本文關(guān)鍵詞：新地緣政治經(jīng)濟(jì)框架下的經(jīng)濟(jì)危機(jī)可能性模擬，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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新地緣政治經(jīng)濟(jì)框架下的經(jīng)濟(jì)危機(jī)可能性模擬

發(fā)布日期： 2013-01-07 發(fā)布：  

  2012年第4期目錄       本期共收錄文章18篇

　　摘 要：本文根據(jù)Cohen的地緣政治理論和王錚等的地緣政治經(jīng)濟(jì)學(xué)觀點(diǎn)，構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)化世界為三國模型，并假設(shè)世界存在三種類型的地緣政治經(jīng)濟(jì)學(xué)國家：金融業(yè)主導(dǎo)國家，制造業(yè)主導(dǎo)國家及資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家。模型結(jié)構(gòu)追隨了經(jīng)典的C-P模型，通過引入?yún)R率，并將制造業(yè)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展為三要素的CES形式，用以分析匯率變動(dòng)下，三國就業(yè)的交互影響特征。在模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，采用C#與Matlab聯(lián)合編程對(duì)經(jīng)濟(jì)危機(jī)的模擬進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。對(duì)于模型的最優(yōu)化算法核心部分，采用Matlab編寫，并通過C#實(shí)現(xiàn)調(diào)用接口進(jìn)行運(yùn)算。從而開發(fā)了三國經(jīng)濟(jì)模擬系統(tǒng)，并運(yùn)用模擬系統(tǒng)進(jìn)行了相關(guān)的模擬分析。模擬發(fā)現(xiàn)，無論是金融業(yè)主導(dǎo)國家，制造業(yè)主導(dǎo)國家，還是資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家，只要有這個(gè)國家本身參與的貶值情景，其就業(yè)狀況就會(huì)有所改善；沒有這個(gè)國家參與的貶值情景，其就業(yè)狀況則會(huì)出現(xiàn)不同程度的降低。制造業(yè)主導(dǎo)國家的匯率變化更容易發(fā)揮影響力，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家則更容易受到匯率變化的影響，金融業(yè)主導(dǎo)國家則不大容易受到別國匯率變化的影響。
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　　關(guān)鍵詞：三國模型； 匯率； 就業(yè)
　　中圖分類號(hào)：F301.24；X32 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.3969/j.issn.1004-9479.2012.04.001
　　1 引言
　　Cohen提出了一種新的地緣結(jié)構(gòu)，在這個(gè)新的結(jié)構(gòu)中，放棄了冷戰(zhàn)所謂的“心臟地區(qū)”國，而是強(qiáng)調(diào)形成具有合作可能性的地緣戰(zhàn)略域（geostrategic realms）。他劃分全球?yàn)閮蓚�(gè)域：海洋域與歐亞陸域[1]。王錚等提出，在一個(gè)經(jīng)濟(jì)一體化的世界，存在三個(gè)地緣戰(zhàn)略域：金融業(yè)優(yōu)勢(shì)域、制造業(yè)優(yōu)勢(shì)域和資源開發(fā)業(yè)優(yōu)勢(shì)域[2]，以下簡(jiǎn)稱金融業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)國和資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家。這三種地緣政治經(jīng)濟(jì)學(xué)力量的博弈導(dǎo)致了世界經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化和經(jīng)濟(jì)危機(jī)的發(fā)生。事實(shí)上，這種國際性經(jīng)濟(jì)危機(jī)主要表現(xiàn)在匯率和就業(yè)方面。因此本文以匯率和就業(yè)為經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，研究地緣政治經(jīng)濟(jì)關(guān)系及其對(duì)全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響。
　　關(guān)于匯率與就業(yè)的關(guān)系研究，較早要追溯到Branson and Love和 Revenga。Branson and Love采用1970-1986 年間的季度數(shù)據(jù)研究了美國及日本的真實(shí)匯率變化對(duì)其自身制造業(yè)就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)不管是美國還是日本，其貨幣的升值都會(huì)導(dǎo)致其制造業(yè)產(chǎn)出與就業(yè)的下降，特別是耐用品部門[3]。Revenga則對(duì)美國制造業(yè)就業(yè)及工資與匯率的關(guān)系進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)1980-1985年間美元的升值導(dǎo)致了就業(yè)減少4.5-7.5%，工資平均減少1-2%[4]。Márquez and Pagés通過對(duì)18個(gè)拉美國家進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，實(shí)際貨幣的升值會(huì)導(dǎo)致就業(yè)的減少[5]。Burgess and Knetter對(duì)G-7國家進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)這些國家的就業(yè)與匯率之間也存在著顯著的聯(lián)系，根據(jù)他們的估計(jì)在大多數(shù)國家案例中貨幣的升值會(huì)導(dǎo)致制造業(yè)就業(yè)的下降[6]。Gourinchas運(yùn)用美國的季度數(shù)據(jù)研究了匯率對(duì)總就業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)貶值10%將導(dǎo)致貿(mào)易部門的就業(yè)增加0.3%，而這種情況的發(fā)生主要?dú)w功于進(jìn)口競(jìng)爭(zhēng)行業(yè)的就業(yè)創(chuàng)造[7]。Klein et al.通過建模對(duì)美國1973-1993年制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的研究則發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)性真實(shí)匯率顯著地影響崗位再分配（job reallocation）但不影響凈就業(yè)，而周期性真實(shí)匯率通過崗位破壞（job destruction）影響凈就業(yè)[8]。Ribeiro et al.則發(fā)現(xiàn)貨幣貶值會(huì)給巴西帶來大量的制造業(yè)就業(yè)[9]。Hatemi-J and Irandoust運(yùn)用面板單位根及協(xié)整方法對(duì)法國進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)論指出真實(shí)匯率的上升將導(dǎo)致法國制造業(yè)就業(yè)的顯著下降[10]。Oskooee et al.則利用協(xié)整及誤差修正模型對(duì)美國1961-2000年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)美元的貶值從短期來看對(duì)就業(yè)及工資有積極的促進(jìn)作用，而從長期看其影響卻是中性的[11]。
