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        我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化與就業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)性研究——基于面板數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析

        2015-05-25 06:31:30劉羽楓
        關(guān)鍵詞:就業(yè)人數(shù)階數(shù)格蘭杰

        劉羽楓

        (廣西民族大學(xué) 管理學(xué)院,廣西 南寧 530000)

        我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化與就業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)性研究
        ——基于面板數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析

        劉羽楓

        (廣西民族大學(xué) 管理學(xué)院,廣西 南寧 530000)

        通過(guò)分析國(guó)內(nèi)外部分專家學(xué)者對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)研究的大體概況,梳理、總結(jié)了相關(guān)文獻(xiàn),結(jié)合計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),基于面板數(shù)據(jù),對(duì)我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化與就業(yè)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了具體的研究。

        第三產(chǎn)業(yè);結(jié)構(gòu)變化;就業(yè)增長(zhǎng);計(jì)量分析

        本文研究的對(duì)象是我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和就業(yè)人數(shù),且前者為產(chǎn)值比重最高的五個(gè)領(lǐng)域,它們分別是交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè),批發(fā)和零售業(yè),住宿和餐飲業(yè),金融業(yè),房地產(chǎn)業(yè)。筆者將選定這五個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值為自變量,第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)為應(yīng)變量,構(gòu)建時(shí)間序列模型,運(yùn)用EViews8軟件來(lái)分析兩者之間的計(jì)量關(guān)系。

        本次研究選取的樣本數(shù)據(jù)為1978年到2013年國(guó)內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部主要行業(yè)的產(chǎn)值和國(guó)內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù) 。第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)記為Y,五個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值依次記為 X1、X2、X3、X4、X5。為了消除可能存在的異方差性,并計(jì)算就業(yè)對(duì)產(chǎn)值彈性的大小,我們要分別對(duì)等式兩邊的變量取自然對(duì)數(shù),分別記為 InY、InX1、InX2、InX3、InX4、InX5,這樣既壓縮了變量的度量規(guī)模,把兩個(gè)變量值間的差異縮小了,又保留了時(shí)間序列的實(shí)際意義。

        一、模型構(gòu)建與分析

        (一)對(duì)時(shí)間序列變量的單位根檢驗(yàn)

        分析面板數(shù)據(jù)首先要考慮和檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性,即對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。如果對(duì)兩個(gè)或兩個(gè)以上不具有平穩(wěn)性且又沒(méi)有協(xié)整關(guān)系情況下的變量進(jìn)行回歸分析,那么此回歸可能是偽回歸,沒(méi)有意義。

        表1是用EViews8軟件中的ADF法對(duì)各解釋變量進(jìn)行的單位根檢驗(yàn)的結(jié)果,滯后階數(shù)是根據(jù)最小AIC法則選取的9,從表中可以看出,在5%顯著水平下,原序列和經(jīng)過(guò)一階差分后的序列的ADF值均小于其對(duì)應(yīng)的臨界值,所以在該水平下應(yīng)拒絕原假設(shè),即 InY、InX2和 InX3是平穩(wěn)的,InX1、InX4和InX5需要進(jìn)行一階差分后才能平穩(wěn)。

        表1 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

        (二)協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)

        根據(jù)約翰森協(xié)整檢驗(yàn)的檢驗(yàn)前提,時(shí)間序列要進(jìn)行多變量回歸時(shí),被解釋變量的單整階數(shù)要小于或者等于解釋變量的單整階數(shù),而且解釋變量之間的單整階數(shù)要相同。因此,筆者選擇把變量分成兩組進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。第一組是InY、InX2和InX3,第二組是 InX1、InX4和 InX5。

        約翰森檢驗(yàn)中有5個(gè)模型可供選擇,一般認(rèn)為,1、5兩個(gè)模型可不考慮。本文對(duì)兩組變量進(jìn)行的協(xié)整檢驗(yàn),根據(jù)實(shí)際情況,均選擇的第2個(gè)模型。表2即為兩組變量協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果,即統(tǒng)計(jì)量和最大特征值統(tǒng)計(jì)量的值均小于5%顯著水平下對(duì)應(yīng)的臨界值,故不能拒絕零假設(shè),即兩組變量都不存在協(xié)整關(guān)系。

