基于省际面板数据对我国失业率的实证研究

周宇 杨晓萍

（1、湖南现代物流职业技术学院，湖南 长沙 410005）（2、保险职业学院，湖南 长沙 410114）

一、引言

自2008年金融危机以来，中国的经济发展受到了影响，国内消费需求乏力，许多企业面临倒闭。虽然这些年来，国家发布了一系列积极的财政政策和货币政策，中国经济逐步回暖，但是目前中国仍面临许多问题，如产能过剩、企业面临转型期、中小型企业融资难等等。当前中国经济发展处于新常态下即中国的经济增速从之前的高速发展转为中高速发展，产结构不断优化升级，经济发展模式从要素驱动、投资驱动转向为创新驱动。转型期的中国面临许多挑战，其中就业问题也是一个亟待解决的问题。本文将利用1999至2015年间的省际面板数据，通过对影响因素进行面板回归，以探究怎样降低失业率。

二、国内外相关领域的研究状况分析

（一）国外研究现状

凯恩斯认为有效需求不足导致了非自愿的失业，消费需求和投资需求不足则是引起有效需求不足的重要原因。凯恩斯还认为资本主义市场中，需求不足和失业问题是存在必然的联系的。他提出通过国家干预来刺激有效需求从而带动就业。“自然失业假说”代表人物弗里德曼认为可以通过发挥市场的调节作用、禁止设置最低工资标准等政策来减小自然失业人口。

Philips（1958）对英国失业率和工人货币工资的数据，发现两者存在反向替代关系，这种关系成为“菲利普斯曲线”。“菲利普斯曲线”认为，通货膨胀率和周期性失业率存在着短期替代关系。

（二）国内学者研究现状

国内学者从货币政策和财政政策角度出发，得出货币政策和财政政策对失业率有一定的影响,且都在中国宏观政策的实践中得到了效果，其中货币政策对失业率的影响较大冰洁稳定（贾利军，汪蓉，2014）。有学者从产业结构调整出发重新审视影响我国失业率的诸因素，认为影响失业率的是要因素是资本有机构成，而处于第二位的因素是适龄劳动人口数量。并提出加快传统工业化向新型工业化的转变步伐，优化产业结构升级有助于降低失业率（任栋，李萍，2013）。有学者通过分析通货膨胀率与失业率两者的影响，证实菲利普斯定律即失业率和通货膨胀率之间存在这负相关关系（沈少川，2015）。

三、实证分析

（一）变量选择与处理

失业率：失业率%=失业人数/（在业人数+失业人数）%。用syl代表失业率。

经济增长率，本文选用每年的gdp增长率（（本年gdp-上一年gdp）/上一年gdp）来反映经济的增长速度。用gdp代表经济增长率。

通货膨胀率，菲利普斯曲线给出了通货膨胀率和失业率存在负相关关系。本文选取CPI的变动率反映通货膨胀率。用tzl代表通货膨胀率。

税收收入，税收收入是国家进行收入分配和宏观调控的有力的政策工具。就业水平的高低和就业结构的调整都会受税收政策的影响。本文选取每年税收收入的变动率来反映税收政策的变化情况。用sssr代表税收收入的变动率。

产业结构高级化，产业结构指的是各产业的构成及各行业之间的联系和比例关系。用cyjg来代表产业结构高级化。

（二）数据来源

本文采用的数据来自国家统计局和各省的统计年鉴，因为西藏地区的数据缺失比较严重，所以本文采用1999年—2015年30个省的数据进行面板模型回归估计。

（三）实证研究

1、静态面板模型估计

采用失业率(syl)作为被解释变量，gdp增长率(gdp)、通货膨胀率(tzl)、税收收入增长率(sssr)、产业结构高级化(cyjg)作为解释变量，构建静态面板模型进行参数估计，模型如下：

使用stata进行固定效应模型和随机效应模型的估计，结果如表4.2

表1 固定效应与随机效应结果

由hausman检验可知，p值为0.0015，故强烈拒绝原假设，认为应该使用固定效应模型，而非随机效应模型。由固定效应模型估计结果看到税收收入对失业率的影响不是很显著。GDP、通货膨胀率、产业结构高级化都显著影响失业率。其中通货膨胀率与失业率呈反向关系，gdp增长率与失业率呈正向关系。这个结果和奥肯定律相违背，这与中国的特殊情况有关。产业结构高级化与失业率呈正向关系，系数比较小。产业结构高级化每上升1个点，失业率增加0.1832%。

2、动态面板模型估计

构建动态面板模型进行参数估计，模型如下：

使用stata进行动态面板模型估计，本文分别采用两阶段差分GMM和两阶段系统GMM估计参数，并对结果进行比较分析。

表2 差分GMM和系统GMM估计

采用两阶段广义差分矩估计和两阶段广义系统矩估计进行估计，并将结果进行比较说明。AR（2）结果表明接受原假设即随机干扰项不存在二阶序列相关。模型选择的工具变量为内生变量二阶，检验的估计结果表明接受原假设，即本文所选的工具变量是有效的。首先分析两阶段差分GMM模型，在显著性1%的水平下，失业率的滞后项对当期失业率具有显著的正向关系。通货膨胀率对失业率有显著的反向关系，但是通货膨胀率的滞后项对失业率的影响不显著。gdp增长率对失业率呈现显著的正向关系。税收收入增长率与失业率呈现显著的反向关系，税收收入增长率每上升1%，失业率也下降0.1619%。产业结构高级化与失业率显著的正向关系，产业结构高级化上涨1个单位，失业率也上升0.3677%。

四、结论

本文分别通过静态面板固定效应、静态面板随机效应、动态面板差分GMM、动态面板系统GMM估计失业率与通货膨胀率、经济增长率、税收收入、产业结构之间的关系。动态面板系统GMM模型更稳健。

结果显示，经济增长率与失业率呈现正向关系，这与我国的特殊国情有关，使得统计出来的失业率偏小。因为不同行业的就业弹性不同，所以国家在进行产业结构调整的同时对就业产生影响，产业结构的调整，使劳动力在不同企业、产业和地区重新配置，导致体制性失业。科技进步也会带来结构性失业，以上两点解释了中国在经济发展的过程中出现高经济增长与高失业率并存的现象。

通货膨胀率及其一阶滞后项都会对失业率产生负面影响，符合菲利普斯定律。即通货膨胀率上升，失业率下降，反之则相反。在积极促进增长就业率的时候，可以采取宽松的货币政策从而适当提升通货膨胀率。当然我们也要防止恶性的通货膨胀。

税收收入对失业率的影响，在静态面板模型中两者呈现正向关系，在动态面板模型中两者呈现反向关系。

产业结构高级化对失业率的影响对于不同的模型呈现不同的关系，因为产业结构中各个构成因素对失业率的影响方向不一致导致不同的估计模型估计出来的结果也有差异。

基于本文的研究，对就业给出一些建议措施：

（一）积极促进经济增长，减少失业的同时要防止通货膨胀率大幅上升，在抑制经济过热发展，出台政策抑制通货膨胀率的时候，要关注就业情况的变化。

(二)中国近些年来的gdp增长主要靠大量资本投资在基础建设上，这也是现在中国的产能严重的过剩，在该gdp增长模式下，经济增长对就业的促进效应并不是很大，也就是所谓“高经济增长与高失业率并存”。所以在新常态下，原来的发展模式不再适合中国，在新的发展模式下，要促进经济平稳发展的同时，保证就业。