　　近年來，國內(nèi)學(xué)者也逐步開展了這方面的研究，并做出了卓有成效的工作。俞喬通過分析認(rèn)為，人民幣貶值15%-30%可能增加250萬-510萬個(gè)就業(yè)崗位[12]。萬解秋和徐濤則分析人民幣匯率調(diào)整對(duì)就業(yè)的實(shí)際影響，結(jié)果表明，人民幣實(shí)際升值將抑制就業(yè)的增長， 并加重就業(yè)負(fù)擔(dān)[13]。丁劍平和鄂永健運(yùn)用協(xié)整方法檢驗(yàn)中國匯率變化和就業(yè)及工資的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人民幣實(shí)際貶值會(huì)顯著增加貿(mào)易部門就業(yè)，但非貿(mào)易部門就業(yè)卻不敏感[14]。曾瑩對(duì)中國15個(gè)行業(yè)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)對(duì)于大多數(shù)行業(yè)，人民幣升值會(huì)抑制其就業(yè)增長，而貶值有利于其就業(yè)擴(kuò)張，尤其是對(duì)高開放度和勞動(dòng)密集型行業(yè)影響顯著[15]。鄂永健和丁劍平又通過在個(gè)體跨期最優(yōu)模型中引入內(nèi)生勞動(dòng)力供給，并同時(shí)假定對(duì)資本流動(dòng)存在限制，來分析實(shí)際匯率變動(dòng)對(duì)就業(yè)的影響[16]。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：只有當(dāng)消費(fèi)的跨期替代彈性比較小時(shí)，本幣實(shí)際貶值才會(huì)促進(jìn)就業(yè)的增加，反之貶值會(huì)使就業(yè)減少。沙文兵選用1994-2007年中國東部11省建立面板數(shù)據(jù)模型，研究發(fā)現(xiàn)人民幣實(shí)際有效匯率的水平與就業(yè)量顯著負(fù)相關(guān)：在其它條件不變的情況下，人民幣實(shí)際有效匯率指數(shù)上升1% ，就業(yè)量將下降0.126%[17]。這些研究都得出了基本一致的結(jié)果，即我國貨幣升值會(huì)帶來就業(yè)及產(chǎn)出的下降。
　　然而，另一些研究則從其他角度得出了不一樣的結(jié)果。Edwards對(duì)39個(gè)發(fā)展中國家進(jìn)行了實(shí)證研究，認(rèn)為貨幣的貶值會(huì)引起發(fā)展中國家國內(nèi)產(chǎn)出及實(shí)際工資的下降，導(dǎo)致就業(yè)的減少[18]。Fung對(duì)臺(tái)灣企業(yè)層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，真實(shí)的貨幣升值導(dǎo)致生存企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，從而提高生產(chǎn)率[19]。他們的研究顯示了一個(gè)顯著的規(guī)模效應(yīng)的存在。李曉峰和錢利珍則通過構(gòu)建測(cè)算傳導(dǎo)渠道的模型，分析中國的匯率影響就業(yè)的傳導(dǎo)渠道[20]。研究發(fā)現(xiàn)，人民幣匯率變動(dòng)會(huì)通過出口需求、資源配置和效率渠道對(duì)就業(yè)產(chǎn)生影響。其中，出口需求渠道的作用最強(qiáng)，效率渠道的作用次之，資源配置渠道的效應(yīng)最弱，但資源配置渠道的影響效應(yīng)為正，即匯率升值通過資源配置能帶動(dòng)就業(yè)，而出口需求和效率渠道的影響效應(yīng)為負(fù)，即匯率升值將通過出口需求和效率變動(dòng)減少就業(yè)。 　　謝杰構(gòu)建了一個(gè)可計(jì)算一般均衡模型（CGE）以量化估算人民幣實(shí)際匯率升值對(duì)中國經(jīng)濟(jì)各部門的影響，發(fā)現(xiàn)升值的財(cái)富效應(yīng)導(dǎo)致國內(nèi)購買力增強(qiáng)， 服務(wù)業(yè)、建筑業(yè)產(chǎn)出隨之增加，然而其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出會(huì)下降[21]。胡宗義，劉亦文則運(yùn)用動(dòng)態(tài)CGE進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)人民幣升值對(duì)中國宏觀經(jīng)濟(jì)不同經(jīng)濟(jì)變量會(huì)產(chǎn)生不一樣的結(jié)果，對(duì)貿(mào)易條件及CPI呈正向作用，對(duì)金屬、機(jī)械設(shè)備加工業(yè)等行業(yè)有正面的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，而對(duì)種植、養(yǎng)殖、運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)影響不大，服裝紡織等貨物貿(mào)易行業(yè)則會(huì)有負(fù)的影響[22]。
　　上述研究，無論是對(duì)發(fā)達(dá)國家的研究，還是對(duì)發(fā)展中國家的研究，都主要是針對(duì)制造業(yè)就業(yè)，從耐用品與非耐用品，到貿(mào)易部門與非貿(mào)易部門，及至具體的細(xì)分部門。對(duì)匯率調(diào)整的考慮，也都從真實(shí)匯率調(diào)整，到考慮趨勢(shì)性及周期性匯率的差異，及至匯率調(diào)整的短期與長期性。這些研究都是從就業(yè)或者匯率方面盡可能地挖掘更多的信息，從而更好地描述了匯率變化對(duì)就業(yè)的影響。這些研究還有一個(gè)重要的特征，都從某一個(gè)國家的角度探討其匯率的變化對(duì)本國就業(yè)的影響。但現(xiàn)今的世界是一個(gè)多邊聯(lián)系的世界，一個(gè)國家政策的變動(dòng)不僅會(huì)直接影響到本國及他國，而且還會(huì)通過他國受影響后的反饋間接影響到本國。特別是對(duì)于匯率來說，國與國之間的聯(lián)系和影響表現(xiàn)得更加緊密。這就要求我們從多國互動(dòng)的角度去考慮匯率對(duì)就業(yè)的影響，并構(gòu)建一個(gè)多國模型來研究這種關(guān)系。
　　因此，本文選擇在Pflüger[23]及Yamamoto[24]的兩國模型的基礎(chǔ)上，引入了匯率因素，并且考慮到適應(yīng)當(dāng)前的地緣政治經(jīng)濟(jì)格局，將兩國模型擴(kuò)展為三國模型。本文第二部分對(duì)模型進(jìn)行了具體介紹；第三部分介紹了模型的求解及相關(guān)參數(shù)設(shè)置；第四部分對(duì)模型的模擬結(jié)果進(jìn)行討論，分析各國匯率變化對(duì)各國就業(yè)的影響特征；第五部分進(jìn)行了相關(guān)總結(jié)。
