●经济研究 现代物业・现代经济 ２０１３年第１２卷第１０期 就业人数的影响因素分析 汪静 （浙江工业大学。浙江杭州３１００００） 摘要：就业作为国家宏观经济的四大目标之一，是与人们关系最为密切的一环。而中国作为一个人口大 国，要彻底解决该问题是个不小的挑战。本文旨在通过统计数据分析，建立一个关于就业人数影响因素的经济学模 型，找出其中影响的主要因素，从而能够得出更有针对性的扩大就业的意见。 关键宇：就业：市场 中图分类号：Ｆ２４１．４ 文献标标志码：Ａ 文章编号：１６７１—８０８９（２０１３）１０—０００４—０３ 一、引言 （４）另外，根据目前的研究表明，人口状况，如人 据统计局数据表明，我国２０１ １年虽然ＧＤＰ保持了９．２％ 口总数的变化与就业人数也有密切的联系。 的增长率，但城镇失业率却高达４．１％，就业形势严峻。本 ２、数据的筛选 文在吸取了经济学理论以及现阶段关于就业人数的研究的 数据要求易于量化并对存在明显误差的数据予以修正或 基础上，发现城乡居民收入差异、国内生产总值、财政支 剔除。数据主要来源于国家统计局网站以及各类统计年鉴。 出、平均工资、总人口与就业人数都存在着密切的联系。 综合后得到就业人数及其影响因素的原始数据。如表１。 表１ 二、实证分析 城乡就 国内生 总人口 平均 财政 城乡收 年份 业人数 产总值 （年末） 工资 支出 入差距 １、变量的选择 （万人） （亿元） （万人） （元） （亿元） （元） （１）古典学派的就业理论：他们从完全竞争的市场 １９９０ ６４，７４９ １８，６６７．８ １１４．３３３ ２，１４０ ３，０８３．５９ ８２３．９０ 结构出发，认为市场上产品价格和货币工资可以根据市场 ｌ９９ｌ ６５．４９１ ２１，７８１．５ ｌ１５．８２３ ２。３４０ ３，３８６．６２ ９９２．Ｏ０ 供求状况自发调整。劳动供给和劳动需求相互作用决定实 １９９２ ６６．１５２ ２６，９２３．５ ｌ１７．１７ｌ ２，７１１ ３，７４２．２０ １，２４２．６０ 际工资和就业水平，供求平衡时的就业量就是充分就业水 １９９３ ６６，８０８ ３５。３３３．９ ｌ１８．５１７ ３，３７１ ４，６４２．３０ １，６５５．８０ １９９４ ６７．４５５ ４８，１９７．９ １１９．８５０ ４，５３８ ５，７９２．６２ ２，２７５．２０ 平 。由此理论可知，就业由劳动力市场的分割和就业歧 １９９５ ６８，０６５ ６０，７９３．７ １２１，１２１ ５，３４８ ６，８２３．７２ ２，７０５．３０ 视问题引起，因此我们将城乡收入差别列入解释变量。 １９９６ ６８。９５０ ７１．１７６．６ １２２．３８９ ５，９８０ ７，９３７．５５ ２．９ｌ２．８０ （２）凯恩斯就业理论：凯恩斯就业理论是以有效需 １９９７ ６９，８２０ ７８，９７３．０ ｌ２３．６２６ ６．４４４ ９，２３３．５６ ３，０７０．２０ 求原则为核心，认为就业量取决于有效需求。而有效需求 １９９８ ７０，６３７ ８４，４０２．３ １２４。７６１ ７，４４６ １０．７９８．１８ ３，２６３．１０ ｌ９９９ ７１，３９４ ８９．６７７．１ １２５．７８６ ８，３１９ ｌ３．１８７．６７ ３，６４３．７２ 包括两部分，即消费需求和投资需求 。国内生产总值的 ２０００ ７２，０８５ ９９，２１４．６ １２６．７４３ ９，３３３ １５，８８６．５０ ４，０２６．６０ 增长无疑可以增加这部分需求。增加财政支出即是实行积 ２００１ ７２，７９７ １０９，６５５．２ １２７．６２７ １０，８３４ １８，９０２．５８ ４，４９３．２０ 极的财政，它可以拉动经济增长，增加投资，扩 ２００２ ７３，２８０ １２Ｏ．３３２．７ １２８，４５３ １２，３７３ ２２，０５３．１５ ５，２２７．２０ 大需求，创造新的就业岗位。因此，国内生产总值、财政 ２００３ ７３，７３６ １３５，８２２．