【正文】 34。附錄四： 問題四中求解預(yù)測模型的matlab程序見“附錄”文件夾中的“附錄四”文件夾中的Excel文件及Matlab源程序。附錄三： 問題三中研究經(jīng)濟社會因素對各地區(qū)、各行業(yè)影響系數(shù)的matlab程序 見“附錄”文件夾中的“附錄三”文件夾中的Excel文件及Matlab源程序。附錄二： 建立問題二中模型的matlab程序見“附錄”文件夾中的“附錄二”文件夾中的Excel文件及Matlab源程序?；蛘呃没貧w法建立上半年與全年指標函數(shù)關(guān)系，從而預(yù)測出準確的2010年的失業(yè)率。但是由于時間的關(guān)系沒有分析半年的經(jīng)濟及社會指標與全年的關(guān)系，因為每一年的上半年的經(jīng)濟發(fā)展情況與全年的經(jīng)濟發(fā)展情況略有差異，因此在分析2010年上半年的就業(yè)情況時用問題二中以全年為時間單位的模型來預(yù)測半年的失業(yè)率，必然導(dǎo)致預(yù)測值存在誤差。對于問題（4），問題四的優(yōu)點是在資料不全的情況下通過借助matlab軟件的回歸方法求解出未知因子的數(shù)據(jù)。如果將整個過程設(shè)計成一個軟件系統(tǒng)，形成一個分析平臺，則是一種較好的方案。深入的研究可建立在（1）的基礎(chǔ)之上，考慮各因素之間的交互影響建模。但我們考慮在以后的研究過程中，可以有計劃的設(shè)計統(tǒng)計方案，按照方差分析的數(shù)據(jù)要求進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，對該問題進行更深入詳細的研究。除了相關(guān)分析這種研究辦法外，方差分析也是研究此類問題的一個常用的有效的辦法，通過方差分析，我們不僅可以獲取各因素對登記就業(yè)率影響顯著性評價，而且可以方便的研究各因素之間的交互作用，相比于相關(guān)分析，方差具有某些方面的優(yōu)勢。因為所列的16個因素之間必有因素與因素之間的相互關(guān)系，并且由于這種相互關(guān)系的存在而使他們共同作用與單獨作用的效果大不相同。十、模型的評價與改進對于問題（1），我們采用了偏相關(guān)分析的處理方法，研究了各種經(jīng)濟社會因素對城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的相關(guān)性問題。在短期中, 欠發(fā)達地區(qū)存在大量的非技術(shù)人員,因此欠發(fā)達地區(qū)的就業(yè)情況在短期內(nèi)將得到改善。4） 采取相關(guān)積極政策，消除或者減小地區(qū)發(fā)展差異。要有效地解決我國的失業(yè)問題，除了促進經(jīng)濟發(fā)展，保持一定的經(jīng)濟增長速度外，還必須從結(jié)構(gòu)入手，加大調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的力度，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)和非公有制經(jīng)濟，努力提高第三產(chǎn)業(yè)所占比重，加快中小企業(yè)的發(fā)展，努力提高經(jīng)濟增長的就業(yè)彈性。因此，解決好農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移，對緩解就業(yè)壓力有著至關(guān)重要的作用。據(jù)此，為提高我國城鎮(zhèn)就業(yè)人口數(shù)，減少城鎮(zhèn)登記失業(yè)率我們提出以下建議：1） 加強農(nóng)村產(chǎn)業(yè)化道路，加快農(nóng)村剩余勞動力的轉(zhuǎn)移。問題（3）的研究表明，區(qū)域差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及政府政策等都對我國就業(yè)情況有較大的影響。最終我們得到的各系數(shù)值為：=4； =； =；=； =； =；=5； =； =根據(jù)以上數(shù)據(jù)，算的的失業(yè)登記率為：=%。由于研究的時間距離較近，故可以認為影響函數(shù)值、權(quán)重值以及轉(zhuǎn)換系數(shù)都是不變的（即直接利用上文所確定的值）。 對具體地區(qū)行業(yè)及人群的就業(yè)情況預(yù)測采用問題（3）中所建立的模型： （）假設(shè)我們研究的對象是：四川地區(qū)、制造行業(yè)、大學(xué)教育程度人群在2010年下半年的登記失業(yè)率。