影響我國(guó)城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)的因素分析.doc

影響我國(guó)城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)的因素分析北京林業(yè)大學(xué) 歐芷伊、楊慧欣、呂英巧摘 要：我國(guó)是世界上人口最多的發(fā)展中國(guó)家，同時(shí)也是人均自然資源和經(jīng)濟(jì)資源相對(duì)貧乏的發(fā)展中國(guó)家，就業(yè)問題一直困擾著我國(guó)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展。自2008年下半年以來, 國(guó)際金融危機(jī)對(duì)我國(guó)的影響日益顯現(xiàn), 人民幣升值壓力加大，出口貿(mào)易和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)受到嚴(yán)重影響，就業(yè)形勢(shì)變得十分嚴(yán)峻, 很多中小企業(yè)出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)困難和裁員現(xiàn)象,大量農(nóng)民工返鄉(xiāng),大學(xué)生就業(yè)難問題也更加突出,就業(yè)成為當(dāng)前民生問題的焦點(diǎn)。在此階段對(duì)影響就業(yè)的因素進(jìn)行分析研究，找到改善我國(guó)就業(yè)狀況的方法具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。作者通過計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的回歸模型分析, 從勞動(dòng)力的供給和需求方面探究影響我國(guó)就業(yè)的因素，并嘗試從模型結(jié)果對(duì)未來我國(guó)該從哪些方面改善就業(yè)狀況提出建議。關(guān)鍵詞：就業(yè)壓力城鎮(zhèn)就業(yè) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 影響因素 一、問題的提出就業(yè)是民生之本，是人們改善生活條件的基本前提和途徑，歷來都是各國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的重大問題。中國(guó)由于人口基數(shù)大，勞動(dòng)力的無(wú)限供給和就業(yè)崗位嚴(yán)重不足之間的矛盾是最嚴(yán)峻的問題，解決好勞動(dòng)就業(yè)問題其意義極為重大。不僅涉及到求職者的工作安置和許多家庭的切身利益，還關(guān)系到經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)的穩(wěn)定和諧。我國(guó)經(jīng)濟(jì)連續(xù)多年高速增長(zhǎng)，近幾年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率都在10%左右，是世界上經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快的國(guó)家之一，但是，經(jīng)濟(jì)的高增長(zhǎng)沒有帶來高就業(yè)。進(jìn)一步講，就業(yè)形勢(shì)的好壞，與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度有著密切關(guān)系。一般而言，一定的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所帶來的就業(yè)增長(zhǎng)也是一定的，然而我國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)就業(yè)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)卻不是很明顯。 降低失業(yè)率是宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的目標(biāo)之一，就業(yè)（或失業(yè)）問題也是社會(huì)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)中備受關(guān)注的重大問題。尤其對(duì)于中國(guó)這樣一個(gè)人口大國(guó)來說，其勞動(dòng)力人口逐年遞增，就業(yè)問題更是重要的民生問題。從我國(guó)的現(xiàn)實(shí)情況來看，自改革開放以來，中國(guó)1978-1985年的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率逐年遞減，從5.3%下降到歷史最低點(diǎn)1.8%，而從1985年至今，中國(guó)的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率逐年上升，到2000年以來，維持在4%左右。2008年我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)經(jīng)受了歷史罕見的考驗(yàn)，GDP依然保持9%以上平穩(wěn)較快增長(zhǎng)，城鎮(zhèn)新增就業(yè)1113萬(wàn)人，人力資源和社會(huì)保障部公布的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率為4.2%，中國(guó)社科院于2008年12月16日發(fā)布的社會(huì)藍(lán)皮書稱，中國(guó)城鎮(zhèn)失業(yè)率是9.4%，超過了7%的國(guó)際警戒線?，F(xiàn)階段我國(guó)正處于從金融危機(jī)中慢慢恢復(fù)的后金融危機(jī)時(shí)代，2010年10月22日人力資源和社會(huì)保障部新聞發(fā)言人尹成基表示，今年前三季度，我國(guó)就業(yè)形勢(shì)保持穩(wěn)定，今年19月，全國(guó)城鎮(zhèn)新增就業(yè)931萬(wàn)人，完成全年900萬(wàn)人目標(biāo)的103。