城镇就业影响因素实证分析

　　[提要] 我国经济连续多年高速增长，是世界上经济发展最快的国家之一，但经济的高增长没有带来高就业。而就业形势的好坏则与国民经济的发展速度有着密切关系。故影响其就业的因素很多。基于此，本文通过实证分析，对城镇就业影响因素进行分析，指出其存在的原因，并提出相关建议。
　　关键词：城镇就业；影响因素；回归分析
　　中图分类号：F24 文献标识码：A
　　收录日期：2018年2月11日

一、引言

　　一般而言，一定的经济增长所带来的就业增长也是一定的，然而我国的经济增长对就业增长的贡献却不是很明显。降低失业率是宏观经济调控的目标之一，就业（或失业）问题也是社会、国民经济中备受关注的重大问题。尤其对于中国这样一个人口大国来说，其劳动力人口逐年递增，就业问题更是重要的民生问题。从我国的现实情况来看，自改革开放以来，中国1978～1985年的城镇登记失业率逐年递减，从5.3%下降到历史最低点1.8%，而从1985年至今，中国的城镇登记失业率逐年上升，到2000年以来，维持在4%左右。2008年我国经济社会经受了历史罕见的考验，GDP依然保持9%以上平稳较快增长，城镇新增就业1，113万人，人力资源和社会保障部公布的城镇登记失业率为4.2%，中国社科院于2008年12月16日发布的《社会蓝皮书》称，中国城镇失业率是9.4%，超过了7%的国际警戒线。

二、相关理论

　　国外以凯恩斯就业理论为主要代表，其是以有效需求原则为核心，认为就业量取决于有效需求。在20世纪60年代末，各主要资本主义国家的经济相继陷入“滞胀”的困境，凯恩斯理论失灵了。因而，以托宾、杜生贝等为代表的新古典综合学派经济学家提出“结构性失业问题”，力图用市场结构的变化来解释失业和通货膨胀并发症，认为是微观市场的不完全性和结构变化引起滞胀，新古典综合学派的就业理论诞生。该理论主张从就业内容或就业结构角度来解决结构性失业问题，如政府要指导收入政策，即政府要采取措施限制工资和物价的上升，以缓和通胀；注重完善劳动力市场，缓和因劳工市场技术结构变化造成的失业；适当修改完善失业补助金制度，激励失业者就业。
　　同时，国内学者对中国就业的实际情况进行了大量实证研究。先后研究证明出我国的失业率与国民生产总值增长率成负相关，国民生产总值增长情况越好，经济中的失业率越低；在人民币汇率比较稳定、波动幅度较小的阶段，汇率小幅度的波动对就业的影响不显著，当人民币汇率作较大幅度调整时，国内就业必然会受到影响，人民币升值将导致就业的减少，贬值在一定时期内可增加就业；从长期来看，就业量与最低工资变量及其他控制变量存在稳定的关系，但最低工资标准的提高不会对我国就业总量产生影响；从短期来看，最低工资标准的变动虽然会对就业产生影响，但影响很小；资本投入对就业量有显著促进作用。

三、实证分析

　　（一）变量的设定
　　1、城镇就业（S），指城镇就业人数。我国是世界上人口最多的发展中国家，同时也是人均自然资源和经济资源相对贫乏的发展中国家，就业问题一直困扰着我国的经济和社会发展。自2008年下半年以来，国际金融危机对我国的影响日益显现，城镇就业越来越紧张，基于此，就业的研究成为一个重要的课题。
　　2、个人可支配收入（R）。我们知道，城镇就业是居民把可支配收入中暂时不用于消费的部分存入银行或购买有价证券，故个人可支配收入是储蓄之源泉。根据研究表明，人均收入较低的国家，储蓄率一般较低，部分原因就是生存需要限制了储蓄能力。
　　3、通货膨胀率（P）。通货膨胀是指整体物价水平的上升，通货膨胀率则是这种水平的具体体现。通货膨胀率主要受收入水平的影响并进而影响储蓄水平。
　　4、利率（I）。利率的升降直接影响到存款的收益，因此利率理论上应该对城镇就业有着重要的影响。提高利率会促使人们将收入存入银行储蓄起来，相反降低利率则有利于促进投资与消费。
　　（二）建模与分析。最小二乘回归结果如表1所示。（表1）
　　可以看出，利率的回归结果并不好。下面我们将对该模型进行异方差、序列相关、多重共线性等检验。
　　（三）异方差检验
　　1、怀特检验。检验结果如表2所示。（表2）
　　由表2知，nR2=12.43922，由怀特检验值，在α=0.05的情况下，查χ2分布表，可知临界值χ20.05（9）=16.9190，进行比较发现nR2=12.43922<χ20.05（9）=16.9190，所以接受原假设，表明原模型在所取α水平下，不存在异方差。
　　2、回归检验法。以回归残差et作为被解释变量，选取其滞后一期值et-1作为解释变量，建立模型et=ρet-1+εt，如果ρ不显著为0，则认为随机误差项之间存在序列相关性。对该式子进行最小二乘估计，结果如表3所示。（表3）
　　由表3中结果可以判断，随机误差项之间并不存在显著的相关关系，原模型的序列相关性并不显著。由以上方法检验结果可知，序列相关性并不显著，即便有，也是较弱的相关性。
　　3、多重共线性检验。其解释变量间的相关系数如表4所示。（表4）
　　由表4中結果可知，三者之间存在着一定的相关性，所以原模型可能存在多重共线性。由最小二乘回归的结果中可知，R2与F值均很高，但是参数I的t检验值并不显著，因此认为存在多重共线性。
　　（四）结论。从单方程回归分析的结果来看，结论似乎表明城镇就业的重要影响因素是城镇人均收入与消费者物价指数，而存款利率不能够被接受为解释变量。

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