期末計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)論文作業(yè)

考查課作業(yè)姓名謝培輝院系國(guó)際商學(xué)系學(xué)號(hào)124042011037年級(jí)2011專業(yè)國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易班級(jí)1考試科目計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)考試分?jǐn)?shù)關(guān)于影響就業(yè)人數(shù)因素的計(jì)量分析【摘要】本文通過(guò)對(duì)各地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析，探討相關(guān)經(jīng)濟(jì)變量對(duì)就業(yè)人數(shù)的影響，并以工資額與就業(yè)人數(shù)為代表構(gòu)建模型【關(guān)鍵字】大學(xué)生就業(yè)工資額就業(yè)人數(shù)一、引言就業(yè)是我們很關(guān)注的問(wèn)題，人口就業(yè)和收入分配是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的熱點(diǎn)問(wèn)題。在國(guó)際金融危機(jī)沖擊和復(fù)雜多變的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，深入貫徹落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀，及時(shí)解決經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的問(wèn)題，經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體上呈現(xiàn)平穩(wěn)發(fā)展的局面，就業(yè)局勢(shì)總體保持穩(wěn)定，新增就業(yè)人數(shù)創(chuàng)出新高，勞動(dòng)報(bào)酬總額、工資水平穩(wěn)步提高。最近，據(jù)中國(guó)媒體援引人力和社會(huì)保障部的最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，二零一零年全國(guó)高校畢業(yè)生為630萬(wàn)人，比去年的611萬(wàn)多19萬(wàn)人，加上往屆未能就業(yè)的，需要就業(yè)的畢業(yè)生數(shù)量很大，高校畢業(yè)生就業(yè)形勢(shì)十分嚴(yán)峻。隨著九十年代末大學(xué)擴(kuò)招和教育產(chǎn)業(yè)化政策推行以來(lái)，大學(xué)生人數(shù)的增幅遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所需要的人才增長(zhǎng)，大學(xué)生就業(yè)不難才是怪事，"畢業(yè)即失業(yè)"成為中國(guó)大學(xué)生的普遍現(xiàn)象。盡管如此，中國(guó)教育部決定繼續(xù)擴(kuò)大全日制專業(yè)學(xué)位碩士研究生招生規(guī)模，努力培養(yǎng)更多高層次、應(yīng)用型人才。表面上看，研究生擴(kuò)招能提高大學(xué)生學(xué)歷層次，可以緩解就業(yè)難。但是，如果不清理高等教育積弊，擴(kuò)招研究生來(lái)應(yīng)對(duì)就業(yè)難將是飲鴆止渴，使就業(yè)矛盾更加突出。隨著市場(chǎng)就業(yè)體系的形成及隱性失業(yè)的顯性化，單純依靠經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力需求的拉動(dòng)，難以全面解決勞動(dòng)就業(yè)問(wèn)題。從我國(guó)勞動(dòng)力供需矛盾尖銳化的國(guó)情出發(fā)，通過(guò)各種途徑減少勞動(dòng)力市場(chǎng)上的過(guò)度供給，緩解就業(yè)壓力，應(yīng)當(dāng)作為制定就業(yè)政策的一個(gè)重要考慮內(nèi)容。作為長(zhǎng)期決策，要確立高素質(zhì)人才優(yōu)先就業(yè)的方針。政府應(yīng)對(duì)各類企業(yè)進(jìn)行分類，對(duì)高科技企業(yè)，如電力、化工、電子信息、機(jī)械制造等行業(yè)，給予特殊勞動(dòng)力的供給政策，進(jìn)入這些企業(yè)的人員就當(dāng)具備較高的學(xué)歷水平。工資額也應(yīng)和就業(yè)相適應(yīng)，對(duì)此提出計(jì)量分析。二

選題意義

