10-3课程论文范文(写作模板).doc

0800000000 姓名 Email：300000000就业影响因素的计量经济学分析 摘要：改革开放以来，中国经济飞速发展，2009年是在国际金融危机的冲击下，仍然顺利实现了国内生产总值“保八”的目标，但是，随之产生的就业问题日益突出，受到越来越多的关注。本论文针对中国比较严峻的就业问题，在CobbDouglas生产函数的基础上，采用计量经济学的最小二乘回归方法，用Eviews 5.0计量软件得出模型估计、各参数估计值，并运用模型检验、多重共线性、异方差性、序列相关性检验以及时间序列的平稳性检验等分析回归方程，进而对照现实进行实证分析，依据回归方程作出预测，最后根据研究结论提出可行性建议。关键词：就业；外商直接投资；国内投资；技术进步；工资水平一、引言改革开放以来，我国在经济快速发展的同时，劳动就业取得了显著成绩，主要表现在：劳动就业规模逐年扩大，城乡就业人数大量增加，城镇失业率保持着较低水平，就业结构有所改善，劳动效率进一步提高。但是我国目前的就业问题仍然比较严峻，主要特征是总量大，就业的结构性矛盾突出，而且国际金融危机又给我国就业造成一定影响。对此，2009年中央经济工作会议明确提出“保民生、保稳定”的战略部署，把就业摆在更加突出重要的位置，国务院多次出台文件，涉及促进创业带动就业、高校毕业生就业、农民工就业等专项问题，实施更加积极的就业政策，全方位促进就业和稳定就业。为了明确改革开放后中国就业问题的深层次原因，并借以预测其未来走势，本文将以计量经济学方法为基础，建模分析1985年-2007年影响中国就业量的主要因素，希望提出具有建设性的发展意见。二、选题背景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影响作用的因素，建立计量模型，测算这些因素的作用。马克思认为，资本积累、技术进步和资本有机构成是影响失业的主要因素，人口的增长和利息率是影响失业的次要因素。古典宏观经济学认为失业是由于实际工资偏高而造成的，与其他变量的关系不大。凯恩斯宏观经济学则认为，对劳动力的需求不足是根本的原因。弗里德曼提出了“自然失业率”的概念，强调阻碍劳动力市场即时出清的制度因素和结构因素可能使得某种水平的失业率（即自然失业率）成为瓦尔拉斯体系中的均衡状态。由于中国劳动力供给具有无限弹性，所以解决就业问题是很多专家学者关注的问题，他们分别就一些因素进行了分析。投资对经济的作用已受普遍关注，而投资的增加对就业存在两种效应：一种是投资与劳动的互补效应，一种是投资与劳动的替代效应。互补效应说明了投资的增加可以提高劳动需求，增加就业，替代效应则说明了投资的增加会导致劳动需求的下降，比如机器的使用替代了劳动力。同理，FDI也具有如上的效应。FDI对就业的作用已经引起了众多学者的关注。国外投资能够促进东道国的就业得到了一定数量的中国学者的肯定，但是对此进行计量研究的并不多。另一方面，我们也有必要研究国内投资、技术进步对中国的就业的作用，以进行更全面的分析。三、理论模型的设计本文采用CobbDouglas生产函数即 ，其中的资本K代表了国内与国外资本的资本总和，现在用国内资本与国外资本的加权平均来表示CobbDouglas生产函数中的资本，表示国内资本，表示国外资本。令，于是，CobbDouglas生产函数变为厂商生产成本为C=wL + r(KD +KF)，利润函数为=PQ-C，假设厂商都以利润最大化为目标，则总产出Y=PQ，从而。利润最大化的一阶条件为：等式两边取对数得 调整得 L为各年的就业人数，这里的就业人数用经济活动人数来代替，以包括那些不在就业统计范畴之内，但确实拥有工作的人，进行更好的回归分析。表示不同年份的国内资本，用全社会固定资产投资减去值后求出。用各年中国利用的外资额表示。w表示中国各年职工的平均工资。A表示中国在不同年份的技术状况，这里采用第三产业就业人数占全部就业人数的比例来表示。第三产业需要较高水平的人力资本，这些人力资本往往经过了多年的知识学习，一国第三产业的从业人员越多，说明其高科技人才也越多，可以表明科技水平越高。