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    美日貨物貿(mào)易逆差與美國(guó)就業(yè)的相關(guān)性研究

    2020-11-17 01:16:56唐藝嘉
    經(jīng)濟(jì)師 2020年11期
    關(guān)鍵詞:貿(mào)易逆差階數(shù)失業(yè)率

    ●唐藝嘉

    一、問(wèn)題提出

    在2018 年初,美國(guó)總統(tǒng)特朗普突然宣布對(duì)中國(guó)發(fā)起的“301”調(diào)查結(jié)果,認(rèn)定中國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)對(duì)美國(guó)造成了侵權(quán),并且計(jì)劃對(duì)從中國(guó)進(jìn)口的至少500 億美元商品征收25%的關(guān)稅,中美貿(mào)易戰(zhàn)正式拉開(kāi)序幕①。在美國(guó),一部分學(xué)者根據(jù)要素價(jià)格均等化理論即H-O-S 理論,認(rèn)為美國(guó)的貿(mào)易逆差長(zhǎng)期過(guò)大使得其就業(yè)率不斷下降,而若能夠通過(guò)實(shí)施減少貿(mào)易逆差的措施就可以解決美國(guó)的失業(yè)問(wèn)題,提高就業(yè)率。因此美國(guó)發(fā)起貿(mào)易戰(zhàn)的部分直接原因,就是美國(guó)單方面認(rèn)為美中的貿(mào)易逆差過(guò)大,減少了美國(guó)國(guó)內(nèi)的就業(yè)崗位,拉低了其就業(yè)率。以史為鑒,在20 世紀(jì)60 到90 年代間,作為美國(guó)最大的對(duì)外貿(mào)易逆差來(lái)源國(guó),日本與美國(guó)之間也因貿(mào)易失衡爆發(fā)過(guò)無(wú)數(shù)次的貿(mào)易糾紛。在中美貿(mào)易沖突背景條件下,本文研究分析究了美日貨物貿(mào)易逆差與美國(guó)失業(yè)率相關(guān)性,其意義在于該相關(guān)性分析可以借鑒到中美貿(mào)易研究中。

    二、相關(guān)研究

    決定當(dāng)今世界國(guó)際貿(mào)易布局的最主要因素之一是各國(guó)的勞動(dòng)力成本存在著差異。對(duì)于資本與技術(shù)密集型國(guó)家來(lái)說(shuō)勞動(dòng)力比較稀缺,成本相比于勞動(dòng)密集型國(guó)家較高;相反在勞動(dòng)力密集型國(guó)家,其豐富的勞動(dòng)力成本相對(duì)于資本與技術(shù)密集型國(guó)家較低。楊玉華(2007)②提出,在開(kāi)放經(jīng)濟(jì)中,根據(jù)Samuelson 的要素價(jià)格均等化理論(H-O-S 理論),處于勞動(dòng)密集型國(guó)家的勞動(dòng)力價(jià)格就會(huì)逐漸上漲,而相對(duì)的在缺乏勞動(dòng)力的國(guó)家,其勞動(dòng)者的工資就會(huì)降低。同時(shí)由于勞動(dòng)力價(jià)格粘性和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng),資本與技術(shù)密集型國(guó)家就會(huì)越來(lái)越多地依賴于資本與技術(shù)來(lái)獲取國(guó)際貿(mào)易中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),減少國(guó)內(nèi)勞動(dòng)力的就業(yè)機(jī)會(huì)。

    在以往的研究中,國(guó)外學(xué)者在美日貿(mào)易逆差是否真的會(huì)對(duì)美國(guó)失業(yè)率的產(chǎn)生影響這一問(wèn)題上存在著不同的觀點(diǎn)。有的學(xué)者認(rèn)為美國(guó)貿(mào)易逆差的擴(kuò)大并不會(huì)使得其失業(yè)率上升。Griswold(1998)③發(fā)現(xiàn)在1980 到1990 年間,美國(guó)失業(yè)情況有所緩解,但此時(shí)本國(guó)的貿(mào)易逆差額正逐漸上升;在1990 年以后貿(mào)易逆差下降時(shí),美國(guó)的就業(yè)并沒(méi)有得到增加,所以他認(rèn)為美國(guó)縮小貿(mào)易逆差的措施并沒(méi)有增加美國(guó)就業(yè)。另一些學(xué)者則持相反的觀點(diǎn),美國(guó)失業(yè)情況的加重是受到美國(guó)貿(mào)易逆差擴(kuò)大的影響的。Scott(2015)④認(rèn)為是由于日本操縱匯率導(dǎo)致美國(guó)對(duì)日貿(mào)易逆差在上個(gè)世紀(jì)60 年代后持續(xù)擴(kuò)大,使得美國(guó)數(shù)十萬(wàn)的就業(yè)崗位流失。他提出在2013 年,美日貿(mào)易逆差達(dá)到783 億美元,約占當(dāng)年實(shí)際GDP 的0.75%,美國(guó)GDP 減少了1253 億美元。僅這一年美國(guó)就失去了約90 萬(wàn)個(gè)工作機(jī)會(huì),并且由于美日失衡的進(jìn)出口競(jìng)爭(zhēng),15 萬(wàn)個(gè)商品和制造業(yè)就業(yè)崗位消失了。日本操縱匯率是造成美國(guó)這一赤字與失業(yè)加劇的最重要原因。