８ １２９．２２７ １３，９６９ ２４，６４９．９５ ５，８５０．Ｏ０ 支出作为解释变量。 ２００４ ７４，２６４ １５９，８７８．３ ｌ２９．９８８ １５，９２０ ２８，４８６．８９ ６，４８５．２０ ２００５ ７４，６４７ １８４，９３７．４ １３Ｏ．７５６ １８，２００ ３３，９３０．２８ ７，２３８．１０ （３）西方经济学中的工资理论：在完全竞争市场 ２００６ ７４，９７８ ２ｌ６．３１４．４ １３１，４４８ ２０，８５６ ４０，４２２．７３ ８，１７２．５０ 中，工资完全由劳动力的供给和需求决定。由于目前我国 ２００７ ７５．３２ｌ ２６５．８１Ｏ．３ ｌ３２．１２９ ２４．７２１ ４９．７８１．３５ ９。６４５．４０ 劳动力水平较低的现状，工资对劳动力的供给弹性较大， ２００８ ７５，５６４ ３１４．０４５．４ １３２．８０２ ２８，８９８ ６２，５９２．６６ １１．０２０．１４ 即工资的改变对就业人数的变化影响较大，因此将平均工 ２００９ ７５，８２８ ３４０，９０２．８ １３３．４５０ ３２，２４４ ７６，２９９．９３ １２，０２１．４８ 资列为我们的解释变量。 ２Ｏ１０ ７６．１Ｏ５ ４０１，２０２．０ １３４，０９１ ３６，５３９ ８９，８７４．１６ ｌ３，１９０．４３ 汪静：就业人数的影响因素分析 经济研究ｌ ３、初始模型的建立 Ｙ＝０．６１ １９９７３７２１．Ｘ２－５６００．１３１ １４９ 我们建立了如下一般模型： ｔ＝６４．０４４２９ ｔ＝一４．６５６３０７ Ｙ＝ｂ０＋ｂｌＸｌ＋ｂ２Ｘ２＋ｂ３Ｘ３＋ｂ４Ｘ４＋ｂ５Ｘ５＋Ｕ Ｒ ＝０．９９５３８９ ＝Ｏ．９９５ １４６ 其中： 将其余变量逐个引入ｙ＝ｆ（Ｘ ），确定最适合的多元回 Ｙ 城乡就业人数（万人） 归方程（回归结果如下表所示，此表已经过整理，为相同 ｘｌ 国内生产总值（亿元） 解释变量个数中的最优方程） ｘ２ 总人口（年末）（万人） Ｃ ｘｌ ｘ２ ｘ３ ｘ３ 平均工资（元） ｙ＝ｆ（ ） 一５６００．１３ ０．６１１９９７ ｘ４ 财政支出（亿元） Ｙ＝ｆ（Ｘ２，Ｘ５） －９２２２．１１ ０．６４３１３９ ｘ５ 城乡收入差距（元） ｙ＝ｆ（Ｘ２，ＸＩＪ Ｘ３） 一１６０５４．５ ０．７０４８１５ －０．９３４７９ ４、模型的求解与检验 利用Ｅｖｉｅｗｓ对上述模型进行多元线性回归得到： Ｘ４ Ｘ５ Ｒ 页 ｙ＝ｆ（Ｘ。） ０．９９５３８９ ０．９９５１４６ Ｙ＝－Ｏ．０ １ ９０７３７７３５９．Ｘ１＋Ｏ．６４６９２ １ ５６５９．Ｘ２ Ｙ＝ｆ（Ｘ２，Ｘ ） 一０．０５５９９ ０．９９５９ ０．９９５４４４ （Ｏ．００３９１７） （０．Ｏ１６６２３） ｔ＝一４．８７００５９ ｔ＝３８．９ｌ７３４ Ｙ＝ｆ（Ｘ２，Ｘ５，Ｘ３） ０．２８３５７１ ０．９９６８５ ０．９９６２９４ ＋０．８００５７０１４８９＂Ｘａ－０．０６９１０８６６５２８＂Ｘ４－１．２５３９０７５．Ｘ５ 因此，经过多重共线性修正过后的方程为 （０．０９５４１０） （０．０１６２２６） （Ｏ．２２１１４６） Ｙ＝０．７０４８１４５３２４．Ｘ２＋０．２８３５７１３１０８．Ｘ３－０．９３４７９０２８４７．Ｘ５ ｔ＝８．３９０８７３ ｔ＝一４．２５９０８３ Ｔ＝一５．６７００３９ （０．０３４１０５） （０．１２５２０９） （０．３８９４９３） ９４４５．９８７５４１ ｔ＝２０．６６６２０ ｔ＝２．２６４７７８ ｔ＝－２．４０００１８ ～（１８８７．６７２） １６０５４．４６４１ ｔ＝一５．００４０４２ （３８６８．３７６） ｔ＝一４．１５０１８２ Ｒ ＝０．９９９４５４ ＝Ｏ．９９９２７２ Ｒ ＝Ｏ．９９６８５０ 页 ＝０．９９６２９４ ＤＷ＝０．