奥肯定律的怀疑
【内容提要】本文试图把奥肯定律和中国实际经济情况结合起来，寻找我国失业率与经济增长之间的关系。但由于种种原因，模型并不成功。也在一定程度上说明奥肯定律在中国并不适用。对此我们分析了其中的原因，并提出了以后的研究方向。
【关键字】奥肯定率 失业率 GDP 技术进步 阶段适用性
一．理论介绍和研究现状
奥肯定律是美国著名经济学家阿塞.奥肯提出的关于失业率与实际国民生产总值增长率之间的经验统计规律。其具体的公式为：,其中U为实际失业率，为自然失业率，Y为实际GDP,为潜在GDP，为参数，是变化的。这是奥肯定律的最初表现形式，但存在一些问题，它所表达的只是总量，是静态而不是动态的。以它为基础，得出了另一个奥肯定律表达式：,为t期失业率，为t－1期失业率，为t期的实际GDP增长率，为t-1期的实际GDP增长率。这一公式反映了失业率与实际GDP的变化率的动态关系，是一大进步，但也存在不足，最终我们决定采用最后一种表达式，即,Y为实际GDP增长率，为当失业率的变动为零时的实际GDP增长率大小，X为失业率的变动值。
鉴于奥肯定律这一经验数据对经济增长和发展曾有巨大的作用，我国许多经济学家研究探讨了这一定律，提出了很多观点。有些人指出：奥肯定律只适用于发达国家，对中国这个发展中国家来说，并不适用；还有些人指出：失业率与实际国民生产总值增长率是有关系的，并用某些地区的统计数据予以说明（如举出某些小镇为例）。还有些国外学者研究提出现在奥肯定律在西方发达国家也已失效，如美国就出现了高通涨 高失业的双高现象。
经过我们的调查和总结，我们发现，目前中国学者研究奥肯定律主要有两种方向：修正奥肯系数和校正失业率。
二．奥肯定律在中国的适用情况及原因分析
我们从《中国统计年鉴》中查到了中国从1979年到2001年的失业率增长率和同时期的经济增长率。如果奥肯定律有效，那么用中国的这些数据进行回归也可以得出相同的结论.
至于失业率数据的选择，我们没有重构计算失业率的模型，以对其进行修正。因为我们认为：中国的城镇登记失业率虽然不能完全如实地反映实际的失业率，但是也可以在一定程度上反映失业变动地趋势和规律；而且奥肯定律在西方产生的时候，也不存在中国特有的农村剩余劳动力的问题，未将城镇与农村的失业率分开计算；再加上农业GDP在总的国民生产总值所在份额很小。故我们直接使用了中国的城镇登记失业率。
其数据如下：
年度 经济增长率 （％） 失业率增长率
（％）
1979 11.4566 -4.2
1980 11.4454 -1.7
1981 5.6735 -0.6
1982 13.5812 -1.4
1983 12.9964 0
1984 15.1318 -0.3
1985 17.62 -0.4
1986 8.8045 0
1987 15.8501 -0.1
1988 24.2682 0.2
1989 12.9288 1.3
1990 19.5938 0
1991 14.0704 -0.3
1992 15.8377 0.2
1993 26.231 -0.1
1994 34.6771 0.1
1995 25.1593 0
1996 19.17 -0.1
1997 11.2209 -0.1
1998 7.8356 0.3
1999 13.6687 0
2000 8.0461 0.3
2001 10.2615 0.3
模型的建立：我们使用了一元线性回归模型。 令经济增长率为应变量Y，失业率增长率为自变量X, 得方程为Y=a+bX ＋u, 其回归分析如下：
Method: Least Squares
Date: 12/21/04 Time: 18:47
Sample: 1979 2001
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 15.76590 1.508961 10.44819 0.0000
X 1.073801 1.439306 0.746054 0.4639
R-squared 0.025820 Mean dependent var 15.45777
Adjusted R-squared -0.020569 S.D. dependent var 6.889867
S.E. of regression 6.960366 Akaike info criterion 6.801282
Sum squared resid 1017.381 Schwarz criterion 6.900021
Log likelihood -76.21475 F-statistic 0.556597
Durbin-Watson stat 1.045528 Prob(F-statistic) 0.463905
可以看到，在我们的模型中，用GDP增长率作为解释变量，失业率变动作为被解释变量，t检验和f检验的结果都很不好，这表明解释变量对被解释变量的解释程度非常低，失业率的变动与GDP增长率之间几无任何关系。
