就業(yè)人數(shù)影響因素的回歸分析

1、<p>　　就業(yè)人數(shù)影響因素的回歸分析</p><p><b>　　學(xué)院：數(shù)理學(xué)院</b></p><p><b>　　班級：</b></p><p><b>　　學(xué)號：</b></p><p><b>　　姓名：</b></p>

2、<p><b>　　一、前言</b></p><p>　　我國雖然社會經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型還沒有最終完成，但勞動力商品化和按要素分配已經(jīng)占主導(dǎo)地位，收入分配差距拉大，基尼系數(shù)超過0.4，必然失業(yè)率的作用越來越大。內(nèi)需不足依賴出口的局面已經(jīng)形成，就業(yè)問題日益嚴(yán)重。我國目前勞動生產(chǎn)率還不太高，市場的潛力十分巨大，處在市場經(jīng)濟(jì)不發(fā)展，政府的力量還很強(qiáng)的階段。一般說來，發(fā)展中國家都急于趕超發(fā)達(dá)國家

3、，很難處理好發(fā)展和增長、內(nèi)涵擴(kuò)大再生產(chǎn)和外延擴(kuò)大再生產(chǎn)的關(guān)系。正是這些最基本的戰(zhàn)略關(guān)系沒有處理好，使各種經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)失衡，造成產(chǎn)品積壓和消費不足、就業(yè)崗位短缺并存且日益嚴(yán)重的局面。</p><p>　　人口和勞動就業(yè)直接影響著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會穩(wěn)定，關(guān)系到人們的切身利益。擴(kuò)大就業(yè)，促進(jìn)再就業(yè)，關(guān)系改革發(fā)展穩(wěn)定的大局，關(guān)系人們生活水平的提高，關(guān)系國家的長治久安，不僅是重大的經(jīng)濟(jì)問題，也是重大的政治問題。在就業(yè)問題上，中國政

4、府始終將促進(jìn)就業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的戰(zhàn)略性任務(wù)。</p><p>　　就業(yè)作為國家宏觀調(diào)控經(jīng)濟(jì)政策的四大目標(biāo)之一，是與人們關(guān)系最為密切的一環(huán)。而中國作為一個人口大國，要徹底解決該問題是個不小的挑戰(zhàn)。本文旨在通過對1985年到2011年27年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立一個關(guān)于就業(yè)人數(shù)影響因素的多元線性回歸模型，找出其中影響的主要因素，從而能夠得出更有針對性的擴(kuò)大就業(yè)的意見。</p><p>　　

5、二、數(shù)據(jù)的收集與錄用</p><p>　　本文選取數(shù)據(jù)為1985—2011年27年的人民幣兌美元匯率、總?cè)丝跀?shù)（萬人）、國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）、全社會固定資產(chǎn)投資（億元）、進(jìn)出口總額（億元）、各項稅收（億元）、流通中現(xiàn)金供應(yīng)量（億元）、就業(yè)人數(shù)（萬人），數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站中國統(tǒng)計年鑒2011.見下表</p><p>　　表1、1985—2011年27年就業(yè)人數(shù)及其它相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)<

6、;/p><p>　　注：數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站中國統(tǒng)計年鑒2011年</p><p>　　-人民幣兌美元匯率 -總?cè)丝跀?shù)（萬人） </p><p>　　-國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元） -全社會固定資產(chǎn)投資（億元）</p><p>　　-進(jìn)出口總額（億元） -各項稅收（億元）</p&g

7、t;<p>　　-流通中現(xiàn)金供應(yīng)量（億元） -就業(yè)人數(shù)（萬人）</p><p><b>　　三、多重共線性檢驗</b></p><p>　　本文選取就業(yè)人數(shù)為被解釋變量，選取人民幣兌美元匯率、人口數(shù)、國內(nèi)生產(chǎn)總值、全社會固定資產(chǎn)投資、進(jìn)出口總額、各項稅收、流通中現(xiàn)金供應(yīng)量為解釋變量，為避免變量之間存在多重共線，而引起參數(shù)估計量不準(zhǔn)、普通最小二乘法

