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题 目：工资水平与各宏观因素相关关系的实证分析来自上海市数据的验证 姓名：汪维维 任萍 温婷婷院系：经济学院财政系专业：08财政专业日期：2009年7月26号工资水平与各宏观因素相关关系的实证分析 来自上海市数据的验证摘要 本文运用大量的上海市数据和协整分析方法对改革开放以后上海市的工资水平与教育水平、物价水平、经济增长的相关关系进行理论和实证分析，研究表明这三个宏观变量对工资水平变动产生影响。协整分析更进一步表明在19782006年期间上海市工资水平的变动与这三个宏观变量存在长期稳定关系，工资水平的变动与这三个宏观变量的关系趋于协调，各个宏观变量对工资变动都有显著影响，但是工资调整存在明显的粘性。关键词工资水平 协整 粘性Discussion of the relationship between wage and macroeconomic factors in Shanghai Abstract :Using statistical datas of Shanghai province and cointegrated econometrics model, this paper analyzes the relationships between wage and macroeconomic factors since 1978 , including education, CPI, GDP. This study indicates these three factors had prominently influenced wage level in Shanghai province. Trace test indicates 1 cointegrating equilibrium at the 0.05 level among these four variants during 19782006.There existed long-run stabile relationship among wage, education, CPI and GDP in that period . However, it also illuminates wage adjusting was sticking and lag .Key Words:wage cointegrated sticking目录一、引言1 二、文献综述2 三、工资变动与教育水平的关系3四、工资与物价水平的关系5五、工资水平与经济增长的关系7六、工资水平与各宏观变量协整关系的实证检验8（一）理论框架8（二）数据描述10（三）单位根检验10（四）协整检验11（五）结果分析12七、结论13参考文献15附录16一、引言今年是改革开放31周年，自1978年以来，中国的经济制度环境发生了翻天覆地的变化，以1992年邓小平同志的南巡讲话为契机，我国逐渐从计划经济体制过渡到社会主义市场经济体制。职工工资制度改革作为经济制度改革的重要组成部分，经历了许多变革：1978年以来，政府逐渐放松对工资制度的行政性调控，颁布了一系列关于国有企业工资管理的条例，工资的变动更加有弹性；另一方面，随着市场经济体制的建立，非公有制经济发展迅速，私营企业职工的工资更是与企业效益和整个市场环境紧密联系。上海市作为我国的经济中心，经济体制改革总是走在全国的前列，市场化程度比其他省份都要发达，相应的工资水平较高，2006年上海市平均工资达41188元，位居全国第一。改革开放以前，上海市的工资水平一直受政府控制，与宏观变量的联系不紧密；但在这30年中，上海市的经济体制和工资制度都发生了大的改变，那么19782006年期间各宏观变量对上海市工资变动会产生显著影响吗？工资变动是否会及时反映出各宏观因素的变动？工资调整是否存在粘性？这些问题都促使我们对19782006年期间上海市工资水平与各个宏观因素的相关关系进行研究。和工资变动紧密相连的宏观因素有许多，本文仅选取教育水平、物价水平、经济增长这三个变量进行研究，以上海市的统计数据为依据，先讨论工资变化与每个因素的相关关系，做规范和实证分析，再用协整的计量方法对数据进行整体分析，考虑到时间序列的非平稳性，在单位根检验的基础上，建立误差修正模型，分析它们长期稳定均衡关系。