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我国经济增长与失业关系的区域性差异分析

来源：意榕旅游网

第9期(总第418期)

2018年9月

ResearchonFinancialandEconomicIssues

财经问题研究

摇摇

Number9(GeneralSerialNo郾418)

September,2018

我国经济增长与失业关系的区域性差异分析

张世伟1,司颖华1,2

(1郾吉林大学数量经济研究中心,吉林摇长春摇130012;

2郾兰州财经大学甘肃经济发展数量分析研究中心,甘肃摇兰州摇730020)

摘摇要:本文利用我国29个省份的经济增长率和失业率数据,基于面板数据的长期自回归分布滞后模型和短期误差修正模型,分析了我国经济增长率与失业率的长期均衡与短期变动关系。研究结果表明:对整体从长期来看,经济增长率与失业率显著负相关。从短期来看,经济增长率的变动与失业率的变动显著负相关。对不同区域从长期来看,东部地区和中部地区经济增长率与失业率关系不显著,而西部地区经济增长率与失业率显著负相关。从短期来看,东部地区和西部地区经济增长率的变动与失业率的变动关系不显著,但中部地区经济增长率的变动与失业率的变动显著负相关。因此,考察我国奥肯定律的存在性,不能只针对国家层面的数据,而应该利用各地区面板数据从不同区域来考察,这样才能使奥肯定律在我国政府准确把握经济增长与失业关系中起到更有效的作用。关键词:经济增长;经济增长率;失业率;奥肯定律;自回归分布滞后模型;短期误差修正模型中图分类号:F061.2摇摇文献标识码:A摇摇文章编号:1000鄄176X(2018)09鄄0131鄄07

一、问题的提出

美国经济学家Okun[1]提出的奥肯定律,它反映经济增长率与失业率之间互逆的经济规律,也引起了学者们的广泛关注。在正常情况下,虽然已有的奥肯定理研究中对应系数的大小有一些差异,但是Attfield和Silverstone[2]与Moosa[3]等一致认为,经济增长率与失业率之间存在反向变动关系。在我国,经济持续高速增长,但失业率却居高不下,这似乎违背了奥肯定律。对于这种现象,国内学者做了大量研究进行不同的解读。周长才[4]认为,如果在失业人数中增加隐性失业人数,则经济增长率与失业率的关系满足奥肯定理。邹薇和胡翾[5]认为,在第二三产业中,使用就业人口总数占比表征失业率,则存在奥肯定律。蔡昉[6]解释了国内外对我国失业率数据的质疑,并系统分析了失业水平等统计数据的一致性,建议用调查失业率表征失业率。进一步,蔡昉[7]认为,已有研究得到我国“奥肯定理冶失灵的成因是:我国失业率的主要成分是自然失业率,经济增长影响的因素很多,使得失业对经济增长影响的效果不显著。方福前和孙永君[8]针对我国经济数据检验了差分型、缺口型和动态型等不同类型的奥肯定律,认为各种类型在我国经济中都不显著。

