我国各省市就业影响因素分析主
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第38卷第2期邢台职业技术学院学报V ol.38No.2 2021年4月Journal of Xingtai Polytechnic College Apr. 2021 产业结构调整对大学生就业影响分析杨胜利,邵盼盼(河北大学,河北保定071000)摘要:产业结构升级已成为经济发展的必然趋势,经济增长无疑会导致对高素质创新型和技术型人才的需求规模发生变动。
文章根据2009年至2018年31个省份的面板数据,构建就业弹性回归模型,探讨了产业结构调整对大学生就业的影响及其空间差异。
研究发现:现阶段的产业结构升级对大学生就业的积极效应小于负面效应;第二产业升级和第三产业升级对大学生就业的影响程度存在着显著差别,而且这些差别具有一定的地域特征;产业结构升级对大学生就业的影响受技术进步的制约。
并针对这些问题提出相关的建议。
关键词:产业结构调整;大学生就业;技术进步;空间差异中图分类号:F121.3;G717文献标识码:A 文章编号:1008—6129(2021)02—0055—08就业弹性理论表明,产业结构变动会对就业结构和就业规模产生巨大的影响。
一般认为扩充产业发展规模,优化其结构,可以为劳动者创造更多的就业岗位,增加就业人数。
同时,劳动者就业所需要的物质资料基础和就业信息等都是产业发展所提供的,这也就决定了劳动者的就业结构。
自21世纪初,我国的经济发展质量不断提高,产业发展的重点也逐步由数量向质量转变。
推动经济发展方式转变的一个重要方法就是加快产业结构升级,这也是政府经济工作的重要任务,甚至是核心任务。
产业结构升级在促进经济发展的同时也会带来劳动力市场的供需矛盾问题,使就业压力增大。
党的十九大报告指出,应该继续并且坚持就业优先战略,稳固实施积极的就业政策,以提高就业质量,达到充分就业这一目标。
近些年来,随着教育的普及,我国高等教育的招生规模不断扩大,大学生数量也在逐年上涨。
2018年,我国高校毕业生人数为820万人,比二十年前增长了将近10倍。
南疆三地州就业问题调查与建议作者:袁卫民谷辈来源:《大陆桥视野·下》2013年第11期摘要本文以南疆三地州就业问题为切入点,在深入分析南疆三地州经济社会和就业发展现状的基础上,系统总结出南疆三地州经济社会和就业发展阶段性特征,并找出长期以来制约南疆三地州劳动力就业存在的困难和问题,对困难和问题进行深入探讨,以此为依据,有针对性地提出了促进南疆三地州就业发展的对策与建议。
关键词就业发展问题探析南疆三地州南疆三地州位于我国最大的沙漠——塔克拉玛干沙漠的西南缘,是新疆自然环境条件最为恶劣、经济发展最为落后和贫困人口最为集中的地区,是典型的“少、边、穷”地区。
南疆三地州就业存在的突出问题是劳动力供大于求、劳动力严重过剩和劳动技能低的问题。
南疆三地州就业发展关系到社会大局的和谐稳定,关系到全疆同步进入小康社会的重大战略要求,具有重要的理论意义和现实意义。
一、南疆三地州劳动力就业发展阶段性特征(一)经济社会发展阶段性特征1. 人均GDP和人均财政收入分析。
2011年新疆南疆三地州的人均GDP和人均财政收入分别为:喀什地区10 558元、700.89元;和田地区6 172元、449.13元,克州地区8 664元、996.34元,均远低于新疆和全国平均水平。
2.城镇居民和农民人均收入分析。
2011年,喀什地区农民人均纯收入和城镇居民人均4 270元、13 553元;和田地区分别为3 896元、14 652.7元;克州地区分别为2 426元、12 072元,南疆三地州农民人均纯收入和城镇居民人均可支配收入均低于全疆水平。
3. 三次产业结构分析。
