假设人均服务业产品需求取决于服务产品的相对价格、人均实际工资水平和其他外生因素，构造模型 ，其中 和 分别为价格和收入弹性经济学论文，w按照部门工资几何平均并扣除物价因素影响后有 ，计 可得：
 （4）
由（1）得 从而有服务业部门就业比重为：
 （5）
综合（4）、（5）两式，对结果取对数形式，并依据时间t求导有：
 （6）
以 表示服务业部门就业比重 和相对工资 的变动率，可以构造计量模型：
 （7）
该模型在保留程大中（2004）对原模型的修正同时，结合了Birch and Cramer（1968）[15]和Worcester（1968）[4]对Baumol（1967）[1]工资方程和产出组合的批评意见，将部门间工资差异纳入其中。依据方程推导的结论，需要检验的备责假设为 ，并且按照正常商品需求的价格弹性小于零，以及收入弹性大于零的一般规律，还需要检验 和 。
四、实证检验
（一）数据描述
采用国家统计局公布的1978－2008全国年度数据，劳动生产率按劳均产业增加值计算，并依据居民消费物价指数扣除通货膨胀作用；同时，为研究模型解释能力在各年间的差异状况，对1993－2008年度全国29个省市的横截面数据进行分析论文开题报告范文。基本数据包括第三产业就业比重增长率（Gls）、第三、二产业工资比变动率（GWs）、第二产业劳动生产率增长率（rm）、第三产业劳动生产率增长率（rs）等，统计性质见表1和图3。
图2表明了1978到2008年全国第三产业劳动生产率、就业比重和工资差异的变动状况。第三产业就业比重一直处于上升中，但九十年代中期之后上升速度相对减缓；第三产业的劳动生产率滞后于第二产业，并且1990年之后差距有不断扩张的趋势；部门间工资存在差异，九十年代中期以来的差距在扩大，第三产业人均实际工资相对第二产业呈显著上升。将其大致分为三阶段：I时期为九十年代之前，三、二产业工资比较小，呈缓慢下降趋势，三产劳动生产率相对滞后但与二产差距不大，三产就业比重上升较快；第II时期为九十年代初到中期之前，工资差异和三产就业比重上升状况基本延续前一阶段，劳动生产率滞后程度上升明显快于第I阶段；第III时期为九十年代中期之后，三、二产业的工资比上升迅速，三产业劳动生产率滞后程度基本延续第II阶段状况或略有提高，而第三产业就业比重上升速度小于第II阶段。图3反映了1993－2002年各省市截面数据中第三产业劳动生产率、就业比重和工资差异状况，由于重庆市和西藏自治区的数据不全，样本中没有包括这两个地区。在这一阶段，除三、二产工资比在前期略有下降之外，三者的均值都呈现上升趋势，与图2所示的该时期全国整体状态相一致；标准差的变动也呈现比较明显的上升趋势，表明各省之间的差异性在扩大。利用不同时期截面样本所呈现的区域间差异和差异随时间扩大的性质，可以研究处于不同发展水平区域的三产就业吸纳能力与同一区域不同发展阶段的就业吸纳能力的演变是否具有大体上的一致性。
   
图2 第三产业劳动生产率、就业比重和工资差异 图3 1993－2008年各省市截面数据统计特性
表1主要变量的统计特性
|
|
Gls
|
GWs
|
GWs+rm-rs
|
rm
|
rm-rs
|
rm+rs
|
rs
|
|
平均值
|
3.44
|
0.87
|
1.91
|
5.9
|
1.04
|
10.75
|
4.85
|
|
中值
|
2.71
|
0.14
|
1.87
|
6.56
|
1.73
|
11.39
|
4.83
|
|
最大值
|
12.87
|
11.74
|
18.19
|
17.95
|
17.52
|
30.65
|
22.87
|
|
最小值
|
-1.11
|
-9.97
|
-17.35
|
-13.86
|
-17.22
|
-28.35
|
-14.49
|
|
标准差
|
2.85
|
5.25
|
7.62
|
6.47
|
7.15
|
12.49
|
7.86
|
|
样本量
|
30
|
30
|
30
|
30
|
30
|
30
|
30
|
数据来源：依据历年《中国统计年鉴》相关原始数据整理计算。
（二）回归分析
