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        失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)影響的實(shí)證分析

        2024-12-28 00:00:00崔冰冰
        中國經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊 2024年18期

        摘要:失業(yè)保險(xiǎn)制度的主旨是保障失業(yè)人員失業(yè)期間基本生活,失業(yè)保險(xiǎn)制度落實(shí)與否對失業(yè)者再就業(yè)行為具有一定影響。為了解失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)的影響,本文應(yīng)用模型法,基于我國2019年—2023年30個(gè)省、自治區(qū)和直轄市的數(shù)據(jù),通過加入經(jīng)濟(jì)增長率、第三產(chǎn)業(yè)勞動者集中度等控制變量,構(gòu)建失業(yè)保險(xiǎn)制度影響失業(yè)者再就業(yè)的PanelData模型,發(fā)現(xiàn)失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)的正面作用顯著。因此,各地應(yīng)推進(jìn)失業(yè)保險(xiǎn)制度的落實(shí)實(shí)施,充分發(fā)揮其對失業(yè)者再就業(yè)的促進(jìn)作用。

        關(guān)鍵詞:失業(yè)保險(xiǎn)制度;失業(yè)者;再就業(yè)影響

        前言

        在當(dāng)前就業(yè)市場形勢日益嚴(yán)峻的新時(shí)期,勞動者技能與企業(yè)需求之間的不匹配,以及失業(yè)人數(shù)的增加與勞動力缺口的擴(kuò)大之間的矛盾變得越來越明顯,使得失業(yè)者重新就業(yè)的問題變得尤為突出。大量失業(yè)人員的存在極有可能對社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。失業(yè)保險(xiǎn)制度旨在為失業(yè)者在失業(yè)期間提供基本生活保障,它在一定程度上可以影響失業(yè)者的再就業(yè)過程。因此,對失業(yè)保險(xiǎn)制度如何影響失業(yè)者再就業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析,具有極其重要的意義。

        一、失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)影響的變量選取

        (一)被解釋變量

        失業(yè)者再就業(yè)率是失業(yè)者再就業(yè)水平的主要判定依據(jù),可以作為失業(yè)者再就業(yè)水平的評估指標(biāo)。因此,設(shè)定被解釋變量為失業(yè)者再就業(yè)率。失業(yè)者再就業(yè)率的計(jì)算方式如下:

        式(1)中,K為失業(yè)者再就業(yè)率;Z2為本年失業(yè)者就業(yè)人數(shù);Z1為上年末結(jié)轉(zhuǎn)登記失業(yè)者數(shù)量;Z0為本年新登記失業(yè)者數(shù)量。

        (二)解釋變量

        解釋變量為失業(yè)保險(xiǎn)制度的實(shí)施,失業(yè)保險(xiǎn)制度的實(shí)施情況可以通過失業(yè)保險(xiǎn)基金支出進(jìn)行衡量。

        (三)控制變量

        根據(jù)奧肯定律,經(jīng)濟(jì)每增長3%,失業(yè)率下降1%,失業(yè)者所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長速度對失業(yè)保險(xiǎn)制度以及失業(yè)者再就業(yè)具有一定影響。同時(shí),經(jīng)濟(jì)增長是吸納再就業(yè)的基石,隨著經(jīng)濟(jì)水平的上升,就業(yè)崗位持續(xù)增加,失業(yè)者再就業(yè)積極性增強(qiáng),失業(yè)者再就業(yè)水平隨之變化。因此,將區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長率作為失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)影響的一個(gè)控制變量,區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長率為本年度GDP較上年度GDP增長值占上年度GDP增長值的百分比[1]。

        在當(dāng)前宏觀就業(yè)形勢趨于緊張的環(huán)境下,失業(yè)者個(gè)人的綜合素質(zhì)成為影響其成功再就業(yè)的關(guān)鍵因素,這涵蓋了他們的教育背景、工作經(jīng)驗(yàn)積累、職業(yè)培訓(xùn)參與度以及身體健康狀況等多個(gè)方面。通常,那些擁有更高學(xué)歷、豐富工作經(jīng)驗(yàn)、積極參與職業(yè)培訓(xùn)并保持良好健康狀態(tài)的失業(yè)者,在再就業(yè)市場上往往擁有更多的機(jī)遇。然而,考慮到個(gè)人素質(zhì)的多樣性與難以精確量化,我們在探討失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)的影響時(shí),并未將其作為一個(gè)直接的控制變量來考量,而是更加注重如何通過提升服務(wù)與支持,幫助所有失業(yè)者增強(qiáng)自身競爭力,從而更好地融入就業(yè)市場[2]。

