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        人民幣匯率波動對工資收入的影響
        ——基于城市面板數(shù)據的研究

        2018-01-18 05:21:27周光霞
        北方經貿 2017年12期
        關鍵詞:工資收入工資水平匯率

        周光霞

        一、引言

        2005年7月21日,中央人民銀行啟動人民幣匯率形成機制改革,人民幣匯率由原來的單一盯住美元轉向參考一籃子貨幣的管理浮動,匯率波幅由千分之三擴大到百分之二,匯率變動對于工資收入的影響逐步加大。圖1列出了2005~2014年的人民幣實際匯率指數(shù)和城市居民平均工資水平的變化趨勢圖。從圖1可以看出,自2005年起,人民幣匯率基本保持了升值的趨勢,實際匯率指數(shù)從2005年的84.6(BIS有效匯率指數(shù),以2010年為100點)升值到2014年的118.2,由于次貸危機的影響,2010年人民幣有小幅貶值,但是從整體上,2005~2014年人民幣匯率經歷單邊升值的歷程。與人民幣升值趨勢相伴隨的是實際居民工資水平上漲,從2005年16 647元上升至2014年38 638元。從整體來看,2005~2014年的10年間,中國經歷了人民幣升值和居民工資水平上漲的過程。

        圖1 人民幣匯率與居工資收入變化趨勢圖(2005~2014)

        人民幣匯率相關問題一直是學術界關注的熱點,大多數(shù)研究證實人民幣升值會顯著抑制就業(yè),然而探討人民幣匯率升值影響工資水平的研究非常少,而且沒有達成一致結論。然而研究匯率對于居民收入的影響具有重要的現(xiàn)實意義。首先,研究匯率水平對于工資水平的影響,有助于加深人們對于中國二元勞動力市場形成與變革的理解。在快速的城市化進程中,如果經濟體有能力將人民幣升值壓力轉變?yōu)閯?chuàng)新的動力,那么勞動力收入就可能受益于匯率升值,從而有助于緩解社會矛盾和實現(xiàn)城市化目標。其次,匯率市場化改革會進一步推進,匯率帶來的不確定性進一步加大,分析人民幣匯率對于工資收入的影響,也有助于金融市場的完善,推動匯率市場化進程。

        現(xiàn)以省級、副省級和地級城市為研究對象,以2005~2014年為研究區(qū)間,利用城市面板數(shù)據分析人民幣匯率水平及其市場波動對于工資收入的影響。

        二、理論基礎和文獻綜述

        (一)理論基礎

        匯率表示兩種貨幣的相對價格水平,一種貨幣升值必然伴隨著另一種貨幣貶值。彈性論是分析貨幣相對價格變化帶來的經濟效應。馬歇爾最早將西方經濟學的彈性分析方法引入國際貿易領域,1937年羅賓遜夫人在馬歇爾微觀經濟學和局部均衡分析基礎上提出了“彈性理論”,20世紀40年代勒納在進出口供求彈性外生情況下,提出了著名的“馬歇爾—勒納條件”,從理論上建立了貨幣匯率變動的收入效應。此后,梅茨勒等人在前人研究基礎上完善了彈性論。以本幣貶值為例,根據彈性論,本國貨幣貶值后,只有滿足馬歇爾—勒納條件,貿易收支才能改善,并且即使在馬歇爾—勒納條件成立的情況下,貨幣貶值也不會立即改善貿易收支,而會有一段時滯,在貨幣貶值后初期,貿易收支的逆差不僅不會縮小,反而會有所擴大。

        根據彈性論,本幣升值不利于貿易部門的工資收入,有利于非貿易部門的工資收入。以本幣標價的出口產品價格上升,在國際市場上競爭力下降,降低了銷售利潤。對于以外幣標價的出口產品而言,雖然在國際市場上銷售基本不受影響,但是當外幣計價的銷售收入兌換成本幣時,會降低本幣表示的銷售收入。本國貨幣升值,在本國市場上銷售的外國產品價格下降,本國產品銷售下降。因此貿易部門利潤下降,有可能將本幣升值的壓力轉嫁到勞動者身上,降低工資水平。然而本國貨幣升值會吸引更多的外國消費者入境消費更多的本國非貿易品,如旅游景點及其周邊酒店吸引更多的外國游客,獲取更多的外匯收入。

