中国城镇就业影响因素的计量分析Word格式.docx
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一方面,对于同等规模的产业或企业,随着技术装备程度的不断提高,就业机会或就业岗位呈递减趋势;
另一方面,技术装备程度的提高,使社会劳动生产率也大为提高,生产的货物、服务和创造的财富大为增加,不但促进原产业规模的扩大和新产业拓展与成长,从而创造出许多新的就业机会与就业岗位,而且大量吸纳从技术装备程度高的产业中分离出来的产业工人或劳动者,从而促进经济繁荣、就业兴旺。
第六、工资水平与就业的关系
从微观的角度来看,劳动力供给主要取决于工资水平。
在个人劳动供给曲线中,在一定工资率以上部分有“向后弯曲”的特征,这意味着个人劳动的供给在一定工资率以上将随着工资率的增加而减少。
在主流经济学中,一般认为这种现象是发生在发达国家的高工资阶层。
然而,在许多发展中国家,工资水平较低的一些人的劳动供给也具有这种特性。
这说明工资水平在某种程度上制约着人们对自身劳动的供给。
第七、教育与就业的关系
从世界范围来看,越来越多的国家把开发人力资源作为减少失业、促进就业的一项重要措施,这是因为人们逐渐认识到了人力资本投资的重要性。
现代经济的竞争背后是技术的竞争,技术的竞争背后是人才的竞争。
例如我国人口是美国的四倍多,但我国的经济总量仅为美国的1/10,这其中有多方面的原因,但劳动力的质量不能不说是一个重要愿因。
而发展教育便是提高劳动力质量的根本途径。
综上所述,我选择了七个指标作为解释变量来对城镇年净增就业人数进行解释,并且进行模型分析。
具体指标定义及说明如下:
1、
城镇年净增就业人数(Y):
报告期末就业人数与期初就业人数之差。
2、
国内生产总值(X1):
是指一国的所有常住单位在一定时期内生产的全部最终产品的价值总和。
3、
国家财政在抚恤和社会福利救济方面的支出(X2):
指国家预算用于抚恤和社会福利救济事业的经费。
4、
第三产业国内生产总值(X3):
指一国从事第三产业的常住单位在一定时期内生产的全部最终产品的价值总和。
5、
城镇个体经济固定资产投资(X4):
指以货币形式表现的在一定时期内城镇建造和购置固定资产的工作量,以及与此有关的费用的总称。
此数据无法直接得出,而需用全社会个体经济固定资产投资减去其中的农村部分才能算出。
6、
建筑业企业自有机械设备总功率(X5):
指建筑业企业自有施工机械、生产设备、运输设备,以及其它设备等列为在册固定资产的生产性机械设备年末总功率。
包括机械本身的动力和为该机械服务的单独动力设备。
7、城镇集体单位职工平均工资(X6):
指在城镇集体经济单位及其管理部门工作,并由其支付工资的各类人员在一定时期内平均每人所得的货币工资额。
8、
普通高等学校年毕业生数(X7):
其中普通高等学校是指按照国家规定的设置标准和审批程序批准举办的通过全国普通高校统一招生考试,以招收高中毕业生为主要培养对象,实施高等教育的全日制大学,独立设置的学院和高等专科学校,高等职业学校和其它机构。
表1我国城镇年净增就业人数计量模型样本观测值原始表
由于以上价值量指标均是由现价计算的,所以彼此之间无法进行比较,需用价格指数进行调整。
则调整后数据表如下:
表2价值量指标调整后数据表
居民消费价格指数
国内生产总值
国家财政在抚恤和社会福利救济方面的支出
第三产业国内生产总值
城镇个体经济固定资产投资
城镇集体单位职工平均工资
X1
X2
X3
X4
X6
1985年=100
亿元
元
1991
170.80
12656.7916
39.4145
4231.2646
82.1546
1092.5059
1992
181.70
14660.4843
36.5713
5029.4992
119.1359
1160.7045
1993
208.40
16619.1939
36.1180
5433.6852
162.4280
1243.7620
1994
258.60
18081.7479
36.7904
5773.3952
174.5244
1254.8337
1995
302.80
19312.4505
38.1308
5927.0806
182.4273
1298.2166
1996
327.90
20702.8362
39.0454
6229.7957
203.4584
1311.9854
1997
337.10
22089.1724
42.1655
6831.4150
219.0033
1338.4752
1998
334.40
23428.5885
51.2141
7527.9605
317.8379
1594.1986
1999
329.70
24891.5681
54.5587
8200.6976
429.5147
1751.2891
2000
331.00
27010.1511
64.3595
9034.6224
545.3474
1891.8429
2001
333.30
29197.3597
80.0120
9946.8947
735.9766
2060.3060
2002
