城镇失业状况分析论文

城镇失业状况分析论文（通用4篇）

城镇失业状况分析论文 篇1

1 我国失业率问题的综述

1.1 失业率问题背景

一个国家宏观经济实现均衡的四大目标有:充分就业、经济增长、物价稳定、国际收支平衡[1], 其中, 就业问题非常重要, 因为对于任何一个国家来讲, 就业不仅仅是经济问题, 更重要的是社会问题。从经济角度看, 就业增加与经济增长联系紧密。从社会角度看, 就业状况关系到社会的稳定。然而, 在经济全球化、各国经济联系日益密切的情况下, 各国的就业不仅与国内的宏观政策有关, 也与一国的对外开放程度、贸易品的结构与汇率有关。

1.2 问题提出

借鉴就业问题的研究成果, 利用近几年的有关统计数据, 并结合一年来我国国民经济的运行数据, 针对我国城镇登记失业率相关问题做了研究分析。一是根据相关经济学理论, 并结合有关统计数据, 找出影响就业的主要因素或指标。二是依据上述主要因素或指标, 建立其与城镇登记失业率之间的数学模型。三是对提高我国城镇就业人口数或减少城镇登记失业率提出合理化的建议[2]。

2 我国失业率问题的分析

2.1 相关理论

失业率是西方经济学研究国家宏观经济的一个重要指标, 失业问题也是宏观经济理论研究的一个重要对象。在西方经济学理论中, 失业率是衡量想要工作而没有工作的人比例的统计数字。在我国采用的城镇登记失业率, 是指城镇登记失业人数同城镇从业人数与城镇登记失业人数之和的比率。

在经济发展的过程中, 会出现周期性波动和结构变化。经济的周期性波动和结构的变化会导致职位创造或破坏, 以及随之而来的劳动力在部门间的流动。劳动力在部门, 地域之间的流动会导致事业的产生。这一类型的失业率与经济的周期性波动、产业发展和升级、需求结构变化、国家新增劳动力等多种因素有关。

2.2 问题分析

失业率的影响因素很多。而且在不同的经济环境中, 相同影响因素的作用也有很大的差异。为了对我国的具体情况进行分析, 文中将先根据经济理论提出可能影响我国城镇登记失业率的因素, 然后利用我国近年的统计数据进行分析, 得出对我国城镇登记失业率具有显著影响的因素, 再利用这些因素进一步建立数学模型, 文中采用多元时间序列分析的方法作为主要分析方法。

3 模型的假设及符号约定

3.1 模型的假设

1) 由于所采集的数据是以月度或季度为单位。考虑到数据处理的简易性和利用模型进行仿真的长度, 设定所采集的数据以季度数据为间隔单位。月度数据通过汇总相加得到对应的季度数据, 而月末的时点数据则为对应季度时点数据。

2) 通过公式计算得到各个季度的城镇登记失业率。所使用的公式:城镇登记失业率=城镇登记失业人数/ (全部城镇单位从业人员数+城镇登记失业人数) 。

3.2 符号的说明

time表示季度时间单位, 文中以1表示2004年第一季度, 2为2004年第二季度, 以此类推;y表示城镇登记失业率;gdp表示国内生产总值增速_累计;gdp3表示国内生产总值增速_累计 (前推3期) ;lnm2表示货币和准货币 (M2) 的自然对数;lnm1表示货币 (M1) 的自然对数;lnm0表示流通中现金 (M0) 的自然对数;r1表示银行间同业拆借加权平均利率;r2表示银行间隔夜同业拆借加权平均利率;hr表示人民币对美元加权平均汇率;income表示城镇家庭人均可支配收入_季度累计;fiscal表示国家财政支出_季度。

4 模型的建立与求解

4.1 问题1的分析和求解

根据相关经济学理论找到以下可能与失业率有关的因素进行相应的定性分析。

1) GDP增长率。奥肯定律:指出工人失业率与实际国民生产总值成反比例变化的规律, 即高增长率使企业失业率降低, 低增长率使失业率增高[2]。通过相关性分析, 可以发现城镇登记失业率和GDP增长的负相关关系。在模型中, 以GDP和GDP3来量化该指标。

2) 货币供应量。根据菲利普斯曲线的状况描述, 在工资收入具有很强的名义刚性的情况下, 货币政策会对失业率产生显著影响, 失业率会随着货币供应量增长率的上涨而下降。在模型中, 以lnm0, lnm1, lnm2来量化该指标。

3) 利率。按照传统经济学理论, 在其他条件不变的情况下, 利率上升, 即资金的价格上升, 企业减少投资, 消费者减少消费, 投资与消费的减少通过乘数效应使得社会总需求减少, 从而社会总支出与总收入减少, 进而导致失业率上升;反之, 利率下降, 投资增加, 消费增加, 总需求增加, 若社会处于非充分就业状态, 则将导致就业增加, 失业率下降。在模型中, 以r1, r2来量化该指标。

