對馬克思相對過剩人口理論的發展與驗證——基于中國就業狀況的實證研究

張立偉 劉曉靜

(1．內蒙古社會科學院 城市發展研究所，內蒙古 呼和浩特 010010;2．長春中醫藥大學 人文管理學院，吉林 長春 130117)

引言

相對過剩人口一般被認為是資本主義生產方式所特有的社會現象和經濟范疇，是資本主義社會制度的必然產物［1］。然而，社會經濟發展的歷史實踐卻與傳統政治經濟學理論發生了沖突，我國社會主義市場經濟條件下也存在大量過剩勞動力，失業不再是資本主義所特有的經濟現象，我國出現了失業人口已是一個不爭的事實。面對越來越嚴峻的就業形勢，如何理解馬克思的相對過剩人口理論?其對我國現階段的就業問題是否還具有指導意義?學術界進行了一些研究。齊愛蘭(1999)認為，不應過于強調相對過剩人口形成的制度因素，忽略馬克思在這一問題的分析中得到的一般性結論，我國現存的失業問題，既有馬克思所分析的經濟發展的一般進程方面的原因，又有國情方面的特殊原因，馬克思分析相對過剩人口形成的一般原理對社會主義社會仍是適用的［2］;喬榛(2002)通過深入研究馬克思的失業理論得出:生產力的高度發展形成了失業產生的歷史前提，資本的專制引起了勞動力供求的失衡，失業具有超越社會制度的特性，不僅資本主義存在失業，社會主義也會發生失業［3］;王寧西(2003)通過研究認為相對過剩人口即失業人口是社會化大生產和市場經濟的必然產物，社會主義市場經濟條件下有其存在的客觀必然性，對待馬克思相對過剩人口理論的正確態度應是運用馬克思主義的基本原理，聯系社會主義的新發展，對社會主義失業人口這一實際問題進行新的理論思考，以尋求認識和理論的創新［4］;李朝林(2004)認為，相對過剩人口規律是市場經濟的共有規律，我國正處于計劃經濟向市場經濟轉軌階段，出現失業人口是經濟規律發生作用的客觀現象［5］。綜上，目前理論界普遍承認馬克思的相對過剩人口理論仍然適合我國現階段出現的失業現象，對解決我國的就業問題仍具有指導作用。馬克思主義經濟學是一門發展著的科學體系，因而深入探討和發展馬克思的相對過剩人口理論，并把它有效應用于我國當前的失業問題研究，具有重大的理論價值和實踐意義。

一、對馬克思相對過剩人口理論的進一步發展

馬克思所說的相對過剩人口是指勞動力對資本的相對過剩，具體表現為顯性失業人口。而在我國現階段卻出現了特殊的現象，除了顯性失業之外，還存在著隱性失業，這部分人口雖然存在于就業崗位之中，卻沒有起到應有的作用，通常是“五個人的活十個人干”。存在的這部分隱性失業，我們稱其為無效就業。

根據馬克思的相對過剩人口理論，結合我國的具體國情，我們把相對過剩人口區分為相對過剩人口Ⅰ(顯性失業)和相對過剩人口Ⅱ(隱性失業)。有效就業人口與無效就業人口(隱性失業人口)之和構成名義就業人口。這樣，在中國，馬克思的相對過剩人口就得到了進一步的發展(具體見圖1)。

圖1 馬克思相對過剩人口在中國的發展

為了檢驗存在無效就業這種觀點是否正確，學術界又開展了有關有效就業量的計算問題研究。有效就業量一般表示為:有效就業人數=名義就業人數－無效就業人數=名義就業人數－城市隱性失業人數－農村隱性失業人數。農村隱性失業量的計算目前多數采用的是王誠(1996)提出的方法，即農村隱性失業人數=農業勞動力供給量－鄉鎮企業就業量－私營企業就業量－個體勞動就業量－流入城市崗位就業量－農業資源可容就業量［6］;城市隱性失業量的計算大多采用國際勞動組織和我國勞動部在1995年聯合進行的“企業富余勞動力調查”的數據［7］。以上計算方法雖然理論可靠，但由于形式復雜，使得數據很難獲得，不利于我們的進一步研究。本文從馬克思的相對過剩人口理論的一般性出發，運用一種新的方法——數據包絡分析(DEA)方法，從生產效率角度來判斷決策單元是否落在生產可能集的生產前沿面上，從而能夠計算投入冗余，進而確定無效就業(相對過剩人口Ⅱ)量和有效就業量。運用此方法的相關數據不僅易得，而且計算結果可靠，便于應用。

