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我国劳动就业与高等教育扩招关系的实证研究

作者 :张 弘更新时间:2012-11-5

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一、引言
 20世纪90年代末期,为了加快高等教育的发展,普及高等教育,同时也为了扩大内需,促进经济增长。国家决定对高等教育进行扩招。大规模的扩招是从1999年开始的。1998年,高等学校招生数为108.4万,1999年,高等学校招生数为159.7万,扩招了47.3%。1999年以后,高等教育的扩招基本上保持每年增长20%以上的速度。2004年,高等学校招生数达到了356万。这样的高速扩招,带来了毕业生的急速增加,2002年,高等学校毕业生人数为133.7万,2004年,更是增加到280万。由于毕业生的大幅度增加,毕业生就业的问题开始凸显出来。近几年每年到毕业生分配的五六月间,就业难的呼声就开始在各种媒体上出现。与此同时,随着我国经济的发展和产业结构的调整,虽然经济增速保持高位运行,但失业率却继续攀升。1999年GDP增加7.1%,2000年为8.0%,2001年为7.3%,2002年为7.9%,2003年为9.1%。而我国的失业率却逐渐增加,1999年、2000年城镇登记失业率为3.1%,2001年为3.6%,2002年为4.5%。这样就形成一种认识:正是由于高等学校的持续扩招带来了毕业生的急剧增加,进而造成了就业困难,不仅仅创造了大量的失业人员,更由于高等学校的毕业生挤占了大量的就业岗位,从而进一步造成了失业率增加。因此,得出这么一种结论:高等教育的发展带来了失业率的增加。本文试图运用处理非平稳时间序列的协整理论,考察我国高校扩招与就业之间是否存在稳定的协整关系,最后用Granger检验验证两者之间的因果,来分析就业与高校扩招的关系。
 二、就业与高等教育发展的关系检验
 1、样本选择:
 分析样本选取1984年10月城市改革以后,即1985-2004年的年度数据。为了更准确计算就业和高等教育发展数据之间的关系,本文采用陈安平(2004)的对有效就业的计算,使用有效就业数据。有效就业实际上是名义就业中不存在隐性失业时的就业数量。其计算公式为:有效就业=全国从业人员数—城镇隐性失业数—农村隐性失业数。
 2、协整理论:
 协整理论是20世纪80年代计量经济学建模理论的一个重大发现。协整理论主要用来探测变量间是否真的存在均衡相依关系,它是动态经济计量学的理论基础。由于Granger和Engle用"随时间变化的变动性(time-varyingvolatility)"和"共同趋势(commontrends)"这两种新方法分析经济时间序列,因此瑞典皇家科学院将2003年的诺贝尔经济学奖授予他们,以表彰他们的杰出贡献。正是Engle和Granger在1980年代发明了新的统计方法来处理 "非平稳性"(nonstationarity)和"随时间变化的变动性"这两个关键特征。并且得出了Granger协整定理:如果非平稳变量之间存在协整关系,那么必然可以建立误差修正模型;而如果非平稳变量可以建立误差修正模型,那么该变量之间必然存在着协整关系。协整的经济意义在于它揭示了时间序列变量之间的长期稳定关系,具有协整关系的变量虽然在短期具有各自的变动规律,但在长期却存在着协调变化的趋势。
协整的定义:
 若序列Xt=(X1t,...,Xnt)的每一个分量都是d阶单整,存在一个n维向量α,使αTXt~I(d-b),其中d≥b≥0,则称X1t,...,Xnt具有(d,b)阶协整,记为Xt~CI(d,b),称为协整向量。特别当d=b=1时,称Xt为(1,1)阶协整。
 对两个同阶单整的序列之间的检验,Engle和Granger(1987)提出两步法来检验序列的协整关系:
用X2t,...,Xnt来解释变量X1t∶X1t=α1X2t+...+αnXnt+εt;
检验残差εt的单整阶数,若其为零阶单整(即是平稳序列),则X1t,...,Xnt便是(1,1)阶协整的,协整向量为(1)中的回归参数α1,...,αn。
 而对于多重同阶单整序列之间的协整检验关系,Johansen(1988),Juselius(1990)给出了一种使用向量自回归模型进行检验的简便方法,通常成为Johansen检验或者叫作JJ检验。
 由此可见,Granger发展的协整理论对于用非平稳变量建立经济计量模型,以及检验这些变量之间的长期均衡关系非常重要。第一,如果多个非平稳变量之间具有协整性,则这些变量可以合成一个平稳的时间序列。这个平稳的时间序列可用来描述原变量间的长期稳定的关系。只要变量之间长期稳定的关系存在,原变量间的平稳的线性组合就存在。第二,当且仅当多个个非平稳变量具有协整性时,由这些变量建立的回归模型才是可信赖的。因此,协整性检验也是区别真实回归和伪回归的有效方法。
