上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素實(shí)證分析報(bào)告

..上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素實(shí)證分析[摘要]本文針對(duì)1979到20XX30年間上海市第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù),研究了上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素。通過建立多元線性回歸模型和Eviews分析發(fā)現(xiàn),人均GDP對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全行業(yè)人數(shù)比例有正面影響,效應(yīng)顯著；教育水平對(duì)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響也呈正面且顯著；固定投資總額對(duì)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)具有負(fù)面影響,而外商直接投資量則具有正面的影響,但后面兩個(gè)因素的的效應(yīng)小于前面兩個(gè)因素。[關(guān)鍵詞]第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素實(shí)證分析一、引言改革開放30年來,上海市第三產(chǎn)業(yè)已成為拉動(dòng)上海經(jīng)濟(jì)增長"主動(dòng)力",目前,上海市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已發(fā)生三個(gè)顯著變化：一是第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總生產(chǎn)值的比重超過50%；二是第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比超過50%,三是第三產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率自都大于60%；與此同時(shí),在20XX,上海市第三產(chǎn)業(yè)外資利用占比例大于80%,投資和財(cái)政收入占比達(dá)到70%。上海市第三產(chǎn)業(yè)呈快速發(fā)展勢(shì)頭,且吸納的勞動(dòng)就業(yè)量仍舊不斷增大,既然上海市第三產(chǎn)如今具有如此重要的地位,到底是什么因素對(duì)它產(chǎn)生作用呢？鑒于此,本文致力于研究對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素,通過數(shù)據(jù)分析、模型建立和計(jì)量分析,從數(shù)據(jù)中找出主要的影響因素并指出其影響程度大小,不僅僅限于文字表面上的總結(jié)。因此,本文余下部分的安排如下：第一部分文獻(xiàn)綜述,介紹前人關(guān)于第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)或類似主題的觀點(diǎn),闡述本文的觀點(diǎn)；第二部分對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)30年來的變化進(jìn)行特征分析,以進(jìn)行影響因素的初步歸類；第三部分實(shí)證分析,介紹了影響因素的變量特征與數(shù)據(jù)來源,進(jìn)行了變量的預(yù)處理,通過逐步回歸將多重共線性的變量剔除后,再通過異方差檢驗(yàn),對(duì)所得模型計(jì)量結(jié)果進(jìn)行分析；最后一個(gè)部分,根據(jù)以上的出來的分析結(jié)果,提出相關(guān)建議。二、文獻(xiàn)綜述目前已有許多關(guān)于對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)研究的文章,主要有以下幾類。一類是研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響的文章,李源曾在在《上海市就業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)研究》指出：就業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相互影響,并利用結(jié)構(gòu)偏離度考察就業(yè)結(jié)構(gòu)的滯后性,得出自改革開放以來,上海市結(jié)構(gòu)偏離度總體來說是下降的。丁濤、夏燕,運(yùn)用分解產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度的方法來研究XX省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)失衡的深層次原因,為XX省實(shí)施三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和增大就業(yè)容量的政策提供了理論依據(jù)。第二類是研究外資對(duì)上海市的第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)情況的影響,如田素華《外資對(duì)上海就業(yè)效應(yīng)的實(shí)證分析》文章研究表明,外商直接投資和全部外資存量對(duì)上海市的勞動(dòng)就業(yè)效應(yīng)均大于零,中國港澳臺(tái)商的增量投資對(duì)上海市的勞動(dòng)就業(yè)促進(jìn)效應(yīng)大于其他來源的增量外資。何濤舟在《90年代以來上海市第三產(chǎn)業(yè)的變動(dòng)趨勢(shì)與原因剖析》一文中,從價(jià)格因素和外資因素兩個(gè)方面探討了20XX以后第三產(chǎn)業(yè)呈U形增長的原因。第三類是從理論上分析,劉蓉、年桂芳通過對(duì)上海市勞動(dòng)力市場狀況來分析上海失業(yè)率上升的原因,認(rèn)為科技進(jìn)步使資本和技術(shù)對(duì)勞動(dòng)的替代作用加強(qiáng)、體制改革使隱性失業(yè)公開化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性失業(yè)。與本文聯(lián)系最密切的是陳瑜《我國第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素的實(shí)證分析》把服務(wù)出口額、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育水平、人均GDP這4個(gè)因素作為影響第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比例的因素,提出解決中國服務(wù)業(yè)就業(yè)問題有賴于第二、第三產(chǎn)業(yè)的聯(lián)動(dòng)協(xié)調(diào)發(fā)展。本文采用上海統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)年鑒的真實(shí)數(shù)據(jù),把人均GDP、教育水平、外資、固定投資作為影響因素,檢驗(yàn)了數(shù)據(jù)的平穩(wěn)、相關(guān)性,對(duì)此進(jìn)行處理,使模型得到修正,同時(shí)認(rèn)真細(xì)致地分析了各因素對(duì)第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響程度。三、上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素的統(tǒng)計(jì)分析3.1上海市就業(yè)結(jié)構(gòu)的典型特征改革開放30年來,上海市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷發(fā)生變化,各產(chǎn)業(yè)吸納的的就業(yè)人數(shù)也在變化。根據(jù)2000-20XX的《上海市統(tǒng)計(jì)年鑒》,我得到第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的變化。