劳动就业与第三产业增长关系计量分析论文

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1、劳动就业与第三产业增长关系计量分析论文.freelentDickey-Fullertest)来对以上对数变量进行平稳性检验。检验结果表明,和均为非平稳时间序列,如果直接对它们进行回归分析就会出现“虚假回归”现象。因此,对它们分别取一次差分并再次进行平稳性检验。检验结果显示,它们的一阶差分形式ΔlnGDP3和ΔlnL3都是平稳的时间序列。检验结果如表1所示。注:检验形式中,c表示截距项,t表示趋势项,n表示滞后阶数。滞后期采用AIC准则与SC准则自动选取。2.3格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验

2、(GrangerTestofCausality)揭示了变量间因果关系,由Granger提出的。由以上的平稳性检验可知,各变量的一阶差分在5%和10%显著性水平下均为平稳时间序列,因此可对它们进行格兰杰因果关系检验,以建立劳动就业与第三产业增长之间的长期均衡关系与短期动态关系模型。检验结果如表2所示。以上的格兰杰因果关系检验结果显示,滞后1阶时,劳动就业(lnL3)是第三产业增长(lnGDP3)的格兰杰原因。根据经济学原理,劳动作为投入要素之一,其对产出的影响是毋庸置疑的。如果假定劳动作为第三产业

3、的唯一投入要素,则生产函数就表示为劳动要素对产值的影响。用数学公式表示为:lnGDP3=lna+blnL3(其中,a表示生产规模,b表示劳动要素投入的产出弹性),自然对数变换表示为:lnGDP3=lna+blnL3。而这一结论则说明,广东劳动就业规模的扩大将不断地为第三产业创造更多的增加值。2.4协整检验变量之间的协整意味着非平稳的时间序列,它们的线性组合也可能是平稳的,因此可用普通最小二乘法(OLS)来估计它们之间的模型。本文运用EG检验法(Engle-Granger检验)来检验变量间的协整。

4、下面对lnGDP3和lnL3进行协整检验。为消除自相关性,估计模型应适当加入变量的滞后项。滞后项分别取自变量和因变量的1至4阶并逐步剔除不显著的变量。得到如下最终协整回归模型,残差项的稳定性检验结果如表3所示:lnGDP3(t)=0.049lnL3(t)+1.585lnGDP3(t-1)-(2.210)(8.084)(-3.466)1.186lnGDP3(t-2)+0.927lnGDP3(t-3)-0.386lnGDP3(t-4)(2.749)(-2.129)R2=0.995267,

5、LM(1)=0.6192320.431333,LM(2)=0.9866790.610584(方括号内数值是接受零假设的概率)。上述方程拟合优度较高,并且不存在序列相关,且残差项et通过平稳性检验,所以lnGDP3和lnL3是(1,1)阶协整,存在长期均衡关系。2.5误差修正模型协整检验得出劳动就业与第三产业增长之间存在着长期均衡关系,建立的回归模型具有良好的统计性质。这种长期均衡关系意味着经济系统中不存在破坏均衡的内在机制,如果变量在某时期受到干扰后偏离其长期均衡点,则均衡机制将会在下一期进

6、行调整以使其重新回到均衡状态。而误差修正模型(ErrorCorrectionModel,ECM)则是描述这种短期内非均衡关系的动态模型。在上述协整检验中,已得出稳定的非均衡误差序列et,此时将其作为误差修正项引入到误差修正模型中,得到最终的回归模型如下所示:ΔlnGDP3(t)=0.151ΔlnL3(t)+1.161ΔlnGDP3(t-1)-(1.091)(4.182)0.773ΔlnGDP3(t-2)+0.491ΔlnGDP3(t-3)-0.619et-1(-2.861)(2.

7、839)(-1.698)模型的各种诊断统计量:R2=0.494389,SE=0.041948,LM(1)=0.0181920.892710,LM(2)=0.5279410.767996,ARCH(1)=0.2246670.635506,ARCH(2)=2.0187840.364440,JB=0.4619400.793763,REST(1)=0.0620510.805956,REST(2)=0.8352410.449901拟合优度R2虽然不是很高,但方程的标准差SE较小,且与其他统计量

8、结合起来,模型还是具有令人满意的统计性质。LM(p)是p阶自相关检验的LM值,ARCH(p)是p阶自回归条件异方差检验,JB是正态性检验,REST(p)是p阶模型设定误差检验。结果显示,无序列自相关和高阶自相关,无异方差,模型形式正确。2.6弹性估算在实际分析中,以对数形式建立的模型,其估计参数即为相应的弹性,在本文即劳动力的产出弹性。表示当劳动力增加1%时,第三产业增长的百分比。而上述的协整回归模型和误差修正模型,可通过估算得出相应的长期弹性和短期弹性。本文中劳动力的长期产出弹性经估算为0.8