中国就业增长与城镇化水平关系的实证研究_汪泓

（ 2． 5109） （ － 0． 5554）
由我国就业增长和城镇化水平的误差修正模
型的估计结果可知，回归方程的拟合优度较高，t
统计量和 F 统计量均通过显著性检验。误差修
正模型 μt － 1 的系数为 － 0． 0583，符合反向修正原 则，这说明短期非常均衡状态逐渐向长期均衡状
态趋近。短期内，ΔlnJYRt － 1 的系数为 － 0． 0142， 表明前期的就业增长对当期的就业增长具有负向
lnCZH 3． 0089 3． 0507 3． 0736 3． 1359 3． 1659 3． 1995 3． 2316 3． 2508 3． 2661 3． 2737 3． 2722 3． 3189 3． 3372 3． 3541 3． 3687
年份 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
由 lnJYR 和 lnCZH 的 VAR（ 2） 模型特征值图 可知： VAR（ 2） 模型所有特征值均小于 1，且都位 于单位圆内，据此可以判定 VAR（ 2） 模型是稳定 的。从而可得到 lnJYR 和 lnCZH 的 VAR（ 2） 模型 如下：
阶差分序列。
lnJYR 和 lnCZH 的 OLS 回归方程拟合优度为 96． 97% ，拟合效果较好，t 统计量、F 统计量均通 过显著性检验。
下面检验 lnJYR 和 lnCZH 的 OLS 回归方程 残差的平稳性。
用 μt 来表示回归方程的残差：
29
2012 年第 8 期
μt = lnJYRt － 1． 2672CZHt － 5． 478
注： 数据来源为根据《中国统计年鉴 1995 － 2010》计算所得。
样本的选取。这里选取我国 1981 年 － 2009 年之间 29 年的城镇就业人数和城镇化水平的数 据作为样本数据（ 如表 1 所示） ，来对我国就业增 长与城镇化水平之间的关系进行分析和研究。根 据这两组时间序列数据，绘制就业增长与城镇化 水平变化趋势图，如图 1 所示。
通过试回归，去掉各项的滞后阶数不显著的
变量，然后再次试回归，直到所有变量都显著，可
得如下误差修正模型：
ΔlnJYRt = 0． 0252 － 0． 0142ΔlnJYRt － 1 + 0． 475ΔlnCZHt － 0． 0583μt － 1
（ 4）
t 值 （ 1． 801） （ － 0． 058）
由检验结果可知： 在 1% 的显著水平下，就业
检验等方法对就业增长和城镇化水平之间是否存 增长和城镇化水平的一阶差分序列都具有平稳
在长 期 均 衡 关 系 和 因 果 关 系 进 行 检 验 分 析； 在 性，两者都是一阶单整序列 I（ 1） 。
VAR 模型的基础上建立脉冲响应函数，应用方差
（ 二） 协整检验
（ 四） 因果关系检验 Granger 检验可以用来判断一个变量的变化 是否是 另 一 个 变 量 变 化 的 原 因。变 量 之 间 的 Granger 因果检验结果如表 4 所示。
表 4 Granger 因果检验结果
原假设
样本 F 统计量 P 值
结论
lnCZH 不是 lnJYR 的格兰杰原因 27 4． 457 0． 0237 拒绝原假设
lnJYR 不是 lnCZH 的格兰杰原因
2． 3292 0． 1209 接受原假设
格兰杰因果关系检验结果表明： 在 1% 的显 著性水平上，城镇化是就业增长的格兰杰原因，而 就业增长不是城镇化的格兰杰原因。
（ 五） 构建 VAR 模型 构建 VAR 模型过程中，滞后期的选择问题显 得尤为重要，选择不同的滞后期，结果也会不尽相 同。滞 后 期 数 为 0 － 3 期 的 lnJYR 和 lnCZH 的 VAR 模型的 AIC、SC、HQ、FPE、LR 和 logL 的计算 结果，如表 5 所示。
（ 2）
对 μt 进行 ADF 检验，检查其平稳性，结果如
表 3 所示。
表 3 lnJYR 和 lnCZH 回归方程估计
残差序列 ADF 检验结果
变量
ADF 检验值