　　2 模型
　　模型的構(gòu)建是在金融業(yè)國、制造業(yè)國、資源業(yè)國三國的地緣構(gòu)架上進(jìn)行的，在建模前，首先要對(duì)這三種類型國家的特點(diǎn)進(jìn)行描述與討論。
　　金融業(yè)主導(dǎo)國家具有如下特點(diǎn)：擁有富集的金融資本，通過金融資本進(jìn)行對(duì)全球各國的產(chǎn)業(yè)投資，控制世界的經(jīng)濟(jì)，是資本輸出國；具有較高的信用創(chuàng)造能力，能產(chǎn)生更多的資本進(jìn)行投資；掌握世界的最高技術(shù)水平；居民消費(fèi)水平高，通過低價(jià)獲取制造業(yè)國的制造品及資源業(yè)國的資源，保持很高的產(chǎn)品消費(fèi)量。更多的是產(chǎn)品及資源的輸入，由于其發(fā)達(dá)的金融業(yè)，也導(dǎo)致金融業(yè)主導(dǎo)國家居民存在大量的信貸消費(fèi)現(xiàn)象；人口較少，勞動(dòng)力成本高。
　　制造業(yè)主導(dǎo)國家擁有大量的勞動(dòng)力資源，勞動(dòng)力成本低廉，并有一定的技術(shù)水平及自然資源；在生產(chǎn)鏈中，處于中間水平，需要從金融業(yè)國輸入資本，從資源業(yè)國獲取資源，同時(shí)向金融業(yè)國與資源業(yè)國輸出制造業(yè)產(chǎn)品；金融業(yè)不發(fā)達(dá)，儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)化率較低。
　　資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家擁有豐富的自然資源，向金融業(yè)國與制造業(yè)國輸出資源；較低的技術(shù)水平，在生產(chǎn)鏈中處于下游；居民生活水平低；需要金融業(yè)主導(dǎo)國家向其輸入資本；金融業(yè)很不發(fā)達(dá)，儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)化率低下。
　　因此，模型中包含三個(gè)國家：A，B和C，分別代表金融業(yè)主導(dǎo)國家，制造業(yè)主導(dǎo)國家及資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家。三種生產(chǎn)要素：資本、勞動(dòng)及資源。三個(gè)部門：制造業(yè)、農(nóng)業(yè)及服務(wù)業(yè)。勞動(dòng)力在部門間流動(dòng)，不在國際間流動(dòng)。我們假設(shè)國家A（B，C）的總?cè)丝诜謩e為LA（LB，LC），有效勞動(dòng)人口為？灼ALA（？灼BLB，？灼CLC），其中？灼A（？灼B，？灼C）為A（B，C）國有效勞動(dòng)人口占總?cè)丝诒壤�，允許各國存在失業(yè)，人口在國內(nèi)產(chǎn)業(yè)間流動(dòng)。國民資本稟賦被當(dāng)?shù)貒�民平均地持有，其居民人均資本持有分別為kA（kB，kC）。資本在國際間是可流動(dòng)的：國家A（B，C）的資本持有者可以將資本投資到A，B，C三個(gè)國家的企業(yè)。國家A（B，C）可利用資源分別為NSA（NSB，NSC），資源對(duì)于每個(gè)國家來說是同質(zhì)的，資源可以在國際間流動(dòng)。
　　2.1 居民
　　根據(jù)Pflüger，國家i中的每個(gè)居民的偏好形式為：
　　Ui=？琢ilnCM，i+？茁ilnCS，i+CA，i （1）
　　其中，？琢i>0，？茁i，CM，i表示i國的制造業(yè)產(chǎn)品消費(fèi)集，CS，i表示i國服務(wù)業(yè)產(chǎn)品消費(fèi)集，CA，i表示i國的農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)集，i=A，B，C。
　　對(duì)于CM，i我們又假設(shè)其為如下形式：
　　CM，i=（■x■■）■ （2）
　　其中，？滓>1表示不同國家制造業(yè)產(chǎn)品間的替代彈性，xij表示i國消費(fèi)者對(duì)j國制造業(yè)產(chǎn)品的消費(fèi)量，j=A，B，C。
　　居民消費(fèi)預(yù)算限為：
　　GM，iCM，i+pS，iCS，i+pA，iCA，i=Ci （3）
　　這里，GM，i是i國CES形式的價(jià)格指數(shù)，pA，i為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格，pS，i為服務(wù)產(chǎn)品價(jià)格，Ci為i國用于消費(fèi)部分的人均可支配收入。
　　Ci=（1-si）yi （4）
　　其中，si為i國居民儲(chǔ)蓄率水平，yi為i國居民人均可支配收入。
　　參照Pflüger，本文將價(jià)格指數(shù)GM，i設(shè)計(jì)為如下形式：
　　CM，i=（■（（mi /mj）？子ijTijpj）1-？滓）■ （5）
　　其中，pj為j國企業(yè)生產(chǎn)的制造品離岸價(jià)格。mi （mj）定義為i國（j國）的匯率水平即一單位的世界貨幣兌換mi （mj）單位的i國（j國）貨幣；？子ij為i國到j(luò)國的冰山成本系數(shù)，表示運(yùn)輸成本的損失，每單位i國（j國）產(chǎn)品輸出到j(luò)國（i國）只剩余1/？子ij單位產(chǎn)品），令i=j時(shí)，？子ij=1；Tij表示i國對(duì)j國產(chǎn)品征收的關(guān)稅系數(shù)，Tij-1為i國對(duì)j國產(chǎn)品征收的關(guān)稅稅率。于是，（mi /mj）？子ijTijpj即表示j國企業(yè)生產(chǎn)的制造品在i國市場(chǎng)的銷售價(jià)格。
　　我們假設(shè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)只取決于勞動(dòng)力的投入，于是i國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為：
　　XA，i=AiLA，i （6）
　　其中，XA，i為i國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，LA，i為i國農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入，Ai反映i國的整體技術(shù)水平。 　　我們又假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品為基本消費(fèi)品，各種農(nóng)產(chǎn)品都是同質(zhì)的，在國家內(nèi)自給，于是在完全競(jìng)爭(zhēng)的情況下，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格等于其邊際成本，勞動(dòng)力價(jià)格即工資等于其邊際產(chǎn)出。將農(nóng)產(chǎn)品作為基準(zhǔn)商品，從而確定i國的工資率為wi=Ai。此時(shí)，i國農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的總需求為LiCA，i。
　　另外，對(duì)于服務(wù)產(chǎn)品，，服務(wù)完全是勞動(dòng)者的勞動(dòng)付出，我們認(rèn)為一單位的服務(wù)對(duì)應(yīng)一單位的勞動(dòng)，于是i國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為：
　　XS，i=LS，i （7）
　　其中，XS，i為i國服務(wù)業(yè)產(chǎn)出，LS，i為i國服務(wù)業(yè)勞動(dòng)投入。此時(shí)i國服務(wù)產(chǎn)品的價(jià)格為：
