在校大學(xué)生就業(yè)問題統(tǒng)計調(diào)查與分析報告(參考版)
2025-05-18 08:40本頁面
【正文】 . . 參考文獻(xiàn) ［ 1］ 劉東菊．創(chuàng)業(yè)教育與大學(xué)生就業(yè) [J]．東北大學(xué)學(xué)報 (社會科學(xué)版 ) ［ 2］ 中國日報 2021 年 12 月 25 日中國大學(xué)生就業(yè)壓力大 高級技能人才十分短缺 ［ 3］ 鄒云龍 ,曹揚(yáng) .關(guān)于大學(xué)生就業(yè)“基層”路徑的探討 .東北師大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2021 ［ 4］ 中國信息統(tǒng)計網(wǎng)： ［ 5］ 統(tǒng)計學(xué)原理與實務(wù) 作者：徐靜霞 出版社：中國農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社 。因為只有為已經(jīng)解決了衣食問題的中國居民創(chuàng)造新的消費(fèi)熱點(diǎn)，才能刺激他們的消費(fèi)熱情。近年來，涉及居民切身利益的住房制度、就業(yè)制度、養(yǎng)老保險金制度、醫(yī)療制度和教育制度 。切實鼓勵用人單位錄用下崗職工的優(yōu)惠政策和有利于下崗職工自謀其職的減免政策。 建議 ，但是低收入人群的比重依舊不小。 消費(fèi)觀念、消費(fèi)方式 也發(fā)生了改變。 隨著 經(jīng)濟(jì)的發(fā)展， 國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展以及擴(kuò)大內(nèi)需，刺激消費(fèi)政策的實施， 促使 居民消費(fèi)層次和消費(fèi)意識發(fā)生較大變化。包括食品、煙酒及用品、衣著、家庭設(shè)備用品及維修服務(wù)、醫(yī)療保健和個人用品、交通和通訊、娛樂教育文化用品及服務(wù)、居住等八大類商品及服務(wù)項目價格。 居民消費(fèi)價格指數(shù)是反映一定時期內(nèi)城鄉(xiāng)居民所購買的生活消費(fèi)品價格和服務(wù)項目價格變動趨勢和程度的相對數(shù)。 目前，國家統(tǒng)計部門所制定的各種價格指數(shù)當(dāng)中，最能反映物價對人民生活影響程度的是居 民消費(fèi)價格指數(shù)。 消費(fèi)價格指數(shù)9496981001021041061081 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11消費(fèi)價格指數(shù) . . 圖 近十年居民消費(fèi)價格指數(shù) 9092949698100102104106108一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一 十二2021202120212021202120212021202120212021 從圖中可以看出人均可任意支配收入逐年呈現(xiàn)上升趨勢，而且增長的速度穩(wěn)定。 從圖中可以看出人均可任意支配收入逐年呈現(xiàn)上升趨勢，而且 增長的速度穩(wěn)定。在一定時期內(nèi)，由于物價上漲的因素，使得相同貨幣所能購買到的生活消費(fèi)品和社會服務(wù)項目與基期相比 相應(yīng)減少，造成貨幣 貶值，所以在計算人均可支配收入的實際增長時，要扣除價格因素的影響。 . . 人均可支配收入1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11人均可支配收入線性 (人均可支配收入) 經(jīng)濟(jì)分析 個人可支配收入被認(rèn)為是消費(fèi)開支最重要的決定性因素。 案例 二 【題目 16】 通過北京統(tǒng)計信息網(wǎng)，收 集北京近十年的居民消費(fèi)價格指數(shù)和人均可支配收入數(shù)據(jù)，指出居民的實際購買力水平的變化特征，并用圖形表現(xiàn)出來。 建議及意見 充分利用資源，利用各地區(qū)的人口、地理、環(huán)境等優(yōu)勢抓住機(jī)遇，進(jìn)行招商引資，加大力度發(fā)展第一、第二及第三產(chǎn)業(yè)。 2021 年，全國限額以上零售企業(yè)，共計 萬家，從業(yè)人員 萬人，一批有規(guī)模、效益好、品牌響、具潛力的大型零售企業(yè)集團(tuán)，不斷得到發(fā)展壯大。 2021 年，中國社會消費(fèi)品零售總額 萬億元，實際增長 ％。 近年來，在國家政策的大力扶持和業(yè)內(nèi)企業(yè)的不斷努力下，零售業(yè)持續(xù)良好發(fā)展勢頭，市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，經(jīng)濟(jì)效 益顯著。 時間 季節(jié)指數(shù) 時間序號 回歸預(yù)測值 最終預(yù)測值 2021 年一月 73 二月 74 三月 75 四月 76 五月 77 六月 78 七月 79 八月 80 九月 81 十月 82 十 一月 83 十二月 84 與前幾年相比，仍然上升，并且上升速度加劇。 預(yù)測分析工具 1) 選擇“工具”下拉菜單中 的“數(shù)據(jù)分析” 2) 在分析工具中選擇“回歸”，單擊 “確定” 3) 在“ y,值區(qū)域 ” 選擇 A2_— A73，在“ x,值區(qū)域” B2— B73 4) 剔出季節(jié)變動，用一元線性回歸方程來預(yù)測各季節(jié)的預(yù)測值，分離之后的線性趨勢方程 Y=+ . . SUMMARY OUTPUT 回歸統(tǒng)計 Multiple R R Square Adjusted R Square 標(biāo)準(zhǔn)誤差 觀測值 72 方差分析 df SS MS F Significance F 回歸分析 1 +08 +08 殘差 70 42035738 總計 71 +08 Coefficients 標(biāo)準(zhǔn)誤差 t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95% 下限 % 上限 % Intercept X Variable 1 各 月的預(yù)測值 根據(jù)趨勢方程計算出的各期預(yù)測值，如下表 ： 年 /季度 t 零售總額 季節(jié)指 數(shù) 季節(jié)分離后的序 列 回 歸預(yù)測值 最終預(yù)測值 預(yù)測誤差 2021 年 一月 1 二月 2 三月 3 四月 4 五月 5 六月 6 4935 七月 7 八月 8 九月 9 十月 10 十一月 11 5909 十二 月 12 . . 2021 年 一月 13 二月 14 三月 15 四月 16 五月 17 六月 18 七月 19 八月 20 九月 21 十月 22 十一月 23 十二 月 24 2021 年 一月 25 二月 26 三月 27 四月 28 五月 29 六月 30 7026 七月 31 八月 32 九月 33 十月 34 8263 十一月 35 十二 月 36 2021 年 一月 37 二月 38 三月 39 四月 40 8142 五月 41 六月 42 8642 七月 43 八月 44 九月 45 十月 46 十一月 47 十二 月 48 2021 年 一月 49 二月 50 三月 51 . . 四月 52 五月 53 六月 54 七月 55 八月 56 九月 57 十月 58 十一月 59 11339 十二 月 60 2021 年 一月 61 二月 62 三月 63 四月 64 五月 65 六月 66 七月 67 八月 68 九月 69 十月 70 十一月 71 十二 月 72
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