【影響就業(yè)人數(shù)的因素實(shí)證探析7700字（論文）】

影響就業(yè)人數(shù)的因素實(shí)證分析目錄TOC\o"1-2"\h\u11874影響就業(yè)人數(shù)的因素實(shí)證分析 1296摘要 117888引言 128107二我國省域勞動(dòng)就業(yè)的影響因素的空間計(jì)量分析 219522三計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與模型實(shí)證方法說明 3176433.1空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法 368363.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)空間自相關(guān)檢驗(yàn) 39787四．模型運(yùn)用 3144524.1模型實(shí)證 34363(1)空間滯后模型 34210(2)空間誤差模型 44583(3)估計(jì)方法 431998(4)空間相關(guān)性檢驗(yàn)以及模型選擇 4250954.2模型設(shè)定、變量選擇和數(shù)據(jù)說明 586844.2.1模型設(shè)定 5121394.2.2變量和數(shù)據(jù)說明 543094.3勞動(dòng)就業(yè)的空間描述預(yù)測 614994圖:勞動(dòng)就業(yè)的指數(shù)散點(diǎn)圖 8205724.4空間計(jì)量實(shí)證檢驗(yàn)與分析 87980表:省域勞動(dòng)就業(yè)的估計(jì) 926273五小結(jié) 121859參考文獻(xiàn) 12摘要本文對空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析技術(shù)進(jìn)行了簡要介紹,然后用指數(shù)法分析了省域勞動(dòng)就業(yè)的空間相關(guān)性和依賴性,最后通過建立空間滯后模型和空間誤差模型對省際勞動(dòng)就業(yè)及其影響因素進(jìn)行了檢驗(yàn)分析。研究表明,全域和局域指數(shù)均通過檢驗(yàn),我國省域勞動(dòng)就業(yè)存在較大的空間自相關(guān)和依賴性;在影響省域勞動(dòng)就業(yè)的諸因子中,技術(shù)進(jìn)步和政府財(cái)政支出對省域勞動(dòng)就業(yè)具有顯著影響,對提高區(qū)域就業(yè)水平發(fā)揮了重要作用。關(guān)鍵詞：影響；就業(yè)人數(shù)；因素；計(jì)量分析引言就業(yè)問題已經(jīng)成為許多國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中比較棘手的問題之一,特別是對于發(fā)展中國家更是如此。保持就業(yè)穩(wěn)定已經(jīng)成為各個(gè)國家制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策的重要目標(biāo)之一,因此許多學(xué)者與政治制定者都很關(guān)心國家的就業(yè)問題,就業(yè)問題的研究一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的熱點(diǎn)問題。我國勞動(dòng)力市場的就業(yè)總量的變化。第一、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)所占就業(yè)人數(shù)比重的變化。在這里,還同時(shí)拿中國與日本和美國進(jìn)行比較分析,我國第一、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)所在比重與它們有什么不同。分東部、中部與西部三個(gè)地區(qū),對我國東中西三個(gè)地區(qū)的就業(yè)量進(jìn)行比較分析,研究結(jié)果表明:近年來,我國東部就業(yè)人數(shù)比中部和西部都要高,并且在就業(yè)人數(shù)增長率方面,東部地區(qū)也比中部和西部高。通過計(jì)算區(qū)域就業(yè)極差和指數(shù),我們發(fā)現(xiàn):近年來,我國地區(qū)就業(yè)差距在逐步擴(kuò)大。二我國省域勞動(dòng)就業(yè)的影響因素的空間計(jì)量分析研究發(fā)現(xiàn),目前我國總體就業(yè)壓力非常大。與日本和美國相比,我國第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)所占比重過高,而我國第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)所占比重卻過低,我國就業(yè)存在著不合理的現(xiàn)象。對我國東中西三個(gè)地區(qū)的就業(yè)量進(jìn)行比較分析的結(jié)果表明:近年來,我國東部就業(yè)人數(shù)比中部和西部都要高,并且在就業(yè)人數(shù)增長率方面,東部地區(qū)也比中部和西部高,而且我國地區(qū)就業(yè)差距在逐步擴(kuò)大。那么,各地區(qū)就業(yè)差異是如何形成的呢?