制造業勞動力價格與生產者價格指數的關聯性研究

王中江

（安徽工程大學人事處 安徽蕪湖 241000）

制造業勞動力價格與生產者價格指數的關聯性研究

王中江

（安徽工程大學人事處 安徽蕪湖 241000）

文章以1978年至2014年間我國制造業勞動力價格和生產者價格指數的年度數據為實證樣本，進行Johansen協整檢驗、Granger因果關系檢驗和構建誤差修正模型，分析兩者指數之間的關系。結果發現：勞動力價格是生產者價格指數的Granger原因。從長期看，二者之間存在均衡關系；從短期看，二者之間存在正向的波動關系。制造業勞動力價格每波動1%，會引起生產者價格指數波動0.5941%。

PPI；制造業勞動力價格；Johansen協整檢驗；Granger因果關系檢驗

生產者價格指數（ProducerPriceIndex），簡稱PPI，是反映工業企業產品出廠價格、衡量上游生產領域價格變動趨勢和變動程度的統計指標。2016年7月，我國生產者價格指數繼續上升，環比增長0.2%，已持續了半年多的回升態勢。PPI既能反映工業企業的經濟效益，又能夠預測未來物價波動，對國民經濟運行狀況具有先行指示作用。由于宏觀經濟調控兼顧控制物價和經濟穩定增長的目的，需要關注生產者價格指數[1]，因而PPI被用來衡量通貨膨脹，對國民經濟核算、宏觀經濟分析和市場風險規避具有重要的意義和價值。PPI衡量的是生產領域的價格波動狀況，那么，生產要素的價格變動對PPI是否有影響？如何影響？這是分析PPI波動所要研究的問題。

近十多年來，我國各生產要素價格均呈現上漲態勢，作為總成本重要組成部分的勞動力價格快速上漲。特別是在當前老齡化程度的不斷加深和勞動力數量的減少的背景下[2]，我國工資水平和勞動力成本持續上升[3]，制造業面臨著巨大的成本壓力[4]。雖然生產者價格也有所提高，但增幅遠遠低于勞動力成本。那么，勞動力價格的上漲對PPI會產生怎樣的影響？勞動力價格是PPI波動的原因嗎？這些問題亟待解決。

基于此，本研究通過Johansen協整檢驗、Granger因果關系檢驗和誤差修正模型來探究勞動力價格對PPI的影響作用，并根據研究結果提出相應的對策建議。

一、兩變量的走勢分析

鑒于數據的可獲得性，本研究采用1978至2014年間生產者價格指數和制造業職工平均工資這兩個指標的年度數據來分別衡量我國生產者價格指數和制造業勞動力價格，數據全部來源于《中國統計年鑒》和國家統計局網站。由于單位不統一，分別建立兩變量的走勢圖兩序列分別記為PPI和MAS（Manufacturingworkers Arerage Salary），如圖1和圖2所示。

圖1 序列 PPI的走勢圖

圖2 序列MAS的走勢圖

分析圖1可知：1978年改革開放以來，由于價格管制逐漸放開，我國PPI以較大幅度震蕩上升，這種態勢一直保持到1997年。1997年之后，從國外環境看，亞洲金融危機爆發，外需緊縮；從國內環境看，消費市場已基本轉變為買方市場。受國內外環境的共同影響，再加上產能過剩等問題，PPI在1998年達到低谷，指標值為僅95.9。此后，PPI一直在低位徘徊。2003年以后，受國際大宗商品價格上漲的影響，我國PPI走勢向好。2003至2008年之間指標值均在102以上，并在2008年達到漲幅6.9%。在此之后，由于受到世界金融危機的影響，我國PPI在2009年跌到歷史最低值94.6。隨著我國拉動投資措施的不斷實施，PPI在2010年開始逐漸回升。到了2012年，又受到全球經濟的影響，呈現一定幅度的下跌，2012至2014年的指標值分別為98.3、98.1和98.1，維持在相對穩定的狀態。

分析圖2可知：我國制造業職工平均工資從1978年的597到2014年的51369，一直處于上漲態勢。特別是最近十多年，由于經濟高速增長以及勞動力供需矛盾、勞動生產率快速提高、教育和技能的回報等原因，我國制造業職工平均工資呈現大幅上漲態勢。另外，2010年以來，我國大多數地區提高了最低工資標準，制造業的勞動力成本優勢逐漸消失。當前，國內外經濟的下行壓力和我國產業結構調整等共同作用下，制造業勞動力價格的增幅明顯低于以往。

