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1、影响就业的因素分析就业是民生之本，是社会稳定的基础。随着科技的进步和资本有机构成的提高，经济增长对就业的拉动力逐步减弱，增加就业已成为摆在世界各国政府面前的一道难题。特别是处于转型期的我国而言，扩大就业更是当前社会关注的热点。数据表明，我国经济增长创造就业的能力下降，明显的标志是就业弹性下降：二十世纪八十年代我国年均增长率为9.3%，就业增长率为3.0%，就业弹性系数为0.322，在九十年代前期年均增长率为12%，就业增长率为1.2%,就业增长弹性系数为0.1，二十世纪末我国年均增长率为8.3%，就业增长率为0.9%，就业弹性系数为0.1，经济增长与扩大就业之间的联系被大大削弱。原因何在?本文
2、将利用经济学的相关原理及数量分析工具对就业的相关促进因素作一些探讨。通过考察就业形势及相关因素的现状，提出相应的政策建议。一、关于就业的相关理论 (一)柯布道格拉斯产出模型：根据柯布道格拉斯生产理论，产出的增长主要取决于投入的增长和技术的进步。产出函数=表明产出的增长必须有总要素生产率的提高，投入资本的增加或劳动力的增加。根据单一要素增加，边际产品递减的规律，产出函数中任意要素的单独增长都不可能使产出持续增长。因此就业的增加不仅与资本投入相关，而且还与劳动者的质量，即人们的生活水平相关。(二)达尔尼夫的知识经济理论：达尔尼夫认为：“国内的增长不是由于市场份额的扩大和加强而引起的，而是通过引入创
3、造新市场的全新技术或提供解决问题的服务而实现的。创造这些技术和服务所需要的知识技能,不论是在个人、组织还是国家水平上，日益成为经济增长和繁荣的关键”。随着国际经济一体化，世界经济结构在调整，二十世纪九十年代，一个显著的变化是以物品为基础的增长明显地转向高技能、高技术和以服务为基础的增长。高技能服务对的贡献率正在增长。(三)罗默内生模型：罗默1990年提出的内生模型是=1-，为耐用资本设备，为设备编号，是致力于最终产品的人力资本、是劳动力。这里，罗默提出了人力资本变量和固定资本变量。二、模型设定根据以上理论分析，把模型设定为：LnL=C+C1Ln (G)+C2Ln(E)+C3Ln(T)+U其中：
4、L代表就业，用就业人数表示；G代表生产规模，用国内生产总值表示；E代表人力资本，用恩格尔系数表示；T代表经济结构，用社会固定资产投资规模表示。数据来源：中国统计年鉴2004年选取从1978到2003年中全国的就业人数、值、恩格尔系数(取城镇和农村的加权值)、 社会固定资产投资。数据如下：obs年 份LGET1978401523624.162.61980423614517.859.35910.91985498738964.455.552543.219895532916909.254.654410.419906474918547.956.5451719916549121617.855.75594.
5、519926615226638.155.38080.119936680834634.454.213072.319946745546759.454.4517042.119956806558478.154.3520019.319966895067884.652.5522913.519976982074462.650.8524941.119987063778345.249.0528406.219997139482067.547.3529854.720007208589468.144.2532917.720017302597314.842.9537213.5200273740.341.9543499.
6、9200374432.941.3555566.6三、参数估计将模型简化为：Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+U用Eviews估计结果为：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/05/06 Time: 21:18Sample(adjusted): 2 17Included observations: 15Excluded observations: 1 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X10.0.4.0.0005X20.0
7、.0.0.3537X30.0.0.0.6097C7.1.5.0.0002R-squared0. Mean dependent var11.07279Adjusted R-squared0. S.D. dependent var0.S.E. of regression0. Akaike info criterion-2.Sum squared resid0. Schwarz criterion-2.Log likelihood23.96544 F-statistic31.21477Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.Y=7.+ 0.X1+0.29072
8、X2+0.X3 t=(5.) （4.）（0.）（0.）R2=0. 修正的 R2=0.四、检验及修正1经济意义检验从上表可以看出，各指标符号符合经济理论和经济实际。说明具有经济意义。2统计推断检验 从回归结果看出，模型的拟和优度较好（R2=0.），F统计量的值在显著性水平=0.05的情况下也较显著。说明从总体上就业与解释变量之间线形关系显著。3计量经济学检验多重共线形检验：X2、 X3 的t值均小于2，说明这两个变量对Y的影响不显著，变量之间存在多重共线性。这里采用简单相关系数矩阵对其进行检验：X1X2X3X1 1.-0. 0.X2-0. 1.-0.X3 0.-0. 1.从结果可知：X1 与X2
9、存在相关。修正：采用逐步回归法对其进行补救。根据以上分析，由于X1的t值最大，线形关系强，因此把X1的为基本变量，然后将其余解释变量逐一代入X1的回归方程。分析可得：加X2入，拟和优度略有改变，但X2的t值不显著。故X2应删去；加入 X3进行回归的情况和X2相同，其t值也不显著。因此应舍去X3。模型修改为：Y=C+C1 X+U 新模型估计结果如下：VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X10.0.12.185540.0000C9.0.65.818350.0000R-squared0. Mean dependent var11.05909Ad
10、justed R-squared0. S.D. dependent var0.S.E. of regression0. Akaike info criterion-2.Sum squared resid0. Schwarz criterion-2.Log likelihood26.20241 F-statistic148.4875Durbin-Watson stat0. Prob(F-statistic)0.一阶自相关检验：从模型设定来看，没有违背D-W检验的假设条件。因此可以用D-W检验来检验模型是否存在一阶自相关。根据上表中估计的结果，由DW=0.，给定显著水平=0.05，查D-W表，得d
11、i =0.902, du=1.118因为D-W统计量为0. di =0.902，根据判定域可知，随机误差项存在正的一阶自相关，需要修正。修正：采用Cochrane-Orcutt迭代法，得到如下结果：VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C10.374700.16.044540.0000X0.0.1.0.2181AR(1)0.0.7.0.0000R-squared0. Mean dependent var11.08607Adjusted R-squared0. S.D. dependent var0.S.E. of regression0.
12、Akaike info criterion-3.Sum squared resid0. Schwarz criterion-3.Log likelihood34.62796 F-statistic144.5845Durbin-Watson stat1. Prob(F-statistic)0.Inverted AR Roots .73DW=1.大于临界上限，落在接受H0区域，表明模型中没有自相关。异方差检验检验：利用ARCH检验法检验模型是否存在异方差。 结果如下：ARCH Test:F-statistic2. Probability0.Obs*R-squared5. Probability0.
13、Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 01/05/06 Time: 11:08Sample(adjusted): 4 18Included observations: 15 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C0.0.1.0.2906RESID2(-1)0.0.2.0.0310RESID2(-2)-0.0.-0.0.3526RESID2(-3)0.0.0.0.8527R-squared0. Mean dependent var0.Adjusted R-squared0. S.D. dependent var0.S.E. of regression0. Akaike info criterion-7.Sum squared resid0. Schwarz criterion-7.Log likelihood62.19717 F-statistic2.Durbin-Watson stat2. Prob(F-statistic)0.