        因此,從理論上講,本幣升值不利于貿易部門。有利于非貿易部門。本幣貶值有利于貿易部門,不利于非貿易部門。

        (二)文獻綜述

        然而在實證檢驗中,相關研究結論存在分歧。早在1961年,弗里德曼和蒙代爾就研究了匯率制度對于工資水平的影響,他們認為固定匯率制度會促使勞動力要求更高的工資溢價。1979年Lindbeck的研究發(fā)現(xiàn),在小型對外開放經濟體而言,固定匯率制度降低了勞資議價環(huán)境的不確定性,有利于工資水平上漲。Campa和Goldberg(2001)利用20年的年度數(shù)據,分析了美國制造業(yè)工資水平和匯率關系,結果發(fā)現(xiàn)美元貶值顯著增加了制造業(yè)出口導向型企業(yè)員工的工資水平。Goldberg和Tracy(2001)則發(fā)現(xiàn)在1976~1998年期間,伴隨著美元升值,制造業(yè)工資水平大幅下降。以上研究都是集中在貿易部門。Lebow(1993)將非貿易部門納入研究范疇,結果發(fā)現(xiàn)匯率波動和工資收入之間的關系不確定。

        進入21世紀以來,伴隨著人民幣匯率市場化改革的深入,人民幣匯率對勞動力工資收入影響逐步得到學者的關注,但是同樣也沒有得到一致結論。丁劍平和鄂永?。?005)的研究發(fā)現(xiàn)實際匯率波動對貿易部門和非貿易部門的工資影響不確定。而有研究證實,人民幣升值會提高工資水平。如曹海軍和何雯雯(2009)則發(fā)現(xiàn)人民幣升值推動第三產業(yè)工資水平的上升。曹海軍、李丹燕(2010)認為匯率升值背景下,由于中國勞動力市場未完全市場化,工資獨立性較強,存在自我調整上漲趨勢。居勵(2007)利用IMF的人民幣對美元實際匯率指數(shù)和我國1989~2004年數(shù)據,發(fā)現(xiàn)實際匯率變動對于我國貿易部門和非貿易部門的工資均有顯著正影響,人民幣升值提升了中低階層的福利水平。然而也有研究得到了相反的結論,李穎、韓仁月(2012)證實了“長期匯率升值和貨幣工資增長互為替代”的觀點,無論采用何種指標,人民幣升值對于行業(yè)工資增長均有顯著抑制效果,而人民幣有效匯率波動對于工資增長有較為顯著的正面影響。徐建煒、戴覓(2016)發(fā)現(xiàn)人民幣匯率升值1%將會導致員工工資下降1%,其中進口競爭效應導致下降0.6%,出口收益效應導致下降0.5%,進口成本效應造成上升0.1%。

        之所以得到不一致的結論,主要原因有三個。第一,樣本研究區(qū)間不同。自1994年起,中國開始實施有管理的浮動匯率制度,在2005年匯率改革之前,實質為盯住單一貨幣美元。自2005年7月21日起,人民幣匯率不再盯住單一美元、參考一籃子貨幣進行匯率調節(jié),并且波動幅度也是逐步擴大,因此,研究區(qū)間不同,匯率市場化程度不同,研究結論也可能不同。第二,研究對象不同。如徐建煒(2016)利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據庫,曹海軍(2009)則以第三產業(yè)為研究對象,李穎則分行業(yè)進行研究。第三,匯率變動作用于居民收入的機制復雜多樣。經常賬戶下的進出口貿易、資本與金融賬戶下的資產價格等都會對居民收入產生影響,收入分配機制也是匯率波動影響居民收入的重要機制。

        (三)述評

        從既有文獻來看,國內外針對“匯率波動和工資水平”的相關研究取得了一定的成果,但是在人民幣匯率對于中國工資收入的影響進行深入分析的不多,并存在不足之處。首先,不區(qū)分匯率水平和匯率制度,實質上從2005年起,人民幣幣值上升和匯率波動幅度加大同時進行,因此忽視其中的一個方面都會導致研究的不完善。其次,關于人民幣匯率和工資收入的相關研究,大多側重于宏觀層面的研究,從城市中觀層面進行的研究較少。再次,大多基于時間序列數(shù)據的總量分析,忽視經濟體結構性差異。

        現(xiàn)以2005年匯改為研究起點,以省級、副省級和一般地級市為樣本,從城市中觀層面利用面板數(shù)據實證檢驗人民幣匯率水平和匯率波幅對水平的影響,從匯率層面探討工資水平增長機制。

