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    基于多變量非穩(wěn)態(tài)時(shí)間序列模型的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給預(yù)測(cè)

    2018-06-15 06:46:54李崇梅王文軍胡際蓮
    統(tǒng)計(jì)與決策 2018年10期
    關(guān)鍵詞:勞動(dòng)力供給變量

    李崇梅,王文軍,胡際蓮

    (1.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 人文學(xué)院,四川 雅安 625014;2.中國科學(xué)院廣州能源研究所,廣州 510640;3.重慶三峽學(xué)院,重慶 萬州 404000)

    0 引言

    傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型在解決變量變動(dòng)差異而導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)性影響方面具有一定的局限性,當(dāng)非平穩(wěn)時(shí)間序列之間不存在協(xié)整關(guān)系時(shí),傳統(tǒng)回歸模型會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象,影響預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。狀態(tài)空間模型通過將不可觀測(cè)的狀態(tài)變量并入可觀測(cè)模型,利用卡爾曼濾波進(jìn)行分析,可以有效地提高模型的有效性。中國正在進(jìn)入老齡化社會(huì),勞動(dòng)力供給的結(jié)構(gòu)性問題十分突出,勞動(dòng)力供給劉易斯拐點(diǎn)已到來,改革初期由農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到第二、三產(chǎn)業(yè)帶來的人口紅利正在消失,科學(xué)地分析農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響因素,才能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)。學(xué)界在農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源配置方面進(jìn)行了大量研究,但研究方法中較少考慮影響因素的時(shí)變性與結(jié)構(gòu)性變化對(duì)勞動(dòng)力供給水平的影響。因此,本文運(yùn)用狀態(tài)空間模型,分析影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平的主要因素在不同時(shí)期的變化特點(diǎn)與影響力,發(fā)現(xiàn)影響因素的時(shí)變性和結(jié)構(gòu)性特征,以此為基礎(chǔ)預(yù)測(cè)到2026年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平,為制定相關(guān)政策提供理論參考。

    1 狀態(tài)空間模型

    1.1 傳統(tǒng)模型的“偽回歸”

    計(jì)量模型是經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的重要工具,經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)家聯(lián)合開發(fā)了許多計(jì)量模型,比較常用的有灰色模型、加權(quán)移動(dòng)平均模型、多元回歸模型等。這些模型各有特色,具有不同的應(yīng)用側(cè)重,如灰色預(yù)測(cè)模型通過分析系統(tǒng)各因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相異程度,尋找變動(dòng)規(guī)律,建立微分方程:

    通過上述預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)事物未來發(fā)展趨勢(shì)?;疑A(yù)測(cè)模型適用于數(shù)據(jù)列波動(dòng)起伏較大、隨機(jī)性強(qiáng)的目標(biāo)預(yù)測(cè),但預(yù)測(cè)值受數(shù)據(jù)列兩端值的影響比較大,應(yīng)用時(shí)對(duì)具有確定影響因素的預(yù)測(cè)能力不足。

    簡(jiǎn)單加權(quán)移動(dòng)平均模型的基本公式為:

    該模型的精度取決于歷史數(shù)據(jù)的數(shù)量規(guī)模,需要大量的準(zhǔn)確歷史數(shù)據(jù)記錄,引入新數(shù)據(jù)時(shí),需要不斷修改平均值,總趨勢(shì)的預(yù)測(cè)精度受限。

    多元回歸模型一般形式為:

    其中βi為系數(shù),μ為干擾項(xiàng)。多元回歸模型依賴于大量的實(shí)際樣本,非平穩(wěn)時(shí)間序列之間如果不存在協(xié)整關(guān)系,構(gòu)造的回歸模型就不能真實(shí)地反映因變量和解釋變量之間存在的關(guān)系,出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象。如果對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給分析采用上述模型,就會(huì)忽略經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響,無法準(zhǔn)確地表示序列的變動(dòng)特征。本文擬對(duì)影響

    求解得到:農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平的因素進(jìn)行結(jié)構(gòu)性分析,并對(duì)2017—2026年的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給狀態(tài)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。

