1、城镇劳动就业影响因素的实证研究基于主成分分析法和 VAR 模型的分析宏观锃济研 2014 年第 5 期 城镇劳动就业影响因素的实证研究冰 基于主成分分析法和 VAR 模型的分析 赵 利 潘志远 王东霞 内容提要 本文针对就业问题，在考察国内 关于影响劳动就业文献的基础上，从经济发展、经 济结构、技术进步三个因素方面选取出可能影响 城镇劳动就业的指标，运用主成分分析法和 VAR 模型对影响城镇劳动就业的因素进行分析。通过 主成分分析从影响劳动就业的三个因素中提取两 个主成分因子，分别为宏观经济因子和技术进步 因子。实证表明：影响劳动就业的主因子为宏观经 济因子和技术进步因子。在宏观经济因子中，对
2、城 镇劳动就业影响起主要作用的是消费、产业结构 和城市化水平；在技术进步因子中，对城镇劳动就 业影响起主要作用的是技术进步水平，而经济增 长的作用并不明显。因此，应该将各种促进就业措 施相互结合，共同促进城镇劳动就业的增长。 关键词 城镇劳动就业 宏观经济 技术进 步 主成分分析法 VAR 模型 一、引言 近年来，我国政府实施了一系列积极的就业 政策，在“十二五”规划中把保障和改善民生作为 转变经济发展方式的根本出发点和落脚点，其中 促进就业放在经济发展的优先地位。尽管如此，就 业问题仍是我国社会中最突出、最受关注的问题。 在经济学中，影响劳动就业的因素有很多，经济发 展水平、居民消费、投资、
3、产业结构、城市化水平、 技术水平等因素均能不同程度地影响劳动就业水 平。本文旨在通过对影响劳动就业的因素分析，得 出各个因素对劳动就业不同的影响程度，为我国 就业政策提供理论依据，实现就业和经济的双赢。 从国内外文献来看，国内外学者对影响劳动 就业因素的研究主要集中在三方面：经济发展因 素、经济结构因素以及技术进步因素。 关于经济增长对就业的影响，Okun(1962)、 Rawski(2001)等西方学者认为经济增长和劳动就业 之间的关系是两者的增长是一致的；胡鞍钢、杨永恒 和盛欣(2004)，钱永坤、宋学锋和董靖(20093)等 国外学者对技术进步影响劳动就业的研究主要有 本文得到国家社科基
4、金项目(项目编号：11BJY03CJJJ )的资助。 1l7 宏巩锃济研宏 2014 年第 5 期 两条路径：技术进步对就业总量及其结构的影响； 不同类型的技术进步对劳动就业的不同影响。国 内学者瞿群臻(2005)、宁光杰(2008)等认为技术 进步对就业量的影响是正面的，认为技术进步增 加了劳动就业。姚战琪和夏杰长(2005)、刘书祥和 曾国彪(2010)等的研究显示出技术进步与就业的 反向变动关系。杨淑华(2007)认为技术进步对就 业的影响是双重的。毕先萍和赵坚毅(2007)等认 为技术进步影响着我国就业结构的变迁。张浩然 和衣保中(201 1)得出了产业结构的快速调整对城 市就业存在显
5、著的正面影响的结论。 综上所述，政府宏观政策、城市化水平、经济 增长、产业结构、技术进步、投资、消费等均是影 响劳动就业的因素，而国内大多数文献均是孤立 地分析其中某一方面对就业量或就业结构的影 响。本文在结合国内外相关文献的基础上，选取 可能影响劳动就业的影响因素，运用统计计量方 法分析各个因素对劳动就业的影响程度。 二、数据来源及研究方法 (一)指标的选取 1、经济发展因素指标：选取城镇居民人均消 费性支出、城镇固定资产投资作为衡量宏观经济 水平的指标，分别用 x 、x，表示。 2、经济结构因素指标：选取第三产业比较劳 动生产率、第三产业结构、城市化水平作为衡量 结构性因素的指标，分别用
6、x 、x 、x 表示。 表 1 各因素衡量指标 技术进步指标 经济发展指标 年份 GDP 同比增长率 技术进步水平 城镇居民人均消费性支出 城镇固定资产投资 YEAR Xl X X2 X381 40579 1992 142 223 60797 1993031 1634 1343537 1996 10 1492 3 14381 4316l 22491-4 1999 76 137386 4998 262218 20ol 830901 354888 2oo338339204 2010 103 1309 资料来源：199l 一 2010 年中国统计年鉴 l18 宏巩错溽研 2014 年第 5 期 表
