经济转轨速度对长期失业影响的实证研究.doc

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1、经济转轨速度对长期失业影响的实证研究内容摘要：本文使用1996-2002综列数据(PanelData)来估计经济转轨速度对长期失业的效应，发现控制其他变量后，考察期内特定年度较快的转轨速度对随后两年内的长期失业率影响是显著的。这说明较快的转轨速度将以较高的长期失业率为代价，政府政策则应当在转轨速度和长期失业率之间权衡。　　关键词：经济转轨转轨速度长期失业　　　　我国近年来失业率持续攀升，而失业劳动力中长期失业占了一半左右。长期失业已成为我国经济生活中的一个现实问题。　　在经济理论中，长期失业通常被认为是结构性失业的表现。当人力资本调整速度跟不上经济结构变动的速度时，结构性失

2、业就会出现，经济中的长期失业率就会增加。但是在转轨经济国家，长期失业可能不仅跟经济结构变动有关，也跟经济转轨的速度有关。因为经济转轨的一个基本组成部分是劳动力资源的再配置，即劳动力从效率较低的国有部门向更有效率的私人部门转移(Roland,2000)。在这种转移过程中，从国有部门压缩出来的劳动力需要有一段时滞来学习和适应私人部门就业。如果这段时滞很长(比如≥6个月)，那么过快的转轨速度就会造成过多的劳动力滞留在失业状态，长期失业率就会增加。　　本文试图对我国经济转轨速度对长期失业的关系进行实证研究，以检验经济转轨速度对长期失业的影响。而这一检验的政策含义是很明显的：如果政府

3、觉得长期失业率太高，则应当适当调低国有经济退出或关闭的速度；如果政府觉得长期失业率尚可承受，那么就可以维持甚至加快转轨的速度。　　　　研究方法　　　　要研究经济转轨速度对长期失业的影响，首先需要有一个衡量经济转轨速度的指标。本文采用的指标是国有经济单位职工数量的变动百分比(S)。之所以用这一指标，一是如前面提及，经济转轨的过程是劳动力从国有部门转移向私有部门的再配置过程，国有经济单位职工数量的变动百分比恰当地反映了国有部门关闭速度；二是因为它直接表现了从国有部门释放到失业大军中的劳动力份额。假设国有经济单位职工数量为Nt，则国有经济单位职工数量的变动百分比(S)被定义为：　

4、　　　可以考虑利用横截面数据来进行分析。譬如，利用多个地区的截面数据，在控制其他条件不变的情况下，检验各地区经济转轨速度与该地区长期失业之间的关系。　　　　数据、模型和估计结果　　　　(一)数据3　　仅仅获取一个年度的各省区横截面数据可能受制于样本数量而难以得到显著结果。因此，本文实际上考虑了1996-2002多期横截面数据。实际上这是典型的综列数据(paneldata)，只不过与人们通常用综列数据检验时间序列上的效果(结果关于T→∞收敛的情况)不同，这里用它是检验截面上的效果(结果关于N→∞收敛的情况)。所有数据全部来自《中国劳动统计年鉴》(1996-2003)，包含了除

5、我国台湾、港澳、西藏之外的其他各省区1996-2002年的失业率、长期失业率、国有经济单位职工数量变动百分比(S)、15-64岁人口百分比、人均人力资本数据。其中，个别省市数据有缺失。　　(二)计量模型和检验方法　　长期失业是指“≥6个月”的失业。如果经济转轨速度对长期失业率有影响，那么本年度的转轨速度St、上年度的转轨速度St-1上上年度转轨速度St-2乃至更早年度的转轨速度都可能影响本年(t)的长期失业率。究竟应该上溯多少个年度，实际上将反映长期失业人口再就业时滞的长短。鉴于可获取数据的年限较短，本文拟上溯到第t-2年（实际上在估计时会发现第t-2的的显著程度都已经比较

6、低了）。　　计量模型设定为：　　lnLTUit=αit+β1St+β2St-1+β3St-2+σXit+uit　　式中，被解释变量是长期失业率的自然对数lnLTU；i是地区标识；t是年度标识；α是截距项；Xit是控制变量维(各地区历年失业率自然对数、15-64岁人口比重、人均人力资本)，σ是控制变量系数维；uit是随机扰动项。　　β1，β2，β3三个系数分别度量了第t年、第t-1年、第t-2年的国有经济单位人员变动速度对第t年长期失业的影响。对这三个系数的检验方面，如果系数不显著，我们还需用Wald检验来检验该三个系数是否同时为0，即：　　H0：β1=β2=β3=0　　Ha

7、：β1，β2，β3不同时为0　　因为，即使β1，β2，β3三个系数未能通过显著性检验，但若Wald检验被拒绝，仍意味着不能拒绝转轨速度对长期失业有影响。　　(三)估计结果　　由于利用综列数据进行横截面分析，因此有必要控制年度效应。我们使用固定效应(FixedEffect)方法来估计，结果如表1所列。　　　　估计结果表明，经济转轨速度(国有企业就业收缩速度)对长期失业有显著的影响。具体来说，上一年转轨速度更快的地区次年的长期失业率也比较高。需要注意到β1，β2，β3的系数均为负数，由于国有经济单位职工人数在样本数据是