产业结构变动与经济周期波动——基于劳动力市场视角的分析与检验
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摘要
本文旨在从劳动力市场视角分析我国产业结构变动对经济周期波动的影响机理。首先,通过动态因子模型从各省份城镇单位人均工资变动和就业人数变动中提取全国经济周期波动,同时捕捉省份城镇单位人均工资变动、就业人数变动与全国经济周期波动的协动程度,揭示出产业结构变动对经济周期波动影响的两条路径。然后,运用贝叶斯空间计量模型研究三次产业以及第二产业分行业通过上述两条影响路径对经济周期波动的影响。研究结果显示,第一产业对经济周期波动影响较为模糊,第二、第三产业在两条影响路径上对经济周期波动具有显著的非对称加剧作用,而制造业是第二产业经济周期波动效应的主要来源。本文的研究结论对于我国当前如何在加快产业结构升级过程中缓解经济周期波动下行压力具有重要的政策含义。
引文
(1)陈柏福:《经济周期波动与产业结构变动:一个文献综述》,《湖南社会科学》,2010年第6期。
(2)陈之荣、赵定涛:《存货投资与经济周期的关系研究》,《经济理论与经济管理》,2010年第3期。
(3)董琨、原毅军:《中国产业结构演变与经济波动关系研究》,《大连理工大学学报(社会科学版)》,2007年第2期。
(4)方福前、詹新宇:《我国产业结构升级对经济波动的熨平效应分析》,《经济理论与经济管理》,2011年第9期。
(5)干春晖、郑若谷、余典范:《中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响》,《经济研究》,2011年第5期。
(6)郭庆旺、赵旭杰:《地方政府投资竞争与经济周期波动》,《世界经济》,2012年第5期。
(7)姜永玲、张婧屹、史占中:《中国产业结构分布与经济波动》,《经济与管理研究》,2015年第1期。
(8)李猛:《产业结构与经济波动的关联性研究》,《经济评论》,2010年第6期。
(9)李云娥:《宏观经济波动与产业结构变动的实证研究》,《山东大学学报(哲学社会科学版)》,2008年第3期。
(10)马建堂:《周期波动与结构变动--经济周期影响产业结构的机制初探》,《经济研究》,1988年第6期。
(11)宁晓青、陈柏福:《中国经济周期波动与产业结构变动关系的实证分析》,《中央财经大学学报》,2008年第11期。
(12)孙广生:《经济波动与产业波动(1986~2003)--相关性、特征及推动因素的初步研究》,《中国社会科学》,2006年第3期。
(13)童光荣、刘玮:《制度变迁、产业结构调整与我国经济周期波动的经验研究》,《经济前沿》,2009年第7期。
(14)王延军、温娇秀、吴静茹:《产业结构变动与我国宏观经济波动》,《华东经济管理》,2011年第2期。
(15)许志伟、薛鹤翔、车大为:《中国存货投资的周期性研究--基于采购经理人指数的动态视角》,《经济研究》,2012年第8期。
(16)原毅军:《经济增长周期与产业结构变动研究》,《中国工业经济研究》,1991年第6期。
(17)张新华:《经济波动中的产业结构变化》,《管理世界》,1988年第2期。
(18)Anselin,L.,1988,Spatial Econometrics:Methods and Models,Dordrecht:Kluwer Academic Publishers.
(19)Anselin,L.,A.K.Bera,R.Florax and M.J.Yoon,1996,“Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence”,Regional Science and Urban Economics,26(1),pp.77~104.
(20)Bai,J.S.and S.Ng,2002,“Determining the Number of Factors in Approximate Factor Models”,Econometrica,70(1),pp.191~221.
(21)Baicker,K.,2005,“The Spillover Effects of State Spending”,Journal of Public Economics,89(2),pp.529~544.
(22)Burns,A.F.,1960,“Progress Towards Economic Stability”,The American Economic Review,50(1),pp.1~19.
