中国农业产出波动与就业波动关联性的实证分析

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1、中国农业产出波动与就业波动关联性的实证分析中国农业产出波动与就业波动关联性的实证分析一、农业产出波动与就业波动关联性的理论分析　　在农业生产过程中，.L.产出波动对劳动投入的波动会产生影响。从宏观层面分析，一是因为农业的实际产出受到需求因素的约束，需求的不确定性使得农业企业在作产出计划以及相应的劳动投入计划时的波动性大；二是农业尤其是传统农业是以劳动密集型为主的产业，劳动投入的波动性可能对产出波动的影响更加明显。从微观层面来讲，一方面，劳动力是企业从事生产的主要生产要素，劳动投入的波动性会带来产出的波动；另一方面，企业在做产出计划时会相应地对劳动力需求作出计划，实际产出的波动性也会对劳动投入

2、的波动产生一定影响。因此，本文提出农业产出波动与就业波动存在关联性这样的假说，并以中国农业发展为例进行实证检验。　　二、中国农业产出波动与就业波动关联性的实证分析　　在数据的选取和处理上，本文选取了中国农业发展从19782010年的增加值和就业的年度数据。由于研究的是产出和就业的增长波动，本文考察了中国农业增加值增长率序列和农业就业增长率序列，每个序列都是通过对19782010年中国农业发展的年度数据取对数后做一阶差分得到的实际增长序列，其中为剔除物价因素的影响，农业增加值增长率序列是按照1978年不变价处理后得到的可比口径增加值增长率序列。此外，还需要用Hodrick-Prescott滤波

3、法对农业产出增长率和就业增长率进行趋势分解，将农业增加值和就业时间序列中的长期趋势成分和波动成分分离，通过剔除长期趋势成分，而获得周期波动部分，即通过HP滤子得到农业增加值波动序列和就业波动序列，分别用X与Y表示。文中所需数据均来自于《中国统计年鉴》，数据分析采用Eviews6.0软件。　　(一）中国农业产出波动与就业波动的相关关系分析　　1.平稳性检验。动态计量经济理论要求在进行宏观经济实证的分析时，首先必须进行变量的平稳性检验，否则分析时会出现伪回归现象。常见的非平稳时间过程就是单位根过程，本文选择ADF方法进行单位根检验。对ADF检验，检验统计量是检验回归滞后因变量的t统计量，由于是单

4、边检验，当计算得到的t统计量的值小于临界值时拒绝原假设即否定存在单位根。计量结果见表1。　　由表1可以看出，X和Y均存在单位根，是非平稳时间序列，需要进行差分变换。经一阶差分后均显平稳性，为一阶单整序列。ADF检验表明，不宜直接采用两变量的水平值进行研究，但可以利用一阶差分进行分析。　　2.协整性检验。由于经济时间序列的协整关系不仅可以有效地解决利用非平稳时间序列建立模型所可能产生的伪回归问题，而且它一般具有明显的经济含义，表示变量之间存在着共同的趋势，具有长期的均衡关系。因此，可以利用协整关系检验判断变量之间长期的关系。本文用Johansen协整检验法进行协整检验，结果见表2。　　由表2可

5、知，第一行检验原假设不存在协整关系，在5%显著性水平上被拒绝，说明两变量间存在协整关系。第二行检验原假设至多存在一个协整关系，在5%显著性水平上被接受，说明两变量之间确实存在唯一的协整关系，即X和Y之间存在长期均衡关系。　　（二）中国农业产出波动与就业波动的因果关系分析　　虽然中国农业产出波动和就业波动两个变量之间存在相关关系，但这种相关关系可能是平行关系，也可能是因果关系，因此，需要对农业产出波动和就业波动进行Granger因果检验。实证检验结果如表3显示，两个假设条件均被拒绝，即接受假设：X是Y的因，Y是X的因，即中国农业产出波动与就业波动存在Granger双向因果关系。　　（三）中国农

6、业产出与就业波动的互动关系分析　　为了能从动态角度更好地深入分析两者间的互动关系，即反映中国农业产出波动与就业波动之间的短期互动关系，本文进一步对其作脉冲响应分析。通过Eviews6.0软件得到中国农业产出波动和就业波动脉冲响应分析图（如下图1）。其中横轴表示冲击作用的滞后期数，纵轴表示脉冲响应函数值。图中的实线为脉冲响应函数值随时间的变化路径，两侧虚线为响应函数值加、减两倍标准差的置信带。　　由上图的脉冲响应函数曲线可以看出，农业产出波动对就业波动一个标准差大小的信息冲击的响应，可以看出瞬间就有一个正向响应，这种正向效应是递减的，表明就业波动受到约束，产出波动开始向趋势值靠近，由于调整的惯

7、性，直至第2期降到最低点后才又开始回升。并于第2期和第3期分别达到负向和正向的最大值，直至达到长期均衡。由此可见，对于来自农业就业波动的冲击，中国农业产出波动的路径在前4期处于一种相对剧烈的波动状态，但这种状态并不持久，在第5期回复到原来水平并转变为一种稳定的、微弱的负向响应，说明中国农业产出波动与就业波动之间确有联系，但这种联系逐年弱化，最终趋于稳定。而从农业就业波动对来自农业产出波动的一个标准差冲击的响应