二元經濟結構下的奧肯定律

摘要：奧肯定律是宏觀經濟學中的一個重要定律或理論，它描述了失業率與產出變化之間的數量關系，但這個組合運用到中國，卻出現了失靈。故而本文通過構建二元模型，對該問題進行了進一步的驗證和解釋。本文選取1979年以來我國GDP增長率與失業率的數據，再次進行考察，并引入了勞動轉移率等概念，試圖修正和擴大奧肯定律的概念。并在最后，根據當前經濟形勢提出的政策思考及建議。

關鍵詞：奧肯定律；二元經濟結構；勞動轉移率

中圖分類號：F120.2 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）028-00000-04

一、綜述

GDP增長率、就業和通過膨脹是關乎國民經濟和社會穩定的兩個重要指標，所以三者之間的關系，即菲利普斯曲線和奧肯定律，可稱是宏觀經濟學中兩個重大的統計發現。其中，前者描述通貨膨脹率和失業率的關系，而后者則描述了失業率和經濟增長的關系。其中就奧肯定律而言，是在1962年，由美國經濟學家阿瑟·奧肯（Arthur Okun）所提出，用于描述GDP和失業率之間的關系，即：g=α+β（ut-ut-1）（ut為失業率，gyt為經濟增長率），他發現美國的GDP增長率每提高2%，失業率就會下降約1%。通過對其他發達經濟體的后續研究發現，雖然不同經濟體GDP增長率的變化對其失業率影響的具體數字有所不同，但是奧肯定律的正確性一再得到了驗證（Clark，1983；Gordon，1984；Adams and Coe，1989；Holloway，1989；Prachowny，1993；Moosa，1997；Attifeldand Silverstone，1998）。

從內在原理上分析，奧肯定律的結論是符合經濟直覺的，可提供給粗糙的宏觀分析一個可行的依據。當經濟上升時，企業會得到更多的訂單，從而對勞動力的需求也會增加，進而起到降低失業率的作用。可惜的是，當我們將該定律照搬到我國的經濟分析時，卻發現我國的失業率和經濟增長率之間，竟然發生了反向的調整，統計上存在著不顯著的正向關系（如圖1.1）。

不少國內學者對此進行過一系列的解釋。其中，早在07年，林秀梅和王磊（2007）就利用改革開放以來的數據檢驗了我國GDP增長率和城鎮登記失業率之間的關系，結果由于官方授意的登記失業率并不存在經濟意義，發現并不存在線性相關關系；包括后來的很多研究都證實了，中國城鎮登記失業率變化和經濟增長率之間沒有顯著關系，實際GDP增長率與失業率變動情況與標準奧肯模型中的參數性質有相當大的出入（李晗、蒲曉紅，2009），中國就業人數增長率與經濟增長率之間呈現負相關關系表明奧肯定律并不在中國發揮作用（尹碧波、周建軍，2010），甚至有學者對奧肯定律的經驗形式設立差分模型、缺口模型、動態模型、生產函數模型和不對稱性模型，分別加以實證檢驗，結果發現標準形式的奧肯定律依舊不能成立（方福前、孫永君，2010）。總之，現有的研究成果都告訴我們，我們標準的奧肯定律在中國無法成立。

所以，很多學者對傳統的數據指標進行了修正。例如嘗試采用其他失業率替代之前官方公布的城鎮登記失業率（蔡昉，2004）。還有很多學者通過計算不在崗職工數量來重新估算真實城鎮失業率，并建立協整與誤差校正模型，并引入虛擬變量，來驗證在78年之后的三大階段中的奧肯定律適用性，但其忽略了中國的二元經濟結構對模型解釋力的影響。其他的研究還有很多，但都同樣存在明顯的問題：一是所使用的數據為城鎮登記失業率，和經濟真實情況相差較大，二是它們的模型同樣沒有考慮到中國二元經濟這一結構性影響。所以后文將集中在二元經濟結構這一特定約束上，通過對模型和變量進行調整，來試圖解釋和說明在中國奧肯定律是否成立，以及這背后的邏輯。

其中，A是經濟體整體的勞動生產率；為勞動轉移率，表示每年向非農部門轉移的農業勞動力數量占總就業的比重；為非農業部門的真實失業率，Δ表示非農業部門的真實失業率相對于前一期的變化量，也即失業率時間序列的一階差分變量。由①式可知，

在現代經濟體中，特別是對于發展中經濟體來說，非農業部門的勞動生產率往往會高于農業部門，故模型本身結合經濟學理論可以做出猜想： 。

從①式還可以得出，在二元經濟體制的條件下，將其特有的變量，即勞動轉移率，加入標準奧肯模型中，對于解釋失業率變化與產出增長率間的數量關系會更有說服力。

當經濟達到穩態時，失業率不再變化，農業部門與非農業部門間的勞動力轉移對經濟增長的影響不再顯著，可計為零，此時的經濟增長率即為經濟體的潛在增長率，也即自然增長率。假設勞動參與率不變，由經濟體生產函數Yt=At·Lt可知：

