张立伟 刘晓静

(1．内蒙古社会科学院 城市发展研究所，内蒙古 呼和浩特 010010;2．长春中医药大学 人文管理学院，吉林 长春 130117)

引言

相对过剩人口一般被认为是资本主义生产方式所特有的社会现象和经济范畴，是资本主义社会制度的必然产物［1］。然而，社会经济发展的历史实践却与传统政治经济学理论发生了冲突，我国社会主义市场经济条件下也存在大量过剩劳动力，失业不再是资本主义所特有的经济现象，我国出现了失业人口已是一个不争的事实。面对越来越严峻的就业形势，如何理解马克思的相对过剩人口理论?其对我国现阶段的就业问题是否还具有指导意义?学术界进行了一些研究。齐爱兰(1999)认为，不应过于强调相对过剩人口形成的制度因素，忽略马克思在这一问题的分析中得到的一般性结论，我国现存的失业问题，既有马克思所分析的经济发展的一般进程方面的原因，又有国情方面的特殊原因，马克思分析相对过剩人口形成的一般原理对社会主义社会仍是适用的［2］;乔榛(2002)通过深入研究马克思的失业理论得出:生产力的高度发展形成了失业产生的历史前提，资本的专制引起了劳动力供求的失衡，失业具有超越社会制度的特性，不仅资本主义存在失业，社会主义也会发生失业［3］;王宁西(2003)通过研究认为相对过剩人口即失业人口是社会化大生产和市场经济的必然产物，社会主义市场经济条件下有其存在的客观必然性，对待马克思相对过剩人口理论的正确态度应是运用马克思主义的基本原理，联系社会主义的新发展，对社会主义失业人口这一实际问题进行新的理论思考，以寻求认识和理论的创新［4］;李朝林(2004)认为，相对过剩人口规律是市场经济的共有规律，我国正处于计划经济向市场经济转轨阶段，出现失业人口是经济规律发生作用的客观现象［5］。综上，目前理论界普遍承认马克思的相对过剩人口理论仍然适合我国现阶段出现的失业现象，对解决我国的就业问题仍具有指导作用。马克思主义经济学是一门发展着的科学体系，因而深入探讨和发展马克思的相对过剩人口理论，并把它有效应用于我国当前的失业问题研究，具有重大的理论价值和实践意义。

一、对马克思相对过剩人口理论的进一步发展

马克思所说的相对过剩人口是指劳动力对资本的相对过剩，具体表现为显性失业人口。而在我国现阶段却出现了特殊的现象，除了显性失业之外，还存在着隐性失业，这部分人口虽然存在于就业岗位之中，却没有起到应有的作用，通常是“五个人的活十个人干”。存在的这部分隐性失业，我们称其为无效就业。

根据马克思的相对过剩人口理论，结合我国的具体国情，我们把相对过剩人口区分为相对过剩人口Ⅰ(显性失业)和相对过剩人口Ⅱ(隐性失业)。有效就业人口与无效就业人口(隐性失业人口)之和构成名义就业人口。这样，在中国，马克思的相对过剩人口就得到了进一步的发展(具体见图1)。

图1 马克思相对过剩人口在中国的发展

为了检验存在无效就业这种观点是否正确，学术界又开展了有关有效就业量的计算问题研究。有效就业量一般表示为:有效就业人数=名义就业人数－无效就业人数=名义就业人数－城市隐性失业人数－农村隐性失业人数。农村隐性失业量的计算目前多数采用的是王诚(1996)提出的方法，即农村隐性失业人数=农业劳动力供给量－乡镇企业就业量－私营企业就业量－个体劳动就业量－流入城市岗位就业量－农业资源可容就业量［6］;城市隐性失业量的计算大多采用国际劳动组织和我国劳动部在1995年联合进行的“企业富余劳动力调查”的数据［7］。以上计算方法虽然理论可靠，但由于形式复杂，使得数据很难获得，不利于我们的进一步研究。本文从马克思的相对过剩人口理论的一般性出发，运用一种新的方法——数据包络分析(DEA)方法，从生产效率角度来判断决策单元是否落在生产可能集的生产前沿面上，从而能够计算投入冗余，进而确定无效就业(相对过剩人口Ⅱ)量和有效就业量。运用此方法的相关数据不仅易得，而且计算结果可靠，便于应用。

