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摘 要：本文基于奥肯定律模型分析经济增长总量对高校毕业生就业的拉动作用,结果表明高速的经济增长并没有增加中国高校毕业生的就业率,奥肯定律“失灵”；通过比较劳动生产率和就业弹性指标分析各行业对高校毕业生就业的吸纳能力,结果表明,农林牧渔业、建筑业、工业、流通性服务业、生产性服务业和社会服务业对高校毕业生就业的吸纳能力依次增强,且不同学历层次的高校毕业生在各行业的分布结构差异较大,其中社会服务业中高校毕业生的学历层次普遍高于其他行业.
关键词：经济增长总量；经济增长结构；高校毕业生就业；奥肯定律
中图分类号：F127 文献标识码：A
文章编号：1000176X（2016）03007208
一、引言
自21世纪以来,中国高等教育进入大众化阶段,高校毕业生数量逐年递增,由2001年的114万人增至2015年的749万人.和此同时,高校毕业生就业难也因表现出一种长期性和持续性的发展态势而受到广泛关注,如何保证其顺利就业已经成为困扰中国社会的“老大难”问题.
一方面,有学者认为,高等教育供给规模过大以及高校毕业生的增长速度快于经济的增长速度是高校毕业生就业难的主要原因[1-2-3].另一方面我们也关注到,尽管近几年中国高校毕业生规模逐渐增加,但和国外发达国家相比仍存在一定差距,2014年中国高等教育的毛入学率仅为37.50%,远低于日本的48.00%和美国的52.00%,每万人中大学生的量也远远低于美国、韩国和加拿大等发达国家水平[4],因此,从这个角度来看,中国高校毕业生的就业问题并非简单地表现为“供过于求”.
高校毕业生作为劳动力市场上高级劳动的供给者,其就业问题和一国的经济发展休戚相关,解决高校毕业生就业难的关键就在于高等教育的产出结构能否和经济增长协调发展[5-6].而产业结构不仅是经济发展的基础,同时也是就业的载体,经济增长过程中的技术进步、需求结构变动以及产业政策的调整,使产业结构不断变动进而导致就业结构也不断转变[7].马廷奇[6]、陈桢[7]和鹿立[8]等指出,产业发展水平制约着高校毕业生的就业总量和结构,各行业由于所属的产业类型和运行效率不同,导致其对高校毕业生的吸纳能力存在差异.
综合以上分析,本文着重从需求层面研究高校毕业生的就业问题：第一,分析经济增长总量对高校毕业生就业的推拉作用,基于奥肯定律从整体上把握经济增长和高校毕业生就业的关系.第二,分析各经济部门对高校毕业生就业的吸纳能力,采用各行业对高校毕业生人才的比较劳动生产率指标和就业弹性系数来分析高校毕业生在各行业的分布特征.
二、经济增长总量对高校毕业生就业的拉动
奥肯定律是宏观经济学中的重要定律,它揭示了经济中产出增长率和失业率之间的关系,并在发达国家中得到经验验证,但其用于对高校毕业生就业的影响研究并不多见,本文基于奥肯定律研究1998—2013年总量经济增长对高校毕业生就业的影响,使用分析工具为Eviews6.0.
(一)奥肯定律的三种主要表达形式
美国经济学家奥肯（Okun）通过对美国经济的经验观察和实证分析于1962年提出奥肯定律,后来随着学者研究视角和分析内容的转变,逐渐演化出其他形式的奥肯定律模型,当前学术界主要存在三种表达形式,分别为差分模型、缺口模型和动态模型.
1.差分模型
差分模型是奥肯定律的原始模型,Okun[9]指出,美国的失业率和产出增长率之间变化方向相反,失业率每降低1%,实际产出大约增加3%.该观点是对经济增长和失业关系的原始表述,其具体形式如下：
（二）基于奥肯定律的中国经济增长和高校毕业生就业关系分析
1.基于差分模型的验证
考虑到时间序列数据的平稳性问题,为防止出现伪回归,在进行差分模型的验证之前,要对“实际GDP增长率”和“高校毕业生失业率”
实际GDP增长率数据来源于中国统计年鉴；高校毕业生失业率等于1-初次就业率,其中初次就业率数据来源于教育部公布的统计数据.进行序列的平稳性检验.本文采用Eviews6.0对变量进行ADF和PP检验,检验结果如表1所示.
由表1可以看出,实际GDP增长率和高校毕业生失业率这两个时间序列在5%的显著性水平上均为一阶单整,服从I（1）；而奥肯定律的差分模型要求实际GDP增长率为零阶单整,服从I（0）.因此,不能使用差分模型来研究中国经济增长率和高校毕业生失业率的关系.
2.基于缺口模型的验证
（1）潜在产出增长率
潜在产出也称潜在GDP或潜在国内生产总值,是指在现有劳动力、资本和技术能实现的生产水平,即充分就业条件下所对应的国内生产总值.潜在GDP会随人口、要素以及技术进步的不断积累和增长而增加,在长期,潜在GDP是一条斜率为正的曲线.所谓充分就业是指凯恩斯在《就业、利息和货币通论》中的概念,即在某一工资水平下,所有愿意工作的人都获得就业,在充分就业条件下经济中的失业率称为自然失业率.和潜在高校毕业生失业率估计关于潜在产出和自然失业率的估计方法有很多种,其中HP滤波分解法由于具有估计方法简单、精度高的优点而被广泛使用[11],该方法将时间序列分解为趋势项和周期项,其中趋势项是时间序列中的永久性成分,对应着潜在产出或自然失业率,周期项是时间序列中的暂时性成分,对应着实际产出和潜在产出或失业率和自然失业率的偏离[12].基于HP滤波分解法的产出缺口和高校毕业生失业率缺口如表2所示.
（2）变量的平稳性检验
为防止伪回归,需要对产出缺口和高校毕业生失业率缺口进行平稳性检验,结果如表3所示.
由表3可知,ADF检验和PP检验均表明产出缺口和高校毕业生失业率缺口在1%显著性水平上是零阶单整的,即这两个变量时间序列数据均是水平平稳的,故可以采用缺口模型来验证实际产出缺口和高校毕业生失业率偏差的关系.
结论：关于经济增长方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关美国gdp增速论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
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