劳动力转移的影响因素实证分析定稿

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实证项目的计量经济研究——课程论文分析课程名称农村劳动力转移的影响因素实证分析学院经济管理学院专业班级组员19 目录摘要----------------------------------------------------------------------------------------------3关键词-------------------------------------------------------------------------------------------3一、引言----------------------------------------------------------------------------------------4二、文献综述----------------------------------------------------------------------------------5三、数据及研究方法-------------------------------------------------------------------------6（一）、数据来源----------------------------------------------------------------------------------------6（二）、模型建立----------------------------------------------------------------------------------------7四、实证检验-----------------------------------------------------------------------------------8（一）、单位根检验--------------------------------------------------------------------------------------8（二）、协整检验-----------------------------------------------------------------------------------------8（三）、回归模型----------------------------------------------------------------------------------------10（四）、多重共线性-------------------------------------------------------------------------------------10（五）、逐步回归分析----------------------------------------------------------------------------------11（六）、异方差检验-------------------------------------------------------------------------------------13（七）、自相关检验-------------------------------------------------------------------------------------14（八）、最终模型估计结果----------------------------------------------------------------------------15五、结论和政策建议---------------------------------------------------------------------------15六、不足与展望--------------------------------------------------------------------------------16七、参考文献------------------------------------------------------------------------------------16八、附录：原始数据---------------------------------------------------1819 农村劳动力转移的影响因素的实证分析摘要：本文对影响农村劳动力转移的三个因素：城乡收入差距、城镇失业率、城乡消费支出进行实证研究。研究结果表明：城乡收入差距是造成农村劳动力转移的主要诱因，城乡收入差距扩大造成了大量的农村劳动力向城镇转移，而城镇失业率则是潜在的就业风险成本因素，只有消除这些潜在的就业风险成本因素农村劳动力转移才具有持久性。以此提出相关政策建议来促进社会的和谐发展。关键词：农村劳动力转移；城乡收入差距；城镇失业率；城乡消费支出；实证分析Abstract:inthispaper,threefactorsofrurallabortransfer:theincomegapbetweenurbanandruralareas,theunemploymentrateincitiesandtowns,urbanandruralconsumptionexpenditureofempiricalresearch.Theresultsshowthat:theincomegapbetweenurbanandruralareasisthemaincauseofthetransferofrurallaborforceinurbanandruralincomegap,causingalargenumberofrurallabortransfertocitiesandtowns,theunemploymentrateistheemploymentcostofriskpotentialfactors,onlytheeliminationofrurallaborforceofthesepotentialemploymentcostofriskfactorstransferhaspersistence.Toputforwardrelevantpolicyrecommendationstopromotetheharmoniousdevelopmentofsociety.Keywords:rurallabortransfer;incomegapbetweenurbanandruralareas;urbanunemploymentrateofurbanandruralconsumptionexpenditure;empiricalanalysis一、引言19 20世纪80年代初，家庭联产承包责任制的推行，以及随后城市的各项改革的陆续开展，使农村劳动力大规模向当地乡镇企业和城市转移。