从雨佳，朱家明

(1.安徽财经大学金融学院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030)



对我国就业状况的分析及预测

从雨佳1，朱家明2

(1.安徽财经大学金融学院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030)

摘要：从经济学理论出发，采用逐步回归法确定影响我国就业的主要因素为国内生产总值，外商直接投资和人民币汇率，并根据这三个因素分别对我国三大产业进行具体分析。对未来三大产业就业人口变化采用马尔科夫链预测，发现第一产业和第二产业的就业人口向第三产业转移较多。考虑到未来就业人口数量发展的变化趋势，通过组合预测方法对三大产业以及未来总的就业人口数量进行预测，并提出有关建议。

关键词：就业人口；三大产业；影响因素；预测

就业是民生之本，它关系到人民的生活质量水平，对我国的长治久安有着重要的影响。作为我国宏观经济调控的四大目标之一，充分就业一直是个难题。中国是人口大国，劳动力供求不平衡的问题一直存在。与此同时，产业结构升级和城镇化的步伐加快，就业问题也变得愈发突出。

从就业的影响因素来看，杨静、杨向辉等对我国14个行业的面板数据进行实证分析，研究第三产业的就业人口变化，发现长期内需求因素、金融深化等对就业产生积极的影响[1]。杨皓、肖云等从理论分析出发，把影响就业的原因分为宏观因素、财政政策、货币政策、结构性因素、人力资本和其他因素六个方面，运用多元线性回归和VAR模型分别从短期和长期分析我国就业状况[2]。张建勤、黄旭平、张明之都是以外商的直接投资为研究对象，从不同角度研究了我国的就业状况，由于外商投资这一变量对我国的就业状况影响复杂，有正有负，因此对该指标需进行深层次的研究[3-4]。从对未来就业的预测来看，潘黎霞运用马尔科夫链对我国近些年来三大产业的就业人员分布情况进行预测，得出想要解决就业的问题必须加大产业结构的调整的结论[5]。兰守坚以及李田、刘加利等基于GM(1,1)模型预测了我国的未来的就业状况，针对预测结果提出了相关建议[6-7]。

本文将针对以上学者的研究经验，基于我国的就业状况进行分析，并预测未来就业人口的变化情况。

一、影响我国就业人口数的因素分析

当前我国的就业状况不容乐观，分析其影响因素可以从劳动供给和就业需求两方面考虑。本文主要从影响就业需求的角度出发，找出影响就业人口数量的显著因素。根据目前的就业环境，将影响我国就业的因素分成两大类：宏观因素和政策因素。在宏观因素中，选取国内生产总值、居民消费水平、进出口总额、外商直接投资为研究变量。政策因素包括两类，一是财政政策，二是货币政策。其中，财政政策中以企业所得税和财政支出为研究对象，货币政策中以货币供给量和人民币对美元的汇率为研究对象。

谈到一个国家的就业状况时，常常以失业率为判断标准。虽然该指标是对就业状况好坏的反映，但我国对失业率这一指标的统计非常不完善，存在很大程度的失真，实际失业人口远大于国家统计中的数量。因此本文以就业人口数为评价就业状况的指标，从而能够更加直观的反映我国的就业状况。研究时段为1995年到2014年，数据来自不同年份的《中国统计年鉴》。

(一)模型的设定

从微观的角度考虑，科布-道格拉斯生产函数是研究一定的时间和技术水平下，生产要素的投入与产出关系，其表示形式为：

K表示投入的资本，L表示投入的劳动，A为技术水平，Y是总产出。但在一个开放的国家里，影响产出的因素不仅仅只有国内的资本和劳动，国外资本的流动也在一定程度上影响了产出变化。所以将国外资本也引入到生产函数中：

Y=ALαKβFDIγ

科布-道格拉斯生产函数反映的是投入和产出，放到具体的就业人口变化模型中还需要一定的改进，因此，我们将上述模型进行扩展，变为以下形式：

xi为影响就业的不同因素，a为截距项，βi为系数，ε为随机扰动项。接下来便用该模型对影响我国就业人口数量的因素进行研究。

(二)影响我国就业总人口数的因素分析

对已经选取的指标建立多元线性回归方程，得到的方程整体显著且修正的可决系数较高，但仍存在着个别解释变量不显著的现象。为了找出显著影响就业人口的因素，对已有的十个因变量进行逐步回归，剔除不显著变量。利用white检验法来检验模型是否存在异方差性以及偏相关系数法检验模型的自相关性。由所得结果可以看出，该模型不存在异方差性，但存在一阶自相关，因此对模型进行调整，加入一个AR(1)项：

lnY=1.141+0.472lnGDP-0.048lnFDI

+6.635lnUSRMB+AR(1)

国内生产总值、外商的直接投资和人民币汇率对我国就业人口有直接显著影响。其中，国内生产总值对就业有着正的效应，外商直接投资对就业起着负效应，当汇率增加，人民币贬值对我国人口就业起着积极作用。

(三)不同产业下的就业影响因素分析

以上均是对我国总的就业人口数量进行的研究，但由于我国不同的产业结构差距较大，人口就业状况也存在着较大的差距。基于上述问题得出的结果，选取国内生产总值、外商直接投资以及人民币汇率为影响因素，对不同产业结构下的就业人口进行进一步的研究。