    國(guó)內(nèi)研究者主要研究的是中美之間的貿(mào)易關(guān)系,并且探究貿(mào)易逆差出現(xiàn)的原因,美日貿(mào)易摩擦的研究大多也是因由分析,與美國(guó)就業(yè)的相關(guān)性研究并不多。彭敬(2007)⑤通過(guò)分析20 世紀(jì)50 年代以來(lái)美日貿(mào)易摩擦的過(guò)程和背景,發(fā)現(xiàn)在美日貿(mào)易逆差較大的時(shí)期美國(guó)國(guó)內(nèi)就業(yè)也同時(shí)在下降,但并沒(méi)有更深層次的分析研究。

    綜上可以看出,國(guó)外關(guān)于貿(mào)易逆差對(duì)美國(guó)就業(yè)的影響研究大多采用數(shù)據(jù)實(shí)證分析,大部分是對(duì)現(xiàn)象的描述而缺少理論分析以及實(shí)證檢驗(yàn)。本文利用1965 年到2019 年間美國(guó)與日本之間的貿(mào)易情況以及美國(guó)就業(yè)數(shù)據(jù),通過(guò)建立VAR 模型實(shí)證分析美日貿(mào)易逆差對(duì)美國(guó)就業(yè)是否有影響。

    三、現(xiàn)狀分析

    (一)美國(guó)就業(yè)現(xiàn)狀

    從1965 年到2019 年,美國(guó)就業(yè)率與其經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)存在著一致性。在20 世紀(jì)70 年代初期美元作為國(guó)際儲(chǔ)備貨幣,出現(xiàn)了特里芬困境導(dǎo)致美國(guó)的黃金儲(chǔ)備大量流失,國(guó)際收支失衡,逆差持續(xù)擴(kuò)大,通貨膨脹嚴(yán)重且經(jīng)濟(jì)衰退,美國(guó)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)“滯脹”,在1971 年其失業(yè)率上升到了5.96%。到1973 年布雷頓森林體系瓦解,同時(shí)石油危機(jī)爆發(fā),油價(jià)暴漲,原油價(jià)格從1973 年的每桶不到3 美元漲到超過(guò)13 美元,美國(guó)經(jīng)濟(jì)再一次受到重創(chuàng),在1975 年其失業(yè)率攀升到了8.47%。到80 年代,兩伊戰(zhàn)爭(zhēng)爆發(fā),全球石油產(chǎn)量銳減,美國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展再次受挫,失業(yè)率達(dá)歷史最高9.71%。20 世紀(jì)70 到80 年代美國(guó)經(jīng)濟(jì)爆發(fā)的“滯脹”危機(jī),是繼20 世紀(jì)30 年代全球經(jīng)濟(jì)大蕭條后,美國(guó)經(jīng)歷時(shí)間最長(zhǎng)且影響最為深刻的一次危機(jī)。為了解決這次危機(jī),里根政府積極采取反滯漲措施,到年代中期,美國(guó)基本上擺脫經(jīng)濟(jì)滯漲。因此,從1982年到2000 年間,美國(guó)失業(yè)率持續(xù)處于下降狀態(tài),特別是20 世紀(jì)90 年代,由于信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展,美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度逐漸加快,就業(yè)率持續(xù)上升。但在2008 年,由美國(guó)次貸危機(jī)引起了全球性的金融風(fēng)暴,導(dǎo)致美國(guó)經(jīng)濟(jì)再次衰退嚴(yán)重,失業(yè)率暴增,在2007 年到2010 年短短三年時(shí)間失業(yè)率就擴(kuò)大了5 個(gè)百分點(diǎn),達(dá)歷史第二高9.62%。自2010 年以后,隨著美國(guó)經(jīng)濟(jì)逐漸恢復(fù),失業(yè)率開(kāi)始下降,2019 年下降到了3.67%,為1970 年以后歷史最低點(diǎn)(見(jiàn)圖1)。

