我国各省区就业影响因素的聚类分析
影响大学生就业选择区域的因素分析
影响大学生就业选择区域的因素分析【摘要】随着高校扩招的展开,大学由“精英教育”向“大众化教育”转变,高校毕业生人数不断上升,高校毕业生就业问题也日益凸显。
我国区域经济发展不平衡,同时由于高校毕业生价值观念的引导等原因,高校毕业生就业区域选择也呈现出不平衡的特征。
这势必对我国经济社会发展造成不利影响。
本文主要研究大学生就业区域选择问题,以东北财经大学毕业生为例,分析东北财经大学毕业生就业区域选择特征,探讨影响大学生就业区域选择的影响因素和引导机制。
【关键词】大学生就业;区域流向;影响因素;引导机制一、引言随着我国经济体制改革和教育体制改革的不断深入,高校毕业生的就业制度也在不断的完善。
目前“市场调控、学校推荐、学生与用人单位双向选择”的就业制度基本形成。
然而,由于大学的扩招,高校毕业生人数不断上升,而社会提供的岗位又很有限,供给大于有效需求,使得大学生出现了就业难的问题。
这里的就业难是指就业结构的不合理,在一些东部发达的区域呈现“人满为患”的情况,而另外一些西部较落后省市的就业岗位却“无人问津”。
如果这种不合理的就业选择长期持续下去的话,会进一步拉大东西部的差距,对我国经济社会的健康和谐发展造成不利的影响。
本文在问卷调查和文献阅读的基础上采取定性和定量分析的方法,研究大学生主要是东北财经大学毕业生就业区域流向的特征和影响本校大学生就业区域选择的因素,从而提出一些引导大学生就业区域选择的可行性机制。
二、大学生就业区域流向的状况和特征分析(一)东北财经大学毕业生就业区域流向的状况我们把全国分成东部、东北、中部和西部四个经济地区。
四大经济地区由于自然条件和资源状况的不同,因而有不同的发展状况和发展特点。
东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南。
东北地区包括黑龙江、吉林和辽宁三省,中部地区包括山西、河南、湖北、湖南、安徽和江西六省。
西部地区则包括陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、四川、重庆、云南、贵州、西藏、广西和内蒙等12个省、市和自治区。
浅谈大学生就业城市分布不均的原因及调整措施-2019年精选教育文档
浅谈大学生就业城市分布不均的原因及调整措施据《2014 年大学生就业报告》中 2013 届应届大学生就业地分布情况显示,就业分布以沿海发达地区为主,毕业生在沿海发达城市或地区工作的毕业生占到调查毕业生总数的一半以上。
虽然随着教育理念不断深化、经济的不断发展以及国家对西部地区发展的政策扶持,但到西南、西北区域工作的毕业生只占到毕业生总数的 17.2%。
在本次社会调查中,数据显示大学生选择工作时最看重的就业因素是工资待遇(占34.7%);在未来工作地区选择上,北京、上海和广州合计达到33%,珠三角、长三角地区的其他城市占23%,只有1.2%的大学生愿意去西部艰苦地区就业。
数据显示在追求高收入、高福利的趋势下,在就业地区的选择上依然显现北、上、广大热,珠三角、长三角等地区城市次之,而中西部地区依旧门庭冷落。
一、大学生就业城市选择不均形成的原因1、地区之间巨大的收入差异改革开放20多年来,城乡、城市等地区之间收入差距逐渐拉大,这是我国选择的经济发展方式的产物,从而使得发达地区和落后地区之间的经济、政策等资源差距越来越大。
大城市里较好的就业回报、大量的就业岗位、公平的就业机会、优越的发展空间、良好的生活工作环境都是吸引大学生的因素,导致在这些地区很多学生处于失业待业状态也不愿去西部地区就业的情况。
而我国西部地区,由于历史和自然等条件所限制,经济发展较慢,人才缺乏,虽然存在大量的岗位,却是人才难寻,找不到合适毕业生前来就业。
长期如此,大城市的社会压力会增大,对人才缺乏吸引力的地区发展受限,最终各地域差距越来越大,不利于我国经济长远发展。
因此,大学生就业应积极响应国家鼓励大学生到西部地区发展的号召,这样既能发展个人事业也可为国家做出贡献。
2、教育体制指向发达城市发展从新中国建立开始,城市作为经济、政治、文化中心,一直是人才的聚集地。
现在的教育将发达地区的新理念向受教育者传播,随着教育程度的递增,大学生接收的价值观造成大学生偏向于城市发展,所以在就业地选择上会首选发达城市。
基于因子与聚类分析的中国31省市的就业情况
2 0 1 3年 2月
暨南大学学报 ( 自然 科 学 版 )
Vo 1 . 3 4 N O.1
.
J o u r n a l o f J i n a n Un i v e r s ห้องสมุดไป่ตู้ t y ( N a t u r a l S c i e n c e )
Re s e a r c h o n Ch i ne s e e m pl o y me nt ba s e d o n f a c t o r a na l y s i s a n d c l us t e r a n a l y s i s
F A N Y i n g j u n , Y U A N Y o n g s h e n g
p in r c i p a l c o mpo n e n t a n a l y s i s ,t h i s p a p e r r a n k s t h e e mp l o y me n t o f Chi n e s e t h i r t y — o n e p r o v i n c e s a n d c i t i e s wi t h a n e w de p t h f u n c t i o n. Re g a r d i n g t he v a ia r n c e c o n t r i bu t i o n o f t h e p in r c i p a l c o mp o n e n t s a s t h e
( C o l l e g e o f S c i e n c e ,H o h a i u n i v e r s i t y , N a n j i n g 2 1 0 0 9 8 ,C h i n a )
中国省域劳动就业影响因素的空间计量分析
据的分析 ,指出城市化与经济增长之间存在高度相
关性 ,人 口在城乡间的流动一方面可以为城市提供
劳动力储备 、 扩大产业需求 , 另一方面解决了农村劳 动力剩余问题。韩峰等1 3 ] 以湖南省为例 , 采用动态计 量模型对城乡劳动力转移与就业结构优化的关系进 行了深入探讨 , 认为城市化对第二产业就业的影响 不显著 , 但会持久 的促进第三产业就业 , 城市化总体 对就业结构优化具有促进作用 ,但其没有对除城市
s l [ 运用 加拿 大 16- 19 年 的数据分析 了 io棚 k s调 92 9 0 就业和移 民的关系, 结果显示 , 移民对失业具有显著 冲击作用 。近年来对劳动力 区域转移的研究更加深
图和萨伊为代表 的古典 和新古典充分就业理论 、 凯
恩斯非 自愿就业理论 、 新凯恩斯工资粘性就业理论
关键词 : 劳动就 业; 省域; 城市化水, ; 平 空间计量经济模型
中图分类号 :2 0 F4 文献标识码 : A 文章编号 :0 3 3 9 ( 0 1 0 — 0 3 0 10 — 80 2 1 )7 0 2 - 7
一
、
引言
1城市化对就业 的影 响。 oe .Cr r】 . R br A a e t t[ 指 出劳 动力在城市 的集 聚可以扩 大产业规模 、促进 城 市 经 济增 长 ,提 高 城 市 吸纳 劳 动 就 业 能力 。 Xaghn eg] 通过对 我 国 18-20 i zeg D nt n  ̄ 等 90 - 0年数 -0
