關于湖南省就業因素的統計分析

姬怡帆

摘 要：本文選取2006—2014年《湖南省統計年鑒》和《中國統計年鑒》的統計數據作為研究分析的數據資料。首先，采用灰色關聯分析和相關系數法相結合的方法，分析各因素與湖南省就業人數的相關關系。其次，通過主成分分析的統計方法，得到優選的七個指標的主成分表達式。最后，用主成分表達式F與就業人數的對數進行回歸分析，得出重要的結論：從國內生產總值、居民消費水平、貨幣供給量三個因素來改善民生就業，對湖南省就業人數的影響最大。

關鍵詞：灰色關聯度 ?影響因素分析 ?主成分分析 ?就業人數

中圖分類號：F249.2 文獻標識碼：A

針對就業問題，國內不少專家學者對影響就業的指標進行大量的研究分析，例如，趙利等、杜傳忠等、楊皓等通過不同方面的指標篩查得出影響就業指標的因素。本文專門對湖南省的就業情況進行統計分析。

1 優選影響湖南省就業人數的指標

1.1 分析指標的選取

基于國內外對就業影響因素的分析資料及前期學者的研究，我們從宏觀經濟、財政政策、人力資本、產業結構等方面提取了影響就業的14個指標，分別為地區生產總值（Y1），地方財政收入（Y2），地方財政支出（Y3），固定資產投資（Y4），凈出口額（Y5），居民消費水平（Y6），人口自然增長率（Y7），稅收（Y8），城市化水平（Y9），教育支出（Y10），科研支出（Y11），城鄉收入差距（Y12），就業彈性指數（Y13），貨幣供給量（Y14）。就業人數是衡量湖南省就業情況的指標，以上各個指標的具體數據都是從2006—2014年《湖南省統計年鑒》和《中國統計年鑒》中選取。

1.2 灰色關聯分析法處理數據

由于事物變化的情況，往往受到多重因素的影響。分析在一個系統變化中行為因子與各個因素的關聯程度叫作灰色關聯分析，灰色關聯度指的是兩個系統中，隨著時間或者事物變化趨勢的衡量標準。

1.2.1 對原始數據進行無量綱化處理

由表2結果可知，大部分指標與就業人數的關聯系數都超過0.7，我們要選取一半的優選指標進行主成分分析，取r>0.85，得到影響2005—2013年湖南省就業情況的主要因素有7個：城市化水平（Y9），人口自然增長率（Y7），城鄉收入差距（Y12），居民消費水平（Y6），科研支出（Y11），地區生產總值（Y1），貨幣供給量（Y14）。

2 主成分分析法對篩選出的指標分析

2.1 主成分的理論內容

主成分分析是采用一種降維的數學思想，在損失少量信息的條件下，盡量提取能代表絕大多數信息的主成分，將原始變量的每一個線性組合記為主成分FP，且按照var（FP）的大小依次排列為第1，2，…， n個主成分，且每兩個主成分之間的相關系數為0，即

主成分是不相關的線性組合F1， F2，…， FP，其中，，…，，（i=1，2，…， a）為特征值所對應的特征向量。是原始變量經過標準化處理的矩陣。因為在實際應用中，通常指標的計量單位都是不同的，因此在進行主成分分析之前必須對各指標的數據要消除量綱的影響，從而對原始數據進行標準化處理。

2.2 利用SPSS軟件進行主成分分析

由于這七個優選指標不能組成一個線性關系，為了進一步研究，需要對原始數據進行對數化處理減少結果的偏差，并得到相應的主成分。把就業人數和影響就業的七大指標取對數，分別記為：

接下來用統計軟件SPSS19.0對就業人數和七個優選指標，作主成分分析。首先得到相關矩陣如表3所示。

由兩兩因子的相關程度的矩陣分析可知，每兩個因子都具有較高的相關性，主成分個數提取的準則是特征值>1的前b個主成分，其中，第1主成分的貢獻率為94.799%，特征值為為6.636，因為特征值>1，所以取b=1。

3 回歸分析對主成分和就業人數進行方程擬合

3.1 回歸分析的內容

回歸分析是描述兩種或兩種以上變量間相互依賴的統計關系的一種統計分析方法，使用原始變量的線性組合得到的主成分表達式F作為自變量，與人數就業人數（Y0）的對數作為因變量，作一元線性回歸。

由式（9）可知，地區生產總值（Y1），居民消費水平（Y6），貨幣供給量（Y14）三個因素是影響湖南省就業人數的首要指標。

4 相關建議

為了改善湖南省的就業環境，提升人民生活質量，有利于地區的長遠穩定發展，本文提出以下幾點建議。

首先，提高地區經濟的發展速度，作出合理的產業調整，經濟轉型計劃。

其次，政府需要完善社會福利保障制度，作出有利于保障人民生活的決策和促進地區發展的政策。

最后，加大再貸款、再貼現規模，擴大貨幣發行;加大公開市場操作力度，提高貨幣乘數。

參考文獻

趙利，潘志遠，王東霞.城鎮勞動就業影響因素的實證研究——基于主成分分析法和VAR模型的分析[J].宏觀經濟研究，2014（05）.

杜傳忠，韓元軍，楊成林.中國影響就業因素的區域差異分析——基于省級面板數據的實證檢驗[J].當代財經，2011（05）.

楊皓，肖云，陳朗，等.我國就業的影響因素分析[J].數學的實踐與認識，2010（15）.

湖南省統計局.湖南統計年鑒[M].北京：中國統計出版社，2005-2013.

章文燕.基于灰色關聯分析法的物流發展影響因素分析[J].統計與決策，2011（23）.

紀廣月.基于灰色關聯分析的廣東省GDP與產業結構之間的關系及GDP預測的數學模型[J].數學實踐與認識，2013，43（15）.

張世強，呂杰能，蔣崢，等.關于相關系數的探討[J].數學的實踐與認識，2009，39（19）.

楊薇，滿進鑾.基于主成分分析的湖南競爭力評價研究[J].數學理論與應用，2010（01）.

林海明.如何用SPSS快速計算主成分的結果[J].統計與決策，2011（12）.

郭呈全，陳希鎮.主成分回歸的SPSS實現[J].統計與決策，2011（05）.