1、影响就业人数的因素分析影响就业人数的因素分析小组成员：班级：国际经济与贸易班指导老师：日期：2011年 5月10-25日 摘要：本文主要通过对1978年至2003年的数据进行计量经济分析，探讨相关经济变量对就业人数的影响。并以国内生产总值与就业人数为代表构建模型。关键词：充分就业 经济增长 人力资本一、问题的提出就业问题一直是我国极为关注的问题，我国政府每年都会颁布一些政策来缓解就业问题，今年劳动和社会保障部部长郑斯林透露，在去年取消一些不合理规章的基础上，今年我国将彻底清除阻碍农村劳动力进城就业的“规章障碍”。 此间权威人士认为，此举不仅对实现农村劳动力获得平等就业权利具有重要意义，而且将对
2、缓解我国日益严峻的就业形势产生积极影响。种种情况显示，我国目前的就业再就业工作正面对着前所未有的挑战。从劳动力供给来看，劳动和社会保障部提供的资料显示，在经过多年的高速经济增长与扩张之后，近期我国新成长劳动力的供给将升至峰值，加上现存的下岗失业人员，预计今年城镇需要就业的劳动力将达到2400万人。从劳动力需求上来看，资料显示，在过去的25年中，由于经济的增长平均每年增加1370万个工作岗位，但由于我国经济增长方式正逐步实现从粗放型向集约型的转变，经济增长对就业的拉动作用已明显减弱。权威人士估计，按今年经济增长保持7%计算，在现有的经济结构下，新增的就业岗位仅为800万个左右，无法满足我国现存待
3、就业人口的需要。由于劳动力的供给和需求存在很大的缺口，所以应对影响就业的因素作分析，看看能否从中找到解决就业问题的出口，找到制定经济政策的依据。这也是我们写此篇文章的原因。二、经济理论陈述影响就业人数的因素有很多，我们主要考虑一下变量国内生产总值、财政支出、平均工资水平。（一）国内生产总值从上述资料可以看到，GDP每增长1%就可以为我国创造近100万个就业岗位，又由于经济稳定增长同充分就业同样都是我们所追求的宏观经济目标，所以如果保证每年的经济快速增长以创造更多的就业岗位是我们最希望看到的结果，所以如何保证经济的可持续发展是我们十分关注的问题。（二）财政支出 增加财政支出即是实行积极的财政政策
4、，它可以拉动经济增长，增加政府投资，创造新的就业岗位。 但是靠财政支出拉动经济增长也会带来负面效应，我国从98年以来一直实行积极的财政政策，利用投资的增加来拉动经济的增长，成效显著。但是也出现了投资过热的现象，这样会有可能造成经济的虚假增长，一方面由于政府的投资行为增加了个生产者的投资信心，拼命的扩大生产规模；另一方面却是人们的消费不足，无法吸收生产出来的产品，投资过热，消费不足，造成了市场上的供给大于需求，存货增加，很容易形成经济泡沫。 所以我国政府从去年开始实行一系列的宏观调控举措来避免投资的过热现象，防止经济泡沫的产生。 （三）平均工资水平 根据西方经济学中的工资理论，在完全竞争市场中，
5、工资完全由劳动力的供给和需求决定。对劳动者来说，劳动供给决策实质上是把他有限的时间在劳动和闲暇之间进行合理分配的问题。工作所带来的收入与闲暇的享乐互为成本。当工资上升时，闲暇的价格就会上升，这样就使得劳动力的供给增加。而工资的上升会使人们更加富裕，扩大了人们对闲暇的需求，这就会使得工资上升至一定水平后，劳动力的供给减少。这样就会形成工资率与劳动力供给的背弯曲线。我认为处于背弯曲线的递增阶段是代表了发展中国家的基本状况，他们的工作目的还只是为满足基本的生活需求，所以工资对劳动力的供给弹性较大。而处于背弯曲线上端的人，已摆脱了工资高低对他们的束缚，工资对他们的劳动力供给的弹性较小。我们小组着重分析
6、国民生产总值对就业人数的影响。三、相关数据收集 1978年到2003年间的统计数据 年份就业人数（万人）GDP（亿元)年份就业人数（万人）GDP(亿元)1978401523624.119916549121617.81979410244038.219926615226638.11980423614517.819936680834634.41981437254862.419946745546759.41982452955294.719956806558478.11983464365934.519966895067884.6198448197717119976982074462.6198549873
7、8964.419987063778345.219865128210202.219997139482067.519875278311962.520007208589468.119885433414928.320017302597314.819895532916909.2200273740104790.619906474918547.9200374432116694数据来源：2003年统计年鉴及中财专网四、计量经济模型的建立假设模型为 =其中，Y代表每年年末我国就业总人数；X代表每年的国内生产总值即GDP水平；为随机扰动项，表示未纳入模型的其他变量对就业人数的综合影响。为了便于用线性模型参数估计的
8、方法去估计参数，先将上述指数模型线性化，即在指数方程两边取对数，变为 设Yt=lnY,=ln,Xt=lnX,则模型变为五、模型的求解和检验利用Eviews软件，采用以上数据对该模型进行OLS回归，结果如下：Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 05/02/11 Time: 18:34Sample: 1 26Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C9.2465820.086876106.43450.0000LOG(X)0.172
9、5390.00863519.981940.0000R-squared0.943300Mean dependent var10.97088Adjusted R-squared0.940937S.D. dependent var0.210789S.E. of regression0.051228Akaike info criterion-3.031265Sum squared resid0.062983Schwarz criterion-2.934489Log likelihood41.40645F-statistic399.2779Durbin-Watson stat0.416447Prob(F
10、-statistic)0.0000009.2465820.172539 （0.0869） （0.0086）R2=0.9433 F=399.2779 AIC=-3.0313 SC=-2.9345 DW=0.4164由以上标准格式可知，由于可决系数比较大，接近1，说明模型的拟和优度较好；对于系数检验，在给定显著性水平=0.05的条件下，查表得t0.025(24)=2.064,由于t(r)t(24),t()t(24),所以拒绝原假设，即认为模型应存在截距系数，解释变量GDP对应变量就业人数的影响显著。（1）异方差的检验图示法由图可以看出残差存在同方差性JB检验令e2=resid2发现JB值变大，但P