就业是 民生之本 , 不仅关系到经济 的健康稳定 发展 , 而且与社会稳定 、 政治安全密切相关 。实现就 业稳定一直以来都是各个国家制定宏观政策的重要 目标之一。如何保持一个国家 的就业稳定 , 是经济 政策制定者十分关心的问题 。由于我 国各地区经济 发展水平 、 产业结构状况等差距较大 , 因而就业问题 的表现形式势必不同 , 同样的财政 、 货币政策在不 同 的地区可能会产生不同效果 。这就使得每个地区的
高校毕业生就业问题的区域差异与原因分析
高校毕业生就业问题的区域差异与原因分析近年来,高校毕业生就业问题一直备受关注。
然而,我们可以观察到不同地区之间存在着明显的就业差异。
本文将从经济发展、教育资源、人口流动等方面分析区域差异的原因。
一、经济发展区域的经济发展水平是影响就业机会数量和质量的重要因素之一。
发达地区拥有更多的企业和产业,能够提供更多的工作机会。
例如,一线城市以及经济特区通常拥有更多的外资企业和高科技产业,因此吸引了大量毕业生前往就业。
相比之下,欠发达地区的就业机会相对较少,毕业生面临较大的就业压力。
二、教育资源不同地区的教育资源也是造成就业差异的重要原因之一。
教育资源的差异主要表现为高校数量、质量和专业结构的差异。
发达地区拥有更多高水平的高校以及优质的教育资源,培养出的毕业生更具竞争力。
与此相比,欠发达地区的高校数量有限,教育质量相对较低,使得毕业生面对更加严峻的就业形势。
三、人口流动人口流动也是引起区域就业差异的一个重要原因。
毕业生通常会选择就业机会更多、发展空间更广阔的地区。
一线城市和经济特区作为经济发展较好的地方,吸引了大量的毕业生和热门专业的人才。
这种人才的聚集进一步增加了这些地区毕业生的竞争压力,而欠发达地区则面临人才外流的情况,导致其就业形势更加严峻。
结论综上所述,高校毕业生就业问题的区域差异主要受到经济发展、教育资源和人口流动等因素的影响。
发达地区由于经济实力雄厚、教育资源丰富以及吸引人才的优势,成为较多毕业生选择就业的首选。
而相对欠发达地区则面临着就业机会有限和人才外流的问题。
因此,我们应该加强发展欠发达地区的经济,优化教育资源配置,以及制定更加灵活的人才流动政策,以减少区域之间的就业差异,实现毕业生的更好就业。
国内地域就业现状分析报告
国内地域就业现状分析报告引言随着经济的不断发展,就业问题一直是社会关注的焦点之一。
国内各地的就业现状对于整个国家的经济发展和社会稳定具有重要影响。
本报告旨在分析当前国内地域就业的现状,并探讨造成差异的原因。
一、就业人口规模根据国家统计局的数据,截至2021年底,全国就业人口总规模达到8.9亿人,比上年增加200万人。
其中,城镇就业人口为4.8亿人,农村就业人口为4.1亿人。
尽管就业总规模持续扩大,但城乡之间的就业差距依然存在。
二、就业结构差异1. 一二三产业比重不同根据数据分析,国内不同地域的就业结构存在明显差异。
发达地区,特别是一线城市,服务业的比重较高,而农业和制造业的比重较低。
相比之下,中西部地区和农村地区则以农业和制造业为主导。
这种差异导致了不同地域就业结构的差异。
2. 技能水平差异另外,不同地域的人才供给和需求不平衡也造成就业结构的差异。
发达地区的人才储备丰富,技术水平普遍较高,而中西部地区和农村地区的技术人才相对不足。
这导致发达地区更容易吸引高技能人才和外来人口,而中西部地区和农村地区则更多依赖低技能劳动力就业。
三、就业质量差异1. 薪资待遇差异尽管就业总规模增加,但不同地域的就业质量差异依然存在。
发达地区的平均工资普遍较高,而中西部地区和农村地区的平均工资偏低。
这种差异导致了不同地域的生活水平和消费能力的差距。
2. 就业稳定性差异就业稳定性也是影响就业质量的重要因素。
发达地区的企业普遍规模较大,就业相对稳定。
相比之下,中西部地区和农村地区的企业规模偏小,就业岗位多为中小型企业,存在相对较高的就业不稳定性。
四、就业差异的原因1. 地理位置和资源禀赋不同地域的就业差异首先源于地理位置和资源禀赋的差异。
发达地区由于交通便利、资源丰富以及政策优惠,更容易吸引投资和人才,从而形成了较高的就业水平和就业质量。
2. 经济发展水平经济发展水平也是造成就业差异的重要原因。
发达地区的经济发展相对较快,产业结构更加先进,就业机会更多。
关于国家各地区城镇就业情况的实证分析
关于国家各地区城镇就业情况的实证分析作者:龙艺来源:《南方企业家》2018年第02期摘要:随着我国国家改革开放以来,我国经济不断发展,我国包分配的就业制度也逐渐被更加适应国情的体制所取代。
但是近几年来,不仅是毕业本科生就连研究生都面临着与日俱增的就业压力,让我们不得不去认真思考该如何解决这一重大难题。
无论是在决定大学就读专业的时候,还是毕业选择工作地点和职业方向都值得我们重视。
笔者认为,在如今大数据背景下,首要任务是对原始数据进行分析。
因此本文笔者将对全国各地区城镇的就业数据进行整理以及研究选取的影响因素,通过聚类分析方法、主成分分析方法以及回归分析方法分析数据,希望能从分析结果向广大就业者提供结论和相应的借鉴。
关键词:聚类分析;回归系数;树状图引言近几年来,高校毕业生就业领域取向明显向大城市、经济发达地区集中,地域结构性矛盾相当突出。
以上海海事大学2016年研究生调查问卷为例,“毕业后最理想的就业城市”的结果仍然是上海、深圳以及北京等一线城市。
根据这一现状,本文针对就业情况,先用聚类分析方法中的系统聚类法进行分类,将全国各地区进行划分。
然后再对原始数据进行回归分析,得出各变量与就业人数的回归关系。
就业情况影响因素实证分析数据及其来源本文选取国家统计局、中国统计年鉴2015年的国家级相关统计数据,是我国部分省市自治区2014年末的城镇就业情况及相关指标(变量)数据。
变量选取Y:城镇就业人数总和X1:城镇居民可支配收入X2:城镇平均工资指数X3:城镇居民消费价格指数X4:城镇居民人均消费支出X5:城镇人口密度X6:城镇失业率分析方法聚类分析简述聚类分析方法有很多,包括系统聚类法、动态聚类法、有序样品聚类法等。
在本文中,由于笔者能力有限仅运用系统聚类法进行分析。
系统聚类的基本思想是:距离相近的样品(或变量)先聚成类。
距离相远的后聚成类,过程持续进行下去,直到将所有的样品(或变量)聚成一类。
回归分析简述及假设简略地说,回归分析主要研究客观事物变量间的统计关系,是通过建立统计模型研究变量间相互关系的密切程度、结构状态、模型预测的一种有效工具。
高校毕业生就业中的地域差异分析
高校毕业生就业中的地域差异分析随着大学教育的普及和高等教育体系的不断完善,越来越多的学生涌入高校接受深造。
然而,尽管高校毕业生人数不断增加,但就业的地域差异问题仍然十分突出。
本文将对高校毕业生就业中的地域差异进行分析,并探讨其原因和可能的解决办法。
一、地域差异表现高校毕业生就业的地域差异主要表现在以下几个方面:1. 就业城市选择差异:毕业生在选择就业城市方面存在明显的差异。
一些毕业生更倾向于选择一线城市或者经济发达地区,希望能够获得更好的工作机会和薪酬待遇。
而另一些毕业生则更愿意回到自己的家乡或者选择发展潜力较大的二三线城市。
这种选择差异导致了就业地域的明显分化。
2. 薪资水平差异:不同地域的就业市场竞争程度不同,薪资水平也会呈现出明显差异。
一线城市和经济发达地区的就业机会更多,竞争激烈,薪资水平通常较高。
而一些相对边远或欠发达地区的就业市场相对较为冷清,薪资水平也会相应较低。
3. 行业分布差异:不同地域的经济结构和产业发展水平不同,导致毕业生就业行业分布出现差异。
一线城市和经济发达地区更多机会集中在金融、互联网、科技等高薪行业。
而相对农业或传统制造业占比较高的地区,毕业生更多选择从事与该地区产业相适应的工作。
二、地域差异原因高校毕业生就业中的地域差异有如下主要原因:1. 就业观念的影响:一些毕业生受家庭、社会环境的影响,更倾向于选择就业市场较好的地区。
