艾昕

[摘要]就業(yè)率問題是民生問題，提高就業(yè)率有助于經(jīng)濟(jì)持續(xù)、健康地發(fā)展，同時(shí)，就業(yè)率的提高可以確保國家社會(huì)的安全和穩(wěn)定。我國當(dāng)前面臨巨大的就業(yè)壓力，失業(yè)、下崗等問題已經(jīng)成為社會(huì)的焦點(diǎn)，這就需要對(duì)影響就業(yè)率的因素進(jìn)行歸納和深入分析。文章采取Logit回歸分析法研究影響中國各省市就業(yè)率增長的因素，通過確定因變量、選取解釋變量、檢驗(yàn)變量間多元共線性、構(gòu)建模型，并利用SPSS20.0進(jìn)行模型分析與檢驗(yàn)，得出較顯著的影響因素，最后根據(jù)Logit模型得出的結(jié)論給出提高就業(yè)率的相關(guān)建議。

[關(guān)鍵詞]就業(yè)率；Logit模型；就業(yè)率影響因素

1Logit模型的構(gòu)建與分析

Logit回歸分析法是一種多變量分析法，模型的原理是利用多個(gè)自變量估計(jì)因變量的logit回歸方程來對(duì)因變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，主要用于研究或預(yù)測(cè)某種現(xiàn)象發(fā)生的概率。

在經(jīng)濟(jì)模型中，選取的大多數(shù)自變量所反映的不是數(shù)量，而是某種性質(zhì)或?qū)傩?，這種變量我們稱為虛擬變量，一般規(guī)定當(dāng)該變量值取 1 時(shí)，表示存在某種性質(zhì)或?qū)傩?，?0 時(shí)則表示不存在。

在Logit模型中，就業(yè)率增長情況被看作是一個(gè)虛擬變量問題，并且規(guī)定當(dāng)變量值取1時(shí)，表示該省市的就業(yè)率相比上季度上升；當(dāng)變量值取0時(shí)，表示該省市的就業(yè)率相比上季度下降。研究中一般取0.5作為各省市就業(yè)率增長情況的臨界值，將樣本帶入得到的P大于0.5時(shí)，判斷該省市就業(yè)率上升，反之，就業(yè)率下降。

Logit模型假設(shè)因變量發(fā)生的概率與其各影響因素之間呈現(xiàn)如下非線性關(guān)系：

2樣本的選取原則

2.1樣本數(shù)據(jù)時(shí)間的確定

研究數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、中國統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)等權(quán)威數(shù)據(jù)庫，本文選取2012年6月至2014年6月間的九個(gè)季度數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，包含279組數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建Logit回歸分析模型，并選取2014年9月至2014年12月的兩個(gè)季度數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)樣本，包含61組數(shù)據(jù)，用于檢測(cè)所建模型的有效性。

2.2樣本因變量的選取

為保證樣本的全面性與真實(shí)性，本文選取我國31個(gè)省市（包括4個(gè)直轄市，分別為北京市、天津市、上海市和重慶市）的就業(yè)率增長情況作為因變量。我們將所選的340組樣本分成了兩組，就業(yè)率增長的為一組，賦值為1；就業(yè)率下降的為一組，賦值為0，其中，訓(xùn)練樣本中賦值為1的數(shù)據(jù)有190組，賦值為0的數(shù)據(jù)有89組；預(yù)測(cè)樣本中賦值為1的數(shù)據(jù)有40組，賦值為0的數(shù)據(jù)有21組。

2.3樣本解釋變量的選取

2.3.1CPI的累計(jì)同比（x1）

目前，勞動(dòng)力供大于求的現(xiàn)狀日益嚴(yán)峻，主動(dòng)和非自發(fā)性失業(yè)嚴(yán)重等經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在目前物價(jià)上升的現(xiàn)實(shí)帶動(dòng)下，加劇了社會(huì)總需求的不足，進(jìn)而影響社會(huì)總供給和社會(huì)再生產(chǎn)，同時(shí)，物價(jià)不斷的上漲，加重了失業(yè)個(gè)人和家庭的心理負(fù)擔(dān)，進(jìn)而影響整個(gè)社會(huì)的穩(wěn)定與發(fā)展。所以，明晰CPI對(duì)就業(yè)率的影響程度將有利于各省市實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定就業(yè)率的目標(biāo)。

