农民工就业与劳动力市场分割之间的关系

(1)劳动力市场分割粗略看来是一虚拟变量，要么是存在分割赋值为1，要么是不存在分割赋值为0，但这样的赋值方法明显达不到研究目的。在应用经济学中，指标无量纲化处理是经济统计领域内综合评价中一项重要研究内容，线性无量纲化方法是绝大部分评价工作中首选的指标处理方法。为了更好地反映劳动力市场的分割程度大小，采用线性比例法无量纲化方法，获得劳动力市场城乡分割程度、行业分割程度、地区分割程度和单位性质分割程度系数变量，为实证研究奠定科学的基础。

(2)在同时考虑劳动力市场的4种分割时，采用OLS方法，得到农民工就业模型为(5－10)。该模型初步得到了如下结论:第一，农民工就业数量与劳动力市场的城乡分割程度显著负相关。第二，说明农民工就业数量与劳动力市场的行业分割程度负相关。第三，劳动力市场的城乡分割、行业分割、地区分割和单位性质分割联合对农民工就业数量有显著影响。第四，模型以97.7%的比例解释农民工就业数量的变动。采用相关系数法和辅助回归方法，发现模型(5－10)中劳动力市场的城乡分割、行业分割、地区分割和单位性质分割程度变量之间存在多重共线性。删除地区分割变量，在一定程度上对模型进行了优化，得到了模型(5－12)。模型(5－12)中依然存在多重共线性现象。尽管存在多重共线性，但在常用的显著性水平(如α=5%)下，估计的R2和大多数单个回归系数是统计显著的，多重共线性并不妨碍模型的构建。

(3)进一步研究表明，模型(5－12)中存在自相关现象。通过对模型进行消除自相关变换，利用GLS方法，得到模型(5－21)。模型(5－21)与模型(5－12)相比，有两个方面进一步优化: 一是劳动力市场单位性质分割程度变量的估计参数β4＜0，说明农民工就业与劳动力市场单位分割负相关。二是模型的D－W值提高到0．773，自相关现象在一定程度上得到消除。因此(5－21)为本研究中农民工就业的最优模型:

s．e． =(430．626)(1164．564) (2215．242) (8．940)

t= (19．234) ( －4．839) ( －2．970) (0．429)

p值=(0．000) (0．000) (0．009) (0．674)

R2=0．890

F值为43．128，分子自由度d．f．为3，分母自由度d．f．为16

Durbin-Watson的d值为0．773

(4)判明经济变量农民工就业能力与劳动力市场分割之间的关系是真实的还是谬误的，有必要对所使用的时间序列数据进行平稳性检验。ADF检验表明1985年至2005年中国劳动力市场农民工就业与城乡分割、行业分割、单位性质分割程度数据是非平稳的。但进一步地采用Johansen协整检验，结果表明，农民工就业变量与劳动力市场各分割变量之间存在协整关系，模型(5－21)用于研究农民工就业和劳动力市场分割时间序列数据的传统回归方法是有效的。

(5)包含协整约束的Granger因果检验表明，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。这说明我国劳动力市场行业分割是劳动力市场分割中最重要的分割形式之一，行业分割直接对农民工就业产生单向因果关系。这种单向的因果关系并不妨碍模型(5－21)的有效性，模型(5－21)的有效性得到进一步的验证。