[摘 要：更加充分、更高質(zhì)量的就業(yè)是實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的應(yīng)有之義。文章采用中國2000—2021年的季度時間序列數(shù)據(jù)，基于時變參數(shù)向量自回歸（TVP-SV-VAR）模型，實證檢驗財政政策與貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量的時變及動態(tài)影響。研究發(fā)現(xiàn)：落實減稅降費(fèi)政策、優(yōu)化財政支出結(jié)構(gòu)在短期和中長期均有效地促進(jìn)了高質(zhì)量就業(yè)。面對國際金融危機(jī)沖擊時，財政政策在短期內(nèi)實現(xiàn)了對就業(yè)質(zhì)量的保障，而在長期內(nèi)政策效果受到削弱，這說明高質(zhì)量就業(yè)的實現(xiàn)并非“斯須之作”。數(shù)量型貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用較為平穩(wěn)，其影響具有滯后性，而價格型工具更能有效熨平外部沖擊對就業(yè)質(zhì)量的影響。相較貨幣政策，財政政策對就業(yè)質(zhì)量的調(diào)控具有更強(qiáng)的拉動作用與抗沖擊能力。

關(guān)鍵詞：財政政策；貨幣政策；高質(zhì)量就業(yè)；TVP-SV-VAR模型；協(xié)調(diào)配合

中圖分類號：F812.0；F249.2；F822.0；O212.1 " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-5097（2024）05-0090-13 ]

Fiscal Policy，Monetary Policy and High-Quality Employment：

Dynamic Analysis Based on TVP-SV-VAR Model

XU Mengboa，b，KOU Yib

（a. China's Public Sector Economy Research Centre；b. School of Economics，Jilin University，Changchun 130012，China）

Abstract：Fuller and higher-quality employment is a proper way to achieve high-quality economic development. This paper empirically examines the time-varying and dynamic impact of fiscal policy and monetary policy on employment quality，based on the TVP-SV-VAR model，using China's quarterly time series data from 2000 to 2021. The study finds that the implementation of tax and fee reduction policies and the optimization of the fiscal expenditure structure have effectively promoted high-quality employment in the short，medium and long term. In the face of the impact of the international financial crisis，fiscal policy has been able to safeguard employment quality in the short term，while its effect has been weakened in the long term，suggesting that the realization of high-quality employment is not easy. Quantitative monetary policy is smoother in regulating the quality of employment with a lag，while price-based instruments are more effective in ironing out the impact of external shocks on the quality of employment. Compared with monetary policy，fiscal policy has a stronger pull and shock-resistant ability to regulate employment quality.

Key words：fiscal policy；monetary policy；high-quality employment；TVP-SV-VAR model；coordination and cooperation

一、引 言

就業(yè)質(zhì)量是高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)。自黨的十八大報告首次提出“推動實現(xiàn)更高質(zhì)量的就業(yè)”以來，關(guān)于就業(yè)類型由數(shù)量擴(kuò)張型向質(zhì)量提升型轉(zhuǎn)變的議題已成為政府工作的重要內(nèi)容。黨的二十大報告指出，“實施就業(yè)優(yōu)先戰(zhàn)略”“強(qiáng)化就業(yè)優(yōu)先政策，健全就業(yè)促進(jìn)機(jī)制，促進(jìn)高質(zhì)量充分就業(yè)”，體現(xiàn)了黨中央推進(jìn)就業(yè)工作“量”“質(zhì)”雙提升的鮮明導(dǎo)向。在此背景下，如何穩(wěn)步提升就業(yè)質(zhì)量并實現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)成為現(xiàn)階段關(guān)注的重要問題。2019年的政府工作報告強(qiáng)調(diào)“必須把就業(yè)擺在更加突出位置”，首次將就業(yè)優(yōu)先政策置于宏觀政策層面。財政政策和貨幣政策是宏觀調(diào)控體系框架的兩大工具，二者有效協(xié)調(diào)配合是健全宏觀經(jīng)濟(jì)治理體系的基礎(chǔ)條件，對推動高質(zhì)量就業(yè)至關(guān)重要。2022年國務(wù)院常務(wù)會議中提出，財政貨幣政策應(yīng)以就業(yè)優(yōu)先為導(dǎo)向，穩(wěn)崗位穩(wěn)就業(yè)?？梢?，財政政策與貨幣政策的出臺要綜合考慮其對就業(yè)可能產(chǎn)生的影響，從更深層次整合財政和貨幣政策功能、加強(qiáng)二者的協(xié)調(diào)運(yùn)行，在促進(jìn)高質(zhì)量就業(yè)方面有充足的理論依據(jù)和現(xiàn)實需求。一系列重要文件都表明，科學(xué)運(yùn)用財政政策與貨幣政策各自的比較優(yōu)勢，進(jìn)而充分發(fā)揮兩類政策對就業(yè)質(zhì)量的調(diào)控效應(yīng)，將成為發(fā)展趨勢。

近年來，受到經(jīng)濟(jì)下行壓力增大及新冠疫情等因素影響，我國就業(yè)質(zhì)量問題嚴(yán)峻。性別歧視問題嚴(yán)重，就業(yè)機(jī)會不均等；勞動力市場長期處于城鄉(xiāng)分割狀態(tài)，戶籍制度壁壘等限制使得農(nóng)民工就業(yè)機(jī)會匱乏、福利保障不完善；勞動收入份額持續(xù)下降，工資增速慢于GDP增速，收入差距不斷擴(kuò)大；勞資關(guān)系領(lǐng)域問題多發(fā)，人社部公布的數(shù)據(jù)顯示：2021年全國勞動爭議受理案件為263.1萬件，涉及勞動者285.8萬人，涉及結(jié)案金額576.3億元。以上事實充分說明我國就業(yè)質(zhì)量問題不容小覷。并且，伴隨經(jīng)濟(jì)波動現(xiàn)象頻繁出現(xiàn)，就業(yè)質(zhì)量的影響因素也變得錯綜復(fù)雜，如果不能在政策設(shè)計中提前防范，會在日積月累中形成較大風(fēng)險。我國的財政政策和貨幣政策目前分別處于財政體制改革和“量價轉(zhuǎn)型”的關(guān)鍵階段，但現(xiàn)有研究更多關(guān)注就業(yè)的數(shù)量和結(jié)構(gòu)，而缺乏二者對就業(yè)質(zhì)量影響的本土化研究。另外，政策之間的協(xié)同評價不完善，對就業(yè)質(zhì)量影響機(jī)制和路徑的研究不夠深入，降低了宏觀經(jīng)濟(jì)政策的實用性。隨著中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變遷和宏觀經(jīng)濟(jì)政策的轉(zhuǎn)變與調(diào)整，財政和貨幣政策在不同時期對就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng)也截然不同。如何從理論上解釋不同時代背景與政策影響下的三者互動關(guān)系，關(guān)系到實現(xiàn)更高質(zhì)量就業(yè)的政策選擇，具有理論和政策上的迫切性。

與既有文獻(xiàn)相比，本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：第一，在研究視角方面，本文在同時包含財政政策和貨幣政策的理論框架下，探討二者對就業(yè)質(zhì)量的影響機(jī)制與作用，有助于擴(kuò)展已有文獻(xiàn)對政策效果的協(xié)同評價，厘清政策調(diào)控的著力點。第二，在研究方法方面，本文構(gòu)建了包含財政支出、財政收入、貨幣供應(yīng)量、利率及就業(yè)質(zhì)量的TVP-SV-VAR模型，以解決傳統(tǒng)計量模型參數(shù)不變和靜態(tài)分析的缺陷，有利于從歷史演進(jìn)視角識別財政政策、貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量的影響，并分析三者之間關(guān)系在短期、中期及長期所呈現(xiàn)的差異性特征，從而為維持就業(yè)質(zhì)量的基本穩(wěn)定提供經(jīng)驗支持。第三，在研究對象方面，本文橫向擴(kuò)展就業(yè)主題的研究，構(gòu)建高質(zhì)量就業(yè)綜合指標(biāo)體系，據(jù)此遴選“高質(zhì)量充分就業(yè)”目標(biāo)下最優(yōu)的財政、貨幣政策組合，以便實現(xiàn)多重目標(biāo)的動態(tài)平衡。

