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user: 3. 实证分析 3.1. 数据来源与变量确定 本文以每年的GDP反映经济增长，以年末从业人数(W)反映就业情况。广州市GDP各年的资料来源于《广州市统计年鉴》，从业人员的资料来源于广州市历年的统计年鉴。本节根据广州市的有关经济数据，运用描述统计的方法、时间序列分析法以及计量经济分析方法对广州市经济增长与就业关系的变化趋势及相互关系进行实证分析。 3.2. 广州市经济与就业增长的描述性统计分析 按照索罗模型的理论分析，技术进步、资本积累和劳动力是GDP增长的内在动力。就业和GDP两者是正相关的。从广州市实际情况来看，根据广州市统计局公布的2013年统计年鉴可以看出，就业人口总量从1978年226.9万人上升到2013年759.9295万人的规模，这其中还不包括统计数据中无法体现的近年来才大量涌现出的灵活就业的就业者。下面将以描述性的方式反映广州市近年来经济增长率与就业人口增长率的变化情况。 通过观察图1，我们可以得知：在1979~1989年期间，广州市的经济波动较为明显，但总体呈上升趋势，相比之下就业增长波动相对较小，二者大致呈现出不规则的周期波动。从图1中可知，1985年经济增长呈现上升趋势，就业增长率也达到了3.9%。这反映出GDP增长对就业有一定的带动效果，二者存在较强的正相关关系。在1990~1999年期间，广州市经济增长前期经历的是一个上升浪，在1993年达到峰值45.75%。以后逐年回落，到1999年增长率下降为12.97%。值得关注的是，这个时期GDP增长和就业增长几乎没有明显的关联性。其原因是广州市的政治制度、经济结构以及就业结构发生了改变。2000年以后，广州市经济增长保持在15.19%的平均水平，在该时期，就业增长率较前几年有较大的波动，但GDP和就业都保持稳定的增长。 根据以上分析，我们可以看出，广州市经济增长的就业效应并没有完全遵循“奥肯定律”，因此二者之间的相互作用需要在后面的研究通过更科学的计量方法进行实证分析。 3.3. 三次产业就业弹性分析 自改革以来广州市致力经济发展和改善产业结构，通过加强建设基础产业和设施，优先促进特色农业和第三产业发展等措施，使广州市的产业结构逐步合理化，并向优化和升级的方向发展。本节将对广州市三次产业进行就业弹性分析，分析三次产业对就业的影响。 就业弹性经济涵义：GDP每增长1%，就业能增长多少个百分点。就业弹性可以有效的反应一个地区经济增长的就业效应，是分析经济增长与就业之间变动关系的重要指标。就业弹性在经济研究中被用 来分析就业简易程度。 一般地，就业弹性定义可以表示为： (E为就业弹性， 为就业增长率， 为经济增长率) 根据广州市1979年到2013年每年三大产业GDP和就业总量的经济数据，通过就业弹性公式，计算出各年的就业弹性系数和不同时间段的平均就业弹性系数。其变化趋势，如图2。 从广州市三大产业就业弹性趋势图来看，各产业经济增长带动就业的能力不同。1979~2013年广州市总体平均就业弹性系数为0.204121，其中第一产业平均就业弹性系数为0.034046，第二产业平均就业弹性系数为0.246472，第三产业为0.331846。各产业平均就业弹性系数值表明经济增长在拉动就业能力方面：第一产业 > 第二产业 > 第三产业。说明第三和第二产业是广州市就业增长的主要动力。 3.4. 广州市经济增长与就业的协整分析 3.4.1. 模型分析 根据协整理论，首先对选取的变量即GDP和W进行平稳性检验，判断变量是否存在单位根，之后建立回归模型来判断变量之间是否存在协整关系即长期均衡关系。在构建模型的时候，可以通过对序列取对数，既方便进行数据分析，又从经济意义上表达了弹性的概念。 图1. GDP和就业增长率趋势 图2. 广州市三大产业就业弹性趋势 1) 平稳性检验 传统的计量分析要求使用的变量是平稳的序列，因此在建模前需要对变量进行平稳性检验，也即单位根检验。常用的检验方法有DF检验和ADF检验。在实践中，由于DF检验只适用于时间序列为AR(1)的情形，而对于高阶序列相关的时间序列变量应该使用ADF检验。本论文中，将使用ADF检验。 ADF的原假设为： : p = 1；备择假设： = p < 1。原假设 含义是序列至少存在一个单位根。当ADF值大于临界值时接受假设，认为变量是非平稳。反之证明变量时间序列是平稳的。变量时间序列进行ADF检验结果，如表1所示。 由表1的检验结果可以看出，时间序列LnGDP和LnW的原始序列以及一阶差分序列都是非平稳序列，当这两个变量进行回归时极有可能导致伪回归现象，但分别经过二阶差分后的检验结果是具有平稳性，不存在单位根。