        三、實證模型、變量和數(shù)據

        (一)模型

        借鑒徐建煒、戴覓(2016)、曹海軍、金丹燕(2010)、居勵(2007)等的研究,構建對數(shù)線性計量經濟學模型(1)來研究匯率波動對于工資收入的影響。

        ln(wageit)=β0+β1·ln(reerit)+β2·ln(σt)+B·Xit+μit(1)

        式子(1)為實證模型,下標i代表城市,t表示年份,reer為人民幣實際有效匯率指數(shù),σ為人民幣實際有效匯率指數(shù)波動率,X為控制變量。

        (二)變量說明

        實際平均工資水平wage是指一年內直接支付給單位在崗職工的平均勞動報酬總額,包括基本工資、績效工資、工資性津貼和補貼、其他工資等四部分。為了增加工資水平的可比性,以2005年為基準,利用城市CPI指數(shù)進行調整,剔除通貨膨脹率的影響(部分城市缺失CPI指數(shù),使用全省的CPI指數(shù)替代)。工資水平數(shù)據來自于《中國城市統(tǒng)計年鑒》的市轄區(qū)職工平均工資,CPI指數(shù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒。

        人民幣實際有效匯率指數(shù)reer(real effective exchange rate)是指該指數(shù)下降表示人民幣貶值,反之指標上升表示人民幣升值,數(shù)據來自于國際清算銀行(BIS)的REER。BIS計算的有效匯率指數(shù)是目前國際上較為權威的有效匯率指數(shù),廣泛被各國央行、金融機構和學者引用,人民幣有效匯率指數(shù)隸屬于BIS的廣義有效匯率指數(shù)體系。根據國際清算銀行資料,REER采用2010年為基期,基期指數(shù)為100,每月計算一次。

        人民幣匯率波動率σ是用BIS公布的人民幣實際有效匯率指數(shù)(月度數(shù)據)的標準差來表示。該指標越高表示人民幣匯率在市場供求力量作用下,波動越大,市場風險越大,經濟體面對的經營活動不確定增加,不利于勞動力工資水平的上漲,預期該變量的回歸系數(shù)為負值。在匯率制度選擇上,一直存在固定匯率、浮動匯率和中間匯率制度之爭,匯率制度選擇對于工資水平的影響存在爭議。引入該變量是為了分析人民幣管理浮動匯率制度和工資水平的相關性。

        為了使得回歸結果不受遺漏,重要解釋變量引起的估計偏誤的影響,我們在模型中還盡可能控制了其他一系列可能影響城市平均工資收入的因素。這包括城市經濟集聚能力(用市轄區(qū)人口密度來衡量)、土地城市化率(用市轄區(qū)土地面積占全市行政轄區(qū)面積的比例表示)、人口城市化率(用城市市轄區(qū)常住人口占總人口比重來表示)、城市經濟發(fā)展水平(用人均GDP表示)、政府支出(采用地方政府預算內支出占GDP的比重度量)、對外開放程度(使用當年實際使用外商資金總額占GDP的比重度量)、產業(yè)結構(用第二產業(yè)和第三產業(yè)增加值占GDP比重表示)、金融投資(采用金融機構存款余額占GDP的比重度量)、人力資本水平(用市轄區(qū)內教師數(shù)量/城市人口規(guī)模表示,變量為每萬人中的教師數(shù)量)、失業(yè)率(用年末城鎮(zhèn)登記失業(yè)人員數(shù)占全市從業(yè)人員總規(guī)模的比例表示)等。

        (三)數(shù)據來源和數(shù)據描述

        數(shù)據來自于兩部分,人民幣匯率數(shù)據來自于BIS人民幣實際有效匯率指數(shù)。平均工資水平等其他數(shù)據均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》的市轄區(qū)數(shù)據。用來調整平均工資水平的消費者價格指數(shù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》。表1是變量的描述性統(tǒng)計分析。

        四、實證結果分析

        (一)基準回歸結果

        利用2005~2014年城市面板數(shù)據,現(xiàn)分別采取固定效應和隨機效應兩種方式進行了參數(shù)估計,最后用Hausman檢驗值確定選擇固定還是隨機效應模型。表2匯報了回歸結果,根據Hausman檢驗結果,選取固定效應,接下來對表2的回歸結果(2)進行分析。

        1.人民幣匯率水平和工資收入的關系

        從回歸結果(2)可知,人民幣實際匯率指數(shù)對于城市平均工資水平具有顯著的正向影響,這意味著自從2005年7月匯率形成機制改革以來,人民幣呈現(xiàn)出升值的趨勢,而城市勞動力的平均工資水平也隨之提高,主要原因有以下四點。