4) 进出口水平 (汇率) 。汇率通过内在传导机制, 通过两种效应发生关系。一是相对价格效应。一国出口的商品外币价格下降, 出口需求上升, 该国出口收入会增加, 引起生产规模扩大, 这样对劳动需求量增加, 降低失业率。同时, 对该国进口替代行业生产规模的影响, 该国进口商品的本币价格上升本国会对进口需求下降, 这样汇率贬值会促使进口替代产业的发展, 从而会增加就业机会, 降低失业率。二是乘数效应。出口企业和进口替代产业、FDI的发展, 又会带动国内其他行业的发展, 特别是对它的上下游行业影响更大, 也就说通过乘数效应, 通过前后向的产业联系和促进经济的增长会使总需求提高, 但就业在一定程度上可以看作是总需求的函数。在模型中, 以hr来量化该指标。

4.2 问题2的分析和求解

首先对将要用到的模型进行介绍, 在利用实际数据做实证分析。

4.2.1 模型的建立—ARIMAX模型

ARIMAX模型的构造思想是:响应变量yt和输入变量x1t, x2t, …, 构建响应序列和输入变量序列的回归模型为

式中, Φi (B) 为第i个输入变量的自回归系数多项式;li为第i个输入变量的延迟阶数;εt为回归残差序列。根据协整理论, 并不要求响应序列和输入序列自身平稳, 只要求它们的回归残差序列平稳。所以只要残差序列εt为平稳序列, 则表明响应变量yt和输入变量x1t, x2t, …, 之间存在着协整关系。使用ARMA模型继续提取残差序列εt中的相关信息。最终得到的模型为

该模型被称为动态回归模型[3]。简记为ARI-MAX。式中, Φ (B) 为残差序列的自回归系数多项式;Θ (B) 为残差序列移动平均系数多项式;αt为零均值白噪声序列。

4.2.2 模型的求解

1) 首先基础数据表, 调用corr过程计算变量间的相关系数。从中可以看出根据理论采集的输入序列都与响应序列y显著相关。同时考虑到输入序列之间的变量的相关性, r1与r2是两种口径的利率指标, 它们之间高度相关。lnm0, lnm1, lnm2是3种口径的货币供应量指标, 三者高度相关。于是根据与y显著性最大的原则, 选择r1口径作为利率指标。lnm0口径作为货币供应量指标。结论:初步确定gdp, lnm0, r1, hr, income, fiscal这6个变量。

2) 识别ARIMAX模型。通过响应变量城镇失业率的预测和画图程序调用ARIMA过程的identify语句, 计算出响应序列y与各输入序列的互相关系数。通过观测互相关系数, 可以看出y与各个输入序列那一期的相关关系最大, 从而确定对输入序列的相应阶数进行建模。

结论:y分别于提前3期的gdp、滞后1期的lnm0、当期的r1、滞后2期的hr、滞后2期的fiscal和当期的income的关系最大。同时也确定了相应输入变量的对应期数。

3) 估计ARIMAX模型。通过调用ARIMA过程的estimate语句, 可以拟合模型。ARIMAX模型分析结果见表1。

结论:回归模型中, 延期2期的fiscal、延期1期的lnm0、延期2期的hr, 对y的影响不显著, 通过逐个去掉不显著的变量, 最后得到理想的模型见表2。

利用ML估计得出:y与gdp3, r1, income在显著性水平为0.1时是显著的。

从表3、表4的残差的白噪声检验和残差的自相关图, 也可以看出残差是白噪声, 说明已提取了充足的信息, 不需要对残差进行进一步的处理。结论:最终得到的协整模型。

5 关于提高我国就业率的政策及建议

1) 在发展经济的同时, 将促进就业作为宏观调控的首要目标, 立足国内外市场, 发展劳动密集与资本、技术密集型产业, 进一步完善市场机制, 加快发展民营经济。调整产业结构, 大力发展第三产业、发展中小企业等。在促进就业的同时, 大力发展非正规就业, 逐步发展弹性就业。具体政策性建议如下:一是适应消费结构的转变, 大力推动经济增长。二是有选择地发展劳动密集型产业, 吸纳就业。三是加快技术进步, 实现就业内容的创新。四是就业形式的创新, 主要指突破全日制的固定就业模式, 鼓励采取部分就业、自我雇佣和临时就业等多种就业模式。五是组织劳务向境外输。六是加大瓶颈投入品生产, 股利资本积累, 积极利用外资。总之, 加快发展城镇第三产业, 增加对第三产业的投资, 充分发挥财政、金融、民间资金、外资等多元投资主体在第三产业领域的作用, 发展高科技产业促进第三产业发展。

2) 建设一个有效率的劳动力市场, 设立灵活的工资标准。一是增强劳动力市场的信息服务功能。二是对失业 (下岗) 着的再培训。三是增加薪酬的灵活性, 充分发挥其调节劳动力供需的功能。在劳动力市场建设中, 应当避免合同期限过长、企业内部人及外部人效应、对劳动力地区性流动的限制、工资结构不合理等因素对工资的灵活变动带来阻碍。四是在就业体制完全市场化之前, 继续发挥企业促进下岗人员再就业的功能。

