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    關(guān)于湖南省就業(yè)因素的統(tǒng)計分析

    2020-08-24 14:58:08江西師范大學(xué)姬怡帆
    商展經(jīng)濟 2020年5期
    關(guān)鍵詞:綱化就業(yè)人數(shù)關(guān)聯(lián)度

    江西師范大學(xué) 姬怡帆

    針對就業(yè)問題,國內(nèi)不少專家學(xué)者對影響就業(yè)的指標進行大量的研究分析,例如,趙利等、杜傳忠等、楊皓等通過不同方面的指標篩查得出影響就業(yè)指標的因素。本文專門對湖南省的就業(yè)情況進行統(tǒng)計分析。

    1 優(yōu)選影響湖南省就業(yè)人數(shù)的指標

    1.1 分析指標的選取

    基于國內(nèi)外對就業(yè)影響因素的分析資料及前期學(xué)者的研究,我們從宏觀經(jīng)濟、財政政策、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面提取了影響就業(yè)的14個指標,分別為地區(qū)生產(chǎn)總值(Y1),地方財政收入(Y2),地方財政支出(Y3),固定資產(chǎn)投資(Y4),凈出口額(Y5),居民消費水平(Y6),人口自然增長率(Y7),稅收(Y8),城市化水平(Y9),教育支出(Y10),科研支出(Y11),城鄉(xiāng)收入差距(Y12),就業(yè)彈性指數(shù)(Y13),貨幣供給量(Y14)。就業(yè)人數(shù)是衡量湖南省就業(yè)情況的指標,以上各個指標的具體數(shù)據(jù)都是從2006—2014年《湖南省統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》中選取。

    1.2 灰色關(guān)聯(lián)分析法處理數(shù)據(jù)

    由于事物變化的情況,往往受到多重因素的影響。分析在一個系統(tǒng)變化中行為因子與各個因素的關(guān)聯(lián)程度叫作灰色關(guān)聯(lián)分析,灰色關(guān)聯(lián)度指的是兩個系統(tǒng)中,隨著時間或者事物變化趨勢的衡量標準。

    1.2.1 對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理

    衡量系統(tǒng)行為的唯一因子為就業(yè)人數(shù),設(shè)就業(yè)人數(shù)為Y0,影響就業(yè)人數(shù)的指標為Yi( i=1,2,7…, n)。

    參考數(shù)列為:

    由式(1),對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。

    由表1可知,確定數(shù)據(jù)無量綱化后的參考數(shù)列為:

    {Y0}={1.0000,1.0107,1.0216,1.0286,1.0352,1.0477,1,0535,1.0573,1.0618}

    1.2.2 計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度

    對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化處理后,現(xiàn)在需要計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),最后得到灰色關(guān)聯(lián)度。

    根據(jù)式(2),得到14個指標與就業(yè)人數(shù)Y0差序列。

    對所有的點k=1,2,3,…t, 定義參考數(shù)列與比較數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)度為:

    由SPSS軟件可以看出,其中關(guān)聯(lián)度比較高的可以達到0.9653,關(guān)聯(lián)度比較低的也有0.6442,由此可知各指標與就業(yè)人數(shù)有明顯的關(guān)聯(lián)性,但是各指標對就業(yè)人數(shù)的關(guān)聯(lián)程度有明顯差異。

    1.3 相關(guān)系數(shù)法對數(shù)據(jù)的處理

    相關(guān)系數(shù)是用來描述兩個變量之間關(guān)聯(lián)程度緊密性的統(tǒng)計指標。假設(shè)用數(shù)列Y0(n)表示每年的就業(yè)人數(shù),用數(shù)列Yi(k)表示影響就業(yè)的各因素,并在n=(1,2,…, a)的時間序列中,分析兩者的相關(guān)程度,用r2i表示:

    把每個變量都與“v1”進行相關(guān)分析。其中凈出口與就業(yè)人數(shù)的相關(guān)系數(shù)非常低,只有0.105,就業(yè)彈性指數(shù)與就業(yè)人數(shù)的相關(guān)系數(shù)為-0.8,其他各指標與就業(yè)人數(shù)的相關(guān)系數(shù)都有0.8以上,說明絕大多數(shù)指標與就業(yè)人數(shù)的關(guān)系是非常緊密的。

    1.4 結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析法與相關(guān)系數(shù)法提取重要的指標