二、文獻(xiàn)綜述

就業(yè)質(zhì)量概念最早源于國際勞工組織提出的“體面勞動”（decent work）概念（ILO，1999），指的是勞動者在自由、平等、保證安全和個人尊嚴(yán)的前提下，獲得體面、高效的工作機(jī)會。國內(nèi)對就業(yè)質(zhì)量內(nèi)涵方面的研究起步較晚，一般認(rèn)為，就業(yè)質(zhì)量可以全面反映勞動者與生產(chǎn)資料結(jié)合并取得報酬或收入的具體狀況之優(yōu)劣程度（劉素華，2005）［1］。我國學(xué)者通常從宏觀和微觀兩個層面對就業(yè)質(zhì)量進(jìn)行定義。在宏觀層面，就業(yè)質(zhì)量建立在社會主義市場運(yùn)行分析框架之下，包括就業(yè)環(huán)境、勞動關(guān)系、社會保護(hù)及就業(yè)能力等可以影響某一行業(yè)、地區(qū)或國家就業(yè)的相關(guān)經(jīng)濟(jì)社會因素（賴德勝等，2011；張抗私和李善樂，2015）［2-3］；在微觀層面，通常從個體勞動者的角度出發(fā)，涵蓋勞動者的職位匹配程度、工資發(fā)放情況、就業(yè)的穩(wěn)定性及勞動合同的簽訂情況等多個方面（蘇麗鋒，2013；謝勇，2009）［4-5］。

近年來，有關(guān)財政政策對就業(yè)質(zhì)量影響的研究不斷涌現(xiàn)。就業(yè)質(zhì)量的綜合性決定了財政政策影響渠道的多樣性，國內(nèi)文獻(xiàn)大多從就業(yè)質(zhì)量的一個或幾個維度出發(fā)。如王百強(qiáng)等（2020）基于宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為互動的視角，發(fā)現(xiàn)積極的財政政策可以促進(jìn)企業(yè)擴(kuò)大勞動力規(guī)模，從而增加就業(yè)機(jī)會［6］。Wolff和Zacharias（2007）認(rèn)為，政府凈支出可以極大地減少收入不平等，并且政府支出比稅收更具有減少不平等的作用［7］。董萬好等（2011）研究發(fā)現(xiàn)，保持財政支出總量一定，通過改變財政支出結(jié)構(gòu)，如降低行政管理支出的同時，增加科教文衛(wèi)等財政民生支出對各產(chǎn)業(yè)部門勞動報酬具有顯著的正向影響［8］。但是，把財政政策直接與就業(yè)質(zhì)量指數(shù)相結(jié)合的研究并不多見。目前，學(xué)術(shù)界大多已認(rèn)同就業(yè)質(zhì)量概念的多維性與混合復(fù)雜性，對就業(yè)質(zhì)量的全面評估需要依托完整的指標(biāo)體系，才能更好地量化財政政策對就業(yè)質(zhì)量的影響，從而對公共政策的制定起到理論上的指導(dǎo)作用。例如孫慧玲等（2022）研究發(fā)現(xiàn)，財政政策對實現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)起到一定的正向傳導(dǎo)效應(yīng)，財政收支與高質(zhì)量就業(yè)之間具有長期穩(wěn)定的相互影響關(guān)系［9］；田丹（2022）基于地方政府收支的行為選擇，得出財政壓力對就業(yè)質(zhì)量有顯著的負(fù)向影響，并提出穩(wěn)就業(yè)的財政政策應(yīng)重視地方財政壓力變化對就業(yè)質(zhì)量造成的影響，規(guī)范地方財政支出結(jié)構(gòu)調(diào)整的行為［10］。

在貨幣政策方面，我國的貨幣政策目標(biāo)為“維持幣值穩(wěn)定并以此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長”，已有眾多理論和經(jīng)驗文獻(xiàn)將促進(jìn)與穩(wěn)就業(yè)目標(biāo)納入貨幣政策框架進(jìn)行討論，并肯定其理論可行性（范從來，2010；吳立元等，2023）［11-12］。目前，雖然我國貨幣政策尚不具備將就業(yè)目標(biāo)納入框架的條件，但貨幣政策要發(fā)揮好總量和結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)的雙重功能以支持改善就業(yè)。我國學(xué)者基于不同的研究方法探究貨幣政策對就業(yè)的影響，其結(jié)論呈現(xiàn)出明顯的差異性。部分文獻(xiàn)認(rèn)為，緊縮性貨幣政策會對國有企業(yè)和民營企業(yè)的就業(yè)水平產(chǎn)生短暫的拉動作用，但隨著政策效果的不斷顯現(xiàn)，總體就業(yè)水平在長期內(nèi)會呈現(xiàn)下降態(tài)勢（馬孝先和劉清，2019）［13］。還有一些學(xué)者認(rèn)為，擴(kuò)張性貨幣政策在擴(kuò)大產(chǎn)出與投資的同時無法有效提振就業(yè)（楊柳等，2022）［14］。也有學(xué)者認(rèn)為，貨幣政策對城鎮(zhèn)就業(yè)具有非對稱性效果，且在不同規(guī)模企業(yè)的就業(yè)中，非對稱性效果存在差異（馬軼群和李曉春，2016）［15］。進(jìn)一步地，王春平（2012）發(fā)現(xiàn)，我國貨幣供應(yīng)量M1和市場利率對就業(yè)規(guī)模有顯著的促進(jìn)作用；在就業(yè)質(zhì)量方面，貨幣供應(yīng)量促進(jìn)工資總額提升的效果明顯，但存在一定的滯后期，市場利率則在整體上沒有起到明顯作用［16］。Epstein和Heintz（2006）認(rèn)為，貨幣政策主要通過金融部門影響實際經(jīng)濟(jì)成果，貨幣政策應(yīng)該與金融部門的改革相協(xié)調(diào)以改善就業(yè)，金融部門可以進(jìn)行轉(zhuǎn)型以促進(jìn)就業(yè)的質(zhì)量和數(shù)量的提高［17］。綜上，現(xiàn)有關(guān)于貨幣政策對中國就業(yè)問題展開的研究不夠深入，且大部分停留在定性分析層面，缺少理論模型與實證分析。另外，國內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為，相較于獨(dú)立的財政政策，貨幣政策與財政政策的協(xié)調(diào)配合更有利于提高宏觀調(diào)控水平，增強(qiáng)政策可持續(xù)性（陳小亮和馬嘯，2016；賈康和孟艷，2008）［18-19］，并且我國的制度優(yōu)勢有助于政府和中央銀行制定協(xié)調(diào)一致的財政政策與貨幣政策（李戎和劉力菲，2021）［20］?；诖?，一些學(xué)者探索財政和貨幣政策組合對中國就業(yè)的影響路徑及影響效應(yīng)，并認(rèn)為二者的作用機(jī)制和政策效果存在較大差異（牟俊霖和王陽，2017；牟俊霖和閆里鵬，2017）［21-22］。

綜上分析，現(xiàn)有文獻(xiàn)在理論和實證檢驗方面仍存在不足之處：第一，以往文獻(xiàn)通常單獨(dú)分析財政政策或貨幣政策的調(diào)控效果，但較少考察二者的搭配效應(yīng)，并且對財政政策與貨幣政策影響就業(yè)質(zhì)量途徑的探索相對零散，使得政策實施效果不明晰。第二，不同時期就業(yè)質(zhì)量問題的成因各不相同，且與該時期的宏觀經(jīng)濟(jì)政策直接相關(guān)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要采用相對傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，將三者之間的相互影響，放在不變參數(shù)估計的框架下展開研究，不能體現(xiàn)三者關(guān)系的時變特征，亟待運(yùn)用科學(xué)的方法深入地研究財政與貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量的影響。第三，以往文獻(xiàn)大多基于就業(yè)的“數(shù)量”層面，聚焦財政政策和貨幣政策的就業(yè)數(shù)量效應(yīng)，對二者就業(yè)質(zhì)量效應(yīng)的研究還比較缺乏，且多從就業(yè)質(zhì)量的一個或幾個維度出發(fā)，忽略了就業(yè)質(zhì)量的綜合性。

