中国农业就业人数的变化趋势及预测
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作者: 沈汉溪
摘要:文章根据发展经济学产业发展规律和发达国家第一产业劳动就业人员的演变规律,以及我国第一产业就业人员折线图,采用二次曲线模型,预测我国未来五年第一产业就业人数的变化趋势,并计算预测误差。
关键词:第一产业就业人员;二次曲线模型;预测
一、前言
通过考察世界各国经济的增长规律,发展经济学指出,随着经济的发展,一国的农业就业人数和农业产值占GDP的比重都相对下降,而且农业就业人数还会绝对下降。造成这种现象的原因主要是恩格尔定律以及农业部门生产率的提高。我国第一产业就业人员变化有什么规律?未来的发展趋势如何?这是本文研究的主要问题。现有的国内文献多是预测我国农业剩余劳动力的,如齐国友、周爱萍和曾赛星用二次和三次曲线预测了2004-2020年我国的农业劳动力,并采用三次曲线的预测结果。而预测我国农业就业人员变化规律的文献不多,因此本文研究是有意义的。预测我国未来五年内第一产业就业人员的变化规律无疑可以供政府部门决策参考,如编制我国第一产业发展的“十二五”规划。
二、模型、数据及方法
本文采用的预测方法是时间序列方法预测方法。一般时间序列方法是纯数学的方法,即预测时只考虑数据的变化规律和趋势,而不考虑数据变化背后的经济规律。本文在对中国第一产业就业人员进行预测时,利用了发展经济学中有关三次产业的劳动力构成变化规律和发达国家农业就业人员的演变规律,因而本文的预测是有理论依据的。经济预测科学中的单个时间序列分析方法有:
(一)传统时间系列分析法
这一类型预测方法包括:第一,平滑预测法(这又包括移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑法、自适应过滤法);第二,趋势曲线模型预测法(这又包括直线模型预测法、多项式曲线模型预测法、指数曲线模型预测法、修正指数曲线模型预测法和成长曲线预测模型);第三,季节变动预测法(这又包括平均数趋势整理法、趋势比率法、环比法和温特斯法)。
(二)随机时间序列预测法
这又包括移动平均法、自回归法和自回归移动平均法。
本文所引用的农业就业人员数据来自于历年《中国统计年鉴》和《新中国55年统计资料汇编》。从表1和图1可以看出,随机时间序列不适合于本文的预测,因为我国农业就业人数波动既不是随机的,也没有一个固定的上升或下降趋势。因而本文采用传统时间序列的预测方法。从图表中可以看出,我国第一产业就业人员在1991年以前呈现递增趋势,在1991年以后,我国第一产业就业人员虽然个别年份有波动,但总体上是呈现递减趋势,而在1991年从事第一产业人员达到最大值。可以预计,随着我国现代化和城市化进程的加快,第一产业人员占三次产业人员的相对数和绝对数还将继续下降。考虑到数据的图形特征和发展经济学的相关理论以及发达国家农业就业人数的变化规律,本文用二次曲线拟合我国的第一产业就业人员的规律和变化趋势。在预测时,考虑到时间序列预测一般只在短时间内才是准确和可信的,因此,本文只预测近五年内的情况。
本文采用的二次曲线的预测模型为:
Y^t=a^+b^t+c^t2
其中:t为时间自变量,分别取1,2,…,57;Y为我国第一产业就业人员;a、b、c为待估计参数。
本文采用三点法预测此模型。即在时间序列资料中选取3个代表点,根据3个点的坐标值建立由3个二次曲线方程组成的联立方程组,并求解方程组得到3个参数值。3个点的选取方法如下:当时间序列的项数N为奇数时,并且N≥15时,在时间序列的首尾两端及正中各取五项,分别求出加权平均数,权数根据时期的远近,分别取1、2、3、4、5,以加重近期信息在平均数中的比重。
对应于上述三个点的坐标,可以建立如下方程组:
采用以上方法,解得:c=-5.9276,b=615.2769,a=16113.81。
解得三个参数后对2009-2013年我国第一产业就业人员进行预测,预测结果如表1所示。
从预测结果可以看出,未来五年我国农业就业人口仍将继续下降,与理论分析是一致的。
为考察预测的准确性,本文还计算了预测的绝对和相对误差。预测的平均误差是-1515.92,平均绝对误差是2213.8,平均绝对相对误差是7.74%,这个数值小于10%,说明预测结果还可以。预测的标准差是2983.8。Thail不等系数为0.05,接近于0,说明本文的预测结果也是比较准确的。
应该注意的是,在我国人口达到预测峰值年份2030年之前,可以预料我国第一产业的就业人员都会绝对减少,但可能在今后某一年份达到稳定值,至于哪年达到稳定值以及稳定值是多少,由于距离现在年份比较长,即使勉强预测数据也是不可靠的,因此本文对此不加以预测。
参考文献:
1、吉利斯等.发展经济学(第四版)[M].中国人民大学出版社,1998.
2、齐国友,周爱萍,曾赛星.2004-2020年中国农村农业剩余劳动力预测及对策[J].东北农业大学学报,2005(5).
3、暴奉贤,陈宏立.经济预测与决策方法[M].暨南大学出版社,1991.
*本文受漳州师范学院博士科研启动基金资助。
(作者单位:漳州师范学院经济学系;南京农业大学经济管理学院)
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