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    關(guān)于湖南省就業(yè)因素的統(tǒng)計分析

    2020-09-10 07:22:44姬怡帆
    商展經(jīng)濟(jì)·上半月 2020年8期
    關(guān)鍵詞:影響因素分析灰色關(guān)聯(lián)度就業(yè)人數(shù)

    姬怡帆

    摘 要:本文選取2006—2014年《湖南省統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為研究分析的數(shù)據(jù)資料。首先,采用灰色關(guān)聯(lián)分析和相關(guān)系數(shù)法相結(jié)合的方法,分析各因素與湖南省就業(yè)人數(shù)的相關(guān)關(guān)系。其次,通過主成分分析的統(tǒng)計方法,得到優(yōu)選的七個指標(biāo)的主成分表達(dá)式。最后,用主成分表達(dá)式F與就業(yè)人數(shù)的對數(shù)進(jìn)行回歸分析,得出重要的結(jié)論:從國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)水平、貨幣供給量三個因素來改善民生就業(yè),對湖南省就業(yè)人數(shù)的影響最大。

    關(guān)鍵詞:灰色關(guān)聯(lián)度? 影響因素分析? 主成分分析? 就業(yè)人數(shù)

    中圖分類號:F249.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    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(biāo)進(jìn)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(biāo)篩查得出影響就業(yè)指標(biāo)的因素。本文專門對湖南省的就業(yè)情況進(jìn)行統(tǒng)計分析。

    1 優(yōu)選影響湖南省就業(yè)人數(shù)的指標(biāo)

    1.1 分析指標(biāo)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(jì)、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(biāo),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(fèi)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(biāo),以上各個指標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)。

    1.2.1 對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理

    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(biāo)。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:

    (5)

    把每個變量都與“v1”進(jìn)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(biāo)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(biāo)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(biāo)

    為了更加準(zhǔn)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。

    由表2結(jié)果可知,大部分指標(biāo)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(biāo)進(jìn)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(fèi)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(biāo)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

    主成分是不相關(guān)的線性組合F1, F2,…, FP,其中,,…,,(i=1,2,…, a)為特征值所對應(yīng)的特征向量。是原始變量經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的矩陣。因為在實際應(yīng)用中,通常指標(biāo)的計量單位都是不同的,因此在進(jìn)行主成分分析之前必須對各指標(biāo)的數(shù)據(jù)要消除量綱的影響,從而對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

    2.2 利用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析

    由于這七個優(yōu)選指標(biāo)不能組成一個線性關(guān)系,為了進(jìn)一步研究,需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(biāo)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(biāo),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(zhǔn)則是特征值>1的前b個主成分,其中,第1主成分的貢獻(xiàn)率為94.799%,特征值為為6.636,因為特征值>1,所以取b=1。

    3 回歸分析對主成分和就業(yè)人數(shù)進(jìn)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(dá)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:

    其中,是樣本回歸方程的截距,是樣本回歸方程的斜率。

    3.2 運(yùn)用SPSS19.0建立回歸模型

    由回歸模型的擬合效果及系數(shù)取值可知,回歸方程的系數(shù)為0.01,表示就業(yè)人數(shù)的對數(shù)每增加一個單位,其中0.01來自于主成分F,常數(shù)項為7.762。得到回歸方程為:

    3.3 檢驗回歸模型的擬合程度

    為檢驗回歸方程的擬合效果,用相關(guān)系數(shù)的平方進(jìn)行檢驗。假設(shè)統(tǒng)計值為,預(yù)測值為,統(tǒng)計值得均值為,相關(guān)系數(shù)的計算公式如下:

    3.4 運(yùn)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。

    由式(9)可知,地區(qū)生產(chǎn)總值(Y1),居民消費(fèi)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(biāo)。

    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(yuǎn)穩(wěn)定發(fā)展,本文提出以下幾點(diǎn)建議。

    首先,提高地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度,作出合理的產(chǎn)業(yè)調(diào)整,經(jīng)濟(jì)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(jìn)地區(qū)發(fā)展的政策。

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

    參考文獻(xiàn)

    趙利,潘志遠(yuǎn),王東霞.城鎮(zhèn)勞動就業(yè)影響因素的實證研究——基于主成分分析法和VAR模型的分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2014(05).

    杜傳忠,韓元軍,楊成林.中國影響就業(yè)因素的區(qū)域差異分析——基于省級面板數(shù)據(jù)的實證檢驗[J].當(dāng)代財經(jīng),2011(05).

    楊皓,肖云,陳朗,等.我國就業(yè)的影響因素分析[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識,2010(15).

    湖南省統(tǒng)計局.湖南統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2005-2013.

    章文燕.基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的物流發(fā)展影響因素分析[J].統(tǒng)計與決策,2011(23).

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    林海明.如何用SPSS快速計算主成分的結(jié)果[J].統(tǒng)計與決策,2011(12).

    郭呈全,陳希鎮(zhèn).主成分回歸的SPSS實現(xiàn)[J].統(tǒng)計與決策,2011(05).

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