关于影响大学生就业问题与人口老龄化问题的因素分析与思考Word文档下载推荐.docx
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即使如此,全国大约有10%以上的高校毕业生没有找到工作岗位,大学生就业难成为全国关注的焦点。
2004年依然是高校扩招后毕业生增长的一年,据最新数据,“2004年全国高校毕业生数量达到280万。
国家控制目标是初次就业率达到70%,按此比例折算,今年大学毕业未能落实就业的,以及少量继续考研和等待出国等的人数将达84万人[2]”。
4、影响大学毕业生就业问题的因素分析:
(1)先根据表一,按初次就业率70%计算出样本(即1990~2003年)的全国高校毕业生就业人数和未落实就业的人数。
表一
年份普通高校招生人数
(万人)普通高校毕业生人数(万人)高校毕业生初次就业人数(万人)未落实就业的毕业生人数(万人)
199060.961.442.9818.42
199162.061.442.9818.42
199275.460.442.2818.12
199392.457.139.9717.13
199490.063.744.5919.11
199592.680.556.3524.15
199696.683.958.7325.17
1997100.082.958.0324.87
1998108.483.058.1024.90
1999159.784.859.3625.44
2000220.695.066.5028.50
2001268.3103.672.5231.08
2002320.5133.793.5940.11
2003335.0212.0148.4063.60
注:
表中的高校毕业生初次就业人数=普通高校毕业生人数*初次就业率70%[3]
(2)大学毕业生就业问题的回归分析。
根据本小组讨论并查阅相关资料,得出可能影响大学生就业数量的因素主要有经济增长、人口结构、人口自然增长率等。
现根据表二中1990年~2002年的数据资料,其中Y为大学毕业生就业人数(万人)(按初次就业率70%计算),X为国内生产总值(亿元),S为年底城镇总人口数(万人),T为年底乡村总人口数(万人),Q为全国人口自然增长率(%),试初步建立四元线形回归函数。
设模型的函数形式如下:
Yt=Co+C1Xt+C2St+C3Tt+C4Qt+Ut*
表二
ObsYXSTQ
199042.9818547.9301958413814.39
199142.9821617.8312038462012.98
199242.2826638.1321758499611.60
199339.9734634.1331738534411.45
199444.5946759.4341698568111.21
199556.3558478.1351748594710.55
199658.7367884.6373048508510.42
199758.0374462.6394498417710.06
199858.1078345.241608831539.14
199959.3682067.543748820388.18
200066.5089468.145906808377.58
200172.5297314.848064795636.95
200293.59104790.650212782416.45
A、单因素分析。
由上表可以看出:
a、随着国内生产总值的逐步增长,大学毕业生就业人数逐步增加,这说明这两者之间可能存在相关关系,现根据表中数据,进行Y对X的数据拟合,即对模型:
Yt=Co+C1Xt+Ut进行OLS估计。
得到如下大学毕业生就业人数与国内生产总值之间的散点图,反映出大学毕业生就业人数与国内生产总值之间存在着近似的线性正相关关系。
图一表三
b、随着年底城镇总人口数的逐步增长,大学毕业生就业人数逐步增加,这说明这两者之间可能存在相关关系,现根据表中数据,进行Y对S的数据拟合,即对模型:
Yt=Co+C1St+Ut进行OLS估计。
得到如下大学毕业生就业人数与年底城镇总人口数之间的散点图,反映出大学毕业生就业人数与年底城镇总人口数之间存在着近似的线性正相关关系。
图二表四
c、随着年底乡村总人口数的逐步减少,大学毕业生就业人数逐步增加,这说明这两者之间可能存在相关关系,现根据表中数据,进行Y对T的数据拟合,即对模型:
Yt=Co+C1Tt+Ut进行OLS估计。
得到如下大学毕业生就业人数与年底城镇总人口数之间的散点图,反映出大学毕业生就业人数与年底乡村总人口数之间存在着近似的线性负相关关系。
图三表五
d、随着全国人口自然增长率(%)的逐步降低,大学毕业生就业人数逐步增加,这说明这两者之间可能存在相关关系,现根据表中数据,进行Y对Q的数据拟合,即对模型:
Yt=Co+C1Qt+Ut进行OLS估计。
得到如下大学毕业生就业人数与全国人口自然增长率之间的散点图,反映出大学毕业生就业人数与全国人口自然增长率之间存在着近似的线性负相关关系。
图四表六
B、多因素分析。
①现用模型*拟合表二中的数据,得到如下回归分析输出结果:
图五表七
由该输出结果我们可发现一个矛盾现象,即在A中的b部分的分析中得出Y与S呈现近似的线性正相关关系,而回归输出结果中S前的系数符号却变为负号,由此我们可推断在模型*我们引入了不当解释变量,模型*不能用。
②进而我们又作了如下工作:
表八
X前系数符号S前系数符号T前系数符号Q前系数符号修正可决系数结论
LsYCXS正正0.8179对
LsYCXT正负0.8594对
LsYCXQ正负0.7741对
LsYCXST正负负0.9001错
LsYCXTQ正负正0.8529错
LsYCST正负0.8250对
