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user: 2. 理论及实证分析 2.1. 经济增长对就业的影响 2.1.1. 经济增长影响就业的理论分析 我们用北京生产总值作为经济增长因素的替代指标进行研究分析。 如图1所示，北京生产总值曲线与就业人数是同向变化且基本上保持着一致的逐年增长趋势，随着时间的推移，北京生产总值是逐年增加，同时就业总人数也呈现逐年增加状态。 图1. 2006~2015年北京市生产总值与就业人数的关系 就业人数是逐年递增的情况，在三产业之间必然也发生了就业人数变化的情况。因此除了要知道经济增长影响北京市就业人员总数的变化外，我们还需要知道就业人员在三个产业中的人数具体的调整情况如表1所示 [ 3 ] 。 Table 1 Table of employment in Beijing and the employment in the tertiary industr 年份 就业人数（万人） 第一产业(万人) 第二产业(万人) 第三产业(万人) 第一产业(%) 第二产业(%) 第三产业(%) 2005 878 62.2 231.1 584.7 7.1 26.3 66.6 2006 919.7 60.3 225.4 634 6.6 24.5 68.9 2007 942.7 60.9 228.1 653.7 6.5 24.2 69.3 2008 980.9 63 207.4 710.5 6.4 21.2 72.4 2009 998.3 62.2 199.6 736.5 6.2 20 73.8 2010 1031.6 61.4 202.7 767.5 6 19.6 74.4 2011 1069.7 59.1 219.2 791.4 5.5 20.5 74 2012 1107.3 57.3 212.6 837.4 5.2 19.2 75.6 2013 1141 55.4 210.9 874.7 4.8 18.5 76.7 2014 1156.7 52.4 209.9 894.4 4.5 18.2 77.3 2015 1186.1 50.3 200.8 935 4.2 17 78.8 表1. 北京市就业人数及三产业就业人数分布表 从表1中可以看出北京市第一产业和第二产业人数以及在三产业总人数中的占比都是逐渐减少。但在北京市就业人数稳步递增的背景下，只有第三产业就业人数及在产业中的人数占比是增加的事实说明，第一产业与第二产业就业人员就业人数递减原因是其正在向第三产业进行转移。 2.1.2. 研究经济增长影响就业的实证分析 [ 4 ] 我们对北京生产总值和就业总数这两个指标用SPSS软件进行相关性分析，在相关性检验中，两个指标的相关性为0.998表示具有高度相关性，两个指标拟合出来的数据分布图如图2所示。 图2. 北京生产总值与北京就业总数的分布图 通过图2所示我们可以判断北京生产总值与北京地区就业人数指标可能具有线性关系，因此我们可以构建回归模型进行初步预测。 Table 2 Coefficient table of gross domestic product and total employment in Beijin 模型 非标准化系数 标准系数 t Sig. B的95.0%置信区间 B 标准误差 试用版 下限 上限 1 (常量) 773.359 6.745 114.661 0.000 757.806 788.912 bjgdp 0.018 0.000 0.998 43.528 0.000 0.017 0.019 表2. 北京生产总值与北京就业总数的系数表 a. 因变量: people表示就业人数；b. bjgdp表示北京地区的生产总值。 我们从表2可以看出方程的常数项系数和相关系数均拒绝t检验的原假设，即认为常数项系数和相关系数在拟合的回归线性方程中效果显著，因此，我们可以拟合出回归方程： y = 773.359 + 0.018 x + ε (2.1) 通过方程，我们可以得出：如果北京的生产总值每增加1亿元，那么相应的北京地区的就业人数也会随之上涨1800人。就业人数与生产总值同向增减，存在着线性正相关关系，北京生产总值的变化紧密的影响着北京地区的就业人数。 2.2. 技术进步对就业的影响 衡量技术进步的指标上，我们首先需要确定技术变化的情况。随着科技的飞速发展，我们以提高生产效率能够创造更多的国内生产总值为目标而进行不断技术进步的改进。 2.2.1. 研究技术进步影响就业的理论分析 研究技术进步的具体情况，我们需要了解劳动力市场结构 1 和劳动生产率 2 的情况。 在近九年间，在劳动市场上的生产效率在逐年发生变化，呈现逐年不定量的递增状态，劳动力市场结构数据也是呈现不稳定波动性上涨的趋势(如表3)。 Table 3 Changes in labor productivity and labor market structure from 2007 to 201 年份 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 劳动生产率(万/人) 10.57 11.56 12.28 13.91 15.47 16.43 17.61 18.57 19.65 劳动力市场结构 1.3 1.22 1.27 1.32 1.22 1.3 1.35 1.55 1.51 表3. 2007~2015年劳动生产率与劳动力市场结构的变化 表1中可知第一产业和第二产业的人数占比逐年减少，但是通过图3可知三产业的劳动生产率均是逐年增长的状态。很明显，从2009年开始，第二产业劳动生产率已经开始超过同年第三产业的劳动生产率，成为转折点。可见第二产业的社会劳动生产率增加的速度是三产业中最快的，体现第二产业中的技术进步明显。 图3. 三产业的劳动生产率分布 2.2.2. 技术进步影响就业结构的实证分析 由于技术进步最先改变的是劳动生产率，所以我们认为劳动生产率指标可以作为技术进步的优先替代指标 [ 5 ] 。