        表2 變量的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果

        (三)模型的修正

        由于協(xié)整檢驗(yàn)沒(méi)有通過(guò),無(wú)法進(jìn)行下一步的程序,只能回頭來(lái)對(duì)模型進(jìn)行修正,在此筆者選擇用剔除變量來(lái)挽回協(xié)整的有效性。從經(jīng)驗(yàn)上出發(fā),先看變量多的第二組數(shù)據(jù),一共四個(gè)變量,InY是應(yīng)變量,不會(huì)被剔除,而且只有一個(gè)被解釋變量和一個(gè)解釋變量的時(shí)候兩者的單階整數(shù)要相同,而InX1、InX4和InX5都是一階單整的,無(wú)法和零階單整的InY做雙變量協(xié)整,所以我們必須保留兩個(gè)自變量,只能依次剔除InX1、InX4和InX5。

        表3為逐步剔除InX1、InX4和InX5后的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果,從表中可以發(fā)現(xiàn),結(jié)果依然不盡如意,全部不通過(guò)檢驗(yàn)。更糟糕的是,由于約翰森協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件限制,不能對(duì)單一的解釋變量進(jìn)行回歸。所以,可以得出結(jié)論,InY與InX1、InX4和InX5之間不存在任何的長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系,對(duì)它們進(jìn)行回歸就是把實(shí)際上不相關(guān)的幾個(gè)非平穩(wěn)變量強(qiáng)行的聯(lián)系起來(lái),許多參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量分布不再是標(biāo)準(zhǔn)分布,這樣得出的結(jié)論不具備真實(shí)性。

        表3 對(duì)第二組變量逐步剔除變量后的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果

        接下來(lái)要對(duì)第一組數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除變量的協(xié)整檢驗(yàn)(InY、InX2和InX3都是零階單整的,不違反約翰森協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件)。

        表4為對(duì)第一組變量逐步剔除變量后的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果,從表中可以得出結(jié)論,InY和InX2之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系,而InX3由于不能拒絕零假設(shè)應(yīng)該予以剔除。

        表4 對(duì)第一組變量逐步剔除變量后的協(xié)整性檢驗(yàn)結(jié)果

        注:*表示在5%顯著水平下拒絕零假設(shè)。

        (四)回歸分析

        經(jīng)過(guò)上述模型修正后,應(yīng)變量和自變量都是平穩(wěn)的且具有協(xié)整關(guān)系??梢灾苯痈鶕?jù)普通最小二乘法進(jìn)行回歸分析,或者用EViews8軟件得出雙對(duì)數(shù)模型回歸方程的表達(dá)式,結(jié)果見(jiàn)圖1。

        圖1 回歸結(jié)果

        表達(dá)式為 InY=7.057 1+0.307 2*InX2,斜率0.307 2表示批發(fā)和零售業(yè)的產(chǎn)值每提高一個(gè)百分點(diǎn),第三產(chǎn)業(yè)的平均就業(yè)人數(shù)增加0.307 2%,這就是第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)對(duì)批發(fā)和零售業(yè)產(chǎn)值的彈性。截距通常沒(méi)有經(jīng)濟(jì)意義,在此不作深入討論。

        繼續(xù)讀取圖1中的數(shù)據(jù),判定系數(shù) R2為0.972 945,表明(對(duì)數(shù))批發(fā)和零售業(yè)的產(chǎn)值解釋了大約97.3%的(對(duì)數(shù))第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的變動(dòng),很高的解釋程度表明了模型式很好的擬合了樣本數(shù)據(jù)。

        (五)格蘭杰因果檢驗(yàn)

        最后對(duì)批發(fā)和零售業(yè)的產(chǎn)值與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)做格蘭杰因果檢驗(yàn)。由于格蘭杰檢驗(yàn)對(duì)滯后階數(shù)相當(dāng)敏感,所以筆者從經(jīng)驗(yàn)出發(fā),并結(jié)合最小AIC與SIC法則來(lái)確定最佳的滯后階數(shù),經(jīng)過(guò)反復(fù)嘗試和篩選后確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2。

        表5反映了滯后階數(shù)為2下的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果。

        表5 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

        (六)結(jié)果分析

        從協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出,批發(fā)和零售業(yè)產(chǎn)值與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,而其他四個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)不具有均衡的比例關(guān)系。即其他四個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值增加不一定會(huì)促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)增加,這可能是由于我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理和相關(guān)產(chǎn)業(yè)對(duì)就業(yè)的吸納作用沒(méi)有完全發(fā)揮所致。