圖11978-2010上海市第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)圖21978-20XX上海市第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占全行業(yè)從業(yè)人員比重根據(jù)上圖分布特征可以看出：〔1上海市第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)總體一直在上升,反應(yīng)了上海經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和隨著國民收入的提高,勞動(dòng)力是一直向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的。此外,高考的恢復(fù),為第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展培養(yǎng)了更多高素質(zhì)的人才。同時(shí),我們還發(fā)現(xiàn),上海市的城市化進(jìn)程加快,城市化水平的不斷提高,使得城鎮(zhèn)人口增加,促進(jìn)包括服務(wù)業(yè)在內(nèi)的第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?！?1978~1998年,第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)增長速度較快,從150.78萬到347.28萬,到1999年~20XX之間出現(xiàn)倒U發(fā)展。這是因?yàn)閷?shí)際吸收外資金額中用于第三產(chǎn)業(yè)所占的比例在1999年-2002年間有所下降,同時(shí)亦說明第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展逐漸向依靠內(nèi)部力量持續(xù)驅(qū)動(dòng)的軌道靠攏的過程?！?進(jìn)入20XX以后,第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)增長速度明顯高于1978~1998年增速,從372.08萬增加至609.93萬這是因?yàn)橹袊尤隬TO以后,吸引了更多的外資投入,20XX到20XX,上海批準(zhǔn)外資項(xiàng)目連續(xù)5年超4000個(gè),合同外資連續(xù)6年超100億美元?！?從圖2中,我們可以看到上海市第三產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員比重大致是上升,這同樣得益于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和上?，F(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在1992年—1993年,2005-20XX,第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重有所下降,但很快回升。3.2上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素的初步歸類通過以上分析,可以初步發(fā)現(xiàn)影響上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的相關(guān)因素有：〔1上海市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,根據(jù)配第-克拉克定理,當(dāng)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí),勞動(dòng)力將從第一產(chǎn)業(yè)向第二產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)向第三產(chǎn)業(yè)。只有隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,才能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從一二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)調(diào)整,因此這是一個(gè)十分重要的因素?！?勞動(dòng)力素質(zhì)的影響,第三產(chǎn)業(yè)不僅包括服務(wù)業(yè),也包括金融、文化和科學(xué)研究等需要高素質(zhì)人才的領(lǐng)域。人才素質(zhì)不斷地提高才能更加適應(yīng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展要求?！?城市的發(fā)展情況,一個(gè)城市發(fā)展水平越高,才越有可能去把資源轉(zhuǎn)移到非物質(zhì)的生產(chǎn)領(lǐng)域,也才會(huì)對(duì)第三產(chǎn)業(yè)投入更多資金。同時(shí)城市越發(fā)達(dá),人們對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的消費(fèi)也越多。〔4吸引投資的能力,包括社會(huì)固定投資和外資,固定投資在一定程度上也投資于基礎(chǔ)的設(shè)施中,間接也對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生作用。外資的投入則更多的體現(xiàn)了其對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用。四、基于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的實(shí)證分析4.1第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響因素的變量特征與數(shù)據(jù)來源綜上所述,我們擬以下個(gè)變量,期望對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)影響顯著?！?上海市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),由第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)占全行業(yè)從業(yè)人員數(shù)比重表示?！?上海市人均GDP,由于居民收入和工資以及人均GDP具有較強(qiáng)的共線性,而人均GDP更好地表達(dá)出經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,故選用人均GDP。〔3上海市城市化率,由上海非農(nóng)業(yè)戶口占總?cè)丝诒戎乇硎?。城市化率衡量了一個(gè)地區(qū)城市化水平的高低,一般而言,城市化率高的地方,第三產(chǎn)業(yè)較為發(fā)達(dá)?！?代表上海市的教育水平,表示為接受高等教育學(xué)生人數(shù)占各級(jí)各類學(xué)?？?cè)藬?shù)比例。高素質(zhì)的人才更加適應(yīng)于金融業(yè)、投資等領(lǐng)域的發(fā)展,從業(yè)人員的知識(shí)水平在很大程度上影響工作效率和工作質(zhì)量的好壞,所以,納入考量范圍。〔5固定投資,由社會(huì)固定投資總額比上年增長率來表示。固定投資,特別是對(duì)于第三產(chǎn)業(yè)的固定投資直接推動(dòng)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,是經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要?jiǎng)恿?。所有的變量均來源于上海統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,從2000到20XX的統(tǒng)計(jì)年鑒,均為數(shù)字變量。4.2變量的預(yù)處理表1各變量的統(tǒng)計(jì)量信息Y第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重%X1人均

