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穿越火线枪战王者账号密码:陽和平:工資上漲真的能壓垮資本家嗎?——用數據說話來分析資本主義經濟?;鈉鷦?/h1>
2019-05-16 10:50:09  來源:激流網    作者:陽和平
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穿越火线宣传片视频 www.enhot.icu   摘要:利潤擠壓說認為資本主義經濟?;鈉鷚蚴怯曬ぷ仕降納仙費沽俗史降睦?,而非生產過剩。本文根據美國1947至2018年的宏觀季度數據,采用一個統計學中的預測性檢驗,對兩個截然相反的?;礪勱辛聳抵さ姆治?,證明了資本主義的經濟?;⒉皇怯捎詮ぷ實納險羌費沽死?,而是生產過剩所致。在扣除了庫存變動以后,平均工資、工資總額、就業等等的勞工指標都預測不了利潤的變動,而利潤的升降明顯地導致了平均工資、工資總額、就業等等勞工指標的升降,進而驗證了馬克思關于“積累量是自變量,工資量是因變量”的論點。利潤擠壓說就勞工占比、消費占比與工資、就業的關系也同樣地被證偽。

  

  導言

  各種跡象顯示著一場罕見的席卷全球的經濟?;唇戳賉1]。大難臨頭,誰之過錯?各路說客就其起源會有五花八門的指責。即便在自稱馬克思主義者的圈子里,經濟?;鈉鷦匆彩且桓齔て謖鄄恍蕕幕疤?。分歧的焦點在于?;怯曬ぷ實納險羌費棺史嚼笠鸕?,還是生產過剩所致。持前者觀點的多年來還一再地堅持用“勞動者在資本主義國民收入中所占份額”的大小來衡量“無產階級斗爭力量”的強弱。[2]最近他們還再次斷言美國“勞動收入總額占國內生產總值的比例取決于工人階級的斗爭和階級力量對比。” [3]對中國經濟問題的分析他們也是不厭其煩地套用這個思路。[4]像個算命先生,他們甚至充滿自信地應用自己制定的靜態利潤率公式來預測資本主義經濟的走勢和?;?。

  筆者在2015年的《論資本主義經濟?;鈉鷦礎穂5]一文中就已經反駁過利潤擠壓說和用國民收入分配來衡量階級斗爭強弱的論點,但當時并不愿對此糾纏不休,也就沒有再論證下去。后來發現這類學者對該理論執著地堅信不疑,頑強地堅持己見。其中一位網友還花了不少的篇幅來反駁生產過剩?;?。[6]本著“擺事實講道理”的態度來對待這種分歧,我們實在有必要對此做進一步地論證,以便澄清資本主義經濟?;鈉鷦次侍?。

  為了證實當前中國的經濟?;怯捎詮と私準兜那看笠鸕?,這位網友還是用“國內生產總值中的最終消費占國內生產總值的比例也從48.5%上升到53.6%”來證實。他甚至斷言:“只要產業后備軍逐漸萎縮的趨勢不變,中國工人階級的談判力和斗爭力就會不斷增強,勞動收入份額上升的歷史趨勢就不會改變。”

  其實馬克思早就否定了“產業后備軍逐漸萎縮的趨勢不變”的可能性。在《資本論》第一卷,第23章《資本主義積累的一般規律》中他已經指出:“另一種情況是,積累由于勞動價格的提高而削弱,因為利潤的刺激變得遲鈍了?;奐跎倭?。但是隨著積累的減少,使積累減少的原因,即資本和可供剝削的勞動力之間的不平衡,也就消失了。所以,資本主義生產過程的機構會自行排除它暫時造成的障礙。勞動價格重新降到適合資本增殖需要的水平,而不管這個水平現在是低于、高于還是等于工資提高前的正常水平。…正是資本積累的這些絕對運動反映成為可供剝削的勞動力數量的相對運動,因而看起來好象是由后者自身的運動引起的。用數學上的術語來說:積累量是自變量,工資量是因變量,而不是相反。在用數學方法分析經濟問題時,必須注意因果關系不能顛倒。”(馬克思恩格斯全集第23卷,679、680頁,黑體是筆者所加)