其中，：城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資增長率；：CPI增長率； ：廣義貨幣供應(yīng)量（M2）余額增長率；：進口總額增長率；： GDP增長率；（2）第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)彈性；第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)彈性增長率與已知五個因子擬合函數(shù)： ()標準差：rmse =（3）失業(yè)保險額增長率的求解失業(yè)保險額增長率與已知五個因子函數(shù)： ()標準差：rmse =（4）人均GDP增長率的求解人均GDP增長率與已知五個因子函數(shù)： ()標準差：rmse = 預(yù)測2009年全年和2010年上半年失業(yè)率由資料查得2009與2010年的五個指標數(shù)據(jù)如下： 九項因子增長率（一）年份GDP增長率固定投資增長率消費價格指數(shù)增長率廣義貨幣(M2)增長率進口總額增長率20092010，~： 九項因子增長率（二）年份綜合產(chǎn)業(yè)偏離度失業(yè)保險總額增長率人均GDP增長率第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)彈性增長率20092010根據(jù)問題二中得到的城鎮(zhèn)失業(yè)率與9個經(jīng)濟社會指標之間的數(shù)學(xué)模型： ()，最終得到2009年全年和2010年上半年失業(yè)率的結(jié)果為： 。為了簡化模型，采用matlab中rstool指令進行多元線性回歸，結(jié)果如下：（1） 綜合產(chǎn)業(yè)偏離度增長率 matlab擬合圖綜合產(chǎn)業(yè)偏離度與已知五個因子（ 所列）擬合函數(shù)： ()，證明此回歸模型的顯著性很好。解決方案流程圖：搜集未來兩年各項因子資料因子數(shù)據(jù)全部已知未知因子與已知因子數(shù)擬合分析引資資料求因子數(shù)據(jù)通過擬合函數(shù)求以往幾年內(nèi)的因子數(shù)據(jù)求未來兩年內(nèi)因子數(shù)據(jù)用求出因子數(shù)據(jù)代入問題二模型求解否是直接將所有因子代入問題中的二模型求解 解決方案流程圖 2009年至2010年上半年經(jīng)濟指標及社會政策的分析與假設(shè)中國社會科學(xué)院學(xué)部委員、數(shù)量經(jīng)濟與技術(shù)經(jīng)濟研究所在中國社科院2009年《經(jīng)濟藍皮書》新聞發(fā)布會上表示，對于中國2009年以及2010年部分經(jīng)濟及社會指標數(shù)據(jù)的預(yù)測如下表所示。根據(jù)各項因子之間存在相關(guān)性的原因，本文采用spss相關(guān)性分析，分析1992年到2008年影響就業(yè)率的九個因子的相關(guān)性。解決方案：搜集2009年和2010年上半年的經(jīng)濟及社會預(yù)測指標，并結(jié)合國家政策對指標進行具體分析。八、問題4模型的建立和求解關(guān)于本問題，我們分別采用了以上問題（2）和問題（3）的研究成果，考慮國家政策規(guī)劃及目前的經(jīng)濟情況和各研究機構(gòu)對中國未來一年的經(jīng)濟增長率、固定資產(chǎn)投資增長率等預(yù)測結(jié)果的基礎(chǔ)上，分別對全國的就業(yè)情況和教育程度為大學(xué)的就業(yè)人群在四川省制造行業(yè)的就業(yè)情況做出了預(yù)測。本例根據(jù)最近5年四川地區(qū)制造行業(yè)大學(xué)人群的就業(yè)情況算的=。在此基礎(chǔ)上，我們便可求解前文所建立的模型： （）、分別是地區(qū)、行業(yè)、人群因素對就業(yè)的影響函數(shù)，；、是地區(qū)、行業(yè)、就業(yè)人群因素各自所占的權(quán)重，；、為是經(jīng)濟社會因素對地區(qū)、行業(yè)、人群的影響系數(shù)，、。從而，、的值是需要根據(jù)當時或者未來的具體的經(jīng)濟社會按照文中所述的方法實時更新的。從而，在求取社會經(jīng)濟因素對地區(qū)、行業(yè)的總影響系數(shù)，即、值時候，可按各社會經(jīng)濟因素影響系數(shù)之和來處理；，不考慮社會經(jīng)濟因素對就業(yè)人群的影響，則=1。正常情況下，它們應(yīng)具有同樣的社會經(jīng)濟因素，但本文在處理這個問題的時候，由于缺乏必要的數(shù)據(jù)造成了社會經(jīng)濟因素數(shù)量不等的情況。社會經(jīng)濟因素對個人的影響非常有限，所以在此不予考慮。