11、值变小几乎为0，所以不存在异方差怀特检验White Heteroskedasticity Test:F-statistic1.639767Probability0.215907Obs*R-squared3.244650Probability0.197439Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/10/11 Time: 22:30Sample: 1 26Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-0
12、.1532540.087724-1.7469930.0940LOG(X)0.0318420.0178011.7888150.0868(LOG(X)2-0.0016060.000892-1.7992220.0851R-squared0.124794Mean dependent var0.002422Adjusted R-squared0.048689S.D. dependent var0.004616S.E. of regression0.004502Akaike info criterion-7.860379Sum squared resid0.000466Schwarz criterion-
13、7.715214Log likelihood105.1849F-statistic1.639767Durbin-Watson stat0.924887Prob(F-statistic)0.215907发现Obs*R-squared的值为3.244650 TR23.841，所以不存在异方差。（2）自相关性的检验首先进行序列相关性检验DW检验：模型的DW=0.416448 在=0.05的条件下，查表得dL=1.302，dU=1.461，0ddL,表明存在一阶正自相关性。LM检验：1阶情况下：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic
14、32.08085Probability0.000009Obs*R-squared15.14323Probability0.000100Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/10/11 Time: 21:08Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0274790.0575510.4774770.6375LOG(X)-0.0028750.0
15、05722-0.5024850.6201RESID(-1)0.7775880.1372865.6639960.0000R-squared0.582432Mean dependent var-5.44E-16Adjusted R-squared0.546122S.D. dependent var0.050193S.E. of regression0.033815Akaike info criterion-3.827650Sum squared resid0.026300Schwarz criterion-3.682485Log likelihood52.75945F-statistic16.04
16、043Durbin-Watson stat1.530600Prob(F-statistic)0.000043可以看出p值很小，且RESID(-1)的t值很大 因此存在一阶正相关2阶Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic16.62524Probability0.000040Obs*R-squared15.64715Probability0.000400Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/10/11 Time: 21:13Pre
17、sample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C0.0175890.0582520.3019460.7655LOG(X)-0.0018480.005799-0.3187560.7529RESID(-1)0.9402880.2085904.5078300.0002RESID(-2)-0.2207370.213312-1.0348090.3120R-squared0.601813Mean dependent var-5.44E-16Adjusted R-s
18、quared0.547515S.D. dependent var0.050193S.E. of regression0.033763Akaike info criterion-3.798254Sum squared resid0.025079Schwarz criterion-3.604700Log likelihood53.37730F-statistic11.08349Durbin-Watson stat1.887580Prob(F-statistic)0.000123可以看出虽然p值很小，但是RESID(-2)的t值的绝对值很小，且p值比较大，因此可以认为不存在二阶自相关自相关的修改利用
19、eviews修改后Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 05/10/11 Time: 21:17Sample (adjusted): 2 26Included observations: 25 after adjustmentsConvergence achieved after 18 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C12.519981.7008637.3609550.0000LOG(X)-0.0628180.091858-0.6838640.50
20、12AR(1)0.9642790.02440339.514120.0000R-squared0.981486Mean dependent var10.98570Adjusted R-squared0.979803S.D. dependent var0.200840S.E. of regression0.028543Akaike info criterion-4.162653Sum squared resid0.017923Schwarz criterion-4.016388Log likelihood55.03316F-statistic583.1345Durbin-Watson stat2.
