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我国就业人数数学建模11943011
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摘要减少失业是宏观经济调控要实现的四大目标之一。就业(或者失业)是社会、国民经济中极其重要的问题。2009 年我国就业面临更大的挑战,一是国际金融危机导致国际市
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题 目 A 题:
我国就业人数数学建模
摘 要:
减少失业是宏观经济调控要实现的四大目标之一。就业(或者失业)是社会、
国民经济中极其重要的问题。2009 年我国就业面临更大的挑战,一是国际金融
危机导致国际市场需求难以在短期内复苏;二是今年我国经济增速下滑;三内消
费需求乏力;四是一些行业产能过剩与市场预期不确定导致企业投资不足,就业
形势十分严峻。在此背景下,就业问题研究尤为必要。
本次建模旨在熟知相关就业理论的基础上,结合中国现实状况找出影响我国
就业的主要因素,并运用合理的数学模型深入研究就业和这些因素之间的效应关
系,为相关政府部门制定政策提供建议和意见。
在分析何种因素影响我国就业的问题上,我们首先查阅国内外就业问题研究
的大量文献以及实证研究结果,进行分析梳理,从宏观因素、政策因素、结构因
素、人力资本因素和随机因素五大方面提炼出可能影响就业的指标。考虑到不同
指标影响就业的长短期差别效应,分别选取 1995-2007 年的 17 个指标的年度数
据和 2003 年第 1 一季度-2009 年第 2 季度的 12 个指标的季度数据,运用逐步回
归方法提取出影响就业的长期因素指标和短期因素指标。结论是,实际工资、固
定资产投资、最终消费支出、货币供应量和储蓄利率为长期影响因素;CPI 指数、
消费支出、汇率、货币供应量为短期影响因素。
在第一问的分析基础上,继续利用年度数据,运用道格拉斯生产函数理论和
多元回归方法建立就业的长期均衡效应模型得出我国的固定资产投资、最终消费
支出、货币供给量、储蓄利率显著的影响了就业水平,固定资产投资和储蓄利率
就业弹性分别为
-0.032 与-122.752
,消费支出和货币供给量(M2)就业弹性分别为
0.131 和 0.044
。在分析短期影响因素问题上,采用季度数据建立城镇就业人数、
货币供给量、储蓄利率和汇率四个变量滞后二期的 VAR 模型。得出货币供给量
(M2)、储蓄利率、汇率的正冲击效应经过国家经济的干预给城镇就业人数带来
负面影响,储蓄利率和汇率对就业的影响时期较短,货币供给量的冲击影响时期
相对较长。其中货币供给量对城镇就业人数波动的贡献最大,接近 40%。
在对全国的数据进行分析后,进一步从产业、地区、行业和就业人群细分角
度深入分析就业的不同现状。三次产业分两个时段的就业弹性对比分析和建立的
东、中、西三大地区的道格拉斯生产函数弹性模型分析显示我国存在严重的结构
性失业问题。
在对就业人群的分析上,我们引入本组成员参与的对 2009 年武汉市三所 211
高校的应届毕业生就业调查项目数据,建立虚拟因变量模型验证了性别、学历和
专业三个因素显著的影响个人是否就业。
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最后收集整理国家近期与就业相关的政策数据,运用所建立的 VAR 模型,
引入 2009 年-2010 年的规划预期数据,静态预测出 2009 年第三、四季度与 2010
年第一、二季度的城镇就业人数分别为 20106.21、20806.25、20763.73、19739.07
万人。
参赛队号 1194301
队员姓名 肖云 陈朗 黄婧
参赛密码
(由组委会填写)
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我国就业人数数学建模
摘要
减少失业是宏观经济调控要实现的四大目标之一。就业(或者失业)是社会、
国民经济中极其重要的问题。2009 年我国就业面临更大的挑战,一是国际金融
