勞動就業與第三產業增長關系計量分析

彭麗茹　黃大乾

摘 要:一般認為,第三產業是增加就業的主領域,而本文從另一個角度運用計量經濟學方法研究了廣東勞動就業與第三產業增長的關系。格蘭杰因果檢驗、協整檢驗到建立誤差修正模型,探索了兩者的長期均衡關系和短期動態關系。實證分析表明,從業規模的擴大有利于第三產業創造更多的增加值,但行業內部結構調整過程中就業結構的變化差異制約著第三產業吸納就業能力的發揮。

關鍵詞:勞動就業;第三產業增長;協整;誤差修正模型

中圖分類號:F241.4文獻標識碼:A文章編號:1672-3198(2009)18-0010-02

1 引言

改革開放以來,中國經濟保持著高速增長的態勢,伴隨著經濟的不斷深化改革,第三產業也取得了較快的發展。廣東作為全國經濟發展的先行區,其第三產業增加值更是一直居于全國首位,而產業結構的調整必然會引起就業結構的調整。近年來,隨著城市化建設的發展,農村剩余勞動力不斷轉移和外省勞動力大量涌入,導致廣東勞動力供給的壓力持續增大,同時制造業對就業增長的吸納能力逐漸減弱以及就業的結構性矛盾等問題的涌現,使解決就業成為廣東目前乃至今后長時期內的艱巨任務。因此,發展第三產業,解決就業問題,研究兩者的相互關系具有很大的現實意義。

本文運用計量經濟學的方法來從另一個角度來研究勞動就業對第三產業的影響。首先,對經過處理的數據進行平穩性分析,以避免“虛假回歸”的問題。然后,通過格蘭杰因果關系檢驗和協整檢驗,辯證地確定兩者的相互關系。最后,在協整回歸模型的基礎上,進一步建立誤差修正模型,以研究兩者的長期均衡關系以及短期動態關系。

2 廣東勞動就業與第三產業增長的實證分析

2.1 變量選取與數據處理

本文分別選取1978—2007年的第三產業從業人數(L₃)和第三產業增加值(GDP₃)作為勞動就業和第三產業增長的衡量指標。考慮到指標可得性以及時間序列資料的可比性,對廣東第三產業增加值按1978年的可比價折算。同時,為消除異方差的影響以及數據的波動性,分別取自然對數形式表示為lnGDP₃和lnL₃。

2.2 平穩性檢驗

本文運用ADF單位根檢驗(Augment Dickey-Fuller test)來對以上對數變量進行平穩性檢驗。檢驗結果表明,和均為非平穩時間序列,如果直接對它們進行回歸分析就會出現“虛假回歸”現象。因此,對它們分別取一次差分并再次進行平穩性檢驗。檢驗結果顯示,它們的一階差分形式ΔlnGDP₃和ΔlnL₃都是平穩的時間序列。檢驗結果如表1所示。

注:檢驗形式中,c表示截距項,t表示趨勢項,n表示滯后階數。滯后期采用AIC 準則與SC準則自動選取。

2.3 格蘭杰因果關系檢驗

格蘭杰因果關系檢驗(Granger Test of Causality)揭示了變量間因果關系,由Granger提出的。由以上的平穩性檢驗可知,各變量的一階差分在5%和10%顯著性水平下均為平穩時間序列,因此可對它們進行格蘭杰因果關系檢驗,以建立勞動就業與第三產業增長之間的長期均衡關系與短期動態關系模型。檢驗結果如表2所示。

以上的格蘭杰因果關系檢驗結果顯示,滯后1階時,勞動就業(lnL₃)是第三產業增長(lnGDP₃)的格蘭杰原因。根據經濟學原理,勞動作為投入要素之一,其對產出的影響是毋庸置疑的。如果假定勞動作為第三產業的唯一投入要素,則生產函數就表示為勞動要素對產值的影響。用數學公式表示為:lnGDP₃=lna+blnL₃(其中,a表示生產規模,b表示勞動要素投入的產出彈性),自然對數變換表示為:lnGDP₃=lna+blnL₃。而這一結論則說明,廣東勞動就業規模的擴大將不斷地為第三產業創造更多的增加值。

2.4 協整檢驗

變量之間的協整意味著非平穩的時間序列,它們的線性組合也可能是平穩的,因此可用普通最小二乘法(OLS)來估計它們之間的模型。本文運用EG檢驗法(Engle-Granger檢驗)來檢驗變量間的協整。下面對lnGDP₃和lnL₃進行協整檢驗。為消除自相關性,估計模型應適當加入變量的滯后項。滯后項分別取自變量和因變量的1至4階并逐步剔除不顯著的變量。得到如下最終協整回歸模型,殘差項的穩定性檢驗結果如表3所示:

lnGDP_3(t)=0.049ln L₃(t)+1.585lnGDP_3(t-1)-

(2.210)(8.084)(-3.466)

1.186lnGDP_3(t-2)+0.927lnGDP_3(t-3)-0.386lnGDP_3(t-4)

(2.749)(-2.129)

R2=0.995267,LM(1)=0.619232[0.431333],LM(2)=0.986679猍0.610584]

