探索影响中国就业人员数的较主要因素——寻求解决当前金融危机下的中国就业问题_图文

人力姿源

探索影响中国就业人员数的较主要因素
——寻求解决当前金融危机下的中国就业问题
＿王一如暨南大学经济学院
［摘要］本文对影响中国就业人员数的六大因素进行分析，利用逐步回归方法进行变量的选择，并建立多元回归模型。研究结果表 明：中国总人口、中国国内生产总值、与美元的人民币汇率这三个因素与中国就业人员数是显著正相关的，同时，据此寻求解决目前金融 危机下的中国就业问题是具有一定的价值的。 ［关键词］中国就业人员数逐步回归多元回归模型

一、研究背景
由于美国次贷危机造成的国际金融危机，已经冲击到实体经 济，对我们国家的影响，在２００９年下半年越来越明显。特别是１０ 月份、１ １月份，突出表现为外部需求减少，而我们国家的结构性矛 盾就是出１３比重大，现在国际市场订单少了、需求少了，许多工厂 有设备原料却没市场，这是最重要的原因。现在金融危机还在扩散 蔓延甚至还在加剧，对实体经济影响究竟有多大，还未见底。据中 央党校的经济学家周天勇估计，出口回落可能减少１２００万蛩Ｊ２０００ 万个就业岗位，２００８年中小企业关闭停业三分之一左右，大型企 业因劳动成本上升而用机器替代劳动力，已减少用工和招工，真实 的城镇失业率将升至１２％左右，明年可能上升到１４％。因此如何解 决就业问题已经威为了一个刻不容缓，急需解决的问题。

自变量的选择。

三、案例分析
中国就业人员数是反映中国劳动经济方面的重要指标，为了分 析中国就业人员数受各项经济因素影响程度，拟建立一个中国就业 人员数（Ｙ）分析模型，通过对实际问题的考察，我们选择了六个 因素进行分析：
变量
Ｙ Ｘ１ Ｘ２ Ｘ３ Ｘ４ Ｘ５ Ｘ６

名称 中国就业人员数（万人） 中国国内生产总值（亿元ｌ 中国总人口【万人】 中国全社会固定资产投资（亿元） 中国能源生产总量（万吨标准煤Ｊ 中国货物进出口总额（亿元） 与美元的人民币汇率（１００美元）

说明 反映中国劳动经济方面的重要指标 反映中国综合经济情况的重要指标 反映中国人口方面的重要指标 反映中国固定资产投资方面的重要指标 反映中国能源方面的重要指标 反映中国对外经济贸易的重要指标 反映货币兑换方面的重要指标

二、分析方法
用逐步回归方法建立中国就业人员数多元回归模型。 在研究经济问题时，涉及到对因变量有影响的因素比较多。变 量选择太少或不恰当，会使建立的模型与实际有较大的偏离；而变 量选择太多，使用不便．并且有时会削弱估计和预测的稳定性，为 此，在进行多元回归时。对自变量的选择应遵循以下常用准则： １．平均残差平方和最小准则 ２．误码率差均方根ＭＳＥ最小准则 ３．校正复相关系数平方准则 自变量的选择与回归方法： １．前进法，其基本思想是变量由少到多，每次增加一个，直 至没有可引入的变量为止。 ２．后退法。后退法与前进法相反，首先用全部变量建一个回 归方程，然后再选择一个最不重要的变量将它从方程中剔除。直到 没有可剔除的自变量为止。 ３．逐步回归法，具体做法是将变量一个一个引入，引入变量 的条件是其偏回归平方和经检验是显著的，每引入一个自变量后。 对已选入的变量要进行逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的 引入而变得不再显著时，就将其剔除。引入一个变量或从回归方程 中剔除～个变量都要进行Ｆ检验，以确保每次引入新的变量之前回 归方程中只包含显著的变量。这个过程反复进行，直到既无显著的 自变量先入回归方程，也无不显著的自变量从回归方程中剔除。 在上面讨论的三种方法中，无论我们从回归方程中剔除某个自 变量，还是给回归方程增加某个变量，都要利用检验，我们引入变 量的显著性水平ａ进＝０．０５，ａ出＝Ｏ．１。根据这两个显著性水平进行

