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一 理论解释

宏观经济学中有两个重要的经验规律:菲利普斯曲线(Phillips,1958)与奥肯定律(Okun,1962)。菲利普斯曲线是关于失业率和通货膨胀率之间反向变动关系的经验规律,而奥肯定律是反映经济增长和失业率之间反向变化关系的经验规律。这两个重要的经验规律构成了凯恩斯主义总供给曲线的基础,对宏观经济学的发展起到重要的作用(方福前等,2010)。同时这两个重要的经验规律也对劳动经济学的研究具有重要意义。因为提及失业问题,这属于劳动经济学研究范畴的重要内容。本书所关注的研究主题——去产能政策对劳动力市场的就业影响——实质上正是探讨宏观性产业政策与就业或失业两大变量的关系问题,因此这两个宏观经济学规律无疑为本书的研究主题架起了桥梁,为本书的研究奠定了重要的理论基础。

从劳动经济学视角看,劳动者就业水平受到供给和需求双重因素的影响。从劳动供给侧看,自然因素(人口规模、人口自然结构、劳动者个人身体状态)、经济因素(工作偏好、经济周期)、社会制度因素(劳动制度、工资制度)等共同决定着劳动力供给水平。从劳动需求侧看,在生产要素市场上,劳动力需求来源于追求利润最大化的厂商,是一种“派生需求”,即影响劳动力需求的因素主要包括厂商的利润最大化目标、厂商所使用的技术、厂商的生产时间长短和社会制度环境等。然而,劳动经济问题的研究又与一个国家一定时期的劳动力市场上的制度紧密相关。去产能政策作为供给侧结构性改革下的重要任务之一,虽然不是直接针对劳动力市场的具体举措,但该政策会直接作用于企业,导致相关企业淘汰或兼并重组,而作为派生需求的劳动力必然会受到影响。从劳动力供给曲线和需求曲线看,在劳动力供给条件不变的情况下,去产能重点涉及的行业劳动力需求减少使得劳动需求曲线左移,则劳动力雇佣量减少,导致部分劳动者失业或者流向其他行业。

在市场经济条件下,经济学假设企业是以实现利润最大化为目标。在这样的目标下,企业有两种选择:一是在保持成本不变的情况下,尽可能多地实现最大产量;二是在产量既定的情况下,尽量减少生产成本。所以,假设在技术水平既定条件下,劳动力需求会受到企业利润最大化目标的影响。从生产函数看,去产能政策直接导致相关企业的产量降低,即为实现利润最大化目标,企业需要在限定的产量情况下尽量减少生产成本。具体以Cobb-Douglas生产函数为例:

Y = f L , K )= AL a K 1- a

当产量发生变化时,企业会对资本和劳动等要素进行重新组合。从短期来看,投入的资本 K 不可变。因此,企业调整劳动力需求是实现利润最大化目标的主要方法。在短期内,企业主要考虑边际劳动收益是否等于劳动工资率。去产能影响的是部分企业,在完全竞争市场中,当产量 Y 因政策影响而下降时并不会影响产品价格的改变和劳动工资率的改变,如果假设技术因素等条件未发生改变,则企业对劳动力的需求将会减少。但同时削减劳动力需要遵循一定的规章制度,如果只是由于产量的减少,企业一般不会大规模裁减员工,所以短期内并不会产生明显的失业,更可能出现的情况是企业未来减少招聘人员的数量。当然,如果是政策直接导致较多企业关闭,那裁员会更严重一些,短期内也会造成明显的失业。

从长期看,投入的资本 K 和劳动 L 均可变。如果假定技术因素等不变,劳动力与资本保持固定的比例关系,在总产量 Y 减少的情况下,等产量线向低区移动,劳动力需求 L 与资本需求 K 同比例减少。当然从长期来看,除了资本 K 和劳动 L 等可变外,技术因素也是可变的,并且是影响企业劳动力需求的一个重要因素。如果假定技术因素可变,有两种情况:一方面企业可能倾向于资本密集型的技术发展,则企业会增加资本投入,即生产函数中 K 上升,那么劳动力的需求 L 会减少;另一方面,如果企业倾向于劳动密集型的技术发展,则劳动力需求 L 会相对增加。当然从去产能的角度看,更加注重淘汰落后产能,进行企业技术的转型升级,因此更可能是资本密集型的技术发展,而减少对劳动力的需求。

简而言之,技术对劳动力需求的影响表现为两个方面:一方面是企业能够以较少的劳动投入生产既定的产品量,对劳动力的需求减少;另一方面是导致企业的生产成本降低,产品价格下降,产品销量上升,产出规模加大,反过来促进对劳动力的需求。对单个企业来说,技术的进步往往使得劳动力被替代,导致对劳动力的需求降低,但如果是整个行业的技术进步,则会带来产品规模扩大,产品消费增加,从而导致消费的派生需求增长,使得劳动力需求上升。

综上所述,无论是从短期考虑还是长期考虑,去产能一方面会导致企业生产产量的下降,另一方面去产能政策在于推动企业进行转型升级和淘汰落后的生产能力,从而导致部分企业重组或关闭。因此,去产能政策两个实施路径产生的效果均会降低对劳动力的需求,导致其重点影响行业的劳动力外流,从而发生就业结构的改变,当其他行业就业容量趋于饱和时,必然会造成一定的失业。 1yUZ0i+vScQ7gDm+3TReasivXwjfH2Zx9ky3C2dtNigZXCKc24gRyLDt77GMzCT4

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