各種因素對就業(yè)的作用是如何呢?在影響區(qū)域就業(yè)的各因素中,哪種因素最為重要呢?省域就業(yè)的空間相關(guān)性和依賴性怎樣呢?這還需進(jìn)行深一步的計(jì)量分析。首先對空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析技術(shù)進(jìn)行了簡要介紹,然后用指數(shù)法分析了省域勞動(dòng)就業(yè)的空間相關(guān)性和依賴性,最后通過建立空間滯后模型和空間誤差模型對省際勞動(dòng)就業(yè)及其影響因素進(jìn)行了檢驗(yàn)分析。研究表明,全域和局域指數(shù)均通過檢驗(yàn),我國省域勞動(dòng)就業(yè)存在較大的空間自相關(guān)和依賴性;在影響省域勞動(dòng)就業(yè)的諸因子中,技術(shù)進(jìn)步和政府財(cái)政支出對省域勞動(dòng)就業(yè)具有顯著影響,對提高區(qū)域就業(yè)水平發(fā)揮了重要作用,但工資水平并不顯著,城鎮(zhèn)化由于我國經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展中的特殊性對就業(yè)的影響為負(fù)。值得注意的是,省際勞動(dòng)就業(yè)存在顯著的空間溢出效應(yīng)和空間依賴性,但由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的不斷趨同使得空間溢出效應(yīng)遠(yuǎn)小于空間依賴性。三計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與模型實(shí)證方法說明3.1空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法空間統(tǒng)計(jì)和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與方法繼承和發(fā)展了經(jīng)典統(tǒng)計(jì)和計(jì)量理論方法,將經(jīng)典統(tǒng)計(jì)和計(jì)量方法應(yīng)用于與地理位置和空間交互作用相關(guān)的地理空間數(shù)據(jù),通過地理位置與空間聯(lián)系建立統(tǒng)計(jì)與計(jì)量關(guān)系,以統(tǒng)計(jì)和計(jì)量方法識別和度量空間變動(dòng)規(guī)律及空間模式的決定因素。空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是在無語科學(xué)模型的統(tǒng)計(jì)分析中,研究由空間引起的各種特性的一系列方法。根據(jù)空間統(tǒng)計(jì)和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理方法,本文對省際勞動(dòng)就業(yè)進(jìn)行空間計(jì)量分析的思路是:首先采用空間統(tǒng)計(jì)分析指數(shù)方法檢驗(yàn)被解釋變量是否存在空間自相關(guān),若存在,則要在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論方法的支持下,建立空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,進(jìn)行區(qū)域勞動(dòng)就業(yè)的空間計(jì)量估計(jì)和分析。3.2計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)空間自相關(guān)檢驗(yàn)一般地,某個(gè)地區(qū)空間單元上的某種經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象或某一屬性值與鄰近地區(qū)空間單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩灾凳窍嚓P(guān)的。事實(shí)上,差不多所有的空間數(shù)據(jù)都具有空間依賴性或空間自相關(guān)的特性,空間依賴性的存在使得大多數(shù)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析中的獨(dú)立假設(shè)被打破,即各區(qū)域之間的數(shù)據(jù)存在空間相關(guān)性。而這種相關(guān)性的存在是通過鄰接地區(qū)的相互傳遞而產(chǎn)生的。空間統(tǒng)計(jì)分析'是一種分析具有空間依賴性現(xiàn)象的區(qū)域行為的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),對中國區(qū)域間的相關(guān)性分析具有重要作用。在實(shí)際的空間相關(guān)分析應(yīng)用研究中'主要針對于全域空間相關(guān)性分析。全域空間自相關(guān)是從區(qū)域空間的整體刻畫區(qū)域勞動(dòng)就業(yè)的空間分布情況。其計(jì)算及檢驗(yàn)過程如下。四．