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经济转型期中国经济增长的就业效应分析
摘要：本文分别对经济转型期中国经济增长与名义就业和有效就业进行协整分析，通过对两个协整结果的比较分析引出中国隐性失业严重的问题，并在此基础上，结合中国发展的实际提出了解决中国隐性失业显性化的相关政策建议。
关键词：经济增长；名义就业；有效就业；隐性失业
Abstract: This paper made a co-integration analysis both on the relation between economics development and nominal employment, and on the relation between economics development and effective employment. Through the comparative analysis on the two co-integration analysis results this paper found out the serious problem of the hidden unemployment in China. On the base of the comparative analysis this paper gave us some policy advice to solve the problem of the hidden unemployment in China.
Key words: economics development; nominal employment; effective employment; hidden unemployment.
一、经济转型期中国经济增长与就业关系的实证分析
1.经济增长与名义就业的协整分析
本文对1992－2006年中国经济增长(GDP)与名义就业人数(L)进行协整检验。为了消除异方差得到较平稳的序列，首先对1992－2006年的国内生产总值GDP和名义就业人口数L进行对数化处理，取对数后的变量用LNGDP和LNL表示，而一阶差分后的变量用D(LNGDP)和D(LNL)表示。
(1)变量的平稳性检验。在检验协整关系前，必须用单位根检验来判断两个变量的平稳性。只有两变量是一阶单整的前提下，它们才有可能存在长期协整关系。ADF平稳性检验结果见表1。
表1 GDP与名义就业ADF检验结果
从表1可以看出，D(LNGDP)和D(LNL)都是平稳的，而LNGDP和LNL都是不平稳的，即D(LNGDP)和D(LNL)是I(0)，而LNGDP和LNL是I(1)，因此，我们认为两者间可能存在协整关系。
(2)经济增长与名义就业的协整分析。本文采用Engle和Grange提出的两步检验(AEG检验)法对LNGDP和LNL之间的协整关系进行检验，相应的得到了LNGDP和LNL之间的回归方程。
LNL＝10.27025＋0.079439LNGDP （1）
利用Eviews5.0得到了回归方程1相应的统计特征，其中D.W=0.410679,由此可以初步判断回归模型存在自相关。通过对回归模型残差序列的Q统计量、序列相关图和2阶LM检验可知，该回归方程确实存在1、2阶自相关，因此需要对模型进行序列的修正。
(3)模型的修正。由于公式1的回归方程存在着1阶和2阶的自相光，因此我们需要用AR（1）和AR（2）对其进行修正，修正后的回归方程如下：
LNL＝10.18760+0.086568LNGDP＋Ut
Ut=1.297247Ut-1-0.696507Ut-2 (2)
修正后回归方程的D.W＝2.097864,可能不存在自相关，通过对修正后方程残差序列Q统计量和序列相关图的进一步分析可知，修正后的回归方程不存在自相关。
(4)残差序列的单位根检验。在得到对LNL和LNGDP修正的回归方程后，我们将进行AEG检验的第二步，即残差序列的平稳性检验。其检验结果表明，ADF值＝-3.747880，5％水平下的临界值＝-1.974028，ADF值小于5％水平下的临界值，由此说明修正后的LNL和LNGDP的残差序列是平稳的，也就说LNL和LNGDP之间存在长期的协整关系，但是由于其回归方程的弹性系数只有0.086568，所以两者间的这种协整关系不是很明显，经济增长对名义就业的拉动作用不显著。
2.经济增长与有效就业的协整分析
在对经济增长与名义就业的协整关系进行分析后，本文对中国经济增长与有效就业的协整关系进行分析。本文选取1992－2006中国国内生产总值GDP和生产要素法测算的有效就业人数RE进行协整分析。同样，为了消除异方差我们对数据进行对数化处理，取对数后的变量用LNGDP和LNRE表示，而一阶差分后的变量用D(LNGDP)和D(LNRE)表示。
(1)变量的平稳性检验。对变量序列单位根检验的结果如下：
表2 经济增长与有效就业变量序列的ADF检验结果
由表2可知，LNGDP和LNRE都是非平稳序列，而他们的一阶差分都是平稳的，即LNGDP和LNRE都是I(1)序列。由此可见，两个变量间可能存在长期的协整关系。
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