制造业劳动力价格与生产者价格指数的关联性研究

王中江

（安徽工程大学人事处 安徽芜湖 241000）

制造业劳动力价格与生产者价格指数的关联性研究

王中江

（安徽工程大学人事处 安徽芜湖 241000）

文章以1978年至2014年间我国制造业劳动力价格和生产者价格指数的年度数据为实证样本，进行Johansen协整检验、Granger因果关系检验和构建误差修正模型，分析两者指数之间的关系。结果发现：劳动力价格是生产者价格指数的Granger原因。从长期看，二者之间存在均衡关系；从短期看，二者之间存在正向的波动关系。制造业劳动力价格每波动1%，会引起生产者价格指数波动0.5941%。

PPI；制造业劳动力价格；Johansen协整检验；Granger因果关系检验

生产者价格指数（ProducerPriceIndex），简称PPI，是反映工业企业产品出厂价格、衡量上游生产领域价格变动趋势和变动程度的统计指标。2016年7月，我国生产者价格指数继续上升，环比增长0.2%，已持续了半年多的回升态势。PPI既能反映工业企业的经济效益，又能够预测未来物价波动，对国民经济运行状况具有先行指示作用。由于宏观经济调控兼顾控制物价和经济稳定增长的目的，需要关注生产者价格指数[1]，因而PPI被用来衡量通货膨胀，对国民经济核算、宏观经济分析和市场风险规避具有重要的意义和价值。PPI衡量的是生产领域的价格波动状况，那么，生产要素的价格变动对PPI是否有影响？如何影响？这是分析PPI波动所要研究的问题。

近十多年来，我国各生产要素价格均呈现上涨态势，作为总成本重要组成部分的劳动力价格快速上涨。特别是在当前老龄化程度的不断加深和劳动力数量的减少的背景下[2]，我国工资水平和劳动力成本持续上升[3]，制造业面临着巨大的成本压力[4]。虽然生产者价格也有所提高，但增幅远远低于劳动力成本。那么，劳动力价格的上涨对PPI会产生怎样的影响？劳动力价格是PPI波动的原因吗？这些问题亟待解决。

基于此，本研究通过Johansen协整检验、Granger因果关系检验和误差修正模型来探究劳动力价格对PPI的影响作用，并根据研究结果提出相应的对策建议。

一、两变量的走势分析

鉴于数据的可获得性，本研究采用1978至2014年间生产者价格指数和制造业职工平均工资这两个指标的年度数据来分别衡量我国生产者价格指数和制造业劳动力价格，数据全部来源于《中国统计年鉴》和国家统计局网站。由于单位不统一，分别建立两变量的走势图两序列分别记为PPI和MAS（Manufacturingworkers Arerage Salary），如图1和图2所示。

图1 序列 PPI的走势图

图2 序列MAS的走势图

分析图1可知：1978年改革开放以来，由于价格管制逐渐放开，我国PPI以较大幅度震荡上升，这种态势一直保持到1997年。1997年之后，从国外环境看，亚洲金融危机爆发，外需紧缩；从国内环境看，消费市场已基本转变为买方市场。受国内外环境的共同影响，再加上产能过剩等问题，PPI在1998年达到低谷，指标值为仅95.9。此后，PPI一直在低位徘徊。2003年以后，受国际大宗商品价格上涨的影响，我国PPI走势向好。2003至2008年之间指标值均在102以上，并在2008年达到涨幅6.9%。在此之后，由于受到世界金融危机的影响，我国PPI在2009年跌到历史最低值94.6。随着我国拉动投资措施的不断实施，PPI在2010年开始逐渐回升。到了2012年，又受到全球经济的影响，呈现一定幅度的下跌，2012至2014年的指标值分别为98.3、98.1和98.1，维持在相对稳定的状态。

分析图2可知：我国制造业职工平均工资从1978年的597到2014年的51369，一直处于上涨态势。特别是最近十多年，由于经济高速增长以及劳动力供需矛盾、劳动生产率快速提高、教育和技能的回报等原因，我国制造业职工平均工资呈现大幅上涨态势。另外，2010年以来，我国大多数地区提高了最低工资标准，制造业的劳动力成本优势逐渐消失。当前，国内外经济的下行压力和我国产业结构调整等共同作用下，制造业劳动力价格的增幅明显低于以往。