借此来分析19782006年期间教育水平、物价水平、经济增长对上海市工资变动的影响。二、文献综述工资水平与教育水平、物价水平、经济水平相关关系的分析，国内外学者已经做出了大量的研究，主要涉及到各变量对工资水平影响作用、工资水平对各变量的反映速度，即工资调整是否存在粘性、工资水平与各变量之间的关系是否协调这三个方面。Anabela Botelhoa、Cheryl Bland Jonesb 和 B. F. Kikerc（1998）研究了教育背景对护士年薪的影响，主要包括二年、三年、四年不同的学历，认为护士工作年薪对受教育年限非常敏感1。Christer Thrane（2008）研究了19942002年期间挪威旅游业工人的年薪变化因素，其中教育背景对年薪的影响是显著的2。Barry T. Hirsch（1984）在研究资本投入对收入影响情况时发现人力资本同样对职工的收入有一定的影响力3。唐德祥（2002）在理论上肯定了高素质人才获得效率工资的合理性，高学历高工资产生的原因涉及到信息不对称及信号博弈4。从唐德祥的阐述中我们可以看到教育水平对提高职工工资的积极作用，但是他的研究基于微观层面，而本文对两者关系的影响建立在宏观层面上。赖德胜（1998）通过中国社科院经济所收入分配与改革课题组对 1995 年全国收入分配状况所进行的调查数据研究了私人教育的收益率。教育对收入分配的影响主要通过劳动力市场这一中介，表现为工资水平，他的研究表明私人教育在中国的收益率较低，主要是劳动力市场的不流通造成的5，从赖德胜的研究中可以看出教育水平对提高工资水平的作用不够明显，但是上海市的劳动力市场相对完善，教育水平对工资水平的影响是否有别于全国范围内的研究？白明和雷箐青（2007）研究表明东部地区教育回报率比西部地区更高6，这为本文的研究增添了信心。Thomas I. Palley（1999）认为工资水平和物价水平的相关关系变化与商业周期有关，他的研究表明美国上世纪70年代和90年代主要是工资水平的上涨带动了物价水平的上涨；1973年石油价格的突然飙升时期和整个80年代美国物价水平的上升带动了工资水平的变化7。Augustin Kwasi Fosu和Md. Shamsul Huq（1988）在研究通货膨胀是否是外生时，发现如果用商品流通行业时薪的年变化作为衡量工资变化的标准，那么物价的上涨会间接地影响工资的上涨8。刘丽、任保平（2008）在考虑到开放经济条件和技术进步影响基础上对托宾经济增长模型进行了完善，得出工资水平、物价变动与经济增长三者关系应协调，否则会影响经济社会和谐发展的结论9。他们用19782005年期间全国的数据进行验证，其中一个结论为物价的上涨并未带来名义工资的同步上涨，居民实际工资水平呈下降趋势。但是他们只是用名义工资和物价水平进行简单的OLS回归，没有对变量进行单位根检验，一般情况下，名义工资和物价水平这两个变量不可能是平稳序列，直接用不平稳的变量进行回归很容易得到错误的结论，所以笔者对于他们实证研究得出的结论持一定的怀疑态度。曾湘泉（1989）在对工资水平与经济增长的相关关系进行研究中例举了几个国家工资占GDP的份额比重应随着经济增长波动变化的情况，分别是中国19521984年期间、苏联19661978年期间、美国19281970年期间。他得出的结论是：市场化程度高的美国，在大部分年份中，工资占GDP的份额比重随着经济增长波动呈正向调整；而对于计划经济体制占主体的中国和苏联，在各自的观察期间，工资占GDP的份额比重随着经济增长波动时而呈正向调整时而呈逆向调整10。曾湘泉（1989）的研究结果对本文问题的阐述有一定的帮助，但是他研究中国工资变动的期间是1949年1985年，主要是建国以来到改革开放初期中国的工资水平，没有涉及近20年来的工资水平。在劳动力市场健全，工资制度和经济制度完善的地区才有可能出现工资水平与教育水平、物价水平、经济增长这三个变量显著相关，工资调整迅速的现象。对于工资市场化的研究，宁光杰（2007）研究了工资变化与劳动生产率、通货膨胀以及失业率的相关关系。他主要通过面板数据来固定各省份的差别，从而分析19932004年期间市场因素对全国各地工资水平的影响，计量分析显示作为全国市场经济发展最强势的东部沿海地区的工资市场化并不理想，工资变动没有完全或及时反映出各个宏观变量的变动，工资调整存在粘性，这与人们的一般预期不同11。本文对属于东部沿海地区的上海市工资水平和教育水平、物价水平、经济增长的相关关系进行研究，其中也涉及到工资水平调整的粘性，宁光杰的研究结论对本文问题的阐述有一定的启示作用。