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河南经济增长与就业关系实证分析 　　摘要:经济增长与就业增长之间存在着密切的关系。一般而言,经济增长能够带动就业的增长,同时就业增长又推动经济增长。本文利用河南省1983―2007年间GDP和三产业就业资料,建立回归模型,分析了河南经济增长与就业二者之间的关系。 　　关键词:经济增长;就业;协整 　　 　　高经济增长、高就业率是政府宏观经济管理的两大目标取向。从理论上讲,就业与经济增长之间存在着一种互为因果的关系。一方面,就业是经济增长的派生需求;另一方面,劳动力又是重要的生产要素,是经济增长的重要推动力量。把握好就业与经济增长的数量关系,比较准确地判断经济增长对就业的促进作用,对于缓解当前的就业压力,促进社会的和谐发展具有重要意义。为此,笔者根据河南有关统计数据,建立回归模型,就二者之间的关系进行了分析和研究,为解决河南的就业问题提供参考建议。 　　 　　一、就业弹性的变化趋势及特点分析 　　 　　就业弹性是指就业的增长率与经济增长率之间的比率,其经济含义就是经济每增长百分之一就业能增长百分之多少。就业弹性为正值时,弹性高,经济增长对就业的拉动效应大;弹性低,经济增长对就业的拉动效应小。在就业弹性为负值时,经济增长对就业的作用可以分为两种:一种为“挤出”效应,这种效应来自于经济为正增长但就业减少的情况,此时就业弹性绝对值越大,对就业“挤出”效应就越大,就业弹性绝对值越小,对就业“挤出”效应就越小;另一种为“吸入”效应,这种效应来自于经济为负增长但就业增加的情况,此时就业弹性绝对值越大,对就业的“吸入”效应就越大,就业弹性绝对值越小,对就业“吸入”效应就越小。“吸入”效应有悖于经济发展的一般规律,比如典型的农村经济对劳动力的“蓄水池”作用。 　　 　　图1是河南经济增长与就业规模关系的弹性分析。GDP数值采用可比价格计算,以上年为100。数据来源于《2008年河南省统计年鉴》。从图中可以看出河南的GDP和就业人数一直保持增长态势。河南GDP增长率、就业增长率和就业弹性变化趋势基本上一致。 　　总体来看,河南1983―2007年就业弹性呈上升趋势。其中,1983年、1990年、1998年、1999年??业弹性较高。2000年以来就业增长与经济增长同步的趋势更加明显,使河南经济增长与就业增长更趋向一致。就业弹性不断增加说明每创造一个增量的价值所需要的劳动增量增加了,经济增长对就业的拉动作用加大了。尽管如此,河南就业增长率远低于经济增长率,大多数年份经济增长率都保持在10%左右,而就业增长率大多数年份都在5%以下。 　　与总就业弹性相比,三次产业的就业弹性变动较大,特别是第一产业。河南农村存在着大量的剩余劳动力,2005年河南农业人口有6774万人,占河南人口的绝大多数,且农村人口不断增加,加上耕地面积的不断减少,使得农村剩余劳动力不断增加。这些农村剩余劳动力必然向其他地区、其他部门转移,也有大量的流动人口滞留在城镇中。从第一产业的就业弹性变动情况来看,第一产业就业弹性实际上很难反映该产业有效就业的变化,只作为一种“蓄水池”,其波动更大程度上折射了第二产业和第三产业就业的变化。当第二产业和第三产业吸纳就业能力提高的时候,第一产业就业弹性就会下降,当第二产业和第三产业吸纳就业能力下降的时候,第一产业的就业弹性就升高。河南第二产业的就业弹性一直维持在一个较高的水平,且比较稳定。河南第三产业的就业弹性一直保持着较高的水平,且各年份比其他产业就业弹性相对要高。这说明河南就业的增加主要是靠第三产业来拉动的,第三产业的发展对就业增长的贡献最大。 　　 　　二、经济增长与就业关系的实证分析 　　 　　(一)数据来源及整理 　　前文只分析了河南就业弹性的变化趋势,还没有定量分析经济增长与就业的数量关系。本节对河南经济增长与就业进行协整分析。经济增长用GDP描述,以亿元为单位。考虑到数据的可比性,本文以1978年为100对其他年份GDP数据进行了调整。就业用从业人员年末人数描述,以万人为单位。数据来源于《2008年河南省统计年鉴》。 　　数据样本期间为1983―2007年。由于数据的自然对数变换不改变变量的长期关系,并使其趋势线性化,消除时间序列中的异方差现象,所以对GDP和就业人数取自然对数,分别以LNGDP和LNEMP表示。数据用Eviews3.1处理。 　　由于大多数时间序列数据都是非平稳的,不满足传统的多元回归或其他方法对数据平稳的要求。在这种情况下,即便变量之间没有关系,也会由于非平稳的序列带有趋势而显现一定的关系,这也是所谓“伪回归”的问题。针对这一问题,采用协整分析方法可以有效加以避免。另一方面,以多元回归方法为代表的实证方法是事前假定,即先假定变量存在因果关系,然后进行验证;而协整分析则是事后假