【正文】
這說明能夠?qū)崿F(xiàn)就業(yè)增長和生產(chǎn)率同時增長的唯一途徑就是推動勞動力結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變,促使勞動力從貢獻(xiàn)率低的部門向勞動貢獻(xiàn)高的部門轉(zhuǎn)移。在匈牙利,勞動投入數(shù)量的變化甚至大于勞動力結(jié)構(gòu)變化的效應(yīng)。捷克和波蘭的確是這種情況,在斯洛文尼亞,就業(yè)的增長貢獻(xiàn)為 0,只有在匈牙利就業(yè)有一個百分點的貢獻(xiàn)。其中,勞動投入的貢獻(xiàn)度 =工作時數(shù)的貢獻(xiàn)度 +勞動結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)度 (勞動結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)度主要指就業(yè)朝著具有更高的邊際生產(chǎn)率的行業(yè)轉(zhuǎn)移 ),也就是說,勞動投入對經(jīng)濟(jì)附加值的影響可以分解為總的勞動時間量的變 化和勞動結(jié)構(gòu)的變化兩個因素。在增長的會計核算框架下,附加值增長率是所有要素投入變化的加總,比如勞動投入由總勞動工時和勞動結(jié)構(gòu)衡量,勞動和資本貢獻(xiàn)率之外的部分用多要素生產(chǎn)率來衡量。正如我們所看到的,盡管不同國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及不同產(chǎn)業(yè)的重要性是相似的,不同國家的附加值增長率卻不盡相同。所以,盡管經(jīng)歷了較快的就業(yè)增長,這些行業(yè)吸納就業(yè)的絕對規(guī)模卻十分有限。從表 7 中我們可以看出,一些新興行業(yè),如電子機(jī)械、郵 政和通訊服務(wù)、金融和商業(yè)服務(wù)在這五個國家?guī)缀醵冀?jīng)歷了較高的就業(yè)增長。正是中東歐國家大量的技術(shù)工人和受過良好教育的技師支持了這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型。盡管高科技部門的生產(chǎn)率提高很快,但是各行業(yè)的工資增長速度更快,使得單位勞動成本結(jié)構(gòu)和相對勞動力成本都發(fā)生了變化。 第二,勞動力的供給和需求存在技術(shù)結(jié)構(gòu)不匹配現(xiàn)象,且隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展有加劇 的趨勢。然而需求的增長卻跟不上生產(chǎn)率的快速增長,所以就業(yè)率和工作時間都出現(xiàn)縮減 (最初匈牙利并沒有出現(xiàn)這種現(xiàn)象,但是在 2021 年到 2021 年間,匈牙利的工作時間也在縮短 )。 二、對經(jīng)濟(jì)增長與就業(yè)停滯現(xiàn)象的進(jìn)一步解釋 第一,附加值的高速增長主要受勞動生產(chǎn)率的大幅度提高,需求的增長卻跟不上生產(chǎn)率的快速增 長。另一方面,幾乎所有國家對低教育水平的勞動力的需求始終為負(fù),需求增長率維持在 2%到 8%。 (3)就業(yè)的技術(shù)結(jié)構(gòu)變動 從上表我們可以清楚地看出, 19952021 年間在中東歐五國中,各國的總勞動時間都呈負(fù)增長 (匈牙利除外 ),特別是從 2021 年到 2021年,這種趨勢進(jìn)一步得到加強(qiáng),可見,各國勞動力市場都處于萎縮狀態(tài)。服務(wù)業(yè) FDI的增加雖然提高了服務(wù)業(yè)的就業(yè)占比,但對該部門就業(yè)絕對規(guī)模的變化沒有顯著影響。但是, FDI 對 于該部門的就業(yè)比重增長和生產(chǎn)率提高有顯著的拉動作用,系數(shù)分別為 和 。同時,制造業(yè) FDI 對制造業(yè)部門生產(chǎn)率的提高有顯著的正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為 ,說明 FDI 的進(jìn)入對制造業(yè)部門的勞動生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用?;貧w結(jié)果如下: 從回歸結(jié)果我們可以清楚地看出:首先,就制造業(yè)而言,該行業(yè)所吸收的 FDI對制造業(yè)就業(yè)規(guī)模有顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,該部門 FDI每增加 1%,就業(yè)將下降 %。同時我們也應(yīng)該看到,社會就業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與就業(yè)增長的停滯是同時存在的。可見,在中東歐地區(qū),F(xiàn)DI 總量的增加與社會總就業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大兩者之間并沒有必然的聯(lián)系。從行業(yè)看, FDI 規(guī)模每增加 1%,制造業(yè)的就業(yè)將顯著下降 %,而服務(wù)業(yè)的就業(yè)規(guī)模顯著上升 %。本文利用Hausman檢驗方法對模型進(jìn)行判定。 面板數(shù)據(jù)的分析同時包含了截面因素和時間序列因素,所以參數(shù)估計值可能同時受到不同因素的影響。 FDI、就業(yè)和附加值的數(shù)據(jù)均來源于歐洲統(tǒng)計局和 EU klems 數(shù)據(jù)庫,所使用的數(shù)據(jù)為捷克、斯洛伐克、斯洛文尼亞、波蘭、匈牙利、拉脫維亞、立陶宛七個國家 19972021 的面板數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)中表述就業(yè)的指標(biāo)通常有兩種,一種是用就業(yè)人數(shù)統(tǒng)計,另一種則是選擇社會勞動時數(shù)。綜合前面的分析我們可以看出,制造業(yè)吸引 FDI 的比重與制造業(yè)在經(jīng)濟(jì)中的產(chǎn)出和就業(yè)比重并不是十分吻合。值得注意的是,盡管各國制造業(yè) FDI 占比呈下降趨勢,但是在經(jīng)濟(jì)中仍然占有重要地位。 3 FDI 在制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的分布 從產(chǎn)業(yè)分布來看,自 1997 年以來,各國服務(wù)業(yè) FDI 總體呈上升趨勢 (拉脫維亞和立陶宛除外 ),其中波蘭和斯洛文尼亞上升速度最快。