三、工资变动与教育水平的关系西奥多舒尔茨在上个世纪60年代提出了人力资本工资理论，人力资本投资就是通过增加人的资本而影响未来的货币和物质收入的各种活动。人力资本由劳动者知识、技能和体力构成12，教育水平是影响人力资本的重要因素，普通教育让劳动者掌握基础知识，对继续在工作中学习技能有很大帮助；高等教育和职业技术教育则是进一步地提高劳动者的人力资本中的知识水平和技能，使劳动者在今后的职业选择中更具有优势。工资水平必须反映人力资本的价值，具有较高人力资本的劳动者相应的工资水平应该比其他人高，这是从微观层面上得出教育对个人工资的影响，宏观层面的影响往往建立在微观层面的基础上，整体教育水平的提高势必对全市的工资水平做出贡献。上海市的教育水平领先于其他省份，国内许多知名大学都坐落在上海，每万人口在校大学生从1978年的48人上升到2006年的341人，2006年全国的平均每万人在校大学生仅为181.6人；2000年上海市的教育经费支出已达185.12亿元，到了2006年迅速增长到450.16亿元，上升了一倍多；无论从纵向还是横向比较，上海市具有较高的教育水平，那与之对应的工资水平如何呢？以下是对上海部分行业工资水平的研究：图1 上海部分行业平均工资资料来源：中华英才网/result/charts/shanghai.asp 图2 1999年2006年上海市部分行业平均工资资料来源：根据2000年2007年上海统计年鉴整理绘制。 注：1999-2002年信息传输、计算机服务和软件业统计口径为信息、咨询服务业图一显示了同一时期上海市部分行业的工资水平，排在前五位的分别是专业服务（包括律师、会计师事务所）、医疗设备和仪器、金融业（包括银行、保险、证券和投资）、化学医药和生物工程、计算机，这五个行业的平均工资远远超过2007年上海市的平均工资。它们的教育背景要求很高，需要扎实的专业知识，大多数从业者具有大学以上的学历。近年来这几类行业的需求随着我国经济的发展而不断扩大，从业人员占劳动力市场的份额逐年加重，对提高全市的平均工资起到了一定的拉动作用。相反，教育水平要求不是很高的种植业、养殖业的平均工资低于全市的平均工资，对提高全市工资起了反向作用。图二显示了1999年2006年上海市部分行业的平均工资的变化，这些行业具有一定的代表性。在这八年中，知识水平要求较高的信息业和金融业的平均工资有近4000元的大幅度上升，且每年都高于全市的平均工资；包括农、林、牧、渔业的第一产业和技能要求不高的餐饮服务业的平均工资才上升1000元，而且每年都低于全市的平均工资。同时，信息行业的工资总额占全市工资总额的比例从0.4456%提高到3.3030%，金融业的工资总额占全市工资总额的比例从3.5747%提高到7.3540%，第一产业的工资总额占全市工资总额的比例从0.5347%下降到0.2317%，由此可知：知识水平要求高的行业，如信息业和金融业，它们较高的平均工资提升了本行业工资总额在全市工资总额构成中的比重，从而对提高全市工资水平起到了推动作用。图一和图二分别从横截面数据和时间序列数据的分析可以让我们有理由相信教育水平的提高在工资变动中得到一定的反应，但这种促进作用是否显著还待进一步的证明。对于企业来说，教育水平的提高使得雇佣劳动力的成本提高，在劳动力市场供需图上表现为供给曲线的左移，在其他条件一定的情况下，提高了均衡工资率，但现阶段我们无法衡量这条曲线左移动的程度、它所带来的工资涨幅以及此过程的反应时间，需要用计量模型进行准确的衡量。四、工资与物价水平的关系人们把一定比例的收入用在购买生活必需品和各种其他可变的商品和服务上，消费行为的变化会引起物价水平的波动。工资是大部分人的主要收入来源，所以，工资和物价水平存在一定的关系：工资的变化引起人们消费需求的变化，从而带动物价水平的波动。消费需求变化有两种：从消费需求角度来说，由于存在“货币幻觉”，名义工资水平的提高增强了人们的消费需求（即使他们实际购买力不变），人们花更多钱在商品和服务的购买上，在宏观层面上，导致社会供给和需求总量失衡，物价上涨；从消费需求结构的角度来说，工资的提高扩大人们的消费范围并改变消费偏好，人们有更多的消费选择，可以购买品质更高的商品。消费偏好的改变会引起某种商品价格的上升，进而影响整个社会的物价水平10。