    為了更加準確地反映就業(yè)人數(shù)與各因素的相關(guān)影響程度,采用灰關(guān)聯(lián)分析法和相關(guān)系數(shù)法相結(jié)合的方法,計算灰關(guān)聯(lián)度與相關(guān)系數(shù)的平均值作為r值。

    由式(4)、(5)、(6)得到的數(shù)據(jù),計算得到14個就業(yè)影響因素與就業(yè)人數(shù)的r值以及排序結(jié)果,如表2所示。

    由表2結(jié)果可知,大部分指標與就業(yè)人數(shù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)都超過0.7,我們要選取一半的優(yōu)選指標進行主成分分析,取r>0.85,得到影響2005—2013年湖南省就業(yè)情況的主要因素有7個:城市化水平(Y9),人口自然增長率(Y7),城鄉(xiāng)收入差距(Y12),居民消費水平(Y6),科研支出(Y11),地區(qū)生產(chǎn)總值(Y1),貨幣供給量(Y14)。

    2 主成分分析法對篩選出的指標分析

    2.1 主成分的理論內(nèi)容

    主成分分析是采用一種降維的數(shù)學(xué)思想,在損失少量信息的條件下,盡量提取能代表絕大多數(shù)信息的主成分,將原始變量的每一個線性組合記為主成分FP,且按照var(FP)的大小依次排列為第1,2,…, n個主成分,且每兩個主成分之間的相關(guān)系數(shù)為0,即

    2.2 利用SPSS軟件進行主成分分析

    由于這七個優(yōu)選指標不能組成一個線性關(guān)系,為了進一步研究,需要對原始數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理減少結(jié)果的偏差,并得到相應(yīng)的主成分。把就業(yè)人數(shù)和影響就業(yè)的七大指標取對數(shù),分別記為:

    接下來用統(tǒng)計軟件SPSS19.0對就業(yè)人數(shù)和七個優(yōu)選指標,作主成分分析。首先得到相關(guān)矩陣如表3所示。

    由兩兩因子的相關(guān)程度的矩陣分析可知,每兩個因子都具有較高的相關(guān)性,主成分個數(shù)提取的準則是特征值>1的前b個主成分,其中,第1主成分的貢獻率為94.799%,特征值為為6.636,因為特征值>1,所以取b=1。

    則主成分表達式如下:

    表1 湖南省就業(yè)的15個指標的無量綱化數(shù)據(jù)

    表2 14個指標與就業(yè)人數(shù)的r值和排序

    表3 相關(guān)系數(shù)矩陣

    表4 模型匯總和參數(shù)估計值

    3 回歸分析對主成分和就業(yè)人數(shù)進行方程擬合

    3.1 回歸分析的內(nèi)容

    回歸分析是描述兩種或兩種以上變量間相互依賴的統(tǒng)計關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法,使用原始變量的線性組合得到的主成分表達式F作為自變量,與人數(shù)就業(yè)人數(shù)(Y0)的對數(shù)作為因變量,作一元線性回歸。

    設(shè)一元線性回歸模型為:

    3.2 運用SPSS19.0建立回歸模型

    3.3 檢驗回歸模型的擬合程度

    3.4 運用SPSS19.0檢驗回歸方程的擬合度

    由表4可知,R2=0.972,所以方程的擬合優(yōu)度很好。又因為Sig的值小于0.05,說明因變量F對就業(yè)人數(shù)具有顯著的影響,同時也說明回歸方程的擬合效果是非常好的。

    將式(8)帶入式(9),可以消去F,可得擬合方程為:

    由式(9)可知,地區(qū)生產(chǎn)總值(Y1),居民消費水平(Y6),貨幣供給量(Y14)三個因素是影響湖南省就業(yè)人數(shù)的首要指標。

    4 相關(guān)建議

    為了改善湖南省的就業(yè)環(huán)境,提升人民生活質(zhì)量,有利于地區(qū)的長遠穩(wěn)定發(fā)展,本文提出以下幾點建議。

    首先,提高地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展速度,作出合理的產(chǎn)業(yè)調(diào)整,經(jīng)濟轉(zhuǎn)型計劃。

    其次,政府需要完善社會福利保障制度,作出有利于保障人民生活的決策和促進地區(qū)發(fā)展的政策。

    最后,加大再貸款、再貼現(xiàn)規(guī)模,擴大貨幣發(fā)行;加大公開市場操作力度,提高貨幣乘數(shù)。

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