摇摇收稿日期:2018鄄07鄄14

基金项目:国家社会科学基金项目“最低工资标准对农民工就业和收入影响的经验研究冶(14BJY212);国家自然科学基金项目

“基于混频FASTVAR模型的FCI构建及其应用冶(71763016);兰州财经大学科研专项经费资助

作者简介:张世伟(1964-),男,吉林长春人,教授,博士生导师,主要从事数量经济学和劳动经济学研究。

司颖华(1980-),女,甘肃临洮人,博士研究生,副教授,主要从事数量经济学和劳动经济学研究。E鄄mail:siyinghua1789@126郾com

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近年来,关于经济增长与失业关系的研究形成了两个不同的分支:其一,从线性奥肯定律扩展到非线性奥肯定律。比如,Huang和Lin[9]认为,与传统的线性参数模型相比,非线性参数模型能够更好地描述经济增长率与失业率之间的真实关系。林秀梅和王磊[10]得到了我国体制转换的非线性奥肯定律,即在经济增长的不同时期,对应不同的经济增长率与失业率的关系。陈宇峰等[11]在构建平滑转移回归类型的奥肯定律基础上,结合国际油价的外部供给冲击,考察了奥肯定律在我国的存在性和非线性性。刘超和陈运杰[12]利用阈值协整分析得到,在不同的期限内,我国经济增长率与失业率存在不同的线性关系。Chinn等[13]针对二战后美国的经济增长率与失业率构建了平滑转移的误差修正模型形式的奥肯定律。Rui[14]基于马尔科夫模型研究了大萧条时期的经济周期与奥肯定律等。其二,奥肯定律中所采用的单变量扩展到面板数据情形。首先,面板数据模型与截面或时序数据模型相比,具有更好的变异性等。比如,Freeman[15]使用美国国家和地区的数据,运用经济时间序列中的趋势分解法,来估计奥肯系数。其次,基于面板数据的自回归分布滞后(ARDL)模型,在反映因变量受同期自变量影响的同时,还能反映各个自变量和因变量对应的滞后变量的影响。比如,魏瑾瑞[16]基于动态面板数据模型得到我国经济增长率与失业率确实存在负相关关系。最后,利用误差修正模型测度经济增长率与失业率的短期调整特征。比如,Huang和Yeh[17]利用面板数据的自回归分布滞后模型和误差修正模型分析了OECD和非OECD国家经济增长率与失业率之间的长期均衡和短期变动关系。Hutengs和Stadtmann[18]基于面板数据得到不同年龄组对应不同产出率与失业率的关系。Ball等[19]基于面板数据考察了多个国家的经济增长率与失业率的关系,并分析了不同国家奥肯定律的差异性。

基于上述分析可知,一方面,已有关于我国经济增长与失业关系的实证研究中,主要只是利用国家层面的时间序列数据,而关于相关变量区域层面的面板数据较少地被应用。比如,魏瑾瑞[16]也只是针对2005—2009年我国各区域的数据进行了较简单的分析。本文拟利用区域层面的相关变量对应的面板数据来研究,这样不仅对国家层面的分析大大增加了样本量,而且可以更有针对性地分析各区域经济增长与失业的关系及其差异性。另一方面,在计量模型的选择上,已有文献大多针对时间序列数据采用线性回归模型或非线性回归模型进行建模,关于面板数据模型的研究也仅有魏瑾瑞[16]。因此,本文借鉴Huang和Yeh[17]所采用的基于面板数据的自回归分布滞后模型和误差修正模型,来分析我国东部、中部和西部的经济增长率与失业率的长期均衡和短期变动关系及其差异性。

二、分析方法

在对奥肯定律研究中,主要出现了原始版本[1]、缺口型版本和动态化版本等。本文类似魏瑾

(1)

瑞[16]采用奥肯定律的原始版本,即采用的变量为实际产出增长率和失业率。假定产出增长率yit与失业率uit的关系如下:

yit=滋i+兹uit+着it

由于截距项滋i的不同,将面板数据模型分为混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型。因此,在经验分析中,首先需要对模型形式进行检验,来确定所构建面板模型的具体类型。

考虑到奥肯定律的原始版本属于静态的,但实际上奥肯自己也曾承认过去和现在的产出都会对就业产生影响,反之亦然。因此,式(1)两边通过加入产出增长率和失业率的滞后项从而加入了时间因素得到了动态奥肯定律。动态奥肯定律不仅反映两者当期的关系,而且还可以得到上期与当期的关系。此外,加入滞后期从而消除了自相关性问题。本文借鉴Huang和Yeh[17]所采用的自回归分布滞后(ARDL)模型形式。即设定更一般的ARDL模型其嵌套模型有:

yit=滋i+移姿ijyi,t-j+移啄ijui,t-j+着it

j=1

j=0

其中,滋i为截距项系数,i=1,2,…,N和t=1,2,…,T分别为个体的个数和时间的期数。

修正模型来分析经济增长率变动驻yit和失业率变动驻uit的短期调整关系。误差修正模型设定为:

驻yit=滋i+渍i[yi,t-1-兹ui,t-1-滋i]+移姿*ij驻yi,t-j+移啄*ij驻ui,t-j+着it

j=1

j=0

p-1

q-1

其中,姿ij和啄ij分别为滞后j期的yi,t-j和ui,t-j对yit的影响程度。在模型(2)的基础上,构建误差

(3)

(2)