工资水平的提高可以通过改变居民的消费需求来影响物价水平，这是从需求拉动通货膨胀的角度来阐述的，我们知道通货膨胀还有一个原因是成本推动，同样，工资性成本的上升也会推动物价的上涨。从马克思主义的劳动价值论分析，企业产品的价格由三部分构成：P=C+V+M，C表示资本家对不变资本的投资，V表示对劳动力的投资，M表示剩余价值，V可以看作企业支付给工资的工资，M是企业的利润13。在C和M保持不变时，V的增加会引起商品价格的提高，进而带动物价的上涨。另一方面，在要素市场，企业是否增加雇佣一名工人用劳动的边际收益产出()衡量，在企业利润最大化的假设下，在完全竞争市场上，最终导出，所以工资与商品价格有决定关系14。 工资水平的不断提高会给物价水平的变动带来压力，同样物价水平的不断攀升也会给工资的增长带来压力，因为物价的上涨不是全都来源于工资的增加，造成物价水平变动的因素有很多。著名的菲利普斯曲线可以表示为，在这个式子中为预期通货膨胀率，通货膨胀的预期又可分为适应性预期和理性预期，无论人们对未来通货膨胀的预期是通过观察近期得来还是利用所有可以获得的信息理性的做出预期，它都会影响通货膨胀，而与工资水平变动没有直接关系。与工资水平有密切关系的是第二项，表示失业对通货膨胀的影响，而失业率又是工资水平的波动的一个决定因素。表示供给冲击，供给冲击也称成本推动的通货膨胀15，除了上文提到的工资性成本推动上，还有其他与工资无关的供给冲击，比如近几年全球性的石油价格上升和去年我国由于猪肉、粮食价格上涨引起的物价水平的提高。物价的上涨使得工资的购买力水平相对下降，如果工资的增加速度比不上物价水平的上涨，人们的实际工资水平便会降低，影响人们的消费能力和经济发展，所以理论上物价水平的变动会对工资水平的变动造成影响，并且名义工资水平的提高应快于物价水平的提高，因为长期中实际工资也在不断地增加。图3上海市19782006年期间平均工资和居民消费物价指数的变动情况资料来源：根据上海统计年鉴2007整理绘制。图三反映的是上海市平均工资和居民消费价格指数的变动情况，vcpih表示居民消费价格指数（环比）的变动，本文用居民消费物价指数作为衡量整体物价水平的指标，hzavw(100)表示平均工资的环比增长速度，从中我们可以看出：平均工资和物价水平变动的趋势大致相同，除个别年份，平均工资的增长速度高于居民消费价格指数的变动，实证研究结果与理论基本一致，同时在图中我们可以发现平均工资变动有时会稍微滞后于物价水平的变动。但是我们在这种图表分析中看到的只是工资水平与物价水平的表象关系，图三中上海市平均工资呈现出的变动是否真的由于消费价格指数（环比）的变动引起的？物价变动对工资影响是否存在粘性？更加准确的分析必须依靠计量模型。五、工资水平与经济增长的关系索洛模型告诉我们长期经济的增长由资本存量的增长、劳动力的增长，以及技术进步相互作用决定的，但短期中经济发展存在繁荣、衰退、萧条、复苏的周期性波动15。经济的波动会影响就业的情况，从而影响工资总额水平。当经济从复苏走向繁荣时，人们对未来经济的预期普遍看好，企业可以很容易在金融市场筹集资金投入到生产活动中去，购买大量的机器设备，雇佣更多的工人或者延长现有工人的工作时间，劳动力数量的上升和劳动强度的增加必然引起工资总额水平的上升，工人的积极性受到鼓舞，产出增加，经济走向不断发展的良性循环；当短期经济产出偏离长期均衡产出太多，社会总供给过剩，中央银行为了防止经济过热必定提高借贷市场上的利率水平，企业难以在金融市场上筹集资金，加上产品需求没有预期的旺盛，不能消化所有的存货，企业对未来的经济增长普遍看低，停止购买新的固定资产，解雇工人或缩短工作时间，劳动数量的减少和劳动强度的减弱必然引起工资总额水平的下降，经济从繁荣走向衰退。从以上的分析我们可以得出这样一个结论：工资水平的变动随经济增长波动呈正向调整。但是得出这个结论的前提是：这个地区的就业制度和工资制度健全，市场化程度高，这样工资调整才能及时地对经济增长波动做出反映。衡量市场化程度的工资调整速度可分为弹性、刚性和粘性这三种不同的状态。如果劳动力市场是理想化的完全竞争市场，工资能对劳动力市场供需变动迅速作出反应，使工资一直保持在出清水平，则称为弹性工资，在这种情况下，工资水平随经济增长波动就会明显地呈现出正向调整；如果工资不能调整到劳动供给等于需求状态，则称为刚性工资；粘性工资是介于两者之间，工资对供需状况会做出调整，但调整的速度明显滞后，主要是信息不对称和制度问题造成的。那么上海市工资水平变动是否存在粘性？