  由此可見,工資的上升從來不會達到威脅資本積累的程度。在馬克思的眼里,工資是不可能真正地“擠壓”利潤的,起碼不至于達到資產階級無利可圖的?;夭?。

  這種以“階級斗爭周期論”來解釋資本主義周期性經濟?;睦礪墼諼鞣鉸砜慫賈饕逖д咧杏幸歡ǖ氖諧?,其中有幾個版本,除了“利潤擠壓論”以外還有“產業后備軍耗盡論”等。這種理論大致可以概括為:在經濟復蘇期,隨著失業率的下降,工人階級在經濟上討價還價力量的上升,引起工資水平的上升,進而擠壓了資產階級的利潤。此刻,資產階級不得不反撲,用減少投資,關閉工廠,打壓工會,抬高失業率,制造經濟?;氖侄衛粗品と私準?。而后利潤率得以恢復,經濟復蘇,工人階級的力量又在上升,直到資產階級的再次反撲。見比如科茨(2008)[7]和舍曼(1979)[8]的論述。

  這種由于工資上漲擠壓利潤造成?;難滌胄倫雜芍饕宥躍夢;鷦吹娜鮮隊兇磐慕舛?,即:經濟?;怯曬ぷ矢噠且鸕?,差別只是“好得很”還是“糟得很”而已。當年希臘主權債務?;?,國內外的資產階級曾經異口同聲地譴責希臘?;搶習儺嶄@咚?,全然不顧該國的福利制度在歐洲幾乎是墊底的事實。聯想的柳傳志也曾擔心“高福利”的“希臘病”,稱“在歐洲,過度的福利制度讓社會慢慢變成一個養懶人的社會。我不希望這種風氣‘傳染’給中國。”

  但是除非工人階級掌握了國家機器,他不可能迫使資產階級接受阻止資本積累的勞動分配。在資本主義制度下,工人就業的先決條件是資本的積累得以持續。

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  生產過剩?;鄣幕竟鄣閌淺親時痙牌鵠謀拘?,資本主義的生產過剩?;遣豢煽朔?。雖然微觀上單個企業工人在工資上的妥協有可能挽救臨近破產的企業,但是宏觀上卻適得其反。工資普遍地下降會加重生產過剩的?;?。

  相反地,利潤擠壓?;鄣牟豢苫乇艿謀厝喚崧凼牽褐灰と私準抖怨ぷ實囊蟛?ldquo;過分”,或資產階級能夠有效地打壓工資,資本主義的經濟?;強梢鑰頭?。

  這才是生產過剩?;塾肜蠹費刮;圩罡鏡那?。

  因此,無論利潤擠壓學說信奉者們的主管愿望是什么,客觀上它給改良主義提供了一個虛偽的理論基礎,因為我們將會證實該理論與事實是相悖的。

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  盡管馬克思已經明確的反駁了利潤擠壓?;?,但是看來我們光是“講道理”,用邏輯來論證還是不夠的,我們還需要更多的“擺事實”,即用更明確的實證分析來回答到底是利潤擠壓還是生產過剩造就了經濟?;?。對此本文試圖以統計數據來驗證兩個截然相反的?;?。

  為此我們必須對利潤擠壓說的精確含義在數據上有一個具體的表達。比如到底是平均工資的上漲擠壓了利潤還是工資總額的上漲擠壓了利潤?后者與工時的延長或就業的高漲更相關,工資不變也會抬高工資總額。因此嚴格意義上的利潤擠壓說應該是平均工資的上漲。即便如此,利潤擠壓說的支持者們往往還是用勞工在分配上的占比來論證自己的觀點。因此我們也需要看工資總額、就業與利潤的關系。

  如果工資上漲“擠壓”利潤造成了經濟?;睦礪鄢閃⒌幕?,那么利潤額度的變化應該和工資水平的變化成反比。也就是平均工資增長快了,利潤必然增長慢,或下降。相反地,如果平均工資下降,利潤應該是上升的。這樣的話,工資水平的變化是主動的,而利潤的變化是被動的。這個在統計學上意味著利潤是因變量,或被解釋變量,而工資是自變量,或解釋變量,與馬克思以上的敘述截然相反。該理論的延伸同時意味著無論如何工資總額、工時、就業與利潤、資產收入之間的關系也都是負相關的。