我们将表3中劳动力市场结构和劳动生产率以及三产业的人数分布和其对应的劳动生产率进行回归分析，结果统计在表4，结果如下。 Table 4 Table of fitting degree results and coefficients of regression equatio 模型 R R方 调整R方 系数值 标准误差值 T值 P值 1 0.744 0.554 0.490 常数项 0.928 0.312 0.025 0.000 0.271 0.177 4.426 0.021 2 0.964 0.929 0.920 常数项 9.022 0.345 26.143 0.000 −15.622 1.529 −10.214 0.000 3 0.925 0.856 0.838 常数项 28.469 1.224 23.250 0.000 −5.032 0.729 −6.907 0.000 4 0.958 0.918 0.908 常数项 60.744 1.445 42.025 0.000 8.93 0.942 9.475 0.000 表4. 对于回归方程拟合度结果及系数表 1) 劳动力市场结构对劳动生产率的回归分析(Y 4 对X 1 ) 2) 第一产业人数分布对第一产业劳动生产率的回归分析(Y 1 对R 1 ) 3) 第二产业人数分布对第二产业劳动生产率的回归分析(Y 2 对R 2 ) 4) 第三产业人数分布对第三产业劳动生产率的回归分析(Y 3 对R 3 ) 从表4的结果来看，所构建出的四个模型拟合效果均良好。从系数可以看出，随着技术进步，随之影响着三产业就业结构变化。第一、第二产业人数均与技术进步指标呈负相关关系，表明随着技术不断进步，对第一产业和第二产业就业人数的需要降低。根据模型1亦可知，社会劳动生产率每发生变化，劳动力市场结构相应同方向变动，表明随着技术进步，就越来越需要高学历的知识型人才的支持。而在三个产业之中，只有第三产业是同技术进步，就越有人员不断加入，可表明第三产业是集结技术型人才的关键也是最能反映出技术进步影响着就业的重要产业，对高学历知识型人才的需要尤为迫切。 2.2.3. 技术进步影响就业总量的实证分析 [ 6 ] 在研究技术进步因素影响就就业总量时，我们运用了索洛余值的方法。具体研究方法如下： 1) 首先我们研究技术进步对北京市就业总量影响的短期冲击效应，理论方法如下 3 ： Δ L i w = L i − L i − 1 (2.2) Δ L i n = L i − 1 × ε i − 1 × R i (2.3) Δ L i s = Δ L i w − Δ L i n (2.4) 我们规定 Δ L i w = L i − L i − 1 表示第i年劳动就业人数较上一年劳动就业人数的变动情况，这个发生变动是需要从与技术进步有关和与技术进步无关这两方面入手分析。 我们假定如果技术进步指标未发生改变，其就业弹性也不会改变，认为没有引起冲击效应。那么可用 ε i − 1 表示在技术进步未发生改变下第i年的就业弹性，计算知道，第i年的就业人数增长率为 ε i − 1 × R i ，那么 Δ L i n = L i − 1 × ε i − 1 × R i 。 Δ L i s 就为 Δ L i w 与 Δ L i n 之差。 2) 其次，我们研究技术进步影响北京市就业总量的长期补偿效应。 理论方法如下 4 ： Δ L i c = Δ L i n × E i = L i − 1 × ε i − 1 × R i × E i (2.5) 我们选择用 Δ L i n 乘以该年的技术进步贡献率 E i ，即： Δ L i c = Δ L i n × E i ，用 Δ L i n 指标是是为了确定在不受冲击效应下，可单独研究补偿效应。 3) 最后我们研究技术进步对就业影响的总效应。 理论方法如下 5 ： Δ L i = Δ L i s + Δ L i c (2.6) 计算结果如表5所示。 从2006~2015年的数据显示(如表5所示)， Δ L i 值均大于0，表明了技术进步带来的补偿效应明显优于冲击效应，是因为技术进步逐年都在促进就业增长，从而使得就业总人数呈现增加的情况。 Table 5 Distribution table of total effect of technological progress on employmen 年份 冲击效应 Δ L i s 补偿效应 Δ L i c 技术进步对就业影响的总效应 Δ L i 2006 15.6234 15.20302 30.82642 2007 −31.8509 36.4843 4.633389 2008 23.607 9.206945 32.81395 2009 −11.7916 16.78686 4.995275 2010 2.762003 10.97755 13.73955 2011 6.73936 18.01117 24.75053 2012 11.9272 8.748746 20.67595 2013 −7.76838 21.98357 14.21518 2014 −8.89996 16.63489 7.734931 2015 12.95173 11.52869 24.48041 表5. 技术进步对就业影响的总效应的分布表 2.3. 对外贸易对就业的影响 2.3.1. 研究对外贸易影响就业的理论分析 我们在《北京统计年鉴》的历年数据中选取了1991~2015年北京地区进口额、出口额还有就业人数的数据。由于这三个数据在不同单位级，我们先将这些数据进行取对数处理，具体情况如下： 图4. 对外贸易进出口额对数与就业人数的趋势图 通过图4趋势上看，波动幅度大小有所差异，与就业人数这条线结合来看，三条线均是波动上升状态，可以猜想在某种程度上可能存在了某种的关系。 2.3.2. 研究对外贸易影响就业的实证分析 [ 7 ] 1) 单位根检验 通过表6可知，当将数据取对数后进行单位根检验存在单位根，为非平稳时间序列。当在进行一阶差分后，三个变量ADF值均在1%到5%临界值之间，我们可以认为进行了一阶差分后的就业人数数据不存在单位根问题，为平稳序列。 