在他们看来,追求较高的薪资和职业发展空间是他们选择就业地区的重要因素。
2. 就业信息不对称:部分毕业生对于就业市场的了解不够全面和准确,缺乏全面的、客观的就业信息。
这导致了他们对于就业地区的认知存在偏差,从而选择了与实际情况不符的就业地点。
3. 地域经济发展水平:地域经济发展水平不均衡也是导致地域差异的一个重要原因。
一线城市和经济发达地区的就业机会多,薪资水平较高,因此更多的毕业生倾向于选择这些地区。
三、应对措施为了解决高校毕业生就业中的地域差异问题,可以从以下几个方面进行思考和努力:1. 加强就业指导:高校应该加强对学生的就业指导,提供全面、准确的就业信息,帮助学生更好地了解各地就业市场的情况,帮助他们做出更明智的就业选择。
大学生毕业后就业问题的区域差异性研究
大学生毕业后就业问题的区域差异性研究随着高等教育的普及和社会经济的发展,大学生就业问题日益成为社会关注的焦点。
而在不同的区域,大学生面临的就业形势和问题也存在着显著的差异。
这种区域差异性不仅受到经济发展水平、产业结构、政策环境等宏观因素的影响,还与当地的教育资源、文化观念等密切相关。
一、经济发展水平对大学生就业的影响经济发达地区,如东部沿海城市,通常拥有更多的就业机会和更高的薪资水平。
这些地区往往聚集了大量的高新技术企业、金融机构和跨国公司,对高素质人才的需求旺盛。
以深圳为例,作为中国的科技创新中心之一,吸引了众多互联网、电子信息等领域的企业入驻,为计算机、通信等相关专业的大学生提供了丰富的就业岗位。
而且,这些企业通常能够提供具有竞争力的薪酬和良好的职业发展空间,吸引了大批大学生前来就业。
相比之下,经济欠发达地区,如中西部的一些省份,就业机会相对较少,且薪资待遇较低。
由于产业结构相对单一,以传统制造业、农业和资源型产业为主,对大学生的吸纳能力有限。
尤其是一些冷门专业的大学生,在当地可能很难找到对口的工作。
二、产业结构的差异与大学生就业不同区域的产业结构差异也直接影响着大学生的就业。
东部地区的产业结构较为多元化,服务业、高新技术产业占比较高。
例如,上海的金融服务业、杭州的电子商务产业等,这些行业对金融、经济、计算机、传媒等专业的大学生需求量较大。
而中西部地区的产业结构则以重工业、农业为主,对工科类、农业相关专业的大学生需求相对较多。
但由于这些产业的技术含量和附加值相对较低,提供的就业岗位在质量和数量上都难以满足大学生的期望。
三、政策环境对大学生就业的作用政策环境在大学生就业中也起着重要的引导作用。
一些经济发达地区为了吸引人才,出台了一系列优惠政策,如落户政策、住房补贴、创业扶持等。
比如,广州为吸引高层次人才,提供了高额的安家费和科研启动资金。
而在一些欠发达地区,为了促进当地经济发展和人才回流,也制定了相应的鼓励政策,如“三支一扶”计划、大学生村官等,但由于政策的落实力度和宣传推广不足,效果往往不尽如人意。
区域就业差异分析报告
区域就业差异分析报告区域就业差异分析报告一、引言就业是经济社会发展的重要指标,也是人们生活质量的重要保障。
不同地区之间存在着明显的就业差异,这一差异对于区域发展有着重要的影响。
本报告旨在分析区域就业差异的原因,并提出相关政策建议,以促进就业均衡发展。
二、区域就业差异的存在及问题1. 就业率差异不同地区的就业率存在明显差异,一方面是由于地区经济发展水平不同导致的,另一方面也与地方教育质量、劳动力市场供求关系等因素有关。
就业率低的地区普遍存在较高的失业率、较低的劳动力参与率等问题。
2. 行业结构差异不同地区的产业结构存在差异,一线城市多以服务业为主,而中西部地区则以制造业和农业为主导。
随着经济结构的调整,一线城市和发达地区的产业结构更加多元化,中西部地区的产业转型仍面临较大压力。
行业结构差异也直接影响到不同地区的就业机会和薪酬水平。
3. 区域发展差异因地理位置、资源分布等原因,不同地区的发展水平差异较大。
一线城市和发达地区的发展相对较快,产业链条较为完善,就业机会较多;而相对落后地区则面临发展机会缺乏的问题,就业机会有限。
三、区域就业差异的原因1. 地理位置和发展历程一线城市和经济发达地区由于地理位置的优势和历史发展奠定了较好的经济基础,吸引了大量的资金和人才,形成了较完善的产业链条,进而带动了就业机会的增加。
2. 教育和技能水平教育和技能水平直接影响着劳动力市场的供求关系。
发达地区的教育质量普遍较高,毕业生的就业率相对较高。
相对滞后地区的教育水平相对较低,劳动力技能不足,制约了就业机会的增加。
3. 区域产业结构区域产业结构直接决定了就业机会的数量和质量。
一线城市和发达地区的产业结构多元化,提供了更多的就业机会;而相对滞后地区的产业结构相对狭窄,就业机会有限。
四、促进区域就业均衡发展的政策建议1. 加强教育和技能培训加大对相对滞后地区的教育资源投入,提高教育质量,培养更多高素质的劳动力。
同时,加强职业技能培训,提高劳动力的职业竞争力。
基于聚类分析的各省主要行业 就业效果评价及前景分析
基于聚类分析的各省主要行业就业效果评价及前景分析作者:刘畅来源:《中国集体经济》2020年第30期摘要:我国作为世界第二大经济体,同时也是世界上人口最多的国家,近些年就业压力不断增大,且呈现出各地区间差异化的特征。
文章选用全国各省市自治区的主要行业为指标,定量分析各省就业人数差异,利用聚类分析法,进一步评价各省主要行业就业情况,找出就业情况存在的差距及主要原因,并提出具有针对性的利于各省市协调发展的对策。
关键词:就业水平;前景分析;聚类分析;协调发展就业,作为一个国家衡量本国经济运行水平、反映宏观经济状况的经济指标,早已与每个人的日常生活息息相关。
但近些年,随着城镇化的進程减缓与人口老龄化的加剧,我国的就业压力在不断加大。
由于各个省市所面临的经济状况与民生水平大不相同,因此各省市的就业率也存在着较为明显的差异化现象。
因此只有充分了解各省市组间差异,才可提出具有针对性的建议,最终有效提升就业水平。
一、各省主要行业就业情况理论体系的建立本文选取了2017年各省主要行业的城镇就业人员数量作为自变量,包括农林牧渔业、制造业等7大主要产业,同时以31个省市自治区作为样本,试分析各变量与各样本间的相互作用。
自变量如下所示:X1:农林牧渔业城镇单位就业人员(万人);X2:制造业城镇单位就业人员(万人);X3:采矿业城镇单位就业人员(万人);X4:建筑业城镇单位就业人员(万人);X5:电力、热力、燃气及水生产和供应业城镇单位就业人员(万人);X6:交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员(万人);X7:信息传输、软件和信息技术服务业城镇单位就业人员(万人)。
二、分析方法本文首先利用Q型聚类分析,遵循“组间差异大、组内差异小”的原则,利用系统聚类法中的类平均法将各具差异的31个省市作为样本度量其相似性并进行归类,从而便于提高分析效率以及在后期针对各个小组提出针对性建议。
(一)数据分析1. 判断数据是否需要标准化虽然该七个变量的量纲全部一致,但由于X2、X4与其余变量间标准差相差较大,因此数据需要进行标准化。
我国各省市就业影响因素分析主
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。
大学生就业影响因素研究论文
大学生就业影响因素研究论文摘要:运用课题调查资料,对影响我省大学生就业的相关因素进行分析,结合云南省三大产业发展对就业的不同吸钠能力,针对影响大学生就业的因素,提出促进大学生就业的对策思考。
关键词:云南省;大学生;就业一、影响我省大学生就业的因素分析第一,就业的地域性因素。
大学毕业生对就业地区的选择相对集中。