3) 实行稳健的货币政策和积极 (下转第24页) 的财政政策。首先, 增加货币供给, 降低贴现率, 逐步调整利率和贴现率直到免费贴现。其次, 实行浮动利率, 放宽存贷款上下浮动范围。第三, 增加薪酬, 提高人们的预期收入, 同时增加劳动力市场信息服务, 建立全国统一的劳动力市场, 减少摩擦性失业。

4) 建立就业保障基金, 完善社会保障体系。失业治理是项系统工程, 既要发挥政府的主导作用, 也要采取适当的财政政策和货币政策, 建立一套完整的失业保障体系。

摘要：笔者依据就业问题的相关理论, 选取对城镇失业率水平有显著影响的经济指标, 利用多元时间序列分析方法对我国近几年的经济数据进行分析, 并探讨了我国城镇失业率的主要影响因素及其与城镇失业率之间的联系, 得出我国城镇登记失业率和国内生产总值增速累计 (前推3期) 、银行间同业拆借加权平均利率负相关, 城镇家庭人均可支配收入季度累计等因素负相关。

关键词：城镇登记失业率,影响因素,序列分析

参考文献

[1]N·格里高利, 曼昆.宏观经济学[M].北京:中国人民大学出版社, 2009:62-147.

[2]Pierre.Cahuc, Andre Zylberberg.劳动经济学[M].上海:上海财经大学出版社, 2007:387-471.

城镇失业状况分析论文 篇2

专业：市场营销班级：营销10—1任课教师：吴彤 姓名：莫俊谦学号：10054010141成 绩

从宏观经济学分析中国失业状况原因

近年来，随着人口的激增、经济结构的迅速变化，失业问题在中国这个发展中大国逐渐变得严峻。而随着高校的迅速扩招，高校教育体制的弊病也渐渐暴露，毕业生的综合素质较以往相比有所下降，大学生也成为失业人口中一个重要的组成部分，因而失业现象在高校中也日益受到关注。本文中将从宏观经济学的角度简单分析导致中国失业状况的原因。

一、宏观经济学中的三种失业类型

宏观经济学通常将失业分为三种类型，即摩擦性失业、结构性失业以及周期性失业。

摩擦性失业是指在生产过程中由于难以避免的摩擦而造成的短期、局部性失业。这种失业在性质上是过渡性或短期性的。它通常起源于劳动力的供给方。在这种现象中，工作机会和寻找工作的人的匹配在经济中并不总是顺利地发生，结果一些人便得不到工作。摩擦性失业被认为在任何时候都存在，但对任何个人或家庭来说，它是过渡性的。因此，摩擦性失业不被认为是严重的经济问题。

结构性失业是指劳动力的供给和需求不匹配所造成的失业，其特点是既有失业又有职位空缺，失业者或者没有合适的技能，或者居住地点不当，因此无法填补现有的职位空缺。结构性失业在性质上是长期性的，而且通常起源于劳动力的需求方。

周期性失业是指经济周期中的衰退或萧条时，因需求下降而造成的失业，这种失业是由整个经济的支出和产出下降造成的。当经济中的总需求的减少降低了总产出时，会引起整个经济体系的较普遍失业。比如在1997年的亚洲经济大萧条中，亚洲大量人口失业；再比如在2008年8月的华尔街经济危机中，美国经济大萧条，对人才的需求量大幅度下降，导致了美国乃至全世界的严重的失业问

题。

二、中国三种不同失业类型的简要现状

自1995年至2006年，中国的失业率呈逐年递长的趋势。在绝大多数情况下，一个国家的失业情况都是与经济成长呈反向关系的，这也就是说，一国经济不断增长，经济规模就会扩大，雇佣需求随之增加，就业情况也就好转，反之，一国经济增长减速，就业情况就恶化。可是中国却出现了经济高速发展的同时就业情况快速恶化的不可思议的现象。从1995年至2006年，中国经济持续较快增长，而与之形成鲜明对照的是失业人数呈加速度上升趋势。经济发展的同时就业反而恶化，是中国失业现状的一大特色。以下简单陈述中国三种不同失业类型的现状：

1、摩擦性失业

摩擦性失业通常起源于劳动力的供给方，在中国社会中主要表现为求职者缺乏就业信息或自身条件难以匹配市场机会，很难找到在专业、薪资、发展前景等各个方面都合适的岗位，从而处于无业状态。这种现象近年来在中国社会日趋增多，不少高校毕业生因为就业信息不足、不能满足企业用人要求或对工作过于挑剔等原因而难以找到工作；也有不少职员因不满先前的工作条件而辞职，一时又难以找到合适的工作；更有广大的农民工对城市的就业状况抱有错误幻想，盲目涌入城市，却未能获得工作，这些现象都属于摩擦性失业。

2、结构性失业

结构性失业是中国社会中最为普遍的失业现象，我个人认为它主要表现在以下几个方面：

第一，求职者数量和人才市场需求具量都有明显的地域性差别，且分布不够均衡。造成了有的地区人们找不到工作，失业人口很多，而有的地区有大量职位空缺，却无人求职。

第二，求职者素质较低，不能迎合市场对高层次人才需要。在中国社会，求职者的素质普遍较低，文盲仍是一个很大的群体，专业技术人才短缺，造成大量低水平求职者找不到工作，企业却苦于没有高素质人才。

