失业与经济增长奥肯定律的修正及来自中国的数据验证

失业与经济增长：奥肯定律的修正及来自中国的数据验证

尤培钎 周婕 俞莹莹

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摘要：失业率与经济增长之间的关系是宏观经济理论研究的重点问题之一，作为描述失业率与经济增长率之间此消彼长关系的“奥肯定律”也因此备受关注。本文从经典奥肯定律的适用性出发，通过实证检验发现其对二元经济的中国失效，然后结合奥肯定律的理论基础与中国经济运行的特点，提出符合中国二元经济的奥肯定律修正模型，并做出了相应的实证检验，最后还对失业率的影响因素重新思考。得出农业剩余劳动力转移速度与中国总产出显著相关、治理失业与经济增长目标应该相互等结论。因此决策当局在制定就业时应当充分地认识到加快农业剩余劳动力转移能够产生提高农民收入、扩大内需、促进经济增长、促进就业并改善经济增长模式等积极影响。

关键词：经济增长 城镇失业率 农业剩余劳动力转移 二元经济

一、引言

宏观经济理论认为，经济增长、充分就业、物价稳定和国际收支平衡是任何一个经济体所追寻的四大目标。而较为一致的看法，失业率是判断一个国家宏观经济运行健康与否的重要指标之一。因此，失业与经济增长之间的关系不但成为了宏观经济理论长期研究的核心

①

文章在研究与写作时得到广东商学院金融学院怀宏副教授和段军山副教授的悉心指导，在此表示衷心感谢，文章出现的错误和存在的缺陷由本文作者负责。

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问题之一，同时还一直备受决策当局和社会公众的广泛关注。在我国当前各社会群体尤其是农村外出务工和大学生就业形势严峻、高失业与高经济增长并存等情形下，深入认识经济增长过程中的失业问题，对经济增长路径的选择和就业的制定无疑具有重要的理论价值和现实意义。

失业率与经济增长率之间此消彼长的关系最早由美国经济学家奥肯提出并模型化，而且在美国得到了经验数据的有力支持。这一关系在经济文献中被称之为“奥肯定律”，用公式可表示为:

ut−un=−α(

Y−Yn

) ，α>0 (1) Yn

α>0，这里，ut为当期失业率，un为自然失业率,Y是实际总产出,Yn为

潜在的总产出。（1）还可以表示成另一种形式：

ut−ut−1=−α(gt−gn) ，α>0 (2)

其中，ut是当期失业率，ut−1是上期失业率，gt为实际经济增长率，gn为潜在的经济增长率。该定律揭示了失业率对自然失业率的偏离与实际产出增长率对潜在产出增长率的偏离之间的关系。奥肯根据美国的经验发现，失业率下降一个百分点与产出增长率增加三个百分点相联系。然而，奥肯定律是否适用中国这个转轨经济国家却受到诸多学者的质疑(如姜巍等，2005)。如果奥肯定律不能反映中国实情，那么处于经济转轨过程的中国，经济增长与失业的确切关系究竟如何？本文下面首先将用中国1979—2007年的相关统计数据验证奥肯定律的有效性，接着回到奥肯定律的理论基础，结合中国经济的特殊情况，给出符合中国经济的修正奥肯定律模型和相应的实证分析结果，另外还

2

讨论影响中国失业率的较为重要的变量。最后是结论和建议。

二、奥肯定律：中国数据的验证

我们选取我国1979—2007年期间的ut：国家统计局每年公布的

gt：城镇登记失业率，经济增长率；数据来源为《中国统计年鉴2007》。

对于经典理论模型：ut−ut−1=−α(gt−gn)，我们将经济增长作为被解释变量，城镇失业率的变化作为解释变量，用Eviews作回归，回归模型如下：

gt=9.910465+0.209302(ut−ut−1)t= (18.04562) (0.142962)R=0.000785 F=0.020438 DW=0.909849样本区间: 1979~2007

