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海南省人口增长与就业率问题分析

出处:论文网
时间:2018-05-09

海南省人口增长与就业率问题分析

  中图分类号:F127 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2017)007-0-01

  一、引言

  1.人口状况分析

  人口问题的产生和解决与很多方面的因素相关,例如环境容量和资源的利用以及经济体制的发展等。而根据国家统计局数据来看,我国人口目前存在几大特点:人口总量低速增长,人口自然增长率较为平稳,而人口老龄化速度加快,人口向经济发展快的地区聚拢。

  2.研究思路及方法

  首先,分析并观察总人口与就业人口的相关性,建立合适的模型。接着,开始对数据进行拟合,于是便可得到模型的参数,同时检验出参数和方程的显著性,对从业人口做预测。

  接着,对从业人口作为时间序列来分析,分析其是否平稳,若不平稳,进行差分处理之后,并分析出具体p,q的取值,建立ARMA模型。在Eveiws中进行数据处理,便由此可得到预测值与相对应的结论。

  二、海南省人口增长和就业人口之间的关系

  在SPSS中运行数据,得到总人口与从业人口之间相关性表。在Pearson相关性检验下,总人口与从业人口的相关系数为0.980,在0.00的显著水平下,接受原假设,总人口与就业人口之间显著相关。

  根据以往的调查数据以及研究成果,初步判断两者之间存在指数关系,因此可建立模型为:

  Y=mXa (1)

  其中Y为从业人口数,X为总人口数,m为常数系数。上式化简可得:

  lnY=c+alnX (2)

  使用非线性回归分析的方法,在Eviews软件中进行参数估计。得到具体表达式为:

  lnY=5.356+0.231lnX (3)

  同时,R2=0.9718,F统计量为310.5606,相伴概率Prob.为0.000,明显小于显著性水平0.05,因此可以拒绝零假设,说明回归方程是显著的,该方程参数通过t检验。

  三、ARMA模型下的分析与预测

  1.自相关与偏自相关的分析

  构成时间序列的每个序列值之间的简单相关关系成为自相关。自相关程度由自相关系数rk度量,表示时间序列中相隔k期的观测值之间的相关程度。

  (4)

  式中,n为样本量;k为滞后期;代表样本数据的算术平均值。且自相关系数rk的取值范围是[-1,1],且越接近1,自相关程度越高。

  偏自相关是指对于时间序列yt,在给定的条件下,yt与yt-k之间的条件相关关系。相关程度用偏自相关系数φkk度量,有-1≤φkk≤1。

  在本次的案例中,我们要综合考察系列的自相关和偏自相关。

  由图1可以看出,在一阶差分后,除了k=1时自相关系数是0.719,仍大大超出了随机区间的范围,在k≥2以后,自相关系数的值均落入置信区间内,说明序列的趋势已基本消除,此时的序列为平稳时间序列,于是可以建立ARMA模型。可以取q=1,p=1,可以建立ARMA(1,1)模型。

  2.模型的建立与参数估计

  所以得出模型为:

  (5)

  决定系数R2=0.9950,调整后的决定系数0.9943,都很接近于1,且赤池消息准则AIC=5.8278,施瓦茨准则SC=5.8716。说明模型ARMA(1,1)是合适的。

  3.模型的预测与评估

  从右侧评价指标上看,平均绝对误差MAPE的的值为2.8418,说明预测精度高,希尔不等系数TIC的值为0.0024,说明该模型的拟合程度较高。

  四、总结和结论

  面?χ泄?现在的国情,劳动力过盛,技术水平相差各异,而且资源资本相对稀缺,影响就业率的原因有很多,就业的问题从一定的程度上是一个经济问题。所以要保证就业率的话就要逐步建立全国公平统一的就业市场,这样才能合理的流动人才和劳动力,劳动力资源要进行合理分配和利用,打破城乡之间的界限,建立全中国统一的劳动力市场,这样就会使人口增长和就业率的问题有一个良好的改善,不久的将来应该会见到一个更好的海南省,一个更好的中国。

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