农业作为第一产业包括种植业、林业、牧业等；第二产业是工业，涵盖了制造业、采掘工业等；第三产业包含的行业较多，是除了第一产业和第二产业之外的其他各个行业。以不同产业下的就业人口为研究对象，对所选取的三个变量进行回归，在剔除不显著变量之后，得到以下三个模型：

lnY1=-39.211-1.013lnGDP

+34.534lnUSRMB

lnY2=-33.251+1.595lnGDP

-17.154lnUSRMB

lnY3=9.158+0.336lnGDP-0.205lnFDI

根据回归结果，国内生产总值对第一产业的影响为负，对第二产业和第三产业的影响为正。这主要是由于第一产业对我国国内生产总值的贡献一直处于一个非常低的水平，在2014年，第一产业对GDP的贡献率仅为4.8%，而第二产业和第三产业对GDP的贡献率高达47.1%和48.1%。因此，国内生产总值的创造主要来源于第二产业和第三产业的发展，第一产业的增长速度小于GDP的增速。

人民币对美元汇率对第一产业和第二产业具有显著的影响。当人民币对美元升值时，国内进口外国生产资料的成本下降，农民有更多机会接触外国先进生产设备，从而带动农业发展，促进第一产业人口就业。但正是由于国外产品价格下降，导致中国的商品在国际上缺乏价格竞争力，国内的工业产品出口困难，致使许多工厂缩减生产规模，甚至倒闭，第二产业中裁员以及失业现象大量存在。

外商的直接投资对于第三产业的就业影响具有显著的负效应。一般情况下外商主要是通过并购或是兴建企业这两种方式进入我国市场，由外商直接投资的规模来看，第三产业占据重要部分。外商并购我国企业后，一般会进行精简人员，导致严重的就业损失效应。不仅如此，外商直接投资也产生了明显的就业挤出效应，为了与国外企业竞争，国内许多企业被迫削减就业人员。

二、不同产业的就业结构预测

中国统计年鉴的数据显示，2013年我国就业人口中，第一产业占31.4%，第二产业占30.1%，第三产业占38.5%。在2014年时，第一产业和第二产业再就业人口中的占比都有所减少，第一产业变为29.5%，第二产业变为29.9%，第三产业变为40.6%。从理论上来说，三种产业的就业人口变化过程可以看做一个只与当前状态有关而与之前状态无关的马尔科夫过程，因此，可以利用马尔科夫链预测就业人口在三种产业之间的转移状况。

(一)模型设定

Markov链的转移概率pij=P{Xn+1=jXn=i}只与i，j有关，与n无关。将pij排成矩阵的形式，即得出一个转移矩阵：

由Chapman-Kolmogorov方程可以得到n步转移矩阵：P(n)=Pn

设当前的状态为u=(u1,u2,…,ui,…)，因此，可以得出n次转移后的状态：v=u×P(n)

(二)预测结果

通过2013年和2014年三大产业就业人员的分布状况和流动情况，可以计算得出三大产业的百分比变化频数的转移矩阵：

在2013年时，不同产业下就业人员的分布情况为u=(0.314,0.301,0.385)。预测求得的2014年三大产业就业人员的分布情况为v=(0.295,0.299,0.406)，得出的结果与2014年实际就业人员分布情况完全一致，因此，可以利用该转移矩阵预测得出未来的就业人员转移状况。

当概率矩阵经过两次转移之后，得到2016年我国的就业人口分布情况：第一产业就业人员占比24.5%，第二产业为29.2%，第三产业为43.2%，第一产业和第二产业的就业比重都有所减少，转移至第三产业。我国当前第三产业发展迅猛，它的扩大对我国劳动力产生了巨大的需求，第一产业和第二产业由于早已达到就业饱和，所以就业人口也在向第三产业转移。

三、未来10年就业人数预测

对于三种不同的行业，预测时不仅要考虑就业人口在行业间转移，还要考虑到未来发展的总体趋势。目前，我国的就业形势不容乐观，国家根据现有的就业状况制定相应的解决措施会存在“时滞”的现象。所以，能够准确地预测未来就业人员的数量对于国家出台各项政策来解决就业问题具有很大的参考价值。下面基于1995年到2014年我国总的就业人员数量以及三次产业各自就业人员的数量进行预测。

(一)模型的设定

影响就业人口数量的因素众多，内部的因素不易确定，难以通过建立客观的模型得到未来的数量变化。所以，基于事物的关联度，引入GM(1,1)模型对未来数量进行预测。

设时间序列有n个观察值，

一次累加生成数列为：

求其均值数列

得到白化微分方程

记

通过最小二乘法得到

因此，未来的预测值

由就业人口随时间变化的趋势图可以发现，就业人口数量随着时间的变化具有一定的趋势。利用已有数据进行一元线性回归，对就业人口数量随时间变化趋势进行拟合，得到就业人口发展的变化趋势方程：

x(t+1)=m+nt

单一方法对未来情况的预测偏差可能较大，因此，联合以上两种方法，根据预测值与现有数据进行比较，构造出以最小偏差平方和最小为目标的预测组合模型。

首先求出两种预测数据的离差平方和：

根据所求的离差平方和，确定权重：

最后得出组合预测结果：

(二)预测结果

利用MATLAB对上述模型进行编程求解，得到两种方法下的我国就业人口数量，根据组合预测的方法，求得两种预测值在不同产业结构下的权重，见表1。

表1　不同产业结构下灰色预测和回归预测值的权重

对灰色预测和回归预测的值乘以其各自的权重，最终得到未来十年我国三大产业的就业人口以及总的就业人口数量。

表2　2015年到2024年我国就业人口的预测值(万人)