  如果生產過剩論成立的話,那么在經濟擴張期,資產收入的膨脹推動著利潤預期的高漲,進而促使投資、就業和工資總額,甚至平均工資的增加。此刻工資的上漲雖然有可能減緩資本的積累,但不至于達到阻止資本擴張的地步。問題出在后面。一旦產能的擴張遠遠地超出工資總額近期或不遠的將來所能購買的程度,并且大量由此產生的剩余產品轉變為新投資的預期難以實現,庫存的積壓使得資產收入下降,摧毀了利潤預期的美好前景,這些連鎖負效應引起經濟?;謀?。當足夠多的資產被銷毀以后,產能與消費的均衡得以恢復,經濟的復蘇引起新的投資熱,經濟擴張再次起步。因此,在生產過剩論的眼里,資產收入、利潤與平均工資、工資總額、就業是正相關的,且工資的變化是被動的,是因變量,或被解釋變量,而投資和利潤的變化是主動的,是自變量,或解釋變量,與馬克思以上的敘述相符。

  為了以統計數據來驗證以上兩種截然相反的經濟?;礪?,本文主張采用比較完整和相對可靠的美聯署官方發布的美國宏觀統計數據來確認。

  工資和利潤的相關性分析

  首先我們可以簡單的觀察工資和利潤是正相關還是負相關。

  筆者在美聯儲的數據庫中找到了多種工資,就業,(中小資本的)資產收入,(公司)利潤和(工資占總產出的)勞工占比等等不同指標的月度或季度數據(除非注明,凡月度數據都調整為季度均值,該數據庫中下載的英文變量與中文名的對照請參照附錄表四)。無論使用哪個不同的指標,工資、就業與利潤、資產收入的增長率之間總是呈現出如下圖的正相關的關系(附錄里的圖三還有公司稅后利潤與各種指標的散點圖),基本上都與利潤擠壓論相悖。

  

圖一、各種變量之間相關性散點圖(及線性趨勢線)

 

  由于消費的變動遠遠比不上投資的變動,消費(在GDP中的)占比與GDP增長率會呈現如上圖的負相關的關系(即假如消費不變,投資越多GDP越大,消費占比就會越小)。

  同樣的道理,雖然工資的增長率與資產收入的增長率是正相關,但是,如果資產收入的增長速度高于工資總額的增長速度,那么工資占總產出的比例(即勞工占比)與資產收入的增長率就會呈現出如上圖的負相關的關系。至于這個是否間接地支持了利潤擠壓說,我們需要在后面做進一步地分析。

  識別因果關系的預測性驗證

  雖然以上的相關性分析基本上否定了利潤擠壓說就工資和利潤之間的負相關性,但是它不能回答兩者之間的因果關系,為此我們還需要進一步地借用統計學中的一個叫回歸的方法來進行預測性驗證,對大量的時間序列數據進行分析,并證實工資和利潤這兩者之間到底哪個是主動的,或“前因”,哪個是被動的,或“后果”,以便更明確地回答經濟?;降資怯捎詮ぷ噬險?ldquo;擠壓”了利潤還是由于生產過剩的原因。

  為了便于敘述,首先假設我們有一家公司的利潤和工資總額的季度數據。公司的營業收入,工資成本,其他成本和利潤的關系在每期賬面上的關系如下:

  營業收入≡工資總額+其他成本+利潤

  這個恒等式的兩邊沒有因果關系,即營業收入不會因右邊的任何一項的變動而改變。相比之下,

  利潤=營業收入-工資總額-其他成本

  表達的是微觀上靜態的利潤和工資成本之間的負相關性。明顯地,在營業收入和其他成本不變的條件下,工資總額越高,公司的利潤就越低。這或是利潤擠壓說的理論依據。

  但是,資本主義社會實行的是資產階級專政,是老板說了算。雖然工資水平一般地是由經濟增長速度和失業率來調整的,甚至工人可以通過組織工會、罷工等方法來影響個別企業的工資水平,但是每個企業的就業規模畢竟還是由資方決定的,因此工資總額(即平均工資乘以員工數)還是由資方根據利潤最大化的原則來決定的。

  同時,即便在微觀上,企業家也不會這么簡單的看問題。比如類似亞馬遜、京東、摩拜或小黃車那些前期豪賭的資本家瘋狂砸錢以便快速占領市場考慮的就不是這個簡單的公式。對于他們來說,豐厚的利潤預期才是投資擴張的動力。