    圖1 1965-2019 年美日貨物貿(mào)易逆差與美國(guó)失業(yè)率變化

    (二)美日貨物貿(mào)易逆差現(xiàn)狀

    美國(guó)對(duì)外貿(mào)易分為貨物貿(mào)易與服務(wù)貿(mào)易,但美國(guó)是世界上服務(wù)貿(mào)易順差額最大的國(guó)家,出現(xiàn)逆差的是美國(guó)的貨物貿(mào)易,因此本文主要分析貨物貿(mào)易情況。

    二戰(zhàn)以后由于美國(guó)對(duì)日本的扶持,日本在經(jīng)濟(jì)上一直依賴于美國(guó),因此日本在全球政策上基本與美國(guó)保持一致。但到了20 世紀(jì)70 年代,日本制造品的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力超過(guò)了美國(guó),導(dǎo)致美國(guó)在貿(mào)易中失去優(yōu)勢(shì),美日貿(mào)易逆差逐漸開(kāi)始擴(kuò)大,且由于逆差增速過(guò)快,兩國(guó)間貿(mào)易摩擦不斷,兩國(guó)間的沖突一直持續(xù)到21世紀(jì)初。20 世紀(jì)60 年代,美國(guó)為了解決美日間貨物貿(mào)易逆差持續(xù)擴(kuò)大的問(wèn)題,開(kāi)始與日本出現(xiàn)貿(mào)易沖突。由于日本經(jīng)濟(jì)受美國(guó)限制過(guò)多,為了緩解美日之間的貿(mào)易摩擦也采取了一系列服軟的政策措施,主要包括:自愿限制出口、取消國(guó)內(nèi)關(guān)稅、開(kāi)放國(guó)內(nèi)市場(chǎng)等,使得美國(guó)與日本的貿(mào)易逆差開(kāi)始下降。但即使如此,美日貨物貿(mào)易逆差到2008 年之后,仍占美國(guó)貨物貿(mào)易逆差總額的9%左右。由此可見(jiàn),美日貿(mào)易逆差并沒(méi)有完全消除。

    (三)美日貨物貿(mào)易逆差與美國(guó)就業(yè)相關(guān)性分析

    在美國(guó)有研究者根據(jù)H-O-S 理論認(rèn)為由于貿(mào)易逆差的存在導(dǎo)致了美國(guó)就業(yè)率的下降,因此只要貿(mào)易逆差下降,其失業(yè)率就會(huì)下降。圖1 顯示,在2009 年,美國(guó)貨物貿(mào)易總逆差由于金融危機(jī)減少到5097 億美元,但失業(yè)率并沒(méi)有下降反而上升到了9.27%;之后2019 年美國(guó)失業(yè)率已經(jīng)減少到3.67%,但貨物貿(mào)易逆差卻擴(kuò)大達(dá)8643 億美元。因此,從數(shù)據(jù)上美國(guó)失業(yè)率的上升與美國(guó)貨物貿(mào)易逆差的擴(kuò)大并沒(méi)有相關(guān)性。同時(shí),在美國(guó)失業(yè)率波動(dòng)較大的情況下,美日貿(mào)易逆差總額卻長(zhǎng)時(shí)間維持在穩(wěn)定水平,變化并不大。

    所以實(shí)際上美日貨物貿(mào)易逆差對(duì)美國(guó)的就業(yè)并沒(méi)有特別顯著的負(fù)面影響,接下來(lái)通過(guò)建立向量自回歸模型進(jìn)一步研究檢驗(yàn)二者的相關(guān)性。

    四、實(shí)證研究

    (一)模型構(gòu)造

    文中利用向量自回歸模型(VAR 模型),對(duì)美日貿(mào)易逆差與美國(guó)失業(yè)率之間的相互關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究。Christopher Sims 在1997 年將VAR 模型運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法中,該模型由一組多元的時(shí)間序列變量構(gòu)成,常用于處理多元經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的分析與預(yù)測(cè)。本文實(shí)證研究了美日貿(mào)易逆差對(duì)美國(guó)就業(yè)產(chǎn)生了什么樣的作用,作用程度又是怎樣的。首先構(gòu)建了滯后階數(shù)為p 的VAR模型:

    yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxt+εt

    其中,處于公式左邊的yt是一個(gè)k 維內(nèi)生變量,公式右邊的xt是一個(gè)d 維的外生變量。A1,…Ap和B 是要被估計(jì)的系數(shù)矩陣。εt是隨機(jī)干擾向量,相互之間可以同期相關(guān),但并不與其滯后值相關(guān),也不與等式右邊的變量y、x 相關(guān)。模型設(shè)置如下:

