國際經(jīng)濟與貿(mào)易專業(yè)計量經(jīng)濟學影響我國每年就業(yè)人數(shù)因素的Eviews分析

影響我國每年就業(yè)人數(shù)因素的Eviews分析摘要：本文主要通過對1999至2015年至年的數(shù)據(jù)進行計量經(jīng)濟分析，探討相關(guān)經(jīng)濟變量對就業(yè)人數(shù)的影響。并以與就業(yè)人數(shù)為代表構(gòu)建模型。關(guān)鍵字：就人業(yè)數(shù)GDP財政支出平均工資水平一、引言就業(yè)是民生之本，是人民改善生活的基本前提和基本途徑。中國有近13億人口，是世界上人口最多的國家。在中國，解決就業(yè)問題任務繁重、艱巨、緊迫。中國勞動年齡人口眾多，國民教育水平較低，就業(yè)矛盾十分突出。主要表現(xiàn)在：勞動力供求總量矛盾和就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾同時并存，城鎮(zhèn)就業(yè)壓力加大和農(nóng)村富余勞動力向非農(nóng)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移速度加快同時出現(xiàn)，新成長勞動力就業(yè)和失業(yè)人員再就業(yè)問題相互交織。中國的勞動力供給具有劉易斯所提出的無限勞動供給的特征，所以解決就業(yè)問題對中國政府來說是一個艱巨的任務。自90年代后期，中國的就業(yè)形勢就一直比較嚴峻。農(nóng)村剩余勞動力壓力加大是另一個嚴峻問題。目前全國遷移人口超過1.25億，農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移的規(guī)模和速度都在加大。以上現(xiàn)象說明了中國目前的就業(yè)形勢嚴峻，解決中國的就業(yè)問題對中國政府對人民福利都是至關(guān)重要的，所以本文旨在研究一些對就業(yè)存在較大影響作用的因素，建立計量模型，測算這些因素的作用。二、預設模型以我國就業(yè)人數(shù)作為被解釋變量以宏觀指標作為解釋變量建立模型，發(fā)現(xiàn)我國就業(yè)人數(shù)受GDP曾長、平均工資水平、財政支出影響很大。財政支出：增加財政支出即是實行積極的財政政策，它可以拉動經(jīng)濟增長增加政府投資，創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。但是靠財政支出拉動經(jīng)濟增長也會帶來負面效應，我國從98年以來一直實行積極的財政政策，利用投資的增加來拉動經(jīng)濟的增長，成效顯著。但是也出現(xiàn)了投資過熱的現(xiàn)象，這樣會有可能造成經(jīng)濟的虛假增長，一方面由于政府的投資行為增加了個生產(chǎn)者的投資信心，拼命的擴大生產(chǎn)規(guī)模；另一方面卻是人們的消費不足，無法吸收生產(chǎn)出來的產(chǎn)品，投資過熱，消費不足，造成了市場上的供給大于需求，存貨增加，很容易形成經(jīng)濟泡沫。GDP:據(jù)悉，我國GDFW增長1嫩可以為我國創(chuàng)造近100萬個就業(yè)崗位，又由于經(jīng)濟穩(wěn)定增長同充分就業(yè)同樣都是我們所追求的宏觀經(jīng)濟目標，所以如果保證每年的經(jīng)濟快速增長以創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位是我們最希望看到的結(jié)果，所以如何保證經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展是我們十分關(guān)注的問題。平均工資水平：根據(jù)西方經(jīng)濟學中的工資理論，在完全競爭市場中，工資完全由勞動力的供給和需求決定。對勞動者來說，勞動供給決策實質(zhì)上是把他有限的時間在勞動和閑暇之間進行合理分配的問題。工作所帶來的收入與閑暇的享樂互為成本。當工資上升時，閑暇的價格就會上升，這樣就使得勞動力的供給增加。而工資的上升會使人們更加富裕，擴大了人

們對閑暇的需求，這就會使得工資上升至一定水平后，勞動力的供給減少。這樣就會形成工資率與勞動力供給的背彎曲線。我認為處于背彎曲線的遞增階段是代表了發(fā)展中國家的基本狀況，他們的工作目的還只是為滿足基本的生活需求，所以工資對勞動力的供給彈性較大。而處于背彎曲線上端的人，已擺脫了工資高低對他們的束縛，工資對他們的勞動力供給的彈性較小。模型構(gòu)建：假設模型為丫=30+31X1+32X2+33X3+u,其中，Y,X1,X2,X3,分別代表我國每年就業(yè)人數(shù)、財政支出、GDR和平均工資水平。三、數(shù)據(jù)收集與整理根據(jù)統(tǒng)計年鑒，收集1991-2011年數(shù)據(jù)，其中年份就業(yè)人數(shù)Y財政支出X1GDPX2平均工資水平X3199968,065.006,823.7259,810.535348200068,950.007,937.5570,142.496210200169,820.009,233.5678,060.856470200270,637.0010,798.1883,024.337459200371,394.0013,187.6788,479.168346200472,085.0015,886.5098,000.489,333200572,797.0018,902.58108,068.2010,834200673,280.0022,053.15119,095.6812,373200773,736.0024,649.95134,976.9713,969200874,264.0028,486.89159,453.6015,920