拉脫維亞服務(wù)業(yè)就業(yè)比重最低,為 %。 2 三次產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu) 在計劃經(jīng)濟(jì)條件下,服務(wù)業(yè)的發(fā)展讓位于工業(yè)和農(nóng)業(yè),因此在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時期,一個重要的特點是勞動力從農(nóng)業(yè)和工業(yè)向服務(wù)業(yè)流動。除捷克外,制造業(yè)在所有國家中的產(chǎn)出比重都出現(xiàn)不同程度的下降,比例也低于 25%。對比圖 1和圖 2,很顯然,就業(yè)率的變動軌跡與 經(jīng)濟(jì)增長的軌跡并不吻合,就業(yè)增長嚴(yán)重滯后于經(jīng)濟(jì)增長,毫無疑問,就業(yè)問題對于中東歐國家仍然是經(jīng)濟(jì)發(fā)展中面臨的一個重大挑戰(zhàn)。波蘭和斯洛伐克的失業(yè)率在 90年代初已經(jīng)在較高的水平上,在 90 年代末更是升至 20%,之后有所下降,即便如此,在 2021 年這兩個國家的失業(yè)率水平仍然維持在 18%和 16%。 匈牙利和斯洛文尼亞在 1995 年之前失業(yè)率已經(jīng)很高,之后有所下降。這種恢復(fù)性增長伴隨著生產(chǎn)率的大幅度提高,對就業(yè)產(chǎn)生了深刻的影響,大部分國家 (特別是捷克、匈牙利和波蘭 )就業(yè)率增長緩慢甚至處于停滯狀態(tài)。s contribution to labor inputs are positive, lowskilled labor contribution to the industry mostly negative. Fourth, from the overall situation of the whole society, labor inputs for valueadded contribution to the growth is negative, while the changes in the structure of labor there is a positive contribution. Accordingly, it is necessary to focus on the Eastern European countries, employment structure adapted to the changing economic structure and the technical structure of demand, namely the socalled structural job creation. 中文譯文 : 中東歐國家是如何利用 FDI 來發(fā)展就業(yè) (一 )經(jīng)濟(jì)增長和就業(yè)變動趨勢描述 在從計劃經(jīng)濟(jì)向市場經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型之初,中東歐大多數(shù)國家都經(jīng)歷了嚴(yán)重的“轉(zhuǎn)型衰退”。s financial and business services sector employment rate stood at percent and %). So, despite experiencing a rapid employment growth, creating jobs in these industries is very limited absolute size. Fourth, the labor factor inputs overall contribution to economic growth is negative, but the structural changes in the labor contribution to economic growth overall is positive. As we have seen, although in different countries and different industries, industrial structure is similar to the importance, valueadded growth rate in different countries are not the same. Table 7 analyzes the Czech Republic, Hungary, Poland and Slovenia four major countries in Eastern Europe, the industry added value of various factors on the growth rate of the contribution. In the growth accounting framework, valueadded growth rate of change in all factor inputs sum, such as labor input by the total labor hours and labor structure measure, labor and capital contribution partly outside the multifactor productivity measure. Table 7 analyzes the labor factor inputs, working hours, labor and capital inputs for structural changes in the growth rate of valueadded contribution. Among them, the contribution of labor input = the contribution of working hours + labor structure contribution (mainly refers to the contribution of labor employment structure towards a higher marginal productivity of the industry shift), that is, the economic value of labor input The effects can be deposed as the total change in the amount of labor time and labor changes in t