资金来源对就业的影响分析

投资是人们研究就业的重要视角。众所周知，就业需要资本，投资会创造就业机会。固定资产投资是社会扩大再生产的基本手段，是实现国民经济可持续、快速、健康发展的动力，在经济发展中占有重要地位。固定资产投资的规模是衡量一个国家和地区经济发展水平和可持续发展能力的重要指标。其对经济发展的贡献主要表现在：促进经济增长，促进产业结构升级，扩大就业。就业也是一个与人密切相关的重要问题。国内学者对投资与就业的关系，特别是投资是否能有效影响就业和影响程度的看法尚未达成一致。本文试图从固定资产投资的资金来源出发，通过历史数据研究固定资产投资的各种来源与就业的关系，以及各种渠道在不同地区的分布和使用。

 

资金来源对就业的影响分析

 

数据全部来自中国统计年鉴。本文选取了国内预算、国家贷款投资、外商投资、自筹资金等固定资产投资资金来源的几个主要渠道。鉴于各地区自筹资金和其他资金来源的统计口径不一致，以及全文的统一性和协调性，本文采用自筹资金和其他资金来源=总固定资产投资-国内预算-国家贷款投资-外商投资。选取1991年至2003年的数据进行分析。统计年鉴中选定的指标价值按现行价格计算。本文根据固定资产投资价格指数调整各指标数据。根据调整后的可比价格指标，调查各投资来源对就业人数的影响，使分析结果更加真实客观，使影响分析更加稳定，结论更具参考价值。取对数可以降低异方差和多重共线性，对数回归模型的系数具有实用的经济意义。因此，本文对价格指数减少的数据进行了对数处理。此外，本文主要研究多元分析中的岭回归。岭回归是在多重共线性出现时改进OLS估计的一种方法。因岭参数不是唯一确定的，一般岭回归估计是回归参数的估计族。在实际应用中，通常根据岭迹图来确定岭参数。本文主要采用SAS、SPSS和EXCEL分析处理数据。

 

本模型研究了我国就业人数（rs）与国内预算（ys）、国家贷款投资（dk）、外商投资（wz）、自筹资金和其他资金来源（zc）两者之间的关系。以就业人数为解释变量，其余为解释变量。目的是通过研究这些变量之间的关系，进一步了解国内预算、国家贷款投资、外商投资、自筹资金等资金是否能够支持和影响就业人数，以及各种变量对就业人数的影响。观察散点图发现，取对数的变量与就业人数几乎呈线性关系，因此建立方程如下：

 

就业人数、国内预算、国家贷款投资、外商投资、自筹资金等资金均来自2004年《中国统计年鉴》。固定资产投资价格指数（1991=100）来自2004年年鉴。原始数据首先减少固定资产投资价格指数，然后取对数。

 

从输出结果可以看出，模型采用OLS进行参数估计：①考虑到经济意义，国家贷款投资与外商投资与就业人数呈负相关，不符合实际情况。②四个变量的VIF大于10，最大为196.28，表明变量之间存在严重的多重共线性。DW检验合格，模型无序列相关性。③ys、dk、wz在a=0.05在显著水平下对rs的影响不显著，回归方程高度显著，表明自变量对变量的显著影响隐藏在变量之间的多重共线性。

 

岭回归是消除变量之间多重共线性的有效方法。因此，从分析数据的岭图和输出数据集可以看出，岭曲线趋于稳定。因此，本文采用k=0.05建立回归方程，输出结果可以写出k=0.05时的岭回归方程如下:

 

rs=10.8934+0.0266ys+0.0188dk+0.0.088wz+0.0

 

此时，回归系数的符号具有经济意义，每个回归系数的方差膨胀因子小于3，消除了变量之间的多重共线性；虽然岭回归方程的均方根误差大于普通最小二乘法的均方根误差，但变化不大。从经济意义上讲，根据模型，方程估计系数如下：国内预算每增加1%，就业人数约增加2.66%；国内贷款每增加1%，就业人数约增加1.88%；每增加1%的外资，就业人数增加0.88%左右；自筹资金和其他资金每增加1%，就业人数约增加2.8%。基本符合我国的实际情况。在固定资产投资来源中，对就业人数的影响由大到小依次为国内预算、自筹资金等、国内贷款和外资利用。此外，还可以根据模型估计就业人数。就业人数观察值、估计值和误差略。实际就业人数与估计值曲线图见图1。可见，该模型整体模拟效果较好，估计曲线模拟和优度也较好。