二、基于DEA方法对有效就业量与无效就业(相对过剩人口Ⅱ)量的计算

数据包络分析(DEA)方法［8］是由著名运筹学家A·Charnes(查尔斯)等学者提出的系统分析方法，是使用数学规划模型评价具有多个输入和多个输出的“部门”或“单位”(称为决策单元，简记DMU)间的相对有效性(称为DEA有效)的有效方法。DEA方法中的C2R模型适合用来研究“决策单元”同时为“规模有效”和“技术有效”方面的问题。某种生产活动，可用相应的一组投入指标值和一组产出指标值来描述。用向量Xj，Yj分别表示决策单元 j的投入和产出，即 Xj=(x1j，x2j…，xmj)T，Yj=(y1j，y2j…ymj)T，则决策单元 j的生产活动可以表示为向量(Xj，Yj)，j=1，2…，n。根据观察到的 n 个决策单元生产活动(Xj，Yj)的m个投入指标，s个产出指标数据，通过引入非阿基米德无穷小量ε(其中ε＞0是比任何大于零的量都要小的量)，可建立如下对偶规划模型:

其中，θ0为决策单元DMUj的有效值(指投入相对于产出的相对利用程度);Xj为DMUj的投入要素集合，Yj为 DMUj的产出要素集合，λj为相对于DMU0重新构造一个DMU组合中第j个决策单元DMUj的组合比例;s－，s+为松弛变量。

线性规划的最优解为:λ0，s0－，s0+，θ0

(1)若θ0=1，且 s0－≠0或 s0+≠0时，则决策单元DMU0为弱有效，表明n个决策单元组成的经济系统中，把投入X0减少s0－，仍可保持原产出Y0不变，或在投入X0不变的情况下可将产出Y0提高s0+。

(2)若 θ0=1，且 s0－=s0+=0 时，则决策单元DMU0为DEA有效，表明n个决策单元组成的经济系统中，其绩效在原投入X0时所获得的产出Y0已达到最优。

(3)若θ0＜1，DMU0为DEA无效，表明n个决策单元组成的经济系统中，可将投入降至原投入X0的θ比例而使原产出Y0不减少。

马克思的相对过剩人口是由于资本(K)对劳动力(L)的需求不足而引起的，即劳动力(L)的供给相对于资本(K)对劳动力的需求是过剩的。为了计算无效就业量和有效就业量，我们把劳动投入L和资本投入K作为DEA投入，把国内生产总值GDP作为DEA输出。由于DEA分析对数据的要求比较严格，不能有任何缺失，因此只选择了1992～2011这20年的数据(相关数据均来自各年《中国统计年鉴》)。依据数据包络分析(DEA)方法的C2R模型对相应数据进行计算，结果见表1(其中为资本投入松弛变量为劳动投入松弛变量为GDP产出松弛变量)。

表1 C2 R模型运算结果

从各年的计算结果来看，1992～2010年决策单元DMU的有效值θ0都小于1，且劳动投入L的松弛变量≠0，说明DMU0为DEA无效，可将劳动投入降至原投入L的θ比例而使原产出不减少，这时，有效就业量的计算公式为:L'=L*θ0;2011年决策单元DMU的有效值θ0=1，且劳动投入L的松弛变量≠0，说明决策单元DMU0为弱有效，可把劳动投入L减少s0－仍可保持原产出不变，此时有效劳动量应表示为:L'=L－。无效就业人数=总就业人数－有效就业人数，据此得到的有效就业量及无效就业量见表2。

