【基于因子分析法的我国就业结构区域差异分析开题报告文献综述5200字】

PAGEPAGE1基于因子分析法的我国就业结构区域差异分析开题报告文献综述

论文选题的理由、目的或意义：论文选题的理由、目的或意义：产业结构发展与劳动就业之间相互关联，密不可分。一方面而言，产业部门作为劳动力就业的承载方，当国家政策、生产技术及资源配置等发展转变时，会导致劳动就业关系随之发生变化；另一方面，当产业结构由落后不合理的发展趋势向科学先进的发展趋势转化的同时，劳动就业关系也会随之调整和变化，以期适应产业结构的发展，进而促进经济社会的健康稳定。就经济相对落后地区而言，产业结构发展的科学合理，与经济社会的发展及劳动就业的稳定息息相关。伴随着经济结构的转型和人工智能的突飞猛进，大量劳动力存在被替代的风险，智能化发展对劳动就业的冲击越来越大，伴随着人口老龄化和生育率持续走低，未来劳动力缩减的趋势呈现，劳动力规模和质量都面临着巨大挑战，必然造成极大的劳动就业问题。放眼望去世界各国都十分重视劳动就业问题，中国人口规模庞大，劳动力资源充足且丰沛，是经济发展的极大助力，但与此同时也使社会承受着巨大的就业压力，须正确面对且应对劳动就业问题与广大人民群众的生活息息相关，就业水平的高低直接决定着居民幸福指数和社会稳定，就业率高且满意度高则社会稳定、国泰民安，反之则容易造成巨大的社会问题。我国的就业问题不单单表现在宏观上的失业人数和失业率的居高不下，同时也反应在区域就业分布的极度不平衡。尤其是在当前经济下行以及新冠疫情的双重压力下，我国就业结构整体从第一产业向第二、第三产业转移的同时，必须考虑到我国就业机构调整的区域差异。一方面大量的劳动力不断往东部沿海等发达地区转移，拉大了东、西、中部的就业差距，同时对比2015年初四大经济区域三次产业的增加值结构与就业结构，可发现东部、中部、西部、东北地区分别需要将就业人员中的16.8%、26.6%、35.1%、27.0%从农业转移到非农产业。这说明，我国四大经济区域就业结构调整的压力不尽相同；另一方面，大量的劳动力因为分配不平衡导致了“民工潮”和“用工荒”这一矛盾同时存在。并且，受未来疫情影响，这一矛盾将逐渐扩大。因此，本文旨在通过分析不同区域、不同行业的就业优势以及存在的问题。根据分析结果，以期探索出提高我国人口就业率和就业满意率的对策和建议。注：可用A4纸加附页

国内外关于该课题的研究现状及趋势：（一）国内研究现状和趋势：刘铠维、杨耀淇（2017）认为在提高劳动生产率的前提下,实现四大经济区域农业过剩劳动力向非农产业的均衡转移,推动工业化进程的区域协同演进是我国就业结构调整的重要任务。同时基于偏离-份额分析Dinc-Haynes拓展模型的实证研究发现，在我国正在进行的就业结构正确调整的大方向下，四大经济区域之间的就业结构调整的区域差异却正在拉大[1]。刘思彤（2018）强调人是生产者和消费者的统一，是产业发展的基础和根本动力之源。以人口年龄作为切入点，从微观经济学的视角，将个人的消费行为视为年龄的函数。随着人口年龄结构的变化，必然会引起社会消费的变化。根据需求和供给均衡的理论出发，由千千万万个人组成的社会消费需求的变化决定了社会供给结构的变化，进而影响着社会产业结构的演变。文中主要从人口年龄结构的变化导致消费需求的变化，消费结构的调整对于产业结构的影响正是基于市场的导向行为，人们消费结构的改变会导致市场价格机制的改变，而市场价格机制又会导致资源的重新分配，从而适应人们的消费需求。随着老年人口的增多，必然带来与老年人相关产业需求规模和结构的的改变[2]。由此可见人口年龄对于就业结构调整的影响作用。陆佳炜（2018）认为，中国制造业为社会提供了大量就业岗位，但劳动密集型行业的劳动力专业技能不强，知识水平不高，伴随出口贸易发展方式的转型和升级，会大量增加对技术型人才的需求，这使得技能水平不足的劳动力面临着被取代的威胁。