论文部分内容阅读
摘 要：经济增长与人口就业的关系密切，且不断变化，还受到多种因素影响。四川省是人口大省，经济发展快速，为其更快发展，有必要从分产业就业情况与分产业地区生产总值中去构建计量模型，对其经济增长与人口就业做统计分析，得出结论并提出对策建议。
关键词：经济增长；就业；回归模型；四川
中图分类号：F124.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）35-0064-02
引言
经济增长与劳动就业关系密切，经济增长能否带来就业的同步增加，取决于经济增长方式。不同的产业结构形式，将会导致不同的经济发展速度，间接地影响到产业对劳动力的吸纳能力。在中国进入“十二五”时期，在深化改革开放、加快转变经济发展方式的攻坚阶段，明晰经济增长与就业的关系，找出不同产业发展对就业的拉动力，做好产业结构的调整，促进劳动就业，就显得尤为重要。
四川省是中国西部人口大省，其经济发展在中国西部经济发展中有一定的代表性。本文基于四川统计年鉴数据，运用回归分析方法，借助EVIEWS统计分析软件，对四川省经济增长与人口就业做出统计分析，以期对加快四川省产业调整，促进经济增长和就业扩大有借鉴意义。
一、分产业的四川省经济增长与就业的关系
本文引入劳动力资源总数这一变量，运用多元线性回归分析方法，把就业和地区生产总值按照第一、二、三产业分开作为变量，基于《四川统计年鉴2011》中1990—2010年的统计数据，进行分产业就业和分产业地区生产总值之间计量模型构建与分析。
（一）第一产业就业人口的回归分析
以第一产业就业人口EP1为因变量， 以劳动力资源总数LFR及三次产业生产总值GDP1、GDP2、GDP3 为自变量建立多元线性模型，做参数统计检验。因劳动力资源总数作为一个变量引入，在模型中就不引入常数项，模型如下：
LnEP1=α*LnLFR+β1*LnGDP1+β2*LnGDP2+β3*LnGDP3+μ
（符号说明：GDP表示地区生产总值（亿元），GDP1代表第一产业地区生产总值，GDP2代表第二产业地区生产总值，GDP3代表第三产业地区生产总值，EP代表总体就业人口（万人），EP1代表第一产业就业人口，EP2代表第二产业就业人口，EP3代表第三产业就业人口，LFR代表劳动力资源总数，μ代表随机误差。符号在后文中出现不再重复说明。）
用EVIEWS对该模型进行消除多重共线性的逐步回归，得到第一产业就业人口模型：
LnEP1=1.164634 LnLFR-0.321820 LnGDP1
t=（89.97170） （-19.62997）
R2=0.912729 AdjustedR2=0.97881 F-statistic=188.2546
上式显示模型拟合的效果很好，但是经对数处理后的系数不能直观反映出第一产业就业人口与劳动力资源总数之间的关系，故用未经处理的原始数据在EVIEWS中回归后变量中劳动力资源总数LFR的系数为0.685403，即每10万经济活动人口约有6.8 万人从事第一产业，符合经济意义。四川省是农业大省，农业劳动人口众多。从模型中显示第一产业GDP与第一产业就业关系的结果看，第一产业GDP的系数为-1.723037，系数为负说明第一产业农业对劳动力不具吸纳作用而是产生就業的挤出效应。产生这种效应的原因是多方面的，农村经济体制改革以来，农民劳动积极性提高是原因之一；农业现代化生产工具与生产方式的采用，大大提高了农业劳动生产率也是原因之一；土地制度改革，土地流转政策的实施，也可能促进第一产业的就业饱和并排挤出农村剩余劳动力转向二三产业。
（二）第二产业就业人口的回归分析
借鉴第一产业就业模型，以第二产业就业人口EP2为因变量，劳动力资源总数LFR和三次产业的地区生产总值GDP1、GDP2、GDP3为自变量。建立第二产业就业人口模型：
LnEP2=α*LnLFR+β1*LnGDP1+β2*LnGDP2+β3*LnGDP3+μ
用EVIEWS对该模型进行消除多重共线性的逐步回归，得到第二产业就业人口模型：
LnEP2=0.632199LnLFR+0.170181LnGDP2
t=（89.72048） （20.49607）
R2=0.975924 AdjustedR2=0.94586 F-statistic=729.6217
第二产业具有GDP 高产出的显著特征，GDP的增长对就业的拉动作用非常明显，该产业GDP的增长与其就业人口增长呈现一致变动的关系；目前，四川省第二产业GDP发展吸收就业的能力仍然很强。
（三）第三产业就业人口的回归分析
如上，以第三产业就业人口EP3为因变量，劳动力资源总数LFR和三次产业的地区生产总值GDP1、GDP2、GDP3为自变量。建立第三产业就业人口模型：
LnEP3=α*LnLFR+β1*LnGDP1+β2*LnGDP2+β3*LnGDP3+μ
用EVIEWS对该模型进行消除多重共线性的逐步回归，得到第三产业就业人口模型：
LnEP3=0.580312LnLFR-0.281684LnGDP2+0.554490LnGDP3
t=（82.97539） （-5.302039） （10.80001）
R2=0.991395 AdjustedR2=0.990383 F-statistic=979.3299
