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劳动就业与第三产业增长关系计量分析|RAYBET雷竞技入口

发布时间:2024-09-30 06:27:01人气:
本文摘要:摘取 要:一般指出,第三产业是减少低收入的主领域,而本文从另一个角度运用计量经济学方法研究了广东劳动就业与第三产业快速增长的关系。

摘取 要:一般指出,第三产业是减少低收入的主领域,而本文从另一个角度运用计量经济学方法研究了广东劳动就业与第三产业快速增长的关系。格兰杰因果检验、协整检验到创建误差修正模型,探寻了两者的长年平衡关系和短期动态关系。现代科学分析表明,从业规模的不断扩大不利于第三产业建构更好的增加值,但行业内部结构调整过程中就业结构的变化差异制约着第三产业招揽低收入能力的充分发挥。

  关键词:劳动就业;第三产业快速增长;协整;误差修正模型      1 章节      改革开放以来,中国经济维持着高速快速增长的态势,预示着经济的大大深化改革,第三产业也获得了较慢的发展。广东作为全国经济发展的先行区,其第三产业增加值堪称仍然居住于全国首位,而产业结构的调整必定不会引发就业结构的调整。近年来,随着城市化建设的发展,农村剩余劳动力大大移往和外省劳动力大量涌进,造成广东劳动力供给的压力持续减小,同时制造业对低收入快速增长的招揽能力渐渐弱化以及低收入的结构性对立等问题的兴起,使解决问题低收入沦为广东目前乃至今后宽时期内的艰难任务。

因此,发展第三产业,解决问题低收入问题,研究两者的相互关系具备相当大的现实意义。  本文运用计量经济学的方法来从另一个角度来研究劳动就业对第三产业的影响。首先,对经过处置的数据展开平稳性分析,以防止“欺诈重返”的问题。然后,通过格兰杰因果关系检验和协整检验,辩证地确认两者的相互关系。

最后,在协整重返模型的基础上,更进一步创建误差修正模型,以研究两者的长年平衡关系以及短期动态关系。     2 广东劳动就业与第三产业快速增长的现代科学分析      2.1 变量挑选与数据处理   本文分别挑选1978—2007年的第三产业从业人数(L3)和第三产业增加值(GDP3)作为劳动就业和第三产业快速增长的取决于指标。考虑到指标求得性以及时间序列资料的可比性,对广东第三产业增加值按1978年的可比价换算。

同时,为避免异方差的影响以及数据的波动性,分别所取自然对数形式回应为lnGDP3和lnL3。  2.2 平稳性检验   本文运用ADF单位根检验(Augment Dickey-Fuller test)来对以上对数变量展开平稳性检验。检验结果表明,和皆为非稳定时间序列,如果必要对它们展开重返分析就不会经常出现“欺诈重返”现象。因此,对它们分别所取一次差分并再度展开平稳性检验。

检验结果显示,它们的一阶差分形式ΔlnGDP3和ΔlnL3都是稳定的时间序列。检验结果如表格1右图。  录:检验形式中,c回应截距项,t回应趋势项,n回应迟缓阶数。迟缓期使用AIC 准则与SC准则自动挑选。

     2.3 格兰杰因果关系检验   格兰杰因果关系检验(Granger Test of Causality)说明了了变量间因果关系,由Granger明确提出的。由以上的平稳性检验由此可知,各变量的一阶差分在5%和10%显著性水平下皆为稳定时间序列,因此可对它们展开格兰杰因果关系检验,以创建劳动就业与第三产业快速增长之间的长年平衡关系与短期动态关系模型。

检验结果如表格2右图。  以上的格兰杰因果关系检验结果显示,迟缓1阶时,劳动就业(lnL3)是第三产业快速增长(lnGDP3)的格兰杰原因。根据经济学原理,劳动作为投放要素之一,其对生产量的影响是毋庸置疑的。

如果假设劳动作为第三产业的唯一投放要素,则生产函数就回应为劳动要素对产值的影响。用数学公式回应为:lnGDP3=lna+blnL3(其中,a回应生产规模,b回应劳动要素投放的生产量弹性),大自然对数变换回应为:lnGDP3=lna+blnL3。而这一结论则解释,广东劳动就业规模的不断扩大将大大地为第三产业建构更好的增加值。  2.4 协整检验   变量之间的协整意味著非稳定的时间序列,它们的线性组合也有可能是稳定的,因此能用普通大于二乘法(OLS)来估算它们之间的模型。

本文运用EG检验法(Engle-Granger检验)来检验变量间的协整。下面对lnGDP3和lnL3展开协整检验。为避免自相关性,估算模型应适当重新加入变量的迟缓项。

迟缓项分别所取自变量和因变量的1至4阶并逐步去除不明显的变量。获得如下最后协整重返模型,残差项的稳定性检验结果如表格3右图:   lnGDP3(t)=0.049ln L3 (t)+1.585lnGDP3(t-1)-   (2.210)(8.084)(-3.466)   1.186lnGDP3(t-2)+0.927lnGDP3(t-3)-0.386lnGDP3(t-4)   (2.749)(-2.129)   R2=0.995267,LM(1)=0.619232[0.431333],LM(2)=0.986679[0.610584]   (方括号内数值是拒绝接受零假设的概率)。

    上述方程数值优度较高,并且不不存在序列涉及,且残差项et通过平稳性检验,所以lnGDP3和lnL3是(1,1)阶协整,不存在长年平衡关系。  2.5 误差修正模型   协整检验得出结论劳动就业与第三产业快速增长之间不存在着长年平衡关系,创建的重返模型具备较好的统计资料性质。这种长年平衡关系意味著经济系统中不不存在毁坏平衡的内在机制,如果变量在某时期受到阻碍后背离其长年均衡点,则平衡机制将不会在下一期展开调整以使其新的返回平衡状态。而误差修正模型(Error Correction Model,ECM)则是叙述这种短期内非均衡关系的动态模型。

  在上述协整检验中,已得出结论平稳的非均衡误差序列et,此时将其作为误差修正项引进到误差修正模型中,获得最后的重返模型如下右图:   ΔlnGDP3(t)=0.151ΔlnL3(t)+1.161ΔlnGDP3(t-1)-   (1.091) (4.182)   0.773ΔlnGDP3(t-2)+0.491ΔlnGDP3(t-3)-0.619et-1    (-2.861)(2.839)(-1.698)   模型的各种临床统计资料量:   R2=0.494389,SE=0.041948,LM(1)=0.018192 [0.892710],LM(2)=0.527941 [0.767996],   ARCH(1)=0.224667 [0.635506],ARCH(2)=2.018784 [0.364440],JB=0.461940 [0.793763],REST(1)=0.062051 [0.805956],REST(2)=0.835241 [0.。


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