    1.2 多變量非穩(wěn)態(tài)時(shí)間序列狀態(tài)模型

    狀態(tài)空間模型主要應(yīng)用于多變量非平穩(wěn)時(shí)間序列的狀態(tài)空間預(yù)測(cè),其優(yōu)點(diǎn)有兩個(gè)方面,一是將不可觀測(cè)的變量(或參數(shù),稱為狀態(tài)變量)并入可觀測(cè)模型,并與其一起得到估計(jì)結(jié)果;二是利用卡爾曼濾波來進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,其結(jié)果較時(shí)間序列分析模型更為精確。狀態(tài)空間直觀上可以理解為狀態(tài)向量取值的一個(gè)向量空間,由量測(cè)方程和狀態(tài)方程組成,一般可表示為:

    量測(cè)方程

    其中,t表示樣本長度,zt為k×m矩陣;dt為k×1向量,ut為k×1向量,表示不相關(guān)擾動(dòng)項(xiàng),其均值為0,協(xié)方差矩陣為 Ht,即 E(ut)=0 ,Var(ut)=Ht。

    狀態(tài)方程:αt=Ttαt-1+ct+Rtεt

    其中,Tt為m×m矩陣;Rt為m×g矩陣;Ct為m×1向量;εt為g×1向量,表示不相關(guān)擾動(dòng)項(xiàng),其均值為0,協(xié)方差矩陣為 Qt,即 E(εt)=0'Var(εt)=Qt。

    2 數(shù)據(jù)處理

    2.1 數(shù)據(jù)說明

    本文擬選取采用狀態(tài)空間模型對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響因素與趨勢(shì)變化進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)中各影響因素在不同時(shí)期的動(dòng)態(tài)差異及對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響,為我國的農(nóng)業(yè)發(fā)展提供勞動(dòng)力供給預(yù)測(cè)。

    根據(jù)國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)(GB/T4754-2011),農(nóng)業(yè)為國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)的第一大門類,本文研究的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力是指從事各種農(nóng)作物種植的勞動(dòng)力,為被解釋變量,用NLDL表示。文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn),影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的因素主要是:農(nóng)村社會(huì)勞動(dòng)力總量、耕地面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)收入差。由于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給是全社會(huì)勞動(dòng)力總資源的一部分,很大程度上取決于人口數(shù)量,故設(shè)農(nóng)村勞動(dòng)力資源總?cè)藬?shù)為解釋變量1,以NRENK表示;作為自然條件,耕地面積大小影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給數(shù)量,設(shè)為解釋變量2,以NGEND表示;農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(第一產(chǎn)業(yè)GDP)影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的供給意愿,設(shè)為解釋變量3,以NGDP表示;城鄉(xiāng)收入差影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的供給行為,設(shè)為解釋變量4,以NCXC表示。

    為保證數(shù)據(jù)的權(quán)威性和研究方便,本文采用1978—2016年四川農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給為研究樣本。本文中其他部分除特殊說明外,其他的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給都是指四川農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給。為保證數(shù)據(jù)的一致性,第一產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值用1978年為基期的定基GDP平減指數(shù)進(jìn)行調(diào)整;為排除價(jià)格的影響,城鄉(xiāng)收入差則經(jīng)過1978年為基期的價(jià)格指數(shù)調(diào)整后的城市、農(nóng)村居民的實(shí)際收入相減得到(1985年以前的農(nóng)村CPI指數(shù)官方未予公布,本文用當(dāng)年CPI指數(shù)代替)。為消除異方差影響,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,所采用的數(shù)據(jù)均來源于相應(yīng)年份的《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》與四川省人力資源和社會(huì)保障事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。1978—2016年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力情況與農(nóng)業(yè)因素情況如表1所示。

    表1 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力情況與影響因素統(tǒng)計(jì)