鉴于此结果，我们对x和y进行了平稳检验。单位根检验得结果表明x是平稳得，但是y是非平稳的。所以x和y之间不存在协整关系，是伪回归。
下一步我们对模型进行了校正，把模型中的变量以一阶差分的形式重新加以构造。得出的检验结果如下：
Dependent Variable: LY
Method: Least Squares
Date: 12/28/04 Time: 12:47
Sample(adjusted): 1980 2001
Included observations: 22 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.550805 1.434859 0.383874 0.7051
LX -2.958405 1.789132 -1.653542 0.1138
R-squared 0.120268 Mean dependent var -0.054323
Adjusted R-squared 0.076282 S.D. dependent var 6.770879
S.E. of regression 6.507510 Akaike info criterion 6.670299
Sum squared resid 846.9538 Schwarz criterion 6.769485
Log likelihood -71.37329 F-statistic 2.734200
Durbin-Watson stat 2.029611 Prob(F-statistic) 0.113832
从t值和F值来看拟合程度有所提高，但是仍然很不显著。但是从DW值和ARCH检验的结果来看，不存在自相关和异方差。
我们以菲利普斯曲线为理论基础，在模型中引入通货膨胀率。因为通货膨胀率与失业率存在此消彼长的依存关系，两者应该具有相关关系。由此估计式变为：y＝。
回归结果为：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/28/04 Time: 19:23
Sample: 1979 2001
Included observations: 23
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.549008 0.704650 -0.779121 0.4450
X 0.009542 0.066076 0.144407 0.8866
Z 2.063145 8.145342 0.253291 0.8026
R-squared 0.028935 Mean dependent var -0.286957
Adjusted R-squared -0.068171 S.D. dependent var 1.031021
S.E. of regression 1.065584 Akaike info criterion 3.086032
Sum squared resid 22.70940 Schwarz criterion 3.234139
Log likelihood -32.48936 F-statistic 0.297975
Durbin-Watson stat 0.671377 Prob(F-statistic) 0.745559
但是拟合效果仍然不好，我们对该模型进一步校正。我们用变量的一阶差分形式重新构造模型，结果为：
Dependent Variable: LY
Method: Least Squares
Date: 12/28/04 Time: 19:23
Sample(adjusted): 1980 2001
Included observations: 22 after adjusting endpoints
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.209097 0.156600 1.335225 0.1976
LX -0.072549 0.030870 -2.350162 0.0297
LZ 7.916626 4.920293 1.608974 0.1241
R-squared 0.225760 Mean dependent var 0.204545
Adjusted R-squared 0.144261 S.D. dependent var 0.793712
S.E. of regression 0.734232 Akaike info criterion 2.346141
Sum squared resid 10.24284 Schwarz criterion 2.494919
Log likelihood -22.80755 F-statistic 2.770102
Durbin-Watson stat 1.364874 Prob(F-statistic) 0.087966
.
