人力资源配置与宏观经济因素关系的实证研究

李寿国

（ 西安建筑科技大学土木工程学院，陕西 西安 710055 ）

人力资源配置效率高低的根本标志就是就业或失业程度，就业与人力资源配置效率正相关，失业与人力资源配置效率负相关，经济学家、社会学家、人口学家和政治学家们把充分就业视为人力资源与其它资源配置效率的最优状态．

就业是民生之本，是人民改善生活的基本前提和基本途径．就业问题是现代社会中普遍存在的问题，其影响因素是十分复杂的，2004年6月中国发表的《中国的就业状况和政策》白皮书指出：由于受人口基数、人口年龄结构、人口迁移以及社会经济发展进程等诸多因素的影响，二十一世纪前 20年中国仍然面临较大的就业压力，主要采取调整经济结构、完善就业服务体系等措施加以解决[1]．2007年美国金融危机引发了世界性经济危机，大批机构、公司和企业倒闭减产，大量的劳动者失去了工作，各国政府采取了许多应对措施，但经济危机形势还在继续恶化，社会矛盾加剧，社会安定问题突出．我国的经济形势也受到一定程度的影响，就业形势不容乐观，2009年全国政协会议的一号提案就是就业问题．在 2015年第十二届全国人民代表大会第三次会议政府工作报告中提出：“就业结构性矛盾较大．坚持实施就业优先战略和更加积极的就业政策，优化就业创业环境，以创新引领创业，以创业带动就业．”可见如何优化人力资源配置解决就业问题已经成为当今政府和社会亟待解决和面对的问题．

如何搞清楚目前就业和宏观经济调控之间的矛盾及存在的问题，这就迫切需要分析研究就业问题与众多宏观因素间相互作用的系统关系，为政府及相关部门决策提供依据．目前相关研究大多集中在定性和部分数据的引用上，进一步的数据挖掘分析较少，采用计量经济学理论与方法从系统的角度对就业问题与诸多宏观因素的相互作用关系研究还较为鲜见．

本文基于因果关系理论、协整理论和误差修正模型，对我国人力资源配置和就业与各相关宏观因素的关系进行实证研究，并建立了系统控制模型，揭示了我国人力资源配置优化发展的内在规律及其与各宏观经济因素之间的系统作用关系，对现阶段我国优化人力资源配置以及就业问题的分析和解决具有一定的积极和现实意义．

1 基础理论

1.1 因果关系检验

设tY和tX是独立的平稳时间序列过程，1μ，2μ为白噪声[2-3]．考虑：

和

统计量定义为：

在两个序列间存在非因果关系，大样本条件下渐近服从 F (q, n - p - q - 1 )分布，其中 R SS(q,p)，RSS(p)， n分别是上面两式OLS估计的残差平方和及样本容量．如果G≥Fα(q, n - p - q - 1 )，则拒绝原假设 H0:βj=0( j = 1 ,2,···,q )接受备用假设H1：存在 j使得 βj≠ 0．即 Yt是 Xt的Granger原因．

1.2 协整分析

如果一个时间序列成为稳定序列之前必须经过d次差分，则称该序列为d阶单整，记为 I(d)．若一组序 列 Y (t),都 是 d 阶 单 整 ，αX ′ (t) ～ I (a - b)， 这 里 α =(a0,a1,a2,· · ····,ak)，则认为该组序列是(d,b)阶协整．如果一组序列是协整的，则表明这组序列之间存在着长期稳定的关系．

1.3 误差修正模型

Engle和Granger于1987年在协整与误差修正模型之间建立了同构，使得从数据生成过程的自回归分布滞后模型[5-6]，

据此建立起误差修正模型，

2 就业及其与各宏观因素关系的实证分析

根据劳动经济学[9，12]和我国宏观因素指标的设置[5,7-8]，本文选取了劳动力资源、一产产值、二产产值、三产产值、固定资产投资总额、财政支出、社会消费品零售总额和人均 GDP等宏观因素来进行讨论．以我国某省 2014年统计数据为基础，可以分析出就业与各相关宏观因素相互作用的因果关系和协整关系，建立社会系统中就业与各宏观因素相互作用的长期均衡方程和自回归分布滞后模型，并建立反映就业与各相关宏观因素相互作用的短期波动模型[14-17]．