农村劳动力转移是指农村剩余劳动力向非农产业、城市及城镇的转移过程,涉及到产业与空间的双重转移。农村劳动力转移问题是众多发展中国家普遍关注的问题。尤其是近年来,在“民工潮”的背景下,中国的农村劳动力转移问题正引起社会各界的广泛关注和讨论。加快农村剩余劳动力的转移，实现农业的非农化是提高农民收入、缩小城乡收入差距和实现农业现代化的重要途径。据统计，1978-2004年农业就业人数占全社会就业总人数的比重由74．5%下降到46．9%，下降了27．6个百分点。我国农村劳动力资源丰富，但是大批农民开始向城市转移，形成了蔚为壮观的农民进城潮流。究其原因，城乡收入差异是农村劳动力向城市转移的主要驱动力。此外，农村劳动力的进城运动还受到其他多种因素的影响。本文通过对农村劳动力转移理论和相关研究的简单回顾及评价,以国家统计局提供的数据为依据,经过理论模型构建和实证检验分析,探讨了农村劳动力向城市转移的诸多影响因素，并在此基础上总结了促使我国农村劳动力合理转移的若干政策启示。二、文献综述国外在对农村劳动力转移问题的研究中,目前比较经典的研究模型包括刘易斯的二元经济论、拉尼斯—费景汉模式、乔根森模式、托达罗人口流动模型及其哈里斯的补充,19 这些模型解释了发展中国家农村劳动力转移的动力、特点及机制。刘易斯模型认为城市工业部门的工资高于农业部门,收入的差异与转移的无障碍,以及资本积累扩张形成了剩余劳动力源源不断的转化;拉尼斯—费景汉模式考虑了农业生产率的增长,但是依然认为工业部门不存在失业,只要工业部门的工资水平高于农业部门,农村隐性剩余劳动力还是会源源不断向城市转移;乔根森模式认为转移的动力在于需求结构与消费结构的改变;托达罗考虑了城市工业部门存在大量的失业,他把劳动力转移的动力归结为预期收入,这样解释了即使在城市存在失业的情况下,剩余劳动力的乡城移动依然会进行。中国目前以及可预见的未来，正在和将会经历一个伟大的变革时期。在这个转型时期,农村劳动力转移是构建现代社会的重要纽带,也是实现转型的基本内容之一。国内在对农村劳动力转移问题的研究中,大多是在借鉴相关模型的基础上结合我国的现实状况做出部分改进,从而获得有益的启示。蔡昉(2000)从微观层面研究农村劳动力外出的直接原因。潘文卿(1999)认为劳动力转移从低效率的农业部门转向高效率的非农业部门能够提高全社会的总体劳动生产率,从而带动国民经济的高速增长。李实(1999)则通过对农村劳动力流动的收入分配效应的实证分析,认为农村劳动力流动可以提高外出打工户的家庭收入水平,还会抑制农村居民收入差距的扩大、对缓解城乡居民收入差距的扩大发挥积极的作用。廖楚晖(2004)则通过实证分析认为我国农村劳动力转移与农民收入增长呈正向关系。刘建进(2002)的研究表明,人力资本对劳动报酬的影响越来越明显,其对劳动力转移的影响也较大。19 程名望（2006）认为农村劳动力转移是我国工业化必须面对的重大课题，他更多是从宏观经济的视角看城镇的拉力，特别是城镇工业技术进步，是农村劳动力转移的根本动因。目前已有研究大多侧重农村劳动力转移的动力机制、制约因素和收入分配等方面的研究，并应用统计回归分析方法和趋势分析进行农村劳动力转移和收入差距之间的定量分析。但是，城乡收入差距只是农村劳动力转移的一个影响因素,非农收入的实际效用变动因素和非农收入投入成本的变动因素也明显影响到农村劳动力的转移。本文的研究不仅研究了城乡收入差距对农村劳动力转移的影响，还加入了由于城乡消费支出差异和城镇失业率作为因素进行实证分析来说明各因素对农村劳动力转移的影响程度以及为促使劳动力的合理转移提供相关建议来促进社会和谐发展。三、数据及模型建立（一）、数据来源本文以2003～2012年为样本期，搜集各年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》以及《中国人口统计年鉴》数据，进行测算。本文不是直接选取每年农村劳动力转移数量，因为它不好获取。因此在本文的分析中引入了转移比率（transfer）19 的概念，且文中的转移比率是考察农村劳动力向城镇转移的变量，其计算公式为：转移比率=（本年的农村人口-去年的农村人口-去年的农村人*本年的人口自然增长率）/本年的农村人口。农村人口的向外转移量不仅仅包括城镇的转移，但是由于农村人口的向外转移量与农村人口向城镇的转移量高度相关，本文分析时就用农村人口的向外转移量作为向城镇转移量的替代变量。城乡收入差距可以看作农村劳动力转移的货币效用，而收入差距的数据本文采用的则是：当年的城乡收入差距=当年城镇居民的人均收入-同年农村居民的人均收入。城市消费支出水平直接影响劳动力转移的货币成本，城镇失业率影响转移人口寻找工作的时间及难度,构成农村劳动力转移的非货币成本。以上指标虽不能完全囊括农村劳动力转移的成本和效用,但具有典型性、代表性,又可以量化,因此,本文选用城乡居民收入差距、城乡消费支出比率(expenditure)、城镇失业率(unemployment)作为农村劳动力转移比率(transfer)的解释变量,在单位根检验和协整关系检验的基础上,建立回归模型，进行实证分析研究。（二）、模型建立首先我们设定了一般模型：Y=f（X1，X2，X3）Y——劳动力转移比率X1——城乡居民收入差距X2——城镇失业率X3——城乡消费支出比率建立回归方程：Y=C+B1X1+B2X2+B3X3+Ut，以此来分析三个变量跟劳动力转移之间的关系。四、实证检验(一)单位根检验19 如果随机变量是非平稳序列时，进行格兰杰因果检验时会出现“伪回归”现象，以此作出的结论很可能是错误的。因此，在进行协整分析以前，必须对分析序列的平稳性进行单位根检验。本文采用ADF检验对原序列及一阶差分序列进行平稳性检验，检验结果见表1。由表1可知，在1的置信水平下，各序列是一阶单整的，即临界水平1%、5%、10%的情况下，其t值都小于增广迪基-富勒检验统计量则可以证明农村劳动力转移与城乡居民收入差距、城乡消费支出、城镇失业率的时间序列之间是具有平稳性的。t-Statistic  Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.873623 0.0029Testcriticalvalues:1%level-3.0074065%level-2.02119310%level-1.597291表1(二)协整检验本文采用JohansenCointegrationTest法来展开以农村劳动力转移为基准的协整分析。本文实验中采用的滞后阶数为2,均采用具有截距项和趋势项的形式。