330.60
31697.0962
112.8161
10911.9177
1027.2111
2319.1168
2003
334.60
35042.4088
149.0795
11621.5481
1350.6097
2593.5445
注:
1、“居民消费价格指数”数据来源于《中国统计年鉴》2000P2822003-2004P313,323
2、调整后的指标值=调整前的指标值/居民消费价格指数
下面我将通过计量经济学模型来对城镇年净增就业人数进行定量分析,具体分为如下几步:
一、数据分析
各个解释变量与被解释变量间的散点图
(1)
Y与X1
(2)Y与X2
(3)Y与X3(4)Y与X4
(5)Y与X5(6)Y与X6
(7)Y与X7
由以上各个散点图可以看出,X5与Y基本呈线性关系,其他解释变量与Y之间的散点图中存在折点,可能需要进一步的调整。
2、被解释变量与解释变量及解释变量之间的相关系数矩阵
Y
1.000000
0.760077
0.538023
0.717698
0.884798
0.992349
0.904164
0.582703
0.933430
0.989867
0.951337
X5
0.897236
0.934806
0.742989
0.896697
0.649247
0.970582
0.950895
0.987116
X7
0.612429
0.898481
0.971019
0.890002
0.797646
0.982134
0.961174
0.846739
0.815346
0.922602
由矩阵中数据可以看出被解释变量与各个解释变量之间的相关程度都比较大,均大于50%,其中X5与Y,即建筑业企业自有机械设备总功率与城镇年净增就业人数的相关程度高于其他解释变量与被解释变量的相关程度。
这说明可以用线性模型来进行该问题的研究。
各个解释变量之间的相关程度也比较显著,X1与X3的相关系数达到了99.2349%。
但是各个变量之间是否具有严重的共线还要经过进一步验证才能得出结论。
3、理论模型的建立
由于在散点图中存在折点,因此我在模型中进入虚拟变量调整被解释变量与解释变量的关系,以提高模型的各方面的质量。
因此确立理论模型为:
Y=C+β1X1+β2X2+β02*(X2-X22000)*D1+β3X3+β4X4+β04*(X4-X42000)*D2+β5X5+β6*X6+β7*X7+β07*(X7-X72000)*D3+μ
并且,0<
βi<
1(i=1,2,3,4),β5、β6、β7的符号不能确定,因为与之相对应的解释变量X5、X6、X7对Y的影响有正负两个方面,其中X5、X6对Y的效应已在前面有所介绍,在此就不再累述,仅对X7对Y的效应作以说明。
一方面,大力发展教育可以增强劳动大军的素质,使其能很快很好的适应其所从事的工作,并且使原本没有能力从事某种工作的人具备相应的能力,从而增加其参加劳动的可能性,这是正效应;
另一方面,随着受教育程度的提高,人们的就业观念会发生变化,由从前的工作选我变成我选工作,从而并不急于找到工作,这主要是人们的能力提高了,可选择的工作种类也增多了。
这是负效应。
Di虚拟变量,Di=1t≥t0,Di=0t<
t0,t0=2000(t代表年份,i=1,2,3),Xi2000为第i个变量在2000年的样本值。
二、模型参数估计及模型选择
1、模型参数估计
表3各种模型参数估计表
Coefficient
t-Statistic
R-squared
AdjustedR-squared
F-statistic
D.W
N
是否通过α=0.3
C
708.2408
3.477
0.962
0.925
25.536
1.993
1
D1
-33.1116
-3.612
33.4166
3.812
13
0.2147
6.568
-1.1632
-3.531
D3
0.0024
3.100
-0.0020
-3.433
2、模型选择
由上表可以看出四元模型中解释变量为X2、X5、X6、X7的模型相对于其他模型较好,而且表中六七元方程去掉截距项后虚拟变量无法通过t检验,因此选择此模型进行以下步骤的检验。
该模型为:
(3.477)(3.812)(-3.612)(6.568)(-3.531)(-3.433)(3.100)
R-squared=0.962;
AdjustedR-squared=0.925;
F=25.536;
DW=1.993
其中,
,
统计含义:
在剔除其他变量影响后,2000年以前X2每增加(减少)一个单位将使Y平均增加(减少)33.4166个单位,2000年及其以后X2每增加(减少)一个单位将使Y平均增加(减少)0.305个单位;
在剔除其他变量影响后,X5每增加(减少)一个单位将使Y平均增加(减少)0.2147个单位;
在剔除其他变量影响后,X6每增加(减少)一个单位将使Y平均减少(增加)1.1632个单位;
在剔除其他变量影响后,2000年以前X7每增加(减少)一个单位将使Y平均减少(增加)0.0020个单位,2000年及其以后X7每增加(减少)一个单位将使Y平均增加(减少)0.0004个单位。