LsYCSQ正正0.8274错
LsYCSTQ正负正0.8095错
LsYCTQ负负0.8010对
由上表可以得出最佳模型:
Yt=Co+C1Xt+C2Tt+Ut**
用模型**拟合表中相关数据,得到如下回归分析报告:
^
Yt=251.4126+0.0003Xt-0.0026Tt
Se(90.3982)(8.66E-05)(0.0010)
t(2.7812)(3.4179)(-2.4710)
可绝系数为:
0.8829修正可绝系数为:
0.8594F=37.6802
表九
C、模型的检验与修正。
⑴模型**是否存在多重共线性。
多重共线性的检验:
简单相关系数矩阵法
XT
X1.000000-0.769136
Y-0.7691361.000000
由上表可得出解释变量X与T之间存在一定程度的线性相关性。
多重共线性的修正:
由于模型**是利用逐步回归法(即判断是否存在多重共线性,又削弱了多重共线性的程度)确定出的最佳模型,因此其多重共线性程度较之其他模型应该较弱。
⑵模型**是否存在异方差性。
a.异方差性的检验:
图形分析法
图六
由以上散点图可得出模型**存在异方差性。
b.异方差的修正:
WLS估计法
genre^2=resid*residgenrW=1/e^2
Ls(W=W)YCXT得到如下回归输入结果:
表十
表
UnweightedStatistics
R-squared0.868749Meandependentvar56.61385
AdjustedR-squared0.842499S.D.dependentvar15.09165
S.E.ofregression5.989340Sumsquaredresid358.7219
Durbin-Watsonstat1.099410
⑶模型**是否存在自相关性。
a、自相关性的检验:
图示法
图七
由上图可知,模型**存在一定程度的自相关性。
b、自相关性的修正:
①先利用对数线性回归修正自相关
genrLY=log(Y)genrLX=log(X)genrLT=log(T)
LsLYCLXLT得到如下回归输入结果:
表十一
由上表可知DW=1.2563,给定显著性水平α=0.05,查DW表,n=13,k’=2,得到dL=0.861,dU=1.562,因为0.861<
1.2563<
1.562,所以DW=1.2563落在了无法判别区域。
②同时考虑Cochrane-Orcutt迭代。
LsLYCLXLTAR
(1)得到如下回归输入结果:
表十二
由上表可看出,DW=1.4680(n=12,k’=2,dL=0.812,dU=1.579)仍处在无法判别区域。
③接着再用一次利用对数线性回归修正自相关,得到DW=1.2518;
再同时考虑Cochrane-Orcutt迭代。
得到DW=1.5037,与此时的dU=1.604相比(n=11,k’=2,a=0.05)有了明显的好转。
5、结合上述模型(即**)与分析对大学毕业生未来就业形势进行预测分析:
(1)预测。
在此我们假定:
年份X(亿元)Y(万人)大学毕业生人数[4]
20031150077200212
20041220076000280
20051330075050320
利用模型**进行预测,可得到2005年大学毕业生就业人数的预测值分别为:
约208.5万人,进而我们可推算出2005年将有91.35万人在毕业时无法落实工作。
(2)对大学毕业生未来就业形势的分析与思考:
由表一我们不难发现,从1997年国家教育部实行扩招以来,每年的大学生招生数量比以往有了大幅增长,然而大学毕业生中未落实工作的人数从2001年的40.11万人剧增到2003年的63.6万人,并且根据有关数据的预测,到了2005年将约有96万大学毕业生无法落实工作[5]。
大学毕业生就业难问题在当今社会已经是一个受到普遍关注的、严重的、亟待解决的问题。
对此问题首都师范大学谢维和教授做出了比较全面的归纳[6],包括以下七个方面:
①1998年以来大规模扩招产生影响;
②就业市场总体供过于求成为大学生就业的不良环境;
③非典对大学生就业产生直接和间接影响;
④高等教育机构与市场需求结构不谐调;
⑤社会环境和体制因素,如户口和地方的土政策;
⑥大学生就业期望值过高;
⑦大学生就业指导系统功能不良。
对于如何缓解大学毕业生就业难问题,有关资料[7]提供了如下对策:
国家在宏观上要保持一定的经济增长速度,在促进全社会就业率提高的同时,也为大学生充分就业奠定基本条件。
继续深化人事和户籍制度改革,放宽户籍控制,加大毕业生择业在地域上的自由度。
搞好高等教育科类、专业结构的调整工作,实现按需培养,并深化教育体制改革。
强化对大学生的观念教育和职业生涯指导,使其建立对职业的合适期望值,树立自主就业和多元就业的意识。
强化政府职能,提供优质服务。
首先,要建立起全国统一的供求信息库。
其次,要建立全国统一的毕业生就业市场,以提供方便、快捷、规范的服务。
(二)人口老龄化问题
在20世纪人口增长过程中,二战后半个多世纪的人口增长尤其迅速而显著。
公共医疗卫生条件的改善,疾病的减少,婴儿死亡率的下降,生活水平的提高等因素对人口增长做出了贡献。
许多发展中国家取得独立后,致力于经济发展,积极改善医疗卫生条件,同时保持着较高的人口出生率,一方面是死亡率的下降,另一方面是高出生率,致使全球人口在20世纪后50年里爆炸性的增长。
随着生育率的持续下降,很多国家实现或正在实现人口转变,并在其过程中人口结构发生了根本性的转变,出现了新的人口发展趋势以及新的人口问题。
人口老龄化不仅是发达地区面临的人口发展趋势,也是21世纪全球所面临的趋势。
根据国家统计局公布的数据,我们可以列以下表格:
年份总人数出生率%。
出生人数死亡率%。
死亡人数