        依據(jù)配第—克拉克定理,隨著經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長和人均國民收入的不斷提升,三次產(chǎn)業(yè)的國民產(chǎn)出和勞動力分布將發(fā)生相應(yīng)的變化。在發(fā)展初期,第一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出和對失業(yè)者的就業(yè)吸納占據(jù)主導(dǎo)地位。隨著經(jīng)濟(jì)進(jìn)入中期階段,產(chǎn)業(yè)重心轉(zhuǎn)向第二產(chǎn)業(yè)。而在后期,隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展,產(chǎn)業(yè)重心則轉(zhuǎn)移到第三產(chǎn)業(yè)。第三產(chǎn)業(yè)的勞動力集中程度與失業(yè)者的再就業(yè)之間存在一定的關(guān)聯(lián)性[3]。因此,可以將區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中程度作為評估失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)影響的一個(gè)控制變量,其中第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中程度是指第三產(chǎn)業(yè)增加值占總GDP的比重。

        二、失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)影響的模型構(gòu)建與研究樣本

        (一)樣本數(shù)據(jù)來源

        從2019年至2023年,將30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市(不考慮西藏地區(qū)、港澳臺地區(qū))作為樣本來源,收集《中國勞動統(tǒng)計(jì)年鑒》中關(guān)于上年末結(jié)轉(zhuǎn)登記失業(yè)人員、本年末失業(yè)人員就業(yè)人數(shù)、本年新登記失業(yè)人員數(shù)量、失業(yè)保險(xiǎn)基金支出等數(shù)據(jù)。同時(shí),收集2019年到2023年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》內(nèi)包含中國30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市(不考慮西藏地區(qū)、港澳臺地區(qū))的生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)增加值以及GDP增長率[4]。

        (二)研究假說

        失業(yè)保險(xiǎn)制度是為失業(yè)者提供基本生活保障的制度,其可健全失業(yè)保險(xiǎn)服務(wù)體系,整合失業(yè)救濟(jì)、職業(yè)培訓(xùn)、職業(yè)介紹,幫助失業(yè)者再就業(yè)。因此,做出假設(shè):失業(yè)保險(xiǎn)制度的實(shí)施可以正面促進(jìn)失業(yè)者再就業(yè)[5]。

        (三)模型構(gòu)建

        因樣本時(shí)間跨度較短,單純采用時(shí)間序列模型分析,多變量引入后可能出現(xiàn)回歸結(jié)果不顯著問題。同時(shí)考慮30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市覆蓋面積廣闊,經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異顯著,直接選擇全國性綜合數(shù)據(jù)無法突顯省份之間的區(qū)別。即便補(bǔ)充橫截面數(shù)據(jù),僅可彌補(bǔ)時(shí)間序列關(guān)于各身份之間的區(qū)別,無法全方位動態(tài)視角描述特定時(shí)段失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施過程中失業(yè)者再就業(yè)的變化趨勢。因此,引入針對多時(shí)刻截面?zhèn)€體的多維時(shí)間序列數(shù)據(jù)模型——PanelData模型,面對30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的失業(yè)者再就業(yè)樣本數(shù)據(jù)與失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施信息,構(gòu)造可連續(xù)觀測真實(shí)行為的模型。失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)影響的模型如下:

        式(2)中,i表示截面樣本數(shù)量,i=30,特定個(gè)體不隨時(shí)間變化而變化,存在無法直接觀測且難以量化的因素,即個(gè)體響應(yīng),本次研究將個(gè)體視為隨機(jī)因素,假定全部個(gè)體的截距項(xiàng)一致,隨機(jī)干擾項(xiàng)設(shè)定是個(gè)體差異的主要反應(yīng);t為時(shí)間樣本數(shù),t=1,2,……1T;c為常數(shù)項(xiàng);b1、b3、b3為修正因子;Zit為t年i省份的失業(yè)者再就業(yè)率;S為失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施過程中的基金支出;D為第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中度;J為經(jīng)濟(jì)增長率;vit為t年i省份失業(yè)保險(xiǎn)制度共線性程度。根據(jù)式(2),設(shè)置虛擬變量,控制非觀測效應(yīng)的個(gè)體差異,并結(jié)合不同橫截面單元若干時(shí)間觀測值,規(guī)避解釋變量之間共線性對估計(jì)效果有效性與自由度的影響。同時(shí),重復(fù)觀察同一截面單元集,探明失業(yè)保險(xiǎn)制度下失業(yè)者再就業(yè)行為變化的動態(tài)性。

        三、失業(yè)保險(xiǎn)制度對失業(yè)者再就業(yè)影響的實(shí)證檢驗(yàn)與討論

        (一)面板單位根檢驗(yàn)

        為檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)中單位根存在性、判定數(shù)據(jù)平穩(wěn)性,依托式(2)構(gòu)建的模型,利用LLC(LagrangeMultipliertestforaUnitRoot)檢驗(yàn)、IPS(ImPesaranShin)檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、PP(Phillips-Perron)-Fisher檢驗(yàn)、ADF(AugmentedDickey-Fuller)-Fisher檢驗(yàn)等幾種單位根檢驗(yàn)方法,對面板中30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市數(shù)據(jù)開展平穩(wěn)性檢驗(yàn),確保估計(jì)結(jié)果平穩(wěn)有效性,從根本上規(guī)避偽回歸問題。檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

