測定中國真實失業(yè)率的一種嘗試——基于股指的實證分析

郭 帥

(武漢大學(xué)，湖北 武漢 430072)

失業(yè)率是政府制定正確的宏觀經(jīng)濟政策以保障經(jīng)濟平穩(wěn)運行的重要依據(jù)，受到各國的關(guān)注。中國失業(yè)率數(shù)據(jù)的調(diào)查方法主要有三種。第一，登記失業(yè)率。第二，城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率。第三，歷次人口普查中的失業(yè)調(diào)查。由此可以看出，中國現(xiàn)存的失業(yè)率調(diào)查方法不僅得出的失業(yè)率數(shù)據(jù)互不相同，而且都與真實失業(yè)率有較大出入。

正因為失業(yè)率指標(biāo)的重要性，而且中國目前測定失業(yè)率數(shù)據(jù)的失真率較高，一批學(xué)者對失業(yè)率進行了研究，提出一些計算模型和方法，試圖對中國的失業(yè)率做出較為接近真實失業(yè)率的把修正。穆熙(2000)通過比較中美兩國摩擦性和結(jié)構(gòu)性失業(yè)的影響因素推定中國的自然失業(yè)率應(yīng)在8%；李實(2004)、蔡昉(2004)通過選定特定城市進行抽樣調(diào)查獲取失業(yè)人口數(shù)量。但是這些研究主要局限在籠統(tǒng)的定義比較以及對統(tǒng)計數(shù)據(jù)的簡單處理和修正。向東進、范輝(2010)則利用貝葉斯向量自回歸模型根據(jù)我國28年的GDP增長率、CPI、登記失業(yè)率及一、二、三產(chǎn)業(yè)的增長率數(shù)據(jù)分析了影響我國城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的因素，并做出相應(yīng)的預(yù)測。但由于他們?nèi)允褂昧酥袊牡怯浭I(yè)率等這些(可能)失真的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，故而由此獲得的預(yù)測失業(yè)率仍不一定與真實失業(yè)率相吻合。

借鑒這些學(xué)者的研究成果，本文嘗試通過分析股指與失業(yè)率的關(guān)系對中國的失業(yè)率做出估計。股指與經(jīng)濟體的失業(yè)情況表現(xiàn)出一定的相關(guān)性，是因為股票市場是宏觀經(jīng)濟在資本市場的一個反映，社會資金的融通需求擴大了生產(chǎn)的規(guī)模，降低了失業(yè)率。經(jīng)由股指這一橋梁，或許能達到或接近真實失業(yè)率的彼岸。

1 失業(yè)率與股指的相關(guān)性分析

失業(yè)率與經(jīng)濟發(fā)展的情況有著密切的關(guān)系，而股票市場是一個經(jīng)濟體經(jīng)濟發(fā)展的晴雨表，且它的市場化程度較高，不易受個人或組織的操控，反映股票市場變化的股指數(shù)據(jù)真實，不存在人為修改或是隱瞞的可能。故而以下將分析美日英三國的失業(yè)率與本國的主要股指之間的相關(guān)性，以期得到一個失業(yè)率與股指的之間的統(tǒng)計規(guī)律，最終能對我國的失業(yè)率加以估計。

(1)股指與失業(yè)率趨勢比較。為了與失業(yè)率的月度數(shù)據(jù)統(tǒng)計相對應(yīng)，我們選取1995年1月至2008年12月共216個月的平均股指(道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)、日經(jīng)225指數(shù)、倫敦金融時報指數(shù))作為原始數(shù)據(jù)(來源：雅虎財經(jīng)網(wǎng)站)。為了便于觀察，我們調(diào)整均值使其均值與本國的相應(yīng)時期的失業(yè)率均值相等。將經(jīng)過這一調(diào)整過程的數(shù)據(jù)作為樣本，與相應(yīng)月份的失業(yè)率進行比較。通過比較我們得出美國與日本的股指與失業(yè)率之間存在較為明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而英國除了2003年至2007年這一時期外二者也表現(xiàn)出了一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(2)股指與失業(yè)率的回歸分析。本文旨在考慮失業(yè)率與股指的相互影響變動趨勢，而不是要全面的考量失業(yè)率的影響因素，因此只需要建立簡單的一元線性回歸模型：

通過數(shù)據(jù)處理分別得到美日英三國月度失業(yè)率與股指的回歸模型

從使用月度數(shù)據(jù)的回歸分析可以看出，美日英三國的失業(yè)率與對應(yīng)的股指存在一定的影響關(guān)系，回歸系數(shù)的范圍則在-0.354至-0.796之間。

為了進一步的剔除股指短期波動的影響，我們再使用三國的年度數(shù)據(jù)進行回歸。結(jié)果顯示出在較長的周期內(nèi)，失業(yè)率與股指的相互變動關(guān)系更加明顯的特征。

三國年度回歸模型如下：

從現(xiàn)在得出的模型可以看出，股指每一個單位的變化，就將導(dǎo)致失業(yè)率0.364至0.801個單位的負(fù)向變化，這里隱含的經(jīng)濟學(xué)含義就是股指上漲(在長期)表明宏觀經(jīng)濟景氣，就業(yè)機會增加，從而減少失業(yè)率；股指下跌(在長期)意味著宏觀經(jīng)濟低迷，就業(yè)機會減少，從而拉高失業(yè)率。但是值得注意的是，股指的短期波動還有可能受到諸如參與者非理性預(yù)期、基本市場流動性增加、突如其來的利好消息或是巨災(zāi)等隨機因素的沖擊，從而并不能保持與宏觀經(jīng)濟的一致變動，所以在這里得出的這個結(jié)論僅能作為總體態(tài)勢的一個推論。