模型運(yùn)用4.1模型實(shí)證根據(jù)模型設(shè)定時(shí)對“空間依賴性”的體現(xiàn)方法不同，空間計(jì)量模型主要分成兩不中:空間滯后模型空間滯后模型(SpatialLagModel,SLM)是用于研究相鄰地區(qū)勞動(dòng)就業(yè)的行為對整個(gè)系統(tǒng)其他地區(qū)勞動(dòng)就業(yè)的行為產(chǎn)生影響的情形。SLM模型的表達(dá)式為:式中，Y為因變量;X為nXk的外生解釋變量矩陣如經(jīng)濟(jì)增長、人口等因素;Wy為空間滯后因變量，p為空間回歸系數(shù)，反映樣本觀測值中的空間依賴作用，即相鄰區(qū)域的觀測值Wy對本地區(qū)觀測值Y的影響方向和程度，可以揭示因變量在一地區(qū)是否有擴(kuò)散現(xiàn)象(溫出效應(yīng))，W為nXn階的空間權(quán)值矩陣，。為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。參數(shù)p反映了自變量X對因變量T的影響，空間滯后因變量WY是一內(nèi)生變量，反映了空間距離對區(qū)域勞動(dòng)就業(yè)行為的作用。區(qū)域勞動(dòng)就業(yè)行為受到經(jīng)濟(jì)環(huán)境及與空間距離有關(guān)的遷移成本的影響，具有很強(qiáng)的地域性。由于SLM模型與時(shí)間序列中自回歸模型相類似，因此SLM也被稱作空間自回歸模型(SpatialAutoregressiveModel，SAR)?？臻g誤差模型當(dāng)?shù)貐^(qū)間的相互作用因所處的相對位置不同而存在差異時(shí)，則需要采用空間誤差模型?？臻g誤差模型(SpatialErrorModel,SEM)的模型形式為:式中，為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量只為nXl階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)準(zhǔn)為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。SEM中參數(shù)刀反映了自變量X對因變量Y的影響。參數(shù)只衡量了樣本觀察值中的空間依賴作用，即相鄰地區(qū)的觀察值Y對本地區(qū)觀察值Y的影響方向和程度。存在于擾動(dòng)誤差項(xiàng)之中的空間依賴作用，度量了鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀察值的影響程度。估計(jì)方法對于空間計(jì)量模型的估計(jì)如果仍采用最小二乘法，系數(shù)估計(jì)值會有偏或者無效，需要通過工具變量法、極大似然法或廣義最小二乘估計(jì)等其他方法進(jìn)行。本研究采用極大似然法對SLM和SEM模型進(jìn)行估計(jì)?？臻g相關(guān)性檢驗(yàn)以及模型選擇判斷區(qū)域勞動(dòng)就業(yè)的空間相關(guān)性除了使用包括Moran'sI的檢驗(yàn)外，還可以使用LMERR,LMLAG等兩個(gè)拉格朗日乘數(shù)形式和穩(wěn)健的R-LMERR,R-LMLAG等來進(jìn)行。由于事先無法根據(jù)先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)推斷SLM和SEM模型中是否存在空間依賴性，有必要構(gòu)建一種判斷準(zhǔn)則，以決定哪種空間模型更加適合客觀實(shí)際。一般來說，如果在空間依賴性的檢驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)LMLAG比LMERR在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且R-LMLAG顯著而R-LMERR卻不顯著，則空間滯后模型更加適合;反之，若LMERR較之LMLAG在統(tǒng)計(jì)上更顯著，而R-LMERR顯著但R-LMLAG卻不顯著，則適宜的模型是空間誤差模型。當(dāng)然在模型選擇中還有其他檢驗(yàn)，比如擬合優(yōu)度Ra檢驗(yàn)，自然對數(shù)似然函數(shù)值(LogL)、似然比率(LR)、赤池信息準(zhǔn)則(AIC)、施瓦茨準(zhǔn)則(SC)等。擬合優(yōu)度越大、對數(shù)似然值越大、AIC和SC值越小，模型擬合效果越好。這幾個(gè)指標(biāo)可用來比較OLS估計(jì)的經(jīng)典回歸模型和SLM,SEM模型，而且似然值的自然對數(shù)最大的模型最佳。4.2模型設(shè)定、變量選擇和數(shù)據(jù)說明4.2.1模型設(shè)定本文根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中就業(yè)理論框架，在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)估計(jì)技術(shù)的支持下，建立線性空間滯后(SLM)和空間誤差面板回歸模型(SEM)。具體模型如下:其中，i=1,2,3...