【《基于VAR模型的产业间结构升级对就业的影响实证分析案例》8900字】

基于VAR模型的产业间结构升级对就业的影响实证分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u15797基于VAR模型的产业间结构升级对就业的影响实证分析案例 128051.1变量说明及描述性统计 157561.1.1变量说明及数据来源 1128061.1.2变量的描述性统计 374801.2实证结果分析 4311401.2.1基于全国的分析 4174171.2.2分区域分析 8变量说明及描述性统计变量说明及数据来源选取1990年—2018年三次产业生产总值和就业人数为基础数据，数据来源于国家统计局和各省市统计局官网，将三次产业的产业结构记为Si，三次产业的就业结构记为li，i=1,2,3，将地区生产总值记为Y，就业量记为产业结构变动速度是产业结构变动的剧烈程度的体现，国内学者常用K值来测度产业结构变动速度，其计算公式为：K=i=13在公式5-1中，Sit表示t时期第i产业产值占比，Sit0表示基期第i产业产值占比，t有些学者还选用了反映产业结构变动强度的指标，表达公式如下：STR=i=13其中，Sit表示t时期第i产业产值占比，Sit−1表示t−1时期第i产业产值占比，目前有关产业结构变动方向的测度方法，国内学者并没有完全达成一致，但一般是基于“占比”这一指标进行判断，有些学者为了体现“产业服务化”的倾向，采用的是第三产业产值与第二产业产值之比REF_Ref6423\r\h[38]。本文认为第二产业的发展同样体现了产业结构升级，因为一些高端制造业的发展也是产业升级的重要表现，因此本文选择第二产业产值占比和第三产业产值占比之和作为产业结构高级化的衡量指标。就业结构协调性R是产业结构和就业结构发展均衡程度的表示，该指标常用相似系数的计算方法衡量，公式如下：R=i=13其中，Si和li分别是指第i产业的产业结构、就业结构，就业弹性E反映产业发展对就业的推进作用，其计算公式为：E=∆L其中，∆LL表示产业就业量的变化，∆Y表5-1为对VAR模型中各变量的说明。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s11变量说明变量表示变量含义计算方法X产业结构升级的速度XX产业结构升级的强度XX产业结构升级的方向XR就业结构协调性R=E就业弹性系数E=变量的描述性统计基于全国的分析全国数据代表变量的描述性统计指标如表5-2。从极值差值与标准差统计指标可以看出，我国产业结构变动方向与产业结构变动速度变动程度大，而产业结构变动强度、就业结构协调性和就业弹性系数均表现为稳定；就业结构协调性R在0.73到0.94之间，说明产业结构和就业结构二者的发展较为均衡；就业弹性系数E均值为正，说明整体上产业产值的增长带动了就业量的增加。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s12全国数据代表变量的描述性统计指标变量均值中位数最大值最小值标准差X27.0928629.2000041.800005.20000010.07049X0.8380950.8166672.0666670.0333330.522239X86.8107187.9500093.0000076.000004.848699R0.8136020.7845930.9360280.7298540.072121E0.0508360.0361120.170201-0.0066330.043237分区域分析将全国的经济区域分为东、中、西和东北四大地区，代表变量的描述性统计指标如表5-3。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s13分区域数据代表变量的描述性统计指标区域统计指标XXXRE东部地区均值26.856070.80535790.212140.8707150.114310中位数28.455000.82166791.700000.8709500.131897最大值47.290001.72666795.440000.9631540.260016最小值3.9600000.09000079.160000.771248-0.065547标准差10.996800.3994724.5910270.0694010.074361东北地区均值18.636430.97714385.150360.8656300.247334中位数17.940000.96000086.025000.8585950.084108最大值45.400002.39333387.100000.9241335.233234最小值4.2600000.11333380.810000.789710-0.651568标准差11.400010.5811111.9701840.0464040.999392中部地区均值33.925711.13738182.203570.8025590.089045中位数36.775001.07000083.630000.7981570.082565最大值53.400002.62000091.940000.8761380.261895最小值7.8600000.44666769.170000.742705-0.071118