(23)Carree,M.A.and A.R.Thurik,1999,Industrial Structure and Economic Growth,Innovation,Industry Evolution and Employment,Cambridge,Cambridgeshire:Cambridge University Press.--66
(24)Caunedo,J.,2014,“Aggregate Fluctuation and the Industry Structure of the US Economy”,Society for Economic Dynamics Meeting Papers,No.1194.
(25)Connor,G.and R.A.Korajczyk,1986,“Performance Measurement with the Arbitrage Pricing Theory:A New Framework for Analysis”,Journal of Financial Economics,15(3),pp.373~394.
(26)Da-Rocha,J.M.and D.Restuccia,2006,“The Role of Agriculture in Aggregate Business Cycles”,Review of Economic Dynamics,9(3),pp.455~482.
(27)Duarte,M.and D.Restuccia,2010,“The Role of the Structural Transformation in Aggregate Productivity”,The Quarterly Journal of Economics,125(1),pp.129~173.
(28)Eggers,A.and Y.M.Ioannides,2006,“The Role of Output Composition in the Stabilization of US Output Growth”,Journal of Macroeconomics,28(3),pp.585~595.
(29)Forni,M.,M.Hallin,M.Lippi and L.Reichlin,2000,“The Generalized Dynamic-Factor Model:Identification and Estimation”,The Review of Economics and Statistics,82(4),pp.540~554.
(30)Kuznets,S.,1971,Economic Growth of Nations:Total Output and Production Structure,Cambridge,Massachusetts:Harvard University Press,343~354.
(31)Le Sage,J.P.and R.K.Pace,2009,Introduction to Spatial Econometrics,Boca Raton:CRC Press.
(32)Mc Connell,M.M.and G.Perez-Quiros,2000,“Output Fluctuation in the United States:What Has Changed Since the Early 1980’s?”,The American Economic Review,90(5),pp.1464~1476.
(33)Moran,P.A.P.,1950,“Notes on Continuous Stochastic Phenomena”,Biometrika,37(1/2),pp.17~23.
(34)Ngouana,C.L.,2013,“Structural Transformation and the Volatility of Aggregate Output in OECD Countries”,International Monetary Fund Working Papers,No.13/43.
(35)Owyang,M.T.,D.E.Rapach and H.J.Wall,2009,“State and the Business Cycle”,Journal of Urban Economics,65(2),pp.181~194.
(36)Peneder,M.,2003,“Industrial Structure and Aggregate Growth”,Structural Change and Economic Dynamics,14(4),pp.427~448.
(37)Rogerson,R.,2008,“Structural Transformation and the Deterioration of European Labor Market Outcomes”,Journal of Political Economy,116(2),pp.235~259.
(38)Sargent,T.J.and C.A.Sims,1977,“Business Cycle Modeling Without Pretending to Have Too Much A Priori Economic Theory”,Federal Reserve Bank of Minneapolis Working Papers,No.55.
(39)Stock,J.H.and M.W.Watson,1989,“New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators”,NBER Macroeconomics Annual,4,pp.351~394.
(40)Stock,J.H.and M.W.Watson,1998,“Diffusion Indexes”,National Bureau of Economic Research Working Papers,No.6702.
(41)Stock,J.H.and M.W.Watson,2002,“Has the Business Cycle Changed and Why?”,National Bureau of Economic Research Working Papers,No.9127.
(42)Warnock,V.C.and F.E.Warnock,2000,“The Declining of Volatility of U.S.Employment:Was Arthur Burns Right?”,International Finance Discussion Papers,No.677.