１９９５年至２００６年中国就业人员数及各影响因素数据如下：
年份
１９９５ １９９６ １９９７ １９９８ １９９９ ２０００ ２００１ ２００２ Ｙ ６８０６５ ６８９５０ ６９８２０ ７０６３７ ７１３９４ ７２０８５ ７３０２５ ７３７４０ ７４４３２ ７５２００ ７５８２５ ７６４００ Ｘ１ ６０７９３ ７ ７１１７６６ ７８９７３ ０ ８４４０２ ３ ８９６７７．１ ９９２１４６ １０９６５５ ２ １２０３３２ ７ １３５８２２ ８ １５９８７８ ３ １８３８６７ ９ ２１０８７１ ０ Ｘ２ １２１１２１ １２２３８９ １２３６２６ １２４７６１ １２５７８６ １２６７４３ １２７６２７ １２８４５３ １２９２２７ １２９９８８ １３０７５６ １３１４４８ ×３ Ｘ４ ３ １２９０３４ １３２６１６ １３２４１０ １２４２５０ １２５９３５ １２８９７８ １３７４４５ １４３８１０ １６３８４２ １８７３４１ ２０５８７６ ２２１０５６ ｘ５ ２３４９９．９ ２４１３３ ８ ２６９６７ ２ ２６８４９ ７ ２９８９６ ２ ３９２７３ ２ ４２１８３６ ５１３７８２ ７０４８３ ５ ９５５３９１ １１６９２１ ８ １４０９７１ ４ Ｘ６ ８３５１０ ８３１ ４２ ８２８ ９８ ８２７ ９１ ８２７ ８３ ８２７ ６４ ８２７ ７０ ８２７ ７０ ８２７ ７０ ８２７６８ ８１９１７ ７９７１８

２∞１９

２２９１３ ５ ２４９４１ １

２８４０６ ２ ２９８５４ ７ ３２９１７ ７ ３７２１３５ ４３４９９９ ５５５６６６ ７０４７７４ ８８７７３６ １０９９９８ ２

２∞３
２００４ ２００５ ２００６

（数据来源：（２００７年中国统计年鉴）ｌ

１．首先，我们用经典的最小二乘法建立多变量线性回归模 型，下图为其参数估计值和校验结果，Ｆ＝１６４２．２６４，Ｐ＝０．００００． Ｒ＝０．９９９７，从拟合优度看，整体上，中国就业人员数与各解释变 量之间线性关系显著，而且模型从整体上线性回归拟合的非常好．

廷三多万方数据 ｔ商场现代化，２０，。年ｅ月ｃ．中旬刊３总第ｅ２。期

人力资源
但有几个变量Ｔ检验结果并不显著，所以考虑采用变量选择方法进 行变量选择。 由ｔ检验结果可见，偏回归系数ｂ２的Ｐ值小于等于０．０１．可认为 这一个偏回归系数是有意义的。所以．中国总人口对中国就业人员 数的影响最大。中国全社会固定资产投资对中国就业人员数的影响
最小。 （１．６８ｅ＋０１）Ｘ６

５．寻求解决当前金融危机下的中国就业问题 ２００８年。为什么中国就业人员数大量萎缩，即中国大量人员 失业。２００７年年末中国总人口数达１３２１２９万人。比２００６年年末中 国总人口数多了６８１万人。２００８年年末中国总人口数估计１：Ｐ。２００７年 年末中国总人口数多６００万人。可以看出，中国总人口数基数大， 而且又大量增加。所以加剧了中国人员的就业难度，竞争更加激 烈。２００７—２００８年，世界发生了能源危机，特别是石油危机，石油 Ｐｒ（＞ｌｔｌ）
４．７ｅ－０５”＋

２．对模型进行逐步回归分析得到如下分析结果：
Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ：
Ｅｓｔｉｍａｔｅ Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒ ｔ ｖａｌｕｅ

供应量萎缩。同时石油价格又狂涨，影响了整个中国经济的正常发 展。２００８年，美国金融危机，伴随着世界经济危机．很多国家的 经济发展停滞甚至倒退。比如美国，所以，出现与美元的人民币汇 率急剧下跌，２００６年１００美元兑人民币为７９７．１８元，２００７年１００美 元兑人民币下跌习Ｊ７７６ ３２元，本问写作时１｝Ｐ２００８年１２月１５曰，１００ 美元兑人民币急剧下跌蛩Ｊ６８４．４２元，中国外汇储备等大量贬值，中 国经济也陷入不景气状态。上述原因，导致中国大量人员失业，中 国就业人员数萎缩。 面对当前中国经济的不景气状态．从长远和短期考虑．应该采 取什么策略和措施呢？第一，控制中国总人口数，提高全民素质． 提倡和鼓励少生优生。第二，在保护环境和提倡节能的前提下，大 力发展三大产业，大力发展太阳能、生物能等可再生无污染能源和 信息产业等高新科技。第三，稳定与美元的人民币汇率，使其不再 进一步快速下跌。

（Ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ）－２．９１ｅ＋０４
ｘ１ ｘ２ ｘ６
．

３．６７ｅ＋０３—７．９１

１．３２ｅ一０２ ６．７９ｅ一０１ １．６８ｅ＋０１

２．０１ｅ－０３ ２．１８ｅ－０２ ４．７８ｅ＋００

６．５７ ０ ０００１７“。 ３１．１４

１．２ｅ－０９…

３．５２ ０．００７８２”

Ｓｉｇｎｉｆ．ｃｏｄｅｓ：０‘。’＋’０

００１…’０．０１‘＋。０．０５’‘０．１‘’１
ｏｎ

Ｒｅｓｉｄｕａｌ ｓｔａｎｄａｒｄ ｅｒｒｏｒ：７７．７

８ ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｆ ｆｒｅｅｄｏｍ

Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｒ—ｓｑｕａｒｅｄ：０．９９９，
０ ９９９ Ｆ－ｓｔａｔｉｓｔｉｃ：４．６１ｅ＋０３
ｏｎ

Ａｄｉｕｓｔｅｄ

Ｒ—ＳｑＵａ ｒｅｄ：

３ ａｎｄ ８ ＤＦ．Ｐ—ｖａｌｕｅ：２ ７５ｅ一１３

从逐步回归的结果看，我们选出的模型是一个较优模型，含有 三个变量。最终模型为： Ｙ＝（－２
（１．６８ｅ＋０１）Ｘ６
９１

ｅ＋０４）＋（１．３２ｅ－０２）Ｘ１＋（６．７９ｅ～０１）Ｘ２＋

３．下面根据回归方程和相关系数矩阵，从定性和定量的结合 上分析中国就业人员数模型。 结合相关矩阵．我们看到，Ｘ３、Ｘ４、Ｘ５三个变量与Ｙ在
ａ＝０

０５水平下是不显著的，这说明，中国全社会固定资产投资、中 参考文献： 【１ｌ王斌会：经济管理模型的多变量统计方法及分析系统
ＱＳＴＡＴＩＭ］．北京：中国统计出版社，２００５．５—３０

国能源生产总量与中国货物进出口总额对中国就业人员数的影响是 不显著的，另一方面，中国总人口、中国国内生产总值、与美元的 人民币汇率与中国就业人员数是正相关的，而且相关性显著。所以 在我们的回归方程中反映出它们与中国就业人员数的相依关系。 中国总人口是反映中国人口方面的重要指标，总人口多了，相 应的就业人员数就多了，相反，总人口少了，相应的就业人员数就 少了，所以，中国总人口与中国就业人员数是有很强的正相关关系 的。中国国内生产总值是反映中国综合经济情况的重要指标。中国 国内生产总值包括第一、第二、第三产业等各个行业的生产总值。 中国国内生产总值的不断增加，说明整个经济正蓬勃发展．就业人 员数就会不断提高，相反，中国国内生产总值的下降，整个经济就 会陷入低谷，就业人员数就会不断压缩，所以，中国国内生产总值 与中国就业人员数是有较强的正相关关系的。当今世界，美国是世 界第一大强国，其国内生产总值占到了世界总生产总值的四分之 一，美国使用的货币是美元，而且美元是世界货币，与美元的人民 ．币汇率的高低起伏会对中国的经济有很大的影响，相应会对中国就 业人员数有影响。以上是从定性的角度对模型合理性的分析。 ４．结论 通过逐步回归建立中国就业人员数多元回归模型，我们可以很 清楚地看到影响中国就业人员数的主要因素，及其影响程度等数量 关系。影响中国就业人员数的主要因素是三个因素。分别是中国总 人口、中国国内生产总值和与美元的人民币汇率。影响程度的数量
关系为：

【２】王斌会：多元统计分析及Ｒ语言建模【Ｍ】．广州：暨南大学出
版社．２０１０．１８１－２２０

【３】国家统计局：２００７年中国统计年鉴［Ｍ】．北京：中国统计出版 社．２００７．１００－５００
【４ ＪＴｈｅ Ｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｃｏ
Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．２０１０—０３—０３
ｒｅ

