张 也 武汉大学经济与管理学院

一、问题的提出

不少学者及相关研究指出，投资对就业人数有着一定的影响，甚至有研究报告指出，就业人数是投资的格兰杰原因，投资可以促进就业人数增长，有正向作用。有研究也表明，就业人数增长需要投资的不断增加，同时也有分析指出：我国就业人数增长过分依赖政府投资。各个研究所选取指标不一样，研究方法也各不相同。那幺。投资和就业人数之间到底有什幺关系呢？本次分析根据向量自回归模型（VARmodel）的要求构建模型，用格兰杰因果检验、脉冲响应分析等方法分析投资与就业人数之间的关系。

二、数据的选取及其预处理

首先选取变量。以全社会固定资产投资（GDTZ），来作为投资的指标（单位：亿元）；以总就业人数（JY），来反应就业人数（单位：万人）。选取1981到2010间共30年的数据。数据来源为与中国人口就业统计年鉴（2010）和中国统计年鉴（2010）。

在计量经济学中，就通常方法而言，对所有数据取其自然对数，来消除异方差的影响。对数据取对数后的变量分别表示为LNGDTZ和LNJY。

做这种变换，不影响数据间短期调整效应以及长期稳定关系。采取这种做法更为重要的原因有三个，其一是自然对数变换，是BOX-COX变换中最为重要的形式之一；其二是双对数线性模型是具有最小的平方预测误差的；其三是多数经济变量时间序列服从，或者是近似服从对数正态分布，而非正态分布。

三、实证分析

1.变量平稳性检验。数据需要平稳性，本次分析是在利用VAR模型来进行协整分析的。根据协整检验的要求，在进行数据协整分析之前，要对数据进行平稳性检验，以确保时间序列的平稳性。本次分析采用最常用的ADF检验，结果显示：LNGDTZ和LNJY这两组时间序列数据都是一阶单整的。

2.VAR模型滞后阶数的选择。VAR模型是计量经济模型的一种，采用多方程联立的形式，而不以严格的经济理论为纲。在联立方程组的每个方程中，内生变量要对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，来估计全部内生变量间的动态关系。在VAR模型中，除了要满足平稳性条件外，还要确定滞后期k。如果滞后期太小，误差项会有严重的自相关性，并会非一致性的估计参数。选择最优滞后期是根据SC和AIC信息准则来确定的。最优阶数是当二者达到最小时的阶数，否则，就无法判断，并进一步引入LR检验进行取舍。在本模型中，由LR检验得出，最优滞后期为2。

3.格兰杰因果检验。由上述分析可以看出，LNGDTZ与LNJY之间是有协整关系的，但是协整关系仅能表明二者有因果关系，无法显示因果关系的方向，即何者为原因何者为结果。所以需要进一步检验二者的关系。

将LNGDTZ与LNJY建立一个group，根据VAR模型的滞后阶数来决定滞后阶数，根据之前的分析，选择滞后阶数为2。

从检验结果知，在滞后阶数为2时，LNGDTZ与LNJY之间互为格兰杰原因。这说明投资与就业人数之间相互影响。

4.脉冲响应。脉冲响应函数受到变量顺序的影响，因此其结果与分析的的主观因素有关。影响过程和及其方向，可以借助脉冲响应函数来进行分析。所以可以检验整个系统的脉冲响应函数，来补充分析的结果。

由检验结果知，投资对就业人数存在正向的影响。这说明了投资可以促进就业人数的增加，且图像成上扬之势，说明投资对就业人数在长期来说影响更大、更显着。而就业人数对投资的影响在短期更显着。

四、结论及建议

本文采用1981-2010三十年间的数据，利用VAR模型，通过平稳性检验、格兰杰因果检验和脉冲响应分析等方法，对近三十年来投资对就业的促进作用进行了分析，可得出全社会固定资产投资和就业人数互为格兰杰原因。二者互相影响。

分析表明，投资对就业的增长有正向作用，投资的增长极大地促进了就业的增长，而就业的增长也会促进投资的提高，二者互为因果。

综合以上分析，本文给出以下建议：在我国，投资的增长是增加就业、缓解就业高压的重要途径之一，为保证就业，在维持现有全社会固定资产投资水平的基础上，要保持一定的投资额度的增加以促进就业人数的增加。

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