检验形式 （ C，T，L）
临界值 （ 1% ）
P值
结论
μt － 8． 6295 （ 0，0，0） － 3． 7241 0． 0000 平稳
3 122． 1765 3． 144060 8． 57e － 07 － 8． 32127 － 7． 643833 － 8． 126193
* indicates lag order selected by the criterion
由上表知，在滞后期为 2 期时，AIC、SC、HQ、 FPE 和 LR 这 5 者中有三个达到最小值，可确定 滞后 2 期为最优滞后期。
二、就业增长与城镇化关系的实证研究
变量的解释。为了后文阐述方便，本文的就 业增长以 JYR 来表示，城镇化水平以 CZH 来表 示，为了降低数据的异方差，分别对我国城镇就业 人口数 JYR、城镇化水平 CZH 取对数值，即可得 lnJYR和 lnCZH 数据。
* 本文系国家社科基金项目“人口老龄化对储蓄、消费和社会保障的影响研究”（ 11BJY040） 的阶段性成果。
1. 2672% 。
（ 三） 建立误差修正模型
建立误差修正模型反映我国就业增长与城镇
化水平之间的短期波动及调整机制。
应用 OLS 法估计 lnJYR 和 lnCZH 的误差修
正模型为：
k
ΔlnJYRt
=
m
+
ρμt
+
∑
i =1
（
αi ΔlnCZHt － i
+
βΔlnJYRt － i ） + υt
（ 3）
中国就业增长与城镇化
*
水平关系的实证研究
汪 泓 崔开昌
摘 要 基于 1981 年 － 2009 年的样本数据，应用 ADF 检验、协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验、 脉冲响应分析及方差分解，研究了我国就业增长与城镇化水平之间的关系，结果表明： 我国就业增长与城镇化 水平之间存在着均衡关系，就业增长和城镇化水平之间存在单项的因果关系，城镇化是就业增长的格兰杰原 因，城镇化在一定时期内对就业增长具有强力的推动作用，城镇化水平对我国就业增长波动的贡献率比较大， 但其贡献率逐渐下降。我国在实现社会就业比较充分的过程中，可以充分发挥城镇化对就业的促进作用。要 推进以农业现代化为基础的城镇化、以新型工业化为驱动的城镇化、以服务业现代化为抓手的城镇化、以相关 制度为保障的城镇化，促进就业增长。
分解来研究就业增长和城镇化水平之间的动态关
根据 ADF 检验结果，lnJYR 和 lnCZH 都是一
系，探究就业增长和城镇化水平之间的影响路径 阶单整序列 I（ 1） ，可以进行协整检验。采取 E －
和程度。
G 两步检验来研究就业增长与城镇化水平之间的
（ 一） ADF 检验
协整关系。以 lnJYR 为因变量，lnCZH 为自变量，
表 5 VAR 模型滞后阶数判断结果
Lag LogL
LR
FPE
AIC
源自文库SC
HQ
0 38． 78751 NA 0． 000202 － 2． 829808 － 2． 733032 － 2． 80194
1 114． 8281 134． 5333* 7． 95e － 07 － 8． 371392 －8． 081062* － 8． 287787 2 120． 0253 8． 395505 7． 30e － 07* －8． 463485* － 7． 979602 －8． 324144*
据上表可知 μt 的 ADF 检验量值小于 1% 显 著水平的临界值，可以判断 μt 是平稳序列，说明 序列 lnJYR 和 lnCZH 具有协整关系，即就业增长
和城镇化水平之间具有长期的均衡关系，城镇化
水平对就业增长的长期边际效用为 1． 2672，即城
镇 化 水 平 每 升 高 1% ，城 镇 就 业 人 口 增 长
就业问题长期以来都是一个热点问题。就业 增长不仅是一项社会经济活动，更是关系国计民 生和社会稳定的民生工程。我们国家历来非常重 视就业问题，特别是就业困难时期的就业增长问 题。研究我国就业增长与城镇化的关系，明确就 业增长与城镇化水平之间的动态关系，对于促进 我国的就业增长，实现全社会比较充分就业有着 重大的理论价值和现实指导意义。
