江西師范大學(xué) 姬怡帆
針對(duì)就業(yè)問(wèn)題,國(guó)內(nèi)不少專家學(xué)者對(duì)影響就業(yè)的指標(biāo)進(jìn)行大量的研究分析,例如,趙利等、杜傳忠等、楊皓等通過(guò)不同方面的指標(biāo)篩查得出影響就業(yè)指標(biāo)的因素。本文專門對(duì)湖南省的就業(yè)情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
基于國(guó)內(nèi)外對(duì)就業(yè)影響因素的分析資料及前期學(xué)者的研究,我們從宏觀經(jīng)濟(jì)、財(cái)政政策、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面提取了影響就業(yè)的14個(gè)指標(biāo),分別為地區(qū)生產(chǎn)總值(Y1),地方財(cái)政收入(Y2),地方財(cái)政支出(Y3),固定資產(chǎn)投資(Y4),凈出口額(Y5),居民消費(fèi)水平(Y6),人口自然增長(zhǎng)率(Y7),稅收(Y8),城市化水平(Y9),教育支出(Y10),科研支出(Y11),城鄉(xiāng)收入差距(Y12),就業(yè)彈性指數(shù)(Y13),貨幣供給量(Y14)。就業(yè)人數(shù)是衡量湖南省就業(yè)情況的指標(biāo),以上各個(gè)指標(biāo)的具體數(shù)據(jù)都是從2006—2014年《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中選取。
由于事物變化的情況,往往受到多重因素的影響。分析在一個(gè)系統(tǒng)變化中行為因子與各個(gè)因素的關(guān)聯(lián)程度叫作灰色關(guān)聯(lián)分析,灰色關(guān)聯(lián)度指的是兩個(gè)系統(tǒng)中,隨著時(shí)間或者事物變化趨勢(shì)的衡量標(biāo)準(zhǔn)。
1.2.1 對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理
衡量系統(tǒng)行為的唯一因子為就業(yè)人數(shù),設(shè)就業(yè)人數(shù)為Y0,影響就業(yè)人數(shù)的指標(biāo)為Yi( i=1,2,7…, n)。
參考數(shù)列為:
由式(1),對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。
由表1可知,確定數(shù)據(jù)無(wú)量綱化后的參考數(shù)列為:
{Y0}={1.0000,1.0107,1.0216,1.0286,1.0352,1.0477,1,0535,1.0573,1.0618}
1.2.2 計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度
對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理后,現(xiàn)在需要計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),最后得到灰色關(guān)聯(lián)度。
根據(jù)式(2),得到14個(gè)指標(biāo)與就業(yè)人數(shù)Y0差序列。
對(duì)所有的點(diǎn)k=1,2,3,…t, 定義參考數(shù)列與比較數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)度為:
由SPSS軟件可以看出,其中關(guān)聯(lián)度比較高的可以達(dá)到0.9653,關(guān)聯(lián)度比較低的也有0.6442,由此可知各指標(biāo)與就業(yè)人數(shù)有明顯的關(guān)聯(lián)性,但是各指標(biāo)對(duì)就業(yè)人數(shù)的關(guān)聯(lián)程度有明顯差異。
相關(guān)系數(shù)是用來(lái)描述兩個(gè)變量之間關(guān)聯(lián)程度緊密性的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。假設(shè)用數(shù)列Y0(n)表示每年的就業(yè)人數(shù),用數(shù)列Yi(k)表示影響就業(yè)的各因素,并在n=(1,2,…, a)的時(shí)間序列中,分析兩者的相關(guān)程度,用r2i表示:
把每個(gè)變量都與“v1”進(jìn)行相關(guān)分析。其中凈出口與就業(yè)人數(shù)的相關(guān)系數(shù)非常低,只有0.105,就業(yè)彈性指數(shù)與就業(yè)人數(shù)的相關(guān)系數(shù)為-0.8,其他各指標(biāo)與就業(yè)人數(shù)的相關(guān)系數(shù)都有0.8以上,說(shuō)明絕大多數(shù)指標(biāo)與就業(yè)人數(shù)的關(guān)系是非常緊密的。