員246.9萬(wàn)人，占37.8%。到2005年，城鎮(zhèn)國(guó)有單位就業(yè)人員為208.7萬(wàn)人，僅占城鎮(zhèn)就業(yè)人員總數(shù)的28.6％，下降了近20個(gè)百分點(diǎn)；集體單位下降為30.8萬(wàn)人，占4.2％，下降了近10個(gè)百分點(diǎn)；而非公有制經(jīng)濟(jì)單位就業(yè)人數(shù)則呈快速上升的態(tài)勢(shì)，就業(yè)人員達(dá)491.2萬(wàn)人，占城鎮(zhèn)就業(yè)人員的67.2％，上升29.4個(gè)百分點(diǎn)。其中個(gè)體123.6萬(wàn)人，占16.9％；私營(yíng)企業(yè)82.4萬(wàn)人，占11.8％;股份合作單位、聯(lián)營(yíng)經(jīng)濟(jì)單位、有限責(zé)任公司、股份有限公司、港澳臺(tái)投資經(jīng)濟(jì)單位、外商投資經(jīng)濟(jì)單位就業(yè)的人員達(dá)到92.2萬(wàn)人，占12.6％;自營(yíng)勞動(dòng)者188.9萬(wàn)人，占25.9％。這說(shuō)明，城鎮(zhèn)的就業(yè)人員中，其就業(yè)結(jié)構(gòu)已呈現(xiàn)多元化趨勢(shì)。五、計(jì)量分析（一）散點(diǎn)圖分析各地區(qū)工資總額（x）對(duì)就業(yè)人數(shù)（y）的分析初步預(yù)測(cè)可能存在異方差（二）構(gòu)建模型假設(shè)模型1.y=a＋bx+u假設(shè)模型2.lny=a+lnx+u（三）參數(shù)估計(jì)及模型檢驗(yàn)假設(shè)模型1.y=a＋bx+u其中y代表就業(yè)人數(shù)；代表工資總額；u代表隨機(jī)誤差，表示未納入模型的其他因素對(duì)就業(yè)人數(shù)的影響。假設(shè)模型滿足古典假設(shè)，用EViews擬合的數(shù)據(jù)用最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。估計(jì)后的模型標(biāo)準(zhǔn)表格式如下：（見(jiàn)附表）Y=18.10736674+0.2303484446*XT=（0.3273）（6.7823）Se=（55.3257）（0.0340）R^2=0.6216F=46.0001DW=1.8071利用white檢驗(yàn)：WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic10.28009Probability0.000479Obs*R-squared12.96895Probability0.001527TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:12/29/10Time:15:21Sample:19011930Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-1324.01228942.99-0.0457460.9638Y-7.11529039.63356-0.1795270.8589Y^20.0151560.0104321.4527690.1578R-squared0.432298Meandependentvar29507.50AdjustedR-squared0.390246S.D.dependentvar75102.71S.E.ofregression58645.25Akaikeinfocriterion24.89104Sumsquaredresid9.29E+10Schwarzcriterion25.03116Loglikelihood-370.3656F-statistic10.28009Durbin-Watsonstat2.329360Prob(F-statistic)0.000479經(jīng)檢驗(yàn)存在異方差。而且由以上分析可知可決系數(shù)比較小，模型擬合不是很好，做更改模型處理，再進(jìn)行分析。假設(shè)模型2.lny=a+lnx+u其中y代表就業(yè)人數(shù)；x代表工資總額；u代表隨機(jī)誤差，表示未納入模型的其他因素對(duì)就業(yè)人數(shù)的影響。該模型可以進(jìn)行彈性分析。假設(shè)模型滿足古典假設(shè)，用EViews擬合的數(shù)據(jù)用最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。估計(jì)后的模型標(biāo)準(zhǔn)表格式如下：（見(jiàn)附表）LNY=-0.789315319+0.9041003052*LNXT=（-1.3825）（10.9710）Se=（0.5709）（0.0824）R^2=0.8112F=120.3633DW=1.7310由以上分析可知可決系數(shù)高，該模型擬合好。通過(guò)White檢驗(yàn)可知不存在異方差，通過(guò)偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)可知不存在自相關(guān)?？蓪⒛Ｐ妥儞Q為：Y=e^0.7893x^0.9041模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義：工資額每增加1%，就業(yè)人數(shù)平均增加0.9041%，由此可知工資額與就業(yè)人數(shù)存在高度相關(guān)。（六）結(jié)論工資額與就業(yè)人數(shù)存在高度相關(guān)。