在就业地区的选择上,较多的学生选择留在昆明就业或向东部沿海经济发达地区流动实现就业,这部分毕业生占调查对象的52.78%;同时有26.53%的同学表示哪有合适的工作就去哪,这说明相当一部分毕业生为实现就业,已有了较强的流动意识,这对于有效解决大学生供求的区域失衡是一个利好的信息。
问题是各人才需求地能否采取有效措施,把自己需要的人才吸引过去并留住他们。
第二,就业部门结构趋同化问题突出。
从《云南省教育厅关于省内高校毕业生年终就业情况的通报》统计情况看,我省本科毕业生的就业去向除灵活就业、升学及其他去向外,主要集中在党政机关、科研设计单位、高校及其他教学单位、医疗卫生单位、国有企事业单位、非国有公司或企业、部队等行业和部门。
我省大学毕业生们在就业岗位的选择上与全国大学生反映出同样的价值取向,导致有业不就现象出现。
我省失业大学生中很大一部分属于选择性失业即地域性、观念性失业。
第三,就业观念与就业选择中多期望值的矛盾。
从问卷分析的结果看,选择职业时,大学生最看重的是个人未来的发展与晋升、工资水平及福利待遇、对工作本身的兴趣也是重要的因素。
工作的稳定性被放在了次要的地位,与之前就业观念的选择结果出现矛盾。
这反映出大学生求职时对如何在上述诸多目标中寻求平衡点的考虑并不充分,就业选择中多期望值矛盾的存在,更加剧了大学毕业生的求职难度。
第四,获取求职信息的局限性。
调查反映出,大学毕业生获取就业信息的主要渠道是校园招聘会、互联网、社会招聘会。
校园招聘会位居首位,说明大学生获取求职信息主要还局限于校园内,与此相联系,大学生需要学校就业指导机构提供的主要信息也是职业需求信息。
大学生毕业后就业问题的区域差异性研究
大学生毕业后就业问题的区域差异性研究随着社会的发展和经济的不断提升,高等教育的普及率也在逐年上升。
越来越多的学子们走上求学之路,希望通过知识的积累和技能的提升来提升个人的职业竞争力。
然而,虽然大学毕业后就业是每一位学生所必须面对的问题,但是这个问题却因为地域的差异而存在着明显的区别。
本文将从区域差异性的角度出发,对大学生毕业后就业问题进行研究。
一、区域差异性的背景在我国现阶段,经济和人才的流动性逐渐提升,城市化进程也在加速。
其中,一线城市和新一线城市吸纳了大量人才和资源,而以县城、乡村为代表的三四线城市则显得相对落后。
这种城市、区域之间的差异性也显现在了大学生毕业后就业的问题上。
二、大学生毕业后就业现状在当前中国的就业市场中,大学毕业生的供过于求状况有所缓解,但就业依旧面临较大的压力。
就业形势的好坏主要取决于所在城市的经济发展水平、产业结构以及就业政策等因素。
据调查,目前国内就业比较好的城市主要集中在京津冀、长三角和珠三角等地区,而就业压力较大的地区则以西北、西南和东北地区为主。
三、区域差异性对大学生毕业后就业的影响1. 吸引力的差异一线城市和新一线城市由于经济、文化发达,人口、资源集聚,对大学生具有强烈的吸引力,因此在这些城市的毕业生就业竞争会更为激烈。
而在落后地区,毕业生对当地就业市场的信心和满足度都不高,能够留下来的毕业生也很有限。
2. 就业机会的差异不同城市的就业市场有着显著的差异,从而影响着毕业生的就业机会。
就业市场活跃和职位数量多的城市,毕业生的就业机会就会 more,相反则会减少。
例如在一线城市,毕业生可以选择从事各种高薪岗位,而在落后地区的毕业生则往往只有较低的工资待遇和比较少的职位选择。
3. 产业结构的差异不同区域之间的产业结构不同,从而也会导致毕业生职业选择的差异,某些地区的产业结构单一,职位需求比较单一,对人才的需求就更尖锐,而一些地区的产业扩展性较强,就业需求也更多元化。
我国不同地区的失业差异分析
我国不同地区的失业差异分析我国地域广阔,经济发展水平各异,因此不同地区的失业情况也存在明显差异。
失业率的高低不仅反映了地区经济发展水平和劳动力市场状况,更直接影响着地区居民的生活质量和社会稳定。
本文将对我国不同地区的失业差异进行分析,并探讨其中的原因及可能的解决方案。
从整体来看,我国失业率整体呈现出逐年下降的趋势。
根据国家统计局数据显示,2019年我国城镇登记失业率为3.62%,相比2018年下降了0.1个百分点。
这显示出我国就业形势总体向好,但不同地区之间的失业差异依然明显。
1.一线城市和发达地区一线城市和发达地区通常具有较高的经济活力和就业机会,因此失业率相对较低。
北京、上海、广州等地区的失业率普遍较低,尤其是一些高新技术产业发达的城市,由于经济结构的不断优化和新兴行业的涌现,很多高技能和高薪职位的需求都得到了较好的满足。
一线城市的产业链完善、金融科技等高新技术产业发达,也为失业人员提供了更多的就业机会。
一线城市和发达地区的失业率整体较低。
也不能忽视一线城市和发达地区存在的问题。
随着城市化进程的加快,大量农村劳动力涌入城市,劳动力市场竞争激烈,部分农民工由于技能匹配不足、适应城市生活需要一定时间,导致一段时间内的较高失业率。
一线城市的房价高昂、生活成本较高,对低层次劳动力造成较大经济压力,也是造成一线城市失业问题的原因之一。
2.中小城市和农村地区相较于一线城市,中小城市和农村地区的失业率普遍较高。
一方面,这些地区的产业结构相对单一,就业机会有限,尤其是面向高技能人才的就业机会更加稀缺。
农村劳动力转移就业以及农业现代化进程缓慢也导致了这些地区的就业问题。
中小城市和农村地区的教育资源、医疗资源相对薄弱,居民自身素质和技能相对低,也加剧了失业问题的严重性。
3.西部地区和东部地区我国的东部地区相对西部地区经济发达、产业发展较为完善,因此东部地区的失业率较低。
相比之下,西部地区的经济发展水平相对较低,产业结构不够多样化,失业率普遍偏高。
基于主成分分析和聚类分析的我国各省市经济效益研究
基于主成分分析和聚类分析的我国各省市经济效益研究近年来,我国各省市经济效益差异逐渐凸显。
为了深入了解和研究各省市的经济效益,可以采用主成分分析和聚类分析的方法来进行研究。
主成分分析可以用来降维和提取数据特征,聚类分析可以用来发现数据之间的相似性和差异性。
首先,我们需要收集一些数据,例如各省市的GDP、人均收入、产业结构、消费水平、教育水平等指标,这些指标可以用来反映各省市的经济效益情况。
然后,我们可以利用主成分分析来降维和提取数据特征。
主成分分析是一种常用的降维方法,通过线性变换将原始数据映射到一个低维空间中,同时尽量保留原始数据的信息。
在这个过程中,我们可以得到一些主成分,主成分代表了原始数据中的一部分变异性。
通过主成分分析,我们可以将原始数据从多个指标中压缩为少数几个主成分。
通过主成分分析后,我们得到了一些主成分,每个主成分代表了原始数据中的一部分变异性。
接下来,我们可以利用聚类分析来发现数据之间的相似性和差异性。
聚类分析的目的是将数据集中的样本划分为不同的组别,每个组别内的样本应该尽可能相似,而不同组别之间的样本应该尽可能不相似。
在这个过程中,我们可以使用一些相似度或距离度量方法,例如欧氏距离或相关系数等。
通过聚类分析,我们可以将各省市划分为不同的类别,每个类别代表了一组经济效益相似的省市。
这样可以帮助我们更好地理解和分析各省市之间的经济效益差异,并挖掘出其中的规律和问题。
例如,我们可以找出经济效益较高的省市的共同特征,进而分析这些特征对经济效益的影响因素。
最后,我们可以通过可视化的方式展示各省市的经济效益研究结果。
例如,可以使用散点图来展示各省市在主成分空间中的分布情况,以及不同类别的省市的分布情况。
这样可以更直观地展示各省市之间的经济效益差异和相似性。
总之,基于主成分分析和聚类分析的研究可以帮助我们深入了解和分析我国各省市的经济效益。
通过这种研究方法,可以有效地发现各省市的经济效益差异以及其中的规律和问题,为相关决策提供科学的依据和参考。
31个省市聚类分析
附录一