３８９７５４ （１）显著性检验 参数显著性检验：使用５％的显著性水平，自由度为２卜 （４）序列自相关性检验与修正 首先对模型进行选择，经对比，在线性、双对数、对 ６＝１５，查表可知：临界值ｔ㈣ （１５）＝１．７５３。参数ｔ的检验值， 数、指数等不同形式中，线性模式为最优。 所有变量均满足ｊＴ）＞ｔ㈣ （１５）＝１．７５３，所以拒绝原假设，表 ｎ＝２１，ｋ＝３时，取显著性水平为０．０５，查表可知， 明ｘ 、Ｘ２、 、）（４、 都与Ｙ存在显著的线性关系。 ｄＬ＝１．１３，ｄｕ＝１．５４，而０＜ＤＷ＝０．３８９７５４＜ｄＬ＝１．１３￣［Ｊ存在（正） （２）拟合优度检验 白相关性。 ｚ＝Ｏ．９９９４５４， ＝Ｏ．９９９２７２，两数都大于９９％，表明 加入ＡＲ项进行自相关调整，调整后模型的ＤＷ＝ 模型中的解释变量对被解释变量的解释程度大于９９％。即 就业人数的变化有９９％是由城乡居民收入差异、国内生产 １．８１３８６６，ｎ＝２０，ｋ＝３，取显著性水平Ｑ＝０．０５时，查 表得ｄ１．－１．Ｏ０，ｄｕ：１．６８，ＤＷ＝１．８１３８６６＞ｄｕ＝１．６８，不能 总值、财政支出、平均工资、总人口所决定的。 拒绝原假设，说明模型不存在一阶自相关性。 （３）多重共线性检验及修正 （５）异方差性检验与修正 利用相关系数检验，求得各解释变量之间的相关系数： 在此基础上，我们对其异方差性进行检验与修正。因 Ｘ１ Ｘ２ Ｘ３ Ｘ４ Ｘ５ 为模型使用的是１９９０年￣ＩＪ２ＯｌＯ年这２１年的数据，其中有很 Ｘ１ ｌ ０．８７９３７ ０．９９８０９４ ０．９９３１４ ０．９９５２２７ 多经济因素会对就业人数产生影响，模型很可能存在异方 Ｘ２ ０．８７９３７ １ ０．８９０３４７ ０．８３５２１ ０．９１３５７ 差性。 Ｘ３ ０．９９８０９４ ０．８９０３４７ １ ０．９９１８７１ ０．９９７８５４ 利用Ｗｈｉｔｅ检验，得到含有交叉项的辅助结果： Ｗｈｉｔｅ Ｈｅｔｅｒｏｓｋｅｄａｓｔｉｃｉｔｙ Ｔｅｓｔ： Ｘ４ ０．９９３１４ ０．８３５２１ Ｏ．９９１８７１ ｌ ０．９８２６０３ Ｘ５ ０．９９５２２７ ０．９１３５７ ０．９９７８５４ ０．９８２６０３ １ Ｆ—ｓｔａｔｉＳｔｉ０ ３．２０２０７３ Ｐｒｏｂａｂｉ１ｉｔｙ ０．０４２０１６ 从表中可以发现各解释变量之间均高度相关，即多重 Ｏｂｓ＊Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ １４．８４７８４ Ｐｒｏｂａｂｉ１ｉｔｙ ０．０９５２０Ｉ 共线性较严重。需要对原始方程进行修正。 由分析结果可知，ＮＲ ＝１４．８４７８４，该值小于在５％水平 利用逐步回归方法处理多重共线性，建立基本的一元 下，自由度为９的Ｘ。的临界值１６．９２，所以不能拒绝原假 回归方程，可得：Ｙ＝ｆ（ｘ。）是最优简单方程，其拟合优度 设，方差不存在异方差性。 最好，说明就业人数受人口影响最大。 （方程如下） 最终，我们得出方程为： ５ 一 Ｉ经济研究ｌ （０．２６８２７３） ｔ＝３．４９７０３５ 现代物业・现代经济 ２０１３年第１２卷第１０期 在此之前，就城乡差距对就业的影响多为定性研究， 本文以计量经济学方法对其进行定量研究，发现其与就业 也是密切相关的。当城乡距离进一步拉大时，城市就业机 会多，并且相关的户籍制度改变以及其他的歧视性， 使得人们纷纷涌入城市，造成城市人才过剩，人才供大于 求，而在农村却恰恰相反，供小于求，导致了城市有人没 工作，而农村有工作却没人做。从而，城乡差距带来的不 合理就业结构破坏了充分就业。 然而ＧＤＰ和财政支出因为经济意义不符合而删除，说 明了这两个因素没那么重要，亦或者其在长期的效应显得 Ｙ＝Ｏ．９３８１６１４４２８．Ｘ，＋０．Ｏ０４４２Ｏ２７５５３５木Ｘ 一０．２６２６２４３７４５水Ｘ （０．０５９３０８） ｔ＝０．０７４５３１ （０．１４６９１６） ｔ＝一１．７８７５８３ ４６５１０．