    2.2 單位根檢驗(yàn)與協(xié)整分析

    狀態(tài)空間模型變參數(shù)估計(jì)需要序列同階平穩(wěn)且存在長期協(xié)整關(guān)系,經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)性有多種檢驗(yàn)方法,本文采用ADF法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。應(yīng)用Eviews9.0軟件對(duì)影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的因素進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果見表2。根據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,在10%的顯著性水平下,NLDL、NRENK、NGEND、NGDP、NCXC變量接受原假設(shè),即序列非平穩(wěn)的,變量經(jīng)過一階差分后再進(jìn)行檢驗(yàn),在10%的顯著性水平下變量都拒絕原假設(shè),序列是平穩(wěn)的。協(xié)整檢驗(yàn)主要有兩種方法,本文采用Johansen檢驗(yàn)法。檢驗(yàn)結(jié)果顯示,通過跡檢驗(yàn)至少存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系,變量之間存在長期均衡關(guān)系,所建立的量測(cè)方程不會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”問題。

    表2 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

    3 模型估計(jì)與農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給預(yù)測(cè)

    3.1 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給描述性分析

    由表1可見,自1978年以來,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給總體變化呈倒“U”型,先高后低。其中,1978—1992年期間農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給數(shù)量呈上升趨勢(shì),到1992年達(dá)到最高峰;1992—2010年,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給在短期內(nèi)急劇下降,9年間下降17個(gè)百分點(diǎn),農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給從長期過剩轉(zhuǎn)變?yōu)楣┙o不足。chow檢驗(yàn)(見表3)發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)在2008年也出現(xiàn)了結(jié)構(gòu)型突變點(diǎn)。從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境看,1985—1990年中央經(jīng)濟(jì)體制改革的重心開始由農(nóng)村轉(zhuǎn)向城市,到90年代中后期,工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,城鎮(zhèn)吸納農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的能力增強(qiáng),同時(shí),農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平、耕地面積仍處于低水平穩(wěn)定狀態(tài),在勞動(dòng)力總資源不變的情況下,隨著城鄉(xiāng)收入差的進(jìn)一步加大,大量的農(nóng)村勞動(dòng)力涌入城市,供給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力從過剩轉(zhuǎn)為短缺;從人口政策看,90年代實(shí)施的計(jì)劃生育政策與人們的生育觀念的改變,導(dǎo)致出生率的大大降低,因此在該階段勞動(dòng)力負(fù)增長率提升。

    表3 chow檢驗(yàn)結(jié)構(gòu)變化點(diǎn)

    3.2 模型估計(jì)與原因分析

    為了反映各種因素對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響,以預(yù)測(cè)未來農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給趨勢(shì)變化,本文通過狀態(tài)空間方法構(gòu)建一個(gè)對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)可變參數(shù)模型,量測(cè)方程和狀態(tài)方程如下:

    量測(cè)方程:

    狀態(tài)方程:

    其中c()1 是常數(shù),ln(LDLt)、ln(NRENKt)、ln(NGEN Dt)、ln(NGDPt)、ln(NCXCt)為量測(cè)變量,SV1't,SV2't,SV3't,SV4't為狀態(tài)變量,表示在不同時(shí)點(diǎn)上,勞動(dòng)力資源總?cè)藬?shù)、耕地面積、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鄉(xiāng)收入差對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力變動(dòng)的敏感程度,即彈性系數(shù),η為遞歸系數(shù)。在狀態(tài)方程中,SV1't,SV2't,SV3't,SV4't都是不可觀測(cè)變量,利用卡爾曼濾波算法可以得到變參數(shù)SV的估計(jì)值。

    利用EVIEWS9.0軟件,結(jié)合變量的時(shí)間序列數(shù)據(jù),通過卡爾曼濾波方法對(duì)時(shí)變參數(shù)進(jìn)行估計(jì),根據(jù)AIC和SC最小準(zhǔn)則選擇最優(yōu)滯后變量,結(jié)果見表4、圖1至圖4所示。