各国的实际情况也说明了这一点。所以认为这个指标可以较好地反映一国的技术状况。对以上变量都采用对数形式，该形式可以更好地衡量变量增量变化之间的关系。四、模型的估计与调整 本文中的数据处理及分析操作均使用计量经济学软件Eviews 5.0（一）样本数据的收集与处理根据中国统计年鉴，收集1985-2007年的数据如下：表 1数据来源：中国统计年鉴. 中华人民共和国国家统计局网 /中国1985-2007年就业总人数及其影响因素年份国内投资Kd（亿元）利用外资Kf（亿元）工资W（元）技术进步A(%)就业L（万人）19852451.71 91.48 1148.00 16.765011219862983.27 137.31 1329.00 17.185154619873609.73 181.97 1459.00 17.805306019884378.49 275.31 1747.00 18.285463019894119.31 291.08 1935.00 18.315570719904232.89 284.61 2140.00 18.506532319915275.60 318.89 2340.00 18.906609119927611.44 468.66 2711.00 19.8066782199312118.02 954.28 3371.00 21.2067468199416058.17 1768.95 4538.00 23.0068135199518228.96 2295.89 5500.00 24.8068855199620611.97 2746.60 6210.00 26.0069765199722575.78 2683.89 6470.00 26.4070800199826099.89 2617.03 7479.00 26.7072087199927747.77 2006.78 8346.00 26.9072791200031414.12 1696.30 9371.00 27.5073992200136256.25 1730.73 10870.00 27.7074432200242961.94 2084.98 12422.00 28.6075360200356016.94 2599.35 14040.00 29.3076075200471279.25 3285.68 16024.00 30.6076823200590612.04 3978.80 18364.00 31.35778772006114622.67 4334.31 21001.00 32.22782442007145670.92 5132.69 24932.00 32.3678645根据前文论述，对以上变量都采用对数形式，可以更好地衡量变量增量变化之间的关系，所以在Eviews中对原始数据进行处理，生成新变量:LnL、LnKD、LnKF、LnW、LnA。 图1 就业量与各影响因素趋势图 图2 就业量与各影响因素相关图根据以上图形分析，个人认为中国就业人数、国内投资、外资利用额、职工工资以及科技状况的历年变动趋势基本呈上升状态，而随着就业的增长，国内投资、外资利用额、职工工资以及科技状况也基本呈上升趋势，所以可以利用建立的模型： （二）模型估计与检验用OLS估计参数的模型估计结果： 21.37 -2.82 4.31 4.33 -2.97 F=66.97331.经济意义检验(1)从回归得到的方程可以看出，国内投资与就业的关系是反向的，国内投资的增加1%，就业降低0.21%。这是有一定道理的，当国内投资用于引进先进技术和设备，发展资本密集型和知识密集型产业时，就会大幅裁减冗余员工，就业量下降。(2)中国利用外资额与就业的关系是正向的，外资利用增加1%，就业也随着增加0.12%。这是由于外商直接投资的正效应大于负效应的结果，即外商直接投资的进入方式大部分是新设投资，（又称绿地投资Greenfield Investment），对就业增加的作用就是显著的。(3)中国职工工资水平与就业的关系是正向的，工资上升1%，就业增加0.53%。