影响就业率的计量分析

计量经济学-影响就业率的计量分析

影响就业率的计量分析

【摘要】

本论文针对中国比较严峻的就业问题，主要通过对就业率水平的变动进行多因素分析，采用计量经济学的最小二乘回归，用Eviews 5.0计量软件得出模型估计， 各参数估计值，并进行模型检验、误差分析、方差分析、序列相关、多重共线性检验等分析回归方程，并对照现实进行实证分析，提出建议，最后依据回归方程作了预测。

【关键词】就业率；计量经济学；影响因素

一、 前言：

宏观经济政策的四大目标是：充分就业、经济稳定增长、物价稳定、国际收支平衡。可见，就业对一国政府的重要性。

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1.25亿，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、 数据整理与建模 1、

影响因素的概述

根据我国的国情和经济学的有关理论，本文选取了影响我国就业率的三个变量，分别是国民生产总值、工资水平和CPI。选这三个变量的主要依据如下：首先根据奥肯定律：国民生产总值变化与失业率间的关系，说明在经济繁荣时期，失业率低，就业率水平高；在济萧条时期，就业水平低，失业率高。可见国民经济水平的提高或降低直接影响就业率的重因素。其次，工资刚性理论认为：工资可以对劳动力供求的变化做出反应，但其调整过程是非常缓慢的，正因为这种滞后性影响失业率的上升或下降，从而影响就业率的变化。因此在研究就业率的时候工资水平也是重要因素。

计量经济学-影响就业率的计量分析

2、 模型的确立

根据以上理论分析，模型可建立为： Y= + X + X + 其中，Y 表示就业率； X 表示国内生产总值； X 表示平均货币工资；

为随机干扰项；

3.模型数据（资料来源：国研网统计数据库）只有到2011年的统计数据，2012年尚未出来。

三、 参数估计

根据数据用Eviews软件对模型进行OLS估计，得样本回归方程。结果如下：

计量经济学-影响就业率的计量分析

Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Date: 01/17/13 Time: 21:21 Sample: 1995 2011

Included observations: 17

Variable Coefficient

X1 4.71E-07 X2 -5.33E-06 C 0.983127

R-squared 0.352931 Adjusted R-squared 0.260493 S.E. of regression 0.006999 Sum squared resid 0.000686 Log likelihood 61.88230 Durbin-Watson stat 1.358107

Std. Error t-Statistic 1.99E-07 2.372646 2.16E-06 -2.465372 0.003295 298.3356 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic

Prob(F-statistic)

Prob. 0.0325 0.0272 0.0000

0.977174 0.008139 -6.927329 -6.780292 3.818015 0.047496

由 R²=0.352931 可知模型拟合较差

作Y对X1的回归

Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Date: 01/17/13 Time: 21:41 Sample: 1995 2011

Included observations: 17

Variable Coefficient

X1 -1.72E-08 C 0.980423

R-squared 0.072008 Adjusted R-squared 0.010142 S.E. of regression 0.008097 Sum squared resid 0.000984 Log likelihood 58.81745 Durbin-Watson stat 0.883758

作Y对X2的回归

Std. Error t-Statistic 1.60E-08 -1.078858 0.003595 272.6980 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic

Prob(F-statistic)

Prob. 0.2977 0.0000

0.977174 0.008139 -6.684406 -6.586381 1.163935 0.297695

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