二、基于DEA方法對有效就業量與無效就業(相對過剩人口Ⅱ)量的計算

數據包絡分析(DEA)方法［8］是由著名運籌學家A·Charnes(查爾斯)等學者提出的系統分析方法，是使用數學規劃模型評價具有多個輸入和多個輸出的“部門”或“單位”(稱為決策單元，簡記DMU)間的相對有效性(稱為DEA有效)的有效方法。DEA方法中的C2R模型適合用來研究“決策單元”同時為“規模有效”和“技術有效”方面的問題。某種生產活動，可用相應的一組投入指標值和一組產出指標值來描述。用向量Xj，Yj分別表示決策單元 j的投入和產出，即 Xj=(x1j，x2j…，xmj)T，Yj=(y1j，y2j…ymj)T，則決策單元 j的生產活動可以表示為向量(Xj，Yj)，j=1，2…，n。根據觀察到的 n 個決策單元生產活動(Xj，Yj)的m個投入指標，s個產出指標數據，通過引入非阿基米德無窮小量ε(其中ε＞0是比任何大于零的量都要小的量)，可建立如下對偶規劃模型:

其中，θ0為決策單元DMUj的有效值(指投入相對于產出的相對利用程度);Xj為DMUj的投入要素集合，Yj為 DMUj的產出要素集合，λj為相對于DMU0重新構造一個DMU組合中第j個決策單元DMUj的組合比例;s－，s+為松弛變量。

線性規劃的最優解為:λ0，s0－，s0+，θ0

(1)若θ0=1，且 s0－≠0或 s0+≠0時，則決策單元DMU0為弱有效，表明n個決策單元組成的經濟系統中，把投入X0減少s0－，仍可保持原產出Y0不變，或在投入X0不變的情況下可將產出Y0提高s0+。

(2)若 θ0=1，且 s0－=s0+=0 時，則決策單元DMU0為DEA有效，表明n個決策單元組成的經濟系統中，其績效在原投入X0時所獲得的產出Y0已達到最優。

(3)若θ0＜1，DMU0為DEA無效，表明n個決策單元組成的經濟系統中，可將投入降至原投入X0的θ比例而使原產出Y0不減少。

馬克思的相對過剩人口是由于資本(K)對勞動力(L)的需求不足而引起的，即勞動力(L)的供給相對于資本(K)對勞動力的需求是過剩的。為了計算無效就業量和有效就業量，我們把勞動投入L和資本投入K作為DEA投入，把國內生產總值GDP作為DEA輸出。由于DEA分析對數據的要求比較嚴格，不能有任何缺失，因此只選擇了1992～2011這20年的數據(相關數據均來自各年《中國統計年鑒》)。依據數據包絡分析(DEA)方法的C2R模型對相應數據進行計算，結果見表1(其中為資本投入松弛變量為勞動投入松弛變量為GDP產出松弛變量)。

表1 C2 R模型運算結果

從各年的計算結果來看，1992～2010年決策單元DMU的有效值θ0都小于1，且勞動投入L的松弛變量≠0，說明DMU0為DEA無效，可將勞動投入降至原投入L的θ比例而使原產出不減少，這時，有效就業量的計算公式為:L'=L*θ0;2011年決策單元DMU的有效值θ0=1，且勞動投入L的松弛變量≠0，說明決策單元DMU0為弱有效，可把勞動投入L減少s0－仍可保持原產出不變，此時有效勞動量應表示為:L'=L－。無效就業人數=總就業人數－有效就業人數，據此得到的有效就業量及無效就業量見表2。