    表4 狀態(tài)空間模型估計(jì)結(jié)果

    圖1 勞動(dòng)力資源總?cè)藬?shù)對(duì)勞動(dòng)力供給的影響

    圖2 耕地面積對(duì)勞動(dòng)力供給的影響

    圖3 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)勞動(dòng)力供給的影響

    圖4 城鄉(xiāng)收入差對(duì)勞動(dòng)力供給的影響

    從圖1可以看出,勞動(dòng)力資源總?cè)藬?shù)對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給沖擊比較大,時(shí)變系數(shù)波動(dòng)幅度也較大。1981年后,勞動(dòng)力資源對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響不斷增強(qiáng),1985年正向影響達(dá)到最大,以后時(shí)變彈性系數(shù)逐漸減小并在4.0左右波動(dòng),顯示出勞動(dòng)力資源總量對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給長期內(nèi)存在顯著的促進(jìn)作用。其原因是建國后生育高峰期出生的嬰兒成長為勞動(dòng)力,使勞動(dòng)力資源快速增加。引發(fā)時(shí)變彈性系數(shù)后期變小而且比較穩(wěn)定的原因則是我國市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的建立、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、土地包產(chǎn)到戶、社會(huì)環(huán)境穩(wěn)定等國家宏觀經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)整與變革使農(nóng)村經(jīng)濟(jì)步快速發(fā)展并逐漸步入正軌,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給則處于相對(duì)穩(wěn)定的變化階段。

    圖2反映出農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給受耕地面積變化的影響具有穩(wěn)中趨緩的特點(diǎn)。改革開放初期,彈性系數(shù)稍微上升后在1981年快速下降,80年代中期到達(dá)波谷,1990年后有所波動(dòng)但波動(dòng)不大最終向0刻度逼近。這意味著耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給影響在前期具有波動(dòng)性而且比較明顯,后期影響逐漸減弱。原因是前期沿海發(fā)達(dá)地區(qū)的較高勞動(dòng)報(bào)酬推動(dòng)農(nóng)村勞動(dòng)年齡人口大量外遷,造成農(nóng)村土地荒廢閑置,影響了農(nóng)村的發(fā)展,由此這一時(shí)期耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響十分明顯。90年代后期由于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的推行、國家系列農(nóng)業(yè)政策的實(shí)施、農(nóng)業(yè)機(jī)械化的普及使得農(nóng)業(yè)部門生產(chǎn)效率得以提高,第一產(chǎn)業(yè)所需要的勞動(dòng)力在后期受耕地面積的影響較小。

    圖3顯示出農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平有隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高而減弱的特點(diǎn)。1990年前,影響的彈性系數(shù)出現(xiàn)明顯的波動(dòng)性,90年代后期影響趨于穩(wěn)定且在0刻度下微幅度波動(dòng),經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高1%,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給最多減少0.5%,這意味著隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平升高,從事第一產(chǎn)業(yè)的人數(shù)減少但影響不明顯。產(chǎn)生這現(xiàn)象的原因是1978—1990年處于改革初期,從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力規(guī)模穩(wěn)定,比重較大,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平隨農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷波動(dòng)。90年代后期,第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛,大量農(nóng)村人口涌入城市,農(nóng)業(yè)從業(yè)人員減少,農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變化對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響也相對(duì)漸弱并趨于穩(wěn)定。

    圖4表明農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平受城鄉(xiāng)收入差變化的影響越來越弱。改革開放后,彈性系數(shù)從1978年的1.5快速下降到0刻度下,波動(dòng)幅度保持在0.2左右,這意味著城鄉(xiāng)收入差每增加1%,從事第一產(chǎn)業(yè)的人數(shù)下降不超過0.2%,表明城鄉(xiāng)收入差已經(jīng)不再成為影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平的決定性因素。