其中,对第i个个体而言,渍i为t-1期的误差修正项(yi,t-1-兹ui,t-1-滋i)的系数。当渍i<0时,可

以依据误差修正项来分析修正的作用:若t-1时刻yi,t-1大于其均衡解滋i+兹ui,t-1,则(yi,t-1-兹ui,t-1-误差项对yit的控制。

滋i)为正,从而渍i[yi,t-1-兹ui,t-1-滋i]为负,使得驻yit减小。反之反是。这很好地测度了长期非均衡

三、数据的描述性统计(一)变量选取和数据来源

GDP增长率,gdpit=(GDPi,t-GDPi,t-1)/GDPi,t-1伊100%。

经济增长率(gap):类似已有文献,选取国内生产总值指数(记作GDP)及对应的第t期的失业率(U):鉴于城镇登记失业率数据受到众多的质疑,蔡昉[6]认为调查失业率要优于城镇登

记失业率。因此,笔者采用1978年以来我国的城镇调查失业率。遗憾的是,我国统计年鉴仅提供了全国经济活动人口的年度数据,而没有提供各地区的经济活动人口数据,从而无法相应地得到各地区的调查失业率。因此,各地区的失业率数据仍用城镇登记失业率,记作uit。

考虑到从1997年及以后才有重庆市的相关数据和西藏的相关数据缺失较多,基于在增加样本量

的同时保证数据真实性的原则,我们选取了29个省份(不包括港澳台)从1979—2015年的相关数据。借鉴赵志强和叶蜀君[20]对我国东中西部区域的划分,本文所考察的区域中,东部地区包括11个省份,中部地区包括8个省份,西部地区包括10个省份。数据主要来自《新我国60年统计资料汇编》和国家统计局网站统计数据库(部分缺失数据采用线性插值法得到)。

(二)描述性统计分析

表1给出了各省份1979—2015年经济增长率的描述性统计结果。

表1城摇市北摇京天摇津河摇北山摇西内摇蒙辽摇宁吉摇林黑龙江均摇值10郾3411郾4510郾7910郾1412郾499郾9910郾668郾81标准差3郾324郾383郾594郾374郾974郾124郾652郾62城摇市上摇海江摇苏浙摇江安摇徽福摇建江摇西山摇东河摇南经济增长率的描述性统计结果均摇值10郾0912郾5912郾8010郾9412郾8010郾4312郾0311郾29标准差3郾314郾364郾844郾714郾213郾323郾673郾94城摇市湖摇北湖摇南广摇东广摇西海摇南四摇川贵摇州云摇南均摇值10郾879郾9213郾3110郾3411郾3710郾499郾9510郾16标准差3郾772郾714郾073郾866郾382郾863郾313郾05城摇市陕摇西甘摇肃青摇海宁摇夏新摇疆均摇值10郾979郾839郾1410郾0410郾48单位:%标准差3郾874郾085郾013郾192郾454郾50%。经济增长率标准差的变化从最小值黑龙江的2郾62%到最大值海南的6郾38%,相差3郾76%。这说明只是针对全国经济增长率的已有研究掩盖了地区之间经济发展程度的差异性。

表2给出了各省份1979—2015年失业率的描述性统计结果。

表2城摇市北摇京天摇津河摇北山摇西内摇蒙辽摇宁吉摇林黑龙江均摇值1郾022郾612郾472郾524郾773郾663郾193郾44标准差0郾601郾541郾211郾062郾561郾371郾321郾46城摇市上摇海江摇苏浙摇江安摇徽福摇建江摇西山摇东河摇南失业率的描述性统计结果均摇值2郾772郾582郾893郾493392郾923郾063郾09标准差1郾491郾010郾971郾331郾621郾030郾720郾71城摇市湖摇北湖摇南广摇东广摇西海摇南四摇川贵摇州云摇南均摇值2郾973郾462郾633郾593郾323郾794郾132郾95标准差1郾131郾181郾010郾700郾720郾761郾270郾95城摇市陕摇西甘摇肃青摇海宁摇夏新摇疆均摇值3郾443郾724郾744郾553郾44单位:%标准差1郾041郾011郾890郾991郾78由表1可知,经济增长率均值的变化从最小值黑龙江的8郾81%到最大值广东的13郾31%,相差

由表2可知,失业率均值的变化从最小值北京的1郾02%到最大值内蒙的4郾77%,相差3郾75%。失业率标准差的变化从最小值北京的0郾60%到最大值内蒙的2郾56%,相差1郾96%。这说明只是针对