1990114333000021.06240785306.677660311
1991115823000019.68227939666.77760141
1992117171000018.24213719906.647780154
1993118517000018.09214397256.647869529
1994119850000017.7212134506.497778265
1995121121000017.12207359156.577957650
1996122389000016.98207816526.568028718
1997123626000016.57204848286.518048053
1998124761000015.64195126206.58109465
1999125786000014.64184150706.468125776
2000126743000014.03177820436.458174924
设模型yi=a+b1x1+b2x2+ui,其中yi是人口总数,x1是出生人数,x2是死亡人数。
在这个模型中,我们假设死亡为自然死亡,即:
老年人死亡数占大多数。
根据以上数据拟合模型,得:
y=(2.08E+08)-8.68x1+148.86x2
se=(3.87E+08)3.8339.33
t=0.5384-2.26493.7847
R2=0.9667R2=0.9583F=115.9465
以上结果显示,出生人数每减少一单位,总人数将减少8.68单位,死亡人数每减少一单位,总人数将增加148.86单位,由此可见,死亡人数比出生人数更值得我们的关注。
作为发展中国家的中国,老龄化进程的快慢取决于生育率下降和平均寿命提高的速度。
有数据显示,我国人口平均寿命从1949年的35岁上升到目前的70岁,特别是20世纪70年代初开始的计划生育,效果十分显著,成为世界上生育率下降最快的国家,然而死亡人数往往跟不上出生人数,即老龄化趋势日益显著。
估计到21世纪中叶我国的老年人口比例将近1/4,即平均每四个人就有一个老年人。
接下来我们再关注平均寿命的问题:
我们用1995年国家统计局1995年1%人口抽样调查的相关数据进行模拟,模拟起点为1995年,终点为2100年。
生育率假设的三种方案:
1,2000年到2010年总和生育率由1.8下降到1.62后保持不变,1.62大体相当于目前政策生育率水平,这要求从严控制计划外生育。
2,90年代后期中国妇女的总和生育率平均为1.8左右,假设保持这一水平长期不变,即稳定的生育政策,并基本保持90年代的各省控制生育能力。
3,假设2000年到2010年总和生育率由1.8提高到2.1后保持不变,这一方案假设下世纪放宽生育政策。
死亡率只假设一个方案:
根据联合国经验数据认为平均预期达到67.5—70岁时,男性每10年增加1.5岁,女性为3.6岁,70—72.5岁时,男性每10年增加0.9岁,女性为2.8岁,72.5—75岁时,相应为0.4和2,75岁以上,分别为0.2和0.1。
通过上述假设,我们可以得到模拟的预期数据:
出生十的预期寿命
年份199520002010202020302040205020602070208020902100
男68.0668.8170.1971.0971.9972.6973.0973.4973.8974.2974.6975.05
女71.8273.0675.0676.0677.0678.0679.0680.0680.5681.0681.5682.06
人口年龄结构变化(%)
方案1方案2方案3
年份0—14岁65岁以上0—14岁65岁以上0—14岁65岁以上
199526.596.2326.596.2326.596.23
200024.046.9425.046.9425.046.94
201019.428.1219.998.0620.937.97
202017.1111.6318.5111.4120.7411.06
203015.4115.9616.7715.4618.9314.68
204014.0921.5915.8720.5218.8118.88
205013.5822.8915.8421.2719.0718.85
206013.425.6615.4123.1618.6919.62
207013.3326.4415.5523.2319.1918.87
208013.3626.4615.523.4418.9519.35
209013.2127.0715.3823.9118.9219.59
210013.2527.0915.4523.8719.0219.52
可见,不管哪种预测方案,21世纪中国人口年龄结构老龄化的程度较严重,而且都将超过目前世界上人口老化最严重的国家,按方案1,到21世纪末人口的年龄中位数将达到48.24岁,方案2将达到44.81岁,方案3将达到39.76岁。
根据联合国预测数据,到2050年,发展中国家的人口老龄化水平将达到15%左右。
这些预测数据,给世界特别是发展中国家敲响了警钟,人口老龄化问题,已经成为了世界各国尤为关注的一个人口问题,如何解决还有待于思考和研究。
资料来源:
[1]数据资料来源于北京人才市场报(N)2003-8-23
[2]数据资料来源于北京人才市场报(N)2003-8-23
[3]表中数据来源于《2003年中国统计年鉴》
[4]《2003年中国教育年鉴》高等教育热点关注
[5]数据资料来源于《2003年中国教育年鉴》高等教育热点关注
[6]北京人才市场报(N)2003-8-23
[7]《2003年中国教育年鉴》2003年第五期李守信
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