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論文:工資與物價會螺旋上漲嗎?――基于城鄉(xiāng)勞動力工資與物價的動態(tài)分析

發(fā)表時間:2015/4/26 9:56:53
目錄/提綱:……
一、問題的提出
二、研究方法及數(shù)據(jù)說明
(一)基于VECM模型的研究方法
(二)數(shù)據(jù)來源及說明
1、物價指數(shù)g,即各年物價相對于上年的增加幅度
2、各類勞動力平均工資的對數(shù)lw
3、農(nóng)民工工的對數(shù)lr
4、城鎮(zhèn)勞動力工資的對數(shù)lu
三、對工資與物價動態(tài)關(guān)系的初步檢驗
四、城鎮(zhèn)勞動力工資、農(nóng)民工工資與物價關(guān)系的考察
五、對工資與物價動態(tài)關(guān)系的進(jìn)一步解釋
(一)對物價變動中城鎮(zhèn)勞動力工資和農(nóng)民工工資影響差異的解釋
(二)對城鎮(zhèn)勞動力工資波動中物價和農(nóng)民工工資影響差異的解釋
(三)對農(nóng)民工工資波動中物價和城鎮(zhèn)勞動力工資影響差異的解釋
六、結(jié)論性評語
……
論文:工資與物價會螺旋上漲嗎?――基于城鄉(xiāng)勞動力工資與物價的動態(tài)分析

摘要 本文試圖考察我國工資和物價的動態(tài)關(guān)系;赩ECM模型的分析表明,二者存在明顯的螺旋上漲的跡象。在將工資分解為城鎮(zhèn)勞動力工資和農(nóng)民工工資后發(fā)現(xiàn),農(nóng)民工工資上漲會誘發(fā)城鎮(zhèn)勞動力工資快速跟漲,城鎮(zhèn)勞動力工資上漲會導(dǎo)致物價強勁上漲,而物價上漲又會推動農(nóng)民工工資上漲。我們利用脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)一步揭示了上述單向循環(huán)過程的數(shù)量特征。文章指出,以維護城鎮(zhèn)勞動力就業(yè)優(yōu)勢和工資優(yōu)勢為動因的二元就業(yè)制度,是造成上述循環(huán)以及工資――物價螺旋的關(guān)鍵。只有打破二元就業(yè)制度、理順城鎮(zhèn)勞動力與農(nóng)民工的工資關(guān)系,才能從根本上遏制工資與物價的螺旋趨勢。文章就此提出了相應(yīng)的建議。
關(guān)鍵詞 農(nóng)民工工資 工資結(jié)構(gòu) 通貨膨脹


一、問題的提出

近年來我國出現(xiàn)了較嚴(yán)重的通脹壓力。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù),2007年居民消費價格指數(shù)達(dá)到4.8%,而今年一季度更是達(dá)到了8%。在飆升的物價面前,工資也蠢蠢欲動,其上漲壓力日益凸顯。據(jù)預(yù)測2007年我國工資漲幅接近8%,位列全球第一。[ 數(shù)據(jù)來源:“調(diào)查預(yù)測:2007年中國工資漲幅將位列全球第一”,《南方日報》,2007年8月13日。]國家統(tǒng)計局甚至宣稱,去年工資漲幅已達(dá)到10%,超過了同期CPI指數(shù)。[ 數(shù)據(jù)來源:“統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示工資增幅超過CPI增幅引發(fā)質(zhì)疑”,《人民日報》,2008年5月5日。]在這種情況下,有人擔(dān)心我國已經(jīng)出現(xiàn)了工資與物價的螺旋上漲,并對
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的因果鏈條最終構(gòu)筑了工資與物價的螺旋關(guān)系。文章還利用脈沖響應(yīng)分析揭示了上述循環(huán)過程的數(shù)量特征。在接下來的部分,文章分析了上述循環(huán)過程以及工資與物價螺旋的內(nèi)在原因,指出以保護城鎮(zhèn)勞動力就業(yè)優(yōu)勢和工資優(yōu)勢為目的的二元就業(yè)制度,是造成上述狀況的主要原因。在當(dāng)前既要防止物價過快上漲,又要著力改善民生,允許工資利益尤其是以農(nóng)民工為代表的弱勢勞動_工資利益適當(dāng)上漲的情況下,必須從改革現(xiàn)有的二元就業(yè)制度入手來重構(gòu)城鄉(xiāng)勞動力的工資關(guān)系,并糾正城鎮(zhèn)勞動力工資上漲的制度慣性。只有這樣才能從根本上遏制工資與物價的螺旋趨勢。