2011年,喀什地区第一产业、第二产业和第三产业比分别为35.9∶25.5∶38.6、和田地区三次产业比分别为32.1∶19.3∶48.6、克州地区三次产业比分别为18.8∶25.3∶55.9。
表现出第三产业比重较高,第一产业占比高于第二产业(克州地区除外)。
4.工业内部结构分析。
关于农民务工就业情况调研报告农民务工就业情况调研报告一、引言近年来,随着我国农业现代化的不断推进和城镇化进程的加快,农民务工就业问题逐渐成为社会关注的焦点。
农民务工既关系到农民个人的生计问题,也与我国农村经济发展和城乡社会稳定息息相关。
因此,本次调研旨在深入了解我国农民务工就业的现状、问题和趋势,为相关部门提供政策建议和改进措施。
二、调研方法本次调研采用了问卷调查和实地访谈相结合的方法。
首先,在选取的一些省市和乡镇抽取了一定规模的样本,然后通过问卷调查的方式对农民务工的相关信息进行统计和分析。
同时,还选取了一些典型地区进行实地访谈,以了解更详尽的情况。
三、农民务工就业的现状和问题1. 就业情况根据我们的调研数据,目前农民务工已经成为我国农村劳动力的重要就业渠道。
数据显示,在农村地区,农民务工人数占总劳动人口的比例逐年增加。
与此同时,农民务工的就业方式也越来越多样化,涉及各行各业。
从地域分布来看,东部地区的务工人员数量最多,其次是中西部地区,西部地区相对较少。
2. 收入情况农民务工收入水平整体上呈现出逐年增加的趋势。
然而,收入差距仍然存在。
一方面,一些熟练技工和高技术人才的务工收入较高;另一方面,相当一部分农民务工收入较低,难以满足家庭生活需求。
同时,农民务工收入的不稳定性也是一个问题,受季节、经济波动等因素的影响较大。
3. 社会保障农民务工群体的社会保障问题一直备受关注,尤其是医疗、养老等方面的保障。
据调研数据显示,农民务工中只有一小部分能够享受到城镇居民的社会保障,大部分农民务工仍然面临社会保障的困境。
此外,一些区域性差异也非常明显,东部地区的农民务工社会保障偏好于西部地区。
4. 子女教育问题由于务工农民的流动性,其子女教育问题也比较突出。
调研发现,很多务工农民在务工期间,将子女留在农村老家,导致了一些子女教育的问题。
一方面,一些农村地区的教育资源相对匮乏,无法满足务工农民子女的需求;另一方面,子女和父母长期分离,也对孩子的身心健康产生了一定的影响。
2022年大学生就业形势分析今年就业形势大学生就业难是一个社会性的问题,尤其是今年2022年,疫情肆虐,企业和毕业生在生存上都出现了较大的危机。
今年的大学生就业也是非常严峻的形势,2022年大学生就业形势分析报告是怎么样的呢?教育部数据显示,2022年,高校毕业生规模达到874万人,又创历史新高,比去年多了40万。
高校就业工作,原本就压力大、任务重,而在疫情防控期间,大学生无法返校、开学推迟,线下招聘会不能开展,无疑又加重了高校就业工作的难度。
那么,目前高校毕业生就业难的主要问题的根源在什么地方呢?我们要从宏观和微观两个方面来分析:(一)从宏观上分析,个别高校专业设置及知识结构与快速变化的市场不相适应1、部分专业设置与快速变化的市场需求错位据有关资料显示,"就业难"不是供给大于需求,而是就业结构性矛盾突出造成的一种阶段性社会现象。
专业设置与快速变化的市场需求错位。
大学生就业与产业结构的调整以及地区经济发展周期有较大的关联。
产业结构调整的后面带来的是职业、职位、岗位的变化,形成了人才供需市场配置的时间差。
4年前还是社会需求的热门门职业,4年后却变成了滞销专业,供给与需求的错位在-定程度上造成了大学生就业难的主要原因之一。
近年来的人才市场市场需求供给情况充分反映,各技术等级的劳动力呈现供不应求的局面,以机械加工居多的技术、技能型人才紧缺,以致发生了部分工科类大学生在读期间又至劳动部门开办的技i培训学校自学,以希望可以赢得适当技能的等级证书。
2、知识转化成生产力的成功率不高知识经济时代,科学知识生产率已经逐步替代了劳动生产率,生产科学知识的经济与用科学知识生产的经济正在悄然发生改变着人们的劳动力方式。