　　pS，i=Ai（8）
　　參照Yamamoto，效用最大化i國消費(fèi)者的需求函數(shù)有：
　　C■=？琢■G■■（9）
　　CS，i=？茁ip■■（10）
　　CA，i=C■-？琢■-？茁i（11）
　　xji=？琢■（（mi /mj）？子ijpj）-？滓G■■（12）
　　對(duì)i國居民的服務(wù)產(chǎn)品的需求，將式（8）代入（10），我們可得到i國居民對(duì)服務(wù)產(chǎn)品的人均需求，進(jìn)而可知其對(duì)服務(wù)產(chǎn)品的總需求為Li？茁iA■■。
　　另外，根據(jù)各國消費(fèi)者對(duì)各國制造業(yè)產(chǎn)品的需求量，我們也可以得到i國制造業(yè)產(chǎn)品的總需求：
　　XD，i=■？子ijLjxij（13）
　　其中，？子ijLjxij表示j國居民對(duì)i國制造品的總需求量。由于運(yùn)輸方面的損耗，j國居民消費(fèi)1單位i國產(chǎn)品，國則要向其提供？子ij單位產(chǎn)品。
　　2.2 企業(yè)
　　根據(jù)Krugman，制造業(yè)國產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，包括固定成本和不變的邊際成本，且存在規(guī)模經(jīng)濟(jì)：
　　Fi=？酌i+？自iXMS，i（14）
　　其中，F(xiàn)i為i國生產(chǎn)商品使用的中間產(chǎn)品投入量；XMS，i為i國制造業(yè)產(chǎn)品的產(chǎn)出量；？酌i為固定成本；？自i為邊際成本。
　　中間產(chǎn)品的生產(chǎn)函數(shù)為，
　　Fi=Ai（？孜■L■■+？孜■K■■+？孜■N■■）■■（15）
　　其中？孜■為勞動(dòng)力的分配系數(shù)，？孜■為資本的分配系數(shù)，？孜■為資源的分配系數(shù)，L■為i國制造業(yè)實(shí)際投入的勞動(dòng)力，K■為i國制造業(yè)實(shí)際投入的資本，N■為i國制造業(yè)實(shí)際投入的資源，？籽為要素的替代彈性。
　　于是i國制造業(yè)生產(chǎn)函數(shù)可寫為：
　　X■=？酌i/？自i+？自i-1Ai（？孜■L■■+？孜■K■■+？孜■N■■）■■（16）
　　假定各國企業(yè)都能按各種資源的最優(yōu)配置進(jìn)行生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)成本最小化。令CT，i為i國生產(chǎn)中間產(chǎn)品所需總成本，于是
　　minCT，i=wiLMD，i+rK，iKD，i+pN，iND，i（17）
　　s.t.Fi=Ai（？孜■L■■+？孜■K■■+？孜■N■■）■■（18）
　　根據(jù)成本最小化原則，可得
　　C■■=A■■（？孜■■w■■+？孜■■r■■+？孜■■p■■）■■Fi （19）
　　其中，C■■為要素最優(yōu)投入組合下 的總成本，wi為勞動(dòng)的報(bào)酬（工資），rk，i為資本的報(bào)酬（利率），pN，i為資源的價(jià)格，假設(shè)中間產(chǎn)品在國內(nèi)的生產(chǎn)是完全競(jìng)爭(zhēng)的，于是價(jià)格等于其邊際成本，故中間產(chǎn)品的價(jià)格指數(shù)與中間產(chǎn)品的邊際生產(chǎn)成本相等：
　　pF，i=A■■（？孜■■w■■+？孜■■r■■+？孜■■p■■）■■ （20）
　　于是，i國制造業(yè)企業(yè)的利潤函數(shù)可寫為：
　　？仔■=■（p■-v■p■）？子■L■x■-？酌■p■ （21）
　　廠商追求利潤最大化，根據(jù)Krugman，于是企業(yè)便會(huì)把出廠價(jià)格定在：
　　p■=■v■p■=■v■A■■（？孜■■w■■+？孜■■r■■+？孜■■p■■）■■ （22）
　　2.3 市場(chǎng)均衡
　　在市場(chǎng)均衡的情況下，i國產(chǎn)品的供給等于其需求量，即XMS，i=XMD，i。由于i國制造業(yè)企業(yè)在最優(yōu)配置下進(jìn)行生產(chǎn)，在生產(chǎn)量確定的情況下，按最小成本生產(chǎn)原則，i國制造業(yè)各生產(chǎn)要素的投入情況：
　　LDM，i=（（r■+v■XMD，i）/Ai）■（？孜■■/w■■）■（？孜■■w■■+？孜■■r■■+？孜■■p■■）■■ （23）
　　K■=L■（w■？孜■/r■？孜■）■ （24）
　　N■=L■（w■？孜■/p■？孜■）■ （25）
　　市場(chǎng)的均衡不僅需要保證產(chǎn)品市場(chǎng)的出清，還包括資本市場(chǎng)與資源市場(chǎng)的出清。由于資本是在全球自由流動(dòng)的，于是資本市場(chǎng)的出清由式（26）表示：
　　■（（Ii+ki）Li-KD，i）/mi=0 （26）
　　其中，Ii為i國人均投資量，（（Ii+ki）Li-KD，i）/mi為以世界貨幣表示的i國資本供需差額。
　　Ii=siyi+kCredit，i （27）
　　這里，kCredit，i為信貸資本。我們認(rèn)為，金融業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)國及資源業(yè)國三國在金融發(fā)展水平上存在巨大差異。金融業(yè)主導(dǎo)國家憑借其高度發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)及強(qiáng)大的金融實(shí)力，可以發(fā)揮巨大的信用創(chuàng)造能力，增強(qiáng)國內(nèi)的投資能力；而制造業(yè)國及資源業(yè)國則缺乏信用創(chuàng)造能力，其儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資的能力也較弱。為此，我們引入信貸資本，用以簡(jiǎn)單的表達(dá)三個(gè)國家這種融資能力的差距。若kCredit，i>0，表明該國金融市場(chǎng)發(fā)達(dá)，kCredit，i<0則表示該國金融市場(chǎng)落后，儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)化率較低。
　　對(duì)于資源市場(chǎng)的出清，則由式（28）表示：
　　■（NS，i-ND，i）=0 （28）
　　其中，NS，i-ND，i表示i國資源供需差額。
　　對(duì)于勞動(dòng)力市場(chǎng)，根據(jù)凱恩斯的有效需求理論，我們?cè)试S失業(yè)存在：
　　LUnEM，i=？灼iLi-LMD，i-LA，i-LS，i （29）
　　其中，LUnEM，i為i國的失業(yè)人口，LA，i=XA，i/Ai，LS，i=AiXS，i。 　　2.4 模型傳導(dǎo)機(jī)制