图4上海市19782006年期间工资占GDP比重和GDP的环比增长变动资料来源：根据上海统计年鉴2007整理绘制。 图四是上海市工资占GDP比重和GDP环比增长变动趋势图，twp表示的是工资占GDP的比重，hztgdp表示GDP的环比增长速度。如果工资调整存在粘性，当经济中的产出增加时，工资不能随之增加，工资占GDP的份额就会相对减少；当经济中的产出减少时，工资不能随之减少，工资占GDP的份额就会相对增加，这样工资变动不能迅速对经济增长过程中的波动作出反应，在同一时期工资水平不会呈现出正向调整。所以工资占GDP比重随经济增长波动的变化可以反映出工资调整的粘性。从图中可以发现：在改革开放初期，工资占GDP的比重随经济增长出现过几年的正向调整，但随后几年，工资占GDP的比重没有对经济的衰退做出正向调整，还是在缓慢地上升，直到1993年，工资占GDP的比重又开始出现正向调整，从1998年开始至今，工资占GDP的比重都是逆向调整。整体上来看，工资占GDP的比重随经济的增长时而呈现正向调整时而呈现逆向调整，特别是当经济进入衰退时期（除了1993年1998年期间，工资占GDP的比重随之减少），工资占GDP的比重不会做出明显的正向调整。初步推定工资水平调整存在一定的粘性，对经济增长波动的反映迟缓。六、工资水平与各宏观变量协整关系的实证检验（一）理论框架：以上三个章节分别从教育水平、物价水平、经济增长三个方面阐述了工资与各宏观变量的相关关系，分析表明教育水平、物价水平、经济增长都会对工资增长产生影响。教育水平的提高增加了人力资本价值，企业在雇佣高学历背景的职工时允诺相对较高的工资薪金，随着经济的发展，许多产业领域都朝专业化、技术化、科学管理方向发展，这势必要求公司投入更多的人力资本，雇佣更多知识背景丰富的职工，在宏观层面上导致整体工资水平的提高；物价水平的变动也会影响工资水平的变动，较高的物价水平会使工资购买力下降，实际工资的降低势必对人们的生活造成影响，企业为了保障职工利益、考虑到长远发展都会相应提高工资水平；经济增长变动是整个宏观经济发展的风向标，经济增长的变动会影响就业状况，从而对工资水平造成影响。在以上分析过程中还有一个明显的问题：工资水平的是否存在粘性。从工资水平与经济增长相关关系的分析当中可以看出工资调整具有一定的滞后性，但是到目前为止本文没有从教育水平和物价水平这两个方面进行分析工资调整的粘性，结合各类文献的分析结果，一般认为工资调整存在粘性，所以我们猜想上海市工资调整对这三个宏观因素的反应同样是滞后的。 本文选取的研究对象是19782006年期间上海市工资的变化和各宏观因素的相关关系。在观察期间的选择上，1978年以后中国走上改革开放的道路，努力建设社会主义市场经济体制，与1978年前相比，市场化程度在不断提高；在观察对象的选取上，本文选择上海市作为研究对象是因为上海市的市场化进程走在全国前列，由于其特殊的历史背景和地理位置，上海市的市场经济发展迅速，非公有制经济的增加值从1978年的2.71亿猛增到2006年的4574.48亿，国有企业改制力度大，到2006年国有及国有控股的大中型企业的工业总产值占全市比重仅为37.3%。这些事实都说明上海市的市场化程度较高，至少比全国其他省份占优。本文选择协整分析方法进行深入研究的原因是：经济生活中的时间序列的数据往往都是不平稳的，不能简单地进行回归，否则容易造成回归结果的误差。但是如果这些不平稳的变量有共同的趋势，存在稳定的线性关系，且它们回归得到的误差项没有单位根过程，这个回归过程便是协整的，一个协整关系可表示为，是的均值，是服从IID的扰动项，这保证在变量都是随机游动下，它们不会偏离这个平衡，这个等式表达的是一种均值或者期望，变量围绕各自均值上下波动。在协整的基础上建立误差修正模型可以更加准确地拟合因变量的变化情况，分析各个变量对因变量的影响力，因为方程中加入了误差修正项，去除了这类随机趋势带来的问题，使得回归结果比一般的OLS多元回归更加准确，但是分析过程还是接近普通的OLS回归。有了这些分析的基础，在以下的协整分析中笔者一方面想验证19782006年期间上海市工资水平的变动与这三个宏观变量是否存在长期稳定关系，三个宏观变量对工资变动的影响是否显著，另一方面想验证上海市工资水平的变动对这三个宏观因素的反应是否滞后。（二）数据描述：本文协整分析的数据来源于中国统计出版社出版的上海统计年鉴2007，选取的变量是19782006年期间上海市平均工资、人均GDP、居民消费物价指数（以上一年为100）、每万人中拥有中学学历的人数。