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我国GDP增长与城镇、农村就业人数的关系探析

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我国GDP增长与城镇、农村就业人数的关系探析

王 瑶1,骆之彬1,洪楚璘2

【摘 要】[摘要]本文建立VAR-VEC模型,采用Johansen协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数等方法讨论了国内生产总值、城镇就业人数、农村就业人数之间的关系。结果表明,这3个变量之间存在长期均衡的协整关系,城镇就业人数对国内生产总值有一定的正向影响,农村就业人数对国内生产总值有一定的负向影响。当期的国内生产总值、城镇就业人数均受到前期的国内生产总值、城镇就业人数的正向影响;农村就业人数会受到前期的农村就业人数负向影响。

【期刊名称】粮食科技与经济 【年(卷),期】2019(044)002 【总页数】5

【关键词】[关键词]国内生产总值;城镇就业人口;农村就业人口;VER-VEC组合模型

我国是一个多省份的人口和经济大国,我国经济的发展能显著影响居民的生活水平并对全球经济的增长有一定的影响。从不同学者的研究结果可知,国内生产总值(GDP)受较多因素的影响,如我国城镇和农村就业人口数量、进出口贸易总额、科技发展水平等。其中增加城镇和农村就业人口数量是我国经济增长的关键因素[1]。通过查找2017年《中国统计年鉴》可知,1978-2015年,我国GDP一直呈现递增的趋势,可以初步认为在这期间我国的经济一直呈现递增的趋势,这与我国经济的基本发展情况吻合。城镇和农村就业数量与质量对国家的经济发展具有很大的影响,所以一个国家在进行经济发展时需要不断

关注城镇和农村的就业数量和质量,对于一个省份来说更应如此。我国在发展经济的同时也在关注着城镇和农村的就业数量和质量,《中国统计年鉴》数据表明,随着年份的增加,城镇和农村就业数量和质量呈现递增的趋势。随着经济的不断增长,居民的生活水平不断提高,消费水平也在逐年增长,如果居民的收入与消费呈现一种不对等的增长关系,那么居民的生活水平仍将处在一个较低的水平。通过查找《中国统计年鉴》发现,随着年份的增长,城镇和农村就业数量和质量呈现递增的趋势。但是通过简单的数据无法发现GDP、城镇就业人数(URBAN)和农村就业人数(RURAL)这3个变量之间的相互影响关系,所以应用合理的计量模型来研究GDP、城镇就业人数和农村就业人数之间的关系,为我国的经济发展提供合理的建议。

1 国内外文献综述

林小纳等[1]运用计量经济模型和统计分析的方法,以2005-2014年的数据分析GDP与就业人数之间的关系,进而分析各产业就业人数和各产业GDP比重之间的内在关系。研究结果表明,政府要加大对第二产业的扶持力度,以此来推动第一产业科技化、现代化的发展,提高第一、二产业从业人员的生活水平,拉动内需、促进消费,带动第三产业的发展,实现经济增长与就业人口增长的同步。许春慧[2]认为人们在经济增长的过程中扮演着双重角色,就业人口增长与经济发展的关系成为社会关注的焦点之一。诸多研究者证明,就业人口的增长与经济增长之间确实存在相互关系和影响,并且诸多学者证明其存在一种负相关关系,而经济增长必然是GDP的增长。郝春虹等[3-4]的研究结果表明,纳尔逊表明人均收入下降会导致就业陷入一个低水平均衡陷阱。刘伟等[5]通过对3次全国经济普查GDP核算、就业总量、分类数据的关联分析,计算就业

对经济增长的弹性系数等,分析了经济增长对就业尤其是非农就业的带动作用。张惠等[6]通过对2000-2014年中国29个省份的相关产业的面板数据进行实证研究,发现中国产业发展顺应劳动力演化的趋势明显,认为劳动力演化对产业发展的影响存在转移和转型的双重效应,必须重视劳动力技能与产业技术的匹配,真正推动“人口红利”向“人才红利”转型。王颖等[7]认为就业人口红利奠定了我国经济发展的基础。许召元等[8]从劳动力对经济的贡献测算,1978-2003年,劳动力对经济增长的贡献率在10.6%左右,并认为就业人口供给量增加不一定促进经济增长,甚至会阻碍经济增长。Bloom等[9]认为只有在政治稳定、技术发达、人力资源配置较高等背景下,劳动供给增加才会促进经济增长。

就业人数与经济增长之间确实存在必然联系,但这种联系是多元的、不固定的,为积极有利的促进因素和带来不利作用的阻碍因素。至于如何判定其影响因素,需要具体分析,明确辨别人口增长的速度,特别是人口的增长与经济增速的潜在联系[10-11]。

2 数据来源

本文所用数据来自《中国统计年鉴》,查找了1978-2015年我国GDP、城镇就业人数(URBAN)、农村就业人数(RURAL)的数据,数据中含有部分年份的缺失值,本文在附近几年的GDP、城镇就业人数和农村就业人数平均增长速度的基础上进行计算然后填充缺失值,最后依据该数据来研究我国城镇就业人数和农村就业人数对GDP的影响[12-15]。

建立VAR模型之前必须对时间序列的平稳性进行检验,其中检验序列平稳性的方法有DF检验、ADF检验、PP检验等,本文选用ADF方法来检验序列的平

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