协整检验结果如下表所示,本实证结果由EVIEWS5.0给出。城乡收入差距与转移比率协整检验的迹统计量为24.55559,大于5%显著性水平下的临界值 15.49471,即可以认为在95%的置信程度下拒绝不存在协整关系的原假设(原假设为r=0),也就是表明城乡收入差距与转移比率之间存在协整关系。城乡消费支出比率与转移比率协整检验的迹统计量为9.851466,小于5%显著性水平下的临19 界值15.49471,即认为在95%的置信程度下接受不存在协整关系的原假设,也就是表明城乡消费支出比率与转移比率之间不存在着协整关系。城镇失业率与转移比率协整检验的迹统计量为21.31121,大于5%显著性水平下的临界值15.49471,即认为在95%的置信程度下拒绝不存在协整关系的原假设,也就是表明城镇失业率与转移比率之间存在着协整关系。由上文的单位根检验获知农村劳动力转移影响因素中变量的原序列为非平稳序列,一阶差分后都是平稳序列。上文又对各变量序列进行了协整检验,得出变量之间存在协整关系的结论：城乡收入差距和城镇失业率之间存在协整关系，但是城乡消费支出比率与农村劳动力转移之间不存在协整关系，即将城乡消费支出的因素剔除，此因素对农村劳动力转移的影响不大。然后，对于存在协整关系的变量之间可以进行回归分析,以便进一步研究变量间的相互影响程度。H0特征值迹统计量5%临界值P值城乡收入差距与转移比率r=0 0.929032 24.55559 15.49471 0.0017r<=1 0.345526 3.391387 3.841466 0.0155城乡消费支出比率r=0 0.671998 9.851466 15.49471 0.0023与转移比率r<=1 0.110146 0.933587 3.841466 0.0339城镇失业率r=0 0.869773 21.31121 15.49471 0.0059转移比率r<=1 0.464966 5.003407 3.841466 0.0253表格2(三)回归模型从回归结果可以看出:解释变量城乡居民收入差距、城镇失业率的P值都在5%的可接受区域,t值均较大,19 说明对被解释变量的解释力都是很显著的，但是城乡消费支出比率P值大于5%，说明可能存在多重共线性。其中,城乡收入差距的系数为正值,说明城乡居民收入差距对农村劳动力的转入会产生刺激性的动力;城镇失业率的系数是负值,说明潜在的就业风险成本,阻碍着农村劳动力向城镇的转移,只有消弱这些潜在就业风险成本因素,农村劳动力的转移才可能具有持久性。VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.0656150.0634751.0337080.0210X12.66E-076.80E-070.3914960.0007X2-0.0153770.013269-1.1588620.0015X30.0224350.0173621.2922190.3118R-squared0.986375    Meandependentvar0.073690AdjustedR-squared0.986562    S.D.dependentvar0.003446S.E.ofregression0.003229    Akaikeinfocriterion-8.343928Sumsquaredresid6.26E-05    Schwarzcriterion-8.222894Loglikelihood45.71964    F-statistic1.415153Durbin-Watsonstat2.119792    Prob(F-statistic)0.000417表格3拟合优度检验：由上面的初步拟合结果见，R^2=0.986375，修正的决定系数为0.986562,可见，两个值都大于0.9，说明模型对数据的拟合程度较好。（4）、多重共线性检验利用简单相关系数检验法，通过Eviews构建简单相关系数矩阵，如下：YX1X2X3Y1.000000-0.0278980.9969610.83634119 X1-0.0278981.000000-0.0247830.070179X20.996961-0.0247831.0000000.867325X30.8363410.0701790.8673251.000000由表可见，X2和X3的相关系数的绝对值：|r|>0.8，这两个样本变量之间高度相关，因而样本存在多重共线性。（5）、逐步回归分析分别求Y对X1、X2、X3的一元回归Y对X1的一元回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.0781760.00328223.819810.0000X1-4.27E-072.96E-07-1.4396180.0079R-squared0.995758    Meandependentvar0.073690AdjustedR-squared0.986478    S.D.dependentvar0.003446S.E.ofregression0.003257    Akaikeinfocriterion-8.439220Sumsquaredresid8.49E-05    Schwarzcriterion-8.378703Loglikelihood44.19610    F-statistic2.072499Durbin-Watsonstat2.272680    Prob(F-statistic)0.000933Y对X2的一元回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.0770780.0524541.4694540.0099X2-0.0008150.012606-0.0646130.0361R-squared0.768522    Meandependentvar0.073690AdjustedR-squared0.764413    S.D.dependentvar0.003446S.E.ofregression0.003654    Akaikeinfocriterion-8.209375Sumsquaredresid0.000107    Schwarzcriterion-8.148858Loglikelihood43.04687    F-statistic20.04175Durbin-Watsonstat2.810386    Prob(F-statistic)0.000068Y对X3的一元回归VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.0372010.0206681.7999310.1096X30.0118220.0066891.7674590.1151R-squared0.280829    Meandependentvar0.07369019 AdjustedR-squared0.190932    S.D.dependentvar0.003446S.E.ofregression0.003099    Akaikeinfocriterion-8.538508Sumsquaredresid7.68E-05    Schwarzcriterion-8.477991Loglikelihood44.69254    F-statistic3.123913Durbin-Watsonstat2.269234    Prob(F-statistic)0.115131通过比较各个R^2，X1的相关性最强，因此选择X1城乡收入差距作为第一个解释变量，形成一元回归模型。