8、參數(shù)估計量方差變大、經(jīng)濟(jì)含義不合理或者模型預(yù)測功能失去意義，本文在確定模型之前，先對變量進(jìn)行多重共線性檢驗。</p><p>　　利用Eviews軟件，我們得出以下結(jié)果：</p><p>　　表2、運(yùn)用Eviews軟件得出的回歸結(jié)果</p><p>　　由表2結(jié)果可看出，很大，，檢驗也通過，但是變量、、的 值不顯著，即檢驗不通過，所以該模型存在多重共線性。本文采用保

9、留重要的解釋變量的方法解決多重共線性，剔除變量、、，對剩余變量繼續(xù)用Eviews軟件進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)變量仍然不能通過檢驗，所以進(jìn)一步剔除變量。最后確定了、、三個變量為解釋變量。</p><p><b>　　四、模型的建立</b></p><p><b>　　4.1 理論分析</b></p><p>　　當(dāng)總?cè)丝谠黾訒r，相

10、應(yīng)的就業(yè)人員數(shù)也隨之增加，所以，中國總?cè)丝谂c中國就業(yè)人員數(shù)具有相關(guān)關(guān)系。各項稅收對勞動供給和勞動需求產(chǎn)生影響，促進(jìn)勞動供給和需求的變動，從而促進(jìn)就業(yè)人數(shù)的變化。流通中現(xiàn)金，是指銀行體系以外各個單位的庫存現(xiàn)金和居民的手持現(xiàn)金之和，當(dāng)流通中現(xiàn)金供應(yīng)量變化時，人們可支配的現(xiàn)金也隨之變動，人們從事工作的情況也會隨之變化，從而就業(yè)的人數(shù)也會隨之變化。</p><p>　　為了更好地了解它們對中國就業(yè)人員數(shù)的影響，依據(jù)198

11、5年到2011年的總?cè)丝跀?shù)（）、各項稅收（）、流通中現(xiàn)金供應(yīng)量（）與就業(yè)人數(shù)()的散點圖，如下：</p><p>　　圖1、總?cè)丝跀?shù)（）與就業(yè)人數(shù)()的散點圖</p><p>　　圖2、各項稅收（）與就業(yè)人數(shù)()的散點圖</p><p>　　圖3、流通中現(xiàn)金供應(yīng)量（）與就業(yè)人數(shù)()的散點圖</p><p>　　由圖1，可以看出總?cè)丝跀?shù)與就業(yè)人

12、員數(shù)基本上是成線性關(guān)系的，當(dāng)總?cè)丝谠黾訒r，相應(yīng)的就業(yè)人員數(shù)也隨之增加，由圖2，可以看出各項稅收與就業(yè)人員數(shù)在我們所研究的27年間，前18年基本上是成線性關(guān)系，各項稅收增加時，就業(yè)人員數(shù)也會不斷提高，但后9年就業(yè)人員數(shù)隨著國內(nèi)生產(chǎn)總值的增加變化不大。由圖3，可以看出流通中現(xiàn)金供應(yīng)量與就業(yè)人員數(shù)在我們所研究的27年間，前21年基本上是成線性關(guān)系，流通中現(xiàn)金供應(yīng)量增加時，就業(yè)人員數(shù)也會不斷提高，但后6年就業(yè)人員數(shù)隨著流通中現(xiàn)金供應(yīng)量的增加變化

13、不大。雖然就業(yè)人員數(shù)還會受其他因素影響，但是本文主要研究總?cè)丝跀?shù)（）、各項稅收（）、流通中現(xiàn)金供應(yīng)量（）對就業(yè)人數(shù)()的影響，所以建立一個三元線性回歸模型。</p><p><b>　　4.2 模型設(shè)定</b></p><p><b>　　建立回歸模型如下：</b></p><p>　　其中，各變量所代表的含義為：—就業(yè)人

14、數(shù)，—總?cè)丝跀?shù)，—各項稅收，—流通中現(xiàn)金供應(yīng)量。各參數(shù)所代表的含義為：—常數(shù)項，—當(dāng)總?cè)丝跀?shù)增加一個單位時，就業(yè)人數(shù)增加的單位數(shù)，—當(dāng)各項稅收增加一個單位時，就業(yè)人數(shù)增加的單位數(shù)，—流通中現(xiàn)金供應(yīng)量增加一個單位時，就業(yè)人數(shù)增加的單位數(shù)，—隨機(jī)干擾項。</p><p>　　五、Eviews軟件輸出的結(jié)果</p><p>　　表3、運(yùn)用Eviews軟件得出的回歸結(jié)果</p>&l