关键词 城镇化； 城镇化水平； 就业增长 中图分类号 C911 文献标识码 A 文章编号 1001 － 8263（ 2012） 08 － 0028 － 05
作者简介 汪泓，上海工程技术大学管理学院教授、博导 上海 201620； 崔开昌，上海工程技术大学科研 处研究实习员 上海 201620
一、引言
作用，主要是因为前期的就业增长过高过快，在全
社会短期内就业岗位一定的条件下，必然会引起
本期就业岗位的减少，进而降低本期的就业增长。
ΔlnCZHt － 1 的系数为 0． 475，短期内我国城镇化水 平每提高 1% ，就业增长 0． 475% ，短期内城镇化
30
水平对就业增长弹性系数明显小于长期弹性系数 1． 2672% ，表明城镇化促进就业增长存在时滞效 应，长期内城镇化对就业增长的作用更为明显。
28
中国就业增长与城镇化水平关系的实证研究
表 1 时间序列数据
年份 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
lnJYR 9． 3105 9． 3438 9． 3713 9． 4018 9． 4531 9． 4902 9． 5293 9． 5614 9． 5743 9． 5949 9． 633 9． 6569 9． 6781 9． 7301 9． 7611
lnCZH － 0． 2405 （ 0，0，0） － 3． 6892 0． 9219 非平稳
ΔlnCZH － 4． 7064 （ 0，0，0） － 3． 6999 0． 0009 平稳
注： （ 1） 检验形式（ C，T，L） ，C 表示常数项，T 表示趋势项，L
表示滞后阶数，按 AIC 和 SC 最小化准则确定。（ 2） 为变量的一
利用 Eviews5． 0 软件，对 1981 年 － 2009 年期 应用最小二乘法 OLS 回归，可得协整方程为：
间我国的城镇就业人口数和城镇化水平的时间序 列数据进行 ADF 检验，检验结果如表 2 所示。
表 2 ADF 检验结果
lnJYRt = 1． 2672lnCZHt + 5． 478
（ 1）
由图 1 可知，1981 年 － 2009 年，我国城镇化 水平呈现出平稳上升的趋势，我国就业增长也呈 现出总体上升的趋势。总体来看，就业增长和城 镇化水平呈现出渐进上涨的趋势，变动的方向也 趋向一致，说明就业增长和城镇化水平之间存在 正相关关系。
图 1 lnJYR、lnCZH 时间序列趋势图
采用 ADF 检验、协整检验、格兰杰因果关系
目前，对于就业增长与城镇化水平之间的关 系，学界还鲜有研究，值得人们深入探讨和分析。 从理论上来看，城镇化水平的提升伴随着城镇区
域面积的扩大和工商企业的发展，这必然会促进 城镇就业人数的增长； 而就业增长反过来亦会不 断促进城镇化水平的提升。本文通过理论分析和 总结已有的关于就业增长与城镇化水平关系的研 究成果，构建计量经济分析模型，对就业增长与城 镇化的关系进行实证研究。
lnJYR 9． 8942 9． 9138 9． 9368 9． 9529 9． 9652 10． 083 10． 118 10． 152 10． 184 10． 216 10． 251 10． 287 10． 316 10． 346
lnCZH 3． 38 3． 3985 3． 4144 3． 4304 3． 5891 3． 6297 3． 6661 3． 7013 3． 7329 3． 7612 3． 7819 3． 8044 3． 8217 3． 8414
t 值 （ 29． 9642）
（ 37． 7551）
R2 = 0． 9697 F = 897． 855 DW = 0． 7034
变量
ADF 检验值
检验形式 （ C，T，L）
临界值 （ 1% ）
P值
结论
lnJYR 0． 0367 （ 0，0，0） － 3． 6892 0． 9544 非平稳
ΔlnJYR － 5． 8137 （ 0，0，0） － 3． 6999 0． 0001 平稳