就业与经济增长关系的经验研究

本文运用协整理论和格兰杰因果检验从有效就业的视角研究了我国就业与经济增长之间的关系。协整检验结果表明:自90年代中期以来,我国经济增长和有效就业之间存在着长期稳定的均衡关系。格兰杰检验结果表明经济增长是就业增长的格兰杰原因,有效就业的增加也是经济增长的格兰杰原因。     

吉林省金融业对经济增长贡献的实证分析

本文以吉林省1985~2007年相关时间序列数据为样本,选用贷存比和非政府投资占投资总额比率作为衡量金融体系效率的指标,利用乔纳森协整检验和格兰杰因果分析的方法得出结论:贷存比增长率与经济增长率之间呈现强双向正相关关系;非政府投资占比增长率与经济增长率之间不存在因果关系;非政府投资占比增长率与贷存比增长率之间呈现弱双向正相关关系,就业增长率与贷存比增长率之间呈现强正相关关系;投资增长率与经济增长率之间呈现强正相关关系,与就业增长率呈现弱正相关关系。在此基础上,提出通过提高银行贷存比率、扩大民营企业总体规模、加大招商引资力度、完善金融市场结构等途径强化金融业对吉林省经济增长的拉动作用。     

内陆地区对外贸易与就业分析——以贵州省为例

目前,中国对外贸易面临诸多压力,经济结构亟待改善,而贵州省地处内陆发展开放型经济,其对外贸易的发展能否带动就业增长？本文试图对贵州省的对外贸易与就业情况进行分析.通过数理经济学方法构建模型,再利用计量经济学的协整理论来检验贵州省对外贸易与就业的协整关系,寻求二者之间长期均衡关系,利用格兰杰因果检验考察二者之间的因果关系,最后得出结论:贵州省出口就业间存在单向的格兰杰因果关系,就业增加是出口的格兰杰原因,但出口增加并没有带动就业增长.     

中国经济增长与就业增长关系分析

改革开放以来,中国经济实现了高速增长,然而中国的就业增长率却在下降,就业压力不断增大,这与传统的经济理论相违背。基于索洛增长模型理论,运用协整理论和格兰杰因果检验对中国经济增长与就业增长的关系进行实证分析,最后提出了相关的建议。     

云南省旅游发展与经济增长、第三产业动态关系研究

在云南旅游经济强省建设背景下，选取云南省1990—2013年旅游发展、第三产业、GDP数据为研究对象，通过构建E-G两步协整和格兰杰因果检验模型，对云南省旅游发展、经济增长、第三产业长期以来的动态关系做了实证研究。研究结果显示：（1）云南旅游发展与经济增长、第三产业增长之间存在长期均衡的协整关系；（2）云南省GDP每增加1个百分点，旅游总收入将提高1.912个百分点，第三产业总值每增加1个百分点，旅游总收入将提高1.407个百分点。比较而言，整体经济增长对旅游发展的影响比第三产业增长的影响更显著。     

第三产业与就业增长的实证研究

本文使用1992-2008年的相关数据,通过ADF检验,对我国第三产业发展水平与就业水平之间进行实证研究,建立ECM模型并进行Granger检验,计算出第三产业的就业弹性.ECM模型分析结果表明:第三产业发展对就业水平有重要的推动作用,得出第三产业发展与我国就业水平增长之间存在着格兰杰原因,且影响期较长.     

浙江省广告业与经济增长关系实证研究

本文运用协整分析等模型,对浙江广告产业与经济增长（GDP）之间的关系做了实证分析,得出浙江广告产业与经济增长存在长期稳定的协整关系。通过格兰杰因果关系检验,得出浙江省经济增长是广告产业发展的显著原因,极大地推动了广告产业的发展,而广告产业对于经济增长虽具有一定的拉动作用,但是广告产业对经济增长拉动作用并不显著。浙江应注重广告产业的发展,使其成为拉动经济发展的新的增长点。     

河北省经济增长与就业相关性探析

改革开放30年多年来,河北省国民生产总值平均增幅达10.4％,然而就业增长远远滞后于GDP增长.本文在梳理相关文献的基础上,结合河北省1982～2011年就业与经济增长相关数据,运用协整分析和格兰杰检验方法,实证测算出河北省就业与经济增长具备长期稳定的关系,即就业促进了经济增长,然而经济增长并没有相应带动就业的提升.造成这种局面的原因在于作为河北省经济增长的主要动因的资本深化和技术进步并没有拉动就业的提升.     

吉林省高增长低就业的现状、成因及对策

经济快速增长会拉动就业水平,经济增长率与就业增长率呈正相关。但近年来,吉林省经济高速增长的同时,就业形势却日益严峻,经济增长对就业的带动作用弱化。吉林省经济的高速增长没有带动就业的显著增加,这一现象可称为经济增长的低就业效应。     

经济增长与大学生就业非一致性变动的实证研究

中国2001—2008年经济增长迅猛。对中国经济增长与大学毕业生就业之间的关系考察后发现：经济增长并没有拉动大学生就业的增长,经济增长与大学生就业之间存在非一致性的变动关系。为此,政府必须采取切实可行的政策鼓励大学生创业,拓宽就业渠道,提高第三产业吸纳大学生就业等措施,真正做到经济增长与大学生就业的同步发展。     

Does growth cause structural change, or is it the other way around? A dynamic panel data analysis for seven OECD countries

In economic development, aggregate economic growth is accompanied by structural change among the three main sectors of an economy. Nevertheless, the question whether economic growth causes structural change, or changes in the economic structure cause aggregate growth is still unanswered. To shed more light on this question, this article examines a Granger causality test in a panel environment to determine the relationship of economic growth and structural change, measured either in terms of employment shares or real value added shares. Estimation and analysis of the annual data of seven OECD countries, covering the period from 1960?C2004, show that although the causality appears to be heterogeneous among these countries, some general conclusions can be drawn. Aggregate economic growth decelerates structural change in the very short run but accelerates it with some lag in time. The aggregate effect depends on whether structural change is measured in terms of employment or in terms of real value added. Conversely, structural change supports aggregate economic growth, irrespective of which measure of structural change chosen.     