危机导致国际市场需求难以在短期内复苏;二是今年我国经济增速下滑;三内消
费需求乏力;四是一些行业产能过剩与市场预期不确定导致企业投资不足,就业
形势十分严峻。在此背景下,就业问题研究尤为必要。
本次建模旨在熟知相关就业理论的基础上,结合中国现实状况找出影响我国
就业的主要因素,并运用合理的数学模型深入研究就业和这些因素之间的效应关
系,为相关政府部门制定政策提供建议和意见。
在分析何种因素影响我国就业的问题上,我们首先查阅国内外就业问题研究
的大量文献以及实证研究结果,进行分析梳理,从宏观因素、政策因素、结构因
素、人力资本因素和随机因素五大方面提炼出可能影响就业的指标。考虑到不同
指标影响就业的长短期差别效应,分别选取 1995-2007 年的 17 个指标的年度数
据和 2003 年第 1 一季度-2009 年第 2 季度的 12 个指标的季度数据,运用逐步回
归方法提取出影响就业的长期因素指标和短期因素指标。结论是,实际工资、固
定资产投资、最终消费支出、货币供应量和储蓄利率为长期影响因素;CPI 指数、
消费支出、汇率、货币供应量为短期影响因素。
在第一问的分析基础上,继续利用年度数据,运用道格拉斯生产函数理论和
多元回归方法建立就业的长期均衡效应模型得出我国的固定资产投资、最终消费
支出、货币供给量、储蓄利率显著的影响了就业水平,固定资产投资和储蓄利率
就业弹性分别为
-0.032 与-122.752
,消费支出和货币供给量(M2)就业弹性分别为
0.131 和 0.044
。在分析短期影响因素问题上,采用季度数据建立城镇就业人数、
货币供给量、储蓄利率和汇率四个变量滞后二期的 VAR 模型。得出货币供给量
(M2)、储蓄利率、汇率的正冲击效应经过国家经济的干预给城镇就业人数带来
负面影响,储蓄利率和汇率对就业的影响时期较短,货币供给量的冲击影响时期
相对较长。其中货币供给量对城镇就业人数波动的贡献最大,接近 40%。
在对全国的数据进行分析后,进一步从产业、地区、行业和就业人群细分角
度深入分析就业的不同现状。三次产业分两个时段的就业弹性对比分析和建立的
东、中、西三大地区的道格拉斯生产函数弹性模型分析显示我国存在严重的结构
性失业问题。
在对就业人群的分析上,我们引入本组成员参与的对 2009 年武汉市三所 211
高校的应届毕业生就业调查项目数据,建立虚拟因变量模型验证了性别、学历和
专业三个因素显著的影响个人是否就业。
最后收集整理国家近期与就业相关的政策数据,运用所建立的 VAR 模型,
引入 2009 年-2010 年的规划预期数据,静态预测出 2009 年第三、四季度与 2010
年第一、二季度的城镇就业人数分别为 20106.21、20806.25、20763.73、19739.07
万人。
关键词:城镇就业人口;逐步回归;VAR 模型;模型仿真;
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一、 问题重述
减少失业、促进经济增长、减少通货膨胀和实现国际收支平衡是宏观经济调
控要实现的四大目标。就业(或者失业)是社会、国民经济中极其重要的问题。
尤其对于中国这样一个人口大国来说,随着每年劳动力的新增,就业问题更是重
要的民生问题。就我国的现实情况来看,自改革开放以来,1978-1985 年中国城
镇登记失业率是逐年下降的,从 5.3%下降到历史最低点 1.8%;而 1985 年至今,
中国的城镇登记失业率逐年上升,2000 年以来,维持在 4 %左右。2008 年我国
经济社会经受了历史罕见的考验,GDP 依然保持 9%以上平稳较快增长,城镇新
增就业 1113 万人,人力资源和社会保障部公布的城镇登记失业率为 4.2%,而中
国社科院于 2008 年 12 月 16 日发布的《社会蓝皮书》称,中国城镇失业率是 9.4%,
已经超过了 7%的国际警戒线
[1]
。无论数据的真实与否,都表明了 2009 年我国就
业面临更大的挑战,一是国际金融危机导致国际市场需求难以在短期内复苏;二
是今年我国经济增速下滑;三内消费需求乏力;四是一些行业产能过剩与市场预
期不确定导致企业投资不足,所以就业形势十分严峻。