(1)3类产品生产行业包括:建筑业、制造业和采矿业;6类服务行业包括:狭义服务业、政府部门、交通与公用事业、批发业、零售业以及金融、保险和房地产业。
(2)Warnock和Warnock(2000)认为耐用品制造业的就业波动率下降是制造业就业波动率下降的主要原因,而耐用品制造业自身的波动率减缓主要由于20世纪80年代初开始的零存货管理发展以及美联储运用货币政策的稳定性改善。
(3)马建堂(1988)在支持产业结构变动与经济周期波动之间存在相互影响的基础上,重点从需求反应弹性、投资周期、进出口结构的传导机制研究经济周期波动如何引起产业结构变动。
(4)这一变动的原因包括高工资就业人数增多带来的需求变化以及高生产率产业部门就业人数增多带来的产出水平变化。
(5)Carree和Thurik(1999)构建的是企业规模结构变动与产值增长的理论模型,涉及企业就业规模调整机制。
(6)本文以劳动力市场视角研究产业结构变动对经济周期波动的影响,因此借鉴Rogerson(2008)、Duarte和Restuccia(2010)的做法,在生产环节仅考虑劳动力作为投入要素,而将资本及制度因素内化为劳动生产率,也就抽象掉了家庭的投资和储蓄决策行为,于是我们这里建立的模型没有涉及跨期决策行为。当然,我们在构建生产函数时遵循了劳动力产出弹性大于0小于1的一般假设。
(7)记消费者的工资收入为I(w)=w×l(w)。消费者效用最大化模型的通常假设包括:(1)消费者偏好满足主体单调性,即有?(?x?I)/?w<0。(2)消费者决策满足自选择约束,即对于任意的wk、wh,满足Ué?êù?x(wúk),I(wk)wk≥Ué?êù?x(wúh),I(wh)wk([x(wk),I(wk)]是使得工资为wk的消费者效用最大化的消费和收入组合)。那么在这两条假设条件下,I'(w)>0成立。由于篇幅原因,这里略去相关证明。
(8)就理论模型而言,在如上经济平稳增长状态下,如果产业结构发生改变,从长期来看市场的完全竞争将重新配置生产要素、完善产业链,劳动力将自然流动,wi是内生于Ai的,劳动生产率和人均工资水平将自然调整,使得Ai/wβii保持均衡比例,经济增长也将保持在均衡点。然而结合现实的产业结构变动政策冲击,“腾笼换鸟”和“筑巢引凤”等措施和行动将引起劳动力的定价wi在短期内偏离于Ai对应的工资水平,引起经济周期波动。
(9)有别于市场自然调整的产业结构变迁过程。
(10)这里之所以选取城镇单位劳动力市场指标是因为:一方面,本文通过人均工资和就业人数传导路径研究问题,需要用到人均工资指标。另一方面,随着工业化、城镇化的发展,我国城镇化率不断提高,城镇经济早已占据国民经济主导地位,并且关系到产业的协调发展以及农村富余劳动力就业等问题;城镇经济一方面孕育着活跃的经济增长力量,一方面存在资源利用效率低下、环境污染严重的粗放发展模式,这一矛盾直接导致了经济周期波动,可以说城镇经济是解释经济周期波动的主要来源。并且,文中所用就业指标值均是变化率,所以城镇经济中第一产业就业变动也可以作为反映全部经济第一产业就业变动的代理变量,研究结论对于我国全部经济依然适用。
(11)这里借鉴Owyang、Rapach和Wall(2009)的思想,分别以人均工资、就业人数与经济周期波动的协动性为被解释变量进行实证分析。
(12)为了避免产业结构变动指标间存在较强的多重共线性问题。
(13)对于SAR模型,记θ=[ρjβ1β2],Z=[WjaiXinduXcont],由最小二乘得θ=(Z′Z)-1Z′β,则E(θ)=θ+E[(Z′Z)-1Z′ε]。由于Wjai取决于ai,模型存在内生性,即E[(Z′Z)-1Z′ε)|Z]≠0,于是θ是有偏的,并由p lim[(Wjai)′ε]≠0可以证明θ也是非一致的,那么不宜使用最小二乘法。对于SEM模型,由于u存在空间自相关性,不符合经典线性回归的基本假设,因此也不宜使用最小二乘法。
(14)异方差结果过多,在此没有列出。
(15)关于第一产业的作用,本文的结论与大多国内文献的结论存在差异,但与Da-Rocha和Restuccia(2006)的研究结论相一致。
(16)因为产业结构变动也是资金、劳动力等生产要素的流动过程,难免在空间相邻(包括地理相邻和经济水平相近)辖区间产生互动影响,为了尽可能捕捉这种作用对因变量的影响,我们直接加入自变量空间相关项加以考察,因此构建SDM模型进行研究,并与前文结果进行对比。
(17)2003~2013年间,第一产业城镇单位和上述第三产业行业城镇单位的平均工资水平均小于第二产业城镇单位的平均工资水平,第一产业和第三产业城镇单位的平均工资名义增长率均小于第二产业城镇单位的平均工资名义增长率。