2.3.2高校數(shù)量（x2）

擁有較多高校的省市，將有更大的信息優(yōu)勢(shì)、資金優(yōu)勢(shì)和人才優(yōu)勢(shì)來發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)。一方面，通過建立高新技術(shù)開發(fā)區(qū)、科技園等高科技專區(qū)將產(chǎn)生集群效應(yīng)，在提高大學(xué)吸引力的同時(shí)提升了本省的就業(yè)環(huán)境；另一方面，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)是解決就業(yè)的重要途徑，高校對(duì)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)理論與實(shí)踐的教育以及高校所在地出臺(tái)的促進(jìn)大學(xué)生就業(yè)的相關(guān)政策對(duì)于大學(xué)生充分就業(yè)極為有效。

2.3.3GDP累計(jì)同比（x3）

就業(yè)和經(jīng)濟(jì)增長緊密聯(lián)系，當(dāng)經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)將增加對(duì)勞動(dòng)力的需求；反之，當(dāng)經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)將減少對(duì)勞動(dòng)力的需求，增加失業(yè)并減少勞動(dòng)者報(bào)酬。

從歷史數(shù)據(jù)看，我國經(jīng)濟(jì)與就業(yè)出現(xiàn)明顯的不一致，出現(xiàn)“高增長、低就業(yè)”的現(xiàn)象。目前，我國處于經(jīng)濟(jì)增速換擋期，更應(yīng)當(dāng)著眼于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和促進(jìn)就業(yè)的良性互動(dòng)，提高就業(yè)彈性，對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，縮小貧富差距，繼續(xù)保持中高速的經(jīng)濟(jì)增長。

2.3.4城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員工資總額累計(jì)同比（x4）

我國大學(xué)生逐步成為城鎮(zhèn)單位就業(yè)主力軍，但其期望工資與社會(huì)平均工資相比高出了正常水平，我國高等教育個(gè)人負(fù)擔(dān)成本過高是造成這一現(xiàn)象的主要原因，其中包括高等教育收費(fèi)過高、我國高等教育資本市場(chǎng)不完善等方面。同時(shí)，外來勞動(dòng)力加劇了就業(yè)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)，但這種競(jìng)爭(zhēng)主要是先后進(jìn)入的外來勞動(dòng)力之間的內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)，本地勞動(dòng)力由于存在與外來勞動(dòng)力之間的不完全替代性，使其在提高勞動(dòng)率的同時(shí)對(duì)期望工資有了更高的要求。所以，工資水平高的省市對(duì)大學(xué)生和外地、本地勞動(dòng)力均有更高的吸引力。

2.3.5社會(huì)服務(wù)經(jīng)費(fèi)（事業(yè)費(fèi)）實(shí)際支出：累計(jì)值（x5）

正如經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要與社會(huì)發(fā)展相協(xié)調(diào)，促進(jìn)就業(yè)同樣也需要與社會(huì)保障體系發(fā)展相協(xié)調(diào)。在就業(yè)壓力相對(duì)較小的情況下，應(yīng)加快建立完善的覆蓋整個(gè)勞動(dòng)力市場(chǎng)的社會(huì)保障體系，擴(kuò)大社會(huì)保障的范圍、適當(dāng)提高保障水平；在就業(yè)壓力較大時(shí)，首先要積極擴(kuò)大就業(yè)，并通過適度的社會(huì)保障來促進(jìn)就業(yè)，且以不妨礙就業(yè)為前提。各地方政府應(yīng)注重本省市社會(huì)保障工作的科學(xué)性與全面性，形成自身的差異化優(yōu)勢(shì)吸引勞動(dòng)力。

3各省市就業(yè)率增長情況的實(shí)證分析

3.1多元共線性分析

在進(jìn)行Logit回歸分析之前，首先要對(duì)自變量進(jìn)行篩選。因?yàn)楫?dāng)變量之間存在嚴(yán)重的多元共線性時(shí)，容易使回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差產(chǎn)生偏差，從而使模型失效。

利用SPSS20.0工具多元共線性分析的檢測(cè)結(jié)果見表1。

當(dāng)檢驗(yàn)結(jié)果中的VIF值大于等于10時(shí)，就說明自變量xi與其余自變量之間存在嚴(yán)重的多元共線性，由表1可知，本文所選取的變量間所對(duì)應(yīng)的方差擴(kuò)大因子VIF均小于10，可選用這5個(gè)自變量作為建立Logit模型的指標(biāo)。

3.2模型擬合度檢驗(yàn)