“科学知识就是力量"已被"转变了的科学知识才就是力量"所替代,科学知识的时效性在快速地延长,据估计,上世纪50年代的大学生所掌控的科学知识会用30年,而上世纪90年代大学生科学知识会用10年,现在大学生所学科学知识会用1年,这种趋势愈加显著。
影响贫困大学生择业的个人因素及其对策分析摘要:随着大学毕业生的增多和就业形势的日益严峻,贫困大学生的就业难问题尤为突出。
如何更好地解决贫困大学生的就业问题将是我国高等教育发展的关键环节。
影响贫困大学生择业的因素包括政府、社会、高校等多种因素。
本文仅通过对影响贫困大学生择业的个人因素进行分析,并对解决贫困大学生就业难问题提出一些对策、建议。
关键词:贫困大学生;择业;对策分析一、贫困大学生就业的现状随着经济体制改革的逐步深化,农村剩余劳动力向城市转移,城镇下岗人员再就业,这些都给大学生就业整体带来了压力。
随着企业生产科技含量的不断提高,企业对劳动力的需求相对以前有所减弱。
为适应市场竞争的需要,各机关团体、事业单位都面临着精简机构、裁减人员的压力,接受毕业生的数量也十分有限。
2006年全国普通高校毕业生达413万人,比上年增加75万人。
国家发改委公布的《2006年就业面临的问题及政策建议》中指出,2006年我国劳动力供给增量达到峰值,但经济增长的就业弹性较低,劳动力需求难以大幅增长,劳动力总量仍然严重供过于求,高校毕业生依然面临结构性就业难题。
①而当时即将进入就业状态的2007届普通高校毕业生达到495万人,比上年增加82万人,就业压力进一步加大。
以辽宁省为例,高等教育在校生总计111万,其中,普通高等教育在校生(含本专科生、硕士生、博士生)75.7万人,高职高专教育在校生25.4 万人。
在111万在校生中,家庭经济困难的学生有15-20万人,占在校生总数的15%~20%。
相对于所有的大学毕业生而言,贫困大学毕业生是大学毕业生中的弱势群体,同时由于社会关系壁垒、地域壁垒、户口壁垒、名校壁垒等因素,贫困大学生的就业之路因此变得更不平坦。
这其中20%的贫困大学毕业生必将面临更大的就业压力。
加之用人单位对大学生的素质要求扩大到对实践能力、语言表达和沟通能力、组织管理能力、性格气质、特长才艺等等。
然而,除了专业和学历,其他技能恰恰不是多数贫困生所擅长的。
教育数字化转型背景下河北省高校大学生就业质量现状分析摘要:目前,我国的教育数字化正处于从信息化向智能化发展变化的转型阶段,在这一背景之下,河北省高校大学生的就业质量有了明显改善,尤其是大数据与人工智能技术的出现,不仅有效缓解了高校大学生的就业压力,并且,也进一步拓宽了大学生的就业渠道。
针对这种情况,本文将重点围绕教育数学化转型背景下河北省高校大学生就业质量现状予以深入分析和全面阐述,并提出提高大学生就业率所采取的主要措施,旨在强调和说明教育数字化转型给大学生就业成功率的提高提供了强大的技术支撑。
关键词:教育数字化;河北省;大学生;就业质量现状在教育数字化转型的背景下,河北省高校大学生近几年的就业率呈现逐年回升趋势,调查数据显示,河北省某本科学校2022届本科生就业率达到74%,这一数据足以说明教育数字化的成功转型使得大学生的就业信息得到高效利用,并且随着信息获取与发布渠道的拓宽,大学生的灵活就业率得到明显改善。
因此,河北省各高等学校应当紧紧抓住教育数字化转型时期的黄金机遇,在为大学生提供就业渠道的同时,为社会各领域输送更多的高质量人才。
一、教育数字化转型对高校大学生就业产生的积极影响调查数据显示,2023届高校毕业生总数量将达到1158万人,面对这一庞大的高校毕业生群体,就业形势也变得异常严峻。
而教育数字化转型成功以后,高校大学生就业工作也实现了数字化改造,这其中包括就业数据信息的收集、整理与分析、就业指导工作机制的完善、对口专业的智能化匹配等,通过对这些操作流程的改造,高校大学生的就业率显著提升。