Table 6 Single root tes 变量 ADF统计值 1%临界值 5%临界值 P 结论 lpeople 2.841013 −2.664853 −1.955681 0.9980 非平稳 lex 3.381700 −2.664853 −1.955681 0.9995 非平稳 lim 2.535675 −2.664853 −1.955681 0.9959 非平稳 D(lp) −4.094801 −4.416345 −3.622033 0.0195 平稳 D(lex) −3.778165 −4.416345 −3.622033 0.0369 平稳 D(lim) −4.009146 −4.416345 −3.622033 0.0232 平稳 表6. 单整根检验 a. lpeople表示就业人数取对数；b. lex表示出口额取对数；c. lim表示进口额取对数。 2) VAR模型最优滞后阶设定 依照表7中这些统计量可知，当选择最大滞后阶数为1的模型效果最好，参数能够具有更好的解释能力。 Table 7 Lag time table of VAR mode Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 13.16266 NA 8.30e−05 −0.883709 −0.735601 −0.846460 1 71.95378 97.13316* 1.10e−06 −5.213372 −4.620940* −5.064377* 2 81.54048 13.33803 1.10e−06* 5.264390* −4.227634 −5.003649 表7. VAR模型滞后期数表 3) 协整检验 当原假设是r = 0，备择假设是r ≥ 1时，p = 0.0489 < 0.05，拒绝原假设，认为变量之间的确存在协整关系。在原假设是r ≤ 1，备择假设是r > 1时，接受原假设，表明在5%的水平上只存在一个协整关系(表8)。因此我们只考虑仅有一个协整关系下的协整方程，如下表9所示。 Table 8 Co-integration tes Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.529057 29.88000 29.79707 0.0489 At most 1 0.302129 12.56058 15.49471 0.1319 At most 2* 0.170051 4.287003 3.841466 0.0384 表8. 协整检验 Table 9 Co-integration equation coefficient tabl Normalized co-integrating coefficients (standard error in parentheses) LPEOPLE LEX LIM 1.000000 −0.174725 −0.106669 (0.07975) (0.06261) 表9. 协整方程系数表 即拟合的协整方程可以表示为： lpeople = 0.174725     lex + 0.106669 lim   + μ t (2.7) 标准误差 = (0.07975)(0.06261) 该方程中，小括号中数字表示标准误差。 μ t 为误差修正项。从所估计的方程可以看出，进口额和出口额变量前系数均为正，对就业人数有正向影响，进口额和出口额越多对就业人数就越有明显的促进作用。出口额的对数每增加1单位，就业人数的对数会增加0.17个单位。同样，进口额对数每增加1单位，就业人数就会增加0.11个单位。 VEC向量误差修正模型的估计结果： Δ l y t = ( 0.0167 0.0568 0.0659 ) + ( 0.1763 0.1014 − 0.0532 0.7782 0.1117 − 0.1355 1.3215 0.6797 − 0.5098 ) Δ l y t − 1     + ( − 0.4311 0.4274 − 1.2273 ) VECM t − 1 + ε t (2.8) 其中， l y t = ( lpeople ， lex ， lim ) ′ ， VECM t − 1 = lpeople t − 0.1747 lex t − 0.1067 lim x − 2.4627 4) 格兰杰因果关系检验 虽然我们已经确定了北京市对外贸易与北京地区就业人数之间存在唯一一个长期均衡的关系，但是要确定他们之间是否存在因果关系。所以我们要对北京地区进口额、出口额、就业人数进行格兰杰因果关系检验(表10)。 Table 1 0 Granger causality test of Beijing’s foreign trade import amount， export amount and employment numbe Lags:=1 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. LPEOPLE does not Granger Cause LEX 24 0.60872 0.4440 LEX does not Granger Cause LPEOPLE 3.01081 0.0974 LIM does not Granger Cause LEX 24 0.04773 0.8292 LEX does not Granger Cause LIM 5.72165 0.0262 LIM does not Granger Cause LPEOPLE 24 7.26948 0.0135 LPEOPLE does not Granger Cause LIM 0.0153 0.9036 表10. 北京对外贸易进口额、出口额、就业人数的格兰杰因果关系检验 通过检验结果可以看出：北京地区的出口额和进口额均是单向引起北京市就业总人数变化的Granger原因，除此之外，北京地区的出口额也是引起北京地区进口额变化的Granger原因。