論經濟形勢和就業意愿的關系

【摘 要】 本文通過勞動力參與率和失業率的問題，用計量經濟學的知識來研究分析當前就業問題，通過圖表，數據分析等來驗證文章開題的正確性，輔助相關軟件加以驗證。運用計量經濟學EVIEW模型，通過數理分析對當前勞動參與率和失業率的關系進行研究，分析當前情況下的就業問題。

【關鍵詞】 經濟形勢 就業形勢 勞動力參與率 勞動力失業率

1. 主要內容及模型假說

2008年美國經濟危機爆發后，全世界經濟一直處在不穩定狀態，各個國家面臨較為嚴峻經濟形勢，隨之影響人們的就業率，在美國西歐國家等發達資本主義國家影響較為明顯，由此我們可以提出這樣一個經濟問題：經濟形勢和就業意愿的關系問題。

在勞動經濟學中，關于經濟形勢對就業意愿的影響存在兩種對立假說：

（1）受挫工人假說：經濟形勢惡化時，人們放棄尋找工作機會，失業率增加

（2）增加工人假說：經濟形勢惡化時，原先未有意愿工作的工人可能會進入勞動力市場尋找工作機會，就業率可能增加。

勞動力參與率變動由受挫工人數與增加工人數動態決定。隨著經濟形勢的惡化，原先就業的工人面臨著越來越少的就業機會，同時原先沒有意愿工作的工人可能面臨著生存壓力而積極尋找工作。受挫工人曲線說明隨著經濟形勢的惡化，已經就業的工人一開始就出現了急劇的就業機會損失，然后是逐漸緩慢的下降。增加工人曲線說明隨著經濟形勢惡化，未參加就業的工人積極尋找工作，隨著時間的推移，增加趨勢逐漸緩和。勞動力市場就業率在不景氣的起始階段會受到很大的沖擊，然后隨著經濟不景氣的持續，勞動者的就業心理預期值會逐漸下調。就業率就可以維持在一定的水平上，也就是說失業率不可能繼續大幅度的下降。

2. 模型的建立與求解

從理論上講，根據凱恩斯就業理論說，如果經濟形勢用失業率X來表示，就業意愿由勞動參與率Y來衡量，以**地方***年得數據為例，數據來源為****，如圖表分析。

直觀上看，勞動力參與率和失業率之間存在著類似線性上網負相關關系，大致可以看出：隨著勞動力參與率的增加，平均來講，失業率在減少，這符合人們實踐的認知。勞動力參與率和失業率之間存在的負相關關系核實明顯的，為此，我們可以假設二者的關系滿足以下線性的數學模型：

城市勞動力參與率Y與城市失業率X（2009～2011.6）

表格 1 城市勞動力與城市失業率

Y=β1+β2X

其中，β1和β2為待定系數，β1和β2的待定性決定了圖表 中具體位置是不確定的，我們需要建立計量經濟模型。

由圖表1可知，勞動力參與率和失業率并不能完全落在一條直線上，也就是說，勞動力參與率和失業率只能形成統計意義上的負相關關系，計量經濟學正是把那些對他們有影響而未觀察到的因素歸入到隨機擾動項u，即可得到計量經濟模型：

Y=β1+β2X+u u～N（0，δ2）

此為針對勞動力參與率和失業率相關關系的計量經濟模型，其中X表示勞動力參與率，Y表示勞動力參與率，β1和β2表示，u是隨機擾動項且u～N（0，δ2）

圖表 1 勞動力參與率與失業率的回歸直線（%）

圖表1中是來自總體中的多干樣本的觀測值，所以要用樣本信息建立的樣本回歸函數盡可能接近地去估計總體回歸函數。為此，可以從不同的角度去確定建立樣本回歸函數的準則，可以用普通最小二乘法（OLS）估計

Y=β1+β2X

β1 =65.8056

β2 = - 0.89987

通過回歸方程計算相關數據，我們可以得到β1和β2的值，可以看出，由β2的值說明平均來講，β2=-0.89987，失業率對勞動力的參與率有約90% 的負面影響，β1說明平均就業率，換句話講，在充分就業的水平條件下，還有接近34.2% 的勞動力未有意愿找工作。這條回歸直線刻畫了失業率增加會削弱人們積極找工作的意愿，同時回答了充分就業也不能激發或激勵所有能力工作的人積極尋找工作的意愿。

3. 模型的檢驗與結論

回歸分析結果報告形式：對于β1和β2的結果，我們可以分析：由β2的值說明平均來講，β2=-0.89987，失業率對勞動力的參與率有約90% 的負面影響，β1說明平均就業率，換句話講，在充分就業的水平條件下，還有接近34.2% 的勞動力未有意愿找工作，。這條回歸直線刻畫了失業率增加會削弱人們積極找工作的意愿，同時回答了充分就業也不能激發或激勵所有能力工作的人積極尋找工作的意愿。

擬合優度的度量：描述了解釋變量對被解釋變量的解釋程度，此題目中可決系數是0.98288.說明所建模型整體上對樣本數據擬合較好，即解釋變量“勞動力失業率”對被解釋變量“勞動力參與率”的絕大部分差異作出了解釋。

回歸系數的t檢驗，針對H ： β1=0和H： β2=0，估計的回歸系數β1的標準誤差和t值分別為SE（β1）=6.90936， β2估計的回歸系數β1的標準誤差和t值分別為SE（β2）=0.20048， t=18.17729，取α=0.05，查t分布的自由度為n-2=8的臨界值t（8）=2.306.因為t =2.6425＞t（8）=2.306，所以應拒絕H ： β1=0，因為t =18.17729＞t （8）=2.306，所以應拒絕H ：β2=0；

對于解釋變量是不是虛擬變量的計量經濟模型，ANOVA是指對模型的檢驗，F統計量由回歸平方和和殘差平方和決定或由決定系數決定，以此判斷模型的總顯著性。

由此可以得出結論，受挫工人假說：經濟形勢惡化時，人們放棄尋找工作機會，失業率增加，這種假說得到了最后的驗證，受挫工人假說可以得到驗證。

參考文獻：

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（作者單位：東北農業大學 經濟管理學院）