比较第三产业模型与前两次产业模型在劳动力资源总数上的系数可以看出，第三次产业的水平还比较低，因此吸纳就业的能力还很有限。式中，第二产业对第三产业就业人口影响为负数，说明二次产业的增长吸纳了更多就业人口，致使第三产业就业人口相对减少。
关键词：经济增长；就业；回归模型；四川
中图分类号：F124.1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）35-0064-02
引言
经济增长与劳动就业关系密切，经济增长能否带来就业的同步增加，取决于经济增长方式。不同的产业结构形式，将会导致不同的经济发展速度，间接地影响到产业对劳动力的吸纳能力。在中国进入“十二五”时期，在深化改革开放、加快转变经济发展方式的攻坚阶段，明晰经济增长与就业的关系，找出不同产业发展对就业的拉动力，做好产业结构的调整，促进劳动就业，就显得尤为重要。
四川省是中国西部人口大省，其经济发展在中国西部经济发展中有一定的代表性。本文基于四川统计年鉴数据，运用回归分析方法，借助EVIEWS统计分析软件，对四川省经济增长与人口就业做出统计分析，以期对加快四川省产业调整，促进经济增长和就业扩大有借鉴意义。
一、分产业的四川省经济增长与就业的关系
本文引入劳动力资源总数这一变量，运用多元线性回归分析方法，把就业和地区生产总值按照第一、二、三产业分开作为变量，基于《四川统计年鉴2011》中1990—2010年的统计数据，进行分产业就业和分产业地区生产总值之间计量模型构建与分析。
（一）第一产业就业人口的回归分析
以第一产业就业人口EP1为因变量， 以劳动力资源总数LFR及三次产业生产总值GDP1、GDP2、GDP3 为自变量建立多元线性模型，做参数统计检验。因劳动力资源总数作为一个变量引入，在模型中就不引入常数项，模型如下：
LnEP1=α*LnLFR+β1*LnGDP1+β2*LnGDP2+β3*LnGDP3+μ
（符号说明：GDP表示地区生产总值（亿元），GDP1代表第一产业地区生产总值，GDP2代表第二产业地区生产总值，GDP3代表第三产业地区生产总值，EP代表总体就业人口（万人），EP1代表第一产业就业人口，EP2代表第二产业就业人口，EP3代表第三产业就业人口，LFR代表劳动力资源总数，μ代表随机误差。符号在后文中出现不再重复说明。）
用EVIEWS对该模型进行消除多重共线性的逐步回归，得到第一产业就业人口模型：
LnEP1=1.164634 LnLFR-0.321820 LnGDP1
t=（89.97170） （-19.62997）
R2=0.912729 AdjustedR2=0.97881 F-statistic=188.2546
上式显示模型拟合的效果很好，但是经对数处理后的系数不能直观反映出第一产业就业人口与劳动力资源总数之间的关系，故用未经处理的原始数据在EVIEWS中回归后变量中劳动力资源总数LFR的系数为0.685403，即每10万经济活动人口约有6.8 万人从事第一产业，符合经济意义。四川省是农业大省，农业劳动人口众多。从模型中显示第一产业GDP与第一产业就业关系的结果看，第一产业GDP的系数为-1.723037，系数为负说明第一产业农业对劳动力不具吸纳作用而是产生就業的挤出效应。产生这种效应的原因是多方面的，农村经济体制改革以来，农民劳动积极性提高是原因之一；农业现代化生产工具与生产方式的采用，大大提高了农业劳动生产率也是原因之一；土地制度改革，土地流转政策的实施，也可能促进第一产业的就业饱和并排挤出农村剩余劳动力转向二三产业。
（二）第二产业就业人口的回归分析
借鉴第一产业就业模型，以第二产业就业人口EP2为因变量，劳动力资源总数LFR和三次产业的地区生产总值GDP1、GDP2、GDP3为自变量。建立第二产业就业人口模型：
LnEP2=α*LnLFR+β1*LnGDP1+β2*LnGDP2+β3*LnGDP3+μ
用EVIEWS对该模型进行消除多重共线性的逐步回归，得到第二产业就业人口模型：
LnEP2=0.632199LnLFR+0.170181LnGDP2
t=（89.72048） （20.49607）
R2=0.975924 AdjustedR2=0.94586 F-statistic=729.6217
第二产业具有GDP 高产出的显著特征，GDP的增长对就业的拉动作用非常明显，该产业GDP的增长与其就业人口增长呈现一致变动的关系；目前，四川省第二产业GDP发展吸收就业的能力仍然很强。
（三）第三产业就业人口的回归分析
如上，以第三产业就业人口EP3为因变量，劳动力资源总数LFR和三次产业的地区生产总值GDP1、GDP2、GDP3为自变量。建立第三产业就业人口模型：
LnEP3=α*LnLFR+β1*LnGDP1+β2*LnGDP2+β3*LnGDP3+μ
用EVIEWS对该模型进行消除多重共线性的逐步回归，得到第三产业就业人口模型：
LnEP3=0.580312LnLFR-0.281684LnGDP2+0.554490LnGDP3
t=（82.97539） （-5.302039） （10.80001）
R2=0.991395 AdjustedR2=0.990383 F-statistic=979.3299
比较第三产业模型与前两次产业模型在劳动力资源总数上的系数可以看出，第三次产业的水平还比较低，因此吸纳就业的能力还很有限。式中，第二产业对第三产业就业人口影响为负数，说明二次产业的增长吸纳了更多就业人口，致使第三产业就业人口相对减少。