從走勢圖中很難看出二者之間的關聯性，需要進一步做實證分析。

二、實證分析

（一）單位根檢驗。由于兩變量均為時間序列，可能存在波動及異方差，因此，對兩序列分別取自然對數，對數化處理后，兩序列更容易平穩且數據的特征不會改變。對數化處理后的兩序列分別記為lnppi和lnmas。在研究二者關系之前，必須檢驗序列是否平穩，因此，采用ADF單位根檢驗法進行平穩性檢驗，結果如表1所示。

表1 兩序列的ADF單位根檢驗結果

表1的檢驗結果表明：lnppi和lnmas均存在單位根，為非平穩序列，因此，對兩序列進行一階差分處理，一階差分后的新序列分別記為dlnppi和dlnmas。一階差分后的兩序列的ADF均小于1%、5%和10%水平下的臨界值，因此，一階差分后的兩序列不存在單位根，均為平穩序列。

（二）Johansen協整檢驗。進一步判斷兩變量之間是否存在長期關系。由于兩變量為一階單整序列，符合協整檢驗的前提條件，因此，采用Johansen協整檢驗法判斷二者之間的長期關系。首先需要確定最優滯后階數k。如果k的取值過大，則自由度減小，模型的解釋能力較小；如果k的取值過小，則誤差項中存在自相關。為了達到平衡狀態，以AIC準則、SC準則、LR、FPE和HQ統計量作為評判標準，選擇最優滯后階數k。具體結果如表2所示。

表2 最優滯后階數的檢驗結果

表2的檢驗結果表明：5項指標均指示最優滯后階數為1。因此，選擇滯后1階為最優滯后階數并進行協整檢驗，結果如表3所示。

表3 兩變量的Johansen協整檢驗結果

觀察表3的結果可知：對于第一個假設None“存在零個協整關系”，其跡統計量19.08784大于5%水平下的臨界值15.49471，因此拒絕原假設，從而表明至少存在一個協整關系。對于第二個假設Atmost1“至多存在1個協整關系”，其跡統計量0.245023小于5%水平下的臨界值3.841466，因此不能拒絕原假設，從而跡統計量檢驗結果表明在5%的水平上，兩變量存在一個協整關系。跡統計量檢驗結果必須與最大特征值檢驗結果一致，不能僅依靠跡統計量檢驗結果證明二者之間的協整關系。因此，進一步做最大特征值檢驗，結果如表4所示。

表4 最大特征值檢驗結果

觀察表4可知：第一個假設的最大特征值大于5%水平下的臨界值，因此拒絕原假設，即認為兩變量間存在一個協整關系；第二個假設的最大特征值小于5%水平下的臨界值，因此不能拒絕原假設。從而最大特征值檢驗結果表明在5%的水平上，兩變量存在一個協整關系。進一步做殘差平穩性檢驗以驗證結果的可靠性，結果如表5所示。

表5 殘差的平穩性檢驗

表5的檢驗結果表明：殘差序列的ADF值均小于1%、5%和10%顯著性水平下的臨界值，且P值小于0.05，因此，殘差是平穩的，進而驗證了兩變量間的一個協整關系的可靠的。得到協整方程如式（1）所示：

（三）Granger因果關系檢驗。協整檢驗只能反映兩變量間的長期均衡關系，卻不能明確二者之間的因果關系如何。因此，運用Granger因果關系檢驗法探究制造業職工平均工資與生產者價格指數之間的因果關系，檢驗結果如表6所示。

表6 兩變量的Granger因果關系檢驗

由表6的檢驗結果可知：在5%的置信水平下，拒絕“制造業職工平均工資不是生產者價格指數的Granger原因”的原假設，即認為制造業職工平均工資是生產者價格指數的Granger原因。但不能拒絕“生產者價格指數不是制造業職工平均工資的Granger原因”的原假設，即認為生產者價格指數不是制造業職工平均工資的Granger原因。

根據Granger因果關系檢驗結果可知，式（1）中的協整關系表明了生產者價格指數與制造業職工平均工資呈同向變化關系，且制造業職工平均工資是生產者價格指數的Granger原因。在長期來看，制造業職工平均工資上漲1%，會引起生產者價格指數上漲0.023%；反之，亦然。