第三，高校教育体制相对滞后，难以根据不断变化的经济结构适时调整教育策略，造成大学毕业生在专业、素质等各个方面与用人单位的需求有很大的出入，很难找到对口工作。

3、周期性失业

这种现象在经济大萧条时较为突出。在1997年亚洲经济大萧条和2008年的经济危机中，中国乃至全世界的失业人数都大量增加。

三、中国失业现象原因分析

失业现象从表面上看就是过多的劳动力去追逐过少的工作岗位。结合中国失业者和人才市场需求的现状，我总结出失业的三点原因。

1、居民教育水平普遍偏低，求职者各方面素质难以达到用人单位的要求

中国科学教育水平仍处于落后状态，文盲在求职者中仍占据很大的比例。即便是高校毕业生，由于中国高校教育水平的局限性和近几年的持续扩招，各方面的素质和能力也有待提高，很难达到社会对于高端人才的要求。

另外，由于高校教育体制相对滞后，很难适时地应对市场对各专业人才的需求量调整招生政策和育人策略，因而造成高校毕业生与社会需求专业的严重不对口现象，导致结构性失业。

2、中国的就业服务市场水平有待提高，信息不完全和信息不对称现象严重

在摩擦性失业中，有一种很典型的现象，具有某方面特殊技能的求职者不能按照自己的意愿找到合适的岗位，而某些用人单位有时又很难寻找到具有此种特殊技能素质的人才，双方均不了解对方的状况，都在为寻找工作和寻找人才所苦。这一现象是由于求职者与招聘者的信息不完全造成的。

而求职者与招聘者之间的信息不对称也导致了一些严重的摩擦性失业现象。如，每年都有农民工对城市的就业现状抱有不实际幻想，大量地涌入城市谋求更好的发展，但普遍的情况是，农民工在城市中很难找到一份满意的工作，甚至不少农民工面临失业问题。这正是由于农民工对于城市中的就业信息不够了解、片面地认为大城市中遍地是金造成的。

3、当今社会高速发展，经济变化过于频繁，导致结构性失业

结构性失业主要是由经济变化导致的，这种经济变化引起特定市场和区域中的特定类型劳动力的需求相对低于其供给。在特定市场中，劳动力的需求相对较低可能由于以下原因：一是技术变化。尽管技术变化被认为能减少成本，扩大整个经济的生产能力，但它可能也会对某些特定市场或产业带来破坏性极大的影响。二是消费者偏好的变化。消费者产品偏好的改变在某些地区扩大了生产，增加了就业，但在其他地区减少了生产和就业。三是劳动力的不流动性。这种不流

动性延长了由于技术变化或消费者偏好改变而造成的失业时间。工作机会的减少本应引起失业者流动，但不流动性却没有使这种情况发生。

通过以上通过宏观经济学的角度对于中国失业现状和失业原因的简单分析，我们更加深入地了解了中国的失业形势。我们相信，随着经济的不断发展和社会制度的不断完善，失业这一长期困扰中国的问题将会得到缓解。作为两年后将走上社会，面临就业问题的高校大学生，我们应当密切地关注国家乃至世界的失业问题，更应当从现在起，根据社会不断变化的人才需求，适时地发展自己、完善自己，为将来的顺利就业打下坚实的基础。

参考文献

《中国失业现状分析》——王波

北京市城镇劳动力失业的经验分析 篇3

失业问题是经济学研究的一个重要领域。对失业问题的宏观分析可以为制定反周期的宏观经济政策提供依据, 对失业问题的微观分析则可以为制定正确的劳动及社会保障政策提供参考。当前, 人口规模总量的膨胀加大了北京市的就业压力, 治理失业、扩大就业成为北京市在经济社会发展的较长时期内所面临的一项重要任务。利用2006年中国综合社会调查数据, 本文考察了北京市城镇劳动力的失业状况, 运用经济计量模型分析了导致城镇劳动力失业的各种影响因素, 最后对研究结果进行了简要总结, 并提出了若干政策建议。

2 北京市城镇劳动力失业简况

在一定年龄范围内的人 (劳动适龄人口) 可以被归为经济活动人口和非经济活动人口。经济活动人口包括就业者和失业者, 非经济活动人口即是指退出劳动力市场的非参与者。其中, 就业者是指在过去一周从事了至少一个小时的有酬工作或者暂时离开工作岗位的人;失业者是指虽然没有就业, 但正在积极寻找工作并且在有就业机会时能够立即到岗的人;退出劳动力市场的非参与者是指没有就业且不满足失业者定义标准的人。对于劳动适龄人口的年龄范围, 本文采用国家统计局的定义标准, 将其限定为15～64岁。在此基础上, 本文将经济活动人口 (或劳动力市场参与者) 定义为年龄15～64岁、目前有工作或者目前虽无工作但正在寻找工作的人, 目前有工作的人就是就业者, 目前虽无工作但正在寻找工作的人就是失业者。