今天，還有很多意見(jiàn)認(rèn)為為了“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”可以暫時(shí)不考慮民生，他們認(rèn)為只有"經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)"了，才能保住民生。然而，這種舍本趨末的"經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)"又有何意義呢？實(shí)際上，勞動(dòng)法不僅不能暫緩落實(shí)，還應(yīng)該進(jìn)一步加大落實(shí)力度，工人的工資不僅不能減少，還應(yīng)該逐年提高。盡管一個(gè)企業(yè)增加工資或者增加雇工，必然會(huì)使得總需求有相應(yīng)的增加，但這些新增的需求要被成千上萬(wàn)的企業(yè)瓜分掉，使得我們幾乎無(wú)法實(shí)際觀察到這種增加，但是，如果我們采取一項(xiàng)強(qiáng)制的政策措施，讓所有企業(yè)一起加薪，則總需求和總就業(yè)的增加是顯著的，是可以觀察到的。西方國(guó)家，有強(qiáng)大的工會(huì)，工人高工資，這不僅沒(méi)有把企業(yè)搞垮，反而卻保持了長(zhǎng)期的繁榮。實(shí)施工資與企業(yè)增值相掛鉤的辦法。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是：如今天普遍實(shí)施17%的增值稅那樣，規(guī)定工資也應(yīng)當(dāng)占有一個(gè)相對(duì)固定的比例，如從現(xiàn)在的大約11%逐步強(qiáng)制提高到30-40%左右。工資額與就業(yè)人數(shù)在一定程度上呈現(xiàn)正相關(guān)。附表：建立初始模型1的EViews輸出表：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/29/10Time:11:39Sample:130Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C18.1073755.325680.3272870.7459X0.2303480.0339636.7823370.0000R-squared0.621622Meandependentvar321.9600AdjustedR-squared0.608109S.D.dependentvar284.0305S.E.ofregression177.8066Akaikeinfocriterion13.26361Sumsquaredresid885225.0Schwarzcriterion13.35702Loglikelihood-196.9542F-statistic46.00010Durbin-Watsonstat1.807191Prob(F-statistic)0.000000（二）建立初始模型2的EViews輸出表：DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:12/29/10Time:11:59Sample:130Includedobservations:30VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-0.7893150.570939-1.3824870.1778LNX0.9041000.08240810.971020.0000R-squared0.811274Meandependentvar5.422964AdjustedR-squared0.804534S.D.dependentvar0.905158S.E.ofregression0.400184Akaikeinfocriterion1.070558Sumsquaredresid4.484130Schwarzcriterion1.163971Loglikelihood-14.05836F-statistic120.3633Durbin-Watsonstat1.730995Prob(F-statistic)0.000000（三）構(gòu)建模型所引用的數(shù)據(jù)資料：各地區(qū)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員工資總額和人數(shù)地區(qū)工資總額就業(yè)人數(shù)地區(qū)工資總額就業(yè)人數(shù)北京3545.6297.0湖北1282.2414.1天津886.5113.9湖南1265.4334.6河北1398.2452.3廣東3800.51222.2山西1073.0132.0廣西810.7220.2內(nèi)蒙古761.8193.7海南196.770.5遼寧1557.5499.9重慶743.1249.8吉林689.5196.3四川1578.3444.2黑龍江1162.2240.2貴州588.191.2上海2287.8338.1云南812.0280.9江蘇2520.01147.1西藏95.028.6浙江2917.8689.8陜西1038.0106.8安徽1021.2277.3甘肅517.7107.5福建1318.0319.6青海163.639.4江