(2)陈之荣、赵定涛:《存货投资与经济周期的关系研究》,《经济理论与经济管理》,2010年第3期。
(3)董琨、原毅军:《中国产业结构演变与经济波动关系研究》,《大连理工大学学报(社会科学版)》,2007年第2期。
(4)方福前、詹新宇:《我国产业结构升级对经济波动的熨平效应分析》,《经济理论与经济管理》,2011年第9期。
(5)干春晖、郑若谷、余典范:《中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响》,《经济研究》,2011年第5期。
(6)郭庆旺、赵旭杰:《地方政府投资竞争与经济周期波动》,《世界经济》,2012年第5期。
(7)姜永玲、张婧屹、史占中:《中国产业结构分布与经济波动》,《经济与管理研究》,2015年第1期。
(8)李猛:《产业结构与经济波动的关联性研究》,《经济评论》,2010年第6期。
(9)李云娥:《宏观经济波动与产业结构变动的实证研究》,《山东大学学报(哲学社会科学版)》,2008年第3期。
(10)马建堂:《周期波动与结构变动--经济周期影响产业结构的机制初探》,《经济研究》,1988年第6期。
(11)宁晓青、陈柏福:《中国经济周期波动与产业结构变动关系的实证分析》,《中央财经大学学报》,2008年第11期。
(12)孙广生:《经济波动与产业波动(1986~2003)--相关性、特征及推动因素的初步研究》,《中国社会科学》,2006年第3期。
(13)童光荣、刘玮:《制度变迁、产业结构调整与我国经济周期波动的经验研究》,《经济前沿》,2009年第7期。
(14)王延军、温娇秀、吴静茹:《产业结构变动与我国宏观经济波动》,《华东经济管理》,2011年第2期。
(15)许志伟、薛鹤翔、车大为:《中国存货投资的周期性研究--基于采购经理人指数的动态视角》,《经济研究》,2012年第8期。
(16)原毅军:《经济增长周期与产业结构变动研究》,《中国工业经济研究》,1991年第6期。
(17)张新华:《经济波动中的产业结构变化》,《管理世界》,1988年第2期。
(18)Anselin,L.,1988,Spatial Econometrics:Methods and Models,Dordrecht:Kluwer Academic Publishers.
(19)Anselin,L.,A.K.Bera,R.Florax and M.J.Yoon,1996,“Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence”,Regional Science and Urban Economics,26(1),pp.77~104.
(20)Bai,J.S.and S.Ng,2002,“Determining the Number of Factors in Approximate Factor Models”,Econometrica,70(1),pp.191~221.
(21)Baicker,K.,2005,“The Spillover Effects of State Spending”,Journal of Public Economics,89(2),pp.529~544.
(22)Burns,A.F.,1960,“Progress Towards Economic Stability”,The American Economic Review,50(1),pp.1~19.
(23)Carree,M.A.and A.R.Thurik,1999,Industrial Structure and Economic Growth,Innovation,Industry Evolution and Employment,Cambridge,Cambridgeshire:Cambridge University Press.--66
(24)Caunedo,J.,2014,“Aggregate Fluctuation and the Industry Structure of the US Economy”,Society for Economic Dynamics Meeting Papers,No.1194.
(25)Connor,G.and R.A.Korajczyk,1986,“Performance Measurement with the Arbitrage Pricing Theory:A New Framework for Analysis”,Journal of Financial Economics,15(3),pp.373~394.