data ex;input x1-x5 shengfen$@@; cards; 0.61 0.69 0.88 0.95 1.21 0.98 1.18 1.19 0.79 0.73 1.04 0.92 0.98 0.97 1.09 0.97 1.05 0.82 1.14 1.01 1.03 1.18 1.23 1.08 1.07 1.18 1.13 1.28 ; proc cluster data=ex method=ward ccc pseudo outtree=tree; id shengfen; run; proc tree data=tree horizontal; id shengfen; run; 2.49 2.73 2.33 1.33 0.65 1.08 0.54 3.81 4.38 1.41 0.68 2.19 0.63 1.37 1.06 1.14 0.47 1.21 0.52 0.52 1.16 1.16 0.94 sf4 sf5 sf6 sf8 0.18 1.17 sf7 0.36 sf9 sf11 sf12 sf13 sf15 sf17 sf19 sf21 sf23 sf24 sf25 sf27 sf28 sf29 sf30 sf31 sf1 sf2 sf3
Gi , G j 。 G j 合为一类得到一个新类 Gr
(3) 重新计算类间的距离,得到新的矩阵 D。 (4) 重复第二步直到全部合为一类。 3、模型的求解 由表给出的数据,用 SAS 编程求解(附录一) ,运行结果如下:
(1)类聚过程。
Cluster History 表示类聚的具体过程中,从 CCC 统计的结果可以看出,最 大值对应的类数为 6,从 6 类并到 5 类后,伪 T 2 统计量显著增加,伪 F 统计量 显著下降,综合各方面的结果,因此分 6 类最合适。 (2)动态聚类图。 动态聚类图表示每一个步骤聚类的编号,以及类间规格化距离。 综合以上分析,可以得到结果,将 31 个省市自治区分为 6 类,分别为第一 类:sf1,sf2;第二类:sf9;第三类:sf3,sf13,sf15;第四类:sf6,sf10,sf11,sf19; 第 五 类 : sf4,sf30,sf7,sf27,sf31,sf5,sf8,sf28,sf24,sf25,sf26,sf29 ; 第 六 类 : sf12,sf16,sf17,sf14,sf18,sf21,sf20,sf22,sf23。 模型的推广 从聚类分析的结果可以把全国 31 个省市自治区分为六类, 方便国家在经济、 政策、文化等各方面的调控上,可以有效的减少在调控中的风险,促进我国经济 增长,利国利民。
基于聚类分析的我国各地GDP及影响因素分析
题目基于聚类分析的我国各地GDP及影响因素分析学生姓名陈煌学号1109014042所在学院数学与计算机科学学院专业班级数学与应用数学专业2011级数应1班指导教师李晓康基于聚类分析的我国各地GDP及影响因素分析陈煌(陕西理工学院数学与计算机科学学院数学与应用数学1101班,陕西汉中723001)指导教师:李晓康[摘要]:利用SPSS软件对全国30个省、直辖市、自治区的主要经济指标进行聚类分析,将其经济分成按照不同的分析方法可分为不同的几种类型.通过这种方法对全国各省进行经济分类.本文选取了7项经济指标作为决定经济类型的影响因素,各项数据均来自2010年国家统计年鉴.分析结果表明:北京市和上海市稳居第一类经济类型;江苏省和、山东省、广东省和浙江多数处于第四类经济;其他25个省、直辖市、自治区基本在第二类型与第三类型变化.[关键词]:SPSS软件;聚类分析;经济类型;GDP1.引言在当今欧美主导的经济发展理论下,衡量一个国家的综合实力看的不仅是国家的军事实力、国家影响力,而更看重国家的经济实力,而GDP代表一国或一个地区所有常住单位和个人在一定时期内全部生产活动的最终成果,是当期新创造财富的价值总量,它是一个国家经济实力的最好体现,具有国际可比性,是联合国国民经济核算体系(SNA)中最重要的总量指标,为世界各国广泛使用并用于国际比较.众所周知2008年我国GDP跃居世界第三位,是仅次于美国、日本的第三大经济国,而2009年在金融危机的影响下我国GDP稳中求进,依然保持着9.0%的增长态势.提高GDP已经成为经济发展的潮流,利用国家的各种有限资源,在最大程度上发挥资源的利用率,推动经济的发展是势在必行的,因为资源一直在减少,而人口一直在增加,要保持经济的增长就必要抓住主要因素,提高GDP.但是如果研究我国整体的GDP的意义就不大了,所以我选择了对中国各地的GDP进行研究.为了我国能够均衡发展.2.预备知识2.1聚类分析的概述聚类分析是研究(样品或变量)分析问题的一种多元统计方法,所谓类,通俗地说,就是指相似元素的集合.严格的数学定义是较麻烦的,在不同问题中类的定义是不同的.为了将样品(或变量)进行分类,就需要研究样品之间的关系.目前用得最多的方法有两个:一种方法是用相似系数,性质越接近的样品.另一种方法是将一个样品看作p维空间的一个点,并在空间定义距离,距离越近的点归为一类,距离越远的点归为不同的类.聚类通过把目标数据放入少数相对同源的组或“类”(cluster)里.分析表达数据,(1)通过一系列的检测将待测的一组基因的变异标准化,然后成对比较线性协方差.(2)通过把用最紧密关联的谱来放基因进行样本聚类,例如用简单的层级聚类(hierarchical clustering)方法.这种聚类亦可扩展到每个实验样本,利用一组基因总的线性相关进行聚类.(3)多维等级分析(multidimensional scaling analysis,MDS)是一种在二维Euclidean “距离”中显示实验样本相关的大约程度.(4)K-means方法聚类,通过重复再分配类成员来使“类”内分散度最小化的方法. 聚类方法有两个显著的局限:首先,要聚类结果要明确就需分离度很好(well-separated)的数据.几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类.但是,如果类是扩散且互相渗透,那么每种算法的的结果将有点不同.结果,每种算法界定的边界不清,每种聚类算法得到各自的最适结果,每个数据部分将产生单一的信息.为解释因不同算法使同样数据产生不同结果,必须注意判断不同的方式.对遗传学家来说,正确解释来自任一算法的聚类内容的实际结果是困难的(特别是边界).最终,将需要经验可信度通过序列比较来指导聚类解释. 第二个局限由线性相关产生.上述的所有聚类方法分析的仅是简单的一对一的关系.因为只是成对的线性比较,大大减少发现表达类型关系的计算量,但忽视了生物系统多因素和非线性的特点. 从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法.传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等.采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中,如SPSS、SAS等. 从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式.聚类是搜索簇的无监督学习过程.与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据对象有类别标记.聚类是观察式学习,而不是示例式的学习. 从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一.就数据挖掘功能而言,聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析. 聚类分析还可以作为其他数据挖掘任务(如分类、关联规则)的预处理步骤.