200974,647.0033,930.28183,617.3718,200201074,978.0040,422.73215,904.4120,856201175,321.0049,781.35266,422.0024,721201275,564.0062,592.66316,030.3428,898201375,828.0076,299.93340,319.9532,244201476,105.0089,874.16399,759.5436,539201576,420.00109,247.79468,562.3841,799四、建立模型1、散點圖先做出財政支出、GD環(huán)口平均工資水平對我國每年就業(yè)人數(shù)的分析，散點圖如下Graph:UNTITLEDWoddile:分析2\Annual回ViewObject]產(chǎn)int|Name|AddT&tt|Linc/Shade]Refrove[emplJ?Optitro￡ooni|780007600074000-A720007000068000-6600002000060000100000X1

口Graph:UNTITLEDWorkfile:分析2\Annual國Proc|Objert|Print|Name|VddT2xt|Lin超/ShTdc|R?nDtETerrplatg|8甘口門]E口o<n]78000-76000-74000-A72000-70000t68000-660000100000200000400000500000X2Gnsph;UNTITLEDWorldlie:分析2\Annual回Vtew|Proc|Obj)act|Print|NamelAddText|Lin紀yShmd史|Rjemtwe|Tjanplvte]OptoimZooni|7800076000-74000->72000-70000-680006600001000020000300004000050000X32、變量間關(guān)系分析檢驗簡單相關(guān)系數(shù)X1,X2,X3的簡單相關(guān)系數(shù)如下表所示。

OGroup;UNTITLEDWorkfile:關(guān)于影響就業(yè)人數(shù)的因素Vfew]Proc|Object|PrintName]FreeS己mplu15heet]Stats]SpetCorrelationMatrixX1X2X3X11.0000000.9968440.99313BX20.99684410000000.997273X30.9931880.9972731000000由表中數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)X1,X2,X3之間存在著高度相關(guān)性。3、模型預模擬找出最簡單的回歸形式分另IJ作Y與X1,X2,X3間的回歸，輸出結(jié)果如下：QEquation:UN111LEDW凸小刊四關(guān)干分值姓I」人數(shù)明因…10回|屋呢MProc|8ject|PrintNameJFreezeEstimate]ForecastStats]ResidsDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:1029.16Time:2122Sample:19992015Includedobservations117VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProbC70623.27578.0344122.17B30.0000X100698190.0122236711B6800000R，號qua「gd0636042Meandependentvar7317106AdjustedR-squared0664045SDdependentvar2616748S.E.ofregression1516710Akaikeinfocriterion17.59661Sumsquaredresid34506126Schwarzcriterion1769463Loglikelihood-1475711F-statistic3262544Durbin-WatsonstatQ155550Prob(F-statistic)0000041^3Equation:UN111LEDWorkfile：關(guān)于影響就業(yè)人數(shù)的因一回眠科|Proc[object|Print|Nam*|Freeze|EstimateFo「KHt|StatsReside]DependentVariable.YMethod:LeastSquaresDate:10/29/16Time:2124Sample:19992015Includedobservations:17VariableCoefficientStd.Errort^StatisticProb.C69885.6064442491084465Q0000X20.0174140.0028626.0844450.0000R-squared0711652Meandependentvar73170.06AdjustedR-squared0.692429S.D.dependentvar2616.748SEofr哪已S5ion1451.225Akaikeinfocriterion17.50833Sumsquaredresid3159QB18Schwarzcriterion17.60636Loglikelihood-146.320GF-statistic37.02047Durbin-Watsonstat0154289Prob(F-statistic)0000021OEquation:UNUTLEDWorkfile：|nHB||"S￥淪我|「『。二|口bject|Print|NniT>eFreeze|Estimate]Fore0t5tats|Resids|DependentVariable:YMethodLeastSquaresDate10/29/16Time:21:25Sample：19992015Includedobservations:17VariableCoelficientStd.Errort-StatisticProbC69663.02592.3041117.596700000X30.1998160.0234457.0246840.0000R-squared0.766886Meandependentvar73170.06AdjustedR-squared0.751345S.D.dependentvar2616.748SEofregression1304850Akaikeinfoc「itenon1729569Sumsquaredresid25539498Schwarzenterion17.39372Loglikelihood-145.0134F-statistic49.34619Durbin-Watsonstat0156594Prob(F-statistic)0000004Y=69653.02+0.199816X3(117.5967)(7.024684)RA2=0.766886D.W.=0.156594可見，就業(yè)人數(shù)受X3平均工資水平的影響最大，與經(jīng)驗相符合，因此選為初始回歸模型。五、檢驗