本文嘗試分析歸納財政政策與貨幣政策影響就業(yè)質(zhì)量的機(jī)制，隨后在實證層面構(gòu)建了包含隨機(jī)波動項的時變參數(shù)向量自回歸模型（TVP-SV-VAR）來檢驗財政政策、貨幣政策與就業(yè)質(zhì)量的關(guān)系，進(jìn)而為財政政策與貨幣政策的制度建設(shè)提供參考。

三、財政政策、貨幣政策與就業(yè)質(zhì)量關(guān)系的理論分析

（一）財政政策影響就業(yè)質(zhì)量的理論分析

財政政策的種類眾多，但大多可分為財政支出政策和財政收入政策，不同類型財政政策工具對就業(yè)質(zhì)量的影響存在差異。

根據(jù)政府職能的不同，本文將財政支出劃分為維持性財政支出、社會性財政支出及經(jīng)濟(jì)性財政支出，并參考賈俊雪和郭慶旺（2008）［23］、中國經(jīng)濟(jì)增長與宏觀穩(wěn)定課題組等（2006）［24］的界定標(biāo)準(zhǔn)來捕捉這三類財政支出對就業(yè)質(zhì)量的作用機(jī)制，如圖1所示。在不同的支出結(jié)構(gòu)下，財政支出對就業(yè)質(zhì)量具有差異化影響：①社會性財政支出主要包括教育、醫(yī)療、社會保障及就業(yè)支出。教育和健康是形成人力資本的兩大途徑（Schultz，1961）［25］，教育和醫(yī)療支出有助于構(gòu)建全面的人力資本積累體系。人力資本是影響我國就業(yè)質(zhì)量的關(guān)鍵因素，有效的人力資本積累是實現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)的重要前提。人力資本水平的提高，意味著勞動者擁有更強(qiáng)的工作技能和就業(yè)能力，也意味著勞動力與工作崗位的匹配程度提高，從而可以獲得更高的勞動報酬。作為與民生問題直接相關(guān)的財政支出類型之一，社會保障及就業(yè)支出可以有效擴(kuò)展社會保障的覆蓋范圍，有助于增加勞動者的就業(yè)福利，并提升勞動者的就業(yè)積極性。②經(jīng)濟(jì)性財政支出一般以基本建設(shè)支出為主。經(jīng)濟(jì)性支出是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的原動力，經(jīng)濟(jì)增長需要增加勞動投入，有助于擴(kuò)大勞動力就業(yè)規(guī)模，從而對就業(yè)數(shù)量產(chǎn)生直接影響。此外，經(jīng)濟(jì)性支出可以引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級，催生出新興產(chǎn)業(yè)，影響不同部門間的勞動力配置，進(jìn)而對就業(yè)總量產(chǎn)生間接影響。就業(yè)涵蓋就業(yè)數(shù)量和就業(yè)質(zhì)量兩個維度，就業(yè)數(shù)量的保證是就業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的前提（張抗私和韓佳樂，2022）［26］。經(jīng)濟(jì)性支出對就業(yè)數(shù)量的作用更為明顯，地方政府應(yīng)杜絕過度依賴經(jīng)濟(jì)性支出拉動經(jīng)濟(jì)增長等行為，以達(dá)到充分就業(yè)與高質(zhì)量就業(yè)共同發(fā)展的良好狀態(tài)。③維持性財政支出可以分為行政管理支出、國防支出等。政府維持性支出通常并不直接作用于就業(yè)，但對于保證國家機(jī)器正常運(yùn)轉(zhuǎn)并滿足人民基本物質(zhì)生活需要起到關(guān)鍵作用，是實現(xiàn)高質(zhì)量充分就業(yè)的前提基礎(chǔ)和重要支撐。

財政收入政策對就業(yè)質(zhì)量的促進(jìn)作用主要體現(xiàn)在減稅與降費(fèi)兩個方面。在減稅方面，主要可以通過調(diào)整稅率及稅收優(yōu)惠政策來提升就業(yè)質(zhì)量。作為主體稅種，調(diào)整個人所得稅有助于縮小行業(yè)收入分配差距，保障勞動者收入的公平性，個稅負(fù)擔(dān)的減輕具有提高勞動者的勞動收入和工作積極性的雙重激勵作用。減免企業(yè)所得稅降低了企業(yè)運(yùn)營成本，有助于正規(guī)部門擴(kuò)大生產(chǎn)，促使非正規(guī)部門向正規(guī)部門轉(zhuǎn)化。加大對小微企業(yè)和前沿技術(shù)企業(yè)的稅收支持，可以改善勞動者工作環(huán)境，促進(jìn)就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。在降費(fèi)方面，整治和規(guī)范社會保險費(fèi)、行政事業(yè)性收費(fèi)等有利于降低正規(guī)部門經(jīng)濟(jì)主體的制度性成本，吸引勞動者加入正規(guī)就業(yè)行列，進(jìn)而帶動正式就業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大。

（二）貨幣政策影響就業(yè)質(zhì)量的理論分析

貨幣政策框架通常由貨幣政策工具、中間目標(biāo)和最終目標(biāo)三個部分組成?，F(xiàn)有研究主要將我國貨幣政策工具分為兩大類，二者對不同經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的作用效果通常具有差異性（Taylor，1999）［27］。一類是以泰勒規(guī)則為基礎(chǔ)的“價格型”工具，主要通過調(diào)整中央銀行基準(zhǔn)利率，包括再貼現(xiàn)利率、再貸款利率及準(zhǔn)備金利率等，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)的宏觀指標(biāo)；另一類是以Fisher（1920）的貨幣數(shù)量理論為基礎(chǔ)的“數(shù)量型”工具，指中央銀行通過再貼現(xiàn)業(yè)務(wù)、公開市場操作和準(zhǔn)備金制度等直接對整個社會的貨幣供應(yīng)量進(jìn)行調(diào)整，從而實現(xiàn)貨幣政策的最終目標(biāo)。直接傳導(dǎo)渠道顯示，在“數(shù)量型”工具調(diào)控下，我國央行外生性地擴(kuò)大貨幣供給，在調(diào)節(jié)貨幣總量的同時，有效地調(diào)節(jié)貨幣供給方向，用政策手段代替市場機(jī)制來發(fā)揮資源配置作用。通過乘數(shù)效應(yīng)刺激投資或產(chǎn)出的增加，進(jìn)而推動經(jīng)濟(jì)總量增長和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)改善，并最終影響我國就業(yè)總量與質(zhì)量。在“價格型”工具調(diào)控下，央行適時通過降低利率等方式改變消費(fèi)者的流動性偏好和微觀企業(yè)的資金成本，進(jìn)而對實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響，最終促進(jìn)就業(yè)水平提高。

另外，貨幣政策可以通過對金融資源配置的調(diào)節(jié)，以發(fā)揮金融資源對勞動力就業(yè)的引導(dǎo)和支持作用。一方面，央行可以通過各種政策工具，引致第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級，并加大對各產(chǎn)業(yè)的金融支持，促進(jìn)建立有利于就業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；另一方面，央行可以將政府對企業(yè)的金融支持納入改革目標(biāo)之中，在制度上保證企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境，在政策上加大對企業(yè)的信貸支持，為企業(yè)提供融資便利的同時，也可以增強(qiáng)企業(yè)穩(wěn)就業(yè)的能力。另外，央行可以構(gòu)建完善的教育信貸體系，增加對人力資本的金融投資，進(jìn)而對就業(yè)質(zhì)量施加影響?；谏鲜龇治?，傳導(dǎo)機(jī)制如圖2所示。