　　根據(jù)整個(gè)模型框架，我們進(jìn)一步從A國匯率變動(dòng)的角度，探討了模型的傳導(dǎo)機(jī)制（圖1）。假定A國產(chǎn)品的供需正處在一個(gè)平衡點(diǎn)，當(dāng)A國匯率變動(dòng)后，將會(huì)對(duì)資本市場(chǎng)、資源市場(chǎng)產(chǎn)生直接影響，從而導(dǎo)致A國的利率及A國資源價(jià)格的變化，結(jié)合A國的工資，通過公式（22）改變了A國的制造品價(jià)格。當(dāng)然，B國、C國的制造品價(jià)格也會(huì)因?yàn)楫a(chǎn)生變化。然后，由A、B、C三國的制造品價(jià)格，結(jié)合AB國之間、AC國之間的關(guān)稅，以及A國的匯率，通過公式（5），影響到A國市場(chǎng)的價(jià)格指數(shù)。另一方面，A國家居民消費(fèi)總量由A國居民可支配收入決定，結(jié)合A國制造品價(jià)格，通過公式（12）決定A國居民對(duì)A國制造品的需求量，同理結(jié)合相關(guān)國家關(guān)稅與匯率情況決定B國、C國居民分別對(duì)A國制造品的需求量，從而通過公式（13）得出A國制造品的總需求量。由于需求決定供給，從而進(jìn)一步導(dǎo)致A國制造品供給的變化，從而根據(jù)式（23）、（24）及（25）決定A國資本及資源的需求量，進(jìn)而再一次影響到資本市場(chǎng)與資源市場(chǎng)的變動(dòng)，如此循環(huán)，通過優(yōu)化算法去逼近式（26）、（28），在對(duì)A、B、C三國利率及資源價(jià)格的尋優(yōu)過程中，實(shí)現(xiàn)資本、資源、制造品市場(chǎng)的平衡，得到A國制造品的供給量及其他相關(guān)數(shù)據(jù)。最后，根據(jù)（23）式，得到制造業(yè)勞動(dòng)需求量，結(jié)合服務(wù)業(yè)勞動(dòng)需求、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)需求以及A國的總勞動(dòng)供給，通過（29）式計(jì)算出A國的失業(yè)情況，得到失業(yè)率。
　　3 模擬參數(shù)設(shè)置
　　Fujita et al.[26]指出對(duì)于一個(gè)三區(qū)域的模型，要得出三個(gè)地區(qū)情況的解析解是困難的，但可以運(yùn)用數(shù)值模擬的方法獲得一些數(shù)值解，用以分析三區(qū)域的情況。因此，本文采用C#與Matlab聯(lián)合編程進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。對(duì)于模型的最優(yōu)化算法核心部分，采用Matlab編寫，并通過C#實(shí)現(xiàn)調(diào)用接口進(jìn)行運(yùn)算。從而，開發(fā)了三國經(jīng)濟(jì)增長模擬系統(tǒng)（Three-Country Economy Simulation System，T-CESS）作為分析工具，具體開發(fā)過程在此略過。
　　3.1 基本參數(shù)設(shè)置
　　運(yùn)用T-CESS系統(tǒng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)模擬研究，首先需要對(duì)相關(guān)的參數(shù)及變量的初始值進(jìn)行設(shè)定。本文對(duì)匯率變化的模擬，其相關(guān)參數(shù)與變量初始值的設(shè)定，具體可參見表1。
　　為了表征金融業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家三中類型的國家，本文對(duì)金融業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)主導(dǎo)國家及資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家三國的人口數(shù)分別設(shè)為400，1600，800，這主要體現(xiàn)了制造業(yè)主導(dǎo)國家勞動(dòng)力的豐度；人均資本存量分別設(shè)為0.7，0.6，0.55，這體現(xiàn)了三國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異；而金融業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)主導(dǎo)國家及資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家的可利用資源則設(shè)置為150，600，1500，這體現(xiàn)了三種類型國家資源豐富程度的差異；為體現(xiàn)出各國技術(shù)水平的差異，在技術(shù)參數(shù)方面，金融業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家分別設(shè)置為1.4，1.3，1.2；本文認(rèn)為金融業(yè)主導(dǎo)國家居民有更低的儲(chǔ)蓄率，因而金融業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家的儲(chǔ)蓄率分別設(shè)置為0.2，0.3，0.3；在直接標(biāo)價(jià)法下，將金融業(yè)主導(dǎo)國家，制造業(yè)主導(dǎo)國家，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家的匯率分別設(shè)置為1.2，5.1，5.5，體現(xiàn)了金融業(yè)主導(dǎo)國家有更高的幣值水平，制造業(yè)主導(dǎo)國家次之，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家最低；本文假設(shè)金融業(yè)主導(dǎo)國家金融市場(chǎng)發(fā)達(dá)有很強(qiáng)的信用創(chuàng)造能力，而制造業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家信用創(chuàng)造能力缺乏，儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)化率低下，于是對(duì)金融業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)主導(dǎo)國家及資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家的信貸資產(chǎn)分別設(shè)定為0.36，-0.08，-0.09；對(duì)于各國農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的消費(fèi)，本文假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)為基本品消費(fèi)，其消費(fèi)量都是相同的，故都設(shè)置為0.2；各國間的冰山成本系數(shù)都為1.2；國家間的關(guān)稅系數(shù)都為1.2；資本分配系數(shù)按照資本的豐富程度來設(shè)定，金融業(yè)主導(dǎo)國家資本充足故較小為0.16，制造業(yè)主導(dǎo)國家次之為0.2，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家最大為0.24；資源分配系數(shù)按照資源豐富程度來設(shè)定，金融業(yè)主導(dǎo)國家資源最為稀缺，受制于資源故最大設(shè)為0.35，制造業(yè)主導(dǎo)國家有一定的資源豐度故稍小為0.28，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家資源豐富故較小為0.2；勞動(dòng)力分配系數(shù)由1減去各國其他資源分配系數(shù)得到，具體分別為0.49，0.52，0.56，這在某種意義上是一種勞動(dòng)力熟練程度的反映，體現(xiàn)了各國生產(chǎn)同樣產(chǎn)品的勞動(dòng)力消耗量；其他的相關(guān)設(shè)定可見表2及參照模型中的相關(guān)變量說明。
　　3.2 基本情景設(shè)置
