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        淺析影響失業(yè)的因素

        2017-05-09 12:03:06章立會(huì)程玲
        速讀·下旬 2016年8期
        關(guān)鍵詞:失業(yè)

        章立會(huì)+++程玲

        摘 要:過(guò)高的失業(yè)率給個(gè)人心靈造成創(chuàng)傷,使企業(yè)用人緊張,同時(shí)使整個(gè)社會(huì)資源無(wú)法得到充分利用。本文將通過(guò)eviews6研究失業(yè)率高低與相關(guān)因素的關(guān)系,來(lái)增加對(duì)失業(yè)率的了解,實(shí)現(xiàn)對(duì)失業(yè)率的有效預(yù)測(cè),同時(shí)提出一些建議幫助有效控制失業(yè)率。

        關(guān)鍵詞:失業(yè);城鎮(zhèn)登記失業(yè)率;EVIEWS

        一、變量的選擇

        首先在中國(guó)知網(wǎng)上輸入“失業(yè)”、“影響失業(yè)的因素”、“與失業(yè)相關(guān)的因素”等關(guān)鍵詞搜索相關(guān)文章,選擇其中2010年以后的論文,確保文章內(nèi)容不過(guò)于陳舊,將其中涉及到影響失業(yè)因素的關(guān)鍵詞一一摘出,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)篩選,總結(jié)出其中出現(xiàn)頻率較高的詞。通過(guò)查閱中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)、山西省統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)以及2014年山西統(tǒng)計(jì)年鑒確定數(shù)據(jù)的可獲得性,選擇了2000年至2014年的指標(biāo)數(shù)據(jù)作為樣本。

        X2t就業(yè)財(cái)政支出是對(duì)國(guó)民收入的再分配,目的是促進(jìn)就業(yè),縮小貧富差距,預(yù)期符號(hào)為負(fù)。經(jīng)濟(jì)是基礎(chǔ),地區(qū)生產(chǎn)總值的快速增加對(duì)就業(yè)具有促進(jìn)作用,所以選擇地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)作為X3t,預(yù)期符號(hào)為負(fù)。第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的吸納人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于第一、第二產(chǎn)業(yè),選擇第三產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)(上年=100)為X4t,預(yù)期符號(hào)為負(fù)。城鎮(zhèn)登記失業(yè)人口的大幅度增加,會(huì)促使城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的增加,選擇城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)(萬(wàn)人)為X5t,預(yù)期符號(hào)為正。城鎮(zhèn)登記失業(yè)率是衡量失業(yè)的標(biāo)志,所以選擇城鎮(zhèn)登記失業(yè)率為被解釋變量。

        二、模型的設(shè)定與參數(shù)估計(jì)

        城鎮(zhèn)登記失業(yè)率隨著地方財(cái)政一般預(yù)算支出、地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加而降低,隨著城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)的增加而增加,近似于線性關(guān)系,從而建立線性回歸模型為:

        其中Yt為第t年山西省城鎮(zhèn)登記失業(yè)率,為回歸模型提供數(shù)據(jù),利用Eviews6.0進(jìn)行最小二乘法估計(jì)模型參數(shù),得到的結(jié)果如下:

        三、模型檢驗(yàn)

        (一)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)

        X2t地方財(cái)政一般預(yù)算支出系數(shù)為負(fù),與預(yù)期一致,符合經(jīng)濟(jì)意義,解釋變量X3t地區(qū)生產(chǎn)總值、X4t第三產(chǎn)業(yè)增加值、X5t城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)的符號(hào)均與預(yù)期相反。

        (二)統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)

        模型的可決系數(shù)和修正可決系數(shù)很高,擬合優(yōu)度良好,F(xiàn)檢驗(yàn)值為28.66367,所有解釋變量對(duì)被解釋變量總體上影響顯著。

        (三)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)

        1.模型多重共線性檢驗(yàn)及其修正

        解釋變量X3t、X4t、X5t的符號(hào)與預(yù)期相反,這表明可能存在嚴(yán)重的多重共線性。選擇各解釋變量的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計(jì)算,各解釋變量之間的有6個(gè)相關(guān)系數(shù)均超過(guò)0.9,證實(shí)確實(shí)存在多重共線性。為了進(jìn)一步了解多重共線性的性質(zhì),我們做輔助回歸,即將每一個(gè)X變量分別作為解釋變量都對(duì)其余的X變量進(jìn)行回歸,所得結(jié)果輔助回歸的可決系數(shù)很高,X2t、X3t的方差擴(kuò)大因子遠(yuǎn)大于10,表明存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

