包含劳动力市场条件的劳资关系模型及实证分析

本文构建了包括城市失业人口和农村剩余劳动力的全社会角度的失业率指标,以工资和劳动生产率作为劳资之间经济利益关系的考察变量,运用自回归分布滞后模型,实证分析了我国特定劳动力市场条件下的第二产业和建筑业工资与劳动生产率之间的关系｡发现工资增长促进劳动生产率提高的效应,在建筑业存在比第二产业更显著的揭示了通过提高工资改善劳资关系的经济意义｡

关键词:劳资关系;工资;劳动生产率;失业率;自回归分布滞后模型

中图分类号:F241.2 文献标识码:A 文章编号:1003―5656(2007)05―0034―07

一､研究背景

虽然早在马克思主义诞生之前,西方经济学家就已经对劳动与资本之间关系的对立性质及由此会导致阶级斗争达成了共识,但随着战后发达资本主义国家国内矛盾的缓和,劳资关系趋于和解,“组织化劳动与法人化资本之间存在或多或少的明确协议,工人们因此获得了实际工资的增加和实质性经济保障,而资本家则获得了纪律严明的劳动力而又不对资本主义秩序构成政治挑战”[1]｡和解协议减少了劳方为获得经济增长蛋糕的更大份额而采用诸如罢工等破坏性策略,在劳资之间形成了大致均势以保证双方共享战后繁荣｡在此背景下,经济学家们更多地将注意力转向协调劳资关系､提高经济效率的主题｡

以工资衡量劳动的要素收益,以投入产出比即劳动生产率衡量资本的要素收益,探讨劳资之间经济､社会､政治等综合关系的集中体现――经济利益关系,无论是理论研究还是实证分析,二者之间的相互依存关系都已被各个学派的经济学家们普遍认同｡工资增长激发工人的积极性并巩固长期劳资关系;增长的工资通过资本家可以使用更高质量劳动力的途径促进生产率增长[2][3][4];即便是对劳资收入分配不感兴趣的新古典经济学家,也研究过工资和生产率的短期变动,认为:边际收益递减适用于任何生产要素,因而生产率变动逆经济周期;由于劳动得到的工资是其边际产品价值,因而工资也必然逆经济周期变动[5][6]｡虽然Bernanke & Powell(1986)的验证结果相反:生产率顺经济周期,工人的产量随着周期性复苏而提高;实际工资顺经济周期,或者不呈现经济周期[7]｡

尽管以工资和劳动生产率为变量研究劳资之间的利益关系已不是新鲜的话题,但随着劳动力市场条件对经济绩效产生影响这一认识逐渐被证明,有必要将二者置于多变量经济体系下的研究,揭示出劳资之间更加复杂的利益关系｡Weisskopf ,Bowles & Gordon(1983)在对美国经济的实证分析中发现,失业增长与劳动生产率增长正相关[8]｡Weisskopf(1987)对OECD国家的进一步分析还区分了短期失业增长与长期持续的高失业水平对生产率的影响｡结果显示:短期失业增长会通过“失业成本”(或“丢掉工作的代价”)上升增加工人的劳动强度,从而提高平均生产率水平,尤其在法定劳动保护水平较低及劳资关系相对对立的国家;高失业率持续的时间越长,劳资关系越可能受损,伴随着渐增的不安全感,工人们会抵制工场创新,从而恶化未来生产率增长的前景｡在拉美和亚洲,较高的不充分就业水平与较高的平均劳动生产率增长之间的正相关关系,也同样得到了验证,原因是来自失业的压力[9]｡不仅失业对生产率水平的影响被不同经济发展水平的国家验证,失业与工资的相关关系也得到了实证证明｡Weisskopf(1979)在其“劳动力量上升”假设理论中提出,经济扩张时期劳动市场偏紧可增强劳动谈判能力从而提高工资率,随着失业率下降,工资提高速度超过生产率,因此劳动收益与失业率负相关[10]｡HahnelSher-man(1982b)在多元统计分析框架下验证并修正了该假设:即失业通过降低生产率而减少劳动收益[11]｡但Raffalovich,Leicht & Wallace(1992)设定的微分方程模型却不支持“劳动力量上升”假设,认为:失业增加并不是通过降低平均工资率而是通过减少劳动雇佣量减少了劳动收益,失业率与劳动收益之间负相关关系的潜在因果机制是有效就业而不是工资率｡