    3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

    從時(shí)變參數(shù)看,所有時(shí)變系數(shù)后期趨于穩(wěn)定,故本文基于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平與四變量的彈性關(guān)系,運(yùn)用狀態(tài)空間模型估計(jì)2015—2026年間的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給量水平,預(yù)測(cè)結(jié)果見表5。為檢驗(yàn)?zāi)P偷念A(yù)測(cè)效果,取2015年、2016年的實(shí)際值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)。2015年、2016年預(yù)測(cè)值為1814.66萬人、1802.3萬人,實(shí)際值為1870.9萬人、1827.4萬人,預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差別非常小,預(yù)測(cè)精度分別為3%、1.3%,模型預(yù)測(cè)精度高,表明模型具有較好的信度和效度。由表5可見,2017—2026年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給量總體趨勢(shì)出現(xiàn)下降,但下降趨勢(shì)較為平穩(wěn),農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給屬于總量不足型,到2026年,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給缺口將由2017年的1619.37萬人增加到1955.37萬人,供求缺口進(jìn)一步擴(kuò)大。

    表5 農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給預(yù)測(cè)數(shù)量與需求數(shù)量[1]

    4 結(jié)論

    影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平的主要因素有:勞動(dòng)力資源總量、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鄉(xiāng)收入差、耕地面積,這些因素具有顯著的結(jié)構(gòu)性突變和時(shí)變特征,傳統(tǒng)計(jì)量模型難以很好地解釋影響因素的變動(dòng)差異所導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)性影響。本文建立狀態(tài)空間模型,利用卡爾曼濾波方法,對(duì)影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平的因素進(jìn)行結(jié)構(gòu)性分析,通過1978—2016年農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平變化的實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)四個(gè)影響因素的時(shí)變特征,并以此為基礎(chǔ)對(duì)2017—2026年的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給狀態(tài)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。主要結(jié)論如下:

    (1)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的總趨勢(shì)呈倒“U”型,1978—1992年,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給數(shù)量呈上升趨勢(shì),到1992年達(dá)到最高峰;1992—2010年,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平出現(xiàn)快速下降,其中2008年出現(xiàn)結(jié)構(gòu)型突變點(diǎn);2010—2026年,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給從長期過剩轉(zhuǎn)變?yōu)楣┙o不足,2017年以后農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給量下降趨勢(shì)平穩(wěn),勞動(dòng)力供給與需求缺口進(jìn)一步擴(kuò)大。

    (2)不同時(shí)期內(nèi)勞動(dòng)力資源總量、耕地面積、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鄉(xiāng)收入差對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響存在動(dòng)態(tài)差異。1992年前農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平對(duì)各影響因素的狀態(tài)變化比較敏感,1992年市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)建立后,各因素影響的效果波動(dòng)變小并且趨于穩(wěn)定,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給處于一個(gè)長期穩(wěn)定的變化階段。

    (3)從各因素對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響效果看,勞動(dòng)力資源總量是影響農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的主要因素,長期內(nèi)對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給存在顯著的促進(jìn)作用。耕地面積對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給的影響具有顯著的時(shí)變性,對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給影響較小。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鄉(xiāng)收入差距對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平的變化具有結(jié)構(gòu)性影響,在整體經(jīng)濟(jì)水平快速提高階段,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給相對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高而受到的影響趨于減弱,而城鄉(xiāng)收入差距穩(wěn)定時(shí),其對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力供給水平的影響減弱。

    [1]李崇梅,陳欣遠(yuǎn).四川省農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力需求預(yù)測(cè)分析[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技,2017,(1).

    [2]程麗雯,徐曄,陶長琪.要素誤置給中國農(nóng)業(yè)帶來多大損失?——基于超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型[J].管理學(xué)刊,2016,(1).

    [3]屈滿學(xué).中國經(jīng)濟(jì)是否已經(jīng)到達(dá)劉易斯拐點(diǎn)[J].西北人口,2016,(2).

    [4]劉思峰,謝乃明.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

    [5]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模:Eviews應(yīng)用及實(shí)例(第二版)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009.

    [6]李靖,徐雪高.農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力對(duì)“十二五”時(shí)期農(nóng)業(yè)與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究[J].經(jīng)濟(jì)研究參考,2010,(8).

    [8]曾康華.計(jì)量財(cái)稅建模與應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2014.

    [7]李國志.基于狀態(tài)空間模型的日本碳排放影響因素分析及啟示[J].資源科學(xué),2013,(9).

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