Ｔｅａｒｎ．Ａ

Ｌａｎｇｕａｇｅ

ａｎｄ

Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ［Ｃ］．Ｔｈｅ Ｒ Ｐｒｏｊｅｃｔ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ
ａｎｄ

【５ ＪＴｈｅ Ｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ａｄｍｉｎｌｓｔｒａｔｉｏｎ【（：ｊ．Ｔｈｅ
Ｒ

Ｃｏｒｅ

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Ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ

Ｐｒｏｊｅｃｔ
Ｃｏｒｅ

ｆｏｒ Ｓｔａｄｓｆｉｃａｌ

Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ

２０１０—０３—０７

ｆ６］Ｔｈｅ Ｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ

Ｔｅａｍ．Ｒ Ｄａｔａ

Ｉｍｐｏｒｔ／ＥｘｐｏｒｔｌＣ］．Ｔｈｅ

Ｒ Ｐｒｏｊｅｃｔ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．２０１０—０４一０１

ｆ７］Ｔｈｅ Ｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｃｏｒｅ Ｔｅａｍ．Ｗｒｉｔｉｎｇ Ｒ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ［Ｃ］．Ｔｈｅ
Ｒ

Ｐｒｏｊｅｃｔ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．２０１０—０４—０１ １８１ｗ．Ｎ．Ｖｅｎａｂｌｅｓ，Ｄ．Ｍ．Ｓｍｉｔｈ，ｔｈｅ Ｒ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｃｏｒｅ ＲｆＣ】．Ｔｈｅ Ｒ Ｐｒｏｊｅｃｔ ｆｏｒ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ

Ｔｅａｍ．Ａｎ

Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ

ｔｏ

Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．２０１０～０４—０２

【９］Ｊｏｈｎ Ｖｅｒｚａｎｉ．６ｍｐｌｅＲ～ｕｓｉｎｇ Ｒ ｆｏｒ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｏｒｙ ＳｔａｔｉｓｔｉｃｓｌＭ］．
Ｌｏｎｄｏｎ：Ｃｈａｐｍａｎ ＨａｌＩ／ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ．２００４．１—１２

Ｉ １０ｌＣｈａｄ Ｓｃｈａｆｅｒ，Ｌａｒｒｙ Ｗａｓｓｅｒｍａｎ．Ｔｕｔｏｒｉａｌ
Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ Ｏｐｅｎｉｎｇ

ｏｎ

Ｎｏｎｐａｒａｍｅｔｒｉｃ ｐａｒｔ ｏｆ

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Ｙ＝（一２．９１ｅ＋０４）＋（１．３２ｅ一０２）Ｘ１＋（６．７９ｅ一０１）Ｘ２十

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《商场现代化》２。１０年８月（中旬刊）总第６２０期６磊：
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探索影响中国就业人员数的较主要因素——寻求解决当前金 融危机下的中国就业问题
作者： 作者单位： 刊名： 英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数： 王一如 暨南大学经济学院 商场现代化 MARKET MODERNIZATION 2010，(23) 0次

参考文献(20条) 1.John Verzani simpleR-Using R for Introductory Statistics 2004 2.王斌会 经济管理模型的多变量统计方法及分析系统QSTAT 2005 3.W.N.Venables;D.M.Smith the R Development Core Team.An Introduction to R 2010 4.王斌会 多元统计分析及R语言建模 2010 5.The R Development Core Team Writing R Extensions 2010 6.国家统计局 2007年中国统计年鉴 2007 7.Chad Schafer;Larry Wasserman Tutorial on Nonparametric Inference With R 2010 8.The R Development Core Team A Language and Environment for Statistical Computing 2010 9.The R Development Core Team R Data Import/Export 2010 10.The R Development Core Team R Installation and Admimstration 2010 11.The R Development Core Team R Installation and Admimstration 2010 12.The R Development Core Team R Data Import/Export 2010 13.The R Development Core Team A Language and Environment for Statistical Computing 2010 14.The R Development Core Team Writing R Extensions 2010 15.国家统计局 2007年中国统计年鉴 2007 16.W.N.Venables.D.M.Smith the R Development Core Team.An Introduction to R 2010 17.王斌会 多元统计分析及R语言建模 2010 18.John Verzani simpleR-Using R for Introductory Statistics 2004 19.王斌会 经济管理模型的多变量统计方法及分析系统QSTAT 2005 20.Chad Schafer.Larry Wasserman Tutorial on Nonparametric Inference With R 2010

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