周光霞
2005年7月21日,中央人民银行启动人民币汇率形成机制改革,人民币汇率由原来的单一盯住美元转向参考一篮子货币的管理浮动,汇率波幅由千分之三扩大到百分之二,汇率变动对于工资收入的影响逐步加大。图1列出了2005~2014年的人民币实际汇率指数和城市居民平均工资水平的变化趋势图。从图1可以看出,自2005年起,人民币汇率基本保持了升值的趋势,实际汇率指数从2005年的84.6(BIS有效汇率指数,以2010年为100点)升值到2014年的118.2,由于次贷危机的影响,2010年人民币有小幅贬值,但是从整体上,2005~2014年人民币汇率经历单边升值的历程。与人民币升值趋势相伴随的是实际居民工资水平上涨,从2005年16 647元上升至2014年38 638元。从整体来看,2005~2014年的10年间,中国经历了人民币升值和居民工资水平上涨的过程。
图1 人民币汇率与居工资收入变化趋势图(2005~2014)
人民币汇率相关问题一直是学术界关注的热点,大多数研究证实人民币升值会显著抑制就业,然而探讨人民币汇率升值影响工资水平的研究非常少,而且没有达成一致结论。然而研究汇率对于居民收入的影响具有重要的现实意义。首先,研究汇率水平对于工资水平的影响,有助于加深人们对于中国二元劳动力市场形成与变革的理解。在快速的城市化进程中,如果经济体有能力将人民币升值压力转变为创新的动力,那么劳动力收入就可能受益于汇率升值,从而有助于缓解社会矛盾和实现城市化目标。其次,汇率市场化改革会进一步推进,汇率带来的不确定性进一步加大,分析人民币汇率对于工资收入的影响,也有助于金融市场的完善,推动汇率市场化进程。
现以省级、副省级和地级城市为研究对象,以2005~2014年为研究区间,利用城市面板数据分析人民币汇率水平及其市场波动对于工资收入的影响。
(一)理论基础
汇率表示两种货币的相对价格水平,一种货币升值必然伴随着另一种货币贬值。弹性论是分析货币相对价格变化带来的经济效应。马歇尔最早将西方经济学的弹性分析方法引入国际贸易领域,1937年罗宾逊夫人在马歇尔微观经济学和局部均衡分析基础上提出了“弹性理论”,20世纪40年代勒纳在进出口供求弹性外生情况下,提出了著名的“马歇尔—勒纳条件”,从理论上建立了货币汇率变动的收入效应。此后,梅茨勒等人在前人研究基础上完善了弹性论。以本币贬值为例,根据弹性论,本国货币贬值后,只有满足马歇尔—勒纳条件,贸易收支才能改善,并且即使在马歇尔—勒纳条件成立的情况下,货币贬值也不会立即改善贸易收支,而会有一段时滞,在货币贬值后初期,贸易收支的逆差不仅不会缩小,反而会有所扩大。
根据弹性论,本币升值不利于贸易部门的工资收入,有利于非贸易部门的工资收入。以本币标价的出口产品价格上升,在国际市场上竞争力下降,降低了销售利润。对于以外币标价的出口产品而言,虽然在国际市场上销售基本不受影响,但是当外币计价的销售收入兑换成本币时,会降低本币表示的销售收入。本国货币升值,在本国市场上销售的外国产品价格下降,本国产品销售下降。因此贸易部门利润下降,有可能将本币升值的压力转嫁到劳动者身上,降低工资水平。然而本国货币升值会吸引更多的外国消费者入境消费更多的本国非贸易品,如旅游景点及其周边酒店吸引更多的外国游客,获取更多的外汇收入。
因此,从理论上讲,本币升值不利于贸易部门。有利于非贸易部门。本币贬值有利于贸易部门,不利于非贸易部门。
(二)文献综述