（四）誤差修正項檢驗。兩變量在長期存在均衡關系，但在短期內會因為受到沖擊而偏離均衡狀態，一段時間后會再次回到均衡狀態。那么短期內兩變量之間是如何波動的，又是如何回歸長期均衡？由于存在長期均衡的變量間一定存在誤差修正模型，誤差修正模型中的解釋變量是偏離長期均衡關系的項。因此，建立兩變量的誤差修正模型來探討二者之間的短期波動關系。模型估計結果如表7所示。

表7 誤差修正模型估計結果

對于誤差修正模型，需要關注的是其整體統計量。模型的AIC和SC準則分別為-3.127443和-2.991397，P值均小于0. 05。因此，建立的誤差修正模型是合理的。在短期內，MAS與PPI之間呈正向變動關系。誤差修正項系數是對偏離長期均衡關系的調節，MAS每增加1%，PPI增加0.594101%，大于長期均衡下（1）0.0231848%。長期均衡下制造業職工平均工資對生產者價格指數的影響作用比較微弱，但短期來看，這種影響作用非常明顯。因此制造業的成本會直接體現在產品價格上，盡管通過投入結構的改變，勞動生產率的提高可以一定范圍地緩解成本的上升，但這種緩解作用是有限的。因此，短期來看，勞動力價格的上升對生產者價格指數的影響顯著。長期影響之所以微弱，是因為勞動力價格以及各種成本的上漲必然會倒逼制造業選擇轉型升級、結構調整等一系列真正切實有效的途徑和措施，雖然短期來看，收效有限，但從長期來說，這是必然選擇，也是應對高成本、緩解制造業壓力的最優措施。

進一步做兩變量之間的誤差修正項曲線以更直觀地判斷二者之間的波動狀態，誤差修正項曲線如圖3所示：

圖3 誤差修正項曲線

觀察圖3可知：在1990、1995年左右，誤差修正項達到較大值，此時偏離長期均衡最多，其余時間兩變量基本圍繞著零值曲線附近波動，偏離長期均衡幅度不大。之所以出現這種狀況是因為，當協整關系出現偏差時，PPI會向著誤差修正項的方向進行調整，因此，在調整系數（-0.611557）的作用下，系統將重新走向均衡狀態。

結語

本文通過Johansen協整檢驗、Granger因果關系檢驗、誤差修正模型等方法實證分析了制造業勞動力價格與生產者價格指數之間的關系，實證研究表明：制造業勞動力價格與生產者價格指數之間存在長期均衡關系，且制造業勞動力價格是生產者價格指數Granger原因，短期影響明顯大于長期影響。基于此，提出以下對策建議：

1.實現制造業轉型升級。通過高新技術的應用、科技創新、技術創新、制度創新和勞動生產率的提高，繼續加快產業結構調整的步伐，完成制造業產業內和產業間共同轉型升級。

2.減少企業負擔，縮小個人收入差距。通過減少企業賦稅來促進制造業的其他投資，如人力資源的投入、勞動力素質的提高等。同時，監督制造業企業將職工工資與效益掛鉤，實現職工工資增長幅度與經濟效益相匹配，縮小職工的收入差距，建立合理的工資增長機制，實現企業發展與工資增長協調一致。

3.大力發展職業教育，提升勞動力素質。加大勞動力素質提升的投入，大力發展職業教育，積極開發企業需要的高素質、應用型人力資源，促進我國制造業的自主創新，實現經濟和社會的可持續發展。

[1]楊繼生,馮炎.貨幣供給與PPI的動態響應機制和結構性差異[J].統計研究,2013(8):45-54

[2]范科才,李亮.勞動力價格推動經濟增長的作用機制研究[J].中國勞動,2015(4):4-7

[3]蔡昉,王美艷.勞動力成本上漲與增長方式轉變[J].中國發展觀察,2007(4):14-16

[4]李曉華.中國制造業的“成本上漲與利潤增長并存”之謎[J].數量經濟技術經濟研究,2013(12):65-80

[責任編輯 楊賀]

F241

A

2095-0438（2017）03-0005-04

2016-12-01

王中江（1980-），男，安徽廬江人，安徽工程大學政工師，碩士，研究方向：人力資源管理，行政管理。

國家社會科學基金項目（14BGL163）；安徽省高等教育提升計劃科學研究一般項目（TSSK2016B24）。