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全国失业率进行的已有研究掩盖了地区之间失业率的差异性。

进一步,计算各省份1979—2015年经济增长率与失业率的线性相关系数如表3所示。

表3城摇市北摇京天摇津河摇北山摇西内摇蒙辽摇宁吉摇林黑龙江相关系数-0郾100郾190郾100郾03-0郾170郾01-0郾050郾19城摇市上摇海江摇苏浙摇江安摇徽福摇建江摇西山摇东河摇南经济增长率与失业率线性相关系数

相关系数0郾29-0郾23-0郾10-0郾06-0郾260郾06-0郾23-0郾14城摇市湖摇北湖摇南广摇东广摇西海摇南四摇川贵摇州云摇南相关系数0郾220郾26-0郾27-0郾11-0郾410郾19-0郾160郾29城摇市陕摇西甘摇肃青摇海宁摇夏新摇疆相关系数-0郾11-0郾320郾10-0郾37-0郾09由表3可知,1979—2015年我国各省份经济增长率与失业率的线性相关程度存在明显的差异性。因此,对不同地区需要进行差异性分析。

四、我国经济增长与失业关系的整体分析(一)单位根检验

针对面板数据,由是否假定各个截面具有相同单位根分为如下两类检验:Levin-Lin-Chu的t检验和Im-Pesaran-Shin检验。分别对本文选取的经济增长率与失业率对应的面板数据进行检验,由检验结果可知,对经济增长率和失业率数据而言,单位根检验的第一类检验和第二类检验对应的P值均为0郾00。所以,在5%的检验显著性水平下,我们所考察的经济增长率和失业率变量均为平稳的。

我们首先基于面板数据从整体来研究我国经济增长与失业的关系,即假定面板数据模型的斜率项不变。

(二)我国经济增长与失业的长期关系分析

笔者从静态和动态两个维度来构建模型,以便分析我国经济增长与失业的长期关系。模型的构建思路如下:在静态下,确定混合效应模型或固定效应模型,如果选择混合效应模型,则混合效应模型为最佳模型;否则,确定是选择随机效应模型还是固定效应模型,进一步构建相关的动态模型。

通过相关估计和检验,鉴于静态模型下并不理想,我们构建由Pesaran和Shin[21]提出的基于面板数据的自回归分布滞后(ARDL(p,q))模型,来反映它们之间的动态关系。类似于上述的建模过程,通过检验选择恰当的面板模型,而且去除不显著变量,最后估计得到混合效应ARDL(1,2)模型如表4左半部分所示。由表4可知,在5%的显著性水平下(注:本文所采用的检验显著性水平均为5%,即P值小于等于5%时显著,否则不显著,下同),当期经济增长率受当期失业率的显著负向影响(系数(U)为-0郾43,t检验对应的P值为0郾00)、滞后一期的经济增长率显著的正向影响(系数(gdp(-1))为0郾44,t检验对应的P值为0郾00)和滞后两期失业率的正向影响(系数(U(-2))为0郾46,t检验对应的P值为0郾00)。综上所述,从全国层面来看,我国经济增长率与失业率存在长期的显著负相关关系,即满足奥肯定律。

(三)我国经济增长与失业的短期关系分析

为了更好地反映短期内经济增长与失业的关系,我们估计得到了混合效应的误差修正模型如表4右半部分所示。由表4可知,第一,误差修正项系数(RESID(-1))为-1郾06,且t检验显著,这证实了长期非均衡误差对短期经济增长率变动存在修正作用。第二,失业率变动量的系数(DU)为关系。另外,当期经济增长率变动与滞后一期的经济增长率变动具有显著的正向影响关系(系数(Dgdp(-1))为0郾54,t检验对应的P值为0郾00),而且与滞后两期的失业率变动也具有显著的正向影响关系(系数(DU(-2))为0郾78,t检验对应的P值为0郾00)。

-0郾54,t检验显著(对应的P值为0郾00)。这表明,我国失业率和经济增长率的变动存在显著负向

长期关系(ARDL(1,2))模型

变摇量gdp(-1)U(-2)UC

系摇数

6郾01**

-0郾43**

0郾46**

0郾44*

135

我国经济增长与失业的关系

短期关系(误差修正模型)