T值有很大改善，但是F值还是不显著。拟合优度有所改善，但仍不理想。并且x和z存在多重共线性。可以说，这个模型是失败的。
我们想过将技术进步的因素作为解释变量引入模型，如果它所产生的影响是显著的，那么正好可以支持我们以下提到的奥肯定律在中国失效的原因――技术进步排挤了劳动力。但是没有找到准确、全面反映技术进步的指标，且以我们现在所学的知识的水平的局限，我们也无法将其正确量化。我们也考虑过虚拟变量的形式，但是技术进步是一个循序渐进的过程，虚拟变量太过绝对化。
究其原因：
我国正处于社会经济的多重变革之中，既经历着由农业社会向工业社会的转变，由计划经济向市场经济的转变，同时也经历着由工业社会向信息社会的转变，加之人口过多，因此中国的失业状况比发达国家曾经经历和正在经历的都更为复杂，问题更加尖锐，解决起来也更为棘手。对中国自改革开放以来显性失业日趋严重的问题社会各界是有着基本共识的。但是，对于中国目前存在的失业的类别，大多数人是归之于结构性失业以及体制转轨型失业。事实上，在科技迅速发展和经济全球化的大背景下，在中国除了存在着结构性失业和体制转轨型失业外，还存在着难以逆转的技术性失业。即存在着由于技术设备替代劳动力而形成的，相对于市场需求而言总量供给严重过剩的劳动力。
从中国就业弹性的变动趋势看。自从改革开放以来中国经济基本上保持着持续的高速增长。就经济增长对就业的贡献，经济学家一般用就业弹性作为衡量指标。根据发达国家的经验，由于经济增长往往是在科学技术的发展推动之下实现的，导致了经济增长与资本有机构成的提高、生产过程中科技含量的增加、劳动生产率的提高相伴随，因此就业弹性是呈下降趋势的。目前一些学者对中国就业弹性的研究也发现近些年来我国的就业弹性呈现的是下降趋势。如中国劳动与社会保障部社会保险研究所的何平、华迎放提供的数据是：1980--1989年间，我国的就业弹性系数是0.323；八五期间的就业弹性系数是0.109；1998年就业弹性系数是0.064；1999年就业弹性系数是0.05。中国人民大学教授曾湘泉测算的结果是：1980年我国的就业弹性系数是0.3489；1985年是0.2751；1990年是0.5224；1995年是0.1309；1998年是0.1025；1999年是0.0995。虽然,他们提供的数据不同，但是表明了中国的就业弹性的下降趋势。
从中国工业化的发展水平看。自从新中国成立以来，经过几十年的发展，中国的第一、第二、第三产业的结构已经从1952年的从业人员分别占83.5%，7.4%，9.1%，发展到2000年的分别占50.0%，22.5%，27.5%。而国内生产总值的构成则由1952年的分别占50.5%，20.9%，28.6%，发展到2000年的分别占15.9%，50.9%，33.2%。从中可以看出中国的工业化水平是有了很大提高的。特别是近十年来，通信和信息产业在我国也有了迅猛的发展。不仅工业、交通运输业的自动化程度有了很大提高，在通讯、金融、零售等行业中计算机和网络的使用也越来越普遍。引用的各种数据已经表明，根据发达国家走过的历程，在工业化的中期阶段，在人们的基本生活需求得到满足，而生产的自动化水平却在提高的时期，通过市场对劳动力的总需求就会减少。
除此之外，中国的失业问题还有起自身特殊原因。如我国国有企业改革加大了当前就业压力，农村剩余劳动力大量向城镇转移是另一原因，某些学者还提出了我国经济目前正经历迅速的“资本深化”过程，吸纳新增劳动力能力正在减弱，劳动投入增长贡献越来越小等等。
综合以上因素，奥肯定律在中国毫无疑问是不适用的。
三．进一步分析
那么我们究竟应该用什么理论、如何描述中国经济增长和失业率变动之间的联系呢？我们决定对奥肯定律的产生追根溯源，看看奥肯定律在西方国家是怎样通过实践的验证的，看看是否对重建或修正适合我国具体国情的经济学模型有所帮助。
在研究和调查的过程中，我们发现了一些很有意思的数据，引起了我们对奥肯定律的怀疑：
根据麦迪森在其《世界经济二百年回顾》一书中提供的一些数据，在市场竞争机制的作用下，由于企业家不断地把新的生产技术引入到经济活动中，结果是在生产活动中对物质要素的需求越来越多，对劳动的需求越来越少。