标准差14.354290.4666067.1775610.0397010.068212西部地区均值31.558932.67250081.050710.7373120.069372中位数32.230000.86000081.950000.7244330.060173最大值75.2800026.4566788.970000.9870300.216539最小值4.0700000.09666767.870000.685362-0.050343标准差15.109106.6010386.3572630.0589230.057782整体来看，产业结构升级速度（X1）中部地区最大，东北地区最小；产业结构升级强度（X2）西部地区最大，东部地区最小；产业结构升级方向（X3）和就业结构协调性（R实证结果分析基于全国的分析单位根检验为了防止出现伪回归，我们首先要验证各变量数据的平稳性。本文选择单位根检验中的ADF检验，运用SIC标准来判断检验的滞后阶数，并用P值来判断是否具有单位根，检验结果如表5-4所示。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s14各变量ADF检验结果检验变量检验形式t-statisticADF检验值P值结论1%5%10%X（C，T，0）-4.339330-3.587527-3.229230-3.1853460.1084不平稳X（C，N，0）-3.699871-2.976263-2.627420-3.7498010.0089平稳X（C，N，0）-3.699871-2.976263-2.627420-3.2766570.0263平稳R（C，T，3）-4.394309-3.612199-3.243079-2.2928500.4217不平稳E（C，0，0）-2.653401-1.953858-1.609571-1.2367710.1930不平稳DX（C，N，0）-3.711457-2.981038-2.629906-4.9392620.0005平稳DX（C，0，0）-2.656915-1.954414-1.609329-6.9278090.0000平稳DX（C，N，0）-3.711457-2.981038-2.629906-4.6989940.0009平稳DR（C，0，0）-2.656915-1.954414-1.609329-2.5879910.0118平稳DE（C，0，0）-2.656915-1.954414-1.609329-3.7432280.0006平稳注：表中C表示ADF检验式子里含有截距项，T表示含有趋势项，N表示没有截距项或趋势项。滞后阶数p的确认 采用多准则联合确定法确认最优滞后阶数，结果如表5-5，同时综合考虑了对自由度的影响，最终确定最优滞后阶数为1，所以建立VAR(1)模型。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s15VAR模型最佳滞后阶数的确定LagLogLLRFPEAICSCHQ030.57195NA8.17e-08-2.130996-1.885568-2.0658841123.3182139.1193*3.05e-10*-7.776515-6.303947*-7.385842*2142.393520.664996.84e-10-7.282796-4.583089-6.5665633173.536220.761771.13e-09-7.794684*-3.867838-6.752890*indicateslagorderselectedbythecriterion协整检验对变量进行Johanson协整检验，得出检验结果（表5-6）。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s16模型Johanson协整检验结果协整方程个数特征根迹统计量5%临界值P值None*0.958064133.863669.818890.0000Atmost1*0.56050451.4018047.856130.0224Atmost2*0.53593830.0265129.797070.0471Atmost30.25373610.0653615.494710.2757Atmost40.0901292.4557763.8414660.1171迹检验结果表明，在5%的显著性水平下，模型存在3组协整关系，模型通过协整检验，表明变量间存在长期的稳定关系。Granger因果关系检验表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s17模型Granger因果关系检验结果被解释项解释项原假设P值是否格兰杰DXXX2不是DX0.3874否XX3不是DX0.5122否DRDR不是DX10.2236否DEDE不是DX10.6181否XDDX1不是0.9517否XX3不是X0.9871否DRDR不是X20.2787否DEDE不是X20.3915否XDDX1不是0.7640否XX2不是X0.8109否DRDR不是X30.3399否DEDE不是X30.3916否DRDDX1不是0.0453是XX2不是DR0.9051否XX3不是DR0.7399否DEDE不是DR的格兰杰原因0.1207否DEDDX1不是0.3650否XX2不是DE0.1310否XX3不是DE0.0318是DRDR不是DE的格兰杰原因0.1313否Granger因果检验是为了验证VAR模型中某些变量的滞后值对被解释变量有没有显著性影响，如果变量间不存在因果关系，那建立的VAR模型就毫无意义。