        第一,現(xiàn)行工資水平已經很低。對于貿易部門而言,企業(yè)難以用調整工資的方法緩解人民幣升值的壓力,企業(yè)更傾向于改變就業(yè)數(shù)量而非工資。并且,在人民幣升值導致進口成本增加、出口利潤減少的情況下,為了在激烈的市場競爭中生存并獲得發(fā)展,企業(yè)具有創(chuàng)新和技術升級的激勵,提高勞動生產率,產品逐步從勞動密集型向資本密集型轉化,雖然就業(yè)機會減少,但是工資水平卻會獲得一定程度的提高。對于非貿易部門而言,由于勞動力可以在不同部門之間流動,匯率水平變動給貿易部門工資帶來的影響逐步擴散到非貿易部門,從而迫使非貿易部門的平均工資水平上升。最終,各部門勞動力的工資水平均有所提高。

        表1 主要變量統(tǒng)計描述

        第二,國內經濟狀況良好。雖然全球經歷了次貸危機和歐債危機,但是從整體上看,2005~2014年這段時期,中國經濟依然維持了較高的增長率,GDP平均增長率為9.95%。經濟繁榮,企業(yè)擴張,相應的工資水平也會有所提高。

        第三,預期因素。進入21世紀以來,人民幣升值壓力很大,存在人民幣升值預期。在人民幣幣值將升未升的時候,國外大量資本進入中國市場,在資本與金融賬戶還未完全開放的情況下,實體經濟價格上漲,進而推動工資上漲。

        第四,工資統(tǒng)計口徑的問題。長期以來工資水平統(tǒng)計的是單位在崗職工的報酬,農民工的實際收入和工資水平無法準確統(tǒng)計。從就業(yè)單位來看,農村勞動力大多在外資企業(yè)、私營企業(yè)、建筑業(yè)、服務業(yè)等單位就業(yè)。然而,有證據表明,人民幣升值造成的工資降低更多地體現(xiàn)在非國有企業(yè)中(徐建煒、戴覓,2016)。

        2.人民幣匯率波動率和工資收入的關系

        人民幣幣值波動性對城市平均工資水平具有顯著的負向影響,也就是說,人民幣匯率波動性越高,越不利于工資水平的上漲。自2005年匯率形成機制改革后,人民幣從傳統(tǒng)的盯住美元改為盯著一攬子貨幣,在央行匯率中間價基礎上允許波動幅度從千分之一調整為百分之三,匯率波動的不確定性加大,勞資雙方對未來匯率波動的預期不確定性增加,從而對工資上漲產生了向下的壓力。另外,在中國勞動力市場中,工會作用十分有限,在勞資雙方的工資談判過程中,勞動力處于弱勢地位,企業(yè)容易將匯率波動風險轉嫁到勞動力身上,通過降低勞動力工資來規(guī)避人民幣匯率波動的風險。Lindbeck(1979)從反面證實了結論。林德貝克通過研究發(fā)現(xiàn),固定匯率制度為企業(yè)和工會進行工資溢價提供了更為確定的環(huán)境,因此固定匯率制度有利于工資水平上漲。

        3.其他控制變量

        城市集聚能力(density)的回歸系數(shù)為正值。原因在于經濟集聚是城市的本質特征,大量的生產要素及其經濟活動在城市空間集聚,會通過投入品的共享、勞動力市場共享、知識溢出、本地市場效應、消費效應,尋租等提高城市勞動生產率和勞動力的工資水平。

        土地城市化率(rate_land)的回歸系數(shù)顯著為正值,在1%統(tǒng)計水平上顯著。土地城市化指城市建成區(qū)面積不斷擴大,以及城市數(shù)量不斷增加。土地作為地方政府的主要政策工具,在當前中國“竟次式”經濟增長模式中至關重要。土地作為一種要素,直接投入生產,促進經濟增長,快速城市化進程中,土地要素被重新估價,直接成為政府的“土地財政”,在工業(yè)用地上,地方政府通過低價出讓土地、吸引投資獲得直接的增值稅收入、營業(yè)稅收入和土地出讓收入,在商、住用地上采用高價“招拍掛”出讓土地等方式獲得預算外收入、擴張地方公共支出,發(fā)揮加速作用,推動經濟增長,進而推動工資水平上升。