　　為了全面地了解各種匯率變化情況下各國就業(yè)率的變動(dòng)情況，首先需要設(shè)置一個(gè)基準(zhǔn)情景（參見表2中的情景0），將金融業(yè)主導(dǎo)國家，制造業(yè)主導(dǎo)國家，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家的匯率，分別設(shè)置為1.20，5.10，5.50。在情景0的基礎(chǔ)上，本文展開了各國匯率變動(dòng)的情景模擬，模擬一共分為六種情景（參見表2中的情景1-情景6）：金融業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)主導(dǎo)國家、資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家分別單方面貨幣貶值10%；金融業(yè)主導(dǎo)國家與制造業(yè)主導(dǎo)國家、金融業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家、制造業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家兩國同時(shí)貨幣貶值10%。若三個(gè)國家同時(shí)貶值10%，則三國間的匯率相對(duì)值不發(fā)生變化，故貶值只有6種情景；而升值即是與貶值相反的情景模擬。通過情景1-6與情景0之間的對(duì)比，便可分析各國匯率變動(dòng)對(duì)各國經(jīng)濟(jì)的影響特征以及匯率影響各國經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)機(jī)制。
　　4 結(jié)果分析
　　按照匯率貶值的各種情景，本文利用T-CESS系統(tǒng)展開相應(yīng)的模擬，并對(duì)各種情景下各國就業(yè)率的變化情況進(jìn)行分析，具體見表2。
　　首先，我們分析金融業(yè)主導(dǎo)國家貨幣貶值10%對(duì)各國的影響，具體見表2中的情景1。從表中可見，金融業(yè)主導(dǎo)國家的就業(yè)率從93.8534%上升到94.4443%，上升0.5909%，制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從90.8334%下降為90.4307%，下降0.4027%，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從95.4947%下降為94.3912%，下降1.1034%。由此表明，金融業(yè)主導(dǎo)國家貨幣貶值會(huì)帶來金融業(yè)主導(dǎo)國家本身就業(yè)率一定幅度的上升，但卻會(huì)導(dǎo)致制造業(yè)主導(dǎo)國家及資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率的下降，特別是對(duì)資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率下降的影響最為嚴(yán)重。 　　接下來，可以分析制造業(yè)主導(dǎo)國家貨幣貶值10%對(duì)各國的影響情況。從表2可見，金融業(yè)主導(dǎo)國家的就業(yè)率從93.8534%下降到93.5084%，下降0.3450%，制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從90.8334%上升為92.2051%，上升1.3717%，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從95.4947%下降為93.5939%，下降1.9008%。由此表明，制造業(yè)主導(dǎo)國家貨幣貶值會(huì)帶來制造業(yè)主導(dǎo)國家本身就業(yè)率較大幅度的上升，但卻會(huì)導(dǎo)致金融業(yè)主導(dǎo)國家及資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率的下降，特別是對(duì)資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率下降有嚴(yán)重的影響。
　　進(jìn)一步考慮資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家貨幣貶值10%的情況，從表2可見，金融業(yè)主導(dǎo)國家的就業(yè)率從93.8534%下降到93.5903%，下降0.2631%，制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從90.8334%下降為90.0550%，下降0.7785%，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從95.4947%上升為98.9166%，上升3.4219%。由此表明，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家貨幣貶值會(huì)帶來資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家本身就業(yè)率大幅度的上升，但卻會(huì)導(dǎo)致金融業(yè)主導(dǎo)國家及制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率的下降，特別是對(duì)制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率下降有較大的影響。
　　另外，對(duì)于金融業(yè)主導(dǎo)國家與制造業(yè)主導(dǎo)國家同時(shí)貶值10%對(duì)各國就業(yè)率的影響。從表2可見，金融業(yè)主導(dǎo)國家的就業(yè)率從93.8534%上升到94.1333%，上升0.2799%，制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從90.8334%上升為91.6479%，上升0.8145%，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從95.4947%下降為92.4520%，下降3.0427%。由此表明，金融業(yè)主導(dǎo)國家與制造業(yè)主導(dǎo)國家同時(shí)貶值會(huì)帶來金融業(yè)主導(dǎo)國家與制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率一定幅度的上升，制造業(yè)主導(dǎo)國家上升幅度較大，但卻會(huì)導(dǎo)致資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率的嚴(yán)重下降。
　　金融業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家同時(shí)貶值10%對(duì)各國就業(yè)率的影響，見表2。從表中可見，金融業(yè)主導(dǎo)國家的就業(yè)率從93.8534%上升到94.2238%，上升0.3705%，制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從90.8334%下降為89.5744%，下降1.2590%，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從95.4947%上升為97.5414%，上升2.0468%。由此表明，金融業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家同時(shí)貶值會(huì)帶來金融業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率的上升，其中資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率有很大幅度的上升，但卻會(huì)導(dǎo)致制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率較大程度的下降。
