吳曉云,張曉東巴音郭楞職業(yè)技術(shù)學(xué)院
當(dāng)前新疆巴州地區(qū)失業(yè)率的影響因素分析及對策研究
吳曉云,張曉東
巴音郭楞職業(yè)技術(shù)學(xué)院
本文借助相關(guān)分析,主成分分析等統(tǒng)計方法,對新疆巴州地區(qū)失業(yè)率問題進行了實證分析,得出了影響巴州失業(yè)率的主要因素有上一年失業(yè)率、投資和消費、城鎮(zhèn)化率、第一產(chǎn)業(yè)GDP所占比例,而經(jīng)濟增長的影響是比較微弱的結(jié)論?;谏鲜鲋饕蛩亟⒘耸I(yè)率的多元線性回歸模型,經(jīng)檢驗此模型的擬合效果較好。根據(jù)模型結(jié)論,提出了一些合理性的建議。
失業(yè)率影響;預(yù)測;相關(guān)分析;主成分分析;線性回歸模型
本文從多個宏觀經(jīng)濟因素之間的相依性著手進行實證分析,從宏觀經(jīng)濟因素和政策角度,試圖找出確實影響我國新疆巴州地區(qū)失業(yè)率的因素。
本文研究結(jié)構(gòu)安排如下:第一部分為實證分析,利用相關(guān)性分析、主成份分析,力求找出影響我國新疆巴州地區(qū)失業(yè)率的主要因素;第二部分根據(jù)本文得到的統(tǒng)計模型及結(jié)果,提出減少失業(yè)率的咨詢建議。
1、樣本數(shù)據(jù)的選取
由于影響失業(yè)率的因素主要有GDP、城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投資總額、社會消費品零售總額、進出口總額、進口總額、出口總額、凈出口額、城鎮(zhèn)人均收入、CPI、PPI等等。選取以上經(jīng)濟指標(biāo)的從2005年至2015年的年度的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),對其進行了歸一化處理,得到無量綱的樣本數(shù)據(jù)。
2、相關(guān)性分析及主成分分析
利用Spearman相關(guān)性分析對各個指標(biāo)與失業(yè)率的相依性進行分析,得到與失業(yè)率相關(guān)的經(jīng)濟指標(biāo)因素主要有:固定投資總額增長率,社會消費品零售總額增長率,進出口總額增長率,凈出口增長率,CPI,PPI,城鎮(zhèn)人均收入增長率,第一產(chǎn)業(yè)GDP比重。
進一步,對篩選出的與失業(yè)率相關(guān)的經(jīng)濟指標(biāo)進行主成分分析,分析結(jié)果如下:(見表1)
表1顯示了各個主成分的貢獻率及累積貢獻率,由于前三個主成分的累積貢獻率就達到了92.74%,而且第四個主成分的貢獻率較小,故我們選取前三個主成分即可。
表2顯示,第一主成分包括以下信息:固定投資總額增長率,社會消費品零售總額增長率,CPI,PPI,城鎮(zhèn)人均收入增長率,該主成分可以理解為投資和消費對失業(yè)的影響;第二主成分主要含有第一產(chǎn)業(yè)GDP比重的信息,該主成分可以理解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對失業(yè)的影響。第三主成分含有凈出口總額增長率的信息,該主成分可以理解為凈出口對失業(yè)的影響。
進一步,我們希望量化各個主成分對失業(yè)率的影響,這可以通過主成分回歸來實現(xiàn)。
3、主成分回歸
由于前三個主成分的累計貢獻率達到了92.74%,本文僅對前三個主成分的預(yù)測值作回歸分析,得到的結(jié)果如下:(見表3)
表3 影響失業(yè)率的因素的主成分分析
表1 主成分的統(tǒng)計信息
表2 Component Matrix信息
圖1 GDP與失業(yè)率的關(guān)系
圖4 城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口與失業(yè)率的關(guān)系
回歸系數(shù)和回歸方程均通過檢驗,而且效果顯著,于是得到回歸方程為:
模型的擬合優(yōu)度為R2=0.924,且p-值均小于0.01,可以認定,主成分回歸方程的擬合效果是顯著,模型的建立也是可信。由方程(4)各因素系數(shù)的大小我們分析其對失業(yè)率的影響,得知凈出口總額越大,城鎮(zhèn)失業(yè)率越大,這與客觀實際相違背,由此可以推測只考慮宏觀經(jīng)濟因素對失業(yè)率的影響是不全面的,如果不考慮其他影響因素將導(dǎo)出錯誤的結(jié)論,而且下面的論述也支持了此觀點。
4、GDP增長率與城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的變化關(guān)系分析
觀察GDP增長率與城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的變化關(guān)系,如圖1顯示,GDP增長的時候,城鎮(zhèn)失業(yè)率反而有上升趨勢,這同樣說明單考慮經(jīng)濟增長與失業(yè)率的關(guān)系是不全面的,故應(yīng)該進一步考慮勞動市場供求結(jié)合機制不完善所產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)性失業(yè)和摩擦性失業(yè)的相關(guān)因素。
5、進一步尋找影響失業(yè)率的其它因素:
考慮影響失業(yè)率的因素以下幾個方面[5]:
(1)上一年的失業(yè)率(Ut-1),上一年剩余勞動力也是勞動力供給,影響新生勞動力的就業(yè)。