…表示區(qū)域單元個(gè)數(shù)，在這里表示全國省市數(shù)目，由于臺灣、香港和澳門各經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)度量以及標(biāo)準(zhǔn)異于其他省市，在本文分析中沒有將其考慮在內(nèi)，由于數(shù)據(jù)的可得性問題，西藏和重慶也未考慮在內(nèi);t=1,2,3...…表示從20002007年的時(shí)期數(shù)(單位:年)。4.2.2變量和數(shù)據(jù)說明被解釋變量:采用各省市每年就業(yè)從事第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口數(shù)量(單位:萬人)作為被解釋變量，來衡量各地區(qū)就業(yè)情況，并取其對數(shù)，記為1nJYSL。由于第一產(chǎn)業(yè)主要指的是農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)等，其從業(yè)人員與農(nóng)村人口數(shù)量有著密切的聯(lián)系，若將其從業(yè)人員也加以考慮勢必會給區(qū)域就業(yè)情況的估計(jì)帶來很大誤差，而且根據(jù)一般意義上的就業(yè)概念也主要指的是從事二、三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)情況。數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒以及中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒。解釋變量包括:財(cái)政支出財(cái)政支出一方面可以衡量地方政府對就業(yè)、投資等的作用力，另一方面也可以衡量對經(jīng)濟(jì)發(fā)展和就業(yè)的調(diào)控。以CZZC表示省域每年財(cái)政支出數(shù)量(單位:萬元)，以2000年價(jià)格對各年數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)格調(diào)整。由于財(cái)政支出數(shù)據(jù)波動(dòng)不穩(wěn)定且數(shù)額較大，將其取對數(shù)。城鎮(zhèn)化率城鎮(zhèn)化是農(nóng)村人口不斷減少、城市人口不斷增加，農(nóng)村地域不斷成為城鎮(zhèn)區(qū)域的過程。在此過程中，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，勞動(dòng)力不斷由第一產(chǎn)業(yè)向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過程，是人力資本的集中地。因而是影響勞動(dòng)力就業(yè)的重要因素。本文中以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎乇硎境擎?zhèn)化率(URBAN)。由于2003年之前絕大多數(shù)省份的統(tǒng)計(jì)年鑒中已經(jīng)沒有城鎮(zhèn)人口與農(nóng)村人口的劃分，而是以非農(nóng)人口和農(nóng)業(yè)人口代之，因而從2000到2003年的城鎮(zhèn)人口數(shù)據(jù)是從各省市歷年的統(tǒng)計(jì)公報(bào)中搜集得到的。數(shù)據(jù)來源于各省市統(tǒng)計(jì)年鑒和中國勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒以及各省市歷年統(tǒng)計(jì)年報(bào)。人均工資以RJGZ代表從事第二、三產(chǎn)業(yè)人員的年均工資，單位:萬元。以2000年價(jià)格對各年數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)格調(diào)整，并對其取對數(shù)。數(shù)據(jù)來源于各省市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。技術(shù)水平由于技術(shù)進(jìn)步體現(xiàn)在多個(gè)方面，比如通過增加R&D投資以促進(jìn)技術(shù)研發(fā)、通過投資教育等提高人力資本水平。因此，衡量技術(shù)進(jìn)步的方法多種多樣。在此，為了能夠?qū)⑺信c技術(shù)進(jìn)步有關(guān)的因素考慮進(jìn)入模型，本文用全要素生產(chǎn)率表征技術(shù)進(jìn)步水平。人均可支配收入由于就業(yè)水平往往與每個(gè)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及居民儲蓄率有關(guān)，而人們生活水平是體現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要方面，因此以人均可支配收入來表征區(qū)域發(fā)展情況。數(shù)據(jù)來源于20012008年各省市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒，以2000年價(jià)格水平對各年數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)格調(diào)整。