        失業(yè)率(unemployment)的回歸系數(shù)顯著為負值,這意味著城市失業(yè)率越高,勞動力工資水平越低。這是因為失業(yè)率越高意味著城市勞動力市場競爭激烈,勞動力市場供求缺口越大,如果勞動力不選擇退出勞動力市場的話,只能接受較低的工資水平。

        非農經濟發(fā)展程度(nagriculture)的回歸系數(shù)顯著為正值。非農經濟發(fā)展水平高低決定了城市內非農產業(yè)的重要性程度,一個地區(qū)第二產業(yè)和第三產業(yè)在GDP中所占比例越高,當?shù)貏趧恿κ袌鲂枨笤礁?,勞動力獲得工資收入水平越高。

        城市經濟發(fā)展水平(pergdp)的回歸系數(shù)顯著為正值。這意味著一個地區(qū)經濟越繁榮,在為勞動力創(chuàng)造更多就業(yè)機會的同時,也會推動工資水平的上漲。

        政府支出(govgdp)的回歸系數(shù)為正值,在1%統(tǒng)計水平上顯著。原因在于政府部門通過在公共服務和公共管理領域的支出總量和配比影響著勞動力質量和流動,財政支出通過改變城市的資本投入規(guī)模和資本要素配置影響著經濟發(fā)展的速度和效率。因此,當政府財政支出在GDP所占比重增加,增加社會福利,促進了經濟增長和工資水平的提高。

        表2 回歸結果

        金融投資(bankgdp)的回歸系數(shù)為正值,在10%統(tǒng)計水平上顯著。原因在于金融是經濟活動的血液,一個地方金融存款越多,存款轉化為投資的可能性增加,從而增加就業(yè)機會和工資水平。

        對外開放程度(fdigdp)的回歸系數(shù)為正值,并在1%統(tǒng)計水平上顯著。主要原因在于一個地區(qū)開放程度越高,會在更大程度上參與全球產業(yè)轉移和全球資金的流入,參與全球分工與合作,促進當?shù)亟洕陌l(fā)展和工資水平的提高。

        城市人力資本水平的回歸系數(shù)為正值,并在5%統(tǒng)計水平顯著。在其他條件相同的情況下,人力資本水平高的勞動力可能具有較高的工資水平。

        人口城市化率(rate_pop)和所有制結構(nsoe)對于工資水平的影響有待于進一步實證結果的檢驗。

        (二)基于系統(tǒng)GMM方法的穩(wěn)健性檢驗

        匯率水平和工資水平之間可能存在內生性問題。一方面,匯率水平及匯率波動通過進出口、資本流動、收入分配等多種機制影響工資水平,而同時工資水平也會通過消費和投資等渠道影響貨幣購買力,進而影響匯率水平,因此匯率水平和工資水平之間存在著雙向因果關系。另一方面,匯率水平、工資收入和方程中其他解釋變量可能同時遭遇相同和類似的因素影響,從而和殘差項相關。第三,雖然控制了人均GDP、產業(yè)結構、城市化水平等變量,但是工資收入受多種因素影響,因此方程中可能存在遺漏變量問題。第四,工資水平調整具有滯后性,并且滯后期的觀測值會對當前工資收入產生影響。因此,為了保證估計結果的可靠性,現(xiàn)采用動態(tài)面板廣義矩陣估計方法消除研究過程中的內生性問題、遺漏變量等問題。鑒于差分GMM可能出現(xiàn)弱工具變量問題,使用系統(tǒng)GMM估計,估計結果匯總于表3中。

        表3中分別采用工資水平的一階、二階、三階、四階滯后項,分別進行回歸,并進行Wald檢驗、Sargan檢驗和AR(2)檢驗。Wald檢驗是為了驗證模型整體的顯著性,Sargan檢驗用來判斷工具變量有效性,檢驗估計過程中是否存在過度識別約束。AR(2)檢驗用于判斷差分方程的殘差項是否存在序列相關。回歸結果(4)同時通過了Wald檢驗、Sargan檢驗和AR(2)檢驗。對比表2的固定效應回歸結果,可以看出,采用系統(tǒng)GMM時,人民幣實際有效指數(shù)對工資水平具有顯著正向影響,而指數(shù)波動率越高越不利于工資水平的提升,變量的顯著程度沒有實質性的變化,證實了回歸結果的穩(wěn)健性。

        五、結論和建議

        (一)結論

        1.人民幣升值促進了勞動力工資水平的上升。主要原因在于,二元經濟結構導致了中國勞動力市場不完善、工資水平偏低,繁榮了國內經濟,人民幣升值的預期因素,以及城市工資水平統(tǒng)計口徑等。

