我国农村劳动力转移就业的空间计量分析

发布时间：2017-05-17 12:00

  本文关键词：我国农村劳动力转移就业的空间计量分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国人地矛盾突出，农业所能吸纳的农村劳动力数量受到资源的严格约束；并且城市化进程的加快挤也占着原本就小的农业劳动空间；再加上第三产业的快速发展需要大量的劳动力供给，这些都促使了大量的农村劳动力向非农产业转移。他们抛弃了原来的就业轨道却未能融入新的劳动力市场稳定工作，农村劳动力转移就业问题已经成为我国经济社会健康发展所需解决的首要问题，在这一问题的解决过程中必须明确了解造成农村劳动力转移的关键因素，及这些影响因素各自的作用方向和大小，才能有针对性的对我国农村劳动力转移加以引导和控制，构建城乡一体化劳动力转移就业市场。 本文从农村劳动力转移具有的流动性特点出发，探索我国农村劳动力转移就业行为的空间效应，在此基础上建立我国农村劳动力转移就业的空间计量模型，并利用面板数据模型对转移就业行为进行分析，得出以下结论：首先，我国农村劳动力转移就业行为存在明显空间依赖性。无论是普通的横截面数据分析还是面板数据分析，都表明我国农村劳动力的转移就业行为具有显著的空间依赖性。在空间面板数据分析中得知本地区的劳动力转移就业行为既受到邻近地区转移就业行为的误差冲击，又受到邻近地区转移就业行为的空间滞后的影响：估计结果中可以看到空间滞后因子系数绝对值为0.3780、空间误差因子系数绝对值为0.3790，显著异于零，且二者均通过了1%的显著性水平检验。其次，非农产品消费比重、非国有部门所占比例及城市化水平，，此三个因素是影响我国农村劳动力转移就业行为的根本因素。具体说来，当非农产品消费比重增加一个单位时，农村劳动力转移就业增加1.4251%；当非国有部门所占比重增加一个单位时，农村劳动力转移就业增加5.5687%；当城市化水平增加一个单位时，农村劳动力转移就业降低2.6623%。收入水平、教育程度及相关的财政制度政策在农村劳动力转移就业中未发挥出应有的影响作用，三者系数值都较小。第三，在普通面板回归和考虑空间效应的混合效应和时间固定效应的实证分析中我们可以看到，由于我国农村劳动力转移就业的特殊性，使得劳动力转移就业行为具有负的空间自相关性和负的空间滞后效应：即具有高劳动力转移就业的地区易于被低劳动力转移就业的地区所包围——、系数均为负；另外，在空间面板滞后与空间面板误差模型中，变量g、h、l、的系数都较普通面板回归中的系数高，因此推断，在普通面板回归估计中可能低估了此三者的影响作用。因此，在引导我国农村劳动力转移的工作中，应着重考虑非农产品消费比重、城市化水平及相关管理制度的重要影响，并在接下来的工作中注重对农民工的技能培训、就业引导和管理工作的深化，以充分发挥教育、收入等因素在农村劳动力转移就业中的影响作用。本文将空间效应引入我国农村劳动力转移就业行为的分析，丰富了空间计量分析在劳动力转移行为的研究，同时也为以后劳动力流动研究提供了新的研究思路。
【关键词】：劳动力转移 空间计量 就业增长
【学位授予单位】：山西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F224;F323.6
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 1 绪论12-20
• 1.1 研究背景与选题意义12-14
• 1.2 国内外研究现状14-19
• 1.2.1 国外劳动力就业研究的主要观点14-16
• 1.2.2 国内农村劳动力转移就业研究综述16-18
• 1.2.3 农村劳动力转移就业实证研究综述18-19
• 1.3 研究框架19
• 1.4 主要创新点19-20
• 2 空间计量模型的选择20-24
• 2.1 模型介绍20-21
• 2.1.1 空间计量的提出20
• 2.1.2 空间依赖20-21
• 2.1.3 空间异质性21
• 2.2 常见的空间计量模型及估计技术21-22
• 2.2.1 空间滞后模型21
• 2.2.2 空间误差模型21-22
• 2.3 空间自相关检验22-23
• 2.4 SAR、SEM 之间的选择23
• 2.5 估计技术23-24
• 3 我国农村劳动力转移就业概述24-34
• 3.1 我国农村劳动力转移就业的概念界定和自身特点24-26
• 3.2 我国农村劳动力转移就业的数量规模26-27
• 3.3 我国农村劳动力转移就业的区域分布27-28
• 3.4 我国农村劳动力转移就业的影响因素分析28-34
• 3.4.1 我国农村劳动力转移就业与非农产业比重28-29
• 3.4.2 我国农村劳动力转移就业与城市化水平29-30
• 3.4.3 我国农村劳动力转移就业与制度安排30-31
• 3.4.4 我国农村劳动力转移就业与财政支农、受教育程度及农民人均收入的关系31-34
• 4 农村劳动力转移模型的空间效应探索34-52
• 4.1 空间权重矩阵的选择34-36
• 4.1.1 二进制空间权重矩阵34-35
• 4.1.2 K 值最邻近空间权重矩阵35
• 4.1.3 有限距离35
• 4.1.4 经济距离35-36
• 4.1.5 空间权重矩阵的确定36
• 4.2 我国农村劳动力转移就业的空间相关性分析36-42
• 4.2.1 全局空间自相关检验36-39
• 4.2.2 局部空间自相关检验39-42
• 4.3 劳动力转移就业理论模型构建42-48
• 4.3.1 Harris-Todaro 模型思想42
• 4.3.2 Harris-Todaro 模型推导42-46
• 4.3.3 Harris-Todaro 模型46-47
• 4.3.4 模型确定和数据来源47-48
• 4.3.5 我国农村劳动转移就业的 SAR 和 SEM 模型48
• 4.4 模型估计及结果分析48-52
• 5 空间面板数据模型52-60
• 5.1 空间面板数据模型52
• 5.2 我国农村劳动力转移就业的空间面板数据模型52-53
• 5.3 模型的空间相关性检验53-54
• 5.4 模型的确定54-60
• 5.4.1 混合效应模型54-56
• 5.4.2 时间固定、个体固定效应和双固定效应56-60
• 6 结论和政策建议60-64
• 6.1 主要结论60-61
• 6.2 政策建议61-64
• 参考文献64-68
• 致谢68-69
• 攻读硕士论文期间发表的论文69-70

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