四、數(shù)據(jù)處理與模型構(gòu)建

（一）高質(zhì)量就業(yè)綜合指標(biāo)體系構(gòu)建

本文參考賴德勝等（2011）［2］、戚聿東等（2020）［28］的研究，遵循科學(xué)性、全面性、代表性及有效性等原則，從高質(zhì)量就業(yè)的內(nèi)涵出發(fā)，從就業(yè)環(huán)境、工作報酬、勞動關(guān)系、社會保障4個方面選取子指標(biāo)，構(gòu)建包括4個維度一級指標(biāo)和17個維度二級指標(biāo)的高質(zhì)量就業(yè)指標(biāo)體系，具體見表1所列。

在綜合指標(biāo)體系的測度中，對于指標(biāo)權(quán)重的確定，通常有主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。熵值法是一種客觀賦權(quán)的多指標(biāo)綜合評價方法，可以根據(jù)各評價指標(biāo)值之間的差異程度確定權(quán)重系數(shù)，其權(quán)重完全由客觀數(shù)據(jù)決定，可以克服主觀賦權(quán)法無法避免的隨機(jī)性、主觀性問題，具有更高的可信度。本文采用熵值法對高質(zhì)量就業(yè)評價指標(biāo)體系進(jìn)行賦權(quán)，具體計算過程如下：

首先，對指標(biāo)數(shù)據(jù)無量綱化處理。由于各指標(biāo)的數(shù)量級、量綱及正負(fù)取向等均存在差異，需對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱處理。在熵值法的實際應(yīng)用中，更傾向于使用處理效果最優(yōu)的極值熵值法（朱喜安和魏國棟，2015）［29］。

正向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化：

得到各指標(biāo)在總評分中的權(quán)重后，通過指標(biāo)j的正規(guī)化值與其權(quán)重[wj]的乘積可以得到單指標(biāo)評價得分，計算公式為：[Sij=wjX′ij]；得出第i年各個指標(biāo)分值后，通過求和的方式計算出第i個年份的綜合水平得分，計算公式為：[Si=∑njSij×100]，其中，n為指標(biāo)數(shù)。

（二）數(shù)據(jù)來源及說明

本文選取樣本時間為2000—2021年的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，樣本區(qū)間不僅包括經(jīng)濟(jì)波動時期，還包括經(jīng)濟(jì)新常態(tài)時期，能夠有效反映不同時期的財政政策與貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量的時變影響。各指標(biāo)選取和說明如下：

在財政政策代理變量方面，為詳細(xì)反映不同財政政策結(jié)構(gòu)作用于就業(yè)質(zhì)量的效果，本文進(jìn)一步將財政政策細(xì)分為財政支出政策和財政收入政策，并借鑒尹音頻和楊曉妹（2015）的方法，采用財政支出占GDP的比重及稅收收入占GDP的比重分別衡量財政支出和財政收入［30］，從收支兩端共同發(fā)力以促進(jìn)更高質(zhì)量就業(yè)。在貨幣政策代理變量方面，央行綜合運(yùn)用數(shù)量型和價格型貨幣政策工具以調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)。廣義貨幣供應(yīng)量M2能夠反映潛在和實際的購買力，是一個重要的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。盛松成和吳培新（2008）研究發(fā)現(xiàn)，與其他貨幣變量相比，M2對宏觀經(jīng)濟(jì)變量（經(jīng)濟(jì)增長、充分就業(yè)等）更具解釋能力［31］。并且考慮國內(nèi)利用TVP-SV-VAR模型進(jìn)行貨幣政策相關(guān)研究時，通常采用M2作為貨幣供應(yīng)量變量，因此，本文選取M2作為數(shù)量型貨幣政策工具的代理指標(biāo)。利率是衡量金融市場中貨幣成本的主要指標(biāo)。鑒于銀行間同業(yè)拆借利率是目前中國市場化程度最高的利率，相較于其他利率指標(biāo)如銀行借貸利率，能夠及時并準(zhǔn)確地反映市場的資金供求關(guān)系。因此，本文借鑒已有研究（陳創(chuàng)練等，2020；何劍和劉鈺，2023）［32-33］，采用全國銀行間同業(yè)拆借7天加權(quán)平均利率作為價格型貨幣政策工具的代理指標(biāo)。就業(yè)質(zhì)量是根據(jù)上文構(gòu)建的高質(zhì)量就業(yè)評價指標(biāo)體系，并采用熵權(quán)法測算得到。指標(biāo)體系涉及的子指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)多以年份數(shù)據(jù)為主，不利于進(jìn)行時間序列建模分析。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，并且為使選取的不同變量時間頻率相互匹配，本文采用Eviews11的二次插值法對該指標(biāo)進(jìn)行了年度到季度數(shù)據(jù)頻率轉(zhuǎn)換。

依據(jù)研究目的，并結(jié)合理論分析，本文選取財政支出（exp）、財政收入（tax）、貨幣供應(yīng)量（M2）、利率（r）和就業(yè)質(zhì)量（emp）五個變量構(gòu)建TVP-SV-VAR模型進(jìn)行研究。本文樣本數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年度的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫、中國人民銀行官網(wǎng)及《中國人民銀行統(tǒng)計季報》，個別缺失數(shù)據(jù)通過線性插值法補(bǔ)齊。為消除季節(jié)趨勢影響，本文運(yùn)用Census-12方法對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，再進(jìn)行對數(shù)化處理，以緩解可能存在的異方差和不平穩(wěn)問題。為使不同年份數(shù)據(jù)跨年度可比，本文利用GDP平減指數(shù)和CPI分別對人均GDP和城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資進(jìn)行了平減處理。

（三）TVP-SV-VAR模型的構(gòu)建

TVP-SV-VAR模型克服傳統(tǒng)VAR模型“常參數(shù)”的限制，可以有效捕捉模型各變量因經(jīng)濟(jì)環(huán)境波動引起的非線性結(jié)構(gòu)變動，從而更加靈活和穩(wěn)健地分析中國財政政策、貨幣政策與就業(yè)質(zhì)量的動態(tài)相關(guān)性，是研究有時變特性的經(jīng)濟(jì)變量間關(guān)系的有力工具。TVP-SV-VAR模型可從結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR）推導(dǎo)而來，一個含有s階滯后的SVAR模型可表示如下：

五、實證結(jié)果及分析

（一）數(shù)據(jù)檢驗與模型設(shè)定

為了保證模型中變量的平穩(wěn)性，在將相關(guān)序列代入TVP-SV-VAR模型之前，有必要采用ADF和PP檢驗對變量進(jìn)行單位根檢驗，具體見表2所列。結(jié)果表明，除exp外的其余變量的水平序列是非平穩(wěn)的，而其一階差分序列均在1%的顯著性水平上平穩(wěn)，說明這些序列為一階單整序列I（1）。進(jìn)一步地，綜合AIC等準(zhǔn)則，并結(jié)合已有文獻(xiàn)回避時變模型中的“過度參數(shù)化”的方法（陳瑤雯等，2019）［36］，將模型中各變量最優(yōu)滯后階數(shù)設(shè)定為1。

（二）參數(shù)估計與模型診斷

本文采用Oxmetrics6.0軟件對TVP-SV-VAR模型進(jìn)行模擬檢驗，馬爾科夫蒙特卡洛（MCMC）設(shè)定為10 000次，同時為避免初始值對模擬估計造成影響，將前1 000次的抽樣作為預(yù)燒值予以舍棄。見表3所列，在5%的顯著性水平上，Geweke統(tǒng)計量均小于臨界值1.96，即無法拒絕估計參數(shù)收斂于后驗分布的原假設(shè)，這表明迭代周期中預(yù)燒期能夠使得馬爾科夫鏈趨于集中。此外，參數(shù)估計的無效因子最大值為95.55，低于一般所能接受的范圍，滿足后驗統(tǒng)計需要，同時表明后驗均值接近于參數(shù)真實值，模型參數(shù)的估計結(jié)果具有較高的有效性。