  因此,假設有個公司幾十年都在擴張(比如華為),因而利潤和工資總額兩者都在增長,故呈現正相關性[9]。但是我們一般會認為營業利潤是主動的,是“因”,工資總額是被動的,是“果”。也就是說這個公司長期的經營情況決定了該公司的就業規模、工資水平和工資總額,而不是工資總額決定著該公司的利潤。

  即便微觀上是如此,我們不能簡單地把微觀現象直接套用在宏觀上,以此來回答經濟?;鈉鷦?。我們還必須用數據說話,并依此來斷定宏觀上工資水平、就業規模和工資總額與利潤總額這兩者之間的因果關系。

  下面,冒著過于啰嗦的風險,筆者試圖盡量通俗地闡述預測性檢驗是如何識別歷史數據中兩個變量之間到底哪個是主動的,哪個是被動的,以及兩者之間的因果關系。

  首先舉個大家都能夠理解的農業上的例子。假如在一塊地上我們搜集了每周玉米高度的平均增量和每周降雨量的資料,以便確定這兩者之間的因果關系。為此,我們可以拿過去幾周玉米高度的平均增量,通過一個叫做時間序列自回歸的方法(細節見附錄)去預測下周玉米的增高。當我們同時參考過去幾周降雨量的數據時,我們對玉米增高的預測就會顯著地改進,因此我們可以斷定降雨量是有助于預測玉米增高的。反過來,如果我們拿過去幾周降雨量的數據來預測下周降雨量的時候,我們就會發現過去幾周玉米增高的數據對降雨量的預測是沒有價值的。

  明顯的,即便是做預測者對這兩組數據到底哪個是玉米的增高數據哪個是降雨量的數據都不知道,通過預測性檢驗,他也會輕易地發現哪個有預測性,哪個沒有。由此可見,1)因果關系就必然反映在預測性上,2)沒有預測性就談不上因果關系。這就是預測性檢驗的客觀性。但是,3)預測性不一定是因果關系。比如,雖然天氣預報對預報天氣有效,但是這個有效性并不意味著天氣的變動是由預報所致。再比如,那塊地里每周雜草的增高可以用來預測玉米的增高,但是兩者并不存在任何因果關系。這個虛假的預測性可以通過扣除降雨量的影響以后來披露。因此,4)為了排除虛假的預測性,我們有必要扣除其他影響因素。

  以上四點說明了預測性檢驗不能證明,只能證偽因果關系,也就是說沒有預測性就沒有因果關系。

  回到經濟問題上,我們再舉個例子。假如我們拿某個公司工資總額增長率各個時期的歷史數據來預測過后的工資總額增長率,也就是我們拿每個時期工資總額增長率滯后1到多期的數據,通過加權平均來預測其將來的走勢(且不管回歸法是如何完成這個任務的)。這時候,如果在工資總額增長率滯后1到多期的數據之外我們還加入了利潤總額增長率滯后1到多期的歷史數據,而且它在回歸中顯著地(且不管顯著的定義)正向或負向地影響著過后工資總額增長率的預測,那么我們可以說利潤總額增長率對工資總額增長率的預測是有價值的,否則是無價值的。

  反過來,我們再拿利潤總額增長率各個時期的歷史數據像剛才那樣預測過后的利潤總額增長率。這時候,如果工資總額增長率各個時期的歷史數據顯著地正向或負向地影響著我們對過后利潤總額增長率的預測,那么我們可以說工資總額增長率對利潤總額增長率的預測是有價值的,否則是無價值的。

  兩者相比之下,如果僅有利潤總額增長率對工資總額增長率一方的預測是顯著的,有價值的,那么我們可以推斷利潤總額增長率是主動的,工資總額增長率是被動的,甚至斷定兩者之間單向的因果關系。

  具體的來說,如果利潤擠壓說成立的話,那么當我們拿美國政府統計的私人中小資產收入增長率或公司利潤總額增長率各個歷史時期數據的變動來預測這些數據以后變化的時候,過去的平均工資、工時、工資總額增長率或就業的變動對過后資產收入增長率或利潤總額增長率的影響平均來說應該是顯著負面的。反過來,在已知平均工資、工時、工資總額增長率或就業變動歷史的條件下,過去資產收入增長率或利潤總額增長率的變動不應該對過后平均工資、工時、工資總額增長率或就業變動有任何影響,起碼不應該有正面的影響。

