人口结构、供给冲击与巴拉萨—萨缪尔森效应(3)

　　拓展BS模型的经验分析
　　（一）图表分析
　　为了比较中美两国两部门劳动生产率变化与人民币实际有效汇率的关系，本文用年度部门实际增长率来进行对比。图1给出了中美两国贸易品与不可贸易部门年度劳动生产率增长率。从图1中可见，在汇率制度改革以来的大部分年份里，中国制造业与服务业劳动生产率的年度增长率都要高于美国的同期数值，同时作为BS效应的核心传导机制，中国制造业生产率年度增长率要远高于美国同期该产业的增长率。
　　图2显示的是中美两国相对生产率（cpzs）与人民币实际有效汇率（REER）的走势情况。cpzs为中美相对生产率指数（以1994年为100）。由图2可见，当cpzs上升时，REER也上升，反之亦然。这些特征满足BS效应的阐述。
　　BS效应的传导机制中最重要的一点是可贸易部门劳动生产率相对不可贸易部门劳动生产率增长时，其工资率也相应增长。若可贸易部门工资率与生产率增长幅度存在差异时，说明有其他因素阻碍了其间的传导。图3给出了中国制造业生产率与其工资率累计增长指数。由图3中可看出，在汇率制度改革之后，我国制造业劳动生产率累计增长了743%，而该部门工资率只累计增长了456%。
　　（二）统计分析
　　为了揭示相关变量的统计学关系，下文将中国制造业工资率（gz）对国内制造业部门生产率（mp）与农村人口比率（rural）做回归。回归方程如下：
　　（2）
　　lgz，lmp，lrural表示各变量的自然对数值。
　　首先我们检验相关变量的平稳性，ADF检验结果见表1。
　　结果显示，lgz，lmp，lrural为非平稳序列，其一阶差分平稳，都为I（1）序列。考虑到样本量的因素，这里设最大滞后期数为2。由SC准则，我们以滞后2期为VAR模型的最优滞后期。经检验，VAR（2）差分方程的特征根都小于1，位于单位圆内，说明VAR（2）模型是稳定的。下文用Johansen极大似然法进行协整检验。表2是估计结果。
　　迹检验统计量和最大特征值统计量都显示在5%的显著性水平下，只存在一个协整方程。标准化方程见表3。
　　以上Johansen协整检验分析结果表明，在5%的显著性水平下，对我国制造业工资率，制造业劳动生产率和农村人口比率而言存在一个协整方程：
　　（3）
　　方程（3）说明长期中平均而言，中国制造业部门劳动生产率每上升1个百分点，制造业工资率上升0.38%；农村人口比率每下降1%，制造业工资率上升10.07%。
　　由于协整检验只确定了变量之间的稳定关系，但并没有给出统计意义上的因果关系，表4给出了三变量的联合Grange检验结果。
　　Grange因果检验的结果显示，在5%的显著性水平下，中国制造业劳动生产率与农村人口比率不是制造业工资率的Grange原因的原假设被拒绝。可见，制造业劳动生产率和农村人口比率一起作为引起制造业工资率的Grange原因。
　　下面，本文将对拓展的BS效应，即方程（1）进行检验，
　　首先对变量cp进行平稳性检验，见表5。
　　其余变量的平稳性前面给出过检验结果，这里不再赘述。基于同样的原因我们选择VAR（2）模型作为检验标的，用Johansen极大似然法进行协整检验。表6是估计结果。
　　迹检验统计量和最大特征值统计量在5%和10%的显著性水平下，显示有一个协整方程。协整方程的符号符合预期以及相应系数的t值都是显著的。下面给出协整方程：
　　（4）
　　方程（4）说明长期中平均而言，中国制造业相对服务业部门劳动生产率相对美国该比率每上升1个百分点，人民币外部实际汇率（实际有效汇率）上升0.21%；农村人口比率每下降1%，人民币外部实际汇率（实际有效汇率）上升5.98%。在拓展的BS模型检验中，我们可以发现，中美两国相对生产率差异所引起的人民币实际汇率变动比较小，只有0.21%的相对变化（针对生产率差异变动1%而言），而农村人口比率的影响要大得多，这也证实了中国转型期间剩余劳动力在转移过程中，由于工资效应变小的间接影响，使得BS效应也变小。
　　为了验证是否是中美两国两部门相对劳动生产率和农村人口比率引起了人民币实际有效汇率的变化，表7给出了国际版BS效应的联合Grange检验结果。
