我国就业率的影响因素分析.doc

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1、我国就业率的影响因素分析摘要:我国当前面临巨大的就业压力,失业、下岗等问题已经成为社会的焦点,相对于现有的经济规模来说,劳动力供大于求的矛盾将长期存在。所以本文选择就业率为研究对象,根据相关的统计资料,运用计量经济学的研究方法,试图找出影响我国就业率的主要因素,并在此基础上进行分析。关键词:就业率计量经济学影响因素一、文献综述较低的就业率既对社会的安定和谐产生不好影响,又阻碍了经济的发展,所以,对影响我国就业率的主要因素的研究具有非常重要的现实意义。黄艳(2O1O)在《影响我国就业因素分析》一文中从影响就业

2、的宏观层面考虑,在中国经济统计数据网上选取1989年至2008年包括国内生产总值、国家财政支出、居民消费水平等数据,进行分析。得出国内生产总值是影响我国就业率的主要因素之一,为本文模型的建立提供理论依据黄志云(2006)在《影响我国就业的因素分析及解决措施》一文中认为要解决就业必须转变就业观念,进一步促进经济增长,建立并完善社会保障体系等。完善社会保障体系,不仅要加强居民最低生活保障制度,还要保证最低平均工资,要掌握好平均工资与就业率之间的关系。此外,西方经济学家关于就业理论也做了很多研究,首先是凯恩斯的就

3、业理论:在没有政府干预的情况下,不能通过市场作用的自我调节达到”充分就业”,面对失业问题,凯恩斯提出了一系列有政府刺激经济、扩大有效需求的宏观改革拮施。其次是最典型的“菲利普斯曲线”,它主要描述了失业与通货膨胀之间的替换关系。失业率越高,通货膨胀率越低;失业率越低,则通货膨胀率越高。最后是奥肯定律,这一定律认为,GDP每增加2%,失业率大约下降一个百分点,同时就业率随着GDP的增加而增加。二、模型的建立l、变量的确立根据我国的国情和经济学的有关理论,本文选取了影响我国就业率的三个变量,分别是国民生产总值、工

4、资水平和通货膨胀率。选这三个变量的主要依据如下:首先根据奥肯定律:国民生产总值变化与失业率间的关系,说明在经济繁荣时期,失业率低,就业率水平高:在经济萧条时期,就业水平低,失业率高可见国民经济水平的提高或降低直接影响就业率的重要因素。其次,工资刚性理论认为:工资可以对劳动力供求的变化做出反应,但其调整过程是非常缓慢的,正因为这种滞后性影响失业率的上升或下降,从而影响就业率的变化。因此在研究就业率的时候工资水平也是重要因素。最后,菲利普斯曲线表示通货膨胀与失业率之间的相互关系。在短期内,通货膨胀与失业率呈反向

5、关系,既低水平的失业率伴随着高水平的通货膨胀率。因此,通货膨胀率也是影响就业率的主要因素。2.模型的确立根据以上理论分析,模型可建立为:Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+u其中,Y表示就业率;X1表示国内生产总值;X2表示平均货币工资;X3表示通货膨胀率;u为随机干扰项;3.模型数据(资料来源:《中国统计年鉴》和《中国劳动》1985-2000)三、参数估计运用eviews软件对数据进行OLS估计,得出方程如下:Y=79.+6.*X1十0.*X2+3.*X3(1.8382)(0.6624)(2.14l8

6、)从回归方程的结果中得出了R2值为0.9714,调整后的R2=0.9642,DW值为0.9530,F值为136.87,以及各个系数的T值等,这些都是模型最初的参数估计。四、模型检验1、经济检验根据最小二乘法得出了模型的初步方程,从回归方程中看出:国民生产总值、平均工资以及通货膨胀率的系数均为正,意味着这三个解释变量越高,就业率就越高。初步通过经济意义检验。2、统计检验(1)拟合优度检验:R2=0.,调整后的R2=0.;可以看出拟合优度较高,通过该检验。(2)F检验:给定一个显著水平α=0.05,方程中F=1

7、35.8781,查F表得到一个临界值F0.O5(3,16)=5.29,F>Fα,则通过检验。(3)T检验:给定一个显著水α=0.05,方程中X1的T=1.;X2的T=0.;X3的T=2.:查表得出Tα/2(16)=1.771,T>Tα,除了X2没有通过检验,其他变量都通过检验。3、计量经济学检验(1)异方差检验:用GQ检验该模型是否存在异方差。将16个样本分成两组,16—4=12,12/2=6,因此以1985—1990为第一组数据,1995.2000为第二组数据,选取解释变量X1排序,分别做回归:得出SE1

8、=0.,SE2=0.;计算F统计量:F=0./0.=1.3543;在5%的显著水平下,F0.05(4,19)=5.29;说明该模型不存在单调递增型异方差。(2)多重共线性检验:对Y分别关于X1、X2、X3做最小二乘回归,分别回归后我们发现X1的可决系数最大,因此选定X1作为模型的第一个解释变量,再逐步回归。逐步回归中发现,加入变量X2时,可决系数变化不明显,因此剔除解释变量X2得出以下方程:Y=79.+8.*X1

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