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城镇化进程中农村流动人口就业率的影响因素
——基于VAR模型和脉冲响应函数的研究

2016-07-28祝雷光

创新科技 2016年5期
关键词:就业问题VAR模型城镇化

祝雷光

(河南省商丘市柘城县城关镇政府,河南 商丘 476600)

城镇化进程中农村流动人口就业率的影响因素
——基于VAR模型和脉冲响应函数的研究

祝雷光

(河南省商丘市柘城县城关镇政府,河南商丘476600)

[摘要]本文通过构建VAR模型以及脉冲响应函数,对农村流动人口的就业数以及影响就业数的三个因素:城镇化率、第二产业增加值和第三产业增加值进行分析,根据现实数据得到现阶段影响农村流动人口的就业数最为主要的原因是第三产业增加值,并在文章最后提出了解决农村人口就业问题的三点建议。

[关键词]城镇化;就业问题;VAR模型;第三产业增加值

我国进入经济体制转轨时期以来,城镇化进程取得了巨大的进展。本文利用1993-2012年的时间序列数据,建立VAR模型,探讨农村流动人口的就业数与城镇化率、第二产业增加值和第三产业增加值之间的关系。

1 研究方法及变量说明

本文采用计量经济学中的向量自回归模型(简称VAR模型)进行数据分析。VAR模型由西姆斯(C.A.Sims)在1980年提出,常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击,从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。VAP(p)模型的数学表达式是:yt=Φ1yt-1+…+Φtyt-p+HXt+εtt=1,2,…,T(1)

式中:yt是k维内生变量列向量,xt是d维外生变量列向量,P是滞后阶数,T是样本个数。k×k维矩阵Φ1,…,Φp和k×d维矩阵H是待估计的系数矩阵。εt是k维扰动列向量,他们互相之间可以同期相关,但不与自己的滞后值相关且不与等式右边的变量相关。

假设∑是εt的协方差矩阵,是一个k×k的正定矩阵。式(1)可以展开表示为:

即含有k个时间序列变量的VAP(p)模型由k个方程组成。

2 实证分析

2.1单位根检验

农村流动人口的就业数取对数后用LNY表示,第二、三产业的增加值取对数后分别用LNX1和LNX2表示,城镇化率用X3表示。具体的ADF单位根检验结果如表1。

由表1可以看出,四个变量只有X3的原序列是平稳的,剩下的三个变量LNY、LNX1、LNX2,经过一阶差分后,在5%的显著性水平下拒绝原假设,接受不存在单位根的结论,除了ADF方法外,其他几种单位根检验方法也得到同样的结论,因此可以确定这三个序列均是一阶单整序列,即Y□I(1)、X1□I(1)、X2□I(1)。

2.2协整检验和VAR模型的建立

基于AICS和SC同时最小准则,通过选取不同的滞后阶数进行试验,最后确定VAR的阶数为2(结果见表2)。VAR模型的阶数确定后,对变量进行Jo⁃hansen协整检验,检验结果见表3。

在模型有截距项无趋势项的条件下,Trance统计量和Eigen统计量均表明四个变量之间存在唯一的协整关系,这说明农村流动人口就业数与第二产业增加值、第三产业增加值以及城镇化率之间存在长期的协整关系,因此可以构造具有长期均衡协整关系的VAR(2)模型,并且模型的全部特征根的倒数值都小于1,说明VAR模型是稳定的。据此所建立的VAR(2)模型如(3)所示。

经检验模型(3)是平稳的,四个方程的调整的拟合优

表1 ADF单位根检验

表2VAR模型滞后阶数的选择

表3 Johansen协整关系检验

表4 Granger因果关系检验

由于VAR模型的参数估计量具有一致性,单个参数估计量的经济意义并不明确,需要借助脉冲响应函数来具体分析二者之间的影响关系。

图1变量之间的脉冲响应路径

2.3Granger因果检验

上面已经验证农村流动人口的就业数与第二、三产业增加值以及城镇化率之间存在长期协整关系,但是无法确定两者之间是否存在因果关系,下面通过Granger因果关系来检验两者之间的确切关系,结果见表4。从表4中可以看出,LNX1不是LNY的格兰杰原因的原假设P值小于5%的显著性水平,从而拒绝原假设,说明第二产业增加值是农村流动人口的就业数的格兰杰原因,同样,也可以看出第三产业增加值也是农村流动人口的就业数的格兰杰原因。在5%的显著性水平下,可以看到X3是LNY的格兰杰原因和LNY是X3的格兰杰原因这两个原假设都是成立的,所以城镇化率和农村流动人口的就业数二者之间是互为格兰杰原因的。

2.4脉冲响应函数分析

在此分别给第二产业增加值、第三产业增加值以及城镇化率这三个变量一个单位大小的冲击,得到农村流动人口的就业数这个变量的响应路径,其中横轴表示冲击作用的滞后期间数,本文设置为最大12期,纵轴分别表示农村流动人口的就业数对第二产业增加值、农村流动人口的就业数对第三产业增加值、农村流动人口的就业数对城镇化率的响应大小。实线代表响应函数曲线,虚线代表正负两倍标准差偏离带。

通过图1(a)可以发现,当在本期给第二产业增加值一个冲击后,农村流动人口的就业数在第2期达到最低点,之后便开始增加,但整体呈现出负效应,这表明第二产业增加值的增加会对农村流动人口的就业人数产生负的影响。

图1(b)表示当在本期给第三产业增加值一个冲击后,农村流动人口的就业数在前4期波动,并在第6期达到最高点,之后便开始呈现衰减趋势,但总体上保持这正效应,这表明第三产业增加值对农村流动人口的就业人数产生正的影响。

图1(c)表示在本期给城镇化率一个冲击后,农村流动人口的就业数在前4期小幅波动,并在第3期达到最低点,之后便开始增加,这表明城镇化率并没有直接对农村流动人口的就业人数产生特别显著的影响。

3 结论

第一,现阶段农村流动人口的就业数与第三产业的增加值之间是正相关关系。根据脉冲相应路径可以看出,加大第三产业的建设,将在一定程度上增加农村流动人口的就业人数,从而有效缓解农民的就业问题。

第二,随着中国经济的发展,第二产业自身的发展以及吸纳劳动力的能力已经日趋饱和。通过上述的实证分析也验证了这一点,即第二产业增加值的提高不仅不能甚至对农村流动人口就业数的提高起反作用。

第三,城镇化率与农村流动人口的就业数之间的关系在当期表现的不够显著。这种现象的产生可能是由于中国的城镇化建设起步较晚,想阶段仍处于初期阶段,各方面建设还有待完善,城镇化的优势尚未显现。

参考文献:

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[中图分类号]F299.21

[文献标识码]A

文章编号:1671-0037(2016)05-41-3

收稿日期:2016-4-5

作者简介:祝雷光(1972-),男,大专,经济师,研究方向:建筑经济。

The influence factors of the rural floating population employment rate in urbanization——based on the research of VAR model and impulse response function

Zhu leiguang
(Henan Shangqiu Zhecheng town government,Shangqiu henan 476600)

Abstract:In this paper,making a research on the urbanization rate,the added value of secondary industry and the third industry added value which have important influence on rural floating population employment num⁃bers and influence employment number,by constructing a VAR model and impulse response function.Based on the real data,we found that the main factor that affect the flow of rural population employment number is the third industry added value,and at the end of the article,we put forward three suggestions to solve the problem of rural employment.

Key words:urbanization;employment problems;VAR model;the third industry added value

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