然而在实证检验中,相关研究结论存在分歧。早在1961年,弗里德曼和蒙代尔就研究了汇率制度对于工资水平的影响,他们认为固定汇率制度会促使劳动力要求更高的工资溢价。1979年Lindbeck的研究发现,在小型对外开放经济体而言,固定汇率制度降低了劳资议价环境的不确定性,有利于工资水平上涨。Campa和Goldberg(2001)利用20年的年度数据,分析了美国制造业工资水平和汇率关系,结果发现美元贬值显著增加了制造业出口导向型企业员工的工资水平。Goldberg和Tracy(2001)则发现在1976~1998年期间,伴随着美元升值,制造业工资水平大幅下降。以上研究都是集中在贸易部门。Lebow(1993)将非贸易部门纳入研究范畴,结果发现汇率波动和工资收入之间的关系不确定。
进入21世纪以来,伴随着人民币汇率市场化改革的深入,人民币汇率对劳动力工资收入影响逐步得到学者的关注,但是同样也没有得到一致结论。丁剑平和鄂永健(2005)的研究发现实际汇率波动对贸易部门和非贸易部门的工资影响不确定。而有研究证实,人民币升值会提高工资水平。如曹海军和何雯雯(2009)则发现人民币升值推动第三产业工资水平的上升。曹海军、李丹燕(2010)认为汇率升值背景下,由于中国劳动力市场未完全市场化,工资独立性较强,存在自我调整上涨趋势。居励(2007)利用IMF的人民币对美元实际汇率指数和我国1989~2004年数据,发现实际汇率变动对于我国贸易部门和非贸易部门的工资均有显著正影响,人民币升值提升了中低阶层的福利水平。然而也有研究得到了相反的结论,李颖、韩仁月(2012)证实了“长期汇率升值和货币工资增长互为替代”的观点,无论采用何种指标,人民币升值对于行业工资增长均有显著抑制效果,而人民币有效汇率波动对于工资增长有较为显著的正面影响。徐建炜、戴觅(2016)发现人民币汇率升值1%将会导致员工工资下降1%,其中进口竞争效应导致下降0.6%,出口收益效应导致下降0.5%,进口成本效应造成上升0.1%。
之所以得到不一致的结论,主要原因有三个。第一,样本研究区间不同。自1994年起,中国开始实施有管理的浮动汇率制度,在2005年汇率改革之前,实质为盯住单一货币美元。自2005年7月21日起,人民币汇率不再盯住单一美元、参考一篮子货币进行汇率调节,并且波动幅度也是逐步扩大,因此,研究区间不同,汇率市场化程度不同,研究结论也可能不同。第二,研究对象不同。如徐建炜(2016)利用工业企业数据库,曹海军(2009)则以第三产业为研究对象,李颖则分行业进行研究。第三,汇率变动作用于居民收入的机制复杂多样。经常账户下的进出口贸易、资本与金融账户下的资产价格等都会对居民收入产生影响,收入分配机制也是汇率波动影响居民收入的重要机制。
(三)述评
从既有文献来看,国内外针对“汇率波动和工资水平”的相关研究取得了一定的成果,但是在人民币汇率对于中国工资收入的影响进行深入分析的不多,并存在不足之处。首先,不区分汇率水平和汇率制度,实质上从2005年起,人民币币值上升和汇率波动幅度加大同时进行,因此忽视其中的一个方面都会导致研究的不完善。其次,关于人民币汇率和工资收入的相关研究,大多侧重于宏观层面的研究,从城市中观层面进行的研究较少。再次,大多基于时间序列数据的总量分析,忽视经济体结构性差异。
现以2005年汇改为研究起点,以省级、副省级和一般地级市为样本,从城市中观层面利用面板数据实证检验人民币汇率水平和汇率波幅对水平的影响,从汇率层面探讨工资水平增长机制。
(一)模型
借鉴徐建炜、戴觅(2016)、曹海军、金丹燕(2010)、居励(2007)等的研究,构建对数线性计量经济学模型(1)来研究汇率波动对于工资收入的影响。
ln(wageit)=β0+β1·ln(reerit)+β2·ln(σt)+B·Xit+μit(1)