同期，全國(guó)下崗失業(yè)人員再就業(yè)440萬(wàn)人，完成全年500萬(wàn)人目標(biāo)的88；就業(yè)困難人員實(shí)現(xiàn)就業(yè)126萬(wàn)人，完成全年目標(biāo)100萬(wàn)人的126。截至三季度末，全國(guó)城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)905萬(wàn)人，比二季度末減少6萬(wàn)人；城鎮(zhèn)登記失業(yè)率為41，比二季度末降低01個(gè)百分點(diǎn)。雖然就業(yè)壓力在一定程度上得到了緩解，但總的來說我國(guó)的就業(yè)壓力仍然很大，勞動(dòng)力總量供過于求，局部就業(yè)供給不足，結(jié)構(gòu)性矛盾日益突出。這主要有來自以下幾方面的原因：一是國(guó)際金融危機(jī)導(dǎo)致國(guó)際市場(chǎng)需求難以在短期內(nèi)復(fù)蘇；二是今年我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速下滑；三內(nèi)消費(fèi)需求乏力；四是一些行業(yè)產(chǎn)能過剩與市場(chǎng)預(yù)期不確定導(dǎo)致企業(yè)投資不足。本文對(duì)近年來我國(guó)就業(yè)人數(shù)的變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，探究影響我國(guó)就業(yè)的因素，并嘗試從模型結(jié)果對(duì)未來我國(guó)該從哪些方面促進(jìn)就業(yè)提出建議，有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。二、理論綜述經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)就業(yè)問題的長(zhǎng)期研究和探索，形成了適應(yīng)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)需求的多角度、多層次的就業(yè)理論。 （一）西方經(jīng)濟(jì)學(xué)理論研究凱恩斯就業(yè)理論是以有效需求原則為核心，認(rèn)為就業(yè)量取決于有效需求。失業(yè)之所以持續(xù)不斷，是由于資本主義社會(huì)一般情況均存在“有效需求不足”。即總供給價(jià)格和總需求價(jià)格達(dá)到均衡時(shí)的總需求不足，由此造成較多的社會(huì)失業(yè)，即不充分就業(yè)。凱恩斯主義的促進(jìn)就業(yè)理論實(shí)際上主張降低工資，即在不降低名義工資的情況下，降低實(shí)際工資。但前提是擴(kuò)大總需求，因?yàn)榭傂枨蟮臄U(kuò)大，必然會(huì)導(dǎo)致通貨膨脹，工人名義工資不變，但實(shí)際工資相對(duì)減少。為實(shí)現(xiàn)充分就業(yè)，凱恩斯認(rèn)為，必須摒棄自由放任的經(jīng)濟(jì)政策，依靠國(guó)家干預(yù)，提出需求管理政策，從而達(dá)到促進(jìn)生產(chǎn)，增加就業(yè)的目的。 20世紀(jì)60年代末，各主要資本主義國(guó)家的經(jīng)濟(jì)相繼陷入“滯脹”的困境，凱恩斯理論失靈了。因而以托賓、杜生貝等為代表的新古典綜合學(xué)派經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出“結(jié)構(gòu)性失業(yè)問題”，力圖用市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的變化來解釋失業(yè)和通貨膨脹并發(fā)癥，認(rèn)為是微觀市場(chǎng)的不完全性和結(jié)構(gòu)變化引起滯脹，新古典綜合學(xué)派的就業(yè)理論誕生。該理論主張從就業(yè)內(nèi)容或就業(yè)結(jié)構(gòu)角度來解決結(jié)構(gòu)性失業(yè)問題，如政府要指導(dǎo)收入政策，即政府要采取措施限制工資和物價(jià)的上升，以緩和通脹；注重完善勞動(dòng)力市場(chǎng)，緩和因勞工市場(chǎng)技術(shù)結(jié)構(gòu)變化造成的失業(yè)；適當(dāng)修改完善失業(yè)補(bǔ)助金制度，激勵(lì)失業(yè)者就業(yè)。 （二）國(guó)內(nèi)理論研究國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)中國(guó)就業(yè)的實(shí)際情況進(jìn)行了大量實(shí)證研究。先后這個(gè)證明出我國(guó)的失業(yè)率和國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率成負(fù)相關(guān)，國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)情況越好，經(jīng)濟(jì)中的失業(yè)率越低；在人民幣匯率比較穩(wěn)定、波動(dòng)幅度較小的階段，匯率小幅度的波動(dòng)對(duì)就業(yè)的影響不顯著，當(dāng)人民幣匯率作較大幅度調(diào)整時(shí)，國(guó)內(nèi)就業(yè)必然會(huì)受到影響，人民幣升值將導(dǎo)致就業(yè)的減少，貶值在一定時(shí)期內(nèi)可增加就業(yè)；長(zhǎng)期來看，就業(yè)量與最低工資變量及其他控制變量存在穩(wěn)定的關(guān)系，但最低工資標(biāo)準(zhǔn)的提高不會(huì)對(duì)我國(guó)的就業(yè)總量產(chǎn)生影響；從短期來看，最低工資標(biāo)準(zhǔn)的變動(dòng)雖然會(huì)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生影響，但影響很小；資本投入對(duì)就業(yè)量有顯著促進(jìn)作用。