市場化水平隨著改革開放進(jìn)程的不斷深入，非公有制經(jīng)濟(jì)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到的作用越來越重要，因而也成為區(qū)域吸納就業(yè)的重要方面，其發(fā)展水平往往代表了區(qū)域市場化水平，因此，本文以非公有制經(jīng)濟(jì)在國民經(jīng)濟(jì)中的比重表示市場化水平。數(shù)據(jù)來源于20012008年各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。工業(yè)化水平工業(yè)化水平高低也是影響就業(yè)的重要因素，本文以第二產(chǎn)業(yè)占國民經(jīng)濟(jì)比重表示廣義的工業(yè)化發(fā)展水平。數(shù)據(jù)來源于20012008年各省市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒，以2000年價(jià)格水平對各年數(shù)據(jù)進(jìn)行價(jià)格調(diào)整。由于數(shù)據(jù)不能夠直接在空間計(jì)量軟件中加以應(yīng)用、分析，因此本文首先將數(shù)據(jù)以ArcView3.2可以識別的shape格式的文件儲存，建立空間統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。隨后用MatLab軟件對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間計(jì)量分析，檢驗(yàn)勞動(dòng)就業(yè)的省際溢出效應(yīng)，以期為政策分析提供一些經(jīng)驗(yàn)支持。4.3勞動(dòng)就業(yè)的空間描述預(yù)測為了深入揭示省域勞動(dòng)就業(yè)差異格局及其影響因素，以下采用Mo測算和檢驗(yàn)省域勞動(dòng)就業(yè)的空間相關(guān)性?？臻g依賴(SpatialDependence)定義為觀測值與地理區(qū)位的一致性。ran指數(shù)法當(dāng)相鄰地區(qū)隨機(jī)變量的高值或低值在空間上出現(xiàn)集聚傾向時(shí)為正的空間自相關(guān)，而當(dāng)?shù)乩韰^(qū)域傾向于被相異值的鄰區(qū)包圍時(shí)則為負(fù)的空間自相關(guān)?？梢?，空間依賴就是觀測值由于某種空間作用而在地理上的集聚，這些聯(lián)系不同地區(qū)的作用有溢出效應(yīng)以及貿(mào)易、傳播或其他社會經(jīng)濟(jì)的交互作用。分析空間依賴性比較直觀和有效的方法時(shí)對中國省域就業(yè)情況進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)描述。本研究用Anselin的空間統(tǒng)計(jì)方法，對省際勞動(dòng)就業(yè)的依賴性進(jìn)行定量分析。首先，借助空間計(jì)量軟件GeoDA0.9.1、利用Moran指數(shù)對各年的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自相關(guān)分析。在此，使用了一階和二階鄰接矩陣以及距離矩陣的全域Moran指數(shù)檢驗(yàn)省域勞動(dòng)就業(yè)是否表現(xiàn)出空間自相關(guān)。為確保研究的全面性和準(zhǔn)確性，我們對各年數(shù)據(jù)進(jìn)行了空間相關(guān)性檢驗(yàn)。各年全域Moran指數(shù)計(jì)算結(jié)果見表4.10,其次,本研究采用擴(kuò)展了的空間回歸模型的殘差指數(shù),以及兩種拉格朗日乘子檢驗(yàn)及其穩(wěn)健性拉格朗日乘子檢驗(yàn)方法,進(jìn)一步檢驗(yàn)勞動(dòng)就業(yè)的空間效應(yīng)。拉格朗日乘子檢驗(yàn)是漸進(jìn)且遵循有一個(gè)自由度的分布檢驗(yàn)。這種方法的零假設(shè)是無空間依賴性,備擇假設(shè)是有空間依賴性。檢驗(yàn)有利于在空間滯后模型和空間誤差模型中選擇適宜的模型。表和表為檢驗(yàn)結(jié)果:表:勞動(dòng)就業(yè)空間依賴性檢驗(yàn)鄰接表:勞動(dòng)就業(yè)空間依賴性檢驗(yàn)距離從表中可以看出,指數(shù)無論是一階鄰接還是二階鄰接、最小距離還是增大一倍距離的計(jì)算結(jié)果均在水平上顯著,證實(shí)了空間誤差自相關(guān)的存在。且二階鄰接矩陣的指數(shù)最大,說明此空間矩陣下的空間效應(yīng)是最可取的。此外,為了對其空間相關(guān)性進(jìn)行更深入的分析,在全域分析的基礎(chǔ)上本研究也進(jìn)行了局域空間相關(guān)性分析。局域指數(shù)散點(diǎn)圖如圖所示。圖:勞動(dòng)就業(yè)的指數(shù)散點(diǎn)圖圖顯示,省域勞動(dòng)就業(yè)基本上呈現(xiàn)正的空間相關(guān)性。第一、三象限省域勞動(dòng)就業(yè)集群局部的和分化,說明我國省域勞動(dòng)就業(yè)在空間上存在著較為明顯的集聚現(xiàn)象,有著較強(qiáng)的空間依賴性。