即經濟體的自然增長率近似等于勞動生產率的增長率與人口增長率之和。由此可知，①式中的即為潛在增長率，故：

因此，與①式對應的擴展奧肯模型的缺口形式為：

②式表明，在二元經濟的條件下，相對于潛在增長率來說，經濟增長率的高低受勞動轉移率及失業率變動影響，其影響的方式及影響幅度由和的符號以及數值大小來決定，還需要通過實際經濟數據對模型進行進一步實證估計。

三、數據預處理和實證檢驗

1.數據預處理

本文采用蔡昉（2004）的方法，將城鎮失業人口數量由城鎮經濟活動人口減去城鎮就業人口得到。但城鎮登記失業率所用人口基數為與城鎮戶籍人口數量大致相當，不能反映出城鎮的經濟活動人口。而且城鎮經濟活動人口在統計年鑒中沒有相關指標，于是我們假設農村不存在失業，則農村經濟活動人口就等于農村就業人口數量。再用全國經濟活動人口減去農村就業人口就可以得到城鎮經濟活動人口數量。由于實行家庭聯產承包責任制，農村勞動力要么在農業部門就業，要么在非農業部門就業，失業率很低。因此假設農村不存在失業對我們的數據處理來說不會產生太大的誤差。再將計算出的城鎮失業人口除以城鎮經濟活動人口即可得到城鎮真實失業率，即：

③式中對城鎮失業率計算公式中分子與分母都做了更接近現實的修正，因此，③式的計算方法較為準確的反映了城鎮失業率。

接下來是對勞動轉移率這一變量的構建。在模型推導中，我們定義了勞動轉移率為勞動轉移率，即每年向非農業部門轉移的農業勞動力數量占社會總就業的比重。

由于農業部門為第一產業，非農業部門的就業量就應該等于第二、三產業就業量之和，再假設城鎮人口增長率與全國總人口增長率相等，那么每年從農業部門轉移到非農業部門的人數可由下列公式計算出：

ΔM= 非農業部門就業變化量+ 城鎮失業人數變化-上期城鎮人口× 人口增長率

再求得每年轉移人數與前一年的社會就業總量之間的比率，即為勞動轉移率。

因此勞動轉移率的計算公式為：

在對數據做出相關處理之后，就可以按照①式所述關系對模型做出實證檢驗。

2.實證檢驗

根據本文統計的“真實失業率”和官方給出的登記失業率之間有一定出入，但對于計量的檢驗來講，影響效果并不明顯，然而本文在開始會采用兩個失業率相比較的方法來進行實證檢驗，后半部分就只利用官方公布的失業率的變化來進行深入的分析。

首先，從圖 3.1 中可以發現，④式計算出的每年的勞動轉移率與經濟增長率之間，存在著較為明顯的關聯。改革開放以來，勞動轉移率跟隨者經濟周期，保持著較為平緩的波動，遂可初步證明將其加入模型的合理性。

下一步，為了驗證序列的平穩性，防止非平穩的序列在進行回歸時，會出現偽回歸問題，使得分析結果不可靠，本文對模型中使用的變量進行了 DF 單位根檢驗。檢驗結果如表所示。

從上表可知，除了失業率，經濟增長率序列、勞動轉移率序列以及失業率的變化序列在1979到2014年間是平穩的。再對①式所對應的模型進行異方差檢驗，結果顯示異方差現象并不顯著。所以，可以通過穩健標準誤下的OLS方法，來對①式中的變量所對應的數據進行回歸，并通過引入增長率的一階滯后項，可以得到對比結果，如下表3.2：

由上表可知，在有和沒有增長率一階滯后項的情況下，勞動轉移率m之前的系數非別為0.96和1.1，且在10%的顯著性水平上顯著，表示勞動轉移率每增加1個百分點，經濟增長率可以上升約1.1個百分點，失業率變化△u之前的系數為分別為-0.61和-0.53 ，同樣在10%的顯著性水平下顯著，而系數符號為負，說明了失業率變化對經濟產出增長起反向的影響作用，即在短期內，失業率上升往往會伴隨著經濟增速下降，而失業率下降伴隨著經濟增長率的上升；對后者，系數的值表示失業率變化1個百分點的同時，經濟增長率會反向變化約0.53個百分點。但失業率變化的滯后項并不顯著，這表明失業率變化和經濟增長率之間并不存在顯著的統計關系。

結合模型構建過程中的分析可知，常數項為潛在產出增長率的估計值，自1979至2014年，中國經濟的潛在增長率約為8.20%，這與中國經濟的現實契合度與比較高。整個模型通過了置信水平為5%的顯著性檢驗，也證明了用修正過的失業率變化，以及勞動轉移率來解釋經濟增長是有說服力的。

