试谈经济增长对区域就业总量及结构的空间影响差异

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1、试谈经济增长对区域就业总量及结构的空间影响差异经济增长对区域就业总量及结构的空间影响差异论文导读：本论文是一篇关于经济增长对区域就业总量及结构的空间影响差异的优秀论文范文,对正在写有关于就业论文的写有一定的参考和指导作用,就业增长呈现出非一致性和负相关关系，总体而言，经济增长对增加就业量具有推动作用。周可可（2007）模仿经济增长的就业弹性概念，构建各产业经济增长的就业弹性系数指标，分析了各产业经济增长对就业的作用。结果显示经济增长的就业弹性系数存在很大的差异，全国的产业结构使得经济增长对就业的拉动作

2、用减小。李路勇（2008）认为我国内容摘要：本文利用动态偏离份额模型与过滤的动态偏离份额模型对全国30个省份（不包括海南和台湾）就业总量及三产业就业量受全国经济增长的影响程度进行了比较分析。研究结果显示：全国经济增长对各省份就业量的推动作用存在很大差异；不同产业就业量受全国经济增长的影响也存在很大差异。　　关键词：经济增长区域就业就业结构空间自相关　　经济增长与高水平就业一直都是各国政府宏观经济政策的主要目标。为了增加我国的就业量，政府也采取了很多积极的就业政策。改革开放以来，我国经济增长速度不断加快

3、，就业总人口虽然从2000年71150万人逐年增加到2008年的77480万人，但经济增长的速度与就业量增加的水平存在严重的不协调、不均衡。尽管根据美国经济学家奥肯指出的经济增长与就业增加应该同步发展，即经济增长速度越快，各国的就业人数总量就越多，然而，随着我国人口的增加，就业理由还是日益突出。从长期来看，就业水平的增加速度跟不上经济的发展会反过来抑制我国经济的发展。因此，经济增长对就业总量及结构的影响已经引起了政界和学界共同的广泛关注。　　目前，国内有关经济增长对就业总量及结构影响的研究大致从两个角

4、度分析：　　一是从全国的角度分析经济增长与就业的关系。如王瑞云（2006）认为我国经济增长与就业总量的增长基本上协调一致，但个别年份经济增长对于就业增长呈现出非一致性和负相关关系，总体而言，经济增长对增加就业量具有推动作用。周可可（2007）模仿经济增长的就业弹性概念，构建各产业经济增长的就业弹性系数指标，分析了各产业经济增长对就业的作用。结果显示经济增长的就业弹性系数存在很大的差异，全国的产业结构使得经济增长对就业的拉动作用减小。李路勇（2008）认为我国经济增长对就业增长的作用并非等比例变化，不同

5、区域或时期经济增长所带来的就业效应不同。　　二是从不同的省份为出发点，分析经济增长对就业总量及结构的影响。路鲁（2008）采用VAR模型和ECM模型通过Granger因果检验对北京经济增长与就业的相互关系进行了分析，结果表明从1986年以来，北京的经济增长没有带动就业量的增加。李艳（2009）分析了吉林省经济增长没有明显带动就业的增长，反而就业量显著降低的理由。蔡冬冬（2010）利用就业弹性理论分析了辽宁省总的就业弹性和三次产业的就业弹性，结果显示辽宁省经济增长对就业量的增加有一定的推动作用，但作用效

6、应不大。总的来说，国内学者从宏观上分析经济增长对就业总量及结构的影响时很少考虑各地所受的影响，而从区域出发，以各地区为背景，单独分析某个地区经济增长对就业总量及结构的影响又较少考虑全国经济增长的作用。　　国外学者MatiasMayor（2008）和GianPietroZacer（2011）利用偏离份额模型分别对西班牙和意大经济增长对区域就业总量及结构的空间影响差异由写论文的好帮手.zbjy.提供,.利的就业进行了分析，并且在分析不同区域的就业时考虑了就业的空间自相关性理由。UirichZierahn（

7、2010）在分析德国的就业理由时也考虑了区域之间的空间自相关性。而我国在分析区域就业理由时，对空间自相关考虑得比较少。因此，本文利用30个省、市、自治区不同产业的就业数据，根据过滤掉空间自相关因子后的空间偏离份额模型，分析全国经济增长对区域就业总量及结构的影响程度，并进行了比较差异分析。　　理论模型的构建　　在研究经济增长对区域就业结构及总量时，学者们基本上都是研究单个省份内就业总量及结构的变化，几乎没考虑邻近省份的就业结构对本省份就业结构的影响，即区域与区域之间的就业结构及总量存在空间上的自相关性。

8、因此本文采用国外学者MatiasMayor（2008）提出的空间过滤法过滤掉邻近区域就业结构及总量的影响，利用偏离份额模型分析全国经济增长对各省就业结构及总量的贡献率，并进行了比较分析，公式如下：　　△Xij=X`ij-Xij=Xijr+Xij（rij-r）+Xij（rij-ri）　　（1）　　Xij表示区域j产业i在基年就业总量；X`ij表示区域j产业i在末年的就业总量；S表示产业的个数；N为区域的个数。　　传统的偏离份额法最大的缺点在于：第一，没有考