汇率的就业传导渠道及其效应测算——基于中国制造业面板数据的实证研究

王相宁， 郭桂圆

(中国科学技术大学 管理学院，安徽 合肥 230026)



汇率的就业传导渠道及其效应测算
——基于中国制造业面板数据的实证研究

王相宁， 郭桂圆

(中国科学技术大学 管理学院，安徽 合肥 230026)

文章研究了汇率的就业传导渠道，及其行业异质性。本文基于传统的生产函数理论，通过建模和理论分析得出：汇率影响就业的传导渠道主要有出口需求、资源配置和效率的三渠道。并基于中国制造业30个行业的2003年至2009年的面板数据，运用残差替代法和面板平滑机制转换回归，测算出各传导渠道在汇率影响就业过程中所起到的作用，结果表明：在整个传导机制中，出口需求对就业的作用较强，效率渠道和资源配置作用相对较弱；人民币升值对就业的总体效应为负效应，且传导机制中各渠道均具不同程度不同特征的行业异质性。

实际有效汇率；传导渠道；就业；行业异质性；面板回归

0 引言

改革开放30年来，我国的对外贸易一直保持高速增长，特别是进入上世纪90年代以后，对外贸易几乎一直保持顺差，形成了巨额的外汇储备。在此背景下，发达国家开始不断地向我国施加人民币升值压力并要求更灵活的汇率制度。2005年7月21日，我国开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。从此，人民币汇率不再盯住单一美元, 向更富弹性的人民币汇率机制迈出了一步。2005年以后，人民币对美元汇率呈现“小碎步”持续升值态势。根据国际清算银行数据测算，2005～2011的六年间，人民币实际有效汇率累计升值近15%。

对于人民币升值压力，被誉为“欧元之父”的Mudell[1]曾指出，人民币升值会造成中国的通货紧缩，经济增长的减速和失业的增加。已有较多研究表明，中国制造业的就业对汇率是敏感的[2-4]。然而汇率对就业的影响并非是直接的，而是通过一系列中间渠道，间接地发挥作用的。

Campa和Goldberg[5]通过建立劳动力需求和汇率的动态模型，对20世纪70年代早期到90年代中期的美国制造业进行面板数据分析, 提出了汇率变动可能通过“进口渗透”、“出口拉动”和“投入替代”的三种渠道影响劳动力需求。Frenkel[6]对阿根廷、墨西哥、巴西、智利四个国家的1980年至2003年的数据研究也得出相似的结论，但他将“投入替代”称为“劳动密集度”，将“进口”和“出口”统称为“宏观进出口”渠道，并提出了“经济增长”渠道。Fu[7]论及汇率影响就业时使用了两个不同的理论：其一是“剩余产品出路说(vent-for-surplus)”，认为出口可消耗剩余的生产力，加速经济增长，进而提高就业；其二是“劳动无限供给条件下的经济发展(development with unlimited supplies of labour)”，认为外商直接投资(FDI)促成工业出口部门的资本积累，进而吸引了农业部门的剩余劳动力，并使用国内29省乡镇企业的1987年至1998年面板数据和动态劳动需求模型验证了‘剩余产品出路说’理论。Hua[8]认为汇率通过“技术渠道”(同“投入替代”渠道和“劳动密集度”渠道)、“出口需求”渠道和“效率”渠道的三个渠道影响就业,并基于反映地域差别的个体固定效应面板模型(变截距模型)实证研究了中国29个省的制造业数据。李晓峰[9]也曾做过类似的研究。

然而，在我国，关于人民币汇率的就业效应的实证研究主要集中于就业的汇率弹性或汇率冲击的脉冲响应图，关注传导渠道的研究较少。在失业压力较大和人民币升值压力难以缓解的大环境下，研究汇率如何影响就业，即传导机制对提高就业率和企业出口产品的结构调整有较大的现实意义。而且，上述的无论国外或国内文献，在实证研究方法上考虑的是行政地域划分，使用的是国家或国内的省际面板数据，这种研究方法有利于地域性的比较研究，但不适合行业性的比较，而在现实的经济发展中，汇率波动对就业的影响存在着明显的行业差异[10]；将整个工业体作为研究对象时也无法反映行业之间的人力资本流动[11]。

基于上述原因，本文在描述行业异质性时使用了出口渗透率和开放度两个特征属性。本文将在理论研究基础上，引入行业分类，就人民币汇率的就业效应，使用我国制造业30个大类行业的面板数据，检验三种渠道：出口渠道、资源配置渠道、效率渠道，从传导机制层面上解释汇率对就业结构的影响。在模型方面，本文在运用了传统研究中不变系数的个体固定效应面板模型基础上，引入变系数的面板平滑机制转换模型, 以便更精确捕捉行业间经济结构区别导致的敏感系数变化，更准确地剖析汇率影响就业的传导机制。