由表5-7可知，该VAR模型的变量间存在因果关系，可以进行后续的分析。VAR（1）模型的平稳性检验为了保证模型的平稳性，需要进行平稳性检验。图STYLEREF1\s5SEQ图\*ARABIC\s11VAR模型的平稳检验结果如图5-1所示，所有特征根倒数的模都落在了单位圆之内，模型是平稳的。脉冲响应分析VAR模型是一种非理论模型，直接将VAR协整方程式的参数结果列出来分析没有相应的理论支撑且意义也不大，分析VAR模型时往往是分析一个误差项发生变化，或者说是一个单位标准差大小冲击其他变量时，其他变量的当前和未来取值产生什么变化，通过模型可以直观的看出变量之间的动态作用和各变量间的时滞关系。本文将追踪期数定为10，响应函数分别设为DE和DR，得到脉冲响应函数。对DR的脉冲响应对DE的脉冲响应图STYLEREF1\s5SEQ图\*ARABIC\s12脉冲响应函数图在图5-2中脉冲响应图中，横轴表示冲击作用的冲击期间数（单位：年），纵轴分别表示DE和DR，实线为脉冲响应函数，表示产业结构升级的三个指标分别给予一个的标准差大小的冲击时DE和DR的响应。由图5-2（a）可以看出，产业结构升级速度（DX1）产生标准冲击时，就业结构协调性（DR产业结构升级强度（X2）产生标准冲击时，就业结构协调性（DR产业结构升级方向（X3）产生标准冲击时，就业结构协调性（DR由图5-2（b）可以看出，产业结构升级速度（DX1）产生标准冲击时，就业弹性系数（DE产业结构升级强度（X2）产生标准冲击时，就业弹性系数（DE产业结构升级方向（X3）产生标准冲击时，就业弹性系数（DE方差分解脉冲响应函数（IRF）反映的是一个变量发出的微小冲击时，另一个变量受其影响而变化的路径。方差分解可以表明一个变量的波动（方差）有多少是源于自身的冲击，还有多少是由VAR模型中其他因素的冲击造成的。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s18方差分解结果PeriodS.E.DXXXDRDEDR11.19791846.746657.6328375.36151739.766860.49213221.24883132.604785.3861584.61268149.111858.28452831.26974728.284556.2288184.04808049.1505712.2879841.27744927.077227.5335683.87283648.3706613.1457251.28004526.875418.1752643.84105847.9382813.1699961.28130926.907018.3705043.84431247.7576013.1205771.28223326.964448.4130483.85178047.6659113.1048281.28297627.016228.4192793.85840947.6026513.1034491.28358227.061688.4196303.86409047.5516013.10300101.28409727.102188.4204163.86907547.5074913.10084DE11.1979182.1997129.2848937.9551320.98478279.5754821.2488317.62798211.998828.4455914.50484967.4227631.2697479.51331210.809948.1068439.92702161.6428941.2774499.32143810.561317.82760912.4870659.8025951.2800459.16254810.708357.71219213.1810359.2358861.2813099.12087710.808377.68361613.3029259.0842371.2822339.12611910.838957.68017513.3145259.0402381.2829769.15418610.842267.68091813.3111959.0114591.2835829.19369210.838377.68174313.3056958.98050101.2840979.23595910.832987.68234713.3003358.94838对就业弹性系数（DE）和就业结构协调性（DR）进行方差分解，结果如表5-8所示。方差分解结果至第6期后基本稳定，模型具有研究意义。对就业结构协调性（DR）进行方差分解可以看出：（1）对于就业结构协调性的波动性主要来自于自身，这是因为就业结构协调性R值在0.7至0.95的区间范围内，较为平稳；（2）产业结构升级速度（DX1）对就业结构协调性的贡献率较大，但贡献率整体来看是不断减小直至平稳的趋势；（3）产业结构升级强度（X2）和产业结构升级方向（对就业弹性系数（DE）进行方差分解可以看出：（1）就业弹性系数对其自身的贡献率最大，但呈不断减小趋势；（2）产业结构升级速度（DX1）和就业弹性系数（DE）的贡献率先增加后稳定；（3）产业结构升级强度（X2）和产业结构升级方向（分区域分析不同区域中产业结构升级的就业效应千差万别。