表2 基于C2 R模型計算的有效就業人數

上述DEA模型的計算結果表明，無效就業在我國確實存在，即存在著對勞動力的低效利用。以下將對名義勞動量、有效勞動量與經濟增長的作用關系做進一步分析。

三、基于VAR模型的名義勞動投入、有效勞動投入對經濟增長的影響分析

本文通過建立向量自回歸(VAR)模型，運用脈沖響應函數和Granger因果關系檢驗［9］，根據上文的計算結果，對我國勞動投入L與國內生產總值GDP以及有效勞動投入L'與國內生產總值GDP的各年份數據分別進行分析，通過比較，來刻畫勞動投入L、有效勞動投入L'與實際國內生產總值GDP之間的動態關系。

1．單整檢驗

首先對GDP、L和L'取對數以減弱異方差的影響，分別記為LnGDP、LnL和Ln L'，由于向量自回歸模型要求系統中的變量具有平穩性，因此，首先要對原始數據進行平穩性檢驗。本文采用Eviews5．1軟件，對LnGDP、LnL和 Ln L'的單位根進行 ADF檢驗，檢驗結果見表3。

由表3可知LnGDP、LnL和Ln L'在5%的顯著性水平上接受有單位根的原假設，它們的一階差分在5%的顯著水平下拒絕了有單位根的原假設，因此它們都是非平穩的序列，而它們的一階差分都為平穩序列，均為一階單整序列。

表3 對LnGDP、LnL和LnL'的ADF檢驗結果

2．協整檢驗

首先利用最小二乘法對LnGDP和LnL進行回歸。如果LnGDP和LnL是非協整的，則它們的任意一個線性組合都是非平穩的，殘差序列e必然是非平穩的。反之，若LnGDP和LnL具有協整關系，則殘差序列e一定是平穩的。因此，可通過對殘差的平穩性檢驗來確定LnGDP和LnL是否存在協整關系。對回歸模型的殘差e進行單位根檢驗，仍采用ADF檢驗法，檢驗結果見表4(運用同樣的方法對LnGDP和LnL'進行協整檢驗，其殘差記為e＇，結果見表5):

表4 對殘差e的單位根檢驗結果

由表4知e在5%的顯著水平上接受有單位根的原假設，而它的一階差分在5%的顯著水平下拒絕了有單位根的原假設，可知殘差序列e是一階單整序列，因此，LnGDP和LnL為(2，1)階協整;同理，由表5可得LnGDP和LnL'亦為(2，1)階協整。由此可知，回歸模型不存在謬誤回歸，反映了LnGDP和LnL以及LnGDP和LnL'之間存在長期的、穩定的關系。

表5 對殘差e＇的單位根檢驗結果

3．向量自回歸(VAR)模型

通過階數比較，本文采取含有2階滯后變量的VAR模型，具體結構式方程為:

其中變量和參數矩陣為:

圖2顯示，LnGDP和 LnL、LnGDP和 Ln L'的VAR模型的根均落在單位圓內，說明 LnGDP和LnL、LnGDP和Ln L'的VAR模型穩定性條件得以滿足，其估計結果是穩健的(見表6)。

圖2 (a)LnGDP和LnL的VAR模型的穩健性檢驗圖(b)LnGDP和LnL'的VAR模型的穩健性檢驗圖

在實際應用中，由于VAR模型是一種非理論性的模型，它無須對變量做任何先驗性的約束，因此在分析VAR模型時，往往不分析一個變量的變化對另一個變量的影響如何，而是分析當一個誤差項發生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統的動態影響，這種分析方法也就是脈沖響應函數方法(IRF)。

4．脈沖響應函數

根據上述LnGDP和LnL、LnGDP和Ln L'的波動成分建立的VAR模型，并選取滯后長度為20年，通過計算可以得到沖擊反應函數，其軌跡由圖3和圖4給出。圖中的橫坐標是沖擊發生后的時間間隔(以年為單位)，縱坐標直接以坐標尺度表示百分點數，圖中的實線為響應函數的計算值，虛線表示正負兩倍標準差的偏離帶。