　　Grange联合检验的结果显示，中美两国两部门相对相对劳动生产率和农村人口比率一起作为引起人民币实际有效汇率的Grange原因。
　　从严格的计量经济学角度而言，Johansen检验在样本空间较小情况下可能存在的非一致性估计的缺陷（Johansen，1988），而E-G两步法对数据的要求相对较低，且可以得到一致性估计，下面本文将用E-G两步法对国际版BS效应做一个验证。为了给出更多的变量信息，我们的检验方程如下：
　　（5）
　　其中lreer，lrp，lrp*，lrural分别表示人民币实际有效汇率的自然对数值、我国两部门相对劳动生产率的自然对数值、美国两部门相对劳动生产率的自然对数值、我国的农村人口比率。各变量的ADF平稳性检验如表8所示（前面已检验过的这里省略）。
　　ADF结果显示，检验所用变量水平值均为非平稳序列，一阶差分平稳（5%的显著性水平），为I（1）序列。接着我们对其用最小二乘法（OLS）进行检验，并查看其残差的平稳性。的趋势如图4所示。
　　对t进行单位根检验，含有截距项，滞后阶数由SC准则确定，结果见表9。
　　ADF统计量的P值显示，残差是平稳序列。变量之间的协整关系存在，即国际版BS效应成立。协整方程中各变量系数以及相关统计量如表10所示。
　　如表10所示，协整方程中各变量系数与预期的符号相同。从显著性水平而言，除了我国相对劳动生产率系数在10%的显著性水平上显著之外，其余变量系数都是高度显著的，方程的F统计量高度显著说明我国相对劳动生产率，美国相对劳动生产率与我国农村人口比率都是人民币实际有效汇率的关键解释变量。较高的拟合优度R2（或校正的R2）说明协整方程包含了足够且重要的解释变量。残差的正态性检验（JB检验）说明满足残差的正态性假设；序列相关的LM检验说明方程残差不存在序列相关；异方差的White检验表明不存在异方差。故而协整方程的结果具有较高的稳定性，检验结果是有效的。下文给出拓展BS效应的协整方程：
　　（6）
　　方程（6）说明长期中平均而言，中国制造业相对服务业部门劳动生产率每上升1个百分点，人民币外部实际汇率（实际有效汇率）上升0.09%（人民币实际汇率升值）；美国制造业相对服务业部门劳动生产率每上升1个百分点，人民币外部实际汇率（实际有效汇率）下降2.38%（人民币实际汇率贬值）；农村人口比率每下降1个百分点，人民币外部实际汇率（实际有效汇率）升值5.98%。基于E-G两步法的检验结果同时证实了由于中国经济转型期间剩余劳动力转移对制造业部门工资率的影响，使得BS效应变小。这和方程（4）所得到的结论是一致的。
　　结论
　　基于中国进入20世纪90年代以来的外向型经济体特征，本文着重研究了供给冲击（生产率冲击）对人民币实际汇率的影响。考虑到BS效应中的劳动力有限供给，充分就业的经典假设与中国实际情况颇有出入，由于中国经济中存在着城乡二元结构，农村中存在隐性失业，加上结构转型等因素，使得BS效应中关键的工资传导机制会受到很大影响，故而从劳动力市场的角度对BS模型进行了拓展。
　　在加入了反映劳动力市场变化状况的农村人口比率（rural）变量后，在分析中国制造业生产率与农村人口比率对中国制造业工资率的影响部门后发现，制造业生产率和农村人口比率与中国制造业工资率存在协整关系，且存在单向的Grange因果关系，即制造业生产率和农村人口比率是制造业部门工资率的决定因素。
　　在分析拓展的BS模型部分，考虑到本文所用样本空间较小，可能存在检验效力较低与非一致性估计问题，同时使用了Johansen协整检验与E-G两步法对拓展的BS效应进行了验证。结果发现，拓展的BS效应在中国是成立的。基于两种协整方法得出的结果说明，在拓展的BS模型中，中美两国相对生产率差异所引起的人民币实际汇率变动比较小，而农村人口比率变动的影响要大得多，这也证实了中国转型期间剩余劳动力在转移过程中，由于工资效应变小的间接影响，使得BS效应也变小的推论。

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