(一)就业数据信息的收集与分析智能化就业服务平台的建立给大学生就业提供了诸多便利条件,首先,大学生的个人信息以及用人单位的基本信息都统一存储在数据库当中,并且,借助于大数据技术可以对这些数据进行分类处理、自动收集与精准分析,进而使各类信息的时效性得到切实保障。
其次,利用智能化就业服务平台的各项管理功能可以对历年来高校毕业生的就业数据进行精准检索,也可以通过外接设备导出这些信息,工作人员可以根据系统自动编制的规则性表格来开展数据信息的核对与对口服务工作。
区域经济发展对大学毕业生就业流向的影响及引导对策研究作者:夏金梅来源:《北方经济》 2017年第7期摘要:区域经济发展对毕业生就业区域流向有着重要影响:区域经济增长影响毕业生需求量、区域政策制度影响毕业生心理偏好、区域工资收入水平影响毕业生目标选择、区域环境影响毕业生职后发展预期。
河南作为欠发达地区,经济发展较为落后,可从增强河南区域就业吸引力、确定毕业生就业最低工资标准、拓宽毕业生职后发展空间、转变毕业生家庭择业观等方面加大力度引导毕业生流向河南就业,推动区域经济发展。
关键词:区域经济就业流向河南作为经济欠发达地区不仅难以吸引大学生前来就业,且面临人才流失问题,因此,欠发达地区的落后发展与大学生就业区域流向形成了一种恶性循环。
针对这些实际问题,本文将毕业生就业流向问题与河南省区域经济经济发展实际结合研究,重点探讨区域经济发展对毕业生就业流向的影响。
一、我国大学毕业生就业区域流向现状分析(一)我国区域经济发展不均衡现状在我国市场经济改革不断深入的进程中,国民经济实现了较快增长,取得了社会全面发展,人民生活水平不断提高,中国在世界经济发展中的影响力也日益增大,然而,我国各区域经济发展快慢差别较大,这种区域间的不均衡已经成为我国经济必须要解决的重大难题。
根据2016年中国统计年鉴数据整理计算:2015年我国人均GDP为7904美元,同比增长6.9%。
2015年人均GDP超出全国平均水平的省份13个,最高的是天津市,人均GDP为17505.73美元,其中人均GDP超过1万美元的省份有天津、北京、上海、江苏、浙江、广东、福建、内蒙古、辽宁和山东等10省(区)。
很显然,东部、中部、西部三大区域就人均GDP水平和人均收入水平而言,具有明显优势的依然是东部,且东部地区与中西部区域之间的这种落差呈现出继续扩大的趋势。
就我国区域经济发展总体情况而言,最主要的不平衡表现是东部区域的高度发达和中西部区域的发展滞后形成的巨大落差。
我国各省市的就业影响因素分析 摘要:就业问题是一个影响国家民生的重要问题,就业问题牵涉广泛,影响深远。近年来,我国高校毕业生数量逐年增多,大学生面临严峻的就业形势,加之09年全球金融危机的影响,就业形势至今仍处于紧张的状况。面对即将就业的大学生,选择一个好的城市就业发展比较关键。因此必须对就业问题进行全面深入分析。本文研究我国各省市就业影响因素,通过对就业相关因素进行分析建立模型,分析我国各个省市的就业情况,并向当前大学生提出就业意见,从而提高我国的就业率。 关键词:就业形势 经济发展 主成分分析 因子分析 就业城市选择 引言 我国的经济一直在飞速发展,可是在经济发展的背后却存在着许多重大的问题,就业问题就是其中一个不容忽视的问题,其已成为各国面临和关注的一个焦点。对于就业压力日益严峻的中国市场来说,积极扩大就业,降低社会失业率,是近年来我国政府宏观调控的主要目标之一。作为一个特殊的群体,大学生的就业将遭遇多方面的挑战和挤压,在整群环境担忧的情况下,应届毕业生在就业过程中或许将不得不面对残酷的现实。 大学生就业难已不是一个新问题,每年全国都会有几百万的大学生毕业,但是仍然会有百分之十几的应届大学生找不到工作。从目前高校对大学生的就业状况统计看,大学生就业前途仍旧不容乐观。受2009年金融危机的影响,带来的工作岗位的减少,大量员工失业。