ARMA模型视角下的河北省劳动就业分析

齐蒙

摘 要：劳动就业是国民经济发展的重要问题，也是当前“十二五”规划的重要内容。“十二五”是深入贯彻落实科学发展观、全面落实建设小康社会的关键时期，本文利用河北省1985～2012年度就业数据，建立河北省劳动就业的ARMA模型，对河北省未来三年就业人数变化趋势进行预测。结果表明ARMA模型能够很好的预测就业人员增长的序列值，河北省未来三年就业人数持续增加，但就业矛盾仍然存在，结果有助于对河北省政策的制定、维护经济社会健康发展提供依据。

关键词：河北省；劳动就业；ARMA模型

改革开放以来，河北省经济一直持续快速增长，地区生产总值增速整体上快于全国平均水平。河北省的就业人口虽然总体上也有大幅提升，但总体上远滞后于经济增幅，就业形势在近几年来并不乐观。随着经济结构和产业结构的巨大调整，出现了大量企业职工下岗，大学生就业困难，农村劳动力向城市转移等诸多就业难题，都与日益增长的经济形势产生了矛盾。

1.ARMA模型概述

ARMA模型是一类常用的随机时间序列模型，由博克斯（Box）、詹金斯（Jenkins）创立，也称为B-J方法。它是一种精度较高的时间序列短期预测法。ARMA模型有三种基本类型：自回归（autoregressive，AR）模型、移动平均（moving average，MA）模型、自回归移动平均（auto-regressive movingaverage，ARMA）模型。ARMA模型可表示为：

yt=φ1yt-1+φ2yt-1L+φpyt-p+μt-θ1μt-1-θ2μt-2-L-θqμt-q

若q=0，则ARMA模型变为自回归模型AR（p）；若p=0，则ARMA模型变为移动平均模型MA（q）。

2.数据的收集整理

本文选取的数据取自1985～2012年的年度数据，数据来源自《2013年河北经济年鉴》。本文采用的指标是用来表示河北省就业情况的河北省就业人员构成的数据，用L来表示。应用B-J，使用Eviews 6.0软件进行分析预测。

对变量进行对数变换，再进行差分，消除线性趋势。对LNL序列进行一阶差分，从自相关与偏自相关图发现可能是非平稳的，进一步考虑对LNL进行二阶差分，二阶差分后样本的自相关函数AC与偏自相关函数PAC如图1所示。

图1 二阶差分后的自相关和偏自相关图

样本的自相关函数和偏自相关函数均是拖尾的。采用ADF单位根检验进行更精确的判断，得单位根统计量ADF=-9.778746，小于在1%、5%、10%显著水平下的临界值，说明二阶差分的时间序列在99%的置信区间上是平稳的。

3.ARMA模型的建立

3.1模型识别与建立

ARMA模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数图观察得到。根据LNL时间序列进行二阶差分后所得的自相关和偏自相关图（图2）综合考虑，可能合适的（p，q）组合有（1，1）、（1，2）、（2，1）、（2，2）。各种组合的检验结果如表1所示。

通常可绝系数越大，AIC和SC值及残差方差越小，意味着ARMA模型较优。从表1中可知，ARMA（1，2）模型的各项指标都优于其他组合，因此对LNL建立ARMA（1，2）模型较为合适。

3.2模型的参数估计

建立ARMA（1，2）模型，用Eviews 6.0的估计参数结果，由此建立参数模型最终建立的模型为：

DLNLt=0.949DLNLt-1+εt+1.343εt-1-0.916εt-2

4.模型的预测

以2010～2012年的数据作为对模型预测精度的一个检验，利用最终建立的模型对河北省2010～2012年的就业人数进行试预测，单位根检验模型残差平稳。平均绝对百分误差MAPE的值为1.98﹤5，拟合度较好。同时从预测值和实际值的对比结果（表2）中看出，实际值与拟合值误差百分比的绝对值在5%之下，再次说明了模型的拟合效果较好。

从预测结果来看，“十二五”期间河北省城乡就业总量持续增长，预计全省就业人员数2015年末将达到4212.31万人，与2011年就业人数3962.42万人相比增加249.89万人，年均增长率1.43%。

5.结论及建议

本文以河北省劳动就业为例，利用ARMA模型对河北省2013～2015年间就业人数进行了预测分析。结果表明ARMA模型能够很好的预测就业人员增长的序列值，通过预测估算河北省“十二五”期间就业需求年均增长率1.43%，五年共新增约250万人就业，可见河北省就业的总量性矛盾仍然十分突出，存在劳动力供大于求的矛盾；另外劳动力素质偏低，就业供求结构性矛盾也较为突出。由此，结合河北省实际提出以下三方面的建议：第一，抓住经济增长方式二次转型的有利时机，培育就业增长点，扩大就业规模。第二，强化劳动力市场建设，大力发展教育事业，提高劳动者素质，解决就业供求的结构性矛盾。第三，深化就业体制和相关制度改革，进一步完善就业工作制度，统筹城乡就业。（作者单位：河北大学经济学院）

参考文献：

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[2] 王秋红，王成龙，李树海.基于ARMA模型的甘肃就业结构变动趋势分析[J].西北人口，2013，（3）.

[3] 赵传超，尚珍艳.ARMA模型在成都市人均GDP预测中的应用[J].鲁东大学学报（自然科学版），2012，28（3）：223—226.