（三）本文研究思路常見的研究方法是從影響就業(yè)的某一個(gè)大方面選取幾個(gè)指標(biāo)研究該方面因素是否影響就業(yè)，沒有從各個(gè)方面選取比較完整的指標(biāo)體系對(duì)其進(jìn)行全面分析。本文在充分研究國(guó)內(nèi)外經(jīng)典理論和實(shí)證研究基礎(chǔ)上全面的選取可能影響就業(yè)的各方面代表性的影響因素，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法和理論知識(shí)和計(jì)量方法，首先通過理論分析，找出影響我國(guó)就業(yè)的各種因素，并據(jù)此確定計(jì)量指標(biāo)，建立模型對(duì)其進(jìn)行定量分析?；诜治龅玫降挠绊懳覈?guó)就業(yè)的主要因素，運(yùn)用所建模型，結(jié)合國(guó)家的有關(guān)決策和規(guī)劃，對(duì)我國(guó)以往年份就業(yè)人數(shù)進(jìn)行擬合預(yù)測(cè)，以此判斷所建模型能真實(shí)反映我國(guó)實(shí)際就業(yè)情況。最后根據(jù)文章的研究結(jié)果，結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，向相關(guān)政府部門提出增加我國(guó)城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)或降低城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的一些政策建議。三、模型設(shè)定由生產(chǎn)論一般均衡理論可知，任何一種生產(chǎn)要素的投入數(shù)量都是該要素的供給和需求達(dá)到均衡時(shí)決定的數(shù)量。勞動(dòng)力需求就是社會(huì)在生產(chǎn)吸收和容納勞動(dòng)力的能力和容量，最重要的勞動(dòng)力需求主體是企業(yè)，也是最直接地反映當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平以及因此而帶來的對(duì)勞動(dòng)力的需求。供給是生產(chǎn)者在一定時(shí)期內(nèi)在各種可能的價(jià)格下愿意而且能夠提供出售的該種商品的數(shù)量。勞動(dòng)力也是生產(chǎn)中必需和重要的生產(chǎn)要素之一，因而，選取影響我國(guó)實(shí)際勞動(dòng)力的因素可從影響勞動(dòng)力的供給和需求兩方面出發(fā)。影響勞動(dòng)力供給和需求的影響因子（一）變量的選取基于我國(guó)就業(yè)問題在城鎮(zhèn)表現(xiàn)得更為明顯和集中，所以我選擇城鎮(zhèn)年.就業(yè)人數(shù)為被解釋變量，從城鎮(zhèn)角度來研究中國(guó)就業(yè)問題。解釋變量從以下幾個(gè)方面選?。?. 影響勞動(dòng)力供給的因素主要是勞動(dòng)力資源和消費(fèi)因素。一國(guó)的人口規(guī)模對(duì)勞動(dòng)供給的影響在短期內(nèi)不會(huì)馬上產(chǎn)生影響，人口規(guī)模只在長(zhǎng)期內(nèi)起作用。同時(shí)消費(fèi)水平對(duì)勞動(dòng)力供給數(shù)量也有影響，消費(fèi)水平越高，勞動(dòng)供給者要滿足自己生活需要，就必須通過勞動(dòng)獲得收入滿足自身消費(fèi)需求，進(jìn)而會(huì)增加勞動(dòng)力的供給。消費(fèi)品市場(chǎng)與人們的日常生活息息相關(guān)，它體現(xiàn)了社會(huì)再生產(chǎn)過程最終的市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)，反映了消費(fèi)者最終需求的變化。當(dāng)消費(fèi)品市場(chǎng)景氣時(shí)，供給和需求會(huì)拉動(dòng)社會(huì)投資增加，進(jìn)而活躍資金市場(chǎng)，提高勞動(dòng)者勞動(dòng)力供給信心。而消費(fèi)品供給的滿足程度，又直接決定了勞動(dòng)力的質(zhì)量，進(jìn)而影響勞動(dòng)力供給。2. 影響勞動(dòng)力需求的因素有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、投資、外貿(mào)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平是影響就業(yè)狀況的決定因素之一。就業(yè)率與實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率之間存在著正相關(guān)關(guān)系。在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇或繁榮時(shí)期，就業(yè)機(jī)會(huì)和就業(yè)崗位較多，就業(yè)規(guī)模較大，就業(yè)率高，就業(yè)狀況就好。反之，在經(jīng)濟(jì)衰落或蕭條時(shí)期，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率低，就業(yè)機(jī)會(huì)和就業(yè)崗位減少，就業(yè)規(guī)模萎縮，就業(yè)狀況差，失業(yè)率就高。3勞動(dòng)力供需的混合影響因子有貨幣政策、工資水平等。貨幣政策：貨幣政策通過利率、貨幣供應(yīng)量等渠道會(huì)對(duì)居民就業(yè)產(chǎn)生重要影響。國(guó)外學(xué)者的研究已經(jīng)證實(shí)了這一點(diǎn)，他們大致從貨幣的儲(chǔ)藏職能和貨幣的交易職能兩個(gè)角度研究貨幣政策對(duì)居民就業(yè)的影響。利率水平能夠促進(jìn)或抑制投資和儲(chǔ)蓄，從而影響消費(fèi)需求和投資需求，進(jìn)而影響勞動(dòng)力的需求和供給。廣義貨幣（M2）不僅反映現(xiàn)實(shí)的購(gòu)買力，還反映潛在的購(gòu)買力，若M2增速較快，則投資和中間市場(chǎng)活躍，增加就業(yè)，失業(yè)率減少。