此外，由于變量是平穩的，故可以通過格蘭杰因果檢驗的方法來進一步發現變量間的關系，當然，這其中的因果關系并非我們通常理解的因與果的關系，而是指A的前期變化能有效地解釋B的變化。首先，通過白噪聲檢驗（Lagrange-multiplier test），看殘值是否存在自相關（表3.3）：

結果顯示，可以接受殘差“無自相關”的原假設，即擾動項為白噪聲。接著，通過Kurtosis檢驗（表3.4），所有檢驗結果均無法在10%的顯著水平下排除擾動項正態分布的假設，故可以認為殘差服從正態分布。

再者，將78年到14年的數據截取為兩部分，即78年到04年以及04年到14年兩個部分，并通過后者的10個時期來與前者構成的趨勢來進行比對，來發現本文模型長期的穩定性。從圖3.2中可見經濟增長率和勞動轉移率在兩階段一直比較平緩，而失業率的變化波動較大。

接著，根據格蘭杰因果檢驗的結果（表3.5），我們可以發現勞動轉移率與經濟增長率的關系在10%的顯著性水平上顯著，而失業率的變化對經濟增長率并沒有顯著的格蘭杰原因。

因此，這基本驗證了我們的假說，即中國典型的二元經濟體制中勞動力隨著經濟周期反向遷移有著重要的關系。在經濟上行期間，城市里工廠接收大量訂單，勞動力的需求增加，城市的“虹吸效應”把農民從土地里“拉”了出來；而在經濟相對不景氣的時候，工廠訂單減少，農民工的需求減少，農民不得不返回農村，對勞動轉移率產生影響。

最后，我們來具體討論一下勞動轉移率變量m的系數β1所代表的經濟意義。由圖3.3可知的大小從開始的1.8左右逐漸下降到2014年不到1。β1的大小反映了中國兩大部門間勞動生產率的差距。自1979至2011年間，實際的勞動轉移彈性比模型估計出來的β1大，而2011到2014年，實際勞動轉移彈性小于估計出來的β1，即模型在大部分時間段內低估了勞動轉移對產出增長的影響。勞動力在從農業部門向非農部門轉移之后，大多就業于勞動密集型制造產業，因為勞動供給充足，伴隨著制度成本的下降，勞動力價格和發達國家相比要低得多，從而帶動經濟出現額外的增長率，也即是勞動力轉移對經濟增長產生了額外的貢獻。

四、結論及相關建議

本文結合了中國經濟的二元經濟體制現實，在標準的奧肯模型中加入了二元經濟特有變量——勞動轉移率，并運用了相關的數據對模型進行檢驗。模型檢驗的結果表明，中國的經濟增長受勞動力轉移的影響較大，并且其影響較為顯著。但估計出的勞動力轉移彈性小于實際數據計算出來的農業部門與非農部門勞動力生產力差距。這有可能是因為勞動力轉移加速了中國經濟出口部門的增長，從而帶動經濟增速上升。但自2010年到達劉易斯拐點、人口紅利消失之后，勞動力轉移對經濟增長的貢獻明顯下降。正如發展經濟學經典的二元模型所預測的一樣，人口在2010年左右達到了劉易斯拐點，發生了逆轉。而從本文所計算出來的勞動轉移彈性來看，改革開放三十年間，即從1979年到2010年，農村的勞動力接近無限供給的假設。但由于長時間的經濟快速發展，人口趨于老齡化，農村也出現空心化等現象，人口紅利消耗殆盡。而人口紅利減少的一大重要標志便是人口轉移對經濟增長的貢獻減少。

但失業率變化和經濟增長之間存在并不顯著的反向關系。這種現象和中國此前典型的二元經濟體制有重要的關系。兩大部門間的勞動力轉移充當了就業的“蓄水池”，使得城鎮失業在中國并不像西方國家那樣會對經濟產生重大的影響。但隨著中國二元體制的一體化和經濟市場化進程不斷加快，勞動力轉移對經濟的貢獻不斷減小，城鎮失業對經濟增長的影響會逐漸加大。

因此，在到達劉易斯拐點之后，中國經濟增長政策應該加大對城市就業的重視程度。中國目前是一個逐漸老齡化的發展中國家，縱使二胎政策的放開利好于老齡壓力的緩解，但要實現“保就業、促增長”的宏觀調控目標，必須要重視人力資本的投資，提高教育水平；還需要建立更全面的社會保障體系，完善養老保障體制；還可以通過延緩退休等政策增加勞動參與率。

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作者簡介：代毓成（1993-），男，漢族，吉林人，現在中國青年政治學院的經濟管理學院就讀研究生（研究生二年級），世界經濟專業，研究方向：宏觀經濟與城鎮化。