表1列出了根据研究样本所计算出的全国与北京市的城镇劳动参与率及调查失业率。2006年北京市的城镇失业率高达12.16%, 而城镇劳动参与率则低至57.53%。①同时, 北京市的城镇失业率高于全国的9.10%, 城镇劳动参与率低于全国的60.72%。首先, 这说明无论是全国还是北京市, 按照国际标准定义的2006年调查失业率已经达到相当高的水平, 达到或超过了西方发达国家在20世纪90年代所出现的最高失业水平 (张车伟, 2003) 。其次, 与全国平均水平相比, 北京市城镇失业率水平较高, 而劳动参与率水平较低, 这说明了北京市城镇劳动力市场竞争较为激烈, 就业形势较为严峻, 较高的失业率造成了失业的“沮丧工人效应” (Discouraged Worker Effect) 大于“增加工人效应” (Added Worker Effect) , 从而降低了潜在劳动力对劳动力市场的参与意愿, 使得劳动参与率降低, 这也与已有的研究是一致的 (蔡昉, 2007) 。

注:劳动参与率、失业率系由加权计算而得。劳动参与率=经济活动人口/劳动适龄人口×100%失业率=失业人口/经济活动人口×100%

表2列出了2006年北京市城镇经济活动人口的微观特征及失业状况。在全部经济活动人口中, 男性所占比例高于女性, 男性经济活动人口中的失业率略低于女性。青年失业现象是北京市城镇失业的一个重要特征, 15～24岁年龄段的年轻人占经济活动人口的14.71%, 其失业率达到33.55%;随着年龄的增长, 失业率大致在逐渐下降。持农业户口的农村进城务工人员失业率比较高, 达到24.09%, 高于非农业户口者的10.77%。汉族失业率低于少数民族群体, 单身者的失业率高于非单身者, 党员的失业率低于非党员。从受教育程度来看, 失业率基本上随着受教育程度的提高而降低。接受过职业培训者的失业率略低于没有接受过职业培训者。对于工作单位提供失业保险和不提供失业保险的两类经济活动人口来说, 前者失业率为7.35%, 低于后者的11.16%。

注:表中数据系由加权计算而得。

根据以上微观特征的考察, 我们发现北京市城镇失业劳动力具备如下特征, 即青年、农村进城务工人员两个群体的失业现象比较突出, 单身、非党员群体的失业率高于非单身、党员群体, 失业率基本上随受教育程度的提高而降低, 具备失业保险的经济活动人口的失业率低于没有失业保险者, 而诸如性别、民族等其他方面的特征并不明显。下面, 本文通过经济计量分析来仔细甄别劳动力失业的影响因素及其影响方向。

3 失业概率模型及其估计结果

本文利用Probit模型来对劳动力失业的影响因素进行经济计量分析, 以考察各影响因素对失业概率的影响方向及其大小。Probit模型的表达式为:

在式 (1) 中, Yi是实际观察到的是否失业的二值变量, Y*i是未观察到的潜变量, Xi为影响第i个样本是否失业的诸多因素, βi为相应的系数, 随机误差项ui服从标准正态分布, Yi=1[Y*i>0]表示当Y*i>0时, Yi=1, 否则有Yi=0。

由式 (1) 可以推出Yi=1的概率表达式为:

式 (2) 中, Φ (·) 为标准正态分布的累积分布函数。

根据上述Probit模型, 本文进行失业的影响因素分析。本文以是否失业的二值变量为Probit模型的被解释变量, 选择一系列特征变量作为解释变量。

失业概率模型的估计结果如表3所示。从表中可以看出, 单身对失业概率产生了正向影响, 党员、代表人力资本水平的受教育年限和工作经历等变量对失业概率产生了负向影响, 其他特征变量对失业概率的影响并不显著。下面对估计结果进行简要分析。

注:“——”表示省略变量无相应估计值;***、**、*分别表示系数估计值在1%、5%、10%的水平上显著。

婚姻状况。从表中可以看到, 婚姻状况为单身对失业概率产生了正向影响, 可以使失业概率提高大约6个百分点。其中原因, 可能在于已婚者具有更强烈的家庭责任感和更为积极的人生进取精神, 从而在劳动力市场上有更为良好的表现。

政治面貌。已有的一些研究都发现政治面貌对国内劳动力市场的运行具有重要影响 (Appleton et al., 2002;李实, 邓曲恒, 2004) , 本文的研究也发现, 是否具有党员身份对失业概率产生了显著影响, 与非党员相比, 党员身份可以使失业概率大约降低9个百分点。

受教育年限和工作经历。代表劳动者人力资本水平的受教育年限和工作经历对失业概率产生了显著影响。从边际效应的估计结果还可以知道, 其对降低失业概率的贡献是比较大的, 受教育年限和工作经历每增加1年, 失业概率分别会降低3.3个百分点和2.2个百分点, 这就意味着, 如果受教育年限和工作经历增加10年, 失业概率分别会降低33%和22%。