因此，本文将全国划分为东、中、西和东北4个区域进行分析。单位根检验对东部、东北、中部和西部4个区域的各变量进行ADF检验，结果如表5-9所示。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s19各变量ADF检验结果区域检验变量检验形式P值结论东部地区X（C，T，1）0.4238不平稳X（C，N，0）0.0037平稳X（C，N，0）0.0004平稳R（C，T，1）0.3291不平稳E（C，N，0）0.1002不平稳DX（C，N，0）0.0132平稳DR（C，0，0）0.0345平稳DE（C，0，0）0.0000平稳东北地区X（C，T，3）0.5350不平稳X（C，N，0）0.0205平稳X（C，N，0）0.4259不平稳R（C，0，1）0.6832不平稳E（C，0，0）0.0000平稳DX（C，0，0）0.0086平稳DX（C，0，0）0.0011平稳DR（C，0，1）0.0252平稳中部地区X（C，N，0）0.5031不平稳X（C，N，0）0.0012平稳X（C，N，0）0.5029不平稳R（C，N，1）0.4197不平稳E（C，0，0）0.0120平稳DX（C，N，0）0.0030平稳DX（C，N，0）0.0030平稳DR（C，0，0）0.0045平稳西部地区X（C，T，0）0.0024平稳X（C，N，1）0.0096平稳X（C，N，0）0.0429平稳R（C，N，0）0.0291平稳E（C，N，0）0.0036平稳注：表中C表示ADF检验式子里含有截距项，T表示含有趋势项，N表示没有截距项或趋势项。滞后阶数p的确认东部、东北、中部和西部4个区域的各VAR模型的最佳滞后阶数如表5-10所示。 表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s110VAR模型最佳滞后阶数的确定区域LagLogLLRFPEAICSCHQp东部地区011.09229NA4.23e-07-0.487383-0.243608-0.41977021103.8699141.0220*1.96e-09-5.909594-4.446943*-5.5039172137.362437.511601.31e-09*-6.588994*-3.907467-5.845252*东北地区0-49.47505NA6.45e-054.5395884.785015*4.60470031-34.4908922.476240.0001575.3742416.8468085.7649142-15.3280620.759740.0003495.8606718.5603786.576904343.6519339.31999*5.66e-05*3.029006*6.9558524.070799*中部地区0172.2085NA6.11e-13-13.93404-13.68861*-13.8689331197.287537.618486.41e-13-13.94062-12.46806-13.549952216.316820.615111.44e-12-13.44307-10.74336-12.726843273.615738.19925*2.69e-13*-16.13464*-12.20780-15.09285*西部地区0-144.9867NA0.07052711.5374411.7793811.607111139.33489283.5716*3.50e-07*-0.718068*0.733582*-0.300045*250.8868013.329131.25e-060.3164002.9777581.082775脉冲响应和方差分解对四个经济地区的数据分别进行Johanson协整检验，Granger因果关系检验和VAR模型的平稳性检验，均通过了检验，可以进行后续分析。分别对四个经济地区的就业结构协调性变量和就业弹性系数变量进行脉冲响应和方差分解分析，结果如下所示。东部地区由图5-3（a）可以看出，产业结构升级速度（DX1）产生标准冲击时，就业结构协调性（DR）的响应是时正时负的；产业结构升级强度（X2）产生标准冲击时，就业结构协调性（DR）做出正向响应先增大在第2期达到最大后整体呈减小趋势；产业结构升级方向（X3对DR的脉冲响应对DE的脉冲响应图STYLEREF1\s5SEQ图\*ARABIC\s13东部地区的脉冲响应函数图由图5-3（b）可以看出，产业结构升级速度（DX1）、产业结构升级强度（X2）和产业结构升级方向（X3对东部地区的就业结构协调性（DR）和就业弹性系数（DE）进行方差分解，结果如表5-11所示。方差分解结果至第6期后基本稳定，模型具有研究意义。