【摘要】：表5－14的结果表明，从劳动力市场行业分割程度变量x2到农民工就业变量y、到劳动力市场城乡分割程度变量x1、到劳动力市场单位性质分割程度变量x4都存在单向因果关系; 而在变量x1，x4和y之间都不存在因果关系。假设3关于“劳动力市场分割和农民工就业之间不存在因果关系，在劳动力市场分割和农民工就业之间建立的计量经济模型是有效的”得到证明。
模型变量的因果关系检验_劳动力市场分割与农民工就业实证研究
因果关系检验探讨的是变量间在统计意义上的因果关系，但如果变量是非平稳的，那么传统因果推断就会产生问题。周建、李子奈(2004)运用Monte－Carlo模拟证明当变量为非平稳序列时，任何两个无关的变量间都很容易得出有因果性的结论。而包含协整约束的Granger因果检验则可以避免这样的问题，检验的因果结论基本有效(Engel and Granger，1987)。
假设检验变量y和x有因果关系，Granger检验要求估计以下回归方程:
其中误差项υ1t和υ2t假定是不相关的。
分以下4种情形讨论:
(3) 如果x和y的系数集在两个回归中都是统计上异于零的，则表示有反馈或双向因果关系。
(4) 如果x和y的系数集在两个回归中都不是统计上异于零的，则表示两变量没有因果关系，两者之间保持独立性。
取每个变量的4个滞后，对表5－6的农民工就业和劳动力市场各分割程度数据作Granger检验，结果如表5－14所示。
表5－14的结果表明，从劳动力市场行业分割程度变量x2到农民工就业变量y、到劳动力市场城乡分割程度变量x1、到劳动力市场单位性质分割程度变量x4都存在单向因果关系; 而在变量x1，x4和y之间都不存在因果关系。假设3关于“劳动力市场分割和农民工就业之间不存在因果关系，在劳动力市场分割和农民工就业之间建立的计量经济模型是有效的”得到证明。
表5－14 Granger因果检验结果
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