第二步：将剩余变量分别加入模型。城乡收入差距X1与城镇失业率X2VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.1133870.0540112.0993400.0739X1-5.10E-073.33E-07-1.5316050.0095X2-0.0082530.012634-0.6532310.0145R-squared0.981392    Meandependentvar0.073690AdjustedR-squared0.977504    S.D.dependentvar0.003446S.E.ofregression0.003380    Akaikeinfocriterion-8.298393Sumsquaredresid8.00E-05    Schwarzcriterion-8.207617Loglikelihood44.49196    F-statistic1.175346Durbin-Watsonstat2.049342    Prob(F-statistic)0.000086城镇失业率X1与城乡消费支出比率X3VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.0291340.0564530.5160710.6217X11.06E-076.82E-070.1552370.0010X30.0140750.0161740.8702330.4130R-squared0.883296    Meandependentvar0.073690AdjustedR-squared0.878523    S.D.dependentvar0.003446S.E.ofregression0.003307    Akaikeinfocriterion-8.341945Sumsquaredresid7.66E-05    Schwarzcriterion-8.251170Loglikelihood44.70973    F-statistic1.383466Durbin-Watsonstat2.250629    Prob(F-statistic)0.011666由上述可知X2城镇失业率获得的R^2最大，作为第二个解释变量。19 同时观察X3.由于P值大于5%，我们决定剔除X3变量。（六）、异方差检验（怀特检验）WhiteHeteroskedasticityTest:F-statistic0.262669    Probability0.890224Obs*R-squared1.736458    Probability0.784085TestEquation:DependentVariable:RESID^2Method:LeastSquaresDate:05/22/09Time:08:32Sample:20032012Includedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C-0.0047890.009016-0.5311100.6181X16.53E-099.62E-090.6786130.5275X1^2-2.95E-134.30E-13-0.6858530.5233X20.0022520.0043300.5202280.6251X2^2-0.0002660.000520-0.5115290.6308R-squared0.173646    Meandependentvar8.00E-06AdjustedR-squared-0.487438    S.D.dependentvar1.15E-05S.E.ofregression1.40E-05    Akaikeinfocriterion-19.21279Sumsquaredresid9.75E-10    Schwarzcriterion-19.06150Loglikelihood101.0639    F-statistic0.262669Durbin-Watsonstat2.530620    Prob(F-statistic)0.890224由上述表可知：nR^2=1.736458,由White检验可知，在α=0.05下，X^20.05（2）=5.99>1.736458，因此不存在异方差性。（七）、自相关检验利用DW检验：19 DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/22/09Time:07:15Sample:20032012Includedobservations:10VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C0.1133870.0540112.0993400.0739X15.10E-073.33E-071.5316050.1695X2-0.0082530.012634-0.6532310.5345R-squared0.981392    Meandependentvar0.073690AdjustedR-squared0.977504    S.D.dependentvar0.003446S.E.ofregression0.003380    Akaikeinfocriterion-8.298393Sumsquaredresid8.00E-05    Schwarzcriterion-8.207617Loglikelihood44.49196    F-statistic1.175346Durbin-Watsonstat2.049342    Prob(F-statistic)0.000986假设H0：ρ＝0，Ut即不存在一阶自相关；H1：ρ≠0,即Ut存在一阶自相关。由上述可知DW＝2.049342，当n＝10，k＝2时，查表所得dL＝0.6971，dU＝1.641，4－dU＝3.359因此，dU