技術進步對中國就業(yè)的影響機制研究
發(fā)布時間:2020-12-28 09:50
技術進步對就業(yè)到底會產生何種影響,現(xiàn)有的理論與實證研究沒有給我們提供清晰一致的答案,也沒有研究深入分析技術進步通過何種宏觀路徑對就業(yè)產生何種影響。隨著中國經濟進入“新常態(tài)”,經濟增速放緩必然給就業(yè)增長帶來壓力,與此同時,新技術的不斷出現(xiàn),勢必又會對就業(yè)市場造成沖擊,這就使得政府陷入了兩難的境地,到底如何保證促進技術進步與保障就業(yè)之間的平衡,這是目前最為迫切需要解決的問題。而厘清技術進步對就業(yè)市場的影響機制,對新時期的中國經濟發(fā)展有著重要的意義,因為這不僅能夠保證實現(xiàn)十九大報告中提出的實現(xiàn)更高質量和更充分的就業(yè),還能有效促進加快建設創(chuàng)新型國家,有效促進引領性原創(chuàng)成果重大突破。本文通過面板中介效應模型探究了技術進步通過各個宏觀路徑對就業(yè)產生的影響,主要發(fā)現(xiàn)如下幾點結論:第一,技術進步通過通脹、產出、總投資路徑對總體就業(yè)產生正的中介效應,且影響程度依次減小,而通過消費、工資路徑對總體就業(yè)產生負的中介效應,且影響程度依次減小;第二,技術進步通過通脹、產出、消費和總投資對城鎮(zhèn)就業(yè)有正的中介效應,且影響程度依次減小,而通過工資路徑對城鎮(zhèn)就業(yè)有負的中介效應;第三,技術進步通過國有投資路徑對總體就業(yè)和...
【文章來源】:首都經濟貿易大學北京市
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
中國勞動力市場基本情況
業(yè) 其次分析城鄉(xiāng)就業(yè)變動趨勢 從 2000 年至 2015 年ˋ城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)量不斷上升ˋ由 2.31 億人上升至 4.04 億人ˋ與之形成對比的是鄉(xiāng)村就業(yè)人員ˋ從 2000 年至2015 年ˋ鄉(xiāng)村就業(yè)人員數(shù)量不斷下降ˋ從 4.89 億人下降至 3.70 億人ˋ城鄉(xiāng)就業(yè)的形式轉換發(fā)生在 2013 年 結合上述對于三大產業(yè)就業(yè)變動趨勢和城鄉(xiāng)就業(yè)變動趨勢的分析ˋ我們可以發(fā)現(xiàn)在過去的十多年中ˋ中國經歷了兩種快速的結構轉變ˋ第一種是城鄉(xiāng)結構的轉變ˋ從鄉(xiāng)村就業(yè)為主轉變?yōu)槌擎?zhèn)就業(yè)為主ˋ這種就業(yè)結構的轉變ˋ反映的是城鎮(zhèn)化不斷加速ˋ企業(yè)不斷向城鎮(zhèn)聚集并且鄉(xiāng)村就業(yè)人口不斷進入城鎮(zhèn) 第二種是產業(yè)結構轉變ˋ從第一 二產業(yè)就業(yè)占主導轉變?yōu)榈谌a業(yè)成為主要就業(yè)力量ˋ這種就業(yè)結構的轉變ˋ反映的是中國供給側的不斷升級ˋ而這種產業(yè)結構的升級也必然伴隨著技術的進步 結合上述兩大轉變ˋ城鎮(zhèn)就業(yè)與第三產業(yè)就業(yè)成為中國就業(yè)的重要方面ˋ與此同時ˋ城鎮(zhèn)就業(yè)與第三產業(yè)所包含的廣泛的就業(yè)門類是經濟發(fā)展中最具活力的部分ˋ并且對就業(yè)有著良好的吸納能力 進一步分析城鎮(zhèn)單位第三產業(yè)就業(yè)情況ˋ如圖 4.2ˋ我們可以看到就業(yè)人數(shù)排在前八位的部門的就業(yè)情況