可见,将工资､劳动生产率､失业等变量置于劳资关系实证分析框架,无论采用了多元回归模型还是调整的微分方程,或是Logit模型(姚先国和郭东杰,2004),一般都限于对变量间数量依存关系及其影响因素与影响机制的验证｡“工资增长是劳动生产率增长的原因还是结果?这一点很难作计量经济学区分,因而算出工资对劳动生产率的影响几乎是不可能的”[12]｡随着Geweke(1982,1984)“线性反馈”计量方法研究成果的有效应用,这一难题迎刃而解｡该方法通过构造包含控制变量的自回归分布滞后预测模型,计算时间序列之间的统计反馈测量变量间的相互依存关系,包括变量间“反馈”的数量以及方向,从而拓展了格兰杰因果关系检验法[13][14]｡这种方法被统计学家和经济学家们广泛用于测算经济､金融领域变量的因果关系,如零售价格与消费价格的关系､标准普尔预估价与标准普尔指数的关系､现金收入与浮动汇率的关系等[15]｡值得关注的是,Millea & Fuess(2002,2005)运用Geweke的技术,对日本､美国不同劳动力市场条件下的工资和劳动生产率关系进行过测算,发现两变量在两国制造业的变动存在差异性:美国的工资与劳动生产率变动具有双向推动作用,日本的工资与劳动生产率变动则呈现单向关系,即劳动生产率的提高促进了工资增长但工资增长并没有促进劳动生产率提高[16][17]｡

目前,我国企业劳资关系中雇主与雇员之间力量对比很不均衡｡一方面,我国的工业化､城市化水平较低;另一方面,城乡二元经济存在着大量过剩劳动力,劳动力市场供过于求的情况将长期存在｡雇主往往利用交易中的买方主导地位,通过压低卖方(劳动者)的价格和降低劳动条件,取得超额利润[18]｡因此,运用Geweke的预测模型,测度我国特殊劳动力市场条件下工资与劳动生产率之间的相互影响关系,尤其是工资变动对劳动生产率的影响,将有助于进一步研究现阶段劳资关系｡此外,前期研究成果还激发了我们如下的思考:中国的工资与劳动生产率变动关系更接近日本还是美国的实证分析结果?Zhu & Warner(2000)在研究中国劳资关系由传统向现代的演化中,曾试图分辨出这种转变受日本和西方影响的程度,尤其是受日本影响的程度,因为两国有着以集体主义､个人牺牲精神､忠诚等为特征的儒家文化根基以及都经历了较长的农业经济时期[19]｡

二､计量模型

时间序列向量P､S､L分别表示实际劳动生产率､实际工资水平和失业率(指标解释见文中第三部分)｡P在t时刻的值Pt受过去值Pt-i和St-i影响,包含控制变量L过去值Lt-i的预测方程(1)为:

三､指标与数据

对劳动力市场条件指标的选择,西方国家一般采用失业率,失业率的大小折射出劳动力市场的松紧｡基于我国国情,本文按下式计算了从全社会角度衡量劳动力剩余的失业率L①｡

L=×100%(10)

式中:A1为城镇登记失业人数,A2 为农村剩余劳动力数,B为经济活动人口｡

我们将全社会劳动力剩余分为城镇失业人口与农村剩余劳动力两部分｡对我国城镇失业人数的统计,目前有城镇登记失业人数､城镇调查失业人数以及人口普查中的失业调查三种方法,后两种方法一方面开展的时间短､无时间序列资料,另一方面这些数据未公开,因此本文采用城镇登记失业人数｡农村剩余劳动力的测算方法多种多样,测得农村剩余劳动力的数量也从4000万到2亿不等｡常用的方法有:按土地和劳动生产率测算的“地劳比率变动法”,按钱纳里“世界发展模型”推算的“国际标准比较法”,农业和非农业部门的“劳动生产率比较法”等｡基于常规的认识以及时间序列数据的可获得性,本文采用熊祖辕和喻东(2004)的“地劳比率变动法”[20],算得近年来农村剩余劳动力数量在1.5亿左右,与广泛认同的1.2―1.5亿的数据基本吻合｡

工资和劳动生产率指标均采用剔除了物价变动的实际工资水平和实际劳动生产率(以1978年为基期),样本为1978―2002年的年度数据,分第二产业和建筑业计算｡之所以采用第二产业的数据,是基于第二产业就业人员中存在大量“农民工”的现实,尤其是制造业②和建筑业｡数据显示,就业于第二产业的农村非农劳动力占第二产业就业人数的比重超过25%,就业于建筑业的农村转移劳动力占建筑业就业人数的比重已达75%｡显然,第二产业GDP有相当一部分是农民工创造的｡因此,文中所用工资水平和劳动生产率指标的统计范围包括了农民工,并对计算中涉及的农民工数量和农民工工资进行了估算:以就业于第二产业和建筑业的农村非农劳动力数为第二产业和建筑业的农民工人数,以城镇在职职工工资的81%计农民工工资水平(未考虑工作时间及福利差异)[21]｡