2

自变量无法通过t检验，且回归系数与预期符号相反。但是从DW值看到该模型自相关比较严重。为了结论更加准确，将残差序列进行滞后一期自回归，得到回归系数0.5331，再对原模型进行广义差分并对得到的广义差分方程进行回归，结果如下：

gt=4.7038−0.397393utt=(9.987984) (-0.238082)R2=0.002262 F=0.056683 DW=1.433751

其中gt*=gt-0.5331*gt-1 ,ut*=ut-ut-1-0.5331*(ut-1-ut-2)样本区间: 1979~2007

*

*

从DW值看该模型已不存在明显的自相关，回归系数符号与预期一致，但t检验还是不能通过，这表明我国1979-2007年经济增长率的变化与城镇失业率的变动并不相关，奥肯定律描述的经验现象在我国此期间并不存在，经典的奥肯定律在解释我国经济数据时不适用。

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三、二元经济的中国“奥肯定律”

(一)奥肯定律为什么在中国失效

分析奥肯定律在我国不适用的原因时，我们考虑最重要的两个因素：一是奥肯定律的适用条件，二是我国统计数据的真实性问题。由于我国至今都没有官方公布的城镇调查失业率，而且一些学者用估算的城镇调查失业率进行奥肯定律经验检验，也得出中国不存在奥肯定律所揭示的经验现象(如蔡昉，2007)。所以，可以认为统计数据不是奥肯定律在中国失效的主要因素。我们从奥肯定律的适用条件和作用机理出发，重新思考其基本原理，深入分析失效的内在原因。

深入了解奥肯定律的理论背景可知，奥肯揭示的经验法则建立在一元经济的假设前提上，包括劳动力市场的一元性。劳动力在农业与非农部门的边际产出基本相同，两个部门间的劳动力转移对总产出影响不大。但我国是典型的二元经济，农业和非农业两部门的比较劳动生产率差别很大，劳动力在两个部门的边际产出相差很多。因此在总劳动力不变的时候，如果有大量劳动力从农业部门转移到非农部门，经济总产出会在失业率不变甚至上升的同时大幅增长。

一元经济下奥肯定律之所以适用是因为失业率合理地反映了劳动力的投入情况，而且失业率的变化伴随着一些对总产出具有同等影响效果的因素的变化，如国民消费水平等。因而失业率与总产出存在

②

②

比较劳动生产率，即一个部门的产值比重与劳动力比重的比率，它反映

1％的劳动力在

该部门创造的产值比重。

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比较稳定的负相关关系。而在中国农民在农村无所谓就业或失业，我们的失业率是城镇登记失业率，失业与就业之间不具有严格的对应关系，失业率就难以合理地反映经济增长中劳动力因素的影响。

上述原因表明，经典奥肯定律由于其基本假设与中国经济现况不相符，所以简单地用其解释我国经济不尽合理。在二元经济条件下，奥肯定律需要放宽基本假设，并且结合我国的特殊情况作重新整理后才能更好地对我国经济状况进行解释。 (二)奥肯定律在二元经济中国的扩展

在二元经济条件下，假设经济中只有农业部门A与非农部门I。总产出为Y,农业部门产出为YA，非农部门产出为YI；全部劳动为L，其中农业部门劳动力为LA，非农部门劳动力为LI，则L=LA+LI,

Y=YA+YI。设农业部门和非农部门的比较劳动生产率分别为BA和

YIYBI，则BA=，BI=Y，且有：YAY=BA*LAL=BA*la， LALILLYAYI

Y=BI*LI

L=BI*li，其中农业劳动力与非农劳动力占总劳动力的比

例分别为la=LAL，li=LIL。总产出的变化ΔY体现为农业部门产出变化和非农部门产出变化之和，则有：

gt=

YAt−YAt−1+YIt−YIt−1

=BAt*lat−BAt−1*lat−1+BIt*lit−BIt−1*lit−1 (3)

Yt

其中KA=BAt*lat−BAt−1*lat−1，KI=BIt*lit−BIt−1*lit−1分别为农业和非农产业对于GDP的拉动，由于在二元经济的中国农业对GDP的拉动相对很小

③

，所以(3)式可近似为：

③

根据我国的统计数据，我们算出1990-2007年第一产业对GDP增长的拉动平均值为0.72，

5

gt≈BIt*lit−BIt−1*lit−1 (4)

记bt=

BI

t

li

， θt=tli则有： BIt−1t−1

gt=BIt−1*lit−1(bt·θt−1) (5)

结合(5)式我们发现，劳动力转移对经济增长的影响正是通过θt来传导的，深入分析两者的内在联系，得出近似式θt≈lt−Δu+mt，其中nt为非农部门就业增长率，Δu=ΔULIt−1