式子(1)为实证模型,下标i代表城市,t表示年份,reer为人民币实际有效汇率指数,σ为人民币实际有效汇率指数波动率,X为控制变量。
(二)变量说明
实际平均工资水平wage是指一年内直接支付给单位在岗职工的平均劳动报酬总额,包括基本工资、绩效工资、工资性津贴和补贴、其他工资等四部分。为了增加工资水平的可比性,以2005年为基准,利用城市CPI指数进行调整,剔除通货膨胀率的影响(部分城市缺失CPI指数,使用全省的CPI指数替代)。工资水平数据来自于《中国城市统计年鉴》的市辖区职工平均工资,CPI指数来自于《中国统计年鉴》和各省市统计年鉴。
人民币实际有效汇率指数reer(real effective exchange rate)是指该指数下降表示人民币贬值,反之指标上升表示人民币升值,数据来自于国际清算银行(BIS)的REER。BIS计算的有效汇率指数是目前国际上较为权威的有效汇率指数,广泛被各国央行、金融机构和学者引用,人民币有效汇率指数隶属于BIS的广义有效汇率指数体系。根据国际清算银行资料,REER采用2010年为基期,基期指数为100,每月计算一次。
人民币汇率波动率σ是用BIS公布的人民币实际有效汇率指数(月度数据)的标准差来表示。该指标越高表示人民币汇率在市场供求力量作用下,波动越大,市场风险越大,经济体面对的经营活动不确定增加,不利于劳动力工资水平的上涨,预期该变量的回归系数为负值。在汇率制度选择上,一直存在固定汇率、浮动汇率和中间汇率制度之争,汇率制度选择对于工资水平的影响存在争议。引入该变量是为了分析人民币管理浮动汇率制度和工资水平的相关性。
为了使得回归结果不受遗漏,重要解释变量引起的估计偏误的影响,我们在模型中还尽可能控制了其他一系列可能影响城市平均工资收入的因素。这包括城市经济集聚能力(用市辖区人口密度来衡量)、土地城市化率(用市辖区土地面积占全市行政辖区面积的比例表示)、人口城市化率(用城市市辖区常住人口占总人口比重来表示)、城市经济发展水平(用人均GDP表示)、政府支出(采用地方政府预算内支出占GDP的比重度量)、对外开放程度(使用当年实际使用外商资金总额占GDP的比重度量)、产业结构(用第二产业和第三产业增加值占GDP比重表示)、金融投资(采用金融机构存款余额占GDP的比重度量)、人力资本水平(用市辖区内教师数量/城市人口规模表示,变量为每万人中的教师数量)、失业率(用年末城镇登记失业人员数占全市从业人员总规模的比例表示)等。
(三)数据来源和数据描述
数据来自于两部分,人民币汇率数据来自于BIS人民币实际有效汇率指数。平均工资水平等其他数据均来自《中国城市统计年鉴》的市辖区数据。用来调整平均工资水平的消费者价格指数来自于《中国统计年鉴》。表1是变量的描述性统计分析。
(一)基准回归结果
利用2005~2014年城市面板数据,现分别采取固定效应和随机效应两种方式进行了参数估计,最后用Hausman检验值确定选择固定还是随机效应模型。表2汇报了回归结果,根据Hausman检验结果,选取固定效应,接下来对表2的回归结果(2)进行分析。
1.人民币汇率水平和工资收入的关系
从回归结果(2)可知,人民币实际汇率指数对于城市平均工资水平具有显著的正向影响,这意味着自从2005年7月汇率形成机制改革以来,人民币呈现出升值的趋势,而城市劳动力的平均工资水平也随之提高,主要原因有以下四点。