从走势图中很难看出二者之间的关联性，需要进一步做实证分析。

二、实证分析

（一）单位根检验。由于两变量均为时间序列，可能存在波动及异方差，因此，对两序列分别取自然对数，对数化处理后，两序列更容易平稳且数据的特征不会改变。对数化处理后的两序列分别记为lnppi和lnmas。在研究二者关系之前，必须检验序列是否平稳，因此，采用ADF单位根检验法进行平稳性检验，结果如表1所示。

表1 两序列的ADF单位根检验结果

表1的检验结果表明：lnppi和lnmas均存在单位根，为非平稳序列，因此，对两序列进行一阶差分处理，一阶差分后的新序列分别记为dlnppi和dlnmas。一阶差分后的两序列的ADF均小于1%、5%和10%水平下的临界值，因此，一阶差分后的两序列不存在单位根，均为平稳序列。

（二）Johansen协整检验。进一步判断两变量之间是否存在长期关系。由于两变量为一阶单整序列，符合协整检验的前提条件，因此，采用Johansen协整检验法判断二者之间的长期关系。首先需要确定最优滞后阶数k。如果k的取值过大，则自由度减小，模型的解释能力较小；如果k的取值过小，则误差项中存在自相关。为了达到平衡状态，以AIC准则、SC准则、LR、FPE和HQ统计量作为评判标准，选择最优滞后阶数k。具体结果如表2所示。

表2 最优滞后阶数的检验结果

表2的检验结果表明：5项指标均指示最优滞后阶数为1。因此，选择滞后1阶为最优滞后阶数并进行协整检验，结果如表3所示。

表3 两变量的Johansen协整检验结果

观察表3的结果可知：对于第一个假设None“存在零个协整关系”，其迹统计量19.08784大于5%水平下的临界值15.49471，因此拒绝原假设，从而表明至少存在一个协整关系。对于第二个假设Atmost1“至多存在1个协整关系”，其迹统计量0.245023小于5%水平下的临界值3.841466，因此不能拒绝原假设，从而迹统计量检验结果表明在5%的水平上，两变量存在一个协整关系。迹统计量检验结果必须与最大特征值检验结果一致，不能仅依靠迹统计量检验结果证明二者之间的协整关系。因此，进一步做最大特征值检验，结果如表4所示。

表4 最大特征值检验结果

观察表4可知：第一个假设的最大特征值大于5%水平下的临界值，因此拒绝原假设，即认为两变量间存在一个协整关系；第二个假设的最大特征值小于5%水平下的临界值，因此不能拒绝原假设。从而最大特征值检验结果表明在5%的水平上，两变量存在一个协整关系。进一步做残差平稳性检验以验证结果的可靠性，结果如表5所示。

表5 残差的平稳性检验

表5的检验结果表明：残差序列的ADF值均小于1%、5%和10%显著性水平下的临界值，且P值小于0.05，因此，残差是平稳的，进而验证了两变量间的一个协整关系的可靠的。得到协整方程如式（1）所示：

（三）Granger因果关系检验。协整检验只能反映两变量间的长期均衡关系，却不能明确二者之间的因果关系如何。因此，运用Granger因果关系检验法探究制造业职工平均工资与生产者价格指数之间的因果关系，检验结果如表6所示。

表6 两变量的Granger因果关系检验

由表6的检验结果可知：在5%的置信水平下，拒绝“制造业职工平均工资不是生产者价格指数的Granger原因”的原假设，即认为制造业职工平均工资是生产者价格指数的Granger原因。但不能拒绝“生产者价格指数不是制造业职工平均工资的Granger原因”的原假设，即认为生产者价格指数不是制造业职工平均工资的Granger原因。

根据Granger因果关系检验结果可知，式（1）中的协整关系表明了生产者价格指数与制造业职工平均工资呈同向变化关系，且制造业职工平均工资是生产者价格指数的Granger原因。在长期来看，制造业职工平均工资上涨1%，会引起生产者价格指数上涨0.023%；反之，亦然。