21、156046Prob(F-statistic)0.000000Inverted AR Roots.96经修正后的模型为：9.675740.132516 再由关系式Yt=lnY,r=ln,Xt=lnX得原模型为：Y=e9.6757X0.1325六、经济意义解释是用于衡量就业人数关于国民生产总值的弹性，也就是说，国民生产总值每有1%的上升或下降，相对平均的，就业人数将上升或下降13.25%七、对就业问题的实证分析及政策建议（一）失业率与通胀率的关系通常通货膨胀的程度用物价指数的高低来反映。根据著名的菲利普斯曲线，通货膨胀率与失业率存在替代关系。即通货膨胀率增长，会使得失业率下降，而通货膨胀率降低，
22、又会使得失业率上升。所以要想降低失业率，达到充分就业，就不得不牺牲通货膨胀率。政府制定经济政策需要在两者之间做出选择，若是在当期通货膨胀对经济的影响比较重，政府在制定政策的时候就会选择可以降低通货膨胀率的政策，比如，我国政府近期的加息政策以及去年三次提高了商业银行的存款准备金率，就是为了抑制投资过热，避免经济出现滞胀。但是抑制投资，会在一定程度上减少就业岗位，这就是解决通货膨胀和失业问题的困难所在。我们只能想方设法在两者之间选择一个均衡点，通货膨胀和失业并不是存在就需要政府采取措施调整，而是在他们超出了安全范围的时候，政府才有必要采取紧缩性或扩张性财政货币政策，将其分别调整至安全范围内。（二）
23、经济增长由上述模型可以看出，经济增长可以为我们创造更多的就业岗位，又由于保持经济的稳定增长和实现充分就业是我们所追求的宏观经济目标，所以我们应关注经济发展的现状以及未来的发展趋势，还要看到我国现今经济增长背后所存在的问题。我国近几年的经济增长一直保持在较高水平上，仅就2003年来看，全年国内生产总值116694亿元，按可比价格计算，比上年增长9.1%，加快1.1个百分点。其中，第一产业增加值17247亿元，增长2.5%，减慢0.4个百分点；第二产业增加值61778亿元，增长12.5%，加快2.7个百分点；第三产业增加值37669亿元，增长6.7%，减慢0.8个百分点。在第三产业中，金融保险业增
24、长6.9%，批发和零售贸易餐饮业增长6.6%，房地产业增长5.3%。虽然我国经济一直保持较快速度增长，但是仍有人担心我国的经济增长不具有可持续性，原因是认为我国的生产率的增长远远慢于经济的增长，经济增长不是生产率提高的结果，而是资源投入的结果。随着有限资源的消耗，我国若不大力提倡可持续增长，经济增长的速度就会减慢。另外，我国市场机制以及法律制度的不健全，也会阻碍我国经济的发展。（三）充分就业先介绍两个概念：充分就业和人力资本。宏观经济目标中的充分就业的定义为，当社会经济中只存在摩擦性失业和结构性失业，而没有周期性失业，从而实际失业率等与自然失业率时，我们就说经济实现了充分就业。国际经济学中提到
25、了人力资本的概念，就是将劳动力视作一个新形式的资本，通过对普通劳动力的培训和再教育，提高他们的生产技能，进而提高企业的劳动生产率，有利于企业利润的提高，同时可以提高整个国家的整体国民素质，增加国内生产总值。随着社会经济的发展，科技水平的提高，生产更加趋向于机器化，所需要的简单劳动力就会变的越来越少，社会需要的是生产技能水平高的高级人才，也就是我们所说的人力资本。而我国目前就业市场所面临的困难是，劳动力的供给大于劳动力的需求，但是这种供给过剩只是相对的过剩，是简单劳动力供给的过剩，而对于高级人才即人力资本，我国却是供给不足的。今年我国将彻底清除阻碍农村劳动力进城就业的“规章障碍”，虽然这会使劳动
26、力具有平等的就业权利，但同时我们也应该看到农民公众普遍存在的文化水平低的问题。如果不提高劳动力的技术水平，我国未来的就业形势将更加严峻。所以我们应加快对劳动力的再培训，提高整体素质水平，让他们尽快适应社会的发展需要，更快可以满足未来机器化生产的需要，更快的适应未来的就业岗位，使我们的失业问题在不会变的更严重的同时得到改善。造成我国人力资本缺乏的一个原因是我国人力资本的大量流出，这其中虽然有一部分人是由于留恋国外的舒适生活而不愿回国，但是大部分的人不回国的原因是由于国外提供的研究环境较好，比较受人尊重，这一部分人纯粹是因为学术研究的需要而在外生活。我国应想办法留住这部分人才，为他们创造良好的环境，使他们能够一展所长。而且在留住人才的同时，我国是否应打开国际的人力市场，使一部分简单劳动力能够到缺乏劳动力的国家工作，通过这种简单劳动力的流出，高级人才的流入，可以填补我们就业市场上的两种缺口，在一定程度上缓解我国的就业问题。当然随着国家经济的发展，也可能发展成另外一种情况，未来福利水平会提高，社会保障制度发展健全，一部分人可能仅靠国家提供的福利就可以满足他们的需要，而成为了自愿失业者，而我们统计的失业人口中并不包括自愿失业者，这样就有可能使我国在未来接近充分就业状态。（四）人民生活水平通过上边所示的平均工资水平和就业人数的散点图可以看出我国是处于背弯曲线的下半部分的，