本文主要想研究各个变量对工资水平变化的影响，所以在对原始数据进行了必要的加工，下面对各个变量的选取做必要的解释：首先是被解释变量，工资水平的衡量涉及到工资总额水平和平均工资水平，本文用平均工资表示，它可以反映一个人群的工资水平，剔除了人口变动的影响，比起工资总额能更好地体现人们工资水平的提高，为了表现出工资水平的增长情况，笔者又对平均工资取了对数形式来表示变化率，所以最后的被解释变量是平均工资的变动，用lnavw表示。对居民消费物价指数和人均GDP也做了同样处理，新的变量为居民消费物价指数的变动，用lncpih表示，CPI的变动其实可以看作当年的通货膨胀率。另一个变量为人均GDP的变动，用lnavgdp表示，选择人均GDP的变动作为经济增长的衡量标准是考虑到本文的被解释变量是取工资的平均值，剔除了人口变动的影响，所以GDP也取了人均值，况且人均GDP比起GDP总量能更好地反映出经济的增长。对于教育水平衡量标准的选取是由于数据的限制才选择每万人中拥有中学学历的人数，用ms表示。比较理想的变量应该是平均教育年限，可以更加准确的衡量教育水平，但是笔者认为每万人中拥有中学学历的人数同样可以在一定程度上代表教育水平。（三）单位根检验：做时间序列数据的计量回归，首先要对变量的平稳性进行检验，不平稳的变量进行回归会导致严重的后果，例如t统计量通常会呈现非正态分布，不能进行有效的假设检验，或者出现伪回归的现象，随机性趋势会使两个不相关的时间序列看上去相关，但是这种回归结果基于OLS的估计都是错误的，在实际经济生活中两者不可能存在相关关系6。由于变量的性质不同，本文用迪基富勒（DFGLS）和增项的迪基富勒（ADF）方法对四个变量进行单位根检验，这两种检验方法采用较高阶的自回归，可以捕捉到变量更多的序列相关，滞后长度可以用SIC或AIC信息准则进行估计，笔者选取的是SIC信息准则，而且四个变量的单位根检验回归方程中都包含了截距项，运行Eviews5结果如下：原序列ADF或DFGLS统计量5%的临界值一阶差分序列ADF或DFGLS统计量5%的临界值lnavw-0.083839-1.953858dlnavw-2.548636-1.953858lnavgdp-0.473515-1.953858dlnavgdp-2.101128-1.953858lncpih-2.117701-2.971853dlncpih-5.159618-2.976263ms-2.313965-2.976263dms-3.643121-2.976263注：（1）滞后期根据SIC信息准则自动选择（2）根据McKinnon（1996）的临界值判断单位根检验表明lnavw、lnavgdp、lncpih、ms都是一阶单位根过程，它们的ADF或DFGLS统计量在5%的显著性水平下无法拒绝零假设，它们的一阶差分序列在5%的显著性水平下可以拒绝零假设，说明是平稳的，具备做协整分析的可能性。（四）协整检验： 在进行了单位根检验之后，本文开始对lnavw、lnavgdp、lncpih、ms四个变量的时间序列采用协整分析，协整分析中关键步骤是误差修正系数的估计。计量经济学关于协整检验有两种方法：一种是E-G两步法，即静态回归，另外一种是动态回归，即运用非限制的ADL/ECM估计。静态回归是运用来进行估计，这是一种不准确的估计方法，鉴于在大样本情况下回归，是一致的，所以可以用来估计，但基于OLS的检验是无效的，而且小样本下会有偏差。鉴于静态回归小样本下会有偏差，基于OLS的检验是无效的，所以实践中需要一种更好的方法来估计，这就是动态回归，因为滞后项的添加消除了残差的自相关，它能更好的描述DGP，静态回归的两大问题都可以解决，这也是两种方法的最大区别17。本文选择的是Eviews5软件中的Johansen协整检验方法，因为本文的选取的观察期间是19782006年，包含的年数较少，如果用E-G两步法估计会产生较大误差，而Johansen协整检验方法是基于VAR方法的协整检验系统，检验原理接近动态回归，准确度优于E-G两步法。