人民币汇率变动对福建省就业的影响——基于VAR模型的实证分析

李文星

(厦门理工学院 经济与管理学院，福建 厦门 361024)

2018年以来，中美贸易摩擦不断升级，人民币汇率剧烈波动。2018年人民币兑美元汇率中间价年内低点相对高点的最大跌幅接近10%。2019年8月5日，人民币在岸和离岸汇率双双跌破7.0大关，刷新了2008年5月至今人民币兑美元的最低汇率。对于外贸经济比较发达的福建省来说，人民币汇率的剧烈波动对经济各个层面产生了巨大冲击，就业市场受到的影响尤为明显。

2018年中央经济工作会议指出，要把稳就业摆在突出位置，做好就业工作，要精准发力，确保完成就业目标，彰显出中国政府在解决就业问题方面的决心。

基于福建省就业形势日益严峻的现实背景，人民币汇率变动将如何影响福建省就业已经成为当前重大的经济问题之一，因此，本文基于VAR模型考察人民币汇率变动对福建省就业的影响，并依此提出提高福建省就业水平的政策建议。

一、文献回顾

当前国内外关于汇率变动对就业影响的研究主要分为以下三类：第一类是关于汇率变动对就业影响的理论研究，主要对汇率变动影响就业的机制和渠道进行分析。相关研究认为汇率变动主要通过出口拉动和投入替代（Campa和Goldberg，2001）、劳动密集度渠道（Frenkel，2004）、资本与劳动替代，生产效率（赵利和宿伟健，2012）外商投资、产业结构（王刚贞和张卓成，2013）等影响就业[1-4]。第二类是关于汇率变动就业效应的实证研究。主要从汇率的变动方向和变动幅度研究其对就业的影响，大部分研究认为货币升值将导致就业量减少（毛日昇,2013；丁一兵和陈默，2014；吴国鼎，2015；杨红彦和周申，2012；戴觅等，2013；徐伟呈和范爱军，2017）[5-10]。此外，也有部分实证研究探讨了汇率变动对就业的传导渠道（王相宁和郭桂圆，2015）、汇率变动对就业的收入分配效应（梅冬州等，2018）和汇率变动的劳动力技能偏向效应（铁瑛和刘啟仁，2018）[11-13]。相关研究大多局限于汇率对总体就业效应的研究，整体上缺乏汇率对区域就业影响的研究。第三类是关于汇率变动影响就业视角下的政策选择方面的研究。如谢建国和吴春燕（2012）[14]建立了一个出口退税的就业影响模型，研究了出口退税政策对我国就业水平的影响。此外，最新的相关研究主要对比了贸易摩擦等不利的外部冲击下各种应对政策对就业的影响，以便选择有利于提高就业水平的政策（李春顶等，2018；张佐敏等，2017）[14-16]。

二、实证分析

（一）计量模型和数据说明

为了准确刻画就业与汇率的关系，本文构建了包含就业与汇率及其他控制变量的函数，根据Campa和Goldberg(2001)[1]、仇喜雪和蓝乐琴（2013）[18]的研究，并考虑到数据的可得性问题，除了汇率因素外，本文选取经济规模、出口份额和工资等控制变量。具体表示如下：

相关变量说明如下：

（1）就业量(emp):选取福建省全社会年末从业人员总数作为就业量的衡量指标。

（2）实际有效汇率(reer):采用IMF公布的人民币实际有效汇率指数衡量人民币汇率的变动情况。

（3）经济规模(gdp):采用福建省实际GDP衡量经济规模的变动情况。

（4）出口份额(export):本文采用出口贸易总额占GDP的比重来表示。

（5）工资（wage）：采用经CPI调整的福建省城镇非私营单位在岗职工平均工资作为工资的衡量指标。

分析所用数据均为年度数据，期限跨度从1981至2017年，数据来源于历年《福建省统计年鉴》和wind数据库。大量实证研究表明上述变量均为非平稳变量，因此，本文设定的基准模型如下：

（2）式中下标t表示年份ln empt、ln reert、ln gdpt和ln waget分别表示就业量、实际有效汇率、GDP和工资的自然对数，exp ortt表示出口份额，由于该变量以百分比表示，因此不进行对数处理。

（二）单位根检验

首先分别对变量ln emp、ln reer、ln gdp、exp ort和ln wage的水平值序列进行单位根检验，检验结果见表1。检验结果表明五个变量的水平序列在5%的显著性水平下均存在单位根。因此，进一步检验变量经过一阶差分后的序列Δln emp、Δln reer、Δln gdp、Δexp ort和Δln wage是否平稳。检验结果表明，一阶差分后的序列在5%的显著性水平下均是平稳序列。

表1 单位根检验结果Tab.1 R esult of unit root test

（三）VAR模型设定和滞后期选择

当非平稳的同阶单整变量之间存在协整关系，若直接采用无限制的VAR模型可能会导致一些重要信息缺失，此时最好采用VECM模型进行建模。但检验结果表明,变量之间不存在协整关系。因此，本文将基于变量的平稳序列构造VAR模型。