1、統(tǒng)計學意義檢驗假設模型滿足經(jīng)典假設。將數(shù)據(jù)輸入eviews軟件中，如下圖。tViews-[Group:UNTJT舊3宇塞明就業(yè)1，的云羲于FileEditObjectViewProcQuickOptionsWindowHelpView|Proc|OtjjMPrint|wafnu|FreHe||DefaultSort|Trarspasu|Edit+/-|Smpl+A]IreWOEE，obsYcX2X3199568065.001.0000006823.72060793.705348.000199668950.001.0000007937.55071176.605980000199769820.001.0000009233.56078973.006444.000199870637.001.00000010798.1884402.307446000199971394.001.00000013187.6789677.108319.000200072085.001.00000015886509921460P9333000200172797.001.00000018902上8109655.210834.00200273260.001.00000022053.15120332712373.00200373736.001.00000024649.95135022813969.00200474264.001.0000002MB6.B915987831592000200574647.001.00000033930.28184937418200.00200674978.001.0000004042273216314420856.00200775321.001.00000049781.35265810324721.00200875564.001.000000625926631404542889800200975828.001.0000007629993340902B~3224400201076105.001.00000089874.16401512836539.00201176420.001.000000109247.847288164179900用普通OLS法進行回歸，輸出結(jié)果如下：□Equation:UNTTTLEDWorkfilet關(guān)于酬謹業(yè)人數(shù)的因…[t=i][ElIflV史冏|p「ck|口①已匚t|Print|Name]F「EEze|EstimateForecastStats|Resids|DependentVanable:YMethodLeastSquaresDate:10/29/16Time:2120Sample:19992015Includedobservations17VanableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C6810944769732888.477630.0000X1-0,1007840.074345-1.3556340.1983X2-00838710.020723291999800119X313950970.2163096.4495510.0000R-squared0937983Meandependentvar7317006AdjustedR-squared0.923671SDdependentvar2616748S.E.of「egression7229456Akaikeinfocriterion1620687Sumsquaredresid6794465Schwarzcnterion16,40292Loglikelihood-133.7504F-statistic6553999Durbin-Watsonstat0.670756Prob(F-statistic)0.000000由于E2較大且接近于1,而且F=6416.590>F0.05(4,12),故認為就業(yè)人數(shù)與上述解釋變量間總體顯著。但由于其中X2,X3,X4前參數(shù)未能通過t檢驗，而且X3符號的經(jīng)濟意義也不合理。故認為解釋變量間存在多重共線性。2、經(jīng)濟學意義檢驗逐步回歸將其他解釋變量分別倒入上述初始回歸模型，分步結(jié)果如下:引入X1,由下表參數(shù)符號為負不符合經(jīng)濟常理?？贓quation:UNTITLEDWorkfile:業(yè)人因...回View]Proc|0fc族t|Print|NameFreezlEstimate]F口皿ast|Stats]Resid5|DependentVariable:YMethodLeastSquaresDate:10/29/16Time:21:26Sample19992015Includedo&se^ations.17VariableCoefficientStdErrort-StatisticProbC66327.247B4.0142852372900000X1-026143900620014.21666900009X309021640.1677075.3794050.0001R-squared0897308Meandependentna「7317006AdjustedR-squaredD882637SDdependentvar2616.748S.E.ofregression896.4523Akaikeintocritenon1659355Sumsquaredresid11250775Schwarzcriterion16.74059Loglikelihood-1330452F-statistic6116470Durbin-Watsonstat0.325454Prob(F-Statistic)0000000去掉X1,引入X2,由下表參數(shù)符號為負不符合經(jīng)濟常理。