  與此相反,如果經濟?;怯繕R鸕?,那么工資、就業類的指標對利潤類的指標沒有預測性,而利潤類的指標對工資、就業類的指標有著明顯的正向預測性。

  利潤擠壓論的預測性檢驗

  美國政府統計的企業利潤有私人中小資產收入和公司利潤兩個大的分類。從附錄圖三右下方的散點圖和圖五中我們可以看到私人中小資產收入和公司利潤都是一個等量級的數據,兩者的比例徘徊在0.5和1之間,且在經濟高漲的時期公司利潤增長的比私人資產要快。這些利潤的數據又分為毛利潤和折舊等調整后的利潤。

  下表用美國1947年至2018年的季度(或月度求季均值后的)數據分析了各項指標間的預測方向。總結起來就是表中由四個級別來表達的、預測顯著性,其中非常顯著、比較顯著、勉強顯著和不顯著(準確定義見附錄)分別由3個加減(+++、---)號、2個加減(++、--)號、1個加減(+、-)號和空白來顯示。

  表一、各項指標之間簡單的預測顯著性

  

陽和平:工資上漲真的能壓垮資本家嗎?——用數據說話來分析資本主義經濟?;鈉鷦?激流網

注:以上的結果均來自二元向量4階自回歸(即每項預測都是拿被預測和預測指標過去4個季度的數據來預測本季度的增長率,細節見附錄)。采用其他階對結論的影響不大。

 

  此表(及下面類似的表格)有“列”和“行”兩大類指標。在“列指標”下有兩大類結果。第一列是“行指標”對“列指標”的預測方向顯著性,第二列是“列指標”對“行指標”的預測方向顯著性,分別由“行預測↑”和“列預測↓”來顯示。

  比如拿工資總額增長率對公司稅前調利潤增長率的影響來舉例,表格中“行預測↑”項目下的記錄是3個減號,即“---”。它的意思是在已知過去4個季度公司稅前調利潤增長率的條件下,過去4個季度工資總額的增長對本季公司稅前調利潤增長的影響是顯著負向的。這一結果看似支持了延伸的利潤擠壓說。

  從表一中我們可以獲得以下的一些初步的結論:

  1、“行指標”對“列指標”的預測性(見表中的“行預測↑”列):

  1) 周均工資和工時對各種利潤指標增長率的預測基本上都是不顯著,或勉強顯著的,與利潤擠壓學說基本相悖。

  2) 工資總額和就業類指標對各種利潤指標增長率的預測有不少是顯著負向的。此類結果是不是支持了利潤擠壓學說有待進一步地研究。

  3) 周均工資、工時、工資總額、就業和投資類的“行指標”對庫存占比的影響也都是顯著正向的。

  4) 庫存占比對所有的“列指標”都是非?;蟣冉舷災合虻?。

  2、“列指標”對“行指標”的預測性(見表中的“列預測↓”列):

  1) 各項利潤的增長對工資總額和就業的預測基本上都是顯著正向的。這個很難用利潤擠壓說來解釋,卻與生產過剩?;鄣囊蜆叵迪嚳?。

  2) 各項利潤的增長對投資和庫存占比“行指標”的預測基本上都是顯著正向的。

  3) 庫存占比對周均工資和工時的“行指標” 的預測基本上都是顯著負向的。

  概括起來,表中標綠處看似支持了利潤擠壓說,而標黃處支持了生產過剩?;?,故表一還不能回答統計數據到底支持了哪個?;?。

  扣除庫存因素后的利潤擠壓論預測性檢驗

  以上的分析都是單獨拿兩個變量來進行相互的預測性檢驗。但是任何兩個變量之外還有其他我們應該考慮排除的影響因素。按照生產過剩論的思路,影響投資和利潤的核心因素是庫存的變動,因為庫存的上漲妨礙著商品中剩余價值到資本的轉變。從表一中我們已經看到,利潤的增加導致投資和庫存的上漲,而庫存的上漲會導致利潤的下滑。同時我們也看到,工資和工時的提高也會導致庫存的上漲。那么到底是工資的上漲還是庫存的上漲擠壓了利潤?也就是,表一中工資總額和就業類指標對各項利潤指標增長率的負面預測在扣除了庫存以后還存在嗎?下面的表二用扣除庫存影響因素之后的預測性檢驗來回答這個問題。

  表二、扣除庫存影響后各項指標之間的預測顯著性檢驗

  