这主要是因为在中国特殊的情况下，近年来出现大量农村剩余劳动力，而且劳动力纷纷流入第二、三产业，增加了就业。另一个原因则是中国改革开放以来，经济的迅猛发展，使工资水平与就业呈现出一种正相关关系。(4)技术进步与就业的关系是反向的，技术进步1%，就业降低1.19%。这主要是因为在短期内，技术进步导致新设备、新机器、新工艺的使用，提高了劳动生产率，排挤了劳动力，造成的失业。所以，各变量参数均符合经济意义检验。2.模型的统计推断检验(1)t检验：在5%的显著性水平下，自由度n-k-1=18的t统计量的临界值为，因此各项参数t检验值均大于t统计量，表明各参数显著不为0，变量对模型影响显著。(2)F检验：对方程进行F检验，F=66.9733，查F分布表，给定显著性水平，得临界值，比较F=66.9733，所以拒绝原假设，表明在95%的置信水平下，模型总体线性关系显著成立。(3)检验：回归结果，表明模型的拟合优度较高，即1985年-2007年中国就业人数lnL变化的93.70%可由其他四个变量的变化来解释。3.模型的计量经济学检验（1）多重共线性检验及修正计算解释变量之间的简单相关系数，Eviews结果如下：表 2 各变量间的相关系数LNKDLNKFLNWLNALNKD1.0000000.9472630.9953550.988510LNKF0.9472631.0000000.9423680.962838LNW0.9953550.9423681.0000000.992024LNA0.9885100.9628380.9920241.000000由上表可以看出，解释变量之间存在高度线性相关性。尽管方程整体线性回归拟合较好，但各变量之间的相关性非常显著，表明模型确实存在严重的多重共线性。分别作LnL与LnKD、LnKF、LnW、LnA间的回归，找出最简单的回归形式： 102.55 10.44 F=109.06 DW=0.4163 154.64 11.21 F=125.65 DW=0.6211 96.48 11.51 F=132.5096 DW=0.4002 53.98 10.73 F=115.21 DW=0.4211可见，中国就业总人数受平均工资水平的影响最大，与经验相符合，因此选为初始的回归模型。逐步回归：将其余解释变量逐一代入上式，寻找最佳回归方程（表）。表 3 逐步回归CD.W.LnL=f(LnKW)9.93960.13730.85670.4002t值96.4811.51LnL=f(LnKD,LnW)9.7944-0.11160.28100.85930.4053t值61.13-1.182.29LnL=f(LnKF,LnW)10.11630.05130.07500.87420.5827t值76.931.982.24LnL=f(LnW,LnA)10.03250.1556-0.07900.84980.3961t值20.151.61-0.19讨论：第一步，在初始模型中引入，尽管各参数符号合理，拟合优度略有提高，但的参数未能通过t检验。（）第二步，在初始模型中引入，尽管各参数符号合理，拟合优度仍略有提高，但的参数未能通过t检验。（）第三步、在初始模型中引入，尽管各参数符号合理，但拟合优度略有下降，、的参数均未能通过t检验。（）所以，最优拟合模型为：（2）异方差检验及修正为了使模型拟合效果更好，对上述得出的模型进行随机干扰项异方差检验。异方差检验怀特(White)检验：检验结果如下 2.51 -2.23 2.01 F=13.0724常数项与变量LnW参数的t检验是显著的，但可决系数的值比较小。怀特统计量n=13.03137，该值大于5%显著性水平下自由度为2的分布相应的临界值，且统计量对应的p值为0.0015小于5%，因此，拒绝同方差性的原假设，即此模型的残差存在异方差问题。异方差的修正WLS估计法：用为权重进行加权最小二乘估计，则有 384.99 33.22 F=1363.196 DW=0.6506 可以看出，无论是拟合优度，还是参数的t统计量的值都有了显著的改进。