1 模型构建

首先，假设生产函数为Cobb-Douglas形式：

(1)

其中，i和t分别代表行业和时间，Q、K、L分别代表实际产出、资本和投入的劳动量。鉴于A在传统Cobb-Douglas函数中表示技术水平，技术水平高时效率相对上升，我们用A表示效率，以反映效率渠道的作用。α、β、γ分别代表各要素的产出弹性系数。如若厂商追求利润最大化，劳动的边际产出将会等于工资W，资本边际产出等于资本成本C,即：

(2)

(3)

由式(1)、(2)、(3)可得到生产函数的新形式：

(4)

对式(4)两边取对数，可得到：

(5)

其中，φ0=-β(lnβ-lnα)/(α+β)，φ1=1/(α+β)，φ2=β/(α+β)，φ3=-γ/(α+β) 。

下面，对式(5)进行扩展：

首先，出口以本币计价时，汇率波动会影响用外币表示的可贸易品价格，进而影响出口需求和就业。根据历年出口额占GDP的比例(图1)可知，我国基本上属于出口导向型国家，因此有必要将出口从GDP中分离出来，单独讨论其在传导机制中的作用。

图1 1999年至2009年我国GDP与出口额增长的对比

故，分解实际产出Q=X+Y(X代表出口额，Y为国内吸收)，得到式(6)：

(6)

其次，本币的实际汇率升值意味着用可贸易品计算的劳动报酬增加，从而W↑，同时本币升值时，企业购置进口原材料和设备的成本降低，从而出现C↓，若C/W下降，由于资源配置，会引起资本密度(K/L)的上升，其结果是对就业产生两种不同的效应：一种负面影响，即企业保持产量不变前提下的C/W减少，由于要素替代效应，致使就业减少。另一种是正面影响，即要素价格影响企业成本，在预算不变前提下，资本品价格下降可以提高企业产量，此即产量效应，进而可能会扩大劳动需求。若撇去预算不变前提，在汇率升高时，原材料进口企业可能会增大投资规模，尤其是固定资产的投资规模，进而拉动就业。基于数据易得性，以下用K/L代替C/W,用以度量资源配置渠道的大小。若用B表示K/L，式(6)可改写为：

lnLit=φ0+φ11lnYit+φ12lnXit+φ2lnBit+φ3lnAit

(7)

再者，汇率会通过两种方式影响效率：一是通过开放度间接影响，即当某行业进口渗透率较高时，面对进口产品的竞争，该行业的本国企业将不得不提高生产效率。Sun等[12]对我国29个省的制造业的研究表明，开放度越高的部门或地区表现出越高的效率。二是直接影响劳动力效率。实际汇率上升时，用贸易品表示的劳动报酬增加，从而提高了劳动者的劳动积极性，Leibenstein[13]在其研究中称之为“X效率”。为体现这两种方式，在此，我们借鉴Hua[8]的研究方法，令：

(8)

其中的OP为开放度，ER代表实际有效汇率(Real Effective Exchange，REER)。这样，式(7)又可以改写为：

lnLit=φ0+φ11lnYit+φ12lnXit+φ2lnBit+φ3δ0Ti+φ3δ1lnOPit+φ3δ2lnERt

(9)

简化式(9)：

lit=φ0+φ1yit+φ2xit+φ3bit+φ4Ti+φ5opit+φ6ert

(10)

在以下的实证分析中，我们将基于式(10)分析汇率影响就业传导机制中的三个重要渠道。

2 数据来源和处理

样本选取2003年至2009年7年共计84个月的中国制造业30个大类行业的面板数据。行业分类标准参照GB/T 4754-2002。数据来源于相关年份的《中国统计年鉴》、《海关统计》、《中国劳动统计年鉴》、《中国固定投资统计年鉴》和国际货币基金组织(IMF)网站。数据分析的基期为2000年。

