新疆经济增长与就业增长研究

邹洁　许道冉

[提要] 近年来，新疆地区经济得到较快发展，同时就业水平也在逐步提高。本文以《2017年新疆统计年鉴》数据为基础，研究新疆经济增长与就业增长的关系。通过协整模型和误差修正模型判断经济增长与就业之间的长期关系;通过格兰特因果检验判断经济增长与就业增长的因果关系;回归分析了解三次产业经济增长对就业的促进作用。结论：新疆的经济增长与就业增长之间存在协整关系，两者间存在长期稳定的均衡关系;新疆经济的增长促进就业水平逐渐增加，第一产业带动力就业最强，但第三产业在未来促进就业的潜力相比第一产业更大。

关键词：新疆;经济增长;就业增长

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2019年8月28日

一、研究背景

在社会和谐稳定的环境下，中国经济迅速发展，从持续高速增长转变成高质量发展。新疆地处祖国西北边陲，地域辽阔，环境特殊，人口分布情况较为复杂。本文从维护新疆社会稳定角度出发，分析新疆经济增长与就业增长之间关系，对社会和谐稳定有重要意义。

二、经济增长与就业增长变量平稳性分析

进行协整检验和格兰特因果检验的前提是变量是同阶单整，否则可能出现“谬误回归”，所以在对时间序列数据进行协整检验和格兰特因果检验前，首先需要检验GDP和EMP（就业量）单整阶数。本文通过对变量进行ADF检验来检验变量的平稳性，以判断变量间的单整阶数。具体检验结果见表1。（表1）

由表1可知，原时间序列的ADF检验值均大于5%、1%显著水平，一阶差分后，ADF检验值仍大于5%、1%显著水平，二阶差分后ADF值均小于5%、1%显著水平，说明其二阶差分变量都是平稳的，此时所有变量为二阶单整序列，所给变量满足同阶单整条件，能够利用协整检验分析来判断经济增长与就业增长是否之间存在某种稳定的关系。

三、新疆经济增长与就业增长均衡关系模型

（一）经济增长与就业增长协整检验。本文研究GDP与EMP（就业量）两个变量，利用E-G检验法可以直接说明两者之间关系，且较容易理解与接收。E-G两步检验法对变量进行协整检验，第一步运用最小二乘法对变量进行回归分，第二步在回归分析通过之后，对回归分析产生的残差进行平稳性检验。经检验若残差序列为平稳，则可说明变量之间具有协整关系。具体检验如下：

第一步，用传统OLS法对GDP和EMP进行回归估计。回归结果如下：

EMP=8.738418+0.040976GDP+μt （1）

t 2.5635.026

p 0.015 0.000

R2=0.96，ADjustedR2=0.96，F=25.26，P=0.0000，SE=16.59

由上述回归结果得知，各参数的P值均小于0.05，说明其均通过显著性检验，极具有显著性。因为回归方程的判定系数R2为0.96，说明该回归模型拟合度效果较好，且回归模型的P值小于0.05，通过显著性检验，说明整个回归模型的线性关系显著。

方程（1）是否为协整方程，取决于误差项μt是否平稳，即是否具有单位根。如果误差项μt有单位根，则不平稳，两者之间没有经济意义，其不值得进一步分析;反之则有经济意义，值得对两者之间关系进行进一步分析。所以关键是检验误差项μt是否具有单位根。

第二步，对方程（1）的误差项μt进行单位根检验。选择无截距、无趋势项的ADF检验对其进行平稳性检验，检验结果见表2。（表2）

由上表2可以看出，ADF检验统计量均小于5%显著水平、1%显著水平下的临界值，说明μt为平稳序列。因此得出结论，新疆的经济增长与就业增长之间存在协整关系，两者间存在长期稳定的均衡关系。根据协整方程（1）可以得出新疆就业EMP和经济增长存在正相关关系，且经济增加1%，带动就业增长0.040976%。

（二）经济增长与就业增长误差修正模型。通过上述检验得出新疆的经济增长与就业增长之间存在长期稳定的均衡关系，但变量短期内是否存在均衡关系及短期失衡情况下能否向长期均衡调整仍有待检验。因此本文利用误差修正模型（ECM模型）进行探索其短期关系。