职业培训。在理论上, 职业培训与教育都是提高人力资本水平的重要途径。但估计结果却表明, 接受职业培训对失业概率没有产生显著影响, 这说明在继续加强职业培训工作的同时, 还要在职业培训的内容、方式上进行改革和完善, 使之更加适应市场的需求。

单位是否提供失业保险。失业保险制度对劳动力市场的影响是劳动力市场研究的一个重要关注领域。Appleton et al. (2002) 和李实, 邓曲恒 (2004) 均发现, 与西方国家相反, 中国的失业保险或失业救济对失业持续时间或非正规再就业概率均没有产生显著影响。本文的研究则表明, 是否提供失业保险对劳动者的失业概率也没有显著影响, 其原因在于我国及北京市的失业保险金的支付水平都是比较低的, 2006年北京市失业保险金支付标准为每月392～501元 (北京市劳动与社会保障局, 2006) , 而同年北京市城镇单位在岗职工平均年工资为40117元, 即每月3343元 (北京市统计局, 2007) , 以此计算, 2006年北京市失业保险金的平均替代率不到15%。经过之后的三次调整, 2009年北京市失业保险金的支付标准为每月562～671元 (北京市劳动与社会保障局, 2008) , 但仍然属于比较低的水平。我国及北京市如此之低的失业保险金支付水平, 并不会达到鼓励“失业”或“养懒汉”的程度。②而在欧美发达国家, 失业保险金的替代率基本都在50%以上 (李绍光, 2006) , 由此使得失业保险对其劳动力市场的影响与中国有很大的不同。

年龄和户籍。前文的统计分析曾显示, 青年失业和农村进城务工人员失业是北京市城镇劳动力失业的突出问题。但失业概率模型的估计结果却表明, 在控制了教育、工作经历等其他影响因素之后, 年龄和户籍变量对失业概率并没有产生显著影响。青年失业和农村进城务工人员失业之所以比较突出, 正是由于在对失业概率产生显著影响的教育和工作经验两个变量中, 前者的工作经验不足, 而后者同时具有受教育水平较低和工作经历不足的劣势, 由此而造成了两个群体的失业率比较高。③

此外, 本文的研究结果表明, 控制了其他影响因素之后, 性别、民族变量对失业概率并没有产生显著影响。

4 总结与启示

利用2006年中国综合社会调查数据, 本文简要考察了北京市的城镇失业状况, 深入分析了北京市城镇劳动力失业的影响因素。研究发现, 按照国际劳工组织的定义标准, 北京市2006年城镇失业率高达12.16%, 劳动参与率低至57.53%, 这表明了当年北京市城镇劳动力市场所处的严峻形势。从微观特征上考察, 北京市城镇劳动力失业具备如下特征, 即青年、农村进城务工人员两个群体的失业现象比较突出, 单身、非党员群体的失业率高于非单身、党员群体, 失业率基本上随受教育程度的提高而降低, 具备失业保险的经济活动人口的失业率低于没有失业保险者。通过进一步的经济计量分析, 本文研究发现, 受教育年限、工作经历、党员身份有助于降低失业概率, 婚姻状况为单身对失业概率有正的影响, 其他因素对失业概率没有显著影响。

通过本文的研究, 可以得到以下几个方面的启示:

第一, 代表劳动者人力资本水平的受教育年限和工作经历会对降低失业概率产生显著影响, 说明积极发展教育事业、提高人力资本水平是抑制失业的有效途径。在理论上, 职业培训也是人力资本积累的一种形式, 但本文的研究却发现, 职业培训对降低失业概率并没有产生显著影响, 这说明我们的职业培训与劳动力市场的需求还不相适应, 应当进一步加强和改进职业培训, 改革和完善职业培训的内容和方式。

第二, 青年失业和农村进城务工人员失业是北京市所存在的突出问题, 这不仅意味劳动者自身及其家庭的精神痛苦和经济损失、全社会劳动力资源的损失浪费, 还关系到首都稳定发展和和谐社会建设的大局, 要通过加强职业技能培训、完善市场信息服务等途径来实现。对于数量众多的进京求职劳动力大军来说, 简单地通过行政手段予以排斥并不能达到首都城市管理的目的, 通过调整首都的产业结构和生活成本、深化区域经济分工合作等经济手段来同步实现首都的产业升级和人口调控目标, 或许是更为有效的选择。

第三, 当前我国及北京市的失业保险金仍处于较低的支付水平, 并没有产生鼓励“失业”或“养懒汉”的效果, 这也意味着, 与欧美发达国家失业保险金的较高支付标准相比, 在不对劳动力市场带来负面影响的前提下, 我国及北京市的失业保险金在提高失业人员待遇方面还有较大的提升空间。

参考文献

[1]Appleton, S., Knight, J., Song, L.and Xia, Q..Labor Retrenchment in China:Determinants and Consequences[J].ChinaEconomic Review, 2002 (13) .

[2]张车伟.失业率定义的国际比较及中国城镇失业率[J].世界经济, 2003 (5) .