REER：取实际有效汇率，指数上升表示本币升值。使用该指数的理由是，它考虑了一国主要贸易伙伴国货币价值的变动，并且剔除了通胀因素。

L：取历年的分行业职工人数。

国内吸收：Y=(名义产出-名义出口)/CDP(CDP为GDP平减指数)。

出口：X=名义出口值/CDP。开放度：OP=进出口/GDP。出口渗透率：ExS=出口/GDP。

资本密度：B=名义固定资产值/(固定资产投资价格指数×就业人数)。

3 计量方法

在进行实证分析前，有必要介绍实证分析中将涉及到的两个计量方法：残差替代法和面板平滑机制转换回归法。

3.1 残差替代法

残差替代法常被用来度量某变量通过各个中介变量进而影响目标变量的程度，如A为解释变量，B、C、D是中介变量，E是被解释变量，那么应用残差替代法分三步：第一步，做E关于A、B、C、D的回归分析，假设估计结果形式为：E=f(A,B,C,D)+u，u为残差序列；第二步，分别对B、C、D做关于A的回归分析，并且获取三个残差序列：b、c、d，即B、C、D为不能被A解释的部分；第三步，分别依次用残差序列代替B、C、D，固定B、C、D的系数不变，重新做第一步中的回归分析，得到的A的新系数与原系数的差，即为A通过该中介变量对E的影响。

但是，使用残差替代法时需注意的一点是：因A与B、C、D之间有经济关系，这种经济关系若是近似线性的，则有可能第一步回归时可能出现复共线性问题，因此在做第一步回归之前需检验A、B、C、D间的复共线性。

在本文的实证部分，我们将首先依据式(10)，做l关于e以及x、b、op三个渠道变量的第一步回归；然后依据上述的第二步分别做三渠道变量关于er的回归；最后逐步用第二步中回归得出的残差序列替代第一步中三个渠道变量，比较er系数的变化，得出各渠道的影响大小。

3.2 面板平滑机制转换回归

传统的线性面板模型(Fixed or Random Effects Model)，使用变化的截距项来反映截面成员的个体影响。然而，在现实中，变化的经济结构或社会经济背景等因素有时会导致反映经济结构的参数随截面个体和时间的变化而变化。在众多变系数面板模型中，Hansen[14]的面板门限回归(Panel Threshold Regression，PTR)模型受到了较多关注。PTR模型的特征是，依据门限变量及临界值，将不同的截面个体归入不同的机制(regime)，然后分别进行估计；同时，机制的转换是瞬间的，一旦门限变量超过一临界点，回归系数就会从一种状态跳跃到另一种状态。但大多数经济问题中的机制转换常常是连续的、渐进的过程，基于这一点，Gonzalez等[15]在面板门限回归基础上，提出了面板平滑转换回归(Panel Smooth Transition Regression, PSTR)模型，即：

i=1,…,N,t=1,…,T

(11)

在实证分析中，我们将引入Teräsvirta[16]的逻辑函数(Logistic Function)作为转换函数：

(12)

其中,γ>0,c1≥c2≥…≥cm,0≤g(qit;γ,c)≤1。

PSTR模型的检验通常分为两部分：线性对非线性的检验；m取值的检验。Gonzalez等[14]提出如下检验方法：

第一步：构造辅助函数，通常m=3时已经可充分捕捉到数据中的机制转换效应，因此取m=3，在r=0处对式(11)作一阶泰勒展开:

(13)

通常利用LMχ统计量进行上述检验，LMχ=TN(SSR0-SSR1)/SSR0渐进服从χ2(mk)分布，其中的SSR0和SSR1分别为原假设条件下模型的残差和备择假设条件下模型的残差，T为观测时期数，N为横截面数。

PSTR模型用转换变量代替门限模型中门限变量，引入连续的转换函数，进而实现了机制的平滑转换，使模型更加契合实际。

4 实证研究

首先用Fisher-ADF和Fisher-PP面板单位根检验方法分别对变量l、y、x、b、er、op进行单位根检验，结果表明6个变量均为一阶单整。

使用Pedroni(Engle-Granger based)面板协整检验法进行协整检验时，考虑到面板数据异质性，使用维度间(between-dimension)检验，检验结果(见表1)表明各变量间存在显著的协整关系。

使用条件数来考量解释变量之间的共线性程度，将y、x、b、er、op观测值矩阵进行中心化和标准化之后，记为矩阵A，计算方阵A′A的特征根λi，进而计算条件数k,结果见表2。一般认为，k<100时,多重共线性的程度很小,k>1000时，存在严重的共线性。因此，我们判断：y、x、b、er、op之间的复共线性程度很小。

表1 协整检验结果

表2 复共线性的条件数法检验结果

特征根K值λ1=1.5879λ2=1.5556λ3=0.9423k=λmaxλmin=1.58790.3321=4.7814λ4=0.5821λ5=0.3321

4.1 关于l和er各传导变量的回归结果和分析

对于关于l和er各传导变量回归(式(10))的估计，我们遵循Hendry的“一般到特殊”建模思想，首先进行固定效应检验，判断模型是否可设定为混合形式，为了捕捉各行业间的区别，备择假设为个体固定效应模型。若拒绝了混合模型的原假设，则证明数据中存在个体效应，再使用Hausman检验模型中个体效应表现为固定效应(Fixed Effects)还是随机效应(Random Effects)。