圖3描述了樣本的自相關(guān)系數(shù)、樣本收斂路徑和后驗密度分布。如圖3所示，經(jīng)過迭代抽樣后自相關(guān)系數(shù)迅速衰減并收斂于0，表明模擬消除了樣本之間的自相關(guān)性。收斂路徑顯示出樣本序列圍繞后驗均值以“白噪聲”的軌跡波動，彼此獨(dú)立性較強(qiáng)。結(jié)合表3和圖3可知，MCMC方法是有效的，可以采用TVP-SV-VAR模型進(jìn)行后續(xù)推斷分析。

（三）時變脈沖響應(yīng)分析

1. 等間隔脈沖響應(yīng)分析

本文選取滯后2期（兩個季度）、4期（一年）和8期（兩年）的時間間隔，分別代表短期、中期及長期沖擊的影響。

依據(jù)我國經(jīng)濟(jì)波動特征及財政政策實施周期，本文依次從收支兩端分析財政政策與就業(yè)質(zhì)量之間的動態(tài)路徑。從整體上看，給財政支出一個標(biāo)準(zhǔn)差的正沖擊，就業(yè)質(zhì)量的響應(yīng)函數(shù)在大部分時間表現(xiàn)為正，說明財政支出的增長一般能促進(jìn)就業(yè)質(zhì)量的提高；相反地，財政收入引起的就業(yè)質(zhì)量響應(yīng)函數(shù)值總體上分布在零值以下，意味著財政收入在某種程度上對就業(yè)質(zhì)量有負(fù)向的抑制作用。不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，國家治理工作的側(cè)重點不同，財政政策的表現(xiàn)形式、工作重心和呈現(xiàn)效果也各有差異。自1994年稅改以來，我國財政政策取向大致可以分為四個階段：首先，2000—2004年，我國實施旨在擴(kuò)大需求的積極財政政策。財政支出對就業(yè)質(zhì)量的沖擊效應(yīng)表現(xiàn)為明顯的下降趨勢，隨之轉(zhuǎn)而為負(fù)且負(fù)向影響逐漸增強(qiáng)；財政收入對就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng)呈現(xiàn)出負(fù)值波動，短暫變?yōu)檎岛笤俅位芈錇樨?fù)。其潛在的原因可能是：中國經(jīng)濟(jì)在1997年的亞洲金融危機(jī)爆發(fā)后出現(xiàn)了逆轉(zhuǎn)，為此，我國在1998年首次實施積極財政政策，以支出擴(kuò)張為主進(jìn)行需求管理，財政支出重點用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，總資金的65%左右投向了農(nóng)林水利和生態(tài)建設(shè)、交通通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（謝旭人，2009）［37］，收入端主要起配合作用。財政政策側(cè)重解決經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和國有企業(yè)改制過程中大量下崗失業(yè)人員的再就業(yè)問題，中國就業(yè)矛盾有所緩解，但對改善就業(yè)質(zhì)量并沒有起到較為顯著的效果。其次，2005—2007年積極的財政政策選擇了漸進(jìn)退出的方式，我國開始實施穩(wěn)健的財政政策。財政支出對就業(yè)質(zhì)量沖擊的滯后效應(yīng)為負(fù)值，且響應(yīng)程度逐漸變小，并于2006年左右由負(fù)轉(zhuǎn)正，隨后表現(xiàn)出不斷上升的正向沖擊；財政收入對就業(yè)質(zhì)量的沖擊效應(yīng)為負(fù)，隨著時間的推移，這種負(fù)向的影響逐漸增強(qiáng)。這一結(jié)果產(chǎn)生的可能潛在機(jī)制表述為：2005年，我國財政政策由“積極”向“穩(wěn)健”轉(zhuǎn)變，穩(wěn)健的財政政策以“調(diào)整結(jié)構(gòu)”“增收節(jié)支”為方針，財政政策的目標(biāo)開始轉(zhuǎn)換，致力于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、深化改革等根本性問題（陳共，2004）［38］。時變脈沖響應(yīng)結(jié)果表明，在支出端著力優(yōu)化財政支出結(jié)構(gòu)，調(diào)整財政支出的投入方向?qū)Ω纳凭蜆I(yè)質(zhì)量的促進(jìn)作用較強(qiáng)，即注重經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的財政支出政策有助于提升中國就業(yè)質(zhì)量，如在就業(yè)和社會保障、教育和科技等經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)加大投入和支持力度；收入端則在保證宏觀稅負(fù)不增或略減的基礎(chǔ)上，確保財政收入穩(wěn)定增長，但對就業(yè)質(zhì)量的提高并沒有起到有效的推動作用。再次，2008—2012年，新一輪積極財政政策全面實施，力度較大且對經(jīng)濟(jì)的刺激作用明顯。2008年前后，財政支出及財政收入對就業(yè)質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)向沖擊，響應(yīng)函數(shù)呈快速上升趨勢并轉(zhuǎn)為正向沖擊，且均達(dá)到最高點。原因可能是在國際金融危機(jī)沖擊影響下，政府的宏觀調(diào)控政策急劇轉(zhuǎn)向，財政政策由上半年的“穩(wěn)健”轉(zhuǎn)為下半年的“積極”，并出臺“四萬億”財政刺激計劃。政策的突然轉(zhuǎn)向刺激就業(yè)質(zhì)量達(dá)到頂點，但隨后幾年就業(yè)質(zhì)量持續(xù)走低，出現(xiàn)斷崖式下降，在約12期后回歸至金融危機(jī)前水平。這說明財政政策在短時期內(nèi)可以發(fā)揮逆周期調(diào)節(jié)作用，抵御金融危機(jī)導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險，實現(xiàn)對就業(yè)質(zhì)量的保障，但著眼長遠(yuǎn)，還要兼顧短期和長期發(fā)展目標(biāo)，考察比較不同類別財政政策對就業(yè)質(zhì)量的差異化影響。這也意味著從根本上提高就業(yè)質(zhì)量不是一蹴而就的，而應(yīng)循序漸進(jìn)、逐步改善。最后，2013年以來，積極的財政政策持續(xù)時間最長，并被賦予了縮小貧富差距、培育市場主體等豐富的內(nèi)涵。2014年以來，財政收入對就業(yè)質(zhì)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)在各時期的振幅整體呈波動上升趨勢，并于2018年前后由負(fù)向變?yōu)檎?。這是由于2013年起中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入中高速增長階段，積極的財政政策開始逐漸彰顯作用，收入端持續(xù)發(fā)力，由結(jié)構(gòu)性減稅擴(kuò)張為全面減稅降費(fèi)。由此可見，無論是短期還是中長期，減稅降費(fèi)政策均有效地促進(jìn)了高質(zhì)量充分就業(yè)，這與王智烜等（2018）的研究結(jié)論相似，即減稅降費(fèi)政策長期有利于引導(dǎo)勞動要素流入正式就業(yè)，從而促進(jìn)我國高質(zhì)量就業(yè)的形成［39］。2015年至今，財政支出的就業(yè)質(zhì)量脈沖響應(yīng)曲線有著較為平穩(wěn)的波動特征，且總體上分布在0軸以上，這一時期的財政支出由“抓基建”轉(zhuǎn)向“重民生”，與供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革結(jié)合，對就業(yè)質(zhì)量的促進(jìn)作用較為穩(wěn)定。