经济含义:
在剔除其他变量影响后,2000年以前国家财政在抚恤和社会福利救济方面的支出每增加(减少)一亿元将使城镇年净增就业人数平均增加(减少)33.4166万人,2000年及其以后国家财政在抚恤和社会福利救济方面的支出每增加(减少)一亿元将使城镇年净增就业人数平均增加(减少)0.305万人;
在剔除其他变量影响后,建筑业企业自有机械设备总功率每增加(减少)一万千瓦将使城镇年净增就业人数平均增加(减少)0.2147万人;
在剔除其他变量影响后,城镇集体单位职工平均工资每增加(减少)一元将使城镇年净增就业人数平均减少(增加)1.1632万人;
在剔除其他变量影响后,2000年以前高等学校年毕业生人数每增加(减少)一人将使城镇年净增就业人数平均减少(增加)0.0020万人,2000年及其以后高等学校年毕业生人数每增加(减少)一人将使城镇年净增就业人数平均增加(减少)0.0004万人。
三、模型检验
1、经济意义检验
X2的参数β2的符号符合其经济含义,即国家财政在抚恤和社会福利救济方面的支出增加可以导致城镇年净增就业人数(Y)的增加;
而通过以上模型参数估计可以看出建筑业企业自有机械设备总功率X5与Y之间是正相关关系,X6、X7与Y之间是负相关关系。
也从一个侧面说明了技术的发展可以使就业人数增量不断增加,而工资的增长和受教育水平的提高使就业人数的增加愈来愈缓慢。
2、统计意义检验
(1)拟合优度检验
因为AdjustedR-squared=0.925,则:
在Y的总体平方和中有92.5%可由X2、D’1、X5、X6、X7、D’3来解释,剩下的7.5%归因于随机误差项中所含因素对Y的影响。
在城镇年净增就业人数的总体平方和中有92.5%可由国家财政在抚恤和社会福利救济方面的支出、建筑业企业自有机械设备总功率、城镇集体单位职工平均工资、高等学校年毕业生数来解释,剩下的7.5%归因于随机误差项中所含因素对城镇年净增就业人数的影响。
因为R-squared=0.962,则
认为R-squared不来源于零总体,样本提供了充足证据拒绝ρ^2与零的差异是机会的,那么说明X2、D’1、X5、X6、X7、D’3和Y的线性关系显著。
(2)方程显著性检验
因为F=25.536,F足够大来通过F检验。
认为:
不来自于零总体,样本提供了充足证据拒绝总体参数
同时与零的差异是机会的。
国家财政在抚恤和社会福利救济方面的支出、建筑业企业自有机械设备总功率、城镇集体单位职工平均工资、高等学校年毕业生数四个因素共同对城镇年净增就业人数的影响显著。
(3)变量显著性检验
当α=0.3时,t=1.386,方程可以通过t检验。
统计含义:
不来自于零总体,样本提供了充足证据拒绝总体参数βi与零的差异是机会的。
经济含义:
国家财政在抚恤和社会福利救济方面的支出、建筑业企业自有机械设备总功率、城镇集体单位职工平均工资、高等学校年毕业生数各自对城镇年净增就业人数的影响是显著的。
3、计量意义检验
(1)多重共线性检验
由于变量的t值都可通过变量显著性检验,则说明变量之间不存在严重的多重共线性。
(2)自相关检验
由于方程存在截距项,可以通过D.W.值来检验是否存在自相关。
因为方程的D.W.值为1.993,所以不存在自相关问题。
(3)异方差检验
①图示法检验
由图可以看出异方差问题并不严重。
为了更准确地检验出异方差问题是否存在,将进行等级相关检验。
(图中E为残差的绝对值)
②等级相关检验
表4变量等级及等级差表
等级
d1
d1*d1
d2
d2*d2
E
39.4145
6
-1
1
4250.2
-6
36
30.86791
36.5713
2
-10
100
4431.9
56.64
36.118
4948.9
3
4
3.726577
36.7904
-8
64
5712.7
-7
49
55.68568
38.1308
7056.5
5
11.05392
39.0454
-5
25
9804.8
10
55.09866
42.1655
7
8668.5
73.54962
51.2141
8
8656.5
-3
9
48.72885
54.5587
16
9077.8
25.33536
64.3595
9228.1
26.36445
80.012
11
10251.7
38.21854
112.8161
12
11022.5
22.6634
149.0795
121
11712.4
5.901509
n
∑Di^2
454
450
r
-0.24725
-0.23626
t
-0.84631
-0.80642
α=0.3t=1.088是否通过
否
d3
d3*d3
d4
d4*d4
E的等级
1092.506
614267
-4
1160.705
604223
1243.762
570715
1254.834
637417
1298.217
805397
1311.985
838638
-2
1338.475
829070
1594.199
829833
1751.289
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