扩大就业的思路分析

就业水平高低与经济增长快慢相吻合,扩大就业的基础是经济的持续快速增长。《管子》就业思想的要点是:提倡侈靡的消费,增加社会的就业量。提高就业弹性的政策措施是:积极促进非正规就业发展,扶持中小企业,大力发展第三产业;加快城镇化进程,拓宽农民就业空间。     

经济增长、产业发展与劳动就业的耦合机理分析——以河南省为例

经济增长、产业发展与劳动就业间是相互影响、相互作用的。笔者在剖析三者耦合机理的基础上,通过构建VAR模型,对河南省的经济增长、产业发展与劳动就业间的联系进行Johansen协整检验和Granger因果关系检验,发现三个变量间具有长期的协整关系,但由于产业结构与就业结构间及其内部的非均衡发展割裂了经济增长、产业发展与劳动就业间的互动,故需从提升产业发展角度来推动河南省经济的快速增长和劳动就业的扩大。     

中国经济增长、产业发展与劳动就业的耦合机理分析——基于VAR模型的动态实证分析

经济增长、产业结构与劳动就业是中国经济发展中的重要变量,理论分析表明三者间是相互影响、相互作用的:经济增长与产业结构之间具有累积性、双向循环式的作用机制,产业结构与劳动就业具有作用与反作用关系。构建VAR模型进行实证分析得出三个变量间具有长期的协整关系,但是由于产业结构与就业结构间及其内部的非均衡发展割裂了经济增长、产业结构与劳动就业间的互动,需要从产业结构优化角度来推动经济快速增长和劳动就业的扩大。     

中国城市化发展与重工业扩张的协整分析

城市化的快速发展和重化工业的高速扩张成为推动中国社会经济发展的两大引擎。文章运用1978—2005年的数据,通过协整分析和格兰杰因果关系检验方法,从实证角度研究了中国城市化进程与重工业发展之间的动态相关性以及因果关系。结果显示,中国城市化与重化工业发展之间存在长期稳定的均衡关系,并且二者之间具有双向因果关系,即城市化发展会引起重工业规模扩大,重工业的扩张也会推动城市化水平的提高。协整回归方程进一步表明,城市化水平提高1%,重工业总产值相应增加5%;而重工业总产值每增加1%,会促进城市化水平提高0.2%。     

我国工业化战略对非农就业向城镇转移的影响——基于1952年～2004年数据的协整分析

协整分析表明,1978年之前,我国非农就业对城镇就业具有明显的促进作用,但没有出现大规模农村人口向城镇转移的现象;1978年之后,我国城镇就业增长远远滞后于非农就业,且两者不存在显著的Granger因果关系.片面重工化战略和农村工业化战略导致非农就业的发展与非农就业人口向城镇转移相互脱离,制约了城镇就业规模的增长和中国城市化的发展.     

中国制造业行业就业影响因素研究

本文通过建立影响中国就业的理论模型,运用有界协整方法和Granger因果检验法,对2001年第3季度至2007年第4季度间中国制造业各行业就业人数与人均实际资本存量、技术进步率和人民币实际汇率的关系进行实证研究。结果表明:无论在短期还是长期,(1)从总体上看,人均实际资本存量对中国就业的影响力度最大,而实际汇率变动及技术变迁对就业的影响力度偏低;(2)人均实际资本存量、人民币实际汇率、技术进步对中国行业就业的影响力因行业不同而呈现出复杂的相关关系。为稳定就业,应根据不同产业制定和选择相应的政策措施。     

湖南产业结构变动与就业增长的相关性分析

湖南地处我国中部,人口众多,就业压力大,如何有效地促进就业是亟待解决的问题之一。本文利用产业结构偏离度对湖南三次产业结构与就业增长之间的关系进行了分析,得出在1978年-2007年,每年有大量的劳动力从第一产业向第二和第三产业转移;通过引入向量误差修正模型（VEC）分析得出,第二产业吸纳劳动力资源的能力有限,第三产业是解决就业压力的主力军;最后通过就业弹性分析了产业内部结构变动对就业的贡献。     

人民币升值对我国制造业的就业影响

国际金融危机背景下人民币不断升值以来,我国的就业形势一直比较严峻。人民币升值对制造业就业的影响,主要体现在总需求效应、资本替代劳动效应、国际投资效应以及消费效应等方面。本文运用协整关系检验、格兰杰因果关系检验和误差修正模型等研究方法对人民币升值影响制造业就业量进行了实证分析,结果表明,人民币汇率与制造业就业量之间存在长期均衡关系,人民币在合理的范围内适度升值有利于该就业量的提高。     

Can total factor productivity explain value added growth in services?

This paper examines the factors responsible for generating the services led growth witnessed in the Indian economy during 1980–2005. A sectoral growth accounting exercise shows that total factor productivity (TFP) growth was the fastest for services; moreover this TFP increase was significant in accounting for service sector value added growth. A growth model with agriculture, industry and services as three principal sectors is calibrated to Indian data using sectoral TFP growth rates. The baseline model performs well in accounting for the evolution of value added shares and their growth rates, but is unable to capture sectoral employment share trends. The performance of the model with respect to value added shares improves when the post 1991 increase in service sector TFP growth following the inception of market-based liberalization reforms is accounted for. A modified version of the model with public capital can better track trends in sectoral employment shares.