考 查 课 作 业
姓 名 院 系
学 号 年 级 专 业 班 级 考试科目 考试分数
谢培辉
国际商学系
2011
国际经济与贸易
1
计量经济学
关于影响就业人数因素的计量分析
【摘要】本文通过对各地区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，并以工资额与就业人数为代表构建模型 【关键字】大学生就业 工资额 就业人数
一、引言
就业是我们很关注的问题，人口就业和收入分配是关系国计民生的热点问题。在国际金融危机冲击和复杂多变的经济形势下，深入贯彻落实科学发展观，及时解决经济运行中的问题，经济发展总体上呈现平稳发展的局面，就业局势总体保持稳定，新增就业人数创出新高，劳动报酬总额、工资水平稳步提高。
最近，据中国媒体援引人力和社会保障部的最新统计数据，二零一零年全国高校毕业生为630万人，比去年的611万多19万人，加上往届未能就业的，需要就业的毕业生数量很大，高校毕业生就业形势十分严峻。 随着九十年代末大学扩招和教育产业化推行以来，大学生人数的增幅远远超过经济增长所需要的人才增长，大学生就业不难才是怪事，\"毕业即失业\"成为中国大学生的普遍现象。 尽管如此，中国教育部决定继续扩大全日制专业学位硕士研究生招生规模，努力培养更多高层次、应用型人才。表面上看，研究生扩招能提高大学生学历层次，可以缓解就业难。但是，如果不清理高等教育积弊，扩招研究生来应对就业难将是饮鸩止渴，使就业矛盾更加突出。
随着市场就业体系的形成及隐性失业的显性化，单纯依靠经济发展对劳动力需求的拉动，难以全面解决劳动就业问题。从我国劳动力供需矛盾尖锐化的国情出发，通过各种途径减少劳动力市场上的过度供给，缓解就业压力，应当作为制定就业的一个重要考虑内容。作为长期决策，要确立高素质人才优先就业的方针。应对各类企业进行分类，对高科技企业，如电力、化工、电子信息、机械制造等行业，给予特殊劳动力的供给，进入这些企业的人员就当具备较高的学历水平。工资额也应和就业相适应，对此提出计量分析。 二?选题意义?
从上面分析可以看出，解决就业问题意义重大，主要体现在一下几个方面：?1.充分配置劳动力资源，提高社会生产效率；?
2.提高和保持劳动者素质；? 3.缓解差距的进一步扩大；?
4.消除社会不和谐因素，构建和谐社会。 5.充分就业?
三、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、理论分析
就业问题是宏观的四大目标之一,由于就业涉及的影响因素众多,仅仅只从数据来判断影响因子是缺乏理论依据的.以城镇就业人数作为被解释变量以宏观指标作为解释变量建立模型,发现城镇就业人数受经济增长、工资额、居民消费支出和固定资产投资影响很大.