（3）序列相关性检验及修正模型残差项e与时间t以及e与e-1的关系图如下所示： 图 3 残差相关图DW检验：根据OLS计算结果，由：DW0.650612，给定显著性水平a=0.05，查D-W表，n=23，k2，得下限临界值=1.26，上限临界值=1.44，因为DW统计量=1.26，所以,判定随机误差项存在正自相关。LM检验：含1阶滞后残差项的辅助回归为： -1.75 1.66 2.95于是，LM=22*0.5582=12.2804，该值大于显著性水平为5%，自由度为1的分布的临界值，由此判断原模型存在1阶序列相关性。 含2阶滞后残差项的辅助回归为： -2.01 1.91 3.21 -1.29于是，LM=21*0.591662=12.424902，该值大于显著性水平为5%，自由度为2的分布的临界值，说明原模型存在序列相关性，但由于的参数不显著，说明模型不存在2阶序列相关性。序列相关的修正杜宾两步法由DW0.650612，根据，计算得0.674694。用GENR分别对LnW和LnL做广义差分，使 GENR DLnL=LnL-0.674694*LnL(-1)GENR DLnW=LnW-0.674694*LnW(-1)然后再用OLS估计参数，结果为： 52.63 4.53 F=20.52 D.W.=1.70由结果知，在5%的显著性水平下，=1.43DW4-=2.57，且参数都通过t检验，表明经广义差分变换后的模型已不存在序列相关性。（4）时间序列的平稳性检验及协整分析运用ADF检验1985-2007年间中国就业人数时间序列的平稳性1985-2007年LnL时间序列图如下所示，图中LnL曲线呈上扬趋势，可初步判定LnL是一个非平稳时间序列。图 4 1985-2007LnL时间序列图对LnL进行单位根检验：首先，用模型3取2阶滞后，即用包含趋势项、漂移项的ADF检验式检验单位根，结果为： 2.09 1.06 -2.06 -0.21 -0.03DW=2.16 T=20由DW检验知，模型随机干扰项不存在自相关，因此模型设定正确。因为参数值的t统计量的值（-2.06）大于临界值-3.66，不能拒绝存在单位根的零假设。同时，由于趋势项T的t统计量小于ADF分布表中的临界值，因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。需进一步检验模型2，即包含常数项的ADF检验式检验单位根，结果为： 2.74 -2.71 -0.69 -0.44DW=2.13 T=20由于模型残差项不存在自相关性，因此模型设定正确。从参数值的t统计量的值（-2.71）大于临界值-3.02，不能拒绝存在单位根的零假设。同时，由于漂移项的t统计量大于ADF分布表中的临界值，因此拒绝不存在漂移项的零假设，即接受存在漂移项的备则假设。需进一步检验模型1，检验结果为： 1.65 0.05 0.26DW=2.0015 T=20由于模型残差不存在自相关性，因此模型设定正确。从参数值的t统计量的值（1.65）大于临界值-1.96，不能拒绝存在单位根的零假设。至此，可断定中国就业人数时间序列是一个单位根序列，是非平稳的。经试算，发现中国就业人数是1阶单整的，适当的模型检验结果如下： -2.03 -1.19DW=2.12 T=20由DW检验知，模型随机干扰项不存在自相关，因此模型设定正确。因为参数值的t统计量的值（-2.03）小于临界值-1.96，拒绝存在单位根的零假设，即是一个平稳序列。运用ADF检验1985-2007年间中国职工平均工资时间序列的平稳性1985-2007年LnW时间序列图如下所示，图中LnL曲线呈上扬趋势，表明LnL是一个非平稳时间序列。图 5 1985-2007LnW时间序列图对LnL进行单位根检验：首先，用模型3取2阶滞后，即用包含趋势项、漂移项的ADF检验式检验单位根，结果为： 2.73 2.61 -2.64 2.76 0.63DW=1.71 T=20由DW检验知，模型随机干扰项不存在自相关，因此模型设定正确。因为参数值的t统计量的值（-2.64）大于临界值-3.66，不能拒绝存在单位根的零假设。同时，由于趋势项T的t统计量也小于ADF分布表中的临界值，因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。