[3]李实, 邓曲恒.中国城镇失业和非正规再就业的经验研究[J].中国人口科学, 2004 (4) .

[4]蔡-.中国劳动力市场发育与就业变化[J].经济研究, 2007 (7) .

[5]北京市劳动与社会保障局.关于调整失业保险金发放标准的通知 (京劳社就发[2006]96号) [EB/OL].http://www.bjld.gov.cn/LDJAPP/search/fgdetail.jsp-no=10484, 2006.

[6]北京市统计局.北京统计年鉴 (2007) [DB/OL].http://www.bjstats.gov.cntjnj/2007-tjnj/Content/mV26-0323.htm, 2007.

[7]北京市劳动与社会保障局.关于调整失业保险金发放标准的通知 (京劳社就发[2008]234号) [EB/OL].http://www.bjld.gov.cn/LDJAPP/search/fgdetail.jsp-no=10994, 2008.

城镇失业状况分析论文 篇4

1992 年以来,我国经济进入全面的调整和转轨阶段。经济转型期间,我国的失业问题日益突出。有关数据显示,2006 年—2011 年间,我国城镇登记失业人员人数累计达922 万人,失业人数的平均增长速率为1.63%;登记失业率从2001 年的3.6%上升到2011 年的4.1%,10 年间涨幅达13.89%。失业问题导致了大量的人力资源浪费,同时给社会的稳定发展带来巨大的压力。2006 年,国家税务总局、劳动和社会保障部联合下发了《国家税务局、劳动和社会保障部关于下岗失业人员再就业有关税收政策具体实施意见的通知》;2007 年,《中华人民共和国就业促进法(草案)》进一步从法律的角度明确了政府在促进再就业中的职责。那么,影响失业人员再就业的因素有哪些?显然,这一问题对于有效地应对失业进而扩大就业具有重大的现实意义。为此,本文对中国城镇失业人员再就业的影响因素进行分析。

二、相关研究文献综述

1、城镇失业人员再就业影响因素的理论分析

在归纳文献的基础上,影响失业人员再就业的因素大致可以归为两类。

(1)个人因素。众多经验研究表明,年龄、文化程度、身体状况等个人因素是影响城镇失业人员再就业的显著因素;个人的技能水平与再就业概率之间呈现正相关关系;此外,个人的人力资本水平也与失业人员的再就业概率相关。

(2)社会因素。原工作单位性质是影响城镇失业人员再就业的重要因素,研究指出,原工作单位性质是集体国有单位的失业人员,其实现再就业的可能性越低;工作经验是另外一个影响失业人员再就业的因素,工作时间与实现再就业可能性之间呈现正相关关系;此外,失业前工作原因、获得就业信息次数也是影响再就业概率的重要因素。

2、分析城镇失业人员再就业影响因素的实证方法

分析城镇失业人员再就业影响因素的实证方法主要有三种。

(1)OLS估计。高毅蓉,林玳玳,林原(2012)采用OLS回归对中国再就业的影响因素进行实证分析与检验,结果显示失业和职位空缺与再就业正相关,产业就业结构差异与再就业负相关。

(2)Logistic估计。龚文娟,雷俊(2008)采用Logistic回归模型分析影响失业者再就业选择的因素可以发现,失业者再就业态度积极,但多数人从事着非正式职业或自雇职业。

(3)Cox风险回归模型。生存分析包括三种方法:非参数分析法、Cox半参数分析法及参数分析法。参数分析法要求对失业持续时间的分布作出假定,非参数分析法和Cox半参数分析法对失业持续时间的分布不作要求,但非参数分析法忽略了样本之间的异质性,因此,大多数研究采用的是Cox半参数分析法。

三、数据描述

本经验分析的数据来源是2011 年城乡民生问卷调查,样本数据是包含31 个省市的面板数据,筛选出曾经失业过的城镇人员,所获得的样本数据共有484 个。总体样本主要的统计特征如下:

从性别结构上看,经历过失业的人员中男性所占比例低于女性所占比例,到调查期截止时,仍处于失业的人员中男性所占的比例为51.9%;从年龄构成上看,失业人员的年龄主要集中在20-29 岁及40-49 岁这两个年龄段;从受教育状况上看,劳动者的受教育水平总体比较高,这表明了近几年我国城镇失业出现的新情况,即高学历失业者不断上升,主要原因是高校扩招及高校毕业生就业难双重因素造成的;失业持续时间表明了失业人员实现再就业的难易程度,从失业者的失业持续时间上看,江浙沪城镇人员失业的平均持续时间为5.4 个月。截止到调查日,仍未找到工作的失业人员为27 人,占总失业人口数的5.58%。

以上从性别、年龄、受教育程度等基本方面阐述了失业人员的现状,对照调查问卷的初始设计可以发现,所采用的样本数据在这三方面的差别很小,这说明了本研究的样本数据在一定程度上具有较强的代表性。