④

近似表示城镇失业

t−1t−1

L

率;mt=MtLI为农业剩余劳动力速率，为总劳动力增长指数。lt=t

L令kt−1=BIt−1*lit−1，k为非农产出在占产出的比重，则（5）式变为：

gt=kt−1*bt*(lt−Δu+mt)−kt−1 (6)

为了与奥肯定率的形式相似，整理(6)式得：

Δu−mt=

−11

gt−+lt (7) kt−1btbt

即： Δu−mt=令Δu=ut−ut−1，α=

−1

[gt−kt−1*(btlt−1)] (8) kt−1bt1

kt−1bt

，gn=kt−1(btlt−1)，(8)式变为：

⑤

ut−ut−1−mt=−α(gt−gn) ，α>0 (9)

我们将该式看作二元经济条件下的“奥肯定律”，即经典奥肯定律在我国二元经济下的扩展形式，它表明产出增长率对潜在增长率的偏离不仅与失业率相联系而且与农业剩余劳动力转移速率有关。

在一元经济中，剩余劳动力在农业部门与非农部门之间转移不会

而这18年间GDP增长率平均为10%。

④⑤

详细推导过程见附录一

gn可看作经典模型中的潜在产出率，式中当btlt>1时，潜在产出率gn跟kt−1和成正相关，而k为非农产业产出在总产出中的比重。

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对产出增长造成太大的影响，此时奥肯定律还原为经典模型：

ut−ut−1=−α(gt−gn)，α>0 (10)

在二元经济中，如果产出增长率与失业率不显著相关，那么gt对

gn的偏离可能主要与mt相联系，此时(9)式可变为：

mt=α(gt−gn) ， α>0 (11)

在二元经济中gn可以定义为转型必要增长率，该增长率大小与非农产出在中产出的比重、非农比较劳动生产率的增长率和劳动力增长指数相关。当gt>gn时，经济增长通过农村剩余劳动力转移实现城市化。

四、中国“奥肯定律”的实证检验

ut−ut−1−mt=−α(gt−gn)对二元经济条件下的“奥肯定律”模型：ut−ut−1和mt作为解释变量，我们将gt作为被解释变量，选取中国1979

—2007年的对应数据(由于没有公开发布可用的mt，我们通过公式

mt=

MtMt

=换算)。用Eviews作回归，得到： LIt−1NIt−1+Ut−1

gt=8.014817+0.218666(ut−ut−1)+0.710536mtt=(12.28150) (0.186361) (3.934344)R=0.382882 R=0.333512 F=7.755442 DW=1.639225 样本区间: 1979~2007

2

2

由t=0.186361可见失业率的变化与总产出增长率的相关性不显著，去掉ut−ut−1并再次作回归，结果为：

gt=7.923614+0.7114mtt=(12.54619) (4.022514)R=0.374719 R=0.351561 F=16.18062 DW=1.576944

2

2

样本区间: 1979~2007

回归结果验证了上文关于二元经济条件下的“奥肯定律”的推论，根据估计参数，农业剩余劳动力转移速度增加1个百分点，产出率增

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加超过0.7个百分点，经济产出与农业剩余劳动力转移有很大相关性。下图可以直观地看出两个变量之间的相关关系：

1612840-480828486809294969800020406MG 五、关于失业率的重新思考

经典奥肯定律不适用于中国，而修正后的中国“奥肯定率”模型中，也不存在失业率与经济增长率的明显相关。那么究竟什么因素显著影响我国失业率呢？是否因为回归模型没有考虑到某些更为重要的变量对失业率的影响，从而影响拟合效果并导致对g和u两者相关性的误判？所以，我们不妨尝试考虑更多的多变量共同对失业率进行解释，除了g外，选取物价指数p、职工工资平均增长率h和国民消费增长率b，建立模型ut=c+λ1gt+λ2bt+λ3ht+λ4pt+δ，其中c为常数项，δ为随机影响因素。利用中国1996-2007年相应的数据，用Eviews进行回归，得到以下结果：

8

ut=0.7437+0.343692gt−0.148517bt+0.0719ht−0.087520ptt =(1.295978) (4.802546) (-2.2136) (2.907550) (-2.802745) R=0.877410 R=0.807359 F=12.52528 DW=1.085498