針對不同經(jīng)濟(jì)情況，本文分析了數(shù)量型和價格型貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量的脈沖響應(yīng)。如圖4所示，數(shù)量型貨幣政策整體上對就業(yè)質(zhì)量具有正向作用。從數(shù)值上看，其脈沖響應(yīng)幅度變化較小，反映出數(shù)量型貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用較為穩(wěn)健。具體地，數(shù)量型規(guī)則下滯后2期、4期和8期的貨幣供應(yīng)量沖擊對就業(yè)質(zhì)量的波動區(qū)間分別為［0.002，0.002 6］、［0.002，0.003 4］和［0.001，0.003 6］。通過比較發(fā)現(xiàn)，從短期到中長期，數(shù)量型貨幣政策沖擊對就業(yè)質(zhì)量的影響表現(xiàn)出一定的增強(qiáng)趨勢，說明數(shù)量型貨幣政策沖擊對就業(yè)質(zhì)量的影響具有滯后性。就業(yè)質(zhì)量對價格型貨幣政策沖擊的響應(yīng)由正值快速下降，且在2007年前后衰減至零，并在此后于零值下進(jìn)行小幅波動，短期及中長期均呈現(xiàn)出時變的負(fù)向值?？赡艿慕忉屖牵?1世紀(jì)初期，中國的利率市場化程度較低，利率在很大程度上受到政策的影響。我國為此推行了一系列利率市場化改革政策，如2007年正式運(yùn)行中國貨幣市場基礎(chǔ)利率（Shibor）、2019年完善貸款市場報價利率（LPR）的形成機(jī)制、2021年優(yōu)化存款利率自律上限確定方式等，整體已取得顯著成效。這表明在較為完整的市場化利率體系下，降低利率的擴(kuò)張性貨幣政策會對就業(yè)質(zhì)量產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用。

比較就業(yè)質(zhì)量對財政政策與貨幣政策沖擊響應(yīng)的時變數(shù)值可知，相較于財政政策，貨幣政策沖擊對就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng)明顯更弱。這一結(jié)果體現(xiàn)了：一方面，就業(yè)質(zhì)量對財政政策工具的反應(yīng)更敏感，財政政策對就業(yè)質(zhì)量的影響具有更強(qiáng)的拉動作用；另一方面，我國當(dāng)前財政政策和貨幣政策面臨著“保增長”“穩(wěn)物價”“控杠桿”等多重目標(biāo)，當(dāng)以“高質(zhì)量充分就業(yè)”為首要目標(biāo)時，財政政策與貨幣政策的組合范式應(yīng)更加注重財政政策在其中的主導(dǎo)地位，貨幣政策起到輔助作用，以財政政策帶動貨幣政策，充分發(fā)揮財政-貨幣政策組合的合力。此外，在2008年金融危機(jī)前后，就業(yè)質(zhì)量對貨幣政策沖擊的響應(yīng)從長期看，呈下降趨勢并到達(dá)最低點，整體上表現(xiàn)為明顯的“V”型特征。這與蘇治等（2019）的研究結(jié)論相類似，即經(jīng)濟(jì)不確定性會削弱貨幣政策有效性，在金融危機(jī)后數(shù)量型貨幣政策及價格型貨幣政策工具的調(diào)控效果弱化得更為明顯［40］。由此可見，如果經(jīng)濟(jì)形勢面臨嚴(yán)重的負(fù)向沖擊，財政政策比貨幣政策更加有效，應(yīng)承擔(dān)更大的責(zé)任。

2.時點脈沖響應(yīng)分析

本文以宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展周期和主要標(biāo)志性事件為依據(jù)，綜合選取三個代表性時點構(gòu)建脈沖響應(yīng)函數(shù)，從而有針對性地得到不同經(jīng)濟(jì)情形下就業(yè)質(zhì)量受到的影響。首先，2008年9月爆發(fā)了全球性金融危機(jī)，實體經(jīng)濟(jì)遭受巨大沖擊，在短期內(nèi)形成了較大的失業(yè)群體，進(jìn)一步加劇了我國長期積累的就業(yè)質(zhì)量問題；其次，2014年12月5日，中央政治局會議指出，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，從數(shù)量和規(guī)模擴(kuò)張向質(zhì)量和效益提升的轉(zhuǎn)變成為必然趨勢，而就業(yè)質(zhì)量不高是經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下就業(yè)領(lǐng)域的突出問題，提高就業(yè)質(zhì)量成為就業(yè)工作的核心；最后，2020年1月新冠疫情在全球持續(xù)蔓延擴(kuò)散，在疫情反復(fù)沖擊下，我國就業(yè)形勢更加嚴(yán)峻，高度的不確定性對就業(yè)質(zhì)量產(chǎn)生較大的負(fù)向影響。鑒于此，本文最終選取三個代表性時點，分別為2008年第4季度、2014年第4季度及2020年第1季度，結(jié)果如圖5所示。

從圖5中就業(yè)質(zhì)量對財政支出沖擊的脈沖響應(yīng)曲線來看，三個不同時點的沖擊程度存在一定的差異。其中，經(jīng)濟(jì)新常態(tài)時點和新冠疫情影響總體趨勢均呈現(xiàn)出“駝峰”型變動特征，二者均表現(xiàn)為正向影響，且隨著時間推移，影響效應(yīng)收斂于零。金融危機(jī)時期財政支出對就業(yè)質(zhì)量的沖擊效應(yīng)非常強(qiáng)烈，脈沖響應(yīng)函數(shù)呈明顯的“M”型，也再次印證了我國在金融危機(jī)時期采取的“四萬億”財政刺激計劃對就業(yè)質(zhì)量的影響十分顯著，實證結(jié)果與現(xiàn)實一致。就業(yè)質(zhì)量對財政收入沖擊的響應(yīng)在變化趨勢及影響方向上存在差異。具體而言，金融危機(jī)時點和新冠疫情影響有著相似的脈沖響應(yīng)軌跡，兩個時點上就業(yè)質(zhì)量對財政收入沖擊的反應(yīng)函數(shù)為正，并于第1期達(dá)到極值，隨后開始衰減并從第10期開始趨于平穩(wěn)。這說明突發(fā)事件下，財政收入的沖擊在短期內(nèi)對就業(yè)質(zhì)量有著較大影響，而中長期的影響較為穩(wěn)定。2014年第4季度的就業(yè)質(zhì)量對財政收入的沖擊反應(yīng)函數(shù)為負(fù)，在沖擊的第5期左右達(dá)到負(fù)向最大值，隨后該效應(yīng)開始緩慢減小。這說明在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，財政收入面臨原有政策模式的約束，其調(diào)整具有剛性，財政收入政策對就業(yè)質(zhì)量促進(jìn)作用的發(fā)揮任重道遠(yuǎn)。

依據(jù)圖5的脈沖響應(yīng)結(jié)果，還有如下發(fā)現(xiàn)：在數(shù)量型及價格型規(guī)則下，分別給定貨幣政策一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，就業(yè)質(zhì)量在不同時點下對貨幣政策的響應(yīng)變動趨勢基本一致，但響應(yīng)強(qiáng)度會隨著時間推移而產(chǎn)生差異?？傮w而言，在三個不同時點上，貨幣供應(yīng)沖擊對就業(yè)質(zhì)量的影響均為正向，就業(yè)質(zhì)量對數(shù)量型貨幣政策沖擊的反應(yīng)函數(shù)從第1個季度開始發(fā)生波動，在沖擊發(fā)生的第4期達(dá)到最大正向影響，隨后脈沖值不斷向0值收斂。類似地，利率沖擊在各個特定時點上，對就業(yè)質(zhì)量的沖擊效應(yīng)為負(fù)，整體呈現(xiàn)為先降低后增加的逆“駝峰”型，最大響應(yīng)值發(fā)生在第2期，隨后利率對就業(yè)質(zhì)量的沖擊效應(yīng)開始衰減，并于第16期收斂至穩(wěn)態(tài)。具體來看，2008年4季度時點下，數(shù)量型貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量沖擊的波動區(qū)間為［0，0.002 2］，價格型規(guī)則下就業(yè)質(zhì)量的波動區(qū)間為［-0.006 8，0］。2020年1季度時點下，貨幣供應(yīng)量沖擊的波動區(qū)間為［0，0.002 6］，利率沖擊的波動區(qū)間為［-0.004 8，0］。結(jié)合兩個時點的經(jīng)濟(jì)形勢來看，在面對外部沖擊（國際金融危機(jī)和新冠疫情）時，價格型工具比數(shù)量型工具的調(diào)控力度更大，影響幅度是數(shù)量型貨幣政策工具的2～3倍，對就業(yè)質(zhì)量產(chǎn)生更明顯的沖擊效應(yīng)。這意味著突發(fā)事件下就業(yè)質(zhì)量對價格型貨幣政策的敏感性更強(qiáng)，而對數(shù)量型貨幣政策的敏感性相對較弱，價格型貨幣政策更有利于熨平外部沖擊對就業(yè)質(zhì)量的影響。在2014年4季度時點下，我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了“新常態(tài)”時期，經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出相對穩(wěn)定的狀態(tài)，貨幣供應(yīng)量沖擊的響應(yīng)區(qū)間為［0，0.002 6］，利率沖擊的波動區(qū)間為［-0.001 6，0］?？梢?，數(shù)量型貨幣政策在三個不同時點下的脈沖響應(yīng)幅度變化較小，反映出數(shù)量型貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量的調(diào)控效果趨于穩(wěn)健平穩(wěn)，在復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)形勢背景下能夠保持相對連續(xù)和穩(wěn)定的特征。