一般的,聚类分析有二阶聚类分析(TwoStep Cluster Analysis)、逐步聚类分析(K-Means Cluster)和系统聚类分析;聚类分析(Cluster Analysis)又称集群分析,它是按“物以类聚”的原则研究事物分类的一种多元统计分析方法,根据样品的多指标(变量)、多个观察数据,定量地确定样品、指标之间存在的相似性或亲疏关系,并根据此连结这些样品或指标归成大小类群,构成分类树状图(Dendrogram)或冰柱图(Icicle).聚类分析的优点是简单直观,大部分用于探讨研究,可以提供多种分析的结果,并且可以让研究人员根据自己的研究方向进行判断与选择.聚类分析完全依赖于研究人员对该分析所选择的相关聚类变量,变量的选择或增减都有可能会对结果造成实质性的影响,总的来说聚类分析对研究人员的研究十分方便!3.我国各地GDP及影响因素分析3.1问题提出与分析随着改革开放的进行,我国进入了一个前所未有的经济飞速发展时期,整体经济实力与日俱增.但是,我们也应该看到各个地区的发展不平衡,沿海地区发展较快,经济增长也较快,而中西部发展相对较慢.因此,基于这种现状,本文对全国各地区的经济进行聚类分析.我选取了各省的国内生产总值X1、农业生产总值X2、工业生产总值X3、建筑业生产总值X4、进出口总值X5、批发企业销售额X6和餐饮业X7这7个指标进行聚类分析.根据2010年国家统计年鉴,选取了2009年30个省、直辖市、自治区的7项经济指标,如下表.2009年我国30个省、直辖市、自治区的各项经济指标数据统计单位:亿元地区国内生产总值(X1)农业生产总值(X2)工业生产总值(X3)建筑业生产总值(X4)进出口总值(X5)批发企业销售额(X6)餐饮业(X7)北京12153.03315.011039.1334297216533414822558.0341.7天津7521.85281.713083.631564191744880518599.562.6河北17235.483640.924062.762332805513435582730.626.5山西7358.31908.79249.98165014631631502705.044.9内蒙古9740.251570.610699.4491292641086941487.641.1辽宁15212.492704.628152.732855778530768826428.793.3吉林7278.751734.310026.55102412355557471049.418.2黑龙江8587.002251.17301.6012351015783452028.327.4上海15046.45283.224091.26324765451867021520170.8292.6江苏34457.303816.073200.03892893532596971215364.8205.2浙江22990.351873.441035.2988614109692914813888.0166.5安徽10062.822569.513312.59195980715231402937.041.2福建12236.532001.216762.821941583843774554617.180.5江西7655.181733.89783.96118532947706071002.824.7山东33896.656003.171209.424051631775598357584.4262.6河南19480.464871.527708.15322011973766123083.098.7湖北12961.102985.215567.02304684097037724259.081.4湖南13059.693207.913507.64232347341821771643.965.3广东39482.563337.668275.77298060433824131818599.1384.4广西7759.162377.26880.0487587303677651464.017.6海南1654.21705.01057.451366053301396517.58.4重庆6530.01913.16772.90175240462950472864.073.7四川14151.283689.818071.68290037109364692570.694.2贵州3912.68875.23426.69506015818647825.89.5云南6169.751706.25197.4510774227435932591.017.0西藏441.3693.451.609102749933.20.4陕西8169.801337.28470.40220527622526261956.276.1甘肃3387.56876.33770.385243473106931205.812.8青海1081.27157.31080.35184815619432184.2 2.6宁夏1353.31243.51461.58232358622142373.68.0新疆4277.051297.64001.127258850273622511.87.03.2 描述性统计分析描述性(Descriptives)过程可以在一个统计表中显示多个变量的单变量综合统计量,其中包括样本大小(sample size)、均值(mean)、最小值(minimum)、最大值(maximum)、标准差(standard deviation)、方差(variance)、偏度(skewness)及其标准误差(std.error).通过spss statistics 21软件在数据编辑窗口的主菜单中选择“分析(A)”→“描述统计”→“描述性分析(D)”将左侧框中的全部变量依次选入右侧框中,点击“选项(O)”按钮,在“选项”对话框中,选择自己需要分析的统计量,这里我们选择极小值、极大值、均值、标准偏差、方差和偏度.最后点击“确定”按钮.分析结果如表3.2所示:由表3.2可知分析描述统计量的输出结果可知,统计量共为11个,在所有指标中,极大值最大的经济指标是建筑业生产总值(X1)(89289353.00) 极小值最小的经济指标是餐饮业(X7)(.40) 平均人均经济指标较高的三个指标分别是进出口总值(X5) 3927349.5806建筑业生产总值(X4) 21924060.8065工业生产总值(X3) 17687.4648标准偏差较大的三个经济指标是进出口总值(X5) 3927349.5806建筑业生产总值(X4) 21924060.8065工业生产总值(X3) 17687.46483.3 系统聚类分析PASW/SPSS Statistics 的系统聚类分析(Hierarchical Cluster )或称分层聚类分析,其统计结果与图形有合并进程表(Agglomeration schedule )、距离(相似性)矩阵、聚类成员(cluster membership )结果的范畴,并可绘制垂直冰柱图(Vicicle )、水平冰柱图(Hicicle )或树状图(Dendrogram )等,聚类分析根据用户选择不同的聚类方法(Method )、不同的测度(Measure )、是否标准化、不同连结的图形(Plots ),其分类的结果是不尽相同的.在本文中所采用的是Q 型聚类.具体方法采用欧式距离(Euclidean 距离)和Ward 法(Ward 离均差平方和法).在系统聚类分析中,欧式距离平方运用的最为广泛,它的表达式如下:ij d =其中ik X 表示第i 个样品的第k 个指标的观测值, jk X 表示第j 个样品的第k 个指标的观测值, ij d 为第i 个样品与第j 个样品之间的欧氏距离. ij d 如果越来越下,那么第i 与j 两个样品之间的性质就相对更接近,性质接近的样品就可以划为一类.Ward 法(Ward 离均差平方和法),定义类间距离等于两类中所有样本的离均差平方和,此方法在实际应用中分类效果比较好,应用广泛,但是要求样品间的距离必须是欧式距离.3.4 输出结果分析:3.3个案处理摘要a个案有效 缺失总计数字百分比数字百分比数字百分比有效 N (成列)(X7)31表3.4显示的是凝聚计划,该表反映的是每一阶段聚类的结果,系数表示的是“聚合系数”,第2列和第3列表示的是聚合的类.