（一）经济增长是扩大就业的基础。据专家分析上半年国民经济快速发展，为城镇新增就业工作完成年初预期目标的70％奠定了坚实基础。上半年，我国国内生产总值同比增长11．5％，比上年同期加快0．5个百分点；财政收入增长30．6％，为近年来最高水平；城镇居民人均可支配收入实际增长14．2％，农民人均现金收入实际增长13．3％，增幅之高为近年来所少有。而劳动和社.会保障部信息中心的一份研究报告指出，经济增长1个百分点能够带来就业增长0．107个百分点。“城镇登记失业率呈下降趋势。”劳动和社.会保障部新闻发言人尹成基指出，中国城镇登记失业率改变了上世纪90年代后期出现的逐年走高势头，2006年比2005年下降了0．1个百分点；今年上半年为4．1％，同比又下降了0．1个百分点。“经济持续高速增长，带动劳动力市场高位运
行。”劳动和社.会保障部信息中心副主任翟燕立认为，劳动力供求变化与国民经济高度相关，劳动力市场已成为中国宏观经济晴雨表之一。2003年至2006年，中国经济连续4年两位数加速增长，创下改革开放以来从未有过的高增长的上升周期。而今年上半年，经济增长率更是创下了11．5％的新高，迅速拉动了劳动力市场的发展。
（二）随着经济结构的不断调整,非公有制经济有了快速发展,同时由于人们择业观念转变,很多人离开国有和集体单位,进入混合经济单位及私营个体经济单位就业，使得就业方式日趋多样化。“十五”期间非公有经济成为全省扩大就业的主渠道，公有制经济单位就业人员比重下降,非公有制经济单位就业人员比重上升。2000年，城镇国有经济单位就业人员为314.8万人，占城镇全部就业人员的48.2％；集体经济单位91.2万人，占14.0％；非公有经济就业人员246.9万人，占37.8%。到2005年，城镇国有单位就业人员为208.7万人，仅占城镇就业人员总数的28.6％，下降了近20个百分点；集体单位下降为30.8万人，占4.2％，下降了近10个百分点；而非公有制经济单位就业人数则呈快速上升的态势，就业人员达491.2万人，占城镇就业人员的67.2％，上升29.4个百分点。其中个体123.6万人，占16.9％；私营企业82.4万人，占11.8％;股份合作单位、联营经济单位、有限责任公司、股份有限公司、港澳台投资经济单位、外商投资经济单位就业的人员达到92.2万人，占12.6％;自营劳动者188.9万人，占25.9％。这说明，城镇的就业人员中，其就业结构已呈现多元化趋势。
五、计量分析
（一）散点图分析
各地区工资总额（x）对就业人数（y）的分析
初步预测可能存在异方差 （二）构建模型
假设模型1.y=a＋bx+ u 假设模型2.lny=a+lnx+u （三）参数估计及模型检验
假设模型1.y=a＋bx+ u
其中y代表就业人数；代表工资总额；u代表随机误差，表示未纳入模型的其他因素对就业人数的影响。
假设模型满足古典假设，用EViews拟合的数据用最小二乘法对模型进行参数估计。估计后的模型标准表格式如下：（见附表）
T=（0.3273）（6.7823） Se=（55.3257）（0.0340）
R^2=0.6216 F=46.0001 DW=1.8071
利用white检验：
White Heteroskedasticity Test: F-statistic 10.28009 Probability Obs*R-squared 12.965 Probability Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares
Date: 12/29/10 Time: 15:21 Sample: 1901 1930
Included observations: 30 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic C -1324.012 242.99 -0.045746 Y -7.115290 39.63356 -0.179527 Y^2 0.015156 0.010432 1.452769 R-squared 0.432298 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.390246 S.D. dependent var S.E. of regression 585.25 Akaike info criterion Sum squared resid 9.29E+10 Schwarz criterion Log likelihood -370.3656 F-statistic Durbin-Watson stat 2.329360 Prob(F-statistic)
0.000479 0.001527 Prob. 0.9638 0.85 0.1578 29507.50 75102.71 24.104 25.03116 10.28009 0.000479
经检验存在异方差。而且由以上分析可知可决系数比较小，模型拟合不是很好，做更改模型处理，再进行分析。
假设模型2.lny=a+lnx+u
其中y代表就业人数；x代表工资总额；u代表随机误差，表示未纳入模型的其他因素对就业人数的影响。该模型可以进行弹性分析。
假设模型满足古典假设，用EViews拟合的数据用最小二乘法对模型进行参数估计。估计后的模型标准表格式如下：（见附表）
T=（-1.3825）（10.9710） Se=（0.5709）（0.0824）
R^2=0.8112 F=120.3633 DW=1.7310
由以上分析可知可决系数高，该模型拟合好。通过White检验可知不存在异方差，通过偏相关系数检验和 LM检验可知不存在自相关。可将模型变换为：
