1、勞動就業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)增長關系計量分析    摘 要:一般認為,第三產(chǎn)業(yè)是增加就業(yè)的主領域,而本文從另一個角度運用計量經(jīng)濟學方法研究了廣東勞動就業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)增長的關系。格蘭杰因果檢驗、協(xié)整檢驗到建立誤差修正模型,探索了兩者的長期均衡關系和短期動態(tài)關系。實證分析表明,從業(yè)規(guī)模的擴大有利于第三產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造更多的增加值,但行業(yè)內(nèi)部結構調整過程中就業(yè)結構的變化差異制約著第三產(chǎn)業(yè)吸納就業(yè)能力的發(fā)揮。 關鍵詞:勞動就業(yè);第三產(chǎn)業(yè)增長;協(xié)整;誤差修正模型 1 引言 改革開放以來,中國經(jīng)濟保持著高速增長的態(tài)勢,伴隨著經(jīng)濟的不斷深化改革,第三產(chǎn)業(yè)也取得了較快的發(fā)展。廣東作為全國經(jīng)

2、濟發(fā)展的先行區(qū),其第三產(chǎn)業(yè)增加值更是一直居于全國首位,而產(chǎn)業(yè)結構的調整必然會引起就業(yè)結構的調整。近年來,隨著城市化建設的發(fā)展,農(nóng)村剩余勞動力不斷轉移和外省勞動力大量涌入,導致廣東勞動力供給的壓力持續(xù)增大,同時制造業(yè)對就業(yè)增長的吸納能力逐漸減弱以及就業(yè)的結構性矛盾等問題的涌現(xiàn),使解決就業(yè)成為廣東目前乃至今后長時期內(nèi)的艱巨任務。因此,發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),解決就業(yè)問題,研究兩者的相互關系具有很大的現(xiàn)實意義。 本文運用計量經(jīng)濟學的方法來從另一個角度來研究勞動就業(yè)對第三產(chǎn)業(yè)的影響。首先,對經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性分析,以避免“虛假回歸”的問題。然后,通過格蘭杰因果關系檢驗和協(xié)整檢驗,辯證地確定兩者的相互關系。

3、最后,在協(xié)整回歸模型的基礎上,進一步建立誤差修正模型,以研究兩者的長期均衡關系以及短期動態(tài)關系。 2 廣東勞動就業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)增長的實證分析 2.1 變量選取與數(shù)據(jù)處理 本文分別選取19782007年的第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)(L3)和第三產(chǎn)業(yè)增加值(GDP3)作為勞動就業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)增長的衡量指標?？紤]到指標可得性以及時間序列資料的可比性,對廣東第三產(chǎn)業(yè)增加值按1978年的可比價折算。同時,為消除異方差的影響以及數(shù)據(jù)的波動性,分別取自然對數(shù)形式表示為lnGDP3和lnL3。 2.2 平穩(wěn)性檢驗 本文運用ADF單位根檢驗(Augment Dickey-Fuller test)來對以上對數(shù)變量進行平穩(wěn)性檢驗

4、。檢驗結果表明,和均為非平穩(wěn)時間序列,如果直接對它們進行回歸分析就會出現(xiàn)“虛假回歸”現(xiàn)象。因此,對它們分別取一次差分并再次進行平穩(wěn)性檢驗。檢驗結果顯示,它們的一階差分形式lnGDP3和lnL3都是平穩(wěn)的時間序列。檢驗結果如表1所示。 注:檢驗形式中,c表示截距項,t表示趨勢項,n表示滯后階數(shù)。滯后期采用AIC 準則與SC準則自動選取。 2.3 格蘭杰因果關系檢驗 格蘭杰因果關系檢驗(Granger Test of Causality)揭示了變量間因果關系,由Granger提出的。由以上的平穩(wěn)性檢驗可知,各變量的一階差分在5%和10%顯著性水平下均為平穩(wěn)時間序列,因此可對它們進行格蘭杰

5、因果關系檢驗,以建立勞動就業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)增長之間的長期均衡關系與短期動態(tài)關系模型。檢驗結果如表2所示。 以上的格蘭杰因果關系檢驗結果顯示,滯后1階時,勞動就業(yè)(lnL3)是第三產(chǎn)業(yè)增長(lnGDP3)的格蘭杰原因。根據(jù)經(jīng)濟學原理,勞動作為投入要素之一,其對產(chǎn)出的影響是毋庸置疑的。如果假定勞動作為第三產(chǎn)業(yè)的唯一投入要素,則生產(chǎn)函數(shù)就表示為勞動要素對產(chǎn)值的影響。用數(shù)學公式表示為:lnGDP3=lna+blnL3(其中,a表示生產(chǎn)規(guī)模,b表示勞動要素投入的產(chǎn)出彈性),自然對數(shù)變換表示為:lnGDP3=lna+blnL3。而這一結論則說明,廣東勞動就業(yè)規(guī)模的擴大將不斷地為第三產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造更多的增加

6、值。 2.4 協(xié)整檢驗 變量之間的協(xié)整意味著非平穩(wěn)的時間序列,它們的線性組合也可能是平穩(wěn)的,因此可用普通最小二乘法(OLS)來估計它們之間的模型。本文運用EG檢驗法(Engle-Granger檢驗)來檢驗變量間的協(xié)整。下面對lnGDP3和lnL3進行協(xié)整檢驗。為消除自相關性,估計模型應適當加入變量的滯后項。滯后項分別取自變量和因變量的1至4階并逐步剔除不顯著的變量。得到如下最終協(xié)整回歸模型,殘差項的穩(wěn)定性檢驗結果如表3所示: lnGDP3(t)=0.049ln L3 (t)+1.585lnGDP3(t-1)- (2.210)(8.084)(-3.466) 1.186lnGDP3(t-2)+0.

7、927lnGDP3(t-3)-0.386lnGDP3(t-4) (2.749)(-2.129) R2=0.995267,LM(1)=0.6192320.431333,LM(2)=0.9866790.610584 (方括號內(nèi)數(shù)值是接受零假設的概率)。 上述方程擬合優(yōu)度較高,并且不存在序列相關,且殘差項et通過平穩(wěn)性檢驗,所以lnGDP3和lnL3是(1,1)階協(xié)整,存在長期均衡關系。 2.5 誤差修正模型 協(xié)整檢驗得出勞動就業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)增長之間存在著長期均衡關系,建立的回歸模型具有良好的統(tǒng)計性質。這種長期均衡關系意味著經(jīng)濟系統(tǒng)中不存在破壞均衡的內(nèi)在機制,如果變量在某時期受到干擾后偏離其長期均衡點

8、,則均衡機制將會在下一期進行調整以使其重新回到均衡狀態(tài)。而誤差修正模型(Error Correction Model,ECM)則是描述這種短期內(nèi)非均衡關系的動態(tài)模型。 在上述協(xié)整檢驗中,已得出穩(wěn)定的非均衡誤差序列et,此時將其作為誤差修正項引入到誤差修正模型中,得到最終的回歸模型如下所示: lnGDP3(t)=0.151lnL3(t)+1.161lnGDP3(t-1)- (1.091) (4.182) 0.773lnGDP3(t-2)+0.491lnGDP3(t-3)-0.619et-1 (-2.861)(2.839)(-1.698) 模型的各種診斷統(tǒng)計量: R2=0.494389,SE=0.041948,LM(1)=0.018192 0.892710,LM(2)=0.527941 0.767