出口波動對我國就業的影響分析

改革開放以來，我國通過開放本國市場。發展出口貿易，一方面彌補了國內資金的不足，引進先進的技術，不斷積累科學知識，生產效率不斷提高。產業結構不斷升級換代。經濟增長質量不斷提高。另一方面，出口在促進經濟發展的同時，也對我國的就業產生了巨大影響。

現代經濟學理論認為：出口增長對就業具有促進影響，它的影響可以分為兩類：一類是直接影響。外貿出口企業，尤其是加工貿易企業，吸納大量的勞動就業。理論上講這與出口總量呈正相關：另一類是間接的影響，根據對外貿易乘數理論，通過出口一方面商品和服務出口的增長將帶動出口關聯部門的就業量增加：另一方面會引起一系列派生性的支出和再支出，拉動國內需求增長，進而帶動就業增加。

一、我國就業的總體狀況分析

改革開放以來，隨著我國經濟的快速發展，全國就業總體上呈現增長趨勢(見下表)：

從表中可以看出1978年全國就業人數為40152萬人，2005年全國就業人數為75825萬人，2005年全國就業人數比1978年凈增加35673萬人，年平均遞增2.4％。它的增長率不僅低于我國同期出口增長率14個百分點，而且也低于我國同期GDP增長率7個百分點，從而使我國的就業彈性系數呈現出下降的趨勢，從1979年的0.3上升為1990年的4.1，然后下降為2005年0.1。這就表明進入90年代以后我國就業增長率明顯下滑。在就業人數不斷上升的同時，各年份的就業增長率也呈現出波動性(參見下圖)。

從圖中可以看出，我國就業增長率的波動性主要體現在上世紀90年代前后，1979—1989年改革開放的前10年間，增長速度不斷增加，到1990年我國就業增長率達到了最高點15.5％，而進人90年代以后，就業增長速度明顯下滑，2005年我國就業增長率下降為0.8％。究其原因，是由于就業增長與經濟增長關系發生顯著變化，即經濟增長的就業彈性發生變化所致。即80年代經濟高速增長伴隨著就業崗位的大量增長，表現出了勞動密集型經濟特點。而90年代就業彈性下降，反映了我國勞動力投入在經濟增長中的貢獻率趨于下降。那么資本、技術等要素的貢獻率就會提高。這說明我國經濟增長方式在90年代以后發生了根本轉變，經濟增長對就業的拉動效應正在逐漸減弱。由于我國出口產品現在仍是以勞動密集型產品為主，所以有助于緩減就業增長率下降的趨勢。

為了分析出口波動對就業影響，我們首先直觀看一下出口增長率與就業增長率的變化情況(參見圖)，從波動程度可以看出，1979—2005年期間出口波動程度很明顯要大于我國就業的波動程度，而從GDP增長率和就業增長率可以看出，雖然GDP波動程度大于就業波動程度，但是它們的波動趨勢基本趨于一致，這就表明我國就業增長率與GDP增長率是密切相關的，本文基于這個出發點，認為出口波動對就業的影響是出口波動通過我國經濟的影響，從而影響我國就業量。這與凱恩斯的乘數理論相一致。

二、出口波動對我國就業影響的實證分析

凱恩斯追隨者在乘數理論的基礎上，提出了對外貿易乘數理論。該理論認為：一國的出口就像國內新增投資一樣，也能起到增加就業的作用。一方面對國外出口商品和服務時，本國相應部門的就業人數就能夠增加：另一方面由于關聯效應。從國外得到的貨幣收入會使出口產業部門的收入增加，消費也增加，這必然引起其他產業部門生產增加，收入增加，如此反復下去，收入增加將會是出口增加量的若干倍，就業就會同步增長。而且我國隨著出口額的增長，出口商品結構也會發生變化，我國出口商品中勞動密集型產品在不斷增長，從而就會相應地增加勞動就業人數。

