關(guān)于湖南省就業(yè)因素的統(tǒng)計分析

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(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

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(biāo)為Yi( i=1,2,7…, n)。

參考數(shù)列為：

由式(1)，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)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(biāo)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(dá)到0.9653，關(guān)聯(lián)度比較低的也有0.6442，由此可知各指標(biāo)與就業(yè)人數(shù)有明顯的關(guān)聯(lián)性，但是各指標(biāo)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(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：

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(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

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。

則主成分表達(dá)式如下：

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

表2 14個指標(biāo)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(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：

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(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)。