影响北京市就业问题主要因素的统计分析

Statistical Analysis of the Main Factors Affecting Beijing’s Employment Problems

摘要: 就业问题对于每个国家来讲必然都是个严峻的话题。地区就业情形的好坏关乎到地区乃至国家的经济发展和社会进步。稳定就业形势、扩大就业规模以及拥有良好的就业环境，才能够提高人民的生活质量，从而达到国家的长治久安和社会主义和谐社会的构建。但是，在经济新常态下，我国就业出现了许多问题都还有待去解决。因此本篇论文着重探究经济发展、技术进步以及对外贸易这三个因素分别对就业问题的影响情况，并进行依次研究分析，再结合当下背景，适当提出实质性的意见以便达到稳定就业、充分就业的和谐盛况。本文通过运用Spss、Eviews软件对影响就业情况的经济增长这一因素进行回归分析，探讨经济增长与就业人数指标间的线性关系；对技术进步影响就业规模进行回归分析，再用索洛余值法计算技术进步影响就业人数的总量；最后运用Eviews软件对对外贸易与就业进行协整检验和格兰杰因果关系检验，得到这一因素影响就业情况的结论。

Abstract: Employment is a serious topic for every country. The quality of regional employment situation is related to the economic development and social progress of the region and even the country. Stable employment situation, expanding employment scale and having a good employment environment can improve the quality of life of the people, so as to achieve the country's long-term stability and the construction of a harmonious socialist society. However, under the new normal of economy, there are many problems in China's employment that still need to be solved. Therefore, this paper focuses on the study and analysis of the influence of economic development, technological progress and counter trade on the employment issue, and then puts forward some substantive opinions based on the current background, so as to achieve the harmonious situation of stable employment and full employment, and combined with the current background, appropriate substantive views in order to achieve stable employment, full employment of harmony. In this paper, the regression analysis explores linear relationship between economic growth and employment indicators by applying Spss and Eviews software factors affecting the employment situation of economic growth. The employment scale affected by technological progress is analyzed by regression, and the total number of employment affected by technological progress is calculated by Solow Residual Method. At last, Eviews software is used to carry out co-integration test and granger causality test on foreign trade and employment, and the conclusion that this factor affects employment is reached.

1. 引言

中国作为一辆高速运行了30年的“跑车”其零件的老化以及车手意识的衰退已经成了阻碍这辆跑车在富强之路之上行驶的障碍。正如同如今的经济形势，我国已经步入经济新常态 [1] 。目前来看，我国的就业形势存在着以下几点问题：一，劳动力的供给和需求之间不平衡；二，城镇地区的失业人数处高不降；三，农村剩余劳动力利用困难；四，就业环境恶化，就业质量下降等 [2] 。再加上该阶段我国的经济新常态和人口新常态碰撞，造成了就业形势的空前严峻。

北京作为首都，是我国的“心脏”。作为全国一线城市中最具有代表性的城市之一，如果能客观地了解分析不同的影响因素究竟给北京市的就业问题带来了什么样的影响，切实了解北京的就业问题实情，这样才能更为具体地找到解决高失业率、低就业率问题落地可操的办法，从而对症下药，放眼全国来提高就业质量和人力资源的有效配置。

本文通过选取三个影响就业的主要因素进行统计分析。经济的增长对就业的增长存在不小的推动作用，所以不可否认保持经济稳定增长是实现充分就业的前提，首先不能忽视经济增长影响着我国的就业。其次，技术进步可带动经济发展，因而对于合理并高效地利用劳动力资源具有指导意义 [3] 。最后，研究对外贸易这一因素影响着就业，实际上为我国调整对外贸易政策从而带动就业减少失业提供了重要依据。因此本篇论文着重对这三个因素的研究来实现对北京市就业问题的客观分析，帮助当下人们更好地了解北京的就业形势，作出合理的就业规划，提出合理的建议，帮助缓解北京地区严峻的就业形势。

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。

Figure 1. The relationship between GDP and employment in Beijing from 2006 to 2015

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 industry

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。

Figure 2. Distribution of gross domestic product and total employment in Beijing

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 Beijing

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：

$y=773.359+0.018x+\epsilon$ (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 2015

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。

Figure 3. Distribution of labor productivity in tertiary industries

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 equation

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(Y₄对X₁)

2) 第一产业人数分布对第一产业劳动生产率的回归分析(Y₁对R₁)

3) 第二产业人数分布对第二产业劳动生产率的回归分析(Y₂对R₂)

4) 第三产业人数分布对第三产业劳动生产率的回归分析(Y₃对R₃)

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：

$\Delta L_{iw}=L_i-L_{i-1}$ (2.2)

$\Delta L_{in}=L_{i-1}\times {\epsilon }_{i-1}\times R_i$ (2.3)

$\Delta L_{is}=\Delta L_{iw}-\Delta L_{in}$ (2.4)