GDP〔元X2第三產(chǎn)業(yè)占總產(chǎn)值比重%X3城市

化率%X4教育水平X5社會(huì)固定投資總額比上年增長率X6直接吸引外資投資總額均值38.7406725083.641.0966771.9928.29366718.7366735.47167中位數(shù)34.5951921342.2570.455.2113.6531.955最大值56.757607459.488.318.9283111.21最小值22.73280021.561.33.77-12.40.03標(biāo)準(zhǔn)離差11.895522990.7112.232788.31415.32223620.5724534.58867P值0.2086990.1509250.2444820.269920.0557020.0001110.24879觀察值30303030303030表2各解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣Y第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重%X1人均

GDP〔元X2第三產(chǎn)業(yè)

占總產(chǎn)值比重%X3城市

化率%X4教育水平X5社會(huì)固定投資總額比上年增長率X6直接吸引

外資投資總額Y第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重%1X1人均

GDP〔元0.9511951X2第三產(chǎn)業(yè)

占總產(chǎn)值比重%0.945120.8940131X3城市化率%0.9592760.9875080.9179121X4教育水平0.9013740.956440.7659540.9405571X5社會(huì)固定投資總額比上年增長率-0.35123-0.31955-0.286861-0.304755-0.2941341X6直接吸引

外資投資總額0.9240550.9790550.8995650.9675870.90992-0.2311151表1是計(jì)量中所涉及到的各影響因素以及因變量的統(tǒng)計(jì)量信息。表2是相關(guān)解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。從表中,可以看出,大多數(shù)變量的相關(guān)系數(shù)較高,只有X5與其他變量之間的相關(guān)系數(shù)較低,因此,存在多重共線性可能性很大,有必要進(jìn)行逐步回歸,選取變量,以消除多重共線性。此外,本文所采用的數(shù)據(jù)是時(shí)間數(shù)據(jù),具有一定的時(shí)間趨勢(shì),故將對(duì)所有變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如下表3所示。表3相關(guān)變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果變量名稱ADF統(tǒng)計(jì)值1%門檻值5%門檻值10%門檻值結(jié)論Y第三產(chǎn)業(yè)從

業(yè)人員比例-5.969283***-3.7076-2.9798-2.629二階差分平穩(wěn)X1人均GDP-7.58114***-3.7076-2.9798-2.629二階差分平穩(wěn)X2第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)