表3 固定效应检验和Hausman检验结果

如表3所示，固定效应检验中F检验在5%显著性水平下拒绝混合模型形式的假设，证明模型存在个体效应；同时，Hausman检验拒绝存在随机效应的假设，因此选择个体固定效应模型。

估计方法上，考虑到面板数据随机误差项在截面间可能出现的异方差和时间维上可能出现的序列相关，选择广义矩估计(GMM)，权重选用cross-section weight,估计式(10)中系数，经调整加入合适的自回归项后，协整结果如下：

lit=-4.9164+0.5538yit+0.3195xit-0.2835bit-0.3996opit-0.1665ert+0.9054ar(1)+0.0192Ti

(14)

R2=0.9967AdjustedR2=0.9967DWstat=1.8861

回归结果显示方程拟合度较优，各变量回归系数均通过T检验。

由式(14)可知，出口量对于就业的作用是显著和正向的，10%的x增加将导致l增加3.2%；资源配置对于就业的影响是负向的，b每提高10%，将导致l减少2.8%，可见C/W减少(K/L增加)对于就业的负向的替代作用影响大于正向的“产量效应”和投资拉动影响，即C/W减少(K/L增加)带来就业的减少。op系数为负，表明开放度的提高通过提高劳动效率，降低了劳动需求。er的系数为-0.1665反映的是汇率对于就业的直接作用。

4.2er对各传导变量的回归结果和分析

4.2.1er对x的回归结果和分析

表4er对x的回归的PSTR模型m值检验结果

原假设LMχH*03:β3'*=013.8153H02'*:β2'*=0|β3'*=09.6368H*01:β1'*=0|β3'*=β2'*=0109.9834

因各行业的经济结构不同会导致er对传导变量的影响效应有差别，且根据表2可知er与各传导变量间线性关系很弱，因此可能存在的是非线性关系。因此考虑使用面板平滑机制转换模型。为判断该模型是否适用，首先进行线性对非线性检验。

以er对x回归为例，固定效应检验和Hausman检验已经拒绝了混合模型和随机效应模型，因此线性对非线性检验的原假设为：模型为线性固定效应模型；备择假设为：模型具有非线性特征，选用PSTR模型。选用出口渗透率对数ExS为转换变量，检验结果如下：LMχ=111.3147，Pvalue=0.0000。拒绝了线性假设，因此模型中存在显著的非线性特征，应选用PSTR模型。为选择合适的m值，继续进行检验，结果如表4所示。

xit=15.5178-0.0194Ti+2.1930ert-7.4362g1(ExSit;γ,c)ert

(15)

g1(ExSit;γ,c)=(1+exp(-1.2207(ExSit+2.6193)))-1

(16)

x关于er的敏感系数见图2：

图2 x关于er的敏感系数

用式(15)回归所得的残差序列rxit代替式(14)中的xit做残差替代回归得到：

lit= -4.9164+0.5538yit+0.3195rxit

-0.2835bit-0.3996opit-0.9628ert

+0.9054ar(1)+0.0192Ti

(17)

比较式(17)和式(14)中的erit系数，可得出口需求渠道对制造业的影响大小为：-0.9628-(-0.1665)=-0.7963。即，实际有效汇率的升高，通过出口需求渠道，将引起制造业就业的减少。并且，根据我们的计算制造业绝大部分行业的出口渗透率在区间(0.05，1)内，因此出口渗透率对数ExS处于区间(-3,0)。观察图2可看出，在-3

4.2.2er对op的回归结果和分析

er对op开放度的回归结果如下：

opit=5.1259+0.0037Ti-2.7521ert+2.6349g2(opi(t-1);γ,c)ert

(18)

g1(opi(t-1);γ,c)=(1+exp(-0.3642(opi(t-1)+5.7937)))-1

(19)

op关于er的敏感系数见图3：

用式(18)回归所得残差序列ropit代替式(17)中opit做残差替代回归，结果如下：

lit= -4.9164+0.5538yit+0.3195rxit-0.2835bit

-0.3996ropit-0.8257erit+0.9054ar(1)+0.0192Ti

(20)

比较式(17)和式(20)中erit系数，可得开放度渠道对制造业的影响大小为：-0.8257-(-0.9628)=0.1371。即实际有效汇率的升高，通过影响开放度，将引起制造业就业的增加。再观察图3中op关er于的敏感系数小于零，且随开放度上升敏感系数绝对值下降，说明：实际有效汇率上升会引起开放度的降低；并且开放度越高的行业，开放度对于汇率波动的反应越不明显。

