計量經(jīng)濟學論文對中國煤炭行業(yè)就業(yè)情況的分析-資料下載頁
2025-06-04 14:44本頁面
【正文】 的 廣 義 差 分 方 程 進 行 回 歸 ， 得 到 方 程 輸 出 結(jié) 果 為 ： yt^? = +? ?? Se=() () () T=() () () R2= F= DW= 由于使用了廣義差分法，樣本容量減少了 1，為 17 個。 查 1%顯著水平的 DW 統(tǒng)計表可知 dl=， du=，模型中的 DW 值介于兩者中間，仍不能確定是否存在自相關。下面用德賓兩步法來消除自相關。 第一步，將式子 yt = β1(1?ρ)+β2x3?ρβ2x3t?1 +ρx3t?1 +β3x4?ρβ3x4t?1 +ρx4t?1 +vt 作為一個多元回歸模型 ,使用普通最小二乘法估計其參數(shù)。把 y（ t1）的回歸系數(shù)看做 ρ的一 個 估 計 值 ， 它 是 一 個 有 偏 ， 一 致 估 計 。 如 下 表 所 示 ： 所以， ρ = 第二步，利用估計的 ρ值進行廣義差分。求得序列 yt? = yt ?ρ^yt?1， xt? = xt ?ρ^xt?1，然后使用 OLS 法對廣義差分方程估計參數(shù)，求得最佳線性無偏估計量，如下表所示： yt^? = +? ??05x4? Se=() () () T=() () () R2= F= DW= 由于使用了廣義差分法，樣本容量減少了 1，為 17 個。查 1%顯著水平的 DW 統(tǒng)計表可知 dl=， du=，模型中的 DW 值大于 du，說明在 1%顯著水平下廣義差分模型中已無自相關，已不必 再 進行 迭 代。同時可見， R F 統(tǒng)計量也均達到理想水平。 由差分方程式有 β1^ = ? = 由此，我們的得到的最終的煤炭行業(yè)就業(yè)人數(shù)的模型為 yt = +? ??05x4? 由上式的煤炭行業(yè)就業(yè)人數(shù)模型可知， 在假定其他變量不變的情況下， 煤炭開采和洗選業(yè)固定資產(chǎn)投資 (不含農(nóng)戶 )建設總規(guī)模 每增加一萬元，平均來說煤炭行業(yè)的就業(yè)人員將增加 360 人；在假定其他變量不變的情況下， 外商直接投資額（合同項目） 增加一個，平均來說煤炭行業(yè)的就業(yè)人員將減少 ?05人。 五、結(jié)論 由 我們所研究的模型可以看出，增加 煤炭開采和洗選業(yè)固定資產(chǎn)投資 (不含農(nóng)戶 )建設總規(guī)模 可以提高煤炭行業(yè)的就業(yè)人數(shù)， 而 外商直接投資額（合同項目） 的增加，則會減少就業(yè)人數(shù)。 因此我的建議是：（ 1）政府可以提高煤炭的開采量，雖然煤炭是一次性能源，但是，可以根據(jù)煤炭開展相關的行業(yè)，如煤焦油等提煉，發(fā)展技術，使煤炭能夠得到更好地利用，增加就業(yè)人員，提高生活水平。（ 2） 建議加快煤炭資源勘探力度，提高保障程度；大力推廣先進采煤技術和設備，實施科技興煤；加強煤礦生產(chǎn)安全管理，提高管理水平；延伸煤炭行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，大力發(fā)展煤炭循環(huán)經(jīng)濟 [3]。 本文的不足是數(shù)據(jù)較少，盡管 R2比較高，但有幾個參數(shù)的 t 檢驗不是十分顯著，說明整個模型的擬合還有所欠缺。從影響因素上來說，沒有把技術考慮進去，而這點對于現(xiàn)在的煤炭行業(yè)來說也是十分重要的，只有提高技術，才能從根本上改善現(xiàn)有狀況。 對本文的改進是，可以嘗試其他的一些你和方法，比如非線性的回歸，可以加入技術變量以及擴大數(shù)據(jù)。 參考文獻： ，《我國煤炭工人就業(yè)質(zhì)量研究》陜西師范大學碩士論文， 20210601 ，《計量經(jīng)濟學》科學出版社，第二版 3. 高保彬 。 劉云鵬 。 袁恬 《構建與煤炭行業(yè)規(guī)模化現(xiàn)代化相匹配的就業(yè)導向機制》，河南理工大學學報， 20211025
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