Equation:UNTITLEDWorkfilei關(guān)于彤H就業(yè)人數(shù)的國…回Vie■/.,'|ProcObjec:Printl-Jame|FreezeEstimateFojeca^t|S:a:sReRmDependentVariable:YMethod.LeastSquaresDate:10/29z16Time:21:27Sample:19992015Includedobservarions17VariableCoefficientStdErrort-StatisticProbcX2X36904271-01126861.4419853545936194.70940019387-66662620.219922655979000000000010.0000R-squared0929216Meandependentvar73170.06AdjustedR-squared0.919104S.Ddependentvar2616.748SEM「egression744.2615Akaikeinfocriterion1622145Sumsquaredresid7754952Schwarzcriterion1636848Loglikelihood-134B323F-statistic91.89239Durbin-Watsonstat0923089Prob(F-statistic)0000000結(jié)果表明，X1,X2是多余的，最終的就業(yè)人數(shù)應以Y=f(X3)為最優(yōu),擬合結(jié)果如下：Y=69653.02+0.199816X3(117.5967)(7.024684)RA2=0.766886D.W.=0.1565943、計量經(jīng)濟學意義檢驗異方差性檢驗(1)懷特檢驗口Equation：UNTITLEDWorkfile：因”.[d|[回]「View|Pr0clddMPrint]Name|Rreewu|Estimate|Fo.cast|Stats|Resids]WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic2.080814Probability0J61738Obs*R-squared3.395447Probability0.142598TestEquation:DependentVariableRESIDEMethodLeastSquaresDate10/29/16Time22.17Sample：1w2015Includedobservations:17取顯著性水a(chǎn)=0.05,x人2(1)=3.84<m人2=3.89,所以模型存在異方差性。（2）G.Q.檢驗樣本容量n=17,先刪除1/4的中間的數(shù)（大約5個），對剩下的數(shù)排序分為相等的兩組。分別作兩組數(shù)據(jù)關(guān)于y的OLS回歸，結(jié)果如下圖。計算F=RSS2/RSS1=5188.5/323670.5=0.014判別：在5%勺顯著性水平下，查F分布表得：自由度為（6,6）的F分布的臨界值分別為F0.05=8.47。因為F<8.47,所以不能說明存在異方差性。DependentVariableYMethod.LeastSquaresDate:10/29/16Time:20:20Sample16Includedobservations.6VariableCoefficientStdErrort-StatisticProbC63087.36614.7S18102.61750.0000X30989663008449511.712740.0003Rfquared0.971669Meandependentvar70158.50AdjustedR-squared0.964586S.D.dependentvar1611697S.Eofregression284.4602Akaikeinfocriterion14.40027Sumsquared「esid3236705SchwarzjitenonU33005Loglikelihood4120080F-statiistic137.1883Durbin-Watsonstat1.160818Prob(F-statistic)0.000304口Equation:UNTITLEDWorkHle；5iJfff2\ArinualProc|口國曰1|P「int|P^the|Fteeze|Estimate|ForecastStatsResidsDependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:10/29/16Time;2019Sample:1217Includedobseivations.6VariableCoefficientStdErrort-StatisticProb.C735970366277861110.432G0000X30068270000209532.5B1750.0000R-squared0,996246Mleandependentvar7570267AdjustedR-squared0995308SDdependentvar5267732SEofregression3601575Akaikeinfocriterion1026699Sumsquaredresid5188536Schwarzcriterion1019758Loglikelihood-28.80097F-statistic1061.570Durbin-Watsonsta!2219005Prob(F'Statistic)0.000005