        經(jīng)過(guò)多種方法的嘗試,最終發(fā)現(xiàn)采用剔除變量法可以有效解決多重共線性問(wèn)題分別剔除不同變量進(jìn)行檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)剔除X3t、X4t,將剩下的解釋變量數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘法得出的系數(shù)符號(hào)符合預(yù)期,結(jié)果如下:

        2.模型的異方差檢驗(yàn)及其修正

        本文通過(guò)剔出變量的方法,避免了多重共線性的影響,但是如果刪除了重要的變量又有可能引起異方差。通過(guò)White檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)P褪欠翊嬖诋惙讲?,nR2=13.422,χ20.05=10.5966,nR2>χ20.05且X2t與X5t的t檢驗(yàn)都顯著,表明模型存在異方差。

        經(jīng)過(guò)多種方法的嘗試,本文適合采用對(duì)模型變換的方法來(lái)消除異方差的影響。將等式兩邊同除√X2t,然后進(jìn)行最小二乘法,得出式子如下:

        nR2=10.48455小于χ20.05=10.5966,異方差問(wèn)題得到解決。

        3.模型自相關(guān)的檢驗(yàn)及其修正

        由于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的慣性、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后效應(yīng)、數(shù)據(jù)處理、蛛網(wǎng)現(xiàn)象、模型設(shè)定有偏誤等原因,時(shí)間序列數(shù)據(jù)中常常存在自相關(guān)關(guān)系,采用BG檢驗(yàn)的方法來(lái)判斷模型是否具有自相關(guān),LM=TR2=14.099865,χ20.05(2)=10.5966,LM=TR2>χ20.05(2),則拒絕原假設(shè),說(shuō)明存在自相關(guān)。

        采用廣義差分法進(jìn)行自相關(guān)問(wèn)題的處理。回歸方程如下:

        由于使用了廣義差分?jǐn)?shù)據(jù),樣本容量減少了一個(gè),為14個(gè),LM=TR2<χ20.05,所以模型已無(wú)自相關(guān),由此我得到的最終模型為Yt/=0.0065214353-0.0007641645X2t/+0.235019199X5t/。在其他因素不變的情況下,當(dāng)?shù)胤截?cái)政一般預(yù)算支出減少1億元時(shí),城鎮(zhèn)登記失業(yè)率增加0.076,在其他因素不變的情況下,城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)增加1萬(wàn)人,城鎮(zhèn)登記失業(yè)率上升23.5%。

        四、措施與辦法

        政府要加大在失業(yè)保障方面的財(cái)政支出,保障失業(yè)者的基本生活,同時(shí)對(duì)失業(yè)者進(jìn)行培訓(xùn),增加其工作技能,提高其抵御失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的能力。但是也不能完全盲目增加財(cái)政支出,政府對(duì)失業(yè)金的發(fā)放要防止“養(yǎng)懶漢”現(xiàn)象的發(fā)生,對(duì)于失業(yè)金的發(fā)放隨著失業(yè)時(shí)間的增加呈逐漸遞減的趨勢(shì),鼓勵(lì)失業(yè)者積極去尋找工作。

        在競(jìng)爭(zhēng)激烈的社會(huì),個(gè)人要加強(qiáng)自身的工作技能,增加自己的不可替代性。樹(shù)立正確的就業(yè)觀,切忌高不成低不就。積極繳納失業(yè)保險(xiǎn),降低失業(yè)對(duì)自己造成的損失。如果有能力的話,順應(yīng)“大眾創(chuàng)業(yè),萬(wàn)眾創(chuàng)新”的環(huán)境,進(jìn)行自主創(chuàng)業(yè),不僅能夠解決自己的就業(yè)問(wèn)題,還能容納他人就業(yè)。

        本文僅選取4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量,且均是定量指標(biāo),影響失業(yè)的還有不少定性指標(biāo)。由于部分?jǐn)?shù)據(jù)難獲得,所以選擇了樣本年數(shù)為2000年至2014年,樣本數(shù)有限,所得結(jié)果僅供參考。

        參考文獻(xiàn):

        [1]中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社.山西統(tǒng)計(jì)年鑒2014[M].北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,2014.

        [2]中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局[EB/OL].http://www.stats.gov.cn.

        [3]龐皓.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京:科學(xué)出版社.2014.

        作者簡(jiǎn)介:

        章立會(huì)(1995~),女,江蘇無(wú)錫人,人力資源管理專(zhuān)業(yè)。

        程玲(1994~),女,山西大同人,工商管理專(zhuān)業(yè),人力資源方向。

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