譬如國家針對某類人群的就業(yè)優(yōu)惠政策、由于某些政策法律不完善而造成的對某類人群的就業(yè)歧視現(xiàn)象等。商業(yè)零售等服務(wù)行業(yè)直接與人們的生活息息相關(guān)，因此市場消費價格指數(shù)與人均生產(chǎn)總值對其有大的作業(yè)。其中：中國是制作業(yè)大國，它是實現(xiàn)現(xiàn)代化的原動力，是中國的實力支柱，是中國生產(chǎn)總值的重要貢獻者，因此國家的GDP、國家對其的固定投資等都對其有很大的影響，能直接顯著作用于制造業(yè)就業(yè)或失業(yè)率的增高與降低。故在此選擇制造業(yè)、金融業(yè)和商業(yè)零售等服務(wù)行業(yè)分別代表第二、三產(chǎn)業(yè)。中國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分為三個：農(nóng)業(yè)、工業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)。模型中回歸變量6個因素之間應(yīng)該不是獨立的，它們之間應(yīng)該有交互作業(yè)，因此為了得出更精確的模型，應(yīng)該加入其它項表示它們之間的交互作用(例如因素之間的乘積等)。其中：對于北京和上海發(fā)達的沿海城市來講，各個指標所占影響比率大致類似，都是以固定投資、地區(qū)生產(chǎn)總值、進出口影響最大，而第一產(chǎn)業(yè)的增加值(農(nóng)業(yè))對其影響最?。粚τ诤焙退拇▋?nèi)陸地區(qū)，各個指標所占影響比率波動不大，這和內(nèi)陸各種經(jīng)濟綜合發(fā)展相關(guān)系；對于青海偏遠地區(qū)，它的各個指標所占影響比率與其它東部與中部地區(qū)截然不同，人居生產(chǎn)總值影響大，而投資和進出口系數(shù)都較小。下面其他省市分析同此類似。對于表 中數(shù)據(jù)需要先對其進行0~1規(guī)劃，消除量綱影響。查詢數(shù)據(jù)如下(部分)： 北京地區(qū)從1993~2006年6個經(jīng)濟社會因素值年度國內(nèi)生產(chǎn)總值人均國內(nèi)生產(chǎn)總值第一產(chǎn)業(yè)增加值固定投資總額消費價格指數(shù)進出口總額199382401193484641994102652927426199513085370351319961504429318331997167353038852199818482305060819991984634359512000224604962189200125523514980920022844952505292003320616850017200437058101200544441200650467 5個省市1993從1993~2006的就要率數(shù)值上海北京湖北四川青海19931994199519961997199819992000200120022003200420052006為了簡化問題，先假設(shè)6個因素對地區(qū)就業(yè)率的影響都成線性關(guān)系；6個因素之間無交互作用。故只對各地區(qū)生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)增加值、地區(qū)固定資產(chǎn)投資總額、地區(qū)居民消費價格指數(shù)、地區(qū)進出口總額6個因素與各地區(qū)就業(yè)率的關(guān)系。 國家政策方針指標等對地區(qū)影響的確定根據(jù)中國具體地形分布于經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系，可以將其分為三個類別：東部、中部、偏遠西部，并在每個地區(qū)選1~2個省市作為代表，進行9個主要經(jīng)濟社會指標與各個地區(qū)就業(yè)率的關(guān)系的分析。比如：由于國家政策對某行業(yè)的政策支持而會使這個行業(yè)就業(yè)情況好轉(zhuǎn)、對某地區(qū)的政策支持會使這個地區(qū)的就業(yè)情況發(fā)生好轉(zhuǎn)……。如下表所列： 地區(qū)、行業(yè)、人群影響權(quán)重表因素地區(qū)行業(yè)人群權(quán)重51015 經(jīng)濟社會因素對各地區(qū)、各行業(yè)、各人群的就業(yè)情況產(chǎn)生的影響在第一、第二節(jié)中，我們分別確定了對“各地區(qū)、各行業(yè)、各人群”的找工作難易度的量化描述，以及確定了“地區(qū)、行業(yè)、人群”三個方面的因素對就業(yè)的影響權(quán)重。為此，我們查閱相關(guān)資料，獲取了30個地區(qū)的就業(yè)人數(shù)、以及19個行業(yè)的就業(yè)人數(shù)，7類人