    UEMt=β0+β1TRAt+β2GDPt+β3LPIt+εt

    本文一共選取了四個(gè)變量,UEMt(美國(guó)失業(yè)率),TRAt(美日貨物貿(mào)易逆差額),LPIt(美國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率指數(shù)),GDPt(美國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值),模型選取了1965 第一季度到2019 年第四季度的數(shù)據(jù),共計(jì)880 個(gè),數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)經(jīng)濟(jì)分析局(BEA)、美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局(BLS)、國(guó)際貨幣基金組織(IMF)⑥,首先對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理。

    (二)實(shí)證檢驗(yàn)

    1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)。在利用VAR 模型做實(shí)證前,需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),如果數(shù)據(jù)不平穩(wěn),將導(dǎo)致出現(xiàn)“虛假回歸”問(wèn)題,通常采用單位根檢驗(yàn)方法進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用ADF 檢驗(yàn),檢驗(yàn)?zāi)J(rèn)SIC 準(zhǔn)則。其結(jié)果如表1 所示,在5%的置信水平下dlnUEM、dlnTRA、dlnGDP、dlnLPI 是平穩(wěn)的,為一階單整。

    表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

    2. 最優(yōu)滯后階數(shù)與穩(wěn)定性檢驗(yàn)。滯后階數(shù)的選擇在構(gòu)建VAR 模型中非常重要,要有足夠的滯后階數(shù)來(lái)反映模型的動(dòng)態(tài)特征,同時(shí)需要保證時(shí)間序列的自由度。本文模型滯后階數(shù)選擇根據(jù)LogL、LR、AIC、SC 和HQ 這五個(gè)準(zhǔn)則進(jìn)行綜合考慮。從表2中的檢驗(yàn)結(jié)果可以確定的最優(yōu)滯后階數(shù)為4,因此在估計(jì)模型時(shí)協(xié)整檢驗(yàn)滯后階數(shù)為3。

    表2 最優(yōu)滯后階數(shù)選擇結(jié)果

    圖2 VAR 模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

    VAR 模型穩(wěn)定的充分必要條件是所有AR 特征根的倒數(shù)都在單位圓以內(nèi)。在圖4 中所有AR 特征根的倒數(shù)都存在于單位圓當(dāng)中,所以理論上來(lái)說(shuō)此模型是穩(wěn)定的。

    3. 協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整方程可以用來(lái)解釋變量間的長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系,本文采用Johansen 檢驗(yàn)法來(lái)檢驗(yàn)。結(jié)果如表3 所示,本文選取的4 個(gè)變量之間存在1 個(gè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

    表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

    4.脈沖響應(yīng)與方差分解。本文應(yīng)用脈沖響應(yīng)函數(shù)圖和方差分解考察美日貿(mào)易與美國(guó)就業(yè)的動(dòng)態(tài)效應(yīng)。若給美日貿(mào)易逆差一個(gè)正向沖擊,除了第4、5 期美國(guó)失業(yè)率為正響應(yīng),分別為0.13%和0.17%,第6 期開(kāi)始轉(zhuǎn)為負(fù)響應(yīng),第18 期達(dá)到-0.65%,之后不斷減弱。說(shuō)明短期內(nèi)擴(kuò)大美日貿(mào)易逆差能降低美國(guó)失業(yè)率,但之后影響逐漸減弱。方差分解如圖3 所示,美國(guó)失業(yè)率主要是受到其自身沖擊的影響,且該沖擊逐漸下降,但一直到第30 期,其貢獻(xiàn)度都高于65%。美日貿(mào)易逆差的貢獻(xiàn)則從第2 期下降到第7期的0.37%,之后再緩慢上升,但到第30 期也僅為1.16%,說(shuō)明該變量對(duì)美國(guó)失業(yè)率變化的貢獻(xiàn)程度非常小。因此,美日貨物貿(mào)易逆差對(duì)美國(guó)失業(yè)率的波動(dòng)的解釋程度不大,失業(yè)率主要受到自身前期的影響,其次是美國(guó)GDP 和美國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率。