P值0郾000郾000郾000郾00

变摇量RESID(-1)Dgdp(-1)DU(-2)DUC

系摇数

-1郾06**

-0郾54**

0郾78**

0郾54*

标准误差0郾450郾030郾130郾11

t值13郾30-3郾334郾1815郾60

标准误差0郾110郾060郾050郾190郾15

t值-18郾42-2郾835郾2911郾251郾37

P值0郾170郾000郾000郾000郾00

0郾15

摇摇注:C为常数项,*和*分别表示在10%和5%显著性水平下显著,下同。

五、基于不同区域经济增长与失业的关系分析

本文将所选取的29个省份按照东中西部三个区域进行划分,分析我国不同区域的经济增长与失业关系的差异性。

(一)不同区域的经济增长与失业的长期关系分析

类似于之前建模的步骤,基于东部地区的面板数据,估计得到了固定效应的ARDL(2,0)模型

1郾东部地区经济增长与失业的长期关系

如表5所示。由表5可知,对于我国东部地区而言,当期经济增长率与当期失业率之间负相关但不显著(系数(U)为-0郾14,t检验对应的P值为0郾48),而与滞后一期的经济增长率显著正相关(系数(gdp(-1))为0郾55,t检验对应的P值为0郾00),与滞后两期的经济增长率显著负相关(系数(gdp(-2))为-0郾20,t检验对应的P值为0郾00)。

2郾中部地区经济增长与失业的长期关系

针对我国中部地区,估计得到了混合效应的ARDL(1,0)模型如表5所示。由表5可知,对于

我国中部地区而言,当期经济增长率与当期失业率之间正相关但不显著(系数(U)为0郾18,t检验对应的P值为0郾26),而与滞后一期的经济增长率显著正相关(系数(GDP(-1))为0郾39,t检验对应的P值为0郾00)。

3郾西部地区经济增长与失业的长期关系

针对我国西部地区,估计得到混合效应的ARDL(2,2)模型如表5所示。由表5可知,对于我

国西部地区而言,当期经济增长率与当期失业率之间显著负相关(系数(U)为-0郾45,t检验对应的P值为0郾01),而与滞后一、两期的经济增长率显著正相关(系数gdp(-1)和gdp(-2)分别0郾36,t检验对应的P值为0郾02)。

表5变摇量gdp(-1)gdp(-2)U(-2)UC

东部地区

系摇数

7郾89**

-0郾20**

0郾55*

为0郾27和0郾17,t检验对应的P值均为0郾00),与滞后两期的失业率显著正相关(系数(U(-2))为

不同区域增长率与失业率的长期关系

中部地区

P值0郾000郾000郾000郾48

系摇数

5郾94**

0郾39*

西部地区

P值0郾000郾000郾26

系摇数

6郾23**

0郾27**

-0郾45**

0郾36**

0郾17*

标准误差0郾790郾050郾050郾20

标准误差0郾760郾050郾16

标准误差1郾100郾060郾050郾170郾15

P值0郾000郾000郾000郾010郾02

-0郾14

0郾18

(二)不同区域的经济增长与失业的短期关系分析板数据,构建各自的误差修正模型(ECM)。

1郾东部地区经济增长与失业的短期关系

为了进一步分析经济增长率变动与失业率变动的短期影响关系,我们针对东、中、西部地区的面

(RESID(-1))为-1郾02,t检验对应的P值为0郾00,失业率的变动量的系数(DU)为-0郾68,t检验

对东部地区,估计得到混合效应结果如表6所示。由表6可知,误差修正项的系数

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不显著(对应的P值为0郾07)。这说明对东部地区而言,我们所研究变量的变动存在不显著的负相关关系。另外,当期经济增长率变动与自身的滞后一期变动显著正相关(系数(Dgdp(-1))为0郾59,t检验对应的P值为0郾00),与滞后两期的经济增长率变动显著负相关(系数(Dgdp(-2))为-0郾19,t检验对应的P值为0郾00)。

2郾中部地区经济增长与失业的短期关系

(-1))为-0郾99,t检验显著(对应的P值为0郾00),失业率的变动量的系数(DU)为-1郾05,t检验显著(对应的P值为0郾00)。这说明对中部地区而言,所研究变量的变动呈显著的负相关关系。另外,当期经济增长率变动与其自身滞后一期变量显著正相关(系数(Dgdp(-1))为0郾40,t检验对应的P值为0郾00)。