图3 op关于er的敏感系数

图4 b关于er的敏感系数

4.2.3er对b的回归结果和分析

er对b的回归结果如下：

bit=2.4642-0.0043Ti-3.4786ert+13.4809g2(opit;γ,c)ERt

(21)

g1(opit;γ,c)=(1+exp(-0.2136(opit-3.0129)))-1

(22)

b关于er的敏感系数见图4：

用式(21)回归所得残差序列rbit代替式(20)中bit做残差替代回归，结果如下：

lit=-4.9164+0.5538yit+0.3195rxit-0.2835rbit-0.3996ropit-0.9717ert+0.9054ar(1)+0.0192Ti

(23)

表5 各渠道作用

渠道作用大小占总影响的比重出口需求-0.79630.8195资源配置-0.14600.1503效率0.1371-0.1411直接作用-0.16650.1715总影响-0.97171.0000

比较式(20)和式(23)中erit系数，可得资源配置渠道的影响大小为：-0.9717-(-0.8257)=-0.1460。即实际有效汇率的升高，通过资源配置渠道，将引起制造业总体就业的减少。

从表5可以看出，“出口需求”渠道最重要，占总影响的80%以上；“直接作用”位居第二，占比17%；接下来是资源配置渠道作用，占15%；而效率渠道作用最微弱，仅约为14%。而且除效率渠道以外，各渠道影响均为负，即人民币升值，除效率渠道以外的其它渠道都将导致就业的减少。

5 结论和建议

由本文研究可看出，人民币升值时，制造业总体就业受影响显著，出口需求渠道效果最强，且为负效应，由此带来了有效需求不足型失业，资源配置渠道和效率渠道作用相对较弱，前者表现为负效应，后者表现为正效应。人民币升值对就业总效应为负。从行业角度来看：在人民币升值影响传导变量的过程中，作用非常显著且为负效应的出口需求，高出口渗透率的行业均表现出更强的敏感性，即高出口渗透率行业受到的不利影响更剧烈，这从一定程度上解释了Alexandre[9]研究中发现的现象：本币升值对就业有不利影响；高开放行业的就业对汇率波动有更强的敏感性，更易受到本币升值的不利冲击。

因此我们提出以下建议：

(1)从实证分析的结果中可以看出，出口需求渠道的作用占主导位置，因此政府在应对本币升值对就业的不利冲击时，如何在政策上鼓励和支持企业继续保持较高出口需求是问题的关键。(2)本文研究还发现不同行业的就业对于汇率冲击的反应是不同的，某些行业受不利影响强，某些行业则较弱，这会导致劳动力市场的需求结构发生变化，但短期内劳动力供给结构一般无法迅速调整，由此带来了结构性失业。政府、行业协会须联手建立以市场为导向的职业培训体系，打造健康、市场化的就业环境和就业市场秩序，促进劳动力在行业间有序的流动，以应对汇率冲击带来的结构性失业。(3)在人民币升值压力背景下，应关注低开放度、低出口渗透率的行业，此类行业有望成为我国解决就业的突破点，因此应积极促进具有此特点且吸纳劳动力能力强的行业发展，比如服务业。

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The Transmission Channels of Exchange Rate Impact on Employment and Its Effect Estimates——Based on the Empirical Study of China’s Manufacturing Panel Data

WANG Xiang-nin, GUO Gui-yuan

(SchoolofManagement,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei230026,China)

The transmission channels of exchange rate impact on employment and their industry heterogeneity are studied in this paper. The paper establishes a theoretic model of transmission channels through which exchange rates impact on employment based on traditional production function and considers how exchange rates impact on employment through these three transmission channels: export, resource allocation and production efficiency. We calculate the effect of three channels in the process of exchange rate impacting on employment based on panel date of 30 industries in Chinese manufacturing from 2003 to 2009, by using Residual Substitute Regression and Panel Smooth Transition Regression. The results show that export channel play a significant role in the Transmission Mechanism, the effect of production efficiency channel and resource allocation channel are relatively weak, and the overall impact of appreciation of RMB on China’s employment is negative. Every transmission in the Transmission Mechanism exhibits a different degree and characteristic of industry heterogeneity.

real effective exchange rate(REER); transmission channel; employment; industry heterogeneity; panel regrission

2012- 01-16

王相宁(1957-)，女，浙江人，副教授，博士，研究方向：国际金融;郭桂圆(1987-)，女，安徽六安人，硕士，研究方向：国际金融。

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1007-3221(2015)02- 0170- 08