    圖3 lnUEM 對(duì)各變量沖擊的響應(yīng)與方差分解結(jié)果

    (三)結(jié)果分析

    在以上脈沖響應(yīng)和方差分解檢驗(yàn)結(jié)果中可以看出,美日貿(mào)易逆差對(duì)美國(guó)失業(yè)率的負(fù)面影響是非常小的,美日貿(mào)易逆差與美國(guó)失業(yè)率的相關(guān)性極小,美國(guó)失業(yè)率的上升并不能歸因于美日貿(mào)易逆差額的擴(kuò)大。

    五、結(jié)論

    本文對(duì)1965 年到2019 年美日貿(mào)易逆差的發(fā)展情況、美國(guó)就業(yè)狀況進(jìn)行了分析,研究了美國(guó)與日本之間貿(mào)易的逆差與美國(guó)失業(yè)率的相關(guān)性,并利用美國(guó)失業(yè)率、美日貨物貿(mào)易逆差、美國(guó)GDP與美國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率這4 個(gè)變量建立了向量自回歸模型,對(duì)美國(guó)與日本貿(mào)易逆差和美國(guó)失業(yè)率的相關(guān)性進(jìn)行了實(shí)證分析與檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,從長(zhǎng)期來(lái)看美日貿(mào)易逆差與美國(guó)的失業(yè)率并沒(méi)有特別緊密的聯(lián)系,美日貿(mào)易逆差的擴(kuò)大對(duì)美國(guó)就業(yè)也沒(méi)有產(chǎn)生負(fù)面影響,短期來(lái)看美日貿(mào)易逆差的增加甚至拉低了美國(guó)的失業(yè)率。

    美國(guó)貿(mào)易逆差過(guò)大在當(dāng)今全球分工的生產(chǎn)格局下是必然的。實(shí)際上,美國(guó)國(guó)內(nèi)的失業(yè)問(wèn)題應(yīng)從美國(guó)自身的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和政策層面去找原因,將美國(guó)失業(yè)率高歸咎于美日貿(mào)易逆差過(guò)大,進(jìn)而要求日元升值,對(duì)美國(guó)增加就業(yè)以此來(lái)減少失業(yè)率的作用并不大。雖然現(xiàn)在美國(guó)部分研究者認(rèn)為其過(guò)高的貿(mào)易逆差會(huì)造成失業(yè)率進(jìn)一步上升,但從實(shí)證研究分析來(lái)看,美國(guó)就業(yè)與貿(mào)易逆差的關(guān)系并不大,因此,通過(guò)增加貿(mào)易障礙來(lái)減少貿(mào)易逆差,對(duì)美國(guó)的就業(yè)增加并不會(huì)起到促進(jìn)的作用,但可能導(dǎo)致對(duì)外貿(mào)易來(lái)往的減少。要想解決就業(yè)問(wèn)題,應(yīng)在考慮自身經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)問(wèn)題的同時(shí),面對(duì)全世界開(kāi)放市場(chǎng),開(kāi)放的經(jīng)濟(jì)能創(chuàng)造許多就業(yè)崗位和工作機(jī)會(huì),而不是簡(jiǎn)單地將問(wèn)題歸結(jié)于貿(mào)易失衡。貿(mào)易保護(hù)主義并不能增加本國(guó)的就業(yè),反而會(huì)耗費(fèi)高昂的保護(hù)成本,損害自身與全世界的經(jīng)濟(jì)繁榮。

    注釋:

    ①董德志,金佳琦.貿(mào)易戰(zhàn)之危與機(jī):美日貿(mào)易戰(zhàn)史鑒[J].金融市場(chǎng)研究,2018(04):128- 136.

    ②楊玉華. 國(guó)際貿(mào)易就業(yè)影響的國(guó)際比較——H- O- S 及貿(mào)易乘數(shù)理論對(duì)貿(mào)易大國(guó)的適應(yīng)性實(shí)證分析 [J]. 云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2007(04):102- 106.

    ③Griswold D T. America's maligned and misunderstood trade deficit[J]. USA TODA- NEW YORK,1998,127:14- 17.

    ④Scott R E. Currency manipulation and the 896,600 US jobs lost due to the US- Japan trade deficit [J]. Economic Policy Institute, February,2015,4.

    ⑤彭敬.20 世紀(jì)50 年代以來(lái)的日美貿(mào)易摩擦及其現(xiàn)實(shí)意義[J].世界經(jīng)濟(jì)研究,2004(04):60- 65.

    ⑥美國(guó)經(jīng)濟(jì)分析局:https://www.bea.gov/;美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局:https://www.bls.gov/;國(guó)際貨幣基金組織:https://www.imf.org/en/Data.

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