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s111东部地区的方差分解结果PeriodS.E.DXXXDRDEDR10.7755593.56990116.913651.65863965.8486812.0091221.0122751.58551922.3298817.6581446.6415211.7849331.1609305.31492416.3967130.2687036.7629811.2566941.2244146.28687915.4223333.4154433.9841410.8912051.2535166.12129216.0864433.8306333.0872810.8743661.2710196.33331515.9970133.9365732.9139110.8191971.2853406.50299315.8854634.2137532.6322910.7655081.2938086.47468615.8076534.5437832.4568610.7170291.2970236.46634715.7805134.6571032.4000310.69601101.2976456.45996715.7866634.6953032.3671310.69094DE10.7755590.85277121.059163.8837910.00000074.2042821.0122751.80128825.316497.7943943.83929061.2485431.1609308.12227123.3055411.220497.82552249.5261841.2244148.42122824.1208511.024027.69714048.7367651.2535168.41078923.8298811.574697.60525148.5793961.2710198.25419124.6166211.371797.45257348.3048271.2853408.18397124.8602911.265997.73843047.9513281.2938088.22011124.9224011.404357.69568547.7574691.2970238.22975824.9171311.428907.71549847.70871101.2976458.22772524.9255511.432047.71469047.70000对就业结构协调性（DR）进行方差分解可以看出：（1）产业结构升级方向（X3）的贡献率不断增加并成为主要影响因素；（2）就业结构协调性来源于自身的影响较大；（3）产业结构升级速度（DX1对就业弹性系数（DE）进行方差分解可以看出：（1）就业弹性系数的波动主要来源自身；（2）产业结构升级速度（DX1）和产业结构升级方向（X3）的贡献率先增加后稳定；（3）产业结构升级强度（东北地区对DR的脉冲响应对E的脉冲响应图STYLEREF1\s5SEQ图\*ARABIC\s14东北地区的脉冲响应函数图由图5-4（a）可以看出，产业结构升级速度（DX1）、产业结构升级强度（X2）和产业结构升级方向（DX3由图5-4（b）可以看出，产业结构升级速度（DX1）产生标准冲击时，就业弹性系数（E）的响应大致是负的，只在第5、8和9期出现正响应；产业结构升级强度（X2）产生标准冲击时，就业弹性系数在前4期的响应为负，第5至第7期响应为正，第8期为负，第10期为正；产业结构升级方向（表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s112东北地区的方差分解结果PeriodS.E.DXXDXEDRDR12.2152660.1657931.13485920.745929.97956367.9738722.2152660.1657931.13485920.745929.97956367.9738732.7096723.8145610.74787913.703307.96491673.7693443.11844611.957051.13050312.740337.37711066.7950153.16070912.275871.10706213.074817.72050865.8217563.20528512.526651.09904512.906117.61935865.8488473.21955712.606301.16191013.109929.34621963.7756583.24354412.615241.17741713.036289.28923163.8818393.24998312.569281.17546113.066769.25964463.92886103.25353212.559941.18972013.145889.24684363.85762E12.2152660.6170103.5748180.00695383.5367912.2644322.2152660.6170103.5748180.00695383.5367912.2644332.7096721.6514365.3858940.46464572.9075819.5904443.1184465.47230412.010221.65317264.8740915.9902153.1607095.46506912.200331.67249364.4266416.2354763.2052856.37729711.856961.64193561.8638718.2599373.2195577.29113511.843021.62349161.2840617.9583083.2435447.61666511.639681.60723161.1786517.9577793.2499837.57722911.590841.63937261.3149517.87761103.2535327.60357511.568641.64938661.2870317.89136对东北地区的就业结构协调性（DR）和就业弹性系数（E）进行方差分解，结果如表5-12所示。