根据格兰特定理，当一组变量具有协整关系，则其一定存在误差协整模型。根据前部分协整检验证明变量间存在协整关系，所以新疆经济总量与就业量之间一定存在误差修正模型。估计向量误差纠正模型，其中把没有通过显著性检验的变量从方程（2）中剔除，根据相应系数的t统计量，变量的误差修正模型为：

D（emp）=9.742897+0.04094D（GDP）–0.147074ECMt-1 （2）

t 4.824233 -2.151804

p 0.0000 0.0384

R2=0.45，ADjusted R2=0.42，F=14.25，P=0.00003，SE=17.26

由上述的误差修正模型（2）可知，短期内经济增加1%，带动就业增长0.04094%，與长期均衡结果保持一致。从误差修正系数-0.147074来看，当短期波动偏离长期均衡时，误差修正项将以-0.147074的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。

四、新疆经济增长与就业增长因果关系检验

通过协整检验得出新疆经济增长与就业增长之间存在着长期的均衡关系，但从中我们无法判断两者之间的因果关系。因此利用格兰特因果关系检验方法就新疆就业增长与经济增长之间的因果关系进行单向检验，检验结果见表3。（表3）

检验显示，就业水平与经济增长存在两种格兰特因果关系：EMP不是GDP变化的原因，即新疆就业水平的变化未促进经济的增长;GDP是EMP变化的原因，即新疆经济的增长促进就业水平逐渐增加。

五、新疆各产业经济增长对就业贡献分析

本节在前面分析结果的基础上，通过回归分析研究新疆三次产业经济发展对对就业增长的贡献作用，了解三次产业中哪个产业贡献最大，在此基础上对新疆经济与就业发展提出合理化建议。本节使用1978～2016年新疆各产业经济发展量（单位：亿元）与对应的产业就业量（单位：万人）为分析数据，分析各个产业的就业吸纳能力。（表4）

根据表4可知，第一产业产值与就业人员的Pearson相关系数为0.981，第二产业产值与就业人员的Pearson相关系数为0.897，第三产业产值与就业人员的Pearson相关系数为0.968，三次产业的相关系数均较高，两个变量之间具有较强正相关，可以做线性回归分析。

将第一、第二、第三产业产值设为解释变量，用x1、x2、x3表示，被解释变量为第一产业、第二产业、第三产业的就业人员数，用y1、y2、y3表示，对其进行线性回归分析，通过分析结果了解经济增长对就业增长的具体贡献作用。通过表5可知，三次产业的判定系数R2分别为0.962、0.805、0.932，三次产业判定系数均接近1，认为三次产业的模拟拟合优度均较好，被解释变量可以被模型解释的部分较多，不能被解释的部分较少。（表5）

通过表6模型系数表可得，第一产业P值接近于0，都小于α模型=0.05，因此第一产业产值与被解释变量就业人员数间的线性关系显著。得模型：y1=360.69+0.1x1，可得出结论，新疆第一产业产值每增加1亿元，可吸纳0.1万人就业。第二产业P值接近于0，都小于α模型=0.05，因此第二产业产值与被解释变量其就业人员数之间的线性关系显著。得模型：y2=92.037+0.021x2，可得出结论，新疆第二产业产值每增加1亿元，可吸纳0.021万人就业。第三产业P值接近于0，都小于α模型=0.05，因此第三產业产值与被解释变量其就业人员数间的线性关系显著。得模型：y3=127.687+0.095x3，可得出结论，新疆第三产业产值每增加1亿元，可吸纳0.095万人就业。（表6）

六、结论及建议

新疆经济增长与就业增长之间存在一种真实、长期的均衡关系;同时，通过对经济增长与就业增长的因果关系检验，得出新疆的经济增长对就业发展起促进作用。通过1978～2016年数据发现，三次产业中，第一产业经济增长对就业的带动力最强，其次是第三产业，然后是第二产业。

目前，中国三次产业对就业的带动能力是第三产业、第一产业、第二产业，也就是“三、一、二”格局，目前新疆的是“一、三、二”格局，虽然第三产业相比第一产业带动就业能力稍弱，但以服务业为主的第三产业，经济发展带动就业发展的能力潜力相比第一产业更大。针对新疆经济增长与就业增长之间的影响关系，应加快产业结构调整步伐，不断促进经济的快速增长，使经济发展具有竞争力，在经济增长的同时保持相应的就业密度，促进就业更好更快地发展。

主要参考文献：

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