本文假设的协整关系是：运行Eviews5，进行Johansen协整检验得到的结果为：None *0.61033649.3312447.856130.0361At most 10.36292224.8270229.797070.1677At most 20.29247813.1045715.494710.1110At most 3 *0.1461804.1089153.8414660.0426Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level从中我们可以确定在5%的显著性水平下有一个协整关系：对进行单位根检验得到t统计量为-2.540973，在5%的显著性水平下可以拒绝零假设，说明是平稳的，协整关系成立，lnavw、lnavgdp、lncpih、ms之间存在长期稳定的关系。接着我们建立它们的误差修正模型，误差修正项的加入可以剔除由随机性趋势项引起的问题，使得回归分析更加准确，模型设定为：回归得到：（五）结果分析：在协整检验过程中，我们得到lnavw、lnavgdp、lncpih、ms之间存在一个协整关系：从这个关系式中我们可以看到这四个变量之间存在长期稳定关系，进一步在它们的误差修正回归方程中我们可以看出误差修正项et1系数为0.381516，t值在1%的水平下是显著有效的，说明协整关系对平均工资变动的速度起到正向修正的作用，当平均工资变动的速度低于长期均衡约束时，误差修正作用增加当期平均工资，保证平均工资变动不会偏离长期均衡，DLNAVGDP(-1)、DLNCPIH(-1)、DMS(-2)系数的t值在1%的水平下是显著有效的，DLNCPIH(-2) 系数的t值在10%的水平下是显著有效的。对lnavw和lnavgdp、lncpih、ms之间进行格兰杰因果检验得到的结果分别为：Test StatisticValuedfProbabilityF-statistic6.137035(2, 16)0.0105Chi-square12.2740720.0022（lnavw和lnavgdp的格兰杰因果关系）Test StatisticValuedfProbabilityF-statistic7.864535(2, 16)0.0042Chi-square15.7290720.0004（lnavw和lncpih的格兰杰因果关系）Test StatisticValuedfProbabilityF-statistic10.71023(2, 16)0.0011Chi-square21.4204620.0000（lnavw和lnavgdp的格兰杰因果关系）从格兰杰因果关系检验结果来看，lnavgdp、lncpih、ms都分别联合显著，而且它们的系数值都为正的，说明长期中教育水平、物价水平、经济增长都对工资变动有促进作用，而且这种作用是显著的。换句话说，长期中工资的变动会体现出教育水平、物价水平、经济增长。我们还可以发现DLNAVGDP(-1)的系数是显著地为正的，说明经济增长对下一期的工资水平的变动有正的影响，这与单独分析工资占GDP比重与经济增长的关系时得到的“工资水平变动随经济增长波动的调整是滞后”的结果相一致，经济增长对工资水平的变动做出正的调整，但这种调整是滞后的，在当期呈现出逆向调整。同样我们可以发现回归中lncpih、ms的滞后项都是显著的，前几期的教育水平、物价水平、经济增长波动都会引起当期工资水平的变动，说明工资调整具有粘性，不能迅速对外界条件的变化作出反应。其中lncpih的两个滞后项都是显著的，说明物价水平对工资水平的影响是持续而且显著的。ms只有第二期的滞后项是显著的，由于选取的变量是每万人中拥有中学学历的人数，所以DMS(-2)系数值很小，即使这样我们不能否认教育水平对提高整体工资水平的显著作用，这与赖德胜（1998）对于全国私人教育收益率的研究结果不一致，说明上海市的劳动力市场比起全国更加具有流通性，工资水平的变化能体现出教育水平的提高，但是相比物价水平和经济增长这两个变量，工资对于教育水平的调整更加滞后。七、结论本文对19782006年期间上海市的工资水平与教育水平、物价水平、经济增长的相关关系进行分析，研究表明在社会主义市场经济体制下，上海市工资水平的变动与这三个宏观变量存在长期稳定关系，工资水平的变动与这三个宏观变量的关系趋于协调，各个宏观变量对工资变动都有显著影响，但是工资调整存在明显的粘性。本文特色是运用了大量的现实数据，并设计协整分析模型来证明笔者的观点，实证分析说服力较强。当然，本文还有以下两个方面的不足：教育水平的衡量标准没有用教育年限这个变量，每万人中拥有中学学历人数的代表性稍微不足；理论上协整分析需要的数据越多越好，但是由于研究期间选取的是改革开放以后29年，年数相对较少，实证研究的准确性有待改进。