15、t;p><b>　　六．參數(shù)估計</b></p><p>　　由Eviews軟件輸出的結(jié)果可知：</p><p>　　求得一元線性回歸預(yù)測模型為：</p><p><b>　　七、模型的檢驗</b></p><p>　　7.1 經(jīng)濟(jì)意義檢驗</p><p>　　從模型參

16、數(shù)估計量的符號看， 意味著總?cè)丝跀?shù)越多，就業(yè)人數(shù)也越多； 意味著各項稅收增加，人們可支配收入就會減少，為維持以往的收入或消</p><p>　　費水平，人們會傾向于更加勤奮的工作，就業(yè)人數(shù)因此會隨之增加； 意味著流通中現(xiàn)金供應(yīng)量越多，人們可支配現(xiàn)金越多，用閑暇代替工作的時間會越多，就業(yè)人數(shù)也會越少。與理論期望值相符。</p><p>　　從模型參數(shù)估計的大小看，

17、 ，表示當(dāng)、保持不變時，每增加1人，Y平均增加1.741532人； ，表示當(dāng)、保持不變時，每增加1元，Y平均增加0.505721人； 表示當(dāng)、保持不變時，每增加1元，Y平均減少1.353296人；因為1.741532>1.353296>0.505721,所以總?cè)丝跀?shù)對就業(yè)人數(shù)的影響大于流通中現(xiàn)金供應(yīng)量對就業(yè)人數(shù)的影響，又大于各項稅收對就業(yè)人

18、數(shù)的影響。參數(shù)估計量的取值范圍也與實際情況相符，因而模型通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗。</p><p><b>　　7 .2 統(tǒng)計檢驗</b></p><p>　　7.2.1 擬合優(yōu)度檢驗</p><p>　　擬合優(yōu)度檢驗主要是運(yùn)用判定系數(shù)和回歸標(biāo)準(zhǔn)差，檢驗?zāi)Ｐ蛯颖居^測值的擬合程度。R的取值范圍是[0，1]。R的值越接近1，說明回歸直線對觀測值的擬合程度

19、越好；反之，R的值越接近0，說明回歸直線對觀測值的擬合程度越差。由Eviews軟件輸出的結(jié)果可知： </p><p>　　由>0.8, 接近1，回歸直線對觀測值的擬合程度比較好。</p><p>　　7.2.2 顯著性檢驗</p><p><b>　?、貴檢驗</b></p><p>　　由Eviews軟件輸出的結(jié)

20、果可知：</p><p>　　在5%的顯著水平下，查F分布表，得到臨界值，可見</p><p>　　，表明回歸方程的總體線性顯著成立，即就業(yè)人數(shù)與總?cè)丝跀?shù)、各項稅收、流通中現(xiàn)金供應(yīng)量的線性關(guān)系顯著，模型通過F檢驗。</p><p><b>　　②t檢驗</b></p><p>　　由Eviews軟件輸出的結(jié)果可知：<

21、;/p><p>　　—總?cè)丝跀?shù)，—各項稅收，—流通中現(xiàn)金供應(yīng)量 </p><p>　　在時，，因為，所以在95%的置信度下拒絕原假設(shè)，說明截距項在回歸方程顯著不為零；因為，所以在95%的置信度下拒絕原假設(shè)，說明總?cè)丝跀?shù)（）顯著影響就業(yè)人數(shù)()；因為，所以在95%的置信度下拒絕原假設(shè)，說明各項稅收()顯著影響就業(yè)人數(shù)()；因為，所以在95%的置信度下拒絕原假設(shè)，說明流通中現(xiàn)金供應(yīng)量()顯著

22、影響就業(yè)人數(shù)()。模型的回歸系數(shù)均通過t檢驗。</p><p>　　下面來計算、、、的置信區(qū)間，在時，，</p><p>　　的置信區(qū)間為： ，計算得：</p><p>　　的置信區(qū)間為： ，計算得：</p><p>　　的置信區(qū)間為：

23、 ，計算得：</p><p>　　的置信區(qū)間為： ，計算得：</p><p>　　7.2.3 異方差檢驗</p><p><b>　　①無交叉項懷特檢驗</b></p><p>　　由Eviews得輔助回歸模型估計結(jié)果如下：</p><p