VAR模型的滞后阶数越大越能反映所构造模型的动态特征，但是会造成待估参数过多、自由度损失过大。本文根据AIC、SC信息准则并结合似然比LR检验和FPE检验，确定VAR模型最优滞后阶数为1，检验结果如表2显示。

表2 VAR模型最优滞后期选择Tab.2 Selection of VAR lag order

建立的VAR模型5个特征根都在单位圆之内，表明所构建的VAR系统是稳定的，可以进行脉冲响应函数分析。

（四）累积脉冲响应函数

图1 福建省就业对汇率冲击的累积脉冲响应Fig.1 Cumulative impulse response ofΔln emp toΔln reer shocks

图1给出了福建省总体就业对一个标准差的汇率冲击的累积脉冲响应，从图1可以看到,福建省总体就业受到汇率冲击后的响应是负向的，这与一般的理论预期相符。总体就业受到汇率冲击的响应在第1期并不明显，而从第2期开始，汇率变动对总体就业的负向影响效果开始显现，这体现了汇率对福建省总体就业影响的滞后性，第2期汇率变动单位新息对福建省就业的冲击累计接近0.2780%，这种影响一直累积到8期，汇率变动单位新息(Innovation)对福建省总体就业的冲击累计接近0.3727%。

图2 福建省就业对GDP冲击的累积脉冲响应Fig.2 Cumulative impulse response ofΔln emp toΔln gdp shocks

图2给出了福建省总体就业对一个标准差的GDP冲击的累积脉冲响应，从图2可以看到，福建省就业受到GDP冲击后表现出正向的变化，强度比较大，与汇率冲击类似，在第1期，福建省就业受到GDP冲击的响应并不明显，从第2期开始，GDP变动单位新息对福建省就业的冲击累计达到0.6369%，此后，GDP对福建省总体就业的正向影响效果不断显现，这同样体现了GDP对就业影响的滞后性，并于第8期趋于稳定，GDP变动单位新息对福建省就业的冲击累计接近2.2961%。

图3 福建省就业对出口冲击的累积脉冲响应Fig.3 Cumulative impulse response ofΔln emp toΔexp ort shocks

图3给出了福建省总体就业对一个标准差的出口冲击的累积脉冲响应数据，从图3可以看到，福建省就业受到出口冲击后的响应为正向的，在第1期受到汇率冲击的影响亦不显著，存在滞后性，此后不断上升，这种趋势一直持续到8期，出口变动单位新息对福建省就业的冲击累计接近0.6831%。

图4 福建省就业对工资冲击的累积脉冲响应Fig.4 Cumulative impulse response ofΔln emp toΔln wage shocks

图4给出了福建省总体就业对一个标准差的工资冲击的累积脉冲响应，从图4可见，福建省就业受到工资冲击后在第1期同样不明显，从第2期至第5期累计脉冲响应均为正向，表明工资上涨初期对福建省就业具有一定的促进作用。在第2期工资变动单位新息对福建省就业的冲击累计接近0.2119%，此后逐渐减小，在第6期，福建省就业受到工资冲击的累积脉冲响应转为负向，工资变动单位新息对福建省就业的冲击累计接近负向0.0410%，此后一直持续呈现下降趋势，到第10期工资变动单位新息对福建省就业的冲击累计接近负向的0.0820%。总体来看，工资上涨对福建省就业具有一定的抑制作用。

综上所述，福建省就业受到人民币汇率、GDP、出口和工资冲击的影响程度和方向存在差异，并且不同冲击的传递都有一定的时滞。

（五）方差分解

虽然从累积脉冲响应函数可以知道福建省总体就业对人民币汇率冲击的响应符号和响应幅度，但它不能提供各种冲击在解释就业变动中的重要程度。若汇率冲击程度较大，但汇率冲击在就业量波动中的贡献较小，那么汇率变动对就业的相对影响还是比较小。

从表3中可知，对于福建省总体就业量的变动,人民币实际有效汇率、GDP、出口和工资冲击短期内解释力较弱，总体就业量的变动主要是由自身冲击引起的。其中，在第2期汇率冲击对总体就业量变动的解释力较大，为1.9433%，但是随着时间的推移，人民币实际有效汇率、GDP、出口和工资对总体就业量变动的解释力逐渐增加。到了第8期，人民币实际有效汇率、GDP、出口和工资冲击对福建省总体就业量变化的贡献度分别达到2.0586%、2.8118%、7.7942%和1.6114%，四个变量均有一定的解释力且出口和GDP冲击相比汇率冲击对福建省总体就业波动的贡献值更大，而福建省总体就业量的冲击是自身波动的关键因素，到了第8期，能解释自身变动的85.7241%。