另外本文仅从名义工资的角度对工资水平的变动进行阐述，没有涉及到实际工资，这是以后深入研究的方向，因为实际工资可以更好地衡量人们的收入水平和经济利益。参考文献： 1Anabela Botelhoa,Cheryl Bland Jonesb,B. 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Economics Letters, 1988, 27（1）:35-40.9刘丽,任保平工资、物价和经济增长的内在关系来自中国数据的实证检验J社会科学研究，2008，(1)：7276.10曾湘泉经济增长过程中的工资机制对中国工资问题的宏观动态考察M北京：中国人民大学出版社，1989.11宁光杰中国市场化进程中的工资形成机制来自各省面板数据的证据J财经研究，2007，33(2)：119131. 12康士勇工资理论与工资管理M北京：中国劳动社会保障出版社，200613李秉濬马克思经济学M北京：中国财政经济出版社，2001.14平狄克，鲁宾菲尔德微观经济学M北京：中国人民大学出版社，200415N格里高利曼昆宏观经济学M北京：中国人民出版社，2000 16詹姆斯H斯托克,马克W沃特森经济计量学M大连：东北财经大学出版社，200517Heino Bohn Nielsen.cointegration and common trendsZ.2006.附录：图1源数据 上海市部分行业工资水平 单位：元行业平均工资07年全市平均工资29569.00 专业服务（律师、会计师事务所）54242.38医疗设备、仪器51480.00银行、保险、证券、投资50099.35化学、医药、生物工程49249.64计算机48108.90其他行业48033.19广告、公共、咨询、信息47138.17商业零售、贸易、进出口40754.85协会、学会、社团39571.42建筑、房地产、商业中心37859.7办公设备、办公用品33776.47娱乐、运动、休闲31866.66政府、国家机关、公共事业29124.61种养业25500.00教育、文化、科研、医疗卫生22170.41图2源数据1999年2006年上海市部分行业平均工资 单位：元年份平均工资信息传输、计算机服务和软件业金融、保险业第一产业餐饮业19991414728988263581085791862000154202294428331111799593200117764245483465411521104322002194734138636459145081071820032216058694416621404413448200424398545434570017209159972005268236236354576189291910620062956968688729591939818896注：1999-2002年信息传输、计算机服务和软件业统计口径为信息、咨询服务业图3源数据上海市平均工资和居民消费物价指数变动yearcpihvcpihavwhzavw(100)1978100.50.5672.00 1979100.90.9784.00 16.6667 1980105.95.9873.00 11.3520 1981101.41.4870.00 -0.3436 1982100.30.3883.00 1.4943 1983100.20.2897.00 1.5855 1984102.22.21110.00 23.7458 1985115.215.21416.00 27.5676 1986106.36.31689.00 19.2797 1987108.18.11893.00 12.0782 1988120.120.12277.00 20.2853 1989115.915.92608.00 14.5367 1990106.36.32917.00 11.8482 1991110.510.53375.00 15.7011 1992110104273.00 26.6074 1993120.220.25650.00 32.2256 1994123.923.97401.00 30.9912 1995118.718.79279.00 25.3749 1996109.29.210663.00 14.9154 1997102.82.811425.00 7.1462 1998100012059.00 5.54