24、>　　表4、無交叉項懷特檢驗結(jié)果</p><p>　　由表4中的無交叉懷特檢驗可看出，當(dāng)顯著性水平為0.05時，，所以不存在異方差。實際上，統(tǒng)計量的值為0.51411，大于0.05的水平，所以不存在異方差。</p><p><b>　?、谟薪徊骓棏烟貦z驗</b></p><p>　　由Eviews得輔助回歸模型估計結(jié)果如下：</p&

25、gt;<p>　　表5、有交叉項懷特檢驗結(jié)果</p><p>　　由表5中的有交叉懷特檢驗可看出，當(dāng)顯著性水平為0.05時，，所以存在異方差。實際上，統(tǒng)計量的值為0.27746，大于0.05的水平，所以存在異方差。</p><p><b>　?、郛惙讲畹男拚?lt;/b></p><p>　　采用WLS估計法，用OLS法所得殘差的絕對值

26、倒數(shù)作為權(quán)重，得WLS回歸結(jié)果如下表：</p><p>　　表6、WLS估計結(jié)果</p><p>　　表7、有交叉項的懷特檢驗</p><p>　　由表7可知，使用1/E1作為權(quán)重可以消除異方差。</p><p>　　7.2.4 自相關(guān)性檢驗</p><p><b>　?、貲-W檢驗</b><

27、;/p><p>　　由Eviews軟件輸出結(jié)果可知，,在5%的顯著性水平下，，，查表的,，由于，所以不能確定是否存在自相關(guān)性。</p><p><b>　?、贚-M檢驗</b></p><p>　　由Eviews軟件進(jìn)行L-M檢驗結(jié)果如下：</p><p>　　表8、L-M檢驗結(jié)果</p><p>　

28、　由表8可知，含一階滯后變量時的，故隨機(jī)擾動項不存在一階序列相關(guān)。</p><p><b>　　八、模型的預(yù)測</b></p><p>　　一元線性回歸預(yù)測模型為： </p><p>　　8. 1 樣本點預(yù)測</p><p>　　2008年總?cè)丝跀?shù)= 132802（萬人）、各項稅收= 54223.79（億元）、流通中現(xiàn)金

29、供應(yīng)量=34218.96（億元），將值帶入樣本回歸方程，得到2008年的就業(yè)人數(shù)預(yù)測值為</p><p>　　實際2008年就業(yè)人數(shù)為75564萬人，相對誤差為2.291%.</p><p>　　8.2 Eviews軟件作出的預(yù)測區(qū)間圖</p><p><b>　　圖4 預(yù)測區(qū)間</b></p><p>　　九、模型總

30、結(jié)與評價 </p><p>　　從結(jié)果分析可以看出，在過去1985—2011年27年里，當(dāng)各項稅收、流通中現(xiàn)金供應(yīng)量保持不變時，總?cè)藬?shù)每增加1人，就業(yè)人數(shù)平均增加1.765314人；當(dāng)總?cè)藬?shù)、流通中現(xiàn)金供應(yīng)量保持不變時，各項稅收每增加1元，就業(yè)人數(shù)平均增加0.531758人；當(dāng)總?cè)藬?shù)、各項稅收保持不變時，流通中現(xiàn)金供應(yīng)量每增加1元，就業(yè)人數(shù)平均減少1.405486人。可見總?cè)藬?shù)對就業(yè)人數(shù)的影響最大，所以為解決就

31、業(yè)問題，計劃生育起著不可估量的作用。當(dāng)然，從各項稅收和流通中現(xiàn)金供應(yīng)量兩方面入手也是解決就業(yè)問題的不錯選擇。通過稅收的調(diào)節(jié)作用，對有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、有能力吸引較多勞動力的產(chǎn)業(yè)和部門給予一定的稅收優(yōu)惠，鼓勵其吸引更多的勞動力和安排更多的就業(yè)崗位。稅收調(diào)節(jié)勞動需求結(jié)構(gòu)，既可以有效解決就業(yè)問題，又不影響經(jīng)濟(jì)的長期發(fā)展。流通中現(xiàn)金，是指銀行體系以外各個單位的庫存現(xiàn)金和居民的手持現(xiàn)金之和，當(dāng)流通中現(xiàn)金供應(yīng)量增加時，人們可支配的現(xiàn)金也隨之增加，人們用