第一,现行工资水平已经很低。对于贸易部门而言,企业难以用调整工资的方法缓解人民币升值的压力,企业更倾向于改变就业数量而非工资。并且,在人民币升值导致进口成本增加、出口利润减少的情况下,为了在激烈的市场竞争中生存并获得发展,企业具有创新和技术升级的激励,提高劳动生产率,产品逐步从劳动密集型向资本密集型转化,虽然就业机会减少,但是工资水平却会获得一定程度的提高。对于非贸易部门而言,由于劳动力可以在不同部门之间流动,汇率水平变动给贸易部门工资带来的影响逐步扩散到非贸易部门,从而迫使非贸易部门的平均工资水平上升。最终,各部门劳动力的工资水平均有所提高。
表1 主要变量统计描述
第二,国内经济状况良好。虽然全球经历了次贷危机和欧债危机,但是从整体上看,2005~2014年这段时期,中国经济依然维持了较高的增长率,GDP平均增长率为9.95%。经济繁荣,企业扩张,相应的工资水平也会有所提高。
第三,预期因素。进入21世纪以来,人民币升值压力很大,存在人民币升值预期。在人民币币值将升未升的时候,国外大量资本进入中国市场,在资本与金融账户还未完全开放的情况下,实体经济价格上涨,进而推动工资上涨。
第四,工资统计口径的问题。长期以来工资水平统计的是单位在岗职工的报酬,农民工的实际收入和工资水平无法准确统计。从就业单位来看,农村劳动力大多在外资企业、私营企业、建筑业、服务业等单位就业。然而,有证据表明,人民币升值造成的工资降低更多地体现在非国有企业中(徐建炜、戴觅,2016)。
2.人民币汇率波动率和工资收入的关系
人民币币值波动性对城市平均工资水平具有显著的负向影响,也就是说,人民币汇率波动性越高,越不利于工资水平的上涨。自2005年汇率形成机制改革后,人民币从传统的盯住美元改为盯着一揽子货币,在央行汇率中间价基础上允许波动幅度从千分之一调整为百分之三,汇率波动的不确定性加大,劳资双方对未来汇率波动的预期不确定性增加,从而对工资上涨产生了向下的压力。另外,在中国劳动力市场中,工会作用十分有限,在劳资双方的工资谈判过程中,劳动力处于弱势地位,企业容易将汇率波动风险转嫁到劳动力身上,通过降低劳动力工资来规避人民币汇率波动的风险。Lindbeck(1979)从反面证实了结论。林德贝克通过研究发现,固定汇率制度为企业和工会进行工资溢价提供了更为确定的环境,因此固定汇率制度有利于工资水平上涨。
3.其他控制变量
城市集聚能力(density)的回归系数为正值。原因在于经济集聚是城市的本质特征,大量的生产要素及其经济活动在城市空间集聚,会通过投入品的共享、劳动力市场共享、知识溢出、本地市场效应、消费效应,寻租等提高城市劳动生产率和劳动力的工资水平。
土地城市化率(rate_land)的回归系数显著为正值,在1%统计水平上显著。土地城市化指城市建成区面积不断扩大,以及城市数量不断增加。土地作为地方政府的主要政策工具,在当前中国“竟次式”经济增长模式中至关重要。土地作为一种要素,直接投入生产,促进经济增长,快速城市化进程中,土地要素被重新估价,直接成为政府的“土地财政”,在工业用地上,地方政府通过低价出让土地、吸引投资获得直接的增值税收入、营业税收入和土地出让收入,在商、住用地上采用高价“招拍挂”出让土地等方式获得预算外收入、扩张地方公共支出,发挥加速作用,推动经济增长,进而推动工资水平上升。
失业率(unemployment)的回归系数显著为负值,这意味着城市失业率越高,劳动力工资水平越低。这是因为失业率越高意味着城市劳动力市场竞争激烈,劳动力市场供求缺口越大,如果劳动力不选择退出劳动力市场的话,只能接受较低的工资水平。
非农经济发展程度(nagriculture)的回归系数显著为正值。非农经济发展水平高低决定了城市内非农产业的重要性程度,一个地区第二产业和第三产业在GDP中所占比例越高,当地劳动力市场需求越高,劳动力获得工资收入水平越高。