方差分解结果至第6期后基本稳定，模型具有研究意义。 对就业结构协调性（DR）进行方差分解可以看出：（1）就业结构协调性来源于自身的影响较大；（2）产业结构升级速度（DX1）的贡献率先增加后不变；（3）产业结构升级强度（X2）的贡献率最小且稳定。（4）产业结构升级方向（DX对就业弹性系数（E）进行方差分解可以看出：（1）就业弹性系数的波动主要来源自身；（2）就业结构协调性（DR）对就业弹性系数的解释占较大部分；产业结构升级速度（DX1）和产业结构升级方向（X3）的贡献率先增加后稳定；（3）产业结构升级的三个指标的贡献率都呈现出增大趋势，其中产业结构升级方向（中部地区由图5-5（a）可以看出，（1）就业结构协调性对产业结构升级速度（DX1）的响应波动性较大，时正时负；（2）产业结构升级强度（X2）产生标准冲击时，就业结构协调性在前2期的响应为0，有一定的滞后性，第3至7期的响应为正，第8期及之后响应为负；（3）就业结构协调性对产业结构升级方向（对DR的脉冲响应对E的脉冲响应图STYLEREF1\s5SEQ图\*ARABIC\s15中部地区的脉冲响应函数图由图5-5（b）可以看出，（1）产业结构升级速度（DX1）产生标准冲击时，就业弹性系数（E）的响应为正且不断减小，在第5期时响应变为0，第6期响应为负，第7期时又变为正响应，第8期后响应为负且稳定；（2）产业结构升级强度（X2）产生标准冲击时，就业弹性系数在前7期的响应为负，第8期后响应为正且逐渐增加；（3）产业结构升级方向（表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s113中部地区的方差分解结果PeriodS.E.DXXDXDREDR11.30032049.995400.00018217.7641932.240230.00000021.93810722.697670.00045054.9345521.250281.11704932.14982216.862262.57793959.5222620.147270.89027242.29717415.093294.86522953.3990125.460471.18200152.31073015.553865.07786153.1416524.963681.26295262.40085515.695007.72549849.7946325.601181.18368672.45256315.450117.85853648.9371026.433631.32062582.50306915.169147.90932847.7685527.147112.00588292.51302515.125498.32096847.6459126.920131.987504102.51900015.005109.25353147.1359026.629671.975807E11.30032023.777306.9509996.83342542.6599319.7783421.93810720.1808821.576639.83983934.0927014.3099532.14982213.3544950.026277.10809820.756518.75463242.2971747.78202256.7196714.5310014.237366.72995352.3107306.81018560.6423112.7889313.554986.20360262.4008556.34004160.1536914.0205713.738525.74718172.4525636.48919959.1191115.0499513.609635.73211282.5030696.25190355.7968019.3590012.325676.26661992.5130256.08180655.6971620.1418211.768726.310494102.5190005.87347757.5244419.7820610.854895.965124对中部地区的就业结构协调性（DR）和就业弹性系数（E）进行方差分解，结果如表5-13所示。对就业结构协调性（DR）进行方差分解可以看出：（1）产业结构升级方向（DX3）的贡献率最大；（2）就业结构协调性来源于自身的影响较大；（3）产业结构升级速度（DX1）的贡献率先减少后稳定；（4）产业结构升级强度（X对就业弹性系数（E）进行方差分解可以看出：（1）产业结构升级强度（X2）的贡献率不断增加并成为最主要解释变量；（2）产业结构升级速度（DX1）和就业结构协调性（DR）的贡献率不断减小；（3）产业结构升级方向（西部地区由图5-6（a）可以看出，（1）产业结构升级速度（X1）产生标准冲击时，就业结构协调性首先做出了较大的正向响应，然后响应程度迅速下降并在第2期时转变为负响应，第4期开始又变为正向响应，之后的响应程度