工資水平：企業(yè)在雇傭勞動(dòng)力上也同樣遵從市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的原則，即只有當(dāng)勞動(dòng)力的使用產(chǎn)生的總收入大于或等于因使用而產(chǎn)生的成本時(shí)，企業(yè)才能產(chǎn)生或擴(kuò)大勞動(dòng)力需求的意愿和行為。同時(shí)，工資水平作為勞動(dòng)者勞動(dòng)的價(jià)值衡量，它也會(huì)影響到勞動(dòng)供給者的供給。（二）模型設(shè)計(jì)根據(jù)以上分析，選取國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(X1)，城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平(X2)，城鎮(zhèn)單位勞動(dòng)人員就業(yè)總報(bào)酬(X3)，貨幣供給量(X4)四個(gè)變量作為影響城鎮(zhèn)就業(yè)總?cè)藬?shù)(Y)的主要因素，并進(jìn)行多元回歸分析。模型設(shè)計(jì)為： Y=0+1X1+2X2+3X3+4X4+u四、 數(shù)據(jù)的收集本文選取了1990-2008的各項(xiàng)指標(biāo)，如下表：年份城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)（萬(wàn)人）Y城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平（億元）X2城鎮(zhèn)單位勞動(dòng)人員就業(yè)總報(bào)酬（億元）X3貨幣供給量（億元）X4GDP（億元）X11990170411596.02951.115293.418667.82237610591991174651840.03323.919349.921781.49941078821992178612262.03939.225402.226923.47645112141993182622924.04916.234879.835333.92471454621994186533852.06656.446923.548197.85644470921995190404931.08255.860750.560793.72921133141996199225532.09249.476094.971176.59165398711997207815823.09602.490995.378973.03499649141998216166109.09540.2104498.584402.2797689221999224126405.010155.9119897.989677.05475090452000231516850.010954.7134610.399214.55430847722001239407113.012205.4158301.9109655.1705581592002247807387.013638.1185007120332.6892742522003256397901.015329.6221222.8135822.7561495572004264768679.017615254107159878.337917392005273319410.020627.1298755.7183217.420062831010423.024262.32307345603.59211923.520072935011855.029471.51498403442.2257305.620083021013519.035289.49727475166.6300670注：以上數(shù)據(jù)均來自中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒X2城鎮(zhèn)消費(fèi)水平值是城鎮(zhèn)人口年最終消費(fèi)總額X3貨幣供給量為年末數(shù)五、 模型的估計(jì)與調(diào)整（一）初步估計(jì)對(duì)被解釋變量與各解釋變量進(jìn)行回歸分析，得到Eviews最小二乘計(jì)算結(jié)果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/11 Time: 10:02Sample: 1990 2008Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C16996.35193.805287.698100.0000X10.0059290.0253790.2336190.8187X21.0126690.1046149.6800780.0000X3-0.7752630.119149-6.5066750.0000X40.0531030.0058909.0162260.0000R-squared0.998753Mean dependent var22749.47Adjusted R-squared0.998396S.D. dependent var4265.043S.E. of regression170.8010Akaike info criterion13.33981Sum squared resid408421.8Schwarz criterion13.58835Log likelihood-121.7282F-statistic2802.440Durbin-Watson stat1.738109Prob(F-statistic)0.000000從表中可以看出，該模型R2=0.998753，調(diào)整后R2=0.998396都很高，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量2802.440，明顯顯著，但在=0.05的水平下，t/2(19-5)=2.145，X1的t檢驗(yàn)未通過，說明可能存在嚴(yán)重的多重共線性。