注:以上的結果均來自多元向量4階自回歸。無論是“行”對“列”還是“列”對“行”的預測性都是在扣除了庫存占GDP的預測之后進行的(即每項預測都是拿被預測和預測指標和庫存變動占GDP過去4個季度的數據來預測本季度的增長率)。

 

  從這里我們可以看出幾點:

  1.  “行指標”對“列指標”的預測現象與表一中的截然相反,在扣除了庫存占比的影響之后,所有工資、勞工和就業類的“行指標”對所有利潤類“列指標”的預測都是不顯著的,表一中標綠處一律消失。利潤擠壓說因此被證偽。

  2. 相反地,在扣除了庫存占比的影響之后,所有的利潤指標對工資和就業類的指標有著顯著正向的預期,中小資產毛收入增長率甚至會導致周均工資的提高。

  3. 美國本土的失業率和投資主要取決于中小資產的收入,而非公司的利潤,因此后者與美國當地工資和工時的關聯不如私人中小資產那么密切。[10]

  4. 圖一中勞工占比和資產收入的負相關性被證明僅僅是單向的負相關。

  我們在表二中找不到支持利潤擠壓學說的任何依據,卻一再地驗證了生產過剩?;鄣腦て?。從(比較切實反映美國本土經濟狀況的)中小資產收入增長率方面來看,是利潤的升降帶動了工資的升降,而不是工資的上漲“擠壓”了利潤,進而驗證了馬克思關于“積累量是自變量,工資量是因變量”的論點。

  消費占比與工人階級強弱的關系

  由利潤擠壓說延伸的另一個斷言是隨著工人階級力量的增強,國民經濟中“勞動收入份額”占GDP的比重會提高,間接地意味著消費占GDP比重的提高。這一斷言有幾個漏洞。首先,撇開政治上的影響力來談工人階級在經濟上的強大是荒謬的。即便如此,雖然工資總額的提高有可能會導致勞動收入份額的提高,但是它并不意味著勞動收入份額的提高就一定會導致工資總額的提高。后者有可能是投資額相對減少造成的。其次,在沒有同時提高勞動生產率的資本主義社會里,如果工人階級可以通過自己的斗爭使得勞動報酬不斷提高的話,那么勞動力就不再是商品,馬克思對工資是維持勞動力再生產所支付的費用這一道理也就不再成立。但是,隨著中國城鎮化的推進,勞動力再生產所支付的費用就必然一再地提高,否則推進的只能是貧民窟化。同時,城鎮化的推進也離不開勞動生產率的提高,即同樣的勞動時間會生產出越來越多的物品。無視這些基本的事實,僅僅從國民經濟中“勞動收入份額”占GDP的比重提高推斷出這一提高意味著工人階級力量的高漲是比較武斷的。

  那么在美國的數據里,消費占比的提高是否意味著工人階級力量的強大?后者如何量化本來就是個難題。工會會員人數占工人總數的比例或罷工參與人數等指標只有年度數據。地方警務支出(反映鎮壓工人階級反抗的開支)占GDP的數據目前還沒有搜集到。不得已,我們只好采用利潤擠壓說信奉者們喜愛的勞動收入份額來衡量。那么以下各圖中勞動收入份額與各種變量之間的相關性是否支持利潤擠壓說者的斷言呢?

  

圖二、各種變量之間相關性的散點圖(及線性回歸曲線,1948Q1-2017Q4)

 

  僅僅從相關性的圖二中我們可以看到:1)勞動收入占比與各項投資指標看似是不相關的;2)工資總額的增長率與勞動收入占比呈弱正相關,看似微弱地支持了“勞動收入份額”的提高是工資總額提高所致,而非投資額相對減少造成的;3)但是勞工收入占比與消費占比是負相關的,否定了勞工收入占比的提高意味著消費占比的提高。

  由于相關性并不意味著因果關系,我們需要通過預測性檢驗來進一步地考察各項變量之間的經濟內涵。

  下面的表三通過預測性檢驗進一步地否定了消費占比的提高意味著(按照勞動收入份額來衡量的)工人階級強大的斷言。

  表三、工資、工時、就業和投資等增長率與勞工占比、消費占比的預測性檢驗

  