　　最后，考察制造業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家同時(shí)貶值10%對(duì)各國就業(yè)率的影響。從表2可見，金融業(yè)主導(dǎo)國家的就業(yè)率從93.8534%下降到93.2569%，下降0.5964%，制造業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從90.8334%上升為91.3737%，上升0.5403%，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率從95.4947%上升為96.8070%，上升1.3123%。由此表明，制造業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家同時(shí)貶值會(huì)帶來制造業(yè)主導(dǎo)國家與資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率一定幅度的上升，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家上升幅度較大，但卻會(huì)導(dǎo)致金融業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率一定程度的下降。
　　綜合各種情景對(duì)各國就業(yè)影響的特征，各國進(jìn)行貨幣貶值而對(duì)本國就業(yè)狀況的改善，都是以犧牲他國就業(yè)為代價(jià)的；金融業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率受匯率變化的影響較小，無論是正向還是負(fù)向，其變化幅度都不大；制造業(yè)主導(dǎo)國家相對(duì)金融業(yè)主導(dǎo)國家其就業(yè)率受匯率影響的變化幅度較大；而資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率對(duì)匯率變化有相當(dāng)?shù)拿舾行�，很容易受到匯率變動(dòng)的沖擊而出現(xiàn)就業(yè)震蕩現(xiàn)象。
　　5 結(jié)論
　　本文構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的三國模型，并假設(shè)世界存在三種類型的國家：金融業(yè)主導(dǎo)國家，制造業(yè)主導(dǎo)國家及資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家。模型結(jié)構(gòu)追隨了經(jīng)典的C-P模型，本文在Pflüger及Yamamoto模型的基礎(chǔ)上，將兩國擴(kuò)展為三國，通過引入?yún)R率，并將制造業(yè)生產(chǎn)函數(shù)擴(kuò)展為三要素的CES形式，用以分析匯率變動(dòng)下，三國就業(yè)的交互影響特征。在模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，采用C#與Matlab聯(lián)合編程對(duì)經(jīng)濟(jì)危機(jī)的模擬進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。對(duì)于模型的最優(yōu)化算法核心部分，采用Matlab編寫，并通過C#實(shí)現(xiàn)調(diào)用接口進(jìn)行運(yùn)算。從而開發(fā)了三國經(jīng)濟(jì)模擬系統(tǒng)，并運(yùn)用模擬系統(tǒng)進(jìn)行了相關(guān)的模擬分析。并設(shè)置了各種貶值情景，用以模擬各種情景下，各國就業(yè)的變化特征。
　　通過模擬分析，我們發(fā)現(xiàn)：各國的貶值策略會(huì)對(duì)本國的就業(yè)狀況帶來改善，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家貶值對(duì)本國就業(yè)帶來的改善最大，制造業(yè)主導(dǎo)國家次之，金融業(yè)主導(dǎo)國家最�。蝗魏螄�家的貶值策略在帶來本國就業(yè)改善的同時(shí)，也會(huì)導(dǎo)致其他國家就業(yè)率的下降；兩國的聯(lián)合貶值情景，會(huì)帶來第三方國家就業(yè)率的較大幅度的下降；制造業(yè)主導(dǎo)國家貶值對(duì)他國就業(yè)的影響較大，資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家次之，金融業(yè)主導(dǎo)國家最��；資源開發(fā)業(yè)主導(dǎo)國家的就業(yè)率最容易受到他國貨幣貶值的沖擊，制造業(yè)主導(dǎo)國家次之，金融業(yè)主導(dǎo)國家就業(yè)率不易受到他國匯率變化的影響。
　　通過本文的研究，雖然我們給出了各種匯率調(diào)整對(duì)各國就業(yè)的影響特征，然而卻沒有給出匯率對(duì)就業(yè)的影響渠道。在我們的其他相關(guān)研究中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)匯率進(jìn)行調(diào)整后，不僅各國的就業(yè)率會(huì)發(fā)生改變，各國的生產(chǎn)、居民消費(fèi)、資本資源流動(dòng)以及各個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格指數(shù)都會(huì)發(fā)生改變。需要指出的是，通過貶值換來的就業(yè)改善，往往都是以犧牲貶值國居民消費(fèi)為代價(jià)的。因此，這需要進(jìn)一步對(duì)這些方面的影響特征進(jìn)行分析，從而有助于理清匯率變化對(duì)各國就業(yè)影響的傳導(dǎo)渠道，更好更全面的認(rèn)識(shí)匯率對(duì)就業(yè)的影響。
　　參考文獻(xiàn)：
　　[1] Cohen SB. Global Geopolitical Change in the Post-Cold War Era[J]. Annals of the Association of American Geographers， 1991， 81（4）： 551-580.
　　[2] 王錚，夏海斌，吳靜. 普通地理學(xué)[M]. 北京：科學(xué)出版社，2010. 　　[3] Branson W， Love J. United States Manufacturing and the Real Exchange Rate[A]. In： Misalignment of Exchange Rates： Effects on Trade and Industry[C]. Edited by Marston R. Chicago， Illinois： University of Chicago Press， 1988.
　　[4] Revenga A. Exporting Jobs ？ The Impact of Import Competition on Employment and Wages in US Manufacturing[J]. Quarterly Journal of Economics， 1992， 107（1）： 255-284.
　　[5] Márquez G， Pagés C. Trade and Employment： Evidence from Latin America and the Caribbean[Z]. In： RES Working Papers. Inter-American Development Bank， Research Department， 1997.