4.4空間計(jì)量實(shí)證檢驗(yàn)與分析以上對省域勞動(dòng)就業(yè)的空間相關(guān)性分析表明,從年到年各年省際勞動(dòng)就業(yè)存在著較強(qiáng)的空間集聚和依賴性。那么,這種空間集聚或差異是如何形成的呢?省際勞動(dòng)就業(yè)的空間溢出效應(yīng)是如何發(fā)揮作用的呢?為此,本研究建立空間模型來分析這種效應(yīng)對省際空間勞動(dòng)就業(yè)的影響。由于空間相關(guān)性的存在,使用經(jīng)典的最小二乘估計(jì)勢必會導(dǎo)致不適當(dāng)?shù)哪Ｐ驮O(shè)定和估計(jì)的無效性。因此,采用空間滯后模型或者空間誤差模型進(jìn)行空間回歸分析來克服這些問題。省域勞動(dòng)就業(yè)空間模型估計(jì)與檢驗(yàn)在利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)以前,一般要對變量進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)。以上進(jìn)行的全域和局域空間自相關(guān)檢驗(yàn)顯示,勞動(dòng)就業(yè)在省際之間具有空間自相關(guān)性。因此,可以使用極大似然法,對式進(jìn)行估計(jì)。為了進(jìn)行橫向比較,本文也對各變量進(jìn)行了最小二乘估計(jì)。然而,由于表與表的拉格朗日乘子檢驗(yàn)均顯示回歸模型具有空間依賴性,同樣,拉格朗日檢驗(yàn)的兩種穩(wěn)健性檢驗(yàn)也進(jìn)一步證明模型誤差項(xiàng)和解釋變量之間均存在空間相關(guān)性,所以,難以確定哪一種模型還是模型更適合。故而,本研究將兩種模型在鄰接與距離空間權(quán)重矩陣的四種估計(jì)結(jié)果都加以分析。表:省域勞動(dòng)就業(yè)的估計(jì)由表4.4的估計(jì)結(jié)果可以看出，OLS估計(jì)的擬合優(yōu)度達(dá)到91.58%，而且F檢驗(yàn)也在1%上通過檢驗(yàn)，模型整體上顯著，誤差項(xiàng)的正態(tài)檢驗(yàn)在5%水平上顯著，Breusch-Pagantest和Koenker-Bassetttest均在5%顯著水平上通過檢驗(yàn)，不存在異方差，但是殘差卻存在空間自相關(guān)。另外，模型中技術(shù)水平和人均工資水平和人均收入未能通過顯著性檢驗(yàn)，可能是由于存在多重共線性或者沒有考慮空間因素的緣故。其他變量中城市化率和工業(yè)化率在10%水平上通過檢驗(yàn)。因?yàn)樵谖匆牍I(yè)化率之前城市化率均在1%水平上通過檢驗(yàn)①，所以引入工業(yè)化率之后多重共線性的存在使原來顯著性多少有所降低。其他變量均在1%水平通過檢驗(yàn)。值得注意的是，城市化水平對省域就業(yè)的影響為負(fù)。可以肯定，出現(xiàn)這種情況的原因是多方面的，下面本研究對省域勞動(dòng)就業(yè)的空間效應(yīng)以及影響省域勞動(dòng)就業(yè)的因素進(jìn)行空間計(jì)量分析，進(jìn)一步分析省域勞動(dòng)就業(yè)與各因素的關(guān)系(如表4.5,4.6).表:省域勞動(dòng)就業(yè)的鄰接估計(jì)表:省域勞動(dòng)就業(yè)的鄰接估計(jì)比較分析表4.4一表4.6的可以看出，SLM與SEM模型的各檢驗(yàn)值均比OLS估計(jì)的檢驗(yàn)結(jié)果有了較為顯著的提高，而且城鎮(zhèn)化對省域就業(yè)的影響變?yōu)檎滹@著性和最小二乘法估計(jì)結(jié)果差不多，說明了城鎮(zhèn)化率與工業(yè)化率確實(shí)存在很強(qiáng)的多重共線性。另外，技術(shù)進(jìn)步和市場化率對就業(yè)的影響更加顯著，這就證明了考慮到空間效應(yīng)后，用極大似然法估計(jì)的模型有效的將空間自相關(guān)和空間誤差消除了，模型估計(jì)的殘差在空間上呈現(xiàn)隨機(jī)分布的狀態(tài)。下面本研究就對空間滯后模型與空間誤差模型進(jìn)行詳盡的分析，綜合評價(jià)、探討省域勞動(dòng)就業(yè)的溢出效應(yīng)及其影響因素在省域勞動(dòng)就業(yè)集聚和差異中發(fā)揮的作用。從SLM模型中可以看出W1nJYSL的參數(shù)估計(jì)顯著，周圍鄰省的就業(yè)水平每提高1%，則該省的就業(yè)水平會相應(yīng)提高0.0232個(gè)百分點(diǎn)，說明鄰省的就業(yè)水平對本省具有溢出效應(yīng)，盡管這種溢出效應(yīng)并不是很大。根據(jù)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論，區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有互補(bǔ)性的情況下，才會對其它區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長具有顯著影響，而這種互補(bǔ)性主要以產(chǎn)業(yè)之間的互補(bǔ)為主。