需进一步检验模型2，即包含常数项的ADF检验式检验单位根，结果为： 1.26 -0.45 2.01 -0.94DW=1.94 T=20由于模型残差项不存在自相关性，因此模型设定正确。从参数值的t统计量的值（-0.45）大于临界值-3.02，不能拒绝存在单位根的零假设。同时，由于漂移项的t统计量也小于ADF分布表中的临界值，因此不能拒绝不存在漂移项的零假设。需进一步检验模型1，检验结果为： 2.49 2.23 -0.75DW=1.86 T=20由于模型残差不存在自相关性，因此模型设定正确。从参数值的t统计量的值（2.49）大于临界值-1.96，不能拒绝存在单位根的零假设。至此，可断定中国平均工资时间序列是一个单位根序列，是非平稳的。经试算，发现中国平均工资时间序列是1阶单整的，适当的模型检验结果如下： 3.42 -3.54 1.96 1.82DW=1.61 T=19由DW检验知，模型随机干扰项不存在自相关，因此模型设定正确。因为参数值的t统计量的值（-3.54）小于临界值-3.03，拒绝存在单位根的零假设，即是一个平稳序列。协整检验与分析EG检验通过对修正后回归模型的残差序列进行ADF检验，得适当检验模型为： -2.11 1.09 0.71DW=2.03 T=20由DW检验知，模型随机干扰项不存在自相关，因此模型设定正确。因为参数值的t统计量的值（-2.11）小于临界值-1.96，拒绝存在单位根的零假设，即残差项是平稳的。据此判断，中国总就业人数LnL和平均工资LnW是（1,1）阶协整的，说明了该两变量间存在长期稳定的“均衡”关系，所以以上所作的模型分析是可信的。五、模型的实证分析从原始估计的模型可知，总体上，就业呈上升趋势，各个解释变量对被解释变量存在或正或负的影响，其原因已在前文论述。经过计量经济学检验，发现各解释变量之间存在高度相关性，这主要是因为这些经济变量是时间序列，1985-2007年间中国处于经济繁荣时期，居民收入、投资、技术水平等各基本变量都趋于增长，因此往往呈现近似的比例关系。由于就业总人数和工资时间序列存在长期稳定的“均衡”关系，所以最终的模型具有一定的实际意义。工资水平一般代表了居民的收入水平，工资不断上升则居民的收入增加。“他们用那些增加的收入在市场上购买更多产品和服务，为了生产更多产品和服务，企业就得去多雇佣工人”保罗鲁格曼/罗宾威尔斯.微观经济学.中国人民大学出版社.2009年5月第一版.第41、42页，即增加了总就业。根据循环流向模型，随着越来越多的人走上工作岗位，也就是在生产要素市场上售出了更多的劳动力，居民也就有了更多的收入用于花费。 同上不过，仍需指出，最终模型结果中只包含一个解释变量工资，但此时其系数的经济含义并不仅仅是指工资水平对就业的影响，而是包含了其他某些经济因素，从工资、国内投资、外商直接投资、技术状况之间的高度相关性，我们也可以推出此结论。经济预测：Eviews 5.0 得到的区间预测图如下：图 6 预测图点预测：2008年的数据通过中国国家统计局2009年统计年鉴得到，工资水平为29229.00 元，则LnW=3.4524，将数据带入回归方程，= 3.6885，即LnL=DLnL+0.674694*LnL(-1)=3.6885-0.674794*11.2727=11.2953。所以80442.6671万人，中国国家统计局公布的2009年年鉴得到，2008年的就业总人数（经济活动总人口）为79243万人，预测误差率=（80442.6671-79243）/79243=1.51%。此误差可能是由于建模过程中技术性问题，分析不全面造成，也受样本选取过程中数据资料有限所影响。六、政策建议根据回归方程和综合分析，从以下几方面提出了政策建议。第一，引导国内投资，进行劳动密集产业的投资。虽然科技水平对一国的发展是非常重要的，可以提高经济的增长速度。但是，中国尚有大量的低素质劳动力，这些劳动力是中国失业队伍的主要组成部分。中国政府应该考虑这个群体的人的就业问题。第二，拓宽民间资本的进入领域，鼓励民间投资。国有企业的精简化导致了下岗失业人数