 最后,Granger在协整概念的基础上,进一步提出了著名的Granger协整定理,目的在于解决协整与误差修正模型之间的关系问题。该定理证明了协整与误差修正模型(ECM)之间的充分必要关系。如果多个非平稳变量之间存在协整关系,则必然可以建立误差修正模型;如果用非平稳变量可以建立误差修正模型,那么变量之间必然存在协整关系。由于误差修正模型把长期稳定关系和短期动态波动特征结合在一个模型中,因此既可以解决传统计量经济模型忽视伪回归问题的同时,又克服了建立差分模型丢失大量水平变量信息的不足。
 3、协整检验:
 根据协态检验方法,把RE(有效就业)和GS(毕业生数)取其对数形式,首先运用Eviews3.1软件,进行ADF平稳性检验和Johansen协整检验,检验RE(有效就业)和GS(毕业生数)之间的协整关系。然后运用Granger(1969)提出的因果检验,检验RE(有效就业)和GS(毕业生数)之间的因果关系。结果如下:
表1 ADF平稳性检验
变量
ADF检验值
检验类型(ctp)
5%临界值
结论
LRE
-2.31
(c01)
-3.54
非平稳
△LRE
-3.78
(c00)
-2.87
平稳
LGS
-2.69
(ct1)
-4.32
非平稳
△LGS
-3.23
(c01)
-3.43
平稳
注:检验类型中的c和t分别指常数项和时间趋势项,P为滞后期,LRE为有效就业RE的对数形式, LGS为毕业生数GS的对数形式,△表示差分。
表2 Johansen协整检验结果
Eigenvalue
Trace statistic
临界值
假设的协整个数
0.6738
24.73
21.36
0
0.3285
6.97
15.21
1
注:表中临界值为1%显著水平临界值,检验的滞后期为1。
表3 Granger因果检验结果
零假设
F 统计值
P值
结论
LRE dos not cause LGS
8.3272
1.472
LRE dos not cause LGS
LGS dos not cause LRE
5.7964
0.049
LGS cause LRE
表1表明样本期间有效就业和毕业生数都是非平稳序列,经过一阶差分后,变为平稳时间序列,因此,这两个序列都是一阶单整I。
 表2结果表明当r=1时,出现了不显著的结果统计量。这说明有效就业和毕业生数两序列之间存在一个协整关系。虽然有效就业和毕业生数有各自的变动规律,短期内有效就业和毕业生数可能表现出非一致性,但在长期却表现为一致性,形成稳定的均衡关系。
表3结果表明有效就业和毕业生数之间存在单向Granger因果关系:高校毕业生增加是有效就业的Granger原因,高校毕业生的增加带来了有效就业的增加。
 三、结论
 以上实证结果表明我国的有效就业和高校扩招在样本期间存在一个协整关系。虽然有效就业和高校扩招有各自的变动规律,在短期内表现出非一致性,但在长期却表现为一致性,形成稳定的均衡关系。同时Granger因果检验结果表明高校扩招是有效就业的Granger原因,高校毕业生的增加带来了有效就业的增加。这个结论彻底推翻了高等学校的持续扩招带来了造成了就业困难,进一步造成了失业率增加的认识。那么为何出现大学生就业难,失业率持续上升?扩招和就业之间的关系究竟如何?笔者有如下看法:
 1、就业问题的矛盾根源:
 (1)劳动力供给处于高峰期。
 近年来,我国劳动力供给正值高峰期。目前,我国新成长的劳动力数量达到峰值,加上现存的下岗失业人员,每年城镇需要安排的就业人数将达到2300万人左右,年度供大于求达到1500万人。同时,国企改革带来的富余人员和下岗人员的就业以及农村1.5亿富余劳动力需要转移,将带来城乡的双重压力。未来5-10年内,由于人口增长,每年新增适龄劳动人口将不低于1000万。因此,就业压力在短期内难以根本缓解。
 (2)相对过剩的经济使社会就业压力加大,失业人口增加。
由于大多数商品供过于求,因此造成了经济相对过剩,同时,企业为了提高竞争力,正进行产业结构的调整,由传统的粗放型转向集约型增长方式,会减少对劳动力的需求。
 (3)技术的创新与发展,使结构性失业持续增加。
 由于以上的矛盾根源,就业问题是一个全体劳动者共同面对的问题,而不仅仅是大学毕业生的困难。而且由于高等教育作为精英教育的思想依然扎根于大部分毕业生的思想意识中,因此在选择就业时高不成低不就也客观造成了大学生就业困难的现实。
 2、高校扩招对就业的促进作用:
 (1)提高全社会教育水平,适应技术水平提高带来的就业需求。
 高等教育从精英教育向普及教育的转变,势必会提高全社会的教育水平,提高全民素质。随着科技的发展,就业岗位对教育水平的要求将会越来越高,因此,大批高素质人才的培养,将会适应新增就业岗位的要求,同时进一步提高全社会的技术水平。
 (2)降低交易成本,减少结构性失业。
 通过教育,劳动者将会大大提高获取和解读信息的能力,降低劳动者寻找就业岗位的交易成本,同时,就业部门也能够通过劳动者的毕业信息搜寻到合适的劳动者,也降低了交易成本。另外,由于大学生接受了较多的高新技术的培养,能够很快适应技术创新和发展,减少结构性失业。
 (3)促进经济增长,带来新的就业岗位。
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