另外由于东，中西部和城乡间劳动力的非有效配置，劳动力要素存在较大区域差异，劳动力结构性供需矛盾十分突出，因此就业问题日益成为困扰中国经济发展的难题之一[3]。李方一、王娟（2018）研究了2002-2012年中国就业总量与结构的演变历程，并基于投入占用产出技术构建结构分解模型(SDA)定量测度了各产业就业变化的动因。研究结果显示，10年间中国的就业总规模增长了4.7%。就业结构不断改善，由第一产业不断向第二产业和第三产业转移。消费，投资，出口，进口，就业系数和技术的变化这六项因素的变化使就业人数分别增长74.3%，60.6%，27.6%，-25.2%，-143.7%和10.4%。消费增长带动了劳动密集型制造业与知识密集型服务业就业比例上升，投资增长带动了资源型产业，技术密集型制造业和建筑业就业比例上升，进出口贸易是劳动，技术密集型制造业和其他服务业比例提升的主要因素。技术进步导致就业减少，尤其是就业系数的降低使农业就业人数下降最为明显，但与中间使用网络有关的技术变迁却是知识密集型服务业比例提升的主要因素[4]。刘又菁（2019）从失业率反向切入，提出区域失业率是不同地区的失业率。区域失业率的差异显示了中国逐步扩大的趋势[5]。文章重点讨论区域失业差异不断扩大的问题。分析了目前的情况，失业情况和差异的决定因素，最终阐明了我国东部，中部和西部地区的失业率，并为缩小区域失业率的差距提供了一些可行的建议。叶含亮（2019）则分析了城镇化、就业结构、城乡收入差距之间的关系。首先梳理了城镇化、就业结构对城乡收入差距相关文献及研究现状，然后运用西部地区2008—2017年12省市面板数据进行实证分析。结果显示:(1)城镇化水平与城乡收入差距之间存在着倒U型曲线关系，就业结构变迁缩小城乡收入差距;(2)在不考虑其他因素时，城镇化和产业就业结构有助于缩小城乡收入差距，且城镇化对城乡收入差距的作用较产业结构变迁大;(3)城镇化反而扩大城乡收入差距，而产业结构变迁和金融发展水平对城乡收入差距影响不明显，而经济发展水平和对外开放水平则有助于缩小城乡收入差距。针对以上研究结果，提出西部地区在推进城镇化建设时应当要注意城乡收入差距的扩大，其次应当多渠道转移农业劳动力就业、发展区域经济、提高对外开放水平，这几方面有利于缩小城乡收入差距[6]。朱金生、王鹤（2021）依据1995～2010年的我国七大地区(31个省市)的面板数据，利用泰尔指数分解发现，考察期内，七大地区的就业和FDI的区间差异对各自总差异的贡献度分别为73。17%和66。87%，区域差异主要是区间差异造成的。基于CES生产函数推导出的就业决定计量模型，运用面板数据回归实证研究了FDI流动与我国区域就业差异的关系，研究结果表明，区域间FDI的差异是导致区域就业差异的显著因素。除华北地区外，整体上FDI加大了我国东，西部地区的就业差异，缩小了中部地区的就业差异。就业的区域差异在很大程度上源于FDI在我国区域间的投资倾斜所带来的就业转移，就业替代和就业结构变迁[7]。产业结构与就业结构是否协调，与当时的经济发展和就业有着重要的影响。徐孝昶，上官敬芝（2011）重点分析了江苏省2000—2009年以来苏南、苏中和苏北三大区域三次产业的产业结构与就业结构相互关系的演变趋势，进而说明了产业结构的提升是由于第一产业的劳动力向第二、三产业转移形成的，但各地区产业结构与就业结构之间的影响程度不同[8]。贾兴梅，刘俊杰（2014）运用静、动态偏离-份额分析法对我国1993-2010年各省份就业结构变化进行实证分析。从而发现充分发挥比较优势，合理制定就业引导政策，在经济增长方式转型、结构优化升级背景下促进就业结构的优化，是各地政府共同面对的重大问题[9]。常晓林，秦英（2012）通过对18个行业2003—2010年的增加值及城镇单位就业人数两个基础数据的变动趋势及相关性分析后认为:我国城镇单位就业人员的行业集中度相对高且非常稳定,其就业结构与行业的增加值结构存在较密切的关联[10]。