廣州市社會從業(yè)人員規(guī)模預測：2011～2015年

蘇　明，蒲火元(.廣東外語外貿大學 南國商學院，廣東　廣州　50545；.廣州市統(tǒng)計局，廣東　廣州　50030)

隨著我國中心城市的加速發(fā)展，廣州作為珠三角的核心城市、廣東省的省會城市，將會吸引更多的外來人口前來發(fā)展，導致勞動力供給量不斷加大，就業(yè)壓力進一步加大；另一方面，黨中央為應對全球金融危機的影響，提出了“保增長、調結構、促改革、惠民生”的總體部署，掀起了新一輪轉方式、調結構的序幕?！巴硕M三”所帶來的就業(yè)存量動蕩，經(jīng)濟結構調整和產(chǎn)業(yè)升級引起的“資本有機構成”的提高，勞動力市場的日漸完善和戶籍制度的改革等一系列因素，必然引起勞動力在各行業(yè)和各區(qū)域間的流動和轉移，從而影響著從業(yè)人員規(guī)模發(fā)生相應的變化。對從業(yè)人員規(guī)模進行預測分析，對于廣州市這樣一個國家級特大城市來說，有著重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

一、ARIMA模型的構建思路

自回歸滑動平均混合模型簡稱ARIMA，模型是一類常用的隨機時間序列模型，由博克斯(Box)、詹金斯(Jenkins)創(chuàng)立，亦稱B-J方法。它是一種精度較高的時間序列短期預測方法，其基本思想是：某些時間序列是依賴于時間t的一簇隨機變量，構成該時間序列的單個序列值雖然具有不確定性，但整個序列的變化卻有一定的規(guī)律，可以用相應的數(shù)據(jù)模型近似地描述。通過對該序列的分析研究，能夠更本質地認識時間序列的結構和特征，達到最小方差意義下的預測。

ARIMA(p,d,q)模型中，AR指自回歸，p為模型的自回歸項數(shù)；MA為移動平均，q為模型的移動平均項數(shù)；d為實踐序列成為平穩(wěn)數(shù)列之前必須取其差分的次數(shù)。其一般的表達式為：

yt=φ1yt-1+φ2yt-2+…+φpyt-p+ut-θ1ut-1-θ2ut-2-…-θqut-q

二、ARIMA模型的應用

表11978～2010年廣州市社會從業(yè)人員數(shù)(萬人)

年份從業(yè)人員1978266．901979266．931980275．051981282．611982293．771983298．21984305．441985313．471986321．921987328．971988333．98年份從業(yè)人員1989333．741990341．151991355．951992371．121993388．961994399．151995407．781996412．211997428．211998445．391999454．89年份從業(yè)人員2000496．262001502．932002507．022003521．072004540．712005574．462006609．042007664．092008714．542009738．702010789．11

根據(jù)ARIMA模型的前提條件，建立模型的時間序列方法是以平穩(wěn)隨機時間序列為前提的。選取廣州市1978～2010年社會從業(yè)人員歷史數(shù)據(jù)(見表1)，令其為E，為減少序列的波動影響，對原序列進行自然對數(shù)處理，記為LE，并對其進行平穩(wěn)性檢驗與處理。

1.序列的平穩(wěn)性檢驗

表2　時間序列LE的逐期差分平穩(wěn)性檢驗結果

從表2看，序列LE的ADF檢驗t統(tǒng)計量值是1.35，比顯著性水平為10%的臨界值都大，所以不能拒絕原假設，序列存在單位根，是非平穩(wěn)的，因此，需要對序列LE進行逐期差分，以形成新的平穩(wěn)時間序列。一階差分序列ILE的ADF檢驗t統(tǒng)計量值是-3.16，仍比顯著性水平為10%的臨界值都大，所以一階差分后還是非平穩(wěn)的。二階差分序列IILE的ADF檢驗t統(tǒng)計量值是-3.96，小于顯著性水平為1%的臨界值，表明至少可以在99%的置信水平下拒絕原假設，認為序列IILE不存在單位根，為平穩(wěn)序列。

2.模型的識別與建立

圖1　時間序列IILE的自相關-偏自相關

(1+0.9012B-0.1496B2-0.525B3)(1-B)2log(IILEi)=(1-0.6280B+1.1898B2)ut

3.模型的檢驗

圖2　殘差序列的自相關—偏自相關分析

從方程估計結果看出，各滯后多項式的倒數(shù)根都在單位圓以內，說明過程既是平穩(wěn)的，也是可逆的。參數(shù)估計之后，還應對ARIMA模型的適合性進行檢驗，即對模型的殘差序列et進行白噪聲檢驗。常用殘差序列的x2檢驗，檢驗結果以及殘差序列的自相關—偏自相關分析圖，如圖2所示。

從圖2可以看出，殘差序列的自相關系數(shù)均落入隨機區(qū)間，表明殘差序列是純隨機的。

三、模型的預測效果評估

利用1978～2010年就業(yè)人員總量真實值與模型擬合值進行預測效果評估。利用Eviews軟件技術模型的偏差率(預測均值與序列時間值的偏差程度)為0.000074，方差率(預測方差與序列實際方差的偏離程度)為0.000874，協(xié)變率(衡量系統(tǒng)誤差的大小)為0.999052，平均絕對百分誤差為9.625156，說明模型的擬合程度較好，預測的精度較高(見圖3)。

圖3　ARIMA(3,2,2)模型擬合值與實際值對比

因此，利用模型對2011～2015年從業(yè)人員的總體規(guī)模進行預測，預測結果如表3所示。

從模型預測結果看，到2015年年末——“十二五”規(guī)劃結束年，廣州市從業(yè)人員規(guī)模將達到913.54萬人，與2010年末相比，從業(yè)人員將增加124.43萬人，年均增加24.87萬人，增幅為3.0%?？傮w上看，“十二五”期間，廣州市就業(yè)形勢將繼續(xù)保持平穩(wěn)向好的發(fā)展態(tài)勢，就業(yè)人員整體規(guī)模無論在絕對數(shù)量還是增幅方面，都呈現(xiàn)出平穩(wěn)增長的跡象。

表3　廣州市2011～2015年從業(yè)人員預測結果　(萬人)

四、結　語

通過對1978～2010年廣州市社會從業(yè)人員數(shù)據(jù)序列進行分析和建立模型，檢驗結果表明，ARIMA(3,2,2)模型的擬合程度較好，預測效果良好?！笆濉逼陂g，隨著廣州市社會從業(yè)人員規(guī)模的不斷擴大，需要加快經(jīng)濟轉型升級，發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè)；大力發(fā)展民營經(jīng)濟，促進中小企業(yè)發(fā)展；發(fā)揮廣州亞運會的效應，加大招商引資力度；完善勞動力市場，制定積極合理的就業(yè)政策等措施，以促進就業(yè)。

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