圖 5.1 面板固定效應模型嶺回歸的嶺跡圖注 本圖是以 2000 2016 年的數(shù)據(jù)為基礎ˋ采用面板固定效應模型的嶺估計對包含全要素生產率變化的模型進行估計得到的嶺跡圖ˋ圖中橫軸代表嶺參數(shù)ˋ縱軸代表各控制變量系數(shù) 本圖最具代表性ˋ其他嶺跡圖不再贅述 根據(jù)圖 5.1 我們可以發(fā)現(xiàn)ˋ全要素生產率變化 工資指數(shù)對數(shù)以及生產總值對數(shù)三個變量均產生了較大波動 首先ˋ全要素生產率的變化產生的波動最大ˋ隨著嶺跡值的增加ˋ該變量的系數(shù)從-0.1 一直降低到接近-0.4 其次ˋ工資對數(shù)的系數(shù)出現(xiàn)了遞增的趨勢ˋ生產總值對數(shù)的系數(shù)出現(xiàn)了遞減的趨勢ˋ二者系數(shù)的大小關系隨著嶺跡值的增加出現(xiàn)了變化 綜合上述兩點特點ˋ再次說明采用面板固定效應模型所得到的結果是不準確的ˋ應該通過面板固定效應的嶺估計模型評估技術進步對就業(yè)影響的直接效應 結合圖 5.1 以及嶺估計值選取的慣常方法ˋ本文選取 kr=0.15 為最優(yōu)嶺跡值ˋ并對模型進行進一步分析
【參考文獻】:
期刊論文
[1]財政政策、貨幣政策對中國就業(yè)的影響路徑研究——基于面板中介效應模型的估計[J]. 牟俊霖,王陽. 財政研究. 2017(08)
[2]六項主要財政支出的就業(yè)效應分析——基于面板固定效應模型的嶺回歸估計[J]. 閆里鵬,牟俊霖. 生產力研究. 2017(03)
[3]技術進步與消費需求的互動機制研究——基于供給側改革視域下的要素配置分析[J]. 金曉彤,黃蕊. 經濟學家. 2017(02)
[4]中國固定資產投資就業(yè)效應的實證分析——基于東、中、西部1993—2012年省際面板數(shù)據(jù)[J]. 劉文,陳秋璇,尹宗成. 重慶工商大學學報(自然科學版). 2014(12)
[5]技能溢價:基于技術進步方向的解釋[J]. 董直慶,蔡嘯,王林輝. 中國社會科學. 2014(10)
[6]Hausman檢驗統(tǒng)計量有效性的Monte Carlo模擬分析[J]. 連玉君,王聞達,葉汝財. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2014(05)
[7]政府財政支出結構調整對經濟增長和就業(yè)的動態(tài)效應研究[J]. 武曉利,晁江鋒. 中國經濟問題. 2014(05)
[8]節(jié)能減排、技術創(chuàng)新與收入再分配的宏觀波動效應[J]. 鄒新月,吳李淼. 廣東財經大學學報. 2014(04)
[9]中介效應分析:方法和模型發(fā)展[J]. 溫忠麟,葉寶娟. 心理科學進展. 2014(05)
[10]跨越“中等收入陷阱”:理論、經驗和對策——基于44個國家的跨國實證分析[J]. 代法濤. 財經研究. 2014(02)
本文編號:2943547
【文章來源】:首都經濟貿易大學北京市
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
中國勞動力市場基本情況
業(yè) 其次分析城鄉(xiāng)就業(yè)變動趨勢 從 2000 年至 2015 年ˋ城鎮(zhèn)就業(yè)人員數(shù)量不斷上升ˋ由 2.31 億人上升至 4.04 億人ˋ與之形成對比的是鄉(xiāng)村就業(yè)人員ˋ從 2000 年至2015 年ˋ鄉(xiāng)村就業(yè)人員數(shù)量不斷下降ˋ從 4.89 億人下降至 3.70 億人ˋ城鄉(xiāng)就業(yè)的形式轉換發(fā)生在 2013 年 結合上述對于三大產業(yè)就業(yè)變動趨勢和城鄉(xiāng)就業(yè)變動趨勢的分析ˋ我們可以發(fā)現(xiàn)在過去的十多年中ˋ中國經歷了兩種快速的結構轉變ˋ第一種是城鄉(xiāng)結構的轉變ˋ從鄉(xiāng)村就業(yè)為主轉變?yōu)槌擎?zhèn)就業(yè)為主ˋ這種就業(yè)結構的轉變ˋ反映的是城鎮(zhèn)化不斷加速ˋ企業(yè)不斷向城鎮(zhèn)聚集并且鄉(xiāng)村就業(yè)人口不斷進入城鎮(zhèn) 