对比马尔科夫预测的结果，发现虽然我国第二产业的就业人口虽然在比重上出现一定的下滑，但由于我国就业人口在数量上一直增加，第二产业的就业人口仍然是逐年增长。并且第二产业和第三产业的增长速度高于总的就业人口数量的增长速度，而第一产业由于其发展动力不足，就业人口数量呈现逐年减少的变化趋势。

四、结论和建议

基于就业影响因素的实际情况，我国总体的就业状况与国内生产总值、外商直接投资以及人民币对美元的汇率息息相关，不同产业下的就业影响的因素变化也各不相同。从未来我国的就业人口的规模来看，第一产业由于产业饱和，出现了就业人口逐步下降的现象。第二产业就业人口虽然在比重上出现下降，但在总体数量上来说，却在变多。对于第三产业来说，这几年的就业人口变化都呈现显著上升趋势。所以根据研究结论，提出以下建议：

保持我国宏观经济的稳步发展，国家需出台相应政策带动我国整体的经济的发展。政府在引进外资的同时，应注意限制外商的直接投资进入到我国的饱和市场，缓解外企对国内的竞争压力，从而使国内企业的失业排放减少。在一定时期内，适度调整我国的汇率政策，保持人民币汇率的稳定，避免人民币大幅度升值对国内就业造成的冲击。

积极推进产业的调整，寻找到三大产业发展与就业增长变化的平衡点。对于第一产业应该提高农业生产效率，培养知识型就业人员，确保农业就业人员的数量。对于第二产业，需要加快技术更新、产品升级的步伐，以提高产品附加值、延长产业链为目标，促进第二产业人员的就业。在第三产业方面，我国还具有较大的挖掘潜力，所以在保证第三产业稳定发展的同时，着重发展高附加值的行业，从而对其他行业的发展起到积极的辐射作用，提升我国总体的就业环境。

参考文献：

[1]杨静，杨向辉.我国第三产业就业创造的影响因素[J].财经科学，2015(6)：97-107.

[2]杨皓，肖云.我国就业的影响因素分析[J].数学的实践与认识，2010(15)：47-56.

[3]张建勤.外商直接投资对我国就业的影响[J].经济与管理研究，2005(5)：46-50.

[4]黄旭平，张明之.外商直接投资对我国就业的影响：基于面板VAR的分析[J].中央财经大学学报，2007(1)：71-85.

[5]潘黎霞.用马尔科夫链对我国就业结构的分析及预测[J].学术纵横，2009(12)：107-108.

[6]李田，刘加利.我国就业人数的数学模型探析及前景预测[J].数学的实践与认识，2010(8)：28-37.

[7]兰守坚.基于GM(1，1)模型的我国城镇就业形势预测分析[J].实践与经验，2009(11)：88-91.

[8]巴曙松，王群.人民币实际有效汇率对我国产业、就业结构影响的实证分析[J].财经理论与实践，2009(159)：2-7.

[9]蒲艳萍.第三产业发展带动我国就业增长的实证分析[J].南京师大学报，2005(2)：31-37.

*收稿日期：2016-03-10

基金项目：国家自然科学项目(11301001)；安徽财经大学教研项目(acjyzd201429)。

作者简介：从雨佳(1995-)，女，安徽滁州人，研究方向：金融工程。 通信作者：朱家明(1973-)，男，安徽宿州人，副教授，硕士，研究方向：应用数学与数学建模。

中图分类号：C912.3

文献标识码：A

文章编号：1009-9735(2016)03-0079-04

Analysis and Predication of Chinese Employment Status

CONG Yujia, ZHU Jiaming

(1.SchoolofFinance,AnhuiUniversityofFinance&Economics,Bengbu233030,China;2.SchoolofStatisticsandAppliedMathematics,AnhuiUniversityofFinanceandEconomics,Bengbu233030,China)

Abstract:Based on economic theories and by adopting stepwise regression approaches, major factors affecting Chinese employment were made clear, namely GDP, foreign direct investment and RMB exchange rate. Besides, detailed analysis was made of the three major industries in China based on the aforesaid three factors. Markov Chain was used to predict the change in population employed by the three major industries in the future. It was found that a large number of employed populations would transfer from the primary and secondary industries to the tertiary industry. Given the changing tendency in employed population size in the future, combinational forecasting method was used to predict the total employed population from the three major industries in the future. And meanwhile, countermeasures were presented in the paper.

Key words:employed population; three major industries; influential factors; prediction