目前形势虽然有所缓和,但是对于没有社会经验的应届毕业生来说,就业形势紧张的现状似乎仍然无法避免。根据现状调查了解很多大学生比较喜欢到北京、上海、广东这些一线城市就业发展,然而对于就业最好的城市的选择是不是真是如此呢?这就需要我们根据表格中的数据,分析各省市的就业形势,建立数学模型对大学生就业给出指导性建议。 我们知道就业的影响因素是多方面的,有国民收入、工业总产值、农业总产值、总人口数、固定资产投资、财政收入、就业人口数、失业人口数、城镇单位就业人员平均工资等。利用《2011年统计年鉴》查找最新相关数据,利用SPSS软件分别对各个因素进行了主成分分析和因子分析,进而从数据分析中了解各个省市的就业发展现状。
一、主成分分析 在数据处理中,经常会遇到高维数据组,由于数据维数过高,则变量较多,而且变量间往往存在相关关系,因此很难直接抓住他们的主要信息,这就需要有一种简化数据的方法,是高维数据降维,来获得主要的信息,而且在低维空间将信息分解为互不相关的部分以获得更有意义的解释。主成分分析就是这样一种处理高维数据的方法,它通过投影的方法,将高维数据尽可能少的信息损失为原则进行综合化为少数几个不相关变量。本文研究的是更省市的就业问题,其中包含了九个影响就业的因素变量,通过主成分分析得出几个主要影响就业的因素,从而对其进行分析解释。 ⑴ 利用因子分析结果进行主成分分析,得出特征根与方差贡献率为:
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 6.148 68.315 68.315 6.148 68.315 68.315 2 1.717 19.073 87.388 1.717 19.073 87.388 3 .586 6.512 93.901 4 .260 2.884 96.785 5 .180 2.004 98.789 6 .071 .793 99.582 7 .018 .205 99.787 8 .011 .125 99.912 9 .008 .088 100.000 根据上表可知,本文共提取两个公因子,累计方差贡献率高达87.388%,说明了这两个因子能够充分体现就业的主要影响因素。 利用因子分析结果进行主成分分析,得出两个公因子的载荷矩阵为:
Component Matrix
Component 1 2 国民收入 .949 .277 工业总产值 .892 .370 农业总产值 .837 -.405 总人口数 .949 -.212 固定资产投资 .949 -.030 财政收入 .806 .558 就业人口数 .924 -.215 失业人口数逆指标 -.659 .257 城镇单位就业人员平均工资 -.113 .933
⑵计算特征向量矩阵:令a1为第一个公因子的因子载荷,a2为第二个公因子的因子载荷,运用公式Zi=ai/SQRT(λi)得出特征向量矩阵: z1 z2 国民收入(x1) 0.38 0.21 工业总产值(x2) 0.36 0.28 农业总产值(x3) 0.34 -0.31 总人口数(x4) 0.38 -0.16 固定资产投资(x5) 0.38 -0.23 财政收入(x6) 0.33 0.43 就业人口数(x7) 0.37 -0.16 失业人员数(x8) -0.27 0.20 城镇单位就业人员平均工资(x9) -0.05 0.71 由表可得到主成分的表达式为: Y1=0.38x1+0.36x2+0.34x3+0.38x4+0.38x5+0.33x6+0.37x7-0.27x8-0.05x9 Y2=0.21x1+0.28x2-0.31x3-0.16x4-0.23x5+0.43x6-0.16x7+0.20x8+0.71x9 (3)计算主成分: 运用Compute命令,对标准化的数据进行主成分计算,得出因子得分为: 地区 Y1得分 Y2得分 