文/张丽双，辽宁大学经济学院

1 数据选取

样本数据时间是1994年至2015年，被解释变量是广东省劳动力转移规模，解释变量是广东省的地区生产总值、城镇人均可支配收入和城镇化率，数据来源于广东省统计年鉴。

2 模型构建

为了具体分析各解释变量对被解释变量的影响，本文采用OLS估计模型进行估计，建立如下模型：

其中X1、X2、X3分别代表广东省GDP、城镇人均可支配收入和城镇化率

3 平稳性检验

通常分析时间序列时，必须得检验序列的平稳性，检验方法就是 ADF 单位根检验，这也是进行协整检验的重要前提。对变量的平稳性进行检验之后，如果变量存在单位根，可能会出现伪回归现象，通常做法是进行差分，以此来消除单位根，进而得到平稳序列。单位根检验结果如下：从下表的结果可知，各变量在0阶差分时不具有稳定性，在一阶差分，5%的显著水平下具有稳定的趋势。

4 协整检验

从上面的统计结果可知，在5%的显著水平下，各变量存在长期稳定的趋势。但是否具有稳定的均衡关系还需做协整检验，因为是多变量，所以用Johansen检验法，检验结果如下：

Hypothesized No. of CE(s)Eigenvalue Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.**None * 0.982562 206.1021 95.75366 0.0000 At most 1 * 0.921205 121.0715 69.81889 0.0000 At most 2 0.824492 67.71257 47.85613 0.0003

由以上结果可知，迹统计量和临界值的结果表明 3个变量在 5%的置信水平下至少存在3个协整向量。所以变量间具有长期稳定的均衡关系。

5 格兰杰因果关系检验

从上面的统计结果可知，各变量间具有显著的相关性，为了验证解释变量是否是被解释变量的原因，现在进行格兰杰因果关系检验，检验结果如下，从下面的结果可知，在滞后1期时，在10%的显著水平下，GDP城镇人均收入水平、城镇化率均是劳动力转移规模的原因，且在1%的显著水平下，城镇居民人均收入是劳动力规模转移的原因。

6 多元回归分析

根据回归结果，我们可以得到如下回归方程：

从回归方程可知，GDP每增加1个百分点，就会促使劳动力转移规模上升0.012062个百分点；城镇化率每增加一个百分点会促使劳动力转移规模上升11.95555个百分点，城镇的人均收入水平每增加1个百分点，劳动力转移规模就增加0.067108百分点；

从R^=0.976272和调整后的R^=0.969293 可以看出模型拟合优度较好，从F=139.8894可以看出模型整体通过了显著性检验。