(26)Da-Rocha,J.M.and D.Restuccia,2006,“The Role of Agriculture in Aggregate Business Cycles”,Review of Economic Dynamics,9(3),pp.455~482.
(27)Duarte,M.and D.Restuccia,2010,“The Role of the Structural Transformation in Aggregate Productivity”,The Quarterly Journal of Economics,125(1),pp.129~173.
(28)Eggers,A.and Y.M.Ioannides,2006,“The Role of Output Composition in the Stabilization of US Output Growth”,Journal of Macroeconomics,28(3),pp.585~595.
(29)Forni,M.,M.Hallin,M.Lippi and L.Reichlin,2000,“The Generalized Dynamic-Factor Model:Identification and Estimation”,The Review of Economics and Statistics,82(4),pp.540~554.
(30)Kuznets,S.,1971,Economic Growth of Nations:Total Output and Production Structure,Cambridge,Massachusetts:Harvard University Press,343~354.
(31)Le Sage,J.P.and R.K.Pace,2009,Introduction to Spatial Econometrics,Boca Raton:CRC Press.
(32)Mc Connell,M.M.and G.Perez-Quiros,2000,“Output Fluctuation in the United States:What Has Changed Since the Early 1980’s?”,The American Economic Review,90(5),pp.1464~1476.
(33)Moran,P.A.P.,1950,“Notes on Continuous Stochastic Phenomena”,Biometrika,37(1/2),pp.17~23.
(34)Ngouana,C.L.,2013,“Structural Transformation and the Volatility of Aggregate Output in OECD Countries”,International Monetary Fund Working Papers,No.13/43.
(35)Owyang,M.T.,D.E.Rapach and H.J.Wall,2009,“State and the Business Cycle”,Journal of Urban Economics,65(2),pp.181~194.
(36)Peneder,M.,2003,“Industrial Structure and Aggregate Growth”,Structural Change and Economic Dynamics,14(4),pp.427~448.
(37)Rogerson,R.,2008,“Structural Transformation and the Deterioration of European Labor Market Outcomes”,Journal of Political Economy,116(2),pp.235~259.
(38)Sargent,T.J.and C.A.Sims,1977,“Business Cycle Modeling Without Pretending to Have Too Much A Priori Economic Theory”,Federal Reserve Bank of Minneapolis Working Papers,No.55.
(39)Stock,J.H.and M.W.Watson,1989,“New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators”,NBER Macroeconomics Annual,4,pp.351~394.
(40)Stock,J.H.and M.W.Watson,1998,“Diffusion Indexes”,National Bureau of Economic Research Working Papers,No.6702.
(41)Stock,J.H.and M.W.Watson,2002,“Has the Business Cycle Changed and Why?”,National Bureau of Economic Research Working Papers,No.9127.
(42)Warnock,V.C.and F.E.Warnock,2000,“The Declining of Volatility of U.S.Employment:Was Arthur Burns Right?”,International Finance Discussion Papers,No.677.