        從回歸分析中可以得出,就業(yè)對(duì)批發(fā)和零售業(yè)產(chǎn)值的彈性是0.307 2%,即后者對(duì)前者的帶動(dòng)作用不是很大。且格蘭杰因果檢驗(yàn)表明,在滯后階數(shù)為2的情況下,批發(fā)和零售業(yè)產(chǎn)值與我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的因果關(guān)系是單向的,即就業(yè)人數(shù)的增長(zhǎng)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)值的增加,這與一般的發(fā)展規(guī)律不符。

        二、結(jié)構(gòu)對(duì)比與就業(yè)動(dòng)態(tài)分析

        (一)結(jié)構(gòu)對(duì)比

        圖2和圖3分別是1978年和2013年的我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部構(gòu)成餅狀圖。

        把兩圖作對(duì)比可以看出,交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的比重下降最大,跌了11個(gè)百分點(diǎn);批發(fā)和零售業(yè)次之,下降了7個(gè)百分點(diǎn);住宿和餐飲業(yè)變化不大,只有1個(gè)百分點(diǎn)的浮動(dòng);金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)的比重增加較大,分別上升了5個(gè)和4個(gè)百分點(diǎn)。另外,值得留意的是,“其他”這一項(xiàng)的比重上升了10個(gè)百分點(diǎn),這充分說(shuō)明我國(guó)的第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正在向多元化的方向發(fā)展。

        圖3 2013年我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部構(gòu)成餅狀圖

        (二)就業(yè)動(dòng)態(tài)

        圖4為2003年到2013年的國(guó)內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部主要行業(yè)就業(yè)人數(shù)的動(dòng)態(tài)變化,從中可以發(fā)現(xiàn),21世紀(jì)以來(lái),第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的五大行業(yè)的就業(yè)人數(shù)的總趨勢(shì)是上升的。住宿和餐飲業(yè),房地產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)最少,且軌跡趨勢(shì)大致相同,2013年底接近400萬(wàn)人。金融業(yè)的人口數(shù)量居中,2007突破400萬(wàn)并向600萬(wàn)進(jìn)發(fā)。交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè),批發(fā)和零售業(yè)的就業(yè)人數(shù)最多,一直在600萬(wàn)左右并于2013年越過(guò)800萬(wàn)并有持續(xù)上升之勢(shì)。

        圖4 2003年到2013年的國(guó)內(nèi)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部主要行業(yè)就業(yè)人數(shù)的動(dòng)態(tài)變化

        進(jìn)一步的進(jìn)行分析,批發(fā)和零售業(yè)在2003年到2009年間有所下降且趨于平穩(wěn),可能是由競(jìng)爭(zhēng)程度的加劇及經(jīng)營(yíng)條件的改變等因素導(dǎo)致,而2010年起開(kāi)始快速上升可能是因?yàn)檎鲇诮?jīng)濟(jì)發(fā)展和就業(yè)考慮的政策扶持。它與交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)都是傳統(tǒng)的老牌服務(wù)業(yè),就業(yè)容量大,密度高,增長(zhǎng)速度快,但是按照發(fā)達(dá)國(guó)家第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化的發(fā)展規(guī)律來(lái)看,它們應(yīng)該朝著金融、信息、科技、網(wǎng)絡(luò)等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變。

        三、結(jié)論

        綜合以上分析,可以得出如下結(jié)論:(1)我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部構(gòu)成除了批發(fā)和零售業(yè)外,其他四個(gè)行業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)不具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,而且就業(yè)對(duì)批發(fā)和零售業(yè)存在單向的因果引致關(guān)系;(2)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè),批發(fā)和零售業(yè)雖然在第三產(chǎn)業(yè)中的產(chǎn)值比重下降了,但它們?nèi)匀皇俏{勞動(dòng)力就業(yè)最主要的兩個(gè)部門;(3)我國(guó)第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展不符合發(fā)達(dá)國(guó)家的一般規(guī)律,傳統(tǒng)的老牌服務(wù)業(yè)依然占主導(dǎo),其他行業(yè)的就業(yè)吸納能力不夠。

        [1]張杰,馬斌.中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)趨勢(shì)分析[J].廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2004,(6):17~21.

        [2]王春枝,吳靜.中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)效應(yīng)的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2005,(3):64 ~69.

        [3]陳大紅.中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性研究[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2007,(3):24 ~26.

        [4]周英章,蔣振聲.我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系實(shí)證研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版),2002,(3):147 ~153.

        F121.3

        A

        2095-4654(2015)09-0022-03

        2015-03-28

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