2

2

样本区间： 1996~2007

模型拟合效果较好，自变量也都通过t检验。g的系数为正，说明经济增长率与失业率正相关，这印证了近十年来我国经济高增长与高失

⑥

业率并存的形势；b的系数为负并且λ2>λ3,λ2>λ4，说明近年来

国民消费增长率与失业率相关性最大，提高消费水平能够有效降低失业率；h和p的系数分别说明了工资增长水平与失业率正相关和物价水平与失业率的负相关关系。更为重要的，我们认为在二元经济的中国，治理失业不能依赖经济增长，而应该通过扩大内需、提高国民消费水平等途径去实现。

六、结论

综上分析，由于我国是典型的二元经济，经典奥肯定律模型在我国得不到实证检验的支持，而修正的“奥肯定律”模型引入了农业劳动力转移速率变量，不仅更好地解释了产出增长与劳动力之间的这种关系，还得到了实证检验的支持。这说明：当前中国农业剩余劳动力转移是一个比城镇登记失业率对宏观经济影响更重要的变量，它不仅对产出增长率有影响，而且关系到二元经济向一元经济转型的速度。因此，不管是经济理论研究还是实际经济决策，我们都应该高度重视农业剩余劳动力转移的问题。

结合本文对失业率重新思考部分得出的结果，我们得到另一个重

⑥

这与96年以来国企“减员增效”改革导致大量国企工人下岗有关，也可能是经济效率不

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断提高、资本密集型和技术密集型产业比重相对上升的体现。

要结论：治理失业和促进经济增长应该成为经济的目标，在制定经济时，不能误认为经济增长本身能够降低失业率，从而低估了的失业治理的重要性，因为经济增长有可能是排斥就业型的。由于就业问题尤其是农业剩余劳动力转移还关系到我国经济的内需方面，因此通过加快农业劳动力转移提高农民收入来扩大内需、促进消费不仅能为经济增长提供动力、转变我国经济增长模式，而且还会对降低失业率产生积极作用。

七、建议

在肯定了剩余劳动力转移的重要性后，我们从促进经济增长，加快经济转型的角度出发，结合我国当前经济形势，提出以下有助于提高农业剩余劳动力转移速度、促进就业的建议以供参考：

(一)相关部门在制定经济时，必须考虑对农业剩余劳动力转移的影响。就业的制定不能单方面地以降低失业率为目标而忽视剩余劳动力转移的重要性，更不能对其产生负面冲击，不能用农业剩余劳动力转移受阻为代价去实现城镇失业率的下降。

(二) 高度重视农民工就业，全面落实保障农民工权益的相关法律法规、推进户籍制度改革、贯彻社会保障制度，从而减少农业剩余劳动力转移的障碍，提高转移劳动力就业的稳定性。农民工的工资和福利保险等待遇应逐渐与城镇居民职工接近，并最终实现就业报酬和从业环境的同等对待。

(三)经济增长应该向消费推动型转变。通过提高国民消费水平增加经济产出，提高劳动力需求，促进就业和提高剩余劳动力转移速

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率，从而收入水平提高，内需增加，消费水平又随之上升，形成一个良性循环的增长。所以应该通过提高社保和医保覆盖率和保障程度、降低劳动力转移成本等手段，在促进剩余劳动力转移的同时确保工人收入水平的提高。

(四) 在消费推动的良性循环逐渐形成的时候，应该大力发展第三产业与劳动密集型产业，促进和支持中小企业的发展。第三产业与劳动密集型产业在消费推动下的良好发展是中国解决高失业高增长并存问题的必要手段。

(五) 贯彻“社会主义新农村建设”，并将重点放在农业工业化和农村城镇化、城市化发展上。农业工业化可以提高农业劳动生产率，从而农村将释放出更多的可转移劳动力，而农村城镇化、城市化则可以为农业剩余劳动力提供更多转移去向，通过这两方面的结合加快农业剩余劳动力的转移。

(六)目前我国农业剩余劳动力转移大多是自发行为，主要依靠亲缘、人缘、地缘等关系网络，缺乏有序性。因此应该加强农业剩余劳动力转移的组织管理工作，加强就业组织管理和服务体系建设。如兴办就业中介服务组织，建立就业信息服务网。另外还要加大基础教育和就业培训的资金投入，提高农业剩余劳动力的素质。