　　[6] Burgess S， Knetter M. An International Comparison of Employment Adjustment to Exchange Rate Fluctuations[J]. Review of International Economics， 1998（6）： 151-163
　　[7] Gourinchas P-O. Exchange Rates and Jobs： What Do We Learn from Job Flows？[A]. In： NBER Macroeconomics Annual 1998[C]. Cambridge， MA： The MIT Press， 1998： 153-207.
　　[8] Klein MW， Schuh S， Triest R. Job Creation， Job Destruction， and the Real Exchange Rate[J]. Journal of International Economics， 2003， 59： 239-265.
　　[9] Ribeiro EP， Corseuil C， Santos D et al. Trade Liberalization， the Exchange Rate and Job Flows in Brazil[J]. Journal of Economic Policy Reform， 2004， 7（4）： 209-223.
　　[10] Hatemi-J A， Irandoust M. The Response of Industry Employment to Exchange Rate Shocks ： Evidence from Panel Cointegration[J]. Applied Economics， 2006， 38（4）： 415-421.
　　[11] Oskooee M-B， Mirzaie IA， Miteza. I. Sectoral Employment， Wages and the Exchange Rate： Evidence from the U. S[J]. Eastern Economic Journal， 2007， 33： 125-135.
　　[12] 俞喬. 論中國匯率政策與國內(nèi)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的沖突及協(xié)調(diào)[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，1999（7）：23-32.
　　[13] 萬解秋，徐濤. 匯率調(diào)整對(duì)中國就業(yè)的影響—基于理論與經(jīng)驗(yàn)的研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2004（2）：39-46.
　　[14] 丁劍平，鄂永健. 實(shí)際匯率、工資和就業(yè)—對(duì)中國貿(mào)易部門和非貿(mào)易部門的實(shí)證研究[J]. 財(cái)經(jīng)研究，2005（11）：l-8.
　　[15] 曾瑩. 匯率沖擊和行業(yè)就業(yè)調(diào)整[J]. 南開經(jīng)濟(jì)研究，2006（5）：46-55.
　　[16] 鄂永健，丁劍平. 實(shí)際匯率與就業(yè)—基于內(nèi)生勞動(dòng)力供給的跨期均衡分析[J]. 財(cái)經(jīng)研究，2006，32（4）：13-48.
　　[17] 沙文兵. 人民幣實(shí)際有效匯率的水平與波動(dòng)性對(duì)就業(yè)的影響—基于東部地區(qū)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J]. 世界經(jīng)濟(jì)研究，2009（4）：20-24.
　　[18] Edwards S. Real Exchange Rates， Devaluation， and Adjustment Exchange Rate Policy in Developing Countries[M]. Cambridge， Massachusetts： The MIT Press， 1989.
　　[19] Fung L. Large real exchange rate movements， firm dynamics， and productivity growth[J]. Canadian Journal of Economics-Revue Canadienne D Economique， 2008， 41（2）： 391-424.
　　[20] 李曉峰，錢利珍. 人民幣實(shí)際有效匯率變動(dòng)對(duì)就業(yè)影響的傳導(dǎo)渠道分析[J]. 上海金融，2010（4）：71-77.
　　[21] 謝杰. 人民幣實(shí)際匯率升值對(duì)中國經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)的影響—基于可計(jì)算一般均衡模型（CGE）的分析[J]. 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)，2010（3）：29-36. 　　[22] 胡宗義，劉亦文. 人民幣激進(jìn)升值對(duì)中國經(jīng)濟(jì)沖擊的動(dòng)態(tài)CGE分析[J]. 湖南師范大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)，2010（4）：91-94.
　　[23] Pflüger M. A Simple， Analytically Solvable， Chamberlinian Agglomeration Model[J]. Regional Science and Urban Economics， 2004， 34（5）： 565-573.
　　[24] Yamamoto K. Location of Industry， Market Size， and Imperfect International Capital Mobility[J]. Regional Science and Urban Economics， 2008， 38（5）： 518-532.
　　[25] Krugman P. Increasing Return and Economic Geography[J]. The Journal of Political Economy， 1991， 99： 483-499.
　　[26] Fujita M， Krugman P， Venables AJ. The Spatial Economy： Cities， Regions， and International Trade[M]. Cambridge， Massachusetts： MIT Press， 2001.
　　New Geopolinomic Frame and Economic Crisis
　　XIONG Wen1， WANG Zheng1，2
　　（1. Institute of Policy and Management Science， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100080， China；
　　2. Key Laboratory of Geography Information Science， Ministry of State Education of China， East China Normal University， Shanghai 200062， China ）
　　Abstract： This paper presents a simple three-country model which， like the canonical core-periphery（CP） model. However， in contrast to that model， the manufacturing functions are expanded to three elements CES production function， and the present model introduced exchange rate， contains three types country： financial centralized country， resources centralized country and manufacturing centralized country. But in this paper， we focus on the effect of exchange rate on the employment of three countries. Based on the model， a computer system is constructed using C# and Matlab. As for the kernel， this paper used Matlab platform； to the interface， C# is used. After all， this paper simulated financial crisis successfully. As long as we concern， the employment rate will increase when a country takes part in devaluation no matter what type it belongs to. On the other side， the participation of other countries weakens the former’s employment increment while the ones failing participation see the growth in employment whose result is influenced by the amount of participation countries. Besides， the financial centralized countries observe a relatively less impact of devaluation on their employment rate； the manufacturing centralized countries would be heavily affected by the devaluation while resource centralized countries are much sensitive to it register as the vibrant in employment rate. Another point is that financial centralized countries have least influence on other countries considering the change of rate； as to manufacturing centralized countries which has a mid-level force in the reaction of other countries to its mutative rate experience a greatest impact on employment rate； after all resource centralized countries influenced other countries most on their response to employment rate. To put it frankly， given employment rate， manufacturing centralized countries play a most important role while resource centralized countries are easily disturbed by others， besides， we do not see much can the financial centralized countries do.
　　Key words： three-country model； exchange rates； employment； simulation.

  本文關(guān)鍵詞：新地緣政治經(jīng)濟(jì)框架下的經(jīng)濟(jì)危機(jī)可能性模擬，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。