(1)3类产品生产行业包括:建筑业、制造业和采矿业;6类服务行业包括:狭义服务业、政府部门、交通与公用事业、批发业、零售业以及金融、保险和房地产业。
(2)Warnock和Warnock(2000)认为耐用品制造业的就业波动率下降是制造业就业波动率下降的主要原因,而耐用品制造业自身的波动率减缓主要由于20世纪80年代初开始的零存货管理发展以及美联储运用货币政策的稳定性改善。
(3)马建堂(1988)在支持产业结构变动与经济周期波动之间存在相互影响的基础上,重点从需求反应弹性、投资周期、进出口结构的传导机制研究经济周期波动如何引起产业结构变动。
(4)这一变动的原因包括高工资就业人数增多带来的需求变化以及高生产率产业部门就业人数增多带来的产出水平变化。
(5)Carree和Thurik(1999)构建的是企业规模结构变动与产值增长的理论模型,涉及企业就业规模调整机制。
(6)本文以劳动力市场视角研究产业结构变动对经济周期波动的影响,因此借鉴Rogerson(2008)、Duarte和Restuccia(2010)的做法,在生产环节仅考虑劳动力作为投入要素,而将资本及制度因素内化为劳动生产率,也就抽象掉了家庭的投资和储蓄决策行为,于是我们这里建立的模型没有涉及跨期决策行为。当然,我们在构建生产函数时遵循了劳动力产出弹性大于0小于1的一般假设。
(7)记消费者的工资收入为I(w)=w×l(w)。消费者效用最大化模型的通常假设包括:(1)消费者偏好满足主体单调性,即有?(?x?I)/?w<0。(2)消费者决策满足自选择约束,即对于任意的wk、wh,满足Ué?êù?x(wúk),I(wk)wk≥Ué?êù?x(wúh),I(wh)wk([x(wk),I(wk)]是使得工资为wk的消费者效用最大化的消费和收入组合)。那么在这两条假设条件下,I'(w)>0成立。由于篇幅原因,这里略去相关证明。
(8)就理论模型而言,在如上经济平稳增长状态下,如果产业结构发生改变,从长期来看市场的完全竞争将重新配置生产要素、完善产业链,劳动力将自然流动,wi是内生于Ai的,劳动生产率和人均工资水平将自然调整,使得Ai/wβii保持均衡比例,经济增长也将保持在均衡点。然而结合现实的产业结构变动政策冲击,“腾笼换鸟”和“筑巢引凤”等措施和行动将引起劳动力的定价wi在短期内偏离于Ai对应的工资水平,引起经济周期波动。
(9)有别于市场自然调整的产业结构变迁过程。
(10)这里之所以选取城镇单位劳动力市场指标是因为:一方面,本文通过人均工资和就业人数传导路径研究问题,需要用到人均工资指标。另一方面,随着工业化、城镇化的发展,我国城镇化率不断提高,城镇经济早已占据国民经济主导地位,并且关系到产业的协调发展以及农村富余劳动力就业等问题;城镇经济一方面孕育着活跃的经济增长力量,一方面存在资源利用效率低下、环境污染严重的粗放发展模式,这一矛盾直接导致了经济周期波动,可以说城镇经济是解释经济周期波动的主要来源。并且,文中所用就业指标值均是变化率,所以城镇经济中第一产业就业变动也可以作为反映全部经济第一产业就业变动的代理变量,研究结论对于我国全部经济依然适用。
(11)这里借鉴Owyang、Rapach和Wall(2009)的思想,分别以人均工资、就业人数与经济周期波动的协动性为被解释变量进行实证分析。
(12)为了避免产业结构变动指标间存在较强的多重共线性问题。
(13)对于SAR模型,记θ=[ρjβ1β2],Z=[WjaiXinduXcont],由最小二乘得θ=(Z′Z)-1Z′β,则E(θ)=θ+E[(Z′Z)-1Z′ε]。由于Wjai取决于ai,模型存在内生性,即E[(Z′Z)-1Z′ε)|Z]≠0,于是θ是有偏的,并由p lim[(Wjai)′ε]≠0可以证明θ也是非一致的,那么不宜使用最小二乘法。对于SEM模型,由于u存在空间自相关性,不符合经典线性回归的基本假设,因此也不宜使用最小二乘法。
(14)异方差结果过多,在此没有列出。
(15)关于第一产业的作用,本文的结论与大多国内文献的结论存在差异,但与Da-Rocha和Restuccia(2006)的研究结论相一致。
(16)因为产业结构变动也是资金、劳动力等生产要素的流动过程,难免在空间相邻(包括地理相邻和经济水平相近)辖区间产生互动影响,为了尽可能捕捉这种作用对因变量的影响,我们直接加入自变量空间相关项加以考察,因此构建SDM模型进行研究,并与前文结果进行对比。
(17)2003~2013年间,第一产业城镇单位和上述第三产业行业城镇单位的平均工资水平均小于第二产业城镇单位的平均工资水平,第一产业和第三产业城镇单位的平均工资名义增长率均小于第二产业城镇单位的平均工资名义增长率。