出口波動與就業量有必然聯系，有必要實證分析出口波動對我國勞動力就業總量影響。

(一)變量選取與模型選擇

從宏觀角度而言，總需求主要有投資額、社會消費水平、國家財政支出、出口額四部分組成，根據凱恩斯經濟學理論，通過出口增長對整個經濟的刺激作用使總需求增加，就會相應增加新的就業機會，從而受出口額影響的就業人數就會日益增多。本文從總需求的角度建立有關就業總量的計量模型。除了把出口額(EX)作為影響因素之外，還把投資額(TI)、社會消費品零售總額(TRS)、國家財政支出(TG)三個變量作為影響因素，它們均從正方向促進經濟增長。從而增加了就業人數，其中投資的變化直接影響到社會資本存量，進而會影響到與資本結合進行的勞動力數量，即就業情況：社會消費水平是通過影響投資來影響就業，國家財政支出一方面本身可以反映出國家機關工作人員的就業數量，另一方面也可以影響投資來影響就業。上述各解釋變量均從正方向促進了經濟增長，從而增加了就業人數，因此各解釋變量的系數均為正數。選取1995—2005年為樣本區間，這一時期我國匯率和就業增長率較穩定，模型可以反映出口量的變化對我國就業人數的影響。投資額、社會消費品零售總額、出口額(人民幣)按1994年不變價格統計數據，就業人數是用各年年底的從業人員表示。建立如下就業總量(TL)非線性影響因素模型：

TL=β₀TI^β1TRS^β3TG^β3EX^β4u

對該模型取對數得：

LnTL=α₀+β₁LnTl+β₂LnTRS+β₃LnTG+β₄LnEX+ε

從以上分析中投資額、社會消費水平、國家財政支出、出口額四個變量共同作為模型中的解釋變量，它們之間是具有相關關系的，那么在模型中就會出現多重共線性，從而會影響模型估計。為了減弱模型中的多重共線性，有助于正確理解這些變量之間的關系，所以在這里采用時間序列與截面結合數據(Time Seriesicross Sectional Data)模型，即面板數據(Panel Data)模型分析的方法。這里Panel Data選擇我國29個省1995—2005年的相關數據f注：由于西藏和重慶數據不全舍棄，所以這里指的是29個省、市、自治區和直轄市)。

本文采用變截矩模型中的固定影響模型來進行估計(Fixed-EffectPanel Data Model With Variable Intercept)。該模型的基本形式如下：

Y_it=α_it+β_itX_itu_it i=1，…，N；t＝1，…，T

(二)模型估計

模型使用Eviews-5.0軟件，首先將相關數據以POOL形式輸入，用Pool genr將變量(TL、TI、TRS、TG、EX)變量變為對數形式(LTL、LTI、LTRS、LTG、LEX)。

對各個變量進行估計(Estimatel，進入該對話框中，輸入被解釋變量是(LL)，解釋變量是(LTI、LTG、LTRS、LEX)在對話框的Cross-secti中選擇Fixed，Period選擇None，Weights中選擇Cross-section weights，從分析結果可以得出模型的具體方程：

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，估計值下面括號中的數字為t統計值，檢驗結果表明，除了政府支出，其余變量在5％的顯著性水平上是顯著的，且模型的擬合優度非常高(根據經驗，本年就業量與上一年的固定資產關系更為明顯)。

(三)模型分析

由于模型中變量采用的是對數形式，所以系數反映的是變量之間的彈性關系。在模型的系數中，我們可以直接看到前一期投資、消費和出口增長對我國就業增長起到促進作用，它們增長1個百分點，將分別帶動就業增長0.06、0.08、0.03個百分點，其中出口增長對就業增長的促進作用最為顯著。

三、結論

通過以上分析，反映了我國出口商品是基于我國的廉價勞動力資源比較優勢建立的，在很大程度上以勞動密集型產品為主，紡織品、服裝、加工產品等勞動密集型產品已經在國際市場有一席之地，因此出口增長將有助于創造大量的就業崗位，尤其是在城鎮中的第二和第三產業中的就業機會，對農村富余勞動力的轉移和城市化進程做出了很大的貢獻。

其它影響因素中，消費增長主要是通過對于商品的需求增長來影響就業，消費者通過增加購買的商品。影響市場，而企業對這種需求調整自身，通過這種作用，需求增長對就業產生影響。我國固定資產投資還可以分為國內投資與外商直接投資，近幾年來，我國的外商直接投資快速發展，對我國的就業具有非常顯著的作用，而財政支出對我國就業的影響在模型中是不顯著的。這種現象可能是政府支出主要是政府消費開支，主要是從價格較低的商品變成價格較高的商品，這樣的話對于勞動的需求并沒有增加。