值占總產(chǎn)值比重-3.915034***-3.7076-2.9798-2.629二階差分平穩(wěn)X3城市化率-4.521115***-3.7076-2.9798-2.629二階差分平穩(wěn)X4教育水平-3.820058***-3.7076-2.9798-2.629二階差分平穩(wěn)X5社會(huì)固定投資總額增長率-4.483683***-3.7204-2.985-2.6318一階差分平穩(wěn)X6直接吸引

外資投資額-5.059672***-3.7076-2.9798-2.629二階差分平穩(wěn)從該單位根檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,因變量和自變量原數(shù)據(jù)都是不穩(wěn)定的,X5社會(huì)固定投資總額增長率進(jìn)行一階差分后平穩(wěn),其余變量均在進(jìn)行二階差分后平穩(wěn)。因此,對(duì)于本文的時(shí)間序列數(shù)據(jù)而言,要針對(duì)一些的變量進(jìn)行一定的對(duì)數(shù)變換,才能減變量不平穩(wěn)模型對(duì)模型的影響。以下為進(jìn)行對(duì)數(shù)變換后,進(jìn)行的逐步回歸,以找出導(dǎo)致多重共線性的因變量。表4多重共線性模型修正——單變量回歸結(jié)果被解釋變量Y第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)模型模型1模型2模型3模型4模型5模型6LOG<X1>人均GDP值0.266882***<24.19266>LOG<X2>第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重0.907282***

<16.59348>LOG<X3>城市化率2.593616***

<20.75414>LOG<X4>教育水平0.494815***<11.11208>X5社會(huì)固定投資總額比上年增長率-0.005164*

<-1.93884>LOG<X6>直接吸引外資投資額0.109850***

<9.560720>常數(shù)項(xiàng)C1.047736

<9.823315>0.283093

<1.406258>-7.496756

<-14.00234>2.647730

<29.37796>3.707739<50.48825>2.352695

<17.49081>R20.9543440.9076950.9389630.8151550.1335660.765509Adj-R^20.9527140.9043990.9367830.8085540.1046840.757134注：***表示在1%水平上顯著,**表示在5%水平上顯著,*表示在10%的水平上顯著,括號(hào)

中的數(shù)據(jù)為t值。所有表格均此意。從表中可以看出LOG〔X1的調(diào)整R2最大,為0.952714,其統(tǒng)計(jì)上也很顯著,符合經(jīng)濟(jì)意義,故作為納入模型的第一個(gè)變量,以下為逐步回歸的整合結(jié)果。表4多重共線性模型修正——逐步回歸結(jié)果被解釋變量Y第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)模型模型1模型2模型3模型4LOG<X1>人均GDP0.266882***<24.19266>0.203296***

<13.66436>0.204152***

<15.07762>0.154528***

<5.455>LOG<X4>教育水平0.151562**

<5.078039>0.137405***<4.959286>0.163608***<5.549444>X5社會(huì)固定投資總額比上年增長率-0.001091**

<-2.572619>-0.00135**<-3.185736>LOG<X6>直接吸引

外資投資總額0.018781*

<1.965684>LOG<X3>城市化率LOG<X2>第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值

占總產(chǎn)值比重常數(shù)項(xiàng)C1.047736

<9.823315>1.363404

<13.70375>1.403171

<15.28033>1.618463

<11.56293>R20.9543440.9766470.9813860.983877Adj-R^20.9527140.9749170.9792380.981298F值534.54***564.5919***456.9238***381.4066***P值0.00000.00000.00000.0000樣本量30303030續(xù)上表被解釋變量Y第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)模型模型5模型6模型7LOG<X1>人均GDP0.211902***

<5.906131>0.049027

〔1.0201160.113111

〔1.909232LOG<X4>教育水平0.269669***

<5.088946>0.199194***〔6.6551340.269524***〔5.406404X5社會(huì)固定投資總額比上年增長率-0.001339***

