同程度和效果，旨在为进一步的研究、制定并实施有效的对策措施、探寻失业率的最优适度目标控制区间①任栋、孙亚超:“我国失业率水平的适度调控目标区间研究”，2013，工作论文。论文根据1992—2010年间我国各省市自治区的面板数据，在控制了城镇失业率水平和经济增长之间的间接效应的条件下，利用面板门限模型对中国城镇登记失业率最优门限值水平进行估计，得到我国城镇登记失业率的最优调控目标区间为 ［2.2%，4.2%］。在城镇登记失业率的最优区间内，失业率的下降对经济产出的拉动效果明显。提供重要的线索和路径。

第一，尽管影响中国失业率的因素众多，但资本有机构成提高仍是影响中国失业率的首要因素。从我国目前仍处于工业化中后期的现实出发，研究和借鉴发达国家工业化向后工业化发展的历史和经验，顺应新经济时代资本有机构成变化的新趋势，发挥后发优势，我们须加快传统工业化向新型工业化转变发展的步伐，主动把握产业结构朝着以信息技术和知识经济为核心的方向的调整、优化和升级。一方面，既要大力发展新兴产业、高新技术产业，提高知识、信息技术密集型产业在社会经济中的比重，加大人力资本投入和高技能人才的培养，促进劳动力知识结构与产业结构升级的适应性和相符性;另一方面，又要注意科技进步下发展资本密集型产业与大力发展就业吸纳力强的第三产业、劳动密集型产业的协调，以有效地消减资本有机构成变化带来失业的不利影响，扩大就业。改革开放三十多年以来，我国的第三产业已经有了较大的发展。但与世界发达国家相比，仍有较大的发展空间。因此，加大第三产业的发展力度，特别是扶持具有劳动密集型特征的服务业的发展，对于延缓我国资本有机构成的提高，降低失业率水平，具有很好的促进作用。此外，要降低我国的失业率水平，还应限制重工业的盲目发展，进一步严格执行对重工业发展规划的制定和进入条件的审批力度，这不仅有助于延缓和遏制我国资本有机构成的快速提高，也有利于合理引导资金投向、节省能耗和保护环境。

第二，继续坚持将计划生育作为我国的基本国策，防止我国人口数量出现较快增长的反弹现象。以上计量分析表明:我国的适龄劳动人口数量是影响我国失业率水平的第二位因素。事实上，上世纪六七十年代较为宽松的人口政策，造就了目前我国庞大的劳动力队伍，这也是我国目前失业率水平相对偏高的重要原因。但随着70年代以后比较严格的计划生育政策的实施，我国新一代劳动力的数量有略微偏紧的现象——这就是学术界所谓的“人口红利即将耗尽、刘易斯拐点已然到来”等观点的主要依据。但我们的研究表明，我国的人口基数太大，即便坚持严格的控制人口增长的政策，在一定时期内，我国的劳动人口大军会依然庞大，仍然对我国的失业率水平起到一种负面的效应。至于所谓“人口红利即将耗尽”一说的准确含义应该是“廉价劳动力红利即将耗尽”，其实这不过是社会经济发展的必然趋势，也是我们必须面对和解决的问题。对此问题最理想的解决方式就是着力加强劳动者的职业培训、提高劳动者的素质和能力，挖掘出内涵的“人口红利”，这既有助于解决劳动力需求偏紧的趋势，也有助于解决劳动力“低能廉价”的矛盾，还有助于降低我国的失业率水平。

第三，正确认识“农民工进城”现象对我国失业率水平的影响。我们以上的研究证明:“农民工进城”不仅没有增大我国的城镇登记失业率，反而起到了降低我国城镇失业率水平的效果。这是因为:首先，我国目前的城镇居民登记失业率的统计，是以常住居民为口径来计算的。换句话说，是将进城务工半年以上的农民工纳入了统计的范畴。但是大量的调查研究表明:如果我们分别计算失业率的话，“进城务工农民的失业率”远低于“本地户籍城镇居民的失业率”。其中不言而喻的原因就是农民工对就业的迫切性和对工作的选择要求远低于城镇居民，因此，合并后的平均失业率将低于“本地户籍城镇居民的失业率”。其次，可能会有人认为:进城务工的农民工抢占了城镇居民的就业机会。其实情况也并不完全如此。事实上，农民工所从事的工作往往是很多城镇居民所不愿意从事的工作，所以并未产生太大的矛盾。但我们也应该清醒地看到，时至今日，我国农村劳动力的转移已经比较充分，“农民工数量因素”对降低失业率的正面效应以后会逐步减弱，这也将对进一步降低我国的失业率水平提出挑战。而另一方面，如何提高农民工素质、保障农民工的权益、防止本地区农民工劳动力数量的大起大落则是我们需要考虑的问题。

第四，经济增长率对失业率的影响并不显著，奥肯定律并不适合解释中国的城镇居民登记失业率。从前述的回归分析可见，经济增长率 (GDPZS)对城镇登记失业率偏相关系数的T检验并不显著。从相关分析来看，二者的相关系数为0.5847，仅为中度相关，所以我们在回归模型中也没有保留经济增长率 (GDPZS)变量。事实上，从20年以来两个变量序列的走势也可以说明这一点:20年来，我国的经济呈现出了高速增长的态势，但城镇登记失业率并没有随之走低，反之却呈现出一定的随之走高的现象。所以，奥肯定律是不适合解释中国城镇居民登记失业率的。学术界有人认为随着经济的增长，失业率必然会随之降低的想法也是不符合中国实际情况的。