为此,中央政府从 08 年 10 月开始实施了 40000 亿元的投资计划,确定了十
大产业振兴计划,采取扩大国内消费需求的措施,提高对外开放水平以增加出口。
同时,中央财政拟投入 420 亿元资金实施积极的就业政策。09 年我国在就业方
面的目标:城镇新增就业 900 万人以上,城镇登记失业率控制在 4.6%以内(以
上数据取自温家宝总理的政府工作报告)。
在这种背景下,就业问题的研究就具有重要意义。本次建模的目的就是首先
通过理论分析和数据验证,找出因素影响我国就业的因素,并建立模型对其进行
定量分析;其次,在分析主要因素是如何影响我国就业情况的基础上分行业、分
地区、分产业进行进一步的深入研究;再次,通过前面两个部分的综合分析,根
据国家的有关决策和规划对 2009 年及 2010 年上半年的我国就业前景进行预测,
并根据所建立的数学模型和预测,对提高我国城镇就业人口数或减少城镇登记失
业率向相关政府部门提出咨询建议。
二、 问题分析
本次建模旨在熟知相关就业理论的基础上,结合中国实际的现状进行分析,
找出影响我国就业的主要因素,并运用合理的数学模型深入研究就业和这些因素
之间的效应关系,为相关政府部门制定政策提供建议和意见。在建模之时,需要
注意以下几个问题:
1.中国失业类型判断
经济学普遍认为,失业包括摩擦性失业、结构性失业和周期性失业。究竟中
国目前处于哪种失业类型对我们进行研究将起到非常大的影响。只有弄清楚中国
的失业类型,结合数据和理论才能够寻根究底,找出影响我国就业状况的因素。
2.指标选取
在建模研究之初,我们就必须抱有严谨的态度,需要全面分析情况,从多个
层次找出具有代表性的指标,而不能任意寻找指标进行建模。在建模时被解释变
量是选取城镇就业人口还是失业率指标需要进行分析。因为一个是绝对指标一个
[1] 蔡慎坤,中国真实的失业率谁能算清楚说明白,http://blog.ifeng.com/article/2351220.html,2009 年 10 月
20 日
5
是相对数指标。
3.数据选择
数据选择方面存在两个问题,即选择长期的诸如年度数据还是季度或者月
度这种频次较短的数据做研究,是选择一个地区数据还是选择全国的数据做研
究。某些指标对就业的影响程度可能短期更加明显,长期来看它对就业的影响可
能不够显著。同时,由于中国幅员辽阔,地方统计数据较小的偏差可能导致全国
数据较大的偏差,用全国数据做分析势必应该持有怀疑的态度。而在较有限的时
间内,地方数据并不一定能够找全,也会对建模分析产生很大的阻碍。所以在建
模的时候,对数据的收集是一件需要深思熟虑,反复思考的问题。
4.数据整理
根据理论,许多宏观因素都会影响就业状况,而宏观指标的数据往往需要进
行调整,如 GDP 等数据就需要用 GDP 平减指数进行平减,而且要注意环比还是
定比问题,数据整理将是一件繁琐而考验技巧的问题,正确的对数据进行整理才
能建立合理的模型并且得到正确的结论。
综上,我们需要做的是:
1.参阅大量文献,给出比较全面的可能影响就业的指标体现,并查找数据对其进
行分析整理,最终选取合理的指标进行就业问题分析。
2.找到年度数据和季度或者月度数据,运用不同频率的数据对影响就业的因素进
行分析,从长短期两个层面上来分析影响就业的显著因素。
3.收集相关政策,并运用已建立的合理的模型对未来的就业状况进行模拟。
4.在对实际数据的建模分析和预测基础上,对政府的相关就业政策提出意见和建
议,以促进就业,使得经济良性发展。
三、 假设条件
1.假设我们从统计年鉴上得到的数据与真实数据误差不大。
2.假设2009年第三四季度以及2010年第一二季度的汇率为6.83。
四、 符号说明
Q
—厂商的产出
A
—生产率水平
d
K
—国内投资
f
K
—外商投资
L
—为劳动力投入
W
—单位劳动成本(实际工资)
—单位资本成本
t
L
—城镇就业人数
2
t
M
—货币供给量
t
RR
—储蓄利率
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兰若芊薇
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