注:以上的結果均來自二元或多元向量4階自回歸(即每項預測都是拿被預測和預測指標過去4個季度的數據來預測本季度的增長率,且第二類“扣除庫存”的預測也都是在扣除了過去4個季度庫存占GDP的預測之后進行的)。

 

  表三中有幾個值得指出的結果:

  1. 只有在不扣除庫存影響的條件下,工資總額的增加、就業的上升或投資的高漲才有可能導致勞工占比的提高。那些標綠處在扣除庫存以后就不復存在。

  2. 勞工占比的提高對工資總額和就業的影響(無論是否扣除庫存)都是負面的。這個可以由投資下降因而造就了勞工占比的提高來解釋。

  3. 工資和就業對消費占比的影響是比較負面的。這個也可以由投資的上升因而造就了消費占比的下降來解釋。

  4. 消費占比對周均工資的影響是正面的,對就業的影響不顯著。

  5. 在扣除了庫存影響的條件下,勞工占比對消費占比有單方面正向的影響。否則勞工占比與消費占比的關系是比較矛盾的。

  以上幾點都否定了國民經濟中“勞動收入份額”占GDP的比重提高意味著工人階級力量提高的斷言,也否定了消費占比的增長意味著工人階級力量強大的推斷(除非我們堅持用周均工資的指標來衡量)。

  結論

  如果連世界霸主的數據都無法驗證工資擠壓利潤的?;礪?,那么拿年年能夠完成任務的統計局數據來說明消費占比的提高是工人階級反抗的結果似乎是不太明智的。

  雖然我們以上的實證分析直接驗證了馬克思150多年前對資本主義社會矛盾早有的精辟洞察,但是如果這些努力還說服不了信奉利潤擠壓說的理論家們,那么他們要么必須指出本研究(免不了)的漏洞,要么必須拿出反駁的證據,否則就不好辦。

  筆者曾經當面問過一位力挺利潤擠壓論的大佬為什么不用回歸法來驗證哪個理論與數據是相符的,他說回歸法漏洞百出,不同的假設會有截然不同的結果,因此不可用。他的回答實在令人驚訝。

  筆者想起了信奉上帝造物者對達爾文進化論的批判。他們總是拿著一些自以為是進化論的漏洞和不完美的地方去指責進化論,但是他們從來就沒有覺得自己的上帝造物論需要實證,因為在他們的眼里,世界存在的本身就已經充分地證明了上帝的偉大和完美。

  同理,回歸法確實很容易被濫用。變量的選擇,函數形式的選擇,時間段的選擇,回歸方法的選擇等等,尤其是扣除因素的選擇都會影響到回歸的結果,就看我們做回歸的目的了?;毓檎飧齬ぞ呤歉鏊薪?,如何使用它就像行醫一樣。為了賺錢的醫術和為了治病的醫德,其結果當然全然不同。筆者希望堅信利潤擠壓論的理論家們也能夠拿出自己認同的實證回歸結果來反駁生產過剩?;?。[11]

  否則,如果我們的理論家們果真如馬克•吐溫所說的那樣:“絕不允許那些討厭的事實攪亂自己信奉的完美故事 (never let the truth get in the way of a good story)”,那么以上的分析對他們來說就只能是個徒勞的、浪費時間的“犯罪” 行為了。

  2019年5月定稿

  附錄

  表四、美聯儲數據庫變量對照表

  

注:凡差分都是本期減上期而成,凡增長率都是求對數后的差分而成。

 

  其他的相關性分析:

  

圖三、各種變量之間相關性的散點圖(及線性回歸曲線,1948Q1-2017Q4)

 

  

圖四、失業率、就業增長率在歷次經濟?;昂蟮淖呤貧員?美聯署數據庫)

 

  

圖五、私人資產收入與公司稅前利潤比值的時間序列(美聯署數據庫)

 

  預測及方向性檢驗

  二元(或多元)q階自回歸模型可用以下公式來表達:

  

陽和平:工資上漲真的能壓垮資本家嗎?——用數據說話來分析資本主義經濟?;鈉鷦?激流網

 

  

  其中yt和xt可以是以上探討中的任何變量,zt可以是比如庫存之類的控制變量,而ut是無法得知的干擾項。這類模型可以理解為當今的數據是歷史數據的加權平均,而每個變量前面的系數可以理解為權重?;毓櫸ǘ勻ㄖ氐墓蘭憑褪茄≡褚蛔槿ㄖ厥溝盟械墓鄄熘祔t與其估計值?t的殘差平方和∑û2t最小(ût=yt - ?t)。