Y=e^0.73x^0.9041
模型参数的经济含义：工资额每增加1%，就业人数平均增加0.9041%，由此可知工资额与就业人数存在高度相关。
（六）结论
工资额与就业人数存在高度相关。今天，还有很多意见认为为了“经济增长”可以暂时不考虑民生，他们认为只有\"经济增长\"了，才能保住民生。然而，这种舍本趋末的\"经济增长\"又有何意义呢？实际上，劳动法不仅不能暂缓落实，还应该进一步加大落实力
度，工人的工资不仅不能减少，还应该逐年提高。尽管一个企业增加工资或者增加雇工，必然会使得总需求有相应的增加，但这些新增的需求要被成千上万的企业瓜分掉，使得我们几乎无法实际观察到这种增加，但是，如果我们采取一项强制的措施，让所有企业一起加薪，则总需求和总就业的增加是显着的，是可以观察到的。西方国家，有强大的工会，工人高工资，这不仅没有把企业搞垮，反而却保持了长期的繁荣。实施工资与企业增值相挂钩的办法。简单来说，就是：如今天普遍实施17%的那样，规定工资也应 当占有一个相对固定的比例，如从现在的大约11%逐步强制提高到30-40%左右。工资额与就业人数在一定程度上呈现正相关。 附表：
（一）建立初始模型1的EViews输出表：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares
Date: 12/29/10 Time: 11:39 Sample: 1 30
Included observations: 30 Variable C X R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood
Durbin-Watson stat CoefficienStd. Error t-Statistic t 18.10737 0.230348 55.32568 0.033963 0.327287 6.782337 Prob. 0.7459 0.0000 321.9600 284.0305 13.26361 13.35702 46.00010 0.000000 0.621622 Mean dependent var 0.608109 S.D. dependent var 177.8066 Akaike info
criterion
885225.0 Schwarz criterion -196.9542 F-statistic
1.807191 Prob(F-statistic) （二）建立初始模型2的EViews输出表：
Dependent Variable: LNY Method: Least Squares
Date: 12/29/10 Time: 11:59 Sample: 1 30
Included observations: 30 Variable C LNX R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood
Durbin-Watson stat CoefficienStd. Error t-Statistic t -0.7315 0.904100 0.570939 -1.382487 0.082408 10.97102 Prob. 0.1778 0.0000 5.4229 0.905158 1.070558 1.163971 120.3633 0.000000 0.811274 Mean dependent var 0.804534 S.D. dependent var 0.400184 Akaike info
criterion
4.484130 Schwarz criterion -14.05836 F-statistic
1.730995 Prob(F-statistic) 各地区城镇单位就业人员工资总额和人数
（三）构建模型所引用的数据资料：
地 区
工资总额
就业人数
地 区
工资总额
就业人数
北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 东 河 南 3545.6 886.5 1398.2 1073.0 761.8 1557.5 6.5 1162.2 2287.8 2520.0 2917.8 1021.2 1318.0 695.0 2699.0 1953.2 297.0 113.9 452.3 132.0 193.7 499.9 196.3 240.2 338.1 1147.1 6.8 277.3 319.6 230.3 536.9 332.4 湖 北 湖 南 广 东 广 西 海 南 重 庆 四 川 贵 州 云 南 西 藏 陕 西 甘 肃 青 海 宁 夏 新 疆
1282.2 1265.4 3800.5 810.7 196.7 743.1 1578.3 588.1 812.0 95.0 1038.0 517.7 163.6 195.4 715.1
414.1 334.6 1222.2 220.2 70.5 249.8 444.2 91.2 280.9 28.6 106.8 107.5 39.4 52.0 130.0
引自2013年统计年鉴及中财网统计数据库??
参考文献:?
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［2］刘小瑜??胡军刚?，基于回归模型的大学毕业生就业影响因素实证分析，2008年第2期?
［3］张永生??刘淑芳?，影响大学生就业实现的社会因素分析，2006年第1期? ［4］中财网统计数据库?????
