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［提要］长期以来,就业问题一直是社会的重要问题,国家宏观调控的一个重要目标就是降低失业率.为了分析重庆市就业问题的影响因素,本文从劳动力供给、劳动力需求两方面选取影响就业的指标因子.选取近几年的相关数据,用逐步回归的方法找出影响重庆市就业的长期因素,并根据年度数据建立就业关系模型,利用模型和统计软件进行分析求解,并对结果进行分析,提出相关的对策建议.

关 键 词：就业问题；重庆市城镇居民；GDP；实证分析

中图分类号：F249.27文献标识码：A

原标题：影响重庆就业问题的主要因素分析

收录日期：2014年4月19日

一、引言

扩大就业,促进再就业,不仅是重大的经济社会问题,也是重大的政治问题,具有重要性、紧迫性和长期性.就业问题关系人民群众的切身利益,关系改革发展稳定的大局,关系全面建设小康社会宏伟目标的实现.当前,就业问题已对我国经济社会的发展构成重大挑战,只有解决就业问题才能为经济社会的持续健康发展提供必要的前提和基础.2000年以来,重庆城镇登记失业率一直在4%左右.2008年我国经济社会经受了历史罕见的考验,GDP依然保持9%以上平稳较快增长,城镇新增就业1,113万人,人力资源和社会保障部公布的城镇登记失业率为4.2%,而中国社科院于2008年12月16日发布的《社会蓝皮书》称,中国城镇失业率是9.4%,已经超过了7%的国际警戒线.重庆在此次经济危机中也受到了一定的创伤,在此背景下,对近年来重庆市就业人数变动趋势的研究,并探究影响重庆就业的因素,对未来重庆该从哪些方面促进就业具有重要的现实意义.

就业影响因素指标体系的建立影响就业的因素类别划分方法有多种,本文将从劳动力的供需角度来进行分类,从供给和需求的角度来分析影响劳动力的因素可以更直观地体现各因素的影响作用.由一般均衡理论可知,任何一种生产要素的投入数量都是该要素的供给和需求达到均衡时决定的数量.劳动力需求是指一定时期内,在某种工资率下雇主愿意并能够雇佣到的劳动力的数量.劳动力需求就是社会在生产吸收和容纳劳动力的能力和容量.供给是生产者在一定时期内在各种可能的价格下愿意而且能够提供出售的该种商品的数量.由于分析能力有限,本文选取最终消费总额和经济发展水平（GDP）两个指标,分别从劳动力供给、劳动力需求方面来分析影响就业的因素.

二、数据描述

（一）变量选取.目前有关就业总量的分析,很多以城镇单位就业人员数作为衡量指标通过分析,所以本文选取城镇就业人口总数来反映整体就业人员的情况.经济增长进程都证明了经济增长与就业增长之间具有这种正向相关关系.按照奥肯定律,GDP增长速度每提高2个百分点,失业率便下降1个百分点；反之,GDP每下降2个百分点,失业率便上升1个百分点,可见,GDP的高低直接影响就业人员的增减.但是经济方面的指标很复杂,在进行定量分析时很难综合考虑,所以本文采用GDP的值来反映经济发展水平,国家在金融危机的情况下,中国仍将采取一系列措施拉动消费以促进经济增长,采用创新性的消费政策,发挥消费促进经济增长和增加就业的潜力.消费对于就业有一定的影响作用.下面对变量设计如表1.（表1）

（二）数据说明.为了找到影响重庆就业情况的影响因素,本文选取了1995～2009年的数据进行分析.由于近年来重庆市城镇失业率基本保持在4%左右,变动不大,用失业率数据做分析势必存在很大的偏差.故而本文选用城镇就业人数作为因变量.我们收集表2中所归纳总结的影响就业的指标的年度数据,进行逐步回归分析,提取能够影响重庆市城镇就业人数的因子.对表2的数据来源和数据调整的说明：分析重庆市1995～2009年的城镇就业人口影响因子,各指标数据主要来自1995～2009年的《中国统计年鉴》和《重庆统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》.其中,人口以万人为单位,其他经济指标均以亿元为单位分析.（表2）

三、模型的建立

（一）初始模型建立.以城镇就业人口为被解释变量,其他因素为解释变量,运用SPSS15.0对城镇就业人数和所有的指标进行相关分析.首先做X1关于Y的散点图.（图1）

根据散点图可以看出各个点比较分散,由此得出X1对于Y的线性相关性不强,所以将模型中的X1变量剔除,直接研究X2对于Y的影响.

（二）最终模型建立

1、就业人员数与GDP的关系模型建立.假设重庆市就业人口总数为因变量（单位：万人）,用Y表示；GDP总额（单位：亿元）为自变量,用X表示；其他变量,如消费、投资等和随机因素均归并到随机变量中.

根据样本数据,作X和Y的散点图,可以看出他们的变化趋势是线性的.因此,建立重庆市就业人口Y与经济发展水平（GDP）X之间的一元线性回归模型.

因此,我们假设x2与y之间是线性的关系,其x与y的回归方程为：

Y＝茁0+茁1x+着着～（0,滓2）

其中,茁0、茁1、滓2均为未知常数.

运用最小二乘估计法确定茁0、茁1的估计值0、1如下：

1＝lxy/lxx0＝y-1x

其中,lxy＝xiyi-nxylxx等于xi2-nx2

由此得到样本的回归模型为：等于0+1x（图2）

2、参数估计.通过统计软件估计样本的回归系数得出具体回归方程.以下使用统计软件SPSS15.0进行计算：分别得出模型概要表、方差分析表、回归系数表.（表3、表4、表5）

根据以上表格得出回归方程为：＝437.295+0.051x

四、结果分析与检验

（一）对回归方程的分析.1＝0.051是样本回归方程的斜率,它表示重庆市就业人员总量随着GDP的增加而增加,即GDP每增加1亿元,就业人数就增加0.051万人；0＝437.295是样本回归方程的截距,两回归系数的符号和大小基本与理论和人们的经验期望值相符合.

（二）统计检验

1、拟合优度检验.这是指回归直线对观测值的拟合程度.度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R.R的取值范围是［0,1］.R的值越接近1,说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之,R的值越接近0,说明回归直线对观测值的拟合程度越差.拟合优度检验是检验来自总体中的一类数据其分布是否与某种理论分布相一致的统计方法.

根据上图的计算结果可知RSquare＝0.780；AdjustedRSquare＝0.763,说明总离差平方和的78%被样本回归直线解释,有22%未被解释,因此,样本回归直线对样本点的拟合优度是较高的.

2、F检验法：（琢＝0.05）.F检验指的是运用服从F分布的统计量或方差比所作的统计检验,又称“变异数分析”或“方差分析”.它以分析平方和为基础,可同时检验两个以上数据组之间的差异显著性.F检验能用作检验整个回归关系的显著性.

根据方差分析表可知,F等于46.112,显著性概率为1.28e表示整个模型的显著性较强.

3、t检验法.t检验是用t分布理论来推论发生的概率,数理统计中的参数检验的一种,常用作检验回归方程中各个参数的显著性.根据回归系数表可知,t分别为19.151和6.791,表明其他因素对于回归方程贡献极大,GDP对回归方程贡献也很大.也就是说明GDP对于就业的影响是显著的.而其他因素也会对就业产生影响.这在现实中也是符合的,就业一直是一个复杂的问题,影响

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