表3 福建省总体就业的预测误差方差分解Tab.3 Forecast error variance decomposition of Fujian

（六）实证结果解释

累积脉冲响应函数和方差分解的研究结果表明，福建省的总体就业对人民币名义有效汇率冲击的反应是负向的，即人民币升值会降低福建省的总体就业水平，这个结论与传统的经济理论一致，同时可以看到，传递有一定的时滞，汇率对福建省总体就业的冲击程度相对较小。方差分解的结果表明，汇率冲击对总体就业有一定的解释力。由此可见，1981年至2017年间，人民币汇率升值总体上会造成福建省总体就业的下降，但是下降程度有限。

主要的原因在于，首先，福建省相关产业对外部需求依赖较大，汇率波动风险极易通过外贸渠道对福建省经济产生较大影响，人民币升值会导致企业生产成本上升和大幅减少经营利润进而抑制就业增长。2019年上半年，福建省累计进出口6357.40亿元人民币，其中，出口4059.30亿元，占福建省GDP的份额高达24.39%，由此可见，福建省经济发展对外部需求依赖较大。其次，福建省总体出口中劳动密集型产品仍然占据较大的比例，人民币升值极易对福建省就业量产生负向冲击。2019年1-8月，福建省出口服装、鞋类、箱包、家具、玩具、塑料制品等6大类劳动密集型产品2059.50亿元，占同期出口总额的比重高达37.59%。劳动密集型出口企业吸纳了大量劳动力就业，但是由于出口产品的技术水平偏低，面对人民币升值只能被动地缩小生产规模，进而导致就业量的下降。最后，人民币升值对福建省就业水平影响有限。原因在于，1985年到2010年人民币汇率上升一直是平缓的有节奏的上升，而2010年至今，虽然人民币汇率受到2015年“811汇改”和2018年爆发的中美贸易摩擦的影响，出现了一定的波动，但整体来看，人民币汇率的波动保持在一定的合理区间内。

实证结果表明，GDP变动对福建省就业具有正向影响，与经济学理论预期相符。说明经济增长推动了福建省就业水平的上升，1981年至今，福建省经济保持稳定快速增长，为就业增长提供了根本保障，系数显著的估计结果与现实相符；出口对福建省就业具有较强的推动作用，改革开放以来，特别是加入WTO后，作为我国东南沿海外向型经济比较发达的省份，福建省出口规模不断扩大，带动了我国就业市场的快速发展，特别是福建省劳动密集型产品出口占据较大比重。因此，出口份额的提升会使就业水平显著提高。此外，工资增长对福建省就业有一定的抑制作用，可能的原因在于，长期以来，福建省出口产品以劳动密集型为主，如纺织、服装和鞋类等，在国际产业链分工中处于中下游，即“微笑曲线”的低端。企业的利润主要来自于加工费，而大部分利润被处于产业价值链上游的企业所挣。近年来，由于生活成本的提高，福建省工资水平（或最低工资）不断上涨，工资上涨对其生产将造成巨大压力，一些企业（尤其时外资企业）会将生产地迁移到成本更低的国家，导致福建省就业水平下降。

三、政策启示

在人民币升值和就业形势严峻的背景下，基于实证研究的结果，本文提出以下财政政策建议和相关政策启示：

第一，政府应增加财政支出中的社会就业保障支出规模，增加财政对就业的支持力度。通过调研可以发现，人民币汇率升值对企业中劳动技能低的劳动者冲击更大。福建省近几年存在失业问题和高技能劳动者短缺的问题，大量劳动者技术水平有待提高，即结构性失业问题非常明显。因此，增加福建省财政中的社会就业保障支出，聘请专业技术人才对低技能劳动者进行针对性的培训，将极大提高劳动者技能和劳动生产率，缓解福建省的结构性失业问题，提高总体就业水平。此外，福建省目前处于经济转型时期，劳动者技能的提升将为福建省的经济发展及就业水平做出重要贡献。

第二，福建省政府应营造良好的自主创业的环境。可以通过财政补贴的方式，建立专项资金对自主创业者进行扶持，组织专家对创业项目和计划进行评估，对具有可操作性的项目给予财政补贴，同时，鼓励金融系统为自主创业者提供更优惠的融资信贷支持。

第三，积极引导福建省产业结构升级和就业结构改善，大力提高对就业有较强吸纳能力的服务业的发展，规避汇率变动对福建省就业的不利影响。改革开放以来，我国汇率低估的政策对依赖外贸出口的福建省就业产生了较为积极影响，然而，近年来，随着外部失衡以及内部的结构性失衡的加剧，低估汇率对福建省就业的推动作用变小。虽然在现阶段福建省经济发展对外部需求的依赖程度仍然不低，人民币升值在近期内对福建经济增长有一定的抑制，但人民币升值却可以有效改善贸易品和非贸易品的相对价格扭曲和资源错配等问题，摆脱一直以来对低汇率政策的依赖，这既有利于经济持续增长和结构优化，也有利于长期就业总量的增加和结构的改善。因此，决策当局要从根本上改变以低汇率增加出口进而促进就业的政策，大力提高对就业有较强吸纳能力的服务业的发展，规避汇率变动对福建省就业的不利影响。