關(guān)于湖南省就業(yè)因素的統(tǒng)計分析

姬怡帆

摘 要：本文選取2006—2014年《湖南省統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為研究分析的數(shù)據(jù)資料。首先，采用灰色關(guān)聯(lián)分析和相關(guān)系數(shù)法相結(jié)合的方法，分析各因素與湖南省就業(yè)人數(shù)的相關(guān)關(guān)系。其次，通過主成分分析的統(tǒng)計方法，得到優(yōu)選的七個指標(biāo)的主成分表達(dá)式。最后，用主成分表達(dá)式F與就業(yè)人數(shù)的對數(shù)進(jìn)行回歸分析，得出重要的結(jié)論：從國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)水平、貨幣供給量三個因素來改善民生就業(yè)，對湖南省就業(yè)人數(shù)的影響最大。

關(guān)鍵詞：灰色關(guān)聯(lián)度? 影響因素分析? 主成分分析? 就業(yè)人數(shù)

中圖分類號：F249.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

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(fèi)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

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：

（5）

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(fèi)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

主成分是不相關(guān)的線性組合F1， F2，…， FP，其中，，…，，（i=1，2，…， a）為特征值所對應(yīng)的特征向量。是原始變量經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的矩陣。因為在實際應(yīng)用中，通常指標(biāo)的計量單位都是不同的，因此在進(jìn)行主成分分析之前必須對各指標(biāo)的數(shù)據(jù)要消除量綱的影響，從而對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

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。

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：

其中，是樣本回歸方程的截距，是樣本回歸方程的斜率。

3.2 運(yùn)用SPSS19.0建立回歸模型

由回歸模型的擬合效果及系數(shù)取值可知，回歸方程的系數(shù)為0.01，表示就業(yè)人數(shù)的對數(shù)每增加一個單位，其中0.01來自于主成分F，常數(shù)項為7.762。得到回歸方程為：

3.3 檢驗回歸模型的擬合程度

為檢驗回歸方程的擬合效果，用相關(guān)系數(shù)的平方進(jìn)行檢驗。假設(shè)統(tǒng)計值為，預(yù)測值為，統(tǒng)計值得均值為，相關(guān)系數(shù)的計算公式如下：

3.4 運(yùn)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。

由式（9）可知，地區(qū)生產(chǎn)總值（Y1），居民消費(fèi)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(diǎn)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)。

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