（二）修正多重共線性用Eviews得到相關(guān)系數(shù)矩陣：X1X2X3X4X11.0000000.9799150.9979150.996645X20.9799151.0000000.9717290.969906X30.9979150.9717291.0000000.992453X40.9966450.9699060.9924531.000000由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，各解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)較高，證實(shí)確實(shí)存在多重共線性。采用逐步回歸的方法，檢驗(yàn)和解決多重共線的問題，分別作Y對(duì)各解釋變量的一元回歸，得到如下結(jié)果：變量X1X2X3X4參數(shù)估計(jì)值0.0514571.2584810.4534010.030204t統(tǒng)計(jì)量15.5435918.8455812.4571817.36028R20.9342620.9543200.9012670.946605調(diào)整R20.9303950.9516330.8954590.943464逐步回歸后剔除掉變量X1得到修正后的回歸結(jié)果為：Y=16971.42+1.033813X2-0.748930X3+0.054355X4 t= (108.3789) (20.35780) (-20.03488) (23.06915) R2=0.998748 調(diào)整R2=0.998497 F=3987.919 DW=1.800647Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/02/11 Time: 10:29Sample: 1990 2008Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C16971.42156.5934108.37890.0000X21.0338130.05078220.357800.0000X3-0.7489300.037381-20.034880.0000X40.0543550.00235623.069150.0000R-squared0.998748Mean dependent var22749.47Adjusted R-squared0.998497S.D. dependent var4265.043S.E. of regression165.3308Akaike info criterion13.23844Sum squared resid410014.0Schwarz criterion13.43727Log likelihood-121.7652F-statistic3987.919Durbin-Watson stat1.800647Prob(F-statistic)0.000000逐步回歸的結(jié)果減輕了多重共線性，剔除掉了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值這個(gè)變量，可能會(huì)帶來一定的設(shè)定偏差，但是從實(shí)際來看，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)就業(yè)的影響可以粗略用X2的影響代替，從宏觀上說，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)了，城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)水平也會(huì)同向變化，二者密切相關(guān)，因此基本不會(huì)影響到模型的可靠程度。（三）異方差檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行White檢驗(yàn)，結(jié)果如下：White Heteroskedasticity Test:F-statistic1.057250Probability0.467634Obs*R-squared9.764368Probability0.369896Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 01/02/11 Time: 11:08Sample: 1990 2008Included observations: 19VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-25832.93152118.6-0.1698210.8689X2-215.5299263.2923-0.8185960.4342X220.0336040.0833150.4033370.6961X2*X3-0.0298040.079483-0.3749700.7164X2*X4-0.0002650.001702-0.1556540.8797X3128.1662184.16360.6959360.5040X328.90E-050.0188070.0047340.9963X3*X40.0010890.0009701.1234560.2903X42.1755827.1491480.3043130.7678X42-4.96E-053.67E-05-1.3526780.2092R-squared0.513914Mean dependent var21579.69Adjusted R-squared0.027828S.D. dependent var27955.78S.E. of regression27564.06Akaike info criterion23.59183Sum squared resid6.84E+09Schwarz criterion24.08890Log likelihood-214.1224F-statistic1.057250Durbin-Watson stat2.900012Prob(F-statistic)0.467634從表中可以看出，nR2=19*0.513914=9.764366，在=0.05的水平下，遠(yuǎn)低于臨界值X2(9)=16.9190，所以模型并不存在異方差。（四）自相關(guān)檢驗(yàn)由回歸結(jié)果得到DW=1.800647，查表得，在=0.05的水平下，dL=0.859，du=1.848，模型的DW值在二者之間，因此可能存在自相關(guān)，從作出的殘差圖可以看出殘差的變動(dòng)有系統(tǒng)模式，連續(xù)為正和連續(xù)為負(fù)，表明殘差存在一階自相關(guān)，模型中的t和F統(tǒng)計(jì)量不可信，需采取措施補(bǔ)救。