因此变量lnGDP和LnW同阶同整，对之进行协整性分析可以有效解决伪回归问题。 2) 协整检验 协整检验分为两种：一种是基于回归系数协整检验，一种是基于回归残差协整检验。两个变量之间的协整检验一般采用EG两步法，而对于多个变量之间的检验一般采用Johansen法。基于上述分析，设InGDP为被解释变量，InW为解释变量，建立加入时间趋势的协整回归方程模型， (其中t为时间趋势)，据此结果可得出回归方程: 模型拟合优度为0.993991， (调整后)为0.993627，DW值为0.367426，F统计量为2729.552。 从检验结果看，模型拟合优度达到94.3%，模型拟合度很好；通过F检验，模型比较显著。由于协整模型中加入了时间趋势，所以残差平稳性检验时选择不包含趋势的平稳性检验。从表2残差平稳性检验可知，在5%显著性水平下拒绝原假设，认为残差序列是平稳的。通过之前的分析可以知道：GDP和就业(W)之间存在协整关系，二者存在长期均衡关系。 3) ECM模型 如果变量通过协整检验，则可以建立相应的ECM模型。通过协整检验可知GDP和W之间存在着“长期均衡”关系，而实际数据却是“非均衡过程”产生的。误差修正模型(ECM)的机制是：两变量间存在着长期均衡关系，但短期可能偏离长期的均衡状态。借助于误差修正项，一时期非均衡状态可以在下一 Table 1 Variable stationary tes 变量 (C， T， k) ADF值 1%临界值 5%临界值 10%临界值 结论 LnGDP (C， T， 1) −1.2467 −4.2528 −3.5485 −3.2071 非平稳 (C， n， 1) −1.1943 −3.6394 −2.9511 −2.6143 非平稳 (0， n， 1) 2.4588 −2.6347 −1.9510 −1.6109 非平稳 LnW (C， T， 0) −1.9638 −4.2436 −3.5443 −3.2047 非平稳 (C， n， 0) 1.4748 −3.6329 −2.9484 −2.6129 非平稳 (0， n， 0) 10.271 −2.6327 −1.9069 −1.6111 非平稳 DD(LnGDP) (C， 0， 0) −6.4069 −2.6392 −1.9517 −1.6106 平稳 DD(LnW) (C， 0， 0) −8.6812 −2.6369 −1.9513 −1.6107 平稳 表1. 变量平稳性检验 注：(C， T， L)为检验变量形式，其中C，T，K分别表示检验方程中包含常数项，存在时间趋势和滞后期数，0表示不含有常数项，n表示不存在时间趋势。滞后由AIC准则确定，DD表示二阶差分。 时期得到修正。本文通过使用下面误差修正模型(ECM)动态过程来逼近GDP和就业(W)之间的长期均衡。 其中，n为最适滞后阶数(n取决于第t期的lnGDP值与t − n期lnGDP和lnW状态值的相关性)， 为残差。本文采用直接加入修正项的方法对 1980年到2013年数据建立误差修正模型，得到以下模型： 从图3可知模型拟合优度为0.990232，表明模型拟合的很好，其中修正项MA(8)的系数为−0.961374。另外DW值为0.468427，说明两者存在正相关性。由此可以看出该模型比较符合实际情况，也验证了传统经济理论。从表3可知残差 通过了ADF检验，认为残差平稳。另外从图4脉冲响应函数图可知，就 Table 2 Residual ADF tes t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic −2.186232 0.0296 Test critical values: 1% level −2.634731 5% level −1.951000 10% level −1.610907 表2. 残差ADF检验 图3. ECM模型拟合结果 图4. 脉冲响应函数图 Table 3 Residual ADF tes t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic −3.208231 0.0021 Test critical values: 1% level −2.632688 5% level −1.950687 10% level −1.611059 表3. 残差ADF检验 业对经济的影响在第二年之后趋于平稳，说明就业对经济的增长只具有短期的效用。总体来看广州市从1978年到2013年间的经济发展过程中，就业增加能够有效的拉动经济的快速增长。