计量经济学论文 关于影响就业人数因素的计量分析

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——关于影响就业人数因素的计量分析

一、问题的提出

就业是民生之本，是人民改善生活的基本前提和基本途径。中国有近13亿人口，是世界上人口最多的国家。在中国，解决就业问题任务繁重、艰巨、紧迫。

中国劳动年龄人口众多，国民教育水平较低，就业矛盾十分突出。主要表现在：劳动力供求总量矛盾和就业结构性矛盾同时并存，城镇就业压力加大和农村富余劳动力向非农领域转移速度加快同时出现，新成长劳动力就业和失业人员再就业问题相互交织。

中国的劳动力供给具有刘易斯所提出的无限劳动供给的特征，所以解决就业问题对中国政府来说是一个艰巨的任务。自90年代后期，中国的就业形势就一直比较严峻。农村剩余劳动力压力加大是另一个严峻问题。目前全国迁移人口超过亿，农村劳动力转移的规模和速度都在加大。以上现象说明了中国目前的就业形势严峻，解决中国的就业问题对中国政府对人民福利都是至关重要的，所以本文旨在研究一些对就业存在较大影响作用的因素，建立计量模型，测算这些因素的作用。

二、模型设定

影响就业人数的因素有很多，我们主要考虑一下变量国内生产总值、财政支出、平均工资水平。

（一）国内生产总值

GDP每增长1%就可以为我国创造近100万个就业岗位，又由于经济稳定增长同充分就业同样都是我们所追求的宏观经济目标，所以如果保证每年的经济快速增长以创造更多的就业岗位是我们最希望看到的结果，所以如何保证经济的可持续发展是我们十分关注的问题。

（二）财政支出

增加财政支出即是实行积极的财政政策，它可以拉动经济增长，增加政府投资，创造新的就业岗位。

但是靠财政支出拉动经济增长也会带来负面效应，我国从98年以来一直实行积极的

财政政策，利用投资的增加来拉动经济的增长，成效显着。但是也出现了投资过热的现象，这样会有可能造成经济的虚假增长，一方面由于政府的投资行为增加了个生产者的投资信心，拼命的扩大生产规模；另一方面却是人们的消费不足，无法吸收生产出来的产品，投资过热，消费不足，造成了市场上的供给大于需求，存货增加，很容易形成经济泡沫。

所以我国政府从去年开始实行一系列的宏观调控举措来避免投资的过热现象，防止经济泡沫的产生。

（三）平均工资水平

根据西方经济学中的工资理论，在完全竞争市场中，工资完全由劳动力的供给和需求决定。对劳动者来说，劳动供给决策实质上是把他有限的时间在劳动和闲暇之间进行合理分配的问题。工作所带来的收入与闲暇的享乐互为成本。当工资上升时，闲暇的价格就会上升，这样就使得劳动力的供给增加。而工资的上升会使人们更加富裕，扩大了人们对闲暇的需求，这就会使得工资上升至一定水平后，劳动力的供给减少。这样就会形成工资率与劳动力供给的背弯曲线。

我认为处于背弯曲线的递增阶段是代表了发展中国家的基本状况，他们的工作目的还只是为满足基本的生活需求，所以工资对劳动力的供给弹性较大。而处于背弯曲线上端的人，已摆脱了工资高低对他们的束缚，工资对他们的劳动力供给的弹性较小。三、数据的收集

根据统计年鉴，收集1991—2011年数据，其中

四、模型估计与调整

（一）散点图

先做国内生产总值、财政支出、平均工资水平，物价指数各经济变量与每年年末就业人数的散点图。

从以上散点图可以看出，以上变量与就业人数的关系都是指数关系，所以这里仅以国内生产总值与就业人数的关系为例构建计量经济模型。

（二）模型构建

1)假设模型为Y=αXβ

u e

其中，Y代表每年年末我国就业总人数；X代表每年的国内生产总值即GDP水平；μ为随机扰动项，表示未纳入模型的其他变量对就业人数的综合影响。

为了便于用线性模型参数估计的方法去估计参数，先将上述指数模型线性化，即在指数方程两边取对数，变为

设Yt=lnY,γ=lnα,Xt=lnX,则模型变为

Ｙｔ＝γ＋βＸｔ＋μ

进行参数估计，得到的模型如下：

Ｙ^ｔ＝＋Ｘｔ

ｔ＝（）

se^=

R2= F= DW=

2)对结果进行t检验和F检验

t检验：在给定显着性水平α=的条件下，查表得(18)=,由于t(r)﹥t(18),t(β)﹥t(18),所以拒绝原假设，即认为模型应存在截距系数，解释变量GDP对应变量就业人数

的影响显着。

F检验：给的显着性水平α=的条件，由于F=>（1,18）=，所以拒绝原假设，即认为模型应存在截距系数，解释变量GDP对应变量就业人数的影响显着。

拟合优度：R2= 由于可决系数比较大，接近1，说明模型的拟和优度较好。

综上所述判断数据中不存在多重共线性。

3）检验异方差

White检验

从表中可以看出：nR2=,在给定α=，在自由度为1的情况下查卡方分布表，得x2=.比较临界值与卡方统计量，即nR2=

4）检验自相关

模型存在自相关性，这是因为模型的DW=，在α=的条件下，查表得dL=，dU=，0﹤d﹤dL,表明存在一阶正自相关性。所以,应用广义差分法对模型进行修正

由上表可知

e

t

=

由上可得到广义差分方程为

=β

1（）+β

2

+u

t

对广义差分方程进行回归，可知：

Dependent Variable: *LNY(-1)

Method: Least Squares

Date: 12/22/13 Time: 00:45

Sample (adjusted): 1992 2011

Included observations: 20 after adjustments