第二種是產業(yè)結構轉變ˋ從第一 二產業(yè)就業(yè)占主導轉變?yōu)榈谌a業(yè)成為主要就業(yè)力量ˋ這種就業(yè)結構的轉變ˋ反映的是中國供給側的不斷升級ˋ而這種產業(yè)結構的升級也必然伴隨著技術的進步 結合上述兩大轉變ˋ城鎮(zhèn)就業(yè)與第三產業(yè)就業(yè)成為中國就業(yè)的重要方面ˋ與此同時ˋ城鎮(zhèn)就業(yè)與第三產業(yè)所包含的廣泛的就業(yè)門類是經濟發(fā)展中最具活力的部分ˋ并且對就業(yè)有著良好的吸納能力 進一步分析城鎮(zhèn)單位第三產業(yè)就業(yè)情況ˋ如圖 4.2ˋ我們可以看到就業(yè)人數(shù)排在前八位的部門的就業(yè)情況
圖 5.1 面板固定效應模型嶺回歸的嶺跡圖注 本圖是以 2000 2016 年的數(shù)據(jù)為基礎ˋ采用面板固定效應模型的嶺估計對包含全要素生產率變化的模型進行估計得到的嶺跡圖ˋ圖中橫軸代表嶺參數(shù)ˋ縱軸代表各控制變量系數(shù) 本圖最具代表性ˋ其他嶺跡圖不再贅述 根據(jù)圖 5.1 我們可以發(fā)現(xiàn)ˋ全要素生產率變化 工資指數(shù)對數(shù)以及生產總值對數(shù)三個變量均產生了較大波動 首先ˋ全要素生產率的變化產生的波動最大ˋ隨著嶺跡值的增加ˋ該變量的系數(shù)從-0.1 一直降低到接近-0.4 其次ˋ工資對數(shù)的系數(shù)出現(xiàn)了遞增的趨勢ˋ生產總值對數(shù)的系數(shù)出現(xiàn)了遞減的趨勢ˋ二者系數(shù)的大小關系隨著嶺跡值的增加出現(xiàn)了變化 綜合上述兩點特點ˋ再次說明采用面板固定效應模型所得到的結果是不準確的ˋ應該通過面板固定效應的嶺估計模型評估技術進步對就業(yè)影響的直接效應 結合圖 5.1 以及嶺估計值選取的慣常方法ˋ本文選取 kr=0.15 為最優(yōu)嶺跡值ˋ并對模型進行進一步分析
【參考文獻】:
期刊論文
[1]財政政策、貨幣政策對中國就業(yè)的影響路徑研究——基于面板中介效應模型的估計[J]. 牟俊霖,王陽. 財政研究. 2017(08)
[2]六項主要財政支出的就業(yè)效應分析——基于面板固定效應模型的嶺回歸估計[J]. 閆里鵬,牟俊霖. 生產力研究. 2017(03)
[3]技術進步與消費需求的互動機制研究——基于供給側改革視域下的要素配置分析[J]. 金曉彤,黃蕊. 經濟學家. 2017(02)
[4]中國固定資產投資就業(yè)效應的實證分析——基于東、中、西部1993—2012年省際面板數(shù)據(jù)[J]. 劉文,陳秋璇,尹宗成. 重慶工商大學學報(自然科學版). 2014(12)
[5]技能溢價:基于技術進步方向的解釋[J]. 董直慶,蔡嘯,王林輝. 中國社會科學. 2014(10)
[6]Hausman檢驗統(tǒng)計量有效性的Monte Carlo模擬分析[J]. 連玉君,王聞達,葉汝財. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2014(05)
[7]政府財政支出結構調整對經濟增長和就業(yè)的動態(tài)效應研究[J]. 武曉利,晁江鋒. 中國經濟問題. 2014(05)
[8]節(jié)能減排、技術創(chuàng)新與收入再分配的宏觀波動效應[J]. 鄒新月,吳李淼. 廣東財經大學學報. 2014(04)
[9]中介效應分析:方法和模型發(fā)展[J]. 溫忠麟,葉寶娟. 心理科學進展. 2014(05)
[10]跨越“中等收入陷阱”:理論、經驗和對策——基于44個國家的跨國實證分析[J]. 代法濤. 財經研究. 2014(02)
本文編號:2943547
本文鏈接:http://sikaile.net/jingjilunwen/zhongguojingjilunwen/2943547.html
最近更新
教材專著