城市经济发展水平(pergdp)的回归系数显著为正值。这意味着一个地区经济越繁荣,在为劳动力创造更多就业机会的同时,也会推动工资水平的上涨。
政府支出(govgdp)的回归系数为正值,在1%统计水平上显著。原因在于政府部门通过在公共服务和公共管理领域的支出总量和配比影响着劳动力质量和流动,财政支出通过改变城市的资本投入规模和资本要素配置影响着经济发展的速度和效率。因此,当政府财政支出在GDP所占比重增加,增加社会福利,促进了经济增长和工资水平的提高。
表2 回归结果
金融投资(bankgdp)的回归系数为正值,在10%统计水平上显著。原因在于金融是经济活动的血液,一个地方金融存款越多,存款转化为投资的可能性增加,从而增加就业机会和工资水平。
对外开放程度(fdigdp)的回归系数为正值,并在1%统计水平上显著。主要原因在于一个地区开放程度越高,会在更大程度上参与全球产业转移和全球资金的流入,参与全球分工与合作,促进当地经济的发展和工资水平的提高。
城市人力资本水平的回归系数为正值,并在5%统计水平显著。在其他条件相同的情况下,人力资本水平高的劳动力可能具有较高的工资水平。
人口城市化率(rate_pop)和所有制结构(nsoe)对于工资水平的影响有待于进一步实证结果的检验。
(二)基于系统GMM方法的稳健性检验
汇率水平和工资水平之间可能存在内生性问题。一方面,汇率水平及汇率波动通过进出口、资本流动、收入分配等多种机制影响工资水平,而同时工资水平也会通过消费和投资等渠道影响货币购买力,进而影响汇率水平,因此汇率水平和工资水平之间存在着双向因果关系。另一方面,汇率水平、工资收入和方程中其他解释变量可能同时遭遇相同和类似的因素影响,从而和残差项相关。第三,虽然控制了人均GDP、产业结构、城市化水平等变量,但是工资收入受多种因素影响,因此方程中可能存在遗漏变量问题。第四,工资水平调整具有滞后性,并且滞后期的观测值会对当前工资收入产生影响。因此,为了保证估计结果的可靠性,现采用动态面板广义矩阵估计方法消除研究过程中的内生性问题、遗漏变量等问题。鉴于差分GMM可能出现弱工具变量问题,使用系统GMM估计,估计结果汇总于表3中。
表3中分别采用工资水平的一阶、二阶、三阶、四阶滞后项,分别进行回归,并进行Wald检验、Sargan检验和AR(2)检验。Wald检验是为了验证模型整体的显著性,Sargan检验用来判断工具变量有效性,检验估计过程中是否存在过度识别约束。AR(2)检验用于判断差分方程的残差项是否存在序列相关。回归结果(4)同时通过了Wald检验、Sargan检验和AR(2)检验。对比表2的固定效应回归结果,可以看出,采用系统GMM时,人民币实际有效指数对工资水平具有显著正向影响,而指数波动率越高越不利于工资水平的提升,变量的显著程度没有实质性的变化,证实了回归结果的稳健性。
(一)结论
1.人民币升值促进了劳动力工资水平的上升。主要原因在于,二元经济结构导致了中国劳动力市场不完善、工资水平偏低,繁荣了国内经济,人民币升值的预期因素,以及城市工资水平统计口径等。
2.人民币汇率波动率越高越不利于劳动力工资水平的提高。主要原因在于,汇率波动幅度增加,经济体面临的不确定性加大,在国内劳动力市场不完善、工会力量薄弱的情况下,企业有能力将汇率波动风险转嫁给劳动力。
表3 稳健性检验:系统GMM估计结果
(二)建议
1.采用积极的工资收入政策,适度提高工资水平。中国工资收入长期得到压制,虽然2006年7月开始进行工资调整,但是调整涉及对象范围较窄。这为经济增长带来大量廉价劳动力,但是却使得工资价格机制难以在劳动力市场充分发挥作用,工资水平难以引导劳动力资源得到优化配置。