1．整体时间序列数据回归。由于时间序列数据样本量不大经济学论文，因此首先对变量Gls、rm、rs和GWs进行Jarque-Bera检验，基本符合正态分布规律，从而其组合形成的回归量也符合OLS对回归变量正态分布的要求，其Kernel 密度分布如图4表示。利用上述数据对改进后的非均衡增长模型进行回归分析，结果如表2所示，其中，回归模型Gls1和Gls2是利用上述数据对程大中（2004）[11]模型的重新验证。比较可以发现，加入行业间工资差异变动规律之后的模型解释力有超过十个百分点的提高；并且单纯的OLS回归即模型Gls3的结存在自相关性，因此，添加应变量一阶滞后项，如模型Gls4所示，此时结果较优，表明前一年第三产业就业增长率具有正向的延续影响，由回归模型Gls4的结果可得：
Gls=1.85-0.25 (GWs+rm-rs)+0.38(rm+rs)-0.75 rs+0.43Gls(-1)
(2.45**) (-3.12***) (3.82***) (-3.62***)(2.45***)
 
图4 变量的Kernel密度分布图5 时间序列回归的拟合与预测
检验该模型的异方差性。用White检验方法将残差平方与解释变量的一次项、二次项和交叉项进行回归，得 ，通过 分布比较可知 ，接受原假设，随机误差项不存在异方差性。该模型的F检验量为6.22，在1％水平上显著，整体能通过检验；各解释变量的t检验显著性均在10％以上；此时Durbin-Watson检验值为2.04，不存在自相关性；R2为0.51，其解释能力较好；用Wald统计量检验、和，发现在5％的置信度上无法拒绝备责假设，表明原先的模型能够得到经验数据的支持。利用上述模型对1980至2008年的第三产业就业比重增长率进行拟合，如图5表示。除1994年差距较大以外，波动趋势比较一致，特别是近十年来拟合效果的残差较小。
表2不同时间序列模型的回归结果
|
模型 变量
|
常数项
|
rm
|
rm-rs
|
rs
|
rm+rs
|
GWs+rm-rs
|
Gls滞后项
|
F
|
R2
|
AR2
|
DW
|
|
Gls1
|
3.00***
|
0.06
|
0.10*
|
|
|
|
|
1.43
|
0.10
|
0.03
|
1.13
|
|
(4.26)
|
(0.66)
|
(1.24)
|
|
|
|
|
|
Gls2
|
1.46*
|
0.04
|
0.13*
|
|
|
|
0.47**
|
3.74
**
|
0.31
|
0.23
|
1.75
|
|
(1.69)
|
(0.52)
|
(1.79)
|
|
|
|
(2.77)
|
|
Gls3
|
3.26***
|
|
|
-0.70*
|
0.37***
|
-0.27***
|
|
4.19
**
|
0.33
|
0.25
|
1.31
|
|
(5.22)
|
|
|
(-2.80)
|
(3.56)
|
(-2.97)
|
|
|
Gls4
|
1.85**
|
|
|
-0.75***
|
0.38***
|
-0.25***
|
0.43***
|
6.22
***
|
0.51
|
0.43
|
2.04
|
|
(2.45)
|
|
|
(-3.62)
|
(3.82)
|
(-3.12)
|
(2.45)
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
注：*、**和***分别表示估计值在1％，5％和10％的置信度水平上显著，下方括号内为系数的t检验值。
2．省际截面数据和面板数据回归。采用1994－2008各省的截面数据，可得各年的回归结果如表3中模型Gls1994―Gls2008所示论文开题报告范文。对所有普通最小二乘回归结果进行White检验，发现部分模型存在异方差性，因此采用加权最小二乘回归（WLS）方法对模型进行了调整。用Wald统计量验证备责假设、和，结果在5％的置信度下，只有模型Gls1995和Gls1996拒绝了原假设；同时，从各个模型的调整后可决系数比较发现，90年代中期之前截面样本回归模型的调整R2总体上低一些。说明理论模型的适用性和解释能力在近期提高经济学论文，随着产业结构转型的深化，影响中国第三产业就业吸纳能力的因素与理论分析所描述的状况逐步吻合。同时，对各省1994-2008面板数据进行分析，混合面板数据模型、随机效应模型和固定效应模型的结果分别如表3模型Glspool、Glsrandom和Glsfix所示，结果发现混合面板数据模型的方程整体解释效果不佳（F检验值在10%水平上不显著），采用Hausman 检验对随机效应模型和固定效应模型进行筛选，结果发现后者较优，因而采用固定效应模型的结果。
2/3 首页 上一页 1 2 3 下一页 尾页 |