表6 LnGDP和LnL的VAR模型的輸出結果

表7 LnGDP和Ln L'的VAR模型的輸出結果

圖3 (a)LnGDP對LnL的響應路徑 圖3(b)LnL對LnGDP的響應路徑

圖4 (a)LnGDP對Ln L'的響應路徑 圖4(b)Ln L'對LnGDP的響應路徑

從圖3(a)和圖4(a)中可以看出，LnGDP對LnL波動的沖擊和LnGDP對Ln L'波動的沖擊雖然都呈現出正向響應，但后者的反應程度要比前者強烈得多(可以看到，前者正偏離帶最高波動到0．3左右，后者波動到0．5左右)，說明有效勞動投入對經濟增長的影響要大大強于名義勞動投入，要加快經濟增長，對無效就業人員的充分利用應首當其沖。繼續觀察圖3(b)和圖4(b)，圖3(b)中LnL對LnGDP波動的沖擊在第7期以前呈負向響應，第9期出現短暫的正向響應，而后呈現出比較穩定的正向響應并且持續時間較長;圖4(b)中Ln L'對LnGDP波動的沖擊在長期呈現出負向響應，在第10期這種負向響應開始變小，并趨于穩定。LnL和Ln L'對LnGDP波動的沖擊在整體上都呈現負向響應的原因可能是:隨著經濟增長，技術進步和勞動生產力水平的提高會相應減少對勞動力的需求，這正符合馬克思所分析的相對過剩人口是由資本對勞動力的需求不足所導致的;而圖3(b)中出現的LnL對LnGDP波動沖擊的正向響應可能是由于政府采取了一些短期就業政策，但在長期看來并沒有起到應有的作用。

5．Granger因果關系檢驗

LnGDP和LnL以及LnGDP和Ln L'是否存在因果聯系，需要進一步的檢驗。下面采用Granger提出的因果檢驗法，對其進行說明(具體見表8、表9)。

檢驗結果表明，LnGDP是導致LnL的格蘭杰原因，LnL不是LnGDP的格蘭杰原因，LnGDP與Ln L'互為格蘭杰因果關系。

表8 LnGDP和LnL的Granger因果關系檢驗

表9 LnGDP和Ln L'的Granger因果關系檢驗

四、結論

本文通過對馬克思相對過剩人口理論的深入分析，運用1992～2011年的相關數據，對名義就業、有效就業與經濟增長的關系分別做了進一步的研究，得出了如下結論:

1．通過對馬克思相對過剩人口理論的分析和研究，認為相對過剩人口不僅是資本主義的獨有現象，在我國同樣存在，且實際的過剩人口數遠遠大于顯現出來的，這是我國的基本國情。

2．根據我國相對過剩人口表現形式的不同，將相對過剩人口劃分為相對過剩人口Ⅰ和相對過剩人口Ⅱ，并通過運用數據包絡分析(DEA)方法計算出了1992－2010年我國的無效就業量，證明了在中國確實存在相對過剩人口Ⅱ。

3．通過建立 VAR模型，運用脈沖響應函數、Granger因果關系檢驗證明了相對過剩人口Ⅱ的存在對經濟增長的負面效應。因此，政府應采取長期有效措施，在擴大名義就業、減少相對過剩人口Ⅰ的同時，設計出一套能夠使相對過剩人口Ⅱ得到充分利用的有效機制，以達到勞動力資源合理、有效配置的優化狀態，從而促進經濟又好又快發展。

［1］ 馬克思．資本論(第1卷)．［M］．北京:人民出版社，1975．

［2］ 齊愛蘭．馬克思相對過剩人口理論與中國失業問題［J］．中國農業大學學報(社會科學版)，1999，(3)．

［3］ 喬榛．重新認識馬克思的失業理論［J］．當代經濟研究，2002，(8)．

［4］ 王西寧．馬克思的相對過剩人口理論與當前我國失業人口問題［J］．北方交通大學學報(社會科學版)，2003，(4)．

［5］ 李朝林．馬克思的相對過剩人口理論與我國的失業問題［J］．經濟與管理，2004，(1)．

［6］ 王誠．中國經濟轉型、就業不足到效率就業［J］．經濟研究，1996，(5)．

［7］ 吳照云，吳志軍．我國隱性失業問題與對策［J］．當代經濟，1997，(3)．

［8］ Yan H，WeiQ L．A method of transferring cones of intersection－form to cones of snu－form and its applications in DEA models［J］．International Journal of System Science，2000，31(5)．

［9］ 高鐵梅．計量經濟分析方法與建模［M］．北京:清華大學出版社，2006．