為了更加準(zhǔn)確地反映就業(yè)人數(shù)與各因素的相關(guān)影響程度,采用灰關(guān)聯(lián)分析法和相關(guān)系數(shù)法相結(jié)合的方法,計(jì)算灰關(guān)聯(lián)度與相關(guān)系數(shù)的平均值作為r值。
由式(4)、(5)、(6)得到的數(shù)據(jù),計(jì)算得到14個(gè)就業(yè)影響因素與就業(yè)人數(shù)的r值以及排序結(jié)果,如表2所示。
由表2結(jié)果可知,大部分指標(biāo)與就業(yè)人數(shù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)都超過(guò)0.7,我們要選取一半的優(yōu)選指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,取r>0.85,得到影響2005—2013年湖南省就業(yè)情況的主要因素有7個(gè):城市化水平(Y9),人口自然增長(zhǎng)率(Y7),城鄉(xiāng)收入差距(Y12),居民消費(fèi)水平(Y6),科研支出(Y11),地區(qū)生產(chǎn)總值(Y1),貨幣供給量(Y14)。
主成分分析是采用一種降維的數(shù)學(xué)思想,在損失少量信息的條件下,盡量提取能代表絕大多數(shù)信息的主成分,將原始變量的每一個(gè)線性組合記為主成分FP,且按照var(FP)的大小依次排列為第1,2,…, n個(gè)主成分,且每?jī)蓚€(gè)主成分之間的相關(guān)系數(shù)為0,即
由于這七個(gè)優(yōu)選指標(biāo)不能組成一個(gè)線性關(guān)系,為了進(jìn)一步研究,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理減少結(jié)果的偏差,并得到相應(yīng)的主成分。把就業(yè)人數(shù)和影響就業(yè)的七大指標(biāo)取對(duì)數(shù),分別記為:
接下來(lái)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS19.0對(duì)就業(yè)人數(shù)和七個(gè)優(yōu)選指標(biāo),作主成分分析。首先得到相關(guān)矩陣如表3所示。
由兩兩因子的相關(guān)程度的矩陣分析可知,每?jī)蓚€(gè)因子都具有較高的相關(guān)性,主成分個(gè)數(shù)提取的準(zhǔn)則是特征值>1的前b個(gè)主成分,其中,第1主成分的貢獻(xiàn)率為94.799%,特征值為為6.636,因?yàn)樘卣髦担?,所以取b=1。
則主成分表達(dá)式如下:
表1 湖南省就業(yè)的15個(gè)指標(biāo)的無(wú)量綱化數(shù)據(jù)
表2 14個(gè)指標(biāo)與就業(yè)人數(shù)的r值和排序
表3 相關(guān)系數(shù)矩陣
表4 模型匯總和參數(shù)估計(jì)值
回歸分析是描述兩種或兩種以上變量間相互依賴的統(tǒng)計(jì)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,使用原始變量的線性組合得到的主成分表達(dá)式F作為自變量,與人數(shù)就業(yè)人數(shù)(Y0)的對(duì)數(shù)作為因變量,作一元線性回歸。
設(shè)一元線性回歸模型為:
由表4可知,R2=0.972,所以方程的擬合優(yōu)度很好。又因?yàn)镾ig的值小于0.05,說(shuō)明因變量F對(duì)就業(yè)人數(shù)具有顯著的影響,同時(shí)也說(shuō)明回歸方程的擬合效果是非常好的。
將式(8)帶入式(9),可以消去F,可得擬合方程為:
由式(9)可知,地區(qū)生產(chǎn)總值(Y1),居民消費(fèi)水平(Y6),貨幣供給量(Y14)三個(gè)因素是影響湖南省就業(yè)人數(shù)的首要指標(biāo)。
為了改善湖南省的就業(yè)環(huán)境,提升人民生活質(zhì)量,有利于地區(qū)的長(zhǎng)遠(yuǎn)穩(wěn)定發(fā)展,本文提出以下幾點(diǎn)建議。
首先,提高地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度,作出合理的產(chǎn)業(yè)調(diào)整,經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型計(jì)劃。
其次,政府需要完善社會(huì)福利保障制度,作出有利于保障人民生活的決策和促進(jìn)地區(qū)發(fā)展的政策。
最后,加大再貸款、再貼現(xiàn)規(guī)模,擴(kuò)大貨幣發(fā)行;加大公開(kāi)市場(chǎng)操作力度,提高貨幣乘數(shù)。