我们规定 $\Delta L_{iw}=L_i-L_{i-1}$ 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 ${\epsilon }_{i-1}$ 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 ${\epsilon }_{i-1}\times R_i$ ，那么 $\Delta L_{in}=L_{i-1}\times {\epsilon }_{i-1}\times R_i$ 。 $\Delta L_{is}$ 就为 $\Delta L_{iw}$ 与 $\Delta L_{in}$ 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：

$\Delta L_{ic}=\Delta L_{in}\times E_i=L_{i-1}\times {\epsilon }_{i-1}\times R_i\times E_i$ (2.5)

我们选择用 $\Delta L_{in}$ 乘以该年的技术进步贡献率 $E_i$ ，即： $\Delta L_{ic}=\Delta L_{in}\times E_i$ ，用 $\Delta L_{in}$ 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：

$\Delta L_i=\Delta L_{is}+\Delta L_{ic}$ (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)， $\Delta L_i$ 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 employment

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：

Figure 4. The trend chart of the import and export volume of foreign trade and the number of employed persons

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 test

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 model

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 test

表8. 协整检验

Table 9. Co-integration equation coefficient table

表9. 协整方程系数表

即拟合的协整方程可以表示为：

$\text{lpeople}=0.174725\text{lex}+0.106669\lim +{\mu }_t$ (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。 ${\mu }_t$ 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：

$\begin{array}{c}\Delta l{y}_t=\left(\begin{array}{c}0.0167\\ 0.0568\\ 0.0659\end{array}\right)+\left(\begin{array}{ccc}0.1763& 0.1014& -0.0532\\ 0.7782& 0.1117& -0.1355\\ 1.3215& 0.6797& -0.5098\end{array}\right)\Delta l{y}_{t-1}\\ +\left(\begin{array}{c}-0.4311\\ 0.4274\\ -1.2273\end{array}\right){\text{VECM}}_{t-1}+{\epsilon }_t\end{array}$ (2.8)

其中，

$\begin{array}{l}l{y}_t={\left(\text{lpeople},\text{lex},\lim \right)}^{\prime },\\ {\text{VECM}}_{t-1}={\text{lpeople}}_t-0.1747{\text{lex}}_t-0.1067{\lim }_x-2.4627\end{array}$

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 10. Granger causality test of Beijing’s foreign trade import amount, export amount and employment number

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。

3. 结论及建议

在一个稳定的经济增长的国家中，会有稳定增长的就业体系。保持经济不断增长，才能提供更多的就业机会，增加就业人员数量，使得人们在社会中发挥才能得到用武之地。我们可以知道，衡量现代经济发展程度的主要角色就是第三产业的发展程度。我国第三产业在GDP和GNP中所占比值还不及发展中国家的平均水平，因此与发达国家相比更是相距甚远。但是通过近十年的发展，从北京地区第三产业就业人数占比比重逐渐增加的趋势看，我们的产业结构正在一点一点走向合理。

技术进步增加，同时增加了对高技术劳动力的需求，因此在产业间会引起产业结构发生变化，从而引起就业结构进行调整，减少了对第一、二产业的劳动力需求，但扩大了对第三产业创新型技术劳动者的需求，形成第一、二产业人员向第三产业转移。同样，由于就业结构发生了变化，人们相应地也会改变人力资本的投资去顺应这一改变，从而技术型人才增加，也会促进技术进步。

在对外贸易方面上，出口是进口的推动力，而实现长远的出口必须进口。因此保证进口和出口的稳定增长就能促进就业人数增加。若要促进就业，扩大对外贸易，是要知道扩大进口和增加出口是辩证统一可同时进行的，这样才能保证可以不断扩大就业人数，减少高失业率的情况，使得地区和国家经济稳定增长。

最后，本文提出若要解决北京地区就业难问题的几点建议如下：

第一，优化北京地区的产业结构，快速实现向第三产业转型，使三产业达到合理的程度。

第二，要将经济增长作为首要条件，使得北京地区拥有充足的就业环境。

第三，增强对技术型人才以及创新性技术劳动者的需求，增加对人力资本的投资培养高技能人才，从而增加劳动生产率，为技术进步提供必要的条件。

第四，政府可以通过减少税收等政策加强对中小创新型企业的扶持，稳定创新型企业的就业状况。

第五，鼓励企业扩大生产规模提高产能，劳动生产率提高，从而提高生产效率。

第六，保证进口、出口的稳定增长，从而增加就业机会。

NOTES

¹劳动力市场结构：用就业人员的受教育程度作为代替指标，即北京常住人口中高中及高中以上学历的人员和初中学历及初中学历以下人数的比例。

²劳动生产率：单位人在固定时间内所创造的劳动成果价值。

³ $R_i$ 代表第i年的经济增长率， ${\epsilon }_i$ 表示第i年的就业弹性。 $\Delta L_{in}$ 表示的是不包含技术进步冲击效应下劳动力就业人数的变动量， $\Delta L_{is}$ 表示由于技术进步带来冲击效应下劳动力就业人数变动量。

⁴ $\Delta L_{ic}$ 是技术进步带来的补偿效应影响就业的变动量。

^{5 $\Delta L_i$} 表示技术进步对影响就业人数变动变动总量。