二、研究方法及數(shù)據(jù)說明

按傳統(tǒng)的實證方法,要考察工資和物價間的動態(tài)關(guān)系,就必須依據(jù)某一經(jīng)濟理論來預(yù)設(shè)變量間的因果關(guān)系,但實際中,工資和物價可能互為因果,為了避免理論預(yù)設(shè)的誤差,我們采用不需要理論預(yù)設(shè)的向量自回歸模型來進(jìn)行分析。
(一)基于VECM模型的研究方法
向量自回歸模型將每個變量都視為內(nèi)生變量,并且都是自身和其他內(nèi)生變量的滯后項的函數(shù)。當(dāng)不考慮外生變量時,向量自回歸模型具有如下形式:
, (1)
式中為內(nèi)生變量向量,根據(jù)研究需要,包括通貨膨脹率(用居民消費價格指數(shù)代替)、平均工資上漲率、城鎮(zhèn)勞動力工資上漲率以及農(nóng)民工工資上漲率等。為滯后階數(shù)。為滿足白噪聲條件的隨機擾動項。如果各變量為同階單整,并存在協(xié)整關(guān)系,那么上式可整理成如下的向量誤差修正模型VECM:
(2)
式中為一階差分變量,為滯后一階的誤差修正項,反應(yīng)了在長期均衡狀態(tài)下各變量間的協(xié)整關(guān)系。作為誤差修正系數(shù),反應(yīng)了當(dāng)變量偏離長期均衡路徑時,自動矯正機制將其引回到均衡狀態(tài)的速度,它也反應(yīng)了對短期變化的影響。反應(yīng)了各變量的短期波動對其他變量的影響。
在我們的分析中,基于(2)式的VECM模型可以提供兩種用途:
首先,作為對常規(guī)的Granger因果檢驗的補充手段來強化對工資和物價因果關(guān)系的認(rèn)識。我們知道,常規(guī)的Granger檢驗是用某一變量的滯后項來解釋另一變量的當(dāng)期值。如果滯后項顯著,則證明因果關(guān)系成立。而在VECM模型中,可利用某一變量的滯后差分項來解釋其他變量的差分項,具體地,在(2)式中,如果顯著,則說明前者是后者短期波動的Granger原因。國內(nèi)學(xué)者中,盧鋒和彭凱翔就利用這種方法檢驗了糧價波動和物價波動的因果關(guān)系[7]。
其次,可通過脈沖響應(yīng)函數(shù)來進(jìn)一步探察某一變量的波動對其他變量所造成的動態(tài)影響。這與向量自回歸模型VAR類似。脈沖響應(yīng)可表示為yt+n/ut,代表在第期來自某一變量的擾動對其他變量在其后的第期所產(chǎn)生的沖擊。由此,我們可以從具體的數(shù)量特征上把握物價和工資之間的交互影響。
(二)數(shù)據(jù)來源及說明
本文以1984-2006年的宏觀數(shù)據(jù)為樣本。之所以選擇這一時間段,是因為我國的城市部門改革和就業(yè)制度改革是從1984年開始的,此外也正是在這一年允許農(nóng)村勞動力自帶口糧進(jìn)入城市謀生就業(yè)。各指標(biāo)來源情況如下:
1、物價指數(shù)g,即各年物價相對于上年的增加幅度。我們用居民消費價格指數(shù)來表示,這可以從各年《中國統(tǒng)計年鑒》中方便地查閱到。
2、各類勞動力平均工資的對數(shù)lw。在二元就業(yè)制度下,按戶籍性質(zhì)可以將勞動力分為城鎮(zhèn)勞動力和農(nóng)村轉(zhuǎn)移勞動力。據(jù)統(tǒng)計目前我國農(nóng)民工數(shù)量已接近2億人,如此龐大的農(nóng)民工階層,對總均工資水平的影響越來越不可小視。我們用城鎮(zhèn)職工工資和農(nóng)民工工資的加權(quán)平均數(shù)來表示總均工資,而權(quán)重為兩類勞動力在總勞動供給中的比重。該比重可參見丁守海的已有成果[8]。
3、農(nóng)民工工的對數(shù)lr。這里首先要估算出各年的農(nóng)民工工資水平,對于2005年之前的數(shù)據(jù)我們可參照丁守海的估算結(jié)果[8][9],而對2006年的數(shù)據(jù),可采用類似的推算方法進(jìn)行估算,即用農(nóng)村居民人均年收入中來自于工資性收入的部分乘以農(nóng)村總?cè)丝谠俪赞r(nóng)村勞動力中以非農(nóng)產(chǎn)業(yè)為主要職業(yè)的人數(shù)。
4、城鎮(zhèn)勞動力工資的對數(shù)lu。根據(jù)蔡眆、白南生等的研究[5],在二元分割的城市就業(yè)市場上,城鎮(zhèn)勞動力主要集中在正規(guī)部門,由于失業(yè)保險等制度性保護措施的作用,即便失業(yè),很多城里人也不愿到以個私單位為代表的非正規(guī)部門就業(yè),更不愿接手臟累苦危的工作。我們可用國有和城鎮(zhèn)集體單位來代表城鎮(zhèn)勞動力集中的正規(guī)部門,并根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》,通過計算國有和城鎮(zhèn)集體單位職工平均工資的平均數(shù),來近似反應(yīng)城鎮(zhèn)勞動力的工資水平。

三、對工資與物價動態(tài)關(guān)系的初步檢驗

根據(jù)整理的數(shù)據(jù),首先檢驗物價指數(shù)g和總工資對數(shù)lw的平穩(wěn)性,見表1:
表1:各變量的ADF檢驗結(jié)果:
變量 檢驗形式
(C,T,P) ADF值 AIC 變量 檢驗形式
(C,T,P) ADF值 AIC
g (0,0,4) -1.02 -3.15 ∆g (0,0,3) -4.63*** -3.18
lw (C,T,2) -1.85 -3.17 ∆lw (C,0,1) -3.08** -3.14
lu (C,T,2) -2.62 -3.22 ∆lu (C,0,3) -3.83*** -3.13
lr (C,T,2) -1.71 -2.07 ∆lr (C,0,1) -3.35** -2.04
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