7、2 各因素衡量指标 经济结构指标 年份 就业量 第三产业比较劳动生产率 第三产业结构 城市化水平 YEAR X5 X6 x Y 1991 19O4761905 37 02694 l7465 1992 18l8181818 3 16981 1339 l 36 02851 18653 384615328 0-3636342 035580524362O 033770 0-3900 03l51 2001 1462093 405O 03 2002 1451O4895l 4150 O-3 14O614345 4120 040530 2oo4 138 4040 04176 2729389 20o6 1270
8、1 8635 40 90 04430 2o07 129309536145 4180 04699 3 20o9 127272727340 0483322 2010 124566474 434687 资料来源：1991-2010 年中国统计年鉴 3 分析发现 x：、x， 、x 、x 、x 、x，容忍度均小于 O1，变量之间存在严重的相关性，因此需要做主 成分分析。 2、主成分分析 通过对变量之间做 Bartlett 球度检验 ，根据 检验结果给出的相伴概率为 000，小于显著性水 平 005，拒绝 Bartlett 球度检验的零假设，因此适 合做主成分分析。本文运用 SPSS180 软件，按照 累
9、计方差贡献率大于 85来选取因子。根据表 4 结果分析，第一个变量的特征值为 4577，第二个 变量的特征值为 146379，而第二个因子技术进步因子的解 释能力占总方差的 20893 共线性诊断指标 Unstandardized Coemcients Collinearity Statistics Model t Sig B StdE1TOt Tolerance VIF (Constant) 一 623e 一 16 00o3545 0004 0629 1589 Zx2 0188 0059 3 3 O005 0029 0174 0865 00l1 92054 Zx, 0081 0022 3 0
10、019 5312 Zx5 -00632 -1997 OO69 O009 108770 Zx6 0037 O85l 0412 0007 1466379 65379 653 20893 20893 0。626 89302 434 99982 7 00o1 0018 10oOo0 12O 宏观舒济研 2014 年第 5 期 表 5 因子旋转后的载荷矩阵 因子载荷值 变量 1 2 Zx。：GDP 同比增长率 -0246 O751 zx ：城镇居民人均消费性支出 0995 0022 z 城镇固定资产投资 0944 0242 Zx,：技术进步指标 05l7 0770 zx ：第三产业比较劳动生产率 -07
11、64 0478 zx ：第三产业结构 0902 -0123+ 04098 1 Z一 036Zx5+0424222Z+ 0460214Zx，一 485e 一 16 R =0988 AdjR =0987 (二)VAIL 模型分析 在此模型中，我们根据前面主成分分析所得出 的两个主因子将变量分别做 VAR 模型分析，同时， 根据旋转后的荷载矩阵荷载值，我们选取荷载值在 O75 以上的指标进行分析。因此，第一主因子我们 选取指标 X：、x 、x 、x ，第二主因子我们选取 x 、)(4。 1、单位根检验 根 据 ADF 单 位 根 的 检 验 方 法 ，利 用 Eviews60，对变量 Y、x。 、x
12、2、x3 -256 176 1994 -228 084 1995 196 -02 1996 167 -066 1997 13 1998 -094 一 1637 200l O231 2002 O1 一 l104 20039 -066 2Oo4 079 -055 2005 1o9 O-3 O12 2007 221 O78 2008 297 022 20o9 38 1-3109915 -373040340 -3 -4_3052169 (c,0，0) 平稳 Vlogx4 266059 -4194192 (c，0，2) 平稳 Vlogx6 -43065 -3、 logx4、 logx6、 logx 是平