表2 基于C2 R模型计算的有效就业人数

上述DEA模型的计算结果表明，无效就业在我国确实存在，即存在着对劳动力的低效利用。以下将对名义劳动量、有效劳动量与经济增长的作用关系做进一步分析。

三、基于VAR模型的名义劳动投入、有效劳动投入对经济增长的影响分析

本文通过建立向量自回归(VAR)模型，运用脉冲响应函数和Granger因果关系检验［9］，根据上文的计算结果，对我国劳动投入L与国内生产总值GDP以及有效劳动投入L'与国内生产总值GDP的各年份数据分别进行分析，通过比较，来刻画劳动投入L、有效劳动投入L'与实际国内生产总值GDP之间的动态关系。

1．单整检验

首先对GDP、L和L'取对数以减弱异方差的影响，分别记为LnGDP、LnL和Ln L'，由于向量自回归模型要求系统中的变量具有平稳性，因此，首先要对原始数据进行平稳性检验。本文采用Eviews5．1软件，对LnGDP、LnL和 Ln L'的单位根进行 ADF检验，检验结果见表3。

由表3可知LnGDP、LnL和Ln L'在5%的显著性水平上接受有单位根的原假设，它们的一阶差分在5%的显著水平下拒绝了有单位根的原假设，因此它们都是非平稳的序列，而它们的一阶差分都为平稳序列，均为一阶单整序列。

表3 对LnGDP、LnL和LnL'的ADF检验结果

2．协整检验

首先利用最小二乘法对LnGDP和LnL进行回归。如果LnGDP和LnL是非协整的，则它们的任意一个线性组合都是非平稳的，残差序列e必然是非平稳的。反之，若LnGDP和LnL具有协整关系，则残差序列e一定是平稳的。因此，可通过对残差的平稳性检验来确定LnGDP和LnL是否存在协整关系。对回归模型的残差e进行单位根检验，仍采用ADF检验法，检验结果见表4(运用同样的方法对LnGDP和LnL'进行协整检验，其残差记为e＇，结果见表5):

表4 对残差e的单位根检验结果

由表4知e在5%的显著水平上接受有单位根的原假设，而它的一阶差分在5%的显著水平下拒绝了有单位根的原假设，可知残差序列e是一阶单整序列，因此，LnGDP和LnL为(2，1)阶协整;同理，由表5可得LnGDP和LnL'亦为(2，1)阶协整。由此可知，回归模型不存在谬误回归，反映了LnGDP和LnL以及LnGDP和LnL'之间存在长期的、稳定的关系。

表5 对残差e＇的单位根检验结果

3．向量自回归(VAR)模型

通过阶数比较，本文采取含有2阶滞后变量的VAR模型，具体结构式方程为:

其中变量和参数矩阵为:

图2显示，LnGDP和 LnL、LnGDP和 Ln L'的VAR模型的根均落在单位圆内，说明 LnGDP和LnL、LnGDP和Ln L'的VAR模型稳定性条件得以满足，其估计结果是稳健的(见表6)。

图2 (a)LnGDP和LnL的VAR模型的稳健性检验图(b)LnGDP和LnL'的VAR模型的稳健性检验图

在实际应用中，由于VAR模型是一种非理论性的模型，它无须对变量做任何先验性的约束，因此在分析VAR模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响，这种分析方法也就是脉冲响应函数方法(IRF)。

4．脉冲响应函数

根据上述LnGDP和LnL、LnGDP和Ln L'的波动成分建立的VAR模型，并选取滞后长度为20年，通过计算可以得到冲击反应函数，其轨迹由图3和图4给出。图中的横坐标是冲击发生后的时间间隔(以年为单位)，纵坐标直接以坐标尺度表示百分点数，图中的实线为响应函数的计算值，虚线表示正负两倍标准差的偏离带。