3郾西部地区经济增长与失业的短期关系

对中部地区,估计得到混合效应结果如表6所示。由表6可知,误差修正项的系数(RESID

(-1))为-1郾13,t检验显著(对应的P值为0郾00),失业率变动量的系数(DU)为-0郾15,但t检验不显著(P值为0郾51)。这说明对西部地区而言,我们所研究变量的变动之间存在不显著的负相关关系。另外,当期经济增长率变动与其自身滞后一期变量正相关(系数(Dgdp(-1))为0郾46,P值0郾59,t检验对应的P值均为0郾00)。

表6变摇量RESID(-1)Dgdp(-1)Dgdp(-2)DU(-2)DUC

东部地区

系摇数

-1郾02**

-0郾19**

0郾59*

对西部地区,估计得到随机效应结果如表6所示。由表6可知,误差修正项的系数(RESID

为0郾00),与其滞后两期变量显著正相关(系数(Dgdp(-2))为0郾18,系数(DU(-2))为

不同地区经济增长与失业的短期关系

中部地区

P值0郾400郾000郾000郾000郾07

系摇数

-0郾99**

0郾40*

西部地区

P值0郾770郾000郾000郾00—

系摇数

-1郾13**

0郾46**

0郾18*

标准误差0郾180郾090郾080郾040郾38

标准误差0郾210郾100郾080郾36—

标准误差0郾180郾130郾110郾060郾220郾17

P值0郾350郾000郾000郾000郾510郾00

0郾150郾06—

0郾17

-0郾68**

-1郾05*-0郾15

0郾59*

六、结摇论

本文利用1979—2015年我国29个省份的面板数据,基于长期自回归分布滞后模型和短期误差修正模型,分析了全国和各区域经济增长率与失业率的长期均衡和短期变动关系,结果表明:

就全国而言,从长期来看,当期经济增长率与当期失业率存在显著的负相关关系,这与魏瑾瑞[16]等得到的结论相印证。而且当期经济增长率与滞后两期的失业率显著正相关,可能的原因是失业率作为滞后指标带有一定的持续性和时滞性。这种持续性可能是因为我国目前的失业率主要由自然失业率构成。而时滞性可能由于城镇登记失业率的数据未及时更新,也可能是由于我国经济增长主要以投资驱动,服务业占比较低,无法广泛大量吸纳劳动力,从而使得失业率不能及时得到缓解。从短期来看,经济增长率与失业率的变动符合奥肯定律。由所构建的误差修正模型也体现了长期非均衡误差对经济增长率变动的控制,即短期经济增长率变动与失业率变动趋向于长期的经济增长率与失业率的均衡关系。而且当期经济增长率变动与滞后两期的失业率变动负相关,也体现了我国失业率与经济增长率关系的滞后特征。

就不同区域而言,从长期来看,除了西部地区符合奥肯定律,东部地区和中部地区均无显著的相关关系。从短期来看,东部地区和西部地区经济增长率的变动与失业率的变动呈不显著的负相关关系,但中部地区呈显著的负相关关系。

因此,考察我国奥肯定律的存在性,不能只针对国家层面的数据,而应该利用我国区域层面的面板数据来考察,这样才能使奥肯定律在我国政府准确地掌握经济增长与失业的关系中起到更有效的作用。基于以上结论,笔者提出相应的政策建议如下:

就全国而言,经济增长与失业的关系满足奥肯定律。从而经济增长是就业增长的必要条件,要通过调整产业结构和转变经济增长方式,实现经济和就业双增长,这也是我国当前所面临的任务。

就区域而言,我国不同区域的经济增长与失业的关系存在显著的差异性,所以,政府在实施通过经济增长促进就业政策的同时,需要关注我国东中西部地区的经济增长与失业关系的差异性,这样才能更有效地实现经济平稳较快增长和促进就业的目标。

需要指出的是,奥肯定律在我国是否存在的研究并不能一味地模仿国外,需要注意到我国经济发展的独有特征和区域的差异性。为了更好地分析经济增长与失业的关系,除了需要采用包含更多信息的区域面板数据,基于东中西部不同区域进行研究外,还需要在非线性框架下,研究奥肯定律。又因为我国目前失业率统计仍采用城镇登记失业率而非调查失业率,所以失业对经济系统不是很敏感,调整也带有很大的滞后性。这些也将是我们今后的主要研究方向。参考文献:

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(责任编辑:刘摇艳)

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