        表1中,***表明在1%的水平下通過顯著性檢驗(yàn),**表明在5%的水平下通過顯著性檢驗(yàn)。根據(jù)表1,被解釋變量失業(yè)者再就業(yè)率未通過Breitung檢驗(yàn),通過LLC、IPS、PP-Fisher、ADF-Fisher檢驗(yàn),且在1%的水平下顯著;解釋變量失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施未通過PP-Fisher檢驗(yàn)、ADF-Fisher檢驗(yàn),通過IPS檢驗(yàn)且在5%水平下顯著,通過LLC、Breitung檢驗(yàn)且在1%水平下顯著;控制變量第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中度未通過IPS、PP-Fisher檢驗(yàn),通過LLC檢驗(yàn)且在5%水平下顯著,通過Breitung檢驗(yàn)、ADF-Fisher檢驗(yàn)且在1%水平下顯著;控制變量經(jīng)濟(jì)增長率通過LLC、IPS、PP-Fisher、ADF-Fisher檢驗(yàn)與Breitung檢驗(yàn),且均在1%水平下顯著。表明被解釋變量失業(yè)者再就業(yè)率、解釋變量失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施與控制變量第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中度、經(jīng)濟(jì)增長率均較為平穩(wěn),面板數(shù)據(jù)不存在單位根,具備直接回歸條件。

        (二)回歸結(jié)果討論

        在統(tǒng)計(jì)軟件STATA18.0中,檢驗(yàn)PanelData模型的適用估計(jì)形式,在判斷pooled(混合效應(yīng)模型)、REM(隨機(jī)效應(yīng)模型)、FEM(固定效應(yīng)模型)的基礎(chǔ)上,根據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型,將個(gè)體效應(yīng)視為可隨時(shí)間變化而變化的隨機(jī)因素,對PanelData模型中的解釋變量失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施、控制變量第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中度和經(jīng)濟(jì)增長率,進(jìn)行全國30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市面板數(shù)據(jù)的回歸,回歸結(jié)果見表2。

        表2中,LM值是線性回歸模型中的殘差平方和(隨機(jī)誤差的方差),本次分析用于檢驗(yàn)PanelData模型中重要解釋變量——失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施,用拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量;Wald值是評估解釋變量失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施對被解釋變量失業(yè)者再就業(yè)的影響是否顯著,主要檢驗(yàn)回歸模型中解釋變量失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施系數(shù)是否顯著不為零的統(tǒng)計(jì)量;c用于評估PanelData模型擬合優(yōu)劣,通過計(jì)算包含PanelData模型參數(shù)數(shù)量與擬合誤差指標(biāo)獲得。再以解釋變量失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施為基礎(chǔ),加入控制變量,進(jìn)行回歸分析得出:解釋變量失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施的系數(shù)均為正,經(jīng)濟(jì)增長率的系數(shù)均為正,控制變量第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中度的系數(shù)有正有負(fù)。表明失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施、經(jīng)濟(jì)增長對失業(yè)者再就業(yè)率具有較為突出的正向影響,第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中度對失業(yè)者再就業(yè)的影響不確定且不顯著,假設(shè)成立。

        四、總結(jié)

        失業(yè)保險(xiǎn)制度實(shí)施對全國失業(yè)者再就業(yè)具有突出的正面促進(jìn)作用,經(jīng)濟(jì)增長率、第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中度均對全國30個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的失業(yè)者再就業(yè)具有影響,其中經(jīng)濟(jì)增長率對失業(yè)者再就業(yè)的正面作用較為顯著,第三產(chǎn)業(yè)勞動力集中度對失業(yè)者再就業(yè)的影響較弱?;诖?,建議各省份適應(yīng)經(jīng)濟(jì)增長步伐,持續(xù)完善失業(yè)保險(xiǎn)制度,提高失業(yè)保險(xiǎn)基金支出水平,促進(jìn)失業(yè)者再就業(yè)。

        參考文獻(xiàn):

        [1]孟超.經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下失業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)就業(yè)策略[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2023(21):86-87.

        [2]遠(yuǎn)璐琪.促進(jìn)就業(yè)視角下吉林省失業(yè)保險(xiǎn)制度研究[D].長春工業(yè)大學(xué),2023.

        [3]邱含笑.福州市失業(yè)保險(xiǎn)政策促進(jìn)就業(yè)的成效研究[D].福建農(nóng)林大學(xué),2023.

        [4]史浩鉞.新就業(yè)形態(tài)勞動者失業(yè)保險(xiǎn)規(guī)范構(gòu)建研究[D].蘭州理工大學(xué),2023.

        [5]思墨.H市失業(yè)保險(xiǎn)制度運(yùn)行研究[D].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué),2022.

        (作者簡介:崔冰冰,曲阜市人力資源和社會保障局社會保險(xiǎn)事業(yè)中心高級經(jīng)濟(jì)師。)

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