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附录一：

设非农部门就业量为NI，NI变化由三个部分组成：一是非农部门劳动力的自然增长ΔLI=LIt−LIt−1，二是城镇失业人员变化数ΔU，三是农业剩余劳动力转移数量Mt，则有ΔNI=ΔLI−ΔU+Mt。由

LIt

liLtL*LItL*LIt−Lt*LIt−1

θ=tli==t−1得θt−1=t−1当Lt变化不大tLILt*LIt−1Lt*LIt−1t−1t−1

Lt−1

时有Lt≈Lt−1，因此θt−1=

LIt−LIt−1ΔLIΔNIΔU−MtΔNI

==+ ，而≈

LIt−1LIt−1LIt−1LIt−1LIt−1

ΔNIΔLI−ΔU+MtΔULItMt

=−1−+，所以有θt≈lt−Δu+mt。 =

LIt−1LIt−1LIt−1LIt−1LIt−1

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附表一：

全部劳动

时间

力

劳动力自然

增长

非农

农业 (含失

业) (万)

(万)

城镇失业(万)

非农 (万)

非农新增 (万)

失业变化 (万)

非农部门自然增长 (万)

剩余劳动力转移(万)

(%)

(万) (万) (%)

T L △L η

NA LI U

530

NI

11834 12390.413239.513948.514435.615284.617329.318743.520027.621120.422084.822104.126025.8260.827719.129367.931030.632805.434392.235390 36339 36340 37354 37238 37720 38729 40727 43068 44836

△NI

556.4849.1709 487.1849 2044.71414.21284.11092..419.3 3921.7615 1078.318.81662.71774.81586.97.49 1 1014 -116 482 1009 1998 2341 1768

η△LI= △U η*LI

37.6 -26.1-102 -60.1-108 -35.72.8 25.9 12.2 19.6 81.7 5.3 -31 11.7 56.2 56.3 43.2 33.2 17.2 1 4 20 86 30 27 12 8

M

m

2.56 3.20 1.46 2.74 4.62 4.04 2.51 1. 4.97 1.04 2.99

1978 40682 28318 123

1979 41592 910 2.24 28634 12958 567.61980 42903 1311 3.15 29122 13781 541.51981 44165 1262 2.94 29777 14388 439.51982 45674 1509 3.42 30859 14815 379.41983 46707 1033 2.26 31151 15556 271.41984 48433 1726 3.69 30868 17565 235.71985 50112 1679 3.45 31130 182 238.51986 51546 1434 2.86 31254 20292 2.41987 53060 1514 2.94 31663 21397 276.61988 54630 1570 2.96 32249 22381 296.219 55707 1077 1.97 33225 22482 377.91990 65323 9616 12.5 314 209 383.21991 66091 768 1.17 39098 26993 352.21992 66782 691 1.05 38699 28083 363.91993 67468 686 1.03 37680 29788 420.11994 68135 667 0.99 36628 31507 476.41995 68855 720 1.05 35530 33325 519.61996 69765 910 1.32 34820 34945 552.81997 70800 1035 1.48 34840 35960 1998 72087 1287 1.82 35177 36910 1999 72791 704 0.98 35876 36915 2000 73992 1201 1.65 36043 37949 2001 74432 440 0.59 36513 37919 2002 75360 928 1.25 36870 38490 2003 76075 715 0.95 36546 39529 2004 76823 748 0.98 35269 41554 2005 77877 1054 1.37 33970 43907 2006 78244 367 0.47 32561 45683

570 571 575 595 681 770 800 827 839 847

276.95 317.05 408.18 414.82 405.16 201.84 334.82 406.18 605.99 811.01 542. 767.11 596.58 508.42 633.35 350.65 2810.25 1116.75308.99 275.01 283.43 806.57

492.07 -65.07 -0.45 574.02 1434.98 9.22

440.91 -339.91 -1.52

2.25 1415.75 5.04 294.90 1424.10 4.78 330.82 1487.18 4.72 439. 1180.11 3.54 517.19 497.81 654.47 295.53 609.10 424.90 473.99 97.01 365.66 673.35

1.42 0.82 1.15 0.26 1.75

361.72 -356.72 -0.97 223.90 -253.90 -0.67

387.38 1637.62 4.14 569.29 1783.71 4.29 206.36 1569. 3.57

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