综合得分 综合排名 北 京 10002.61 51364.49 19032.28 11 天 津 8962.96 40705.67 15892.68 15 河 北 24585.35 26840.73 25077.72 6 山 西 10386.47 26270.70 13854.14 18 内蒙古 11104.84 27327.89 14646.48 16 辽 宁 21529.42 29221.23 23208.61 8 吉 林 9775.60 22241.28 12496.97 22 黑龙江 10437.09 21238.33 12795.09 21 上 海 15348.81 56242.78 24276.33 7 江 苏 49008.83 45873.88 48324.45 2 浙 江 28186.57 39067.95 30562.07 4 安 徽 16062.76 25213.93 18060.54 12 福 建 14734.67 27088.95 17431.72 14 江 西 10829.89 20854.26 13018.30 20 山 东 47249.74 37585.51 45139.96 3 河 南 28629.67 25121.80 27863.87 5 湖 北 17899.35 26051.34 19679.00 10 湖 南 16460.36 22787.96 17841.73 13 广 东 50076.22 49508.05 49952.18 1 广 西 10502.53 22556.74 13134.07 19 海 南 838.69 22085.90 5477.14 31 重 庆 8319.22 25920.24 12161.68 23 四 川 20942.39 25492.97 21935.82 9 贵 州 5027.71 21770.49 8682.81 26 云 南 8516.77 21227.02 11291.53 24 西 藏 -1907.77 35362.23 6228.61 28 陕 西 11031.82 25484.25 14186.92 17 甘 肃 4635.35 21201.26 8251.84 27 青 海 -81.14 25915.66 5594.19 30 宁 夏 331.74 26667.95 6081.17 29 新 疆 5076.13 23569.19 9113.33 25 根据图表综合排名可以看出,就业最好的城市前五名分别为广东(49952.18)、江苏(48324.45)、山东(45139.96)、浙江(30562.07)、河南(27863.87),虽然在综合得分排名上看上海排第七名,北京排第十一名。但是,从第二主成分得分情况看,上海得分为56242.78,北京得分为51364.49,不亚于综合得分排名第一的广东(49508.05),其中天津也可以算得上名列前茅。无可置疑,贵州、甘肃、西藏、宁夏、青海、海南相对来说是就业情况最差的几个城市。
二、因子分析 因子分析同主成分分析一样,也是一种简化和分析数据的方法。这种方法又不同于主成分分析,他把每个变量分解为两部分因素,一部分是由这些变量内含的共同因素所构成的,即所谓公共因素部分,另一部分是每个变量各自独有的因素,即所谓独特部分或单一因素部分。因子分析关注的是找出这些公共的因子,利用少数的公共因子的线性函数与独特因素之和来解释原来的观测变量,并对这些公共因子的实际意义进行解释,而不是按分解的方差贡献率来决定因子,这是和主成分分析的一个很大的差别。 (1)根据因子分析结果,得出原始变量的共同度:
Communalities
Initial Extraction 国民收入 1.000 .976 工业总产值 1.000 .932 农业总产值 1.000 .865 总人口数 1.000 .946 固定资产投资 1.000 .901