：□Equation:UNTTTLEDWorkfife:關(guān)于影晌就業(yè)人數(shù)的國“|oj|回鹿丫庭網(wǎng)|Proc:|0hjEd:|Print|Name|Freeim|EstimateForEC:苴st|Stats|Resids|DependentVanable:YMethod:LeastSquaresDate10/29/16Time.2234Sample:19992015Includedobservations17Weightingseries.VABS(EL)VariableCoefficientStdErrort-StatisticProbC7134868345.3408206.603700000X301523230023453649467300000WeightedStatisticsR-squared0.999937Meandependentvar73567.35AdjustedR-sqjared0.999933S.D.dependentvar94139.01SEofregression7706895Akaikeinfocriterion16.24258Sumsquaredresid8909434Schwarzcriterion1634060Loglikelihood-136.0619F-statistic42.18078Durbin*Watsonstat0241558Prab(F-statistic)0000010即采用加權(quán)最小二乘估計得到的回歸方程:(3)估計存在異方差性的經(jīng)濟模型(加權(quán)最小二乘法(3)估計存在異方差性的經(jīng)濟模型(加權(quán)最小二乘法WLSY=71348.68+0.152323X3(117.5967)(7.024684)RA2=0.99D.W.=0.24(4)再次進行異方差性檢驗(懷特檢驗)口EquatJon:UNTITLEDWorkHle:關(guān)于影響就業(yè)人數(shù)的因…[口View|Proc|Object|Print|班(旭|千爪5代|EstimateFuresst|Stats|ResidsWhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic0.564605Probability0381009Obs^-squared1268841Probability0530243TestEquation:DependentVariable.STD_RESIDA2Method:LeastSquaresDate:10/29/16Time：22:46Sample:19992015Includedobservations：17取顯著性水a(chǎn)=0.05,xA2(1)=3.84>nRA2=1.27,所以不能拒絕原假設，模型已不存在異方差性。

(5)自相關(guān)性檢驗由殘差圖可知存在序列相關(guān)性。-2000-1200-4000400800E(6)D.W.檢驗若給定顯著水平0.05,查DW統(tǒng)計表可知，樣本容量為17的DW分布的下限臨界值為1.13>DW=0.24,表明存在正自相關(guān)。(7)差分法腐EVi—HieEditObjectViewProcQuickOpticgenre=residIsee(-1)Isy-03l6837*y(-1)cx3-0316837*x3(-1)口Equation:UNTITLEDWorkfile:...ViEW|Prod0句Ect|P「int|NarnE|FrEEZEEstimate|Forecast|StatsResidsDependentVariable:Y-0316837*Y(-1)MethodLeastSquaresDate:10/29/16Time:1917Sample(adjusted);19992015Includedobservations:16afteradjustmentsVariableCoefficientStdErrort-StatisticProb.C40107.303514963137.09400.0000X3』316837*)(3卜1)0.16448200227027.24531100000R-squared0.789456Meandependentvar50370.50AdjustedR-squared0774418SDdependentvar1525291S.E.ofregression724.4447Akaikeinfocriterion1612516Sumsquaredresid7347482.Schwarzcriterion16.22173Loglikelihood-1270013F-statistic5249453Durbin-Watsonstat0.187591Prob(F-statistic)0.000004若給定顯著水平0.05,D.W.=0.187591>du=1,13，此時已無序列相關(guān)性。六、確定最終模型，對模型的結(jié)果進行解釋所以，最終得到的模型是：Y=71348.68+0.152323X3。表明，我國每年就業(yè)人數(shù)受平均工資水平影響，可大致歸為Y=71348.68+0.152323X3,Y代表我國每年就業(yè)人數(shù)，X3代表平均工資水平。七、結(jié)論對就業(yè)問題的有關(guān)聯(lián)想（一）失業(yè)率與通脹率的關(guān)系通常通貨膨脹的程度用物價指數(shù)的高低來反映。根據(jù)著名的菲利普斯曲線，通貨膨脹率與失業(yè)率存在替代關(guān)系。即通貨膨脹率增長，會使得失業(yè)率下降，而通貨膨脹率降低，又會使得失業(yè)率上升。所以要想降低失業(yè)率，達到充分就業(yè)，就不得不犧牲通貨膨脹率。政府制定經(jīng)濟政策需要在兩者之間做出選擇，若是在當期通貨膨脹對經(jīng)濟的影響比較重，政府在制定政策的時候就會選擇可以降低通貨膨脹率的政策，比如，我國政府近期的加息政策以及去年三次提高了商業(yè)銀行的存款準備金率，就是為了抑制投資過熱，避免經(jīng)濟出現(xiàn)滯脹。但是抑制投資，會在一定程度上減少就業(yè)崗位，這就是解決通貨膨脹和失業(yè)問題的困難所在。我們只能想方設法在兩者之間選擇一個均衡點，通貨膨脹和失業(yè)并不是存在就需要政府采取措施調(diào)整，而是在他們超出了安