表6 LnGDP和LnL的VAR模型的输出结果

表7 LnGDP和Ln L'的VAR模型的输出结果

图3 (a)LnGDP对LnL的响应路径 图3(b)LnL对LnGDP的响应路径

图4 (a)LnGDP对Ln L'的响应路径 图4(b)Ln L'对LnGDP的响应路径

从图3(a)和图4(a)中可以看出，LnGDP对LnL波动的冲击和LnGDP对Ln L'波动的冲击虽然都呈现出正向响应，但后者的反应程度要比前者强烈得多(可以看到，前者正偏离带最高波动到0．3左右，后者波动到0．5左右)，说明有效劳动投入对经济增长的影响要大大强于名义劳动投入，要加快经济增长，对无效就业人员的充分利用应首当其冲。继续观察图3(b)和图4(b)，图3(b)中LnL对LnGDP波动的冲击在第7期以前呈负向响应，第9期出现短暂的正向响应，而后呈现出比较稳定的正向响应并且持续时间较长;图4(b)中Ln L'对LnGDP波动的冲击在长期呈现出负向响应，在第10期这种负向响应开始变小，并趋于稳定。LnL和Ln L'对LnGDP波动的冲击在整体上都呈现负向响应的原因可能是:随着经济增长，技术进步和劳动生产力水平的提高会相应减少对劳动力的需求，这正符合马克思所分析的相对过剩人口是由资本对劳动力的需求不足所导致的;而图3(b)中出现的LnL对LnGDP波动冲击的正向响应可能是由于政府采取了一些短期就业政策，但在长期看来并没有起到应有的作用。

5．Granger因果关系检验

LnGDP和LnL以及LnGDP和Ln L'是否存在因果联系，需要进一步的检验。下面采用Granger提出的因果检验法，对其进行说明(具体见表8、表9)。

检验结果表明，LnGDP是导致LnL的格兰杰原因，LnL不是LnGDP的格兰杰原因，LnGDP与Ln L'互为格兰杰因果关系。

表8 LnGDP和LnL的Granger因果关系检验

表9 LnGDP和Ln L'的Granger因果关系检验

四、结论

本文通过对马克思相对过剩人口理论的深入分析，运用1992～2011年的相关数据，对名义就业、有效就业与经济增长的关系分别做了进一步的研究，得出了如下结论:

1．通过对马克思相对过剩人口理论的分析和研究，认为相对过剩人口不仅是资本主义的独有现象，在我国同样存在，且实际的过剩人口数远远大于显现出来的，这是我国的基本国情。

2．根据我国相对过剩人口表现形式的不同，将相对过剩人口划分为相对过剩人口Ⅰ和相对过剩人口Ⅱ，并通过运用数据包络分析(DEA)方法计算出了1992－2010年我国的无效就业量，证明了在中国确实存在相对过剩人口Ⅱ。

3．通过建立 VAR模型，运用脉冲响应函数、Granger因果关系检验证明了相对过剩人口Ⅱ的存在对经济增长的负面效应。因此，政府应采取长期有效措施，在扩大名义就业、减少相对过剩人口Ⅰ的同时，设计出一套能够使相对过剩人口Ⅱ得到充分利用的有效机制，以达到劳动力资源合理、有效配置的优化状态，从而促进经济又好又快发展。

［1］ 马克思．资本论(第1卷)．［M］．北京:人民出版社，1975．

［2］ 齐爱兰．马克思相对过剩人口理论与中国失业问题［J］．中国农业大学学报(社会科学版)，1999，(3)．

［3］ 乔榛．重新认识马克思的失业理论［J］．当代经济研究，2002，(8)．

［4］ 王西宁．马克思的相对过剩人口理论与当前我国失业人口问题［J］．北方交通大学学报(社会科学版)，2003，(4)．

［5］ 李朝林．马克思的相对过剩人口理论与我国的失业问题［J］．经济与管理，2004，(1)．

［6］ 王诚．中国经济转型、就业不足到效率就业［J］．经济研究，1996，(5)．

［7］ 吴照云，吴志军．我国隐性失业问题与对策［J］．当代经济，1997，(3)．

［8］ Yan H，WeiQ L．A method of transferring cones of intersection－form to cones of snu－form and its applications in DEA models［J］．International Journal of System Science，2000，31(5)．

［9］ 高铁梅．计量经济分析方法与建模［M］．北京:清华大学出版社，2006．