2.1 就业波动的自回归模型

就业增量的自回归模型是用来反映就业自身变化波动规律的．依据统计数据理论模型[3,13]建立就业的自回归模型并检验残差序列的白噪声如公式(9)所示

据此可得 R2=0.7064，t1=2.0335，t2=1.9664，t3= −1 6.0813，AIC=−6.4667，SC=−6.3186，Log likelihood=77.367， R SS ( 2) = 0 .0 0 16．残差序列在滞后一阶时 A DF= - 4.376，在置信水平0.01上为平稳序列，其 QLB值小于置信水平 0.05上的相应滞后阶数的χ2( m)值，故残差序列为一白噪声序列．

2.2 就业与各宏观因素相互作用关系

2.2.1 就业与各宏观因素因果关系

1）就业与各宏观因素的平稳性检验

本文采用常用的 ADF方法[3]来检验就业与各宏观因素的平稳性，判断过程和结论如表1所示．

表1 就业与宏观因素的平稳性分析结果Tab.1 Stationary analysis results of employment and macro-factors

2) 就业与各宏观因素自回归分布滞后模型[3]

根据统计量(3)的要求建立就业与各宏观因素的自回归分布滞后模型[3,17]，

以上方程均通过了相应的2R 、Log likelihood、Q和T检验，限于篇幅这里就不一一详述．

3）就业与各宏观因素的因果关系[10]

根据统计量(3)得出的就业与各宏观因素间的因果关系结论如表2所示，表中“非因”是指对应方程中解释变量不是被解释变量的Granger因，同理表中“因”是指对应方程中解释变量是被解释变量的Granger原因．

2.2.2 就业与各相关宏观因素协整分析

依照协整理论，采用Johansen检验法，得出就业与各相关宏观因素间在5%和1%的水平上的协整分析结果，如表3所示，特征值迹检验表明在1%水平上有三个协整方程．

表2 就业与各宏观因素间的因果关系分析结果Tab.2 Conclusions of causality relationship between employment and macro factors

表3 就业与各相关宏观因素在5%和1%上的协整分析结果Tab.3 Results of co-integration analysis of employment and the relevant macro factors

2.2.3 就业与各相关宏观因素间的误差修正模型

1) 就业与各相关宏观因素的长期均衡关系

由于各宏观经济因素间存在着较强的共线性，因此这里采用岭回归中赫尔、肯纳德和鲍德宁估计量来估计岭参数k建立就业与各宏观经济因素间的长期均衡方程[13-15]．

其中：t1=2.2616，t2=1.8606，t3= −4.0715，t4=−1.8606，t5=7.2262，t6=40.8244，R=0.9872，F=22.145，k=0.25．

2) 就业与各相关宏观因素间的自回归分布滞后模型

这里仍然采用上文中的方法来建立就业与各相关宏观因素间的自回归分布滞后模型[16,17]，如下所示：

其中：t1=2.8859，t2=2.3730，t3=1.7861，t4=−4.1586，t5=3.3376，t6=−2.1002，t7=2.9305，t8=2.1586，t9=2.3129，R =0.9993，F =45.816，k =1.747e−06．

其中：T = (1.8221,2.4847, 9.4683,-1.7088, 3.9892,5.3503,4.6398,-4.4240,-4.2278,-9.9512,9.0742)，R2=0.9508，F =17.395，AIC = −6.7947，Log likelihood=78.947，SC=−6.2475．

3）就业与各相关宏观因素间的误差修正模型

残差序列的均值 M =－0.001 11，标准差 σ =0.029 9， ADF=−3.47213 在滞后一阶置信水平 0.05上为平稳序列，其LBQ 值小于置信水平0.05上的相应滞后阶数的2()mχ值为一白噪声序列．就业增量的实际值、模拟值及实际值与模拟值的残差如图 1所示．

图1 就业增量的实际值、模拟值及其残差值对比图Fig.1 Comparisons of the actual employment increment value, the fitted value and residuals of the actual value

3 结论

从以上分析研究得出人力资源的配置和就业与各相关宏观 Granger原因存在着长期稳定的相互作用关系，就业与各相关宏观因素间的自回归分布滞后模型表明了就业发展的长期趋势，而且要达到调控就业优化人力资源配置的目的应主要从控制劳动力总量的供给和经济实力的提升两方面入手．误差修正模型表明就业的短期波动主要受上期就业，劳动力资源，三产产值等因素波动的影响，影响强度取决于模型中的系数．误差修正模型(ECM)的系数显著小于零表明被解释变量对系统均衡长期水平的偏离就会通过下一期就业的变化逐步调整过来．本文的结论可为相关政策的决策提供参考和依据．

References

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