13、稳的。 2、Johansen 协整检验 该检验用于检验 Y、x 、x：、x。 、X4、x 、x 各变 量之间是否存在长期平稳的线性组合。 从两个表中我们可以看出，第一组变量检验 中至少存在一个协整向量，第二组变量检验中至 少存在两个协整向量。因此，均存在长期协整关 1 21 宏观锃济研完 2014 年第 5 期 表 8 第一主因子变量 Johansen 协整检验 协整向量个数 Eigenvalue Statistic Critical Value Prob 0 个 0952742 92723 00o0o 至少 1 个 07154o0 335 170 1085624 154947l 02205
14、至少3841466 09558 注：“ 壤示在 5的显著水平 瞻绝原暇没， “ 壤示 P 值；表 9 同。 表 9 第二主因子变量 Johansen 协整检验 协整向量个数 Eigenvalue Statistic Critical Value Prob 0 小 09580341860 2979707 000o0 至少 1 个 0566610 1951400 1549471 O0l17 至少 2 个 0267846 5-3841466 00213、VAR 模型的建立 根据 AIC 和 SC 两种准则，检验两组变量最优错诟 阶数，两组滞后阶数均为 2 阶。分男 垂组 VAR 模型。 第一组变量
15、VAR 模型： + 一 0086591 01063 00 印 797 0971791 006030848320 01753590 、 l 一 0105059 00993790001431 17 01364540 0015842 03 4 5 6 7 8 9 10 006 005 OO4 003 4 5 6 7 8 9 1O 图 1 Dlogy 对 X， 、)(4 冲击的响应 ResponseofDLOGYtoLOGX2 ， V 1 2 3 、 、 ， 、 一 1 2 3 冲击的响应 Response of DLOGY to DLOGX6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 图3 中本期给
16、 x 一个正冲击后，Y 的响应 23 PercentDLOGY vadaiceduetoDLOG)(6 PercentDLoGYvarianceduetoLOGX7 图 4 X， 、X 、X。 、X 、Xe、X 对就业人数的方差分析 存在滞后，在第二期开始出现下降趋势 ，在第三 期开始增长，可以看出，当 x 受到冲击后也会给 Y 带来一个负面的冲击 ，但冲击的幅度不是很 大。而在 x 受到一个正冲击后，也给 Y 带来正面 的冲击 ，可以看出 x 给 Y 带来稳定的拉动作用， 并且具有较长的持续效应。 (2)方差分解 方差分解是通过分析每一个结构冲击对内 生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲
17、击 的重要性。 从上面 6 个图中可以看出，如果不考虑劳动就 业 Y 自身的贡献率，x 对劳动就业的贡献率最大， 最大达到3的方差贡献率，能够很大程度上解释各因 素对城镇劳动就业的影响。同时，通过对主成分 因子的时间序列进行回归分析，得出了关于劳动 就业的回归模型： ZY=一 0145Zxl+0462024Zx2+0429 1 69Zx37438，说明 技术进步对城镇劳动就业具有明显的作用。而 GDP 同比增长率(x )受到冲击时，也会给城镇劳 动就业带来负面的冲击，但是冲击的幅度很小。 同时，在方差分解中，GDP 同比增长率(x。)的方 差贡献率是最小的，不足 5，说明经济增长对城 镇就业的影响作用有限。 综上所述，在影响城镇劳动就业的众多因素 中，通过提取主成分的方法，找到影响城镇劳动 就业的主要因子，接着通过 VAR 模型，对两个主 成分因子中的变量进行逐一分析，得出在宏观经 济因子中，对城镇劳动就业影响起主要作用的是 消费、产业结构和城市化水平；在技术进步因子 中，对城镇劳动就业影响起主要作用的是技术进 步水平，而经济增长的作用并不明显。 (二)对策建议 1、加快技术进步。首先，大力完善高等教育，
