云南失业率影响因素研究与回归诊断

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1、云南失业率影响因素研究与回归诊断  【摘要】本文基于统计年鉴中云南省2000—2011年失业率和与之相关的数据,运用线性回归方法,建立了用于描述云南省失业率与相关变量之间定量关系的拟合模型,并对模型进行了异方差检验、序列自相关分析和异常点的检验。该模型对于探讨造成云南省失业率影响因素具有一定的启示作用。【关键词】失业率影响因素线性回归模型一、引言失业率是指失业人口(一定时期有工作意愿而仍未有工作的劳动力人口)占劳动人口的比率。失业是市场经济不可避免的一种经济社会现象。但失业人员数量过多,失业率过高,不仅会给失业者本人及家庭带来极大冲击,也会对经济发展和

2、社会稳定构成重大威胁。因此,把失业率控制在社会可承受的范围内,是市场经济环境下国家政府的重要目标之一。4目前国内关于失业率的研究已取得一定的成果。田力(2003)研究了影响失业率的主要因素及降低失业率的对策,利用数学的穷举法,就影响供给的因素、影响需求的因素以及同时影响供求双方的因素三个方面,分析了与失业密切相关的七大因素,但其研究缺乏一个量化的统计模型。程红莉和刘强(2003)以全国30个省市的相关数据为样本研究了区域失业率差异影响因素。陈幼芳和张天会(2006)对云南的失业率进行了预测和研究,其贡献在于给出了比较全面的预测模型,但是缺乏对模型的检验

3、。本文使用线性回归模型对云南省失业率的影响因素进行实证研究,通过变量选择方法,筛选得到了对失业率具有显著影响的因素,并建立了拟合模型,该模型通过了异方差性、序列相关性和异常值检验。二、数据与变量选择1、数据来源本数据来源于云南统计局网站(http://www.stats.yn.gov.cn/TJJMH_Model/default.aspx)上统计公报公布的2001—2011的相关数据。2、变量选择本文的失业率的影响因素的研究主要考察在众多因素中哪些因素对失业率具有显著的影响。我们首先给出自变量的待选变量集。奥肯定律认为经济增长与失业率是负相关的,故首先

4、考虑把GDP引入待选变量集中。此外,由于失业保险是解决失业所产生的不利因素的社会机制,故考虑把享受失业保险人数、失业保险参保人数、失业保险金收入额也引入待选变量集中。云南劳动力资源供给的潜力相当大,这将给云南的就业形势造成不容忽视的压力,故而把人口总数4也引入变量集。固定资产投资是生产规模的重要表征,对就业情况产生着重要影响,故此,应将其也引入变量集中。综上,我们选取失业保险参保人数(十万人)、享受失业保险人数(万人)、GDP(千亿元)、人口总数(千万人)、失业保险金收入额(亿元)、生产性固定投资总额(百亿元)为自变量,以城镇登记失业率(%)为响应变量

5、。三、模型的建立1、用普通最小二乘法(OLS)估计模型综上分析,我们建立云南省失业率影响因素分析的六元回归预测模型:y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+a6x6其中,x1系参保人数(十万人)、x2系享受失业保险人数(万人)、x3系GDP(千亿元)、x4系人口总数(千万人)、x5系失业保险金收入额(亿元)、x6系生产性固定投资总额(百亿元)、y系城镇登记失业率(%)。回归方程的F检验的p值为0.016  六、异常点检验异常点即为在预设统计模型下明显与大多数数据点的统计规律不一致的数据点。在线性模型下,异常点可采用下述的均值漂移模型

6、来检验,该模型的向量形式可表示为,4hi=(0,…,1,…,0)T。其中hi中第i个元素为1,其余元素为0,X为自变量矩阵,Y为因变量向量。若显著,说明第i个点的均值有漂移,则该点不符合既定的线性回归方程yi=x而说明第i个点为异常点。为了检验是否显著,我们采用参数显著性检验方法。对异常点的检验过程如下:新增加一个自变量z,可疑点所对应的取值为1,其他元素取值为0,在模型(1)加入变量z再进行线性回归,若z的系数显著,则判定相应的样本点为异常值点。经过计算,在5%的显著性水平下,2000年和2002年的数据中变量z通过了系数的显著性检验(其p值分别是0

7、.014和0.006),故判定其为异常值点。将2000年和2002年的数据点剔除,利用剩余十个年度的数据重新进行逐步回归得到由x1和x4组成的模型,并得到以下的拟合方程:y=-9.581-0.216x1+3.969x4,R=0.943,F=57.932可见,剔除2000年和2002年的异常点后,R变大了,表明模型的拟合优度得到了改善。F检验(p=0.0004

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