運(yùn)用科克倫奧克特迭代法，對(duì)殘差e進(jìn)行滯后一期的自回歸，得到回歸方程e=0.804659 e t-1Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 01/01/11 Time: 11:32Sample (adjusted): 1991 2008Included observations: 18 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.E(-1)0.8046590.1250137.6364730.0000R-squared0.772958Mean dependent var71.64222Adjusted R-squared0.772958S.D. dependent var961.8592S.E. of regression458.3160Akaike info criterion15.14695Sum squared resid3570910.Schwarz criterion15.19641Log likelihood-135.3225Durbin-Watson stat0.267496再對(duì)模型進(jìn)行廣義差分，回歸結(jié)果如下：Dependent Variable: Y-0.804659*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 01/02/11 Time: 14:15Sample (adjusted): 1991 2008Included observations: 18 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C3681.603190.127319.363880.0000X2-0.804659*X2(-1)0.5611790.2517852.2288040.0427X3-0.804659*X3(-1)-0.5724880.101529-5.6386500.0001X4-0.804659*X4(-1)0.0505630.0051479.8233640.0000R-squared0.970952Mean dependent var5094.552Adjusted R-squared0.964727S.D. dependent var960.4531S.E. of regression180.3829Akaike info criterion13.42117Sum squared resid455531.8Schwarz criterion13.61903Log likelihood-116.7905F-statistic155.9865Durbin-Watson stat2.208027Prob(F-statistic)0.000000樣本容量減少了1個(gè)，為18，DW值變?yōu)?.208027，在=0.05的水平下，dL=0.820，dU=1.872，則有dUDW=1995(1995年以后)D1= 得到加入虛擬變量以后的模型： 0， t1995(年以前) YYt=1+2X2t+3(X2t-6850.0)*D1+4X3t+5(X3t-10954.7)*D1+6X5t+7(X5t-134610.3) * D1+ut對(duì)上式回歸得：Dependent Variable: YYMethod: Least SquaresDate: 01/02/11 Time: 12:45Sample (adjusted): 1991 2008Included observations: 18 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C459.610796.971374.7396530.0006X2-0.1605290.482945-0.3323950.7458(X2-6850)*D1-0.1298530.494477-0.2626080.7977X30.0269240.2750800.0978760.9238(X3-10954.7)*D10.0290170.2757630.1052230.9181X40.0080590.0031032.5974420.0248(X4-134610.3)*D1-0.0057860.003488-1.6589350.1253R-squared0.969530Mean dependent var731.6111Adjusted R-squared0.952910S.D. dependent var221.6861S.E. of regression48.10618Akaike info criterion10.87000Sum squared resid25456.25Schwarz criterion11.21626Log likelihood-90.83000F-statistic58.33566Durbin-Watson stat2.109618Prob(F-statistic)0.000000回歸結(jié)果可以看出，各解釋變量的t值明顯太小，不顯著，說明1995年的節(jié)點(diǎn)并不明顯，此處虛擬變量的設(shè)置是不必要的，上一步得到的回歸模型已經(jīng)能很好地表明了解釋變量和被解釋變量之間的關(guān)系。六、 本文結(jié)論 1通過對(duì)我國(guó)1990-2008年間城鎮(zhèn)人口就業(yè)情況的分析可以看出，從勞動(dòng)力需求和供給的各方面來看，影響我國(guó)城鎮(zhèn)就業(yè)人口總數(shù)的主要因素是國(guó)內(nèi)消費(fèi)支出、貨幣供應(yīng)量和工資水平。在長(zhǎng)期影響因素中，國(guó)內(nèi)消費(fèi)因素對(duì)城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)的拉動(dòng)作用較大，貨幣供給量對(duì)就業(yè)人口數(shù)影響顯著，工資水平在研究期間段對(duì)就業(yè)具有抑制作用。2貨