3 對中國失業(yè)率的修正

(1)中國登記失業(yè)率與上證綜指的關(guān)系。我們通過對中國登記失業(yè)率與上證綜指的關(guān)系做一元回歸分析，從回歸結(jié)果看，上證綜指對中國年度、季度登記失業(yè)率的解釋度不高，說明即使在長期看來，股指在影響登記失業(yè)率變動的因素中所占比重不大；回歸系數(shù)分別為0.223和-0.019，說明股指的波動對登記失業(yè)率的變動影響也較美日英三國要小，表現(xiàn)出股指波動與宏觀經(jīng)濟的發(fā)展趨勢相關(guān)度不高，而出現(xiàn)正系數(shù)更是說明登記失業(yè)率與股指所反映的宏觀經(jīng)濟趨勢同向變動，這與現(xiàn)在主流的經(jīng)濟學(xué)理論是相違背的。這也就再次說明了中國的登記失業(yè)率并不能很好的反映中國真實的失業(yè)狀況。

(2)基于美、日、英三國模型的中國失業(yè)率修正。各國學(xué)者對宏觀經(jīng)濟與股市的影響進行了非常多的研究。Ross Levine,Sara Zervos(1998)通過對美國各項宏觀經(jīng)濟指標(biāo)與股票市場、資本市場的各項指標(biāo)的相關(guān)性分析認(rèn)為，股票市場的流動性和發(fā)展穩(wěn)健地(robustly)正相關(guān)與當(dāng)期以及未來的經(jīng)濟增長。顧嵐，劉長標(biāo)(2001)也運用中國的數(shù)據(jù)進行了類似的研究，他們通過對滬深股指與宏觀經(jīng)濟指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系進行統(tǒng)計分析認(rèn)為，雖然中國的宏觀經(jīng)濟指標(biāo)與滬深股指之間沒有明顯的關(guān)系，但是其內(nèi)在的運行即其動態(tài)運行之間的長期均衡關(guān)系是顯著的。以此為理論依據(jù)，我們可以將得出的美日英三國的失業(yè)率與股指之間的線性模型用于中國失業(yè)率的修正。將91至10年的年度上證綜指代入(5)、(6)、(7)式，得出一組數(shù)據(jù)，從該數(shù)據(jù)中得出以下結(jié)論：根據(jù)回歸方程修正的中國失業(yè)率數(shù)據(jù)在06年前一直高于登記失業(yè)率，而在07年滬市暴漲造成了修正失業(yè)率大幅下降，根據(jù)模型回歸系數(shù)的不同，下降的幅度有所不同。日本模型修正的失業(yè)率下降至近乎0的水平，而根據(jù)美英模型修正的失業(yè)率則仍高于當(dāng)年公布的登記失業(yè)率水平。與同期的上證綜指相比較，經(jīng)過修正的中國失業(yè)率數(shù)據(jù)表現(xiàn)出了比較明顯的隨股指波動反向變化的態(tài)勢，較好的體現(xiàn)了失業(yè)率與宏觀經(jīng)濟的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

3 結(jié)論

針對目前中國缺少真實可靠的失業(yè)率統(tǒng)計數(shù)據(jù)這一事實，本文建立回歸模型，通過對美、日、英三國失業(yè)率和股指的調(diào)整及計算，估計出每一單位的股指的波動就將導(dǎo)致0.36至0.80單位的失業(yè)率的負(fù)向波動。再通過比照上證綜指數(shù)據(jù)，得出三列中國1991年至2010年年度失業(yè)率的修正值。這些修正序列總體表現(xiàn)出遞減的發(fā)展態(tài)勢，一定程度上反映出失業(yè)率的反經(jīng)濟周期性質(zhì)。其中，根據(jù)美、英模型得出的修正值基本保持在5%至9%的水平，均高于同期的登記失業(yè)率水平。

通過以上的分析，我們已在尋找真實失業(yè)率的道路上找到了股指這一突破口，但這一方法和我們所做的分析也存在一些缺點。首先，對于數(shù)據(jù)的處理來說有缺陷。在處理原始數(shù)據(jù)時，修正均值時采取的多為算數(shù)平均，這樣一來樣本中短期的劇烈波動有可能被掩蓋，從而導(dǎo)致序列在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上一些特點可能被忽略。

其次，對于假設(shè)的模型本身來說也存在局限性。通過回歸得出的常數(shù)項最大不超過9，那意味著根據(jù)本模型得出的最大失業(yè)率不會超過9%，股指的波動也不能超過一定的范圍，而這恰恰可能與現(xiàn)實不符。因為股票市場發(fā)生短期的劇烈波動是完全有可能的，例如2007年滬市出現(xiàn)暴漲，直接導(dǎo)致了使用日本模型估計的失業(yè)率劇烈下降，以至于達到0.6%的極低水平。出現(xiàn)這種情況主要是由于模型本身假設(shè)的是失業(yè)率、股指都與實體經(jīng)濟這一總體發(fā)展的水平密切相關(guān)，但是中國的資本市場與實體經(jīng)濟的關(guān)系，以及與西方發(fā)達國家的資本市場與實體經(jīng)濟的關(guān)系的異同還存在爭議，這也是我們今后可以進一步研究、完善的理論領(lǐng)域。

[1]向東進，范輝.我國城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的影響因素分析及預(yù)測[J].湘潭大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版)，2010，34(3)：73-77.

[2]蔡昉.人口轉(zhuǎn)變、人口紅利與經(jīng)濟增長可持續(xù)性——兼論充分就業(yè)如何促進經(jīng)濟增長[J].人口研究，2004，28(2)：2-9.