六、結(jié)論與討論

（一）結(jié)論

本文選取我國2000—2021年的季度時間序列數(shù)據(jù)，運(yùn)用能夠反映時變特征的TVP-SV-VAR模型，分別從不同時點和不同時期的雙重視角，動態(tài)識別財政政策與貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量調(diào)控效應(yīng)的時變特性。研究結(jié)果表明：在不同經(jīng)濟(jì)背景下，我國財政政策、貨幣政策與就業(yè)質(zhì)量存在交互影響，在不同時點的影響程度和作用方向均有差異，表現(xiàn)出較為明顯的時變性特征。從財政收支兩端看，落實減稅降費(fèi)政策、優(yōu)化財政支出結(jié)構(gòu)在短期和中長期均有效地促進(jìn)高質(zhì)量就業(yè)。財政政策在短時期內(nèi)可以發(fā)揮逆周期調(diào)節(jié)作用，實現(xiàn)對就業(yè)質(zhì)量的保障，但從根本上提升我國就業(yè)質(zhì)量并非一日之功，還應(yīng)建立“細(xì)水長流”的長期模式。另外，數(shù)量型貨幣政策整體上對就業(yè)質(zhì)量具有正向作用，其脈沖響應(yīng)幅度變化較小，反映出數(shù)量型貨幣政策對就業(yè)質(zhì)量的調(diào)節(jié)作用較為穩(wěn)健，且沖擊的波動區(qū)間表現(xiàn)出增強(qiáng)趨勢，即數(shù)量型貨幣政策的影響具有一定滯后性。在較為完整的市場化利率體系中，降低利率的擴(kuò)張性貨幣政策會對就業(yè)質(zhì)量產(chǎn)生一定促進(jìn)作用。面對外部沖擊時，價格型工具比數(shù)量型工具的調(diào)控力度更大，影響幅度是數(shù)量型貨幣政策工具的2～3倍，更能有效熨平外部沖擊對就業(yè)質(zhì)量的影響。最后，相較于財政政策，貨幣政策沖擊對就業(yè)質(zhì)量的影響效應(yīng)明顯更弱，并且經(jīng)濟(jì)的不確定性會削弱貨幣政策的有效性。如果經(jīng)濟(jì)形勢面臨嚴(yán)重的負(fù)向沖擊，財政政策比貨幣政策更加有效，應(yīng)承擔(dān)更大責(zé)任。宏觀調(diào)控的最優(yōu)政策搭配取決于政府在不同目標(biāo)中的動態(tài)取向，當(dāng)以“高質(zhì)量充分就業(yè)”為首要目標(biāo)時，財政政策與貨幣政策的組合范式應(yīng)更注重財政政策在其中的主導(dǎo)地位，貨幣政策起到輔助作用，在多重目標(biāo)中尋求動態(tài)平衡，形成共同促進(jìn)高質(zhì)量就業(yè)的政策合力。

（二）政策建議

基于上述結(jié)論，本文提出如下政策建議：

第一，充分發(fā)揮財政政策的逆周期調(diào)控作用，支出端更加注重結(jié)構(gòu)性調(diào)整，收入端全面實施減稅降費(fèi)政策。當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性矛盾仍十分突出，財政支出結(jié)構(gòu)對就業(yè)質(zhì)量具有重要影響，財政政策取向應(yīng)根據(jù)發(fā)展的不同階段適時調(diào)整支出結(jié)構(gòu)。在注意控制財政支出總水平的同時，著力增加教育、醫(yī)療和社會保障等社會性支出，以財政為基礎(chǔ)培育人力資本增長新潛力。財政收入端在應(yīng)收盡收的基礎(chǔ)上，落實減稅降費(fèi)政策，提高減稅降費(fèi)政策的執(zhí)行效率和針對性，通過高質(zhì)量稅收促進(jìn)高質(zhì)量就業(yè)。

第二，我國央行應(yīng)進(jìn)一步完善貨幣政策規(guī)則，科學(xué)實施“價格型與數(shù)量型”工具組合。隨著我國將“就業(yè)優(yōu)先政策”置于宏觀政策層面，貨幣政策應(yīng)及時轉(zhuǎn)向“就業(yè)目標(biāo)制”。數(shù)量型與價格型貨幣政策對于不同宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控目標(biāo)的作用優(yōu)勢不同，價格型工具更有利于在面臨外部沖擊時穩(wěn)定就業(yè)質(zhì)量，使其在合理均衡的區(qū)間內(nèi)有序波動。我國央行應(yīng)在使用數(shù)量型工具的同時，逐漸加大價格型工具的調(diào)控比例，穩(wěn)步推進(jìn)和實現(xiàn)利率的完全市場化，建立健全由市場供求決定的利率形成機(jī)制，并注重不同貨幣政策規(guī)則之間的合理搭配。

第三，積極探索財政政策與貨幣政策的深層次協(xié)同，發(fā)揮二者的組合效應(yīng)。為了實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)的最優(yōu)調(diào)控機(jī)制，政府決策部門應(yīng)根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段及周期性特征，結(jié)合財政政策與貨幣政策效應(yīng)發(fā)揮的“時變性”及“滯后性”等特點，進(jìn)一步探索財政政策與貨幣政策組合的“多目標(biāo)”范式以及二者之間促進(jìn)高質(zhì)量就業(yè)的協(xié)調(diào)機(jī)制。在新常態(tài)下，財政政策、貨幣政策應(yīng)與經(jīng)濟(jì)、社會等其他政策相互配合，以財政政策為主，貨幣政策為輔，增強(qiáng)政策提升就業(yè)質(zhì)量的協(xié)同效應(yīng)，構(gòu)建二者改善就業(yè)質(zhì)量的長效機(jī)制，共同促進(jìn)高質(zhì)量就業(yè)。

（三）局限與未來展望

本文的研究仍存在以下不足：首先，本文分析了財政政策、貨幣政策與就業(yè)質(zhì)量之間關(guān)系的時變特征，但未對如何進(jìn)一步協(xié)調(diào)好兩者短期目標(biāo)與中長期目標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行探究。未來可以積極探索兼顧短期和中長期目標(biāo)的治理模式，提高政策目標(biāo)之間的協(xié)調(diào)度；其次，本研究分析了如何發(fā)揮財政政策和貨幣政策各自的比較優(yōu)勢推動實現(xiàn)高質(zhì)量就業(yè)，后續(xù)研究可以進(jìn)一步將產(chǎn)業(yè)政策、區(qū)域政策、消費(fèi)政策等納入分析框架，并結(jié)合穩(wěn)增長、保就業(yè)等調(diào)控目標(biāo)，更好地發(fā)揮宏觀經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)控功能；最后，財政政策和貨幣政策在工具搭配層面尚存協(xié)調(diào)空間，未來可以進(jìn)一步區(qū)分財政補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠及匯率等政策工具對就業(yè)質(zhì)量的影響。

參考文獻(xiàn)：

［1］劉素華.建立我國就業(yè)質(zhì)量量化評價體系的步驟與方法［J］.人口與經(jīng)濟(jì)，2005（6）：36-40.