        2.人民幣匯率波動率越高越不利于勞動力工資水平的提高。主要原因在于,匯率波動幅度增加,經濟體面臨的不確定性加大,在國內勞動力市場不完善、工會力量薄弱的情況下,企業(yè)有能力將匯率波動風險轉嫁給勞動力。

        表3 穩(wěn)健性檢驗:系統(tǒng)GMM估計結果

        (二)建議

        1.采用積極的工資收入政策,適度提高工資水平。中國工資收入長期得到壓制,雖然2006年7月開始進行工資調整,但是調整涉及對象范圍較窄。這為經濟增長帶來大量廉價勞動力,但是卻使得工資價格機制難以在勞動力市場充分發(fā)揮作用,工資水平難以引導勞動力資源得到優(yōu)化配置。

        2.新常態(tài)經濟背景下,加大經濟體創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)投入,鼓勵企業(yè)進行技術創(chuàng)新和提高勞動生產率。因為企業(yè)的勞動生產率提高后,有能力應對人民幣升值引起的進口成本增加、出口價格下降帶來的利潤降低的風險,從而避免將風險轉移到勞動者身上。

        3.完善金融市場。規(guī)避風險是金融市場的基本職能之一,一個發(fā)達、完善的金融市場體系可以為經濟體提供套期保值、套利等機會,使得企業(yè)通過遠期外匯交易、外匯期權、外匯期貨、貨幣互換等規(guī)避人民幣匯率波動的風險。

        4.人民幣匯率制度向浮動匯率制度轉變是必然的趨勢,在匯率市場化進程中,市場供求因素都可能導致匯率短時間內劇烈波動,進而對勞資雙方造成影響,企業(yè)有能力將匯率波動風險轉嫁給勞動者。這意味著,在人民幣匯率市場化情況下,政府要慎重出臺以犧牲勞動力利益而補貼企業(yè)政策,因為這會降低勞動者收入。同時為了保護勞動力的權益,應該深化戶籍制度改革,消除勞動力流動的阻礙,增加勞動力市場的活躍程度。同時要加強工會等組織的力量,增加勞動力在勞資談判過程的實力,保護勞動者的合法權益。

        (4)l n_p e r g d p(1)(2)(3)l n_g o v g d p l n_b a n k g d p l n_f d i g d p l n_h r C o n s t a n t O b s e r v a t i o n s N u m b e r o f n u m b e r 0.1 1 5***(0.0 0 9 4 1)0.0 5 3 4***(0.0 1 0 2)-0.0 5 0 9***(0.0 1 7 5)-0.0 0 0 3 0 6(0.0 0 2 5 6)0.0 0 0 1 2 9(0.0 1 5 3)0.1 8 0(0.7 7 0)2,1 0 3 2 7 6 0.0 6 1 1***(0.0 1 1 2)0.0 4 1 3***(0.0 0 9 3 4)-0.0 3 0 8*(0.0 1 7 0)0.0 0 1 7 3(0.0 0 2 7 9)0.0 0 0 1 1 1(0.0 1 4 3)2.5 1 0***(0.6 8 4)1,8 5 0 2 7 3-0.0 1 6 9(0.0 1 4 8)0.0 3 2 7***(0.0 0 9 4 1)-0.0 3 3 7*(0.0 1 9 6)-0.0 0 1 9 2(0.0 0 2 8 2)0.0 0 2 3 9(0.0 2 1 3)-0.1 7 6(0.5 6 9)1,6 0 2 2 6 8-0.0 0 4 1 8(0.0 2 0 0)0.0 4 2 6***(0.0 1 1 0)-0.0 2 6 5*(0.0 1 6 0)0.0 0 1 4 3(0.0 0 3 3 6)0.0 1 2 0(0.0 2 4 3)0.6 8 3(0.7 5 4)1,3 5 5 2 6 3 W a l d c h i A R(2)S a r g a n 1 1 4 8 8.2 2 0.3 1 2 2 0.0 0 0 0 7 1 7 9.7 4 0.5 0 4 9 0.0 5 1 6 9 7 2 5.8 4 0.0 0 7 9 0.0 0 0 5 8 8 8 6.3 9 0.7 6 8 4 0.0 2 5 2 S t a n d a r d e r r o r s i n p a r e n t h e s e s***p<0.0 1,**p<0.0 5,*p<0.1

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