（四）误差修正项检验。两变量在长期存在均衡关系，但在短期内会因为受到冲击而偏离均衡状态，一段时间后会再次回到均衡状态。那么短期内两变量之间是如何波动的，又是如何回归长期均衡？由于存在长期均衡的变量间一定存在误差修正模型，误差修正模型中的解释变量是偏离长期均衡关系的项。因此，建立两变量的误差修正模型来探讨二者之间的短期波动关系。模型估计结果如表7所示。

表7 误差修正模型估计结果

对于误差修正模型，需要关注的是其整体统计量。模型的AIC和SC准则分别为-3.127443和-2.991397，P值均小于0. 05。因此，建立的误差修正模型是合理的。在短期内，MAS与PPI之间呈正向变动关系。误差修正项系数是对偏离长期均衡关系的调节，MAS每增加1%，PPI增加0.594101%，大于长期均衡下（1）0.0231848%。长期均衡下制造业职工平均工资对生产者价格指数的影响作用比较微弱，但短期来看，这种影响作用非常明显。因此制造业的成本会直接体现在产品价格上，尽管通过投入结构的改变，劳动生产率的提高可以一定范围地缓解成本的上升，但这种缓解作用是有限的。因此，短期来看，劳动力价格的上升对生产者价格指数的影响显著。长期影响之所以微弱，是因为劳动力价格以及各种成本的上涨必然会倒逼制造业选择转型升级、结构调整等一系列真正切实有效的途径和措施，虽然短期来看，收效有限，但从长期来说，这是必然选择，也是应对高成本、缓解制造业压力的最优措施。

进一步做两变量之间的误差修正项曲线以更直观地判断二者之间的波动状态，误差修正项曲线如图3所示：

图3 误差修正项曲线

观察图3可知：在1990、1995年左右，误差修正项达到较大值，此时偏离长期均衡最多，其余时间两变量基本围绕着零值曲线附近波动，偏离长期均衡幅度不大。之所以出现这种状况是因为，当协整关系出现偏差时，PPI会向着误差修正项的方向进行调整，因此，在调整系数（-0.611557）的作用下，系统将重新走向均衡状态。

结语

本文通过Johansen协整检验、Granger因果关系检验、误差修正模型等方法实证分析了制造业劳动力价格与生产者价格指数之间的关系，实证研究表明：制造业劳动力价格与生产者价格指数之间存在长期均衡关系，且制造业劳动力价格是生产者价格指数Granger原因，短期影响明显大于长期影响。基于此，提出以下对策建议：

1.实现制造业转型升级。通过高新技术的应用、科技创新、技术创新、制度创新和劳动生产率的提高，继续加快产业结构调整的步伐，完成制造业产业内和产业间共同转型升级。

2.减少企业负担，缩小个人收入差距。通过减少企业赋税来促进制造业的其他投资，如人力资源的投入、劳动力素质的提高等。同时，监督制造业企业将职工工资与效益挂钩，实现职工工资增长幅度与经济效益相匹配，缩小职工的收入差距，建立合理的工资增长机制，实现企业发展与工资增长协调一致。

3.大力发展职业教育，提升劳动力素质。加大劳动力素质提升的投入，大力发展职业教育，积极开发企业需要的高素质、应用型人力资源，促进我国制造业的自主创新，实现经济和社会的可持续发展。

[1]杨继生,冯炎.货币供给与PPI的动态响应机制和结构性差异[J].统计研究,2013(8):45-54

[2]范科才,李亮.劳动力价格推动经济增长的作用机制研究[J].中国劳动,2015(4):4-7

[3]蔡昉,王美艳.劳动力成本上涨与增长方式转变[J].中国发展观察,2007(4):14-16

[4]李晓华.中国制造业的“成本上涨与利润增长并存”之谜[J].数量经济技术经济研究,2013(12):65-80

[责任编辑 杨贺]

F241

A

2095-0438（2017）03-0005-04

2016-12-01

王中江（1980-），男，安徽庐江人，安徽工程大学政工师，硕士，研究方向：人力资源管理，行政管理。

国家社会科学基金项目（14BGL163）；安徽省高等教育提升计划科学研究一般项目（TSSK2016B24）。