［2］賴德勝，蘇麗鋒，孟大虎，等.中國各地區(qū)就業(yè)質(zhì)量測算與評價［J］.經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2011（11）：88-99.

［3］張抗私，李善樂.我國就業(yè)質(zhì)量評價研究——基于2000—2012年遼寧宏觀數(shù)據(jù)的分析［J］.人口與經(jīng)濟(jì)，2015（6）：62-72.

［4］蘇麗鋒.我國新時期個人就業(yè)質(zhì)量研究——基于調(diào)查數(shù)據(jù)的比較分析［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2013（7）：41-51.

［5］謝勇.基于就業(yè)主體視角的農(nóng)民工就業(yè)質(zhì)量的影響因素研究——以南京市為例［J］.財貿(mào)研究，2009，20（5）：34-38，108.

［6］王百強(qiáng)，楊雅寧，伍利娜，等.財政政策與企業(yè)勞動力決策［J］.中國軟科學(xué)，2020（9）：111-131.

［7］WOLFF E N，ZACHARIAS A. The Distributional Consequences of Government Spending and Taxation in the U.S. 1989 and 2000［J］.Review of Income and Wealth，2007，53（4）：692-715.

［8］董萬好，劉蘭娟，王軍.調(diào)整財政民生支出和行政管理支出對勞動報酬的影響——基于CGE模型的收入再分配研究［J］.財經(jīng)研究，2011，37（9）：4-15.

［9］孫慧玲，金向鑫，李萬濤.高質(zhì)量就業(yè)與財政政策激勵效應(yīng)——基于2010-2019全國面板數(shù)據(jù)的實證檢驗［J］.商業(yè)研究，2022（1）：85-94.

［10］田丹.財政壓力如何影響就業(yè)質(zhì)量——基于地方政府收支行為視角的實證研究［J］.學(xué)習(xí)與實踐，2022（10）：78-86.

［11］范從來.中國貨幣政策目標(biāo)的重新定位［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2010（7）：83-89.

［12］吳立元，王懺，傅春楊，等.人工智能、就業(yè)與貨幣政策目標(biāo)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2023，58（1）：56-72.

［13］馬孝先，劉清.貨幣政策對中國城鎮(zhèn)就業(yè)的影響分析——基于縱向產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)視角［J］.宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2019（6）：164-175.

［14］楊柳，亓?xí)酝?，周慧娟，?勞動調(diào)整成本、經(jīng)濟(jì)增長與貨幣政策的就業(yè)效應(yīng)［J］.管理評論，2022，34（8）：29-42.

［15］馬軼群，李曉春.貨幣政策對我國城鎮(zhèn)就業(yè)的非對稱性效果研究［J］.經(jīng)濟(jì)問題探索，2016（4）：20-26.

［16］王春平.中國貨幣政策影響就業(yè)規(guī)模與質(zhì)量的實證研究［J］.勞動經(jīng)濟(jì)評論，2012，5（1）：68-80.

［17］EPSTEIN G，HEINTZ J. Monetary Policy and Financial Sector Reform for Employment Creation and Poverty Reduction in Ghana［R］. Massachusetts：PERI Working Papers，2006.

［18］陳小亮，馬嘯.“債務(wù)-通縮”風(fēng)險與貨幣政策財政政策協(xié)調(diào)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2016，51（8）：28-42.

［19］賈康，孟艷.關(guān)于財政政策與貨幣政策協(xié)調(diào)配合的簡要認(rèn)識［J］.財政研究，2008（6）：23-27.

［20］李戎，劉力菲.制度優(yōu)勢、貨幣政策協(xié)調(diào)與財政拉動效應(yīng)［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（10）：20-38.

［21］牟俊霖，王陽.財政政策、貨幣政策對中國就業(yè)的影響路徑研究——基于面板中介效應(yīng)模型的估計［J］.財政研究，2017（8）：18-28.

［22］牟俊霖，閆里鵬.中國財政政策、貨幣政策的就業(yè)效應(yīng)——基于面板向量自回歸模型的研究［J］.人口與經(jīng)濟(jì)，2017（3）：77-89.

［23］賈俊雪，郭慶旺.政府間財政收支責(zé)任安排的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2008（6）：37-49.

［24］中國經(jīng)濟(jì)增長與宏觀穩(wěn)定課題組，張平，劉霞輝，等.增長失衡與政府責(zé)任——基于社會性支出角度的分析［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2006（10）：4-17.

［25］SCHULTZ T W. Investment in Human Capital［J］. The American Economic Review，1961，51（1）：1-17.

［26］張抗私，韓佳樂.就業(yè)質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展：評價指數(shù)與實證分析［J］.宏觀質(zhì)量研究，2022，10（5）：49-66.

［27］TAYLOR J B. The Robustness and Efficiency of Monetary Policy Rules as Guidelines for Interest Rate Setting by the European Central Bank［J］. Journal of Monetary Economics，1999，43（3）：655-679.

［28］戚聿東，劉翠花，丁述磊.數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與就業(yè)質(zhì)量提升［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2020（11）：17-35.

［29］朱喜安，魏國棟.熵值法中無量綱化方法優(yōu)良標(biāo)準(zhǔn)的探討［J］.統(tǒng)計與決策，2015（2）：12-15.

［30］尹音頻，楊曉妹.勞動力市場中的財政政策效應(yīng)——基于中國經(jīng)驗數(shù)據(jù)的實證分析［J］.財經(jīng)科學(xué)，2015（7）：60-69.

［31］盛松成，吳培新.中國貨幣政策的二元傳導(dǎo)機(jī)制——“兩中介目標(biāo)，兩調(diào)控對象”模式研究［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2008，43（10）：37-51.

［32］陳創(chuàng)練，單敬群，林玉婷.中國金融風(fēng)險周期監(jiān)測與央行貨幣政策非對稱性效果識別［J］.統(tǒng)計研究，2020，37（6）：79-92.

［33］何劍，劉鈺.貨幣政策、金融穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展［J］.現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2023（5）：47-61.

［34］PRIMICERI G E. Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy［J］. The Review of Economic Studies，2005，72（3）：821-852.

［35］NAKAJIMA J. Time-Varying Parameter VAR Model with Stochastic Volatility：An Overview of Methodology and Empirical Applications［J］. Monetary and Economic Studies，2011（29）：107-142.

［36］陳瑤雯，范祚軍，鄭丹丹.基于SV-TVP-VAR的中國貨幣政策對大宗商品價格的影響［J］.國際金融研究，2019（3）：87-96.

［37］謝旭人.中國財政60年［M］.北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2009.

［38］陳共.財政學(xué)（第4版）［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，2004.

［39］王智烜，鄧秋云，陳麗.減稅降費(fèi)與促進(jìn)高質(zhì)量就業(yè)——基于PVAR模型的研究［J］.稅務(wù)研究，2018（6）：102-108.

［40］蘇治，劉程程，位雪麗.經(jīng)濟(jì)不確定性是否會弱化中國貨幣政策有效性［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2019，42（10）：49-72.

［責(zé)任編輯：劉 凱］

收稿日期：2023-11-09

基金項目：國家社會科學(xué)基金一般項目“低利率環(huán)境下貨幣政策效應(yīng)檢驗及新時期貨幣政策調(diào)控模式選擇研究”（19BJY016）

作者簡介：許夢博（1969—），女（滿族），吉林長春人，教授，博士生導(dǎo)師，博士，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)理論與實踐，財政稅收理論與政策，績效預(yù)算理論；

寇 依（2001—），女（滿族），黑龍江哈爾濱人，碩士研究生，研究方向：數(shù)字經(jīng)濟(jì)，財政理論與實踐。