从表中可知聚类共进行了10步,第一步首先合并距离最近的5号和7号样本,形成类G1,又因为下一阶为2,所以在第2步G1又与4号样本进行复聚类,形成G2,在首次出现阶群集里显示的群集1和群集2分别是0和1,在第一次出现的类的合并就在第6步,其中群集1和群集2分别是2和4,那么表示第2步和第4步合并形成的类在第6步合并;其余的类似,不再详细叙述.另外,系数值伴随着聚类的进行逐渐增大,开始增加的慢,后来增加的快,表明聚类开始时类与类之间的差异小,结束时类与类之间的差异大,这正是分层聚类所表现出来的特征.3.4凝聚计划阶段组合的集群系数首次出现阶段集群下一个阶段集群1集群2集群1集群212428.008007 22930.009004 3714.012008 42629.0240212 5820.0620011 6422.1020010 72124.1140112 857.1250311 92531.1560015 10427.2276017 1158.2668515 122126.3087421 131723.3530014 141718.35413018 15525.40011917 161213.6460020 1745.806101520 18317.81901419 1936 1.18718022 20412 1.225171621 21421 2.060201223 22316 2.10619025 2324 2.839021252419 3.32200292523 5.95223222926101110.869002727101516.2912602828101922.28027030291222.5112425303011040.02229280下表是冰柱图,是反映各个样本的聚类情况并显示包括所有聚类和聚类范围的图.可以显示个案合并到聚类的过程,若是依照设定的类数,在那类数的行上从左到右就能够找到各类所包含的样本.由图可知:最先聚类的是序号24和28 ,其余的各自为一类,这时聚集数目为30.下表是用“Ward连结法”聚类法生成的树状聚类图.可以直观地显示聚类的整个过程,当要分类的观测值(变量)个案较多时,就会比冰状图更加的清晰,并且树状图的上方横轴方向,标示出了各个指标类别之间的相对距离的大小,根据树状图还可以方便地了解指定聚类个数的分类结果,最简单的判断方法就是:可以在此图上垂直放一把尺子,将其左右移动,图中与尺子相交的每一根横线就是一类,每根横线左端与之联系的各个变量(指标)就是该分类里面的成员.通过上面结果可以看出:(1)使用聚类分析可以看出大致可以分为四个类型.第一类:北京市、上海市(2个)第二类:天津市、山西省、内蒙古、吉林省、黑龙江省、安徽省、福建省、江西省、河南省、广西省、海南省、重庆市、贵州省、云南省、西藏、陕西省、青海省、宁夏、新疆(19个)第三类:河北省、湖北省、四川省、湖南省、辽宁省(5个)第四类:江苏省、山东省、浙江省、广东省(4个)3.5分类结果分析与建议根据聚类分析的结果可知,以上分类结果大致反映了全国各省、直辖市、自治区所属的经济类型.北京市和上海市分别作为全国的政治、经济中心,综合经济实力较为突出,各个领域均衡发展,所以被一起划分为第一类经济类型.江苏省和山东省都是经济较为发达的地区,都为第三类型.它们的经济实力都很强,而且交通便利,拥有良好的发展空间和机遇.第四类经济类型仅为广东省,这可能是因为广东省的国民生产总值为39482.56亿元,位居全国首位.其他省、直辖市、自治区均属于第二类型.这些地区发展较为缓慢,甚至有的地区的经济相对第一、第三、第四类型的省相差很多.这也说明我国的经济发展还存在很大的不平衡性,还需要国家投入更多的力量在发展第二类省份当中.当然,在上述分析中也存在一些问题,在选择变量时没有综合考虑其他因素等对经济的影响,分析结果可能存在较大偏差.但还是存在很好的参考价值.参考文献[1]任雪松,于秀林.多元统计分析[M].北京:中国统计出版社,2010.12.[2]李志辉,罗平.PASW/SPSS 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The results of analysis show that Beijing and Shanghai ranks in the first kind of economic type while Jiangsu, Shandong, Guangdong and Zhejiang provinces or other most in the fourth class economy; Other 25 provinces, municipalities directly under the central government and autonomous regions basicly range from the second type to the third type change.Key words: SPSS software;Clustering analysis;Economic type;GDP。
区域的就业分析报告
区域的就业分析报告区域的就业分析报告一、背景介绍随着经济的发展和城市化进程的加速,区域就业分析成为了了解和评估一个地区经济状况的重要途径。
本报告将对某地区的就业状况进行分析,为政府和企业提供参考,以便制定合适的经济政策和人才培养计划。
二、总体就业状况分析根据调查数据显示,该地区的总体就业状况相对稳定。
截至去年底,该地区就业人口为X万人。
其中,第一产业就业人口占6%,主要集中在农林牧渔业;第二产业就业人口占35%,主要集中在制造业和建筑业;第三产业就业人口占59%,主要集中在批发零售业、金融业、服务业和信息技术等领域。
总体就业率为80%。
三、产业结构分析1. 第一产业:农林牧渔业是该地区的传统产业,但是就业人口逐渐减少。
近年来,农业技术与机械化程度提高,农业产值持续增长,但是从业人口减少,农业现代化进程有待加快。
2. 第二产业:制造业是该地区的重要支柱产业,就业人口占该地区就业人口的大部分。
汽车制造、机械制造和电子制造是该地区的主要制造业领域,对就业贡献明显。
然而,传统制造业面临人工成本上升、环境污染等问题,需要转型升级,发展高新技术产业。
3. 第三产业:该地区的服务业发展迅速,就业人口占比逐年上升。
其中,批发零售业是就业人口最多的行业,金融业和信息技术也有较高的就业人口。
近年来,电子商务、互联网等新兴行业崛起,为就业增长提供了新动力。
四、人才供需状况分析1. 就业需求:根据企业调查显示,该地区对高技能人才的需求量大于供给量。
特别是在制造业和信息技术行业,对具备特定技能和知识的人才的需求较大。
此外,金融服务业也对专业人才的需求量较大。
2. 人才供给:该地区的教育系统相对完善,高等教育毛入学率逐年提高。
但是,高校毕业生就业率相对较低,尤其是一些人文社科类专业。
因此,高等教育和职业教育体系需要进一步调整,以适应产业结构升级的需求。
五、发展建议1. 加强农业现代化建设,推动农业科技创新和机械化进程,提高农业产值和农民收入。
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选择城镇化 水平作 为对 劳 动 力 拉动 的分析 指 标 , 够准 确 2 1 解 析 表 1 能 .