(2)城鎮(zhèn)新增就業(yè)人口,該指標(biāo)作為影響失業(yè)率的因素是顯然的。
(3)城鎮(zhèn)化率,城鎮(zhèn)化率越高,就業(yè)數(shù)量越大。該指標(biāo)作為影響失業(yè)率的因素也是顯然的。
對于上述指標(biāo)因素與失業(yè)率的關(guān)系,分別做統(tǒng)計分析,得到了以下結(jié)果:
從圖2可以看出,上一年的失業(yè)率與當(dāng)年失業(yè)率成正相關(guān)關(guān)系,即上一年失業(yè)率越高,第二年失業(yè)率也會越高,這是符合實際情況的。
如圖3,第一產(chǎn)業(yè)GDP所占比例增加,失業(yè)率降低。這是因為第一產(chǎn)業(yè)GDP增加,說明城鎮(zhèn)居民勞動力參與到第一產(chǎn)業(yè)的比例比較高,進而降低城鎮(zhèn)失業(yè)率。
如圖4,城鎮(zhèn)新增就業(yè)人數(shù)對失業(yè)率的影響時大時小,這一因素對城鎮(zhèn)失業(yè)率不具有長期影響力,因此我們主要考慮上述分析的其他指標(biāo)。
如圖5,城鎮(zhèn)化率越高,城鎮(zhèn)失業(yè)率越低,就業(yè)人數(shù)越大,進而降低城鎮(zhèn)失業(yè)率。
由以上分析結(jié)果得知影響城鎮(zhèn)失業(yè)率的主要因素有:(a)上一年的失業(yè)率Ut-1;(b)投資和消費S;(c)城鎮(zhèn)化率,用F表示;(d)第一產(chǎn)業(yè)GDP所占比例X,并且上述各因素與失業(yè)率基本上成線性關(guān)系。
6、失業(yè)率預(yù)測模型
雖然奧肯定律在中國不適用,但經(jīng)濟學(xué)理論認為GDP增長是拉動就業(yè)崗位的主要因素,所以在本模型中依然考慮GDP的增長。故本文考慮上一年的失業(yè)率Ut-1,投資和消費S,城鎮(zhèn)化率F,第一產(chǎn)業(yè)GDP所占比例X,以及GDP的增長率五個經(jīng)濟指標(biāo),作為失業(yè)率預(yù)測的變量,對其建立多元線性回歸模型,如下:
圖5 城鎮(zhèn)化率與失業(yè)率的關(guān)系
表4 失業(yè)率預(yù)測模型的回歸分析
從表4知,擬合優(yōu)度R2=0.976,p-值都小于0.1,可以認定,上述回歸方程的擬合效果是顯著的,模型的建立也是可信的。每個變量的回歸系數(shù)都具有統(tǒng)計意義,說明所選的變量對失業(yè)率都有影響,而且參數(shù)符號也符合我們的合理預(yù)期。
故其回歸方程為:
Ut=0.211+0.450Ut-1-0.047GDP+1.448S+0.832F-1.604X(6)
回歸的結(jié)果表明,影響新疆巴州地區(qū)城鎮(zhèn)失業(yè)率的五個因素按影響程度由大到小依次為:一產(chǎn)GDP所占比重,投資和消費S,城鎮(zhèn)化率F,上一年失業(yè)率Ut-1,GDP增長率。從而得出,影響巴州地區(qū)城鎮(zhèn)失業(yè)率的主要因素是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整程度,投資和消費,城鎮(zhèn)化率,而經(jīng)濟增長的影響是比較小的。
由得到的模型和結(jié)論可以看出,為進一步控制失業(yè)率的上升,提出以下建議:
1、繼續(xù)保持GDP的持續(xù)增長。雖然在我們的模型中GDP對失業(yè)率的影響比較小,但是GDP依然是拉動就業(yè)的主要因素。所以要降低失業(yè)率應(yīng)該繼續(xù)保持經(jīng)濟增長,而消費、投資、進出口是拉動經(jīng)濟的三駕馬車,因此應(yīng)該著力擴大需求,進一步擴大居民消費,保持投資穩(wěn)定增長,并且增加進口的數(shù)量。
2、合理減少勞動力的流動性。有關(guān)部門應(yīng)加強《勞動合同法》及《實施條例》的精神和主要內(nèi)容,自覺遵守各種勞動法律,及時整合搜集勞動力市場和人才市場的信息,勞動力的合理流動會促使勞動力市場的有序發(fā)展,也能最大限度的保障好勞動者的合法權(quán)益,加強人資源市場的配置效率和合理流動性。[3]
3、縮小城鄉(xiāng)收入差距,進一步完善小額貸款制度,適當(dāng)向城鎮(zhèn)居民傾斜。讓城鎮(zhèn)居民通過向銀行貸款實現(xiàn)創(chuàng)業(yè),再通過創(chuàng)業(yè)成果帶動城鎮(zhèn)居民就業(yè),這將是減少失業(yè)率的一條重要途徑。
4、合理優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),調(diào)整一、二、三產(chǎn)的投資比重,加大第一產(chǎn)業(yè)投資比重,加快工業(yè)化的發(fā)展,從而為城鎮(zhèn)居民提供了巨大的就業(yè)空間和市場空間,以此降低城鎮(zhèn)登記失業(yè)率。
[1]錢小英.我國失業(yè)率的特征及其影響因素分析,經(jīng)濟研究,1998年第10期,28-36.
[2]張興會,杜升之.基于對角Elman神經(jīng)網(wǎng)路的失業(yè)預(yù)測模型,南開大學(xué)學(xué)報,第35卷,第2期,2002年6月.
[3]楊宜勇,池振合.2009年中國就業(yè)形勢及對策建議,經(jīng)濟研究參考,2009年第一期.
[4]龔剛敏.我國矯正口徑失業(yè)率的預(yù)測及相關(guān)失業(yè)預(yù)測模型評價,財經(jīng)論叢,第6期(總120期),2005年11月,Page:61—67.