使用x1、x2、x3、x4、x5五個(gè)變量進(jìn)行建模，得到表2并分析結(jié)果。

從表2中可以看出系統(tǒng)對(duì)模型的最初賦值方式，最開始僅對(duì)常數(shù)項(xiàng)賦值，結(jié)果為B=1.212，標(biāo)準(zhǔn)誤差為S.E.=0.142，df=1，Sig=0.000，Exp（B）=3.359，P=0.000，達(dá)到了顯著水平。

由表3可知，自由度為5，顯著水平為0.05的卡方臨界值為11.070，在對(duì)該模型的顯著性檢驗(yàn)中，χ2=23.982>11.070，df=5，并且相應(yīng)的Sig.值小于0.05，因此在顯著性水平為0.05的情況下，均通過檢驗(yàn)。

由表4可知，檢驗(yàn)結(jié)果仍然以卡方分布為標(biāo)準(zhǔn)，這里自由度為8，所以得出卡方臨界值為15.507，χ2=13.307小于臨界值，Sig.=0.087大于0.05，由此可知，Hosmer 和 Lemeshow 檢驗(yàn)通過，模型能較好地預(yù)測(cè)結(jié)果。

3.3模型回歸結(jié)果分析

由表5可知，除CPI累計(jì)同比x1的顯著性水平為-0.296，影響系數(shù)為負(fù)以外，其余變量的影響系數(shù)均為正，其中高校數(shù)量x2的顯著性水平為0.005，GDP累計(jì)同比x3的顯著性水平為0.332，城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員工資總額累計(jì)同比x4的顯著性水平為0.062，社會(huì)服務(wù)經(jīng)費(fèi)事業(yè)費(fèi)實(shí)際支出累計(jì)值x5的顯著性水平為0.003，都與假設(shè)一致。

3.4模型有效性檢驗(yàn)與預(yù)測(cè)分析

由表6可知，Logit回歸對(duì)就業(yè)率增長的省市預(yù)測(cè)正確率為78.1%，對(duì)就業(yè)率減少的省市預(yù)測(cè)正確率為84.4%，總體預(yù)測(cè)正確率為81.3%。將樣本數(shù)據(jù)帶入式（5）中，就可以計(jì)算得到各省就業(yè)實(shí)現(xiàn)增長的概率P。經(jīng)計(jì)算得知，預(yù)測(cè)樣本中的61組數(shù)據(jù)中，有12組數(shù)據(jù)的判別結(jié)果與虛擬變量值不同，所以得出該模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為80.3%。

4提高就業(yè)率的建議

4.1政府要控制合理的工資增長機(jī)制

工資水平增長較快，尤其是超過勞動(dòng)生產(chǎn)率和物價(jià)增長速度，將帶來兩個(gè)問題：一是增加企業(yè)負(fù)擔(dān)，削弱產(chǎn)品國際競(jìng)爭(zhēng)力，從而減少就業(yè)量；二是超發(fā)的工資會(huì)帶來通貨膨脹的問題，影響經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，長期看也會(huì)減少就業(yè)。所以，對(duì)工資水平的增長，政府應(yīng)采取審慎穩(wěn)妥的態(tài)度，同時(shí)引導(dǎo)市場(chǎng)力量發(fā)揮作用，促進(jìn)就業(yè)平穩(wěn)增長。

4.2調(diào)節(jié)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)

隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展和國際競(jìng)爭(zhēng)的加劇，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，把發(fā)展的重點(diǎn)放在與科技進(jìn)步相關(guān)的新興行業(yè)上變得尤為重要。政府可通過財(cái)稅政策措施，提高第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值份額和勞動(dòng)就業(yè)比重，從而提高經(jīng)濟(jì)增長的就業(yè)彈性，同時(shí)，加大對(duì)中小企業(yè)的扶持力度，協(xié)調(diào)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，減少結(jié)構(gòu)性失業(yè)。

4.3高校進(jìn)行教育改革，培養(yǎng)應(yīng)用型人才

高校改革應(yīng)將人才培養(yǎng)與人才市場(chǎng)需求相結(jié)合，充分考慮當(dāng)前的社會(huì)需要和國家長遠(yuǎn)發(fā)展的人才需求。同時(shí)，學(xué)校應(yīng)該積極調(diào)整專業(yè)結(jié)構(gòu)和課程設(shè)置，增加課程的彈性，培養(yǎng)應(yīng)用型、復(fù)合型的人才，以緩和用人單位與大學(xué)生就業(yè)之間的矛盾沖突，使得大學(xué)生在不斷增強(qiáng)自身綜合素質(zhì)的同時(shí)，更加切合用人單位的實(shí)際需求。

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