(方括號內數值是接受零假設的概率)。

上述方程擬合優度較高,并且不存在序列相關,且殘差項e_t通過平穩性檢驗,所以lnGDP₃和lnL₃是(1,1)階協整,存在長期均衡關系。

2.5 誤差修正模型

協整檢驗得出勞動就業與第三產業增長之間存在著長期均衡關系,建立的回歸模型具有良好的統計性質。這種長期均衡關系意味著經濟系統中不存在破壞均衡的內在機制,如果變量在某時期受到干擾后偏離其長期均衡點,則均衡機制將會在下一期進行調整以使其重新回到均衡狀態。而誤差修正模型(Error Correction Model,ECM)則是描述這種短期內非均衡關系的動態模型。

在上述協整檢驗中,已得出穩定的非均衡誤差序列e_t,此時將其作為誤差修正項引入到誤差修正模型中,得到最終的回歸模型如下所示:

ΔlnGDP_3(t)=0.151ΔlnL_3(t)+1.161ΔlnGDP_3(t-1)-

(1.091) (4.182)

0.773ΔlnGDP_3(t-2)+0.491ΔlnGDP_3(t-3)-0.619e﹖-1

(-2.861)(2.839)(-1.698)

模型的各種診斷統計量:

R2=0.494389,SE=0.041948,LM(1)=0.018192 [0.892710猐,LM(2)=0.527941 [0.767996],

ARCH(1)=0.224667 [0.635506],ARCH(2)=2.018784 [0.364440],JB=0.461940 [0.793763],REST(1)=0.062051 [0.805956],REST(2)=0.835241 [0.449901猐

擬合優度R2雖然不是很高,但方程的標準差SE較小,且與其他統計量結合起來,模型還是具有令人滿意的統計性質。LM(p)是p階自相關檢驗的LM值,ARCH(p)是p階自回歸條件異方差檢驗,JB是正態性檢驗,REST(p)是p階模型設定誤差檢驗。結果顯示,無序列自相關和高階自相關,無異方差,模型形式正確。

2.6 彈性估算

在實際分析中,以對數形式建立的模型,其估計參數即為相應的彈性,在本文即勞動力的產出彈性。表示當勞動力增加1%時,第三產業增長的百分比。而上述的協整回歸模型和誤差修正模型,可通過估算得出相應的長期彈性和短期彈性。本文中勞動力的長期產出彈性經估算為0.817,短期產出彈性為誤差修正模型中對應的0.151。勞動力的長期產出彈性大于短期產出彈性,其原因在于勞動者素質的提高對產出的影響非短期行為,另外還有技術進步、管理創新和制度等遠期長效因素的影響。

3 結論

(1)在建立勞動就業與第三產業增長的協整關系模型過程中,通過單位根檢驗(ADF檢驗)結果可以看出,在樣本期內上述兩個變量是非平穩的一階單整序列。在此基礎上通過格蘭杰因果關系檢驗,初步得到在5%顯著性水平下,勞動就業是第三產業增長的格蘭杰原因。而其后的協整檢驗再一次驗證兩者的因果關系是具有實際意義的。首先,勞動就業是第三產業增長的格蘭杰原因。其經濟學意義表現為勞動作為投入要素對產出的影響。而現實的城市化過程中,大量農業轉移勞動力和外來勞動力的流入,為廣東經濟的發展提供了豐富的勞動力資源,進而促進了廣東第三產業的快速發展。其次,需要格外強調的是,第三產業不是勞動就業的格蘭杰原因并不表示本文否定了發展第三產業在擴大就業中發揮的積極意義,究其原因,是因為支持廣東第三產業與地區經濟持續高速發展的“衛生體育和社會福利事業”、“教育、文化藝術和廣播電視事業”和“科學研究和綜合技術服務事業”等部門,其就業比重在1980—2000年持續下降,而就業彈性(就業增長率/經濟增長率)更是低于行業平均水平。在一定程度上能解釋第三產業吸納勞動力作用受限的原因。

(2)在協整回歸模型和誤差修正模型中,得出勞動力的長期產出彈性和短期產出彈性。在本文中,當勞動力增加1%,第三產業長期增長0.817%,短期增長0.151%。協整回歸模型中引入的第三產業實際增加值的若干滯后項,說明增加值的當前值不僅受勞動從業規模的影響,同時也受前幾期的增加值影響。符合經濟意義,反映出經濟活動中所具有的連續性和時間滯后性,特別是時間序列的數據,這種經濟慣性更為明顯。而誤差修正模型中誤差修正項的系數較大——-0.619,說明向均衡水平調整的速度較大。最后也進一步說明了勞動就業與第三產業增長存在長期均衡關系和短期動態關系。

參考文獻

[1]@魏作磊.對第三產業發展帶動我國就業的實證分析[J].財貿經濟,2004,(3):80-85.

[2]@宋曉麗.第三產業增加就業的可能性與局限性分析[J].理論與改革,2004,(4):105-107.

[3]@夏業良.上海市三次產業中勞動力結構及產出效率的比較分析[J].管理世界,1999.

[4]@李媛媛.1978年以來廣東第三產業就業比重變動的實證分析[J].學術研究,2003.