张国英（2012）认为1990年至2000年中国失业率的空间格局发生了很大变化，初步形成了失业率区域分布的“带”，“串”和“圈层”结构。这与我国1990年代的快速市场转型有关，也与工业化和城市化密切相关。通过进一步讨论认为，失业率的空间变迁反映了中国社会变迁代价的空间分布和社会不平等在整个中国和特定区域的扩大[11]。原小能，郑文明（2016）分析了我国1978-1992年，1993-2001年，2002-2013年三个阶段的劳动生产率变化和产业结构的演进，发现了我国劳动生产率增长与就业增长之间存在替代关系，之后利用偏离一份额法得出了在三个阶段劳动生产率的各影响因素的变化数据[12]。（二）国外研究现状和趋势：国外研究就业结构的历史源远流长。JPFreathy，LSparks（1995）通过比较苏格兰、英格兰和威尔士的DIY和杂货超市，分析了零售业周日劳动力市场的就业结构[13]。Eurofound（2015）阐明，欧洲已开始摆脱始于2008年全球金融危机并因2010-2011年欧元区单一货币危机而加深的长期低迷。同时发现2014年的总体就业水平的增长速度比2008年以来的任何时候都快。自2013年9月以来，欧盟的总体失业率一直在下降[14]。根据第四份年度欧洲就业监测报告，详细地研究了成员国的就业变化以及2011年第二季度(Q2)和2014年第二季度之间的欧盟总水平。应用“基于工作”的方法来定量描述就业变化（创造或破坏了多少工作）和定性（这些工作是什么类型）。这种方法尤其被用于评估发达经济体就业结构两极分化的程度，原因是中等收入工作岗位减少，或高收入、高技能工作岗位增长导致升级。LAGigio，SCamussi（2021）研究了有关就业结构变化的文献，重点关注2011-17年意大利及其地区创造和破坏的工作质量。为此，采用了类似于Eurofound研究人员开发的“基于工作”的方法，并使用了意大利国家统计局(ISTAT)的劳动力调查数据。研究结果表明，在此期间，意大利经历了向低收入工作倾斜的两极分化模式，同时观察到欧盟平均水平的升级趋势。这种模式是意大利各地不同趋势的结果：虽然中部和北部地区不仅是低质量职业工人比例的增长，而且是高素质职业工人比例的增长，但意大利南部完全贡献了低质量职业的增长[15]。注：可用A4纸加附页本课题研究的主要内容、难点及创新之处：主要内容：通过相关分析和回归分析对不同地区不同产业就业影响因素进行分析；运用因子分析法，按照就业意愿等各个地区就业情况进行排序，分析不同区域、不同行业的就业优势与存在的问题。根据分析的结果，提出提高我国人口就业率和就业满意率的对策和建议。难点：收集到的资料有限，对数据的分析有一定的局限性，对问题的分析不够全面。创新之处：现有的研究成果大多侧重于宏观定性分析。采用因子分析法对我国就业结构的区域差异进行分析，可以减少变量个数，根据较少的几个因子反映更多信息，更能发现实质问题。拟采取的研究方法及可行性分析：定性分析法：整理资料，将所摘录的文献资料按问题的不同分别归类，排出大致的顺序，并加以编号。分析和确定文献资料与调查研究主题的关系，理清文献资料内在的逻辑关系，从中归纳出一个精准的概念，形成基本观点。然后，思考这些基本观点及其所反映的内容与调查研究主题的关系，明确其说明主题的要义所在及其逻辑层次和逻辑顺序，形成课题的理论架构。初步确定调查研究课题的基本框架，通过反复比较，判断其应用价值的大小，最终确定其中必用的成分，舍弃无用部分，形成课题的内容框架，然后结合理论架构，形成课题的基本框架。定量分析法：首先进行抽样，采用简单随机抽样、分类抽样或者是分阶段抽样方法。然后，确定记录单位，对各个记录单位进行编录。最后在记录单位确定后进行计量。研究思路及论文框架：首先对研究课题的背景和意义进行阐述，接着进行文献综述。首先对产业结构和就业结构的相关概念进行阐释，然后提出因子分析法，对所使用的的方法进行简单介绍，解释因子分析法的定义、