2.新常态经济背景下,加大经济体创新创业投入,鼓励企业进行技术创新和提高劳动生产率。因为企业的劳动生产率提高后,有能力应对人民币升值引起的进口成本增加、出口价格下降带来的利润降低的风险,从而避免将风险转移到劳动者身上。
3.完善金融市场。规避风险是金融市场的基本职能之一,一个发达、完善的金融市场体系可以为经济体提供套期保值、套利等机会,使得企业通过远期外汇交易、外汇期权、外汇期货、货币互换等规避人民币汇率波动的风险。
4.人民币汇率制度向浮动汇率制度转变是必然的趋势,在汇率市场化进程中,市场供求因素都可能导致汇率短时间内剧烈波动,进而对劳资双方造成影响,企业有能力将汇率波动风险转嫁给劳动者。这意味着,在人民币汇率市场化情况下,政府要慎重出台以牺牲劳动力利益而补贴企业政策,因为这会降低劳动者收入。同时为了保护劳动力的权益,应该深化户籍制度改革,消除劳动力流动的阻碍,增加劳动力市场的活跃程度。同时要加强工会等组织的力量,增加劳动力在劳资谈判过程的实力,保护劳动者的合法权益。
(4)l n_p e r g d p(1)(2)(3)l n_g o v g d p l n_b a n k g d p l n_f d i g d p l n_h r C o n s t a n t O b s e r v a t i o n s N u m b e r o f n u m b e r 0.1 1 5***(0.0 0 9 4 1)0.0 5 3 4***(0.0 1 0 2)-0.0 5 0 9***(0.0 1 7 5)-0.0 0 0 3 0 6(0.0 0 2 5 6)0.0 0 0 1 2 9(0.0 1 5 3)0.1 8 0(0.7 7 0)2,1 0 3 2 7 6 0.0 6 1 1***(0.0 1 1 2)0.0 4 1 3***(0.0 0 9 3 4)-0.0 3 0 8*(0.0 1 7 0)0.0 0 1 7 3(0.0 0 2 7 9)0.0 0 0 1 1 1(0.0 1 4 3)2.5 1 0***(0.6 8 4)1,8 5 0 2 7 3-0.0 1 6 9(0.0 1 4 8)0.0 3 2 7***(0.0 0 9 4 1)-0.0 3 3 7*(0.0 1 9 6)-0.0 0 1 9 2(0.0 0 2 8 2)0.0 0 2 3 9(0.0 2 1 3)-0.1 7 6(0.5 6 9)1,6 0 2 2 6 8-0.0 0 4 1 8(0.0 2 0 0)0.0 4 2 6***(0.0 1 1 0)-0.0 2 6 5*(0.0 1 6 0)0.0 0 1 4 3(0.0 0 3 3 6)0.0 1 2 0(0.0 2 4 3)0.6 8 3(0.7 5 4)1,3 5 5 2 6 3 W a l d c h i A R(2)S a r g a n 1 1 4 8 8.2 2 0.3 1 2 2 0.0 0 0 0 7 1 7 9.7 4 0.5 0 4 9 0.0 5 1 6 9 7 2 5.8 4 0.0 0 7 9 0.0 0 0 5 8 8 8 6.3 9 0.7 6 8 4 0.0 2 5 2 S t a n d a r d e r r o r s i n p a r e n t h e s e s***p<0.0 1,**p<0.0 5,*p<0.1
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