四､计量分析

运用统计软件EViews5.0,对方程(3)､(6)､(8)的求解过程如下:

首先,模型中变量的应用前提是平稳时间序列,因此必须对各序列进行单位根检验｡第二产业P､S序列的单位根检验结果均为二阶单整,建筑业P､S序列的单位根检验结果分别为一阶和二阶单整,L序列则在一阶差分下平稳｡部分序列的单位根检验结果如表1所示:

第二,以各变量的一阶或二阶差分序列为观察值,用OLS法求解方程(1)､(2)､(4)､(5)､(7)｡其中,确定自回归分布滞后模型的滞后期是求解以上方程的关键和难点｡对于滞后期的确定,一般总是希望滞后期长,从而能够完整地反映所构造模型的动态特征,但是,滞后期越长,模型中待估计参数越多,自由度就越少｡为在滞后期与自由度之间寻求一种均衡,一般根据AIC(赤池信息准则)､SC(施瓦茨准则)取值最小的准则确定滞后期的阶数｡根据对模型滞后期检验的结果､一般经济理论以及研究经验(Millea & Fuess,2002,2005),合理的滞后期确定为1年｡

由方程(1)､(2)､(4)､(5)､(7)的预测误差方差,用公式[1-e-F]可以计算方差的变动度或增长率｡例如,方程(1)､(2)的预测误差方差计算如下:

公式(11)表示归因于S的过去值对P的预测误差方差减少的比率｡

分别计算第二产业､建筑业工资与劳动生产率的相互影响,结果如表2所示｡

表2的第一行数据显示了第二产业工资与劳动生产率之间的相互影响关系:在给定的劳动力市场条件下,增加工资促进劳动生产率提高5.166%,劳动生产率增长带动工资增长0.084%,工资与劳动生产率的即期影响为5.162%｡第二行数据表现了建筑业工资与劳动生产率之间的相互影响关系:在给定的劳动力市场条件下,工资增长对劳动生产率的冲击为21.042%,劳动生产率增长对工资的冲击是20.691%,工资与劳动生产率的即期影响为8.195%｡忽略即期影响,以上数据说明:第二产业存在单向推动关系,即工资增长促进了劳动生产率的提高;而建筑业则存在双向推动关系｡

虽然中国与日本､美国的工资水平和劳动生产率水平相差甚远,统计指标的计算口径､计算方法也存在着差异,但这并不妨碍我们将实证研究结果进行对比｡Millea & Fuess在测算美国､日本制造业工资与劳动生产率关系的同时,还测算了制造业分部门数据｡美国的分部门计算结果是:在耐用品生产部门和非耐用品生产部门都存在双向推动关系,但是集体谈判能力较强､工资水平较高的耐用品生产部门的数量反馈关系明显较弱｡日本的分部门计算结果显示出差异性:有些部门存在双向推动关系,有些部门则是单向推动关系,并且方向也不一致｡基于我国劳资关系现状,我们重点关注其工资对劳动生产率的影响,发现在制造业的关键部门以及重制造业――同时也是面临国内外竞争压力最大的部门,如钢铁､金属制品､电机制造､运输设备等部门,存在明显的工资增长促进劳动生产率提高效应｡而我们的实证分析结果更增加了以上对比分析的有趣性:在农民工占就业人数75%､平均工资水平低于第二产业的建筑业,工资增长促进劳动生产率提高效应远比第二产业明显｡对这一结论更具体的解释是:建筑业大量农民工的集体谈判能力弱､工资水平低､竞争压力大;而第二产业包括制造业､建筑业､采掘业以及电力､煤气及水的生产和供应业,其中,采掘业以及电力､煤气及水的生产和供应业多为垄断部门､国有企业,农民工比重低,这些因素有可能“稀释”第二产业的工资增长促进劳动生产率提高效应｡由此我们推测,制造业可能也存在较高的工资增长促进劳动生产率提高效应｡

五､结 论

日本的实证分析显示:在竞争压力大的部门,工资增长促进劳动生产率提高效应明显;从美国的实证分析中可以看出:集体谈判能力较弱､工资水平较低的生产部门,工资增长促进劳动生产率提高效应更显著｡无独有偶,Konings & Walsh(1994)在对英国企业的实证分析中曾发现:“奖励性的报酬给予非组织化的工人可以提高企业绩效,而给予组织化的工人则不能｡”[22]我们的实证分析结果同样验证了这一发现｡这一发现揭示出:在我国,提高工资是促进劳动生产率增长的有效途径｡同时,实证分析还暗示了提高农民工工资的经济意义｡

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