以英国为例，按1990年国际美元计算，1820年每个就业者占用的机器设备合238元，而1992年合23095元；每个就业者占用的非居住用建筑，1882年合2973元，1992年合41797元。再从劳动时间看，英国的总工作小时年平均复合增长率，1870-1913年是0.76，1913-1950是-0.46，1950-1973是-0.15，1973-1992是-0.57。这些数据表明，在第一次世界大战以前，在英国的工业化进程中，是技术变迁与对劳动力的需求增加同时并存，而后对劳动力的需求就开始减少了。在二战以后至70年代经济危机以前，虽然又有一个经济发展的黄金时代，但是对劳动力的需求还是在减少，只不过减少的速度慢一些而已。后来直至90年代对劳动力的需求减少的速度都在加快。
然而，进入90年代以后，英国以及美国的失业率明显降低了，到20 世纪末美国的失业率已经降到4.5%，英国的失业率也降到了5%以下。奥肯定律所展现的经济增长和失业率的相关关系似乎得到了印证。这样的事实似乎宣示着在科学技术高度发展如美国这样的水平之下，在连续的高速发展的带动下，仍然能够实现科学技术发展、劳动生产率提高与高就业率之间的正相关。
那如何解释越来越小的劳动力需求所必然导致的失业问题和英美国家随着经济增长而日渐下降的失业率之间的矛盾呢？
诚如英国社会学家吉登斯所言“在西方经济中，全日制或长期性的工作的比例正在减少。如果我们比较的不是工作位置的数目（number of jobs）而是劳动时间（hours of work），那么，我们就会发现，英美式的“充分就业型经济”与德法式的“高失业型经济”之间并无二异。
联合国发展项目发展研究室的高级政策顾问伊沙贝拉.格伦伯格也指出“根据1997年的《联合国全球社会状况报告》，在过去的20年间，临时性工作在总的就业机会中所占的比例越来越大——在10个发达国家中，从事这种工作的人已经占到就业人口总数的20%。”[]②很显然，这20年正是各发达国家在计算机和信息产业中加大投入的年代。正是这类高新技术的发展更明显地、普遍地减少了对劳动力的需求，因而使大量的劳动力不得不从事临时性的、不稳定的工作。
美国学者杰里米.里夫金更以其书名《工作的终结——后市场时代的来临》，清楚的表明市场经济发展至今天，对劳动需求的减少已经呈现不可逆转之势。在该书的导言中，他就指出 “信息时代到来了。在未来的岁月里新的更复杂的软件技术将使世界文明更加接近于几乎无工人的世界。在农业、制造业和服务业中，机器在迅速取代人的劳动，到21世纪中叶世界经济将接近完全自动化生产。”
一个多世纪以来流行的经济观点――认为新技术会提高劳动生产率，降低生产成本，增加廉价产品的供应，反过来又促进购买力的提高，扩大市场，创造出更多的就业机会――遭到了批驳。大量的事实证明科学技术的高速发展不仅导致对体力劳动者的需求大量减少，而且适应着生产的自动化、信息化而进行的企业管理方面的改革和重组，也大量减少了对中层管理人员的需求；不仅导致制造业对劳动力需求的锐减，而且服务部门吸收失业者的能力也正在减弱。
四．假说的提出
通过阅读大量参考文献，和对数据的粗略分析，我们发现奥肯定律在一定的经济发展阶段还是实用的，至少在奥肯提出该定律时它在美国是实用的。因此，我们大胆提出了奥肯定律的“阶段适用性”假说，即奥肯定律在经济发展的初期阶段有成立的可能性，此时新兴技术对于经济的贡献还不是处于主导地位，高新技术产业也不是带动经济发展的主导产业，经济增长的内生变量仍为资本和劳动力。
五．我们的困难和继续研究的空间
由于没有找到合适的数据，单纯的反映经济增长对失业的拉动或者说失业的改善对经济增长的贡献，排除了其他因素会产生重大或剧烈影响的可能性，因而造成模型的失败。而且由于所学知识有限和数据的缺乏，无法对我们的“阶段适用性”假说进行实践的检验。至于继续研究的空间，我们将争取找其他国家和地区的、符合前提假定的数据资料（eg.印度/新加坡/韩国），继续进行验证。
参考文献：
《中国统计年鉴》
《计量经济学》 古扎拉蒂
《在中国创建独特的就业保障制度的必要性探讨》 杨伟民 中国社科院
《世界经济二百年回顾》 麦迪森 中国改革出版社
《工作的终结――后市场时代的来临》 中国译文出版社
《工业化仍在挑战中国》
《中国就业与经济增长的奥肯定律估算》 经济研究参考
《我国经济对奥肯定律的偏移及失业研究》 世界经济
《解读奥肯定律》 宏观经济研究
《奥肯定律的变异》 王国荣 上海社科院