<-3.43443>-0.00101***

〔-2.50383-0.00107**

〔-2.75822LOG<X6>直接吸引

外資投資總額0.022681**

<2.530567>0.002601

〔0.2444130.008838

〔0.814786LOG<X3>城市化率-1.115637

<-2.33125>-0.81792

〔-1.72731LOG<X2>第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值

占總產(chǎn)值比重0.442463**

〔2.5920370.350107**〔2.029034常數(shù)項(xiàng)C5.594078

<3.270956>1.118528

〔4.8519594.137556

〔2.348471R20.9868540.9874040.98885Adj-R^20.9841160.984780.985941F值360.3383***376.2653***339.9669***P值0.00000.00000.0000樣本量303030從上表中可以看出,當(dāng)在人均GDP變量之上逐漸納入其他解釋變量教育水平、社會(huì)固定投資總額比上年增長率、直接吸引外資投資總額一直到得出模型4時(shí),人均GDP的系數(shù)有所下降,說明所選擇的變量是影響第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的因素。模型4中各變量在統(tǒng)計(jì)上顯著,調(diào)整的R2為0.981298,比模型1~4的調(diào)整R2都大,符號(hào)也符合經(jīng)濟(jì)意義。再次基礎(chǔ)上納入城市化率,結(jié)果得出X3城市化率的系數(shù)不符合經(jīng)濟(jì)意義,納入X2第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重時(shí),導(dǎo)致直接吸引外資投資總額、人均GDP都變得統(tǒng)計(jì)上不顯著,說明X2和X3的納入導(dǎo)致了多重共線性,應(yīng)予以剔除。4.3模型建立及計(jì)量分析4.31建立模型通過以上分析,建議如下模型：LOG<Y>=C<1>+C<2>*LOG<X1>+C<3>*LOG<X4>+C<4>*X5+C<5>*LOG<X6>其中,Y為上海市第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu),由第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)占全行業(yè)從業(yè)人員數(shù)比重表示；X1代表上海市人均GDP,由上海市人均GDP較上一年的增加值表示；X4代表上海市的教育水平,表示為接受高等教育學(xué)生人數(shù)占各級(jí)各類學(xué)校總?cè)藬?shù)比例；X5代表固定投資,由社會(huì)固定投資總額比上年增長率來表示。X6為外資的影響,用每年直接吸引外資總額表示。用Eviews進(jìn)行回歸后,得到以下結(jié)果。LOG<Y>=0.1545*LOG<X1>+0.1636*LOG<X4>-0.00135*X5+0.0188*LOG<X6>+1.6185<0.028328><0.029482><0.000423><0.009554><0.139970>t=<5.455000><5.549444><-3.185736><3.089608><1.965684>R2=0.983877調(diào)整的R2=0.981298P值=0.000000F值=381.4066為了進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?將對(duì)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)和自相關(guān)檢驗(yàn)。4.32模型的異方差檢驗(yàn)表5各自變量與因變量關(guān)系的散點(diǎn)圖從圖形看出,殘差平方e2對(duì)解釋變量LOG<X1>的散點(diǎn)圖主要分布較為平穩(wěn),但最后也有增大趨勢(shì)、殘差平方e2對(duì)解釋變量LOG<X4>、LOG<X6>的散點(diǎn)圖分布不均,e2隨這兩個(gè)變量的變動(dòng)呈增大趨勢(shì),殘差平方e2對(duì)X5的散點(diǎn)圖主要分布在左邊,隨X5變大而變小。因此,原模型有可能存在異方差,為此進(jìn)一步進(jìn)行懷特檢驗(yàn)。表6懷特檢驗(yàn)輸出結(jié)果圖由表6可以得出,Obs*R-squared=17.98292P值=0.021355,由White檢驗(yàn)知,在α=0.05下,P值<α,所以拒絕原假設(shè),表明模型存在異方差。必須對(duì)模型進(jìn)行異方差的修正。表7修正后懷特檢驗(yàn)輸出結(jié)果圖表7為運(yùn)用了加權(quán)小二乘法,取權(quán)數(shù)W=1/e^2之后得到的懷特檢驗(yàn)結(jié)果,結(jié)果顯示,Obs*R-squared=8.728945P值=0.365675,在α=0.01、0.05、0.1三種顯著性水平下,P值均>α,所以不拒絕原假設(shè),表明模型不存在異方差,模型得到修正,修正后模型得到的回歸結(jié)果如下：LOG<Y>=0.154528*LOG<X1>+0.17586*LOG<X4>-0.001365*X5+0.018697*LOG<X6>+1.600721<0.003901><0.004189><9.15E-05><0.000653><0.026180>t=<39.60942><41.98399><-14.92187><28.62558><61.14331>R2=0.999999989747調(diào)整的R2=0.999999988107P值=0.000000F值=609582798.928DW值=2.080525對(duì)于一個(gè)樣本量為30,四個(gè)解釋變量的模型,在5%顯著水平下,查DW表統(tǒng)計(jì)表可知,dL=1.14,DW值>dL,說明模型中不存在自相關(guān)。