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农村劳动力非农就业工资差异及成因研究

发布时间:2017-04-21 16:15

  本文关键词:农村劳动力非农就业工资差异及成因研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:农民增收是解决“三农”问题的关键,近年来农村经济发生了较大的变化,随着农村大量剩余劳动力转移,非农就业人数增加,工资性收入在农民收入来源中越来越重要,收入结构发生了变化。个体特征及其他外部环境因素的影响使得农民工在非农就业及工资收入上存在差异。体现在教育工资回报率、职业、部门、区域和行业间工资回报差异。本文利用CHNS微观调查数据,从收入结构变化及非农就业入手,分析农民工工资收入的变化情况,基本特征因素包括性别、年龄、受教育程度、健康状况对农民工工资收入的影响,以及工资水平在区域、部门、职业等外部环境方面的差异。具体来说,分为以下几个部分:(1)根据研究需要,分析了农民收入结构、非农就业以及农民工资性收入的现状及趋势。(2)对性别、年龄、教育和区域与工资收入进行了交叉分析,比较了不同个体在工资收入层次上的差异。(3)基于职业角度,运用计量模型分析了农民的职业就业机会及职业工资回报的差异。(4)在此基础上,得出本文的结论与建议。通过以上分析,发现:(1)非农就业增加,工资上升,工资收入成为农民收入的重要来源; 随着年龄的增加,工资水平基本符合先上升后下降的趋势;受教育程度越高,工资水平越高。(2)同层次教育水平,城市的工资水平高于农村,且就业年龄结构偏年轻;东部地区农民受教育程度要高于中西部地区。(3)大多从事普通工人职业;教育是影响农民就业及工资差异的重要原因,东部是工资水平最高的地区。
【关键词】:农民 工资收入 工资差异 CHNS
【学位授予单位】:北京林业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F323.6;F249.24
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 1 引言7-16
  • 1.1 研究背景和问题提出7-10
  • 1.1.1 研究背景7-8
  • 1.1.2 问题提出8-10
  • 1.2 研究目标和研究内容10-11
  • 1.2.1 研究目标10
  • 1.2.2 研究内容10-11
  • 1.3 研究方法11-15
  • 1.3.1 研究理论框架12-14
  • 1.3.2 采用的实证模型14-15
  • 1.4 研究优点与不足之处15-16
  • 1.4.1 创新之处15
  • 1.4.2 不足之处15-16
  • 2 文献综述16-20
  • 2.1 农民收入及非农就业相关文献总结16-18
  • 2.1.1 农民增收阻碍及原因分析16
  • 2.1.2 农民收入结构变化及原因分析16
  • 2.1.3 农民非农就业及工资性收入分析16-18
  • 2.2 农民工资差异相关文献总结18
  • 2.3 文献评述18-20
  • 3 农民收入与就业情况及趋势20-39
  • 3.1. 数据来源20-21
  • 3.2 农民收入及就业情况分析21-23
  • 3.2.1 农民收入结构变化分析21-22
  • 3.2.2 城乡收入差距分析22-23
  • 3.2.3 农民非农就业分析23
  • 3.3 农民工资收入交叉分析23-31
  • 3.3.1 性别与工资收入24-25
  • 3.3.2 年龄与工资收入25-26
  • 3.3.3 教育与工资收入26-28
  • 3.3.4 健康与工资收入28
  • 3.3.5 工作单位性质、职业与工资收入28
  • 3.3.6 小结28-31
  • 3.4 工资收入的城乡差异31-33
  • 3.5 工资收入的区域差异33-39
  • 3.5.1 东中西部教育程度与工资收入34-35
  • 3.5.2 东中西部不同单位与工资收入35-36
  • 3.5.3 东中西部不同职业与工资收入36-38
  • 3.5.4 小结38-39
  • 4 农民工职业工资差异的计量模型估计39-50
  • 4.1 指标选取39-40
  • 4.2 样本描述40-44
  • 4.2.1 农民工基本特征及就业情况40-41
  • 4.2.2 农民工的主要职业分布特点41-44
  • 4.3 模型估计44-49
  • 4.3.1 职业获得的Mlogit模型回归实证结果44-45
  • 4.3.2 职业工资决定的扩展Mincer工资方程估计结果45-46
  • 4.3.3 职业工资差异分解46-49
  • 4.4 结论与讨论49-50
  • 5 建议50-52
  • 5.1 制度方面50
  • 5.2 教育和培训方面50-51
  • 5.3 企业方面51-52
  • 参考文献52-55
  • 个人简介55-57
  • 导师简介57-59
  • 获得成果目录59-61
  • 致谢61

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本文编号:320720

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