人均 公园面积 。随着人 民生活 水平 的大 幅度提 高 , 人们 还 是 不 容 忽 视 的 , 持 一 个 较 大 的 经 济 建 设 规 模 , 仅 对 于 积 、 保 不 收入 多 增 加 就 业 机 会 是 有 益 的 , 且 对 于 容 纳 本 地 区 的 劳 动 力 供 对 生活质量越 来越 重 视 。人们 在 选择 就 业 地点 时 , 而 环 生 便 给也是必须 的 。因此 , 文 在 指标 选 择上 将 其作 为 考察 的 少 不 在 是 唯 一 可 参 照 标 准 , 境 因 素 、 活 舒 适 度 、 利 性 本 变量 , 力求反映各 地 区 的经 济增 长 对 劳动 力 需求 的拉动 情 等 都 被 列 为 选 择 要 素 。 由此 本 文 选 取 这 五 个 影 响 生 活 质 量 的 指 标 作 为 就 业 因 素 加 以 分 析 ( 据 略 ) 数 。 况。 () 2 城镇化水平 。城 镇 化水 平 对 现 阶 段 中 国经 济 的发 2 我 国各地 区就 业影 响 因素聚 类分 析
No 3, 0 0 . 2 1
现 代 商 贸 工 业 Mo enB s e rd d s y dr ui s T aeI ut ns n r
2 1 第 3期 0பைடு நூலகம்0年
我 国各 省区就业影响 因素的聚类分析
陈 高杰 谭 斌
( 新疆石 河子大学 商学院, 疆 五 家渠 8 1 0 ) 新 3 3 0
展有重要 作 用 , 镇 建 设 是 地 区 经 济 发展 的重 要 增 长点 。 城 要 对 全 国 3 地 区 就 业 因 素 进 行 聚 类 分 析 , 先 必 须 1个 首 有权威人士 指出 , 镇 建设 可 以带动 5 城 0多 个 相 关 产 业 的 发 对 数 据 进 行 标 准 化 处 理 , 具 有 不 同 量 纲 、 同数 量 级 的 数 使 不 展, 大力发展城镇建设 是开 拓市 场 、 改善 投资 环境 的重要 手 据 能放 在一起 比较 ( 据 略) 数 。其 次 , 经过 标 准化 处理 后 对
展 、 民生 活 环 境 、 民 素 质 三 个 大 方 面 人 手 。 人 居
但达不 到就业增 长 的需求 , 且使 得 大量 的 国企 下 岗职 工 而
( ) P的 增 长 速 度 。从 GD 的增 长 速 度 对 劳 动 力 就 流 向社会 成为 岗位 的需 求者 。个体 企业 具有 比较充 分 的就 1 GD P 加速其 发展 是缓 解 就业 压 力 和解 决 国有 企业 下 岗 业 的拉 动来看 , 保持较 高的经济 增 长速 度 , 是扩 大就业 和治 业 空 间,
段 , 扩大市场需求 、 是 提供 就业 机会 、 激 消 费、 动经济 增 的 3 刺 拉 1个 地 区 的数 据 进 行 聚 类 分 析 , 出 凝 聚 过 程 表 ( 表 得 见 长的有效途径 。城 镇建 设 在 吸纳 城 乡 过剩 劳 动力 、 解 农 1 。最后 , S S I . 缓 ) 用 P S 1 5完 成 以上 运算 步 骤 , 出聚类 分 析 给
地 区的 特 点 。
关 键 词 : 业 ; P S 聚 类 分 析 就 SS ; 中 图分 类 号 : 2 F4 文 献标识码 : A 文 章 编 号 :6 23 9 ( 0 0 0 —1 10 1 7— 18 2 1 ) 30 3—2 作为 分析的指标 。
l 影 响就业 水 平的指 标选 择
理失业 的根本措 施 。因 为 只有 经 济发 展 了 , 可 能创 造更 职 工 分 流 的一 个 有 效 途 经 。往 往 一 个 地 区 的 个 体 企 业 数 量 才 会 本 多 的就 业机会 , 更 多 的劳 动 力提 供 就 业 岗位 。国家 统计 的 多 少 , 成 为 劳 动 流 向 的 一 个 趋 势 。 因 此 , 文 选 择 各 省 为
摘 要 : 究 各 省 区就 业 人 员 的 聚 类 分 析 , 清 楚 的 知 道 影 响 就 业 水 平 的 各 个 因素 。根 据 以 前 研 究 的 相 关 成 果 , 计 研 要 设
指 标 体 系 , 用聚 类 分 析 的 方 法 , 全 国 3 采 对 1个地 区进 行 聚 类 实证 分 析 , 据 分 析 结 果 将 全 国 分 为 8个 阵 营 , 时 总 结 出 各 根 同
局 的一 个 测 算 表 明 , 2 在 O世 纪 8 O年 代 , DP每 增 长 1个 百 区 的 个 体 企 业 数 作 为一 个 影 响 就 业 的 一 个 因 素 分 析 是 合 理 G
分 点 , 增 加 2 0万 个 就 业 岗 位 ,0年 代 以 来 , 然 有 所 下 的 。 可 4 9 虽 ( ) 市 人 口密 度 、 人 拥 有 公 车 数 、 均 城 市 道 路 面 6城 万 人 降 , 增 加 了 7 个 就业 岗 位 。GD 的 增 长 对 就 业 的 拉 动 仍 O万 P
随 着 社 会 的 进 步 , 然 收 入 水 平 仍 是 人 们 择 业 地 区 的 虽
() 体 企 业 个 数 。近几 年 , 着 国 家 一 系列 鼓 励 私 5个 随 营、 个体经济 发展政 策 的逐 步贯 彻 落实 , 营、 私 个体 经济 向 主 要 参 考 标 准 , 社 会 因 素 和 环 境 因 素 已 经 越 来 越 多 的 影 但 纵 深 发展 。国 有 企 业 的 改 革 使 得 国 企 的 人 员 吸 纳 能 力 , 不 响到了人们 的就 业选择 。本 文在 选取 指标 时从 城市 经济 发