  無論是模型(1)還是(2),預測性檢驗就是看以下的聯合假設是否成立:

  

陽和平:工資上漲真的能壓垮資本家嗎?——用數據說話來分析資本主義經濟?;鈉鷦?激流網

 

  

  如果我們沒有足夠的證據拒絕零假設,也就是說在已知yt序列(甚至其他比如zt序列)歷史數據的條件下,xt序列的歷史數據對yt的預測是無價值的,那么我們可以推斷因果關系不成立(故以上的檢驗嚴格地講是無預測性檢驗,而非預測性檢驗)。

  以上的檢驗只能回答是否有預測性,而預測方向的檢驗要看以下的假設是否成立:

  

陽和平:工資上漲真的能壓垮資本家嗎?——用數據說話來分析資本主義經濟?;鈉鷦?激流網

 

  

  這兩個檢驗回答的問題不太一樣。系數之和為零不等于每個系數都為零,有可能是一正一負相互抵消。每個系數都為零不等于系數之和為零,有可能積小成多。由于本文探討的重點是預測的方向,故所有顯著性都是以預測方向檢驗為準。

  顯著性定義

  無論哪個檢驗,我們判斷是否拒絕零假設的依據,一般來講,就是看拒絕零假設犯錯誤的概率。統計學上稱這個概率為P-值。如果P-值超過了一個我們能夠忍受的臨界點,比如1%、5%或10%,我們就認為檢驗的結果是沒有足夠的證據拒絕零假設的。這個臨界點就是所謂的顯著性水平。

  因此無論對于(無)預測性檢驗還是預測方向性檢驗來說,P-值越低越難于斷言xt序列的歷史數據對yt的預測是無價值的,因而因果關系也就越難于拒絕。

  一般來講,非常顯著是P-值<1%,比較顯著是P-值介于1%和5%之間,勉強顯著是P-值介于5%和10%之間。而 P-值≥10%的預測性斷言就太勉強了,故為不顯著。

  注釋:

  1.比如越演越烈的貿易戰、美聯署忌諱提高利率、美國的失業率下降的比較低和就業增長率持平是歷次?;那罷?見附錄圖四)等等的跡象,再有就是離2008?;丫惺嗄甑惱飫嘁蛩?。

  2.《中國資本主義社會中的階級和階級斗爭》(2018.12.31) //redchinacn.org/portal.php?mod=view&aid=38021

  3.《美國的資本主義積累和?;?上、下)》(2019.4.29、2019.5.6)

  //redchinacn.net/portal.php?mod=view&aid=39083、39108

  4.《中國的資本主義積累和?;?下)》(2019.5.15) //redchinacn.net/portal.php?mod=view&aid=39136

  5.見

  //redchinacn.net/portal.php?mod =view&aid =28620

  6.《從“貿易戰”看“中華帝國主義論”的破產 —— 兼論中國資本主義的主要矛盾 》(2018.6.29) //redchinacn.net/portal.php?mod=view&aid=35785

  7.大衛·科茨 (Kotz) Review of Radical Political Economics, 2008, vol. 40, issue 2, 174-188

  8.舍曼(Sherman ) Review of Radical Political Economics, 1979, vol. 11, issue 1, 1-23

  9.兩者都在增長的數據不一定有真的相關性。比如華為公司總部大院里的楊樹也會隨著華為的擴張而增長,看似兩者的相關性很強。為了排除這種假的相關性,我們可以用兩組數據的增長率來對比。此刻,楊樹的增長率和華為銷售額的增長率就不再有明顯的相關性。

  10.受美國稅法的影響,企業和個人掩蓋利潤的動機極強。相比中小私人資產收入,公司的利潤會更多的反映其全球而并非美國本土的收益,并且其掩蓋利潤的空間比中小私人資產更大,因此公司利潤的指標其實不像私人中小資產收入那樣能夠更準確地反映美國本土經濟的狀況。

  11.為了透明起見,凡是感興趣的都可以發郵件至筆者的郵箱(engst#uibe.edu.cn,發郵件時請把地址上的井號變成@即可)獲取本研究在一個叫gretl(//gretl.sourceforge.net/)  的開源軟件上生成各個列表的程序和數據。

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