另外，根據(jù)城市經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平和增長的主要指標(biāo)是產(chǎn)出和就業(yè)。因此，本研究肯定，區(qū)域勞動(dòng)就業(yè)的溢出效應(yīng)也與經(jīng)濟(jì)或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)互補(bǔ)性有關(guān)。而近年來我國各地區(qū)都出現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)趨同現(xiàn)象，經(jīng)濟(jì)趨同導(dǎo)致各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)互補(bǔ)性減弱，從而就業(yè)結(jié)構(gòu)的互補(bǔ)性也隨之減弱，結(jié)果使得區(qū)域勞動(dòng)就業(yè)溢出效應(yīng)也比較小。SEM模型的估計(jì)結(jié)果顯示，空間誤差系數(shù)只通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明省域勞動(dòng)就業(yè)的空間相互作用的途徑可以通過鄰接地區(qū)而互相傳遞。模型中只在0.770.999之間，衡量了省域勞動(dòng)就業(yè)樣本值中的空間依賴作用，即相鄰省份的LDJY觀察值對本省觀察值(LDJY)具有正向影響且影響程度都在75%以上。說明鄰接省份關(guān)于勞動(dòng)就業(yè)的誤差沖擊對本省勞動(dòng)就業(yè)具有顯著作用且影響程度很大，而且本省還會將這種效應(yīng)傳遞給其他鄰接省份。總體上來看，在影響省域勞動(dòng)就業(yè)的各因子中，城鎮(zhèn)化是一個(gè)重要方面，在分析我國省域勞動(dòng)就業(yè)中應(yīng)該給予足夠重視，應(yīng)根據(jù)我國各地區(qū)具體的經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展情況進(jìn)行檢驗(yàn)和取舍;技術(shù)進(jìn)步水平和政府的財(cái)政支出水平對提高區(qū)域就業(yè)水平發(fā)揮了重要作用，但工資差異對就業(yè)的影響并非像預(yù)期中的顯著。另外，省際勞動(dòng)就業(yè)還存在溢出效應(yīng)和空間依賴性，但溢出效應(yīng)與依賴性相比還比較小。五小結(jié)本章首先對空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析技術(shù)進(jìn)行了簡要介紹,然后用指數(shù)法分析了省域勞動(dòng)就業(yè)的空間相關(guān)性和依賴性,最后通過建立空間滯后模型和空間誤差模型對省際勞動(dòng)就業(yè)及其影響因素進(jìn)行了檢驗(yàn)分析。結(jié)果顯示,全域和局域指數(shù)均通過檢驗(yàn),我國省域勞動(dòng)就業(yè)存在較大的空間自相關(guān)和依賴性;在影響省域勞動(dòng)就業(yè)的諸因子中,技術(shù)進(jìn)步、市場化因素和政府財(cái)政支出對省域勞動(dòng)就業(yè)具有顯著影響,對提高區(qū)域就業(yè)水平發(fā)揮了重要作用,但工資水平和人均可支配收入以及工業(yè)化率對就業(yè)的影響并不顯著,城鎮(zhèn)化由于數(shù)據(jù)測算合理性問題以及我國經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展中的特殊性對就業(yè)的影響比較小,需要對其原因進(jìn)行深層次剖析。另外,值得注意的是,省際勞動(dòng)就業(yè)存在顯著的空間溢出效應(yīng)和空間依賴性,但由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的不斷趨同使得空間溢出效應(yīng)遠(yuǎn)小于空間誤差依賴性。參考文獻(xiàn)[1]Robert.A.Carter.Innovationinurbansystems:theinterrelationshipbetweenurbanandnationaleconomicdevelopment[J].AnnalsofRegionalScience,1988,(22):66一80[2」張勇，古明明.文化、發(fā)展模式與勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移[[J].人口與經(jīng)濟(jì)，2008,(6)[3]XiezhengDeng,JikunHuang,ScottRozelle.Emi.U.chida.Growth,populationandindustrizlization,andurbanlandexpansionofChina[J].JournalofUrbaEconomics,2008,(63):96一115[4]MarrWL,PLSiklos.ThelinkbetweenimmigrationandunemploymentinCanada[J]·JournalofPolicyModeling,1994,(16)