模型二：
参照新古典主义所推崇的柯布——道格拉斯函数[2]，其原始形式如下：
在这个模型里我们单方面从每年就业人数的变化规律来这首分析，以下是掌握的真实性数据表以及由此得到的图。
表三 1978-2007年中国GDP、就业人数情况表
年份 GDP Y(亿元) 就业人数 L(万人)
1978 3645.2 40152
1979 4062.6 41024
1980 4545.6 42361
1981 4891.6 43725
1982 5323.4 45295
1983 5962.7 46436
1984 7208.1 48197
1985 9016 49873
1986 10275.2 51282
1987 12058.6 52783
1988 15042.8 54334
1989 16992.3 55329
1990 18667.8 64749
1991 21781.5 65491
1992 26923.5 66152
1993 35333.9 66808
1994 48197.9 67199
1995 60793.7 67947
1996 71176.6 68850
1997 78973 69600
1998 84402.3 69957
1999 89677.1 71394
2000 99214.6 72085
2001 109655.2 73025
2002 120332.7 73740
2003 135822.8 74432
2004 159878.3 75200
2005 183217.4 75825
2006 211923.5 76400
2007 249529.9 76990
2008 300670 77480
资料来源：中国统计年鉴2008.[1]
由于我们主要分析的是经济增长与劳动就业的关系，所以遵循经济增长与就业的非线性关系建立以下模型：
L=A
说明： 为就业吸纳弹性系数，就业吸纳弹性是衡量经济增长引起就业增长大小的指标，即在某一时期内就业数量的变化率与产值变化率之比。
但是对于此模型中的A和就业吸纳弹性系数 我们不容易求得，经过思考我们想能不能将模型经过适当的变量变换将其转化成线性模型，从而实现非线性的回归。
于是我们对模型两边分别取对数，得到如下模型：
lnL=lnA+ lnY
这样就得到了线性化的模型，然后我们利用Eviews软件来进行线性回归，对线性化的模型用最小二乘法估计出各个参数。变换代码如下：
DATA L Y
GENR L1=log(L)
GENR Y1=log(Y)
LS L1 C Y1表四 1978-2007年就业弹性回归分析
由表四，我们可以得到回归方程：LnL = 9.425304 + 0.153178LnY
现在我们以时间为横轴，劳动力的投入为纵轴建立散点图。