四、Cox风险回归模型及估计结果

1、计量方法及数据的选取

本研究所采用的方法是生存分析方法中的Cox风险比例模型。本文在现实研究需要和总结以往研究的基础上,选取了可能影响失业状态转变的个人因素和社会因素。其中,个人因素包括性别、年龄、受教育程度、婚姻状况、健康状况、家庭年收入;社会因素包括原工作单位性质、工作年限、是否收到过就业信息、是否参加过免费就业培训、是否参加过职业技术培训、是否购买商业保险、每月缴纳的保险费、是否领取失业保险金以及现在的住房情况。本文主要采用Stata分析软件中的sts test命令对变量进行对数秩检验,统计分析显示,最后进入Cox风险回归模型的预后因素有年龄、受教育程度、婚姻状况、健康状况、家庭年收入、原工作单位性质、工作年限、是否收到就业信息、是否领取失业救助金以及现在的住房情况。

2、Cox风险回归模型

(1)模型的建立。在过去几年中,生存分析的回归模型已经被广泛地应用于各种实证分析中。其中最常被用到的模型是Cox在1972 年提出的Cox风险回归模型。本研究建立如下的Cox风险回归模型:

式(1)中,λ(t|z)表示在给定Z=z时的风险函数;λ0(t)表示潜在的风险函数(underlying hazard function);回归变量(即协变量)z'=(z1,…,zp);回归参数β'=(β1,…,βp)。expβjzj表示第j个因素对λ(t|z)的影响。等式两边同时除以λ0(t),则有即称为风险比例。回归系数βi反映了在其他自变量不变的情况下,zi改变一个单位所引起的风险比该变量为expβi。

(注:***表示在1%的水平上统计显著;**表示在5%的水平上统计显著;*表示在10%的水平上统计显著)

(2)似然函数。在Cox风险回归里,βi的估计采用极大似然法。设失业的持续时间T的累积分布函数为F(t)=r(T<t),则相对应的密度函数为f(t)=d F(t)/dt。用似然函数表示联合概率分布。生存函数可以表示为S(t)=1-F(t),它表明失业持续时间大于t的概率。引进删失指标ci,若第i个观测值是删失的,则ci=1,反之ci=0。则似然函数可以表示为:。λ(t)表示从dt到t之间实现再就业的条件概率,且 λ(t)=f(t)/S(t)=-d In S(t)/dt,则似然函数变为,其中。

(3)实证分析结果。本研究利用Stata软件进行Cox风险回归模型拟合度的检验,NA累计风险函数沿45°斜线方向延伸,表明它大致服从风险率为1 的指数分布,因此模型的拟合性较好。

由表2 的参数估计可以得出,影响失业人员再就业因素中较为显著的个人因素有年龄,社会因素有原工作单位性质、工作年限、是否收到就业信息以及是否领取失业保险金。年龄的风险回归系数负,这表明年龄越大,实现再就业的可能性越小。且年龄越高一个等级,实现再就业的机会是年龄较低一个等级机会的0.55 倍。年龄因素是江浙沪城镇失业人员实现再就业一个重要的阻碍因素。

原工作单位性质变量的回归系数为负数,表明原工作单位性质是非国有集体企业的失业人员,其实现再就业的概率会降低,但降低的幅度并不大。这可能是在经济转型中,国有集体企业失业人员能在市场化经济中更好地进行自我定位,从而与非国有集体企业失业人员在寻找工作积极性上的差异越来越小,甚至超过非国有集体企业失业人员的再就业概率。工作年限与失业人员实现再就业概率之间呈现正相关关系。表中,工作年限的回归系数为0.0557,风险比率为1.0573,表明工作年限越长,失业人员实现再就业的机会会增加,但增加的幅度不大。

是否收到就业信息的回归系数为正,没有收到就业信息失业人员实现再就业的概率是收到就业信息失业人员的1.42倍,这与劳动经济学的理论相悖。劳经经济学指出,如果劳动力市场的信息越完善,劳动者获得就业信息越充分,求职者与用工者之间的匹配和磨合时间就越短,从而实现再就业的概率越大。而本研究中,没有收到就业信息的失业人员实现再就业的概率比较大,可能是由于收到就业信息的失业人员降低了去获取其他就业机会的积极性,而本人技能与所获得的就业机会的匹配度不高,从而其实现再就业的概率比较小。

是否领取失业保险金变量的回归系数为0.4525。正号表明,没有领取失业保险金的失业人员,其实现再就业的概率是领取失业保险金人员的1.57 倍,这符合劳动经济学中的工作搜寻理论。根据工作搜寻理论,领取失业保险金会降低失业人员寻找工作的积极性,从而其实现再就业的可能性较低。

以上分析可以看出,传统被认为是影响失业人员再就业的重要因素的受教育程度、健康状况等因素对城镇失业人员再就业的影响不大。在受教育程度方面,可能是因为1998 年高校扩招之后,劳动者的受教育程度普遍较高,个体间在文化水平上的差异性较小,因此对失业人员实现再就业的影响不大。在健康状况方面,由于受访者中绝大部分是健康状况较为良好的人,具备成为劳动者所需要的健康素质,因此得到的样本数据具有一定的偏差,从而得到健康状况因素对失业人员再就业的影响不大的实证分析结果。

五、结论