５７９３８＋Ｉ ＡＲ（１）＝Ｏ．８４０２５９６９０７ ｌ（３５５ｌ６．４９） （０．１００８６０） ｔ＝一１．３０９５４９ ｔ＝８．３３０９５６ Ｒｚ＝Ｏ．９９９７１９ ＝Ｏ．９９９６４４ 可是我们的最终方程并不理想，ｘ 并没有通过ｔ检验， 于是，笔者试图删除变量 ，看看其是否为无关变量。 结果如下： Ｖａｒｉａｂ１ｅ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒ ｔ—Ｓｔａｔｉｓｔｉｅ Ｐｒｏｂ． 不如短期明显，所以在模型方程中没能显示。 Ｘ２ ０．６４３１３９ ０．０２２７６５ ２８．２５１６５ ０．００００ 最后，根据模型以及最后我们得出的结论，笔者提出 Ｘ５ －０．０５５９８７ ０．０３７３８９ —１．４９７４１９ Ｏ．１５１６ 如下几点建议： Ｃ 一９２２２．１１２ ２６８４．８４３ —３．４３４８８０ ０．００３０ １、国家应加大就业保障的措施，确保就业率。 Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ ０．９９５９００ Ｍｅａｎ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒ ．７ｌ３３９．３３ ２、确保劳动法的实施，要随经济情况调整最低工资 Ａｄｊｕｓｔｅｄ ０以及社会平均工资。 ．９９５４４４ Ｓ．Ｄ．ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｖａｒ ３７４７．５７４ Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ ３、要协调发展，缩小城乡差距，确保就业结构的合 Ｓ．Ｅ．ｏｆ Ａｋａｉｋｅ ｉｎｆｏ ２５２．９４６４ １４．０３５８０ 理性。 ｒｅｇｒｅｓｓ１ｏｎ Ｃｒ１ｔｅｒ１ｏｎ Ｓｕｍ ｓｑｕａｒｅｄ ４、制订恰当的就业优惠，尤其是在农村。 １１５１６７４． Ｓｃｈｗａｒｚ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ １４．１８５０１ ｒｅｓ１ｄ Ｌｏｇ 一１４４．３７５９ Ｆ—ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ２１８６．０４５ １ｉｋｅ１ｉｈｏｏｄ 参考文献： ＷＤｕｒｂｉｎ ａｒＳＯｎ ｓｔａｔ ０．２５６６３７ Ｐｒｏｂ（Ｆ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ） ０．００００００ ［１］刘航．借鉴西方经济学就业理论探析我国就业问题 可以看出，解释变量系数变化较大，说明Ｘ。不是无关 ［Ｊ］．经济研究导刊，２００８（１４）． 变量，且从经济意义上来说，ｘ。重要，故即使没有通过ｔ ［２］鞠永红．凯恩斯的就业理论对我国的借鉴意义［Ｊ］．北 检验，仍然予以保留变量。 方论丛，２０１０（３）． 四、结论与应用 由最终的方程我们可以发现，总人口数、平均工资以 及城乡差距都会给就业人数造成影响。 年底总人口数是影响城镇年末从业人数的主要因素之 一，两者呈正相关关系。人口增加，必将拉动需求的增 长，自然就会提供更多的就业机会，就业人数会逐步增 加，反之亦然。在当下人口总量不断攀升的阶段，国家更 应该做好就业的相关措施，保障就业，这样才能促进经济 可持续发展。 研究表明，平均工资与就业人数的关系仍旧不能小 觑。由分析可知，工资与就业人数存在的是正相关关系。 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著的，是可以观察到的。西 方国家，有强大的工会，工人高工资，实施工资与企业增 值相挂钩的办法。这不仅没有把企业搞垮，反而却保持了 长期的繁荣。