經(jīng)過以上分析和檢驗(yàn),最終從模型中得出的結(jié)論可信?！?從模型的結(jié)果來看,調(diào)整的R2超過0.99,說明解釋變量人均GDP、教育水平、社會(huì)固定投資總額較上年增長率、直接吸引外資投資總額對(duì)被解釋變量上海市就業(yè)結(jié)構(gòu)的解釋程度相當(dāng)高,這幾個(gè)解釋變量的確是影響第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)變化的主要因素。解釋變量的顯著性表示,解釋變量對(duì)被解釋變量第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響顯著,t值絕對(duì)值很大,各解釋變量的系數(shù)統(tǒng)計(jì)上都十分顯著?！?從人均GDP對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響來看,人均GDP變量在統(tǒng)計(jì)上顯著。在其他條件不變情況下,人均GDP每增加1元,第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)比重上升0.1545個(gè)百分點(diǎn)。這說明,當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,人民生活水平提高時(shí),對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有促進(jìn)作用,從而第三產(chǎn)業(yè)的吸納的就業(yè)人數(shù)會(huì)增加?！?從教育水平對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響來看,只看X4的影響時(shí),統(tǒng)計(jì)上是顯著的,教育水平每上升1個(gè)百分點(diǎn),第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)比重上升0.17586個(gè)百分點(diǎn),這說明,教育水平越高的地區(qū),從事第三產(chǎn)業(yè)的人數(shù)比重約大。因?yàn)榈谌a(chǎn)業(yè)的層次中包括為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門例如金融業(yè)、信息咨詢服務(wù)業(yè),也有為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)服務(wù)的部門：教育、文化、廣播、電視、科學(xué)研究、衛(wèi)生、體育和社會(huì)福利事業(yè)。所以對(duì)從業(yè)人員的素質(zhì)要求相對(duì)較高。特別是上海市浦東新區(qū)陸家嘴金融中心建立以來,上海市對(duì)于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的人才需求不斷增加?！?從固定投資對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響來看,統(tǒng)計(jì)上顯著,符號(hào)為負(fù)是因?yàn)橐贿@里采用的數(shù)據(jù)是全社會(huì)固定投資總額較上一年增長的比率,二是固定投資主要是基本建設(shè)投資、房地產(chǎn)開發(fā)投資等方向,更利于第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,固體投資的增長,在一定程度上說明資源分配向第一二產(chǎn)業(yè)傾斜,所以符號(hào)是負(fù)的。固定投資較上年增長率每增長1個(gè)百分點(diǎn),第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重下降0.001365百分點(diǎn),下降幅度不大,負(fù)效應(yīng)較弱。〔5從外資對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響來看,其統(tǒng)計(jì)效應(yīng)在這幾個(gè)變量之間是較為不顯著的,在其他條件不變情況下,外商直接投資每增加1百萬美元,第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員比重上升0.018697個(gè)百分點(diǎn)。外商投資企業(yè)對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)吸收勞動(dòng)有促進(jìn)作用。五、結(jié)論與建議總的來說,對(duì)上海市第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因素主要有人均GDP、教育水平、固定投資、外資這