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      關于湖南省就業(yè)因素的統(tǒng)計分析

      2020-09-10 07:22:44姬怡帆
      商展經濟·上半月 2020年6期
      關鍵詞:影響因素分析灰色關聯(lián)度就業(yè)人數(shù)

      姬怡帆

      摘 要:本文選取2006—2014年《湖南省統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》的統(tǒng)計數(shù)據作為研究分析的數(shù)據資料。首先,采用灰色關聯(lián)分析和相關系數(shù)法相結合的方法,分析各因素與湖南省就業(yè)人數(shù)的相關關系。其次,通過主成分分析的統(tǒng)計方法,得到優(yōu)選的七個指標的主成分表達式。最后,用主成分表達式F與就業(yè)人數(shù)的對數(shù)進行回歸分析,得出重要的結論:從國內生產總值、居民消費水平、貨幣供給量三個因素來改善民生就業(yè),對湖南省就業(yè)人數(shù)的影響最大。

      關鍵詞:灰色關聯(lián)度 ?影響因素分析 ?主成分分析 ?就業(yè)人數(shù)

      中圖分類號:F249.2 文獻標識碼:A

      針對就業(yè)問題,國內不少專家學者對影響就業(yè)的指標進行大量的研究分析,例如,趙利等、杜傳忠等、楊皓等通過不同方面的指標篩查得出影響就業(yè)指標的因素。本文專門對湖南省的就業(yè)情況進行統(tǒng)計分析。

      1 優(yōu)選影響湖南省就業(yè)人數(shù)的指標

      1.1 分析指標的選取

      基于國內外對就業(yè)影響因素的分析資料及前期學者的研究,我們從宏觀經濟、財政政策、人力資本、產業(yè)結構等方面提取了影響就業(yè)的14個指標,分別為地區(qū)生產總值(Y1),地方財政收入(Y2),地方財政支出(Y3),固定資產投資(Y4),凈出口額(Y5),居民消費水平(Y6),人口自然增長率(Y7),稅收(Y8),城市化水平(Y9),教育支出(Y10),科研支出(Y11),城鄉(xiāng)收入差距(Y12),就業(yè)彈性指數(shù)(Y13),貨幣供給量(Y14)。就業(yè)人數(shù)是衡量湖南省就業(yè)情況的指標,以上各個指標的具體數(shù)據都是從2006—2014年《湖南省統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》中選取。

      1.2 灰色關聯(lián)分析法處理數(shù)據

      由于事物變化的情況,往往受到多重因素的影響。分析在一個系統(tǒng)變化中行為因子與各個因素的關聯(lián)程度叫作灰色關聯(lián)分析,灰色關聯(lián)度指的是兩個系統(tǒng)中,隨著時間或者事物變化趨勢的衡量標準。

      1.2.1 對原始數(shù)據進行無量綱化處理

      由表2結果可知,大部分指標與就業(yè)人數(shù)的關聯(lián)系數(shù)都超過0.7,我們要選取一半的優(yōu)選指標進行主成分分析,取r>0.85,得到影響2005—2013年湖南省就業(yè)情況的主要因素有7個:城市化水平(Y9),人口自然增長率(Y7),城鄉(xiāng)收入差距(Y12),居民消費水平(Y6),科研支出(Y11),地區(qū)生產總值(Y1),貨幣供給量(Y14)。

      2 主成分分析法對篩選出的指標分析

      2.1 主成分的理論內容

      主成分分析是采用一種降維的數(shù)學思想,在損失少量信息的條件下,盡量提取能代表絕大多數(shù)信息的主成分,將原始變量的每一個線性組合記為主成分FP,且按照var(FP)的大小依次排列為第1,2,…, n個主成分,且每兩個主成分之間的相關系數(shù)為0,即

      主成分是不相關的線性組合F1, F2,…, FP,其中,,…,,(i=1,2,…, a)為特征值所對應的特征向量。是原始變量經過標準化處理的矩陣。因為在實際應用中,通常指標的計量單位都是不同的,因此在進行主成分分析之前必須對各指標的數(shù)據要消除量綱的影響,從而對原始數(shù)據進行標準化處理。

      2.2 利用SPSS軟件進行主成分分析

      由于這七個優(yōu)選指標不能組成一個線性關系,為了進一步研究,需要對原始數(shù)據進行對數(shù)化處理減少結果的偏差,并得到相應的主成分。把就業(yè)人數(shù)和影響就業(yè)的七大指標取對數(shù),分別記為:

      接下來用統(tǒng)計軟件SPSS19.0對就業(yè)人數(shù)和七個優(yōu)選指標,作主成分分析。首先得到相關矩陣如表3所示。

      由兩兩因子的相關程度的矩陣分析可知,每兩個因子都具有較高的相關性,主成分個數(shù)提取的準則是特征值>1的前b個主成分,其中,第1主成分的貢獻率為94.799%,特征值為為6.636,因為特征值>1,所以取b=1。

      3 回歸分析對主成分和就業(yè)人數(shù)進行方程擬合

      3.1 回歸分析的內容

      回歸分析是描述兩種或兩種以上變量間相互依賴的統(tǒng)計關系的一種統(tǒng)計分析方法,使用原始變量的線性組合得到的主成分表達式F作為自變量,與人數(shù)就業(yè)人數(shù)(Y0)的對數(shù)作為因變量,作一元線性回歸。

      由式(9)可知,地區(qū)生產總值(Y1),居民消費水平(Y6),貨幣供給量(Y14)三個因素是影響湖南省就業(yè)人數(shù)的首要指標。

      4 相關建議

      為了改善湖南省的就業(yè)環(huán)境,提升人民生活質量,有利于地區(qū)的長遠穩(wěn)定發(fā)展,本文提出以下幾點建議。

      首先,提高地區(qū)經濟的發(fā)展速度,作出合理的產業(yè)調整,經濟轉型計劃。

      其次,政府需要完善社會福利保障制度,作出有利于保障人民生活的決策和促進地區(qū)發(fā)展的政策。

      最后,加大再貸款、再貼現(xiàn)規(guī)模,擴大貨幣發(fā)行;加大公開市場操作力度,提高貨幣乘數(shù)。

      參考文獻

      趙利,潘志遠,王東霞.城鎮(zhèn)勞動就業(yè)影響因素的實證研究——基于主成分分析法和VAR模型的分析[J].宏觀經濟研究,2014(05).

      杜傳忠,韓元軍,楊成林.中國影響就業(yè)因素的區(qū)域差異分析——基于省級面板數(shù)據的實證檢驗[J].當代財經,2011(05).

      楊皓,肖云,陳朗,等.我國就業(yè)的影響因素分析[J].數(shù)學的實踐與認識,2010(15).

      湖南省統(tǒng)計局.湖南統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2005-2013.

      章文燕.基于灰色關聯(lián)分析法的物流發(fā)展影響因素分析[J].統(tǒng)計與決策,2011(23).

      紀廣月.基于灰色關聯(lián)分析的廣東省GDP與產業(yè)結構之間的關系及GDP預測的數(shù)學模型[J].數(shù)學實踐與認識,2013,43(15).

      張世強,呂杰能,蔣崢,等.關于相關系數(shù)的探討[J].數(shù)學的實踐與認識,2009,39(19).

      楊薇,滿進鑾.基于主成分分析的湖南競爭力評價研究[J].數(shù)學理論與應用,2010(01).

      林海明.如何用SPSS快速計算主成分的結果[J].統(tǒng)計與決策,2011(12).

      郭呈全,陳希鎮(zhèn).主成分回歸的SPSS實現(xiàn)[J].統(tǒng)計與決策,2011(05).

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